1. 講演の概要
 現状分析
 研究者にとっての学術情報サービス
 ユーザビリティ・デザインの課題
学術情報サービスの  提案
ユーザビリティ・デザイン  コミュニティ指向サービスの可能性
- ユーザーの視点から -
国立情報学研究所 実証研究センター 助手
大向 一輝
自己紹介 おことわり
 大向 一輝（おおむかい いっき）  本講演ではいくつかのサービスを取り上げて説明していき
 国立情報学研究所 実証研究センター 助手 ますが，特定のサービスについての評価を目的としている
 研究テーマ わけではありません．
 情報共有システム
 ブログ
 人間関係ネットワーク
 メタデータ
 セマンティックWeb
 ヒューマンインターフェイス・検索の専門家ではな
い
 本講演では，いちユーザーの立場から現状分析
研究者にとっての学術情報サービス 研究者にとっての学術情報サービス
 文献（情報）を得るための手段  過去の知見の網羅性が研究（論文）の信頼性を担保する
 論文  学術情報サービスが使いこなせるかどうかは研究者に
 書籍 とって死活問題
 Webコンテンツ  網羅性の保証を阻むもの
 …  研究者＝情報検索のプロであるとは限らない
 その目的は，  ユーザビリティの問題
 過去の知見を利用するため  研究環境の根本的な変化 例）境界領域への取り組み
 Stand on the shoulders of giants  構造的な問題
 自分の研究の「新しさ」を明示的に定義するため
 「新しさ」＝ 自分の発想 ー 過去の知見
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2. 境界領域研究の例 境界領域研究の例
 社会ネットワーク分析  社会ネットワーク分析
 人間関係ネットワークの特性を分析し，コミュニティ  他の分野でのスケールフリーネットワーク構造
の発見や重要人物の特定を行う
 空港ネットワーク
 「スケールフリーネットワーク」の発見
 細胞のネットワーク
 Barabasi, Dynamics of Random Networks:
Connectivity and First Order Phase  人間関係のネットワーク
Transitions , Condensed Matter, 1999. …
 Web上で同じ構造を発見  社会学との融合
 Nature  分析的研究から工学的研究へ
 Science  どのように人間関係を作らせるか
 Physical Review
…
境界領域研究の例 ある研究者の悩み
 セマンティックWeb  どこまでチェックすれば研究が成立するのか？
 コミュニティに留まっていられない
 Tim Berners-Leeによる新しいWebの提案
 研究コミュニティや論文誌・雑誌は専門分化することによって
 要素技術の「ケーキ」 情報収集のオーバーヘッドを低減させた
 応用範囲  口コミ型情報流通
 Web  情報の編集・フィルタリング
 AI  コミュニティの外にある情報の収集
 コンテキスト不在の論文集合が対象に
 エージェント
 自分と同じ興味を持つ人はどこにいるのか
 セキュリティ  引用・被引用情報だけが頼り
 モバイル  本当に重要な論文だけを読みたい
 ユビキタス  客観的な重要性とは何か？
…  主観的な重要性とは何か？
学術情報サービスのプレイヤー 「論文を探す」とは
 学術情報サービス  論文を探す
 公的機関・大学・企業によって整備されたアーカイブ
 存在することはわかっているが，場所がわからない
 人手によってクオリティを保証
 論文検索
 SCOPUS（Elsevier）・HighWire（Stanford）・GeNii
（NII）・JDream（JST）  情報を探す
 複数のデータベースから構成されている  存在するかどうかがわからない
 Webから自動構築されたアーカイブ  論文探索
 Google Scholar・CiteSeer（NEC）
 単一のデータベースに格納されている
 研究者個人のWebページ
 論文ファイルを個人的にアップしている
 検索エンジン
 Yahoo!・Google
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3. 論文検索 論文探索
 論文のメタデータに基づいて，論文ファイルを探す  メタデータ不在の検索
 タイトル・著者・掲載誌・ページ・年…
 何を探しているのかが明確でない
 完全情報型
 すべてのメタデータを知っている場合  探索の過程ではじめてメタデータが作られる
