DEIM Forum 2013 B6-1

履歴情報およびアプリケーション利用状況を考慮したWeb 閲覧状況把握支援大井 彩香†

寺田実†

丸山一貴††† 電気通信大学情報理工学研究科 〒 182-8585 調布市調布ヶ丘 1-5-1†† 東京大学 情報基盤センター 〒 113-8658 東京都文京区弥生 2-11-16
E-mail: †{aya-oi,terada.minoru}@uec.ac.jp, ††kazutaka@ecc.u-tokyo.ac.jp
あらまし Web ブラウザの閲覧履歴から得られた情報は多様であり, 様々な用途に利用することが出来る. 例えば, 履
歴を表示・把握することで行動想起や過去に見たページへの再訪問, 組織における管理者の Web 閲覧管理を支援することが可能である. 本研究では履歴を含めた閲覧時の状況に関する情報に着目した. 閲覧時刻, タイトル等の基本的な履歴情報の他に, 使用アプリケーション情報などの新たな情報を利用して Web 利用者が自分の閲覧状況を把握するための履歴表示方法について検討する. 履歴以外の周辺情報を利用し, 様々な観点から情報を要約して表示することで閲覧状況把握しやすくし, 行動の振り返りやページ再訪問の一助となることを期待する.
キーワード

Web 閲覧履歴の可視化, 情報要約, データマイニング

Ayaka OI† , Minoru TERADA† , and Kazutaka MARUYAMA††† Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications,1.5.1 Chofugaoka, Chofu, Tokyo, Japan†† Information Technology Center, The University of Tokyo,
2.11.16 Yayoi, Bunkyo, Tokyo, Japan
E-mail: †{aya-oi,terada.minoru}@uec.ac.jp, ††kazutaka@ecc.u-tokyo.ac.jp

1. 背景

近年インターネットの普及により Web を用いての情報収集はごく一般的になっており, Web ブラウザの閲覧履歴から情報を利用して, Web 利用者が自分の閲覧状況を把握するための履歴表示方法について検討する.

2. 関 連 研 究得られた多様な情報は, 様々な用途に利用されている. 例え

閲覧履歴に関する可視化はアクセス管理やページ再訪問など,ば, Google には過去の閲覧ページから情報を検索できる Web

ユーザの閲覧支援を目的に行われ, 閲覧順序, ページ群の分類,History（注 1）

や, 適切な広告表示のための人物イメージ推定機能などユーザの履歴を利用したサービスが提供されている. 閲覧

各ページのキーワードなどをもとに閲覧状況を可視化する.

2. 1 閲覧順序の可視化

履歴を視覚化し情報把握を容易にすることで, 行動想起や過去閲覧順序を重視した可視化手法としてタイトルやクラスタごに見たページへの再訪問, 組織における管理者の Web 閲覧管理とのガントチャート風の表示方法, ページ取得時刻を元にしたなどを支援することが可能である.

サムネイル時系列表示方法などがある.

各ブラウザごとにも閲覧履歴を表示する機能はあるが, 情報

山本は次回の訪問時にページを探す負荷を軽減するするため量が多くなるほどテキスト情報のみで履歴情報を把握することに, ブラウザの履歴機能を拡張し, 閲覧時間やページ発見経路は困難になると考えられる. 閲覧履歴の要約と可視化には様々を記録し表示するシステム Rirekipad を提案した [1]. 新美らはな方法があるが, 本研究では閲覧履歴を含めた閲覧時の状況にブラウザが持つ履歴情報を可視化するシステムとしてサムネイ関する情報に着目した. 閲覧時刻, タイトル等の基本的な履歴ル付きの履歴機能を実装した. タイトルと共に時系列順に表示

情報の他に閲覧回数, 使用アプリケーション情報などの新たなし, タイトルか URL での検索機能を付けることで Web ページ探索支援を行った [2].

（注 1）：Google Web History, http://www.google.com/history.

