summary of future of Information Archiecture by Christina Wodtke

Information architecture manages information to make it findable.
Christina Wodtke
Brand managers create brand promises fullfilled by brand experiences.
Brian collins` Model of Brand
Creating a good customer experience is the essence of good branding.
Hugh Dubberly`s model of brand.

I get asked a lot why Apple’s customers
are so loyal. It’s not because they belong to the Church of Mac! That’s ridiculous.
It’s because when you buy our products, and three months later you get stuck on something, you quickly figure out [how to get past it].
And you think, “Wow, someone over there at
Apple actually thought of this!” And then three months later you try to do something you hadn’t tried before, and it works, and you think “Hey, they thought of that, too.” And
then six months later it happens again. There’s almost no product in the world that you have that experience with, but you have it with a Mac.
And you have it with an iPod.

Classification reflects social and cultural organization
Information Architect must understand this context
We can change how people think via classification and labeling

Average Search 2.5 words
평균 검색 단어 2.5단어
30% of searches are 1 word searches
그 가운데 30%는 단 한 단어로만 검색
Another third at 2 word searches– often single concept search “New York”
2단어를 이용한 검색 쿼리의 1/3은 “New York”와 같이 실제로 하나의 의미를 내포하는 경우가 많음.
This trend is not changing
이러한 검색 습관 자체가 바뀌지 않음

Aifia.org
Eleganthack.com
IAslash.org
IAwiki.net

The Future of Information Architecture by Christina Wodtke
download it here!
information from solitude.dk & digital web magazine


최근 불어닥친 검색 엔진열풍과 인포메이션 아키텍쳐의 역할, 그리고 그 중요성에 대한 발표.


http://del.icio.us/
– 공유되는 북마크, 괜찮은 발상이다. 북마크가 로컬 머신에 머무르지 않고 웹을 통해 공유하는 방식, 당연히 다른 사람의 북마크를 볼 수도 있다.
http://www.flickr.com/
– 위와 같은 개념이지만 대상은 사진이다. 회원제로 운영된다. 가입했음. ^ ^
newsmap
– 진정한 의미의 headline이 무엇인지 시각적으로 구현해준다. 감동 먹었음. 플래시 기반.
http://www.kartoo.com/
– 재밌는 시각적 요소를 통해 검색결과들 사이의 관계를 보여준다. 지도에 기반한 메타포:은유를 이용한다.
http://www.groxis.com
– 로컬머신에 설치하는 형태의 검색엔진. 느리긴 하지만 특정한 부류의 정보 목록 만을 찾는 데는 유용할 것 같다. 검색결과를 동일하다고 판단하는 부류에 따라 묶어버린다. 반대로 검색결과들이 서로 어떤 관계를 가지는가를 아는데는 문제가 있는듯. 맥에서도 사용 가능하지만 역시 문제는 속도. 한글 검색은 용이하다.(솔직히 네이버 보다 낫다) 하나의 질의에 대해 동일한 단어가 반복되면 그 단어를 하위 카테고리로 설정하고 이런 과정을 반복하는 것 같다. 검색결과를 분류하는 기준이 정형적이지 않고 개별 검색어마다 고유하다는 장점이 있지만 반면에 의미없는 반복어를 하나의 카테고리로 분류할 가능성도 있다.