令和５（2023）年度
理学部 卒業論文

タイポグリセミアの読文への影響と視線認識
The effect of typoglycemia on reading comprehension
and eye tracking

分 野 名

物質科学

学籍番号

２０２０１６

氏

海川太一

名

指導教員

ミケレット・ルジェロ

令和６年１月２５日

1提出

タイポグリセミアの読文への影響と視線認識
The effect of typoglycemia on reading comprehension
and eye tracking
分野名
学籍番号
氏名

物質科学
２０２０１６
海川 太一

指導教員

ミケレット・ルジェロ

Visual perception plays a major role in how humans process information. This research
examined the effect of typoglycemia on reading comprehension and eye tracking during reading.
Typoglycemia involves scrambling the interior letters of words while keeping the first and lastletters intact. Participants read two texts containing typoglycemic words. Out of 32 total lines,
typoglycemia occurred in 6 lines in "Swimmy" and 8 lines in "Kokoro", for a total of 14 words
with typoglycemia. Heatmaps illustrated that gazes skipped over the typoglycemic words,
similar to normal reading. Regression analysis found a weak negative correlation, with “Kokoro“ more impacted than “Swimmy”. The study concludes that typoglycemia is possible undercertain conditions - 4-7 letter words, rearrange the letters in words adjacent to the words at the
beginning and end of a sentence, and an understandable context. Overall, typoglycemia
demonstrates that people rely heavily on the first and last letters over interior letters for reading
comprehension and eye tracking.
・背景と目的
ヒトは情報の 80％を視覚から得ている。ヒトへの理解が急速に深まっている昨今、様々なものの見映えが過度に重要視される昨今、科学分野でも心理学やマーケティング領域からも視知覚のメカニズムの解明は非常に有意義であり早急に着手されるべき課題の一つである。そして日々莫大な量の情報が半ば強制的に流れ込んでくる視覚に対して、無意識的な知覚を研究することが真に視知覚のメカニズムの解明に繋がると考える。
本研究では、文字を読む作業に着目しアイトラッカーを用いてヒトの視線認識を計測する。さらに、読文への刺激としてタイポグリセミア(文章に含まれる単語の語頭と語末の文字が正しければ、単語内の文字を入れ替えても文章を読めてしまう現象)を用い、typo(誤植)を含

む単語が含まれる 2 つの文章（『スイミー』『こころ』）を被験者に読んでもらい、読む速さ
やタイポグリセミア現象の回数などから、タイポグリセミアの読文への影響を調べた。同時に、アイトラッカーで得られる視線データを用いてヒトの読文時の視線について解析した。
アイトラッカーを用いることで、ヒートマップやゲイズマップを作成することができ、定量2

的に視線を可視化する事ができる。また、文章内で typo を起こした単語等を文脈のない状
態で認識率を調べる実験も行った。これらの実験を比較することで、さらに読文のメカニズ
ムへの理解を深める。
本研究の目的は、タイポグリセミア現象から読文時の視覚のメカニズムを定量的に解明する
こと、さらに不明瞭なタイポグリセミアの発生条件と発生理由を解明することである。
・結果
2 つの文章の読文時間や文字数からは、各被験者は固有の“読む速さ”(ch/s)を持っているということと、『スイミー』『こころ』といった文章は、その文章ごとで被験者に与える“読む速さ”への影響が一定であるという 2 つのことが分かった。(図 1)

１秒あたりの文字数

各被験者のch/sの平均とのズレ
3
2
1
0
-1
-2

スイ
ミー
ここ
ろ
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

被験者

10

11

図1

タイポグリセミア現象は、全 32 行の内『スイミー』では 6 行、『こころ』では 8 行と計 14 単語でタイポグリセミアが生じた。また、タイポグリセミアにより、読む速さは変化する。同じ文を読むときタイポグリセミアが生じている状態で読む速さが速くなるとタイポグリセミアが生じない場合においては読む速さが遅くなるという傾向があることが分かった。タイポグリセミアの発生の有無で読む速さの平均を算出し、回帰分析を行った。
『こころ』では正の相関が見られ、『スイミー』よりも『こころ』のほうがタイポグリセミアの読文に与える影響の度合いは大きい傾向にあることがわかった。作成したヒートマップ、ゲイズマップからは、タイポグリセミア発
生時の視線認識はまさに読み飛ばしている状態が多く、それは typo のない正常な文のヒートマップと類似していることが分かった。(図 2)

図2

本研究から、タイポグリセミアの発生条件(より発生しやすくするための条件)は、単語の最初と最後の文字は変えないこと、並び替えた文字が別の意味を持つ単語にはならないようにすることに加え、文字数は 4 から 7 文字で、文頭や文末の単語に対して隣接した文字で並び替えを行
い、文脈が分かりやすい文章であることが必要だと分かった。

3

目次
1 章 序論 .............................................................................................................................................. 5
1.1 研究背景 .................................................................................................................................... 5
1.2 研究目的 .................................................................................................................................... 6
2 章 関連研究 ...................................................................................................................................... 7
2.1 タイポグリセミア現象について ............................................................................................ 7
2.2 タイポグリセミア現象と単語認識の限界 ............................................................................ 93 章 実験概要 .................................................................................................................................... 10
3.1 アイトラッキングについて .................................................................................................. 10
3.2 iMotions について................................................................................................................... 12
3.3 実験環境と実験機器 .............................................................................................................. 13
3.4 実験方法 .................................................................................................................................. 15
3.5 ヒートマップとゲイズマップについて .............................................................................. 19
4 章 実験結果と解析 ........................................................................................................................ 21
4.1 実験 A ...................................................................................................................................... 23
4.1.1 時間と文字数 ................................................................................................................... 23
4.1.2 タイポグリセミアの ch/s への影響 ............................................................................... 26
4.1.3 ヒートマップによる解析 ............................................................................................... 30
4.2 実験 B ...................................................................................................................................... 47
4.3 ゲイズマップによる文脈の影響 .......................................................................................... 50
5 章 考察 ............................................................................................................................................ 57
6 章 結論と今後の展望 .................................................................................................................... 60
7 章 謝辞 ............................................................................................................................................ 62
8 章 参考文献 .................................................................................................................................... 63
付録 A ヒートマップ ....................................................................................................................... 64
付録 B ゲイズマップ ..................................................................................................................... 104

4

1 章 序論
1.1

研究背景

昨今、生成 AI の発展や生体計測機器の進歩によりヒトについての理解が急速に深まっている。しかし視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚といったヒトの知覚については未解明なことが多い。それら五感の内、視覚からの情報はヒトが外界を知覚する手段の約 80％を占めている[1]。
さらに現代社会では美の追求や、インパクトのある見映えが重要視されている傾向がありヒトの視覚のメカニズムを解明する研究は非常に有意義であると考えた。また視覚情報は目を開けている限り半ば強制的に外界から流れ込んでくるものであり、意識的にではなく、無意
識的に処理をして知覚していると言える。無意識的な知覚に関する研究こそ真にヒトを理解するために肝要だと考え、本研究では視覚を研究の対象とした。
私たちは日常的に流れ込む視覚情報を無意識的に自身の経験や知識と結びつけ、未来を予測し、完全ではない情報を補足しながら知覚している。これを代表する現象としてプライミングが挙げられる。プライミングというのは、相互に関連した刺激が継時的に知覚されることで、その後の知覚処理が促進されるという現象である[2]。またこのプライミングを広義に捉えると、日常的に行っている時間軸に沿った連鎖的な行動もこの現象に含まれると言えるだろう[3]。このような日常的で無意識的に起こる脳の処理の研究を起点にヒトの視覚と知覚のメカニズムを解明できないかと考えた。
日常的に視覚的注意を向け、無意識的に情報の補完、予測をする作業といえば読書が挙げられる。文字を読む作業は非常にシンプルであり日常生活で何気なく行っているが、視覚情報を脳で処理する過程は非常に複雑である。取り出したい情報に注意を向け、記憶から手がかりとなる情報を探し出し結びつける。読文時の視覚のメカニズムを解明することはヒトの知覚について知る一つの糸口となると期待される。さらに、日本語は 7000 近い言語がある中でも極めて特異的であり、研究例も稀である。和文読文時の視覚のメカニズムを本研究のような手法で研究をすることは、知覚情報科学や心理学、言語学などの様々な分野において最先端と言える。さらに近年の科学の目まぐるしい進化に対して、無意識下でのヒトの読みの解明は進歩しておらず、早急に着手すべき課題だと考える。
本研究では、無意識下での読みの視線認識からヒトの視覚のメカニズムを解明することを最終的な目的としている。そこでタイポグリセミア現象を利用した。タイポグリセミアとは文章に含まれる単語の語頭と語末の文字が正しければ、単語内の文字を入れ替えても文章を読めてしまう現象のことである。本実験では Typo(誤記)を含んだ文章を、アイトラッカーを装着した状態で音読してもらい定量的に無意識下での読みのメカニズムを解析する。

