著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！

“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。

僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。

ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。

人気ソーシャルメディアのアルゴリズム

Y CombinatorのHacker Newsの場合

公式：
(p - 1) / (t + 2)^1.5

解説：
投票数を経過時間因子で除算。

pはユーザーからの投票数（ポイント）。
tは投稿から経過した時間（単位は時間）。

投稿者自身の投票を無効にするため、pから1を引く。
経過時間因子は（投稿から経過した時間 + 2時間）の1.5乗とする。

出典：ポール・グラハム氏（Hacker Newsの創設者）

Redditの場合

公式:

1. 記事の投稿時刻をA、2005年12月8日午前7時46分43秒をBとし、その差tsを秒単位で求める。
   
2. 支持票Uと反支持票Dの差をxとする。
   
3. 次の条件によりyの値を-1、0、1のいずれかとする。
   
4. xの絶対値（|x|）と1のうち、大きい方をzとする。
   
5. 次の関数f(ts,y,z)の値を計算し、順位を決定する。
   

解説:

まず、2005年12月8日午前7時46分43秒という時刻は、記事が投稿されてからの経過時間を相対的に定めるための定数だ（サイトを立ち上げた時刻らしいけど、確かめようがなかった）。記事の投稿時刻からこの定数を引いた値がt_sだ。t_sは記事をトップページから引き下ろす力として働く。

yは支持票と反支持票のバランスを示す。

45000は12.5時間を秒に直した定数で、yt_sと組み合わせることにより、記事が投稿されてから時間が経つほど得票の影響力が減じる。

log₁₀も得票の重み付けを行うもので、後から得た得票よりも初めの方に得た得票を重く扱う。この場合、最初に得た得票10件は、11件目から101件目の得票の合計と同じ重みを持つ。

出典：code.reddit.com、Redflavor.comおよびHacker NewsのユーザーAneesh氏。

StumbleUponの場合

公式：

解説:

オーディエンススコアとは、StumbleUponユーザーそれぞれがもっている点数（力）で、ファンの数や評価の数などによって計算される。

最初にそのページを評価したユーザーの「力」（最初に該当ページを見た人のオーディエンススコアを、そのユーザーがそのドメイン名をStumbleした回数で割ったもの）が、その後に続くStumbleユーザーの力の合計に加わる。

その他のユーザーの力は、プラス評価したユーザーとマイナス評価したユーザーそれぞれについて、最初のユーザーよりも少ない割合で加算または減算されていく。オーガニックボーナスとは、StumbleUponのツールバーを使用して“たまたま”そのページを訪問して評価した場合に与えられる既定のボーナスだ。

公式の末尾にあるNは、「セーフティ変数」だ。上記の推定アルゴリズムに柔軟性を持たせる。値は乱数で決定する。

出典: Venture Skills Blogのティム・ナッシュ氏。もっと詳しい情報についてはこのブログを見てほしい。

Del.icio.usの場合

公式：

ポイント = (直近3600秒の間に該当の記事がブックマークされた回数)

解説：

Del.icio.usの「Popular」ページにおけるランクは、ポイントの大小で決まる。そのポイントとは、直近1時間（3600秒）にブックマークされた回数だ。この回数が多いほど、ポイントも高い。各ブックマークは1ポイントとして加算される。

出典: Del.icio.usのPopularページに関する僕自身の長期的観察に基づく。

アルゴリズムは悪用させない（Digg.comの場合）

Diggの場合は少し様相が異なる。ここまで説明してきたサイトに比べ、Diggは透明性に欠ける。裏をかかれるのを恐れていて、そのためアルゴリズムを秘密裏に開発した。中身はどうやら競合サイトよりもずっと複雑らしい。

少なくとも、Diggのアルゴリズムには次の要素を考慮していると思う。

• 投稿時間
• 投稿カテゴリ
• 投稿者のDiggにおけるオーソリティ
• 投稿者のウェブサイト全体における活動
• 投稿者の友人とファン
• 後続Diggユーザーのオーソリティ
• 後続Diggユーザーの友人とファン
• 後続Diggユーザーの地理的位置情報
• 後続DiggユーザーのHTTP参照元

ソーシャルメディアに関する専門家の方々の意見を聞きたい。この記事の内容をもっと良くするには、どうすればいいのかアドバイスが頂ければと思う。個人的に僕に連絡を取りたい場合は、電子メールか、Linkedinか、Twitterを通じて、いつでもどうぞ。それではまた。