騒がしい未来

「ハイ・タイド・アンド・ムーンライト・バッシュ」以来10年ぶりのライブアルバム。期待にそぐわぬ傑作。

ソウルフラワーのアルバムは、「スクリューボール・コメディ」を最後に、どうも演奏に勢いがない気がするアルバムが多かった。
「ラブ　プラスマイナス　ゼロ」以降のアルバム、「シャローム・サラーム」「ロロサエ・モナムール」「カンテ・ディアスポラ」の４枚のアルバムは、それぞれ大好きなんだけど、どうもアルバムをまるまる一枚通して聞く事が少なかった。どうもオーバー・プロデュース気味で、ソウルフラワーの演奏に不可欠な「勢い」「生命」が損なわれていた気がした。ライブで聞くとどれもいい曲なんだけど。一方、大半がライブの「極東戦線異状なし」はすばらしかった。

そこでこのライブアルバムである。あたりまえだが音がシンプルになり、すべてに生命が満ちた演奏。焼きそばを鉄板で焼いてそのまま皿に盛るような勢い。彼らはやはり屋台の音楽家だ。すばらしすぎる。あらゆる楽器、唄が絡み合い、弾け、絡み合っている。
多くの曲でブレイクやたたみ込むような連符が入り、リズムがより強調されている。コーラスも声が減った分それぞれが強調されていて、曲によってはツインボーカルのように聞こえる。スピードアップしているのにジャムが挿入されて演奏時間はむしろ延びている曲も多い。
アルバムよりも嗄れ、まるでトラメガで叫んでいるように聞こえる中川のヴォーカルもすばらしい。特に”うたは自由をめざす！” “極東戦線異状なし”のようなアジテーションソングは最高！
“そら(この空はあの空につながっている) ” “松葉杖の男” もちろん”満月の夕” といったバラードでは、シンプルな楽器、特にピアノが空間を満たしている様が感じられてすばらしい。久々の名盤だ。

1. Intro:レヴェラーズの入場
2. ラヴィエベル ~人生は素晴らしい!
3. 月光ファンファーレ
4. ホライズン・マーチ
5. そら(この空はあの空につながっている)
6. 松葉杖の男
7. うたは自由をめざす!
8. 寝顔を見せて
9. パレスチナ
10. 極東戦線異状なし!?
11. 満月の夕
12. 荒れ地にて
13. 風の市
14. 神頼みより安上がり
15. サヴァイヴァーズ・バンケット
16. 海行かば 山行かば 踊るかばね
17. Outro:愛の総動員

ムチャクチャ面白いイベントでした。会場もよく、雰囲気もコアながらそれほど浮世離れせず、使い回しのプレゼンもなく、ガチな感じが強くてよかったです。

 

プレゼン資料置き場
http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3.html

■プログラム
エコメンデーション 講師：佐々木 祥 ,上村 理(東京工業大学 博士課程、修士課程)
SBMの推薦アルゴリズム ～はてなブックマークのレコメンド（関連エントリ）の仕組み～ 岡野原大輔 PFI 特別研究員
SBMはミニブログです。： 福冨 諭（Webプログラマ） SBM研究会
SBMを利用したフィッシングサイト検知とその展望 －集合知セキュリティという考え方－ ：中山心太(NTT研究所)
言語表現に基づくブックマークコメントの分類とフィルタリング：山田 剛一(東京電機大学 未来科学部)
Livedoor clip おもしろ大改造計画 @mala
SocialDict – 英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステム：江原 遥(東京大学 情報理工学系研究科 学部生)
ブックマークサービス普及のためのユーザーインターフェース（UI）：島津悠樹(ヤフー株式会社)
oneclip – Twitterでソーシャルブックマーク 大澤 昇平(筑波大学 学部生)

■発表
エコメンデーション 講師：佐々木 祥 ,上村 理(東京工業大学 博士課程、修士課程)
http://twitter.com/brnw
http://twitter.com/o_kamimu

Ust:

資料：
http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3/kamimura.pdf

・SBMを利用したレコメンデーション
・レコメンデーションの基本的なアルゴリズム(協調フィルタ)
・レコメンデーションの計算機コストを下げる＝エコメンデーション
・全員のプロファイルでなく、代表ユーザ（似ているプロファイル）を使えば、削減できる

