関連発見型情報ブラウザ AssociaView
安部 伸治 (*1) 、藤田 悦郎 (*1) 、井上 聡 (*1) 、外村 佳伸 (*1) 、笠原 要 (*2 )(*1) ＮＴＴサイバーソリューション研究所(*2) ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所
あらまし インターネット上の大量の情報コンテンツに対して，利用者の興味の変化に追従しつつ関連発見的に情報ブラウジングを実現するブラウザ AssociaView を開発した． AssociaView は，WWW ブラウザ上で動作する JavaApplet として実装され，仮想３D空間上でコンテンツ間の関連ならびに利用者の興味とコンテンツの間の関係を表現し，視覚的で且つ簡単な操作でブラウジングを実現するインタフェースを提供している．本稿では，映像ポータルシステムならびに地域観光情報提供システムに AssociaView を適用した例を紹介する。

Information Browser AssociaView
Shinji ABE(*1), Etsuro FUJITA(*1), Satoshi INOUE(*1), Yoshinobu TONOMURA(*1), Kaname KASAHARA(*2 )(*1) NTT Cyber Solutions Laboratories(*2) NTT Communication Science Laboratories
Abstract This paper introduces an information browser，which is named AssociaView. AssociaView client system
is implemented as a Java Applet and provides visual browsing environment based on 3D VR search space. The search
space of AssociaView shows relations between contents (contents thumbnails) and that between contents and user’s
interest. The contents thumbnails on the search space and the structure of the space are successively changed
through the interaction between user and the system. This paper also introduces two demonstration systems, which
are the application to the retrieval interface of the video portal system and to the local travel information and guidesystem.

タ的なブラウジング」という比喩は，上述の二つの情報探索形

1. はじめに態，すなわち「検索」と「ブラウジング」の対比説明として用いら

インターネット／イントラネットの普及やデータベース技術

れる．キーワード検索は，きわめて目的指向的な探索手法での進歩は，パーソナルコンピュータ上で大規模な情報の利用あり，ターゲットが定まっている場合は効率的な手段である．

を可能にした．しかし，利用可能な情報が大規模化，多様化

一方，ブラウジングは検索過程において周囲を把握することするにつれ，ユーザが必要とする情報を効率的に見つけ出すができるため，目的が漠然としている状態のユーザに対して情ことは困難になりつつある．

報発見の機会を与えることができるが，ハイパーリンクのようなたとえば WWW は，文書中に URL で示されるリンクを持た情報提供者側の視点に基づく構造はユーザの目的がやや発せることで，世界中の WWW サーバに分散する多種多様な情散しすぎる傾向がある．

報を閲覧できる仕組みとなっている．しかし，ここで表現される我々の目的は，直感的でわかりやすいインタフェースを用

リンクは文書作成者の立場に基づいたコンテンツ依存性の強い，簡単な操作でコンテンツ間をブラウズしつつ必要な情報をい静的なリンクであり，利用者の興味を反映させることができ収集することができる手法の確立にある．本稿では，インターないため，リンクをたどる行為はユーザが必要な情報を得るた

ネット上に大量に存在する HTML ドキュメントをコンテンツとし，めの手段として必ずしも効率的ではない．

自動的にコンテンツプロファイルを生成した上で，ユーザの操このため，情報の候補数を減少させ，情報を横断的に扱う作に基づきユーザプロファイルを更新するとともに，３次元空ための手段としてキーワード検索が広く使われている．しかし間上にインタラクティブアニメーションとして情報を提示し，情ながら，キーワード検索で得られるすべての情報がユーザの報獲得を支援する手法を提案する．また，この手法に基づい興味に深く関連するとは限らない．また，ユーザが自分の興味て実装した WWW ブラウザ上で動作するシステム AssociaView

をキーワードとしてうまく表現できない場合の利用が難しいとの機能を述べ，それをもとにした具体的な事例を紹介する．

いう課題もある．
よく言われる「エレベータ的なターゲットサーチとエスカレー

12. 情報検索の新たな方向について提示することが重要となる（ブラウジング過程におけるアフォーダンスの向上）．

本章では，大量の情報の中から必要な情報を獲得するた

これらのことから，先に述べた関連発見的な探索範囲の拡めの代表的な手法である検索とブラウジングについて比較を大や次のアクションの可能性を拡大するためにも，トップダウおこなう．

