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WebDB Forum 2019にて最優秀論文賞を授賞

2019年9月8 – 9日に東京で開催されたWebDBフォーラム2019にて,当室の山本祐輔講師と兵庫県立大学の山本岳洋准教授との共同研究である「批判的なウェブ検索を促進するクエリプライミング」に関する論文が最優秀論文賞に選ばれました.

WebDBフォーラム最優秀論文賞は,情報処理学会論文誌:データベース(TOD)で採択された一般論文およびテクニカルノートの中で,最も優れた論文に与えられる賞です.

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。

齊藤君,中野君が行動情報学科長賞を受賞

当研究室の修士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.

中野君
齊藤君

令和元年第一回青山学院大学・兵庫県立大学・静岡大学合同研究会

5/24,25に静岡大学の高柳記念未来技術創造館1Fにて

【令和元年第1回青山学院大学・兵庫県立大学・静岡大学合同研究会】

が行われました。その様子を書いていこうと思います。

開会前の様子

青山学院大学からは2人、兵庫県立大学からは11人、静岡大学から9人の学部生、院生参加し 一人持ち時間10分以内で自分の研究のテーマについて発表しました。
4~5人の発表が1タームでそのあとにフリーディスカッションという形で発表者のもとにコメントしていくという形で2日間行われました。

学部4年生にとっては初めての対外発表だったと思います。僕たち以外の学部4年は1人しかおらずほとんどが院生でした。

この研究会で各々思ったこと感じたことはあると思いますが僕が一番感じたことは、研究を進めていく上で問題になるであろう部分への指摘がかなり鋭いと感じました。

これは一度卒業研究を経ていることからくる問題定義への考え方や研究の差だと思います。

自分へのコメントにもひしひしと感じましたし、ほかの人へのコメントを聞いてる時でも「確かに問題になりそう」だと思うことが多かったです。

意外と根本のところの問題を見落としていたり進んだ先で問題になったりいろいろな問題は研究につきものだと思いますが先に見通せていたら対応も違うと思います。

問う力、問いを見つける力を身に着けていきたいです。

1日目研究会の後、会場で懇親会が行われました。

乾杯の様子
料理

楽しく交流しました。ご飯もおいしかったです。

2日目の最後にはみんなでボードゲームをしました。(写真撮るの忘れました)

UNO、カタン、パンデミック、インサイダーがあり、僕はカタンをしたのですがなぜかプレイヤーはみんな静大生でした()

カタンというゲームはやはりチャンカです。強く心に刻みました。

以上が合同研究会の様子となります。他の学生、院生と関わるという機会はあまりないのでいい刺激になりました。

研究室のレイアウトが変わりました

新年度になり山本研究室は4年生6人、修士1年3人の体制になりました。

それに伴い研究室のレイアウトが変更されました。
モニターの増設、棚の撤去や新しい机椅子の組み立てなどを行い大きな模様替えです。

普段コントローラーよりも重いものを持たないことで有名な僕にとって机、椅子の組み立てはとても重労働で苦労しましたがやっとの思いで完成しました。

新4年生の机。新品の机6台と椅子を3脚新たに入れました。

今調べてはじめて知ったのですが机の数え方は事務用机や学習机「台」で数え、飲食物を乗せるような机は「脚」「基」「卓」と数え、書き物をするような机は「前」と数えるそうです。

修士1年生の机。これは去年使っていたものをそのまま使っていて、こちら側にあった棚を撤去しスペースを作りました。

個人机をついに得た4年生。新体制での研究室活動が始まります。

DEIM2019学生レポート

DEIM1日目インタラクティブセッションの開会式の様子

3/4 から 3/6 にかけて山本研 B4 の 6人で第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)」 に参加してきました。学生を中心に大学や企業の研究者などが多様なテーマで論文発表を行い、私たちもそれぞれがポスターやスライドを用いた発表をしてきました。学会というもの自体初めての経験でしたが、全国の研究者の方々から自分の研究に関するコメントをいただき、また同学年の人たちがどのような研究を行っているかも知ることもでき、勉強になると共に大いに刺激を受けました。

