「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2017)シンポジウム」 平成29年6月

ユーザ参加型センシングの割り込みに対する応答性調査〜時空間データとタスク難易度およびユーザ属性による考察〜
松田 裕貴1,2

河中 祥吾1

諏訪 博彦1

荒川 豊1,3

安本 慶一1

概要：ユーザ参加型センシングは，一般ユーザに対しセンシングを依頼することによりデータ収集を行う
仕組みであるため，多数ユーザの継続的な参加が重要となる．ユーザの参加促進や，離脱防止のため，体験や金銭といった「報酬」をタスク遂行の対価として与えることで，センシングに参加する “モチベーション” を与える手法が一般に多く導入されている．しかしながら，同じ「報酬」を与えたとしても，タスクを依頼するタイミングやその際のユーザの位置の関係性から，依頼したタスクを遂行してもらえないことが懸念される．このことから，効率の良いセンシングを行うためには，ユーザの時間的・空間的な状況を考慮した上で，タスクの内容やタイミング，依頼先ユーザを決定し，ユーザへの割り込みを行う必要があると考えられる．本稿では，一般ユーザを対象とした 14 日間の通知実験を通して，タスクを依頼する場所やタイミング，タスクの難易度などを変化させた際の，実環境の情報収集タスクを依頼する割り込み通知に対するユーザの応答性を調査した．本実験では，実験参加者 83 名に対し 1476 件のタスクを依頼し，804
件の回答データおよび時空間データセットを収集した．収集したデータセットに対し，統計解析を行った
ところ，依頼タスクに対する回答率は，タスク難易度およびユーザ属性（未確認通知数，通知の確認頻度）の影響を受けることが明らかとなった．さらに，有効回答率（回答データ内の有効であるデータの割合）
は，タスク難易度およびタスク依頼位置・時間帯が影響すること，依頼タスクに対する応答時間は，タス
クの難易度が影響することを明らかとした．

Interruptibility Investigation in Participatory Mobile Sensing:Consideration based on Spatio-Temporal Data,Diﬃculty of Tasks and User Attributes
YUKI MATSUDA1,2

SHOGO KAWANAKA1 HIROHIKO SUWA1
KEIICHI YASUMOTO1YUTAKA ARAKAWA1,3

ようになってきた [1]．ユーザ参加型センシングとは，人に1. 研究背景

何かしらのセンシングを依頼し，ユーザが日常生活においユビキタスコンピューティングシステムの浸透により，て利用する端末機器を用いて依頼された情報を収集，アッ

いつでもどこでも環境や人の状況を把握，解析し，ユーザ

プロードすることで，低コストで広域の情報を収集可能なへと還元することが可能となりつつある．これを社会全体

クラウドソーシング（Crowd Sourcing）の 1 つである．

に適用するための，より効率よく環境や人をセンシングす

ユーザ参加型センシングを実環境において運用する場合，る手法として，ユーザ参加型センシングが広く用いられる

一般のユーザにセンシングを依頼することによりデータ収

1

2

3

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Institute of
Science and Technology
日本学術振興会特別研究員 DC1
JSPS Research Fellowships for Young Scientists, DC1
JST さきがけ
JST Presto

集を行うことで成り立つ仕組みであるがゆえに，参加者となるユーザに対してセンシングに参加する “モチベーション” を与えなければ，協力を得ることができない，また参加したとしても途中で離脱してしまうといった，「持続可能性」の問題が生じる [2]．この問題を解決するための一般的

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な手法の一つとして，体験や金銭といった「報酬」を与えることにより，ユーザの “モチベーション” を高める方法が導入されている．ところが，同じ「報酬」を与えたとしても，タスクを依頼するユーザの状況（時間的な状況）やその際のユーザの位置（空間的な状況）の関係性から，遂行が困難であったり，報酬がコストと見合わない場合，依頼したタスクを遂行してもらえないことが懸念される．このことから，効率の良いセンシングを行うためには，前述のユーザの時間的・空間的な状況を考慮した上で，タスクの内容やタイミング，依頼先ユーザを決定し，ユーザへの割り込みを行う必要があると考えられる．
モバイル端末における割り込みや通知に関する研究としては，赤池らが時間的なコンテキストに基づいた通知によりユーザの応答性を向上させる手法を提案している [3] ほか，大越らは機械学習に基づき通知タイミングをユーザの行動の節目にずらすことで，ユーザの応答時間を短縮する手法を提案している [4]．ユーザ参加型センシングの依頼においては，ユーザは依頼を完了するために「(1) タスク
通知の認知」「(2) タスク内容の確認」「(3) タスクの承諾・遂行」という 3 つのアクションを行わなければならない．
しかし，先述の関連研究では，アクション (1) およびアクション (2) に焦点をあてていたり，依頼するタスクが実環
境情報を収集するものではないことから，ユーザ参加型センシングにおける アクション (3) を考慮した割り込み（タイミングや内容の決定）がなされていないといえる．
そこで本研究では，ユーザの時間的・空間的な状況に基づくタスク依頼による，ユーザのセンシングタスク遂行率を向上させるための割り込み方法を検討している．本稿では，一般ユーザを対象とした 14 日間の通知実験を通して，タスクを依頼する場所やタイミング，タスクの難易度などを変化させた際の，実環境の情報収集タスクを依頼する割り込み通知に対するユーザの応答性を調査した．応答性調
査実験では，実験参加者 83 名に対し，14 日間で 1476 件のタスクを依頼し，804 件の回答データおよび時空間デー
タセットを収集した．収集したデータセットに対し，統計解析を行ったところ，依頼タスクに対する回答率は，タス
ク難易度およびユーザ属性（未確認通知数，通知の確認頻度）の影響を受けることが明らかとなった．さらに，有効回答率（回答データ内の有効であるデータの割合）は，タ
スク難易度およびタスク依頼位置・時間帯が影響することを明らかにした．依頼タスクに対する応答時間は，本実験
ではタスクの難易度にのみ影響されることがわかった．さらに，本実験で得られたデータを用いた分析により，ユー
ザ参加型センシングシステムにおける割り込みを用いたタスク依頼における課題を整理するとともに，網羅的なタス
ク依頼を実現するための要件をまとめた．

