「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム」 令和3年6月-7月

環境要因は参加型センシングの回答信頼性を低下させるか？
- スマートフォンログに基づく分析 吉川 莉央1

松田 裕貴1,2,3

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：スマートフォンやタブレット等のデバイスが爆発的に普及しているのを背景とし，ユーザ自身の端末を用いて周囲の環境情報をセンシングし共有する手法の一つである「参加型センシング」が注目されている．しかしながら，Web 調査において不良回答が多いことと同様に，参加型センシングにおいてもユーザは必ずしも正確な回答をするとは限らず，データの質がユーザに依存する問題が存在する．本研究では，参加型センシングにおける不良回答発生の原因が，タスクに対するユーザの態度だけでなく，ユーザを取り巻くストレスフルな環境要因（例えば，時間制約や騒音など）にもあると考えた．本稿では，ストレスの多い状況下と通常時において参加型センシングタスクの正答率や回答状況に違いがあるのかを調査した．
その結果，雑音や歩行のストレスは，正答率を有意に下げ，歩行や時間制約によるストレスは，それぞれ回答時間を長く／短くさせることが確認された．また実験後に，ストレス環境条件が参加型センシングのタスクに及ぼす影響に関する，主観的評価アンケートを実施した．その結果，複数のストレス環境条件が組み合わさった場合には特に，ストレスがタスク回答に支障・影響を与えたといった結果が多く得られた．

Does surrounding environment make worse reliability of responses
in participatory sensing? – analysis of smartphone logs
RIO YOSHIKAWA1

YUKI MATSUDA1,2,3

HIROHIKO SUWA1,2

KEIICHI YASUMOTO1,2

正確な回答をするとは限らないため，データの質がユーザ

1. はじめに依存となるといった問題点が存在する．

センシング，コンピューティング，ネットワーク機能を参加型センシングにおけるデータの質を脅かす要因の備えたスマートフォンやタブレット等のデバイスは爆発的一つとして，不良回答が挙げられる．不良回答は，人がに普及している．このようなデバイスの普及は，ユーザ自与えられたタスクに対して適切な認知コストを払わない

身の端末を用いて周囲の環境情報をセンシングし共有する「Satisﬁcing（努力の最小限化）」の観点から説明されるこ手法の一つである「参加型センシング」の実現に貢献してとが多い [2]．Satisﬁcing が発生する要因の一つとして，回いる [1]．参加型センシングでは，一般のユーザが持つデ答に際する協力者の態度が指摘されている [3]．後上らは，バイスに組み込まれた GPS，カメラ，マイク，加速度セン

スマートフォンの画面操作と Satisﬁcing の関係性を明らか

サ，ジャイロセンサなどを用いてセンサ情報を取得するたにしている [4], [5]．

め，センサの設置が不要かつ広範囲からデータの収集が可

また，ユーザは環境要因（騒音，歩行状態など）とそれ能であるといった利点がある．しかしながら，ユーザの持に付随する内的要因（ストレス，気分など）が組み合わさつスマートフォンをセンサとするために地域によってセンる様々な状況下でスマートフォンを使用しており，それらシング可能なデータ量が異なることや，ユーザは必ずしもの要因はスマートフォンの操作に影響を及ぼす可能性が高いことが明らかとなっている [6]．

123

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP)，RIKEN AIP
JST さきがけ，JST PRESTO© 2021 Information Processing Society of Japan

以上を踏まえると，ユーザが不良回答をする状況（回答信頼性を低下させる状況）に陥ってしまう背景には，協力者の態度・行動の変化だけではなく，ユーザを取り巻く環― 1019 ―2.1 不良回答に関する研究

本研究
タッチ
ログ

ストレス
状況下

調査回答に際する不良回答を検出する手法には様々なもの

既存研究が提案されている中，三浦ら [3] は，努力の最小限化（ARS）

センサ
データ

本
研
究参加型
センシング

分析や，Directed Questions Scale（DQS）を用いて，不良回答不良回答の有無検出手法を効率的かつ正確に検出する手法の探索を行った．
通常時

ARS は，2 つの下位尺度（Inconsistency/Infrequency）か分析

らなる．Inconsistency は，意味は似ているが文章表現が異なる質問対に対する回答の差分を指標とするものであり，関係がある[5]

