JSKE 第17回日本感性工学会春季大会・ISASE2022

一般セッション | 一般セッション[2D2] 情報・ソフトウェア（３）2022年3月26日(土) 14:45 〜 16:45 D会場 (Zoom Meeting)[2D2-04] 単語の係り受け関係に基づく印象評価構造の自動構築
Automatic Construction of Impression Evaluation
Structures Based on Words’ Modification Relations*大谷 俊太1、橋本 翔2、杉本 匡史1、長田 典子1 （1. 関西学院大学、2. 西南学院大学）*Shunta Otani1, Sho Hashimoto2, Masashi Sugimoto1, Noriko Nagata1 （1. Kwansei Gakuin University, 2.
Seinan Gakuin University）©日本感性工学会

単語の係り受け関係に基づく印象評価構造の自動構築
大谷 俊太*，橋本 翔**，杉本 匡史*，長田 典子**

関西学院大学，**西南学院大学

Automatic Construction of Impression Evaluation Structures
Based on Words’ Modification Relations
Shunta OTANI*, Sho HASHIMOTO**, Masashi SUGIMOTO* and Noriko NAGATA**Kwansei Gakuin University, 2-1 Gakuen, Sanda-shi, Hyogo 669-1353, Japan** Seinan Gakuin University, 6-2-92 Nishijin, Sawara-ku, Fukuoka 814-8511, Japan

Abstract: Kansei values are considered necessary in product design, same as existing values such as price and function. The evaluation
grid method is considered helpful in Kansei engineering to visualize human evaluation structures, but it requires a high human timeload. In this study, we extract the modification relations of impression words from text data and construct an evaluation structure by
networking them. Using the proposed method, we constructed an impression evaluation structure from a review of men's neckties forbusiness use, and compared our structure with one generated from an interview experiment. As a result, the agreement rate of nodes
was 0.66, and the agreement rate of edges was 0.27.
Keywords: Evaluation grid method, Modification relation, Text data

1. はじめにそこで本研究では，評価構造を，インタビューを伴わない手法によって自動構築する手法を提案する．具体的には，特プロダクトデザインにおいては，機能や価格といった従来定のプロダクトドメインに対する人の印象評価構造を，対象の価値に加え，快適性などの感性的な価値が重要とされていとするドメインのそれぞれのプロダクトに対する評価が記述る［1］．この感性的な価値を扱う方法論としては，感性工学されたテキストデータから，印象を表す単語同士の係り受けのアプローチが最も効果が高く，有用であるとされている［2］．

関係をもとに，印象の評価構造の構築を行う．Web 上には商

感性工学のアプローチは，心理学的データを用いた指標化手品レビューや審査コメントといったプロダクトに対するさま法，生理学的データを用いた指標化手法，身体動作を用いたざまな意見や感想が記述されたデータが大量に存在している．

行動観察手法に大別される．その中でも，心理学的データをこれらの一部は誰でも閲覧することができる環境にあるため，用いた指標化手法は基本的な技術として幅広い分野で適用さ提案手法は多様なプロダクトを対象とすることが可能である．

れている．この指標化手法においては指標化の対象となる感係り受け関係とは，主語・述語の関係と修飾語・被修飾語の性モデルとして，物理量と心理量をつなぐ感性の階層構造が関係のことであり，関係の強い印象語対はテキストデータに仮定されている．特に，図 1 のように，「感情―印象―形態要おいて係り受け関係にある可能性が高いと考えられる．本研

素」からなる感性の階層構造は，印象を介して物理量と心理究では，提案手法による自動構築結果を評価グリッド法で得量をつなぐモデルとして指標化に用いられている［3］．

られる評価構造と比較することで有用性の検証を行った．

従来，感性モデルに基づく指標化は，主観評価実験もしく

2. 関連研究はインタビュー調査による心理学的データの収集と分析によって行われてきた．この中で代表的なインタビュー手法とし2.1て評価グリッド法がある．評価グリッド法では，抽象的な価評価グリッド法

値判断・心理的な価値から客観的な判断・物理的な状態まで評価グリッド法［4］は，インタビューにより個人の持つ評を階層的に整理し評価構造として視覚化する．そのためにラ価構造を本人の言葉を用いて明らかにし，階層構造として表

