FIT2006(第5回情報科学技術フォーラム)D-028

視聴者の好みとニュースの重要度を考慮したダ イジェストの作成

                澤井 里枝Ý 沼田 誠Ý 松村 欣司Ý 上野 幹大Ý 金次 保明Ý 八木 伸行Ý   

放送局

はじめに
従来の放送サービスでは，ある特定の視聴者モデルを想定し，あらゆる視聴者に対して同じコンテンツを提供してきた．しかし，受信機，周辺状況，視聴者の嗜好・理解度・障害状況などの視聴環境がますます多様化しているために，個々のニーズに対応した放送サービスへの要望が高まっている．そこで筆者らは，さまざまな視聴環境に適応してコンテンツを自動変換・提示する放送の研究を行っている ．
では，コシステム
ンテンツに付加されたメタデータと，視聴環境を記述した視聴環境プロファイルからコンテンツを動的に変換することにより，一つのコンテンツでさまざ まな視聴環境に合わせたサービ スを提供することを目指す．の枠組みの中でニュース番組をコンテ
本研究では，ンツの対象とし ，複数のニュース番組から必要なトピックのみを抽出して必要な順序に並べたダ イジェストを作成する．これ分で見たり，今週一週間により，視聴者は本日のニュースを分で見るといったダ イジェスト視聴が可能となのニュースをる．従来のダ イジェスト作成システムでは，いかにユーザの嗜好を正確に学習するか，どれだけユーザの嗜好に合ったトピックを抽出するか，といったことが主なテーマであった．しかし，ユーザの嗜好に合ったニュースを提示するだけでは，ユーザは現在話題となっている情報や緊急情報などの重要なニュースを見逃してしまう恐れがある．そこで本研究では，視聴者の好みとニュースの重要性の双方に対して適応的にダ イジェストを自動作成するための手法について検討し，その試作システムを実装した．

 放送 ダイジェスト 作成システム

本システムの概要を図 に示す．本システムでは，ニュース番組の映像と音声，それに付随する字幕を収録する．一般に，放送局はより視聴者に伝えたいニュースや緊急性の高いニュースを番組の冒頭で伝えたり，複数のニュース番組で何度も伝える．これを利用して，本システムはニュースの内容を解析した後，放送状況により重要度を計算する．重要度とは，放送局がそのニュースを伝えたい度合い，つまり放送局の意図を意味することとする．
また，本システムでは，ニュース番組が放送されていない時間帯も含めてデータ放送を常時収録しておく．番組だけでなくデータ放送の放送状況も複合的に活用することで，重要度の細かな変化や新規ニュースの出現を検知する．
一方，視聴者側では，ニュース番組とデータ放送の視聴履歴を蓄積する．蓄積する情報には，視聴したトピックと視聴時間，早送り・巻き戻し・スキップ・スロー再生といったリモコン操作を含む．一般的に，視聴者は興味のあるトピックを視聴し ，録画番組の視聴中であればあまり興味のないトピックに対してスキップや早送り操作を行う．また，データ放送の閲覧においても，ニュース一覧から興味のある項目のみを選択して中身を読む．そこで，本システムは，視聴者の嗜好を視聴者の番組視聴履歴やデータ放送の閲覧履歴から自動的に学習し，視聴者の嗜好を表現したプロファイルを作成する．次に，前もって解析しておいたニュースの内容とプロファイルを比較して類似度を算出する．

 放送技術研究所
65

視聴者表示

収録
ニュース番組
データ放送
トピック解析
ダイジェスト作成

図

履歴の蓄積
視聴履歴
プロファイル作成

総評価値計算重要度計算Ý   類似度計算

 システムの概要

類似度とは，トピックの内容とプロファイルがマッチしている度合いを意味するものとする．
最後に，求まった重要度と類似度から総評価値を計算してダイジェストを作成する．
節でトピックの解析，
節で類似度の計算，
節以下，節で総評価値の計算とダ イジェストの作成で重要度の計算，について述べる．









トピックの解析ニュース番組は，国会の模様，野球の試合結果，気象予報といったさまざまなトピックから構成されており，本研究ではそれらのトピックの切れ目が メタデータとして番組に付加されていることを想定する．トピックの内容を解析するために，まずニュース番組の字幕の形態素解析を行う．形態素解析とは，言語で意味をもつ最小単位の語に分解して品詞を判別するものであり，本シスを用いた．また，データ放送コンテンツはダ イ
テムでは茶筌
ジェストの構成に直接必要ではないが，本システムでは重要度の計算やプロファイルの作成に用いるため，同様に解析する．
次に，   手法を用い，全ての語に対して重みを計算する．
  手法とは，該当トピックでの出現頻度が高く，他のトピックでの出現頻度が低いもの，つまりそのトピックの内容をより特徴付ける語に対して高い評価値を与える手法であり， 値と 値を  トピック  中の語  の出現頻度，

全トピック中 を含むトピックの割合と定義する．そして，あるトピック における語  の重みを とする．


 ! "#$ % &%%

類似度の計算ニュース番組やデータ放送の視聴履歴から視聴者のプロファイルを以下のように作成する．
を語の総数を とし，トピック  のコンテンツベクトル% ½ ½    と定義する．一方，ユーザ  のプロファイルベクトル  を，ユーザがニュース番組やデータ放送を視聴するたびに，次のように更新する．
¼

%  &  % ½   ½       
¼

ここで，   は更新前，および更新後のプロファイルベクトル， は視聴したトピックの内容を考慮する度合いを表すパラメータ， はユーザ  の語  に対する重みである．パラメー
タ  は以下のルールに従った値とする．

