タグクラウド

タグクラウド（視覚デザインではワードクラウドまたは重み付け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、ウェブサイト上のキーワードメタデータを表現したり、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1単語で、各タグの重要性はフォントサイズや色で示されます。^{[2] [3]}ウェブ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項目にハイパーリンクされます。

ビジュアルデザインの言語では、タグクラウド（またはワードクラウド）は「重み付けリスト」の一種であり、都市の相対的な大きさを相対的な書体サイズで表すために地図上でよく使用されます。英語のキーワードの重み付けリストの初期の印刷された例は、ダグラス・クープランドのマイクロサーフ（1995年）の「潜在意識ファイル」です。ドイツ語版は1992年に登場しました。^[4]

「タグ クラウド」という用語の特定の視覚的形式と一般的な使用は、21 世紀の最初の 10 年間に、初期のWeb 2.0 Web サイトやブログの広範な機能として注目されるようになり、主に Web 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、およびナビゲーション補助として使用されました。

知名度の高いウェブサイトで最初のタグクラウドは、写真共有サイトFlickrで、Flickrの共同設立者でインタラクションデザイナーのスチュワート・バターフィールドが2004年に作成したものでした。その実装は、ウェブサイトのリファラーを視覚化したジム・フラナガンのSearch Referral Zeitgeist ^{[5]に基づいていました。タグクラウドは、} Del.icio.usやTechnoratiなどによっても同時期に普及しました。

タグクラウド方式の過剰使用と、ウェブナビゲーションツールとしての有用性に対する曖昧さにより、これらの早期採用者の間での使用は減少しました。^{[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」とだけ述べました。^[7]

ソフトウェア開発の第 2 世代では、テキスト データの基本的な視覚化方法として、タグ クラウドのより幅広い用途が発見されました。このコンテキストでは、タグ クラウドのいくつかの拡張が提案されています。

ソーシャル ソフトウェアのタグ クラウド アプリケーションには、外観ではなく意味によって区別される 3 つの主なタイプがあります。最初のタイプでは、各アイテムの頻度を表すタグがあり、2 番目のタイプでは、すべてのアイテムとユーザーにわたって頻度が集計されるグローバル タグ クラウドがあります。3 番目のタイプでは、クラウドにカテゴリが含まれ、サイズによってサブカテゴリの数が表示されます。

最初のタイプでは、サイズはタグが単一のアイテムに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役立ち、正確な結果は望ましくありません。

2 番目は、より一般的に使用されるタイプです^{[引用が必要] 。サイズは、各タグの}人気度を示すものとして、タグが適用されたアイテムの数を表します。

頻度の代わりに、サイズは、背景コーパス（たとえば、Wikipediaのすべてのテキストと比較）と比較した単語と単語の共起の重要性を表すために使用できます。 ^[9]このアプローチは単独では使用できませんが、文書の頻度を予想される分布と比較することに依存しています。

3 番目のタイプでは、タグはコンテンツ アイテムの分類方法として使用されます。タグはクラウドで表され、タグが大きいほどそのカテゴリ内のコンテンツ アイテムの数を表します。

タグクラウドの代わりにタグクラスターを構築するアプローチはいくつかあり、例えば文書内のタグの共起を適用するなどである。^[10]

より一般的には、同じ視覚的手法を使用して、タグ以外のデータをワードクラウドやデータクラウドのように表示することもできます。 ^[11]

キーワードクラウドという用語は、特定のウェブ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、ウェブページの検索エンジン最適化の役割と、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こと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、検索エンジンスパイダーによってクロールされたときにウェブ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、検索結果を要約して、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られるようにするためによく使用されます。^[14]

タグクラウドは通常、インラインHTML要素を使用して表されます。タグはアルファベット順、ランダム順、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、輝度、重みなどの視覚的なプロパティが操作されることもあります。^[15]最も一般的なのは、アルファベット順に並べた長方形のタグ配置で、行ごとに順番にレイアウトします。最適なレイアウトの決定は、予想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、単語を配置するためにtSNEなどの埋め込み手法を使用します。^[9]エッジを追加して、タグの共起を強調し、相互作用を視覚化できます。^{[9]目的がタグをクラスタリングすることであるかどうかに関係なく、}ヒューリスティックを使用してタグクラウドのサイズを縮小できます。^[17]