5

1.2

研究目的

本研究では、視線情報の解析を行うことで、タイポグリセミア現象から読文時の視覚のメ
カニズムを定量的に解明すること、さらに不明瞭なタイポグリセミアの発生条件と発生理由を定量的に解明することを目的とする。その為に typo を含む文章を被験者にアイトラッカーを装着した状態で音読してもらい、視線情報の定量的な測定と、その分析を行う。また、typoを識別した数と、1 秒あたりに認識する文字数、読み終えるまでの時間から typo を含む単語の読文への影響を調べる。
本研究で扱うタイポグリセミア現象は、定義や発生条件などが未だに定められていなく、
日本語での研究もあまりされていない。そのため先行研究からは分からない、新しい発見を得ることが期待できる。
また、日本語の読文のメカニズムを解明することは、英語など他言語との比較や、日本語学習法の改善などに繋がる。また、近年ではリモートワークの発展で「読む行為」を遠隔から評価したいという需要があること[4]や、自分の行動を自動で記録する「ライフログ」の研究が活発であること[5]もあり、実社会への応用が大いに期待できる。

6

2 章 関連研究
2.1

タイポグリセミア現象について

タイポグリセミア現象は、「誤植（Typo）」と「低血糖（Hypoglycemia）」という単語を繋げて作られた造語であり俗称である。
現時点で、タイポグリセミアの発生条件は決まったものは無いものの、4~6 文字の単語に対して単語の最初と最後の文字は変えないこと、並び替えた文字が別の意味を持つ単語にはならないようにすることが条件だといわれている。[6]タイポグリセミア現象に関連する最古の論文は、1976 年に、ノッティンガム大学で提出されている。Graham Rawlinson は『The significance of letter position in word recognition』(単語認識における文字の位置の重要性)という論文において、単語の語中の文字をバラバラにしたものは、文章を理解できる読者の読解能力にほとん
ど、あるいは全く影響を及ぼさない。実際に速読が可能な読者は、単語中の文字位置をバラバラにした文章を A4 サイズ 1 ページ提示されたとしても、4,5 個の間違いにしか気づくことはない [7]と述べている。また、36 の実験を行った結果として、文字の特徴は、文字の分類・同定という経路で処理される。中間の文字の識別は、位置とはほとんど関係なく行われる。上位の文字単位は、単語の始まりと終わりに対してのみ重要であるようだ。中間の文字からの情報は、（絶対的な正確さではなく）サンプリン
グ／確率システムを介して動作する可能性がある。つまり、間違った位置にある文字でも、脳がその単語を認識するのに十分な文字があればよい。[7]と述べている。
その後、1999 年に、カリフォルニア州立大学の Kourosh Saberi と David R. Perrott によって、『Cognitive restoration of reversed speech』(逆になった話し言葉の認知の修復)という論文が提出されている[8]。この論文では文字の入れ替えられた話し言葉をどうやって処理し解釈するのかについて言及されている。
しかしこのどちらの論文にも typoglycemia という単語は存在せず、脳の働きと語順の関係
性についての研究で留まっている。それから 4 年後の 2003 年 typoglycemia 現象は世の中に知れ渡る大きな転換点を迎えたのである。
2003 年 9 月 12 日、David Harris' Science & Literarute というサイトで、「Aoccdrnig」で始まる単語の文字が並べ替えられた英文が紹介された。サイトでは、

7

Aoccdrnig to rsereach at an Elingsh uinervtisy, it deosn't mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod
are, the olny iprmoetnt tihng is taht frist and lsat ltteres are in the rghit pclae. The rset can be a toatlmses and you can sitll raed it wouthit a porbelm. Tihs is bcuseae we do not raed ervey lteter byistlef, but the wrod as a wlohe.
と、掲載された。そしてその 3 日後の 9 月 15 日に同サイトにて、スペルエラーを起こした文章で興味を引き、その文章や話題がインターネット上でどのように広まっていくかを調査することが作者の真意だったと掲載した。つまり、インターネット上での情報の広まり方を調査するために typoglycemia を用いたとうことだ。これを機に、タイポグリセミア現象は英語圏の人々に広く知られるようになった。[9]日本では、文士・事物起源探求家の松永英明氏が、2003 年 9 月 20 日に「語中がデタラメでも英文は読める」という記事の中で上記の「Aoccdrnig」で始まる英文を翻訳したものを紹介している。[10]タイポグリセミアの発生に関する論文は、近年発表されておらず、そのメカニズムや発生条件は未だに解明されていない。日本語でタイポグリセミアに関連する論文は、タイポグリ
セミアを扱ったゲームの提案や[11]、人間と機械を識別するチューリングテストである
CAPTCHA への応用[12]の論文など、タイポグリセミアを用いて新しいものを作り上げることを目的とした研究が多く発表されていた。
さらに、KAKEN-科学研究費助成事業データベースIによると、宮崎産業経営大学、木村信
一准教授は「タイポグリセミア現象に対する多面的検証実験と生体計測に基づくアプローチ」という研究課題で、2023-04-01 から 2026-03-31 の期間に研究を行っている。

I

KAKEN, https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-23K00568/, (参照 2024/01/24)
8

2.2

タイポグリセミア現象と単語認識の限界

タイポグリセミア現象の文字数限界についての東京工業大学の言語学研究室の研究を取り上げる。[13]4~10 文字の日本語の単語をひらがなで用意し、最初と最後の文字以外を入れ替える。この
７種類の単語に対し、Google Form を用いて 18 人の被験者にアンケートを実施する。並び替
えた単語から元の単語が瞬時にわかるか否かを回答してもらう。[13]結果は、7~10 文字は 4~6 文字に比べ認識率が低く、10 文字の場合の認識率は 0%であった。
(図 2.2)7 文字の単語は他の単語に比べ日常的に目にする機会がない単語である可能性があること
や、文字の入れ替え方が複雑過ぎるなど、認識率が下がったことは文字数以外の理由があると考えられる。
またこの研究では、文脈の影響度を無視している。本研究では文脈のある文章中のタイポ
グリセミア現象を取り扱う。またアイトラッカーを用いて視線認識を行い、視線を定量的に
解析する。

