Crowdsourcing på den indirekte måde


kvindemedhoens

Kvinde med stor hat fodrer høns. (Nationalmuseets billedsamling, CC-BY-SA http://samlinger.natmus.dk/DNT/6176)

Mange kulturarvsinstitutioner  spekulerer som gale over, hvordan de kan engagere brugere så meget, at de får lyst at være med i crowdsourcingprojekter. I virkeligheden behøver det måske ikke at være så svært. Kan man udnytte eksisterende søgeadfærd til gavne for brugere?

Idag drejer crowdsourcing-overvejelserne sig ofte om facilitering af frivillige. Hvilke projekter, folk vil synes om at være med i og hvordan vil de være med? Hvordan skal en grænseflade for tastning eller tagging være for at appellere? Hvordan vil brugere faciliteres – skal der mon være high-score liste, og vil deltagere gerne inviteres til unikke “behind-the-scenes”-arrangementer?

Måske behøver det ikke altid at være helt så vanskeligt og “projektorienteret”. Bo Henriksen fra Københavns Stadsarkiv spottede og udtrykte det meget præcist i et tweet på hack4dk 2014: “Et stort emne på årets hack4dk er indirekte crowdsourcing – brug brugernes handlinger og sociale aktiviteter til at skabe mere metadata“. Altså: i stedet for at bruge mange kræfter på at finde frem til, hvordan man samler og faciiterer grupper af mennesker, som sidder og taster eller tagger, kan man bruge viden om brugeres adfærd, fx ved søgning.

Til hack4dk 2014 var ét af projekterne netop en tjeneste, som kunne generere tags på baggrund af brugersøgning (projektet blev lavet af et team fra bl.a. SMK, men det er vist desværre ikke online). At anvende brugersøgninger til at generere mere info er jo kendt og elsket fra Amazon´s “Dem, der har købt X, har også set Y”.

Man kunne fx forestille sig arkivbrugeren, der har brug for arkivalier fra Vordingborg Rytterdistriks Birk, men ikke kender navnet på den gamle myndighed. En søgning på Vordingborg i den statslige e-registratur, DAISY, vil give over 300 hits. Arkivalier fra privatpersoner, rådstue, ligbærerlav, statshospital og meget andet. Hvis arkivbrugeren er interesseret nogle gamle skiftesager, vil hun sandsynligvis flette nogle ord med relevans for dette emne ind: fx dødbo, dødsboer, skifteret, boopgørelser etc. Idag er der ikke knyttet brugertags til de enkelte myndigheder og deres resortområder, så det er ikke sikkert, at ordene har den forventede virkning. Brugeren konsulterer et par netressourcer og finder frem til, at det må være skiftedokumenter fra rytterdistriktets birk, hun har brug for. Og – hvad nu hvis hun ved bestillingen, kunne sige “Ja!” til spørgsmålet om at knytte sine forskellige søgeord som tags til det bestilte materiale?

Et andet eksempel kunne være brugeren af fx Nationalmuseets billedsamling, som kan huske at have set et billede af en kvinde med en stor hat, som fodrer høns. Hun vil gerne finde billedet igen og søger fx efter “høns”, “hønsegård”, “kvinde i hønsegård” eller “kvinde hat fodre høns” o.lign. Først da hun kommer i tanker om, at billedet vist var fra Helsingør, er der bid. Når hun enten klikker op i stort format eller vælger “download”, får hun tilbud om at sætte sine søgeord på som tags.

En anden variant kunne være, at søgeord tilknyttes automatisk, men at brugere kan luge ud i dem. Systemer til “indirekte crowdsourcing” som udnytter brugeres søgeord og adfærd er under alle omstændigheder værd at arbejde videre med. Antallet af materialer, som er digitalt tilgængelige vokser konstant, og med de uhyre mængder, som er til rådighed allerede nu, er det ikke realistisk, at selv det store frivillige engagement, som findes, i længden kan klare ærterne.