Tools der Woche: Faviki

14. Januar 2009 at 14:10 1 Kommentar

(Von Faviki)

Wer intensiv Wikipedia benutzt oder sogar selbst Artikel geschrieben hat, hat bestimmt die Erfahrung gemacht, dass ein Begriff in Wikipedia genau beschrieben werden muss, um das Missverständnis zu vermeiden. Zum Beispiel bei dem Begriff Frankfurt und verschiedenen macht Wikipedia genau den Unterschied. Die mögliche Terminologie wurde von tausend Wikipedianer zusammengefasst, auf unterschiedlichen Inhalten und Schreibweisen geeinigt und in verschiedenen Sprachen der Wikipedia-Seite verlinkt.

Mit Hilfe von DBpedia kann das Social-Bookmark Dienst Faviki das tolle Ergebnis von Wikipedia benutzen, wenn man ein Tag in Faviki eingibt, werden erst einige Tags bzw. die Begriffe aus Wikipedia vorgeschlagen. Eine kurze inhaltliche Erklärung aus Wikipedia wird beim Tagging angezeigt, damit die Nutzer wissen, was der vorgeschlagene Tag überhaupt bedeutet und ob es der richtige Tag, was die Nutzer haben will.

Bei der Benutzereinstellung kann man eigener Bookmark in 14 Sprachen einstellen, die Tags werden nach jeweiliger Sprache von Faviki empfohlen. Wenn man in einer anderen Sprache wechselt, werden die Tags auch automatisch in dieser Sprache übersetzt. Mit Snapshots können die Tags die inhaltliche Beschreibung aus Wikipedia zeigen.

Wir sehen momentan die Trends, dass das Social Tagging in Semantic Tagging entwickelt. Das Verfahren von Faviki oder auch das ich Ihnen vor einer Woche vorgestelltes Tool Zigtag versucht durch Hilfe der einheitlichen Tags (sowie der Schlagwortkatalog) das Problem zu lösen. Die gängigen Social-Bookmark Dienste sowie Delicious gehen aber auf einen anderen Weg, sie empfehlen die Tags nach Häufigkeit und Popularität und versuchen den häufig benutzten Tag als einheitlicher Tag zu definieren. Beide Verfahren führen leider zu einem großen Informationsverlust durch die mangelnden Begriffe, die inhaltlich definiert sind. Aber es ist noch zu warten, bis das Social-Tagging und Wikipedia als Basis des Semantik Tagging gut vorbereitet sind.

Andere zwei Artikel über Semantic Tagging:

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