DEIM Forum 2023 3a-8-4

Search as Learning with Chatbot:
ウェブ検索におけるトピック理解への内省を促す問いかけボット
奥瀬 雄哉†

山本 祐輔†† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †okuse@design.inf.shizuoka.ac.jp, ††yamamoto@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし 本稿では，あるテーマについてウェブ検索を行いながら意見形成を行うユーザに，テーマについてのより深い理解を促す問いかけを行うチャットボットを提案する．提案するチャットボット（以下，問いかけボット）は，ウェ
ブ検索エンジンに埋め込む形で利用する．問いかけボットは，ユーザが意見形成に必要となる様々な観点のうち，ある観点についてのウェブ検索を行っていると判定したタイミングで，その観点について内省を促すための問いかけ文を提示する．意見形成のテーマについて調査が不足している場合，ウェブ検索が不足している観点についての問いか
け文や，ウェブ検索中の観点に対するより深い理解を促すための問いかけ文を提示する．ウェブ検索状況に応じた問
いかけ文の提示により，テーマに関する深い理解に基づいた意見形成を支援する．クラウドソーシングを用いたユー
ザ実験の結果，問いかけボットが埋め込まれた提案システムを使用したユーザは，検索トピックについての理解を深めるために，より時間をかけてウェブ検索を行い，様々なクエリを発行し，より多くのウェブページを閲覧する傾向にあった．
キーワード インタフェース・インタラクション，対話型検索・推薦システム，情報探索行動，Web 情報システム

1 はじめに今日，ウェブ検索エンジンは単なる調べ物だけでなく，学習や意見形成のためにも利用されている．ある事柄を理解するために行われる情報検索は，Search as Learning（学習のための情報検索）として概念化されている [1]．
意見形成のための情報検索は，学習のための情報検索の一種と見なせる．説得力のある意見を形成するためには，テーマについての深い理解に加え，妥当な根拠が必要となる．それゆえ，意見形成のためのウェブ検索を行う際には，ウェブページの比

図1

提案システムの動作例．

較や裏付けとなる情報の確認を行い，意見を支える根拠の質を担保する必要がある [2] [3] [4]．
しかし，説得力の高い意見を形成するために，幅広いかつ批判的な視点でウェブ検索を行うことは容易ではない．一般に，ウェブ検索は単独で行うことがほとんどである．自身の情報探索行動やその結果についてフィードバックをもらう機会はほとんどない．そのため，情報を集めたくても調べるべき観点が分からず，情報探索を諦めてしまうユーザも少なくない [5]．また，調べるべき観点を見落としていたり，先入観に基づいた偏った情報検索をしてしまう可能性もある．結果として，テーマとその周辺情報を十分に理解せず，偏った情報や誤った情報に基づく根拠に乏しい意見を形成してしまう恐れがある．
ウェブ検索行動における知識習得を狙った既存研究として，検索トピックの各サブトピックに関するページ閲覧の程度をゲージの増減でフィードバックするウェブ検索インタフェースが提案されている [6] [7]．しかし，上記検索インタフェースを用いた場合，ユーザは様々なサブトピックについて網羅的にウェ

ブ検索を行うがゲージを上げることが目的となってしまい，知識習得に有意な影響を与えないことが明らかになっている．このことから，網羅的なウェブ検索を行うことがユーザの目的となってしまうようなウェブ検索インタフェースは，ユーザのウェ
ブ検索を通した知識習得に貢献するわけではないと考えられる．
本稿では，ウェブ検索を通して意見形成を行う際，ユーザが能動的なウェブ検索を行い意見形成に必要となる知識を習得した状態で意見形成を行うための問いかけ文提示インタラクショ
ンを提案する．横田らは，学びは問いから始まり，問いかけの解決への希求が学習者の目的となり，学びへの原動力になると述べている [8]．また，学習者は，自身の理解度を過信する傾向があり，ある概念について理解していると感じた場合，学習を怠ってしまうことがある．このようなケースでは，学習者を，学習中のトピックの学習に集中させるような問いかけを行うことで，能動的かつ効果的な学習活動を引き出すことができるとされている [9]．この知見を踏まえて，本研究では，ウェブ検索

中のユーザに対して，ウェブ検索中のトピック理解への内省を

認知心理学の知見に基づくクエリ推薦手法，クエリプライミン

促し，意見形成に必要となる知識を獲得，整理するためのウェグを提案している [13]．

ブ検索を支援する，問いかけ文の提示を行う問いかけボットを設計する．

本研究では，意見形成のためのウェブ検索という，認知レベ
ルの高い検索タスクを対象とし，ウェブ検索中のトピックにつ提案システムは，ウェブ検索サイト上で動作する問いかけ

