情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3P04
2022/2/21

Filter Bubble Cam: フィルターバブルを体感するためのカメラフィルター
稲垣 桃1,a)山本 祐輔1,b)

概要：
推薦アルゴリズムや SNS の利便性に潜むフィルターバブル問題を自分事として捉えることは難しい．本稿ではこの解決のため，ユーザが情報推薦アルゴリズムの影響を物理空間で疑似体験するカメラフィルター
Filter Bubble Cam を作成した．Filter Bubble Cam はユーザの嗜好情報を得ることで，ユーザの好むものだけが写真に写るよう，画像処理によって撮影した写真からユーザの嗜好に合わないものを削除する．
Filter Bubble Cam の体験によって，ユーザがフィルターバブルにより提示される情報の偏りを把握し，情報推薦アルゴリズムによるデメリットを体感的に学ぶことを狙う．

1. はじめに情報推薦アルゴリズムを用いた情報探索の最適化により，ユーザは自身のニーズや嗜好に合った情報を簡単に手ト・デメリットをユーザに分かりやすく解説することが一手段として挙げられる．しかし，このアプローチでは，ユーザにとってフィルターバブル問題を自分事として捉えることが難しい．に入れられる．ユーザは見たい情報を優先的に見えるよう先行研究では，フィルターバブルをイラストとして可視になる一方，ユーザにとって最適でないと判断された情報化している [6]．フィルタリングされる内容を図示するこからは遮断される．この現象は，フィルターバブルと呼ばとで，フィルターバブルによって何が起こるか簡易的に伝れている [1]．

える手法がとられている．このアプローチは，フィルター

フィルターバブルによって，ユーザは情報に対する視野バブルの概要についてユーザに知ってもらうことはできるが狭まった状態になる．この状態が続くと，ユーザは自身が，それが起こる仕組みやデメリットについて知らせるこが共感する情報にしか触れなくなる．フィルターバブル内とができない．ユーザがフィルターバブルの問題の負の側で自身の発信に対して反響するように似た情報に触れ続け面を十分に理解するには，デメリットを体感することが必ることで，自身の意見を過信するようになる現象は「エコー要である．

チェンバー効果」として知られている．エコーチェンバー

本稿では，カメラ撮影のメタファーを通じて，フィルター効果によって，コミュニティの分断を招くことが懸念されバブルを体感するカメラフィルター Filter Bubble Cam をている [2]．その例として，政治問題が挙げられる [3][4]．

提案する．Filter Bubble Cam は，特定のユーザの嗜好をフィルターバブルによる影響が表れているのは政治問題反映したフィルターを備えており，撮影した写真からユーだけではない．多様な生き方が広がる一方で，それらに対ザの嗜好に合わないものを削除する．図 1 は，フードファする人々の理解が追いついておらず，偏見や差別が生じてディズム右派と左派の選好を反映したフィルターを適用しいる．これらの問題は，ユーザの関心と異なった情報からた Filter Bubble Cam のコンセプト例である．フードファ遮断されることで，知識習得の範囲が狭まり，他者理解がディズムとは食品が健康に与える影響を過大評価する概念できないことで起こる [5]．

である [7]．ここでは，フードファディズム右派はハンバー

これらの問題を解決に導くためには，ユーザにフィルガーやポテトフライなどのファストフードを好む一方，左ターバブルの負の側面を認知・理解させる必要がある．そ派はサラダなどの健康志向食品を好む傾向にあるとする．のためには，情報推薦アルゴリズムの仕組みやそのメリッ

図 1 で示すとおり，Filter Bubble Cam で撮影した写真では，フードファディズム左派ユーザのフィルターを通す

1a)b)

静岡大学
inagaki@inf.shizuoka.ac.jp
yamamoto@inf.shizuoka.ac.jp© 2022 Information Processing Society of Japanとハンバーガーやポテトフライなどのファストフードが，フードファディズム右派ユーザのフィルターを通すとサラ491

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

元画像

3P04
2022/2/21

フードファディズム右派
フィルター

図 1

フードファディズム左派
フィルター

Filter Bubble Cam コンセプトイメージ（フードファディズムを例に）ダなどの健康志向食品が写真から自動的に消え去る．現実

ピーカーを提案した．実験協力者は多様な話題に興味を持とフィルター加工後の写真比較を行うことで，間違い探しつようになり，自身の意見が偏っていないか気にするようのように，何を見せられているか・見えないようにされてになった [10]．

