DEIM Forum 2014 B8-6

協調検索における検索・閲覧行動の共有とクエリ推薦に基づく制御
大重 智志†

山本 岳洋†

田中 克己†† 京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †{ohshige,tyamamot,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし

本稿では，協調検索を行っているグループ全体の検索行動を可視化するためのインタフェースと，それに付随したクエリ推薦手法を提案する．協調検索では，情報の共有が難しいため，グループ全体として現在何を調べているか，これまで何を調べてきたか，といった情報の共有が難しい．提案インタフェースは，これにより，十分に調べられているトピックや十分に調べられていないトピックとして何があるか，ユーザは把握することができる．しかし，十分に調べられていないトピックについてユーザが調べようと思ったとしても，それを行動に移すことが容易であるとは限らず，例えば，どのようなクエリを入力すれば良いか分からない場合がある．そこで，検索行動を共有するためのインタフェースにクエリ推薦を付加する．これにより，どのように検索を進めればいいか分からないユーザの指針となり，グループの検索状況に応じて，ユーザが探索範囲を広げたり，より詳細に調べたりすることが可能となる．
キーワード

協調検索，ユーザインタフェース，可視化，クエリ推薦

1. は じ め にそこで，我々は単にクエリを共有するだけでなく，(1) グルー
プ全体として現在どのようなトピックについて検索しているか，

多くの人々が Web 検索を日常的に行うようになるにつれ，個(2) グループ全体としてこれまでどのようなトピックについて

人による単独での Web 検索だけでなく，複数人によるグルー

どの程度検索してきたか，(3) 各ユーザが現在どのようなトピッ

プでの Web 検索も多く行われるようになってきた．本稿では，

クについて検索しているか，(4) 各トピックはどのようなクエリ

このように複数人で協調して検索を行うような行動を協調検索で検索されてきたか，(5) 各トピックでどのようなページが評と呼ぶ．Morris の研究によると [8]，65.3%の人々が協調検索価されてきたか，といった情報を共有するためのインタフェーを行っており，そのうち，38.5%が週に 1 回，15.6%が月に 1ス（本稿では検索行動マップと呼ぶ）を提案する．

回行っていることが分かっている．協調検索には，例えば，グ

検索行動マップでは，各検索トピックを 1 つのクラスタとしループで旅行の計画を立てるために観光スポットや宿泊するホて表現し，そのトピックについてどの程度検索してきたかをクテルを皆で検索して探したり，大学の講義でグループ課題が出

ラスタの大きさで表現する．各クラスタには，そのクラスタをされた際にグループメンバーでその課題についての情報収集を特徴付けるラベルと，現在そのトピックを検索しているユーザ行ったり，といった多様な状況がある．

のアイコンを付与し，そのトピックがどのようなクエリで検索

協調検索は複数人で行われるため，グループ全体の検索行動されてきたか，どのようなページが評価されてきたか，というを把握することは難しい．ユーザ間の会話によってある程度は情報も紐付ける．そのようなクラスタを配置したインタフェー

把握することも可能だが，グループのあらゆる検索行動を把握

スを用いることで，グループ全体の検索行動の情報を共有できすることは困難である．そのため，様々情報をユーザ間で共有るようにする．これにより，グループ全体の検索行動をユーザすることに焦点を当てた研究が多く行われている．例えば，閲は把握することが可能となり，グループとして十分に調べられ

覧ページの共有 [7]，閲覧ページに対する評価の共有 [2]，ブッているトピックや，十分に調べられていないトピックとして何

クマークの共有 [4]，チャット機能を通した各ユーザの考えの共があるかということを知ることができると考えられる．

有 [4]，画面の共有 [5] といった，多くの研究が行われてきた．

十分に調べられているトピックが分かれば，ユーザはそのト

特に，各ユーザが入力したクエリをユーザ間で共有するといっピックとは異なる観点から調べようとする可能性がある．しかた研究は多く行われている [12] [9] [3]．しかし，クエリを単にし，異なる観点で調べようと思ったとしても，どのような検索共有してしまうと，自身の入力していないクエリが共有されてを行えば良いか分からない場合がある．また，十分に調べられいるのにユーザが気付いたときに，新たなクエリを熟考するよていないトピックが分かれば，ユーザはそのトピックについてりもその共有されたクエリで検索することの方が楽であるため詳しく調べようとする可能性がある．しかし，詳しく調べように，そちらを選んでしまう場合がある．これは一概にはグルーと思ったとしても，どのように検索を行えば良いかユーザは分プとしての検索に悪影響を与えるとは言えないが，ユーザの能からない場合がある．例えば，どのようなクエリで検索すれば，動的な検索を妨げる原因になっているとも考えられる．実際，異なる観点で検索できるか，より詳細について検索できるか，

