389✞✝論 文 ✆

Technical Papers

パーソナルネットワークを利用したコミュニティ
システムの提案と分析
Proposal and Analysis of a Community System using Personal Networks
濱崎 雅弘

Masahiro Hamasaki

総合研究大学院大学, 国立情報学研究所
The Graduate University of Advanced Studies, National Institute of Informatics

hamasaki@grad.nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~hamasaki/

武田 英明
Hideaki Takeda

国立情報学研究所, 総合研究大学院大学
National Institute of Informatics, The Graduate University of Advanced Studies

takeda@nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda/

大向 一輝
Ikki Ohmukai

総合研究大学院大学, 国立情報学研究所
The Graduate University of Advanced Studies, National Institute of Informatics

i2k@grad.nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~i2k/

市瀬 龍太郎Ryutaro Ichise

国立情報学研究所, 総合研究大学院大学
National Institute of Informatics, The Graduate University of Advanced Studies

ichise@nii.ac.jp, http://research.nii.ac.jp/~ichise/

keywords: personal network, online community, computer supported cooperative works, recommendation system
Summary
In this paper, we discuss importance and utilization of personal network in a community systemthrough the result of management and analysis of the scheduling support system for academic conferences.
The important feature of the system is generation and utilization of personal network to support information exchanging and information discovery among participants. We applied this system to the academic
conference called JSAI2003. We obtained 276 users and their personal networks. We found that (1) mostparticipants were willing to contribute to form personal networks, (2) personal networks can promote information exchanging among participants since personal network showed existence of participants to theothers and (3) the formed networks can was useful for them in information recommendation.

1. は じ め に本研究では，この 2 つの問題を解決するためのシステ
ムとしてパーソナルネットワークを用いたコミュニティ

本論文では，2003 年度人工知能学会全国大会にて運用システムを提案・開発し，問題解決に向けて実際に運用したパーソナルネットワークを利用したコミュニティシ

した．パーソナルネットワークを用いたコミュニティシ

ステムの構築およびその運用結果を分析して，コミュニ

ステムとは，参加者間のインタラクションを促進させる

ティシステムにおけるパーソナルネットワークの重要性ために知り合い関係という新しい情報源を取り込んだ情および有用性について論ずる．

報共有システムを指す．

学術会議内での議論活発化のために重要なこととしてパーソナルネットワークとは社会学の用語で，人と人参加者が自分の興味に合った発表の存在に気づくことがとの関係によって作られる，人のネットワークを指す．人挙げられる．だが，ある程度の規模の学術会議になるとと人との関係といっても様々あるが，今回は特に知り合数百の発表があり，その中から自身が興味のある発表をい関係に注目した．コミュニティも同様に社会学の用語見つけ出すのは困難である．

で，様々な解釈があるが，ここでは，参加者間のインタ

参加者間での交流を促進するためには，どのような人が参加しているのか，どのような人が自身と似たようなラクションにより情報共有が促進される情報共有システ
ムのことをコミュニティシステムと呼ぶ．

関心を持っているのかを知ることが重要であると考える．

コミュニティシステムにパーソナルネットワークを導しかし参加者数は一般に発表論文数以上に多く，そのよ入することにより，参加者はシステム内でいわば コン

うな人の発見は興味のある発表の発見以上に難しい問題

テンツ化 され ネットワーク化 される．コンテンツ化となる．

によって参加者を知るための情報が詳細化され，ネット

390

人工知能学会論文誌

図 1

19 巻 5 号 D（2004 年）

システム構成ワーク化によってその情報の流通が促進される．その結果，参加者間のインタラクションが促進されると考える．
本論文では，まず第 2 章にてシステムの概要を説明し，第 3 章にて提供したサービスについて説明する．次に第4 章にて利用ログとその分析結果について述べ，第 5 章にて考察を行う．第 6 章で関連研究について述べ，第 7章にてまとめる．

2. シ ス テ ム 概 要
システムは図 1 のような構成である．システムはデー
タベースを利用してユーザの要求に応じて HTML ペー
ジを生成し，また，入力情報をデータベースに格納する．

図 2

マイページ

システムは著者と発表論文とセッション，さらにスケ
ジュール表の 4 種類の HTML ページを動的に生成する．

3. 提供したサービス

HTML ページ間はデータベースに格納された関係に基づいてリンクが張られており，利用者は生成された HTML

3・1 個人情報の登録機能ページを自由に閲覧することができ，さらに新しい関係

基本機能として，個人用スケジュール表と友人リストを追加することもできる．この利用者によって追加されの作成機能を提供した．利用者は興味のある発表論文をた関係を元に個人用スケジュール表が変化していく．

会議スケジュールや論文一覧から発見して，自分のスケシステムが扱うデータには大きく分けて 2 種類ある．

ジュールに加えることができる．すると自分のスケジュー

1 つはリソース，もう 1 つがリンクである．それぞれリソース DB，リンク DB に格納されている．リソースにル表が更新される．同様に知っている人を発見して知りはセッション，発表論文および人（著者や座長，参加者）に追加され，各々のページに表示される（図 2）．前者はCheck リンク，後者は Know リンクの追加にあたる．

の 3 種類がある．リンクとはリソースとリソースの関合いであると指示すると，自分および相手の友人リスト

連性を示す情報である．Contain（セッション−論文），

追加されたリンクは一種のプライバシー情報であるのAuthor（人−論文），Chair（座長−セッション），Check

で，アクセス制御が可能であることが望ましい．本シス（利用者−論文），Know（参加者−人）の 5 種類がある．

テムでは生成されたネットワークを用いてアクセスコン

Contain と Chair および Author は事前に登録されているのに対し，Check と Know は利用者が追加することがトロールを行う．具体的には，自分が友人として登録されできる．