2. 関連研究2.1 モチベーション生成に関する関連研究
ユーザ参加型センシングにおけるユーザに参加を促すた
めのモチベーション生成の仕組みとして，ユーザがとった行動の対価として「金銭」での報酬を支払う「金銭的インセ
ンティブ」，センシングタスクにゲーム性を持たせ，行動の対価としてユーザにある種の「体験」を報酬化する「ゲーミフィケーション」が挙げられる [2]．ゲーミフィケーショ
ンにおける「体験」とは，単純なゲームとしての「楽しみ」，
仮想のバッジやシールなどといった「収集欲」を満たすもの，ランキングなどの「競争心」を与えるものをはじめ，多種多様な手法が提案されている．
しかしながら，同じ「報酬」を与えたとしても，タスクを依頼する（ゲームのミッションが生じる）タイミングやその際のユーザの位置の関係性から，遂行が困難であった
り，報酬がコストと見合わない場合，依頼したタスクを遂行してもらえないことが懸念される．つまり，タスクの内容やタイミング，ユーザの状況を考慮した上で，ユーザへのタスク依頼を行うことが重要である [3]．

2.2 通知割り込みに関する関連研究
スマートフォンなどの情報端末から，タスク依頼を行う際に用いられる「通知」は，ユーザに対する「割り込み」と見なすことができる．この「割り込み」は，ユーザの作業の中断を生じさせるため，ユーザの集中力・生産性の低下を招いたり，ユーザの感じるストレスが高まるといった問
題が先行研究にて明らかとなっている [5] [6]．参加型セン
シングでは，ユーザに対してセンシングを依頼することにより，データが不足している地域の情報収集を行うことが想定されるため，不適切なタイミングにセンシングを依頼すると，ユーザがシステムから離脱する可能性が生じる．
モバイル端末の通知による割り込みに関する既存研究として，赤池らは，タスクを依頼してから応答するまでの時
間には，時間帯とその際のユーザの忙しさが影響をおよぼすことを明らかにしており，また，時間的なコンテキストに基づいた通知によりユーザの応答性を向上させる手法を提案している [3]．大越らは，ユーザ参加型センシングを目的とはしていないものの，モバイルセンシングと機械学習に基づき，ユーザが行動を中断することが可能な瞬間を検知し，通知タイミングを行動の節目に遅らせる手法を提案しており，ユーザの応答時間の大幅な短縮（49.7%）を実現している [4]．
ユーザ参加型センシングにおけるタスク依頼では，ユー
ザは依頼を完了するために「(1) タスク通知の認知」「(2)タスク内容の確認」「(3) タスクの承諾・遂行」という 3 つのアクションを行わなければならない．しかし，先述の関Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan― 247 ―

連研究では，アクション (1) およびアクション (2) に焦点

サーバシステム （ParmoSense サーバ）をあてていたり，依頼するタスクが実環境情報を収集する
ものではないことから，ユーザ参加型センシングにおける基本的なアルゴリズム

3 段階のタスクレベル

実験参加者の行動ログ

・場所に紐付いたタスク生成

Lv. 0： どこでも回答可能な Yes/No 質問

・最低限の時間制限

Lv. 1： 場所に関する Yes/No 質問

・ ビーコンデバイスのスキャンデータログ（UUID, Major, Minor, RSSI, Accuracy）

・ランダムなタスクレベル選択

Lv. 2： 場所に関する 4 択質問

・ タスク発行ログ

・ タスク回答ログ

アクション (3) を考慮した割り込み（タイミングや内容のログ書き込み決定）がなされていないといえる．

タスク生成
アルゴリズム

タスク管理機構

通知割り込みでのタスク依頼

2.3 位置情報に基づくタスク依頼に関する関連研究
実環境におけるユーザ参加型センシングでは，位置情報

ログ DB

iBeacon スキャンデータの報告
タスク回答状況の報告

スマートフォン

HTTP 通信

iBeacon（ParmoSense クライアント）と紐づく情報を収集することが多いと考えられるため，位BLE（iBeacon）
Advertisement（BLE ビーコン）

