情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

B21
2015/3/6

ユーザとシチュエーションに応じたターゲティング型地図ナビゲーションシステムの開発
高田 百合奈†1,a)

渡邉 英徳†1

概要：ユーザの空間把握能力とユーザが置かれた環境状況に応じて，バリアブルな地図を提示しながら地域情報を提示する地図ナビゲーションシステムを開発することを目的とする．第一に，人の空間把握能力を調査するためのアンケートである，方向感覚質問紙簡易版を利用し，ユーザの空間把握能力のパターンをカテゴリー分類する．関連研究のレビューを元に，カテゴリーに応じた地図を提示する，ユーザターゲティング型地図ナビゲーションシステムを開発する．第二に，ソーシャルサービスからユーザが保持する地域情報を取得する．ユーザが置かれたシチュエーションに応じて地域情報を地図上に提示する，シチュエーションターゲティング型地域情報ビジュアライズシステムを開発する．以上のシステムを統合し，ユーザの空間把握能力に応じた地図を提示しながら，地域情報をシチュエーションに応じて地図上にビジュアライズする，地図ナビゲーションシステムを開発する．実装例として，Android 用地図アプリを制作する．

Development of the Map Navigation System
Targeting Users and Situation
Takata Yurina†1,a)

Watanave Hidenori†1Abstract: The purpose of this study is to develop a map navigation system which shows variable map
according to the user’s spatial perception. In order to achieve this purpose, ﬁrst of all, we developed a map
navigation system which toggles a viewpoint as a prototype. The result of an experiment using the prototype
showed that the system had some eﬀects. Then we proposed a categories method using Sense of Direction
Questionnaire-Short Form (SDQ-S) by experiments of SDQ-S and sketch maps. As a result, we developed
a map system which changes a viewpoint, a rotation, and an alert function depending on the user’s spatialperception pattern categorized by SDQ-S. This system was implemented as a smartphone application.

1. はじめになり，認知地図 [1] は人によって異なる [2]．人は認知地図に基づいて移動を行うため，認知地図が正確に出来ていれ情報通信環境が発達した現代において，その時代背景にばいるほど道に迷わなくなるとされている [3]．また外的沿った地図システムが利用拡大され，GPS 機能を用いたス

要因によっても，形成する認知地図に違いが現れることがマートフォン用地図アプリやカーナビゲーションなどが存示されており [4]，現地でなければ知覚出来ない状況等も迷在し，ナビゲーションのアシストを自動的に行う地図サー

いやすさに関係する．

ビスも多数開発されている．

そこで本研究では，ユーザの空間把握能力の違いに応じ一方，人間の空間認知に関する研究は，建築学，社会学，て地図の表現方法を切り替えることによって，保持されや情報通信学等，多岐に渡る分野でなされている．2 章で述すい形式の認知地図の構築をサポートする，ユーザターゲ

べるように，空間把握能力によって空間認知のあり方は異ティング型の地図ナビゲーションシステムを開発する．さらに，ソーシャルサービスを利用して外的要因の変化に応†1a)

現在，首都大学東京
Presently with Tokyo Metroplitan University
yurina.tkt@gmail.com© 2015 Information Processing Society of Japan

じてローカル情報の提示を行う，シチュエーションターゲ
ティング型の地図ナビゲーションシステムを開発する．以514

上 2 つのシステムを統合させた地図ナビゲーションシステ

型の認知地図を形成しやすく，地図から得た情報は俯瞰的ムを提案する．

であるため，サーベイマップ型を形成すると言える．

また，スマートフォンの普及率は年々拡大しており，そまた，人は認知地図に基づいて移動を行っているため [3]，のアプリは SDK を使って開発可能であり，既に多くの地認知地図と実地図を対応付けながら，実地図の認識と利用図サービスが提供されている．そこで本研究では，システ者の持っている認知地図の再構成を対話的に行う，認知地ムの実装例としてスマートフォン用の地図アプリを開発す

