2009. szeptember 24-25.
II. Masters of Library and Information Science konferencia. Én az Online alkalmazások könyvtárosoknak elnevezésű szekció előadásain voltam jelen. Aminek külön örülök a konferenciával kapcsolatban, hogy több olyan emberrel is találkoztam, akiket egyébként már ismertem a netről, de még sosem volt egymáshoz személyesen szerencsénk. Meg persze új ismerősöket is szereztem.

2009. szeptember végén ¹
Moly.hu találkozó a Városligetben. Bocsi, de elfelejtettem a tali pontos dátumát, és még csak Bencétől sem tudok puskázni, mert az MLIS-ről, a molytali-ról és a webkonf-ról ő is összefoglalva írt egy bejegyzést korábban… Jól éreztem magam az összejövetelen, vegyes társaság, sok jó arc. Persze ott is könyvtáraztunk Kardos Andrissal és Nikkancs kolleginámmal.

2009. október 3.
Magyarországi Web Konferencia 2009. Ismét egy olyan esemény, ahol összejött sok jó ismerős (előadók és hallgatóság soraiból egyaránt). Én egész nap a New York II. teremben voltam, ha kíváncsiak vagytok a programra, akkor meg tudjátok nézni errefelé »

2009. november 14.
Hajnalban felkerekedtünk GVM206-tal és elutaztunk Egerbe, HSD szerzői jogról tartott előadására. Erről írtunk is egy rövidet a KIT Hírlevélbe.
Az előadás meghallgatásán kívül volt még egy célom az egri úttal: mindenképpen szerettem volna találkozni Trinity-vel, kedvenc hangtárnokommal – ésss, ez meg is valósult, aminek nem is tudom elmondani, hogy mennyire örülök! Róla azt kell tudni, hogy hihetetlenül kedves, mosolygós, és 160 centi tömény metál. (Nyomattuk is a Colorado Maffia-ra becsülettel.)

Sokkal rendesebb, mint én, mert ő egyből megbloglott velem kapcsolatban, én meg csak most jutottam el idáig – viszont így volt ideje megtanulni a moonwalk-ot, aminek az alapjait egy helyi kocsmában, rögtönzött bemutatóval prezentáltam is. Remélem, hogy a közeljövőben ismét sikerül eljutnom Egerbe, mert azért Hangtárnok csak egy van, s ha olyan messze is, de érdemes hozzá ellátogatni!

2009. november 18.
A MIBE szakmai klub keretei között előadást tartottam – a témám a linkgyűjtő, fájlmegosztó rendszerek és közösségi oldalak voltak, mindez természetesen információbrókeri megközelítésből. Feltettem a prezentációmat (eléggé vázlatos, de a lényeg azért nagyjából rajta van), tessék:

Ezekről a történésekről szerettem volna mindenképpen beszámolni. Bocsi, hogy ennyire kuszára sikerült – azt hiszem, máskor nem hagyom, hogy ennyire felgyűljön a megírandó…

A Global Information Industry Center által végzett felmérésből kiderül, hogy az Egyesült Államok lakossága 3,6 zettabájt információt „fogyasztott” 2008-ban. Az 1 zettabájt 1.000.000.000.000 azaz 1 trillió gigabájtnak felel meg – nehéz elképzelni ilyen hatalmas méretet. Egyszerűbben kifejezve, ez a szám körülbelül 1.005.000 szó és 34 gigabájt / fő naponta. Ez 4,72 Mbps, s ez továbbá egyenlő 2,1 gigabájt adattal óránként.

Az adatok kiszámítása az összes felhasználói tapasztalaton alapul, beleértve a televíziót is. A tanulmány csak az otthon befogadott információkkal foglalkozik, a munkánk során gyűjtöttekkel nem. Megállapítja, hogy otthonunkban átlagosan 11,8 órát töltünk naponta információ befogadással. Ugyanabban az órában kétszer lehet számolni, ha valaki például tévé”nézés” közben internetezik is. Mindezt szem előtt tartva egyértelmű, hogy az átlagember esetében nagyon kevés az az idő, mikor épp nem kap információkat.

A legmeglepőbb, hogy otthonunkban a videójátékok felelősek a kapott információk 55 százalékáért, az animációk részletességi szintje miatt.

A tanulmány csak azokkal az információkkal számol, amelyeket a fogyasztó ténylegesen hall, fogyaszt. Kihagyja az olyan adatokat, mint például azoknak a reklámoknak a tartalmát, amelyeket mondjuk egy digitális televízión csak átpörgetnek.

Míg a nyomtatott média fogyasztása csökkenőben van, addig az internet miatt az emberek többet olvasnak, mint korábban. Sőt, míg 1980-ban a szavaknak csak 12 százaléka volt olvasott, s nem hallott, addig napjainkban ez az adat már 36 százalék.

A tanulmány visszatekint az 1980 óta gyűjtött adatokra és megjegyzi, hogy a technológiai fejlesztések miatt minden évben mintegy 30 százalékkal több információt lennénk képesek befogadni, de a ténylegesen fogadott információk emelkedése csak alig több, mint 5 százalék.

A fő oka ennek a viszonylag lassú növekedésnek az, hogy a televízió uralkodik az információfogyasztás felett, de a televízókészülékek technológiája nem sokat változott az elmúlt 30 év alatt. Ez valószínűleg jelentősen meg fog változni, amint egyre többen váltanak nagyfelbontású készülékekre.

