DEIM Forum 2016 F1-3

マイクロブログにおけるタグ付与インタフェースの試作と評価
山本

直史†

小林

亜樹††

† 工学院大学大学院工学研究科電気・電子工学専攻 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2†† 工学院大学工学部情報通信工学科准教授 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †cm15029@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

マイクロブログサービスでの適当なコンテンツ分類を目的として，筆者らはコンテンツをタギングすることで，分類に寄与させるシステムを提案している．このタギングコストは低い必要がある．本論文では，複数のタグ付与インタフェースを実装し，実験により情報付与コストを比較した．具体的には，タイムライン型表示を念頭に，
縦スクロールリスト表示形式で，短文を表示する実験インタフェースを実装した．固定された複数個のボタンから選択してタグ付与するインタフェースとダイアログボックスによりタグ付与するインタフェースを導入した．また，比較方式として，1 ボタンのみの操作インタフェースも用意した．これら 3 方式の，同一シナリオに対するユーザの操作
時間を測定した．その結果，複数個のボタンは時間的負荷はかからず，今後ボタンの数を増やした実験を行う等，拡張の余地があることが分かった．
キーワード

Twitter，マイクロブログ，SNS，情報分類

1. は じ め に

識的に一定のキュレーションを実現するに至っていると言える．
しかし，情報分類の自動化を行なうためには，ソーシャルブッ

SNS 上には多数のコンテンツが様々な形式で投稿されていクマークの分類タグのような，コンテンツを分類するための多る．このような増大の一途をたどる情報に対して個人個人が対様な情報を付与することが精度の向上などにおいて重要となる．

応することは難しく，情報検索技術による解決が試みられていそこで筆者らは，Twitter のような刹那的にコンテンツが消る．しかし，コンテンツ前後の関係性や投稿者の文化的背景と費され流れていってしまう，TL を眺めるようなサービスにおいった高度な文脈を必要とする場合や，分野特有の言語，流行

いて複数種類のタグ付与を行えるような枠組みを考えている．

りの言い回しやその廃りの速さなど，情報処理に求められるタ

この場合，単純にコンテンツのタグ付与に必要な作業や過程

スクは複雑であり，高度である．また，個々のユーザにとってを増やしてしまうのは，膨大なコンテンツに臨まなくてはな

有用であるか，信頼出来る情報か，という面での個人化要求もらないユーザにとって望ましくないものになる．そのため，タ存在し，単に機械的に情報分類のみが出来るだけでは，不十分

グ付与のための行動は例えば Twitter の様なワンクリックで出であるとも言える．

来るインタフェースに類似したものでなければならない．本研

これに対し，いわゆるキュレーション型の情報分類手法では，

究では，文字列入力を伴うインタフェースと，伴わないインタ

ユーザは分類者の技量や考え方などを考慮した上で，自身の分フェースを用意し，課題解決にかかる時間と正答率を比較する

類基準にメタ的な判断で他者の分類を取り込むことが可能でことにより，マイクロブログ向きのタグ付与インタフェースをある．一方，質，量共に一定以上の分類者が必要になることが推察する．

問題である．したがって，この様な情報分類手法においては，
ユーザ個々の要求に応えるだけの多様なキュレーターが揃えられ，その分類基準の提供がなされていなければならない．

2. 関 連 研 究
コンテンツにタグを付けることを考えたとき，Web ページに

古くより，他のユーザによる分類自体を自分の分類基準にタグを付与するサービスが存在する．それらはソーシャルブッ

取り込むための枠組みやサービスについては議論されてきた．

クマークと呼ばれ，代表例ははてなブックマークや Delicious

Web 上での典型例はソーシャルブックマークであるが，操作であり，これらのサービスに関連する研究がある．ソーシャルの煩雑さや継続的な利用の動機付けなどの点から，広く持続的ブックマークの基盤である Folksonomy では，コンテンツに与に普及するには至っていない．一方，マイクロブログ形式で広えられた文字列そのものよりも文字列が持つ意味に着目した