図 2.2

文字数に対する単語の認識率[13]93 章 実験概要
3.1

アイトラッキングについて

アイトラッキングとは、人の瞳孔を検知し見ている座標をリアルタイムに追跡するセンサ
ー技術のことである。もともとは心理学に役立てるために研究された技術であったが、視線を知ることは人の意識が何に向いているのかを理解する簡単な方法であり、近年では広告・
医療・スポーツ・マーケティングなど様々な分野で活用できる技術として開発が進んでいる。
アイトラッキングには計測方法や計測機器がいくつか存在するが、本実験では瞳孔中心角膜反射法(Pupil Centre Corneal Reflection, 以下 PCCR)を用いた装着型のアイトラッカー(Pupil
Labs 製の Pupil Invisible glasses)を利用した。(図 3.1-1)
PCCR とは瞳孔の中心位置とプルキニエ像の位置関係を解析することにより視線を判断す
る計測方法である。プルキニエ像とは、眼球に赤外線を当てることで出現する反射光のことであり、常に目の中の同じ座標に出現する性質を持つことから測定に用いられる(図 3.3-2)。
この他にもコイルを組み込んだコンタクトレンズを装着するサーチコイル法や目の周辺電極を測定する眼球電位法などが存在する。

図 3.1-1

II

Pupil Invisible glasses の画像II

Pupil labs, https://pupil-labs.com/products/invisible, (参照 2024-01-23)10図 3.1-2 PCCR の説明III

III

柏木誠,“目は口ほどに物を言う。「アイトラッキングの原理とアウトプット例」”,

https://techblog.nhn-techorus.com/archives/3435, (参照 2024-01-23)

11

3.2

iMotions について

本研究では、Pupil Invisible glasses 用いて計測した視線データを iMotions というアプリケー
ションを用いて分析した。
iMotions とは、人間の様々な反応を様々な計測機器を用いて計測し、それらをインプット
し同時に処理することのできるソフトウェアである。例えば、アイトラッカーから視線情報、
画像解析から人の感情推定、発汗センサーからストレス評価、脳波計からリラックス評価、心拍による緊張状態などのデータを iMotions にインプットする。それらをつなぎ合わせ、比較し、多角的に事象を把握することで、総合的に人の感情・情動反応を評価する事ができる。
本研究ではアイトラッキングのデータに対してしか使用していないが、様々な分析方法が利用でき、インプットするデータを増やすことでさらなる無限の可能性を生み出すことができる。

図 3.2 iMotions の Replay の画面

12

3.3

実験環境と実験機器

被験者は、成人男女 10 名で全員晴眼者（眼鏡、コンタクトレンズ等の矯正も含む）である。
その内、9 名は日本語が母語であり、1 名はイタリア語が母語である。被験者には実験開始前に PC の操作方法や、実験構成について説明し、それぞれの被験者が適切に実験操作を行えるようにした。また表示する文章の文脈の影響が測定において重要であったため、実験の目的
や、出典は先に伝えてから実験を行った。期間は、2023 年 12 月 14 日から 12 月 23 日までの9 日間で、全て横浜市立大学にある理学系研究棟内の 1 室で行った。
本研究で用いたモニターのディスプレイサイズは、32 インチで、幅 70.71 cm、高さ 39.83
cm である。実験では、PC のディスプレイ上側にホワイトボードを表示し、そこに文章(左揃え、11~22 文字）や単語(左揃え、4~10 文字)を表示した。モニターとの距離は 40cm で目線の高さと文字の高さが同じになるようにした。(図 3.3-1)
実験で使用した Pupil Labs 製の Pupil Invisible glasses は、PCCR を用いたメガネ型のアイトラッカーである。両眼の動きを検出するための近赤外線 LED 照明と視線情報を表示するためのアウトカメラで構成されている。スマートフォンと接続し専用のアプリで録画、録音を行う。そして眼球の動きから計測した視線の座標を動画・音声データに被せることで視線を可視化することが可能になる。また眼球の大きさには個人性があるため、装着者ごとにキャリブレーションを行うことで眼球の個体差を補償しておく。サンプリングレートは 200Hz、
Minimum Fixation Duration は 60ms である。

図 3.3-1 実験の様子

13図 3.3-2

Pupil Invisible glasses を背面から見た画(上図)と斜め図(下図)IV

Marc Tonsen, A High-Level Description and Performance Evaluation of Pupil Invisible, arXiv.org,
2020
IV

14

3.4

実験方法

本実験では、Pupil Invisible glasses を装着した状態で実験 A と実験 B の 2 つの実験を行った。実験 A は、文章内にランダムに存在する文字の並び替わった単語の数を数える実験である。実験 B は表示されている文字から元となる単語を思い浮かべることができるかの実験である。
どちらの実験でも、まず被験者は Pupil Invisible glasses を装着後、キャリブレーションを行った。その後、モニター前に規定の位置となるように椅子に座らせ、再度視線とトラッキン
グにずれがないかを確認した。そしてモニターに文章や単語を表示し、それを声に出しながら読んでもらう作業を行った。モニターには 1 行の文や 1 単語が表示され、次に進むにはキーボードで特定の入力を行わなければならない(図 3.4)。
実験 A では、計 2 つの文章をモニターに表示した。1 つ目は、『スイミー』Vから 15 行を抜粋したものであり、その内 12 行に文字並べ替えのターゲットとなる単語を 1 単語ずつ用意した(表 3.4-1)。2 つ目は『こころ』VIから 17 行を抜粋したものであり、その内 13 行にターゲッ
トとなる単語を 1 単語ずつ用意した(表 3.4-2)。被験者は表示される 1 行にいくつの並び替えられた単語があるかをキーボードに入力する。そして次の行が表示され、終了するまでその操作を繰り返す。実際に並び替えが起こるのか、文字の並び替えの仕方は python で random 関
数を使用し、一様分布を用いた。
実験 B では、上記の実験 A で使用した 25 のターゲットの単語に文化庁の「カタカナ語の認知率・理解率・使用率」VIIの調査対象であった 17 のカタカナ単語を加えた計 42 の単語を羅列したものを使用した(表 3.4-3)。被験者は、文字が並び替えられた単語の元の単語が想起できるかをキーボードで入力する(1:できる 2:できない)。実験 B では必ず決まった文字の並び替えが起こるようにプログラムし、表示させる順番は python で random 関数を使用し、一様分布を用いた。
Pupil Invisible glasses では、実験中の視線の座標や見ている範囲の動画データ、音声データなど多岐に渡るデータを取得した。
本実験のように文字を読むなどの静的な物体を見るとき、眼球運動は主にサッカードと停留運動を行う[14]。Saccadic movement (サッカード)とは角度で 0.5°～50°、速度で 100～
500 °/sec のとても早い眼球運動のことである。ヒートマップやゲイズマップの作成にあたり、Pupil Invisible glasses の視線データを Minimum Fixation Duration を 60ms に設定して分析を行った。(60ms 以上の停留が測定された座標を Fixation としてプロットした。)
またモニターへの表示や、キーボードでの入力では PC 上の pycharm community を使用し、レオ・レオニ, (翻訳：谷川俊太郎), 『スイミー』, 好学社, 1986
夏目漱石, 『こころ』, 青空文庫, 1914
VII
文化庁, “カタカナ語の認知率・理解率・使用率(平成 14 年)”,
https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/tokeichosa/kokugo_yoronchosa/h14/katakana_shiyo.html, (参照 2024-01-23)
V