Forrás:
Geeks are Sexy – How much information do our brains “download” each day?

A Google sok érdekes elemzést készít az emberek internetes szokásairól. A 2006-tól működő Google Trends lehetővé teszi, hogy lássuk, melyek a Google-ben leggyakrabban keresett szavak és kifejezések. Összehasonlíthatjuk a relatív gyakoriságát két különböző szónak, kifejezésnek is. Kíváncsi voltam arra, hogyan keresnek az emberek – H1N1 vagy „swine flu” (sertésinfluenza) kifejezésekkel, illetve arra, mikor történt a váltás a sertésinfluenzáról a H1N1-re. Vesszővel elválasztva, beírtam a swine flu és a H1N1 kifejezéseket [„swine flu, h1n1]. A keresés eredménye szerint októberig leginkább a sertésinfluenza keresőkifejezést használták többen, majd ez után történt a váltás – arra hivatkozva, hogy az influenza a H1N1 törzsbe tartozik. Az eredménynél az is látható, hogy a keresési tendenciák meghatározott országokban, városokban, miben térnek el.

A következő állomás a Google Insights for Search ami a Google Trends összes funkcióját tartalmazza néhány érdekes szolgáltatással kiegészítve. A korábbi keresést lefuttatva egy világtérképet kapok eredményül, melyen kiemelten szerepelnek azok a városok, ahonnan adott kifejezésekre a legtöbb lekérdezés történt. Látható, hogy a sertésinfluenza és a H1N1 közül melyik volt gyakoribb kifejezés, valamint egy listát is kapunk arról, melyik kifejezést használták ezek közül mostanában. E cikk írása idején a leggyakrabban használt keresőkifejezések közé tartozik a kínai karakterekkel leírt H1N1 (a comScore szerint Kína több internethasználóval rendelkezik, mint bármely más ország) és a H1N1 tünetek (“Hallottam róla – mit tegyek, hogy elkerüljem?”)

A Google Domestic Trends – bár egyelőre csak az USA-ban használható – szintén tartalmaz néhány érdekes funkciót. Lényegében az amerikai értékpapír-piaccal és az egyéb gazdasági mutatókkal kapcsolatos lekérdezéseket hasonlítja össze. Szeretné tudni, hogy az utóbbi években volt-e összefüggés a tartós fogyasztási cikkek és néhány legnagyobb gyártó árfolyama között? Kiválasztottam a tartós fogyasztási cikkek kategóriát, valamint a Standard & Poor’s 500-at, a General Electric-et és a Whirlpool-t. Az eredményeket látva, a tartós fogyasztási cikkek iránti érdeklődés állandó, a GE és a Whirlpool rosszabb, mint a S&P 500, a GE pedig továbbra is küzd.

A Google legújabb elemző szolgáltatása a Google Trends for Websites. Megad egy vagy több webcímet, a Google pedig megmutatja azt, hogy hány egyedi látogató nézte meg ezeket, melyik országból/államból jöttek, mutat más weboldalakat, amiket szintén meglátogattak, és keresőkifejezéseket, amikre még kerestek. Csak úgy, mint ahogy Google Domestic Trends túllépett a keresőkifejezésken, hogy összehasonlítsa a pénzügyi trendeket, Google Trends for Websites kiterjeszti a látókörét, és analizálja a webforgalomban rejlő információkat számos külső forrást felhasználva.

A weboldal szerint, a Google “különböző forrásokat kombinál, mint például a Google összesített keresési adatait, összesített opt-in anonymus Google Analytics adatait, fogyasztói munkaközösség adatait, valamint egyéb harmadik fél általi piackutatásokat”. – Boldogabb lennék, ha nagyobb rálátásom lenne arra, hogy a Google milyen adatokra támaszkodik.

A Google Trends for Websites csak a nagy forgalmú webhelyeken működik jól, de hasznos eszköz lehet az oldalak viszonylagos népszerűségének figyeléséhez, illetve ötletadó is lehet az alternatív keresőkifejezések terén. A vállalatok számára ez egy gyors megoldás arra, hogy összehasonlítsák a saját webforgalmukat a versenytársaikkal, valamint hogy milyen keresőkifejezésekkel találták meg őket. Nézzük például a forgalom változásait a földrajzi régió, és az idő múlása szerint a McKinsey & Co., a Deloitte és az Accenture weboldalainak esetében, valamint azt, hogy az emberek milyen más (pl. hasonló nevű) oldalakra látogattak el. Arra is használtam ezt, hogy nagyjából felmérjem a szervezetek relatív befolyását. Miközben az autizmusról kerestem információkat, találtam néhány autizmussal kapcsolatos társaságot. Mikor a weboldalak címeit beírtam a Google Trends-be, azt is láttam melyik oldalnak volt a legtöbb forgalma – ez egy lehetséges mutatója annak, hogy melyik vállalkozásnak van a legnagyobb befolyása a fogyasztói térre.

Bár ezek nem hagyományos kutatási eszközök, az összes ilyen Google Trend hasznos lehet annak elemzésében, hogyan viselkednek és gondolkodnak a weben keresők – természetesen összesítve.

Forrás: Mary Ellen Bates – Google Trends and More Trends
(A fordítás a MIBE Hírlevél számára készült.)