情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

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2024/2/28

文章間の連続性と視線に着目した可読性の理解
小林 龍ノ介1,a)

角 康之1,b)

概要：本研究では，文章間の連続性と人が文章を読む際の視線の関連性を調査し，文章の可読性について理解することを目的とする．文章間の連続性とは，文章同士の意味的なつながり具合のことを指す．BERTの NSP(Next Sentence Prediction) を用いることで文章間の連続性を数値化する．また，それと同時に文章を読む際の視線も計測する．文章間の連続性のデータから，文章の意味的な飛躍がある箇所の特定が可能である．視線データからは，注視箇所や視線の軌跡を分析することで，読み手が読みにくいと感じている箇所の特定が可能である．これらの 2 種類のデータを用いて，文章間の連続性の数値と視線から，人間が感じている文章の可読性にはどのような特徴があるのかを分析する．

1. はじめに分析する．これにより，文章間の連続性の数値と，読者の視線との関連性を明らかにすることが可能である．

本研究では，人が文章を読む際の視線と，その文章間のこれらの調査を行うことで，最終的には文章の執筆を支意味的な連続性との関連性を調査し，文章の可読性につい援するシステムや，言語学習ツール，文章を意味的な観点て理解することを目的とする．我々は普段から多くの文章から推敲するサービスの構築への貢献が期待される．に触れている．特に論文執筆や講義のレポート課題のような読み手にわかりやすく伝えることが重要な文章を書くこ

2. 関連研究とが多い．しかし，自分が書いた文章が読み手にとって理文章の視線を計測する先行研究として Ishimaru らの研解しやすいかどうかは不透明である．自分の文章に対する究 [3] では，物理学のテキストとタスクを含むドキュメント

主観的評価と，他人からの客観的評価に大きな差があるこを被験者に読んでもらい，その際の視線を計測した．そのとも多い．そのため，文章の可読性の特徴を理解すること後，視線データからヒートマップを作成することで，被験により，書き手にとっても読み手にとっても読みやすい文

者の注意を視覚的に表現し，読書行動をより詳細に分析可章が作成できる．このことから，人間が感じる文章の可読能になった．このことから，文章について分析する際には，性について分析することは非常に有意義であると考える．

視線データを用いることが重要であると明らかになった．

文章の可読性について Crossley らの研究 [1] では，語彙Godfroid の研究 [4] では，文章読解中の眼球運動の特徴的・構文的特性だけでなく，意味的特性も大きな要因であとして，注視 (ﬁxation) とサッケード (saccade) があるとると明らかにしている．しかし，Crossley らの研究 [2] で言及している．注視は人が文章の意味情報を獲得する際には語彙的・構文的特性に関する表面的な要素だけでは可読行われていることが多いとされている．サッケードは注視性を理解する指標として不十分であると言及している．まから注視に映る際の素早い眼球の動きを指している．また，意味的特性についての研究はまだ限定的であり，そのた，Roberts & Siyanova-Chanturia の研究 [5] によると，影響について理解が十分ではないとも言及している．その左から右へと起こる文章に対して，その逆である右からため，文章間の連続性を数値化し，意味的特性に焦点を当左へのサッケードが起こることがあり，このことを読みてることで，文章の可読性について新たな知見が生まれる戻りと呼ぶと言及している．この読み戻りが起こった場ことが期待される．

合には，単語や文章の理解において困難であると解釈ささらに，文章の可読性に対する意味的特性の影響を定量れるとも言及している．Godfroid の研究 [3] と Roberts &的に評価するために，視線計測を導入する．読者の視線

Siyanova-Chanturia の研究 [4] から，注視は文章の意味情データを収集し，そのデータから注視箇所や視線の軌跡を報を獲得する際に行われるため，読み戻りが発生した際に1a)b)

公立はこだて未来大学
r-kobayashi@sumilab.org
sumi@acm.org© 2024 Information Processing Society of Japanは，注視によって意味情報がうまく獲得できなかった可能性が高いと言える．その要因として，文章間の連続性が保966

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たれていないという可能性が考えられる．そのため，文章

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3.2 分析手法の可読性において，文章間の連続性と視線の関連性を分析することは非常に有意義であると推測される．

まず，文章データについて，それぞれの文章に対して，文章間の意味的な連続性を数値化する．数値化の方法については BERT の NSP を用いる．事前学習モデルについて

3. 研究手法

は，東北大学自然言語処理研究グループが公開している日

3.1 データの収集本研究では，文章データと，その文章を読んだ際の視線データを収集する．

本語の事前学習モデル*3 を使用した．その理由は，BERTの公式サイトで公開されている英語の事前学習モデルでは日本語に対しての精度が悪かったためである．実際に文章文章データについては論文や学生の研究報告書，新聞記間の連続性を数値化し，折れ線グラフにしたものを図 2 に事といった複数の種類の日本語の文章を収集する．文章を示す．図 2 では横軸は何文目と何文目の間かを示しており，1 種類に絞らなかった理由は，文章の種類ごとに可読性の1 文目と 2 文目の連続性を 1，2 文目と 3 文目の連続性を特徴が異なる可能性があると考えたためである．文章の収

