研究情報に関する情報共有視覚化モデルの提案

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(1)Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 1. はじめに. 研究情報に関する情報共有視覚化モデルの提案中澤英司†. 一般に，新たな研究を始める時には，その研究に関連する論文等のサーベイをすることが多い．サーベイをする理由のひとつは，研究課題と関連する研究には問題解決のヒントや参考となる手法など有益な情報が多数存在するためである．特に，大学の研究室といった組織では過去に在籍していたメンバや現在在籍しているメンバの手がけている研究が新たな研究を始めようとする人にとっての関連研究である場合が多い．そのため，組織内で各メンバが行った研究の中間成果物等の情報を共有し，関連研究を理解することは自分の研究を進展させるためにも大変重要な作業である．しかし，過去に在籍していたメンバが行っていた研究について得られる資料の多くは論文や予稿，発表資料などであり，これらは製作時間や発表時間，ページ制限などの都合上要点のみをまとめている傾向にある．そのため，関連研究について自分が疑問に思った箇所の記述が十分でない場合には，しっかりとした理解が得られないこともある．また，現在在籍しているメンバについても，参考にした資料や web ページなどを共有できるようにしておくことは有意義なことである．このような状況においては，論文や予稿及び発表資料に加えて，関連研究が進められる過程で発生したアイディアや解決策，それらを思いついた経緯や解決策の詳細，参照した資料や論文などのように，理解するために必要な情報が最大限得られることが望ましい．さらに，得られた情報が整理・整頓された形で提供されることも重要である．これに関連する研究として，研究についての情報を蓄積し共有を可能とする研究や関連研究間の関係を把握するための研究などが行われている．関連研究を理解するためには，研究間の関係からどこに着目してサーベイや読解を行うかを把握し，必要に応じて詳細まで理解を進めていく必要がある．しかし，研究間の関係把握と各研究の詳細理解の両方を支援した研究は，著者の知るところ存在しない．そこで本研究では，関連研究の理解を支援することを目的として，研究についての情報を共有している関連研究の把握から各研究の詳細な理解までを支援することが可能なモデルを提案する．. 渡辺喜道††. 大学の研究室に所属している学生の研究の多くは，その研究室で継続的に研究されている内容に関連する．関連研究には問題解決のヒントや参考になる手法などの有益な情報が多数存在するため，研究を進めるに当たり，関連研究を理解することはとても重要な作業である．しかし，予稿や発表資料などは，製作時間や発表時間などの制約から，要点のみをまとめている傾向にある．そのため，読者が疑問に思った点について記述が少ない場合には十分な理解が得られないことがある．また，研究間の関係を把握することも理解のためには重要である．そこで本研究では，研究に関する情報を共有し視覚化するモデルを提案する．このモデルにより，関連研究の理解に必要な研究間の関係を把握した上で各研究の詳細を理解するという行為を支援することが可能となる．. A model for infor mation shar ing and visualization about r elated r esear ch Eiji Nakazawa† and Yoshimiti Watanabe†† Many researches of the students in a laboratory of a university relate to the contents of researches that are carried out continuously at the laboratory. It is very important work to understand related researches in advancing the research, because there are a lot of useful information, such as the hints to solve the problems and the useful techniques, in the related researches. The journal papers and briefing papers, however, are tending to summarize only the main points from restrictions of making time or presentation time. Therefore, the reader of the paper cannot understand the content of the paper when there is little description. Moreover, it is also important to understand the relation during researches. Under the situation, we propose the model to share the research information and to visualize it. This model allows us to support the understanding for the details of each research by grasping the relation between related researches.. 