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コンテンツキュレーションとは、特定のトピックや関心領域に関連する情報を収集するプロセスであり、通常はコレクションや展示会のアイテムを選択、整理、管理するプロセスを通じて価値を付加することを目的としています。[1]コンテンツキュレーションを実装するサービスまたは人はキュレーターと呼ばれます。キュレーションサービスは、企業だけでなくエンドユーザーも利用できます。
コンセプト
博物館や美術館には、コレクションや展示のために作品を選び、解釈するキュレーターがいます。また、ラジオ局の DJ のように、ラジオで流す曲を選ぶ役割を担うメディアの世界にもキュレーターがいます。
方法
コンテンツのキュレーションは、手動または自動、あるいはその組み合わせで実行できます。前者の場合は、特別に指定されたキュレーターによって行われます。後者の場合は、次の 1 つ以上の方法を使用して行われます。
協調フィルタリング
協調フィルタリングは、推奨システムでよく使用される予測方法です。この原理は、ユーザーが過去に行った評価が、将来行う評価を予測するという原理に基づいています。
協調フィルタリングは、 RedditやDiggのように特定のソーシャル コミュニティの投票やビューに基づくことも、 YouTubeやAmazonのようにエンド ユーザー自身の過去のアクティビティに基づくこともできます。
意味解析
意味分析は、特定の文書に含まれるさまざまな要素と情報源の関係を調べます。システムは、いくつかの要因またはすべての情報源のトピックと用語を比較します。この方法では、因子分析の原理を使用して、調査対象の現象とオブジェクト間の関係を分析します。
このアプローチは、トピック、サブトピック、カテゴリごとにコンテンツを分割するStumbleuponなどのサービスによって効果的に実装されています。Trapitは、ユーザーからのフィードバックと AI テクノロジーを組み合わせたセマンティック分析を使用して、ユーザー向けのコンテンツ選択を絞り込みます。
ソーシャル評価
この方法では、ユーザーの評価と推奨に基づいてコンテンツを選択します。システムは、エンドユーザーと興味が似ている人を見つけ、その人のアクティビティに基づいて推奨を行います。この選択方法は、FacebookやFlipboardなどのソーシャル サイトで広く使用されています。
ソーシャル ランキングを決定するためのパラメーターは、一般的に、コンテンツが公開されてからこれらのアクティビティが実行される時間を考慮した、共有、投票、いいねなどのアクションに基づいています。より短い時間内にこのようなアクティビティが多いほど、このコンテンツの評価は高くなります。
Pinterestのような「ソーシャルキュレーション」[2]サービスでは、ユーザーは見つけたコンテンツをキュレーションしたコレクションを共有したり、議論したりすることができます。
参照
参考文献
- ^ 「デジタルキュレーションとは何か？」
- ^ Hall, Catherine; Zarro, Michael (2012). 「Pinterest.com のウェブサイトにおけるソーシャルキュレーション」。アメリカ情報科学技術学会紀要。49 (1): 1–9. doi : 10.1002/meet.14504901189。