แท็กคลาวด์ (หรือที่รู้จักกันในชื่อเวิร์ดคลาวด์หรือรายการถ่วงน้ำหนักในการออกแบบภาพ) คือการแสดงข้อมูลข้อความในรูปแบบภาพ ซึ่งมักใช้เพื่อแสดงข้อมูลเมตาของคำหลักบนเว็บไซต์ หรือเพื่อแสดงภาพข้อความแบบอิสระ แท็กมักจะเป็นคำเดียว และความสำคัญของแต่ละแท็กจะแสดงด้วยขนาดตัวอักษรหรือสี^{[ 2 ] [ 3 ]}เมื่อใช้เป็นเครื่องมือนำทางเว็บไซต์ คำต่างๆ จะเชื่อมโยงไปยังรายการที่เกี่ยวข้องกับแท็ก

ในภาษาของการออกแบบภาพ แท็กคลาวด์ (หรือเวิร์ดคลาวด์) เป็น "รายการถ่วงน้ำหนัก" ประเภทหนึ่ง ซึ่งมักใช้ในแผนที่ทางภูมิศาสตร์เพื่อแสดงขนาดสัมพัทธ์ของเมืองต่างๆ ในแง่ของขนาดตัวอักษรสัมพัทธ์ ตัวอย่างสิ่งพิมพ์แรกๆ ของรายการถ่วงน้ำหนักของคำหลักภาษาอังกฤษคือ "ไฟล์จิตใต้สำนึก" ในMicroserfsของDouglas Coupland (1995) มีการปรากฏในภาษาเยอรมันในปี 1992 ^{[ 4 ]}

รูปแบบภาพเฉพาะและการใช้งานทั่วไปของคำว่า "แท็กคลาวด์" เริ่มโดดเด่นในช่วงทศวรรษแรกของศตวรรษที่ 21 ในฐานะคุณลักษณะที่แพร่หลายของเว็บไซต์และบล็อกในยุคWeb 2.0โดยใช้เป็นหลักในการแสดงภาพการกระจายความถี่ของเมตาเดตาคำหลักที่อธิบายเนื้อหาของเว็บไซต์ และใช้เป็นเครื่องมือช่วยในการนำทาง

กลุ่มแท็กแรกที่ปรากฏบนเว็บไซต์ที่มีชื่อเสียงคือบนเว็บไซต์แบ่งปันรูปภาพFlickr ซึ่งสร้างโดย Stewart Butterfieldผู้ร่วมก่อตั้งและนักออกแบบปฏิสัมพันธ์ของ Flickr ในปี 2547 การใช้งานดังกล่าวมีพื้นฐานมาจาก Search Referral Zeitgeist ของ Jim Flanagan ^{[ 5 ]}ซึ่งเป็นการแสดงภาพการอ้างอิงเว็บไซต์ กลุ่มแท็กยังได้รับความนิยมในช่วงเวลาเดียวกันโดยDel.icio.usและTechnoratiเป็นต้น

ความอิ่มตัวของวิธีการแท็กคลาวด์และความไม่แน่ใจเกี่ยวกับประโยชน์ของมันในฐานะเครื่องมือนำทางบนเว็บทำให้การใช้งานลดลงในกลุ่มผู้ใช้งานกลุ่มแรกๆ เหล่านี้^{[ 6 ]} Flickr กล่าวสุนทรพจน์รับ รางวัล Webby Award สาขา "แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด" ประจำปี 2006 เพียงห้าคำซึ่งระบุเพียงว่า "ขออภัยเกี่ยวกับแท็กคลาวด์" ^{[ 7 ]}

การพัฒนาซอฟต์แวร์รุ่นที่สองได้ค้นพบการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้นสำหรับแท็กคลาวด์ในฐานะวิธีการแสดงภาพข้อมูลข้อความขั้นพื้นฐาน มีการเสนอส่วนขยายต่างๆ ของแท็กคลาวด์ในบริบทนี้หลายรูปแบบ