いての理解を深めるような問いかけ文を提示することで，ウェボットとして設計されている．図 1 は，提案システムの振る舞

ブ検索ユーザの意見形成時に必要となる学習を支援するシステ

いを示している．提案システムのプロトタイプは，問いかけイムの提案を行う．

ンタラクションを行うチャットエリアと，ユーザがウェブ検索
を通して形成した意見を入力する意見形成エリアから構成される．問いかけボットによる問いかけインタラクションは，検索結果画面右側にてチャット形式で行われる．問いかけの種別とタイミングは 2 種類ある．1 つ目は，ユーザが意見形成のテー
マに関してある観点についてのウェブ検索を行っている際の提示である．問いかけボットはその観点についての理解を深める
ための問いかけ文を提示する．例えば，「TPP（Trans-PaciﬁcPartnership：環太平洋パートナーシップ）について賛成か反対か」というトピックについて意見形成を行う場合を考える．この場合，ユーザが TPP のメリットについてウェブ検索を行っているとき，提案システムは，“TPP のメリットとデメリット
は何ですか？” という問いかけ文を提示し，デメリットを意識しながら TPP のメリットを考えることを促す．もう 1 つの問
いかけタイミングは，ユーザが意見形成エリアにて自身の意見を記述している際の提示である．意見形成に必要となる観点のうち，ウェブ検索による調査が不足している観点を推定し，その観点についての問いかけ文の提示を行う．例えば，TPP についてのレポートを書くためにウェブ検索をしているユーザが，知的財産権についての調査が不足していると推定された場合，“TPP における知的財産権の扱いついてどう思いますか？” という問いかけ文を提示する．

2 関連研究2. 1 Search as Learning

2. 2 問いかけによるユーザ支援
Aliannejadi らは，ウェブ検索システムがユーザの意図に合致した検索結果を返すために，クエリの背後にあるユーザの検索意図を把握するための問いかけシステムを提案した [14]．

Ren らは，会話型推薦システムにおいて，構造化された知識グラフを用いてユーザの嗜好をモデル化し，ユーザの詳細な嗜好情報を把握するための質問を生成するフレームワークを提案している [15]．Yamamoto は，クエリに関するトピックのうち，
ウェブ上で反証が存在するトピックに関する文（例：アトキン
スダイエットは効果がないと言われている）をウェブ検索時に見せることで，ウェブ検索時における信憑性検証の意識を向上させるシステムを提案している [16] [17]．本研究では，ウェブ
検索中のユーザに対して，ウェブ検索中のトピックについての理解を深めるような問いかけ文を提示することにより，ユーザのウェブ検索を通した意見形成の支援を行う．

2. 3 協 調 検 索
情報検索の分野では，目的を共有し複数人が協力し合いながら行う検索行動は協調検索と呼ばれている [18]．Morris は，協調検索の普及率や動機となる情報ニーズ，協調検索についての満足度などの調査を行った．調査の結果，多くのユーザが協調検索を行った経験があり，一般的な情報探索体験になってきていることが明らかになった．また，情報検索を単独で行う場合に比べ，協調検索を行ったユーザは得られた情報の質や検索体験の点で高い満足感を感じていることが明らかになってい

情報検索における学習過程の理解や，学習を促進させるためる [19]．Ringel らは，協調ウェブ検索をサポートするために，のシステムや機能を対象とした研究分野は Search as Learning

テーブル型ディスプレイである WeSearch というウェブ検索（SAL）と称され，近年注目を集めている [10]．Roy らは，ハインタフェースを提案した．WeSearch を用いた協調検索実験

イライトやメモを残すことで，探索的情報検索におけるユーザの結果，WeSearch はメンバー間で共通の認識を持つことをの学習を支援するアクティブラーニングツールを提案している．

促し，意思決定を効果的に支援できることを明らかにした [20]．

提案システムを使うことで，検索ユーザの検索行動が多くの指Luyan らは，PairSearch という協調検索用インタフェース

標において有意に変化することが確認されている [11]．Câmara
らは，ウェブ検索プロセスにおける学習者の知識習得を支援するウェブ検索システムを提案した．提案システムは検索行動に影響を与えることが確認されたが，学習者の知識習得を向上させる効果は確認されなかったと報告している [6]．Kalyani らは，ユーザの学習過程における認知レベルの違いによって，ユーザの検索行動や知識獲得がどのように異なるかを調査した．調査の結果，認知レベルの高いウェブ検索タスクになるにつれて，検索インタラクションは増加し，クエリ発行回数やウェブペー
ジ回数が多くなることが明らかになった [12]．Yamamoto らは，
ウェブ検索プロセスにおける批判的思考態度を喚起するために，を提案し，ウェブ検索中の検索行動やコミュニケーションが，ユーザの知識習得にどのように影響するのかを調査した [21]．
調査の結果，メッセージのやり取りを行うグループほど，知識習得割合が高く，ウェブ検索中に発見した情報を共有するためのコミュニケーションが多いほど，知識習得割合が高くなることを明らかにした．本研究では，チャットボットとの問いかけ
インタラクションによる擬似的な協調検索体験を通して，ユー
ザのウェブ検索を通した知識習得と意見形成を支援する．

