情報検索コラム
情報検索・調査・利用について
“知っていると便利”“こんなときどうする”“コレにはご注意！”などなど思いつくままに書かせていただきます。
ちなみに「三月うさぎ」はルイス・キャロル著『不思議の国のアリス』に出てくる「いつまでも終わらないお茶会をしている」ちょっとヘンなうさぎです。
「ティールーム」は、お仕事の休憩時間のお茶といっしょに読んでいただけるくらいの長さと内容というコンセプトを、アリスの三月うさぎの「お茶会」にかけてあります。（毎月1回更新します）
情報の信頼性判断のヒント －他人の判断よりも自分の判断を－
注意：記載内容やリンクは執筆時点での情報です。
今回のコラムも書籍執筆の経験を中心に、情報の信頼性判断のヒントになりそうなことを書いてみたいと思います。
かなり以前（２００９年）のことですが出版社・ひつじ書房から依頼を頂き『社会人・学生のための情報検索入門』という本を書かせて頂きました。書籍執筆は執筆経験の内容が濃くて深かったので、いつかこのコラムでその経験を書きたいと思っていました。そんななかで最近は、信頼してはいけない記事の拡散や、ＡＩが自動で作成した記事の信頼性の問題などが広く取り上げられるようになってきました。そこで「一般に公開される情報の信頼性」という観点から書くならば、執筆にあたって経験した様々な事柄も皆さんの役に立つかもしれないと思います。
前回のコラム２４２号では「複数の内容を読み比べる」という点を中心に情報の信頼性判断について書きました。今回は、入手した情報の検証や確認について書きたいと思います。情報の信頼性を判断するときに検証や確認は必須です。例えば現在、フェイクニュースの危険性や生成ＡＩの問題点などが警告されていますが、この警告自体がどの程度信頼できるのでしょうか。このことについて詳しく書きたいと思います。
他人の判断ではなく自分の判断を
前回のコラム２４２号でこんなエピソードを書きました。私の著書は執筆内容について情報検索に関係する様々な専門家のかた４名に内容のチェックをお願いしました。するとそのうちの１名である、大学の図書館情報学の先生からから「ウィキペディアは信用できないのに学生に紹介するのは間違っている」との指摘を頂いたというエピソードです。
前回のコラム２４２号ではウィキペディア＝特定の情報源が信用できるかどうかについて書きました。今回はウィキペディアは信用できないという情報そのものが信用できるのかどうかについて書きます。例えばニュースなどで報道される情報や、ウェブサイトに書かれる情報が信用できるかどうかです。
大学の図書館情報学の先生の「ウィキペディアは信用できないのに学生に紹介するのは間違っている」との指摘は、先生から頂いた指摘なので敬意を持って受け取りました。でも本当は先生に「先生自身がウィキペディアの記述について信用できないかどうか確認しましたか」と訊きたかった。信用できなかったなら、信用できないと判断した根拠の具体例を挙げて欲しかったです。先生自身の判断が知りたいと思いました。
先生は多分「ウィキペディアは執筆や編集が信用できない」という世間の一般論をそのまま鵜呑みにしているだけだったのではないかと思います。２０００年前半頃から無料で利用できる便利なウェブ版百科事典として広く使われるようになったウィキペディアについて、当時（２００８年頃）は「信用できない」という警鐘がもてはやされた時期です。当時、ウィキペディアは信用できないと言えば「ウィキペディアが分かっているヒト」でした。ちょうど２０２３年の今、「生成ＡＩは問題点が多い」的なことを言えば「生成ＡＩが分かっているヒト」だと思ってもらえるのと同じです。
私たちは日々様々な情報に接しています。それらを全て疑ってかかって検証するのは無理です。でもせめて自分の仕事に関する情報や自分が情報発信するときに参考にする情報など、自分に責任が生じることに関する情報は、自分で確認や検証をしたほうが良いと思います。先生も学生に教える立場なら先生自身がウィキペディアを使って、信用できるかできないかを判断してほしかったです。そのうえで私の執筆内容に疑問を呈してくださったなら私も先生のご指摘を参考にできたと思うのです。でも残念ながら先生自身のご判断ではなく「ウィキペディアは信用できないのは常識だ」というご指摘でした。
実際に確認してみる
ウィキペディアの内容が信用できないかどうか実際に確認してみましょう。例として前回のコラム２４２号でも例にとった「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉に使われる「アルゴリズム」という用語について調べてみます。
最初にウィキペディアの「アルゴリズム」の項の説明を確認すると、最初の説明として次のとおり記載されています。
「アルゴリズム（英: algorithm）とは、解が定まっている「計算可能」問題に対して、その解を正しく求める手続きをさす。あるいはそれを形式的（formal）に表現したもの。また、それを実行した際の効率性（要する時間や記憶領域）が優れていることも重要となり、大量の入力データなどに対する計算の際にも、より高速に（短時間に）実行可能となる。このようなアルゴリズムを、コンピュータへソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。」（出典：フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』２０２３年８月現在）
