情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

サイバーフィジカル空間共有システムにおけるプライバシーフィルタリング機構の検討松井 智一1,a)

木俣 雄太1,b)

三崎 慎也1,c)

松田 裕貴1,d)

諏訪 博彦1,e)

安本 慶一1,f)

概要：3D-LiDAR や HMD の進歩により，複数のユーザが，自身・周辺物理空間のセンシングを行い，空間データを仮想空間で共有することで臨場感が高い交流を可能とするサイバーフィジカル空間共有システ
ム（以下，CPSSS）が提案されている．CPSSS では，他者に見られたくないモノまで共有される可能性がある．多くの一般的なテレビ会議システムは人物以外の背景を非表示にする機能を有するが，CPSSS において単に背景の表示・非表示を行うことは，システムの最大のメリットである臨場感を損なう恐れがある．
そこで，本研究では，CPSSS において，システム利用者・コンテキストに応じてモノの共有・非共有を自動制御する自動プライバシーフィルタリング機構の実現を目指している．本稿では，フィルタリング機構の実現に向けた最初のステップとして，CPSSS の利用時において，利用者がどのようなプライバシー意識を持つのかを明らかにすることを目的とする．具体的には，CPSSS により料理教室に参加することを想定したクラウドソーシング上のアンケートを通して，空間を共有する際の行動や環境，交流者との関係性，共有されているオブジェクト群等を提示した上で，どのようなプライバシー意識が生じるのかを調査する．
調査の結果，個人特性に依らずに一般的に共有したくないと感じるオブジェクトや，個人特性に応じて意識が変化するオブジェクトの存在が明らかとなった．

1. はじめにう機能を有するものが存在する．しかしながら，空間共有システムにも同様の手法で人物や背景の表示・非表示を行

近年，COVID-19 の影響によって減少したコミュニケー

うことは，システム最大のメリットである臨場感を損なう

ション機会の創出や，遠隔地高齢者見守り，遠隔授業等を恐れがある．理想的には，人々が持つプライバシー意識を目的とした，より臨場感の高い交流が可能な新たな対話シモデル化し，ストリーミングされる空間映像に対して適切

ステムの開発が期待されている．特に，3D-LiDAR・ヘッに「表示・非表示」や「表現の置換」フィルタリングを行

ドマウントディスプレイ等の VR・AR 関連デバイスの高うことで，可能な限り各人の空間をロスなく共有する必要機能化に伴って，各人の物理空間を仮想空間上に持ち寄っがある．

て共有することで，より高度な空間共有を実現するサイ

そこで本研究では，サイバーフィジカル空間共有システ

バーフィジカル空間共有システム [1] の提案が行われていムの利用時において，利用者がどのようなプライバシー意る．一方で，このような物理空間を共有するシステムを利識を持つのかを明らかにすることを目的とする．最終的に用した他者との交流は，他者に見られたくないモノまで共

は，各種コンテキストを自動でセンシングし，機械学習等有される可能性がある．一般的に利用されるテレビ会議シの手法を用いて利用者のプライバシー要求を推定すること

ステムには，カメラからストリーミングされる映像内の人

で，利用者の個人特性に応じた自動プライバシーフィルタ

物を認識し背景を非表示にする機能を有するものや，人物

リングシステムの構築を目指す．

をキャラクター等に変換することでプライバシー保護を行

その前段階として，はじめに，クラウドソーシングによって，空間を共有する際の利用者の行動コンテキスト，

1

奈良先端科学技術大学院大学

Nara Institute of Science and Technologya)matsui.tomokazu.mo4@is.naist.jpb)kimata.yuta.kt7@is.naist.jpc)misaki.shinya.mq9@is.naist.jpd)yukimat@is.naist.jpe)h-suwa@is.naist.jp
f)yasumoto@is.naist.jp

