情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

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モチベーションの高低がバリア情報収集に与える影響の検証
奥川和希1

村山優作1

古田瑛啓1

村山優子2

落合慶広3

宮田章裕4,a)

概要：クラウドソーシングを活用することでバリア情報を低コストで収集できる．しかし，この手法は現地まで足を運ぶことが可能な空き時間を持った，高いモチベーションの人がいることが前提となる．我々は，多様な空き時間とモチベーションの人に対応したバリア情報収集プラットフォームを提案している．
このプラットフォームでは，実地調査とセンサーデータ分析の 2 つの手法を組み合わせてバリア情報を収集する．本論文では，クラウドソーシング形式で実地調査とセンサーデータ計測を行い，ゲーム要素の有無が参加度合いに与える影響を調査するための 8 週間の実験を実施した．実験の結果，実地調査，センサーデータ計測の両方において，参加度合いを質的にも量的にも向上させることが確認された．

1. はじめに赴き，アクセシビリティに関する問題を報告するものである．2 つ目の手法は，クラウドソーシングによるセンサデー

バリアフリーマップは，移動に困難を抱える人が安全にタ収集である [10][11][12][13]．これは，不特定多数の人に移動できるようにするためのものである．従来のバリアフ

よって収集された現地のセンサデータを分析することで，リーマップは専門スタッフが現地調査を行うことで作成さアクセシビリティに関する問題を検出するものである．どれてきた．しかし，この手法は高いコストがかかるため，ちらの手法も，低コストで現地からアクセシビリティ情報広範囲のバリアフリーマップを作成するには不向きであやセンサデータを収集できるという利点がある．しかし，る [1]．専門スタッフの現地調査の手間をなくし，バリア両手法の効果は，時間に余裕のある人や作業に対するモチフリーマップの作成コストを低減させるために，次の 2 つベーションの高い人に依存している．の手法が提案されている．1 つ目は，Google Street View

本稿では，多様な空き時間やモチベーションを持つ人々などのオンラインの街並み画像を機械学習などを用いて分に対応したクラウドソーシングによるバリアフリーマッ

析し，移動に問題のある場所を発見する手法である [2][3]．

プ生成手法 [14][15] を導入し，これがバリア情報収集に有2 つ目は，クラウドソーシングを活用して，専門知識を持効であるか探求する．特に，ゲーミフィケーションがモチたない不特定多数の市民が，街並み画像から移動に問題のベーションの低い人に与える影響に着目して検証を行う．

ある場所を発見する手法である [4][5][6]．どちらの手法もゲーミフィケーションは，「ゲーム以外の文脈でゲームデザ実地調査が必要ないため，バリアフリーマップ作成のコスインの要素を利用すること」と定義されている [16]. ゲートが大幅に低減される．しかし，街並み画像の状態と実際ミフィケーションはクラウドソーシングにも多く活用されの状態が異なる場合や障害物によるオクルージョンなど，ている [17][18][19] が，一部の事例 [9][13] を除いて，クラ様々な制約が存在する [1][5][7]．これらの制約が存在する

ウドソーシングによるバリア情報収集への影響は深く議論ため，バリアフリーマップ作成には依然として実地調査がされていないのが現状である．我々は，8 週間のフィール必要であると言える．

ド実験の結果に基づき，クラウドソーシング型のバリア情低コストで実際の場所のバリア情報を収集するために，実地調査を伴う２種類のクラウドソーシング手法が提案されている．1 つ目の手法は，クラウドソーシングを用いた現地監査である [8][9]．これは，不特定多数の人が現地に報収集において，モチベーションが低い人に対してゲーム要素がどのような影響を及ぼすのか議論を行う．

2. 関連研究
バリア情報収集手法は数多く提案されており，4 種類に1234a)

日本大学大学院 総合基礎科学研究科
津田塾大学 数学・計算機科学研究所
情報経営イノベーション専門職大学
日本大学 文理学部
miyata.akihiro@acm.org© 2023 Information Processing Society of Japan分類できる. それぞれについて，順に説明する．

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2.1 画像からバリアを自動で検出する手法
画像からバリアを自動で検出する手法 (以降，AA）は，オンラインに存在する地理画像（衛星写真など）に機械学習手法を適用し，バリア情報を検出，評価する手法である．Weld ら [3] は，機械学習を用いて Google Street View
（GSV）内の画像から歩道上の問題を検出している．Hara
ら [2] は，GSV の画像から縁石を自動で検出する試みを行なっている．これらの方法には低コストかつ時間効率が良いという利点がある一方で，街並み画像を記録した時点と現在で歩道の状態が異なる場合があることや，駐車車両や樹木などにより歩道の表面が隠されて（オクルージョン）問題の検出漏れが発生することが指摘されている [1][7]．