 学術情報サービスと検索エンジンに差異はない  ネットサーフィン型
 いつかは見つかる
 論文探索の支援こそが学術情報サービス vs. 検索エンジン
 検索結果に対する信頼性を考慮する必要はほとんどない
の主戦場になる？
 不完全情報型
 「○○と同じ著者・○○と同じ論文集だったはず」  課題
 学術情報サービスと検索エンジンは補完関係  情報空間の広さ
 穴埋めを検索エンジンで，論文検索を学術情報サービスで
 ユーザビリティ
 信頼性の判断が必要となる
 ポータル（入口）として検索エンジンが使われる可能性は高い
 取り扱っている情報空間が広い
 検索結果（出口）は学術情報サービスあるいは個人のWebページ
学術情報サービスの課題 学術情報サービスのアーキテクチャ
 論文探索プロセスにおける主体的な選択・決断のタイミン
仮想ポータル
グ インターフェイスの統一
すぐに振り分けられてしまう
 探索空間を狭めるような決断をいつ行うか
 データベースが分割されている データベース
目的指向
 出力が分割されている 探索空間が狭い
 カテゴリが分割されている
 分割しない
 ラベルの導入
 いかに情報技術によって主体的な決断をぎりぎりまで
遅らせるか？
検索エンジン
探索空間が広い
コンテキストがない
学術情報サービスのアーキテクチャ キーワード検索
 適切なキーワードが発見できれば問題はほとんど解決する
仮想ポータル
が…
 ノウハウは暗黙知のレベルに留まっている
 キーワード推薦
 Webcat Plus (NII)
 Google Suggest
 Vivisimo (Highwireにも導入)
 探索プロセスの中で自分が何を探しているのかがわかるよ
ラベル うなシステムに
1つの論文に複数設定可能
ラベル間の関連を記述することで
いつでも別のクラスターに移動可能
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4. キーワード検索 学術情報サービスの競争力
 アーカイブ自体の信頼性
 人手による編集の結果
 充実したメタデータによる検索とナビゲーション
 引用・被引用情報
 ラベル・オントロジー（ラベルの体系）
 論文探索プロセスの支援
コミュニティ指向の情報サービス コミュニティ指向の情報サービス
 アーカイブ＋キーワード・メタデータ検索とは異なるアプ
ローチ
 人工知能学会全国大会 大会支援システム
（Polysuke2005）
 Web上のデータを用いて参加者間の関係を推定，人間関係
ネットワークを構築
 学会参加者のスケジュール情報をSNSで共有し，論文の協
調フィルタリングに応用
 （暗黙的に理解している）身の回りの知人の専門性をキー
にした情報検索
コミュニティ指向の情報サービス コミュニティ指向の情報サービス
 ユーザをどのように巻き込み，継続性を持たせるかが課題  例：論文作成支援としての学術情報サービス
 Double-loop Gratification [takeda, ohmukai05]  Instant gratification
 ユーザ自身のためになるサービスの提供（instant  論文のクリッピング
gratification）  引用文献管理（Bibファイル作成支援）
 同じサービスを利用する他者からよりよい情報を得る  Translucence strategy
（translucence strategy）  知人のクリッピングを閲覧 → 取り込み
 サービス全体から得られる新たな効用の提供  Delayed gratification
（delayed gratification）  Hot topicの同定
 明示的な引用・被引用情報
 名寄せ・誤字問題の解決 → 情報サービスのクオリ
ティ向上
 論文の書き方自体が変わる？
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5. まとめ Thank You!
 研究者にとっての学術情報サービス
 検索の手段から探索の手段へ
 探索に適したインターフェイスの提供と信頼性の担保
 コミュニティ指向の学術情報サービス
 キーワード検索からキーパーソン検索へ
http://research.nii.ac.jp/ i2k/
 ユーザを巻き込むことによってアーカイブのクオリ または
ティを高める 検索エンジンで「大向一輝」
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