2020年度日本認知科学会第37回大会

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ユーザの記憶モデルを組み入れた Web 環境の提案:
Exploration 条件と Exploitation 条件の比較

Proposal of Web Environment Incorporating User’s
Memory Model:
Stimulus Presentation Contrasting between Explorationand Exploitation
岸江 秀斗 † ，森田 純哉 †Shuto Kishie, Junya Morita†

静岡大学情報学部

Faculty of Informatics, Shizuoka University
kishie.shuto.17@shizuoka.ac.jp, j-morita@inf.shizuoka.ac.jp

概要

Web の利用そのものに向けられる．このような明確なWeb 上でのユーザの行動は多様化している．この多様化している行動は明確な目的を持たないブラウ

目的を持たない行動はブラウジングとも言われ，支援ジングと明確な目的を持ったサーチングに分けるこ

ユーザの行動の持続性や多くの情報に触れる機会を与とができる．本研究では，強化学習における探索とえることに主眼が置かれる [2]．

システムの開発においてはサーチングとは対照的に，搾取がブラウジングとサーチングに対応すると考え，このように，それぞれの支援に関する研究が行われACT-R を用いてそれらを再現する記憶モデルを構築した．この記憶モデルを Web 環境に統合することにている．しかし，これらの研究はサーチングとブラウより，ユーザの行動に応じた支援を行うための枠組み方の行動形態を適応的に支援する研究はあまり行われを提案する．ていない．著者らは，ユーザによるサーチングとブラキーワード：探索と搾取, 記憶モデル, ACT-R

ウジングのそれぞれの行動に動的に対応する支援が必ジングどちらか一方のみの行動を対象としており，双要ではないかと考える．

1.

はじめに

ブラウジングとサーチングは強化学習における探索

情報技術の発展によって，Web 環境は人々にとって(Exploration) と搾取 (Exploiation) に当てはめることより身近なものとなり，様々な分野で活用されている．

ができる [3]．探索とは未知の状態を経験するためにその一方で，Web 空間には膨大な情報が氾濫してお行動することであり，搾取は過去に試みた行動の中で，り，ユーザの目的に合った有益なページにたどりつく多くの報酬を得るような行動をとることである．探索ことは容易ではない．と搾取はどちらか一方を重視してしまうと目的の達成

また，近年では Web が頻繁に利用されることによから遠ざかってしまうため，バランスを保つことが重り，Web 空間上でのユーザの行動が多様化している．

要である．すなわち，ブラウジングとサーチングにおこの多様化している行動は大きく 2 つに分けることがいてもそれぞれのバランスが重要であり，双方の行動できる．1 つ目は，明確な目的を持った行動である．例

形態を支援する必要があると考えられる．

えば，飲食店の予約や特定の問題に対する解決方法のそれぞれの形態に応じた支援を行うためには計算調査などが挙げられる．このような明確な目的を持っ機上に行動形態に対応した記憶モデルを構築し，そのた行動はサーチングとも言われ，支援システムを構築モデルを Web 環境に統合することが有効であると考する際には，ユーザをいかに早く正確に目的の情報にえる．古くから，このような計算機上に人間の認知処アクセスさせるかということに主眼が置かれる．ユー

理を表現する認知モデルに関する研究がされており，ザによるこの行動に焦点を当てた研究として，メタ認様々な認知特性を再現するモデルが構築されている．

知を支援することにより，自律的なサーチスキルを身その中には個人のデータを使った個人化認知モデルにに着けさせるシステムの開発が行われている [1]．2 つ関する研究 [4] も存在し，これらの研究は様々な認知

目は明確な目的を持たない行動である．明確な目的を的課題の解決に貢献することができるのではないかと持たないため，ユーザのブラウジングに対する動機は793

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考えられる．

ユーザがブラウザを立ち上げると，まず活性値が最これらを踏まえて，本研究では，行動形態に応じたも高いチャンクを検索した後にラベルを共有する他の支援を行うためのフレームワークを構築することを目チャンクを一定時間検索する．そして，チャンクを検的とする．このシステムは個人化された記憶モデルを索できなくなるか所定の時間が経過した後に，最後に搭載しており，モデルは ACT-R (Adaptive Control of検索されたチャンクを出力する．Thanakit らはこのモThought-Rational) [5] を用いて設計した．ACT-R はデルを利用し，ユーザが閲覧したことのある商品画像

世界中で広く使われているアーキテクチャであり，先を適切なタイミングで提示することによって抑うつな行研究も豊富である [6]．

どに起因する反芻的な検索を妨げることができる可能2.

