日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

プライバシリスクを考慮したウェブ

結果には，ウェブページのURL，タイトル，概要文しか掲載されページ閲覧を促す検索インタフェーに自身のプライバシについて考える情報や機会に乏しいという問ていない．そのため，ウェブ検索ユーザの多くは，ウェブ検索中
題が生じている [12] [14]．

スの設計第二に，ウェブページのプライバシポリシを確認するためにはスキルや時間的コストを要する点である [2]．プライバシポリシ

清水勇祐1はウェブページを閲覧するユーザに，データの扱い方について伝山本祐輔2えるための主要な手段である．一般に，プライバシポリシを確認すれば，ウェブページを閲覧，利用した際にどのような行動デー

本稿では，ウェブ検索中のユーザに「ウェブページの閲覧履歴

タがどのような理由で収集されるかを知ることができる．しかが誰にどの程度共有される可能性があるのか」についての情報をし，そのようなプライバシポリシの確認にはスキルや時間が必要

提供するための検索結果スニペットを提案する．提案する検索となる．また，プライバシポリシを確認するためにはウェブペー

結果スニペットは，（1）行動履歴データが共有される第3者の属ジを閲覧する必要があり，プライバシポリシを閲覧する際にも行

性，（2）共有される第3者の数，（3）行動履歴データの利用目的

動データが追跡されてしまう危険性が存在する．ウェブページ訪をウェブ検索ユーザに提示する．提案スニペットの狙いは，ウェ

問のプライバシリスクは，そのウェブページを閲覧する前にウェブページ閲覧によるプライバシリスクと，ウェブページアクセス

ブ検索結果上で評価できることが好ましい．

による便益との間のトレードオフの検討をウェブ検索ユーザに促第三の問題は，ウェブページ閲覧・利用の便益と閲覧によるプ

すことにある．本稿では，提案スニペットがウェブ検索中のユー

ライバシリスクとのトレードオフである．ウェブ検索中のユーザ

ザのプライバシ意識やウェブ検索行動に与える影響を分析するたのプライバシを守る単純なアプローチは，ウェブ検索結果からプめに，オンラインユーザ実験を行った．ユーザ実験の結果，行動

ライバシリスクのあるページをあらかじめ除外する，もしくはそ履歴データが共有される第3者の属性を表示するスニペットおよの種のウェブページを閲覧しないことである．例えば，Tsaiらはび，行動履歴データの利用目的を表示するスニペットを使用した

検索結果画面に単一の指標に定量化されたプライバシリスクを表

実験協力者は，自身が懸念するプライバシリスクに気づくことが示するインタフェースを提案している [14]．しかし収集されるできたと感じていることが明らかになった．加えて，検索行動のデータの利用目的や検索しているトピックによっては，ウェブ検分析の結果行動履歴データの利用目的を表示するスニペットを使索ユーザは個人データを提供することを受け入れる場合もありえ用した実験協力者は，より深い位置の検索結果をクリックする傾る [5]．そのため，プライバシリスクのあるウェブページを除外

向があることがわかった．

したり，リスクの種別や要因を明らかにせずにリスクがあることのみを提示するアプローチは，ウェブ検索ユーザがリスクを受け

1 はじめに入れられる場合でもウェブページを閲覧する機会を奪うことになる．

深層学習をはじめとするデータ分析技術の発展により，情報配

本稿では，ウェブ検索結果リスト上で各ウェブページのプライ

信の個人最適化がますます盛んに行われるようになっている．そ

バシリスクを顕在化することで，ウェブページへのアクセスにのような情報配信を効果的に行うため，様々なサービスにおいて

よってえられる便益とプライバシリスクのトレードオフの検討

個人データを収集する動きが盛んになっている．個人データの収を支援するウェブ検索結果スニペットを提案する．提案スニペ集が盛んになる一方で，収集された個人データの扱われ方に懸念

ットは，行動履歴データが共有される第3者の属性，共有されるを感じる人が増えている [1]．このような懸念から，諸外国では，第3者の数，収集されたウェブページ閲覧・利用データの利用目

GDPR （General Data Protection Regulation：一般データ保護規的をウェブ検索中のユーザに伝えることを目的としている．提案則） *1 やカリフォルニア州消費者プライバシ法 *2 といった個人のスニペットの概観図を図1に示す．図1(a)および(b)では対象とな

プライバシを守るための制度が策定・運用されつつある．

るウェブページの閲覧，利用にかかるトラッキングによるプライ

今日，多くの人々がウェブ上の情報を得るためにウェブ検索エ

バシリスクに着目している．図1(a)型のスニペットは，ウェブペ

ンジンを利用している．一方で，ウェブ検索にはプライバシリス

ージの履歴が共有される可能性のあるウェブサイトのファビコン

クと情報閲覧の便益の両立をする上でいくつか問題がある．第一を表示することで，ウェブ検索ユーザに行動履歴データが共有さに，ウェブ検索エンジンが返す検索結果リストには，ウェブ検索れる可能性のある第3者を具体的に想起させることを狙っている．

ユーザがプライバシリスクを検討するための必要な情報が提供さ

図1(b)型のスニペットは，ウェブページの履歴が共有される可能れていない点である． Googleに代表される典型的なウェブ検索

性のあるウェブサイトのカテゴリと数を表示することで，ウェブ
検索ユーザに行動履歴データが共有される第三者の属性とプライ

1 非会員

Sansan株式会社
yusuke.shimizu@sansan.com

2 正会員

バシリスクの程度を想起させることを狙っている．図1(c)型のス
ニペットは，ウェブページの閲覧，利用によって生じるプライバ

名古屋市立大学データサイエンス学部

yusuke_yamamoto@acm.org*1 https://gdpr-info.eu/*2 https://oag.ca.gov/privacy/ccpa

シリスクを提示することで，ウェブ検索ユーザにリスクの種別を意識させることを狙っている．これら提案スニペットを使用する

1https://nativecamp.net/ · URL

|

…
PC

24

365

TOEIC®L&R...

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

https://eikaiwa.kakaku.com/online_english/ · URL

27

2022

12

…

...
https://nativecamp.net/ · URL

https://nativecamp.net/ · URL|

https://nativecamp.net/
https://www.berlitz.com/ja-jp/languages/english/online
· URL
· URL

|

…
PC

24

https://eikaiwa.kakaku.com/online_english/ · URL

27

24

365

|

|

(b)RatioUI
27

…

…

図1

...

