| Project/Area Number |
23H00216
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鳥海 不二夫 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30377775)
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580)
鈴木 貴久 津田塾大学, 総合政策学部, 准教授 (00774879)
中村 優吾 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60809721)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥46,540,000 (Direct Cost: ¥35,800,000、Indirect Cost: ¥10,740,000)
Fiscal Year 2026: ¥9,880,000 (Direct Cost: ¥7,600,000、Indirect Cost: ¥2,280,000)
Fiscal Year 2025: ¥10,660,000 (Direct Cost: ¥8,200,000、Indirect Cost: ¥2,460,000)
Fiscal Year 2024: ¥9,880,000 (Direct Cost: ¥7,600,000、Indirect Cost: ¥2,280,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
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| Keywords | 情報選好特性 / フィルタバブル / 情報的健康 / デジタルウェルビーイング / AIエージェント / パーソナリティ |
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| Outline of Research at the Start |
現在、ユーザは、膨大なインターネットの中からシステムによって切り取られた部分的な情報を見ている状態であり、かつ、自分が見ている情報が一部であるということを認知していない状況である。 そうした課題に対して、自身の情報選好特性の認知を促すことで、フェイクを含めて多様な情報で溢れるデジタル社会におけるウェルビーイングを目指すものである。
情報選好特性の認知支援に向けて、本研究では、個々が持つ潜在的なパーソナリティとどのような関係性があるのかを明らかにするとともに、特定の情報選好を持つエージェントを介して他者の情報選好特性を理解できるようにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の2年目である2024年度は、情報選好特性の分析手法の確立と仮想エージェント生成の基盤構築を中心に研究を進めた。研究の核となる「情報選好特性分析」においては、Sentence-BERTを用いたニュース閲覧記事の多様性と閲覧傾向の調査を実施し、個人の情報摂取パターンを客観的に評価する手法を開発した。また、ニュースサイトにおけるフィルターバブル状態の事前検知モデルの研究を進め、感情と内容に着目したフィルターバブルの検証を行った結果、国際会議NLPIRでBest Student Paper Awardを受賞するなど国際的にも高い評価を得た。
「仮想不健康エージェントによる情報選好の追体験」に関しては、政治イデオロギーを持つLLMエージェントの生成手法を確立し、異なる情報選好を持つエージェントを通じた情報体験の可能性を示した。さらに、テキストとグラフの埋め込み表現に基づくニュース記事の特性分析や多言語テキストの埋め込み表現手法の比較研究により、多様な言語・文化圏における情報選好特性の評価基盤を整備した。
健康支援アバターに関する研究では、バイアス戦略と外見がアバター選好に与える影響を調査し、国籍による差異も含めた健康支援アバターの設計指針を得た。また、プレゼンティーズム低減のためのスクリーンセーバーベースの健康状態可視化システムの予備評価も実施した。
研究推進体制の強化として、4月（福岡）、7月（登別）、10月（軽井沢）、2月（嬉野）の計4回の研究会を開催し、分担者間の連携を密にした。12月には分担者の鳥海が「『情報的健康』を、日本から世界へ」と題した国際連携シンポジウムを開催し、デジタル空間健全化に向けた国際的な議論の場を設けた。
研究発表は国内6件、国際6件（うち国際共著3件）を行い、研究の進捗状況を広く発信した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は、研究開始から2年が経過し、当初計画に沿って概ね順調に進展している。初年度に直面したデータソース確保の課題は、代替データソースの活用と研究アプローチの柔軟な修正により克服し、2年目には研究の本格的な展開を実現することができた。
情報選好特性の分析手法については、Sentence-BERTを用いたニュース閲覧記事の多様性評価手法を確立し、フィルターバブル状態の事前検知モデルを開発した。特に感情と内容に着目したフィルターバブルの検証研究はNLPIR国際会議でBest Student Paper Awardを受賞するなど、国際的にも高い評価を得ている。
仮想エージェントによる情報選好の追体験に関しては、政治イデオロギーを持つLLMエージェントの生成手法を確立し、異なる情報選好特性を持つエージェントを通じた情報体験の基盤を構築した。また、テキストとグラフの埋め込み表現に基づくニュース記事の特性分析や多言語テキストの比較研究により、多様な文化圏における情報選好特性の評価基盤も整備した。
研究推進体制としては、年4回の研究会開催により分担者間の連携を強化し、12月には国際連携シンポジウムを開催して研究成果の発信と国際的なネットワーク構築を進めた。研究発表は国内5件、国際6件（うち国際共著3件）を行い、当初計画を上回るペースで研究成果を発信している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度に実施した、Sentence-BERTを用いたニュース閲覧記事の多様性分析、フィルターバブル状態の検知モデル、政治イデオロギーを持つLLMエージェントの生成などの研究成果を土台として、今後は情報的健康ドックの実現に向けた研究を加速する。具体的には、これらの個別研究を統合し、情報選好特性の可視化技術の洗練、仮想エージェントの多様化、メタ認知支援システムの構築、実環境での効果検証に取り組む計画である。これまではクローズドな研究会を中心に研究を推進してきたが、今後はオープンな研究会を開催して広く意見を募るとともに、実用化を見据えてSmartNewsやGunosyなどの大手ニュース配信会社との連携も積極的に模索していく。これらの取り組みを通じて、実用的な「情報的健康ドック」プロトタイプの完成を目指す。
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