# [B02] 地域資料デジタルアーカイブに 市民参加型ウィキペディアタウンが果たす意義

○青木和人

アーカイブ・コーディネーター協会・立命館大学公務研究科

〒600-8806 京都市下京区中堂寺壬生川町8番地

E-mail: kazu013057@gmail.com
## The significance of WikipediaTown with citizen participation for Local digital archive。

Kazuto AOKI

Archive Coordinator Association's $\cdot$ Ritsumeikan University Institute Graduate School of public service

kyotoshi simogyoku tyudoji mibugawatyo 8, Kyoto, Japan

## 【発表概要】

現在までに蓄積された紙媒体によるアナログ地域資料は膨大な数に上る。これらを早急にデジタルアーカイブ化することは容易ではない。アナログ地域資料の完全なデジタルアーカイブ作業が実現されるまで、地域資料のデジタルアーカイブを簡便に実現し、インターネット上で地域資料内容の検索やアクセスを可能とすることが求められている。

そこで本研究では、市民参加型で地域資料を出典としながら、ウィキペディア上にその内容を編集するウィキペディアタウン活動成果のテキストマイニング分析から、その意義について考察した。その結果、地域資料の簡便なデジタルアーカイブ化を実現した。それにより、埋もれている膨大な地域資料へのデジタルな入り口を作ることで、インターネットを通じた再発見機会を提供することができた。

## 1.はじめに

現在、政府は地域活性化を掲げ、総務省を中心として ICT 利活用等を通じた地域情報化施策が行われている。その中では、国・地方自治体、住民・NPO 等、多様な担い手による地域情報化が必要であるとされている[1]。 その中で公共図書館には地域の情報拠点としての新たな役割の必要性が指摘され、地域社会における情報蓄積・情報発信の拠点としての役割が期待され、地域情報のデジタルアー カイブ等による発信が挙げられている[2]。

その具体的活動として、地域のデジタル写真をアーカイブし公開する瀬戸内市立図書館の「せとうちデジタルフォトマップ」[3]や箕面 - 豊中市立図書館との協力で豊中 - 箕面地域情報アーカイブ化事業実行委員会が実施する「北摂アーカイブス」[4]が始まりつつある。 しかし、これらの先行事例は現在や過去の地域の風景写真をデジタルアーカイブする取り組みである。そのため、これまで蓄積されてきた紙媒体によるアナログ状態の膨大な地域資料をデジタルアーカイブする取り組みには至っていない。現在までに蓄積された紙媒体によるアナログ地域資料は膨大な数に上る。 これらを早急にデジタルアーカイブ化することは容易ではない。アナログ地域資料の完全なデジタルアーカイブが実現されるまで、もう一つのデジタルアーカイブ手法として、地域資料のデジタルアーカイブを簡便に実現し、 インターネット上で地域資料の書誌情報や内容を検索可能にすることが求められている。

これら紙媒体でのアナログ地域資料を出典として表記しながら、その内容を市民参加型でウィキペディア上に編集するウィキペディアタウンの取り組みが注目されている[5]。京都府地域では、このウィキペディアタウンが継続的に実施されている。この取り組みは、 よく知られているデジタルアーカイブプラットフォームであるウィキペディアに着目し、市民参加型で地域情報をデジタルアーカイブし、情報発信している。この取り組みは 2014 年 2 月 16 日より継続的に実施され、現在ま

でに他地域への協力も含めて、全 22 回も開催されている[6]。

本稿ではこのウィキペディアタウンの成果を定量的に分析するための手法として、構造化されていない大量のテキストデータから情報抽出を行らテキストマイニング技術[7]に着目した。しかし、ウィキぺディアタウンによる地域資料デジタルアーカイブ成果に対して、 テキストマイニング分析により、その意義を明らかにした事例は未だない。

そこで本研究では、もう一つの地域デジタルアーカイブ手法であるウィキペディアタウン作成結果のテキストマイニング分析により、地域資料デジタルアーカイブに市民参加型ウイキペディアタウンが果たす意義について考察する。

