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グーグル、「Knowledge Graph」を強化--「ベーコン数」算出が可能に

Casey Newton (CNET News) 翻訳校正: 編集部2012年09月14日 11時20分
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 Google検索において、俳優の名前と「Bacon number」(ベーコン数)を含むクエリを送信すると、その俳優とKevin Baconの間の正確な次数が表示される。

 このベーコン数は楽しいイースターエッグで、パブにおける議論に決着をつけるのに非常に便利なツールでもある。しかし、それはGoogleの「Knowledge Graph」が能力を発揮していることも表している。5月より検索結果に表示され始めたKnowledge Graphは、膨大な数の人々や場所、物事の間のつながりを分析することによって、検索結果を向上させようとするGoogleの取り組みである。今回の場合、Googleは同社が蓄積した映画および俳優のデータベースの情報を利用して、それらの間のつながりを分析している。

 ベーコン数を検索結果に組み込むというアイデアは、Knowledge Graphに従事しているエンジニアたちが思いついたものだ。Knowledge Graphは、人々の間のつながりを検索でもっと目に見える形にする方法を模索していた。そのエンジニアたちは、エルデシュ数として知られる非常に通好みの計算を好んでいる。エルデシュ数は、数学者の間における共同研究の度合いを測定し、その共同研究者がPaul Erdos氏(ハンガリー人の数論学者で多くの論文を残した)とどれだけ近い関係にあったかに基づいている。

 最終的に、つながりに対するエンジニアたちの関心がきっかけとなって、彼らはGoogle向けの「ベーコン数」計算機を開発した。「Kevin Baconとの6次の隔たり」という雑学知識を競い合うゲームに基づいて、この計算機は、あらゆる俳優が6人以下の俳優を介すことで、映画「フットルース」に主演した俳優Kevin Baconとつながることができる、という概念を利用している。彼らは今週、同機能をこっそりと公開した。米国時間9月13日、GoogleのMatt Cutts氏が同機能についてツイートしたことで、同機能は多くの人々の注目を集めた。

 Googleのエンジニアリングディレクターで、同社のイスラエルのエンジニアリングチームを率いるYossi Matias氏は、「われわれは、人気があって楽しい質問に対する答えを提供するのが好きだ。時として、それらの答えは、それを本当に必要とする人々にとって有益なものだ」と述べた

 Googleのエンジニアたちは、あらゆる構造化データ、つまりスポーツや天候、金融に関する情報を計算するアルゴリズムを設計している。ユーザーがGoogleを利用して、野球選手同士のつながりを閲覧したり、天候のパターンを分析したり、金融データを精査したりする日がすぐに到来するのは、想像に難くない。GoogleがKnowledge Graphをローンチした日から、その狙いは高水準のセレンディピティを実現することだ。つまり、ユーザーが次から次へと画面をクリックしていくように、ユーザーが既に検索した事柄について、予期されていなかった情報を提示することである。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したもので す。

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