DEIM Forum 2013 B6-3

興味喚起度 MAP を利用した電子書籍小説「立ち読み」インタフェースの
実装と評価
村井

聡一†

牛尼

剛聡††

† 九州大学大学院芸術工学府 〒 815–8540 福岡市南区塩原 4-9-1†† 九州大学大学院芸術工学研究院 〒 815–8540 福岡市南区塩原 4-9-1
E-mail: †2ds11094e@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし 書籍選別において，「立ち読み」は有効な手段とされている．しかし， Web における「立ち読み」では，閲
覧可能ページが指定されていることが多く，ユーザが書籍全体から選別に必要な情報を得ることが困難である．ユー
ザの検索クエリに応じて提示ページを変える手法も利用されているが，未読の小説においては，小説本文に含まれるクエリを思い付くことは困難である．我々は，電子小説を対象とし，「立ち読み」を始める箇所の効率的発見を支援するインタフェースの開発を行ってきた．本インタフェースでは，小説の選別においては，興味をひかれるかどうかが重要と考え，「物語の進行における興味をひく度合いの推移」を可視化した興味喚起度 MAP を基盤とする．本論文では，我々が開発したインタフェースの実装について述べる．さらに，被験者実験の結果に基づいて，提案インタフェー
スの有効性を評価する．
キーワード

電子書籍，レビュー，インタフェース，興味喚起，情報可視化

Implementation and Evaluation of A Browsing Interface for A Novel
Using Attractiveness MAP
Soichi MURAI† and Taketoshi USHIAMA††† Graduate School of Design, Kyushu University
4-9-1 Shiobaru, Minami-Ku, Fukuoka 815–8540 Japan†† Faculty of Design, Kyushu University
4-9-1 Shiobaru, Minami-Ku, Fukuoka 815–8540 Japan
E-mail: †2ds11094e@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp

1. は じ め に
近年，書籍の電子化が進み，ユーザは Web 上で書籍を探し，値を判断し，選別を行う．我々は，有効な選別方法の一つに，電子書籍の選別支援においてはあまり注目されてこなかったが，実際に書籍の本文を読む「立ち読み」があると考えている．

読むことができるようになった．電子書籍の増加にしたがって，

書籍等デジタル化推進事業の調査報告書 [1] によると，実世読む書籍を見つけることが困難になり，書籍の選別を支援する界の書店，ネット書店の両方において，書籍，コミックを購入システムが重要になってきている．Web 上において，ユーザがする際に参考にしている情報として，立ち読みをあげた人の読む書籍を発見するタスクは，「候補を絞り込む段階」と「候補割合が最も高くなっている．しかし，実際に立ち読みを行う人の価値を判別する段階」の二つの段階に大別できる．

の割合においては，実世界の書店では約 40%の人が立ち読み

ユーザが Web 上に存在する全ての書籍に目を通すことは困を行なっているのに対し，インターネット書店では立ち読みを難であるため，まずはキーワードによる検索や推薦によって， 「全くしない」人の割合が 51.9%となっている．このことから，候補を絞る作業が行われる．これまで，読む書籍の候補を絞りWeb においても「立ち読み」は有効的だが，Web 提供されて込むことを目的とした検索や推薦に関する研究が活発に行われいる「立ち読み」機構はユーザに対する訴求力が弱いために，てきた．しかし，一般的に，提示された候補の書籍を読む価値実際に行う人が少なくなっていると考えられる．

のある書籍と，即座に断定するのではなく，何らかの方法で価

実世界での立ち読みと比較し，web 上での「立ち読み」が行われない理由として，閲覧ページの制限が考えられる．紙媒体

待を抱きながら，利用できる感覚全てを用いて広範で多量な情の書籍では，好きなページを立ち読みできることが多い．一

報源から何らかの基準で必要なものを選び取る情報獲得の一手

方，Web 上で提供されている電子書籍の「立ち読み」機構では，法である』 と定義している．本研究では，「立ち読み」を『書籍ユーザが閲覧可能な範囲が先頭ページから，十ページから数十を選別するために，書籍の本文を「ブラウジング」する行為』，

ページに限定されていることが多い．そのため，書籍にユーザ

効率的な「立ち読み」を『ユーザにとって，読みたいと思う書の選別に役に立つ内容が書いてあったとしても，立ち読み時に籍かどうかを，少ない時間，少ない文章量で判断すること』と閲覧できないために，読みたい書籍と判断できないことがある．

