2019年度日本認知科学会第36回大会

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アプリケーション使用時におけるメンタルモデルの修正の検討
The modification of mental model for users who use application
姚昕†，松林 翔太†，三輪 和久†
Xin Yao，Shota Matsubayashi，Kazuhisa Miwa†

名古屋大学
Nagoya University
youshin@cog.human.nagoya-u.ac.jp

概要

ルモデルの修正が必要になることがある．例えば，コ本研究は，ユーザがスマートフォンでアプリケーションを使用する場面を考え，その時行われるメンタルモデルの修正を検討する．方法として，同じ機能を持つが，機能構造が異なる家計簿アプリケーションを 2つ設計した．実験では，参加者に異なるアプリを提示して使用させることにより，メンタルモデルの修正を行わせる．その後，カードソーティングを行うことで，メンタルモデルを測定し，その修正の程度を定量的に分析する．また，アプリ操作中のヒューマンエラーを分析し，ヒューマンエラーとメンタルモデルの修正がどう関連するかを検討する．

ンビニによってコピー機の種類が異なる，Android アプ
リと iOS アプリで操作が異なる，文書作成ソフトのMicrosoft Word と macOS Pages で操作方法が異なるな
どは日頃よく経験する．これらの製品を適切に利用する過程で，メンタルモデルの修正が必要だと考えられる．
そこで，本研究は，ユーザがアプリケーションを使用する場面を取り上げ，その時行われるメンタルモデルの修正を検討する．そのひとつの場面として，近年

キーワード：メンタルモデル, ヒューマンエラー, カー
ドソーティング

急速に利用が増えているスマートフォンアプリケーシ
ョンを用いる．

1.

導入
1.2 カードソーティング

1.1 メンタルモデルの修正

メンタルモデルの修正を検討するために，ユーザが技術の進歩に伴い，私たちが日常的に使用するコン持つメンタルモデルを測定することが必要である．従

ピュータやスマートフォンなどの情報機器は高機能化来の研究により，スケッチ法，思考発話，概念リスト，している．それに伴い，その利用方法も益々複雑になカードソーティングなどの方法が開発された．そのうる傾向がある．先行研究により，これらの製品を操作

ち，カードソーティングとは，参加者に，システムのする際に，メンタルモデルが重要な役割を担っている機能や情報が書いてある一連のカードを与え，自分のことが明らかになっている[1]．メンタルモデルとは，理解に基づいて分類させる課題である[4]．その分類結システムが何を含んでいるか，システムがどのように果からユーザのメンタルモデルを洞察することができ動くか，システムがなぜそう動くかに関して，ユーザる．この手法は，研究の分野だけでなく，システムをの理解を反映した緻密な構造である[2]．ユーザに適切デザインする観点でもよく利用されている．また，他なメンタルモデルの構築を促すことにより，システムの方法と比べ，カードソーティングの結果を定量的にの理解が促進され，より正確な操作が期待できる[3]．

分析することができるという特徴を持つ．

従来の研究では，メンタルモデルの「構築」に注目

そこで，本研究は，カードソーティングを用いて，することが多かった．例えば，メンタルモデルの構築メンタルモデルを測定する．カードソーティングの結に影響する要因，メンタルモデルの構築における動的果を分析することにより，実験参加者のメンタルモデなプロセス，メンタルモデルの構築度合いがユーザパルとアプリケーションの機能構造とのギャップを定量フォーマンスに与える影響などは研究のテーマになっ的に示すことができる．すなわち，あるアプリケーシている[3]．その一方，メンタルモデルの「修正」につョンに対して，参加者のメンタルモデルがどの程度不いて検討した研究は少ない．すなわち，不適切なメン正確であるかを定量的に表すことが可能である．

タルモデルを持っているユーザがどのようにメンタルモデルを修正するかについての検討はほとんど行われていない．現実には達成すべき目標は同じであっても，アプリケーションによって操作が異なるため，メンタ

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1.3 メンタルモデルとヒューマンエラー
ヒューマンエラーについての研究は，様々な分野で2019年度日本認知科学会第36回大会

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行われている．ヒューマンエラーとは，意図しなかっ切なパフォーマンスができるとは限らないことが，いた結果に至った行為のことである[8]．

