Vol.2024-HCI-206 No.10
2024/1/15

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

回帰分析による推薦システムの性能に対する知覚と推薦受容傾向の関係の理解
木村 有那 1

井野 泰輔 1

濱崎 雅弘 2

後藤 真孝 2

土方 嘉徳 1

概要：人工知能による推薦や判断を導入したサービスが普及するとともに，ユーザは提示された記事やコンテンツを吟味することなく消費する「推薦過信」の問題がおきつつある．我々は，推薦過信に陥っていないかどうかを知るための参考となる心理尺度として，推薦結果を受け入れやすい傾向にあるかどうかを測定する推薦受容傾向尺度を開発してきた．本稿では，従来から推薦システムのユーザ評価で用いられてきた推薦性能に対する知覚評価から，推薦受
容傾向尺度の値を予測できるかどうかを大規模社会調査により明らかにする．YouTube と TikTok における推薦機能を対象にした社会調査をクラウドソーシングサービス上で別々に実施し，それぞれ 1298 人の回答を得た．これらの回答を重回帰分析により分析したところ，推薦受容傾向は，推薦システムに対する能力と親切性，透明性により予測できることがわかった．
キーワード：推薦システム，推薦受容傾向，信頼，推薦過信

1. はじめに推薦過信問題を防ぐためには，ユーザ自身に推薦過信に陥っていることを気づかせる必要がある．しかし，従来，近年のインターネット技術の普及と発達にともない，情ユーザが推薦システムに対して過度な信頼を抱いているか

報量が増加し続けている．情報が溢れる中で，「人々の関心どうかを測定する心理尺度は開発されていなかった．そこや注目（アテンション）」の獲得が経済的価値を持つようにで我々は，先行研究にて推薦システムが出力する結果に対なるというアテンションエコノミーが発展している[1]．そする信頼を表す心理尺度「推薦受容傾向尺度」を提案し，のような中，アイテムに対するユーザの興味を予測するこ

それを測定するための質問群を提案してきた[5][6][7]．従とにより，特定のユーザ（個人または企業）に適したアイ

来の推薦システムに対する信頼に関連する心理尺度では，

テム（製品またはサービス）を推薦するプログラムである

推薦結果に対する浅い信頼の程度までしか尋ねていないた

推薦システムが多く用いられてきた．

め，我々の心理尺度では，より深い信頼の状態までを尋ね

しかし，多くの企業はユーザの注意を自社のサービスにるようにした．また，深い信頼を直接尋ねることは難しい引き付けたいため，ユーザに常に推薦を提供するようにな

ため，推薦システムに対する利用態度や，特定の状況でのってきている．
例えば，
動画共有サービスの YouTube では，

推薦アイテムに対する消費の傾向を尋ねるようにした．

現在視聴している動画の横に，それに関連した動画が必ず推薦受容傾向は，推薦結果の最終的な受け入れ傾向を表表示されている．また，動画共有サービスの TikTok では，しているので，推薦システムに対する総合的なユーザの評「レコメンド」で動画を見ることが標準の使い方になって価を表している．ユーザは，総合的な信頼の評価を行う前いる．そのため我々は，ユーザはシステムから推薦されたに，推薦の正確さや推薦結果の透明性など，具体的な推薦記事やコンテンツを，それらのジャンルや思想，価値観の性能を知覚し，評価していると思われる．
そうだとすれば，偏りなどを吟味することなく，消費し続ける可能性がある

ユーザの推薦性能に対する知覚と，推薦受容傾向の間には，と考えている．我々は，この問題を『推薦過信問題』と呼何らかの相関があるはずである．そこで本研究では，多く

ぶ．哲学者の Harari も，推薦機能をはじめとする人工知能の人に利用されている推薦システムを対象にして（具体的（AI）の意思決定に対してユーザが無防備であることを問には，動画共有サービスである YouTube と TikTok を対象

