(57)【要約】【課題】コンテンツの閲覧時において当該コンテンツに対するユーザの感情を精度良く推定できるようにする。【解決手段】閲覧が想定されるＷｅｂページに対しユーザが評価した感情の種類を、当該Ｗｅｂページから算出される特徴量、及びその閲覧中に計測されたユーザの生体信号の特徴量と関連付けてデータベース１３に事前に登録しておく。そして、ユーザが実際にＷｅｂページを閲覧しているときに、一定時間以上連続して閲覧しているＷｅｂページについてその特徴量を算出すると共に、その閲覧中に生体信号取得部３により計測された上記ユーザの生体信号から特徴量を算出する。そして、この算出された各特徴量と類似する参照データを上記データベース１３から抽出し、この抽出された参照データに含まれるユーザの興味の有無及びユーザが持った感情の種類を表す情報を推定結果として出力する。【選択図】図１
2014222397.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ提示部及び生体信号取得部が接続されたコンピュータ装置が、閲覧中のコンテンツに対するユーザの感情を推定する感情推定方法であって、
前記コンテンツ提示部に提示されたコンテンツに対する前記ユーザの閲覧状態に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧中か否かを判定する過程と、
前記閲覧中と判定されたコンテンツからその特徴量を算出する過程と、
前記コンテンツの閲覧期間中に前記生体信号取得部から前記ユーザの生体信号を取り込み、当該生体信号からその特徴量を算出する過程と、
前記算出されたコンテンツの特徴量及び生体信号の特徴量を、予めデータベースに登録された参照データと照合して、前記算出されたコンテンツの特徴量及び生体信号の特徴量に対応するユーザの感情を推定する過程と、
前記ユーザの感情の推定結果を表す情報を、前記閲覧中と判定されたコンテンツと関連付けて出力する過程と
を具備することを特徴とする感情推定方法。
【請求項２】
前記ユーザの感情の推定過程に先立ち、前記ユーザが興味を持ったコンテンツに対し当該ユーザが持った感情を表す情報を、当該興味を持ったコンテンツから算出される特徴量、及び当該コンテンツの閲覧時間中に前記生体信号取得部により取得された生体信号の特徴量と関連付けて、前記データベースに格納する参照データ登録過程を、さらに具備することを特徴とする請求項１記載の感情推定方法。
【請求項３】
前記参照データ登録過程は、前記データベースに登録された情報をもとに、前記ユーザが同一の感情を持った複数のコンテンツに共通に出現する特徴量の出現頻度を算出し、この算出された特徴量の出現頻度に応じて重み係数を設定し、この設定した重み係数を前記感情を表す情報及び特徴量を表す情報と関連付けて前記データベースに格納する過程を、さらに備えることを特徴とする請求項２記載の感情推定方法。
【請求項４】
コンテンツ提示部及び生体信号取得部に接続され、コンテンツ提示部により提示されたたコンテンツに対するユーザの感情を推定する感情推定装置であって、
予め生成された参照データを記憶するデータベースと、
前記コンテンツ提示部に提示されたコンテンツに対する前記ユーザの閲覧状態に基づいて、前記ユーザが前記コンテンツを閲覧中か否かを判定する手段と、
前記閲覧中と判定されたコンテンツからその特徴量を算出する手段と、
前記コンテンツの閲覧期間中に前記生体信号取得部から前記ユーザの生体信号を取り込み、当該生体信号からその特徴量を算出する手段と、
前記算出されたコンテンツの特徴量及び生体信号の特徴量を、前記データベースに記憶されている参照データと照合して、前記算出されたコンテンツの特徴量及び生体信号の特徴量に対応するユーザの感情を推定する手段と、
前記ユーザの感情の推定結果を表す情報を、前記閲覧中と判定されたコンテンツと関連付けて出力する手段と
を具備することを特徴とする感情推定装置。
【請求項５】
前記ユーザが興味を持ったコンテンツに対し当該ユーザが持った感情を表す情報を、当該興味を持ったコンテンツから算出される特徴量、及び当該コンテンツの閲覧時間中に前記生体信号取得部により取得された生体信号の特徴量と関連付けて、前記データベースに格納する参照データ登録手段を、さらに具備することを特徴とする請求項４記載の感情推定装置。