図再生システムを提案している事例 [9] があるように，ユーる．なお，スマートフォンの画面の大きさや安全性に考慮ザが持つ認知地図と対応した地図を提示することがナビし，歩行時のみの利用を前提とする．

ゲーションに有効であると考えられる．

まず，空間把握能力の良さを判断する指標となる方向感

したがって筆者らは，ルートマップ型の認知地図を保持

覚質問紙簡易版（SDQ-S）[11][12] を利用したアンケート

しやすいユーザには，地上からの視点のイメージ（以降，データと，スケッチマップと呼ばれる，認知地図の外的なルートマップと表記），サーベイマップ型の認知地図を保表象となる手描き地図のデータを取得し，分析する．実持しやすいユーザには，俯瞰的視点の地図（以降，サーベ験結果に基づき，SDQ-S によってユーザの空間認知のパイマップと表記）を提示しながらナビゲーションを行うこ

ターンをカテゴライズし，各々の空間把握能力に適したナとで，認知地図の構築に貢献できると考える．

ビゲーションを行うシステムを実装する．次に，取得した

さらに，空間をヘディングアップ（進行方向が上），もソーシャルサービスである Twitter に投稿されている情報

しくはノースアップ（北が上）として認識しているかにを環境状況によって分類し，ナビゲーション画面にマッピ

よっても認知地図の種類を分類することができる．ノース

ングする．これによって環境状況に応じて情報を提示する

アップのように方向が固定された地図から空間を把握するシステムを実装する．と，認知地図の向きも固定され，サーベイマップ型になる

本論文は以下のように構成される．まず 2 章で既存研究が，ヘディングアップの地図の場合，認知地図の方向が固について検討する．3 章でスケッチマップ描画実験を行う．

定されず，ルートマップ型になりやすい [14]．つまり，ヘさらに 4 章では，3 章の実験結果と，2 章での考察より，ディングアップはルートマップ的に地図を認識するには適ユーザターゲティング型地図ナビゲーションシステムを実しているが，目的地への経路のどこにいるのかを確認する装する．5 章で，現在開発中のソーシャルサービスを利用には，ノースアップのように地図の向きが固定されているしたシチュエーションターゲティング型地図ナビゲーショ方が適していると考察できる．したがって，ノースアップンシステムについて述べ，6 章で本研究のまとめを述べる．とヘディングアップの地図にはそれぞれ特徴があるため，2. 関連研究
2.1 認知地図の種類と形成

ユーザの空間認知のパターンやユーザが置かれている状況に応じて，ノースアップかヘディングアップか，適切な地図を提供する必要があると考察する．

脳内に存在する環境に対して保持している空間的知識を認知地図 [1] といい，ルートマップ型とサーベイマップ型

2.2 移動に役立つ情報の取得要件に分類できる [2]．ルートマップ型は，地上からの視点で表目的地まで到達する能力に乏しいユーザは，認知地図を現され，サーベイマップ型は，地図のように俯瞰的イメー構築する段階で，移動に役立つ情報を取得できておらず，ジで表現される [5]．一般的に，認知地図にルートマップ型[8] その移動に役立つ情報は，を保持しやすいユーザは道に迷いやすく，サーベイマップ(1) 場所を特定するための情報型であるユーザは全体地図から自分の居場所を把握でき，(2) 移動方向を特定するための情報

方角の示唆が得意で道に迷いにくいと言われている [6]．まに分類できることが [13] 新垣らによって明らかにされてた，ルートマップ型の認知地図からサーベイマップ型に発いる．まず，（1）の情報を取得するための方法を検討する達することが解っており [2]，空間把握能力が優れているほと，全体地図から現在地を示すことが出来るサーベイマッ

