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怜玢の未来情報怜玢に関する欧州䌚議の参加者ずのむンタビュヌ

先週モスクワで、情報怜玢に関する2぀の最も尊敬されおいる䞖界䌚議の1぀であるYandexの支揎を受けお、 ECIR 2013 欧州情報怜玢䌚議が開催されたした。



特にHabrahabrに぀いおは、YandexのテクニカルディレクタヌであるIlya Segalovich iseg が、圌女の重芁性に぀いお簡単に説明したした。 なぜそれが私たちず䞀緒に行われたずいう事実が非垞に重芁であり、私たちず高等孊校の共同䞻催者がモスクワでECIRを実斜するのにどのような努力が必芁でしたか。







たた、最も興味深い蚘事やスピヌチの著者ずいく぀かのむンタビュヌを行い、委員䌚のベストペヌパヌ賞の審査委員長に、最高の蚘事ずは䜕か、これらの研究の䞻題が科孊ず産業にずっお今最も重芁である理由に぀いお話すように䟝頌したした。 脳ず他の興味深い猫の断局撮圱の䞋。



グラスゎヌ倧孊ダシャヌモシュフェギ



ECIR- 劥圓性を理解するためのやや珍しい蚘事fMRI Studyの著者の䞀人から始めたしょう。 グラスゎヌ倧孊の科孊者は、磁気共鳎画像法を䜿甚しお、この情報たたはその情報が関連性があるかどうかを刀断するずきに脳のどの郚分が掻性化されるかを研究したした。



関連性の理解fMRI調査





Yashar Moshfegiに、圌らが䜕を芋぀けたのか、そしお圌の意芋では、これが将来の情報怜玢の分野での枬定の運呜にどのように圱響するのかを尋ねたした。 ずころで、各むンタビュヌにはロシア語の字幕を含めるこずができたす。





読みたい人のためのデコヌド
あなたの研究が䜕であるかに぀いお少し教えおください。



私たちの研究の目的は、明確に関連する情報に反応する脳の領域を芋぀けるこずでした。 それによっお、関連性の実際の定矩を理解したした。 私たちは、脳のどの郚分が関連性があり、無関係であるず評䟡された情報に反応するか、そしおこれらの反応がどのように異なるかを確認しようずしたした。 過去40幎にわたり、どの情報が関連性があるず芋なされるかを理解するために、情報怜玢ず情報科孊で倚くの研究が行われおきたした。



その理由は、関連性は人間による評䟡だからです。 たた、人間の評䟡ず同様に、定矩によっお理解しお説明するこずは困難です。 しかし、これは情報怜玢の重芁な抂念であるため、よりよく理解するこずが非垞に重芁です。 そしお、これを行う1぀の方法は、人間の脳を調べお、その䞭で䜕が起こるかを確認するこずです。 そのため、研究で磁気共鳎むメヌゞャヌを䜿甚し、関連性評䟡䞭に人間の脳で䜕が起こるか、このプロセスにどの郚分が関䞎するかを芋る機䌚を埗たした。



研究の結果はどのように適甚できたすか



2぀の可胜性がありたす。 最初は理論的です。 研究は脳のどの郚分が掻性化されおいるかをよりよく理解するのに圹立぀ので、脳の各郚分がどの機胜に関連しおいるのかを把握するのに圹立ちたす。 ドキュメントが自分に関連するものであるかどうかを刀断するずきに、頭の䞭でどのようなプロセスが発生するかをよりよく理解できたす。 しかし、関連性を評䟡する新しい方法を生み出すこずができる実甚的なアプリケヌションもありたす。



モスクワずいえば。 それはあなたが想像したずおりですか 3月の雪



たあ、私は雪に぀いおたくさん聞いたが、そんなにたくさんあるずは思わなかった だから、はい、それは私が映画で芋たものず非垞に䌌おいたす。







Mark Nyork、Microsoft Research



マヌクは数十幎にわたっお情報怜玢業界で働いおいたす。 圌は、最初の人気のあるむンタヌネット怜玢゚ンゞンであるAltaVistaの開発に参加した人物の1人でした。 マヌクは珟圚、 Microsoft Researchの䞻任研究員です。



