【翻訳】ファセットを根幹とするアプローチ:FaF(情報アーキテクチャフレームワーク再考)

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=49A0802EFA591FD6E3EEE9C40D0BBE8C?doi=10.1.1.102.952&rep=rep1&type=pdf

はじめに

情報アーキテクチャ(IA)は10年近く前から広く実践されている。この間、大規模な情報システムの情報アーキテクチャを設計するためのいくつかの一般的なフレームワークが普及している。特に、Rosenfeld and Morville (2002)は、情報・図書館科学の原理とヒューマンコンピュータインタラクションやユーザ中心設計のモデルを組み合わせたもので、大きな影響力を持ち、多くの実務家がIAに関する正統的な著作と見なしている。

また、Brinck, Gergle, and Wood 2002)などのIAに関する他の論考もおおむね同様のアプローチをとっている。これらのフレームワークでは、情報アーキテクトは、インタビュー、文脈的な質問、調査、カードソーティングなどの調査方法を用いて、ユーザーの情報ニーズとメンタルモデルを理解することが期待されている。この調査に基づいて、情報アーキテクトは、ユーザーのタスクをサポートできるアーキテクチャを開発し、設計図(またはサイトマップ)やワイヤーフレーム(ページ図または低忠実度のプロトタイプ)などの標準的な成果物を使って、このアーキテクチャを文書化する。次に、ユーザビリティテストや同様の方法でアーキテクチャを評価し、インタラクションデザイナーやビジュアルデザイナー、開発者と協力して、情報アーキテクチャを機能的なシステムとして実装が行われる。

通常、アーキテクチャは、組織化、ナビゲーション、ラベリング、検索の4つの主要な要素から構成される。(Rosenfeld and Morville 2002)。情報アーキテクトの役割は、ユーザーが理解しやすい階層構造を作ることで情報を適切に整理し、ユーザーが情報空間を移動できるようなナビゲーション構造を提供して、コンテンツのカテゴリやグループをわかりやすくラベル付けし、ユーザーが効率的に情報を検索できるような検索システム(検索アルゴリズムメタデータを含む)を設計することにある。

一般的に、このフレームワークは非常に理にかなっており、「情報アーキテクチャ」という抽象的な概念を理解する上で重要な役割を担ってきた。しかし、どんなフレームワークも完璧ではない。本稿では、既存のフレームワークの問題点を紹介し、ファセット分類をIAプロセスの根幹に据えるべきだという主張を行う。(典型的なIA実践の文脈では、ファセット化分類は、「単純な階層的スキームとは異なり、ファセット化分類は、ユーザーに複数の次元に基づいて項目を見つける能力を与える」(Adkisson 2005)という点で標準的な分類実践とは異なっている)。本稿の目的は、現在のモデルを置き換えることではなく、IAをより柔軟かつ強力にすることができる追加的なアプローチでそれを補強することにある。具体的には、ファセット分類の基本的な枠組みに基づいて、ナビゲーションシステムやユーザーインターフェイスを提供するよう情報アーキテクトに奨励することとなる。このようなシステムやインタフェースによって、ユーザは特定のタスクや目標のために複雑な情報空間を柔軟にナビゲートすることができるようになる。

そこで、ファセット分類のフレームワークの考え方を紹介し、「FaF(Facets are Fundamental)」と呼ばれるモデルフレームワークの一例を紹介する。FaFの目的は、IA開発プロセスの出発点として、(階層的な分類ではなく)ファセットによる分類を明示することにある。さらに、FaFはファセットと属性を区別している。これらのアプローチはいずれも、情報を組織化し表現するために、トピックによらない方法を採用することを情報アーキテクトに奨励するものである。

ファセットの定義

まず、ファセットとは何か、ファセットはどのように選択され定義されるか、そしてどのように使用されるか、といった基本的な用語をより明確に定義する必要がある。Yee ら(2003)は、ファセットを「カテゴリの直交セット」と定義している。このとき、ファセットには、フラット(単一レベルの値を含む)なものと、階層的(祖先-子孫構造における複数レベルの値を含む)なものがあることに留意している。さらに、ファセットは単一値(1つの項目に1つの値しか割り当てられない)または多値(1つの項目に2つ以上の値を割り当てられる)である可能性もある。

