Uniotto: グループ型音楽鑑賞手法の提案と実装

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December 30, 17

スライド概要

2017年11月16日、17日に山形県上山市のかみのやま温泉 仙渓園 月岡ホテルで行われたグループウェアとネットワークサービス 2017(GNWS2017)に参加し、発表

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明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科 中村聡史研究室

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各ページのテキスト
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GNWS2017 Uniotto: グループ型 音楽鑑賞手法の提案と実装 田村柾優紀 新納真次郎 白鳥裕士 田島一樹 中村聡史 明治大学大学院 先端数理科学研究科

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利用イメージ ここから アプリをDLできます

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グループ型音楽鑑賞 グループ型音楽鑑賞 = 複数人で音楽を聴くこと グループでの音楽鑑賞の例 • ドライブ中 • 勉強中 • 食事中

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グループ型音楽鑑賞における課題 • 個人の嗜好に偏った選曲 - 特定の個人の嗜好に偏った音楽が連続で再生さ れると、他ユーザが不満を感じてしまう • グループに適した音楽選曲の手間

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グループ型音楽鑑賞における課題 • 個人の嗜好に偏った選曲 - 特定の個人の嗜好に偏った音楽が連続で再生さ れると、他ユーザが不満を感じてしまう • グループに適した音楽選曲の手間 グループ型音楽鑑賞を支援する アプリケーションや研究は多く存在

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関連アプリケーション 「FESS」 ©KAYAC Inc. - グループのユーザが持っている音楽を親機に転送 し、そこから順番に再生を行うことが可能

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関連アプリケーション 「FESS」 ©KAYAC Inc. - グループのユーザが持っている音楽を親機に転送 流したい人が再生を独占 し、そこから順番に再生を行うことが可能 出来てしまうため公平ではない

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関連アプリケーション 「FESS」 ©KAYAC Inc. - グループのユーザが持っている音楽を親機に転送 流したい人が再生を独占 し、そこから順番に再生を行うことが可能 出来てしまうため公平ではない グループに適した楽曲を 選曲する手間が大きい

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関連研究 複数人が同一空間で音楽を聴くための選曲・再 生システム [鈴木’16] • システムが各ユーザの音楽アーカイブを利用し グループに適した曲を推薦!

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関連研究 複数人が同一空間で音楽を聴くための選曲・再 生システム [鈴木’16] • システムが各ユーザの音楽アーカイブを利用し グループに適した曲を推薦! 手間を無くしすぎて ユーザが干渉することが出来ない

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目的 システムとユーザが協調可能な グループ型音楽鑑賞手法の提案

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提案手法 自動選曲により再生し、意図を 込めたいときのみ手動で選曲 • 意図を込めた選曲 • 時期的にクリスマスが近いことから クリスマス関連の曲を流す • ドラマの主題歌が流れたら同じドラマで使用された 別の主題歌を流す

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システムとユーザの協調 • ユーザがいくつかの候補から選曲 - デバイス内に入っている自分が好きな曲・雰囲気に あった曲を選曲可能 意図を込めない場合 意図を込める選曲を 行いたい場合 最初に推薦 された音楽を 自動選曲 推薦楽曲 他の推薦楽曲 から選曲

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配慮事項 1. 選曲権の不公平性 → リレー形式の音楽再生 2. 推薦アルゴリズムにおけるプライバシー → 再生済み楽曲と個人の 音楽アーカイブを考慮した推薦

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リレー形式の音楽再生 • グループメンバーに音楽を順番に再生する 再生 音楽を再生し、終了 したら次の人が再生 待機 待機 他人が再生している間 に選曲

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配慮事項 1. 選曲権の不公平性 → リレー形式の音楽再生 2. 推薦アルゴリズムにおけるプライバシー → 再生済み楽曲と個人の 音楽アーカイブを考慮した推薦

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再生済みの楽曲と個人の音楽 アーカイブを考慮した推薦 • サービス側や他人に音楽情報を送りたくない人 は一定数存在 (※) - ユーザの趣味といったプライバシー情報が含まれて いる • 音楽アーカイブを用いた推薦はよりグループに 適した推薦が可能 ( ※ ) URL:https://www.cnet.com/news/got-playlist-anxiety-youre-not-alone/

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再生済みの楽曲と個人の音楽 アーカイブを考慮した推薦 • ユーザ自身の意思で選んだ楽曲は他人に知ら れていいものと仮定しそれを使い楽曲推薦

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プロトタイプシステムを実現 プライバシーと公平性を考慮し、 システムとユーザの協調が 可能な音楽鑑賞システム Uniotto 音楽プレイヤー

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Uniotto みんなを繋ぐ音楽プレイヤー • iOSアプリとして実装 • 機能 - 再生済みの楽曲と音楽 アーカイブを考慮した推薦 - リレー形式の再生 - 推薦された楽曲の選択 左のサイトから をタップすると App Storeに移り無料でダウンロードできます

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開発 • 実装 - 言語はSwift3.0を使用 - データベースにはGoogleのFirebaseを利用 • 制約 - iOS9.3以上対象 - 純正の音楽ライブラリに曲が入っているユーザ

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楽曲推薦 • 音楽推薦にはGracenoteのRythmAPIを使用 - ジャンル、時代、ムードなどのメタ情報をもとに似て いる楽曲が25曲推薦 1. 25曲の中で所持している楽曲があった場合 その曲を推薦曲とする 2. 4曲に満たない場合には25曲のアーティストの曲 の中で所持している曲を推薦曲とする 3. それでも4曲に満たない場合にはランダム で音楽が4曲になるように選曲