くつかの研究で示されている[4]．そのために，アプリIT 製品を使用する際に起こったヒューマンエラーは，ケーションを操作する際に，適切なメンタルモデルをタスクが正しく行われるのを妨げ，タスクの遅延やタ持っているユーザでも，ヒューマンエラーを起こす可スクの失敗をもたらす[7]．Norman は，IT 製品を使用能性があると考えられる．つまり，これと比較するこする際に問題が発生する根本的な原因は，ユーザのメとで，不適切なメンタルモデルを構築した実験 1b の参ンタルモデルと製品の間のギャップであるとを主張し加者にとって，タスク中起こったヒューマンエラーのた[1]．つまり，ユーザに適切なメンタルモデルの構築うち，どのようなエラーが適切でないメンタルモデルを促すことにより，より正確な操作が期待できると考のため起こったのかを確認することができる．

えられる[3]．

2.

本研究は，不適切なメンタルモデルがヒューマンエラーを引き起こし，これらのヒューマンエラーがメン実験 1a

実験 1a の目的は，適切なメンタルモデルを持っていタルモデルの修正に関連するかを検討する．具体的にるユーザがアプリケーションを使用する際に，ヒューは，どのようなヒューマンエラーを引き起こすか，まマンエラーが起こるか，またどのようなヒューマンエたこれらのヒューマンエラーがメンタルモデルの修正ラーが起こるかを確認することである．にどう影響するかを検討する．

2.1 実験装置と刺激

1.4 目的実験 1a で使われる家計簿アプリケーションは APP1

本研究は，ユーザがアプリケーションを使用する場で，支出・収入の入力，入力した項目の検索および分面を考え，その時行われるメンタルモデルの修正を検析などの機能を持っている．APP1（図 1）は，スマー討する．具体的に，不適切なメンタルモデルによってトフォン（HUAWEI P20 lite 5.84 インチ）で提示される．

起こったヒューマンエラーの種類と，そのヒューマンエラーがメンタルモデルの修正に与える影響を検討する．
そこで，同じ機能をもつが機能構造が異なる家計簿アプリケーションを二つ設計した（以下 APP1，APP2と呼ぶ）．実験では，参加者に APP2 を提示してそのメンタルモデルを構築させた後に APP1 を使用させ，APP2 から APP1 へのメンタルモデルの修正を行わせる．その後，カードソーティングを用いて，参加者のメンタルモデルの修正について定量的に分析する．また，アプリの操作からヒューマンエラーに関する分析を行い，ヒューマンエラーとメンタルモデルとの関連を検討する．
実験 1a では，参加者に APP1 を提示してそのメンタルモデルを構築させた後に APP1 を使用させ，適切な

図 1 APP1 インタフェース例

メンタルモデルを持っているユーザがアプリケーションを使用する際に，どのようなヒューマンエラーが起2.2 手続きこるかを確認する．次に実験 1b では，参加者に APP2を提示してそのメンタルモデルを構築させた後に実験 1a は 4 つのフェーズから構成される．

APP1 を使用させ，アプリを使用する際のヒューマンエ

フェーズ 1：

ラーと，APP2 から APP1 へのメンタルモデルの修正を先行研究により，メンタルモデルの構築に影響を及ぼす要因はいくつかあることが明らかになっている

関連して分析する．

[3]．これらの要因は，メンタルモデルの修正過程にも適切なメンタルモデルを持っていても，必ずしも適1262019年度日本認知科学会第36回大会

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3.

影響する可能性があると考えられる．そこでフェーズ
1 で，ユーザのメンタルモデルに影響を及ぼす個人特実験 1b

実験 1b の目的は，ヒューマンエラーとメンタルモデ性を把握するために，アンケート調査を行う．具体的ルの修正との関連を検討することである．には，参加者の年齢・学歴・専攻・スマートフォンまた家計簿アプリケーションの使用経験を測定する．ス

