情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

A13
2015/3/5

インタラクティブデータマイニングのためのタッチデバイス用ユーザインタフェースの試作
加藤 大志1

本橋 洋介1

藤巻 遼平2

森永 聡1

概要：大規模なデータから有用な知識を発見するデータマイニングではアルゴリズムの処理に計算時間がかかる．これに対して，人の介入を前提として，人とアルゴリズムが連携しつつ処理を進めるインタラク
ティブデータマイニングという手法がある．アルゴリズムの処理中に人が介入するためには，それを支援するユーザインタフェースが重要となる．我々は，データマイニングにおける属性選択の問題に対して，

FoBa アルゴリズムと連携してユーザが指示を与えるためのユーザインターフェースを試作した．データ分析者の試用により，操作に応じて瞬時にデータやモデルを可視化したグラフを更新することは試行錯誤に有効であることが分かった．

A User Interface Prototype Using Touch Device
for Interactive Data Mining
Daishi Kato1

Yosuke Motohashi1

Ryohei Fujimaki2

Satoshi Morinaga1

Abstract: Data mining that finds useful knowledge out of large data requires lots of computation time torun algorithms. Interactive data mining is one style of data mining that involves human interference torunning algorithms. To realize interactive data mining, a user interface is important to support such humaninterference. We focused on feature selection problem which is one of problems in data mining, and developed
a prototype system to support interaction between a human and an algorithm called “FoBa.” Our finding isthat the interactive user interface helps a user to repeat trial-and-error data mining.

1. はじめにムを実行し，結果を見て再度別の加工をするといったことを行う．しかし，アルゴリズムの実行に時間がかかりすぎデータマイニングはデータから有用な知識を発見する手ると，気軽に試行を繰り返すことができないという問題が法である．この手法を用いると，データから規則性や少なある．これに対して，データマイニングにおいて人手を介いパラメータで表現できるモデルを，人手を介さずアルゴすことを前提にして，人とアルゴリズムが連携する手法とリズムで見つけ出すことができる．しかし，データマイニしてインタラクティブデータマイニング [2], [3]．がある．

ングには，データが大規模になると計算量が増え，結果をインタラクティブデータマイニングでは，人がアルゴリ得るまでに時間がかかるという課題がある．そこで，デーズムに介入する．すなわち，アルゴリズムが出力する情報タマイニングの研究では，計算量を抑えるアルゴリズムををもとにアルゴリズムの実行が完了する前にデータ分析者考案するアプローチが多い．ところで，データマイニングが指示を与える．このとき，データ分析者はアルゴリズムの手法を用いてデータ分析を実行するデータ分析者は，納の出力を即座に理解し，アルゴリズム上矛盾がなく適切な得のいくモデルを見付けるために試行錯誤を重ねる．例え指示を与えなければらない．また，アルゴリズムの計算処

ば，センサーから得られた生データを加工してアルゴリズ

理を止めずに実行途中の状態で指示を与えて方向修正し

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日本電気株式会社
NEC Corporation
NEC Laboratories America, Inc.

© 2015 Information Processing Society of Japanたい場合もある．このように人がアルゴリズムに介入することは容易ではなく，それを支援するためのユーザインタ

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フェースが望まれる．

理を進める．

我々は，データマイニングにおける問題の一つである属

図 1 に試作システムのユーザインタフェースのスクリー性選択問題において，FoBa アルゴリズム [1] と連携するンショットを示す．画面は上下に 3 分割され，上から順に，ユーザインタフェースを試作した．本稿では試作したユー

操作の履歴に関する可視化エリア，モデル関する可視化エ

ザインタフェースの特徴と，実際にデータ分析者が試用しリア，操作エリアとなっている．ユーザは，中央および上た結果分かった効果について述べる．の可視化エリアを見つつ下の操作エリアで操作をする．操作エリアでは属性がドラッグ&ドロップ可能なノードとし

2. 関連研究て表現され，ユーザは左右のエリアに属性を移動すること

KDD 2014 では Interactive Data Exploration and Analytics (IDEA)*1というワークショップが開催され，インタラクティブデータマイニングに関する発表があった．

で属性の選択状態を指示する．アルゴリズムからの推薦はノードの色で表現され，より暖色のノードが選択すべきノードであることを示唆する．

文献 [4] には，近年盛んに研究されているビジュアルデー

本ユーザインタェースの開発において特に注意した点をタマイニングに注目してデータ可視化とデータ分析を組み列挙する．また，データ分析者からのフィードバックや効合わせたツールが述べられている．開発された GNoT と果的な使い方についても述べる．