分がある論文をスケジュールに取り込んでいるときのみ，ている場合のみ，その人の詳細情報にアクセスでき，自システムは MySQL データベースと Perl で記述されその論文に興味を持った他の人たちを知ることができる．

たプログラムにより構成される．データは全て MySQL

この方法は，アクセス制御とコミュニティ形成の支援をで管理され利用者からのアクセスは CGI プログラムが同時に行うことができる．

受け付ける．利用者は Web ブラウザを用いてシステムにアクセスする．スケジューリング支援システムとしてのシステム詳細および運用結果については [濱崎 03] にて述べているので，ここでは割愛する．

3・2 推 薦 機 能リンク追加による個人用ページの生成に加えて，利用者が追加したリンクを利用した情報推薦サービスを行っ391

パーソナルネットワークを利用したコミュニティシステムの提案と分析た．この推薦サービスでは，発表論文だけでなく人の推表 1

薦も行われる．利用者はブラウジングだけでなく，推薦

初期リソース数

Session
Paper
Personによっても興味ある発表論文や人の発見を行うことがで
きる．

49
259
510

表 2

初期リンク数

Contain リンク
Chair リンク
Author リンク

259
40
770

本サービスでは，人と論文の 2 種類のリソースを推薦した．さらに推薦には 2 種類の方法を用いた．一つはGroupLens[Konstan 97] 等の協調フィルタリング的手法

表 3

終了時リソース数

Personである．これは同じような関心を持っている人のデータ

558

表 4 終了時リンク数

Check リンク
Know リンク

1840
840

を参考に推薦を行う．論文推薦の場合，利用者が Check
リンクの張った論文に対して，同様に Check リンクを張っている人たちがどの論文に Check リンクを張っているか，という情報を利用する．もう一つはパーソナルネッ
トワークを利用する手法であり，知り合いが持つデータを参考に推薦を行う．具体的には Know リンクを張っているまたは張られている相手が持っているリンクを用いる．本論文では，前者の Check リンクを用いた推薦を関心類似型推薦，後者の Know リンクを用いた推薦をパー
ソナルネットワーク型推薦と呼ぶ．
このように，2 種類のリソースを 2 種類の手法で，合4. 運用結果の分析
本システムを 2003 年 4 月 30 日から，人工知能学会全国大会開催の 6 月 23〜27 日を挟んで 6 月 30 日までの2ヶ月間運用した．本章では，この間の利用ログの分析結果を述べる．

4・1 基 本 デ ー タ2003 年人工知能学会全国大会では，49 のセッションがあり，259 件の発表が行われた（特別講演等含む）．本

計 4 種類の情報推薦を行った．
推薦するリソースの見つけ方について説明する．人システムは各セッションおよび発表論文ごとにページを

h0 が論文 p に対して Check リンクを張っている場合はCheck(h0 , p) = 1，そうでない場合は 0 を取る Check 関
数，人 h0 が人 h1 に対して Know リンクを張っている
場合は Know(h0 , h1 ) = 1，そうでない場合は 0 を取る
Know 関数 を定義する．さらに Know(h0 , h1 ) = 1 または Know(h1 , h0 ) = 1 の時にのみ Relate(h0 , h1 ) = 1 となる Relate 関数 を定義する．
Vhc (h0 , hx ) と Vpc (h0 , px) は人 h0 に対する関心類似型
推薦における，人 hx および論文 px の推薦度をそれぞれ作成した．著者および共著者，座長等は合計 510 人であり，こちらも同様に 1 人 1 ページずつ作成した．最終的に 818 ページが初期データを用いて作成された．
表 1 と表 2 はシステム稼働開始時にデータベースに登録されたデータの数である．表 3 と表 4 は学術会議終了
後の 6 月 30 日の時点でデータベースに登録されたデータの数である．なお，Person を除く初期登録されたリソー
スおよびリンクの数は基本的に不変であるため省略して
いる．

計算する．

4・2 登録方法による利用状況の違い

Vhc (h0 , hx) =Check(hx , pk )Vpc (h0 , px ) =本システムでは登録方法により登録されている人を二種類に分けることができる．一つは座長，著者，共著者{pk |Check(h0 ,pk )=1}

Check(hk , px ){hk |Vhc (h0 ,hk )>0}などの初期データとして自動登録されている人たちである．もう一つはそれ以外の人たちで，彼らは自発的にシステムにアクセスし，登録手続きを済ませることでシス

Vhk (h0 , hx) と Vpk (h0 , px) は人 h0 に対するパーソナ
ルネットワーク型推薦における，人 hx および論文 px のテムに登録される．

推薦度をそれぞれ計算する．

旨がメールにより伝えられる∗1 ．だが実際にログインす

るかどうかは任意であるため，システムに登録されていVhk (h0 , hx ) =Relate(hk , hx ){hk |Relate(h0 ,hk )=1}

Vpk (h0 , px ) =

自動登録された人々には，システムに自動登録されたる人の中にはシステムに一度もログインしたことがない者が含まれる． 以後，システムに登録されている人を登Check(hk , px ){hk |Relate(h0 ,hk )=1}

録者，システムにログインしたことがある人を利用者と呼ぶ．
全登録者 558 人中のうち，利用者は 276 人であった．

今回の推薦サービスでは，それぞれ 4 種類の推薦ごとに推薦度 V が高い上位 5 つを取り出し，そのうち推薦度

V が閾値（今回は 2）以上のものを推薦情報として利用者に提示した．

内訳は自動登録された利用者が 228 人，自発的に登録した利用者が 48 人である．
∗1 ただし半分以上はメールアドレスを確認できなかったので通知はしていない．