Capra ら [2] は，「認知的負荷の観点から，新たに探索するよりということをユーザは思いつかない．そのため，異なる観点でも他ユーザの行動を見る方が楽なため，他ユーザの行動を利用検索できるようなクエリやより詳細について検索できるようなしてしまう」という考察を述べている．

クエリを推薦することが有効であると考えられる．そこで，クラスタを提示するとともに，そのトピックに関する平行クエリと特化クエリを同時に推薦する手法を提案する．平行クエリとは，あるトピックを起点として，そのトピックとは観点の異なる情報を得るためのクエリである．また，特化クエリとは，あるトピックを起点として，そのトピックをより詳細に調べるためのクエリである，これらのクエリを推薦することで，どのように検索を進めれば良いか分からないユーザの指針となり，グループの検索状況に応じた協調的な検索が可能となる．

図1

協調検索におけるユーザの行動の例

2. 関 連 研 究
本章では，協調検索に関する既存研究をあげ，本研究との差異を述べる．
伊豆らの研究 [14] では，ユーザの探索に同期してシステムが有用な Web ページをグループの共有データ内から選び提示することで，探索を支援する．検索結果に至るプロセスやその行為を含めて共有することで，ユーザの探索目的や探索範囲を把握し，Web 探索自体の評価を可能としている．

CoSearch [1] では，複数のユーザが 1 台の PC と複数のマウ
ス・モバイル端末を用いて協調検索を行う．各ユーザは自身のカーソルをマウスで操作し，クエリや閲覧ページをキューに貯めて協調検索を行う．これにより，1 台の PC 上で効率的に協調検索を行うことができる．

ResultsSpace [2] は，ユーザへの気付きを促すことに焦点を当てた，非同期的な協調検索を支援するためのシステムである．ユーザは検索文書に対するポジティブ・ネガティブといった評価をユーザ間で共有することができる．これによって，他のユーザの文書に対する評価を確認することができる
小牧らの研究 [6] では，モバイル端末を対象とした，ウェブ
コンテンツの欲しい部分のみをクリッピングして共有し，それらをユーザの評価で整理および提示することで，ウェブコンテ
ンツの比較・検討を支援するインタフェースを提案している．
小谷らの研究 [7] では，モバイル端末を対象とした，発見したページを他のユーザの検索結果一覧に割り込ませることによる情報共有や探索空間の伝達のためのシステムを提案している．
伊豆らの研究は，推薦ページを発見したユーザ個人の探索目
的や探索範囲を把握することを目的としており，グループ全体としての現時点とこれまでの検索行動の状況を把握することを目的としている我々とは異なっている，また，CoSearch は 1
台の PC 上で効率的に協調検索を行うことを目的としている点が異なっている．さらに，ResultsSpace は，評価やクエリの共有を目的としているが，我々は他ユーザの入力したクエリの共有が主たる目的ではない．小牧らや小谷らの研究は，どちらも気に入ったページ（コンテンツ）を如何に共有するかということを目的としており，グループ全体としてどのような検索行動を行っているかということを共有することを目的としている点
が我々とは異なる．

3. 検索行動マップとクエリ推薦
本章では，(1) 協調検索でのグループ全体の検索行動は複雑であり，そのために情報の共有が難しくなってしまうということと，(2) グループの検索行動をユーザが把握でき，それに応じてユーザが検索行動を変えようと思っても，実際に行動に移せるとは限らないということについて述べる．

3. 1 グループ全体の検索行動
協調検索における，グループ全体の検索行動は複雑である．
なぜなら，ある瞬間だけを見ても個々のユーザの検索行動は多様であり，さらに，それらは互いに密接に関係しているからである．そのため，協調検索では，グループ全体の検索行動を把握することは難しいという問題がある．
まず，協調検索でのグループ全体の検索行動としてどのような例があるかを説明する．そのために，協調検索における検索行動を模式的に表した図を図 1 として示す．大きな円が探索空
間全体であり，内側の小さな円が各ユーザの探索範囲である．
カギ括弧内が各ユーザの入力したクエリ，バツ印が各ユーザの閲覧ページ，星印が各ユーザの評価ページを表している．左側がある時点での各ユーザの検索行動であり，「京都 嵐山」「京都清水寺」「京都 銀閣寺」について検索している．右側はある程
度時間が経過した後の各ユーザの検索行動であり，「京都 嵐山」「嵐山 観光」「嵐山 紅葉」について検索している．始めのうちは，各ユーザは様々なことについてバラバラに検索していたが，しばらく経つと，「嵐山」に候補が絞られており，皆同じようなことについて検索している．このように，ある瞬間だけを考えてもユーザの検索行動は多様であり，その上，時間によって状況は変化していき，複雑である．
これらの複雑な情報を全て把握しようとした場合，例えば，
ユーザ単位での検索行動だけでも，(1) どのようなトピックについて調べているか，(2) どのようなクエリを入力しているか，(3) どのようなページを閲覧しているか，(4) どのようなペー
ジにどのような評価をしているか，(5) どの程度調べているか，ということを把握する必要がある．さらに，グループ単位での検索行動の場合には，(1) ユーザの検索の分担がどのようになっているのか，(2) 全体としてどの程度のトピックを検索できているのか，(3) 各トピックはどの程度調べられているのか，ということを把握する必要がある．その上，検索行動は変化するので，現在のことだけでなく，過去のことも把握する必要がある．