図2

概 要 図

本研究では PC 操作情報などの周辺情報に着目した. Web 閲
覧時のページ移動は必ずしも連続しているとは限らず, 合間に他の作業を挟むことがある. 例えば, 前述した [4] では, 近い時刻に閲覧したページ群は同一の目的において閲覧したものであると仮定し, 履歴要約において一定の効果があるとした. しか
図 1 デスクトップメタファー [3]し Web 閲覧時に別の作業を挟んでいた場合, 近い時刻でなくとも作業に関連する項目を閲覧している可能性があると考えら

閲覧順序や閲覧時間を表示することで Web 閲覧体験を想起れる. なお, ここではアプリケーションの使用を 1 つの作業とさせ, 閲覧状況把握やページ再訪問を支援することが可能であみなす. 例えば論文作成において LaTeX を利用している場合,る. しかし, 短時間で大量に Web ページを閲覧した場合, 時系

LaTeX を使用している時間が同じ作業中であるとみなす.

列で表示する際の情報量の多さから, 閲覧内容を概観することが困難になることがある.

そこで, アプリケーションの使用情報などの周辺情報を利用した履歴の表示は, 閲覧状況把握支援に有効ではないかと考え2. 2 ページ群の分類による可視化た. また, 様々な表示方法を実装し相互に連携させることで, 情分類した履歴情報を重視した可視化手法としてグラフやサム報取得の効率化が図れるのではないかと考えた.

ネイルなどのマッピングを用いた表示方法などがある.

3. 2 目的鈴木らは表示方法と履歴の操作性を向上させるために, デス閲覧時刻, タイトル等の基本的な履歴情報に加えて使用アプクトップという仮想空間を用いて, キーワードあるいは時間帯リケーション情報などの新たな情報を利用して, 閲覧状況把握別に履歴を分類して表示するシステムを提案した [3]. 金澤らはを支援することを目的とする. 多様な観点から閲覧履歴の視覚近い時刻に閲覧したページ群は同一の目的において閲覧したも化を行い, Web 利用者が自分の閲覧状況を把握するための履歴のであると仮定し, これをアクティブ期間と定めた. Web 閲覧表示方法について検討する.

中に行った行動を記録し, アクティブ期間単位で分類を行い, 検索表示するシステムを提案した [4].
履歴を要約し表示することで閲覧情報を整理し, 興味傾向把握による推薦, 再訪問を支援することが可能である.

4. 提 案 手 法
4. 1 概要

履歴情報に Web ページのテキスト情報およびアクティブ時

2. 3 キーワード抽出による可視化

間・アプリケーション利用状況の情報を付加し, 状況に応じたキーワード抽出による可視化手法として, Web ページの内容,様々な履歴表示方法を吟味する. さらに, 各表示方法を他の表あるいは分類した情報からキーワードを抽出し, 自己組織化マッ示方法にリンクさせることで, 履歴を詳細に把握し, 情報取得のプなどを用いて表示する研究がある.

効率化を図る.

吉田は閲覧ページに出現するキーワードを抽出し, Web ペー
ジ及びページ内で使われたキーワード同士の関連性を自己組織履歴を可視化する際には以下の情報を使用する.

•化マップを用いて視覚化し, 閲覧傾向確認や再訪問するためのシステムを提案した [5]. キーワード同士の関連性を視覚化する•ことで過去の閲覧傾向の確認を行うことが可能である.

3. 目

的

既存の Web ブラウザに保存・表示される情報− 閲覧時刻, タイトル, URL.

PC 上での行動情報− ページ移動情報, 使用アプリケーション情報.

•ブラウザ上での行動情報− 使用したクエリ, 閲覧継続時間.

3. 1 着 眼 点

4. 2 履 歴 表 示

閲覧履歴の表示には様々な手法があり, 状況に応じて多様な1 日, あるいは数日分の履歴データを利用して外観を大まか観点から情報を要約する必要がある. また, 履歴情報把握にはに把握し, さらに細かく見る場合はリスト表示などで補足する.

ブラウザで保存されるタイトル等の単純な履歴情報以外の情報を利用することも有用である.

表示する情報は以下の 7 つを実装した.

覧内容の概観を把握しやすくする. 全体的な PC の使用状況を履歴と一緒に把握した方が行動を想起しやすく, Web ページの再訪問に役立つと考え, アプリケーション使用時間も同時に時系列化する. これにより閲覧情報に閲覧時の行動情報が追加され, ページ再訪問の一助となることを期待する.
ある時間帯にどのような傾向のページを見ているのか大まかに把握することで, 閲覧時刻, タイトル等が分からない場合にもページ再訪問を感覚的に行うことができる.

