カテゴリ「Research」のエントリ

IVS 2009 Spring に参加してきた

Infinity Ventures Summit 2009 Spring

大変光栄なことに弊社サイジニアも Launch Pad に枠をいただいて,ボクは Staff という扱いで参加し,代表のプレゼンのお手伝いをしていました.

Launch Pad Staff

IVS 2009 Spring

結果として,2位という名誉ある結果をいただいて,どうもありがとうございました!チームのみんなに業務を押しつけて札幌にやってきた(ついでに帰省)ボクも,これで月曜日は上を向いて出社できるってもんです.

IVS 2009 Spring - a set on Flickr

雑感

21日,22日と会場にいて,セッションの内容や出会った皆さんとお話させてもらった中で感じたことを,ざっくりまとめておきたいと思います.

よく耳にした言葉たちを抽象化して抜き出したキーワード

  • モバイル
  • ソーシャルゲーム
  • 遊び
  • アバター
  • 実体験

IVS 2009 Spring

総じて,一昔前に Web を語るときとは文脈が大きく変化しているなぁと感じました.少し前までは「とにかく便利」「群衆の叡智」「みんなで使えば賢くなる」「溢れる情報を整理する」といった,今と比べてやや固くて真面目な(?)方面で価値が語られていましたが,上記のキーワードから連想されるのは,「楽しい」「嬉しい」という豊かな体験に対してお金を払うユーザの姿です.そして実際に大きな市場がそこにある,という話でした.

ボクの感覚とのギャップ

「楽しい」「嬉しい」に価値を見出すのは,ボクの感覚とも一致するところです.過去にも何度かそんなエントリを書いています.

楽しむWeb - 準二級.jp

一方で,ボクが夢中になって使っているいくつかの Web アプリケーションの名前は,この会場では聞くことができなくて,この差はどこからくるんだろうってずっと考えていました.

ユーザ体験までを考えるプロダクトデザイン

Launch Pad で印象に残っているのは,Cerevo和蓮和尚さんによる「送る送る詐欺撲滅」の話と,サイバーエージェントさんのアメーバピグの話です.

どちらにも共通して感じたのは「極めて具体的なユーザ像・ユースケースに基づいたプロダクトデザイン」が背景にある,ってことです.そこが面白かったです.Cerevo カメラの話は Web 上にもたくさんあるのでここでは割愛させてもらって,アメーバピグについてもう少し掘り下げます.

アメーバピグの設計思想は「ライトユーザー絶対主義」とのことでした.「インターフェイスは可愛らしく分かりやすく」「低スペックの PC でもストレスなく楽しめるような実装を」この辺りはブレがなくて,話を聞いていて気持ちよかったです.

IVS 2009 Spring

アメーバピグにはすでに35万人ほどのユーザがいるそうで,みんなライトユーザにも関わらず驚異的なアクティブ率.ほぼノープロモーションなのにユーザはどんどん増えて,中には芸能人ユーザがいたり,今やユーザが自発的に独自の遊び方を見つけて楽しんでくれているのだそうです.

画面を見せてもらいながら話を聞いて,そこにあるユーザ体験は Twitter とよく似ているなぁ,と強く思いました.ちょっとヒマなときにアクセスして,特定の誰かを求めないコミュニケーションを楽しむ.そのコミュニケーションは第三者に対して開かれていて,思わぬところで話が盛り上がって大きな流れになったりする.ときにはシステムの制約を逆に利用した遊びがユーザの間から生まれたりする.有名人のアカウントにみんなで群がってみたり.まったくもってよく似ています.

人が,人とのコミュニケーションに求める「楽しさ」や「嬉しさ」って,本質は同じだってことなのでしょうね.多分,アメーバピグにどっぷりなユーザさんは Twitter を使わないだろうし,Twitter 大好きなボクはなかなかアメーバピグを使おうとは思わないけれど,これはサービスの優劣の話じゃなくて,ただの棲み分けだと捉えています.「みんな」がひとつの場所に集まってひとつのスキーマで全員が満足できるなんてことはないでしょう.自然な棲み分けが起こるのは,システムが健全な証です.