3. 2 検索行動マップ
先述のように，グループ全体の検索行動を把握するには，様々な情報を知る必要がある．そこで，我々は，これらのうち以下の情報を共有できるインタフェースを提案する．

•

グループ全体として現在どのようなトピックについて検トピックをより詳細に調べるためのクエリである．これらのクエリを推薦することで，どのように検索を進めればいいか分からないユーザの指針となり，ユーザが探索範囲を広げたり，より詳細に調べたりすることを可能とする．
我々は，これまで協調検索における平行クエリと特化クエリを生成，推薦する手法を提案してきた [10]（注 1）．本稿では，クラ図2

検索行動マップ

索しているか•グループ全体としてこれまでどのようなトピックについてどの程度検索してきたか•

各ユーザが現在どのようなトピックについて検索しているか

スタに付随するクエリ推薦として，これらの手法を採用する．

4. 検索行動マップの生成
本章では，トピックを表すクラスタの具体的な作成方法について述べる．まず，ユーザの一連の検索行動をクラスタリング
する手法を説明し，クラスタリングに必要な検索行動の類似度の算出方法について述べる．そして，そのクラスタを特徴づけ•

各トピックはどのようなクエリで検索されてきたか•

各トピックでどのようなページが評価されてきたか

このように，提案するインタフェースは，単にクエリやペーるラベルの生成方法について述べる．

4. 1 クラスタリングの方法
検索行動のクラスタリングを行う手順を以下に示す．

ジを共有するのではなく，グループで検索されているトピック（ 1 ） 各ユーザのこれまでの検索行動を n 分毎に区切り，そを共有するインタフェースである．

の各セグメントを 1 つの要素とする

本稿では，このインタフェースを「検索行動マップ」と呼ぶ．
検索行動マップでは，各検索トピックを 1 つのクラスタとして（ 2 ） 各セグメント同士の検索行動としての類似度を計算
する

表現し，そのトピックについてどの程度検索してきたかをクラ（ 3 ） セグメント集合について群平均法を用いた階層的クラ

スタの大きさで表現する．各クラスタには，そのクラスタを特スタリングを行う（類似度が大きいほどセグメント間の距離は徴付けるラベルと，現在そのトピックを検索しているユーザの小さくなるとみなす）

アイコンを付与し，そのトピックがどのようなクエリで検索さ（ 4 ） 閾値以上の距離で分割することで，いくつかのクラスれてきたか，どのようなページが評価されてきたか，というタに分類する

情報も紐付ける．そのようなクラスタを配置したインタフェー
スを用いることで，グループ全体の検索行動の情報を共有できるようにする．実際の検索行動マップを図 2 に示す．個々のこれは，検索行動が類似していれば，それだけ似たようなト
ピックについて調べているという考えに基いている．

4. 2 セグメント間の検索行動の類似度

円が検索トピックを表すクラスタであり，それらには，そのク

検索行動の類似度は，どのようなことに興味を持っているか

ラスタを特徴付けるラベルが付与されている．さらに，現在ということと，どのようなことを検索しているかという 2 つのそのトピックを検索しているユーザのアイコンや，評価されて尺度から計算する．具体的には，興味を持っている内容についいるページのアイコンも付与されている．この検索行動マップては，閲覧ページの類似度から計算し，どのようなことを検索によって，ユーザはグループが現在どのようなことについて調しているかということについては，入力クエリの類似度から計べているか，これまでどのようなことについて調べてきたか，

算する．

といったことを把握することができ，十分に調べられているト
ピックや十分に調べられていないトピックとして何があるかということを知ることが可能となる．

3. 3 クエリ推薦
検索行動マップによって，十分に調べられているトピックが2 つ の セ グ メ ン ト s1 と s2 の 検 索 行 動 の 類 似 度
Simbehavior (s1 , s2 ) は以下の式で求める．
Simbehavior (s1 , s2 )= α Simpage (s1 , s2 ) + (1 − α) Simquery (s1 , s2 )分かり，そのトピックとは観点の異なるトピックについて検索

