How can users get the gist of a taxonomy using tag - PowerPoint PPT Presentation

 ¡ How ¡can ¡users ¡get ¡the ¡gist ¡of ¡a ¡taxonomy ¡ using ¡tag ¡clouds? ¡ Nathalie ¡PINÈDE ¡ Department ¡of ¡Informa-on ¡and ¡Communica-on ¡– ¡University ¡of ¡Bordeaux ¡ Véronique ¡LESPINET-­‑NAJIB ¡ IMS-­‑Cogni-cs ¡– ¡Polytechnic ¡Ins-tute ¡of ¡Bordeaux ¡ ¡ ¡

2 ¡ Plan ¡ Introduc,on ¡: ¡presenta,on ¡of ¡tag ¡clouds ¡ 1. Visualiza,on ¡of ¡taxonomy ¡ 2. 2.1 ¡Hyperlinks ¡taxonomy ¡ 2.2 ¡Presenta,on ¡of ¡a ¡HLU-­‑based ¡taxonomy ¡structure ¡ 2.3 ¡HLU-­‑based ¡taxonomy ¡of ¡the ¡French ¡academic ¡domain ¡ Research ¡ques,ons ¡ 3. Methodology ¡ 4. 4.1 ¡Materials ¡ 4.2 ¡Par,cipants ¡in ¡the ¡experiment ¡ 4.3 ¡Protocol ¡ 5. ¡Results ¡ 5.1 ¡Results ¡of ¡memory ¡tests ¡(recall ¡and ¡recogni,on) ¡ 5.2 ¡Results ¡for ¡the ¡reproduc,on ¡test ¡ 5.3 ¡Results ¡of ¡eye-­‑tracking ¡data ¡ 6. ¡Discussion ¡ 6.1 ¡Tag ¡clouds: ¡do ¡they ¡have ¡an ¡impact ¡on ¡memory ¡and ¡representa,on? ¡ 6.2 ¡Is ¡there ¡any ¡rela,onship ¡between ¡tag ¡clouds ¡types, ¡eye-­‑tracking ¡and ¡memory? ¡ Conclusion ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

3 ¡ 1. ¡Introduction: ¡presentation ¡of ¡tag ¡clouds ¡ ¡ Tag ¡clouds ¡ ¡ • Text-­‑based ¡visual ¡depic,on ¡of ¡tags ¡(or ¡words) ¡used ¡to ¡display ¡ the ¡rela,ve ¡tags ¡frequency, ¡popularity ¡or ¡importance ¡by ¡font ¡ size ¡(Bongshin, ¡2010) ¡ ¡ • Also ¡used ¡as ¡a ¡visual ¡overview ¡of ¡document ¡content ¡ ¡ ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡ ¡

4 ¡ 1. ¡Introduction: ¡presentation ¡of ¡tag ¡clouds ¡ ¡  One ¡of ¡the ¡first ¡representaSon ¡of ¡tag ¡clouds… ¡ ¡ ¡ ¡Milgram ¡& ¡Jodelet ¡(1976). ¡ Psychological ¡maps ¡of ¡Paris ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

5 ¡ 1. ¡Introduction: ¡presentation ¡of ¡tag ¡clouds ¡ ¡  Web ¡2.0 ¡and ¡tag ¡clouds… ¡  In ¡the ¡early ¡2000’s ¡: ¡Flickr ¡and ¡other ¡web ¡services ¡(folksonomies, ¡ socal ¡tagging)… ¡ ¡ h^p://www.flickr.com/photos/tags/ ¡ 4/10/2013 ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

6 ¡ 1. ¡Introduction: ¡presentation ¡of ¡tag ¡clouds ¡ ¡  Main ¡characterisScs ¡for ¡tag ¡clouds ¡ ¡ Text ¡features ¡(Bateman ¡et ¡al., ¡2008, ¡Rivadeneira ¡et ¡al., ¡2007) ¡   Font ¡weight ¡(bold ¡or ¡non-­‑bold ¡font) ¡  Font ¡size ¡  Font ¡colour ¡  Other ¡criteria: ¡intensity, ¡number ¡of ¡pixels, ¡tags’ ¡width… ¡ Word ¡placement ¡(Lohmann ¡et ¡al., ¡2009, ¡Rivadeneira ¡et ¡al., ¡2007) ¡   Sor,ng ¡words: ¡alphabe,cally, ¡by ¡frequency ¡or ¡by ¡clustering ¡  Word’s ¡loca,on: ¡upper-­‑led, ¡lower-­‑led, ¡upper-­‑right ¡or ¡lower-­‑right ¡  Spa,al ¡layout: ¡sequen,al, ¡circular ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

7 ¡ 1. ¡Introduction: ¡presentation ¡of ¡tag ¡clouds ¡ ¡  Four ¡different ¡tasks ¡for ¡tag ¡clouds ¡(Rivadeneira ¡et ¡al., ¡2007) ¡ ¡ Search : ¡loca,ng ¡a ¡specific ¡target ¡  Browsing : ¡exploring ¡the ¡tag ¡cloud ¡without ¡a ¡specific ¡target ¡  Impression ¡formaSon ¡and ¡impression ¡presentaSon : ¡giving ¡a ¡  general ¡idea ¡about ¡a ¡subject ¡ RecogniSon/matching : ¡recognizing ¡the ¡en,re ¡cloud ¡as ¡data ¡to ¡  describe ¡a ¡subject ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

