Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
不便益システムシンポジウム2018
Search
Y. Yamamoto
PRO
March 23, 2018
Research
410
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
不便益システムシンポジウム2018
衰えたのは便利さが理由?情報アクセスリテラシー診断とその結果
Y. Yamamoto
PRO
March 23, 2018
More Decks by Y. Yamamoto
See All by Y. Yamamoto
データベース11: 正規化(1/2) - 望ましくない関係スキーマ
trycycle
PRO
0
1.1k
データベース10: 拡張実体関連モデル
trycycle
PRO
0
1.1k
データベース09: 実体関連モデル上の一貫性制約
trycycle
PRO
0
1.3k
機械学習 - ニューラルネットワーク入門
trycycle
PRO
0
1.1k
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
1.2k
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
2
1.1k
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
1
1.5k
データベース06: SQL (3/3) 副問い合わせ
trycycle
PRO
1
990
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
1.2k
Other Decks in Research
See All in Research
Ghost in the 7‑Zip: The Shadow of Residential Proxies Creeping into Your Life
nttcom
0
1.2k
AY 2026 Guide to Academic Writing Using Generative AI - Workshop
ks91
PRO
0
120
COFFEE-Japan PROJECT Impact Report(海ノ向こうコーヒー)
ontheslope
0
2k
The mathematics of transformers
gpeyre
0
340
SAKURAONE:An Open Ethernet-based AI HPC System And Its Observed Workload Dynamicsin a Single-Tenant LLM Development Environment
yuukit
1
360
2026年3月1日(日)福島「除染土」の公共利用をかんがえる
atsukomasano2026
0
650
コーディングエージェントとABNを再考
hf149
2
720
NII S. Koyama's Lab Research Overview AY2026
skoyamalab
0
320
【Zozo Research 技術共有会】三次元領域の現在と展望
mickey_0226
3
390
羽田新ルート運用6年の検証
1manken
0
160
NLP colloquium: AI Safety Survey
kanekomasahiro
0
740
Anthropic が提案する LLM の内部状態を自然言語で説明可能にした Natural Language Autoencoders / Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations
shunk031
0
130
Featured
See All Featured
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
210
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.2k
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
1
1.8k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.7k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
980
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
13k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
860
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
370
Transcript
$ ! # �� �� ���� ���������
�� ������������������� "2018 ������8���
桪瀖幉巬ךؐؑـ䞔㜠 50
0% % % % % * * E. Sillence et al., “Trust and Mistrust of Online Health Sites”, ACM CHI, pp.663-670, 2004 ������ ������������� �� ������ ������������������ �� ��� �
57% ؐؑـ䞔㜠⥋欽׃גְ➂כ✮䟝⟃♳ח㢳ְ 82% '(+ "#$& !. " *1 Adobe
Inc., “The State of Content : Rules of Engagement”, 2015 *2 S.Nakamura et al., “Trustworthiness analysis of Web search results (ECDL 2007) 気にしない、 気にしない。 )-*-,*& % Googleだったら 信用できる!
䞔㜠ꂁ⥋ךAI⻉כ剑넝!? )$+# - "*&" !,%, "' ('
- /./
ؿ؍ٕة٦غـٕ & ؒ؝٦ثٍٝغ٦⸬卓
ؿ؍ٕة٦غـٕ & ؒ؝٦ثٍٝغ٦⸬卓 = = = Your favorite
information Biased perspective
䗳銲זֿה
UP
ؐؑـ䞔㜠،ؙإأٔذٓء٦鏺倖؟؎ز http://literacy.hontolab.org/ ؐؑـַ然ַ׃ְ䞔㜠䖤ך腉⸂ 秈ⴓך،ٝ؛٦زד鏺倖דֹ״ֲח׃ת׃
None
None
None
ؐؑـ䞔㜠،ؙإأٔذٓء٦ +#*, &"%+#*, )$+#*,
! #( ' '! +#*,
ؐؑـ䞔㜠،ؙإأٔذٓء٦ך圓䧭銲稆1/2 &#&" % (13) % (6) ���������������������������
���������������������������������� ��������������������� ��������������c������� %$!(9) ��������c������������������������������ ����c���������������������� �������������������� ��
ؐؑـ䞔㜠،ؙإأٔذٓء٦ך圓䧭銲稆2/2 (5) (12) (9) W-3 4J?1A.@DK 6H
W1<D)GA?1'"K8F2>9H W$ K,==(K3H W(K@3H7>@40H W@J:G817>KB 6:1 W1I1I?3*A>8=!5A7>KB:1 (6) W K%#MLOEPRLU@GC&K;:7>40H W T/PK9HVQS/N &K+8:7>40H
䞔㜠ٔذٓء٦闌纏ך「闌穗꿀הٔذٓء٦أ؝،ךꟼ⤘ !
"
וז銲稆ח䓼٥䓲ָ֮ךַ "" !
תה �� # #! " �����
� ����������2�������� � �2������2�������� � ����������������� � ����������� � ����������������