ソーシャルメディア セカンドステージ：【第8回】レコメンデーションの虚実（8）〜株価予測は集合知が衆愚化しない希有なモデルだ (1/2) - ITmedia アンカーデスク
ソーシャルレコメンデーションは今のところ、（2）のアプローチが一般的だ。なぜなら消費者個人を相手にするレコメンデーションというサービスでは、（1）の群衆の叡知モデルではコストがかかり、自動化もしにくいから、一般消費者向けの無料サービスには適さないのである。これに対して（2）の統計結果モデルなら、低コストで自動化されたサービスを提供できる。 母集団の巨大化による衆愚化 だが一方で、先ほども書いたように（2）の統計結果モデルは衆愚化しやすい。特に問題なのは、ソーシャルの母集団が大きくなってきたときだ。母集団が巨大化すれば、その衆愚化の可能性はどんどん高くなってしまう。自動化したレコメンデーションを安価に行えるとしても、そのレコメンド内容が誤ってしまう可能性が大きいとすれば、それは結果的には正しいレコメンデーションとは言えない。 例えば、この連載の第6回で書いたオートキャンプ場の例で考えてみよう
第1回：「初音ミク」に注目すべき理由を考えてみた
筆者：吉川 日出行氏 みずほ情報総研コンサルティング部シニアマネジャー 技術士（情報工学部門）。情報共有や情報活用を主テーマに企業内情報システムに関するコンサルティングを展開中。 「ニコニコ動画」が登場して約10カ月が経過した。このわずかな期間で登録会員数は350万人を超え，ネットの世界で一大ムーブメントになっている。10月18日には台湾版がオープンし，国際展開も始まった。一体，ニコニコ動画の何がそんなに凄いのか。 ニコニコ動画を文化的側面から分析した記事はすでにIT系メディアやブログ界隈に溢れているので，本稿では企業の人間が注目すべきポイントを1つ紹介したい。それは，ニコニコ動画で自然発生的に起こっている「コンテンツのマッシュアップ式開発手法」である。マッシュアップとは，既存のいろいろなコンテンツを，自分で新しく作ったものと組み合わせて新たな作品を生み出す手法だ。筆者はニコニコ動画のマッ
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