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 －情報が関連しあう利点・問題点－
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。そんな経緯からここ数回のコラムでは情報の信頼性判断のヒントになりそうなことを書いています。
前回のコラム２４３号では入手した情報の検証や確認について書きました。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るけれど、この警告自体の検証を自分で行うべきであると書きました。
前回のコラムで書いたような情報の検証や確認の際は、複数の情報を確認します。今回のコラムでは複数の情報がお互いに関連しあうことによる利点と問題点を、情報の信頼性の面から書いてみます。
情報は関連しあって存在する
コラム２４１号で、書籍執筆について次のとおり書きました。
--------------------コラム２４１号から抜粋------------------
執筆する内容については準備段階から、また執筆中も様々に資料を収集し、確認し、取材なども行いながら正確に書くようにするわけです。例えば、主な参考文献５０件を拙著の２００ー２０２ページに記載しましたが、実際はそれ以外の資料も参考にしています。また取材先も（主に学生向けの本なので）大学図書館４館に取材させて頂き詳しくお話しを伺いました。また県立図書館のレファレンス担当のかたにもご協力頂きました。その他にも一般社会人の情報収集状況に詳しいかたにお話しを伺ったり、データベース提供機関の方々にお話しを伺ったりしました。十分に準備し、確認しながら書きました。
--------------------------以上、抜粋--------------------------
拙著に限らず、ほとんどの書籍は基本的に何らかの先行する情報を参考にしながら書かれるのが普通です。その先行する情報をもとに、補完したり新規な考察を行ったり、独自の見解を述べたりします。特許で言えば、公開された特許情報をもとに、さら技術開発や発明が行われていくのに似ています。これは情報が関連しあうことによる利点といえます。
例えば拙著の８３ページで「情報検索の「軸」となるのは「検索テーマ」ではなく「情報の使用目的」」と書きました。この考え方自体は私のオリジナルです。私が情報検索の仕事をしてきた経験から編み出した考え方です。私が書籍を執筆した時点では、他に同じ考え方が書かれたものは見当たりませんでした。でも、この考え方のもとになったのはプレサーチインタビューの書式です。同じく拙著の８８ページから９０ページにプレサーチインタビューの書式と記入例を掲載してあります。
プレサーチインタビューを行うときは書式の項目である「依頼者」「検索テーマ」「既知の情報」「情報の使用目的」などにそれぞれ記入していきます。多くの調査や検索で項目記入を行ってきた経験から、調査中に頭におくべきなのは検索テーマではなく情報の使用目的だと思い至ったわけです。
回りくどい説明になりましたが、このプレサーチインタビューの書式は私の全くのオリジナルではありません。情報検索の教科書に記載されていたり、他のサーチャーのかたが使っていたりしたものを参考にして、自分で使いやすいように作りました。
そんなわけで拙著に限らず、どんな本であっても書籍中の単なる記述だけに限らず、様々な内容（情報）が互いに関係し、影響しあって存在しているものだと実感します。
間違った情報も影響してしまう
書籍執筆などで情報を発信する場合、基本的には正しい情報を書きたい。だから先行する情報を様々に確認するのですが、ここで問題なのは間違った情報を入手した場合、間違いだと気付かないまま参考にしてしまうことがある点です。
例えばコラム２４２号でウィキペディアは信用できるのかどうか、また権威ある辞典類にも間違った内容が記載されている場合があることなどについて書きました。さらに一般的に信頼できる百科事典も古い情報の場合は問題が発生することにも言及しました。参照した情報が必ずしも適切な情報とは限らない。だから複数の情報を入手して判断することが大事なのですが・・・ここで、じつは複数の間違った情報が発生する可能性もあるのです。
例えば旅行のガイドブックAを書くとします。ほとんどの執筆者は現地へ行って取材して大変な苦労をしながら書いてくださっていると思います。ここであくまでも例えばですが、現地で取材が不十分だったことについて他のガイドブックBを参照したとします。この参照先のガイドブックBの情報に間違いが有った場合、実際の現地での事実確認ができなくて、間違いをそのまま書いてしまう。この場合、間違えて書こうとしたわけでは無いけれど間違いが発生します。しかも参照先のガイドブックBと自分の書いたガイドブックAの両方が間違っている。さて旅行者ＣがガイドブックAとガイドブックBの両方を参照した場合、旅行者Ｃは複数の情報を確認して情報の信頼度を判断したつもりだけれど、ガイドブックAとガイドブックBの両方が同じように間違っている。こういうことも発生してしまいます。