く普及した一般的な SNS では，知り合いの投稿コンテンツを研究がある [2] [3] [20]．Folksonomy によってテキストだけではTimeline(以下，TL と表記) 型で表示し，知り合いによる動的表現しきれなかったあらゆるコンテンツが推薦に組み込まれ（注 1）

な情報拡散機能を仕組みとして取り込むことにより，無意た [4] [7]．ソーシャルブックマークがもたらした膨大なデータ
はまた，推薦の個人化にも貢献し [5] [6]，雑多に表現されてい（注 1）：Facebook のいいね！や，Twitter の Retweet などを指す．

たタグクラウドは自動分類が試みられた [1]．規模の大きいデータ群では推薦度の計算に必要な回数が増加してしまうが，その与しようとする研究は殆ど存在せず，ユーザのタグ付与を阻害対策も行われた [19]．タグ付けは独立したページ毎に行われ，しないインタフェースには検討の余地があるといえる．本論文

ユーザが主体となるタグ付けは blog や wiki と言った日夜生み

は，試作システムを通して実験を行なうことで，ユーザにとっ出されるコンテンツにも対応したが，コンテンツが単一の Webて有用なインタフェースを模索するものである．

ページに存在することを前提としていた．
しかし，近年では交流と情報発信を目的とした Twitter や

3. 試作システム

Facebook といったミニブログあるいはマイクロブログを主体

試作システムは，従来の，コンテンツがデータストリームでとしたサービスが台頭している．これらは，テキスト，画像，提供される様な SNS において，簡単な操作で複数種類のタグ

動画といったコンテンツの取り扱いを成したが，写真や動画を付与を選択できる様に設計しなければならない．元々，TL 上専門とした Instagram や Flickr の発展も目覚ましい．これらでコンテンツを取り扱うマイクロブログにおいても，タグ付与の SNS では，投稿されたコンテンツはデータストリームで閲を行なうためのインタフェースは提供されている．そこでは，覧するのが基本である．それは，投稿者の個別ページを閲覧す

一画面に表示される複数のコンテンツに対して，それぞれのコる場合でも，自分がフォローしたユーザからなる TL を閲覧すンテンツ内に埋め込まれる形で設置されたボタンを用いることる場合でも，同様である．コンテンツは 1 つのストリームの中でタグ付与を行なう．画面をスクロールすれば，ユーザには新で一度に複数提供され，古いコンテンツはストリームに埋もれしいコンテンツがリアルタイムに提供され，ページの遷移をすてしまい，流動的で膨大なコンテンツにソーシャルブックマー

ることなくスムーズにコンテンツの閲覧が可能であり，タグ付

クの様に人手で詳細なタグ付けを行なうことは難しかった．

与行動も 1 つのページで完結することになる．しかし，そこで自然言語処理による機械的，統計的分類も，コンテンツのテ

コンテンツに対して付与出来るタグは全体で 1 種類，ないしはキストが短文で構成されるこれらの SNS では難しい．それで2 種類のみであり，情報分類を行なうには不十分である．だが，も，マイクロブログにおいてもトピック抽出の研究は盛んに行単純に付与出来るタグを増やし，それこそ，ソーシャルブック

われてきた．元来，トピック抽出の研究では多量のドキュメン

マークの代表例に近しい形式を採用することも正しいとは言トを対象としていた [12]– [16]．同義語や多義語，あるいは表い難い．煩雑な操作や，タグ付与行動に画面遷移を必要とする

