INSI - Réunion du 25 juin 2009

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Enquête

CR réunion projet – plan de travail

Analyse des usages des folksonomies scientifiques

Quels sont les usages des serveurs de signets par les individus ou collectifs impliqués dans une recherche scientifique ? Les usages réels sont-ils proches des usages pré-supposés ? L'étude comparative déjà amorcée entre Connotea et CiteUlike, serveurs des éditeurs Nature et Springer, pourrait être élargie à Delicious, serveur de Yahoo.

Méthodologie de base : Répondre aux questions Qui, quoi, pourquoi, comment ?

Qui ?

• Quels sont les domaines scientifiques des tagueurs (quelles communautés sont sur-représentées ou au contraire absentes)
• Comment se positionnent les tagueurs (anonymat/identification, publicité pour le blog, CV), quelle est leur proportion relative et/ou absolue) ?

Quoi ?

• Quelles sont les domaines scientifiques taggués ?
• Quels sont les types de documents taggués ? (s'agit-il réellement de documents scientifiques ?)
• Identifier le rôle et la nature des tags (contenu, action, détournement, subversion,…)
• Identifier les sources (Hal, archivesic, bases de données…) de références tagguées ?

Pourquoi ?

• Identification des motivations
  • Veille
  • Intention de lobying (notoriété)
  • Repérage ou thésaurisation ?

Comment ?

• Mode d’appropriation des folksonomies ?
  • Groupes de recherche pré-constitués
  • Emergence de groupes virtuels
• Mode de collaboration : quelle est la part du mimétisme ?

Actions à réaliser

Pour répondre à ces questions, nous prévoyons deux approches :

• Une enquête auprès des utilisateurs potentiels

Elle sera diffusée sur les listes de diffusion scientifique, les réseaux d’étudiants, les réseaux métiers, les journalistes scientifiques, les ingénieurs documentalistes.

• Une analyse des plate-formes par l’utilisation d’APIs afin de déterminer quelle est la réelle appropriation des folksonomies scientifiques

L'objectif de cette analyse est la comparaison des différentes plate-formes (Conotea, Citeulike, De.li.cious ?...). L'interrogation des trois plate-formes via leurs API permet d'extraire différents corpus en fonction des critères choisis. Pour obtenir une répartition par domaine, nous utiliserons des critères indépendants des tags, par exemple la date…