4. 2. 4 分類された Web ページ群分類された Web ページのリストはサムネイルと共に表示する. このリストはクラスタキーワードからリンクされており, 閲覧した順番で表示され, それぞれのタイトルから Web ページへ
図 3 1 日ごとのを Web 閲覧時間リンクしている. これにより再訪問をより短いステップで行うこ

土曜日に PC の起動がないことや, 金曜日の Web 閲覧時間が他のとが可能である. なお, サムネイルの作成には SimpleAPI（注 2）を曜日より多いことなどが読み取れる利用した.
シナリオ例

•

1 日ごとの Web 閲覧時間•

Web 閲覧時間とアプリケーション使用時間•

い場合, 閲覧時の行動を思い出すか再訪問したいページの特徴

Web 閲覧状況とアプリケーション使用状況•が必要である. そこで, どんなアプリケーションをいつ頃使っ分類された Web ページ群•ていたか, あるいは閲覧行動が多い時間帯などを本節の図 5 かページ間の切り替え情報•

ら時系列で把握し, その時間帯を集中的に探すことで再訪問を検索に使用した単語•支援する. クラスタキーワードに覚えがあればクラスタ内のリ

ホスト名リスト

ストをチェックすることで再訪問することが出来る. また, 閲覧

例えば, ブックマークなどをしていないページを再訪問した

これらはそれぞれ別の表示方法にリンクする.

した日にちが分からない場合, 節 4. 2. 1, 節 4. 2. 2 で述べた表示

4. 2. 1 1 日ごとの Web 閲覧時間 (図 3)

方法を利用することで閲覧時間や作業時間から大まかな日にちカレンダーを利用して, 1 日の Web 閲覧時間を 1ヶ月分表示を特定することも可能である.

する. 1 日の Web 閲覧時間が増えるにつれて該当日の背景色が4. 2. 5 ページ間の切り替え情報 (図 6)

濃くなり, 0〜1 時間, 1〜2 時間, 2〜3 時間, 3〜5 時間, 5 時間

ページ間の切り替えが多い時 (アプリケーションのウィンドウ以上の計 5 色に色分けする. また, PC の起動がない場合は白色も含む), そのページ同士の関連度は高いと仮定し, JavaScriptのままとなる. このページは後述する節 4. 2. 3 の 1 日の Web

InfoVis Toolkit（注 3）を利用して無向グラフにより表現する. 各

閲覧状況とアプリケーション使用状況の表示へリンクさせるた

Web ページのホストおよびアプリケーションをノードとし,め, トップページの役割を果たす. 日々の閲覧時間を視覚的にページの移動をグラフ構造にて表現した. 切り替え回数をエッ把握することで, 長時間の Web 利用の防止等のブラウジング改ジの太さで表すことでページ同士の関連性を視覚的に把握する.

善に役立てる.

情報が多すぎるとかえって混乱を招くため, 表示の際は Web

4. 2. 2 Web 閲覧時間とアプリケーション使用時間 (図 4)

ページをホストごとにまとめ, 実際の URL はグラフ横に別途

日々の Web ページの閲覧時間とアプリケーションの使用時表示する.

間を積み立てグラフにより表示する. なお表示するデータは 2ヶグラフ構造にすることでページの移動経路を辿ることを容易月分である. 今までの閲覧状況を把握するとともに, 具体的なにし, ページ同士あるいはページと使用アプリケーションとの閲覧時間の推移を表示することからカレンダー表示の補助的な関連性を知ることができる. 任意のアプリケーション使用時に役割を果たす. また, アプリケーションの使用時間を合わせて参照しているページを把握することで, アプリケーション情報表示することで, アプリケーションを利用した作業時間と閲覧を再訪問の手がかりとして利用出来ると考えられる. 例えば図時間の比率を把握し, 行動想起やブラウジング改善の一助にす

6 の場合, 中央のノード (Eclipse) を使用している際に参照してる. 例えば, 最近の Web 閲覧時間が増えてきている, あるいはいると思われるページがいくつかあるのが読み取れる. また, そ作業していたはずなのに思っていたよりも Web の閲覧時間のれらのページは相互に移動していないので直接的な関係は薄い方が多いといった場合, Web の利用を控えるべきであるといっといった情報の整理が行える.

たことが分かる.

