情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

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2024/2/28

新たな視点の情報との出会いを促す SNS ビューア
SerendipitySeeker
神場知成†1
概要：表示される SNS 投稿やその投稿者が，情報空間の中でどのようにポジショニングされるかを言語モデルにより解析し，タイムラインや検索結果と並べてそのインタラクティブ・ポジショニングマップを表示する SNS ビューアについて述べる．SNS により自分と興味や嗜好の似通った人からの情報ばかり入ってくるようになる「フィルターバブル」や，それにより仮想的なクラスターの中で意見が加速度的に共鳴しあう「エコーチェンバー」などの現象が知られている．これらの過度な進展は意見の先鋭化や対立を招き，衝突や分断を招く可能性がある．従来，パーソナライゼーションやレコメンデーションの枠組みにおいて，これらの弊害を和らげてセレンディピティ（偶発的な幸運の出会い）による情報の発見を促すために，意図的に利用者の嗜好とは少し異なるタイプの情報をレコメンドする方法などが検討されてきた．しかし，自己決定理論（SDT）の言うとおり，人間は外部から与えられるモチベーションよりも，自発的モチベーションにもとづく方が行動に結びつきやすい．ユーザに，特定の情報を見るように促すのではな
く，「自分とは異なる視点の情報を見たい」という内的モチベーションを促すことを意図した SNS ビューア
SerendipitySeeker を開発し，その上での利用者行動の分析をした結果について述べる．

1. はじめに
SNS には「フレンドになる」「フォローする」等の仕組み

2. 関連研究2.1.

パーソナライゼーション，レコメンデーションがあり，ユーザは興味ある投稿をする他ユーザの投稿をフパーソナライゼーションは，たとえば Web サイトにおいォローする．結果的に日常的に目にする記事は自分と類似て，ユーザがサイトを好みの色にしたり，住んでいる地域した興味や見解を持つユーザの投稿ばかりとなる傾向があの天気予報が常に表示されるように設定したりするユーザ

り，この現象はフィルターバブルと呼ばれる[1]．これによ主導のものを指す場合もあるが，ここでは，システムが利り，さまざまなトピックについて似た見解や興味を持つユ

用者の興味傾向を学習して，利用者が興味を持つと推定すーザによる事実上のクラスターがいくつもでき，クラスタる情報を優先的に表示する自動パーソナライゼーションをー内部では見解がより先鋭化することがある．クラスター指すものとする．たとえば筆者は，オンラインニュースを内部でお互いに見解が蒸留されてますます強まる現象はエ利用者の閲覧行動によって自動的にパーソナライズする試コーチェンバーと呼ばれる[2]．AI によるフェイク情報の生みを Web のきわめて初期に行ったが[5]，自動パーソナライ成は容易になったが検出は難しく[3]，SNS では一般に他ユゼーションは現在でも重要な課題である[6, 7]．広告のパーーザの投稿を再シェアする操作が極めて容易なため，ユーソナライズも一般的に行われているが，広告は「ユーザがザがフェイク情報を深く考えずに拡散してしまうこともあ欲しいであろう情報を優先的に提供する」というユーザ側

る．SNS を介して人間の認知がゆがんだり先鋭化したりすの視点よりもむしろ広告提供者側の視点が強く，「ターゲテることは，議論上の争いだけではなく世界を不安定にしてィング」と呼ばれる場合が多い．

戦争などにもつながりかねない重大な課題と言って良い．

レコメンデーションも類似した用語であるが，特にオン上記のような課題はこれまでにも指摘され，技術的にもラインショッピングで使われることが多い．レコメンデー

さまざまな検討がされてきた．たとえばセレンディピティ

ションでは，たとえば「ユーザがガーデニングの本を買っと呼ばれる偶然の出会いを促すために，ユーザの興味あるたから，植物やガーデニング用品の本をレコメンドする」

情報だけでなく，あえてランダムにばらついた情報や，ユというような，商品の直接的な関連性にもとづくコンテンーザの興味からはずれた情報を推薦する手法などである

ツベースフィルタリングだけでは限界があり，「ユーザと似[4]．本研究は同様の問題意識にもとづいているが，注目すた興味の人を発見し，人同士の嗜好の共通性にもとづいてる点をレコメンド情報の選択方法ではなく，ユーザが新し商品を薦める」というソーシャルフィルタリングも一般的

