社団法人 電子情報通信学会

信学技報

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,TECHNICAL REPORT OF IEICE.

INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

OFS98-21, AI98-30 (1998-07)

インターネットにおけるコミュニティ形成支援
吉田 仙

亀井 剛次

服部 文夫

NTT コミュニケーション科学研究所
phone: 0742{35{1511e-mail: yoshida,kamei,hattori@cslab.kecl.ntt.co.jp

あらまし

本稿は，ユーザ間の興味の近さにもとづいてユーザ集団を可視化することにより，インターネット上の新たなコミュニティの形成を支援するシステムについて説明する．本システムは，ユーザアイコンを，ユーザ間の関連性を反映するように平面上に並べることにより，ユーザ集団のビューを提供する．ユーザ間の関連性は，ユーザの個人的なウェブページやメールのアーカイブから抽出されたキーワードの比較によって算出される．抽出された各キーワードには重みを付け，また，望ましい重みをユーザフィードバックから学習する機構を導入する．

キーワード コミュニティ，可視化，ソーシャルウェア，エージェント，ネットワーク，学習Supporting the Formation of Communities on theInternetSen Yoshida

Koji Kamei

Fumio Hattori

NTT Communication Science Laboratories
phone: 0742{35{1511e-mail: yoshida,kamei,hattori@cslab.kecl.ntt.co.jp

Abstract

We explain the development of a system that supports the formation of new communities
on the Internet, by the visualization of a user group in accordance with the degree of the users'
common interests. The system provides a view of the user group by placing user icons in a plane tore ect the relevance among the users. The relevance is estimated based on the comparison of thekeywords extracted from the users' personal web pages or mail archive. We use a weight system forthe extracted keywords as well as a learning mechanism that determines the desired weights fromuser feedback.

key words community, visualization, socialware, agent, network, learning{ 69 { サ イ バー コ ミュ ニ ティ内 の 情 報 統 合 や コ

1 はじめにミュニティの組織化
私達の日常生活において，人々が共通の興味を持って集団を形成しローカルに活動する場といったことの支援である．

であるコミュニティの存在は欠かせない．とこ

本稿では，ソーシャルウェアの例として，上ろで近年では，インターネットやモバイルコンの一番目の目的，すなわち新たなコミュニティピューティングシステムのような広域情報ネッの形成を支援するシステム [5] について説明す

トワークが急速に発達したのにともない，私達る．このシステムは，ユーザ間の興味の近さのの日頃の活動は現実社会だけでなくそれらネッ度合いに基づき潜在的なコミュニティを可視化

トワーク上のサイバー社会でも行われるようにすることにより，共通の興味を持つ人との出会なりつつある．このサイバー社会をより魅力的いと新たなサイバーコミュニティの形成を支援で便利なものにするためには，ネットワーク上する．

でも現実社会と同じくサイバーコミュニティが必要である．

具体的には，ある人々の集団において，それぞれの人の間の興味の近さの度合い（関連度）

このような理由から，サイバーコミュニティを様々な場面や角度から支援する環境が望まれを求める．そして，ユーザエージェントが，人を表すアイコンを，アイコン間の距離がそのている．このような環境はソーシャルウェアや人々の間の関連度を反映するように，平面上にコミュニティウェアなどと呼ばれ，最近こうし配置する．ユーザ自身のアイコンはそのビューた分野の研究に対する気運が高まってきているの中心に置かれる．各アイコンをクリックす[2, 3]．

るとその人の個人情報が表示される．また，ソーシャルウェアと似た概念に，これまで盛ビュー上のある範囲を指定して，その中にあるんに研究開発されているグループウェアがあアイコンが表す人々にメッセージを同報するこる．グループウェアとソーシャルウェアを比較とができる．本システムはこのようにして，興すると，グループウェアはすでに組織化された味を同じくする人々が出会い話をする場を提供人々（企業におけるプロジェクトのメンバーなし，サイバーコミュニティの形成を支援する．

