レコメンド
2009年02月15日
mixiの「あなたの友達かも」で友達をたくさん発見しました
久々にmixiでキーワードを使って人検索しようとしたら
検索画面下の方に「あなたの友達かも」と
共通のマイミクの数を添えてレコメンドされてました。
(トップ>友達を探す、の画面です。)
気になってチェックしてみると結構な確率で
・現実の友達
・共通のテーマを追いかけている人
でした^^
やっぱりレコメンドって面白いし便利ですね。
全体から導かれるお得情報って
個人から見える情報の中からは見えないので、
システムとして提供する価値がすごく高いと思います。
(単なる効率化ではなく、システムでしかできないことという意味で)
そういった視点で見ると
「あなたと同じキーワードで検索してるこんな人いるよ」とか
「あなたと共通のコミュニティに3個入ってるこんな人いるよ」とか
そーゆーのもあったらうれしいですね^^
ちなみにmixiでは僕はココにいます。
よかったら気軽にマイミク登録してくださいね^^
検索画面下の方に「あなたの友達かも」と
共通のマイミクの数を添えてレコメンドされてました。
(トップ>友達を探す、の画面です。)
気になってチェックしてみると結構な確率で
・現実の友達
・共通のテーマを追いかけている人
でした^^
やっぱりレコメンドって面白いし便利ですね。
全体から導かれるお得情報って
個人から見える情報の中からは見えないので、
システムとして提供する価値がすごく高いと思います。
(単なる効率化ではなく、システムでしかできないことという意味で)
そういった視点で見ると
「あなたと同じキーワードで検索してるこんな人いるよ」とか
「あなたと共通のコミュニティに3個入ってるこんな人いるよ」とか
そーゆーのもあったらうれしいですね^^
ちなみにmixiでは僕はココにいます。
よかったら気軽にマイミク登録してくださいね^^
2007年11月16日
検索の向こう側
gungiに初参加してきました。(http://open.gungi.jp/modules/eguide/event.php?eid=6)
今回のテーマは「検索の向こう側」。
欲しい情報にいかに辿りつけるかはユーザーとしても興味津々です。
講演を聞いて目からウロコだったのは、
「欲しい情報を探すためのロジックはその時々によって違う」
ということ。
場所を表現している情報が欲しい時、人の評判に関する情報が欲しい時、
同じキーワードであっても探し方を絞れば、よりその時に求める情報に辿りつけそうって感じました。
なので、今後もオーソドックスな検索はGoogleを使うとしても、その他にいろんな検索ロジックのエンジンがあって、みんなが用途によって使い分けるようになるんじゃないでしょうか。
検索に関連してレコメンドの話も非常に面白かったです。
「検索されるのは意識できるてものだけど、意識できないけど求めるものをどう探すか」
ですね。
経済産業省の情報大航海プロジェクトで採択されたWebオカン(http://www.blogwatcher.co.jp/2007/07/post_8.php)の取り組みがかなり興味深かったです。
レコメンドをするための行動履歴情報を1社で集めたとしても精度に疑問を感じてしまいますが、
「多くの企業を巻き込んでより幅広い範囲から蓄積し、分析結果を多くの企業で活かす」
という発想は、情報の精度としてはより優れたものになると思います。
(蓄積されたくない情報、されたい情報など、現実にはいろいろと難しいでしょうけど)
この判断材料の1つとして、最近話題になっているソーシャルグラフは非常に有望なのではと感じました。
「その人が形成している人間関係は、おそらく今後もその人に影響を与えていくだろう。」
という、ある意味未来予測の一部を提供できるのではと考えています。
「本人が意識できていないだけで潜在的に求めているものを、いかにお勧めするか」
は、多くの人の可能性を広げる重要なテーマですね。
今回のテーマは「検索の向こう側」。
欲しい情報にいかに辿りつけるかはユーザーとしても興味津々です。
講演を聞いて目からウロコだったのは、
「欲しい情報を探すためのロジックはその時々によって違う」
ということ。
場所を表現している情報が欲しい時、人の評判に関する情報が欲しい時、
同じキーワードであっても探し方を絞れば、よりその時に求める情報に辿りつけそうって感じました。
なので、今後もオーソドックスな検索はGoogleを使うとしても、その他にいろんな検索ロジックのエンジンがあって、みんなが用途によって使い分けるようになるんじゃないでしょうか。
検索に関連してレコメンドの話も非常に面白かったです。
「検索されるのは意識できるてものだけど、意識できないけど求めるものをどう探すか」
ですね。
経済産業省の情報大航海プロジェクトで採択されたWebオカン(http://www.blogwatcher.co.jp/2007/07/post_8.php)の取り組みがかなり興味深かったです。
レコメンドをするための行動履歴情報を1社で集めたとしても精度に疑問を感じてしまいますが、
「多くの企業を巻き込んでより幅広い範囲から蓄積し、分析結果を多くの企業で活かす」
という発想は、情報の精度としてはより優れたものになると思います。
(蓄積されたくない情報、されたい情報など、現実にはいろいろと難しいでしょうけど)
この判断材料の1つとして、最近話題になっているソーシャルグラフは非常に有望なのではと感じました。
「その人が形成している人間関係は、おそらく今後もその人に影響を与えていくだろう。」
という、ある意味未来予測の一部を提供できるのではと考えています。
「本人が意識できていないだけで潜在的に求めているものを、いかにお勧めするか」
は、多くの人の可能性を広げる重要なテーマですね。