統計分析ツール tailstat で本棚.org から選ぶ「僕らの大切な本」
栗原一貴†

土谷洋平‡

本論文では統計分析ツール tailstat を用いた事例として，書籍情報の共有サービスである本棚.orgから「あるコミュニティにより大切にされている書籍」を発掘するサービスの開発について報告する．tailstat は母集団分布が既知であり，また中心極限定理が適用できないような小標本の分析に適する統計分析を可能にするツールである．具体的にはたくさんのコンテンツにユーザがアクセスし，金銭的対価を支払ったりコメントやレーティングなどを行うような Web サービスにおいて，アクセス数ランキング上位ランカーなどのいわゆる「ベストセラー」の陰に埋もれている，「小規模ではあるが特異な人気を博す」コンテンツの発掘を可能にする．

“Our Precious Books in Hondana.org” Selected by
Statistical Analysis Tool Tailstat
KAZUTAKA KURIHARA †YOHEI TUTIYA‡In this paper we report our development of “our precious books in Hondana.org” that searches books loved
by certain communities in a book-related information sharing service Hondana.org using a statistical analysis
tool tailstat. The tailstat facilitates statistical analyses with small sample sets from given populations, which
render the central limit theorem inapplicable. It suits for searching extraordinarily popular contents amongsome small communities and thus often hidden beneath so called “best-seller” contents in usual best-seller
rankings of web services where the visitors are supposed to pay money or spend effort of giving comments orratings.

1.

はじめにンツを推薦する協調フィルタリングはその一例である．
我々はこれまでに統計分析ツール tailstat[2]を開発

近 年 普 及し て き て い る CGM(Consumer Generated

し，「希尐度」という指標により特定のユーザやコンMedia)コンテンツ共有サービスやインターネットショテンツの視点にとらわれず，俯瞰的に「規模を問わずッピングサービスでは，トップページに売れ筋やアク特異な人気を博している」コンテンツを発掘したり，セス数のランキングが表示され，一般的な人気を博しそのような特異さをコンテンツ同士で比較可能にするたコンテンツがより注目を集める仕組みを備えている手法を提案している．本論文ではこの手法をユーザ参場合が多い．これは，商店であれば「売れ筋」の商品加型書籍情報共有サイトである本棚.org[3]に適用し，をもっとも客の目に届く場所に置き，さらに売り上げある非明示的なコミュニティにより大切にされているを加速させるしくみとして一般的な戦略である．しか書籍を発掘することが可能な web サービス「僕らのし多様化の時代である現代においてこのようなサービ大切な本」を開発したことを報告する．

ス上のコンテンツの売上（閲覧回数も含む）はいわゆるロングテールな分布を持ち，そのロングテールの裾野部分の売上がサービス全体の売上に無視できない影

2.

本棚.org のデータ構造と来訪・対価支払いモデルの適用響を与えている[1]と言われているため，単純な売れ先行研究[2]に示したように，tailstat によるコンテ筋提示だけでは戦略として不十分である．従ってこのンツの希尐度算出には，対象とする Web サービス上裾野を有効活用できるようなデータマインニング，コにおける全てのユーザ活動履歴が既知であり，かつそンテンツ推薦技術の開発が望まれている．特定のユーの履歴データが「来訪・対価支払いモデル」にマッピ

ザやコンテンツの特徴に基づき類似のユーザやコンテングできることが前提条件である．[4]において公開されている本棚.org の 2010 年 10 月 13 日版データベ† 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology‡ 神奈川工科大学(基礎・教養教育センター)
Kanagawainstitute of Technologyースでは，entries というテーブルにおいて(book_id,score)という列が存在し，直観的にはこれがそのまま来訪・対価支払いモデルにおける(コンテンツ ID, 対情報処理学会 インタラクション 2011

価量)としてマッピング可能であると考えられる．し籍発掘サービス「僕らの大切な本」において評価が上

かし対価量に対応する score は全データにわたって一位の１５件を例示する．確かに本棚登録数（商店にお貫性がなく，またほとんどの場合未入力であったため，ける売上に相当）に依らず，あるそれぞれの非明示的

ここでは別の対価量として「大切度」を定義し導入す

コミュニティにおいて大切にされていると思われる多る．すなわち，本棚への登録本数が尐ないほど１冊１様なジャンルの書籍が発掘されている．本結果は，冊への思い入れが強いという仮定をおき，ある本棚のhttp://unryu.org/hondanatail/ においてさらに詳細かつ主が本棚の本を大切にしている度合いとして大切度をインタラクティブに検索・閲覧可能である．

「その本棚に登録されている本の数の逆数」で表現す

表1 希尐度評価上位 15 件の本る．本棚への本の登録を「来訪」，そしてその本棚にタイトルおける本の大切度を「対価支払い」とすることで，本棚登録数

ウェブ進化論239

ジャズを聴くバカ，聴かぬバカ26

物理学はいかにして創られたか 上

57

来訪・対価支払いモデルにおいて中心となる，来訪IT 達人の仕事術

24の分布 f および対価支払いの分布 g をそれぞれ図１お鋼の錬金術師 1138

よび図２に示す．図１は１冊の本がいくつの本棚に登きょうの猫村さん 1

44

録されるかを示したものであり，大部分の本は数回未竜馬がゆく 1

57

満の登録に留まるロングテール型の分布であることが真月譚月姫 130

確認できる．図２は１冊の本が１回の本棚登録の際にレバレッジ・リーディング

49

得る大切度（0 から 1 までの値をとる）のヒストグラ

白夜行94

ムである．ここから，大多数の本は蔵書数が百～千冊号泣する準備はできていた12規模の巨大な本棚に登録されており，我々の定義にお宇宙創成 上

10

いて比較的「大切にされていない」ことが分かる．

ちくま日本文学全集 長谷川四郎

3

ドラゴン桜公式副読本 16 歳の教科書

3

海辺のカフカ 上

53

tailstat による希尐度計算が可能となる．

3.

来訪の分布と対価支払いの分布

5.

まとめ

本論文で はユーザ参加型書籍情報 共有サイト本
図1 来訪の分布 f．横軸は１冊の本の被登録数．実際は横軸が棚.org に統計分析ツール tailstat を適用し，書籍発掘サ239 まで続くが，その一部を切り出してある．縦軸は頻度．

ービス「僕らの大切な本」を開発したことを報告した．
これは tailstat による来訪・対価支払い型 Web サービスの分析が汎用性をもち，かつ有効なデータマイニング手法であることを示す事例としても重要である．
謝辞

本棚.org のデータの公開をしていただいた，作者の増井俊之氏に感謝する．

参

図2 対価支払いの分布 g．横軸（対数軸）は１冊の本が１回の登録で得る大切度で，0 から１の間の値をとる．縦軸は頻度．

4.

結果

表１に，tailstat を用いて算出した希尐度に基づく書

考文献1) 梅田望夫: ウェブ進化論, 筑摩書房 (2006).
2) 栗原一貴, 土谷洋平: ロングテール時代のための中心極限定理によらない統計分析手法, 情報処理学会論文誌, Vol.52, No.2, (2011) in printing.
3) 増井俊之: 本棚通信：控え目なグループコミュ
ニケーション, インタラクション 2005 予稿集,
pp.135-142 (2005).
4) http://gyazz.com/本棚/MySQL データ