Nettverksorganisering i webmediet – del 2

Dette er andre del av oppgaven “Nettverksorganisering i webmediet – en gjennomgang av tre sentrale fenomener på World Wide Web”. Har du ikke gjort det enda, begynn med første del.

Innholdsfortegnelse

Del 1

Del 2

Del 3

Del 4

Del 5

Del 6

Del 3

3.1 Personalisering i webmediet.

Jeg vil i denne delen av oppgaven vise hvordan Amazon har utnyttet en nettverksanalyse og sitt eget kundenettverk for å presentere sitt innhold og sine produkter på en annen måte enn det man tradisjonelt har sett i webmediet. I denne oppgaven analyserer jeg Amazon utfra hvordan de personaliserer webstedet til sine brukere, da det er dette som ligger til grunn for hvordan de presenterer og organiserer sitt innhold. Før det kan det imidlertid være interessant å se hva det er med de nye medier som muliggjør en personalisering.

Lev Manovich er en av de teoretikere som har befattet seg med nye medier fra et teoretisk utgangspunkt, og identifisere i “The Language of New Media” noen kjerneforskjeller mellom nye og gamle medier. Disse skal ikke oppfattes som absolutter, men generelle tendenser i kulturer sterkt influert av computermedier. Hans kjerneforskjeller er en god inngang til å si noe om fenomenet personalisering og hva som ligger til grunn for det.

Nye medier er basert på numerisk representasjon, og bygget opp av digital kode. Dette gjør at de kan bli beskrevet matematisk, og dermed kan manipuleres algoritmisk. De har en modular struktur, som vil si at de er bygget opp av uavhengige moduler, som kan inngå i større og større konstruksjoner. Eksempelvis kan et websted bestå av bilder, kode, stilark med mere som hver kan manipuleres enkeltvis, uten å gjøre webstedet som helhet ubrukelig. Den numeriske presentasjonen og den modale strukturen muliggjør en automasjon: programvare kan brukes til å utforme og manipulere presentasjonen av mediene automatisk. Dette ser man ofte på websteder hvor all data ligger i databaser, og sidene blir skapt først når brukeren spør om det, på bakgrunn av eksempelvis brukernes innstillinger og programvare. En konsekvens av dette igjen er en variabilitet: mediet kan eksistere i forskjellige former og ses på forskjellige plattformer samtidig. Eksempelvis kan et websted ofte presenteres både på en datamaskin og på en mobiltelefon eller PDA (Manovich 2001: 27-44).

Innenfor webhistorien henger dette sammen med den teknologiske utvikling av både servere, programmeringsspråk, klienter som weblesere og mobiltelefoner, databaser og content managing-systemer som jeg var inne på i første del av oppgaven. Eksempelvis er XML et språk kun konsentrert om oppmerking og kontekstualisering av elementer, og ikke til presentasjon, som skjer via egne moduler som CSS eller XSL. Dette til forskjell fra HTML som blir brukt både til oppmerking og til presentasjon. En lignende overgang og forbedring av den modale struktur finner vi mange plasser.

Til sammen muliggjør disse aspektene en personalisering av innhold og tjenester, på måter som ikke har vært mulig før. Personalisering defineres av Jakob Nielsen som:

“[…] is driven by the computer which tries to serve up individualized pages to the user based on some form of model of that user’s needs.” [36]

Personalisering har av mange, spesielt innenfor markedsføring, blitt sett på som noe av det mest spennende med webmediet, og vært tilstrebet fra starten av. Grunnet variabilitet kan man ved hjelp av personalisering skreddersy informasjon til den enkelte bruker, og personalisering har derfor (i alle fall teoretisk) tilnærmet seg én-til-én-markedsføring – et sentralt mål innenfor salg og markedsføring gjennom alle år [37].

Men til tross for det åpenbare potensiale til personalisering har man tradisjonelt hatt mange problemer med å personalisere innhold på websteder. Ofte var det krevet at brukeren selv tok seg tid til å fortelle webstedet hva de var interessert i, gi fra seg personlig informasjon og instille sine preferanser, noe webbrukere både tradisjonelt og i dag har vært og er skeptisk til, og lite interesserte i (Nielsen 1998: 2). Dette var ett av problemene med push-bølgen, og en mye brukt strategi hos flere operatører som ønsket å skape personalisete websteder. I følge Nielsen er dette heller ikke snakk om personalisering i rette forstand, som er drevet av datamaskinen, men modifisering eller innstilling (hos Nielsen: customization), drevet av brukeren (ibid: 1). For å personalisere er man imidlertid avhengig av å skaffe data fra brukeren på en eller annen måte, og det er hvordan Amazon har løst dette problemet som er det sentrale her.

Amazon har nemlig klart å få en suksess med ren personalisering som mange andre ikke har vært i nærheten av, og å foreta en analyse av Amazon i dag uten å se på hvordan de bruker personalisering er vanskelig, og ikke minst lite hensiktsmessig.

Det er dette jeg vil gå videre med, men før jeg kommer så langt kan det være interessant med en kort blikk på Amazons historie, for bedre å forstå hvordan de har kommet dit de har kommet i dag, og for å etablere dem bedre i webhistorien.

3.2
Amazons historie.

“Unfettered by the rules of the old economy – that profits drive stock value – Amazon.com Inc. was the poster child for the new Internet economy with its dynamic, young chief executive and highly valued stock.”
– Fra Seattle Post-Intelligenzer, januar 2004 [38]

Amazons er i likhet med Google en av de største suksesshistoriene man har sett på web, og ble, i likhet med Google, startet i en garasje. Men der stopper de fleste umiddelbare likhetstrekk.

Amazon ble stiftet i 1994 av Jeff Bezos, med det formål å være en bokhandel på web, og vant tidlig investorers interesse. Etter fire måneder med forretningsdrift solgte Amazon 100 bøker om dagen. i 1996, to år etter, solgte Amazon for 15.7 millioner dollar. I 1997 hadde dette økt med 800%, og Amazon utvidet sin produktkatalog med syv nye kategorier: musikk, film, leketøy, elektronikk, programvare, videospill og hjemmeprodukter (Frey og Cook 2004: 1)

Amazon hadde enormt fokus på å bli størst mulig hurtigst mulig, og lot inntjening komme i andre rekke. I 1999 rapporterte de om et underskudd på over en halv milliard dollar, og bransjeanalytikere spådde at Amazon snart var konkurs. Amazon ble et symbol på den eksess og de urealistiske forretningsplanene som kjennetegnet deler av dotcom-bransjen.

Men Amazon overlevde. I 2002 rapporterte de sitt første kvartalmessige overskudd, åtte år etter oppstarten. Og i januar 2004 kunne de rapportere sitt første årlige overskudd. Amazon nyter nå godene av at de vokste så hurtig, og dermed fikk en unik posisjon i markedet som både den første og største aktør innenfor e-handel. Analytikere spår denne gang at Amazon har gode sjanser til å gå med overskudd i lang fremtid (ibid 1-9).

Jeg vil fremover fokusere på hvordan Amazon har personalisert sitt websted. Det er to ting som er sentralt her, nemlig hvordan Amazon for det første bruker nettverksanalyse av sitt eget nettverk for å registrere data om brukerne. For det andre hvordan det personaliserte Amazon legger opp til en helt annen, og for å sitere Vannevar Bush, mer assosiativ kobling mellom data og en navigasjonsmodell som i mindre grad er basert på de sentralstyrte modeller.

Jeg vil videre komme inn på hvordan Amazon utnytter sitt nettverk av kunder, hvordan Amazon fungerer som et nettfellesskap, og hvordan dette fellesskapet har innvirkning på hvordan webstedet og de produktene som selges blir fremstilt. Jeg vil her også komme noe inn på fagfeltet overbevisende design (persuasive design), da vi gjennom dette bedre kan forstå hvordan Amazon inspirerer sine brukere til å gi dem data.

3.3
Personalisering hos Amazon.com.

“Information provided by computing technology will be more persuasive if it is tailored to the individual’s needs, interests, personality, usage context, or other factors relevant to the individual”
– B.J. Fogg 2003: 38

Amazon kan analyseres fra en rekke forskjellige inngangsvinkler, og personalisering er bare ett av mange aspekter man kan ta fatt i. Det er imidlertid en god inngang til å se på hvordan de har utnyttet nye modeller for registrering av adferd og presentasjon og strukturering av informasjon – og følgende hvordan noen formidlingspraksiser har utviklet seg og forandret seg i webmediet. Jeg vil hevde at Amazon har skapt merverdi til sitt websted ved å utvikle de sentralstyrte modellene.

I det følgende tar jeg som utgangspunkt at man er registrert hos Amazon, og at det derfor er muligheter for personalisering. Vær oppmerksom på at man vil møte et annet Amazon om man ikke er registrert.

Det første som møter meg når jeg ankommer amazon.com er toppnavigasjonen, som ser slik ut: skjermbilde av amazons toppnavigasjon

Prominemt plassert som andre menypunkt i toppnavigasjonen finnes “Vegard’s Store”. I høyre hjørne finner vi “Vegard’s Gold Box”, og under navigasjonen kan vi lese “Hello, Vegard A. Johansen. We have recommendations for you”. Videre ned finner vi søkemuligheter og produktkategorier i venstre marg, og i høyresiden noen små annonser, samt en rubrikk med overskrift: “Vegard, see what’s new for you”. Midtkolonnen er nesten helt dedikert til flere personaliserte anbefalinger og nyheter.

