Wikipediaと研究コミュニティ

武田 英明
国立情報学研究所
東京大学 人工物工学研究センタ
人工物工学研究センター

takeda@nii.ac.jp
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

ソ シャルメディアとしてのWeb
ソーシャルメディアとしてのWeb

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

情報を創るとは…
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創造は無から生じない
 他者の仕事を知り、理解する 他者へ自らの仕事をみせていく このサイクルが古今東西普遍のこと、ただし限定されてた
 人、速さ、量、範囲
 インタ
インターネット技術、ことにWeb技術はこれを解放した
ネット技術、ことにWeb技術はこれを解放した
 人、速さ、量、範囲
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

情報活動としての te et
情報活動としてのInternetInternet

Webはそれだけ？
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

情報だけあるだけでいいのか…
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RelatePresent

三人寄れば文殊の知恵
人寄れば文殊 知恵 情報を知ることは人を知ること、またその逆
 情報を見せることは自らをみせること、またその逆
 人のネットワークを通じた情報流通Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

ソ シャルメディア
ソーシャルメディア


社会的に広がりのある参加者によって構成され、参加者間のコミュニケ ションによって成り立っているメディア
コミュニケーションによって成り立っているメディア

例 既存マスメディア（テレビ、新聞等） … No
 Web…一般にはNoW b
般にはN
 掲示板 … Yes ブログ … 部分的にYes
部分的にY SNS … Yes ソーシャルタギングサービス
シタギ グサ ビ … YesHideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

大規模共創M i l Collaborative
Massively
C ll b ti Creation
C ti

新しいコンテンツを生み出すようなソーシャルメディア
 例 掲示板
 Q&Aサイト（Yahoo!知恵袋、教えてGoo、Yahoo!Answers..)
Q&Aサイト（Yahoo!知恵袋 教えてGoo Yahoo!Answers ) Wikipedia
 ニコニコ動画
 Cf. Youtube
 特徴
 大規模な参加 なんらかのコンテンツを生み出す
 参加者の相互作用がコンテンツ作成に影響を与える
 相互作用＝コンテンツ（掲示板、Q&Aサイト）
相互作用 コンテンツ（掲示板 Q&Aサイト）
 相互作用がコンテンツに影響(Wikipedia, ニコニコ動画）
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

ニコニコ動画の初音ミク動画の共創プロセス
動画の初音ミク動画の共創プ セス

絵絵 by many authors

歌Shootingg star
Creator: minato

歌 動画
歌、動画3D モデル
Shootingg star–complete ver.Creator: FEDis

Shooting star –short ver.like an ending movie
Creator: ussy

動画

3D モデル
歌

melody… 3D PV ver1.50
Creator: ussy

3D Miku sings ‘01_ballede’Creator: kiokio

melody…
Creator: mikuru396

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

あるのニコニコ動画における初音ミク動画の作者
ネットワーク
ネットワ
ク
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

ソ シャルメディアとしてのW ped a
ソーシャルメディアとしてのWikipedia

どんな特徴があるのか 大規模性
 網羅性
 共同性共 性
 データ入手性

Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}W ped aと研究
Wikipediaと研究


研究者が（研究対象として）Wikipediaにどう向かい合うか 分析対象としてのWikipedia：“Wikipedia現象”の分析
分析対象としての iki di
iki di 現象 の分析
 データとしてのWikipedia：Wikipediaデータの利用 Wikipediaの支援や活用支援や活Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

分析対象としてのWikipedia：“Wikipedia現象”の分析
現象分析

“Wikipedia現象”の分析：
 なぜWikipediaはこれだけ大きくなったのか。
なぜ iki di は れだけ大きくな たのか なぜ書いているのか
 誰が書いているのか
誰が書る か なにが書かれているのか ．．．

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

分析対象としてのWikipedia：“Wiki di 現象”の分析“Wikipedia現象”の分析
研究の視点：コンテンツ作成プロセスの分析
 合意形成プロセス
合意形成プ セ
 Wikipediaの各ページは複数の人の貢献によって作られている このような面識のない人々がいかに協力してている。このような面識のない人々がいかに協力して一つのコンテンツをつくっていくのか。
 集団性、社会性
集団性 社会性 Wikipediaはきわめて多数の人が能動的に参加して成り立っている。この人々が作る社会はどのようなものか。

