Microsoft PowerPoint - Webの進化：Web2.0とセマンティックWeb-print.ppt

(1)

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Webの進化：Web2.0とセマンティックWeb

武田英明

[email protected]

国立情報学研究所

東京大学人工物工学研究センター

価値創成イニティアティブ（住友商事）寄附研究部門

未来の

_Web…

z

電話が鳴ったとき，娯楽システムからビートルズの“We Can Work It Out”が

流れていた．Peteは電話で出たとき，彼の電話は音量調整を持っている他

の

ローカルデバイス

すべての音量を下げるようメッセージを出して，音を

低くした．彼の妹，Lucyが医師の部屋から電話をかけていた．「お母さん

は専門家に診察してもらい，物理治療を続けてなくてはいけないのよ．2

週に1回ぐらいね．これから

私のエージェント

にアポイントメントを取っ

てもらうわ．」Peteはすぐに車での送り迎えを請け負った．

z

医師の部屋で，

Lucyは彼女のハンドヘルドのWeb Browserを通して，

エー

ジェントに教示

していた．

エージェントはすぐに医師のエージェントから

母親の処方箋に関する情報を入手

していた．そしてこのサービスを提供す

る提供者をいくつか調べ，加入している保険でカバーでき，母親の家から

半径２０マイル以内で

信頼

できる

評価サービス

において優秀と評価されて

いる提供者を探した．次に提供者の可能なアポイントメントの時間（個々

の提供者のエージェントが提供）と

PeteとLucyのスケジュールのすりあわ

せ

をはじめた

…

(2)

Web 2.0

z

戦略的な位置づけ：プラットフォームとしてのウェブ

z

コアコンピテンス

パッケージソフトウエアではなくてサービス

参加のアーキテクチャ

高い拡張性とコスト効率

再構成可能なデータソースとデータの変換

単一デバイスを超えたソフトウエア

集合知の活用

What Is Web 2.0 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software

by

Tim

O'Reilly

http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/what-is-web-20.html

Web 2.0

z

代表的サービス

Folksonomy (例 del.icio.us, Flickr)

豊かなユーザ経験

(例 Gmail, Google Map, AJAX)

ユーザの貢献

(例 PageRank, eBey, Amazon)

Long tail (ex. AdSense)

公開ではなくて参加

(ex. Blogs)

ラディカルな信頼

(ex. Wikipedia)

(3)

セマンティック

_WebとWeb2.0

z

さまざまな喧騒

Web2.0ブーム？

Web2.0って何？

Web2.0とセマンティックWebは同じ目的？

Web2.0はセマンティックWebを殺す？

ところでセマンティック

Webって何？

z

本講演のねらい

セマンティックWebの立場からセマンティックWebと

Web2.0の関係，ひいてはWebの将来の方向を考える

セマンティック

_WebとWeb2.0

z

Web2.0:ビジネスモデル及びソフトウエア構築方法論

z

セマンティックWeb:技術開発および標準化

z

そもそも目的は異なるが，両者とも現在あるいは未来のWeb

をモデル化

z

しかし，ともに部分的

Web2.0：ビジネス

セマンティックWeb:技術

z

では，そもそもWebの全体像は？

(4)

社会としての

_Web

z

Webの社会化

z

社会のWeb化

Webの２つの層

z

Webの２つの層

Webコンテンツ

計算機システムとしてのWeb

z

計算機システムとしての新しい技術が新しいWebコンテンツをつくる

計算機システムとしてのWeb

Web世界

Webコンテンツ

(5)

Webの３つの層

z

Webの世界は我々の日常世界と一体である

日常世界と合わせてはじめて意味をもつ

Web世界だけでは閉じていない

境界もはっきりしない

日常世界の問題が次々と

Web世界に反映される

今日の

Webは明日には過去に…では明日のWebは？

計算機システムとしてのWeb

Web世界

Webコンテンツ

日常世界

社会としての

_Web

z

我々の日常世界と“

同等

”の世界がWebに構築されていく

我々の日常世界の反映としてのWeb

我々の日常世界の場としてのWeb

z

今はその途上でしかない

計算機システムとしてのWeb

Web世界

Webコンテンツ

日常世界

社会としてのWeb

(6)

社会としての

_Web

z

２つの特徴を併せ持つ

社会としての特徴

計算機世界としての特徴

z

我々の社会の“dead copy”ではない

z

両者を併せ持った新しい構造をもった社会

社会としての

_Web

z

社会として

我々の社会がもつ要素全

てが持ち込まれる

人々，もの

人と人の相互作用，人

とものの相互作用

社会的活動

z

生活，教育，ビジ

ネス

組織，コミュニティ

ルール，モラル

法律，犯罪

…

政治

…

特徴

大量

共有，共存

不変と可変

集中と分散

制御と不制御

…

(7)

