태그 클라우드

태그 클라우드(시각 디자인에서는 단어 클라우드, 워들 또는 가중치 목록이라고도 함)는 웹 사이트의 키워드 메타데이터를 묘사하거나 자유 형식 텍스트를 시각화하는 데 자주 사용되는 텍스트 데이터의 시각적 표현입니다.태그는 보통 단일 단어이며 각 태그의 중요도는 글꼴 크기 또는 ^[2][3]색상으로 표시됩니다.웹 사이트 네비게이션 보조 도구로 사용할 경우 이 용어는 태그와 관련된 항목에 하이퍼링크됩니다.

역사

시각 디자인 언어에서 태그 구름(또는 단어 구름)은 "가중치 목록"의 한 종류로, 지리 지도에서 상대적인 서체 크기 측면에서 도시의 상대적 크기를 나타내기 위해 일반적으로 사용됩니다.영어 키워드의 가중치 목록의 초기 인쇄 예는 Douglas Coupland의 Microserfs(1995)에 있는 "잠재적 파일"이었다.1992년에 ^[4]독일인의 등장이 있었다.

"태그 클라우드"라는 용어의 구체적인 시각적 형태와 일반적인 사용은 21세기 첫 10년 동안 주로 웹 콘텐츠를 설명하는 키워드 메타데이터의 빈도 분포를 시각화하는 데 사용된 초기 Web 2.0 웹 사이트와 블로그의 광범위한 특징으로 두드러졌다.

유명 웹사이트의 첫 번째 태그 클라우드는 Flickr 공동 설립자이자 상호작용 디자이너인 Stewart Butterfield가 2004년에 만든 사진 공유 사이트 Flickr에 있었다.이 구현은 웹 사이트 레퍼러의 시각화인 Jim Flanagan의 Search Reference Zeitgeist에 ^[5]기초하고 있습니다.태그 클라우드도 비슷한 시기에 Del.icio.us과 Technorati 등에 의해 대중화되었습니다.

태그 클라우드 방법의 과잉포화와 웹 내비게이션 툴로서의 그 효용성에 대한 양면성 때문에 이러한 ^[6]얼리어답터들 사이에서는 사용이 감소했습니다.Flickr는 2006년 "Best Practices" Webby Award에 대해 5단어 수상 연설을 했는데, "태그 ^[7]구름에 대해 유감"이라고 간단히 말했다.

2세대 소프트웨어 개발에서는 텍스트 데이터의 기본 시각화 방법으로서 태그 클라우드의 다양한 용도를 발견했습니다.이러한 맥락에서 태그 클라우드의 몇 가지 확장이 제안되었습니다.

종류들

소셜 소프트웨어에는 외관보다는 의미에 따라 구분되는 세 가지 유형의 태그 클라우드 애플리케이션이 있습니다.첫 번째 유형에는 각 항목의 빈도에 대한 태그가 있고 두 번째 유형에는 모든 항목과 사용자에 대해 빈도가 집계되는 글로벌 태그 클라우드가 있습니다.세 번째 유형에서는 클라우드에 카테고리가 포함되어 있으며 크기는 하위 카테고리의 수를 나타냅니다.

빈도수.

첫 번째 유형에서 크기는 태그가 단일 ^[8]항목에 적용된 횟수를 나타냅니다.이는 민주적으로 "투표"된 항목에 대한 메타데이터를 표시하는 수단으로, 정확한 결과를 원하지 않는 경우에 유용합니다.

두 번째,^{[citation needed]} 일반적으로 사용되는 유형에서 size는 각 태그의 인기를 나타내는 표시로서 태그가 적용된 항목의 수를 나타냅니다.

중요성

빈도 대신, 배경 말뭉치와 비교하여 단어와 단어 공존의 중요성을 나타내기 위해 크기를 사용할 수 있다(예: ^[9]위키피디아의 모든 텍스트와 비교).이 방법은 단독으로 사용할 수 없지만 문서 빈도를 예상 분포와 비교해야 합니다.

분류

세 번째 유형에서는 태그가 콘텐츠 항목의 분류 방법으로 사용된다.태그는 더 큰 태그가 해당 범주의 컨텐츠 항목 수를 나타내는 클라우드에서 표시됩니다.

태그 클라우드 대신 태그 클러스터를 구성하는 방법(예: 문서에 ^[10]태그 공존을 적용하는 방법)이 있습니다.

보다 일반적으로 태그가 없는 ^[11]데이터를 표시하는 데 워드 클라우드 또는 데이터 클라우드와 동일한 시각적 기법을 사용할 수 있습니다.

