SNS，ブログ，ソーシャルWeb
[4S-1]SNSにおける信頼値に基づいたアクセスコントロールの実装・評価
○山口修平，小柳 滋，川村義久（立命館大）
・SNS参加者急増による信頼性の低下
・SNS上でのアクセスコントロールによる信頼性の確保
・現在、アクセスコントロールの柔軟な設定が不可能
・信頼値に基づくアクセスコントロールの導入
・信頼値、主観的指標TV1と客観的指標TV2
・知り合い、多くの人に閲覧されてる、この2点
・TV1、ユーザ間の類似度
・TV2、ユーザの信頼度
・TV3=TV1+TV2
・TV2、CNMアルゴリズム、次数中心性
・んー、理論的には一理あるけど、リアルのSNSではほとんど使い物にならない
・マイミクの信頼性って幅があるんだよねぇ
・でも、この手の理論の研究はどんどんしてゆくべき、いろいろ
[4S-2]ソーシャルブックマークの仕組みに基づく映像シーンアノテーション
増田智樹，○山本大介，大平茂輝，長尾 確（名大）
・発表者欠席で共著の方がプレゼン
・Synvie、映像に対して突っ込みをして楽しむ、突っ込みのテキストを解析して映像との関連性を調べる
・映像アノテーション、オンラインアノテーション、不特区定多数のユーザによるコメントを利用、質の問題が出る
・SBM（ソーシャルブックマーク）を活用して、映像シーンに対してブックマークしてみる
・映像シーンへのブックマーク、シーンセレクト（開始点、終了点）、タイトル、タグ。ブックマークしたシーンのみを再生出来るように、もちろんブックマークは共有、コメント可
・複数のブックマーク（映像シーン）のプレイリストを作ることができる
・映像シーン検索、映像シーン検索システムdivieへ適用、タグやらコメントから映像シーンを検索できる
・多くのユーザーによってブックマークされている映像が人気がある映像ハイライト、、、
・んー、これは面白い。今すぐにでもニワンゴが実装しちゃいそうです
・確かにどの程度みんなが好意的に利用してくれるかどうかが重要だねぇ
[4S-3]社会ネットワークにおけるユーザの属性と振舞を利用したコミュニケーション支援システムの設計と評価
○古川 潤（電通大），村山隆彦（NTT），多田好克，佐藤 喬（電通大）
・SNSを含めて、Web上でのコミュニケーションには未だ解決されていない問題がある
・ブログによる情報発信者の増加による、ユーザ発見が困難に
・顔の見えないコミュニケーションにまつわる不安
・上記2点を解決するように、ユーザ推薦するシステムを実装
・課題1、興味情報の抽出、属性を求める
・課題2、コミュニケーションの敷居を下げる情報の抽出、コミュニケーションにおける積極さ（ユーザの振るまい）を出す、日記投稿、日記閲覧などアクティブさを測る
・属性の抽出、日記から特徴後を抽出
・属性一致度の算出、属性ベクトルからcos類似度で
・振舞情報の算出、自分の書いた日記へつけてもらったコメント等
・評価実験、既存の関係の評価、ユーザの推薦結果の評価
・んー、評価的にはびみょーかなぁ、当然だと思うけど
・っていうか、その辺のセンシティブな部分をシステムに任せる勇気って人には厳しいと思う
・どっかの先生からの指摘、ブログ後はベクトル類似度とかだけじゃ厳しいんじゃない
・さらにどっかの先生からの指摘、所属コミュニティも属性で使ってみたら？ 他がやってるんだったら
・さらにさらにどっかの先生からの指摘、いわゆる個人間での閉じたコミュニケーション（友人同士でしか通じない言葉など）も勝手に解析しちゃったり、スパムも解析しちゃう問題、、、
[4S-4]blogにおける話題遷移点の抽出手法
○谷内幸憲，徳永幸生，杉山 精（芝浦工大）
・トラックバックに注目
・トラックバックのツリーをブログスレッドと定義
・ブログスレッドの中に話題が切り替わる話題遷移点がある、その話題を視覚化する
・7万エントリから52340スレッドを抽出、でもgooを使ってるのでトラックバック練習ブログのものが多いのでそいつを削除、一般的なブログスレッドを解析、話題遷移点の検出
・話題遷移点かどうかは、自分より前のエントリの単語と、自分より後のエントリの単語を抽出して比較、閾値を設定して判断
・ん、で、結局これって何に役に立つんだろう？ 情報整理？ 遷移点が何に生きるのかがいまいちわからない。たぶん、そこはそこで別の研究なんだろうなぁ
・可視化はされてるけど、見てもそれが何なのかよくわからない、ホントその通りだと思います
・クラスターの見せ方の問題
・やっぱ、学生のやる研究だからなぁ、なかなかそこまで広く見て研究するのは厳しいのかもしれないね
[4S-5]ブログスフィアからの最新の話題・流行の分析
○角田恵美，矢吹太朗，佐久田博司（青学大）
・ブログスフィア、全てのブログによって構成されている
・プログラムによってブログを取得して優良な情報を抽出
・大量のブログを一気に取得するシステムの開発
・624万件のエントリからタイトルの名詞を抜き出す、全2日の平均値の4倍、261語抽出
・トリビアルなものとか、メディアが扱ったものや、アフィリエイト、ドラマ、特番
・で、このシステムで抽出できたもの、隠れトピック型として目玉焼き、制服、ケンタッキー、湯たんぽ
・目玉焼きに何をかけるか？ ぐっと来る制服はなに？ ケンタッキーは不祥事の話題（ゴキ揚げ）、湯たんぽはブログから発生、後にメディアに掲載へ
・んー、大量なの？ リアルタイムで処理がとか、、、まー、既に多くのブログポータルが実装してる仕組みだからなぁ、そうなると即時性とかをアピールしたいのかなぁ？？？？
・隠れトピック型の定義は？ 本当にメディアで取り上げられていないものなの？
[4S-6]標準クリック距離によるwebコミュニティの概視化
○谷口三郎，三浦孝夫（法大）
・WEBコミュニティ、内容が近く整合したページ集合
・WEBコミュニティを概視化
・通常クリック数と、標準クリック距離
・んーと、なんだかピンと来ませんでした
[4S-7]Web情報を活用する蔵書管理システム
～パーソナライズの適用～
○塚本哲也，西山裕之，溝口文雄（東理大）
・蔵書管理システムには、ソフトウェアタイプとWebシステムタイプがある
・実世界の蔵書をWebで一括管理する蔵書管理システムの実装が目的
・蔵書データ＋データマイニング
・ユーザー間類似度を計測してみた、ベクトル空間法
・これは、研究というよりかは開発ですな
・前に作ろうとしたなぁ、こんなの
※なんだろ、論文のタイトルはそれっぽいけど学生セッションであることもあり考察も実験も知識も足らない感じがありありですなー。でも、参考になる部分も多い。あー、いっこだけ言えるのは、いわゆる理論をとりあえず当てはめた的な流れは、Webというか特にブログ界隈の文章や現象に対してはイマイチな結果が出ちゃうということがわかりました。