情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 2017

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2017/3/2

データビジュアライゼーションを用いた歴史資料探索支援システムの構築
河辺 雅史1,a)

奥野 拓2

概要：近年，歴史資料のデジタル化・公開を行うデジタルアーカイブが多数公開されている．しかしデジタルアーカイブには，公開されている歴史資料の全体像を把握しながら情報探索を行う仕組みがない．そのため，興味のある歴史資料の発見は容易ではないという課題がある．本稿では，階層的クラスタリングにより歴史資料を概念関係を持つ木構造となるように分類し，視覚化することにより歴史資料の発見を支援するシステムを提案する．提案システムではユーザが操作可能な形式である Sunburst と呼ばれる視覚化手法，年表を取り入れることで試行錯誤しながら歴史資料を探すことを支援する.

Building a Historical Records Search Support System
by Using Data Visualization
Masashi Kawabe1,a)Taku Okuno2

Abstract: In recent years, many historical records are digitalized, and there are many websites of digitalizing and publishing historical records. However, users can’t exploratory search while grasping the wholeimage. Therefore, users can’t find historical records that they are interested in. In this paper, we propose
an exploratory search support system that classifies historical records to be a tree structure with conceptual
relation and visualizes classification result. In the proposed system, we support a user to find historical
records by using visualization called sunburst and chronology.

1. はじめに開されており，全体像を把握しながら歴史資料を探すことは容易ではないという課題がある．

近年，歴史資料のデジタル化・公開を行うデジタルアー

そこで本研究では，歴史資料の内容を大まかに表す分類カイブが多数公開されている．これらのデジタルアーカイから，詳細に表す分類へ，全体像を掴みながら段階的に辿

ブは，キーワード検索が主流となっている．しかし，キーることを可能にするために，歴史資料を木構造となるよう

ワード検索は予備知識を必要とし，適切なキーワードを入に分類する．そして分類の結果をユーザが操作可能な形式

力しなければユーザが求める歴史資料を発見することがでで視覚化することで，試行錯誤しながら歴史資料探すこときないという課題がある．また，必ずしもユーザの検索対を支援する．これによって，興味のある歴史資料の発見を象が明確であるとは限らないため，興味のある歴史資料の促すシステムの構築を目指す．

発見は容易ではない．キーワード検索の他にも，時代や分野などを選択することで，歴史資料を探すことができる．
しかし，デジタルアーカイブには膨大な数の歴史資料が公2. 情報探索の支援
情報要求が曖昧な状況における検索を支援する仕組み
として，探索型検索 (Exploratory Search) という概念があ12a)

公立はこだて未来大学大学院
Graduate School of Future University Hakodate
公立はこだて未来大学
Future University Hakodateg2116012@fun.ac.jp© 2017 Information Processing Society of Japanる [1]．探索型検索は，ユーザの情報要求が曖昧であり適合判断が困難である．そのため，ユーザは繰り返し検索を行うことでニーズを明確化する．また探索型検索では，ユー

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ザは検索対象に関する知識が乏しいなかで検索を行うため，クエリの修正が容易である必要がある．
情報探索を支援する研究として，大河原らは EC サイト上の店舗を特徴別にカテゴリ化し，円形ツリーマップを用いて視覚化することで，EC サイト上の店舗の回遊ができるシステムの構築を行っている [2]．この研究では，EC サ
イト上の各店舗から商品価格情報，商品カテゴリ情報，レビュア年齢情報，商品テイスト情報を店舗の特徴として抽出している．そして，円形ツリーマップを 3 階層に分けて店舗情報の視覚化を行っている (図 1)．1 階層目には，「レディスファッション」，「メンズファッション」などの取扱商品カテゴリを表示している．2 階層目には，「ナチュラル系」，「エレガント系」などの商品テイストを表示している．
また，各店舗のレビュア年齢情報をドーナッツチャートを利用して視覚化している．3 階層目には，「店舗名」，「商品数」などの店舗情報を表示している．この階層では，取扱商品の数をバブルチャートの大きさに対応させている．また，最小商品価格と最大商品価格の平均値をバブルチャー
トの色に対応させている．実験から，円形ツリーマップを用いて店舗情報を視覚的に表現することは，店舗情報の把握に役に立っているという結果が得られている．また，情報探索が容易だという結果が得られている．そこで，本研究においても円形ツリーマップのようなデータビジュアライゼーションを用いることで，ユーザの探索型検索を支援するシステムを構築する．

3. 歴史資料探索支援システム
本稿では，試行錯誤しながら探索型検索を行うことを可能にし，興味のある歴史資料の発見を支援するシステムを

図 1

店舗情報の視覚化 (参考文献 [2] より転載)

Fig. 1 Visualization of store information (Reprinted from thedocument [2]).