키워드 클라우드라는 용어는 특정 웹 사이트와 관련된 키워드 그룹을 가리키는 검색 엔진 마케팅(SEM) 용어로 사용될 수 있습니다.최근 몇 년 동안 태그 클라우드는 웹 페이지의 검색 엔진 최적화 및 정보 시스템의 콘텐츠 ^[12]탐색을 효율적으로 지원하는 역할로 인기를 얻고 있습니다.검색 엔진 스파이더에 의해 탐색될 때 탐색 도구로서의 태그 클라우드는 웹 사이트의 리소스를 더 ^[13]잘 연결할 수 있게 하여 사이트의 검색 엔진 순위를 높일 수 있습니다.유저 인터페이스의 관점에서는, 유저가 특정의 정보 시스템내의 컨텐츠를 보다 ^[14]신속히 검색할 수 있도록, 검색 결과를 요약하기 위해서 자주 사용됩니다.

외관

태그 클라우드는 일반적으로 인라인 HTML 요소를 사용하여 표시됩니다.태그는 알파벳 순으로 나타나거나 랜덤 순서로 나타나거나 가중치별로 정렬할 수 있습니다.글꼴 크기 외에도 글꼴 색상, 강도 또는 ^[15]무게와 같은 추가 시각적 속성이 조정되는 경우가 있습니다.가장 인기 있는 것은 직사각형 태그 배열로, 알파벳 순으로 정렬되어 있습니다.최적의 레이아웃을 결정하려면 예상되는 사용자 ^[15]목표에 따라 결정해야 합니다.일부에서는 유사한 태그가 서로 가까이^[16][17][18] 나타나도록 태그를 의미론적으로 클러스터화하거나 tSNE와 같은 임베딩 기술을 사용하여 ^[9]단어를 배치하는 것을 선호합니다.모서리를 추가하여 태그의 공존을 강조하고 ^[9]상호 작용을 시각화할 수 있습니다.휴리스틱스를 사용하여 ^[17]태그 클러스터화 여부에 관계없이 태그 클라우드의 크기를 줄일 수 있습니다.

태그 클라우드 시각적 분류법은 태그 순서 규칙(예: 문맥별, 문맥별, 랜덤으로, 시각적 품질에 따라 정렬), 전체 클라우드의 모양(예: 직사각형, 원, 주어진 지도 경계), 태그 경계 모양(직각 또는 문자 본문), 태그 회전(없음, 자유, 제한됨), 수직 태그 별칭으로 결정됩니다.gnment(인쇄 기준선에 따라 무료).웹상의 태그 클라우드는 미학 모델링 및 제어, 태그의 2차원 레이아웃 구성 등의 문제를 해결해야 하며, 이러한 모든 작업은 휘발성 브라우저 플랫폼에서 단시간에 수행해야 합니다.웹에서 사용하는 태그 클라우드는 그래픽이 아닌 HTML로 작성해야 로봇이 읽을 수 있으며 브라우저에서 사용할 수 있는 글꼴을 사용하여 클라이언트 측에서 구성되어야 하며 직사각형 ^[19]상자에 맞아야 합니다.

데이터 클라우드

데이터 클라우드 또는 클라우드 데이터는 숫자 값을 나타내기 위해 글꼴 크기 및/^[20]또는 색상을 사용하는 데이터 표시입니다.태그^[21] 클라우드와 비슷하지만 단어 수 대신 인구나 주식 시세 등의 데이터를 표시합니다.

텍스트 클라우드

텍스트 클라우드 또는 워드 클라우드는 주어진 텍스트의 단어 빈도를 가중치 ^[23]목록으로 시각화한 것입니다.이 기법은 최근 ^[22][24]정치 연설의 주제 내용을 시각화하는 데 널리 사용되고 있다^[when?].

클라우드 연결

텍스트 클라우드의 원리를 확장한 코로케이트 클라우드는 문서 또는 말뭉치에 대한 보다 집중적인 뷰를 제공합니다.collocate 클라우드는 문서 전체를 요약하는 대신 특정 단어의 사용을 검사합니다.결과 클라우드에는 검색어와 함께 자주 사용되는 단어가 포함됩니다.이러한 콜로케이트는 주파수(크기) 및 콜로케이션 강도(휘도)를 나타내도록 포맷되어 있습니다.이를 통해 언어를 ^[25]탐색하고 탐색할 수 있는 대화형 방법을 제공합니다.

