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

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オンライングループにおける暗黙的な貸し借りの理解
大石 晃平1,a)

三橋 奈桜1,b)

角 康之1,c)

概要：本研究は，オンラインでのやり取りが行われているグループのメンバー同士の貸し借りの関係を把握し，グループに対するメンバーそれぞれの協力度を変化させることが目的である．日々のグループ活動の中で，メンバー同士は明確な助け合いから，何気ない言葉による称賛などの暗黙的なものまでメンバー同士の貸し借りが行われている．しかし，その貸し借りの量はメンバーの性格やグループに対する協力度などによって差がある．また，グループメンバーが貸し借りの量に差があることを認識しているかはメンバーによって異なる． そのために，本研究では Slack のやり取りからグループメンバー同士の貸し借りの量を自動収集し，グループメンバーそれぞれの貸し借りの量や関係性を可視化した．本研究では，はじめにグループ内の貸し借りの関係を定義し，定義を元に Slack でのやり取りを判別し，貸し借りの量やメンバー間の貸し借りの関係性を自動収集した． また，収集した貸し借りの量や関係性を視覚的に把握できる
ような可視化システムを行った．今後は，可視化したグループ内の貸し借りの量や関係性を，グループメ
ンバーに共有することで貸し借りの量や協力度に変化が出るのかを分析する．また，本研究で定義した貸し借りの関係性を様々なコミュニティに流用できるのかを検証する．

1. はじめにループメンバーに対して，病気の報告をしているように見える．しかし，このメッセージに対して「お大事に」など

本研究は，オンラインでのやり取りが行われているグのリアクションを行っており，グループメンバーが心配す

ループのメンバー同士の貸し借りの関係を把握し，グルーる様子が伺える．このように，個人が意識せずとも何気な

プに対するメンバーそれぞれの協力度を変化させること

い言葉や反応による称賛や心配などによって成立する，暗が目的である．そのために，本研究はグループ内の暗黙的

黙的な貸し借りの関係も存在する．しかし，このような貸な貸し借りの関係に着目し，貸し借りの関係を定義するこ

し借りの関係はメンバーそれぞれの立場や性格，グループとに取り組んだ．そして，オンラインでのやり取りを貸しに対する協力度によって，差があると考えられる．ここで借りの関係に基づいて自動判別し，貸し借りの関係を収集いう協力度とは，グループ内で発生した依頼やお願いに対する手法を提案する．これらをもとに，グループ内のメンするアクションの数としている．そのため，このような貸バーの役割などの理解を目指した．

し借りの関係を把握することで，グループ内でのメンバー

グループ内活動は，日々助け合いで成り立っている．例
として，図 1 のようなメッセージがある．このメッセージの役割や関係性，特性などを理解することができるのではないかという仮設を立てた．

は，執筆した文章のレビューを他のグループメンバーに対して依頼をしているものである．このような依頼やお願いに対して，図 2 のように返信などで反応することにより，助け合いの関係が成り立つ．この助け合いの関係は依頼し

図 1

レビューを依頼しているメッセージを送信している例

た側は依頼を受けた側に対して借りができ，依頼をした側は依頼された側に対して何らかの形でお返しをする可能性がある．このように目に見えるような貸し借りの関係以外にも，何気ない暗黙的な貸し借りの関係も存在する．例として，図 3 のようなやり取りがある．これは一見，ただグ
1
a)
b)
c)

公立はこだて未来大学
k-oishi@sumilab.org
n-mitsuhashi@sumilab.org
sumi@acm.org© 2024 Information Processing Society of Japan

本研究では，貸し借りの関係を「Give」と「Take」，「Other」の３つの種別に定義した．この３つの種別をもとに，非同期で行われているやり取りのメッセージ内の単語やリアクションから，やり取りの分類を行った．今回はオンラインで行われているやり取りとして，Slack*1 のメッセージやリ
アクションを対象とした．そして，メッセージを自動で分*1

https://slack.com/

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らの研究 [4] がある．この研究は，教師の仕事負荷の公平性
やモチベーション，組織への貢献，仕事への満足度の調査を行った．結果として，仕事負荷に関して，不平等だと感じている教師がいることがわかった．また，仕事負荷の不平等感は，仕事へのモチベーションが低くなり，組織への貢献が少なくなることがわかった．その仕事負荷の不平等
図 2 依頼されたレビューに対して返信で反応している例

感を公平に感じるように調整することで，教師のパフォー
マンスや，組織への貢献の向上につながることが示唆された．このことから，本研究では協力度や貸し借りの関係というグループ内で抱える付加的要素を可視化することで，グループメンバーが不公平感などを視覚的に理解できるの