性を示唆している．しかし，このモデルはユーザの置関連研究かれた文脈（ユーザが現在観察しているページ）を考ACT-R において，Web のナビゲーションに関する慮した検索を行っていないという限界も有している．

モデルは Pirolli らによって過去に構築されている [7]．

本研究では， 先行研究の上記の限界を踏まえつつ，このモデルは Web 探索者が探索の手がかりにしていユーザが現在観察しているページ情報が反映されたるテキストやリンクなどから活性値が伝搬する．探索の手がかりになるテキストやリンクは情報の香り

Web 行動のナビゲーションシステムを構築する．さらに，システムによる情報提示のシミュレーション結果(information scent) と呼ばれる．この情報の香りに基づいたモデルで Web ページ上のリンクを順番に評価を示す．

し，ランキング付けをした結果と実際に被験者が選ん3.

モデルと Web 環境の統合

認 知 ア ー キ テ ク チャACT-R に よって 実 装 さ れ る

だリンクを比べ，情報の香りがユーザのリンクの選択
さらに上の研究は，Web のような情報システムのWeb 行動のナビゲーションシステムを構築した．本節では，まず，ユーザの現在の文脈（現在閲覧している中を探索しているうちに，ユーザは自分の外部にあるページ＝ターゲットページ）に影響された過去の記憶利用可能なコンテンツに関する概念的構造や情報自（過去に観察した Web ページ＝ソースページ）の検索体の構造を理解するという情報狩猟理論 (informationモデルを示す．その後にそのモデルを組み入れた Web

foraging theory) を提唱した．つまり，この理論では，行動のナビゲーションシステムを説明する．に大きく関連していることを示した．

Web 探索においては，探索対象となる情報に関する理解と Web 上での情報の構造化に関する理解が同時3.1に進行すると考える．この理論にもとづけば，探索のモデル手がかりとなるような情報が提示されることにより，ACT-R では知識はチャンクと呼ばれる要素で構成

ユーザはその情報が蓄えられる Web 上の直接的な場されている．本研究のモデルは，過去にユーザが閲覧所を教示されなくても，探索すべき情報をうまく発見したことのあるページの情報をチャンクとして保持すすることが可能になると考えられる．

る．このようなチャンクを作成するために，Chrome 拡

また，Thanakit らは，Web 行動のモデルを搭載し，張機能である History export1 を用いることでブラウ

適切なタイミングで刺激提示による介入を狙うシステ

ザの履歴データを抽出する．抽出するデータには，id,ムの研究を行っている [8]．このモデルは，ユーザがlastVisitTime, lastVisitTimeTimestamp, title, type-

日常において閲覧した商品画像に関わるチャンクをモCount, url, visitcount などの情報が JSON 形式で記述されている．以下のコードが History export を用いて抽出した履歴データの例である．

デルの宣言的知識として保持する．チャンクの作成においては，商用の画像認識器 (Google Cloud Vision)によって出力されるラベルを利用する．商品画像に対{ " id ":"672" ," lastVisitTime ":"2020/4/8 13:36:06" ," l as tV is itT im eT im est am p ":1586320566 ," title ":" SHIZUOKA UNIVERSITY TOPPAGE " ," typedCount ":0 ," url ":" https :// www . shizuoka . ac . jp /english /" ," visitCount ":2}

して得られたラベルをチャンクとすることで，意味的に類似した画像を連続的に検索できるシステムを構築している．また，ACT-R によるチャンク検索のパラメータをユーザからリアルタイムに取得される心拍データによって調整することで，ユーザのストレスレベルを反映した商品画像の提示がなされるようになっている．

1 https://bit.ly/2YN1Hp6794

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を示す．

これらのうち，title を用いることでチャンクを構築する．また，lastVisitTime（そのページ最後に訪問しSi =た時刻）や visitCount（そのページへの訪問回数）を∑W j Sj i(3)j∈C

