返答開始語句に着目した価値観相違の可視化
井原雅行

小林稔

日本電信電話株式会社 NTT サイバーソリューション研究所
1.

まえがき

Message B2

コミュニケーションにおける意思疎通阻害要因

Agree/Disagreeの一つに価値観の相違がある．筆者らは，この価Reply

値観に関する情報を抽出してコミュニケーション

Agree/Disagree

支援に役立てることを目指している．本稿では，

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Message A2Agree/Disagree
Message B1
Reply
Message A1
Agree/Disagree

会話における返答開始語句に対する同意，非同意
Share SHSVの印象評価データを用いて価値観の相違を推定，User A可視化するシミュレーションシステムを紹介する．
2.

User B

Send SHSV

価値観

人間は，お互い異なる価値観を持ちつつも，相Send SHSVStoreStore手との間に価値観の共通部分を見出すことによって合意を得ようとする．しかし，明示的な情報とInfer SHSVして抽出することが困難な価値観をコミュニケー

Responseション支援に活用することは容易ではなく，関連

databasehistory
SHSV: Similarity of human sense of values

研究事例も少ない[1][3][5][7]．
3.

価値観相違の推定

3.1. 返答開始語句によるアプローチ
価値観相違の判断は，本来，会話内容の意味論理から行われるのが理想的かもしれないが，感情

図 1：価値観共有モデル

部分の試作シミュレータを紹介する．
5.

価値観相違可視化シミュレータの試作

今回試作した価値観相違可視化シミュレータは，混入や議論戦略，発言のあいまい性などが原因で，同意強度印象評価，会話定型文，トピック肯定度

実際は難しい．一方，価値観相違の推定には同意，という三つのデータベースと，会話構成，価値観非同意の情報が参考になる[2][4][8][9]．日常生活で相違推定，価値観相違可視化という三つのプログも，話が進むと相手の考えが理解できるようになラムで構成される．画面イメージを図 2 に示す．

ることがある．これは，同意や非同意の繰返しか5.1. 会話構成

ら価値観の推定，理解を行っているからと考えら

本シミュレータでは，仮想的なユーザ 100 人をれる．本研究では，同意や非同意が表出しやすい顔文字として画面に配置し，その中から任意に選と考えられる返答開始語句に着目する．典型的な択された 2 人のユーザ A，B が，限定語彙による会

返答開始語句に関する印象評価データベースを作話を行う．一方のユーザが話題提供の定型文を発成し，これを用いて価値観相違の推定を試みる．

話した後，交互に 2 回ずつ返答して一つの会話セ4.

ッションが終了する（計 5 回の発話で一つの会話価値観共有モデル

筆者らが目標とする価値観共有コミュニケーシセッションとなる）．一つの返答は，同意強度印象ョンモデルを図 1 に示す．本モデルでは，同意，評価データベースに登録されている返答開始語句非同意の繰返しからコンピュータが価値観相違をと，会話定型文データベースに登録されている定推定し，その結果をユーザに共有させる．本稿で型文の組み合わせとして構成される．例えば「Youは，価値観共有コミュニケーション実現に向けたare wrong, 」 と い う 返 答 開 始 語 句 と 「 we初期検討として，価値観相違を推定，可視化する

sometimes,…」という定型文が合成され，一つの発Visualizing a difference of human sense of values
from agreement/disagreement phrases
Masayuki Ihara and Minoru Kobayashi
NTT Cyber Solutions Laboratories, NTT Corporation

話となる（定型文は乱数により決定）．
5.1.1. 同意強度印象評価データベース
筆者らは既に，同意，非同意が比較的明確に表一回の会話セッションが終了する度に，価値観類似度SHSVABが式(3)により計算され，トピック肯定度が式(4)により更新される（T(B)も同様，wAは重み係数）．
T(A) = T(A) + wA{E(A,RA1)+E(A,RA2)}／T(B)(4)