図 3 暗黙的な貸し借りの例

類し，貸し借りの関係を計測するシステムの開発を行った．
また，計測した貸し借りの関係の量や関係性を視覚的に把握できるような可視化システムの開発も行った．

2. 関連研究ではないかと考える．また，貸し借りの関係を公平化することで，グループ内の協力度を向上できるのではないかという可能性も考えられる．

3. グループ内の貸し借りの定義
本研究では，貸し借りの関係を，貸し，借り，その２つに該当しないものの３つの種別に定義した．貸し借りの関グループの質的向上を目指した研究として，辻らの研係の例を，図 4 で示す．図 4 では，アルバイト依頼の投稿

究 [1] がある．辻らは，オフィスのコミュニケーションををしており，それに対し，応じる人がいることで，貸し借促進するためのビジネス顕微鏡ディスプレイのプロトタイりの関係が成立している．このような依頼と請負の関係のプを開発した．ビジネス顕微鏡とは，オフィス内での対面

他にも，質問と回答の関係，暗黙的な貸し借り等，様々なコミュニケーションと体の動きのセンシングデータを加工形式の貸し借りが生じ得る．

して表示するものである．結果として，行動ログが状況共有の会話を活性化するために有効であったこと，ディスプ
レイ表示することがコミュニケーションのきっかけになっていたことが確認できた．このことから，本研究では今までの貸し借りの関係の状態を可視化することで状況共有に繋がり，自身のグループ内での行動を振り返ることができ，今後の行動に活かす手がかりになるのではないかと考える．
助け合いの関係に関する研究として，Watanabe らの研
究 [2] や Romano らの研究 [3] がある．Watanabe らは，人間が他人を助ける動機について調査した．結果として，２
つの動機によって助けることがわかった．１つは，自身の
図 4

評価を高めるために手助けを行う．もう１つは，相手を気貸し借りの例

遣う気持ちによって手助けをするということがわかった．
また，Romano らは，助け合いの中の自身の評価を調査し本研究では，貸し借りのうち，貸しを「Give」，借りをた．結果として，助け合いには他人から評価されることを「Take」とし，該当しないものを「Other」とする．図 4 で重要視する傾向が強く，評価されると感じると協力行動を説明すると，アルバイト依頼の投稿は「Take」とし，応じ率先して行う可能性が示唆された．このことから，本研究たことを表す返信は「Give」とする．そして，Slack 上のでは個人同士の貸し借りの関係をネットワークの可視化すやり取りをこれらに分類する．また，本研究では Slack 上ることで，自身のグループ内での評価を確認することがでのやり取りのうち，投稿，返信されたメッセージの文章にきるため，自身の評価向上のために行動を変容できるので対する分類に加え，メッセージに対するリアクションも分はないかと考える．また，助けられることが少ない人をメ類対象とする．

ンバーに気づかせることができ，その人に貢献する機会の創出に繋がるのではないかと考える．
また，グループ内の協力度を調査した研究として，Pedro© 2024 Information Processing Society of Japan

4. 提案システム
本研究で提案するシステム概要を図 5 に示す．まず，

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Slack の過去のメッセージを収集し，収集したメッセージ
を定義を元に「Give」，「Take」，「Other」のいずれかに自動判定を行い，貸し借りの関係を計測する．その後，計測した貸し借りの関係の量や関係性の可視化を行う．Slack
でのやり取りの判定と貸し借りの関係の計測について 4.1
節で，貸し借りの関係の可視化について 4.2 節で説明する．

図 6

メッセージの判定のワークフロー

MeCab-ipadic-NEologd とは，多数の Web 上の言語資源から得た新語を追加することでカスタマイズした MeCab
図 5

システム概要用のシステム辞書である．１週間に２回以上辞書が更新されるため語彙数が多く，新語に強いという特徴がある．

MeCab に標準で搭載されているシステム辞書では正しく分割できない文章も MeCab-ipadic-NEologd で補うこと

4.1 Slack でのやり取りの判定と貸し借りの関係の計測で，より正確に形態素解析が可能であるためこれを用いた．

メッセージの判定のワークフローを図 6 に示す．ワーク

この手段を用いて，「Give」と「Take」のメッセージに含フローとしてまず，送られた元メッセージが「Take」かの判まれている語の出現回数をそれぞれ計上した．同じ語が抽定を行う．そこで「Take」と判定できた場合，スレッドの出された場合，互いの出現回数の差を求めることで，「Give」