いうツールは，SQL のようなクエリ言語を機能学習アルゴ• 特徴 1 ドラッグ&ドロップによる直感的な操作

リズム用にも用意し，GUI でクエリを生成できるようにしタッチデバイスを想定した場合は，ユーザからの操作ている．GNoT は，人の指示に応じてインタラクティブにはドラッグ&ドロップの方が容易であることが分かっ可視化するツールであり，我々が試作したツールと形態がた．当初はクリックによる操作で実装したが，誤操作類似している．

があったり，視覚的に何が起こるか分かりにくいなど

文献 [5] は，ユーザがモデルの中身を知らなくてもビジュアル表現を使ってインタラクティブに知識を入力するコの問題があった．

• 特徴 2 アルゴリズムからの推薦を視覚的に表示ンセプトを提案し，その実現に向けた研究課題を述べていアルゴリズムからの推薦をユーザに押し付けがましくる．研究課題には，ユーザインタラクションのためのインなく自然に提示する方法として，色による表示法を用

タフェースと，それをもとにしたユーザモデルとデータモいた．当初は推薦順に並べるという位置による表示法

デルの推論，さらにそれらに適応した計算と可視化が含まで実装したが，自動で位置が変わるとユーザが困惑すれている．この中で我々の取り組みは，ユーザインタラクションのためのインタフェースと可視化に関係する．

るという問題があった．

• 特徴 3 変化を瞬時に見せるための事前計算

一方，文献 [6] では，インタラクティブデータマイニング

ユーザの試行錯誤を促進するには，ユーザの操作に応の潜在的な問題点を指摘している．すなわち，ユーザであじた情報の変化が瞬時に見えるとよい．そこで，操作るデータ分析者の意図が入りすぎることにより，得られるエリアでドラッグ開始すると，ドロップする以前にど結果が予想を超えるものにならず，データマイニングの定のような変化が起こるか見せるようにした．これによ義である「発見」に至らない可能性があると指摘している．

りドロップ操作を止めたり，試しにドラッグを開始し本文献はいくつかの解決策が示唆しており，その中で我々てみるなどの使い方が可能になった．これを実現するは，特にユーザインタフェースの観点からユーザの制御可ために，操作を 1 ステップ先読みする事前計算を行っ能範囲の適切な設定が重要であるという主張に同意する．ている．

このようにインタラクティブデータマイニングの研究が• 特徴 4 事前計算途中のインタラクティブ操作進められているが，アルゴリズムと連携するためのユーザ

上記の事前計算において 1 ステップ先の操作の候補がインタフェースに関する研究は少なく，本稿ではその一例多い場合は，計算に時間がかかる．そこで，事前計算として試作したユーザインタフェースについて述べる．

をユーザが操作する可能性が高い順に行うとともに，3. 試作システム事前計算が終了していなくてもユーザの操作ができるようにした．これにより，ユーザが自分の意向で操作我々が試作したシステムは，属性数が極めて多い場合にしたい場合はすぐに操作し，システムからより豊富なおける重回帰分析の属性選択問題に関する．この問題を情報を取得したい場合はしばらく待つという使い方が機械学習のアプローチで取り組むアルゴリズムの一つに可能になった．

FoBa [1] がある．試作システムでは，FoBa アルゴリズム

上記以外にも現バージョンに至るまでに得られた知見とによる推薦をユーザに提示し，ユーザからの入力により処して 2 点補足する．一つは，データ分析者は可能な限りアルゴリズムによる最適化を期待することである．当初の*1

http://poloclub.gatech.edu/idea2014/© 2015 Information Processing Society of Japan

バージョンでは，データ分析者の制御範囲を広げるため，

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図 1

試作システムのスクリーンショット

Fig. 1 Screenshot of the prototype system

アルゴリズムからの推薦は控えめであった．しかし，デー

え，操作エリアで 3 つの属性を左から右にドラッグタ分析者の要望はアルゴリズムによる最適化の結果をもと&ドロップしたにして操作することであり，現バージョンでは，初期状態( 3 ) 属性を追加することで平均誤差を下げたいと考え，操は時間かかってもアルゴリズムによる最適化を実行するよ

作エリアの右のエリアの色が濃い属性を 3 つ左にドうに変更された．もう一つは，データ分析者はアルゴリズ

ラッグ&ドロップしたムによるブラックボックス的な推薦だけではなく，それを裏付ける様々な情報を統合的に見られることを要望することである．そこで，データに関する情報をできるだけ加工されていない状態で見る機能を追加した．例えば，図 1の中央エリアの右に配置されたグラフ (以下，予実グラフ)( 4 ) 下記を確認しつつ，属性の入れ替えを試行錯誤した• 属性の係数を確認するため，係数の正負とその大きさを視覚化したステムプロットを見た• 予測の誤差を細かく確認するため，予実グラフをスライダーで拡大し，スクロールして見たは，入力データの実際の値とモデルによって予測された値• 異常値により誤差が大きくなっているかを確認するが個別のデータ点としてプロットされている．この予実グため，予測値が外れているところを予実グラフを拡