既存研
究

環境要因
影響する

Infrequency は，常識的に誰もが選択すると想定される選スマートフォン操作態度・行動択肢が存在する質問を設け，その想定選択肢と実際に選択影響するされた選択肢の差分を指標とする．しかしながら，各種検出指標の予測力は総じて高くなく，調査内容によっては回図 1 本研究の着眼点

答環境や端末を制御する (例えば映像刺激を含む調査なら自宅から PC での回答を指示するなど) ことの方が重要で境要因の影響があると考えられる（図 1）．
本研究では，環境要因が参加型センシングの回答信頼性あると述べられている．また，これらの指標はひっかけ問に与える影響を調査することを目的としている．本稿では，題と同様であるため，回答者へ疑心を向けることになるた

環境要因のなかでも特に「ストレス状況」に着目し，回答め回答者の心理的負荷を増加させ，結果として不良回答を信頼性との関係を調査する実験を行った．実験では，タス発生させる可能性がある．

クを依頼するユーザにストレスを誘発する様々な環境を設

このように，これまで様々な不良回答を検出するための定し，特定の参加型センシングタスク（人流に関する質問）手法が検討されてきたが，検出手法を導入することによりを課した．この際の回答の信頼性を確認するために，タスユーザのタスクへのモチベーション低下が懸念されるため，クの回答の正誤を使用する．また，回答に対する協力者のタスク遂行を阻まない不良回答検出手法が求められる．

ストレス状況を把握するためのデータとしては，スマート

そこで，後上らは，スマートフォンの回答操作ログを記フォンの内蔵センサーやタッチパネル操作ログから得られ録し，ログデータから生成する操作特徴量に基づく不良回るデータ（スマートフォンログ）を用いた．これらのデー

答検出手法により検出率の向上を試みた．回答操作ログかタを元に，ストレスの多い状況下と通常時における不良回らは，テキスト文字数，連続同一回答数，中間回答数といっ答発生状況の違いがあるのか，またスマートフォンログにた既存研究で用いられていた特徴量に加え，スクロール速違いが生じるのかについて分析した．その結果，雑音や歩度，選択肢の変更回数，リッカート形式の回答時間などを行のストレスは，正答率を有意に下げることが分かった．

回答者個人のベースラインを考慮した特徴量が不良回答検また，歩行や時間制約によるストレスは，それぞれ回答時出に寄与することを示した．この結果は，スマートフォン間を長く／短くさせることが確認された．の回答操作ログにおいて他の特徴量が不良回答検出の精度

本稿の構成は次のとおりである．2 章では，提案手法に向上に寄与する可能性があることも示唆する．

関連した既存研究を概説する．3 章では分析枠組み，4 章
では調査実験の設定について述べる．5 章で実験結果およ

2.2 ストレスが人の行動に与える影響に関する研究
行動学および心理学の分野では，様々な要因におけるスび考察を行い，6 章で本稿をまとめる．

トレスが人間の日常生活に及ぼす影響の研究が多くなさ

2. 関連研究れてきた．モバイルインタラクション中においてもストレアンケートや参加型センシングにおける質問に対する不良回答は，社会調査を行う上で分析結果を不当に歪める要スは影響を及ぼす可能性が高い要因として特定されている [7]．

因となる．これまでの研究では，特に Web 調査において不Sarsenbayeva ら [6] は，Trier Social Stress Test（TSST）

良回答者が多いことが指摘されている．不良回答は質問紙を用いて参加者にストレスを誘発し，3 つの一般的なモバ調査において最小限の努力で回答を済ませようとする態度

イルインタラクションタスク（ターゲット獲得，視覚検索，（Satisﬁcing）によって生じるとされ，その態度の検出に関テキスト入力）におけるパフォーマンスに対するストレスする研究が取り組まれてきた．これらの研究について，2.1の影響を調査した．ストレス誘発時には，ターゲット獲得節で述べる．また，ユーザを取り巻くストレスなどの環境タスク中のターゲットへのアクセス時間と精度，および視要因がユーザの行動に影響を与えることについても，同様