このファセットの分類は、基本的な区別として有用である。しかし、ファセット分類のより一般的な考え方は、ファセット(スキームと構造で構成される)で記述されるリソースを含む情報空間をモデル化することにありる。このファセット分類のモデルについては、図1を参照されたい。

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図1. ファセット分類の一般的なモデル。スキームの例は、「美術」に対する分類を行ったもの(Yee and colleagues 2003)。

また、ファセットと属性を区別することも可能である。ファセットには実際の分類体系(スキームや構造)が含まれるため、人間の解釈や判断によって定義される。属性は単純な値であり、分類システムとは関係なく、オブジェクトの性質に固有なものである。情報設計者は、さまざまなタイプのリソースに対して複数のファセットと属性を識別し、必要に応じてこれらを適用することができる(図2参照)。

f:id:hrism:20220222002742p:plain 図2. ファセットと属性は共に情報空間内のリソースに適用できる。

さらに、ファセットと属性を、スコープ、コントロール、定義性、オリジンの4つの次元で比較することで区別することができる(表1参照)。

ディメンジョン 属性 ファセット
スコープ データ 情報
制御 構文(シンタクティック) 意味(セマンティック)
定義性 固定的で広く受け入れられている 緩く、論争を生み、問題を生じやすい。
原点 固有のもの 割り当てられたもの

表1: ファセットと属性の比較

まず、1つ目の違いが、範囲にある。情報科学の一般的な区別は、データ(通常は生の観察または測定)と情報(通常は、構造および意味を追加するために分析または合成されたデータ)の間である。そして、属性はデータの一部を表す。FLAMENCOのような美術品の検索システムでは、特定の作品が作られた年が属性となる。それに対して、作品が関連する時代はファセットとなる。年は単なる事実(データ)であるのに対し、時代は文化・歴史・美学を含む重要な判断材料(情報)である。

第2の区別は、提供される制御のレベルである。属性は構文制御を表し、意味を定義するのではなく、既知の意味を理解しやすい(そしてしばしば機械処理しやすい)方法で表現することが問題である。一方、ファセットは意味的な制御を表し、情報検索(または情報システムの他の目的)を容易にするために、秩序を作り出し、意味のある方法で情報を体系的に整理することを意味する。

スコープとコントロールの両方を包含する第3の区別は、定義性の有無である。 属性はデータと構文制御を表すため、基本的によく定義されている。一方、ファセットは本質的に定義されにくい。ファセットの面白さと強力さは、それが表す「秩序作り」(Marshall, 1998)、つまり、乱雑で拡散した情報空間を秩序立てて有用なものにすることである。

大学時代に履修したゼミの教授が、批評分析の課題を次のように表現したことが印象に残っている。「解釈の対立は、人文科学の本質である」。解釈と対立は、しばしば手を取り合って行われる。ファセットとは解釈のことであり、葛藤のことでもあるのだ。ファセットとは、大きな情報空間を理解するために、ある明確な視点を適用することである。しかし、その視点は必ずしも個人的なものであったり、議論を呼んだり、問題を含んでいたりする。もちろん、場合によっては、属性も議論を呼ぶことがある。しかし、多くのアプリケーションでは、日付は日付であり、価格は価格である。一方、歴史的な時代、ユーザーのタスク、ドキュメントの想定読者などは、すべて主観的に定義され、解釈や論争の対象となる可能性がある。

最後に、属性の固有起源とファセットの割り当て起源を区別することができる。属性は、あるアイテムやオブジェクトに固有のものである。たとえば、ファイルのサイズ(バイト単位)、文書の最終更新日、カタログの商品の価格、絵画の寸法はすべて固有であり、そのアイテムまたはオブジェクトが(特定の組織とその情報空間のコンテキスト内で)存在すれば、その属性もそうである。対照的に、人間の「意味の創成者」または「秩序の創成者」である情報設計者は、ファセットを割り当てる必要がある。トピック、テーマ、オーディエンス、タスク、ロール、ジャンルなどのファセットは、人間の分析と解釈によって作成される。

