20080502

□　リコメンデーションについて思うこと。

機械と人間どちらの方がリコメンデーションとして優れているのでしょうという記事がPolar Bear Blogに書かれていたので、大元の記事を読みました。

どうやら状況は、こういう感じです。

最近、Amazonとかの商品リコメンドいけてるよね。
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リコメンドのアルゴリズムはもっと改良されていくべきだ。
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人間と機械のリコメンドの精度ってどうなの？
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JAYとANDYがそれを調べるゲームを作ったよ！
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みんなでゲームしてみて確かめようぜ！

ユーザーの評価をベースにしたリコメンドの正確さを調べるもののようです。
なのでゲームの形式も、ユーザーの行動履歴、Ratingの分布から、今リコメンドしている商品についてのRatingを予想するというものになっています。


ゲームのやり方についてはPolar Bear Blogに詳しく書いてあったのでこちらを参照してくださいね。
ちなみにかなり難しいです。内容知ってないと判断できない気も･･･orz。

でもこれって、どこで機械と人間の差分をみるんだろう。元の知識に依存するからすごくファジーな部分でくっつけているような気がする。

リコメンドって、Aっていう商品を買った太郎さんの購入履歴が、　B、C、D、E、Fだったときに、同じAを買っていた二郎さんの購入履歴（A、C、D、G、H）を見に行って、太郎さんにG、Hをリコメンドするというもののハズ。

完全にこれだというゴールに導いてくれるものって個人的には気持ち悪いと感じてしまう。サーチは簡単にして欲しいし、より自分が想起できないものまで網羅して欲しいと思うけど、チョイスする余白は残して欲しい。チョイスまでお任せになったら人間って何するの？って感じになりそう。

※サーチとチョイスについては、20080103のエントリがちょっと詳しい。

チョイスを迷うときに、人というファジーなもの（個人的な信頼に依存するもの、コンテクストを理解できるもの）に頼ってチョイスの納得感をあげるという行動に出ているのではないでしょうか？

どこまでリコメンドされるのが気持ちいいのか？
なされるがままでは不感症になっちゃいます！

P.S

ちなみに引用元のIronic　Sansのサイトデザインは好きです。
こういう紙っぽい感じのは親しみやすい笑。