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title: コミックの読書意欲を増進させる要素に関する分析
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author: [Nakamura Laboratory (Meiji University)](https://www.docswell.com/user/nkmr-lab)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/V9J269KWER.jpg?width=480
description: 第32回人工知能学会全国大会（JSAI2018）発表スライド
published: June 27, 18
canonical: https://www.docswell.com/s/nkmr-lab/Z6EW8Z-ss-103234700
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# Page. 1

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コミックの読書意欲を増進させる
要素に関する分析
佐藤 剣太、牧 良樹、中村聡史
（明治大学大学院 先端数理科学研究科）
2018.06.05 (火) 第32回人工知能学会全国大会


# Page. 2

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背景
コミックの一部を掲載するWeb広告
• 作中の重要なシーン
• 多くの読者にとって魅力的なシーン
従来のWeb広告の問題点
• 作品の読書経験に関係なく表示されるため画一的な広告
- 読者の読んだシーンの提示が購買につながるか分からない
• 各ユーザに適した広告を載せることが必要
- 既読、未読、途中まで読み進めた、などの状態を考慮


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2VJNLYXDE8.jpg)

背景
- 各ユーザに適した広告の提示
• 作品の読書量に応じて動的に変更
- 例）全30巻の作品
第1巻のみ読了
内容をあまり
知らない
1
第10巻まで読了
内容をある程度
知っている
第29巻まで読了
結末を除くと全て
知っている


# Page. 4

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背景
- 各ユーザに適した広告の提示
• 作品の読書量に応じて動的に変更
- 例）全30巻の作品
第1巻のみ読了
内容をあまり
知らない
第10巻まで読了
内容をある程度
知っている
第29巻まで読了
結末を除くと全て
知っている
それぞれどんなシーンが
有効か解明されていない
1


# Page. 5

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目的
コミックの読書状態に応じた推薦シーン
として有効な要素を自動推定する
• 読者にどういったシーンを見せると、より読書意欲
を増進できるか検証
• 推薦シーンの内容について傾向を調査
• 推薦シーンの自動推定の方法を検討


# Page. 6

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関連研究
- コンテンツの推薦
• 画像特徴量とコメントを用いたニコニコ動画の指示的要
約サムネイルの生成手法 [黒橋 97]
- 複数の特徴から動画の盛り上がる部分を推定
• インターネットにおける広告の効果に関する研究
[藤田 00]
- Webページの構成とユーザの興味度合いを表す定量化モデルを
作成
本研究ではコミックを対象とし、コンテンツの
経験量に応じて適切な推薦部分を分析する


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/54JMLYR57W.jpg)

以前の実験
- 読書の経験は影響するのか？（EC47）
既に読んだシーンを提示すると効果的？
？
済
もしくは
まだ読んでいないシーンを提示すると効果的？
？
未


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZPJRK9RZ79.jpg)

実験手順
- 概要
データセット構築者
• 推薦シーンの選出をおこなってもらった
①作品を全て読む
②前半/後半からシーン選出
前半
後半


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPEXLQR1EX.jpg)

データセット構築
- 構築手順
コミックからシーンを選出
• 対象：20〜23歳の男子学生 5人
コミック(第1巻)
推薦シーン
×
16(作品)
= 96(ページ)
6(ページ)/作品
各作品について
投票形式で決定


# Page. 10

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データセット構築
- 対象作品
4ジャンルから4作品ずつ選定 ＝16作品
ラブストーリー
バトル
恋は光
DRAGON QUEST -ダイの大冒険-
グランメゾンむらさきばし
銃夢
密・リターンズ！
学園ノイズ
Oh! われら劣等生徒会
花影戦記 妖魔降臨
スポーツ
SF
帯をギュッとね！
アトム ザ・ビギニング
Over Drive
女騎士、経理になる。
ジョバレ
BEMADER・P
やまとの羽根
宇宙課々付 エヴァ・レディ


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4L733W8275.jpg)

データセット構築
- 推薦シーンの選択
• 第1巻を読み、前半・後半部から見開き3ページずつ選択
• 各ページに対する好みの度合い(0〜100)を決定
前半
30
後半
10
70
50
40
50
30
100
A
20
10
70
20
B
40
C
20
5
70
50
60
…


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V87D4KM6EG.jpg)

データセット構築
構築者A
構築者D
- 推薦シーンの決定
構築者C
構築者B
構築者E
(好みの度合い)
①
前半部
後半部
①
②
②
③
③
(ページ)
• 前半部、後半部それぞれで上位3位のページを選出


# Page. 13

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実験手順
- 概要
データセット構築者
①作品を全て読む
②前半/後半からページ推薦
未読部分
既読部分
評価者
①作品を途中まで読む
②ページ評価
vs
既読部分
未読部分