DEIM2019では研究のテーマ毎に90分を一単位として会場が分けられ、それらセッション毎に4~5回の発表が行われました。以下では各自の参加したセッションについての感想の一部を紹介します。

梅田 浩郎  感情・感性(2)

 このセッションでは5つの研究が発表された。そのうちの1つが私の研究「笑えるウェブ情報検索のためのクエリ推薦」である。提案内容は、クエリ入力時にクエリと組み合わせると笑いを誘発する語を提示することで笑いを発生させることだ。目的は、笑える情報を検索可能にすることではなく、笑いを誘発する語の組み合わせを見ることで笑いを発生させることである。単語間の意外性と対立性に注目し、ウェブページの構造やウェブ検索結果を用いることで笑いを誘発する語を推定した。評価実験では実際にユーザが笑える語を推薦できているかを評価し、結果として意外性と対立性を考慮することで笑いを誘発する語を推薦できる可能性があることが分かった。

 私の研究以外の4つの研究は、ユーザの個性を反映させることで文書の感情応答を改善する研究、ツイートの内容から九州地方の道の駅を評価する研究、旅行者の感性にもとづいて観光順路を提案する研究、未知語に対して感情解析を行う手法の研究といったものだった。感情・感性1のセッションと同様に、人の感情や感性を取り入れることで問題の解決に挑戦する点が共通していた。

 以上のセッション以外にも多くのセッションで様々な研究発表があった。自分が知らない分野や知識が多かったが、刺激受けるとても良い機会だった。研究内容について刺激を受けるだけでなく、研究内容を伝えるためのプレゼン方法やポスターの作り方などにも刺激を受けた。また、他大学の学生と交流をでき、楽しみのある場でもあった。

齊藤 史明 情報の品質(2)

研究データマネジメントルーブリックによる自己評価と共通認識の醸成

 研究データマネジメント(RDM)とは、研究についてデータの作成方法や命名規則、保存方法や公開範囲といった利用環境を明確にしチーム間で実施することである。このRDMの評価を、到達度を観点ごとに評価する表を用いるルーブリックと呼ばれる手法を用いて行う。ワークショップを実施した結果、実際にすべきことと実態の差を埋める可能性があることが示された。

コンテンツの信頼性評価に関する考察

 機械だけでは評価が難しいものに対して、人の知識を合わせて協力することで問題を解決することを目指す。例として食品ロスを無くすために、冷蔵庫の中身を認識し消費期限などを適切に表示するためのシステム構築から、個人の価値観から信頼性を評価する手法の考察を行った。

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

 ウェブ情報についてその情報がどのような意見なのかと、信憑性があるかどうかに注目し、行動や意見の変化への効果を分析した。結果として、ウェブ探索を行うユーザにユーザの考えと反する意見の載った情報を見せることで、より情報について調べるようになり、意見が変化する可能性が高まるようになった。

藤堂 晶輝 情報検索(2)

 情報検索という枠のなかでも、研究の視点や取り組み方はさまざまだった.検索方法を工夫する研究もあれば,検索対象となるデータの生成についての研究もあった.

 私が発表した「情報の食わず嫌いを抑制する情報提示方法」についての研究では,情報検索する際の人の行動を変化させるため,情報の表示に着目した.「情報の食わず嫌い」とは,有用かつ読み取れる情報であるにもかかわらず,読むことに抵抗を感じ,意図的に情報入手を避けることと定義した.そして,これの発生を抑制するための情報提示方法を提案した.ユーザ実験の結果の中から,英語に苦手意識があり,英語に対して情報の食わず嫌いを起こしやすいと考えられる被験者のデータを抽出した.すると,該当箇所を黒塗りして隠す手法の導入によって行動の変化が確認できた.情報の提示方法を工夫することは,情報の食わず嫌い抑制に有効に作用する可能性がある.

 他の研究でも,従来の検索システムでは達成できないような問題に取り組まれていた.

 多彩な研究がなされているのを目にし,情報学という分野が非常に幅広い分野に及んでいることを実感させられた.また発表の場では,これまでに考えてきたことを,短時間で正確に伝えることの難しさを感じた.自身の研究について今までに検討していなかった視点を知ることもでき,有意義だった.