メッセージはすべて「Give」と判定する．その後，「Take」

または「Take」のどちらに判定が可能かを判断した．差がかの判定ができなかった場合は，リアクションによる判あった語の例を表 1 に示す．表 1 では，差の数が上位で定を行う．リアクションによる判定は，「Take」か「Give」

あるものを示したが，差があった語の上位全て「Take」のかの判定を行う．「Take」と判定した場合は，スレッドのメッセージに出現する語であった．これより，「Give」と分メッセージはすべて「Give」となり，「Give」と判定した類できる語はない，もしくは少ないということが分かった．

場合は，スレッドのメッセージはすべて「Take」となる．
「Take」か「Give」かの判定ができなかった場合は，スレッ

表 1 出現語数の差 (総文章数 784)

ドのメッセージで「Take」かの判定を行う．スレッドの

出現語

差 (語)

メッセージが「Take」と判定できた場合は，送られてきた

？

130

お願い

78

ありがとう

28

元のメッセージを「Give」とする．スレッドのメッセージ
でも「Take」と判定ができなかった場合は，「Other」と判定する．これらの判定されたメッセージやリアクションの量をもとに，貸し借りの関係の計測を行う．また，スレッドのメッセージも単体のメッセージと判定するため，それ「Take」と特徴づけられると仮定した語は以下の通りである．

ぞれのメッセージでもリアクションでの判定を行う．それ• ”いただける”，”幸い”

ぞれの判定の詳細として，メッセージの「Take」かの判定• ”お願い”，”ください”，”教え”

は 4.1.1 節で，リアクションの判定は 4.1.2 節で，スレッド• ”？”

メッセージでの判定は 4.1.3 節で述べる．そして，それら• ”ありがとう”の判定結果を 4.1.4 節で述べる．

「Give」，「Take」それぞれのメッセージの特徴をまとめ4.1.1 メッセージが「Take」かの判定
メッセージの判定を行うため，「Give」と「Take」のメッると以下のとおりである．
「Give」：お願いや依頼に対して反応する立場

セージに含まれる語の出現回数を計上し，それぞれのメッ• 多種多様な反応がある

セージの特徴や傾向を探った．「Give」と「Take」のメッ• 「Give」のみに多く出現する単語はなかった

セージそれぞれに含まれている語の出現回数を計上する「Take」：依頼やお願いをする立場

手段として，Mecab*2 を用いた形態素解析を行った．その• 特徴的単語の発見

際，辞書データとして，MeCab-ipadic-NEologd*3 を用いた．

– 依頼時に用いられる単語*2– 感謝を表す単語*3

https://taku910.github.io/mecab/
https://github.com/neologd/mecab-unidic-neologd© 2024 Information Processing Society of Japan

このように，「Take」のメッセージには，特徴的単語を

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見つけることができた．それに対し，実際に行われている

Slack 上のやり取りの中で「Give」と分類可能なメッセー
ジには，特徴的単語がなく，話の内容に依存していた．そのため，「Take」のメッセージの判定は，特徴的単語が含まれるかに基づき行う．「Take」の特徴的単語が含まれてい図 9 「Take」のリアクションの例

るメッセージの例を，図 7 に示す．このメッセージには，「お願い」といった依頼時によく用いられる単語が含まれ「Give」と分類されるリアクションが押された場合にはている．そのため，図 7 のメッセージは「Take」と判定さ

元投稿を「Take」に，「Take」と分類されるリアクション

れる．

が押された場合には元投稿を「Give」に分類する．

4.1.3 スレッドメッセージでの判定
投稿されたメッセージから「Take」の判定，投稿されたメッセージに対するリアクションによる「Give」または「Take」の判定が不可能だった場合，投稿に対する返信のメッセージから判定を行う．判定方法については，4.1.1 節
で述べたように「Take」の特徴的単語のみ仮定できたため，
スレッドメッセージでも同様の判定手法を用い，「Take」
図 7 「Take」の特徴的単語が含まれているメッセージの例

か「Take」でないかの判定を行う．スレッドメッセージの判定例を図 10 に示す．このメッセージには，質問時に多4.1.2 リアクションの判定く用いられる「？」の単語が含まれている．そのため，こ投稿されたメッセージから「Take」と判定できなかったの文章は「Take」のメッセージとして判定される．これに場合，投稿されたメッセージに対するリアクションによりよって，返信がされた元投稿メッセージは「Give」と判定判定を行う．その際，リアクションの種類ごとに「Give」とされる．

