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ところで最近、初音ミクの海外での広まりを示すニュースがあった。ロンドンオリンピックのオープニングで歌ってほしいアーティストの電子投票で初音ミクが１位になったのだ。ただ、これはよく調べていくと、単純な話ではない。当然ながら当初は海外著名アーティストが上位を占めていたが、いつのまにか韓国アーティスト、いわゆるＫ－ＰＯＰが上位を独占するようになった。ほとんどの名前が、欧米のネットユーザーには知られていないものだったようで、「組織票」だろうということになったらしい。
そこで、英語圏の巨大匿名掲示板である「４ｃｈａｎ」を中心に対抗しようとなったのだが、特定の人物を利用したらいろいろ問題になる。分散して各自が好きなアーティストを挙げても組織票にはかなわないということで、「非実在歌姫」の初音ミクへの投票を呼びかけることになったらしい。実際、ここまでの動きは、最近まで日本では知られておらず、日本の巨大匿名掲示板である「２ちゃんねる」でも反応していなかったので、ほとんど英語圏ユーザーによるもののようだ。そして、当初ジョーク的に行われていたものが、本当に１位を取ってしまい日本にも知られるようになった。
” 時代の風：「初音ミク」と「ステマ」＝東京大教授・坂村健 - 毎日ｊｐ(毎日新聞)
しかし、海外事業には大きなリスクを伴う。大林組では、アラブ首長国連邦（ＵＡＥ）のドバイで鹿島とともに受注した地下鉄工事で、代金の未回収が発生。２２年３月期に多額の損失計上を余儀なくされ、上場以来初めての営業赤字に転落した。
鹿島や大成建設など国内４社が受注した北アフリカのアルジェリアの高速道路工事でも、約１億円規模に上る代金が未払いとなっている。
大林組が見切りを付けた中国では、コロコロと変わる制度や技術の流出、合弁相手とのトラブルなど、日本企業が煮え湯を飲まされたケースは、枚挙にいとまがない。
” 【底流】大林組、中国撤退“英断” 規制でこりごり、対中戦略に一石 (1/3ページ) - SankeiBiz（サンケイビズ）
経済成長による空前の建設ラッシュを背景に当初は年間５０億円規模の売り上げを目指したが、実際は半分の約２５億円にとどまっている。中国でのめぼしい実績は、昨年開かれた上海万博の「日本産業館」の建設ぐらい。売上高全体に占める中国の比率は０・２％にも満たない。
目算が外れた最大の理由は、依然として残る細かな外資への規制だ。
最大の障害が、ライセンス制度。すべての工事が請け負える「特級」から、ビルの階数で制限した１～３級までの４段階の区分が設けられている。
大規模ビルのほか、道路や鉄道などの大型案件を受注するには「特級」の取得が必要だが、外資には実質的に門戸が閉ざされ、大林組は、２８階以下の中型ビルしか建設できない「２級」しか取得できなかった。
現地法人の資本金の最大５倍までしか受注できないという制限もあり、大型案件からは、ほとんど弾き出された。
” 【底流】大林組、中国撤退“英断” 規制でこりごり、対中戦略に一石 (1/3ページ) - SankeiBiz（サンケイビズ）
Twitter / @igi: インターネットはニコ動にすり寄って、リアルメディアで …
J-WAVEのレギュラーとフジテレビとTBSラジオの準レギュラーなことを認識してないのかな
よく女性の出生率トータルで語られることが多いですが
実は、
結婚後の1人あたり出生率は1972年から2005年までさほど変わっておらず
目立って減少しているのは、婚姻数。
CiNii 論文 - Tumblrにおける情報の伝播経路に着目した記事の特徴付け
少し前に論文「マイクロブログの文脈付き投稿情報の体系化に基づく重要ユーザ推薦と情報集約支援への応用」を紹介しましたが、これの参照している先行研究である表記論文を、共著者のkiyoyaこと山口清弘さんから送っていただきました。論文は次のような背景認識から始まっています。
オンラインコマースにおけるコア技術となっている，アイテムのクラスタリングや推薦においては，アイテムをどう特徴付けるかが，その結果を大きく左右する．ここで，記事の特徴付けとは，記事を何らかの視点で数理的に表現すること，および，それに基づいて記事同士の類似度を算出することから可能であると考える．