覚検索タスク中の完了時間はベースラインと比較して有意に調査研究が行われているため 2.2 節にて述べる．これらに減少することを示した．Davide ら [8] は，人間のストレの文献調査をもとに，2.3 節にて本研究の立ち位置を示す．

スレベルを測定するためのアプローチとして，非侵襲的に© 2021 Information Processing Society of Japan― 1020 ―デバイスからデータ (タッチ操作，タッチ精度，タッチ強（本稿での想定シナリオでは道路を歩行する人の情報）を度，タッチ時間，ユーザの移動量，加速度) を取得し，スト観測し報告することが求められるため，時間的な制約が厳レスのない環境とストレスの影響を受ける環境 (デバイスしいと考えられる．このことから，時間制約を 1 つ目のスの振動，大音量で不快な音，デバイスの予期しない動作) でトレス項目として取り入れる．のタスク実行時の結果を比較した．結果，ストレスは加速■ 雑音によるストレス度，タッチの最大・平均強度，ユーザの移動量及び認知能関連研究 [10] より，都市騒音は参加者に否定的に認識さ力に影響を及ぼすことが示された．また，schildbach ら [9]れており，多くの参加者が騒音により気が散るとコメント

は，歩きながら携帯電話を操作する人が増加していることしており，タスクパフォーマンスに悪影響を及ぼすことがを背景に着目した．モバイルインタラクションにおける重指摘されている．参加型センシングでは，ユーザはタスク要な環境要因となり得る歩行が，タスク (ターゲット獲得，を実施している間，絶え間なく街の喧騒やその他不快な雑テキスト読み取り) に負の影響を与えることを示した．

音に晒され続ける状況が想定される．このことから，雑音（今回は都市の喧騒）を 2 つ目のストレス項目として取り入れる．

2.3 本研究の立ち位置
従来の不良回答に関する研究は，与えられたタスクに対■ 体動（歩行）によるストレスする人の態度に着目したものが中心となっているが，外界関連研究 [9] より，モバイルデバイスを使ったインタラクからのストレス（環境要因）の影響は考慮されていない．

ションの際，タスク（ターゲット獲得，テキスト読み取り）本研究で取り扱う参加型センシングにおいては，回答の正に歩行がパフォーマンスに悪影響を及ぼすことが示されて確性が人の態度だけでなく環境要因にも強く影響を受けるいる．本稿で想定している参加型センシングシナリオにおことが想定される．そこで，本稿では参加型センシングのいては，ユーザは徒歩で移動中であることから，移動とタタスク実行時にユーザにストレスを誘発させることで，環スクを同時にこなすことが考えられる．このことから，歩境要因が参加型センシングの回答に及ぼす影響を調査する．

行を 3 つ目のストレス項目として取り入れる．

3. 分析枠組み

3.3 評価指標

3.1 概要実際の参加型センシングにおいても使える指標として，本実験では，環境要因が参加型センシングに及ぼす影響

デバイスから得られる非侵襲的なデータを評価指標としてを調査するために，下記に示す複数のストレス環境をユー用いる．

ザに与えた際に，回答の質や回答行動がどのように変化す■ タスク正答率るのかについて分析することを目的とする．なお，参加型

本実験においては与えるタスクは一意に正解が定まる問

センシングシナリオとしては，「歩道を徒歩で移動中のユー題を設定しているため，タスク正答率は回答信頼性に直結

ザに，目視で確認できる道路を歩行している人々に関するする指標といえる．本研究では，与えられるストレス環境情報を回答するタスクを依頼する」という状況を想定した条件によって，タスク正答率が変化すると仮説を立てた．

タスクをユーザに課すこととした．以降では，実験の分析■ 回答時間

枠組みの詳細について述べる．

関連研究 [6] より，ストレスを感じたユーザはタスクを急ぐことが示されてされており，タスクを急いだ結果タス

3.2 ストレス環境条件の設定

ク遂行パフォーマンスを低下させることが明らかとなって本実験では，3 種類の異なるストレス項目（時間制約がいる．本研究では，与えられるストレス環境条件によって，ある中での回答，雑音が聞こえる環境下での回答，歩きな回答時間が変化すると仮説を立てた．