2. 既存の研究と問題点先に述べたとおり，関連研究を理解することに関連する研究には様々な研究がある．そのひとつに宮寺らの研究[1]がある．この研究は，研究情報の整理・共有を目的とし †. 山梨大学大学院医学工学総合教育部 Department of Education, Interdisciplinary Graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi †† 山梨大学大学院医学工学総合研究部 Department of Research, Interdisciplinary Graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi. 1. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

(2) Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. た視覚化システムに関する研究であり，その研究の対象を，大学の研究室に配属された学生としている．この研究では，学生が研究を行う際にはその学生にとって分かりやすく研究の推移を整理・整頓しておく必要がある一方で，研究室内での情報共有のために他者から見ても分かりやすく整理・整頓されている必要があると述べている．個人とグループの情報の見え方の違いにより，トレードオフが存在するとしている．このトレードオフの解消を目的として，宮寺らは研究情報推移グラフを提案している．図１に研究情報推移グラフの例を示す．. 図2. 図 1. 他者から見た研究情報推移グラフ. 図２の場合には統一した表示方法として，縦軸に研究に関連する情報の種類を，横軸に時間をそれぞれ用いている．このように軸を定義することで，研究情報推移グラフを作成した者以外のユーザの研究情報推移グラフはすべて統一的な見方が可能となるため，他者から見ても分かりやすく整理・整頓されていることとなる．このシステムによって提供される表示領域を，この研究では共通ビューと呼んでいる．また，この研究では他者の研究情報推移グラフを共通ビューで見ているときに，ユーザ自身の研究に活用できる研究に関連する情報があれば，コピーアンドペーストの操作によりユーザ自身の研究情報推移グラフに採り入れることができる．この機能により，他者の研究情報推移グラフをただ閲覧するだけでなく，自分の研究に活用できる研究に関する情報があれば組織内で容易に情報共有をすることが可能となる．ここまで述べてきたように，研究情報推移グラフには研究の過程で発生する各種情報が集約されており，ユーザ自身により研究に関連する情報間の関連付けも行うことができるため，研究の詳細を理解するには有益なグラフであるといえる．しかし，この研究には各ユーザの間で共有している研究に関する情報が共通ビュー中に示されないという問題がある．例えば，同じ問題点を共有している研究が複数あっても，この研究で出力されるグラフからその事実を読み取ることは不可能となっている．そのため，関連研究を理解する上で必要な研究間の関係を効率よく把握することができない．さらに，この研究にはユーザが表示方法を設定することができないという問題もある．すなわち，他者の研究情報推移グラフは必ず共通ビューの形で見ることが強いら. 研究情報推移グラフの例. 研究情報推移グラフは，先行研究とそこから得られた問題点や有用な情報及び思いついたアイディアなどの研究に関連する情報をノードとして表現し，発展・発生・活用を表すアークによりノードを連結することで分かりやすく研究に関する情報を整理・整頓することを可能としている．この研究では，研究に関連する情報と推移の集合を研究情報推移グラフと呼び，研究情報推移グラフを扱うために各学生に割り当てられる二次元空間を個人フィールドと呼んでいる．また，他者の研究情報推移グラフを見る際には，組織内で統一された表示方法をシステムが提供することで，他者にも分かりやすく整理された情報が表示される．他者から見た図 1 の研究情報推移グラフを図 2 に示す．. 2. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

(3) Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. れる．これは特に，研究情報が一画面に納まらない程多く存在する場合などには深刻な問題となり，各ユーザが効果的な表現でグラフを見ることができないことは研究を理解する上で避けるべき事項のひとつである．一方，研究間の関係を把握する研究として，論文構成要素に着目した論文間関係把握支援手法に関する白井らの研究[2]がある．この研究では，同類の目的や対象を持つ論文をグラフに示すことで，それまで困難であった同一の手法や同一の対象を持つ研究を把握することを目的としている．この研究では，まず論文に対して，論文の目的や問題点，手法などの７つの論文構成要素を定義する．次に，対象とする各論文に対して，この７項目に関係する文章を抽出する．抽出では，７項目それぞれに対して，手がかりとなる語を定め，その語をキーワードとして，該当する文章を探すという方法をとっている．例えば，「問題点」の手がかりとなる語としては，「～困難である」や「～が難しい」，「～問題点がある」などが挙げられる．