情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

オンラインアンケートの回答信頼性検証に向けた回答時画面操作ログ取得システム
後上 正樹1,a)

松田 裕貴1,b)

荒川 豊2,c)

安本 慶一1,d)

概要：近年，オンラインアンケートは社会調査に広く用いられている。しかし，同一の回答者に反復的に依頼すると，飽きや心理的バイアスによって丁寧な回答を得辛くなる。また，回答によって報酬を付与する形式の一般的な依頼構造においては，単発の実施であっても努力の最小限化によって結果の信頼性が侵される可能性がある。本研究では，回答時の迷い等がタッチジェスチャーに表出するという仮説を立て，スクロール量や質問単位の回答時間，選択肢の変更等を時系列データとして記録するシステムを開発した。
本システムを適用するにあたり，回答者側は追加のソフトを導入する必要がない。本システムで得られたデータについて分析し，有用性を確認した結果について報告する。
キーワード：オンラインアンケート，努力の最小限化，回答信頼性，タッチジェスチャー

Screen operation acquisition system for verificationof answer reliability of online survey
M ASAKI G OGAMI1,a)Y UKI M ATSUDA1,b)Y UTAKA A RAKAWA2,c)

1. はじめにK EIICHI YASUMOTO1,d)出することができれば，それを含む回答に対して適当な処理を施すことでより真実に近い知見を得ることができる．

近年，クラウドソーシングによるオンラインアンケート

Simon ら [1] は，人間の認知的資源には限りがあること

調査が社会科学関連の研究にも用いられている．これは，によって生じる，アンケート調査において回答要求に対す

インターネットを介して全世界の参加希望者を対象としてる努力を最小化しようとする傾向を努力の最小限化（satis-

アンケートの回答を依頼することができる仕組みである．

ficing）と定義した．また，Krosnick ら [2] は satisficing の

これを用いることで，一度に大量のデータを取得できる上分類として，選択肢を十分に検討せず回答する場合を弱いに，比較的容易にデータの代表性を保障できる等の利点がsatisficing，全く認知コストを払わずあてずっぽうに回答す挙げられる．しかし，アンケート調査では回答者が必ずしるような場合を強い satisficing と分類した．三浦ら [3] は，も正確に回答するとは限らない．適切な認知コストを払わ

IMC（Instructional Manipulation Check）や DQS（Directed

ずに回答された結果から導かれる推論は真実とは異なるもQuestion Scale）という，いわばひっかけ問題のようなもののになってしまう可能性がある．そこで，satisficing を検を設問文や選択肢に混入したアンケートを作成し，回答結

1
2
a)
b)
c)
d)

奈良先端科学技術大学院大学,
Nara Institute of Science and Technology
九州大学, Kyushu University
masaki.gogami@ubi-lab.com
yukimat@is.naist.jp
arakawa@ait.kyushu-u.ac.jp
yasumoto@is.naist.jp

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝

果から強い satisficing の検出を試みた．しかし，この方法
ではひっかけ問題を配置した箇所以外での satisficing が検出できない．また，設問数が増えるため，回答者の負担が増加するという欠点も考えられる．
近年，オンラインアンケートの回答に用いられるデバイ

1

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バイスについても特に差はないと結論づけている．

Jan ら [5] は，選択肢がどの設問でも固有で賛成と反対の要素で構成される A/D (Agree/Disagree) 形式と選択肢が設問ごとに対応付けて設定されている IS (Item-Specific) 形式のアンケートを比較する実験を実施した．アイトラッキン
グによって回答時の視線を記録したところ，IS 形式の方が注視回数が多く，注視時間が長く，再注視回数も多かったと報告した．
加藤ら [6] は，スマートフォンにおける web ブラウジン
グ中の平均スワイプ速度及びユーザの注視時間を取得する(a) 払われる認知コストが少なく， (b) 払われる認知コストが多く，結果の信頼性が低い例
結果の信頼性が高い例
図 1 スマートフォンの操作状況がアンケート結果の信頼性に影響を与える例

スとして，スマートフォンが PC に取って代わってきていことで，閲覧中の記事への興味度合いを推定した．結果として，これらの特徴量と興味度合いを尋ねるアンケート結
果に強い相関が確認された．これより，Jan ら [5] の結果から，A/D 形式よりも IS 形式の方がアンケートに対する興味度合いが高くなる可能性がある．

