چکیده:
پژوهش حاضر با هدف بررسی الگوهای برچسبگذاری کاربران به مقالات مرتبط با حوزه علم اطلاعات و دانششناسی در پایگاه academia.edu انجام شد. روش پژوهش از لحاظ رویکرد کمی و مبتنی بر پژوهشهای تحلیل متن و از لحاظ نوع کاربردی است. جامعه آماری پژوهش حاضر، شامل 6086 مقاله برگرفته از 159 مجله انگلیسی زبان حوزه علم اطلاعات و دانششناسی موجود در پایگاه استنادی Scopus و جزء مجلات هسته در پایگاه LISTA میباشد. مقالات مستخرج از مجلات پایگاه Scopus (به تعداد 194337 مقاله) در پایگاه Academia.edu مورد جستجو قرار گرفته و آن دسته از مقالاتی که توسط کاربران برچسبگذاری شده بود، انتخاب گردید. بررسی رابطه بین رشد انواع برچسبها (یکواژهای، دو واژوهای، سه واژهای، و چهار واژهای و بیشتر) و افزایش مدارک حاکی از همبستگی خطی بین آنها بود. در بین گروههای مختلف برچسبها بیشترین ضریب رشد مربوط به برچسبهای دو واژهای (0/609) و کمترین ضریب رشد مربوطه به برچسبهای چهار واژهای و بیشتر (0/143) بود. ضریب رشد کل برچسبها (جدید و تکراری) نیز 5/52بود (یعنی به ازای هر مدرک 5/52برچسب). همچنین مشخص شد که برچسبهای دو واژهای بیشترین انطباق (54/92درصد) و برچسبهای چهار واژهای و بیشتر کمترین انطباق (1/76درصد) را بخشهای مختلف مقالات (عنوان، چکیده، و کلیدواژههای نویسندگان) داشته است. کل برچسبها نیز به میزان 5/7 درصد با عنوان، 79/76 درصد با چکیده، و 15/89درصد با کلیدواژههای نویسندگان منطبق بود. در مورد استفاده مجدد از برچسبها نیز آشکار شد که به طور کلی 38/8درصد برچسبها مورد استفاده مجدد قرار گرفته است. از سوی دیگر، برچسبهای دو واژهای با 57/59درصد بیشترین و برچسبهای چهار واژهای و بیشتر با 7/54درصد کمترین استفاده مجدد را داشتهاند. نکته دیگر اینکه 16 درصد از برچسبها در سال اول و بیش از 50 درصد برچسبها تقریبا در 3 سال اول مورد استفاده مجدد قرار گرفته است. در پایان میتوان گفت که وجود اجماع قابل توجه کاربران در مورد اصطلاحات معینی بیانگر آن است که الگوهای جدید از برچسبهای کاربران حداقل تا حدی با مفاهیم نمایهسازی حرفهای در مورد محتوای مدارک سازگار است و با تمرکز بر پرکاربردترین برچسبها و توزیع پایدار آنها میتوان به فرمولی برای تعیین وزن و حتی طرحهای ردهبندی و طبقهبندی دست یافت. همچنین، از فعالیتهای کاربران در شبکههای اجتماعی به منظور افزایش کیفیت پیشنهادات در نظامهای برچسبگذاری جمعی میتوان بهره برد. نکته دیگر اینکه، بین نمایهسازی حرفهای و برچسبگذاری کاربر پیوستگی وجود دارد و این دو نسبت به هم بیگانه نیستند. این پیوستگی میتواند پایه و اساسی برای یک سیستم مکمل دسترسی موضوعی که موجب غنی شدن نمایهسازی حرفهای است، باشد.
This research aims to verify the patterns of users' tagging to the articles of knowledge and information science field in academia.edu. The research method is quantitative and based on text mining and applicable typically. The population includes 6086 bibliographic articles and their abstracts extracted from 159 English journals of knowledge and information science field in Scopus database that are core journals in LISTA as well. In order to gather these data, 194337 articles were searched in academia.edu then every article that tagged was chosen. Examining the relationship between the growth of different types of tags (one-word, two-word, three-word, and four-word and more) and increasing of documents showed a linear correlation between them. Among the different groups of tags, the highest growth rate was related to two-word tags (.609%) and the lowest growth rate was related to four-word tags and more (.143%). The total growth rate of the tags (new and duplicate) was also 5.52 (i.e. 5.52 tags per document). It was also found that two-word tags had the most matching (54.92%) and four-word tags and the least matching (1.76%) with different sections of articles (title, abstract, and authors' keywords). The total tags were matched 7.5% with the title, 76.61% with the abstract, and 15.89% with the authors' keywords. Regarding the reuse of tags, it was revealed that in general, 38.8% of the tags have been reused. On the other hand, two-word tags with 57.59% had the most reuse and four-word tags and more with 7.54% had the least. Another point is that 16% of the tags were reused in the first year and more than 50% of the tags were reused in the first 3 years. Finally, it can be said that the existence of a significant user consensus on certain terms indicates that the new patterns of user tags are at least partially compatible with professional indexing concepts about document content, and by focusing on the most widely used tags and their sustainable distribution, weight formulation and even classification schemes may be achieved. Also, users' activities on social networks can be used to increase the quality of suggestions in collective tagging systems. Another point is that there is a connection between professional indexing and user tagging, and the two are not alien to each other. This connectivity can be the basis for a complementary subject access system that enriches professional indexing.