HAI シンポジウム 2016
Human-Agent Interaction Symposium 2016

G-17

〈MoCoMo〉：宛名性を伴う情報環境がユーザに与える効果についてInformation Environment〈MoCoMo〉and Its Effect having Addressing inInteraction with Users
新保 智喝 1*

石川 将輝 1

香川真人 1

岡田 美智男 1

Tomokatsu Shimbo1, Masaki Ishikawa1, Masato Kagawa1 and Michio Okada1
1

1

豊橋技術科学大学 情報・知能工学系
Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology

Abstract: Curation media websites are broadcasting useful information for users, which is picked byvariety of methods, such as filtering and recommendation. We have been developing on information
environment called 〈 MoCoMo 〉 which possess the agency to provide an multi voiced information
environment to users. In this presentation, we propose the Interaction design of〈MoCoMo〉. Moreover,
we report the results which we investigated an effects of agency and effects of addressing in an experiment.

1 はじめにICT の急速な発展に伴い，そこで生じる情報が爆発的に増えている現在において，多様な情報環境が生み出されている．ここで，情報環境とは情報を取り巻く環境のことであり，情報にアクセスする環境と情報を加工する環境がある．また情報環境の要素には，コンピュータばかりでなく図書館や新聞，テレビなども含まれている．本研究における情報環境
は，主に情報にアクセスする環境であり，ICT を基盤とした情報環境のこと指している．
では，具体的に身近な情報環境としてはどんなものがあるだろうか．いつでもどこでも情報にアクセスすることができるスマートフォンは今やとても身近な情報環境である．スマートフォンの中では検索エンジンや SNS，キュレーションメディア，パーソ
ナルエージェントなど，様々なアプリケーションやWeb サービスを使うことができる．
このように身近に便利な情報環境が溢れる一方で，ユーザは本当に必要な情報を得ることができているのだろうか．例えば音声認識を用いたパーソナルエ
ージェントでは，質問に対して一方的に情報を与えられるばかりで，使いづらさを感じたり，ユーザに納得感がないという問題がある．また，ユーザの趣
味嗜好を学習して情報を提供するキュレーションア*連絡先：豊橋技術科学大学 情報・知能工学系〒441-8122 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘１−１
Email: t133335@edu.tut.ac.jp

図 1.〈MoCoMo〉の外観
Fig.1 An appearance of〈MoCoMo〉
プリは，情報に偏りが生まれないのかという疑問も浮かび上がっている．
本研究ではこのような疑問に対し，ユーザとの相互なインタラクションを経ることで納得感を生み出したり，ユーザに興味深い発見や思いがけない出会い（セレンディピティ）をもたらすことができる情報環境として，情報提示システム〈MoCoMo〉を開発してきた（図 1）．
〈MoCoMo〉はタブレット端末で動作し，画面上に複数のクリーチャ（仮想的な生き物）が出現するもので，本研究ではこれを研究プラットフォームとしている．相互なインタラクションの構成要素としては「宛名性」「対話性」「多声性」という 3 つの性質に階層を分け，それぞれの性質を具体化した振る舞いを〈MoCoMo〉に実装してユー
ザに与える印象を分析しようと考えている．
本稿では〈MoCoMo〉のコンセプトや研究背景，
またセレンディピティの観点から，宛名性を伴った情報提示がユーザに与える印象について検証する．

K

I

M

Q2

T
Q4

T

E

T

2 研究背景2.1 セレンディピティ
セレンディピティとは，偶然によって幸せで予期せぬ発見をする能力のことである．Horace Walpole
が寓話「セレンディップと三人の王子」がいつも「偶然」に際しての「察知力」で思いがけない幸いを発見することから，思わぬ偶然の発見をする才能を王子たちにちなんで名付けた言葉である．加えて，「偶然」の「察知」により興味深い情報の発見や予期もしなかった時に自説を証明できたり，思いがけない
発見ができる幸福な好運もセレンディピティに含む[1]．
文献[1]において，「偶然」には「やってくる偶然」と「迎えにいく偶然」があるとしている．
「やってくる偶然」とは，自然の成り行きに任せて所与条件への積極的な関与をしない場合の「図らずも生ずる偶然」である．対して「迎えにいく偶然」は，所与条
件に本人が積極的に関与する場合で，なんらかの期
待を持って行動した結果として出会う偶然のことである．セレンディピティではどちらの偶然も同等の評価をしており，偶然を多発させるためには双方に留意すべきであると述べている．
また「察知」は，本人の中に定義している課題意
識と連結することで「ひらめき」を生ずると述べている．

2.2 ベリーピッキングモデル
セレンディピティを実現するシステムを考えた時に，ベリーピッキングモデルが参考になる．ベリー
ピッキングモデルとは，Web がまだ生まれていなかった時代に図書館情報学者の Marcia J． Bates が考えたものである[2]．Bates は「探しもの」を行う場所
がオフラインからオンラインへと移行する中で変化しつつあったユーザの行動を探っていた際にこれを見出した．ベリーピッキングモデルはその名の通り，森の中であちらこちらに実っているベリーを摘んでいく「ベリー摘み」のように，幾つもの手法や場所においてその都度得られる情報を集めていくようなユーザの探索行動をモデル化したものである（図 2の点線で示すフロー）．これは，現在の Web 情報アーキテクチャの分野など，後の Web における情報検