タグクラウドの視覚的分類は、タグの順序付けルール（アルファベット順、重要度順、コンテキスト順、ランダム順、見た目の品質順など）、クラウド全体の形​​状（長方形、円、マップの境界指定など）、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（印刷上のベースラインに従う、自由）など、いくつかの属性によって決まります。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う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で短時間で実行する必要があります。Web上で使用されるタグクラウドは、ロボットが読み取り可能な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]

データクラウドまたはクラウドデータは、フォントサイズや色を使用して数値を示すデータ表示です。^{[20]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。

テキストクラウドまたはワードクラウドは、与えられたテキスト内の単語の頻度を重み付けされたリストとして視覚化したものです。^[23]この手法は最近^{[いつ? ]}政治演説の話題の内容を視覚化するために広く使用されています。^{[22] [24]}

テキストクラウドの原理を拡張したコロケーションクラウドは、文書やコーパスのより焦点を絞ったビューを提供します。文書全体を要約するのではなく、コロケーション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、検索語と組み合わせてよく使用される単語が含まれます。これらのコロケーションは、頻度（サイズ）とコロケーションの強さ（明るさ）を示すようにフォーマットされています。これにより、言語を閲覧して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]

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、ローマン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: 大きいタグは小さいタグよりもユーザーの注目を集めます (効果は、文字数、位置、隣接するタグなどのその他のプロパティによって影響を受けます)。
• スキャン: ユーザーはタグ クラウドを読むのではなくスキャンします。
• 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 (効果はレイアウトによって影響されます)。
• 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ます (西洋の読書習慣)。
• 探索: タグ クラウドは、特定のタグを検索するとき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)。

フェリックスら^[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、色や円やバーなどの追加の形状などを使用する代替デザインとで、人間の読み取りパフォーマンスがどのように異なるかを比較しました。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ました。

• 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、数値を読み取る際の精度が向上します。
• ただし、追加のマークを使用しないと、ユーザーは特定の単語をより早く見つけることができます。
• パフォーマンスはタスクによって異なります。単語を見つけるなどの単純なタスクはデザインの選択によって大きく左右されますが、タグ クラウドのトピックを識別するなどのタスクへの影響ははるかに小さくなります。

原則として、タグ クラウド内のタグのフォント サイズは、その出現頻度によって決まります。たとえば、ブログなどのカテゴリのワード クラウドの場合、頻度はカテゴリに割り当てられているブログ エントリの数に対応します。頻度が小さい場合は、1 から最大フォント サイズまで、フォント サイズを直接指定できます。値が大きい場合は、スケーリングを行う必要があります。線形正規化では、記述子の重みは1 からfまでのサイズ スケールにマッピングされます。ここで、 および は使用可能な重みの範囲を指定します。 ${\displaystyle t_{i}}$${\displaystyle t_{\min}}$${\displaystyle t_{\max}}$

${\displaystyle s_{i}=\left\lceil {\frac {f_{\max }\cdot (t_{i}-t_{\min })}{t_{\max }-t_{\min }}}\right\rceil }$の場合; それ以外の場合${\displaystyle t_{i}>t_{\min}}$${\displaystyle s_{i}=1}$

• ${\displaystyle s_{i}}$: 表示フォントサイズ
• ${\displaystyle f_{\max}}$: 最大フォントサイズ
• ${\displaystyle t_{i}}$: カウント
• ${\displaystyle t_{\min}}$: 最小カウント
• ${\displaystyle t_{\max}}$: 最大数

記述子あたりのインデックス項目の数は通常、べき乗法則に従って分布するため^[28]、値の範囲が広い場合は対数表現が意味をなします。^[29]

タグ クラウドの実装には、テキスト解析と、一般的な単語、数字、句読点などの役に立たないタグの除外も含まれます。

広告やユーモアの目的で、人工的またはランダムに重み付けされたタグ クラウドを作成する Web サイトもあります。

• 一致
• フォークソノミー
• 情報の視覚化
• キーワード
• tf-idf

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。

• タグクラウドを理解する - タグクラウドの情報デザイン分析
• タグ クラウドを構築するためのデザインのヒント - O'Reilly の ONLamp によるソフトウェア開発ガイド