ンに与えられたリンク以外の潜在的な関連を見出して，利用者にわかりやすく提示することを考慮する必要がある．そこで

2.1 言語的なキーを用いた検索について以下に述べるような情報空間の可視化手法を応用し，新たなブラウジングインタフェースを提案する．

検索は質問を記述することにより，大量の情報の中から該当する情報を抽出する手法である．一般の利用者を想定した多数の情報を２次元（あるいは３次元）上に視覚的に配置し，場合，質問は自然言語表現を用いるのが自然であるが，現状複数情報の一覧性の向上と情報間の関連を可視化する手法

ではシステム側の自然言語理解能力が実用レベルに至ってが存在する．“FisheyeView[12]”や“DocSpace[3]”などはよく知ないため，質問には単数もしくは複数の検索キーワード（およられている．

び and/or などそれらのキーワード間の結合形式を表す論理

応用的な研究例としては、主に創造的な活動の場としての記号）を用いることが多い．大量の検索対象コンテンツに対しブレーンストーミングの支援ツール[1]，展示会場ガイド支援て，利用者が明確な意図と，それをシステム側に理解させるだ[C-MAP[2]]などが知られており，学術的な展示会場などにおけの能力を持っている場合，言語的な検索キーは効率的であいて効果が実証されている．これらは一般に，文献間の類似り，全文検索型できわめて強力な検索エンジンが多数存在し度やリンク構造などに基づき，内容的に近い情報を空間的にている．たとえば Web 上の HTML ドキュメントの検索システムと近く配置することが多い．配置アルゴリズムとしては，スプリンしては goo や InfoSeek などが存在する．

グモデル[2,3,7,8]，自己組織化マップ[4]，Ｎ体問題シミュレーション[5]，多次元尺度構成法[6]，などの方法が提案されていしかしながら，特に明確な意図をもたずカタログやガイドブッる．

クなどを眺め見るような，ある種の情報ブラウジングの過程を利用者が必要とする情報を獲得するには，情報間の関連だ支援するためのツールとして，このような検索手法を用いることは次のような理由から必ずしも効率的とはいえない．

けでなく個人の興味と情報との関連をも同時に提示することが①

漠然とした興味や意図をキーワードで表現することが難効果的である．展示会場ガイドシステム C-MAP などでもこのよしい．

うなことが考慮され，個人の興味と展示項目との関連が常に利②

ユーザがその分野に詳しくない場合には適切なキーワ用者端末に提示される仕組みが実現されている．
上で紹介したいくつかの手法は、主に対象コンテンツの母ードを発想することが難しい．
③④

ある概念を表現すると一般に信じられる単語が必ずしも集団が限定された空間の構造を可視化することに重点がおか検索に適した単語でない場合がある．

れており、ネットワーク上の大量コンテンツを対象とするブラウ

興味の対象や視点が刻一刻と移り変わるような場合，こジングには必ずしも適用し難い点も存在する．たとえば，利用れに追従するような検索を実現することが難しい．

者の興味や指向がブラウジング過程を通じて刻一刻と推移するような状況において，利用者の興味の推移に応じて情報空2.2 情報空間のブラウジング

表１ データ構造可視化手法とブラウジングシステムの比較

一方ブラウジングは，情報間の関連をたどりつつ次々と閲覧しながら必要な情報を探索する方法である．情報間の関連対象コンテンツの数や依存関係などの構造を把握しながら探索できる点や，あらかじめ明確でない漠然とした要求を満たすような意外性のある

母 集 団が 限定 されたコンテンツの構造可視化手法

情報が得られる点に特長がある（関連発見的な探索）．
HTML 文書の場合には，文書間に張られたハイパーリンク

全体構造提示の必要性比較的少ない
きわめて重要（数百程度）をたどる行為がある種のブラウジングである．このようなリンク
ネットワーク上のコンテンツに対するブラウジングツール

