PDFファイル 2G5 「社会における知識共有」

The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014

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多次元階層型集合

作

ンキン

上

者増加

関

検討

Increase of Top Group Users by Making Multidimensional Hierarchical Sets

川崎仁史

山

淳

倉沢央

藤浩史

中村元紀

筒井章博

Hitoshi Kawasaki Atsushi Yamamoto Hisashi Kurasawa Hiroshi Sato Motonori Nakamura Akihiro Tsutsui

*1

日

電信電話株式会社

NTT

来

研究所

NTT Network Innovation Laboratories, NTT Corporation

We proposed Top of Worlds, a method for presenting rankings in multidimensional hierarchical sets, as embodiment of

“Challenge & Visual” in patterns of triggers. Top of Worlds’ feature is to increase users being ranked in the top group more than general ranking method. In this paper, we describe how many users begin ranked in the top group Top of Worlds can increase.

1.

め

近 ， 人 々 携 帯 ス ー ン 端

集さ セン ータや ータ 利用 ICT ー

ビス 注目 集 い [Burke 06]．こ う ICT ービス

ユー 学習行動や，健 康行動，省 行動 起こ う ， ービス 実現 必要 ータ ユー 提 供 う ，ユ ー 活動 や ー ビス 参 加

こ 効 あ ． ユ ー 参 加 こ ， 情 報 ユ ー 対 影響 力や ，ユ ー 提 供 う ータ や質 向上さ こ ．

々 ， ユ ー 活 動 や ー ビ ス 参 加

， 掛けパタ ーン 挑戦 可 視 Challenge & Visual 具現 手法 ，多次元 階層型集合 作 ， 集合

ンキン ユー 提示 手法 Top of Worlds 提案

[Kawasaki 13, 松村 13]．Top of Worlds ，一般 ンキン

提示手法 比 ，多く ユー 上 入 こ 特徴 あ ．ユー 上 入 こ 意欲 高 ，上

入 ユ ー 増 や こ ， 効 果 的 ユ ー 活 動 や ー ビ ス 参 加 考 え ． 稿 ，Top of

Worlds 実際 く い上 者 増加 ， い

く 代表的 ース 基 検討 ，実環境 確 結果 い 述 ．

2.

多次元階層型集合

ランキング提示

Top of Worlds ，多次元階層型集合 い ，あ ユー

順 比 較 値 ユ ー 順 算 出 際 ユ ー 大 比較 値 上 入 集合 集合 中 順 ユー 提示 手法 あ ． 々 上 者 ，集合 中 順 比較値 上 k%以内 順 ユー ．階層 型集合 ，期間 い [ここ一 間，ここ一日]， 齢 い [～ 十 代 ，～ 才]， 所 い [～ 都 道 府県 ， ～ 区 町村] い 集合 ．多次元階層型集合 ，

階層型集合 共通部分集合 ． 多次元階層型集合 用い 場 合 ， ユ ー 順 提 示 情 報 例 えば 東 京 都 在

30代 方々 中 ，あ 順 比較値 第3 う

．Top of Worlds ，上 入 ユー 増や ，効

果 的 ユ ー 活 動 や ー ビ ス 参 加 こ 実

図1: 順 比較値 人数 関

現 ．

3.

上位者増加

関

る検討

Top of Worlds ， く い上 者 増加 ，

いく 代表的 ース 基 検討 ．ここ ，期間 属性 区 別 考 え こ ． ば， あ ユ ー い ， 属性 階層 変え 31才 30代 ，横浜 神 奈 川 県 順 比 較 値 変 い ， 期 間 階 層 変 え こ こ 一 日 こ こ 一 間 順 比 較 値 変 う あ ．例えば，順 比較値 覚え 英単語 数 場合，ここ一日 50個 ，ここ一 間 200個 いう う 期間 変 ． 属性 着目 上 者

増加 い 検討 ，次 期間 着目 検討 ．

3.1 属性 着目 た検討

， 属 性 着 目 上 者 増 加 い 検 討 ． 順 比較値 人数 関 ，図 1 う 正規分 あ 仮 定 ．上 者 増加 い集合分割 ース 図 2 う ，

集合 順 比較 値 いユー 高 いユー 存在 場合 あ ．例えば上 割合 あ k=50 ，

ユー 順 比較 値 表 1 う い 考 え ． 全体集合 上 者 A，B，C，D ， 様 50代，40 代，30代，20代 階層型集合 上 者 A，B，C，

D ，上 者 全く増加 いこ ．

一方，上 者 増加 集合分割 ース 図3 う ， 各 集 合 順 比較 値 い場 合 あ ． 例 ， 齢 高く ほ 順 比較値 高く ， 所

順 比較値 高く う 場合 あ ．ここ 例 ，k=50 ， ユー 順 比較値 表2

う い 考え ．全体集合 上 者 A，B，C，

D，E，F，G，H ． ，30代 階層型集合 新 I，J 連絡先：川崎仁史，NTT 来 研究所，東京都武蔵

緑町3-9-11，[email protected]

