情報処理学会 インタラクション2024

表示されるSNS投稿やその投稿者が，情報空間のなかでどのようにポジショニングされるかを言語モデルにより解析し，タイムラインや検索結果と並べてそのインタラクティブ・ポジショニングマップを表示するSNSビューアについて述べる．SNSにより自分と興味や嗜好の似通った人からの情報ばかり入ってくるようになる「フィルターバブル」や，それにより仮想的なクラスターの中で意見が加速度的に共鳴しあう「エコーチェンバー」などの現象が知られている．これらの過度な進展は意見の先鋭化や対立を招き，衝突や分断を招く可能性がある．従来，パーソナライゼーションやレコメンデーションの枠組みにおいて，これらの弊害を和らげてセレンディピティ（偶発的な幸運の出会い）による情報の発見を促すために，意図的に利用者の嗜好とは少し異なるタイプの情報をレコメンドする方法などが検討されてきた．しかし，自己決定理論（SDT）の言うとおり，人間は外部から与えられるモチベーションよりも，自発的モチベーションにもとづく方が行動に結びつきやすい．ユーザに，特定の情報を見るように促すのではなく，「自分とは異なる視点の情報を見たい」という内的モチベーションを促すことを意図したSNSビューアSerendipitySeekerを開発し，その上での利用者行動の分析をした結果について述べる．