| 研究課題/領域番号 |
18H03339
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山崎 俊彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (70376599)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2020年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2019年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2018年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | マルチメディア / SNS / 情報発信 / 魅力工学 / 情報共有 / 行動変容 |
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| 研究成果の概要 |
今や必要不可欠な存在となったSNSについて、誰がどのようなタグや文章と共にどんな画像・映像コンテンツを投稿すると、情報の受け取り手にどのような情動・行動をもたらしたり情報拡散・共有を引き起こしたりするのかについて、画像処理・マルチメディア処理の観点から検討を行った。
SNSでのタグやコンテンツの解析にとどまらず、そこで得られた知見を基にプレゼンテーションなどのコミュニケーション解析、広告の効果予測、商品パッケージの印象予測、不動産物件推薦の研究などへと大きく発展し、学術的にも産業的にもインパクトのある研究成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SNSでの人気度を考慮したハッシュタグ推薦や画像編集の研究は世界的に見ても独自性が高い。研究成果の中にはACM MultimediaやAAAIに採択されたものもあり、学術的に意義のある研究を実施できた。
また、研究成果の概要にも述べた通り、産業分野に応用可能な研究に発展させることができたものもある。企業との共同研究やライセンス提供に至り、実サービスの中で実用性が確認できたものも少なくない。例えばプレゼンの解析技術については日経新聞で報道されたほか、商品パッケージの印象予測も我々の技術を用いることで商品の売上が1.3倍となったことが報道され話題となるなど、社会的インパクトを与えた。
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