2023 Fiscal Year Final Research Report

Research on Estimation, Utilization, and Control of Preferences for Music Content through the Combination of Informatics and Neuroscience

Research Project

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Project/Area Number	21H04917
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
Research Institution	National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Principal Investigator	Goto Masataka 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 首席研究員 (20357007)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	古屋晋一一般社団法人NeuroPiano(研究開発部), 研究開発部, シニアリサーチャー (20509690) 濱崎雅弘国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ付 (50419016) 中野倫靖国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (10572927) 加藤淳国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70738054) 佃洸摂国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (40760020) 渡邉研斗国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50828324)
Project Period (FY)	2021-04-05 – 2024-03-31
Keywords	音楽情報処理 / 嗜好推定 / 音楽推薦 / 鑑賞支援インタフェース
Outline of Final Research Achievements	In this research project, we pursued the following three tasks to deepen our understanding of how to achieve technologies for estimating, utilizing, and controlling preferences for music content. In the "Estimation of Preferences" task, we estimated preferences by analyzing large-scale data on which groups of songs users indicated they liked. In addition, using brain function measurements and physiological measurements related to music preferences, we constructed a model to estimate preferences from physiological indicators. In the "Utilization of Preferences" task, we developed a music recommendation method based on estimated preferences and similarities between songs, as well as personalized adaptive interfaces for music appreciation. In the "Control of Preferences" task, we developed a music appreciation support interface that visualizes the relationship between users' preferences and a large number of songs.
Free Research Field	音楽情報処理
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	音楽コンテンツに対する嗜好を推定して音楽推薦等で活用する技術は膨大なデジタルコンテンツの普及とともに重要性を増しており、人々が好みのコンテンツに出会え、多様なコンテンツがそれを好む人々に届くことは、コンテンツ文化を豊かにする意義がある。本研究のように情報学と神経生理学の研究者が議論をしながら、嗜好の推定・活用・制御の三つの課題に取り組む学術研究は先駆的である。情報学に基づく音楽推薦や神経科学に基づく脳機能計測・生理計測によって音楽の嗜好を推定した上で、音楽サービスで活用可能にすることは今後一層重要になるが、さらにユーザ自身がその推定結果を可視化等を通じて把握可能にすることも重要になっていく。