社会情報処理 – 日本語百科事典辞書

Social_information_processing

その他の使用法については、社会的情報処理を参照してください
社会情報処理とは、「人間の集団行動が知識を組織化する活動」です。それは人々のグループによる情報の作成と処理です。学問分野として、社会情報処理はネットワーク化された社会システムの情報処理力を研究しています。
通常、次のようなコンピュータツールが使用されます。
オーサリングツール：ブログなど
コラボレーションツール：たとえば、ウィキ、特に、たとえば、
翻訳ツール：Duolingo、reCAPTCHA
タグ付けシステム（ソーシャルブックマーク）：例：del.icio.us、Flickr、CiteULike
ソーシャルネットワーキング：例：Facebook、MySpace、Essembly
協調フィルタリング：例えば、Digg、Amazon Product Recommendation System、Yahoo！回答、Urtak
コンピュータはネットワークやコラボレーションを促進するためによく使用されますが、必須ではありません。たとえば、1982年のTrictionaryは完全に紙とペンをベースにしており、近隣のソーシャルネットワークとライブラリに依存していました。19世紀のオックスフォード英語辞典の作成は、主に新聞の求人広告や郵便で送られた紙片によって組織された匿名のボランティアの助けを借りて行われました。

コンテンツ
1 知識の現状
2 重要な概念
2.1 ソーシャルレコメンダーシステム
2.1.1 コンテンツ
2.1.2 人
2.1.3 課題
2.2 社会的認識
2.2.1 利点
2.2.2 懸念
3 も参照してください
4 参考文献
5 参考文献

知識の現状
社会情報処理に関するAAAI2008春シンポジウムのウェブサイトは、以下のトピックと質問を提案しました：
タグ付け
タグ付けはすでにAIコミュニティの関心を集めています。タグ付けの当初の目的は、ユーザーが自分のドキュメントを整理および管理できるようにすることでしたが、その後、フォークソノミーと呼ばれる非公式の分類システムを介して、一般的なドキュメントの集合的なタグ付けを使用して情報を整理できる希望があり
ます【誰？]フォークソノミーは、最終的にはセマンティックWebの約束を果たすのに役立ちます。
人間ベースの計算と
集合知
どのような種類の問題が人間の群知能コンピューティングアプローチに適していますか？問題解決のニーズに役立つ「群衆の叡智」効果をどのように設計でき
ますか？
参加への
インセンティブ
ユーザーから高品質のメタデータとコンテンツを引き出す方法は？タグ付けに抵抗のあるユーザーにコンテンツのタグ付けを促すにはどうすればよいですか？
ソーシャルネットワーク
ユーザーはさまざまな理由でソーシャルネットワークを作成しますが、たとえば、友人の生活や仕事、または尊敬するユーザーの意見を追跡するために、ネットワーク情報は多くのアプリケーションにとって重要です。世界的に、
情報エコシステムは、ユーザー間、およびユーザーとコンテンツ間の相互作用を通じて発生する可能性が特定のトピックに関心のあるユーザーのコミュニティは、トピック間の関係についての洞察を提供する他のコミュニティへのリンクとともに、時間の経過とともに出現する可能性が
ソーシャルメディアと情報エコシステムの
進化
コンテンツとその品質は時間とともにどのように変化しますか？Linuxやのようないくつかのオープンソースプロジェクトが成功する方法と理由など、ピアプロダクションシステムへの関心が高まっています。ユーザー生成コンテンツサイトはどのような状況で成功する可能性があり、これはコミュニティ内の情報共有と学習にどのような影響を及ぼしますか？
アルゴリズム
ソーシャル情報処理の力を活用する前に、構造化データ分析への新しいアプローチ、特にソーシャルネットワークやタグ付けなどのさまざまなタイプのメタデータを合成するためのアルゴリズムが必要
です。この分野の研究は、社会的検索、
情報の発見と
個人化、および社会的情報処理の力を活用するその他のアプローチのための新しいアルゴリズムの開発のための原則的な基盤を提供し重要な概念編集