次に，こうして抽出した文章群からツールを用いて特徴語とその重要度を算出する．この重要度をベクトルの要素とすることで，ひとつの論文の特徴を７つのベクトル表現で表すことが可能となり，論文構成要素ごとに他の論文との類似度を求めることが可能となる．類似度の算出には，コサイン類似度が用いられている．類似した論文構成要素を持つ論文を図示した例を図３に示す．. 図3. 類似した論文構成要素を図示した例. 類似した論文構成要素が表示されることにより，これまで困難であった同一の目的や同一の対象を持つ研究を把握することが可能となり，論文のサーベイを行う上で有益なグラフとなる．しかし，論文を作成するとき考慮する背景がひとつの事象からとは限らず，複数の事象を背景とすることは多々ある．特に問題点や先行研究及び手法については，多数の論文で複数の事項が述べられていることが多い．このため，例えば問題点を３つ述べている論文と２つ述べている論文が類似していると表示されても，どの問題点が他の論文と関係しているのかを効率よく読み取ることはできない．以上述べてきた既存の研究の問題点をまとめると以下となり，本研究ではこれらの問題点を解決したモデルを提案する． 1. 研究情報を共有している研究があっても，そのことが表示されないために，研究間の関係を効率的かつ効果的に把握することができない． 2. 研究情報間の関連を表示する際にユーザが表示方法を変更することができな 3. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

(4) Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 3.. い．研究構成要素間の関係を把握する際に，各論文の中に複数存在する特徴群を適切に関連付けできない．. 方向は全体としてアークの推移が向かう方向を決めるパラメータであり，４方向から選択する．これらのパラメータによる表示方法がグラフの作成者の作成したフィールドを除くすべてのビューに反映されるため，ユーザに統一的な見方を提供することが可能となる．なお，ユーザが表示方法のパラメータを設定しなければ，標準的な間隔と方向による表示となる．この表示は各研究情報を結ぶ矢印が極力重ならないよう表示されるため，アークに沿って研究情報を追っていく場合に適している．また，研究情報推移グラフを扱うのであれば，ユーザの一人一人が異なる研究情報の配置の仕方をするという点に留意しなければならないが，表示方法に関するパラメータと標準的な表示を提供することにより，問題なく研究情報推移グラフを扱うことが可能となる． 3.3 研究情報へのメモ機能他者の研究情報推移グラフや他者がまとめた既発表の論文を見ているときに，理解した内容について自分の言葉で加筆を行いたい場合や備忘録を書いておきたいという場合が考えられる．そうした場合を考慮して，各研究情報へのメモ機能を提供する．この機能により，他者の作成した個人・論文フィールドと研究間の関係のみを示す図内のノードにメモを付与することができる．本研究のモデルでは，他者の研究情報推移グラフに研究情報を追加することはできない仕様となっている．そのため，例えば成果に対して問題点を指摘しようと思えば，他者の成果を示す研究情報をグラフ作成者の研究情報推移グラフに採り入れ，共有した成果を示す研究情報からアークを伸ばし，新たに定義した問題点と結ぶこととなる．他者の研究情報推移グラフに追加できないようにした理由は，研究情報推移グラフにはグラフ作成者によって見出された研究情報のみを配した方が研究を理解するには有益と考えたためである．またこのことによって，研究間の関連を示すビューに必ず関連が表れることとなる．また，書かれたメモは書いたユーザしか見ることができない．. 3. 提案手法ここでは，前述した問題点を解決する手法について述べる．本研究では，2 章で説明した研究情報推移グラフを拡張し，さらに表示方法をユーザが選択できるようにすることで問題解決を図る．研究情報推移グラフを採用した理由は，研究情報推移グラフの作成者により研究情報とその推移が蓄積され，予稿や発表資料などよりも多量の情報が得られるようになると考えたためである．さらにこれに加えて，研究の関連の理解を推進するために，メモ機能も併せて付加する． 3.1 研究情報推移グラフの拡張まず，先行研究の研究情報推移グラフを扱う個人フィールドとは別に，既に発表された論文同士の関係などの，研究間の関係のみを示すビューを新たに導入する．その概要については後述するが，このビューを導入することで，研究の詳細を理解するには有益である研究情報推移グラフの長所を損なうことなく，研究間の関係を把握することができると考えている．さらに，各論文の中に複数存在する特徴群を適切に関連付けできないといった問題点などについて，複数の問題点を個別に扱える研究情報ならば，論文構成要素よりも研究間の関係を詳細に把握することも可能となる．すなわち，研究間の関係のみを示すビューに研究間で共有されている研究情報も示すことで，問題点が複数あろうとも明確に研究間の関係が把握できるようになる．また，研究間の関係のみを示すビューと各研究の研究情報推移グラフを扱う個人フィールドによって，研究間の関係把握と各研究の詳細を理解するという行為のそれぞれを支援できると考えられる． 3.2 表示方法設定機能の付加本研究では，ユーザが情報を的確に把握する支援をするために，出力されるビューの表示方法を設定できるように順序，種類，間隔，方法の４種類の視点パラメータを付加し，表示方法を変更できるようにする．