いるかを知ることができる．その結果，フィルターバブル

これらの研究では，フィルターバブルの影響を低減するの実体認知に繋がると考える．このカメラフィルターによため，システムやアルゴリズムの改善を提案している．しり，ユーザはフィルターバブルがいかに自身の視野を狭めかし，これらの方法ではフィルターバブルの本質的解決とているか体感することになる．

は言い難い．フィルターバブルを本質的に解決するために

カメラフィルター作成には，Twitter のツイートを利用は，フィルターバブルの仕組みを理解する必要がある．本した．比較を容易にするため，あらかじめ設定したユーザ

稿ではユーザがフィルターバブルの存在や仕組みを理解すグループの嗜好傾向を反映するフィルターを作成した．嗜ることを目的とする．ユーザ自身が問題を理解することで，好傾向のグルーピングは，フィルターバブルの重要性を伝フィルターバブルに囚われない行動に繋がると考える．

えやすくするため，政治思想が保守的またはリベラル的な思想を持つグループとした．各グループに属するユーザの

2.2 フィルターバブルや嗜好傾向の社会的影響の分析

ツイート内容を収集し，多くツイートされる言葉を各グ

Uthsav らは，フィルターバブルが起こる過程を数値的にループの関心キーワードとした．また，その関心キーワー明らかにできるモデルを作成した．モデルのエッジを変更

ドを用い，画像処理によって撮影画像に反映した．撮影画することで，分極が進むことを示した [11]．Sasahara は，像に，関心キーワードに属さないモノが写っている場合，twitter データを用いて食品嗜好と個人属性（価値観や社関心がないモノとして画像から削除する画像加工を行う．

会問題の関心など）の関係を分析した．食品の嗜好傾向は

2. 関連研究2.1 フィルターバブルの影響の低減
Tien らは，映画の推薦システムにおけるフィルターバブルについて調査し，それを軽減するための指標を提案し社会的な事物への関心傾向と相関が見られることが分かった [7]．Geschke らは，フィルターバブルが起こる過程とコミュニティへの影響をシミュレーションした．個人レベルでモデル化することで，個人行動とそれによる影響の度合いを明らかにした [12]．

た．従来の推薦システムはユーザに提示するコンテンツのこれらの研究では，フィルターバブルや嗜好傾向による多様性を狭めていた．新たなコンテンツ評価指標を導入す

社会への影響，その大きさが明らかになった．本稿では，ることで多様性減少が緩和され，ユーザ体験の向上に成功

社会に影響力を持つフィルターバブルを解決に導くため，した [8]．Wesley らは，Twitter の閲覧効率を高めるため，ユーザにフィルターバブルを認知，体感させる手法を提案

より興味深いと予測されるツイートをより強調する表示方する．

法を提案した．この方法では，興味がない情報だとしても排除しないというアプローチで，フィルターバブルを低減

2.3 複雑な情報技術について，分かりやすく伝える研究している [9]．Tom らは，異なる立場の意見を聞かせるス

近年、情報技術は急速に発展し、多くの人々に利用され© 2022 Information Processing Society of Japan492

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3P04
2022/2/21ているが、技術のメリット・デメリットの両面を理解したターバブルを再現した．フィルターバブル問題の重要性がうえで利用しているユーザは少ない．ユーザの多くは専門伝わりやすいよう，政治を観点とし，保守フィルターとリ知識を持たないため，彼らにも理解できる方法が必要であベラルフィルターの 2 種類を作成した．フィルター作成にる．Nagulendra らは，インタラクティブな方法でフィルは，政治思想が保守的またはリベラル的な思想を持つ集団ターバブルを視覚化した．ユーザのフィルターバブル認識の嗜好傾向を調査し，利用した．ある集団と同じ傾向が見向上，仕組み理解に繋がることを示した [6]．prange らはられると分かったとき，推薦アルゴリズムは私たちにどのプライバシー侵害の可能性があるデバイスの位置と状態ような情報提供を行うようになるのか，カメラフィルターを視覚化するシステムを提案した．プライバシーリスクとを通して現実に投影する．

いう見えないものを視覚化することで，難度の高いテーマながら，より多くのユーザの関心を高め，身近なものにしフィルターバブルを構成する各要素と今回提案する Filter

Bubble Cam の対応関係を図 2 に示す．

た [13]．Nguyen らは，フェイクニュース蔓延の課題に対して，専門家でなくてもファクトチェックが行える手法を提3.1 Filter Bubble Cam 作成方法

