カートグラムを用いた空間のアフォーダンスの可視化
岡瑞起†
笹原和俊†

橋本康弘†
池上高志†

ウェブには大量のテキストがあふれている。そのテキストデータを使って、われわれは、公共空間のデザインを新しく解析／生成する方法を研究している。ソーシャルネットワークサービスのテキスト情報を利用することで、テキストが反映している空間のアフォーダンスの様相をとらえようというものである。具体的には、自由に歩きまわり、連絡しあう人々を「賢いセンサー」として捉え、携帯端末を通して位置情報とともに収集することで、人が無意識に感知しているであろう空間のアフォーダンスの情報収集を行い、「デザインを導く地図」としている。本稿では位置情報付きの Twitter デー
タをもとに、空間、時間と人々の行動パターンを見いだし、ツイートの発生ダイナミクスをカートグ
ラム法を使って表現する。それは時間発展する「人の視点からみた認知地図」のダイナミクスである。
このダイナミックな地図から導きだされる、空間、時間のアフォーダンスが、人々の行動パターンにおよぼすパターンについて議論する。

Visualizaiton of Spatial Aﬀordance using CartogramMizuki Oka,† Yasuhiro Hashimoto,† Kazutoshi Sasahara†
and Takashi Ikegami†This study examines the spatial aﬀordance which human can unconsciously perceive byusing GPS-tagged Twitter data. Our main concept is that we consider people as ”intelligent
sensors” that detect spatial aﬀordance. The purpose of this work is then to reveal humanbehavior by constructing cartogram using communication happen over Twitter. A cartogram
becomes a cognitive map of how people see the aﬀordance in an environment. Particularly
we study the dynamics of such a cartogram based on the GPS-tagged tweets gathered aroundthe four main stations in Tokyo.

1. は じ め に野に新しい研究方向を作り出している1) 。特に、ウェブデザインにおいては、ユーザーの無意識の現れがデこれまでの、ウェブのデザインやコミュニケーショザインに影響を与えるようになっている。一人のデザンが、特定の個人による、意識的なデザインであったイナーが良いと思うデザインをトップダウンに人々にのに対し、ここ数年われわれが目にするようになった与えるのではなく、ユーザーを含めた多くの人の無意のは、不特定多数の人々による無意識のデザインであ識を反映する形でデザインが生まれている2),3) 。

る。無意識というのは、人の知覚や記憶にとって意識たとえば、公共の施設を考えてみよう。駅、図書館、以上に本質的なプロセスである。そのことが、結果的美術館、広場、公園、学校といった公共空間のデザイにブログ、マイクロブログといったウェブを介してのンは、ユーザーの意識的な行動パターンを捉えるだけ

人と人とのコミュニケーションが活発になることで明では、成立しない。むしろ、無意識にユーザーが作りらかになってきた。つまり、人々が自分の意思とは別出しているものを、デザインに活かすことが重要な課に何を欲し、どういう行動をとっているかという、普題とされている4) 。たとえば、人々に愛される公園の遍的なパターンがウェブによって生成され増幅されてデザイン、使いやすい感じのする図書館、いじめのないる。

い学校、そういうものは、案外と無意識のパターンをこのウェブが見いだした無意識の視点が、HCI の分いかに触るか、というところに鍵がある。

† 東京大学
The University of Tokyo

無意識に行っているものである。たとえば、新規性、無意識のデザインは、著名なデザイナーがそれこそアフォーダンス、効率、そうしたものがデザインには情報処理学会 インタラクション 2011

図1

表参道エリアの航空写真（左）と収集したツイートの空間分布（右）仕掛けられている。人々が日常に発する言葉／テキス
トもまた無意識のパターンに支えられている。言葉の2. カートグラムを用いた無意識の可視化