は文書の著者によって明示的に張られたものであり，互いに関連する複数の文書同士でも，著者がその関連を意識しなければ互いに無関係の文書という扱いになる．したがって，興味や視点の変化は著者によって張られたリンクの範囲でのみ実重要性低い
膨大（実現は難しい）間の構造全体を動的に変化させる必要が生じる場合などがそ現されることとなる．

れにあたる．そこで，母集団が限定されたコンテンツの構造可

また，ブラウジングにおいては情報の概観を示し，かつ，次視化手法と，大量の情報に対するブラウジング手法との違いに閲覧すべき情報（次のアクションの可能性）をわかりやすく2

を表１のように整理し，システム実装上の工夫をおこなう必要や、コーパスから概念を獲得し、数万語規模の概念を含むが生じる．

概念ベースの構築を行っている．

データ構造可視化手法などのように，情報コンテンツ（展示項目）が比較的少数に限定されており，かつ，利用者の興味概念ベースは、表２のように単語の特徴である属性の重みを含めて情報全体の構造をつぶさにとらえることに意義があるを要素とする属性ベクトル（キーワードベクトル）で単語の概場合には，利用者の興味や指向の推移に伴って全体構造を念を表現する．

随時計算しなおして提示させる必要がある．

国語辞典を利用する場合には、見出し語とその説明文とい一方，WWW ドキュメントや電子図書館などのようなう構造を利用し，説明文中の語彙を属性として利用して見出膨大な情報コンテンツに対するブラウジングに関しては，し語に対する属性ベクトルを構築する[9]．一方、コーパスを情報空間の全体構造を提示することは難しく，技術的克利用する場合には、文を単位とする共起語彙を特徴として、服を要求されるほどの重要性はない．すなわち，利用者にとっ単語の概念を表す属性ベクトルを構築している[10]．ての現時点での興味の周辺を適切に提示できればよい．
そこで，以下で提案するブラウジングツール AssociaView で3．2 発想誘導型情報検索システム

は，利用者を除く大量の情報コンテンツ間の関連については予め構造を計算しておき，利用者と構造化された情報コンテ

前節ような記述によって、単語あるいは文書は属性ベクトンツとの関連のみを随時計算することによって計算コストを削ルによって張られる多次元空間（概念空間）上の点として表減し，ネットワーク上でのサービス実現を目指している．

現することができ、このような空間を利用した情報検索やブラウジングを実現できる[11]．

また，情報を多次元空間上に配置するだけでは，利用者が次に取るべきアクションを理解することが難しく，ブラウジング

発想誘導型情報検索システムは、文書をそこに含まれる過程におけるアフォーダンスは期待出来ない．特に情報ブラ

単語の属性ベクトルの和で表現することにより、文書中にはウジングのような情報収集活動においては，情報間の関連を直接含まれない単語による検索を実現している．

提示し，情報収集の指針として利用できるようにしなければならない．そこで，本手法では次章で述べる概念ベースを利用

また、本手法によれば、単語と文書を同じ多次元空間上でし,関連情報の検索と,検索された情報の分類の生成および分扱うことが可能であるため、検索された文書の空間上の近傍類名の付与を実現し,アフォーダンスの向上を図ることとした.の文書を分類したり、各分類を代表する単語を検出するなど、従来の情報検索にはない様々な情報検索指針を得ることが

3. 概念ベースと情報ブラウジングへの適用可能となった．

3．1 概念ベース

次章以降で述べる AssociaView は、発想誘導型情報検索の機能を応用した情報ブラウザで，得られる情報検索指針を概念ベースは、単語が表す意味（概念）を表現した大規模利用して情報ブラウジングにおけるアフォーダンスの向上をな知識ベースである[9,10,11]．

図ったものである．

近年の情報検索ではもっぱら、利用者の検索要求は文字列あるいは単語列として処理され、テキストデータ中の意味を4. 関連発見型ブラウザ AssociaView とその特徴考慮していないため、２．１節で述べたような幾つかの問題が生じている．これに対し、国語辞典や類語辞典等の辞典

本章では，前章での議論を踏まえて我々が提案する手法と，表２ 概念ベース

WWW ブラウザ上で動作するように実装した関連発見型ブラウ表記

ザ AssociaView とその特徴およびシステム構成について述べ属性ベクトル

る．
生物器官

機械

乗物 ……

馬

0.40.20.10.1……

飛行機

0.00.00.50.3……

………

…………………………

４．１ 特徴関連発見型ブラウザ AssociaView の特徴を以下に示す．
ブラウザ上のコンテンツはサムネイルで表す（通常 Webページに含まれる代表的な画像を利用）.

