1. 집단 지성을 이끌어 내기 위한 기획 Designing for the Social Web 6

2. 복잡적응 시스템 여러 부분이 상호 연관되어 있는 시스템 독립적 행동을 결집시켜 최고/최다의 컨텐츠를 이끌어 냄 합쳐졌을 때 그 이상의 특성을 드러낸다 복잡계는 적응력(adaptive)을 가진다 디그 : 기사 추천기능 사람들이 추천한 기사에 따라 더 많은 사용자가 그 기사를 읽도록 유도 아마존 : 상품 리뷰 시스템 상품 리뷰를 읽은 사람들이 모여 리뷰의 유용성을 판단함 구글 : 검색 노출된 결과 페이지의 가치 평가 위키피디아 : 백과사전 사용자들의 참여와 편집으로 이루어짐 이베이 : 구매자들의 피드백이 구매결정에 영향을 끼침

3. 복잡적응시스템의 작동 최초의 행동 콘텐츠가 시스템에 등록 됨 : 상호 작용으로 인한 저장 무분별한 콘텐츠의 유입을 통제할 방법이 있어야 함 노출 콘텐츠의 노출과 함께 사용자들의 액션 더 많은 콘텐츠가 노출되도록 설정 : 적응성 시스템 노출에 따른 가치 평가로 인한 혼돈을 막기 위해서는 우선순위의 설정이 중요 피드백 사용자가 노출된 콘텐츠를 평가 평가 된 컨텐츠는 노출이 조정되며 순환 함 피드백은 쉽게 할 수 있어야 한다 레버리지 포인트

4. 레버리지 포인트 적응 시스템의 특성 콘텐츠를 어떻게 노출 할 것인가? 어디에 노출 할 것인가? 얼마나 오래 노출될 것인가? 사용자에게 달려 있는 우선순위 인터페이스에 편집 방향을 드러냄 사용자들이 직접적으로 피드백을 보낼 수 있도록 해야 Presentation 디그 : 모든 새 콘텐츠들을 ‘최신 등록기사 페이지’에 둔다 아마존 : 새 리뷰들을 가장 유용한 리뷰들 옆에 위치한다