ACM CIKM 2019に論文が採択されました

京都大学の山本岳洋准教授との共同研究 “Analyzing the Effects of Document’s Opinion and Credibility on Search Behaviors and Belief Dynamics” がACM CIKM 2019にフルペーパーにて採択されました。

本論文では、検索開始時にユーザが有する信念に反する情報を検索結果上位に表示することで、批判的なウェブ情報検索を促す検索インタラクションの設計について分析を試みています。

後日プレプリント版論文や発表資料をアップする予定です。

WISE 2019 に論文が採択されました

研究室の学生(修士1年生)である齊藤史明君との共著論文”Highlighting Weasel Sentences for Promoting Critical Information Seeking on the Web”がthe 20th International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE 2019) にフルペーパーで採択されました。

プレプリント版の論文は、後日アップロード予定です。

2019年度の研究室配属学生が決定

研究室配属調整の結果,2019年度に山本の主宰する研究室に配属される3年生が決定しました.今年は行動情報学科から3名,情報社会学科から1名の学生が配属されることになりました.

2019年の後期から外国人の留学生が1名来る予定もあり,今年度後期から学生14名,教員1名の体制で研究室活動を行っていくことになります.

大変です.

研究室を検討されている学生さんへ(2019年度)

今年も研究室配属の季節がやってきました.山本にとっては静岡大学に来て3回目の研究室配属となります.昨年,一昨年の研究室選びでも述べてきましたが,研究室は大学の研究・教育活動の中心です.ところが,研究室によって研究教育のスタイル,生活スタイル,文化が大きく異なります.したがって,どこの研究室を選ぶかが学生の皆さんの

  • 研究室生活における精神的充実
  • 知識やスキル
  • 思考方法や人間力
  • 価値観の形成
  • 人生設計(就職先・進路の選び方)

に大きく影響します.「たかが研究室選び」と思わず真剣に考えてみてください.なお,友達が「 XX先生の研究室は良いと思う」と言うからといって,自分もその研究室を選ぶという選び方はやめましょう.理想とする研究室の姿は,選ぶ学生(および研究室の主宰者)の価値観によって異なります.後述する視点を参考に,自分が研究室に何を求めているのかを考えてみてください.その上で,山本の研究室への配属を希望するか否かどうかを考えてみてください.

以下では研究室選びのポイント,および山本祐輔が主宰する研究室のポイントをお伝えします.


本記事を読み進める前に

以下の質問に答えてみてください.当研究室を希望する学生で、3つ以上の質問に「はい」と答えた方.当研究室はあなたの希望に合わないと思われます.2つ以下の方.当研究室の文化にマッチする可能性があります.どちらの方も以下の記事を読み進めて,当研究室へ配属希望を出すかをじっくり検討してみてください.

質問リスト

  • できるだけ研究室に来ずに済むようにしたい
  • できるだけ研究活動に時間を割きたくない(週20時間 < 3コマ×5日)
  • できるだけ頭を使いたくない
  • できるだけ簡単な研究テーマに取り組みたい
  • 手取り足取り答えを教えてほしい
  • 目標を立ててそれに向かって努力をするということをしたくない
  • 研究を進めるための勉強はできるだけ避けたい
  • 英語論文を読むのはできるだけ避けたい
  • プログラミングはできるだけ避けたい

研究室選びのポイント

ここ2〜3年の研究室配属の様子を鑑みて,学生の皆さんに特に考えて欲しいと思った2,3点を研究室選びのポイントとして挙げます(他のポイントが気になる人は,「研究室を検討している学生のみなさんへ(2017年度2018年度)」をご覧ください).

大前提:楽をして卒業したいか vs. 研究活動を頑張ってみたいか?

みなさんは,研究室を「大卒という資格を得るための最後の試練の場」として考えているでしょうか?それとも「研究活動を通じて知識・スキルを身につける場,面白い発明・面白い発見にチャレンジする場」と考えているでしょうか?どちらを重視するかは,研究室選択を考える上で重要な羅針盤となります.