(c)PurposeUI
1827

...

https://www.berlitz.com/ja-jp/languages/english/online · URL|

365

https://www.miyamanavi.net/ · URL
https://eikaiwa.kakaku.com/online_english/· URL

2022 12...

https://www.berlitz.com/ja-jp/languages/english/online · URL24

TOEIC®L&R...

https://eikaiwa.kakaku.com/online_english/ · URL

2022 12…
PC

TOEIC®L&R...

TOEIC®L&R...

(a)IconUI

…
PC

365

提案スニペット(a), (b)および(c)の外観図|

2022 12…

...

https://www.berlitz.com/ja-jp/languages/english/online · URL

|

...

...

...

ことで，ウェブ検索ユーザはどのようなプライバシリスクがどのる意欲を高められることが明らかになった． Mathurらは，よく程度存在するのかという観点から，ウェブ検索結果（に掲載され使うウェブサイトや欲しい情報を得るためには一定程度のトラッ
https://www.miyamanavi.net/ · URL

たウェブページ）を比較および評価できるようになる．

18
キングを受け入れる傾向にあることが明らかにした[7]．これらhttps://www.miyamanavi.net/ · URL

https://www.miyamanavi.net/ · URL

本稿では，オンラインユーザ実験を行い，上記3つの提案スニの研究結果は，ウェブ検索ユーザは収集される情報の制御が可能

ペットがウェブ検索中のプライバシ意識およびウェブ検索行動にであれば，個人データの収集に対する懸念が軽減されることを示

与える影響について分析を行った．本研究の貢献は以下の通りで唆している．本研究では，ウェブ検索ユーザ自身がプライバシリ

ある：

スクを考慮し，閲覧するウェブページおよびウェブサービスの選択ができるように支援する検索結果スニペットを提案する．

• 図1(a)型のスニペットを使用した実験協力者は，自身の2.2

行動データが誰と共有される可能性があるのかという観点から，プライバシリスクに気付くことができたとたとしても，プライバシを守るための具体的な行動を取らせるの感じていることが明らかになった．

は困難である [10]．プライバシポリシはウェブページを閲覧する• 図1(c)型のスニペットを使用した実験協力者は，自身のユーザに，データの扱い方について伝えるための主要な手段であ

行動データがどのような目的で扱われる可能性がある

る．しかし，多くのプライバシポリシは十分な機能を提供していのかという観点から，プライバシリスクに気づくことないことが指摘されている． Reidenbergらは，技術的な知識のができたと感じていることが明らかになった．また，よある人とそうでない人の間で，プライバシポリシの解釈に大きなり深い位置の検索結果を閲覧する傾向にあった．

2

関連研究

2.1

ウェブ行動履歴の収集への懸念

ウェブ閲覧ユーザのプライバシ意識の強化

一般的に，ウェブ検索ユーザが自身のプライバシを懸念してい隔たりがあることを実証した [11]．またObarらの調査では，ユーザの74%はプライバシポリシを読んでおらず，読んでいた人の平均時間はわずか73秒であることが明らかになっている [9]．これらの研究から，プライバシポリシはユーザのプライバシ意識を近年，多くの人がウェブ上での行動がトラッキングされている

高めるのに不十分であると言える． Harkousらはプライバシポリ

ことに懸念を抱いている．トラッキングによって個人最適化されシを分析し，収集されるデータやその目的を図示するアプリケーた広告を有用と感じる一方で，プライバシを侵害されることに対ションを開発した [3]．自身のプライバシについて敏感なユーザする危機意識から多くの人が行動ターゲティング広告を不気味にであればこのようなアプリケーションを使用し，プライバシポリ感じている [15]．また，ウェブ検索履歴を用いたウェブ検索結果

シの内容を確認することができる．しかし，ウェブ検索ユーザのの個人最適化についても懸念を示すユーザがおり，特に政治トピ

多くはこのようなアプリケーションを用いてプライバシポリシのックについて個人の趣向に沿うようウェブ検索結果が個人化され内容を調べるほどプライバシに敏感ではない．本研究はプライバ

ると有害なフィルターバブルが発生する恐れがある [19]．

シに敏感ではないウェブ検索ユーザに対しても，ウェブ検索結果
画面でプライバシリスクの評価ができるようにスニペットを設計

個人に関するデータの収集に懸念がある一方で，条件付きではする．

あるが個人データを活用したサービス改善に期待する声もある．

Maticらは，高度に個人化された広告に対する人々の反応を調査

ウェブページの利用によるプライバシリスクについて，分かりした [8]． Manticらの調査では，参加者をよく知る人物によってやすく提示する手法に関する研究も行われている． Kelleyらはプ作成された広告を一般的な広告として表示することで，参加者のライバシポリシの表現方法として，食品の栄養管理ラベルを模し興味関心を強く反映した広告に対する反応を調査した．調査の結たラベルを提案した [4]．食品の栄養管理ラベルを模した形式で果，個人の興味関心に沿うように高度に個人化された広告は好意

プライバシポリシを要約することで，直感的なわかりやすさを向的に受け止められ，広告配信を個人最適化するために個人に関す上させることを狙っている． Tsaiらは，事前に定義したユーザのるデータを提供することを厭わないと感じる人が多い傾向が見ら

リスク基準に合致するかという観点からウェブサイトのプライバ

れた． Leonらは，プライバシポリシが，ウェブ検索ユーザの個シポリシを5段階で評価し，その評価結果をウェブ検索結果リス

人データの共有意欲にどのように影響するかを調査した [5]．調トに表示するインタフェースを提案した [14]．しかし，何をプラ査の結果，ウェブ検索ユーザ自身がどのようなデータを誰が収集

イバシリスクとするかは個人の考えや検索中のトピックにも依存できるのかを細かく制御できるのであれば，個人データを共有すする．そのため，個人の趣向やウェブ情報探索の文脈に応じてプ