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

共有する空間情報や状態を示す環境コンテキスト，共有されているオブジェクト群等を提示した上で，どのようなプ
ライバシー意識が生じるのかをアンケート調査する．具体的には，空間共有システムの一つのユースケースとして料理教室を仮定したシナリオを制作し，クラウドソーシングにて 300 名規模のアンケート調査を行った．並列して，ク

1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

ラウドワーカーの性格の傾向を示す個人特性データを収集に与える影響を調査した．

した．得られたアンケート結果を分析した結果，いくつか

これらの既存研究は，自身が映り込んだ動画像等を共有のシーンにおいて，一般的に多くの人物が隠したいと考えする際のプライバシー保護が主な目的であり，本研究の主るオブジェクトの存在や，個人特性に応じて「モノの隠し目的である，自身だけでなくその周辺の空間を他者と共有たさ」が変化するオブジェクトの存在が明らかとなった．

する際のプライバシー保護に関する議論には至っていない．

2. 関連研究2.2 個人特性に関する研究

本章では，新たな 3 次元空間共有システムのプライバ

ある特定の個人に最適化するシステムを構築するために

シー保護方法を検討するために，はじめに従来型の 2 次元は，その個人の個人特性（性格）を定量化・指標化するこ

映像共有におけるプライバシー問題と保護方法に関する関とが重要である．個人特性を定量化する指標は多々提案さ連研究について述べる．さらに，個人にパーソナライズしれているが，最も広く活用される指標として BIG Five 尺たプライバシー保護要求を満たし，適切な空間フィルタリ度（以下，BIG5 とする）[9] が存在する．

ングを行うために，個人特性に関する関連研究について述BIG5 は，自身の性格を形容詞化された質問文に対してどべる．最後に，本研究で対象とする空間共有システムを議の程度当てはまるかを回答することで，人々の性格を「開論するために先行研究に関して述べる．

放性」
「誠実性」
「外向性」
「協調性」
「神経症傾向」の 5 軸においてスコア化したものであり，個人特性に基づいた推2.1 映像共有におけるプライバシー保護に関する研究

薦・サービス提供・選択を行う多くの分野で活用 [10], [11]従来型の 2 次元の映像を共有するシステムにおいて，シされている．さらに，多くの短縮版や多言語版が提案されステム利用者のプライバシー要求を調査する研究や，要求ており，ソーシャルメディアや文章から BIG5 を推定するを満たすためのシステムを検討する研究が行われている．

手法も提案されている [12], [13] ことから，比較的手軽に

Palen ら [2] は，日常生活における対人関係のプライバシー

様々な方法で算出が可能な指標である．

意識を支配する関係について議論し，新しいインタラク

本研究では，短縮版の日本語版 BIG5[14] の質問項目をションシステムを開発する際のプライバシー問題を検討し利用して，アンケート回答者の個人特性データを収集する．

た．Yao ら [3] は，スマートホーム内に設置されているカ

さらに，並列して取得するプライバシー保護要求データとメラを始めとした各種センサによるセンシングや，それら

個人特性データを紐付けて分析することで，個人にパーソの結果提供されるサービスが，居住者やその周りの人々のナライズされたプライバシーモデルの構築を目指す．

プライバシー意識にどのような影響を及ぼすのかを調査している．

2.3 先行研究

収集・認識したユーザからのプライバシー要求を実現す

天野ら [1] は，本研究で想定するサイバーフィジカル空るための研究も多数行われている．Venkatesh ら [4] は，多間共有システムのアーキテクチャと，基本的な設計思想に人数が参加するビデオ会議を対象に，一般参加者とプライ

ついてまとめている．文献にて提案されているシステム

ベート参加者を区別し，プライベート参加者の視聴覚情報

は，利用者の空間と通話者の空間に配置された様々なモノを映像や音声をリアルタイムに加工することで，参加者をを 3D-LiDAR でスキャンし，点群オブジェクトデータとし匿名化するシステムを提案している．Wang ら [5] は，ビて収集した上で，共有空間上に描画することが想定されてデオ会議中に映り込んだユーザの顔を，予め指定されたポいる．