ど，サーベイマップ型の認知地図を保持していると言える．

プで，現在地を示すことが適切である．次に（2）についてこのように先天的に保持する認知地図に違いがある一であるが，スタート地点において正しい道順を選択できる方，外的要因によって，形成される認知地図に違いが生まかどうかが重要であり [10]，また目的地付近の地図を強調れることも明らかになっている．移動行動から得られる地することが，ユーザの経路案内を支援するには効果的であ

理空間情報からはルートの知識が獲得され，それを元に形る [9] ということが示されているため，特にスタート地点成される認知地図はルートマップ型になるが，地図から得と目的地付近において，方向を同定させる仕組みを検討すた情報は配置的知識になり，サーベイマップ型の認知地図ることとする．

を形成する [4]．これは，移動行動から得られる地理空間情
報は，地上からの視点によるものであるためルートマップ© 2015 Information Processing Society of Japan515

表 1

マップがどちらの方角を上にして描かれているかに

SDQ-S の質問内容

Table 1 Survey by the SDQ-S

よって，ノースアップかヘディングアップかを分析すQ.

質問る．さらに SDQ-S に回答してもらい，回答結果とス

1

知らない土地へ行くと，途端に東西南北が分からなくなる

2

知らないところでも，東西南北をあまり間違えない

ケッチマップの分析結果との関係を分析することで，

3

道順を教えてもらう時，「右・左」で指示してもらうと分かるが「東SDQ-S の結果に応じてユーザの認知地図のパターン西南北」で指示されるとわからないを分類するユーザカテゴライズ手法を開発する．

4

電車の進行方向を東西南北で理解することが困難

5

知らないところでは，自分の歩く方向に自信が持てず不安になる

6

ホテルや旅館の部屋に入ると，その部屋がどちら向きか分からない

7

事前に地図を調べていても初めての場所へ行くことはかなり難しい

8

地図上で，自分のいる位置をすぐに見つけることができる(b) 自宅周辺の地図

9

頭の中に地図のイメージをいきいきと思い浮かべることができる

以上の 2 つの地図を A4 用紙（縦）に描画してもらう．

10

所々の目印を記憶する力がない

11

目印となるものを見つけられない

12

何度も行ったことのあるところでも目印になるものをよく覚えていな
い13

景色の違いを区別して覚えることができない

14

特に車で右・左折を繰り返して目的地に着いたとき，帰り道はどこでどう曲がったらよいか分からない

課題 (a) 通学・通勤場所から最寄りの駅やバス停，もしくは自宅までの地図

被験者 20〜50 代の男女 24 名

B. 実験結果
まずスケッチマップ課題について述べる．まず，（b）の課題で閉路区域がある地図を描いた被験者はサーベイマッ

15

自分がどちらに曲がってきたかを忘れる

16

道を曲がるところでも目印を確認したりしない

プ型，閉路区域を持たない地図を描いた被験者はルート

17

人に言葉で詳しく教えてもらっても道を正しく辿れないことが多い

18

住宅地で同じような家が並んでると，目的の家が分からなくなるマップ型であると分類する．（a）の課題については，ルー19

見かけのよく似た道路でも，その違いをすぐに区別することができる

20

二人以上で歩くと人について行って疑わないトを描かせる課題であったため，線的に地図を描きやすいと考察し，（b）の地図のみで判断することとする．次に，ノースアップ型とヘディングアップ型の分類についてであ3. カテゴライズ手法の提案
SDQ-S とは，愛知教育大学の竹内謙彰氏によって開発された，方向感覚の良さを判定する質問紙である（表 1）．質問は全部で 20 問で構成され，5 段階評価で回答し，合計るが，偶然的に北を上にして描いた場合があると考え，（a）と（b）の地図の両方で，北を上にして地図を描いた被験者をノースアップ型，それ以外をヘディングアップ型と分類する．
次に，SDQ-S への回答結果より，SDQ-S の質問が次の得点（100 点満点）で評価する．得点が高いほど，方向感2 項目に該当するものを，それぞれ分類する．