静岡大学に限った話ではありませんが,楽に卒業させてくれる研究室も世の中には存在しています.大学の存在が「就職に向けた大卒資格を得るためだけの場」として認識している人が多くなってきている今日において,「できるだけ効率的に大卒資格を得たい.そのためには楽な研究室に入りたい」と思うことは,不思議なことではありません.(研究室の主宰者が公にするかはともかく)楽に卒業したいという願いを叶えてくれる研究室はきっと存在するので,もし楽をして卒業したいというのであれば,先輩などを通じて情報を仕入れてみてください.ちなみに後述しますが,当研究室は楽ではありません.

研究室選びのポイント1:研究内容

まず一番に考えて欲しいのは,研究室が行っている研究の内容が自分の興味と合うかです.研究を真面目に行っている研究室であれば,研究室主宰者(当研究室であれば山本)が

  • どのような目的でどんな研究を行おうとしているか
  • 具体的にどのような研究プロジェクトが行われているのか

に関する情報を提供してくれるはずです.それを参考にしながら,「これは面白い」と思える研究を行っている研究室を探してみてください.卒論であれば約1年,修論であれば約2年は(嫌でも)学生が主体的に研究に取り組むことになります.ですので,たとえ研究室の雰囲気が自分にマッチングしていたとしても,自分が興味のある研究でなければ気力が続かないと思います.

研究室選びのポイント2:コアタイム

コアタイムとは,(授業時間を除いて)研究室に滞在するべき時間帯のことを指します.例えば,「月から金曜日の朝10時から夕方5時までは研究室にいてください」といったように,学生が研究室に滞在すべき時間が設定されている場合があります.コアタイムが設定されているかは研究室によります.また,コアタイムの内容も研究室によって様々です.例えば,コアタイムを厳格に決めている研究室もあれば,「1日7時間は研究室にいてください.ただし,昼の1時から3時の間さえ研究室に来てくれれば,あとの5時間はどの時間帯(例:夜中)に研究室来て作業してもらっても構わない」といった設定の仕方をしている研究室もありえます.もちろん,コアタイムがない研究室もあります.

コアタイムには時間を拘束されるというデメリットが存在しますが,以下のようなメリットも存在します:

  • 規則正しい生活を送ることができる
  • コアタイムさえ守れば,その他の活動については自由
  • (コアタイムには誰かが研究室にいるので)分からないことがあれば質問ができる

研究室選びのポイント3:学生の雰囲気

いったん研究室に配属されれば1年以上は同じ研究室で過ごすことになるので,研究室メンバー,特に学生の雰囲気は大事です.特に,研究時間内外で研究室メンバーとフランクなコミュニケーションがとれるかどうかは大事です.関連して,研究がうまく進まなかったときに気軽に相談できるか(後輩を指導してくれるか)なども大事な視点です.研究室を選ぶ際には,「学生が楽しそうにしているか」「先輩とのコミュニケーションはとりやすそうか」「 研究室生活は充実しているか」を確認するようにしましょう.

山本祐輔が主宰する研究室について

以下では,先の研究室選びのポイントに沿って,山本が主宰する研究室について記します.

研究の方向性について

1つの価値観に縛られた社会に未来はあるのでしょうか?価値観に縛られた社会はタコツボ化し,いずれはどん詰まりになり,前に進む力を失うことでしょう.既存の価値観では対応できない新たな問題が現れたとき,それを解決することはできないでしょう.また,価値観が固定化された社会は変化に乏しく,新鮮味・面白みにかけることでしょう.

活き活きとした未来をつくっていくために,現在の延長線上にある社会課題を解決していくことはもちろん重要です.しかし,僕はそれ以上に考えられうる未来のシナリオを増やすこと,すなわち「未来の多様性」を高めることが重要だと思っています.そのためには,未来をつくる人々,未来に生きる人々が変化・行動を起こすことに前向きになり,新たな価値観を生み出そうとするきっかけや環境が必要と考えます.

そこで,山本が主宰する研究室では以下のミッションを掲げて研究を行っています.

人々の思考の活性化,認知能力の拡張および前向きな態度・行動を促進する情報インタラクションデザインあるいはメディア表現に関する研究を行う

具体的には以下のような研究プロジェクトを行っています.