2

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

RatioUI: 共有先ウェブページのカテゴリ別の数の表示

ライバシリスクを判断・実感させられるような情報の提供が必要となる． Windlらは，ウェブページ閲覧中に，ユーザが閲覧して

図1(b)に示すように，RatioUIは，自身の行動履歴を共有している文脈に沿った情報をプライバシポリシから抜き出し表示するいるウェブサイトのうち上位3つのカテゴリと，そのカテゴリに

インタフェースを提案した [18]．このインタフェースによって，含まれるウェブページの数を示している． RatioUIによって，ウ

プライバシポリシが見つけづらいという問題を解消することがで

ェブ検索ユーザはウェブ検索結果をクリックした際に，そのウ

き，ウェブ閲覧ユーザが一度に読む必要のある文章を減らすこと

ェブ検索結果ページの行動履歴がどのようなカテゴリのウェブができる．一方で，ウェブ検索ユーザがウェブ閲覧履歴を含めたサイトと共有される可能性があるのかを知ることができる．まウェブサイトの利用データの扱われ方を理解した上で，ウェブサ

た，RatioUIでは，カテゴリごとに何件のウェブサイトと行動履イトやウェブサービスを使用するかの意思決定を行うのは，ウェ歴が共有されてしまうのかという情報も表示する．図1(b)の例でブページの閲覧中ではなく閲覧前のほうが望ましい．

は，「オンライン英会話のネイティブキャンプ|英会話レッスン回

本研究ではTsaiらやWindlらの研究と同様に，プライバシポリ

数無…」というウェブサイトを閲覧したことが共有されるウェブ

シの内容をわかりやすく提示するインタフェースを提案する．

サイトが1251件検出され，そのうち「乗り物」カテゴリのウェ

Windlらの研究とは異なり，提案インタフェースはウェブ検索ユ

ブサイトが最も多く，全体の5.7%を占めていることを示していーザが実際にウェブページを閲覧する前にプライバシリスクを評る．

価できるよう設計されている点に違いがある．

IconUI とは異なり， RatioUIでは共有先のウェブサイトの具体例ではなく，共有先の数とカテゴリの割合が表示される．

3 提案手法

IconUI のデメリットとして，ファビコンで表現された具体的な本研究では，ウェブ検索ユーザがウェブ検索を行う際に，ウェウェブページを知らないユーザに対しては効果的ではないことがブページの閲覧前に自身の行動履歴データがどのように扱われ考えられる． RatioUIは，ウェブ検索ユーザが共有先ウェブサ

るのかに関する情報を提供するためのインタフェースを提案す

イトの詳細を知らない場合にも，共有先の範囲や種類を理解できる．具体的には，ウェブページ閲覧から得られる便益との釣り合ることを期待している．

いを考えさせるために，ウェブ検索結果画面におけるスニペット

PurposeUI: 行動履歴データの収集目的の表示を3種類設計する．提案する検索結果スニペットでは，検索結果

図1(c)に示すように，対象となるウェブページが行動履歴デー

ページに表示されたそれぞれの検索結果に対し，ウェブ検索ユー

タの収集を行っている場合，その収集目的を表示する．収集目的

ザの行動履歴データがどのような相手に共有される可能性があるが複数ある場合はそのすべてを表示する．このUIによりウェブのかという情報および，どのような目的で利用される可能性があ

検索ユーザは，収集される行動履歴データがどのような目的で利るかについての情報を提示する．これにより，ウェブ検索ユーザ用されるのかを知ることができ，自身が望まないような目的ではウェブページを閲覧する前に，自身の行動履歴データがどのよ利用されるウェブページを見つけることができる．図1(c)の例でうに扱われるのかについて知ることができるようになる．

は，「オンライン英会話のネイティブキャンプ|英会話レッスン回

3.1 検索結果スニペットの設計

数無…」というウェブサイトは収集した行動履歴データを，「サIconUI: 共有先ウェブページの具体例の表示

ービスの提供・改善」「広告宣伝」および「顧客分析」の3つの目
的で使用していることを示している．

図1(a)に示すように， IconUIはウェブ検索結果のそれぞれに対して，トラッキングによって自身の行動履歴データが共有されなお，表示する収集目的の項目名はKelleyらの研究 [4]を参考てしまうウェブページのファビコンを表示する．このUIによっに決定した． Kellyらは食品の栄養表示にヒントを得て，ウェて，ウェブ検索ユーザはトラッキングが行われていることを知る

ブサイト上のプライバシリスクを分かりやすく表現することをことができると同時に，自身の行動履歴を共有しているウェブサ

検討している． Kellyらの提案した表現方法では，個人データ

イトの具体例を知ることができる．図1(a)の例では，「オンライの利用目的をP3P 1.1 Working Group Note *3 の内容を参考に，

ン英会話のネイティブキャンプ|英会話レッスン回数無…」とい“Provide service and maintain site”, “Marketing”, “Telemarketing”,

うウェブサイトを閲覧することで，「楽天」「ブリジストン」といおよび“Profiling”の4つに分類した． “Provide service and main-

ったウェブサイトを閲覧した記録と紐付けられることを示していtain site”はサービスの機能提供に必要な情報であり，該当のウる．

ェブサービスを利用する際に必要となる情報を指す． “Market-

IconUIは， Wangら の 研 究 を 参 考 に 作 成 し た [17] [16]．

ing”はサービスおよび製品を売り込むために連絡することであWangらは， SNS(Social Networking Service) で共有される写真

り， “Telemarketing”は電話による連絡が別ラベルとして定義さを閲覧できる人物を投稿画面に提示し，予期せぬ友人が自分の写れたものである． “Profiling”は調査，分析およびウェブサイト上

真を閲覧できる可能性をユーザに理解させることを提案していでの行動に基づいて広告を表示することなどと定義されている．

る． Wangらの手法は、 SNSで写真を共有する際のプライバシリ

本研究では“Provide service and maintain site”および“Profiling”はスクをユーザーが直感的に理解するのに役立つことを明らかにしそれぞれ「サービスの提供・改善」「顧客分析」と読み替えた．

た． Wangらの研究とは異なり、 IconUIはウェブ検索ユーザにパ“Marketing”および“Telemarketing”は統合し「広告宣伝」と読みーソナライズされた例ではなく，自身の閲覧履歴を共有できるウェブページを共有先の例としてウェブ検索ユーザに表示する．

