211service.com
Hvad kommer efter Web 2.0?
Mange forskere og iværksættere arbejder på internetbaserede vidensorganiserende teknologier, der strækker traditionelle definitioner af nettet. På det seneste har nogle kaldt teknologierne Web 3.0. Men egentlig er de tættere på Web 2.1.
Typisk bruges navnet Web 2.0 af computerprogrammører til at henvise til en kombination af a) forbedret kommunikation mellem mennesker via sociale netværksteknologier, b) forbedret kommunikation mellem separate softwareapplikationer – læs mashups – via åbne webstandarder til at beskrive og få adgang til data , og c) forbedrede webgrænseflader, der efterligner realtidsresponsen af desktopapplikationer i et browservindue.
For at se, hvordan disse ideer kan udvikle sig, og hvad der kan dukke op efter Web 2.0, behøver man kun se til grupper som MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, World Wide Web Consortium, Amazon.com og Google. Alle disse organisationer arbejder for et smartere web, og nogle af deres prototypeimplementeringer er tilgængelige på nettet, som alle kan prøve. Mange af disse projekter lægger vægt på at udnytte den menneskelige intelligens, der allerede er indlejret i nettet i form af data, metadata og links mellem dataknudepunkter. Andre sigter mod at rekruttere levende mennesker og anvende deres intelligens til opgaver, computere ikke kan håndtere. Men ingen er klar til bedste sendetid.
Den første kategori af projekter er relateret til det semantiske web, en vision for et smartere web, som blev udarbejdet i slutningen af 1990'erne af World Wide Web-skaberen Tim Berners-Lee. Visionen opfordrer til at berige hvert stykke data på nettet med metadata, der formidler deres betydning. I teorien ville denne tilføjede kontekst hjælpe webbaserede softwareapplikationer til at bruge dataene mere hensigtsmæssigt.
Min nuværende webkalender ved for eksempel meget lidt om mig, bortset fra at jeg har aftaler i dag kl. 8.30. og 16:00 En semantisk webkalender ville ikke kun kende mit navn, men ville også have et lager af standardiserede metadata om mig, såsom bor i: Las Vegas, født i: 1967, kan lide at spise: thailandsk mad, tilhører: Stonewall Democrats, og yndlings tv-program: Battlestar Galactica. Det kunne så fungere meget mere som en menneskelig sekretær. Hvis jeg prøvede at arrangere det næste Stonewall-demokratiske møde, kunne det gennemskue andre medlemmers kalendere og finde et tidspunkt, hvor vi alle er fri. Eller hvis jeg bad kalenderen om at finde mig en ledsagende frokostdato, kunne den scanne offentlige metadata om vennerne og venners venner i mit sociale netværk, på udkig efter nogen, der bor i nærheden, er på samme alder og værdsætter asiatisk mad og sci-fi.
Desværre er der ikke en sådan teknologi endnu, dels på grund af den enorme indsats, der ville være påkrævet for at mærke alle nettets data med metadata, og dels fordi der ikke er nogen aftale om det rigtige format for metadata i sig selv. Men flere projekter går i denne retning, bl.a FOAF , forkortelse for Friend of a Friend. FOAF-filer, først designet i 2000 af de britiske softwareudviklere Libby Miller og Dan Brickley, er korte personlige beskrivelser skrevet på et standard computersprog kaldet Resource Description Framework (RDF); de indeholder oplysninger såsom en persons navn, kaldenavne, e-mail-adresse, hjemmeside-URL og fotolinks samt navnene på de personer, som personen kender.
Jeg genererede min egen FOAF-fil i denne uge ved hjælp af de simple formularer på et gratis websted kaldet Foaf-a-matic og uploadede det til min blog. I teorien bruger andre mennesker FOAF-aktiveret søgesoftware som f.eks FOAF Explorer , eller identitetshub-websteder som f.eks People Aggregator , vil nu lettere kunne finde mig.
Til sidst kan der være mere muligt. For eksempel kunne jeg øjeblikkeligt oprette et netværk af venner på en ny social-netværkstjeneste ved blot at importere min FOAF-fil. Men for nu er der ikke mange måder at sætte din FOAF-fil på.
Et andet projekt, der forsøger at udtrække mere mening fra nettet er Sparegris , en fælles indsats af MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT Libraries og World Wide Web Consortium. Piggy Banks mål er at løfte bidder af vigtig information på datatunge websteder fra deres omgivelser, så websurfere kan gøre brug af disse informations bidder på nye måder. For eksempel kunne kontoradresseoplysninger udtrukket fra LinkedIn, et professionelt netværkswebsted, indlæses i Google Maps og skabe et kort over mine kollegers forretningssteder.
