Надежды социальной навигации (social navigation) связаны с простой мыслью, что для отдельного пользователя могут представлять ценность результаты наблюдения за действиями других пользователей. Простой пример представляют списки наиболее и наименее популярных ресурсов, такие как список файлов, чаще всего загружаемых с сайта Microsoft, и список последних 40 за неделю на mp3.com (см. http://www.mp3.com/).

Более сложные примеры дают объединенная фильтрация Amazon и механизм рекомендаций Epinions (см. http://www.epin-ions.com/).

Хотя на сегодняшний день относительно немного компаний применяет методы социальной навигации на своих веб-сайтах и в интрасетях, мы предполагаем, что в ближайшие годы распространенность этого подхода будет расти. По меньшей мере, компании найдут способ использовать данные, хранящиеся в их журналах регистрации операций поиска, статистику посещения и базы данных клиентов, чтобы сделать контекстную навигацию более эффективной. Мы также надеемся, что появятся еще более амбициозные решения, которые внедрятся в эту петлю обратной связи между проектированием и поведением и создадут адаптивные системы навигации, существенно повысив эффективность использования веб-сайтов и интрасетей.

В последние несколько лет проектирование систем навигации совершенствовалось быстрым и заметным образом. Если вы в этом не уверены, возьмите несколько сайтов середины 1990-х годов с помощью «машины времени» Internet Archive Wayback Machine (http://www.ar-chive.org/). Будем надеяться, что эту скорость удастся сохранить, потому что путь предстоит еще длинный.


Информационная архитектура



Новости за месяц

  • Декабрь
    2019
  • Пн
  • Вт
  • Ср
  • Чт
  • Пт
  • Сб
  • Вс
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31