フラグメント同士を結びつける
たくさんフラグメントを登録しても、そのままではお互いに関連を持たないバラバラの情報です。Piggydbではフラグメント同士に「つながり」をつくることができます。これによって、バラバラの情報をより価値の高い「知識」へと成長させることができます。
階層構造とネットワーク構造
情報を整理する方法としてはファイルシステムやアウトラインプロセッサのように情報を階層的に構成するのが一般的ですが、Piggydbで管理される情報はネットワーク構造になるのでより柔軟性が高く強力です。例えばファイルシステムの場合、一つのファイルが所属できるディレクトリ（フォルダ）は一つだけですが、Piggydbのフラグメントは複数のフラグメントからの「つながり」を受け付けることができます。
マインドマップについて
最近、Piggydbのユーザーさんに以下のような記事を紹介して頂いて、マインドマップについてちょっと考える機会がありました。まだ考えがまとまっているわけではないのですが、思うところをつらつらと書いてみます。
- Bulletproof of Mind Mapping: Overview, Benefits, Tips and Tools
ちなみに上記の記事にはマインドマップを作るツールの一覧が紹介されているので、興味がある人にはとても有益な記事だと思います。
マインドマップという言葉は既に大変な売り物になっていて、インターネットや書籍上には美麗辞句が溢れています。コンセプトがシンプルで、グル的な人物がいて、コミュニティが出来ていて、門番的な人間があちこちにいる。こういう場合に「マインドマップとは何か」ということについて書くと罠にはまるので、そこに言及するのは避けて、そのコンセプトの構成要素から重要だと思えるものを「適当に」ピックアップして、それらについて考えてみることにしました。
以下が、マインドマップから取り出したコンプセプトの一覧です。
- ツリー構造
- BOI（Basic Ordering Idea）
- セントラルイメージ
- 放射構造（一枚の紙）
- キーワード
- 視覚的イメージ（絵、色、形態）
そして、以下はそのコンセプトから考えられる特徴の一覧です。
- 情報の整理
- フォーカス
- 優先順位（重み付け）
- 記憶しやすい
- 見晴らしの良さ（俯瞰性）
- 省スペース
- 全体像の把握
- トップダウン
- 連想
- 網羅性
以下、Piggydbとの比較で検討してみます。
ツリー構造での発想法は、まずセントラルイメージという根となるテーマを決めることが前提で、そこから連想を広げていくという方法です。発想の方法としてはトップダウン式です。Piggydbでは、既存の情報から連想をしながら情報を入力していくことも可能ですが、最初は関係を意識せずランダムな情報を入力することもできます。そして情報と情報の間の関係は後から定義することができます。つまりトップダウン、ボトムアップ、どちらでも可能であると言えます。ただし、Piggydbとしてはどちらかと言えば、ボトムアップ式の方法にフォーカスしていきたいと考えています。まだまだ機能としては完全に表現しきれていないのが現状ですが。
興味深いのは発想方法の相違で、根を起点とするツリー構造において、発想方法の基本は「連想」ですが、Piggydbの場合は、もちろん連想式も可能なのですが、既に収集された情報の中から「つながり」を見つけるのが、発想法の基本になります。これはKJ法で言うところの「異質のデータの組み合わせから何かを発見する」プロセスです。
データの構造で比較すると、Piggydbはネットワーク構造を採用しています。ネットワーク構造の利点としては、情報を多次元に構成することができるという表現力の高さが挙げられます。同じ情報を複数の視点から眺めることができますし、あるいは同じ情報を違う文脈で再利用することができます。反面、ツリー構造と比較して複雑になることは避けられませんし、ネットワーク構造には中心がないので、知識全体としてはフォーカスがボヤけてしまう傾向があります。
ツリー構造には表現力を犠牲にしただけの利点があります。まず、多くの人にとって親和性の高い構造であること、そしてツリーというのは、生の情報の複雑さを縮減させる機能を持っていて、情報の把握がとてもしやすくなります。ということは反面、複雑な情報の一つの側面しか見れないというデメリットもあるわけですが。その他、今何が重要なのかということにフォーカスしやすく、議論や発想が発散するのを避けることができます。そもそもツリー構造だけでも、見晴らし良く情報を整理できるわけですが、その特徴をさらに強力にするための仕組みとして、放射構造やキーワード、視覚的イメージがあるということではないかと考えています。