  • 批判的情報探索を行うための情報インタラクション
  • ウェブ情報の信ぴょう性
  • 認知的情報検索
  • 博物館・美術館の鑑賞体験を高めるための新しい情報インタラクション
  • 忘却するウェブ環境
  • ソーシャルデザイン × 情報インタラクション
  • 創作活動を活性化させる情報インタラクション

研究活動のキーワード

以下は,当研究室で行っている研究活動の「学問的/技術的バックグラウンド」です.

  • 情報学
    • 情報検索・情報推薦
    • 情報の信憑性
    • Human-computer Interaction
    • データマイニング,機械学習,統計的モデリング
    • ウェブサイエンス
    • 情報図書館学
  • 心理学
    • ヒューリスティックとバイアス
    • 説得とヤル気の科学
  • デザイン学
    • 不便益,仕掛学,ナッジ
    • 態度変容/行動変容

学生が行っている研究テーマ

これまで当研究室で学生が行ってきた研究テーマをいかに記します:

山本自身が筆頭で行っている研究プロジェクトの詳細については,山本の個人ウェブサイトをご覧ください.

研究活動の進め方

当研究室はがっつり研究をする研究室です.ガチです.以下ではどのように研究室活動を行っているかを記します.

研究テーマ

研究テーマは学生と相談しながら決めます.テーマ設定は比較的自由にできますし,学生が希望するなら教員から研究テーマを与えることも可能です.いずれにせよ,簡単に達成できるようなテーマは設定しません(例:すでに誰かが行っている研究を改良し精度をUPさせるような研究).ミッションに掲げたように,山本は未来社会の多様性を高めるべく,本気で「人々の思考の活性化,認知能力の拡張および前向きな態度・行動を促進する情報インタラクションデザインあるいはメディア表現に関する研究」を行おうとしています.チャレンジングなテーマを設定し,何か新しいことを世の中に出したい,と思う方はぜひ研究室に来てください.誰もやっていないことを研究するのは大変なことですが,達成したときは充実感がありますし,研究を通じてさまざまなスキルが磨かれます.なお,山本のスタンスとして,学生がスキルを磨き研究を進めるためであれば,サポートは惜しみません.求められれば積極的にサポートします.また,結果が出なかったとしても一生懸命やっている学生は評価します.

定例イベント

研究活動を進めるために,当研究室では以下のようなイベントを行っています.

  • 定例研究会:週2回,1回あたり2時間
  • ジャーナルクラブ(国際会議論文や和文学術論文誌を読んで、その内容紹介):週1回1時間
  • 学生グループミーティング:週1回,1回あたり1時間程度
  • プログラミング勉強会:週1回,1時間程度

また,年間を通じて他大学の研究室との合同研究会や学会発表を行っています.詳しいメニューについては「ある研究室の定例イベント & 年間スケジュール」をご参照ください.なお,土日・祝日,夏休み・春休みはきっちりと休みます.

コアタイムについて

今年度からは研究室にコアタイムを設ける予定です.いまのところ,月曜日から金曜日の13時〜17時をコアタイムとして設定する予定です.この時間帯は研究室に滞在してください(授業で研究室を離れることはOK).コアタイム中は研究に関連する活動を行ってもらいますが,やるべきことを済ませたら研究室で何をしてもらっても構いません.

※ コアタイムを設ける代わりに,時間帯を設定せずに週20時間は研究室に滞在することをルールとして設けることも検討しています(上記コアタイムとそう滞在時間はほぼ同じ).

大学院(修士課程)進学について

必須ではありませんが,特段の理由がないのであれば,大学院(修士課程)へ進学を推奨します(2017年度生は6名中3人が進学.2018年度生は6名中3人が進学予定).理由は以下の通りです:

  • 卒論で取り組んだ研究をより面白く深めることができる
  • 就職先の選択肢を増やしたり,より良い就職先を見つけることができる
  • 将来やりたいことを実現するためのスキル・思考力を身につけられる

修士課程に進んだ方がよい理由については,「大学院博士前期課程(いわゆる修士課程)進学のすすめ」にその詳細を記しています.

どんな学生が当研究室を希望しない方がよいか?

