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next49
@next49
リンクするデータ、リンクするサービス http://bit.ly/fKsxgE に参加してきた。知らないことをたくさん知ることができたのでとてもよかった。
2011-03-01 21:30:48
next49
@next49
http://bit.ly/fac3nc の神崎さん、http://bit.ly/dGtShZ の岡本さんの話はメモ済み。神崎さんのお話のセマンティックWebとLinked Dataの違いはとてもためになった。
2011-03-01 21:34:17
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@next49
そもそも、Linked Dataという考え方はこのセミナーで初めて知った。次の http://bit.ly/ghAOMt の武田さんの講演にて、研究レベルでは別として、実際のサービスにセマンティックWebをつかうのは、ちょっと敷居が高いので今の流れはLinked Datani
2011-03-01 21:36:33
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@next49
Linked Dataという考え方はこのセミナーで初めて知った。次の http://bit.ly/ghAOMt の武田さんの講演にて、研究レベルでは別として、実際のサービスにセマンティックWebをつかうのは、ちょっと敷居が高いので今の流れはLinked Dataに移行中らしい
2011-03-01 21:37:15
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@next49
セクションが分かれている組織（典型的なのは大学）において情報の共有を図る方法として、データベースの統合があるけど、こいつは敷居が高い。なので、今日、知ったLinked Dataの考え方で学内のデータの関連付けをしたら良いのじゃなかろうか。
2011-03-01 21:40:20
next49
@next49
Linked Dataの考え方で点在するデータを関連づけし、データのアクセス権限については組織内OAuthでうまく管理する。そういう、軽量なシステムの方が使い勝手がよさそうな気がする。データベースを本腰入れるのはいろいろとすりあわせがしんどそう。
2011-03-01 22:11:02
next49
@next49
江渡さんのDataWikiの話はとっても面白かった。 http://slidesha.re/ihHaxh この発想に基づき提供されているWedata http://wedata.net/
2011-03-01 22:12:49
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@next49
Data WikiというキーワードでGoogle検索したら、Googleもそういうサービスを提供しているらしい。 http://bit.ly/gXjOW8
2011-03-01 22:13:33
next49
@next49
DataWikiの話は聞いたとき「やられた！」と思わされるクールなアイデアだった。コンセプトで重要だと思ったのは 1) スキーマが決まっているデータのレコードを入力してもらうこと 2) 入力してもらった1レコードごと（あるいはテーブルごとに）URIを割り振ること
2011-03-01 22:16:54
next49
@next49
ある組織に属している、あるいは、ある地域に住んでいる人にとっては入手が簡単だけど、そうでない人にとっては収集にかなり手間のかかるデータ（各選挙区の立候補者の名前や公約、各専攻・コースごとの博士号取得必要条件とか）、これを集めるためには気軽にデータを入力できるインターフェースが必要
2011-03-01 22:19:19
next49
@next49
（承前） Wikiでそのようなデータを集めようとすると、WIkiは基本的に文書の集積システムなのでデータ単位の入力や再利用を行うのに一手間必要となる。Data Wikiは指定されたデータだけをいれれば良いので、入力がらく、再利用も1レコードあるいは1テーブルをダウンロードできる
2011-03-01 22:21:51
next49
@next49
データ入力者は、自分の知っているデータだけを入力すればそのプロジェクトに貢献できるので負荷が低い。一方で、Linked DataやセマンティックWebに利用したい人はData Wikiからデータを手に入れて、それを自分の好きな形式に加工すれば良い。
2011-03-01 22:24:01
next49
@next49
Webアンケートとの違いは、Webアンケートは回答者の意思や意見を集積するのが目的なのに対して、Data Wikiはあるデータの集積を目的としている点。もちろん、Data Wikiをアンケートフォームとして利用することも可能だけど。
2011-03-01 22:27:21
next49
@next49
一人や一組織では収集できない情報を収集してみせる情報の集積（Wikipediaでいうと記事の種類の多さ）、複数人で議論することにより情報や生産物の質があがる情報の質の向上（Wikipediaでいうと編集が進むにつれ記事の質が上がっていく）、
2011-03-01 22:34:57
next49
@next49
（承前）複数人の意見の中から一番良いものを選択し、集団として常に最良の意見を出すという状態。個人個人が独立に判断を下すという状態でそれぞれの判断を統計的に処理して専門家を超える意見を出す、いわゆる、典型的な群衆の叡智。４つはそれぞれ違うものだけど、集合知にまとめられている。
2011-03-01 22:38:06
next49
@next49
Wikiは第一義的に情報の集積を目的とした仕組みであると思う。情報提供者同士が議論できるのであれば、情報の質の向上も図れるのだと思う。
2011-03-01 22:40:07
next49
@next49
最後のパネルディスカッションで、Linked Dataという技術の使い道について議論していたけど、とりあえず、今の日本で求められているのは中学生や高校生がアクセスできるキャリアパス検索システム。中学から高校、高校から大学、大学から就職／進学のそれぞれの段階で情報が途切れている。
2011-03-01 22:42:08
next49
@next49
中学生が高校を選ぶ段階、高校生が大学を選ぶ段階で就職までのキャリアパスが見えるように既存のデータをつなぎ、解釈の支援をするサービスがあれば、教育産業および就職産業が盛んな日本においてはお金の入るサービスになると思う。
2011-03-01 22:43:16
next49
@next49
企業にサービスや製品を提供すること（B2B)を生業としている企業が多い。でも、そのような企業があるということはサービスを受ける側になっていないと知るのは難しい。なので、企業研究をしていない人にとっては、消費者にサービスや製品を提供する（B2C）の企業だけが認識できる企業。
2011-03-01 22:47:27
next49
@next49
中学生や高校生がB2Bの企業を知るのは難しい。なので、B2Bの企業で求められているような知識や技能を知るのも難しい。そうすると、高校や大学を選ぶときに何の専門を選んで良いのかわからなくなり、とりあえず、使い勝手のよい偏差値（模試の合格診断）やイメージで進学先を決める。
2011-03-01 22:49:29
next49
@next49
でも、データをリンクすれば、自分が進みたい学校や学部、学科のより具体的なイメージや就職先の企業、そしてその企業がどういう業態で何をウリとしており、業績はどうなのかまで、進学先や自分が学びたいことをキーワードとして入力するだけで、可視化できるはず。
2011-03-01 22:51:32
next49
@next49
まず、各高校は卒業生の進学先を9割近く把握しているはず。あるいは、大学は入学者の出身高校を100％把握している。CiNiiやトムソン・ロイターの論文DB、競争的資金のデータベース、学科のシラバスを使えば、具体的な学科のイメージをつかめる。
2011-03-01 22:53:28