VI

15

python のプログラムで表示した文字や入力した数字、かかった時間等を出力、保存されるよ
うにした。

行

文字数

表示した文章1

26

スイミー は およいだ くらい うみの そこを 。

2

17

こわかった。 さびしかった 。

321

とても かなしかった 。けれど うみ には

421

すばらしい ものが いっぱい あった 。

518

おもしろい ものを みるたびに 、

628

スイミー は だんだん げんき を とりもどした 。

7

22にじいろ の ゼリー の ような くらげ 。

827

すいちゅう ブルドーザー みたいな いせえび 。

917

みたこともない さかなたち 。

1021

みえない いとで ひっぱられて いる 。

1124

ドロップ みたい な いわから はえている、

1217

こんぶ や わかめ の はやし 。

13

17

うなぎ。 かおを みる ころ には

14

21

しっぽ を わすれている ほど ながい 。

15

20

やしのき みたいな イソギンチャク 。

表 3.4-1 スイミー（太字兼赤字の単語が文字並び替えの対象）

行

文字数表示した文章1

19

わたし の じゆう に なった のは、

2

15

やえざくら の ちったえだに

320

いつ しか あおいは が かすむ ように

4

24のびはじめる しょか の きせつ で あった 。

16

5

25

わたし は とりかご を ぬけだした ことり の627

こころ を もって 、 ひろい てんち を ひとめ に

729

みわたし ながら 、 じゆう に はばたき を した 。

825

わたし は すぐ せんせい の いえへ いった 。

928

からたち の かき が くろずんだ えだの うえに 、

10

19

もえるような めを ふいて いたり 、

1116

ざくろ の かれた みき から、

1222

つやつやしい ちゃかっしょく のは が、

1315

やわらかそうに にっこう を

14

16

うつして いたり するの が、

15

21

みちみち わたし のめを ひきつけた 。

16

16

わたし は うまれて はじめて

17

28

そんなものを みるような めずらしさ を おぼえた。

表 3.4-2 こころ（太字兼赤字の単語が文字並び替えの対象）

番号

文字数

表示した単語番号

文字数

表示した単語

1

4

およいだ

22

6

つやつやしい2

6

さびしかった23

7

やわらかそうに

3

6

かなしかった

24

5

ひきつけた

4

5

すばらしい

25

4

はじめて

5

5

おもしろい

26

5

めずらしさ

6

6

とりもどした27

8

レクリエーション

7

4

にじいろ

28

7

リーダーシップ

8

6

ブルドーザー29

6

ドキュメント

9

5

さかなたち

30

5

ミスマッチ

10

4

みえない

31

6

リアルタイム

11

4

ドロップ

32

7

マーケティング

12

6

わすれている33

10

アイドリングストップ

13

7

イソギンチャク

34

6

フロンティア

14

6

やえざくら

35

6

イニシアチブ

15

4

あおいは

36

6

ポテンシャル

16

6のびはじめる37

6アセスメント

17

17

4

とりかご

38

5

オピニオン

18

4

はばたき

39

8

スケールメリット

19

4

せんせい

40

5

ガバナンス

20

5

くろずんだ

41

9

インキュベーション

21

6

もえるような

42

4

ストレス

表 3.4-3 単語

図 3.4

実験で実際に表示される画面

18

3.5

ヒートマップとゲイズマップについて

iMotions を用いてヒートマップとゲイズマップを作成した。ヒートマップは多次元的な座
標データを可視化するために、行列型の数字データの強弱を色で視覚化させたものである。
ゲイズマップは画面上で注視した箇所に円形のマークがプロットされ、その円の中に視線を向けた順番も記載されているものである。2 つのマップを用いることで、画面上の注視点や、どのように視線を向けたのかを理解することができる。
本実験ではそれらを比較することで、読解における視線の向け方や、単語の捉え方、タイ
ポグリセミアが起きるときの視線、文章中と単語のみの視線の違いなどを理解することができる。
マップを作成するに当たり、annotation を用いて視線の座標データと動画データをページごとに区切る必要がある(図 3.5-1)。そして表示画像を gaze map として取り込み、gaze map が録画データのどこと対応しているのかを入力することで録画されている視界の中のどの部分のヒートマップを作成するのかを読み込ませる (図 3.5-2)。そして gaze map 上の視線データから、ヒートマップとゲイズマップを作成する。

図 3.5-1 iMotions で動画データを annotation 機能で区切っていく画面

19

図 3.5-2 iMotions で gaze map と動画データの対応する部分を選択する画面

20

4 章 実験結果と解析
イタリア語が母語である被験者は、被験者 10 である。
また、表示している文中の 1 単語に“文字の並び替え”(=typo)を施した場合において、被験者が typo を起こした単語の数を 0 だと入力した時、タイポグリセミアが発生したと考える。
被験者が typo を起こした単語を 1 と入力した場合は、文字の並び替えに気づいているためタ
イポグリセミア現象ではない。
読む速さを表す単位として、1 秒あたりの読んだ文字数 ch/s(character/second)で表す。
実験 A では、計 14 の単語に対してタイポグリセミア現象を観測することができた。(表 4)
実験 B では、計 31 の単語に対して分からないと答えた被験者が存在した。(表 5)
行
スイミー

こころ

タイポグリセミアの起きた人数

タイポグリセミアが起きた単語

1

1

およいだ

4

2

すばらしい

5

2

おもしろい

7

1

にじいろ

10

1

みえない

14

1

わすれている

2

1

やえざくら

5

1

とりかご

8

1

せんせい

9

2

くろずんだ

10

1

もえるような

15

4

ひきつけた

16

2

はじめて

17

2

めずらしさ

表4

タイポグリセミア現象が発生した行

21

単語

分からないと答えた被験者の数

認知

理解

使用

率

率

率

1

さびしかった

3

2

かなしかった3

3

とりもどした

3

4

にじいろ

1

5

さかなたち

1

6

みえない

3

7

ドロップ

1

8

わすれている2

9

イソギンチャク

1

10

やえざくら

2

11

あおいは

2

12

のびはじめる

2

13

とりかご

1

14

はばたき

2

15

せんせい

2

16

くろずんだ

1

17

もえるような218

つやつやしい419

やわらかそうに

2

20

ひきつけた

4

21

レクリエーション

2

94.90%

87.70%

80.80%

22

リーダーシップ

1

94.20%

85.10%

68.80%

23

リアルタイム1

80.70%

58.00%

39.50%

24

マーケティング2

77.20%

58.10%

38.90%

25

アイドリングストップ

6

67.20%

50.50%

26.30%

26

イニシアチブ2

57.20%

27.40%

18.70%

27

アセスメント262.70%

17.00%

10.30%

28

オピニオン

1

36.70%

18.10%

9.30%

29

スケールメリット

525.70%

13.40%

8.30%

30

ガバナンス

1

17.30%

6.80%

2.90%

31

インキュベーション

3

10.00%

3.30%

2.00%

表5

分からないと答えた被験者がいた単語と加えたカタカナのみ認識率VIII

VIII

文化庁, “カタカナ語の認知率・理解率・使用率(平成 14 年)”,https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/tokeichosa/kokugo_yoronchosa/h14/katakana_shiyo.html, (参照222024-01-23)

4.1

実験 A

実験 A は、『スイミー』と『こころ』から抜粋した計 32 行の文章を、アイトラッカーを装着した状態で音読してもらった。抜粋した文章を 11~22 文字ごとに表示し、スイミーでは 12
単語、こころでは 13 単語に typo を一定の確率で起こす。
上記で述べたように、計 32 行の内、スイミーでは 6 行に、こころでは 8 行にタイポグリセ
ミア現象の発生を観測できた。

4.1.1

時間と文字数

1 秒あたりに読む文字数と標準偏差を算出した。

１秒あたりの文字数

スイミー
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

被験者

図 4.1.1-1

スイミーで表示した 15 行に対し、1 行ずつ 1 秒あたりの文字数算出し、その平均を取ったものを 10 人分プロットした。
緑の破線は、10 人の平均値であり、2.594565549 ch/s(character/second)であった。

23

１秒あたりの文字数

こころ
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

被験者

図 4.1.1-2

こころで表示した 17 行に対し、1 行ずつ 1 秒あたりの文字数算出し、その平均を取ったものを 10 人分プロットした。
緑の破線は、10 人の平均値であり、2.955360858 ch/s であった。

スイミーの平均は 2.595 ch/s、こころの平均が 2.955 ch/s であったことから、こころの方が1 秒あたりの文字数が多いことが分かる。また、どちらのグラフの折れ線グラフの形が類似していることから、各々の被験者には固有の ch/s があることが分かる。そこで、被験者ごとの ch/s から全員の平均を引き、重ねてプロットした。(図 4.1.1-3)