これまで記した文章を読んでいただくと,当研究室は研究を割と真面目にやっている研究室,いわゆる「ガチ研究室」であることが少しは分かっていただけたかと思います.ということで,楽に卒業したい学生は当研究室への配属を希望しないことを強く推奨します.楽に卒業したいとはどういうことかが自分でも判断がつかない人は,以下の質問に答えてみてください.3つ以上の質問に「はい」と答えた学生については,当研究室では「楽に卒業したい」という人と見なします.当研究室への配属希望申請はご遠慮ください.

質問リスト

  • できるだけ研究室に来ずに済むようにしたい
  • できるだけ研究活動に時間を割きたくない(週20時間 < 3コマ×5日)
  • できるだけ頭を使いたくない
  • できるだけ簡単な研究テーマに取り組みたい
  • 手取り足取り答えを教えてほしい
  • 目標を立ててそれに向かって努力をするということをしたくない
  • 研究を進めるための勉強はできるだけ避けたい
  • 英語論文を読むのはできるだけ避けたい
  • プログラミングはできるだけ避けたい

指導学生が行動情報学科長賞を受賞

静岡大学で指導している修士1年生の齊藤史明君,中野裕介君が,2019年度前期行動情報学科長賞を受賞しました.同君は2019年度データ工学と情報マネジメントシンポジウム(DEIM2019)において学生プレゼンテーション賞を受賞し,そのことが今回の賞の受賞につながりました.

齊藤君,中野君,おめでとう.

2019年度の卒業研究指導に向けて

DEIM2019をもって2018年度卒業生の卒論研究活動が終わった.また4月から2019年度生の卒論研究が始まる.

当然ではあるが,はじめて卒業研究に取り組む4年生は研究とは何か,卒業研究の合格基準は何か,そもそも卒業研究の目的は何かを知らない.昨年度は口頭では説明したがうまく理解してもらえたかどうか分からない.

この話は,学生には早い段階でしっかりと理解してもらうべきだと思い,「卒業研究を始める学部生へ」という記事を書いた.割ときつめに書いた箇所もあるが,この記事内容を踏まえた上で卒業研究に取り組んで欲しいな.

DEIM2019で指導学生プレゼンテーション賞を受賞

2019年3月4〜6日にかけて長崎県はハウステンボスで開催された第11回「データ工学と情報マネジメントに関するシンポジウム(DEIM2019)」にて,研究室で指導している学部生齊藤史明くんと中野裕介くんが学生プレゼンテーション賞を受賞しました.

齊藤くんは「文章表現の曖昧さ指摘によるウェブ情報精査の態度・行動促進」というテーマで,中野くんは「脚本の内容と構成要素に基づく映画印象推定」というテーマで研究発表しました.

DEIM2019で研究成果を発表

2019年3月4〜6日にかけて長崎県はハウステンボスで開催された第11回「データ工学と情報マネジメントに関するシンポジウム(DEIM2019)」にて,今年度の研究成果を発表しました.

発表内容は以下の通りです:

  • 梅田浩郎, 山本祐輔:笑えるウェブ情報検索のためのクエリ推薦第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.C7-2, March 2019.
  • 齊藤史明, 山本祐輔:文章表現の曖昧さ指摘によるウェブ情報精査の態度・行動促進第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.C2-2, March 2019 (学生プレゼンテーション賞).
  • 藤堂晶輝, 山本祐輔:情報の食わず嫌いを抑制する情報提示方法第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.G6-3, March 2019.
  • 中野裕介, 山本祐輔:脚本の内容と構成要素に基づく映画印象推定第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.I3-3, March 2019 (学生プレゼンテーション賞).
  • 堀内進次, 山本祐輔:珍スポット検索のためのランキング手法の検討第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.P1-141, March 2019.
  • 村西克仁, 山本祐輔:飲食店レビュー情報の集合知分析と意思決定支援第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.F3-1, March 2019.
  • ポチラッタナチャイクル・スパナット, 山本岳洋, 山本祐輔, 吉川正俊:文書の意見と信憑性がユーザの検索行動および信念の変化に与える影響の分析第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.C2-4, March 2019 (学生プレゼンテーション賞).
  • マハルジャンラビン, 白石晃一, 山本岳洋, 山本祐輔, 大島裕明:話題提供を行うための独居家族との「気配」共有システム第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.I6-5, March 2019.
  • 楊澤華, 山本祐輔, 山本岳洋, 神門典子, 大島裕明:博物館の展示物と見学者の興味を関連付ける情報の発見第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), pp.E4-3, March 2019.