覚が良いと判断される．この質問紙は，空間認知の研究に(1) 空間を俯瞰的に認識しているかおいて，自己評価による方向感覚の判断に広く使用されて(2) 東西南北を認知できているかいる質問紙である．したがって，SDQ-S の結果に応じて，具体的には，Q.6,8,9,14,15 を（1），Q.1〜4 を（2）とする．

ユーザが保持する認知地図のパターンを判断することが出（1）と（2）の質問に対する合計得点と，スケッチマップの来ると考察し，SDQ-S を用いてユーザの認知地図のパター

分類結果を図 1，図 2 に示す．

ンを分類するユーザカテゴライズ手法について提案する．

3.1 スケッチマップ描画実験
A. 実験内容方法

認知地図の外在化となるスケッチマップの描画課題を行う．スケッチマップの分析手法の１つである閉路法 [15] によってスケッチマップがサーベイマップ型かルートマップ型かを分析する．閉路法とは，地図に描かれた道路網のうち，周囲を道路で囲まれている部分（閉路区域）を数える方法であり，閉路区域があると，面的に空間の拡がりを捉えていると判断できるため，サーベイマップ型であり，閉路区域がないと，線的に捉えているため，ルートマップ型と分析する手法である．閉路区域の数や領域の大きさによって，サーベイマップ型のさらに詳しいタイプを分析できるが，本

図1

サーベイマップ型・ルートマップ型ユーザの SDQ-S の（1）の得点

Fig. 1 Survey-map and Route-map Users’ Total Score of SDQS (1)

実験では２つの型に分類することが目的であるため，閉路区域の有無によって判断する．さらに，スケッチ© 2015 Information Processing Society of Japan516

図 3

サーベイマップ型とルートマップ型ユーザの SDQ-S の（1）の正規分布

Fig. 3 Normal Distribution about Survey-map and Route-map
Users’ Total Score of SDQ-S (1)
図 2

ノースアップ型・ヘディングアップ型ユーザの SDQ-S の（2）の得点

Fig. 2 North-up and Heading-up Users’ Total Score of SDQ-S(2)

られるが，不連続値をとる確率変数についての検定の場合でも，正規分布を近似的に用いることができ，またここでは閾値を求める用途で使用するだけであるため，本実験の分析に利用する．

3.2 考察まず，サーベイマップ型とルートマップ型の 2 つのグ

ルートマップ型とサーベイマップ型のユーザはそれぞれループの正規分布について述べるため，（1）の合計得点の9 名と 15 名で，SDQ-S の（1）に分類した質問の合計得点の確率分布を示す（図 3）．SDQ-S の質問は 1 問あたり最小 1平均は，12 点と 16 点であった．さらに t-検定を行ったとこ

点，最大 5 点であるため，（1）に含まれる問題数は 5 問よろ，5 ％水準で有意差がみられた（p = 0.03 < 0.05）（表 2）．

り，実際は最小値 5 点，最大値 25 点の区間に制限される

ヘディングアップ型とノースアップ型のユーザ間についてが，ここでは正規分布の近似としてみなす．ここで，閾値も同様に分析したところ，それぞれ 18 名と 6 名で，（2）のを t とおき，x 軸の点数の変数を Z とすると，Z5t の範囲合計得点の平均は，7.9 点と 13.3 点であった．こちらも t-にある確率は，正規分布の関数と x 軸に囲まれた領域のう検定を行ったところ，有意差が見られた（p = 0.01 < 0.05）

ち，Z5t の範囲の面積の値となる．これより，ルートマッ（表 3）．

プ型ユーザの点数が Z5t である確率と，サーベイマップ型

表 2 サーベイマップ型とルートマップ型の SDQ-S の (1) の合計得点の比較

Table 2 Comparision between Survey-map and Route-map
Users about Total Score of SDQ-S (1)