392

人工知能学会論文誌

表 5

Check リンクと論文リソース

Check リンク被 Check リンク
表 6

登録方法によるリンク状況の違い

持っている

全体に占める

人・論文

割合

149 人
245 件

0.27
0.95

Know リンクとリソース

Know リンク
被 Know リンク
図 3

19 巻 5 号 D（2004 年）

持っている

全体に占める

人

割合

99 人
260 人

0.18
0.47

4・3 生成されたリンク構造の分析
本節では，利用者により追加されたリンクによって，ど図 3 は自動登録された利用者と自発的に登録した利用者の，リンク状況の違いを示している．リンク追加は本システムにおいて利用者が行うことができる能動的動作であり，リンク追加回数の多さは本システム内におけるアクティビティの高さを示しているといえる．自発的に登録を行った利用者の方が Check リンク，Know リンク
共に追加する割合が高い．これはシステム利用の動機が高いためと考えられる．この傾向は，2000 年度に角らが行った参加者支援サービスで提供されたオンラインサー
ビスでも同様であった [角 00]．

Know リンク所持の割合，つまり Know リンクを追加したかもしくは自分宛に Know リンクを追加されている
割合，は自動登録された利用者の方が高かった．これは，自動登録された利用者は論文の著者または座長であるためセッションや論文のページからハイパーリンクが張られている可能性が高いことを勘案すると，妥当な結果である．
対して会議プログラム上に出現しない自発的登録ユー
ザ∗2 の約 3 分の 1 が他者から Know リンクを張られていたという結果は興味深い．これは，これらのユーザが積極的に Check リンクおよび Know リンクを作った結果，のようなネットワークが作られたのかを分析する．
人は Check リンクと Know リンクの始点，および Know
リンクの終点となることができる．同様に，論文は Check
リンクの終点になることができる．表 5 は Check リンク
を持っている（追加したことがある）利用者の数と，少なくとも 1 人以上から Check リンクを張られている論文の数を示している．同じく表 6 は Know リンクを持っている（追加したことがある）人の数と，少なくとも 1 つ
以上 Know リンク又は被 Know リンクを持っている人の数を示している．

Check リンクも Know リンクも共に，リンク追加を行った人は登録されている人に対して 3 分の 1 にも満たない．しかし論文では 95%が，人では 49%∗3 が，それぞれ Check リンクまたは Know リンクのネットワークに接続されている．利用者がどこにリンクを張るかは自由であるが，結果的にこのように広範囲にわたる新しいネットワークを作ることができた．利用者によって追加されたリンクで作られたこのネットワークは新しい情報探索のルートを提示することになり，情報流通を促す機能を果たす．これはシステムの有用性を示す結果であるといえる．
本システムでは，人と人をつなぐリンクには共著関係と他者から認知された割合を示していると考えられる．こKnow リンクとの二種類があるが，共著関係ネットワーの点でシステムはコミュニティ形成に一定の効果があっ

クと Know リンクネットワークとで共有しているリンク

たといえる．

は 135 個であった．すなわち Know リンクの約半数は共活発な（多くのリンクを追加する）利用者は，他の情著関係からは見つけられないものであったことがわかる．

報とのつながりが増えていくことによって情報源として

また，Know リンクネットワークは 5 つのクラスタ（各重要な存在になっていく．本システムでは自発的に新規クラスタに含まれるノード数はそれぞれ 262，4，3，2，

登録した利用者は活発な利用者である傾向がみられたの2）から形成されているのに対し，共著関係で作られた人のネットワークは 73 のクラスタから形成されていた∗4 ．

で，例えば新規参加者に注目が集まるような仕組みを設けるなどすれば，情報流通の点で効果的であると考えられる．
∗2 メールの通知の不備等の理由から，自発的登録ユーザが会議プログラム上の人物と同一人物である可能性はある．しかし，システムでは両者が同一であるかといった処理は行っていない．

Know リンクと共著関係を合わせたネットワークのクラスタ数は 19 個になった∗5 ．図 4 は，共著関係と Know
∗3 Know リンクまたは被 Know リンクを持っている人の数は273 人なので，273/558 = 0.49
∗4 ノード数は 462 ，リンク数は 885 ．
∗5 共著ネットワークには Know リンクネットワークにはないパーソナルネットワークを利用したコミュニティシステムの提案と分析

393

4・4 Know リンクネットワークのネットワーク構造
Know リンクが作るネットワークの構造について分析
を行う．

図 4

Watts はネットワークの特徴を示す指標として，特性パス長 L（characteristic path length）とクラスタリング
係数 C （clustering coeﬃcient）を提案している [Watts99]．特性パス長はネットワークを構成する全ノード間の共著関係と Know リンクのネットワーク（一部）

最短距離平均を，クラスタリング係数は隣接するノード間が直接パスで結ばれている割合の平均を指す．同じノード数およびリンク数を持つランダムネットワークと比較して，L が同程度，C が高い場合はスモールワールドと呼ばれる．これは，ノードがクラスタ状に集まっているにもかかわらず，ノード間のパスが短いという特徴を持つ構造であり，自然界や社会における様々なネットワー
クにこの傾向が見られる．

図 5

被 Check リンク数と被 Know リンク数

Know リンクによって作られた人のネットワークは L =3.69，C = 0.47 であった．ノード数 280，リンク数 669∗6 のランダムネットワークでは L = 3.79 ，C = 0.01 となり，
Know リンクネットワークがスモールワールドであることがわかる．

リンクによって構成された人のネットワークの一部を示している．細い実線が共著関係，破線が Know リンク，
太い実線が共著関係があり，かつ Know リンクが張られている関係である．ノードは共著ネットワークによって作られたクラスタごとに色分けされている．
共著ネットワークでは 8 つのクラスタに別れてしまっているが，Know リンクによって 1 つのクラスタに結合できることがわかる．共著関係は人のネットワークにおける重要なリンクであるが，それだけでは断片的なネットワークを構成してしまい，Know リンクの追加によって初めて大きなパーソナルネットワークを構築することができた．