私のブックマーク:ウェブ検索と信憑性

 

ウェブは私たちの生活を支える重要な知識基盤となっています。一方で,フェイクニュースに代表されるように,ウェブ情報の信憑性が社会問題となりつつあります。本ブックマークでは,信憑性指向のウェブ情報アクセスシステムの実現する上で重要と思われる下記項目に関して,関連情報を整理・紹介いたします:

  • 情報信憑性の構成要素とユーザ側の意識
  • 情報信憑性の評価アルゴリズム
  • ウェブ情報の信憑性の判断支援システム
  • 信憑性判断と認知バイアス

研究トピック

信憑性の構成要素

情報の信憑性に関する研究は,1950年代から社会心理学分野で行われてきました。一般的に情報の信憑性は,客観的な特性である真偽(authenticity)もしくは正確さ(accuracy)と見なされる傾向にあります。社会心理学分野では,信憑性は「主観的な特性であり,受け手や対象とする情報によって「正しさ」の解釈が異なるもの」とされています。Carl Hovland氏をはじめとする多くの社会心理学者は,「コミュニケーションと説得」という文脈で,信憑性の構成要素や信憑性判断メカニズムに関する研究を行ってきました。これまでの研究によると,信憑性は以下の2要素から大きく影響を受けるということが明らかにされています。

  • 信頼性(trustworthiness):道徳性や優良性に関する要素(例:公正さ,偏見の有無)
  • 専門性(expertise):情報発信者が有する知識やスキルに関連する要素

社会心理学分野で信憑性に関する研究が始まった当時は,信憑性の対象として新聞等のオールドメディアに焦点が当てた研究がなされていました。2000年代に入ってからはウェブ情報の信憑性に焦点をあて,その構成要素を明らかにしようとする研究が行われています。UC Santa BarbaraのMiriam Metzger氏のサーベイ論文は,ウェブ情報の信憑性の構成要素を体系的に知るうえで貴重な資料です。

図書館学分野では,真偽が不確かなウェブ情報の信憑性を判断するためのチェックリスト指標が提案されてきました。代表的な指標はJim Kapounによって提案された指標です。Kapounは情報の信憑性を判断する際には,「正確さ(accuracy)」「権威性(authority)」「客観性(objectivity)」「鮮度(currency)」「網羅性(coverage)」の5指標に注意を払うよう提案しています。同様のチェックリストとして,UC Berkeley Libraryのチェック指標などが存在します。

ウェブ情報の信憑性に対するユーザ側の意識

どういったウェブ情報に対して信憑性を感じるか(あるいは感じないか)を大規模に調査した研究としてはStanford大学のB.J. Fogg氏の研究,UC Santa BarbaraのMiriam Metzger氏の研究があります。また,アドビシステムズ株式会社が行った調査(The State of Content: Rules of Engagement)によると,日本のミレニアル世代の約8割がウェブ上のコンテンツの信憑性を疑わない傾向にあることが明らかになっています。

特定のウェブ情報に焦点を絞って,ウェブ情報の信憑性に対するユーザの意識を調査した研究事例もあります。ウェブ検索エンジンに対するユーザの信憑性に関する研究としては,Nakamuraらが行った研究事例が挙げられます。

信憑性評価アルゴリズム

信憑性の高いウェブ情報を獲得を支援するために,様々な観点から信憑性評価アルゴリズムの研究開発がなされています。以下にアルゴリズムの例を挙げます。

情報検索,データマイニング分野では,代表的な問題設定としてtruth discovery問題が挙げられます。Truth discovery問題は,「海辺のカフカの作者は村上春樹」といったファクトの信憑性を,同じ主題(この例では海辺のカフカの作者)に対するウェブ上のファクト情報を集めたときに「ファクト間に矛盾がないか」を評価する問題です。この問題に対する基本的なアルゴリズムとして,2007年にTruthFinderアルゴリズムが提案されています。その後,latent credibility analysisアルゴリズムなど様々な改良アルゴリズムが提案されています。また,truth discovery問題から派生して,矛盾のあるファクトがウェブページ中に含まれる程度に着目することで,ウェブページの信憑性を評価するアルゴリズムも提案されています(論文)。Truth discoveryアルゴズムの動向については,Yaliang Li氏らのサーベイ論文に整理されています。

