放送コンテンツに対する ツイートの＜一様率＞分析

DEIM2023 Day1 4a-3-2にて発表したスライドです。
https://event.dbsj.org/deim2023/

Transcript

1. 奈良先端科学技術大学院大学　 　 　 　 　 　 　 ◦太田 暢, 若宮 翔子, 荒牧 英治 放送コンテンツに対する ツイートの＜一様率＞分析 DEIM2023 Day1 4a-3-2 (Short) 1/26
2. 本を読め，マジで思う 本を読め本を！w 本を読め本を！ww 倍速で動画を観ずに ！笑 本を読め 感想の一体感や共感を示す＜一様率＞が高い 2 ツイートの類似度の平均 = 一様率
3. ドッキリと思ったら だったw マジ マジでキレてたw 若ちゃん体張ってるねえ 大赤字エピソードｗ 感想の一体感や共感を示す＜一様率＞が低い 3 ツイートの類似度の平均 = 一様率
4. 放送コンテンツの面白さを示す既存指標 4 視聴率，聴取率，プラットフォーム内データ
5. 従来の視聴率・聴取率の入手可能な範囲 5 調査会社 放送局 視聴率・聴取率 視聴者 視聴データ 入手困難 コンテンツ
6. 放送メディアとソーシャルメディア 6 NHKラジオ公式 アカウントによるツイート #ヤバラジトレンド入り TVer，radikoのシェア機能
7. 従来の視聴率・聴取率の入手可能な範囲 7 調査会社 放送局 視聴率・聴取率 視聴者 視聴データ コンテンツ
8. 提案する指標の入手可能な範囲 8 調査会社 放送局 視聴率・聴取率 視聴者 視聴データ コンテンツ ツイート 指標 指標 アクセス可能な ソーシャルメディア データ
9. 言語指標 番組の面白さを示すソーシャルメディア指標 9 メタ指標 t n
10. 言語指標 番組の面白さを示すソーシャルメディア指標 10 メタ指標 t n
11. ツイート 分散表現 類似度 一様率 [ 0.03947302, -1.1532444 , -0.6916176 , ...] 0.54416495, 0.25739207, 0.16123542, … 0.5275498 ＜一様率＞のアイデア 11
12. 関連研究 12 ・共感とは他人の考えや感情を理解する能力 [Decety+, 2004] ・共感の理解には自然言語からの検出モデルや，質の高いラベル付きデータが 　 必要となり，アノテーションコストが大規模になる [Hosseini+, 2021] →基準を共感まで拡大することによるコストを考慮し，学習に必要なモデルの 　 提示ではなく，汎用性が高い教師なし学習により共通点を提示 Decety J, Jackson PL. The functional architecture of human empathy. Behav Cogn Neurosci Rev. 2004 Jun;3(2):71-100. doi: 10.1177/1534582304267187. PMID: 15537986. Mahshid Hosseini and Cornelia Caragea. 2021. Distilling Knowledge for Empathy Detection. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021, pages 3713–3724, Punta Cana, Dominican Republic. Association for Computational Linguistics.
13. 意味的類似度の算出フロー 13 2022-12-18 02:33:02,93さんはベシャリの芸人 #annkw 2022-12-18 02:33:06,93さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁ … w #annkw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 #annkw 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミン… クミさんから言われなかったことで失念 #annkw ...
14. 意味的類似度の算出フロー 14 2022-12-18 02:33:02,93さんはベシャリの芸人 #annkw 2022-12-18 02:33:06,93さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁ … w #annkw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 #annkw 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミン… クミさんから言われなかったことで失念 #annkw ... 2022-12-18 02:33:02,0さんはベシャリの芸人 2022-12-18 02:33:06,0さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミンクミさんから言われなかったことで失念 ... STEP1. 文字の置換・削除
15. 意味的類似度の算出フロー 15 2022-12-18 02:33:02,93さんはベシャリの芸人 #annkw 2022-12-18 02:33:06,93さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁ … w #annkw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 #annkw 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミン… クミさんから言われなかったことで失念 #annkw ... 2022-12-18 02:33:02,0さんはベシャリの芸人 2022-12-18 02:33:06,0さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミンクミさんから言われなかったことで失念 ... 2022-12-18 02:33:02, vector_1 2022-12-18 02:33:06, vector_2 2022-12-18 02:33:58, vector_26 2022-12-18 02:33:58, vector_27 ... STEP1. 文字の置換・削除 STEP2. 分散表現獲得 (word2vecを採用)