ECIR 2013では、圌はIndustry Dayに参加し、゜ヌシャルデヌタが怜玢結果に圹立぀堎合ずそうでない堎合のビゞョンに぀いお話したした。 次に、怜玢の過去ず未来、圌が芋おいる䞻な傟向、および情報怜玢で最も重芁で興味深い分野をマヌクず話したした。





読みたい人のためのデコヌド
私の知る限り、あなたは長い間探し求めおきたした。 どこから始めたのか教えおください。



90幎代埌半に怜玢を開始したした。 圌は、AltaVistaが開発されたばかりのCompaq Computer Corporationで働いおいたした。 圌は怜玢ロボットに埓事しおいたしたが、埌に䜿甚され始めたした。



Webの成長の速さ、Webの芏暡、怜玢゚ンゞンでの察応方法を芋るず驚くでしょう。 私の意芋では、AltaVistaがむンデックスに登録されたペヌゞが2,000䞇ペヌゞに達したずきのこずを芚えおいたす。 珟圚、Google、Bing、Yandexなどの倧芏暡な怜玢゚ンゞンは、数癟億ペヌゞものむンデックスを䜜成しおいたす。 成長の芏暡は千倍です。 そしお、この成長は長い間止たらないず思いたす。



過去10幎間の䞻な仕事は、ナヌザヌ自身がたすたす䜜成しおいる情報を怜玢に統合するこずだったず思いたす。 ExciteやAltaVistaなどの最初の怜玢゚ンゞンでWeb怜玢がどのように始たったかを芋るず、埓来の情報怜玢ツヌルを䜿甚しおいるこずがわかりたす。 ぀たり、むンデックス化されたWebペヌゞが怜玢ク゚リにどの皋床応答するかを理解しようずしたした。



Googleの革新は、他のWebペヌゞぞのリンクがあるかどうかを怜蚎し始めたこずです。 Yandex、Google、Bingなど、最倧の怜玢゚ンゞンが䜿甚し始めた次の手法は、ナヌザヌの行動の分析です。 このために、ク゚リ、クリック、ナヌザヌがペヌゞをどの皋床正確に衚瀺したかに関するデヌタ。 そのため、ナヌザヌ自身が情報怜玢の重芁なリンクずなり、むンタヌネットでの怜玢になりたした。



たすたす、垂盎怜玢がそれに統合されおいたす。 たずえば、レストランを探すず、怜玢゚ンゞンは今日でもそのメニュヌ、営業時間、レビュヌ、堎所を衚瀺したす。 航空䌚瀟の怜玢に぀いおも同じこずが蚀えたす。 フラむトを探しおいる堎合、怜玢゚ンゞンは、特に、目的のフラむトが30分遅れおいるこずを瀺したす。 さたざたな垂盎怜玢シナリオの怜蚎を開始するこずは、このステップの䞀郚です。



より䞀般的な解決策がありたす。 蚘茉されおいるすべおのスクリプトは、リンクをクリックせずに答えを意味するこずに泚意しおください。 芁求を入力するず、すぐに応答が返されたす。 この慣行を他の領域に䞀般化する動きがありたす。 そのため、怜玢゚ンゞンは関連するドキュメントを指すだけでなく、それらを心にダりンロヌドしお回答を合成したす。 これは、どのリク゚ストでも可胜です...これはすでにファクトむドに関する䌚話です。 Yandexの利益リク゚ストを求めるず、怜玢゚ンゞンは、この利益の倧きさに぀いお蚀及した5぀の蚘事に基づいお、既成の回答を提䟛できたす。



今埌5幎間で情報怜玢の最も興味深い分野は䜕だず思いたすか



ああ、難しい質問です。 ドキュメントのセマンティクスず意味をよりよく理解できるず思いたす。 おそらく、それらを蚀葉の袋のように扱うのをやめるでしょう。 ペヌゞから構造ず意味を抜出したす。








Mor Naaman、ラトガヌス倧孊SMIL、Mahaya、Inc.


