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信頼性と情報システム
情報学総論(2017.6.21 or 23)
総合科学技術研究科 情報学専攻
信頼されるコンピュータ in フィクション
情報システムに対する伝統的イメージ
正確
速い
博識
信頼できない情報システム
ユーザも、情報システムやそれが返す情報に懐疑的になりつつある
今日のトピック
信頼性とは何か?
信頼できるウェブ情報を獲得するために
情報システムは何をすべきか?
1.
ウェブサイトの信頼性を高めるには?2.
3.
情報システムとユーザの間の信頼構築に必要なことを考えよう
信頼性とは何か?
1
どちらに信頼性を感じる?(1/3)
どちらに信頼性を感じる?(2/3)
信頼、信頼性とは
信頼とは、ある人や物を高く評価して、
すべて任せられるという気持ちをいだくことである。
信頼性とは、認知可能な性質であり、
対象物、人物、情報などに存在する性質ではない。
Credibility comprises the objective and subjective
components of the believability of a source or message.
どちらに信頼性を感じる? (3/3)
信頼性に与える要因は様々であり、受け手によっても異なる
信頼性に影響を与える要因
Credibility
信頼性
ExpertiseTrustworthiness
専門性信用性
信用性:Trustworthiness
信用性とは、対象から認知される優良性や道徳性を表す
>>
専門性:Expertise
専門性とは、対象から感じられる知識、経験、スキルを表す
>>
信頼できる情報源の条件
Credibility
信頼性
ExpertiseTrustworthiness
専門性信用性
最も信頼できる情報源は、高い信用性と専門性
の両方を兼ね備えていると認知される情報源
情報システムの信頼性が重要になるケース例1
説明、アドバイスを与える情報システム
カーナビ
情報システムの信頼性が重要になるケース例2
測定結果を報告する情報システム
体温計
情報システムの信頼性が重要になるケース例3
情報を集約・提供する情報システム
ヘヘルヘルスルススケスケケアケアアWebebb サbサイサイイト
信頼性のタイプ分け
仮定型 外見型
評判型 獲得型
仮定型信頼性
認識した者の中にある一般的な仮定や固定観念に
従って程度が決まる信頼性
>>
外見型信頼性
外見上の特徴の第一印象から判断される信頼性
>>
評判型信頼性
人、メディア、機関など第三者からの評価によって
判断される信頼性
>>
獲得型信頼性
直接体験から判断され、時の経過とともに
さらに強固となる信頼性
仮定型 外見型 評判型 獲得型, , ≦≦
つの信頼性タイプの関係性
信頼性のダイナミズム
•
信頼性が増減する条件
•
信頼性の回復方法
•
•
•
信頼とインタフェース ~ 医療情報サイトの研究より
•
•
「信頼できない」を決めるのは見た目
「信頼できる」を決めるのは内容
* E. Sillence et al., “Trust and Mistrust of Online Health Sites”, ACM CHI, pp.663-670, 2004
効果的な謝罪に必要な5R
Recognition
Responsibility
Remorse
Restitution
Repetition
信頼性評価に関する誤り
ユーザにシステムの信頼性を
適切に認知してもらえるような設計をする必要あり
ウェブサイトの信頼性を高めるには?2
今やウェブは重要な情報源の つ
ウウェウェブ
膨大な情報の中から見たい情報に簡単にアクセス可能
消消費費者者のの心心を心を掴掴掴む掴むにむににはにはウはウウェウウェェェェブェェブブブブサブブササササイササイイイイトイイトトのトのの信信信頼頼性性がが重重要要と要となとななる
スタンフォード大学の調査
ウェブサイトの信頼性に影響を与える要因を大規模調査
信用性に関連する要素
専門性に関連する要素
仮定型・評判型の信頼性に関する項目
表面型の信頼性に関する項目
獲得型の信頼性に関する項目
ウェブの信頼性の構成要素の整理
信頼性に与える要素をコントロールするには、
デザイナ、コンテンツ作成者だけではなく組織的な努力が必要
信頼できるウェブ情報を獲得するために
情報システムは何をすべきか?3
玉石混淆のウェブ情報
医療専門家のチェックを受けていいるいるるウるウウェウェェブェブブサブササイサイイト医療療専門家家家ののチチチェェェッッックククをををを受受受受受けけててていい
500%%%%%未%未未満満満*
* E. Sillence et al., “Trust and Mistrust of Online Health Sites”, ACM CHI, pp.663-670, 2004
Wikipediaは信頼できる?
P.	Denning,	J.	Horning,	D.	Parnas,	and	L.	Weinstein.	Wikipedia	Risks,	
Communications	of	the	ACM,	Vol.	48	No.	12,	2005
誰でも自由に編集できる
Wikipediaにはリスクがある
「チョコレート」編集合戦
Fernanda	B.	Viégas,	Martin	Wattenberg,	and	Kushal Dave.	