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

編集プ セスに注目
編集プロセスに注目Harnessing the Wisdom of Crowds in Wikipedia: Quality ThroughCoordination Aniket Kittur and Robert E
Coordination,
E. Kraut
Kraut, Proc
Proc. of CSCW2008
 ペ
ページのクオリティは編集者の数よりジのクオリティは編集者の数より、編集者のgini係数
編集者のgini係数に相関

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

編集プ セスに注目
編集プロセスに注目
マスコラボレーションにおけるコンテンツ形成プロセスの分
析：伊藤諭志 伊藤貴一,
析：伊藤諭志,伊藤貴 熊坂賢次,熊坂賢次 井庭崇、第20回セマン井庭崇 第20回セマン
ティックWebとオントロジー研究会、2009 ペ
ページごとの編集者の関係ネットワークを作り分析
ジごとの編集者の関係ネットワ クを作り分析

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

デ タとしてのWikipedia：Wikipediaデ タの利用データとしてのWikipedia：Wikipediaデータの利用
１．知識の集合として
 Wikipediaは大量かつ広範な分野に関する比較的均質な知識
iki di は大量か 広範な分野に関する比較的均質な知識源。
 ２．（多）言語の集合として
２ （多）言語の集合として
 Wikipediaのコンテンツは大量かつき広範な分野に関する比較的均質な文章の集合 ここからシソーラスや言語に関す較的均質な文章の集合。ここからシソーラスや言語に関する統計的情報などを得ることが期待できる。また、
p
各国語版 ある、そ言語間 関係
Wikipediaは各国語版があるので、そこから言語間の関係の分析をすることもできる。
 ３．構造化文書の集合として
 Wikipediaは大量かつ均質なリンクつきの文書の集合。このリンクを分析することで背景的情報、暗黙の情報を得ることが期待できる。
が期待 きHideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

データとしてのWikipedia：1.
デタとしてのWikipedia：1. 知識集合として知識の集合として
 Wikipediaは大量かつ広範な分野に関する比較的均質な知識
iki di は大量か 広範な分野に関する比較的均質な知識源。
 どんな知識が含まれているのか（分析、発見）
どんな知識が含まれているのか（分析 発見）
 この知識を使おう（利用） どんな知識源とみるか
 構造的知識、オントロジーの抽出 常識、日常知識の抽出と利用
常識 日常知識の抽出と利用
 意外な知識の発見


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

データとしてのWikipedia：1.
デタとしてのWikipedia：1. 知識集合として

どんな知識源とみるか
 構造的知識、オントロジーの抽出
構造的知識 オント ジ の抽出 中山氏： 「MediaWikiと構造化知識の抽出」
 山口氏：
山 氏 「Wikipediaとオントロジー」「とオジ Yago, Dbpedia 常識、日常知識の抽出と利用
 意外な知識の発見

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

Yago:g Yet Another Great Ontology
gy
WikipediaとWordNetから巨大な知識ベース（オントロジー）
 手法
 インスタンス：Wikipediaから
 インスタンスークラス関係、インスタンス間関係：
Wikipediaのカテゴリーの構文解析して生成 例：
例 “American“Aipeople
l ini Japan”
J” -> Personクラス
Pクラス“born in 1954” -> BornInYear 1954
 クラス：葉のクラスはWikipediaのカテゴリの構文解析。そクラス：葉のクラスはWikipediaのカテゴリの構文解析 それ以外はWordNetのSynset。それらを機械的に結合
Relations
92
Classes
224,391
Individuals (without words and literals)
1,531,588
People546,308
Locations230,988
Institutions/companies
57,893
Movies33,234
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Yago:
g

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

YAGO

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

Dbpediap
WikipediaのInfoboxを使って知識ベースをつくる データとして利用可能にする。
デ タとして利用可能にする 手法
 上位クラスはYagoから
上位クはから インスタンスの関係はInfoboxから


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

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

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

データとしてのWikipedia：
デタとしてのWikipedia： 1. 知識集合として

どんな知識源とみるか
 構造的知識、オントロジーの抽出
構造的知識 オント ジ の抽出
 常識、日常知識の抽出と利用
 「Wikipediaからの拡張クエリ生成によるWeb検索とその「から 拡張ク生成 よる検索とそ評価」堀憲太郎他、SIG-SWO-A803-13
 PowersetPt
 意外な知識の発見