社会としての

_Web

z

計算機世界として

プロセスの特徴

時間非依存

場所非依存

多重化可能

並列化可能

量非依存

データの特徴

複製可能

再利用可能

永続性

社会としての

_Web

z

Webの社会化ははじまったばかり

z

現在はそのほんの端緒でしかない

z

現時点での到達点

社会の広がりの実現

人と人のインタラクションを可能とする最も原始的なイン

フラの実現

z

技術的表現でいうなら

(8)

Massive

Information Sharing

z

大規模さ

／

Massiveness

大量性：人，もの

多様性：沢山あれば多様

分散性：沢山あれば分散

動的：どんどんと変わりいく

z

情報共有

／

Information Sharing

基盤構築：共有の基盤作り

標準化：何かを定めなけば情

報交換ができない

セマンティックWeb

Web2.0

• Web2.0は

大規模さ

に主に注目し，セマンティックWebは

情報共有

に主に注目する．

• しかし，両者とも両方の側面を実現しなければ目標は達成しない．

相反する要求

Massive

Information Sharing

z

大規模さ

／

Massiveness

大量性：人，もの

多様性：沢山あれば多様

分散性：沢山あれば分散

動的：どんどんと変わりいく

z

情報共有

／

Information Sharing

基盤構築：共有の基盤作り

標準化：何かを定めなけば情

報交換ができない

Web2.0

_{セマンティックWeb}

• Web2.0は

大規模さ

に主に注目し，セマンティックWebは

情報共有

に主に注目する．

• しかし，両者とも両方の側面を実現しなければ目標は達成しない．

相反する要求

(9)

Web2.0

z

戦略的な位置づけ：プラットフォームとしてのウェブ

z

コアコンピテンス

パッケージソフトウエアではなくてサービス

参加のアーキテクチャ

高い拡張性とコスト効率

再構成可能なデータソースとデータの変換

単一デバイスを超えたソフトウエア

集合知の活用

z

代表的なサービス

Folksonomy (ex. del.icio.us, Flickr)

Rich User Experience (ex. Gmail, Google Map, AJAX)

User as Contributor (ex. PageRank, eBey, Amazon)

Long tail (ex. AdSense)

公開ではなくて参加

(ex. Blogs)

Radical Trust (ex. Wikipedia)

Radical Decentralization (ex. BitTorrent)

z

What Is Web 2.0 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software

by

Tim O'Reilly

http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/what-is-web-20.html

社会としての

_WebとWeb2.0

z

User as Contributor (ex. PageRank, eBey, Amazon)

z

公開ではなくて参加(ex. Blogs)

z

Folksonomy (ex. del.icio.us, Flickr)

z

Long tail (ex. AdSense)

z

Rich User Experience (ex. Gmail, Google Map, AJAX)

z

Radical Decentralization (ex. BitTorrent)

z

Radical Trust (ex. Wikipedia)

“大規模”“情報共有”（人のいる社会）

“大量性，多様性”情報共有（社会の大規模さ，多様さ）

“動的”情報共有基盤（動的な社会基盤）

“分散的”情報共有基盤（分散的な社会）

(10)

社会としての

_{WebとセマンティックWeb}

z

情報共有に注目

z

情報共有を

知識共有

によって解決する

抽象化

共有のレイヤーを一段上げる

z

しかし，他の大規模特性も同時に解決しないといけない

多様性

分散性

動的

セマンティック

_Web

(11)

The Semantic Webの目的

z

"The Semantic Web is an extension of the current web in which information

is given well-defined meaning, better enabling computers and people to

work in cooperation."

z

セマンティックWeb は現在のWebの拡張であり，そこでは情報には定義

された意味が用意され，人と計算機の共同作業がより容易にできるように

なる．

The Semantic Web, Scientific American, May 2001, Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila

z

The Semantic Web is a vision: the idea of having data on the web defined

and linked in a way that it can be used by machines not just for display

purposes, but for

automation

,

integration

and

reuse of data across various

applications

.

z

セマンティックWeb はビジョンである．そこではWeb上のデータは，単

に表示目的でなく，

自動化

や

統合

，

アプリケーション間でのデータ再利用

などに使えるように定義されてリンクされる．

http://www.w3.org/2001/sw/

Next Generation Web?

