[Working Paper] Screen Capture for LifeLogging - OCR Version

[Çalışma Raporu] Yaşam Günlüğü İçin Ekran Görüntüsü Yakalama - OCR Sürümü

Mutlu, M.E. (2016). Yaşam Günlüğü için Ekran Görüntüsü Yakalama – OCR Sürümü. Çalışma Raporu. Kişisel Bilgi Sistemleri Blogu. (15 Mart 2016).
http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2016/03/working-paper-screen-capture-for.html

Yaşam Günlüğü İçin Ekran Görüntüsü Yakalama - OCR Sürümü

Mehmet Emin Mutlu

Anadolu Üniversitesi, Açıköğretim Fakültesi

memutlu@anadolu.edu.tr

Özet

Bilgisayarı yoğun olarak kullanan bireylerin bir yaşam günlüğü sistemiyle ekran görüntülerini kaydetmeleri, daha sonra gereksinim duyduklarında yaşam deneyimlerine geri dönerek anımsamalarını kolaylaştıracaktır. Bilgisayar ekranı görüntülerinde görüntü ve videonun yanı sıra yoğun metin bulunur. Ekran görüntüsü yakalama uygulamalarının bu metinleri ekran görüntüsünü tarayarak elde etmeleri ve kaydetmeleri deneyimlerin bilgisayar tarafından tanımlanması için sistemlerin geliştirilmesine olanak sağlayabilir. Bu çalışmada, bir yaşam günlüğü sistemiyle bütünleşik olan ekran görüntüsü yakalama uygulamasına, yakalanan ekran görüntülerindeki metinlerin açık kaynak kodlu bir optik karakter tanıma uygulamasıyla elde edilmesi ve görüntülere paralel biçimde kaydedilmesi işlevleri eklenerek, yeni bir araç geliştirilmiştir. Çalışmanın sonunda geliştirilen aracın potansiyel kullanım biçimleri tartışılmıştır.

Anahtar Sözcükler: Ekran görüntüsü yakalama, yaşam günlüğü, ekrandan karakter tanıma

Giriş

Yaşam günlüğü araştırmalarında ağırlıklı olarak giyilebilir yaşam günlüğü kameralarına odaklanıldığı için bireylerin bilgisayar başında yaşadıkları deneyimlerin incelenmesine çok yer verilmemiştir. Mutlu, kamera görüntülerinin yanı sıra ekran görüntülerini de düzenli olarak kaydeden bir yaşam günlüğü sistemi geliştirerek bu konuyu araştırmıştır (Mutlu, 2013). İlgili araştırmada yaşam günlüğü ile yakalanan ekran görüntüleri kullanıcı tarafından taranarak, görüntülerin anımsattığı etkinlikler ya da olaylar yine kullanıcı tarafından yorumlanmakta ve anlamlandırılmaktadır. Bilgi çalışanlarının ekran görüntülerinde görüntü ve videonun yanı sıra metin de önemli yer tutmaktadır. Bu çalışmada kullanıcıların yaşam günlüğü araçlarıyla yakaladıkları bilgisayar ekranı görüntülerini anlamlandırma işlemini desteklemek amacıyla ekran görüntülerinde yeralan metinlerin elde edilmesini sağlayacak açık kaynak yazılımlarıyla desteklenmiş bir uygulamanın geliştirilmesi amaçlanmıştır. 

Ekran görüntüsünden karakter tanıma

Optik karakter tanıma (OCR) yapay zekâ alanının en başarılı uygulamalarından birisidir. Genellikle kağıt ortamındaki görüntünün bir tarayıcı yardımıyla görüntü dosyasına aktarılması ve bu görüntü dosyası üzerinde çalışarak kağıt ortamındaki metnin tanınması şeklinde gerçekleşmektedir. Bu süreç genel olarak görüntünün ön işlemden geçirilmesi, karakterlerin belirlenmesi ve tanınması ve metnin yerleşim ve dil konularının ele alındığı son işlemeden geçirme şeklinde üç aşamada gerçekleştirilmektedir (Wikipedia, 2014). Dijital görüntülerden metin elde edilmesi ise ayrı bir araştırma konusudur. Einsele-Aazami (2008) dijital görüntülerden metin elde etme işleminin dört alt alana ayırmaktadır: (1) web görüntüleri, (2) video görüntüleri, (3) dijital kameralarla yakalanmış görüntüler ve (4) ekran görüntüleri. Bu alanların her birinin kendisine ait özellikleri nedeniyle metin belirleme ve tanıma süreci farklılaşmaktadır. Bilgisayar ekranındaki görüntülerden metin elde etme işlemi ise metnin bilgisayar ekranındaki karmaşık yerleşim tasarımı, metnin karmaşık arka görüntüye sahip olabilmesi, küçük font boyutlarının kullanımı (<10 punto) gibi özelliklerden dolayı özel bir araştırma alanını oluşturmaktadır (Einsele-Aazami, 2008). Ekrandan metin yakalama konusunda çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiş ve varolan yaklaşımlar karşılaştırılmıştır  (Wachenfeld ve ark.; 2006; Rashid ve ark., 2011).

Geliştirilen uygulama

Optik karakter tanıma (OCR) teknolojisiyle ekran görüntülerindeki yazıları metne dönüştürecek bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama ile görüntü kaydetme ve görüntüden elde edilen metni kaydetme işlemleri eş zamanlı olarak yapılmaktadır. Ekran görüntüsünden metin elde etme ve saklama işlevi önceki projelerde geliştirilmiş olan LifeLoggingSC (Screen Capture) ekran görüntüsü yakalama yazılımına entegre edilerek LifeLoggingSC (OCR) (ScreenCapture-Optical Character Recognition ) yazılımı oluşturulmuştur. 

Ekran görüntüsünden optik karakter tanıma ile metin elde etme amacıyla Tesseract (Smith, 2007) tabanlı açık kaynak kodlu OCR yazılımları araştırılmış ve komut satırı ile çalıştırılabilen ve ekran görüntülerinden başarıyla metin elde edebilen AHK ile kodlanmış, Tesseract tabanlı Capture2Text (Brochtrup, 2014) yazılımının kullanılmasına karar verilmiştir. Capture2Text yazılımında önce görüntü yakalama ve görüntü üzerinde Leptonica ile iyileştirme yapma şeklinde ön işlem, ardından Tesseract aracılığı ile metin yakalama (metin belirleme ve tanıma) ve son olarak da metin üzerinde dil işlemlerinin gerçekleştirildiği işlem-sonrası aşamalarının bulunduğu görülmektedir (Brochtrup, 2014). Leptonica, Dan Bloomberg tarafından, görüntü işleme ve görüntü çözümleme uygulamalarında kullanılan açık kaynak kodlu yazılımların eğitsel amaçlarla yayınlandığı bir sitedir (Leptonica.com). Tesseract 1984-1995 yılları arasında HP Laboratuvarlarında çalışan Ray Smith tarafından doktora tezi esnasında geliştirilmiş bir OCR motorudur. 2005 yılında HP firması Tesseract’ı açık kaynak koduyla birlikte yayınlamıştır. Tesseract aralarında Türkçe’nin de bulunduğu 50’den dili desteklemektedir. Günümüzde https://code.google.com/p/tesseract-ocr/ sitesinden erişilebilmektedir (Smith, 2007). 

