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Folksonomie / social bookmarking

Une classification choisie par une seule personne est brouillonne, hétérogène et partiale. C’est donc beaucoup moins utile que les systèmes formels de classification. Mais, si on arrive à agréger ces étiquettes, on agrège aussi leurs valeurs individuelles, et le résultat est meilleur que les systèmes formels, puisqu’il est solide, précis et bon marché.

Any one person’s labels are messy, inconsistent and partial, and are therefore much less valuable than formal classification systems. However, if there is a way to aggregate those labels, and therefore their value, they become more valuable than formal systems, because they are robust, socially accurate and cheap.”
Clay Shirky, professor at New York University.

Voir l’interview de Joshua Schachter, fondateur de Del.icio.us : “I want to build something that grows'”
par Quinn Norton, dans le Guardian du 26.01.2006.

Gapminder chez Google et croisement de données chez Amazon

Gapminder, le site
http://tools.google.com/gapminder/ , l’outil

Gapminder est un outil proposé par la fondation éponyme, qui recoupe les données de développement économique au fil du temps.
L’outil est assez impressionnant, puisqu’on voit les PIB / espérance de vie / niveau de richesse évoluer “en temps accéléré” de 1965 à 2004. L’analyse de tendance se porte bien.

Data Mining 101: Finding Subversives with Amazon Wishlists

Le deuxième lien ouvre d’autres perspectives. Tom Owad, un blogger d’Apple Fritter, y décrit une extraction de données à partir des “wishlists” d’Amazon. Les wishlist sont les “listes cadeaux”, c’est à dire les livres que l’utilisateur Amazon aimerait se faire offrir.
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