このような間違いの連鎖は特殊な例だと思いたいところです。でもコラム２４３号にも書いたように例えば新聞記事の場合、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。しかもこの不正確な情報について専門家のかたなら間違いに気付くこともあるわけです。実際に理解不足で書かれた特許関連の記事について、弁理士のかたが苦言を呈していることもあります。でも一般のかたは専門的な間違いには気付きにくい。しかも専門知識がないために、さらに理解間違いして発信してしまう場合もある。悪意が無くても不正確な情報や間違った情報は発信されてしまうものだと思います。
間違った情報は正されるのか
さて旅行のガイドブックの間違い記述発生の場合、これはいずれ正しい情報に直される可能性が高い。だって現地の事実と相違するなら、ガイドブック利用者または現地のかたから発行者に苦情が届くはずです。このように情報としてデータ（テキストや画像など）だけでなく現地の事実が存在する場合は、データと事実が一致しないため情報の修正や訂正が行われる可能性が高いです。
事実にもとづいて情報が正された例として、コラム１５９号で文献の書誌データが間違っていた例を紹介しました。
これは雑誌記事の情報収集のときの実例です。論文の末尾には引用文献や参考文献が列挙されているわけですが、この引用文献や参考文献うち数件の文献（雑誌記事）の内容を確認する必要がありました。この雑誌記事は当時はインターネットから入手不可だったので、その雑誌を所蔵している愛知県図書館へ行きました（私の事務所がある浜松市から最も近い所蔵館が愛知県図書館でした）。
論文の執筆者によっては、引用文献を記載する場合に巻号の記載に漏れがあったり、発行年や月が書いてなかったりなど、不充分な記載もあります。そこで、事前に国立国会図書館のＮＤＬ－ＯＰＡＣで、詳細な記事データを確認しました。詳細な記事データというのは、論文タイトル、著者名、雑誌名、巻号・年月日、掲載ページ、ISSNコードなどのことです。十分に確認してから愛知県図書館に行ったのですが、読みたい文献のうちの１件に問題が生じました。受付カウンターの職員のかたから、“出庫の申し込み用紙に書いてある、巻号「Vol. 」 の数字と、「発行年」の数字が一致しない” と言われたのです。この雑誌のこの巻号「Vol. XX」が発行された年は「20XX年」ではない、と。
コラム１５９号では、このときのことを詳しく書きましたが、結論をいうと、このときは国立国会図書館のＮＤＬ－ＯＰＡＣのデータに記載されている「雑誌名」が間違っていたのです。同じ分野に似たタイトルの別の雑誌があって、別の雑誌名だと巻号「Vol. XX」は発行年「20XX年」でした。
このときの愛知県図書館のかたが「雑誌名が間違っているのではないか」と同じ分野で似たタイトルの別の雑誌を思いついてくれた、その対応が素晴らしかったのですが国立国会図書館もすごかった。愛知県図書館から事務所へ帰って翌日、国立国会図書館のデータを再確認したら、なんとすでにデータが正しい雑誌名に修正されていました。たぶん、その日のうちに愛知県図書館から国会図書館に連絡が行って、即刻データ修正したのだと思われます。
この実例で今回のコラムに関連するポイントは３つです。
●信頼性が高い国立国会図書館のデータに間違いがあった。
●論文執筆者は引用文献を記載するとき、国立国会図書館のデータの間違いに気付かず転載した。
●国立国会図書館の間違ったデータは、事実（正しい雑誌名）が確認された時点で修正された。
というわけで、今年（２０２３年）に入ってから生成ＡＩが間違った情報を作ってしまうという問題点が指摘されていますが、今まで情報検索や調査を行ってきたサーチャーの視点から大雑把に言えば、間違った情報から間違った情報が発生するというのは、すでに人間が行っていると思います。人間が今までやっていた間違い発生がＡＩの世界でも行われている。そして間違い発生にあたって人間とＡＩの大きな違いは、データと事実との照らし合わせなどの判断や修正ができるかできないかだと感じます。別の言い方をするなら、今まで間違った情報の発生に気付かないままでいることが多かった。そう考えると生成ＡＩが間違った情報を作ってしまうという問題点も少し冷静に見ることができるかもしれません。
今回のコラムで旅行のガイドブックについて書きましたが、これは実際にガイドブックに間違いを発見したことがあったわけではありません。 情報と事実が相違する例として分かりやすいかなと思って書きました。実際のガイドブック執筆者のかたがたは大変な苦労をされて作成されていると思いますので、あくまで「例」ということで失礼をご容赦頂ければと思います。
ただし旅行のガイドブックを思いついた理由というのがありまして、じつは建築関連の雑誌などを読んでいると建物の平面図と説明文が一致しないことがときどきあるのです。多い例としては、図面の方位の記載と説明文の東西南北の記述が一致しないものをときどき見かけます。なにしろテキストと図面を一致させて読むのが仕事の特許サーチャーだものですから、こういう間違いに気付きやすいのかもしれません。で、図面と一緒に掲載されている写真も見ながら、例えば写真に時計が写りこんでいて、この時刻に日光がこの方向から建物内に入ってきている。ということは図面でこの方角が北というのは正しくて、説明文が間違っている。などと検証します（皆さんは、そういうことをしませんか？）。本当は編集の段階で出版社が気付くべきなのですが、出版社のチェック（校閲）をすりぬけて、間違ったまま発行されるものもあるのだなと思います。こんな普段の経験から建築物の紹介も書いてある旅行のガイドブックを例に書くことを思いつきました。少し言いわけですが書き添え致します。