分類の割合の把握が容易であり，2 階層ずつ表示するため視認性が高い Sunburst を利用する．

提案する．デジタルアーカイブは検索対象が明確なユーザ

Sunburst は，親ノードを中央の領域に表示し，子ノードには有用である．しかし，歴史資料の数が膨大なため，全を親ノードの外側の領域に表示し，孫ノードを子ノードの体像の把握が困難であるという課題がある．全体像を容易外側の領域に表示する視覚化手法である (図 2)．Sunburstに把握することができるような仕組みがあれば，探索型検の子ノードを選択すると，中央の領域に子ノード，内側の索が容易になると考えられる．また，探索型検索は，繰り領域に孫ノード，外側の領域に孫ノードの子ノードが再描返し検索を行うことでニーズを明確にする．そのため，歴画される (図 3)．

史資料の内容を大まかに表す分類から，詳細に表す分類

Sunburst を利用して各分類の割合を視覚化することにへ，段階的な探索を可能にすることが有効であると考えらより，「多くの割合を占めている分類から見る」というようれる．そこで，歴史資料を概念関係を持つ木構造となるよな探し方が可能になる．これにより，公開されている歴史うに分類する．そして，ユーザが試行錯誤しながら歴史資資料の全体像を直感的に把握することが容易になると考え料を探すことを可能にするために，分類の結果を対話的にられる．

操作可能な形式で視覚化する．

3.2 年表による視覚化
3.1 Sunburst による視覚化

年代が近い歴史資料同士は，表現技法や色使いなどの特分類の結果の視覚化手法は，木構造の視覚化に適した手徴が類似していると考えられる．そのためユーザは，ある法が望ましい．木構造の視覚化に適した手法には，ツリー歴史資料に興味を持った場合，同じ年代の歴史資料に関しマップや階層型円グラフがある．ツリーマップは歴史資料ても興味を持つ可能性が高いと考えられる．また，年代のの数が多い場合，一度に多くの分類を表示することになり視覚化に適した手法で視覚化することにより，探索型検索視認性が低下すると考えられる．そのため本研究では，各が容易になると考えられる．そこで本研究では，年表形式© 2017 Information Processing Society of Japan246

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図 21-509-35
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Sunburst の構造の例

Fig. 2 An example of sunburst structure.

図 4

年表による視覚化のイメージ

Fig. 4 An image of visualization by chronology.

する．
図 3

Sunburst の動作の例

Fig. 3 An example of sunburst.

階層型円グラフの中央の領域には，親ノードである一つ上の階層の分類を表示する．階層型円グラフの中央の領域を選択すると，親ノードである一つ上の階層が再描画されで視覚化を行う．
システムでは，Sunburst で選択された分類に属する歴史資料を年表形式で年代順に視覚化する (図 4)．年表は，横スクロールすることで操作することができ，年表上の歴史資料を選択することで選択した歴史資料の高精細画像とメる．歴史資料のサムネイル画像を選択した際に，高解像度画像，メタデータである目録を表示する．

4. 歴史資料の分類
4.1 木構造の作成

タデータを閲覧することができる．ある分類に属する歴史本研究では函館中央図書館デジタル資料館 [3](以下，デ資料が多数存在する場合，多くの縦スクロール操作が必要

ジタル資料館) の歴史資料を対象とする．デジタル資料館になる．そのため，ユーザビリティが低下すると考えられは歴史資料を死蔵させないことを念頭に置き，目録の完成る．そこでシステムでは，年表の表示範囲はユーザが操作度が低い資料であっても公開している [4]．ポスターカテ可能な形式とし，年表に表示されている年代に属する歴史

ゴリの歴史資料の内容説明は，資料に記載されている文字資料のサムネイル画像を表示する．例えば，年表に表示さ情報のものが多い．しかし，内容説明の項目が空欄の資料れている年代が 1940 年から 2000 年の場合，表示するサムが多く存在する．また，デジタル資料館のポスターカテゴ

ネイル画像は，1940 年から 2000 年の間に出版された歴史

リの歴史資料には，ビールやタバコなど特定のテーマに関資料とする．

する資料が多く公開されており，偏りがあるという特徴がある．本研究では歴史資料を以下のように構造化する．資3.3 システム動作

料タイトルが「サッポロビール」である歴史資料の親ノー

図 5 にシステムの動作を示す．本システムは初期画面

ドを，「ビール」などの上位語のキーワードとする．そしに，木構造となるように歴史資料を分類した結果を視覚化て，そのキーワードの親ノードを「飲料」などの上位語のした階層型円グラフを表示する．階層型円グラフの各領域キーワードとする．「飲料」などのキーワードの親ノードをには，歴史資料の内容を大まかに表す分類を表示している．

上位語のキーワードとすることをルートノードまで繰り返

初期画面で「札幌」などの内側の分類を選択することで，し，多階層の木構造とする．この際にルートノードは「ポ選択した分類に属する歴史資料のサムネイル画像が表示さスター」などの資料カテゴリとする．

れる．この際に階層型円グラフには，選択されたノードの木構造の作成には階層的クラスタリングを利用する．デ子ノードである一つ下の階層が再描画される．また，選択ジタル資料館のビールなどの特定のテーマに関する資料がされた分類に属する歴史資料を年表形式で年代順に視覚化多いという特徴は，資料タイトルに表れている．そのため，© 2017 Information Processing Society of Japan247

