# 【原著論文】
# 情報分野の先端科学技術に対するリスク認知
一知識要因に着目した検討一*
## Perceived Risk of Emerging Information Technologies: The Relationship between \\ Knowledge and Perceived Risk of AI, Machine Learning, Self-driving and VR

\author{
高木彩**，武田美亜***，小森めぐみ****，今野将*****
}

Aya TAKAGI, Mia TAKEDA, Megumi KOMORI and Susumu KONNO

\begin{abstract}
Emerging information technologies are rapidly growing and expected to change the social systems drastically. This study investigated the relationships between knowledge and risk perceptions regarding new technologies such as AI, machine learning, self-driving, and VR. We conducted an online survey and measured the risk perception and basic scientific knowledge and domain specific knowledge (subjective and objective knowledge regarding emerging information technologies). The results of hierarchical regression analyses showed that the interactive effect of subjective and objective domain specific knowledge was significant. Participants who rated higher in both of subjective and objective knowledge perceived lower risk than other participants. Basic scientific knowledge was correlated with objective knowledge but not significant predictor of risk perception. The explanatory power of the knowledge factors was lower than institutional trust.
\end{abstract}

Key Words: risk perception, domain specific knowledge, basic scientific knowledge, emerging technology

## 1. 問題

## 1.1 リスクの認知とコミュニケーションにおけ る知識要因の影響

リスクの認知やコミュニケーションに関わる心理学的要因の 1 つとして, 知識の要因を挙げることができる（木下，2016）。リスク・コミュニケーションにおいて，受け手側がリスクに対して有する知識の影響については, これまで多くの研究関心を集めてきており，その一例には欠陥モデル(deficit model)等の議論を挙げることができるだう。知識量がリスクへの不安感やリスク認知，受容態度に及ぼす影響についても検討はされてはいるもののそれらの研究知見は様々であり,一貫したパターンは見出されていない状況にある (e.g., Evans and Durant, 1995)。その背景には, 知識の測定方法（自己評価か，それとも正誤判断などの客観的な手続きに基づく評価か) (e.g., House et al., 2004)や，測定する知識内容が研究ごとに異なり整理されていないこと等が指摘されている (Visschers and Siegrist, 2018)。 そうした問題について, 本研究では知識要因の操作上の問題を2点検討することにより，知識要

因とリスク認知の関連についてより明確化を図りたい。

1 点目は，知識要因の議論をする際には，何についての知識かという部分を整理し，リスク認知との関連を検討することである。すなわち, 対象技術に関する領域固有の知識であるのか, あるいは科学技術全般に対する科学的基礎知識であるのか, といった知識内容についてである。科学的基礎知識が高い人ほど，対象とする先端科学技術に対する領域固有知識もまた高いという正の相関関係を直感的には想定できるだろう。しかし, 同じハザードに対してであっても，具体的にハザードのどのような側面にかかわる知識かによって，リスク認知や不安感などへの影響が異なることが示唆されている(Bearth et al., 2014; Shi et al., 2015; Tobler et al., 2012)。そのため, 両者はリスク認知に対して同じ関係をもつことを前提としてよいのか検討する。

2 点目は, 知識の測定にかかわる問題, すなわち自己評価に基づくのか，あるいは客観的に実際の知識量を測定するのかという違いを整理し，情報分野の先端科学技術に対するリスク認知においても, 主観的知識と客観的知識の交互作用効果が認められるのかを検討することである。

高木, 小森(2018)によると, 健康影響において科学的に結論の出ていない電磁波のような環境因子のリスク認知については, 認知者の電磁波の原理に関する知識量が影響するが，その関連性は主観的に評価した知識（主観的知識）と実際（客観的知識）では異なっていた。主観的知識と客観的知識の間には交互作用効果が確認されており, 主観的知識量は客観的知識量が少ない場合にのみ有意な効果をもち, 客観的知識量が少ない場合のみ, 主観的知識量が多いほどリスク認知が高まるというパターンであった。それに対して客観的知識量の単純主効果は主観的知識とは無関連で, 客観的知識量が多いほどリスク認知は低かったことが報告されている。本研究では, このような知識要因の交互作用効果が情報分野の先端科学技術でも確認されるのかを検証する。

