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 －信頼性判断のヨコ軸とタテ軸(2)－
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もとに、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。
情報の信頼性判断のヒントとして前回のコラム２４８号では、その情報に関連する複数の情報を入手して比較検証するときに使える考え方として「ヨコ軸」として同時期に発生する情報を使った確認方法について書きました。今回のコラムでは（2）として「タテ軸」、つまり時系列での確認や検証について見ていきたいと思います。
今回のコラムでは検索行動に関連している事象として「フィルターバブル」について書いてみました。
技術思想はいきなり出現しない
私が書籍『社会人・学生のための情報検索入門』を執筆するにあたって、出版者のかたから Google検索の不適切性についての見解が示されました。
出版者のかたが言っていた「Google検索の不適切性」は俗に言う「グーグル八分」です。特に書籍の原稿執筆を行っていた００年代後半頃にはグーグル八分が問題視されていました。
グーグル八分はウィキペディアで次のとおり説明されています。
「グーグル八分（グーグルはちぶ）とは、グーグルの基準に該当するウェブサイトが、Googleのデータベースから除かれ、Google検索しても内容が表示されない状態になることである。」（出典:
フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』2024/02/13現在）
グーグルの基準に該当することにより Googleのデータベースから除かれることが Google検索の不適切性である、というのが出版者のかたの見解でした。出版者のかたから「民間企業１社（Google社）の基準で、自社のウェブページが検索されないというのは恐ろしい」という趣旨のメールを頂きました。
グーグル八分が盛んに問題視されていた頃は、「グーグル八分は問題だ」と言えば Google検索の不適切性について分かってるヒトだと思ってもらえるような面もあって、グーグル八分は問題だと言っているかたが多かった。でもね、情報検索の世界ではデータベースへの収録にあたって収録基準を設けるのは古くから行われている一般的なことなのです。その収録基準が適切かどうかという点には議論の余地があるとは思いますが、収録基準に該当しないためにデータベースから除かれるというのは今までにも当たり前に発生していたのです。
例えば国立国会図書館の雑誌記事索引（雑誌記事のデータベース）も採録誌選定範囲があります。この採録誌選定範囲に入らない雑誌はデータベースに収録されません。収録されなかった雑誌記事は検索してもヒットしません。雑誌記事の利用者はヒットしないデータは基本的に「見えない」のでヒットしなかったことには気付かないのが普通です。雑誌記事の作成者は自分が書いたものがヒットしないことに気付いたと思います。でもグーグル八分のように盛んに問題視することにはならなかった。少なくとも私の知る限りでは、そんなに問題にはなってこなかったと思います。
Google と雑誌記事索引の大きな違いはビジネス（商売）が関連してくることだと思います。もちろん雑誌記事の作成者は自分の書いた論文や記事を読んでもらいたいでしょうし、できれば適切に引用してもらってインパクトファクターが高まることが好ましい。でも読んでほしいとか引用してほしいためにに雑誌記事索引の収録されないことを問題視するところまではいかない。でもビジネスに結びつく Google検索の場合は、そんなことは言ってられない。単純に見ればそういうことだと思います。
このことについて今回のコラムでのポイントはふたつです。ひとつは「収録基準に該当しないためにデータベースから除かれる」のは以前から普通に行われていたという点。もうひとつは「ヒットしないデータは基本的に「見えない」のでヒットしなかったことには気付かない」という点です。
この２点が、ここ数年言われている「フィルターバブル」に関連しているなと思います。
フィルターバブル
フィルターバブルについては、総務省の『情報通信白書 令和5年版』で次のとおり説明されています。
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（2） フィルターバブル、エコーチェンバー
人は「自らの見たいもの、信じたいものを信じる」という心理的特性を有しており、これは「確証バイアス（Confirmation bias）」と呼ばれる。プラットフォーム事業者は、利用者個人のクリック履歴など収集したデータを組み合わせて分析（プロファイリング）し、コンテンツのレコメンデーションやターゲティング広告等利用者が関心を持ちそうな情報を優先的に配信している。このようなプラットフォーム事業者のアルゴリズム機能によって、ユーザーは、インターネット上の膨大な情報・データの中から自身が求める情報を得ることができる。
一方、アルゴリズム機能で配信された情報を受け取り続けることにより、ユーザーは、自身の興味のある情報だけにしか触れなくなり、あたかも情報の膜につつまれたかのような「フィルターバブル」と呼ばれる状態となる傾向にある。このバブルの内側では、自身と似た考え・意見が多く集まり、反対のものは排除（フィルタリング）されるため、その存在そのものに気付きづらい。