ど）の協調作業を支援するものであり，そのユーザは LAN を通して固定的な相手と通信する．これに対しソーシャルウェアは，インターネットなどのオープンな環境下で，より多様であいまいな集団を対象にする．ソーシャルウェ
アの目的は，

本システムは，ユーザ個人のウェブページやメールのアーカイブなどからキーワードを抽出し，各ユーザの特徴ベクトルを作成してそれらを比較することにより関連度を求める．抽出されるキーワードにはユーザの性格付けに重要でないとか関係ないものも含まれるので，システ 人と の出会い と新たな サイバー コミュニティの形成

ムはキーワードに重みを付け，望ましい重み付けをユーザからのフィードバックにより決定する学習機構を持つ．

 サイバーコミュニティ内でのインフォーマ
ルな対話や集団活動

本稿で は，学 習過程 を高 速化す るため に，エージェント間の協調の概念を導入する．つま{ 70 {り，各エージェントが学習結果を交換すること思われるキーワードをいくつか選びだす．そしによって，ユーザからのフィードバック入力回て，それらキーワードの文書中での出現頻度を数を減らすことができる．評価実験では，エー調べることにより，各ユーザの特徴ベクトルがジェント間の協調により，ある精度に達するの作成される．すべての特徴ベクトル間の関連度に必要なフィードバックの回数が 45% 減少するが内積を用いて計算され，最終的にグループ内ことが示される．の関連度行列が出来上がる．

本稿では，まず第 2章でコミュニティの可視関連度の計算手順の詳細は以下の通りであ化の詳細について述べる．次に第 3章で各エーる． n をグループの人数， m をキーワードの数ジェントがキーワードの適切な重み付けを学習とする．人 i の特徴ベクトルは，する手法を提示し，第 4章では学習過程を高速hf~i = fi1 ; : : : ; fim

化するためにエージェント間の協調機構を導入する．これらの手法の評価結果は第 5章で示
す．

iと表され， i と j の間の関連度は i の特徴ベク
トルと j の特徴ベクトルの内積

1ri;j = f~i f~j

2 潜在的コミュニティの可視化
この章では，提案するシステムがどのようにで定義される．関連度行列

ユーザの興味を判断し潜在的コミュニティを可の関連度の行列である．

視化するかについて説明する．

R は全てのペアの間

r1;1:::

き，潜在的なコミュニティを可視化する．シスrn;1: : : rn;n

テムは，ユーザの興味を判断するために，ユー

f~1 f~1

1:::

1: : : f~n f~n

R =本システムは，ユーザ間の興味の近さに基づザのプロファイルを獲得する．これには，例え=ばユーザ自身に書式にプロファイルを記入してf~n f~1もらう方法があるが，ユーザにとっては面倒で時間がかかる．この問題を避けるため，システ

得られた関連度行列

r1;n..
.

..
.

1f~1 f~n1

R を可視化するために，ムはユーザが過去に書いた文書，例えば個人的システムはバネモデル [1] を用いてユーザアイコなウェブページやメーリングリストのアーカインを二次元平面上に配置する．すなわち，シスブを用いる．これらから情報検索の技術を用いテムはユーザアイコン間にメッシュ状に仮想的てキーワードを抽出する．

なバネを張り，バネの自然長が，繋がれた二つシステムはまずあるグループ内の各ユーザののアイコンが表す人の間の関連度に比例するよ

個人的な文書を集める．具体的には，ユーザのうにする．これを平面上に置くと，各アイコンURL からリンクをたどってそのユーザの個人的はバネが均衡するように移動する．その結果，なウェブページを集めたり，メーリングリストユーザアイコンは関連するユーザどうしが近くのアーカイブを送信者別に分けるなどの作業をに，関連しないユーザは遠くに置かれる．ユー行う．次に全ユーザの個人的文書から，重要とザはこのビューを見ることによって，自分の周{ 71 {

