\documentclass{ipsjpapers} %\documentclass[draft]{ipsjpapers} \usepackage[dvips]{graphicx} % 巻数，号数などの設定 \setcounter{巻数}{11} \setcounter{号数}{1} \setcounter{volpageoffset}{1111} \受付{11}{11}{11} \採録{11}{1}{1} % ユーザが定義したマクロなど． \makeatletter %\checklines % 行送りを確認する時に使用 \begin{document}%{ % 和文表題 \title[対面コミュニケーションにおけるTree-Mapを用いた共著関係の視覚化]% {対面コミュニケーションにおける\\Tree-Mapを用いた共著関係の視覚化の効用} % 英文表題 \etitle{Effects of Visualizing Coauthor Relationships as a Tree-Map \\in Face-to-face Communication} % 所属ラベルの定義 \affilabel{NAIST}{奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科\\Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology} % 和文著者名 % 変な空白が… \author{栗山 進\affiref{NAIST}\nomember{}\and 大平 雅雄\affiref{NAIST}\member{111111111}\and 松本 健一\affiref{NAIST}\member{198527448}} % 英文著者名 \eauthor{Susumu Kuriyama\affiref{NAIST}\and Masao Ohira\affiref{NAIST}\and Ken-ichi Matsumoto\affiref{NAIST}} % 連絡先（投稿時に必要．製版用では無視される．） \contact{栗山 進\\ 〒630-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5\\ 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科\\ TEL: 0743-72-5318, 5312\qquad FAX: 0743-72-5319\\ email: susu-ku@is.naist.jp} % 和文概要 \begin{abstract} 我々はこれまで，研究者個々人の共著関係を共著論文数によって重み付けられた Tree-Mapとして視覚化し，会議や集会における研究者らのインフォーマルなコミュ ニケーションを支援するシステムSCACS (a Social Context-Aware Communication System) を開発してきた．本稿では，システムの効用を調べるこ とを目的としておこなったケーススタディについて報告する．ケーススタディで は，SCACSが視覚化した共著関係を紙に印刷し，それを現役の研究者15名それぞ れに身に付けてもらい，自由にコミュニケーションしてもらった．ケーススタディ の結果，SCACSによる共著関係の視覚化表現が，対話相手の社会的情報（社交性， 所属機関，役職など）を推測する際に利用できることが確認できた． \end{abstract} % 英文概要 \begin{eabstract} We have been developing SCACS (a Social Context-Aware Communication System) that supports informal communications among researchers in academic conferences and workshops through visualizing coauthor relationships as a Tree-Map weighted by number of coauthored papers. This paper reports the results of a case study to investigate effects of visualizing coauthor relationships as a Tree-Map. 15 researchers participated in the case study and talked each other with handouts that imitate the SCACS's visualization. From the results of the case study, we found that the participants used visualized coauthor relationships for presuming social information of conversational partner, such as sociality, affiliation, official position and so forth. \end{eabstract} % 表題などの出力 \maketitle % }{ % 本文はここから始まる \section{はじめに} 現在，MySpaceやMixiといったSNS （Social Networking Service）が爆発的に普 及しつつある．