Средства визуализации совместной деятельности
При организации совместной деятельности и коллективной работой над созданием документов, статей или программ особое значение имеет представление и отслеживание общей работы.
Визуализация проектов в сети
Возможность посмотреть результаты работы по проекту, возможность посмотреть и оценить продукт – карту знаний, программу и т.п. без установки дополнительного программного обеспечения. Примеры такого встраивания готовых объектов в содержание веб-страниц можно наблюдать на сайтах Scratch – http://scratch.mit.edu и в группах NetLogo. В своих работах мы использовали эти же приемы для представления Scratch проектов и проектов NetLogo на своих сайтах. Примеры можно наблюдать на страницах поекта Letopisi – встраивание карт знаний FreeMind, на страницах проекта Виртуальная Пустынь – встраивание в текст статей моделей NetLogo. Использование многоагентной среды открывает перед преподавателями и студентами новые возможности для коммуникации. В этой среде участники учебного процесса не просто описывают события, но стремятся понять и смоделировать закономерности, лежащие в основе этих событий. Меняется язык, на котором происходит взаимодействие группы. От терминов описания событий преподаватель переходит к моделированию событий. Учащиеся от запоминания и повторения фактов переходят к самостоятельным экспериментам с многоагентными моделями. Возникают новые формы публикации учебных материалов. Современная сетевая литература позволяет ученику не только прочитать материал, но и играть и экспериментировать с различными параметрами модели и создавать на ее основе свои модели. Например, реализованная в рамках работы по проекту модель "Лидерство" доступна в сети на сайте Виртуальная Пустынь http://www.uic.nnov.ru/pustyn/netlogo/charism.html В ближайшее время будут запущены новые образовательные вики-проекты, на базе DekiWiki, которая позволяет встраивать в статьи Scratch-проекты.
Визуализация статистики
Наиболее простые данные для анализа дает изучение статистики посещаемости сайта. Надо отметить, что в последнее время статистика Google Analytics - http://www.google.com/analytics/ дает возможность увидеть тенденции развития сообщества и увидеть не только тех, кто просматривает сайт, но и ведет на нем конструктивную деятельность.
В качестве примера приведет анализ статистики посещаемости ресурса Letopisi.ru. Если мы рассмотрим статистику ежедневных посещений проекта, то цифры будут еще более оптимистичными. Цифры посещений росли в течение 2-х лет. Осенью 2008 года каждый день сайт посещало около 5 тысяч пользователей. Весной 2009 года посещаемость ежедневная посещаемость сайта выросла почти вдвое. Данные свидетельствуют только о том, что сайт достаточно популярен и у него много посетителей. Большинство посетителей являются пассивными зрителями, которые попадают на сайт случайно, блуждая в сети Интернет. Об этом свидетельствует анализ данных о посетителях, пришедших на 1-2 страницы сайта и оставшихся менее чем на одну минуту.
За полгода количество таких однократных и одноминутных посетителей выросло, как и общее число посетителей. Значительно больше, чем зрительская аудитория проекта нас интересует сетевое сообщество авторов, постоянно работающих на сайте, добавляющих новые материалы и редактирующих существующие статьи. Чтобы оценить численность этого сообщества мы использовали выборочные данные, в которых представлены участники, постоянно возвращающиеся на сайт и проводящие на нем не менее 5-ти минут. Осенью 2008 года более 500 авторов работало на сайте ежедневно. И это число весной 2009 года выросло незначительно. Постоянная группа авторов, работающая над развитием паутины сетевого соучастия, составляет около 10% от общей аудитории проекта.
Следующий способ визуализации статистики связан с использованием электронных таблиц Google для сбора информации из открытых источников. Статистика всех проектов открыта, и мы можем наблюдать динамику развития всех сообществ, использующих вики-технологию. Способ наблюдения за взаимосвязанностью гипертекста и устойчивостью сетевого сообщества, исходя из распределения обратных ссылок, может быть использован для различных вики-проектов. Кроме этого способа мы использует и анализ более простых параметров, которые так же позволяют судить о степени связанности гипертекста и устойчивости сообщества Мы выбрали следующие параметры:
- Количество страниц - общее число страниц, которые содержаться в базе данных. Сюда входят страницы участников и их производные, шаблоны
- Количество полноценных статей, в которых есть ссылки на другие статьи
- Количество участники
- Количество загруженных в базу данных файлов - это все графические файлы, которые загружены участниками в МедиаВики.
В качестве значимых параметров, позволяющих судить о связанности гипертекста, можно использовать следующие:
- Отношение количества статей к числу зарегистрированных авторов. Это достаточно нейтральный параметр. Как показывают данные из нескольких сообществ, количество зарегистрированных участников и количество статей - достаточно близкие цифры. По ряду серверов участников даже больше. Т.е. есть участники, которые зарегистрировались и не написали ни одной статьи. Такое положение дел достаточно часто встречается в сетевых сообществах, поскольку обычное распределение соответствует цифрам 1:10:90 – 1% участников организует деятельность, 9 – 10 % активно участвуют и 90% наблюдают за деятельностью, не принимая участия.