Moraの話が䌚議を開きたした。 圌は珟圚、スタヌトアップMahaya.coを開発しおいたす。 このサヌビスは、゜ヌシャルデヌタを集玄し、さたざたな角床から倚くの人々が関䞎したむベントを調べるのに圹立ちたす。 文字通りの意味で





読みたい人のためのデコヌド
私はIRコミュニティが倧奜きです。 たた、情報怜玢に関する䌚議では発衚したせんでしたが、私がやっおいるこずでは、それず倚くの重耇がありたす。 研究テヌマが私の仕事に䌌おいる倚くの人々を知っおいたす。 明らかに私を興奮させる゜ヌシャルメディアぞの関心が高たっおいたす。 そしお、私は、どの情報怜玢ツヌルが゜ヌシャルデヌタを扱うのに圹立぀かを理解するこずは非垞に重芁だず思いたす。



私のプレれンテヌションは、゜ヌシャルメディアが䞖界の芋方や理解の仕方をどのように倉えおいるかに぀いおでした。 特にむベントに関しおは、珟圚起こっおいるこずすべおが゜ヌシャルメディアによっお文曞化されおいたす。 写真を撮っお䜕かをツむヌトしおいる人を垞に芋るこずができたす。 このおかげで、以前は入手できなかった瀟䌚ず文化の生掻の蚘録がありたす。 このすべおの情報を実珟するために必芁なさたざたなツヌルに぀いお話したした。 よりアクセスしやすい圢匏で収集、怜玢、敎理、提瀺、保存するにはどうすればよいですか。 出来事ず盞互䜜甚するような方法で䞖界を蚘録できるように。



䞀般的に、私のプレれンテヌションは、゜ヌシャルメディアず、それがどのように䞖界を文曞化するか、私たち自身がそれをどのように行うか、そしお人々がこれを理解するのをどのように助けるこずができるかに぀いおです。





Moraのプレれンテヌションは、SlideShareずビデオで芋るこずができたす。







Paul Ogilvy、LinkedIn



情報怜玢は単なる怜玢ではありたせん。 LinkedIn Paul Ogilvyは、他の倚くの人よりもこのこずをよく理解しおいたす。 産業デヌの䞀環ずしお、圌は、Cranfieldスタむルの評䟡やA / Bテスト方法などの埓来のメトリックがたったく適甚できない堎合に、提案された怜玢の品質を評䟡する方法に぀いお話したした。





読みたい人のためのデコヌド
プレれンテヌションに぀いお少し教えおください。



珟圚䞀般的に䜿甚されおいる評䟡方法を䜿甚しお、情報取埗のタスクで問題の詳现がどれだけ倱われる可胜性があるかに぀いお説明したす。 たずえば、静的コレクションに基づくディメンション。 この結果、時々間​​違った問題を解決したす。 これは、すべおの詳现を収集するために必芁なデヌタ型がないためです。 埓来のコレクションを扱う際にスキップするこずの䟋をいく぀か挙げたす。 たた、収集できるデヌタの䟋ず、䞀般的な歪みを防ぐために䜿甚するメトリックの䟋。



私たちは非垞に応甚的な仕事で忙しいです。 玔粋な研究グルヌプはありたせん。 研究に携わるすべおの人も生産システムで働いおいたす。 そしお、私たちが思い぀いお研究するすべおが、私たちが実際に遭遇する問題に基づいおいるこずを確認したす。 そしお、LinkedInで遭遇した最倧の問題の1぀は、品質を評䟡しようずするず、実際のデヌタで䜕が起こるかを予枬するのに十分な枬定倀がない可胜性があるこずです。 そのため、これを理解するこずに重点を眮いおいたす。 正しく収集されたデヌタから適切に予枬できるため、開発期間が倧幅に短瞮されるためです。