SNSでは，ユーザが明示的に自身の人間関係（誰と友人・知人で あるか，など）を登録し，その上で他者とコミュニケーションを行うための各種 サービス（掲示板やメールなどのメッセージの送受信機能）を利用することがで きる．SNSの普及と共に，SNSに関する学術的研究も盛んにおこなわれてきており， SNSにおける人間関係の構造\cite{湯田2006}や人間関係が果たす役割や利点 \cite{竹内2006}などが報告されている． また，携帯端末の高度化や環境センサの小型化，RFIDタグなどの普及によりユビ キタスコンピューティング環境が年々整備されつつあり，ユビキタス技術とSNS を連携させたシステムが多数提案されている．例えばTrace\cite{Counts2005}は， 展示会などのイベントに参加したという事実を用いることでイベント後の人々の 交流を支援するためのSNSである．Traceでは，誰が同じイベントへ参加していた のかが参加者の写真などと共に表示されるようになっている．実空間で共有した 体験に基づいて，仮想空間であるSNS内での人々の交流を支援しようとするアプ ローチである．一方，SNS内で定義された人間関係を利用して，実空間内での人々 の交流を支援しようとする試みもなされている\cite{Chew2005}． しかしながら，SNSで定義されたサービスを提供するための基盤となる人間関係 が，実際のコミュニケーションへどのような影響を与えるかを調査した研究はま だ少ないのが現状である．SNSの爆発的普及の理由の1つは，他者の人間関係が開 示されている事でコミュニケーションに対する安心感や信頼感を得られる点にあ るが，プライバシーに対する懸念\cite{Gross2005}など人間関係を利用すること に負の側面が存在しない訳ではない．本研究の目的は，ユビキタス環境における コミュニケーション支援において，人間関係を用いることの効用を明らかにする ことである． 本稿は，その第一歩として，対面コミュニケーション時に対話相手が有する人間 関係を視覚化する効用を調べる．これまで我々は，研究者個々人の共著関係を視 覚化し，会議や集会における研究者らのインフォーマルなコミュニケーションを 支援するシステムSCACS (a Social Context-Aware Communication System) を開 発してきた\cite{Kuriyama2006}．人間関係として共著関係を利用するのは，一 般に公開されている情報であることと，共著したという事実を扱うため人間関係 の定義の曖昧性をある程度避けることができると考えたからである．本稿では， システムの効用，すなわち，対面コミュニケーション時に対話相手の人間関係を 視覚化することの効用を調べることを目的としておこなったケーススタディにつ いて報告する． 次章ではまず，本研究と関連の深いシステムを紹介し本研究の立場を明らかにす る．続く\ref{sec:scacs}章では，現在我々が構築しているSCACSを紹介する． % \ref{sec:hypothesis} 章では，SCACSで採用したTree-Mapによる共著関係の視覚 % 化方法が対面コミュニケーションに与える影響についての仮説を述べ，ケースス % タディの分析の視点とする．\ref{sec:case_study}章では，実際に研究者を対象 % として行ったケーススタディの結果について述べる．\ref{sec:discussion}章で % 考察を行い，最後にまとめを述べる． % }{ \section{関連研究}\label{sec:related_work} 学会や展示会など，多くの人々が集まる場において，人々のコミュニケーション を支援するシステムはすでに多数提案されている．C-MAP\cite{角1998}は，展示 物に関する興味の共有により，参加者間のコミュニケーションを支援する． SCACSは主に，人間関係の活用を主眼としており，システムの目的が大きく異な る．SCACSは，初対面の相手と会話する際に，共通の知人を視覚的に提示するこ とで会話のきっかけや方針を与えることが目的である． Sparks\cite{Chew2005}は，お互いが興味を持っている事柄に関するキーワード を床面に表示し，かつ，両者が以前あったことがあるかどうかで表示色を変更す ることでコミュニケーションを支援する．SCACS は，対話相手が誰と関係を持っ ているかという情報を提示する点で異なる． Polyphonet\cite{濱崎2006}は展示発表のスケジューリングや推薦，他の参加者との交流を支 援するシステムである．Polyphonet はイベント参加者同士のつながりを抽出し， 視覚化することで参加者同士の交流を支援する．PolyphonetはSCACSと同様に， 対話相手が誰と関係を持っているかという情報を提示するが，2つの研究が属す る研究の流れは大きく異なる．