問題1:トピック中心主義

たとえば、Rosenfeld and Morville(2002)は、「ほとんどすべての優れた情報アーキテクチャの基礎は、よく設計された階層構造または分類法である」(65)と述べている。

同様に、Brinckたちは、情報アーキテクトに「コア構造を作り、評価する」ことを求めている(130)。これらのアプローチは、Webに秩序をもたらすのに役立っているが、同時に、IAの焦点をトピックの階層構造を開発することに置いている。しかし、トピックやアバウトネスだけがIAの焦点であってはならない。なぜなら、ユーザーが情報を評価するときに求めるものは、トピックやアバウトネスだけではないからだ。

実際、ユーザーがドキュメントやウェブページが自分のニーズと関連性があるかどうかを評価するために頼る基準について、広範な研究が行われている(Borlund2003; Crystal and Greenberg 2006; Mizzaro 1997; Tombros, Ruthven, and Jose 2005)。この研究の重要な洞察は、ユーザーは、文書が何について書かれているかだけではなく、その構造、難易度や技術的なレベル、実用的な意味、議論されたアプローチや方法など、文書の多くの側面を重要なものとして認識しているという点にある(図3参照)。

図3. 学術研究者のユーザー調査で明らかになった関連性の基準 (Barry1994). ※訳注:翻訳に際してテーブルに改めた

基準区分 度数 パーセント ドキュメント数 回答者数
深度・範囲 64 14.4 52 16
客観的な精度・妥当性 13 2.9 12 8
触知性 29 6.5 22 10
有効性 16 3.6 13 6
明瞭性 9 2.0 8 5
再現性 25 5.6 21 6
背景・経験 19 4.3 18 10
理解力 9 2.0 6 5
内容の新規性 53 11.9 35 10
ソースの新規性 10 2.3 10 8
刺激・文書の新規性 5 1.1 5
主観的な正確さ・妥当性 45 10.1 31 13
感情移入 25 5.6 21 9
分野内コンセンサス 20 4.5 17 11
外部検証 19 4.3 15 9
可用性・環境 21 4.7 19 11
個人的な利用可能性 5 1.1 3 3
ソースの品質 14 3.2 14 7
ソースの評判/可視性 18 4.1 16 8
入手性 10 2.3 10 3
コスト 2 0.4 2 2
時間的制約 6 1.4 6 6
著者との関係 7 1.6 6 4
列の合計 444 99.9 -- -

また,個人写真のようなマルチメディア・オブジェクトについて,ユーザが識別する基準を調べた研究もある(Naaman and colleagues 2004)。ここでも、人々は写真の被写体以外のさまざまな基準を特定する(図4参照)。

f:id:hrism:20220222002900p:plain 図4. 写真検索システムのユーザー調査における各種メタデータの利用状況(Naaman and colleagues 2004)。

これらの研究は、ユーザーの関連性判断や情報探索に影響を与える可能性のある基準の多さを示している。人々は多次元的、全体的、そして非常に個人的で特有な判断をしている。これに対し、IAフレームワークは一次元的であり、トピックの構成に還元的に焦点を合わせている。IAフレームワークとその実践は、関連性についてのより広範で微妙な概念を取り入れるべきであり、ファセット分類はそのための方法を提供するものである。

問題2:ファセットは補助的なものに過ぎない

Bates (2002)が主張するように、ファセットによる分類はWebベースの情報検索システムの基礎となるべきものである。ファセットは情報検索インタフェースに直接組み込むことができ、このアプローチが効果的であることはユーザ研究によって示されている(Yee andcolleagues 2003)。2005年のIAサミットでは、ファセット・ベースのアプローチに関する多くの発表があり(表2参照)、ファセットは急速に主流のIA実践の一部となりつつある。

表2:IAサミット2005におけるファセット関連のセッションのタイトル

重要な問題は、階層的な分類とファセットによる分類という、広く使われているが、不必要で混乱を招く二項対立である(Bates 2002; Rosenfeld and Morville 2002)。先に述べたように、特定のファセットに階層構造を適用することができる(Kwasnik1999; Yee, and colleagues 2003)。

