Search, Recommendation, and Visualization Techniques for Applying Television Archives to Cognitive Bias Mitigation

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K11950
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: KATAYAMA Norio 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (60280559)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: テレビアーカイブ / 認知バイアス / データアナリティクス / マルチメディアアナリティクス / テレビアーカイブアナリティクス

Outline of Final Research Achievements

The recent advancement of information technology involves the division and separation of the society. Due to that circumstances, cognitive bias like confirmation bias and normalcy bias has turned to be serious social problem. Data analytics of news contents in television archives could be useful for mitigating such cognitive bias since it helps to discover and understand various information. The aim of this study is to construct a platform where search, recommendation, and visualization techniques are applied to television archives for the cognitive bias mitigation. The constructed prototype system plays a role of multimedia analytics platform and enables users to analyze large-sale television archives for various types of information acquisition.

Free Research Field

情報科学、情報工学、マルチメディア情報処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、具体的な応用例として防災や安全についての情報獲得に着目し、テキスト・映像解析機能の強化およびユーザインタフェースの操作性向上に注力した。認知バイアスの補正においては、詳細度を段階的に深めていくなどユーザとの対話が不可欠であるため、対話的な操作性が重要になる。そのため、視認性と操作性の両面で効果的なユーザインタフェースとなることに重点を置いており、文字情報と視覚情報の双方の利点を活かしている点が特徴となっている。特に、テレビアーカイブの場合、画像や映像による可視化が可能であることから、テキスト、画像、映像を組み合わせたマルチモーダルな可視化による探索・推薦機能を実現している。