利用することで，チャンクのベースレベル（活性値を連想強度は式 4 で計算される．MAS (Maximum定めるパラメータ）を設定する．ここまでの操作はAssociative Strength) は，連想強度の最大値であり，fan は，要素 j と連想関係にあるチャンクの宣言的知Thanakit らのシステムと基本的に同様である．
このモデルの特徴は，ターゲットページのタイト識における総数を示す．式 4 で示すように MAS からル情報をリアルタイムにゴールバッファに組み入れる

fan を引くことで，宣言的知識の中で多くのチャンク点にある．ACT-R においてゴールバッファは課題のと結合する中心性の高い要素の連想強度が低くなる．

状態や課題に関連する情報などを保持する．さらに，つまり，活性化拡散の計算は，検索にコンテクストのACT-R にはバッファに保持しているチャンクが宣言的知識の活性値に伝搬する活性化拡散という仕組みがある．つまり，このゴールバッファに現在のページの情報を入れることでターゲットページからの活性化拡散が引き起こされ，結果として現在閲覧中のページに関連する情報が検索されると考えられる．後述するシミュレーションでは，ターゲットページからの活性化拡散あり条件とターゲットページからの活性化拡散なし条件でのモデルの動作を比較して分析する．

効果を含めるだけでなく，宣言的知識のネットワーク

3.1.1

において，中心性の高い要素への検索の集中を防ぐ効果も有している．

Sji = M AS − ln(f anj )3.2

ナビゲーションシステム

本研究では，モデルと Web 環境を統合することによって，ユーザの Web 行動をナビゲートするインターフェイスを構築した (図 1) ．このインターフェイス

活性値の計算は自分の記憶モデルの動きをサムネイル画像の提示といった形で確認することができる．システムの流れを前節で述べた活性化拡散，ベースライン活性値がど

図 2 に示す．まず，History export で得られた JSONのように求められるのかについて述べる．宣言的知識

形式のデータをもとに，WordPress mshots API2 を用の検索では，検索リクエストに合致した全てのチャンいて過去にユーザが訪れた Web ページのサムネイルクに対して活性値が計算され，その中で最も活性値が画像を生成する．そして，ページの意味情報をモデル高いチャンクが提示される．活性値 Ai は式 1 のように与えるために，Web ページのタイトルを Janome3に，ベースレベル活性値 Bi ，活性化拡散 Si ，ノイズ ϵを利用して形態素解析し，抽出された単語とページのの合計で求められる．

id を対応付けたチャンクを作成する．そのデータをAi = Bi + Si + ϵ

ACT-R モデルが読み込み，読み込まれたチャンクに基づいて宣言的モジュールに含まれる他の Web ペー(1)式 1 の第一項，ベースレベル活性値の計算には式ジが検索される．検索された Web ページは Chrome

2 を用いる．n はチャンク i の出現回数，tj は j 番目

拡張機能を利用してブラウザ上にサムネイル画像との出現回数からの経過時間，d は ACT-R のパラメーして表示される．同時に，Chrome 拡張機能からタータ (:bll) によって指定される減衰率を示し，βi はパラメータ (:blc) によって指定されるオフセット値を示す．

Bi = ln((4)n∑t−dj ) + βi

ゲットページのタイトル情報がユーザの PC に存在す
る Python スクリプトに送信される．送信されたタイ
トル情報はテキストデータから重要なキーワードを(2)抽出することを目的とした termextract モジュール4

j=1を利用して重要度を順位を付け，上位 3 つの単語を式 2 の第二項，活性化拡散の計算には式 3 を用いる．活性化拡散は現在のコンテクスト C に対するチャACT-R のデータとして変換し，リアルタイムにゴールバッファのスロットに格納する．こうした流れを設ンク i の連想強度 Si として計算される．コンテクス計することでユーザの検索行動に合わせてモデルの挙ト C はゴールバッファに含まれる属性値 j の集合を動を変えるようなシステムを構築した．

表す．Wj は属性値 j に付与される注意の重みを表し，
2 https://github.com/wp-api-libraries/wp-mshots-api

Sji は属性値 j と宣言的記憶のチャンク i の連想強度

3 https://github.com/mocobeta/janome
4 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/pytermextract/795

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が検索したソースページのタイトルのそれぞれについて単語頻度ベクトルを作成し，そのコサイン類似度を求めた．

3.3.2

シミュレーション結果

各 条 件 で タ ー ゲット ペ ー ジ と モ デ ル が 検 索 し た
ソースページとのタイトルの類似度ごとの平均頻度(n=10) を図 3 に示す．横軸の類似度はターゲットペー
ジとの類似に基づいて 0.0 から 1.0 の 11 の階級に分けた．縦軸はその階級ごとに 10 個のターゲットペー

図 1 ユーザをナビゲートするインターフェイス

ジによって平均を計算した．どちらの条件でもグラフは右肩下がりになっており，全く類似性のないページ(similarity=0.0) が最も多く提示されたことがわかる．
条件間でグラフの差を見てみると，顕著な差ではないものの，類似度が 0.3 から 0.4 の区間に注目すれば活性化拡散あり条件が活性化拡散なし条件に比べ有意に平均頻度が高いことがわかる．
また，各ターゲットページごとの平均類似度を図 4に示す．横軸は各ターゲットページの平均類似度の順位を示している．縦軸は各ターゲットページごとに行われた 1000 回の検索における類似度の平均を示す．
図 2 システム概要図