## 1.2 情報分野の先端科学技術

本研究で取り上げる人工知能 (AI)や仮想現実 (VR) といった情報分野の先端科学技術の発展は近年目覚しく, 多くの社会的関心が寄せられている。平成 30 年度情報通信白書においても，「人・
モノ・組織・地域などあらゆるものを『つなげる』ことで新たな価値創造を実現するICTを利活用して, 需要喚起, 生産性向上, 社会 - 労働参加を促進することで, 人口減少時代における持続的成長が図られている」（総務省，2018）と近年の状況が説明されている。これらの情報分野の先端科学技術が一般の人々との間に摩擦を起こすことなく社会的に受容されるのか，その見通しを立てる上で当該技術に対する人々の現時点でのリスク認知とその関連要因の認知を把握することは意義があるといえよう。

このような先端科学技術の場合, 電磁波のような環境因子と違って, 健康影響だけでなく評価対象の基本原理の部分でも今後の技術開発により変容するため，そのリスクを判断する上での不明点は多い。そうした性質からは, 先端科学技術のリスク認知には, 技術開発やリスク管理を担う組織への信頼感が密接に関連してくる可能性が考えられるため(Siegrist and Cvetkovich, 2000), 本研究ではリスク認知を予測する変数として組織信頼感の要因をあわせて考慮し, 主観的知識と客観的知識がリスク認知に与える影響がさらに組織信頼感によって調整される可能性も検証することとした。 その検証に際しては, 先端科学技術のリスク認知が知識要因によりどの程度説明されるのか, それは先行研究 (中谷内ら, 2018 ; Raue et al., 2019) が示唆するように影響力は小さいのかも確認を要するだろう。

以上に基づき本研究では調査を実施することにより, まず情報分野の先端科学技術へのリスク認知の現状を把握する。その上でこうした技術のリスク認知に対して知識要因と組織信頼感が及ぼす影響に着目した検討を行う。

## 2. 方法

## 2.1 調査対象者と調査時期

15 歳から 64 歳までの 1000 名 (平均年齢 $M=$ 40.08, $S D=13.63$ ）であった。サンプルは(株)クロス・マーケティングの有するパネルを利用し, 2018 年 10 月 29 日〜2018年 11 月 6 日にWEB上にて参加を募った。サンプルサイズは性別と年齢階級（10歳階級）で均等になるようにし, 職種が 「電力会社 $\cdot$ 電力関連会社」「情報 - 通信」「官公庁・団体」「新聞・雑誌など」「市場調査」に該当する者は調査対象から除いた。

## 2.2 調査項目

WEB 調査では，以下の調査項目への回答を求めた。4つの技術 (AI, 機械学習, 自動運転, VR）に関してそれぞれ以下の調査項目への回答を求めた。本研究の評価対象としたこれらの 4 つの技術の選定は，ビジネスパーソンが期待する新技術ランキング（日経BP社，2017）を参考に，社会的関心の高いAIを中心にその要素技術である機械学習と実装形態である自動運転とVRを加え, これらの4つを対象とし情報分野の先端科学技術のリスク認知と知識との関連を検討することとした。

1.リスク認知（各技術に対して1項目, 計4項目)：「あなたにとって以下の項目はどの程度危険であると思いますか」との問いに「1：まったく危険ではない」から「7：非常に危険である」,「8：この言葉を聞いたことがない」の8件法で回答を求めた。

2. 主観的知識量（各技術に対して2 項目，計 8 項目):「私は『対象技術 (例：人工知能)』に関して人並には知識があると思う」「私は『対象技術 (例: 人工知能)』のことは全くわからない (逆転項目)」に「1：全くあてはまらない」から $\lceil 7 ：$ 非常によくあてはまる」，「8：この言葉を聞いたことがない」の 8 件法で回答を求めた。

3. 客観的知識量 $(24$ 項目): 本研究で取り上げた4つの技術に対してそれぞれ6問の正誤判断課題を提示し「1：正しい」「2：誤っている」「3： わからない」の3件法で回答を求めた(Appendix 1)。分析時には技術ごとに正答数を算出した。

4. 科学的基礎知識 (11 項目): 科学技術-学術政策研究所 (2012)が作成した, 科学技術全般に対する基礎知識を問う 11 問の正誤判断課題を提示し「1：正しい」「2：誤っている」「3：わからない」の3件法で回答を求めた。