意味は意識的であると同時に無意識的であり、われわ

物理空間の精度と、人が見る空間の精度は異なってれは言葉を通じて、無意識の欲求の発信を行っている。

いる。位置情報と共に、情報空間に投稿されるデータ

たとえば、「喉が渇いたな」といったとき、その文脈は、人が見る空間の精度を反映した情報となっているにおいては、水を持ってきてください、というのと等と捉えることができる。そこで、カートグラム法を用価だったりする。それは言った本人が意識的でなくといることによって、人が体験する空間の精度を物理空も、そう解釈される。少なくとも無意識にはそうした間を直接反映した地図上へソフトウェア的に処理したパターンがある。

可視化を行った。カートグラムとは、実際の地図の縮ウェブには大量のテキストがあふれている。そのテ尺を、人口や GNP など、注目する量に応じて地図のキストデータを使って、われわれは、公共空間のデザイ縮尺を歪めることで、その空間分布を視覚化する手法ンを新しく解析／生成する方法を研究している。ソーのことである。

シャルネットワークサービスのテキスト情報を利用す

通常、カートグラムは、静的な変形にとどまるが、ることで、テキストが反映している空間のアフォーダ

ここではその時間変化を追いかけることで、空間のダンスの様相をとらえようというものである。具体的にイナミックな特徴をとらえる。特に、ツイートの量をは、そこで自由に歩きまわり、連絡しあう人々を「賢つかって空間の縮尺をゆがめてやることで、どのくらいセンサー」として捉え、携帯端末を通して位置情報いのツイートがどのくらいの時間間隔でなされ、そのとともに収集することで、人が無意識に感知している結果、どの程度のゆがみが生まれるかが見えてくる。

であろう空間のアフォーダンスの情報収集を行い、デ

このゆがみの量は、２つの特徴的なパラメターで決5)ザインを導く地図とする、というものである 。その定される。ある時刻、ある場所で発生したツイートが、ために、位置情報付きの Twitter データをもとに、空

１）どのくらい時間 (τ ) がたったあとに、２）どれだけ間、時間と人々の行動パターンを見いだし、ツイート離れた場所 (r) に影響を及ぼすか、というものである。の発生ダイナミクスをカートグラム法

6)を使って表影響の強さは距離の２乗に関し指数関数的に減少し、現する。それは時間発展する「人の視点からみた認知時間に関しても指数関数的に減少する。ここでは経験地図」のダイナミクスである。本稿では、このダイナ的に緩和時間 τ = 12[時間]、緩和距離 r = 10[メー

ミックな地図から導きだされる、空間時間のアフォートル] とした。以下は、そこで使ったデータの詳細でダンスと無意識の関係を議論する。

ある。

カートグラムを用いた空間のアフォーダンスの可視化

図 2 2010 年 9 月 18 日の午前 6 時（左上）から午後 3 時（右下）までの 1 時間ごとの時系
列スナップショット。

2.1 対象データの構造

会場近辺での同期的バーストが観測できる。

Twitter が提供する API を用い、東京都内の主ないくつかの大きなバーストと、小さいバーストの関四駅（表参道駅、新宿駅、渋谷駅、池袋駅）から半径係を定量的に見る方法については検討中である7) 。し

1km 以内の位置情報付きツイートを収集した。収集

かし、任意のツイートのペアには直接的な空間相関が期間は、表参道駅周辺は、2010 年 9 月 15 日から 12ないことが確かめられた。一方で、ツイートがなされ月 13 日までの 90 日間、その他の駅周辺に関してはる時間間隔はベキ分布を示すことも同時に確かめられ2010 年 11 月 10 月から 12 月 13 日までの 34 日間でている。バーストのエネルギー源はツイートであり、ある。表参道エリアについて、緯度経度情報が正しくこうしたバーストがベキ的なエネルギー供給を受けて与えられたツイートは期間全体を通して 60,477 件で成長発展するため、バーストもある種の間欠性を帯びあった。その中で、固定された位置から大量の発信をている。空間のアフォーダンスがもつ潜在的な履歴を行なうボット的なツイートを除外した 14,766 件を対引っ張るかもしれない。（たとえば、ある時間にある象とした。同様に、新宿駅、渋谷駅、池袋駅の対象ツところに人が集まりやすく、集まりだすと正のフィー

