情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21

滞在履歴データを用いたグループ内コミュニケーションの把握と発見
大石 晃平1,a)

角 康之1,b)

概要：本研究は，グループメンバー全員の滞在履歴データから，グループメンバー間でのコミュニケーショ
ンの状況を把握し，グループ内コミュニケーションを促進することが目的である．コミュニケーションを促進させる方法として，学内での滞在履歴をトラッキングしているサービス，「LATTE」を利用し，グルー
プメンバー 1 人 1 人の滞在履歴データを収集する．収集したデータを，時間・人・場所を考慮した形で可視化し，グループメンバー全員が自由に閲覧できるようにする．そして，前の週までのグループメンバー
間の接触状況を Slackbot を通じて，フィードバックする．フィードバックにより，グループメンバーが，グループ内コミュニケーション状況を理解し，実世界のコミュニケーションに行動変容が起こると考える．
それによって，グループ内の交友関係や関心の近さを把握し，対面コミュニケーションを促進するような行動変容が起こると期待できる．

1. はじめに
本研究は，グループメンバー全員でグループメンバー間の接触状況を把握することで，メンバー同士の行動・コミュができるのか？

• グループ内の滞在履歴を可視化・フィードバックすることで，グループ内の関係性や交友関係を把握し，グループ内コミュニケーションの促進に役立つか？

ニケーションがどのように変化するのかを分析し，グルー

このシステムのイメージ図を図 1 に示す．メンバーの学

プ内の実世界でのコミュニケーションをより活発化させる

内での滞在履歴を収集するために，松原らが開発した，はことが目的である．そのために，学内の滞在履歴データをこだて未来大学のキャンパス内に約 100 個設置されたビー用いて，グループメンバーの接触状況を可視化・フィードコンを使用し，滞在履歴を記録しているアプリケーションバックするシステムを提案する．

「LATTE」[1] を利用する．収集したグループメンバーそグループ活動において，コミュニケーションの量，メン

れぞれの滞在履歴データを学内の見取り図などを作成し，バー個々人の性格，グループメンバー間の関係性やそのそれを使い可視化をする．可視化したものを Web で公開

時々での感情の変化など，様々な要因を可視化・フィード

して，グループメンバー全員が閲覧できるようにする．そバックすることがコミュニケーションの分析において必要の結果を元に，SlackBot でフィードバックを行う．これにであると考える．これらの要因の中で，本研究では，対面よって，グループ内の実世界でのコミュニケーションを促

かつ同じ場所でともに活動することによって，グループ内

進できると考えている．

コミュニケーションが行われていると仮定し，グループメ
ンバーそれぞれの滞在履歴を可視化・フィードバックする

2. 関連研究

ことで，グループ内コミュニケーション状況などを見直す

社会グループの周期性を観測した関連研究として，Ivan

きっかけになり，コミュニケーションの促進につながるのらの研究 [2] がある．Ivan らは，近接接触の痕跡をもとに，ではないか，という仮説を立てる．本研究が解明すべき問時間を通じて社会グループの進化，周期性，ミーティング

いは以下の通りである．

の継続時間など，グループの移動特性の特徴を明らかにし

1
a)
b)

• メンバーそれぞれの周期的な行動を読み取ることがた．また，人間の移動グループを検出・追跡するための体できるのか？また，それをフィードバックすることに系的な方法を提案した．結果として，社会グループの特徴

よって，偶発的にメンバー同士の接触を誘発することは，日中の時間に大きく依存していることがわかった．そ公立はこだて未来大学
k-oishi@sumilab.org
sumi@acm.org

れだけでなく，グループ内での接触は周期期に行われ，日© 2022 Information Processing Society of Japan

単位だけでなく，週単位でも周期性があることがわかった．

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図 1

提案システムのイメージ図

また，グループ内での再開確率が時間とともに減少するこどの追加情報と合わせることで，自動的にラベリングを行ともわかった．さらに，グループミーティングの期間は，うことにも取り組んでいた．将来的には，ユーザの現在地

グループメンバー間の仲の良さと社会的結合の強さに中程と過去の行動履歴から，ユーザの目的地を予測することも度の相関関係があることがわかった．このことから，本研できるのではないかと述べられていた．本研究でも，長期究は，日単位ではなく週単位での滞在履歴を可視化するこ

間にわたってグループメンバーの学内での滞在履歴を収集とで，週単位のグループ内コミュニケーションの周期性をすることによって，メンバーごとの重要な場所を理解する

観測する．その周期性をグループ全体で共有することで，ことができる．それを共有することで，グループメンバー

自身のグループ内の関係性を把握することができ，行動変間の重要な場所が変化し，行動変容を誘発できると考える．

容を誘発できると考える．

また，位置推定から社会グループの動きのダイナミクス

コミュニケーション支援のアプローチの関連研究としを測定した関連研究として Cho らの研究 [5] がある．Choて，辻らの研究 [3] がある．辻らは，オフィスのコミュニ