2.2 不特定多数の人が遠隔地からバリアを評価する手法
不特定多数の人が遠隔地からバリアを評価する手法（以降，CVA）は，不特定多数の人が遠隔地から街並み画像を図 1

評価することで，アクセシビリティに関する問題を検出すシステムの概要る手法である．特に，GSV の画像を利用する事例が多く存在する [4][5]．いくつかの研究事例では，報酬の有無 [20]や年齢，性別，居住地 [6] などが問題検出の量・質に影響を与えることが報告されている．

AA と同様に，CFA は，コストと時間効率の面で優れているものの, 時間経過やオクルージョンといった欠点が存在する [1][7]．

2.3 不特定多数の人が現地でバリアを評価する手法

図 2

4 つのバリア情報収集モード

不特定多数の人が現地でバリアを評価する手法（以降，CFA）は，不特定多数の人が現地でバリア情報を評価するることが多い．機械学習を用いてセンサデータを分析するものである．典型的には，ユーザが現地で撮影した画像がことで, 段差や坂といった車椅子の通行を阻害するバリアオンラインの地図上に撮影した場所と関連づけられて共有の存在を検出する事例が存在する [10].

される [8][9]．

不特定多数の人が現地でバリア検出のためのセンシング

この方式には，人が現地でバリア情報を収集するため，をする手法（以降，CFS）は，CFA と同様に，車の入れな車が入れない場所の情報を収集でき，オクルージョンの影い場所の情報を収集でき，オクルージョンの影響を受けな響を受けないという利点がある．また，行政などの専門スい．一方で，車椅子ユーザの数は限定されるため，網羅でタッフが行うよりも安価にデータを収集できる．一方で，きる範囲が狭いという問題がある．この問題を解決するた収集者に継続的なインセンティブを与え，現場に直接に訪め，歩行者が携帯するスマートフォンのセンサデータを用問させ続けることは難しいという問題がある．

いる事例も存在する [11][12][13]．

2.4 不特定多数の人が現地でバリア検出のためのセンシングをする手法

3. システム設計
2 章で分類したバリア情報収集手法のうち，CFA と CFS

CFS は，不特定多数の人が現地でセンシングしたデータは他の 2 手法（AA, CVA）と比較して，車両が通行できなを機械学習システムなどで分析することで，バリアを検出い場所からも情報収集でき，オクルージョンの問題も少なする手法である．2.3 節の CFA では，収集者が現地で写真く，低コストで現地のバリア情報を収集できるという利点を撮影する作業をする必要があるため，作業負荷が高い．

がある．このため，本研究では，CFA と CFS に注目する．

一方，このアプローチでは人がセンサ端末（典型的にはス本システムでは，空き時間やモチベーションの高さに依マートフォン）を携行して現地を移動するだけなので，収存しないようにするため，図 1 に示すように，多様な空集者にかかる作業負荷が少ない．このアプローチでは車椅

き時間やモチベーションに対応するシステム設計を採用

子に取り付けたセンサによって計測されたデータを分析すしている．具体的には，図 2 に示すような 4 つのモード© 2023 Information Processing Society of Japan368

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2023/3/1(Reporter, Gaming reporter, Walker Gaming walker) を

表 1持つスマートフォンアプリケーションを提供している．以

期間 1

期間 2

G1RG2

GR

G3
G4降，Reporter, Gaming reporter, Walker, Gaming walkerを R, GR, W, GW とする．

R は，バリアの写真を撮影する機能と撮影した写真に情各モードの実施順序
期間 3

期間 4

GR

W

GWR

GWW

WGWGRR

GWW

R

GR

報を付与してサーバに送信する機能を持つ．ユーザは，現地でバリアの写真を撮影，投稿することでバリア情報を収集できる．本モードはバリア情報収集のモチベーションが高く，空き時間が多い人を対象としている．

集では，モチベーションの高い人と低い人で参加度合いに差がない．
この仮説を検証するために，8 週間と 2 週間の 2 部からGR は，R にゲーム要素を加えたものである．具体的になる，計 10 週間の実験を実施した．本論文では，2022 年