ユーザの点数が t5Z である確率を比較すると，14 < t < 15で，約 69 ％の同確率となる．つまり，（1）の合計得点が14〜15 点の間に閾値を設定すると，約 31 ％の誤差で，サーベイマップ型かルートマップ型に分類することが出来る．
よって，14 点以下はルートマップ型，15 点以上はサーベサーベイマップ型

ルートマップ型

平均

標準偏差

平均

標準偏差p値

16.06

4.02

124.100.03

イマップ型と分類する．
同様に，ノースアップ型とヘディングアップ型の 2 グ
ループの，（2）の合計得点の正規分布を示す（図 4）．全部で 4 問のため，実際は最小値 4 点，最大値 20 点の区間に

表 3 ノースアップ型とヘディングアップ型の SDQ-S の (2) の合計得点の比較

Table 3 Comparision between North-up and Heading-up Users

ある確率と，ノースアップ型ユーザの点数が t5Z である
確率を比較すると，10 < t < 11 で，約 79 ％の同確率となる．よって，（2）の合計得点が 10〜11 点の間に閾値を設

about Total Score of SDQ-S (2)ノースアップ型

制限される．ヘディングアップ型ユーザの点数が Z5t でけ，10 点以下をヘディングアップ型，11 点以上をノースヘディングアップ型

平均

標準偏差

平均

標準偏差p値

13.33

3.39

7.94

3.30

0.01

ここで SDQ-S の点数によるサーベイマップ型とルートアップ型と分類する．以上を，ユーザの認知地図のパターンを分類する，ユーザカテゴライズ手法として提案する．

4. ユーザターゲティング型地図ナビゲーションシステムの開発

マップ型の分類，ノースアップ型とヘディングアップ型の本章では，2 章での考察より，地図の形式によるそれぞ分類を行うにあたり，（1）と（2）の得点について各々どのれの利点を活用し，スタート地点・目的地付近・それ以外点数を閾値とするかを求めるために，正規分布を示す．本の道中の 3 パターンで地図の視点を変えるととともに，前来正規分布は，連続的な変数に関する確率分布として用い章で提案したユーザカテゴライズ手法を取り入れた地図シ© 2015 Information Processing Society of Japan517

地図，下部に現在地に着目した詳細な地図や，ストリートビューを利用したルートマップを表示させる．8 つの地図
パターンそれぞれの画面構成については以下に述べる．
サーベイマップ型とルートマップ型地図の画面構成
サーベイマップ型はサーベイマップ，ルートマップ型はルートマップの表示を基本構成とする．しかし，
図 4

ノースアップ型・ヘディングアップ型ユーザの SDQ-S の（2）の得点

Fig. 4 Normal Distribution about North-up and Heading-up

ルートマップの提示だけでは，現在地のルート全体における現在地の把握ができないため，ルートマップ型の地図パターン 3 ， 4 ， 7 ， 8 においては，スタート地点付近と目的地付近で，最初の進行方向を明白に

Users’ Total Score of SDQ-S (2)するためルートマップ，それ以外の道中ではサーベイステムを，Android アプリとして開発する．

マップを表示する．
ノースアップ型とヘディングアップ型地図の画面構成

4.1 地図パターンのカテゴライズ
3 章で提案したカテゴライズ手法に加え，SDQ-S の Q.5「知らないところでは，自分の歩く方向に自信が持てず不安になる」で 2 点以下を回答したユーザは，正しい道順から逸れた時にアラートを促すことで不安の解消に繋がると考え，カテゴライズした地図パターンの機能の一つとする．したがって，アプリの初回起動時に SDQ-S の Q.1〜

6,8,9,14,15 を表示し，回答を促す．回答結果によって，8パターンの地図にカテゴライズし，サーベイマップ型かルートマップ型，ノースアップ型かヘディングアップ型，アラートの有無を切り替える．それぞれのパターンは表 4の通りで，パターン 1 〜 8 と表記する．