例えば、表計算アプリケーションのヘルプシステムの情報アーキテクチャを考えてみよう。この情報システムは、通常、トピックの範囲を包含する単一の階層で構成されている可能性がある。ファセット化された分類とアクセスを組み込むために、この階層を放棄する必要はない。むしろ、情報アーキテクトは、それぞれが独自の階層(または他の)構造を持つ追加のファセットを組み込んで、トピック・ファセットを補完することができる。たとえば、「利用者」ファセットでは、利用者の経歴や経験に応じたヘルプ情報を見つけることができる。他方で、たとえば、表計算ソフトの使い方を習ったばかりの学生と、毎日複雑なモデルを扱う金融アナリストとでは、必要なヘルプが大きく異なってくる。つまり、ファセットはIAを補完するものではなく、IAの基本であると考えるべきなのである。ファセットとは、IAを改善するための手段と考えるのではなく、IAの基礎となるものだと考えるべきなのだと言える。

問題3:組織と表現の混同

RosenfeldとMorville (2002)とBrinckとその同僚 (2002)は、組織化システムとナビゲーションシステムを区別している。残念ながら、これらの区別は単純に明確なものではない。これらの著者によって提供されたいくつかの例では、リンクの特定のセットは "ナビゲーション "と呼ばれ、別のセットは "組織 "と呼ばれています。これらの2つの異なる「タイプ」のリンクの間には、基本的な分析的区別がなされていないのです。最も問題のある例の一つは、"グローバルナビゲーションバー "である。このリンクのグループは、通常、Webサイトの各ページの最上部に配置され、ホーム、ヘルプ、検索など、広く使用されているページや機能へのリンクが含まれている。例えば、ペット用品を扱うeコマースサイトのグローバルナビゲーションバーには、次のようなリンクが含まれている場合がある。

  • アカウント
  • 検索
  • お問い合わせ

この一連のリンクは「ナビゲーション」と呼ばれているが、その根底には、販売品を動物の種類で分類したり、サイトの機能をタスクの種類で分類したりする組織システムがあることは明らかである。Rosenfeld と Morville の用語では、これは、2 つ以上の組織形態を含んでいるため、「ハイブリッド」組織方式であるという。Rosenfeld and Morville(2002)は,このようなハイブリッドなアプローチに注意を促しているが、さらに,「ハイブリッドなスキームに対するこれらの注意の例外は,ナビゲーションの表層に存在する・・・多くのWebサイトは,そのグローバルなナビゲーション内でトピックとタスクをうまく組み合わせている」(65)とも述べている。つまり,ハイブリッドな構成は危険であり。ユーザーを混乱させる(ただし,グローバル・ナビゲーション・バーでは完全に許容される)ということである.

この「組織化」と「ナビゲーション」という紛らわしい区別を、「組織化」と「表現」という明確な区別に置き換えることができる。組織システムは、情報アーキテクトが情報空間の中に「秩序を作る」(Levy 1995)ために作るものである。表現とは、組織システムの上に構築され、特定の情報オブジェクトを利用者がアクセスできるようにする別の層である。この区別に基づくフレームワークは、「ハイブリッド」な組織アプローチをモデル化するためのエレガントな方法を提供するものでもある。統合されたフレームワークでは、「表面層」(グローバルナビゲーションバーなど)は組織システムの一部ではなく、ユーザーをサポートする方法で結合された異なる情報オブジェクトの表現である。

解決策:ファセットを根幹とするアプローチ

FaF(Facets are Fundamental:ファセットを根幹とするアプローチ)フレームワークは、上記の問題点を解決するための試みである。FaFでは、情報アーキテクチャの開発は、ファセットと属性の開発から始まる(既存のフレームワークのように階層やカテゴリーのセットを開発するのではなく)。次に、これらのファセットと属性は、情報空間を分類することによって「秩序を作る」ために使用される。最後に、構造化された情報へのアクセスを提供するために、情報空間の表現が開発される。