がらでの回答）の組み合わせからなる 8 種類のストレス■ 加速度・角加速度（ユーザの動き）

環境条件を設定した．これらのストレス環境条件は，限らデバイスに内蔵された加速度センサ・ジャイロセンサかれた時間で回答する状況，都市における人混みなど騒音がら得られるデータを用いて，ユーザが参加型センシングに多い状況，移動している最中にタスクが依頼される状況なおけるタスク中にどれほど動いているか，どのように動いど，実際の参加型センシングにおける状況を想定して設定ているかを解析し，ストレス環境条件がユーザの動きに与した．詳細を以下に示す．

える影響について分析する．関連研究 [8] では，ストレス■ 時間制約によるストレスを感じたユーザはより多く移動したり，突発的に移動する

一般に，時間制約はあらゆるタスクをこなす上でのスト傾向があることが示されていることから，本研究では，与レスになることが知られている．参加型センシングでは，えられるストレス環境条件によって，ユーザの動きが変化

赤信号での待ち時間や人との待ち合わせ場所での待機時する（加速度・角加速度データのばらつきなどが変化する）

間といった僅かな時間において，刻一刻と変わる街の状況と仮説を立てた．

© 2021 Information Processing Society of Japan― 1021 ―表 1 使用したデバイス一覧
デバイス名

スペック・機能

大型モニタ（観測対象）

iOS 14.2
スマートフォン
（iPhone 11）

6.1 インチタッチ画面（1792×828px）
加速度センサ（100Hz）
ジャイロセンサ（100Hz）

大型モニタ
スピーカー
（BOSE Companion 20）

42 インチスマートフォン
（実験アプリ）

30W■ 画面操作
タスク回答中のスマートフォンの画面操作ログ（シングルタップ．ダブルタップ，ダブルタップのそれぞれのタッスピーカー（雑音の音源）

チ座標等）を取得し，ストレス環境条件が画面操作に与える影響について分析する．関連研究 [8] より，ターゲット獲得タスクにおいてストレスを感じたユーザのタッチ精度

図 2 実験環境の様子に減少傾向が示されていることから，本研究では，与えられるストレス環境条件によって，アプリケーション内での操作に違いが現れると仮説を立てた．

4. 調査実験
4.1 実験概要
定義した分析枠組みに基づいて，高校生・大学院生の男
女 20 名（年齢：15 歳〜24 歳，性別：男性 19 名・女性 1名）を参加者として実験を行った．なお，本研究は奈良先端科学技術大学院大学人を対象とする研究に関する倫理審査委員会の承認を受け，書面により本人から実験参加の同意を得た後に実施した（承認番号：2020-I-16）．
本実験は，本来想定するべき屋外環境においては，実験条件を揃えることが難しい（タスクの難易度を変更できない），与えるストレス環境条件が一部制御できない（雑音を図 3

実験に用いた群集画像の例 [11], [12], [13]排除できない）といった問題が生じる．そこで，屋内環境に仮想的な環境を構築し実験を行うこととした．実験環境

表 2 ストレス環境条件

としては，大学内の窓のない実験室（21m ）を使用した．

パターン

時間制約

雑音

歩行

観測対象である街の群集画像を大型モニタ上に表示するとパターン 0✓✓✓パターン 1✓✓-パターン 2✓-✓パターン 3✓-✓

2

ともに，スピーカーによって任意に都市地域の騒音を流せる環境を構築した（実験環境の様子を図 2 に示す）．実験に使用した機材の詳細を表 1 に示す．

パターン 4-✓

なお，実験に用いる群衆画像には，CityStreet: Multi-

パターン 5-✓-View Crowd Counting Dataset [11], [12], [13] から 24 枚のパターン 6--✓

写真を選択し用いた．その一例を図 3 に示す．

パターン 7---

具体的なタスク内容は，分析枠組みの参加型センシング
シナリオの設定に従い次の通り設定した．なお，これら 3類の異なるストレス項目（時間制約・雑音・歩行）の有無

つの質問はランダムな順序にて提示され，また質問文の一の組み合わせによる 23 = 8 パターンを 1 セットとして提部（「⇔」で示す部分）がランダムで提示される．