*3 http://www.w3.org/TR/P3P11/

3

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

替え，目的項目として使用した．

表1 実験協力者のデモグラフィック情報3.2 仮説人数

本研究では，提案する検索結果スニペットがウェブ検索ユーザ

割合のプライバシ意識やウェブ検索時の検索行動に与える影響を分析

実験協力者の合計

する．また，3種類の提案スニペットを比較し，検索ユーザがプ

性別

ライバシリスクを考える上でどのような情報提示が有効かを分析

男性

275

62.8%

する．具体的には，以下の仮説を検証することに焦点を当てた．

女性

162

37.0%

無回答

1

0.2%

1

0.2%

H1 ウェブ検索ユーザに自身の行動履歴データが共有され

438

年齢

る範囲や目的を表示することで，ウェブ検索ユーザは

20歳未満

自身のデータがどのように扱われるかを考え，プライ
バシリスクを意識するようになる．

H2 自身の行動履歴データが共有される範囲や目的を表示することで，ウェブ検索ユーザは検索結果を注意深く探索するために，検索結果の確認により多くの時間をかけ，より下位の検索結果を閲覧するようになる．

20–29歳27

6.2%

30–39歳

132

30.1%

40–49歳

184

42.0%

50–59歳

69

15.8%

60歳以上

25

5.7%

実験

4

なった．また，ユーザ実験中の行動データ収集の方針についても提案した検索結果スニペットの有効性を検証するために，オン説明した．なお，検索タスク中に収集したデータを使用しても問ラインユーザ実験にて評価した．本実験は検索結果スニペットの題がないと同意した実験協力者のみをユーザ実験の対象とした．

種別（IconUI， RatioUI， PurposeUI， ControlUI）を要因と次に，実験の開始前に各実験協力者に対し事前のアンケートをする，1要因参加者間計画で実験を実施した．以下，実験の詳細行った．事前アンケートでは，タスクとして用意した「オンライについて記す．

4.1

ン英会話」および「家具レンタル」のサービスについて利用経験

実験協力者の有無を回答させた．今回の実験では，特定の目的のために利用

クラウドソーシングサービスであるランサーズ *4 で438名の実するサービスを検索するタスクを設定した．そのため，各実験協

験協力者を募集した．事前にデータ収集の方針を説明し，検索力者には事前アンケート調査で利用したことがないと回答したカ

タスクで収集したデータを使用することに同意してもらった上テゴリから1つを無作為に割り当てた．その際，検索UI条件も無で，ユーザ実験を実施した．なお，72名の実験協力者はタスクの作為に割り当てた．

実行に異常に時間がかかったため，外れ値として分析から除外

タスクカテゴリの割り当て後，各実験協力者は4.2節で述べた

した *5．その結果，計366名の実験協力者の回答を分析した．実

検索タスクをおこなった．実験協力者は提示されたウェブ検索結験協力者の属性を表1に示す．タスクを完了した実験協力者には，果のリストおよびリンク先のウェブページを閲覧し，好みのウェ報酬として150円を支払った．

ブサービスの探索を行った．その後，最終的に選択したウェブサ

4.2 検索タスク

ービスと選択理由をユーザ実験用のウェブサイト上で報告した．

今回のユーザ実験では，「オンライン英会話」および「家具レ検索タスクが完了したあと，実験協力者は4.6節で述べる事後アンタル」というカテゴリで2つの検索タスクを用意した．それぞンケートに回答した．事後アンケートでは，実験協力者のウェブ

れのカテゴリのいずれかについて，利用したいウェブサービスを検索中のプライバシリスクに対する認識および検索UIに対する検索してもらい，最終的に利用したいものを1つを選び，回答し主観的な評価を尋ねた．

てもらった．検索タスクでは，各実験協力者には事前に用意した

4.4 実験システム

ウェブ検索結果のリストを提示し，利用したいウェブサービスをユーザ実験において，検索タスクの実行と実験協力者の行動を検討させた．回答が用意できた実験協力者には，検索システムを監視するために，実験用のシステムを開発した．実験システムの通して最終的に選択したウェブサービスのURLとそのウェブサ

検索結果ページは，一般的なウェブ検索エンジンの検索結果ペーービスを選択した理由を報告させた．

ジを模して作成した．実験システムでは、事前に用意したウェブ

4.3 実験手順

ページのリストを検索結果として提示した．実験システムは検はじめに，実験協力者をユーザ実験用のウェブサイトに誘導

索結果1ページにつき10件のウェブページを表示し，各カテゴリ

し，実験協力者に対しタスクの流れと検索システムの説明をおこで4ページの検索結果を表示した．このため，実験協力者は1つのカテゴリに対して最大40件のウェブページを閲覧することにな*4 https://www.lancers.jp*5 タスクのセッション時間を対数変換した値の 𝐼𝑄𝑅 （四分位範囲）を算出した． 対数変換したセッション時間が𝑄3 + 1.5𝐼𝑄𝑅 以上または𝑄1 −1.5𝐼𝑄𝑅 以下の実験協力者を外れ値として除外した．

る．なお，検索結果ページでは実験協力者が検索クエリを変更できないように検索システムを構成した．これにより，すべての実
験協力者は固定された順序の検索結果リストを閲覧した．また，

4

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

をコピー

各検索結果をクリックすると，それに対応するウェブページが表

https://nativecamp.net/ · URL

示されるようにした．検索システムは検索結果画面上の各ウェブ

オンライン英会話ネイティブキャンプでは、スマホアプリ、PCから24時間365日レッスン回数
無制限で英会話レッスンが受講可能。初心者や子供向け、TOEIC®L&R...

オンライン英会話のネイティブキャンプ | 英会話レッスン回数無…

検索結果に対して，以下の手順で提案スニペットを生成する．

https://eikaiwa.kakaku.com/online_english/ · URLをコピー

図2 比較用のUI（
ControlUI）の概観図
オンライン英会話比較｜人気の27社を徹底比較【2022年12月】 …

オンライン英会話は、スカイプやスクール専用のアプリ等を使って格安に英会話を学べるサービスです。オンライン英会話の体験レポートやランキング、スクールの特徴をチェッ...