い視点の情報を閲覧しようとするモチベーションに当て，である．これによりたとえば「ある音楽を好きな人に，同「異なる視点の情報があることにユーザ自ら気づき，自発じジャンルの音楽が好きな人たちに人気のある飲料を薦め的にそれらを見たくなるように促す」ということを目指しる」というように，商品同士は直接的には関係のないものたシステム SerendipitySeeker について述べる．

を薦めるようなこともできる．ソーシャルフィルタリング†1 東洋大学

情報連携学部（INIAD）© 2024 Information Processing Society of Japan308

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IPSJ Interaction 2024の手法も Web の極めて初期に提案され[8]，現在もさまざまな改良がされている．

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この目的のために SerendipitySeeker では，投稿リストの横に常に動的かつインタラクティブな，情報のポジショニパーソナライゼーションやレコメンデーションはむしングマップを表示し，ユーザがみずから「少し異なる傾向ろユーザの興味を狭めるという課題に対し，最近では「ユの投稿を見てみよう」と思わせるユーザインタフェースをーザが興味を持つかどうかはわからないが，情報との発見実現する．投稿リスト上でユーザが投稿を閲覧するのに連的な出会いを促す」という観点でも研究が行われ，このよ動してマップ表示は変化し，マップ上で操作をすると表示

うな「発見的な出会い」はセレンディピティと呼ばれていされる投稿も変化する．実装は X (twitter)の記事を対象とる．たとえば Grace 等は，料理のレシピを推薦する際に「ユし，フォローしている投稿を見るタイムライン・ビューと，ーザの好みにあっていると思われるものだけを推薦する場

クエリによる検索結果を見る検索ビューがある．それぞれ合」と「驚き指数が高いものを混ぜて推薦した場合」とをのビューについて以下に示す．

比較し，後者はユーザ体験に効果があったものの，食べ物は個人の歴史的な経験，信条や健康上のこだわりなどがあ

3.1 タイムライン・ビューと投稿者マップるため，さらに複雑な考慮が必要であることを示した[9]．
2.2 人間の特性について
一方ここでは視点を変え，人間の行動に対するモチベーションという観点で述べる．Deci と Ryan による自己決定理論（Self-determination theory，以下 SDT）は，人間は外発的に動機づけがされた場合よりも，内発的に動機づけがされた方が行動に結びつきやすいということを詳細に理論化したものであり，広く知られている[10, 11]．単純化した例
で言えば，人から指示されたことよりも，自分でやろうと思いついたことの方が行動に結びつきやすい．
この分類に基づいて考えると，「レコメンデーション」と図 1. タイムラインと投稿者ポジショニングマップ

いうのは，それ自体がユーザに対する「外的な動機づけ」（ポジネガ傾向）である．しかし自己決定理論が示すように，実際にユーザが新しい視点の情報を積極的に閲覧するような行動を起こすためには，そのような情報をレコメンドすることよりもむしろ，「新しい視点の情報を閲覧したい」いうモチベーシ
ョンをユーザが自主的に持つように促すことが重要である．
これはレコメンデーションアルゴリズムよりもむしろ，ユーザインタフェース上の問題であろう．

3. 新たな視点を促す SNS ビューア
SerendipitySeeker
これまでさまざまな SNS（X, facebook 等）は，友人やフォローしている人の投稿の表示優先度を制御したり，フォローしていない情報をレコメンドする場合も多かった．しかしそれらは投稿選択のアルゴリズムに関わらず，ユーザから見れば「自主的にフォローしているわけではないが，プラットフォーム側から見るように促された情報」であり，ユーザが自ら見たいと思って積極的に見にいった情報ではない．つまり外的なモチベーションづけをされる表示である．これに対して SerendipitySeeker が目指すのは，「ユーザ自身が，自分が今見ている情報とは異なるタイプの情報を見るモチベーションが高まり，それらを簡単に見ることができる仕掛け」を取り入れることである．

© 2024 Information Processing Society of Japan

図 2. タイムラインと投稿者ポジショニングマップ（カテゴリー傾向）
図 1 と図 2 は，ユーザがタイムラインで投稿リストを見るビューである．画面左側には投稿がタイムラインで表示され，右側には，投稿者のポジショニングマップが表示される．ポジショニングマップ上の 1 つの点は一人の投稿者に相当する．ポジショニングマップとは，それぞれの投稿者の投稿を言語的に解析したときの特徴をマッピングしたもので，そこにはユーザがフォローしている人たちに加え，X(twitter)においてフォロワー数が多い人たちも表示される．ポジショニングマップは今後増やす予定だが現時点で次の 2 種類があり，タブで切り替えることができる．

