Najpomembnejši ugotovitvi iz prvega dela sta, da je treba poimenovanje datotek nadomestiti z označevanjem (angl. labeling). Zastarel sistem shranjevanja datotek v mapah pa je treba nadomestiti s takim, v katerem bodo mape “prežale” na vsebino, ki spada vanje. V tem drugem delu bo ključno vlogo igral čas, ki pomembno vpliva na spreminjanje shranjenih informacij.
Poleg umeščanja (shranjevanja) in priklica (iskanja in izpisa) nam je ostala še zadnja operacija, ki jo izvajamo nad informacijami: spreminjanje.
Spreminjanje
Z dilemo shranjevanja različic dokumenta ste se ob shranjevanju zadnjih sprememb v dokumentu bržkone že srečali. Kako poskrbeti za to, da število različic istega dokumenta ne bo povzorčilo popolne nepreglednosti? Ali je ta zadnja različica res tista prava ali pa je bila prejšnja različica kljub vsemu boljša … no, cela mogoče ne, vsaj ta del pa je bil zagotovo boljši? Kako torej zagotoviti, da bodo spremembe delovale v prid uporabniku, ne pa v njegovo škodo … odgovor je verzioniranje, ki ga med drugimi uporablja tudi Wikipedia.
Poleg sprememb, ki so posledica namernega posredovanja s strani uporabnika, obstaja še tip sprememb, ki jih je veliko težje zajemati. Gre za vpliv spremembe ene informacije na (so)odvisne informacije. Tega dela ne bom bolj podrobno razčlenjeval, bi pa rad v tem kontekstu omenil čas kot pomemben dejavnik, ki neodvisno od uporabnika vpliva na stalno spreminjanje informacij. Tako kot vpliva na mnoge stvari v fizičnem svetu, bi moral v prenovljenem sistemu vplivati tudi na informacije. Današnji dogodek, ki smo ga včeraj shranili kot napovednik, bo jutri sodil v poročila o dogodku. Torej bi bilo logično, da bi ga čez teden dni iskali v mapi “poročila” in ne več v mapi “napovedniki”. Pri spreminjanju informacij o ljudeh, pa je najboljši primer informacije, ki je odvisna od časa, starost osebe. Če bi ljudje v vsakdanjem življenju operirali z dnevom rojstva, bi bila zadeva precej preprosta, tako pa je za nas veliko bolj uporaben podatek starost osebe v danem trenutku; torej razlika med današnjim dnem (ki pa se stalno spreminja) in dnevom rojstva.
Tok spominov
Časovna komponenta je tako zelo pomembna pri shranjevanju naših spominov, da jo je Gelerntner opredelil s konceptom lifestream. Sam bom v tem primeru raje kot o toku življenja govoril o toku spominov, saj tako tolmačenje bolje opiše osnovno idejo. Gre namreč za koncept, po katerem vse, kar se nam v življenju zgodi in od česar si potem del zapomnimo (torej shranimo), poteka tako, da spomin vključimo v linearni tok spominov. V trenutku, ko moramo “zapis” posodobiti – ker se je z neko informacijo, ki jo že imamo vključeno v tok, nekaj zgodilo – jo izvlečemo, dopolnimo in shranimo nazaj. A če pogledamo natančneje, lahko ugotovimo, da v tok spominov ne shranjujemo spremenjenega zapisa na zdaj novo mesto, ampak pravzaprav shranimo v tok samo referenco na pretekli zapis in kaj se je spremenilo. To je tudi veliko bolj smotrno. Zgodovina o zapisu je pomembna – pa tu ne gre toliko za natančne datume, ampak bolj za sosledje – saj lahko le tako s premikanjem po toku pridemo do posnetka, kakšen je bil spomin v nekem konkretnem trenutku.
Kljub temu da profesionalni sistemi za upravljanje z dokumenti ali za varnostno kopiranje (incremental backup) s pridom uporabljajo omenjene metode, je za uporabnika še najbolj nazoren primer, kako deluje sistem spreminjanja zapisa in nadzora nad preteklimi različicami, že omenjena Wikipedia. Da je sistem uporabnikom jasen in – kljub določenim pomanjkljivostim1 – dobro deluje, kaže neverjeten uspeh tega projekta (v začetku leta 2007, po šestih letih delovanja, je Wikipedio sestavljalo več kot 1,6 milijona zapisov).
Wikipedia, če jo primerjamo z blogi, je dober primer tudi za to, kako čas in intenzivnost spreminjanja vplivata na drugačno percepcijo istih informacij. Bolj ko je zapis oddaljen v času ali večkrat ko se določen zapis spreminja, manj pomembna je točna umeščenost zapisa v toku spominov. Uporabnikova potreba, da ve, kako je debata potekala, v določenem trenutku nehote odstopi mesto potrebi po vedenju, kaj je predmet oz. še bolje, kaj so zaključki debate.
Iskanje pravih rešitev
Medtem ko Microsoft poskuša s projektom MyLifeBits – se mi zdi, da precej neuspešno2 – udejanjiti Gelerntnerjev koncept toka življenja, je Google z implementacijo označevanja v Gmailu (sporočila) in Docs & Spreadsheets (datoteke) že zajahal val evolucije v načinu shranjevanja informacij. Na drugi strani Wikipedia dokazuje, da lahko sistem verzioniranja bistveno pripomore k izgradnji kolektivne zbirke zapisov, iste principe pa bi lahko tudi sami s pridom uporabili za vzpostavitev naše individualne zbirke. Ogromna količina informacij, ki jo danes ustvari povprečen uporabnik, bo slej ko prej pokazala na resne pomanjkljivosti obstoječega datotečnega sistema. Ta je bil zasnovan v drugem času, za drugačne potrebe in uporabniku vsiljuje preveč nepotrebnih omejitev.
In kljub temu, da je tudi Gelertnerjevo podjetje, ki naj bi spravilo v življenje koncept toka spominov, propadlo in vse skupaj ne zveni preveč obetavno, bomo – če pogledamo malo bolje – v kiberprostoru našli tudi nekaj uspehov. Konec koncev so ravno blogi precej uspešna implementacija lifestream koncepta. Še več, mogoče smo ravno zaradi njih začeli osnovne enote informacij (zapise) označevati (tagging oz. labeling).
1 Najbolj očiten problem je favoriziranje konsenza (množice) pred kompetentnostjo (avtorja).⇑
2 Neuspeh pri vzpostavitvi take rešitve, ki bi bila zanimiva tudi za širše množice, pripisujem predvsem temu, da so ga (spet) zastavili preveč megalomansko. Veliko bolj pametno bi bilo te stvari udejanjati postopoma in sproti preverjati odzive uporabnikov. ⇑