\label{sec:hajimeni}\subsection{背景}テキストデータからヒトの心理状態を抽出・分析する研究例は近年盛んに行われるようになっている．これは，ヒトの行動について，観測可能な形として外部に現れた行動結果だけでなく，評価・好き嫌い・満足・要求といった心理的な面を扱うニーズが高まっていることを反映している．筆者らは，交通行動，特に，経路選択行動の心理状態をことばによってモデル化することを試みている．交通行動分析の代表的な問題の捉え方の1つは，ある場所から別の場所に移動する際に経路や交通手段としていくつかの選択肢が挙がっており，その中から1つを選ぶというものであるが，交通行動分析においても同様に心理面のニーズが高まっている．従来の交通行動分析の主要な課題の1つは経済の急速な発展とともに増大する交通需要を量的に満たすという点であった．これを踏まえ，多くの場合，関心は選択の結果である行動に向けられており，行動結果が観測可能な形として現れた情報から分析を加えるというアプローチが多い．この場合，個人の行動の因果的背景は簡素化される\cite{Fujii2002}ことが多く，ヒトの心理的な側面に目が向けられることは少なかった．心理的な要素を扱うことがあっても，内部的な変数として表現されることが多かった．しかし，欧米諸国と同様に我が国も成熟社会を迎え，量的な需要を満たすだけでなく，心理的な側面や質的な側面に目を向ける必要性が高まっている．ヒトが多くの選択肢の中から1つを選択して行動に移る時には，何らかの心理的な思考過程を経ていると思われる．心理的な側面に着目することによって，なぜ選択したのかという因果関係や，ある選択肢を選択した場合でも何らかの不満を感じているかもしれないといったような，従来の方法では捉えることが難しかった未知の要素を発見するのに役立つと考えられる．選択理由に着目することの重要性は\citeA{Shafir1993}によって指摘されている．彼らは実験の結果，理由付けがなされることによって選択行動が行われる点もあることを見いだし，さらに，従来の数値的な行動モデルでは説明できない場合もあることを報告している．したがって，交通行動分析においても，選択肢の選択理由を直接捉えることが重要であると考えられる．\subsection{選択肢の選択プロセスの捉え方}いくつかの選択肢の中から1つを選ぶという行動は我々の生活の中でしばしば行われる．\pagebreakたとえば，ある商品を購入する場合には，いくつかの候補を挙げ，それぞれの特徴，評判，意見等を比較して最終的に1つを選ぶというプロセスを経ることが多い．このような，選択行動とそれに伴う心の状態を研究対象とする例はいくつか行われている．たとえば，\citeA{Tateishi2001}はある商品を購入する時の評判情報を分析しているが，評判情報を「ユーザの行動・意思決定に役立つ形式で意見をまとめたもの」と捉えている．したがって，選択行動をするに際しての，各選択肢の特徴となる情報をWeb等のテキストデータから抽出・分析することが評判情報や意見抽出等の研究例であると位置づけることができる．\begin{figure}[b]\begin{center}\begin{picture}(370,50)(0,10)\put(10,40){\framebox(70,20){交通空間}}\put(150,40){\framebox(70,20){認知結果}}\put(290,40){\framebox(70,20){選択・行動}}\put(80,50){\vector(1,0){70}}\put(220,50){\vector(1,0){70}}\put(80,25){\makebox(70,15){空間認知}}\put(80,10){\makebox(70,15){「認知する」}}\put(220,25){\makebox(70,15){意思決定}}\put(220,10){\makebox(70,15){「決める」}}\end{picture}\end{center}\caption{選択のプロセス}\label{fig:process}\end{figure}本稿で扱う交通行動分析における選択行動も同様の枠組みで捉えることができる\shortcite{Takao2004_HKSTS}．すなわち，\begin{enumerate}\item起点から終点に至る経路や交通手段が選択肢としていくつか存在するとき，\itemその中から1つを選択することである\end{enumerate}と考えられる．これに対応して，選択行動の心理的プロセスは2段階で捉えることができる（図\ref{fig:process}）．第1段階は物理的な交通空間内の各選択肢の特徴や印象といった要素を意識・認識・認知するまでの段階で，いわば「認知する」段階である．認知した結果の要素を「認知結果」と呼ぶ．第2段階は，各選択肢の認知結果を評価して候補となる選択肢を取捨選択し，最終的な選択をする意思決定の段階で，いわば「決める」段階である．