(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別装置において、
所定のWebサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯の情報を取得するプログラム情報取得手段と、
前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する反応予測エンジンと、
ユーザの交流者の属性を管理する交流者データベースと、
前記予測した反応情報および属性を参照し、前記交流者データベースが管理する交流者と属性が類似する投稿者が投稿すると予測される反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備したことを特徴とする放送プログラム選別装置。
【請求項２】
ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別装置において、
所定のWebサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容に関して不特定多数の第三者が投稿した投稿情報を検索する投稿情報検索手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量および前記検索した投稿情報から抽出した特徴量に基づいて、当該Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯を予測するプログラム予測エンジンと、
前記予測した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する反応予測エンジンと、
ユーザの交流者の属性を管理する交流者データベースと、
前記予測した反応情報および属性を参照し、前記交流者データベースが管理する交流者と属性が類似する投稿者が投稿すると予測される反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備したことを特徴とする放送プログラム選別装置。
【請求項３】
前記プログラム予測エンジンは、過去のWebサイトの記述内容を事例、当該Webサイトから抽出したサイト特徴量および当該Webサイトの内容に対する前記投稿情報から抽出した特徴量を素性、並びに当該Webサイトの記述内容をTV放送した局およびその時間帯を予測対象、とする教師データに基づいて構築された知識ベースを使用することを特徴とする請求項２に記載の放送プログラム選別装置。
【請求項４】
前記反応予測エンジンは、前記反応情報を投稿する投稿者数及び各投稿者の放送内容に対する立場を更に予測し、
前記選別手段は、投稿者数がより多く、立場がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれ、かつ投稿者の属性が交流者の属性とより類似している放送プログラムほど、より優先的に選別するというポリシーに基づいて、前記放送プログラムの中から優先度の高い放送プログラムを選別することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
【請求項５】
前記視聴対象として選別された放送プログラムを視聴予約および／または録画予約する手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
【請求項６】
前記録画予約に従って録画された放送プログラムの字幕の時系列および前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列の少なくとも一方と前記Webサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を抽出する類似度算出手段をさらに具備したことを特徴とする請求項５に記載の放送プログラム選別装置。
【請求項７】
前記類似度算出手段は、前記録画された放送プログラムの字幕の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間と、前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間との論理積の区間のみを抽出することを特徴とする請求項６に記載の放送プログラム選別装置。
【請求項８】
前記類似度算出手段は、前記録画された放送プログラムの字幕の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間と、前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間との論理和の区間のみを抽出することを特徴とする請求項６に記載の放送プログラム選別装置。
【請求項９】
前記録画されたTV放送のうち、前記抽出された録画区間を残して他の区間を消去する録画切出手段を具備したことを特徴とする請求項６ないし８のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
【請求項１０】
前記録画されたTV放送のうち、前記抽出された録画区間を選択的に再生する録画切出手段を具備したことを特徴とする請求項６ないし８のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
【請求項１１】
前記サイト情報取得手段は、ユーザおよびその交流者が所属するコミュニティに関連したWebサイトから、その記述内容を取得することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