LifeLoggingSC (OCR) Uygulamasının Kullanımı

.Net 4.5 ile geliştirilmiş olan ve ekran görüntüsü yakalamak için System.Drawing.Imaging API'si kullananan LifeLoggingSC (OCR) uygulaması çalıştırıldığında, önce ekran görüntüsü yakalanmakta ve kaydedilmekte, ardından Capture2Text yazılımı çağrılarak ekran yeniden taranmakta ve metinler çıkartılarak görüntü dosyasından ayrı bir klasöre kaydedilmektedir. İlk denemelerde, yakalanan görüntünün kaydedildiği dosyadan Capture2Text ile  metin elde edilmesi öngörülmüş olmasına rağmen, Capture2Text'in yüksek duyarlıklı TIFF dosyası kullanması gereği nedeniyle, ekran görüntüsü yakalama ve ekran metni yakalama işleminin ayrı ayrı gerçekleştirilmesine karar verilmiştir. Görüntüler ve görüntülerin içerdiği metinler kullanıcının OneDrive klasörünün altındaki "Resimler\LifeLogging" klasörünün altındaki, yakalamanın gerçekleştiği yıl, ay ve güne ait klasörlerin altında tutulmaktadır. Aynı güne ait yakalanan görüntüler [kullanıcı adı-bilgisayar adı-"ScreenCapture"] ibaresini içeren klasörün altında, zaman etiketli görüntü dosyalarına; yakalanan görüntülere ait metinler ise  [kullanıcı adı-bilgisayar adı-"ScreenCapture-OCR"] ibaresini içeren klasörün altında, zaman etiketli metin dosyalarına kaydedilmektedir. Yakalama işlemi Start düğmesine tıklandıktan sonra Stop düğmesine tıklanana kadar varsayılan olarak her 30 saniyede bir tekrarlanmaktadır.

Resim 1. LifeLoggingSC (OCR) uygulamasının arayüzü

Sonuç ve Öneriler

Yakalanan ekran metinleri ekran görüntüsüne göre oldukça az yer kaplamaktadır. Rassal olarak seçilen bir güne ait 2560x1440 ekran çözünürlüğüne sahip ekran görüntüleri dosyalarının büyüklüğü 29 KB ile 423 KB arasında olurken, aynı güne ait metin dosyalarının büyüklüğü 1 KB ile 9 KB arasında değişmektedir. Diskte kapladığı yer az olmasına rağmen LifeLoggingSC (OCR) ile gerçekleştirilen yakalama işlemi toplamda çok büyük metinsel verinin elde edilmesine ve saklanmasına neden olacaktır. Olası en büyük değerler için; günde 2.880 görüntü/gün x 2.000 kelime/görüntü =5.760.000 kelime/gün; yılda 5.760.000 kelime/gün x 365 gün = 2.102.400.000 kelime öngörülmektedir. Bu değerlerin sadece bir bilgisayara ait olduğu, yaşam günlüğü sisteminin kullanıcıya ait birden fazla bilgisayardan görüntü alabildiği unutulmamalıdır. Bu aşamada bu sayıları bir ölçüde azaltmak amacıyla “ekranda değişiklik yoksa kayıt yapmama” benzeri iyileştirmeler gerçekleştirilebilir. Diğer taraftan LifeLoggingSC (OCR) ile yakalanan ekran metinlerinin bir masaüstü arama motoru yardımıyla indekslenmesi sonucunda, bireyler ekran görüntülerini anahtar sözcükler aracılığıyla arama olanağına kavuşabilirler. 

Teşekkürler

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırmalar Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 115K497 nolu araştırma projesi kapsamında desteklenmiştir.

Yararlanılan Kaynaklar

• Brochtrup, C. (2014). “Capture2Text”, http://capture2text.sourceforge.net/, Son erişim tarihi: 26.08.2015
• Einsele-Aazami (2008). Recognition Of Ultra Low Resolution, Anti-Aliased Text With Small Font Sizes.  Phd. Dissertation Department of Computer Science - University of Fribourg. Switzerland.
• Mutlu, M.E. (2013). “Öğrenme Deneyimlerinin Kaydedilmesi İçin Çoklu Cihaz Tabanlı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi”, Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi (JRET), 2(4), 256-269.
• Rashid, S. F., Shafait, F., & Breuel, T. M. (2011). “An evaluation of HMM-based Techniques for the Recognition of Screen Rendered Text”, In Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2011 International Conference on (1260-1264), IEEE.
• Smith, R. (2007). “An Overview of the Tesseract OCR Engine”, In ICDAR, 7, 629-633.
• Wachenfeld, S., Klein, H. U., & Jiang, X. (2006). “Recognition of screen-rendered text”, In Pattern Recognition, 2006, ICPR 2006, 18th International Conference on (1086-1089), IEEE.
• Wikipedia (2014a). “Optical character recognition”, http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition, Son erişim tarihi: 25.03.2016 

Management of Distance Learning Experiences with a Digital Life Logging System – The Implementation on one Semester

"Uzaktan öğrenme deneyimlerinin dijital yaşam günlüğü ile yönetilmesi: bir akademik yarıyıl üzerinde uygulama" Makalesi Çevrimiçi AuAD dergisinde Yayınlandı

2013-2014 yıllarında yürütmüş olduğum "Yaşam Boyu Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi Amacıyla Bir Dijital Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli BAP projesi kapsamında geliştirilen yaşamgünlüğü sisteminin bir uygulaması olarak gerçekleştirilen ve 4-6 Eylül 2014 tarihleri arasında Kocaeli Üniversitesi’nde düzenlenen 23. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı’nda sözlü bildiri olarak sunulan "Uzaktan öğrenme deneyimlerinin dijital yaşam günlüğü ile yönetilmesi: bir akademik yarıyıl üzerinde uygulama" isimli çalışma çevrimiçi AuAD dergisinde yayınlandı. Makaleye aşağıdaki bağlantıdan erişilebilir:

Peri Mutlu, A. ve Mutlu, M. E. (2015). Uzaktan öğrenme deneyimlerinin dijital yaşam günlüğü ile yönetilmesi: bir akademik yarıyıl üzerinde uygulama. AUAd, 1(3), 51-67. http://auad.anadolu.edu.tr/yonetim/icerik/makaleler/96-published.pdf

"Development of a Multi-Sensor Based Lifelogging System for Capturing Learning Experiences" Paper Published in Proceedings Book

"Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi" Bildirisi Konferans Bildiriler Kitabında Yayınlandı

27-29 Mayıs 2015 tarihlerinde İstanbul'da düzenlenen "IETC 2015 – 15. Uluslararası Eğitim Teknolojisi Konferansı" konferansında sunmuş olduğum "Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi" isimli bildiri konferans bildiriler kitabında yayınlandı. Bu bildiride, sürdürmekte olduğum TÜBİTAK 3001 projesinde tasarlanan ve geliştirilen sistem tanıtılmaktadır.


Mutlu, M.E. (2015). Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi. IETC 2015 – 15th International Educational Technology Conference, Proceedings Book. pp. 731-755. İstanbul Üniversitesi, İstanbul, 27-29 Mayıs 2015.
http://www.iet-c.net/publication_folder/ietc/ietc2015.pdf

Proposal of TUBITAK 1001 Project "Design, Development and Evaluation of a Life Logging System Which is Supported by Artificial Intelligence Technologies for Management of Learning Experiences on Virtual Environments" has been accepted

"Sanal Ortamdaki Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi için Yapay Zekâ Teknolojileriyle Desteklenmiş Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesi" isimli TÜBİTAK 1001 Proje önerisi kabul edildi

Mart 2015 ayında TÜBİTAK'a sunmuş olduğum "Sanal Ortamdaki Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi için Yapay Zekâ Teknolojileriyle Desteklenmiş Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Değerlendirilmesi" isimli 1001 proje önerisi 10 Temmuz 2015 tarihinde "115K497" proje numarasıyla kabul edildi.

Bu proje, 15 Şubat 2013 - 15 Ağustos 2014 tarihleri arasında yürütülen "Yaşam Boyu Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi Amacıyla Bir Dijital Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli BAP projesi ile 15 Eylül 2014 - 15 Mart 2016 tarihleri yürütülmekte olan "Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli TÜBİTAK 3001 projesinin devamı olarak  tasarlanmıştır.

