ページランクのアルゴリズムで重要な本を見つけ出す

こんにちは

アマゾンには、レビューや、レコメンド機能（この本を買った方はこんな本も読んでいます）がある。こういった機能は、ソーシャルネットワーキングサービスに近い。

本のＳＮＳというのがあっておかしくないな思ったら、やはりあった。ただ、該当のサイトは英語版だった。

http://www.socialmedia.jp/2007/09/snsgoodreads.html
読書家のためのSNS「Goodreads」、エンジェル投資の調達に成功 | TechCrunch Japan
“本”でつながる海外のSNS「goodreads」 - F.Ko-Jiの「一秒後は未来」

コンセプトは単純明快。読んでいる本、読んだ本、読みたい本を自分の本棚に登録し、友達とつながったり同じ本を本棚に入れている人とつながったり。カテゴリは他にも作成できます。
“本”でつながる海外のSNS「goodreads」から引用

自分の本棚に何があるのかを管理する目的と、他の人に推薦するなどさまざまな用途に使えそうだ。日本版はないのだろか。

さて少し話しは変わるが、
現在のアマゾンの評価方法やレコメンドは、読者による主観的な評価や感想や購入実績に基づいたものとなっている。それらは私はよく活用している。それにより、多くの素晴らしい本に出会えた。ただし、それらの仕組みにも多少の欠点がある

１．評価や感想や、感想に対する共感は主観に基づくものなので、恣意的な操作も可能
２．まだ誰も評価していない本について、買うべき判断が出来ない
３．売れている本などランキングを元に買うと、読者が読みたい本や人気のある本を読むことになり、なかなか掘り出し物に出くわしにくい

それらを補う情報はないものだろうか。例えるならば、会計の損益計算書に対するキャッシュフロー計算書みたいなものだ。

本というメディア自体がもつネットワークというのがある。たとえば、本の著者であったり、ジャンルであったり。さらに、本文で引用した本、参考文献、著者がある。

本文で引用した本、参考文献が相互にリンクされるとどういった効果があるのか。たとえば、[この本を参考文献にしている本の一覧]、[この本を本文中に引用している本の一覧]などの逆のリンク情報が得られる。それってつまり、Ｇｏｏｇｌｅの検索エンジンでいうところのページランクに似たアルゴリズム。それにより、著者同士の情報によって、浮き出されるアルゴリズムが計算した「重要な」本が何なのかの情報が得られそうだ。

１．間接的に推薦される、客観的に評価される本がわかる
２．その本が参考にした本や著者の今までだした本の客観的な評価を元に、潜在的な評価が出される
３．一般読者に読まれていなくても、多数の著者が読んでいるような掘り出し物に出会える

ではまた