ソーシャル検索

ソーシャル検索は、 Facebook、LinkedIn、Twitter、Instagram、Flickrなどのソーシャルメディア上のニュース、動画、画像などのユーザー生成コンテンツに関連する検索クエリを主に検索するソーシャル検索エンジンで検索や検索を行う行為です。[ 1 ]これは、従来のアルゴリズムを組み合わせたウェブ検索の拡張バージョンです。ソーシャル検索の背後にある考え方は、クエリと結果の意味的関連性に基づいて検索結果をランク付けするのではなく、ソーシャル検索システムは結果と検索者との間の社会的関係も考慮するというものです。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]社会的関係はさまざまな形をとることができます。たとえば、LinkedInの人物検索エンジンでは、社会的関係には、検索者と各結果間の社会的つながり、同じ業界、同じ会社で働いているかどうか、同じ社会集団に属しているかどうか、同じ学校に通っているかどうかなどが含まれます。[ 2 ] [ 5 ]

ソーシャル検索は、アルゴリズム駆動型検索よりも明らかに優れているわけではない。[ 6 ]検索エンジンが過去に使用していたアルゴリズムによるランキングモデルでは、ページのテキストとコンテンツ、およびドキュメントのリンク構造を分析した後にサイトの関連性が決定されていた。対照的に、ソーシャル検索による検索結果は、検索を行っている人のソーシャルグラフにいる他のユーザーが作成または変更したコンテンツを強調表示します。これは、オンラインコミュニティフィルタリングを備えたパーソナライズされた検索技術であり、高度にパーソナライズされた結果を生成します。[ 7 ]ソーシャル検索には、単純な共有ブックマークや説明的なラベルによるコンテンツのタグ付けから、人間の知性とコンピューターアルゴリズムを組み合わせたより洗練されたアプローチまで、さまざまな形があります。特定の検索エンジンの機能セットに応じて、これらの結果は保存され、コミュニティ検索結果に追加され、そのキーワードの将来の検索の結果の関連性がさらに向上します。ソーシャル検索の背後にある原則は、コンピューターアルゴリズムが特定のクエリの結果を決定するのではなく、人間のネットワーク指向の結果の方がユーザーにとってより意味があり関連性が高いということです。[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]

研究と実装

長年にわたり、ソーシャル検索に関する様々な研究や調査、実装が行われてきました。2008 年には、ソーシャル ネットワーク上のソーシャル グラフに応じて検索結果をランク付けすることに注力したスタートアップ企業が数社ありました。[ 12 ] [ 13 ]ソーシャル検索分野の企業には、Sproose、Mahalo、Jumper 2.0、Scour、Wink、Eurekster、Delverなどがあります。以前の取り組みとしては、Wikia Searchなどがあります。2008 年のTechCrunchの記事では、Google がDiggの方法論に似た投票メカニズムを検索結果に追加する可能性があることが示されました。 [ 14 ]これは、ソーシャル グループがアルゴリズムに影響を与え、エンド ユーザーにとって意味のあるデータを見つける能力を潜在的に強化する方法への関心が高まっていることを示唆しています。また、ユーザーのソーシャル サークル内で検索することで検索をパーソナルにする Sentiment などのサービスもあります。

2009年、HeyStaks（www.heystaks.com）というスタートアッププロジェクトがウェブブラウザプラグイン「HayStaks」を開発した。HeyStaksは、ウェブ検索におけるコラボレーションを通じたソーシャル検索を応用し、より良い検索結果につなげる。[ 15 ] HeyStaksがこのアイデアに取り組む主な動機は、当時の検索エンジンが提供していなかった機能をユーザーに提供することである。例えば、様々な検索から、ユーザーが何かを検索する場合、約70%は友人や同僚がすでにその情報を見つけていることがわかっている。また、オンライン検索を使用する人の約30%は、以前に見つけたものを検索していることも研究でわかっている。[ 16 ]このスタートアップは、検索結果に基づいて生成される推奨リストを通じて、共有された豊富な検索体験を提供することで、こうした問題を回避できると考えている。

