概要:長文で難解なユーザポリシーは、これまでサービス企業のやりたいことをユーザに押しつけるために機能していた。しかし炎上リスクを抱えるようになった今、サービス企業は分かりやすいユーザポリシーを書くことが求められる。
炎上するプライバシ問題
このところ、私たちのプライバシデータについて、企業の取り扱いかたをめぐるトラブルが相次いでいる。まずは幾つか事例を挙げよう:
- ミログ社のAppLog…
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らばQ:サラリーマンが覚悟するべき職場での20のルール (via tsundere) (via scudroid) (via kazcorp) (via hsmt) (via appbank, iterwtt-deactivated20110922)
2009-10-15 (via rosarosa-over100notes) (via mcsgsym) (via layer13) (via appbank) |
ところでクイズです。
【車や家電製品のカタログを最も一生懸命に見るのは、どんな人でしょう?】
マーケティングをかじったことがある方なら、もうおわかりですね。
答えは、購入を検討している人・・・ではなく、「その商品をすでに購入した人」です。
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[幸本陽平] 市場創造マーケティングで、小さくても強い企業づくりをサポート!:ブログに新製品を預けるな!ブロガーキャンペーンを成功させる法則とは - livedoor Blog(ブログ) (via yteppei) (via katoyuu) (via nagas) 2009-08-20 (via yasaiitame) (via mcsgsym) (via isopan) (via peppermintheaven) (via mmmmmmmmmy) (via orochix) (via edieelee) (via zaiga) (via currychef) (via budda) (via attrip) (via gutarin) (via shrineroof) (via bo-rude) (via ishida) (via nanama) (via akaganesaru) (via kyomtea) (via hepton-rk) (via himmelkei) (via rarihoma) (via jumitaka) (via precall) (via 908908) (via appbank) |
ホントいろんな勢力に完全に乗っ取られてるからな
もの凄い闘いになるよ
ウチの小学校には良く分からんオッサンが用務員という名目で住んでた
指名手配中の中核派の活動家だったよ。みんな知ってたが、学校は警察権力不介入らしいので放ったらかし
ウチの中学校の担任は朝鮮総連幹部の家に通ってたしな。何度も目撃されてる
高校では体育祭でマスゲーム踊らされた
放課後に朝鮮高校まで練習に行かされ、本番ではそいつらから
本物のチョゴリとシマチョゴリ借りて踊らされたんだせ
文化祭も修学旅行も無かった。どっか変な宿泊施設にカンズメにされ、
日本の戦争責任とかについて一日10時間とか議論させられた。マジだよ
ちなみにウチのような大阪市内の進学校には、留学生枠ってのがあってな、
在日朝鮮人が留学生という名目で無試験で入学してたんたよ。もちろん授業料タダでな
人権、平和、ジェンダーフリー。大阪のいたるところが、隣国に乗っ取られてるが、
まさかこれと闘おうという奴が現れるとは思わなかった
Under Parasols at the Beach
Vogue, January 1963
Photographer: Louise Dahl-WolfeThe model looking at the camera looks like Karlie!
少し前に論文「マイクロブログの文脈付き投稿情報の体系化に基づく重要ユーザ推薦と情報集約支援への応用」を紹介しましたが、これの参照している先行研究である表記論文を、共著者のkiyoyaこと山口清弘さんから送っていただきました。論文は次のような背景認識から始まっています。
オンラインコマースにおけるコア技術となっている,アイテムのクラスタリングや推薦においては,アイテムをどう特徴付けるかが,その結果を大きく左右する.ここで,記事の特徴付けとは,記事を何らかの視点で数理的に表現すること,および,それに基づいて記事同士の類似度を算出することから可能であると考える.
統計学を知らない僕なりに読み進み、砕いてみます。最近はニュースサイトでもオンラインショップ(eコマースサイト)でも「お勧め」をされることが増えてきました。これは、よく似た記事、よく似た商品をグループ化しておいて、そのグループ内の一つがピックアップされたら、別の一つを推薦してみる、ということをしています。でも「よく似た」と簡単に書きましたが、ある記事と別の記事、ある商品と別の商品が「似ている」というのは、どういう意味で、どうやって決めるんでしょう?
一般に推薦システムにおけるアイテムの特徴付けには,誰がどのアイテムを評価したかという共起関係用いられる傾向にある.Tumblr のような,記事が人の間を伝播していくネットワークにおいては,共起関係のみを考慮するよりも,記事の伝播経路を用いた記事の特徴付けの方がより有用であると考えられる.
