情報処理学会 インタラクション2025

SNS ではフィルターバブルやエコーチェンバーなどの現象が発生しやすく，物事に対する多様な視点が形成さ れにくい．これを軽減する手法の一つとして，SNS を検索すると投稿内容に応じてさまざまな視点をリアルタイムに 抽出し，投稿リストとともに，投稿をそれらの視点から見たインタラクティブポジショニングマップを並べて提示す る手法を提案する．複数軸の抽出およびそのマップ上での配置は，検索キーワードと検索結果から大規模言語モデル を用いて行う．X (twitter) API および OpenAI の GPT-4o API を用いて実装し，任意の検索キーワードに対する検索結 果をデフォールトで 3 軸ポジショニングするとともに，ユーザが自然言語で自由に軸を追加可能なシステムを実装し た．17 個の検索キーワードに対する 100 投稿ずつの検索結果に対するインタラクティブマップを用いて 10 人の大学 生による利用実験を行うとともに，IT およびジャーナリズム分野の 2 人の専門家を対象としたインタビューを行い， 大学生は SNS 検索結果の閲覧行動が大きく変わって投稿リストのスクロールではなくマップ操作を中心に投稿を読 み，専門家にとっても新たな視点に気づく有効な手段となる可能性を示した．