3

図１ システム構成図
コンテンツ間の関連はディスプレイと平行な軸で表し，内を計算し，ブラウザに提示すべきコンテンツと提示すべき位置

容的に近いコンテンツのサムネイル同士は近く，内容的をブラウザに知らせるサーバからなる．に遠いコンテンツは離して提示．

システム構成を図 1 に示す．

ユーザの興味に近いものは手前に大きく，ユーザの興4．2．1 AssociaView Server の構成

味と遠いコンテンツは奥に小さく提示．

サーバ側の処理を以下に示す．

ユーザが興味のあるコンテンツサムネイルをクリックする
1)という簡単なインタラクションだけでユーザの興味の移りコンテンツプロファイルの算出
ブラウズ対象となるコンテンツ各々に対して，3．1 節で述べ変わりに追従して，常に適切な情報コンテンツを提示すた属性ベクトルを求め，コンテンツプロファイルとする．

る．
2)

クリックしたサムネイルが中心になるよう視点を移コンテンツプロファイルに基づいた平面方向の位置の決定動.
関連するコンテンツサムネイルが無限遠方から飛コンテンツプロファイルに基づいて，コンテンツ間の関連をび出してくるように提示.

多次元尺度構成法によって２次元に縮退させ，平面方向一方,関連が薄くなり不要となったコンテンツは無の位置を決定する（図 2）．
3)限遠方に遠ざかってゆく.

ユーザプロファイルの計算

以上の繰り返しによって視点と３D 構造（Z 軸）が,ブラウザから送られてくるユーザが閲覧したコンテンツの履逐次的に更新されてゆく.

歴によってユーザプロファイルを決定する．具体的には，ユ検索された情報コンテンツを逐次（動的に）分類したうえーザが現在を含め過去に閲覧したコンテンツ N 個（現状３で、各分類の代表語を検出し、タブとして表現する．これ個）のコンテンツプロファイルベクトルを要素毎に平均化しにより，現在着目しているコンテンツに対してどのようにたベクトルをユーザプロファイルとする．
4)

関連する分類を選択するかという指針を与えることがで提示するコンテンツの決定と奥行き方向の位置の決定
ユーザプロファイルとそれぞれのコンテンツプロファイルときる．の類似度を概念空間上で計算し（概念空間上のベクトルは長さ方向に規格化されており，余弦係数をもって類似度と4．2 システム構成している），類似度の高いコンテンツを提示することとし，類本システムは，ユーザインタフェースを提供する３次元ブラウ似度によって奥行き方向の位置（図２の Z 軸）を決定する．

ザと，ブラウザから送られる操作履歴からユーザプロファイル

したがって，過去 N 個のコンテンツに含まれる属性のうち，4提示

非提示
距離 1

サムネイルＢU ( 2,1,3,3,1…)

提示しきい値

ユーザプロファイルベクトル

Y

コンテンツプロファイルベクトル
コンテンツＡ ( 0, 2, 1, 3, 5,…)

サムネイルＡA’
0.3
B’

コンテンツＢ ( 1, 0, 0, 3, 1,…)
コンテンツＣ ( 6, 1, 3, 0, 0,…)
…

0.7
視点

C’

0.6

…

多次元尺度構成法で 2 次元に縮退

サムネイルＣ
Z
ユーザプロファイルとコンテ
ンツプロファイルの類似度

図２

提示コンテンツと配置の決定

共起度の高い属性の重みが増加し，その属性を含むコンにしたがって３次元空間上にコンテンツサムネイルを提示すテンツが優先的に（視点の近くに）提示されることになる．ユるとともに，詳細ドキュメントを提示する．

2) 分類の提示

ーザの興味の推移過程では，ユーザプロファイル中の重み

5)