１秒あたりの文字数

各被験者のch/sの平均とのズレ
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2

スイミー
こころ

0

1

2

3

4

5

6

7

被験者

図 4.1.1-3

24

8

9

10

11

このグラフからは、図 4.1.1-1 と図 4.1.1-2 から分かるこころのほうが被験者全員の平均 ch/sが大きいということは、被験者の能力などでは無く、文章の影響であるということが分かる。また上記で述べたように、やはり各被験者に固有の ch/s があり、それらが読む文章には
読む文章によって影響を受けるが、その影響の度合いは被験者によらず、みな等しく影響を受けるということが分かる。

25

4.1.2

タイポグリセミアの ch/s への影響

4.1.1 ではタイポグリセミアのことは考慮に入れずに分析を行ったが、タイポグリセミアが起きた行とそれ以外を比較する。タイポグリセミアの有無でデータを分け、それぞれの ch/s
で平均を算出した。

ch/s

スイミー
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

行
タイポグリセミア

図 4.1.2-1

それ以外

タイポグリセミアによる ch/s の影響(スイミー)

ch/s

こころ
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18

行
タイポグリセミア

それ以外

図 4.1.2-2 タイポグリセミアによる ch/s の影響(こころ)26上記２つのグラフから、各行における ch/s の値は、タイポグリセミア発生時とそれ以外で値が上下している。様々な要因が考えられるが、タイポグリセミアが起こるときは文字を読み飛ばしているためその他の typo が無い単語で typo を探すのに時間がかかってしまったことなどがいえる。逆にタイポグリセミアが生じたことで文字を読み飛ばし早く次のページに進んだともいえる。
次にタイポグリセミア有無で“読む速さ”を比較する。プロット付近の数字は行番号である。緑の直線はｙ = ｘの直線である。(図 4.1.2-3 においてタイポグリセミア発生時のかかった時間が行 7 は 23.51781249 秒、行 14 は 33.52946329 秒と値が大きすぎるため外れ値としてグラフでは表記していない。)

タイポグリセミア無しのch/s

スイミー
4.5

4

3.5

5
1

10
2.5

y = 0.3827x + 1.4709
R² = 0.2722

13
1.5

1.5

2.5

3.5

4.5

タイポグリセミア時のch/s

図 4.1.2-3

タイポグリセミア有無の ch/s の比較(スイミー)

タイポグリセミア無しのch/s

こころ
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

2
10

0

1

17

5 16

8
15

9

2

y = 0.3x + 1.9922
R² = 0.6331
3

4

5

6

7

8

9

タイポグリセミア時のch/s

図 4.1.2-4 タイポグリセミア有無の ch/s の比較(こころ)2710上記２つのグラフは横軸をタイポグリセミア発生時の ch/s の平均の値、縦軸をタイポグリ
セミア発生時以外の ch/s の平均の値でプロットしたものである。プロットの真上の数字は行番号である。タイポグリセミア発生時と対応させているためプロットできるデータの数は少ないが、ここから回帰分析を行う。

図 4.1.2-5

EXCEL にて回帰分析を行った結果(スイミー)

図 4.1.2-6

EXCEL にて回帰分析を行った結果(こころ)28まず、2 つのグラフ(図 4.1.2-3,図 4.1.2-4)からは、スイミーにおけるタイポグリセミア無しの ch/s は各行 2-3ch/s 付近の値である事がわかる。タイポグリセミア発生時においては、ch/sの値は 1.5-4ch/s に存在しており、ｙ = ｘの直線を跨いでプロットされていることから、タイ
ポグリセミアの影響で同じ行でも読む速さが速くも遅くもなることを表している。また、近似線は傾き 0.38３の右上がりの傾向があることが分かる。そしてこころにおいては、スイミ
ーと比べ各行の ch/s の値の差は大きい。そして近似線はスイミーと同様右上がりの係数 0.3の直線で表され、これはタイポグリセミアの有無によらず、各行の読む速さはある程度の正の相関が見られるということである。近似線との交点はスイミーでは 2.5ch/s 付近、こころでは 3.0ch/s 付近にありこの交点を堺に性質は逆転する。ｙ = ｘに比べ左上にプロットされている時には、タイポグリセミアの影響で読む速さは速くなり、左下にプロットされている場
合はタイポグリセミアによって読む早さは速くなる。
次に、2 つの図(図 4.1.2-5,図 4.1.2-6)の回帰分析の結果に着目するIX。
まず回帰係数(グラフの近似線の傾き)はスイミーが 0.383、こころでは 0.300 であり、これはタイポグリセミアが“読む速さ”に与える影響度と言えるだろう。しかしスイミーにおける R２ (決定係数)=0.272 であり、この回帰分析の結果は精度が低いと言える。こころでは、R２=0.633 であり、精度はやや高くスイミーに比べると回帰式は意味を持っていると言える。またこれは有意 F の値からも言える。スイミーでは F=0.367、こころでは F=0.018 であり、こころは有意 F が 0.05 を下回っていることから、有用な回帰式であると言える。
次に、t 値からタイポグリセミアが与える影響度を算出する。スイミーでは t=1.0593、こころでは t=3.217 であり、こころでは t 値の絶対値が 2 を超えているため統計的にこころはタイ
ポグリセミアの影響は強い事がわかる。
重相関からは、こころがやや正の相関を持つと分かる。(R=0.780)

DATA VIZ LAB, 「回帰分析とは？目的や Excel でのやり方までわかりやすく解説！」,https://data-viz-lab.com/regression-analysis, (参照 2024-01-24)
IX

29

4.1.3

ヒートマップによる解析

本実験 A では、10 人×32 ページ(スイミー15 行+こころ 17 行)=320 枚のヒートマップを作成した。[付録 A]
ここでは、その中からタイポグリセミアが発生した行に絞ってヒートマップを取り上げる。表 4 に従った順番で解析する。
行

スイミー

こころ

タイポグリセミアの起きた人数

タイポグリセミアが起きた単語

1

1

およいだ

4

2

すばらしい

5

2

おもしろい

7

1

にじいろ

10

1

みえない

14

1

わすれている

2

1

やえざくら

5

1

とりかご

8

1

せんせい

9

2

くろずんだ

10

1

もえるような

15

4

ひきつけた

16

2

はじめて

17

2

めずらしさ

表4

タイポグリセミア現象が発生した行30

『スイミー』
まず、行番号 1,4,5,7,10,14 のヒートマップを添付する。
図 4.1.3-1 行 131

図 4.1.3-2 行 432図 4.1.3-3 行 533

図 4.1.3-4 行 734図 4.1.3-5
行 10

35

図 4.1.3-6 行 1436

図(図 4.1.3-1,図 4.1.3-2,図 4.1.3-3,図 4.1.3-4,図 4.1.3-5,図 4.1.3-6)ではターゲットとなる単語の位置を赤色のボックスで囲み、タイポグリセミアが発生した被験者のヒートマップを青枠で囲んだ。また typo(文字の並び替え)が起きなかったものは黒枠で囲んだ。
図から分かることとしては、行 1 と行 14 以外のタイポグリセミア発生単語はあまり視線を向けていないことがヒートマップから分かる。また視線の注意が向く箇所は被験者全体で見たときに偏りがあるものが多い。これは本実験でひらがなとカタカナのみの文章を使用したため、区切り位置が分からず読みにくさを表していると考えられる。また文字数は 4 文字の単語でタイポグリセミアが起きやすいことと、行の始まりの単語が多くタイポグリセミアを起こしていると分かる。黒枠と青枠の比べると似ているヒートマップが多く、タイポグリ
セミアが発生している状況は、typo が起きていない状態と近いと言えるだろう。そして、枠のないタイポグリセミアを見つけたヒートマップに着目するとやはり typo のある単語に視線注意が集まっている。これは文字の並び替えを確認するため視線注意を向けたからだと考
えられる。