大事なのは「具体的に誰が,いつ,どんなシチュエーションで,どのようにそれを使って,何が価値になるのか」をとことん考えることなのだと思いました.機能だけ箇条書きにすればまったく同じ説明になる2つのプロダクトがあったとしても,対象ユーザが明確に違えば,それぞれは別なプロダクトとしてどちらも存在し得るのでしょう.

「必要な」システム

最後に,IVS の話から少し外れるかもしれませんが,書きます.

会場で「最近,面白いサービスはありますか」なんて話になったときに,ボクは「brightkite.com です!今日も iPhone からここの場所を写真付きでバシバシとポストしていますよ!」とやや熱っぽく答えました.brightkite は「位置情報付き Twitter」とでも言いましょうか,そんなサービスです.ボクのポストは以下からご覧いただけます.

Jun OHWADA (june29) - brightkite.com

よくある brightkite に対する反応は「位置情報をポストするのは怖い」「何が楽しいんだ」「誰がそんなものを喜んで使うんだ」といったところで,大枠ではボクも同じことを思います.例えば「brightkite はあなたの人生に必要ですか」と聞かれたら「いいえ」と答えるしかないでしょう.過去のエントリでも似たような話をしています.

「twitterは必要か」は「恋人は必要か」という議論に似ている - 準二級.jp

そんなときに必ず聞き返したくなるのは,じゃあ人生に必要なものってどれだけあって,あなたがお金を払っている対象はすべて必要なものなんですか,ってことです.難しいですね.

今回の旅の移動中に代表とこんな話をしていたら,「携帯電話もね,登場した当初は,誰がそんなものを使うんだって言われていた」って話が出て,それがたった10年や15年前の話なんだなぁと思ってしみじみしました.

だから,「誰もそんなものは使わない」と感じてしまう前に,一度でいいから「仮に多くの人がこれを使うようになったら,人の行動にどんな変化がもたらされて,どういった文化が生まれ,そのときに何が求められるだろうか」って考えるようにしています.他の人より先に未来の価値に気付けるとなんだか優越感に浸れるから,ボクは新しいサービスに飛び付いてとりあえず使ってみるのは好きですよ.まわりにはボクよりずっとずっと想像力が豊かで,アンテナの感度が良好な人たちがいるので,彼ら彼女らと未来について話すのはとても有意義です.

そして,IVS の会場にいらしていた,例えばモバイル業界のキープレイヤーの方々は,いち早くモバイルが普及した世界のことを思い描いて,その世界に先回りして行動を起こしてきた人たちなんでしょうね.

まとめ

参加報告というより雑感がメインになりました.IVS で得た刺激から思考が膨らんでこんな文章になりました.ボクが普段参加しているイベントとは雰囲気も大きく異なっていて,得るものが多かったです.だけど,この場においても「ジョジョが好きなんですね!」と話しかけられる自分のプロパティはほめてあげたいです.

IVS 2009 Spring

弊社をお招きいただいたインフィニティ・ベンチャーズの皆さま,素晴らしい機会をありがとうございました!会場でお会いしたすべての皆さん,本当に楽しいお話をありがとうございました!シェラトンホテルさん,美味しいお料理をありがとうございました!

代表,お疲れさまでした.

Web上のデータを使った研究

ボクが研究室に配属された2005年当時,Web 上の実データを用いた研究ってのは,今ほど盛んに行われてはいなかった.だから,ブログや SNS のデータを数十万ユーザ単位で収集して解析した結果を発表すれば,それだけでも新規性が認められて注目された.

今となっては,そんな研究もそれほど珍しいものではなくなった.先日参加させていただいたソーシャルブックマーク研究会でも,ソーシャルブックマークを対象とした研究をしている人たちに会うことができたし,Google Scholar でソーシャルブックマークと検索すれば日本語だけでも数十本の論文に辿り着ける.

ボクも修士時代に,自分や研究室の仲間が収集したデータを解析してみたりした.幸い,ボクが属していた研究室の,ボクが過ごした時期には,Web の研究ってのはホットで,様々な研究が成されていたし議論の相手にも困らなかった.しかし,学会や研究会で会う人の話を聞いてみると,みんながみんなそうというわけではなく,属する研究チームの中でも1人で「Web が面白い!」と孤軍奮闘している人はたくさんいた.