定義する．

また，立ち読みの魅力としてあげられる，ページを高速にめく

書籍選別に関する研究の中で，書籍本文をブラウジングするることによる偶発的な出会い，も起きにくいと考えられる．

行為に関する研究について述べる．Annika [6] らは，学術的，この問題を解決するために，制限されたページ数内で，ユー調査目的に使われる図書館の利用者を観察し，彼らにインタ

ザにとって有益な文章を優先的に提示する手法が利用されていビューを行った．Annika は，手にとった書籍を，必要な書籍とる．電子書籍の「立ち読み」が利用できるサービスの一つであ判断するのに，目次，読書，フリッキングが役立っていたと報（注 1）[2] では，閲覧可能なページ数が制限さ告している．松田も書籍を適当に開いて飛ばしながら見るといれており，ユーザが与えたクエリに応じて，提示するページをう行為を，最も頻繁に観察された行為の一つとして報告してい変更する．クエリによる「立ち読み」可能ページの提示は，専る．しかしながら，両研究では，行為の対象を小説に限定して門書や実用書等を選別するような，ユーザが知りたい事柄があいない．

る Google ブックス

らかじめ把握している状況では有効的である．科学技術論文や小説の選別に限定した研究には，Ooi [7] の研究があるが，「立専門書に対しては，効率的に文書の内容を把握するための，概ち読み」に関する記述はあまりない．また，電子書籍において略の生成や，閲覧支援に関する研究も行われてきた [3], [4]．しは，Dana [8] は学術的な内容の書籍を対象にした，トランジ

かし，電子書籍における大きなジャンルの一つである小説に対ションログの解析を行っている．

しては，科学技術論文や専門書を対象とした文書検索機構や，電子書籍の小説に対する「立ち読み」の有効性は未知数であ

閲覧支援機構が不適切である場合が多い．これは，未読小説のるが，我々は，実世界で有効である「立ち読み」は，Web にお選別をする場合，小説本文に含まれる単語が未知であるために，いても同様に有効だと考える．Web における「立ち読み」におユーザは興味のあるキーワードの想起が困難であることが原因いても，漠然とした興味がある段階では，小説を冒頭から読むである．

のではなく，小説全体を俯瞰することで，興味を喚起する内容

以上の背景より，我々は書籍の中でも小説に対象を限定し，「立ち読み」の支援を行うインタフェースを開発した．我々は，未読小説の選別においては，興味をひかれる箇所を発見できを発見することが重要だと考え，小説全体を俯瞰できる興味喚
起度 MAP を提案した．

2. 2 情報抽出に関する研究

るかどうかが重要と考え，「物語の進行」に基づいた「箇所がユーザの興味喚起に関する情報を抽出する研究としては，沢ユーザの興味をひく度合い」の変化を可視化した「興味喚起度

井ら [9] の研究があげられる．沢井らは，大衆の興味が順位情報

MAP」を利用した「立ち読み」を提案する．

付き文書に反映していると仮定し，まず素性（単語）の興味の本論文の構成は以下の通りである．第 2 章で関連研究を述べ

強弱を求め，文章に出現する素性の興味スコアの平均によってる．第 3 章で提案するインタフェースの概要について述べる．

文章興味値スコアを求める手法を提案している．沢井らの研究

第 4 章で提案するインタフェースを実現するための手法を簡述において，注目する興味とは，語句そのものが普遍的に持つ興べる．第 5 章で提案するインタフェースでの有効性を測る被験味であり，例として，高い興味スコアを持つ語として，「怪死」，

者実験について述べ，第 6 章でその結果の考察を行う．第 7 章「偏愛」，低い興味スコアを持つ語として，「会社」，「東京」等がで本稿のまとめについて述べる．

抽出される．

2. 関 連 研 究

我々は，普遍的に興味をひくような単語でも，小説の特徴を表していなければならないと考えている．また逆に，一般的に我々の研究と関わる分野は大きく，情報抽出分野と情報可視は興味を引きそうにない単語でも，小説において特徴的，印象化分野とに分けられる．この章では，最初に，書籍選別におけ的な使われ方をしている単語は，興味をひく単語だと考える．

る「立ち読み」に関する先行研究について述べる．次に，情報本論文で提案するインタフェースでは，興味を喚起すると思わ抽出分野と情報可視化分野における関連研究について述べる．