PolyphonetやSCACSといったユビキタスアプリケー ションの研究には以下に挙げる3種の大きな流れがある\cite{Abowd2000}． \begin{enumerate} \item 自然な入出力インタフェースを追求する研究 \item ユーザが置かれている状況に適合し（コンテクストアウェア），適切なサポートを行うシステムを追及する研究 \item 情報の自動収集及び，集めた情報への柔軟で自在なアクセスの提供を追求する研究 \end{enumerate} Polyphonetはソーシャルネットワークの自動抽出に力点を置いた研究であるので (3)に属すと考えることができる．一方，SCACSは，(2)を指向する研究であり， 両者の違いはユーザに提示する情報の視覚化方式に表れている．Polyphonet で は\figref{fig:visualization}上のような無向グラフによって人間関係を表現す る方式を用いているが，SCACSでは\figref{fig:visualization}下のような Tree-Map形式の視覚化方式を用いている．SCACSは対面コミュニケーションを使 用場面と想定し，その状況に適していると考えられる視覚化方式を採用した．こ れらの視覚化方式については次章で詳しく説明する． \section{SCACS: a Social Context-Aware Communication System}\label{sec:scacs} これまで我々は，研究者間のコミュニケーションを支援するために，共著関係を 視覚化するシステムSCACS (a Social Context-Aware Communication System)を 構築してきた．SCACSは対話相手の共著関係をその場で視覚化し，ユーザに提示 する．これによりユーザは互いの研究コミュニティ内における関係や，相手の研 究面の背景をある程度知ることができる．以降ではまず，SCACSのシステム構成 を概説し，SCACSが共著関係を視覚化する方法について述べる． \subsection{システム構成}\label{subsec:system} \figref{fig:system}にSCACSのシステム構成を示す．SCACSはSNS Server, Environmental Sensor, Portable Computer, Display Deviceの4つの構成要素か らなる．以下にそれぞれのコンポーネントについて概説する． % D:\research\interaction2006\sns.01ai \begin{figure} \begin{center} \includegraphics[width=1.0\linewidth]{system_en_ol.eps} \end{center} \caption{システム構成図} \ecaption{SCACS Overview} \label{fig:system} \end{figure} % D:\research\hi120\hi120_camera_ready.doc 中の図をPowerPointにコピーして(./hmd.ppt)， % 背景に白いパネルを敷いた後，右クリックして図として保存(tiff形式)後，IrfanView から % PS プリンタドライバに出力．画像は元のサイズで印刷する設定．ここで勝手に白黒になる． % そうして出力した EPS(hmd.eps) を Illustrator で開いて画面の左上に図をもっていって % 再度 EPS で保存した．そのままではバウンディングボックスがおかしかったので． \begin{figure} \begin{center} \includegraphics{hmd_ai.eps} \end{center} \caption{HMD装着時のシステム利用イメージ\\（左はシステム利用者，右はシステム利用者が対話者を見ている様子）} \ecaption{User Interface with HMD and Webcam.} \label{fig:ui} \end{figure} \begin{description*} \item[SNS Server] 共著情報を複数の学会（情報処理学会，ヒューマンインタフェース学会，電子情 報通信学会，人工知能学会など）の文献検索サービスから収集し，共著情報を扱 うクライアント (Portable Computer) からアクセス可能なAPIを提供する． \item[Environmental Sensor] ユーザの向きや他のユーザとの距離など，身体的・環境的なコンテクストを獲得 するために環境中に配置される各種センサ群．WebcamやGPS，RFID，ジャイロセ ンサなどの利用を想定している．Environmental Sensorによって獲得された情報 は，次に述べるPortable Computerに提供される． \item[Portable Computer] SNS ServerとEnvironmental Sensorから獲得した情報を統合し，ユーザが現在置 かれている状況を考慮した情報を生成，視覚化し，Display Deviceへ視覚化され た情報を送信する．