Search, Recommendation, and Visualization Techniques for Applying Television Archives to Cognitive Bias Mitigation

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K11950
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 片山 紀生 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (60280559)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: テレビアーカイブ / データアナリティクス / 認知バイアス / テレビアーカイブアナリティクス

Outline of Annual Research Achievements

社会の隔絶化や高齢化により、人々の情報獲得に偏りが増大する現象が進行しており、確証バイアスや正常性バイアスなどの認知バイアスが社会問題になっている。本研究では、認知バイアスの補正には、多様な情報に触れることが不可欠であると考え、テレビアーカイブを用いた情報探索、情報推薦、情報可視化により、専門家から一般まで多様なユーザに対して、情報獲得範囲を拡大するためのプラットフォームを提供することを目的としている。
最終年度となる令和５年度には、解析を実践するためのプロトタイプシステムの開発を進めるとともに、事例検証としてコロナ報道および防災・災害報道を対象に長期的かつ定量的に解析する方法について探求した。開発したプロトタイプシステムは、テレビアーカイブを対象とするマルチメディアアナリティクスを可能とするものであり、テレビアーカイブアナリティクスと呼ぶべきプラットフォームとなっている。特に、防災科学や社会学の専門家がユーザとなることを想定し、テキスト・映像解析機能の強化およびユーザインタフェースの改良を行った。また、共同研究を通じて実際に使用していただき、ニーズの発掘、および、それに応えるための改良を行った。
認知バイアスの補正においては、詳細度を段階的に深めていくなどユーザとの対話が不可欠であるため、対話的な操作性が重要になる。そのため、視認性と操作性の両面で効果的なユーザインタフェースとなることに重点を置いており、文字情報と視覚情報の双方の利点を活かしている点が特徴となっている。特に、テレビアーカイブの場合、画像や映像による可視化が可能であることから、テキスト、画像、映像を組み合わせたマルチモーダルな可視化による探索・推薦機能を実現している。