ダーリングという上位概念・下位概念を聞き出す処理を行う

現することができる手法である．評価グリッド法の手順を図ことで，インタビューから効率よく評価構造を構築すること2 に示す．まず，複数の実験刺激を用意し，それらを好ましが可能である[4]．この評価構造を明らかにすることで，このさという点から順位付けしてもらい，判断の理由について尋

手法は，その有用性から多くの研究に用いられているが，人ねる．次に，その結果得られた評価項目についてラダーリン的・時間的な負荷が高いとされる．そのため，実施を支援すグを行う．ラダーリングとは，評価項目が必要である理由をるツールの開発などが試みられている［5］が，更なる効率化

尋ねることで上位概念を抽出するラダーアップと，評価項目が期待されている．の原因を尋ねることで下位概念を抽出するラダーダウンから

1
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3. 提案手法
3.1

係り受け関係に基づく印象評価構造の構築

本研究の目的は，印象の評価構造をインタビューを必要としない方法で自動構築することである．そのため，本研究では単語の係り受け関係に基づく印象評価構造の自動構築手法を提案する．手法のフローを図 3 に示す．単語の係り受け関
図1係に着目した理由は，単語の係り受け関係が有向の関係を表感性の階層構造しているように，印象を表す言葉の係り受け関係は印象の原なる処理である．これらの処理はすべて実験をインタビュー因・理由の関係を表していると考えられるからである．この形式で行う必要があるため，このような実験は人的・時間的手法は，レビューなどの特定のプロダクトに対する評価が記負荷が高い．

述されたテキストデータを用いることで，印象の評価構造をしかし，評価グリッド法はその有用性から多くの研究に用自動で構築することが可能となる．本手法に必要となるテキいられている．例えば，宮井ら［6］は印象層の中に階層性がストデータは，インタビューとは違い，Web 上に存在する商あると仮定し，評価グリッド法を用いて実験を行った．その品レビューを活用できるため，人的・時間的な負荷を削減す

後印象層の階層を分析した結果，印象の階層性を明確化した．

ることが可能である．手順としては，収集されたテキストデ評価グリッド法の人的・時間的負荷を軽減できれば，さらにータから橋本ら［3］ の手法をもとに選定した印象を表す言人の評価構造についての研究が盛んになり，プロダクトデザ

葉について係り受け関係を抽出し，それをエッジとするネッインなど多くの場面で感性的価値の活用が可能となると考えトワーク構造を構築する．

られる．
3.2
2.2

テキストデータの前処理本研究で提案する手法では，大量のテキストデータを必要係り受け関係の活用係り受け関係とは，主語・述語の関係と修飾・被修飾の関とする．テキストデータは文章そのままでは分析を行えない係を表すものである．係り受け関係を活用した研究事例としため，いくつかの前処理が必要となる．はじめに，データ内て，佐藤ら［7］は，会議の書き起こし文から重要な文の抽出・の文章を単語ごとに区切るために形態素解析を行う．次に，短縮を行い，議事録を作成した．彼らは文章の係り受け関係文節間の係り受け関係を明らかにする係り受け解析を行う．

から関係抽出を行い，特定の関係の文章のみを抽出するよう加えて，表記ゆれの統一や，否定表現の取得を行い，自動構学習を行った．また，遠藤ら［8］は，感情表現とその係り受築の円滑な進行を図る．形態素解析には，日本語形態素解析

け関係から文章の中にある感情生起表現を収集した．感情表システム Juman++ Ver.1.02［9］，係り受け解析には，日本語現辞典に基づき 10 分類された感情表現に対し，その係り元と構文・格・照応解析システム KNP Ver4.19［10］を用いる．

なる文節を抽出し，それをフィルタリングすることで感情生形態素解析で判別した結果をもとに，必要な単語以外の情報起表現を抽出し辞書として収集した．このように，文章内のを除去する．品詞情報が名詞，同士，連体詞，形容詞，接頭係り受け関係は係る文節から受ける文節への原因・結果の関辞，接尾辞，助動詞，助詞の 8 種類を残し，他の品詞は除去係を表しており，印象の係り受け関係に原因・結果の関係性する．また，品詞が名詞の数詞である単語をすべて同一表記があると考えられる．