『こころ』
タイポグリセミアの発生した行番号 2,5,8,9,10,16,17 のヒートマップを、スイミーと同じ方法で添付する。
(図ではターゲットとなる単語の位置を赤色のボックスで囲み、タイポグリセミアが発生した被験者のヒートマップを青枠で囲んだ。また typo(文字の並び替え)が起きなかったものは黒枠で囲んだ。)

37

図 4.1.3-7
行238

図 4.1.3-8
行539

図 4.1.3-9 行 840

図 4.1.3-10 行 941図 4.1.3-11
行 10

42

図 4.1.3-12
行 15

43

図 4.1.3-13 行 1644

図 4.1.3-14
行 17

45

上記の図(図 4.1.3-7,図 4.1.3-8,図 4.1.3-9,図 4.1.3-10,図 4.1.3-11 図 4.1.3-12, 図 4.1.3-13,図4.1.3-14)から分かることは、スイミーと同様にタイポグリセミア発生単語はあまり視線を向けていないことがヒートマップから分かる。また視線の注意が向く箇所は被験者全体で見たときに偏りがあるものが多い。これは本実験のこころではひらがなのみの文章を使用したため、カタカナが含まれていたスイミーと比べても、区切り位置が分からず読みにくさを表していると考えられる。スイミーと比べると、文中の単語でタイポグリセミアが発生しているものが多い。これはスイミーよりもこころのほうが、文脈が取りやすいからだと考えられる。またスイミーよりもタイポグリセミアの発生が多かった。最大では 1 行に 4 人の被験者がタイポグリセミア現象を発生している。(15 行：「ひきつけた」)。そして全 17 行の内、8
行にまとまってタイポグリセミアを発生している状況は、なにかしらの理由があると考えられる。スイミーでは文頭の単語がタイポグリセミアを引き起こす確率が高かったが、こころでは行末の単語がタイポグリセミアを多く発生している。

46

4.2

実験 B
単語

分からないと答えた被験者の数

認知

理解

使用

率

率

率

1

さびしかった

3

2

かなしかった3

3

とりもどした

3

4

にじいろ

1

5

さかなたち

1

6

みえない

3

7

ドロップ

1

8

わすれている2

9

イソギンチャク

1

10

やえざくら

2

11

あおいは

2

12

のびはじめる

2

13

とりかご

1

14

はばたき

2

15

せんせい

2

16

くろずんだ

1

17

もえるような218

つやつやしい419

やわらかそうに

2

20

ひきつけた

4

21

レクリエーション

2

94.90%

87.70%

80.80%

22

リーダーシップ

1

94.20%

85.10%

68.80%

23

リアルタイム1

80.70%

58.00%

39.50%

24

マーケティング2

77.20%

58.10%

38.90%

25

アイドリングストップ

6

67.20%

50.50%

26.30%

26

イニシアチブ2

57.20%

27.40%

18.70%

27

アセスメント262.70%

17.00%

10.30%

28

オピニオン

1

36.70%

18.10%

9.30%

29

スケールメリット

525.70%

13.40%

8.30%

30

ガバナンス

1

17.30%

6.80%

2.90%

31

インキュベーション

3

10.00%

3.30%

2.00%

表4

分からないと答えた被験者がいた単語と加えたカタカナのみ認識率47

実験 B では、42 の単語のうち、31 単語が分からないと答えた被験者が存在した。
また実験 B を実施するにあたり加えた単語は、文化庁の国民調査で認知率、理解率、使用率が調査されているX。平成 14 年の調査であり、IT 用語なども多いため、現在とは認知率に違いが見られると考えられるが、やはり認知率が低い単語は、意味を知らないことや、日常的に見る機会が少ないため単語の予測が難しいと考えられる。表 4 の結果からも、認知率の低い単語が元の単語を想像できない被験者が多いことが分かる。
次に表示した単語の文字数と単語数を算出した。

文字数

単語数

4

10

5

10

6

14

7

4

8

2

9

1

10

1

表 4.2.1 単語の文字数

文化庁, “カタカナ語の認知率・理解率・使用率(平成 14 年)”,
https://www.bunka.go.jp/tokei_hakusho_shuppan/tokeichosa/kokugo_yoronchosa/h14/katakana_shiyo.html, (参照 2024-01-23)
X48

表 4.2.1 より、被験者 10 人の認識率を求めた。

認識率

文字数と認識率
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

0.88

0.9

0.85

0.83

0.65

0.7

0.4

3

4

5

6

7

8

9

10

11

文字数

図 4.2.1 文字数と認識率

この結果から、8 文字以上の単語では、認識率は 70％以下となり、10 文字では 40％となる。また文字数が増えれば認識率は下がる傾向があるといえる。さらに文字数が奇数の時、少しだけ認識率が上がる傾向がある。

49

4.3

ゲイズマップによる文脈の影響

実験 B では単語は、1 単語を 1 ページごと表示したため、視線の滞在時間が短くヒートマップの作成には向かないため、ゲイズマップを作成した。[付録 B]
しかしゲイズマップは Minimum Fixation Duration を 60ms に設定して分析をおこない、ページに留まった時間が長いと情報が重なり解析が難しく(図 4.3-1)、視線注意が向けられていないページでも解析が難しい(図 4.3-2)。そのため、すべてのゲイズマップを作成した上で、情報が見やすいものだけを選別して扱う。
さらにタイポグリセミア発生時においての視線と比較を行うためタイポグリセミアが発生した被験者が 2 人以上の行に限定して解析を行う。
『スイミー』では、行 4 の「すばらしい」、行 5 の「おもしろい」。
『こころ』では、行 9の「くろずんだ」、行 15 の「ひきつけた」、行 17 の「めずらしさ」。

図 4.3-1 ゲイズマップの重なりの例

図 4.3-2 視線の滞在が少なすぎる例

50図 4.3-3 「すばらしい」
51

図 4.3-4 「おもしろい」

52

図 4.3-5 「くろずんだ」

53

図 3.4-6 「ひきつけた」
54

図 3.4-7 「めずらしさ」
55

これらのゲイズマップから分かることは、タイポグリセミアが発生している状況では、ターゲットの単語への視線注意が向いていないことが多く単語との比較は困難であった。また
複数のゲイズマップに共通して言えることだが、何度も読み直している様子がゲイズマップ
から分かる。また、特に単語においてその時の視線は三角形になっていることが多い。そして文頭や文末は視線注意が向きにくく、それがタイポグリセミアの発生を促進させているとも考えられる。単語のみの場合他の情報が無いためか何度も文字を見返す。文章があると単語だけを見返していることはあまり多くなく、文全体や周辺を見返している。