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（出典：『情報通信白書 令和5年版』発行/総務省）
このフィルターバブルですが、大きく見れば情報のフィルタリングは以前から行われていたと言えます。まずは大きな観点から情報のフィルタリングについて見てみます。
例えば上の項で国立国会図書館の雑誌記事索引について、採録誌選定範囲に入らない雑誌はデータベースに収録されないことを説明しました。これも一種のフィルタリングです。そしてデータベース検索にはＳＤＩ（Selective Dissemination of Information：情報の選択的配信）という考え方・機能があります。特許文献や学術文献などで使われます。
ＳＤＩの分かりやすい説明としては、特許庁の『平成28年度 高度な特許情報サービスの普及活用に関する調査』に書かれている説明が参考になると思います。
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「SDI機能」は予め検索式を作成し、その検索式をSDIツールに登録し、検索結果の配信先などを設定しておけば、登録した検索条件に合致した技術情報が定期的且つ自動的に配信されてくるという、利便性の高い機能である。
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（出典：『平成28年度 高度な特許情報サービスの普及活用に関する調査』発行/特許庁）
大雑把に言ってしまえば、このＳＤＩも自分が行った検索式内の情報のみ「定期的且つ自動的に」見ているという意味で、バブルにつつまれていると言えます。
もっと大きく見ていくなら、例えば新聞社が発行する新聞記事も読者に興味のありそうな記事（フィルタリング）を記者の理解を通したもの（フィルタリング）だけ配信される（バブル）ともいえる。もっと大きく広げれば、商品やサービスもマーケティング（フィルタリング）によって提供される（バブル）。大きく見れば私たちは既に大きなフィルターバブルの中で生きていると感じます。
さて現在、問題視されているフィルターバブルは個人が焦点である点が今までと相違するわけで、上で紹介した総務省の『情報通信白書 令和5年版』でも「自身の興味のある情報だけにしか触れなくなり」と書かれています。このフィルターバブルの対策としては次の２点を挙げるかたが多いです。
・プライベートブラウズ（シークレットモード）を使用する
・インターネット以外からも情報を収集する
プライベートブラウズ（シークレットモード）は過去の検索履歴やログイン時のデータが、ブラウザを閉じると同時に自動的に削除される機能です。閲覧内容が記憶されません。
インターネット以外からも情報を収集するのは、前回のコラム２４８号で書いた情報の確認や検証を「ヨコ軸」で行うことに通じます。自分が見ている情報とは切り離された情報を確認することです。
とはいうものの、すでに書いたとおり私たちは今までもこれからも何かしらのフィルターをとおした情報バブルの中にいるわけです。だからプライベートブラウズを利用しても、インターネット以外から情報を収集しても、個人の小さなバブルから世間の大きなバブルの中に移動するだけだよね、と思ってしまう。さらに違う見方をするなら、個人のフィルターバブルで提供される情報は世間の大きなバブルには入ってるひとたちは知らない情報の場合もあるわけで、個人のフィルターバブルの中のかたは世間の大きなバブルのかたよりもモノを知っている場合があるともいえる。
しかも上手に検索式を作ったＳＤＩの利便性が高いのと同じで、フィルターバブルも検索が適切でアルゴリズムが優秀なら利便性が高い。皆さんもフィルタリングされて提供される情報を便利だと思っているかたも多いのではないでしょうか。フィルターバブルの黎明期（？）は「自分のことを分かってくれていない」と感じる情報の提供も多かったけれど、最近はずいぶん優秀に情報提供されるようになったとも感じます。
そんなわけなので、一介のサーチャーの見方ではありますが、フィルターバブルという言葉が出現する以前から既に私たちはフィルターを通した情報に接していたと。まずはフィルターバブルを問題視すること自体の信頼性から考えたいかな、と。そんなふうに思います。私はフィルターバブルを好ましいと思っているわけではありませんが、一般的に問題視される「グーグル八分」や「フィルターバブル」をタテ軸（時系列）で過去の技術からの流れの中で捉えなおせば、もう少し冷静に客観的に見れるのではないか、と。そんなふうに感じるのです。
フィルターバブルの中で提供される情報の信頼性の判断かと思って読みはじめたら、 フィルターバブルという考え方自体の信頼性について書いたコラムだったということで、予想した内容と違ったというかたも多かったと思います。期待に応えられなくてごめんなさい。でもフィルターバブルの中で提供される情報の信頼性は他のかたも十分に書いているので、私がわざわざ書くまでもない。それよりも、もう少し違った視点からの見方があると思っていたので書いてみました。読んでくださって有難うございました。少しはヒントになったでしょうか。
