DEIM Forum 2019 E4-3

博物館の展示物と見学者の興味を関連付ける情報の発見
楊

澤華†

山本

祐輔††

山本 岳洋†††

神門典子††††

大島裕明†† 兵庫県立大学 応用情報科学研究科 〒 650–0047 兵庫県神戸市中央区港島南町 7–1–28†† 静岡大学 情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 京都大学 情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町 36–1†††† 国立情報学研究所 〒 100–0003 東京都千代田区一ツ橋 2–1–2
E-mail: †{aa18x510,ohshima}@ai.u-hyogo.ac.jp, ††yamamoto@inf.shizuoka.ac.jp,†††tyamamot@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp, ††††kando@nii.ac.jp
あらまし

本研究では，博物館や美術館の見学者が展示物に興味を持てるようになることを目的として，展示物の情報と，見学者が関心を持つことができる事項をつなぎ合わせる情報を Wikipedia のリンク構造から発見する手法を提案する．現在，いくつかの博物館や美術館では電子ガイドや電子ナビなどの情報端末が館内で利用できるようになっている．そのような端末では，展示物の詳細情報やおすすめの見学経路情報が提供される．紙のガイドや音声ガイドに比べて，情報端末ではより多くの情報が提供されるようになっているが，はたして，鑑賞体験をより記憶に残るものにすることに役立っているだろうか．本研究では，展示物への理解を深めるために，鑑賞者たる「私」と，展示物の間に何らかの関連性が感じられるようにし，見学者に鑑賞において能動性を持たせることを目指す．国立民族学博
物館をフィールドとして，展示物のデータベースと Wikipedia などを用いて，すべての展示物と Wikipedia 項目などの世の中のあらゆる事柄に存在する様々な関連性を発見する手法を提案する．
キーワード 博物館鑑賞体験，Wikipedia 解析，パーソナライゼーション

1. は じ め に
現在，博物館や美術館では，電子ガイドや電子ナビなどの情図 2 のようなビデオ番号パネルが設置されており，そこで示された 3 桁の番号を選択することによって，関連する 2 分程度の映像を閲覧することが可能である．

報端末が館内で利用できるようになっていることがある．その東京国立博物館では，「トーハクなび」 （注 2）というスマートような端末では，展示物の詳細情報をテキスト，映像，音声なフォン用アプリケーションが公開されており，見学コースの選

どで閲覧することができたり，おすすめの見学経路情報が提供択を行うことが可能である．選択された見学コースに従って，されたりする．

博物館内を見学すると，自動的にガイドが行われる．

たとえば，国立民族学博物館では，「みんぱく電子ガイド」（注 1）

このような情報端末では，紙のガイドや音声のみのガイドにという端末を無料で借りることが可能である．

比べて，より多くの情報が提供されるようになっている．しか図 1 は，「みんぱく電子ガイド」である．ハードウェアはプ

し，はたして，博物館や美術館における鑑賞体験をより記憶にレイステーションポータブルである．博物館内の様々な所に，残るものにすることに貢献しているだろうか．博物館や美術館において展示物を鑑賞しているときには，より多くの情報に触れることになっていたとしても，しばらくするとほとんど忘れ

図 1 国立民族学博物館のみんぱく電子ガイド（注 1）：国立民族学博物館 みんぱく電子ガイド：

http://www.minpaku.ac.jp/nmuseum/exhibition/main/digitalguide

図 2 国立民族学博物館のビデオ番号パネル（注 2）：東京国立博物館 トーハクなび：

https://www.tnm.jp/modules/r free page/index.php?id=1467

てしまうといったことにはならないだろうか．

表 1 国立民族学博物館データベースの項目件数

本研究では，このような問題意識のもと，博物館や美術館のデータベース名

項目件数

見学者が展示物に興味を持てるようになることを研究目的と設標本資料目録データベース

285,135 件

標本資料詳細情報データベース

72,428 件

定する．そして，展示物の情報と，見学者が関心を持つことができる事項をつなぎ合わせる情報を発見する手法を提案する．
博物館や美術館には，展示物に特に強い興味を持っていない

情報を収集し，収集したデータを基に既存の協調推薦アルゴリ

ような見学者も多く訪れる．そのような人にとっては，能動性ズムを用いることで，見学者が興味を持つ展示物を推薦する手を持って鑑賞することは難しい．そこで，展示物への理解を深法を提案している．