【請求項１２】
前記サイト情報取得手段は、ユーザおよびその交流者に共通する興味および／または話題に関連したWebサイトから、その記述内容を取得することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
【請求項１３】
ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別方法において、
コンピュータが、ニュース記事を掲載する多数のWebサイトが登録されているニュースデータベースから、所定のWebサイトの記述内容を取得する手順と、
前記コンピュータが、前記Webサイトの記述内容に対して不特定多数の第三者が投稿した投稿情報の登録された投稿情報サーバから、前記取得したWebサイトの記述内容に関する投稿情報を検索する手順と、
前記コンピュータが、前記取得したWebサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量および前記検索した投稿情報から抽出した特徴量に基づいて、当該Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯を予測する手順と、
前記コンピュータが、前記予測した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する手順と、
前記コンピュータが、前記予測した反応情報および属性とユーザの交流者の属性とを比較し、ユーザの交流者と属性が類似する投稿者が投稿した反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する手順と、
を含むことを特徴とする放送プログラム選別方法。
【請求項１４】
ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別システムにおいて、
ニュース記事を掲載する多数のWebサイトが登録されているニュースデータベースと、
前記Webサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容に関して不特定多数の第三者が投稿した投稿情報を検索する投稿情報検索手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量および前記検索した投稿情報から抽出した特徴量に基づいて、当該Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯を予測するプログラム予測エンジンと、
前記予測した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する反応予測エンジンと、
ユーザの交流者の属性を管理する交流者データベースと、
前記予測した反応情報および属性を参照し、前記交流者データベースが管理する交流者と属性が類似する投稿者が投稿すると予測される反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備したことを特徴とする放送プログラム選別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、TV(テレビ)放送、ラジオ放送あるいは有線放送によりタイムスケジュールにしたがって提供される多数の放送プログラムの中から視聴ユーザに適した放送プログラムを選別する放送プログラム選別方法、装置およびシステムに係り、特にSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）のように、不特定多数の第三者が自由に投稿する情報を利用して、視聴ユーザに適した話題性のある放送プログラムを選別する放送プログラム選別方法、装置およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コミュニケーションの場において、前日のTVニュースなどが話題になることは多い。このとき、当該ニュースを視聴していれば、円滑にコミュニケーションを進めることができる。しかしながら、ニュース番組は多数存在し、その全てを録画視聴することは困難である。
【０００３】
特許文献１には、一人以上のユーザの属性やTV視聴履歴から、当該ユーザ群の嗜好に合わせたTV番組を提示する技術が開示されている。特許文献２は、SNS投稿者の過去の投稿内容から、当該投稿者の属性を推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−６１６６８号公報
【特許文献２】特願２０１０−２１０５８７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、コミュニケーションを取る可能性のあるユーザの属性を事前に入力できれば、嗜好に合ったTV番組を視聴することは可能である。しかしながら、ニュース番組は日ごとにラインナップが異なるため、嗜好に合った番組で話題になるニュースが取り上げられるとは限らない。
【０００６】
特許文献2では、TV番組に対するSNS投稿を分析することで、当該番組の内容が話題に上がるかどうかを判定することはできる。しかしながら、SNS投稿はTV番組の放送と同時または遅延して行われるため、全てのTV番組を録画しなければならず、現実的ではない。
【０００７】
