知識共生プロジェクト−ネットワーク情報の自律的生態系を目指して−

武田英明、本位田真一、村田剛志、市瀬龍太郎

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

目次
知識共生とは
 背景と目的 知識共有revisited 方法と課題 対象とする知識z 研究課題 知識の静的関係
 知識の動的関係
 知識の自律的形成
z Visionz まとめ
zHideaki Takeda / National Institute of Informatics

1

知識共生プロジェクト
問題意識 情報氾濫ー情報公開だけの技術が発展
 情報を公開・利用する全体の技術が未発展
z 目標
 新しい情報流通のモデルの構築
z 基本仮説 情報源を知識源とみる
 情報ネットワークとは知識と知識が共生する空間z

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

情報流通から知識流通へz

情報流通 情報の受け渡し

メタ情報（メタデー
タ）の受け渡し Dublin Core
 XML
 Semantic Web

メタ情報

メタ情報

情報源
情報源

情報
情報

情報源

メタ情報

メタ情報
情報源
情報源

情報
情報

情報源

メタ情報

メタ情報
情報源
情報源

情報
情報

情報源

メタ情報の付加

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

2情報流通から知識流通へ
zz

メタ情報の受け渡しの限界…意味の記述
 メタ情報の多様性
 定型的なフォーマットの限界 メタ情報の動的性
 送り手や受け手の状況によって変わってくる情報の「意味」は利用者やその環境を前提にしないとわからない

メタ情報

情報源

情報

情報源

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

情報流通／知識流通z

知識流通 メタ情報の生成的流通 関係的メタ情報の生成 状況的メタ情報の生成
 …
 情報源を知識主体(knowledgeable entity)としてみる
 知識主体間のインタラクション

知識流通

知識主体
情報源

メタ情報

情報

知識主体
情報源

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

3

技術的背景と課題
技術的背景
 オントロジー エージェント
 機械学習z 技術的課題
 オントロジー統合
 知識エージェント
 コミュニティモデルzHideaki Takeda / National Institute of Informatics

シンビオティク情報システムの概念形成と実現技術の研究
COE:シンビオティク情報システムの概念形成と実現技術の研究z

平成12年度〜平成16年度（5年間）

z

現在の参加プログラム
 人間／機械共存系のための適応型OS開発（丸山 勝巳）


高速通信ネットワークを用いた３次元シンビオティック情報システムと没入型システムの統合による仮想現実システムの実現（計 宇生）共生型知能ロボットの為の高次ヒューマンインタフェースに関する研究（上野 晴樹）

ネットワーク分散知識システムのための知識共生モデルの構築に関する研究（武田 英明）
 WWW利用教育における教師支援環境の研究（井上 智雄）
 Symbiotic Information Engine : BT kernel (Frederic Andres)
 テキストデータから得た多次元特徴量の解析に関する基礎的検討(佐藤真一）
 人と情報システムとのシンビオシスのための情報検索および情報活用支援に関する研究（安達 淳）
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

4知識共有revisited
知識共有
DARPA Knowledge Sharing Effortにはじまる知識共有研究
z 計算機による知識共有はできたのか？
zz

Yes and No …
 知識の共有は結果として可能であったが，システムの効果
ではない

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

知識共有revisited
知識共有•情報交換を可能にするにはオントロジーが必要

Ask-about:content temple-name(?x):ontology sightseeing
reply:content temple-name(Horuji):ontology sightseeing