る．これを受けて，Roger ら [4] は，PC およびタブレット

平部ら [7] は，スマートフォンに内蔵されている種々のとスマートフォンでアンケート結果の質にどのような違い

センサに加えて，タッチ操作をセンサとして活用するシスがあるのかを調査し，結果の信頼性についてどのデバイス

テムを Android 端末において構築した．8 種類のタッチ操についても特に差はないと結論づけている．したがって，作を識別する実験において，識別精度は 85%であったと報スマートフォンは他のデバイスと比べてオンラインアン

告している．また，例えば片手で持つ場合や両手で持つ場

ケートを回答するデバイスとして不適切でないと言える．

合等の８種類のスマートフォンの持ち方が 96%の精度で推また，その高いポータビリティにより今後さらにオンライ

定できたことを報告している．

ンアンケートの回答に用いられると予測される．

Mario ら [8] は，30 種類の操作特徴セットを用いて，上そこで本研究では，図 1 のようなオンラインアンケート

下左右の基本的なスワイプによって個人の操作特徴を分類

をスマートフォンで回答する際に払われる認知コストが少及び識別することで新しいバイオメトリック認証の可能性ないことによって発現する satisficing を検出することを目を検討した．実験では，個人の操作を登録してから 1 週間標とする．satisficing の検出ができれば，信頼性が低い回後の認証テストにおいて平均誤り率が 4%未満であったと答結果を抽出して排除することができ，アンケート結果を報告している．平部らと Mario らの技術を用いれば，アン用いた推論の精度向上に貢献することができる．

ケートの回答者ごとに丁寧に回答した時の操作を記録し，その目標に際して本稿では，オンラインアンケートを回答する際に発生する satisficing を検出するための指標について検討し，その指標を定量的に記録するシステムを実装・評価した結果について報告する．

それ以降の回答時の操作と比較することで satisficing を検出することができる可能性が考えられる．

3. satisficing を検出するための指標の検討

本稿の構成は次の通りである．2 章では関連研究についsatisficing を検出するための指標として考えられる事項て述べる．3 章で satisficing を検出するための指標についを表 1 に示す．ここで，5 章で説明する評価実験に用いるて述べる．4 章では，3 章で検討した指標を取得するアン

アンケートシステムである LimeSurvey [9] について，表中

ケートシステムについて述べる．5 章で評価実験の設計おでは「LS」と略記する．また，「ネイティブアプリ」とは，よび実験方法について説明し，6 章に結果を記す．最後に，ながら操作を検知するためにデバイス内蔵の各種センサ

7 章で本稿のまとめと今後の展望を述べる．

を用いるためのアプリケーションのことを指している．こ2. 関連研究
Roger ら [4] は，PC およびタブレットとスマートフォン

れは現段階では実装しておらず，実環境下の実験においてLimeSurvey のシステムで取得する指標のみで satisficing の検出が困難であると判断した際に検討する予定である．

でアンケート結果の質にどのような変化があるのかを調査

アンケートの回答時間は設問文および選択肢の文章量とした．この際，評価基準としたのは回答時間や未回答率お難易度および回答者の傾注度合いに依存すると考えられ

よび題意に沿わずある一定の規則に沿って回答する行為をる．ここで，文章量と難易度は回答者に依存しない要素で指すストレートライニングである．結果として，スマートあると仮定すると，「設問単位の回答時間」が設問固有のフォンは PC およびタブレットに比べて回答時間が長い傾

satisficing と関連していると考えられる．すなわち，モデ

向が観察された．しかし，結果の信頼性についてはどのデル化した値よりも速い回答について，回答者の傾注度合い

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝2

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表 1 satisficing が検出に寄与する可能性が考えられる指標の例