記ゆれという問題に対して，LSA(Latent Semantic Analysis

インタフェースは，マイクロブログの様なサービスを利用する: 潜在的意味インデキシング) [17]，記事からのトピック抽出

ユーザにとって手間であり，継続的なタグ付与行動を望むことに LDA(Latent Dirichlet Allocation : 潜在的ディリクレ配分

は難しくなってしまうだろう．

法) [18] などが提案され用いられている．しかし，この様な手法ゆえに，ここでは従来のインタフェースの特徴を取り込む形

はドキュメントが一定以上の長さであるときに有効であり，マイで複数種類のタグ付与を実現することを考える．まず，マイククロブログの様なコンテンツ一つ一つは短文に近しい環境ではロブログにおいて，タグ付与を行うボタンに文字列を用いる形

有効に機能しない事がままあった．そのため，Zhao ら [8] による式は珍しく，その殆どは文字的な意味を持たない状態で提供さTwitter-LDA モデルや，Steyvers ら [9] による Author-topic

れている．また，コンテンツとタグ付与に用いられる機能を持モデルが提案された．時系列文書を取り扱うことになるマイク

つボタンは 1 対 1 で結びついていて，ユーザはタグ付与対象とロブログでは，時間的な情報の変化は，トピックの変遷というなるコンテンツを決定するだけで，タグ付与行動を完了するこ観点でも，ユーザの興味の推移という観点でも重要となる．しとが出来る．試作システムの実装では，マイクロブログの代表

かしながら，LDA では時間的情報は考慮されない．そのため，的な特徴であるこれら二つについて，両方の特徴を満たすイン

佐々木ら [10] による研究では，Twitter-LDA モデルを改良し，タフェースと，後者の特徴だけを満たすインタフェースを，複時間的情報を取り扱えて，ユーザの興味と話題の時間発展を考

数種類のタグを選択できる形で製作した．

慮可能である Twitter-TTM モデルを提案している．一方，この様な手法では学習のコストがかかる点や，ユーザの個人的興

4. 実

装

味は反映できても，他者への個人的信頼は考慮できないという

試作システムは，従来の，コンテンツがデータストリームで点が問題となる．信頼できるユーザとそのユーザから得られる提供されるような SNS において，簡潔な操作で複数種類のタグ情報を利用する研究も存在する [11]．これらの手法では，トピッ

付与を選択できるように設計されている．表示形式は Twitter

クは 1 つのデータストリームを表すのに用いられているか，1に倣う (図 1)．1 つのコンテンツは，ユーザの名前とスクリー

つのコンテンツに 1 つのトピックのみであり，データストリー

ンネーム，動画像を含む投稿内容と，タグ付与を行なうためのムの中のコンテンツ一つ一つを的確に表したものとは言い切れ

星形のボタンで構成されている．ただし，RT に関しては本文なかった．

が緑色で表示されるものとする．

そのため，筆者らは単一の Web ページに存在せず，データ

試作システムは，比較実験用のものを含めて 3 種類存在する．

ストリーム上で複数提供されるようなマイクロブログのコンテ

ここでは，アルファベット順にシステム A，システム B，シスンツに対して，統計的手法ではない，個人個人の活動を主体とテム C と定義し，説明するものとする．システム A は，1 つのした情報分類，情報推薦を提案したいと考えている．マイクロコンテンツに 1 つのボタンが与えられ，全体で 1 種類のタグをブログ等の瞬間的に消費されるコンテンツ群に人手でタグを付用いるシステムである．システム B は，1 つのコンテンツに図図 1 試作システムにおける Tweet の表示 (システム B)
図2

1 の様に複数のボタンが与えられ，全体でボタンの数だけのタシステム C におけるタグ付与ダイアログ

グを用いるシステムである．システム C は，1 つのコンテンツに 1 つのボタンのみが与えられるが，全体で任意の数のタグを

4. 3 システム C

用いることが可能なシステムである．次に，詳細な説明と想定システム C では，1 つのコンテンツに 1 つのボタンが設置さされるメリット，デメリットを記す．

れている．ボタンをクリックすることで，図 2 の様なタグ付与

4. 1 システム A

専用のダイアログが生成される．ダイアログの画面は，複数のシステム A では，1 つのコンテンツに 1 つのボタンのみが設

中から 1 つのみが選択可能なラジオボタンと，ラジオボタンに置されている．これは，実験用に Twitter の機能を削減したも関連付けられたテキストボックスとその内部の文字列によってのであり，お気に入りの機能のみを残している．お気に入りの構成されている．どれかのラジオボタンを選択した状態で OK機能を表す星マークをクリックすることにより，コンテンツにボタンをクリックすることにより，選択されたラジオボタンに対してタグを付けられる．このとき，星の色が変化することで，対応したテキストボックスの内容がお気に入りのタグとしてコ