「Take」の分類を手作業で行い，ルールを定めた．「Give」，「Take」それぞれのリアクションの特徴は以下のものと推測する．
「Give」：お願いや依頼に対して反応する立場• お願いや依頼に対しての確認や完了のリアクション「Take」：依頼やお願いをお願いする立場• グループに対する貢献や助けてくれたことへの感謝のリアクション• 有益な情報共有を確認したことを表すリアクション
以上のような特徴を基に仮定し，リアクションの分類を行った．それぞれのリアクションの例を，図 8 と図 9 に示す．図 8 は，「Give」のリアクションの例である．これは，メッセージに対して承知的な意味合いでのリアクションを行っているため，「Give」のリアクションとなる．図 9 は，「Take」のリアクションの例である．これは，メッセージ
に対して感謝の意味合いでのリアクションを行っているた
め，「Take」のリアクションとなる．
図 10

スレッドメッセージの判定例

4.1.4 判定結果
ルールとして定めた判定方法を研究室内の Slack の 2023
年 4 月-12 月のデータ（総文章数 1408）を用いて検証を行った．結果，手作業で分類した正解データと比較すると，約図 8 「Give」のリアクションの例

0.88 の精度で判定できた．一方で，精度を下げている原因と推測できるものが 3 つあった．

© 2024 Information Processing Society of Japan

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1 つ目に「Give」，「Take」どちらとも捉えられるような難しさや，認識の仕方によっては回答を促すための依頼の曖昧なリアクションが存在していることである．現状，そように読み解けることから，現状では判定できなくても問れらは判定の材料としては用いていない．例として，図 11

題ないと考えている．

が挙げられる．このリアクションは，「Give」の場合は，お3 つ目に，やり取りを行う人物の立場の違いにより，願いに対する「了解」を表すリアクションであるため，メッ「Give」と「Take」の解釈が異なる場合があることである．

セージに対して承知的な意味合いとして用いられている．

図 13 のやり取りでは，投稿主 (教員) が作戦会議の誘いを一方で，「Take」の場合では，提示されたものに対して「感学生に行っている．これは作戦会議を依頼している (Take)

謝」の意味合いとして使われている．このように，「Take」と捉えられるが，教員は学生のために作戦会議へ勧誘してと「Give」のどちらの意味でも使えてしまうリアクション

いる (Give) とも捉えられる．このように，立場が上であが存在し，それを分類できていないという現状がある．

るグループを統括する役割の人物が存在するとき，「Give」と「Take」の解釈が異なる場合がある．これが精度に影響を与えているのではないかと推測し，研究室内の Slack 上
で教員を対象外とし，再度精度の検証を行った．結果，精度は約 0.9 となり，教員を対象とした場合の精度の約 0.88
より精度が向上したが微々たる差であった．また，グルー
プを統括する立場の人物が対象外になったため，メッセー
ジの投稿数が 1408 から 672 になってしまった．そのため，
今後は教員を対象外にはせず，グループの一員としてデータの収集を行うことしても問題ないと考えている．

図 11 曖昧なリアクションの例

また，「Give」，「Take」それぞれに仮定したリアクションの判定の精度を検証した．結果，8 割以上の精度があるリ
アクションがほとんどだった．しかし，図 12 に挙げるリアクションは判定の精度が約 5 割であったため，曖昧なリアクションであったといえる．図 12 のリアクションは先ほどのリアクションと同じように多くの用途で用いられているリアクションであったため，全体の精度を低下させている原因であった．そのため，出された精度を基に，仮定し図 13

立場の違いによる解釈の違い

たリアクションの分類の再検討を行う必要性が示された．

4.2 貸し借りの関係の可視化計測した貸し借りの関係を可視化するために，ネット
ワークグラフを用いた可視化システムを開発した．実際に可視化したものを，図 14 に示す．
ノードはメンバーを表しており，メンバーの学年ごとに色分けされている．ノードの大きさは，メンバーの協力度
図 12 判定の精度が約 5 割のリアクションを表していて，貸し借りの関係の量が多いほど大きくなっている．また，ノードから出る赤い線が，それぞれのメン

2 つ目に，文脈を読み取って判定することができない点

バーの貸し・「Give」を表しており，矢印が向いている方が挙げられる．例として，4.1.3 節の図 10 が挙げられる．

に対して「Give」をしているということを表している．結これは，「Take」の特徴的単語が含まれているため，「Take」

ばれている線の太さが太いほど，「Give」の量が多いことと判定されている．しかし，質問の様相を取っているが，を表している．

これは決定を促しているとも考えられ，お願いや依頼をし可視化したことによって，メンバー間で相互で貸し借りているとは考えにくい．このように文脈を読み取っていくの関係が成立していることがわかった．また，メンバーのと，「Take」ではないと判定できるものがいくつも存在す