3 提案システム
本稿では，ユーザがあるテーマについて意見形成を行い，そ検索トピック
問いかけ⽂提⽰なし
網羅的なウェブ検索を促す問いかけ検索トピック
ユーザが確認した観点

🔎観点A

🔎観点B

観点C

観点Aʼ

観点Bʼ

観点C’

🔎観点A

🔎観点B

🔎観点C

観点Aʼ

観点Bʼ

観点Cʼ

検索トピッ
ク

※ 灰⾊：未確認の観点

図2

提案システムの機能

図3

🔎観点A

🔎観点B

観点C

🔎観点Aʼ

🔎観点Bʼ

観点Cʼ

観点の詳細な理解を促す問いかけ2 種類の問いかけ文提示を行うことによって期待される
ウェブ検索ユーザの行動．

の内容を文章化するシナリオを想定し，ウェブ検索中のトピッ
ク理解への内省を促し，意見形成に必要となる知識習得のため①

ウェブ検索中の観点を推定の能動的ウェブ検索を促す問いかけ文を定期的に提示するウェ
ブ検索システムを提案する．

問いかけ文提示

提案システムは，図 2 のように 3 つのエリアから構成され
1 は検索画面エリアである．検索窓に入力されたクエリにる．○
2 は提案システム
対して，ウェブ検索結果を取得し表示する．○

問いかけ文提示
ウェブ検索

不足観点の算出が問いかけを行うエリアである．ウェブ検索中のユーザに対して，トピック理解を促すための問いかけ文をボットが提示する．
ユーザは，提示された問いかけ文に対して返答を行うことができる．問いかけボットは，意見形成に必要となる観点について②
意見形成の網羅的なウェブ検索を促すための問いかけ文と，ウェブ検索を行う対象の観点の理解を深めるための問いかけ文を提示する．
3 は意見形成エリアである．ユーザがウェブ検索を通して形成○

図4

問いかけインタラクションの流れした意見を入力することができる．
以下，問いかけインタラクションの設計の詳細について述べる．

けと，ウェブ検索中の観点についての深い理解を促す問いかけの 2 種類の問いかけ文提示を行う．
1
図 4 は，問いかけインタラクションの流れを示している．○

3. 1 問いかけインタラクション
提案システムは，ウェブ検索中の検索トピックについての理解を深めるための問いかけ文提示を行う．問いかけボットは，
以下の 2 種類の問いかけを行う．

•

ウェブ探索中の観点について深い理解を促すための問い

かけ•ではウェブ探索中の観点について深い理解を促すための問いか
2 では網羅的な観点についてのけインタラクションを行い，○ウェブ検索を促すための問いかけインタラクションを行う．

2 種類の問いかけ文提示により，ユーザの調査するべき観点についてのウェブ検索を促したり，調査した観点についてのよ
り深い理解を促すための問いかけ文を提示することで，ユーザ情報探索が不足している観点についてのウェブ検索を促すための問いかけ
図 3 は，ウェブ検索中のトピックと観点の構造，および問いが意見形成に必要となるトピックの構造を理解した上で最終的な意見形成を行うことができるようになると期待される．
1 の問いかけインタラクションについて説明する．
はじめに，○

かけボットによる問いかけ文提示により期待されるウェブ検索

このインタラクションでは，ユーザがウェブ探索している観点

ユーザの行動の関係を示したものである．ある検索トピックにを推定し，その観点の内容についての理解を深めるような問いついて意見形成を行う場合に必要となる観点として，観点 A，かけ文の提示を行う．

観点 B，観点 C があり，各観点についてのより深い理解を行う

本稿では，以下の方法でユーザが閲覧しているウェブページ

ためのより下位の観点として，観点 A’，観点 B’，観点 C’ があの観点を推定する．検索トピックを t，観点キーワード集合をるとする．問いかけ文を提示しない場合，ウェブ検索するべき

A = {a1 , a2 , ...an } とする．t と観点キーワード集合 A のすべ

観点が分からずに情報検索を諦めてしまうユーザもいる [5]．そての組み合わせについて，検索トピックと観点キーワードを入のため，調査するべき観点についてのウェブ検索が不足したり，

力クエリとし，Bing Web Search API 1 を使用し，上位 30 件の観点について理解が不十分な状態で最終的な意見形成を行って検索結果を取得する．任意のウェブページについて，そのウェしまう可能性が考えられる．そこで，問いかけボットでは，情報探索が不足している観点についてのウェブ検索を促す問いか