ใน ซอฟต์แวร์โซเชียลมีเดียมีแอปพลิเคชันแท็กคลาวด์หลักๆ อยู่ 3 ประเภทซึ่งแบ่งแยกตามความหมายมากกว่าลักษณะที่ปรากฏ ประเภทแรกคือแท็กที่ใช้ระบุความถี่ของแต่ละรายการ ประเภทที่สองคือแท็กคลาวด์แบบรวม ซึ่งรวบรวมความถี่จากทุกรายการและผู้ใช้ทั้งหมด และประเภทที่สามคือแท็กคลาวด์ที่ประกอบด้วยหมวดหมู่ โดยขนาดของหมวดหมู่จะบ่งบอกถึงจำนวนหมวดหมู่ย่อย

ในประเภทแรก ขนาดจะแสดงจำนวนครั้งที่แท็กนั้นถูกนำไปใช้กับรายการเดียว^{[ 8 ]}ซึ่งมีประโยชน์ในการแสดงข้อมูลเมตาเกี่ยวกับรายการที่ได้รับ การ "ลงคะแนน" แบบประชาธิปไตยและในกรณีที่ไม่ต้องการผลลัพธ์ที่แม่นยำ

ในรูปแบบที่สองซึ่งใช้กันทั่วไปมากกว่า ขนาดจะแสดงถึงจำนวนรายการที่ติดแท็กนั้น ๆ เพื่อแสดงถึงความนิยม ของแต่ละแท็ ก

แทนที่จะใช้ความถี่ สามารถใช้ขนาดเพื่อแสดงความสำคัญของคำและการปรากฏร่วมกัน ของคำ เมื่อเปรียบเทียบกับคลังข้อมูล พื้นหลัง (ตัวอย่างเช่น เมื่อเปรียบเทียบกับข้อความทั้งหมดในวิกิพีเดีย) ^{[ 9 ]}วิธีนี้ไม่สามารถใช้ได้โดยลำพัง แต่ต้องอาศัยการเปรียบเทียบความถี่ของเอกสารกับการกระจายที่คาดหวัง

ในรูปแบบที่สาม แท็กจะถูกใช้เป็นวิธีการจัดหมวดหมู่สำหรับรายการเนื้อหา แท็กจะแสดงในรูปแบบกลุ่มเมฆ โดยแท็กที่มีขนาดใหญ่กว่าจะแสดงถึงปริมาณของรายการเนื้อหาในหมวดหมู่นั้น ๆ

มีแนวทางบางประการในการสร้างคลัสเตอร์แท็กแทนที่จะเป็นกลุ่มแท็ก เช่น โดยการใช้การเกิดขึ้นร่วมกันของแท็กในเอกสาร^{[ 10 ]}

โดยทั่วไปแล้ว สามารถใช้เทคนิคการแสดงภาพแบบเดียวกันเพื่อแสดงข้อมูลที่ไม่ใช่แท็ก^{[ 11 ]}เช่นใน Word Cloud หรือ Data Cloud

บางครั้ง คำว่ากลุ่มคำหลัก (keyword cloud)ถูกใช้เป็น คำศัพท์ ทางการตลาดเครื่องมือค้นหา (SEM) ซึ่งหมายถึงกลุ่มคำหลักที่เกี่ยวข้องกับเว็บไซต์เฉพาะ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา กลุ่มคำหลักได้รับความนิยมมากขึ้นเนื่องจากมีบทบาทในการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหาของหน้าเว็บ ตลอดจนช่วยผู้ใช้ในการนำทางเนื้อหาในระบบข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ^{[ 12 ]}กลุ่มคำหลักในฐานะเครื่องมือในการนำทางทำให้ทรัพยากรของเว็บไซต์เชื่อมโยงกันมากขึ้น^{[ 13 ]} เมื่อถูกรวบรวมโดยสไปเดอร์ของเครื่องมือค้นหา ซึ่งอาจช่วยปรับปรุง อันดับการค้นหาของเว็บไซต์ได้จาก มุมมอง ของส่วนติดต่อผู้ใช้มักใช้เพื่อสรุปผลการค้นหาเพื่อช่วยผู้ใช้ในการค้นหาเนื้อหาในระบบข้อมูลเฉพาะได้เร็วขึ้น^{[ 14 ]}

