Web2.0 まとめ ー 2.0 から 3.0 へ メディアコミュニケーション論Ⅲ 第１０回. Web2.0 的企業とは（復習） 1. パッケージソフトウェアではなく，費用効 率が高く，拡張性のあるサービスを提供す る。 2. 独自性があり，同じものを作ることが難し いデータソースをコントロールする。この.

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1 Web2.0 まとめ ー 2.0 から 3.0 へ メディアコミュニケーション論Ⅲ 第１０回

2 Web2.0 的企業とは（復習） 1. パッケージソフトウェアではなく，費用効 率が高く，拡張性のあるサービスを提供す る。 2. 独自性があり，同じものを作ることが難し いデータソースをコントロールする。この データソースは利用者が増えるほど，充実 していくものでなければならない。 3. 利用者を信頼し，共同開発者として扱う。 4. 集合知を利用する。

3 Web2.0 的企業とは（復習） 5. カスタマーセルフサービスを通して，ロン グテールを取り込む。 6. 単一デバイスの枠を超えたソフトウェアを 提供する。 7. 軽量なユーザーインターフェース，軽量な 開発モデル，そして軽量なビジネスモデル を採用 する。

4 １．サービスを提供 Google の各種サービス http://www.google.co.jp/intl/ja/options/ オンラインゲーム ⇔ パッケージゲーム

5 ２．同じものを作ることが難しいデータ ソース “ 同じもの ” を今から作って，追いつくことは 難しいデータベース そのデータを利用できるような仕組み（ API) を公開 他のデータベースに移行することが難しく なる

6 ３．利用者を信頼し，共同開発者として 扱う 利用者のフィードバック（意見・感想）を参 考にする ということであろうが，友人に紹介してもら って，新たな利用者を獲得も，その一つでは

7 ４．集合知の利用 Amazon のカスタマーレビュー Wikipedia Google のページランク みんながリンクを設ける みんなが価値があると思う 信頼性という問題が常にある

8 ５．ロングテールを取り込む Amazon のビジネスモデル Wikipedeia も， “ 大きさ ” の制約がないので， ロングテールを取り込んでいることになるだ ろう 紙ベースの百科事典では採択されないよう な項目

9 ６．単一デバイスの枠を超えたソフトウ ェア デスクトップパソコン から携帯端末へ 位置情報を活用 いろいろ問題 後で取り上げる予定

10 ７．軽量なユーザーインターフェース，開発モ デル，ビジネスモデル 変更を前提として開発 “ 直ぐに ” ， “ 簡単に ” 開発・変更 完成しない 常に新しいものを提供 利用者離れを防ぐ

11 “ レコメンデーション ” の補足

12 参考サイト・文献 文献 8 文献 15 （サイト）

13 情報の海の中から，どうやって欲しい情報を 見つけるのか 従来は，キーワードを入力しての検索 ロングテイルの尾の先の情報は検索対象に なるか？ いろいろ限界がある

14 レコメンデーション（１） 推薦，推奨， “ おすすめ ” Amazon のレコメンデーション 誰かにすすめてもらう “ ビジネス ” である以上，そのバイアスはある ？

15 レコメンデーション（２） 種類 文献 15 の “ レコメンデーションの虚実（ 2 ） ～レコメンデーションの分類 ” 文献 15 レコメンデーション

16 協調フィルタリング（１） 利用者 A は，Ｘに興味がある 利用者 B は， X と Y に興味がある A は， B と同じ X に興味があるから，他の物に も同じように興味がある（だろう） A に Y を教える X という商品を買った X という情報を検索した

17 協調フィルタリング（２） 実際には，いくつかの組合せで行う 大量のデータが必要 コンテンツの中身（属性）のことは考慮され ない X のどこに興味があるのか？ ひとつのことにウマがあったら，他すべてと もウマがあうのか？ 他人に頼まれて商品を購入しただけであって ，自分は興味がない

18 協調フィルタリング（３） 精度をあげるためには，顧客の情報が必要 プライバシーの問題

19 コンテンツベースフィルタリン グ（１） コンテンツの属性を用いる 利用者が自分の興味の属性を登録 作家の名前 “ プログラミング ” （キーワード） 登録した属性と同じ属性をもつコンテンツ その作家の新刊 Java プログラムの新刊

20 コンテンツベースフィルタリン グ（２） データが少なくても可能 属性を正しく認識できるか？ 絞込み 利用者が登録という作業を行う？！ 購入した商品から，属性を抜き出すことに なるが …

21 確率による方法 文献 15 の “ レコメンデーションの虚実（ 4 ）～ ベイジアンは「 Amazon を超えた」のか？ ” レコメンデーションの虚実（ 4 ）～ ベイジアンは「 Amazon を超えた」のか

22 問題点（１） 気持ち悪がられている レッシグ教授（文献 14 ， p.143 ） 店員が客の後をつけ，何を見ているかメ モする しかし，同様なことは（実世界で）以前か ら行われている？