Watts らは様々なネットワークに対してこの値を求めており，俳優ネットワークは L = 3.65, C = 0.79 ，アメリカの電力網は L = 18.7, C = 0.28 ，線虫の神経細胞ネットワークは L = 2.65, C = 0.28 であると報告している[Watts 98]．
Amaral らはスモールワールドネットワークを scalefree，broad-scale，single-scale の三種類に分類している[Amaral 00]．scale-free はノード数とリンク数の関係はベキ法則に従う．broad-scale は初期にはベキ法則に従うが，ある程度以上は指数的に急速に減衰する．singlescale はリンク数が指数的に減衰する．このような違いが生まれるのは，ノードがリンク作成可能な期間とノードがリンクを作るコストの存在によるとされている．

図 5 は論文が持つ被 Check リンク数の度数分布と，人図 6 は横軸に被 Know リンク数，縦軸に人数をとった両が持つ被 Know リンク数の度数分布を並べたものである．

対数グラフである．グラフ中の直線は被リンク数 1〜7 ま

被 Check リンク数は 4〜12 個に集中していることがわかでの近似曲線で，式は y = 14.176x −1.3542 となる．グラる．対して被 Know リンク数は，最小値である被リンク

フを見ると初期にはベキ法則的に振る舞っていることが，数 1 のノードが一番多く，かつ極端に多く持つノードがその後，ベキ法則から外れて減衰傾向にあることがわか

わずかにあり，スケールフリーネットワーク [Barabasi

る．これは broad-scale に見られる傾向に近い．Amaral

02] 的傾向を示している．

らの調べによると，知り合いネットワークは single-scale

Check リンクも Know リンクも利用者によって自由にであった．本システムの Know リンクネットワークは，追加可能であるが，両者の情報の性質は異なっているこ

知り合いネットワークであると同時にオンライン上にてとがわかる．知り合いネットワークは著名人に集中する作られるネットワークであるために，その性質に違いが一方，発表論文は一定のばらつきががあることがうかが生じたのだと考えられる．

える．このような異なる性質を持つリンクを複数持つことは利用者がブラウジングする際に多様な選択肢を提示することにつながり，利用者の探索範囲を広げることに貢献すると考えられる．
ノードがあるため，Know リンクネットワーク単体よりもクラスタ数が多くなっている．

4・5 パーソナルネットワークを用いた推薦の分析
システムの推薦サービスによって推薦されたリソース
が，利用者に受け入れられたかどうかを調べた．推薦は∗6 Know リンク数は 840 だが，うち 342 は双方向リンクなので 804-342/2=669 ．

394

人工知能学会論文誌

図 6

19 巻 5 号 D（2004 年）

被 Know リンク数の両対数グラフ
図 7

推薦手法と被リンク数の関係

3・2 節で説明した手法で計算した推薦度の高いリソースを列挙することで行われる．利用者は推薦リソースの名前をクリックすることで推薦リソースのページへ移動することができる．そこでリンク追加ボタンをクリックす
れば，Check または Know リンクが生成される．推薦リ
ソースのページにアクセスしたということは，そのタイトルを見てある程度の関心を持ったことであり，推薦結
果の弱い受理と言える．さらにその推薦リソースに対してリンクを生成した場合は，推薦されたリソースに対して強い関心があったといえ，これは推薦結果の強い受理と言える．
この方法は Cosley らの論文 [Cosley 02] で”Click”と”Buy”という指標に相当する．表 7 に結果を示す．なお，推薦数は正確に集計できなかったので参考値として幅を持って示した∗7

Cosley は推薦においては多様なアイテムの提示が重要であるとして，ResearchIndex ∗8 を対象とした推薦システ
ム REFEREE では 9 種類の推薦を調査している [Cosley02]．9 種類のうちアクセス率の高かった上位 5 つの推薦手法のアクセス率は 2.00 〜4.63% ，追加率（Cosley のシステムではファイルをダウンロードした割合）は 0.63
〜2.15% ，アクセスした後に追加した割合，つまり追加率/アクセス率は 26.2 〜32.0% であった．この結果から，
パーソナルネットワーク型推薦は複数の推薦手法の一つとして用いるには十分な性能があることがわかる．なお，
追加率/アクセス率が REFEREE と比較して悪いのは，
ファイルダウンロードよりもスケジュール追加の方が心理的負荷が高いためではないかと思われる．

グラフを見ると，アクセスされた推薦コンテンツが持つ被リンク数は関心類似型推薦の方が多い．興味深いことにリンク追加の場合はさらにこの傾向が強化され，一方は増え，一方は減るという結果になっている．
関心類似型推薦では全体で人気のあるリソースが推薦されがちであるのに対し，パーソナルネットワーク型推薦では自分の周りで人気のあるリソースが推薦される．
それらは必ずしも全体においても人気のあるリソースであるとは限らない．そして推薦を受けた側もその傾向を上手く使い分けていることがうかがえる．
パーソナルネットワーク型推薦は，パーソナルネット
ワークによって推薦時に用いる情報が絞り込まれる．そのために利用者が現時点で持っている情報と似たものを見つける傾向よりはむしろ，利用者の興味に近いが見つけ損ねたような情報を見つけ出す傾向があると考えられる．この点が図 7 に見られる，全体的に人気のないものを受け入れるという結果を引き出したのだと思われる．
推薦システムは単に利用者が知るべき情報を発見し提示するよりは，利用者の意思決定（この場合はどの論文を読むかということ）を支援するものであると考えられ
る [Cosley 02]．この観点からすると，様々な根拠に基づいた多様な推薦は，利用者に多様な選択肢を提示するという点で有意義であるといえる．パーソナルネットワー
ク型推薦は図 7 が示すように通常の関心類似型推薦とは違ったアイテムの推薦が行え，かつそれがある程度受け入れられたという点で，新しい選択肢として価値があると思われる．