そして、この説明の右横に簡単なフローチャートの図が掲載されています。キャプションとして「フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。」と説明書きが添えてあります。（出典：フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』２０２３年８月現在）
私が学んだ情報処理の知識から判断して、最初の説明内容もフローチャートの例示も全く適切だと思います。特にフローチャートの図を見ると「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉で言い表される概念が理解できるかたも多いと思います。
では「アルゴリズム」という用語を他の辞典類では、どう説明しているか確認してみます。まずは一般的な国語辞典として手元の『岩波国語辞典』は「アルゴリズム→さんぽう（算法）▽algorithm」。案内されている「算法」を確認すると「計算の方法」とあり「イ」の項に「演算手続きを指示する規則。特に、同類の問題一般に対し、有限回の基本的操作を、指示の順を追って実行すれば、解がある場合にはその解が得られ（以下省略）」この説明は全く正しいのですが、この説明を基に「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉に使われるアルゴリズムを理解しようとすると、かなり難しい。（出典：『岩波国語辞典 第七版』発行/岩波書店２００９年）
次に英和辞典。同じく手元にある『ジーニアス英和辞典』では「algorithm」は「[数・コンピュータ]（一連の）算法，アルゴリズム＜問題を解決するための具体的な手順＞」です。これも分かるひとには分かるけれど、アルゴリズムという用語を全く分からない場合に、この説明を読んでも「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉で言い表される概念は理解できないと思います。（出典：『ジーニアス英和辞典 第4版」発行/大修館書店２００６年）
次は『現代用語の基礎知識』。「アルゴリズム[algorithm]（数学・コンピューターなどの分野で）記数法と計算手順・解決方法。」これも分かるひとには分かるけれど、アルゴリズムという用語を全く分からないかたにはこの説明を読んで「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉の意味を理解するところまで行けないと思います。（出典：『現代用語の基礎知識 2023』発行/自由国民社２０２２年）
最後に『パソコン用語事典』。これは説明が長いので抜粋します。「アルゴリズム algorithm ある問題を解くための一連の手順をいう。算法と訳す。コンピュータを使ってある問題を解く場合、そのための明確な方法と手順を完全なかたちで記述する必要がある。一般に、アルゴリズムとプログラムはほぼ同じ意味で使われるが、（途中省略）アルゴリズムはその、プログラムのもとになった問題解決の手順や考え方そのものを言う。（以下省略）」。この説明の場合は「プログラムはほぼ同じ意味で使われる」とか「プログラムのもとになった問題解決の手順や考え方そのもの」という説明から、コンピュータプログラムに関連する言葉なんだなと何となく分かると思います。特に「アルゴリズムはその、プログラムのもとになった問題解決の手順や考え方そのものを言う。」という記述はウィキペディアの「アルゴリズムを、コンピュータへソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラム」という記述と同じ概念です。（出典：『最新標準パソコン用語事典2013-2014年版』発行/秀和システム２０１３年）
手元の辞典類は発行年の古いものが多くて申し訳なかったですが、ウェブの検索エンジンで「アルゴリズム」を検索した場合はウィキペディアも上位にヒットしますが、それ以外にも多くのかたがたが、それぞれの立場で説明したウェブページが多数ヒットします。
これらの事典類やウェブページの説明など多くの情報源の中で、ウィキペディアの最初の説明は分かりやすいと私は思います。もしもアルゴリズムという用語を全く知らないかたが「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉の意味を理解したいのであれば、ウィキペディアの最初の説明を読んで、さらにフローチャートの図を見て理解するのは問題無いと思います。ここまでの具体的な様々な情報の中で判断するなら「ウィキペディアは信頼できない」ということは無いです。むしろ優れているとも言えます。
すべてが信用できるとも言えない
上の項では「アルゴリズム」という用語についてウィキペディアの最初の説明の箇所とフローチャート例を検証して、ウィキペディアの信頼性が高いと判断しました。しかし、この最初の説明の後に、概要、歴史、形式化、例、アルゴリズム解析・・・と続く様々な項目の記述は、私には信頼性が判断できないものが多いです。特に「この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。」と注記される項目もあり、信頼性に劣る記述がある可能性があるので、その項目は他の情報源（書籍やウェブページなど）の確認が必要だと思われます。