Q1

Q3

T
Q5

Q0

K =  , I =  , M = MoCoMo 
Q = , T = , E =  ,=

図 2. ベリーピッキングモデルと〈MoCoMo〉のコンテキストFig.2 Context of Berry Picking Model and〈MoCoMo〉
索に大きな影響を及ぼしている[3]．
また Bates は同論文[2]に次のような図も掲載している（図 2 の K と I の関係性）．これは，ベリーピ
ッキングをする探索者の探索範囲である「関心の世界（universe of interest）」の外に，大きな「知識の世界（universe of knowledge）」が広がっていることを示す図である．論文中ではこの図についてほとんど説明を加えていないが，日常的な生活の場面においても，何かのきっかけで「関心の世界」が広がるのは，多くの人が経験しているのではないだろうか．このようにベリーピッキングは，探索者を単に効率よく解に導くだけでなく，セレンディピティや「迎えにいく偶然」をもたらす複合的な探索行動と言えるのである．

2.3 情報探索の 4 つのモード
ベリーピッキングモデルに続き，Bates の「情報探索の 4 つのモード」とセレンディピティの関連について説明する（表 1）[4].
表 1. 情報探索の 4 つのモード
Table 1. Modes of Information Seeking

有向的Directed
無向的Undirected

能動的Active検索
Searching
ブラウジング
Browsing

受動的Passive
モニタリング
Monitoring
意識化
Being Aware

ここで，有向的／無向的とは，目的を持って情報を探しているのか，目的は無くランダムに情報を収集しているのかという違いである．また，能動的／

受動的とは，意思を持って情報を探しているのか，
自覚は無く情報に接しているかという違いである．
以下にそれぞれのモードを説明する．

化によってもたらされるのに対して，この検索はわ
ずか 1%程度で，残りはブラウジングとモニタリング
によるものであると Bates は見積もっている．

2.3.1 意識化
Bates は人が知ることや学ぶことの多くが，受動的で無向的に何かを意識するという意識化のプロセスによってもたらされると述べている．これは，まだどのような情報が必要かも分からず，情報のニーズをうまく言語化でずに有向的に情報を探すことが困
難な子供達に大きな影響を及ぼすものである．子供達は，身の回りの環境にある情報，特に家族のような縁のある人々の影響を受けながら，意識化を通じて成長するのである．
そしてこの意識化は大人になっても重要で，人の知識のほぼ 80%は社会的状況と物理的環境がもたらす情報を意識化するプロセスで得ていると Bates は述べている．

2.3.5 ベリーピッキングモデルの位置づけ
Bates はこの 4 つのモードをより一般的な 2 つのモードとして，能動的な検索やブラウジングは「サンプリングと選別」，受動的なモニタリングと意識化
は「環境からの吸収」に区分した．またベリーピッ
キングという行動は，「サンプリングと選別」の一例とみなしている．ベリーピッキングモデルは，ブラウジングとよく似たものになる可能性がある．だが，無向的なブラウジングに比べるとベリーピッキング
はやや有効的であると述べている．

2.3.2 モニタリング
有向的で受動的なモニタリングを実施している間は，興味のあるものや疑問を紐解く情報が見当たらないかとアンテナを張っている状態であり，情報を探す必要に迫られているわけではない．これは例えば，自分の興味に関するコミュニティに所属することで，コミュニケーションをとるだけで多くの有益な情報に出会えることなどである．つまり，有益な情報を獲得できるように身の回りの環境を自ら変化させ，環境に情報を与えてもらうような状態である．
2.3.3 ブラウジング
ブラウジングとは，有向的な情報ニーズや興味関心は無い．しかし何か新しい情報がありそうなところを能動的に探っている状態である．これは，SNSやメディアサイト等をいつまでも見てしまうといったように，多くの人が経験しているのではないかと考えられるモードで，好奇心が原動力となっている．
2.3.4 検索
有向的で能動的な検索は，ある疑問への答えを求めたり，具体的な話題への理解を深めるために行われるモードである．しかしながら，人類の歴史を紐解くと，この検索というモードは滅多に実施されな
いモードなのである．これは大昔の人々が，家族や仲間といった身近な環境と関わりあいながら，意識化とモニタリングによって知識を獲得することが普通であり，新たな環境に対しては無向的なブラウジ
ングによって状況を把握してきたためであるとBates は述べている．そのため，知識の約 80%が意識

2.3.6 セレンディピティをもたらす情報環境
以上に述べてきた Bates の理論とセレンディピテ
ィには次のような関係があると考える．まずベリー
ピッキングを含む「サンプリングと選別」は，セレ
ンディピティにおける「迎えに行く偶然」を生じうる行為である．しかしながら，Bates によると「サンプリングと選別」における知識量は「環境からの吸収」に比べ，とても少ないことが分かる．対して「環境からの吸収」は，セレンディピティにおける「やってくる偶然」を生じうるものであり，獲得する知識量も多いことが Bates によって述べられている．
〈MoCoMo〉はこの Bates の理論を軸に，セレンディピティをもたらすシステムの構築を考えている．
知識量の観点で重要な「環境からの吸収」を実現す
る機能については，以降で述べる「宛名性」の理論を交えることで具体的な機能の方向性を示す．次に「サンプリングと選別」を実現する機能については，以降で述べる「対話性」の理論を交えることで具体的な機能の方向性を示す．

