続巻への動機付けのためのコミック読書進度に応じたシーンのデータセット構築と自動推薦に関する検討

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March 18, 19

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DEIM2019 発表スライド

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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
1.

続巻への動機付けのためのコミック読書進度に 応じたシーンのデータセット構築と 自動推薦に関する検討 佐藤 剣太、牧良樹(明治大学大学院 先端数理科学研究科) 中村聡史(明治大学 総合数理学部) 2019.03.05 (火) DEIM2019

2.

本研究の概要 コミックの読書状態に応じてどのような ページを提示すると読みたくなるか解明 読書状態=読者がある作品をどこまで読み、内容を 体験したかという状態 • コミックの読書状態が、続きを読むモチベーションに どう影響しているかについて調査 • 読書状態を考慮した推薦ページのデータセット構築

3.

背景 • コミックは長い間多くの人に楽しまれている - 1年間の発行部数 = 4億冊 - 1年間の売上額 = 4,600億円 • 電子媒体の普及により作品も電子化 - ebookJapanのコミック取扱冊数 = 約31万冊

4.

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広告が画一的 - 読者の読んだシーンの提示が効果的な購買につながるか不明

5.

本研究の概要 - 各ユーザに適した広告 • 作品の読書量に応じて広告を動的に変更 読んだ経験なし 第1巻 試し読み 第10巻まで読了 内容を知らない 内容を少しだけ 知っている 内容をある程度 知っている ❌ 1

6.

本研究の概要 - 各ユーザに適した広告 • 作品の読書量に応じて広告を動的に変更 読んだ経験なし 第1巻 試し読み 第10巻まで読了 内容を知らない 内容を少しだけ 知っている 内容をある程度 知っている 読書状態に応じた 推薦内容の違いとは? ❌ 1

7.

関連研究 - コンテンツの推薦 • The effect of context-aware recommendations on customer purchasing behavior and trust [Gorgoglione 11] - ユーザの購買履歴に基づいた商品推薦がユーザの行動に影響 • 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ページの構成がユーザの興味度合いと相関する 本研究ではコミックを対象とし、 読書状態に応じたモチベーションの違いと 適切な推薦ページについて分析

8.

読書影響実験 - 読書の経験は関係するのか? [佐藤 18] 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

9.

読書影響実験 - 推薦ページ収集 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

10.

読書影響実験 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

11.

データセット構築 未読シーンを提示する場合 • 個人による好みのブレや,ネタバレなど • 読書意欲の十分な増進につながらない? 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行う

12.

データセット構築 前巻まで読んだ人/作品を読んだ経験のない人を想定し、 続巻を読みたくなると思うページを推薦 推薦者 対象者 前巻まで読了 対象者 読んだ経験なし 推薦対象によってページの内容に どのような傾向の違いが出るか分析

13.

データセット構築 (読書進度) 巻数 1 2 推薦対象 前巻まで読了 推薦者 (10名) 推薦対象 読んだ経験なし 作品数:4作品 巻内の全ページに対し、0〜2で推薦度を決定 - 0: 続巻を読みたくなると思わない - 1: 続巻を読みたくなるとやや思う - 2: 続巻を読みたくなると特に強く思う 3

14.

実験結果 「恋は光」(ジャンル:恋愛) 前の巻まで読了 作品を読んでいない 3巻 平均推薦度 2巻 ページ番号 人物の告白や返事など、関係 が変わるシーンを会話で表現 主人公や女性の回想シーンを 文章で表現

15.

実験結果 「アドアストラ」(ジャンル:バトル) 前の巻まで読了 作品を読んでいない 3巻 平均推薦度 2巻 ページ番号 軍勢の立ちふさがる様子や 戦いの様子をイラストで強調 敵対関係などを 会話で表現

16.

実験結果 「Over Drive」(ジャンル:スポーツ) 前の巻まで読了 2巻 3巻 平均推薦度 作品を読んでいない ページ番号 主人公が自転車を漕ぐ 躍動感をイラストで表現 レースの状況(優劣など)を 会話で表現

17.

実験結果 「アトム ザ・ビギニング」(ジャンル:SF) 前の巻まで読了 作品を読んでいない 3巻 平均推薦度 2巻 ページ番号 ロボットがピンチになり どう乗り切ったかを絵で表現

18.

考察 未読者 既読者 恋愛 できごとを 会話で表現 未読の回想シーンを 会話で表現 バトル イラストが強調 未読の会話のシーン スポーツ イラストが強調 未読の会話のシーン SF 会話が強調された シーン 未読のイラストが強調 されたシーン

19.

自動推定 選出された推薦ページの特徴 • サイズの大きなコマを持つ • セリフ、文章の量が減る ジャンル 前巻まで 読んだ読者 読んだ 経験のない読者 恋愛 文字認識 (吹き出し) 文字認識 (テロップなど) バトル コマ数検出 文字認識 スポーツ コマ数検出 文字認識 SF 文字認識 コマ数検出

20.

まとめ • コミックのシーンの提示が、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 コミックの読書状態を考慮した推薦ページデータセッ トを構築 - イラスト/会話・文章のどちらで面白さを伝えられるかは、読書状 態とジャンルに依存する [今後の展望] • 画像特徴を用いた、シーンの自動選出手法の検討と 有用性の検証