リシーに従って加工することによって，参加者のプライバ

本研究では，この文献中にて想定されているシステム利シーを保護するシステムを提案している．Steil ら [6] は，用者が，どのようなオブジェクトを共有空間上に共有した一人称視点の映像をキャプチャするヘッドマウントカメラ

いと考え，どのようなオブジェクトを共有したくないと考の利用時に，ユーザの視線の動きを分析し，映像内にプラえるのかを明らかにすることを目的としている．

イベートオブジェクトが映り込んだ際に自動的にシャッターを閉じるデバイスを提案している．
他方で，近年の SNS の普及に伴い，SNS へアップロード
された動画像に対するプライバシーに関する研究も行われ

3. サイバーフィジカル空間共有システムにおけるモノのプライバシーレベル推定モデル
3.1 プライバシーレベル推定モデルの定義ている．Squicciarini ら [7] は，SNS にアップロードされたシステム利用者が他者に対してプライバシーを感じる要

写真のうち，自分を含む複数人が映り込んだ写真の所有権

因は多数存在する．例えば，家族間の交流であれば自身のや閲覧権を管理する手法を提案している．また，Li ら [8]周囲の空間・オブジェクトが乱雑であっても，空間をそのは，SNS へ投稿された画像に映り込んだ人物に対するプラまま共有しても良いと感じる場合が比較的多いと考えられ

イバシー保護のぼかしが，ユーザ体験やプライバシー問題

る．一方で，取引先とのミーティングや遠隔授業等の場合，

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

図 1

図 2

クラウドソーシング教示動画例（ステップ 1）

利用者のプライバシー要求はより厳しくなり，必要最低限の空間共有やオブジェクトの表現置換を望むことが多くなると考えられる．すなわち，プライバシー要求は，描画されるオブジェクトだけでなく，システム利用者の行動や他者との関係性によっても変化するといえる．
以上のことから，利用者のプライバシー要求を定量化するために，以下のオブジェクト別プライバシーレベル推定
モデルを，以下の関数 pl として定義する．

pl : C × O × P → L

クラウドソーシング教示画像例（ステップ 1）

4. クラウドソーシングによる共通プライバ
シー要求の収集本研究では，多くのユーザに共通するプライバシー要求
をクラウドソーシングにより収集する．本章では，クラウ
ドソーシングの設定の詳細を述べる．

4.1 アンケート概要
前章までで述べたように，クラウドソーシングで実施するアンケートにおいても，プライバシーレベル推定モデル(1)で利用するコンテキストとオブジェクトのデータが収集できるよう設計する必要がある．したがって，空間共有シス

ここで，C はコンテキストの集合，O はオブジェクトのテムのユースケースの一つとして，オンライン料理教室に集合，P は利用者の性格特性，L はプライバシー保護レベ

おける 3 つの場面を想定したシナリオを設計し，各シナリルの集合（{ 最低，低，中，高，最高 } 等）である．なお，

オに沿って教示動画を制作した．クラウドワーカーは，教モデルに入力するコンテキストは，利用者がどのような行

示動画と動画中のシーンに関する解説を視聴した後に，動動を行っているのかを意味する行動コンテキスト，時間帯

画中に映り込んだ各オブジェクトに対して，「対象のオブや場所等を意味する環境コンテキスト，利用者と他者とのジェクトを他者に見られても良いかどうか」を 5 段階で評関係性を示すソーシャルコンテキスト等を想定している．