2.4 宛名性
対話の哲学者と呼ばれる Mikhail Bakhtin によると，
私たちの会話では，「誰に向けて発話がなされているか」をみる「宛名性」が重要だという[5][6]．例えば私たちの宛名は，面接の際には面接官に向けられ，子供と話すときはその子供に向けられている．宛名の無い発話行為は，聞き手が不在で発話として未完成であり，相手に届かず意味を失ってしまう．それに対して，発話行為の主体の話者はいつでも特別の宛先をもっている．個々の発話は宛先として指定された他の会話参加者との関係の上に成り立っているのであり，宛先が不在の時はどんな発話行為も完成しないと言う．この場合，宛先となる他の会話参加者
は必ずしも面と向かって存在する話者である必要は

なく，架空の存在物でも構わないという．
この考え方は，情報伝達においても成り立つ．本
研究では〈MoCoMo〉とユーザが互いに宛名性を伴ったインタラクションを志向しており，本論文では〈MoCoMo〉のユーザに対する「宛名性」を伴った振る舞いが，ユーザに「やってくる偶然」を積極的に発生させうるかについて考察する．

2.5 対話性
先述の宛名性について提唱した Bakhtin はまた，ある一人の話し手の発話が他の人の発話と出会い，相互活性化するものであるという．つまり，一つの発話はそれ自体独立して発信されるものではなく，常に他の話者が存在しているというのである．別の言い方にすると，発話の伝達内容は，常に宛先の相手の発話を内包して配信されるということである．
これは，発話行為そのものが対話の中で生成されるものであるということであり，これを対話性と呼んでいる．また，このように発話の中に備わっている意味を「受け取ろうとする」のではなく，対話者の発話を思考の装置として使い，新しい意味が生み出されることを対話的機能と呼んでいる．
この対話性は，ベリーピッキングモデルにおけるユーザと情報の関係性と類似している．ユーザの疑問を投げかけ，それに対する情報が複数見つかり，
そこから疑問を変化させて，またシステムに投げかけるのである．さらに，対話的機能はセレンディピ
ティにおける「察知」と類似している．
「察知」はユーザの課題意識と連結することであり，「偶然」が思考の装置となって新しい意味（ひらめき）が生まれるのである．

3 〈MoCoMo〉の設計と実装
3.1 コンセプト〈MoCoMo〉のコンセプトは，「おしあいへしあい
して，自らを主張する情報クリーチャ」である（なお，以降〈MoCoMo〉と記載した場合はプラットフ
ォーム全体を，MoCoMo と記載した場合はクリーチ
ャを指す）．画面内に登場する MoCoMo が，それぞれの持つ情報をユーザに伝えようとする宛名性を，
複数の MoCoMo たちとの「おしあいへしあい」によって表現する．1 匹では宛名性を主張できない
MoCoMo が，複数匹存在するという関係論的な状況によって，それぞれの個性や主張が顕在化する．また「おしあいへしあい」は，ベリーピッキングモデ
ルにおけるユーザの「関心の世界」と「知識の世界」の情報が入り混じった状態も表現している．

3.2 デザイン
MoCoMo のデザインは「情報を載せるボディ」「最低限の感情を表す目」「親しみのある見た目」等が特徴である（図 3）．また，背景理論として「人工物に対する帰属傾向」と「アニマシーの考え方」を参考にしている．それぞれを以下に示す．

2.6 多声性Bakhtin はさらに，対話性のある発話を繰り返すことによって，異なる志向性を持った複数の対話が現れてくることを多声性と述べている．つまり，発話者と聞き手が入れ替わりながら，対話として意味を完結させ，それを積み重ねることで多くの視点の意
見が存在することが多声性である．一方向からの未完成の発話（単声的な発話）ではなく，多声的なイ
ンタラクションは，生成性という意味で重要である．
つまり，ユーザとのインタラクションから新しい価値を積極的に見出すことになるのである．
本研究においては〈MoCoMo〉とユーザが対話性のあるインタラクションを繰り返し，〈MoCoMo〉はユーザのプリファレンスという価値を積み重ね，ユーザはセレンディピティという価値を積み重ねることを志向している．また予期せぬ新たな価値を生じさせること期待している．