「Number」に統一する．
また，Web 上のテキストデータは多数のユーザが記述する提案⼿法

従来⼿法（評価グリッド法）
プロダクトの集合

テキストデータ
好みで順位付け
上位 …

CA

B

… 下位

なぜBよりAの⽅が良いですか？
シンプルだと何がいいですか？

…シンプルで真⾯⽬な印象…

真⾯⽬に感じます

何がどのようだとシンプルですか？

ラダーアップ…⿊い…でシンプルだ…

シンプルだからです⿊いとシンプルに感じます

原因は何か

結果は何か

ラダーダウン

真⾯⽬

シンプル

⿊い真⾯⽬

上位概念

オリジナル評価項⽬

下位概念

上位概念

図2

シンプル

下位概念

図3

評価グリッド法による評価構造構築手順

ストライプ

2
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提案手法のフロー4.1

ため，表記ゆれが多いという問題がある．これらを統合する

対象プロダクト

ことで，係り受け関係の抽出の際に同義の関係を別々に抽出

本実験では，楽天株式会社の通販サイトである楽天市場かしてしまうことがなくなり，精度の向上を図ることができる．

らビジネス用のメンズネクタイの商品レビューを用いる［12］．

Juman++の解析結果に含まれている「代表表記」という情報は，本実験の対象プロダクトは，検証実験による妥当性の判断を同じ単語の表記集合から，代表的な表記を選んだものである．

行うにあたり，視覚的印象が中心となり，かつ多様な印象を本手法では代表表記情報を持つ単語は代表表記に変換し，代与えるプロダクトが適切である．ネクタイは，一定の形状の表表記情報がない単語に関しては原型に変換する．どちらも規則があるため刺激の統制が容易であり，色や柄のデザインない単語は変換しないこととする．

が多岐にわたるため印象の多様性が高い．これらの特性から次に，否定表現の抽出を行う．否定表現とは「短くない」

本実験に適切であると判断した．そこで本実験ではネクタイの「ない」や「けれど」のような文節内もしくは係り受け先を対象プロダクトとして採用する．の文節の意味を否定する表現のことである．否定表現は文脈

レビューデータは楽天株式会社の通販サイトである楽天市の意味において大きな影響を与えるため，これを考慮した解場にて 2020 年 1 月 31 日までに書かれたものを用いた．対象析が必要である．否定表現を文章から抽出し，その否定表現となるプロダクトの総数は 1809 点となり，そのうちレビューの対象単語，もしくは文節に，否定されたことを表すフラグが付与されているものは 147 点となった．レビュー数は 515を付与する．否定表現の単語は，助動詞の「ない」，「無い」，件となった．また形態素解析の結果から，総単語数は 6083 語，「ぬ」，「まい」，接尾辞の「ない」，接頭辞の「不」，「無」，「非」，総語彙数は 1539 語となった．評価表現辞書により収集された「未」，「反」，形容詞の「無い」，名詞の「無し」を指定した．

評価語は 355 語で，そのうち印象語数は 280 語であった．

これらの否定表現の伴う単語が出現した場合，その直前の単4.2語に否定のフラグを付与した．本研究では否定のフラグを結果と考察「(-)」とする．また文節全体を否定する表現は，助動詞で「の結果の一部を図 4 に示す．図の左側が上位概念，右側が下だ」のダ列基本連用形の「のに」と，接続助詞の「が」，「け位概念である．ノード数 140，エッジ数 216 の構造が得られど」，「けれど」，「けども」を指定した．これらの表現が文節た．まず，図のノードに着目すると，「おしゃれ」，「カジュア

中にある場合，係り先の文節表現を否定している文節である

ル」，「高級感」といった印象語がみられる．これらは対象プとする．

ロダクトであるネクタイの上位の印象として多用される言葉である．また，「細い」，「白い」といった印象語もみられる．

3.3

印象語の係り受け関係の抽出

これらは，ネクタイの物理的特徴に比較的近い印象である．

テキストデータ内の評価語には，評価者の感情を表す語とこのことから，この評価構造は対象プロダクトの印象を抜き対象の印象を表す語が混在している．そのため，テキストデ出していると考えられる．加えて，「映える」，「合わせる」とータから印象評価の階層構造を構築するために，印象を表すいった印象語もみられる．これらは他のアイテムとの比較に単語と感情を表す語を分離する必要がある．本研究では，橋よって生まれる印象評価であると考えられる．一方で，評価本ら［3］の手法をもとに，複数の辞書を用いて印象語を収集

