1 / 49

Web2.0 まとめ 　ー　 2.0 から 3.0 へ

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）. 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。 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。 利用者を信頼 し，共同開発者として扱う。 集合知 を利用する。. Web2.0 的企業とは（復習）. 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。

chiquita-nunez
Download Presentation

Web2.0 まとめ 　ー　 2.0 から 3.0 へ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

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） • 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。 • 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。 • 利用者を信頼し，共同開発者として扱う。 • 集合知を利用する。

  3. Web2.0的企業とは（復習） • 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。 • 単一デバイスの枠を超えたソフトウェアを提供する。 • 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”

  16. 協調フィルタリング（１） Xという商品を買った Xという情報を検索した • 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

  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？”

  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

  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

  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/1011/08/news012.html • Facebook、Google Gmail対抗の「Project Titan」発表へhttp://www.itmedia.co.jp/news/articles/1011/15/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 • 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/1106/29/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 • 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，LinusTorvalds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/20110406/359144/

  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/news/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/201105/2011052019.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）

More Related