視覚的なイメージについては、Piggydbに最も足りないと思える部分で、このようなビジュアルに訴えかけるような効果をどうやって取り入れていくかは今後の課題です。ただどちらかと言えば、キーワードではなくて、ある程度の長さのテキストを単位とすること、Webページというフォーマットに従って、情報を上から下に配置するレイアウトが基本になっていることなどから考えると、フラグメントの見晴らしを良くするのには限界があります。それを補完する知識の地図として機能するものが「階層タグ」だと捉えると良いと思います。タグのセットは知識の最終成果として、マインドマップのようなものになるようにする。そういう意味でまさしくボトムアップの知識構築になるのではないでしょうか。
ツリー構造とネットワーク構造、それぞれ適材適所があるので、並列に比較すると誤解を招く可能性があるかもしれません。両者は、情報整理の入り口としてツリー構造、それらを蓄積、統合するデータベースとしてネットワーク構造、そのデータベースから情報を取捨選択してスナップショットを作るためにまたツリー構造、という感じで使い分けられます。
しかし、ツリー構造を礼賛しすぎる傾向に一石を投じたいという考えもあります。例えば、読書録をマインドマップでまとめると効果的だという話がありますが、複雑な内容を主張している書籍を分析すると、必ずしもツリーが有効だとは限らないと思うことがあります。書籍の内容をその構造のままツリーでなぞったとしてそれで本当に理解したことになるのか、以前にも書いたような記憶がありますが、構造を一旦解体して再構成することによって、そうやって自分なりにパラフレーズすることによって、より深い理解と洞察を得られるようになるのではないか、とそんなことを考えたりしています。
ネットワーク型のメモソフト - EBt
ちょっと前にユーザーさんから教えて頂いたEBtというソフトウェアを試してみたのですが（#208）、このソフトウェアのコンセプトはPiggydbにとても似ています。いままでPiggydbに似たものとして、WikiとかEvernoteなどを紹介したり、されたりしてきたのですが、このEBtこそがPiggydbと同じようなソフトウェアとして紹介できる初めてのものではないかと思いました。しかもEBtは結構歴史が長いようなので、Piggydbにとっては先輩にあたるソフトウェアです。
- EBt for Windows
EBtのコンセプトはPiggydbよりも遥かにシンプルです。あるのは情報の単位となる「メモ」とそれらをつなぐ「リンク」だけです。はっきり言って、手軽なネットワーク型メモツールが必要なのであれば、Piggydbよりも、このEBtの方が遥かに軽くて使いやすくてオススメです。元々はZaurusというPDA向けに開発されていたということで、モバイル上のアイデアプロセッサとしても最適なソフトウェアだと思います。
情報の構造がネットワーク型になるのはPiggydbと同じですが、EBtのリンクは双方向のつながりであるところがPiggydbと異なる点です。双方向リンクのメリットとして、リンクを辿って進むのも戻るのも同等の操作になるので、ネットワークの移動操作が一元化できるということがあります。
Piggydbの「つながり」は有方向なので、EBtのリンクと比較すると、＋αの意味付けが行われていることになります。そういった意味でも、EBtの方がずっとプリミティブなモデルを採用していることが分かります。さらに、EBtでは情報の分類もリンクで行うようになっています。つまり、メモがタグの役割も兼ねています。
このプリミティブなモデルに意味付けを追加していけば、Piggydbのモデルと同等のものが出来上がるわけです。そういった意味で根を同じくするソフトウェアだと思います。
とても興味深いと思ったのは、EBtの作者の方も私と同様の悩みを抱えておられるようで、既存の情報管理というものはツリー構造というものに支配され過ぎているので、こういった自由なネットワーク構造が果たしてどれほど受け入れられるのか、という部分を気にされているようでした。
ツリー構造は、例えば書籍などがそうですが、情報の構成に制約を追加することによって、ある種の分かりやすさを実現しています。ツリー構造は一次元の構造なので、誰でも順序に従って情報を追いかけることができます。しかし、実際に書いている内容はもっと複雑な構造を持っていることがほとんどなので、書籍の構造に束縛されすぎると内容を正しく理解できない恐れがあるわけです。個人的な経験から言えば、こういった「束縛」は結構馬鹿にできないところがあると感じています。
