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 －情報検証の尻尾！を捕まえる－
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２４５号では生成ＡＩの大規模言語モデルを使うことに関連する信頼性について書きました。生成ＡＩが作ったもの（情報）の信頼性に限らず、信頼性は様々な情報に関わってきます。今までのコラムでも情報の発信元で信頼性を判断することや、複数の情報を読み比べて信頼性を判断することなどを書きました。これらの判断方法は情報の「検証」ですが、じつは情報検索を行うサーチャーの仕事は検証や確認の連続とも言えます。今回のコラムでは情報の信頼性判断のヒントとして、サーチャーが行う検証や確認の思考回路のひとつについて書きたいと思います。
疑問や違和感
コラム２４１号で書きましたが、拙著の執筆にあたって執筆内容の専門的な記述については複数の専門家のかたにチェックして頂きました。データベース検索の専門家のかた３名（特許検索・技術文献検索専門のかた２名、化学分野・外国文献検索専門のかた１名）、図書館情報学の大学教員のかた１名の全４名のかたに内容のチェックをお願いしました。
専門家のうち、２名のかたから執筆内容についてそれぞれ次のような「不適切である」という指摘や疑問を頂きました。
●例１：「2.1.1 検索システムとデータファイル」の項で、検索システムとデータファイルとの違いを説明するにあたって検索システムの具体例として「日経テレコン２１、聞蔵、NDL-OPAC、MAGAZINEPLUS、JDreamⅡ」（注：いずれの検索システムも執筆当時の名称）を挙げました。それについて「あなたが知っている狭い世界の検索システムばかり挙げている。これ何？モンゾウ？検索システムは他にもいっぱいあるんですよ。こんなの挙げても分からないでしょう」（特許検索・技術文献検索専門のかた）
●例２：「2.2 網羅性重視の検索か、適合性重視の検索か」の項では再現率と適合率について説明しました。そして適合率について当初の原稿では「ヒットした情報の中に必要な情報がどれだけ入っているかを「適合率」といいます」と書いたところ、「適合率という言葉は使わないと思います。聞いたことがありません。適合性ならわかりますが」（図書館情報学の大学教員のかた）
このふたつの指摘や疑問について説明します。
まず例１です。私が挙げた日経テレコン２１や聞蔵、MAGAZINEPLUSなどは新聞記事検索や雑誌記事検索のデータベースとして当時、大学図書館でも導入している館が多かった検索システムです。特に学生向けに執筆するにあたって、学生さんが身近に接している検索システムとしてこれらのシステム名を挙げました。しかし原稿をチェックしてくださった特許検索専門のかたは、特許検索の検索システムには詳しくて国内外のデータベースをご存じでしたが、特許以外の検索システムには詳しくなかったようです。朝日新聞記事の検索システム「聞蔵（きくぞう）」は読み方も知らなかった。だからといって特許検索専門のかたがよく使っている特許検索のシステム名を挙げても普通の学生さんは知らないし使わない。だからご指摘を参考に、最終原稿ではつぎのとおりの記述としました。
「検索システムを具体的に挙げるならば、皆さんの大学の図書館などで導入していることが多いものとして「日経テレコン２１」「聞蔵」「NDL-OPAC」「MAGAZINEPLUS」「JDreamⅡ」などが挙げられます」（※出典『社会人・学生のための情報検索入門』P.11）
次に例２です。「適合率」は情報検索の知識として必ず学ぶ基本的な用語であり概念です。図書館情報学の大学教員のかたから適合率という言葉は使わない、聞いたことがないという疑問を頂いたときは正直、驚きました。図書館情報学は「情報」という言葉が入っているとおり、情報も含めた学問が専門分野です。でも図書館情報学では情報検索の基本を先生自身が学んでいないらしいということが分かりました。そこで最終原稿ではつぎのとおりの記述としました。
「ヒットした情報の中に必要な情報がどれだけ入っているかを、データベースの専門用語で「適合率」といいます」（※出典『社会人・学生のための情報検索入門』P.15）
疑問や違和感を放置しない・・・情報検証の尻尾！を捕まえる