5.リスク管理に関わる組織への信頼感（各技術に対して2 項目, 計 8 項目): 先行研究 (中谷内, 2011;高木ら，2007；山崎ら，2008）を参考に,各技術のリスクの管理組織全般への信頼感を測定するために「『対象技術』のリスク管理にかかわる組織（官公庁, 企業, 研究機関など）はどの程度信頼できるとあなたはお考えですか。」という問いに対して，技術ごとに「1：責任感がない— 7 ：責任感がある」と「1：信頼できない-7：信頼できる」のSD法による2項目7件法に回答を求めた。調査ではこの他に別の調査項目も設けられていたが，それらについては本稿では割愛する。

## 3. 結果

## 3.1 主要変数の記述統計量

以下の分析において, リスク認知と主観的知識量の調査項目に関しては,「8：この言葉を聞いたことがない」の回答は久損値として処理することとした。その結果, リスク認知の指標において欠損値扱いとなったサンプルサイズは $\mathrm{AI} n=4$, 機械学習 $n=125$, 自動運転 $n=1$, VR $n=14$ であった。主観的知識において欠損値扱いとなったサンプルサイズは AI $n=5$, 機械学習 $n=154$, 自動運転 $n=1$, VR $n=10$ であった。以上のような変数ごとの欠損値を処理をした後の有効データをもとに，リスク認知, 主観的知識量, 客観的知識量, 組織信頼感について技術ごとの平均値を算出し4つの技術に関する1要因の分散分析を実施した(Table 1)。 いずれの変数においても，技術の主効果が有意であったため $(F \mathrm{~s}>6.53, p \mathrm{~s}<.001)$, Holm法による多重比較を行った。その結果, リスク認知 $(n=870)$ については自動運転が最も高く $(M=4.23)$, 次いでAI（ $M=3.86)$ とR $(M=3.69)$ の順に続き, 最も低かったのは機械学習 $(M=3.58)$ であった。主観的知識 $(n=840)$ と客観的知識 $(n=1000)$ においても, 平均値が最も高いのは自動運転であり, 反対に最も低かったのは機械学習であった。たたし，組織信頼感 $(n=1000)$ に関しては自動運転と機械学習の平均値間の差は有意ではなく, $\mathrm{AI}$ に関する組織信頼感が相対的にやや低いことを示す結果となっていた。

Table 1 Means of main variables by technology

 &  & VR \\

主観的知識 & $3.95 \mathrm{c}$ & $3.36 \mathrm{~d}$ & $4.26 \mathrm{a}$ & $4.08 \mathrm{~b}$ \\
客観的知識 & $2.47 \mathrm{~b}$ & $2.07 \mathrm{c}$ & $3.46 \mathrm{a}$ & $2.46 \mathrm{~b}$ \\
組織信頼感 & $3.91 \mathrm{~b}$ & $4.02 \mathrm{a}$ & $3.98 \mathrm{ab}$ & $4.04 \mathrm{a}$ \\

Note) Scores of risk perception and subjective knowledge range from 1 to 7 , the scores of objective knowledge range from 0 to 6 . Means with different letter are significantly different (Holm method).

Table 2a Correlation matrix of main variables regarding $\mathrm{Al}$ (below diagonal) and machine learning (above diagonal)

${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05$

Table $2 \mathrm{~b}$ Correlation matrix of main variables regarding self-driving (below diagonal) and VR (above diagonal)

## 3.2 リスク認知と知識要因間の関連

知識要因間（主観的知識，客観的知識，科学的基礎知識)，ならびにリスク認知と知識要因間の関連を検討するため，技術ごとに相関分析を実施 Lた(Table 2a, Table 2b)。主観的知識と客観的知識との間には中程度の正の相関が確認された $(r \mathrm{~s}=.34 \sim 41, p s<.001)$ 。また客観的知識と科学的基礎知識の間にはそれよりもやや強めの相関が確認された $(r \mathrm{~s}=.45 \sim .53, p s<.001)$ 。リスク認知と主観的知識, 客観的知識の間には, 有意な負の相関が確認された $(r s=-.22 \sim-.11, p \mathrm{~s}<.001)$ 。リスク認知との間の負の相関関係は，組織信頼感が最も強く( $r \mathrm{~s}=-.43 \sim-.25, p \mathrm{~s}<.001)$, 科学的基礎知識が最も弱かった $(r \mathrm{~s}=-.17 \sim-.08, p \mathrm{~s}<.05)$ 。以上の結果から，科学的基礎知識は領域固有知識（客観的知識，主観的知識）を媒介してリスク認知に影響している可能性が示されたため，Baron and Kenny (1986, p. 1176)が提案するパス解析を用いた手法に基づき媒介分析を行った(Figure 1, Table 3a， Table 3b)。

