Taxonomies and Folksonomies. TaxonomiesAndCies-support-de-formation.pdf (Objet application/pdf) Taxonomy, ontology, folksonomies & SKOS. MOAT : donner du sens à vos tags. La folksonomie constitue une des fonctionnalités phare du Web 2.0. Son principe est finalement très simple : permettre aux utilisateurs de décrire des ressources (billet de blog, page Web, photos, vidéos...) par des mots-clés choisis librement. Elle offre, entre autres, les avantages suivants : Améliorer la recherche d'information dans sa collection de ressources personnelles ;Constituer un vecteur de sérendipité ;Donner aux autres utilisateurs une idée du contenu de sa collection de ressources ;Faire apparaître des réseaux sociaux implicites par l'utilisation commune de tags entre différents utilisateurs.
Peu à peu, les utilisateurs se sont pris au jeu et la folie du tagging s'est emparée de tous les internautes et plus simplement des afficionados du Web 2.0. La folksonomie est devenue un formidable outil dont les possibilités semblent, d'ailleurs, encore largement sous-exploitées. Oui, mais, voilà, la folksonomie est limitée. Le principe est finalement assez simple. Catalogue général - Notice bibliographique. Folksonomies. Le terme de folksonomie est apparu récemment sur le web pour désigner le phénomène d’indexation des documents numériques par l’usager. On rencontre également fréquemment le mot tag qui désigne en quelque sorte un mot-clé. Le terme de folknologie est aussi employé, mais plus rarement. L’usage du mot folksonomie semble donc plus opportun.
L’architecte de l’information Thomas Vander Wal a forgé ce terme en combinant la taxinomie (règles de classification, taxonomy en anglais) et les usagers (folk). Ce phénomène ne cesse de prendre de l’ampleur avec l’avènement des nouvelles technologies du web, dites « web 2.0 », qui donnent plus de possibilités d’expression à l’internaute. Les articles et les blogs sur le sujet ne cessent de croître mais l’essentiel de ce mouvement s’exprime en langue anglaise. Cependant, les usagers français pratiquent déjà les techniques de tags via le site Technorati qui recense les blogs par mots-clés. Le phénomène est-il durable ou n’est-ce qu’un effet de mode ? Le grand dictionnaire terminologique. Indexation personnelle / FranceTerme / Ressources. Folksonomie. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une folksonomie, ou indexation personnelle, est un système de classification collaborative décentralisée spontanée, basé sur une indexation effectuée par des non-spécialistes.Techniques permettant à l'utilisateur d'un outil (internet ou autre) de donner son avis sur une ou plusieurs pages web.
Synonymes[modifier | modifier le code] L'expression francisée recommandée par la Commission générale de terminologie et de néologie est indexation personnelle[1]. Le terme folksonomie est une adaptation française de l'anglais folksonomy, mot-valise combinant les mots folk (le peuple, les gens) et taxonomy (la taxinomie). Le terme a été créé par l'architecte de l'information Thomas Vander Wal[2].
Certains auteurs utilisent à la place les termes potonomie, peuplonomie, taxinomie populaire ou encore taxinomie sociale. Description[modifier | modifier le code] Le concept de folksonomie est considéré comme faisant partie intégrante du Web 2.0. Olivier Le Deuff. Semantic spectrum. The semantic spectrum (sometimes referred to as the ontology spectrum or the smart data continuum or semantic precision) is a series of increasingly precise or rather semantically expressive definitions for data elements in knowledge representations, especially for machine use. Some steps in the semantic spectrum include the following: Typical questions for determining semantic precision[edit] The following is a list of questions that may arise in determining semantic precision. correctness How can correct syntax and semantics be enforced?
Are tools (such as XML Schema) readily available to validate syntax of data exchanges? Adequacy/expressivity/scope Does the system represent everything that is of practical use for the purpose? Efficiency How efficiently can the representation be searched / queried, and - possibly - reasoned on? Complexity How steep is the learning curve for defining new concepts, querying for them or constraining them? Translatability Strategic nature of semantics[edit] Ontologie (informatique) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Par analogie, le terme est repris en informatique et en science de l'information, où une ontologie est l'ensemble structuré des termes et concepts représentant le sens d'un champ d'informations, que ce soit par les métadonnées d'un espace de noms, ou les éléments d'un domaine de connaissances.
L'ontologie constitue en soi un modèle de données représentatif d'un ensemble de concepts dans un domaine, ainsi que des relations entre ces concepts. Elle est employée pour raisonner à propos des objets du domaine concerné. Plus simplement, on peut aussi dire que l' « ontologie est aux données ce que la grammaire est au langage ». L'objectif premier d'une ontologie est de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné, qui peut être réel ou imaginaire. Les ontologies informatiques sont des outils qui permettent précisément de représenter un corpus de connaissances sous une forme utilisable par un ordinateur. Notes. Schémas de classification : thésaurus, taxonomie, ontologie… Au cœur de l’architecture de l’information et du Knowledge Management, les techniques de classification sont particulièrement d’actualité alors que les volumes d’information en ligne augmentent et que ce que nous cherchons est de plus en plus noyé parmi ce que nous ne cherchons pas.
La plupart de ces techniques nous viennent de l’ingénierie documentaire. Avec le Web sémantique, l’ingénierie informatique nous apporte d’autres approches telles que les ontologies et les topic maps, souvent associées à des formalismes et outils définis. Tour d’horizon des schémas de classification… (non exhaustif) La méta-donnée, brique de base de la classification Les méta-données sont des données décrivant les données elles-mêmes (informations, documents, images…).
Elles servent donc à décrire et expliquer l’information, mais également à la trouver, l’utiliser et la gérer. D’après la traduction de Anne-Marie Vercoustre, INRIA, disponible à partir de ce lien. Méta-données “administratives” vs “substantielles”