4. 2. 3 Web 閲覧状況とアプリケーション使用状況 (図 5)
1 日の Web 閲覧状況とアプリケーションの使用状況を時系列で把握する. 閲覧した Web ページの分類およびキーワードの選出を行い, 閲覧時間でシンプルに時系列表示することで閲（注 2）：SimpleAPI, http://img.simpleapi.net/（注 3）：JavaScript InfoVis Toolkit : http://philogb.github.com/jit/図 4 Web 利用時間とアプリケーション使用時間の比率

図 5 時系列表示の例
左：クラスタキーワード, 上：時系列表示
昼過ぎと夕方に閲覧が集中していること, アプリケーション使用を挟んだ閲覧があることが読み取れる

図 6 グラフ構造表示の例
ノード：Web ページのホストとアプリケーション, エッジの太さ：ページ間の切り替え回数,
右側：選択したノードから繋がっているノードのリスト.

図8

図7

検索に使用した単語

4. 3 構

ホスト名リスト

成円の大きさ：検索結果からの訪問ページ数

本システムは以下の 3 要素で構成される.

色の濃さ：訪問ページの平均閲覧時間•データ取得部•データ解析部

4. 2. 6 検索クエリ (図 7)•解析データ表示部

全期間における検索に利用した単語を表示し, 単語ごとに閲データ取得部では, ウィンドウを監視することで使用アプリ,覧ページをまとめる. 検索に利用した単語は閲覧傾向を把握す閲覧履歴等を取得を行う. データ解析部では, 蓄積した履歴デーる重要な手がかりである. 過去に興味を持っていたことを把握

タの要約およびキーワードの選出のためにデータの解析を行う.

することは振り返りに役立ち, 検索によって到着したページへ

解析データ表示部では, 解析後のデータから CGI 等を用いて履の再訪問も容易になる. さらに単語の使用頻度や検索に有効な歴情報を表示する.

単語を判別し, 有効なクエリによって効率的な情報取得を支援

また, 閲覧履歴は個人情報としての要素が強いため他人の履する. なおここでは, 検索結果からの訪問ページ数を利用する.

歴を自由に取得できることは好ましくなく, 複数人のデータを検索によく使用する単語は, ユーザにとって利用価値がある取り扱う場合は個人を特定できなくする等の配慮が必要になる.

単語, あるいは興味がある単語の可能性がある. また, 頻繁に利本研究ではこのようなプライバシーの観点から, 外部への情報用しない単語でも, 適切な情報が手に入ればそれは検索におい流出を避けるためにクライアント側のみで実行・処理を行う.て有効的な単語であったと言える. 使用者によって検索の意図,得られた情報はすべてローカルに保存し, 蓄積された履歴情報

検索に利用する単語の有効性は様々であると考え, 検索単語をを解析し, この解析結果をもとにローカルサーバを介して可視使用して閲覧したページ数, 閲覧した時間, の 2 つの観点から化を行う.

要約と表示を試みる. ここでは単語による検索結果からの訪問

4. 3. 1 履歴情報等の取得

ページ数を円の大きさ, 訪問ページの平均閲覧時間が高い順に履歴情報および使用アプリケーション情報取得のためにウィ円の色を濃くすることで表現する.

ンドウを常時監視する. 本研究ではアクティブになっているウィ

図 7 の場合, 円が大きい方が色が薄くなる傾向があるのが読ンドウを閲覧および使用しているものとみなし, Windows が提み取れる. つまり, 1 つの単語に対して検索を行い訪問する回供する WindowsAPI を用いてウィンドウを監視し, 閲覧時間

数は多いが, 訪問した各ページの閲覧時間はそれほど長くないおよび使用時間として計測する. ブラウザでタブを切り替えたと読み取れる. さらに, 検索単語の利用頻度と検索結果から得場合にも, アクティブになっているページが変わったとものとたページの閲覧時間は必ずしも比例しないことが分かる. また,してページごとの閲覧時間を計測する.

これらの検索単語から訪問ページリストへリンクしており, 過また, ブラウザは Internet Explorer もしくは Firefox を想定

去にどのページを見たのか把握することで再度検索しなくても,し, 監視中に履歴情報をもとに url およびコンテンツ, 検索クエ再訪問ページを限定することが可能である.

リを取得する.

