2021 Fiscal Year Annual Research Report
Establish the test of summarizing Manga by collective intelligence and development of the summarizing software of Manga with using the assessment criteria.
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17K01142
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| Research Institution | Surugadai University |
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Principal Investigator |
竹内 俊彦 駿河台大学, メディア情報学部, 准教授 (20327290)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 由樹 相模女子大学, 学芸学部, 教授 (70406734)
加藤 尚吾 東京女子大学, 現代教養学部, 教授 (80406735)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 集合知 / 採点 / 要約 / マンガ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題において研究者らは、マンガを利用した要約能力測定テストと、その採点に集合知を用いる方法を提案した。2017年、2018年、2019年、2020年、2021年と5回の実験を行った。2017年の実験では、マンガの英語版を日本人大学生に要約させ、負荷の高い場合でも集合知は機能するか検証した。2018年には実際にそのテストをWebで受けられるシステムを作成し、そのシステムを用いて、今までの紙ベースの実験とは結果が異なるか検証した。2019年の実験では、マンガを要約するときと、そのマンガを小説化し、小段落(マンガの1コマ相当)を選択させる方式で差異が生ずるかを検証した。2020年の実験では、「選ぶ/選ばない」ではなく、各コマに4段階の重要度を付けさせると、その結果が今までと異なるかを検証した。2021年の実験では、マンガ要約能力と他の非認知能力の相関を調べた。研究成果として、論文を1本、論文抄録を2本、国際学会発表3回、国内発表を4回、行った。
研究成果の概要として、[1] マンガの要約の良さを評価するときに集合知を用いる方法は、非常によく機能する。また実験者を変えても再現性がある。[2] マンガを青年漫画、少女漫画、英語に翻訳したもの、などに変えてもよく機能する。つまり集合知による要約はマンガによらず頑健である。[3] マンガによる要約能力が高い人と、文章の要約能力が高い人の間に、期待したほどの強い相関はなかった。むしろ普段からマンガを読みなれているかどうかのほうが相関が高かった。ゆえにマンガ要約の結果を多数の人に行いデータを集めれば、マンガを要約能力を採点することできるし精度も高いが、その能力が高いから文章の要約能力も高いだろうと推論するのは難しいことが分かった。また遺伝的アルゴリズムを用いた自動要約システムは、人間に匹敵するほどの満足な要約は得られなかった。
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| Remarks |
108コマのマンガを5コマ以上20コマ以下を選んで要約するとしたら、どの駒を選ぶかを選択すると、要約能力が100点満点で何点か採点するサイト。
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Research Products
(2 results)