情報共有
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5

ユーザ

KC-Kansai

インタフェース
エージェント交通エージェント群ホテル
エージェント

旅行計画
エージェント¥交通
エージェント¥新幹線¥近鉄
エージェントエージェント¥奈良交通
エージェント

地理エージェント群¥地理
エージェント¥観光
エージェント¥日本地図 ¥関西地図
エージェントエージェント¥行程計画
エージェント

お寺エージェント群¥アミューズメント
エージェント

東大寺エージェント

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

KC-Kansaiのエージェントのエージェント

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6オントロジー記述言語Ontolingua
オントロジー記述言語「（文献の）著者」(define‑class AUTHOR (?author)“An author is a person who writes things.
An author must have created at least one document.
In this ontology, an author is known by his or her real name.”:def (and (person ?author)(= (value‑cardinality ?author author.name) 1)(value‑type ?author author.name biblio‑name)(>= (value‑cardinality ?author author.documents) 1)(<=> (author.name ?author ?name)(person.name ?author ?name))))?authorが著者であるとは、?authorがpersonであり、関係author.nameで規定される、ちょうど１つの対象が存在し、それはクラスbiblio‑nameのインスタンスでなければならず、
author.documentsで関係づけられる少なくとも１つの対象が存在し、author.nameという関係とperson.nameという関係が同値であることである。
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ontology-definitions
slot-def eats
inverse is-eaten-by
slot-def has-partinverse is-part-of
properties transitiveclass-def animalclass-def
plant
ontology-container
subclass-of NOT animal
title "African animals"
class-def tree
creator "Ian Horrocks"
subclass-of plant
subject "animal, food, vegetarians"class-def branch
description "A didactic example ontology describing African animals"
slot-constraint is-part-of
description.release "1.01"
has-value tree
publisher "I. Horrocks"
class-def leaf
type "ontology"
slot-constraint is-part-of
format "pseudo-xml"
has-value branchformat "pdf"class-def defined carnivore
identifier "http://www.cs.vu.nl/~dieter/oil/TR/oil.pdf"
subclass-of animalslot-constraint eats
source "http://www.africa.com/nature/animals.html"
value-type animal
language "OIL"
class-def defined herbivore
language "en-uk"
subclass-of
animalrelation.hasPart "http://www.ontosRus.com/animals/jungle.onto"
slot-constraint eatsvalue-type plant OR(slot-constraint is-part-of
has-value plant)
class-def herbivore
subclass-of NOT carnivore
class-def giraffe
subclass-of animalslot-constraint eatsvalue-type leaf
class-def lion
subclass-of animalslot-constraint eatsvalue-type herbivore
class-def tasty-plant
subclass-of plantslot-constraint eaten-by
has-value herbivore,carnivore
Hideaki Takeda / National Instituteof Informatics

OILの例
の例

7

OIL by RDFS<?xml version=’1.0’ encoding=’ISO-8859-1’?><rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/TR/1999/PR-rdf-schema19990303#"
xmlns:oil="http://www.ontoknolwedge.org/oil/rdfschema"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
xmlns:dcq="http://purl.org/dc/qualifiers/1.1/"
xmlns:ont2="http://www.semanticweb.org/oil/ontologyexample"><rdf:Description about = ""><dc:Title>"African Animals"</dc:Title><dc:Creator>"Ian Horrocks"</dc:Creator><dc:subject >"animal, food, vegetarians"</dc:subject ><dc:Description>"A didactic example ontology describing
African animals"</dc:Description><dcq:description.release> "1.01"</dcq:description.release><dc:publisher> "I. Horrocks"</dc:publisher><dc:type> "ontology"</dc:type><dc:format> "oil"</dc:format><dc:format> "pdf"</dc:format><dc:identifier>"http://www.cs.vu.nl/~dieter/oil/TR/oil.pdf"</dc:identifier><dc:source>"http://www.africa.com/nature/animals.html"</dc:source><dc:language> "OIL"</dc:language><dc:language> "en-uk"</dc:language></rdf:Description><rdf:Description
xmlns:syllogism="http://old.greece/syllogism/"><rdf:typeresource="http://www.ontoknowledge.org/oil//rdfschema#Rul
eBase"/><syllogism:premise>if it rains, you get
wet</syllogism:premise><syllogism:fact>it rains</syllogism:fact><syllogism:conclusion>you get wet</syllogism:conclusion></rdf:Description><rdf :Property rdf :ID="eats"><oil: inverseRelationOf rdf :resource="#is - eaten - by"/></rdf :Property><rdf :Property rdf :ID="is - eaten - by"/>< rdf :Property rdf :ID="has - part"><oil: inverseRelationOf rdf :resource="#is - part- of"/></rdf :Property>< rdf :Property rdf :ID="is - part - of"/><rdfs :Class rdf :ID="animal"/><rdfs :Class rdf :ID="plant">< rdfs :subClassOf ><oil:NOT><oil:hasOperand rdf :resource="#animal"/></oil:NOT></rdfs :subClassOf ></rdfs :Class><rdfs :Class rdf :ID="tree">< rdfs :subClassOf rdf :resource="#plant"/></rdfs :Class><rdfs :Class rdf :ID="branch"><oil:hasSlotConstraint ><oil:has - value><oil:hasProperty rdf :resource="#is - part- of"/><oil:hasClass rdf :resource="#tree"/></oil:has - value></oil: hasSlotConstraint ></rdfs :Class><rdfs :Class rdf :ID="leaf"><oil:hasSlotConstraint ><oil:has - value><oil:hasProperty rdf :resource="#is - part- of"/><oil:hasClass rdf :resource="#branch"/></oil:has - value></oil: hasSlotConstraint ></rdfs :Class><rdfs :Class rdf :ID="carnivore">< rdfs :subClassOf rdf :resource="#animal"/><oil:hasSlotConstraint ><oil:valueType ><oil:hasProperty rdf :resource="#eats"/><oil:hasClass rdf :resource="#animal"/></oil: valueType ></oil: hasSlotConstraint ></rdfs :Class>