Web の研究は,当然だけど,Web の登場以降に始まったものだから,比較的歴史は浅い.そこに用いられる手法が古典的なものだったとしても,対象が新しければ,得られる結果も新しいものになる.ソーシャルブックマークのデータを用いた研究の発表をするのに,ソーシャルブックマークの説明から入らなければならないのはけっこうしんどい.ソーシャルブックマーク自体の面白さや可能性を感じてもらえないことには,研究の面白さを伝えるのは難しい.願わくば,Web のダイナミクスや Web 上に見るユーザのアクティビティに理解のある人と議論したい,Web の研究をしている人なら感じるところであろう.

じゃあ,研究仲間をどうやって見つけたらいいか.Web の研究をしているんだもの,Web で見つけるってのがいいんじゃないか!

そんなことを考えて,最近,このブログでも研究関連の話題でいくつかエントリを書いた.仲間を見つける最良の方法は,自分の興味を表明することだ.現状,技術者というかプログラマの人たちは,Web を活用して良質のコミュニティを形成できている.研究者にも同じようなコミュニティがあってもいいはずだ.Web のパワーを理解しているのなら,研究室やゼミ,学会や研究会といったコミュニティのみに縛られる理由はないのではないか.

あるいは,ボクが知らないだけかもしれない.もしすでにあるのなら教えて下さい.ぜひ参加したいです.

ここで,ボクが想像している Web の研究者のコミュニティとは,次に示すような特徴を持ったものだ.

  • 日々の研究活動を共有できる場がある
  • チャットなどで気軽に議論できる場がある
  • 共有できるデータセットがある
  • オープンに活動し,成果を Web のユーザやサービスプロバイダにアピールできる

プログラマのコミュニティをイメージしてもらえると分かりやすいと思う.そんなに崇高な理想があるわけじゃなくて,「今日こんな論文を読んだんだけどさー」「誰かこういう研究やっている人知らない?」とか,そんな感じで研究の話をできる仲間がほしいってだけです!妙に堅苦しく書いちゃったなぁ.

例えば社会学の研究をしている人なんかは,SNS に見る人の行動を社会学的に調べようと思ったら,まず「クローラを作ってデータを集めなきゃいけない」ってなって,急にハードルが高くなっちゃう.本当は,データをどう料理するかで勝負するはずなのに,スタートラインに立つまでの本質的じゃないところで苦労しちゃう.そんなとき,割とプログラミングが得意な人がいて,すでにある程度集まったデータがあったら,共有してもいいんじゃないかな.そうして,社会学的に見て得られた知見と,自分が行った解析から得られた知見を比較できたら,それはすごく価値のあることだ.Web の研究をやっていると,みんなそれぞれ扱うデータセットが違うから,結果を比較する対象がなくてそれ以上議論できないってことがある.さらに,みんなが個別にクローリングを行うと,サービスプロバイダには負担をかけることになる.可能な範囲でデータを共有できれば,幸せになる人は多いのではないか.

そんな想いがあって,web-researcher.jp ドメインを取得しました.まだ何もありません!具体的に何をどうしていったらいいか考えているところです.

http://web-researchers.jp/

IRC も同じく web-researchers.jp という名前で irc.freenode.net 上にチャンネルを作ってみました.共感してくれる人がいたら,ぜひ参加してほしいです!

まずはボク自身が情報を発信するところから始めよう,そうしよう.

第1回ソーシャルブックマーク研究会に参加してきた!

2008年7月12日(土),第1回ソーシャルブックマーク研究会に参加してきました!会場は東京工業大学大岡山キャンパス.当時修士1年生だったボクが,初めて学外で自分の研究を発表した場所です.久しぶりに訪れたキャンパスにちょっとドキドキ.

