P22 Viki – rumlig hypertext

Abstract: En visuel rumlig metafor for hypertext gør det lettere for folk at udtrykke hypertextens strukturer.

1. Rumlig eller browser baseret hypertext udnytter det menneskelige modtage-system, især rumlig intelligens. Takket være indbyggede algoritmer der kan genkende strukturer, slipper forfatteren for problemerne med eksempelvis for tidlig strukturering af stoffet.

Viki er beregnet til udforskning og fortolkning(?).

2. Hvad har forfatteren lov til i de forskellige systemer. Permissive linking er den ene ende af spektret. Man sætter links som man synes tingene passer sammen. Anden ende er prescriptive, dvs anvisende strukturopbygning. Links er resultatet af omhyggelig analyse.

I deskriptive eller meta-skematiske systemer bruges abstraktioner til at strukturere stoffet, (KMS, NoteCards f.eks.). Men jo rigere, jo mere udførlig i sin repræsentation systemerne bliver, jo sværere bliver de at bruge, og brugerne bruger for meget energi på meta-beslutninger; på at afgøre hvad de laver og hvorfor.

3. Fortolkningsprocessen. Det at udlede meninger af en masse slags informationer. Muligheden for at repræsentere sammenhængen mellem forskellige informationer har ikke været god nok. For det kræves 1) at interaktionen skal være informel; man skal kunne lege med delene som brikker i et puslespil. 2) Brugerne skal have adgang til et udvalg af repræsentationsmuligheder. 3) Yderligere struktur skal kunne kaldes frem.

4. Datamodel.
Objekter er de indholdsbærende enheder og repræsenteres af visuelle symboler, hvis udseende kan editeres af brugerne. De kan se forskellige ud i forskellige kontekster. Objekter er semistruktuturerede: de kan være helt uden intern struktur, eller de kan have “slots” (minder det ikke om tags?), så mange som brugeren vil.
Samlinger indeholder et vilkårligt rumligt arrangement (2 1/2D!) af et antal objekter. De er synlige som en slags vinduer der kan scrolles i.
Kompositter er letvægtsstrukturer, der består af et antal objekter og samlinger. De kan være typede.
Typer er lidt problematiske, medmindre forfatteren har en helt klar forestilling om den struktur/ide hun arbejder med. Dog brugbare med henblik på gruppering. Objekter kan manipuleres helt uafhængigt af type.
Note relationer(?!). Relationer kan vises rumligt (også med pile); kan vises med objekttyper (i illustrationen med romber og rektangler); kan vises i samlinger; kan vise som komposit.

5. Rumlig navigation. Minder om mappestruktur, man kan klikke sig frem gennem hierakier, også “hoppe” flere niveauer. For at give overblik er der også en zoom funktion så man kan se alt på en gang.

6. Genkendelse. Der er integreret en “spatial parser”. Den lader implicitte strukturer danne basis for interaktion, hjælper folk med at udnytte datamodellen, giver mulighed for at kalde abstraktioner mellem objekterne frem. Brug af abstraktion eller struktur sker altid efter brugerens anmodning.

Parseren frembringer en træstruktur (en skov) ved hjælp af heuristik; logaritmen hviler på tre attributter: x,y placering, bredde/højde, og objekttypen. Hver gren bliver en type. Man klikker sig frem igennem hierakiet; for hvert klik det samme sted udvides selektionen.

VIKI foreslår selv samlinger og kompositter baseret på struktur-ligheder der er genkendt af parseren.

7. Gruppearbejde. VIKIen er blevet testet på tre områder: Projektbeskrivelse, materialer vedrørende ophavsret, materialer der øge den fælles opmærksomhed på beslægtede produkter.
Brugere vil linke til eksterne ressurser. Derfor er der udviklet en forbindelse med www; brugere kan starte browsere fra VIKI. Metakommunikation er vigtigt – folk giver hinanden information om indhold og brug.

8. Fremtiden. Er foranderlige strukturer kompatible med andre hypertext formater? Er der andre slags automatiseret analyse, der kan give en endnu rigere føling med foranderlige strukturer? Hvad sker der når man opskalerer brugen af rumlig hypertekst og delte fortolkningsprocesser?

VIKI understøtter ikke intern ankring; det er der behov for. Hvordan det skal udtrykkes rumligt bliver en udfordring.
Der skal udvikles andre slags struktur genkendelse baseret på eksempelvis indholdsanalyse.
Det skal afprøves i et større forum.

Skriv en kommentar