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 －見えないものを見る目を持つ－
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２４６号では情報の検証や確認を行うために、疑問や違和感をそのままにしない思考回路について具体例を挙げながら書きました。今回のコラムでは疑問や違和感を感じないにもかかわらず、その情報が「不完全」であることが分かるためのヒントを書きたいと思います。
不完全な情報はウソではないけれど、正しい情報とも言えない。もちろん故意に何かを書かないのは悪質です。例えば特定の食品の売り上げを伸ばすために、体に良い成分だけ書いて、体に悪い成分を書かなかったなら悪質で信頼性に劣ると言えます。でも世の中には何もかも全て説明できないこともあるし、状況に応じて分かりやすく書くこともあります。だから、その「書いてないこと＝不完全」を感じ取れることも、情報入手においては大事です。
参考として電通が2023年09月13日に公開した調査レポート（全国15～69歳の3000人を対象にした調査）でAIの活用に関して、「AIが生成したものには、信頼できる発信元からの情報によって生成されたものであることが分かるような表記を義務付けるべきである」と考えるかたが
54.9％、「AIが生成したものには、そのことが分かるような表記を義務付けるべきである」と考えるかたが 54.8％ だったとのことです。
（参考ＵＲＬ：https://www.dentsu.co.jp/news/release/2023/0913-010639.html）
その他にも最近は各国でAI導入に伴うガイドライン作りが行われていることが、様々に報じられているのを皆さんも目にしているのではないでしょうか。
（参考ＵＲＬ：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231209/k10014283091000.html）
AIが生成したら信頼できないのか、信頼できる発信元からの情報によって生成されたなら信頼できるのか。情報の信頼性は情報発信側から見ると、そんなに単純ではないと思います。
本や雑誌記事、ニュース記事、辞書の説明などを読むと、つい分かった気になってしまうものです。でも分かった気になってしまうと、その時点で自分の情報認識は終了します。でも、そもそも「これで全て分かった」という完璧な情報なんてあるのでしょうか。情報屋なら、その先、その周辺、その根拠など、つまり「見えないもの」を気にかける意識を持ちたいかな、と思います。では以下に詳しく書いてみます。
本に書かなかったこと：インバーテッドファイル、ILL
本を書いて思ったことのひとつは「たったこれだけのことを書くのに、こんなに文字数と頁数が必要なんだね」です。拙著は単行本で２１２頁です。それなりに分量はあります。でも情報検索の入門として書きました。だから入門レベルでは難しいと思われる内容は書きませんでした。
例えば「インバーテッドファイル」。これは入門者にとってはやや高度な知識であるため書きませんでした。
インバーテッドファイル（Inverted File：転置ファイル、索引ファイル）というのは、たとえば個々の文献に複数のキーワード（索引語）を付与した場合に、この「キーワードごと（索引語ごと）」に蓄積されたファイルのことです（詳しくはコラム番外編「書籍『社会人・学生のための情報検索入門 』刊行」をご参照ください）。「検索システムとデータファイル」の説明箇所ではインバーテッドファイルの説明を全くしていません。インバーテッドファイルは情報検索の知識としては、やや専門性が高い知識といえます。
サーチャーはインバーテッドファイルのしくみを理解しているので、ファイル別のタイムラグや、検索精度の違いなども考えながら検索します。でも一般の社会人や学生が、そこまで理解しないと検索できないということはない。情報検索の知識について細かく正確に全て書こうとするとキリがないので、どこまで書くかは出版社からの依頼された「学生がレポート等を書く際の文献検索を想定した内容」の入門レベルまでとしました。
もうひとつ例を挙げると「ILL（英: interlibrary loan）」。
ILLは日本語で図書館間相互貸借（としょかんかんそうごたいしゃく）といいます。図書館間で相互に資料（本など）を融通し合う仕組みのことです。自館に無い資料を他館から借りる、また他館に無い資料を自館から他館へ貸し出す仕組みです。
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。このチェックをお願いしたかたのうちの１名は図書館情報学の大学教員のかただったのですが、このかたから「ILLについて全く書いてないのは違和感がある」という趣旨の指摘を頂きました。
サーチャーの立場から言うと、情報検索の入門書に ILL について書くことのほうが違和感があります。ILLは情報入手手段のひとつです。図書館の利用案内ならば必須の案内すべき知識です。でも情報検索の技術からは外れている。もしもILL、つまり情報入手手段について書くのであれば、文献の原本入手手段として、ＰＤＦダウンロードや複写取寄せも書かないといけません。情報検索の技術的知識は書くけれど、情報入手手段は執筆範囲から外れた位置にあります。文献入手手段はデータベースシステムの案内を見れば分かるし、ILLは図書館の利用案内を見れば分かる。私が書くのは、検索画面の入力方法の説明や図書館の利用案内では書いてない情報検索の仕組みや考え方なので、利用案内的なことは書きませんでした。
本に書かなかったことをふたつ挙げましたが「インバーテッドファイル」は入門書としては専門性が高いからかかなかった。「ILL」は情報検索の範疇から外れるので書きませんでした。
というわけで、私が書いた本を読んで知識を得てくださったとは思います。でも、それで情報検索の全てが分かるのではなく書いてないこと、つまり「見えていないもの」もあるのです。もちろんウソを書いたつもりもないし、故意に隠したわけでもない。本というパッケージ内に収めるには、そこに収めるための取捨選択、また書き方の選択が必要になるのです。これは情報発信側としては当たり前なことなのですが、情報入手側の立場に立つと、このことを忘れがちだと思います。