実装は以下の人

・代表的、典型的なユーザを分析することで計算量を削減
>問題点 サービスによって典型的が分析できたりできなかったりする
>汎用的を目指してプロファイル決定木を構築
・テストしたところユーザ50人の場合で25%削減
・精度も問題なしの模様

>ただし、もっと大きいデータセットでもっと効果が出るかは、実装上もう少し工夫が必要

 

SBMの推薦アルゴリズム ～はてなブックマークのレコメンド（関連エントリ）の仕組み～ 岡野原大輔 PFI 特別研究員
http://twitter.com/hillbig

資料：
http://www-tsujii.is.s.u-tokyo.ac.jp/~hillbig/papers/sbm3_okanohara.pdf
参考：naoya氏のはてブ資料
http://bit.ly/zSpZg

Ust:

・はてなブックマークのレコメンド
・協調フィルタ
・開発合宿を行ったところ、タグを用いたモノが精度がよかった
・基本タグだけでやっている
（一部のものはタグ以外も使ってる）
・開発は1台 索引は圧縮している C++で開発

・google sets
（google labsで提供中の推薦エンジン。japan,USAとか投げると
「国じゃね？」とか返してくれる）をベイジアンフィルタで行う
Thrift
・数式全開タイム
・積分消去
・シータ

・アイテム数が多いので圧縮したい はてブの対象アイテムは1600万
-整数列の効果的な格納方法
-推薦に影響が少ない情報は捨てる
-要約する（スカッシング,クラスタリング）
-サンプリング+補正
・LSH使った場合 2000万アイテムに対して 4784ms > 2.56msに
locality sensitive hash
一台で数千万～数億に対応可能
・レコメンドは見せ方が課題

・LSH選んだ理由
・速度
・チューニングのしやすさ
・コサイン距離以外の実装方法は試してない
（hotateの距離計算は勝手に作ったのでコサイン距離じゃないけど）

 

SBMはミニブログです。： 福冨 諭（Webプログラマ） SBM研究会
Ust:

資料：
http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3/fukutomi.pdf

・SBMとtwitterはそんなにデータの形式が変わらない
・SBMのほうがデータの蓄積／検索はしやすい
・twitterで過去の検索ができなかったり、検索機能が弱いのが腹が立つ
・SBMをミニブログとして使えるツールを作った
・はてブもミニブログとしても使える
（ランダムでタイトルやURL生成するとかすれば）
>作ってみた

・作ってみた期間は1日弱ぐらい

SBMを利用したフィッシングサイト検知とその展望 －集合知セキュリティという考え方－ ：中山心太(NTT研究所)
http://twitter.com/tokoroten

Ust:

資料：
http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/SBM3/nakayama.pdf

・webの進歩に比べるとセキュリティの進歩が遅い
・経済格差がフィッシン
グサイトを広げている
-アメリカ人から100ドルぶんどる途上国とか
-2007年 32億ドル
    -日本ではあまり攻撃対象になってない
-日本語や日本円ロンダリングのむずかしさ

・自然言語処理+検索エンジンによるSPAM判定
=精度92%
フィッシングサイトの文言で、正規サイトが検索エンジンで見つかるか？
という手法で検出
・SBMならもっと精度が出るのでは？
>仮説「フィッシングサイトはSBMされていないが、銀行はブックマークされてる」
>>やってみたらそうでもなかった
地銀はSBMに登録されないとか
・SBMに登録されてればSPAMでない とすればいいんじゃないか？
>>業者もまともな会社も登録するので そこからフィッシングサイトDBとかが
今よりカンタンに作れそう？

言語表現に基づくブックマークコメントの分類とフィルタリング：山田 剛一(東京電機大学 未来科学部)

Ust：

資料：
http://www.mlab.im.dendai.ac.jp/~yamada/r/sbm/

・最近SBMがアツくない もっと便利にしたい
・コメントを自動分類して便利に
・本文との共起が大きいものは「要約や引用」では？
>引用はそれでイケるけど要約は難しい
本文との共起度が高いコメントは引用ではないか？
> そうっぽい でも要約は判定が難しい
・カテゴリ分けも現状は感覚に頼っている

