情報検索と情報分析における視線情報に基づく提示内容の有用性評価
Evaluating the utility of visualized content based on eye-gaze in information retrieval and analysis

東京工業大学情報理工学院情報工学系准教授

藤井敦1998 年東京工業大学大学院博士課程修了。博士（工学）。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。

1 はじめにの日に備えて、視線情報をユーザからシステムに対する利便性が高い情報検索や分析のシステムは、ユーザのた視線情報のログを活用するための方略を今のうちにフィードバックとして利用する方法論や大量に蓄積され入力に対して一方的に出力をして終了するのではなく、練っておく必要がある。

ユーザの反応をうかがいながら出力の最適化を試みる。

筆者は、キーワードマップと呼ばれる分析結果の表現

具体的には、入力の修正、結果の閲覧時間、マウスによ形式を対象として、視線情報に基づく評価手法を既に提るクリックや「なぞり」の動作、目の動きといったユー案している。キーワードマップとは、分析対象のテキス

ザの挙動に基づいてパラメタ値や処理方法の見直しを行

ト集合から抽出したキーワード集合を何らかの用途で可い、ユーザを所望の情報へ対話的に誘導する。中でも「目視化した図の総称である。具体的には、大きさ、色、形状、は口ほどに物を言う」や「目は心の鏡」という言い回し位置、連結などの属性に基づいてキーワード間の関係をに象徴されるように、視線情報はユーザの顔色を伺う上表現した図である。図１にキーワードマップの例として、で重要である。パソコンのディスプレイに標準搭載され筆者が発表した英文論文の題目に含まれるキーワードのたカメラで視線追跡が可能になる日はそう遠くない。そ集合をタグクラウドの形式で可視化した。キーワードの図１

タグクラウドの例

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大きさが出現頻度を表しており、位置など他の属性にえば、「サッカー、野球、水泳」で構成されるグループ意味はない。図１より筆者の研究発表が information、には「スポーツ」や「競技」などの名称が付く。回答がpatent、retrieval に関連していることが素早く分かる。

終了したらキー入力によって次のキーワードマップを表

しかし、キーワードマップの品質を定量的に評価する示して作業を繰り返した。視線追跡装置を内蔵したディ手法が確立されていない。現状ではユーザによる判定にスプレイを使用して、ユーザの視線情報（ユーザが見た頼らざるを得ないため、労力や恣意性の点で問題がある。

ディスプレイ上の座標と時刻に関する系列データ）を収

折しも視線追跡技術が発展したことで、ユーザの視集した。
その結果として一つの知見が得られた。具体的には、る。キーワードマップの品質によってユーザの視線に違複数のユーザが同一のキーワードマップを見た時の視線いが出ると考え、視線情報を解析してキーワードマップを比較すると、低品質のキーワードマップではユーザにの品質を自動的に評価する手法について探求している。

よる視線の差異が比較的小さいことが分かった。図２と自動評価の方法論が確立されると、複数のキーワード３は、それぞれ低品質および高品質のキーワードマップ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における二人の視線を並べている。なお、キーワードのめることが可能になる。また、キーワードの有効な並べ

色は説明の都合上あとから追加した。図２と３のような方に関する理論が発展し、コンピュータを用いて高品質違いが生じる要因として、低品質のキーワードマップで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

はキーワードの配置に意味がないため誰が見ても端からる。

順番に走査するような視線に近くなり、個人差が小さく本稿はさらに一歩前進し、本評価手法を情報検索で取得されたテキスト情報に応用して、視線情報に基づいて2検索の高効率化と精度向上

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と予想している。

検索結果の品質を自動評価することを試みる。

2 着想

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

複数のユーザに様々な品質のキーワードマップを見ることができれば、その値が大きいほど当該キーワードてもらう実験を行い、その視線データを解析すればキーマップの品質が高いと判定することができる。現在、以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下に示す三種類の特徴量を用いて視線情報をベクトルで可能になると考えた。キーワードマップを作成するため表現し、複数の視線情報に関する類似度を「対応するベに、スポーツや地名のようなカテゴリごとにキーワードクトルがなす角のコサイン」で計算している。

を種々の辞書から収集した。品質の異なるキーワード・注視点間の距離マップを作成するために、キーワードを無作為に配置し近接するキーワードを慎重に読み進めるほど値が小さた「低品質」のマップと、同じカテゴリに属するキーワーくなる。図３では A の方が B に比べて値の大きい部分ドが近接するように配置した「高品質」のマップをそれが多い。

ぞれ複数作成した。キーワードの配置だけに焦点を当て・３注視点の角度るため、文字の大きさと色は全てのキーワードで共通とし、キーワードどうしは連結しなかった。
ユーザがキーワードマップを見る目的を明確にするた

視線が同じ場所を何度も往復するほど視線が鋭角を描き、値が小さくなる。
・注視点の密度めに、画面に表示されたキーワードマップを見ながら簡キーワードマップ中の各領域における注視の度合いを単な質問に口頭で答えてもらった。具体的には、画面上表す値である。図３では A と B で注視している領域がのキーワード集合を同類にまとめた場合に、（１）いく顕著に異なる。

つのグループができますか、（２）各グループに名前を図３と比べると、図２ではいずれの特徴量も A と B付けて下さい、という二つの質問に答えてもらった。例

による値の差があまりないため、コサインに基づく類似YEAR BOOK 2O16 125

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図２

図３

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

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度が大きくなる。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４に示す。

4 情報検索への応用

本評価手法の有効性を評価するために、キーワードキーワードマップの評価手法における原理は「提示さマップ二枚の相対評価を行った。具体的には、高品質とれた情報が分かりにくいほど、ユーザ間の視線に関する低品質のキーワードマップ各一枚を対にして入力し、プ個人差は小さくなる」という考え方であった。

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

これを情報検索に応用するためには、検索結果の「分を予測させた。キーワードマップの対を複数用意して正かりやすさ」とは何かを決める必要がある。本研究では、解率を評価した。条件を変更しながら実験を繰り返した適合性判定の分かりやすさと定義した。すなわち、提示ところ、品質予測の正解率は 70 ～ 80% 台であった。

された文書がユーザの情報要求に適合するか否かを判定

複数ユーザの視線（アイズ）を「合図」としてキーワーする作業の難易度に着目した。ここで一つの仮説として、

ドマップの品質を大雑把に自動分類できる見込みを得る

提示された文書が「適合」と「不適合」という両極のどことができた。

ちらであるかは判定の難度が低いのに対して、部分的に適合である文書は適合と不適合の間に位置するため判定

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検索の高効率化と精度向上

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図４キーワードマップ評価手法の概要の難度が高いと考えた。ただし、検索された文書の大半は不適合であり、ユーザが入力したキーワードの有無によって適合よりも容易に判定ができると考えた。
すなわち、判定対象の文書集合を「それを閲読した複数ユーザ」の視線に関する類似度の小さい順に並べると、不適合、適合、部分適合の順に並ぶ傾向にあるということである。ウェブ検索用のテストコレクションを用いた予備実験の結果は、本判定手法の妥当性を指示することが分かった。

5 おわりにテキスト情報の検索と分析を対象としてシステム出力の有用性を評価する手法を提案した。山積する課題を地道に解決しながら、実用的な技術の実現を目指している。

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