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1) ポジネガ傾向タブ：発言を「ポジティブ/ネガティブ」および「主観的/客観的」という 2 軸で言語的に解析したときに，どのような投稿が多いかという傾向を示す（図 2）．マ
ップ上の 1 つのマークは 1 つの投稿者アカウントに対応する．発言傾向は，その投稿者の過去投稿を複数まとめた上でテキスト処理によって自動分析したものである．現時点
では実装上の制約（twitter developer API の利用回数制限や，テキスト分析にかかる時間）を考慮し，一人のユーザに対して最新 10 個の投稿を解析している．具体的にはそれらの投稿をまとめて ChatGPT API に渡し，傾向の分析結果を取得している．マップ上で特定の投稿者を示すマークをクリックすると，タイムライン上では，その投稿者の投稿すべてがハイライトされる．また，タイムライン上でカーソルを用いてフォーカスする投稿を移動すると，マップ上では該当する投稿者のマークが，薄青色からハイライトされ図 3. 検索結果と記事ポジショニングマップ
たとえば #GenerativeAI,#GlobalWarming などのハッシた黄色表示に変わる．マップ上で各投稿者を示すマークのュタグで検索を行い，ユーザが投稿リスト上で検索結果の大きさは，その投稿者のフォロワー数を示す．

投稿を順番に見ていると，ポジティブ/ネガティブ，主観的

2) カテゴリー傾向タブ：それぞれの投稿者がよく発言する/客観的いずれの表現のものも存在するが，マップが自然にジャンル（政治，スポーツ etc.）を一つ示す．マップとタ目に入ることにより，さまざまなタイプの投稿があること

イムラインとの連動は(1)と同様で，マップ上で投稿者をクに気づくであろう．それにより，自分が閲覧中の投稿と異リックすればタイムライン上でその人の発言がハイライトなる表現の投稿も見たいというモチベーションを促すことされ，タイムライン上でカーソルを移動してフォーカスがを想定している．

変わると，マップ上でその投稿者がハイライトされる．マ

なお，投稿リスト上でフォーカスした投稿は，マップ上ップは，Sport，Technology など 9 つのカテゴリーに分類さではハイライトされた黄色のマークで表示される．フォー

れている．実装は，それぞれの人の最近 10 個の投稿を，カスをずらしていくと別の投稿にハイライトが移動するが，Google Cloud Natural Language API の classifyText メソッド

マップ上で直前まで黄色だったマークは段階的に元の色を利用してコンテンツ分類した結果に基づいている．同（薄青）に戻る．これは，ユーザが今見ている投稿だけでAPI では，コンテンツカテゴリーの最上位の分類としてなく直前に見た投稿の傾向も意識しやすくするためである．

Arts & Entertainment, Autos & Vehicles など 28 種類あるが，マップ上でマークをクリックすると，それに対応する投稿画面上でのレイアウトを考慮して 9 つに再分類した．28 種が投稿リスト表示エリアの最上部に移動する．2 つのエリ類から 9 カテゴリーへの再分類とマップ上での表示位置はアをシームレスに移動でき，それらの操作が連携している

