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Cosa viene dopo il Web 2.0?
Molti ricercatori e imprenditori stanno lavorando su tecnologie di organizzazione della conoscenza basate su Internet che estendono le definizioni tradizionali del Web. Ultimamente, alcuni hanno chiamato le tecnologie Web 3.0. Ma in realtà, sono più vicini al Web 2.1.
In genere, il nome Web 2.0 viene utilizzato dai programmatori di computer per fare riferimento a una combinazione di a) migliore comunicazione tra le persone tramite tecnologie di social network, b) migliore comunicazione tra applicazioni software separate - read mashup - tramite standard Web aperti per la descrizione e l'accesso ai dati e c) interfacce Web migliorate che imitano la reattività in tempo reale delle applicazioni desktop all'interno di una finestra del browser.
Per vedere come potrebbero evolversi queste idee e cosa potrebbe emergere dopo il Web 2.0, basta guardare a gruppi come il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT, il World Wide Web Consortium, Amazon.com e Google. Tutte queste organizzazioni stanno lavorando per un Web più intelligente e alcuni dei loro prototipi di implementazione sono disponibili sul Web affinché chiunque possa provarli. Molti di questi progetti enfatizzano lo sfruttamento dell'intelligenza umana già incorporata nel Web sotto forma di dati, metadati e collegamenti tra nodi di dati. Altri mirano a reclutare esseri umani vivi e ad applicare la loro intelligenza a compiti che i computer non possono gestire. Ma nessuno è pronto per la prima serata.
La prima categoria di progetti è relativa al Web semantico, una visione per un Web più intelligente presentata alla fine degli anni '90 dal creatore del World Wide Web Tim Berners-Lee. La visione richiede di arricchire ogni dato sul Web con metadati che ne trasmettano il significato. In teoria, questo contesto aggiunto aiuterebbe le applicazioni software basate sul Web a utilizzare i dati in modo più appropriato.
Il mio attuale calendario Web, ad esempio, sa molto poco di me, tranne che ho appuntamenti oggi alle 8:30. e 16:00 Un calendario del Web semantico non solo conoscerebbe il mio nome, ma avrebbe anche un archivio di metadati standardizzati su di me, come vive a: Las Vegas, nato nel: 1967, ama mangiare: cibo tailandese, appartiene a: Stonewall Democrats e programma televisivo preferito: Battlestar Galactica. Potrebbe quindi funzionare molto più come una segretaria umana. Se stessi cercando di organizzare il prossimo incontro dei Democratici di Stonewall, potrei setacciare i calendari degli altri membri e trovare un momento in cui saremo tutti liberi. O se chiedessi al calendario di trovarmi una data per il pranzo amichevole, potrebbe scansionare i metadati pubblici sugli amici e gli amici di amici, nel mio social network, alla ricerca di qualcuno che vive nelle vicinanze, ha la stessa età e apprezza il cibo asiatico e fantascienza.
Purtroppo, non esiste ancora tale tecnologia, in parte a causa dello sforzo gigantesco che sarebbe richiesto per etichettare tutti i dati del Web con metadati, e in parte perché non esiste un accordo sul formato giusto per i metadati stessi. Ma diversi progetti si stanno muovendo in questa direzione, tra cui FOAF , abbreviazione di Amico di un amico. I file FOAF, progettati per la prima volta nel 2000 dagli sviluppatori di software britannici Libby Miller e Dan Brickley, sono brevi descrizioni personali scritte in un linguaggio informatico standard chiamato Resource Description Framework (RDF); contengono informazioni come il nome di una persona, i soprannomi, l'indirizzo e-mail, l'URL della home page e i collegamenti alle foto, nonché i nomi delle persone che quella persona conosce.
Questa settimana ho generato il mio file FOAF utilizzando i semplici moduli in un sito gratuito chiamato Foaf-a-matic e l'ho caricato sul mio blog. In teoria, altre persone utilizzano software di ricerca abilitato per FOAF come Esploratore FOAF , o siti web di hub di identità come Aggregatore di persone , ora potrà trovarmi più facilmente.
Alla fine, potrebbe essere possibile di più. Ad esempio, potrei creare istantaneamente una rete di amici su un nuovo servizio di social network semplicemente importando il mio file FOAF. Ma per ora, non ci sono molti modi per far funzionare il tuo file FOAF.
Un altro progetto che tenta di estrarre più significato dal Web è Salvadanaio , uno sforzo congiunto del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT, delle biblioteche del MIT e del World Wide Web Consortium. L'obiettivo di Piggy Bank è quello di estrarre blocchi di informazioni importanti in siti Web ricchi di dati dall'ambiente circostante, in modo che i navigatori Web possano utilizzare questi blocchi di informazioni in modi nuovi. Ad esempio, le informazioni sull'indirizzo dell'ufficio estratte da LinkedIn, un sito di networking professionale, potrebbero essere inserite in Google Maps, creando una mappa dei luoghi di lavoro dei miei colleghi.