1. 従来の検索エンジン（GoogleやBingなど）のAPIを用
いて検索結果リストを取得する．

https://www.berlitz.com/ja-jp/languages/english/online · URLをコピーした． オンライン英会話
24の主要なカテゴリについて，日本のウェブサイトで最| ベルリッツ
高品質なオンライン英会話ならベルリッツ。特別なトレーニングを受けた教師が、教室と同じもアクセス数の多い
100のウェブページを候補となるウェブペー
クオリティの英会話レッスンをオンラインでご提供。ベルリッツのオンライン英会話...

2. 得られた検索結果のそれぞれについて，スニペットに必要な情報を取得する．
（a） ト ラ ッ キ ン グ に よ る プ ラ イ バ シ リ ス ク

ジとして取得した．候補となるウェブページについても，同様に
https://www.miyamanavi.net/ · URLをコピー
教えて！オンライン英会話【18社試して比較】おすすめランキング
ウェブページ内のサードパーティクッキーを検出・分析する．提オンライン英会話の比較ランキングを紹介します。オススメの大手オンライン英会話18社を5つの点から総合的かつ辛口で評価し、一覧にしました。「教えて！オンライン英会...
案スニペットを生成する対象の検索結果にサードパーティクッキに 着 目 し た ス ニ ペ ッ ト 表 現 （IconUIお よびRatioUI）では， ウェブページに含まれるサードパーティクッキーの発行元ドメイン（b） ウェブページの閲覧および利用によって生じーが含まれている場合，そのクッキーの発行ドメインが候補とな
https://online.ecc.co.jp/ · URLをコピー
オンライン英会話はECCオンラインレッスン | 全7ヶ国語対応
るウェブサイトに対して検出されたドメインのリストに含まれてオンライン英会話のECCオンラインレッスンは、充実の全7ヶ国語に対応しています。経験豊富
な語学教育のプロフェッショナル講師が教える高品質なレッスンで学べます。
...
いるかどうかを確認する．検索結果
Xが候補ウェブページ
Yと同るプライバシリスクに着目したスニペット表

じサードパーティドメインのクッキーを含んでいる場合，Xの閲現（PurposeUI）では，ウェブページのプラ覧履歴がYと共有される可能性があると判断する．

を分析する．

イバシポリシを同定し，行動履歴データの利

手順2(b)では検索結果として表示するウェブページのそれぞれ用目的を抽出する．

に対して，プライバシポリシの同定および行動履歴データの利用

3. 提案スニペットを生成し，検索結果と同時に表示す目的の抽出を実験開始前に手動で行った．提案スニペットでは，

3.1節で述べた3つの項目のうちプライバシポリシに記載されている．

たもののみを表示した．プライバシポリシから行動履歴データの利用目的が確認ができない検索結果については「記載なし」と表

手順1では，Bing Web Search API *6 を用いて，検索結果に表示されるタイトル，URLおよびページ概要文を取得した． 4.2節で示した．

述べたように，実験で行った検索タスクは「オンライン英会話」

なお，検索結果リストの表示を高速化するために，手順1およおよび「家具レンタル」のカテゴリにおいて利用したいウェブサ

び2の検索結果リストと検索結果スニペットは実験開始前にあらービスを検索するものであった．そのため，「オンライン英会話」

かじめ取得，生成しておいた．また，実験では比較用のUIとしおよび「家具レンタル」というクエリをAPIに発行し，オンライて一般的なウェブ検索エンジンが提供する検索結果を参考に，ベン英会話および家具レンタルを提供するウェブサービスの情報

ースラインのUI（以下ControlUI）を用意した．図2に示すようを20件取得した．また，ウェブ検索を行ってウェブサービスを比に，提案UIと異なり， ControlUIではプライバシリスクを伝え較検討する際には，ウェブサービスについての評価や比較を行っるための情報を生成しない．

たウェブページを合わせて閲覧することが一般的に考えられる．

4.5 行動指標

そのため，「オンライン英会話」および「家具レンタル」という実験協力者の行動を分析するため，ウェブ検索タスク中に以下クエリをAPIに発行し，ウェブサービスについての評価や比較をの行動指標を測定した．

行ったウェブページの情報についても同様に20件取得した．今回

検索結果画面閲覧時間（SERP閲覧時間）の検索タスクでは，奇数順位のウェブ検索結果には回答の候補と本稿では，自身の行動履歴データが誰にどのような目的で利用なるウェブサービスを表示し，偶数順位のウェブ検索結果にはウ

されるかに関する情報を表示することで，ウェブ検索ユーザは検ェブサービスについての評価や比較を行ったウェブページを表示

索結果を注意深く探索するためにより多くの時間をかけるようにするように調整を行った．その上ですべての検索UIにおいて，奇なるとの仮説を設定した（H2）．本仮説を検証するため，実験協

数順位のウェブ検索結果にのみ提案スニペットを表示するように力者が検索タスク中に，検索結果画面（SERP）を閲覧している

した．

時間の合計（SERP閲覧時間）を測定した．
最大クリック深度

手順2(a)では，オープンソースツールのwebXray [6]を用いて，ウェブページのトラフィックやコンテンツを分析し，ウェブペー

自身の行動履歴データが誰にどのような目的で利用されるかにジ内のサードパーティクッキーを検出・分析する．また今回の実関する情報を表示することで，ウェブ検索ユーザは検索結果を注験では，提案スニペットにおいて共有先として表示するウェブペ

意深く探索するために，より多くの検索結果を探索しようとする

ージの候補について，ウェブサイトのトラフィックを網羅的に分と考えられる（H2）．これを検証するため，実験協力者が検索タ析するウェブサービスであるSimilarWeb.com *7 を使用して決定

スク中に閲覧した検索結果が上位から何番目に位置していたかを計測した．

4.6 アンケート項目*6 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/bing-web-search/overview*7 https://www.similarweb.com

ユーザ実験では，検索タスクの終了後にアンケートに回答してもらった．アンケートでは提案UIおよび検索タスク自体に関す

5日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

る10件の質問および人口統計学的質問を用意した．実験協力者はいて気づかせる傾向があることがわかった（ControlUI= 2.53，

以下の質問に5段階のリッカート尺度で回答した．

PurposeUI= 3.14）．一方で， RatioUIにはそのような傾向は見られなかった．

Q1 どの程度のウェブページがトラッキングを行っている

ユーザビリティについて訪ねた項目のうち， Q9（表現のわかと思うかりやすさ）およびQ10 （積極的に使用したいかどうか）についQ2 自身の行動履歴データがどのような目的で利用されるては，分散分析の結果， 3つの提案UI間に統計的な有意差があかを考えたかることがわかった． 多重比較の結果， PurposeUIはIconUIお