2009年10月、Googleは「ソーシャル検索」を展開しました。ベータ版の期間を経て、2011年5月にこの機能は複数の言語に拡張されました。しかし、拡張前の2010年には、BingとGoogleは既に検索結果を提供する際にリツイートと「いいね！」を考慮していました。[ 17 ]しかし、Twitterとの検索契約が更新されずに終了した後、Googleはソーシャル検索の見直しに着手しました。2012年1月、Googleはソーシャル検索をさらに発展させた「Search plus Your World」をリリースしました。この機能は、オプトアウト機能としてGoogleの通常の検索に統合されており、Google+プロフィールから結果への参照を取得します。この統合によって、より適切で関連性の高いパーソナライズされた検索結果を提供することが目的でした。しかし、この統合にはいくつかの問題があり、Google+はまだ広く採用されておらず、多くのユーザーの間であまり使用されていません。[ 18 ] その後、TwitterはGoogleに対し、「Search plus Your World」がウェブパブリッシャーに及ぼす潜在的な影響について批判し、この機能の一般公開は「ウェブにとって悪い日」だと表現した。一方Googleは、TwitterがGoogleによるTwitterコンテンツのディープサーチクロールを許可しなかったと反論した。[ 19 ] GoogleはGoogle+を統合することで、検索結果を向上させるためにユーザーにGoogleのソーシャルネットワーキングサイトへの切り替えを促していた。有名な例として、Googleがマーク・ザッカーバーグのアクティブなFacebookプロフィールではなく、休止中のGoogle+アカウントへのリンクを表示したケースが挙げられる。[ 20 ] 2014年11月、GoogleのナレッジグラフがついにFacebook、Twitter、その他のソーシャルメディアサイトへのリンクを表示し始めたため、こうした非難は沈静化し始めた。[ 20 ]

2008年12月、Twitterは人物検索機能を再導入しました。[ 21 ]インターフェースは大幅に変更されましたが、シンプルな検索エンジンでフルネームまたはユーザー名を検索できるようになりました。

2013年1月、Facebookはベータ版段階の「グラフ検索」という新しい検索エンジンを発表しました。この検索エンジンの目的は、ユーザーがインターネット全体よりも自分のソーシャルサークルで人気のある検索結果を優先的に表示できるようにすることでした。Facebookのグラフ検索は、Facebookのユーザー生成コンテンツを利用してユーザーをターゲティングします。[ 18 ]

ソーシャル検索に関する様々な調査や研究が行われてきたものの、ソーシャルメディアネットワークは検索エンジンとの連携に十分な関心を示していない。例えばLinkedInは、ユーザーを外部検索エンジンから引き離すために、独自の検索機能を改善する措置を講じてきた。Microsoftでさえ、2013年11月にはTwitterと提携し、一部のツイートをBingの検索結果に統合し始めた。しかしTwitterは独自の検索エンジンを持っており、そのデータの価値の高さと、それを社内で保持したい理由を指摘している。[ 22 ]しかし結局のところ、ユーザーが自分の情報を完全に公開することを選択しない限り、ソーシャル検索は人々にとって重要な主題を真に網羅することは決してないだろう。[ 23 ]

ソーシャルディスカバリー

ソーシャルディスカバリーとは、ソーシャルな嗜好や個人情報を利用して、ユーザーにとって望ましいコンテンツを予測することです。[ 24 ]テクノロジーは、新しい人を発見したり、時にはショッピングや友人との出会い、旅行といった新しい体験を発見するために使われます。[ 25 ]新しい人との発見は、多くの場合、モバイルアプリ によってリアルタイムで行われます。しかし、ソーシャルディスカバリーは、リアルタイムで人と出会うことに限らず、ソーシャルメディアを介した企業の売上や収益にもつながります。[ 26 ] 小売業の例としては、iTunesミュージックストアを通じた音楽のソーシャルシェアリングの追加が挙げられます。新しい音楽の発見にはソーシャルな要素が存在します。[ 27 ]ソーシャルディスカバリーはFacebookの収益性の基盤であり、ソーシャルなつながりを利用してユーザーに広告をターゲティングすることで広告収入を生み出し、商業的魅力を高めています。[ 24 ]