現在の実装では，生成される情報は，主に，対話相手の共著 関係である． \item[Display Device] Portable Computerから受信した情報をユーザに提示するデバイス． \figref{fig:ui}はHMD (Head Mounted Display) をDisplay Deviceとして使用し た場合の例である．状況に応じてPDAや携帯電話などの利用も想定している．我々 は，SCACSを学会においてのみ適用するのではなく，他の様々な集会の場におけ る適用も考えているが，本稿では，学会においてSCACSを用いて研究者間の対面 コミュニケーションを支援することを想定して議論を進める． \end{description*} \subsection{ソーシャルネットワークの視覚化}\label{subsec:visualization} SCACSのPortable Computerが行う共著関係の視覚化の方式について述べる．共著 関係をはじめとするソーシャルネットワークは，一般的に有向／無向グラフとし て表現されることが多い．有向／無向グラフ表現はソーシャルネットワークを巨 視的な観点から分析するには大いに助けになる．しかしながら，共著関係のよう な複雑なネットワークを有向／無向グラフで表現する場合，一見しただけでは誰 が誰と関係しているかが分かり辛いという問題がある．特に，共著者数の多い人 物の共著関係を有向／無向グラフを用いて理解することは困難である．SCACSの 支援対象である学会でのインフォーマルな対面コミュニケーションでは，対話相 手の研究面の背景や自分との関係を，場の雰囲気を壊さない程度の短時間で理解 することが求められるため，グラフ表現は適さないと考えられる． 対面コミュニケーション時に複雑なネットワークを短時間に理解可能な方法で表 現するにあたって，我々は，ソーシャルネットワークを Tree-Map\cite{Shneiderman1992}の手法を用いることにした．Tree-Mapは，複雑 な階層ツリー構造を表現する手法の1つである．しかしながら，Tree-Map手法は 木構造に対して考案されたものであり，そのままではソーシャルネットワークの ような閉路を持つグラフには適用することはできない．そこで我々は，「誰のソー シャルネットワークを見ているのか」という視点を持ち込むことでTree-Mapの手 法を適用することを可能にした． \begin{figure} \begin{center} \includegraphics[width=1.0\linewidth]{conversion_jp_ol.eps} \end{center} \caption{共著関係の無向グラフ表現のTree-Map表現への変換} \ecaption{Transformation into a tree map} \label{fig:visualization} \end{figure} \figref{fig:visualization}は共著関係ネットワークをTree-Mapへと変換した例 である．\figref{fig:visualization}の上側は，共著関係を無向グラフとして表 現したものである．辺の上の数字は両端の頂点に対応する人物同士が共著した回 数を表す．\figref{fig:visualization}の下側は上側の無向グラフをSmithを根 とみなしTree-Mapで表現したものである．また，\figref{fig:visualization}の Tree-Map表現は，Smith と対面コミュニケーションを行っている人物（システム のユーザ）のDisplay Deviceに表示されるSmithの共著情報となる．Smithには5 人の共著者 (Brown, Williams, Miller, Jones, Johnson) がおり，計37 (15+8+7+4+3) 回共著している． 次に，無向グラフをTree-Map表現へ変換する手順について述べる．まず，SCACS のPortable Computerは，対話相手であるSmithの名前を表示領域の左上に配置す る．次に残りの領域にSmithの共著者5名（ノード）を割り当てる．その際，共著 した論文の数の割合に比例した大きさの領域を割り当てる．この場合，Smithと 最も多く共著しているBrown（15本）に一番大きな領域が割り当てられている． 矩形領域の明度は個々人を識別しやすくするために設けられている．名前が表示 されていない領域は，その領域内に名前を表示しきれない際の省略表示である． また，名前に下線が引かれている人物はSmithの共著者の共著者であることを意 味する（グラフ表示で見た際，Smithから距離2の人物）．次にPortable Computerは，Smithの各共著者に割り当てられた領域内を上記と同様の手順で分 割する．例えば，Brownの領域はその名前を示す領域を除いて，Brownの共著者 （Smithの共著者の共著者）を表示するのに用いられる．この時，領域は縦方向 ではなく横方向に分割される．Brownの各共著者に割り当てられる領域の高さは， （Smithの場合と同様に）Brownが共著した論文の数の割合に比例する． SCACSの現在の実装では，対話相手の共著者の共著者（距離2）までを視覚化する． 距離3以上の人物は共通の話題として取り上げられる可能性が低いと考えられる ためである．