“Vegard’s Gold Box” er spesialtilbud til meg, som jeg kan åpne, og har så én time til å akseptere tilbudet, eller aldri få det igjen. Hvis jeg ser gjennom alle men ikke tar noen av tilbudene må jeg vente 24 timer på nye tilbud. Mer sentralt er imidlertid det som kalles “Vegard’s Store”, min personaliserte del av webstedet. I tillegg til at jeg kan gå direkte inn i denne fra toppnavigasjonen, er det totalt syv forskjellige linker på forsiden som har det ene mål å føre meg inn i denne. Av innholdet på førstesiden er omtrent 45% dedikert til anbefalinger og nyheter til meg [39], og all denne informasjon har linker med det mål å få meg inn i mitt personaliserte område – man kan enkelt slutte at det er et sentralt mål for Amazon å få meg inn i dette området.

Går man inn i “Vegard’s Store” finnes det fem underpunkter. Den første er “Vegard’s Favourite Stores” som viser tre forskjellige ting til meg: anbefalinger av bøker, nyheter innenfor bøker, og lister av anbefalte bøker, laget av Amazons øvrige kunder. Videre er det to menypunker som fortsetter på det vi allerede har sett, nemlig ved å gi flere anbefalinger om bøker, og ved å vise meg hva som er nytt av produkter innenfor de sjangre og kategorier jeg pleier å se etter og kjøpe av.

“The Page You Made” er en side basert på mine siste bevegelser rundt på Amazons websted. Den viser de siste produkter jeg har sett på, og på bakgrunn av disse anbefaler de produkter relatert til disse, basert på hva andre kunder som har sett på eller kjøpt samme produkter også har kjøpt. Eksempelvis så jeg på albumet “Let’s Get it On” av Marvin Gaye, og fikk derfor anbefalt et annet album av Al Green, samt en bok om Marvin Gaye. Videre får jeg anbefalt lister laget av andre kunder, blant annet listen “The Best of the Motown Sound” [40] satt sammen av en kunde som beskriver seg selv som “en fan av stor soul og pop”. Dette da Marvin Gaye ble utgitt på plateselskapet Motown, og regnes for en av de fremste artister i dette plateselskapets kataog.

Jeg kommer mer inn på hvordan Amazon fungerer som et nettfellesskap senere, men ved å se på innholdet i min personaliserte del av webstedet kommer vi gjennom de mest sentrale måtene webstedet blir personalisert og presentert på. Man har anbefalinger, personlige nyheter og kontekstrelevante lister av forskjellig slag.

Amazon har skapt et eget område til meg på sitt websted, hvor jeg får tilgang til produkter og informasjon direkte, uten å måtte gå gjennom et hierarki som er tilfellet med de fleste websteder. Ser man på Barner-Rasmussens linktypologier er er dette en nettverksbasert modell som gjør at jeg kan hoppe fra førstesiden direkte til produkter, kategorier og lister, og fra produkter direkte til andre produkter eller annen informasjon som ligger et helt annet sted i hierarkiet.

Amazon bruker og fremmer denne personlige og nettverksbaserte modellen for navigasjon sterkt, men har naturlig nok, som de fleste andre websteder, også en hierarkisk inndeling av innhold. Gjennom toppnavigasjonen kan man velge hovedområder, videre kategorier og andre inndelinger og til slutt komme til produktsider. Men også her slår de forskjellige personaliseringsmåter nevnt over igjennom.

På kategorinivå får jeg vite at kategorien “HTML, Graphics and Design” er en av mine “book favourites”, og jeg blir presentert for personaliserte nyheter og personaliserte anbefalinger innenfor den og relaterte kategorier.

Går jeg inn på “recommendations” innenfor denne kategorien får jeg en liste over anbefalte bøker, og noen valg. Jeg kan legge en bok i handlekurven, legge den til i min ønskeliste, fortelle Amazon at jeg enten eier boken, eller ikke er interessert i boken, og jeg kan gi boken karakter. Alt dette er teknikker Amazon bruker for å få data fra meg, så de kan personalisere bedre.

Går man videre inn på produktsidenivå for en bok (eller annet produkt) får man i tillegg til faktaopplysninger om boken tilbud om å kjøpe denne boken sammen med en annen, og få rabatt for det. Det kommer en overskrift som lyder “Customers who bought this book also bought:”, med relaterte bøker under. Og til slutt blir man presentert for anmeldelser skrevet av Amazons kunder.

Vi ser altså at personaliseringsmetodene til Amazon slår gjennom på alle nivå i webstedet – både i den rent personaliserte delen, men også hvis man forfølger den sentralstyrte modellen for presentasjon.

Anmeldelsene man finner på pruduktsidenivå er skrevet av kunder med i Amazons nettfellesskap (community), og henger sammen med siste menypunkt innenfor “Vegard’s Store”, nemlig “Friends and Favourites”.

Under “Friends and Favourites” kan jeg lage min egen profil, og beskrive meg selv og mine interesser. Jeg kan lage mine egne lister over hva jeg anbefaler av produkter. Eksempelvis hva jeg synes er de beste amerikanse romaner gjennom tidene, eller hva mine Motown-favoritter er. Og jeg kan søke etter, og legge til mennesker av Amazons kundemasse som har like interesser som meg, eller hvis anbefalinger, anmeldelser og lister jeg finner nyttige. Nye anbefalinger og anmeldelser skrevet av disse menneskene vil så bli presentert under min personaliserte del av webstedet.

Jeg har nå sett på hvordan Amazon blir presentert for meg som innlogget bruker, hvilke elementer personaliseringen består av, og hvordan den personaliserte strategien slår gjennom på alle nivå i webstedet. Jeg kommer mer tilbake til hvordan de har gjort dette, og hvordan det relaterer seg til de forskjellige modellene for organisering og presentasjon i oppsummeringen, men først vil jeg se på et annet aspekt med Amazon, nemlig hvordan de utnytter og bruker det nettfellesskap de har skapt.

Jeg vil ikke gå så dypt inn i dette, men det er sentralt for hvordan de skaffer de data som brukes i personaliseringen. Det er også en god inngangsvinkel til å si noe om hvordan Amazon bruker teknologi for å overbevise sine kunder til både å kjøpe produkter og til å bidra med egne data til Amazon.

3.4
Amazon som nettfellesskap og overbevisende teknologi.

Et kjennetegn for Amazon, og i ettertid en rekke andre tjenester på web, er at kundene har innflytelse på hvordan produktene presenteres. Hos Amazon er kanskje nettfellesskapet umiddelbart mest synlig på de forskjellige produktsidene, hvor anmeldelser skrevet av Amazons kunder blir presentert på lik linje med annen produktinformasjon. Men det innbefatter også mer enn det.

Som medlem av Amazons nettfellesskap har du blant annet mulighet til å skrive anmeldelser, lage deg din egen ønskeliste, lage en “listmania-list” eller skape en “So you’d like to…”-guide.

En ønskeliste er akkurat hva det sier – en liste hvor man som bruker kan legge til produkter man ønsker seg eller vil kjøpe på et senere tidspunkt. Under alle produkter har man både mulighet til å kjøpe et produkt og til å legge det i sin personlige ønskeliste. En listmania-liste er en produktliste over produkter innenfor et visst område, som den tidligere nevnte listen over “The Best of the Motown Sound”. En “So you’d like to…”-guide er en mer utfyllende guide, hvor man som forfatter kan skrive en lengre utlegning om et tema. Et eksempel er guiden “So you’d like to know more about India” [41] hvor forfatteren skriver utfyllende om en rekke bøker relatert til Indias historie, religion, politikk, så vel som om seksualitet og Bollywood-filmer.

På denne måten utnytter Amazon sine kunders eksepertise for å tilføre mer data til sitt nettverk, og få et bedre datagrunnlag for å personalisere. I tillegg til å skape disse listene, som Amazon bruker i sin presentasjon av produkter så vel som til datagrunnlag for å personalisere webstedet, kan man stemme på lister og guider man finner spesielt gode, gi de karakter, og gi Amazon beskjed om anmeldelser man fant nyttige eller ikke nyttige.

Hvis en anmeldelse er velskrevet og mange anser den som nyttig kan den flyttes opp til å bli et “spotlight review”. Og hvis en anmelder har skrevet mange anmeldelser, og mange har funnet disse nyttig kan denne anmelderen bli en “Top reviewer”. På samme måte kan lister og guider stemmes opp. Er det en eller flere anmeldere du synes skriver godt kan du i tillegg legge disse til som en favoritt, og du vil få nye anmeldelser skrevet av disse presentert på din personaliserte del av webstedet. På denne måten kan du knytte kontakter til andre medlemmer av Amazons nettfellesskap.

Hvordan Amazon bruker personalisering, og utnytter de data brukerne produserer har hatt store implikasjoner på hvordan de presenterer sine produkter, og hvordan man som bruker navigerer rundt på siden. Men personalisering fungerer ikke helt uten videre. Amazon er i tillegg til å være gode på personalisering også gode på blant annet brukervennlighet og overbevisende design (persuasive design), og er et selvskrevet eksempel eller case i de fleste bøker som handler om dette.