ChatGPT にプロンプトを与えて決定した．

ことにより，ユーザはさまざまなタイプの投稿に目が行きやすくなることを目的としている．

3.2

検索ビューと記事マップ

図 3 は，投稿に対するキーワード検索をした画面である．

3.3 システム構成

画面左側には検索結果として投稿がリスト形式（新着順）

図 4 は SerendipitySeeker のシステム構成を示す．現時点

で表示されており，右側は，各投稿を「ポジティブ/ネガテ

では投稿リストのエリアとマップエリアとの間でユーザがィブ」および「主観的/客観的」でポジショニングしたマッ

シームレスに操作を行う際の操作性の確認を目的とし，比プである．タイムラインのビューと異なり，マップ上に表較的小規模なシステムを想定した実装となっている．シス

示されている一つのマークは投稿者ではなく一つの投稿にテムは 2 つの構成要素から成る．

対応する．分類は，各投稿を TextBlob の Sentiment Analysis

1) API サーバ（ポート 8000）：API を通じて外部からツイーで分析し，polarity と subjectivity の数値をマップ上に配置

トを取得，保存，解析して UI サーバに提供したものである．本来であればそのユーザの発言の文脈も

2) UI サーバ（ポート 3000）：ブラウザ経由でアクセスを受見て解析した上でマップに配置することが望ましいが，こ信し，UI を提供

こではシステムのレスポンス速度を考慮し，テキストの表API サーバはタイムライン，サーチの両方のビューに必

層的な表現を分析した結果だけによるマッピングをしてい要なツイートを取得，個々のツイートの感情解析を行った

る．マークのサイズは，該当する記事の「いいね」数を反結果もデータベースに保存する．実装は Python と FastAPI映している．

フレームワークを用いている．タイムラインビューのデー© 2024 Information Processing Society of Japan310

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2024/2/28の操作性が重要である．マップ上における個々の投稿者やツイートの配置については議論の余地があったとしても，マップ上でさまざまな位置づけの投稿者やツイートがあるということがわかれば，ユーザがさまざまな位置にある投稿を見るきっかけになる可能性がある．ここでは，提案したユーザインタフェースによって，その目的がどの程度達成されるかを調べるために実験を行った．
4.1 実験内容
被験者は合計 12 人で，すべて 20～25 才の大学生または大学院生である．検索キーワードおよびツイートは日本語と英語が混在している．被験者の母国語は日本語だが基本的な英語力があり，twitter の十分な閲覧経験もある．実験はすべて同一 PC，同一ブラウザ，同一ブラウザサイズで行った．ユーザ同意のもとで，操作履歴を記録している．
評価実験は一人あたり約 30 分で，12 人のうち７人はSerendipitySeeker をそのまま利用した．5 人はタイムライン，検索いずれのビューもマップをすべて非表示にしてツイートのリストだけを表示した．非表示にした際は図 2，3, 4 な
図 4. システム構成

どの画面において右側エリアが空欄になるだけで，その他の変化はない．被験者に指示した手順は下記の通りである．

タベースにおいて，個々の投稿の感情解析（ポジネガおよ(1) タイムラインビューで自由にツイートを閲覧（10 分間）

び主観性）は該当ユーザの最新の 10 ツイートを用いてい(2) 検索ビューで自由にツイートを閲覧（10 分間）る．具体的には，それぞれのユーザ一人ずつのツイートを(3) アンケートへの回答

まとめたうえで ChatGPT API に”quantify these posts on two

利用に際しての設定は下記のとおりである．

axes, positive/negative and subjective/objective, in order to map

・タイムラインビューで，ユーザはツイッターにログインthem” をいうプロンプトを与えている．カテゴリー分類にはせず，あらかじめシステム側で取り込んで用意した 20 人

は Google NLP API を用いており，同 API はコンテンツをの最近の 10 ツイートずつを表示．合計で 200 件の投稿を28 のカテゴリー（Arts&Entertainment, Auto&Vehicles 等）に見ることができる．
（ただし，実験時点で結果的に一部のツ分類するが，画面上に配置する際の見やすさを考慮して 9

イートが削除されており，194 件が閲覧可能だった）

カテゴリーに再編成している．再編成にあたっては・検索ビューでは，あらかじめ設定した 10 キーワードの検ChatGPT で”classify these 28 categories into 9 broad categories

索結果を表示．それぞれの検索キーワードについて 25 件

to enhance visualization on the screen” というプロンプトを用の結果があり，合計で 250 件の投稿を見ることができる（たいた．

だし，実験時点では結果的に一部のツイートが削除されて一方，サーチ結果の感情解析（ポジネガおよび主観性）はレスポンス速度の関係から TexBlob API を用いている．
これは個々のツイートを単独で解析しており，文脈等は考おり，219 件が閲覧可能だった）．
被験者には，ビューの配置について 1 分程度の説明をした上で，前述の指示をした．

慮していない．
UI サーバは React フレームワークを用いて実装している．
データを API サーバから取得し，タイムラインとサーチの4.2

実験結果(1) ツイート閲覧数とマップの利用傾向

UI を提供する．ユーザはこれらのビューを自由に切り替え

図 5 は，実験を行った 10 分間の間に，タイムラインビュることができる．現在の画面構成は PC 等の大画面を想定

ーとサーチ結果ビューにおいて，ユーザが 1 分間に閲覧ししている．

たツイート数平均値の変化を示したものである．図 1，2 で示したように各ツイートには表示枠があるが，その表示枠

4. ユーザインタフェース評価
前章で述べたように，言語的分析にもとづくマップの正確さにはまだ改良の余地があるものの，SerendipitySeeker は，マップの分析精度だけでなくユーザインタフェースとして© 2024 Information Processing Society of Japanがアクティブになった回数をカウントしている．これを見ると図 5(a)に示すタイムラインビューでは，ポジショニングマップが表示されている場合（青のライン）でも表示されていない場合（オレンジのライン）でも閲覧ツイート数に大きな違いはない．一方(b)に示すサーチ結果のビューで311