れる単語の興味喚起度を，小説のレビューから計算し，単語の2. 1 「立ち読み」に関する研究

興味喚起度に基づいて，小説内のある文脈範囲の興味喚起度をまず，本研究でいう「立ち読み」を，松田 [5] の研究をもと導出する．本インタフェースは，ユーザは提示されたキーワーに定義する．松田は，図書館と書店における行動観察を行った

ドの中から，自分に興味がある対象を選択可能である．

結果，「ブラウジング」を『出会わなければ必要か判断できない

2. 3 情報可視化に関する研究情報を含む，曖昧さを持つ情報欲求を満たすため，何らかの期

2. 3. 1 文学作品の可視化に関する研究
谷口 [10] は小説を深く鑑賞するために，三島由紀夫著『豊（注 1）：http://books.google.co.jp/

饒の海』の四部作それぞれに対する小説構造を，登場人物と，

キーワードを利用した等高線グラフの文章地図による可視化をユーザが小説の全体的な流れ俯瞰し，興味を持った箇所を閲覧行っている．対象とする小説に詳しい人が文章地図を見ると，可能とする．

ある箇所がどのような場面なのかがわかるようになっている．
しかし，未読者にとっては，どのような場面であるかを推測す

3. 「立ち読み」インタフェース

ることは難しい．また，表示する単語を小説本文に出現する頻我々が開発した「立ち読み」インタフェースは，興味喚起度

度の高い単語の中から，ヒューリスティックを用いて抽出してMAP を基盤としている．興味喚起度 MAP は，「物語の進行」

いるが，科学技術論文等と異なり，小説においては本文におけに伴って，「ユーザの興味を喚起する度合い」の推移をグラフでる出現頻度が高い単語が，本文の首題を適切に表しているとは可視化し，グラフ上の特徴的な箇所にユーザの興味を喚起する限らない．山田 [11] の，シェイクスピアのストーリーの可視化，単語を配置した図である．興味喚起度 MAP を利用することで，

Plaisant ら [12] の著者の年代毎の特徴の可視化があるが，これユーザが興味をひく可能性が高い箇所を，「立ち読み」を開始す

らもインタフェースを使うユーザを，対象書籍に詳しい人物とる箇所として効率的に選択することを支援するインタフェース

しており，人手による単語の選択や重み付けを必要としている．

の開発を目指す．

未読者であるユーザが「立ち読み」を行う際に，適切な単語を

図 1 は，太宰治著「斜陽」を提案インタフェースのスナップ

指定することは困難である．また，Web 上にある全ての書籍にショットである．本「立ち読み」インタフェースは，web ブラ

対して，あらかじめ人手で重要な単語と，その重要度を決定す

ウザ上で動作する．表示画面は，俯瞰画面, ズーム画面, 立ち読るのは現実的ではない．

み画面からなる．俯瞰画面とズーム画面は processing.js によっ「立ち読み」において，ユーザは小説の深い読み解きを行わて開発した．

ず，ざっと読むことで，自分が読みたい小説かどうかを判断す

図 1 の興味喚起度 MAP の俯瞰画面は，小説全体の流れをることを行うと考えられる．我々は，Web 上にあるユーザのレ把握するために用いる．興味喚起度 MAP の横軸は物語の進行

ビューを利用することにより，小説の主題に関わる単語から，を表し，縦軸は特定の箇所がユーザの興味を引く度合いの大き

読者の興味を喚起する可能性が高い単語を高精度に抽出し，そさを表している．層がピークとなる箇所には，その箇所においれを基に小説の興味をひく度合いの推移を可視化する．

て特徴的であり，興味を引くと予想される単語が配置される．

2. 3. 2 ドキュメントの可視化に関する研究

ズーム画面は，ユーザが俯瞰画面において注目しているピーク

対象とする文章，文章群の内容を把握するために，その特徴を拡大して表示する．立ち読み画面は，ユーザが注目する箇所

的な単語を示すことは有効的である．ドキュメント中で，重要な単語を提示する方法に，タグクラウドがある．タグクラウドの問題点として，ドキュメント中における単語の出現位置がわからないことがあげられる．この問題に対する提案として，タの文章を表示する．
ユーザはホイール付きの 2 ボタンマウスによって，「立ち読み」インタフェースを操作する．操作の概要を以下に示す．

