在Martin & Mark于2007年发表的一篇论文<An Assessment of Tag Presentation Techniques>中，对用户在Tag Cloud中寻找某关键词的效率进行了研究。
在实验中，共有6种不同的关键词呈现方式中，每次随机展示10个词，被试者要求迅速找到指定的词(具体方案请看论文，此处不赘述)。实验共有62名被试者，结果如下：
呈现方式 平均耗时
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Tag Cloud(字母序) 2.94
Tag Cloud 3.409
水平排列(字母序) 2.887
水平排列 3.199
垂直排列(字母序) 2.892
垂直排列 3.241
可见，Tag Cloud的检索效率低于其他方式。虽然看上去差异并不显著，可是别忘了这仅仅是从一个总量=10的列表中寻找1个词，如果我们把总量放大到100，差异定会指数级倍增。
当然，有人会争辩说Tag Cloud存在的意义不在于快速检索，而在于直观呈现大量信息的概况。但是请设想，若有兼顾二者的方案，岂不更好？事实上，一直有人在探索。请锁定懒人有才，我们将继续介绍此话题。
btw，该实验还发现了另一个有趣的数据：Tag Cloud的左上角总是最容易被关注到的位置，而正中间和右下角则分别是其所在水平行最容易被关注到的地方。
懒人有才还将继续就Tag Cloud展开讨论，剧透时间：
- 同时兼顾呈现方式和检索效率的牛鼻Cloud
- 中文Tag Cloud的悲剧
- (编剧还没想好..)
懒人能帮我找下filter的排序方式比较吗
字母排序 vs 热度排序 vs 结果数量排序
@typd
我觉得应该根据用户的use case来，一般情况下用户搜索某个item是为了查找到相应的结果，那么应该是相关度排序会比较好。热度可以作为相关度的一个近似吧。
tag cloud 设计的目的不是为了 寻找某个特定的tag，而是为了迅速的给浏览者一个对tag热度的直观印象，也就是说，用户看tag cloud 一般是没有特定目的的去看的，此时信息受众处在你给什么他就看什么的状态了。
不知道这方面有没有一些眼动实验的数据可以看看
hmm，从我之前做的研究来看，用户倾向于重新使用之前用过的标签（或者说20%的标签在80%的情况下被使用），所以按照频率来prioritize标签，也是可以加速用户寻找的
不过越prioritize越加剧了标签的不均衡发展，冷标签用了一次就被忘了，以后也越来越少用，用的多的每次都排在前面，也就越来越被滥用。用得多的tag其实和category无异。每次想到blog里有很多乱七八糟的没有准确运用的tag，心里就不爽。