ソーシャル検索エンジン

ソーシャル検索エンジンとは、ある側面において、ある質問に対する別の回答から、その回答に含まれる人物を特定することで回答を提供する検索エンジンと考えることができます。これは、ユーザーが送信したクエリを取得し、そのクエリが質問に関連していると判断することで実現されます。そして、そのクエリに対応する検索結果の一部として、リソースへのリンクを含む回答を提供します。[ 28 ]

オンラインコミュニティのみに依存するソーシャル検索エンジンはほとんどありません。検索エンジンの機能セットによっては、これらの検索結果が保存され、コミュニティ検索結果に追加されることで、同じキーワードを将来検索した際の検索結果の関連性がさらに向上します。ソーシャル検索エンジンは、オンラインコミュニティの集合的なフィルタリング機能を活用し、タグ付けによって特に興味深いコンテンツや関連性の高いコンテンツを上位に表示するため、Web 2.0の一部と見なされています。これらの説明的なタグは、Webページに埋め込まれたメタデータに追加され、理論的には特定のキーワードの検索結果が時間の経過とともに向上します。通常、ユーザーには特定の検索語句に対して、以前に追加されたタグを示すタグの候補が表示されます。

ソーシャル検索エンジンの実装の一つにAardvarkがある。Aardvarkは「村パラダイム」に基づいたソーシャル検索エンジンで、質問のあるユーザーと、その質問に答えられる友人や友人の友人を結びつけるものである。[ 29 ] Aadvarkでは、ユーザーは様々な方法で質問を行うが、その方法は主にインスタントメッセージ、電子メール、ウェブ入力といったオンラインの方法と、テキストメッセージや音声といった非オンラインの方法である。Aardvarkのアルゴリズムは、質問者の拡張ソーシャルネットワーク内で、質問の答えを知っている可能性が最も高い人物に質問を転送する。Aadvarkは2010年に Googleに買収され、2011年後半に放棄された。

ソーシャル検索の潜在的な欠点は、他のタグ付きデータベースの場合と同様に、そのオープンな構造にあります。これらは信頼に基づくネットワークであるため、このコンテキストでタグを意図せずまたは悪意を持って誤用すると、不正確な検索結果につながる可能性があります。関連する検索結果を提供するためにユーザー情報を追跡することを主なベースとするソーシャル検索エンジンは多数あります。このタイプの例としては、Smashfuse、SocialMention、Topsy、Social Searcher [ 30 ]があり、元々はFacebookにリンクされていました。[ 31 ] Google Coop、Eurekster、Sproose、Rollyo、Anoox、YahooのMyWeb2.0など、他のバージョンのソーシャルエンジンもリリースされています。

開発

Facebookアプリの新機能「リンクを追加」はテスト中であることが確認されており、ユーザーは検索クエリを入力することで、ステータスアップデートやコメントに含めたい人気記事を表示できます。検索結果には、他のFacebookユーザーによってよく共有されている記事が表示され、最新の記事が優先的に表示されます。この機能により、ユーザーはニュースフィードを手動で検索したり、Google検索に頼ったりすることなく、リンクを簡単に追加できるようになります。この新しいアプリは、ユーザーのGoogle検索への依存を軽減するでしょう。[ 32 ]

Twitterは、「Discover」タブを「 Tailored Trends 」に置き換えると発表しました。新しいTailored Trends機能は、Twitterのトレンドを表示するだけでなく、各トピックの簡単な説明も表示します。トレンドは文脈のない略語で表示されることが多いため、説明が表示されることでトレンドの内容がより明確になります。新しいトレンド機能には、ツイートの送信数や、トピックのトレンドが上昇傾向か下降傾向かなども含まれる可能性があります。[ 33 ] [ 34 ]