らは，携帯電話の位置情報と，Gowalla と Brightkite といケーションを促進するためのビジネス顕微鏡ディスプレイ

う 2 つのロケーションベースのソーシャルネットワークのプロトタイプを開発した．ビジネス顕微鏡とは，オフィサービスのデータを利用し，人間の動きとダイナミクスをス内での対面コミュニケーションと体の動きのセンシング

支配する基本的な法則を理解するということを試みた．結データを加工して表示するものである．結果として，行動果として，短距離の移動は空間的にも時間的にも周期的なログが状況共有の会話を活性化するために有効であった行動であるが，社会的ネットワークからの影響は受けない

こと，ディスプレイ表示することがコミュニケーションのことがわかった．一方で，長距離の移動は，社会的ネット

きっかけになっていたことが確認できた．このことから，ワークの結びつきに影響を受けていることがわかった．ま本研究では，滞在履歴データをグループメンバーに可視化・た，長距離の移動をする場合は，友人関係のある人が近く

フィードバックすることによって，自身の行動ログを振りで移動している可能性が高いことがわかった．これは，新返り，グループメンバー間の状況共有の会話の手助けにな

たな友人関係を構築することに与える影響よりも 2 倍強いるのではないかと考える．

ことがわかった．また，全移動の中で，社会的な関係のも位置推定からユーザそれぞれの重要な場所の抽出をしたのが約 10〜30%で，周期的な行動が 50〜70%であることが関連研究として，King らの研究 [4] がある．King らは，わかった．このことから，本研究では，詳細な滞在履歴を

座標をトレースし，位置情報を推定するだけでなく，その長期間収集することで，グループメンバーそれぞれの行動

場所がユーザにとってどのような場所なのかを抽出した．

の周期性を確認できることを示している．また，学内の長「ユーザにとってどのような場所」は，位置情報のみで表さ

距離・長時間の移動が計測できた時，その近くで同じ移動れるものではなく，「仕事場」や「住んでいる場所」などの，をしていたメンバーとは，交友関係が強いと推測できる．

ユーザにとって重要な意味を持つ場所のことを指す．座標
ベースの位置情報システムを用いて，700 時間のデータを3. 提案収集した．その結果，ユーザにとって最も重要な場所をう

本研究で提案するシステムの流れを図 2 に示す．被験

まく抽出できた．抽出したデータをユーザのカレンダーな者は，公立はこだて未来大学内の同意のとれた人物から© 2022 Information Processing Society of Japan306

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図 3

滞在履歴を収集している様子

履歴を取集している様子は，図 3 に示す．図中の 2 人は「LATTE」がインストールされたスマートフォンを所持し，同じ場所で作業をしている．その後，「LATTE」のデータ
を Slack などで収集し，データ整形を行う．整形したデータを可視化したものが，図 3 の右下のものである．可視化
したデータによって，2 人が同一の場所にいたことがわかる．このような形でグループメンバーの滞在履歴データの収集を行う．

図 2

提案システムの流れ

滞在履歴を収集する．滞在履歴の収集は，キャンパス内に約 100 個設置されたビーコンを使用し，滞在履歴を記録するために「LATTE」というアプリケーションを利用する．
「LATTE」は，学内での滞在していた場所や時間を記録するスマートフォン向け接触確認アプリである．一定時間以上滞在していた場所にビーコンが設置してあると，その場所を自動推定してスマートフォンにのみ記録される．また，直近 2 週間の滞在履歴をいつでも確認することができ

図 4

1 分単位の見取り図での可視化イメージ

図 5

1 週間単位の見取り図での可視化イメージ

る．被験者それぞれのスマートフォンに記録された滞在履
歴データを，週ごとに Slack で収集する．「LATTE」を利用して収集した滞在履歴データを，時間・場所・人が見えるような形で可視化する．時間は，1 分から 1 週間単位で可視化する．可視化したグラフを Web で公開し，グループメ
ンバーが自由に閲覧できるようにする．また，グループメンバーとの偶発的な接触や行動変容を促すために，グループメンバーへ Slackbot を通じてフィードバックをする．

3.1 滞在履歴データの収集
本研究で使用する滞在履歴データは，公立はこだて未来
大学内の同意のとれた角康之研究室のメンバー 7 名から収集する．滞在履歴の収集は，「LATTE」を利用する．滞在© 2022 Information Processing Society of Japan307

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3.2 可視化の方法
可視化の方法は，Web で公開し，グループメンバーがアクセスすることで，確認できるような形にしている．これ
により，グループメンバーの滞在履歴データを見るだけでは読み取れなかった，グループメンバー間の接触状況やメ
ンバーの移動・周期的な行動などを，把握できる．可視化
イメージは図 4，図 5 で示す．図 4，図 5 のように，学内の見取り図，1〜5 階までを作成し，そこに，滞在していた場
所をメンバーごとにプロットする．図 4 は，1 分ごとにプロットしたものである．タイムスライドバーを作成し，それをスライドすることによって，その時々の 1 分ごとの滞在したいた場所をプロットする．また，周期性を確認するために，より長い時間での可視化を行う．図 5 は，任意の時間の長さでグループメンバーが滞在していた場所を一気に表示することを想定している．