通知

置情報に基づくタスク依頼は依頼タスクの遂行率を高める上で重要である．水上らは，iBeacon*1 機能を活用したセiBeaconスキャン

回答

ンサ主導の無意識参加型センシングを提案している [7][8]．
この手法では，環境側にセンサを搭載した iBeacon デバイ

実験参加者スを配置し，ビーコン領域内に存在する専用アプリケー

ビーコンデバイス群（タスク遂行者）

実験環境

ションを有するスマートフォンを探索，そのモバイル回線
図 1を暗黙的に借りることで環境情報の収集を実現している．

通知への応答性調査実験システム

無意識のうちにセンサネットワークの機能の一部をユーザタスクに紐付いたビーコンデバイスが担う仕組みとなっているため，一種のユーザ参加型セン補助ビーコンデバイス

シングと見なすことができる．

2.2 節で挙げた，通知割り込みを始めとするユーザの意
識的な参加を想定したセンシングシステムには，ユーザの離脱を防ぐための機構を備えなければならない．この手法
では，BLE を通信方式として用いることで省電力性を実現しており，さらに暗黙的なタスク依頼によりユーザの行動を中断させないため，システムに対する反感を与えにく
く，既に参加しているユーザが離脱しにくい仕組みとなっているといえる．しかしながら，環境側にセンサを設置しなければならない点，通信容量をユーザに提供してもらう

50 m

ためのモチベーションの生成が難しい点において課題が依

図 2

然として存在する．

© OpenStreetMap contributors

調査実験フィールド

本研究では，継続的なユーザ参加型センシングの実現に

3. ユーザ参加型センシングの割り込みに対す
る応答性調査実験

むけ，ゲーミフィケーションなどのモチベーション生成の

本調査実験では，時間的・空間的な状況（時間帯や依頼

アルゴリズムを有するシステムを用いた，ユーザの意識的場所など），依頼タスクの難易度，およびユーザ属性（通な参加に基づく都市環境センシングを対象とする．この知の確認頻度など）の違いによる，参加型センシングにおシステムのモチベーション生成効果を最大化するために，ける割り込み通知の応答性を調査することを目的とする．

ユーザの時間的・空間的な状況と，ユーザ参加型センシン

3.1 節で応答性調査実験の概要について述べ，3.2 節にて本

グシステムのセンシング要求の双方を考慮したタスク生成

実験で依頼するタスクについて詳述する．また，調査結果

により，最適なユーザに対し最適なタイミングでタスク依の考察を行うための時空間データやユーザの属性の収集に

頼・割り込み通知を行う手法を検討している．

関して 3.3 節にて述べる．

2.4 本研究の位置づけ

本稿の位置づけは，次章以降で述べる，実際の参加型センシングシステムを用い，タスクを依頼する場所やタイミ

3.1 応答性調査実験の概要

ング，タスクの難易度などを変化させた際の，割り込み通図 1 に調査実験の全体構成を示す．本実験は参加型セン知に対するユーザの応答性を調査することで，本研究の課

シングプラットフォームである「ParmoSense [9]」上で実題を明らかにすることである．

施し，実験フィールドは奈良先端科学技術大学院大学の構*1Apple 社によって提案されている BLE（Bluetooth Low Energy）
を利用した近接位置計測法

内全域（図 2）
，実験参加者（タスク遂行者）は同大学院の学生または教員を対象とした．

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moSense クライアント*2 ）を介して本実験に参加する．この ParmoSense クライアントは，バックグラウンドで常時起動するシステムであり，上記ビーコンデバイスのスキャ
ン，サーバシステム（ParmoSense サーバ）との通信を担っている．また，ParmoSense サーバからのタスク依頼に応じ，図 3 に示すように通知を発生させ実験参加者へと割り込みを行う．実験参加者は通知上の回答ボタンをタップするか，通知をタップすることで表示されるダイアログから回答を選択することにより回答する．
(a) レベル０／レベル１の質問における割り込み通知例(b) レベル２の質問における割り込み通知例

図 4 は，応答性調査実験システムの通信手順を示してい(c) 通知タップ時のダイアログ表示例

る．それぞれの詳細について以下に述べる．
1 実験参加者が ParmoSense クライアントでユーザ登録⃝

図 3 通知割り込み例

およびシナリオの選択を行うと，ParmoSense サーバ
から，ビーコンデバイス情報が送付される．この際，バックグラウンドサービスにて BLE の監視を開始す
ビーコンデバイス