Og nettopp ved å se på fagfeltet overbevisende design kan vi kontekstualisere bedre hva Amazon gjør. Salg handler dypest sett om å overbevise en kunde til å kjøpe noe, og Amazon har kommet veldig langt med å bruke ny teknologi for å gjøre dette. B.J. Fogg definerer i boka “Persusive technology” overbevisning som:

“an attempt to change attitudes or behaviors or both (without using coercion or deception)”
Fogg 2003: 15

Overbevisning er altså basert på intensjoner, ikke utbytte, og utelukker hos Fogg mer uetiske metoder som bedrag – hvor man prøver å lure mennesker til noe de ikke vil. Fogg skiller videre mellom to nivå av overbevisning, det han kaller microsuation og macrosuation. Macrosuation finner vi hvis et produkt er skapt med det ene mål for øye å overbevise noen om noe, eksempelvis produkter skapt for å simulere noe. Fogg eksemplifiserer med en dukke kalt “Baby think it over”, en baby-simulator skapt med det formål å begrense graviditet hos tenåringer (ibid: 79).

Mer sentralt i Amazons tilfelle er microsuation, hvor produkter inkluderer elementer skapt for å overbevise eller inspirere. Amazon.com inkluderer en mengde elementer skapt for å overbevise sine kunder til enten å kjøpe flere produkter eller å motivere sine kunder til å skape egne lister og dermed bidra til Amazons database med kundeinformasjon.

Amazon foreslår produkter til deg, i seg selv et sentralt virkemiddel for å overbevise. Amazon foreslår både gjennom personlige anbefalinger og ved å foreslå å kjøpe to produkter sammen – typisk sett på produktsider for bøker hvor man blir foreslått den boken man ser på sammen med en annen relatert bok under overskriften “better together”. Hos Fogg ligger dette under hvordan teknologi kan fungere som et overbevisende verktøy, som hjelper med å utføre den oppgaven man gjerne vil ha utført. I Amazons tilfelle kan det være å enten kjøpe produkter eller få informasjon om relaterte produkter (ibid: 41). En annet element som inngår i denne kategorien er hvordan Amazon har forenklet kjøpsprosessen ved å inkludere systemer som bl.a. 1-click ordering – et bestillingssystem de har hatt stor suksess med.

Man kan videre utforske hva som gjør at Amazons kunder er villige til å delta i Amazons nettfellesskap og skape produktlister og forslag til andre. Som skrevet over kan anmeldelser som blir bedømt som spesielt gode og nyttige bli belønnet med å bli et “spotlight review” – en prominent plassert anmeldelse. Videre kan anmeldere hvis anmeldelser blir bedømt av andre kunder som spesielt nyttige bli belønnet med et “top-reviewer”-merke ved siden av navnet sitt. Denne bedømmingen er utelukkende et resultat av hvordan Amazons kundemasse reagerer på anmeldelsene og listene. Hos Fogg ligger dette under hvordan teknologi kan fungere som en overbevisende sosial aktør, som skaper et sosialt samhold og motiverer til handling. Å få gode karakterer på sine anmeldelser og muligheten til å skape et spotlight review, få muligheten til selv å bli en top reviewer, få muligheten til å skape kontakter med mennesker med samme preferanser innenfor eksempelvis musikk, film og bøker er en motivasjon til å delta aktivt i nettfellesskapet, og for å bidra med informasjon til Amazon og andre.

I tillegg til disse teknikkene for belønning og motivering bidrar også språkbruken til Amazon – hvordan de hilser deg og titulerer deg med fornavn – også som en motivasjon, og gjør man mer tilbøyelig til å se på webstedet som en sosial aktør, som henvender seg direkte til deg og søker å skape et personlig forhold (ibid: 103).

Disse og flere andre teknikker innenfor overbevisning og brukervennlighet, så vel som personaliseringen har vært sterkt med på å befeste Amazon som et av de definitivt største e-handelssted som eksisterer i dag. Andre faktorer er hvordan Amazons assosiates-programmer inspirerer mennesker til å linke til Amazon fra egne hjemmesider, noe som bl.a. har stor innvirkning på Amazons pagerank. Dette ligger imidlertid utenfor denne oppgavens fokus da jeg først og fremst fokuserer på Amazons interne struktur.

3.5
Oppsummering.

Jeg har i denne delen av oppgaven fokusert på personalisering, og hvordan webmediet har unike muligheter for å personalisere innhold. Hvordan Amazon konkret går frem for å personalisere data og samle inn data om sine kunder er en strengt bevart hemmelighet. Likevel, ved å foreta en analyse av hvordan webstedet fremstår for brukerne, med henblikk på hvordan det personaliserte området fungerer og hva det inneholder, så vel som hvordan personaliserte data virker inn på alle nivå i webstedet, kan man få et godt bilde av hvilke sentrale elementer personaliseringen består av.

Jeg har videre kort gått inn på hvordan Amazon fungerer som et nettfellesskap, og sett kort på noen sentrale teknikker som brukes for å inspirere kunder både til å køpe produkter og til å bidra med egne data til Amazon.

Som nevnt innledningsvis er det to ting som er sentralt med Amazon og personalisering. Det første er hvordan Amazon samler inn data. All personalisering krever at man har en god kunnskap om kunden, sånn at programvare kan behandle og presentere de forskjellige data på forskjellig måte fra kunde til kunde. Tidligere strategier for personalisering var ofte basert på at brukeren måtte gi fra seg disse data manuelt, typisk ved å instille hvilke områder og kategorier og elementer av et websted man var interessert i. Dette er webbrukere tradisjonelt ikke interessert i, og i følge Jakob Nielsen er det heller ikke snakk om en personalisering i ren forstand, men en konfigurasjon.

Det er først og fremst to metoder Amazon bruker for å samle inn data om sine brukere: for det første registrerer, lagrer og behandler de alle mine bevegelser rundt på webstedet, eller rundt i Amazons interne nettverk. De samkjører dette med de produkter jeg tidligere har kjøpt, de produkter jeg typisk søker informasjon om, og de produkter jeg eventuelt har liggende i min ønskeliste. For det andre registrerer de andre kunders bevegelser, kjøp og lister, og trekker data fra dette hvis de finner samsvar mellom hva jeg typisk ser på og hva kunder lik meg typisk ser på.

I tillegg til å trekke data fra mine og andres bevegelser og kjøp inkluderes også lister, anbefalinger og anmeldelser fra medlemmer i Amazons nettfellesskap på produktsider og i alle nivåer av webstedet. Amazon utnytter på denne måten sitt eget nettverk til å gi data og bestemme verdi på de forskjellige bestanddelene så vel som å bestemme hvordan webstedet selv er bygd opp, og hvilke elementer eller noder som inngår i det. Videre utnytter de det nettverk de har av kunder som frivillig bidrar med data til webstedet.

På denne måten får Amazon inn en mengde data de kan bruke til å personalisere webstedet, uten at jeg behøver å instille mine preferanser selv, eller på andre måter gi denne informasjonen til webstedet manuelt.

En sentral ting er hvordan de samler inn data på en måte som kun er muliggjort ved å ta utgangspunkt i sitt eget nettverk av informasjon og kunder. Skal man forstå dette ut fra et strukturelt synspunkt må man se på Amazon som et nettverk i seg selv, hvor de forskjellige produkter, produktkategorier og interne utgivelseslister (brukes til å presentere nyheter) fungerer som uavhengige noder, med i utgangspunktet like stor verdi. Brukeren tillegger så de forskjellige nodene forskjellig verdi selv ved å besøke nodene, og Amazon tillegger videre nodene forskjellig verdi ved å samkjøre disse data med de data de har fått inn fra andre kunders besøk, kjøp og lister.

Fokuserer man på verdi kommer man inn på noen flere likhetstrekk med Google, som også har en mengde informasjon, og hvor det sentrale problem var å presenterer de mest relevante resultater først. Amazon selger hundretusenvis av forskjellige produkter, kategorisert i hundrevis av kategorier og underkategorier, og har grunnleggende samme problem med å presenterer mest relevante produkter til kunden først.

Hvor Google tar utgangspunkt i nettverket på et makroplan, tar Amazon utgangspunkt i nettverket på mikroplan, nemlig sitt eget nettverk av kunder, kunders bevegelser, produkter og produktinformasjon. Og videre tillegger de forskjellige nodene i nettverket forskjellig verdi på bakgrunn av den enkeltes utnyttelse av de data som ligger i nettverket.

Man kan på denne måten hevde at Amazon i likhet med Google tar utgangspunkt i nettverket for å løse probemet med å bestemme hvilke data som er mest relevant. Jeg blir presentert for de data som er tenkt å være mest relevant for meg som forbruker heller enn å bli presentert for de data Amazon selv til en hver tid vil mene er viktigst i sin produktkatalog, noe som ville vært tilfellet med en sentralstyrt modell.

Her kommer vi inn på det andre som er sentralt med Amazons personalisering, nemlig den modell de presenterer data etter. Som vist består forsiden av omtrent 45% personalisert informasjon, og all denne informasjon har til hensikt å drive brukeren inn i sitt personaliserte område. I dette området er det ikke sentralt hvor produktene er plassert i Amazons hierarki, men kun hvordan produktene relaterer seg til dine og andre kunders bevegelser, kjøp og lister. Måten webstedet blir presentert for meg er basert på en nettverkstopografi mer enn på en sentralstyrt modell. Hvor jeg fortsatt kan finne produkter ved å følge det hierarkiet Amazon har, blir jeg oppfordret til å finne produkter via min personaliserte del av webstedet. Hvis jeg søker på en plate av Marvin Gaye blir jeg eksempelvis oppfordret til å få informasjon om en bok skrevet om Marvin Gaye, som ligger i en helt annen del av hierarkiet. Jeg blir videre referert til lister og guider som kan føre meg helt andre plasser i hierarkiet, og til helt andre produkter, igjen.

