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“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
ふとしたことで、inSuggest というサービスがあるのを知りました。名前が示しているように、様々なもの（ウェブサイトや del.icio.us のブックマークなど）をレコメンデーションしてくれるという内容。中でもこのイメージ検索がちょっと楽しいです： ■ image suggestions from inSuggest Flickr 上にあるイメージを検索してくれるのですが、インターフェースが工夫されています。以下は試しにアクセスしてみたところ： 下半分に表示されているサムネイルが、Flickr から集められてきた画像（クリックすると元画像のページにジャンプします）。最初はランダムにピックアップされているのですが、この中から気に入ったものを選び、上部にあるマスにドラッグ＆ドロップできるようになっています。 例えばこちらは、ブルドッグの画像を選んでみたところ。ご覧のように、マスに入れられ
del.icio.usで似た趣向のユーザを探すGreasemonkey http://kaseisan.hp.infoseek.co.jp/firefox/greaseMonkey/deliciousSerchSamePreferenceBookmarker.user.js これは何？ del.icio.usで自分と似た傾向のブックマーカーを探す為のGreasemonkeyです。 del.icio.usの自分のページでボタンを押せば、画像のように自分と同じURLをブックマークをしているユーザをかぶってる数順で表示します。 後は、かぶってる人のfanになるなりご自由に。 作成の動機は？ 割とSBMの解説サイトで、自分と趣味の合うブックマーカーを追っかけよう！見たいな事言ってるけど、その方法がいちいちめんどくさそうだったので、自動化したく作成。 注意点とかある？ 特に無いです。 ただ、自分のd
「動画共有系のサイトで有名なのは？」「ブログ系のサイトで有名なのは？」 そういったことを調べようと思ったことはありませんか？そんなときに便利なのがDelexaです。 このサイトではdel.icio.usとAlexaのデータを組み合わせ、「ある特定分野でのサイトランキング」を算出してくれます。 しかもトラフィックが多い5万サイトだけを対象にしているので余計なサイトが検索結果に入りません。 » Delexa.org: Rank Domains by Topic 以下、簡単にご説明。 やり方は簡単。調べたいタグを入力して検索するだけ。 ↑ 動画サイトを探すため「videos」で検索してみました。やはりYouTubeが一番です。 ↑ 次に「blog」で検索してみました。ブログ系で有名なサイトがちゃんと並びますね。 ↑ 各サイトの詳細ページも用意されています。そこでは、Alexaのトラフィック情報や
del.icio.us ブックマークから、訪問者に対して適切なリストを抽出してリコメンデーションを行うスクリプト。 http://www.geocities.jp/stormriders999/delview_ja.html じつは、もうすでに半年くらい前に作って公開してたのだけど、あまりパーソナライズされたリストが生成されなかったり、異様に動作が重かったりしてあまり使い物にならなかった。その頃はポストのリストを取得する方法しか知らなかったため、del.icio.usにJSONリクエストを頻繁に投げさせてポストを大量にダウンロードして、クライアントサイドでごりごりとタグの関連を計算なんて、ちょっとしたマルウェアくさいことをやっていた。 で、その後直接タグクラウドリストのデータがJSONで取ってこれるようになったのを知ったので、やっと改良してみた。かなり精度も上がったはず。 とりあえず de
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