Webインテリジェンス
武田 英明
国立情報学研究所／東京大学
takeda@nii.ac.jp

講師紹介：
1991年3月 東京大学 大学院 工学系研究科 博士課程 修了。 東京大学工学博士。
1993年4月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助手
1995年4月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助教授
2000年4月 国立情報学研究所 助教授
2003年5月 国立情報学研究所 教授
2005年12月 東京大学 人工物工学研究センター 価値創造イニシアティブ寄付研究部門 客員教授
2006年5月 国立情報学研究所 学術コンテンツサービス研究開発センター長
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

目次と概要
z

目次
 Webの指標
 Webのモデリング：Webの3つの層 研究の分類：Web3階層ｘ３種の活動
 社会としてのWeb

z

概要


本講演ではWeb世界とはどのようなものであるかについて，過去から現在，そして未来を見越して議論を行う．Webには計算機システムとしての世界，Webコンテンツの世界，そして日常世界としての世界の３つの層がある．また，その上で行われる活動も，Webをどのようなものと見なすかによって異なる．ネットワークとしてみた場合はコ
ミュニケーションであり，データベースとしてみた場合検索である
し，情報の塊としてみた場合は整理である．この２つの軸から既存の研究を概観する．さらには，将来のWebは社会と一体化して「社会としてのWeb」となることを示す．
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

1

25,000,000,000

Webに関する指標

20,000,000,000

15,000,000,000
系列1z

10,000,000,000

5,000,000,000

8千万>のサーバ (80,655,992)
 2006年4月
 Web Server Survey
http://news.netcraft.com/archives/web_server_survey.html

z6.94億人のユーザ(15+)/人口の14% 2006年3月
 comScore http://www.comscore.com/press/release.asp?press=849

2006年1月

2005年1月

2004年1月

2003年1月

2002年1月

2001年1月

2000年1月

0
1999年1月

200億>ページ( google, Yahoo!) 2006年2月Yahoo!
 Googleに聞いてみる(google "* *")1998年1月z

Top 15 Online
Populations by Country,
Am ong Visitors Age 15+*
March 2006
Unique Visitors (000)Source: com Score World
Metrix
Unique Visitors(000)
Worldwide
Total

694,260

United States

152,046

China

74,727

Japan

52,100Germany
UnitedKingdom

31,81330,190South Korea

24,645

France23,884

Canada18,996

Italy

16,834

India

16,713

Brazil13,186

Spain

12,452

Netherlands

10,969Russia10,833Australia
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

9,735

Webのモデリング：過去と現在
z

Webは誕生以来約10年、普及以来約5年、変化があったのだろうか 情報システムとしてのWebの特徴
 内容面の多様性：
 形式面の多様性
 分散性
 大規模性 情報システムとしての構造は基本的に変化がない
 Client-serverz

この5年の変化：より我々の生活に浸透
 計算機技術の日常化
 日常世界の投影としてのWeb
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

2

Webの２つの層zzWebの２つの層
 Webコンテンツ
 計算機システムとしてのWeb
計算機システムとしての新しい技術が新しいWebコンテンツをつくる

Webコンテンツ(II)
計算機システムとしてのWeb(I)

Web世界
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Webの３つの層
Webは2層だけではない…
z Webの世界は我々の日常世界の部分的な写像となっている。
z 日常世界の問題が次々とWeb世界に反映される
z 今日のWebは明日には過去に…では明日のWebは？
z 明示的Web（II層）vs. 暗黙的Web（III層）
z

日常世界(III)Webコンテンツ(II)
計算機システムとしてのWeb(I)

Web世界
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

3

問題の例：ネットワークz

Webコンテンツのネットワークの源泉

社会やコミュニティというネットワーキング

計算機ネットワーク技術

社会やコミュニティのネットワーク
日常世界(III)Webコンテンツ(II)
計算機ネットワーク
計算機システムとしてのWeb(I)

Web世界
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

問題の例：Intelligence & Automationz

Webコンテンツの“intelligence”の源泉
 我々の知性、社会が持つ知性
 計算機技術、自動化技術

我々の知性、社会が持つ知性
日常世界(III)Webコンテンツ(II)
計算機技術、自動化技術
計算機システムとしてのWeb(I)

Web世界
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

4

研究の分類zとはいえ計算機科学の研究としてはIII層を直接扱うことは難しい
日常世界(III)II’層(Webコンテンツに基づく日常世界)