Sammenligner man dette med den største norske bokhandelen på web, mao.no [42], er det store forskjeller. Hos Mao kan man kun finne bøker ved hjelp av tradisjonell navigasjon som søk og gjennom den hierarkiske inndelingen i hovedområder og underområder. Forsiden brukes til å presentere generelle nyheter og tilbud, og kategorisider brukes til det samme. Eksempelvis blir det presentert generelle nyheter og tilbud innenfor faglitteratur om man går inn i det området. Det finnes også en personalisert del, men denne brukes kun for å kunne endre adresse og andre instillinger relatert til salg av varer. Maos modell er en sentralstyrt modell, hvor det er Mao selv som tillegger de forskjellige nodene verdi manuelt, heller enn å la brukerne bestemme dette på bakgrunn av eksempelvis nettverksbruk.

Amazon har med andre ord brukt nettverket og en nettverksanalyse for å løse noen problemer relatert til hvordan man skal skaffe data som kan brukes som grunnlag til personalisering, og bruker en nettverkstankegang for å tillegge de forskjellige noder i sitt eget nettverk forskjellig verdi. Ikke ulikt Google, bare internt på ett websted. I tillegg støtter de seg mer opp mot, og oppfordrer til å bruke en nettverkstopologi for navigasjon, i tillegg til den hierarkiske inndeling som eksempelvis Mao støtter seg opp mot.

Min mening har ikke vært å si at Amazons modell for presentasjon nødvendigvis er bedre enn mer sentralstyrte modeller for presentasjon, selv om de har hatt stor suksess med dette. Amazon går også glipp av muligheten til å presentere meg produkter som de synes er spesielt viktige, og en dårlig personalisering vil i de fleste tilfeller være til mer irritasjon enn til glede for brukerne. Det sentrale er imidlertid at det er en annen modell, svært suksessfull, og gjort mulig ved å ta gangspunkt i nettverket og behandle de data man får ut fra kunders besøk og utnyttelse av de forskjellige noder.

Så langt i denne oppgaven har jeg tatt for meg to sentrale cases og suksesshistorier på web de siste årene, og vist hvordan de har løst diverse problemer relatert til presentasjon og innsamling av data ved å støtte seg til andre modeller enn den sentralstyrte. Et poeng med dette har vært å vise hvordan vår tilgang til mediet har forandret seg grunnet utnyttelse av nettverksmodellen, så vel som hvordan navigasjon og brukeropplevelse internt på websteder kan modifiseres og forbedres ved å nytte samme modell for registrering av data og presentasjon.

Hvor Amazon og Google kan sies å være relativt relaterte fenomener vil jeg nå foreta nok et fokusskift og se på et annet sentralt fenomen vi har sett på web de siste år, nemlig utbredelsen og bruken av weblogs.

Man kan velge mange inngangsvinkler til weblogs, men jeg vil her konsenterer meg om hvordan de fungerer som et nettfellesskap, ulikt alle nettfellesskap vi har sett tidligere. Jeg vil videre fokusere på hvordan weblogs har fungert som motor for utprøvelse av teknologier relatert til det semantiske web.

Del 4

4.1
Bloggens historiske bakgrunn og utbredelse.

“This, at least, is the idea: a publishing revolution more profound than anything since the printing press.”
Wired – “The Blogging Revolution” [43]

Weblogs eller blogger er et relativt nytt fenomen på web, og som sitatet over tilsier et fenomen det har blitt knyttet store forventninger til fra mange hold. Jeg vil her utforske hvordan weblogs fungerer som et nettfellesskap, hvordan de skiller seg ut fra andre tidligere kjente nettfellesskaper, og hvordan man i weblog-samfunnet har begynt å eksperimentere med nye teknologier for spredning og lesning av informasjon. Før det er det imidlertid nødvendig med en historisk bakgrunn og en status på hvor bloggen står i dag.

Å spore bloggens historie er en vanskelig oppgave da definisjoner om hva som er en blogg og hva den skal inneholde for å bli kalt en blogg divergerer. Likevel finnes det noen utgangspunkter man kan ta.

De første weblogene man kjente er de man refererer til som filterblogger. Dette var blogger skrevet av datakyndige personer som brukte mye tid på å surfe på web og postet så linker til sider de fant interessante på sine egne websider. Den første av disse websidene man kjente til var faktisk vedlikeholdt av Tim Berners-Lee, og var en side hvor han kontiuerlig oppførte linker til nye sider som ble opprettet på web [44]. En annen side som kanskje er mer direkte relatert til filterbloggen er Justin’s Home Page, som senere ble til “Links from the underground” [45]. Denne kom på nett i 1994 og er en viktig side i hjemmesidehistorien, og man kan argumentere for at dette var den første weblogen.

Filterbloggen fikk sitt navn på grunn av at disse sidene fungerte som et filter for brukere, som ved å følge linker fra disse sidene på sett og vis surfet på et ferdigsurfet web – andre hadde allerede plukket ut høydepunktene for dem.

Disse to sidene var kimen til det man i dag kaller for filter-weblogen. Ordet weblog ble imildertid først brukt i 1997 av John Barger, som brukte begrepet til å beskrive personlige og hyppig oppdaterte websteder, med kommentarer og linker til andre websteder [46].

I 1998 var det kun en håndfull bloggs på nettet. Jesse James Garrett, eieren av bloggen Infosift [47] lagde en liste over sider like hans egne. I 1999 ble denne listen hetende “Jesse’s page of only weblogs”, og innehold linker til de 23 kjente bloggene på den tiden. Denne sendte han videre til Cameron Barrett, eier av bloggen Camworld [48], som vedlikeholdt den videre. Barretts liste ble etterhvert så stor at han startet å kun inkludere de bloggene han selv leste, og det samme gjorde andre bloggere. På den måten ble bloggrollen født, og fra da av begynte man også som smått å snakke om bloggen som et fenomen (Blood 2000: 1)

Likevel er dette for vagt for å kunne si noe om bloggen i dag, som har langt flere kjennetegn enn at den fungerer som filter for nettbrukere. Tradisjonelt snakker man om filterbloggen og journalbloggen, hvor journalbloggens historie er kortere.

I juli 1999, eksploderte blogging. På denne tiden ble Pitas lansert, som var det første gratisverktøyet for å lage sin egen weblog. I kjølvannet av denne ble også Blogger og Groksoup lansert [49]. Kjennetegn for alle disse var at det var gratis verktøy, som gjorde det enkelt selv for de uten teknisk innsikt å lage sin egen blogg. I 1999 kjente man til 23 blogger. I 2003 ble det anslått at det finnes mellom en halv og en million blogger på web. Inntoget av disse gratisverktøyene gjorde at alle og enhver kunne lage sin egen weblog, uavhengig av ens tekniske kunnskap og hvor mye tid man brukte på å surfe websider. Dette førte til mye mer personlige blogger, hvor privatpersoner skrev om større og mindre begivenheter i deres liv. På denne måten ble journalbloggen født (Blood 2000: 1).

I dag i 2004 har fenomenet vokst så mye at det gir mer mening å indikere utbredelsen av weblogs i form av prosent. Et studie utført av Pew Studies i februar 2004 indikerer at så mye som 7% av voksne amerikanere med tilgang til nett har en weblog, noe som gir 8.8 millioner amerikanske blogger alene. Videre indikerte studien at 11% av voksne amerikanere med tilgang til nett leste blogger på jevnlig basis [50]. På samme tid melder Technorati, en av flere søkemotor og indekseringstjeneste for blogger at de har over tre millioner blogger i sin database, og at over 15.000 nye blogger blir skapt hver dag, som tilsvarer en ny blogg hvert sjette sekund [51]. Man skal være veldig forsiktig med å konkludere for mye utfra disse tallene, men de indikerer at weblogs er et fenomen med stor utbredelse, og stadig kraftig voksende.

Weblogs kan studeres med utgangspunkt i en mengde ting, men jeg vil her fokusere på hvordan weblogs fungerer som et nettfellesskap, og for å gjøre det er det nødvendig å se på bloggens kjennetegn, og hvordan det relaterer seg til de øvrige nettfellesskaper vi kjenner.

4.2
Bloggens kjennetegn.

Det er mange forskjellige meninger og definisjoner på hva en blogg er, og det er mange forskjellige utgangspunkt man kan ta. Blogger eksisterer i mange fasetter, det skrives innenfor mange sjangre, og publiserer ved hjelp av en rekke forskjellige plattformer. For å definere en blogg er det derfor her mest hensiktsmessig å ta utgangspunkt i det stort sett alle blogger har til felles.

I utgangspunktet er en blogg en personlig hjemmeside som blir oppdatert med korte og jevne mellomrom, og hvor oppdateringene blir presentert i omvendt kronologisk rekkefølge, altså med seneste oppdateringer / innlegg øverst, mye likt det vi kjenner som nettaviser i dag. En viktig forskjell er imidlertid at mens nettavisene nesten alltid er kommersielle foretak er bloggene nesten alltid personlige hjemmesider, og derfor vedlikeholdt av privatpersoner.