と、ここではこれ以上深入りするのは避けますが、こういったEBtとPiggydb、あるいはその他の情報管理とのモデルの差異を考えていくのは結構興味深いものがあります。
こういった話題が出たからという訳ではないのですが、実は近々Piggydbのモデルをネタにした裏Piggydb研究サイトをスタートしたいと目論んでいます（もちろんPiggydbを使って）。発想法などに興味がある人にとっては必読の内容になるかもしれない（？）ので、お楽しみに。
「つながり」をつくる方法
つながりアイコンをドラッグして、
他のフラグメントにドロップすると、
以下のような確認ダイアログが表示されるので「作成」ボタンをクリックします。
以下のようにつながりが作成されます。
フラグメント・ツリービュー
フラグメントページには、そのフラグメントからつながりのあるフラグメント（子フラグメント）の一覧が表示されています。タイトルの左側にある [+] トグルをクリックすることで、そこからつながるフラグメントをどこまでも辿ることができます。
ツリーの右上にある「並び替え」ボタンをクリックすると、並び替えモードになって、ドラッグアンドドロップで子フラグメント（直接の子だけ）の順番を変更できるようになります。この順番はデータベースに保存されます。
子フラグメントの並び替え
フラグメントページには、そのフラグメントからつながりのあるフラグメント（子フラグメント）の一覧が表示されます。一覧の右上にある「並び替え」ボタンをクリックすると、ドラッグ＆ドロップで子フラグメントの並び順を変更できるようになります。「並び替え」ボタンをもう一度クリックすると、並び替えのモードを終了します。
つながりと順序（重み付け）
コメント、こんな感じで書いてよかったでしょうか？
（いつも）コメント有難うございます。完璧です(^_^
ネットワークだよ、という考え方との整合性はちょっと整理が必要かも
鋭いです～。当初ツリーではなくてネットワークなので順序というものはなく、単につながりがあるということを意識してはいたのですが、ご指摘の通り、これは情報の見せ方にも関わってきます。上から下に並べる見せ方では結果的に順序を無視できなかったわけですね。
実はPiggydbのモデルとしては、現状のものが最終段階ではなく、将来的には「つながり」にもっとフォーカスを当てようという計画があります。具体的には「つながり」にも意味づけを出来るようにしたいと考えています。まあオントロジーみたいなものですよね（多分）。
そのように考えると、「順序（重み付け）」というのは「つながり」に付属する意味づけの中の一つのバリエーションだと言えると思います。そしてそれはバリエーションの中でも比較的重要なので先行して導入してしまおうと、そのように考えたわけです。
なので、他にも意味づけが追加できると考えて頂ければ、整合性の面では特に問題ないかなあ、と考えています。もちろん「見せ方」のバリエーションについても同時に検討していくことが重要だと思います。
グラフみたいなものは以前から考えてはいるのですが、これはどちらかと言えば技術的な問題になるので、ある程度時間を割いて調査する必要がありますね（HTML5とか）。
EBtの情報有難うございます。これは面白そうですね。結構歴史の長いソフトのようですね。「似たような概念のソフトがあまりないのでわかりにくいのですが」なんて私と同じ悩みが (^_^; 後で試してみたいと思います。
フラグメントの順序とエディターシップ
ABCDEという5つの問題があるとき、ABCDEではまるでおもしろくないが、EDCBAだったら一変しておもしろくなり、ECDABだったら又違う見え方になる可能性があるので、細切れのメモを書いたカードから着想を得られる...
子フラグメントがドラッグ＆ドロップで並び替えられるようになったので、よりエディターシップを発揮しやすいツールになっていればいいなと思います。
今後の改良において「エディターシップ」は重要なキーワードの一つになりますね。バラバラの情報をいかに快適にオーガナイズできるか。
出来上がった知識を眺める「ドキュメント・ビュー」
ドキュメント・ビューは、選択されたフラグメントを起点として作成された、シンプルなXHTML文書を表示する機能です。この文書は登録した情報をまとめて見る場合に便利ですし、印刷にも適しています。表示する範囲はつながりを辿って２つ先のフラグメント（孫）までが対象となります。