참가자 B의 경우 획득하려면 변환이 필요합니다. 이 설명에서는 YouTube 동영상을 MP3 파일로 획득하기 위해 수행해야 하는 작업을 검사하고 압축을 풀수 있습니다. 이러한 수집의 특성은 다른 시퀀스와 는 다른 특성을 가지며, 이는 수집이 또한 처리 시퀀스로 교차한다는 점에서 이다. 이것은 우리가 인수의 일부라고 말했듯이, 그 처리에서 그림 1에서 볼 수있는 것과 다르게 정렬 워크플로우를 가지고, 그것은 음악을 획득하기 위해 온라인 변환 도구를 사용하는 속성입니다. 우리가 보여 준 바와 같이, 하나는 비디오의 URL, 사운드 클립, 브라우저 유형 (작업을 수행하는 소프트웨어), 수집 시간 (다운로드, 물리적 도착), 음악이 어디에서 오는 (로컬 저장소, 아티스트에서 직접), 서비스가 사용할 수 있고 항목이 재고에있을 때, 그들은 물리적으로 위치하고 지불이 어디로 가는지 (누가 돈을 얻는가)와 같은 메타 데이터로 용어수 있습니다. 첸 L, 라이트 P, Nejdl W (2009) 공동 태그 데이터를 사용하여 음악 장르 분류를 개선. 에서: 웹 검색 및 데이터 마이닝에 대한 두 번째 ACM 국제 회의의 절차 – WSDM`09. ACM 프레스, 뉴욕, p 84 그녀는 또한 윈도우 미디어 플레이어를 사용하여 재생, 그녀의 노트북에 음악을 추가하고, 외장 하드 드라이브와 드롭 박스에 노트북의 음악 폴더를 백업, 그래서 그녀는 직장에서들을 수 있습니다. 폴더 / 파일 이름 데이터를 편집 할 수 있다는 것을 알지 못하는 것처럼 보였습니다. 카탈로그— 사용할 수 있는 위치, 물리적 또는 디지털에 음악을 추가합니다. 음악 검색에서 메타데이터를 사용할 때 원하는 대로 할 수 있는 것처럼 보일 수 있지만 명백한 규칙이 없는 시스템을 사용하는 것은 확실하지 않습니다.
우리의 연구에서 우리는 메타데이터가 질서 정연한 품질을 가지고 방법을 보여줍니다, 그것은 무작위 [31], 하지만 출현, 그 사용은 컨텍스트에 의해 바인딩된 결과를 인식하고있다. 사람들은 의미 «dopes»각주 1 [32]: 상황이 전개되고 상황이 등장함에 따라 상황 가능성, 메타데이터 및 그 시점에서 제공되는 우선 순위 지식을 고려하여 숙련되고 신중하게 합리적 인 결정을 내릴 수 있으며, 중요한 것은 기술 시스템과 사용자 / s의 경우와 같이 다른 인식 된 미래 시점에서 제공 될 수있는 것들이 있습니다. 메타데이터는 기술, 디자인 및 사회적 수준에서 다양한 컨텍스트 및 도메인에서 이러한 시스템의 특성을 완전히 이해하는 데 핵심적인 핵심입니다. 우리의 연구는 HCI 커뮤니티가 어떻게 «물질적 현실을 더 잘 이해할 수 있게 해 줄 것입니다… 행동 내에서 호출, 사용 및 구성됩니다. 그들이 상호 작용을 알리는 방법과 참가자의 활동의 개발 과정에서 어떻게 결정적이고 기회적인 감각을 얻는지»[33].