Videre er det visse kjennetegn som bør være på plass for at man skal kunne kalle det for en blogg i dag, noen er mer tekniske, men de fleste er av mer sosial karakter. For det første har de fleste blogger i dag muligheter for kommentarer. Dette fungerer på den måten at det til hvert innlegg som blir skrevet er knyttet til en kommentarfunksjon. På den måten kan lesere si sin mening om innlegget, komme med tilleggsinformasjon eller starte en diskusjon basert på innlegget. En relatert mulighet er trackbacks. Trackback-funksjonen er lettere å bruke enn å forklare, men det er en måte en eller flere blogger kan informere en annen blogg om at de skriver om det samme. Teknisk foregår dette på den måten at hvert innlegg har knyttet en unik adresse til seg, en trackback-URL. En annen blogger kan så velge å “pinge” (notifisere) denne adressen når han eller hun skriver om noe relatert, og det vil komme opp informasjon på den opprinnelige bloggen om at andre skriver om det samme [52].

På denne måten blir det skapt et nettverk av bloggere. Mine uformelle undersøkelser indikerer sterkt at de fleste som kommenterer i blogger også vedlikeholder blogger selv, og å kommentere blir en måte å knytte bloggene sammen. Samtidig blir det dannet et nettverk av blogger som skriver om det samme ved hjelp av trackbacks.

Et siste viktig trekk ved bloggen er det man gjerne kaller en blogroll, som jeg nevnte over. En blogroll er en liste over andre blogger som blir lest av en person som vedlikeholder en blogg. Denne listen er gjerne plassert sentralt på en bloggs førsteside, og også det skaper et nettverk mellom blogger. Å gi plass til noen i sin bloggroll er en måte å vise sin respekt og anerkjennelse til den bloggen det er linket til.

Ved hjelp av kommentarer, trackbacks og blogrolls kan vi spore noen utgangspunkter til å undersøke bloggen som et fellesskap, hvor mennesker kommunisere og kommer i kontakt med hverandre over et nettverk. For å se hva som er spesielt med bloggen i forhold til andre nettfellesskaper må vi se litt på de forskjellige nettfellesskaper som finnes, og på hvordan vi kan typologisere disse.

4.3
Typologisering av nettfellesskaper.

Virtuelle fellesskaper, nettfellesskaper eller communities har en nesten like lang historie som nettet selv. Bakgrunnen til de nettfellesskapene vi ser i dag, var de tidlige BBS-er [53]. En typisk BBS er (var) et lokalnettverk man knyttet seg til, hvor man så kunne utføre diverse ting, som enkel fildeling og kommunikasjon etter “oppslagstavle-logikken” (Baym 2002).

BBS-er la grunnlaget for de mer spesialiserte former for nettfellesskaper som oppsto relativt kort etter, nemlig Usenet, IRC [54] og MUD / MOO [55]. For å trekke noen analogier kan Usenet best forstås som et forum for diskusjon, mens IRC er et forum for prat. Usenet har likhetstrekk med diskusjonsspaltene i avisene, mens IRC bedre kan sammenlignes med prat rundt et cafébord. MUDs / MOOs kan best forstås som en nettbasert versjon av gamle rollespill som Dungeons & Dragons og desslike.

I årene som har gått etter Usenets og IRCs fødsel har det kommet flere forskjellige nettfellesskaper til, hvorav de fleste relaterer seg til grunnformen fra Usenet og IRC. En vanlig måte å typologisere dem er ved å vise hvordan de forskjellig forholder seg til tid og sted, noe tabellen under viser.

  Delt lokalitet Ikke delt lokalitet
Synkron kommunikasjon IRC, MUD / MOO Webcams, videokonferanser
Asynkron kommunikasjon BBS, Usenet Weblogs, e-mail, mailinglister

Tabellen er hentet fra Gotved 2002, min oversettelse.

Tabellen er god for å få en oversikt over hvordan de forskjellige netfellesskaper forholder seg til hverandre med tanke på tid og rom, men har også mangler. For det første vil jeg ikke her definere videokonferanser eller e-mail som fellesskaper, da de ikke er åpne for alle å delta i uten invitasjon. Disse bør heller forstås som verktøyer for kommunikasjon. De grunnleggende nettfellesskaper vi har vil jeg definere som diskusjonsgrupper i form av Usenet, IRC, MUDs og weblogs, da alle disse har det til felles at det er åpne fellesskaper som alle i utgangspunktet kan delta i.

Det som skiller de er hvordan de blir distribuert og holdes sammen, samt hvilket interface det kommuniseres over. BBS-er og MUDs er de første fellesskapene man kjente til, og fungerer begge på det måten at man kobler seg opp mot et lokalnettverk, og kommunikasjonen foregikk på det nettverket. I BBS-er kommuniserte man gjennom oppslagstavler, mens MUDs var mer spesialiserte programmer som kjørte på BBS-serverne.

Usenet og IRC skiller seg fra disse mer primitive fellesskaper da de blir distribuert over egne protokoller. Usenet kommuniserer over NNTP [56], mens IRC kommuniserer over protokollen med samme navn. Begge nettverk fungerer på den måten at man kobler seg på én server, og kommunikasjonen blir distribuert internt mellom disse serverne. Meldinger blir spredt som en kjederekasjon, der en server mottar meldingen, gir til neste server i kjeden, som gir til neste igjen.

Hvor BBS-er, MUDs og IRC er synkron sanntids-kommunikasjon er Usenet asynkron kommunikasjon hvor man kan lese og svare på meldinger når det passer en, uavhengig av når meldingene blir produsert.

Weblogs skiller seg ut fra disse på flere måter. For det første foregår kommunikasjonen over HTTP, og er derfor det første rene nettfellesskap som foregår over webmediet, basert på hypertekst. Riktignok har man flere diskusjonsforum og chattemuligheter også på web, men grunnformen til disse er hentet direkte fra tidligere kjente fellesskaper som IRC og Usenet. Videre skiller fellesskapet seg ut med at det foregår over en rekke forskjellige interface, hvor alle tidligere kjente foregår over nogenlunde samme interface. Som deltaker er det også forskjeller. På IRC, i MUDs og på Usenet blir man automatisk sett hvis man deltar i kommunikasjonen. Skriver du et innlegg i en diskusjonsgruppe vil alle som leser denne gruppen se innlegget. Gjennom weblogs må man derimot gjøre en innsats selv for å bli sett og delta i fellesskapet. Man må inkludere andre i sin bloggroll, må åpne for kommentarer på sin egen blogg, og må bruke mulighetene til å kommentere i andres blogger. Først da kan man snakke om deltakelse i et nettfellsskap som kun er bundet sammen ved hjelp av hypertekst.

Sentralt er også hvilken struktur nettfellesskapene er bygget opp etter. BBS-er og MUDs er fullstendig sentralstyrte, da all kommunikasjon foregår på et svært begrenset antall servere. Tar man ut denne serveren vil kommunikasjonen ikke kunne finne sted. IRC og Usenet er noe mindre sentralstyrte, da kommunikasjonen foregår på en rekke servere, og hvor kommunikasjonen blir distribuert. Men man kan ved å ta ut sentrale servere – eksempelvis en server som veldig mange bruker til å lese og skrive innlegg gjennom – ramme kommunikasjonen hardt.

Weblogs derimot er fullstendig bygget opp av en nettverksmodell. Hver blogg kan forstås som en egen node, og alle nodene har like stor verdi for fellesskapet. Slår man ut en node vil man ikke ramme andre enn akkurat den serveren / noden og den bloggen.

Weblogs er på alle måter et stort fenomen på web, og kan og bør undersøkes fra en rekke forskjellige vinkler. Grunnet denne oppgavens fokus har jeg fokusert på hvordan man kan se på weblogs som et eget nettfellesskap, kun bundet sammen ved hjelp av hypertekst og hvor strukturen baserer seg mer på en nettverksmodell enn tidligere kjente nettfellesskaper.

4.4
Weblogs og det semantiske web.

Mest sentralt med blogger for denne oppgavens tema er imidlertid hvordan de utnytter og bruker ny teknologi, og hvilke nye tjenester som er utviklet på bakgrunn av det nettverket av blogger som finnes.

På alle måter bidrar blogger enormt til den informasjonsoverflod som finnes på web. Uavhengig publisering har alltid vært et sentralt kjennetegn med Internett som helhet så vel som med webmediet, men ved inntoget av blogging som fenomen har dette tatt en ny vending, og eksplodert. Man har i dag millioner av privatpersoner som kontinuerlig bidrar med innhold til web, som ikke var der for bare få år siden.

Dette har gjort det sentralt å finne nye måter å navigere mellom weblogs på, nye måter å holde seg oppdatert på, og nye måter å orientere seg i fellesskapet på. For å komme inn på dette er det viktig å se på enda et aspekt som gjør blogger unike, nemlig hvordan de nyttegjør seg av ny teknologi for å spre, lese og organisere innhold.

