#分散sns萬本2 — Public Fediverse posts

ユーザーディスカバリーの充実
中央集権的なSNSに対してかなり遅れを取っているのが「ユーザーディスカバリー」です。
前のほうにも書きましたが、ユーザーディスカバリーとは「自分に合ったユーザーを発見できる機能」であり、
TwitterやAmazonショッピングなどで有効に扱われているイメージがあります。Amazonのほうは僕もとても助かっています。

マイクロブログでコミュニケーションを取りたい人が（Fediverseの隆盛を見るに）結構いる一方で、
Mastodonがブレイクしてから3年が過ぎた今でも「誰をフォローすればいいんですか？？」とか
「僕がフォローしたいユーザーはどこから見つけ出せばいいんですか？？？」という疑問にビシッと
答えられる人がいないのではないかと考えています。僕の場合は「サーバーの管理人（鯖缶）を
フォローすればいいと思う」と回答しますが、そうなるとだいたいがITエンジニアをフォローすることになりそうですよね。
僕の場合はそもそも本業がITエンジニアなので何も問題ないのですが、他の人の立場に立つと
全然適用できないメソッドだなと思い直しているところです。おひとりさまサーバー運用者が増えてきているものの、
Fediverseのソフトウェアはだいたいサーバーフルなので、サーバー知識を1ミクロンも知らない状態で
気軽に動かしている鯖缶はいままでお目にかかっていません。そのため大なり小なりITエンジニアという人々に
フォローが偏ってしまいます（もちろん鯖缶の中でもサーバー知識を最小限に持ったうえで他の職業や趣味に振っている人もいます）。しかし、鯖缶の下に集うユーザーは千差万別ですので、このユーザーから
自分に合っているユーザーをある程度はレコメンドを出すことでフォローが円滑に進むのではないか、と考えております。

これはマイクロブログ型分散SNSソフトウェア上で実装すべきものかどうかから議論しなければならないところで、
着手しづらいポイントです。また、どういった観点から「あなたに適したユーザー」を浮かび上がらせるかも難しく、
スコアの付け方によっては「ポジティブフィードバック」を起こしたりするなどにより偏ったレコメンドをしてしまうかもしれません。
今はFediverseから離れてしまった方が提言した「Recommendation Fairness」が大好きでして（https://distsn.gitbook.io/recommendation-fairness/）、
この概念を取り入れた、完全にフェアネスとは行かないまでも（完全なフェアネスは実質的なランダム抽出となる）
それなりにフェアネスなユーザーディスカバリーシステムは有志で作成する必要があるのではないかと思っております。

#分散SNS萬本2