# Page. 14

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実験 - グループ分け
• 協力者と作品を2つのグループに分割
グ
ル
ー
プ
グ
ル
ー
プ
B
A
読
書
評
価
（
読
書
あ
り
）
評
価
（
読
書
あ
り
）
読
書
作
品
群
作
品
群
α
β


# Page. 15

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実験
- 評価実験
• 対象：20〜24歳の大学生16名
• 各作品の前半部のみを読む
前半部
後半部
(ページ数)
既読部分
未読部分
• 各作品を読み終えるごとにアンケート
- 読んだところまでで気に入った部分
- 読んだところ以降で期待する場面
• Webシステムにて推薦シーンの評価


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4EQLY457P.jpg)

実験
- 手順
• 1日目：読書
16シーン評価
• 2日目：推薦シーン評価
評価（第1セット）
評価（第2セット）
6時間以上経過後
• 3日目：推薦シーン評価
評価（第3セット）
評価（第4セット）
6時間以上経過後
• 4日目：推薦シーン評価
評価（第5セット）
評価（第6セット）
6時間以上経過後


# Page. 17

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実験 - 評価内容
©︎咲香里『やまとの羽根』（Manga109[Matsui 15]）
7段階のリッカート尺度
−3（全く読みたくならない、全く気にならない）〜
+3（かなり読みたくなった、かなり気になった）


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLE1ZYP4JG.jpg)

実験結果
- ①各項目の平均評価値
読みたくなる度合い


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GEW9G2ZE2.jpg)

実験結果
- ②作品ごとの評価値（読みたくなる度合い）


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W47Z9LDL73.jpg)

実験結果
- ③年代別の評価値（読みたくなる度合い）
「読みたくなる度合い」年代別に分けて比較
〜1999年
2000年〜
• 新しい作品の方を読みたいと感じる傾向にあり
- 評価者の年代（20〜24歳）が影響


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KYJ6KW1MJV.jpg)

追加分析
ここまでの実験では…
• 協力者が16人のみであったため不十分
協力者の数を増やして再検証
• どのような特徴をもつシーンが読者の意欲を増進できるか
が不明瞭なまま
推薦シーンに現れている特徴と
シーンの分布の傾向について調査を行う


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GJ5PM4QJ4.jpg)

追加分析
- ①協力者数の増加
• 協力者数を16人から32人に増やして再検証
読みたくなる度合い


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V9E269VW7R.jpg)

追加分析
- ②推薦シーンの分析
推薦シーンのデータセットを分析する理由
ユーザベースのシーン選出によって
膨大な数の作品を網羅するのは非効率
推薦シーンに表れている特徴を調査し
シーンの自動選出へとつなげる


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5D7Y9439JM.jpg)

追加分析
- ②推薦シーンの分析
• 大きなコマを持つページ
• 活字によるセリフの量が少ないページ
Manga109[Matsui 15]


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2VENLYVD78.jpg)

追加分析
- ②推薦シーンの分析
構築者A
構築者B
構築者D
構築者E
構築者C
• 高い推薦度のページが存在する作品
- 複数のユーザの気にいった箇所が同じ
先ほどのようなシーンは
高い合計値で選出される傾向
• 低い推薦度のページが多い作品
- ユーザによって気に入った箇所が異なる


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GY794P68J3.jpg)

追加分析
- 自動選出に向けて
• 大きなコマを持つページ
- 直線検出を用いたコマ数の
分割
- コマ数が少ないほど大きなコマをもつ
• 活字によるセリフの量が少ないページ
- 文字認識を用いた
セリフの量の変化
Manga109[Matsui 15]


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5G78QDZZJD.jpg)

今後の実験
未読シーンを提示する場合
•
気に入ったシーンのなかにはネタバレを含むものも
•
読書の意欲が減退する可能性
自身が気に入ったシーンではなく、
「他者に薦めたいシーン」として選ぶ必要性


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ML7LXMD17R.jpg)

今後の実験
未読シーンを提示する場合
•
気に入ったシーンのなかにはネタバレを含むものも
•
読書の意欲が減退する可能性
他人に続巻を推薦するためのシーンの
データセット構築をおこなう
自身が気に入ったシーンではなく、
「他者に薦めたいシーン」として選ぶ必要性


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/54EMLYP5JW.jpg)

今後の実験
- データセット構築
コミック推薦ページ選択
1
2
…
N-2
N-1
N
N+1
…
完
シーン推薦
推薦者の手順
•
第N-1巻まで読んだ人が、第N巻を読みたくなると思う
ページを選んでもらう
•
推薦度もあわせて決定（0〜100）


# Page. 30

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まとめ
•
コミックの既読・未読シーンの提示が、作品の読書
意欲に及ぼす影響について再検証
-
•
途中まで読んだユーザに対しては未読シーンが有効
コミック読者の好むシーンの傾向を調査
-
1〜2ページ分の大きさのコマをもつ
-
活字の量が減少
[今後の方針]
•
推薦シーンのデータセットを構築
•
シーンの自動選出とその精度を検証