Det semantiske web er en idé unnfanget av Tim Berners-Lee og er av flere, kanskje urealistisk, ansett som den eneste veien web kan gå fremover. Bakgrunnen til tankene bak det semantiske web ligger nettopp i problemet med informasjonsoverflod. Med så mye informasjon tilgjengelig er det sentralt å finne nye måter å katalogisere og finne informasjonen på. Grunntanken bak det sematiske web er å tillegge elementer på web mer semantikk, altså mening. I dag kan eksempelvis Google se forskjell på en tittel, en overskrift, en link og almindelig tekst, men der stopper det opp. HTML er et språk ment å være lesbart for mennesker, men gir ofte ikke så mye mening for datamaskiner. Ved å nytte teknologier som XML og RDF [57] for å beskrive data bedre er tanken at også datamaskiner skal kunne ha bedre nytte av disse data, og at en rekke oppgaver som i dag gjøres “manuelt” kan bli automatisert i fremtiden [58].

Eksempelvis kan ikke Google i dag vite om jeg søker etter bandet Spain eller landet Spania når jeg skriver inn “Spain” i søkemotoren, den kan ikke vite om jeg er den Vegard Johansen som studerer medievitenskap i København, eller om jeg er fotografen Vegard Johansen i Trondheim, og den kan ikke vite at jeg bare ønsker å få listet opp elektrikere på Nørrebro i København når jeg søker etter elektrikere. Dette er ting man kan oppnå ved å nytte en sentralstyrt modell for organisering. Jeg vil eksempelvis kunne finne bandet Spain i en indeks over musikk, under amerikanske band i jazz-sjangeren. Men som tidligere nevnt er dette en svært ressurskrevende metode å organisere og indeksere informasjon på.

Ved å tillegge mer metadata i form av teknologiene bak det semantiske web er tanken at denne informasjonen skal ligge i elementene selv, og at man derfor kan bruke nettverksbaserte teknologier for å finne frem til den. Man kan søke på mer spesifikke ting, tjenester basert på lokalitet kan utvikles, og nye markedsplasser kan utvikles uten å gå veien om en sentralstyrt modell.

Men til tross for de store fordeler det semantiske web kan gi har det hatt store problemer med utbredelsen. Benjamins, Contreras, Corco og Gómez-Pérez identifiserte i 2002 seks utfordringer for det semantiske web, hvor en av de mest sentrale var utbredelsen av semantisk innhold på web [59]. Finnes det ikke innhold eller områder hvor man kan se klare bruksområder er det vanskelig å mobilisere så vel private som kommersielle krefter til å eksperimentere med teknologien.

Og her kommer weblogs inn, kanskje det eneste domenet hvor man ser utnyttelsen av noen av de teknologier bak det semantiske web i stor skala. Først og fremst er det benyttelsen av teknologier som RSS [60] og Atom, begge basert på XML, som brukes av weblog-lesere til å holde oversikt over hvilke blogger som er oppdatert. Her vil jeg for enkelhets skyld konsentrere meg om RSS da bruksområdene til teknologiene i weblog-sammenheng er lik.

RSS ble skapt av Userland Software i 1997, men ble interessant nok ikke populært før push-bølgen, da Netscape brukte denne teknologien i sin NetCaster. RSS er et lettvektsvokabular av XML, brukt for å beskrive metadata i dokumenter, og formatet brukes først og fremst til å syndikere innhold. Så godt som alle de mest populære weblog-programvarene tilbyr i dag forskjellige former for RSS.

I praksis foregår det påden måten at hver gang jeg skriver et innlegg i min weblog blir en RSS-fil automatisk oppdatert. Dette filen kan inneholde mye, men i mitt tilfelle inneholder den tittelen til innlegget, en URL til innlegget og et lite sammendrag om hva innlegget handler om. I tillegg har jeg en egen rss-fil som viser kommentarene som kommer til innlegg i fulltekst. Ser man disse filene i en webleser vil de ikke gi mye mening, om de vises i det hele tatt, men lesere av min weblog kan nytte de data som finnes i denne filen i egne RSS-lesere [61], og på den måten følge med på hva som skjer på min weblog uten å måtte besøke serveren den ligger på selv. Dette er selvsagt mest interessant hvis man følger med på flere weblogs, noe de fleste gjør. Bloglines er en populær tjeneste for syndikering av disse filene og melder at gjennomsnittlig antall weblogs per bruker er over 20 [62].

På denne måten har man delegert oppgaven å holde seg oppdatert på hva som skjer i de webloger (eller andre nyhetskilder som bruker RSS) man ønsker å følge med på til programvare. RSS-leserne sjekker de RSS-filer den er bedt om å sjekke med faste intervaller, og da det er klart spesifisert hva som er hva i disse filene er det eneste RSS-leseren behøver å gjøre å presenterer disse data.

En annen interessant ting er hvilke aggregerte tjenester som har sprunget ut av at en rekke mennesker nå tilbyr og nyttegjør seg av RSS-filer. Bloglines tilbyr meg i tillegg til å lese mine weblogs gjennom tjenesten, også en rekke anbefalinger om andre weblogs jeg kanskje finner interessante. Disse anbefalingene er basert på det nettverk og de data de besitter om sine brukere. Hvis mange mennesker som leser de samme weblogs som meg, men også leser noen som jeg ikke leser, vil jeg kunne bli anbefalt disse bloggene, basert på hva andre brukere av Bloglines lik meg leser. Noe man kjenner klart igjen fra hvordan Amazon finner anbefalinger til meg.

Det finnes i tillegg en rekke andre tjenester som søker gjennom weblogs, og nyttegjør seg av blant annet RSS-filer for å se på spredningen av idéer og historier i weblog-sfæren. Eksempler på tjenester som dette er bl.a. Technorati, Blogdex, Popdex og Daypop [63], som alle nyttegjør seg enten av RSS-filer eller trackbacks for å spore websteder, artikler eller lignende (her: noder) som det refereres til i weblog-sfæren. Disse er ofte basert på en linkanalyse lik Googles, der det telles antall innbundne linker til en node, og disse brukes til å angi en nodes popularitet. Disse popularitetslistene kan man så abbonnere på ved hjelp av RSS, og Daypop har i tillegg arkivert dette for hver dag siden mars 2002 så man kan gå tilbake å se på hva det ble diskutert i weblog-sfæren i en bestemt måned eller en bestemt dag tilbake til hvor arkiveringen startet. Selv om disse tjenestene er primitive i dag, kan de i fremtiden bli en ressurs for å undersøke spredningen av idéer og tanker på web i et historisk perspektiv.

Hvor RSS relaterer seg til hvordan man leser og organiserer weblogs i forhold til hverandre eksperimenteres det også med andre teknologier knyttet til det semantiske web, men fra andre utgangspunkt. Friend of a Friend (foaf) er en annen måte å bruke XML-teknologi på hvor man knytter semantiske data til personer. Ekesempelvis kan man knytte til bilde, yrke, informasjon om fødenavn, kontaktinformasjon og annet, samt informasjon om hvem jeg kjenner i en FOAF-fil, som så kan nyttes av tredjeparts programvare for å utvikle nye tjenester [64].

En tredje ting er GeoURL, hvor weblogger ved hjelp av XML-lignende data kan stedfeste sin blogg på et kart, og man kan på den måten se hvordan forskjellige blogger relaterer seg georgrafisk til hverandre.

Hvor disse tjenestene i dag er langt fra ferdigutviklet er det sentrale nettopp at det i dag finnes en mengde data i form av weblogs, og at det innenfor denne sfæren av web eksperimenteres med disse teknologiene på en måte som ikke har blitt gjort tidligere. I fremtiden kan teknologier som dette, og den kunnskap man har fått om dem ved å utprøve de i praksis gjennom weblogs være med på å bygge nye tjenester og nye bruksområder på web. Eksempelvis kan man forestille seg at teknologier som FOAF kan være interessant for datingtjenester på internett, og tilføre noe ny verdi til dette, og likens at teknologier som GeoURL kan ha en innvirkning på tjenester for bl.a. mobiltelefoner og andre håndholdte tjenester i fremtiden. Eksempelvis eksperimenteres det allerede med tjenester som “finn nærmeste” på mobiltelefoner i dag, der jeg kan stå i Nørrebrogade på Nørrebro og spørre min telefon hvor nærmeste apotek er, som så vil vise meg det på et kart [65].

Hvor dette i dag krever at leverandøren av tjenesten samler, vedlikeholder og oppdaterer alle data om lokasjon selv kan dette i fremtiden ligge i nodene selv, så man kan gå utenom en spesifikk leverandørs innsamlede data, og heller la programvare utføre søk. På mange måter representerer dette en overgang fra en sentralstyrt taktikk til en mer nettverksbasert taktikk.

4.5
Oppsummering.

Jeg har i denne delen av oppgaven gått gjennom weblogs, sett på historien bak, og tatt for meg hvordan weblogs fungerer som et nettfellesskap ulikt tidligere kjente nettfellesskaper. Hva som har vært mest sentralt for denne oppgavens tema er hvordan weblogs har fungert som motor for å prøve ut nye teknikker for formidling og organisering av innhold, ved å ta i bruk teknikker knyttet til det vi kjenner som det semantiske web.

Grunnet at weblogs står for så mye ny informasjonsskapning, og bidrar stort til informasjonsoverfloden på web, og grunnet at de eksisterer på en rekke forskjellige plattformer og at kommunikasjonen skjer på et utall av forskjellige interface, har det vært nødvendig å finne nye måter å organisere og finne frem informasjon på.