•

左クリック：俯瞰画面とズーム画面において，ユーザがグ中に単語の出現頻度の推移がわかる情報を加えたものが，幾単語を左クリックすると，立ち読み画面に，選択した単語を中つか提案された [13], [14]．

心とした文章が表示され，ユーザは「立ち読み」を行うことが我々が提案するインタフェースは，操作対象を小説に限定しできる．また，層内で単語以外の箇所を左クリックした場合は，ている．小説において，単語がどの位置に出現するのか，といクリックした箇所にあたる形態素を中心とした文章が表示されう情報は，読み始める箇所を探す手がかりとなる．しかしながる．例えば，図 1 は，単語「戦闘」を左クリックした状況の様

ら，小説本文においては，数回しか出現しない単語も多い．そ子を表しており，立ち読み画面の文章には選択した「戦闘」をのため，各単語の出現位置を示すのではなく，小説の物語の進含む文章が表示される．

行を横軸にとった，一つの大きなチャートをつくり，随所に特徴•

ホイールクリック：適切な興味喚起度の推移の粒度は，的な単語を配置させる方が好ましいと考えた．我々の提案する「立ち読み」の状況によって異なると考えられる．例えば，ユー

興味喚起度 MAP に近い表現に，Havre ら [15] の ThemeRiver

ザが「立ち読み」を開始してから，しばらくの間は，全体を広があげられる．ThemeRiver は，横軸に時間の進行，縦軸に重く俯瞰するために，大きな粒度で小説の特徴を把握できること

要度をとり，層の中に各時点のキーワードを配置する代表的が望ましい．一方，ユーザが興味を持つおおよその位置を見つな方法である．ThemeRiver は，現在に至るまでに，様々なドけたときには，より細かい粒度で文章の特徴を把握することがキュメントにおいて応用されている．例えば，Liu ら [16] は，必要になる．そこで，本インタフェースでは，小説中の興味喚

電子メールのアーカイブを対象に，メール中に出現する単語頻

起度を計算するために考慮する文脈の範囲の粒度を複数用意し，度の時系列的な変化を可視化したインタフェースを提案していホイールクリックにより切り替え可能とした．具体的には，上る．このインタフェースでは，時間を横軸にとり，縦軸上にト位の層が荒い粒度での興味喚起度を表し，下位の層は粒度が細ピックの重要度が表現されている．そして，各層のトピックをかくなるようになっている．この機能を用いて，上層部の層で構成する単語を，タグクラウドで表示することで，電子メール

興味をひく箇所に目星をつけ，その箇所で粒度を細かくして表アーカイブの話題の全体像を把握し，ユーザが興味のある内容

示することにより，「立ち読み」を開始する箇所を絞り込むことのメールを効率的に発見し閲覧することを可能としている．本を可能とする．

論文で提案するインタフェースでは，興味喚起度 MAP により，

例えば，図 2 では，ユーザが「戦闘」が出現する箇所に興味

図 1 提案インタフェースによる『斜陽』の表示例

図3

図 2 注目範囲のより細かい粒度の層を表示した例

処理の概要

する．対象とする小説のレビューに出現する頻度が高く，他の小説のレビューの出現頻出が低い単語に高い興味喚起度を与えを持ち，その箇所についてもう少し詳しく知りたい時に，層をる．次に，興味喚起度 MAP を作成する．興味喚起度 MAP で一段階下げる（粒度を一段細かくする）ことで，詳細なレベルは，高い興味喚起度が密に出現する箇所が，高い興味喚起度をでの「生き残る」「貴婦人」といった単語が提示される．

とるように可視化する．これにより，ユーザは興味を喚起する

右クリック：「立ち読み」を進めると，ある単語に興味を文章に出会う可能性が高い箇所を知ることができる．しかし，持ち，その単語が含まれる前後の文章を読んでみたい，というそこにどのような内容に関する文章が書かれているかは分から

要求が生まれることがある．そこで，俯瞰画面，またはズームない．そこで，それぞれの層において，上に凸となる区間にお画面に表示されている単語を右クリックすると，小説中からそいて特徴的な単語を表示する．最後に，生成された興味喚起度の単語が含まれる箇所を検索し，その単語が出現する位置を，