イート数は、それぞれ 25,635 件、32,671 件、12,696

ドバックがかかりツイートも多くなる、など）。

件である。図 1 に表参道エリア全体の航空写真（左）

ここにみるバーストのパターンは、先の２つのパラと収集された前ツイートの空間分布を示す。駅や交差メターの値に大きく依存する。この２つのパラメター点、繁華街へのツイートの集中が見られる。

は、バーストの運動が連続的に見えるように経験的に2.2 カートグラムのダイナミクス選ばれている。われわれの解釈は、この２つのパラメ

先に紹介したカートグラム法を用いることにより、ターによって見いだされる歪みのカートグラムが、空一定の時間枠でツイートが多く発生する領域は伸長間の持つアフォーダンスを反映しているということだ。

し、発生量が相対的に少ない領域では収縮するといっ

人間の知覚、感覚は、決して離散的な記号的なものでた動きが生まれる。そして時間の経過に伴い歪みエネはない。それは身体性にグラウンドされた、連続的でルギーは散逸し、空間は均一な領域へと戻っていく 。

なめらかなものであると考えられる。だから、なめら☆

たとえば、図 2 は 2010 年 9 月 18 日の午前 6 時から午かになるように描かれるこのカートグラムは、その空後 3 時までの 1 時間ごとの時系列スナップショットを間で人々が知覚するアフォーダンスへと結びつけるた示している。図の中央左手に発生している歪みは、当めの試行である。少なくともそう仮定することで、物日午後 3 時から代々木第一体育館で開催されたイベン

理的空間に存在するアフォーダンスの強度の違いを議トに集まった人々のツイートを反映している。イベン

論することができる。

トの開業が近づくに伴い、歪みは大きくなっていき、☆

ツイートからのカートグラムによる可視化方法の詳細は、紙面の都合上、省略するが興味のある方は7) を参照していただきたい。

3. お わ り にTwitter といったサービスの登場で、位置情報を持つテキスト情報が容易に大量に収集できるようになっ情報処理学会 インタラクション 2011

たことで、人々のモビリティを伴うコミュニケーションが捉えられるようになった。本研究では、このようなデータを利用することで、人々が知覚する空間のアフォーダンスを可視化することを試みた。今後は、可視化だけでなく、このアフォーダンスが実際に人の行為や発話を作り出しているか、無意識のパターンはどこに見られるか、それをカートグラムを用いて予測できるか、カートグラムの運動から空間の新しいデザインが可能か、などについて議論していく予定である。

参 考文献1) Fischer, G.: Democratizing design: newchallenges and opportunities for computersupported collaborative learning, CSCL’09:
Proceedings of the 9th international conference
on Computer supported collaborative learning,
International Society of the Learning Sciences,
pp.282–286 (2009).
2) 中小路久美子，山田和明，安岡美佳：異なるコミュ
ニティ間における共有理解構築過程の理解へ向けて，日本認知科学会予稿集，pp.50–51 (2004).
3) 宇野良子，橋本康弘， 岡瑞起， 李明喜，荒牧英治：言葉が紡ぐデザイン - 意志抽出への認知言語学の構成論的アプローチ，認知科学， Vol.17,
No.3, pp.491–498 (2010).
4) Casey, M. E. and Savastinuk, L. C.: Library
2.0 - Service for the next-generation library, Library Journal (2006).
5)
岡瑞起， 李明喜，橋本康弘，宇野良子，荒牧英治：Augmented Campus：拡張するキャンパス，人工知能学会全国大会 (第 24 回) (2010).
6) Gastner, M. T. and Newman, M. E. J.:
Diﬀusion-based method for producing density
equalizing maps, Proc. Natl. Acad. Sci, pp.
7499–7504 (2004).
7) 橋本康弘，笹原和俊， 岡瑞起，池上高志：動く
地図：自律的バネモデルによる空間情報地図の解析，第２３回自律分散システムシンポジウム（投稿中) (2011).