Jeg har her konsentrert meg om XML-teknologier som RSS, og hvordan disse brukes til å spre og syndikere innhold, og på den måten har bidratt til utbredelsen av weblogs. Jeg gikk videre kort inn på noen andre aggregerte tjenester som har oppstått grunnet bruk av RSS. Noe er så enkelt som anbefalinger av weblogs basert på hvilke weblogs andre, lignende, mennesker leser innenfor en tjeneste. Andre har tatt en mer makroorientert tilgang og prøvd å spore konversasjoner og fenomener og dets utbredelse på web, ofte omtalt som memes.

I tillegg har jeg sett kort på teknologier som FOAF og GeoURL og vist hvordan disse fungerer i dag, samt skissert noen områder de kan ha innflytelse på i fremtidens utvikling av mediet.

Det semantiske web står overfor en mengde store problemer, og det er uvisst om det noengang vil bli en realitet i stor skala, som flere spår. Men via weblogs har man for første gang fått opp produksjonen av innhold som gjør seg nytte av XML-teknologi, som har ført til at både private og kommersielle krefter har begynt å interessere seg for dette i større skala. Eksempelvis tilbyr nå Amazon RSS-er over de mest solgte produkter, og de har også begynt å eksperimentere med det de kaller en “plog” som er en personalisert weblog som vises på førstesiden av Amazon til noen utvalgte brukere [66] – så man også kan lese sine personaliserte nyheter og anbefalinger og følge med i nettfellesskapet man er i hos Amazon ved hjelp av RSS. Videre tilbyr de fleste store nyhetsutbydere nå RSS, som de største norske aviser, CNN, BBC, og en rekke andre aktører på nyhetsmarkedet. Og selvsagt finnes det også en offisiell Google-blogg [67].

Google tilbyr RSS-filer som gjør at man kan følge med i diskusjoner på Usenet, som arkivert og indeksert gjennom Google Groups. Og gjennom tjenesten Google Alert, som riktignok ikke er direkte eid av Google, kan man få RSS-er over søkeresultater. Jeg følger eksempelvis med på søkeresultater som inneholder navnet “Vegard A. Johansen” gjennom RSS [68].

Det sentrale er hvordan et nettfellesskap organisert og holdt sammen på en annen måte enn de tradisjonelle har bidratt til en utvikling av og eksperimentering med nye teknikker og metoder for innholdspresentasjon og organisering, og hvordan dette har smittet av til også andre domener innenfor webmediet. Utviklingen er fortsatt i et tidlig stadie, og det er sikkert lenge til den almindelige websurfer, om noensinne, vil nytte teknologier som RSS og annet basert på grunntankene til det semantiske web. Det sentrale er imidlertid at en utvikling er i gang, og det er grunn til å tro at dette er noe man vil se mer til fremover.

Simple teknologier som RSS har allerede hatt innvirkning på hvordan vi organiserer og finner frem til informasjon, og noen interessante aggregerte tjenester har også oppstått, om enn i mindre målestokk og med begrenset funksjonalitet og nøyaktighet. Hvordan dette kan ha innflytelse på salg og kommunikasjon over webmediet fremover, samt hvordan det ekseperimenteres med disse teknologiene i nye mobiltelefoner og andre enheter for presentasjon er svært interessant.

Del 5

5.1
Oppsummering.

“Where were the theoreticians at the moment when the icons and buttons of multimedia interfaces were like wet paint on a just-completet painting, before they became universal conventions and thus slipped into invisibility?”
– Lev Manovich (2001: 7)

Det passer fint å avslutte med et sitat av Manovich, da et ønske for dette specialet nettopp var å gjøre det dagsaktuelt. Jeg ønsket å stoppe opp og se hva som skjer i webmediet akkurat nå, og om man kan identifisere noen fellestrekk og kanskje komme på sporet av noe kunnskap man kan bruke videre, eller noen perspektiver man kan ha i bakhodet for å se på nye fenomener som uunngåelig vil oppstå i mediets videre utvikling.

For å gjøre dette ble det tidlig klart at jeg måtte ha flere fenomener som utgangspunkt. Mine valg er sikkert inspirert av mitt praktisk arbeid i bransjen, min personlige bruk av webmediet til daglig, min interesse for praktisk utvikling, og min interesse for uavhengig publisering, blant annet grunnet deltakelse i diverse nettfellesskaper gjennom mange år, og i det siste også gjennom blogging.

Jeg startet oppgaven ved å ta for meg noen klassiske metoder og modeller for overordnet organisering. Jeg delte disse metodene opp i to arketyper, den sentralstyrte modellen og den nettverksbaserte modellen, og gikk inn på noen av fordelene og ulempene ved de forskjellige modellene. Med dette som utgangspunkt tok jeg først for meg internetthistorien, og viste hvordan en nettverksbasert modell ble løsningen på det problem det amerikanske forsvar sto overfor på slutten av 60-tallet, nemlig å kunne skape et system for kommunikasjon som ikke kunne bli slått ut i fall en atomkrig. Løsningen ble et system hvor alle elementer var selvstyrte og hadde like stor verdi, og hvor man måtte slå ut alle elementer for å kunne ramme systemet. Internetthistorien er kanskje det mest eksplisitte eksempel vi har på praktisk anvendelse av et nettverksmodell for organisering, og et ypperlig eksempel på modellens styrker.

I resten av oppgaven har jeg fokusert på webmediet alene. Jeg viste hvordan webmediet stort sett har støttet seg opp mot de mer sentralstyrte modeller for organisering og formidling. Dette har vært naturlig, da det alltid er naturlig å bruke den kunnskap man allerede har i utviklingen av noe nytt, og for webmediets tilfelle har det vært å nytte den kunnskap man hadde om formidling og styring av lesning i andre, kjente medier. Det har også vært naturlig da en mengde ny teknologi har kommet til i løpet av webmediets historie, som har gjort det mulig å utforske nye modeller og teknikker for presentasjon enn det som var teknisk mulig tidligere.

Webmediet er spesielt av mange grunner, men en hovedgrunn er at den mengden av informasjon som finnes krever høyt utviklede teknikker for konsultasjon. Det å kunne finne og presentere den mest relevante informasjon ut fra mengden har alltid vært et sentralt poeng. Og dette har vært et sentralt omdreiningspunkt gjennom oppgaven.

I andre del av oppgaven gikk jeg gjennom noen sentralstyrte modeller og teknikker som har vært brukt for å organisere og indeksere informasjon, og viste hvilke styrker og svakheter de forskjellige hadde. En sentralstyrt modell kan styre lesningen på en bedre måte, men kan ikke omfatte så mye, mens en nettverksbasert modell kan omfatte mye, men har tradisjonelt ikke kunne styre lesningen spesielt godt, mye grunnet nettopp det at alle noder i utgangspunktet har lik verdi.

Dette var utgangspunktet for å ta for meg Google, en søkemaskin som til forskjell fra tidligere søkemaskiner har klart å kombinere nettverksmodellens og de sentralstyrte modellers styrker. Jeg tok for meg Pagerank, en sentral og underliggende teknologi Google bruker for å vekte søkeresultater opp mot hverandre, og for å gi de verdi relativ til hverandre. Google har ved hjelp av Pagerank klart å utnytte nettverket som en ressurs ved å ta utgangspunkt i dette, og hvordan websider relaterer seg til hverandre for å gi de verdi. Jeg viste videre hvordan Google har utnyttet samme underliggende teknologi for å tilføre noe nytt til annonsemarkedet på web, og hvordan de har klart å levere betraktelig mer effektive, og kontekstrelevante, annonser til websteder uten å innblande sentralstyrte teknikker som ofte var tilfellet før. Google tjener i dag store penger på dette annonseprogrammet, og hvordan de gjør dette samt hvordan de har klart å levere mer relavante søkeresultater enn noen søkemaskin tidligere er helt sentralt for å forstå den posisjon og den suksess Google nyter i dag.

Hvor Google tar utgangspunkt i hele det nettverk som web består av gikk jeg videre til å se på Amazon, og hvordan de utnytter sitt nettverk for å innsamle data og presentere sitt websted på en ny måte. Likt Google har Amazon med sin størrelse og sine utallige tusener av produkter et problem med å presentere de mest relevante produkter først. Løsningen for Amazon har vært å personalisere sitt websted. Jeg gikk i tredje del av oppgaven gjennom personalisering, hva som ligger til grunn for at man kan se personalisering i webmediet i dag, og hvordan webmediet skiller seg ut fra andre medier med tanke på mulighetene for personalisering.

Jeg foretok en analyse av Amazons websted som det fremstår for meg, og fant gjennom denne analysen frem til de mest sentrale måtene webstedet blir personalisert på. Amazon analyserer brukerens bevegelser gjennom nettverket, så vel som tidligere kjøp og produkter lagt i ønskelister og andre lister, og samkjører dette med andre brukeres bevegelser, kjøp og lister. På denne måten samler Amazon inn data som brukes til å personalisere webstedet til meg, uten at jeg må instille eller konfigurere dette selv på noen måte. Og på denne måten gir Amazon sine noder relativ verdi i forhold til hverandre.

Jeg så på hvordan Amazon fungerer som et nettfellesskap, og hvordan de inspirerer og oppfordrer brukere til å bidra med mer data til sitt eget nettverk, som i siste instans også blir brukt til å personalisere webstedet til meg.