โดยทั่วไปแล้ว แท็กคลาวด์จะแสดงโดยใช้ ส่วนประกอบ HTML แบบอินไลน์ แท็กสามารถปรากฏตามลำดับตัวอักษร ลำดับแบบสุ่ม เรียงลำดับตามน้ำหนัก และอื่นๆ บางครั้ง คุณสมบัติทางภาพเพิ่มเติมจะถูกจัดการนอกเหนือจากขนาดตัวอักษร เช่น สีตัวอักษร ความเข้ม หรือน้ำหนัก^{[ 15 ]}รูปแบบที่นิยมที่สุดคือการจัดเรียงแท็กเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าโดยเรียงลำดับตามตัวอักษรในรูปแบบบรรทัดต่อบรรทัด การตัดสินใจเลือกรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดควรขึ้นอยู่กับเป้าหมายของผู้ใช้ที่คาดหวัง^{[ 15 ]}บางคนชอบจัดกลุ่มแท็กตามความหมายเพื่อให้แท็กที่คล้ายกันปรากฏอยู่ใกล้กัน^{[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]}หรือใช้ เทคนิค การฝังเช่นtSNEเพื่อจัดตำแหน่งคำ^{[ 9 ]}สามารถเพิ่มขอบเพื่อเน้นการเกิดขึ้นร่วมกันของแท็กและแสดงภาพการโต้ตอบ^{[ 9 ]} สามารถใช้ ฮิวริสติกเพื่อลดขนาดของแท็กคลาวด์ไม่ว่าจุดประสงค์จะเป็นการจัดกลุ่มแท็กหรือไม่ก็ตาม^{[ 17 ]}

การจัดหมวดหมู่ภาพของกลุ่มแท็กถูกกำหนดโดยคุณลักษณะหลายประการ ได้แก่ กฎการเรียงลำดับแท็ก (เช่น เรียงตามตัวอักษร ตามความสำคัญ ตามบริบท แบบสุ่ม หรือเรียงตามคุณภาพทางสายตา) รูปร่างของกลุ่มแท็กทั้งหมด (เช่น สี่เหลี่ยมผืนผ้า วงกลม ตามขอบเขตแผนที่ที่กำหนด) รูปร่างของขอบเขตแท็ก (สี่เหลี่ยมผืนผ้า หรือตัวอักขระ) การหมุนแท็ก (ไม่มี อิสระ จำกัด) การจัดตำแหน่งแท็กในแนวตั้ง (ยึดตามเส้นฐานการพิมพ์ อิสระ) กลุ่มแท็กบนเว็บต้องจัดการกับปัญหาของการสร้างแบบจำลองและการควบคุมความสวยงาม การสร้างเค้าโครงสองมิติของแท็ก และทั้งหมดนี้ต้องทำในเวลาอันสั้นบนแพลตฟอร์มเบราว์เซอร์ที่ไม่เสถียร กลุ่มแท็กที่จะใช้บนเว็บต้องเป็นHTMLไม่ใช่กราฟิก เพื่อให้หุ่นยนต์อ่านได้ ต้องสร้างบนฝั่งไคลเอ็นต์โดยใช้แบบอักษรที่มีอยู่ในเบราว์เซอร์ และต้องพอดีกับกล่องสี่เหลี่ยมผืนผ้า^{[ 19 ]}