Xの高い属性が徐々に変化し，これにしたがってブラウズエリ

4．2．1 節で述べた方法で生成された分類と代表語

アに提示される情報コンテンツも徐々に利用者の興味に追をタブで表現し，分類間の移動を容易にしている．こ従して変化することになる．のような分類は，現在着目しているコンテンツに対し検索されたコンテンツに対する分類の生成て，どのような視点で次のコンテンツを選択するかとユーザプロファイルを元に検索されたコンテンツ群いった操作指針を与えるものとなっている．分類は，を発想誘導型情報検索[11]の機能を用いて動的に分類

利用者の操作に応じて動的に変更される．

3) ユーザの操作履歴の管理とサーバへの送信し，各分類の概念空間上の重心付近に存在する単語をユーザの操作履歴を管理し，履歴が変更になった場合にサ以って分類代表語として検出する．

ーバに送信する．

空間中の限られた視野の中に沢山のコンテンツを同時に提示することはユーザビリティの低下を招く恐れ

4．2．3 AssociaView Browser の利用イメージがあるため、検索されたコンテンツ群に対して一旦分
１） 利用者ログインの後，デフォルトで提示される分類とコン類を生成し、それらを自由に選択できるようにするこ

テンツをクリックするか，検索キーワード入力エリアにブラとによってユーザビリティの低下を少しでも抑える効

ウズの切っ掛けとなる単語を入力することによって，検索さ果が期待できる．

れたコンテンツに対応するサムネイルが飛び出してくる．

また、現在着目している視野の周囲にどのようなコ

２） 自分の興味指向に合ったサムネイルをクリックすると，コンンテンツ群が存在するかという指針として利用するこ

テンツの詳細を別ウィンドウに提示するとともに，サムネイとも期待できる．

ルが利用者の視点（前方に）近づいてくる．同時に，関連度の高いコンテンツも前方に近づくように構造（ローカル

4．2．2 AssociaView Browser の構成な構造）が変化する．

AssociaView ブラウザは Java アプレットの動作する WWW ブ

３） その他のサムネイルをクリックすると，詳細提示とともにクリラウザ上で動作する．

ックされたサムネイルと関連コンテンツが視点に近づくよう以下にブラウザ側でおこなう処理を示す．

構造が変化する．このとき，これまでの操作履歴から利用

1) コンテンツの提示

者プロファイルがサーバ側で計算され，利用者プロファイサーバから送られる提示すべきコンテンツとその配置情報ルに適したコンテンツのサムネイルが新たにブラウジング

5

領域に追加・削除される（後方からアニメーション的に現供給されるコンテンツの数や内容的バリエーションも現在とはれる／後方に去っていく）．さらにこのとき，更新された利格段に増加することが容易に予想される．また，マルチキャス

用者プロファイルにしたがって分類が再計算され，タブがト型の放送に限らず，蓄積コンテンツに対するオンデマンドな更新される．

供給サービスも同様であろう．

４） 上記の過程を繰り返すことにより，利用者の興味指向の変化に応じて常に適切なコンテンツがブラウズエリアに提示そうなると，現在のような番組表形式のガイドはチャネルや時される．

間帯のような単一軸による分類が困難となり，現在のインターネット検索エンジンのような機能を果たす映像ポータルの存在が必須となるであろう．

5. 適用例
AssociaView は汎用的な関連発見型ブラウザであり，VOD

このように，蓄積映像コンテンツや放送予定の番組に関するなどの映像検索インタフェース，旅行ガイドシステム，電子図ガイドの役割として，AssociaView を利用することが考えられる．

書館・電子博物館における検索インタフェース，WWW 検索シ

このような映像コンテンツには，様々なドメインのコンテンツがステムのフロントエンドインタフェース，オンライン音楽・映像・含まれ，利用者の視点も様々である（報道番組を好んでみる書籍販売など幅広い用途に使用することができる．

人，ある俳優のみに興味がある人，など）．したがって，分類に関しても万人に共通する分類軸を設定するのが困難である．

以下に，２つの適用例を紹介する．

AssociaView を適用する対象として，あるいは試金石として，

5．1

映像ポータルはまさに相応しい対象と思われる．

映像ポータルシステム

図３は，映像ポータルにおける検索インタフェースシステム
ネットワークを介した映像情報の配信は，将来的な回線の広に AssociaView を適用した例である．本システムは検索対象帯域化にともなって需要が増し，コンテンツの提供も格段に増