式(4)は，相手と逆の意見でありながら部分的に同意した場合にも対処可能な定義となっている．
5.3. 価値観相違可視化
図 2：画面イメージ

価値観類似度の計算結果が正ならば画面上の A,出しやすい英語を対象として，英語生活者 100 人

B の顔文字は近づき，負ならば遠ざかる．また，トから典型的な返答開始語句 109 個を収集している．

ピック肯定度の計算結果に応じて，肯定度が高い

さらに，これらの語句に対し，別の英語生活者 100ほど青色，低いほど赤色が濃くなる．このように，人を被験者として同意，非同意の強度評価アンケ会話セッションを繰返す度に，画面上の 100 個のート（五段階評価尺度法）を行い，同意強度印象顔文字の中の二つが選択され，位置と色を変化さ評価データベースを取得済みである[6]．

せる．位置はヒトとヒトの関係を，色はヒトと事5.1.2. 返答開始語句の決定

象（トピック）の関係を可視化している．その変

返答開始語句の決定に用いるパラメータの定義

ニティにおいて，各ユーザが相手の発言の影響をを以下に示す．
E(i,j) ＝ ユーザ i の語句 j に対する同意強度印象
評価化の様子は，価値観の異なる 100 人の仮想コミュ（－5≦E(i,j)≦5，E(i,j)は整数）

T(i) ＝ 対象トピックに対するユーザ i の現在の受けながら価値観を変化させていく様子を表していると解釈できる．
6.

むすび（－5≦T(i)≦5，T(i)は整数）

今回の試作は，価値観類似度推定の基本アルゴ

Rik ＝ ユーザiがk回目の返答で用いる返答開始語

リズムを実装した会話シミュレータの域を出ない

肯定度
句が，今後は，実際に人間がユーザとして利用可能（k＝1,2）

ユーザ A，B のトピック肯定度の類似度 S(A,B)をなコミュニケーションシステムに発展させたい．
参考文献

式(1)のように定義する．
1/2

S(A,B) = { T(A)T(B) }／{ |T(A)||T(B)| }(1)

A，Bが用いる返答開始語句RAk, RBkは，式(2)を満たすE(i,j)の返答開始語句を印象評価データベース
から乱数で二つずつ選択することによって決定される（nは語句選択範囲の調整用定数）．
S(A,B)－n ≦ E(i,j) ≦ S(A,B) + n(2)5.2. 価値観相違推定
価値観相違を推定にするにあたり，返答開始語句に関して以下の二点を考慮する．
1. どの強度の（非）同意語句が使用されたか
2. 両者の同意強度印象評価はどれくらい違うか
上記 1 は，両者の同意強度印象評価の平均として，2 は差分として反映させる．両者の価値観の類
似度SHSVABを，式(3)に示す平均と差分の重み和によって定義する．ただし，x, y＝{A, B}, x≠y, k＝{1,2}, w1,w2は重み係数．
SHSVAB ＝ w1・∑{E(x,Ryk)＋E(y,Ryk)}＋w2・∑｜E(x,Ryk)－E(y,Ryk)｜(3)[1] John, C. M., et al.: An experimental study of commonground in text-based communication, Proc. ACM CHI '91,
New Orleans, LA, ACM Press, pp. 209–215 (1991).
[2] Kahai, S. S., et al.: The effect of computer-mediatedcommunication on agreement and acceptance, Journal ofManage. Info. Sys., Vol. 16, No. 1, pp. 165–188 (1999).
[3] Kenneth, L. K., et al.: Computer based systems forcooperative work and group decision making, ACM
Computing Surveys, Vol. 20, No. 2, pp. 115–146 (1988).
[4] Mera, K., et al.: Analyzing affirmative/negative intention
from plural sentences, Proc. KES '01, Osaka/Nara, Japan,
pp. 1222–1226 (2001).
[5] Richard, J. B., et al.: Sharing perspectives in distributed
decision making, Proc. ACM CSCW '92, Tronto, ON,Canada, ACM Press, pp. 306–313 (1992).
[6] 井原, 他: 価値観を用いたコミュニケーション支援のための発言開始語句分析, 情処論 (出版準備中).
[7] 熊本, 他: コーパスに基づく発話意図タイプ決定ルー
ルの自動生成, 情処論, Vol. 40, No. 6, pp. 2699–2707(1999).
[8] 矢野, 他: 同意・不同意表現のための談話タグに関する一考察, 人工知能誌, Vol. 14, No. 2, pp. 290–295(1999).
[9] 吉江, 他: 肯定/否定意図を検出するチャットシステムのための肯定値計算手法の改良, ファジィシステムシンポジウム, Vol. 17, pp. 513–516 (2001).