ウィキペディアにおける個人の探索戦略 - ミルグラムの実験を知識空間に適用する

Core Concepts

個人は有名人の地理的情報や職業情報を利用して、ウィキペディア上の知識空間を効率的に探索する。個人の探索戦略は知識空間の構造を反映しており、集合知の効果を生み出す。

Abstract

本研究は、ウィキペディアを使った知識探索ゲームを通じて、個人の探索戦略を分析しています。
実験では、参加者に9つのゲームを行わせ、その後アンケートに回答してもらいました。ゲームでは、有名人のページから別の有名人のページへ効率的に移動することが目標でした。
分析の結果、参加者の探索戦略には以下の3つのパターンが見られました:

職業情報を活用する戦略: 目標人物の職業に関連するページを経由して移動する。
地理情報を活用する戦略: 目標人物の出身地や活動地に関連するページを経由して移動する。
職業情報と地理情報を組み合わせる戦略: 両方の情報を活用して移動する。

これらの戦略は、ウィキペディアネットワークの構造を反映しています。職業情報に基づく戦略は近接志向で、地理情報に基づく戦略はハブ志向です。状況に応じて適切な戦略を選択することで、効率的な探索が可能になります。
興味深いことに、参加者の集合的な探索戦略は、ウィキペディアネットワーク上の目標人物の情報構造を良く反映しています。つまり、個人の探索戦略は集合知として機能しているのです。一方で、個人の属性(年齢、利き手など)は探索戦略に一貫した影響を及ぼしていませんでした。
本研究は、知識探索における個人差と集合知の関係を明らかにしました。今後は、有名人以外の概念を対象とした探索ゲームを行うなど、さらなる検討が必要です。

Stats

ターゲットページの近接インリンクの割合と、参加者の探索経路の最後のクリック先がターゲットに近接しているかどうかの割合は高い相関がある。
ターゲットページの階層スコアが高いほど、参加者の探索経路の最後のクリック先もより階層スコアが高い。

Quotes

"個人は有名人の地理的情報や職業情報を利用して、ウィキペディア上の知識空間を効率的に探索する。"
"個人の探索戦略は知識空間の構造を反映しており、集合知の効果を生み出す。"

Key Insights Distilled From

Milgram's experiment in the knowledge space

by Manr... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06591.pdf

Deeper Inquiries

ウィキペディア以外の知識プラットフォームでも同様の探索戦略が見られるだろうか?

ウィキペディア以外の知識プラットフォームでも同様の探索戦略が見られる可能性があります。他の知識プラットフォームでも、情報の豊富さや複雑さに直面するユーザーが増えているため、効率的な情報探索が重要となっています。人々が未知の概念やトピックを探求する際にも、特定のキーワードやトピックに関連する情報を中心に探索する傾向があるかもしれません。また、情報の関連性や階層構造を考慮して探索することで、効果的な情報収集が可能となる可能性があります。