は，バリアの写真を撮影・投稿することでモンスターを獲6 月 6 日から 2022 年 7 月 31 日までの期間に実施された第得できる，モンスター収集ゲームを提供している．本モー1 部の実験に注目する．第 1 部では，参加者は 4 つの異なドで撮影された写真はサーバに送られ，ResNet-50 をもとるバリア情報収集アプリケーションを，2 週間ずつ，日常にしたニューラルネットワークによって分析され，「段差」，生活中に使用した．

「階段」
，「坂」
，「バリアでない」の 4 クラスのいずれかに判定される．その後，システムはバリア種別に対応したモン

4.2 参加者

スターの画像をユーザに返す．本モードは，空き時間が多Web サイトや知人を通じて参加者を募集し，18 歳からく，バリア情報収集のモチベーションが低い人を対象とし24 歳の障害のない学生 28 名 (男性 20 名，女性 8 名) からている．

応募があったため，彼ら全員を実験参加者とした．ただし，W は，加速度と角速度を計測する機能を持つ．ユーザ

途中で棄権した者や連絡が取れなくなった参加者がいたたはポケットにスマートフォンを入れ，歩行時のセンサデー

め，有効な参加者はこの数を下回る．最後まで参加した参タ（加速度・角速度）を計測し投稿する．投稿されたデー

加者には，10 週間の実験参加に対する謝礼として，5000

タはニューラルネットワークで分析され，「平地」，「段差」，円分のギフトカードを贈呈した．

「階段」，「坂」の４クラスのいずれかに判定される．ユーザは，軽微な手作業のみでバリア情報を収集できる．本モードはバリア情報収集のモチベーションが高く，空き時間が少ない人を対象としている．

4.3 手順
参加者は実験を開始する前に，実験とシステムに関する説明動画（約 20 分）を視聴した．参加者のモチベーショ

GW は，W にゲーム要素を加えたものである．ユーザ

ンに影響を与えないようにするために，実験者は参加者とは，最初に赤チームと青チームに分かれる．次に，W と電子メールによる事務連絡以外のコミュニケーションは取同様に歩行時のセンサデータを投稿する．本モードでは，らず，バリア情報を収集することの社会的な意義について歩行したエリアを自分のチームの陣地として獲得できる．

も説明しなかった．第 1 部（8 週間）は 2 週間ずつ，4 つの上記の機能を用いて，互いのチームで陣地を取り合い，よ期間（期間 1〜期間 4）に分けられていた．参加者は期間り多くの陣地を獲得することが，本ゲームの目的である．

ごとに指定された 1 つのモードのみを利用して，各自の日ユーザは，陣取りゲームを楽しみながらバリア情報収集に常生活中にバリア情報を収集した．順序効果の影響を低減貢献できる．本モードはバリア情報収集のモチベーションするために，ラテン方格法を用いて各モードの使用順のカが低く，空き時間が少ない人を対象としている．本モード

ウンターバランスをとった．具体的には，表 1 のように，で収集された歩行データは，W と同様にニューラルネッ参加者を 4 グループ（G1 〜G4 ）に分け，それぞれ異なるトワークによって分析される．

順番で各モードを利用してもらった．

4. ケーススタディ
4.1 概要

参加者のモチベーションに影響を与えないよう，彼らにはバリア情報の収集数などのノルマは課さなかった．参加者は各期間の 5 日目と 10 日目に，直近 5 日間におけるバリ

我々は，モチベーションの高低がバリア情報収集にどのア情報収集に対するモチベーションを 1〜7 のスコアで回ような影響を与えるかを検証するために実験を実施した．

答した．このとき，当該期間に使用中のモードの利用意欲実験に際し，次のような仮説を立てた．

を回答させたわけではないことに注意されたい．また，参• 仮説 1：ゲーミフィケーションを用いないバリア情報

加者は各期間の最終日に下記のアンケートに 7 段階のリッ収集では，モチベーションの高い人と低い人で参加度カート尺度（7: 同意する〜1: 同意しない）で回答した．

合いに差がある．

Q1 本モードを利用した 2 週間の間で，バリア情報収集• 仮説 2：ゲーミフィケーションを用いるバリア情報収© 2023 Information Processing Society of Japanのモチベーションは継続しましたか？