Webコンテンツ(II)II層（Webコンテンツ）

計算機システムとしてのWeb(I)I層（計算機システムとしてのWeb）

Web世界

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

活動からの分類
対象をどんな風にみなしてどんな操作をするか
z ３つの視点 ネットワークとしてのWeb データベース，情報ベースとしてのWeb まとまりない情報の塊としてのWebz

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

5ネットワークとしてのWebz

分散されたモノ同士の通信，コミュニケーションが主たるテーマ
 日常世界では コミュニケーションする，関係 Webコンテンツでは ハイパーテキスト，リンク，サービス連携

 計算機システムでは
 通信ネットワーク

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データベース，情報ベースとしてのWebz

Q and Aが基本動作
 日常世界では
 調べること

 Webコンテンツでは 情報検索，コンテンツ検索，自然言語処理，意味理解 計算機システムとしては
 データベース設計，並列処理，

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

6

まとまりない情報の塊としてのWebz「整理する」ことが主な操作
 日常世界としては
 コミュニティをつくる，つながりをつくる Webコンテンツとしては
 情報を構造化する，組織化する

 計算機システムとしては
 通信ネットワークを構造化する

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

研究の分類

日常世界(III)II’層(Webコンテンツに基づく日常世界)

Webコンテンツ(II)II層（Webコンテンツ）

計算機システムとしてのWeb(I)I層（計算機システムとしてのWeb）

Web世界
コミュニケーションする

調べる

整理する

II’層(Webコンテンツに基づく日常世界)

情報伝播モデル／解析

Human-Webイン タラクショ
ン

コミュニティの発見／利用

II層（Webコンテンツ）

Webサービス，Semantic Web
言語

Web検索，Webマイニング

Web構造解析，オントロジー
構築/統合/利用，知識管理

I層（計算機システムとしてのWeb）(エージェント)，P2P

P2Pクエリ，XMLクエリ

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7

問題の例：ネットワークz

Webコンテンツのネットワークの研究
 社会やコミュニティの反映としてのWebコンテンツのネットワーク
 Hyper-linkの自律的構造
 計算機技術が可能とする新たなコンテンツ技術

社会やコミュニティのネットワーク
日常世界(III)
Hyper-linkのネットワーク
Webコンテンツ(II)
計算機ネットワーク
計算機システムとしてのWeb(I)

Web世界
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研究トピックスの例
実世界コミュニティ
z 知識の構造化
z エージェント
z

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

8

実世界コミュニティz

実世界の人の活動をどう反映するか コミュニティのそのものの反映
 Web上のコミュニティ
 Webと実世界のインタフェース
 シームレスな環境

コミュニケーションする

調べる

整理する

II’層(Webコンテンツに基づく日常世界)

情報伝播モデル／解析

Human-Webイン タラクショ
ン

コミュニティの発見／利用

II層（Webコンテンツ）

Webサービス，Semantic Web
言語

Web検索，Webマイニング

Web構造解析，オントロジー
構築/統合/利用，知識管理

I層（計算機システムとしてのWeb）(エージェント)，P2P

P2Pクエリ，XMLクエリ

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Polyphonetz

Webから人間関係を抽出するシステムz

技術分野
 Webマイニング
 Web上の情報に対して、パターンの抽出処理や解析処理を行うこと
で、明示的に書かれていない有用な知識を見つけ出す技術。
特徴 一般の検索エンジンを利用している。数万回～数十万回、Webの検索を行いながら、研究者の情報を抽出・整理する。
 検索エンジンでページを集める⇒一部のページの解析
ではなく、Web全体のページの解析を検索エンジンをうまく用いることで行っている。
 自然言語処理、機械学習と呼ばれる手法を組み合わせて用いている。
 名前と所属だけを入れれば、あとの情報はすべてWebから自動的に抽出する。

z

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

9

抽出の方法例)124件

メンバーのリスト（名前、所属）は所与
検索エンジン（Google）を使って、共起関係の強さを測る。
Jaccard係数、相互情報量などさまざまな尺度があるが、閾値つきOverlap係数を用いる。

例）“松尾豊 石塚満”：１２３件 強い“松尾豊 溝口理一郎”：１１件 弱い“石塚満”：７９１件“溝口理一郎”：８１３件

検索されたWebページから、ページの特徴量を抽出し関係を把握。
共著、 研究室、 プロジェクト、 発表

Simpson係数は、関係の強さを的確に表す。
９割程度の適合率（再現率は２割～５割）：アンケート調査
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