今回のイベント用に作った簡易名札!
SBM研究会用名札

全体の感想

「ソーシャルブックマーク」というひとつのテーマに対して,サービスを提供する人,毎日の中で使う人,研究対象とする人,ビジネスに発展させようとする人,様々な人たちが集まっていたイベント.このような雰囲気のイベントって珍しい!これまで研究者が集まる学会・研究会とか,技術者が集まる勉強会とか,いくつか参加させてもらってきたけれど,これまでのどのイベントとも違う空気が新鮮で面白かった!学会・研究会でお世話になっている人がいたり,ボクの修士論文で参考文献に掲載させてもらった @yanbe さんがいたり,先日マイネット・ジャパンに遊びに行ったときにお会いした newsing の中の人がいたり,楽しかったなぁ.業界は狭い!

今回は研究寄りの話が多かったかなー.サービス提供側の人たちは「じゃあ,たくさん集まったデータをどう扱おう」「どうやったらここから面白いものが出せるか」と少なからず考えておられるようで,Web 好きな研究者の人たちから見ても,ソーシャルブックマークに蓄積されたデータってのはとても魅力的に感じられる.今や,データベース連携する Web アプリなんてのは,スケーリングや運用の話をひとまず置いておけば個人レベルで週末に作れちゃうものになっていて,企業がサービスとして提供する上ではそれ以上のことが求められているのかもしれない.

WWW2008 の論文なんかをざっと見てみると,Google や Yahoo! からデータ提供を受けて新しい手法を試してみました,って話が非常に多い.そして上手いこと芽が出たものはパックンチョされちゃう.研究者もガンバって成果を出せばそういった魅力的なデータを抱える企業に入れちゃうから,当然モチベーションも上がるんだろうな.シリコンバレーやその周辺全体で上手い仕組みが出来上がっているのだとしたら,そりゃあ底力があるわけだ.

日本はこの辺り,どうだろう.「はてなブックマークのデータを使って○○○」って論文はけっこうあるけど,どうやってデータを集めているかっていうと,プログラムによるクローリングだ.集めるのが大変ってのもあるし,何よりサービスに負荷を掛けちゃっているし,なかなか悩ましいところ.上手く連携して何か面白いことができないだろうか.ボクが知らないだけですでにそういった事例もあるのかもしれない.知っていたら教えてほしい.コンペとかどうだろうね.データセットを公開して「これで面白い物を作ってみてください!」とか.

「私がチャレンジしたSBMデータマイニング」というタイトルで発表されていた @ryo_grid さんが,自分が行った解析を紹介しながら「なんでこんな簡単なことをはてなさんがやらないのか」と疑問を投げかけられていて,とても面白かった.そのあとで「きっと,かけるコストにリターンが見合わないからでしょう」と付け加えていた.ボクも1人のユーザとしては,新しい機能や新しい体験を求めたいところ.今はネガティブコメント対策とか,マイナスをゼロにするお仕事にリソースを割かれているように見えて悲しい.はてなさんはゼロからプラスを生み出すのが得意な会社だと思っていますので,そっちに期待しています!リソースが足りないなら面白そうな学生を連れてきてでも何とか!はてな大好き!はてなTシャツ欲しかった!

Web サービスだけじゃなくて,人々のスキルもマッシュアップできたらいいよね!得意な人が得意なことをやるのがいいよ!

データ等の連携については考えていることがあるので,エントリを改めて書く.ここでは一旦おしまい.

ソーシャルブックマークの母集団

社内ソーシャルブックマークの話がとても面白かった!ある組織への導入事例が紹介されていて,社内ソーシャルブックマークは概ね「有用」だそうな.実際の数値入りでアンケート結果を見せられると,気付くことがあるなぁ.

ここでひとつ「母集団」の話をしたい.

これらはすべて「母集団」というキーワードで語ることができる.とある企業や研究室に属する集団というのは,ランダムに選び出した人から成る集団よりも,興味が似ていると考えられる.なので,その集団に属するメンバーがブックマークするものは,他のメンバーにとっても有用である可能性が高い.逆に,母集団が膨らんで特定の共通する興味が薄まっていくと,そこに集まる情報も各個人にとっては薄く感じられるようになる.お気に入り機能は,まさに自分にとっての母集団を作り出す行為だ.