案した．評価指標ダッシュボードを自動生成することで，3.1.1 フィルター作成

信憑性評価の正確性を保ちながら，必要な知識や時間的コストを低減した [14]．

Twitter を用いて，保守的またはリベラル的な思想を持つ集団の嗜好情報を収集した．一般的に保守またはリベラ

フィルターバブルやプライバシー，フェイクニュースとルであると言われる政党の公式 Twitter アカウントがフォいった議題は，ウェブを利用する全てのユーザが知っておローしているユーザを保守的なユーザ，リベラル的なユーくべき問題である．しかし，そのような問題は，難しい印ザとした．対象とした保守政党アカウントは自民党，民主象を与えやすく，多くのユーザが関心を持たない．これら

党，公明党，日本維新の会，リベラル政党アカウントは，の研究は，そのような問題を，専門知識を持たないユーザ

日本共産党，社会民主党，立憲民主党，れいわ新選組であでも簡単に理解できるよう，感覚的に伝えられる方法を提る．保守的なユーザ 3,304 人，リベラル的なユーザ 6,570案した．また，フィルターバブル関連の研究については，人から，各ユーザ最大 3,000 件の最新ツイートを収集した．

ユーザにフィルターバブルの存在を提示しているにとど収集ツイート総数は，保守ユーザツイート全 137,828 件，まっており，問題意識を与えることができない．本稿は，リベラルユーザツイート全 144,562 件である．これらのツ専門知識を持たないユーザでもフィルターバブルのデメ

イートを形態素解析した後，日本語 WordNet[15] を用い，リットを体感でき，問題を自分事として捉えられるような物理的オブジェクトの単語を抽出した．また，物理的オブ設計を行う．

ジェクトの単語のうち，重複を除いたユニークな単語，か3. 提案手法
提案するカメラフィルターは，撮影写真に写る物体に対つ 500 回以上ツイート内で使用されていた単語を各グループに属するユーザが好む傾向にある，関心キーワードとした．

して，フィルターバブルを反映した見え方に加工するもの

関心キーワードを物体検出に反映できるよう，物体検出である．フィルターバブルを反映した見え方は，推薦アルラベルと関心キーワードのすり合わせを行った．物体検出

ゴリズムであれば見えなくするであろう情報に対して削除によって認識できる物体は 180 種類である．物体検出ラベ加工を施すことで表現する．ここでの 情報 とは，写真

ルと関心キーワードの単語では，概念レベルが合わず，単に写る 物体 のことである．現実世界にフィルターバブ純なすり合わせができない．また，概念レベルを合わせたルを投影することで，現実とフィルターバブル内での情報としてもニュアンスの差により，キーワードと物体検出ラの見え方を，間違い探しのように比較できる．

ベルの完全一致によるすり合わせが難しい．そのため，日

例えば，今回のフィルターにおいて ファストフードに興本語 WordNet を用いて，関心キーワードの上位概念，ま味が無い とされているリベラル思想ユーザのフィルターた，それらと物体検出ラベルの類義語を抽出し，各単語をを通した場合，図 1 のリベラルフィルターのような変化が照合した．類義語の中で一致した，近い概念と考えられる起こる．フィルター反映前には写っていたファストフードキーワードをフィルターとした．表 1 に，各グループの（ハンバーガー，ポテトフライ）が，反映後には写っていなフィルターとして使用した物体検出ラベル，各グループにい．この変化により，ユーザにとって興味がないと判断さ固有のラベル，どちらのフィルターにも該当しなかったラれた情報は排除されること，後からでは何が排除されたのベルを示す．

か確認し得ないことを提示する．このような状況が，推薦

3.1.2 撮影写真へのフィルター反映

アルゴリズム上で起こっていることを体感的に知ってもらうことを狙いとしている．
今回は，あらかじめ定めた観点のユーザが持つフィル© 2022 Information Processing Society of Japan