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表 2

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各モードを利用した期間の参加人数

R 期間

GR 期間

W 期間

GW 期間

男性

1210813女性

7754

合計19171317

図 5

Q1,Q2 の回答分布（7: 同意する〜1: 同意しない,[NR:L , NR:H ], [NGR:L , NGR:H ], [NW :L , NW :H ],[NGW :L , NGW :H ] = [10, 9], [9, 8], [7, 6], [9, 8]）

5.2 モチベーション別の結果
図 3

参加度合いを示すアンケートへの回答結果（7: 同意する〜1:
同意しない，NR , NGR , NW , NGW = 19, 17, 13, 17）

各期間の 5 日目と 10 日目に実施したバリア情報収集に対するモチベーションの平均点に基づき，期間ごとに参加者を低モチベーション群と高モチベーション群に分けた．
表 3 は，人数がほぼ同じになるようにグループ分けをした結果である．以下，L と H はそれぞれモチベーションが低い，高いことを表す．例えば，R:L と GW:H はそれぞれ R を使用していた期間にモチベーションが低かった人，GW を使用していた期間にモチベーションが高かった人を表す．

5.2.1 定性分析
図 5 は，アンケート回答のモチベーション別の分布である．各モードについて，低モチベーション群の回答と高モチ
図 4各モードにおける投稿数と 1 投稿あたりの距離（NR , NGR ,NW , NGW = 19, 17, 13, 17）

ベーション群の回答の間で，有意水準 5%の Mann-Whitneyの U 検定を実施した．その結果，ゲーミフィケーションなしモード（R，W）では有意差が確認されたが，ゲーミQ2 本モードを利用したバリア情報収集は楽しかったですか？
加えて，参加者は，自由記述形式で各モードを使用した理由，使用しなかった理由を回答した．

5. 結果・考察
5.1 全体的な結果

フィケーションありモード（GR，GW）では有意差が確認されなかった．この結果から，定性的な観点で見ると，仮説 1，仮説 2 の両方が支持される．
この結果の原因をより詳細に分析するため，各モードを使用した／しなかった理由に関する自由記述形式のアンケートの結果を分析した．参加者の自由記述の回答は，4人の実験者の合意に基づき，手動でコード化されている．

表 2 は，各モードを利用していた期間の有効な参加者

ここでのコード化とは，自由記述形式の意見を類似意見ごの人数である．前述したように，各モードの実施順序はカとに意見カテゴリー（例：操作が簡単，操作が難しい）にウンターバランスをとっている．例えば，R 期間というのまとめることである．図 6 は，コード化された各モードのは，G1 , G2 , G3 , G4 にとって，それぞれ期間 1，期間 2，期使用／不使用の理由を示している．

間 4，期間 3 のことである．

意外にも，ゲーミフィケーションなしモード（R と W）

図 3 は，参加度合いを示すアンケートへの回答分布であを使用した理由としては，「他者への貢献」ではなく，「操る． Q1 では，すべてのモードで 4 以上の回答をした参加作のしやすさ」が最も多かった．バリアフリーマップを作者が 4 割を超えた．一方，Q2 では，W 以外の全てのモー成する強い動機のないユーザにとっては，システムの使いドで 5 割以上の参加者が 4 以上と回答しているが，W でやすさは重要な要素の 1 つであると考えられる．ゲーミは 3 割程度にとどまっている．

フィケーションありモード（GR と GW）では，システ

図 4(a) は，各モードにおける投稿数である．R, GR,ムを使用する理由で最も多かったのは，「楽しい」だった．

W, GW のそれぞれの平均投稿数は，3.26, 5.94, 2.69, 2.65

これは，ゲーミフィケーションと用いたバリア情報収集にであった．図 4(b) は，W と GW の 1 投稿あたりの距離おける楽しさの重要性を再確認するものであり，既存の知を示している．W と GW の 1 投稿あたりの平均距離は，

見 [9][13][15] と整合している．

W が 305.74m，GW が 174.38m であった．

© 2023 Information Processing Society of Japan

各モードを使用しない理由としては，W を除くすべて

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人数1P-572023/3/1

表 3

各期間のモチベーション別の参加者数

R:L

R:H

GR:L

GR:H

W:L

W:H

GW:L

GW:H

10998

7698のモードで「忙しさ」が最も多く挙げられた．「忙しさ」に加者のモチベーションの度合いによって変化する．すなわ

コード化された典型的な回答文は「遅刻しそうだったのでち，参加者のモチベーションの度合いを分析するためには，アプリを使う時間がなかった」であった．作業の結果（R：

投稿数単独でなく，参加者が自身で決めて歩いた距離と合バリアを正しく撮影できたか，GR：モンスターを獲得でわせて分析する必要がある．前述の通り，距離に関してはきたか，GW：陣地が拡大したか）を確認する必要性が，W では低モチベーション群と高モチベーション群に有意このような意見の形成に繋がった可能性がある．一方，歩な差があった．したがって，W の投稿数で有意差がない