一定の範囲内にいる全ユーザに対してメッセージを同報することができる．この機能によって，メーリングリストのメンバーのような固定的なグループに対する通信でなく，境界が曖昧な潜在的コミュニティのメンバーに対する通信が実現される．
石田らは， ICMAS'96 という国際会議において，我々のシステムと同様にユーザ集合を可視化し出会いを支援するシステムを構築し運用した [2, 3]．このシステムは，会議の参加者が携帯端末を通して利用するもので，実際に広く使われ，ソーシャルウェアの有効性が確認された．
我々のシステムが石田らのシステムと異なる
図 1: システムの画面例

点は，

 個人的文書からのキーワード抽出によるプりに同じような興味を持つ人々がどのように分ロファイルの作成布しているかを知ることができる．

 各ユーザに特化したビューの提供

ビューの作成は各ユーザに対応するエージェ

 ビュー を 用 い 興 味 の近 さ に も と づ く メッントによって行われ，そのユーザはビューの中央に配置される．また，バネの強さは，中央のセージの同報を実現

ユーザとそれ以外のユーザの間の自然長がより保たれるよう調節される．すなわち，中央のなどである．

ユーザとそれ以外のユーザの間のバネは強く，まわりのユーザ間のバネは弱くする．このため，関連度行列がすべてのエージェントで共通

3 キー ワー ド の 重 み 付 け の フィー ドバック

であっても，作成されるビューは各ユーザに特化したものとなる．

前章に おい て，ユーザ の個 人的な 文書か ら

図 1は， あ る 国 際 会 議 の 参 加 者 の た め のキーワードを抽出する手法について述べた．しビューの例である．この例では，会議の参加者かしながら，抽出されたキーワード集合はユーのプロファイルをウェブから取得し，研究に関ザを特徴づけるのに重要でなかったり関係ないする興味の近さに応じてビューを構成していようなキーワードを含みうるので，ユーザ間のる．アイコンをクリックすると，その研究者の関連度の計算において，すべてのキーワードをホームページが図右側のように表示される．

等しく用いることは適当でない．このため我々

本システムは興味の近さにもとづく同報の機は，関連度の計算において，キーワード間に重能を持つ．すなわち，ユーザは，自分からあるみを付け，この重み付けの望ましい値をユーザ{ 72 {からのフィードバックによって学習する機構をが自分と近すぎるユーザ j を選んだとする．こ導入する．のとき，各キーワード k について， k に対するユーザからのフィードバックは次のように与それぞれの重み付き特徴量 gik および gjk の差がえられる．ユーザははじめに，自分が中央に配大きい場合，エージェントは重み w k を大きく置されているビューを見る．そこで自分と興味し，差が小さい場合は wk を小さくする．すなを同じくしないと思われる人が自分のすぐ近わち，フィードバックを表す関数を F ，特徴量くに配置されていると，それをエージェントにの差の閾値を s とすると，伝える．するとエージェントは，示された人とw

ユーザ自身との間の関連度が減少するよう，キーワードの重み付けを変更する．そして，新しい重み付けを用いて全ユーザ間の関連度を再計算し，変化したビューを表示する．

kF (w ) =8><k>:wk + wk

if jg 0 g j > skki

j0  otherwise

これにより， i と j で特徴量に差があるようなキーワードがより重視されるようになり，結果として j が i から遠ざかる．

重み付けの詳細な手順は以下の通りである．
キーワードの数を m，キーワードへの重み付けをhw~ = w1 ; : : : ; wmi

前章で述べた学習過程は，エージェント間の協調を導入することにより改善することができとする．特徴ベクトル f~i は w~ によって~giる．具体的には，エージェント間で重み付けのhg 1 ; : : : ; g i= hw 1 f 1 ; : : : ; w f i=mi

4 協調フィードバック

値を交換することにより，ユーザからのフィーimim

ドバックの回数を減らすことが可能である．

i協調の手順は以下のとおりである．エージェのように重み付けされる． i と j の間の重み付

ント h による重み付けをけされた関連度は，

hw~ h = wh1 ; : : : ; whm

1ri;j = ~gi ~gj

関連度行列とする． h によって重み付けされた i の特徴ベ

R は，

R =クトルはr1;1~gh;i: : : r1;n..
.