題視しており[2]，推薦への過信は無視できない問題である．

にする），大規模な社会調査を行うことで，これらの関係を動画のようなコンテンツの共有・視聴のためのサービスだ

明らかにする．

けではなく，SNS においても推薦機能が提供されており，
無限スクロールのインタフェースで投稿を閲覧することができるようになっている．これらは，ユーザの好奇心を煽

2. 心理尺度の概要

るスロット効果をもたらしていると言える[3][4]．このよう推薦システムへの信頼を表す心理尺度として，推薦受容に推薦機能によるコンテンツ閲覧の増大は，多くのドメイ

傾向尺度[5][6][7]を用いる（文献[5][6]では「推薦過信尺度」

ンで起こりうると言え，それが行き過ぎるとコンテンツをと名付けていたが，文献[7]でその意図を明確にするために閲覧し続ける中毒になる可能性がある．

改めて「推薦受容傾向尺度」と名付けた）． 本研究では，推薦受容傾向は，推薦システムに対する人の総合的なポジ

1 関西学院大学
Kwansei Gakuin University
2 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)ⓒ2024 Information Processing Society of Japan

ティブな態度と考え，それは推薦システムのより明示的な特性，すなわち推薦性能に対する認知（知覚）から総合的

1Vol.2024-HCI-206 No.10
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IPSJ SIG Technical Reportに導かれると仮定する．推薦性能に対する認知の特性とし容傾向に関するデータを取得するためには，調査対象者がては，従来の推薦システムの評価研究で用いられてきたもそのサービスを長く利用しており，推薦結果への受け入れのを取り上げる．

の傾向がある程度決まっている必要がある．そこで，多く新しい技術を用いた製品やサービスを顧客が受け入れのユーザに長く利用されている既存の特定のサービスとしるかどうかを，技術がどれだけ役に立つと感じているかて，YouTube と TikTok の 2 つの推薦機能を取り上げ，それ（PU: perceived usefulness）と，技術をどれほど容易に使えぞれについて別々に社会調査を行った．

ると感じているか（PEOU: perceived ease of use）から予測

対象サービスの利用者層に対して幅広く尋ねるために，するモデルに，TAM（Technology Acceptance Model）があ

クラウドソーシングサービスの 1 つである Crowd Works でる[8]．本研究では，PU と PEOU を推薦性能に対する認知アンケートを行った．アンケートは，Google Forms で作成の 1 つとして取り上げる．

した．調査対象者は，対象サービス（YouTube/TikTok）を推薦システムの研究分野では，推薦結果に対する説明付

利用したことのある人とした．調査対象者には，YouTube

けの研究が多く行われている[9]．それらの研究では，推薦版と TikTok 版のどちらのアンケートにも参加することをシステムが，どのように推薦結果を生成したのか，なぜそ

許し，それぞれ 1300 人に対して調査を行った．YouTubeの推薦結果が出力されたのかがユーザに理解できるかどう

版は 2023 年 5 月 23 日から，TikTok 版は 2023 年 7 月 9 日

かを表す透明性 (Transparency) の評価指標が重視されてからアンケート調査を開始し，回答者には報酬として 160

いる[10]．また，推薦アルゴリズムに対する介入を行える

円を支払った．

ようにしたり，学習した興味のモデル（プロファイル）を編集できるようにしたりする試みが行われている[11]．このような介入を行えるようにした推薦システムでは，推薦

3.2 アンケート詳細
3.2.1 推薦システムへの信頼システムを制御可能と知覚されているかどうかを表す評価

本研究の目的変数は，推薦受容傾向である．我々が文献指標である制御感（Control）が重要となる[10]．本研究で[5][6][7]で開発した推薦受容傾向尺度を用いる．推薦受容は，透明性と制御感も，推薦性能に対する認知の 1 つとし傾向尺度の質問項目は，短いコンテンツの推薦を想定してて取り上げる．

設計しているが，TikTok でのコンテンツの選択はスクロー

推薦システムや知的エージェントの信頼性評価におい

ル操作に依存しているため，TikTok 版にはそのインタフェては，能力（Competence）と公平性（Integrity）と親切性ースに合うように修正したものを利用する．実際に用いた（Benevolence）という信頼を構成する 3 要素が用いられる質問項目を付録に示す．その計 11 項目に，1:“全く当てはことも多い[12][13][14][15]．これらは，対人関係の信頼形

