1. Approche collaborative et assistée à l'enrichissement des folksonomies: entre ergonomie et algorithmie DICEN – Séminaire tagging & folksonomies – 26 mars 2010 Freddy Limpens, Edelweiss, INRIA Sophia-Antipolis [email_address] Edelweiss

2. Objectifs -> Ancrage dans un contexte d’usage -> Synergie entre automatisme et contribution des utilisateurs

3. 1. problématique

4. limites des folksonomies

5. Variation d'écriture des tags: newyork = new_york ademe = ADEME musique = music

6. Ambiguité des tags: RDF =? Ressource Description Framework RDF =? Rwanda Defense Force RDF =? Reality Distortion Field

7. Manque de liens sémantiques entre les tags:

8. Une ontologie = une vue sur le monde

10. Limites des ontologies: -> coût d 'acquisition -> intégrer toute l'expertise de la communauté -> goulet d' étranglement à la formalisation

11. Scenario Ademe -> ingénieurs experts : distribués -> gestion documentaire : centralisée Comment structurer folksonomie contrôlée en capturant un maximum de l’expertise ?

12. Scenario Ademe Comment tirer partie de l’activité ? -> documentalistes : structuration concertée d’une liste d’autorité -> Ingé-experts : navigation dans la base documentaire

13. 2. Notre approche

14. Exploiter : -> dynamique et simplicité du social tagging -> traitements automatiques sur les tags -> expertises des utilisateurs

15. En proposant: -> modèle supportant les divergences -> cycle de vie s’appuyant sur une analyse des usages -> interfaces ergonomiques pour faciliter la contribution

16. car pollution skos:related 2.A Supporter les divergences

17. car pollution skos:related 2.A Supporter les divergences John agrees

18. car pollution skos:related 2.A Supporter les divergences John agrees Paul disagrees

19. 2.A Supporter les divergences

20. 2.A Supporter les divergences

21. 2.A Supporter les divergences

22. 2.B Cycle de vie de la folksonomie structurée

23. 3. Combiner traitements auto & contributions des utilisateurs

24. -> Tags comme « candidats-concepts » -> lien tag-ressource de type « is about » Hypothèses et modèle de tagging

25. -> Evaluation des distances d’éditions* -> Variations orthographique: pollution <-> pollutions -> Hyponymes : pollution <-> pollution des sols -> Termes associés : pollution <-> détection de polluants * http://sourceforge.net/projects/simmetrics/ 3.A analyse des labels de tags

31. 3.B analyse de la structure des folksonomies

33. tags tags 3.B analyse de la structure des folksonomies tag1 tag2 tag3 tag1 freq cooc cooc tag2 cooc freq cooc tag3 cooc cooc freq

34. (données delicious.com) 3.B analyse de la structure des folksonomies Tag &quot;Most related&quot; tags environnement développement_durable, énergie environment france, green, ecology, sustainable, energy déchets administration, EEDD, renouvelable développementdurable ecologie , EEDD, france, climat ,imported

35. Calcul automatiques 3.C Contribution des utilisateurs

36. Interface d’édition (SRTags Editor) 3.C Contribution des utilisateurs

37. 3.C Contribution des utilisateurs

38. 3.C Contribution des utilisateurs

39. 3.D Détection de conflits et vue consensuelle

40. 3.D Détection de conflits et vue consensuelle

41. 3.D Détection de conflits et vue consensuelle

45. 4. Conclusion

46. Nos contributions : -> Système socio-technique ancré dans les usages -> Modèle supportant les points de vue divergents (SRTag) -> Complémentarité des traitements automatiques (labels + structure) -> Combinaison des traitements auto + contribution des utilisateurs -> Coexistence des points de vue + élaboration d’un point de vue consensuel

47. Travaux en cours et futurs -> Amorçage : intégration ressources terminologiques (docs, ontologies, thesaurus, etc.) -> Services &quot;sémantiques« pour l’exploitation des données de tagging et de structuration sémantiques -> ISICIL : Evaluation & Tests Ademe & Orange Labs

48. fin. [email_address]