1：https://learn.microsoft.com/en-us/rest/api/cognitiveservices-bingsearch/bing-web-api-v7-reference?source=recommendations

図5

TPP のメリットについての理解を深めるための問いかけ

図6

TPP における知的財産権についての問いかけ文提示

文提示
いてのウェブ検索を行っていないと推定したため，提案システ
ブページが最も上位の検索結果として表示される場合の入力ク

ムは “TPP における知的財産権についてどう思いますか？” とエリに含まれる観点キーワードを，そのウェブページの観点という問いかけを行い，“メリット” とは別の観点からもウェブ検する．例えば，クエリ “t a1 ”，“t a2 ”，“t a3 ” でウェブ検索し索を行い意見形成を行うよう促している．

た際に，ウェブページ w は各検索結果の 1 位，3 位，5 位に表示されたとする．この時，w が最も検索結果の上位になる場合のクエリは “t a1 ” であるため，w は観点 a1 についてのウェブ
ページであるとみなす．
提案システムは，ユーザが閲覧しているウェブページの観点
が a のとき，そのユーザは観点 a でウェブ検索をしていると見なす．提案システムは，観点 a に関するウェブページをユーザがはじめて閲覧したとき，観点 a に関するウェブ検索が始まっ

4 ユーザ実験
ウェブ検索中の問いかけインタラクションが説得力の高い意
見形成に寄与するかを検証するために，オンラインユーザ実験を行った．本ユーザ実験は検索インタフェースを要因とする 1
要因被験者間計画で設計した．実験は 2023 年 1 月に実施した．

Lancers.jp 2 を用いて，200 名の実験協力者を募集した．各実験
協力者には，実験参加の報酬として 250 円を支払った．

たとみなし，観点 a についての理解を深める問いかけ文を提示する．提案システムはウェブ検索中のユーザの行動をモニタリ

4. 1 タ ス ク

ングすることで，ユーザがウェブ検索中の観点を推定し，その実験協力者には，指定したテーマについてウェブ検索を行い，観点についての理解を深めるための問いかけ文の提示を定期的

意見形成を行うタスクに取り組んでもらった．意見は 200 文字に行う．

以上の文章で回答させた．

図 5 は，“TPP について賛成か反対か” について意見形成

今 回 の ユ ー ザ 実 験 で の 意 見 形 成 の ト ピック は ，NTCIRを行うために提案システムを利用した例である．この例では，INTENT-1，IMine-1 3 タスクにおいて，サブトピックマイニ

提案システムはユーザがメリットについてウェブ探索を行ってングに関するサブタスクで提供されたトピックを利用し，以下いると推定したため，“TPP のメリットとデメリットは何ですの 2 つを用意した．

か？” という問いかけ文の提示を行っている．
2 の問いかけインタラクションについて説明する．こ次に，○のインタラクションでは，情報探索が不足している観点についてのウェブ検索を促すための問いかけ文の提示を行う．提案シ
ステムは，意見形成エリアに入力された意見文章の文字数が100 文字増加する度に問いかけ文の提示を行う．この際，提案システムは意見形成に必要となる観点のうち，ウェブ検索による情報探索が不足している観点に関する問いかけ文を提示する．
あらかじめ定義された意見形成に必要となる観点のうち，ユー
ザがまだウェブ検索を行っていないと推定された観点を情報探索が不足している観点とし，その観点についての問いかけ文を1 の問提示する．なお，ユーザがすでに情報探索した観点は，○

いかけインタラクションで説明した方法で同定する，
図 6 は，TPP のメリットについてウェブ検索を行ったユー•

大気汚染トピック：大気汚染を防ぐための最善の方法を，理由とともに記述してください．

•

ベトナム旅行トピック：あなたにとって，最高のベトナ

ム旅行の計画を，その選択理由とともに記述してください．

4. 2 実験システム
本実験では，3 種類の検索 UI を用意した．3 つの検索 UI は

Google や Yahoo などの一般的なウェブ検索エンジンを模したものになっており，ウェブ検索結果リストの右エリアに表示される情報が UI によって異なる．

1 つ目は，ウェブ検索中に問いかけインタラクションを行う
QuestionUI である．QuestionUI は本稿における提案シス
テムに該当する．検索タスク中に問いかけボットが提示する問
いかけ文の生成，およびウェブ検索中の実験協力者の検索観

2 の問いかけを提示
ザが意見文を書いた直後，提案システムが○した例である．提案システムは，ユーザが “知的財産権” につ

2：https://www.lancers.jp/
3：https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ntcir/ntcir-taskdata.html

200 文字未満の場合，タスクを終了することができないようにした．
ウェブ検索タスク終了後，実験協力者には事後アンケートを課した．事後アンケートでは，実験協力者に年齢や性別，学歴
といったデモグラフィック属性や，ウェブ検索タスク中のウェ
ブ検索行動について関する質問を行った．