ソーシャルレコメンダーシステム
社会的過負荷は、ソーシャルWeb上の大量の情報と相互作用に課せられることに対応します。ソーシャルオーバーロードは、ソーシャルメディアWebサイトとそのユーザーの両方の観点からいくつかの課題を引き起こします。ユーザーは大量の情報を処理し、さまざまなソーシャルネットワークアプリケーション間で意思決定を行う必要がありますが、ソーシャルネットワークサイトは既存のユーザーを維持し、ユーザーにとって興味深いサイトにしようとします。社会的過負荷を克服するために、ソーシャルレコメンダーシステムを利用して、ユーザーがレコメンデーション技術を使用してよりパーソナライズされたコンテンツを受信できるように、ソーシャルメディアWebサイトにユーザーを引き込みました。ソーシャルレコメンダーシステムは、ソーシャルメディア向けに設計され、レコメンデーションの有効性を向上させるために、いいね、コメント、タグなど、ソーシャルメディアによってもたらされる新しい種類のデータを利用する特定のタイプのレコメンデーションシステムです。ソーシャルメディアでの推奨には、ソーシャルメディアのコンテンツ、人、グループ、タグの推奨など、いくつかの側面が

コンテンツ
ソーシャルメディアを使用すると、ユーザーは、他のユーザーが共有しているコンテンツにコメントまたはいいねを付けたり、タグ付けによって自分で作成したコンテンツに注釈を付けたりすることで、ソーシャルメディアWebサイトのユーザーが作成したコンテンツに関するフィードバックを提供できます。ソーシャルメディアによって新しく導入されたこのメタデータは、効果が向上したソーシャルメディアコンテンツの推奨事項を取得するのに役立ちます。また、ソーシャルメディアでは、友情などのユーザーとフォロー/フォロワーの人々との間の明確な関係を抽出できます。これにより、ユーザーは関係のある人々に基づいて提供された推奨事項を判断できるようになるため、協調フィルタリングシステムがさらに改善されます。特に映画や本のレコメンデーションのために、従来の協調フィルタリングベースのシステムと比較して、ソーシャルメディア上のユーザー間の関係を利用するレコメンデーションシステムの有効性を示す研究がソーシャルメディアによってレコメンダーシステムにもたらされたもう1つの改善は、新規ユーザーのコールドスタート問題を解決することです。
ソーシャルメディアコンテンツの推奨の主要なアプリケーション領域には、ブログとブログ投稿の推奨、YouTubeビデオなどのマルチメディアコンテンツの推奨、ソーシャル質疑応答Webサイトの質問者と回答者への質疑応答の推奨、仕事の推奨（LinkedIn）、ニュースの推奨がソーシャルの新しいアグリゲーターサイト（Digg、GoogleReader、Redditなど）では、マイクロブログ（Twitterなど）での短いメッセージの推奨事項。

人
ソーシャルマッチング（この用語はTerveenとMcDonaldによって提案されています）としても知られている、人々の推薦システムは、ソーシャルメディア上の人々に人々を推薦することを扱います。人々のレコメンダーシステムを従来のレコメンダーシステムと区別し、特別な注意を必要とする側面は、基本的にプライバシー、ユーザー間の信頼、および評判です。ソーシャルネットワーキングサイト（SNS）での人々の推薦のための推薦技術の選択に影響を与えるいくつかの要因がこれらの要因は、対称対非対称、アドホック対長期、確認済み対未確認の関係など、ソーシャルネットワーキングサイト上の人々間の関係のタイプに関連しています。
人々の推薦システムの範囲は3つに分類することができます：接続するために身近な人々を推薦すること、フォローする人々を推薦すること、そして見知らぬ人を推薦すること。見知らぬ人を推薦することは、アイデアを交換したり、新しい機会を獲得したり、評判を高めたりするなどのチャンスにつながるため、身近な人を推薦することと同じくらい価値があると見なされています。

課題
ソーシャルストリームの処理は、ソーシャルレコメンダーシステムが直面する課題の1つです。ソーシャルストリームは、ソーシャルメディアWebサイトのニュースフィードにプールされたユーザーアクティビティデータとして説明できます。ソーシャルストリームデータには、迅速なフロー、多様なデータ（テキストコンテンツのみと異種コンテンツ）、鮮度の要求などの独自の特性が従来のソーシャルメディアデータと比較したストリームデータのこれらのユニークな特性は、ソーシャルレコメンダーシステムに課題を課します。ソーシャルレコメンデーションのもう1つの課題は、従来のレコメンダーシステムと同様に、クロスドメインレコメンデーションを実行することです。その理由は、異なるドメインのソーシャルメディアWebサイトにはユーザーに関する異なる情報が含まれており、異なるコンテキスト内で情報をマージしても有用な推奨事項が得られない可能性があるためです。たとえば、あるソーシャルメディアサイトでユーザーのお気に入りのレシピを使用することは、ユーザーに効果的な仕事の推奨を行うための信頼できる情報源ではない場合が