スマートフォン

（iBeacon）

る．

サーバ（ParmoSense クライアント）（ParmoSense サーバ）

なお，このビーコンデバイス情報に対応するビーコ
ンデバイスは環境に設置されており，常時 iBeacon

ユーザ登録
ビーコンデバイス情報（UUID, Major, Minor）

iBeacon スキャン開始①

Advertisement を発信している．
2 ParmoSense クライアントが iBeacon Advertisement⃝を受信すると，ビーコンデバイススキャンデータを

iBeacon Advertisement

ParmoSense サーバへと送信する．
⃝ ParmoSense サーバは受け取ったデータをもとに，タ3iBeacon Advertisement

スクの依頼可否判定および依頼内容を決定する（アルiBeacon 検知
ビーコンデバイススキャンデータ

（UUID, Major, Minor, RSSI, Accuracy）②

結果はログ DB に記録される．

ログの記録
依頼タスク生成

依頼タスク情報

通知割り込み生成
通知を確認
依頼タスクを遂行

ゴリズムについては後述）．これらの一連の手続きの③

4 タスクが依頼される場合，ParmoSense クライアント⃝へ送信された依頼タスク情報を基に，通知が生成されユーザへと割り込みを行う．

④⃝ ユーザが通知に気づいて依頼タスクを遂行した場合，
5

タスクの回答結果を ParmoSense サーバに送付する．

タスク回答

⑤

回答結果はログ DB に記録される．
3 のタスク依頼アルゴリズムについては，本実
ステップ⃝

ログの記録

験では必要最低限の機能のみでシステムを構成している．
図 4

タスク依頼において考慮する制約を以下に列挙する．

応答性調査実験システムの通信手順• あるタスクを依頼してから 3 時間以内は同一の場所に紐づくタスクは依頼しない

実験フィールドには，空間的な状況データの取得，および
位置情報に基づいたタスクの生成を行うため，iBeacon 機• あるタスクを依頼してから 30 分以内は次のタスクは依頼しない能を有するビーコンデバイスとして Aplix 社製 MyBeacon（形式：汎用型，型番：MB004Ac-DR1）を配置した．図 2• あるタスクを回答完了してから 1 分以内は次のタスクは依頼しないに示すマーカはそれぞれビーコンデバイスの配置状況を表している．星記号（★）がついたビーコンデバイスは本実

なお，いずれの場合も，同一の実験参加者における制約

験で依頼するタスク内容に紐付いた地点，無印のビーコンであり，ある実験参加者におけるタスク依頼状況が，他のデバイスはそれらの間を補間する地点に配置されている．

実験参加者に対する制約として考慮されることはない設定

なお，これらのビーコンの設置位置ついては，人の往来がとなっている．

多く，かつ「通過」や「着席」，「購買」，「運動」を始めとする多種の行動が行われる地点を採用した．

*2

実験参加者は，スマートフォンアプリケーション（Par-

動作環境は，Android スマートフォン（Android バージョン 5.0以降）, および iPhone（iOS バージョン 10.0 以降）である．

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表 1

適当な回答をすることを防ぐこと，また，回答できなかっ依頼するタスク一覧

ID

レベル

タスク内容

0

1

食堂の座席は混雑していますか？

1

2

食堂の座席はどのくらい混雑していますか？

2

1

食堂に行列はできていますか？

3

2

食堂の行列は何人ぐらいできていますか？

41

コンビニ（デイリー）は混雑していますか？

52

コンビニ（デイリー）に客は何人いいますか？

6

1

駐車場に空きはありますか？

難易度，ユーザ属性の違いにおける，通知割り込みに対す

7

2

どのぐらい駐車場の空きがありますか？

る応答性の評価であるため，応答性調査実験システムとの8

1

バス停は混雑していますか？

92

何人がバス停で待っていますか？

10

1

ジムは混雑していますか？

11

2

何人がジムに居ますか？

ユーザ属性（通知に対するアクションの傾向）を収集する

12

1

図書館は混雑していますか？

必要がある．

13

2

何人が図書館に居ますか？

■ 時空間データの項目と収集方法

14

1

L1 教室は混雑していますか？

15

2

どのぐらい L1 教室は混雑していますか？

16

1

L2 教室は混雑していますか？

17

2

どのぐらい L2 教室は混雑していますか？

18

1

L3 教室は混雑していますか？

19

2

どのぐらい L3 教室は混雑していますか？

た理由が「通知割り込みに気付かなかった」なのか「気付いた上で回答できなかった」なのか，どちらであるかの切り分けを目的としている．

3.3 時空間データ・ユーザ属性の収集
本実験の目的は，時間的・空間的な状況，依頼タスクのインタラクションを起したタイミングにおいて，ユーザがどのような状態であったかという時空間データ，そして，

時空間データを収集するため，バックグラウンドで以下に示す情報を取得し，ParmoSense サーバに送信する機能
を ParmoSense クライアントに実装した．