本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、SNSなどの投稿者の間で話題になっている放送プログラムの中から、ユーザが関連するコミュニティで話題となり易い情報を提供する放送プログラムを選別し、さらには視聴予約や録画予約を可能にする放送プログラム選別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、本発明は、ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム方法、装置およびシステムにおいて、以下の構成を具備した点に特徴がある。
【０００９】
(1)所定のWebサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、Webサイトの記述内容に関して不特定多数の第三者により投稿された投稿情報を検索する投稿情報検索手段と、前記Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯の情報を取得するプログラム情報取得手段と、放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報を予測する反応予測エンジンと、ユーザの交流者に関する情報を管理する交流者データベースと、ユーザの交流者と類似する投稿者が投稿した反応情報に基づいて、前記予測された放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備した。
【００１０】
(2)選別手段は、予測された放送プログラムに対する反応情報とユーザの交流者に関する情報とを比較し、投稿者数がより多く、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれ、投稿者の属性が交流者の属性とより類似している放送プログラムほど、より優先的に選別するというポリシーに基づいて、前記予測された放送プログラムの中から優先度の高い放送プログラムを選別する。
【００１１】
(3)録画予約に従って録画された放送プログラムの字幕の時系列および前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列の少なくとも一方とサイトの記述内容とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を抽出する類似度算出手段をさらに具備した。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、以下のような効果が達成される。
【００１３】
(1)ネットワーク上のWebサイトで公開されている多数の情報のうち、SNSなどの投稿者の間で話題になっている放送プログラムの中から、特にユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別できるので、ユーザが関連するコミュニティで話題となり易い情報を提供する放送プログラムを選択的に視聴できるようになる。
【００１４】
(2)ユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別する際に、投稿者数がより多い放送プログラムが優先されるので、交流者とより多くと話題を共有できる放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。
【００１５】
(3)ユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別する際に、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれる放送プログラムが優先されるので、より話題となり易い放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。
【００１６】
(4)録画予約に従って録画された放送プログラムから、その字幕の時系列とサイト特徴量との比較結果に基づいて、サイト特徴量との類似度が高い録画区間が切り出されるので、不要な録画部分を早送り等する手間が不要になる。
【００１７】
(5)録画予約に従って録画された放送プログラムから、当該放送に対する投稿情報の時系列とサイト特徴量との比較結果に基づいて、サイト特徴量との類似度が高い録画区間が切り出されるので、不要な録画部分を早送り等する手間が不要になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の概要を模式的に表現した図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る視聴予約装置の機能ブロック図である。
【図３】予測エンジンに学習させる教師データの一例を示した図である。
【図４】本発明の第１実施形態の動作を示したフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る視聴予約装置の機能ブロック図である。
【図６】第２実施形態における録画切出部の機能ブロック図である。
【図７】第２実施形態における録画切出方法を模式的に示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明に係る放送プログラム選別装置の活用シーンを模式的に表現した図であり、ここでは、テレビ番組の選別を例にして説明する。
【００２０】
注目ユーザは実社会において、「会社の同僚」、「同世代の友人」あるいは「趣味を通じた友人」等の多数のコミュニティに所属し、各コミュニティでは、当該コミュニティに固有ないしは特徴的な話題で交流者と会話が交わされることが多い。
【００２１】
