Kolory jugosłowiańskiej Sieci – analiza danych wizualnych w badaniach archiwalnego Webu
Zasoby archiwalnego Webu dostarczają bardzo różnorodnych danych, dla których wciąż szuka się zastosowania. Anat Ben-David, kontynuując swoją analizę zawartości archiwalnych zasobów jugosłowiańskiej Sieci (jej wcześniejsze prace omówiono w tej notce), wraz z Adamem Amramem i Ronem Bekkermanem przeprowadziła badanie kolorystyki witryn z tej historycznej już domeny. Badania objęły witryny pochodzące z lat 1997-2000, a więc okresu poprzedzającego rozpad Jugosławii, i zarejestrowane na sześciu subdomenach:
- .ac.yu – subdomena akademicka
- .cg.yu – subdomena czarnogórska
- .co.yu – subdomena komercyjna
- .edu.yu – subdomena instytucji edukacyjnych
- .org.yu – subdomena instytucji non-profit
- .yu – subdomena instytucji rządowych
Przed przystąpieniem do analizy jej autorzy postawili sobie cztery kluczowe pytania. Na początku chcieli się dowiedzieć czy domena .yu posiada swój charakterystyczny schemat kolorów i czy zmienia się on w czasie. Następnie zastanawiali się, czy wyniki badań zmienią się, jeżeli uwzględni się dodatkowe zmienne, na przykład przynależność do którejś z subdomen. Poszukiwali też witryn w schematach kolorystycznych z flagi Jugosławii, zwłaszcza z okresu wojny w Kosowie. Na koniec rozważali, czy metody wykorzystane w analizie pozwolą ustalić kolory niezarchiwizowanych grafik na podstawie topologii hiperłączy. Do przeprowadzenia badań, które miały na celu wyjaśnienie tych zagadnień, wytypowano i skatalogowano ponad 97 tys. obiektów graficznych (z analizy zostały wyłączone zdjęcia, ponieważ ich paleta barw jest zbyt rozbudowana i autorzy witryny nie mieli na nią większego wpływu).
Wyniki przeprowadzonej analizy pozwoliły poznać, w jaki sposób zmieniały się kolory jugosłowiańskiego Webu w interesującym autorów artykułu okresie. Uwidoczniły się w nich także różnice w tym zakresie pomiędzy poszczególnymi subdomenami. Badania wykazały również, że lepiej zachowane są popularne i duże witryny, do których prowadzi wiele odnośników. Sama metoda analizy danych wizualnych wydaje się być obiecująca i może przynosić ciekawe rezultaty, jednak zdaniem autorów nie może być stosowana samodzielnie i wymaga dalszego rozwijania.