FaFスタイルのIA作業のアウトプットは、図5、図6、図7に示すワイヤーフレーム/ページ記述図に表れている。これらの図は、特定のページ(またはページの種類)に必要なファセットと、各ファセットの情報およびリンクの例を示す抽象的な表現である。ここに示した図は、FaFに取り組む情報アーキテクトが提供する成果物の種類の一例を提供し、FaFが既存のIA実践の上に構築されていることを強調することを意図している。重要な違いは、FaFが提供する規律である。情報アーキテクトが異なるファセットを明示的に表現することを奨励し、それによって、ユーザーに幅広い基準を提供する、よりバランスのとれた設計を実現する。以下はその例。

f:id:hrism:20220222002935p:plain 図5. ファセットで分類された要素から学術的なWebサイトのトップページが構成される様子を示すワイヤーフレーム。

f:id:hrism:20220222003001p:plain 図6. このワイヤーフレームは、サイトのサブページを示しています。太字と細字は、ワイヤーフレームの消費者(通常はビジュアルデザイナー)に対して優先順位を示すために使用されている。

f:id:hrism:20220222003032p:plain 図7. このワイヤーフレームは、別のサブページを示している。RosenfeldとMorville (2002)が推奨するIAコンポーネントである「コンテンツチャンク」と「参照」を使用しており、FaFスタイルのIA作業にも取り入れることができる。

このように、FaFは、ユーザーが重視する関連性や関連性という広い概念を考慮するように情報設計者を導く(前掲「問題点1、トピック中心主義」参照)。図6を考えてみよう。この特定の表現は、特定の読者をターゲットにしたページやサブサイトの例である。このため、この利用者に関連するページへのリンクが含まれている。これらのページは、AUDIENCEファセットから来るかもしれない(通常、このオーディエンスに関連するトピックに関する情報ページ)。または、TASKまたはGENREファセットから来るかもしれません。情報アーキテクトは、分類システムの各ファセットから、サイトを試しに訪れた人々に対して関連するページを選択する。このワイヤーフレームでは、このアプローチを強調するために、リンクをファセットごとに明示的にグループ化している。しかし、実際の設計では、多くのページでファセットが混在し、「ハイブリッド」な表現になる。しかし、基本的な組織システムは、常にファセットと属性によって構造化されたままである。

情報アーキテクチャの実践への示唆

だから何だと言えようか?このアプローチは実践的な情報アーキテクトにとってどんな違いがあるのか?一体どのような問題を解決するのに役立つのか?

FaFモデルの目的は、大規模な情報空間を構築し、その空間へのアクセスを強力でタスクに適したユーザーインターフェースで提供することを基盤としたIAを実践することである(図8を参照)。既存のページやWebサイト中心の実践から移行するには多大な投資が必要かもしれないが、このムーブメントは最終的に情報アーキテクトとユーザーにとって大きな利益をもたらす。以下、4つの主な利点について概説したい。

f:id:hrism:20220222003152p:plain 図8. IA実践の意味合いのモデル。

1.ファセット化されたユーザインタフェースに対応する

第一の利点は、ファセット化された分類によって、ユーザが適切に構造化された情報空間を直接ナビゲートできるユーザインタフェースをサポートできることである。このアプローチの現在の有効な実装には、FLAMENCO美術画像検索(Yee and colleagues 2003)、Wine.com、BarnesAndNoble.com、TowerRecords.comなどのさまざまなeコマースサイトがある。興味深いことに、大規模なテキスト・コレクションにファセット・アクセスできるサイトの例はほとんどない。おそらく、これらのコレクションにファセットを開発し適用することは困難であり、リソースが集中するためと思われる。

一般に、いわゆる「ファセット付きブラウズ」インターフェースは、ファセットではなく、属性を含むものが多い。この状態は、情報アーキテクトに2つの機会を提供する。

  1. ファセットと属性を明確に区別し、IA開発およびインターフェイスデザインに適宜取り入れること。
  2. 次節で説明するように、利用可能な属性とファセットに対応した適切なインターフェースを作成すること。

2.ユーザーインターフェースの革新に対応する

FaFの基本的な考え方は、情報空間へのアクセスをサポートするために、適切で、しばしば革新的なインタラクションデザインを選択することの重要性に注目することである。標準的なIAの実践は、ハイパーテキストと検索という2つのインタラクションスタイルと密接に結びついている。しかし、多くの場合、より直接的で動的なインタラクションスタイルを提供することで、情報アクセスとユーザビリティを向上させることができる。ファセットとインタフェースの構成要素やインタラクションスタイルの対応付けを、後付けではなく、情報アーキテクチャユーザーインターフェースデザインの基礎とすることで、大幅な改善が可能になることが多く見受けられるのである。