ここで，α は 0 から 1 の間の値をとる重み，Simpage (s1 , s2 ) はしようとユーザは思う可能性がある．同様に，検索行動マップ

s1 と s2 の閲覧ページの類似度，Simquery (s1 , s2 ) は s1 と s2 のによって，十分に調べられていないトピックに何があるか分か

入力クエリの類似度を表す．

り，そのトピックについて詳しく調べようとユーザは思う可能

閲覧ページの類似度 Simpage (s1 , s2 ) は，各セグメント s1 と性がある．しかし，それを検索行動に移すことが容易であるとs2 で閲覧されたページ集合のコサイン類似度を用いて計算すは限らず，例えば，どのようなクエリを入力すれば良いか分かる．具体的には，セグメント si で閲覧された全てのページのらない場合がある．そこで，クラスタを提示するとともに，そTF ベクトルの平均を v si とすると，以下の式で求める．

のトピックに関する平行クエリと特化クエリを同時に推薦する手法を提案する．平行クエリとは，あるトピックを起点として，
そのトピックとは観点の異なる情報を得るためのクエリである．また，特化クエリとは，あるトピックを起点として，そのSimpage (s1 , s2 ) = Cos(v s1 , v s2 )（注 1）：これらの論文では，「平行」のことを「発散 (divergence)」，「特化」のことを「収束 (convergence)」と呼んでいる

ここで，Cos(v 1 , v 2 ) は v 1 と v 2 のコサイン類似度を求める関より詳細に調べたりすることを可能とする．そこで，本章では数である．

平行クエリと特化クエリを生成する手法を提案する．

入力クエリの類似度 Simquery (s1 , s2 ) は，各セグメント s1 と平行クエリと特化クエリは，ユーザの入力したクエリをベー

s2 で入力されたクエリの文字列としての類似度と意味的な類スとすることで生成する．そして，生成されたそれぞれのクエ

似度を用いて計算する．文字列としての類似度には，クエリをリを，良い推薦クエリの順でランキングし，ランキング上位の構成する単語集合を用いる．セグメント si で入力されたクエクエリ候補をユーザに推薦する．

リ集合 Qsi において，各クエリを構成する単語集合を Tsi とすると，セグメント s1 と s2 のクエリの文字列としての類似度はTs1 と Ts2 のシンプソン係数を用いて計算する．クエリを文字

以降では，クエリの生成，クエリのランキングについて述べる．

5. 1 クエリの生成方法

列として比較したときに類似していなくても，意味的には類似クラスタのトピックに適合したクエリを生成するために，検している可能性がある．例えば，「京都 金閣寺」と「鹿苑寺 観索の背景を推定する．ここで背景とは，グループが行っている光」は，文字列として比較しても類似しているとは言えない，

検索の文脈を表すもので，そのような背景を表した語を背景語

しかし，どちらもクエリの意味としては同じであり，2 つのクと呼ぶ．その後，その背景に基づいて，クエリを生成する際のエリは類似していないと言い切るのは適切ではない．そこで，ベースとなるシードクエリを発見する．そして，そのシードク

クエリの類似度としては，文字列としての類似度だけでなく，エリを用いて平行クエリと特化クエリを生成する．

意味的な類似度も考慮する．意味的な類似度には，そのクエリ

5. 1. 1 背景語の発見で検索した場合の検索結果上位 k 件の各 URL のトップレベル

クエリに多く現れる語はそれだけ背景を意味していると考え

ドメイン集合を用いる．セグメント si で入力されたクエリ集

られる．そこで，背景語はクラスタ内で入力された全クエリに合 Qsi において，各クエリで検索した場合の検索結果上位 k 件

含まれる単語のうち頻出のものとする．すなわち，必然的にクの各 URL のトップレベルドメイン集合を Dsi とすると，セグ

ラスタを特徴付けるラベルから選択されることになる．頻出のメント s1 と s2 のクエリの意味的な類似度は Ds1 と Ds2 のシ語はひとつとは限らないので，背景語は集合として表す．クランプソン係数を用いて計算する．具体的には，入力クエリの類

C
スタ C における背景語集合を Tcontextとすると，

似度 Simquery (s1 , s2 ) は，クエリの文字列としての類似度と意C
Tcontext= arg max freq(t)Simquery (s1 , s2 )= max(Simpson(Ts1 , Ts2 ), Simpson(Ds1 , Ds2 ))

(1)

t∈T C

味的な類似度の大きいを用いて，以下のように求める．

で求められる．ただし，T C はクラスタ C 内で入力された全てのクエリの単語集合で，freq(t) は単語 t の出現頻度である．

5. 1. 2 シードクエリの発見

ここで，Simpson(X1 , X2 ) は集合 X1 と X2 のシンプソン係数

平行クエリと特化クエリを生成するために，シードクエリをを求める関数であり，max(x, y) は x と y とで値の大きい方を発見する．平行クエリと特化クエリは，このシードクエリを元返す関数である．

