This research proposes and evaluates Qtag, a novel form of collaborative tagging specifically designed for rating and self-expression. Collaborative tagging is a form of user participations in internet and tags are words which describe items such as URLs, videos, photo and other various forms of internet content. Nowadays, UGC (User generated Content) is overflowing and handful number of service providers cannot control and classify all of them; therefore, the authority needs to be decentralized.
Collaborative tagging allows high degree of freedom. Therefore users do not always tag to classify. They also tag to rate and express their opinions. However, users tend to use diversified vocabulary for rating and self-expression. This behavior makes it hard to share tags among users. In this research, this tendency is empirically evaluated by analyzing tag data from a predominant commercial collaborative tagging system.
The basic design of Qtag is augmenting plus (+) and minus (-) at the end of each tag. Signs are accompanied with positive and negative opinions with tags and total sum of number of positive and negative tags represents the overall rating. Tags which are tagged more frequently than others represent certain remarkable traits and qualities. Qtag is a formulated protocol of expression; therefore, the chance of sharing tags increases among users. A statistical evaluation is presented. Qtag is a minimum modification of traditional collaborative tagging; thus, most users with tagging experience are able to adopt easily. An evaluation concerning usability is also presented.
This research also exhibits a practical application of Qtag. Qtag is augmented to VLSC, very large scale conversation. VLSC is many to many low-barrier conversation platforms such as Usenet newsgroup and comments of Internet news articles. The fundamental nature of VLSC often results masses of conversations in a fraction of time. Users inevitably suffer from information overload, by extracting dominant public opinions from conversations. Qtag effectively extracts and represents dominant public opinions among conversations. The value of conversation and the degree of willingness to engage eventually enhanced in consequences of Qtag augmentation. Moreover, Statistical evaluations are presented by conducting a simulation.
The concept of collective opinion emerged from the process of aggregating public opinions from conversations. Collective opinion is originally derived form the concepts of collective intelligence and wisdom of crowds; however, information aggregation for opinion should be differentiated from previous approaches. Theoretical depiction regarding collective opinion is provided.
This work is a synthesized result of two separate projects. The first research is an overall evaluation of Qtag. The second research is a practical application of Qtag. The contributions of this work can be divided into overall contributions of the combined work, and specific contributions in each projects. There are two overall contributions. Firstly, Qtag is a response to internet users’ need for a collaborative tagging system specifically designed for rating and self-expression. Secondly, Qtag is the first collaborative tagging system of this matter. The most predominant contribution from the first project Is meta-noise reduction in tag data. That of the second project is solving information overload in case of extracting public opinions from comments. Qtag pushes beyond the boundaries of collaborative tagging, so does user experience.
본 연구에서는 평가(Rating)와 의견표현(Self-Expression)에 최적화 된 정성태깅(Qtag: Qualitative Tagging)이라는 새로운 협업태깅(Collaborative Tagging) 방식을 제안하고 평가하였다. 협업태깅은 사용자 참여의 한 가지 방법으로써, 인터넷에서 접할 수 있는 다양한 콘텐츠 (URL, 사진, 동영상, 블로그 포스트)들의 위치파악 및 분류를 위해 태그(Tag: 꼬리말, 키워드)를 붙이는 콘텐츠 분류방식으로써 사용자 참여 콘텐츠 (UGC: User Generated Content)가 인터넷의 중요한 흐름으로 자리 잡은 오늘날, 협업태깅은 어느 때 보다 많은 주목받고 있다.
협업태깅은 높은 수준의 자유도를 부여한다. 따라서 사용자들은 분류의 목적 뿐 만이 아닌 태깅되는 대상을 평가하거나 자신을 표현하는 수단으로 빈번하게 사용하는 것을 목격할 수 있다. 하지만 사용자들은 이와 같은 목적으로 태깅하는 경우, 다양한 어휘를 남용하는 경향이 있다. 따라서 태그들이 사용자들 간에서 공유되지 못하는 메타노이즈(Meta-noise) 발생이 빈번하다. 본 연구에서는 이러한 현상을 재 확인 하기 위해서 한국의 대표적인 즐겨찾기 (북마크) 공유 사이트인 mar.gar.$in^{25}$ 의 태그를 분석하여 확인하였다. Qtag는 태그 즉 꼬릿말 끝부분에 플러스(+) 또는 마이너스(-) 기호를 붙이는 태깅으로써 긍정과 부정의 의미를 부여하는 협업태깅이다. 긍정, 부정 태그들의 합(Sum)을 파악하여 태깅되는 대상의 전반적인 평판(Reputation)정보 또한 제공한다. Qtag는 의견표현을 규약 (Protocol)으로 공식화 (formulated) 함으로 사용자 들 간에 더 많은 태그들을 공유 가능하도록 한다.
또한 본 연구에서는 Qtag를 VLSC(거대집단대화: VLSC-very large scale conversation)에 적용하여 여론을 추출하는 도구로 적용하였으며 그 효과를 평가해 보았다. VLSC는 Usenet News Group 또는 인터넷 뉴스의 덧글(Comment) 시스템과 같이 수많은 사람들이 특별한 제약 없이 동시에 대화를 나누는 플랫폼(Platform)을 뜻한다. 본 연구에서 진행한 조사에 의하면 많은 사용자들은 덧글(대화)를 읽음으로써 전반적인 여론을 파악하려는 니즈가 잠재함을 확인했다. VLSC는 짧은 시간에 엄청난 량의 데이터가 쉽게 누적되는 특징을 가진다. 하지만 여론을 파악을 위해 사용자는 최대한 많은 덧글을 읽어야 함으로 정보과잉 (Information Overload)를 야기하는 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 Qtag를 VLSC에 적용하여 여론을 추출하는 도구로 사용하였으며 결과적으로 피 실험자들의 참여의지가 높아지는 긍정적적인 결과를 도출 할 수 있었다.
대화라는 의견들의 집합체에서 여론을 추출하는 과정에서 집단의견(Collective Opinion)이라는 새로운 정보관리(Information Management) 개념을 정의하였다. 집단의견은 기존의 집단지성(Collective Intelligence) 또는 대중의 지혜(Wisdom of Crowds)에서 파생된 새로운 개념으로써 의견(Opinion)이라는 정보는 일반적인 정보들과 분명 다른 특징들을 가짐으로 새로운 개념이 필요하다고 판단하였다. 본 연구에서는 집단의견의 이론적인 배경을 확립하였고, 집단의견 활용의 도구로써 Qtag를 제시한다.
본 연구는 두 개의 개별 연구로 구성되어 있다. 첫 번째 연구는 Qtag의 개념을 제시하고 전반적인 사용성을 파악하는 연구이며, 두 번째 연구는 Qtag의 VLSC적용의 효과에 대한 연구이다. 본 연구는 게제 된 연구(Published Work)로써는 최초로 평가와 의견표현을 위한 새로운 협업태깅을 구현 했다는 중요성이 있다. 또한 메타노이즈(Meta-Noise)와 정보과잉(Information Overload)과 같은 고질적인 문제를 크게 완화 했다는 점에서 주목해야 한다. Qtag는 협업태깅 응용의 한계를 뛰어넘어 새로운 사용자 경혐을 제공 할 것으로 기대한다.
본 연구의 일부는 2007년 영국맨체스터 (Manchester)에서 개최된 ACM SIGWEB Hypertext 2007과 미국 텍사스 엘파소 (EL Paso)에서 개최된 ACM SIGDOC 2007에 게제됨으로 국제적으로 긍정적 평가를 받았음을 강조한다.
