_KAIT.pptx

(1)

SNS

_{とウェブ、インターネット}

2014_{年10月13日} 深見嘉明 @rhys_no1 [email protected] 神奈川工科大学ホームネットワーク 2014

自己紹介

•  職務経験・所属

–  NPO法人Liked Open Data Initiative 理事 

(2012 -)

–  World Wide Web Consortium (2011 -2012 )

–  株式会社電通リサーチ (1999-2005) •  その他役職 –  オープンデータ流通推進コンソーシアム（総務省）技術ワーキンググループ委員 –  公共情報交換標準スキームに関する検討委員会  (_{経済産業省委託事業) 委員} –  横浜オープンデータソリューション発展委員会理事

–  Open Data on the Web (World Wide Web

Consortium, Open Data Institute, Open Knowledge Foundation_{共催会議) Program} Committee

(2)

この授業のテーマ

• S

ocial

• N

etwork

• S

ervice

2

「ネットワーク」理論の基礎概念

3

Node

Tie

(3)

LINE

4

5

http://trendy.nikkeibp.co.jp/article/column/ 20131126/1053757/02_px150.jpg

(4)

6 http://trendy.nikkeibp.co.jp/article/column/ 20131126/1053757/07_px150.jpg 7

既読

スルー

(5)

既読スルー

8 http://trendy.nikkeibp.co.jp/article/ column/20131126/1053757/03_px400.jpg

既読スルー

• サービスによって「既読スルー」は 

発生し得ない。

– LINE – Facebook – Twitter – MIXI – ケータイキャリアメール – PCのメール 9

(6)

既読スルー

• なぜLINEだと既読スルーが

発生するのか？

10

送信したメッセージが

読まれたかどうか表示する

機能があるから

既読スルー

• あたりまえ?

11

機能が組み込まれるから

現象が生じる

(7)

一般化すると

• 新しい機能が組み込まれた

コミュニケーション手段が

登場すると、新しい現象が

生じる。

12

図式化すると

13

Node

Tie

New

(8)

具体的には

• 既読状況表示機能

があることによって 

生じた

コミュニケーション形態

の特徴

14

LINE

の構造

15

Node

Tie

(9)

類似サービス

16

(10)

SNS

の構造

18 Node Node Tie Node Node Tie Node Node Tie

LINE/ Facebook

• 双方向リンク

– Tieを貼るには認可が必要 – 一方的な情報収集という  関係性が存在しない 19 Node Node Tie Node Node Tie

(11)

Facebook

のlink

20 http://www.lifecrew.jp/wp-content/ uploads/2012/12/友達リクエストを保留.png http://blog-imgs-46.fc2.com/p/e/r/ peracola/111204-facebook.jpg

Twitter

• 片方向リンク

– Tieを貼るのに認可が不要 – 被フォロー側からフォロー  した側への一方的な情報伝達 – フォロバ 21 Node Node Tie

(12)

片方向リンクだから生じる現象

22 https://twitter.com/ariyoshihiroiki

ネットワークの設計とメディア特性

• コミュニケーションにおける

双方向性の違い

23

小

大

(13)

２つの違い

24

LINE/ Facebook

の構造

• 双方向リンク

– Tieを貼るには認可が必要 – 一方的な情報収集という  関係性が存在しない 25 Node Node Tie Node Node Tie

(14)

Twitter

の構造

• 片方向リンク

– Tieを貼るのに認可が不要 – 被フォロー側からフォロー  した側への一方的な情報伝達 – フォロバ 26 Node Node Tie

SNS

における構造の違い

• 双方向リンク

–

 

Tie

を貼るには認可が必要

–

 

自分が発信した情報の受け手は、 

自分が認証した人間のみ

• 片方向リンク

–

 

勝手にフォローされる

–

 

自分が発信した情報は、 

世界中の誰もがアクセス可能

27

(15)

Twitter

炎上事件

28

Facebook

なのに？

(16)

30 http://www.lawson.co.jp/emergency/detail/ detail_78348.html

アクセスコントロール

• Facebook

は投稿時に、公開のレベルを 

変更することができる。

31

(17)

アクセスコントロール

• Facebook

– 一般公開 – リンクした人のみ – 親しい友人のみ – 自分だけ – カスタム 32

ゾーニング

• リアル空間におけるコミュニケーション

– TPOにあわせて、発言内容やトーン＆マナーを変える。

• 既存メディア

– 放送メディア：  放送時間帯やチャンネルによるコントロール – 紙媒体：  販売チャネルや造本 33

(18)

Google+

34

ウェブのゾーニング

• きめ細かくできる

• 身近な人とのコミュニケーションと、 

広範囲に向けたコミュニケーションとで 

必要な取引コストがほとんど変わらない。

• 意図しないコミュニケーションの波及が 

生じることがある。

35

(19)

キーとなる用語

• ネットワーク外部性

–

 