4. 2. 7 ホスト名リスト (図 8)4. 3. 2 ページ分類およびキーワード抽出

今までの閲覧履歴のホストを, 最終訪問日時と最終訪問ペー情報全体把握のためにコサイン類似度を用いたページ同士のジのタイトルとともにリスト表示する. このとき, ホストごと類似度を距離とみなして階層的クラスタリングを用いて分類をの総閲覧時間が長いものを上位に表示する. また, ホストごと行う. 階層的クラスタリングとは, 個体間の類似度あるいは距離に Web ページをまとめ, まとめられたページはホストごとの総に基づいて最も似ている個体から順次に集めてクラスタを作っ閲覧時間と共にサムネイル付きリストで表示する. どれくらいていく分類手法である. なお, クラスタ間距離には直観にそっのホストを見ているのか大まかに把握し, ホストごとの閲覧時たクラスタが得られることが多い群平均法を用いる.

間に違いがあるのかを基本情報として表示する.

さらに tf-idf と単語の出現位置を利用して, クラスタごとに•

Web 閲覧状況とアプリケーション使用状況の時系列表示

キーワードを求める. 成田らの研究では特徴語抽出に利用す

1 日の PC の使用状況が大まかに分かり, Web ページをクラる要素の１つとして, 単語の出現位置を用いている [6]. 文章のスタごとに分けることで何を探していたか, 見ていたかを理解

主題はその文章の序盤に出現する可能性が高いため, 文書内のしやすいといった意見を得た. また, 1 日の後半に行くにつれキーワードも序盤に出現する可能性が高いと考えられる. さらて必要のないページを検索していくことから, 集中力が切れてに, Web ページの場合はタイトルがページと関連のあるキーいく過程が見れておもしろいとった意見も得た. このことから,ワードを含ませている可能性が高い. そこで, 形態素解析の際,Web クラスタとアプリケーションの使用状況を時系列表示する対象となる単語が全単語中で一番最初に出現する位置を取得し,ことで PC 全体の使用状況を把握することができ, 過去に得た出現が早い単語ほど高く重み付けを行った.

情報理解を支援することは可能である. ただし, 実際に再訪問各クラスタを代表するクラスタキーワードの抽出には, 分類する際に利用できるかはさらなる実験と検討が必要になる. まされたページに含まれるすべての単語について, 単語ごと重要た, ユーザごとに Web 閲覧行動に規則性や習慣的な行動が見ら度の合計を利用した. 分類されたページ全体に対するキーワーれることもあり, 行動想起にも役立つと考えられる.

ドを求めたいので, 各文書に出現する回数が全体の半分以上の•単語の中で重要度の合計値が最も高い単語をクラスタキーワー使用していたアプリケーションとつながりのある Web ページドとした. また, 各文書に出現する回数が全体の半分以上の単を見つける場合や, 行動の基点を探す場合に有効であったとい語が存在しない場合は, 単語群全ての中で重要度の合計値が最う意見が得られた. また, どのアプリケーションを利用した後にも高い単語をクラスタキーワードとした.

遊びやすいかといった情報が得られたという意見もあった. 一

5. 評

価

ページ間の切り替え情報の表示

方, ページ間の関連度は分かりにくいという意見も得られたことから, ページの切り替え情報は特定のページの関連度を把握

5. 1 評 価 方 法

するよりも, 全体の行動が集中する起点や使用したアプリケー

学生 4 名を被験者とし, 日常通り PC を利用してもらいながションと繋がりのある Web ページ見つけることに適している

ら約 1ヶ月ほどデータの収集を行った. さらに, 本システムをと考えられる.

利用して履歴の解析と表示を行ってもらい, ユーザビリティのまた, 表示されるノード数が多くなり見にくくなるといった評価を目的に以下の点に留意して自由記述形式のアンケートを意見が多く, ノードの配置にばねモデル [7] を利用するとよいと行った.

いった意見を得た. 表示する情報量が多くなるためホストごと•期待される効果が得られそうか, または改善点.にまとめていたのだが, それだけでは情報をまとめるのに不十•普段思っている情報とフィードバック情報との相違点.

分であり, まとめ方や表示の仕方についてさらに工夫が必要で•何か今までにない気付きがあるかどうか.

あると考えられる.

•情報の見やすさ, その他感想.

5. 2 アンケート結果•検索に使用した単語の表示

検索した単語と見たページが分かるので, 再訪問の支援に有

5. 2. 1 各表示方法についての考察効であるという意見が得られた. 普段どのようなページを見て•いるかを理解するのに役立つといった意見も得られ, 閲覧ペー

1 日の Web 閲覧時間のカレンダー表示

色の濃さから Web 閲覧時間が一目でわかるという意見があジの要約という点でも利用できると考えられる.