z

Webの進化

HTML: 表示のためのWeb

XML:シンタックスをもったWeb

?? :セマンティックスをもったWeb

z

なぜセマンティックスを

Webのメカニズムの中に組み込なね

ばならないか

人間のためのWeb

から

人間と機械のためのWeb

ヘ

cf. 機械ためだけのWeb

(12)

どうやって意味を記述するか

z

情報に関する情報を記述する仕組みが必要

メタデータ

データに関するデータ

z

共通に理解し合える仕組みが必要

シンタックス（言語，スキーマ）

語彙（オントロジー）

Semantic Webの階梯

z

RDF (Resource Description Framework)

最も原始的な意味記述の枠組みを提供ー＞

SVOモデル

Entity-Relation Model(実体関連モデル）

セマンティックネット

z

RDF Schema

RDFに最も原始的な概念記述の仕組みを追加

class-subclass関係，制約

弱いオントロジー記述言語

z

OWL

より一般的な概念記述の枠組みを提供

多様なクラス表現，多様な制約

十分なオントロジー記述言語

３種

z

OWL-Lite

z

OWL-DL

z

OWL-Full

(13)

社会としての

_{WebとセマンティックWeb}

z

情報共有に注目

z

情報共有を知識共有によって解決する

抽象化

共有のレイヤーを一段上げる

z

しかし，他の大規模特性も同時に解決しないといけない

多様性

分散性

動的

…

セマンティック

_{Webにおける大規模特性の解決}

z

多様性，分散性

分散オントロジーとオントロジーマッピング

HICAL

オントロジーの協同開発

Semantic Wikis

Web Miningによるオントロジーの構築

Ontologyとしてのfolksonomy

人間関係ネットワークの発見

(Polyphonet)

(14)

分散オントロジーとオントロジーマッピング

z

多様なオントロジーの許容

z

オントロジー間の調整／マッピング／統合の必要性

コミュニケーション・レベル

オントロジー・

メタデータ・レベル

メタデータ連携

HICAL: インターネットディレクトリの関係付けの発見

z

目的

階層構造間の関係の発見

z

問題設定

インターネットディレクトリ

z

方法

インスタンスの共通性から統計的に推測

(15)

HICAL

z

類似するカテゴリペアの判定

インスタンスを共有をκ

統計量で判定

インスタンスとは

URL

z

概念の包含関係を利用

上位概念は下位概念のイ

ンスタンスもインスタン

スとして持つ

z

カテゴリペアの探索

木構造を上から探索

発見したペアのみ詳細化

概念体系A 概念体系B 概念a 概念b インスタンス（ページ）概念体系A 概念体系B 概念a 概念b インスタンス（ページ）

実験結果

z

Yahoo!→Google

z

Google→Yahoo!

[1] R. Agrawal and R. Srikant. On integrating catalogs. In Proceedings of the Tenth International World Wide

(16)

Semantic Wiki

z

Wikiの仕組みを使ってメタデータおよびコンテンツを協同編

集，公開

z

沢山の実装

Semantic MediaWiki

Semantic MediaWiki (jp)

IkeWiki

…

Semantic MediaWiki

on the Edit Box of the <source_page>, write the Wiki syntax:

[[term:target_page|property]]

source_page:

-> property -> target_page target_page:<- property <- source_page property:

source_page -> target_page

Wiki Syntax: [[Term:target_page|property]] source_page property target_page RDF:

Display on the Wiki pages

<source_page>

Term:Homer Term:Child Term:Bart <property> <target_page> The RDF triple

(17)

Semantic MediaWiki

http://semanticwiki.jp/

Ontologies are us: A Unified Model of Social

Networks and Semantics [Mika05]

z

コミュニティを考慮に入れたオントロジーのモデル化

z

Actor - Concept - Instance

3部グラフから2部グラフへの変換とネットワーク分析

6パターンのネットワーク

Content A Content B Content C Content D Content E

Tag A Tag B Tag C Tag D Tag E

(18)

Social bookmarkingからのオントロジー抽出

z

Del.icio.usからのコミュニティ・オントロジー抽出

30,000 users（2004.12）

Actor - ユーザ

Concept - タグ

Instance - ブックマークのURI

(19)

Social bookmarkingからのオントロジー抽出

z

概念の上位下位判定

出現頻度と共起，包含率から

Broader - Narrowerを自動決定

A

B

A

B

Polyphonet

z

Webから人間関係を抽出するシステム

z

技術分野

Webマイニング

Web上の情報に対して、パターンの抽出処理や解析処理を行うこと

で、明示的に書かれていない有用な知識を見つけ出す技術。

z

特徴

一般の検索エンジンを利用している。数万回～数十万回、Webの検索を

行いながら、研究者の情報を抽出・整理する。

検索エンジンでページを集める⇒一部のページの解析ではなく、

Web全体のページの解析を検索エンジンをうまく用いることで行っ

ている。

自然言語処理、機械学習と呼ばれる手法を組み合わせて用いている。

名前と所属だけを入れれば、あとの情報はすべてWebから自動的に抽出

する。

(20)

