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ディスカバリー・ツールとは?

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ディスカバリー・ツールとは?

  1. 1. ディスカバリー・ツールと は? 小野 亘@一橋大学
  2. 2. ディスカバリー・・・• “ディスカバリー・ツール”(約 549 件)• “ディスカバリー・サービス”(約 8,310 件)• “ディスカバリー・インターフェース”(約 8,740 件) – 次世代OPAC• Web Scale Discovery(約 209,000 件)
  3. 3. ディスカバリーサービスとは・・・図書館が提供する様々なリソースを同一のイン ターフェイスで検索できるサービスのこと。情報の 「Discovery(発見)」を支援するサー ビスという意味 がある。通常は、OPAC(オンライン蔵書目録)、電子 ジャーナル、データベース、機関リポジトリ等、収録 対象や検索方法が異なるリソース を使い分ける必要が あるが、ディスカバリーサービスにおいては、これら を一括検索することができる。 また、高度な検索スキルがなくとも求める情報を容易 に入手できるように、使いやすいインターフェイス や、適合度によるソート、絞込み、入力補助などの ユーザ支援機能を備えている。(科学技術・学術審議会 > 学術分科会 > 大学図書館の整備について(審議のまとめ)- 変革する大学にあって求められる大学図書館像- > 用語解説http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu4/toushin/attach/1301655.htm)
  4. 4. cf. 横断検索(統合検索)• 各種のデータベースに、その都度問い合 わせて、返ってきた検索結果を表示する – (最近のものは)検索が返ってきた順に表示 される – 検索機能や能力などはそれぞれのデータベー スに依存 – その都度それぞれのデータベースに接続する ので、接続が安定しない
  5. 5. ディスカバリ・ツールとは① 次世代OPAC • 検索技術、レコメンド・・・② Web Scale • 図書館内の所蔵データだけでなく・・・③ セントラル・インデクス • 図書館や各種の商用データベース等から収集(ハーベスト)さ れたメタデータを統合した、ウェブスケールな検索用の「セン トラルインデックス」 以上の3つを兼ね備えているものCA1772 - 動向レビュー:ウェブスケールディスカバリの衝撃 / 飯野勝 則http://current.ndl.go.jp/ca1772
  6. 6. そもそも・・・• 各種のデータベースを特徴に応じ「使い 分けろ」というのは限界• しかもそれぞれのデータベース毎に使い 方が違う∴ 各種・各粒度のデータを一つの検 索窓からワンクリックで。
  7. 7. 図書館側の(裏)事情• 電子リソースの利用促進が大きな問題 – せっかく高い金で導入しているのに使われな い• ディスカバリを導入することで、個別の データベースの違い、コンテンツの粒度 の違いを意識せずに、必要なコンテンツ が利用されるようになる。
  8. 8. ディスカバリと情報リテラシー• ディスカバリは利用者にとってよくな い? – 「きちんと検索の仕方を覚えるべきだ!」? – しかし、 利用者(特に初年次の学生)にとっ て、それぞれのデータベースを作った側の事 情をいちいち覚えることが「勉強」になるの か? cf. コピー機普及以前はいちいち手書きでメモし ていた。自分でメモした方がはるかに勉強に なるのは確かだが・・・
  9. 9. ディスカバリと情報リテラシー ②• ディスカバリの登場で、情報リテラシー は次の段階へ – ささいな検索テクニックの習得に時間を費や すのではなく、本質的な情報の探索、コンテ ンツの分析・利用へ
  10. 10. ディスカバリとOPAC• 本質的に違うもの、と考えた方がよい部 分も大きい – ディスカバリ: 大量のコンテンツからザクっ とすくいあげて、そこから目的などにあわせ てふるい分けていく 底引き網的 – OPAC: あるはずの検索集合(蔵書)からもれ なく検索 一本釣り的
  11. 11. ディスカバリとOPAC②• ディスカバリでは、図書館蔵書の位置づ けはWeb scale のなかで相対化 – 蔵書は、たくさんあるコンテンツのほんの一 部に過ぎない – 「ディスカバリはたくさん出過ぎて本が探せ ない」という図書館員の声 • 今まで蔵書だけを相手にしてきた図書館員として はショックが大きい
  12. 12. ディスカバリと検索技術• SearchからDiscoveryへ – データの規模が大きくなると、検索した結果 の評価が難しくなる • 従来の適合率、再現率だけでは評価できない – 検索結果に何らかの「評価」を加えて、そこ から必要なものを「発見」する必要がある • 分析、組織化、パーソナライズ、レコメン ド・・・ 参考 『Search Discovery & Analytics』が 提唱する企業でのビッグデータ 活用 http://smartinsight.jp/download/ITmedia_event_Grant_SDA_Japanese.pdf
  13. 13. ディスカバリと検索技術②• 分析、組織化 – 重要度、利用度、出現頻度、ファセット、ク ラスタリング、トピック(キーワード)抽出 など• パーソナライズ – 属性によるフィルタリングなど• レコメンド – 関連するもの、もしかして・・・、協調フィ ルタリング、利用履歴、提供側による重み付 けなど

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