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2024/2/28(a) キーワードリストのクリック数(a) タイムライン・ビュー(b) サーチ結果マップのクリック数(b) サーチ・ビュー
図 5. ツイート閲覧数（平均）は，マップない場合（オレンジのライン）の方が常に多く推移するが，8 分目付近で急激に減少している．
筆者はサーチ結果のビューがこのように推移しした理由を次のように考える．
・一般に，マップがない場合，ユーザは表示されているツイートを上から順番にスクロールしながら見ていくだけな

図 6. サーチビューでのクリック数（平均）てキーワードリストのクリック数は，マップ表示がない場合（オレンジのライン）の方がマップ表示がある場合（青のライン）よりも常に多い．また，図 6(b)に示すように，ユーザはマップ上で常にある程度の回数をクリックしている．このことは，サーチ結果を見るにあたってユーザはツイートを順番に見るのでなく，ポジネガマップ上でツイートを選択してツイートを見る場合が多かったことを示してのでツイートの閲覧速度は速い．これに対してマップがあいる．10 分間のポジネガマップ上での操作回数合計は平均

る場合，途中でマップを見たり操作をしたりするので，閲で 21.7（標準偏差 12.8）である．

覧速度は遅くなる．
・実験において，ユーザは自由に検索キーワードを選べた
わけではなく，あらかじめ決められた 10 個のキーワードの検索結果を順番にながめていただけなので，8 分程度でタイムラインビューにおいては，このような閲覧ツイー
ト数の相違は見られなかったが，マップとのインタラクションは継続的に行われていた．タイムラインビューでは投稿者の発言を解析した結果に基づくポジネガマップとカテすべてのキーワードの検索結果をだいたい見終わって飽きゴリーマップの 2 種類があるが，10 分間の間にポジネガマてしまい，ツイートを見るスピードが一気に減少した．

ップ上でのユーザ操作は平均で 11.4 回（標準偏差 6.8），カテゴリーマップ上での操作は平均 7.1 回（標準偏差 10.7）

このことを確認するためにサーチ結果ビューにおける10 分間のキーワードクリック数を見ると，マップ表示がある場合は平均が 10.0（標準偏差 5.9），マップ表示がない場合は 28.0（標準偏差 2.7）であった．キーワードは全部で10 個しかないので，マップ表示がない場合は，いったんすべてのキーワードのサーチ結果を見た後で，何度も同じキーワードをクリックしていたことがわかる．

であった．双方を合計すると，10 分間でマップ上での操作回数合計は平均 18.6（標準偏差 15.5）である．
なお，上記の標準偏差数値からわかるように，マップの操作回数はユーザによるばらつきが大きい．つまり，頻繁にマップを利用してツイートを選びながら閲覧するユーザと，あまり利用せずツイートリストをスクロールしながら閲覧するユーザとの両方がいる．

さらに，サーチ結果ビューにおけるユーザ操作の履歴を1 分ごとにカウントしたものを図 6 に示す．図 6(a)におい4.3 議論
本システムでは「ポジティブ/ネガティブ」および「主観© 2024 Information Processing Society of Japan312

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的/客観的」という 2 軸のマップを用いたが，タイムライン謝辞表示ではマップ上に投稿者を配置し，サーチ結果の表示で本研究は，JSPS 科研費 23K11205 の助成を受けたものです．

はマップ上に記事を配置した．

同助成に感謝いたします．

タイムライン表示では，決まった人数の投稿者の記事だ
けが表示されているので，発言を見るときには「その人が参考文献どういう発言の傾向があるか」を意識することで，閲覧者[1] Pariser, E. (2011). The filter bubble: What the Internet isが意識しやすいと考えた．一方サーチ結果の表示では，検hiding from you. penguin UK.

索対象は X (twitter)上に存在するあらゆる投稿が含まれる[2] Diaz Ruiz, C., & Nilsson, T. (2023). Disinformation and Echo

可能性がある．その時に投稿者の最近のツイートをすべてChambers: How Disinformation Circulates on Social Media

リアルタイムで計算するのは困難であるため，特定のツイThrough Identity-Driven Controversies. Journal of Public Policy

ートだけを言語的に解析することとした．

& Marketing, 42(1), 18–35.