このアプローチの優れた例として、Amazon.comのダイヤモンド検索がある(図9参照)。この直接操作のインターフェースは、属性値のエレガントな視覚表現を提供し、ユーザーは自分の検索好みに合わせて制限することができる(Costa and colleagues, 2005)。このインターフェースは、この種のデータに対する一般的な Web インターフェースが提供するドロップダウンメニューや入力フィールドを使用した、直感的で快適なインターフェースとは大きく異なっている(図 10 を参照)。

f:id:hrism:20220222003253p:plain 図9. Amazon.comのダイヤモンド検索のユーザーインターフェイス。

f:id:hrism:20220222003311p:plain 図10. DirtCheapDiamonds.comでのダイヤモンド検索。

アマゾンのデザインの貢献は2つある。まず、情報空間内のアイテム(この場合はダイヤモンド)の選択された属性を、適切なインタラクションスタイル(スライダー)と、適切な情報表現(選択基準を伝える画像、各基準の異なるレベルを識別するラベル、文脈を変えずにより詳細な情報へのアクセス)にマッチさせている点である。Amazonのデザインは、Dirt Cheap Diamondsのデザインに比べ、表現が豊かであるため、より多くの情報を迅速にユーザーに伝えることが可能となる。第二に、アマゾンのデザインは、選択されたインタラクションスタイルを直感的で、楽しく、使いやすいものにする革新的な視覚化を提供している。FaFフレームワークの価値は、IAにおける属性とファセットの役割を明確にし、特定の情報空間のコンテキスト内でそれぞれに適切なインタラクションスタイルと表現を開発できるようにすることである。

Amazonのダイヤモンド検索の例は、電子商取引によくあるように、属性に基づいて構築されており、(企業のイントラネットのような)構造化されていない大量のテキストへのアクセスを提供するという古典的なIA問題に貢献することが多いのか、という疑問も当然あるかもしれない。このIA課題に対して、2つ目の例は、革新的なユーザーインターフェースが属性とファセットを活用して情報アクセスを改善する方法を説明するものである。関係ブラウザ(図11参照)は、ビジュアライゼーション上でのマウスオーバー、クリックによる範囲制限、インクリメンタル・テキスト検索という3つのインタラクションスタイルを組み合わせている。

f:id:hrism:20220222003331p:plain 図11. フィルムのコレクションを検索するために使用されるリレーションブラウザ。

この設計により、大規模なテキストコレクション(Zhang and Marchionini 2005)や、図書館が所蔵する映画などのアイテムのコレクションに、直接操作のようにアクセスすることが可能になった。このシステムは、特に複雑で探索的な検索タスクをサポートする上で効果的であることが示されている(Zhang and Marchionini 2005)。

従来のIAモデルが、大きな階層を作り、ハイパーテキストと検索によってアクセスを提供することを意図していたとすれば、FaFモデルは、ファセットと属性を特定し、情報空間、ユーザー、タスクにマッチしたリッチでダイナミックなインターフェースによってアクセスを提供することを意図しているのである。

3.トピックにとらわれない情報アーキテクチャに対応する

先ほど、「トピック」や「アバウトネス」は、ユーザーの全体的な関連性判断の一要素に過ぎないということに言及したが、「トピック」は「アバウトネス」は、ユーザーの全体的な関連性判断の一要素である。ファセット化を強調することで、トピック以外のファセットにも門戸を開き、情報アーキテクトはこれらのファセットをトピックと同等に扱うことができるようになる。たとえば、Merholz(2005)はジャンルの価値を主張し、ユーザーがジャンルで絞り込めるようにすることを提案している(図12を参照)。

f:id:hrism:20220222003350p:plain 図12. ジャンル別に結果をクラスタリングする検索エンジンのモックアップ(http://www.peterme.com/archives/000488.html)。