BAP projesinde "öğrenme deneyimleri yönetimi" yaklaşımı geliştirilmiş, ekran ve kamera görüntüsü yakalamaya dayalı bir yaşam günlüğü sistemi tasarlanarak, bu araç yardımıyla "biçimsel olmayan öğrenme" deneyimlerinin yönetimine odaklanan bir araştırma gerçekleştirilmiştir.

TÜBİTAK 3001 projesinde ise araştırma, ekran ve kamera görüntüsünün yanı sıra ses, video, ekran videosu ve konum verisi yakalama ve görüntüleme araçlarıyla derinleştirilmiş; "yaşam genişliğinde öğrenme" deneyimlerine odaklanılarak, genişletilmiştir.

Kabul edilen TÜBİTAK 1001 projesinde ise önceki projelerde şekillendirilen ve işleyişi anlaşılmaya çalışılan "öğrenme deneyimleri yönetimi" yaklaşımının "sanal ortamda" uygulanmasında bireyin yükünün yapay zeka teknolojileri kullanılarak azaltılmasını sağlayan bir sistemin geliştirilmesi amaçlanmaktadır.

Projede benimle birlikte Arş.Gör. İlker Kayabaş, Arş.Gör. Buket Kip Kayabaş ve Ayşe Peri Mutlu bursiyer olarak; Prof.Dr. Kıymet Selvi ve Doç.Dr. Özgür Yılmazel danışman olarak görev almaktadır. Toplam süresi 24 ay olan proje, "kuramsal çerçevenin oluşturulması", "sistemin tasarımı ve geliştirilmesi" ve "sistemin uygulanması ve değerlendirilmesi" aşamalarını içermektedir ve 15 Eylül 2015 - 15 Eylül 2017 tarihleri arasında gerçekleştirilecektir.

Projeye ait bilgileri bu blogda yayınlamaya devam edeceğim.

[Working Paper] Active Usage of LifeLogging

[Çalışma Raporu] Yaşam Günlüğünün Aktif Kullanımı

Mutlu, M.E. (2015). Yaşam Günlüğünün Aktif Kullanımı. Çalışma Raporu. Kişisel Bilgi Sistemleri Blogu. (30 Haziran 2015).
http://personalinformationsystems.blogspot.com.tr/2015/07/working-paper-active-usage-of.html

Yaşam Günlüğünün Aktif Kullanımı 

Mehmet Emin Mutlu

Anadolu Üniversitesi, Açıköğretim Fakültesi

memutlu@anadolu.edu.tr

Özet

Giyilebilir yaşam günlüğü araçları genellikle bireyin bilinçli bir çabası olmadan kendiliğinden çalışacak ve sürekli olarak günlük verisi yakalayacak biçimde tasarlanırlar. Bu kullanım biçimi pasif yakalama olarak adlandırılır ve kamera görüntüsü, ekran görüntüsü, konum verisi gibi günlük verilerinin belirli zaman aralıklarında yakalanmasında etkilidir. Ses, video ve ekran videosu gibi sürekliliğe sahip günlük verilerinin pasif biçimde (kendiliğinden ve sürekli olarak) yakalanması, daha sonra bu verilerin taranmasının güçlüğü, depolama ve taşıma maliyeti, cihazların şarj süresi vb. nedenlerle deneysel uygulamalar dışında günlük kullanımda çok yaygın değildir. Bu türden günlük verilerinin bireyin gereksinimi duyduğu anda, yine gereksinim duyduğu sürece yakalanması daha anlamlıdır ve bu tür yakalamaya bireyin bilinçli davranışından dolayı aktif yakalama adı verilir. Bu çalışmada bireylerin çoklu algılayıcı ve çoklu cihazlı bir yaşam günlüğü sistemini aktif biçimde kullanma davranışları sınıflandırılarak, ses, video ve ekran videosu yakalamaya göre ayrı ayrı incelenmiştir. Tasarlanan davranış modelinden yararlanılarak, aktif yaşam günlüğü kayıtlarının tanımlanmasında kullanılmak amacıyla bir alan, konu, kavram hiyerarşisi yöntemi elde edilmiştir.

Giriş

Yaşam günlüğü sistemleri, bireylerin yaşam deneyimlerini görüntü, konum, ses, video vb. algılayıcıları içeren taşınabilir/giyilebilir araçlarla yakalamalarına ve daha sonra değerlendirmelerine olanak sağlayan sistemlerdir. Kamera ve bilgisayar ekranı görüntülerinin yakalayan bir yaşam günlüğü sistemi geliştirilerek, bireyin biçimsel olmayan öğrenme deneyimlerini farketmesi ve anımsaması amacıyla kullanılmıştır (Mutlu, 2015a; Mutlu vd., 2015). Bir sonraki çalışmada, ekran ve kamera görüntülerinin yanı sıra konum, ses, video ve ekran videosu da yakalayabilen “çoklu algılayıcılı ve çoklu cihazlı” bir yaşam günlüğü sistemi geliştirilmiştir (Mutlu, 2015b). Bu sistemin yaşam genişliğindeki öğrenme deneyimlerinin ayırt edilmesi amacıyla kullanılması planlanmaktadır. Yaşam günlüğü sistemindeki görüntü, ekran görüntüsü ve konum yakalama araçları ile pasif yakalama gerçekleştirilirken, ses, video ve ekran videosu araçları ağırlıklı olarak aktif yakalama amacıyla kullanılmaktadır. Pasif yaşam günlüğü ile yakalanan deneyimler daha sonra bir yaşam günlüğü görüntüleyicisi ile taranarak anlamlandırılmaya çalışılırken; yaşam günlüğünün aktif kullanımında, bireyi kaydetmeye o andaki deneyim tetiklediğinden dolayı, bireyin o deneyime ilişkin tanımı o anda oluşmaktadır.

“Çoklu algılayıcılı ve çoklu cihazlı” yaşam günlüğü sisteminin kullanıcı testlerinde ses, video ve ekran videosu kullanımına ayrı ayrı odaklanılmıştır (Kip Kayabaş ve Mutlu, 2015; Kayabaş ve Mutlu, 2015; Peri Mutlu ve Mutlu, 2015). Testlerin değerlendirilmesi sonucunda bireylerin yaşam günlüğüne bütünleşik ses, video ve ekran videosu yakalama araçlarını kullanma biçimlerinin ortak nitelikler içerdiği görülmüş ve bu davranış kalıplarından yaşam günlüğü sistemlerinin aktif kullanımı için bir model elde edilebileceği öngörülmüştür.

Bu çalışmada bireylerin çoklu algılayıcı ve çoklu cihazlı bir yaşam günlüğü sistemini aktif biçimde kullanma davranışları sınıflandırılarak, ses, video ve ekran videosu yakalamaya göre ayrı ayrı incelenmiştir. Tasarlanan davranış modelinden yararlanılarak, aktif yaşam günlüğü kayıtlarının tanımlanmasında kullanılmak amacıyla bir alan, konu, kavram hiyerarşisi yöntemi elde edilmiştir.

Yaşam Günlüğünün Aktif Kullanımı İçin Bir Model Önerisi

Bir yaşam günlüğü sistemi genellikle kullanıcının müdahalesi gerekmeden sürekli ve kendiliğinden çalışacak şekilde (pasif biçimde) kullanılır. Bu şekildeki kullanımda yaşam günlüğü bireyin yaşam deneyimlerine dair daha sonra deneyimleri anımsamak için kullanabileceği görüntü, konum, vb. anımsatıcı ipuçlarını genellikle 30 saniyede bir olmak üzere kesikli bir biçimde yakalar. Yaşam günlüğünün pasif kullanımında, yakalama işlemi kullanıcının deneyimlerinden bağımsız olduğu için, “mahremiyet” nedeniyle müdahale dışında, kullanıcı davranışıyla karşılaşılmaz.