まらない”から 7:“非常によく当てはまる”，または 1:“全成において最も重要な信頼の三要素として提案されたもの

くない”から 7:“非常によくある”の 7 段階で回答する．

である[16][17]．推薦システムを人間のようにお薦めをする
エージェントとみなすこともできるが，能力（Competence）

3.2.2 推薦システムへの知覚の変数

は，そのお薦めをする能力（お薦めをするアイテムのドメ

本研究の説明変数は，推薦システムの性能に対する認知

インに関する知識の有無も含む）を表している．また，公（知覚）である．この認知には，PU，PEOU，透明性，制平性（Integrity）は，推薦システムのアルゴリズムが，どれ御感，公平性，親切性，能力の 7 つの観点を含んでいる．

だけ誠実に公平な推薦をしているかを，親切性

PU については，Armentano らが提案した推薦システムに対（Benevolence）は，推薦システムのアルゴリズムが，どれする TAM の PU を測定する質問[18]を，本研究の実験対象

だけ自分のために推薦をしているのかを表している．本研のサービスに合うように修正して 7 項目で尋ねる．PEOU

究では，能力，公平性，親切性も，推薦性能に対する認知については，
これまで多くの研究で用いられているものの，の 1 つとして取り上げる．

その多くはそれぞれの研究で実験対象とする推薦システムに特化した質問項目となっている．そのため，Armentano

3. 調査方法
3.1 調査方法・概要

ら [18]，Pu と Chen [10]，Lengyel [19]の 3 つの論文を参考に，本研究の実験対象のサービスに合うように，4 項目で新たに作成した．

我々の研究は，推薦システムの特性に対する認知（知覚）

透明性に関しては，Wang が開発した透明性（Perceived

が，推薦システムの出力する推薦結果に対する受容傾向（信Agents Transparency (PAT) ）の評価尺度[15]を参考にして，頼）とどれだけ相関するのかを明らかにすることが目的で質問のそれぞれの観点を整理して明確化することで，新たある．そのためには，それぞれの認知や傾向について定量に 5 項目の質問を作成した．制御感についても，Pu と Chen的に取得する必要があり，その取得を社会調査により行う．

[10]，Pu ら[20]の 2 つ論文で提案されている質問を参考にアンケートで，推薦システムの性能に対する認知や推薦受し，質問のそれぞれの観点を整理して明確化することで，ⓒ2024 Information Processing Society of Japan2

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新たに 6 項目の質問を作成した．
信頼の三要素である公平性は，Komiak [13]，Benbasat と4. 調査結果
4.1 尺度の妥当性の検証

Wang [14]の論文で提案された尺度を対象サービスに合う分析で用いる尺度は複数の質問により測定しているたように修正し，5 項目で尋ねる．親切性は，Benbasat と Wang

め，各尺度の内的一貫性を確認するためにクロンバックのの提案した尺度[14]を採用する．この尺度だけでは，質問が 3 つと少ないため，Komiak [13]と Wang [15]の 2 つの論文に共通して含まれていた“help”という項目を加えた計 4

α係数を計算した．その結果，表 1，2 のように，YouTube
については 0.805～0.997，TikTok については 0.805～0.925の高い一貫性を確認した．

項目の質問を，対象サービスに適応するように修正し尋ねる．能力については，Benbasat と Wang が提案した質問項
目[14]を対象サービスに合うよう修正して使用する．
これらの質問項目には，1:“全く当てはまらない”から
7:“非常によく当てはまる”の 7 段階のリッカート尺度で回答する．

4.2 推薦受容傾向と推薦性能の認知との相関分析
推薦システムの性能に対する認知（知覚）と推薦受容傾
向との関係を，前者の認知の 7 つの観点ごとに相関分析を行なった結果を表 1，2 に示す．無相関検定では，いずれも有意差が確認された（p<.01）．YouTube と TikTok とでは，結果がほぼ変わらないことがわかる．
認知の尺度の中では，