価する．
教示動画は，それぞれ料理教室の受講者（ユーザ自身）

3.2 モデル構築手法

が講師から料理の手本を見せられながら材料の準備を行う

オブジェクト別プライバシーレベル推定モデルは，コン

シーン（ステップ 1），受講者が実際に調理をしている状

テキスト，オブジェクト，性格特性からプライバシー保護況を講師と他の参加者に対して共有するシーン（ステップレベルを推定する．しかしながら，現実的には．特性の異2），完成した料理を試食しながら他の参加者と感想を言いなる万人に対して常に最適なフィードフォワードのフィル合うシーン（ステップ 3）の 3 シーンを用意した．これら

タリングを行うことは難しい．したがって，強化学習の手は，プライバシーレベル推定モデルを構築する際の行動コ法を利用して常にモデルを更新し続けることで，フィルタ

ンテキストおよび環境コンテキストに相当する．図 1 に，リング精度の向上および個人に対する最適化が必要である．

実際に提示した教示動画の例を示す．各動画はおよそ 40

ただし，乱数によって決定された初期状態のモデルでは見秒〜1 分程度の長さであり，各シーンの状況が字幕付きで当違いのフィルタリングを施してしまう恐れがあり，モデ説明されている．また，図 2 に，実際の質問に利用する教

ルの学習が上手く進まないことが想定される．すなわち，示画像例を示す．図のように，教示動画中に映り込んだ各

効率的なモデルの学習には，多くのユーザに共通するプラ種オブジェクトが赤丸で強調されており，隣に質問される

イバシー要求を予め組み込んだ初期モデルが必要である．

オブジェクト名が表示される．

以上のことから，本研究では，妥当な初期モデルの構築

なお，プライバシーレベル推定モデルで利用する個人特のために，クラウドソーシングによるアンケート調査に性データを収集するために，本アンケートに回答いただく

よってユーザのプライバシー保護要求データを収集する．

対象となるクラウドワーカーからは，予め本アンケートの実施前に BIG5 個人特性データを収集している．これによc 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

情報処理学会研究報告
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表 1

アンケートに記載されたオブジェクト名リスト
ステップ 1ステップ 2ステップ 3電子レンジ，キッチンペーパー，食器棚，ポット，
コンセント，冷蔵庫， カバン，ハサミ，テープ，
ステップ間共通オブジェクト

メモ用紙，シンク，リモコン，セロファンテープ，
空のペットボトル，空の缶，ハンドソープ，カメラ，
輪ゴム，タブレット，あなたの体，あなたの顔，
あなたの手元
筆箱，計量カップステップ特有オブジェクト

計量カップ，包丁，

完成した食事，

使用済みの調理器具，

IH

ふた，まな板，料理

プ分だけ回答することも可能である．さらに，各ステップ
内には 1 問ずつダミー質問を設けており，不誠実な回答者の回答は 300 人のデータから除外した上で，有効回答としてカウントしない．なお，このダミー質問によって，各ス
テップにおいて 20 名程度の落選者が発生した．

5. 収集データの分析と共通プライバシー要求の抽出
図 3

クラウドソーシング質問画面例

5.1 オブジェクトごとのプライバシー要求り，個人の性格に紐付けたプライバシー保護要求に関する

プライバシーレベル推定モデルを構築する際に，一般的分析ができ，最終的にはプライバシーレベル推定モデルのにどのようなオブジェクトが人々のプライバシー意識に

初期モデルに対する入力として活用できる．

影響を与えるのか知見を得ることで，効率よくモデル検討ができる．そこで，個人特性に関係ないオブジェクトごと

4.2 質問項目のプライバシー保護要求を明らかにするために，プライバ

質問対象となるオブジェクトはステップ 1，3 では 24 個，

シー保護要求スコアの平均値と標準偏差を算出した．スコステップ 2 では 28 個とした．図 3 に，具体的な質問画面

アは，そのまま共有しても良いと感じるオブジェクトを 5，

例を示す．画面上部には簡単な説明文と共に，教示画像を

中立指標を 3，共有したくないと感じるオブジェクトを 1表示するリンクを設けている．画面下部には，各オブジェとした上で，それぞれの中間を 4，2 とした，合計 5 段階でクトの名称と回答のプルダウンメニューが表示されてお算出している．