Fakat bireyler zaman zaman yaşam günlüğü sistemindeki günlük yakalama araçlarını aktif biçimde kullanarak; o andaki deneyimlerini daha sonra tekrar yaşayabilmek amacıyla kesintisiz biçimde kaydetmek isteyebilirler. Bu kullanım biçiminde bireyin o anda yaşadığı deneyimlerin yapısı ve içinde bulunduğu “durum” aktif kullanımı tetikler. 

Yaşam günlüğü sistemlerinde günlük verisi yakalamak için görüntü, ekran görüntüsü, konum, ses, video ve ekran videosu yakalama gibi araçlar bulunur. Kamera görüntüsü, ekran görüntüsü ve konum verisi yakalama süreci pasif biçimde kolayca gerçekleştirildiği için bunun üzerine ayrıca aktif bir yakalama davranışıyla sık karşılaşılmaz. Yaşam günlüğünün aktif biçimde kullanımı genellikle ses, video ya da ekran videosu yakalamada ortaya çıkar.

Bireyin yaşam günlüğünü aktif şekilde kullanma davranışının ayrıntılarına inebilmek amacıyla bireyin herhangi bir anda içinde bulunduğu durumu üçe ayırabiliriz:

Bu durumlardan birincisinde birey kendisini bir dinleyici, izleyici ya da oyuncu olarak, bulunduğu ortamdaki o anı yaşamaya (tüketmeye) bırakmıştır. Anı yaşama isteği o andan keyif almak, dinlenmek, yenilenmek, ailesi ve arkadaşlarıyla hoşça zaman geçirmek, sanatsal-kültürel bir deneyim yaşamak, ya da sadece vakit geçirmek olabilir. Bireyin bulunduğu ortamı kaydetme isteğinin arkasında yaşadığı “ana” gelecekte geri dönerek tekrar yaşayabilme beklentisi yatar.

Bireyin içinde bulunduğu ikinci temel durum bireyin katılımcı olduğu durumdur. Birey, içinde bulunduğu ortamda bir katılımcı durumundaysa, ortamdaki diğer bireyler de katılımcı durumundadır. Bireyin katıldığı oturumlardaki temel olgu katılımcıların arasında gerçekleşen iletişimdir. Bireyin katılımcı olduğu ortamlar aynı zamanda birer paylaşım ortamıdır. Paylaşılan kaynaklar, zaman, enformasyon, ortam-mekân, nesneler-araçlar, kişiler vb. olabilir. Bireyin katılımcısı olduğu bir oturumu kaydetme isteğinin arkasında, o oturumda gerçekleşen iletişime daha sonra tekrar erişebilme isteği yatar.

Bireyin içinde bulunduğu üçüncü başlıca durum, bireyin eylem gerçekleştirme durumudur. Birey öğrenmek, üretmek, kendini gerçekleştirmek ya da günlük faaliyetlerini yerine getirmek amacıyla çeşitli eylemlerde bulunur. Birey aktif durumdayken nesnelerin, fikirlerin ve enformasyonun üzerinde çalışır. Böylece hem nesnelerin, fikirlerin ve enformasyonun değişimine, hem de kendi özelliklerinin değişimine neden olur. Birey bu değişimi izleyebilmek ya da belgeleyebilmek amacıyla eylemlerini kaydetmek ister.

Bu “durumların” aynı anda yaşanması da mümkün olabilir. Fakat bireyler mümkün olduğunca bu “durumları” farklı zamanlarda yaşayarak, “duruma” odaklanmak ve “durumdan” en fazla çıktıyı almak isteyeceklerdir.

Özetlenirse, bireylerin yaşam günlüğünü aktif biçimde kullanma davranışını belirleyen temel etmenlerin bireyin bulunduğu ortamı kaydetme isteği; başkalarıyla gerçekleştirdiği iletişimi kaydetme isteği ve yapmakta olduğu eylemi kaydetme isteği olduğu söylenebilir.

İzleyen bölümlerde bireyin yaşam günlüğünü aktif biçimde kaydetmek amacıyla kullanımı ses, video ve ekran videosu yakalama araçlarının her biri için ayrı ayrı incelenmiştir.

Ses Yakalama

Yaşam günlüğünün aktif kullanımı modeline göre bir yaşam günlüğü sistemine ait ses yakalama uygulaması anları, görüşmeleri ve etkinlikleri kaydetme amacıyla kullanılmaktadır (Kip Kayabaş ve Mutlu, 2015):

Anları Kaydetme: Birey fiziksel olarak içinde bulunduğu ortamda duyduğu sesleri yaşam günlüğü ile aktif biçimde yakalamak isteyebilir. Birey o anda kişisel, kamusal ya da ticari bir an yaşıyor olabilir.

•  Kişisel anlar:  Bireyin içinde bulunduğu ortamda sadece kendisi ve yakınları bulunmaktadır. Birey bu ortamda duyduğu a) müzik, b) televizyon, c) radyo, d) çevreye ve doğaya ait sesleri, e) günlük faaliyetlere ait sesleri ve f) konuşmaları ­­­yakalar. Son seçenekteki ses kaydı diğer kişilerin bilgisi ve onayıyla gerçekleştirilmelidir.
• Kamusal anlar:  Bireyin bulunduğu ortamda yabancılar da bulunmaktadır. Birey ancak herkesin kayıt yapma serbestliğine belirgin bir biçimde sahip olduğu a) kamusal toplantılar, b) topluluğa ait sesler, c) kurumların ses yayınları, d) sosyal etkinliklere ait sesleri, e) çevreye ait sesleri vb. yakalayabilir.
• Ticari anlar: Birey, ücretli yararlanılan ya da telif haklarıyla korunan a) sinema, b) konser, c) tiyatro, d) gösteri vb. ortamlarda duyduğu sesleri yakalamak isteyebilir. Ücret ödenerek dâhil olunan ortamlarda ses kaydetmek serbest olsa bile ses dosyasını dağıtmak serbest olmayabilir.

Görüşmeleri kaydetme: Birey katılımcı olduğu ortamlarda kendisinin ve diğer katılımcıların konuşmalarını kaydetmek isteyebilir. Bu amaçla mutlaka diğer katılımcılardan izin alınması gerekir.

• Dersler: Birey bir öğrenci olarak dâhil olduğu derslerde öğreticinin ve diğer öğrenenlerin seslerini yakalar.
• Canlı görüşmeler: Birey yüz yüze ya da uzaktan gerçekleştirdiği ikili ya da daha fazla katılımcılı görüşmelere ait konuşmaları ses yakalama aracıyla yakalar.
• Ekip etkinlikleri: Birey katılımcısı olduğu ekip etkinliklerine ait toplantıları ses yakalama aracıyla yakalar.

Etkinlikleri Kaydetme: Birey gerçekleştirmekte olduğu etkinliklerle ilişkili sesleri ve/veya etkinliğe ait kişisel sesli notlarını yakalamak isteyebilir.  

• Öğrenme etkinlikleri: Birey ödevlerini yapar ve projelerini gerçekleştirirken sesli notlar almak isteyebilir. Bazı durumlarda öğretici ödev ya da projelerin ses dosyası biçiminde hazırlanmasını isteyebilir.
• Çalışma etkinlikleri: Birey iş yaşamındaki etkinliklerine ait sesli notlar almak isteyebilir. Örneğin, otomobille giderken bir problem hakkında sesli not almak vb. Bazı durumlarda çalışmanın kendisi ses biçiminde olabilir. Sesli notlardan ayrıca laboratuvar ve proje günlüğü olarak yararlanmak mümkündür. 
• İlgi alanlarına ait etkinlikler: Birey hobi, spor, sanat vb. etkinlikleri yerine getirirken sesli not almak isteyebilir.
• Günlük yaşama ait etkinlikler: Birey yukarıdaki alanların dışında kalan günlük etkinliklere ait sesli not kaydetmek isteyebilir. Örneğin “akşam eve giderken süt almayı unutma” notu gibi.