次に，関心類似型推薦とパーソナルネットワーク型推薦との推薦結果について比較分析をした．図 7 は両手法で推薦された論文のうち，利用者がアクセスした論文および Check リンクを追加した論文が持つ，被 Check リ
ンク数を示している．
∗7 今回のシステムは Check リンク，Know リンクの変化に応じて推薦アイテムが適時変化するため，いくつの異なるアイテ
ムを推薦したかを集計するのは難しい．今回は推薦ページのアクセス回数を上限，推薦ページにアクセスしたユーザ数 (IP数) を下限として，その値に 5(最大推薦アイテム数) をかけたものを用いる．
∗8 http://citeseer.ist.psu.edu/

4・6 パーソナルネットワークの推薦能力の考察
パーソナルネットワーク型推薦の推薦能力について今回の運用結果に基づいて考察する．
利用者 h0 が Know リンクを張っている先の人たちを

Hk = {h|Relate(h0 , h) = 1} とする．h0 が Check リンク
を張っている論文を P0 = {p|Check(h0 , p) = 1}，Hk がCheck リンクを張っている論文を Pk = {p|Check(h, p) =1, h ∈ Hk } とする．このとき P0 ∩ Pk が利用者 h0 とその知り合い Hk が共に Check リンクを張っている論文に

395パーソナルネットワークを利用したコミュニティシステムの提案と分析
表 7

論文推薦に対するアクセス数とリンク追加数

アクセス数（アクセス率)
関心類似型推薦

PN 型推薦

リンク追加数（リンク追加率）

347(6.6 〜26.4%)72(1.4 〜5.6%)210(2.1 〜16.4%)23(0.3 〜1.2%)※ PN 型推薦：パーソナルネットワーク型推薦

5. 考

追加率
アクセス率

20.7%
10.9%

察

5・1 サービスとしての成果
本システムは 276 人に利用され，さらに能動的行動であるリンク追加を行った利用者を 164 人獲得できた．発表件数 259 件の会議における非強制のサービスとしては優れた結果であったと思われる．

2000 年度人工知能学会全国大会にて角らが行ったオ
ンラインサービスでは，利用者は自動登録者のうち利
図 8 利用者とその知り合いが持つ Check リンクの関係用したのが 87 人（18.2% ），自発的登録者では 116 人（85.3% ）であった．対して本システムは自動登録者で228 人（44.7% ），自発的登録者で 48 人（100.0% ）であった．サービスの内容，提供の仕方および提供期間がなる（図 8）．
今回の結果では，各個人が Check リンクを張った論文に対して，自分が Know リンクを張っている人のう
ち少なくとも1 人が Check リンクを張っている割合は

|P0
Pk |
= 0.67 であった．
|P0 |また，各個人が持っている Check リンクの平均値は|P0| = 12.4，そして各個人が Know リンクを張っている先の人たちが Check リンクを張っている論文の数の平均
値は |Pk | = 52.8 ∗9であった．
Hk が Check リンクを張っている論文 B が，利用者

|P0

Pk |

h0 に Check リンクを張られている割合は， |Pk | =

|P0
Pk |
|P0 |
× |P
= 12.4×0.67= 0.16 となる．ここから，パー
|P0 |
52.8
k|
ソナルネットワーク型推薦によって推薦された論文 B が利用者 h0 にとって Check リンクを張る対象となる（すなわち利用者 h0 にとって関心のある）論文であるかどうかの確率は約 16%であることが予想できる．
同様に人を推薦する場合も考える．Check リンクをKnow リンクに置き換えると，人推薦の場合になる．この場合，P0 に相当するのが Hk ，Pk に相当するのが Hkk ={h|Relate(h , h) = 1, h ∈ Hk } である．自分が Know リ
ンクを張った人に対してKnow リンクを張っている割合は

|Hk
Hkk |
= 0.76 であった．各個人が持っている Know
|Hk |リンクの平均値は |H0 | = 8.5，各個人が Know リンクを張っている先の人たちが Know リンクを張っている人の数の平均値は |Hkk | = 42.5 であった．従って知り合いの
知り合いが自分の知り合いであった確率は



|Hk
Hkk |
=
|Hk |

|Hk
Hkk |
|Hk |
× |H
= 8.5×0.76= 0.15 となり，約 15%で
|Hk |
42.5
kk |

あることが予想できる．

異なるので単純には比較できないが，利用者数の点では以前に運営されたシステムを上回る結果となった．
本システムがサービスとしてこのような結果を出せた
要因を説明するのは難しい．そこで，本システムを開発・運用するに当たり留意した点について述べる．
本システムの開発にあたっては，利用者が単純な操作だけで全機能を利用できるように配慮した．利用者が活発に活動することで情報が蓄積されサービスが向上する
コミュニティシステムにおいては，活動に際しての負荷をできる限り下げることが重要になる．ここでの負荷とは，利用者に行わせる作業の複雑さだけでなく，選択肢の多さや心理的な抵抗感も含まれる．本システムでは利用者の活動とはリンクを追加することであるが，リンクの追加はワンクリックで行え（簡易な作業），そのリンクの種類や強度については考える必要がない（少ない選択肢）．また，そのリンクは自分の知り合いのみで共有される（心理的抵抗の軽減）．
本システムの運用にあたっては，特に利用者獲得のための宣伝活動に重点をおいた．サービスを開始してから利用者への宣伝活動を合計 7 回行った．宣伝活動を行う
たびに利用者数および 1 日あたりのユニークログイン利
用者数の増加が見られ，告知活動が利用者獲得において重要であったことがわかる．7 回の宣伝の中で最も効果的だったのは被リンク通知であった．これは，自分または自分が著者・共著者である論文に対して誰かがリンクを張っていることを利用者に伝えるもので，この通知をした日の 1 日あたりのユニークログイン利用者数はシス
テム運営期間中最大を記録し，利用者数は約 80 人から
約 160 人へと倍増した．人をコンテンツとして利用した点と，受信者個人と直接関係のある情報を利用している∗9 重複があるのでこの値は |Hk | × |P0 | とは等しくならない．