構造には「丁寧」，「素早い」といった印象語もある．これらする．具体的には，複数の評価表現辞書と単語の品詞情報をは，商品そのものの印象ではなく，商品の梱包や発送などのもとに評価語を収集し，収集した評価語を「内評価」・「外評

店舗によるサービスに対する印象であると考えられる．これ価」という評価表現のカテゴリに基づいて感情語と印象語にらの印象はプロダクトの印象とは関係ないため，このような分類する．

サービスに対する印象については選別し，除去していくことが今後の課題とされる．

3.4

評価構造の自動構築

次に，エッジに着目すると，「フォーマル」から「洒落」と収集した印象語の係り受け関係を調べ，印象語対を抽出すいうつながりがみられる．これは，印象の構造に則ったつなる．否定表現を持つ単語に関しては，否定表現を持たない同がりであり，「フォーマル」という印象から「洒落」という印義の印象語とは分け，文末に「(-)」を付与して抽出する．ま象が喚起されることを表している．加えて，「カジュアル」かた，文節全体を否定する表現が含まれている場合は，他の接ら「洒落」へのつながりもみられた．これらの結果から，「フ続と区別せずに抽出するものとする．得られた係り受け関係

ォーマル」，「カジュアル」といった印象はどちらも「洒落」をエッジとするネットワーク構造を作成することで，評価構という印象を喚起すると考えられる．また，「高い」から「良造の構築を行う．

い(-)」というつながりもみられた．これは，プロダクトの価構造化には評価構造可視化システム ESV［11］を用いた．

格についての印象のつながりを表していると考えられる．一ESV は，エッジの情報を入力とすることでネットワーク構造方で，「良い」から「出来る」といった印象の構造とはいえなを構築することが可能である．

いつながりもみられた．
「良い」や「出来る」といった印象語は主語を含めることで意味合いが大きく変わる言葉であり，4. 評価構造の自動構築

このような印象語に対しては主語を含めて抽出するといった手段が必要であると考えられる．

3
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インタビューを行う際に価格などの情報を与えてしまうとインタビューの際にそれらを意識してしまい，本来抽出したい印象が得られなくなる可能性がある．そのため，多くの場合にはこのような情報の開示は行われない．しかし，本実験におけるブランド・値段・素材については，柄やロゴ，質感によっておおよその類推をすることが可能であり，しかもその推定精度に興味の有無などで大きな個人差があると考えられる．そのため，本実験では情報の開示を行い，事前情報の統一を図った．次に，提示したネクタイを自由に見て触ってもらい，好みの順に並べ替えてもらう．その序列の最も低いネ
クタイと 1 つ上の順位にしたネクタイを比較し，1 つ上のものが最下位のものより上位である理由について尋ね，理由がなくなるまで回答を続けてもらう．その後，得られたすべての理由に対してラダーリングを行う．すべての理由についてラダーリングが完了したのち，先ほど上位側として質問したネクタイを下位のネクタイとし，その 1 つ上のネクタイについて同様の処理を行う．これを上位側のネクタイが最上位のネクタイになるまで繰り返す．
実験参加者は 22 歳から 25 歳までの大学生 10 名とした．本
実験の対象プロダクトはビジネス用メンズネクタイであり，実験参加者はネクタイに少しでも触れる機会のある者が望ましいため，実験参加者はすべて男性とした．結果の分析には自動構築と同様に評価構造可視化システム ESV を用いた．
5.2

刺激選定

検証実験にあたり，実験刺激の選定を行う．対象となる製品は前章で用いた楽天市場のビジネス用メンズネクタイ 1809点である．実験刺激は，対象プロダクトであるネクタイの空間を網羅するようなものでなければならない．そのため，各商品の商品名と商品説明を用いたクラスタリングと次元削減によって選定を行った．刺激選定の手順は以下のとおりである．まず，対象プロダクト空間の全商品の商品名と商品説明を収集し，各商品ごとに結合する．そのデータに対して形態素解析を行ったのち，TF-IDF を算出する．TF-IDF とは，文書内の単語の重要度を表す尺度である．それぞれの単語の文書内の出現頻度を表す TF 値と，それぞれの単語がいくつの文書内で共通して用いられているかを表す IDF 値との積をとり，これを単語の重みとして用いる．TF-IDF からコサイン類似度
図4