ユーザはタグが付けられたことを視覚的に認識する．視覚的効

ンテンツに付与される．テキストボックスは，適宜編集が可能

果はシステム B，システム C においても同様とした．

であり，ユーザは任意の文字列をテキストボックスに入力する

メ

リット

ことで自由な文字列をお気に入りのタグとして用いることが可•

コンテンツに対して直感的なタグ付与が可能能である．そのため，実質的に用いることが可能なタグの種類•

ワンクリックのみでタグが付与可能

数は限定されないことになる．テキストボックスに一度入力さ•選択肢が無いため，タグ付与を行いたいユーザは操作にれた文字列はダイアログが閉じられた後も保持されているため，迷うことがない
デメリット

図 2 の例で言えば過去 3 種類のタグについてはクリック操作のみでタグ付与が可能である．

コンテンツに対して 1 種類のタグしか用いることが出メ

リット

来ない．そのため，タグに多様な意味を持たせることが困難で•ユーザは自由な文字列をタグとして用いることが可能ある•

タグが文字列として提示されるため，ユーザは複数種類•

4. 2 システム B

であっても付けるタグを間違えることがない

システム B では，1 つのコンテンツに 3 つのボタンが設置さ•れている．どのボタンもシステム A と同等の機能を持ってい可能

る．ただし，それぞれのボタンを使い分けることによってお気•に入りというタグを付けたコンテンツを分類することが可能で直近に用いたタグであればマウス操作のみでタグ付与がTL 上に存在するお気に入りボタンが 1 つのコンテンツに対して 1 つであるため，ユーザの混乱を招かないある．図 1 の例で言えば，お気に入りのタグが 3 種類存在するデメリットことになる．このタグ付与方法では，文字列を扱うことを考え

•

ていない．
メ

リット

•

コンテンツに対して直感的なタグ付与が可能•

従来と同じく，ワンクリックのみでタグが付与可能•

コンテンツに対して，複数種類のタグをスムーズに付与

TL 上の操作のみではタグ付与が行えず，最低でも三回のクリック操作が必要になる•

初期状態と，場合によっては文字列の入力が必要である•

連続的に 1 つのコンテンツに対して複数種類のタグを付けることはできない．都度，ダイアログの表示が必要である

5. 実

験

することができる
デメリット•

ユーザが用いることの出来るタグの数が与えられた種類

数に限定される•

各ボタンが何のための分類であるか，ユーザが記憶していなければならない•

記憶違いや誤操作によるタグの付け間違えが発生する可能性が存在する実験では，本研究室で過去に収集している Twitter の実デー
タを用いる．但し，実験参加者間で発生する SNS に対するコ
ンテキストの差異によって実験結果にぶれが生まれないよう，
ハッシュタグや URL を含まず，他のサービスとも連携していないコンテンツのみを抽出した．前述したシステム B とシステ
ム C，そしてコンテンツに対して付与できるタグが 1 種類のみであるシステム A について，100 件の Tweet が含まれるデータストリームの中から 23 件の Tweet にタグを付与する課題をのみである．そのため，判断基準のいずれかに関わらず，基準被験者に与え，全ての Tweet を閲覧し終えるまでにかかった時に適合したコンテンツ全てに同一のタグを付けることになる．
システム B間で性能を評価する．また，システム B とシステム C については，付与するタグが適切であったかどうかも加味するものと今回の実験では，1 つのコンテンツに対して，3 つのボタする．コンテンツに対してタグを付与するためにはユーザの何