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

知識共有revisited
知識共有•情報交換を可能にするにはオントロジーが必要•オントロジーを共有するには設計者の合意が必要•オントロジーが合意できたということは実は知識が共有できているということ•だから先の情報共有は知識共有でもありうる

知識共有
Ask-about:content temple-name(?x):ontology sightseeing
reply:content temple-name(Horuji):ontology sightseeing

情報共有
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8

GEOGRAPHICAL-THING
PLACE
name NAME-STRING
display-point LOCATION-POINT
featurenearest-station STATIONLOCATION-POINT
x-location
y-location

BOUNDARY-LINEboundary-lines listof LOCATION-POINT
boundary-kind

Geography agent

AREA
border setof BOUNDARY-LINE
PREFECTURE

POINT
location LOCATION-POINT

COURSElines listof LOCATION-POINT

CITY
LAKE

BUILDING
name NAME-STRING
address ADDRESS-STRING
telephone TELEPHONE-NUMBER

PARKPark Agent

RIVER
TRAFFIC-LINE
ROAD
BUS-LINE

STATION
traffic-facility

RAILROAD

Railway Agent

Traffic Agent

NARAKOTU-BUS-LINE
KINTETSU-RAILROAD

BUS-STOPJR Agent

RAILROAD-STATION

Railway Agent

Kintetsu Agent

JR-RAILROAD

ACCOMMODATION

Hotel Agent

KINTETSU-STATION

Kintetsu Agent

JR-STATIONJR Agent

UNIVERSITY

Temple AgentGroup
TEMPLEVISIT-PLACE
nametelephonefeeadmission-time
required-time
how-to-access

DORMITORY
UNIVERSITY-HALL

Sight-seeing AgentTEMPLEnametelephonefeeadmission-time
required-time
how-to-access

Park Agent

Todaiji-temple

SPOT
LAKE
PARK

HOTEL
name
address
telephoneroom-number
capacity
single-room-number
twin-room-number
single-room-fee
twin-room-fee
check-in-time
check-out-time
perking-fee
parking-limit
morning-fee
dinner-fee
how-to-accessspecial-featurenearest-station
access-timeaccess-means

Temple Agent Group

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知識共有revisited
知識共有z

知識って？？？
 情報：“意味”をもったデータ
 知識：情報を処理・解釈する元、すなわち意味づけをおこなう元。知識が情報処理の文脈にあるときとは、知識はデータの一部であるので、情報を解釈するための元となるデータ。
ここで重要なのは知識とはそれを用いる主体や目的ということが前提になるということ

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9

知識共有revisited
知識共有z

何が問題なのか 知識を共有するプロセスへのコミット
 知識を統一する（そのためのフォーマットやコンテンツの提供）(DARPA KSE 〜 DAML)

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知識共有revisited
知識共有z

何が問題なのか 知識には主体や目的を前提であるならば
 知識の多様性を積極的に認めること

 知識を共有するプロセスへのコミット

知識間のインタラクションによって知識共有を実現する
知識を統一する（そのためのフォーマットやコンテンツの提供）

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10

知識共生
z

知識共生による創造的情報流通
 知識同士のインタラクションによって新しい意味を発見的に付加しながら行う情報流通

知識流通

知識主体
情報源

メタ情報

情報

知識主体
情報源

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

具体的な研究課題
知識主体の静的関係の構築与えられた知識間の関係構築に関する問題
z 知識主体の動的関係の構築
未知の知識間の関係を発見し，利用していくプロセスに関する問題
z 知識主体の自律的形成
人間や知識集合が内包する構造の発見
z

