人はどのように情報を探すのか
探索的情報検索過程の理解とよりよい利用者支援に向けて

URL: http://cres.jpn.org/
Email: cres@nii.jp

神門 典子 (情報社会相関研究系),
江草 由佳 (NII共同研究員/国立教育政策研), Viktors Garkavijs (総研大), 齋藤 ひとみ (NII共同研究員/愛知教育大), 高久 雅生(NII共同研究員/物質・材料研), 戸嶋 まゆみ (総研大), 三輪 眞木子 (NII共同研究員/放送大) , 吉岡 真治 (NII共同研究員/北大)

何がわかるの？

どんな研究？

人は、どのように情報探索を行っているか利用者の情報探索を支援するにはどういう機能が望ましいか探索的な検索の機能の有効性は、どのように評価するか

視線計測、操作ログ、インタビューなどを組み合わせ、どのような利用者がどのような目的で情報探索を行うときに、何を考え、どのように振る舞うかを詳細に調べ、利用者の情報探索における問題解決の認知過程を解明します。それに基づいて、情報探索の望ましい支援機能やインタフェースの提案も行います

情報検索のタイプ

背景WEB情報資源のための探索システム

Multifacet Exploratory search for Web resources

利用者の情報探索過程の分析

Cognitive Research for Exploratory Search
利用者の探索行動：調査方法と手順

条件： タスクの違い: レポート執筆 vs 旅行計画
トピック：旅行、環境、外交、健康、連載記事、携帯、原発etc、利用者のExpertise: 検索やタスクへの習熟度、話題の親和性
データ収集：

・操作ログ ・画面キャプチャ ・視線計測 ・コンセプトマップ
・発話プロトコル ・インタビュー ・観察・センサー
分析枠組み:“Lookzone” ：Webページのどこをみているか“Scanpath”：ランクをどんな順でみているか「Web行動カテゴリ」：Web探索の操作を定義“Link Depth”：リンクをどのくらい深くたどっているかコンセプトマップ：探索の前後の知識構造を比較
知識変化・知識利用タクソノミ：発話の内容分析枠組み
収集・分析ツールの開発：

Link Depth 具体例
レポート執筆

vs学部生は「ツールバー」「クエリボックス」「検索ボタン」に対する注視が院生より多い「スクロールバー」「スニペット」はTrip TaskよりReport Taskにおいて注視点が多い「スポンサーリンク」はReport Task
よりTrip Taskにおいて注視点が多い

ブロック
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18 URL19 関連検索
20 次へ
21 ページ内検索
22 ステータスバー
その他
アイマーク不明

Report Task
院生
学部生
0.40
3.78
1.80
0.22
0.00
3.78
0.40
1.78
0.40
0.78
4.00
0.00
0.20
0.00
10.20
8.11
2.40 17.67
5.40 36.89
0.00
0.89
0.60
0.11
0.000.44
0.00
6.67
0.00
0.00
38.80 60.67
70.00 91.11
16.60 40.89
1.20
3.00
1.00
0.78
0.00
0.00
0.00
1.78
19.60 52.89
12.00 83.44

Trip Task
院生
学部生
0.80
1.00
0.00
0.11
0.20
0.00
0.40
1.22
0.00
0.11
4.00
0.00
0.20
0.00
6.00
9.22
2.20
5.00
3.00 12.56
0.20
0.67
0.00
0.00
0.60
0.00
11.40 12.11
0.20
0.00
39.20 42.11
28.40 37.00
12.40 15.44
1.20
2.56
1.00
0.78
0.00
0.00
0.00
0.00
17.00 18.22
7.20 70.78•視点フレーム・気づき ・探索指針“COPATT”： 画面キャプチャ、視線データ、プロトコルを統合する分析プラットフォーム“QT-Honey”: クライアントサイドのログ記録・収集“CmapAnalyzer”: 検索前後のコンセプトマップ対比

旅行計画

視線計測

検索結果一覧ページの”Lookzones”
院生は「検索バー」に対する注視が学部生より多い

多面的ディレクトリを用いてサーチ
ビュー
ナビゲーション をシームレスに•任意のコンテンツとディレクト リに適用可能 ディレクトリとコンテンツとの自動バインド

Scanpath:どのランクをどんな順で見たか

50%
Report: gazing

45%

Report: clicking

40%
35%

Trip: gazing

30%

Trip: clicking

25%

Look Zone

20%
15%
10%
5%
0%
12

34

56

78910

1112131415

page rank

探索過程で、想定知識体系がテーマによって切替・詳細化
「旅行の計画」タスク：探索すべき情報のサブカテゴリが明確。そのため、ScanPathは浅く、効率よく探索。
「レポート」タスク：学部生は、探すべき情報のカテゴリがわからない。ScanPath深く時間も長い。低ランクも参照。院生は、どのようなカテゴリの情報を探すべきかイメージが明確。それを順次埋める探索。検索結果ページなどを起点としてタブで並行的に閲覧、情報を集約。どのようなカテゴリの情報を探すべきがイメー
ジが明確
メタ認知がスムースな探索のキー

探索的検索の有効性の評価

検索前後のコン
セプトマップの重ね合わせ

NS Contrast: 多言語オンラインニュースの探索的検索と比較・分析支援システム（Yoshioka）
今日の話題、バースト解析、ファセット解析、意見と事実、キーワード

GLASE (Gaze Learning Access and Search Engine)
視線を用いた提示型(Ostensive) 探索的検索支援システム

成果：高久ほか情報知識学会(2008.05),齋藤ほか認知科学会(2008.09), Terai et al IIiX (Oct 2008), Kandoet al ASIST (Oct 2008), 齋藤ほかWI2 (2008.12), Egusa et al EVIA(Dec 2008),高久ほか情報知識学会(2009.05), 齋藤ほかWI2 特別講演 (2009.07), Saito et al SIGIR-UIIR (Jul 2009),江草ほか FI研 (2009.7),
Miwa et al Panet at ASIS&T (Nov 2009),三輪ほか FI研 (2009.11), Egusa et al HICSS (Jan 2010), Egusa

ユーザが関心を持っている画像に類似するコンテンツが、素早く集まってくるシステム
・マウスのシステムより早く満足できる結果が得られる・言葉にできない想いを伝える (デモ）et al IIiX(Aug 2010) ,高久ほか情報知識学会誌(2010.09, online 2010.05), Kando et al, LogCLEF (Sept2010), 神門 科研シンポ (2009.9), Saito et al AIRS (Dec 2010), 齋藤ほか情報知識学会(2011.5),

成果： ASIST (Oct 2008), Dagstuhl Seminar on IIR (Mar2009),特許番号4324650, CHORUS WS (May 2009), SIGIR-MIARW「一連の探索の過程を通じて得られた情報の総体」
・検索の前後での知識構造の変化(コンセプトマップ）
次のアクションの選択肢の提示・検索結果の多様性 (Diversityによる評価）

Miwa et al. Info Res (Sept 2011), Saito et al ASIST (Oct2011), Hu & Kando HCIR (Oct 2011) Yoshioka et
al EVIA (Dec 2012), Saito et al. (CogSci2012)(Jul 2009), COLING (Aug 2010), 自然言語処理 (May 2011), Ifat (March2012), WWW CQA (Apr 2012), 情報処理学会論文誌 (Accepted,), SIGIR(Aug 2012)、IIiX DC (Aug 2012)