新しいレコメンドエンジンを搭載して一ヶ月。Diggには既に好影響が出ている模様だ。このレコメンデーション機能は、同様の投票パターンや興味を持つメンバーの行動に基づくもの。主席コンピュータ科学者のAnton KastはDigg Blogにて以下のように記している。

- Diggへの投稿非常に増えている：機能スタート後全体で40%の増加を示している。

- レコメンドエンジンはフル稼働している：システムは常に5400万のレコメンドを生成し続けている。平均的なDigg利用者ひとりにつき34人の類似行動パターン保持者から200のレコメンドを受けている。

- フレンド機能の活性化／フレンド登録数が24%増加した。

- 機能開始後にコメントが11%増加している。

Diggのレコメンド機能ではLast.fmと同様のアプローチを採用して、嗜好の似た人を探し出し、該当者がDiggに登録していながら本人が未登録の場合にレコメンドを行う。登録記事の共同フィルタリングといった感じだ。

Diggがメインストリームに位置づけられるようになり、かつて大勢がニッチに遊んだ輝かしい時代を取り戻すために、この種の機能が必要となっていた。ソーシャルレコメンデーションというのは、専門のトピックを扱うおたく的ニッチに注目する際にもっともうまく機能すると言える。Diggはハードコアなテッキー（技術愛好家）集団の安息地のようなものとしてスタートしたが、今では取扱範囲がもっと広がってきている。

レコメンドシステムは、Digg利用者たちの愛するニッチコミュニティに関する話題を再度楽しんでもらうために作られたと言って良かろう。テック産業分野のニュースに興味があるなら、読むべき記事などを同好のDigg利用者から得ることができるわけだ。政治やスポーツに興味があるなら、その種の人々から情報を得られる。また興味分野が多種に及ぶ場合でも、それぞれの分野に興味を持つ人からレコメンドが得られる。

と、少なくとも理論的にはレコメンデーションは上のように作用するはずだ。立派な機能と言える。ただ、個人的にはレコメンドで得た知識に感動したようなことはない。まあ時とともにレコメンド機能も洗練されてはいくのだろう。

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（翻訳：Maeda, H）