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楽曲推薦 • 音楽推薦にはGracenoteのRythmAPIを使用 - ジャンル、時代、ムードなどのメタ情報をもとに似て いる楽曲が25曲推薦 1. 25曲の中で所持している楽曲があった場合 その曲を推薦曲とする 2. 4曲に満たない場合には25曲のアーティストの曲 の中で所持している曲を推薦曲とする 3. それでも4曲に満たない場合にはランダム で音楽が4曲になるように選曲

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楽曲推薦 • 音楽推薦にはGracenoteのRythmAPIを使用 - ジャンル、時代、ムードなどのメタ情報をもとに似て いる楽曲が25曲推薦 1. 25曲の中で所持している楽曲があった場合 その曲を推薦曲とする 2. 4曲に満たない場合には25曲のアーティストの曲 の中で所持している曲を推薦曲とする 3. それでも4曲に満たない場合にはランダム で音楽が4曲になるように選曲

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デモ デモします!!

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使用実験 提案手法がグループ型音楽鑑賞の 支援に繋がったかどうかを調査 用意したアンケートをもとに手法の要素を評価 - システムとユーザの協調 - プライバシーを考慮した推薦 - リレー形式の音楽再生

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アンケート内容 • システムとユーザの協調 ※リッカート尺度 - メリット・デメリット(自由記述) - 音楽選択に対する負担(1〜5) - 推薦音楽への満足度(1〜5) ※ ※ • リレー形式 - メリット・デメリット(自由記述) • アプリ全体 - メリット・デメリット(自由記述) - アプリを使った満足度(1〜5) ※

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実験内容 • 実験協力者 - 4人×3グループ • タスク - iPhoneを自分の傍に置き、トランプをプレイしてもらった • 時間 - 40~60分(2周以上してキリのいいタイミングまで) 実験終了後,アンケートに答えてもらった

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システムとユーザの協調に対するコメント メリット・デメリットの自由記述 • メリット - 場の空気にあった曲を探す手間が省ける - たとえ変な選曲でもシステムのせいにできる • デメリット - 推薦された音楽が好みではない時選曲が面倒 - 思っていない曲が流れて欲しくないから選択しようと して焦る

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システムとユーザの協調に対するコメント メリット・デメリットの自由記述 • メリット - 場の空気にあった曲を探す手間が省ける - たとえ変な選曲でもシステムのせいにできる 推薦に介入したいということを • デメリット 示唆する意見は得られた - 推薦された音楽が好みではない時選曲が面倒 - 思っていない曲が流れて欲しくないから選択しようと して焦る

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システムとユーザの協調について 負担 負担大 5 推薦楽曲への満足度 満足高 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 A B C D E F G H I J K L グループ1 グループ2 グループ3 0 A B C D E F G H グループ1 グループ2 I J K L グループ3

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システムとユーザの協調について 推薦アルゴリズムを改良する必要 負担 負担大 5 推薦楽曲への満足度 満足高 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 A B C D E F G H I J K L グループ1 グループ2 グループ3 0 A B C D E F G H グループ1 グループ2 I J K L グループ3

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リレー形式に対してのコメント メリット・デメリットの自由記述 • メリット - 自分が好きな曲を聴ける - カラオケ感が楽しい • デメリット - 必ず選曲する必要がある - 選曲が面倒

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リレー形式に対してのコメント メリット・デメリットの自由記述 • メリット - 自分が好きな曲を聴ける - カラオケ感が楽しい 再生したくないけど グループに参加出来る仕組みが必要 • デメリット - 必ず選曲する必要がある - 選曲が面倒

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アプリケーション全体へのコメント メリット・デメリットの自由記述 • メリット - 様々なジャンルの曲が聴ける - 新たな音楽と出会える • デメリット - 推薦された音楽が好みではない時、選曲が面倒

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アプリケーション全体について • アプリを使ったことに対しての満足度 5 満足度 (1~5) 4 3 2 1 0 A B C D グループ1 E F G H グループ2 I J K L グループ3

37.

アプリケーション全体について • アプリを使ったことに対しての満足度 推薦アルゴリズムを改良する必要性 5 満足度 (1~5) 4 3 2 1 0 A B C D グループ1 E F G H グループ2 I J K L グループ3

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Uniottoを用いて山形県までドライブ 田村 白鳥 新納 田島

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山形までのドライブで使用した感想 盛り上がったシチュエーション • 雪が途中で降っているときに、クリスマス 関連の曲が推薦され、選曲した時 • その場に流れた曲と関連度が高い曲が推薦 され、選曲した時 システムとユーザの協調は有用

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今後の展望 ⑴ • 推薦エンジンを開発 - 音楽推薦にいくつか種類を持たせる 推薦された楽曲リスト 類似している曲 ムードが 似ている曲 ドラマで一緒に 使われてた曲 時代が同じ曲

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今後の展望 ⑵ • 音楽を持っていない人でも楽しめる 機能の追加 - スタンプや効果音、コールなどのおまけ機能 - アンコール機能

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まとめ システムとユーザが協調可能なグループ型 音楽鑑賞手法の提案 • Uniottoのプロトタイプシステムを実装 • 提案手法を満足度やフィードバックから 評価 [今後の課題] • 音楽推薦の工夫,音楽を再生したくない人でも 楽しめる機能の追加