The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014

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図2: 属性 上 者 増加 い ース

図3: 属性 上 者 増加 ース

上 者 ，20代 新 M，N 上 者 ．さ ，

31才 階層型集合 新 K 上 者 ，21才 階層 型集合 新 O 上 者 ．図2 ース 集合 ， 属性 入 分割 上 者 50% あ ，図

3 ース 集合 階層的 分割 こ 上 者

87.5%(16人中14人) 増加 ．

以上 ， 集合 順 比較値 いユー 高いユー 存 在 属 性 用 い 階 層 型 集 合 作 上 者 増 加 さ こ い ， 各集 合 順 比 較 値

い う 属 性 用 い 階 層 型 集合 作 ば上 者 増 加 さ こ 分 ． ， 複 数 属 性 組 合 わ ， 上 者 増加さ 可能性 あ ．例えば，表2 い 上 いL P 2人 け 神奈川県在 あ ば， 新 L 神奈川県在 ユー 中 上 こ

．

3.2 期間 着目 た検討

次 ， 期 間 着 目 上 者 増 加 い 検 討 ． 上 者 増加 い ース 図4 う ，二種類 期間 各ユ ー 順 比較値 間 大 様 傾向 場 合 あ ．例 え ばk=50 ，期間p1 上 者 C D あ ，期間p2 上 者 様 C D あ ，期間 上 者 全く 増加 い．

一方，上 者 最 増加 ース 図 5 う ，二種類 期間 各ユー 順 比較値 大 対 場合 あ ．こ う 状況 例 ，ユー A 常 コツコツ 努力 ， 果 出 対 ，ユー D 時々 く さ 努 力 ， 良 い 果 出 場 合 あ ． 例 え ば

k=50 ，期間p1 上 者 C D あ ，期間p2

上 者 A B あ ，2種類 期間 全ユー 上 者 ．

4.

実環境

ける上位者増加

確認

Top of Worlds 実環境 実際 く い上 者

増加 確 こ ，Top of Worlds 実際

ユー 活動や ービス 参加 確 こ

表1: 上 者 増加 い ース 例

表2: 上 者 増加 ース 例

目 的 実 評価 行 ． 稿 ， 前者 結 果 い 述 ．

4.1 実験環境

20～50代 ，人口 500万人以上 都道府県 東京都，神奈 川 県 ， 大 阪府 ， 愛 知県 ， 埼玉 県， 千 葉 県， 兵 庫 県， 海 道， 福 岡県 在 76 対象 ，約一 わ 評価 行

．参加者 ，英単語 紹 ， 覚え 単語 数 毎日 ，Web ー 記入 ． ， 覚 え 単 語 数 順 比 較値 ．参加 者 対 ， 毎日 ー

記 入 こ 対 謝 礼 支 払 ， 単 語 い く 覚 え 謝礼 変わ い う 覚え 単語数 0問 あ 可 ． う ， く い単 語 覚 え い

ンセン 影響 除去 う ．上 割合 あ k 50% ．

4.2 実験手順

最初 一 間 参加者 ンキン 提示 ，次 二 間目 日 ー Web ー 表示

，上 参 加者 ン キン 提 示 ． う 理由 ， ンキン 提 示 ， 覚 え 単 語数 く い伸び 観察 あ ．

階 層 型 集 合 作 期 間 い [ ここ 一 間 ， ここ 一日]， 齢 い [～十代，～才]， 所 い [～都 道府県，～ 区町村] 2階層 ． ンキン 内 容 次 う ． あ こ こ 一 間 覚 え 単 語 数(120問) 30代，愛知県在 (4人) 方 中 1 ． ここ一 間 覚え 単語数 ，七日分 単語数 合計 ．

ユーザ名 年齢 順位比較値 上位 否

A 代 8 全体 上位

B 代 7 全体 上位

C 代 6 全体 上位

D 代 5 全体 上位

E 代 4 上位 ら い

F 代 3 上位 ら い

G 代 2 上位 ら い

H 代 1 上位 ら い

ユーザ名 年齢 順位比較値 上位 否

A 52 16 全体 上位

B 52 15 全体 上位

C 51 14 全体 上位

D 51 13 全体 上位

E 42 12 全体 上位

F 42 11 全体 上位

G 41 10 全体 上位

H 41 9 全体 上位

I 32 8 代 上位

J 32 7 代 上位

K 31 6 才 上位

L 31 5 上位 ら い

M 22 4 代 上位

N 22 3 代 上位

O 21 2 才 上位

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図4: 期間 上 者 増加 い ース

図5: 期間 上 者 増加 ース

4.3 実験結果

く い上 者 割合 増加 結果 図6 示 ． 図 6 ， ンキン 提示 開始 二 間目 各日 ，四 パタ ー ン 階 層 型 集 合 入 場 合 ， 上 者 割 合