Arjen de Vries、最高蚘事賞委員䌚委員長



䌚議を芁玄するず、ベストペヌパヌアワヌドの審査員およびECIR 2013組織委員䌚のメンバヌであるArjen de Vriesは、蚘事が最高だず考えたもの、業界にずっおどれだけ重芁であるかを説明し、䌚議の印象を共有したした。





読みたい人のためのデコヌド
こんにちは。 モスクワのECIRに぀いおどう思いたすか、あなたの印象は䜕ですか



たあ、私の意芋では、䌚議はずおも良かった。 非垞に幅広いトピックを網矅し、非垞に優れた蚘事が発衚されたした。 ご存知のように、私は最高の蚘事を遞択した委員䌚の長でした。 そしお、1぀を遞ぶこずさえできたせんでした。3぀の賞を授䞎する必芁がありたした。 そしお、物議を醞す孊際的から非垞に明確で応甚たでのトピックに぀いお。 Yandexの研究者からの孊生の蚘事が本圓に気に入りたした。 それに泚意を払うこずが重芁です-私はそれがその分野で利益をもたらすず思いたす。 品質に぀いお蚀えば、䌚議はずおも良かったです。



最高の蚘事に぀いお他に䜕が蚀えたすか たずえば、YsharによるfMRIに関する研究がありたした。 このタむプの研究はECIRにずっお新しいものですか それはコンピュヌタヌサむ゚ンスだけでなく、人間の脳の構造に぀いおでもありたす。



これは、fMRIスキャナヌを䜿甚しお、人々が画像を芋お、質問ぞの回答ずしお適切かどうかを刀断する際に脳で䜕が起こるかを理解するために䜿甚された情報怜玢の最初の研究であるように思えたす。 これがどこに導くかを蚀うのは難しいです。 これたでのずころ、関連性に関連する䜕かを枬定できるこずしかわかっおいたせんが、これから䞀般化できるかどうかはわかりたせん。 そしお、人々に巚倧な断局撮圱装眮を䜿わせるこずなく䜿甚できる方法を䜜成するこずは非垞に困難です。 それにもかかわらず、私が知る限り、これは実際、明確な結果をもたらすこの方向での最初の䜜業です。 だから私は圌女ぞの泚目を高めおうれしいです。



必芁に応じお、2番目に良い蚘事に぀いお。 倧きな問題があるため、䟋倖的です。䌁業は、優れた怜玢゚ンゞンを䜜成するために絶察に必芁なデヌタを収集したす。 たた、科孊者はほが同じデヌタを䜿甚しお、仮説を怜蚌したいず考えおいたす。 しかし、そのようなデヌタアヌカむブを公然ず公開しようずするたびに、プラむバシヌが劚げられたす。 たた、この䜜業により、公開できる怜玢ログの割合が劇的に増加し、誰のプラむバシヌも䟵害されたす。 さらに、これは非垞に耇雑な数孊を䜿甚しお矎しく行われ、完党に適甚されたす。 非垞に明確な目暙ず結果。







䌚議で議論されたすべおの研究ぞのリンクはすでに利甚可胜です。



このような䞀芋調査された領域は、情報怜玢ずしお、たすたす倚くの新しい化身ず次元を芋぀けたす。 ご存知のように、これはむンタヌネット䞊の私たちの生掻が絶えず倉化し、飜和しおいるためです。 私たちは、コミュニケヌション、デヌタ、デバむス、゜ヌシャルネットワヌクで倧きくなりすぎおいたす。 この情報を敎理する際の怜玢ずヘルプは、たったく異なる音ず意味を垯びおいたす。


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