2008年02月08日

いわゆる「この本に興味がある人は、こんな本もどうですか」問題

 
 ↓Googleさんはさすがにスマートだね。
 http://books.google.com/books?q=related:ISBN0375706399&as_brr=0
 たまに?てのもあるけど(笑)。

 これは「書誌」と「引用情報」から分析してはるんだろうか。全文スキャン&OCRテキスト取得が終わってるんだったら、「全文」を分析して、関連度ランキングを出すことくらい、Googleさんにはお家芸だろうけど。もうやってるのかな、それをやってるていうのを言及してる文献なりがどっかにないかしら。ていうか、Googleさんはまさにそれをやりたくてスキャンしてる、と思ってたんだけどな。  

 でも、図書館で全文分析は(まだ)できないとしても、書誌情報の分析だったらできるだろうし、それだけだって充分なオススメになり得るんじゃなかろうか。
 例えば↓これなんか、
http://www.amazon.co.jp/Book-Bookshelf-Vintage-Henry-Petroski/sim/0375706399/1/ref=pd_sexpl_esi
 いろいろオススメしてくれるのはありがたいんだけど、じゃあなんでここに「邦訳版」の情報が出てないんだ、ていう。
 ↓こっちは邦訳版について載ってるけど、
http://www.amazon.co.jp/Japanamerica-Japanese-Culture-Invaded-U-S/sim/1403974756/1/ref=pd_sexpl_esi
 じゃあ今度は「ペーパーバック版」の情報がないよ。
 でもそれって、書誌を分析したら、ちょちょっと出せない?
 FRBRizedされたOPACなら、出せるんじゃない?
 http://worldcat.org/oclc/137312524?tab=editions
 (↑これはちょっとうざかった(笑))
 購入パターンから別の本をオススメされるのもいいけど、でもとりあえずその前に、いま欲しい本の「文庫版」なり「別の出版者版」なり、「版違い」で安いとか在庫あるとかのほうが、順番的には先立って便利なんじゃなかろうか。
 そっち先にやろうよ。

 で、内容分析から似たものを、ていうことをアナログな方法で地道にやってきたのが、われらが図書館目録の「件名」や「分類」であるとするならば、例えば京大やハーバードのOPACでもそうなんだけど、件名のところをリンク状態にさしておいて、そこをクリックしたら同じ件名の書誌を検索しに行くっていう機能、わりとどこでもあるわけだし、
 http://lms01.harvard.edu/F/6VNFXHL4LJG2Q9NXTX1XDNBJA1V5X98USABKN65121KLGLBPUJ-60672?func=find-acc&acc_sequence=022441724
 だったら、その中の例えば同じ著者のとか、同じ年に出たのとか、同じ出版者のとかから、適当にピックアップしたサンプルの情報を、元の書誌の画面にぽぉんっと何気なく並べて置いてあげる、ってことができれば結構なオススメになりそうじゃん。そんなん、やってくれへんかな。
 と、件名情報の整備されまくった国のOPACをぼんやり眺めながら、思たです。

 ていうかさ、そもそも図書を「分類配架」してるってこと自体、じゃあその本に興味のある人にオススメの本は、その隣にあるんじゃないのか、ていう。図書館ってそういうとこだし。てか、本棚ってそういうもんだし。
 三次元には興味ありません、ていう、デジタルでヴァーチャルなシステムを好むお人だといっても、じゃあ、前後の請求記号の簡易書誌でも、またもや元の書誌の画面にぽぉんっと何気なく並べて置いてあげたら、うれしいと思うよ。

 結局、「件名」とか「分類」とか「版違い」とか言う用語や概念に、一般の人が馴染みがないからオススメ機能に見えないだけで、それっぽく見せてあげたら、それなりに便利遣いしてもらえると思うよ。

 Amazonさんのオススメももちろん、ないよりはあったほうがいいんだけど、じゃあ、Amazonさんのオススメしてくれた本なり物なりって、「ヤフーッ! こいつぁグッドだぜぇっ!」てほんまに思うようなのにいままでどれだけ出会えたかと問われると、そうそうお目にかかることないもの。それよか、またこいつ微妙なもん出して来とんな、て、逆に微笑ましく見つめ返すことのほうが、よっぽど多いもの。特に売り上げ点数の少ないやつとかのとき。
 精度の問題、ていうのかな、こういうとき。
 人気商売で大所帯のAmazonさんの購入履歴の蓄積をもってしてもそんなんだって言うんだったら、たいていの中小規模の図書館さんが同じアイテムを拾ってみたところで、ちょっとどうだろう、と訝しいんだけど、さて、どの規模の蓄積でどの程度のオススメが有効、ていうのは、ビジネス業界さんやIT業界さんの論文とかであるんだろうな、きっと、探せば。
 もちろん将来にわたってずっと蓄積しつづければ、精度もあがってくるかもしんないけど、じゃあ例えば今度は、10年前の貸出履歴・購入履歴をもってするオススメが、10年後の世のお客に有効か、というのもちょっとどうだろう、学術図書館なら可でも、公共図書館では厳しい気がする。
 そしてその頃の時代には、それこそ全文分析による関連度ランク的なののほうが、よっぽど現実味ある気がする。

 Ann Arborさんの例↓。
 http://www.aadl.org/cat/seek/search/i?SEARCH=0375406492
 んんんーっ、いや、発展途上なのもわかるし、先取の意気をこそ賛するべきなのはもちろんそうなんだけど、ただ、んんんーっ。

 それよりは、書誌や、件名・分類や、版的なのやで、もっと手早くオススメできるものが、身近にあるような気がする。
 貸出履歴の保存の話題がやたらとヒステリックになるのにかかずら、かかわずら、かからずわ、巻き込まれて時間を無駄にするよりは、まだそっちのほうがちゃちゃっとできそうな気がする。

 まあ、もちろん、既存のAmazonさんのオススメ機能に比べたらだいぶ華のない感じではあるけども、じゃあその華のないものすら実現できてないんだったら、そんなこと言えたあれか、てことになるし。1歩も進んでない者が、50歩しか進んでないものを、100歩進んでないからって笑うなよって、なんかヘンだな(笑)。

 ともあれ、図書館目録の持つ情報のポテンシャルを、もうちょっとくらいは信じてもいいと思う。

 あと、Amazonで、1Gのメモリ買おうとしたら2Gの同じのを薦めてくるのは、やめてほしいと思う。なんかうざい。

 ・・・・・・あ、Amazonさん、購入履歴のデータ売ってくれはらへんかな。(売るかよ(笑))
posted by egamihvu at 11:33| Comment(0) | TrackBack(1) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
この記事へのコメント
コメントを書く
お名前: [必須入力]

メールアドレス:

ホームページアドレス:

コメント: [必須入力]

認証コード: [必須入力]


※画像の中の文字を半角で入力してください。
※ブログオーナーが承認したコメントのみ表示されます。
この記事へのトラックバックURL
http://blog.seesaa.jp/tb/82971386
※ブログオーナーが承認したトラックバックのみ表示されます。

この記事へのトラックバック

[編集日誌]2008-09-16(Tue): 全国図書館大会用の参考資料−特にブログの記事を中心に
Excerpt: ・「昨日の「全国図書館大会に向けて−参加者の方々に望むこと」への補遺」(編集日誌、2008-09-15) http://d.hatena.ne.jp/arg/20080915/1221487874 ..
Weblog: ACADEMIC RESOURCE GUIDE (ARG) - ブログ版
Tracked: 2008-09-17 05:57
×

この広告は1年以上新しい記事の投稿がないブログに表示されております。