LibraryThing - last.fm for bøker
Vidar Lund gjorde meg merksam på ei teneste eg har høyrt snakk om tidlegare, nemleg LibraryThing [LT]. I korte drag er det “last.fm for bøker”: Legg inn biblioteket ditt og sjå andre som har same bøkene som deg.
Eg er positiv (les: eg tykkjer det er eit artig påfunn), men eg er litt skeptisk til nytteverdien. Det er sjølvsagt greitt å ha ei side der ein kan registrera bøkene sine, men spørsmålet er kva ein eigentleg får ut av LT.
- LT frir meg ikkje frå å måtte vedlikehalda ganske store bok- og artikkelbasar i BibTeX og EndNote. Eg er heilt avhengig av desse verktøya som skrivestøtte når eg produserer tekst (anten i Microsoft Word eller i LaTeX). Dersom eg kunne synkronisert LT med EN og BibTeX, hadde himmelen vore nær.
- Slike sosiale tenester som er baserte på statistikk, krev ei viss mengde informasjon inn før resultata byrjar å vera meiningsfulle. Truleg er det noko matematikk inne i biletet her, men eg kan for lite til skjøna kva eg ikkje veit. Last.fm byrjar fyrst å gje gode svar når du har nokre tusen låtar registrert, kanskje fleire dersom musikksmaken din sprikar i alle retningar. Sidan folk ikkje les ei bok kvart femte minutt, skulle eg tru at det var naudsynt med fleire brukarar og høgare kvalitet på dei objekta som vart merkte. Med det siste meiner eg at kvar bok må ha høgre “informasjonsverdi” enn td. kvar låt i last.fm.
Det siste punktet er det viktigaste. Medan eg tenkjer hardt på korleis dataverktøy kan hjelpa meg til å tenkja betre, innser eg at datamengd og “verdi på informasjonseiningar” er variablar i ein formel eg ikkje anar korleis ser ut, eller korleis eg skal skjøna noko av. Eg skal vedgå at eg fekk ideen då eg las ein artikkel av Steven Berlin Johnsson: “Tool For Thought“. Der fortel han om korleis han har samla notat i DEVONthink, og bruker dette som hovudverktøy når han gjer research.
The DevonThink software does a great job at making semantic connections between documents based on word frequency. I have pre-filtered the results by selecting quotes that interest me, and by archiving my own prose. The signal-to-noise ratio is so high because I’ve eliminated 99% of the noise on my own.
Eg skal vedgå at dette er vorte ei “dille” som eg tenkjer mykje på. Samstundes har eg ikkje tenkt heilt ut kva eg faktisk er på jakt etter, så eg skal prøva å skissera det eg tenkjer i fleire innlegg etter kvart.
Medan de ventar på Godot, har eg laga meg ein profil på LibraryThing. Eg har òg oppretta gruppa Målfolk. Så får me sjå på dette, då.
februar 27th, 2007 at 13:07
Interessant artikkel om merkelappar i Amazon versus LibraryThing:
http://www.librarything.com/thingology/2007/02/when-tags-works-and-when-they-dont.php
februar 27th, 2007 at 13:52
Ja, veldig interessant. Det ser ut som om LT-utviklarane har tenkt mykje om kring dette; eg hadde vore svært takksam for referansar til kvar eg kan finna meir teori.
Heile denne tagging-greia er veldig postmoderne, eigentleg. I årevis har eg trudd at verda kom til å verta ein betre stad dersom all informasjonen på nettet (og andre stader) vart grannsamt merkt, slik at all kontekst-avhengig informasjon forsvann. Draumen, eller marerittet, var såleis at dette kunne redusera all informasjonen på nettet til informasjonsblokkar og relasjonar mellom dei. Konsekvensane dette, så vel som kor mogleg det eigentleg er å gjennomføra, er ei oppgåve til den interesserte lesaren, eller noko eg gjerne skulle skrive ei bok om
Om det får nokon til å tenkja på “characteristica universalis”, trur eg ikkje dei tek heilt feil. Det er kanskje difor all denne brukar-tagginga har oppstått. I staden for trua på at det er mogleg klassifisera alt “riktig”, overlet ein til brukarane å klassifisera. Som artikkelen viser; det gjer dei over ein låg sko, og i hytt og vêr. Resultatet har likevel meining når det er er “nok” taggar.
februar 28th, 2007 at 14:56
Kva meiner du med “all kontekst-avhengig informasjon forsvann”? Eg har alltid tenkt at ideen er å setje all informasjon i kontekst ved å gjere konteksten eksplisitt. Men det er kanskje det same?
Men til saka. Eg trur at. Med det nye paradigmet (web 2.0, informasjonssamfunnet eller kva ein vil kalle det) vert skiljet mellom god og dårleg informasjon viska ut. Ikkje faktisk. Men ideologisk og i praksis. Om eg har rett er det i grunnen ganske ironisk. Det denne karen ser ut til å meine er at om ein aggregerer store nok mengder dårleg infomasjon vert det god informasjon av det. Og eg trur kanskje at. Det ikkje er ein uvanleg tanke. Spørsmålet ein står igjen med. Trur eg. Er. Er god informasjon berre eit aggregat av mange informasjonsstykke? Eller er det noko meir?
februar 28th, 2007 at 16:14
Til det fyrste: Du har sjølvsagt heilt rett, og sa det klårare enn meg. Eg tenkte vel noko slikt som at når konteksten vart gjort eksplisitt, forsvann behovet for å gjenoppretta kontekst for å få meining ut av informasjonen.
Så, til saka: Eg står att med mange fleire spørsmål. Som til dømes kva desse informasjonsstykka er (er dei mem?). Dei opptrer openbert i mange lag grupper, men dei er ikkje organiserte i eit absolutt hierarki. Informasjonsstykka får fyrst verdi når det vert definert relasjonar mellom dei, men er relasjonane i seg sjølv informasjon?
Snap, attende til LibraryThing. No tillet me masse kontekst her, og seier at “ein brukar si meining om klassifisering av ei bok” er eit stykke informasjon. Då er det klårt at får du mange nok slike stykke, så vil du finna ut korleis det statistisk sett er vanleg å klassifisera boka. Stort sett trur eg at denne vil konvergera mot slik ein utdanna bibliotekar vil klassifisera boka med UDC.
Meir spanande vert det sjølvsagt dersom ein kan utnytta dette til å sjå informasjonen frå ulike vinklar, og vekta dei tipsa ein får (td. tykkjer eg at NN har ein feil vurdering av norsk essayistikk, kan eg skru ned vekta hans klassifiseringar får). Det er mogleg å gjera slik veldig komplekst, sjølvsagt.
Det som er rart, er jo at det ikkje er mogleg å ha tillit til noko(n) meir. Kan ein då læra anna enn folkemeininga?
Dagens innspel: Det konstruerte språket Ro (øvingsoppgåva: Finn likskapen med det arabiske språket.)