3.2.3 その他の心理尺度
その他に，影響を与える可能性のある変数として，動画

TAM の PU，能力，親切性の 3 つにおいて，推薦受容傾向
尺度と相関が高いことがわかる．

選択方法に関する質問や対象サービスの利用動機に関する質問，対象サービスの利用期間の質問やパーソナリティに関する質問，商品ドメインへの関与に関する質問や製品消費に関する質問，批判的思考力に関する質問を尋ねた．
3.2.4 デモグラフィック指標
デモグラフィック指標は，性別（3 択から選択式），年齢（ドロップダウンリストにて選択式），学歴（6 択から選択
式）の 4 つについて質問した．
3.3 調査実施
Crowd Works にて，対象サービス（YouTube/TikTok）そ表 1

YouTube の一変数ごとの内的一貫性と相関係数
クロンバックα係数

相関係数

推薦受容傾向尺度

0.911

PU

0.997

0.570**

PEOU

0.810

0.233**

透明性

0.871

0.287**

制御感

0.896

0.207**

親切性

0.836

0.413**

能力0.853

0.408**

公平性

0.805

0.292***p 値<.05, **p 値<.01

れぞれ 1300 人を募集したが，承認作業の手違いによりどちらも 1298 人の回答が集まった．
その後，信頼のできない回答を除くために，以下の手順

TikTok の一変数ごとの内的一貫性と相関係数

表 2

クロンバックα係数

で，YouTube 版で計 68 人，TikTok 版で計 52 人の回答者を相関係数

推薦受容傾向尺度0.905（1） 干支と西暦（信頼できない回答者のフィルタリング

PU

0.925

0.593**

用に尋ねていた）の回答間で矛盾がある回答者を削

PEOU

0.805

0.300**除（YouTube 版 11 人，TikTok 版 19 人を除去）

透明性

0.852

0.300**（2） 視聴時間に関する矛盾がある回答者を削除（具体的

制御感

0.871

0.192**には，1 日あたりの対象サービスの視聴時間が，ソ

親切性

0.815

0.417**

ーシャルメディア（対象サービスを含む）の視聴利

能力

0.873

0.444**

時間を上回る回答者を削除）（YouTube 版 55 人，

公平性

0.815

0.301**

削除した．

TikTok 版 31 人を除去）*p 値<.05, **p 値<.01（3） パーソナリティに関する質問に全て同じ回答をしている回答者を削除 (YouTube 版 1 人，TikTok 版 1

4.3 推薦受容傾向尺度と推薦システムの性能の認知との

人を除去)

回帰分析

（4） SNS と対象サービスを利用したことがない回答者を削除 (YouTube 版 1 人，TikTok 版 1 人を除去)
その結果，残った各々1230 人と 1246 人の回答を信頼でき4.3.1 全説明変数を考慮した結果
次に，推薦システムの性能に対する認知の 7 つの観点から，推薦受容傾向をどれだけ予測できるかを調べるため，るものとした．

ⓒ2024 Information Processing Society of Japan3

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ステップワイズ法による重回帰分析を行なった．
その結果，まず，YouTube においては 3 つの説明変数が採択され，YouTube においては 3 つの説明変数が採択され，表 3 のよ

表 5 のように，能力β=0.220（p<.05），親切性β=0.214

うに，PU β=0.568（p<.05），透明性β=0.061（p=0.024）（p<0.05），透明性β=0.111（p<.05）となった．モデル全体となった．モデルの適合度を示す指標は，調整済み R²値の適合度を示す指標は，調整済み R²値=0.208，p<.05 とな=0.327，p<.05 となっている．一方，TikTok においては 3っている．一方，TikTok においては 4 つの説明変数が採択つの説明変数が採択され，表 4 のように，PU β=0.579

され，表 6 のように，親切性β=0.283（p<.05），能力β=0.204（p<.05)，親切性β=0.093（p=0.009），公平性β= -0.091（p<.05），透明性β=0.120（p<.05），制御感β= -0.064（p<.05）（p=0.003）となった．モデルの適合度を示す指標は，調整となった．モデルの適合度を示す指標は，調整済み R²値