まず，客観的知識についての分析を行った。科学的基礎知識からリスク認知へのパス ( $\beta \mathrm{s}=-.17$ $\sim-.08, p \mathrm{~s}<.05)$ と, 客観的知識へのパスが有意であった (a $\beta \mathrm{s}=.49 \sim .53, p \mathrm{~s}<.001)$ 。そして客観的知識を統制したところ，機械学習は，有意なままであったが值は小さくなり ( $\left.\mathrm{c}^{\prime} \beta=-.09 p<.05\right)$ ，その

Note) Standardized regression coefficients are reported. ${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01$

Figure 1 Results of mediation analysis regarding objective knowledge (AI)

Table 3a Results of mediation analysis and the Sobel (1982) Test (objective knowledge)

${ }^{* *}{ }^{*} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05$

Note) c: risk perception $<$-scientific knowledge, a: objective knowledge $<$-scientific knowledge, b: risk perception $<$-objective knowledge, c' $^{\prime}$ : risk perception $<$-scientific knowledge (controlled)

Table 3b Results of mediation analysis and the Sobel (1982) Test (subjective knowledge)

${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05$

Note) c: risk perception $<$-scientific knowledge, a: subjective knowledge $<$-scientific knowledge, b: risk perception $<$-subjective knowledge, c': risk perception $<$-scientific knowledge (controlled)

他の技術は科学的基礎知識のリスク認知に対するパスは有意ではなくなった $\left(\mathrm{c}^{\prime} \beta \mathrm{s}=-.03 \sim .00 n s\right)$ 。 そのため, 科学的基礎知識のリスク認知に対する間接効果を Sobel Test (Sobel, 1982)により検討したところ，間接効果は全技術で有意であったため $(z s<-2.38, p s<.05)$, 機械学習は部分媒介，それ以外の3つの技術は完全媒介が示唆された。

次に，主観的知識についても同様に分析した。

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 30, No. 4

Table 4 The results of hierarchical regression analysis with knowledge and trust as predictors of risk perception regarding emerging information technologies

${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10, V^{*} F_{\mathrm{s}}<1.63$

科学的基礎知識からリスク認知へのパス ( $\beta \mathrm{s}=$ $-.18 \sim-.08 p \mathrm{~s}<.05)$ と主観的知識へのパスが有意であった $(\mathrm{a} \beta s=.21 \sim .26, p \mathrm{~s}<.001)$ 。そして主観的知識を統制したときに，機械学習とVRは科学的基礎知識のリスク認知に対するパスは有意なままであったが $\left(\mathrm{c}^{\prime} \beta \mathrm{s}=-.15 \sim-.06, p \mathrm{~s}<.05\right)$ ，その他はいずれも値は小さくなり $\left(\mathrm{c}^{\prime} \beta \mathrm{s}=-.05, n s\right)$,全技術とも間接効果は有意であったため $(z s<$ $-3.11, p \mathrm{~s}<.01), \mathrm{AI}$ と自動運転では完全媒介，機械学習とVRでは部分媒介が示唆された。したがって全技術で間接効果が有意となり, 科学的基礎知識とリスク認知との関連は，領域固有の客観的知識と主観的知識によってその多くが説明可能なことが示された。