めるために，鑑賞者たる「私」と，展示物の間に何らかの関連

本研究も，上記であげたような博物館の鑑賞体験の個人化に性が感じられるようにし，見学者に鑑賞において能動性を持た関する研究と捉えることができる．一方，本研究とこうした研せることを目指す．

究の大きな違いは，これまでの研究の多くが見学者の博物館に本研究では，国立民族学博物館を主たるフィールドとして設おける行動から見学者の興味を推定し，見学者が興味を持ちそ定する．国立民族学博物館で展示されているあらゆる展示物をうな展示物を推薦するというアプローチであるのに対して，本対象として，見学者に興味を持ってもらえるように仕向けるこ

研究は，博物館とは独立に見学者がすでに持っている興味（本とを目指す．見学者からは興味を持つことができる事項があら研究では Wikipedia を利用）と展示物との関連を見つけること

かじめ得られているものとして，国立民族学博物館の展示物とで，見学者の興味を喚起するというアプローチであるという点

それらの事項の間に存在する関連性を発見する手法を提案すにある．

る．具体的には，国立民族学博物館の展示物のデータベースとWikipedia を用いて，展示物と Wikipedia 項目のリンク構造を

3. 利用するデータ

抽出し，その中から，提示すれば見学者が興味を持つことがで本研究では，国立民族学博物館の展示物の情報として，国立きるだろうと考えられるリンクを発見する．項目間のつながり

民族学博物館が公開しているデータベースを利用する．また，を提示することによって，自分が興味を持っている事項と展示

見学者の興味を表したり，見学者に自分の興味と展示物の関連物の間に関連性を感じられることができるようになると考えてを示すために Wikipedia を利用する．今回は，Wikipedia 日本

いる．

語版を対象とする．本節では，それぞれのデータについて説明

2. 関 連 研 究する．

3. 1 国立民族学博物館のデータベース

これまで，博物館における展示物の鑑賞インタフェースや鑑

国立民族学博物館のデータベースは標本資料目録データベー

賞体験に焦点を当てた研究が提案されてきた．博物館の展示物

スや標本資料詳細情報データベースなどから構成されている．

を鑑賞する際の問題点として，見学者の知識が不十分であり，これらのデータベースの項目件数について，表 1 に示す．

展示物に関する説明を読んだとしても十分に理解できないとい

標本資料目録データベースは，国立民族学博物館の展示物にう点があげられる．この問題に対して Yamada らは，CEAX

ついての概要データが格納されたデータベースである．国立民Voyager というシステムを提案している [1]．CEAX Voyager

族学博物館の展示物について，最も網羅されているデータベー

は，教育現場において，子どもが文化財について学ぶことを支スであると考えてよい．

援することを目的としたシステムである．このシステムは，見標本資料詳細情報データベースは，網羅性は低いものの，展

学者の知識がなくとも文化財の探索ができるように，画像の類

示物の「特徴」や「使用材料」といった，比較的詳細な属性に似性で検索したり，見学者が自由に年代や場所と言った文化財

ついての情報が格納されているデータベースである．

を分類する軸を選んだり，多様な観点から自由に文化財を探索

本研究では，可能な限り多くの展示物を対象とするために，することができる．そのシステムでは文化財の解説文を平易な標本資料目録データベースを用いることとする．表 2 は，標本文で表現することで，専門的な知識がなくとも展示物の理解が資料目録データベースに存在する属性とその属性値の例を示し

できるような仕組みが提案されている [2]．

たものである．これらの属性以外にも，「民族」という属性があ

また，博物館での実際の鑑賞行動に関する研究として，ユー

り，値を持つ展示物も存在する．また，代表写真やその他の写ザ個人の興味や嗜好に合わせて鑑賞体験を個人化（personaliza-

真があるもの，寸法情報や撮影・計測日などの情報が存在するtion）する手法もこれまで議論・提案されてきた [3] [4] [5] [6] [7]．

場合もある．
「関連情報」には他のデータベースへのリンク情報

たとえば，Hatala と Wakkary は，音声による解説文を聞きなが記載されている．このように，必ずしもすべての属性に対しがら展示物を鑑賞するような鑑賞体験において，見学者がどのて値があるわけではないが，「標本番号」「標本名」「受入年度」