3.1 実験装置と課題マートフォンおよび家計簿アプリケーションの利用頻実験 1b では，APP1 と，APP1 と同様の機能を持つ

度は 5 段階評定を行う．

が機能構造が異なる APP2 の，2 つの家計簿アプリケー

フェーズ 2：ションを用いる．つまり，APP1 と APP2 で，同じ目標参加者が最初に構築するメンタルモデルをコントロを達成するための操作方法が異なる．例えば，「食事」ールするために，フェーズ 2 で APP1 に関するトレーという支出項目を検索するという目標を達成するためニングを実施する．具体的には，参加者に，APP1 のイに，APP1（図 1）では，「履歴」メニューから「絞りンタフェースを提示して，その構造を学習させる．そ込み」画面にアクセスしてから項目を検索する．一方，の後，カードソーティング課題により，APP1 のメンタルモデルが構築されたか操作チェックを行う．つまり，期待されたメンタルモデルが正確に構築されたことを

APP2 （図 2）では，「その他」メニューから「カテゴリー」画面にアクセスして，「食事」カテゴリーを選択した後に検索する．

確認した上で，次のフェーズに入る．
フェーズ 3：3.2 手続き

参加者にアプリケーションを操作させ，ヒューマン

実験 1b は，以下の 4 つのフェーズから構成される．

エラーが起こるか，また，どのようなヒューマンエラ

フェーズ 1：ーが起こるかを確認する．参加者は，トレーニングし実験 1a と同様，ユーザのメンタルモデルに影響を及た APP1 を操作してタスクを行う．タスクの時間制限

ぼす個人特性を把握するために，アンケート調査を行は 15 分である．タスク中の操作は記録される．

う．

フェーズ 4：フェーズ 2：

参加者は，APP1 について，再度カードソーティング参加者が最初に構築するメンタルモデルをコントロ課題を行う．

ールするために，フェーズ 2 で APP2 に関するトレーニングを実施する．具体的には，参加者に，APP2 のイ

図 2 APP2 インタフェース例

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表 1 ヒューマンエラー分類例

ンタフェースを提示して，その構造を学習させる．その後，カードソーティング課題により，参加者が構築ヒューマンしたメンタルモデルを測定する．

エラー

フェーズ 3：

規範:

abcdef

操作 c をしな

omission

参加者:

ab_defかった

Error of規範:

abcdef

操作 c をした

commission

参加者:

abc’def

が，誤ってした

Extraneous規範:

abcdefacts

参加者:

abgdef

異なるアプリケーション（APP1）を操作してタスクを行う．タスクの内容と操作したアプリケーションは，ここで，参加者は APP1 の操作を，APP2 のメンタルモデル，つまり不適切なメンタルモデルに基づいて行うと考えられる．その場合，参加者は，タスク遂行を通して，APP2 から APP1 へメンタルモデルに修正することが期待される．

操作 c の代わりに他の操作をした

4.2 メンタルモデルの修正程度

フェーズ 4：
参加者が修正したメンタルモデルを測定するために，APP1 の機能構造についてカードソーティング課題を実験 1b では，不適切なメンタルモデルがどのような種類のヒューマンエラーを引き起こすかを検証した後，違う種類のエラーがメンタルモデルのどのような修正行う．

4.

説明

Error of

参加者は，トレーニングした APP2 とは機能構造が実験 1a と同様である．

操作リストに影響するかを検討する．そのために，まず実験 1b におけるフェーズ 2 とフェーズ 4 のカードソーティング

分析方針

課題の結果から，メンタルモデルの修正程度を確認す
る．

4.1 ヒューマンエラーの分析

本研究において，メンタルモデルの修正度は，実験

実験 1a は，適切なメンタルモデルを持っている参加者がアプリケーションを使用する際に起こったヒュー1b におけるフェーズ 2 の不一致度とフェーズ 4 の不一

マンエラーの種類と数を確認する．

致度の差分を指す．フェーズ 2 で得たカードソーティングの結果を，APP1 の機能構造における規範と比較し実験 1b は，不適切なメンタルモデルを構築した参加者が，アプリケーションを使用する際に起こったヒュて，不一致度（Mismatch Score）を計算する[4]．不一致ーマンエラーの種類と数を分析する．