映像の各々について解説記事程度のアノテーションを加える大することが予想される．とりわけ，インターネット放送などでことによって概念空間を構成した（番組関連ホームページが存は，配信設備に対する投資が従来の放送に比べて小さいた在する場合にはそれを利用）．

め，地方ローカル局よりさらに小規模な放送局が次々と登場し，図３ 映像ポータルシステムへの適用例

6利用者は，ブラウザエリアのサムネイルをクリックすることによのページを公開している．よく使われている WWW サイトには，って閲覧番組を選択することができる，検索目的が明確な場

ISIZE TRAVEL，JTB Homepage，地球の歩き方ホームページ

合には，キーワード入力を切っ掛けとしてブラウジングを開始などがあり，それぞれ独自のツアー情報や記事，写真の投稿することができる．ブラウジングは常に視覚的なインタフェース機能，記事のスクラップ機能など差別化を図っている． しかしを以って行われ直感的なインタフェースとなっている．

ながら，書籍，WWW を問わず，そこに使われるコンテンツおよびそのコンテキストは文書作成者の意向に依存している．その本システムでは，蓄積された映像コンテンツはサムネイルをため作成者の想定と一致している読者の場合はうまく編集さダブルクリックすることによってストリーミングが開始され，即対れていることもあり比較的楽しみながら読まれていると思われ象番組を閲覧することができ，また放送予定の番組についてるが，一般に，想定される読者は 20 代の女性など非常に狭いは，関連ホームページによって放送予定などの情報が提示さ範囲に限られており，残念ながらその範囲に含まれない人にれる仕組みになっている．

とっては「斜め読み」すらも苦痛と感じるのではないだろうか．
我々はこの問題に対処するために，旅行者が自分の興味やまた補足機能として，気に入った番組を保存したり放送予定そのときの指向に従って，自分だけのカスタマイズされたガイの番組を予約したりといった機能を提供しており，ブラウザ下ドブックを作成できるシステムを構築中である．そのシステムの部のフォルダーに番組サムネイルをドラグ＆ドロップすることにインタフェースの中核として AssociaView を採用した．

よって実現できるようになっている．

5．2

地域情報においては，コンテンツ間の関連や利用者とそれ地域情報提供システム

ぞれのコンテンツとの関連以外に，実際の物理的な位置関係が重要になる．我々は AssociaView と地図アプレットを連動さ「るるぶ」や「KansaiWalker」など観光・都市情報関連の雑誌，せて，緯度経度情報を元に地図上に実際の位置を提示する書籍は多く出版されており，発行部数も安定して高い．WWWことで，旅行前に物理的な位置関係を把握しながら旅行計画上でも，旅行会社や地方自治体，個人などが多くの観光情報が作成できる構成とした．

図４ AssociaView
AssociaView の地域情報提供システムへの適用例※ このシステムでは，分類は固定的に与えてあり，動的分類生成機能は用いていない。

7

参考文献

図４は，地域情報提供システムに AssociaView を適用した例である（このシステムでは，分類は固定的に与えてあり，動[1]西本一志，間瀬健二，中津良平「グループによる発散的思的分類生成機能は用いていない）．画面左側がブラウザ，右考における自律的情報提供エージェントの影響」，人工知は地図アプレットで，サムネイルをクリックすると詳細情報（ホ能学会誌，Vol.14, No.1, pp.58-70, 1998 年 1 月．

ームページ本体）が提示されるとともに，地図アプレットは対象[2]角康之，江谷為之，Sidney Fels, Nicolas Simonet, 小林薫，

コンテンツが中央にくるよう詳細地図を提示する仕組みとなっ間瀬健二「C-MAP: Context-aware な展示ガイドシステムのている．

試作」,

また，地図アプレット中でエリア指定をしてそのエリアに含ま情報処理学会論文誌,

Vol.39, No.10,

pp.2866-2878, 1998 年 10 月.