인식

태그 클라우드는 여러 가용성 연구에서 조사 대상이 되었다.다음 요약은 Lohmann 등이 제공한 연구 결과의 개요에 기초한다.^[15]

• 태그 크기: 큰 태그는 작은 태그보다 사용자의 주의를 끌 수 있습니다(문자 수, 위치, 인접 태그 등 추가 속성의 영향을 받습니다).
• 스캔 중:사용자는 태그 클라우드를 읽지 않고 검색합니다.
• 센터링:클라우드 중앙에 있는 태그는 테두리 근처에 있는 태그(레이아웃의 영향을 받는 효과)보다 더 많은 사용자의 주의를 끌 수 있습니다.
• 위치:왼쪽 상단 사분면은 다른 부분보다 더 많은 사용자 주의를 받습니다(서양 읽기 습관).
• 탐색:태그 클라우드는 특정 태그(글꼴 크기가 크지 않은 경우)를 검색할 때 최적의 지원을 제공합니다.

Felix ^[26]등은 인간의 읽기 성능이 숫자 값을 글꼴 크기에 매핑하는 전통적인 태그 클라우드와 어떻게 다른지, 색이나 원이나 막대와 같은 추가 형태를 사용하는 대체 설계와 비교했다.그들은 또한 단어의 다른 배열이 어떻게 수행에 영향을 미치는지 비교했다.

• 글꼴 크기 대신 추가 막대 또는 원을 사용하면 숫자 값을 읽을 때 정확도가 높아집니다.
• 그러나 추가 마크를 사용하지 않으면 특정 단어를 더 빨리 찾을 수 있습니다.
• 성능은 작업에 따라 달라지며, 단어 찾기 등의 간단한 작업은 설계 선택에 큰 영향을 받지만 태그 클라우드의 주제 식별과 같은 작업에 미치는 영향은 훨씬 작습니다.

창조.

원칙적으로 태그 클라우드 내의 태그 글꼴 크기는 그 발생률에 따라 결정됩니다.예를 들어 웹 로그와 같은 카테고리의 단어 클라우드의 경우 빈도는 카테고리에 할당된 웹 로그 항목 수에 해당합니다.주파수가 작은 경우는, 1부터 최대 글꼴 사이즈까지, 직접 글꼴 사이즈를 지정할 수 있습니다.값이 클 경우 스케일링을 수행해야 합니다.선형 정규화에서는 디스크립터의 $무게{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle t_{i$}}는$$ 1~f 사이즈 스케일에 매핑됩니다.$여기$서 ${\displaystyle {tmin}_{}}${\$displaystyle t_{\$$min$$}}$ 및$$ ${\displaystyle {tmax}_{}}${\$displaystyle t_{\$max$}}$는 사용 가능한 무게의 범위를 지정합니다.

$s$ i $=$ ${\displaystyle \frac{f_{}}{}}$ max${\displaystyle \frac{{}_{}}{}}$ ${\displaystyle \frac{{}_{}}{}}$ (${\displaystyle \frac{{}_{}{}_{}}{}}$ -${\displaystyle \frac{{}_{}}{{}_{}}}$ ) $max$ - $tmin$ $cdot （ t$_ { i } - t _ $t$ $_$ { \ $max$} - $t_{$ \ $min }$ }{ $t_${ \ $right$} } t max - t > $tmax$ $。$

• ${\displaystyle s_{}}$ i$${ $display$ style $s _$ { i$$}$$} :표시 폰트
• ${\displaystyle f_{}}$max {\$displaystyle f_{\max$ : 최대 글꼴 크기
• ${\displaystyle t_{}}$ i$(\$t_${i$ : 카운트
• ${\displaystyle t_{}}$min \ $displaystyle t_{\min$ : min.
• ${\displaystyle t_{}}$max { $displaystyle$t _ { \ $max }$} :최대수

기술자당 색인 항목 수는 일반적으로 멱함수 ^[29]법칙에 따라 분포되므로 값의 범위가 클 경우 로그 표현이 적합합니다.^[30]

태그 클라우드 구현에는 텍스트 구문 분석 및 일반적인 단어, 숫자 및 구두점 등의 도움이 되지 않는 태그 필터링도 포함됩니다.

또한 광고 또는 유머러스한 결과를 위해 인위적으로 또는 랜덤하게 가중치를 부여한 태그 클라우드를 만드는 웹사이트도 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

• 콩코드
• 민요학
• 정보 시각화
• 키워드
• tf-idf

레퍼런스

외부 링크

• 태그 클라우드의 이해– 태그 클라우드의 정보 설계 분석
• 태그 클라우드 구축을 위한 설계 힌트– O'Reilly의 ONLamp 소프트웨어 개발 가이드