ソーシャルタギングとフォークソノミーに関する、2007年末までに刊行された研究文献（英文）180点以上をレビューした論文が、テキサスA&M大学図書館が刊行する査読誌“Journal of Digital Information”10巻1号に掲載されています。また同著者による、ソーシャルタギングおよびフォークソノミーを導入した先駆的な美術館の事例報告記事も、同一号に掲載されています。 J Trant. Studying Social Tagging and Folksonomy: A Review and Framework. Journal of Digital Information, Vol 10, No 1 (2009). http://journals.tdl.org/jodi/article/view/269 J Trant. Tagging, Folksonomy and Ar
TopHatenarの部門別ランキングでは、「ニコニコ動画」「nicovideo」「niconico」のように、ブックマークタグの表記ゆれによって部門が分かれてしまう場合がありました。今回、この表記ゆれを統合して、部門を再編しました。 表記ゆれの統合は、ブックマークの分布に基づいて計算しているので、今後再統合・再分離が起きる可能性があります。 今回の統合で部門が圧縮されたことで、新しく38部門が登場しました。そこで、id:takerunbaさんがまとめてくれた部門別トップユーザーの一覧の改訂版を作ってみました。ユーザ名だけでなく、タグ独占率や最多タグ獲得エントリーも載せてみました。 背景の赤い部分が、今回統合された部門です。163番の「sf」以降が、新しく登場した部門です。 ※1度目の投稿で文字数制限に引っ掛かってしまったため、再投稿しました。申し訳ありません。 番号 部門名 タグ総数 1
DEWS2008 I1-15 812-8581 6-10-1 812-8581 6-10-1 E-mail: [email protected], it[email protected] blog wiki, SNS, Web , . Web . , . , . , . , , . , . , , . , , . . , . . , , , Information discovery based on Social Bookmarks Makoto MOMOTA Eisuke ITO Dept. Informatics, ISEE, Kyushu University, 6-10-1 Hakozaki, Higashi-ku, Fukuoka-shi, Fukuoka, 612-8581 Japan Research Institute for IT, Ky
Vol. 0 No. 0 情報処理学会論文誌 1959 Folksonomy マイニングに基づく Web ページ推薦システム 丹 羽 智 史† 土 肥 拓 生† 本 位 田 真 一†,†† 協調フィルタリングを用いた商品推薦システムを応用して Web ページ推薦システムを構築しよう とする試みは従来から行われてきたが，十分な量のデータソースを確保することが困難なことや推薦 対象である Web ページの数が大きすぎることなどから，その用途は非常に限定されたものだった． 本論文では近年急速に普及し始めたソーシャルブックマークと Folksonomy を利用して，インター ネット上の Web ページ全体を対象とした Web ページ推薦システムの構築手法を提案する． Web Page Recommender System based on Folksonomy Mining Satoshi Ni
今回のゲストはヤフー株式会社リスティング事業部 検索企画室 室長の井上俊一氏です。 Yahoo! JAPANがWeb 1.0であるかWeb 2.0であるか、という論議がブロガーの間では非常にホットに語られることも多いのですが、実態はどうなのでしょうか。井上氏の見解を伺いました。タグ検索という新しい検索メソッドに活路を見出すベンチャーも多いのですが（Feedpathもその一つ）、今回井上氏が非常に本質的な指摘をしてくれています。 ■ Yahoo! JAPANはGoogleに負けていない ―自己紹介をお願いできますか。 井上氏 Yahoo! JAPANのリスティング事業部 検索企画室 室長の井上です。検索企画室というのは、検索がらみの企画をぜんぶやるんですけど、エディトリアル作業はサーファー部が行っています。検索を用いたプロダクトおよびビジネスの企画をするのが検索企画室です。 当然ですが、ここ
世界偏見地図 世界の各国へのイメージ(というより偏見)を調べてプロットしているジョーク地図。 日本への印象としては、次の4つが載っている technology (技術) politeness (礼儀正しい) longevity (長寿) indirectness (遠まわしな、直接物を言わない) longevity なんて単語、知らなかった。各国への偏見の単語を見てると英単語の勉強になるなあ。 これをどうやって作ったかというと、Google で “japanese are known for *” などとワイルドカード検索をして、見つかった文章から適当にみつくろったということ。選択は「適当」で、多いほうから並べているわけでもない。なので、あまり真剣にこれらのイメージを捉えるべきではないと思う。単にそういう印象を持った人が一人はウェブに居たということ。 日本語でやるなら、こんな感じ? “*で
テクノラティジャパンは12月20日、ブログ検索の新たな手法である「タグ検索」のサービスを開始した。また、タグについて解説や啓蒙するための「ブログ記事にタグをつけよう！特集」も併せて開設した。 「タグ」とは、ブロガーが書いた記事につけるジャンルやカテゴリーのことを指し、ブロガー自身が自由に自分の記事にタグをつけられる。タグはブロガーが各記事について何について書いているかをわかりやすくするためのもので、1つのブログ記事に複数のタグをつけるのが一般的だ。タグをつけることで、その記事はより検索されやすくなるうえ、読者も知りたい情報を探し出しやすくなる。 テクノラティジャパンが新たに始めたタグ検索サービスでは、ブロガーが各記事につけたタグを検索し、そのうち頻出する150タグを一覧表示する。大きく表示されるタグと小さく表示されるタグとが混在するが、話題になるほどに（頻出するタグほど）に大きく表示される