5 結果

ユーザ実験の結果，合計 188 名の実験協力者から行動ログ，
図7

検索トピックの観点一覧を表示する PerspectiveUI

事後アンケートのデータを収集した．このうち 12 名の実験協力者は，ウェブ検索タスクにてタスク内容を誤解していた，ま点の判定には，NTCIR INTENT-1，IMine-1 タスクにおいてたはタスクの実行に異常に時間がかかっていたため，外れ値と“大気汚染” トピックおよび “ベトナム旅行” トピックに対してして分析対象から除外した 4 ．最終的に，176 名の実験協力者

定義された観点を用いた．実験を滞りなく行うために，各観点のデータを収集した．以下，実験協力者のタスク中の行動指標，に対する問いかけ文はユーザ実験が始まる前にあらかじめ生成

事後アンケートの分析結果について述べる．本稿では，ユーザしておいた．

のウェブ検索タスク中の行動指標として，“タスク所要時間”，

2 つ目は，問いかけインタラクションは行わず，検索トピッ“SERP 閲覧時間”，“クエリ発行回数”，“詳細ページ閲覧回数”，

クの観点の一覧を提示する PerspectiveUI である．図 7 に“最大クリック深度” を測定した．行動指標については，一般

示すとおり，PerspectiveUI は検索トピックの観点の一覧を

線形混合モデル（GLMM）を用いて分析を行った [22]．本稿でウェブ検索結果エリアの右に提示する．

は，提案 UI が及ぼす影響について調べるための指標として，

3 つ目は，問いかけインタラクション，観点の一覧提示のど

95%最高密度区間（High Density Interval: HDI）に着目した．

ちらも行わない ControlUI である．ControlUI は一般的な95%HDI はパラメータが確信度 95%で取りうる範囲を表した

ウェブ検索エンジンの検索 UI に対応する．

ものであり，この区間にゼロを含まない場合，パラメータが有上記 3 つの検索 UI は背後で Bing Search API を利用しており，実験協力者は任意のクエリでウェブ検索を行うことができる．また，すべての UI に共通して，検索結果リスト右側下エリアに実験協力者が形成した意見を入力するためのテキストボックスが設けられている．

効であることを意味する（頻度主義統計において有意水準 5%
で帰無仮説を棄却することに相当）．

5. 1 タスク所要時間
表 1 に，各 UI 群における実験協力者の行動指標測定値の平均値と標準偏差を示す．

4. 3 実 験 手 順

実験協力者が，ウェブ検索タスクにどれほどの時間を費やし

各実験協力者は，（1）ユーザ登録（2）ウェブ検索タスク（3）たかを調べるために，ウェブ検索タスクに費やした時間（タス

事後アンケートの手順でタスクを実施した．はじめに，実験協

ク所要時間）を分析した．表 2 には，ControlUI 群に対する力者は Lancers.jp にてユーザ登録を行い，ユーザ実験用ウェ

QuestionUI 群，PerspectiveUI 群の GLMM の分析結果とブサイトに移動してもらった．ユーザ実験用ウェブサイトにてして，UI 要因の係数の平均値と 95%HDI 区間が記されている．

ユーザ登録を行う際，実験協力者に意見形成を行うトピックと表 2 が示すとおり，タスク所要時間について ControlUI 群とUI 条件をランダムに振り分けた．

比較した場合，QuestionUI 群の結果は，95%HDI にゼロがタスク開始前には，タスクの流れに関する説明文を提示した．

含まれていない．また，表 1 が示しているように，タスク所要

QuestionUI と PerspectiveUI を用いる実験協力者に対し時間の平均値は ControlUI 群よりも QuestionUI 群のほうて，それぞれ問いかけボット機能と観点一覧提示機能の説明をが大きい（1423 秒 vs. 1171 秒）．このことは，QuestionUI行った．

を用いた実験協力者は ControlUI を用いた者よりもタスク所

タスクの説明後，実験協力者には，割り当てられた検索 UIを使用して，提示されたトピックについての意見形成を行ってもらった．なお，検索タスク開始時にはあらかじめ筆者らが指定したクエリに関するウェブ検索結果が表示された状態にしておいた（大気汚染トピック=“大気汚染”，ベトナム旅行トピッ
ク=“ベトナム 旅行”）．タスクの制限時間は設けず，実験協力
者が納得のできる意見形成をすることができたと思った時点で，要時間が有意に長くなったことを示唆している．

5. 2 クエリ発行回数
実験協力者が，意見形成のためのウェブ検索を行う上で，どの程度クエリを発行したかを調べるためにクエリ発行回数を分析した．表 2 が示すとおり，クエリ発行回数について ControlUI
群と比較した場合，QuestionUI 群の結果は，95%HDI にゼロ