このような話題の一つに、TV放送やラジオ放送された放送プログラムがあり、会社の同僚同士であれば、自社製品に関連する放送プログラムが話題となり、同世代の友人同士であれば当該世代に興味のある内容の放送プログラムが話題となり、また趣味を通じた友人同士であれば、当該趣味に関する放送プログラムが話題となることが多い。したがって、コミュニティに関連した放送プログラムを見逃してしまうと、会話に入り難くなる場合があり、コミュニティに関連した放送プログラムを事前に知りたいという要望がある。
【００２２】
本発明では、例えばニュースのWebサイトのように、話題性のある情報を提供するWebサイトに掲載されているニュース記事等に基づいて、当該Webサイトの特徴量を抽出する。そして、このサイト特徴量を、後述する学習済みのプログラム予測エンジン（図示せず）に適用することで、話題性のある情報をTV放送する局（チャネル）および時間帯が予測される。
【００２３】
さらに、本発明では前記予測されたTV放送の属性情報を、後述する学習済みの反応予測エンジンに適用することで、ユーザが関係するコミュニティの交流者との間で、より話題となり易い放送プログラムを選別する。そして、これらを視聴対象または録画対象として注目ユーザに提示し、さらには必要に応じて視聴予約または録画予約を行う。
【００２４】
前記プログラム予測エンジンは、後に詳述するように、過去におけるWebサイトの記述内容に関するメタ情報（サイト情報）、および当該ニュース記事に対して、Twitter（登録商標）、mixi（登録商標）あるいはFacebook（登録商標）などの各SNSのユーザが当該SNSのコミュニティ上で投稿（書き込み）した情報（以下、これら不特定多数の第三者が自由に投稿する投稿情報を「SNS投稿情報」で総称する）と、当該ニュース記事を実際に放送した局および時間帯との多数の関係を教師データとして予め構築される。
【００２５】
前記反応予測エンジンは、後に詳述するように、前記予測された放送プログラムに対するSNSユーザの反応として、投稿者数、放送内容に対する立場（ポジティブまたはネガティブ）および投稿者の属性（年齢、選別、職業、趣味など）を予測する。
【００２６】
そして、特にユーザの交流者層と類似する投稿者が投稿した反応情報に基づいて、予測された放送プログラムの中から、コミュニティにおける話題として相応しい放送プログラムを選別してユーザに提示するようにしている。
【００２７】
[第１実施形態]
図２は、本発明の放送プログラム選別装置を適用したテレビ視聴予約装置の第１実施形態の構成を示した機能ブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。
【００２８】
ニュースデータベース４には、ニュース記事を掲載する多数のWebサイト（ニュースサイト）が登録されている。視聴予約装置１において、サイト情報取得部１０１は、前記ニュースデータベース４から各Webサイトの情報を取得する。本実施形態では、ニュースサイトのAPIなどを利用できる。
【００２９】
サイト特徴量抽出部１０２は、前記取得したWebサイトの記述内容を分析し、当該Webサイトに掲載されているニュース記事のタイトル、各ニュース記事の分類、キーワードおよびWebサイトに設定されている固有のタグ情報といったメタ情報（以下、サイト特徴量と表現する場合もある）ならびにURLを抽出する。
【００３０】
本実施形態では、前記キーワードの抽出にTF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency：単語の出現頻度−逆出現頻度）を採用できる。抽出されたサイト特徴量およびURLは、検索キーワードとして検索要求に記述されて、例えばTwitterサーバなどのSNS投稿情報サーバ１０３へ通知される。
【００３１】
前記SNS投稿情報サーバ１０３には、前記Webサイトで紹介されているニュース記事などに対してSNSユーザが投稿した多数の情報（SNS投稿情報）が登録されており、前記検索要求に応答して、前記サイト特徴量およびURLとの類似度が高いSNS投稿情報を抽出してSNS特徴量抽出部１０４へ提供する。
【００３２】
前記SNS特徴量抽出部１０４は、前記抽出されたSNS投稿情報を投稿したSNSユーザのプロフィール（性別、年齢、職業など）を識別するプロフィール識別部１０４ａ、および当該SNSユーザの各ニュース記事に対するポジティブまたはネガティブの立場を識別する立場識別部１０４ｂなどを具備し、前記プロフィール、ニュース記事に対する立場、およびニュース記事等の発表時間からの経過時刻ごとの投稿件数などを、SNS特徴量としてプログラム予測エンジン１０５へ通知する。
【００３３】
前記プロフィール識別部１０４ａによるプロフィール識別の方法については、例えば発明者等による論文「マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法」（池田和史，服部元，松本一則，小野智弘, 東野輝夫 "マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法"，マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO)シンポジウム論文集，7E-1，2011年7月6日）において詳細に論じられている。
【００３４】