く い 示 あ ． 四 パタ ー ン い ， 説明 ．

 期 間 階 層 ， 属 性 階 層 ， 期 間 [こ こ 一 間] ， 齢 所 い 階 層 型 集 合 入 いパタ ー ン あ ． ， 一般 的 ンキ ン

あ ．

 期間 階層 ，属性 階層あ ，期間 [ここ一

間] ， 齢[～ 十 代 ， ～ 才] 所[～ 都 道 府 県 ， ～ 区町村] い 属性 階層型集合 入 パターン あ ．

 期 間 階 層 あ ， 属 性 階 層 ， 期 間[こ こ 一 間，ここ一日] 2階層 入 ， 齢 所 い 階層型集合 入 いパターン あ ．

 期間 階層あ ，属性 階層あ ，期間 [ここ一

間，ここ一日] 2階層 入 ， 齢[～十代，～才] 所[～都道府県，～ 区町村] い 属性 階層型集合

入 パターン あ ．

， 期 間 属 性 階 層 型 期 間 階 層 あ ， 属 性 階層あ パターン 上 者 割合 約70～85%

増 加 ， 期 間 階 層 型 期 間 階 層 あ ， 属 性 階 層 パターン 約 60～80% 増加 ，属性 階 層型 期間 階層 ，属 性 階層あ パターン 約65～70% 増加 こ 分 ．

4.4 考察

期間 階層型 方 ，属性 階層型 上 者 増加さ こ 多 原因 ，ここ一日 上 50% 付近 率 順 参加者 多 あ ．実際 ， 率 順 参加者 少 Day3 ，属性 階層型 方 ，期間 階層 型 上 者 割合 高く ．

， 回 実験 用 い 順 比較値 覚 え 英単 語 数 あ ，こ 順 比較値 ， 齢や 所 いう属性 分割

集合 図 2 う ，上 者 こ 増加さ ．こ う 場合 ， 齢や 所 いう属性 用い ，期間 用 い 階 層型集 合 作 方 上 者 増や 可能性 高い 考え ． ンニン 距離や，筋力 ーニ ン 負荷 順 比較値 ば， 齢 10～20代 近 く 順 比 較値 高 く いう う ， 齢 分 割 集合 図 3 う ，上 者 くさ 増加さ

こ 予想さ ． 様 ，ス キーやス ー ー い ウ ン タ ー ス ー ツ 練 習 や 熟 練度 順 比 較 値 ば ， 所 順 比較値 高く ，階層型集合 作 属性 所 用い ば，上 者 くさ 増加さ こ 予想さ ．

5.

ま

め

稿 ，多次元階層型集合 作 ， 集合 ンキン

情報 ユー 提示 手法 Top of Worlds 実際

く い上 者 増 加 検討 ，確 結 果 い 述 ．

代表的 ース 基 検討 ，属 性 着目 場 合 ， 集合 順 比較 値 いユー 高 いユー 存在 属性 用い 階層型集合 作 上 者 増加さ こ

い ， 各 集 合 順 比 較 値 い う 属 性 用い 階層型集合 作 ば上 者 増加さ こ

分 ． ， 期 間 着目 ， 二種 類 期 間 各ユ ー 順 比較値間 大 様 傾向 場合 ，上 者 増 加さ こ い ，二種類 期間 各ユー 順 比 較値 大 対 場合 上 者 増加さ こ 分 ．

実 環 境 実 際 く い 上 者 増 加 確 結果，上 者 集合 中 上 50%以上 ユー

，期間 属性 階層型 場合 約70～85% 増加 ， 期間 階層型 場合 約 60～80% 増加 ，属性

階 層 型 場 合 約 65～70% 増加 こ 確 ．

後 ，Top of Worlds 実際 ユー 活動や ー

ビス 参加 分析 予定 あ ．

参考文献

[Burke 06] Burke, J. A., Estrin, D., Hansen, M., Parker, A., Ramanathan, N., and Reddy, S.: Participatory sensing, 4th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (2006)

[Kawasaki 13] Kawasaki, H., Yamamoto, A., Kurasawa, H.,

Sato, H., Nakamura, M., and Kakinuma, R.: An Evaluation of Method for Encouraging Participation, Uciconp 2013, ACM Press, pp883-890 (2013)

[松村 13] 松村真宏 : 掛学概論―人々 人々 人々

掛学―, 人工知能学会 , Vol.28, No. 4, pp584-589

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