まあ、Recommendition 技術の現段階での限界ともいえますが。多くの Recommendition 技術は Item-base です。つまり、受け手の主観ではなく単に Item 間の相関関係に基づき Item を推薦します。そのため、受け手の視点で物を見ると視野が拡大したかに見えますが巨視的には視野狭窄に陥っていることがあります。
また、iTunes の Genius 機能のような楽曲の Recommend では曲やアーティストといった要素の同定も課題となります。曲名やアーティスト名の記述は揺れが考えられます。日本人名でいえば姓名の間に空白文字を入れるかどうか、さらには空白文字は全角か半角かなど多くの揺れが考えられます。外国人名などでは表記は英語表記かカタカナ表記かなど。AMGのような投稿を受け付けないメタ情報プロバイダであれば一意でしょうが、FreeCDDBのような形態では揺れは避けられません。結局、多くのノイズの中をかき分けることになってしまいます。
そして、集合知を持ち出すことで揺れの問題は何とかなったとしましょう。しかし、先に挙げた巨視的な問題は片付きません。Item-base である限り頻度情報が0のアイテムは推薦できないからです。結局、推薦されるのはある程度数がまとまった物になるでしょう。そこが、Item-base の限界です。集合知の限界といってもいいでしょう。そして、集合知は時として集合痴に陥ることもあります。
特に楽曲の場合、TPO も重要です。この場合もっとラフに気分といった方がいいかもしれないです。同じ曲の組み合わせでもその時によって感じ方は違うかと思います。嗜好とはきわめて主観的な事象であるのでそれに、下手に客観的な視点を織り交ぜるのは必ずしも適切ではないと考えています。
そのために、検索エンジンの検索結果は SEO に振り回されるし。果ては SPAM にまで振り回されるのです。少なくとも、私は某 PC Watch のエントリーのように持ち上げる気にはならないポイントがそこにあります。
