不受控Tag词库的危害

Tagging系统有很多缺陷，很多缺陷的根源均来自：用户Tag词库不受控。

有这么几种可能性：

1. 不同用户使用同一个Tag表述不同的意义。比如China同时代表“中国”和“瓷器”。
2. 同一个用户先后使用不同的近义Tag标注同类的资源。比如“天”、“天空”和“蓝天”。
3. 同一个用户先后使用同一个Tag的单复数、或不同动词形态标注同类的资源。
4. 不同用户使用不同意义抽象层面的Tag标注同一个资源。比如“猪”、“家禽”和“哺乳动物”。

可见，因为Tag词库不受控，会导致表意模糊，影响知识结构，降低搜索效率。Delicious就是典型的不受控词库Tag系统，作为它的忠实用户，这些弊病我深有体会。

Faviki控制用户Tag词库的尝试以及它的失败

于是有人开始尝试进行对用户使用的Tag词汇进行控制，Faviki是其中的典型代表。

Faviki和Delicious功能类似，是一款在线书签(Online Bookmarking)服务。有趣的是，用户收藏url到Faviki时，只允许使用Wikipedia上的词条作为标签——Faviki正是以此来控制用户的Tag词库。

然而，Faviki的尝试似乎并不成功。首页的整站动态刷新速度极慢，用户寥寥无几。

结合自己的试用经验，Faviki让我用起来很恼火。比如在测试收藏Faviki的主页时，我很自然的使用'faviki'这个Tag，却被告知不被允许——因为Wikipedia没有收录'faviki'词条。

这无疑进一步加重了用户Tagging时的认知负担，不但要分析资源，寻找Tag，还需要对Tag是否准确和合格进行严格检验。

不受控词库也是Tag的一个魅力

相比专业的严谨分类系统(Taxonomy，比如图书馆分类学)，由用户Tag而成的Folksonomy(folk+taxnomoy)是自下向上，由草根力量构成的。

在这个过程当中，大量用户可能并不是出于贡献、分享的动机，而仅是为了自己收藏、整理的动机。用户可能有属于自己的Tag使用癖好，也可能形成自己的个性化词语使用习惯。而Tagging系统给了用户极大的自由，很多用户也因此将Tagging系统的用法进行了延伸和拓展（比如，GTD）。

事实上，有研究证明，当一个资源被Tagging次数足够多的时候，使用频率最高的几个Tag会趋于固定。这意味着，即便词库不受控，用户们最终也会在Tag的选择上达成共识。这样看的话，Tag词库受控与否的重要性降低了不少。