プログラム予測エンジン１０５は、知識ベースとしてサポートベクタマシン(Support Vector Machine，以下、SVMと略記する)やベイジアンネットワーク、C4.5などの識別器を具備し、過去に観測された多数のニュース記事を事例とし、各ニュース記事（事例）を多数の特徴（素性）を有する多次元の素性ベクトルとして表す。そして、ニュース記事ごとに、これをTV放送した局（チャンネル）およびその時間帯で分類した学習データから分離平面を学習し、新規に選別要求されるWebサイトの記述内容が前記分離平面によりどのように分類されるのかに基づいて、適合する放送プログラムの局および時間帯を視聴予約候補として予測する。
【００３５】
本実施形態では、前記各事例の素性として、前記サイト特徴量抽出部１０２により抽出されるサイト特徴量および前記SNS特徴量抽出部１０４により抽出されるSNS特徴量が用いられる。前記サイト特徴量に係る素性としては、Webサイトのドメイン、タイトル、ジャンル、Web画面上での掲載位置、キーワードおよび掲載時刻などのメタ情報が与えられる。また、前記SNS特徴量に係る素性としては、前記ニュース記事等の発表時間からの経過時刻ごとの投稿件数、投稿者の立場（投稿内容がポジティブおよびネガティブのいずれであるか）、および投稿者のプロフィール情報などが与えられる。
【００３６】
図３は、前記学習データの入力例を示した図あり、事例（ニュース記事）ごとに、前記サイト特徴量に係る素性（Webサイトのドメイン、タイトル、ジャンル、掲載位置、キーワード、掲載時間…）、前記投稿情報特徴量に係る素性（経過時刻ごとの投稿件数、投稿内容がポジティブ、投稿内容がネガティブ…）および予測対象に係る素性（放送局、時間帯、ニュース記事が放送されたか否か）が登録される。
【００３７】
なお、前記Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯の情報（プログラム情報）を別途に外部から取得できるのであれば、前記プログラム予測エンジン１０５に代えて、これらのプログラム情報を取得するプログラム情報取得部を設けても良い。
【００３８】
反応予測エンジン１０６も、知識ベースとしてSVM、ベイジアンネットワークまたはC4.5などの識別器を具備し、過去に放送された放送プログラムについて、SNSユーザからの投稿数、各投稿の内容（ネガポジ）、投稿した各SNSユーザの属性情報（年齢、性別、趣味、職業など）を学習し、前記予測された放送プログラムのメタ情報、局および時間帯などが与えられると、各放送プログラムに対する投稿数、立場（ポジネガ）および各投稿者の属性などを予測する。
【００３９】
交流関係データベース１０９には、ユーザと様々なコミュニティにおいて交流のある知人、友人あるいは関係者等の属性情報が予め蓄積されている。プログラム選別部１０７は、予測された各放送プログラムに対する反応情報と前記交流関係とを比較し、投稿者数がより多く、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれ、投稿者層が自身の交流者層とより類似している放送プログラムほど、より優先的に選別するというポリシーに基づいて、前記予測された放送プログラムの中から優先度の高い放送プログラムが選別される。
【００４０】
視聴予約部１０８は、前記選別されたN個の放送プログラムについて、TV３に対して視聴予約するか、あるいはSTB２に対して録画予約する。
【００４１】
図４は、視聴予約装置１における視聴予約方法を示したフローチャートであり、ステップＳ１では、サイト情報取得部１０１により、ニュースデータベース４からニュースのWebサイトに関する情報が取得される。ステップＳ２では、サイト特徴量抽出部１０２により、前記取得された各Webサイトに掲載されているニュース記事の内容が分析されて当該Webサイトのサイト特徴量が抽出される。ステップＳ３では、前記SNS投稿情報サーバ１０３において、前記各Webサイトのサイト特徴量に関連するSNS投稿情報が検索される。
【００４２】
ステップＳ４では、前記SNS特徴量抽出部１０４において、前記SNS投稿情報の検索結果からSNS特徴量が抽出される。ステップＳ５では、前記サイト特徴量およびSNS特徴量がプログラム予測エンジン１０５に適用され、前記Webサイトの記述内容がTV放送される局および時間帯が予測される。
【００４３】
ステップＳ６では、前記反応予測エンジン１０６において、過去に放送された放送プログラムに対するSNSユーザからの投稿数、投稿内容、投稿者の属性情報（年齢、性別、趣味、職業など）などに基づいて、各予測された放送プログラムに対する反応が予測される。
【００４４】
すなわち、ステップＳ６ａでは、各放送プログラムに対する投稿者数mが予測される。ステップＳ６ｂでは、各放送プログラムに対する投稿者の立場が、ボジティブ率r1およびネガティブ率r2として予測される。ステップＳ６ｃでは、各放送プログラムに対する投稿者と自身の交流者層との属性の類似度cが予測される。
【００４５】
ステップＳ７では、前記プログラム選別部１０７において、前記各放送プログラムに対して予測される反応とユーザの交流者に関するデータとが比較され、最終的に視聴ユーザに提示される放送プログラムが選別される。
【００４６】
すなわち、ステップＳ７ａでは、投稿者数mが多いほど値の高くなる関数f(m)、意見のボジティブ率r1およびネガティブ率r2が共に高いか拮抗するほど値の高くなる関数g(r1，r2m)、および投稿者と自身の交流者層とのcos類似度cが高いほど値の高くなる関数h(c)の和[ f(m)+g(r1，r2m)+h(c) ]が算出され、更にこの和の関数として各放送プログラムiの優先度Piが算出される。
【００４７】
