| 研究課題/領域番号 |
20K19934
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | 情報検索 / 情報推薦 / 音楽コンテンツ / ユーザ行動分析 / Webサービス / ユーザインタラクション / ユーザ生成コンテンツ / 推薦理由 / 楽曲推薦 / 歌詞閲覧 / 楽曲検索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
プロのクリエータではない一般の人々によって創作されるユーザ生成コンテンツ（UGC）を対象として，UGC時代における消費コンテンツの有用な推薦環境を構築することを目的とする．UGCの推薦では，ユーザが「何を消費したか」という消費情報に加えて，ユーザが「何を創作したか」という創作情報も利用できる点に特徴がある．この特徴を活用することで，上記の目的を達成するために次の二つの研究課題に取り組む：(1)「何を創作したか」という情報を反映可能な消費コンテンツ推薦モデルの構築，(2)各ユーザの推薦理由に対する好みを反映可能な推薦理由ランキングモデルの構築．
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| 研究成果の概要 |
膨大なコンテンツの中から、ユーザがコンテンツを効率的に検索したり、ユーザにコンテンツを推薦したりする研究に取り組んだ。具体的には、（1）アーティストと楽曲の潜在ベクトルの位置関係に基づく楽曲検索、（2）繰り返し消費されるコンテンツに対する推薦理由の提示、（3）複数ユーザが同じ瞬間に同じ楽曲を聴く状況下での楽曲推薦、（4）スマートフォンでの楽曲聴取時に、人がなぜ・どのように歌詞を閲覧しているのかの調査および楽曲推薦への応用、の4つの研究テーマに取り組んだ。いずれの研究テーマでも、検索や推薦の新たなアプローチを提案し、その成果から国際会議に論文が採択された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
プロのクリエータだけでなく一般の人々も比較的手軽にコンテンツを作れるようになった現在では、多くの人が消費者としての役割だけでなく創作者としての役割も担っている。そうした社会においては、人々がアクセスできるコンテンツの量はこれまで以上に増加するため、効率的なコンテンツの検索技術や、ユーザが欲するコンテンツの推薦技術がより重要になる。本研究では、そうした検索技術や推薦技術を提案している点で社会的意義がある。また、人々とコンテンツのインタラクションに関する大規模な基礎調査を行ったり、提案した検索技術や推薦技術の有用性を定性的・定量的に評価したりしている点で学術的意義がある。
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