示した（表 2）．時間制約は上記の質問をぎりぎり回答可• 何人の人が写真に写っていますか？

能な時間を予め調査し，1 問につき 10 秒と設定した．歩行• 「右」⇔「左」方向に歩いている人は何人居ますか？

は，大型モニタを常に見られるようにするため，モニタの• 横断歩道「を」⇔「以外を」歩いている人は何人居ま

目の前で足踏みを行うことで実際の歩行の再現をした．な

すか？

お，順序効果を避けるためにこれらのストレス環境条件は与えるストレス環境条件は，分析枠組みで設定した 3 種© 2021 Information Processing Society of Japan

ランダムな順序で参加者に提示した．

― 1022 ―4.2 実験手順

表 3 各パターンの正答率と回答時間
ストレス実験手順を以下に示す．実験時間は，事前説明を含め参

正答率

回答時間時

音

歩

平均

標準偏差

平均標準偏差加者一人あたり合計約 30 分であった．

パターン 0✓

✓

✓

0.667

0.149

17.7672.575

手順 1）参加者への事前説明

パターン 1

✓✓

-

0.672

0.127

16.4502.375

実験室内入室後，まず参加者への事前説明を行なう．

パターン 2

✓

-

✓

0.656

0.101

17.1502.443

研究概要と研究目的の説明後，参加者に研究への参加

パターン 3

✓

-

-

0.711

0.122

16.4002.205

パターン 4-

✓

✓

0.617

0.142

18.0502.249

パターン 5-

✓-

0.667

0.140

17.1502.775

アプリケーション（以降，実験アプリ）の操作説明をパターン 6--

✓

0.706

0.116

17.083

2.205

行なった後，操作に慣れてもらうため，タスク実施手パターン 7---

0.706

0.136

17.417

2.189

への同意書に著明してもらう．次に，実験で使用する順を実験アプリ上で一度試してもらう．最後に，参加者に誘発するストレスの種類の説明を行なう．

5.1 評価指標に対する分析結果

手順 2）タスクの実施

本節では，評価指標に対する分析結果について述べる．

実験アプリで指示される参加型センシングタスクを実施する．実験アプリ上での操作手順を図 4 および以下に示す．

なお，本稿では，正答率と回答時間の結果のみ扱う．
三種類のストレス項目による影響を検証するために，各評価指標に対し 3 要因の分散分析を行う．そのためにま（A） パターン表示ボタンを押すと，画面（B）に遷移ず，全 480 データ（8 パターン ×20 人 ×3 回）を，各パターする．パターンの順序リセットや参加者ごとのン，各被験者で平均し，8 パターン ×20 人の 160 データに識別子であるユーザ ID 設定もこの画面で行う．

集約する．その後，三種類のストレス項目（雑音，歩行，（B） 今回の試行における，ストレス環境条件が表示時間制約）の有無に基づいて 3 要因の分散分析を実施してされる．ストレス環境条件確認後，Start ボタンいる．正答率と回答時間の各パターンにおける平均値ををを押すと実験が開始され，3 秒後にスマートフォ

それぞれ，表 3 に示すン上で実験アプリからの通知が来る．

分散分析の結果，正答率については，雑音と歩行による（C） 通知メッセージをタップすることで画面（D）にストレスに対して主効果（10%有意傾向）を確認している．

遷移する．

また，交互作用はいずれも確認されなかった．これらの結（D-F） タスク回答画面．時間制約がある時は時間制約

果は，雑音と歩行によるストレスによって，正答率に差異（残り時間）が赤色の数値として表示される．

が生じることを示している．すなわち，雑音や歩行のスト

Submit ボタンを押すことで回答を提出，次画面レスは，正答率を下げることを明らかにしている．

へ遷移する．3 つのタスクに回答したら画面（G）のダイアログが表示される．

また，回答時間については，歩行に対して主効果（5%有意），時間制約に対して主効果（10%有意傾向）を確認し（G） タスク完了ダイアログが表示され，実験が終了ている．さらに雑音 × 歩行において交互作用（10%有意傾する．OK ボタンを押すことで，画面（A）に遷向）を確認している．そのため，雑音の有無における歩行移する．の単純主効果の検定を実施した．その結果，雑音によるス