MAP を利用して「立ち読み」に必要となる機能を提供するイ俯瞰画面上に三角形で表示する．さらに，三角形を左クリック

ンタフェースとしてユーザに提示する．

•

することで，その位置を中心とした文章の一部分を，立ち読み4. 1 単語の興味喚起度

画面に提示する．例えば，図 1 は，単語「日誌」が右クリック

本手法では，Web 上のレビューを利用して，電子書籍小説にされた状況であり，「日誌」が小説のどこに出現するかを閲覧画出現する単語の興味喚起度を推定する．レビューには，読者が面の下部の三角形の位置によって把握することができる．小説

書籍を読んだ感想が含まれており，読書中に興味を喚起されたにおいては，未読状態では適切なクエリを思い付くことが難し

場面や人物に関する記述が含まれている．したがって，小説がく，「立ち読み」を進めるうちに検索クエリが見つかると考え，読者に与えた印象という点から，小説の特徴を抽出できると考クエリをキーボードで入力するのではなく，右クリックで選択

え，興味喚起度を推定する．

するだけで検索可能とした．

まず，小説本文に出現する単語を，そのレビューにおける出現に基づいて，以下の 2 種類のカテゴリに分類する．

4. 処理の流れ本論文で提案するインタフェースにおける処理の流れを，図3 に示す．
本インタフェースでは，最初に，小説本文に出現する単語の興味喚起度を，Web 上に存在する小説のレビューを使って決定•

小説本文にもそのレビューにも出現する単語 (カテゴリ•

小説本文には出現するが，そのレビューには出現しないA)
単語 (カテゴリ B)
ここで，カテゴリ A は小説の中で，レビューワの興味を喚起した事項に関連する単語が含まれている可能性が高い．一方，

カテゴリ B の単語は，レビューワがレビューで言及しなかったことから，興味とは直接的に関係しない可能性が高い単語と考えられる．我々は，「レビューワが興味を感じた対象は，他の読者の興味を引く可能性が高い」と仮定し，カテゴリ A に含まれる単語がユーザの興味を喚起する度合い（興味喚起度）を求
図 4 「山」と「谷」める．なお，カテゴリ A 以外に含まれる単語の興味喚起度は 0とする．ここで対象とする単語は，名詞（代名詞，接尾，数を除く），動詞（自立動詞以外を除く）とする．ただし，他の語句の補助的な機能を持つ語句であることから，興味の強弱の判

AT (i, w) =i+w∑

at(i) ·

c=i−w

|c−i|
1
(1 + cos 2π
)
2
2w

(2)

断材料として不向きであるため「する」，
「ある」，
「よる」，
「い
る」，
「なる」，
「いう」，
「みる」，
「できる」の 8 形態素 [9]，平仮

ここで，at(i) は形態素出現位置 i の単語の興味喚起度を示す．
提案インタフェースでは，物語進行に伴う興味喚起度の変化

名一文字，カタカナ一文字はストップワードとする．
我々の過去に行った実験結果により，小説本文をドキュメンを層として表現する．層の推移の粒度は，ハニング窓の幅によト単位とした際の TF-IDF 値よりも，有意に興味をひく単語をり決定する．ハニング窓の幅が多いときは大局的な興味喚起度抽出できることが示されている [17]．また，登場人物名は，未の変化を表す層，ハニング窓の幅が小さいときは局所的な興味

読者の興味をひかないことが，我々の過去の被験者実験により喚起度の変化を表す層となる．提案インタフェースでは，一番示されているので，人物名の興味喚起度は 0 とする．

下層の窓幅を前後 100 語 (w = 50) に決定した．そして，窓幅4. 1. 1 興味喚起度の推定手法

を前後 200，400，800，1600，3200 の 6 段階を利用可能とし対象とする小説とそのレビューの両方に含まれる単語が，ユーた．しかし，小説本文の文章量が多く，層の推移が細かすぎる

ザの興味を喚起する可能性は同一ではない．本手法では，興味場合は，一番下層の窓幅を前後 200，400，800，1600，3200，

喚起度を小説における出現頻度ではなく，レビューにおける出6400 の 6 段階を利用可能とした．

現頻度に基づいて求める．具体的には，対象とする小説のレ4. 3 ユーザに提示する特徴的な単語の決定と配置

ビューに出現する頻度が高い単語は，読者の興味を引いた度合

上記のように，本論文で提案するインタフェースでは，物いが高いとし，興味喚起度として高い値を与える．また，他の語進行に伴う興味喚起度の変化を層として可視化することで，小説のレビューにも頻出する単語は，レビューに一般的に利用