る一方で, 具体的な数値の表示を求める意見も得た. また, Webまた, 円の大きさは然程変わらないといった意見が多かった

閲覧時間とアプリケーション使用時間の比率情報と組み合わせが, 色の濃さから意外なページを長く見ていると分かったいうて表示しても面白そうだという意見も得た. 大まかな日ごとの意見を得た. 円の大きさは検索単語を利用して得た検索結果かWeb 閲覧時間は理解しやすいので長時間の Web 利用の防止等

ら実際に開いたページの数を表しているため, 検索結果から必のブラウジング支援に有効であるが, 同時に具体的な数字を示要なページのピックアップが適切に行われており, 検索単語のす方がより効果的であると考えられる.

利用頻度と検索結果から得たページの閲覧時間は必ずしも比例•Web 閲覧時間とアプリケーション使用時間の比率表示

アプリを使用しているか否かを見るだけでもどのような行動しないと推察できる.

•

ホスト名リストの表示をしていたかわかるといった意見が得られた. しかし, Web を大体の情報を理解することはできるが, 特に新鮮味はなかっ見ているときは大抵仕事をしていないのでわかりやすいというたという意見が多かった. また, 期間を指定できるとよいといっ意見がある一方で, 日によってはあまり割合に変化は無いようた意見を得た. 基本情報としての把握する分には問題ないが, 閲に見えるといった意見を得た. Web 閲覧時間とアプリケーショ

覧時間や閲覧数などをページタイトル欄ではなく, ホスト名とン使用時間の比率のみで行動を把握できる場合もあるが, 比率ともに明示するとより理解が高まると考えられる.

変化が乏しい場合もあるといえる. このことを考慮して, 比率と5. 2. 2 全体的な感想や意見

ともに 1 日の閲覧ページ群の中で最も見ていたページ名やキー全体を通して, Web ページの閲覧状況とアプリケーションのワードなど, 1 日の閲覧行動を最も特徴づける情報を同時に表使用情報を利用することで, 過去の閲覧状況や行動の理解を支示すると, より行動把握に役立てると考えられる.

援出来るといった意見を多く得た. しかし, 情報を一度に表示すると見づらくなる可能性があるため, 期間や表示件数を指定できるようにすべきといった意見も得た.

[5]

大量のデータを取り扱う場合, データを要約することで分かりやすく表示することは重要であるが, 計算機側の処理で見や[6]すさを考慮するだけでなく, ユーザ自身が選択する必要がある.

6. 結論

6. 1 結論[7][8]

本研究では, 閲覧履歴情報について履歴以外の付加情報として Web 閲覧時間やアプリケーションの使用状況等を利用し,ユーザが自分の Web 閲覧状況を把握するための履歴表示方法について検討した.
閲覧履歴表示のためにユーザの PC 内での行動情報としてアプリケーション使用状況や検索に使用した単語等を利用した結果, アプリケーションと関連した Web ページの表示や, 検索単語と閲覧したページの表示などから過去の閲覧状況を把握することは可能であった. このことから, アプリケーション使用状況等の履歴以外の周辺情報を利用した履歴表示方法は Web 閲
覧状況把握に有効であったと考えられる.
また評価実験の結果から, グラフ構造からどのような時に遊び始めるかが分かる, 検索単語から意外なページを長く見ている, といった新たな気付きも得られた. さらに, アプリケーション使用状況を利用することで行動の基点となるページやアプリケーションがある, ユーザによって閲覧行動にある程度の規則性があるといった知見や, 検索結果から必要なページのピックアップは比較的適切に行われているといった知見を得た. 検索に使用した単語については, 共起条件等も考慮した表示方法についても検討の余地があると考えられる.