Video Yakalama

Yaşam günlüğünün aktif kullanımı modeline göre bir yaşam günlüğü sistemine ait video yakalama uygulamasının aşağıdaki amaçlarla kullanılabildiği görülür (Kayabaş ve Mutlu, 2015):

Anları kaydetme:  Bireyin içinde bulunduğu ortamı yaşam günlüğü sistemiyle videoya kaydeder. Bireyin videoyla yakalayabileceği anlar, kişisel anlar, kamusal anlar ve ticari anlar olarak üç grupta ele alınabilir:

• Kişisel anlar: Birey içerisinde kendisi ve yakınlarının bulunduğu ortamları ve yaşanan anları videoya kaydedebilir. Bunlar, a) gezi ve tatiller, b) doğa, c) aile ve arkadaş çevresine ait anlar, d) günlük yaşam faaliyetlerine ait anlar vb. olabilir. Birey içerisinde başkalarının yer aldığı videoları yakalarken gizli kayıt yapmamalı, diğerlerinin onayını almalıdır.
• Kamusal anlar: Birey herkesin belirgin bir biçimde kayıt yapma serbestliğine sahip olduğu a) konferans, b) toplantılar, c) kurumların etkinlikleri, d) sosyal etkinlikler vb. ortamlara ait video yakalayabilir. Müzeler ve tarihi ortamlarda çekim yapmak kısıtlanmış olabilir.
• Ticari anlar:  Birey ücret ödeyerek dâhil olunan ve içeriği telif yasasıyla korunan,  a) sinema, b) tiyatro, c) konser, d) gösteri vb. ortamlarda video kaydetmek isteyebilir. Bu konuda yetkililerden izin alınması gerekir. Çekim yapmak serbest olsa bile videoyu dağıtmak serbest olmayabilir.

Görüşmeleri kaydetme:  Birey katıldığı oturumları videoya kaydetmek isteyebilir. Bu durumda mutlaka diğer katılımcıların onayının alınması gerekir.

• Ders yakalama: Birey sınıf içinde gerçekleştirilen yüz yüze dersleri videoya kaydetmek isteyebilir.
• Karşılıklı görüşmeleri yakalama: Birey karşılıklı olarak gerçekleştirdiği ikili ya da çoklu görüşmeleri videoya kaydeder.
• Bir ekip etkinliğini videoya kaydetme: Birey diğerleriyle birlikte gerçekleştirdiği ekip çalışmasını ve toplantıları videoya kaydeder.

Etkinlikleri kaydetme:  Birey gerçekleştirdiği etkinliklerin videosunu yakalamak isteyebilir. O esnada videoya kendi sesiyle sunucu notu ekleyebilir.

• Öğrenme etkinlikleri: Birey ödev ve projelerini gerçekleştirme sürecini videoya kaydedebilir. Bazı durumlarda ödev ya da proje video formatında istenebilir. Televizyondan ders izleyerek uzaktan öğretim gören bir öğrencinin televizyondaki eğitim programının videosunu yakalaması öğrenme etkinliğine ait içeriği kaydetmeye örnektir.
• Çalışma etkinlikleri: Birey iş yaşamında ait etkinliklerini videoya kaydederek, videolu not alabilir. Videolar laboratuvar ve proje günlüğü olarak kullanılabilirler.
• Hobi ve ilgi alanları: Birey hobi, sanat, spor vb. ilgi alanlarına ait etkinliklerini videoya kaydedebilir. Örneğin, doğada yürüyüş yapanlar, bisiklet ve motosikletle doğa gezileri yapanlar ve ekstrem sporları yapanlar arasında giderek yaygınlaşan aksiyon kameraları bu amaçla kullanılmaktadır. 
• Günlük yaşam etkinlikleri: Birey günlük yaşamına ait etkinlikleri kayda alarak belgelemek isteyebilir.

Ekran Videosu Yakalama

Yaşam günlüğünün aktif kullanımı modeline göre bir yaşam günlüğü sistemine ait ekran videosu yakalama uygulamasının aşağıdaki amaçlarla kullanılabildiği görülür (Peri Mutlu ve Mutlu,2015):

Anları Kaydetme:  Birey kendine zaman ayırmakta ve bu zamanı kişisel bilgisayarında (masaüstü, dizüstü ya da tablet bilgisayar) oyalanarak geçirmektedir. Birey o anda kullandığı bilgisayardaki ses ve görüntüyü ekran videosu yakalama yazılımıyla yakalayarak yaşam günlüğüne kaydedebilir. Bireyin bilgisayar ekranında yakalayabileceği anlar, kişisel anlar, kamusal anlar ve ticari anlar olarak üç grupta ele alınabilir:

• Kişisel anlar: Birey, o anda kullandığı bilgisayarın ekranında gördüğü ve duyduğu her şeyi ekran videosu olarak yakalar. Yakalanan veriler arasında (a) dinlenen müzikler, (b) izlenen film/videolar, (c) okunan gazete ve dergiler, (d) sosyal medyada geçirilen anlar yer alabilir. Bilgisayardan film izlemek gibi durumlarda, birey ekranı yakalarken, aynı zamanda bilgisayar ekranını televizyona yansıtarak seyrediyor olabilir.
• Kamusal anlar: Birey bilgisayarında herkesin kayıt yapma serbestliğine sahip olduğu ortamlarda gezinirken ekran videosu yakalayabilir. Kişisel bilgisayar “kişisel” bir ortam olduğundan dolayı bilinen anlamda kamusal an yaşanmaz. Fakat kişisel bilgisayarla bağlanılan sosyal medya, sanal dünyalar ve çok kullanıcılı çevrimiçi oyunlar gibi ortamlar birer “sanal”  kamusal alanlardır.
• Ticari anlar:  Ücret ödenerek ya da özel kullanım koşullarıyla dâhil olunan webcast, podcast, web televizyonu ve internet radyosu gibi ortamlarda ekran videosu kaydetmek serbest olsa bile bu videoyu dağıtmak serbest olmayabilir. Bu ortamlara ait içeriklerin yayın hakları sıkı biçimde korunuyor olabilir.

Görüşmeleri Kaydetme:  Birey başka katılımcıların da bulunduğu sanal bir görüşme ortamında bir katılımcı durumdayken, görüşmeyi ekran videosu yakalama uygulamasıyla kaydedebilir. Bu durumda, etik açıdan, mutlaka diğerlerinden izin alarak, görüşmeyi yakalaması gerekmektedir.

• Ders yakalama: Kullanıcıların ekran videosu olarak yakalayabilecekleri görüşmeler arasında etkileşimli dersler, çevrimiçi dersler, sanal sınıflar ve diğer e-öğrenme etkinlikleri gibi internet ortamında gerçekleştirilen dersler de bulunmaktadır.
• Canlı görüşmeleri yakalama: Skype, Hangouts vb. canlı iletişim araçlarıyla sanal ortamda gerçekleştirilen ikili ve çoklu görüşmeleri ekran yakalama aracıyla kaydetmek. 
• Ekip etkinliklerini yakalama: Bilgisayar ortamında işbirliği yazılımları vb. araçlarla gerçekleştirilen ekip etkinliklerine ait ekran videolarını yakalamak. Örneğin, bir belge üzerinde aynı anda çevrimiçi bir sözcük işlemci kullanarak gerçekleştirilen yazma işlemini kayda almak.