にして生成される．シードクエリは，クラスタ内で入力された

4. 3 クラスタを特徴付けるラベルの生成クエリから，式 (1) で求めた背景語集合の要素が含まれるクエ

クラスタリングによって生成された各クラスタがどのようなリを取得する．このようにしてシードクエリの候補集合を発見

トピックを表しているかが分かるように，各クラスタにはそれを特徴付けるラベルを付与する．クラスタを構成する各セグメ

する．

5. 1. 3 平行クエリの生成ントにおいて入力されたクエリを用いてラベルを生成する．そ平行クエリとは，あるトピックを起点として，そのトピックのため，本稿では，入力クエリ集合を構成する単語のうち，頻とは観点の異なる情報を得るためのクエリである．そこで，平度の高い単語上位 k 個をラベルとして用いる．

行クエリとしては，シードクエリと関連はあるが別の観点であ5. 平行クエリと特化クエリの生成と推薦るものを生成する．
例えば，背景語が「京都」で，シードクエリが “京都 金閣寺”

検索行動マップによって，十分に調べられているトピックがであるとする．この状況から，このクラスタ内では京都の観光

分かり，そのトピックとは観点の異なるトピックについて検索

地を探しているということが推定できる．そして，京都の観光しようとユーザは思う可能性がある．同様に，検索行動マップ

地としては金閣寺の他にも銀閣寺や清水寺もあるので，平行クによって，十分に調べられていないトピックに何があるか分かエリとしては “京都 銀閣寺” や “京都 清水寺” が考えられる．

り，そのトピックについて詳しく調べようとユーザは思う可能

これは，様々な候補について検索する平行の状況を促進するた性がある．しかし，それを検索行動に移すことが容易であるとめに，金閣寺以外の他の候補をクエリとして生成していることは限らず，例えば，どのようなクエリを入力すれば良いか分かになる．

らない場合がある．そこで，クラスタを提示するとともに，そ

具体的な生成方法として，背景語が tcontext であるシードクのトピックに関する平行クエリと特化クエリを同時に推薦する．

エリ “tcontext ∧ t” があったとき，語 t の同位語 t′ を発見する．

生成した各クラスタに，そのトピックを起点とした平行クエリ

そして，背景語 tcontext と同位語 t′ を組み合わせることで，平と特化クエリを付加することで，ユーザの探索範囲を広げたり，

行クエリ “tcontext ∧ t′ ” を生成する．ここで，同位語とは，互いに関連はあるが別の観点であり，同位概念にある語のことを指す．

5. 1. 4 特化クエリの生成
特化クエリとは，あるトピックを起点として，そのトピックをより詳細に調べるためのクエリである，そこで，特化クエリとしては，シードクエリにそれをより詳細にする語を組み合わせることで生成する．
例えば，背景語が「京都」で，シードクエリが “京都 金閣寺”であるとする．この状況から，このクラスタ内では京都の観光地を探しているということが推定できる．そして，金閣寺に的を絞って詳しく調べようとするなら，金閣寺までのアクセスや

図3

メイン画面

図 4 クラスタ詳細画面

拝観料も重要であるので，特化クエリとしては “京都 金閣寺 アクセス” や “京都 金閣寺 拝観料” が考えられる．これは，特定の候補に的を絞って調べる特化の状況を促進するために，金閣寺に的を絞ったクエリを生成していることになる．
具体的な生成方法として，背景語が tcontext であるシードク
エリ “tcontext ∧ t” があったとき，語 t の話題語 t′ を発見する．
そして，シードクエリと話題語 t′ を組み合わせることで，特化
クエリ “tcontext ∧ t ∧ t′ ” を生成する．ここで，話題語とは，ある観点の一部分に焦点を当てた語のことを指す．

5. 1. 5 同位語と話題語の発見
同位語や話題語を求める研究は数多くあるが，本稿では大島図 5 推薦された平行クエリ

ら [11]，野田ら [13] の研究に着目した．

図 6 推薦された特化クエリ

大島らは，ある語に対する同位語は並列助詞「や」で接続されることを利用して，Web 検索エンジンに対するクエリを作成

以降で，システムの各画面についての説明を行う．

し，その検索結果から同位語を得るという手法を提案している．

図 3 は検索を行うメイン画面である．上部にクエリを入力

同様に，野田らは，ある語に対する話題語は連体助詞「の」でするサーチバーがあり，サーチバーを選択するとキーボードが接続されることを利用して，Web 検索エンジンに対するクエリ

現れる．キーボードの「検索」ボタンを押すと，画面の中央にを作成し，検索結果のウェブページ群から話題語を得るという検索結果がランキングで表示される．そして，画面の右下部に手法を提案している．

は共有ブックマークリストの画面に遷移するボタンがある．共5. 2 クエリのランキング

有ブックマークリストとは，各ユーザが気に入ったウェブペー

平行クエリと特化クエリを実際に推薦する際に，推薦するクジを共有するための機能である．また，サーチバーと検索結果

エリを決めるために，生成した平行クエリと特化クエリをランの間には，検索行動のクラスタリング結果を表示するエリアがキングする必要がある．良い推薦クエリとは，グループ全体とある．