6. 2 今後の課題
人によって 1 日の閲覧履歴件数が数 10 件〜数 100 件と非常に幅があり, 要約しても同じような表示方法では表示の複雑さに差が出た. 大量かつ複雑な情報を把握するためには, 要約等の計算機側の処理で見やすさを重視するだけでなく, ユーザ側の操作性をより自由にし, より適切な情報の取得を支援する必要があると考えられる.
また, 今回はプライバシーを考慮してデータの保存・処理などをローカルのみ行っていた. 履歴全てを公開することは危険であり, 人によっては情報共有することへの抵抗感から閲覧行動そのものに支障をきたす可能性がある. しかし, 情報の取捨選択を行い共有することできれば全く未知の新情報の取得や,ソーシャルブックマークのように他ユーザを介して自分の興味のある情報が得られるといった利点が考えられる.
文献[1] 山本伶, ”Rirekipad : 閲覧時の状況を付加したウェブ履歴による再訪問支援” , 慶應義塾大学平成 22 年度卒業論文.
[2] 新美礼彦, 片山悠樹, 小西修, ”サムネイル表示によるブラウザ履
歴情報の可視化” , 第 22 回ファジィシステムシンポジウム論文集, 2006.
[3] 鈴木貴文, 堀幸雄, 今井慈郎, ”インターネット閲覧履歴の視覚化” , 第 7 回情報科学技術フォーラム講演論文集, pp.433-434,2008.
[4] 金澤功尚, 森田哲之, 田中明通, 加藤泰久, 高橋時市郎, ”PC 操作

情報を利用したウェブ行動履歴表示 UI の提案” , 第 6 回情報科学技術フォーラム講演論文集, pp.411-412, 2007.
吉田健二, ”自己組織化マップを用いた Web の閲覧履歴の視覚化とその応用” , 北海道大学平成 19 年度卒業論文.
成田宏和, 太田学, 片山薫, 石川博, ”Web 文書検索のための非排他的クラスタリング手法の提案” , 第 14 回データ工学ワーク
ショップ論文集, 2003.
T. Kamada, S. Kawai, ”An algorithm for drawing generalundirected graphs” , Information Processing Letters, Vol.31,
pp.7-15, 1989.
A. Cockburn, B. McKenzie, ”What do web users do? anempirical analysis of web use” , Int. J. Human-ComputerStudies(2001).

表 1 アンケート結果 (一部抜粋)〇：予期通りの効果があった,
×：予期通りの効果がなかった,☆：予期しなかった効果や今までにない気付き等
コメント

1 日の Web 閲覧時間のカレンダー表示〇 Web 閲覧時間が大まかに分かるので長時間の Web 利用の防止等には役に立つ.
〇色の濃さから Web 閲覧時間が一目でわかる.
×色だけでは分かりづらいので数値も表示して欲しい.
☆ Web 閲覧時間とアプリケーション使用時間で色分けしても面白そう.

Web 閲覧時間とアプリケーション使用〇アプリを使用しているか否かを見るだけでもどのような行動をしていたかはわかる.

時間の比率〇 Web を見ているときは大抵仕事をしていないので, わかりやすい.
〇ブラウザとアプリが重なっているグラフは見易い.
〇ブラウジングし過ぎであることがよく分かった.
×日によってはあまり割合に変化は無いように見えた.
×カレンダーと役割が少しかぶっている.

Web 閲覧状況とアプリケーション使用〇 Web ページのクラスタから, 大体どういうことを探していた, 見ていたかを理解しやすい.

状況の時系列表示〇 1 日の PC の使用状況が大まかにわかるのが良い.
〇ブラウザを主として使っていた時間は他のアプリケーションを使っていないように見えた.
×ぱっと見ではわかりにくいと感じた.
☆ 1 日の後半に行くにつれて, 集中力が切れていく必要の無いページを多く検索するようになっていく過程が見れておもしろい.

ページ間の切り替え情報の表示〇使用していたアプリケーションとつながりのある web ページを見つけやすかった.
〇どのようなページを基点に行動しているかは分かりやすかった.
〇特定のノードをクリックすると色がつくのは視認性が向上していい.
×ページ同士の関連度はよく分からなかった.
×ノードがすぐに多くなり見にくくなってしまう.
☆どういったときに遊び始めるかという情報も得られやすかった.

検索に使用した単語の表示〇大体どういうページを見ていやすいか理解が深まった.
〇検索した単語と見たページがわかるので再訪問の支援に良い.
×円の大きさの違いはあまりなかった.
☆色の濃さは意外なページを長く見ていることに気づけて面白い情報に感じた.
☆ 1 つのクエリに対して深く検索することは少ない様に感じた.

ホスト名リストの表示〇だいたい予想通りの情報で新鮮味は感じられなかった.
×どのようなページを見ているか理解が深まった.
☆ホストごとに実際に何分見たのか見れればおもしろそうに感じた.

全体的な感想や意見・履歴全体を表示する場合, 期間をユーザ側で指定できるとよい.
・提供する情報の粒度を考慮して表示した方がよい.
・使った期間が短かったので得られた情報は少なかった気がした.