Etkinlikleri Kaydetme: Birey bilgisayar ortamında bir etkinlik gerçekleştiriyorken bu etkinliğe ait ekran videosunu aktif olarak yakalayarak arşivleyebilir ve bu esnada kayda sesli not ekleyebilir.

• Öğrenme etkinliklerini yakalama: Öğrenci ödev-proje yaparken gerçekleştirdiği etkinlikleri kaydedebilir. Bazı durumlarda biçimsel öğrenme süreçlerinde öğretim elemanı öğrenenin ödev-proje ya da laboratuvar raporlarını ekran videosu biçiminde teslim etmesini isteyebilir.
• Çalışma etkinliklerini yakalama: Birey iş hayatına ait etkinlikleri ekran videosu yakalayarak belgelemek isteyebilir. Bu seçeneğin etkin olarak kullanıldığı ortamlardan biri laboratuvar ortamındaki deneylerin ekran görüntülerinin deney günlüğü biçiminde yakalanmasıdır. Ayrıca yazılım projeleri vb. çalışmalarda ekran videosunun proje günlüğü olarak kullanımı mümkündür.
• İlgi alanlarına ait etkinlikleri yakalama: Birey hobileri, sanatsal ilgileri vb. nedenlerle bilgisayar ekranındaki etkinliklerini kayda almak isteyebilir.
•  Günlük yaşama ait etkinlikleri yakalama: Bilgisayarda gerçekleştirilen,  planlama, not alma, bireysel finans vb. günlük yaşama dair etkinliklerin ekran videolarını yakalamak isteyebilir.

Deneyim ve İçerik

Çoklu algılayıcılı ve çoklu cihazlı yaşam günlüğü sistemiyle yakalanan görüntü, ekran görüntüsü ve konum verileri kesikli veriler olup, genellikle yaşanmış olan deneyimin fark edilmesi, deneyimi oluşturan etkinlik ve olayların doğru sırada anımsanması, deneyimin o anda yaşanmakta olan diğer deneyimlerden ayırt edilmesi ve deneyime eşlik eden bağlamların belirlenmesinde kullanılırlar. Bu yakalama türleriyle deneyimde o anda yer alan müzik, film/video, ders gibi “içerik” verileri yakalanmaz. Ancak dolaylı olarak deneyime bu içeriklerin eşlik ettiğinin anımsanmasına yardım edebilirler.

Aynı sistemle aktif biçimde yakalanan ses, video ve ekran videosu ise sürekli veridir ve deneyimin anımsanmasından daha çok, tekrar yaşanması amacıyla kullanılırlar. Aktif biçimde yakalama bireyin bilinçli olarak gerçekleştirdiği ve o anda farkında olduğu bir davranıştır. Birey aktif olarak yakaladığı deneyimi o anda kesin biçimde tanımlayabilir ya da daha sonra o tanımı anımsayabilir. Bu yakalama türleri ile birey deneyime eşlik eden “içerik” verilerini kaydetmiş ve yaşam günlüğüne eklemiş olur. Birey yaşam günlüğünü daha sonra taradığında aktif olarak kaydettiği içerikler bireyin o andaki deneyimi tanımlamasına (ya da deneyim anında yaptığı tanımı hatırlamasına) yardım edecektir. Fakat kaydedilen içeriklerin gerçek değeri, yaşanan deneyimi tanımlamada sağladıkları kolaylık nedeniyle değil, doğrudan bireyin kişisel bilgi tabanında bir içerik havuzu oluşturmalarından ileri gelir. Bu kişisel içerik havuzunun bireyin yaşamında bir fayda üretmesi için içeriklerin etiketlenmesinde etkili bir yöntemin kullanılması gerekir. Bu çalışmanın önceki bölümlerine geliştirilen “yaşam günlüğünün aktif kullanımı modeli” yakalanan içeriklerin etiketlenmesinde bir yöntem geliştirilmesine olanak sağlamaktadır.

İçeriklerin Alan,  Konu ve Kavram Hiyerarşisi

Çalışmanın önceki bölümlerinde bireyin ses, video ve ekran videosunu aktif olarak kaydetmesini tetikleyen etmenlerin “anları kaydetme”, “görüşmeleri kaydetme” ve etkinlikleri kaydetme” isteği olduğu ve bu davranışların iş yaşamında, öğrencilikte, özel ilgi alanlarında ve günlük yaşam faaliyetlerinde ortaya çıktığı görülmüştür. Bu sonuçtan yola çıkılırsa, kişisel içeriklerin “çalışma”, “öğrenme” ve “özel ilgi” şeklinde başlıca üç alanda (domain) sınıflandırılabileceği görülür (Mutlu, 2015c). Birey günlük yaşam faaliyetlerine ilişkin içerikleri de bu üç alana dâhil edebileceği gibi, “günlük yaşam” isimli ayrı bir alan oluşturabilir. Bu alanlar genellikle davranışlara karşı gelmekte olup hiyerarşik olarak derinleştirilmeleri mümkündür. Örneğin “Özel ilgi” alanı altında film seyretmek, tiyatro izlemek, müzik dinlemek biçimindeki davranışlara karşı gelen “Sinema”, “Tiyatro”, “Müzik” gibi alt alanlar tanımlanabilir. “Sinema” alt alanına “Bilim Kurgu”, “Gerilim” gibi alt-alt alanlar eklemek mümkündür. Bireyin yakaladığı ses, video ya da ekran videosu biçimindeki herhangi bir içerik bu üç alandan biri ya da onun altındaki alt alanlardan biri altında yer alacak şekilde yerleştirilir.

İçeriğin hangi alana ait olduğu belirlendikten sonraki aşama içeriğin konusunun belirlenmesidir. “Konu” belirlenirken içeriğin kapsamı ya da gündeminden yararlanılır. Örneğin “Ex machina” filmi için “Yapay zeka” gibi. Zamanla kişisel bilgi tabanında biriken konular kendi içerisinde hiyerarşik bir yapıya dönüştürülebilir.

Birey kişisel bilgi tabanındaki içerikleri aynı konuya ait değişik kavramları incelemek amacıyla kullanmak istiyorsa, üçüncü bir boyut ekleyerek, içeriği sahip olduğu kavramları kullanarak ta etiketleyebilir. Konuda olduğu gibi burada da zamanla biriken kavramlara kendi içerisinde hiyerarşi kazandırılır.

Örneğin, birey “Ex Machina” filmini seyretmiş ve yaşam günlüğüne kaydetmiştir. Bu içeriği aşağıdaki gibi değişik biçimlerde sınıflandırabilir (Tablo 1).

Tablo 1: İçerik etiketleme örnekleri (Mutlu (2015c)’dan uyarlanmıştır).

{Medya} “Ex Machina” videosu {Alan} Özel İlgi {Alan} Sinema {Alan} Bilim kurgu {Konu} Yapay zekâ {Konu} İnsansı robotlar

{Medya} “Ex Machina” videosu {Alan} Özel İlgi - Film İzleme {Konu} Bilim kurgu {Kavram} Yapay zekâ

{Medya} “Ex Machina” videosu {Alan} Özel İlgi {Alan} Film/Video {Konu} Bilim kurgu {Kavram} Yapay zekâ {Kavram} Süper yapay zekâ {Kavram} Tekillik

Bu yöntemde dikkat edilmesi gereken yaklaşım, alan, konu ya da kavramların birbirine göre hiyerarşisinin oluşturmak yerine, kendi içlerindeki hiyerarşilerinin oluşturulmasıdır. Sonuç olarak ortaya alan hiyerarşisi, konu hiyerarşisi ve kavram hiyerarşisi gibi üç bağımsız hiyerarşi ortaya çıkacaktır. Herhangi bir içerik tercihe göre bu iki ya da üç farklı hiyerarşinin bir ya da birkaç düğümüyle etiketlenecektir. Bu durum bireyin daha sonra kişisel bilgi tabanı üzerinde arama yaptığında daha zengin sonuçlar elde edebilmesine olanak sağlayacaktır. Diğer taraftan birey deneyimlerine ait bir alt kümeyi içerik etiketleriyle belirleyebilecek ve sadece bu deneyimler içeren bir “deneyim portfolyosu” oluşturabilecektir (Mutlu, 2015c).