図 3.〈MoCoMo〉のデザイン
Fig3. Body design of〈MoCoMo〉
3.2.1 人工物に対する帰属傾向
認知哲学者の Diniel C．Dennett は，「何か動いているもの」を見たとき，その動きを説明する際は志向
姿勢（志向的な構え），設計姿勢（設計的な構え），
物理姿勢（物理的な構え）の三つの心的姿勢のうちのどれかをとると述べている[7]．
志向姿勢は，対象の動きが意図や信念を伴った合理的な行為者であると説明する構えである．また設計姿勢とは，対象の動きがすでに設計されたものであると説明しようとする構えであり，物理姿勢は，対象の動きが物理的な法則に従ったものであると説
明しようとする構えである．
例えば「石ころ」が転がってきても，「何かにぶつかったためだ」と解釈しやすい（物理的な構え）．目覚まし時計が鳴ったとしたら，その仕組みがわからなくとも設計されたとおりに機能したのだろうと解釈しやすい（設計的な構え）．エサを運ぶ蟻に対しては，その行為を蟻の欲求・意図によるものだと解釈しやすい（志向的な構え）．
〈MoCoMo〉を開発では，ユーザが MoCoMo たちの意図を汲み取るように，すなわち志向姿勢をとる
ようなデザインを心がけた．それは〈MoCoMo〉が，「宛名性」や「対話性」という人の気持ちに訴えかけるような性質を取り扱っているためである．
3.2.2 アニマシー
志向姿勢を引き出すための手法として，対象にア
ニマシーを持たせるというアプローチをとる．人のアニマシー知覚に関する研究として，代表的なものに Frits Heider らの研究がある[8]．Heider らは，図 4に示すような，丸や三角などの 3 つの図形が動き回る動画を実験参加者に見せ，図形の様子を答えさせる古典的な心理実験を行った．実験参加者の多くは，それらの図形に対して「ためらった」「あきらめた」などの心の状態を表す説明をしたという．このように，その対象が図形のような非常にシンプルなものであっても，動きや周囲とのかかわり方などの条件
によっては，人は心があるように解釈してしまうのである．
この，人に対して図形に心があるように解釈させてしまう現象は，動画中の図形に対して，志向姿勢をとった現象といえる．

図 4. Heider の心理実験に用いられた図形
Fig4. Screenshot of the Heider’s animation.

3.3 動作とインタラクションデザイン
3.3.1 宛名性の表現
MoCoMo たちには，画面の中心に近づくにつれて
サイズが大きくなれるという報酬を与えている．つまり，画面の中心に存在すればユーザに情報を受け取られやすく，画面の端に存在すれば文字もつぶれてしまい，ユーザに情報が受け取られにくいという状況が生じる（図 5）．このように，MoCoMo たちに
ヒエラルキーを与えることで，それぞれが中心に移動しようと試みる．そのなかで，「おしあいへしあい」
をしている現象を見ることができる（図 5）．このよ
うに，「おしあいへしあい」しながら中心に移動して，情報を伝達しようとする MoCoMo たちの動きが，ユーザに対しての宛名性の表現につながるのではないかと考えている．

図 5. 位置によって大きさの違う MoCoMo
Fig5. Different sizes MoCoMo by position
また，MoCoMo は一定時間ごとに画面内に生まれる．この振る舞いもユーザを引きつける宛名性の表
現につながると考えている(図 6)．さらに，ユーザからの入力がないと徐々に色が薄くなって消えてしまうという振る舞いも，思わず MoCoMo に触れてしまうような「宛名性」を伴う振る舞いであると考えている(図 7)．
3.3.2 インタラクション方法
MoCoMo とのインタラクションは，タッチパネル
上で指先を用いて実現する方法が 3 つある．
1 つ目はタップである．MoCoMo は「おしあいへしあい」の過程において，360 度自由に回転する．回
転したままの状態ではテキストを読みづらいため，
MoCoMo に関心があれば，タップすることでユーザに対して正面を向く（図 8）．これが，MoCoMo に対してユーザが関心を持っていることの表現となる．
2 つ目はドラッグである．MoCoMo を中心に移動したり，端に追い出したりすることで，ユーザの関心を学ぶことができる（図 9）．
3 つ目はロングクリックである．MoCoMo は自由に移動や回転をするため，じっくり読みたい場合にはロングクリックをすることで，その場に留まらせることができる．これも，どれだけニュースに関心があるかを MoCoMo が学ぶことができる（図 10）．

図 9. ドラッグ動作による振る舞い
Fig9. Behavior by drag operations

図 6. 画面内に突然現れる振る舞い
Fig6. Behavior that appears suddenly in the screen

図 10. ロングタップ動作による振る舞い
Fig10. Behavior by long tap operations
図 7. 徐々に色が薄くなる振る舞い
Fig7. Behavior that color is reduced gradually

3.4 開発・実行環境〈 MoCoMo 〉 の 開 発 は ， UnityTechnologies 社 のUnity3D というゲーム開発のエコシステムを用いて行っている[9]．Unity3D は統合開発環境を内蔵し，iOSや Android をはじめ，Windows や Mac，Web などの複数プラットフォームへの出力に対応していることが特徴である．開発言語は C#，JavaScript，Boo に対応しており，〈MoCoMo〉では C#を用いている．また実行環境としては，タッチパネルを有している
iPad や WindowsPC を用いている．

4 関連研究図 8. タップ動作による振る舞い
Fig8. Behavior by tap operations

セレンディピティに関する研究として，奥らは書籍を推薦対象コンテンツとしたフュージョンベース
推薦システムを開発している[10]．これはユーザの短期的な興味や嗜好に着目し，ユーザがシステムとのインタラクションを通じて探索的にセレンディピテ