つまり,ソーシャルブックマークは,母集団をどのように設定するかによって,見え方が大きく変わってくるということ.ここに次の発展の可能性を感じる.最適な母集団発見のための何かがあればいい.それはアルゴリズムによって得られるのか,ユーザコミュニティによってもたらされるのかは分からないけれど,楽しいことが起こりそうな予感でワクワクします.

第2回も楽しみです!

懇親会では,早速,第2回開催のアナウンスがなされていました.素晴らしい盛り上がりですね!ソーシャルブックマークがちょうどいい時期にきているんだろうな.これが「ブログ研究会」だったら,それこそ母集団が大きすぎて,話が発散していたんじゃないかな.良くも悪くもソーシャルブックマークはまだまだ認知度が低くて,だからこそ濃い話ができるんだと思った.マイノリティ故の結束ってのは,この間参加した高専カンファレンスでもキーワードになっていたな.

今回,参加者の一部から,「研究寄りの話が多くて,ユーザサイドの話がなかったねー」との声が上がっていたので,次回は,セッション制にしてみたらどうでしょう.少なくとも「研究者から見たソーシャルブックマーク」と「ユーザから見たソーシャルブックマーク」では全然見え方が違いますよね.お互いがお互いの話を聞いて得られるものもあると思うので,なんとか,みんなが幸せになる形で開催できると継続できたら素晴らしいと思います!

第1回ソーシャルブックマーク研究会,とても楽しく参加させていただきました!発表者の皆さんお疲れさまでした!運営の皆さんありがとうございました!

大規模ネットワークのコミュニティ階層構造を高速に抽出する

論文を読んだので内容のメモ.訳すというよりはボクの解釈のメモです.先日のエントリ 気が向いたので研究について書く は前置きでした.

Fast unfolding of community hierarchies in large networks

アブストラクト

ソーシャル系のサービスは秩序と乱雑さを併せ持つ複雑ネットワークとして捉えられる.SNS や携帯電話のネットワーク,Web のように大規模なものにおいては,その全体構造を把握するための解析手法が求められている.

ネットワークを密に結合したノード集合であるコミュニティ(ここではクラスタと同意)に分解するアプローチは有効だ.SNS などからコミュニティを抽出することで,トピックについて知ることができる.さらに,得られたコミュニティをノードしてメタネットワークを生成すれば,ネットワークの構造を視覚的に把握できるよになるだろう.

この論文では,コミュニティの階層構造を明らかにするシンプルな手法を提案する.これは既存のどの手法よりも優れている.実際に,260万ユーザで構成されるベルギーの携帯電話ネットワークから言語のコミュニティを見つけ出し,コミュニティ間の関係を解析する.

手法の説明などはスッ飛ばす

既存の手法でコミュニティ分割して,得られたコミュニティをノードとしてネットワークを作り直して,またコミュニティ分割して… ってのを繰り返すのがこの論文で提案されている手法.

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コミュニティ分割結果の例.同じ色で塗られたノードは,最初のステップで同一コミュニティに属するノード,線で囲まれたノードが,次のステップでのコミュニティを意味する.

2つのステップを繰り返すことで,コミュニティの階層構造が浮かび上がる.

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Google Maps のように,ズームレベルを変化させると見えるコミュニティも変わってくる.コミュニティの中にはさらに細かいサブコミュニティが存在する.

いきなり実験結果

提案手法を用いてベルギーの携帯電話ネットワーク(過去半年間の通話記録を用いてノード間のリンクを定義)を解析し,コミュニティを抽出した.

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数十のコミュニティが存在し,それらは大きく2つに分かれている.ノードの大きさは,そのコミュニティに属するユーザの数による.赤はフランス語を話す人のコミュニティで,緑はオランダ語.

続いて,2つの言語コミュニティの間の橋になっている部位を拡大して見てみる.

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ここにはさらに,英語やドイツ語を話すユーザがいて,言語の壁をこえてコミュニケーションが行われている.

