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集合知の夜明け ～検索を超えて～ 「他人のブックマークが見られて何がうれしいのか？」 改め 赤司 圭 1DS05172E 竹内 翔里 1DS05193P 森田 音夢 1DS05208S 教員：牛尼先生
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情報の爆発的な増大 本当に求めている情報を 探し出しにくい 挿絵① はじめに インターネットの普及
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情報の爆発的な増大 本当に求めている情報を 探し出しにくい 挿絵① はじめに インターネットの普及 集合知
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– 多くの個人の経験と協力で成立する知識 代表例 – レコメンデーション – フォークソノミー – ソーシャルブックマーク ユーザ 集合知 ユーザ
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1DS ０５２０８ S 森田音夢 集合知を利用したレコメンデー ション
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商品間 フィルタリング 顧客間 フィルタリング 協調フィルタリング
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商品間フィルタリング
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商品間フィルタリングの利点・欠 点 利点 欠点 顧客ごとのデータを必要としない 同種類の商品を推奨しがち
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顧客間フィルタリング
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顧客間フィルタリング～実験～ 被験者 ： 6 人（男 2 人 女 4 人） 実験手順：邦楽アーティスト 20 組にそれぞれ１～５までの ５段階評価を付ける 知らないアーティストには「－」を付けて評価をしない 嫌い好き ５１
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顧客間フィルタリング～実験～ Ａさんがサザンを「知らない」 と仮定した実験を行う
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顧客間フィルタリング～実験～
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≒ 実際の値
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顧客間フィルタリングの利点・欠 点 利点 欠点 意外性のある商品を推奨しやすい 顧客に負担がかかる 新商品の推奨が難しい
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まとめ 協調フィルタリングはネット上の数多くのサイト で活躍 顧客の負担や購入履歴だけでは不充分などの問題点 閲覧回数などと組み合わせて更なる発展
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フォークソノミー １ DS05172E 赤司圭
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情報の検索 従来の方法 – コンテンツに含まれるテキスト情報を利用 – （例） Google 検索, Yahoo! 検索 など 新しい方法 – タギング・・・タグ（コンテンツの内容・属 性を一言で記述するラベルの様なもの）をつ けること – （例） Flickr, YouTube, はてなブックマーク, ニコニコ動画 など
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タギングの例（ YouTube ）
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フォークソノミー（ folksonomy ） YouTube のタグシステムの問題点 – 投稿者が作成したタグでしか検索できない フォークソノミー –folk( 民衆の ) と taxonomy （分類法）からの造 語 – 閲覧者がコンテンツにタグを自由に追加可能 – タギングがオープンで、共同作業
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フォークソノミーの例（ニコニコ 動画）
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タグクラウド タグシステムの問題点 – どんなタグがつけられているか分からなけれ ば検索ができない タグクラウド – 検索できるタグ一覧を表示 – 同じタグが与えられた多さなどによってフォ ントサイズなどが変化 – 文字の大小によってタグの流行を可視化
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Flickr におけるタグクラウド
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フォークソノミーの特徴 タギングは個人的で主観的 – 流行の話題もリアルタイムに分類可能 – 作成側＝利用側 → 視点のずれ・食い違い防止 – 新しい発見 タギングが持つ社会性 – 思い違いや故意からうまれるメタ・ノイズ – 元の情報から飛躍しすぎているタグは別の閲覧者に よって排除され、精錬される タギングの対象の拡大 → 利便性の向上
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ソーシャルブックマーク 1DS05193P 竹内翔里
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ソーシャルブックマークサイト 従来の web ページ検索の問題点 – 欲しい物のイメージが具体的にわかないとき、 検索できない ブックマークを公開し共有することで新し い情報との出会いを提供 例：はてなブックマーク BLINK （海外） Buzzurl （バザール） Livedoor クリップ 等
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ブックマーク
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共有 ネットワーク上の サーバ ソーシャルブックマーク ユーザー１ ユーザー２ ユーザー３ ：ブックマーク
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はてなブックマークとは 日本で一番会員数の多いソーシャルブックマークサイト（ 2007 年 5 月）
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代表的な特徴 「発見」 – 趣味趣向が一致する想定外の情報の獲得 – 情報検索の時間の削減 「趣味趣向が一致する想定外の情報」が どの程度得られるかを調査
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調査方法 自分が興味のあるテーマについて情報探索 – 調査対象：５名（男子大学生） – テーマ数合計：２０個 アーティスト、映画、スポーツ、テレビ番組 等 情報探索の方法 – 「はてなブックマーク」でテーマを代表する web ページをブック マークしている他ユーザ（１名）のブックマークを閲覧 ブックマークから得られた web ページを評価 – ユーザに趣味趣向に合う想定外の発見をもたらした か？ Ellegarden 、サッカー、電脳コイル、ツーリング、 Ico 、 SoftBankHawks 、 Photoshop 講座、 SHAKA LABBITS 、ブルーハーツ、夏コミ、 GREEN DAY 等
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調査結果：想定外の新しい発見 想定外の新しい発見が 得られる web ページの割合の平 均： ２８％ ブックマークされた web ページ 想定外の新しい発見が 得られる web ページ
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まとめ 想定外の趣味趣向にあう情報を見つけ られる どのユーザのブックマークを閲覧する か？ 無益な（趣味趣向に合わないノイズ的 な）情報も含まれる
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全体のまとめ 増え続ける情報や商品、あふれる広告 本当に価値のある物、自分に必要な物を選ぶ 基準として、他人の経験・知識を 利用する 集合知のアプローチは有効 集合知自体の信頼性と信憑性の向上が課題
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参考文献 ・ IT 用語辞典 BINARY http://www.sophia-it.com/ ・ ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/index.html ・ Japan.internet.com http://Japan.internet.com/ ・ IT media ニュース http://www.itmedia.co.jp/news/http://www.itmedia.co.jp/news/ ・ Amazon.co.jp http://www.amazon.co.jp/ ・はてなブックマーク ヘルプページ http://b.hatena.ne.jp/help ・ウィキペディア http://ja.wikipedia.org/wiki/http://ja.wikipedia.org/wiki/ ・ Daniel Terdiman 「ネット世界をタグで分類する『フォークソノミー』」 http://hotwired.goo.ne.jp/news/20050207204.html ・川口誠敬「評価付けの重みを考慮した協調フィルタリング手法の提案と評価」 http://inet-lab.naist.jp/publication/m-gu3.pdf ・加藤美希「オンラインモールにおける顧客の負担を軽減したリコメンデーションシステム」 http://www.jc.u-aizu.ac.jp/11/141/thesis/msy2006/15.pdf
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