• ビーコンデバイスのスキャンデータログ（ログ時間，UUID，Major，Minor，RSSI）• 依頼タスクの依頼状況

20

0

今，お腹が空いていますか？

21

0

この後，予定（授業など）はありますか？

22

0

明日は NAIST に来ますか？

23

0

今日，NAIST に電車で来ましたか？

24

0

今週は運動（スポーツなど）しましたか？

25

0

今日は朝ごはんを食べましたか？

26

0

図書館から本を借りていますか？

27

0

今，眠いですか？

実験参加者に対してアンケート調査を行った．アンケート

280

今日はもう研究室に行きましたか？

内容に関しては以下に示すとおりである．

29

0

スマホの電池が 50%以上残っていますか？

（依頼時間，タスク難易度，依頼内容）• 依頼タスクの回答状況（回答時間，回答内容）■ ユーザ属性の項目と収集方法
ユーザの属性に紐付いた考察を行うため，実験終了後に• 未確認通知数（5 段階： 通知領域に溜まっている通知の数）• 通知の確認頻度

3.2 依頼タスク内容
本実験で依頼するタスクを表 1 に示す．依頼するタスク
は難易度別に 3 段階のレベルに分類しており，それぞれ次のように設定した．

（4 段階： 1 日あたりの通知確認回数）

4. 応答性調査実験結果と考察

レベル 0 ：どこでも回答可能な 2 択質問（Yes/No）

3 章にて述べた応答性調査実験システムを用い，実験参レベル 1 ：場所に関する 2 択質問（Yes/No）
レベル 2

加者 83 名（学生 81 名，教員 2 名）による 14 日間の実験を：場所に関する 4 択質問（順序尺度*3 ）行った．表 2 に実験結果の概要を示す．本実験では，1476

同レベルでの難易度の平滑化のため，レベル 1，2 に関し件のタスクを依頼し 804 件の回答を得た．回答データの内てはそれぞれの場所に紐付いた「混雑度」に関する質問に訳は，依頼タスクへの回答情報が含まれるデータは 591 件

統一している．また，レベル 0 に関してはユーザ自身に関（有効回答数）で，「回答不可」と回答したデータは 213 件

する質問を設定しているが，これは場所に依存しないタス（回答不可数）であった．なお，本研究ではユーザ参加型セク（参加型センシングの想定タスク以外）を依頼した際のンシングを対象としているため，長時間（1 時間以上）経反応を調査するために，どのような場所でも回答すること過した後の回答については，有効ではない回答データとしが可能な内容となっている．

て取り扱うこととした．また，実験参加者ごとのタスク依

なお，ユーザが回答できない（その場所の状況を確認す

頼数図 5 に示すとおりである．

ることができない，またはユーザ自身が忙しい）場合を想以降では，4.1 節にて時空間データやタスク難易度，4.2

定し，全てのレベルの質問には「回答不可」という選択肢を節にてユーザ属性を加え，応答性（回答率や応答時間）に設けている．この選択肢は，ユーザが回答できない場合に関してより詳細に考察する．

*3

座席などの稼働率（パーセンテージ）や空間内のユーザ数（階級）Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan― 250 ―

80

備考

依頼タスク総数

1476

回答数

804

1 時間以内の回答のみ

有効回答数

591

回答不可数

213

｝回答数

非回答数

672

回答率

54.5 %（回答数）÷（総数）

回答不可率

26.5 %（回答不可数）÷（回答数）

60

回答率 [%]

結果

回答率 [%]
62 %74.6

回答不可率 [%]

72.4

55 %

40

応答時間 [sec]

100

79.2

75

52 %

50

32

28

20
0

25
3

レベル０

レベル１

応答時間 [sec]表 2 実験結果の概要
項目

0

レベル２

依頼タスクレベル
70

回答数

図 6

非回答数

50

有効回答率[%]

R = 0.95

80

30
20
10
0

タスク難易度と回答率の関係

100

40

回答率 [%]

タスク依頼数

60

1

21

41

実験参加者

61

81

回答不可率[%]

R = -0.94

60

非回答率[%]

40

R = -0.31

20
0
-100

図 5 実験参加者ごとのタスク依頼数

-95

-90

-85

-80

RSSI 受信強度 [dB]

4.1 時空間データ・タスク難易度による応答性評価

図 7 RSSI と回答率の関係（レベル 1，2）

サーバに自動収集した依頼タスクログに基づき，応答性

100

調査実験結果を考察する．

有効回答率[%]

R = 0.95

80

タスク難易度ごとの回答率および応答時間を図 6 に示す．
回答率および回答不可率に関して Pearson の χ2 検定を

回答率 [%]■ タスク難易度の応答性への影響行った結果，回答率では p = 0.063 となり有意差が確認で回答不可率[%]

R = -0.94

60

非回答率[%]

40

R = -0.31

20

き（p < 0.1），回答不可率では p = 0.000 となりこちらも

0-100

有意差が確認できた（p < 0.05）．さらに，2 つの難易度同-95

士で χ2 二乗検定を行った結果，回答率・回答不可率とも
図 8にレベル１とレベル 2 の間には有意差が確認できなかった（p > 0.1）が，場所に関係のないタスク（レベル 0）と場所タが得られにくくなることが統計的に明らかとなった．