済み R²値=0.356，p<.05 となっている．この結果からどち=0.232，p<.05 となっている．以上の結果より，どちらのモらのサービスにおいても，PU の影響が非常に強かったこ

デルにおいても能力と親切性，透明性の 3 つが，推薦受容とがわかる．一方で，PU 以外の知覚の尺度においては，傾向尺度の予測に役立つことがわかる．

YouTube では透明性が，TikTok では親切性が弱く影響する
表 5という異なる結果になった．

YouTube のステップワイズ法を用いた重回帰分析結果（推薦システムへのユーザの表 3

認知で TAM を除いた変数を説明変数としたとき）

YouTube のステップワイズ法を用いた重回帰分析結果（推薦システムへのユーザの変数名

認知で全ての変数を説明変数としたとき）
標準化

変数名

標準誤差

t値

p値

標準化

標準誤差

t値

p値

2.87e-16

2.54e-02

0

1

偏回帰係数

切片
透明性

1.11e-01

2.83e-02

3.924

9.20e-05 **切片

4.84e-16

2.34e-02

01

能力

2.20e-01

3.57e-02

6.15

1.05e-09 **透明性

6.10e-02

2.70e-02

2.256

0.024*

親切性

2.14e-01

3.54e-02

6.042

2.02e-09 **PU

5.68e-01

2.77e-02

20.536

PEOU-5.28e-02

2.73e-02

-1.93

偏回帰係数

R²値 0.210, 調整済み R²値 0.208, p 値< 2.2e-16<2e-16
**

表 6

0.054

TikTok のステップワイズ法を用いた重回帰分析結果（推薦システムへのユーザのR²値 0.329, 調整済み R²値 0.327, p 値< 2.2e-16

認知で TAM を除いた変数を説明変数としたとき）
表 4

TikTok のステップワイズ法を用いた

変数名

重回帰分析結果（推薦システムへのユーザの認知で全ての変数を説明変数としたとき）
変数名

標準化
偏回帰係数

標準誤差

p値

t値

標準化偏回
帰係数

2.48e-02

0

1

透明性

1.20e-01

3.23e-02

3.703

2.22e-04 **制御感-6.35e-02

3.10e-02-2.0450.041 *

3.42e-02

5.961

3.26e-09 **3.34E-02

8.458<2e-16 **3.24e-16

2.27e-02

0

1

能力

PU

5.79e-01

3.30e-02

17.57<2e-16**

親切性

2.83e-01

公平性-9.13e-02

3.06e-02-2.9790.003**

親切性9.32e-02

3.56e-02-2.6210.009**PU は，我々の過去の研究でも，推薦受容傾向尺度と高い相関が確かめられていることと，そもそも TAM の PU は，信頼に関連する尺度として，推薦受容傾向尺度の構成概念の妥当性検証（収束的妥当性の検証）で用いられていたため，明示的な性能に対する認知というよりも，機能の便利さという総合的な尺度の意味の方が強い[6][7]．そこで，
TAM 以外の推薦受容傾向尺度を説明する変数を探索する
ため，TAM の説明変数を除いたステップワイズ法を用いた重回帰分析を行った．

ⓒ2024 Information Processing Society of Japanp値

4.08e-16

切片

4.3.2 TAM の説明変数を除いたときの結果

t値

切片

2.04e-01

R²値 0.357, 調整済み R²値 0.356, p 値< 2.2e-16

標準誤差

R²値 0.234, 調整済み R²値 0.232, p 値< 2.2e-16

5. 議論
本稿では，オンラインのアンケート調査により取得した
大規模データを用いて，推薦システムの特性に対する認知（知覚）と推薦システムの出力した推薦結果に対する受容傾向（信頼）との関係を検討した．
まず，全ての変数を用いたステップワイズ法を用いた重回帰分析の結果（表 3，表 4）から，推薦受容傾向尺度を強く説明する変数が PU であることがわかった．つまり，システムの有用性の認知（PU）が推薦システムにおける最終的な意思決定であるアイテム選択という行動に至る傾向（推薦受容傾向）と高い相関があることがわかる．この結