様々な状態が satisfice に影響する可能性が考えられる．例

指標カテゴリ

回答方法

回答環境

指標

取得システムえば，食事中に回答する場合は食べ物とアンケートの両方

アンケート全体の回答時間

LS 標準機能に意識を向けることになるため，アンケートを答える行為

設問単位の回答時間

LS プラグイン

回答の変更

LS プラグイン

スクロール速度

LS プラグイン

スクロール長LS プラグイン

いては何か他のことをしながら回答するケースは大いにあ

配信から回答までの時間

LS 標準機能り得るため，ながら操作を考慮しなければならないと考え

回答時間帯

LS 標準機能る．そこで，平部ら [7] と Mario ら [8] の結果を応用すれながら操作ネイティブアプリ

ば，スマートフォンの持ち方とタッチスクリーン操作からが低いとみなすことができる．ゆえにその回答は，適切な認知コストが払われず，satisficing が発現したと解釈できる可能性が考えられる．
「回答の変更」は，少なくとも意図して雑な回答をしようとした場合には発生しないと考えられる．したがって，少なくとも 1 回以上の変更が見られた回答は satisficingが発現していないとみなすことができると考える．ここで，「回答の変更」とは，選択形式においては「選択肢の変更」，自由記述形式の設問においては「記述の変更」とする．ただし，変更されなかった回答に払われた認知コス
トが必ずしも低いとは言えないため，この指標のみで的確に satisficing の検出が実現できるわけではないことに注意されたい．satisficing がある回答結果も含めて，選択肢を変更しなかった回答を除外すれば高純度な結果を得ることはできるが，データ数の大幅な減少が予想されるため，選択肢が変更される割合についても分析する．
本稿では，「スクロール速度」は一回のスクロール操作によって移動した画面移動の速度と定義する．また，「スクロール長」は一回のスクロール操作によって移動した画面の移動量と定義する．これらは設問間の移動という挙動のパラメータとして捉えることができる．satisficing が発現している場合は，早く終わらせたい思いから設問間の移動が粗くかつ速くなると考えられる．
「配信から回答までの時間」は回答者のアンケートに対する積極性を反映する可能性が考えられる．この指標には，「回答なし」という場合も含む．これに関してはもはや
アンケートの回答を達成していない点で satisficing ではないが，該当するアンケートに対するモチベーションの低さが伺える．
「回答時間帯」については，特に回答時間帯を指定するアンケートにおいて重要な指標となる可能性が考えられる．
例えば，平日の朝の時間帯であれば，仕事に行く準備をしていてアンケートに十分な時間が割けず，結果的に satisficeが発現し易い傾向が見られる可能性がある．一方で，仕事が終わり，予定に追われることなく落ち着いた状態でアンケートに取り組むことができる夜には，satisfice が発現しにくい傾向がみられる可能性が考えられる．
「ながら操作」については，回答中に取り得る回答者のc 2018 Information Processing Society of Japan⃝のみを行う場合よりも satisfice は発現しやすい可能性があると考えられる．このように，オンラインアンケートにお個人ごとにながら操作の有無を推定できる可能性が考えられる．
ただし，本稿ではシステムの評価実験を目的として理想環境において実施したため，回答環境に関する指標は考慮
しないこととする．

4. 提案するアンケートシステム
4.1 システムのアプローチ検討
3 章において議論した指標を取得するシステムを実現するにあたり，次に示す手法が考えられる．

•
•
•
•

OS 側でのタッチジェスチャー取得
カメラによる動画撮影
アンケートアプリケーションの自作
既存アンケートシステムの活用

これらの利点と欠点について検討し，本稿で提案するシス
テムの採用理由を述べる．

OS 側でタッチジェスチャーを取得する例として，Touch
Analyzer[7] がある．これは Android 端末の OS が出力する
イベントデバイスファイルを逆解析することで，使用中のアプリケーションに依存せずタッチジェスチャーを取得
する．この手法であれば特別なアプリケーションのインストールが不要であるが，スマートフォンを PC と USB で接続する必要があり，広範なアンケートの実施においてス
ケーラビリティの問題が発生する．また，Android 限定であり，iOS では使用できない点もスケーラビリティを損なう要素であり，本研究においては不適な点として挙げられる．
カメラで回答操作を録画して，ムービーの解析によって回答操作を抽出するアプローチも考えられる．この手法もアプリケーションに非依存であるが，一方でアンケートシ
ステムとは別にカメラを用意する環境が必要となり，Touch

Analyzer 同様，スケーラビリティの観点で問題がある．
専用のアンケートアプリケーションを全て自分で作るという手法も考えられる．自作するため設計および実装の自由度が高く，理論上どの OS についても所望の挙動を実現することができる．また，回答者がアプリケーションをインストールするという以外の特殊なオペレーションは不要であり，スケーラビリティの問題もクリアできる．一方で，

3

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アンケート実施者は広く使われている既存のアンケートシステムではなく，操作に慣れないアンケートアプリケー
ションを導入する必要がある．この点は，実施者側に起因するスケーラビリティに影響を与える要因となり得る可能性がある．また，筆者についてもアンケートシステムをゼロから自作するのは骨が折れる作業であり，本来フォーカ
スすべき目的ではなく手段に時間と労力を割くことになりかねないため，この手法は得策とは言い難い．
既存の web アンケートシステムとして広く使われているものに，Google Form，SurveyMonkey，LimeSurvey がある．これらを用いて機能要件を実現できれば，ゼロからア