度は，参加者のメンタルモデルとアプリケーションの機能構造との差分を定量的な形で求めたものを指す．

実験 1a と実験 1b におけるフェーズ 3 のタスク遂行
中のアプリにおける操作データをそれぞれ分析した後，その後，フェーズ 4 におけるカードソーティングの結比較する．そこで，どのようなエラーが適切でないメ果に対しても，同様に不一致度を計算し，フェーズ 2ンタルモデルのために起こったのかを確認する．との差分を測る．
実験 1b では，メンタルモデルの修正度を分析した後，4.1.1 ヒューマンエラー分類例

ヒューマンエラーとメンタルモデルの修正程度との関先行研究により，参加者の操作リストを，規範となる操作リストと比較して，その違いを Error of omission，
Error of commission，Extraneous acts に分類する[7]．Error

連を検証する．

5.

of omission は，するべきことをしない行為を，Error ofcommission は，するべきことを誤ってした行為を，予測先行研究により，不適切なメンタルモデルはヒュー

Extraneous acts は，必要のないことをした行為を指す．
以

マンエラーを引き起こすため，実験 1a と実験 1b にお上の基準に従ってヒューマンエラーを分類した後，各けるヒューマンエラーの数は有意な差があると予測す基準のエラーの数を求める．

る．また，3 つのヒューマンエラーのうち，Extraneous以下に，アプリケーションの操作時に起こりうるエacts は，実験 1a より実験 1b の方が有意に多いと予測

ラーを英文字で表す．規範となる操作リストは abcdefする．これは，操作対象についてのメンタルモデルがである場合を想定する．このときの参加者の操作リス適切でない場合に，タスクの遂行計画をうまく立てら

トとエラーの分類の例を表 1 に示す．

れないため，アプリを操作する際に必要のない機能も1282019年度日本認知科学会第36回大会

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ORGANIZATIONS”, The Academy of Management Review
Vol. 31, No. 4, pp. 1012-1030.

探索するからだと考えられる．
また，3 つのヒューマンエラーのうち，Extraneous actsと Error of omission は，ユーザに明確な外在的フィードバックがあるため，その検出がされやすく，メンタルモデルの修正程度に正の影響を与えると予測する．例
えば，Error of omission が起こる際に，するべきことをしなかったため，タスクを進められない場合，負のフィードバックが生じる．さらに，Error of commission は，ユーザに対して明確な負のフィードバックが生じにくいため，メンタルモデルの修正との関連がないと予測する．

6.

今後の検討

メンタルモデルの修正程度については，メンタルモデルの修正に関する新たな知見を発見するために，定性的な分析も行う予定である．具体的に，実験 1b におけるフェーズ 4 のカードソーティングの結果から，複数の参加者に共通したメンタルモデルのパターンを抽出する．ここでは，類似度（Similarity Score）を計算することにより[4]，実験参加者全員のカードソーティン
グの結果を比較して，いくつかの共通した修正パターンを抽出することができると期待される．

文献[1] Norman,D.A., (1983) “Some observations on MentalModels”,University of California, San Diego Press．
[2] Carroll,J.M. and Olson,J.R., (1987) “Mental models inhuman-computer interaction: Research issues about what theuser of software knows. Committee on Human Factors”,
Commission on Behavioral and Social Sciences and Education,
National Research Council. Washington, DC: National
Academy Press.
[3] Yan Zhang, (2013) “The development of users' mental models
of MedlinePlus in information searching”, Library &Information Science Research,Vol. 35, No. 2, pp. 159–170．
[4] M.Schmettow and J.Sommer, (2016) “Linking card sorting tobrowsing performance—are congruent municipal websites
more efficient to use?”, Behaviour & Information Technology,
Vol. 35, No. 6, pp. 452–470．
[5] Capra,M., (2005) “Factor analysis of card sort data:analternative to hierarchical cluster analysis”, Proceedings of the
Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, Vol.
49, No. 5, pp. 691–695．
[6] S.Pocock, M.Harrison, P.Wright, and P.Johnson, (2001) “Thea– A technique for human error assessment early in design”,
Proceeding of 8th IFIP TC ． 13 Conference on
Human-Computer Interaction, pp. 247–254．
[7] Robert W. Reeder and Roy A.Maxion, (2005) “User Interface
Dependability through Goal-Error Prevention”, Proceedings ofthe 2005 International Conference on Dependable Systems andNetworks, pp. 60-69．
[8] Bin Zhao and Olivera,F., (2006) “ERROR REPORTING IN129