タスクを終了してもらった．意見文章の文字数については，字数制限として 200 文字以上を設定し，入力された意見文章が4：1.5 倍の四分位範囲（IQR）ルールを用いて，タスク所要時間が外れ値となる実験協力者を特定した

表1

実験協力者の行動指標測定値．括弧外の数値は平均値を表し，括弧内の数値は標準偏差を表す．
UI 要因

表 2

行動指標

QuestionUI

PerspectiveUI

ControlUI

タスク所要時間（秒）1423.6（715.5）

1060.9（583.5）

1171.4（620.2）

SERP 閲覧時間（秒）787.9（299.4）

700.2（316.9）

697.9（338.4）

クエリ発行回数

2.37（1.87）

1.34（0.61）

1.25（0.63）

詳細ページ閲覧回数

5.84（3.32）

4.50（2.49）

4.12（2.97）

最大クリック深度

6.80（4.45）

4.96（3.33）

5.42（3.85）

ControlUI と比較したときの QuestionUI と Per-

リ発行回数が増加したことから，提案システムを用いた実験協

spectiveUI の GLMM の結果．表内の数値は，平均値

力者は，より多くの観点についてウェブ検索を行った，またはおよび 95%HDI を表している．95%HDI 区間にゼロがある観点について理解を深めるために複数のクエリからウェブ含まれない数値は太字で示す．

検索を行ったと考えられる．また，詳細ページの閲覧回数が増加したことから，提案システムを用いた実験協力者は，検索ト

UI 要因
行動指標

QuestionUI PerspectiveUI

タスク所要時間SERP 閲覧時間
クエリ発行回数
詳細ページ閲覧回数
最大クリック深度

ピックについての理解を深めるために複数の情報源にアクセス

0.19

-0.04

を行ったと考えられる．加えて，提案システムを用いた実験協[0.01, 0.38][-0.24, 0.15]

力者は検索トピック理解のための能動的なウェブ検索を行った

0.11

-0.01

[-0.07, 0.28][-0.19, 0.17]

0.59

0.07

[0.26, 0.90][-0.29, 0.42]

ク理解への内省を促し意見形成に必要となる知識を獲得，整理結果，タスク所要時間が長くなったと考えられる．
今回のユーザ実験の結果を踏まえて，ウェブ検索中のトピッ

0.36

0.12

するためのウェブ検索を促進する問いかけインタラクションの[0.11, 0.62][-0.14, 0.38]

設計について考察する．事後アンケートの自由記述から，問い

0.23

-0.06

かけインタラクションについてのポジティブな評価として以下[-0.05, 0.51][-0.35, 0.23]が含まれていない．また，表 1 が示しているように，クエリ修
正回数の平均値は ControlUI 群よりも QuestionUI 群のほの回答が得られた，
問いかけに表示されるキーワードをポイントに考えを深めることができると感じました

うが大きい（2.37 回 vs. 1.25 回）．このことは，QuestionUI

検索ワードに応じて，その内容を，別の観点から深掘を用いた実験協力者は ControlUI を用いた者よりも追加のりしようとしてくれるシステムの存在は新鮮で，いいウェブ検索（クエリ修正）を頻繁に行ったことを示唆している．

アイデアだと思う

5. 3 詳細ページ閲覧回数

上記の回答結果から，検索トピック理解への内省を促すこと

実験協力者が，意見形成のためのウェブ検索を行う上で，どを狙った問いかけ文インタラクションは，ユーザのトピック理の程度の情報源にアクセスしているかどうかを調べるために，解を深める効果や，ウェブ検索が不足している点についてウェ

検索結果に含まれるウェブページ（詳細ページ）の閲覧回数

ブ検索を促す効果があると考えられる．

を分析した．表 2 が示すとおり，詳細ページ閲覧回数について ControlUI 群と比較した場合，QuestionUI 群の結果は，95%HDI にゼロが含まれていない．また，表 1 が示している
ように，詳細ページ閲覧回数の平均値は ControlUI 群よりもQuestionUI 群のほうが大きい（5.84 回 vs. 4.12）．このことは，QuestionUI を用いた実験協力者は ControlUI を用い

また，問いかけインタラクションについての評価として，以下の回答が得られた．
とても画期的だし，面白いと思いました．何か学びた
いと思って，検索によって知識を得る時は普通孤独なものなのですが，問いかけ機能があると相手が存在するような感覚になって，少し楽しい気分になりました．

た者よりも様々なウェブページを閲覧したことを示唆している．
このことから，一般的に単独で行うウェブ検索において，問い

6 考

察かけインタラクションを行う提案システムを使用することで，ユーザのウェブ検索のモチベーションを高め，能動的なウェブ

行動指標についての分析結果から，ウェブ検索中にボットが問いかけを行う QuestionUI を使用した実験協力者は，既存のウェブ検索 UI を模した ControlUI を使用した実験協力者と比較して，ウェブ検索タスク所要時間，詳細ページ閲覧回数，
クエリ発行回数が有意に増加することが明らかになった．クエ