4Vol.2024-HCI-206 No.10
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IPSJ SIG Technical Report
果は，推薦受容傾向の向上には，ユーザの推薦システムにで用いられていた尺度であるため，改めて推薦受容傾向が対する有用さの知覚が重要であることを示唆している．土

信頼と近い概念であることを再確認した．そこで，TAM の方ら[7]は，開発した推薦受容傾向尺度の収束的妥当性の検PU と PEOU を除いて分析をした結果，能力，親切性，透証で，PU を信頼に近い心理尺度として扱っており，今回

明性の 3 つが推薦受容傾向の高い予測因子になっているこの調査結果は，それと同様の結果を得たと言える．

とがわかった．信頼される推薦サービスを設計するには，

次に，PU 以外の推薦システムの特性に対する知覚の程

推薦システムが有能であり，なおかつ対象ユーザのための度の中では，透明性（表 3）と親切性（表 4）が弱く影響し推薦結果になっているかを，いかにユーザに高い透明性をていることがわかった．透明性は，従来から説明可能な推持って示すかが課題であることが浮き彫りになった．

薦システムの研究分野で重視されてきた指標であるので

しかし，この研究にも制約がないわけではない．一つは，[10]，その重要性が改めて確認されることになった．親切

ステップワイズ法を用いた重回帰分析の結果では多重共線

性は，従来から推薦システムのオフライン評価に用いられ性の問題や未観測の変数の問題もあることから，モデルのてきた適合率 (precision) や精度 (accuracy) の概念に近い．

適合度は低い数値で算出された．
そのため今後の研究では，適合率や精度は，推薦システムの評価で最も重要視されて推薦受容傾向尺度へのユーザの認知の働きを認知同士の因きた指標であるため[21]，親切性が推薦受容傾向と相関が果関係を踏まえて分析することが課題である．またユーザ高かったことは妥当な結果と言える．

のパーソナリティや利用時間などの心理・行動変数を調整

推薦システムの使用経験の評価のために Pu と Chen が開変数としてモデルに組み込み，ユーザの気質や行動性質を

発 し た フ レ ー ム ワ ー ク で あ る ResQue (Recommender

考慮しつつ，推薦システムの性能への認知と推薦受容傾向

system's Quality of user experience) [10]に基づいて，ユーザのとの関係を確かめる発展も考えられる．

信頼と推薦システムの使用経験の評価を調べている論文
本研究は，JST CREST JPMJCR20D4 の支援を受けた[20]では，透明性が信頼に影響する結果となっていた．TAM

謝辞

を除いた場合の重回帰分析の結果（表 5，表 6）において，ものである．

透明性が推薦受容傾向と相関があったことは，このことか
らも説明できる．
また，TAM を除いた場合の重回帰分析の結果（表 5，表6）では，YouTube と TikTok ともに，推薦受容傾向尺度の説明変数として親切性と能力の変数が特に強く影響する結果となったが，ここに公平性は変数として選択されなかった．Benbasat と Wang の論文[14]によると，公平性は親切
性や能力の尺度よりも低い相関係数が算出されており，親切性や能力の尺度の方が，公平性の尺度よりもオンラインの推薦システムへの信頼を構成するのに重要な尺度だとしている．本研究でも，信頼と概念が近い推薦受容傾向尺度において，公平性の説明変数が採択されなかったことは，従来の知見を再確認したものと考えている．

6. まとめ我々は，先行研究で開発された，推薦システムに対する過度な信頼を測定するための心理尺度である「推薦受容傾向尺度」を用いて，1230 人の YouTube ユーザと，1246 人の TikTok ユーザに対してアンケート調査を行った回答を分析し，ユーザの推薦システムに対する認知（知覚）が推
薦受容傾向尺度とどのように関係するのかを明らかにした．
ステップワイズ法を用いた重回帰分析の結果としては，
最初に TAM の PU と PEOU を含めた，全 7 つの推薦性能に対する認知の観点で分析した．その結果，PU が推薦受
容傾向の高い予測因子となっていた．PU は，推薦受容傾
向尺度の構成概念の妥当性の検証（収束的妥当性の検証）ⓒ2024 Information Processing Society of Japan

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学会学会誌，Vol.29，No.6，pp.658-689, 2014.