順序のパラメータを設定することで，例えば他者の研究情報推移グラフを見ているときに，ビュー内の研究情報を発生した順序に並べ替えて表示することができる．種類のパラメータを設定すると，ビュー内の研究情報が種類に応じて層状に配置され，表示される．さらに，層の並びも入れ換え可能である．間隔のパラメータは，近中遠の３段階から選択し設定する．間隔を調整することで画面内に表示される研究情報の量を増減させることができる．. 4. 提案するモデルここでは，本研究で提案するモデルの詳細について述べる．想定している環境本研究の対象は，大学の研究室に所属する学生であり，研究室をひとつの組織とみなす．研究間の関係のみを示すビューには，研究室に所属していた学生により行われた研究同士，あるいは関連研究との関係が示される．ここで言う関連研究とは，学会などで発表された論文のことである．研究情報推移グラフでは，関連研究はノードとして 4.1. 4. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

(5) Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. グラフ内に存在したが，本研究ではグラフ内で扱わない．それは，既発表の論文はひとつの研究としての成果であるため他のノードとは粒度が違う上に，前述したとおり研究情報推移グラフ内にはグラフ作成者によって見出された研究情報のみを配した方が詳細を理解するには有益と考えたためである．グラフ作成者は個人フィールドに研究情報を配置していき，他者の研究情報推移グラフ内の研究情報をグラフ作成者の研究情報推移グラフに採り入れた場合には，研究間の関係のみを示すグラフに反映される．また，研究間の関係のみを示すグラフは，組織内のメンバで共有される．また，既発表の論文をひとつの研究とみることで，その詳細についても扱うことが可能となる．個人フィールドで研究情報推移グラフを扱うように，二次元空間に既発表の論文から問題点や解決策といった要点を抜き出し推移を示すアークで結ぶ形でまとめられることとする．このように，既発表の論文の要点を抜き出し有向グラフで結んだ図は理解の支援になることが岡らの研究[3]で示されており，また他者がまとめた図があれば理解の一助になると考えられる． 4.2 各図の詳細ここで，本研究で扱う各図の例を示す．研究間の関係のみを示すグラフを図４に示す．. 図4. 本研究では，研究間の関係を示すグラフを宮寺らの研究[1]に倣い組織フィールドと呼ぶ．組織フィールドには２種類のアイコンがあり，それぞれが後述する各図へのリンクである．人型のアイコンは学生がまとめた研究情報推移グラフへのリンクであり，書類型のアイコンが既発表の論文についてまとめられたグラフへのリンクである．アイコンの下部にはタイトルが示される．論文タイトルはまさしく既発表の論文のタイトルであり，研究タイトルは現在進行中の研究のタイトルである．研究タイトルはグラフ作成者であれば，適宜変更可能である．アイコンを結ぶアークは研究情報の関連（共有）を示し，２つのラベルが付与される．アークの始点にあるラベルは共有されている研究情報を，終点にあるラベルは共有されている研究情報がどのように活用されたかを示している．例えば，図４内の最も下にある問題点と解決策のラベル付アークで結ばれた書類型アイコンと人型アイコンは「既発表の論文内で見出された問題点が共有されており，アークの終点にある研究でその解決策が提案されている」と解釈する．組織フィールドに現在進行中の研究と既発表の論文の関係が研究情報によって示されることで，多くの研究と研究情報を共有する重要な研究や既発表の論文の効率的な把握や，関連研究の詳細を理解する上でどこに着目して読み進めるべきかの一つの目安となることが期待される．次に，本研究で用いる研究情報推移グラフの例を図５に示す．. 研究間の関係を示す図の例図5. 5. 研究情報推移グラフの例. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

(6) Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 図５のように研究情報推移グラフを扱うために各ユーザに割り振られる二次元空間を宮寺らの研究[1]と同様に個人フィールドと呼ぶ．個人フィールド内でノードとなり得る研究情報は，問題点，解決策，成果，有用な情報，アイディアの５種類である．各研究情報を結ぶアークは，更新，活用，発生のいずれかを表す．太枠になっている研究情報は，他者の研究あるいは既発表の論文と共有している研究情報である．個人フィールドにより，ユーザによって追加された研究情報とその推移が蓄積されるため，論文や発表資料では記述の少なかった点についても研究情報として存在していることで十分な理解が得られると考える．また，他者の作成した個人フィールドを見る際には，ユーザが設定した表示方法で表示される．最後に，既発表の論文についてまとめられたグラフの例を図６に示す．. 図6. にメモを付与することができる．この機能により，ユーザの研究情報に関する理解が増すことが期待できる．. 5. モデルの実現本研究においては，各フィールドと各研究情報に一意の ID を付与し，それらの推移も含めてデータベースに蓄積し，ユーザの操作に応じて適宜データベースを書き換えていく．各フィールドを表示する際は，データベースから情報を引き出し，必要に応じて加工してユーザに提供する．ここで，組織フィールドを表示する場合の処理を例として処理の流れを述べる．