（注 2）

ン

らかの思惑が必要となるが，ここではタグ付与を行なう判断基には，左端のボタンを用いてタグを付与し，判断基準 (2) に該

準を簡略化することによって実験を行う．次に，本実験で用い当するコンテンツには，真ん中のボタンを用いて，判断基準 (3)た判断基準を記す．

に該当するコンテンツには右端のボタンを用いてもらった．

判断基準（ 1 ） Tweet 本文中に「風邪」という文字列が含まれているが設置されている．判断基準 (1) に該当するコンテンツシステム C
理論的には任意の種類数のタグ付与が可能であるが，本実験

Tweet

では判断基準の数に合わせて，3 種類のみを用いる．その際，（ 2 ） 先頭に「@nen neko」と書かれているリプライ

テキストボックスに過去のタグが残る性質を最大限利用するこ（ 3 ） 名前が「空洞」であるユーザの RTととし，判断基準の順番と同じ様に上から 1 つ目のテキスト

実験においては，実験参加者が試作システムに習熟したり，ボックスには「ツイート」と入力してもらい，2 つ目のテキス

同一の Tweet が提示されてしまうことによる計測のぶれを無トボックスには「リプライ」，3 つ目のテキストボックスにはくすために，3 種のインタフェースに対してラテン方格法を用「リツイート」と入力してもらう．ただし，テキストボックス

いた．また，実験は短時間で連続的に行われる．実験時には，

Twitter について簡単に記した上で，試作システムの特徴と使い方，そして実験手順を書き記した資料を配布し，説明を行った．次の項目で，実験で行われた手順を示す．

5. 1 実 験 手 順（ 1 ） 試作システムを起動し，コンテンツで構成されたデー
タストリームが表示される (図 3) 事を確認する（ 2 ） 画面左下に設置された測定開始と書かれたボタンをクリックする（ 3 ） クリックすると，自動的に画面のスクロールバーが最下部まで移動し，同時にダイアログが呼び出される（ 4 ） このダイアログには，匿名性を保持するために配布した実験参加者 ID を入力する（ 5 ） 実験参加者 ID の入力を終え，OK をクリックすると画面下部に実験参加者に対して計測を開始した旨を表すメッセージが表示される．ダイアログが閉じた時点で，時間測定用のタイマーがプログラム内でセットされる（ 6 ） 実験参加者は，メッセージを確認し正常に動作していることを確認した上で，データストリームを下から上に閲覧することによってコンテンツにタグ付与を行う．各システムにおける行動の差分については後述する（ 7 ） データストリームの一番上までコンテンツを閲覧した
時点で，実験参加者には画面右下に設置された測定終了と書かれたボタンをクリックしてもらう．ボタンをクリックした時点
でタイマーは停止される（ 8 ） 以降，実験参加者 ID と同時に配られた順番で他の試作システムについても実験を行ってもらう（ 9 ） 3 つの試作システムによる試行を終えたら，実験終了
である（ 10 ） 実験終了後は，質問紙法のアンケートを実施し，Twit-

ter の習熟度や試作システムに感じた差異について尋ねた
5. 2 各試作システムにおけるタグ付与手順
システム A
全体を通してコンテンツに用いることができるタグは 1 種類

図 3 試作システム B を例としたメイン画面（注 2）：実験環境において，システム B のボタンが 3 種類なのはデータストリー
ムを導入している SNS の多くがコンテンツに対して連続的に 3 つのボタンを埋め込んでいることが多かったためである