Sonuç ve Öneriler

Bireyler çoklu algılayıcılı ve çoklu cihazlı yaşam günlüğü sistemlerini aktif ve pasif biçimde kullanabilmektedirler. Görüntü, ekran görüntüsü ve konum yakalama genellikle pasif biçimde gerçekleşirken; ses, video ve ekran videosu daha çok aktif biçimde yakalanır. Bireyler yaşam günlüğünü aktif olarak “anları kaydetmek”, “görüşmeleri kaydetmek” ve “etkinlikleri kaydetmek” amacıyla kullanırlar. Bu kayıtlar iş yaşamıyla, öğrenme süreciyle, özel ilgi alanlarıyla ya da günlük faaliyetlerle ilgili olabilmektedir. Bu taksonomiden yararlanarak bireyler yaşam günlüğü ile aktif biçimde yakaladıkları ses, video ve ekran videosu içeriklerini “alan”, “konu” ve “kavram” hiyerarşileriyle etiketleyerek, kişisel bilgi tabanlarında kullanabilirler.

Bu çalışmada önerilen “yaşam günlüğünün aktif kullanım modeli” kapsamındaki ses, video ve ekran videosu yakalama davranışları literatürde çok sayıda araştırmaya konu olmuştur. Bu içeriklerin bağımsız araçlar yerine bir yaşam günlüğü ile bütünleşik yakalama araçlarıyla gerçekleştirilmesinin sağladığı en önemli avantaj bireyin kişisel bilgi tabanına ekleyebileceği bir içerik havuzunu oluşturabilmesidir. Birey böylece, geçmiş deneyimlerinin ve bu deneyimlere eşlik eden bağlamlarının oluşturduğu kişisel bilgi tabanını bu deneyimlere ait içeriklerle besleyebilmektedir. Deneyimlerin ve bağlamlarının yorumlanmasına benzer olarak içerik havuzunun da “alan”, “konu” ve “kavram” ağaçlarına ait düğümlerle etiketlenmesi, gelecekte bu veriler üzerinde çalışacak bir kişisel anlamsal ağ oluşturulmasına olanak sağlayacaktır.

Teşekkürler

Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırmalar Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 114K579 nolu araştırma projesi kapsamında desteklenmiştir.

Kaynakça

• Kayabaş, İ. ve Mutlu, M.E. (2015). Yaşam Günlüğü Sisteminin Videolu Notları Yakalama ve Düzenleme Amacıyla Kullanımı. INT-E 2015 International Conference on New Horizons in Education, June, 10-12, Barcelona, Spain.
• Kip Kayabaş, B. ve Mutlu, M.E. (2015). Sesli Yaşam Günlüğü ile Öğrenme Deneyimleri Yönetimi. INT-E 2015 International Conference on New Horizons in Education, June, 10-12, Barcelona, Spain.
• Mutlu, M.E. (2015a). Design and Development of a Digital Life Logging System for Management of Lifelong Learning Experiences, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 174, 12 February 2015, Pages 834-848. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877042815007296) (2.7.2015 tarihinde erişildi.)
• Mutlu, M.E. (2015b). Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Geliştirilmesi. IETC 2015 – 15. Uluslararası Eğitim Teknolojisi Konferansı, 27-29 Mayıs 2015, İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
• Mutlu, M.E. (2015c). Öğrenme Deneyimi Portfolyo Sistemi Tasarımı. INT-E 2015 International Conference on New Horizons in Education, June, 10-12, Barcelona, Spain.
• Mutlu, M.E., Kayabaş, İ., Kayabaş, B.K. & Mutlu, A.P. (2015). Implementation of the Lifelong Learning Experiences Management Approach – Observations on the First Experiences, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 174, 12 February 2015, Pages 849-861. (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877042815007314) (2.7.2015 tarihinde erişildi.)
• Peri Mutlu, A. ve Mutlu, M.E. (2015). Yaşam Günlüğü Sistemi Kullanarak Çevrimiçi Ders Yakalama. INT-E 2015 International Conference on New Horizons in Education, June, 10-12, Barcelona, Spain.

Windows Store and Windows Phone Edition of Note Capture Application

Not Yakalama Uygulamasının Windows Store ve Windows Phone Sürümleri

Geçtiğimiz ay geliştirilen LifeLoggingNCDesktop isimli Windows masaüstünde çalışan not yakalama uygulamasının bu ay Windows Store ve Windows Phone sürümleri de tamamlanmıştır. Masaüstü uygulaması "Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli ve TÜBİTAK 3001 projesi kapsamında geliştirilmiş olmasına rağmen uygulamanın mağaza ve telefon sürümleri proje kapsamı dışındadır.

Not yakalama uygulamasının telefon sürümü olan LifeLoggingNCPhone'da kullanıcı "Start" düğmesine basarak not girişini başlatmakta, "Stop" düğmesine tıklandığında girilen not LifeLoggingViewer'a bir yorum girdisi olarak eklenmek üzere OneDrive üzerinde kaydedilmektedir. Not yakalama diğer yakalama uygulamalarında olduğu sürekli değil, aktif olarak bir defalık yakalanmaktadır. Notlar tercihe bağlı olarak girilen bir not başlığı ve not gövdesinden oluşmaktadır. Girilmeyen başlıklarda "<Başlık girilmedi>" ibaresi eklenir. Not gövdesinde ise not metninin sonuna "[... cihazından not olarak girilmiştir]" ibaresi eklenir. Kullanıcı not girişi esnasında notun LifeLoggingViewer'da hangi gün, ay ya da yıl düğümüne ekleneceğini belirleyebilmektedir. Windows Phone ve Windows Store API'lerinde "Flow Document" üretebilen RichTextBox denetimi bulunmadığından dolayı bunun yerine  "Plain Text with CRLF" üretebilen RichEditBox denetimi kullanılmıştır. Yakalanan notlar JSON dosyası biçiminde uygulamanın yerel klasöründe tutulurlar ve "Upload" ekranındaLive SDK 5.6 kullanılarak OneDrive'a aktarılırlar. Uygulamanın liste ekranında girilmiş olan fakat gönderilmemiş notlar listelenir ve içerikleri görüntülenebilir. 

Resim 1. LifeLoggingNCPhone Uygulaması

Not yakalama uygulamasının mağaza sürümü ise telefon sürümünün bütün işlevselliğine sahiptir. Ayrıca "Default" görünüme ek olarak "Portrait" ve "Minimal" görünümleri de desteklemektedir. Girilen notlar kullanıcının "Pictures/LifeLogging" klasöründe tutulurlar ve "Upload" ekranından OneDrive'a aktarılırlar. Notların listelendiği ekranda seçilen notun içeriği sağ tarafta açılan bir "Flyout" üzerinde görüntülenir. Uygulamanın "Settings" düğmesi mağaza uygulamalarında zorunlu olan "Privacy", "Account", "İzinler" vb. "Flyout" lara erişim sağlar.

Resim 2. LifeLoggingNC Uygulaması

Not yakalama uygulamasının telefon ve mağaza sürümleri mobil ortamlarda not almayı ve LifeLoggingViewer'daki kişisel zaman çizgisinde geçmişteki, o andaki ya da gelecekteki herhangi bir düğüme yorum girmeyi kolaylaştırmaktadır.