社会的認識
一般に、オンラインコミュニティへの参加は、実際の集合的なコンテキストでの参加行動とは異なります。日常生活の中で人間は、意思決定や行動を導くために「社会的手がかり」を利用することに慣れています。たとえば、人々のグループが昼食をとるのに良いレストランを探している場合、彼らは地元の人に入るのを選ぶ可能性が非常に高いです。空の顧客ではなく、内部に顧客がいる（混雑しているレストランは、その人気とその結果としてのサービスの質を反映している可能性があります）。ただし、オンラインのソーシャル環境では、通常はシステムに記録されているこれらの情報ソースにアクセスする方法は簡単ではありませんが、これはユーザーには開示されません。
この社会的認識が実際のシナリオで人々の行動にどのように影響するかを説明するいくつかの理論がアメリカの哲学者ジョージ・ハーバート・ミードは、人間は社会的生き物であると述べています。つまり、すべての個人の行動は、一般的な行動として機能するより大きな社会的慣行の影響を受けるため、人々の行動は、彼らが属する集合全体の行動から分離することはできません。フレームワーク。カナダの社会学者アーヴィング・ゴフマンは、彼のパフォーマンスの枠組みの中で、日常の社会的相互作用において、個人が最初に他者から情報を収集することによって行動を起こし、彼らに何を期待できるかを事前に知り、このようにして計画を立てることができると仮定しています。より効果的に行動する方法。

利点
現実の世界と同じように、仮想コミュニティで社会的合図を提供することで、人々はこれらの環境で直面する状況をよりよく理解し、より多くの情報に基づいた選択肢にアクセスできるようにすることで意思決定プロセスを緩和し、説得することができます。そこで行われる活動に参加し、個人およびグループの活動の独自のスケジュールをより効率的に構築する。
この参照フレームでは、「ソーシャルコンテキストディスプレイ」と呼ばれるアプローチが、デジタルシナリオで（実環境または仮想環境のいずれかから）ソーシャル情報を表示するために提案されています。これは、グラフィック表現を使用して人々のグループの存在と活動のトレースを視覚化することに基づいており、コミュニティ内で何が起こっているか、つまり積極的に参加している人、貢献していない人のサードパーティビューをユーザーに提供します。この社会的文脈を明らかにするアプローチは、さまざまなシナリオ（IBMビデオ会議ソフトウェア、NOMATIC * VIZと呼ばれる共有スペースに社会的活動の痕跡を表示する大規模なコミュニティなど）で研究されており、その適用が実証されています。より良い意思決定を行うためのより多くの情報をユーザーに提供し、実際の行動を通じてディスプレイ内の自己およびグループの表現の管理に対して積極的な態度を取るようにユーザーを動機付けるなど、いくつかの利点をユーザーに提供できます。

懸念
ユーザーの活動の痕跡を他の人がアクセスできるように公開することで、ユーザーが生成するデータに対する権利、情報にアクセスできる最終的なユーザー、およびユーザーの情報に関連する懸念をユーザーに提起できるのは当然です。プライバシーポリシーを知り、管理することができます。このプライバシーの問題を文脈化しようとするいくつかの視点が1つの視点は、プライバシーを、個人空間への侵入の程度と、ユーザーがオンライン活動の痕跡を開示することによって社会システムから認識できる利益の数との間のトレードオフと見なすことです。別の視点は、社会システム内の人々の可視性とプライバシーのレベルとの間の譲歩を調べることです。プライバシーのレベルは、他の人が自分の情報にアクセスできるようにするための特定の許可を確立することによって、個人またはグループレベルで管理できます。他の著者は、ユーザーにプライバシー設定の設定と制御を強制する代わりに、ソーシャルシステムは、さまざまなユーザーグループに期待する反応に従ってオンライン行動を管理できるように、オーディエンスが誰であるかについての意識を高めることに焦点を当てる可能性があると述べています。

も参照してください
コンピューターを介したコミュニケーション
クラウドソーシング
意思決定
ソーシャルコンピューティング
社会情報処理理論
社会的半透明

参考文献
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参考文献
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