Research on Interpretative Materials that Accommodate Personal Context through Information and Communication Technology

令和4年度は、時代・作者・ジャンル・影響関係・画題などから、作品同士の関連性の高さを示す所蔵作品のデータベースの作成に着手した。既存の公開データベース（ColBase）をもとに情報を整理し、名寄せの作業を進めるところから始めた。また、約12万件のうち、どの作品を対象にするかという検証を行い、その長短に関わらず解説文がある1万件程度を対象にすることとした。その後、関連性の高さを割り出す段階に進んだ。まずは純粋に作品の解説文同士を比べて同じ用語の登場頻度を割りだそうとしたが、一文字の語句や意味のない文字の羅列に影響されてしまうという問題が発生した。言葉の整理をし、何度か方法を変えて試してみたが、改善が見られなかった。そこで、意味のある語句であり、かつ日本の歴史や美術に関連の深いものが載っている用語集を辞書代わりに用い、類似度評価の試作を試みた。（例）作品「鳥獣戯画断簡」に辞書項目「鳥獣戯画」が紐付く。他の作品で、解説文の中に辞書項目「鳥獣戯画」が紐付いている作品を探す。作品を比較した時に、紐づいている辞書項目が多いほど類似度が高いとする。その結果、まだ改善の余地はあるものの、一定の効果が見られた。なお、用語集は、山川出版社にご協力いただき、『日本史用語集　改訂版』を使用している。アプリについては、利用者の声をヒアリングし、デザイン（ユーザーインターフェース）部分を大幅に改善した。一方で、ビーコンが相互に干渉したり、館内のWi-Fi環境によってアプリが中断されてしまうことは改善せず、やはり現在のリソースでは利用者の位置情報を正しく把握することは難しいという結論に至った。

令和4年度は、時代・作者・ジャンル・影響関係・画題などから、作品同士の関連性の高さを示す所蔵作品のデータベースの作成に着手した。既存の公開データベース（ColBase）をもとに情報を整理し、名寄せの作業を進めるところから始めた。また、約12万件のうち、どの作品を対象にするかという検証を行い、その長短に関わらず解説文がある1万件程度を対象にすることとした。その後、関連性の高さを割り出す段階に進んだ。まずは純粋に作品の解説文同士を比べて同じ用語の登場頻度を割りだそうとしたが、一文字の語句や意味のない文字の羅列に影響されてしまうという問題が発生した。言葉の整理をし、何度か方法を変えて試してみたが、改善が見られなかった。そこで、意味のある語句であり、かつ日本の歴史や美術に関連の深いものが載っている用語集を辞書代わりに用い、類似度評価の試作を試みた。（例）作品「鳥獣戯画断簡」に辞書項目「鳥獣戯画」が紐付く。他の作品で、解説文の中に辞書項目「鳥獣戯画」が紐付いている作品を探す。作品を比較した時に、紐づいている辞書項目が多いほど類似度が高いとする。その結果、まだ改善の余地はあるものの、一定の効果が見られた。なお、用語集は、山川出版社にご協力いただき、『日本史用語集　改訂版』を使用している。アプリについては、利用者の声をヒアリングし、デザイン（ユーザーインターフェース）部分を大幅に改善した。一方で、ビーコンが相互に干渉したり、館内のWi-Fi環境によってアプリが中断されてしまうことは改善せず、やはり現在のリソースでは利用者の位置情報を正しく把握することは難しいという結論に至った。