したがって，前述の評判情報や意見抽出等の研究は，第1段階に焦点を当てた研究であると位置づけることができる．これに対して，本研究では「決める」段階も含めて包括的に選択行動を捉えようとする点に立場の違いがある．第2段階の「決める」段階は意思決定のモデルで捉えることができる．意思決定モデルは補償型と非補償型に大別することができる\cite{Payne1976}．補償型の意思決定モデルは効用関数のようにある種の点数の足し算で選択肢の魅力を表現するモデルであり，非補償型の意思決定モデルは特定の属性によって選択肢を取捨選択するように表現するモデルである\footnote{\citeA{Shafir1993}も同様の分類を行っており，補償型は`formal,value-based'，非補償型は`reason-based'に相当する．}．ヒトが選択行動を行う際は，何らかの理由を念頭に置いて選択肢の取捨選択を行うという思考プロセスを経ることが多いと考えられる．補償型モデルは行動結果を大局的に捉えようとする場合に便利であるのに対し，非補償型モデルは選択または非選択の根拠をモデルの中で明確に扱うため，選択理由を明示的に表現することができる．したがって，ヒトの論理的な思考プロセスを明らかにするには非補償型が適していると考えられるので，本研究では非補償型のモデルで分析を試みる．本研究の枠組みで選択行動を捉える場合，第2段階は\citeA{Tversky1972}のElimination-By-Aspects(EBA)の意思決定モデルで表現することができる．「アスペクト」\footnote{「アスペクト」の用語は本稿ではEBAのアスペクトを表す．}とは，ある状況を表す特徴，つまり，「遅い」「確実」のような，選択候補のいくつかの選択肢に共通して表れる認知結果を意味する．言い換えると，意思決定の段階をEBAに則って捉える場合，認知結果がEBAモデルのアスペクトに相当する\footnote{以下の文中ではEBAの処理に着目する場合は「アスペクト」，「認知する」段階の結果やデータ収集に着目する場合は「認知結果」と記す．}．EBAでは，意思決定は，着目しているアスペクトを各選択肢が持っているか否かによって候補を順に排除していくことで行われる．たとえば，「遅い」のが嫌な場合，「遅い」というアスペクトを持つ選択肢が候補から排除される．したがって，選択肢を直接選ぶのではなく，選ぶのはアスペクトであり，その結果選択肢が選択されるという捉え方である．\subsection{目的}\label{subsec:mokuteki}筆者らのこれまでの研究では，ことばとして表れた情報を，それぞれ個別に適切に捉えることができるかどうかに焦点を当ててきた．たとえば，\shortciteA{Takao2005_E,Takao2005_NLP}ではそれぞれの文に記述された認知結果を適切に抽出できるかどうか，\shortciteA{Takao2005_RON}では，「決める」段階における1回の取捨選択方略をそれぞれ個別に適切に捉えることができたかに着目した．この結果を踏まえ，本稿では，選択行動の「決める」段階の意思決定の過程を全体として捉え，「決める」プロセス全体の記述について検証し，情報処理を行う上での問題点を明確化する．すなわち，文や認知結果，取捨選択方略を個別に扱うのではなく，1選択行動を表すデータをひとまとめで扱い，提案手法の総合的な検証を行う．ただし，一般に，ヒトの心理状態は必ずしも完全な形ではことばに表れていないことに注意する必要がある．不完全な形のことばデータからは，これまでの研究で述べた手法をそのまま用いるだけでは正しい選択結果を記述できるとは限らない．したがって，不完全なことばのデータから「決める」プロセスの心理状態を扱うにはどのような課題があるのかを明確化する必要がある．そこで，できるだけ簡単な形で「決める」プロセスを表現したうえで，追加的な課題を発見し，その解決方法を考察することが本稿のもう1つの目的である．さらに，マーケティングへの利用という観点から言えば，選択肢に関する種々の評判や印象を単に抽出するだけでなく，選択や排除のきっかけとなった理由をピンポイントで抽出できれば，選択肢が選択されるための手がかりを効率的に得ることができる．そこで，単純な情報抽出だけではなく，EBAの意思決定モデルに則って問題を捉えることで，きっかけの理由が得られることを示す．本稿の構成は次の通りである．\ref{sec:kanren}章では関連研究を整理して本稿の立場を明確にする．\ref{sec:datacollect}章ではデータ収集方法について述べる．\ref{sec:ebaprocess}章では選択プロセスをEBAに則って表現する方法について述べる．\ref{sec:gyoukan}章では行間を読み取る方法について述べる．\ref{sec:kikkake}章では選択・削除されるきっかけの理由を捉える方法について述べる．最後に，\ref{sec:owarini}章で内容をまとめる．