してより新しい情報を取得できるクエリであると考えられる．

各クラスタを選択することで，図 4 のようなクラスタの情報

そこで，そのクエリの検索結果上位 k 件のうちのグループ全体を確認できる画面が現れる，一番上部にはそのトピックにおいとしての未閲覧ページの数から，良い推薦クエリかどうかを計て，どのようなクエリが入力されたかという情報と，そのクエ算する．その未閲覧ページの数が多いほど，より新しい情報をリを入力したユーザ数がアイコンとして表示される．その下に取得できるので，より良い推薦クエリということになる．

は，そのトピックにおいてブックマークされたページが表示さ

そして，生成した平行クエリと特化クエリの候補から，より良い推薦クエリであるものを n 個ずつ推薦する．

れている，そして，さらにその下には，図 5 や図 6 のように，推薦された平行クエリと特化クエリの一覧が表示されている．
本稿では，それぞれ最大 5 つずつのクエリを推薦している．

6. 実

装

7. 評 価 実 験
我々は，これまでの手法を基にサーバ/クライアントモデルを採用したプロトタイプシステムを設計した．プロトタイプシス

提案手法の有用性を示すため，被験者にタスクを与え協調検テムは，サーバは Python を用いて CGI として動作し，クライ索によってそのタスクを達成してもらうという評価実験を実施

アントは Objective-C を用いて iOS6.1.5 を搭載した端末上でした．以下では，比較システム及び実験の手続き，その結果に（注 2）動作する．Web 検索には Bing Search API

を用いている．

ついて述べる．

7. 1 比較システム（注 2）：http://datamarket.azure.com/dataset/bing/search

我々は，提案手法との比較のために，一般のクエリ推薦を模したシステムを作成した．検索のメイン画面は図 3 のように

表1なっているが，検索行動マップでクラスタを表示する代わりに最終的にグループでの話し合いが必要なタスクの一例

クエリ推薦を行うシステムになっている．クエリは 1 回につき最大で 6 つ推薦される．このクエリ推薦には Google Suggest（注 3）を利用している．

API

ユーザの入力したクエリから API によって関連検索ワードを取得し，それらを推薦する．比較システムは，一般的な関連

タ ス

ク

名古屋に会議で来ていて，明日の午前中に観光したいと考えている．
宿泊先は名古屋駅前．時間を考慮しながら，行く場所を 1 つ以上決定する．ただし，名古屋城は改修中のため，名古屋城以外に行くことにする．
多くの関連ページを集めるタスクの一例「TPP の是非」に関するレポートが出ていることに気がついた．そのレポートに関連するページをたくさん見つけたい．

キーワードによるクエリ推薦を模したものであり，システムを通して協調することは想定していない．

7. 2 実験の手順
我々は，システムを利用し協調検索のシチュエーションを模した実験を行った．
まず，提案システムに慣れてもらうために，練習用のタスク
で協調検索を行ってもらう．その後，システムに依存しない事
前アンケートに回答してもらう．内容としては，日常的に検索を行うか，協調検索を行ったことがあるかなどである．
日常的に会話を行うメンバー 4 人をひとつのグループとして，合計 2 グループ，計 8 名の男性を被験者とした．年齢は 22〜
図7

25 歳で，平均年齢は 23.9 歳である．

アンケート結果

我々が与えたタスクを，提案システムと比較システムとでそれぞれ 1 タスク 10 分〜15 分程度で行ってもらった．実験は，
220m 程度の個室で，経過時間が分かるようにプレゼンテーショ
ンタイマーを被験者に見えるようにしたうえで，以下の手順で行った．

7. 4 実 験 結 果
評価実験の結果について，実験の様子を撮影した映像と操作
ログ，アンケートの分析を行った．
アンケートの結果を図 7 に示す．全ての項目において，提案（ 1 ） 実験の内容と目的を説明する．

システムが比較システムを上回っている，特に，「グループがこ（ 2 ） 練習用のタスクを与え実際に協調検索を行ってもらう

れまでどのようなことについて検索してきたか把握できたか」，のと同時に，システムの使い方を説明し，操作に慣れてもらう． 「グループが今どのようなことについて検索しているか把握できたか」，「最終的なグループの解答を決めるまでスムーズに行（ 3 ） 事前アンケートに回答してもらう．
（ 4 ） 1 つ目のタスクを与え，10 分〜15 分以内に結論を出えたか」，「今後同じシステムを使って協調検索を行いたいか」，