撮影写真にフィルターを反映する過程は，大まかに分けて物体検出と画像加工の２段階である．物体検出により，画像内の物体を検出し，作成したフィルターから加工対象493

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

3P04
2022/2/21

モデル抽出の情報ソース

ユーザモデル (選好)ユーザが得る情報

検索行動や閲覧履歴

アルゴリズムがユーザに提示する情報を選択する

アルゴリズムによって選択された情報だけが提示されるTwitterツイート

フィルターバブルを再現する
カメラフィルター

ユーザが撮影した画像に視覚化したフィルターバブルを反映

ウェブ

FilterBubbleCam

図 2

ウェブ上でのフィルターバブルと，Filter Bubble Cam の対応関係
表 1

各グループのフィルターに使用する物体検出ラベル

保守リベラル’bird’, ’book’, ’light’, ’stairs’, ’vegetable’,

ラベル’light’, ’stairs’, ’cloth’,’wood’,’cloth’, ’wood’, ’airplane’, ’metal’,’metal’, ’stone’,’fence’, ’bowl’,’plate’, ’cabinet’, ’fruit’, ’fork’,’mountain’,’person’, ’railroad’,’fence’, ’bowl’, ’horse’, ’mountain’,’cat’,’curtain’, ’bush’, ’dog’,’truck’,’person’, ’cat’, ’river’, ’bush’,’desk’, ’shoe’,’sink’, ’branch’,’truck’, ’desk’, ’shoe’, ’sink’, ’bear’,’net’, ’house’’apple’, ’sandwich’, ’orange’, ’broccoli’,’carrot’, ’banana’, ’branch’, ’net’, ’house’’bird’, ’book’, ’vegetable’, ’river’,

固有ラベル’dog’, ’railroad’, ’stone’, ’curtain’’cabinet’, ’fruit’, ’bear’, ’airplane’,’fork’, ’banana’, ’plate’, ’horse’,’apple’,’sandwich’, ’orange’, ’broccoli’, ’carrot’とする物体を判別する．

は，2 種類のマスク画像を用意することで，マスク部分に物体検出には，Deeplab[16] モデル，COCO-Stuﬀ[17] デー

写る物体がまるで最初から存在していなかったかのようタセットを用いる．画像内の物体を把握し，作成フィルに削除し，新たな画像生成を行うことができる．この技

ターに含まれるラベルと検出された物体ラベルの一致・不術により，元画像から加工対象を削除する．（この際，画一致を判断する．一致している場合，検出物体に関心があ像が generative inpainting に対応するよう，画像サイズをるといえるため，加工は行わない．不一致の場合，検出物256*256 に変更している．）

体には関心がないことを画像に表すために削除加工を行う．

例えば，Filter Bubble Cam に，図 3 の 画像 A とリベ

加工対象を把握した後，画像を加工する．削除加工には，ラルフィルターの反映指定が入力されたとする．すると，generative inpainting[18] を用いる．generative inpainting

Filter Bubble Cam は，画像 A の物体検出を行い，2 種類© 2022 Information Processing Society of Japan494

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

A

入力画像

3P04
2022/2/21

B2B1

マスク画像作成

図 3C

出力画像

フィルター反映の過程のマスク画像（図 3 B1，B2）を作成する．この時，マスククショップの開催を予定している．ワークショップでは，される物体は，リベラルフィルターに設定されていない物

Filter Bubble Cam の体験に加え，各参加者が撮影した画体（表 1 リベラルのラベル外）である．その後，マスク画像の比較説明，フィルターバブルについての説明・アンケー像（B1，B2）を使用して，画像 A をリベラルフィルター

ト調査を行う．参加者同士の撮影画像を比較する時間を設を通して見た場合の画像 C を作成する（図 3 C）．画像 C

けることで，人によって見えているモノが違うというフィでは，画像 A に写っていたハンバーガー，ポテトフライルターバブルの特性を，ユーザが体感することを狙う．

が消えている．この例では，リベラルグループにとって興味が無いとした物体が，Filter Bubble Cam によって画像参考文献から削除された．これにより，リベラルグループのフィル[1]

ターバブルを通した場合の，情報の見え方を表現している．
また，図 1 にあるように，リベラルフィルターに対して保[2]守フィルターを通した際の画像と比較することで，フィルターバブルによる情報の見え方の違いを認識することができる．

[3]

4. おわりに
本稿では，フィルターバブルを現実世界に投影するカメラフィルターを作成した．カメラのアナロジーにより，専門知識を持たないユーザでもフィルターバブルの影響，そ[4]のデメリットを体感させることを狙った．
存在する全情報の中から，情報推薦アルゴリズムによって提示される情報の視野がいかに狭く，偏ったものである[5]か，その不利益を体感させることができると考える．結果として，ユーザがフィルターバブルを体感的に認知できることを期待する．

[6]

