レコメンデーションの虚実（6）〜集合知を介して「わたし」の本当の好みを知る方法 (1/2) - ITmedia アンカーデスク

これまでの連載では、（1）から（5）で先端的アプローチがどのように進んでいるのかを、ざっと見渡してきた。そこで今回からは、いよいよ（6）のアプローチに入っていこう。この連載の総合タイトルは「ソーシャルメディア セカンドステージ」。ソーシャルメディアと銘打っているのにもかかわらず、レコメンデーションの話を延々と続けてきたのは、この両者がいまや不可分の関係になりつつあるからだ。 なぜレコメンデーションとソーシャルメディアが不可分なのだろうか。連載第1回でも書いたように、インターネットの情報が天文学的なスケールになったことで、情報量はわれわれの認知限界を超えてしまっている。この結果、従来の検索エンジンやパーソナライゼーションのようなアプローチでは、求めている情報にうまくリーチできないという問題が生じてきている。従来のアプローチの問題というのは、例えば次のようなものだ。 ・検索エンジンによるアプロ

[ultraquiz]

ソーシャルメディアというのは端的に言えば、人々の集合知をメディア化し、何らかのかたちで集約していくというモデルのことだ。この考え方をレコメンデーションに当てはめると、どうなるか。

[ushiwatat]

|偶然は、自分の力で見つけることはたしかに難しい。でもどこかの誰かの力を借りれば、偶然は意外と簡単に見つけることが可能になるかもしれない。そんな||教訓が、ソーシャルメディア時代には現実的に|

[kasedac]

"ソーシャルメディアというのは端的に言えば、人々の集合知をメディア化し、何らかのかたちで集約していくというモデルのことだ。この考え方をレコメンデーションに当てはめると、どうなるか"

[hiragisan]

「好みの合いそうなブロガー」を見つけるのが難しいわけですが

[mhashimoto]

検索エンジン

[motofu]

偶然は、自分の力で見つけることはたしかに難しい。でもどこかの誰かの力を借りれば、偶然は意外と簡単に見つけることが可能になるかもしれない。そんな昔からのことわざのような教訓が、ソーシャルメディア時代には