【請求項６】
前記参照データ登録手段は、前記データベースに登録された情報をもとに、前記ユーザが同一の感情を持った複数のコンテンツに共通に出現する特徴量の出現頻度を算出し、この算出された特徴量の出現頻度に応じて重み係数を設定し、この設定した重み係数を前記感情を表す情報及び特徴量を表す情報と関連付けて前記データベースに格納する手段を、さらに備えることを特徴とする請求項５記載の感情推定装置。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれかに記載の感情推定装置が具備する手段が行う処理を、当該感情推定装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人の感情を推定するための感情推定方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナル・コンピュータや携帯電話等の端末上でコンテンツを閲覧する際に、ブックマークやお気に入りの登録など、ユーザの興味・関心を情報として残すサービスが増加している。ＳＮＳ（Social Networking Service）やレビューサイト等においては、感想などの感情を表す語を用いて互いに感じたことを共有するサービスが多数存在する。このような興味を持つコンテンツ内容やその時生じる感情情報の記録は、ユーザ自身の振り返りや、他人との共有のみでなく、サービス提供側にとっても個人に特化した情報を提供するサービスを行う上で、情報の精度向上に向けて有用な情報となり得る。
【０００３】
しかし、こうした興味やその時の感情状態を、ユーザ自身が手動で全てのコンテンツに対して残すことは、ユーザに大きな負担をかけることになり現実的ではない。また、忙しい時、もしくは閲覧に夢中な時には、興味やその時の感情状態を記録する行為自体を忘れてしまうこともある。
【０００４】
そこで、コンテンツからユーザの興味を自動的に抽出する研究が盛んに行われている。例えば、非特許文献１には、ユーザ個人が閲覧した文書の履歴を取得し、対象とする文書からそのユーザにとって重要度の高い語を抽出するキーワード抽出法が開示され、さらに抽出されたキーワードをハイライトすることでブラウジングを容易に行うことを支援する技術が開示されている。また、非特許文献２には、コンテンツ閲覧時におけるマウスの操作履歴から興味範囲を特定し、その範囲内に含まれるテキストから興味語を推定する技術が記載されている。
【０００５】
一方で、感情推定の研究も盛んに行われている。例えば、感情推定分野の研究の１つとして、コンテンツが表す感情を自動推定する研究が知られている。一例として、非特許文献３にはＷｅｂの記事に含まれる感情語からその記事が表す感情を推定する研究が記載されている。
【０００６】
また、感情推定分野の研究のもう１つとして、ユーザの生体信号を測定することでユーザ自身の感情推定を行う研究がある。この分野における一般的な手法は、感情状態を誘導するために人に対し映像や音、絵等の刺激を与え、ポジティブ、ネガティブ等の予め特定した感情の種類の中からユーザ自身によって入力された感情データと、取得される生体信号データとの関係を学習させることにより推定するものとなっている。具体的には、取得される生体信号データや表情、音声データ等に対して、様々な演算を行って出力される特徴量と、ユーザが評価した感情データとを合わせて教師データとし、感情状態の分類を行っている（例えば非特許文献４を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】松尾 豊、福田 隼人、石塚 満、「ユーザ個人の閲覧履歴からのキーワード抽出によるブラウジング支援」、人工知能学会論文誌Vol.18, No.4E, pp.203-211, 2003.7．
【非特許文献２】土方 嘉徳、青木 義則、古井 陽之助、中島 周、「マウス挙動に基づくテキスト部分抽出方式と抽出キーワードの有効性に関する検証」、情報処理学会論文誌43(2)、566-576, 2002-02-15.
【非特許文献３】熊本忠彦、田中克己、「Ｗｅｂニュース記事を対象とする喜怒哀楽抽出システム」、情報処理学会インタラクション 2005、pp.25-26,2005.