ユーザは興味を喚起する文章に出会う可能性が高い箇所を知るされる概念であり，小説に関する可能性は低いと考える．

ことができる．しかし，そこにどのような内容に関する文章が書籍集合を B ，小説 b に対するレビューの集合を R(b) とす

書かれているかは分からない．そこで，それぞれの層において，る．注目する小説を b としたとき，単語 ti の興味喚起度 at を

各ピークに特徴的な単語を表示する．本論文では，上に凸とな

以下の式で定義する．

る区間を「山」と呼び，興味喚起度が 0 となる区間を「谷」とat(ti , b) =∑呼ぶ．図 4 に「山」と「谷」の例を示す．

tf(ti , r)

「山」に特徴的な単語は，その区間において出現する単語のr∈R(b)· log|B|| {b : r ∈ R(b), r ∋ ti } |興味喚起度と，注目する「山」における出現頻度を考慮して決(1)定する．具体的には，注目する層における全ての「山」からなる集合を M とし，全ての「谷」から構成される集合を V とす4. 2 小説の特定箇所の興味喚起度とその変化るとき，ある「山」mj における単語 ti の特徴量 un を以下の提案インタフェースでは，小説の興味喚起度の変化を提示す

式で計算する．

ることにより，ユーザが興味を持つ可能性が高い箇所を把握し，効率的に閲覧可能とする．本インタフェースでは，小説をun(ti , mj , w) =構成する最小の意味的なまとまりは，小説中の形態素であると考える．
「興味を喚起する単語を含む文脈は，興味を喚起する可能性が高い」と仮定し，高い興味喚起度をもつ単語が密に出現する箇所は，小説として興味喚起度が高いと考える．形式的には，小説に出現する形態素の出現位置を先頭から順番に i で表すとき，形態素出現位置 i を中心とした文脈の興味喚起度を，

i−w <= i + w の範囲に出現する単語の興味喚起度の重み= i, i <付き和として求める．本手法では，形態素出現位置 i から離れた形態素の重要度を軽く扱うためにハニング窓関数 [18] を各単語の興味喚起度に乗じた．形式的には，形態素出現位置 i の文
脈範囲 w の興味喚起度 AT (i, w) を以下の式で定義する．

· log

(

at(ti , w)
tf (ti ，mj )+∑maxt∈T (at(t, w))
tf (tk , mj )k|M | + |V ||{m : m ∋ ti , m ∈ M }| + |{v : v ∋ ti , v ∈ V }|)(3)

この特徴量 un は，小説の興味喚起度に基づいて，小説をいく
つかの部分文書（「山」と「谷」）に分割し，それらの部分文書
における単語の出現頻度に基づく局所的な重要度と，部分文書
頻度の逆数に基づく大局的な重要度の積とした，単語の部分文
書における重要度と解釈できる．
それぞれの「山」において，一番高い un(ti , mj , w) をとる単語を，その「山」における特徴的な単語として表示する．しかし，同一の単語が何度も同じ層上に表示されるのは不適切であり，多様であることが望ましい．そこで，小説冒頭に近い「山」
から順に，表示する単語を決定し，すでに表示された単語の興味喚起度 at(ti ) を 0.1 倍し，同じ単語が複数回表示されないよ

表 1 「立ち読み」の小説とインタフェースの組み合わせ (人)うにする．なお，その都度 maxt∈T (at(t), w) の値も更新して書籍タイトルいる．
提案インタフェースにおいて，一つの層に表示させる単語の数は，最大 30 単語とし，高い層から優先的に表示させた．

5. 提案インタフェースの評価

提案インタフェース

青空文庫

計

金色夜叉

4

3

7

真珠夫人
ジーギル博士とハイド氏の怪事件

4

3

7

3

4

7

フランケンシュタイン

3

4

7

合計

14

14

28

提案インタフェースの有効性を示すために，被験者実験に基づく評価を行った．実験に用いる小説のデータは，青空文庫（注 2）で公開されている小説の内の，40 冊分を使用した．レ
ビューは web 本棚サービスである Booklog（注 3）に 投稿されているものを使用した．
読みたい小説かの判断には，文章の読みやすさ，物語の筋に対する興味等が影響すると考えられる．そしてその判断は，論図 5 各手法における評価値毎の確信度の回答数

