1. 誰でも情報通になれる人力情報収集
プラットフォームGrapevinet
筑波大学第三学群情報学類３年
神林 亮
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2. みんなで助け合ってWebを見れたら
素敵じゃないですか？
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3. 自己紹介
筑波大学にAC入試で入学した学部３年生
本来の専門はグリッドコンピューティング
ここ一年は情報推薦システムをいくつか開発
高校時代に立ち上げたグリッドのプロジェクト コミュニティ可視化サービス 3

4. いままでに作ってきた情報推薦システム
Kikker はてブおせっかい
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kookle

5. 一つのことに気付いた
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6. 人に聞いた方が早い
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7. ⇒◎可能であれば最高
⇒×身近に適当な人がいない
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8. 誰でも適切な人から情報を教えて
もらえるような場があればよい
人力による相互情報推薦プラットフォーム
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9. Grapevine(噂の秘密経路)+Net
= 私の提案するGrapevinet
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10. 何ができるのか
 あこがれのXXXさんと同じ情報を追う
 XXX界隈の人たちは何に興味を持っている
のか知る
可能!!
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11. Grapevinetの仕組み
 ユーザが相互に結びついたもの(仮想的NW)
 各ユーザはGrapevinet上に情報を見つけては流す
 情報はユーザ達にリレーされ適切な者の元に届く
Aさん
Arrive Arrive
：ユーザ
：情報(URL)
Relay
Arrive
Dさん 「ミルグラムの6次の
隔たり」が
Push
アイデアのベース
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Cさん

12. ミルグラムの6次の隔たり
 ある人の写真と名前の入った封筒を用意
 「この人を知っていればこの封筒を渡して下さい、
そうでなければ知っていそうな人に渡してくださ
い」
 届いたものは平均6人を介していた
Grapevinetでも少ない中継数で
情報が届けられるであろうと期待できるはず
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13. 利用方法(全体像)
Grapevinetに参加する
リレー用ソフトウェア導入
Grapevinetに情報を流す 届いた情報を取得する
NW最適化
NWの学習
リレー用ソフトウェアでリレーする
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14. 利用方法(全体像)
Grapevinetに参加する
リレー用ソフトウェア導入
Grapevinetに情報を流す 届いた情報を取得する
NW最適化
NWの学習
リレー用ソフトウェアでリレーする
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15. Grapevinetに参加する
 先に参加しているユーザに招待してもらう
Aさん
：ユーザ
Bさん
：情報(URL)
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16. 利用方法(全体像)
Grapevinetに参加する
リレー用ソフトウェア導入
Grapevinetに情報を流す 届いた情報を取得する
NW最適化
NWの学習
リレー用ソフトウェアでリレーする
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17. Grapevinetに情報を流す
 ブラウザで見ているページのURLを1クリック
で流すことができる
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18. 利用方法(全体像)
Grapevinetに参加する
リレー用ソフトウェア導入
Grapevinetに情報を流す 届いた情報を取得する
NW最適化
NWの学習
リレー用ソフトウェアでリレーする
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19. リレー操作用クライアント
Grapevinet Relay Client
下期未踏ユース Aさん
③内容を読む ⑤適切な
未踏について知りたい
公募開始 ユーザに送る
④評価づけ 未踏 IPA ユース
Bさん
Javaについて知りたい
Cさん ①通知
Webについて知りたい
リレー要求通知
Ryoからリレー要求
が届きました
②Click
スタート 2:5619

20. 利用方法(全体像)
Grapevinetに参加する
リレー用ソフトウェア導入
Grapevinetに情報を流す 届いた情報を取得する
NW最適化
NWの学習
リレー用ソフトウェアでリレーする
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21. ネットワークの自動最適化
ユーザは情報取得ごとに
発信元に近づく
クラスタができていく
各ユーザは自然と適切な人々の
近くに行ける
いつのまにか情報通に!!
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22. デモ
最適化過程のシミュレーション
結果の可視化
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23. 利用方法(全体像)
Grapevinetに参加する
リレー用ソフトウェア導入
Grapevinetに情報を流す 届いた情報を取得する
NW最適化
NWの学習
リレー用ソフトウェアでリレーする
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24. ネットワークの学習による自動リレー
 過去の経路と照らし合わせて一致すれば自動的
にリレーする
 人の負荷を軽減する
Aさん
Arrive Arrive
：ユーザ
：情報(URL)
Auto Relay
Relay
Arrive
Dさん
Push
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25. Grapevinetのビジョン
全世界の人々のネットワーク
⇒プロトコルをオープンにします
 世界中の情報が適切な人のもとに届く
そんな世界を実現します!!
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26. 現状と進め方
現在はシミューレションをしている段階
開発期間前半でプロトタイプを完成
早い段階で公開して意見をもらいつつ開発を
進めていく
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27. ご清聴ありがとうございました
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28. ご質問をどうぞ
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29. これ以降は質問の時のためのスライド
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30. 人力を使う上での問題
Grapevinetでの情報伝達は人間が行う
リレーの平均ホップ数増大
絶対に避けなくてはならない
ユーザ負荷増大
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31. Next = 実装2 具体的な利用方法
アーキテクチャ
 サーバサイドとクライアントサイドから成る
ユーザ情報ページ
 サーバが情報を中継
サーバサイド
トポロジの管理&分析
Web
リレークライアント
Arrive
Relay
Read Push
クライアントサイド31

32. ユーザ情報管理ページ
 過去に見た情報
 ユーザの興味
 ユーザ間の繋がり
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33. インセンティブ
 人に教えたいという欲求
 各ユーザは情報を流せば
流すほどより良い位置に
行くことができる
 最悪の場合はサーバで
規制をかける
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