聴)】してしまうことはありますか？
Q9：お薦め【アイテム(動画)】を【消費(視聴)】している
うちに，もともと好きでなかったジャンルを好きになったことはありますか？
Q10：推薦結果で何度も表示されているうちに，もともと興味がなかったジャンルの【アイテム(動画)】であったけ
ど，最後はその【アイテム(動画)】を【選択(視聴)】してしまったことはありますか？
Q11：もともと興味がなかった【ジャンルに関するアイテ
ム(ジャンルやコンテンツに関する動画)】を【消費(視聴)】してしまった後，それに関連する【アイテム(動画)】が推薦された時，それらを【選択(視聴)】することはありますか？
TikTok 版の質問文（修正した質問項目）
Q1：自分はお薦め動画は，スワイプして飛ばさずに，とりあえず視聴してみることにしている
Q2：常にお薦め(『レコメンド』の『おすすめ』)を表示してスクロールすることで，興味のある動画を探すことが多いQ3：これまで見ていた動画とは関係のないジャンルの動画が推薦されても，それを視聴することがある
Q4：次にどのような動画が推薦されるかを楽しみにしてい付録

る

A.1 推薦受容傾向尺度の質問文

Q5：もともと興味がなかったコンテンツの動画が推薦されYouTube 版の質問文（文献[5][6][7]で開発した質問項目）

たときに，それをスワイプして飛ばさずに視聴することはQ1：自分はお薦め【アイテム(動画)】は，とりあえず【選ありますか？

択(視聴)】してみることにしている

Q6：もともと興味がなかったジャンルの動画が推薦された

Q2：次々とお薦め【アイテム(動画)】を選択することで，ときに，それをスワイプして飛ばさずに視聴することはあ

興味のある【アイテム(動画)】を探すことが多い

りますか？

Q3：今まで見ていた【アイテム(動画)】とは関係のないジ

Q7：自分の興味には合っていないけれども(合っているかャンルの【アイテム(動画)】が推薦されても，それを【選どうかわからないけれども)，推薦された動画をスワイプし択(視聴)】することがあるて飛ばさずに，とりあえず視聴し，興味がなければすぐに

Q4：次にどのような【アイテム(動画)】が推薦されるかを

視聴を止めるということはありますか？

楽しみにしている

Q8：推薦されなければ自分から視聴しようとは思っていな

Q5：興味がなかった既に知っている【アイテム(動画)】がかったような動画を，スワイプして飛ばさずに視聴するこ推薦されたときに，それを【選択(視聴)】することはありとはありますか？

ますか？

Q9：お薦め動画を視聴しているうちに，もともと好きでな

Q6：もともと興味がなかったジャンルではあるが，推薦でかったジャンルを好きになったことはありますか？

初めて知った【アイテム(動画)】(そのジャンルに属するもQ10：お薦め(『レコメンド』の『おすすめ』)で何度も表示の)を，【選択(視聴)】することはありますか？

されているうちに，もともと興味がなかったジャンルであQ7：自分の興味には合っていないけれども(合っているかったけど，最後はそのジャンルの動画を視聴するようにな

どうかわからないけれども)，推薦された【アイテム(動画)】

ったことはありますか？

をとりあえず【選択(視聴)】し，興味がなければすぐに【消Q11：もともと興味がなかったジャンルやコンテンツに関費(視聴)】を止めるということはありますか？

する動画を，
スワイプして飛ばさずに視聴してしまった後，

Q8：推薦されなければ自分から【消費(視聴)】しようとはそれに関連する動画が推薦された時に，それらも視聴する思っていなかったような【アイテム(動画)】を，【選択(視ことはありますか？

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