今回は，フィルターの有無による差異をわかりやすくするため，政治的観点で分類した，決め打ちの集団に関するフィルターバブルを再現した．しかし，よりフィルターバブルのデメリットを体感するためには個人の嗜好傾向を[7]反映させることが必要だと考えられる．そのため，ユーザ[8]の個人データを用いたフィルター作成を行い，よりフィルターバブルの問題提起に繋がる機能の実装を目指したい．
また，提案フィルターの効果を検証するための，ワー© 2022 Information Processing Society of JapanEli Pariser. The ﬁlter bubble: How the new personalized web is changing what we read and how we think.
Penguin, 2011.
Kuan-Chieh Lo, Shih-Chieh Dai, Aiping Xiong, JingJiang, and Lun-Wei Ku. Escape from an echo chamber.
In Companion Proceedings of the Web Conference 2021,
WWW ’21, p. 713–716, 2021.
Paul Resnick, R. Kelly Garrett, Travis Kriplean, Sean A.
Munson, and Natalie Jomini Stroud. Bursting your (ﬁlter) bubble: Strategies for promoting diverse exposure.
In Proceedings of the 2013 Conference on Computer
Supported Cooperative Work Companion, CSCW ’13,p. 95–100, 2013.
Q. Vera Liao and Wai-Tat Fu. Beyond the ﬁlter bubble:
Interactive eﬀects of perceived threat and topic involvement on selective exposure to information. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in
Computing Systems, CHI ’13, p. 2359–2368, 2013.
Arina Rohmatul Hidayah. Persecution act as ﬁlter bubble eﬀect: Digital society and the shift of public sphere.
Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Vol. 22, No. 2, pp.
112–126, 2018.
Sayooran Nagulendra and Julita Vassileva. Understanding and controlling the ﬁlter bubble through interactive
visualization: a user study. In Proceedings of the 25th
ACM conference on Hypertext and social media, pp.
107–115, 2014.
Kazutoshi Sasahara. You are what you eat. Journal ofComputational Social Science, pp. 103–117, 2019.
Tien T. Nguyen, Pik-Mai Hui, F. Maxwell Harper, Loren
Terveen, and Joseph A. Konstan. Exploring the ﬁlter
bubble: The eﬀect of using recommender systems oncontent diversity. In Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web, WWW ’14, p.

495

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14][15]

[16]

[17]
[18]

3P04
2022/2/21

677–686, 2014.
Wesley Waldner and Julita Vassileva. Emphasize, don’tﬁlter! displaying recommendations in twitter timelines.
In Proceedings of the 8th ACM Conference on Recommender Systems, RecSys ’14, p. 313–316, 2014.
Tom Feltwell, Gavin Wood, Phillip Brooker, Scarlett
Rowland, Eric P. S. Baumer, Kiel Long, John Vines,
Julie Barnett, and Shaun Lawson. Broadening exposure
to socio-political opinions via a pushy smart home device.
In Proceedings of the 2020 CHI Conference on HumanFactors in Computing Systems, CHI ’20, p. 1–14, 2020.
Uthsav Chitra and Christopher Musco. Analyzing theimpact of ﬁlter bubbles on social network polarization.
In Proceedings of the 13th International Conference on
Web Search and Data Mining, WSDM ’20, p. 115–123,2020.
Daniel Geschke, Jan Lorenz, and Peter Holtz. The tripleﬁlter bubble: Using agent-based modelling to test ameta-theoretical framework for the emergence of ﬁlter
bubbles and echo chambers. British Journal of Social
Psychology, Vol. 58, No. 1, pp. 129–149, 2019.
Sarah Prange, Ahmed Shams, Robin Piening, Yomna
Abdelrahman, and Florian Alt. Priview–exploring visualisations to support users privacy awareness. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors
in Computing Systems, pp. 1–18, 2021.
Thanh Tam Nguyen, Matthias Weidlich, Hongzhi Yin,Bolong Zheng, Quang Huy Nguyen, and Quoc Viet Hung
Nguyen. Factcatch: Incremental pay-as-you-go fact
checking with minimal user eﬀort. In Proceedings ofthe 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR ’20, p. 2165–2168, 2020.
Francis Bond, Timothy Baldwin, Richard Fothergill, andKiyotaka Uchimoto. Japanese semcor: A sense-tagged
corpus of japanese. In Proceedings of the 6th global
WordNet conference (GWC 2012), pp. 56–63, 2012.
Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, and Alan L Yuille. Deeplab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets,
atrous convolution, and fully connected crfs. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence,Vol. 40, No. 4, pp. 834–848, 2017.
Holger Caesar, Jasper Uijlings, and Vittorio Ferrari.
Coco-stuﬀ: Thing and stuﬀ classes in context, 2018.
Jiahui Yu, Zhe Lin, Jimei Yang, Xiaohui Shen, Xin Lu,and Thomas S Huang. Generative image inpainting withcontextual attention. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.
5505–5514, 2018.

© 2022 Information Processing Society of Japan496