統計学を知らない僕なりに読み進み、砕いてみます。最近はニュースサイトでもオンラインショップ（eコマースサイト）でも「お勧め」をされることが増えてきました。これは、よく似た記事、よく似た商品をグループ化しておいて、そのグループ内の一つがピックアップされたら、別の一つを推薦してみる、ということをしています。でも「よく似た」と簡単に書きましたが、ある記事と別の記事、ある商品と別の商品が「似ている」というのは、どういう意味で、どうやって決めるんでしょう？
一般に推薦システムにおけるアイテムの特徴付けには，誰がどのアイテムを評価したかという共起関係用いられる傾向にある．Tumblr のような，記事が人の間を伝播していくネットワークにおいては，共起関係のみを考慮するよりも，記事の伝播経路を用いた記事の特徴付けの方がより有用であると考えられる．
一般的に広く使われているのは、「この商品を買っている人はこんな商品も買っています」という情報を活かした判断です。AとBとCはよく同じ商品を買っている。つまり彼らは好みが似ているということだ。そして彼らの好みにあった商品が二つあるなら、それの二つは似ているということだ。こういう判断が下せれば、二つのうち一方を買った人には、もう一方も勧めると買ってくれそうだ、と考えられることになります。
こうした「誰と誰と誰が」という関係、共起関係で似ている度合いを図ることもできますが、Tumblrではさらに「誰がいつ誰からリブログしたか」という時系列や伝播経路を考えることもできます。則のぞみ氏、山口清弘氏らはこれらを考慮したほうが、より妥当な（精度のよい）にている度合いを測れるだろうという仮設を立て、実際に実験して確かめています。
ここから実験方法と実験結果になると、数式と数値が乱れ飛ぶ、私にはなんとなく程度には分かっても正確なところはギブアップの世界に入るので割愛。いきなり考察のうち、特に面白かった、木構造、順序指標を考慮した結果を。
カット率6割から，順序指標が共起指標に比べて有意に高い再現率となった．これは，共起指標では，カット率の増加に応じて再現率も下がっていくが，順序指標では，カット率6 割から8 割の間で再現率がほぼ変化しないことによる．この理由として，Tumblr においては，ある記事を誰が最初の方でリブログしたのかという，最初の方の順序が，後の伝播を決定付ける重要な要因になっていることが考えられる．Tumblr においては，特に伝播の初期における順序を考慮することが有用であると言える．
言い換えれば、「誰と誰と誰が」という共起関係に基づいたアプローチでは、興味を示す層のうち実際にリーチできた層が減るほど、残りの人たちを推測する精度が悪くなります。ところが「誰と誰と誰がそれぞれいつごろ」という順序を指標に入れると、5割を切ったあたりと2割まで減ったあたりで同等の推測制度が出ています。
もっと言えば、共起関係だけで考えていた頃であれば5割、多分アーリーマジョリティまでを観察してはじめて浮かんできた潜在顧客層が、木構造における順序にも注目することで2割、多分アーリーアダプタぐらいを観察すれば浮かんでくるということです…だと思います。もちろん「マイクロブログの…」もこの論文も、Tumblrのような「リシェアの経路と時刻が可視化された」世界だからこそ役立つ、ある種のニッチな世界向けのアプローチといえるでしょう。でもニッチだったそのリシェア・ワールドが、いまやTwitterやFacebook、そしてGoogle+へと領地を拡大しています。
おそらく「バイラルでは経路が重要」という考え方は新しくないでしょう。ですが購買層という古典的な視点でも、つい先日、4,500台の自販機から集めた2億件のビッグデータをもとにすることで新製品が生まれたことが報じられました。現在（※’12/01/27）165億件強のTumblrの投稿合計数から経路情報を調べ上げると、そこにはまた新しく見えてくるものがありそうです。そしてオンラインコマースにおけるリコメンドを背景に上げたこの論文は、やっぱりそこを睨んでいるんだろうな、と思います。
それが来た時に、その手法に先鞭をつけ、かつデータを総なめするのではなくある程度小規模なサブセットで代替したときの精度に言及したこの論文は、結構面白いポジションにあったりしないかな、と思いました。