点が効果的であったと考えられる．

396

反省点を一つ挙げるとすると，このように宣伝しても人工知能学会論文誌

19 巻 5 号 D（2004 年）

個人用聴講スケジュールを作成するのに対し，Know リ

利用者は登録者 510 人中，約半分の 276 人であった．本

ンクは追加によって知り合いリストを作成する．つまりシステムでは Know リンクを追加することにより情報公

Know リンクを追加する見返りとして得られるものは可開が行われる仕組みになっている．これはプライバシー

視化されたパーソナルネットワークだけである．しかし情報への配慮のためであったが，これではパーソナルネッ

これに興味を示した人が，積極的なシステム利用者（リトワークにおいてオーソリティの役割を持つような多く

ンク追加を行った人）の半数以上を占めた．これは利用の Know リンクを持つ人が不参加の場合に，その豊富な者のパーソナルネットワークへの関心の強さを示していリンク情報が誰にも見られないままになる問題がある．

ると考えられる．

システム内に登録されている人全員を強制参加させられ次にパーソナルネットワークの有用性について述べる．

ない場合，一部の人が利用するだけでも十分に機能する

本システムではパーソナルネットワークを二種類の方法

ようなシステムを用意する必要があった．

で利用した．一つはパーソナルネットワークをハイパーリンクとしてオンラインプログラム中に埋め込むことで，

5・2 コンテンツネットワークにおける人ノードの価値

新しい情報アクセスの経路として提供したこと．もう一本システムでは学会のプログラム表示に，セッションやつはパーソナルネットワークを利用者のプロファイル情発表論文のページだけでなく，著者のページも導入した．

報と見立てて情報推薦を行ったこと，である．前者は明発表時間を調べるためのオンラインプログラムとしての

示的なリンクであり一定の利用がある程度見込めるもの

観点からいえば著者のページは特に必要ではない．しかであったが，後者の方の結果は興味深いものであった．すし発表論文間をセッションと論文間の関係とは異なる関

なわちパーソナルネットワークネットワークによる情報係でつなぐ役割を果たせる．4・3 節より，利用者が作成

推薦は関心型の推薦とは異なる性質を持っていることが，したリンクネットワークによって，全論文の約 95%がカ

利用者の行動履歴よりわかった．この結果から，パーソバーされたことがわかった．さらにアクセスログの解析

ナルネットワークは既存のサービスを行う場合でも，既[濱崎 04] から，このリンクネットワークが多く利用され存のものとは異なる新しい情報源として利用可能であるていることがわかった．

ことがわかった．

また，Check で追加する論文を知り合いが追加している割合，Know で追加する相手を知り合いが知っている

5・4 コミュニケーション支援

割合が，共に 7 割近くあった (4・6 節)．これは知り合い

本システムでは利用者間のコミュニケーションを支援

から情報を得ることが有用であることを示す結果といえする機能として，掲示板とパーソナルメッセンジャを提る．さらに，実際にパーソナルネットワークを用いた推供した．掲示板は各発表ごとに用意されており，発表論薦を行った結果，一般的な協調フィルタリングと比較す

文に関する議論を各発表論文用の掲示板でしてもらうこると論文推薦で 3 分の 1 程度，人推薦で同程度の効果をとが筆者らの意図であったが，実際には掲示板はほとん上げることができた (4・5 節)．前者の結果は人のネットど利用されなかった．

ワークが有効利用されたことを示し，後者の結果は人が価値あるコンテンツであることを示しているといえる．

CHI2002 にて運用された掲示板システム CHIplace[Girgensohn 02] においても，盛況なのは自由に設定しこのような利点に加え，利用者からは「学会プログラた話題に関して議論する部分だけで，各発表論文を話題

ムをブラウジングしながら，知っている人を見かけたらとした掲示板はあまり盛況ではなかった．角らが 2002 年

Know リンクを追加するという行為は，実際に会議場で度に行ったデジタルアシスタントプロジェクトにおいて人に会っているようで楽しかった．
」という声もあった．本

も各発表論文ごとに議論するための書き込みスペースがシステムの狙いは学術会議開催前の情報支援であり，イ用意されたが，あまり利用されなかった [角 00]．これら

ベント本体の予行演習的な位置付けにあると言える．
「実の結果から，このような形式の掲示板は盛り上がりにく際にいて会っているような気分だった」という意見は，そいものであることがわかる．これに関しては今後，考察の役割を果たしていることを示す意見と考えられる．

を深める必要がある．

5・3 パーソナルネットワークの重要性と有用性

6. 関 連 研 究本システムの運用結果の解析により，パーソナルネッ
トワークの重要性および有用性について検証を行った．この二つのポイントについてそれぞれ考察する．
まずパーソナルネットワークの重要性について述べる．

Know リンク追加を行った人（99 人）は，システム利用者（276 人）の 36%，リンク追加を行ったことがある人（164 人）の 60%を占めた．Check リンクが追加によって6・1 会議支援システム
学術会議において出会い支援を行うシステムはいくつか提案されており，実際に学術会議等にて用いられ成果を得ているものがある．
石田らは，ICMAS’96 にて ICMAS Mobile Assistant
Project を行った [石田 98]．これは現実のコミュニティ

397

パーソナルネットワークを利用したコミュニティシステムの提案と分析のメンバが情報ネットワークによってどのように支援可ンテンツとして扱い，それらをリンクで繋ぐことにより能であるかを実験したプロジェクトである．国際会議の人の Web を作ろうとしている．また，吉田ら [吉田 01]