ィなアイテムを発見することを支援することを目指している．具体的には「やってくる偶然」を発生させる機構として，それぞれランダム・人気・新刊・検索のボタンがあり，書籍を N 件推薦する領域がシステム内にある．次に「迎えにいく偶然」を発生させる機構として 2 つのアイテムを掛け合わせる独自手法であるフュージョン方式（3 種類）によってアイテムを推薦する領域がある．これらの領域に推薦されたアイテムをユーザが察知し，また検索やフュー
ジョンを繰り返すというもので，アイテムを推薦するフュージョンの演算手法について独自性がある．
次に，安部らはソーシャルメディアにおけるユー
ザ推薦手法を提案している[11]．これもユーザ同士の類似度を演算する手法に独自性を有している．このように情報に対するフィルタリングや演算によって抽出された情報がユーザにとってセレンディピティ的なものかを評価している研究は多数存在する．
本研究では情報抽出の理論ではなく，あくまでイ
ンタラクションデザインや UI/UX においてユーザにセレンディピティをもたらす手法に注目している点で特徴があると考えている．
また画面の使い方が類似しており，セレンディピ
ティとは明言していないものの，すきま時間を利用して「偶然」を積極的に利用する生活に常駐した環境型アプリケーション Memorium というシステムがある[12]．これは，情報爆発の時代に情報との出会い方を考え，偶発的に新しい情報と出会う機会を提供するものである． Memorium は，日常生活でメモをする行為をシステム内で実施し，そのメモが画面内を浮遊するというものである．また，メモ同士が衝突した際はそれらのキーワードを Google で And 検索を行い，新たなメモを画面内に浮遊させるというものである．
〈MoCoMo〉とは，研究背景や画面内を浮遊するというインタフェースは類似している．しかしながら，Memorium は見た目もロジックも「設計的な構え」を引き出すものであり，〈MoCoMo〉との最大の違いである．
「設計的な構え」を引き出すシス
テムはビジネスライクのような厳正な場面では効果的であると考えられるが，日常の用途においては当てはまらない．この志向姿勢が違うことは，偶然を生じさせるプロセスや偶然の質が異なってくると考えている．

5 宛名性の効果の評価
5.1 実験の目的〈MoCoMo〉の「宛名性」を伴う振る舞いによって，セレンディピティにおける「やってくる偶然」の機会創出が可能であるかを明らかにすることが，本実験の目的である．

5.2 実験の構成
本実験で用いる情報は Google ニュースで配信されているコンテンツである[13]．Google ニュースではニュースが, 社会・国際・ビジネス・政治・エンタ
メ・スポーツ・テクノロジーの 7 ジャンルに分類されており，それぞれから 2 件ずつニュースを抽出し,合計 14 件のニュースを扱う．実験条件は 3 つ用意しているが，どの条件においても各ニュースは，サム
ネイル・タイトル冒頭部分のテキスト・本文冒頭部
分のテキストの 3 つデータを有している．
また，3 つの実験条件はカウンターバランスを考慮し，実験参加者ごとに実施順序を入れ替えて実施.
各条件終了後に質問に回答してもらった.
評価方法は, 定性的な分析と定量的な分析を実施する．定性的な分析として質問紙による印象評価と因子分析の 2 つを実施．定量的な分析として，実験参加者と各条件システムとのインタラクションのロ
グデータを用いたものを実施した．

5.3 実験条件
5.3.1 Dynamic〈MoCoMo〉条件
Dynamic〈MoCoMo〉条件（以下，Dynamic 条件）
は，1~4 章で説明してきた〈MoCoMo〉のことである（ 図 11 ）． 次 節 の Static 条 件 と 比 較 す る た め に
Dynamic と呼んでいる．それぞれの MoCoMo は，タイトル冒頭のテキスト，本文冒頭のテキスト，サム
ネイル画像，目の 4 つを有している．
実験参加者には 84 秒間自由に閲覧してもらう．閲
覧中は，タップ・ダブルタップ・ロングタップ・ス
ワイプの 4 種類の方法で MoCoMo とインタラクシ
ョンをとることができる．ここで，ダブルタップは
1~4 章にないインタラクション方法である．本実験においては，さらに読みたいニュースや興味のあるニュースがあった場合にダブルタップをして意思表示をしてもらう．ダブルタップしたことは MoCoMoの色の変化で分かるようになっている．
Dynamic 条件を構成するシステムの制約は次の通りである．
・84 秒間に 14 匹の MoCoMo が出現
・MoCoMo 出現順は，ニュースジャンルの 7 カテゴ
リ順で 1 匹ずつ出現し，それを 2 周して 14 匹出現させており，実験参加者間では違いはない
・画面内に存在する MoCoMo は基本的に 5 匹
・初期状態では，3 匹がすでに存在する状態
・4 匹目は条件スタート後 18 秒で出現（以降 6 秒で1 匹出現する）