6. 1 システム評価と今後の発展について

表 1 Tweet 種別

Tweet Reply Retweet Total
非タグ付与対象

100

40

40

180

タグ付与対象

15

10

26

51

表 2 課題解決に要した時間と正答数 (システム A が基準)システム A システム B
データ数

31

表 2 から，システム A，B，C ともに解答率には大きな差が無いことが窺える．B と C の解答率は正答率でもあり，システ
ム B では 7 件の誤答が，システム C では 4 件の誤答が発生し，どちらのシステムも誤答人数は 4 人であった．また，F 検定のシステム C後，分散が等しくない仮定の基 t 検定を行った所，システム B

34とシステム C での正答率に有意差は見られなかった (p > 0.1)．

29

平均値 [s]298(100%) 301(101%) 363(122%)

中央値 [s]273(100%) 296(108%) 373(137%)

標準偏差 [s]

127.0

96.3

98.4

平均解答数 (正答数)

20.2

19.2

19.8

システム B とシステム C において，タグの付け間違えが発生への入力は対象となるコンテンツを初めて観測した時に限定する．すなわち，ダイアログを開いた時点で全てのテキストボッ
クスに所定の文字を入力することは禁止している．

5. 3 実験データ
以上の実験内容を，20 代前半の工学分野に所属する男子学生，及び院生計 34 名に実施した．実験に用いた Tweet の件数は表1 の通りである．この中から，非タグ付与対象 Tweet を 49 件，
非タグ付与対象 Reply を 14 件，非タグ付与対象 Retweet を

14 件，タグ付与対象 Tweet を 8 件，タグ付与対象 Reply を 7
件，タグ付与対象 Retweet を 8 件，合計 100 件になるように無

図4

実験順序 A，B，C の実験結果

図5

実験順序 A，C，B の実験結果

図6

実験順序 B，A，C の実験結果

作為にデータを抽出し，データストリームの生成を行った．これを実験参加者に TL として提示し，所定の条件によって実験を行った．ただし，実験参加者毎に与えられるデータストリー
ムは異なるものとし，一人の実験参加者についても，試作シス
テム間で同じデータストリームは基本的に与えられないものとする．

5. 4 実 験 結 果
はじめに，実験参加者 34 名の内，正答タグ付与回数が少な
く，その回数が最大正答タグ付与回数である 23 回の 50%未満である実験参加者のデータと，実験不備により正確性が欠けた
実験参加者のデータを実験結果から除くものとする．ただし，システム単位で取り除くものとし，結果としてシステム A のデータが 31 件，システム B のデータが 29 件，システム C のデータが 34 件集められた．また，この変更に伴って発生する，システムの実験順序と習熟度が原因となる実験データのばらつ
きは問題の無い範囲だと判断した．取り除いた後のシステム毎の計測時間と解答数を表 2 に平均値と中央値を用いて記す．次に，各実験順序における実験結果を図 4 から図 9 で示す．最後に，システム C においてダイアログが実験参加者に提示されてから閉じられるまでにかかった時間 (図 10 におけるタイマー
セットからタイマーストップまで) を，初回のみの文字列入力を伴うタグ付与時間と，それ以外の文字列入力を伴うタグ付与時
間，及び文字列入力を伴わないタグ付与時間とに分けて，デー
タ数の割合と時間割合によって図 11 で示す．

6. 考

察

ここでは時間的評価と解答率および正答率の評価によって各システムについて考察する．

することは予想されていて，取り分けシステム B では多くの間違いが発生するのではないかと予想していたが，実際に付け間違えの発生した実験参加者はシステム B と C それぞれ四人ず
つのみであった．深刻なのは付け間違えではなく，タグ付与対
象の見逃しであり，その結果は表 2 の通りである．これは，実験参加者に与えられた判断基準が難しかったことに他ならない．
取り分け，システム B の解答数が少ない点については，システ
ム B がデータストリーム上の 1 つの画面で，判断基準の判定と，複数ボタンから付与するタグを選択するという二つの行動が求められるのに対して，システム A では判断基準に該当す
る Tweet を探しだす行動のみで完結すること，システム C では該当する Tweet を探しだす行動と Tweet に対してタグを付ける行動というものが分離していることに起因するものではな

