もともとこの作業は、flashでAmazonECS 2で書いたように、抽出されていない情報も見たいという欲求から始めた事だ。
アンビエントファインダビリティのP62情報検索のところで、適合率と再現率という話があった。
適合率＝検索結果内の適合データの数／検索結果のデータの総数
再現率＝検索結果内の適合データの数／実際の適合データの総数
全文検索の場合、母集団が膨大になると、再現率が著しく低下するらしい。
言葉があいまいさを持っているため、べき法則分布を取ることになるためらしい。
例えば、"flash"で全文検索したとして、サンプルが少ない場合は、"flash"という言葉は使っているけれど、flashには関係ない話や、"flash"という用語は使っていないが、実はflashの話である記事の検索漏れは、無視できるぐらいなのだが、サンプルが多くなると、無視できない量になるということだろう。
Amazonには膨大な量の蔵書があるはずなので、検索漏れがあるのではないかという直感は多分、そこそこ当たっていそうだ。
Amazonのカテゴリ分けが、どのように行われているかわからないが、普通に考えれば、カテゴリが全蔵書をカバーしているなら、カテゴリの対象からもれている本はないわけだから、全ての蔵書を確認したいという欲求を満たすインターフェイスの取っ掛かりとしては、カテゴリを軸にするというのは悪くないのかもしれない。
カテゴリは抽象化された本棚という考え方は、結構、的を射ていると思う。
遠目から見ると、本棚は棚1つというアウトラインで、近くによって本の背表紙が読めるようになると、カテゴライズされた本の集合体になる。
Flashで視覚化してカテゴリを表示するとき、そのアナロジーは上手く利用できるのではないかと思う。
それで、久しぶりに作業を進めてゆくモチベーションがわきあがってきた。
ズームアップ・ズームダウンで表現されているコンテンツとして、googlemapがある。
太平洋上に仮想に作り出した浮島に、延々、本棚を並べて、その中にAmazonの蔵書を収めていったらどうだろうか？
引きで見ているときは、アウトライン的な情報しか必要ではなく、よったときによった分の情報だけが必要になるなので、表示に必要なメモリ的な問題もクリアできるはずだし。