・14 匹出現した後 6 秒で自動的に実験終了となる
・1 匹の MoCoMo の生存時間（TTL）は 30 秒である
5.3.2 Static〈MoCoMo〉条件
Static〈MoCoMo〉条件（以下，Static 条件）は，それぞれのニュースが MoCoMo のデザインをしており，それが 2 次元の画面内にまばらに配置された
Web ページ（図 12）に対してインタラクションを実施する条件である．特徴としては，四角い画面に対して効率的な配置がなされている WebNews 条件と比べ，非効率的な配置が Dynamic 条件に寄せて考えられたものであることと，Dynamic 条件のように動的な「宛名性」は無いことである．つまり，WebNews
条件と Dynamic 条件の中間に位置する条件である．
それぞれの MoCoMo は，タイトル冒頭のテキスト，
本文冒頭のテキスト，サムネイル画像，目の 4 つを有している．
実験参加者には 84 秒間自由に閲覧してもらう．閲
覧中は，スクロール・ダブルタップの 2 種類の方法
でインタラクションをとることができる．スクロー
ルは，画面を移動してニュースを見るためのインタ
ラクション方法であり，ダブルタップは Dynamic 条
件と同じ目的のインタラクション方法である．
Static 条件を構成するシステムの制約は次の通りである．また，システムの全体像を図 14 に示す．
・14 匹の MoCoMo がまばらな位置に点在・ページ上部から見た並び順は，Dynamic 条件で出現する順と同じ・画面に収まる MoCoMo は基本的に 5 匹・ページの最上部へスクロールした際は，上から 3匹が画面内に収まる状態（初期状態）
・ページの最下部へスクロールした際は，下から 3匹が画面内に収まる状態
5.3.3 WebNews 条件
WebNews 条件は，ニュースがリスト形式で縦に羅列されている Web ページに対してインタラクションを実施する条件である（図 13）．
実験参加者には 84 秒間自由に閲覧してもらう．閲
覧中は，スクロール・ダブルタップの 2 種類の方法
でインタラクションをとることができる．スクロー
ルは Static 条件と，ダブルタップは Dynamic 条件と同じ目的のインタラクション方法である．
WebNews 条件を構成するシステムの制約は次の通りである．また，システムの全体像を図 14 に示す．
・リストには 14 件のニュースを羅列
・並び順は Dynamic 条件で出現する順と同じ・画面に収まるニュースは基本的に 5 件・ページの最上部へスクロールした際は，リストの上から 3 件が画面内に収まる状態（初期状態）

・ページの最下部へスクロールした際は，リストの下から 3 件が画面内に収まる状態

図 11. Dynamic 条件のスクリーンショット
Fig11. Screenshot of Dynamic conditions

図 12. Static 条件のスクリーンショット
Fig12. Screenshot of Static conditions

図 13. WebNews 条件のスクリーンショット
Fig13. Screenshot of WebNews conditions

件の〈MoCoMo〉を使いたくないというネガティブ
な要因にならないように留意する点でもある．
表 2. 質問内容
Table 2. Questions.
番号

質問内容

Q1

それぞれのニュースのテキストは読みやすかった

Q2

それぞれのニュースは効率的に伝わってきた

Q3

それぞれのニュースに愛着を持った

Q4

それぞれのニュースは規則的だと感じた

Q5

それぞれのニュースは感情を伴っていた

Q6

それぞれのニュースに生き物らしさを感じた

Q7

それぞれのニュースはあなたに読んでもらおうとしていた

Q8それぞれのニュースに思わず引き込まれることがあった

Q9それぞれのニュースに思わずタップしてしまうことがあった

Q10

これまでは関心の低かったニュースにも注目することがあった

6.3 潜在的な印象の分析（因子分析）
図 14. Static 条件と WebNews 条件のシステム全体像
Fig14. System overall picture of Static conditions and
WebNews conditions

実験参加者の潜在的な印象を探るために，因子分析を行った．得られた因子負荷量を表 3 に示す．

6 実験結果表 3. 因子負荷量
Table 3. Factor loadings.

6.1 実験参加者数項目

全 24 名（男性 15 名，女性 9 名）を対象に実験を行った．平均年齢は 26.2 歳（年齢最小値 20, 年齢
最大値 56, 標準偏差 9.2）であった．

6.2 印象の分析
各条件終了後に回答してもらった質問内容を表 2に，解析した結果を図 15 に示す．
表を見てみると Q7，Q9 に有意な差が見られ，
Dynamic 条件が本実験で意図している「宛名性」を相対的に有していると言える．さらに，偶然を生じうる要因として Dynamic 条件が有意であることが，Q10 の値から確認出来る．しかしながら，Q8 においてはどの条件間においても有意差が確認できない．
これは質問の意図が伝わらなかったのではないかと考えられる．その他，「宛名性」を実現するための要素であるアニマシーや感情を伴うといったことに関する質問である Q3，Q5，Q6 においても有意差が確認できる．ただ，Q1 や Q2 において WebNews が有意であるという結果が見られる．これは，あえて読みにくさや非効率性を感じさせることでユーザからのインタラクションを引き出すという意図が反映されていると考えられる．しかしながら，Dynamic 条

