タグ: ソーシャルネットワーク

カテゴリー
ネットのサービス

PlateWave – 車のナンバープレートでつながる、イギリスのソーシャルネットワーク

イギリスのPlateWaveは、カッコイイ車の持ち主のためのソーシャルネットワークです。

platewave-top

自分の気に入ったカッコイイ車やカッコイイ持ち主を見かけたユーザーは、PlateWaveのスマートフォンアプリ等で写真を撮り、ナンバー情報や持ち主へのメッセージと合わせてサイトにアップロードします。

車の持ち主が自分のナンバーに対して送られたメッセージを読むには、会員登録をしなければいけません。

また、登録した持ち主は、自分の顔写真をアップロードして、車の写真と並べて見せることもできます。

登録者のページは以下のようなもの。大きくナンバーが書かれ、車の写真、持ち主の写真が並んで乗っています。

platewave-user

platewave-user-2

マークさんの起業ストーリーはこうです。マークさんは17万ポンド(2900万円(26万3610ドル))のフェラリーF430を所有し、運転しているのですが、ある日フェラーリのディーラーから電話があり、「あのフェラーリに乗っていたドライバーとデートがしたい」という女性からのリクエストを預かっている、というのです。それも、一人ならず複数の女性から問い合わせがあったのだと。

マークさんはそこで、「もしディーラー経由で探すという発想がなかったら、自分のことが気になっている女性が自分を探すことはできなかっただろう。これを解決する方法が作れないか?」と考えて、PlateWaveのアイデアに至ったそうです。

DailyMail の記事に、このマーク・アッカリーさんの写真が出ています。(右の白髪の人)

platewave-on-dailymail

マークさんは、炎天下の車に閉じ込められた犬を助けたり、街中で見かけて欲しいなと思った車の持ち主に売ってくれるよう連絡したりするのにも、このサービスは使えると答えています。

車のナンバーから持ち主の顔写真や名前がわかるとしたら、これは日本では流行しないだろうなあ、と思うのですが。はたしてイギリスだと人気が出るんでしょうか。

via The app that allows you to track down dates through car registration plates | Mail Online

カテゴリー
ネットの事件

GetPrsm.com – アメリカ政府/NSAの新しいソーシャルネットワークPRISMに入ろう

アメリカ国家安全保障局(NSA)がグーグルやフェイスブックなど大手web企業のサーバー内を通るメールやメッセージを盗聴監視していたというPRISM計画は、エドワード・スノーデン氏の告発によって明らかになり、アメリカ発のwebサービスを使うことに対する信頼性を大きく損なうこととなりました。

今回出てきた getprsm.com は、そんなPRISM計画がもしも新登場のソーシャルネットワークだったら? というアイデアで作られた、きわめて今風のwebスタートアップのwebサイトです。

getprism-1

まずトップは、「すべてを共有するためのまったく新しい方法をご紹介します(Introducing a brand new way to share everything.)」

そりゃ「すべてを共有」する計画でしょうけど。本当の新興ソーシャルネットワークでも、同じ文句を使いそうですね。

getprism-2

「広告なし – 何にも邪魔されずに、あなたのコンテンツを共有できます」

「無限の容量 – 世界最大のデータセンターで、無制限に共有」

「3億2千万人の強み – あなたが知りあいすべてがみつかります。おばあちゃんでさえも」

3億2千万人っていうのはアメリカの人口でしょうね。実際はアメリカ国外もじゃんじゃん監視してるらしいですが。

getprism-3

「どこに行っても、どのデバイスでも」

どんなデバイスにも対応してるんですね～ 今の時代、スマートフォンやタブレット対応は重要でしょう。

getprsm

主要取引先。誇らしげです。

これはすごいソーシャルネットワークだ、と登録しようとしたのですが、

getprism-5

「おっと、どうもあなたやあなたのデバイスは既に登録されているようですよ」というエラーになってしまいました。登録した覚えはないのですが、いつのまにか登録されてデータを共有していたようです。

via What If The NSA's PRISM Was A Social Network

カテゴリー
技術

ソーシャルネットワークを避けてても、友達が使っていれば非メンバーの友人関係が推測できる、という研究

ソーシャルネットワークでは1+1=3になる(One plus one makes three for social networks)、というタイトルの研究が公開されています。

ソーシャルネットワーク上の会員は、しばしばプライベートな情報を公開することを選択します。そうして多少のプライバシーを犠牲にする代わりに、様々な機会や娯楽を楽しむことができるというわけです。私たちはここで、会員間で確認された友人関係と、会員から非会員へのメールアドレス情報という、一見無害そうに見える情報の組み合わせだけから、非会員と他の非会員の間の関係性を導けることを示します。機械学習により、ある会員が知っている二人の非会員が知り合いかどうかを、会員登録している人の割合や非会員のメールアドレスの登録割合を保守的に見積もったとしても、ROC曲線下の面積(AUC)が0.85以上にて推定できました。
Abstract

プライベートな情報をソーシャルネットワークに与えるのが嫌だ/不安だ、としてフェイスブックなどの登録を避ける人もいると思いますが、たとえ自分が登録しなくても、自分の知人達が登録していて、その知人が自分のメールアドレスをサービスに教えていたら、機械的にあなたの交友関係を推定できる可能性がある、というのがこの研究です。
下の図では、丸い点がそれぞれ人を表し、人と人との間がつながっている場合、それは友人関係を示しています。
黒い点が会員で、赤い点は、黒い会員がメールアドレスを登録している非会員で、緑の一方向の線でメールアドレスを知っていることを示しています。そうした時、機械学習により、赤い点と他の赤い点に関係(赤い線)があるかどうかを推定するという話。
Modelnetwork
フェイスブックに限らず、登録時にgmailやyahooメールなどのアカウントから、アドレス帳の情報を渡してソーシャルネット上で知人を探す、という仕組みがありますね。僕は怖いので使ってませんが。もし過去にメールをやりとりした人がアドレス帳をサービスに渡せば、自分が登録しなくても自分とその人の関係性は登録されるわけです。複数の人からそうやってメールアドレスで指されていれば、それを使ってジグゾーパズルの穴を埋めるように、自分がソーシャルグラフの中のどこに居るのか当てられても不思議はないということですね。
この記事では、ごくごく単純な友人関係とメールアドレスだけを使っていますが、ソーシャルネットワーク業者からすれば、これ以外にも誕生日や性別や住所など、参考にできるデータは大量にあるわけで、それらを駆使すれば、より精度よく、「まだ参加していない非会員」についても絞込みができるだろう、ということです。
上の図では人口の30%が会員登録している、というモデルですが、実際にそれ以上の割合で周囲の人がソーシャルネットワークに登録しているような人も増えていくでしょう。登録したプライバシー情報を何にどう使われるか心配だ、という問題は、単に「自分は参加しないから大丈夫」ということではなく、自分が参加しようとしまいと、ある程度節度を持ってデータを使ってもらうように求めていかないといけないのかもしれないですね。
via Staying Off Facebook Won't Protect Your Privacy