Q3 自身の行動履歴データが誰に利用されるかを考えたか

よ びRatioUIと 比 較 し て， 表 現 が わ か り や す い と 評 価 さ れ

Q4 プライバシリスクのある検索結果を避けようとしたかた （IconUI= 3.22， RatioUI= 3.03， PurposeUI= 3.59）．まQ5 プライバシリスクを考慮した上で安心して検索できた

た， IconUIのほうがRatioUIよりも利用したいと評価されたか（RatioUI= 3.03，IconUI= 3.34）．

Q6 役に立つ検索結果の見つけやすさ

Q4（プライバシリスクのある検索結果を避けようとしたか），Q7 自身が懸念するプライバシリスクに気づいたかどうか

Q5（安心して検索できるかどうか），Q6（役に立つ検索結果の見Q8 検索のしやすさ

つけやすさ）およびQ8（検索のしやすさ）についてはUI間に統

Q9 表現のわかりやすさ

計的な有意差は見られなかった．

Q10 提案インタフェースを日常的に使用したいと思うか

5.2 行動指標
5.2.1

5 結果

SERP閲覧時間

提案した検索結果スニペットを使用することで，実験協力者が検索結果を注意深く探索するようになるかを確認するために，検366人の実験協力者の回答を分析し， 3つの提案UIがウェブ

索タスク中にSERPを閲覧している時間の合計を測定した．表4に

検索ユーザの検索行動に与える影響を調べた． 収集したデー示すように，4つのUIの間に有意な差は見られなかった．

タが正規分布に従わなかったため，ノンパラメトリック一元

5.2.2 最大クリック深度

配置分散分析(Kruskal–Wallis検定)を採用した． 事後解析では，提案した検索結果スニペットを使用することで，実験協力者がFDR(Benjamini–Hochaberg法) [13] を用いて多重比較を行った．

検索結果を注意深く探索するようになるかを確認するために，検なお，本分析では有意水準を𝛼 = 0.05とした．

索タスク中にクリックして閲覧した検索結果のうち最も深い位

5.1 主観評価アンケート

置の検索結果の順位を測定した．分散分析の結果，表4に示すよ4.6節で述べた10のアンケートに対する回答の平均値と統計的

うに，4つのUIの間に有意な差があることがわかった．多重比較検定の結果を表2に示す．また，事後解析における3つのUIの多の結果， PurposeUIを使用した実験協力者はControlUIを使用

重比較の結果を表3に示す．表2中の数値は，高いほど実験協力者

した実験協力者と比較して，より深い位置の検索結果（ウェブペ

がUIに対して肯定的な評価を示したことを意味する．

ージ）をクリックする傾向にあることがわかった（ControlUI=

Q2 （自身の行動履歴データがどのような目的で利用される

8.47，PurposeUI= 12.05）．

かを考えたか）， Q3 （自身の行動履歴データが誰に利用されるかを考えたか）， およびQ7 （自身が懸念するプライバシリ

6 考察

ス ク に 気 づ い た か ど う か） に つ い て は， 分 散 分 析 の 結 果4つ6.1 仮説の検証のUI間 に 有 意 な 差 が あ る こ と が わ か っ た． 多 重 比 較 の 結 果，

自身の行動履歴データがどのような目的で利用されるかを考え

Q3, Q7においてIconUIはControlUIと比較して，有意に高くられたかという観点で，実験協力者はPurposeUIをControlUIよ評価されていた（Q3： ControlUI= 2.57， IconUI= 3.06; Q7：

り高く評価した（表2のQ2を参照）． また，自身の行動履歴デ

ControlUI= 2.53， IconUI= 3.08）． IconUIを使用した実験協ータが誰に使用されるかを考えられたかという観点で，実験

力者は，ControlUIを使用した実験協力者と比較して，自身の行

協力者はIconUIをControlUIより高く評価した．加えて，自身

動履歴データが誰に利用されるかを意識する傾向にあることがわが懸念するプライバシリスクに気づいたかどうかという観点

かった．また， IconUIを使用した実験協力者は， ControlUIをで， PurposeUIおよびIconUIはControlUIより高く評価された

使用した実験協力者と比較して，自身がどのようなプライバシリ
スクを懸念に思うかについて気づかせる傾向があることがわかっ（表2のQ7を参照）．このことから，PurposeUIは行動履歴データ

た．

の使用目的という観点から， IconUIは行動履歴データの共有範囲という観点からプライバシリスクを意識するよう促すことがで

PurposeUIを使用した実験協力者は， ControlUIを使用した

きたと言える．したがってH1は支持されると結論づけた．

実 験 協 力 者 と 比 較 し て， 自 身 の 行 動 履 歴 デ ー タ が ど の よ う

提 案 し た3つ のUI （IconUI， RatioUIお よ びPurposeUI）

な目的で利用されるかを意識する傾向にあることがわかったはControlUIと比較して，実験協力者に対してより慎重にウェブ（ControlUI= 2.69，PurposeUI= 3.32）．また，PurposeUIを使

検索結果のリストを探索すること促すと予想した．その結果，提用した実験協力者は， ControlUIを使用した実験協力者と比較案した3つのUIを使用した実験協力者はControlUIを使用した実

して，自身がどのようなプライバシリスクを懸念に思うかにつ験協力者と比較してより深い位置の検索結果を閲覧し，より多く

6日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

表2 事後アンケートの質問に対する回答の平均値，標準偏差（SD），および統計的有意差（有意水準は*：0.05，**：0.01，***：
0.001）． Q1～Q10は，5段階のリッカート尺度（1：強く否定的，3：中立，5：強く肯定的）で回答．
UI

質問項目

𝑝-value
Control

Icon

Ratio

PurposeQ1. どの程度のウェブページがトラッキングを行っていると思うか

3.87 (0.59)

4.10 (0.67)