すように促し，片方のシステムを用いて実際に協調検索を行っ「最終的なグループの結論に満足しているか」という項目に関てもらう．

しては，有意差があり，提案システムの方が良い結果となって（ 5 ） グループがどのようなことについて検索しているか把いる．

握できたかということや，クエリ推薦が有効だったかなどを 5

また，操作ログから得られた，ユーザの入力したクエリ数や段階のリッカート尺度で問うアンケートに回答してもらう．

閲覧ページ数のグループ平均を表 2 に示す．結果として，入力（ 6 ） 2 つ目のタスクに対して 4 と 5 を繰り返す．

クエリ数・ユニーククエリ数と閲覧ページ数・ユニーク閲覧ペー（ 7 ） 10 分間の小休憩を挟む．

ジ数は，いずれも提案システムと比較システムで差は無かった．

（ 8 ） 3 つ目のタスクに対して 4 と 5 を繰り返す．

提案システムの場合，検索行動マップの影響で，「他のユーザ（ 9 ） 4 つ目のタスクに対して 4 と 5 を繰り返す．

がこのようなことを調べているから違うことを調べよう」と思

7. 3 タ ス ク

う場合もあれば，「他のユーザがこのようなことを調べている

実験で使用したタスクは，国内のある都市での観光する場所

から同じことを調べよう」と思うこともある．そのため，他のを探してもらうというものと，レポート課題に関連するページ

ユーザのクエリと同じクエリを入力することもあれば，異なるをたくさん集めてもらうというものである．タスク 1 とタスク

クエリを入力することもあり，ユニーク入力クエリ数に差が出

2 が観光する場所を探すタスクで最終的にグループでの話し合なかったのだと考えられる．同様に，ユニーク閲覧ページ数にいが必要なタスクとなっており，タスク 3 とタスク 4 が関連す差が出なかったのも，検索行動マップの両極的な 2 つの使い方るページを集めるタスクとなっている．このうち，タスク 1 とに起因したと考えられる．ここで，どのようなときに検索行動

タスク 3 を表 1 に示す．タスク 2 は，タスク 1 の「名古屋」がマップが役に立ったかを尋ねた際の結果を表 3 に示す．この表「姫路」に代わったものである，タスク 4 はタスク 3 の「TPP」

から，「他のユーザがこのようなことを調べているから違うことが「原発」に代わったものである．

を調べよう」と思ったユーザよりも，「他のユーザがこのようなことを調べているから同じことを調べよう」と思ったユーザの（注 3）：http://www.google.com/complete/search方が多いため，ユニーク入力クエリ数やユニーク閲覧ページ数

表 2 クエリ数と閲覧ページ数のシステム間の比較
クエリ数

ユニーククエリ数

ユニーククエリ数/クエリ数

提案システム30.3（σ = 9.3）

23.3（σ = 7.1）

78.4%

比較システム26.5（σ = 7.8）

21.8（σ = 7.5）

閲覧ページ数ユニーク閲覧ページ数

82.7%
ユニーク閲覧ページ数/閲覧ページ数

提案システム 68.8（σ = 13.0）

49.3（σ = 9.0）

71.9%

比較システム 62.0（σ = 12.4）

45.0（σ = 7.0）

73.2%

表 4 グループとして入力した推薦クエリ数
入力した全推薦クエリ数
提案システム1.5（σ = 1.5）

比較システム5.3（σ = 1.6）

網羅クエリ数

吟味クエリ数1.3（σ = 1.1） 1.0（σ = 0.7）
-

-

図8

に差が出なかったのだと考えられる．
ユーザが使用した推薦クエリの数のグループ平均を表 4 に示

名古屋の観光地を探すというタスクで実験を行ったグループの，検索開始から 7 分程度経ったときの検索行動マップ（上部）と検索終了直前の検索行動マップ（下部）す．提案システムも比較システムも少なく，有意差は無かった．
しかし，比較システムの推薦クエリの方が多く使用されている．この原因として，提案システムの場合は，一旦クラスタを選択してどのようなクエリが推薦されているかを確認した上で推薦クエリを選択するという流れで，2 ステップ必要であった
ためだと考えられる．クエリ推薦の有用性自体はこれまでの研究で明らかになっている [10]．これらの研究では，全てのユー
ザに同じクエリを推薦するという方法をとっているが，クエリの生成の仕方は本稿と同じである．推薦の仕方が異なるため正確な比較はできないが，この研究から，推薦したクエリ自体の有用性はあると考えられ，本稿で推薦クエリの有用性が見られなかった原因としては，推薦の仕方に問題があったと考えられる．今後は検索行動マップとクエリ推薦のより良い提示方法を考える必要がある．

7. 5 考察

図 9 「TPP の是非」に関するページを集めるタスクで実験を行ったグループの検索開始から 5 分程度経ったときの検索行動マップ（上部）と検索終了直前の検索行動マップ（下部）

検索行動のログから，実際に検索行動マップが有用に働いた例について考察する．

TPP の是非に関連するページを集めるタスクで実験を行っ名古屋で観光する場所について探すというタスクで実験をていたグループの検索行動マップを図 9 に示す．図 9 の上部は行っていたグループの検索行動マップを図 8 に示す．図 8 の上