因子負荷量

共
通

f1

f2

Q6

静かな

−

うるさい

-1.029

Q12

安定した

−

不安定な

Q14

意欲的な

−

無気力な

Q17

派手な

−

地味な

Q8

活発な

−

不活発な

Q4

積極的な

−

Q20

にぎやかな

Q7

陽気な

Q13
Q3

性

0.321

0.778

-0.852

0.13

0.802

0.77

-0.012

0.833

0.718

0.13

0.839

0.701

0.288

0.924

消極的な

0.674

0.167

0.763

−

寂しい

0.648

0.23

0.842

−

陰気な

0.577

0.333

0.815

理性的な

−

感情的な

-0.538-0.313

0.814

暖かい

−

冷たい

-0.523

0.311

0.728

Q19

親しみやすい−親しみにくい

0.293

1.029

0.791

Q15

かわいらしい−にくらしい-0.158

0.954

0.779

Q2

やわらかい

−

かたい

0.222

0.71

0.874

Q18

面白い

−

つまらない

0.228

0.619

0.782

Q11

人なつっこい

−

そっけない

0.35

0.569

0.821

寄与率 (%)

62.1716.414

累積寄与率 (%)

62.17168.585

. 82764

0 2 64

153 5<:

*
,9

,9

,9

,9

,9

図 15. 解析結果
Fig15. Results of analysis.
表 3 から，因子分析では 2 つの因子が抽出された．
抽出された因子 f1 は，「うるさい」や「不安定な」，「意欲的な」，「派手な」，「活発な」など，能動的な振る舞いに関する項目が多いため「能動性因子」と命名した．因子 f2 は「親しみやすい」や「かわいらしい」，「やわらかい」，「面白い」，「人なつっこい」など，見た目や心理的距離が柔和な性質に関する項
目が多いため「柔和性因子」と名付ける．
次に，各因子における条件間の比較を行う．比較を行った解析結果を図 16 に示す．能動性因子においては，Dynamic 条件は能動的に動き，ユーザの入力にも反応する為，動きのない WebNews 条件と Static
条件の 2 条件との間に有意差が確認できたと考えられる．Static 条件と WebNews 条件はどちらも動きはないが，WebNews 条件の形式的なものに比べ，Static
条件は見た目やテキストの配置，不規則な配置により動的な印象が強くなったと考えられる．
柔和性因子においては，Dynamic 条件と Static 条
件が WebNews 条件に比べて有意であり，親しみやす
さやかわいらしさ，やわらかさなどが強くなっている．これは〈MoCoMo〉の見た目による部分が大きい．さらに，Dynamic 条件と Static 条件の間にも有意な差があり，動きがある Dynamic 条件の方がさらに有意であることが確認できた．

-**

図 16. 解析結果
Fig16. Results of analysis.

6.4 ダブルタップログの分析
6.4.1 量的な分析
各条件を実施する前に行った教示において「さらに読みたいニュースや興味のあるニュースがあった
場合にダブルタップをしてください」と説明しており，そのデータをログとして保存しておいた．各条
件ごとに実験参加者のダブルタップ数を合計したものを表 4 に示す．

表 4. ダブルクリック数
Table 4. Number of double click.
合計
1 人あたりWebNews
96
4.17

Static92
4.00

Dynamic
61
2.65

これを見ると，Dynamic 条件のダブルタップ数が2.65 回/人に対し，WebNews 条件や Static 条件は 4 回/人と，1.4 回/人ほど少ない結果となった．
この数字をどう捉えるかは難しいが，WebNews 条
件と Static 条件が Dynamic 条件に比べて値が近いという印象を受ける．この考えから，Dynamic 条件のダブルクリック回数が少なくなった要因を検討してみた．結果的に，要因は次の 2 つが考えられる．
1 つは，Dynamic 条件だけ他の 2 条件に比べインタ
ラクション方法が豊富であること．もう 1 つは 6 秒に 1 回 MoCoMo が出現することや MoCoMo に動きがあることが，ダブルタップすることの妨げになっていた可能性がある（これを示す自由記述の回答が複数確認された）．
つまり，ダブルタップの量的な分析では，現状のDynamic 条件の MoCoMo に思わずダブルタップする
回数が少ないことが言える．
6.4.2 質的な分析
次に，ダブルタップ回数についての内訳を見ていく．まず実験参加者には，全条件終了後にアンケー
トとして「これまでに興味を持っていたニュースのジャンル」を聞いた．ジャンルは，5.2 で述べた 7 ジ
ャンルの中で，当てはまるもの全てに印をしてもらう形式で回答してもらった．質的な分析では，ダブ
ルクリックが「これまで興味を持っていたジャンルのニュース」に対してか，「これまで興味を持っていなかったジャンルのニュース」に対してかをまず解析する．解析したダブルタップ回数の結果を以下の表 5 に示す．
表 5. ダブルクリック数の質的な解析
Table 5. Qualitative analysis of the double click.