その財の利用者が増加すればする

ほど、その財のもつ価値が増大 

するという性質 

(Katz & Shapiro, 1985)

36

複数のSNS

(20)

ネットワーク外部性

38

Node

Tie

ネットワーク外部性

39

Node

Tie

(21)

ネットワーク外部性

40

Node

Tie

ネットワーク外部性

41

(22)

メカニズム

みんなが使う

その仕様を採用する

ネットワーク外部性の定義

•  基本的定義: –  加入者の需要及び便益がシステムの加入者数や、誰が加入しているかあるいは加入するつもりかという点に依存する状態 •  直接的外部性: –  財・サーピスを需要するものの数が直接消費者の効用関数に影響を与える状態 •  間接的外部性: –  その普及率が価格を通じて消費者の選好に影響を与える状態

(Katz & Shapiro [1985, 1986], Farrell & Saloner [1985, 1986])

(23)

疑問

• ネットワーク外部性が 

強力に働く市場において、 

後発で参入する企業は 

勝ち得る可能性はあるのか？

• 先行者利益を得た企業は、独善的な

行動を起こさないのか？

44

オープンで分散的なネットワーク

インターネットとウェブの歴史

• Internet = Inter + Network

45

間のネットワーク

Node Node Tie Node Node Tie

(24)

ネットワーク間のネットワークとは

46 Node Node Tie Node Node Tie LINE 株式会社株式会社カカオジャパン

異なるメーカーのコンピュータ間接続

47

できなかった

(25)

インターネットの歴史

48 https://encrypted-tbn1.gstatic.com/ images?q=tbn:ANd9GcR-rkOtPRcRRBnZnxSSM6BIpQmrkeCvFy7lVd zm7C3xC-Cz6oRnYg

インターネットの歴史

49 https://encrypted-tbn1.gstatic.com/ images?q=tbn:ANd9GcR-rkOtPRcRRBnZnxSSM6BIpQmrkeCvFy7lVd zm7C3xC-Cz6oRnYg

System Development Corporation @Santa Monica, California

MIT (_{マサチューセッツ工科大)}

@Boston, Massachusetts UC@Berkeley, Californiaバークレーアメリカ国防総省 

高等研究計画局の ARPANET

(26)

• ARPANET

物理マップ

50

集中型ネットワークと分散型ネットワーク

• インターネットは分散型ネットワーク

集中型ネットワーク赤の拠点が破壊されると全ての拠点間の通信が不可能となる。リング型  ネットワーク二箇所が破壊されると、拠点が分断される。ヒエラルキー型ネットワーク赤の拠点が破壊されると全ての拠点間の通信が不可能となる。分散型ネットワーク一箇所破壊されても、他の経路を通じて通信が可能

(27)

インターネットの歴史

•  1969年米国国防総省高等研究計画局がARPANETを開設する

•  1972年電子メールの誕生

•  1981年 CSNET(Computer Science Network) が開設

•  1982年 ARPANETがヨーロッパ（英国University College of

London_{、ノルウェーNORSOR）に接続}

•  1983年 ARPANETがTCP/IPを採用

•  1986年 CSNETに日本のJUNET (Japan University Network) 

_が接続

•  1989年インターネットの商用利用開始

•  1991年 World Wide Webが誕生

•  1995年マイクロソフトがTCP/IP接続機能を搭載した  Windows 95_を発売 •  1999年 NTTドコモがi-modeサービスを開始 •  2005年ウェブアプリケーションのさきがけの１つである  Google Maps_{がサービス開始} 52

インターネットのアプリケーション

• 電子メール

• NetNews

• FTP (file transfer protocol)

• World Wide Web (

ウェブ）

(28)

World Wide Web (

ウェブ）

• ウェブの要素

– ウェブサイト (HTML: Hyper Text Markup

Language)

– HTTP: Hyper Text Transfer Protocol

– URL: Uniform Resource Locator

54

ウェブの要素

55

ウェブサイト

(HTML

_{ファイル）}

http://www.seikei.ac.jp/university/

URL

HTTP

(29)

56

見たことありませんか？

なぜか友人の顔が表示されている

(30)

しかも

、

このボタン

と一緒に

58

Facebook

のプロプライエタリプラグイン

59

(31)

検索

60

検索を支える技術

• クロール＆インデックス生成

• 形態素解析

• PageRank

– 重要なサイトから、数多くリンクされているサイトほど重要

• 細かなチューニング（調整）

61

(32)

アップル問題

• アップル＝？

– コンピュータメーカーのアップル？ – 果物のアップル？ – 中古車販売のアップル？ 62

カスタマイズの重要性

• 多くのデータがあればあるほど、 

精度の高い情報提供が可能となる。

– 普段の情報探索における傾向 – コンテキスト情報 63

個人の属性やコンテキスト

に関するデータを

蓄積することが重要

(33)