RSSI と回答率の関係（レベル 1）
有効回答率[%]

R = 0.95

回答不可率[%]

R = -0.94

60

非回答率[%]

40

R = -0.31

20

また，平均応答時間についてはそれぞれ 274 秒（レベル1），302 秒（レベル 2），242 秒（レベル 3）となった．平0-100

均応答時間に関して，自由度 2 のクラスカル・ウォリス検

-95

-90

-85

-80

RSSI 受信強度 [dB]

定*4 を行った結果，p = 0.007 が得られた．このことから，

図 9レベルが異なることによる平均応答時間の有意差が確認できた（p < 0.05）．この結果から，依頼タスク難易度が上昇

-80

80

回答率 [%]

るタスクに関しては回答率が下がるとともに，有効なデー

-85

100

に関係するタスク（レベル 1，2）の間にはそれぞれ有意差が確認できた（p < 0.05）．この結果から，位置情報に関す-90

RSSI 受信強度 [dB]

RSSI と回答率の関係（レベル 2）■ タスク依頼位置の応答性への影響するにつれて必要な回答時間が長くなっていることが明ら

依頼タスク（レベル 1，2）は位置情報に紐づくものとかとなった．レベル１，2 については，タスクの対象地点なっているため，タスクを依頼する際のユーザの位置が回への移動時間や返答を考えるための時間が必要となってい答率へと影響を及ぼすことが考えられる．

ることが要因ではないかと考えられる．タスク依頼位置や

図 7 は，タスク依頼時のユーザ端末における RSSI 受

時間帯がおよぼす影響に関しては，次項以降でより詳細に

信強度ごとの回答率を示したものである．この結果から，考察する．

有効回答率（回答不可率）について相関係数が 0.9 以上と*4

ノンパラメトリックにおける一元配置分散分析を行う検定法

なっており強い相関をしめしていることから，RSSI 受信

Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan― 251 ―

回答率 [%]

回答不可率 [%]

100

100

400

80

300

60

200

40

100

20

0

0

平均応答時間 [sec]

回答数

回答数

回答率 [%]

依頼数

500

72.7

80

3〜6

6〜9

9〜12

12〜15 15〜18 18〜21 21〜24

78.0

60
40

33.3

20
0
0〜6

0〜3

80.5

タスク依頼時間帯

図 12

6〜12
12〜18
タスク依頼時間帯

18〜24

タスク依頼時間帯の応答時間への影響（6 時間幅）

図 10 タスク依頼時間帯の回答率への影響（3 時間幅）

る平均応答時間の有意差が確認できた（p < 0.05）．また，
回答数

回答率 [%]

回答不可率 [%]

600

80

450

60

300

40

150

20

0

0

0〜6

6〜12

12〜18

タスク依頼時間帯

18〜24

実際の環境を想定すると，深夜（0〜6 時）の時間帯のタス

100

ク依頼の重要度は他に比べると低いため，6〜24 時までに回答率 [%]

タスク数

750

依頼数

限定し，自由度 3 のクラスカル・ウォリス検定を行った．
結果は p = 0.859 となり，深夜を除く場合においては，有意差が確認できなかった（p > 0.05）．
以上の結果から，回答率および回答不可率，応答時間においては，深夜に大幅な変動がみられるものの，朝〜夜にかけては大きな変動が見られないことがわかった．しかしながら，タスクの依頼数を見ると時間帯ごとに大きな差があるといえるため，同様の回答率でも得られる情報には偏図 11 タスク依頼時間帯の回答率への影響（6 時間幅）りが生じる結果となった．
強度が大きくなるほど有効回答率が向上（回答不可率が減少）するということがいえる．しかしながら，非回答率に4.2 ユーザの属性による応答性評価

関しては相関はあまりなく，いずれの RSSI 受信強度におアンケートによって収集したユーザ属性に基づき，応答

いても約 50%弱のユーザが通知に気付いていない（非回答性調査実験結果を考察する．

となっている）ことがわかった．

■ 未確認通知数の応答性への影響

また，レベル別に回答率を算出した結果，図 8（タスク

日常生活を送る中で通知領域に通知をどのくらい溜めて

難易度 1），図 9（タスク難易度 2）に示すとおりとなった．

いるか，つまり未確認通知数は，ユーザ参加型センシング

各相関係数を比較すると，タスク難易度 1 よりもタスク難の依頼が気づかれず埋もれてしまうかどうかに関係する要易度 2 の方が相関係数が大きくなっていることから，難易因であると考えられる．図 13 は，未確認通知数ごとの回度が高い場合，有効回答率（回答不可率）が依頼位置の影答率および平均応答時間を示したものである．