理的に行われるよりも，むしろ，感覚的に行われると考えられる．我々は，各観点から，より確信を持った判断を下せるイン
タフェースは，より有効性が高いと考えた．そこで，本実験では，読みたい小説かどうかを，より確信をもって選択できたかでインタフェースの評価を行う．評価のためのベースラインとして，青空文庫の Web サイト上での書籍閲覧を利用する．
図6

被験者には検索，推薦などにより，候補として提示された小判断スコア説を，実際に読むかを判断するために「立ち読み」を行う状
況を想定してもらった．それぞれの被験者に対して，金色夜叉

被験者には，それぞれの問に対して 5 段階（例： 5:読みたいと(尾崎紅葉著)，フランケンシュタイン (メアリー・シェリー著)，

判断, 4:どちらかと言えば読みたいと判断, 3:判断できなかった,

ジーギル博士とハイド氏の怪事件 (ロバート・ルイス・スティー

2:どちらかと言えば読みたくないと判断, 1: 読みたくないと判

ヴンソン著)，真珠夫人 (菊池寛著) の 4 冊のうち 2 冊を提案イ断）で回答してもらった．また，回答をどれだけ確信を持ってンタフェースで「立ち読み」してもらい，残りの 2 冊を青空文できたかについて 5 段階（5:強い確信がある, 4:確信がある, 3:

庫のサイトでブラウジングしてもらった．青空文庫では，小説どちらでもない, 2:確信がない, 1: 全く確信がない）で評価し本文のみが表示される．提案インタフェースで「立ち読み」すてもらった．

る小説と，「立ち読み」を行う順序は我々が指定した．実験前

6. 実 験 結 果に，被験者には提案インタフェースの操作に慣れてもらい，青空文庫を「立ち読み」する際には，冒頭から順に読む必要は

被験者は 7 名が 4 冊の「立ち読み」を行った．小説とインタないこと，本文検索機能を用いてよいことを説明した．
「立ち

フェースの組み合わせに対して，「立ち読み」を行った被験者の読み」時間は一分間とし，各「立ち読み」終了後にアンケート

人数を表 1 に示す．また，評価値毎の確信度をグラフにまとめに回答してもらった．アンケート内容は，小説家の代表作を評たものを図 5 に示す．

価した Novels and Noverists: A Guide to the World Fiction

6. 1 選別の有効性の評価（Martin Seymour-Smith 編集）の評価軸 ( 読みやすさ ， 人

確信を持った選別ができたかを，評価するために，被験者の物の魅力 ， プロット ， 文学的価値 ) を参考にして以下の回答から判断スコアを求める．被験者集合を P とした際に，設問を作成した．

問 q の 判断スコア (q) を以下の式で定義する．

Q1. 読みたい小説かどうかを判断できましたか？
Q2.

小説の読みやすさ（読みやすい文章かどうか） を判断

判断スコア (q) =∑|3 − p評価値 | × p確信度

(4)

p∈P

できましたか？

Q3.

小説の話の筋（テーマ・主題） が魅力的かどうかを判断できましたか？

Q4.

小説の登場人物が魅力的かどうか を判断できましたか？

Q5.

文学的価値があるかどうか を判断できましたか？文学

的価値の定義は，貴方が思う定義でお願いします．

図 6 に示す通り，評価値は 3 を中心とし，5 がポジティブに評価（読みたいと判断，魅力があると判断），1 がネガティブに評価（読みたくないと判断，魅力がないと判断）となっている．
同程度の確信度であっても，評価値が 3 から離れるほど，より強い確信を持って答えられたととらえることができる．また，確信度が 5 であっても，評価値が 3 である場合は，「判断できなかったことを，確信をもって答えた」ことを意味し，確信を（注 2）：http://www.aozora.gr.jp/（注 3）：http://booklog.jp/

持った選別を行えたとは考えにくく，判断スコアでは 0 となる．

図9
図7

各設問の，判断スコアを図 7 に示す．提案インタフェースを用いることで， 小説の読みやすさ ， 小説の話の筋が魅力的
か ， 小説の登場人物が魅力的か についてより確信を持った判断が可能であることがわかった．インタフェースに対する被験者毎の回答，|3 − p評価値 | × p確信度 ，の集合が正規分布に従わないことから，検定には，マン・ホイットニーの U 検定を用いた．検定により ， 小説の登場人物が魅力的か ， 小説の話の筋が魅力的か には有意水準 5 ％で有意差があることが示された．
各質問の確信度を詳しく見るために，図 8 に，各質問の評価
値毎の確信度を示す．