Gmail

• メール本文の内容を分析して、類似の内容

や、ユーザの興味・特性に合わせた広告を

表示。

64

検索サービスのビジネスモデル

• 検索結果とともに、広告を表示させるこ

とで、広告収入を得る。

• 広告の表示先を増やしたい。

65

検索ページ以外の場所でも、

検索技術を活用した広告サービスを

展開する。

(34)

コンテンツマッチ広告

• サイト内容に関連がある、もしくはこの

サイトに興味をもつ人をターゲットとし

た広告を掲出

66

コンテンツマッチ広告

• 精度を高めるためには

– 広告スペースを提供するサイトの中身の解析精度を高める。 – ページにアクセスした/ 広告をクリックしたユーザのプロファイリング精度を高める。 67

プロファイリングするための

「個人」情報を収集する

(35)

• コンテンツベースフィルタリング

– あらかじめ基準や嗜好（好きなジャンルやアーティストなど）を入力しておき、それに合致する商品を推薦する。 – ユーザが能動的に「個人」情報を提供する。

• 協調フィルタリング

– “購買履歴やアクセス履歴が似通った他ユーザ”  の購買履歴の中から商品を推薦する。 •  参考：人工知能の話題: 協調フィルタリング | 人工知能学会 What’s AI <http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/ whatsai/AItopics2.html> 68

ウェブサービス・アプリの構造

• 「個人」情報を集めれば集めるほど、

精度の高いサービスが提供可能。

69

「個人」情報をできるだけ多く

預けることにより、 

ユーザ・サービス提供者が 

Win-Win

の関係となる

?

(36)

サービスの多様化戦略

• Google

– 検索から始まった – Gmail – カスタマイズ – Google Driveなど、多様なウェブアプリケーションの登場 – 多様なタイプの広告出稿スペースの確保と、  多様なタイプの「個人」情報の活用 70

「個人」情報の中身

• アクセスログ（履歴）

– いつ、どんなサイト（コンテンツを）、  どの程度の時間利用したか – サーバ側で勝手に蓄積される

• ID

– プロファイルするために必要 – ただし、サーバ側で自動的に収集できるのは IP_{アドレスのみ。} 71

(37)

「個人」情報の収集方法

• Cookie

– ブラウザに埋め込まれるデータ – 埋め込まれた状態で繰り返しサイトを訪問  すると、同一ユーザの履歴であると  判断できる。

• 個人情報の定義

•  個人情報の保護に関する法律第1章第二条 –  この法律において「個人情報」とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの（他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。）をいう。 –  ２この法律において「個人情報データベース等」とは、個人情報を含む情報の集合物であって、次に掲げるものをいう。    一特定の個人情報を電子計算機を用いて検索することができるように体系的に構成したもの    二前号に掲げるもののほか、特定の個人情報を容易に検索することができるように体系的に構成したものとして政令で定めるもの 73

(38)

Amazon

やGoogleが集めたデータ

• 個人情報といえるのか？

• このデータを収集されていること

は、プライバシーの侵害にあたる

のか？

• 他には何か問題はないか？

74

ID

を管理・活用するための技術

• ID

：利用者個人を特定するためのキー

– Gmailアドレス、ヤフーID、携帯電話番号、メールアドレス

• 認証 Authentication： 

特定IDを利用する者を、本来IDを所有し

ている人間であるか判別すること。

– パスワード認証、Cookie、端末認証

• ID

ポータビリティ

75

(39)

OpenID

• 認証: Authenticationの標準規格

• Google

のアカウントでMixiが使える。

Yahoo!

のアカウントでFacebookが使える。

76

ID

ポータビリティとは

• ある１社が発行し、パスワードと対になっ

ているIDを、他社のサービスでも「認証

手段」として利用できること。

• あくまでも「認証」の手段でしかないの

で、サービス間の連携は不可能

77

Yahoo!

Yahoo! ID

Ameba

Yahoo! ID

共通

(40)

ソーシャルグラフ

• 人間と人間の相関関係・つながり

– Twitterのfollow関係

– Facebookのリンク関係

• 初出: Brad's Thoughts on the Social

Graph

<http://bradfitz.com/social-graph-problem/>

78 図の出展：グラフ理論 - Wikipedia <http://ja.wikipedia.org/wiki/ %E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E7%90%86%E8%AB%96>

ID

認証だけでサービスはできるのか？

• 例：Facebookでゲームをする時

– リンクをしている相手とだけ対戦できる – 相手がチェックインした場所の数を競い合う – チームで対戦する 79

相手がFacebookに蓄積したデー

タや、Facebookにログインした

後入力したデータが必要となる

(41)

認証と認可

• Twitter

やFacebook等、Social Network

Service (SNS)

の基本機能

– 認証: Authentication – 認可: Authorization

• 認可とは

– 認証済みユーザがサービス内で蓄積しているデータ（含むソーシャルグラフ）を、他のサービスに提供するための許可 80

OAuth

•  認可: Authorizationの標準規格 •  利用例：Facebookで友人を探すのに、Gmailのアドレス帳情報をインポートして使う。