情報における最大の有効利用
WashingtonPost.comによれば、Microsoftの研究チームが、政治ニュースの細かな分類技術を開発中のようです。
What kinds of news stories stir up liberals? What kind thrill the conservatives?
Those questions likely won't be definitively answered soon, at least not by humans. But a team of Microsoft researchers, specialists in natural language processing and machine learning, has been trying to resolve them using the Web.
The research group, based at the company's Redmond, Wash. headquarters, is developing a program that classifies news stories according to whether liberal or conservative bloggers are linking to them.
リベラル派ブロガー、保守派ブロガーのどちらが多くその記事をリンクしているかによって、そのニュースを分類する仕組みになっているらしいです。
そうなると、ブロガーがリベラル派なのか保守派なのか、というデータが必要になってくるわけですが、そのようなデータは、使われている単語、感情表現から得ているようです。
ブロガーの趣向から記事の特徴を得て、その記事を分類するという仕組みですが、それとは逆の流れで、その分類された記事が、どのようなタイプのブロガーに好まれているかがわかる、という意味合いも、この技術には含まれています。
ある情報の力で、一定の層が大喜びすることがわかっているのなら、その人たちにその情報を提供できる仕組みを作るべきですね。
それが情報の最大の有効利用かと思います。