ような音声ガイドを聞いたのかやどの展示物に移動したのかと「記載日」についてはデータの欠損がないようである．

いった情報からユーザの興味を推定し，ユーザの興味を持ちそ属 性「OWC」と 属 性「OCM」は Human Relations Area

うな展示物を推薦するシステムを提案している [6]．Bohnert とFiles （注 3）による分類である．
「OWC」は，Outline of World

Ingrid Zukerman [5] はメルボルン博物館において，見学者がどのように展示物から展示物へと移動していったのかの経 “路（注 3）：Human Relations Area Files の略称は HRAF であり「フラーフ」

表 2 標本資料目録データベースの属性
属性

属性値の例

標本番号 H0002381
標本名

カヌー用 櫂
カヌーヨウ カイ地域

パプアニューギニア ラム川流域＜使用＞

OWC

OJ33

OCM

501

受入年度 1975
記載日

2018-11-05

関連情報 標本資料記事索引データベース (7 件)

表 3 Wikipedia 日本語版のデータの概要
ファイル説明ことができると，より関心を持って鑑賞を行うことができるだ

データ数

ろうという考えに基づいたものである．本研究では，この問題

ページ

1,824,962 件

を Wikipedia 上のリンクのパス発見の問題としてとらえる．す

ページ間のリンク

88,276,200 件

カテゴリ数213,700 件

Cultures という分類方法であり，4 桁のコードで世界の地域を表す．
「OCM」は人間の様々な活動の分類方法であり，3 桁の数字で表される．
「OWC」と「OCM」については，現在は利用し

なわち，

•

ある一つの展示物の標本名を表す Wikipedia ページ z•

ある一つの展示物の地域を表す Wikipedia ページ r•

見学者の興味を表す Wikipedia ページ集合 M

を入力とし，それらの間にある•

Wikipedia 上のリンクパス pていないが，有用な分類であるため今後利用することを検討しを出力とする問題とする．ただし，出力される Wikipedia 上のている．

リンクパス p は，z ，または r から，いずれかの mj ∈ M への3. 2 Wikipedia 日本語版のデータ

単純道である．そして，p を見ることによって，見学者が入力本研究では，見学者の興味を表すために Wikipedia を利用すされた展示物に，より興味を持つことができるようなものでなる．具体的には，あらかじめ，見学者が関心を持つ Wikipedia

くてはならないとする．このような Wikipedia 上のリンクのパのカテゴリが与えられていることを前提とする．また，標本資ス発見の問題と考えると，実際の展示物に対して，その展示物

料目録データベースから対象の展示物の情報を取得したのち，を表す Wikipedia ページ集合を取得することと，ある見学者にそれを Wikipedia ページに対応づけるということを行う．そし

対して，その見学者の興味を表す Wikipedia ページ集合を取得て，それらの間にある「見学者が関心を持つことができる」リ

することが必要となる．次節で，この問題の理想的な出力例にンクを発見するということを行う．

ついて述べた後，必要となる Wikipedia 集合の取得手法についこのように，主な課題は，Wikipedia におけるリンク解析である．我々が今回利用するのは Wikipedia 日本語版である．公開されているダンプデータから，Wikipedia のグラフを取得する．利用した Wikipedia データの概要を表 3 にまとめる．

4. Wikipedia リンク解析による展示物の関連情報取得て説明する．

4. 2 提案アプローチにおける具体例
たとえば，国立民族学博物館には，図 4. 2 のような展示物が存在する．これは，パプアニューギニアで使われていた，船を漕ぐための「櫂」である．この展示物は，標本番号「H0002381」
であり，標本資料目録データベースにおける情報は，先ほど示した表 2 のとおりである．フリガナを除く標本名は「カヌー用本節では，まず，本研究の問題定義を行う．次に，前処理に櫂」であり，地域は「パプアニューギニア ラム川流域＜使用

ついて説明し，実質的にどのような問題を解くのかということ＞」である．ここでは，この「櫂」を見学者が見ているというについて述べる．そして，その後，提案手法のアプローチにつことを例として用いて，提案アプローチでどのような情報を発いて説明する．

見しようとしているのかを説明する．

4. 1 問 題 定 義
本研究で取り組む問題の入力は，以下の 2 つである．

•

ある一つの展示物•

見学者の興味また，ここでは見学者は「釣り」に興味を持っているということを表明していることを想定する．
本研究における問題の，理想的な出力の例を図 4. 2 を用いて説明する．