## 3.3 知識，組織信頼感とリスク認知との関連

次に，各知識要因と組織信頼感がそれぞれリスク認知とどの程度関連しているのか, 他の変数を統制した後の関連性を明らかにするために，技術ごとにリスク認知を目的変数とした階層的重回帰分析をHAD（清水，2016）を用いて行った（Table 4)。説明変数は, Step1に基本属性を統制したうえで検討するために，性別と年齢を投入した。そしてStep2では本研究で主たる検討対象である知識要因のうち, まず領域固有知識の主観的知識,客観的知識を投入した。加えて両者の交互作用効果が確認される可能性を予測していたため，主観的知識と客観的知識の交互作用項を Step3 3 投入した。次いで，領域固有知識とリスク認知との関連が，他の要因によってどの程度変化しうるのかを確認するため, 科学的基礎知識を Step4，組織信頼感をStep5 に投入した。Table 4では，各技術の結果について，Step5における標準偏回帰係数と $R^{2}$, Adjusted $R^{2}$, 各 $\operatorname{step} の R^{2}$ の変化量, そしてそれらの有意性検定の結果を示した。

主観的知識と主観的知識 $\times$ 客観的知識の交互作用効果，組織信頼感が有意，客観的知識が有意傾向であった。科学的基礎知識を投入したStep4 は $\Delta R^{2}$ が有意ではなかった。説明変数のうち最もリスク認知に対する効果が大きかったのは組織信頼感であり，有意であった知識に関するどの変数も効果は小さかった。有意であった主観的知識と有意傾向であった客観的知識は，リスク認知を抑制する負の効果が確認され，さらにそれらの効果は交互作用効果によって制限されていた。

交互作用について下位検定をおこなったとこ

ろ，主観的知識については客観的知識高条件でのみ有意であり $(\beta=-.20, p<.001)$, 客観的知識が高い場合には主観的知識が高いほどリスク認知が低かったが，その傾向は客観的知識が低い場合には認められなかった。客観的知識については主観的知識高条件でのみ効果が有意であった $(\beta=-.19$, $p<.001)$ 。主観的知識が高い場合には客観的知識が高いほどリスク認知が低かったが，その傾向は主観的知識が低い場合には認められなかった。したがって，主観的知識と客観的知識がともに高い場合にのみ他の条件に比べてリスク認知が低い傾向が認められた(Figure 2)。AI 以外の技術も同様の分析を実施したところ，全ての技術において，主観的知識と客観的知識の交互作用と組織信頼感は有意であり，機械学習においてのみ科学的基礎

主観的知識

Figure 2 Interactive effect of knowledge on risk perception regarding $\mathrm{AI}$

知識の弱い負の効果が見られた $(\beta=-.10, p<.05)$ 。

このように先行研究 (高木 $\cdot$小森, 2018) と同じく主観的知識と客観的知識の交互作用効果が確認されたが，主観的知識と客観的知識がともに高い場合にリスク認知との間に認められた関連の方向性は異なっていた。

また, 組織信頼感によって主観的知識と客観的知識のリスク認知に対する効果が調整されている可能性もあるため, 上述の階層的重回帰分析の説明変数に組織信頼感 $\times$ 主観的知識, 組織信頼感 $\times$客観的知識との交互作用項を加えた分析も実施したが，有意であったのは上述の分析と同様に，主観的知識と客観的知識, 組織信頼感の主効果と,主観的知識と客観的知識の交互作用効果のみであった。したがって, 組織信頼感により領域固有知識の関連性が調整されていることを示唆する結果は認められなかった。

## 4. 考察

## 4.1 情報分野の先端科学技術のリスク認知の現状本研究では, 情報分野の先端科学技術として, $\mathrm{AI}$, 機械学習, 自動運転, VRの 4 技術を取り上 げ、リスク認知に対する知識と組織信頼感の影響 を検討した。その結果，リスク認知はそれほど高 くはないことが確認された。いずれの先端科学技術も今後の開発や実装の状況に関して様子見の状態であるようにも見受けられる。本研究で取り上 げた 4 技術の中では相対的に自動運転がリスク認知や領域固有知識の水準が高く, 機械学習に関し ては低い傾向にあった。機械学習は $\mathrm{AI} の$ 要素技術であるが, AIとはそのリスク認知の程度も異
なるという点に留意し, 必要に応じて技術間の関連性を示すなどのきめ細かい情報提供を行いながら専門家と一般の人々との間でのリスク・コミュニケーションも必要であろう。また, 自動運転に関しては, AIや機械学習よりもリスク認知が高かった。この結果は, 同じ先端科学技術であっても，評価対象がより社会実装された状態に近いことにより，当該技術がもたらす悪影響をより具体的にイメージしやすいことが，人々のリスク認知に違いを生じてさせていたのかもしれない。それに加え，マス・メディアを通じた自動運転による事故報道などの当該技術情報への接触も，リスク認知に影響を与えていた可能性があるだろう。