中野 裕介 Web(2)

 DEIM2日目のWeb(2)セッションに発表者として参加しました。私の他に発表した4人の内容は、Web広告推薦などに用いられるユーザ嗜好の評価法の研究、検索手法の性能向上に関する実験、観光のための複合的なアプリケーション開発、そしてユーザの好みに合わせた映画トレーラー映像の編集手法の提案と、かなりバリエーションに富んでおり、正直なところどういう基準で区分したのかよくわかりませんでした。

 私はこの中で、卒業研究としても取り組んできた「脚本の内容と構成要素に基づく映画印象推定」と題した研究について発表しました。内容は、映画の印象を推定する一手法であるジャンルに着目し、映画の脚本データを利用してそれを機械的に分類する手法の提案と、その性能評価を行うというものです。発表では脚本データを特徴量に変換するために設定した概念の説明や、この手法を用いた出力結果を具体例として提示を行い、感覚的に理解してもらえるよう努めました。

 上述した通り、本セッションでは私の他にも映画に関する研究が発表されていました。この研究では映画の本編ではなく、トレーラー動画をユーザの好みに合わせた形に編集するという着想をもとに、カット割りやシーン入れ替えなどの差異によるユーザへの影響の分析を行っていました。ここで紹介されていた手法についてはトレーラー動画のみならず映画演出という観点でユーザに与える印象を分析することにも通じるように感じました。

堀内 進次 SNS(2)

行動促進ツイートから根拠部分抽出手法

 行動促進ツイートとは「地震のときは○○しましょう」などといったツイートのことを言う。行動促進ツイートの中には、「××だから地震のときは○○しましょう」といった根拠を含むツイートが存在する。こういった根拠を含む行動促進ツイートは含まないツイートよりも信用されているという予備調査のもと根拠部分の抽出を行った。

Twitter上で配信されるニュースの偏りを考慮した推薦手法

 近年、ニュースは多様な立場から書かれている。SNS上では思想が似たユーザがフォローしあうことでエコーチェンバーやフィルターバブルなどといった現象が起こり、意見が偏ってしまう。こういった現象を防ぐためにコミュニティごとにあるニュースについて関連するニュースでもそのコミュニティとは支持が違うニュースを提示する手法の提案を行った。

マイクロブログにおいて論争課する議論の予測に向けて

 ある論争について同じ意見の人同士のみで交流してしまうという極化を問題としてあげている。しかし、極化を解決することは難しいといわれることからそのような研究は行われていない。この研究では論争が始まることを防ぐために論争化する議論を予測するタスクを提案している。

村西 克仁  食の文化・流通

  このセッションは私が発表者として参加したセッションです。このセッションでは「食」という分野に関して、レビュー・SNS・アンケートなどのデータを活用し、ユーザの行動や傾向について分析するといった研究が発表されました。

 私はセッションの1番目に「飲食店レビュー情報の集合知分析と意思決定支援」という研究について発表しました。内容は、まず飲食店レビューサイトのレビュー評価平均点という情報について集合知としての妥当性を分析し、次に2つのサイトのレビュー評価平均点をユーザに同時に提示することで飲食店の品質評価について慎重な意思決定を促すことができるか検証するというものです。

 私以外の発表者の研究はそれぞれ、GoogleMapsのクチコミを用いてある地域の美味しい食べ物を発見する手法についての研究、Twitterに投稿された食事画像から世界の食事傾向を分析する研究、消費者アンケートのデータから消費者嗜好を把握する研究、飲食店レビュー文書を初訪問者のものと再訪問者のものに自動分類する研究、といったものでした。

まとめ

 多くの研究発表に触れ、情報学のカバーする領域の広さに改めて驚かされました。また同時に、多様なテーマにあっても自分の学んできた知識で理解できる部分も多く見つかり、有用な学習ができているという自信にもつながったように感じます。これを励みに更なる研究に努めたいと思います。

おまけ:前泊の博多で食べたもつ鍋。おいしかったです。

情報の食わず嫌いを抑制する情報提示方法

山本研究室学部4年の藤堂です。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)」にて発表した研究について紹介します。