10

氏名

所属

職名

研究テ ー マ1

鎗目 雅

大学院新領域創成科学研究科 人間環境学専攻

助教授

価値・技術・制度の共進化プロセス：環境イノベーションの創成メカニズムの分析

2

高橋 浩之

大学院工学系研究科原子力国際専攻

教授

信頼度を導入した相互診断型自己修復センサネットワーク

3

橋本 康弘

大学院工学系研究科システム量子工学専攻

講師

多階層ネットワークの可視化による社会制度の時系列データ解析

メタモデルを用いた製品開発のプロセスガイド・システムの構築

4

古賀 毅

大学院 工学系研究科 環境海洋工学専攻

リサーチ
フェロー

5

岩田修一

大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻

教授

情報コモンズからの価値創成

6

高嶋 隆太

大学院工学系研究科原子力国際専攻

助手

エネルギー・環境政策の戦略的価値創成と経済性分析

7

平尾 雅彦

大学院工学系研究科化学システム工学専攻

助教授

プラスチックリサイクルにおける品質情報連鎖に基づいた価値の評価

8

新井 民夫

大学大学院 工学系研究科 精密機械工学専攻

教授

サービスにおける顧客価値評価手法の導入

9

大和裕幸

大学院新領域創成科学研究科 人間環境学専攻

教授

オンデマンドバスを実例とした大衆サービスから個別サービスへの展開手法の研究

10 黄 光偉

大学院新領域創成科学研究科社会文化環境学専攻

助教授

氾濫流誘導の機能を有する多目的道路に関する研究

11 松野泰也

大学院工学系研究科マテリアル工学専攻

助教授

情報通信技術(ICT)の環境効率指標の開発 ― ICTの価値の定量化への挑戦

12 馬場靖憲

先端科学技術研究センター教授

社会共創と知識創造

13 佐藤仁大学大学院新領域創成科学研究科

助教授

開発援助における技術が及ぼす社会的効果に関する研究（仮）14 陳 迎大学院工学系研究科システム量子工学専攻

助教授

水素社会のための材料設計

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

11

ActionLog: コンテクストに基づくWeblog
目的z 行動履歴をWeblog形式で提示することによって，ユーザの振り返りを支援 Retrospective thinking （回顧的思考）
 Thinking by writing （書くことによる思考）機能z イベント空間でのユーザのアクションに基づき，自動的にWeblogのエントリを生成 アクション： ユーザの振る舞い をシステムの利用から推定
 会場での携帯電話を用いた発表IDの取得
 会場での情報キオスクなどでのICカードの利用 Webからのスケジュールの追加
 等々
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

ActionLog: システム構成①アクションの取得
UbiBoard③Weblogスタイルの情報提供・編集
編集用
ビュー

Message, time

推薦機能

editor

Edit
Information Clip：
Paper ID, (comment), time アクション
履歴
Person ID, time

Tabletop Community：

Content
DB

Paper ID, time ②エントリの草稿の生成
Kiosk
Polyphonet

Data Sharing

Weblogビュー

Weblog
View
集約
ビュー

Paper
View

SwitchTelMeA
Hideaki Takeda @ {National Institute ofTelMeA
Informatics,Theatre
The University of Tokyo}

12

編集用ビュー

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ICカード情報と友人情報から推定した情報同一発表に対するほかの人の書き込み

利用者自身の書き込み

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

13知識の構造化z

オントロジー
 概念化の明示的仕様
 どう世界を記述するか
 シソーラス，辞書，分類体系
 Semantic Web

オントロジーをつくる
z オントロジーを使う
 検索，エージェント，ETCz

コミュニケーションする

調べる

整理する

II’層(Webコンテンツに基づく日常世界)

情報伝播モデル／解析

Human-Webイン タラクショ
ン

コミュニティの発見／利用

II層（Webコンテンツ）

Webサービス，Semantic Web
言語

Web検索，Webマイニング

Web構造解析，オントロジー
構築/統合/利用，知識管理

I層（計算機システムとしてのWeb）(エージェント)，P2P

P2Pクエリ，XMLクエリ

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

エージェントz

人のメタファーとしての情報のモデル化
 ある意味でWebと同じような意味をもつ
 Webの補完としてのエージェント
 情報流通エージェント インタフェースエージェント
 ．．．

 P2Pでもよい？

コミュニケーションする

調べる

整理する

II’層(Webコンテンツに基づく日常世界)