手順 3）クールダウン

トレスがある場合，歩行によるストレスの有無が回答時間直前のストレス環境条件の影響を防ぐため，手順 2）が終了後 3 分間の休憩時間を設ける．に有意差（1%有意）を生じさせることを確認している．
これらの結果は，歩行と時間制約によるストレスによっ

手順 4）繰り返して，回答時間に差異が生じることを示している．すなわち

手順 2）〜手順 3）を繰り返す．本実験では，8 パター

歩行や時間制約によるストレスには，それぞれ回答時間をンのストレス環境条件 ×3 セット，合計 24 回試行する．

長く／短くさせることを明らかにしている．加えて，雑音× 歩行に対する単純主効果の検定結果から，雑音よるスト

手順 5）事後アンケート
全ての試行が終了した後，ストレス環境条件が参加型レスがある場合，歩行によるストレスが，回答時間を長くセンシングのタスクに及ぼす影響についての主観的評することを明らかにしている．

価を行ってもらうために，事後アンケートを実施する．

5.2 事後アンケート（主観評価）による分析結果

5. 実験結果

実験参加者に回答してもらった事後アンケートの結果を本章では，ストレスが参加型センシング参加者に与える

表 4 に示す．選択肢は，各回答に対する回答者数を表して影響についての結果を，回答内容やスマートフォンログかいる．また，全く支障・影響がなかったを 1，とても支障・ら示す．

影響があったを 4 として，全回答者の回答を平均した値をスコアとして示している．スコアが高いほど，ストレス環© 2021 Information Processing Society of Japan― 1023 ―

A

BDCE

FG

図 4 実験アプリのインタフェースと操作手順– 比較的回答時間には余裕があり，回答への集中をか境条件が回答に支障・影響を与えていることを示している．

き乱されるほどではなかった．

結果として，すべてのストレスがあるパターン 0，時間– 数える人数が少ないときは気にならなかったが人数制約と騒音によるストレスがあるパターン 1，時間制約とが多いときは慌ててしまったため歩行によるストレスがあるパターン 2 において，それぞれ3.4，3.0，2.9 と高いスコアを確認している．また，ストレ• パターン 4（時間制約なし・雑音あり・歩行あり）

ス環境条件が緩和されることで，スコアが下がっているこ– 音と歩きだと体と脳の両方を使う感じがしたとが確認できる．

– 音があるとたとえ時間制約がなくても何人数えているのか頭の中でわからなくなってきたため．ただ，歩また，パターン 0 から 7 のそれぞれに対し「なぜそう思いていても影響にはなっていなかった．

いましたか？」という質問を行った．得られた回答の一部• パターン 5（時間制約なし・雑音あり・歩行なし）

を以下に示す．

– 音があると何人数えたのかわからなくなってくる• パターン 0（時間制約あり・雑音あり・歩行あり）

ため．

– 音はあまり影響を感じなかった．歩行は視線の移動– 時間制約がないため落ち着いて人数を数えることがが増えるため支障に感じた．時間制約はもう少し短できたため．音はあってもあまり気にならなかった．

いと焦ったかもしれない．

• パターン 6（時間制約なし・雑音なし・歩行あり）– 時間制約，音，歩行全てに注意する必要があったため– 動いている以外の制約はなかったので，焦りを感じ– 音があると少し気が散る感じがした．歩きながらだなかった．と視界が揺れるので少し人数のカウントがしづら– 時間制約がないため落ち着いて人数を数えることがかった．