く以外の作業が少ない W に関しては，忙しさを理由に使ことは，仮説 1 を棄却する強い理由にならない．

用しなかった人は少なかった．W を使わない理由で最も仮説 2 が部分的に支持されない（GR では，低モチベー多かったのは「フィードバックが少ない」だった．コード

ション群と高モチベーション群の間で，投稿数が有意に異化前の回答文では「歩いた後のフィードバックが少ないのなる）理由については，各モードの投稿時刻の分布によっで，達成感がない」というものが典型例である．この「確て説明できる．

認の手間」と「フィードバックの少なさ」のトレードオフの存在は，忙しい人向けのフィードバックが少ないモードと，達成感を得たい人向けのフィードバックが豊富なモー6. おわりに
本論文では，ゲーミフィケーションがバリア情報収集のドの，両方の必要性を示唆している．

参加度合いに与える影響を調査した．8 週間の実験の結果，5.2.2 定量分析

ゲーミフィケーションは，不特定多数の人が現地でバリア

図 7（a）は，モチベーション別の各モードの投稿数であを評価する手法（CFA）と，不特定多数の人が現地でバリる．Shapiro-Wilk 検定により，データ分布の正規性が確認ア検出のためのセンシングをする手法（CFS）の両方におされた R と W については，低モチベーション群と高モチいて，参加度合いを向上させることが示された．さらに, 各ベーション群の投稿数の間で有意水準 5%の対応のない t

モード利用する／利用しない理由を調査した結果，次のこ検定を実施した．データの正規性が確認できなかった GRとが明らかとなった．ゲーミフィケーションなしモードをと GW については，低モチベーション群と高モチベーショ利用する主な理由は，「社会貢献」ではなく，「操作のしやン群の投稿数の間で有意水準 5%の Mann-Whitney の U 検すさ」であった．明確な目的のないユーザにとっては，シ定を実施した．その結果，R と GR においては有意差がステムの使いやすさが重要な要素であると考えられる．結認められたが，W と GW においては有意差は認められな果の確認が必要なモード（主にゲーミフィケーションありかった．これらの結果から，投稿数の観点からは，仮説 1モード）を利用しない主な理由は「忙しさ」であり，そうが部分的に支持され（R では支持され，W では支持されでないモードを利用しない主な理由は「フィードバックがない），仮説 2 も部分的に支持される（GW では支持され，少ない」であった．これらのことから，忙しい人向けの操GR では支持されない）ことが示唆される．

作負担が少ないモードと，達成感を得たい人向けのフィー

図 7(b) は W と GW における 1 投稿あたりの距離をドバックが豊富なモードの両方が必要であることが示唆さモチベーション別に示したものである．W・GW ともにれた．これらの知見は，バリア情報収集のみならず，一般

Shapiro-Wilk 検定で正規性が確認できなかったため，そ的な地理情報収集にも適用できる可能性があると考える．

れぞれの 1 投稿あたりの距離について低モチベーション群と高モチベーション群の間で有意水準 5%の Mann-Witney

謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP19H04160 の助成を受けて行われた．の U 検定を行った．その結果，ゲーミフィケーションなしモード（W）では有意差が認められ，ゲーミフィケーショ

参考文献

ンありモード（GW）では有意差が認められなかった．こ[1]

れらの結果から，投稿 1 回あたりの距離の観点では，仮説1 と仮説 2 の両方が支持された．
仮説 1 が部分的に支持されない（W では，低モチベー[2]ション群と高モチベーション群の間で，投稿数に有意差が見られなかった）理由は，W/GW の使用手順に着目すると説明できる．W/GW の場合，参加者は投稿のために自分で決めた一定の距離を歩く必要がある．この距離は，参© 2023 Information Processing Society of Japan[3]

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図 6

各モードを使用した／しなかった理由

[12]

[13]

[14]

図 7

モチベーション別の投稿数および歩行距離（[NR:L , NR:H ], [NGR:L , NGR:H ], [NW :L , NW :H ],[NGW :L , NGW :H ] = [10, 9], [9, 8], [7, 6], [9, 8]）

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