•

読みたい小説かにおいては，提案インタフェースの方が，読みたい小説だと自信を持って判断できたという回答が多いが，大きな違いは見られなかった．

• 「読みやすさ」においては，小説本文を読む時間が長い
青空文庫の方が，より高い評価値と確信度をとると考えていたが，実際は異なっていた．その理由として，興味喚起度 MAP
中のキーワードが，文章内容の理解を助けたことが考えられる．

•

話の筋が魅力的かにおいては，ユーザが提案インタ

フェースを用いることで，より確信をもって，話の筋が魅力的だと判断したことがわかった．興味喚起度 MAP において，小説全体の興味の推移と，各ピークでのキーワードを把握することで，読む文章量が青空文庫を用いた時よりも少なくても，話の筋をより理解できたためだと考えられる．

•

登場人物が魅力的かにおいては，提案インタフェー

スにおいて，より確信を持った判断ができた．また，提案イン
タフェースにおいて，より魅力的だと感じている理由としては，興味をひくと示された文章中の登場人物を読んだことが考えられる．

•

インタフェースに対するアンケート項目の回答の平均値

各設問の判断スコア

文学的価値があるかにおいては，両インタフェースの評価値毎の確信度が似たような割合となった．本実験で用いた小説は，有名作品ばかりだが，それでも，文学的価値を判断することは，難しかったと考えられる．文学的価値を判断するためには，異なる支援が必要だが，「立ち読み」によって，文学的価値を判断することは，稀だと考えられるので，優先度の低い課題とする．
提案インタフェースにおいて， 話の筋の魅力 ， 登場人物の魅力 について，魅力的，もしくは魅力的でないと，より確信を持って判断できることがわかった．しかしながら，最終的な意思決定にあたる 読みたい小説か の判断スコアにおいては，インタフェース間に有意差が見られなかった． 読みたい小説か と，他の 4 つの設問との間に，相関は見られなかった．

読みたい小説か の選別の要因を明らかにすること，また話の魅力等が小説の選別に役立たせる手法を模索することを今後の課題とする．

6. 2 提案インタフェースのユーザエクスペリエンスの評価
4 冊全ての「立ち読み」が終了した後に，「立ち読み」の感想に関するアンケートを行った．被験者には，青空文庫，提案イ
ンタフェースについて，以下の二つの問に 7 段階 (例： 7:とても使いやすい, 6:使いやすい, 5:どちらかと言えば使いやすい,

4:どちらでもない, 3: どちらかと言えば使いにくい, 2:使いにくい, 1:とても使いにくい) で答えてもらった．

Q1. サイトは使いやすかったですか？
Q2. サイトでおこなった立ち読みは楽しかったかですか？
アンケート結果を図 9 に示す．両方の質問において，提案イ
ンタフェースの平均値がより高かった．また，マン・ホイット
ニーの U 検定において， 立ち読みの楽しさには有意水準 5％で有意差があることが示された．
サイトの使いやすさにおいては，提案インタフェースは，操
作できることが多いことと，慣れの点から青空文庫よりも低い値をとると考えていたが，結果はより高い値となった．その理由として，自由記述回答において，興味喚起度 MAP が「立ち読み」を開始する箇所の目安となったと述べられていることから，被験者は，操作性以外の利便性の要素も含めて，使いやすさを評価したことが考えられる．
「立ち読み」の楽しさにおいても，提案インタフェースはより高い値をとった．自由記述回答では，文章を難しく感じる小説に対して使ってみたいという意見があり，興味喚起度 MAPによる支援が楽しさにつながったと考えられる．

7. ま と め
本論文では，電子書籍小説を対象とした「立ち読み」インタ
フェースを提案した．
「立ち読み」インタフェースは，小説の本
文と，レビューから自動的に生成される，興味喚起度 MAP を基盤としている．被験者実験により，確信をもった選別を行え
たか，という観点から，インタフェースを評価した結果，提案
インタフェースでは，「話の筋・登場人物の魅力」に対して，魅力的だと確信を持って判断できていたことがわかった．また，提案インタフェースにおいて，楽しく「立ち読み」ができることも示すことができた．提案インタフェースによって，Web に
おいては「立ち読み」を行う人が少ない，また，選別に役に立つページを発見することが困難であるという問題点を，少なからず解決することができた．

図8

文

各手法における確信度と評価値の関係

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