図9

実験順序 C，B，A の実験結果

いかと予想する．ただし，今回の実験結果だけでは値のばらつ
きの可能性もあるため，再度実験を行うか，ボタンの数を増やした実験を行なう等してシステム B で解答率が下がらないのか
については検討する必要があるだろう．
また，システム A とシステム B には有意と言えるほどの時間の差は存在せず (p > 0.1)，システム C は他のシステムに比べてタグ付与に必要な時間が約 20%増加している (p < 0.05)．
膨大な量のコンテンツに臨まなければならないユーザにとって，
この増加分は望ましくないものとなる．ここで図 11 よりシス

図 10システム C におけるボタンクリック時動作

100%
図7

実験順序 B，C，A の実験結果

80%
60%
40%
20%
0%
総時間

総データ

文字列入力を伴わないタグ付与時間

初回以外(二回目、三回目)の文字列入力を伴うタグ付与時間
初回の文字列入力を伴うタグ付与時間
図 11 システム C におけるタグ付与時間の割合

テム C における時間的負荷増加の主要因が分かる．総データでは 20%にも満たない文字列入力を伴うタグ付与時間が，総時間
図8

実験順序 C，A，B の実験結果

では 50%を超えるほどになっている．つまり，システム C においてはたったの三回しか行われなかった文字列入力を伴うタ

みると，表 2 の通りになる．この原因については，実験実施中

グ付与時間が，時間的割合で見ればその半分以上を占めているに実験参加者の挙動を観察することによって推測した．実験参ことになる．表 2 の結果と合わせれば，システム A と比較した

加者は，大きく分けて二通りのデータストリームの眺め方を際におけるシステム C の時間増加分 20%の内半分以上は，文していた．一方は，与えられたコンテンツ全てを Reply でも字列入力に消費されていることになる．

Retweet であっても，じっくりと全文精査し，もう一方は与え

ここで，文字列入力の機会を最大限減らすことを考える．ユー

られた判断基準に大まかに適合する Tweet についてのみ精査

ザに提示されるタグ付与履歴の件数を拡張し，過去に用いた文していた．例えば，Retweet であれば名前が「空洞」であるか

字列全てを履歴として提示出来たのであれば，ユーザの入力機

どうかだけを見て，判断を行なうということである．この様な会は格段に減少するだろう．この様な形式を採用している SNS

状況では測定時間にばらつきが表れるのは当然であり，実験参として pixiv が例に挙げられる．該当 SNS では，コンテンツに加者に対して判断基準を与えて分類を行ってもらう実験では，付けられているタグと，過去にユーザが用いたタグがタグクラより行動を限定する必要があるだろう．

ウドとして提示され，ユーザはその中からコンテンツに付与するタグをマウスによるクリック操作のみで行なうことが可能で

7. ま と めあり，ユーザにとって適切なタグが存在しない時は文字列入力

本論文では，Twitter を代表とする SNS 上のコンテンツに対によって新たにタグを生成することが可能である．しかし，こして複数種類のタグを使い分けて付与することを考え，そのた

れにはコンテンツ毎に個別のページ，或いは十分な画面領域がめのインタフェースを製作した．試作システムを従来のシステ必要になるという欠点がある．そのため，データストリーム上ムとの比較実験を行い，次のようなことが推測された．

に設置すればユーザのスムーズなコンテンツ閲覧を阻害するば

まず，コンテンツ上のボタンを増やすことにより付与できる

かりでなく，誤操作を誘発しかねないという懸念が生じること

タグの種類を増やしたシステム B では，従来のシステムと比になる．また，あまりにも提示されるタグの種類が多くなってべても，大きく時間的負荷がかかるわけでは無いことがわかっしまえば，今度はユーザがタグクラウドの中から目的のタグをた．しかし，今回の実験の様な複数の判断基準を考えなければ探索して見つけ出さなければならなくなってしまう．以上の観ならない状態では，タグ付与回数が他のシステムと比べて低く点から，データストリーム上で複数種類のタグ付与を行おうとなってしまう可能性が存在する．これが，今後想定している使考えた時，文字列入力によるタグ付与を提供するのは，ユーザい方である，ユーザが自由に，或いはタグ付与に用いる種類にに時間的負荷を強いることになるか，データストリームという困らない程度に，タグを扱う環境でも同じ現象が発生するのか特性に適さない機能になると言えるだろう．