FIT2006(第5回情報科学技術フォーラム) ニュース番組あるいはダ イジェスト，データ放送の視聴中にあるトピックを視聴した場合，  とする．
ニュース番組やダイジェストの視聴中にあるトピックのスキップ再生や早送りをした場合，あるいはデータ放送の閲覧中にとする．
ニュース一覧から選択しなかった場合，ユーザ  に対するトピック  の類似度は，
 %' とする．  の値が大きいトピックほど ，そのトピックに対するユーザの関心度が高いことを意味する．



放送頻度・データ放送のルールによる重要度 を図 に示す．ただし ，総評価値は類似度と重要度を同じ 割合で考慮するものとして計算した．また，各トピックの名前は，結果表示のためだけに手動で与えた文字列である．
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.50

類似度
データ放送
放送頻度
放送順序

民主党選挙 JALトラブル

ユーザ1

重要度の計算

放送状況から各トピックの重要度を計算する．重要度は複数のルール  を組み合わせて算出する．以下にその一部を示す．
トピックの方が重要度は高い．

番組中に放送されるトピック数を ，あるトピック  の放送順位を  とすると，トピック  の重要度を  とする．
時のニュース， 時のニュース， 時のニュースなど ，より多くの番組で報道されるトピックの重要度は高い．

('  データ放送でより上位に位置し，かつ長時間，頻繁に放送されているトピックほど 重要度は高い．
項目数を ，あるトピック  に関して表示順位   のときの  とする．
放送時間を  とすると， 

それぞれのルールについて各トピックの重要度を決定する．
ルール  から得られたトピック  の重要度を   とすると，トピック  の総合的な重要度   を % ' と定義する．ただし， はルール  を考慮する度合いを意味し，ユーザの視聴形態から決定する．

 ダイジェスト の作成
前節までに算出した類似度と重要度を総合的に評価してダ イジェストを作成する．ただし ，ユーザが希望する視聴時間に合わせて，ダ イジェストの総時間が視聴時間を超えないようにする．
ユーザ  に対するトピック  の総評価値  を，% & ( *

年 月日から 月 日に総合テレビで放送されトピック，データ放送からトピッたニュース番組からクを収録し，筆者の視聴履歴から作成したプロファイルを用い分ダ イジェストを作成した．プロファイルが異て 月 日のなる ユーザについて，それぞれのダ イジェスト結果に選択された上位 トピックの総評価値とその内訳 類似度，放送順序・ +,

本稿では，視聴者の嗜好とニュースの重要度を総合的に評価してダ イジェストを作成する手法について述べた．類似度と重要度の両者を考慮することにより，視聴者の好みだけでなく放送局の意図も反映したダ イジェストを作成でき，それらのバランスを変更することで視聴者の視聴形態や知的要求にも適応したダイジェストを提示できる．また，視聴状況や放送状況を自動的に取得して解析することにより，視聴者がプロファイルを記述したり放送局がメタデータを作成するといった作業を削減できる．
今後は，類似度と重要度のバランスや，各ルールの最適なパラメータを自動設定するためのアルゴ リズムについて検討する．

実験)  実験結果

ユーザ2

高校野球
高校野球

 おわりにとする．ただし，  は正数であり，類似度と重要度のどちらをより重要視するかに応じて決定する．ダ イジェストの再生順序は総評価値が高い順とする．また，トピック間の類似度が一定以上のものを関連するトピックとみなし ，総評価値が高いものに関連のトピックが複数あるとき，より評価値の高いトピックのみを選択する．
ユーザがダ イジェストを視聴している間も，ユーザの視聴履歴からプロファイルを更新する．

図環境省
環境省に関するトピックのように，類図 より，民主党選挙や似度と重要度のど ちらかが低いトピックでも，もう一方の値が高ければダ イジェストに選択されていることがわかる．また，民主党選挙のトピックのように，一日中トップニュースとして報道されているような重要なトピックは，どのような嗜好のユーザであっても視聴できる．図 の結果は類似度と重要度を同等のに評価したものであるが，それらのバランス すなわち式  を変更することで，異なるダ イジェストも作成できる．例
えば ，視聴者がリラックスして好きな情報を見たいときは類似度を高めに評価し ，新しい情報を得たいときは重要度を高めに評価するといったように，視聴者の視聴形態や知的要求に応じたダ イジェストを提示できる．
一般に，プロファイルを自動学習する手法は，履歴などを逐次的に反映させていくため，プロファイルが完成するまで時間がかかるという問題があったが，本手法ではシステムの使い始めに重要度を高く評価することで，プロファイルの不完全性を補うことができる．
また，ユーザの操作を監視することでプロファイルを作成する手法では，プロファイルに以前視聴したニュースの情報しか入らないために，同じような内容のトピックがダ イジェスト結果となりがちであった．しかし本手法は，類似度だけでなく番組とデータ放送による重要度も総合的に考慮することで，ユーザがまだ見ていないトピックや，新規のトピック，緊急のトピックにも対応できる．例えば，図 の消費税率のトピックは，番組では初めて放送されたため放送頻度による重要度は低いが，常時放送され，かつ世情に対して敏感に変化するデータ放送による重要度が高く評価されたため，ダ イジェストに選択されている．



トピック    間の類似度を   ，トピック    が放送さ
 とする．
れた時刻の差を   とすると， ' 

民主党選挙
民主党選挙

- .

 トピックの放送順序について，番組のより冒頭に放送される


消費税率

66

参考文献

 松村ほか /データ放送の視聴者適応提示手法〜視聴環境適+ 映情学
応型サービ ス  の提案とその適応〜01+
年大0 (2  茶筌 #3 4$$554!6!$754686594:5