検索を促す可能性があると考えられる．
しかし，問いかけボットについて改善するべき点は 2 つある．

1 つ目は，問いかけボットの返答内容である．今回の提案イン
タフェースでは，問いかけボットが提示した問いかけ文に対して実験協力者が返答を行った際，それに対する問いかけボット

の返答は，一律で “いいね” を表現する親指をあげた手の絵文

験を損なうことなく，検索トピックの知識習得を促進するため字とした．しかし，この返答ではウェブ検索ユーザの知識習得の改善が必要である．

を支援するには不十分であると考えられる．事後アンケートの自由記述にて，以下の回答が得られた．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18H03244，21H03554，21H03775，

文章，言葉の返答があればよいなと思いました．

22H03905 の助成を受けたものです．また，本研究は，国立情以上を踏まえると，ユーザの返答内容を分析しユーザの理解が報学研究所の IDR データセット提供サービスによりヤフー株

不足している観点を推定し，ユーザのトピック理解をより深め

式会社から提供を受けた「Yahoo! 知恵袋データ (第 3 版)」をるための返答を行うことができると，ユーザの意見形成のため利用したものです．ここに記して謝意を表します．

の知識習得をより効果的に支援できると考えられる．

2 つ目は，問いかけ文の提示タイミングである．今回の QuestionUI では，意見形成エリアに入力された意見文章の文字数の増加量に応じて，網羅的な観点のウェブ検索を促すための問
いかけ文の提示を行った．文字数の増加量に応じた問いかけ文の提示は，問いかけ文の提示タイミングとして適当ではないと考えられる．事後アンケートの自由記述から，問いかけボットの評価について以下の回答が得られた．
良さそうな機能だとは思いましたが，実現には更なるブラッシュアップを要するやに思います．文章を作成して，まとめる作業をしながら問いかけにも対応した
場合には更に労力を必要としました．
上記の回答から，今回の問いかけ文の提示タイミングでは，問いかけ文の提示がユーザの意見文章の入力の妨げになる場合があると考えられる．ユーザの意見文章入力を妨げないタイミン
グで，意見形成に必要となる観点のうち，ウェブ検索が不足している観点についての問いかけ文の提示を行うことが必要である．また，ウェブ検索中の観点についての理解を深める目的で提示を行った問いかけ文について本稿では，事前に各ウェブペー
ジと観点を対応させることで，閲覧したウェブページからユー
ザのウェブ検索中の観点の推定を行った．しかし，上記の方法では適切にユーザのウェブ検索中の観点を推定することは難し
いと考える．ウェブ検索中のユーザの検索意図の推定 [23] [24]などを行い，ユーザがウェブ検索を行っている観点の推定精度を高める必要がある．

7 おわりに本稿では，ウェブ検索中のユーザに対して，ウェブ検索中のトピック理解への内省を促し意見形成に必要となる知識を獲得，整理するためのウェブ検索を促進する問いかけインタラクションを設計した．問いかけインタラクションを行う提案インタ
フェースの効果を検証するために，クラウドソーシングを用いてオンラインユーザ実験を実施した．ユーザ実験の結果，提案
インタフェースを使用したユーザは，使用しないユーザと比べ，意見形成のためのウェブ検索により多くの時間をかけ，様々なクエリからウェブ検索を行い，より多くのウェブページを閲覧するといった能動的なウェブ検索を行うことが明らかになった．
今後は，問いかけインタラクションにおいて，提示する問いか
け文の内容やタイミングの精度を高め，ユーザのウェブ検索体文

