ソーシャルグラフの次にくるものとは
facebookの「ニュースフィード」に流れる友人の記事の決定の仕方に興味をもったので調べてみました。
この記事が当たっているのだと思いますので紹介します。
あなたとfacebook上の友人との関係で心当たりはないでしょうか?
友人の判定は自分ではしていないはずです。
からの紹介です。
ニュースフィードに出てくる友人はFacebookでエッジランクで重み付けされています。
まずはSNSの変遷から
SNSの変遷にみる「ソーシャルグラフのリフレッシュ問題」
Friendsterを起源にインターネット上でソーシャルネットワークが形成されるようになって早9年が経とうとしています。日本国内では2004年2月のmixi・GREEの開始から7年。この間にソーシャルネットワーキングサービス(SNS)は検索サービスと並ぶインターネットの2大領域の一端となりました。SNSのコアはソーシャルグラフです。ソーシャルグラフはユーザーが自らの人間関係を自発的にインターネット上に可視化することで形成され、その上を各種のコンテンツが流通することでサービス価値を生んでいます。
Facebookでつながった友人の近況アップデートや写真がニュースフィードに表示されるのを見たりやりとりして楽しむといったことです。このサービス価値は通常、時間と共に劣化します。時間と共に人の持つ人間関係は移り変わるのに、SNSに形成したソーシャルグラフは固定されたままになるためです。
理想としては人間関係の移ろいに合わせてSNS上のソーシャルグラフも紡ぎなおしていけばよいのですが、誰しも自らリンクを切って別の人につなぐ行為ははばかられるものです。
このためユーザーは一つのSNS内でソーシャルグラフをメンテナンスすることよりそもそもSNSを移動することを選びます。Friendster→Orkut→MySpace→Facebookのように。これがこの9年間、SNSの勢力移動が繰り返されてきた理由です。総称して「ソーシャルグラフのリフレッシュ問題」と呼ぶことができます。
えっ!?じゃあ、Facebookも今は注目されてるけどすぐに乗り換えられちゃうの?
結論から言うとそうでもない。じゃあ次はそこの部分を話しましょう。
ニュースフィードによるグラフリフレッシュの実現
ソーシャルグラフのリフレッシュ問題に一次回答を出しているのがFacebookのニュースフィードです。Facebookはエッジランクと呼ぶ記事の重みづけ(関連性、注目度、新鮮さの組み合わせ)によってニュースフィードに出す記事を選定しています。このおかげでユーザーには親しい人の注目すべき情報のみが目につき、親しくない人は時間を経るにつれ忘れ去ることになっていきます。結果的にソーシャルグラフのリンクはつながりの有無だけを意味する無味無臭なものとなり、ユーザーにとっては直近に関係の濃い相手と通じ合えるツールにFacebookがなっているということになります。
ここで大事なのはリンクそのものが無意味なわけではないということです。
日本人で例えれば「年賀状の関係」というものがあります。普段の仕事や生活では関わりもなければコミュニケーションも不要な相手、ただ年に一度くらいは音信を取っておきたい相手。そんな関係をも必要に応じてコネクトできることはやはり有用です。ニュースフィードのリフレッシュ効果によって人間関係の変化を意識せず一つの実名グラフを年々太らせていくことになるFacebookの構造はこれまでの勢力移動を繰り返したSNSとは異なる普遍性を持つといえるでしょう。
ふむ。何にもしなくても常に新鮮な状態を保てるんだね。エッジランクがそれを裏付けている。でも、リンクメタデータが鍵になるってどういうこと?
簡単に言うと蓄積したリンクメタデータから「関係性の意味」抽出することがポイントになります。
Facebookによるリンクメタデータの蓄積と活用
2011年9月にFacebookは開発者向けイベント「f8」で新オープングラフの発表を行いました。これはソーシャルアプリ上のユーザーアクションに動詞の意味付けを行えるようにしてユーザーのアクティビティフィードをリッチにする目的があるという説明がなされています。しかしその真意はリンクメタデータの蓄積にあると上原は考えています。上記のグラフリフレッシュはニュースフィードを「リンクの濃さ」で重みづけすることで実現されています。ここに加えて「リンクの意味」をニュースフィードに反映することが直近のFacebookの目的であると考えられます。
「Facebookはエッジランクという記事の重みづけ(関連性、注目度、新鮮さの組み合わせ)によってニュースフィードに出す記事を選定しています。このおかげでユーザーには親しい人の注目すべき情報のみが目につき、親しくない人は時間を経るにつれ忘れ去ることになっていきます。結果的にFacebookがユーザーにとっては直近に関係の濃い相手と通じ合えるツールになっているということになります。
この「リンクの濃さ」に加え、Facebookでは「リンクの意味」も考慮されている、と。
Facebookは、ユーザーにフレンド関係をコントロールさせるのではなく、「暗黙的」にフレンド間の距離をシステムの側でコントロールしています。
例えばAさんとBさんが毎日互いにレシピアプリからの投稿にいいね!を付け合っていたとします。この際、AさんとBさんの関係は「料理トモダチ」と意味付けすることができます。このデータにより、AさんのニュースフィードにはBさんのレシピアプリからの投稿が上位表示されるのはもちろん、Bさんの他の料理トモダチからのいいね!数の多い写真投稿も上位表示されるでしょう。料理に近いということで外食関連アプリからの投稿も少し上に来るかも知れません。逆にBさんのゲームアプリからの投稿は表示されなくなるでしょう。リンクに付加される関係性の意味に応じた情報が提示されることで、ニュースフィードはより関連性の高いコンテンツで埋まり、ユーザーにとってより心地よいものとなるでしょう。この記事は将来のリンクメタデータの活用も含めてこう結んでいます。
この取り組みが成功すればFacebookの時代はより一層長く続くことになります。
そのまた先にあるリンクメタデータの活用法は、個への提供情報最適化を越えて、関係性への提供情報最適化にあると考えられます。この領域はFacebook本体のみではなく、Facebookにアプリを提供してより詳細のリンクメタデータを蓄積する個々の事業者にも好機になるものと思います。例えばラン友達であるAさんとBさんに共通のマラソン大会の告知を行うことや、音楽友達であるAさんとBさんに週に1曲互いの直近ヘビーローテーション曲を自動配信するサブスクリプションサービスなど。今後数年、Facebookが先鞭をつけたリンクメタデータの蓄積・活用の領域に要注目です
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