第3回SBM研究会 参加レポート

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東工大で開催された「第3回SBM研究会」に参加してきました。

以下、会場で取ったメモをそのまま、貼り付けておきます。

第3回SBM研究会

SBMはなぜ普及しないか?
 ブックマークを共有するメリットがわからない
   知らない人にブックマークを見せて何が面白いの?
   そんなにブックマークするほど見ていない

ブクマ共有はいらない?
  URL 列を提供するサイトは少なくない
   動画、壁紙などのまとめブログ、Wiki

 需要はある

なぜSBMが選ばれていないのか?
  メリットがない、少ない
    アフィリエイト、閲覧回数などの人気評価が得られない
    登録が煩雑

ブックマーク(点)からブックマークのリスト(線)へ
  ブックマーク同士の関連付け
    関係性を選択してブックマーク
  関連するブックマークが浮き彫りに

ソーシャルまとめサイト
  Wikiではないが、ソーシャルにまとめサイトを作る
  ブックマークをリストで見せられる工夫

リコメンデーションシステム
  有用な情報を発見するシステム
    ホットエントリ
  自分の嗜好にあったコンテンツを探し出す

  コンテンツフィルタリング
  協調フィルタリング
    Amazon の「おすすめ」機能
      類似度計算
      コンテンツの増加 → 計算量の増加 → スケーラビリティの問題

    分散アルゴリズム
      大量にマシンを使う → Google ならできるけど
    計算量削減の試み
      プロファイルを削減
      

エコメンデーション リコメンデーション + エコ (エコノミー、エコロジー)
   エコノミー
    推薦の性能
    導入コスト
     コスト対効果がよければ導入されるはず

エコメンデーション
  http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3/kamimura.pdf
エコ
  3R
     reuse, recycle, reduce

reduce
  計算量の削減
reuse
  キャッシュの利用
  計算結果の再利用
recycle
  プロファイルの構造化

プロファイルの構造化
  はてぶの例
    お気に入り、お気にいられ

  大きなユーザを利用して、計算量削減ができるのではないか

より汎用的なもの
  プロファイル選択木
  1hopで高類似度のプロファイルを取得 (お気に入り候補の取得)
  木を上ったり下ったり

類似度計算
  Anti-Folksomomyアプローチ

Ncutで初期の木を構成
  Normalized Cut

ユーザ追加アルゴリズム
  タグ集合の比較

プロファイル取得アルゴリズム
  ホップ数を決める

実験方法
  はてぶを利用
  1ユーザ1タグで50人分のデータ
  代表ユーザと30%以上ブクマがかぶる50人を抽出

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SBMの推薦アルゴリズム
  http://bit.ly/4aJvhI

-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
SBMはミニブログです。
  http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3/fukutomi.pdf
  ニコニコ動画モバイルの開発者

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SBMを利用したフィッシングサイト検知とその展望
  集合知セキュリティという考え方

  http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3/nakayama.pdf

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言語表現に基づくブックマークコメントの分類とフィルタリング
  http://www.mlab.im.dendai.ac.jp/~yamada/r/sbm/


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livedoor malaさん

livedoorクリップのリニューアルをやる

イベント駆動型Web
  WebHooks
  別サービス間のリアルタイム連携

  PubSunHubbub
    livedoor Reader
    livedoor Blog
      で対応済み


  イベントサーバ
    perl で書いた

イベントの種類
 livedoor Reader

 livedoor Clip
   新着、友人のクリップ


自分好みのストリームを作る

問題点
 友達がいないと使えない

Twitter の Streaming API
リコメンドによるストリームの生成



サービス間の連携機能
  SBM連携機能
  POST先を自分で選べる


livedoorのサービスで統一しなくてもいい
他社サービスのID、パスワードは預かりたくない
(livedoorのサービス同士なら密接な連携が可能)
  livedoor Clip の情報を livedoor Reader でシームレスに閲覧できる

完全なAPIの必要性
  書き込み権限を委任するAPI

livedoor Reader 自身にはブックマーク機能、ブログ機能は付けない

ブックマーク機能の再発明
  アマゾンのウィッシュリスト
  サイトに特化した機能が欲しい

解決方法
  クライアントサイドでやってくれ
    Greasemonkey を使う
  サーバサイドでやる場合は OAuth

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SocialDict 英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステム

Googleアカウントがあれば利用できる
  Google App Engine を使って実装
  python で記述

  ソーシャルブックマークの推薦と同じ手法

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ブックマークサービス普及のためのユーザーインターフェース（UI）