会社で「folksonomy」についてブレストして遊ぶらしいので、folksonomyが登場した背景について考えながらメモ。 だれが情報を分類するか？ Grassroots Cooperative Categorization Of Digital Content Assets: Folksonomies, What They Are, Why They Workに曰く。 以下おれの理解によるメモ。 専門家による分類/定義 やり方：情報の分類に詳しい人が「この情報は○○です」と決める。 利点：高品質 欠点：高コスト（分類する能力がある人は希少） 普及の経緯：インターネット普及以前は、分類すべき対象が有限だったので（例：図書館）デューイ10進分類など、専門的技法を身につけることで有益な分類が可能であった。 例えば：Yahooなど、人力によって選定分類するディレクトリ型検索エンジン 書き手によ
This shop will be powered by Are you the store owner? Log in here
2．ビジネスリサーチの情報収集 デスクトップ調査 の基本〜アニュアルレポートなど公開情報から… デスクトップ調査 とは、主にインターネットなどを使用して、公開情報を調査して整理・分析を行うものです。「CIAも収集する情報の95％が公開情報」ということで、情報不足とい… 2021.01.28 2021.05.13 1915 view コラム〜リサーチャーの日常 人生を通じてマッチクオリティーを追求する 知識の幅が最強の武器になる という本で初めて知った「 マッチクオリティー 」という言葉は、経済学の用語で、ある仕事をする人とその仕事がどれくらい合っているか、その人の能力… 2021.05.04 2021.05.13 295 view 2．ビジネスリサーチの情報収集 日常的な情報収集・整理術（Feedly＋Dropbox） 【 ビジネス 情報収集 と 情報整理 の基本 】いま目の前にあるリサー
id:naoyaの「自分のためがみんなのためになる。「Folksonomy」による情報分類」 http://bb.watch.impress.co.jp/cda/alphageek/10504.html が公開されました。 Folksonomyや、最近良く見るタグによる分類について解説されています。はてなブックマークのタグの解説も出てきます。 そこでしばらくしてタグ機能を追加してみたのですが、やはりWebのような無限の広がりがある環境での分類と発見という意味においてはこちらの方に分があるようです。それから、最初は面倒そうだと思っていたタグつけも、やってみると案外楽しかったり。ここが一番意外なところでした。 一方で、特定のキーワードで任意の話題を追いかけるとか、タグにならなそうなマイナーだったり固有名詞としての意味合いが強いキーワード、例えば人名や地名といったものは、やはり機械による自動抽出
■ Folks＋Taxonomy＝“Folksonomy”～みんなで分類 Folksonomyという言葉をご存知でしょうか？ これは「Folks（人々）」という単語と、「Taxonomy（分類学）」という言葉から造られた造語で、「みんなで分類する」ということを表している言葉だそうです。僕も今年の初めくらい聞いたばかりの言葉ですが、前々回にお話したWeb 2.0の議論の中でも、良く話題に上るテーマの1つのようです。 Folksonomy の表わす「みんなで分類する」は、単に情報の分類だけを“協力して”実現していきましょう、というように聞こえますが、実際は少々異なります。 例えば、Yahoo! JAPANには、決められたカテゴリ分けにより分類したディレクトリサービスがありますが、これは決められたカテゴリを決まった人たちで分類している、という点でFolksonomyではありません。また、「みんな
This shop will be powered by Are you the store owner? Log in here
Technoratiのベータが、タグ関連サービスから情報ひっぱるようになってた Technoratiで「RSS マーケティング」の二語を検索してみるとこんな感じ。 単純なキーワードマッチよりも、タグでのマッチを重視している。 その右には、FurlとDel.icio.usへの同タグでの検索結果へのリンク。 現在のTechnoratiが単純に、該当語を含むエントリを（被言及数の情報を付加しつつ）並べているだけなのに比べると、だいぶ情報の検索結果の有用性と言う意味では向上する気がする。 現在のTechnoratiでの同検索語の検索結果 検索軸としてのfolksonomyの強み 過去に言及したfolksonomyのSWOT分析みたいな記事によれば、従来の情報分類アプローチには「専門家による分類」か「書き手による分類」の二種類しかなくて、それぞれ次のような弱みを抱えていた。 情報分類方法とその欠点：
９割型のソーシャルタギング・サービスが、ユーザーインターフェースの模索をほとんどせずに、サービスの再生産をしているのは如何なものかと。 とか思ってみた前回の続き。 ソーシャルブックマークにおけるタグは、基本的にそれぞれの間に相互作用は存在しない独立関係にある。 具体例を挙げると、"Flash" タグ と "Macromedia" タグが存在した場合、"Flash"の持つ何かしらのパラメータ（例：登録数）が変化をしたり、あるいは"Flash" タグそのものが消滅をしても、"Macromedia"タグにはなんの影響もあらわれない。また、"Flash"タグも"Macromedia"タグも、自分以外のタグについての情報を持っていない。 しかし、このようなタグ構造は実装が簡単な反面、幾つかの問題点を持つ。１つは概念の内包構造が表現できない、例えばBlogというタグで検索しても、Movable Typ
フォークソノミーについての雑記。つれづれなるままに。 del.icio.usのタグ一覧や、flickrのタグ一覧,Technoratiのタグ一覧を見てて、「カワイイ」、「カッコいい」、「便利」といった主観的なタグが予想よりも遥かに少ないのに驚いた。あるいは形容詞タグというのは表現が多様すぎてロングテールの誤差の中に埋まっているのだろうか。 タグが話題になった当初は、frickrなどではより主観的なタグが主流となり、タグがそのまま「物事を言及する為の語彙」を可視化するかな？と思っていたのだけど、そういう風にはいっていないみたいだ。flickrと他のサービスの最も大きな違いは、即物的なタグと共に、地域と時間という２つの情報が主軸になってることのようだ。ここまで偏るなら時間と位置はタグから切り離してしまったほうが良い気もする。ひょっとしたらgoogle mapsと連動させた地理ベースの写真共有サ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
