(Ogni tanto scrivo qualcosa di serio (?). Ecco qui qualche spunto, pubblicato su Blogcafé, completo)
Il weblogging si è ormai completamente sviluppato come un “publishing medium” e, lungi dall’essere una moda – come avevo scritto tempo fa, ha ormai estimatori in tutto il mondo, il suo numero raddoppia ogni anno (le ultime stime parlano di un numero di weblog attivi superiore a 1,4 milioni!), e il microcosmo iniziale dei blog si è evoluto in una specifica forma di scrittori e lettori. Con, e questo non è affatto banale, un fortissimo senso della comunità.
Prendendo spunto dalle ultime pubblicazioni dei ricercatori degli HP Labs (in particolare i lavori presenti nella sezione Information Dynamics Labs: in particolare “Implicit Structure and the Dynamics of Blogspace“) è possibile tentare di descrivere qualche informazione ulteriore sulla struttura dei blog così come sono oggi. L’attenzione dei ricercatori si concentra sul concetto “virologico” per descrivere una dinamica incentrata fortemente sull’estensione in tempo reale di un argomento come in epidemiologia si cerca di descrivere un modello di propagazione virale. Alcuni dei lavori presentati sono consultabili da subito, altri fra alcune settimane, per cui è ancora presto per poter desumere i concetti complessi che stanno alla loro base. Mi riprometto di farlo.
Tuttavia, attraverso alcune implementazioni è già possibile visualizzare alcune delle implicazioni dinamiche descritte nei documenti, ad esempio come l’interessante applicazione messa in piedi dai ricercatori e chiamata “Blog Epidemic Analyzer“: un applet che gira su un server esterno HP dei laboratori di ricerca. Come descritto dagli stessi autori nelle doviziose FAQ, (leggetevi il finale, perché è molto ironico 🙂 ) uno degli aspetti che vogliono analizzare è come si propaga esattamente un’informazione, secondo quali direzioni e versi ma non secondo la citazione, che invece per i ricercatori è tendenziosa:
through networks. Specifically we are looking at how web based memes (for lack of a better term) get passed on from one user to another in blog networks. For our purpose memes are basically URLs (although multiple unique URLs can be the same meme this demo does not make that judgement).
So let’s say Bob lists CoolSite1 on his blog, Alice sees it and then lists CoolSite1 on her blog. Now a third party (i.e. us) is interested in figuring out, automatically, that Alice discovered CoolSite1 because of Bob. This would be easy if Alice says “I got CoolSite1 via Bob.” Unfortunately, this almost never happens.
Sometimes Alice, as an avid reader of Bob’s blog, may have a permanent link to Bob’s site. This is more frequent, but definitely does not fill in all the blanks (lots of times people will read a site regularly without mentioning it). To deal with these blanks we infer connections based on some features.
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