出力は，入力された展示物と，見学者の興味の間にある関係性

対象の展示物のデータベース情報から，「パプアニューギニア」

を示す情報である．これは，博物館の見学者が，ある一つの展と「櫂」を抽出する．そして，これらのそれぞれの Wikipedia

示物を見ているときに，自分の興味と関連づけて展示物を見る

ページが取得できたものとする．見学者は，「釣り」という

Wikipedia カテゴリを指定しているとし，それらに関連すると読む．

னં੟भ৉ୠ

னં੟भఏম੡

ϏϕΠ
ωϣʖ
άωΠ

ᓆ

ϐέ
΢χ
Ϩ

Τω

༰ਫ਼

Ων
ςϞ
Ϩ

ϝϝ
θ

図 3 パプアニューギニアの櫂

ページ集合が得られるものとする．たとえば，「ナマズ」や「ウψϜθナギ」などの Wikipedia ページが含まれるものとする．
それらの間をつなぐ Wikipedia のリンクで構成されるパスには，たとえば，「パプアニューギニア」-「ヒクイドリ」-「カタツムリ」-「ミミズ」-「ナマズ」というものが存在している．
このようなパスからは，以下のような情報を得ることが可能である．
「パプアニューギニア」に生息する「ヒクイドリ」は「カタツムリ」を食べる．ある「カタツムリ」は餌とし

ηθ
Ϋ

Τψ
ά

ৄ৾঻भ௪௡॑਀घঌ‫ش‬४ૐ়
図 4 「パプアニューギニア」「櫂」「釣り」に関係する Wikipedia パスて「ミミズ」を食べる．また，「ミミズ」は「ナマズ」
を釣るための餌として使われる．
このような情報が得られたとすると，見学者が目の前に見ている「櫂」を単に興味の持てないものではなく，自分が興味を持っている「釣り」と関連するものとして見ることができるのではないかと考える．さらには，自分の興味である「釣り」に関連する「ナマズ」と「パプアニューギニア」に生息する「ヒクイドリ」に関係があると，興味を広げることも可能であるのではなだろうか．
このように，展示物が見学者の興味から遠いものであったとしても，何らかの関連を強制的に見せることが，見学者が展示
物に感心を持つことにつながると考えている．

4. 3 展示物を表す Wikipedia ページ集合の取得提案手法では，まず，ある展示物が与えられると，標本資料
目録データベースから，その展示物の

•

標本名

•

地域

の 2 つの属性の値を取得する．これら 2 つの属性から，それぞれ Wikipedia ページを 1 つ取得する．

まず，標本名から Wikipedia ページを取得する手法を説明す
る．標本名としては，たとえば，「櫂 \n カイ」や「カヌー用 櫂\n カヌーヨウ カイ」のような文字列が得られる．まず，得られた文字列から改行文字「\n」の部分を削除し，フリガナの部分を取り除く．改行文字よりも前の部分には，半角スペースで区切られた標本名の漢字表記が記載されている．そのうち，半角スペースで区切られた最後の部分には，その展示物の大まかな種類を表す語が現れていることがほとんどである．そこで，
半角スペースで区切られた最後の部分のみを取得する．たとえば，前述の 2 つの標本名の例の場合，ともに，「櫂」という語が取得される．このようにして得られた語に対応する Wikipedia
ページを検索して取得することで，標本名から Wikipedia ペー
ジが得られることになる．
次に，地域から Wikipedia ページを取得する手法を説明す
る．地域としては，たとえば，「パプアニューギニア ラム川流域＜使用＞」や「日本国 石川県＜使用＞」のような文字列が得られる．こちらでは，国名など，より広い地域を表す地域名から始まり，半角スペースで区切られながら，より狭い地域を表す

地域名が表記されている．そこで，半角スペースで区切られた

Topic-sensitive PageRank [8] や TrustRank [9] で利用されてい部分の最初の部分のみを取得する．たとえば，前述の 2 つの地るアルゴリズムであり，PageRank アルゴリズムにおいてラン域の場合，「パプアニューギニア」と「日本国」という語が取得

ダムジャンプで向かう先がすべてのノードではなく，指定されされる．このようにして得られた語に対応する Wikipedia ペー

たいくつかのページに限定されているものと解釈できるものでジを検索して取得することで，地域から Wikipedia ページが得ある．
次節で，PPR を用いて，シードとなる Wikipedia ページ集

られることになる．
以上の手法により，ある展示物が与えられると，展示物の標合が与えられた時に，それらと関連が強い Wikipedia ページが本名と地域と 2 つの Wikipedia ページが取得されることにな

高い値を持つようなスコアを計算する手法について説明する．

る．標本名の Wikipedia ページは z と地域の Wikipedia ペー

4. 6 Personalized PageRank による関連ページ取得
本節では，ある Wikipedia ページ集合がシードページ集合とジは r と表すこととする．