さて,先の赤と緑の図に戻ってもう1度よく見てみると,赤で表されるフランス語のコミュニティ間の方が,緑のオランダ語のコミュニティ間に比べて,リンクが密になっている様子が見て取れる.これは文化の違いに起因するものだろう.

以上,メモでした.最後に一言

複雑ネットワーク,コミュニティ分割,ネットワーク可視化,面白いなぁ.ソーシャル系のサービスに慣れている人なら,これがすぐに色んなサービスに適用できそうだってことに気が付きますよね.Twitter で「クラスタ」と呼ばれているものは,複雑ネットワーク的手法で可視化できる.

気が向いたので研究について書く

こんばんわ,june29 です.

ここ cameraLady を読んでくれている方は,ボクが Web 大好きっ子で,特にソーシャル系のサービスが好きで,たまにプログラミングっぽいことをしている人なんだと,なんとなく伝わっているかと思います.伝わっていると嬉しいです.

ところで今日は,これまであまり書いてこなかった,自分の研究者っぽい一面を出してみようかなーと思ったので,書いてみることにします.

もともとね,インターネットって研究者の情報共有のために作られたんだし(違ったっけ),技術系の話題ばかりじゃなく「こんな論文読んだよ!」みたいなエントリがあってもいいよね!論文読み上げ Ustream とか素晴らしいと思ウ!

専攻は自然科学,複雑系,複雑ネットワーク

学部の後半と,修士の間は,複雑ネットワーク理論を専門として勉強していました.この分野に関しては以下の書籍たちが詳しいです.

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新ネットワーク思考―世界のしくみを読み解く
青木 薫
NHK出版 2002-12-26

by G-Tools , 2008/07/08

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スモールワールド・ネットワーク―世界を知るための新科学的思考法
Duncan J. Watts 辻 竜平 友知 政樹
阪急コミュニケーションズ 2004-10

by G-Tools , 2008/07/08

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複雑な世界、単純な法則 ネットワーク科学の最前線
阪本 芳久
草思社 2005-02-25

by G-Tools , 2008/07/08

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複雑ネットワークの科学
増田 直紀
産業図書 2005-02

by G-Tools , 2008/07/08

複雑ネットワークとは大それた名前で,随分と複雑そうな印象を受けますが,中身は,「世の中の複雑な事象を単純なネットワークで表して扱おう」とするものです.ここでいうネットワークとは,数学のグラフ理論でいうところのグラフであり,システムを構成する要素(ノード)を円で,要素間の関係(リンク,エッジ)を線でつないで表現したものです.

グラフ理論 - Wikipedia

Wikipedia にも載っている通り,例えば路線図は,システムの構成要素が駅で,駅と駅が線路でつながっているときにはその間に線を引いて関係を表現します.これがネットワーク図です.

他にも mixiGraph であれば,ユーザがノードでマイミク関係がリンクになりますし,Web ページをノード,ハイパーリンクを文字通りリンクとみなせば,それは Web のネットワークです.

この通り,世の中のあらゆるところにネットワークを見つけることができます.ネットワークの形にして単純化することで,種々の事象を共通に扱えるようになります.現実世界に見られるネットワークは,しばしば大規模で複雑なことから,これらは複雑ネットワークと呼ばれ,様々なアプローチで解析が進められてきました.

…と,だらだらと書いてきましたが,Wikipedia の複雑ネットワークの項がとても充実していることに気が付いたので,残りの説明はそちらに預けることにします.

複雑ネットワーク - Wikipedia

複雑ネットワークとWeb

複雑ネットワーク的なものの考え方では,ノードの価値は,ノードそれ自身の属性ではなく,他のノードとの関係性によって規定されます.この考え方を取り入れた実装の最たる例が,Google の PageRank でしょう.その Web ページのコンテンツではなく,どれだけのリンクを受けているかが価値を決めます.

すでに述べた通り,Web 自体が巨大なネットワークであり,複雑ネットワークとの親和性が高いばかりでなく,Web 史上最強の巨人である Google もまた,複雑ネットワーク理論とともにあるのです.

そんな背景があって,ボクは複雑ネットワーク的に Web を考えるのがとても好きです.今回はこんなところで.また続きを書きます.