情報推薦システムの発達に伴い，ユーザのニュース閲覧が特定の傾向に偏り，世論の対立や分断といった社会問題が深刻化している．近年では，元来ユーザが希求する情報摂取のバランスが保たれた状態である「情報的健康」の実現が求められており，このためには，情報の多様性という観点からユーザの情報閲覧の傾向を把握する必要がある．本研究では，ユーザの閲覧情報の多様性の評価に用いられるGS-scoreについて，従来コサイン類似度を用いて計算していた部分を，JSダイバージェンスに変換して再定義するアプローチを提案する．本研究では，ニュース記事とユーザの閲覧ログをまとめた大規模データセットを対象に，BERTopicを用いてニュース記事をトピック分布に変換し，提案手法により評価したユーザの閲覧記事の多様性と閲覧傾向の関係についての分析を行った．結果として，提案手法は従来のGS-scoreよりもニュース閲覧の多様性を適切に評価でき，カテゴリ単位での分析と比べ，トピック単位での分析を通じてニュース閲覧記事の多様性と閲覧傾向の関係をより具体的かつ詳細に把握できることがわかった．