一般に情報に接するときには，その記事自体に着目する[3] Ozbay, F. A., & Alatas, B. (2020). Fake news detection within

ことと，その発信源に着目することの両方が必要であろう．

online social media using supervised artificial intelligence

たとえば新聞であれば，同じ出来事であっても肯定的に伝

algorithms. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,える記事，否定的に伝える記事があり，これは個々の記事

Volume 540, Article 123174.

だけでなく新聞社によって一定の傾向がある．

[4] M. Jasim et al. (2022), Supporting Serendipitous Discovery

また，そのような分類は特に SNS のような短文投稿で重and Balanced Analysis of Online Product Reviews with

要である．なぜなら，ある表現がどのような含意Interaction-Driven Metrics and Bias-Mitigating Suggestions,（connotation）を持つかということは，短文であればあるほ

CHI’22 Proceedings, April 2022, Article No. 9

ど表現そのものからは理解しづらい場合があるからである．

[5] T. Kamba, K. Bharat, M. C. Albers (1995), The Krakatoa

長い文章であれば，必ずしもその著者が誰であるかを意識

Chronicle – An Interactive, Personalized, Newspaper on the Web,せずに読んでも，文章に対して自分が賛同するか反対する

Proc. of the 4th Int. Conf. on WWW, pp.159-170, Dec. 1995.

か冷静に判断することもしやすい．短文の投稿の場合はユ[6] Thurman, N. (2018). Personalization of News. In: Vos, T. P.,ーザが内容を誤解することも多く，さまざまな角度から情Hanusch, F., Dimitrakopoulou, D., Geertsema-Sligh, M. & Sehl,

報を確認するモチベーションを上げるようなユーザインタ

A. (Eds.), The International Encyclopedia of Journalism Studies.

フェースが重要である．

Massachusetts, USA: Wiley-Blackwell

ただし，言語的な解析の精度を上げることにこだわるこ[7] Bozdag, E. (2013) Bias in algorithmic filtering andとは限界もあるだろう．たとえばツイッターをプラットフ

personalization. Ethics Inf Technol 15, 209–227.

ォームとする感情分析についてはその分類精度がなかなか[8] Upendra Shardanand, Pattie Maes (1995): Social Information

上がらないという点も知られつつある[12]．ツイートの分

Filtering: Algorithms for Automating "Word of Mouth". CHI

析と可視化については単なる言語的な解析だけでなく，さ1995: 210-217

まざまな手法の検討が提案，試行されている [13]．本研究[9] K. Grace et al. (2022), Q-Chef: The impact of surprise-

は，言語的な精度を上げることよりもむしろ，ポジショニ

eliciting systems on food-related decision-making, CHI’22

ングマップをインタラクティブにして UI として活用する

Proceedings, Article No. 11, pp.1-14

ことの重要性に着目した．

[10] Edward. L. Deci and Richard. M. Ryan (1985), Intrinsic
motivation and self-determination in human behavior, Springer

5. 結論
ユーザがフィルターバブルやエコーチェンバーに陥る

New York, 1985.
[11] Ryan, R. M., Deci, El. L. (2017) Self-determination theory:
Basic psychological needs in motivation, development, andことを緩和し，情報閲覧に対する新しい視点を得ることがwellness, New York: Guilford Publishing.

できるようにするという課題に対し，レコメンデーション[12] D. Zimbra et al. (2018), The State-of-the-Art in Twitterの仕組みを見直すのではなく，ユーザの内的モチベーショ

Sentiment Analysis: A Review and Benchmark Evaluation, ACMンを上げるという手法で取り込み，SerendipitySeeker を開Transactions on Management Information Systems, Volume 9,発した．投稿リストと並べて動的かつインタラクティブなIssue 2, Article No.:5, pp.1-29

ポジショニングマップを表示したところ，ユーザがそれを[13] 鳥海 不二夫 他 "ソーシャルメディアを用いた新型積極的に用いることが確認された．今後はさらに，長期的コロナ禍における感情変化の分析" 人工知能学会論文誌速な利用によってユーザの視点拡大に対するどのような影響

報論文，2020 年 35 巻 4 号 p. F-K45_1-7(07/2020)が見られるかなどの調査を進めていく予定である．

© 2024 Information Processing Society of Japan313