参加者に携帯端末を持たせ，その上でコミュニケーショ

や竹内ら [竹内 01] は個人間の情報交換が伝播していくンを促進するような実験システム，通常の電子メールやことにより，自身のパーソナルネットワークに接続され掲示板の他に周辺情報案内や個人カスタマイズ型情報共た人々によって選別された情報を得ることができるシス

有システム，出会い支援システムなどを稼働させた．

テムの構築を行っている．これらのシステムは人およびDey らは携帯端末と無線タグによる位置情報を利用した，会議参加者支援システムを試作した [Dey 99]．シス

パーソナルネットワークをコンテンツおよび情報流通のテムは取得した位置情報などを用いて，携帯端末に利用者

本システムは個人が持つ情報とパーソナルネットワーク

向けにカスタマイズした発表スケジュール表を表示する．

全体の情報を用いて利用者に対してサービスを提供して角らは 2000 年度人工知能学会全国大会にてデジタルア経路として捉えている点で提案システムと似ているが，いる点で異なっている．

シスタントプロジェクトを行った [角 00, Sumi 02]．デジ

Kautz らの ReferralWeb[Kautz 97] は論文を解析し，タルアシスタントは，会議における出会い支援を目的と共著関係を用いて人のネットワークを生成する．利用者

した会議支援システムである．利用者は PDA を持っては任意の 2 人の名前を入力すると，その 2 人を繋ぐ人の会期中にリアルタイムで情報共有サービスを受けられる

ネットワークを見ることができる．松尾らの人間関係発と同時に，会場内に設置された情報キオスクやエージェ

見システム [松尾 03] は，入力された 2 人の名前が共起

ントサロンを通してもサービスを受けることができる．

している Web ページを検索エンジンで探しだし，文中

これらのようなモバイルコンピューティングを利用しのキーワードから 2 人の関係を求め，人のネットワーク

た出会い支援は，利用者が場所と時間を共有する会期中を生成する．緒方らの PeCo-Mediator[緒方 97] は電子においてリアルタイムのサービスを提供することができ

メールからパーソナルネットワークを発見し，質問を投る有効な手法であると考えられる．しかしながら会場用

げるべき相手の発見を支援する．これらのシステムではのモバイルコンピュータを配布し，それを参加者に利用人の関係や話題に関係する人を提示することにより興味してもらうコストはまだまだ大きい．我々は学術会議開のある人の発見を支援している．これらのシステムでは催前に公開されるオンラインプログラムを用いることで，元となるデータが十分にそろっている必要があるが，提会期前の比較的長い期間において利用者の関心を引きつ案システムではシステム自身が利用者からデータを収集

けることのできるシステムの構築を目指した．学術会議

し，それを元にサービスを行うことで，利用者は別のデー

開催前に提案システムのような利用負荷の小さい非同期

タを用意する必要が無い．

型コミュニティウェアを用いて情報共有を行い，会期中に角らの提案するような同期型コミュニティウェアを用

7. ま

と

め

いて情報交流を行うことで，より効果的に学術会議における参加者支援が行えるのではないかと考える．

本研究ではパーソナルネットワークを導入したイベン

オンラインプログラムをコンテンツとした学術ト支援システムを提案・開発し，2003 年度人工知能学会

会議支援システムとして Jameson らの UM2001 website

全国大会にて運用し，生成されたパーソナルネットワー[Schwarzkopf 01, Jameson 02] が挙げられる．これは会

クの分析およびその利用方法の分析を行った．アクセス

議における個人用スケジュール作成を支援するシステム

経路としてのパーソナルネットワークおよびパーソナル

である．このシステムでは，利用者のアクセス履歴や他

ネットワークを用いた推薦についての評価を行い，コミュの利用者のアクセス履歴を用いて，利用者が関心がある

ニティシステムへのパーソナルネットワーク導入の有効と思われる発表を見つけ出し，推薦する．このシステム性を示した．

では利用者に適切な発表聴講計画表を作らせることを目

今後はユーザモデルの構築とそれを利用したシステム的としている．本システムは発表推薦に加え，人の推薦

改善への考察，人工知能学会全国大会イベント支援プロも行うことにより，参加者間の情報共有を支援しようとジェクトにて同時にサービス提供を行った他のシステムしている点で異なっている．

におけるパーソナルネットワークとの比較などを行い，パーソナルネットワークの性質と効用についてより考察

6・2 パーソナルネットワーク

する必要がある．

本システムでは，利用者によるパーソナルネットワークの構築を支援し，さらにそれを共有するなど，特に「人」

謝辞に注目したシステム作りを行った．このような人およびイベント空間支援プロジェクトメンバである産総研のパーソナルネットワークに着目した情報システムもいく

西村拓一，松尾豊両氏には多くの有意義なご指摘をしてつか提案されている．

いただきました．心より感謝します．京都大学の角康之

Plu らの Web of People[Plu 03] では，人を 1 つのコ

氏，国立情報学研究所の相澤彰子氏はお忙しい中，新規

398

人工知能学会論文誌

サービスの立ち上げに協力していただきました．心より感謝します．最後に，ミーティングにて多くの有意義な意見をいただいた横浜国立大学の沼晃介氏，東京大学の森純一郎氏に心より感謝します．