協力度が多い人は，グループ内での貸し借りの関係が多く，る．しかし，この問題に関しては，文脈を読み取ることの多くの Give を受けていることがわかった．そのため，グ© 2024 Information Processing Society of Japan443

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行った研究室内のデータのみの判定方法のため，グループ
独自の習慣などによって左右されていると考えられる．そのため，Slack を用いて活動を行っている別グループのデー
タを用いて，判定方法の汎用性を調査しようと考えている．

6. おわりに本研究では，オンラインでのやり取りが行われているグ
ループのメンバー同士の貸し借りの関係を把握し，グルー
プに対するメンバーそれぞれの協力度を変化させることを目的とした．そのために，グループ内の貸し借りの関係を定義し，オンラインでのやり取りから貸し借りの関係の分類を行った．さらに，分類をもとに，Slack のやり取りからメッセージの自動判別し，メンバーの貸し借りの関係を計
図 14 ネットワークグラフでの可視化測するシステムを開発した．そして，判別した貸し借りの計測を視覚的に把握できるような可視化システムの開発もループ内での貸し借りの関係には，相互であまり差がなく，行った．結果として，メッセージの分類を自動的に行うこある程度均一に貸し借りの関係が構築されていることがわとを実現し，判定の精度が約 0.88 の精度で判定できた．しかった．しかし，協力度には差があり，協力度の高い人ほかし，分類しきれていない曖昧なリアクションがあること

ど多くの人と貸し借りの関係を結んでいることがわかった．

がわかった．また，可視化によって，協力度には差がある

そして，学年ごとに色分けされていることから，学年ごと

ものの，個々人同士での貸し借りの関係にはそれほど差がの特徴を見ると，学年が上に行くほど協力度が上がっていないことがわかった．そのため，今後はメッセージの判定

ることがわかる．これは，学年が上に行くほど，グループの改善や貸し借りの関係の可視化システムの評価を行う．

内での役割が大きくなるため，協力度が上がっていると考

また，別のオンライングループのやり取りにも流用できる

えられる．

かを調査する．

5. 今後の展望
今後の展望として，4.1.4 節で述べたリアクションの分

参考文献
[1]

類の再検討と新たな判定方法の模索を行う．曖昧なリアクションが多く，判定できないものもあるため，安定して判定できるようなリアクションを模索する必要がある．また，[2]

曖昧なリアクションはグループ内で多用されているとも考えられるため，判定できないリアクションをどのように扱うかも検討する必要がある．現在，判定にはリアクションとメッセージのそれぞれを独立して考えているが，リアク[3]ションとメッセージを組み合わせて判定することで，判定の精度が向上する可能性があると考えている．そのため，
リアクションとメッセージを組み合わせて判定する方法を模索しようと考えている．
また，可視化システムを，グループメンバーに共有することで貸し借りの量や協力度に変化が出るのかを調査する．

[4]

辻聡美，佐藤信夫ほか： RO-010 行動センシングデータを用いたクリエイティブオフィス最適化方法の提案 (O 分
野: 情報システム, 査読付き論文)，情報科学技術フォーラ
ム講演論文集， Vol. 12, No. 4, pp. 121–126 (2013).
Watanabe, T., Takezawa, M., Nakawake, Y., Kunimatsu,
A., Yamasue, H., Nakamura, M., Miyashita, Y. and Masuda, N.: Two distinct neural mechanisms underlying indirect reciprocity, Proceedings of the National Academyof Sciences, Vol. 111, No. 11, pp. 3990–3995 (2014).
Romano, A., Balliet, D. and Wu, J.: Unbounded indirect
reciprocity: Is reputation-based cooperation bounded bygroup membership?, Journal of Experimental Social Psychology, Vol. 71, pp. 59–67 (2017).
Reyes, P. and Imber, M.: Teachers’ Perceptions of theFairness of Their Workload and Their Commitment, Job
Satisfaction, and Morale: Implications for Teacher Evaluation., Journal of personnel evaluation in education,
Vol. 5, No. 3, pp. 291–302 (1992).

調査方法として，全体の貸し借りの関係性のネットワーク
グラフを見せるグループと，自身の貸し借りの関係性のネットワークグラフを見せるグループと，何も見せないグ
ループという３種類の条件のグループを設け，それぞれの条件での貸し借りの量や協力度に変化があるのかを調査しようと考えている．
最後に，定義した貸し借りの関係の判定方法に汎用性があるかを調査する必要がある．現状のシステムは，調査を© 2024 Information Processing Society of Japan444