ボトムアップ型とトップダウン型、それぞれの戦術について解説。
「ユーザの元へ適切な情報が伝わり易くなる」というのは、情報の範囲をどこまでに定めているのだろう。勿論、「全て」の情報にメタデータ(あるいはそれに通じる様なマシンリーダブルなデータ)が付与されていれば、良い環境になるだろうが、現状の様な、大してメタデータが使われず、従って積極的にメタデータが生まれない環境だと、適切な情報も穴だらけになりそうな気がする。
「分かり易さ」よりも「簡易さ」「便利さ」を伝えないと。2chの皆さんに「誰得」と聞かれて答えられるような流れを作るのが、これからの課題だろう。
データの共有と蓄積のみならず、解析を提供している辺りがSemantic Webアプリケーションらしさ。
結局、semanticっていうのはこうやって床下配線の如く縁の下の力持ちとして働くべきなんだろう。それに拘っていては上にのるものがいつまでも出来ないし、疎かにしては上のものが崩れる。
人間にフレンドリィでない書き難さが付きまとうので、後々の扱い易さはあっても、Web 2.0の様にユーザ側が初期段階から積極的な姿勢にならないという。
Semantic Webという理想環境が、技術の浸透のお陰で割と現実味を帯びてきた。
まあ、RSSとかAtomをWebブラウザが認識するまではそんなに難しくないのだけれど、それらが持つセマンティクデータを理解しているかと言うと、してないよなあ。
というわけで、ある程度メタデータという概念が浸透した後は、メタデータを理解するために共有される機械が用いる辞書的な何かが必要になるのか、もう少し違う概念の技術が出るのか、注目したい。
Powersetの話。Wikipediaに限定して良い結果を返しているだけでは新しくない、と言われる。
関係無いが、既に幾つか存在する分野別検索は検索エンジンの結果の最適化の有用な方法であると思う。その分野に特徴的な文脈を読み取って、当然利用者もその分野をある程度既知のものとして、結果を返してやれば良い結果が出る(に違いない)。
というわけで、Powersetを叩くのに検索対象を批判するのはナンセンスで、やはり検索エンジンが考えた(様に見える)結果を評価するべきだろう。
構造がしっかりとしているほぼ静的コンテンツのみを対象に、検索語(文)に対して、意味のある結果を返す様に努力している検索エンジン。
検索結果を見ると、サマリィになっている様にも見える。
Googleの持っている莫大な資産によって作られたインフラに、Semantic Webという割と理想から始まってしまったアプローチがどこまで対抗出来るだろうか。
すみません、このPublic Reportが読めません、なんて事態にならない様に、Common Web Languageが策定されるらしい。
理屈自体はRDFを知っていればそう難しくない。
Yahoo!曰く、Semantic Webのキラーアプリは検索だそうで。成功してから言いましょう。
メタデータを点在させるのではなく、Yahoo!に集約させる手法。まずはmicroformatsから。
Yahoo! SearchというのはWeb検索のプラットフォームらしい。この上で、Yahoo!が持つ検索技術を活かしたアプリケーションが作れる。
LOD(Linking Open Data)の話。RDFの様に構文を定義するのではなく、リンク動作とオープンである事に重点を置いた概念モデル。
URIによって識別されるリソースをリンクによって発見可能とし、共有する。
「出来るだけ多く価値のあるリンクを作る」と言えば、Semantic Webと関係無く、今からでも出来る事がある。
こうやって、RDFデータに対応したものが増えて、RDFデータ自体が増えれば、セマンティックWebという理想も現実に近付く可能性が大きくなるのだろう。
始まる時は、声の大きい人が協力してくれると、癪だが、認知され易い。
RDFa » Blog Archive » Manu’s RDFa Basics Video を見ていて、YouTubeの関連動画リストにSemantic Webの動画が幾つかあったから、試しにGoogle Videで検索してみたら想定内というか予想外というか、結構色々あった。
ドキュメント等、文書を書いて人に伝える方法と、動画を撮影してアップロードする方法と、どっちが良いんだろう。動画にすると、必要な情報があるか、動画のどこに情報が出てくるか、とか分かり難いけど、慣れている授業形式になって面白い。
