大众分类法对信息过载的影响及优化策略研究——以豆瓣网为例 |
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作者姓名: | 王娜 田晓蒙 |
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作者单位: | 郑州大学信息管理学院, 河南 郑州 450001 |
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基金项目: | 国家社会科学基金项目“泛在网络中的信息过载与信息组织模式研究”(项目编号:12CTQ027)研究成果之一。 |
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摘 要: | [目的/意义]调研显示,大众分类法是造成豆瓣网中信息过载的主要原因,但国内尚未发现针对性研究。[方法/过程]通过问卷星调研大众分类法对豆瓣网中信息过载的影响,并利用SPSS、EXCEL等软件对搜集的数据进行分析、整理。[结果/结论]通过分析数据得出以下主要结论:豆瓣网中的分类体系不能满足用户基本需要;大众分类法在豆瓣网中的应用存在多种问题,如同义词标签过多和标签专指度不高等。在此基础上,本文提出了一种优化大众分类法的策略,并探讨了其实施方案。
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关 键 词: | 大众分类法 豆瓣网 信息过载 标签优化 |
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