文章を読んでいる際に、あなたが必要としている情報であるはずなのに、読み飛ばしてしまっているということはありませんか。
私は研究の中で、有用かつ読み取れる情報であるにもかかわらず、読むことに抵抗を感じ、意図的に情報入手を避けることを「情報の食わず嫌い」と定義しました。 これは情報入手の機会を失うことに繋がるため、問題だと考えました。
「情報の食わず嫌い」を抑制するために、英語箇所を対象に、以下の3つの情報提示方法を提案しました。

  • 他のユーザの閲覧態度を提示する手法
  • 英語箇所を拡大表示する手法
  • 英語箇所を黒塗りして隠す手法

ユーザ実験では英語を含むウェブページを閲覧するタスクを与え、被験者の行動測定とアンケート調査を行いました。英語に苦手意識があり、英語に対して情報の食わず嫌いを起こしやすいと考えられる被験者については、特に黒塗り手法の利用によって行動の変化が確認されました。

情報の提示方法を工夫することは、情報の食わず嫌い抑制に有効に作用する可能性があると考えられます。

珍スポット検索のためのランキング手法の検討

山本研究室学部4年の堀内です。 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)」 にて発表した卒業研究について紹介します。

本稿では、珍スポットのランドマーク検索手法の提案を行う。提案手法は、既に珍スポットとわかっているランドマーク名でウェブ検索した結果の文書集合のスニペットおよび、タイトルの形態素解析を行い、文書中に含まれる形容詞の割合が大きいものを珍スポット特有の形容詞とする。その上で、ランドマーク名でウェブ検索した時の文書集合中に珍スポット特有の形容詞が含まれる割合を分析し、その割合が大きいものを珍スポットとなる 可能性が高いと見なす。

本研究では、珍スポットが多いとされる伊豆を取り上げ, 提案シ ステムの評価実験を行った。

ベースラインとなる手法は以下の2手法である。

・“ランドマーク名+ 珍スポット”でウェブ 検索したときの検索結果ヒット数順のリスト

・“ランドマーク名”でウェブ検索したときの 検索結果ヒット数順のリスト

その結果、提案システムがベースラインの手法よりもランキ ングの精度が高いことを明らかにした。

飲食店レビュー情報の集合知分析と意思決定支援

山本研究室学部4年の村西です。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)」にて発表した卒業研究について紹介します。

現在、ウェブ上には様々なレビュー情報サイトが存在する。レビュー情報サイトのレビュー評価平均点という情報はユーザに大きな影響を与える存在であるが、その妥当性について考慮されていないことは問題である。

本研究ではレビュー評価平均点という情報について集合知としての妥当性を分析した。さらに、ユーザに対して2つのサイトのレビュー評価平均点を同時に提示することで、飲食店の品質評価について慎重な意思決定を促すことができるか検討した。

「食べログ」「Retty」というレビュー情報サイトのレビュー評価平均点分析の結果、1つのサイトのみのレビュー評価平均点は正しい集合知として機能していない場合があると分かった。

ユーザ実験の結果、2つのサイトのレビュー評価平均点を同時に提示することは、飲食店の取捨選択行動を効率化するのと同時に比較行動を促す効果があると予想された。

笑えるウェブ情報検索のためのクエリ推薦

山本研究室学部4年の梅田が第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)」にて発表した卒業研究について紹介する。

人は笑いを求めており、笑える情報をウェブから検索しようとする。しかし、自身が求めている笑い情報は単純には検索できない。本研究ではクエリ入力時にクエリに関連した笑える語を表示することでウェブ検索プロセスに笑いの機会を与える。

クエリにとっての笑える語を推定するために以下の点に着目した。

  • 意外性:クエリと語の組み合わせが一般的に知られていないこと
  • 対立性:クエリと語の組み合わせが反対の性質を持つこと

意外性と対立性のある語を笑える語として、笑える語ランキングを作成した。また、推定した語が実際に笑える語かどうかをユーザ実験で調査した。そして、実際に笑える語がランキングの上位に出現しているかどうかを評価した。

評価結果から、意外性と対立性を考慮することで笑える語の組み合わせを推薦できる可能性があることが分かった。