情報発信における正確さの限界
今月は１２月ということで「冬至」があります。２０２３年の冬至は１２月２２日です。
冬至について手元の国語辞典では「二十四気の一つ。一年中で太陽が最も南に寄り、北半球では昼が最も短い日。陽暦十二月二十二日ごろ」と書かれています（出典：『岩波 国語辞典 第７版』発行/岩波書店2009年）。
この説明は正しい。間違ったことは書いてないはずです。でも「北半球では昼が最も短い日」という説明を読むと、単純に「日の出が最も遅くて日の入りが最も早い日」と思ってしまう。ご存知の方も多いと思いますが、冬至は昼が最も短いけれど、日の出が最も遅くて日の入りが最も早い日ではないんですよね。
これをウィキペディアには冬至の項で次のとおり書かれています。「1年で日の出の時刻が最も遅い日・日の入りの時刻が最も早い日と、冬至の日とは一致しない」「日本では、日の出が最も遅い日は冬至の約半月後（年明け）の1月上旬頃であり、日の入りが最も早い日は冬至の約半月前の12月上旬頃である」（出典：フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』から）。実際に国立天文台の「各地のこよみ」でご自分の地域の日の出・日の入りが確認できます。日の出が最も遅くて日の入りが最も早い日は冬至の日ではないことが分かると思います。
国語辞典は信頼性は高い。でも少ない字数での説明文に詳細に書けない面もある。だから間違いではないけれど不十分な説明もあるわけで、その説明だけ読んで誤解をしてしまうということは有りうるわけです。
また新聞記事や雑誌記事なども、信頼性の高いメディアが発信した記事だとしても、情報の取捨選択は行われるし、記者の主観や理解不足による記事の不備も生じてしまう。例えば特許関連の記事も、記者が特許制度や技術内容の専門家ではないことによる不適切な記事が発生することもあります。
もちろん新聞の全国紙などの一流の記者は、各分野を専門とするかただと思います。例えば法律、医学、産業、経済、スポーツ、音楽、文学などの各分野を専門に勉強したかたが記事を書いていると思います。例えば書籍『リアルタイムMIT : 科学ジャーナリストたちの九カ月』（著者/古郡悦子、出版/東京化学同人、出版年/1995年）では世界各国から集まった優秀な科学ジャーナリストたちが、ＭＩＴ（Massachusetts Institute of Technology：マサチューセッツ工科大学）で学んだ九カ月が生き生きと描かれています。優秀なジャーナリストは本当に優秀で、こういうかたたちが記事を発信してくれるのだなと興味深く、そして楽しく読みました。
ＭＩＴで学ぶということはＭＩＴの講義を理解できる専門知識があるわけで、しかも英語で理解できる。それだけ優秀なかたが書いた記事だとしても、やはり主観によるバイアスはかかるでしょうし、情報の取捨選択はある。例えば、この本『リアルタイムMIT』に「MITの日本人たち」という項があります。１９９５年発行の本なので既に内容は古いですが、その頃のMITでの日本人たちの状況、例えばＭＩＴにおけるアジア人全体の中での日本人の割合や、身分（学生、研究者、技術者）などが紹介されています。でもＭＩＴやボストンにおける日本人への差別については書かれていません。この本に書くべき内容として「差別」は選択されなかったということだと思います。だから当時のアメリカの東海岸で日本人に、どのような差別があったのか、または無かったのか、この本を読んでも分かりません。
情報の信頼性を他人まかせにしないという考え方
例えば教科書に「冬至」について「昼が最も短い日」と書かれていれば、テストでは冬至について「昼が最も短い日」と解答すればマルがもらえます。でも実際には、昼が最も短い日だけれど、日の出が最も遅くて日の入りが最も早い日ではない。教科書は正しいことが書いてあるはずなのに、自分の理解が間違うこともあるし、その間違った理解が発信されることもある。
というわけでAIが生成したから信頼できないとか、人間が書いた記事だから信頼できるとか、情報の信頼性はそんなに単純ではないと思います。もちろん情報の発信元による信頼性判断は大事です。しかし大手新聞社などのメディアの記事だから全て正しいわけでもないし、絶対信頼できるとはいえない。しかも報道されることよりも報道されないことのほうが多いはずです。でもそんなことは気にしないで知らぬが仏のほうがラクなんですよね。
教科書に書いてあったことを全て理解しておぼえて、自分は信頼できる知識を得ていると思いたいところです。でも実際に情報発信（書籍執筆）してみると、そういうわけにはいかないことが実感できます。サーチャーの皆さんも例えば自社内で特許関連のセミナーや検索案内をするとき、特許の専門外のかたへ特許分類の説明や特許制度の説明をするならば、分かりやすく説明する工夫をするのではないでしょうか。分かりやすく説明するためには説明しないこともあるでしょう。間違いではないけれど完全に正しいとはいえないという説明をせざるを得ないこともある。不完全な情報発信は発生せざるを得ないので、最終的には入手した情報の信頼性判断は他人まかせにせず、自分で責任を持つしかないということだと思います。
公共の特許情報室に勤務 していた頃、特許情報室の紹介や、特許関連イベント開催などについて何度か新聞社の取材を受けました。その取材をもとにした記事が新聞など掲載されるのを読むと、短時間の取材で特許制度や特許情報について正しく理解してもらって記事を書いてもらうのは、なかなか難しいものだとつくづく思いました。取材中に間が持たなくて、どうでも良いようなことを雑談的にポロっと言ったら、そういうことに限って書かれてしまったり。こちらが書いてほしいと思うような記事を書いてもらえたことは、まず無かったと言って良いくらいです。そんな経験もあるので人間の記者が書いた新聞記事への不信感が拭えないという気持ちもあります。