【非特許文献４】C.A. Frantzidis, et al., “On the classification of emotional biosignals evoked while viewing affective pictures: An integrated data-mining-based approach for healthcare applications”, IEEE Trans. on Information Techn. in Biomedicine, vol.14, no.2, pp. 309-318,2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところが、非特許文献１、２のいずれの研究も興味の有無の推定に限られており、コンテンツに対する感情状態は推定対象外である。また、非特許文献３に記載された研究は、記事の制作者が意図して伝えようとする感情を取り扱っており、その記事を閲覧したユーザが必ずしも同じ感情状態になるとは限らないため、記事からの感情抽出のみではユーザの感情推定を行うことは困難である。
【０００９】
さらに、非特許文献４に記載された、コンテンツを閲覧するときの感情を推定する方法は、絵の閲覧時の感情推定、映像閲覧時の感情推定、音楽を視聴時の感情推定などのように、統一された条件下における感情推定が主であった。その理由は、与えられる刺激の強さや種類に対して生体的な反応は強く依存するため、刺激の条件を統一しないと推定精度が低下してしまうからである。
【００１０】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、コンテンツの閲覧時において当該コンテンツに対するユーザの興味と感情をより精度良く推定できるようにした感情推定方法、装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、コンテンツ提示部に提示されたコンテンツに対するユーザの閲覧状態に基づいて上記ユーザが上記コンテンツを閲覧中か否かを判定し、上記閲覧中と判定されたコンテンツからその特徴量を算出すると共に、当該コンテンツの閲覧期間中に生体信号取得部から上記ユーザの生体信号を取り込んで当該生体信号からその特徴量を算出する。そして、上記算出されたコンテンツの特徴量及び生体信号の特徴量を予めデータベースに登録された参照データと照合することにより、上記算出されたコンテンツの特徴量及び生体信号の特徴量に対応するユーザの感情を推定し、その推定結果を表す情報を上記閲覧中と判定されたコンテンツと関連付けて出力するようにしたものである。
【００１２】
また、この発明の第１の観点は以下のような態様を備えることを特徴とする。  
第１の態様は、上記ユーザの感情の推定に先立ち、上記ユーザが興味を持ったコンテンツに対し当該ユーザが持った感情を表す情報を、当該興味を持ったコンテンツから算出される特徴量、及び当該コンテンツの閲覧時間中に上記生体信号取得部により取得された生体信号の特徴量と関連付けて、上記データベースに登録するようにしたものである。
【００１３】
第２の態様は、上記参照データを登録する際に、上記データベースに登録された情報をもとに、上記ユーザが同一の感情を持った複数のコンテンツに共通に出現する特徴量の出現頻度を算出し、この算出された特徴量の出現頻度に応じて重み係数を設定し、この設定した重み係数を上記感情を表す情報及び特徴量を表す情報と関連付けて前記データベースに格納するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明の第１の観点によれば、閲覧中と判定されたコンテンツの特徴量と、当該コンテンツの閲覧期間中に検出されたユーザの生体信号の特徴量とをもとに、ユーザの感情が推定される。このため、コンテンツを閲覧しているときのユーザの感情を、コンテンツの特徴と生体信号の特徴の一方のみをもとに推定する場合に比べ、より高精度に推定することが可能となる。
【００１５】
第１の態様によれば、参照データを登録する際にも、閲覧中のコンテンツの特徴量及びユーザの生体信号の特徴量が自動的に算出されて登録されるので、ユーザは上記閲覧中のコンテンツに対する興味の有無と感情の種類を表す情報を手動登録するだけでよくなり、これにより参照データの登録処理を簡単かつ短時間に、しかも正確に行うことができる。
【００１６】