## 4.2 リスク認知と知識要因との関連

知識要因に関しては, 科学的基礎知識と情報分野の先端科学技術の領域固有知識との間に高い相関が認められた。しかしリスク認知に対しては,領域固有の知識（主観的知識と客観的知識）のそれぞれ単独の効果は，対象とした技術のほとんどで有意あるいは有意傾向であり, さらに主観的知識と客観的知識の交互作用効果が有意であった。 ただし, それらの標準偏回帰係数の値は比較的小さいものであった。

以上の結果からまず科学的基礎知識に関しては，そのほとんどはリスク認知に対して直接的ではなく, 領域固有の客観的知識を介して影響を及ぼしている可能性が示された。そのため, 本研究の結果からは，リスク認知や不安感と知識要因の関連を理論的に整理する際には, 領域固有知識と科学的基礎知識の両者は密接な関連があるが両者を混在させず，分けて知見を整理し理論的な議論をするほうがより望ましいという示唆を得た。次に領域固有知識に関しては,リスク認知に対して主観的知識と客観的知識の交互作用効果が確認され, 両方の知識水準が高くなった場合にのみリスク認知が低減されうることが示された。客観的知識によって各技術のリスク認知が抑制される可能性が示唆された点は, 先に言及した電磁波の事例（高木$\cdot$小森，2018）と同様であった。それに対して主観的知識の主効果並びに交互作用効果のパターンは予測と異なるものであった。

この結果については, 本研究の評価対象が環境因子ではなく, 人が開発した技術であるという性質によるものと推察できる。環境因子とは異なり，先端科学技術の場合には開発途上にあるため

その技術の性質そのものが今後変容する可能性を持っている。さらに開発者や管理する人間がコントロールできる余地が大きいため，実際に知識があり，かつ知っているという主観的感覚が伴った状態が対象技術へのコントロール感へとつながり，リスク認知の低減へと繋がったとも考えられる。

以上のような知識要因とリスク認知の関連が本研究では認められたものの, これらの知識要因がリスク認知を説明する割合自体は小さかったことについても注意が必要だろう。この結果は先行研究（中谷内ら, 2018 ; Raue et al., 2019）で確認されてきた傾向に整合的なものであった。本研究では先端科学技術のみを扱っており，それらの技術はいずれも開発途上である性質から未知な要素を多く伴っている。そのため, 対象技術のリスク管理に関わる組織への信頼感のほうがよりリスク認知を規定していたことも，そうした先端科学技術の性質によるものと推察される。加えて, 本研究で示した科学的基礎知識と領域固有知識の結果パターンの差異は, 測定した科学的知識の専門性の程度による差異が交絡している可能性を完全には排除できない。今後はこのような代替説明にも留意したさらなる検討が必要だうう。

情報分野の先端科学技術のリスク認知の規定因としては，組織信頼感の重要性が示唆された結果であり, 従来の研究が示してきたとおり, 先端科学技術の社会的受容を考える上でリスクの管理に関わる組織への信頼感の醕成が欠かせないことが改めて確認された。

その他に本研究で残された課題は以下のとおりである。本研究では知識要因の検討に主眼を置いていたため, 各技術のリスク管理を行う様々な組織に対して全般的にどの程度信頼感を持っているのかを測定しその影響を検討した。そのため，組織が対象技術の開発から社会実装のどの段階に関与しているかを分けた検討や，技術自体への信頼感は扱っていない。しかし, 近年では特に自動運転技術や AIの技術に対してユーザーが寄せる信頼についても研究がなされており（横井, 中谷内，2018），その視点も欠かせないだう。技術の進展に伴い，信頼感がより詳細なレベルで醕成される可能性も考慮し, そうした信頼感が知識要因やリスク認知と関連するのかを検討することも望まれる。

## 謝辞

本研究は, JSPS 科研費 JP18K13274 の助成を受けたものです。

## 参考文献

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Appendix 1 The rates of correct answers to the quiz regarding emerging information technologies.

 &  &  \\