56

5 章 考察本研究ではタイポグリセミアの発生率を操作できないことが大きな課題であった。また当
初は文章レベルを変えることでタイポグリセミアの発生率に影響を与えられるのでは、と考えていたが研究を通して文章のレベルを定量的に表現することは難しいと分かった。関連研
究では、英文において文章レベルを定量的に表現していたものもあったが、日本語ではひらがなとカタカナ、さらに漢字もありそう上手くはいかなかった。
研究結果として、全 32 のターゲット単語のうち、14 のターゲット単語でタイポグリセミ
アが発生した。これは当初予想していた数より多く、良い結果であった。しかし 1 単語あたり 1 人の被験者しかタイポグリセミアが発生していないことも多く、実験において、比較検討のために並び替えの仕方や発生確率をランダムに設定していたことで、同じ文章を読んだ
被験者が少なくなり解析は難しかった。
4.1.1 では『スイミー』と『こころ』の読文時間と文字数から平均などを算出したが、2 つの文章の読みやすさという点では、平均 ch/s(10 人の平均 ch/s スイミー:2.595 ch/s こころ:2.955 ch/s)を比較することで、『こころ』のほうが読みやすいと言えるだろう。これは文脈が影響していると考えられる。本論文の冒頭、1.1 研究背景で述べたプライミング現象[2]が関係しているとも言えるだろう。続く文章の先を予測しながら読み、読む速さは早まっていったのでは無いだろうか。逆にスイミーは脈絡の無い突発的な文意の構成が多く、本来簡単な文章として引用したスイミーがより難易度の高い文章だと分かった。そもそもスイミーは英語が原文でありそれを翻訳したものであるため、日本語としては文法などに違和感があるところもある。ターゲットの単語を見たときはスイミーのほうが簡単で単純な単語が多いため、読む速さも早くなると考えていたので、意外な結果であった。
また図 4.1.1-3 の結果は非常に興味深いと考える。
『スイミー』と『こころ』の被験者全員の平均 ch/s も各行の ch/s も同じ値など一切無く、様々な刺激によって条件が全く違う。しかし、各被験者の全行の平均 ch/s から被験者全員の平均 ch/s を引いた値が、ほぼ同じ値となる。これは各被験者に揺るがない固有の“読む速さ”(ch/s)が存在していることと、『スイミー』『こころ』が被験者に与える“読む速さ”への影響は限りなく一定であるという 2 つのことが言える。被験者固有の ch/s は本人の語彙力や知識、普段の読書量に依存すると考えられる。文章が ch/s に与える影響の度合い(文章の難しさ)を定量化することは方法を様々考えたが先ほども述べたように日本語は、ひらがな、漢字、カタカナが使われているなどの理由で良い方
法は見つからなかった。
4.1.2 では、タイポグリセミアによる ch/s の影響を調べたが、タイポグリセミアが起きている状況では人は読み飛ばしを行っており、一度思い込んでしまうとなかなか再度疑うのは難しい。これは心理学でいうところのハロー効果(Edward Thorndike,1920)やプラシーボ効果(Henry K. Beecher,1955)などの思い込みに近い。また「きっとこの先はこのような展開でこのような言葉が来る」と思い込んでいるときのほうがタイポグリセミアは発生しやすいと考えられる。逆に、思っていたものでは無かった場合(実験 A での typo に気づいた状態)は、衝撃
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的であり、気づくときは一瞬だと考えられる。そのため図 4.1.2-1 と図 4.1.2-2 の結果のような差が生まれるのでは無いだろうか。
図 4.1.2-3 と図 4.1.2-4 またそこからの回帰分析の結果からは、『スイミー』はやはり文章の性質から本実験にふさわしくなかったと分かった(R２ (決定係数)=0.272)。全被験者がまず『スイミー』からはじめたことも影響しているかもしれないが、タイポグリセミアは影響を及ぼせなかった。
『スイミー』と『こころ』の半分ほどの結果がｙ = ｘと比較することで、タイポ
グリセミアのほうが読む速さが遅くなっている。これは読む速さが早い時ほど顕著であり、
typo に気づきながらスラスラ読んでいる状態と、typo に気づかずにスラスラ読んでいる状態を比べると前者のほうが最速であるということである。しかし読む速さが遅い状態ではその値が逆になっているため、typo に気づきながら頑張って文を読んでいる状態より、typo に気づくことができずに読み飛ばしている状態のほうが速いと言える。回帰分析からは、『こころ』
においてタイポグリセミアが読む速さに影響を与えているであろうということがわかった。
4.1.3 のヒートマップからの解析では様々なことが分かった。しかしそのどれもが予想していたことの裏付けとなるものが多かった。タイポグリセミア発生時の視線認識は typo のない正しい文を読んでいるときの視線認識に類似していると言える。また本実験のように 20 文字程度の文が表示されると全体を読んだ上でその後、視線の注意は一箇所に集まることが多く、それが typo であったり、別の読みにくく単語の区切りが分かりにくいところだったりした。
また文頭、文末は視線が向きにくく、タイポグリセミアが発生しやすい。さらに、タイポグ
リセミアが発生した単語の並び替えを見てみると、単語の文字数が少ない場合や、文字数は多くとも隣接した文字だけが並び替わっているパターンが多いと分かる。単語内で遠くの文字と入れ替えた単語ではタイポグリセミアは発生しにくくなるのだろう。これについては「文字を入れ替える際には、近くの文字が入れ替わっている方が遠くの文字と入れ替わっている
時よりも読みやすい傾向にある」という結論の関連研究[16]や「辞書を読むときに単語の前後にある文字と混同しやすい」といったことが書かれている論文[17]からも、やはり単語を入れ替えるには隣接した文字で入れ替えるべきだと分かる。
実験 B では、2.2 の先行研究で紹介したものと似た結果を得ることができた。本研究では文字数の同じいくつかの単語を用いて研究を行っていることや、さらに認知率や入れ替え方を考慮して結果を考察できる点で先行研究よりも優れていると言えるだろう。結果としては、4文字ですら、認識率は 100％に届かず、文字を入れ替える前の元の単語を認識することは容易では無いと言える。また先行研究の結果に近く、8 文字以上の単語では、認識率は 70％以下となり、10 文字では 40％となると分かった。さらに、5,7,9 文字と奇数文字数の場合、認識率
が少しだけ上昇するという興味深い結果も分かった。これについては、並び替えられる文字
数も奇数になることで認識しやすくなる理由が不明なため、より対象の単語を増やして真実を確かめたい。
ゲイズマップの解析では、ゲイズマップの扱いが難しく非常に苦労をした。そして単語だ
けのときと、文章中の単語への視線認識は全く違うということが分かった。単語だけの場合(実験 B)は、与えられた情報が数文字しか無いため、何度も文字を見返している。もしくは瞬58

時に単語を理解しほぼ見ることなく認識する。しかし文章中では、一度読み飛ばし、その後戻ってきて単語周辺の情報を何度も見返すようだ。結果を見た時、右から左への視線の動きの多さに驚いた。文を読み切ることなく少しだけ前の文字を見返していたり、何度も回転するように見返したりと様々だ。また、単語だけのゲイズマップでほとんど視線注意がないゲ
イズマップが作成できたように、文章においても、単語によっては視線注意を向けることな
く、読み飛ばしている単語も存在した。
今回、一人イタリア語が母語である被験者(10)がいたが、やはり読む速さは遅く、視線の動
きも一文字一文字を丁寧に見ると言った日本語を母語とする被験者とは全く違う結果が得られた。特にタイポグリセミアは日本語に慣れ親しみ、思い込みで読み飛ばすというものであるため、母語の違いは本研究では相当な影響度があるといえるだろう。