距離3以上の共著者を閲覧する場合は，Tree-Map上の任意の共著者 の名前をクリックすると，クリックした人物を「視点」としてTree-Mapが再描画 される．例えば，\figref{fig:visualization}でAndersonをクリックすれば， Andersonを視点としてTree-Mapが再描画されるので，Andersonの共著者（Smith にとって距離３の人物）を確認することができる． \section{共著関係のTree-Map表現の読み取りパフォーマンス評価実験}\label{sec:performance} 本章では，SCACSが採用した共著関係のTree-Map表現と無向グラフ表現のどちら がより早く正確に共著関係を読み取ることができるかを調べた実験について説明 する．無向グラフの視覚化方式には多数あるが，本実験では \figref{fig:undirected}に示す方式を採用した．人は頂点で表され，共著関係 は辺で表されている．対話相手に対応する頂点はグレーで塗りつぶして他の頂点 より目立つように描画されている．また，辺の太さは論文数に比例して太く描画 されている．頂点の配置アルゴリズムには無向グラフの自動描画に一般的に良く 用いられるKamada-Kawai法\cite{Kamada1989}を用いた．視覚的には， Kamada-Kawai法などスプリングモデルに基づいたアルゴリズムによるグラフ描画 はグラフの対称性をあらわにするという特徴がある\cite{Eades2000}． % Pajek で実験したって書いた方が良いでしょうか？ % Pajek 自体の論文をご存知ですか？ % D:\research\treemap\pajek \begin{figure} \begin{center} \includegraphics[width=1.0\linewidth]{suzumura_jp.eps} \end{center} \caption{実験に用いた無向グラフの例} \ecaption{foo bar} \label{fig:undirected} \end{figure} 実験に用いた共著関係は過去6年分の全国大会規模の学会の共著関係（毎年の参 加者数は数百人）である．被験者は大学院生10名であり，実験で用いた共著関係 を形成する元となった学会に参加したことはない．実験の手順を次に示す． % 実験設定の妥当性について書くべきでしょうか． % それとも諦めてさらっと流して書くか． % ■被験者について % 案1: % 読み取り時に知っている人物があまりいない． % ↓ % 知っている人物がいると予備知識から読み取りが早くなったり，先入観からの % 誤答が生じる可能性があるため． % といった風に擁護． % % どちらにしろ，被験者は知り合いを見つけると慎重になったり早計になったり % すると考えられる． % % ■共著関係の取り出し元が狭いのはどう擁護しよう． % % memo: % もっと丁寧に実験するならば共著関係に出てくる名前をプログラム等で適切に % 置換する． \subsection{実験手順} まず実験者が被験者に対して共著関係のTree-Map表現と無向グラフ表現の読み取 り方について説明を行う．次に実験で行うタスクについて実験者が説明する．タ スクについては次節で詳しく述べる．そして，被験者がタスク内容を理解したか を確かめるために練習タスクを被験者に行ってもらう．練習タスク終了後，実験 者は被験者に自分の解答についてその理由を説明してもらう．被験者の説明や解 答に誤りが含まれていた場合，実験者は共著関係の読み取り方やタスクについて 被験者が正しく理解するまで説明する．最後に被験者はタスクを行う．タスクに はTree-Map表現に対するタスクと無向グラフ表現に対するタスクの2種類がある． そこで，順序効果を回避するために被験者をTree-Map表現のタスクを先に行うグ ループと無向グラフ表現のタスクを先に行うグループの2グループに分けて行う． タスクの評価基準はタスク遂行に要した時間と正答率である． % 定義リストみたいな記述方式の方が良いだろうか？ % \begin{enumerate} % \item 手順1. 共著関係のTree-Map表現と無向グラフ表現の読み取り方の説明 % \item 実験で行うタスク内容を説明する % \item タスク内容を理解したかを確かめるため練習タスクを行ってもらう % \item タスクを行う % \end{enumerate} \subsection{タスク} 被験者が行うタスクの概要はA4用紙に印刷された共著関係を読み取り，特定の人 物数名にペンで印をつけてもらうことである．A4用紙には共著関係がTree-Map表 現か無向グラフ表現のどちらかで示されている． 被験者がタスクを遂行する際に，実験者は被験者に対して以下のように指示する． \begin{enumerate} \item A4用紙に印刷されている中心人物の共著者上位（共著割合の高い順）3名に順に印をつけて下さい． \item 次に，印をつけた3名の人物それぞれについて，共著者上位3名に印をつけて下さい．