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11対象とする知識z

当面のターゲットの知識
 Cf. ネットワーク型，フレーム（クラス）型，ルール型
 階層的表現 オントロジー インターネットディレクトリ
 フォルダー ブックマーク
 分類

図書分類
z 商品分類z カタログz

人間のもっとも原始的な知識分類という思想 池田清彦
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Mikrokosmos

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12複数の分類体系（JICFS
複数の分類体系（JICFS分類体系）
JICFS分類体系）
2407
調理用品
240701 鍋・釜類

両手鍋、片手鍋、蒸し器、天ぶら鍋、すきやき鍋、土鍋、鍋蓋、キャセロール、圧カ鍋，※炊飯器は電気炊飯器（４６８５０５）、電子ジャー（４６３５１０），※電気鍋はその他電熱調理器（４６８５９７）にて収録
240703 やかん類
やかん、ケトル、ティーポット、コーヒーポット、ドリッパー、コーヒーサーバー，※電気ポット、酒かん器はその他電熱調理器（４６８５９７）にて収録
240705 フライパン類
フライパン、玉子焼、目玉焼、中華鍋、胡麻煎りフライパン、いため鍋フライパン用の蓋、北京ナ
ベ、グリルパン
240707 調理器物
串類、杓子、泡立器、ターナー、まな板、包丁、スライサー、レモン絞り、押し型、抜き型、すりこぎ、茶こし、ごますり器（手動のもの）、落し蓋、魚焼き、餅焼き用網、料理用バサミ、
しゃもじ、ボール、ざる、フライ返し、鰹節削り器、果物ナイフ、お玉、寿司巻すだれ、せいら、
寿司桶、氷削り器（手動のもの）、手動のコーヒーミル、蒸しネット、おろし金、
計量スプーン・カップ、ピーラー
240709 製菓用品
ケーキメイト、マドレーヌ型、ゴムベラ、ヌリ刷毛、粉ふるい、敷紙、ケーキ用麺棒、パイ皿、パレットナイフ、ケーキ用ろうそく、ケーキＢＯＸ
240797 その他調理器具 バーベキューグリル、うす・きね、チーズフォンデュ、タコ焼器、お好み焼器、はかり（料理用）、ジンギスカンナベ、鯛焼き器，※電気コンロはその他電熱調理器（４６３５９７）にて収録
240799 調理器具不明

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複数の分類体系（日本標準商品分類）
772
7721
77211
77211177211117721112772111977211217721122772112377211247721125
772112977211277211377211477211577211677211777211877211977212
77212177212277212377212977213

料理用具
772131
金属製料理用具7721311鉄 ステンレス製料理用具（ほうろう鉄器製品を除く。）
7721312
かま
7721319
羽がま7721321
庄力がま7721322
その他のかま7721329
両手なべ（中華なべを除く。）
772132
片手なべ
772133
中華なべ
772134
すき焼きなべ
772135
圧力なべ772136
その他のなべ
772137
なべ
772138
湯沸かし（鉄ぴんを含む。）
772139
飯むし及ぴせいろ
77219
フライパン
7722
卵焼き器
77221
コーヒー沸がし（パーコレータ）
77222
網
77223
その他の鉄 ステンレス製料理用具（ほうろう鉄器製品を除く。77229
ほうろう鉄器製料理用具
7723
なべ（蒸し器を含む）
77231
湯沸かし
77232
フライパン
77233
その他のほ うろう鉄器製料理用具
77239
アルミニウム製料理用具
7724
77241
77249
7729

かま
羽がま
圧力がま
その他のがま両手なべ
片手なべ
その他のなべなべ
湯沸かし
飯むし及びせいろ
フライパン
卵焼き器
コッフェル類（91914）
飯ごう
その他のアルミニウム製料理用具
その他の金属製料理用具
ガラス製料理用具
コーヒー沸かし（サイホン式）
耐熱ガラスなべ
すのこ
その他のガラス製料理用具
陶磁器料理用具
かまなべ
どびん類
その他の陶磁器製料理用具
木竹製料理用具せいろ
その他の木竹製料理用具
その他の料理用具