4. 4 見学者の興味を表す Wikipedia ページ集合の取得

して与えられた時に，シードページ集合と関連が深いページ集

見学者は，何らかの方法で自らの興味を表すこととする．本合を取得する手法を説明する．

研究では，見学者があらかじめ興味を持つ Wikipedia カテゴ

Wikipedia リンクグラフにおいて，ある Wikipedia ページ v

リをいくつか指定するということとする．そして，与えられたの PageRank 値は，パワーメソッドによって以下の式で計算さWikipedia カテゴリから Wikipedia ページ集合を取得する．

れる．

たとえば，見学者が「釣り」に興味を持っているとする．

Wikipedia には，「釣り」というカテゴリが存在する

（注 4）

．この

カテゴリには，下位カテゴリが 7 件存在し，また，このカテゴ
リに直接属する Wikipedia ページが 46 件存在する．
カテゴリによっては，直接属する Wikipedia ページが非常に少ない場合がある．そこで，•与えられたカテゴリに直接属する Wikipedia ページ•

与えられたカテゴリの下位カテゴリに直接属する

Wikipedia ページ
をすべて取得し，それらを見学者の興味を表す Wikipedia ペー
ジ集合 M とする．たとえば，「釣り」カテゴリの場合，上記のように得られた Wikipedia ページ数，すなわち，|M | は 366 となる．

4. 5 提案手法のアプローチ
展示物の地域と標本名の Wikipedia ページ z ，r と見学者の興味を表すページ集合 M を入力として，リンクパス p を出力する手法には様々なものが考えられる．本節では提案手法のアプローチを説明する．

u∈Bv

1
.
N

(1)

ページ集合を表す．また，Bv はページ v にリンクしている

Wikipedia ページ集合を表す．α は，いわゆるランダムウォー
ク成分の割合を決めるものである．N はすべての Wikipedia
ページの数を表す．ダンピングファクター α は，通常 0.85 が用いられるが，本研究でもこの値を用いている．式の第二項はダンピングファクターと呼ばれ，ランダムジャンプ成分を表すものである．PageRank においては，すべてのページに等しく
ランダムジャンプするということが表された式となっている．

PageRank と PPR の違いは，このランダムジャンプ成分の部分である．S をシードページ集合としたとき，新たなダンピ
ングファクター bv (S) を導入し，あるページ v の PPR の値は，以下のように計算される．

PPRi+1 (v, S) = α∑ PPRi (u)u∈Bv{bv (S) =し，それらを接続することによって出力である p を構成する．
重要な経由点 t は，以下にあげる 2 つの性質を持つべきであ+ (1 − α)ank 値であり，Fu はページ u からリンクされている Wikipedia

ページ t を取得する．そして，z または r から t への単純道をると考えられる．

|Fu |ただし，P Ri (v) は i 番目のイテレーションにおける v の PageR-

提案手法ではまず，重要な経由点と考えられる Wikipedia
取得し，さらに，t からいずれかの mj ∈ M への単純道を取得∑ PRi (u)PRi+1 (v) = α

0

(v ∈
/ S)

1
|S|

(v ∈ S)|Fu |+ (1 − α) bv (S),

(2)

(3)

PPR が高いページ集合を取得することで，与えられたシードページと強く関連する Wikipedia ページ集合を発見すること•

z または r と強い関連を持つ．

が可能となる．すなわち，展示物に関連するページや，見学者•

M の多くと強い関連を持つ．

の興味と関連するページと関連が強いページを取得することが1 点目は，展示物の地域，または展示物の標本名とある程度の可能となる．しかし，実際に，PPR を適用してみると，いく

関連性があることを示す．2 点目は，見学者が興味を持つこと

つかの種類のノイズが混ざってしまうこととなる．

ができることを示す．
このような性質を持つ t を取得するため，本研究ではある

一種類目のノイズは，たとえ，ランダムジャンプの先をシー
ドページ集合に限定したとしても，もともと高い PageRank 値

Wikipedia ページ集合が与えられたときに，それらと関連が強いを持つページは，高い PPR 値を取得しがちであるということ

Wikipedia 集合を取得する手法として，Personalized PageR-である．二種類目のノイズは，シードページ集合に含まれる

ank アルゴリズム（以下，PPR と表す）を用いる．PPR は，ページが，ダンピングファクターによる値を得ることによって，最終的にある程度高い PPR 値をえることが多いということで（注 4）：「釣り」カテゴリ：https://ja.wikipedia.org/wiki/Category:釣りある．