4.10 (0.76)

3.89 (0.80)*

Q2. 自身の行動履歴データがどのような目的で利用されるかを考えたか

2.69 (0.98)

2.94 (1.10)

2.82 (1.07)

3.32 (1.10)***

Q3. 自身の行動履歴データが誰に利用されるかを考えたか

2.57 (1.02)

3.06 (1.18)

2.83 (1.07)

2.81 (1.16)**

Q4. プライバシリスクのある検索結果を避けようとしたか

2.62 (1.03)

2.96 (1.16)

2.76 (1.10)

2.87 (1.21)

0.22

Q5. 安心して検索できるかどうか

2.95 (0.86)

3.16 (0.89)

3.07 (0.75)

3.14 (0.86)

0.33

Q6. 役に立つ検索結果の見つけやすさ

3.05 (0.94)

3.32 (0.97)

3.12 (0.85)

3.30 (0.91)

0.07

Q7. 自身が懸念するプライバシリスクに気づいたかどうか

2.53 (0.98)

3.08 (1.10)

2.84 (1.11)

3.14 (1.10)***–

3.38 (1.16)

3.31 (1.06)

3.40 (1.11)

0.74

Q8. 検索のしやすさ
Q9. 表現のわかりやすさ–

3.22 (1.00)

3.03 (1.03)

3.59 (1.00)***

Q10. 積極的に使用したいかどうか–

3.34 (0.91)

3.03 (0.90)

3.18 (0.88)*必要がある．

表3 事後アンケート項目に関して多重比較を行った際の統計 的 有 意 差 の 有 無 （有 意 水 準 は， *: 0.05; **: 0.01; ***;

第2の限界に，実験環境に関するものである．本研究ではクラ0.001）． 分散分析において統計的有意差が見られなかった項目にはNAと記載．

ウドソーシングサービスを利用し，提案スニペット表現がウェブ
検索ユーザのプライバシ意識や行動にどのような影響を与えるか

組み合わせ

質問項目

を調査した．しかし，提案したシステムを使用している間，実験

Control-Icon

Control-Ratio

Control-Purpose

Icon-Ratio

Icon-Purpose

Ratio-Purpose

Q1

0.05

0.05

0.77

0.88

0.14

0.14

Q2

0.18

0.47

***

0.47

*

**

Q3

**

0.22

0.22

0.22

0.22

0.85

Q4
Q5

NA
NA

NA
NA

NA
NA

NA
NA

NA
NA

NA
NA

ライバシリスクの理解度を検証することは困難であるため，今後

Q6

NA

NA

NA

NA

NA

NA

Q7

**

0.10

***

0.17

0.73

0.10

はインタビュー調査を行い，ウェブ検索ユーザのプライバシ意識

Q8

–

–

–

NA

NA

NA

Q9

–

–

–

0.20

*

***

Q10

–

–

–

*

0.21

0.21

協力者が何を考えていたかについては詳細に調査していない．オ
ンラインでのアンケート調査および行動指標の分析のみでは，プの変化をより詳細に分析する必要がある．

7 おわりに本稿では，ウェブ検索中のユーザに「ウェブページの閲覧履歴の時間をかけると予想した．しかし，SERP閲覧時間において有が誰にどの程度共有される可能性があるのか」についての情報を意な差は見られなかった（表4のSERP 閲覧時間 (秒)を参照）．一

提供するための検索結果スニペットを提案した．提案スニペット

方で， PurposeUIを使用した実験協力者はControlUIを使用しの狙いは，ウェブページ閲覧中によるプライバシリスクと，ウェ

た実験協力者と比較してより深い位置まで検索結果を閲覧する傾

ブページアクセスによる便益との間のトレードオフの検討をウェ向にあった（表4の最大クリック深度を参照）．また，主観アンケ

ブ検索ユーザに促すことにある．提案スニペットがウェブ検索中ートの結果から，PurposeUIを使用した実験協力者は，行動履歴のユーザのプライバシ意識やウェブ検索行動に与える影響を，オ

データがどのような目的で利用されるかを考え，自身が懸念する

ンラインユーザ実験を行い検証した．ユーザ実験の結果，実験協

プライバシリスクに気づく傾向にあった（表2Q2およびQ7を参力者は行動履歴データが共有される第3者の属性を表示するスニ照）．以上のことから，PurposeUIを使用した実験協力者は自身

ペットおよび，行動履歴データの利用目的を表示するスニペットの行動履歴データがどのような目的で扱われるのかという観点かによって，自身が懸念するプライバシリスクに気づくことができ

らプライバシリスクを意識し，より深い位置の検索結果まで閲覧たと感じていることが明らかになった．また，検索行動の分析のしたと考えられる．したがってH2は部分的に支持されると結論

結果，行動履歴データの利用目的を表示するスニペットを使用しづけた．

た実験協力者は，より深い位置の検索結果をクリックする傾向が

6.2 研究の限界点あることがわかった．今後はプライバシ指標のリアルタイムでの本研究の限界として，行動履歴データの共有先および収集目的生成に向けた効果的な方法を検討するとともに，インタビュー調の検出方法が挙げられる．ユーザ実験で使用したシステムでは，査などを行うことによって，ユーザのプライバシ意識の変化につ

検索結果のそれぞれに対して提案スニペットの生成に際し事前のいてより詳細な分析を行うことが考えられる．

分析を必要とした．そのため，ウェブ検索中にリアルタイムで行

謝辞

動履歴データの収集目的を抽出できない．本研究ではプライバシ
リスクの表現に焦点を当てており，提案したUIはトラッキングの本研究は JSPS 科研費 21H03554， 21H03775，22H03905，お検知方法や行動履歴データの収集目的の抽出方法に依存しない．

よび大幸財団の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表し

しかし，今後はトラッキングの検知および行動履歴データの収集ます．

目的の抽出をリアルタイムで実現できる効果的な方法を検討する

7

日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 22-J, Article No. 12, 2024年 3月

表4

実験協力者の検索行動指標の平均値と標準偏差，および統計的有意差（有意水準は*：0.05，**：0.01）．

UI condition

行動指標

表5

𝑝-value
Control

Icon

Ratio

PurposeSERP閲覧時間 (秒)533.2 (531.6)

