Tout comme les écosystèmes vivants, les services Web forment un système artificiel complexe composé de balises et des médias générés par l'utilisateur qui leur sont associés, telles que des photographies, films et pages Web. Lorsque l'on fait une analogie entre les écosystèmes biologiques et artificiels, les étiquettes pourraient être considérées comme des espèces et les utilisateurs humains comme des ressources environnementales cachées.

Sur la base de cette idée, des chercheurs de l'université de Tokyo et de l'université de Tsukuba ont récemment mené une étude visant à analyser l'évolution des services web, en particulier les systèmes de tags sur les réseaux sociaux, en se concentrant sur l'auto-organisation de nouvelles balises. Leur papier, prépublié sur arXiv, fait valoir que certaines balises sur les plateformes de médias sociaux offrent un exemple d'évolution ouverte (OEE), ce qui implique la création de processus évolutifs informatiques véritablement ouverts.

"Un objectif clé de mon travail est de comprendre ce qu'est la vie, comment les systèmes artificiels deviennent biologiques, et comment développer les concepts de vie artificielle en tant que nouvelle technologie, " Takashi Ikegami, l'un des chercheurs qui a mené l'étude, a déclaré TechXplore. "La vie artificielle (ALIFE) est un domaine de recherche visant à comprendre la vie non pas comme quelque chose basé sur l'ADN et les cellules, mais comme des phénomènes émergents. ALIFE montre comment l'ADN et les cellules peuvent être remplacés par autre chose, par exemple. logiciels d'ordinateur, réseaux chimiques et robots. Sur la base de cette idée, Dans cet article, nous voulions montrer que le web devient un système vivant."

Selon Ikegami et ses collègues, analyser la dynamique des systèmes Web pourrait finalement aider à remodeler et à mettre à jour la théorie de l'évolution de Darwin. L'un des principaux sujets d'intérêt pour les chercheurs d'ALIFE est l'évolution ouverte (OEE), en particulier ce qui la cause, et comment il peut être appliqué aux systèmes artificiels informatiques.

Dans leur étude, les chercheurs ont examiné les données des balises avec sa communauté d'utilisateurs concernée afin de comprendre comment l'OEE des services Web peut être mesuré. Selon Ikegami, l'évolution des nouvelles balises est un indice clé de l'évolution du Web. D'autres indicateurs incluent une nouvelle combinaison d'ensembles de balises, le développement des significations/sémantiques des balises, et l'amélioration des structures des communautés d'utilisateurs.

"La combinaison de balises existantes peut être développée même sans avoir de nouvelles balises, " a déclaré Ikegami. "C'est une idée qui nous a permis de mesurer le taux de production de nouvelles paires dans les données. Afin de quantifier la signification d'une balise, nous avons utilisé un ensemble de balises simultanément avec la balise. Nous avons constaté que les significations, un ensemble de balises co-utilisées, change au fil du temps dans l'ensemble de données."

Dans leur étude, Ikegami et ses collègues ont mesuré la structure des communautés d'utilisateurs en introduisant le concept de « distance » entre les utilisateurs. Ils ont analysé les communautés d'utilisateurs à mesure qu'elles mûrissaient au fil du temps, en se concentrant sur trois services Web :Delicious, Flickr et RoomClip.

"Une conclusion clé de notre étude est que nous avons pu caractériser l'évolution de la signification des balises et trouvé des exemples d'OEE dans l'ensemble de données Web que nous avons utilisé, " a déclaré Ikegami. " Un autre résultat intéressant est que nous avons pu caractériser le taux de nouveauté des paires de balises dans les services Web. Finalement, nous pourrions aussi caractériser l'évolution d'une communauté d'utilisateurs en même temps."

Les résultats des analyses effectuées par Ikegami et ses collègues suggèrent que certaines balises populaires utilisées dans les communautés en ligne peuvent présenter un TRG car elles convergent sémantiquement avec d'autres ensembles de balises. La dynamique de l'OEE observée par les chercheurs comporte deux couches distinctes :le système de marquage social d'un service Web et la communauté humaine affichant des tags en ligne. Bien que d'autres analyses soient nécessaires pour confirmer leurs conclusions, ils pensent que ce qu'ils ont observé correspond à la définition d'Ackley de l'évolutivité indéfinie de l'OEE, qui met en évidence que l'OEE devrait « soutenir une croissance informatique illimitée sans nécessiter une ingénierie substantielle ».

En comparant les résultats recueillis par l'équipe à la compréhension actuelle de l'évolution biologique, un ensemble de balises pourrait être considéré comme un génotype et les photographies ou médias associés comme un phénotype. Ce phénotype serait caractérisé par une combinaison de tags, tandis que le changement d'une étiquette dans une nouvelle étiquette ou un ensemble d'étiquettes apparentées rapporté dans leur étude pourrait être interprété comme l'émergence d'une nouvelle « espèce ».

Globalement, Ikegami et ses collègues voient des cas dans lesquels les tags populaires évoluent continuellement, conduisant à la création continue de nouvelles balises, comme preuve de l'OEE. Leur étude offre un aperçu intéressant sur la façon dont l'évolution du sens dans la société pourrait être mesurée. Leurs résultats suggèrent également que cette évolution pourrait être associée à des changements dans la structure d'une communauté.

"Nous prévoyons maintenant d'étudier comment les structures communautaires changent au fil du temps et comment cela est lié à l'évolution des significations et vice versa, " dit Ikegami. " En même temps, nous souhaitons développer un modèle théorique pour capturer les nouvelles qualités que nous avons trouvées dans cette étude."

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