第２の態様によれば、登録された参照データについて、同一の感情を持った複数のコンテンツに共通に出現する特徴量の出現頻度が算出され、この算出された特徴量の出現頻度に応じて重み係数が設定され、この設定された重み係数が上記感情を表す情報及び特徴量を表す情報に関連付けられてデータベースに格納される。このため、感情の推定処理を比較的少ない処理量で短時間に行うことが可能となる。
【００１７】
すなわちこの発明によれば、コンテンツの閲覧時において当該コンテンツに対するユーザの興味と感情を精度良く推定できるようにした感情推定方法、装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】この発明の一実施形態に係る感情推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した感情推定装置による閲覧状況取得処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図３】図１に示した感情推定装置により算出される生体信号特徴量の一例を示す図。
【図４】算出された閲覧ページ特徴量と生体信号特徴量の格納結果の一例を示す図。
【図５】図１に示した感情推定装置のユーザ興味・感情データベースへの参照データの登録処理の一例を示す図。
【図６】感情情報の一例としてプルチックの感情モデルを示す図。
【図７】図１に示した感情推定装置のユーザ興味・感情データベースに記憶される、感情の頻出コンテンツ特徴量とコンテンツ重み係数とを結合したデータの具体例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る感情推定装置の機能構成を示すブロック図である。感情推定装置１には、コンテンツ提示部及び生体信号取得部が図示しないネットワークを介して接続される。ネットワークとしては、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）又はBluetooth（登録商標）等の近距離データ伝送規格を採用した無線ネットワークが用いられる。
【００２０】
コンテンツ提示部２は、例えばユーザが使用するパーソナル・コンピュータ、スマートフォン又はタブレット型端末からなり、Ｗｅｂブラウザや、写真又は動画を再生するためのアプリケーションを用いて、テキスト、写真又は動画等のコンテンツを表示する。さらに、音楽を再生するアプリケーションを用いて音楽コンテンツを出力することも可能である。またコンテンツ提示部２は、上記表示コンテンツ又は音楽コンテンツをネットワークを介して感情推定装置１へ送信する機能も備えている。
【００２１】
生体信号取得部３は、複数の生体センサと送信機を有する。生体センサは、例えば皮膚電気活動（ＥＤＡ；Electrodermal Activity）を検出しその検出信号を出力するセンサ、心電図（ＥＣＧ；Electrocardiogram）を表す信号を出力するセンサ、呼吸（Respiration）の状態を表す信号を出力するセンサからなる。送信機は、上記各生体センサから出力された生体信号を伝送データに変換して、ネットワークを介して感情推定装置１へ送信する。なお、送信機はユーザが所持するスマートフォン等の携帯端末が備えるものを利用してもよい。
【００２２】
感情推定装置１は、例えばサーバコンピュータやパーソナル・コンピュータ等の固定端末、或いはスマートフォン等の携帯端末からなり、この発明の一実施形態を実施するために必要な構成要素として、閲覧状況取得部１１と、生体信号特徴量算出部１２と、ユーザ興味・感情データベース１３と、興味・感情推定部１４と、興味・感情情報付与部１５を備えている。このうち、閲覧状況取得部１１、生体信号特徴量算出部１２、興味・感情推定部１４及び興味・感情情報付与部１５は、何れも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）に実行させることにより実現される。
【００２３】
閲覧状況取得部１１は、閲覧時間計算部１１１と、閲覧ページ特徴量算出部１１２を有する。閲覧時間計算部１１１は、コンテンツ提示部２から送信される表示コンテンツ又は音楽コンテンツを受信し、この受信したコンテンツをもとに当該コンテンツの表示又は出力継続時間を監視することにより、ユーザが当該コンテンツを閲覧中であるか否かを判定する。なお、ユーザが閲覧中であると判定されたコンテンツを閲覧ページと呼ぶ。閲覧ページの単位は、コンテンツ提示部２の表示領域に表示されているコンテンツ、もしくは当該表示領域に表示されているコンテンツを含んだＷｅｂページ、または当該Ｗｅｂページを含むＷｅｂサイトの何れかである。
