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Hunchは何でも答えてくれるか?, Flickrのファウンダの新サイトを試してみた

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Facebookはユーザ数を意図的に少なめに公表しているのか?

今朝(米国時間3/27)、Flickrの協同ファウンダCaterina Fakeが、彼女の最新のスタートアップであるHunchのリリース(非公開ベータ)を発表した。このサイトは、いろんな話題(買い物、恋愛、etc., etc.)について、ユーザの意思決定を支援する。そのためにユーザはまず、ほかの会員たちが提示した複数の短い質問に答え、システムはその答えを使って最終的な意思決定を作る。それは、Wikipediaのような不特定多数ユーザ起源の情報とYahoo Answersのようなサービスを組み合わせるグレートなアイデアだが、でもうまくいくのか? そこでベータに招待された本誌は、実際にこのサービスを試してみた。

まず、このサイトはすでに大量のデータがあるにもかかわらず、とてもすっきりしていて、親しみやすい。ユーザにはホームページ上で、既定の話題がいくつか提示される。それらに関してはすでに、相当数の質問と答えが集まっている。ページの右に、ユーザ自身に関する質問に答えるためのウィジェットがある。その答えから、システムはより正確な判断を下せる(ウィジェットを使ったのは賢明だ–ユーザは何度でも訪問してよいが、ログインの都度システムに自分のことを“教える”のはたいへんだから)。それに、ユーザ本人を分析するための質問が、実はなかなか楽しい(ふつうの“どこに住んでますか”みたいな質問のほかに“エイリアンが人を誘拐するという説をあなたは信じますか”なんて質問もある)。



ページの下には、活動のフィードや、アクティブユーザのリスト、そのユーザによく似ている(そして似ていない)会員のリストなど、ソーシャルな機能がある。Twitterの’フォロー’のようなシステムみたいだから、気に入ったユーザをずっと見守る(フォローする)こともできる。

全体的にこのサイトは使いやすくできているが、本当に良い答えが得られるのだろうか?

現時点でこのサイトは、コンピュータやいろんな機器類、恋愛やデートなど、およそ500の話題をカバーしている。遊びのためのような質問もある(「私はスターウォーズのどのキャラクタか?」など)が、ほとんどは人助けのためのまじめな質問だ。答えたい質問項目を選ぶと、複数の選択問題が提示される(明確に答えられないものは無視してよい)。そして最後に、システムは答えと、システムの確信度の高さでランク付けされた次善策を提示する。

たとえば、PCを買うかMacを買うか決めかねているとしよう。サイトは、ほかのユーザたちが作った一連の質問を適切な構成で問いかけてくる。たとえば“コンピュータを何に使いますか?”。これはYahoo Answersなどのように初心者が意地悪な人たちに傷つけられる心配がないから、良いやり方だ。10個かそれ以下ぐらいの質問に答えると、システムが答えを出す。

Hunchが尋ねる質問と、作り出す意思決定は、ユーザからの入力で決まる。それぞれの意思決定を検討し、これで良いかどうかをシステムに伝える。判断の仕方やランク付けの仕方を変えてもらうこともできる。Hunchは質問を客観的な質問(“予算はいくらぐらい?”)と主観的な質問に分類し、またユーザの個人的な特性も加味して、判断を作り出す。いろんな説のある話題(たとえばさっきのPCかMacか)に対しては、大量の活動(アクセス、コメント、…)のあるアイテムを追って調整を図る。



車を買うべきかレンタルですますべきか、とか、デートで使える名文句はないかなど、いろんな質問を試してみたが、どれも結果はそんなに悪くない。ただし、Hunchは人間に代わって魔法のように決心を決めてくれるわけではない。 答えは、どんな話題の場合も、55%の確信度というものが多いから、人間ユーザがそれを盲目的に信用することはできない。Hunchはベストの答えを選んだ理由(判断理由)を説明してくれるが、意思決定というものは白か黒かで単純に決められないものが現実には多いし、そういう部分までHunchに決めさせるのは無理だ。

現時点では、Hunchは有望だと思う。まだユーザ数が少なすぎるから結論を出すのは早すぎるが、質問や、それらの答えから作られる意思決定は十分に役に立つ。でも今はほとんどの人が長年の習慣でWikipediaやGoogle、Yahoo Answersなどを調べるから、人びとの足をHunchに向けさせるのが、これからの難題だ。

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(翻訳:hiwa)