り，質問に対する回答を「そう思う」「ややそう思う」「ど

表 2 に，オブジェクトごとのプライバシー保護要求スコ

ちらともいえない」「ややそう思わない」「そう思わない」

アの一覧を降順にしたものを示す．表より，オブジェクトの 5 段階で選択可能である．選択肢はスコアリングするこは以下のように幾つかのカテゴリに分類できると考えらとを前提として，リッカート尺度を採用している．また，れる．

表 1 に，具体的なオブジェクト名のリストを示す．基本的

常に不変なモノ

カバン，空のペットボトル，空の缶，カなオブジェクトはステップ間で共通であるが，メモをとる

メラ，ハサミ，テープ，キッチンペーパー，電子レンためにステップ 1 の教示映像に映り込む筆箱や，ステップ

ジ，ポット等

2 の映像に映り込む使用済みの調理器具等は，他のステッ行動に応じて変化するモノ メモ用紙，利用者の顔等

プでは質問していないステップに特有のオブジェクトと環境に応じて変化するモノ 冷蔵庫，シンク等

して扱っている．なお，回答にかかる負荷を考慮して，各ステップにおいて必須なモノ

ステップごとにタスクを分割しており，1 タスクあたり 5分〜6 分程度で回答が完了する．

調理器具，完成した食事等

常に不変なモノは，カバン・空のペットボトル等，全てのステップにおいて見せたくない傾向が強いオブジェクト
や，カメラ・ハサミ等，そこまで見られることに抵抗もな

4.3 実施条件

いが見せる必要もない雑貨類，キッチンペーパー・電子レ本研究では，クラウドソーシング用のプラットフォーム

ンジ等，映り込むことが自然なオブジェクトが該当する．

として，Yahoo!クラウドソーシングを利用する．アンケー

このカテゴリのオブジェクトは，スコアの絶対値にはばら

ト対象者は，プラットフォームの全登録者のうち予め BIG5つきがあるが，ステップごとの絶対値の変化は少なく，順スコアを収集した合計 3100 名であり，その中から各ステッ

位の変化も少なかった．

プごとに 300 名の回答人数上限を設けた．各ステップは独行動に応じて変化するモノは，利用者がある行動をとっ立しており，連続で回答することも可能であるが，1 ステッている際に映り込むと考えられるものが該当する．具体的