一種類目のノイズについては，二種類の方法を用いて対応を

表 4 「櫂」にリンクしているページの例

行う．一つ目は，PPR 値から，元の PageRank 値を引くことページである．これによって，元の PageRank 値よりも，どの程度オール艪

PPR によって値が増えたかということが得られたスコアの意

高知県を舞台とした作品一覧

味となる．以下に，そのようにして得られるスコア ∆ の計算式

船

を示す．

∆(v, S) = PPR(v, S) − PR(v)

健磐龍命

(4)

表 5 「パプアニューギニア」にリンクしているページの例

二つ目は，もともと高い PageRank 値を持っているページ

ページ

を，関連ページとして取得される結果のページから排除する方

珊瑚海海戦
北マリアナ諸島法である．具体的には，PageRank 値が上位 10,000 件以内のヤシ

Wikipedia ページは，結果から排除する．これは，そのようなオーストラリア

Wikipedia ページが，良い中継点 t となることがあまりないと

ヤイロチョウ科考えたためである．たとえば，そのようなページには，「日本」「英語」「アメリカ合衆国」「2006 年」などが含まれる．

表 6 「櫂」と関連が強い Wikipedia ページ

一種類目のノイズについては，シードページ集合に含まれる

ページ v∆′ (v, Z ′ )ページが PPR においてダンピングファクターとして得るスコ櫂

4.038e−03

アを引くことで対応する．すなわち，実際のスコア計算は以下

カヤック

5.581e−04

舵3.850e−04

帆

3.480e−04

マスト

3.382e−04

和船3.367e−04

この手法によって，与えられたシードページ集合と強い関連

SOPHIA

2.942e−04を持つ Wikipedia ページ集合を取得することが可能となる．以ボート

2.927e−04

下では，実際に，展示物や見学者の興味と関連するページ集合

宮本武蔵

2.759e−04

OAR2.694e−04

琉球古武術

2.686e−04

琉球古武道

2.555e−04

小早2.527e−04

竜骨

2.526e−04

カッター

2.482e−04の式となる．
′∆ (v, S) = PPR(v, S) − PR(v) − bv (S)(5)

を取得する手法を説明する．

4. 7 展示物と関連するページ集合の取得
先述した通り，展示物に関連する Wikipedia ページとして，標本名の Wikipedia ページ z と，地域の Wikipedia ページ rが得られる．今，取得したいのは，これらのページと関連が強いページである．可能な手法の一つとしては，z や r をシードページとして ∆′ (v, S) を計算するということが考えられる．しかし，実際にはシードページが一つだけであると，PPR によって関連ページをうまく取得することは難しい．そこで，z や rを基にして，より大きなシードページ集合を取得するということを行う．PPR によって，z や r が大きな値を持つためには，

z や r にリンクしているページ集合を取得し，それらをシード
ページ集合とするという手法が考えられる．
すなわち，z にリンクしているページ集合 Z ′ を取得し，それをシードページ集合とし，∆′ (v, Z ′ ) を計算することで，展示
物の標本名と関連が強いページ集合を取得する．そして，r にリンクしているページ集合 R′ を取得し，それをシードページ
集合とし，∆′ (v, R′ ) を計算することで，展示物の地域と関連が強いページ集合を取得する．
たとえば，z が「櫂」の時，「櫂」にリンクしている Wikipedia
ページは 118 ページ存在する．すなわち |Z ′ | = 118 である．実
際に，|Z ′ | に含まれるいくつかのページについて，表 4 に示す．
そして，r が「パプアニューギニア」の時，「パプアニューギ
ニア」にリンクしている Wikipedia ページは 1142 ページ存在
する．すなわち |R′ | = 1442 である．実際に，|R′ | に含まれる

いくつかのページについて，表 5 に示す．
このようにして得られた |Z ′ | をシードページとして，∆′ (v, Z ′ )を計算し，その値が大きいページを取得する．そのようにして取得した「櫂」に対して関連が強い Wikipedia ページを表 6 に示す．
上位のページには，海洋関係のページが現れていることが見て取れる．また，一方で，「健磐龍命」や「高知県を舞台とした作品一覧」といったページがシードページ集合に含まれている影響から，海洋関係以外のページも現れている．
「宮本武蔵」な
ど「櫂」にピンポイントに関係しているページも取得されていることが分かる．
次に，|R′ | をシードページとして，∆′ (v, R′ ) を計算し，その値が大きいページを取得する．
「パプアニューギニア」に対して関連が強い Wikipedia ページを表 7 に示す．
「パプアニューギニア」と同じく太平洋に位置する「ピトケアン諸島」のような地名が上位に出ているだけでなく，「スズメ目」や「ヤム」など「パプアニューギニア」に生息する生物などに関連する語も取得されている．