組織フィールドを表示するために，まずデータベースから研究情報を共有している個人・論文フィールドに関する情報を以下の形式で得る．｛共有元フィールド ID，共有先フィールド ID，共有研究情報の ID，共有研究情報の推移先研究情報 ID｝これらの情報を DOT 言語に変換し Graphviz[4]で処理する．DOT 言語とは，Graphviz で使用されるグラフ記述用言語である．図７にその記述例を示す．. 公開論文についてまとめられたグラフの例. 図7. 既発表の論文から要点を抜き出し，アークで結んだ形でまとめていく二次元空間を本研究では，論文フィールドと呼ぶ．論文フィールド内でノードとなり得る項目は個人フィールドと同じ５種類であり，論文を要約する際にはこの５つの観点から要点を抜き出すこととなる．各ノードを結ぶアークの意味も個人フィールドのそれと同様である．また，太枠の研究情報は他の研究と共有されている研究情報である．また，他者が既に自分の研究に関連する既発表の論文をまとめていたならば，理解する上で大きな助けとなる．さらに，自ら作成したグラフ以外のグラフでは，ノード. DOT 言語の記述例. 図７の中で，rankdir=LR の記述が出力する図を左から右へ向かわせるためのオプションである．a->b と記述されている部分がノード a と b がアークで結ばれることを意味する．括弧内の記述がアークのオプションであり，headlabel がアークの始点に付与されるラベル，taillabel がアークの終点に付与されるラベルである．このように記述された DOT 言語の記述を Graphviz で処理することで，ラベル付有向グラフとして出力することができる．上記の DOT 言語の記述をグラフとして出力し. 6. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

(7) Vol.2009-SE-166 No.17 2009/11/6. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. た例を図８に示す．. 次に，フィールドの個数に応じて x 座標の値を増加させていくことで，種類に基づく配置が行える．順序に基づく配置では，すべてのフィールドへのリンクとなるアイコンの y 座標を同一の値とし，最終更新日時によって x 座標を増加させていく．各フィールドの最終更新日時もデータベース内に適宜書き込まれている．他者の作成した個人・論文フィールドを表示する際にも，これまで述べてきた処理と同様の処理によって実現する．. 6. まとめと今後の課題今回は，関連研究の理解支援を目的として，関連研究を理解する上で必要となる研究間の関係把握から各研究や既発表の論文の詳細を理解することを支援するために，３種類のフィールドと表示変更機能とメモ機能を包含するモデルを提案した．今後の予定としては，提案したモデルの詳細な仕様を決定し，プロトタイプを作成することが挙げられる．さらに，今回提案したモデルの有効性の検証と評価も必要である．. 参考文献図8. DOT 言語の記述の出力例. 1) 宮寺庸造, 林直宏, 中村勝一, 横山節雄: 研究情報の整理・共有を目的とした視覚化システム, 電子情報通信学会技術研究報告．ET，教育工学, 105 巻, 124 号, pp.29-34 (2005). 2) 白井宏和, 中村勝一, 横山節雄, 宮寺庸造: 論文構成要素に着目した論文間関係把握支援手法の提案, 電子情報通信学会技術研究報告．ET，教育工学, 108 巻, 315 号, pp.27-32 (2008) 3) 岡孝明，武田英明：論文のチャート化による論文理解支援システムの実装と評価 http://www-kasm.nii.ac.jp/papers/takeda/00/ies00takaak-o.pdf, (2009/7/5 閲覧) 4) AT&T 研究所「Graphviz - Graph Visualization Software」, http://www.graphviz.org， (2009/7/30 閲覧). さらに，Graphviz からはテキストで記述されたベクターグラフィックの形式である svg 形式の出力を得ることができる．これは，svg 形式を認識できるビューワで見ると図として表示されるが，ファイルの内容を見てみるとテキストで記述されている．テキスト内には各ノードとアーク，ラベルの図中での位置がすべて記述されているので，これらの値を解析することにより読み取り，ユーザインタフェースの適切な位置に配置されるように補正する処理を行った後，ユーザに組織フィールドを表示することとなる．また，左から右に向かってフィールドへのリンクとなるアイコンが配置される表示をする際，すべてのアイコンが第一象限に収まるように補正すれば，ユーザが方向のパラメータを変更しても座標値の入れ替えや－1 倍などにより対応することができる．順序や種類に基づく表示も全体の流れとしては同様の処理によって行う．まず，第一象限にすべてのアイコンが収まるように左から右へ向かう配置を行い，方向のオプションが変更されたら，座標値の変換で対応する．順序と種類に基づく表示の際の，各アイコンの座標の求め方は，すべてのアイコンに規則的に座標を割り振っていくこととする．種類に基づく配置であれば，フィールドの種類によって y 座標を決める． 7. ⓒ2009 Information Processing Society of Japan.

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