- Отношение количества загруженных файлов к числу статей. Рост этого отношения сообщает об угрозе сообществу – участники начинают перегружать свои статьи фотографиями и схемами. Иногда рост числа загруженных файлов означает, что участники начинают использовать ресурсы сообщества в своих личных целях для хранения собственных документов, музыкальных и видеофайлов. По большинству образовательных вик количество загруженных файлов превышает число статей и это должно служить предупреждением об опасности.
- Отношения числа редактирований к числу статей. Чем выше это отношение, тем чаще происходит редактирования статей, тем выше активнее совместная деятельность и совместное обсуждение материалов. По всем образовательным сообществам общее число редактирований превосходит количество статей. Для некоторых сообществ отношение составляет 7:1 (wiki.iteach.ru) и даже 12:1 (Вики Хабаровского края).
Визуализация связей между узлами сети
Феномен формирования сети за счет предпочтительного присоединения новых узлов к наиболее популярным узлам сети может быть продемонстрирован и на материалах самой летописи. Если мы рассмотрим частоту правок статей «Летописи», то увидим распределение соответствующее безмаштабной сети. Огромное количество статей с небольшим количеством правок и очень небольшое число популярных узлов.
Тот же феномен предпочтительного присоединения к популярным узлам сети может быть продемонстрирован при сравнении числа обратных ссылок (backlinks), которые характеризуют каждую статью коллективного гипертекста. Распределение обратных ссылок внутри гипертекста носит крайне неравномерный характер, свойственный безмаштабной сети – большинство статей связаны с очень не большим числом других документов и только небольшое количество статей действительно популярны и с ними связано множество других документов.
Используя записи и связи, существующие внутри базы данных коллективного гипертекста, мы можем анализировать вклад отдельных участников, динамику роста страниц, вклад отдельных категорий и т.д. Самое главное – мы можем вовлекать студентов в реальную сетевую исследовательскую деятельность. Для организации такой деятельности достаточно воспользоваться данными, которые предоставлены на специальных страницах MediaWiki.
Сетевая деятельность участников, такие действия как установление связей между статьями, добавление меток-категорий и другие, могут быть отслежены и проанализированы без организации групповых опросов. Всякое действие участников внутри паутины соучастия есть исследовательский материал, который может быть проанализирован и представлен. Представление материалов, объектов и действий внутри исследовательской среды происходит автоматически.
Принципиальный момент состоит в том, что мы рассматриваем сеть не только в качестве транспортной среды, которая дает возможность доступа к удаленному ресурсу-узлу, но в качестве полноценной исследовательской среды, где мы можем исследовать связи между объектами-узлами. На этапе формирования групп в сети возникает «сетевой эффект», для описания которого был предложен закон Рида «эффективность и ценность формируемой сети пропорциональна 2 в степени N, где N — число узлов в сети».
Эта закономерность подчеркивает особенность современных социальных сетей. Ценность структуры, в которой все дочерние узлы связаны только с центральным узлом, определяется числом узлов. Эта структура характерна для централизованной сети распространения данных (радио, телевидение). Если же узлы связаны между собой, то ценность такой сетевой структуры по мере появления новых узлов растет экспоненциально. Ценность социальных сетей определяется не столько содержанием, которое передается по каналам сети от узла к узлу, сколько связями между узлами.
Например, когда мы добавляем человека в перечень своих друзей на сервисе Flickr.com мы делаем это потому что его фотографии нас интересуют и мы собираемся их в будущем отслеживать и просматривать. Круги друзей, которые образуются в ходе наших взаимных выборов, соответствуют схеме наших отношений внутри сообщества. Сервис http://marumushi.com/apps/flickrgraph/ Когда мы обмениваемся сообщениями внутри Twitter, то мы обращаемся с теми, кто нам действительно интересен. Чем чаще мы обращаемся к человеку, тем большее значение для нас имеет этот канал обмена информацией. Сервис http://twitter.mailana.com использует данные twitter и на основе общения людей, выстраивает картину их отношений.
Внутри социальной сети FaceBook люди устанавливают дружеские отношения и объединяются в группы. Сервис TouchGraph на основании этих данных выстраивает картину отношений. При помощи социальных сервисов мы можем изучать не только отношения между людьми, но популярность отдельных терминов внутри выбранной группы. Мы можем собрать использовать для сбора различные сервисы. Самым простое решение задачи выглядит как сбор множества потоков внутри сервиса FriendFeed. Сервис позволяет собирать данные с более 50-ти различных типов сетевых публикаций. После того как данные объединены в общем потоке мы можем Пример такого решения приведен в комнате "Учителя Intel Россия" http://friendfeed.com/rooms/inteltru
Использование категорий помогает соавторам отслеживать деятельность друг друга и объединять свои усилия в рамках общей темы. В Вики разметка страниц при помощи категорий приобретает исключительно важное значение, поскольку она еще и становится одним из основных механизмов навигации. В связи с этим встает вопрос о необходимости нахождения разумного баланса между субъективным характером тегов и необходимостью вносить некую системность и упорядоченность в достаточно аморфную структуру Вики среды. По мере развития проекта число категорий меток, которыми участники помечают свои статьи и изображения, росло пропорционально поступающему в энциклопедию материалу. Перечень категорий, существующих внутри Летописи в настоящее время, может быть представлен графически в виде облака тегов. Размер категорий представленных в облаке тегов на рисунке 20 зависит от количества вложенных тегов.