献[1] Johannes Von Hoyer, Anett Hoppe, Yvonne Kammerer,
Christian Otto, Georg Pardi, Markus Rokicki, Ran Yu, Stefan Dietze, Ralph Ewerth, and Peter Holtz. The searchas learning spaceship: Toward a comprehensive model ofpsychological and technological facets of search as learning.
Frontiers in Psychology, Vol. 13, , 2022.
[2] Marc Meola. Chucking the checklist: A contextual approachto teaching undergraduates web-site evaluation. portal: Libraries and the Academy, Vol. 4, No. 3, pp. 331–344, 2004.
[3] 山本祐輔, 山本岳洋, 大島裕明, 川上浩司ほか. ウェブアクセスリ
テラシー尺度の開発. 情報処理学会論文誌データベース (TOD),
Vol. 12, No. 1, pp. 24–37, 2019.
[4] Yusuke Yamamoto, Takehiro Yamamoto, Hiroaki Ohshima,and Hiroshi Kawakami. Web access literacy scale to evaluate
how critically users can browse and search for web information. In Proceedings of the 10th ACM Conference on Web
Science, pp. 97–106, 2018.
[5] Daan Odijk, Ryen W White, Ahmed Hassan Awadallah,
and Susan T Dumais. Struggling and success in web search.
In Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management, pp.
1551–1560, 2015.
[6] Arthur Câmara, Nirmal Roy, David Maxwell, and Claudia
Hauﬀ. Searching to learn with instructional scaﬀolding. In
Proceedings of the 2021 Conference on Human Information
Interaction and Retrieval, pp. 209–218, 2021.
[7] Kazutoshi Umemoto, Takehiro Yamamoto, and Katsumi
Tanaka. Scentbar: A query suggestion interface visualizing the amount of missed relevant information for intrinsically diverse search. In Proceedings of the 39th International
ACM SIGIR conference on Research and Development inInformation Retrieval, pp. 405–414, 2016.
[8] 寺井正憲, 伊崎一夫, 功刀道子, 日本国語教育学会. 発問 考える授業、言語活動の授業における効果的な発問. 東洋館出版社,
2015.
[9] Will Thalheimer. The learning beneﬁts of questions. Work
Learning Research, 2003.
[10] Jacek Gwizdka, Preben Hansen, Claudia Hauﬀ, Jiyin He,
and Noriko Kando. Search as learning (sal) workshop 2016.
In Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 1249–1250, 2016.
[11] Nirmal Roy, Manuel Valle Torre, Ujwal Gadiraju, David
Maxwell, and Claudia Hauﬀ. Note the highlight: incorporating active reading tools in a search as learning environment. In Proceedings of the 2021 Conference on Human
Information Interaction and Retrieval, pp. 229–238, 2021.
[12] Rishita Kalyani and Ujwal Gadiraju. Understanding user
search behavior across varying cognitive levels. In Proceedings of the 30th ACM conference on hypertext and social
media, pp. 123–132, 2019.
[13] Yusuke Yamamoto and Takehiro Yamamoto. Query Priming for Promoting Critical Thinking in Web Search. In Pro-

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

ceedings of the 3rd ACM Conference on Human Information Interaction & Retrieval, CHIIR 2018, pp. 12–21. Association for Computing Machinery, 2018.
Mohammad Aliannejadi, Hamed Zamani, Fabio Crestani,and W Bruce Croft. Asking clarifying questions in opendomain information-seeking conversations. In Proceedingsof the 42nd international acm sigir conference on researchand development in information retrieval, pp. 475–484,
2019.
Xuhui Ren, Hongzhi Yin, Tong Chen, Hao Wang, Zi Huang,
and Kai Zheng. Learning to ask appropriate questions inconversational recommendation. In Proceedings of the 44th
International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 808–817, 2021.
Yusuke Yamamoto. Disputed Sentence Suggestion towards
Credibility-Oriented Web Search. In Proccedings of the2012 Asia-Paciﬁc Web Conference, APWeb 2012, pp. 34–
45. Springer, 2012.
山本祐輔, 田中克己. 反証センテンスの提示による信憑性指向のウェブ検索支援. 情報処理学会論文誌データベース（TOD）,
Vol. 6, No. 2, pp. 42–50, mar 2013.
Robert Capra, Jaime Arguello, Annie Chen, Katie
Hawthorne, Gary Marchionini, and Lee Shaw. The resultsspace collaborative search environment. In Proceedings of the
12th ACM/IEEE-CS joint conference on Digital Libraries,
pp. 435–436, 2012.
Meredith Ringel Morris. Collaborative search revisited. In
Proceedings of the 2013 conference on Computer supported
cooperative work, pp. 1181–1192, 2013.
Meredith Ringel Morris, Jarrod Lombardo, and Daniel Wigdor. Wesearch: supporting collaborative search and sensemaking on a tabletop display. In Proceedings of the 2010
ACM conference on Computer supported cooperative work,
pp. 401–410, 2010.
Luyan Xu, Xuan Zhou, and Ujwal Gadiraju. How does teamcomposition aﬀect knowledge gain of users in collaborative
web search? In Proceedings of the 31st ACM Conference
on Hypertext and Social Media, pp. 91–100, 2020.
Dale J Barr, Roger Levy, Christoph Scheepers, and Harry J
Tily. Random eﬀects structure for conﬁrmatory hypothesis
testing: Keep it maximal. Journal of memory and language,Vol. 68, No. 3, pp. 255–278, 2013.
Weize Kong, Rui Li, Jie Luo, Aston Zhang, Yi Chang, andJames Allan. Predicting search intent based on pre-searchcontext. In Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 503–512, 2015.
Azin Ashkan, Charles LA Clarke, Eugene Agichtein, andQi Guo. Classifying and characterizing query intent. In
European conference on information retrieval, pp. 578–586.
Springer, 2009.