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  • 1. 講演の概要  現状分析  研究者にとっての学術情報サービス  ユーザビリティ・デザインの課題 学術情報サービスの  提案 ユーザビリティ・デザイン  コミュニティ指向サービスの可能性 - ユーザーの視点から - 国立情報学研究所 実証研究センター 助手 大向 一輝自己紹介 おことわり 大向 一輝(おおむかい いっき)  本講演ではいくつかのサービスを取り上げて説明していき  国立情報学研究所 実証研究センター 助手 ますが,特定のサービスについての評価を目的としている  研究テーマ わけではありません.  情報共有システム  ブログ  人間関係ネットワーク  メタデータ  セマンティックWeb  ヒューマンインターフェイス・検索の専門家ではな い  本講演では,いちユーザーの立場から現状分析研究者にとっての学術情報サービス 研究者にとっての学術情報サービス 文献(情報)を得るための手段  過去の知見の網羅性が研究(論文)の信頼性を担保する  論文  学術情報サービスが使いこなせるかどうかは研究者に  書籍 とって死活問題  Webコンテンツ  網羅性の保証を阻むもの  …  研究者=情報検索のプロであるとは限らない その目的は,  ユーザビリティの問題  過去の知見を利用するため  研究環境の根本的な変化 例)境界領域への取り組み  Stand on the shoulders of giants  構造的な問題  自分の研究の「新しさ」を明示的に定義するため  「新しさ」= 自分の発想 ー 過去の知見 1
  • 2. 境界領域研究の例 境界領域研究の例 社会ネットワーク分析  社会ネットワーク分析  人間関係ネットワークの特性を分析し,コミュニティ  他の分野でのスケールフリーネットワーク構造 の発見や重要人物の特定を行う  空港ネットワーク  「スケールフリーネットワーク」の発見  細胞のネットワーク  Barabasi, Dynamics of Random Networks: Connectivity and First Order Phase  人間関係のネットワーク Transitions , Condensed Matter, 1999. …  Web上で同じ構造を発見  社会学との融合  Nature  分析的研究から工学的研究へ  Science  どのように人間関係を作らせるか  Physical Review …境界領域研究の例 ある研究者の悩み セマンティックWeb  どこまでチェックすれば研究が成立するのか?  コミュニティに留まっていられない  Tim Berners-Leeによる新しいWebの提案  研究コミュニティや論文誌・雑誌は専門分化することによって  要素技術の「ケーキ」 情報収集のオーバーヘッドを低減させた  応用範囲  口コミ型情報流通  Web  情報の編集・フィルタリング  AI  コミュニティの外にある情報の収集  コンテキスト不在の論文集合が対象に  エージェント  自分と同じ興味を持つ人はどこにいるのか  セキュリティ  引用・被引用情報だけが頼り  モバイル  本当に重要な論文だけを読みたい  ユビキタス  客観的な重要性とは何か? …  主観的な重要性とは何か?学術情報サービスのプレイヤー 「論文を探す」とは 学術情報サービス  論文を探す  公的機関・大学・企業によって整備されたアーカイブ  存在することはわかっているが,場所がわからない  人手によってクオリティを保証  論文検索  SCOPUS(Elsevier)・HighWire(Stanford)・GeNii (NII)・JDream(JST)  情報を探す  複数のデータベースから構成されている  存在するかどうかがわからない  Webから自動構築されたアーカイブ  論文探索  Google Scholar・CiteSeer(NEC)  単一のデータベースに格納されている 研究者個人のWebページ  論文ファイルを個人的にアップしている 検索エンジン  Yahoo!・Google 2
  • 3. 論文検索 論文探索 論文のメタデータに基づいて,論文ファイルを探す  メタデータ不在の検索  タイトル・著者・掲載誌・ページ・年…  何を探しているのかが明確でない 完全情報型  すべてのメタデータを知っている場合  探索の過程ではじめてメタデータが作られる  学術情報サービスと検索エンジンに差異はない  ネットサーフィン型  いつかは見つかる  論文探索の支援こそが学術情報サービス vs. 検索エンジン  検索結果に対する信頼性を考慮する必要はほとんどない の主戦場になる? 不完全情報型  「○○と同じ著者・○○と同じ論文集だったはず」  課題  学術情報サービスと検索エンジンは補完関係  情報空間の広さ  穴埋めを検索エンジンで,論文検索を学術情報サービスで  ユーザビリティ  信頼性の判断が必要となる ポータル(入口)として検索エンジンが使われる可能性は高い  取り扱っている情報空間が広い  検索結果(出口)は学術情報サービスあるいは個人のWebページ学術情報サービスの課題 学術情報サービスのアーキテクチャ 論文探索プロセスにおける主体的な選択・決断のタイミン 仮想ポータル グ  インターフェイスの統一  すぐに振り分けられてしまう  探索空間を狭めるような決断をいつ行うか  データベースが分割されている データベース  目的指向  出力が分割されている  探索空間が狭い  カテゴリが分割されている  分割しない  ラベルの導入  いかに情報技術によって主体的な決断をぎりぎりまで 遅らせるか? 検索エンジン  探索空間が広い  コンテキストがない学術情報サービスのアーキテクチャ キーワード検索  適切なキーワードが発見できれば問題はほとんど解決する 仮想ポータル が…  ノウハウは暗黙知のレベルに留まっている  キーワード推薦  Webcat Plus (NII)  Google Suggest  Vivisimo (Highwireにも導入)  探索プロセスの中で自分が何を探しているのかがわかるよ ラベル うなシステムに  1つの論文に複数設定可能  ラベル間の関連を記述することで  いつでも別のクラスターに移動可能 3
  • 4. キーワード検索 学術情報サービスの競争力  アーカイブ自体の信頼性  人手による編集の結果  充実したメタデータによる検索とナビゲーション  引用・被引用情報  ラベル・オントロジー(ラベルの体系)  論文探索プロセスの支援コミュニティ指向の情報サービス コミュニティ指向の情報サービス アーカイブ+キーワード・メタデータ検索とは異なるアプ ローチ 人工知能学会全国大会 大会支援システム (Polysuke2005) Web上のデータを用いて参加者間の関係を推定,人間関係 ネットワークを構築 学会参加者のスケジュール情報をSNSで共有し,論文の協 調フィルタリングに応用 (暗黙的に理解している)身の回りの知人の専門性をキー にした情報検索コミュニティ指向の情報サービス コミュニティ指向の情報サービス ユーザをどのように巻き込み,継続性を持たせるかが課題  例:論文作成支援としての学術情報サービス Double-loop Gratification [takeda, ohmukai05]  Instant gratification  ユーザ自身のためになるサービスの提供(instant  論文のクリッピング gratification)  引用文献管理(Bibファイル作成支援)  同じサービスを利用する他者からよりよい情報を得る  Translucence strategy (translucence strategy)  知人のクリッピングを閲覧 → 取り込み  サービス全体から得られる新たな効用の提供  Delayed gratification (delayed gratification)  Hot topicの同定  明示的な引用・被引用情報  名寄せ・誤字問題の解決 → 情報サービスのクオリ ティ向上  論文の書き方自体が変わる? 4
  • 5. まとめ Thank You! 研究者にとっての学術情報サービス  検索の手段から探索の手段へ  探索に適したインターフェイスの提供と信頼性の担保 コミュニティ指向の学術情報サービス  キーワード検索からキーパーソン検索へ http://research.nii.ac.jp/ i2k/  ユーザを巻き込むことによってアーカイブのクオリ または ティを高める 検索エンジンで「大向一輝」 5