一般的に広く使われているのは、「この商品を買っている人はこんな商品も買っています」という情報を活かした判断です。AとBとCはよく同じ商品を買っている。つまり彼らは好みが似ているということだ。そして彼らの好みにあった商品が二つあるなら、それの二つは似ているということだ。こういう判断が下せれば、二つのうち一方を買った人には、もう一方も勧めると買ってくれそうだ、と考えられることになります。
こうした「誰と誰と誰が」という関係、共起関係で似ている度合いを図ることもできますが、Tumblrではさらに「誰がいつ誰からリブログしたか」という時系列や伝播経路を考えることもできます。則のぞみ氏、山口清弘氏らはこれらを考慮したほうが、より妥当な(精度のよい)にている度合いを測れるだろうという仮設を立て、実際に実験して確かめています。
ここから実験方法と実験結果になると、数式と数値が乱れ飛ぶ、私にはなんとなく程度には分かっても正確なところはギブアップの世界に入るので割愛。いきなり考察のうち、特に面白かった、木構造、順序指標を考慮した結果を。
カット率6割から,順序指標が共起指標に比べて有意に高い再現率となった.これは,共起指標では,カット率の増加に応じて再現率も下がっていくが,順序指標では,カット率6 割から8 割の間で再現率がほぼ変化しないことによる.この理由として,Tumblr においては,ある記事を誰が最初の方でリブログしたのかという,最初の方の順序が,後の伝播を決定付ける重要な要因になっていることが考えられる.Tumblr においては,特に伝播の初期における順序を考慮することが有用であると言える.
言い換えれば、「誰と誰と誰が」という共起関係に基づいたアプローチでは、興味を示す層のうち実際にリーチできた層が減るほど、残りの人たちを推測する精度が悪くなります。ところが「誰と誰と誰がそれぞれいつごろ」という順序を指標に入れると、5割を切ったあたりと2割まで減ったあたりで同等の推測制度が出ています。
もっと言えば、共起関係だけで考えていた頃であれば5割、多分アーリーマジョリティまでを観察してはじめて浮かんできた潜在顧客層が、木構造における順序にも注目することで2割、多分アーリーアダプタぐらいを観察すれば浮かんでくるということです…だと思います。もちろん「マイクロブログの…」もこの論文も、Tumblrのような「リシェアの経路と時刻が可視化された」世界だからこそ役立つ、ある種のニッチな世界向けのアプローチといえるでしょう。でもニッチだったそのリシェア・ワールドが、いまやTwitterやFacebook、そしてGoogle+へと領地を拡大しています。
おそらく「バイラルでは経路が重要」という考え方は新しくないでしょう。ですが購買層という古典的な視点でも、つい先日、4,500台の自販機から集めた2億件のビッグデータをもとにすることで新製品が生まれたことが報じられました。現在(※’12/01/27)165億件強のTumblrの投稿合計数から経路情報を調べ上げると、そこにはまた新しく見えてくるものがありそうです。そしてオンラインコマースにおけるリコメンドを背景に上げたこの論文は、やっぱりそこを睨んでいるんだろうな、と思います。
それが来た時に、その手法に先鞭をつけ、かつデータを総なめするのではなくある程度小規模なサブセットで代替したときの精度に言及したこの論文は、結構面白いポジションにあったりしないかな、と思いました。
「Tumblr においては,ある記事を誰が最初の方でリブログしたのかという,最初の方の順序が,後の伝播を決定付ける重要な要因になっていることが考えられる.Tumblr においては,特に伝播の初期における順序を考慮することが有用であると言える.」
経験的に多くの人が気付いていると思うけど、そのコンテンツの広がりは、誰がPost、あるいはそれをReblogするかでおおよそ決まってしまうという事は、かなり確かな事と言って良いんだなー。フォロワーが多いか、フォロワーが多いユーザーがそのポストをReblogするかにかかっていると。
調べてみたら、どうも、寒くなってくると充電できなくなることがあるらしい。私の住む2畳の小部屋は、古い家にプレハブみたいな形で増築されたものだから、冬になると外と変わらないほど冷える。プレハブ型の巨大冷蔵庫に住んでいるようなものである。その結果、こんな事態になったというわけだ。
パソコンを温めなくてはいけない。
そう考えた私がまず思いついたのは、コンピュータに負荷をかけて熱を生じさせる方法だった。負荷のかかる作業といえば動画の再生だ。さっそくパソコン内にある高解像度の動画を再生してみた。見知らぬ男女が動物的な行為に及んでいる動画である。音が出るとまずいので消音モードで再生した。
しばらく再生しているうちにコンピュータが温まったようでオレンジ色の充電ランプがついた。やはり寒さが原因だったのだ! 作戦が成功したので大喜びである。画面ではあいかわらず男と女が生まれたままの姿でスポーティーな動きをしていた。充電成功を祝福しているかのようなテンションであった。
ユーザーが熱中するガチャの仕組みは、パチンコの確率変動システムにも近づきつつある。「ドラゴンコレクション」(コナミ)では1月にガチャを連続して利用していると、次に登場するレア性の高いモンスターが登場する場合、予告が出るようになった。ユーザーが「予告」を見ると、さらに連続してガチャをやりたいという気持ちになりやすい。
ソーシャルゲームで「カード」と呼んでいるものは、物理的なカードと異なり、一種のデータに過ぎない。このため一つのカードを制作するコストはゼロに近い。それを何度も引いてもらえば、大きな収益につながる。さらに登場確率をコントロールすることで、射幸心をあおりやすいゲームデザインへと向かい始めている。すぐに、他社も追従してくると考えられる。