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝4

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 2

オブジェクトごとのプライバシー保護要求スコアの平均値
ステップ 1ステップ 2mean

ステップ 3mean

保護要求を紐付けて検討する．はじめに，合計 5 つの BIG5の各指標に関して，その個人特性スコアが+0.5 シグマ以

mean

上の回答者と-0.5 シグマ以下の回答者を抽出し，各個人特

空の缶

2.69

カバン

2.44

空の缶

2.51

カバン

2.72

空のペットボトル

2.57

シンク

2.54

空のペットボトル

2.73

空の缶

2.61

空のペットボトル

2.6

あなたの顔

2.95

リモコン

2.97

カバン

2.61

リモコン

3.11

あなたの顔

3.03

メモ用紙

3.02

に収まっていた．ここで，個人特性スコアが高い群と低い

冷蔵庫

3.2

シンク

3.1

テープ

3.06

テープ

3.3

メモ用紙

3.15

リモコン

3.09

群に対して，各オブジェクトのプライバシー保護要求スコ

あなたの体

3.39

セロファンテープ

3.18

セロファンテープ

3.17

アを比較し，有意な差があるかどうかを検証する．本検証

カメラ

3.43

使用済みの調理器具

3.19

あなたの顔

3.28

ハサミ

3.45

テープ

3.23

ハサミ

3.29

シンク

3.45

カメラ

3.34

コンセント

3.3

タブレット

3.45

タブレット

3.35

カメラ

3.39

セロファンテープ

3.5

ハサミ

3.41

輪ゴム

3.47

輪ゴム

3.7

あなたの体

3.42

タブレット

3.47

あなたの手元

3.74

コンセント

3.42

あなたの体

3.5

コンセント

3.79

輪ゴム

3.57

あなたの手元3.82

が 0.05 以下の場合のみのオブジェクト名・数値を記載して

メモ用紙

3.82

食器棚

3.76

キッチンペーパー

3.84

筆箱

3.89

ハンドソープ

3.86

食器棚

3.85

いる．また表中の符号は，個人特性とオブジェクトのスコ

食器棚

3.91

あなたの手元3.89

ハンドソープ

3.85

アが正の関係か負の関係かを示している．具体的には，スハンドソープ

3.97

ふた

3.9

ポット

4.04

キッチンペーパー

4.22

キッチンペーパー

3.95

IH

4.06

テップ 1 の「シンク」は外向性の大小で保護要求スコアに

計量カップ

4.25

冷蔵庫

4.01

冷蔵庫

4.1

ポット

計量カップ

4.12

電子レンジ

有意な関係が存在しているが，マイナス符号が表示されて

4.3

4.19

電子レンジ

4.38

ポット

4.17

完成した食事

4.41

まな板

4.19

包丁

4.28

電子レンジ

4.3

表より，外向性が高い人物は，ステップ 1 では 1 オブ

料理

4.36

ジェクト，ステップ 2 では 4 オブジェクト，ステップ 3 で性スコアが高い群と低い群を作成した．なお，各群は平均して 85 名程度が属しており，ほとんどが 80〜90 名の範囲

では，比較対象がサンプルサイズが異なる点，データの正規性が無い点等を考慮して，マン・ホイットニーの U 検定を利用した．表 3 に，オブジェクトごとの U 検定の結果を示す．表では，各オブジェクト・各個人特性において p 値いるため，外向性が高いほど「シンク」を隠したがる傾向にあるといえる．

は 4 オブジェクトを映したくないと考えることが読み取れには，ステップ 1 でメモをとる状況ではメモ用紙のスコア

る．これは，外向性が高い人物は一般にコミュニケーショ

は高く，ステップ 2 と 3 ではメモ用紙のスコアは減少した．

ンを重視する傾向にあるため，映しても映さなくても良い

また，他の参加者と交流を行うステップ 3 では利用者の顔と考えるオブジェクトや綺麗でないオブジェクトは，自身のスコアは高いものの，ステップ 1 と 2 では減少している．

の体裁やイメージを保つために映したくないと感じるこ

環境に応じて変化するモノは，そのモノ自体の状態や周とから，このような結果が得られたのではないかと考えら辺の状態によってスコアが変動すると考えられるものが該れる．

当する．具体的には，ステップ 1 では冷蔵庫を開くシーン

協調性に関して，有意に差が出ている半分以上のオブがあり，冷蔵庫内の雑多なモノがオンラインで共有される

ジェクトがステップ特有オブジェクトであるが，これらはシーンが存在する．一方で，その他のステップでは冷蔵庫

ステップの説明に欠かせないオブジェクトであり，今回のを開いておらず，庫内の映像は共有されない．その結果，

ユースケースの一例である料理教室を実施する上で重要冷蔵庫のスコアはステップ 1 では絶対値も順位も低く，スなオブジェクトであるといえる．すなわち，協調性が高い

テップ 2 と 3 ではスコアが高い．シンクも同様に，ステッ

人物は，料理教室のコンテキストに沿って利用されるオブ

プ 3 以外では比較的綺麗な状態であるが，ステップ 3 では

ジェクトについては，他者が期待するであろう高い共有レ

使用済みの調理器具や容器で溢れていることから，スコア

ベルを設定しているのではないかと考えられる．

が減少している．

神経症傾向が高い人物は，全てのステップにおいて自身ステップにおいて必須なモノは，調理中に利用しているの顔や体・手元を映したくないと考える傾向があり，p 値

調理器具や，完成した食事等が該当する．これらのオブも低いことから，その度合も強いことが読み取れる．さらジェクトは他のステップでは現れておらずステップ固有のに，マイナスの符号が現れるオブジェクト数も 11 個と最ものであり，行動に必要なものが多いことから比較的スコも多い．このことから，神経質な人物は自身の外見を必要