กลุ่มข้อมูลหรือคลาวด์ข้อมูลคือการแสดงข้อมูลที่ใช้ขนาดตัวอักษรและ/หรือสีเพื่อระบุค่าตัวเลข^{[ 20 ]}คล้ายกับแท็กคลาวด์^{[ 21 ]}แต่แทนที่จะแสดงจำนวนคำจะแสดงข้อมูลเช่นประชากรหรือราคา หุ้นในตลาดหลักทรัพย์

กลุ่มคำหรือกลุ่มคำคือการแสดงภาพความถี่ของคำในข้อความที่กำหนดในรูปแบบรายการที่มีน้ำหนัก^{[ 23 ]}เทคนิคนี้เพิ่งถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการแสดงภาพเนื้อหาหัวข้อของสุนทรพจน์ทางการเมือง^{[ 22 ] [ 24 ]}

การขยายหลักการของกลุ่มคำที่ปรากฏร่วมกัน (text cloud) จะให้มุมมองที่เน้นเฉพาะเจาะจงมากขึ้นเกี่ยวกับเอกสารหรือคลังข้อมูล แทนที่จะสรุปเอกสารทั้งหมด กลุ่มคำที่ปรากฏร่วมกันจะตรวจสอบการใช้คำใดคำหนึ่งโดยเฉพาะ กลุ่มคำที่ได้จะมีคำที่มักใช้ร่วมกับคำค้นหา คำที่ปรากฏร่วมกันเหล่านี้จะถูกจัดรูปแบบเพื่อแสดงความถี่ (เป็นขนาด) รวมถึงความแข็งแกร่งของการปรากฏร่วมกัน (เป็นความสว่าง) ซึ่งทำให้สามารถเรียกดูและสำรวจภาษาได้อย่างมีปฏิสัมพันธ์^{[ 25 ]}

กลุ่มคำแท็กเป็นหัวข้อของการตรวจสอบในการศึกษาการใช้งานหลายครั้ง สรุปต่อไปนี้อ้างอิงจากภาพรวมของผลการวิจัยที่ Lohmann et al. นำเสนอ: ^{[ 15 ]}

• ขนาดของแท็ก: แท็กขนาดใหญ่ดึงดูดความสนใจของผู้ใช้ได้มากกว่าแท็กขนาดเล็ก (ผลกระทบนี้ได้รับอิทธิพลจากคุณสมบัติอื่นๆ เช่น จำนวนตัวอักษร ตำแหน่ง และแท็กข้างเคียง)
• การสแกน: ผู้ใช้จะสแกนแทนการอ่านแท็กคลาวด์
• การจัดวาง: แท็กที่อยู่ตรงกลางของกลุ่มแท็กจะดึงดูดความสนใจของผู้ใช้มากกว่าแท็กที่อยู่ใกล้ขอบ (ผลลัพธ์นี้ได้รับอิทธิพลจากรูปแบบการจัดวาง )
• ตำแหน่ง: บริเวณด้านบนซ้ายได้รับความสนใจจากผู้ใช้มากกว่าบริเวณอื่นๆ (ตามลักษณะการอ่านของชาวตะวันตก)
• การสำรวจ: กลุ่มคำแท็กให้การสนับสนุนที่ไม่เหมาะสมเมื่อค้นหาแท็กเฉพาะ (หากแท็กเหล่านั้นมีขนาดตัวอักษรไม่ใหญ่มาก)

Felix และคณะ^{[ 26 ]}เปรียบเทียบประสิทธิภาพการอ่านของมนุษย์ที่แตกต่างจากแท็กคลาวด์แบบดั้งเดิมที่แมปค่าตัวเลขกับขนาดของแบบอักษรและการออกแบบทางเลือกที่ใช้สีหรือรูปทรงเพิ่มเติม เช่น วงกลมและแท่ง พวกเขายังเปรียบเทียบว่าการจัดเรียงคำที่แตกต่างกันส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างไร