WebNews
StaticDynamic

tp
回数
34
34
30

割合
0.354
0.370
0.492

fp
回数
62
58
31

割合
0.646
0.630
0.508

ここで，tp とは「これまで興味のなかったニュー
スをダブルタップした回数」であり，fp とは「これまでに興味のあったニュースをダブルタップした回数」である．ちなみに，tp(回数)+fp(回数)の値が各条件のダブルタップ回数の合計と一致する．これを見ると，WebNews 条件や Static 条件において tp と fpの比率は 1:2 に近いが，Dynamic 条件の tp と fp の比
率 は 1:1 に 近 い と 見 る こ と が で き る ． つ ま り ，Dynamic 条件は WebNews 条件や Static 条件に比べ，興味のないニュースをダブルタップさせることが比率的には実現されていると考えられる．
6.4.2 総合的な分析
ここまで，ダブルタップログの量的な分析と質的な分析を行ってきた．これらを総合的に判断すると，
ダブルタップ回数は Dynamic 条件だけが少ないが，その要因を特定し，WebNews 条件や Static 条件のダブルタップ回数が同じになれば，興味のないジャンルのニュースに目を向けさせることが比較的実現できるシステムになるということが，比率的に言えると考えられる．

7 まとめと今後の課題
本稿では，セレンディピティをもたらす情報環境を実現するにあたり，まずセレンディピティにおける「やってくる偶然」や「迎えにいく偶然」，「察知」
について述べた．次に「情報探索の 4 つのモード」
について紹介し，それらを「宛名性」，「対話性」，「多声性」という形でシステムの機能の方向性を示し，それらを考慮した〈MoCoMo〉というシステムについて述べた．また，本論においては〈MoCoMo〉の宛
名性の効果を検証する実験と結果について述べた．
実験は，定性的な分析としての印象評価と定量的な分析としてのインタラクション分析を行った．
直接的な印象の評価では，宛名性を伴う振る舞いを有した Dynamic 条件が，生き物らしさを伴っており，ニュースを読んでもらおうとしていたと感じさせることが出来ている．さらに，「これまでは関心の低かったニュースにも注目することがあった」いう
質問にも有意差が現れており，セレンディピティにおける「やってくる偶然」を生み出している可能性があることが示された．
次に潜在的な印象の評価では因子分析を用いて 2つの因子を抽出した．1 つ目は能動的な振る舞いに関する項目が多いことから「能動性因子」，2 つ目は
見た目や心理的距離が柔和な性質に関する項目が多いことから「柔和性因子」と名付けた．
「能動性因子」について条件間で解析すると，Dynamic 条件と他の2 つの間に有意差が確認出来る．つまり，潜在的にも他の 2 条件に比べて生き物のように動的で，かつ実
験参加者に向けて能動的な「宛名性」を伴っている

ことが確認出来る．「柔和性因子」についても，
Dynamic 条件と他の 2 条件の間に有意差が確認出来る．つまり，見た目や振る舞いが親しみやすく，人
なつっこさを感じさせていることが確認出来る．これは「生き物らしい宛名性」を生み出せていることが示唆されていると考えられる．
定量的なインタラクションの分析では，ダブルタップの分析を行った．条件間でニュースに対するダ
ブルタップの回数を比較したところ Dynamic 条件だ
けが少ないとう結果であった．これに関しては，
Dynamic 条件だけが他の 2 条件に比べてインタラク
ションをとる手法が多いことや，MoCoMo が頻繁に出現したり移動したりすることが要因になったと考えれる．因子分析の「能動性因子」でも，因子の項目に「うるさい」や「不安定な」という項目が含まれていることが，やはり潜在的な要因であることが示唆されている．
しかしながら，ダブルタップを質的な側面で解析すると興味深い結果が確認できた．実験参加者が「これまでに興味を持っていたカテゴリのニュース」と「これまでに興味を持っていなかったカテゴリのニ
ュース」のダブルタップの比率を比較したところ，
Dynamic 条件が 1:1 であるのに対し，他の 2 条件は
2:1 であることが分かった．つまり，Dynamic 条件は他の 2 条件に比べ「これまで興味を持っていなかったカテゴリのニュース」にダブルタップがされているということである．
以上のことから，Dynaic 条件のダブルタップ数が少ない要因を解明することで，他の 2 条件よりも多くの「これまで興味を持っていなかったカテゴリのニュース」に目を向けさせることができるシステムとなり，「やってくる偶然」を積極的に生み出すことができるようになると考えられる．
今後は，宛名性の効果の評価実験で明らかになった「ダブルクリック数の少なさ」の要因を検討する．
検討する方向性としては，実験の構成を変更することや，〈MoCoMo〉の振る舞いを改良することも考えられる．また，〈MoCoMo〉に対話性を伴う振る舞いを実装し，対話的機能を果たせるか否かの検証実験を行いたいと考えている．

8 謝辞
本研究の一部は科研費基盤研究(B) 26280102 の助成による．ここに記して感謝の意を表す．

9 参考文献[1]

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第 2 版; O'Reilly Japan (2003)[4]

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Forum (2015)[12] 渡邊, 安村: Memorium: 眺めるインタフェースの提案とその試作; 第 10 回 インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ（WISS2002）論文集, pp.99-104, (2002)[13] Google ニュース, https://news.google.com/ (2016)