以下、2 章では地域情報デジタルアーカイブとしてのウィキペディアタウンについて述べ、 3 章ではテキストマイニング分析手法と分析結果について述べ、 4 章では研究の成果と今後の課題について述べる。

## 2. 京都でのウィキペディアタウン

これまで国の地域情報化実証実験等で行われてきたデジタルアーカイブプラットフォー ムは実証実験が終了するとプラットフォーム自体が消滅してしまう例が多い。そのため、 すでに実績のあるデファクトスタンダードなデータプラットフォームの利用を進めていくことが重要である。そのような市民参加型デ ータプラットフォームとして、最も知られているデジタルアーカイブプラットフォームは、 ウィキメディア財団が運営しているインター ネット百科事典ウィキペディアである[8]。ウイキペディアは、無料で閲覧できるインター ネット百科事典として、一般社会に広く知られている。ただし、ウィキペディアが誰もが無料で自由に編集に参加でき、GFDL とクエイティブ・コモンズ(CC-BY-SA)ライセンスのもとオープンデータとして自由に 2 次利用可能で、世界の各言語で展開されていることはあまり知られていない。

このウィキペディアへ地域情報を市民参加型イベントで編集していく「ウィキペディアタウン」が近年、日本において活発に行われつつある。日本初のウィキペディアタウンは、
2013 年 5 月 25 日に横浜市で行われた。続いて、2013 年 6 月 22 日に東京 - 世田谷区で行われた [11]。しかし、これらは単発イベントであり、公共図書館を会場とした地域に根ざした継続的な活動には至っていなかった。そこで、京都市を中心に活動するオープンデー 夕京都実践会や京都府南部地域を中心に活動する code for 山城では、デジタルなオープンデータ作成活動であるウィキペディアタウンと各地域で連綿とアナログの地域情報を積み重ねて来た地域住民、地域団体、地域行政を連携させるウィキぺディアタウンを継続的に実施している。特に第 4 回の開催から、公共図書館と連携し、主に京都府立図書館を会場として地域の情報発信拠点としての公共図書館の役割も実践している。

イベントの午前は、オープンデータ京都実践会より趣旨説明、地域歴史研究会より対象地域の歴史文化について講演を行う。その後、 グループに分かれて、まちあるき現地調査を行う。午後は、図書館職員よりウィキペディア記事作成のための文献調査作業の方法について指導を受ける。その後、オープンデータ京都実践会の原資料の著作権を侵害しないように編集し、出典を付けて編集する方法について、指導を受けながらグループごとに 2 時間程度ウィキペディアの編集作業を行う。

この京都での継続的な活動により、その後、公共図書館と連携したウィキペディアタウンが全国各地で行われるようになってきている。日本でのウィキペディアタウンは、2017 年 5 月 26 日現在、全 102 回開催されている[9]。 そのうち、オープンデータ京都実践会主催の a 京都市地域で 15 回(14.7\%)、code for 山城主催の $\mathrm{b}$ 京都府相楽郡は 6 回(5.9\%)であり、京都地域での合計は 21 回 $(20.6 \%)$ と日本におけるウィキペディアタウンの $20 \% を$ 占めている。また、兵庫県伊丹市、大阪府堺市、岡山県岡山市、和歌山県和歌山、和歌山県橋本市等のウィキペディアタウン協力要請に基づいた c 他地域への協力が 15 回(14.7\%)ある。そのため、主催と協力を合計すると 36 回 (35.3\%)となり、京都地域でのウィキペディアタウン活動者によるウィキペディアタウンが日本のウィキペディアタウンの約 $1 / 3$ を占めている。そこで次章では、この京都地域での

