本文主要为《WEB信息架构 ：构建大型网站》读书笔记。
书本内容有点晦涩，但对系统性理解信息架构很有帮助，我尽量找了一些流行的应用作为案例，整个系列分为6篇：
1. 概述
描述信息架构的定义，组成，要完成的目标，背后的用户需求及信息架构的具体成果。
2. 组织系统
信息架构最重要的组成部分，我们平常提到信息架构，也大多是指组织系统，这里介绍了信息架构的常见模式与常用分类方法。
3. 标签系统
如果说组织就是分类，标签就是给分类命名，这里介绍了一些命名的主要方法来源。
4. 导航系统
信息的组织方式基本决定了导航的方式，这里更多的是介绍了一些辅助导航方式。
5. 搜索系统
如何让用户搜索到信息，事情可能有比你想象的多。
6.元数据、受控词表与叙词表
这几个一听就是专有名词，主要是为了改进搜索，是属于界面以下看不见的背后工作。不是有大量内容的站点可能用不上。
7. 信息架构构建流程与方法论
看完这个就会搭建信息架构了吗？并不能。这里只是有一些流程方法建议。
目录
- 定义
- 信息架构的意义
- 信息架构的基础--信息生态、用户需求与行为
- 信息生态
- 用户信息需求
- 信息搜索行为
- 学习信息需求和信息搜索行为
- 信息架构的具体成果
1. 定义
信息：
介于数据与知识之间，可以是文本，图片，视频，或是某个文档，某个人，总之是人们寻找的某样东西。
信息架构：
将人与他们想获取的信息联系起来，使人们获取信息更容易。
在《web信息架构：设计大型网站》中，作者这样定义：
- 共享信息环境的结构化设计
- 网站或应用系统的组织系统，标签系统，导航系统以及搜索系统的组合。
这四个系统分别代表了，如何组织信息，如何引导，信息之间如何流动，如何搜索和标识信息。
信息架构组成
任何产品都有信息架构，信息架构大致可以分为两种来例证：
一种是“轻架构”产品，架构比较简单，例如大多ToC产品，微信、QQ音乐、腾讯视频等；
轻架构产品，需要提供给用户一个简单明了的信息架构，让用户使用方便、体验流畅，不能让用户迷路，不能带来太多的学习成本，面对海量普通用户要做到可用且效率高。
轻架构产品可以通过做减法来聚焦。
一种是“重架构”产品，信息架构比较复杂，例如大多ToB产品，运维类产品、客户关系管理系统、业务支撑系统等。
重架构产品，需要提供功能完备、结构严谨的信息架构，让用户能通过操作一定的流程来使用各个功能。
这样的架构会带来一定的学习成本，有些重架构产品甚至需要对使用人员进行培训。
重架构产品的用户群体一般比较聚焦，需要对海量功能进行合理整合、灵活布局来聚焦核心用户场景，很难做减法。
所以对重架构产品，信息框架更难，且更重要。
2. 信息架构的意义
-【满足用户目标】：让用户可以在一定的“信息规划”下更容易的找到自己想要的“东西”。
用户使用产品无非两种目标，“找到某种信息”或“完成某个任务”，而“完成某个任务”的前提使是找到入口，本质上还是“找到自己想要的东西”。
-【满足产品目标】：通过“信息架构设计”去教育、说服、通知用户产品可以做什么。
除了以用户为中心，还有“教育用户”的重任。
3. 信息架构的基础--信息生态、用户需求与行为
在构建信息架构之前，需要了解信息的构成，信息架构背后的用户信息需求与信息搜索行为。
3.1. 信息生态
信息生态
真实的世界是一个不断变化的复杂系统，我们采用由用户、内容和情境组成的“信息生态”来说明现存的复杂依赖关系。
情境：
所有应用系统都存在于特定的商业或组织环境中，每个组织都有任务、目标、策略、流程、实体基础架构和技术基础架构，这些构成了信息的背景情境。
用户： 受众是谁，需求是什么，行为习惯如何，使用什么设备，心理状态如何。
内容：用户想获取的信息，需分析内容的基础属性--所有权（内容生产者管理者），格式，结构，元数据，数量，动态性（信息的成长率或周转率，多久更新，多久过期）。
元数据metadata：
描述数据的数据(Data that describes other data), 使用固定格式来描述数据的元素或属性（如名称、大小、数据类型等等），或内容或结构（长度、字段、数据列等等）。
元数据最大的好处是，它使信息的描述和分类可以实现格式化，从而为机器处理创造了可能。
元数据在不同领域有不同的定义与格式。在信息架构领域，一般用标签(tag)来描述文件、网页、图像、软件、音频、视频，以及其他可以改进导航和搜索的内容对象。
HTML中的<meta>标记是一个简单的实例，其中可以填入任何描述内容的字眼和词汇，这些关键词不会出现在网页界面中，但是搜索引擎可以据此搜索。
这篇博客解释比较通俗：元数据（MetaData）
值得一提的是评论：
文中说元数据是用来描述具体数据/信息的数据/信息，那照这样讲所有的数据都是元数据，因为数据的作用，就是用来表示除该数据本身以外的另一个东西，这另一个东西在数字世界中还是数据。
然后关于格式化，那所有的数据也都是格式化的，不然程序就没法处理。
其实只要推敲元数据的定义，关键是describe这个词，这个词在朗文当代英语词典中的解释是：to say what something or someone is like by giving details about them。metadata就是这里details，您所举的栗子就完全符合这个解释。
3.2. 用户信息需求及行为
A1. 用户信息需求
四种常见的信息需求
用户打开应用，怎么找到想要的东西呢？我们把用户的信息需求分为四大类：
-
已知条目搜索：
用户有很明确的目标，期望找到“正确的东西”，比如在苏宁看中了某型号冰箱，输入型号到淘宝搜索。 -
** 探索式搜索：**
用户不确定想找的是什么，通过有一些模糊的自设限制搜索，不期待“正确答案”，而是在搜索和浏览的过程中学习某些东西。比如想买一台家用冰箱，搜索冰箱，在浏览过程中慢慢明确有哪些可以选择，哪些参数需要考量等。 -
无遗漏式研究：
用户打算搜索某一主题的任何信息时，什么都看一下。比如双11，什么活动都点下看看。 -
重新找到：
一段时间之后重新看。 最常见的是收藏后稍后读。
A2. 信息搜索行为
搜索，浏览及询问是搜索信息的基本手段。
搜索行为有两大类：整合与重复，重复的整合浏览、搜索及提问。
有几种模型专门用来描述用户的信息搜寻行为：
南加州大学Marcia Bates博士提出了** ”采摘“(berry-picking)模型“ **：有了某种信息需求》查询》获取信息（采摘）》重复查询》采摘信息，重复搜索、浏览直至离开。
这种模型下，用户在搜索与浏览间来来回回，我们需要让这种过程变的容易。
描述用户在信息系统中如何一点的“采摘模型”
还有一种”株型增长”模型：从一种有用的信息开始，得出更多类似得信息。比如搜索冰箱，搜索出冰箱配件，冰箱贴等，再由冰箱贴找出厨房用品。
A3. 学习信息需求和信息搜索行为
搜索分析法： 查询用户搜索日志（储存在搜索引擎的记录文件中），由此诊断搜索性能、元数据、导航以及内容的问题。
情境式询问： 观察用户在”自然“场合下如何与信息交互，且在该情境下，询问条目为什么这么做
4. 信息架构的具体成果
- Wireframes线框图、原型图
- Blueprints 蓝图、内容组织图
- Controlled vocabularies 受控词表，用于优化搜索
- Metadata schema元数据模型
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