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title: アスペクトに着目した読者に影響を与える映画レビューの分析
tags:  #国内会議 #ポスター  
author: [Okamoto Lab. (The Univ. of Electro-Communications)](https://www.docswell.com/user/okmt_lab)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 井上 歩香, 岡本 一志, 柴田 淳司, 原田 慧, 軽部 幸起: アスペクトに着目した読者に影響を与える映画レビューの分析, 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（インタラクティブセッション）, 2025.3, 福岡県福岡市.
published: March 04, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/okmt_lab/KJ41DM-2025-03-04-deim2025-poster-inoue
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8E-03
アスペクトに着目した読者に影響を与える映画レビューの分析
井上 歩香，岡本 一志（電気通信大学）, 柴田 淳司（東京都立産業技術大学院大学）, 原⽥ 慧, 軽部 幸起（電気通信⼤学）
はじめに
結果
映画レビューサイトの普及
抽出したアスペクトの一覧
映画レビューは視聴者の行動に影響を与える
大分類
視聴する映画を決める際，他者のレビューが参考になる
事実
内容，レビュワーの属性，視点，質が様々
映画レビューサイトの従来の課題
1. 視聴する映画選定の困難さ
視聴したい映画にたどり着くまでに多くのレビューを読む必要有
2. ユーザごとに参考になる内容が異なる
例: 俳優に関するレビュー vs ストーリー重視のレビュー
3. レビュー内容の分析不足
映画レビューに含まれる観点を明らかにした研究がない
アスペクト名
説明
大分類
アスペクト名
説明
Fact
映画に関する誰が見ても分かる
絶対的事実
部分
Actor
俳優に対する評価
部分
Character
映画に出てくる登場人物について
の評価
事実
Synopsis
映画のあらすじ
書き手
Action
観賞した後の行動
部分
Creator
映画の制作者に対する評価
書き手
Before
映画を見る前の印象，状態
部分
Music
音楽に関する評価
書き手 Consideration
映画に対する推察や一般論
部分
Picture
映像に関する評価
書き手
Reason
観賞者が映画を観賞した
きっかけ，理由
部分
Scene
映画の中のあるワンシーンに
対する評価
全体
Impression
映画全体に対する印象
その他
Call
レビューの読み手への呼びかけ
全体
Judge
鑑賞者による映画の判定
その他 Comparison
Story
全体の話の流れ，あらすじに
関する評価
全体
他の映画作品との比較
その他
Point
スコアに関して
その他
Time
上映時間に関して
アンケート評価と各評価の相関
関連研究
研究
[Pang+, 2005]
[Mackiewicz+, 2014]
[安藤+, 2014]
本研究
使用データ
手法
映画レビュー
ポジティブやネガティブといった極性指標によって
レビューを分析する研究
商品レビュー
レビューの特性を信頼性，情報性，可読性の
3つの指標から分析する研究
楽天商品のレビューを構成するアスペクトを分析し，
商品レビュー
ホテルレビューから各アスペクトが読者にどの程度影響を
ホテルレビュー
与えているかを分析する研究
映画レビュー
全文中に各アスペクトが含まれる割合
映画のレビューを構成するアスペクトを分析し，
各アスペクトが読者にどの程度影響を
与えているかを明らかにする
アプローチ
映画レビューを構成するアスペクトの抽出
映画情報サイトFilmarksからスクレイピングで50,003件の
映画レビューを収集
収集したデータはレビュー本文，評価，レビューのいいね数，
投稿者のID，映画の情報など
分析対象は収集したレビューからランダムに抽出した200件
著者が各レビューを読み，1文ごとにどのようなアスペクトに
ついて記述しているかを分析
影響を与えるレビューのアンケート調査
1つのレビューあたり5件，リッカート尺度で1～7の評価を取得
被験者12名に1人あたり87件程度のレビューの評価を依頼
視聴済みの映画は除外
アスペクト構成を基にレビューの並び替え
あるアスペクトに関する記述の分量とアスペクトの構成割合の類似度
を用いて並び替え
各レビュー内でのあるアスペクトの記述量
を映画内で正規化：
: 映画内の最小アスペクト値 ，
: 最大アスペクト値
レビューのアスペクト構成割合ベクトル
と評価の高いレビュー群
の構成割合ベクトル のコサイン類似度：
並び替え結果
ジャンル
並び替え基準アスペクト
基準アスペクトの割合の変化
重複なしレビュー割合
ファンタジー Synopsis, Consideration, Story, Character +5%
66%
サスペンス
Synopsis, Story, Actor, Character, Scene
+10%
77.6%
アクション
Consideration, Story, Scene
+10%
80%
コメディ
Synopsis, Story, Actor, Character, Scene
+10%
82.4%
ドラマ
Synopsis, Story, Actor, Scene
+10%
75%
SF
Synopsis, Consideration, Story
+10%
88%
おわりに
まとめ
映画レビューを分析し，19種類のアスペクトに分類
アンケート調査を行い，SynopsisやConsideration，Storyが読者
に影響を与えていることを解明
アスペクトの構成を基にレビューを並び替え，ユーザが求める
アスペクトに関する記述がある多様なレビューを表示
今後の展望
人手で付与したアスペクトの妥当性について検証
被験者実験を行い，並び替えたレビューの有用性を測定
並び替え結果を定量的に評価できる指標を策定
最終スコア
が高い順にレビューを並び替え：
[Pang+，2005]B．Pang, L．Lee: Seeing Stars: Exploiting Class Relationships for Sentiment Categorization with
Respect to Rating Scales, Proc. 43rd Annual Meeting of the Association for Comput. Linguist., 115--124, 2005.
[Mackiewicz+，2014]J. Mackiewicz, D. Yeats: Product Review Users' Perceptions of Review Quality: The Role of
Credibility, Informativeness, and Readability, in Proc. IEEE Trans. Prof. Commun., 57(4), 309--324, 2014．
[安藤+，2014]安藤まや，関根聡: レビューには何が書かれていて,読み手は何を読んでいるのか?, 言語処理学会 第
20回年次大会 発表論文集, 884--887, 2014．