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ソーシャルネットワーク時代のWebインタラクション
ソーシャルネットワーク時代のWebインタラクション 2006-07-26-3 今回の人工知能学会誌(Vol.21,No.4,2006/7)の特集は 「ソーシャルネットワーク時代のWebインタラクション」。 以下自分用メモ： ディープ・ウェブ(DeepWeb, cf. インビジブル・ウェブ) Web研究のトレンド (1) ごろみWeb : 比較的受動的な情報検索スタイル。 - Goromi (2) どこでもWeb : 実世界の情報とうんぬん。 - 実世界オブジェクトに対する操作の履歴で行動予測(Perkowitzら)。 (3) ともだちWeb : 人間関係。 - 強調フィルタリング。 (4) おしえてWeb : 問題解決の支援。 (5) おはなしWeb : オンラインでの議論の支援。 [Wen 02]による検索語クラスタリングの研究。対象はオンライン Encarta。 (1) 複数からなる検
Twitterでどの発言をしたらどれぐらい人が増減したかを教えてくれる『TweetEffect』 | 100SHIKI
Twitterでどの発言をしたらどれぐらい人が増減したかを教えてくれる『TweetEffect』 January 21st, 2009 Posted in Twitter関連 Write comment これは一度試してみるといいかも。 TweetEffectはどの発言をしたときにフォローしてくれている人の数がどう増えたか減ったかを教えてくれる。 Twitterの使い方によってどういう因果関係があるかは変わってくるだろうが、うまく使えば便利なのではないだろうか。 この前変なことつぶやいちゃったからやっぱり人が減っているよ・・・とか反省の材料にするのも悪くないｗ。 また、最近はサービスをリリースしたときに開発者ブログとあわせてTwitterアカウントをとったりするが、どのリリースでどのぐらいフォローしてくれる人が増えたか、だとかを分析してみてもいいだろう。 今年もTwitterがコミュニケー
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