Web2Hub

어제 SIGDB 추계 튜토리얼에서 웹 2.0 기술에 대해서 발표하고 왔다.
처음에 발표 부탁을 받고 고민을 많이 했다.
지금까지 회사분들을 대상으로 발표를 했을 때는 적당한 수준에서
웹 2.0 소개와 기술 얘기를 해 줄 수 있었는데 이번과 같이 주로 학생들과 교수님,
연구원을 대상으로 할 때는 웹 2.0에서 어떤 것을 얘기해 주는 것이 도움이 될까?
그래서 웹 2.0 서비스에서 어떤 기술적인 요소, 그것도 연구주제와 관련이 있는,
가 있는지 고민하여 그러한 내용으로 발표를 준비했다.

대표적인 예가 집단지성을 이끌어내기 위한 구조적인 메카니즘들로
구글의 PageRank, 태깅시스템과 야후의 태그 추천 시스템, 아마존의 추천 시스템,
이베이의 평판 시스템 등을 사례로 들었고 논문을 기반으로 핵심아이디어를 설명했다.
이들 시스템들은 모두 사용자에 의해 생산된 데이터(태그, 구매기록, 링크, 페이지뷰,
평가 등)가 서로의 관계 속에 얽히어 네트워크를 형성하게 된다.
핵심은 이 네트워크에서 어떻게 의미있는 지식을 끌어내느냐는 것.
그렇게 끌어낸 것이 랭킹을 매기는데 쓰이고(PageRank), 추천하는데 쓰이고(추천시스템),
다른 사람을 평가하는데 쓰인다.(평판시스템)
이 시스템들에 할 일도 아직 무궁무진하거니와 네트워크를 잘 분석해 보면 새로운
가치를 끌어내는 전혀 새로운 시스템을 제안할 수도 있을 것이다.

발표자료 첨부했으니 참고하세요.
(PPT로 공유하니 다른 발표자료에 이용하시되 최소한 출처(www.web2hub.com) 정도는
언급해 주는 센스, 아시죠? ^^)

Web2.0-SIGDB-20061123.ppt