Presentation is loading. Please wait.

Presentation is loading. Please wait.

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.

Similar presentations


Presentation on theme: "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."— Presentation transcript:

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)

49


Download ppt "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."

Similar presentations


Ads by Google