図 2 システムおよび取得するデータ

プリケーションを作る必要はない．このうち Google Formと SurveyMonkey はサービスとして運用されており，利用

ループを設定する（LimeSurvey は質問グループの下に質問者が自作のプログラムを組み込む余地がなく，要件を満たを作成する構造となっており，質問グループがなければ質すシステムが実現できない．一方で，LimeSurvey はオープ問が作成できない）．その質問のヘルプ欄にてトークン取

ンソースであり，プラグインとして独自に開発した機能を得用の js スクリプトを呼び出す．それ以降の質問グループ

組み込む仕組みがある．本研究で必要となる Javascript ででは，質問グループ内の最後の質問のヘルプ欄にて回答操

タッチジェスチャーや回答内容を取得する技術を導入する

作取得用 js ファイルを呼び出す．なお，回答者側はソフトこともできる．

ウェアの追加や設定の変更をする必要がない．

これら各アプローチの利点と欠点を考慮し，要件の実現性，システムの拡張性や拡散性の観点から，本研究では LimeSurvey をベースとしたシステムを提案することとした．

4.3 システムの詳細開発したシステムの詳細について述べる。データを取得
するイベントはタッチイベント，選択肢のタップ，自由記
述の入力の 3 種類である。

4.2 提案システムの構成

タッチイベントの種類は，touchstart，touchmove，touchend

システムの要件としてアンケートの実施と指標のセンシの 3 種類であり，それぞれ操作開始，スワイプ，操作終了

ングの 2 点が挙げられる．本研究では，プラグインとしてのタイミングで発火する. これらのタイミングにおける時

自作プログラムを組み込むことができるオープンソースの刻，画面内の座標，ページ上端からの移動量，タッチイベ

アンケートシステムである LimeSurvey を採用し，図 2 にントの種類を取得する．これにより，「全体の回答時間」，

示すシステムを構築した．LimeSurvey の標準機能では回答「スクロール速度」，「スクロール長」を検出することがで時のタッチジェスチャーを記録することができないため，きる．

その機能をプラグインとして開発した．

選択肢をタップしたタイミングでは，時刻，選択肢の id，

プラグインは 2 つの Javascript（以下 js）ファイルと 1 つ設問の id を取得する。これにより，「選択形式の設問単位の PHP ファイルから成る。1 つ目の js スクリプトで被験の回答時間」と「選択肢の変更」を検出することができる．

者のトークンを取得し，2 つ目の js スクリプトで回答操作

自由記述を入力したタイミングでは，時刻，文字列，設を記録する．2 つ目の js で取得した回答操作ログデータを

問の id を取得する．これにより，「記述の変更」や「自由PHP 側に Ajax 通信で POST し，PHP 側からデータベース

記述形式の設問単位の回答時間」が検出できる．入力内容に格納する．データベースのテーブルはメインテーブルとを記録する仕様として，1 文字入力される度に取得する方

テキストテーブルの 2 つがある．メインテーブルにはタッ

法と，ある程度まとまったテキスト単位で取得する方法にチジェスチャーおよび選択形式設問の回答記録が格納さついて検討した．前者の方法は，膨大な量のテキストデー

れ，テキストテーブルには自由記述形式設問の回答記録がタを取得することになり，多大な記憶容量を必要としてし格納される．

まう．そのため，本システムでは後者の仕様を採用した．

本プラグインの導入方法は，これら 3 つのファイルをさらに，記録するテキスト単位の程度を検討した結果，”確LimeSurvey サーバのルートディレクトリに配置し，質問定キーの押下”および”変換候補の選択”の挙動によって入設定画面のヘルプ文章設定欄にてファイルパスを js で読み力されるテキストを記録単位とした．