れるコンテンツのみをブラウジング対象としたり，地図中のポイ[3] 館村純一「DocSpace: 文献空間のインタラクティブ視覚ントをクリックすることによりブラウザ画面中央に対応するサム化」，田中二郎（編）『インタラクティブシステムとソフトウェアネイル（および周囲に関連コンテンツ）が提示される仕組みとIV』 日本ソフトウェア科学会 WISS’96，pp. 11-20．近代科なっている．

学社，1996 年 12 月．
[4] Xia Lin, et. al: “A Self-organizing Semantic Map for6. 技術的課題

InformationRetrieval.”

Proc.

ofACM

SIGIR’91,pp.262-269(1991).

6．1 サーバ側の課題．

[5] Matthew Chalmers and Paul Chitson: “Bead: Explorations

ユーザプロファイルについて

in Information Visualization.” Proc of ACM SIGIR’92,
pp.330-337(1992).

利用者の興味には（１）大局的で普遍な興味と，（２）比較的短時間の文脈的な興味とがある．現状のユーザプロファイル[6] James A. Wise, et. al. “Visualizing the Non-Visual:は３章で述べたように，過去 N 個のコンテンツベクトルの平均

Spatial analysis and interaction with information from text

ベクトルによって表現しており，制御パラメータは N のみである．

documents.” Proc. of IEEE Information Visualization ’95,

すわわち，N を極めて大きく取れば（１）のような興味は反映さ

pp.51-58,(1995).

れるが，（２）は無視される．また，（２）の文脈持続時間も個人[7] T.M.J.Fruchterman and E.M.Reingold: “Graph Drawing

や状況に応じて動的に変化するのが一般的であり，固定値 N

by Force-directed Placement.” Software-Practice andExperience, Vol.21, No.11, pp.1129-1164(1991).

では必ずしもこれに的確に追従しているとは言い難い．N を動[8] 鈴木和彦，鎌田富久，榎本彦衛「単純無向グラフ自動描的に制御する手法については今後具体的な検討が必要であ画アルゴリズム」，『コンピュータソフトウェア』，Vol.12, No.4,る．

速度についてpp45-55, 1995 年．

キーワードベクトルを用いたコンテンツプロファイルとユーザ[9] 笠原要，松澤和光，石川勉，「国語辞書を利用した日常プロファイルの照合は，コンテンツ数に対して演算時間がリニ

語 の 類 似 性 判 別 」 ， 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 ， Vol.38,No.7,pp.1272-1284(1997).

アに増加する．現在サーバでは 300 MHｚの UltraSPARC IIを利用して 300 件のコンテンツに対して約 0.1 秒（0.3μ秒／１[10] 金杉友子，笠原要，「コーパスを用いた形容詞の類似性コンテンツ）を要しており，数十万コンテンツを有するポータル

判別方式」，2000 年度人工知能学会全国大会（第 14 回）

サイトなどの場合，一分以上の演算時間を要することになる．

予稿集，pp.161-162(2000).
[11] 熊本睦，島田茂夫，加藤恒昭，「概念ベースの情報検索並列処理技術やデータをメモリ上に展開しておくなど実装上への適用」，信学技報, AI87-63,pp.9-16(1999).の工夫が必要である．また，すでに実サービスとして実績が高[12] G.W.Furnas; “Generalized fisheye views”, Proc. of the

い goo や TITAN などの検索エンジンとの連携も検討していき

CHI’86 Conf. on Human Factors in Computing Systems

たい．

and Graphic Interface, pp.16-23, Addison-Wesley. (1986).

6．2 ブラウザ側の課題[13] 塩 沢 秀 和他 , “ 納 豆 ビ ュ ー ”, 慶 應 義 塾 大 学

http://www.myo.inst.keio.ac.jp/groups/IPS/

ブラウジングインタフェースの妥当性
大規模な情報空間のブラウジング手段として３Ｄ表現を用いたことは，必ずしも AssociaView における提示方法の最終的な解ではない．特に，複数サムネイル間のオクル-ジョン効果がブラウジング時の邪魔になるケースも発生しており，コンテンツ間の関連および利用者の興味の可視化に関して新たな表現が必要である．

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