ウィキペディアタウンによる地域情報デジタルアーカイブ成果について、テキストマイニング分析で、その意義を明らかにする。

## 3.テキストマイニング分析 3.1 分析の方法

テキストマイニング対象は、オープンデー 夕京都実践会主催の 15 回のうち、美術館、博物館と連携し地域の芸術情報を記述するウイキペディア ARTS の 3 回と新規項目作成のなかった 4 回を除く 8 回、code for 山城主催の $\mathrm{b}$ 京都府相楽郡 6 回 (5.9\%)、オープンデー 夕京都実践会が他地域へ協力した 7 回を合わせた全 19 回のウィキペディアタウンである。 そこで新たにウィキペディア項目を新規項目として作成した全 49 項目を対象とした。その内訳は 1,174 段落、 1,601 文、 4,527 異なり語数、26,270 総抽出語である(表 1)。分析ソフトウェアはテキスト型データを統計的に分析するためのフリーソフトウェア KH Coder ver2.00f を使用した[10]。テキストマイニングは形態素解析と構文解析の 2 つの手法からなる。まず、形態素解析により文書データを言語学的な意味をなす最小の単位である形態素に分割する。そして構文解析で語句間の関係を認識し、疑問文であるか命令文であるか等の文章タイプ判別を行い、語と語の関係を調べる。これにより文章内での重要語句の抽出(出現頻度の認識)、語句の意味的役割の認識、同義語の抽出等が可能となる。分析は、 (1)名詞の頻出度の一覧表からの頻度分析、(2)共起ネットワーク分析により行った。

## 3.2 頻度分析

頻度分析とは、出現頻度が高い単語ほど重要度が高いという考え方で、対象文献における単語の出現頻度を検討するものである。 KH Coderによりウィキペディア全 49 項目のテキストについて頻度分析を行い、各文献の出現頻度 $1 \sim 10$ 位の名詞を抽出した(表 1 )。 a 京都市では、上位 10 位に七宝、庭園等の京都文化や疏水、インクライン、水車等、近代京都の琵琶湖疏水事業と水利事業が抽出されている。京都市地域では、寺社仏閣に関する認知度が高いため、ほとんどの寺社仏閣のウィキペディア項目は既に作成されていた。 そのため、京都市では、近代京都の琵琶湖疏水事業や明治期の七宝焼、庭園等の文化情報がデジタルアーカイブされている。

$\mathrm{b}$ 京都府相楽郡では、神社、歴史、時代、

地名、文化、文化財、地域、街道、祭神の名詞が頻出語となっている。相楽郡地域の寺社仏閣はほとんど知られていないため、ウィキペディアに項目が全く作成されていなかった。 そのため、ウィキペディアタウンにより、地域の寺社仏閣、文化財が広くデジタルアーカイブされたことが頻出語から伺える。

$\mathrm{c}$ 他地域でも、古墳、文化財、歴史、神社、地名の名詞が頻出語となっており、b 京都府相楽郡と同様に地域の寺社仏閣はほとんどウイキペディア項目がなかったため、地域の寺社仏閣、古墳等が広くデジタルアーカイブされたことを示している。

## 3.3 共起ネットワーク分析

共起ネットワーク分析とは、対象文献における諸々の単語と単語の間の関連性を検討し、 それぞれの文献の特徴を明らかにする。分析では、KH Coder の出力する共起ネットワー ク種類のうち、「サブグラフ検出・媒介」を選択した。これは辺の媒介中心性を用いたサブグループの抽出法である。強くお互いに結び付いている部分を検出してグループ分けし、 カテゴリー群としている。媒介中心性の高い辺は多くの頂点をつなぐ働きをしている[11]。最小出現数を 10 と設定し図 1 3 を作図した。 a 京都市では、右に運河、橋、疎水、インクライン、琵琶湖、水車、水路等の群がある (図 1)。これらは、近代京都の琵琶湖疏水関連のデジタルアーカイブを示している。また、下に七宝、庭園、明治等の群が見て取れる。明治期の七宝と琵琶湖疏水を利用した並河靖之七宝記念館の庭園に関する記述が 2 つの群を繋いでいる。左下には、平安、神宮、建造、工事と近代京都で建造された平安神宮に関連する群がある。平安神宮のウィキペディア項目は既に存在していたが、日本初期の鉄筋コンクリート・鉄骨造建造物として、登録有形文化財（建造物）となっている平安神宮大鳥居は、独立したウィキペディア項目がなかった。そのため、ウィキペディアタウンにて、項目を作成しており、あまり注目されていない近代京都の文化財のデジタルアーカイブを進めたことができた一例である。