このグラフからも，ほぼ全てのターゲットページにおいて，活性化拡散あり条件が活性化拡散なし条件より3.3も類似度が有意に高いことがわかった．

シミュレーション

シミュレーションではターゲットページからの活性化拡散の有無がモデルの検索パターンに影響を及ぼすのかを検証する．

3.3.1

シミュレーション条件

History Export から抽出した第一著者自身の履歴データ 1114 件をデータとした．データから任意にサンプリングされた 10 のページをターゲットページとして，それぞれに対して 1000 ページを連続に検索するシミュレーションを行った．つまり，検索された前の図 3 類似度ごとの平均頻度ページの情報と共通するページをリクエストする．その際，ターゲットページのタイトル情報をゴールバッファに格納する「活性化拡散あり条件（Exploitation

4.

まとめと今後条件）」とそのような操作を行わない「活性化拡散な本研究では，ユーザの行動形態に応じた支援を行うし条件（Exploration 条件）」を設定した．各検索試行ためのフレームワークを構築した．シミュレーション

において，現在設定されているターゲットページを履の結果，ターゲットページのタイトル情報をチャンク歴データから削除した．ターゲットページからの活性として保持することによって，微細な差ではあるもの化拡散がどのようにモデルの検索パターンに影響を与の現在のユーザの関心を反映した情報が提示されるこえるのかを分析するため，ターゲットページとモデルとがわかった．このようにターゲットとの関連に応じ796

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P-127[4] 平山高嗣 間瀬健二 山田和範板橋和希. モデルベース回
想法における個人差の検討. 日本認知科学会第 36 回大会発表論文集, pp. 1012–1018, 2019.
[5] John R Anderson. How can the human mind occur inthe physical universe? Oxford University Press, 2009.
[6] Iuliia Kotseruba and John K Tsotsos. 40 years of cognitive architectures: core cognitive abilities and practical applications. Artificial Intelligence Review, Vol. 53,No. 1, pp. 17–94, 2020.
[7] Peter Pirolli. Rational analyses of information foraging
on the web. Cognitive science, Vol. 29, No. 3, pp. 343–373, 2005.
[8] Thanakit Pitakchokchai, Junya Morita, Yusuke Yamamoto, Hiroyasu Yuhashi, and Teppei Koguchi. Proposal of a system based on cognitive architecture to
distract rumination while web browsing.

図 4 各ターゲットページの平均類似度て情報を提示することで，ユーザの行動形態に応じたナビゲーションが実現できると考える．つまり，ユーザがサーチを行っている時にはターゲットと関連した情報を提示し，ユーザがブラウジングを行っている時にはユーザの現在の関心とは関連しない過去のページを提示することでユーザの Web 行動を支援することができると考えられる．
一方で，今回はタイトル情報をページの情報としてモデルに与えたため，ページの本文に関する情報は記憶検索において考慮されていない．また，タイトルの情報は形態素解析を行った結果をチャンクに保持させたため，意味解析などは行っていないなどの問題がある．
そこで今後は，ページ本文を含めた意味解析を行い，その情報をチャンクとして保持するようにシステムを拡張する必要があると考える．さらに，本研究で提案したフレームワークを基に，モデルの検索パターンをユーザの振る舞いに応じて動的に変更することで，それぞれの行動形態に応じた記憶モデルを作ることができるのではないかと考えている．将来的には，このシステムが実際にユーザをどの程度ナビゲートできるのかを検証する必要がある．

文献[1] 長谷川忍, 柏原昭博. ハイパー空間における適応的ナビゲーションプランニング支援. 人工知能学会論文誌,
Vol. 21, No. 4, pp. 406–416, 2006.
[2] 中西美和, 高橋元哉. 非目的的情報探索に関する生理心理学的アプローチ. ヒューマンインタフェース学会論文
誌, Vol. 21, No. 3, pp. 257–268, 2019.
[3] Stephan Ten Hagen, Maarten Van Someren, Vera
Hollink, et al. Exploration/exploitation in adaptive
recommender systems. In Proceedings of the European Symposium on Intelligent Technologies, Hybrid
Systems and their implementation on Smart Adaptive
Systems. Citeseer, 2003.

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