16. 意味的類似度の算出フロー 16 2022-12-18 02:33:02,93さんはベシャリの芸人 #annkw 2022-12-18 02:33:06,93さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁ … w #annkw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 #annkw 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミン… クミさんから言われなかったことで失念 #annkw ... 2022-12-18 02:33:02,0さんはベシャリの芸人 2022-12-18 02:33:06,0さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミンクミさんから言われなかったことで失念 ... 2022-12-18 02:33:02, vector_1 2022-12-18 02:33:06, vector_2 2022-12-18 02:33:58, vector_26 2022-12-18 02:33:58, vector_27 ... STEP1. 文字の置換・削除 STEP2. 分散表現獲得 (word2vecを採用) STEP3. リスト化 2022-12-18 02:33:00,"[vector_1,vector_2, ... ,vector_26,vector_27]"
17. 意味的類似度の算出フロー 17 2022-12-18 02:33:02,93さんはベシャリの芸人 #annkw 2022-12-18 02:33:06,93さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁ … w #annkw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 #annkw 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミン… クミさんから言われなかったことで失念 #annkw ... 2022-12-18 02:33:02,0さんはベシャリの芸人 2022-12-18 02:33:06,0さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミンクミさんから言われなかったことで失念 ... 2022-12-18 02:33:02, vector_1 2022-12-18 02:33:06, vector_2 2022-12-18 02:33:58, vector_26 2022-12-18 02:33:58, vector_27 ... STEP1. 文字の置換・削除 STEP2. 分散表現獲得 (word2vecを採用) STEP3. リスト化 2022-12-18 02:33:00,"[vector_1,vector_2, ... ,vector_26,vector_27]" STEP 4 . 文 章 類似度の算出 ( コサイン 類似度を採用) 2022-12-18 02:33:00,"[ simil ar i t y _1, simil ar i t y _2, ... , simil ar i t y _350, simil ar i t y _351]"
18. 意味的類似度の推移例　 ツイートが多く，標準偏差が小さい場合 18 2022年2月6日オードリーのオールナイトニッポン #annkw (1分経過時)
19. 19 意味的類似度の推移例　 ツイートが多く，標準偏差が大きい場合 2022年2月6日オードリーのオールナイトニッポン #annkw (53分経過時)
20. 20 2022年2月6日オードリーのオールナイトニッポン #annkw (107分経過時) 意味的類似度の推移例　 ツイートが少なく，標準偏差が小さい場合
21. 21 2022年2月6日オードリーのオールナイトニッポン #annkw (108分経過時) 意味的類似度の推移例　 ツイートが少なく，標準偏差が大きい場合
22. ＜一様率＞の定義 22 2022-12-18 02:33:02,93さんはベシャリの芸人 #annkw 2022-12-18 02:33:06,93さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁ … w #annkw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 #annkw 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミン… クミさんから言われなかったことで失念 #annkw ... 2022-12-18 02:33:02,0さんはベシャリの芸人 2022-12-18 02:33:06,0さんさんの言う事がイチイチ正しいんだよなぁw 2022-12-18 02:33:58,言われたことはやるが言われてないことはやらない受取師の性 2022-12-18 02:33:58,子供用の荷物のリュックを忘れたカスミンクミさんから言われなかったことで失念 ... 2022-12-18 02:33:02, vector_1 2022-12-18 02:33:06, vector_2 2022-12-18 02:33:58, vector_26 2022-12-18 02:33:58, vector_27 ... STEP1. 文字の置換・削除 STEP2. 分散表現獲得 (word2vecを採用) STEP3. リスト化 2022-12-18 02:33:00,"[vector_1,vector_2, ... ,vector_26,vector_27]" STEP 4 . 文 章類似度 の 算出 ( コサイン類似度 を採用) 2022-12-18 02:33:00,"[ simil ar i t y _1, simil ar i t y _2, ... , simil ar i t y _350, simil ar i t y _351]" 平均値 avera g e = 0.37025777
23. 番組の面白さと一様率の関係 23 3番組の音源の一部を使用 被験者の1分ごとの主観的面白さスコア 4段階のリッカート尺度 音源 番組名 ジャンル 放送日時 使用時間 ハッシュタグ 1 赤江珠緒たまむすび バラエティー，アナウンサー 2022/1/20~13:00〜15:30 27分間 #tama954 2 THE TRAD 音楽，ミュージシャン 2022/1/24~15:00〜16:50 15分間 #THETRAD 3 オードリーのオールナイトニッポン トーク，芸人 2022/1/16~ 1:00〜3:00 19分間 #annkw
24. 太田暢, 村山太一, 矢田竣太郎, 荒牧英治, and 若宮翔子.Twitter を用いたラジオ番組圧縮手法の提案. 第 14 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (C21-2),2022 面白さスコアと (参考) [太田+, 2022] ツイート数 24 深夜トーク番組 昼間情報番組 面白いと感じてから 1~2分後にツイート数に 反映される 夕方音楽番組
25. 面白さスコアと一様率 25 深夜トーク番組 昼間情報番組 夕方音楽番組 面白いと感じてから 3分後にツイート数に 反映される
26. まとめと展望 視聴率や聴取率とは異なるユーザのための指標として ツイートの＜一様率＞を定義 計算コストが低く理解しやすい，類似度の平均値を用いた ラジオ番組の面白さはツイートの一様率から約3分かけて 反映された ポジネガ分析や感情分析などを用いた共感検知への拡大 YouTube Liveなどリアルタイムのコメントが実装されている 他メディアへの応用 26/26