響を強く受ける可能性が示唆された．

まず，回答率に関して Pearson の χ2 検定を行った結果，回■ タスク依頼時間帯の応答性への影響

答率では p = 0.014 となり有意差が確認できた（p < 0.05）．

タスク依頼を行う時間帯ごとのタスク依頼数および回答

このことから，未確認通知数が少ない人，すなわち比較的率を図 10（3 時間幅）および図 11（6 時間幅）に示す．6

短期間の間に通知を確認する人ほど，本実験の通知に気づ

時間幅における回答率，回答不可率に対し，Pearson の χ2

きやすく，また高い確率で回答が得られることがわかった．

検定を行った結果，回答率では p = 0.311 となり有意差がまた，平均応答時間に関して，自由度 4 のクラスカル・

確認できなかったが（p > 0.1）
，回答不可率では p = 0.001

ウォリス検定を行った結果，p = 0.616 が得られた．このとなり有意差が確認できた（p < 0.05）．また，実際の環

ことから，未確認通知数が異なることによる平均応答時間境を想定すると，深夜（0〜6 時）の時間帯のタスク依頼のの有意差は確認できなかった（p > 0.05）．

重要度は他に比べると低いため，6〜24 時までに限定し，■ 通知確認頻度の応答性への影響

2

Pearson の χ 検定を行った結果，回答率，回答不可率ともに有意差は確認できなかった（p < 0.05）．

１日の中で通知を何回確認するか，つまり通知確認頻度
は，未確認通知数と同様に，依頼が気づかれず埋もれてしタスク依頼時間帯ごとの平均応答時間を図 12 に示す．

まうかどうかに関係する要因であると考えられる．図 14

平均応答時間に対し，自由度 3 のクラスカル・ウォリス検は，通知確認頻度ごとの回答率および平均応答時間を示し定を行った結果 p = 0.032 となり，タスク依頼時間帯によたものである．

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回答率 [%]
平均応答時間 [sec]

83.8
74.9

70
60

57 %

59.2
53 %

51.1

80
60

50

40

40

20

30

0

1〜3

図 13
80
83
70

回答率 [%]

57 %

4〜6

未確認通知数

それ以上

回答率 [%]

84

平均応答時間 [sec]

60

51%

40

40

20

30

0

3〜10

10〜30

１日あたりの通知確認回数

1

3

L2教室

1

0

4

L3教室

2

0

2

コンビニ

4

4

14

ジム

2

1

バス停

0

図書館

30〜

69

105

72

32

6

69

29

10

7

4

50

34

9

4

4

41

65

47

61

21

3

7

11

14

10

3

0

7

10

15

13

19

4

0

1

1

9

16

11

11

2

食堂座席

1

0

0

4

54

6

20

1

食堂行列

1

0

3

20

65

7

32

2

駐車場

2

2

7

24

24

14

32

21

0

3

6

9

12

15

18

21

100

80

60

40

20

0

タスク依頼時間帯

図 15

80
64

56%

〜3

1

100

76%

67

50%

0

回答率・応答時間への未確認通知数の影響

60
50

7〜10

L1教室

図 14 回答率・応答時間への通知の確認頻度の影響

時間帯ごとのタスク依頼件数（レベル 1，2）
100

L1教室

0

100

33

42

60

60

44

0

L2教室

0

-1

0

40

16

33

33

33

L3教室

-1

-1

0

31

30

42

0

0

コンビニ

25

33

36

47

43

39

42

35

ジム

-1

100

-1

0

0

40

40

100

バス停

-1

-1

83

50

50

66

60

75

図書館

-1

-1

0

28

36

33

0

0

食堂座席

0

-1

-1

50

38

20

60

0

食堂行列

0

-1

0

41

36

20

61

100

0

100

75

52

41

50

45

47

0

3

6

9

12

15

18

21

80

タスク対象地点

回答率 [%]

63 %100

タスク対象地点92

平均応答時間 [sec]72 %平均応答時間 [sec]

80

60

40

20

まず，回答率に関して Pearson の χ2 検定を行った結果，
回答率では p = 0.00 となり有意差が確認できた（p < 0.05）．

駐車場

このことから，通知を確認する頻度が多い，つまり確認と0

タスク依頼時間帯

確認の時間間隔が短い人ほど，本実験の通知に気づきやす
く，また高い確率で回答が得られることがわかった．

図 16

時間帯ごとの有効回答率（レベル 1，2）

また，平均応答時間に関して，自由度 3 のクラスカル・
ウォリス検定を行った結果，p = 0.813 が得られた．このことが分かる．また，図 5 に示すように，実験参加者間ことから，通知確認頻度が異なることによる平均応答時間においてもタスク依頼数に大きな偏りが生じている．これの有意差は確認できなかった（p > 0.05）．