Studying	cooperation	and	conflict	between	authors	with history	flow visualizations.	In Proceedings	of	the	 ACM	CHI	2004
画像のねつ造
画像と説明文の食いちがい inconsistency between images and captions
ネパール警察!!
Nepal police
覚えておいてほしいこと
意外にウェブには誤った情報がある
ワザと嘘をついている場合もあるし、
知らない間に間違ったものをアップする場合もある
注注意意意ししてててみみみななないいいとと気気気付付付かかかななないいいううちちちに
間
注注
間間間違
意意意意
違違違違違っ
し意し
っっった
ててしてて
たたたたたた情
みみなみみ
情情情情情報
なななな
報報報報報報を
いいといい
ををををを鵜
と気気と
鵜鵜鵜鵜鵜呑
気付付気気
呑呑呑呑呑み
付か付付
みみみみみに
かかかか
ににににににし
なななな
ししして
いいいい
てててててし
ういう
しししま
ちうちち
ままままままう
ににちちに
ううう!!
If people are not careful in web search & browsing,people are not careful in web search & browsing
they can be easily misled by misinformation
57%
一般市民の多くがウェブは信用できると思っている
82%
*1 Adobe Inc., “The State of Content : Rules of Engagement”, 2015
*2 S.Nakamura et al., “Trustworthiness analysis of Web search results (ECDL 2007)
気にしない、
気にしない。
情報の信憑性の分析・判断支援を
行うためのシステムが必要
誤誤っったたたウウウェウェブブブ情情情報報報をを鵜鵜鵜呑呑呑みみみすすするるる危危危険険険性性性あああり
情報技術の応用アプローチ
情報学 社会・認知心理学
ウェブ情報の信憑性分析・判断支援システム
既存の情報アクセスサービスの問題点
1
2 情報ランキング基準が関心度順
ユーザの情報信憑性に対する意識3
信憑性判断材料を探すのが大変
背 景
ブラウジング中に
信憑性が不確かな主張に遭遇
判断材料が分からない
判断材料の収集コストが大
色んな意見がありすぎ!
情報学の応用例 ほんと?サーチ
不確かな主張の真偽を判断するための情報を
大量のウェブテキストから集約・抽出するシステム
信憑性が不確かなファクト
ドイツはビールが有名
怪しい箇所
ドイツ ほんと ?
検索結果
[ 入力 ] ドイツはビールが有名
判断の際に有用な観点
酵素 苦み 色味 ヴァイスビール
比較すべきファクト
ファクトの認知度
Honto Search
1. ベルギーはビールが有名
2. ケルンはビールが有名
3. ミュンヘンはビールが有名
4. チェコはビールが有名
5. アイルランドはビールが有名
消費量
色
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苦み
消費量
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Y. Yamamoto et al., “Supporting Judgment of Fact Trustworthiness by considering Temporal and Sentimental
Aspects”, Proceedings of the WISE 2008, pp.206-220, 2008
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信憑性判断を行うために提供する情報( )
比較すべき主張、比較の観点、
ウェブで各主張が言及される頻度を抽出・評価
信憑性判断を行うために提供する情報( )
分析対象の主張およびその比較対象の命題が
ウェブで言及される際のセンチメントを機械学習で分析
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既存の情報アクセスサービスの問題点
1
2 情報ランキング基準が関心度順
ユーザの情報信憑性に対する意識3
信憑性判断材料を探すのが大変
1.
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4.
既存の情報アクセスサービスの問題点
信憑性を重視したランキングシステムになっていない
3.
4.
信憑性の高い
ページが上に
来て欲しい…
様々な信憑性判断要因 社会心理学
信憑性の判断要因は対象トピックや受け手によって異なる
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1.
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を用いて再ランキング
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2 位 → 1 位
1 位 → 2 位
4 位 → 3 位
3 位 → 4 位
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効率よく検索することを支援するウェブ検索エンジン
情報学の応用例 信憑性指向のウェブ検索エンジンCowSearch
Y. Yamamoto and K. Tanaka, “Enhancing Credibility Judgment on Web Search
Results”, Proceedings of the ACM CHI 2011, pp.1235-1244, 2011
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ドイツはビールが有名
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信憑性を判断するための便利ツールの
研究開発が進めば、問題は解決!?