3.3 フィードバックの方法

図 7

スポットごとの可視化

フィードバックの方法として，Slackbot を用いる．グループメンバーが受動的にグループメンバー間での接触状況を確認し，自らのグループ活動を見直し，行動変容を起

4. 実装

こすきっかけを与えるために行う．グループメンバーに対滞在履歴データの可視化を，図 6, 7 で示す．これらは，して，先週どれくらい学内にいたのか，どの場所に最も滞すべて Web で実装をしており，今後メンバーに利用して在していたのか，それぞれのメンバーとはどの場所で接触

もらい，評価実験をすることを考えている．図 6 は，図中していたのかをフィードバックすることを考えている．その上にあるスライドバーの 1 メモリを 1 分ごとになっておれだけでは，自身の行動を見直すだけになってしまうので，り，1 分ごとにスライドバーを動かすことで，下の見取り

行動変容を起こすためにも，接触の少ないメンバー同士を図のプロットもその時々に滞在していた場所に移動する．

提示し，そのメンバー同士がよく滞在したり，通りかかっ

それが，階ごとになっており，図 6 は 1 階である，これだたりする場所や，接触の少ないメンバー同士の食事時でのけでは，直感的にグループの中でのホットスポットを理解

滞在場所をフィードバックすることを考えている．また，することは難しいと考えたため，図 7 での可視化を行った．

長時間狭い部屋に複数人が密集していた場合，警告するこ

図 7 は，図 6 のようなスライドバーを動かすことで，そのとも考えている．それによって，グループメンバー同士で時々での滞在場所をメンバーごとに色を分けされた円の状

食事をする機会が増えたり，飲み物を購入する際に，訪れ態で可視化されている．メンバーが同じ場所に滞在している自販機で偶然他メンバーとの接触をしたり，複数人が密る場合，円が集まる．また，滞在している時間が長くなる集している場所を避けるために，普段とは違う場所で他のと，円の大きさが大きくなる．これによって，円が大きくメンバーと作業をしたりといった行動変容や，偶発的な接かつメンバーが多く固まっているスポットが，本グループ

触を促せると考える．

においてのホットスポットとなっているのではないかと考えられる．

5. おわりに本研究では，グループメンバーの滞在履歴を収集し，グループメンバー全員でグループメンバー間でのコミュニ
ケーション状況を把握する．それにより，メンバー同士の行動・コミュニケーションを見直すきっかけを与え，グループ内の実世界コミュニケーションをより活発化させた
いと考えている．そこで，学内での滞在履歴を記録してい図 6ある時間での見取り図での可視化るサービス，「LATTE」を用いて，グループメンバーの滞在履歴を収集し，可視化・フィードバックを行う手法を提案した．現在は，学内の見取り図を作成し，1 分ごとでの© 2022 Information Processing Society of Japan308

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滞在履歴の可視化を行った．また，見取り図では，グループ内のホットスポットはわかりづらいと考え，1 分ごとにメンバーを色ごとで分け，同じスポットにいるときにくっついて集まるような形で可視化を行った．今後は，滞在履
歴データの位置情報の精度向上，グループメンバーが確認できるような形でデプロイする．また，フィードバックシ
ステムを実装し，評価実験を行う．
謝辞 学内行動履歴データ収集のためのスマホアプリ

LATTE の利用に関する議論やご支援を頂戴した松原克弥
准教授をはじめとする LATTE 開発チームに深く感謝し
ます．
参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

松原克弥, 雫石卓耶, 倉茂雄人, 川谷知寛, 林友佳. (2021).
”大学における COVID-19 対策としての IT を用いた行
動履歴記録支援”. 研究報告情報システムと社会環境 (IS),2021(2), 1-6.
Ivan Oliveira, Nunes Pedro O. S. Vaz de Melo, Antonio
A. F. Loureiro, ”Group Mobility: Detection, Tracking
and Characterization”, ICC 2016 - 2016 IEEE International Conference on Communications
辻聡美, 佐藤信夫, 大塚理恵子, 紅山史子, 矢野和男. (2012).
ビジネス顕微鏡ディスプレイ: オフィスでのコミュニケー
ションを促進する行動ログ表示アプリケーションの開発.
FIT2012 第 11 回情報科学技術フォーラム.
J. H. Kang, W. Welbourne, B. Stewart, and G. Borriello,
Extracting places from traces of locations, in Proceedings of the 2nd ACM International Workshop on Wireless
Mobile Applications and Services on WLAN Hotspots(WMASH), Philadelphia, PA, USA, 2004, pp. 110–118.
E. Cho, S.A. Myers, and J. Leskovec. Friendship andmobility: user movement in location-based social networks. In Proceedings of the 17th ACM SIGKDD, pages
1082–1090. ACM, 2011.

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