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Il problema del data entry é sempre attuale, tutti vorrebbero prodotti innovativi, partecipativi e pieni di dinamiche 2.0 ma poi ci si chiede sempre: ed i contenuti chi ce li mette?
Nella rete si parla di tutto e tutti e spesso questo flusso di informazioni, contenuti multimediali, come immagini o video, user generated non sono aggregabili. Un valore autentico, di forte importanza ma che in realtà é difficilmente accessibile. In realtà il più dei social network e dei portali di contenuti multimediali rilasciano API per poter fare richieste per la ricerca, l’analisi o la aggregazione dei dati. Drupal, il CMS su cui noi di Pomodoro ci muoviamo ha già a disposizione molti moduli che danno la possibilità di interfacciarsi con le API, ad esempio esiste un modulo per Twitter, uno per Delicious, uno per Flickr, uno per Youtube, uno per gli Rss feed e molti altri per social network minori. Facile comprendere che poter aggregare e classificare questi contenuti secondo determinate regole può dare una piccola macchina infernale di aggregazione contenuti. Lo stesso Facebook rilascia API molto aperte, per fare richieste ad esempio sui contenuti liberi come gli eventi e le fan page. Con facilitá ben presto sará possibile creare un sistema nel quale poter creare regole di importazione che verranno richiamate automaticamente da Drupal con cadenza temporale impostata dall’utente…in questo modo si potranno avere portali tematici auto alimentati di contenuti con estrema flessibilità.
Rimane un solo dubbio…la qualità del contenuto è automatizzabile? Daremo una risposta anche a questo….

Qualche mese fá, nel pieno dello start-up di Pomodoro ho cominciato a fare un po di ricerca su metodi intelligenti di classificazione dei contenuti nutrendo la necessita sempre più incessante di avere sistemi di classificazione e di conseguenza di ricerca il piu user-friendly possibile. La fortuna ha voluto che proprio in quel periodo ci entrasse la commessa per la realizzazione di un portale per la ricerca immobiliare.

Come al solito siamo partiti analizzando come si muovono i competitors nel campo della ricerca immobili. La prima sensazione analizzando i più famosi portali italiani che evito di citare é quella di trovarsi di fronte ad una miriade di immobili che pero vanno spulciati uno ad uno per arrivare ad i risultati sperati, per lo più si basano su filtri sincroni sui risultati che pero non sono collegati l’un l’altro. Tutt’altra aria tira negli stati uniti ove invece tutti i prodotti di una certa qualità si basano sulla classificazione e ricerca multidimensionale, ove ogni filtro é collegato ma asincrono rispetto a qualsiasi altro. Questo tipo di classificazione si chiama classificazione a faccette (Faceted Classification) ed è un metodo di classificazione dell’informazione il cui valore distintivo consiste nell’essere un sistema aperto e adattivo.
Tale classificazione sfrutta un sistema di attributi (metadati) mutuamente esclusivi rappresentanti ciascuno un aspetto o proprietà persistente dell’oggetto, e capaci di descrivere esaustivamente l’oggetto stesso.

Analizziamo le caratteristiche ed i vantaggi di questo metodo:

- pluridimensionalità: inversamente ai sistemi tradizionali, nei sistemi a faccette, ogni oggetto è classificato secondo una pluralità di attributi (detti – appunto – faccette)
- persistenza: tali attributi/faccette costituiscono proprietà essenziali e persistenti dell’oggetto; in questo modo l’impatto (sullo schema di classificazione) di eventuali cambiamenti (di nomenclatura, di workflow etc.) è fortemente ridotto o nullo
- scalarità: è sempre possibile aggiungere una nuova faccetta descrittiva di un nuovo aspetto dell’oggetto
- flessibilità: esiste una pluralità di chiavi di accesso parallele (faccette); ogni oggetto può essere reperito utilizzando una singolo attributo di ricerca (o faccetta) alla volta, oppure più attributi insieme in combinazione.

Un esempio concreto di applicazione: gli immobili

Il sistema di classificazione degli immboili tiene conto di più parametri: in base al parametro preso in considerazione di volta in volta, uno stesso immobile può essere collocato su una scala differente.
Un sistema di classificazione a faccette (o multidimensionale) sembra quindi, nel caso dei immobili, particolarmente appropriato e applicabile. Partendo da questo abbiamo realizzato il prodotto in questione attraverso questo metodo di classificazione, l’esempio di utilizzo di classificazione di immobili a faccette lo potete trovare qui, www.cercocasa.modena.it, in effetti questo é il risultato del prodotto che abbiamo realizzato in partnership con Figmenta e che sembra proprio lato utente dare un aiuto aggiuntivo nella ricerca rispetto ai metodi tradizionali.

Il sistema di classificazione a faccette ci é piaciuto talmente tanto che poi lo abbiamo integrato nel nostro sistema di contenuti geo-tempo referenziale ottenendo un ottimo prodotto di ricerca enterprise geo-time facete d completamente Drupal based, ma questa é un’altra storia…