Googleはソーシャル検索の分野では遅れをとっているかもしれないが、実際にはWeb 3.0とウェブセマンティクスにおけるこの技術の可能性と重要性を認識している。ソーシャルメディアの重要性は、セマンティック検索の仕組みにかかっている。セマンティック検索は、ユーザーの現在地、時間帯、過去の履歴、ソーシャルコネクションやソーシャルシグナルといった多くの要素を理解している。これを実現するための第一歩は、アルゴリズムに物事の関係性を理解させることだろう。[ 35 ]

しかし、ソーシャルメディアサイトが検索エンジンと連携しない限り、これは不可能です。誰もがインターネットへの主要な橋渡し役になりたいと考えているため、これは困難です。今後、ソーシャルメディアサイトから参照される記事が増えるにつれて、ユーザーのデータがなければ検索エンジンは何の役にも立たないのか、という大きな懸念が生じます。

検索を再定義しようとする一つの展開は、分散検索とソーシャル検索の組み合わせである。その目標は、コミュニティ自身によって運営が制御・維持される基本的な検索サービスである。これは、ユーザーが適切と思われるデータを提供するピアツーピアネットワークとほぼ同様の仕組みになるだろう。検索エンジンが使用するデータはユーザーの所有物であるため、ユーザーがそのデータに対する絶対的な制御権を持つべきである。検索エンジンに必要なインフラは、数千台のアイドル状態のデスクトップと、広範囲に及ぶ家庭用ブロードバンドアクセスという形で既に利用可能である。[ 36 ]

分散検索には利点があるものの、従来の集中型の場合と同じセキュリティ上の懸念がいくつか存在します。セキュリティ上の懸念は、データプライバシー、データ整合性、安全なソーシャル検索の3つに分類できます。データプライバシー保護は、ユーザーが自分のデータを完全に制御し、そのアクセス性を管理できる方法と定義されます。データプライバシーのソリューションには、情報置換、属性ベースの暗号化、IDベースのブロードキャスト暗号化などがあります。データ整合性は、不正または不適切な変更や削除からデータを保護することと定義されます。データ整合性のソリューションは、デジタル署名、ハッシュ連鎖、埋め込み署名鍵です。安全なソーシャル検索のソリューションは、ブラインド署名、ゼロ知識証明、リソースハンドラーです。[ 37 ] [ 38 ]

分散型検索と集中型検索の両方に関連するもう一つの課題は、観測されたマルチメディアデータからユーザーの意図をより正確に理解する方法です。解決策は、ソーシャルメディアと検索エンジンを効果的かつ効率的に活用する方法に基づいています。考えられる方法としては、ソーシャルメディアからユーザー画像関心グラフを抽出し、そのユーザー画像関心グラフから得られる社会的関連性と、一般的な検索エンジンから得られる視覚的関連性を統合することで、画像検索結果を再ランク付けすることが挙げられます。[ 39 ] [ 40 ]

上記の工学的探究に加えて、より根本的かつ潜在的な方法は、関連する神経メカニズムの理解に基づいた社会的探索システムを開発することです。探索の問題は個人から社会にまで及びますが、分野横断的な最近の傾向は、これらの問題の形式的な特性が類似した構造と、多くの場合類似した解決策を共有していることを示唆しています。さらに、内部探索（例：記憶探索）は外部探索（例：空間採餌）と同様の特性を示し、種を超えて共通の進化的起源を持つ神経メカニズムを共有しています。探索シナリオにおいて、生物はノイズの多い長距離環境（例：温度、塩分、資源）の勾配を検知し、それを克服しなければなりません。ここで、社会的相互作用は、個体が単にグループ化することによって、時間的および空間的な手がかりに関する不完全な推定を平均化することを可能にすることで、大きな追加的利益をもたらします（いわゆる「群衆の知恵」効果）。しかしながら、個人情報の取得に必要な投資のために、これは生産者（探索者）が他者に搾取される状況を再び作り出します。[ 41 ]

参照

参考文献

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