い く つ か の 話 題

情報社会と情報倫理第 14 回

検 索 サ イ ト

検索結果はどこまで見られるのか（１）

最初のものが，目的のサイトとは限らない

上位に表示されないものは，クリックされない どこまでが上位か？ 1 ページ目だけ？ それ以下は，インターネット上に存在しな

いのと同じと言われている

検索結果はどこまで見られるのか（２）

検索結果の上位に表示されるようにサイトに工夫

SEO - Search Engine Optimization

やり過ぎると，表示されなくなる危険

検索結果は信頼できるのか？（１） 検索方法・結果の表示方法の詳細は公表され

ない

本当に価値があるサイトを上位に，SEO だけで上位に表示されないようにする

選別基準・表示順は，検索サイト側が決める

検索結果は信頼できるのか？（２） しかし，一時的であっても，怪しげなサイト

がトップになる可能性

諸事情で，結果に表示されなくなるサイトがある

検索結果は信頼できるのか？（３）

Googleの広告サービスで悪質ソフトを配布（ ITmedia ）

ブラウザ乗っ取り被害、検索エンジン経由の被害が増加（ INTERNET Watch ）

検索結果は信頼できるのか？（４） ネット検索で危ない有名人の 2011 年ランキ

ング、 McAfee が発表 http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1109/20/news032.html

ネット検索で最も危険な有名人、今年は「ハイディ・クルム」～ McAfee 調査http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20110920_478757.html

検索結果は信頼できるのか？（５） というわけで，検索サイトでも対策

グーグル、検索結果でハッキングされた疑いのあるサイトを警告http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20101220_415942.html

検索結果は信頼できるのか？（６） こんなことも起こった Google Newsが起因 - UAL

株価急落事件にみる、ネット情報と効率化の功罪（マイコミ） 過去のニュース記事が表示 検索サイトだけの問題ではない リテラシの問題

検索結果から削除される場合 Google 透明性レポート

http://www.google.com/transparencyreport/

検索サイトの“もうけ”は（１） 利用者から，料金を取っているのではない

検索サイトの“もうけ”は（２）

検索結果

広　告

利用者とサイトの利害（１） 利用者側

自分の目的に合致した結果（だけ）が欲しい

そこに表示される広告がクリックされる確率が上がる

サイト側 広告の値段を上げられる

利用者とサイトの利害（２） 検索サイト側

http://www.googlezeitgeist.com/ja/

単なる統計データであろうが，記録（ログ）は残してある

利用者とサイトの利害（３） 検索サイト側

利用者の検索行動を記録 過去に何を知りたがっていたのかが分

かれば，今度は何を知りたいのか類推できる

同じ検索語でも，異なる結果の可能性 プライバシーの問題

どのような情報を，いつまで残すか

利用者とサイトの利害（４） Google、ユーザーデータ保持期間を短縮

（ ITmedia ） 米Yahoo!、90

日後にデータを匿名化する新プライバシーポリシー

（ INTERNET Watch ） MS、

「ユーザーデータ保持期間ゼロでは質の高い検索は提供できない」

（ ITmedia ）

利用者とサイトの利害（５） ログインしなければ，とかクッキーを削除す

れば大丈夫か…

ほとんどのブラウザーで個人を識別できる“指紋”を残す、米 EFF が警告http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20100518_367713.html ということは知っておくべき

検 索 履 歴 利用者の“行動履歴”（足跡） 検索語

一つ，複数 検索結果のどれを選ぶ …

膨大な情報 ビッグデータ

マーケティング

レコメンデーション “お勧め” Amazon.com(co.jp でも） 何か商品を買うと，別の商品を勧める 商品 A を買う A を買った多くの人が，商品 B も買う B を勧めてくる 購入履歴によるマーケティング 他の方法もある

興味連動型広告 オーバーチュアとヤフー、モバイル向けの興味連動型広告を開始http://internet.watch.impress.co.jp/cda/news/2009/01/26/22215.html

検索履歴だけでなく，閲覧履歴から，何に関心があるか判断

行動ターゲティング広告

行動ターゲッティング広告 EU が英国に法的措置、行動ターゲティング

広告めぐりhttp://www.itmedia.co.jp/news/articles/0904/16/news005.html

利用者のサイトでの履歴 多数の利用者 いろいろな使い方

膨大な情報 ビッグデータ

S N S

S N S （１） 例えば Facebook

利用者個人のいろいろな情報を保持趣味・嗜好・人間関係

より効果の高い広告を提示可能 高い広告料

しかも，その中で閉じている “囲い込み”

S N S （２） 例えば Twitter

多数の利用者の“つぶやき”

SNS の運営会社の持つ情報 膨大な情報

ビッグデータ

今までで “ ビッグデータ”という言葉に注意

ク ラ ウ ド

cloud 　雲

ク ラ ウ ド（１） 「 iCloud 」では音楽のほかアプリや写真も

同期、 iOS 5 とともに今秋から無料提供http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20110607_451109.html iTunes Store で購入した音楽を，自分の

いろいろな端末で再生できる

ク ラ ウ ド（２） Webメール

メール自体は手元にない

Google Apps のひとつ ワープロのソフトと文書データをクラウドに

インターネットにアクセスできれば，文書の編集が可能

データだけでなく，ソフトも雲の中

ク ラ ウ ド（３） インターネットのサーバにデータやソフト

強力な処理能力を有するサーバ インターネットの仕組みは，よく分からない

雲の中はよく分からない

インターネットを“雲”にたとえる

ク ラ ウ ド（４） インターネットにアクセス可能な機器なら

ば，どこからでも利用可能 パソコンだけでなく，スマートフォンで

も

インターネットにアクセスできる人なら誰でもアクセス可能 情報の共有 無制限というわけにはいかないだろうが

ク ラ ウ ド（５） “雲”の中には，強力なコンピュータが用意さ

れている

従来は，処理できなかったビッグデータを迅速に処理できるようになった

ビ ッ グ デ ー タ

重要なキーワード

ビッグデータとは 大量のデータ 多様なデータ

数値だけでない 動画， Tweet ，センサー情報などなど

発生頻度が高い

ビッグデータの処理 従来の処理能力では

一部を選んで処理 時間がかかる

クラウドの活用 全件処理 迅速な処理

処理結果を直ぐに使うことが可能

具 体 例 風邪の流行を Twitter で知る「カゼミ

ル」がパワーアップ　ツイート抽出精度向上http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1111/16/news127.html

http://kazemiru.jp/

ビッグデータの活用 新しいビジネスモデル

必然

ビッグデータに含まれる個人情報の取扱いという問題

すでに目につくキーワードであるが，ビッグデータに注意！

次　週（予 定） 試験前のまとめ