キーワード集合の可視化における視線追跡を用いた評価手法
Using eye tracking to evaluate visualization for keywords
東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授

PROFILE

1藤井敦

1998 年東京工業大学大学院博士課程修了。博士（工学）。筑波大学大学院准教授等を経て、2009 年より現職。自然言語処理、情報検索、Web マイニング、特許情報処理の研究に従事。

キーワードの大きさが出現頻度を表しており、位置なはじめにど他の属性に意味はない。図１より筆者の研究発表がinformation、patent、retrieval に関連していること

近年、情報爆発やビッグデータという用語に象徴されるように、個人が生涯をかけても読み尽くすことができ

図２は、筆者がウェブで公開している事典検索システないほど大量のテキスト情報が存在する。しかし、テキム Cyclone（http://cyclone.cl.cs.titech.ac.jp/） がスト中のキーワードを抽出して可視化すれば、本文を読特許情報から自動生成した関連語マップであり、「トラッ

まなくても概要の効率的な把握に役立つことがある。こキング誤差」という用語を中心として関連語を連結し、のような用途でキーワードの集合を可視化した図を本稿

さらに「光ディスク」のように関連度が大きい用語を近ではキーワードマップと総称する。具体的には、大きさ、接させている。すなわち、図２ではキーワードの連結と色、形状、位置、連結などの属性に基づいてキーワード位置の属性が重要である。

間の関係を表現した図である。

図３は、同じく筆者が開発した意見分析シス テム

図１～３にキーワードマップの例を示す。図１は、OpinionReader（オピニオンリーダー）が自動生成し筆者が発表した英文論文の題目に含まれるキーワードた論点キーワードのマップであり、「赤ちゃんポスト」の集合をタグクラウドの形式で可視化した図である。

に関する賛成と反対の意見テキストから抽出されたキー

図1

156が分かる。

タグクラウドの例

寄稿集２

検索の高効率化と精度向上

図 2 「トラッキング誤差」に関する関連語マップの例

図 3 「赤ちゃんポスト」に関する論点キーワードマップの例

ワードが二次元平面に配置されている。横軸と縦軸は、

図１～３のいずれにおいてもキーワードは抽出元テキ各立場における関連度および出現頻度を表している。すストと対応付けられており、キーワードが使用される文

なわち、図３ではキーワードの位置属性が重要である。

脈を確認することができる。すなわち、読むべきテキス

図３より賛成派と反対派がそれぞれ「虐待」や「相談」トを効率的に特定することが可能になる。このように、といったキーワードを頻繁に使用することが分かる。

キーワードマップには一定の有用性がある。

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157しかし、キーワードマップの品質を定量的に評価するた「低品質」のマップと、同じカテゴリに属するキーワー手法が確立されていない。現状では利用者による判定にドが近接するように配置した「高品質」のマップをそれ頼らざるを得ないため、労力や恣意性の点で問題がある。

ぞれ複数作成した。キーワードの配置だけに焦点を当て折しも視線追跡技術が発展したことで、利用者の視るため、文字の大きさと色は全てのキーワードで共通と線情報に基づく情報処理技術の研究が盛んになりつつあし、キーワードどうしは連結しなかった。

る。筆者は、キーワードマップの品質によって利用者の利用者がキーワードマップを見る目的を明確にするた

視線に違いが出ると考え、視線情報を解析してキーワーめに、画面に表示されたキーワードマップを見ながら簡ドマップの品質を自動的に評価する手法について探求し単な質問に口頭で答えてもらった。具体的には、画面上ている。現在は、キーワードの位置属性に焦点を当ててのキーワード集合を同類どうしでまとめた場合に、（1）いる。位置以外の属性については今後検討する。

いくつのグループができますか、（2）各グループに名前自動評価の方法論が確立されると、複数のキーワードを付けて下さい、という二つの質問に答えてもらった。

マップから有用な物だけを選別して情報分析の効率を高例えば、「サッカー、野球、水泳」で構成されるグルーめることが可能になる。また、キーワードの上手い並べプには「スポーツ」や「競技」などの名称が付く。回答方に関する理論が発展し、コンピュータを用いて高品質が終了したらキー入力によって次のキーワードマップをのキーワードマップを自動的に作成することが可能にな表示して作業を繰り返した。視線追跡装置を内蔵したる。本研究は、高度情報化社会における情報分析の高度ディスプレイを使用して、利用者の視線データ（ディス化および効率化に貢献することを目指している。

プレイ上のどこをどのような順番で見たのか）を収集した。

2

収集した視線データを様々な観点から分析した結果と予備実験して、一つの知見が得られた。具体的には、複数の利用者が同一のキーワードマップを見た時の視線を比較する

複数の利用者に様々な品質のキーワードマップを見と、低品質のキーワードマップでは利用者による視線のてもらう実験を行い、その視線データを解析すればキー差異が比較的小さいことが分かった。図４と５は、それワードマップの品質に関係する特徴量を特定することがぞれ低品質および高品質のキーワードマップにおける二可能になると考えた。キーワードマップを作成するため

人の視線を並べている。に、スポーツや地名のようなカテゴリごとにキーワード図４と５のような違いが生じる要因として、低品質のを種々の辞書から収集した。品質の異なるキーワード

キーワードマップではキーワードの配置に意味がないたマップを作成するために、キーワードを無作為に配置しめ誰が見ても端から順番に走査するような視線に近くな

図4

158

キーワードが無作為に配置されたキーワードマップにおける視線情報

寄稿集２

検索の高効率化と精度向上

図5

同類のキーワードが近接するキーワードマップにおける視線情報

り、個人差が小さくなる。それに対して、高品質のキーワードマップでは見方に関する個人差が大きくなるのではないかと予想している。

3

キーワードマップの評価手法

キーワードマップの見方に関する個人差を数値化することができれば、その値が大きいほど当該キーワード

図6

マップの品質が高いと判定することができる。言い換え

キーワードマップ評価手法の概要

れば、視線情報を意味のある特徴量に分解することが重しないため、本研究のような着想に基づく評価手法も存要である。現在、以下に示す三種類の特徴量を用いてい在しない。

る。
・注視点間の距離

本評価手法の有効性を評価するために、キーワードマップ二枚の相対評価を行った。具体的には、高品質と近接するキーワードを慎重に読み進めるほど値が小さ低品質のキーワードマップ各一枚を対にして入力し、プくなる。図５では A の方が B に比べて値の大きい部分

ログラムにどちらが高品質のキーワードマップであるかが多い。

を予測させた。キーワードマップの対を複数用意して、さ・三注視点の角度らに条件を変更しながら実験を繰り返したところ、品質視線が同じ場所を何度も往復するほど視線が鋭角を描

予測の正解率は 70～80% 台であった。実際のキーワー

き、値が小さくなる。

ドマップは高品質と低品質の両極だけではないため、よ・注視点の密度り細かな粒度に基づく品質評価が今後の課題である。

キーワードマップ中の各領域における注視の度合いを表す値である。図５では A と B で注視している領域が顕著に異なる。

4

おわりに

図５と比べると、図４ではいずれの特徴量も A と Bによる値の差があまりない。
以上の考えに基づくキーワードマップ評価手法の概要を図６に示す。キーワードマップの評価手法自体が存在

キーワードマップの評価に関する研究には未解決の課題が山積している。地道に研究を進めながら、実用的な技術を実現することを目指している。

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