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

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

データとしてのWikipedia：
デタとしてのWikipedia： 1. 知識集合として

どんな知識源とみるか
 構造的知識、オントロジーの抽出
構造的知識 オント ジ の抽出
 常識、日常知識の抽出と利用
 意外な知識の発見
意外な知識 発見
 「Wikipediaカテゴリネットワークからの意外性のある関連性の抽出」 野田陽平他、SIG-SWO-A901-04
野田陽平他 SIG SWO A901 04

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

データとしてのWikipedia：2.
デタとしてのWikipedia：2. (多)言語の集合として

Wikipediaのコンテンツは大量かつき広範な分野に関する比較的均質な文章の集合 ここからシソ ラスや言語に関する統的均質な文章の集合。ここからシソーラスや言語に関する統計的情報などを得ることが期待できる。また、Wikipediaは各国語版があるので、そこから言語間の関係の分析をすることもできる。
「リンク共起性解析によるWikipediaからの連想シソーラス構築手法」
伊藤雅弘他、SIG-SWO-A803-05
藤雅 他
 「Wikipediaを利用した音声認識用言語モデルの構築および評価」田中和紀他、 SIG
SIG-SWO-A803-11
SWO A803 11
 「Wikipedia概念体系を用いた日本語ブログ空間のトピック分布推定」
川場真理子他、 SIG-SWO-A803-12
 「Wikipediaを用いた多言語情報アクセスに関する研究：言語間リンク「をた多言語情報 ク
関する 究 言語間クの分析と応用、新井嘉章他、 SIG-SWO-A803-15
 「多言語に展開するWikipediaの特徴の比較調査」、森竜也他、多言語に展開するWikipediaの特徴の比較調査」、森竜也他、 SIG
SIGSWO-A901-05
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

データとしてのWikipedia：3.
デタとしてのW ped a 3. 構造化文書として

Wikipediaは大量かつ均質なリンクつきの文書の集合である。
このリンクを分析することで背景的情報 暗黙の情報を得る
このリンクを分析することで背景的情報、暗黙の情報を得ることが期待できる。
 「「縁」 の発見と可視化による理解の支援」
 「リンク共起性解析によるWikipediaからの連想シソーラス構築手法」中山浩太郎他
 「多型トピックモデルを用いたWikipedia検索」江口浩二他、
SIG-SWO-A803-14

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

W ped aの利用
Wikipediaの利用
情報検索（Wikipedia内／Web）
 クエリ拡張等
ク リ拡張等
 情報推薦（Wikipedia内／Web）
 関連性推定等
 信頼性推定（Wikipedia内／Web）
 ページ信頼度、人物信頼度
 2次データ生成 事実（ファクト）データ
 Linked Data化
 シソーラス 知識ベース オントロジーHideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Linked Data
Linked Dataとは “Web of Data”
 RDFで公開されるデータで公開されるデ タ 外部から参照可能
 Linked Dataのための4条件
ため 条件
 事柄の名前にURIを使うこと
 すべてのモノ，コトにURIを！
 名前の参照がHTTP URIでできること
 DOIとかいったURNは使わないでね URIを参照したときに関連情報が手に入るように

理解可能なデータを提供してね．

 外部へのリンクも含めようのようにリンクでつながるデータを作ろう Web

Linked Data, TBL, http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

Linkingg Openp Data ((LOD))
公開されたLinked Dataを集めるプロジェクト
 主要なLinked
主要な i k d Data
 （データ変換）
 Dbpedia (Wikipedia) : 百科事典,科事典 2.7億文
億文
 Geonames：地名と緯度経度, 9300万文
 MusicBrainz：音楽
 WordNet：辞書
 DBLP bibliography：論文の書誌，2800万文
 US Census Data: 米国国勢調査(2000年), 10億文 （クロール）
 FOAF (Friend Of A Friend)：個人と個人関係のプロファイル
 （ラッパー） Flickr Wrapper
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}

How to use Linked Data

Linked Data
BrowserThingsLinked Data
MashupThingsThingsLinked Data
Search Engine

ThingsThings

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

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

まとめ
Wikipediaはソーシャルメディア、大規模共創として貴重かつ重要な存在
 Wikipediaは研究者に魅力的なものである
 なぜ：大規模性、網羅性、共同性、データ入手可能
なぜ 大規模性 網羅性 共同性 デ タ入手可能 どんな対象として
 社会現象として
 データとして：知識源、言語源、構造化文書源 Wikipediaはいろいろ利用されている
Wiki di はいろいろ利用されている
 検索、推薦、マッシュアップ
Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo}