GroupLensリサーチ

GroupLensリサーチ
設立	1992
研究分野	推薦システム、ソーシャルコンピューティング
学部	5
スタッフ	2
学生	大学院生20名
位置	ミネアポリス、ミネソタ州、アメリカ合衆国
運営機関	ミネソタ大学理工学部
Webサイト	グループレンズ

北緯44°58′27″ 西経93°13′57″ / 北緯44.974280° 西経93.232502° / 44.974280; -93.232502

GroupLens Research は、ミネソタ大学ツインシティ校のコンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学部にある人間とコンピュータのインタラクション研究室で、レコメンデーションシステムとオンラインコミュニティを専門としています。GroupLens は、モバイルおよびユビキタステクノロジ、デジタルライブラリ、ローカル地理情報システムにも取り組んでいます。

GroupLens ラボは、 Usenet記事推奨エンジンである「GroupLens」推奨システムや、推奨エンジン、タグ付けシステム、ユーザーインターフェイスの研究に使用される人気の映画推奨サイトであるMovieLensの構築により、自動化された推奨システムを研究した最初のラボの 1 つです。ラボはまた、ツインシティーズで地域のサイクリングシステムの計画に役立った地理ウィキであるCyclopath などのオープンコンテンツコミュニティの研究メンバーの仕事でも有名になりました。^[1]^[2]

歴史

形成

1992年、ジョン・リードルとポール・レズニックはCSCW 会議に一緒に出席した。基調講演者のシュンペイ・クモンが情報経済のビジョンについて語るのを聞いた後、^[3]、彼らはユーズネットニュースの協調フィルタリングシステムの開発に着手した。このシステムはユーズネット読者から評価を収集し、その評価を使用して他の読者が記事を読む前にその記事をどの程度気に入るかを予測した。この推奨エンジンは、評価の履歴パターンに基づいて自動的に予測を形成するアルゴリズムを使用した、最初の自動化協調フィルタリングシステムの1つであった。 ^{[4]システム全体は「GroupLens」推奨システムと呼ばれ、評価を収集して計算を実行するサーバーは「Better Bit Bureau」と呼ばれていた。この名前は、後に}Better Business Bureauからの要請により廃止された。「GroupLens」は現在、この推奨システムとミネソタ大学の研究室の両方の名前として使用されている。

MITとミネソタ大学の間で実現可能性テストが行われ、アルゴリズム、システム設計、実現可能性調査の結果を含む研究論文が1994年のCSCW会議で発表されました。[ 5 ^]

1993年、リードルとレスニックはジョセフ・コンスタンをチームに招き入れた。彼らは協力して、より大規模な展開をサポートするために、アルゴリズムのより高性能な実装を作成することを決定した。1995年夏、チームはブラッドリー・ミラー、デビッド・マルツ、ジョン・ハーロッカー、マーク・クレイプールを「ハックウィーク」に集め、新しい実装を作成し、次の一連の実験を計画した。^[6]

1996年の春、カリフォルニア大学バークレー校で、レズニックとハル・バリアンが協力フィルタリングに関する最初のワークショップを開催しました。^[7] そこでは、米国各地で同様のシステムを研究していたプロジェクトの研究者が集まり、アイデアや経験を共有しました。

ネット認識

1996 年の夏、リードルの元博士課程の学生であるデイビッド・ガーディナーが、ジョン・リードルをスティーブン・スナイダーに紹介した。スナイダーはマイクロソフトの初期の従業員であったが、心理学の博士号を取得するためにマイクロソフトを辞めてミネソタに来た。彼は協調フィルタリングの商業的可能性に気づき、1996 年 4 月にチームに会社を設立するよう勧めた。6 月までに、ガーディナー、スナイダー、ミラー、リードル、コンスタンは会社を設立し、7 月にはベンチャーキャピタル会社Hummer Winblad Venture Partners から最初の資金調達を行った。^{[8] Net Perceptions は、1990 年代後半の}インターネットブーム中にパーソナライゼーションの大手企業の 1 つとなり、2004 年まで事業を続けた。^[9]^[10] リードルとコンスタンは、自らの経験に基づいて、レコメンデーションの実践から学んだ教訓について本を執筆した。^{[11]それ以来、レコメンデーションシステムはオンラインの世界で広く普及し、}AmazonやNetflix などの大手ベンダーは高度なレコメンデーションシステムを導入しています。^[12] Netflixはレコメンデーション技術の改善に対して100万ドルの賞金を提供しました。^[13]

EachMovie ^[14]サイトが1997年に閉鎖されたとき、その背後にいる研究者たちは、収集した匿名の評価データを他の研究者が使用できるように公開しました。Brent DahlenとJon Herlockerが率いるGroupLens Researchチームは、このデータセットを使用して、 MovieLensと呼ばれる新しい映画推奨サイトを立ち上げました。このサイトは、Malcolm GladwellによるNew Yorkerの記事での詳細な議論や、ABC Nightlineのフルエピソードでのレポートなど、非常に注目度の高い研究プラットフォームとなっています。 ^[16^]

1997年から2002年にかけて、グループは協調フィルタリングに関する研究を継続しました。これは、コミュニティ内ではより一般的な用語として推奨システムとして知られるようになりました。ジョー・コンスタンのユーザーインターフェースに関する専門知識^[17]^[18]を活用して、チームは説明^[19]やメタ推奨システム^[20] などの推奨システムのインターフェースの問題を調査し始めました。

オンラインコミュニティの研究

2002年、GroupLensはPHOAKSなどのソーシャルレコメンデーションシステムの研究で知られるLoren Terveenを加えて、ソーシャルコンピューティングとオンラインコミュニティに進出しました。 ^[21]^[22]

研究のアイデアと使用したツールの範囲を広げるために、リードル、コンスタン、テルヴィーンは、社会心理学（カーネギーメロン大学ヒューマンコンピュータインタラクション研究所のロバート・クラウトとサラ・キースラー）と経済社会分析（ミシガン大学情報学部のポール・レズニックとヤン・チェン）の同僚を招き、共同研究を行った。新しい大規模なチームはコミュニティラボという名前を採用し、オンラインコミュニティのパフォーマンスに対する技術的介入の効果を全般的に調査した。たとえば、彼らの研究の一部は会話システムを豊かにするための技術を調査したもので、^[23]他の研究では、ユーザー評価の個人的、社会的、経済的動機を調査した。^[24]^[25]

2008年にGroupLensは、都市内の自転車利用者のための計算地理ウィキであるCyclopath ^{[26]を立ち上げました。}^[2]^[27]

2010年、GroupLensはACMソフトウェアシステム賞を毎年受賞した。^[28] Riedlは2013年に亡くなった。^[29]

ブレント・ヘクトは2013年にGroupLensの教員に加わり、地理的な人間とコンピュータの相互作用に焦点を当てています。ラナ・ヤロシュは2014年にGroupLensの教員に加わり、ソーシャルコンピューティングと子供とコンピュータの相互作用に取り組んでいます。3人目の教授であるハイイー・チューは2015年に加わりました。ハイイーはFacebookやその他のソーシャルネットワークに関する研究を発表しています。人間中心のコンピューティングとソーシャルコンピューティングの研究者であるスティービー・チャンセラーは2020年にGroupLensの教員に加わりました。^[30]

貢献

MovieLens推薦システム: MovieLensは1997年から運営されている非営利の映画推薦システムで、2009年時点で164,000人以上のユニークビジターが1500万件以上の映画評価を行っています。^[31]

MovieLens 評価データセット:レコメンデーションシステムの初期の頃は、公開されているデータセットが不足していたため、研究が遅れていました。他の研究者からの要望に応えて、GroupLens は 3 つのデータセットをリリースしました: ^[32] MovieLens 100,000 評価データセット、MovieLens 100 万評価データセット、MovieLens 1000 万評価データセットです。これらのデータセットはレコメンデーション研究の標準データセットとなり、世界中の研究者によって 300 を超える論文で使用されています。このデータセットは、レコメンデーション技術の教育にも使用されています。^[33]

MovieLensタグ付けデータセット: GroupLensは2006年にMovieLensにタグ付け機能を追加しました。それ以来、ユーザーは映画に14,000の固有のタグを85,000件以上適用してきました。^[34] MovieLensの1000万評価データセットには、研究者が使用できる100,000のタグ適用データセットも含まれています。

推薦データセットからの情報漏洩:情報検索会議の論文では、大規模な推薦データセットが公開されることによるユーザーのプライバシーリスクを分析しました。発見された基本的なリスクは、匿名化されたデータセットが公開情報と組み合わされてユーザーを特定する可能性があることです。たとえば、オンラインフォーラムで映画の好みについて書いたユーザーは、MovieLensデータセットの特定の行に関連付けられる可能性があります。場合によっては、これらの関連付けによって、ユーザーが非公開にしておきたい情報が漏洩する可能性があります。^[35]^[36]

Wikipedia の研究: 2007 年に発表された Wikipedia の価値と荒らしに関する調査^[37]では、Wikipedia 編集者間での貢献の集中について説明されています。この論文は、貢献の価値の尺度として、Wikipedia 内で貢献が存続する期間に焦点を当てた最初の論文の 1 つです。この論文では、ページを表示したときにそのページが荒らされた状態になる確率を測定することで、Wikipedia の読者に対する荒らしの影響も調査しました。GroupLens はまた、SuggestBot レコメンダーを使用して、編集者が効果的に貢献できるページを見つける方法も検討しました。^{[38]このグループはまた、どの記事が承認または拒否されるかを決定する Wikipedia の規範の進化と、それらの規範の変化が Wikipedia の記事の}ロングテールに与える影響についても検討しました。^{[39] GroupLens はまた、Wikipedia 内の非公式のピアレビューシステムの機能についても調査し、意思決定が}所有権によって不適切に影響されているように見える方法を発見しましたが、その経験は編集者のパフォーマンスをあまり変えないようです。^[40]^[41] GroupLensの研究者は、Wikipediaの記事の編集履歴の視覚化も研究してきました。^[42] 2011年に、GroupLensの研究者は、Wikipediaの人気編集者の男女比の不均衡に関する科学的調査を完了し、男性編集者と女性編集者の間に大きな差があることを発見しました。^[43]

推薦システムの偽装： GroupLensは、推薦システムのユーザーが他のユーザーに与える推薦に不適切に影響を与えようとする方法を研究した。^[44]彼らはこの行為を、熱心な顧客のふりをするために同僚を雇う慣行との関連から、偽装と呼んでいる。彼らは、ある種の偽装は実際には効果的である可能性が高いことを示した。偽装に関する懸念の1つは、誤った予測によって後のユーザーの報告された意見が変わり、推薦がさらに歪められる可能性があることである。^[45]^[46]

Cyclopath: GroupLensは2008年から、地元の自転車利用者向けの計算地理ウィキであるCyclopathを立ち上げました。それ以来、Cyclopathはツインシティーズ内の何百人もの自転車利用者に使用されています。^{[47]最近では、Cyclopathはツインシティーズ}メトロポリタンカウンシルによって採用され、地域の自転車システムの計画に役立てられています。^[1]

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外部リンク

GroupLens リサーチホームページ

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