ノースアップ型はノースアップ，ヘディングアップ型
はヘディングアップ表示を基本構成とする．ただし，ノースアップは目的地への経路のどこにいるかを確認することに適しており，ヘディングアップはルートマップ的に認識するのに適しているため，ノースアップ型且つルートマップ型の地図パターン 3 ， 7 において，ルートマップを表示していない道中の間は，ヘディングアップの地図を同時に提示することとする．
また，道中においては，どの地図パターンでも，ノースアップの全体図を示すこととする．
以上より，８つの地図パターンはそれぞれ図 5〜8 のように構成する．

4.2 システム構成
地図表示に GoogleMapsAPI の利用と GPS 情報の取得を可能にするため，HTML5 で実装を行い，Android アプリにする．また，スマートフォンの地磁気センサーを利用するため，HTML と javascript でアプリを作成でき，ハードウェアの機能にアクセスする API が用意されている PhoneGapを利用して，javascript と Java で連携を取る形にして実装を行う．ルートマップ型地図は，GoogleMapsAPI で提供されているストリートビューの機能を用いて実装する．

5. Twitter による投稿データを用いた情報
提示
天候や時間帯などの環境状況も，道の迷いやすさに関係している．そこで，地域知となり得るソーシャルデー
タである Twitter のデータを利用し，ナビゲーション中に情報提示するシステムを開発する．Twitter に投稿されているデータのうち，GPS 情報が付加されているデータをTwitter API を利用して収集する．また，これらのデータを環境状況に応じて提示する事を目的に，天気情報や時間情報も取得し，各々の Twitter データに付加する．今後，4.3 画面構成
8 パターン全てで 2 画面構成とし，上部にルートの全体表 4

収集したデータをデータマイニングや独自フィルタリングをかけることでカテゴライズし，ナビゲーション中に情報提示する事で，シチュエーションターゲティング型の地

被験者 A〜E のカテゴライズ

図ナビゲーションシステムを開発する．ユーザターゲティ

Table 4 Categorize of Subjects A-E
パターン

地図の向き地図の視点

アラート

ング型地図ナビゲーションシステムと統合させることで，

1

ノースアップ型

サーベイマップ型

なし

ユーザとシチュエーションに応じたナビゲーションシステ

2

ヘディングアップ型

サーベイマップ型

なし

ムを開発出来ると期待する．

3

ノースアップ型

ルートマップ型なし

4

ヘディングアップ型

ルートマップ型なし

5

ノースアップ型

サーベイマップ型

あり

6

ヘディングアップ型

サーベイマップ型

あり

本稿では，ユーザの認知地図のパターンを判断しカテゴ

7

ノースアップ型

ルートマップ型

あり

ライズする，ユーザカテゴライズ手法を提案し，本手法を8

ヘディングアップ型

ルートマップ型

あり

元に，カテゴライズされたパターンに応じてルート・ナビ© 2015 Information Processing Society of Japan

6. まとめ518

ゲーションを行う，ユーザターゲティング型地図ナビゲーションシステムを開発した．
本研究の意義は，既存の空間認知の研究成果に基づいて，

[6]
[7]

ユーザの空間認知のパターンに応じた地図を提示しながらナビゲーションを行うシステムを開発したことである．
このことによって，ユーザの認知地図と同じ型の地図を提[8]示でき，ユーザの認知地図の構築に貢献しながらナビゲーションを行うことが出来たと考える．

[9]

したがって，本研究の目的は達成され，本手法を用いることにより，空間把握能力に関わらず，ルート・ナビゲーションを行うことが可能であると言える．
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図 5パターン 1 ， 5Fig. 5 Pattern 1 ， 5

図 7

パターン 2 ， 6Fig. 7 Pattern 2 ， 6© 2015 Information Processing Society of Japan

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図 6パターン 3 ， 7Fig. 6 Pattern 3 ， 7

図 8パターン 4 ， 8Fig. 8 Pattern 4 ， 8519