フィルター101 (基礎)

どのフィルターがどのような条件下で最も効果的であるかについて、興味深い議論がコメント欄でなされてきた。それを読んでいて、僕はまだフィルターの種類に関していい分類を見たことがないことに気づいた、それがおそらくそんなに助けにならないけど(分類学が全世紀的なものだとわかっている；これを、それぞれのブログにあるもっとモダンなfolksonomyに自由にリミックスしてくれ)。僕はここで最初の系譜を提示して、フィードバックに基づいて改訂していく。

僕が思うに、フィルターには主に二つのカテゴリーがある(もしくは正確に言うと"ポスト・フィルター"だ)--ソフトウェアと人--そしてその様々な亜系と色々な種類が広く分布している。恐らく僕はいくつかの亜種(あるいは属そのもの)を見逃しているかもしれないので、コメント欄で提案と訂正をしてくれ。

フィルターの二つの系譜：

・ソフトウェア(レコメンデーション)

・群衆の知恵(集積された意見や行動を測定するアルゴリズム)

・Buzz: GoogleのPageRank, del.icio.us, Technorati
・レーティング(能動的*)：Netflixのレコメンデーション、eBayのレーティング
・行動(受動的**)：アマゾンのレコメンデーション、Audioscrobbler, Yahoo Musicのカスタムラジオ局

・AI：シマンティック分析、音声分析

・人々(流行仕掛人、影響力のある人)

・プロ(編集者)：批評家、セレブリティー、Rhapsodyのカテゴリーごとの編集者、図書館員、SavageBeast(Pandora)のミュージコロジスト(+)
・アマチュア(玄人)：ブログ、プレイリスト、カスタマーレビュー、ウィキペディアへの貢献者、賢い友達(++)
・Mobs(散らばった知能)：タグをつける人、リンクをつける人、ファイル交換者(+++)

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注意：
*"能動的な"フィルタリング：あるものを気に入ったか、そうじゃないかを聞いてくるシステムがあり、それにより将来的により良い提案をしてくれるようになる。なぜならそれはユーザーの参加を即し、典型的なのは偏向したサンプリングすることが脆弱なところを何かしらのレーティングシステムをクリックすることだ。それは誰が参加しているのかから彼らの選択をどう解釈したのかにまで及び、それが親指を立てるか下げるか、もしくは五つ星の評価であれ。

**"受動的な"フィルタリング：またの名を派生フィルタリングで、これは大勢の人達の振る舞いかたと行動を記録し、そこから意味あるレコメンデーションを抽出する。アマゾンの"君のような人"というレコメンデーションが最も良く知られた例だが、NetflixからYahooにかけて他の何百ものサービスも同じことをしている。受動的なフィルタリングの長所は人々が何を言ったのかではなく何をしたのかに基づくかことだ。その事自体は上記の参加型の偏向を避けることができる。

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+"プロ"という時、僕はあるサービス内で働いている人や消費者をガイドする人達を指し、その例としてRhapsodyの編集者が上げられるが、それは独立した領域で影響力を築き上げた専門家でもかまわない。

++"アマチュア"で僕が意味しているのは力を持った消費者で、あるカテゴリーにおいて情熱を持ち、仲間にアドバイスを送るだけの充分な情報を持っている人達を指す。

+++"Mob"に属している人達は自身ではレコメンデーションやガイダンスをしていると全く思っていない。彼らはただやることをやっているだけだ。他の人達が彼らの例に従っているのはネットワーク効果が働いている結果で、メンバーの意志は必ずしも必要ない。

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