【００２４】
閲覧ページ特徴量算出部１１２は、上記閲覧時間計算部１１１により閲覧中と判定されたコンテンツ（閲覧ページ）からその特徴量を算出する。コンテンツの特徴量としては、例えばキーワード検索により抽出されるテキストの名詞、動詞、形容詞等の単語の頻出度や、ｔｆｉｄｆ法などによって算出される重要単語、テキストや画像のＲＧＢの各色の閲覧ページを占める割合、明度情報、彩度情報、動画から発せられる音高・音色などが挙げられる。
【００２５】
生体信号特徴量算出部１２は、閲覧中と判定されたコンテンツをユーザが閲覧している時間帯に、上記生体信号取得部３により検出された生体信号を受信する。そして、この受信された生体信号からその特徴量を算出する。特徴量としては、例えば生体信号が皮膚電気活動（ＥＤＡ）の計測データの場合には、図３に示すようにＳＣＬ（Skin Conductance Level）の平均値・中央値や傾き、ＳＣＲ（Skin Conductance Response）のピーク数やピーク振幅値が用いられる。同様に、生体信号が心電図（ＥＣＧ）の場合には、平均値、心拍数、ピーク間隔、心拍数の分散値が用いられ、また生体信号が呼吸（Respiration）の場合には、平均振幅値、呼吸数、その分散値、呼吸の間隔が用いられる。
【００２６】
ユーザ興味・感情データベース１３は、ユーザ興味・感情テーブル１３１と、重み係数テーブル１３２を備える。ユーザ興味・感情テーブル１３１には、ユーザごとに事前に設定した感情推定のための参照データが記憶される。この参照データは、閲覧が想定される閲覧ページごとに、当該閲覧ページに対するユーザの興味の有無と感情の種類を表す情報に対し、当該閲覧ページに含まれるコンテンツの特徴量と、当該閲覧ページの閲覧中に得られるユーザの生体信号の特徴量を関連付けたものである。
【００２７】
重み係数テーブル１３２には、上記感情の種類の各々に関連付けて、特徴量の出現頻度に対し設定された重み係数が事前に記憶される。具体的には、ユーザが同一の感情状態と評価した複数の閲覧ページに共通に出現する特徴量に対し、その出現頻度が高いほど大きくなるように設定された重み係数が記憶される。
【００２８】
興味・感情推定部１４は、ユーザが実際にコンテンツを閲覧したときに当該コンテンツに対するユーザの感情の種類を推定するもので、その処理を以下のように実行する。すなわち、先ず上記閲覧ページ特徴量算出部１１２により算出された当該コンテンツの特徴量と、上記生体信号特徴量算出部１２により算出されたユーザの生体信号の特徴量を受け取る。そして、上記ユーザ興味・感情データベース１３に事前に記憶しておいた参照データの中から、上記受け取った各特徴量と最も近いデータを抽出し、このデータに含まれる興味の有無及び感情の種類を表す情報を推定結果として出力する。
【００２９】
興味・感情情報付与部１５は、上記興味・感情推定部１４から推定結果として出力された興味の有無及び感情の種類を表す情報を、上記ユーザが閲覧中の該当するコンテンツを含む閲覧ページに付与する処理を行う。
【００３０】
（動作）
次に、以上のように構成された感情推定装置１の動作を説明する。  
（１）ユーザ興味・感情データベース１３への参照データの登録
ユーザは、感情推定装置１に実際の感情推定処理を行わせる前に、コンテンツ提示部２を操作して感情推定装置１に対し参照データの登録要求を与える。そして、閲覧が想定される複数のコンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…をコンテンツ提示部２に順次に表示させると共に、この表示された各コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…に対する興味の有無と当該コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…に対して持った感情の種類Ｘ（Ａ，Ｂ，Ｃ，…）を表す情報を入力する。感情の種類Ｘ（Ａ，Ｂ，Ｃ，…）は、例えば図６に示すプルチックの感情モデルに基づいて決定する。
【００３１】
感情推定装置１は、上記参照データの登録要求を受け取ると参照データ登録プログラムを起動し、以後この登録プログラムの制御の下で以下のように登録処理を実行する。図５にその処理手順と処理内容の一例を示す。