ラフも操作エリアのドラッグ操作に応じて瞬時に変化する

大して，探したため，属性の選択によってどのデータの予測値の誤差が小さいかもしくは大きいかなどが分かるという利点がある．

4. 試用例
本節では前節で説明した試作システムを実際にデータ分
析者が試用した場合の操作の流れを説明する．試用に参加• 過去に選択した属性であるか確認するため，実行履
歴の行を選択した• 詳細な平均誤差の変化を確認するため，最小誤差履
歴のグラフを拡大した( 5 ) 平均誤差が安定しある程度より下がらなくなったところで終了した

したデータ分析者は，データ分析業務経験 2 年の 1 名であ試用を通して分かった試作システムの特徴的な効果につる．使用したデータは賃貸物件の家賃に関するデータで，いて述べる．(2) では，アルゴリズムが選択した属性をデー

予測対象の家賃以外に 27 の属性を持つデータである．

タ分析者が不要と判断して外した．本データでは属性数が( 1 ) 初期状態 (アルゴリズムによって最適化された状態) を少なく事前に不要なデータを列挙することも可能であった

見た( 2 ) 家賃に直接関係する属性は予測に用いたくないと考© 2015 Information Processing Society of Japan

が，属性数が非常に多い場合は後から外すという操作は有効であろう．(4) の属性の入れ替えの操作では，ドラッグの193

参考文献
[1]

[2]

[3]
[4]

[5]
図 2

タッチデバイス付き PDP での操作シーン

Fig. 2 Usage scene of PDP with touch device[6]

開始時点でグラフを確認し反対のエリアのドロップまで行

Zhang, T.: Adaptive Forward-Backward Greedy Algorithm for Sparse Learning with Linear Models, Advances in Neural Information Processing Systems 21(2009).
Ankerst, M.: Human Involvement and Interactivity ofthe Next Generation’s Data Mining Tools, Proc. Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge
Discovery (2001).
Zhao, Y., Chen, Y. and Yao, Y.: User-centered Interactive Data Mining, Proc. of the IEEE-ICCI’06 (2006).
Ganeshapillai, G., Brooks, J. and Guttag J.: Rapid
Data Exploration and Visual Data Mining on Relational Data Proc. of the KDD 2014 workshop on Interactive Data Exploration and Analytics (2014).
Endert, A., North, C., Chang, R. and Zhou, M.: Toward Usable Interactive Analytics: Coupling Cognitionand Computation Proc. of the KDD 2014 workshop onInteractive Data Exploration and Analytics (2014).
Miettinen, P.: Interactive Data Mining Considered
Harmful (If Done Wrong) Proc. of the KDD 2014 workshop on Interactive Data Exploration and Analytics(2014).

わないケースがあり，事前計算による変化の可視化が試行錯誤に有効であることが分かった．また，グラフを拡大して詳細を確認するなど，生データをすぐに確認できるインタラクティブなグラフも効果があった．また，履歴をすべて残すことで過去の操作を振り返ることも効果的であった．
今回の試作システムはタッチデバイスで操作することを想定した．図 2 に試作システムをタッチデバイス付き PDPで用いたときの操作シーンを示す．タッチによるノードの操作は直感的であり，試行錯誤の作業の苦労が軽減されることが期待できる．
今回の試作システムでは実装されなかったが有効でありそうな機能としては，ユーザの操作をもとに再度アルゴリズムによる最適化を実行する機能がある．すなわち，アルゴリズムの 1 ステップ毎にユーザが介入するのではなく，ある程度収束するまでアルゴリズムを走らせ，その結果をユーザが操作するという反復を繰り返す方法が考えられる．

5. おわりに
本稿では，インタラクティブデータマイニングにおいてユーザとアルゴリズムが連携するユーザインタフェースの課題に着目し，属性選択の問題に関して試作したシステムについて述べた．試作システムをデータ分析者に試用してもらうことで，いくつかの点で有効性を確認した．有効性のさらなる確認には，スキルの異なるデータ分析者による評価やより大規模なデータでの評価が必要となるだろう．
また今後の発展としては，属性選択の問題以外での適用や複数の問題に共通したユーザインタフェースの開発があるだろう．ユーザインタフェース以外にも，ユーザの操作をもとによりよいモデルを作るアルゴリズムの開発が望まれる．これらの研究が進めば，インタラクティブデータマイニングはより実用的なものになるだろう．

© 2015 Information Processing Society of Japan194