込む設定をするのみである．トークンを使用する場合は標

なお，本システムは表 2 の環境で所望の動作を確認した．

準機能として設定されるトークン入力画面とは別に，質問グループを１つ作成し，再度トークンを入力させる質問グ

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝4

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表2

提案システムの動作確認済みモバイル端末環境
機種名

OS

ブラウザ

表3
ページ
番号

Google Chrome
Android 9.0

Google Pixel 3
Xiaomi RedMi 4X

iOS 13.2.2

iPhone8

Q1

FirefoxOpera

Android 7.12

設問
ID

1

Q2

評価実験におけるアンケート内容

設問内容

回答形式

性別を選択してください。

ラジオボタン（2 択）「My name is Taro.」を日本語訳
してください。

自由記述

Google Chrome

Q3

現在の職業を選択してください。

ドロップダウン（15 択）

Safari

Q4

夏か冬，どちらが好きですか？

ラジオボタン（2 択）

あなたがやりたい仕事を小学生

2

Q5

4

図 3 取得するデータの例（メインテーブル）

自由記述

明してください。

Q6

3が読んで分かるように簡潔に説あなたが小学生の時に将来なりたかった職業はなんですか？

ドロップダウン（15 択）

Q7

穏やかである

ラジオボタン（7 択）Q8

失敗を引きずることがある

ラジオボタン（7 択）

Q9

優しい

ラジオボタン（7 択）

Q10

朝型である

ラジオボタン（7 択）Q11

はつらつとした

ラジオボタン（7 択）

Q12

暗い

ラジオボタン（7 択）

Q13

気がかりな

ラジオボタン（7 択）

Q14

嬉しい

ラジオボタン（7 択）

Q15

嫌な

ラジオボタン（7 択）

Q16

不安な

ラジオボタン（7 択）

Q17

楽しい

ラジオボタン（7 択）

Q18

沈んだ

ラジオボタン（7 択）

Q19

心配な

ラジオボタン（7 択）

先ほどの問題で，「失敗を引き5Q20ずることがある」という質問に対して選んだ選択肢を回答してラジオボタン（7 択）ください。

まらない設問を設定した．ここでは，回答に迷う人と迷わない人に対する指標の振る舞いを観察する．ページ番号４
では，DAMS（Depression and Anxiety Mood Scale）[10] と
図 4 取得するデータの例（テキストテーブル）いう抑うつ気分，不安気分，肯定的気分を測定する質問票
に対する指標の振る舞いを観察する．これは，様々な統計分析の結果，実用性があると認められた質問票に対して本5. 評価実験
４章で述べたシステムが satisficing の検出に有効であるかを検証する評価実験を行った．

5.1 アンケート設計
ページ番号，設問内容，回答形式を表 3 に示す．回答形
式の種類は自由記述，ラジオボタン，ドロップダウンがある．自由記述の文字数も一つの指標になり得ると考えたた
め，文字数指定はなしとした．なお，ページ番号 3 と 4 の設問においては，ページ全体に対して次のような設問文を提示した．「以下の 4 項目の性質について、自分がどの程
度あてはまるかを『０. 全くあてはまらない』から『６. 非常によくあてはまる』までの 7 段階の中からよくあてはまる数字を１つだけ選んで下さい。」
ページ番号１と２では，それぞれ回答が回答者によらず普遍なものと回答者によって変わるものを設定した．ここでの狙いは，提案システムで取得できる指標が普遍な設問
か否かで異なる傾向を示す可能性を模索することである．
ページ番号３では，選択肢が二値でなく，回答が一意に定c 2018 Information Processing Society of Japan⃝

システムが有効であるか否かを検討することが狙いである．

5.2 実験方法
本実験に使用する端末は表 2 の 1 行目に記す，Google

Pixel 3（Android 9.0）とし，ブラウザは Google Chrome とした．被験者は男性 5 名（右利き，22-23 歳）である．各
被験者に普段の日本語入力で用いているキーボードを聴取し，それに合わせて QWERTY キーとテンキーのいずれかを設定した．被験者の操作状況を後で確認できるように別のスマートフォンで録画した．アンケート開始画面にて各
被験者はトークンを入力することで回答を開始する．

6. 結果と考察
表 1 の指標のうち，回答方法の指標カテゴリに属する指標 5 つに関して，評価実験において取得した結果を本節で記す．
回答時間
アンケート全体の回答時間を図 5，設問ごとの回答時間
を図 6 に示す．全体の回答時間を見ると，おおよそ 2 分 30

