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Wordnet è un’ontologia linguistica top-level che rappresenta in maniera esplicita e formale la conoscenza linguistica umana. Lo scopo di Wordnet è mettere a disposizione un database lessicale sotto forma di dizionario.
Il contenuto è la conoscenza linguistica di senso comune che può essere usata in qualsiasi dominio, infatti i sistemi per Information Retrieval e Text Categorization ricorrono a Wordnet per aggiungere semantica al processo di ritrovamento e categorizzazione mediante sia algoritmi di base per l’indicizzazione che per algoritmi avanzati di word-sense-disambiguation.
In Wordnet la parola viene considerata come un’associazione fra una word-form e una word-meaning. La word-form è l’espressione fisica della parola, la stringa come concatenazione di lettere, mentre la word-meaning è il concetto lessicale che la word-form esprime.
La matrice lessicale realizza il mapping tra word-form e word-meaning. Nei casi di parole con più significati, quindi polisemiche, avremo più word-meaning che corrisponderanno ad una stessa word-form, mentre nei casi opposti di parole sinonime avremo più word-form che corrisponderanno ad una stessa word-meaning.
Una word-meaning viene rappresentata dall’insieme di tutte le word-form che possono essere usate per esprimerla, questo insieme si chiama synset.
I synset sono quindi collezioni di sinonimi di word-form che aranno associati ad ogni word-meaning, le word-form quindi sono mappate tra loro grazie ai synset mentre le word-meaning sono mappate tra loro grazie alle relazioni tra i synset. L’utente quindi, conoscendo la semantica di almeno una delle word-form del synset, è in grado di ricavasi la word-meaning, ossia il significato della parola.
Sulla base della memoria lessicale umana, Wordnet si suddivide in quattro categorie lessicali: nomi, verbi, aggetivi ed avverbi. I nomi sono legati da due tipologie di relazioi: relazioni lessicali e relazioni semantiche. Le relazioni lessicali interessano le word-form, ad esempio sinonimi e contrari tra parole con stessa word-meaning, od opposta; mentre le relazioni semantiche interessano le word-meaning, ad esempio l’eponimia tra significati. L’eponimia stabilisce un nesso logico di tipo inclusivo tra word-meaning e può essere iperonimia, quando dati due word-meaning la seconda è inclusa nella prima, mentre iponimia quando si verifica l’opposto. I verbi sono legati da due tipologie di relazioni: implicazione e causa. La prima è simile all’iperonimia dei nomi ma riguarda gesti o attività, mentre la seconda è un’azione prodotta da un’altra.
La visualizzazione di informazioni è un processo che rende visibile in maniera grafica o geometrica le informazioni o alcuni loro aspetti normalmente “invisibili”. Questo processo trasforma dati o informazioni astratte in formato visibile permettendo all’utente di osservare e comprendere il loro significato. La definizione di Spence propone un modello mentale che amplifica il significato dei dati. La visualizzazione di informazioni tiene conto del senso della percezione e delle capacità cognitive umane, della differenza tra individui diversi e delle caratteristiche del task. Non esiste una visualizzazione migliore in assoluto, dipende dall’utente e dai compiti che dovrà eseguire. La caratteristica astratta dei dati determina la distinzione della visualizzazione scientifica dalla visualizzazione di informazioni. Anche la visualizzazione scientifica è un processo di visualizzazione dei dati, ma con il vantaggio di una maggiore semplicità. I dati tecnici o scientifici possono essere più facilmente classificati, e quindi anche visualizzati perché hanno un numero di dimensioni direttamente rappresentabile con dimensioni fisiche spaziali. Più complessa è la visualizzazione di informazioni, dove i dati hanno solitamente molti attributi e gerarchie complesse, e per poterli rappresentare occorre conversioni in strutture similari, portando da “m” dimensioni effettive del dato, in 3 dimensioni graficamente rappresentabili. La conversione è di fatto l’esplorazione dei dati e per questo motivo la visualizzazione di informazioni è anche detta Visual Data Mining. Tale tecnica permette agli utenti di interagire con le rappresentazioni visuali dei dati e modificare dinamicamente i parametri per capire come questi influenzano la visualizzazione. Vengono sfruttate le percezioni dell’utente e le metafore e si fa ricorso generalmente a visualizzazioni geometriche, ad icone, a grafi o a pixel.
Esistono 3 tecniche di visualizzazione di informazioni: Fishes Eyes di Furnas, focus+context di Card e Mantra di Shneiderman. La prima è detto occhi di pesci perché visualizza le informazioni prendendo spunto dal sistema visivo dei pesci, ampio e generale. Si riproduce la loro capacità di focalizzarsi su un dettaglio senza perdere la panoramica del contesto. Lo ritroviamo nell’overview, ad esempio nel cercare un punto su una mappa. L’overview mette familiarità all’utente perché permette osservazione generale che non perda di vista il contesto. La seconda tecnica è abbastanza simile, analizza certi dettagli senza perdere il contesto.
MANTRA
Il Mantra di Shneiderman riassume il principio fondamentale per la visualizzazione dell’informazione. Si basa su 3 operazioni: overview, zoom&filter e detail on demand. L’overview permette all’utente di comprendere il contenuto dell’applicazione, lo zoom viene utilizzato quando l’utente ha interesse in una particolare porzione del contenuto, il filter è utilizato per filtrare le informazioni non necessarie velocizzando la messa a fuoco del contenuto interessato e l’ultimo detail on demand permette di selezionare gruppi di oggetti. Il Mantra risolve il primo problema che si presenta all’utente quando non sa ancora con che modello mentale portare a termine la su ricerca e sostanzialmente consiste in una formula che viene ripetuta per un certo numero di volte per ottenere un determinato effetto a livello mentale.
8 REGOLE DI SHNEIDERMAN
Le 8 regole di Shneiderman forniscono un breve riassunto dei principi chiave dell’interazione, e così come le euristiche di Nielsen, trovano applicazione in fase di progettazione. Le regole sono:
MANIPOLAZIONE DIRETTA
Ben Shneiderman ha coniato il termine manipolazione diretta per descrivere il fascino dei sistemi interattivi. Questo paradigma prevede la visibilità degli oggetti di interesse, azioni incrementali e feedback rapido, reversibilità di ogni azione e correttezza sintatica. All’utente verranno proposte azioni che sostituiscono i linguaggi a comandi mediante la presentazione visuale dei componenti di una richiesta di interrogazione, quindi quella dei risultati. Ciò porta ad una riduzione degli errori ed incoraggia l’esplorazione. La progettazione di un’interfaccia a manipolazione diretta segue alcune linee guida: minimizzare la distanza semantica e quella spaziale, fornire feedback visuale per posizione selezione e movimento, fornire un’interfaccia alternativa per utenti esperti o che usano il sistema con alta frequenza, curare il layout dello schermo ed usare i colori in modo appropriato. Tra i vantaggi c’è la facilità di apprendimento e memorizzazione diretta perché nel paradigma WYSIWYG, flessibilità per la presenza di azioni facilmente reversibili, feeback visuale e contesto istantaneo e meno possibilità di errore. Tra gli svantaggi c’è inefficienza, difficoltà di progettazione icone e necessità di spazio su schermo.
Le leggi della Gestalt indicano come un oggetto è percepito attraverso processi di riconoscimento, dicono ciò che noi intuitivamente percepiamo come unità coerente, senza bisogno di addestramento o sforzo. Le modalità secondo le quali si costituiscono le forme sono state classificate e descritte come leggi della forma e sono le seguenti:
Esempi:
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