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本研究では，名詞のベクトル表現の獲得には word2vec[5] を利用する．word2vec とは，Mikolov らによっ て提案された，ニューラルネットワークを用いて単語の分散意味表現を獲得する自然言語処理の手法である．デジタルアー
カイブには，幅広い分野の歴史資料が公開されている．例
えば，デジタル資料館には，古文書，絵葉書，ポスター，写真，軸装・額装等，浮世絵の資料カテゴリがある。ポスター
カテゴリに含まれる資料は，ビールに関する資料やタバコに関する資料，祭りに関する資料など，分野は多岐にわたる．そのため word2vec の学習データは，幅広い分野を網羅したコーパスである必要がある．そこで本研究では，日本語版 Wikipedia のデータから作成したコーパスを利用する．階層的クラスタリングでは，分類精度が高い Ward 法を利用する．

4.2 クラスタに対するラベリング
階層的クラスタリングの実行後，得られたクラスタに内容を表すラベルを付与する．例えば，「キリンビール」，「カブトビール」，「サッポロビール」から成るクラスタがあった場合，「ビール」をラベルとして付与することを想定している．

Treeratpituk らは，階層的クラスタリングで得られたクラスタに含まれる文書中に出現する単語の TF-IDF 値からスコアを求めてラベリングを行っている [6]．TF-IDF 値からスコアを算出しラベリングする手法は，メタデータである目録の完成度が高い場合は有効であると考えられる．
本研究では，デジタル資料館の歴史資料を対象としている．資料タイトルや内容説明を文書とし，TF-IDF 値を計算するという方法が考えられる．しかし，資料タイトルはTF-IDF 値を計算するには記述量が少ない．また，内容説明の項目が空欄の資料が多く存在するため，TF-IDF 値からスコアを算出しラベリングする手法はデジタル資料館においては有効ではないと考えられる．そこで本研究では，
図 5 システム動作

Fig. 5 The system operation.

次の手順で，階層的クラスタリングによって得られたクラスタに内容を表すラベルを付与する．

( 1 ) クラスタに属する歴史資料の資料タイトルから名詞を資料タイトルを利用することで網羅的に歴史資料を分類す抽出する．

ることができると考えられる．そこで本研究では，資料タ( 2 ) 抽出した名詞のベクトル表現を獲得する．

イトルのベクトル表現を特徴ベクトルとし，次の手順で階( 3 ) 獲得したベクトルから句ベクトルを生成する．

層的クラスタリングを行う．

( 4 ) 句ベクトルを正規化する．

( 1 ) 資料タイトルを形態素解析し，名詞を抽出する．

( 5 ) 正規化した句ベクトルに最も近いベクトルを持つ単語( 2 ) 抽出した名詞のベクトル表現を獲得する．

をラベルとする．

( 3 ) 一つの資料タイトルから複数の名詞が抽出された場本研究では，ベクトル表現の獲得，正規化した句ベクトル合，名詞のベクトル (語ベクトル) から句ベクトルを生に最も近いベクトルを持つ単語の獲得には，word2vec を成する．

利用する．word2vec の学習データには，幅広い分野を網( 4 ) 獲得した語ベクトル，句ベクトルを正規化する．

羅している日本語版 Wikipedia のデータから作成したコー( 5 ) 正規化した語ベクトル，句ベクトルを特徴ベクトルとパスを利用する．

して距離を計算し，階層的クラスタリングを行う．

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5. まとめ本稿ではデータビジュアライゼーションを用いて歴史資料の探索型検索を支援するシステムを提案した．提案シス
テムでは，木構造となるように分類した結果を Sunburstによって視覚化する．また，年表形式で歴史資料を年代順で視覚化する．今後は提案システムを用いて評価実験を行い，有効性の評価を行う．
参考文献
[1]

[2]

[3]
[4]

[5]

[6]

White, R. and Roth, R. : Exploratory Search : Beyond the Query-Response Paradigm, Morgan and Claypool Publishers (2009).
大河原一輝，平野廣美，益子宗，星野准一，ショッピングモール型 EC サイトのための店舗情報視覚化システム，情報処理学会論文誌，Vol.56，No.3，pp.847-855 (2015)．
函 館 市 中 央 図 書 館 デ ジ タ ル 資 料 館 ，
http://archives.c.fun.ac.jp.
出口貴也，中原裕成，高橋正輝，奥野拓，川嶋稔夫，地域の記録と市民の記憶を共有するディジタルアーカイブ CMS，
第 84 回デジタルドキュメント研究会 (2011)．
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., et al. : Distributed
representations of words and phrases and their compositionality. In Proc. NIPS, pp.3111-3119 (2013).
Treeratpituk, P. and Callan, J. : Automatically Labeling Hierarchical Clusters. In Proc. of the Sixth National
Conference on Digital Govern-ment Research, pp.161-176(2006).

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