In questo modo, sperano i ricercatori di Salvadanaio, gli utenti del Web possono iniziare ad avere un assaggio del Web semantico in azione, senza dover attendere che gli autori dei miliardi di documenti sul Web creino metadati. I curiosi possono scaricare un'estensione Piggy Bank per il browser Web Firefox; una volta installata l'estensione, gli utenti possono scegliere tra una serie di screenscraper che estraggono informazioni da siti specifici come LinkedIn e Flickr (un popolare sito di condivisione di foto). Piggy Bank memorizza queste informazioni pure, come foto o nomi di contatti, all'interno del browser Web in formato RDF, consentendo teoricamente agli utenti di combinare dati da fonti indipendenti per creare i propri mashup istantanei simili all'esempio di LinkedIn-Google Maps.
Sfortunatamente, non ci sono ancora strumenti che rendano facile per i non programmatori riutilizzare i dati RDF in tali mashup. E nei miei test di Piggy Bank, gli screenscraper non si sono attivati. Sono sicuro che è perché ho perso qualcosa nelle istruzioni, ma il problema illustra quanto altro lavoro è necessario prima che tali strumenti siano pronti per il consumo pubblico.
Una seconda categoria di progetti post-Web 2.0 non si concentra sull'aiutare le macchine a comprendere il significato e gli usi dei contenuti Web esistenti, ma sul reclutamento di persone reali per aggiungere la loro intelligenza alle informazioni prima che vengano utilizzate. L'esempio più noto è Amazon meccanico turco , una sorta di agenzia interinale ad alta tecnologia introdotta dal rivenditore online nel 2005. Il servizio consente alle persone con compiti e domande che i computer non sono in grado di gestire, ad esempio individuare immagini inappropriate in una raccolta di foto, di assumere altri utenti Web per aiuto.
L'impiego è estremamente temporaneo – meno di un'ora per mansione, nella maggior parte dei casi – e la retribuzione è ridicolmente bassa: le soluzioni in genere fanno guadagnare al lavoratore solo pochi centesimi. Ma il punto non è fornire un secondo reddito ai tossicodipendenti da Internet: è sfruttare le capacità intellettuali degli utenti per alcuni momenti liberi per svolgere compiti semplici che rimangono ben oltre le capacità del software di intelligenza artificiale. (In effetti, Amazon chiama il suo progetto una forma di intelligenza artificiale artificiale.)
Alcuni compiti sono in realtà ricerche di marketing o di prodotti sotto mentite spoglie. Un interlocutore, ad esempio, chiede: cosa migliorerebbe la tua posta elettronica? Altri offrono illustrazioni migliori della logica alla base della suddivisione di un'attività di classificazione dei big data e della loro distribuzione a centinaia di persone. Un compito, apparentemente da qualcuno che cerca di rendere possibile la condivisione di informazioni tra varie directory in stile Pagine Gialle, chiede agli utenti di abbinare le categorie di una directory, ad esempio Gastronomia, con gli equivalenti più vicini in un'altra, ad esempio Delis o Piccoli ristoranti. Un computer non potrebbe affrontare un compito del genere senza anni di addestramento sui fatti banali dell'esistenza umana, come il fatto che una gastronomia è davvero una forma di un piccolo ristorante. Un essere umano, tuttavia, può trovare le corrispondenze giuste in pochi secondi.
Un altro progetto che tenta di persuadere gli umani ad aggiungere significato ai dati grezzi è il Etichettatrice di immagini di Google . Invoglia gli utenti a etichettare le fotografie digitali in base al loro contenuto, trasformando il compito in un semplice gioco in cui i concorrenti devono collaborare e competere. Come Amazon Mechanical Turk, Image Labeler ha una comunità di fan a cui piace come gioco. E non c'è niente di sbagliato nel rendere divertenti le attività potenzialmente noiose, se è quello che serve per motivare i lavoratori. Ma Image Labeler e Mechanical Turk dovranno crescere oltre la loro fase di dimostrazione simile a un giocattolo prima di avere un impatto reale sull'usabilità del Web.
Non sorprende che gli osservatori stiano cercando nuove etichette per descrivere il lavoro in corso oltre i confini del Web 2.0 di oggi. Ma la maggior parte di questi progetti sono così lontani dal produrre strumenti pratici, per non parlare di servizi che potrebbero essere commercializzati, che è prematuro dire che rappresentano una terza generazione di tecnologia Web. Per questo, a giudicare dallo stato dell'arte odierno, dovremo aspettare ancora qualche anno.