2... というように表示している．縦軸は連続性の数値を表

集後は，視線計測の実験に使用しやすいように，1 ページしており，下限は 0.0 で，1.0 に近づくほど連続性が高いこに 2 列の横書きの文章が記述されている形にする．このレとを示している．この図では横軸が 13 の箇所で縦軸が 0.5

イアウトについては，ある程度の文字量が確保でき，且つと急激に数値が低下しているため，13 文目と 14 文目の間計測した視線の軌跡とヒートマップの図が見やすいというで文章間の連続性が途切れていると言える．このような箇理由で試験的に選定した．実際の例について図 1 に示す．

所に文章の可読性についての特徴があると予想し，研究を進める．

図 2
図 1

文章間の連続性について折れ線グラフで表した例

1 ページ 2 列の横書きの文章の例

視線データについては，ヒートマップを作成し，文章の視線データについては，Tobii Pro Nano*1 と Tobii Pro

どこの箇所を注視しているのかを調査する．また，視線のLab を使用して収集した．Tobii Pro Nano は赤外線カメ軌跡も観察し，注視している箇所が視線の滞留による注視ラによって眼球の動きから視線計測が行える設置型アイトなのか，読み戻りによる注視なのか調査する．実際に Tobiiラッキング装置である．Tobii Pro Lab は視線データの録Pro Lab を用いて作成したヒートマップの画像を図 3 に示画や分析が可能なソフトウェアである．Tobii Pro Nano をす．この画像により，被験者がどの場所を注視しているか選定した理由としては，Ishimaru らの研究 [3] では，実験を判別することができる．

*2時，メガネ型のアイトラッキング装置を用いると被験者がまた，被験者の視線の軌跡を表示した画像を図 4 に示す．

無意識のうちにメガネに触れてしまい，キャリブレーショ

図 4 では，赤い円の色が薄い箇所から濃い箇所へと視線ンにより調整した視線追跡の精度が落ちてしまったと言及が遷移していることを表している．この図では，文章が起していたためである．また，設置型のアイトラッキング装こっている方向に沿って視線が遷移しているため，読み戻置にすることで，被験者の負担も少なくなり，普段メガネりが発生していないことが読み取れる．これらを用いて，をかけて生活している人でも簡単に視線データを収集でき注視している箇所や，読み戻りの発生の有無といった視線ることも利点である．の動きについて詳しく分析可能になる．

*1*2

https://www.tobii.com/ja/products/eye-trackers/screenbased/tobii-pro-nanohttps://www.tobii.com/ja/products/software/dataanalysis-tools/tobii-pro-lab© 2024 Information Processing Society of Japan

これらの分析手法を用いて，文章間の連続性と視線の関連性を分析し，可読性の理解を深めていく．具体的には，*3

https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese967

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動きがずれていないかを確認した後，文章を読んでもらった．その後は，文章を簡単に要約してもらい，読みにくい箇所があったかどうかを聞くアンケートを行った．これを5 種類の文章について行った．5 種類の文章とは，査読付
き論文と，学生の研究計画書の第 1 稿と第 2 稿，卒業論文，新聞記事である．

4.2 結果
今回，被験者 8 名の内 2 名が視線データの記録に失敗しており，正しいデータとして扱えるのは 6 人分であった．
図 3

文章を読んだ際のヒートマップ

この 6 人分のデータを分析したところ，文章間の連続性と注視している箇所に関連性があった．注視されることが多い箇所は文章の連続性が，比較的低い箇所かその箇所の1〜2 文前の箇所であることが多かった．それを表したものを図 5 に示す．図 5 では学生の研究計画書を読んだ際の 6人分のデータをヒートマップで表示した．文章間の連続性が比較的低い 0.81 の箇所とその前の文章に視線が集まっていることが読み取れる．

図 4

文章を読んだ際の視線の軌跡

文章間の連続性の高低と注視している箇所の相関関係の分析や，読み戻りが発生した箇所での数値や単語の特徴についての分析を行う．また，実験後のアンケートで，文章の要約をしてもらったり，被験者が主観的に読みにくかったと感じた箇所を答えてもらうため，その結果についても踏図 5

被験者 6 人分の視線データで研究計画書のヒートマップを作成した図

まえながら分析を進めていく．

4. 実験

一方で，図 6 のように卒業論文を読んだ際のヒートマッ

4.1 手順プでは 0.93 といった文章間の連続性が非常に高い箇所に視線計測の実験を行う際に必要なものは以下のとおりである．

• Tobii Pro Nanoも視線が集まっている．これらについて，ヒートマップだ
けでなく視線の軌跡にも焦点を当て，さらに深い分析が必要である．

• Tobii Pro Lab• デスクトップ PC• モニタ• 被験者が読む文章
実際の手順は，まずデスクトップ PC に Tobii Pro Nano
を接続し，Tobii Pro Lab で録画できる状態にした．次に，被験者にはデスクトップ PC が見える且つ視線が計測できる位置に座ってもらい，実験の説明を行った．被験者は大学生の男女 8 名である．
被験者には文章を読む際には査読するように読んで欲しい旨を伝えた．その後，キャリブレーションを行い視線の© 2024 Information Processing Society of Japan図 6