情報伝播モデル／解析

Human-Webイン タラクショ
ン

コミュニティの発見／利用

II層（Webコンテンツ）

Webサービス，Semantic Web
言語

Web検索，Webマイニング

Web構造解析，オントロジー
構築/統合/利用，知識管理

I層（計算機システムとしてのWeb）

エージェント，P2P

P2Pクエリ，XMLクエリ

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

14

Webの３つの層
z

Webの世界は我々の日常世界と一体である
 日常世界と合わせてはじめて意味をもつ
 Web世界だけでは閉じていない 境界もはっきりしない 日常世界の問題が次々とWeb世界に反映される
 今日のWebは明日には過去に…では明日のWebは？

日常世界
Webコンテンツ
計算機システムとしてのWeb

Web世界
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

社会としてのWebz

我々の日常世界と“同等”の世界がWebに構築されていく 我々の日常世界の反映としてのWeb 我々の日常世界の場としてのWebz

今はその途上でしかない
日常世界
Webコンテンツ
計算機システムとしてのWeb

Web世界
社会としてのWeb

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

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社会としてのWeb
２つの特徴を併せ持つ
 社会としての特徴
 計算機世界としての特徴
z 我々の社会の“dead copy”ではないzz

両者を併せ持った新しい構造をもった世界

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

社会としてのWebz

社会として 我々の社会がもつ要素全てが持ち込まれる 人々，もの 人と人の相互作用，人とものの相互作用
 社会的活動z 生活，教育，ビジネス
 組織，コミュニティ
 ルール，モラル
 法律，犯罪…
 政治
…

 特徴
 大量
 共有，共存 不変と可変 集中と分散 制御と不制御
…

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

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社会としてのWebz

計算機世界として プロセスの特徴
 時間非依存 場所非依存 多重化可能 並列化可能 量非依存 データの特徴
 複製可能 再利用可能 永続性
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

社会としてのWeb
z

Webの社会化ははじまったばかりz

現在はそのほんの端緒でしかないz

現時点での到達点
 社会の広がりの実現 人と人のインタラクションを可能とする最も原始的なイン
フラの実現

z

技術的表現でいうなら
 大規模情報共有／Massive Information Sharing

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

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大規模情報共有／Massive Information Sharing
への取り組みセマンティックWeb
z Web2.0z

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Massive Information Sharing
相反する要求z

大規模さ／Massivenessz

大量性：人，もの 多様性：沢山あれば多様 分散性：沢山あれば分散 動的：どんどんと変わりいくWeb2.0

情報共有／Information Sharing
基盤構築：共有の基盤作り
 標準化：何かを定めなけば情報交換ができない

セマンティックWeb• Web2.0は大規模さに主に注目し，セマンティックWebは情報共有に主に注目する．
• しかし，両者とも両方の側面を実現しなければ目標は達成しない．
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

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Web2.0zzzz

戦略的な位置づけ： プラットフォームとしてのウェブ
コアコンピテンス パッケージソフトウエアではなくてサービス
 参加のアーキテクチャ
 高い拡張性とコスト効率
 再構成可能なデータソースとデータの変換 単一デバイスを超えたソフトウエア
 集合知の活用
代表的なサービス Folksonomy (ex. del.icio.us, Flickr)
 Rich User Experience (ex. Gmail, Google Map, AJAX) User as Contributor (ex. PageRank, eBey, Amazon)
 Long tail (ex. AdSense) 公開ではなくて参加(ex. Blogs)
 Radical Trust (ex. Wikipedia)
 Radical Decentralization (ex. BitTorrent)
What Is Web 2.0 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software by
Tim O'Reilly http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/what-is-web-20.html
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

社会としてのWebとWeb2.0
User as Contributor (ex. PageRank, eBey, Amazon)z 公開ではなくて参加(ex. Blogs)
z Folksonomy (ex. del.icio.us, Flickr)z

 “大規模”“情報共有”（人のいる社会）z

Long tail (ex. AdSense) “大量性，多様性”情報共有（社会の大規模さ，多様さ）

zRich User Experience (ex. Gmail, Google Map, AJAX) “動的”情報共有基盤（動的な社会基盤）z

Radical Decentralization (ex. BitTorrent)
 “分散的”情報共有基盤（分散的な社会）z

Radical Trust (ex. Wikipedia)
 “信頼型”情報共有（社会における信頼）
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

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社会としてのWebとセマンティックWeb
情報共有に注目z 情報共有を知識共有によって解決する 抽象化
 共有のレイヤーを一段上げるzz