については，実際にボタンの数を増やした追加実験を行う等しシステム A とシステム B が，システム C よりもタグ付与にて，随時検証が必要である．また，本実験においては，三つの必要な時間が短いのは，コンテンツの選択行動と，タグ付与行

ボタン全てを同じデザインとしていたが図 12 に示される様に，動が連動しているからだと考える．そして，システム A とシス

各 SNS ではボタン毎にデザインを変えることによってユーザ

テム B の必要時間に殆ど差異が無いことから，データストリーの押し間違いを軽減している様に思う．複数のタグ付与専用ボ

ム上でマウス操作のみによって少数のタグを選択する時間と，タンを，デザインが異なる状態と，異ならない状態で提示して，どのタグを付けるべきか判断する時間は殆ど発生していないとユーザの行動に変化が発生するのかは，今後検証する価値があ推察される．つまり，今回のシステム B の様に 3 つ程度のボタるだろう．

ンであれば，時間的負荷無しにユーザは区別して用いることが一方，コンテンツ上のボタンをクリックすることによりダイ出来るということである．それは，多くの SNS が図 12 の様にアログが呼び出されるシステム C では，現状他のシステムに3 つ程度のボタンを採用していることからも推測される．また，比べてタグ付与にかかる時間が大幅に増加してしまうことが分

これらの内 1 つの SNS において，機能毎にボタンのデザイン

かった．これは図 11 から推測される様に，文字列入力を伴うが異なるのは，ユーザによるボタンの押し間違いを軽減するた

タグ付与はユーザにとって大きな負担となることが主要因であめの工夫だと予想する．今回実験参加者から収集したアンケー

る．結論としては，データストリームを扱う SNS では，文字トによれば，図 12 に含まれる SNS の利用者は，これらの中か

列入力を必要とするタグ付与は行わないのが無難だと言えるだ

ら 1 つ，あるいは 2 つを利用していることが多く，SNS 間で類ろう．

似したデザインで異なる機能が提供されていることによるボタ
ンの押し間違いは発生し難いのだろう．

今回は，時間的負荷と正答率の観点からタグ付与インタフェー
スの模索を行ったが，その実験環境や課題は機械的である．ゆ以上の考察から，データストリームにおいて複数種類のタグ

えに，インタフェースの自由度の評価などは行われておらず，付与行動を時間的負荷無しに実現するには，ダイアログ等の別ユーザが実環境上で心理的負担を負うかも調査されていない．

ウィンドウを用いずにデータストリーム上のコンテンツに対し今後は，SNS 上に適用するインタフェースを作成し，実環境上て行なう操作のみで完結させるのが現実的であると言える．

での評価を行うことになるだろう．

6. 2 実験実施上の今後の注意点
図 4 から図 9 の測定時間には実験参加者間で大きなばらつ
きが見られる．実際に各システムについて標準偏差を計算して

文

献[1] 江田毅晴，吉川正俊，山室雅司，「Folksonomy のタグを用いた自動分類体系構築へ向けて」，電子情報通信学会技術研究報告.

図 12 SNS におけるボタンと機能 (一つのボタンが複数の機能を持っている場合もある)

DE, データ工学 107(131), 405-410, 2007-06-25.
[2] 佐々木祥，宮田高道，稲積泰宏，小林亜樹，酒井義則，「Folksonomy におけるコンテンツ推薦のためのメタデータ成長モデルの提案」，情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）
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