例えば２０２３年８月現在、「アルゴリズム解析」や「分類」の項に「この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。」と注記されます。残念ながら今回のコラム執筆では詳細に検証できなかったのですが、例えば「アルゴリズム解析」の項には「あるアルゴリズムの実行に必要な計算資源（時間や記憶領域）の量を見積もることは重要である。そのような量を定量的に求める分析法はアルゴリズム解析と呼ばれ、研究がなされてきた。」（ウィキペディア、出典は上に同じ）と書かれています。書籍情報などを確認すると、たぶんこの説明は間違っていないけれど、「アルゴリズム解析」という用語自体が一般的に常に使われている用語ではないかもしれないと思います。
例えば国立情報学研究所の CiNii Research で「アルゴリズム解析」をキーワード入力して書籍や論文を検索すると、新しいもので２０２１年発行の論文１件が最新です。次に新しい論文が２０１７年発行の１件、その次が２０１４年発行の１件。書籍は２００９年発行のものが最新です。しかもヒット件数が少ない傾向です。
この「アルゴリズム解析」を 特許情報プラットフォーム J-PlatPat で単純に全文検索すると、公知年別で次のとおりのヒット件数です。（２０２３年８月８日現在）
2023年(2件)、2022年(5件)、2021年(11件)、2020年(4件)、2019年(8件)、2018年(4件)、2017年(13件)、2016年(23件)、2015年(17件)、2014年(4件)、2013年(5件)、2012年(2件)、2011年(7件)、2010年(6件)、2009年(11件)、2008年(16件)、2007年(18件)、2006年(8件)、2005年(12件)、2004年(3件)
今年（２０２３年）は未だ公開されていない公報もあるので少ないのは当然なのですが、多くヒットするのは２０１５年から２０１７年、および２００９年から２００７年です。特許公報は出願から公開まで１年半タイムラグがありますが、出現の多い時期は CiNii Research の結果とほぼ一致します。全文検索しているにも関わらずヒット件数が少ないもの CiNii Research の結果と同じです。
この CiNii Research と 特許情報プラットフォーム J-PlatPat での検証は大変簡単なものなので、この検証結果だけで断言はできませんが、「アルゴリズム解析」という用語はやや特殊な用語で、時系列でも常に使われる用語ではないかもしれないと思います。例えば上の項で引用した『最新標準パソコン用語事典2013-2014年版』でも「アルゴリズム」は載っているけれど「アルゴリズム解析」は載っていません、パソコン用語事典なのに。
検証や確認をしなければ信頼できるかどうかは分からない
私たちは日々様々な情報に接しています。最初の項にも書きましたが、それらを全て疑ってかかって検証するのは無理です。でもせめて自分の仕事に関する情報や自分が情報発信するときに参考にする情報など、自分に責任が生じることに関する情報は、やはり自分で確認や検証をしたほうが良いと思います。
例えばフェイクニュースではない報道だとしても、報道では伝えられていない事実もあるし、記者の理解不足で、正確性を欠く記述の場合もあります。
参考：コラム１５１号「発信者によって “情報が加工されること” を考える －（１）取捨選択、加工－」
どんな情報であっても自分の仕事に関する情報や自分が情報発信するときに参考にする情報ならば、必ず確認や検証をすることが大事だと思います。例えばコラム１５１号の例ならば、ニュース（報道）の情報源は『特許庁ステータスレポート』です。記者によって加工された情報で理解するのではなく、本来の発行者による情報を確認して理解するのが大事だと思います。検証や確認は面倒ですが、検証や確認をしなければ信頼できるかどうかは分からない。どの程度信頼できて、どの程度信頼できないか、それは自分自身で確かめるしかないと私は思います。
２０００年代前半に無料で使える百科事典として多くの人が便利に使っていたウィキペディアに対して信頼性に劣る内容があるということが「ウィキペディアは信用できない」として、脅かすように警告されました。信用できないということを説明するためには、信用できないことを示す根拠が示されるわけです。だからその根拠自体が偏っているともいえるわけで、その根拠だけで「信用できない」と判断すること自体が危険だとも言えます。
２０２３年現在ではフェイクニュースの危険性や生成ＡＩの問題点などが警告されているかと思いますが、他人の言っていることではなく、自分で確認・検証して判断しなければ本当のことは分からない。サーチャーの立場から言うならば、結局はそれにつきると思います。
前回のコラムで複数の情報を参照して確認することを書きましたが、今回のコラムではその実例をかくこともできたかなと思います。今回のコラムでは「Ｇｏｏｇｌｅのアルゴリズム」という言葉に使われる専門用語「アルゴリズム」を理解する場合に、国語辞典や英和辞典、現代用語辞典、パソコン用語事典、そしてウィキペディアでの説明のされ方の違いを例示しました。専門用語の意味を調べる場合は一般的な国語辞典や英和辞典よりも専門用語の辞典、今回ならばパソコン用語事典を使ったほうが良いという点もご理解頂けたなら幸いです。