検索開始から 6 分程度経ったときの検索行動マップで，下部は部は検索開始から 7 分程度経ったときの検索行動マップで，下検索終了直前の検索行動マップである．このマップから分かる

部は検索終了直前の検索行動マップである．このマップから分

ように，このグループは基本的に，「賛成/反対」，「メリット/デ

かるように，このグループはまず，「名古屋駅」や「観光」など

メリット」，「リスク」といった語を用いて検索している．図 9と言った範囲の広い語を用いて検索している．また，それ以外の上部の検索行動マップから，よく検索されている「賛成/反にも「セントラルパーク」，「ホテル（注 4）」，
「アミューズメント」

対」と「メリット/デメリット」というトピックについては，多と，様々なことについて調べている．それが，検索終了の直前

くのブックマークがついていることが分かる．しかし，図 9 のになると，「ひつまぶし」と「科学館」に検索が集中しており，下部の検索行動マップでは，「賛成/反対」というトピックにつ最終決定のための準備に入っている．実際に，このグループがいては誰も調べておらず，異なるトピックについて調べている．

これらに関することについてクエリを入力したりブックマーク

さらに，それらのトピックでブックマークされているページはされたページを閲覧していることが，ログから確認できる．こ少ないのが分かる．このことから，関連するページをたくさんのことがマップを見ることで判断できるということは，ページ集めるために，ブックマークされたページを多く含むトピックの閲覧に集中しており，会話を聞きそびれ，他のユーザが現在は避けて検索しているのではないかと考えられる．

どのようなことについて検索しているかが分からないユーザであっても，簡単に把握することが可能ということになる．

また，TPP の是非に関連するページを集めるタスクを行っていたグループでは，あるユーザが「誰か『リスク』という語で検索してるけれど，何か良いページは見つかったか？」と，検（注 4）：名古屋はモーニングが有名であるため，モーニングの有名なホテルについて調べている索行動マップを見ながら発言している．それに対して，「私が検表 3 検索行動マップが役に立ったケースとその回答数
内容

実際に役に立ったと答えた回数

グループ全体としてどのようなことを検索しているか把握できたとき

2

他の人が入力したクエリが把握できたとき

10

各トピックでどのくらいのページがブックマークされているか把握できたとき

5

他の人が検索している情報を知ることができ、自分もそれについて調べようと思ったとき

6

他の人が検索している情報を知ることができ、自分は他のことについて調べようと思ったとき

3

索したけれど，『メリット/デメリット』で検索したときと結果はあまり変わらなかった」と返事をしている．このように，質問をしたユーザは，検索行動マップによって自分がこれからしようとしていた検索を他のユーザが既に行っていることと，それがあまり意味の無い検索であることを知り，無駄な検索を繰り返すことを防ぐことができた．

8. まとめと今後の課題
本稿では，協調検索においてグループの検索行動を可視化するためのインタフェースである検索行動マップを提案した．具
体的には，グループ全体として現在どのようなトピックについて検索しているか，グループ全体としてこれまでどのようなトピックについてどの程度検索してきたか，などといった情報を共有できるようなインタフェースである．加えて，クラスタを提示するとともに，そのトピックに関する平行クエリと特化クエリを同時に推薦する手法を提案した．これによって，グルー
プ全体の検索行動をユーザは把握することが可能となり，グループとして十分に調べられているトピックや，十分に調べられていないトピックとして何があるかということを知ることができる．さらに，クエリ推薦によって，どのように検索を進めればいいか分からないユーザの指針となり，ユーザが探索範囲を広げたり，より詳細に調べたりすることを可能とする．
評価実験の結果，提案インタフェースによって，「グループが現在どのようなことについて調べているかが把握できる」「グループがこれまでどのようなことについて調べてきたかが把握できる」といった効果があることが分かった．クエリ推薦については，有用性を発見することができなかった．しかし，これまでの研究から推薦クエリ自体には有用性があると考えられ，ユーザが推薦クエリに到達するまでに 2 ステップ必要であることが，本稿でのクエリ推薦の有用性が発見できなかった原因であると考えられる．
今後の課題として，検索行動マップとクエリ推薦の適切なインタフェースを考える必要がある．具体的には，現在のインタ
フェースの場合ユーザが推薦クエリに到達するまでに 2 ステッ
プ必要であるために，そのステップ数を減らすようなインタ
フェースを考案する．また，クラスタリングの精度を向上させる手法についても考える予定である．
謝辞

15

グループ全体としてまだまだ調べられていないトピックがあるなと把握できたとき

本研究の一部は，文科省科研費基盤 (A)「ウエブ検索の意図検出と多元的検索意図指標にもとづく検索方式の研究」（24240013，研究代表者：田中克己）によるものです．ここに記して謝意を表します．

文

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