続き。
妄想話だけに、イメージがつきにくいかもしれないが、
少し具体的な例というか、イメージをいくつか・・・。
伊藤将雄さんが、運営されているサービスを見つけて面白いと感じてる。
これはアクセスログの解析だと思われる。
googleAnalytics にも
似たようなものがあるが、これに、もっと情報加わると、
私のイメージしたものと近くなるような気がしている。
なかのひと

http://nakanohito.jp/

うごくひと

http://nakanohito.jp/stage/ugokuhito/

「ピアTOピア」でのデータの検索を考えると、
Winnyの記憶からか、悪用部分ばかり気にされる。
悪用部分ばかりに焦点をあてると、メリットが見えなくなり、
不必要な不安ばかり煽ることになる。
悪用に対する対応は、まずは、出来上がってみてから考える方が、
発展的のような気がする。
最近、twitterを使い始め、
twitterの仕組を利用して実現できないだろうか？と考えている。
ピアTOピアのtwitterで、クエリーを投げると
条件範囲の人たちがデータを返してくるというような感じかな。
マインドマップでの応答結果についても、データを集めて、
Mind42　　のWebサービスとして
APIとかが公開されていればなぁ、とか思ったりしている。
考えていると、無茶苦茶なものになってきたので、
自主規制。
今まで話の中でも、「こりゃデータベースじゃないな」みたいな感じはあるので・・・。
集計処理は考えていなかったけど、
同じデータは、マージしてフォントを大きくとか、
件数表示、色変える処理みたいなことは
できたらいいよなぁ～。
いろいろ問題はあるなぁ。
次世代データベース「データネット」いかがでしょう。
使い方も、現段階ではよくわからない感じですが、
実現については、光ファイバー網、第3世代携帯電話が
これだけ普及している日本であれば、そんなに難しくないはずである。
追記
さらに、いろいろ探してみると、
おもしろいWebサービスがあります。
twitterもだいぶ利用されているんですね。
私はまだはじめたばかりですが・・・。
ユーザーインサイトの記事

http://c-brains.jp/blog/wsg/09/07/21-141424.php

Yahoo!　サーチのなかみ – 地域別

http://labs.yahoo.co.jp/detail/?pid=13

Twittermentの記事
Twitterを使った画期的なマーケティングツール『Twittterment』がすごいです

次世代DBを考えてみる。
次世代DBを「データネット＝DN」と勝手に私が命名する。
イメージとしては、要求に対して、投網で魚を獲るように、
条件範囲のデータを網（ネット）にかけるイメージである。
リレーショナルデータベースを置き換えるというよりは、
リレーショナルデータベースと「すみ分け」をしていくデータベース
という位置づけで考える。
XMLを使ったオブジェクト型データベースが近いかもしれない。
ただ、現在のオブジェクト型データベースは、
リレーショナルデータベースの枠の中に入ってしまっているような
イメージを持っている。

表形式でデータを見たいのであれば、
リレーショナルデータベースのテーブルという形で
データを保存するのがよい。
「データネット」は
投網による魚獲りのように、必要な時にデータを獲りに行くイメージ。
検索結果が、たとえば、マインドマップ的なモノになる。
データの関連性を見ることができることにメリット。
集計については、基本的に省く。（パフォーマンスによる。できたらいいなぁ）
条件をかけてクエリーを発行、インターネットを介して複数端末からデータを集める。
クラウドデータベース。ピアTOピア的。
データはネット上に散在している。（データベースではなくなってる？！）
で、集計には向かないわけだが、ロングテール、外れ値を無視しない
多数決のマーケティング、競争戦略からの脱却できる。（かもしれない）
「ブルーオーシャンのブラックスワン」である。

「リレーショナルデータベース」と「データネット」の比較
・「集計処理」と「関連図」。データネットでは、関連性を主体に表示できれば良いと考える。
・「クライアントサーバ」型と「ピア TO ピア」型。
データネットは、2通りの考えなくてはまずいかもしれない。
不特定多数の各端末からデータを取り出す「ピア TO ピア」型と、データサーバーをおき、そのサーバーからデータを取り出す。「クライアントサーバ」型である。
・テーブルとXML。現時点では、データネットには、XMLが一番適していると考える。柔軟なスキーマに対応しているからである。
・SQLクエリーは、「項目指定」と「条件指定」。データネットの場合は、データがデータを呼ぶ、つまり、関連するデータが指定もしなくても結果として表示される。適度なデータ量になるような条件をかけなくてはならないだろう。
・検索結果は、「表形式」と「マインドマップ」。検索結果については、データネットは、マインドマップのような形で結果を表示する。
・null値については、データネットは、ありまくり。　
・業務での分類としては、「基幹業務」と「分析業務」。データネットは関連性を重視するため、分析業務となり、必ずしもリアルタイム性は必要とされない。

データの持ち方としては、以下のような感じかな？
—————————————————–
<時間>2009-01-01 00:00:00＜／時間>
<位置>35.465293,139.62217=0.001278,0.002808＜／位置>
<端末>
<所属>（個人or企業orその他）＜／所属>
<生年月>2009-01＜／生年月>
<性別>M＜／性別>
<出身地>長野県＜／出身地>
<家族>父＜／家族>
<家族>母＜／家族>
<家族>妹＜／家族>
＜／端末>
<データ>
<情報カテゴリ>フード＜／情報カテゴリ>
<情報内容>○○はおいしい＜／情報内容>
＜／データ>
<データ>
<情報カテゴリ>ファッション＜／情報カテゴリ>
<情報内容>8/8バーゲンセール＜／情報内容>
＜／データ>
—————————————————–
マインドマップにしちゃうので、コードは使わない。
ガッツリ文字情報。
データは階層化されている。
　情報カテゴリと情報内容は複数可。
条件づけができる検索エンジンみたいなものかな。
「現在位置から半径５ｋｍ圏内、現在時刻から１時間以内、個人データ、２０代・３０代ニュースカテゴリ食べ物」みたいなクエリー発行して、
マインドマップ的な結果がでる。
「カレー、寿司は多いなぁ。おっ！ギリシャ料理がある」
この利用方法は、不特定多数の人がデータベースに参加してくれた時だけになる。
企業の使い方としては、
営業活動の報告データを会社におくってもらって、
集計処理は、リレーショナルDBで
マインドマップ的な結果もみて、現場への指示を与える。
使い方としては、
「ピア TO ピア」型と「クライアントサーバ」型があるということになる。
っていう、妄想です。
考えてみただけで、実際になにも実態はありません。
申し訳ない。
まだ、続きますが、
とりあえず、今日はここまで。