情報信憑性に関連する特定の観点に着目して,ウェブ情報を評価するアルゴリズムも提案されています。AdlerらはWikipediaの編集履歴に着目し,文が編集されずに残ってきた期間を信憑性の指標とし,Wikipedia記事中の文の信憑性を評価するアルゴリズムを提案しています。Suryantoらは,Yahoo! AnswerのようなコミュニティQAサイトに投稿された回答の信憑性の一観点として,回答内容の専門性を評価するアルゴリズムを提案しています。Dongらはウェブページに記載された時間およびウェブページにリンクが張られた時間から対象ページの生成時期を推定し,ウェブページの鮮度を評価する手法を提案しています。

こまかいことを考えずに,あらかじめ信憑性の高い情報と低い情報に関するデータを収集し,教師あり学習で信憑性の有無の分類器を構築するアプローチも多数行われています。例えば,Carlos CastilloらはTwitter上のツイート情報の信憑性判定アルゴリズムを提案しています。自然言語処理では,言語的特徴量からテキストの嘘情報を判定するアルゴリズムが多数提案されています(論文1, 論文2)。これらアルゴリズムの開発・評価の肝となるデータセットも開発されています。以下は,フェイクニュースの公開データセットの例です。

評価アルゴリズムを信憑性判断に有効活用するためには,アルゴリズムが対象としている情報の種類,および信憑性評価の観点を把握しておくことが重要です。

信憑性の判断支援システム

玉石混淆のウェブ情報の信憑性問題に対応するため,情報信憑性の評価アルゴリズムの開発が進められていますが,計算機による信憑性判定にも限界があります。それゆえ,信憑性判断の成否は最終的には人間側に委ねられることになります。そこで,最終的に人間がウェブ情報の信憑性判断を行うことを前提に,判断支援に焦点を絞ったシステムも提案されています。

Ennalsらが開発したDispute Finderは,閲覧中のウェブページ中のセンテンスに対する反証がウェブ上に存在する場合,そのセンテンスをハイライトすることで疑わしいセンテンスに注意を促すシステムです。Suhらは,Wikipedia記事の信憑性判断を支援するために,Wikipedia上の記事の編集履歴を可視化するシステムWikiDashboardを提案しています。Leongらは,疑わしいと思った知識に対して,証拠となるセンテンスを検索するためのシステムを提案しています。Sunらは特定の2つのトピックを比較するために適切なウェブページを検索するシステムComparative Web Searchシステムを提案しています。最後に手前味噌ですが,筆者はウェブ検索結果の信憑性判断支援を行うCowSearchシステムを提案しました。CowSearchは,信憑性判断の際に重要とされる指標に沿ってウェブ検索結果のスコアを可視化し,ユーザが重要視した信憑性評価軸に応じてウェブ検索結果を再ランキングするシステムです。

信憑性判断と認知バイアス

上で紹介したように,信憑性判断に有用と思われる情報を提示することで,人間による信憑性判断を支援するシステムの研究開発が進められています。この種の支援システムをユーザに有効活用してもらうには,”’意思決定における認知バイアス”’を考慮してシステムをデザインする必要があります。

認知バイアスとは直感的な思考によって生じる判断の歪みであり,ウェブ情報探索プロセスにおいても様々な認知バイアスが確認されています。例えば,Ieongらは特定のドメインに属しているウェブページなら信用できるとユーザが感じてしまうドメインバイアスの存在を明らかにしています。Lindgaardらは,見た目が綺麗なウェブページを信用してしまう見た目バイアスの存在を明らかにしています。また,Whiteらは検索トピックに対する事前信念と検索行動の関係について分析を行っており,ユーザが検索トピックに関して強い事前信念を持っている場合は,ウェブ検索・閲覧をして様々な情報を見たとしても,事前信念が修正されることは少ないことを明らかにしています(論文)。このような認知バイアスが発生してしまうと,上に記したような信憑性判断支援システムが提供されていたとしても,ユーザはそれを利用しない,あるいは自分の信念をネガティブな方向に補強するためにシステムを利用するということが起こりえます。