【００３２】
すなわち、先ず閲覧状況取得部１１の閲覧時間計算部１１１により、上記コンテンツ提示部２から表示された各コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…のデータをそれぞれ受信し、閲覧ページ特徴量算出部１１２により当該各コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…からそれぞれその特徴量ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，ｄ３，…ｄｎ｝を算出する。このとき、１つのコンテンツから算出する特徴量は複数になる。例えば、コンテンツＤ１の特徴量ｄ１は、ｄ１＝｛ｄ１１，ｄ１２，ｄ１３，…，ｄ１ｍ｝となる。具体的には、先に述べたようにキーワード検索により抽出されるテキストの名詞、動詞、形容詞等の単語、ｔｆｉｄｆ法などによって抽出された重要単語、画像のＲＧＢの各色の閲覧ページを占める割合、明度情報及び彩度情報、音声コンテンツの音高・音色が特徴量として算出される。
【００３３】
また、それと共に生体信号特徴量算出部１２により、生体信号取得部３から上記各コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…の閲覧期間中におけるユーザの生体信号を受信し、この受信した生体信号からそれぞれ特徴量Ｓ＝｛Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…，Ｓｎ｝を算出する。この場合も、１つの生体信号から算出する特徴量は複数になる。例えば、コンテンツＤ１の閲覧中に計測された生体信号の特徴量Ｓ１は、Ｓ１＝｛Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３，…，Ｓ１ｋ｝となる。
【００３４】
具体的には、図３に示したように、生体信号が皮膚電気活動（ＥＤＡ）の計測データの場合には、ＳＣＬの平均値・中央値や傾き、及びＳＣＲのピーク数やピーク振幅値が算出される。また、生体信号が心電図（ＥＣＧ）の場合には、平均値、心拍数、ピーク間隔、心拍数の分散値が算出され、さらに生体信号が呼吸の場合には、平均振幅値、呼吸数、その分散値及び呼吸の間隔が算出される。
【００３５】
続いて、上記各コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…に対してユーザが評価した感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…ごとに、上記各コンテンツＤ１，Ｄ２，Ｄ３，…から算出された特徴量ｄ＝｛ｄ１，ｄ２，ｄ３，…ｄｎ｝のうち出現頻度の高い特徴量、例えば出現頻度がしきい値以上の特徴量を算出する。例えば、感情の種類がＡと評価されたコンテンツの特徴量間で出現頻度がしきい値以上の特徴量ｄ＿ａはｄ＿ａ＝｛ｄ＿ａ１，ｄ＿ａ２，…｝として算出される。そして、この感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…ごとに算出されたコンテンツ特徴量ｄ＿ａ，ｄ＿ｂ，…の頻出特徴量を、上記感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…に関連付けてユーザ興味・感情テーブル１３１に格納する。
【００３６】
またそれと共に、生体信号の特徴量Ｓ＝｛Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…，Ｓｎ｝についても、上記感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…ごとに出現頻度がしきい値以上の特徴量を算出する。例えば、感情の種類がＡと評価されたコンテンツの閲覧中に計測された生体信号の特徴量Ｓ＿ａは、Ｓ＿ａ＝｛Ｓ＿ａ１，Ｓ＿ａ２，…｝として算出される。そうして、この感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…ごとに算出された生体信号の特徴量Ｓ＿ａ，Ｓ＿ｂ，…の頻出特徴量を、上記感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…に関連付けてユーザ興味・感情テーブル１３１に格納する。
【００３７】