上の項でふたつの例を挙げました。念のため書いておきますが、この指摘や疑問をくださったかたたちのうち特許検索・技術文献検索専門のかたは検索の経験年数が長くて、外国の特許検索にも詳しいかたです。また図書館情報学の大学教員のかたは当然ながら多くの論文や書籍を執筆されていて、２０２３年現在は国立大学の副学長です。おふたりとも優秀なかたなので拙著の原稿チェックをお願いしました。ご多忙な中、原稿チェックにお時間を割いてくださって本当に感謝しています。
だから考え方としては、こんなに優秀なかたたちでもご自分の専門を少しでも外れた場合は知らないこともあるということだと思います。
そのうえで、この不適切であると指摘されたふたつの例をとらえると次のようなポイントが見えてきます。
●ポイント１：不適切と思ったことについて、執筆者である味岡は信頼性が低い
●ポイント２：不適切と思ったことについて、自分の理解が正しいことを疑わない
●ポイント３：不適切と思ったことについて、確認や検証を行わない
ポイント１については、おふたりから見れば味岡は若輩者であり、知識や経験が豊富な自分よりも劣っていると考えるのは当然かと思います。例えば皆さんも新聞社が発行するニュース記事よりも、一般のかたのブログなどに書かれているニュースのほうが信頼性は劣ると判断するかと思います。だからまずは、味岡の原稿が不適切ではないかと思ったことは当然かなと思うし、この点については妥当な判断かと思います。
そのうえでポイント２です。たとえ味岡の信頼性が低かったとしても、ご自分の知識とズレたことが書いてあったなら、まずは「これって本当に間違いかな。自分の知ってることは正しいのかな」と疑ってほしかったと思います。このコラムの最初に書いたように現在、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ています。このような不適切な記事は、どこかしらヘンなところがあることもあるわけで、まずはそのヘンなところに気付くことも必要です。ヘンなところというのは、単に矛盾している記述だけでなく、自分の知らない用語が使われていたりする箇所にも気付く必要があります。
例えば特許調査を行うと必ず知らない用語が次々と出てきます。また調査開始にあたって事前に調査分野の技術内容を頭に叩き込んだとしても、調査していると既に得た知識から外れたことが出てきます。調査においては知らないことや理解から外れていることなど、疑問や違和感が発生するのが普通です。まずはこの疑問や違和感に気付くこと。少し別の言い方をするなら、自分の知識や理解を疑うことが必要なのです。
そしてポイント３です。情報に疑問や違和感などが生じたなら、確認や検証を行う。このひと手間を行うか行わないかが信頼性判断の最終ポイントです。「疑問や違和感が生じた → 確認や検証を行う」ということは、例えば目の前をスッと通り過ぎる疑問（情報検証）の影の尻尾を捕まえるようなカンジです。検索や調査のとき知らない用語は確認しないと、その用語が使われている文は理解できない。また事前に得た知識にしがみついていたら適切な調査はできない。
情報検索を行うサーチャーの仕事は検証や確認の連続です。上の項で挙げたふたつの例について、おふたりとも情報に関わる仕事のプロなので、味岡の原稿を不適切だと思われたのであれば普段のお仕事どおり、確認や検証をして頂けたなら良かったのに、と思います。確認や検証をしてくださったなら原稿に大きく間違ったことは書いていないとご理解いただけたと思うし、僭越ながらご自分の知識の補完にもなったのではないかと思います。そして優秀なおふたりなので確認や検証をされたならば、改めて当初とは違うアドバイスが頂けたかもしれないと思うとよけい残念に思います。
今回のコラムでは執筆原稿をチェックして頂いて、チェックしてくださったかたの知識不足を感じた経験について書きましたが、原稿チェックに限らず何かしら自分の知識からモノを言ったり書いたりする場合は、自分の知識レベルが相手に伝わるものだと思います。例えば面接。面接は面接者が判断されるだけでなく、面接官も逆に面接者から判断される。面接者もその分野について勉強してる専門家なので、おなじ分野が専門である面接官のレベルも分かるものです。そして当然ながら特許調査では調査報告を受ける側も特許や技術分野の専門家なので、報告書を見ればサーチャーのレベルは一発で見抜かれる。取り繕っても通用しない世界です。そういうわけで、このコラムを読んでいるかたには味岡の知識レベルは丸わかりだろうなと、いつもそう思いながら書いています・・・。