自動構築実験結果（一部）を算出し，スペクトラルクラスタリングを行う．その後各クラスタ内の TF-IDF のコサイン類似度の総和が最大の商品を各クラスタの中心プロダクトとして算出した．その結果，55

5. インタビュー実験による提案手法の検証
5.1点の商品が選定されたが，インタビュー実験を行う刺激数としては過多であるため，図 5 のように各クラスタの中心とな実験概要る商品を t-SNE により二次元にマッピングしたのちに空間を前章で得られた評価構造と，評価グリッド法［4］に基づく16 分割し，各領域から 1 点ずつを選定した．プロダクトのなインタビュー実験から得られる評価構造を比較することで提い領域が 1 つあったため，結果として図 6 の 15 点を最終的な案手法の有用性を検証する．インタビュー実験の手順として実験刺激として選定した．

は，まず参加者に実験刺激であるネクタイを各ネクタイのブランド・値段・素材の情報を開示した状態で提示する．本来，5.3

結果と考察

4
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図5次元削減結果

図6

実験刺激
図7

前節で得られた実験刺激を用いてインタビュー実験を行った．結果の一部を図 7 に示す．図の左側が上位概念，右側が表1

下位概念である．総ノード数 703，総エッジ数 789 の構造図

インタビュー実験結果（一部）自動構築とインタビュー実験の比較
自動構築が得られた．得られた構造図は生の言葉で構成されているため，本来は結果の比較を行う前に類義語のカテゴリ化を行うが，本研究では，評価の客観性を期するため，生データ同士での比較を行った．

140703

総エッジ216789

表2

自動構築とインタビューの結果を表 1 にまとめた．自動構
築とインタビューの結果を比較すると，ノードについては表2 のようになった．140 のうち 93 のノードは類似のノードがインタビュー実験の結果にもあり，加えて 9 つのノードは対義語のみがあった．提案手法のノード総数を基準としたノードの一致率は 0.66 であり，対義語ノードを含めると 0.72 となった．また，エッジについては直接・間接問わず上位・下ノードとエッジの一致率
総ノード

140

類似ノード

93

対義語ノード

9ノード一致率0.66

ノード対義語率

0.06

一致率+対義語率

0.72

エッジ共通ノード位の関係が同方向にあるノードの個数をエッジ共通ノードとインタビュー

総ノード

エッジ一致率25
0.27

して集計し，総ノード数で割ったものをエッジの一致率として算出する．その結果，表 2 の通り，エッジ共通ノードは 25っている．これは，前章で述べた「よくできている」や「良個であり，エッジの一致率は 0.27 となった．

い買い物ができた」などの表現がレビューデータ上に多くあこれらの結果から，ノードの一致率は十分に高く，エッジったことにより，「良い」が下位概念として多く抽出されたとの一致率は高いとは言えないものの，上位・下位関係が反転考えられる．また，「よくできている」から得られる「良い」したエッジは少ないため，提案手法による印象評価構造の構から「出来る」というつながりは，印象のつながりとしては築が可能であることが示された．一方で，さらなる精度向上

意味的に不明瞭である．したがって，このような関係を抽出に向けての課題点を挙げる．まず，「良い」という印象語につしないような手法の改善が必要である．

いて双方の構造を比較すると，自動構築の結果では下位概念次に，プロダクトの印象だけでなくサービスの印象が混在であるのに対し，インタビュー実験の結果では上位概念となしている可能性が考えられる．
「スムーズ」や「素早い」とい5JSKE 第17回日本感性工学会春季大会・ISASE2022

った印象語は類似ノードがなく，プロダクトの印象とは関係［3］ Sho HASHIMOTO, Atsuhiro YAMADA, Noriko NAGATA:が薄いと考えられる．また，類似ノードがあるようなノード

A Quantification Method of Composite Impression ofの中にも，サービスの印象が混在している可能性が考えられ

Products by Externalized Evaluation Words of the Appraisal

る．例えば，「綺麗」は「ネクタイが綺麗」なのか「ラッピン

Dictionary with Review Text Data, International Journal of

グが綺麗」なのか判別がつかないため，対象が異なる場合にAffective Engineering, 2019.