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6 章 結論と今後の展望
本研究では、アイトラッカーを用いて、typo を含んだ文章を読み、視線の変化や読む速さの変化を調べた。また実験に用いた文章は教科書レベルでいうと、小学校低学年レベルのもの(スイミー)と、高校生レベルのもの(こころ)を用いることで差別化した。さらにターゲットとした単語は、文脈のない単語のみの状態で typo を起こし再度実験を行った。
2 つの文章の読文時間や文字数からは、各被験者は固有の“読む速さ”(ch/s)を持っているということと、『スイミー』『こころ』といった文章は、その文章ごとで被験者に与える“読む速さ”への影響が一定であるという 2 つのことが結論付けられた。また、本研究においては『こころ』の方が『スイミー』よりも読みやすく、単語や文章レベルと文章の読みやすさは関係しないことが分かった。今後は、より定量的な文章の読みやすさの評価方法を模索したい。
タイポグリセミア現象としては、全 32 行の内、『スイミー』では 6 行、『こころ』では 8 行と計 14 単語でタイポグリセミアが生じた。また、タイポグリセミアにより、読む速さは遅くなる。しかし『こころ』においては、同じ文を読むときタイポグリセミアが生じない場合において読む速さが遅い時、タイポグリセミアが生じている状態では読む速さが速いことが分かった。(図 4.1.2-4)
また、回帰分析を行った結果、タイポグリセミアが文を読む速さに影響を与えることは絶対的とは言えず、残念な結果となった。しかし弱い相関が見られ統計的には有効とは言えな
いかもしれないが、『スイミー』よりも『こころ』のほうが与える影響の度合いは大きいことがわかった。タイポグリセミアの発生は偶発的であり、その発生確率を操ることは難しいた
め、文章のパターンや調べたい単語数が増えれば増えるほど、莫大な時間と大量の被験者が必要であることもわかった。今後は、並び替えや typo の発生をランダムでは無く人為的に操作することで、必要なデータを取れるようにしたい。
アイトラッカーを用い、作成したヒートマップからは、タイポグリセミア発生時の視線認
識はまさに読み飛ばしている状態が多く、それは typo のない正常な文のヒートマップと類似していることが分かった。また文頭、文末は視線が向きにくく、タイポグリセミアが発生しやすい。さらに、タイポグリセミアが発生した単語の傾向からは、単語の文字数が少ない場
合や、文字数が多い場合は隣接した文字だけが並び替わっているパターンでタイポグリセミ
アが起きやすいと分かった。アイトラッカーは得られる情報は処理しきれないほど大量であるがその取捨選択が大切だと分かった。無意識下での視線の動きは単純な意味を持ったものは少なく、その全てを解析することは甚だしい労力がかかる。データの取捨選択の術をもっと学び、今後に活かしたい。
単語のみの実験からは、先行研究の結果に加え、4 文字の単語も数多くの単語を調査したところ、認識率は 100％に届かず、文字を入れ替える前の元の単語を認識することは容易では無いと言える。8 文字以上の単語では、認識率は 70％以下、10 文字では 40％となると分かった。
さらに、5,7,9 文字と奇数文字数の場合、認識率が少しだけ上昇するという興味深い結果も分60かった。そして世論調査の認知率との比較により、認知率によらずタイポグリセミアが起こることと、やはり認知度が低いほうがタイポグリセミアの発生確率は上がるということが解った。今後は、よりターゲットの単語を増やし解析を行いたい。
ゲイズマップによる文章中の単語と単語のみでの比較からは、単語のみの場合の視知覚の仕方は文章を読むときとは別のものであることがわかった。文章があることで各単語に向けられる視線の注意は分散される上に、文章中の単語に対しては、繰り返し文章を見返すこと
で単語を認知するのである。また視線注意無しで瞬時に単語を把握する場合も多く、このあ
まりにも短い時間での知覚の場合、視線注意を調べるだけでは文字認識のメカニズムは解明することが出来なかった。よりゲイズマップのプロットを短い時間設定で実験をするか、脳波などを調べ多角的に解析する必要があると考えた。
本研究を通して、タイポグリセミアの発生条件(より発生しやすくするための条件)は、単語の最初と最後の文字は変えないこと、並び替えた文字が別の意味を持つ単語にはならないよ
うにすることに加え、文字数は 4 から 7 文字で、文頭や文末の単語に対して隣接した文字で並び替えを行い、文脈が分かりやすい文章であることが必要だと分かった。
本研究では、読書のように文字を読むことに意識を向けた状態での視線認識を調べたが、本実験で扱ったメガネ型のアイトラッカーがあれば日常生活での“読む”という知覚を研究することができる。意識的では無く、外界の情報を取り込む作業を研究することでより現実に近い状況でのリアルなデータが得られると考えられる。ふとした瞬間の“読み”を研究の題材としたい。

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7 章 謝辞
本研究を進めていく中で、ミケレット教授の熱心な指導を賜りました。心から感謝いたします。先生の助言や寛大な心があったからこそ、この研究テーマにたどり着き研究を完遂することができました。本当にありがとうございます。
横浜市立大学応用言語学研究室の土屋慶子先生には本研究で使用した iMotions と pupil
individual glasses を貸していただきました。それだけではなく、親身になって的確なアドバイ
スや励ましの言葉をいただきました。本当にありがとうございます。
そしてプログラミングをはじめ、数多くの助言を頂き、何度も相談に乗ってくださった研究室の及川虎太郎さんにも重ねて感謝申し上げます。最初から最後まで私の研究を支えてくださり本当にありがとうございます。
また、同期の野原海斗さん、査言さんをはじめとする研究室の皆さんとも、毎週のゼミ活
動を通して多くの議論を交わしました。ありがとうございます。
最後にはなりますが、本研究の実験を実施するにあたり協力してくださった被験者の皆様、心より感謝申し上げます。重ねて、被験者の河原富士晴さん、小湊くら羅さんには精神的なサポートや研究が行き詰まった際の相談に乗っていただきました。本当にありがとうございます。
改めて、この卒業論文執筆に携わってくださった皆様に、深謝の意を表します。

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8 章 参考文献[1]教育機器編集委員会編,『産業教育機器システム便覧』,日科技連出版社,1929[2] Tulving E, Schacter DL, Stark HA (1982), Priming Effects in Word Fragment Completion are
independent of Recognition Memory, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, andCognition, 8 (4): 336-342[3]川口潤, プライミング効果と予測, 心理学評論, 1988, Vol.31, No.3, 290 -304
[4]伊藤悠大, 視線ヒートマップを用いた文章中の難読領域検出に関する検討, 第 37 回ファジィシステムシンポジウム, 2021
[5]木村崇志, Reading-Life Log のプロトタイプ実装, 画像の認識・理解シンポジウム, 2012[6] Davis, Matt,“Aoccdrnig to a rscheearch at Cmabrigde Uinervtisy, it deosn't mttaer in waht oredr theltteers in a wrod are, the olny iprmoetnt tihng is taht the frist and lsat ltteer be at the rghit pclae.”, MRC:
Cognition and Brain Sciences Unit. Cognition and Brain Sciences Unit, Cambridge University, 2012[7] Graham Rawlinson, The significance of letter position in word recognition, 1976
[8]“Typoglycemia”, https://dic.nicovideo.jp/a/typoglycemia, (参照 2024-01-23)[9] 松永英明,“語中がデタラメでも英文は読める”,
https://www.kotono8.com/2003/09/20randomize_letters.html, (参照 2024-01-23)[10] Kourosh Saberi, David R. Perrott, Cognitive restoration of reversed speech, Nature 398 (6730),
760-760, 1999[11] 荒俣蓮, 単語の構成文字に対する人間の認知特性に着目したアナログゲームデザイン,
2019[12] 小倉朱瑠, タイポグリセミア現象を用いた CAPTCHA の提案, 同志社大学文化情報学部データ科学基盤コース卒業研究，2018[13] 太田直希, 日本語は、最初と最後以外の何文字なら位置が間違っていても単語を認識できるか：タイポグリセミア現象と単語認識の限界, 2021
[14] Tobii, “眼球運動の種類”, https://connect.tobii.com/s/article/types-of-eyemovements?language=ja, (参照 2024-01-23)[15] DATA VIZ LAB, “回帰分析とは？目的や Excel でのやり方までわかりやすく解説！”,https://data-viz-lab.com/regression-analysis, (参照 2024-01-24)[16] McCusker, Leo X., Word recognition inside out and outside in., 1981[17] R Shillcock, Eye-fixation behavior, lexical storage, and visual word recognition in a split
processing model, 2000
[18] Edward Thorndike, A constant error in psychological ratings.,1920[19] Henry K. Beecher, The Powerful Placebo,195563

付録 A ヒートマップ
本実験 A で作成した、10 人×32 ページ(スイミー15 行+こころ 17 行)=320 枚のヒートマッ
プを添付する
並び順は、表のとおりである。

被験者番号 スイミー こころ
1

15

17

2

15

17

3

15

17

4

15

17

5

15

17

6

15

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付録 B ゲイズマップ
作成したゲイズマップを添付する。

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106

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109