23 ク チ コ ミク チ コ ミ

24 友達の推薦（１） 友達とは趣味が合う 友達の “ おすすめ ” を購入する

25 友達の推薦（２） すべての面で趣味が合うのか？ 同じスポーツを楽しんでいるから，同じ歌手 が好き？！ 押し付けになると，友達関係もおかしくなる

26 友達の推薦（３） 逆に，同じものに興味のある人 同じ（ような）商品を購入した人 と友達に なろう

27 友達の推薦（４） 商品紹介の（個人）ブログ 自分と合いそう そのブログを追っかける アルファブロガ－

28 S N S （１） 同好の士 MySpace 音楽に特化した SNS アーティストのプロモーション アーティストとファン，ファン同士の交流 米 MySpace を、米広告ネットワークの Specific Media が買収 米 MySpace を、米広告ネットワークの Specific Media が買収

29 S N S （２） SNS に登録する際，自分の情報も登録 その情報に合わせて，広告 広告主にとって効率が良い（？）

30 Web2.0 → Web3.0 ？（１） Google 、 Facebook にユーザーデータ共有を めぐり圧力 ――API の利用規約を変更 http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/10 11/08/news012.html http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/10 11/08/news012.html Facebook 、 Google Gmail 対抗の「 Project Titan 」発表へ http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1011/1 5/news022.html http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1011/1 5/news022.html

31 Web2.0 → Web3.0 ？（２） Google 、友人のページを検索結果に表示する 「ソーシャル検索」を日本でも開始 http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/ 20110614_452941.html http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/ 20110614_452941.html Google 、 Facebook 対抗のソーシャルプロジ ェクト「 Google+ 」を発表 http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1106/2 9/news022.html http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1106/2 9/news022.html

32 “Wikipedia” の補足

33 Wikipedia （１） 広告がない 運営資金は？ ウィキメディア財団が財務・運営を担う ほとんどは寄付 広告を載せることは， 2002 年に話がでた スペインで反対運動

34 Wikipedia （２） 問題が多くあるから，プロジェクトを止めれ ばよい？ “ 世界には Wikipedia が唯一の百科事典である という言語も少なくない ” （文献 11 ， p.264 ）

35 Wikipedia （３） 実名制の動きはないのか？ ラリー・サンガー（ Wikipedia の共同設立者） シチゼンディウム（派生プロジェクト） 本名の登録 専門家のチェック 野蛮な振る舞い・荒らし・妨害の寛容では ない うまくいくか？！

36 “ 集合知 ” の補足

37 民 主 主 義民 主 主 義 選挙で多数を占めた政党が政権 “ 多数意見が正しい ” という前提？ 少数意見の尊重

38 集 合 知（１） 文献 1 の例 スペースシャトル チャレンジャー号の事故原 因 関係した４社のその日の株価下落率が最も大 きかった会社の製品に原因があったと半年後 に公表された 市場関係者という（多数）の意見が “ 株価 ” に 反映した

39 集 合 知（２） 次のような属性 多様性 独立性 分散性 集約性 をもつ集団は，正確な判断をしやすい “ 絶対に ” というわけではない

40 集 合 知（３） 落とし穴 同じ見方しかしない（多様性） 他人の意見の影響（独立性） 同じ情報源（分散性） 集団として誤った判断を下す 選挙は？

41 集 合 知（４） Linux オープンソースソフトウェア 個々の知識を互いに補い合う “ 集約 ” することがうまくできること 個々の知識を “ 越えた ” ものとなる Linux の場合は， Linus Torvalds の存在

42 集 合 知（５） 日本 IBM が企業向け統合ソーシャルソフトを 発売、社員の知識を「集合知」として活用 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20110 406/359144/ http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20110 406/359144/

43 集 合 知（６） 単独（個人）の知恵・知識と比較 一人の天才と多数の普通の人 優れている・劣っている 優劣をつけられるものかどうか 評価基準 集合知というものは存在するのか？ 条件を満たすことが困難？

44 Web3.0

45 キーワード 多分，ソーシャルがキーワード 人と人とのつながりをベース アルファブロガー Facebook Twitter 効果を上げるためには，プライバシーの 問題を避けることができない，だろう

46 相も変わらず 炎上とか Twitter に契約選手の来店情報などツイート 、アディダスジャパンが謝罪 http://internet.watch.impress.co.jp/docs/ne ws/20110520_447212.html http://internet.watch.impress.co.jp/docs/ne ws/20110520_447212.html 悪用とか Twitter の架空人格アカウント、追跡レポー ト http://wiredvision.jp/news/201105/2011052 019.html http://wiredvision.jp/news/201105/2011052 019.html

47 結 局 新しいものが出現 使い方に慣れないことによるトラブル 悪用 常に問題が生じる 基本的なリテラシーの問題では？

48 Web3.0 で終わり にはならない Web4.0 Web5.0 ・ ・ ・ 基本的にはビジネス 儲かるもの しかし，いつまで “ 無料 ” モデルが 続くのか（個人的な疑問）

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