アが高い．

以上に気にしてしまう傾向にあり，その他の人物よりもプ以上の知見は，コンテキストとオブジェクトの関係を示
唆するものであり，プライバシーレベル推定モデルの構築に活用できる．

ライバシー保護要求が高いのではないかと考えられる．

6. まとめと今後の展望
本研究では，将来的に普及するであろう空間共有システ

5.2 プライバシー保護要求と個人特性の関係
本節では，個人特性とオブジェクトごとのプライバシーc 1959 Information Processing Society of Japan⃝

ムの利用時における，利用者のプライバシー保護要求に関する検討を行った．具体的には，料理教室のシチュエー

5情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 3

ステップ１

ステップ２

ステップ３

オブジェクトごとの U 検定の結果

開放性

誠実性

外向性

協調性

神経症傾向

あなたの体

-

-

-

-

-, 0.0242*

あなたの顔

-

-

-

-

-, 0.0018**

シンク

-

-

-, 0.0341*

-

-

電子レンジ

-

-

-

+, 0.0254*

-

あなたの体

-

-

-

-

-, 0.0240*

あなたの手元-----, 0.0098**

あなたの顔

-

-

-

-

-, 0.0095**

ふた

-

-

-, 0.0109*

-

-

まな板

-

-

-, 0.0159*

-

-

コンセント

-

+, 0.0194*

-

-

-

ハンドソープ---, 0.0439*

-

-

リモコン

-

-

-

-

-, 0.0234*

包丁

-

-

-

+, 0.0219*

-

料理

-

-

-

+, 0.0163*

-

輪ゴム

-

-

-, 0.0371*

-

-

あなたの体

-

-

-

-

-, 0.0408*

あなたの手元-----, 0.0036**

あなたの顔

-

-

-

-

-, 0.0027**

カメラ

-

-

-, 0.0371*

-

-

テープ

-

-

-, 0.0288*

-

-

ハサミ

-

-

-, 0.0276*--

ハンドソープ---, 0.0159*-+, 0.0247*

リモコン

-

-

-

-

-, 0.0484*

冷蔵庫

-

-

-

+, 0.0226*-

完成した食事---+, 0.0397*

-

食器棚

-

-

-

-

-, 0.0261** : p value < .05，** : p value < .01

ションにおいて 3 つのシーンを定義し，そのイメージ映像

参考文献

を制作した．さらに，各シーンにおいて，クラウドソーシ[1]

ングを通じて 300 名のクラウドワーカーに対して，イメー
ジ映像中のオブジェクトを隠したいと思うかどうかをアンケートで回答して頂いた．分析の結果，性格に関係なく一般的に隠したいと思われるオブジェクトの存在や，シーンごとにその意識が変化するオブジェクトが存在することが[2]

明らかとなった．さらに，個人特性である BIG5 スコアとプライバシー保護要求スコアを紐付けて分析した結果，外[3]

向性や協調性，神経症傾向の大小に応じた保護要求スコアの変化が明らかとなった．
将来的には，これらの知見を定量化・ルール化し，空間共有システムのプライバシーレベル推定モデルを構築する[4]

際の初期モデルとすることで，広く受け入れられる空間プ
ライバシーフィルタリングシステムの構築を目指す．
謝辞 本研究の成果は NICT 課題 222「ウイルス等感染[5]症対策に資する情報通信技術の研究開発」の支援によるも
のです．
[6]

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