My Life Between Silicon Valley and Japan - ロングテール論の修正と「AmazonとGoogleの違い」
Long Tailの提唱者Chris Andersonが自身のBlogで「A methodology for estimating Amazon's Long Tail sales」というエントリー http://longtail.typepad.com/the_long_tail/2005/08/a_methodology_f.html を8月3日に書いた。 One of the most quoted statistics in my original article was the data point that 57% of Amazon’s book sales are in the Long Tail, defined as beyond the 100,000 books available in the typical Barnes and Noble superstore
Zipf曲線とWebサイト人気度
※ウェブサイトの収穫逓増に関するJakob Nielsenのコラムへの補足記事 Zipf曲線は、両軸を対数でとった図にプロットすると直線になる。この図はZipf分布になる300の要素による単純なデータセットを示したものだ。データの点を結ぶ線が右図では線形（リニア）になっている点に留意されたい（両軸とも対数でとってある）。普段見慣れたプロットのほとんどは線型である。比較のために、左側の図では同じ要素を線型軸にとってみた。 この図表から明らかなのは、Zipf曲線は、線型軸では座標軸に近づく傾向があるということだ。このために、両軸を対数でとるのが普通なのだが、残念ながら、ほとんどの人はこの種の図の読み取りには慣れていないはずだ。簡単に言うと、Zipf分布になるデータには、簡単にいうと以下のような特徴がある。 わずかな要素が極度に高い値を示す（図の左端） 中くらいの数の要素が、中間的な値を示す（図
information on zipf's law
Zipf’s law, named after the Harvard linguistic professor George Kingsley Zipf (1902-1950), is the observation that the frequency of occurrence of some event ( P ), as a function of the rank ( i) when the rank is determined by the above frequency of occurrence, is a power-law function Pi ~ 1/ia with the exponent a close to unity (1). Zipf’s law is a statistical observation that describes the freque
【埋】マスが全てだった時代から、ニッチが普通になる時代へ（後編）
（この記事には 前編 マスが全てだった時代から、ニッチが普通になる時代へ（前編） と 後編 があります。 この記事に直接ジャンプして来られた方は、まず 前編 マスが全てだった時代から、ニッチが普通になる時代へ（前編） から順にご覧ください。） 前編では、スケールフリー・ネットワークの基本形をもとに、個々のノードが コストパフォーマンスを考え、「最大許容コスト」 という制約の中で「選別」 しながら、コネクションを維持・管理しているというお話をしました。そして、 その コネクション維持コストが急激に低下 しているために、今までには 考えられなかったような大量のコネクションを維持できるようになったと述べました。 ここでこう突っ込まれる方もいらっしゃると思います。 「コネクションの量が増えても、それはスケールフリーに従って不平等に増えていくだけ だから、結果的に 強者が更に強化 される『べき法則』
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