6ZK-6

QR コードを用いた実世界からの関係情報の抽出と分析
木村 諒史 † 福原 知宏 ††大向 一輝 ‡武田 英明 ‡† 東京大学工学部システム創成学科 †† 東京大学人工物工学研究センター‡ 国立情報学研究所
1

はじめに実世界指向情報獲得の一つのアプローチとして身の回りのものに IC チップを埋め込み、ユビキタスな社会を実現しようといった研究が最近盛んである。中島らはサイバーアシスト [1] という概念を提唱し、コンピュータの世界と人間の世界を結びつけ人間を助けることを可能にするためには、まだ実世界と情報空間の結び付きが十分でないと述べている。本研究ではその図 1: 実験システムの流れ入り口として、実世界の人や物がどのような関係を持っているかを実験的に身近な場から抽出し、そのネットワーク構造について分析する。本論文の構成は次の通2.3りである。2 で実験システムについて述べ、3 で実験結果について述べる。4 では考察を述べ、5 で本論文

i アプリ

ｉアプリでは初回起動時に使用ユーザの ID 登録を行い、その後バーコードを読み取ることで関係情報ののまとめと今後の課題について述べる。

登録と属性情報の登録が行える。† 関係情報とは人や2実験システム

物二者間の関係をユーザが自由に記述出来るもので、

2.1

概要と特徴

人と物では人が物に対して行った行為や物に対する感本研究で作成した実験システムでは、図 1 のように情†† 、物と物では位置関係を主に記述することになる。

人や物を ID 化し、携帯のアプリを用いて 2 者の関係

又、属性情報とは物の情報を「属性名：属性値」で登を記述し、サーバに送信することで関係情報を蓄積し録出来るもので、例えば「味：甘い」、「色：青」のていった。本手法のメリットは QR コードが IC チップようになる。属性情報は一つの物に対して複数登録出と違って作成しやすいこと、バーコードリーダとなる来る。

携帯がすでに普及していること、携帯電話は人と共に2.4

ウェブインターフェース

移動するので読み取る場所や読み取った時刻についてウェブ上‡ でユーザは実験で登録された関係情報やより実世界に密着したデータを得られることにある。

属性情報を確認出来る。また調べたい ID をクリック

2.2

すると、その ID の情報とそれに関係する人や物、及バーコードと ID

ID は、人・物すべて合わせて通し番号で 1 から振った。新しい人や物にはその時点で最も大きい番号の IDが割り振られる。人の ID は携帯のアプリの初回起動時に登録される。物の ID は、QR コードに「54&ver1.0」

びその情報が色分けされたテーブルに表示されるようのように ID 番号 54 と実験バージョン 1.0 を入れ実世

3.1

界上の物に貼るか、商品の 1 次元バーコードを読み取り ID に対応させることで割り振った。
Study on extraction and analysis of realworld relations among humans and objects using a cell-phone
and a QR Code†††‡‡Akifumi KIMURA
Tomohiro FUKUHARA
Ikki OHMUKAIHideaki TAKEDA
Department of System Innovation, Faculty of Engineering,
The University of Tokyo (†)
RACE (Research into Artifacts, Center for Engineering)
The University of Tokyo (††)
National Institute of Informatics (‡)にし、ID ごとのページを見られるようにした。これらはリアルタイムな情報を表示している。

3

実験結果・考察
実験データによるネットワーク分析方法

物のみのネットワーク、人と物すべて合わせたネッ
トワークの 2 つについてノード数、リンク数、密度、次数に関する値を計算し、表 1 の結果を得た。また、ネットワーク分析ツール pajek‡‡ を使い、人や物をノー† 本 i アプリの説明書は次の URL に存在する。

http://bs1.race.u-tokyo.ac.jp/˜r-kimura/
relation/information.pdf†† おいしかったなど主観的な気持ちなど‡ http://bs1.race.u-tokyo.ac.jp/˜r-kimura/
relation/relation index.html‡‡ http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/

表 1: ネットワークの特徴を表す数値
項目＼ネットワーク
全ノード数
存在するリンク数
存在し得るリンク数
グラフ密度
次数の平均値
次数の分散

物
173
12114878
0.008132
1.398
3.418

人と物
179
24615931
0.015441
2.748
22.501有していること、個人が実生活でよく使う物はその人につながっている重みの大きい物（図でリンク線の太い物）であることが言える。さらに図 2 で示したハブ
図 2: 物ネットワークとなるノードの周辺のノードを見ると、パソコン周辺の環境、テーブル周辺の環境など特定の空間が確認できた。

3.3

数値データからの考察得られたネットワークの数値データ (表 1) について分析を行った。この結果、物のみのネットワークに人も加わると本実験のように 6 人だけでもリンク数、グラフ密度、ノードの次数平均値は共に倍近くなり、次数の分散も大幅に大きくなった。これは人の物に対する行為が非常に複雑であったことを表す。人と物の関係の方がアプリでは登録しやすいことも反映していると言える。また、次数が 1 では人や物が連結していくことは不可能であるが、2 であれば理論的には直線的に連結していくことが可能である。これより、次数の図 3: 人・物ネットワーク平均値が 2 を超えることで孤立点や独立したサブグラフが少なくなったと考えることができ、これは図 2 とドとし関係をリンクで結んだネットワーク可視化（無向グラフ・リンク重み付き）を行い、図 2 と図 3 を得図 3 を見比べても確認できる。

4

まとめと今後の課題た。これらは実験参加者 6 人を対象に 2007 年 12 月

本論文では実世界における人や物のネットワークを23 日〜2008 年 1 月 14 日の 23 日間で得られた結果であり、実験を行った場所は主に家や研究室などの身近な空間である。

抽出するために、QR コードと携帯のアプリを用いて3.2かった。今後、実験人数や規模を拡大し、街などの広可視化データより読み取れたこと関係情報の抽出を行った。その結果、家などの身近な空間における中心となる物や共有されている物が分物同士のネットワーク (図 2) より、テーブル・パソコ

い実世界空間におけるネットワークを分析することがン・冷蔵庫などのハブとなる存在が見て分かった（図 2

課題である。その分析結果は、街中での中心になる物の°1 〜°3 ）。これらは物を置いたり、つないだり、入れの存在を始め、物と物や人と人で密接な関係を持ってたりする物であるケースが多い。それに対し、人と物いたり似ていたりするグループを発見する手段としてすべてを表したネットワークを見ると、前者になかっ役立つといえる。

た強いリンクが現れる物がある（図 3 で°
1 のストー

参考文献

ブは参加者 A と参加者 B を強く結び付けているが、[1] 中島秀之:「人の行動を支援する技術」, 野島久

ストーブは図 2 ではリンクを持たない）。このように雄、原田悦子 編, 家の中 を認知科学する, 新

人が実生活で使うハブになる物と物同士のネットワー

曜社,2004.

クでハブになる物は必ずしも同じでないことが分かった。集団生活の中心にある物は多くの人とリンクを共[2] 安田雪:「実践ネットワーク分析」, 新曜社,2001．