$\mathrm{b}$ 京都府相楽郡では、上に和束、茶、茶畑、
表 1. ウィキペディアタウンによる成果と名詞頻出度の一覧表

} & \multicolumn{2}{|c|}{ a京都市 } & \multirow{2}{*}{} & \multicolumn{2}{|c|}{} & \multirow{2}{*}{} & \multicolumn{2}{|c|}{} & \multirow{2}{*}{} \\

郷、町などの群がある（図 2）。これらは、茶生産の盛んな和束町のデジタルアーカイブを示している。また、下には、精華、神社、寺社、祭神等の群が見て取れる。精華町ウィキペディアタウンでは、 7 つもの寺社に関するウィキペディア項目を作成している（表 1)。注目されていない地域のデジタルアーカイブを進めることができた結果が示されている。右下には街道、道、奈良の群がある。ウィキぺディア項目の狛田村、乾谷の文中で奈良街道、伊賀街道、大坂街道、徳川家康が伊賀の国に出た徳川道等の地域の街道に関する情報がデジタルアーカイブされている。 c 協力地域では、上に伊丹、神社、須佐等の群がある(図 3)。これらは、伊丹市ウィキペディアタウンで須佐男神社の記述をしたことに関連する。また、中央には、堺、百舌鳥、古墳等、堺市ウィキペディアタウンでの古墳や地域のデジタルアーカイブ結果を示している。下には岡山、公民館、教育、社会、ESD 等の群がある。岡山市公民館では、ESD（持続可能な開発のための教育）活動が盛んで、 これらがデジタルアーカイブされている。

左下部には和歌山、紀の川、橋等の群がある。和歌山市では、和歌山城の外堀を起源とする市堀川とその上にかかる寄合橋の項目を

図 1. 共起ネットワーク分析結果(a 京都市)

図 2. 共起ネットワーク分析結果(b 京都府相楽郡)

作成した。市堀川が江戸期の和歌山城下町において船運による物資の輸送路として使用され、河岸に問屋街が形成されていた歴史がデジタルアーカイブされた結果を示している。

## 4. おわりに

本研究では、地域情報デジタルアーカイブのもう一つの手法としての簡便なデジタルア一カイブである市民参加型ウィキペディアタ

図 3. 共起ネットワーク分析結果(c 協力地域)

ウン活動成果のテキストマイニング分析から、 その意義を明らかにした。その結果は以下のようにまとめることができる。

(1)関西地域で活発に行われつつある市民参加型ウィキペディアタウンによる成果が定量分析から明らかとなった。a 京都市地域では、高名な寺社仏閣に関するウィキペディア項目が既に作成されているため、近代京都の水利事業や文化情報のデジタルアーカイブが進んだ。 $\mathrm{b}$ 京都府相楽郡では、地域の寺社仏閣や文化財に関するウィキペディア項目がそもそも存在しないため、ウィキペディアタウンをきっかけに地域住民による地域の寺社仏閣や文化のデジタルアーカイブが大いに図られた。 c 関西の協力地域でも同様の傾向が見られた。 これまで地域住民のみに知られており、地域住民が誇る地域情報を地域住民自らがウィキペディアにデジタルアーカイブする地域情報発信が図られていることが示された。

(2)公共図書館と連携したウィキペディアタウンによるデジタルアーカイブの意義として、公共図書館の貸出禁止扱いの重要資料を館内利用にて編集しデジタルアーカイブできる点、新規ウィキペディア項目の選定に際して、地域情報資料に関する専門的な知識をふまえた図書館員の参画による質の高いデジタルアー カイブが可能となる点があげられる。

