メーリングリストのタグクラウド[ 1 ] Web 2.0 に関連する用語のタグクラウドタグクラウド (ビジュアルデザインではワードクラウド または加重リスト とも呼ばれる)は、テキストデータの視覚的表現であり、Webサイトのキーワードメタデータ を表示したり、自由形式のテキストを視覚化したりするためによく使用されます。タグは通常単語であり、各タグの重要度はフォントサイズまたは色で示されます。[ 2 ] [ 3 ] Webサイトのナビゲーション補助として使用する場合、用語はタグに関連付けられたアイテムへのハイパーリンクになります。
歴史 ハイディ・パリス:ジル・ドゥルーズとフェリックス・ガタリ著『千のプラトー』ドイツ語版の表紙の初期草稿(1991年11月14日付) ビジュアルデザインの用語では、タグクラウド(またはワードクラウド)は「重み付きリスト」の一種であり、地理的な地図上で都市の相対的な大きさを相対的なフォントサイズで表すためによく使用されます。英語のキーワードの重み付きリストの初期の印刷例としては、ダグラス・クープランド の『マイクロサーフス 』(1995年)の「潜在意識ファイル」があります。ドイツ語版は1992年に登場しました。[ 4 ]
「タグクラウド」という用語の具体的な視覚的形態と一般的な使用法は、21世紀最初の10年間に、Web 2.0 初期のウェブサイトやブログの広く普及した機能として注目を集めるようになりました。これは主に、ウェブサイトのコンテンツを説明するキーワードメタデータの頻度分布を視覚化するため、またナビゲーションの補助として使用されました。
有名ウェブサイトで初めてタグクラウドが登場したのは、2004年にFlickrの共同創設者でインタラクションデザイナーのStewart Butterfieldによって作成された写真共有サイト Flickr でした。この実装は、Webサイトの参照元を視覚化したJim FlanaganのSearch Referral Zeitgeist [ 5 ] に基づいています。タグクラウドは、 Del.icio.us やTechnorati などによってもほぼ同時期に普及しました。
タグクラウド方式の過剰普及と、ウェブナビゲーションツールとしての有用性に対する両義性により、これらの初期採用者の間での使用が減少した。[ 6 ] Flickrは、2006年の「ベストプラクティス」 Webby賞の 受賞スピーチで、「タグクラウドについては申し訳ありません」という5語のみのスピーチを行った。[ 7 ]
第二世代のソフトウェア開発では、テキストデータの基本的な可視化手法として、タグクラウドのより多様な用途が発見された。この文脈において、タグクラウドのいくつかの拡張機能が提案されている。
種類 世界各国の人口を示すデータクラウド。R言語のwordcloudパッケージを使用し、Country populationのデータに基づいて作成しました。 中国 とインド の人口比率は半分に分割されています。 ソーシャルソフトウェア におけるタグクラウドアプリケーションには、見た目ではなく意味によって区別される3つの主要なタイプがあります。1つ目のタイプでは、各アイテムの出現頻度を示すタグが付けられます。2つ目のタイプでは、すべてのアイテムとユーザーの出現頻度を集計したグローバルタグクラウドが使用されます。3つ目のタイプでは、クラウドにカテゴリが含まれ、そのサイズはサブカテゴリの数を示します。
頻度 最初のタイプでは、サイズは単一のアイテムにそのタグが適用された回数を表します。[ 8 ] これは、民主的に 「投票」されたアイテムに関するメタデータ を表示する手段として有用であり、正確な結果は望まれません。
2番目の、より一般的に使用されているタイプでは、サイズはタグが適用されたアイテムの数を表し、各タグの人気度 を示します。
意義 頻度の代わりに、背景コーパス (例えば、Wikipedia のすべてのテキストと比較)と比較して、単語や単語の共起の 重要性 を表すためにサイズを使用できます。 [ 9 ] このアプローチは単独では使用できませんが、文書の頻度を期待される分布と比較することに依存しています。
分類 3つ目のタイプでは、タグがコンテンツアイテムの分類方法として使用されます。タグはクラウド形式で表示され、タグが大きいほどそのカテゴリに属するコンテンツアイテムの数が多いことを示します。
タグクラウドの代わりにタグクラスタを構築するアプローチもいくつかあり、例えば、 文書内のタグの共起を適用する方法などがあります。[ 10 ]
より一般的には、同じ視覚的手法は、ワードクラウドやデータクラウドのように、タグのないデータを表示するために使用できます[ 11 ] 。
キーワードクラウド という用語は、特定の Web サイトに関連するキーワードのグループを指す検索エンジンマーケティング (SEM) 用語として使用されることがあります。近年、タグクラウドは、Web ページの検索エンジン最適化 における役割や、情報システム内のコンテンツを効率的にナビゲートするユーザーをサポートする役割から人気が高まっています。[ 12 ] ナビゲーション ツールとしてのタグクラウドは、検索エンジンのスパイダーによってクロールされたときに Web サイトのリソースをより接続し、[ 13 ] サイトの検索エンジンのランク を向上させる可能性があります。ユーザー インターフェイスの 観点からは、特定の情報システム内のコンテンツをユーザーがより迅速に見つけるのをサポートするために、検索結果を要約するためによく使用されます。[ 14 ]