表 7 「パプアニューギニア」と関連が強い Wikipedia ページ

する．先述した t が持つべき性質は，以下のように説明するこページ v∆′ (v, R′ )

パプア州

1.291e−03

ピトケアン諸島

1.263e−03

タロイモ

1.230e−03

委任統治1.023e−03

スズメ目

9.540e−05

コプラ

9.333e−05•

ポートモレスビー作戦

9.159e−05

大きい．

環礁

7.811e−05

グラフ G = (V, E) において，部分ノード集合 S ⊂ V を PPR

ヤム

7.338e−05におけるランダムジャンプ先としたとき，関数 ∆′ (vi , S) は，VSの任意のノード vi (1 <=i<
= |V |) に対して，ある実数 ri を返

珊瑚海

7.252e−05

ヤムイモ

7.249e−05

スラウェシ島7.209e−05

トランス・ニューギニア語族

7.138e−05

オーストラリア国防軍

7.105e−05

コーラル・シー諸島

6.852e−05とが可能である．

Z ′ をシードページ集合としたときの ∆′ (v, Z ′ ) の値が大•
きい．

R′ をシードページ集合としたときの ∆′ (v, R′ ) の値が大•きい．

M ′ をシードページ集合としたときの ∆′ (v, M ′ ) の値がす関数である．ここで，|V | は集合 V のノード数を表す．これを以下のように，{riS }i<:= ∆′ (vi , S)，
=|V |

(6)

と表記する．このある実数列 {riS }i<
により定まる V の全順=|V |表 8 「釣り」と関連が強い Wikipedia ページ

序を V の S によるページのランキング Rank(V, S) と定義すページ v∆′ (v, M ′ )る．これらの記号を利用して，かつ，Wikipedia のリンク構造

コイ

1.308e−03
1.166e−03

を G と表すとすると，提案手法のアプローチでは，まず，シー

ルアー
ミミズ

1.062e−03

イカナゴ

8.717e−05

アユ

8.392e−05

ハエ6.185e−05（ 3 ） Rank(V, M ′ ) を算出

FishBase

5.847e−05

することを行う．

汽水域

5.668e−05

我々は，上記の Rank(V, R′ )，Rank(V, Z ′ )，Rank(V, M ′ )ブラックバス 5.602e−05を求めるのに必要な {riR }i<，{riZ }i<，{riM }i<
をそ
=|V |
=|V |
=|V |

脊索動物門

5.363e−05

つるの剛士

5.319e−05

淡水5.300e−05

カイコ

5.166e−05

カツオ

5.107e−05

キンギョ

5.074e−05

ドページ集合 R′ ，Z ′ ，M ′ を利用して，（ 1 ） Rank(V, R′ ) を算出（ 2 ） Rank(V, Z ′ ) を算出

′

′

′

れぞれの各ノード vi に関して掛け合わせた
′

′

′

′

′

′

{riR Z M }i<= riR · riZ · riM ，
=|V |
′

(7)
′

′

を ノ ー ド vi に 関 す る 関 連 度 riR Z M と 定 義 す る ．こ の′′′を降順で並べかえた全順序集合 T を得る．我々{riR Z M }i<=|V |は，T の上位のノードを重要な経由点 t と定義する．

4. 8 見学者の興味と関連するページ集合の取得
見学者の興味と関連する Wikipedia ページとしては，指定されたカテゴリやその下位カテゴリに属する Wikipedia ページ集
合 M が与えられる．先ほどの展示物の場合と同様に，任意のmj ∈ M にリンクしているページ集合を取得し，それを M ′ と表すこととする．

Wikipedia カテゴリの「釣り」が見学者の興味として与えられたとき，|M | = 366 であったが，|M ′ | = 16, 818 となる．M ′をシードページ集合として，∆′ (v, M ′ ) を計算することで，見学者の興味と関連が強いページ集合を取得する．
「釣り」に対して関連が強い Wikipedia ページを表 8 に示す．
釣りに関連する道具である「ルアー」や，餌として使われる「ミミズ」が得られていることが分かる．また，「コイ」や「アユ」などの具体的な魚も上位に現れていることが分かる．