しかし，他の大規模特性も同時に解決しないといけない
 多様性
 分散性
 動的

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

The Semantic Webの目的zz"The Semantic Web is an extension of the current web in which information
is given well-defined meaning, better enabling computers and people towork in cooperation."
セマンティックWeb は現在のWebの拡張であり，そこでは情報には定義された意味が用意され，人と計算機の共同作業がより容易にできるようになる．
The Semantic Web, Scientific American, May 2001, Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassilazz

The Semantic Web is a vision: the idea of having data on the web definedand linked in a way that it can be used by machines not just for display
purposes, but for automation, integration and reuse of data across various
applications.
セマンティックWeb はビジョンである．そこではWeb上のデータは，単に表示目的でなく，自動化や統合，アプリケーション間でのデータ再利用などに使えるように定義されてリンクされる．
http://www.w3.org/2001/sw/

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

20

Next Generation Web?
z

Webの進化 HTML: 表示のためのWeb XML:シンタックスをもったWeb
 ?? :セマンティックスをもったWebz

なぜセマンティックスをWebのメカニズムの中に組み込なねばならないか 人間のためのWebから
 人間と機械のためのWebヘ
cf. 機械ためだけのWeb
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

どうやって意味を記述するか
情報に関する情報を記述する仕組みが必要 メタデータ データに関するデータ
z 共通に理解し合える仕組みが必要
 シンタックス（言語，スキーマ）
 語彙（オントロジー）z

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

21

Semantic Webの階梯zz

RDF (Resource Description Framework) 最も原始的な意味記述の枠組みを提供ー＞SVOモデル
 Entity-Relation Model(実体関連モデル）
 セマンティックネット
RDF Schema RDFに最も原始的な概念記述の仕組みを追加
 class-subclass関係，制約 弱いオントロジー記述言語

z

OWL


より一般的な概念記述の枠組みを提供
 多様なクラス表現，多様な制約
 十分なオントロジー記述言語
 ３種
z OWL-Litez OWL-DLz OWL-Full
Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

社会としてのWebとセマンティックWeb
情報共有に注目z 情報共有を知識共有によって解決する 抽象化
 共有のレイヤーを一段上げるzz

しかし，他の大規模特性も同時に解決しないといけない
 多様性
 分散性
 動的
 …

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

22Ontologies are us: A Unified Model of Social
Networks and Semantics [Mika05]
コミュニティを考慮に入れたオントロジーのモデル化
z Actor - Concept - Instance 3部グラフから2部グラフへの変換とネットワーク分析
 6パターンのネットワーク
zContent A

Content B

Tag A

User A

Content C

Tag B

User B

Content D

Tag C

User C

Content E

Tag D

User D

Tag E

User E

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Social bookmarkingからのオントロジー抽出
z Del.icio.usからのコミュニティ・オントロジー抽出
 30,000 users（2004.12）
Actor - ユーザ
Concept - タグ
Instance - ブックマークのURI

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

23

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Social bookmarkingからのオントロジー抽出z

概念の上位下位判定
 出現頻度と共起，包含率からBroader - Narrowerを自動決定

A

B
A
B

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

24Semantic Wiki
Wikiの仕組みを使ってメタデータおよびコンテンツを協同編
集，公開
z 沢山の実装 Semantic MediaWiki
 Semantic MediaWiki (jp)
 IkeWiki …
z

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

http://semanticwiki.jp/

Semantic MediaWiki
RDF:

source_page

propertytarget_page

Wiki Syntax: [[Term:target_page|property]]on the Edit Box of the <source_page>,
write the Wiki syntax:[[term:target_page|property]]
The RDF triple
Term:Homer<source_page>

Term:Child
Term:Bart<property><target_page>

Display on the Wiki pages

source_page:-> property -> target_page

property:
source_page -> target_page

target_page:<- property <- source_page

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

25

Semantic MediaWiki

http://semanticwiki.jp/
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

まとめ
Web世界の構造：３つの層
 日常世界としてのWeb コンテンツとしてのWeb
 計算機ネットワークとしてのWeb
z Webに関わる活動：３つの視点
 ネットワークとしてのWeb：コミュニケートする
 データベース，情報ベースとしてのWeb：調べる
 まとまりない情報の塊としてのWeb：整理する
z 将来のWeb：社会としてのWebz 我々の社会の反映でありかつ社会の場となる
 計算機世界としての特徴と社会としての特徴のMix
 現在はまだその途上
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

26