♦ 参 考 文 献 ♦[Amaral 00] Amaral, L. A. N., Scala, A., Barthelemy, M.,
and Stanley, H. E.: Classes of Small-World Networks, Applied Physical Science, Vol. 97, No. 21, pp. 11149–11152(2000)[Barabasi 02] Barabasi, A.-L.: Linked: The New Science of
Networks, Perseus Publishing (2002)[Cosley 02] Cosley, D.: REFEREE: An Open Frameworkfor Practical Testing of Recommender System Using
ResearchIndex, in Proceedings of the 28th Very Large
Databases Conference (2002)[Dey 99] Dey, A. K., Futakawa, M., Salber, D., andAbowd, G. D.: The Conference Assistant: Combining
Context-Awareness with Wearable Computing, in Proceedings of the 3rd International Symposium on Wearable Computers, pp. 21–28 (1999)[Girgensohn 02] Girgensohn, A. and Lee, A.:
MakingWeb Sites Be Places for Social Interaction, in the2002 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Works, pp. 136–145 (2002), Available fromhttp://www.webcollab.com/alee/papers/cscw02.html[濱崎 03] 濱崎 雅弘, 武田 英明, 大向 一輝, 市瀬 龍太郎：学術会議における共有型スケジューリング支援システムの開発と運用, データベースと Web 情報システムに関するシンポジウム(DBWeb2003), pp. 147–154 (2003)[濱崎 04] 濱崎 雅弘, 武田 英明, 大向 一輝, 市瀬 龍太郎：学術会
議における共有型スケジューリング支援システムの開発と運用,
日本データベース学会 Letters (DBSJ Letters), Vol. 2, No. 4,
pp. 7–10 (2004)[石田 98] 石田 亨, 西村 俊和, 八槇 博史, 後藤 忠広, 西部 喜康,
和氣 弘明, 森原 一郎, 服部 文夫, 西田 豊明, 武田 英明, 沢田 篤
史, 前田 晴美：モバイルコンピューティングによる国際会議支援,
情報処理学会論文誌, Vol. 39, No. 10, pp. 2855–2865 (1998)[Jameson 02] Jameson, A. and Schwarzkopf, E.: Pros
and Cons of Controllability:
An Empirical Study,in Proceedings of Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems (2002),
Available fromhttp://dfki.de/∼jameson/abs/JamesonS02.html[Kautz 97] Kautz, H., Selman, B., and Shah, M.: Referral
Web: Combining Social Networks and Collaborative Filtering, Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 63–65(1997)[Konstan 97] Konstan, J. A., Miller, B. N., Maltz, D., Herlocker, J. L., Gorden, L. R., and Riedl, J.: GroupLens: Applying Collaborative Filtering to Usenet News, Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 76–87 (1997)[松尾 03] 松尾 豊, 友部 博教, 橋田 浩一, 石塚 満：Web からの人間関係ネットワークの抽出と情報支援, 2003 年度人工知能学会全国大会論文集 (2003)[緒方 97] 緒方 広明, 古郡 延子, 金 群, 矢野 米雄：分散型人脈活
用支援システム PeCo-Mediator-II の構築, 電子情報通信学会
論文誌, 第 J80-D-I 巻, pp. 551–560 (1997)[Plu 03] Plu, M., Bellec, P., Agosto, L., and Velde, W. V. D.:
The Web of People: A Dual View on the WWW, in Proceedings of The 12th International World Wide Web Conference (2003)[Schwarzkopf 01] Schwarzkopf, E.: An Adaptive Web Site
for the UM2001 Conference, in Proceedings of the UM2001
Workshop on Machine Learning for User Modeling, pp. 77–
86 (2001)[角 00] 角 康之：JSAI2000 デジタルアシスタントプロジェクトの報告, 人工知能学会誌, Vol. 15, No. 6, pp. 1012–1026 (2000)

19 巻 5 号 D（2004 年）[Sumi 02] Sumi, Y. and Mase, K.: Conference Assistant System for Supporting Knowledge Sharing in Academic Communities, Interacting with Computers, Vol. 14, No. 6, pp.
713–737 (2002)[竹内 01] 竹内 亨, 鎌原 淳三, 下條 真司, 宮原 秀夫：ユーザの関連性に基づいた情報伝播モデル, 第 12 回データ工学ワークショップ (2001)[Watts 98] Watts, D. J. and Strogatz, S. H.: Collective Dynamics of ’Small-World’ Networks, nature, pp. 440–442(1998)[Watts 99] Watts, D. J.: Small Worlds: The Dynamics of
Networks Between Order and Randomness, Princeton Univercity Press (1999)[吉田 01] 吉田 匡志, 伊藤 雄介, 沼尾 正行：口コミによる分散型情報収集システム, 第 10 回マルチ・エージェントと協調計算
ワークショップ (MACC2001), pp. 61–68 (2001)〔担当委員：沼尾正行〕

2004 年 1 月 11 日 受理

著

者

紹

濱崎

介
雅弘
（学生会員）

2000 年 同志社大学工学部知識工学科卒業．2002 年 奈
良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了．同年 総合研究大学院大学数物科学研究科博士後期課
程入学，現在に至る．情報共有やオンラインコミュニティの研究に従事．人のネットワークを活用した情報システムに興味がある．情報処理学会，日本データベース学会，各
会員．

武田

英明
（正会員）

1991 年 3 月東京大学 大学院工学系研究科博士課程修了．
1993 年 4 月奈良先端科学技術大学院大学助手．1995 年 4月同助教授．2000 年 4 月国立情報学研究所助教授．2004
年 5 月同教授．現在に至る．総合研究大学院大学教授（複合科学研究科情報学専攻）を併任．特に知識共有，ネット
ワークコミュニティ，実世界エージェントなどの研究に従事．AAAI ，電子情報通信学会，情報処理学会など会員．
工学博士．

大向

一輝
（学生会員）

2000 年同志社大学工学部知識工学科卒業．2002 年同大
学院工学研究科博士前期課程修了．同年総合研究大学院大学数物科学研究科博士後期課程入学，現在に至る．セマン
ティック Web 技術を用いた知識共有の研究に従事．情報処理学会会員．

市瀬

龍太郎（正会員）

2000 年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専
攻博士課程修了．博士 (工学)．同年より国立情報学研究所
知能システム研究系助手．2001 年から 2002 年までスタンフォード大学言語情報研究所客員研究員．機械学習，知
識発見，知識共有などの研究に従事．電子情報通信学会，
情報処理学会，日本認知科学会，各会員．