抽出の方法

例)124件

メンバーのリスト（名前、所属）は所与

検索エンジン（Google）を使って、共起関係の強さを測る。

Jaccard係数、相互情報量などさまざまな尺度があるが、閾値つきOverlap係数を用いる。

例）

“松尾豊石塚満”：１２３件

強い

“松尾豊溝口理一郎”：１１件

弱い

“石塚満”：７９１件 “溝口理一郎”：８１３件

検索されたWebページから、ページの特徴量を抽出し関係を把握。

共著、研究室、プロジェクト、発表

Simpson係数は、関係の強さを的確に表す。

９割程度の適合率（再現率は２割～５割）：アンケート調査

(21)

Web3.0？

(22)

Web3.0?

z

社会としてのWebはまだ途上

Web1.0: 言葉が呪術の世界

HTMLを操れる者が特権階級

Web2.0: 言葉を操る知識階級の世界

ネットに積極的に関与する人々でつくられる世界

まだ特別な階級による

“善意”による“平和”な世界

フラットな構造：擬似的な“民主主義”

Web3.0?

z

社会としてのWebはまだ途上

Web3.0?: ほとんどの人が参加する世界

“声なき大衆”の参加

混沌，混乱

構造化，囲い込み

z

新しい秩序の形成

革命

??

ほんとうの“民主主義”の実現

????

一つの例

z

オンラインゲーム

(23)

Web3.0?

z

何に備えなければならないか？

社会としてのWebの特徴

＝社会としての特徴ｘ計算機世界としての特徴

二つの特徴の組み合わせとして新しい特徴が生まれる

社会としての特徴

がどれだけ埋め込まれるか

社会の

Web化度

z

社会活動のどの位の割合が

Web上で実現されているか

z

それが高まれば高まるほど，社会としての特徴が埋め込まれる

Microsoft PowerPoint - Webの進化：Web2.0とセマンティックWeb-print.ppt

Webの進化：Web2.0とセマンティックWeb

武田 英明

[email protected]

国立情報学研究所

東京大学 人工物工学研究センター

未来の

Web…

z

電話が鳴ったとき，娯楽システムからビートルズの“We Can Work It Out”が

流れていた．Peteは電話で出たとき，彼の電話は音量調整を持っている他

の

ローカルデバイス

すべての音量を下げるようメッセージを出して，音を

低くした．彼の妹，Lucyが医師の部屋から電話をかけていた．「お母さん

は専門家に診察してもらい，物理治療を続けてなくてはいけないのよ．2

週に1回ぐらいね．これから

私のエージェント

にアポイントメントを取っ

てもらうわ．」Peteはすぐに車での送り迎えを請け負った．

z

医師の部屋で，

Lucyは彼女のハンドヘルドのWeb Browserを通して，

エー

ジェントに教示

していた．

エージェントはすぐに医師のエージェントから

母親の処方箋に関する情報を入手

していた．そしてこのサービスを提供す

る提供者をいくつか調べ，加入している保険でカバーでき，母親の家から

半径２０マイル以内で

信頼

できる

評価サービス

において優秀と評価されて

いる提供者を探した．次に提供者の可能なアポイントメントの時間（個々

の提供者のエージェントが提供）と

PeteとLucyのスケジュールのすりあわ

せ

をはじめた

…

Web 2.0

z

戦略的な位置づけ： プラットフォームとしてのウェブ

z

コアコンピテンス



パッケージソフトウエアではなくてサービス



参加のアーキテクチャ



高い拡張性とコスト効率



再構成可能なデータソースとデータの変換



単一デバイスを超えたソフトウエア



集合知の活用

What Is Web 2.0 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software

by

Tim

O'Reilly

http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/what-is-web-20.html

Web 2.0

z

代表的サービス



Folksonomy (例 del.icio.us, Flickr)



豊かなユーザ経験

(例 Gmail, Google Map, AJAX)



ユーザの貢献

(例 PageRank, eBey, Amazon)



Long tail (ex. AdSense)



公開ではなくて参加

(ex. Blogs)



武田英明

東京大学人工物工学研究センター

_Web…

戦略的な位置づけ：プラットフォームとしてのウェブ

_WebとWeb2.0

_WebとWeb2.0

_Web