ステップＳ７ｂでは、各放送プログラムiの優先度Piが所定の閾値Prefと比較され、Pi≧Prefであれば、ステップＳ７ｃへ進んで当該放送プログラムが選別される。これに対して、Pi＜Prefであれば、ステップＳ７ｄへ進んで当該放送プログラムが非選別とされる。
【００４８】
ステップＳ８では、前記視聴予約部１０８において、前記選別された放送プログラムに関して、その視聴予約または録画予約が生成され、ステップＳ９において、それぞれテレビ３またはSTB２へ通知される。
【００４９】
本実施形態によれば、ネットワーク上のWebサイトで公開されている多数の情報のうち、SNSなどの投稿者の間で話題になっている放送プログラムの中から、特にユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別できるので、ユーザが関連するコミュニティで話題となり易い情報を提供する放送プログラムを選択的に視聴できるようになる。
【００５０】
また、放送プログラムを選別する際に、投稿者数がより多い放送プログラムが優先されるので、交流者とより多くと話題を共有できる放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。
【００５１】
さらに、放送プログラムを選別する際に、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれる放送プログラムが優先されるので、より話題となり易い放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。
【００５２】
[第２実施形態]
図５は、本発明の第２実施形態に係るテレビ視聴予約装置の機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。本実施形態では、前記録画予約要求に基づいてSTB２に録画されたTV放送から、不要部分を削除したり、要部のみを切り出したりする切出部１１０を設けた点に特徴がある。
【００５３】
図６は、前記切出部１１０の機能ブロック図であり、字幕ベース類似度算出部１１０ａは、前記録画予約要求に基づいて録画されたTV放送に関する字幕の時系列と前記サイト特徴量とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を識別する。SNSベース類似度算出部１１０ｂは、前記録画予約に基づいて録画されたTV放送に対するSNS投稿情報の時系列と前記サイト特徴量とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を識別する。本実施形態では、前記各類似度出部１１０ａ，１１０ｂにおける類似度算出にCos類似度が用いられ、Cos類似度の高い録画区間が識別される。
【００５４】
前記録画されたTV放送に対するSNS投稿情報としては、前記SNS投稿情報サーバ１０３の検索結果を利用できる。前記サイト特徴量としては、前記サイト特徴量抽出部１０２で抽出されたサイト特徴量を利用できる。
【００５５】
部分削除／再生実行部１１０ｃは、前記STB２に録画されたTV放送のうち、前記各識別された録画区間を残して他の区間を消去したり、あるいは前記各識別された録画区間のみを選択的に再生したりする。この際、各類似度出部１１０ａ，１１０ｂにより識別された録画区間の論理積の区間のみが残されたり再生されたりするようにしても良いし、あるいは論理和の区間のみが残されたり再生されたりするようにしても良い。
【００５６】
図７は、前記録画切出の様子を模式的に示した図であり、字幕ベース類似度およびSNSベース類似度のいずれもが高い録画区間が切り出されている。
【００５７】
前記録画されたTV放送に関する字幕は、外部に設置された字幕DB（図示せず）から前記局および時間帯を指定することで取得しても良いし、あるいは視聴予約装置１内に字幕DB（図示せず）を設けて全てのTV放送の字幕を漏れなく蓄積し、当該字幕DBから前記局および時間帯に対応した字幕を抽出するようにしても良い。
【００５８】
本実施形態によれば、ユーザが視聴したい放送区間を更に厳選できるので、不要な部分を早送りするなどの操作が不要になり、所望の放送のみを視聴できるようになる。
【００５９】
なお、上記の各実施形態では、サイト情報取得部１０１がニュースサイトからニュース記事を取得するものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、例えば、「会社の同僚」というコミュニティでの話題を特に取得したいのであれば、このコミュニティを特徴付けるキーワードとして、例えば、「会社名」、「業種」、「取扱商品」などをキーワードとして検索されたWebサイトが取得されるようにしても良い。あるいは、交流者と共通する興味や話題をキーワードとして検索されたWebサイトが取得されるようにしても良い。
【符号の説明】
【００６０】
１…視聴予約装置，２…STB，３…テレビ，４…ニュースデータベース，１０１…サイト情報取得部，１０２…サイト特徴量抽出部，１０３…SNS投稿情報サーバ，１０４…SNS特徴量抽出部，１０５…プログラム予測エンジン，１０６…反応予測エンジン，１０７…プログラム選別部，１０８…視聴予約部，１０９…交流関係データベース，１１０…切出部
【図１】
0005800391.tif 000002
【図２】
0005800391.tif 000003
【図３】
0005800391.tif 000004
【図４】
0005800391.tif 000005
【図５】
0005800391.tif 000006
【図６】
0005800391.tif 000007
【図７】
0005800391.tif 000008