8 ¡ 1. ¡Introduction: ¡presentation ¡of ¡tag ¡clouds ¡ ¡  Interest ¡of ¡tag ¡clouds ¡for ¡our ¡study ¡ ¡ Hypothesis ¡: ¡tag ¡clouds ¡have ¡great ¡potenSal ¡in ¡creaSng ¡an ¡efficient ¡ visualizaSon ¡ Tag ¡clouds ¡are ¡used ¡as ¡a ¡way ¡of ¡visualizing ¡of ¡a ¡taxonomy ¡in ¡order ¡to ¡ see ¡which ¡kind ¡of ¡informa,on ¡representa,ons ¡are ¡emphasized ¡by ¡ users. ¡ ¡ which ¡kind ¡of ¡tag ¡cloud ¡design ¡is ¡best ¡suited ¡for ¡use ¡in ¡informa,on ¡ presenta,on ¡? ¡ which ¡kind ¡of ¡tag ¡cloud ¡design ¡has ¡the ¡best ¡impact ¡on ¡the ¡users’ ¡ percep,on ¡? ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

9 ¡ 2. ¡Visualization ¡of ¡taxonomy ¡ ¡ 2.1. ¡Hyperlinks ¡taxonomy ¡ In ¡previous ¡works ¡: ¡ ¡ Original ¡method ¡classifying ¡the ¡informa,on ¡content ¡of ¡a ¡ website ¡  Proposi,on ¡of ¡a ¡methodology ¡for ¡crea,ng ¡a ¡hyperlinks ¡taxonomy. ¡  Applica,on ¡to ¡the ¡french ¡academic ¡domain ¡  Complex ¡web ¡architecture ¡  Prolifera,on ¡of ¡autonomous ¡sub-­‑websites ¡ An ¡academic ¡website ¡regroups ¡on ¡average ¡a ¡hundred ¡sub-­‑websites ¡ (according ¡to ¡a ¡DNS ¡approach) ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡ ¡

10 ¡ 2. ¡Visualization ¡of ¡taxonomy ¡ ¡ 2.1. ¡Hyperlinks ¡taxonomy ¡ 3 ¡key ¡elements ¡ : ¡ • Organiza,onal ¡website ¡  Website ¡of ¡an ¡organiza,onal ¡domain, ¡which ¡can ¡be ¡compared ¡to ¡ other ¡websites ¡of ¡the ¡same ¡domain ¡ ¡ • Homepage ¡  Convey ¡the ¡company ¡iden,ty ¡and ¡share ¡similari,es ¡with ¡a ¡ magazine ¡cover, ¡a ¡newspaper ¡front ¡page ¡(Nieslsen ¡& ¡Tahir, ¡2002) ¡ ¡ • HLU ¡(Hypertext ¡Lexical ¡Units) ¡  Associated ¡term ¡with ¡hyperlink ¡(anchor), ¡especially ¡on ¡homepages ¡  Thema,c ¡markers ¡of ¡the ¡website, ¡so, ¡similar ¡to ¡« ¡keywords ¡» ¡ ¡ ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

11 ¡ 2. ¡Visualization ¡of ¡taxonomy ¡ ¡ 2.1. ¡Hyperlinks ¡taxonomy ¡ Examples ¡of ¡HLU ¡ www.u-­‑bordeaux1.fr ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

12 ¡ 2. ¡Visualization ¡of ¡taxonomy ¡ ¡ 2.1. ¡Hyperlinks ¡taxonomy ¡ Seman,c ¡signature ¡of ¡the ¡homepage ¡ HLUs ¡ Seman,c ¡blueprint ¡of ¡the ¡en,re ¡website ¡ Informa,onal ¡signature ¡of ¡the ¡organiza,onal ¡domain ¡ What ¡are ¡the ¡dominant ¡subjects ¡and ¡the ¡main ¡characterisScs ¡of ¡a ¡ web ¡site ¡and ¡an ¡organizaSonal ¡domain ¡? ¡ ¡ P ROPOSITION ¡ OF ¡ A ¡HLU-­‑ BASED ¡ TAXONOMY ¡ Classifica,on ¡tool ¡of ¡contents ¡of ¡a ¡website ¡ ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡

2. ¡Visualization ¡of ¡taxonomy ¡ ¡ 2.2. ¡Presentation ¡of ¡a ¡HLU-­‑based ¡taxonomy ¡structure ¡ First ¡level ¡of ¡categoriza,on ¡(derived ¡from ¡Nielsen ¡& ¡Tahir, ¡2002) ¡ 3 ¡main ¡navigaSon ¡categories ¡ Thema,c ¡naviga,on ¡  HLUs ¡giving ¡access ¡to ¡content ¡within ¡the ¡site ¡and ¡referring ¡to ¡the ¡ website’s ¡organiza,onal ¡dimension ¡ Ac>vi>es : ¡characterizing ¡organiza,on ¡ac,vi,es ¡  Cross ¡thema>cs : ¡common ¡HLUs ¡to ¡several ¡organiza,ons, ¡without ¡  specificity ¡ Func,onal ¡Naviga,on ¡  HLUs ¡providing ¡access ¡to ¡various ¡features ¡such ¡as ¡loca,on, ¡contact, ¡ procedures, ¡tools, ¡legal ¡ma^ers ¡ Naviga,on ¡by ¡profile ¡  HLUs ¡targe,ng ¡categories ¡relevant ¡to ¡specific ¡users ¡ 13 ¡ N. ¡Pinède, ¡V. ¡Lespinet-­‑Najib ¡-­‑ ¡UDC ¡Seminar ¡2013, ¡The ¡Hague ¡24-­‑25 ¡October ¡