5

情報処理学会研究報告
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図 5 アンケート全体の回答時間

図7

平均スクロール長と平均スクロール速度
表 4 選択肢の変更回数

被験者 ID

選択肢変更回数

誤選択回数

1

0

0

2

3

1

3

3

1

4

3

1

5

2

2

表 5 記述の変更回数

図 6 設問単位の回答時間

被験者 ID

記述変更回数

1

1

2

2

3

0

秒から 3 分の間に収まっていることが分かる．被験者 3 と445 について，他の意見者より 30 秒ほど早く終えているの

5

1

は，Q5 の回答時間の影響が大きいことが 6 から見て取れ
る．Q5 は 3 に示している設問であり，”小学生が読んで分す．本実験における選択式，自由記述式の設問数はそれぞかるように簡潔に”回答するという制約から，このようなれ 18 問，2 問である．図 2 の「選択肢変更回数」とは，シ

個人差が生まれたのだと推測される．また，5 章で述べたステムで取得した回数であり，そのうち誤操作であったも設問設定の狙い通り，ページ番号 1 と 2 の設問を回答形式のを「誤操作回数」に示している．

を対応付けて比較すると，ページ番号 2 の回答の方が回答

選択形式の設問においては，誤操作による選択に対して時間が長い傾向が見られる．

誤りであることをシステムが認識できないという問題点がスクロール長およびスクロール速度挙げられた．satisficing が高ければ高いほど誤操作は増加

被験者ごとの平均スクロール長および平均スクロール速すると予想されるため，この問題は重大であると捉える．

度を図 7 に示す．被験者 1，2 は大きなストロークでゆっFirefox において，同様の実験を実施した際に，選択肢のくりと操作していることが分かる．一方，被験者 5 は大き

タップに対する当たり判定が他のブラウザよりも厳しく，なストロークでありながら，素早い操作をしていることが偽陽性の誤操作が大幅に減少できる可能性を感じた．これ見て取れる．

より，対応策の一つとして当たり判定の厳しさをコント

ページ番号 4 の設問は，ページの上端にそのページの設ロールすることが考えられる．

問全体に関する説明文が記載されている状況であった．そ7. まとめと今後の展望の設問に関して，数問回答してからその説明文を読み直す
挙動が被験者全員において観測された．回答にあたって設

本稿では，オンラインアンケートの回答信頼性を毀損す問の条件を確認するためであったとヒアリングにより理由る可能性がある satisficing の検出に向けた操作ログ取得シが判明したが，このような挙動も satisficing に寄与する指ステムを提案した．提案システムは拡散性や導入コストを標として考えられる可能性を見出した．

考慮した上で，オープンソースのアンケートシステムであ

回答の変更

る LimeSurvey をベースとし，そのプラグインとして回答

選択肢の変更回数を図 4 に，記述の変更回数を図 5 に示

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操作を取得するものとした．現状では，LimeSurvey の回答

6情報処理学会研究報告
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形式のうちラジオボタン，ドロップダウン，自由記述に対応しており，一般的なアンケート内容に対して広く適用できると考えられる．評価実験においては，システムの要件[6]として挙げた項目の取得が行えていることを確認した．選
択形式の設問において，誤操作で選択肢を選んでしまった[7]

場合に，それが誤りであることをシステムが認識できない等の問題点が明らかになった．今後はそのような問題点に対する解決を図りながら，本システムを用いた実験に向け[8]て satisficing を検出するために適切なアンケートの設計に取り組む．
今後は方向で提案したシステム上で satisficing の有無を分析するためのアンケートを設計し，実験を行う予定で[9]ある．アンケート設計に際して，基礎的なアンケート設計
法 [11] から，各種ヒューマンインタラクションに関する学[10]

会が示している再現性に対する考え方 [12] を参考にする．
また，本稿では理想的な環境を想定して実験を行った[11]が，実用の環境では satisficing を検出することに寄与する可能性がある指標が存在する．今回考慮していないものとして，ながら操作の有無が考えられる．これらの発生を阻害しない，より実用の環境における実験を計画する．その[12]

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際，平部ら [7] の技術により，スマートフォンの持ち方とタッチスクリーン操作から個人ごとにながら操作の有無を推定できる可能性が考えられる．
さらに，本研究では，アンケートの回答結果の信頼性が損なわれる原因として satisficing を取り上げているが，他にも satisficing に影響を与える要因として反応バイアスというものがある．これは，正確に回答する意思の有無に関わらず，ヒトの心理的性質に起因する統計誤差である．本研究で取得する予定の操作ログを用いて反応バイアスの検出を実現し，さらなるデータの信頼性向上に貢献することが期待される．

謝辞
本研究の一部は，JST さきがけの支援のもと実施されて
いる．
参考文献
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