被験者 6 人分の視線データで卒業論文のヒートマップを作成した図968

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アンケート結果については，学生の研究計画書を読んだ

読む際の可読性について理解することを目的とした．文章

後のアンケートでは，読みづらいとして挙げた箇所と，図間の連続性の数値化については BERT の NSP を用いるこ

5 の注視されている箇所が一致していた．また，文章の簡とで可能にした．視線については Tobii Pro Nano と Tobii

単な要約をしてもらったところ，要約の中で出現した単語Pro Lab を用いてデータを収集した．現在は実験データかはあまり注視されていなかった．

ら文章間の連続性と注視されている箇所にどのような関連性があるのか分析を進めている．今後は実験データを増や4.3 考察
図 5 から文章間の連続性が低い箇所か，その箇所の 1〜2 文前の箇所を注視する傾向が読み取れた．この理由として，読みづらいと感じた箇所があった際には，読者は自分し，実験データの分析をさらに進めることで，本研究の目的を達成したいと考えている．

謝辞

が何か情報を取りこぼしたと思い，読み戻っているのでは言語モデルを用いた文章間の意味的な連続性に基づいたないかと考察する．このことから，文章を書く際にはまず文章の質評価については，暦本純一氏のツイート*4 から発最初に結論や主題といった一番読み手に伝えたいことを書想を得たものである．ここに記して感謝する．

くべきであり，説明文等は後ろに書いた方が読み手にとっては読みやすいとも考察できる．
図 6 のように文章間の連続性が高い箇所でも注視されて参考文献[1]

いることについては，語彙自体が難しかったり，構文的な問題がある可能性がある．しかし，専門用語のような難しい単語が注視されると言うような傾向は読み取れなかった
ため，さらに深い分析が必要である．

[2]

アンケート結果についても，分析が不十分であるが現状での考察を行う．アンケートで読みにくい箇所があったと[3]

答えた人と，ヒートマップ上で注視されていた箇所が一致していたことから，文章の読みやすさを調査する際には視線が重要な役割を担うことが考察できる．また，要約をしてもらった文章に出現した単語と注視箇所には関連性が見られなかったため，読みづらいと感じてしまった箇所は読[4]

み手にとって重要な部分ではないと判断されてしまう可能性が示唆された．

[5]

5. 今後の方針

Crossley, Scott A., Stephen Skalicky, Mihai Dascalu,Danielle S. McNamara, and Kristopher Kyle. Predicting text comprehension, processing, and familiarity inadult readers: New approaches to readability formulas.
Discourse Processes, 54(5-6): 340–359, 2017.
Crossley, Scott A., Greenﬁeld, J, and Danielle
S.McNamara,(2008). Assessing text readability using
cognitively based indices. TESOL Quarterly, 42, 475-493.
Shoya Ishimaru, Syed Saqib Bukhari, Carina Heisel,
Jochen Kuhn, Andreas Dengel. Towards an Intelligent
Textbook: Eye Gaze Based Attention Extraction on Materials for Learning and Instruction in Physics. In: Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference
on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct, Heidelberg, Germany, 12–16 September 2016, 1041–1045.
Godfroid, A. Eye tracking in second language acquisition
and bilingualism: A research synthesis and methodological guide. New York: Routledge, 2019.
Roberts, L., & Siyanova-Chanturia, A. Using eyetracking
to investigate topics in L2 acquisition and L2 processing. Studies in Second Language Acquisition, 35, 213235, 2013.

今後の方針として，まず実験のデータを増加させることを考えている．現時点ではまだ 6 人分とデータ数が少ない．そのため，視線データに偏りがある可能性がある．統計的信頼性と優位性を向上させるためにもデータ数を増加させる必要がある．
また，文章間の連続性と視線データの関連性についても分析を続ける．現状では，ただのヒートマップを用いた分析しか行えておらず，視線の軌跡に焦点が当てられていな
い．視線の軌跡にも焦点を当てることで，ヒートマップの注視されている箇所が，視線の滞留による注視なのか，読み戻りによって複数回読まれたことによる注視なのかを判別可能になる．また，アンケート結果を用いた分析も不十分であるため，アンケート結果についても分析を進める．

6. まとめ本研究では，文章間の連続性と視線に着目し，人が文章を© 2024 Information Processing Society of Japan*4

2022 年 10 月 7 日，
https://x.com/rkmt/status/1578187448483708929?s=20969