Livedoor clip おもしろ大改造計画 @mala
http://twitter.com/bulkneets

・イベント駆動型web
ユーザの行動に対応して動く
-PubSubHubbub
  ・デモ
リアルタイムでメッセージングを受け取る
・livedoor readerをリアルタイムに向けてコンセプト再設計
-twitterのURLなども取り込んでいく
・clip以外のサービス（ブログ書くとか）は他サービスへ
サービスをシンプルに保つ / 他サービスと連携する
・サービス統合として、
・Greacemonkeyはクライアントサイドマッシュアップ
・OAuthを使ったサーバサイドマッシュアップ
・将来的にはブックマークされたサイトへの
フィードバック機能とかがあるといいなぁ

SocialDict – 英文Webページのスマートな注釈・辞書引きシステム：江原 遥(東京大学 情報理工学系研究科 学部生)
http://twitter.com/niam

Ust:

英単語の推薦システム
英単語を推薦する：
ページ内の知らない英単語をチェック、自分の知らなそうな英単語を予測してくれる
デモ
http://tangocho.org/abomination
（他のサービス）

http://www.socialdict.com/
google app engineで実装してみたサービス

ブックマークサービス普及のためのユーザーインターフェース（UI）：島津悠樹(ヤフー株式会社)

Ust:

・YAHOO利用者にブックマーク利用率を聞いたところオンラインブックマークは2%
・ブックマーク使いづらいよ
・アフォーダンス大事
・アフォーダンスの概念を取り入れた企画例

oneclip – Twitterでソーシャルブックマーク 大澤 昇平(筑波大学 学部生)
http://twitter.com/Alembert

Ust:

・Swimmie: 極力ブクマっぽいSBM http://swimmie.jp/
・ソーシャルストリームからの情報抽出
http://twib.jp/
とか dellがtwitterのマーケでうまくいってるとか
・oneclipの話
   -URL短縮&アクセス解析
-bit.lyも似たサービスだけどあちらはbotもカウントするので5倍とかになる
oneclipは正確にカウントする

閉会挨拶・今後の告知など

なんというか、スゴい本だ。この本は、抽象的なことの説明が上手なネットジャンキーが、日本のインターネットで起こったことを、しっかりと言葉にした（分析した）本だ。
なぜ日本ではmixiが流行し、facebookは流行らないのか。2chやニコニコ動画みたいな日本ローカルのサービスはどこにキモがあるのか。そうした、「ネットが好きなら、誰でも何となくは説明できる（日本人は実名出すのが苦手だとか）」話に、この本はしっかりした考察と言葉を与えてくれる。

人文系からその後IT企業に入った人（僕みたいな）には、すごく懐かしいキーワードが頻出する。ベンヤミンのアウラとか、テンニエスのゲマインシャフトとゲゼルシャフトとか。ただ、簡単なことを外国の社会学者の言葉を用いて小難しく説明する盆百の「ネットで起こったことを分析してみた」本と本書をわけるのは、筆者の濱野さんのネットへの耽溺ぶりと、「インターネットが好きで、あるがままを言葉にする」姿勢だろう。

抽象的で答えのないことを語るとき、いきおい「良い／悪い」と「好き／嫌い」をわけることは難しくなる。また、ネットの世界に深くハマっている人はたいてい何かのプレーヤーであるわけだけど、思い入れや強い指向性のないプレーヤーはいない。たとえば梅田望夫のいくつかの本を思い出せばわかると思う。冷静な観察者で、抽象的なことをきっちりと言葉にできる人で、かつつきあっているといくらでも時間を消費してしまうネットに耽溺できる人は、僕が思ったよりも少ないのだろう。「本書のような本」はいっぱいあるけど、こんなに面白くて、勉強になる本はまずない。

「孤独に耐えられるか、よっぽど自分の趣味の体型を確立した人でなければ、非同期型＝オンデマンド型のメディアだけで満足するのは難しくなります。」

みたいな説明はスゴい。

この本で題材にされているコミュニティーは、どれも5年後/10年後、もうなくなっているかもしれない。Niftyserveのことを詳細に分析した本があったとしても、もう読まれない。その意味でこの本が古典になることはないだろう。でも、ここ数年は、ネットでの出来事、新しいコミュニティーやサービスを説明するために、何度も引用される本だと思う。