1~g1 ~
g1

1~gn ~g1

hg1 ; : : : ; g i= hw1 f 1 ; : : : ; w f i=mh;ihrn;1 : : : rn;n=iimmhih によって重み付けされた i と j の間の関連度

1: : : ~g1 ~gn..
.

h;iは1rh;i;j = ~gh;i ~gh;j1: : : ~gn ~gnであり， h によって計算された関連度行列はとなる．
ユーザはビューを見て，フィードバックの標的（関連のないユーザ）を示す．ここでユーザ i{ 73 {R =rh;1;1: : : rh;1;nrh;n;1: : : rh;n;nh..
.

となる．

本実験では，フィードバックの性能を測る目R を用いて単独安として，適合率 (precision) と再現率 (recall)~ h)
で フィー ド バッ ク Fh を 行 い 重 み 付 け Fh (wを用いた．適合率とは得たデータのうち正しいを計 算 す る． フィー ド バッ ク が 行 わ れ る た び

データ（実際に関連のあるユーザ）の割合，再に， 全 エー ジェ ン ト は そ れ ぞ れ の 重 み 付 け

現率とはすべての正しいデータのうち得ること

F1 (w~ 1 ); : : : ; Fn (w~ n ) を交換する．そして，エーができたデータの割合である．一般に，適合率

ジェント h は，受け取ったすべての重み付けかと再現率はトレードオフの関係にある．

エージェント h は得られた

h

ら新たな重み付けを合成する．重み付けの合成を表す関数を X とすると，
wh

ここでは，ユーザは自分と興味を同じくしない人のうちもっとも近くに置かれているものを選んでフィードバックを与えると仮定する．あX (F 1 ( w~ 1 ); : : : ; Fn (w~ n ))るユーザが別のユーザと興味を同じくするかど

重み付け合成関数 X の実装の方法はいくつかうかは，著者らの知識と直観に基づき真偽が決考えられる．我々は二通りの方法でこれを実装定される．本実験では 40 名からなるユーザ集した．一つは受け取った重み付けの平均を計算

合について 40 × 40 の真理値（関連する／しなする．この場合，すべてのエージェントの重みい）を持つ正解行列が著者らによって作成され付けは等しくなる．

た．

X (w1 ) = : : : = X (wn ) =kkPni

図 2は，ある二つのエージェントにおける，=1 Fi (wi )k

第 3章で述べたフィードバック手法による適合n

別の方法は，受け取った重み付けを加味する率と再現率の変化である．左右の軸は再現率，

とき に，関連 度を考 慮す る．自分 と近 いエー

上下は適合率，前後はユーザインプットの回数

ジェン トの重 み付け ほど， 自分に とって も有を表す．グラフから，フィードバックを重ねる効であるという仮定のもとで，エージェント h毎に同じ再現率での適合率が向上しているのがは， i から受け取った重みと h と i の間の関連わかる．
図 3は，図 2と同じ条件下での，単独フィー度の値を掛け合わせる．関数 X は，X (whk ) =nXi=1

ド バッ ク と 協 調 フィー ド バッ ク の 比 較 の 結 果

rh;h;i Fi (wik )を示している．左右の軸は全ユーザからの入力の回数の合計を表し，上下の軸は再現率がとなる．

60% のときの適合率の平均値を表す．グラフ
中で，independentの線が協調しないフィード

5 評価

バックの結果を，relevanceが関連度を考慮し本章では，これまでの章で述べた手法の評価た協調フィードバックの結果を，averageが平結果を示す．我々は，国際会議の参加者の支援均を用いる協調フィードバックの結果を表す．

について評価を行った．第 2 回マルチエージェ

55% の適合率と 60% の再現率を得るためにントシステム国際会議（ICMAS'96）の発表者必要なユーザインプットの回数が，エージェンのうち 40 名の URL を用い，第 2章で述べた手ト間の協調を導入することによって，約 130 回法により 277 個のキーワードを選択した．