既存の情報アクセスサービスの問題点
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2 情報ランキング基準が関心度順
ユーザの情報信憑性に対する意識3
信憑性判断材料を探すのが大変
情情情報報報精精精査査査ののの必必必要要要性性性ををを感感感じじじててていいいななないいいユユーーザザザのザザのの存存存在
怪怪し怪しいいい情情情報報報のの存存存在在在に怪怪し
気
しいい
気気気気づ
い情情
づづづづい
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づづいいいいて
報報の報
いいててててい
のの
いいいいな
在在に在在存存存存
いいいなない
自自身身身のの信信憑憑憑性性性判判断自身
能
身身の
能能能力
信の信
力力へ
信
へへへの
憑憑憑憑
のの過
判断性性判判性性
過過過過過信
情情報報報のの精精精査査を査査をしをししなしなないいい・い・安安安安易易なな判判断断を断断をすをすするの
(
の精精
((有
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有益
精精査査精
益益益な
査査
益なは
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ななはははず
ををを
はずずずの
ししし
ずののの判
ししななし
判判判判断
なな
断断支
いいいい
支支援
いい
援援シ
安安
援シシス
安安安
シススステ
安安易易安
ステテテテム
易易
テムムを
易な易
ムをををを使
なな
使使わ
な判判な
使わわな
判判
わなない
断断を断判断判
ないいいい)
ないいい・安安
いいていいいないい 能能力への
様々な認知バイアスの存在
確証バイアス*1
ドメインバイアス*2
見た目バイアス*3
*2	Samuel	Ieong,	Nina	Mishra,	Eldar Sadikov,	and	Li	Zhang.	Domain	bias	in	web	search.	In Proceedings	of	WSDM	2012
*3	Gitte	Lindgaard,	Cathy	Dudek,	Devjani Sen,	Livia	Sumegi,	and	Patrick	Noonan.	An	exploration	of	relations	between	visual	appeal,	
trustworthiness	and	perceived	usability	of	homepages. ACM	Transactions	on	Computer-Human	Interaction. 18(1),	2011.
*1	D.	Kahneman.	A	perspective	on	judgment	and	choice:	mapping	bounded	rationality.	American	psychologist,	58(9):697,	2003.
フレーミング効果
情報の意味する内容が同じでも、
記述の仕方によって理解のされ方が異なる
機械学習技術による情報配信の最適化の弊害?
フィルターバブル
あああなななななたたたたたががが好好好むむむむむ情情情情報
=
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たたたた情情情情報
情報提示が個人に最適化されることで知的孤立に陥る
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怪怪し怪しいいい情情情報報報のの存存存在在在に怪怪し
気
しいい
気気気気づ
い情情
づづづづい
情情報報情
づづいいいいて
報報の報
いいててててい
のの
いいいいな
在在に在在存存存存
いいいなない
自自身身身のの信信憑憑憑性性性判判断自身
能
身身の
能能能力
信の信
力力へ
信
へへへの
憑憑憑憑
のの過
判断性性判判性性
過過過過過信
情情報報報のの精精精査査を査査をしをししなしなないいい・い・安安安安易易なな判判断断を断断をすをすするの
(
の精精
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有益
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益益益な
査査
益なは
を査査査
ななはははず
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はずずずの
ししし
ずののの判
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判判判判断
なな
断断支
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支支援
いい
援援シ
安安
援シシス
安安安
シススステ
安安易易安
ステテテテム
易易
テムムを
易な易
ムをををを使
なな
使使わ
な判判な
使わわな
判判
わなない
断断を断判断判
ないいいい)
ないいい・安安
いいていいいないい 能能力への
不注意や先入観の存在に気づかせ、
情報精査を促す仕掛けも必要
情報学の応用例 信憑性への注意喚起システムの設計
疑わしいトピックをウェブマイニングし、検索・閲覧時に提示
Yusuke Yamamoto, “Disputed sentence suggestion towards credibility-oriented
Web search”, Proceedings of APWeb 2012, pp. 34-45, 2012.
情報学の応用例 信憑性への注意喚起システムの設計
検索リスト、閲覧ページに含まれる疑わしいトピックを示唆
疑わしい主張、トピックの抽出
反証や否定の言い回しに着目したウェブマイニング
There is no evidence that
more effective than other diets available
the Raw Food Diet is
反反反反証証証証証証手手手手手がががががかかかかかりかかりりパパパパタパタターーン
疑疑わ疑わしわしいしいい主主主張疑
. Regular
疑わしいトピックの示唆が検索行動に与える影響の分析 by CrowdSourcing
Y. Yamamoto et al., “Can Disputed Topic Suggestion Enhance User Consideration of Information Credibility
in Web Search?”, ACM HT 2016
All
*
・
・
・
Totaldwelltimepertask(s)
システム側からのインタラクションの設計を工夫すれば
ユーザの注意を喚起し精査を促すことができる
情報システムができること・すべきことの例
信憑性が不確かなファクト
ドイツはビールが有名
怪しい箇所
ドイツ ほんと ?
検索結果
[ 入力 ] ドイツはビールが有名
判断の際に有用な観点
酵素 苦み 色味 ヴァイスビール
比較すべきファクト
ファクトの認知度
1. ベルギーはビールが有名
2. ケルンはビールが有名
3. ミュンヘンはビールが有名
4. チェコはビールが有名
5. アイルランドはビールが有名
消費量
色
色
色
色
色
苦み
消費量
味
酵素 ...
情報技術 様々な分野
ユーザが自ら情報信憑性を判断するための支援
まとめ
信頼性とは何か?
信頼できるウェブ情報を獲得するために
情報システムは何をすべきか?
1.
ウェブサイトの信頼性を高めるには?2.
3.
ユーザと調和した情報システム・サービスの設計が重要。

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