På denne måde, håber Piggy Bank-forskerne, kan webbrugere begynde at få en forsmag på det semantiske web i aktion uden at skulle vente på, at forfatterne af milliarder af dokumenter på nettet skaber metadata. De nysgerrige kan downloade en sparegris-udvidelse til Firefox-webbrowseren; når udvidelsen er installeret, kan brugerne vælge mellem en række skærmskrabere, der udtrækker information fra specifikke websteder som LinkedIn og Flickr (et populært fotodelingssted). Piggy Bank gemmer denne rene information, såsom billeder eller kontaktnavne, inde i webbrowseren i RDF-format, hvilket teoretisk giver brugerne mulighed for at blande data fra uafhængige kilder for at skabe deres egne øjeblikkelige mashups svarende til LinkedIn-Google Maps-eksemplet.
Desværre er der endnu ikke nogen værktøjer, der gør det nemt for ikke-programmører at genbruge RDF-dataene i sådanne mashups. Og i mine egne test af Piggy Bank lykkedes det ikke at aktivere skærmskraberne. Jeg er sikker på, at det er, fordi jeg gik glip af noget i instruktionerne - men problemet illustrerer, hvor meget mere arbejde der skal til, før sådanne værktøjer vil være klar til offentligt forbrug.
En anden kategori af post-Web 2.0-projekter fokuserer ikke på at hjælpe maskiner med at forstå betydningen og anvendelsen af eksisterende webindhold, men på at rekruttere rigtige mennesker til at tilføje deres intelligens til information, før den bliver brugt. Det bedst kendte eksempel er Amazon Mekanisk Turk , et slags højteknologisk vikarbureau introduceret af online-forhandleren i 2005. Tjenesten giver folk med opgaver og spørgsmål, som computere ikke kan håndtere – for eksempel at få øje på upassende billeder i en samling af billeder – at hyre andre webbrugere til at Hjælp.
Ansættelsen er ekstremt midlertidig – i de fleste tilfælde mindre end en time pr. opgave – og lønnen er latterligt lav: løsninger tjener typisk kun nogle få øre. Men pointen er ikke at give internetmisbrugere en ekstra indkomst: det er at udnytte brugernes hjernekraft til et par ledige øjeblikke til at udføre simple opgaver, der forbliver langt ud over mulighederne for kunstig intelligens-software. (Faktisk kalder Amazon sit projekt for en form for kunstig kunstig intelligens.)
Nogle opgaver er virkelig markedsføring eller produktforskning i forklædning. En spørger spørger for eksempel: Hvad ville gøre din e-mail bedre? Andre giver bedre illustrationer af logikken bag at opdele en stor dataklassificeringsopgave og distribuere den til hundredvis af mennesker. En opgave, tilsyneladende fra nogen, der forsøger at gøre det muligt at dele information mellem forskellige kataloger i Gule Sider-stil, beder brugerne om at matche kategorier fra en mappe – for eksempel delikatesseforretninger – med de nærmeste ækvivalenter i en anden – for eksempel delikatesser eller små restauranter. En computer kunne ikke klare sådan en opgave uden års træning i de verdslige fakta om menneskelig eksistens, såsom det faktum, at en delikatesseforretning faktisk er en form for en lille restaurant. Et menneske kan dog finde de rigtige matcher på få sekunder.
Et andet projekt, der forsøger at overtale mennesker til at tilføje mening til rå data, er Google Image Labeler . Det lokker brugerne til at mærke digitale fotografier efter deres indhold ved at gøre opgaven til et simpelt spil, hvor deltagerne både skal samarbejde og konkurrere. Ligesom Amazon Mechanical Turk har Image Labeler et fællesskab af fans, der nyder det som et spil. Og der er intet galt i at gøre potentielt kedelige opgaver underholdende, hvis det er det, der skal til for at motivere medarbejderne. Men Image Labeler og Mechanical Turk bliver nødt til at vokse ud over deres legetøjslignende demonstrationsstadium, før de har en reel indflydelse på nettets anvendelighed.
Det er ikke overraskende, at observatører søger efter nye etiketter til at beskrive det arbejde, der foregår ud over grænserne for nutidens Web 2.0. Men de fleste af disse projekter er så langt fra at producere praktiske værktøjer – endsige tjenester, der kunne kommercialiseres – at det er for tidligt at sige, at de repræsenterer en tredje generation af webteknologi. For det, at dømme ud fra nutidens state of the art, bliver vi nødt til at vente et par år endnu.