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{全知検索について K#F85E/E74C-4287}

個人知識管理(PKM)サービスを「知能増幅(IA)サービス」に発展させ,まずは Google に代表される検索演心エンジンと,Facebook に代表される SNS からいわゆる GAFAM切り崩す……これがデライトの成長戦略だ。

既存の SNS に対する「KNS(knowledge networking service)という概念については比較的よく語ってきたが,既存の検索演心に対する「全知検索(full-knowledge search)については十分に語ってこなかった。デライトを使い始めた人がまず戸惑う部分でもあるので,考え方だけ簡単説明しておきたい。

全知検索というのは,各輪郭に付けられる知名輪郭名対象とする検索のことだ。一般に「ページ名」などと呼ばれる部分を主な検索対象とするわけで,一見不便なようにも思えるだろう。

ただ,輪郭同士の関連付け柔軟性利用することで,慣れてしまえばさほど問題なく,面白い検索体験が出来るようになっている。検索語から繋がる情報手作りしているような感覚とでも言えばいいのか,これは開発者である私にとっても意外なことだった。


実は,デライト基礎になっているデルンという CMS実用化した当初,当たり前のように全文検索(full-text search)基本にしていた。しかし,使い込んでいるうちに,これはこれで問題があることに気付いた

デルンは,これまでに無い手軽さ大量情報を相互に結び付けられるように設計された。頭の中にある情報を,輪郭同士の立体的入れ子関係で表現する。その関係をひたすら作っていくことが使い方基本だ。

ある言葉について検索した時,その言葉について何を考え,それが何と結び付いているのか,これがまずデルンの検索で得たい情報になる。ところが,全文検索では余計な情報が引っかかり過ぎてしまう。少し言及しただけの輪郭も引っかかるので,それを一覧でざっと見てからその検索語について新しく描出投稿するかどうか考える必要がある。これは,デルンの使い方を考えると明らかに遅かった

そこで,いったん知名だけを対象にしてみた。すると,最初にイメージした検索語を打ち込んで,それが有るのか無いのか,瞬時分かるようになった。その知名を持つ輪郭に関連する輪郭を関連付けていく,というデルンにとって本質的作業と非常に相性が良いことにも気付いた。

これを用者ユーザー認知に基いた全く新しい検索手法として「全知検索」と名付けたわけだ。「全てを知る」と見せかけて,実は無知自覚させるという「無知の知」的な皮肉を感じさせるところも気に入った

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{躊躇う}{戸惑う}(2)
{戸惑う}

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