このような問題に対応するために,認知バイアスを抑制し,ウェブ情報の信憑性の精査行動を促進する情報インタラクションの研究が行われつつあります。例えば,Q. Vera Liaoらは,トピックに関する賛否について情報検索システムを用いて考えるタスクを行うときに,検索結果で表示される各文書の賛否を分類して提示するだけでは,検索者のトピックに対する先入観を解消するには至らず,逆にその先入観を強化する方向に働いてしまうことを明らかにしています。一方で,賛否の分類に加え,各情報の発信者の専門性を併せて提示すると,検索者は自身の先入観に反する情報にも目を向けるようになるということを実験的に明らかにしています(論文)。また,Yamamotoらはプライミング効果に着目して,ウェブ情報の信憑性に対する精査行動を促進する検索キーワード推薦手法「クエリプライミング」を提案しています。

国際会議・コミュニティなど

フェイクニュースが社会問題となっていることもあり,今でこそウェブ情報の信憑性に注目が集まっていますが,ウェブ情報の信憑性については2000年代初頭から研究が行われています。

情報検索,データマイニングの分野では,ウェブ情報の信憑性の評価・ランキングアルゴリズムの研究,ウェブ情報の信憑性を判断支援するシステムについて研究が行われています。この分野の重要な国際会議としては以下が挙げられます(2018年11月現在アクセス可能なリンクを掲載しています):

自然言語処理の分野では,デマ情報の検出アルゴリズムの研究が盛んです。この分野の重要な国際会議としては以下が挙げられます(2018年11月現在アクセス可能なリンクを掲載しています):

HCI分野では,ウェブ情報の信憑性判断を支援するシステムや情報の設計に関する研究も行われていますが,ウェブ情報の信憑性判断にかかるユーザの態度・行動の理解に関する研究も多く行われているのが特徴です。この分野の重要な国際会議としては以下が挙げられます(2018年11月現在アクセス可能なリンクを掲載しています):

またウェブが人間社会に与える影響を学際的に明らかにしようとする新しい研究分野であるウェブサイエンス分野でも,ウェブ情報の信憑性に関する議論がなされています。この分野ならではの要素として,社会学的な視点からウェブ情報の信憑性を研究する事例が比較的多いことが挙げられます。この分野の重要な国際会議としては以下が挙げられます:

おわりに

本稿では,「ウェブ検索と信憑性」をテーマに関連する情報を紹介しました。ウェブから信憑性の高い情報を獲得するための効果的なアプローチを検討するには,アルゴリズム,システム設計,人間理解といった観点から複合的に考えることが重要です。本ブックマークが,ウェブから正確な情報を得るための情報環境を実現する一助になれば幸いです。

ドーナツとフィルター

静岡大学浜松キャンパス附属図書館にキャリアに関連した書籍を推薦する機会をいただいた。何を推薦してもよいとのことだったので、大阪大学ショセキカプロジェクトの「ドーナツを穴だけ残して食べる方法」を推薦した。

推薦文は150字で書くよう依頼があったので、もともと400字程度あった推薦文は削ることになった。せっかくなので、ここに圧縮前の推薦文を残すことにする。


ドーナツを穴だけ残して食べるには?くだらない、でも何故か気になるこの問題について、工学、数学、哲学などの専門家がそれぞれの立場からきわめて真面目に考える。これが本書の趣旨です。本書を読むと「面白いことに取り組むにはフィルターを外すこと」が重要ということに気付かされます。

ものごとを考えるとき、私たちは先入観というフィルターに縛れがちです。そのフィルターのせいで、より良い選択肢を逃してしまっていることもしばしば。進路の選択もその一例です。「情報学部に入ったら就職先はIT企業、職業はSE、プログラマ」 — こんなふうに選択肢を縛ってしまうことは非常にもったいない。皆さんが学んでいる知識やスキルは、思った以上に専門分野の外側で求められています。やりがいのある仕事、自分に合った働き方を見つけるためにも、一度「フィルター」を外してみてください。今まで考えてもみなかった仕事や働き方が見つかるかもしれません。