合計9名に印をつけることになります． \end{enumerate} ここで，中心人物とはTree-Map表現の場合は一番左上の人物，無向グラフ表現の 場合はグレーのノード（対話相手に対応する強調されたノード）の人物を意味す る．指示文は共著関係と一緒に印刷されており，被験者はいつでも指示を参照す ることができる．A4用紙1枚に対する解答を1タスクと定義すると，被験者は Tree-Map表現と無向グラフ表現それぞれに対して10タスク，合計20タスクを遂行 する．なお，Tree-Map表現と無向グラフ表現のどちらでも，タスクに用いられた 中心人物達は同一であり，共著関係は中心人物の共著者の共著者（距離2）まで 表示している． 何故上述のようなタスク内容としたかと言うと，人は人の共著関係を読み取る際 には共著割合の高い共著者に注目するものだからである．更にその共著者の共著 者まで聞いているのも同様の理由である．中心人物の共著者がどのような人物な のか興味を持った場合，同様に共著割合の高い共著者に注目するものだからであ る． \section{実験結果} 実験で記録した被験者ごとのタスク遂行時間を\figref{fig:result} に示す． Tree-Map表現の方が無向グラフよりも一被験者を除いて2分以上早く終了してい る．Tree-Map表現におけるタスク遂行の平均時間はおよそ4分で，無向グラフ表 現の場合はおよそ8分であった．また，誤答は両方式ともほとんど見受けられな かった．被験者は実験においてそれぞれの表現方式において約120回印をつける が，Tree-Map表現において間違って印がつけられていたのは全被験者を通じて1 件であり，無向グラフ表現においては全被験者を通じて8件であった． % D:\research\treemap\experiment\time.eps \begin{figure} \begin{center} \includegraphics[width=1.0\linewidth]{time_ol.eps}%dummy \end{center} \caption{実験に用いた無向グラフの例} \ecaption{foo bar} \label{fig:result} \end{figure} \section{考察}\label{sec:discussion} \section{まとめ}\label{sec:summary} % 研究会のを流し込んだだけ 本稿では，会議や集会における研究者らのインフォーマルなコミュニケーション を支援するシステムSCACSが採用した視覚化方法の効用を調べることを目的とし ておこなったケーススタディについて報告した．SCACSは学会でのインフォーマ ルな対面コミュニケーションというコンテクストを考慮し，研究者個々人の共著 関係を共著論文数によって重み付けられたTree-Mapとして視覚化する．ケースス タディの結果，SCACSの共著関係の視覚化方式は対話相手の社会的情報（社交性， 所属機関，役職など）を推測する際に利用できることが明らかとなった． 今回のケーススタディでは，できるだけ自然な条件設定を目指したためSCACSが どの程度・どのように役立つのかを詳細に調べるには至らなかったが，ある程度 統制された実験を行うことによってこれを明らかにしてゆく予定である．また， SCACSが採用したTree-Map表現が対面コミュニケーションに適しているかどうか を調べる実験も行う予定である． % }{ \begin{acknowledgment} % 研究会のを流し込んだだけ 本稿を執筆するにあたり，ケーススタディの準備にご尽力くださいました皆様， ケーススタディ参加者として快くご協力してくださいました皆様に心より感謝い たします．本研究の一部は，文部科学省科学研究補助費（基盤研究B，課題番号 17300007；若手B，課題番号17700111）による助成を受けた．また，財団法人セ コム科学技術振興財団の助成を受けた． \end{acknowledgment} % }{ % $ platex draft % $ jbibtex draft % $ platex draft % $ platex draft \bibliographystyle{ipsjunsrt} \bibliography{myrefs} % 製版用のファイル群には \|.bib| ファイルではなく \|.bbl| ファイルを必ず含 % めることに注意されたい． % \begin{thebibliography}{99}% 文献数が10未満の時 {9} % \bibitem{} % \end{thebibliography} % }{ \begin{biography} \nomember{栗山 進} 昭和54年生． 平成14年九州大学理学部物理学科卒業． 平成17年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了 平成17年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程 に入学，現在に至る．ユーザビリティ，情報視覚化， インタラクションデザインに興味を持つ．電子情報通信学会，IEEE，ACM各学生会員． % \member{大平 雅雄} \member{松本 健一} \end{biography} \end{document}