できたため．歩きの動作が入ってもあまり影響はな• パターン 1（時間制約あり・雑音あり・歩行なし）

かったと思う．

– 音ありで集中力を阻害されている中で時間制約があ• パターン 7（時間制約なし・雑音なし・歩行なし）

り切迫したため– 遮るものがなくて，丁寧に解答できたから– 時間制約で焦りを感じた．音ありはいい気分ではな– 全く制約がなかったので，心身的な余裕が一番あるかったように感じた– 多い人数を数える時時間制約があると慌ててしまったため．音はそんなに気にならなかった．

全体として，複数のストレス環境条件が重なった場合に，回答に集中することが難しかったという意見が得られた．

• パターン 2（時間制約あり・雑音なし・歩行あり）

それぞれのストレス環境条件に着目すると，時間制約は，– 視線の移動で少し時間をとるので，僅かに影響があ数える人数が少ないときには気にならなかったが，多いとると思った

きには焦ったという意見が多々あった．騒音に関しては，– 多い人数を数える時時間制約があると慌ててしまっ

集中力を阻害されていると感じるため，回答に使用・影響たため．歩きの動作は入ってもあまり気にならなを及ぼすというコメントが得られた．また，歩行によるスかった．

トレスについては，実験環境であるため安全に配慮されて– 焦る，ディスプレイが見にくいおり，普段よりは気にならなかったというコメントが得ら• パターン 3（時間制約あり・雑音なし・歩行なし）

れた．今後の実験においては，安全な障害物を用意するな– 音なし，歩きなしなので，時間制約がある中でも落ど，工夫したい．

ち着いて回答できた．

© 2021 Information Processing Society of Japan― 1024 ―表 4

実験後アンケート結果（このストレス環境条件は，回答に支障・影響を与えましたか？）
ストレス
選択肢
時音

歩パターン 0✓✓✓パターン 1✓✓-パターン 2✓-✓パターン 3✓--パターン 4-✓✓パターン 5-✓-パターン 6--✓パターン 7---

全く支障・影響がなかった（1）あまり支障・影響がなかった（2）

少し支障・影響があった（3）とても支障・影響があった（4）01

118(00.0%)(05.0%)(55.0%)(40.0%)

1

1

15

3

(05.0%)(05.0%)(75.0%)(15.0%)

0

4

142(00.0%)(20.0%)(70.0%)(10.0%)

3

88

1(15.0%)(40.0%)(40.0%)(5.0%)

3

88

1(15.0%)(40.0%)(40.0%)(5.0%)

96

50(45.0%)(30.0%)(25.0%)(00.0%)

610

31(30.0%)(50.0%)(15.0%)(5.0%)

20

000(100.0%)(00.0%)(00.0%)(00.0%)[3]

6. おわりに本研究では，環境要因が参加型センシングの回答信頼性[4]に与える影響を調査することを目的とし，参加型センシングのタスク実行時にユーザにストレスを誘発させることで，環境要因が参加型センシングの回答に及ぼす影響調査[5]を行なった．その結果，雑音や歩行のストレスが正答率を有意に下げること，歩行や時間制約によるストレスがそれぞれ回答時間を長く／短くさせることを明らかにした．

[6]

また，ストレス環境条件が参加型センシングのタスクに及ぼす影響について実験後に主観的評価を行った結果，複数のストレス環境条件が組み合わさった場合にタスク回答に支障・影響を与えると感じることを明らかにしている．

[7]本実験により，室内の安全な実験環境においても，ストレスが正答率や回答時間に影響を与えることが明らかになったことから，実際の参加型センシングにおいてはより多くのストレスをユーザが感じる可能性があると考える．

[8]

今後は，実環境に近いシナリオで実験を行うことでこの仮説を検証したい．
謝辞

本研究の一部は，JST さきがけ（JPMJPR2039）[9]の助成を受けて行われたものです．
参考文献
[10]
[1]

[2]

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© 2021 Information Processing Society of Japan[11]― 1025 ―

平均スコア

3.4
3.0
2.9
2.4
2.4
1.8
2.0
1.0

麻子三浦, 哲郎小林. オンライン調査における努力の最小限化 (satisﬁce) 傾向の比較: Imc 違反率を指標として. メ
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