FaFモデルは、まさにそのようなアプローチをサポートし、提唱している。標準的なIAフレームワークの基本的な弱点は、単一で統一された階層の考えから始まることにある。トピックは情報整理の主要な方法であるため、このような階層はほぼ必然的にトピックに基づいている(タスクやオーディエンスなど、他のファセットの断片が含まれているとはいえ)。このように、トピック以外のIAを重視することには、2つの利点がある。まず、ユーザーが情報の有用性を評価する際に、トピック性を補強したり、フィルタリングしたりするためのさまざまな手がかりにアクセスできるようになる。第二に、「きれいな」分類を促進する。単一の階層という制約を取り除くことで、複数のファセットを組み合わせた「ハイブリッド」分類を作成する誘惑を排除することができる。このようなハイブリッド分類は、ユーザーを混乱させ、すぐに扱いにくくなってしまう(Rosenfeld and Morville 2002)。

4.コンテンツマネジメントシステムのデータベースモデルへの適合

FaFの最後の利点は、大規模な情報空間を管理するために必要なデータベース駆動型のコンテンツ管理システム(CMS)と自然に適合する技術的なものである。FaFと同様に、ほとんどのCMSは、情報をディレクトリ内のページの集合ではなく、構造化された情報オブジェクトの集合としてモデル化している(前述図8参照)。残念ながら、ほとんどの既存のCMSの実装はFaFモデルを完全にサポートするのには適していない。必要なのは、属性とファセットの両方をモデル化し、各ファセットに対して明確な分類スキームと構造を指定できる、この柔軟なモデルをサポートする優れたCMSである。

将来的にはこのようなシステムが登場し、アプリケーションと緊密に連携して、情報空間へアクセスするためのユーザーインターフェイスを開発・展開することが期待される。このアプローチの初期の試みは、Endeca社のソフトウェア(http://endeca.com/)のような商用システムで見ることができる。これは、構造化された情報を管理するためのバックエンドと、ユーザーインターフェイスに統合するためのコンポーネントを提供するものである。

既存の情報システムへのFAFの適用

図8が示すように、FaFのようなIA実践の大きな変化は、一夜にして実現できるものではない。既存の情報スペースに取り組む情報アーキテクトは、情報アクセスを改善するために、FaFの要素を徐々に導入していく。この作業は、文書や情報オブジェクトの最も重要なクラスを分析のために特定する、優先順位付けの段階から始める必要がある。その後、これらのクラスに対してファセットと属性を開発し、テストすることができる。最後に、選択されたオブジェクトにファセットと属性を割り当てるために、手動(人間によるタグ付け)および自動(情報コンテンツの機械処理)の方法を適用することができる。

オブジェクトが分類されると、情報アーキテクトは再び段階的なアプローチを取ることができる。ファセット・アクセスをユーザー・インターフェースに導入することである。まず、最初のステップとして テキスト分析(または分類法)に基づく標準的な検索エンジンを、ファセット化された検索 のようなシステムである。その後、情報システムの他の要素も含めて ファセットを取り入れたり、より洗練されたダイナミックなユーザーインターフェースを使用するように設計し直した。

終わりに

私はまず、ローゼンフェルドとモービル(2002)に代表される、今日のIAフレームワークを批判した。これらのフレームワークは、その弱点にもかかわらず、効果的なIAプラクティスを広く理解させ、利用させることによって大きな価値を提供してきた。しかし、IA実践が成熟し、広く普及するにつれ、この分野の暗黙の基礎として機能しているフレームワークを定期的に振り返ることは重要である。

現在広く使われているフレームワークは、コラボレーション、会話、研究のための共通の基盤を提供することで、情報アーキテクトの分野の発展に貢献してきた。なぜなら、より強固なフレームワークを開発することで、この分野をさらに発展させることができるからである。この論文がその第一歩となり、人々が情報をより効果的に見つけ、利用するための革新的なIAを開発する原動力となることを願っている。

謝辞

多くの活発な議論をしてくれた学生たち、励ましとフィードバックをくれたKeith Instone、私の投稿を探し出してくれたEarl BaileyとMichelle Corbin、そして多くの有益なコメントをくれた匿名の査読者に感謝したい。