558.3 (415.7)

649.5 (594.8)

696.3 (910.3)

0.16

最大クリック深度

8.47 (8.06)

8.16 (8.24)

9.63 (8.26)

12.05 (10.98)**

行動指標に関して多重比較を行った際の統計的有意差の有無（有意水準は，*: 0.05; **: 0.01; ***; 0.001）．分散分析において統計的有意差が見られなかった項目にはNAと記載．
組み合わせ

行動指標

Control-Icon

Control-Ratio

Control-Purpose

Icon-Ratio

Icon-Purpose

Ratio-Purpose

SERP閲覧時間 (秒)

NA

NA

NA

NA

NA

NA

最大クリック深度

0.64

0.29

*

0.25

**

0.26

risks and benefits in web search. In Proceedings of the 2022 ACM
Conference on Information Technology for Social Good, GoodIT ’22,
page 24–31, New York, NY, USA, 2022. Association for Computing
Machinery.
[13] David Thissen, Lynne Steinberg, and Daniel Kuang. Quick and easy
implementation of the benjamini-hochberg procedure for controllingthe false positive rate in multiple comparisons. Journal of educationaland behavioral statistics, 27(1):77–83, 2002.
[14] Janice Tsai, Serge Egelman, Lorrie Cranor, and Alessandro Acquisti.
The effect of online privacy information on purchasing behavior: An
experimental study. Information Systems Research, 22:254–268, 01
2011.
[15] Blase Ur, Pedro Giovanni Leon, Lorrie Faith Cranor, Richard Shay,and Yang Wang. Smart, useful, scary, creepy: Perceptions of online
behavioral advertising. In Proceedings of the 8th USENIX Symposium
on Usable Privacy and Security (SOUPS 2012), pages 1–15, 2012.
[16] Yang Wang, Pedro Giovanni Leon, Alessandro Acquisti, Lorrie Faith
Cranor, Alain Forget, and Norman Sadeh. A field trial of privacy
nudges for facebook. In Proceedings of the 2014 ACM Conference on
Human Factors in Computing Systems (CHI 2014), pages 2367–2376,
2014.
[17] Yang Wang, Pedro Giovanni Leon, Kevin Scott, Xiaoxuan Chen,
Alessandro Acquisti, and Lorrie Faith Cranor. Privacy nudges forsocial media: An exploratory facebook study. In Proceedings of the
22nd International Conference on World Wide Web (WWW 2013),
pages 763–770, 2013.
[18] Maximiliane Windl, Niels Henze, Albrecht Schmidt, and Sebastian S.
Feger. Automating contextual privacy policies: Design and evaluation of a production tool for digital consumer privacy awareness. In
Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’22, New York, NY, USA, 2022. Association for
Computing Machinery.
[19] Yusuke Yamamoto and Takehiro Yamamoto. Personalization finder:
A search interface for identifying and self-controlling web searchpersonalization. In Proceedings of the ACM/IEEE Joint Conference
on Digital Libraries in 2020 (JCDL 2020), pages 37–46, 2020.

参考文献[1] Farah Chanchary and Sonia Chiasson. User perceptions of sharing,
advertising, and tracking. In Proceedings of the 11th USENIX Symposium On Usable Privacy and Security (SOUPS 2015), pages 53–67,
2015.
[2] Joshua Gluck, Florian Schaub, Amy Friedman, Hana Habib, Norman
Sadeh, Lorrie Faith Cranor, and Yuvraj Agarwal. How short is too
short? implications of length and framing on the effectiveness ofprivacy notices. In Proceedings of the 12th USENIX Symposium on
Usable Privacy and Security (SOUPS 2016), pages 321–340, 2016.
[3] Hamza Harkous, Kassem Fawaz, Rémi Lebret, Florian Schaub, Kang
G. Shin, and Karl Aberer. Polisis: Automated analysis and presentation of privacy policies using deep learning. In Proceeedings of
27th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2018), pages
531–548, 2018.
[4] Patrick Gage Kelley, Lucian Cesca, Joanna Bresee, and Lorrie Faith
Cranor. Standardizing Privacy Notices: An Online Study of the Nutrition Label Approach, pages 1573–1582. 2010.
[5] Pedro Giovanni Leon, Blase Ur, Yang Wang, Manya Sleeper, Rebecca
Balebako, Richard Shay, Lujo Bauer, Mihai Christodorescu, and Lorrie Faith Cranor. /what matters to users? factors that affect users’
willingness to share information with online advertisers. In Proceedings of the 9th USENIX Symposium on Usable Privacy and Security(SOUP 2013), pages 1–13, 2013.
[6] Timothy Libert. Exposing the hidden web: An analysis of thirdparty HTTP requests on 1 million websites. International Journal ofCommunication, pages 1–10, 2015.
[7] Arunesh Mathur, Jessica Vitak, Arvind Narayanan, and Marshini
Chetty. Characterizing the use of browser-based blocking extensions
to prevent online tracking. In Proceedings of the 14th USENIX Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS 2018), pages 103–116,
2018.
[8] Aleksandar Matic, Martin Pielot, and Nuria Oliver. Omg! how did
it know that?: Reactions to highly-personalized ads. In Proceedings of the 25th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and
Personalization (UMAP 2017), pages 41–46, 2017.
[9] Jonathan Obar and Anne Oeldorf-Hirsch. The biggest lie on theinternet: ignoring the privacy policies and terms of service policies ofsocial networking services. Information, Communication & Society,23:1–20, 07 2018.
[10] Joseph Phelps, Glen Nowak, and Elizabeth Ferrell. Privacy concerns
and consumer willingness to provide personal information. Journalof public policy & marketing, 19(1):27–41, 2000.
[11] Joel Reidenberg, Travis Breaux, Lorrie Cranor, Brian French, Amanda
Grannis, James Graves, Fei Liu, Aleecia McDonald, Thomas Norton,
Rohan Ramanath, N. Russell, Norman Sadeh, and Florian Schaub.
Disagreeable privacy policies: Mismatches between meaning andusers’ understanding. SSRN Electronic Journal, 01 2014.
[12] Yusuke Shimizu, Tetsushi Ohki, and Yusuke Yamamoto. Privacyaware snippets: Enhancing assessment of balance between privacy

8