Det er to ting som er sentralt med Amazon. Det første er nettopp hvordan de omgår en sentralstyrt metode for å samle data om sine brukere ved å ta utgangspunkt i sitt eget nettverk. Det andre er hvordan webstedet er lagt opp med tanke på navigasjon og muligheter for å finne produkter. Amazon oppfordrer sine brukere til å bruke de personaliserte delene av webstedet til å navigere mellom produkter, som vist med at forsiden av Amazon.com består av 45% informasjon som har det formål å få brukerne inn i sin personaliserte del av webstedet. Er man her kan man navigere mellom produkter og lister helt uten å gå gjennom det hierarkiet produktene befinner seg i.

Hvor jeg til nå har sett på nettverksorganisering og utnyttelse av nettverket for å gi de forskjellige elemeneter, eller noder, relativ verdi i forhold til hverandre, tok jeg i tredje del av oppgaven et lite fokusskift.

Jeg tok her for meg fenomenet weblogs og så på hvordan dette er et nettfellesskap ulikt alle vi kjenner fra før, og hvordan dette fellesskapet mer enn noen andre er basert på en nettverksmodell for organisasjon. Sentralt med weblogs her er hvordan det er en arena for utprøving av ny teknologi. Man kan argumentere for at måten weblogs er organisert og holdt sammen på har bidratt til eksperimentering med nye metoder for nettopp organisering og spredning av informasjon. Jeg gikk her først gjennom RSS, og viste hvordan man bruker denne teknologien for å spre, organisere og lese innholdet i weblogs, så vel som noen aggregerte tjenester som har kommet ut av dette. Blant annet hvordan man kan spore spredningen av idéer, og hvordan operatører kan anbefale andre blogger, likt hvordan Amazon anbefaler sine produkter. Jeg tok kort for meg noen andre bruksområder basert på XML-teknologi, som FOAF og GeoURL, for å vise hvordan dette brukes i weblog-sfæren, og for å skissere opp noen mulige bruksområder dette kan få i fremtiden.

Et mål for specialet var å sammenfatte noe kunnskap og se om man kunne dra nytte av denne også i den fremtidige utvikling av mediet. Det er vanskelig og risikabelt å spå om webmediets fremtid, men at informasjonsmengden på web vil fortsette å øke, og at det alltid vil være et behov for å finne frem til god informasjon på en enkel og effektiv måte kan man relativt trygt hevde. Jeg har i denne oppgaven satt fokus på hvordan en nettverksmodell kan løse noen problemer i forhold til dette på web, og hvordan man ved kreativ utnyttelse av sitt nettverk kan skape merverdi til et websted eller en tjeneste.

Det er sannsynlig at vi vil se en videre utvikling av alle de aspekter jeg har tatt for meg i fremtiden, og også kombinasjoner av disse. Jeg har allerede vist til hvordan Amazon eksperimenterer med bloggformatet for å presentere sine produkter, og hvordan Google eksperimenterer med RSS for søkeresultater og for å følge Usenet-diskusjoner som arkivert i Google Groups. Mange har også fått opp øynene for hvordan man kan bruke weblogs til markedsføring, og til å spre nyheter og idéer, heller enn å bruke tradisjonelle medier. Eksempelvis lanserte Amazon sin nye søkemaskin, A9, gjennom en populær weblog, og ikke ved hjelp av tradisjonelle medier og pressemeldinger [69].

Jeg ønsker ikke å spekulere mye på hvilke konkrete tjenester, kombinasjoner av tanker og teknologier vi kan se i fremtiden, da fokus her har vært å gi et overblikk over noen sentrale utfordringer webmediet har, så vel som å se på noen konkrete fenomener og løsninger. Spekulasjoner har en lei tendens til å slå feil, og jeg føler heller ikke at det er så interessant.

Vi befinner oss imidlertid i en interessant epoke av webhistorien i dag, hvor mange spår at vi går en ny gullalder i møte, og hvor man kan argumentere for at mediet begynner å bli voksent. Det er relativt sikkert at utfordringer i forhold til informasjonsoverflod vil prege mediet i lang tid fremover, kanskje for alltid, og at det derfor vil være sentralt å finne nye måter å finne frem til, organisere, kontekstualisere, presentere og navigere gjennom informasjon.

I fremtiden vil enda mer innhold bli tilgjengelig på web, og vi kan alt i dag se en større utvikling mot å bruke håndholdte medier som mobiltelefoner til å aksessere og behandle informasjon fra web. Dette vil kreve nye tanker og nye konsepter for å kunne skape suksessfulle tjenester og forretningsidéer, hvor jeg tror spesielt kontekstbaserte tjenester basert på geografisk posisjon vil være interessant.

Jeg har vist hvordan noen sentrale utfordringer kan løses ved å nytte de prinsipper og muligheter nettverksbaserte modeller har, og gir. Det er min mening at det i den videre utvikling av webmediet vil være svært nyttig for entrepenører å ta seg tid til å utforske overordnede modeller og overordnede tanker om organisering av informasjon, og prøve å analysere og lære av suksesshistorier man har sett.

Sist men ikke minst: man må fortsette å eksperimentere og tenke kreativt over de muligheter og utfordringer mediet har, hvilke styrker og svakheter overordnede modeller for organisering og presentasjon har, og hvordan man kan bruke disse som hjelp til å løse de problemer og utfordringer man støter på. Webmediet har gjennom de siste ti år utviklet seg enormt, og selv om mediet kanskje er i ferd med å bli voksent i dag, vil nytenkning fortsatt være sentralt for å lykkes, og for å kunne skape nye og verdifulle tjenester i fremtiden.

5.2
Perspektivering.

Dette specialet kunne vært skrevet på mange måter, og alle de fenomener jeg har tatt for meg kunne i seg selv fylle et speciale. Personlig synes jeg spesielt hvordan weblogs kan bidra til ny eksperimentering og utvikling av mediet er svært interessant, og er et emne som vil kreve mer analyse i fremtiden.

Mitt mål har imidlertid vært å gi et bilde av, og et overblikk over, situasjonen på web i dag, og har valgt å angripe dette fra flere forskjellige inngangsvinkler. Dette har ført til at man ikke kan gå i dybden med alle, og at det vil være aspekter som har falt ut. Og det har videre ført til en eklektisk oppgave, og en eklektisk kildebruk.

Jeg har valgt å binde dette sammen med å se på hvordan nettverket som organiseringsmodell har fått mer innpass i webmediet i dag, og koble dette opp mot hvilke modeller og praksiser man har sett tidligere. Et sentralt omdreiningspunkt vært problemet med informasjonsoverflod, og hvordan man kan takle dette problemet.

Alt her løper man inn på et stort problem da det aldri vil gå an å se på webmediet uten å ha med hvordan nettverk og nettverksorganisering fungerer, og at det dermed kan virke som et banalt omdreiningspunkt. Jeg har imidlertid fokusert på hvordan sentrale aktører som Google og Amazon har brukt denne modellen for å løse noen problemer som man tradisjonelt har brukt mer sentralstyrte modeller for å løse.

Oppgaven har på denne måten et overordnet teoretisk tema. Men da mitt mål har vært å skrive noe som kan anvendes, eller brukes som inspirasjon til å tenke over fremtidens problemer og utfordringer med organisering og formidling i webmediet, har det teoretiske blitt tonet ned i gjennomførselen av oppgaven, for heller å kunne gå mer i dybden med analyser og se på hvordan praksiser og konvensjoner for formidling og organisering blir utført i dag. Ved å skrive specialet på denne måten føler jeg at jeg har klart å komme rundt en rekke interessante fenomener vi ser på web i dag, og har samtidig relaytert dette til webmediets historie og overordnede kjennetegn.

Specialet kunne som sagt vært fokusert helt eller delvis på aspekter av dette, men jeg føler at jeg har oppnådd min målsetning med specialet best på denne måten, og klart å gi et bilde på hvor vi befinner oss i webhistorien i dag, så vel som å kunne gi noen perspektiver egnet til videre utforskning på et senere tidspunkt.

Takk til Mikkel Weider for veiledning, og til Grey Digital for et hyggelig arbeidsmiljø gjennom prosessen.

Fotnoter

6.1:
Litteraturliste:

Artikler og kilder på nett:

Nevnte nettsteder og artikler:
(Ikke nødvendigvis brukt direkte som kilder)

6.2:
English summary.

This thesis deals with different models for organizing and presenting information on the World Wide Web. It argues that the use of hierarchic (or centrally controlled) models has been the most common way of organizing and presenting information on the Web, but that we are now witnessing a slight turn towards the use of network-based models.

The first part of the thesis is theoretical and historical. It surveys the different models for organizing and presenting information, and examines the pros and cons of the various models. It presents the historical background of the networked organization of the Internet, and argues that most of the organization and presentation of information in the Web medium has not been network-based.

However, certain trends and recent developments seen on the Web today indicate a turn towards more use of network-based models. The thesis examines three notable developments:

This thesis attempts to provide a description of the state of the Web in 2004. The analysis of current trends and developments argues that hierarchical models are losing ground to network-based models. The analysis also aims to show that network models can be used to solve problems that cannot be easily solved by centrally controlled models.

The aim of the thesis is also practical, and aims to present some thoughts and perspectives that may be of use in the further development of the medium.

6.3:
Appendix (1 av 1)

Se skjermbilde på vaj.no/skriverier/speciale/skjermbilde

Abonner på innlegg Abonner på kommentarer (Hva er dette?)