Note Capture Application

Not Yakalama Uygulaması

Yaşam günlüğü alanındaki çalışmalarda Sellen ve Whittaker’in vurguladıkları ve 5R ile ifade edilen (recollecting, reminiscing, retrieving, reflecting, remembering intentions) yararlar öne çıkmaktadır (Sellen ve Whittaker, 2010; Akt. Mutlu, 2015):

• Anımsamak: Belirli yaşam deneyimlerini zihinsel olarak tekrar yaşayabilmek. Örneğin, kaybolan bir nesnenin yerini hatırlamak.
• Anıları Canlandırmak: Geçmiş deneyimlere ait duygusal ve manevi anıları tekrar yaşamak. Örneğin, fotoğraf albümlerine bakmak.
• Erişmek: Üzerinden yıllar geçmiş özel sayısal enformasyonu tekrar geri getirmek. Örneğin, Belgeler, e-postalar ve Web sayfaları.
• Yansıtmak (kendini tanımak): Geçmiş deneyimleri gözden geçirerek bireyin davranışlarında zamanla oluşan örüntülerin bireyin kendisi tarafından keşfedilmesini sağlamak.
• Niyetleri Anımsamak: Bireyin yaşamındaki olası olayları anımsamak.

Yaşam günlüğünde “anımsama” nın özel bir yeri bulunmaktadır. Tulving’e göre zamanın akışının geriye çevrilememesi gerçeğinin bir istisnası bireyin geçmişte olanları anımsama yeteneğidir. Birey bugün, dün olan bir şeyi düşündüğünde aslında zihinsel bir zaman yolculuğu gerçekleştirmiş olur (Tulving, 2002; Akt: Mutlu, 2015).

Yaşam deneyimlerinin "yakalanması" sürecinin ayrıntılı olarak tartışıldığı çalışmanın (Mutlu, 2014a) devamı olan  "Öğrenme Deneyimlerinin Yorumlanması" isimli çalışmada şu sonuca varılmıştır (Mutlu, 2014b:40): 

“Genişletilmiş” yaşam genişliğinde öğrenme modelini oluşturan bileşenler bağlamında gerçekleştirilen inceleme sonucunda, bireyin geçmiş deneyimleri olduğu kadar şu andaki deneyimleri ve gelecekte yaşanması öngörülen deneyimleri de yorumlayabilmesi, bu yorumları deneyimlerin kendi zaman dilimlerine ekleyebilme olanağına sahip olması ve bu amaçla deneyim kaydetme sistemiyle deneyim işleme sisteminin bütünleştirilmesi gerektiği ortaya konulmuştur. Böyle bir sistemle bireyler herhangi bir öğrenme deneyimi için, o anda yorum yapabildikleri gibi, geçmişte de geleceğe gelip yorum yapabilecekler ya da gelecekte de geriye dönüp yorum ekleyebileceklerdir. Bu durum yaşam günlüğü sistemleri tasarlanırken, deneyimlere ait güncel yorumlar, gelecekten gelen yorumlar ve geçmişten gelen yorumlar için üç ayrı yorum kanalının bulundurulmasını gerekli kılmaktadır. Böylece bireyler kişisel zaman çizgileri üzerinde etkili biçimde zaman yolculuğu gerçekleştirebileceklerdir.

Kullanıcının deneyimi yaşarken yorumlayabilmesi ile geçmiş ya da gelecekteki bir deneyime ait bir düşünceyi "aklına geldiği anda" yakalayarak yaşam günlüğü üzerinde o deneyime ait zaman konumuna yerleştirebilmesi "düşünüm" işlemini etkin kılacak ve "unutma" sonucu ortaya çıkacak kayıpları azaltacaktır. 

Bu doğrultuda "Öğrenme Deneyimlerinin Yönetimi İçin Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Bir Yaşam Günlüğü Sisteminin Tasarımı, Geliştirilmesi ve Uygulanması" isimli  TÜBİTAK 3001 projesi kapsamında, deneyimlerin yaşanırken yorumlanabilmesi için bir araç geliştirildi. LifeLogging Note Capture isimli bu aracın şu anda sadece Windows 8 masaüstü uygulaması sürümü tamamlanmıştır (LifeLoggingNCDesktop). 

Böylece, projede geliştirilen bir dizi günlük yakalama uygulamasıyla yakalanan deneyimlerin bulut üzerinden çalışma bilgisayarına aktarılması, LifeLoggingViewer ile taranması ve günlük, aylık, yıllık yorumların girilmesi şeklinde gerçekleşen süreçte oluşan bir kaç günlük gecikmeyi telafi edebilmek mümkün olabilmektedir. 

LifeLoggingNCDesktop aracı kullanıcının masaüstü ve dizüstü bilgisayarlarıyla Windows 8 tabletlerine masaüstü uygulaması olarak kurulabilmektedir.Kullanıcı gerek o anda yaşadığı bir deneyime ait bir yorumu, geçmişte yaşanmış bir deneyime ait bir değerlendirmeyi ya da gelecekte yaşanması muhtemel bir yaşam deneyimine ait bir planlama notunu bu araç yardımıyla aklına geldiği anda girmekte ve bulut üzerinden gerçekleşen transfer ile bu notlar LifeLoggingViewer yazılımının veritabanına eklenmektedir.

Not yakalama uygulamasında kullanıcı yorumları aksi belirtilmediği durumda o güne ait bir not olarak oluşturulur. Kullanıcı isterse geçmiş ya da gelecekteki bir güne not ekleyebileceği gibi, herhangi bir ay ya da yıla bir ait düğüme de not gönderebilir. Not yakalama aracıyla yakalanan notlar diğer günlük verileri gibi yıl/ay/gün tarih etiketiyle isimlendirilen birer JSON dosyası olarak oluşturulurlar ve yakalamanın gerçekleştirildiği cihazın adıyla ilişkilendirilen bir klasörde taşınırlar. Kullanıcı LifeLoggingViewer uygulamasını çalıştırdığında gönderilmiş notları ilgili gün, ay ya da yıl düğümlerinde bir girdi olarak görür.

Resim 1. LifeLoggingNCDesktop Uygulaması

Kullanıcı yaşam günlüğünün herhangi bir gününde; o güne ait o gün girilmiş yorumları, geçmişten gelen yorumları ve gelecekten gelen yorumları "Creation Date" alanı yardımıyla birbirinden ayırt edebilmektedir. Böylece kullanıcı zaman çizgisindeki deneyimler üzerinde içinde bulunduğu tarihin her iki yönünde Tulving'in ifade ettiği zaman yolculuğunu yapabilmektedir. 

Kaynaklar

• Mutlu, M. E. (2014a). "Çoklu Cihazlı ve Çoklu Algılayıcılı Yaşam Günlüğü İle Öğrenme Deneyimlerinin Yakalanması İçin Bir Çerçeve Önerisi". Asya Öğretim Dergisi (Asian Journal of Instruction),  2014 – 2(1(ÖZEL)), 1-17. http://e-aji.com/index.php/aji/article/download/48/pdf_18
• Mutlu, M. E. (2014b). "Öğrenme Deneyimlerinin Yorumlanması". Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi (Journal of Research in Education and Teaching), Kasım 2014 Cilt: 3 Sayı: 4. http://www.jret.org/FileUpload/ks281142/File/03.mutlu.pdf
• Mutlu, M.E. (2015). “Yaşam Günlüğü Bağlamları – Bir Literatür Taraması”. Çalışma Raporu. Kişisel Öğrenme Ortamları Blogu. http://kisiselogrenmeortamlari.blogspot.com.tr/2015/02/working-paper-lifelogging-contexts.html 
• Sellen A. J. ve Whittaker, S. “Beyond Total Capture: A Constructive Critique of Lifelogging,” Commun. ACM, vol. 53, no. 5, pp. 70–77, (2010).
• Tulving, E. “Episodic Memory: From Mind to Brain” Annu. Rev. Psychol., vol. 53, pp. 1–25, (2002).