4. 9 重要な経由点
このようにして得られた展示物と関連するページ集合と，見学者の興味と関連するページ集合から，重要な経由点 t を発見

実際に，z を「櫂」，r を「パプアニューギニア」，M のもとになる Wikipedia カテゴリを「釣り」としたとき，取得されるT に含まれる上位のページを表 9 に示す．
結果を見ると，「貝類」などの種類名と「ミミズ」のような具体的なものの名称が混在していることが分かった．

4. 10 パスの取得重要と考えられる経由点 t が得られると，それを基にしてパス p を取得する．この t から展示物の標本名 z ，または，地域

r へのパスを取得し，また，t から見学者の興味を表すページ集
合の任意のページ mj ∈ M までのパスを取得し，それらを連結することによって得られる Wikipedia のグラフ G の単純道
を出力のパス p とする．
表 9 で得られた経由点から，Wikipedia グラフにおいて，「櫂」，「パプアニューギニア」，「釣り」関連のページで最短パスを取得した．たとえば，「パプアニューギニア」から「釣り」へのパスの一例は以下のようになる．

•

パプアニューギニア

•

ヒクイドリ

表 9 重要な経由点となる Wikipedia ページ
ページ

謝

辞

貝類

2.114e−13

淡水

7.929e−14

ミミズ

2.348e−14

鳥

2.056e−14

棘皮動物

1.895e−14推進事業，ならびに，2018 年度国立情報学研究所公募型共同研

四肢動物

1.880e−14

究による助成を受けたものです．また，本研究の遂行のため国砂浜

1.812e−14

立民族学博物館よりご提供いただいたデータベースを利用しまジョルジュ・キュヴィエ

1.722e−14

した．ここに記して謝意を表します．

始新世

1.567e−14

羽毛1.498e−14

汽水域

1.352e−14硬骨魚綱1.246e−14単子葉植物綱1.191e−14

分類群

1.138e−14

ジョゼフ・ピトン・トゥルヌフォール 1.100e−14

•

カタツムリ

•

ミミズ

•

ナマズ

•

釣り（カテゴリ）

このようなパスを取得することが可能であることが明らかとなった．このようなパスの情報を基にして，Wikipedia や Webを使用することで，見学者を展示物への興味を引き付けさせることができるコンテンツを生成することが可能となると考えられる．

5. まとめと今後の課題
本研究では，国立民族学博物館を対象として，Wikipedia グ
ラフを用いて，博物館の見学者の興味と展示物を結び付ける方法を提案した．いくつかの事例を通して，提案手法が展示物と関連が強いページ集合，見学者の興味と関連が強いページ集合を取得することができるということを示した．そして，それらを組み合わせることによって，展示物と見学者の興味と関連する Wikipedia ページを取得し，それを基にしてパスを取得することができることが分かった．
しかし，まだ改善しなければならない点がいくつがある．たとえば，取得された経由点には，あまり具体的でない概念を表す語が現れる．より具体的で，興味を持つのに役立つ語を経由点として取得することがより適切であると考えられる．また，「英語」のような非常に一般的である語が取り除いたが，国名などのような一般的な語がまだ現れることも問題である．今後
は，パラメータの調整やノイズと考えられるページを取り除く方法を検討する必要がある．また，パスについては現在候補を取得するにとどまっており，今後，良いパスを選択する手法が必要となる．また，提案手法を定量的に評価することも必要である．さらには，見学者の興味と展示物との関連パスから，真に見学者に興味を持ってもらえるかどうか，システムとして実装した後にユーザ実験を行う必要があると考えている．

本研究の一部は JSPS 科学研究費助成事業 JP16H02906，

JP16H01756，JP18H03494，JP18H03243，JP17K17832，
JP18KT0097，JP18H03338，JSPS 先導的人文社会科学研究

文

献[1] Y. Taizo，A. Kenro，K. Noriko，F. Satoko，U. Yusuke，B.
Takayuki，N. Shigemi，T. Takashi，H. Yuko, and J. Adachi,“Ceax s learning support system to explore cultural heritageobjects without keyword search，” Current Developments
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[2] 山田太造，相原健郎，藤沢仁子，神門典子，上原祐介，馬場孝之，長田茂美，安達淳，“学校教育における文化財コンテンツ利活用のための教育支援システム，” 日本教育工学会研究報告集，
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380, 2005.
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