著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“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
メディア・パブ: ソーシャルニュースのDigg，レコメンデーションサービスを今週から提供
ソーシャル・ニュース・サイトのDiggが，先ほどレコメンデーションサービスを始めた。 Diggではユーザーの投票数をベースにして，各ニュース記事の掲載順序が決まる。大多数のユーザーの中には，自分と同じような記事をしばしば投票する人がいるであろう。そうした人が早い時期に投票した記事は，自分にとっても投票したい記事の可能性が高い。Diggのレコメンデーションエンジンでは，自分と同じような記事をよく選ぶユーザーが一早く投票した記事を推薦してくれる。 レコメンデーションエンジンを担当した同社Lead ScientistのAnton Kastが解説している資料はこちら（whitepaper-recommendation：pdfファイル）で。また,Digg創業者のKebin Roseは以下のビデオで説明している。 Digg Recommendation Engine from Kevin Rose o
メディア・パブ: プロが編集したニュース 対 集合知で編集したニュース
伝統的なメディアが提供するニュースと，読者参加型のメディアが提供するニュース。どちらのニュースに接する機会が多いだろうか？ 以前なら，新聞社やＴＶ局などのメインストリームメディアが提供するニュースに頼るほかなかった。ところが最近は必ずしもそうではない。ユーザーの集合知によって編成されるソーシャルニュースサイトが台頭してきたからだ。 では，メインストリームメディアが提供するニュースと，ソーシャルニュースサイトが提供するニュースとでは，どう違うのだろうか。例えば，NYT（New York Times）とDigg とでは，接するニュースにどれくらい違いが生じるのだろうか。それに答えるレポートが，Project for Excellence in Journalism (PEJ)から出た。 PEJは，07年6月24日から29日までの1週間，ソーシャルニュースサイトやメインストリームメディアを対象に
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トピックイット：@nifty
お客様各位 2011年3月30日 ニフティ株式会社 【重要:トピックイット終了のお知らせ】 この度､2007年より多くのお客様にご利用いただきましたトピックイットにつきまして､誠に勝手ながら､2011年3月30日(水)をもちまして､全サービスの提供を終了させていただきました。 ご利用いただいたお客様には大変ご迷惑をおかけいたしますが､何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます｡ 長きに渡るご愛顧を賜り､誠にありがとうございました｡ 以上
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