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13

インターネットディレクトリ

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対象とする知識〜階層的知識〜z

階層的知識の普遍性 博物学
 広く物についての情報を収集・記録し，それを分類・整理し，さらに場合

によっては個別に関して明らかにされたそうした事実を説明し，そこに通底する理論や法則性までさぐっていこうとする学問を，「博物学」という名称で一括してとらえることにしたい．（上巻pp.4)
 博物学は，このように，人間が身のまわりに見出すありとあらゆる事物を関心の対象とする知の体系…（上巻pp.5）
 博物学の基礎であり骨格である事物の命名と分類，すなわち世界の分節化

は，おそらく，人間とその社会の維持・存続と直結する部分に対してもっと早く，かつもっとも細密におこなわれ，そこからやがて次第に周辺世界へと拡大・拡張されていったのに違いない．（上巻pp.5）
 このような意味で，博物学はもともと人間の精神活動の基本的な一分野を形成しており…（上巻pp.5）
 このように，一般性に裏打ちされた個，普遍性の筋道の通った多様こそ，

じつは，単なる個，漠然とした多様にはるかに増して興味深く，私たちの知的好奇心をそそってやまない個であり，多様である．（下巻pp.625)
西村三郎，文明のなかの博物学，紀伊国屋書店，1999
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14対象とする知識〜階層的知識〜z

階層的知識の多様性分類という思想池田清彦「分類に使う形質という分類基準はどんなものでも人間の認知によって選ばれたものである。だからどんな分類基準を使っても、すでにして人間が選んだ以上、それを使う分類がア・プリオリに客観的であることはい。」
pp.89
 「人間の認知パタンから自由である限り、すべての対象は同じ位似ている。 ... 。このことを厳密に証明したのは渡辺慧で、アヒルと白鳥の間の類似度も、 二羽の白鳥の間の類似度も同じことから、これを「みにくいア
ヒルの子の定理」という…。」 pp.92
 「... 。人間の認知パタンから独立した客観的な性質をことごとく選んで、それらを等価とみなす限り、そもそも分類という営為は成立しないのである。逆 に言えば、分類することは重要な基準を選ぶこと自体なのだ。
ア・プリオリに重要な基準などはない。従って分類することは世界観の表明であり、思想の構築なのである。」 pp.94


参考：池田清彦，分類という思想，新潮選書
林哲也，分類とは何か，本を語る会，06/22(第15回) ，１９９５，
http://www.tulips.tsukuba.ac.jp/hon_kataru/katudou/015.html
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

具体的な研究課題zzz

知識主体の静的関係の構築与えられた知識間の関係構築に関する問題
 統合型関係
 相互依存型関係
 合意形成型関係
知識主体の動的関係の構築
未知の知識間の関係を発見し，利用していくプロセスに関する問題
 知識の相互利用
 知識の仲介
 知識主体の動的編成
知識主体の自律的形成
人間や知識集合が内包する構造の発見
 知識集合内の構造の発見
 知識集合間の構造の発見
 個人間の関係における構造の発見
 個人の集団間の関係における構造の発見
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

15

静的関係
与えられた知識間の関係構築に関する問題
z

z

z

統合型関係
 複数の知識が矛盾なく結びつく状況のとき可能
相互依存型関係
 お互いに矛盾がない部分を利用する
合意形成型関係 矛盾する知識を互いに修正したり追加することで合意を得る

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

静的関係
与えられた知識間の関係構築に関する問題
z

統合型関係
 複数の知識が矛盾なく結びつく状況のとき可能 あるいは矛盾があるときはどれかを選択することで無矛盾性を保つ
 このような状態はある種の理想状態であり、現実的な状態ではない
 多くの知識統合、オントロジー統合はこのレベル
 複数の知識のうちどれかが基準となり、あわせていく場合が多い。

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

16

静的関係
与えられた知識間の関係構築に関する問題
z

相互依存型関係
 お互いに矛盾がない部分を利用する
 矛盾は解消されないが、避けることができる
 複数の知識のうち、どれかが基準となるのではなく、どれもが基準となりうる．ある知識から見て、ほかの知識の内容で利用可能な部分は利用する。
 複数の知識全体が無矛盾であることは保証できない オントロジーも本質的にこのような性質をもつと思われる

階層構造のAlignment

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静的関係
与えられた知識間の関係構築に関する問題z

合意形成型関係 矛盾する知識を互いに修正したり追加することで合意を得る
 あるいは新しい要素（概念）を発見することによって解消
 このレベルにおいて複数の知識が矛盾を解消
 どのように合意を形成するかが鍵となる。
 議論するというのもひとつの方法？