も同様に抽出している．このような印象はプロダクトの印象［4］ 讃井純一郎：商品企画のためのインタビュー調査: 従来型イとは関係がないため，主語の判別などによって評価対象を分ンタビュー調査と評価グリッド法の現状と課題，品質，33(3),pp. 281-288，2003．

析し除去する必要がある．

［5］ 土田義郎，小酒祐貴：評価グリッド法支援ツールの開発と応

6. おわりに用，日本建築学会技術報告，14 (27)， p. 205-208, 2008．
［6］ S. Miyai, K. Katahira, M. Sugimoto, N. Nagata, K. Nikata, and

本研究は，印象評価構造をインタビューによらない手法でK. Kawasaki: Hierarchical structuring of the impressions of 3d

自動構築することを目的としている．そのため，印象語の係

shapes targeting for art and non-art university students, in

り受け関係を抽出し，それをエッジとするネットワーク構造

International Conference on Human-Computer Interaction, pp.

を構築することで印象評価構造の自動構築を行う手法を提案

385–393, Springer, 2019.

した．ネクタイのレビューを用いて行った印象評価構造の実［7］ 佐藤美沙，黒土健三，柳井孝介：係り受け構造に基づく関装では，有用な印象の関係がみられた．一方で，サービスに係抽出を利用した議事録作成のための文短縮，人工知能対する印象や，意味的に不明瞭なつながりもみられた．次に，学会全国大会論文集，vol. JSAI2020，pp. 4Rin116–4Rin116，

提案手法の有用性を検証するために，男子大学生 10 名を対2020．

象としてインタビュー実験を行った．実験刺激は，自動構築［8］ 遠藤大介：係り受け関係を利用した感情生起表現の抽出，に用いたネクタイの空間を網羅するようにクラスタリングを

言語処理学会第 12 回年次大会講演論文集，2006，2006．

行い選定した．インタビュー実験の結果を提案手法と比較し，［9］ 京都大学黒橋・河原研究室：日本語形態素解析システム
JUMAN++ Ver.1.02，http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/

ノードとエッジの一致率を算出することで，提案手法の有用

index.php?JUMAN++ (2020/02/13 閲覧).

性を示した．
今後の課題として，プロダクトに対する印象とサービスに［10］ 京都大学黒橋・河原研究室：日本語構文・格・照応解析シス対する印象の分離が挙げられる．また，印象語として抽出し

テム KNP Ver.4.19，http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/ている単語のうち，文節単位の分析では意味の伝わりにくい

index.php?KNP (2020/02/13 閲覧).

言葉がある．具体的には，「仕事ができて頼もしい」という言［11］ M. Sugimoto, F. Zhang, N. Nagata, K. Kurihara, S. Yuge, M.

葉からは「出来る」から「頼もしい」というエッジが抽出さ

Takata, K. Ota, and S. Furukawa: Individual differences in

れる．しかし，このエッジを見たときに何が「出来る」のか

office comfort: What affects comfort varies by person, in

判別できず，この構造の意味を考慮しづらいため，実用する

Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety,

際に不便である．これらの問題は，印象語に係る主語を同時Ergonomics and Risk Management. Posture, Motion andに抽出することで判別が可能となると考えている．

Health (V. G.Duffy, ed.), (Cham), pp. 264–275, Springer
International Publishing, 2020.

謝 辞［12］ 楽天市場: https://www.rakuten.co.jp/ (2020/1/31 閲覧).

本研究の一部は国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の研究成果展開事業「センター・オブ・イノベーション（COI）プログラム 」JPMJCE1314 の支援によって行われた．

参 考 文 献［1］ 豊田直晃, 浅野浩志, 北原路郎, 中田悟, 浅井厳, 高尾泰正,
島田泰拓, 羽多野重信：粉体層せん断力測定による化粧品
用粉体の使用感に関する客観的評価，粉体工学会誌，52（12），pp. 694–700，2015．
［2］ C. H. Chen, L. P. Khoo, K. Chen, J. H. Pang, and Y. Huang:
Consumer-oriented product form creation via Kansei
engineering, Proceedings of the International Symposium forEmotion and Sensibility - Emotion Research in Practice, pp.
184–191, 2008.

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