から 70 回に（一ユーザあたり 3.2 回から 1.8 回{ 74 {

Agent-06

Agent-30

precision

precision

110.5

0.5544003320.5
recall0102

user input (times)

0

user input (times)

10.5
recall110

図 2: フィードバックによる適合率と再現率の変化
0.7

は，ユーザの個人的なウェブページやメールのindependent
relevance
average

アーカイブからキーワードを抽出して各ユーザ

precision

0.65

0.6の特徴ベクトルを作り，それらを比較すること0.55により関連度を計算する．そしてユーザ間の距離がそのユーザ間の関連度を反映するように，0.5各ユーザを平面上に配置する．
0.45

さらに，ユーザからのフィードバックを用い
0.4
040

80120

160て，各エージェントがユーザのプロファイルを200

user input

表すキーワード間の適切な重み付けを学習す

図 3: 単独／協調フィードバックの比較る手法を開発した．各エージェントが学習結果を交換することによって，学習過程を高速化に）約 45% 減少している．協調の方法（平均まできることが示された． ICMAS'96 の発表者のたは関連度考慮）による違いはあまり影響しな

データを用いた評価実験では，エージェント間い．この理由の一つとして，ユーザの数が少なの協調を導入することにより， 55% の適合率といためユーザの観点に偏りがなかったことが考60% の再現率を得るために必要なユーザからのえられる．望ましい重み付けがユーザ毎に異なフィードバックの回数を，一ユーザあたり約 3.2るときには関連度の考慮が重要になると思われ回から 1.8 回に減らすことができた．
第 5章で示した実験では，協調を導入するこる．とにより学習のスピードは速くなるが，フィー6 おわりにドバックを行っても適合率は比較的低いままになっている．この原因の一つとして，ウェブ

本稿では，ユーザどうしの興味の近さにもとページが，頻繁に更新されていないなどの理由づいて潜在的コミュニティを可視化することにで，現在のユーザの特徴を十分に表していないより，新たなサイバーコミュニティの形成を支ことが考えられる．より正しい特徴ベクトルを援するシステムについて述べた．本システム求めるためには，なんらかのさらなる工夫が{ 75 {必要である．これには，特徴ベクトルそのもの

Information Science, Vol. 41, pp. 288{297,を動的に変化させる関連フィードバック（rele-1990.

vance feedback） [4] の手法を用いることなどが考えられる．

[5] Sen Yoshida, Koji Kamei, Makoto Yokoo,

その他の今後の課題としては，望ましい重み付けがユーザ毎に異なる場合の対処法について調べること，本システムを実際の場面で試験することなどが挙げられる．
最後 に, 議 論し て いた だ いた NTT コ ミュ ニ
ケーション科学研究所の諸氏に感謝します．

Takeshi Ohguro, Kaname Funakoshi, andFumio Hattori.

agent. In Proceedings of the Third International Conference and Exhibition on ThePractical Application of Intelligent Agentsand Multi-Agent Technology (PAAM 98),

pp. 643{644. The Practical Application Co.
Ltd., 1998.

参考文献[1] Matthew Chalmers and Paul Chitson.
Bead: Explorations in information visualization. In Nicholas Belkin, Peter Ingwersen, and Annelise Mark Pejtersen, editors, Proceedings of the Fifteenth Annual
International ACM SIGIR Conference on
Research and Development in Information
Retrieval, SIGIR Forum, pp. 330{337. ACM

Press, 1992.
[2] Toru Ishida.

Towards CommunityWare.

In Proceedings of the Second International
Conference and Exhibition on The Practical
Application of Intelligent Agents and MultiAgent Technology (PAAM 97),

Community visualizing

pp. 7{21.

The Practical Application Co. Ltd., 1997.
[3] 石田亨, 西村俊和. 広域情報ネットワークによるコミュニティ支援. 情報処理, Vol. 38,

No. 1, pp. 48{53, 1997.
[4] Gerard Salton and Chris Buckley. Improving retrieval performance by relevance feedback. Journal of the American Society for{ 76 {