• การใช้ขีดหรือวงกลมเพิ่มเติมแทนขนาดตัวอักษรจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการอ่านค่าตัวเลข
• อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้สามารถค้นหาคำที่ต้องการได้เร็วขึ้นหากไม่มีการใช้เครื่องหมายเพิ่มเติม
• ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับลักษณะงาน งานง่ายๆ เช่น การค้นหาคำ จะได้รับผลกระทบอย่างมากจากการเลือกดีไซน์ แต่ผลกระทบต่องานที่ซับซ้อนกว่า เช่น การระบุหัวข้อของกลุ่มคำ (tag cloud) จะน้อยกว่ามาก

โดยหลักการแล้ว ขนาดตัวอักษรของแท็กในกลุ่มคำจะถูกกำหนดโดยความถี่ในการปรากฏของแท็กนั้น สำหรับกลุ่มคำของหมวดหมู่ เช่น บล็อก ความถี่ ตัวอย่างเช่น จะสอดคล้องกับจำนวนบทความบล็อกที่ถูกกำหนดให้กับหมวดหมู่นั้น สำหรับความถี่ที่น้อย เราสามารถระบุขนาดตัวอักษรได้โดยตรง ตั้งแต่ 1 ถึงขนาดตัวอักษรสูงสุด สำหรับค่าที่มากขึ้น ควรทำการปรับขนาด ในการปรับค่าเชิงเส้น น้ำหนักของตัวบ่งชี้จะถูกแมปไปยังมาตราส่วนขนาดตั้งแต่ 1 ถึงfโดยที่และระบุช่วงของน้ำหนักที่มีอยู่ ${\displaystyle t_{i}}$${\displaystyle t_{\min }}$${\displaystyle t_{\max }}$

${\displaystyle s_{i}=\left\lceil {\frac {f_{\max }\cdot (t_{i}-t_{\min })}{t_{\max }-t_{\min }}}\right\rceil }$สำหรับ; มิฉะนั้น${\displaystyle t_{i}>t_{\min }}$${\displaystyle s_{i}=1}$

• ${\displaystyle s_{i}}$: แสดงขนาดตัวอักษร
• ${\displaystyle f_{\max }}$ขนาดตัวอักษรสูงสุด
• ${\displaystyle t_{i}}$: นับ
• ${\displaystyle t_{\min }}$จำนวนขั้นต่ำ : จำนวนขั้นต่ำ
• ${\displaystyle t_{\max }}$จำนวนสูงสุด

เนื่องจากจำนวนรายการที่จัดทำดัชนีต่อคำอธิบายมักจะกระจายตามกฎกำลัง [ ^{28 ]}สำหรับช่วงค่าที่มากขึ้น การ ^แสดง แบบ ลอการิทึมจึงสมเหตุสมผล^{[ 29 ]}

การนำแท็กคลาวด์ไปใช้งานยังรวมถึงการวิเคราะห์ข้อความและการกรองแท็กที่ไม่เป็นประโยชน์ เช่น คำทั่วไป ตัวเลข และเครื่องหมายวรรคตอน

นอกจากนี้ยังมีเว็บไซต์ที่สร้างแท็กคลาวด์ที่มีน้ำหนักเทียมหรือแบบสุ่ม เพื่อใช้ในการโฆษณาหรือเพื่อสร้างความขบขัน

• ความสอดคล้อง
• โฟล์กโซโนมี
• การแสดงภาพข้อมูล
• คำสำคัญ
• ทีเอฟ-ไอเอฟ

Wikimedia Commons มีสื่อที่เกี่ยวข้องกับWord clouds (กลุ่มคำ )

• ทำความเข้าใจแท็กคลาวด์ – การวิเคราะห์การออกแบบข้อมูลของแท็กคลาวด์
• เคล็ดลับการออกแบบสำหรับการสร้างแท็กคลาวด์ – คู่มือการพัฒนาซอฟต์แวร์จาก ONLamp ของ O'Reilly