「Swivel」の 共同ファウンダー、Dmitry DimovとBrian Mulloyはこのサービスを説明するにあたって最初に「YouTubeのデータ版だ」と述べた。これは理解の入り口としては良い比較だ。ユーザーはこの サイトにどんなデータでもアップロードできる。投稿されたデータはさまざまに可視化されて一般に公開される。データの種類は、ユーザーのウェブサイトの ページビューの数でも、ある会社の株価の値動きでも、気象でも、商品相場でも、ワシントン州の白頭ワシの棲息数でも、何でもいい。アップロードされたデー タは、他のユーザーがランクづけし、コメントを付け、ブックマークすることができる。こうしていわばモミガラから実が吹き分けられて、興味ある（あるいは 正確な）データが選別される。データから作られたグラフは他のウェブサイトにエンベッドすることができる。たしかにこの辺もYouTubeのデータ版とい える。

しかし、面白くなってくるのはここからで、ユーザーは自分や他のユーザーのデータの系列を比較して相関があるかないかを調べることができる。ガソリ ン価格と大統領の支持率、UFOの目撃数とiPodの販売台数でもいいし、自分のサイトのベージビューとシリコンバレーの天気予報の数でもいい。何か興味 ある結果が出てくるかどうか比較してみることができる。

しかもSwivelはバックグラウンドで自動的にデータ系列間の比較をやってくれるという。その結果ユーザーがまったく気づかなかった相関関係をシステムが発見して指摘してくれるかもしれない。

アカデミックな研究者は大喜びするだろう。 私は大学時代、経済データに基づいた回帰分析モ デルを動かして一夏過ごしたことがある。データをSwivel に単純にアップロードするだけで、さまざまな分析をするのにずいぶん時間の節約になる。しかも自分のデータと、関連する分野で他のユーザーが取り扱ってい るデータとの比較は、当初思ってもみなかった意味のある成果をもたらすかもしれない。大企業、中小企業、シンクタンク、機密情報を取り扱わない政府機関な どもみな大いに興味を示すと思う。

Swivelはこのバックグラウンドでのデータ分析に強力なコンピューティングパワーをつぎ込んでいる。Swivelによれば、「当社のデータセンターでは、大量の強力なコンピュータと分析アルゴリズムが用意され、孤立した一連の数字や文字が、数百、場合によっては数千のグラフデータ構造に変形され、Swivelに公開されたあらゆるデータと比較される」、ということだ。

すべてのデータが一般に公開されるわけではない。一般公開されるデータのアップロードは無料、プライベートなデータについては有料というのが同社のビジネスモデルだ。ただしユーザーはプライベートなデータも他の公開データの系列と比較操作を行うことができる。

静かな開発の１年の後、Swivelはいよいよ今週ローンチする。同社はサンフランシスコのMinor Ventures内に本社を置いている。

スクリーショットを独占入手したので下に載せる。

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