さらに、上記感情の種類Ａ，Ｂ，Ｃ，…ごとに重み付けテーブル１３２を作成する。例えば、感情の種類がＡと評価されたコンテンツの特徴量間で出現頻度がしきい値以上となる特徴量ｄ＿ａ＝｛ｄ＿ａ１，ｄ＿ａ２，…｝が算出されたとき、当該出現頻度が高い順に値が大きくなるように重み係数Ｗ＿ａ＝｛Ｗ＿ａ１，Ｗ＿ａ２，…｝を設定する。そして、この設定した重み係数Ｗ＿ａ＝｛Ｗ＿ａ１，Ｗ＿ａ２，…｝を上記感情の種類Ａに関連付けて重み係数テーブル１３２に格納する。図７（ａ），（ｂ）に、感情の種類Ｘについて、出現頻度がしきい値以上となる各コンテンツ特徴量に対し設定された重み係数の一例を示す。
【００３８】
（２）コンテンツ閲覧中におけるユーザ感情の推定
感情推定装置１は、上記参照データの登録処理が終了すると、感情推定プログラムを起動して感情推定処理を実行する。  
この状態で、ユーザがコンテンツ提示部２においてブラウザを起動し、コンテンツを含むＷｅｂページを閲覧したとする。そうすると感情推定装置１は、閲覧状況取得部１１により以下のように閲覧状況の判定処理と特徴量の算出処理を実行する。図２はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００３９】
すなわち、先ず閲覧時間計算部１１１の制御の下、ステップＳ１１により上記コンテンツ提示部２から上記表示されたＷｅｂページのデータを受信する。そして、ステップＳ１２，Ｓ１３において、上記受信されたＷｅｂページの変化を監視しながら当該Ｗｅｂページの表示継続時間を計時し、その計時値を予め設定したしきい値と比較する。そして、表示継続時間がしきい値を超えると、上記ユーザは当該Ｗｅｂページを閲覧中であると判定し、ステップＳ１４に移行する。
【００４０】
ステップＳ１４に移行すると閲覧状況取得部１１は、閲覧ページ特徴量算出部１１２の制御の下、上記閲覧中と判定されたＷｅｂページから当該Ｗｅｂページに含まれるコンテンツの特徴量を算出する。この場合も、先に述べた参照データ登録処理の場合と同様に、複数の特徴量ｄ１＝｛ｄ１１，ｄ１２，ｄ１３，…，ｄ１ｍ｝が算出される。具体的には、キーワード検索により抽出されるテキストの名詞、動詞、形容詞等の単語、ｔｆｉｄｆ法などによって抽出された重要単語、画像のＲＧＢの各色の閲覧ページを占める割合、明度情報及び彩度情報、音声コンテンツの音高・音色が算出される。
【００４１】
また、上記したようにＷｅｂページが閲覧中であると判定されると、感情推定装置１は生体信号特徴量算出部１２の制御の下、生体信号取得部３から上記Ｗｅｂページの閲覧期間中に測定されたユーザの生体信号を受信する。そして、この受信された生体信号から特徴量を算出する。この場合も、１つの生体信号からは複数の特徴量が算出される。具体的には、参照データ登録時と同様に、生体信号が皮膚電気活動（ＥＤＡ）の計測データの場合には、図３に示したようにＳＣＬの平均値・中央値や傾き、及びＳＣＲのピーク数やピーク振幅値が算出され、また生体信号が心電図（ＥＣＧ）の場合には、平均値、心拍数、ピーク間隔、心拍数の分散値が算出され、さらに生体信号が呼吸の場合には、平均振幅値、呼吸数、その分散値及び呼吸の間隔が算出される。
【００４２】
図４は、以上述べたＷｅｂページの特徴量と生体信号の特徴量の算出処理を時系列上で示したものである。同図に示すように、しきい値により設定された一定時間以上閲覧されたＷｅｂページＤ１，Ｄ２，…Ｄｎのそれぞれについて、当該Ｗｅｂページから算出されたコンテンツ特徴量ｄ１，ｄ２，…，ｄｎと、当該Ｗｅｂページの閲覧期間中に計測されたユーザの生体信号から算出された特徴量Ｓ１，Ｓ２，…，Ｓｎは、閲覧中のＷｅｂページの識別ＩＤ＝Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎと関連付けられて、感情推定装置１内の作業メモリ１４１に保存される。
【００４３】
次に感情推定装置１は、興味・感情推定部１４の制御の下で、上記閲覧中のＷｅｂページに対するユーザの興味の有無及び感情の種類を推定する処理を以下のように実行する。すなわち、先ず上記閲覧ページ特徴量算出部１１２により算出された当該閲覧ページの含まれるコンテンツの特徴量と、上記生体信号特徴量算出部１２により算出されたユーザの生体信号の特徴量を上記作業メモリ１４１から読み出す。そして、上記ユーザ興味・感情データベース１３に事前に記憶しておいた参照データの中から、上記受け取った各特徴量と最も近いデータを抽出し、この抽出されたデータに含まれる興味の有無及び感情の種類を表す情報を興味・感情情報付与部１５へ出力する。