は，実験参加者間のタスク依頼数の偏りに関する制約を設けていないため，よりタスクの対象地点の近くに滞在すれ

5. 網羅的なタスク依頼の実現に向けた検討

ばするほどタスクが依頼されやすくなるためである．

ユーザ参加型センシングにおいては，ユーザの回答率

タスク依頼の偏りを解決する方法として，不足している（有効回答率）を向上させるだけではなく，空間的・時間的

場所・時間帯に対して単純にタスク依頼数を増加させる場

な情報の網羅性を向上させなければならない．

合，実験参加者間におけるタスク依頼数に偏りが生じたり，同一実験参加者に対し短時間に連続で依頼を行う必要が生じると予想される．しかしながら，実験参加者のモチベー

5.1 タスク依頼における課題の整理
図 15 および図 16 は，本実験の全期間における依頼タ

ションの維持を考慮すると，回答不可率や非回答率が高い

スク数および有効回答率を，時間帯・タスク対象地点（タ

実験参加者などへの連続的な依頼は反感の要因となり，シスクの内容）ごとに示したものである．有効回答率が −1

ステムからの離脱の原因となる可能性がある [10]．
また，タスクの有効回答率（図 16）に関しては，タスクとなっている箇所は，タスクが依頼されていない，または依頼数が多いにも関わらず有効回答率が低くなっている場

回答率が 0% となっていることを示している．
タスクの依頼（図 15）に関しては，3 章で示した通り，

所・時間帯が存在する（例：18 時における図書館は，依頼

タスク生成アルゴリズムは時間制約とある程度のランダム

数 11 件に対し有効回答率 0 %となっている）．これは，建性を持つ程度のシステムであるため，時間帯および空間の物の内外情報やユーザの移動速度・移動方向といったもの

両軸ともに実験参加者に対するタスク依頼の偏りが大きいが加味されていないことから，タスクの対象地点に向かっCopyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan― 253 ―

ていない，または通過予定のユーザに対しタスクを依頼しを明らかにした．依頼タスクに対する応答時間は，本実験てしまっていることが原因であると考えられる．

ではタスクの難易度にのみ影響されることがわかった．しかしながら，応答時間は即時性が求められるユーザ参加型
センシングにおいて重要な項目となりうるため，ビーコン

5.2 網羅的なタスク依頼の要件
網羅的なタスク依頼を実現するためのアルゴリズム構築

デバイスのスキャン情報（RSSI など）の時系列データをの要件として，次の点が上げられる．

対象としたり，ユーザ属性を組み合わせるなどといった追□ 要件 1 実験参加者個人および実験参加者間における加分析により，傾向を明らかにする．
今後は，本実験で得られた傾向を踏まえたタスク依頼の時間的・空間的偏りを制約条件として，依頼数が集中

アルゴリズムを構築するとともに，ゲーミフィケーション

しないように場所・時間帯の依頼を制御する□ 要件 2 不足した場所・時間帯へのタスク依頼を行うために，実験参加者の空間的・時間的なコンテキストなどのモチベーション生成機構と連携したユーザ参加型センシングシステムの実現を目指す．
謝辞 本研究は JST さきがけ，JSPS 特別研究員奨励費（移動の方向や速度，滞在時間など）の推定に基づい

16J09670 および科学研究費補助金 16H01721 の助成を受て依頼先ユーザを選定する□ 要件 3 ユーザ属性を考慮した適切なタイミングや位けたものである．

置でのタスク依頼（割り込み通知）の生成
要件 1 については，本応答性調査実験の結果から，回答率
および回答不可率に関する傾向が明らかとなったため，依

参考文献
[1]

頼を制御（削減）するための回答率予測アルゴリズムを今後検討する．要件 2 および要件 3 のアルゴリズムについて[2]も同様に，本実験の結果を組み込むことが可能であると考えられる．なお，実験参加者の空間的・時間的なコンテキ
ストに関しては，ビーコンデバイスのスキャン情報（RSSI[3]など）の時系列データを対象とした追加の分析が必要である．また，本実験から得られなかった応答時間の傾向に関しても，時系列データやユーザ属性を複数組み合わせた分[4]

析を通して傾向を明らかにするとともに，各要件へ適用することが必要である．

6. まとめ[5]

本研究では，継続的なユーザ参加型センシングの実現にむけ，ユーザの意識的な参加に基づく都市環境センシングを対象としている．実現には，ユーザがセンシングに参加[6]するモチベーションを与える必要があり，ユーザの時間
的・空間的な状況と，ユーザ参加型センシングシステムのセンシング要求の双方を考慮したタスク生成により，最適[7]なユーザに対し最適なタイミングでタスク依頼・割り込み通知を行う手法を検討している．
本稿では，実際の参加型センシングシステムを用い，タスクを依頼する場所やタイミング，タスクの難易度などを[8]変化させた際の，割り込み通知に対する実験参加者の応答性を調査した．実験参加者 83 名に対し，14 日間で 1476 件のタスクを依頼し，804 件の回答データおよび時空間デー[9]

タセットを収集した．収集したデータセットに対し，統計解析を行ったところ，依頼タスクに対する回答率は，タス
ク難易度およびユーザ属性（未確認通知数，通知の確認頻[10]度）の影響を受けることが明らかとなった．さらに，有効回答率（回答データ内の有効であるデータの割合）は，タ
スク難易度およびタスク依頼位置・時間帯が影響すること

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