外観 タグクラウドは通常、インラインHTML 要素を使用して表現されます。タグはアルファベット順、ランダムな順序、重み順などで表示できます。フォントサイズに加えて、フォントの色、強度、重みなどの視覚的なプロパティが操作される場合もあります。[ 15 ] 最も一般的なのは、アルファベット順に並べられた長方形のタグ配置で、行ごとに順番に表示されます。最適なレイアウトの決定は、想定されるユーザーの目標に基づいて行う必要があります。[ 15 ] 類似のタグが互いに近くに表示されるように、タグを意味的にクラスタリングすることを好む人もいます[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] または、tSNE などの埋め込み 技術を使用して単語を配置します。[ 9 ] タグの共起を強調し、相互作用を視覚化するためにエッジを追加できます。[ 9 ] タグをクラスタリングする目的かどうかに関わらず、タグクラウドのサイズを縮小するためにヒューリスティックを使用できます。 [ 17 ]
タグクラウドの視覚的分類は、タグの順序付けルール(例:アルファベット順、重要度順、コンテキスト順、ランダム、視覚的品質順)、クラウド全体の形状(例:長方形、円形、指定されたマップ境界)、タグ境界の形状(長方形、文字本体)、タグの回転(なし、自由、制限あり)、タグの垂直方向の配置(タイポグラフィのベースラインに合わせる、自由)など、多くの属性によって決定されます。Web 上のタグクラウドは、美観のモデリングと制御、タグの 2 次元レイアウトの構築といった問題に対処する必要があり、これらすべてを不安定なブラウザ プラットフォーム上で短時間で実行する必要があります。Web で使用するタグクラウドは、ロボットが読み取れるように、グラフィックではなくHTML で記述する必要があり、ブラウザで使用可能なフォントを使用してクライアント側で構築する必要があり、長方形のボックスに収まる必要があります。[ 19 ]
データクラウド 株価の変動を示すデータクラウド。色はプラスまたはマイナスの変化を、フォントサイズはパーセント変化を表します。 データクラウド またはクラウドデータ とは、数値を示すためにフォントサイズや色を使用するデータ表示のことです。[ 20 ] これはタグクラウド[ 21 ] に似ていますが、単語数 の代わりに、人口や株価 などのデータを表示します。
クラウドを共存させる テキストクラウドの原理を拡張した共起クラウドは 、文書またはコーパス をより焦点を絞った形で表示します。文書全体を要約するのではなく、共起クラウドは特定の単語の使用法を調べます。結果として得られるクラウドには、検索語とよく一緒に使用される単語が含まれます。これらの共起語は 、頻度(サイズ)と共起の強さ(明るさ)を示すようにフォーマットされます。これにより、言語を閲覧および探索するためのインタラクティブな方法が提供されます。[ 25 ]
感知 タグクラウドは、いくつかのユーザビリティ研究で調査対象となってきました。以下の要約は、Lohmann らによる研究結果の概要に基づいています。[ 15 ]
タグのサイズ:大きなタグは小さなタグよりもユーザーの注目を集めやすい(効果は 文字数、位置、隣接するタグなどの他の特性によっても影響を受ける)。 スキャン:ユーザーはタグクラウドを読み込むのではなく、スキャンして閲覧する。 中央揃え: クラウドの中央にあるタグは、境界付近にあるタグよりもユーザーの注目を集めます (レイアウト によって効果が左右されます)。 位置:左上の象限は、他の象限よりもユーザーの注目を集めやすい(欧米の読書習慣)。 探索:タグクラウドは、特定のタグを検索する際に最適なサポートを提供しません(タグのフォントサイズが非常に大きくない場合)。 Felixら[ 26 ] は、数値をフォントサイズにマッピングする従来のタグクラウドと、色や円、棒などの追加の形状を使用する代替デザインとの間で、人間の読解パフォーマンスがどのように異なるかを比較した。また、単語の配置の違いがパフォーマンスにどのように影響するかも比較した。
フォントサイズの代わりに追加のバーや円を使用すると、数値の読み取り精度が向上します。 しかし、追加マークを使用しない場合、ユーザーは特定の単語をより早く見つけることができる。 パフォーマンスはタスクによって異なり、単語の検索のような単純なタスクは設計の選択に大きく影響されますが、タグクラウドのトピックの特定のようなタスクへの影響ははるかに小さくなります。
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外部リンク ウィキメディア・コモンズには、ワードクラウド に関連するメディアがあります。
タグクラウドの理解– タグクラウドの情報デザイン分析 タグクラウド構築のための設計ヒント– O'ReillyのONLampによるソフトウェア開発ガイド