【００４４】
なお、上記近接データを抽出するための学習処理のアルゴリズムとしては、例えばサポートベクトルマシン（Support Vector Machines）や、決定木（decision tree）、ｋ近傍法（k-nearest neighbors）、及びニューロ・ファジィ（Neuro-Fuzzy）などのうちの、いずれか１つのアルゴリズムが用いられる。
【００４５】
最後に感情推定装置１は、興味・感情情報付与部１５の制御の下で、上記興味・感情推定部１４から推定結果として出力された興味の有無及び感情の種類を表す情報を、上記ユーザが閲覧中のＷｅｂページに付与する。付与処理方法としては、例えば感情の種類を記載したタグを閲覧ページ上に重畳する方法や、感情の種類ごとに閲覧ページのリンク先や要約情報を一覧表示する方法が用いられる。
【００４６】
（効果）
以上詳述したように一実施形態では、閲覧が想定されるＷｅｂページに対するユーザの興味の有無及びユーザが持った感情の種類を表す情報を、当該Ｗｅｂページから算出される特徴量、及び当該Ｗｅｂページの閲覧期間中に生体信号取得部３により計測されたユーザの生体信号の特徴量と関連付け、これを参照データとしてユーザ興味・感情データベース１３に事前に登録しておく。この状態で、ユーザが実際にＷｅｂページを閲覧しているときに、一定時間以上連続して閲覧しているＷｅｂページについてその特徴量を算出すると共に、当該Ｗｅｂページの閲覧期間中に生体信号取得部３により計測された上記ユーザの生体信号から特徴量を算出する。そして、この算出された各特徴量と類似する参照データを上記ユーザ興味・感情データベース１３から抽出し、この抽出された参照データに含まれるユーザの興味の有無及びユーザが持った感情の種類を表す情報を推定結果として出力するようにしている。
【００４７】
したがって、閲覧中と判定されたＷｅｂページの特徴量と、当該ＷＥｂページの閲覧期間中に検出されたユーザの生体信号の特徴量の両方を用いて、ユーザの感情の種類が推定される。このため、Ｗｅｂページを閲覧しているときのユーザの感情の種類を、コンテンツの特徴と生体信号の特徴の一方のみをもとに推定する場合に比べ、より高精度に推定することが可能となる。
【００４８】
また、参照データを登録する際にも、閲覧が想定されるＷＥｂページの特徴量及びユーザの生体信号の特徴量が自動的に算出されてユーザ興味・感情データベース１３に登録されるので、ユーザは上記閲覧中のＷｅｂページに対する興味の有無と感情の種類を表す情報を手動登録するだけでよくなり、これにより参照データの登録処理を簡単かつ短時間に、しかも正確に行うことができる。
【００４９】
さらに、登録された参照データについて、ユーザが同一感情を持った複数のＷｅｂページに含まれる特徴量の出現頻度が算出され、この算出された出現頻度に対し出現頻度が高いほど大きな値となるように重み係数が設定される。そして、この設定された重み係数が上記感情の種類とその特徴量に関連付けられて重み係数テーブル１３２に記憶される。このため、上記各感情の種類に対し与えられた重み係数を利用することで、感情の推定処理を比較的少ない処理量で短時間に行うことが可能となる。
【００５０】
［他の実施形態］
感情推定装置１は、サーバコンピュータに設ける以外に、ユーザが使用するスマートフォン等の携帯端末やパーソナル・コンピュータ等の固定端末に設けてもよい。その他、感情推定装置の構成や機能、感情の種類やコンテンツ及び生体信号から算出する各特徴量の種類、ユーザが閲覧中のコンテンツを入手してからユーザの感情を推定するまでの一連の処理手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００５１】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１…感情推定装置、２…コンテンツ提示部、３…生体信号取得部、１１…閲覧状況取得部、１２…生体信号特徴量算出部、１３…ユーザ興味・感情データベース、１４…興味・感情推定部、１５…興味・感情情報付与部、１１１…閲覧時間計算部、１１２…閲覧ページ特徴量算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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