Quina és la diferència entre la folksonomia i la taxonomia?

La folksonomia i la taxonomia són mètodes molt comuns que s’utilitzen per organitzar i etiquetar dades i contingut digital. Tot i això, encara que els dos intenten solucionar el mateix problema, hi ha grans diferències entre ells en la manera en què gestionen aquesta informació. Vegem la diferència entre els dos mètodes i la nova folksonomia intel·ligent.

Introducció a la taxonomia

Comencem per la taxonomia. Es tracta d’una forma estructurada i jeràrquica d’ordenar la informació basada en les seves característiques en comú. Les característiques s’afegeixen per la persona propietària del contingut o la que el genera. L’objectiu és crear una forma organitzada de categoritzar el material de manera que sigui fàcil d’accedir-hi. S’utilitza sovint per organitzar pàgines web o repositoris de contingut.

Tot i això, la taxonomia té alguns inconvenients.

Un és que és cara i consumeix molt de temps. A més, sol utilitzar un llenguatge que resulta familiar per a un públic professional, però no tant per als usuaris finals d’un producte. També hi ha casos de propietaris del contingut que no utilitzen uns sistemes d’etiquetatge especialment concisos o informatius. De vegades, el mètode de categorització no té gaire sentit per als usuaris. En altres casos, pot resultar massa complicat per entendre’l fàcilment. Per exemple, un professional podria pensar que un article concret tracta d’”intel·ligència artificial”, però els usuaris podrien trobar-lo buscant “robots”.

Tot això fa difícil per als usuaris trobar la informació que estan buscant.

Aquí és on la folksonomia és útil

La folksonomia, per altra banda, es basa en etiquetes afegides pels consumidors del contingut, no pel seu creador. Aquest sistema no utilitza una jerarquia pre-seleccionada per categoritzar el contingut. En canvi, els consumidors afegeixen les etiquetes que creuen que són útils per ordenar la informació i utilitzen paraules de la seva preferència.

Això es pot veure en pàgines web en què els usuaris poden aplicar les seves pròpies etiquetes a la informació, com el servei d’allotjament d’imatges Flickr. Aquestes etiquetes s’escriuen en llenguatge natural i no en una llista formal o forçada.

La folksonomia és una eina potent quan molts usuaris afegeixen etiquetes a un sol element d’informació. Les empreses poden utilitzar dades sobre quines etiquetes estan afegint els usuaris per crear millors formes d’estructurar el contingut i ajudar-los a trobar el que estan buscant. A més, és expansible i ràpid d’utilitzar.

Els problemes de la folksonomia estàndard

Encara que la folksonomia soluciona alguns dels punts dèbils de la taxonomia, també té els seus propis inconvenients.

Un és que pot ser una mica caòtica. Per exemple, per etiquetar un color, una persona podria dir que sembla "verd blau", un altre podria pensar que és "turquesa" i un altre podria etiquetar-lo simplement com "blau" o "verd". Poden acabar existint massa etiquetes diferents per a un mateix contingut.

Aquest tipus d’etiquetes té, també, cert grau d’ambigüitat, perquè no hi ha cap norma estricta per seguir.

Un altre problema és el de les abreviacions i els acrònims, que poden provocar confusió entre temes o paraules similars. Per exemple, la folksonomia podria tenir problemes per comprendre que EUA i USA es refereixen als Estats Units d’Amèrica. També té dificultats amb els sinònims o amb els termes molt tècnics.

El pas següent: la folksonomia intel·ligent

Tot i que la folksonomia estàndard és una eina útil, la seva manca de control lingüístic genera molts problemes i confusió. Això vol dir que no sempre es poden extreure noves perspectives i coneixement de les dades no estructurades. Per això hem creat la solució de folksonomía intel·ligent, basada en machine learning i Large Language Model (LLM) per a ajudar-te a trobar la informació exacta que necessites.

Un software de Large Language Model (LLM) és una eina molt útil en el camp de la intel·ligència artificial generativa. Aquest tipus de programari és capaç d'analitzar grans quantitats de dades i textos no estructurats per a extreure informació valuosa i crear models predictius precisos. A més, en ser entrenat amb una gran quantitat d'informació, pot entendre i generar llenguatge natural amb una gran precisió. Això significa que pot ser utilitzat en una àmplia varietat d'aplicacions, des de chatbots i assistents virtuals fins a sistemes de recomanació i anàlisi de dades. Un programari de Large Language Model és una eina essencial per a qualsevol empresa que vulgui treure profit de les seves dades i millorar la seva eficiència i precisió en la presa de decisions.

Aquests nous sistemes d’etiquetatge d’última generació treuen partit dels últims avenços en tecnologia per proporcionar etiquetes intel·ligents a les teves dades. Per la qual cosa crear i definir etiquetes ja no es una tasca manual.

Aquest és un gran avenç cap a la resolució dels molts problemes de la folksonomia que permet continuar aprofitant el seu llenguatge natural i intuïtiu.

Un d’aquests nous sistemes és el nostre software intel·ligent i fàcil d’utilitzar Folksonomy. El software permet relacionar sinònims, separar homònims, afegir un diccionari tècnic o personalitzat per a les teves necessitats específiques i, fins i tot, reduir etiquetes mitjançant una llista negra. Els seus algoritmes intel·ligents també tenen en compte errors i contingut duplicat.

La folksonomia estàndard proporciona molta informació de valor i l’app intel·ligent Folksonomy de Bismart et permet aconseguir punts de vista clau de les dades.

Vols saber-ne més, sobre el software Folksonomy de Bismart? Contacta’ns per descobrir com poden ajudar-te les nostres solucions.