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17階層構造のAlignment
階層構造のz

インターネットディレクト
リを 統合

z

どちらかにあわせるのではなく，自分にない部分をとってあてはめる．
 マッピングvs. 統合

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インターネットディレクトリ

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18

階層構造のAlignment
階層構造のHideaki Takeda / National Institute of Informatics

動的関係
相互の知識を発見し，利用するプロセス
知識の相互利用 分散する知識を適切に発見して利用する方法
自律的プランニングモバイルエージェント
z 知識の仲介
 分散する知識を必要に応じて変換･変形しながら，発見・利用する方法z 知識主体の動的編成
 知識を必要に応じて組替える
z

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19

Plangentz

プランニングモバイルエージェントの一実現 http://www2.toshiba.co.jp/plangent/ プランニング＋モバイル
 メタコントローラによるプラン生成/実行の制御
 宣言的な知識記述によるプログラミングモデル
 実行時の動的な最プランニング 例外的状況への対応
 プログラマによるエージェント制御性を重視
 実アプリケーションでの評価

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Plangentにおける困難さ
における困難さz

プログラミングモデル
 局所性を意識したプログラミング プログラマは位置を意識する必要がある（例： リソース/知識検索のための移動など）→ プログラマにとって位置透過でない，コストの増大 メタレベル動作の不足
 プログラマがメタレベル動作を定義するケースが多い（例： リソース/知識検索，例外的状況時の動作定義など）z→ アプリケーションレベルの知識記述だけに集中できない
動作モデル
 知識の局所性に対するの動作が不十分
 分散配置された知識の自律検索動作

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20

自律的プランニングモバイルエージェント
プランニングモバイルエージェントの理想形 エージェントの自律性を高める
 Plangentと異なるアプローチz メタレベル動作の充実
 プログラミング（知識定義）の負担低減
 位置透過なプログラミングモデルの実現
 実行時の例外的状況への自律的対応zHideaki Takeda / National Institute of Informatics

内部アーキテクチャ（２）zzプランニングモバイルエージェント 実行の主体 メタレベルコントローラ
 各種メタレベル動作の実現
 プランナ プランエクゼキュータ
 知識ベース
ステーショナリーエージェント
 モバイルエージェントの実行環境
 リソースへのアクセス環境の提供
 知識のメンテナンス，モバイル
エージェントへの提供

Network
Agent platform
Planning Mobile Agent
Agentknowledge

Refer,
UpdatePlanner

Stationary agent

Metalevel
controller
Control

ControlPlanexecutor

Environmental
Model(knowledge)

Refer /
UpdateUpdateExternal
environment

Scan

Local resources

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21

メタレベル移動の導入
zプログラマに対して二つの位置透過性を提供
 ベースレベルの位置透過性 （アプリケーションレベル移動）
 プラン実行のための移動 プランニング時に移動コマンドを自動的に挿入 メタレベルの位置透過性 （メタレベル移動）
 プランニングのための移動 必要な知識を獲得するための自律的な移動 リソース/知識の位置に関する知識はステーショナリエー
ジェントが管理・提供する

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知識の自律的形成
人間や知識集合が内包する構造の発見
 集合としての知識を対象
 集合に隠された構造を発見する
z 知識集合に対して
 知識集合内の構造の発見
 Webコミュニティの発見
 知識集合間の構造の発見
z 人の知識に対して
 個人間の関係における構造の発見
 Bookmarkからの人の関係の発見
 個人の集団間の関係における構造の発見
z

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22

Webコミュニティの発見
コミュニティの発見
input URLsz(1)search
backlinks
fans

centers(2)the most frequent
URL is added(3) repeat (1) and (2)Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

Webコミュニティの構造
コミュニティの構造z

Finance: star graph whose centers are stock
markets(www.amex.com, www.nyse.com)

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23

Webコミュニティの構造
コミュニティの構造
Car: two groups (car makers and car dealers)z

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

人のネットワークの発見z= A topic interested by the user

User

Folder(topic)zx

WWW page(informationon the topic)

URLs in a bookmark folder= Examples of the topic
2

1
a

g

A bookmark folderbShared Topics Network
c

f
5
z

4

e

d

3

y

Bookmark (person’s interest)
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24

トピック関係の発見
zz

共通性のある関係の発見 (search, IR), (academia, research-related) 表現の違いを吸収
コミュニティ特有の関係の発見
 (Unix, academia)
computer-related
research-related

