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ACM CSCW 2014 参加報告1日目・インタラクティブセッション

インタラクティブセッションで私が興味を持ったポスターを紹介します.インタラクティブセッションは,Facebookから無料のスナックとお酒が振る舞われる中で行われました.
 
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From Implicit to Explicit Knowledge: A Tool for Preserving
and Sharing Mental Links in Science
Philipp Andelfinger, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany
Matthias Keller, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany
Holger Kuhner, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany
Hannes Hartenstein, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Germany
 
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たいそうな名前がついているが,やっているのは,過去に先人がサーベイした論文群を,後から初心者が勉強しようと思った時に,その論文群を知ることができ,またその論文群の関係(参照関係で,過去の研究を発展させたものか,全く異なる方法なのか,主張の補強なのか)も知ることができるようにするというもの.
 
アイディアとしては,先人Aは,読んだ論文群の関係性を,自分でグラフで明示する.そして,その関係性も自分で入力する.さらに別の先人Bも,これと同様のことをする.これら複数人の先人のグラフを統合して,初学者に見せるというもの.統合時のweightingとかは考えていない.
 
アプリケーションとしては面白い.
 
 
The Properties of Twitter Network Communications among Teenagers
Gili Rusak, Siena College, USA
 
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高校生のツイッターの利用傾向を調べたもの.2つの高校で調査している.一般ユーザよりもフォロー数が多いことを示している.
面白いと思ったのは,同性のみフォローしているのか,それとも異性もフォローしているのかというグラフ.一つの高校は,男女とも50-50の割合でフォローしている.一方の高校は,女性のみ50-50の割合だが,男性はやや男性のみでフォローし合っている.日本でやったら,もっと同一性が高くなるだろうなと思う.
 
 
Achieve: Evaluating the Impact of Progress Logging and Social Feedback on Goal Achievement 
Zachary Porges, Cornell University, USA
Xi Yang, The University of Hong Kong, Hong Kong
Apurva Desai, Cornell University, USA
Catherine Ho, Cornell University, USA
Ruwan Pallegedara, Cornell University, USA
Raisa Razzaque, Cornell University, USA
Dan Cosley, Cornell University, USA
 
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ダイエットとか,TOEICで良い点をとるとか,そういうゴールに対して,どうすれば達成できるかという論文.比較しているのは,何も表示しないもの.1人のエージェントがTwitterの応援メッセージを送ってくれるもの.複数人のエージェントがTwitterの応援メッセージを送ってくれるもの.
 
役に立ったかどうかと,実際の達成度合い,迷惑だったかどうかを聞いている.違いはほとんど出ていないが,迷惑だったかどうかだけは,複数人のエージェントを用いた場合のみ高くなっている.
 
 
What Motivates Members to Contribute to Enterprise Online Communities?
Kate Ehrlich, IBM Research, USA
Michael Muller, IBM Research, USA
Tara Matthews, IBM Research, USA
Ido Guy, IBM Research, Israel
Inbal Ronen, IBM Research, Israel
 
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企業でのオンライコミュニティにおいて自発的リーダーと任命したリーダーとの発言数の違いや,インターネットコミュニティと企業コミュニティの特徴の違いなどを調査している.自発的リーダーの発言数の方が多いのが興味深い.後者の調査は定量的な結果がないので,信頼性がどこまであるか不明.
 
Studying the Application of Mobile Technology to Local
Communities
Kyungsik (Keith) Han, Penn State University, USA
 
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珍しく開発系の論文.地域コミュニティ向けに,空いた時間をシステムに報告することで,その時間に他人からのヘルプを助けてあげるというシステム.一度他人を助けると,ポイントが付き,逆に他人にヘルプを求めることができるようになるというもの.アプリケーションとしてのアイディアは面白い.ただ,ネット上でできる仕事に限られそうな気がすることと,ヘルプを求める人は,ヘルプばかり求め,助ける人は助けてばかりということに陥りそうな気がし,システムとしてはうまく運用できないような気がする.

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