（3）本取組の重要な点は、ウィキペディア上にアナログ地域資料の簡便なデジタルアー カイブを実現している点にある。アナログ地域資料を出典として表記して、その内容をウィキペディア上にデジタル化することは、これまで埋もれていた膨大なアナログ地域資料の書誌情報とその内容の簡便なデジタルアー カイブを実現している。これはウィキペディアによるインターネットを通じたアナログ地域資料へのデジタルな入り口を作ることを果たしている。その結果、これまでアナログな紙媒体で連綿と地域で蓄積されてきた膨大な市町村史や郷土史等の埋もれていた地域資料のインターネットを通じた再発見が可能となる機会が提供されている。これが地域資料デジタルアーカイブに市民参加型ウィキペディアタウンが果たす意義である。

今後の課題として以下の点があげられる。今回の分析は京都市、京都府、及び関西大都市圏に限定されている。過疎地域を対象とする場合の地域資料確保や情報発信の内容は、大都市圏地域とは異なることも考えられる。現在、日本全国各地でウィキぺディアタウンの取り組みが活発化しているため、今後は全国のウィキペディアタウンによるデジタルア一カイブ成果を明らかにしていく必要がある. また， ウィキぺディアは参考文献に基づく適切な再編集能力が必要である。そのため,地域住民自らがウィキペディアによる地域情報のデジタルアーカイブを実現するには教育体制が必要である。今後は地域の図書館, 博物館, 資料館職員のウィキペディア編集能力の獲得と地域住民一の研修の取り組みが必要である。このような取り組みを進めていくことで，市民参加型ウィキぺディアタウンにより地域住民自らの手による地域情報化を継続的に進めていくことが可能になる。その結果，地域住民による市民参加型ウィキペディアタ
ウンによる地域資料デジタルアーカイブの取り組みは，地域活性化のために必須のものになっていくであろう.

## 参考文献

[1] 総務省. 地域情報化の推進. goo.gl/Mw9V

S3（閲覧 2017/5/15）。

[2] 文部科学省. 図書館をハブとしているネットワークの在り方に関する研究会. 地域の情報ハブとしての図書館. goo.gl/L8VEz6

（閲覧 2017/5/15）。

[3] 瀬戸内市立図書館. せとうちデジタルフオトマップ. http://www.setouchi-photomap. jp/ (閲覧 2017/5/15).

[4] 豊中・箕面地域情報アーカイブ化事業実行委員会. 北摂アーカイブス. http://e-librar y2.gprime.jp/lib_city_toyonaka/c（閲覧 201 $7 / 5 / 15)$.

[5] 青木和人。地域活性化一市民参加型オ一プンデータが果たす意義. 2014 年社会情報学会（SSI）学会大会研究発表論文集. 2014.電子版.

[6] 青木和人. 公共図書館を情報発信拠点とした市民参加型オープンデータ作成イベントの参加者属性分析. じんもんこん 2015 研究発表論文集. 2015. pp145-152.

[7] Rajman, M., and Besanceon, R. Text Mining. Natural Language techniques an $\mathrm{d}$ Text Mining applications, Proceedings o f the seventh IFIP 2.6 Working Conferenc e on Database Semantics, (DS-7). 1997. [8] ウィキペディア財団. ウィキペディア. http. //goo.gl/eNWfe9（閲覧 2017/5/15）.

[9] ウィキペディア財団. プロジェクトアウトリーチ/ウィキペディアタウン/アーカイブ. https://goo.gl/3DGcGx（閲覧2017/5/15）。 [10] 樋口耕一. KHCoder2.x チュートリアル. 2013. goo.gl/sdhnMI（閲覧 2017/5/15）. [11] 鈴木努. R で学ぶサイエンス 8-ネットワーク分析一。共立出版. 2009.

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