そのコミュニティの特徴を表現B

searchA

Information
retrievalacademiaC

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

人の関係の発見
私たちに共通の話題は?
z 誰がこの話題をよく知っているの?
z

computer-related
research-relatedBrchsearch resea
A

rese
arch

Information
retrievalunix
academiaC

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

25

実験結果
フォルダ推薦の有効性ページ推薦の評価

17

15

13

9

11

3

10 20 30 40 50 60 70 80

7

4
3.8
3.6
3.4
3.2
3
2.8
2.6
2.4
2.2
2

4
3.8
3.6
3.4
3.2
3
2.8
2.6
2.4
2.2
2

5

z

フォルダ推薦の評価

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

実験結果（１）z

システムが求めた値との相関値
連絡したい

会いたい

推薦ページ数0.42

0.30

平均ページ関連度

-0.13

-0.19

推薦フォルダ数

0.45

0.30

平均フォルダ関連度

0.38

0.30

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

26

実験結果（２）
実験結果（２）



被験者の他の評価値との相関値
連絡したい

会いたい

平均ページ評価

0.29

0.40

平均フォルダ評価１

0.28

0.32

平均フォルダ評価２

0.09

0.20

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

人のつながりを測る（１）z

人のつながりを測る場合システムが算出した値と被験者の評価値では違いがある システムが求めた値よりも，被験者の評価値の方が「会いたい」との相関が高いシステムで自動的に計算できる，
人のつながりの指標はないだろうか27

人のつながりを測る（２）zページ推薦数とフォルダ推薦数
推薦ページ数

推薦フォルダ数

コミュニティあり

1783

179

コミュニティなし

1433

171
200

2000
1800
1600

180
160

1400
1200

140
120

1000

100

人のつながりを測る（３）ページ関連度とフォルダ関連度
16

フォルダ関連度z

14
12
コミュニティあり
コミュニティな
し

10
8
6
4
2
0
10

20

30

40

50

60

70

80

ページ関連度28

人のつながりを測る（４）z

人のつながりは情報の分類に現れる

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

カテゴライズ近似度（１）z人の類似性を測る手法として，共有情報の量ではなく，情報を分類する観点の類似性を用いる．

平均フォルダ関連度×推薦フォルダ数
カテゴライズ近似度 ＝推薦ページ数

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

29

カテゴライズ近似度（２）カテゴライズ近似度（２）z相関値は他のどのパラメータよりも高くかつ，「会いたい」との相関が高い

カテゴライズ近似度

連絡したい

会いたい

0.49

0.55

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

Visionz

どんな世界が構築されたうれしいのか 知識ネットワーク
 知識レベルの人間間ネットワーク
議論する家電Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

30

知識ネットワークz

知識ネットワークover情報ネットワーク
 自律的情報提供単位によるネットワーク
 情報単位の自動構成
 メタ情報の自動構築
 交渉によるメタ情報の動的生成

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

Computer-mediated Human Network
知識レベルの人間間ネットワークzz

人間の活動を取り込んだ情報ネットワーク
 人間もネットワークのノード
知識レベルでの人間間関係の構築とその利用
 協調的情報収集，分類，抽出

Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

31

知識家電？
z

議論する家電

このくらい
に下げれ
ばいい？
•問題解決

まだ大きい
静かにしろ
よ。聞こえ
ないだろう

じゃあ、
ちょっ
と止まっ
ていて

•新しい問題解決の提案

向こういけよ•理解のレベルの変更•新しい問題解決の提案
•合意形成

静かにする
なって機能は
ないよ。

何をいって
いるのかわ
からない
もう
ちょっと掃除が終わるから待っててよHideaki Takeda / National Institute of Informatics

まとめ
z

知識共生
 目的：メタ情報の生成的流通
 アプローチ： 知識同士のインタラクションによって新しい意味を発見的に付加しながら行う情報流通
 知識主体 研究方法： 静的関係の構築：与えられた知識間の関係構築に関する問題
 知識主体の動的関係の構築：未知の知識間の関係を発見し，利用していくプロセスに関する問題
 知識主体の自律的形成：人間や知識集合が内包する構造の発見
 Vision 知識ネットワーク
 Computer-mediated Human Network

議論する家電Hideaki Takeda / National Institute of Informatics

32