Yahoo! Japan の人
Yahoo! ブクマには間接的に参画。7月から専任

今回の発表用のスライドのインターネットでの公開はできない
(再編集版を公開予定)

ユーザーインターフェースの観点からソーシャルブックマークの普及の糸口を考える

Webメールは普及している(ほぼ半数の人が使っている)が、オンラインブックマークは全く普及していない(100人のうち数人しか使っていない)
ブックマークサービスが普及しないのはなぜ?
 機能の問題
   使いたい機能がない
 UIの問題
   表示が複雑
     情報が整理されていない
     情報量が多い
   操作が複雑
     操作に一貫性がない
     操作ステップが多い
     何をしたらいいかわからない
     ***使える感じがしない***
   操作結果がすぐに得られない
     待たされる
     動作がもたつく
     操作が完了したのかどうかがわからない
 実装の問題
   ログインが手間
   安定していない
 ニーズの問題
   ブラウザのブックマークで十分
   自分のブックマークを他人に見せる必要性を感じない


「使える感じがしない」
  アフォーダンス
   関連書籍
    http://www.amazon.co.jp/%E8%AA%B0%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3-%E2%80%95%E8%AA%8D%E7%9F%A5%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%80%85%E3%81%AE%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3%E5%8E%9F%E8%AB%96-%E6%96%B0%E6%9B%9C%E7%A4%BE%E8%AA%8D%E7%9F%A5%E7%A7%91%E5%AD%A6%E9%81%B8%E6%9B%B8-%E3%83%89%E3%83%8A%E3%83%AB%E3%83%89%E3%83%BB-%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%B3/dp/478850362X/ref=sr_1_15?ie=UTF8&s=books&qid=1252825755&sr=8-15
    http://www.amazon.co.jp/%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%81%AE%E8%BC%AA%E9%83%AD-%E6%B7%B1%E6%BE%A4-%E7%9B%B4%E4%BA%BA/dp/4887062605/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=books&qid=1252825838&sr=8-1

UI-機能のみならず、サービスのあり方-存在意義を考えさせる一助

・見た目でわかる方が使う気になる
・ツールは目的を果たすための手段であることを再認識

ブックマーキングに似た行為
  スナップショット
  スクラップ
  チラシの収集
  録音、録画

スクロール位置を保存するブックマーク
  「しおり」元来の用途は「ここまで読んだ」印
  「しおり」の概念を忠実にネットで再現
  URL、パーマリンク、アンカーに続く新概念「スクロール位置」

スナップショットの感覚で使えるブックマーク
  ブックマークした時点のページを保存
  同じページの重複登録可能 (登録日時ごとに蓄積)

スゴ録のような自動登録
  指定したキーワードに関連するページを自動的にブクマ

伝達・評価ツールの一本化
  (投稿する)ソースは1つ。各サイトで見せ方を変える、というのがいいのでは?
  入力先は1つ。複数のSBMサイトにマルチポストはしなくていいようになる。

日常生活の延長としてサービスのあり方を検討する
新しいものを新しいものと意識させず使えるようにする
メタファーを活用

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oneclip - Twitter でソーシャルブックマーク

  北川研究室
   ソーシャルブックマークの研究を行なっている
   ・ソーシャルブックマークを使ったページのランキング (S-BITS)
   ・webページの活性度推定
      いま話題のページ
      ずっと話題のページ

   セマンティックウェブ
    問題点
     メタデータが集まらない

  Swimmie
    オンラインブックマーク共有プラグイン
      ブックマークするときにちょっとしたメタデータを追加
      メタデータ収集に役立てる

     頓挫
       プラグインを入れてくれる人が少ない
       プラグインを入れるような人は、そもそもはてブのヘビーユーザである可能性が高い

Twitter の真価はリンクを広める力にある
  Twitter のリンクはクリック率が高い (5%)
  eBay への流入は「Twitterから」が増えている

  Following と Followers の数がほぼ同じユーザが多い


Twitter vs SBM
             Twitter   SBM
  話題の鮮度 1分       1時間～1日
  情報の根拠 友人      群集
  検索性     低        高

Twitter で解決されていない問題
  管理機能
    過去のブックマークからの検索
    

oneclip
  Twitter の発言をまとめるサイト
  Semantic Web への貢献

今後の展望
  APIの公開
    (短縮URLのAPIも公開したい)