DEIM Forum 2023 XX-Y

コスメレビューを用いたアイテムカテゴリの特徴に基づいたメイクパ
ターンの可視化小川芽来†牛尼 剛聡††

角谷 和俊†† 関西学院大学 〒 669-1330 兵庫県三田市学園上ケ原 1-番†† 九州大学 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4 丁目 9-1
E-mail: †{ddc.60289,sumiya}@kwansei.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし 世の中には,「韓国メイク」や「ナチュラルメイク」など, 「〇〇メイク」と名付けられるメイクパターンが多数存在する. しかし, 異なる名称を与えられたメイクパターン間でも, 利用されているテクニックや表現の特徴に類似性が存在している場合もある. メイクパターンの関連性を自動的に予測して可視化することができれば, ユーザがそれぞれのメイクパターンの特徴を理解し, 自分が目的とするメイクパターンを見つけるために役立つことが期待できる.
そこで, 本論文では, メイクパターンの特徴を自動的に抽出し, 可視化を行うための 2 つの手法について述べる. また, メイクパターンを用いてコスメアイテム推薦にも繋げる.
キーワード コスメ メイクパターン コスメ推薦 情報推薦

1 はじめに2 関連研究現在，メイクパターンを表す言葉として，「韓国メイク」やコスメに関する研究はこれまでにも多く行われており，コス「愛されメイク」などの「〇〇メイク」という表現が広く使用さメアイテム分類に対する評価表現辞書構築 [1] や Word2Vec にれている. しかし，それぞれのメイクパターンが厳密に定義さ基づく評価表現辞書構築 [2] 評価項目別スコアを用いたコスメれているわけではなく，メイクパターンの種類も豊富である．

アイテム推薦 [3] レビューの自動スコアリング [4] 化粧品のク「韓国メイク」と「艶メイク」のように，名称は異なるがメイクチコミの信憑性調査 [5] などのコスメアイテムや商品レビュー

方法やメイクの完成型は同じ場合もある. さらに，新たなメイに着目した実験などがある. また，実際の化粧肌質感写真をもクパターンも随時生み出されている. そこで，本研究では，2 つとに, 化粧肌質感の印象評価を行う実験 [7] やコスメアイテム間の方法で個々のメイクパターンの特性を抽出し、メイクパターの相違点を可視化システム [8] がある. しかし，アイテムカテゴン同士の関係性が見えるように可視化を行う.1 つ目はメイクパリ毎の特徴に基づいたメイクパターンに注目した研究は行われターンと芸能人の Web ページ内での共起度に基づき，メイクていない. 本研究では, メイクパターンと芸能人の関連性を予測パターン間の関係性の算出と可視化を行う手法である．メイクするために松尾ら [9] が提案している Web 上の情報から 人間パターンと芸能人の Web ページ内での共起度を使用する理由

関係のネットワークを抽出する手法を参考に，人間関係をメイは，メイクパターンは特定の芸能人を例として表現される可能クパターンと芸能人の関係に置き換えた手法を提案する. また,性が高いと推測されるからである. 例えば，雑誌や記事などでコスメレビューからメイクパターンの特徴を抽出する手法も提「愛されメイク」が紹介される際には「石原さとみ風愛されメイ案する.

ク」など，特定の芸能人と共に紹介されることが多い. そこで，芸能人を介してそれぞれのメイクパターンを特徴付ける.2 つ目
は, コスメレビューを用いて, コスメアイテムカテゴリ毎の特徴に基づいて特性分析と可視化を行う手法である. そして, 本研究の最終目的はメイクパターンを用いて, コスメ推薦を行うことである. 本稿の構成は以下の通りである．2 章では，関連研究を示す．3 章でメイクパターンの特性分析と可視化の流れを大まかに述べ，4 章で芸能人の画像を用いたメイクパターンの特性分析と可視化の方法を詳細に述べる.5 章でコスメレビューを用いたコスメアイテムカテゴリに基づいたメイクパターンの特性分析と可視化の方法について詳細に述べる．6 章で評価実験の結果を示し，7 章では本稿のまとめと今後の課題を述べる.

3 アプローチ
3. 1 コスメアイテム推薦とメイクパターンの繋がり本研究では, コスメアイテム推薦を最終目的とし, その前段階としてメイクパターンの特性分析と可視化を行う. メイクパターンからコスメアイテム推薦を行う方法としては, 近い関係にあるメイクパターンのコスメアイテムを推薦するなどである.

3. 2 メイクパターンの特性分析と可視化
本研究では，2 つの方法でメイクパターンの特性分析と可視化を行う．1 つ目は芸能人の画像を使用した方法，2 つ目はコスメレビューを使用した方法である. 前者は, メイクパターンと特定の芸能人の関係性に基づいて，メイクパターン同士の関係性を推定し，可視化する．そのために，まず，Web 検索エンジイク」という単語が含まれるコスメレビューのみを収集し，「韓ンを利用して，Web ページにおけるメイクパターンと芸能人の国メイク」という単語が含まれるコスメレビューのみに対して共起を調べ，シンプソン係数を利用して関連度を算出する．次形態素解析を行う. また, メイクパターン毎に収集したコスメレに cos 類似度と主成分分析を用いて，特定のメイクパターン同ビューを全てまとめて形態素解析を行い, 出現頻度の高い名詞,士の関係性を可視化する．また，メイクパターンに基づいた，形容詞の上位 15 個を抽出する. 名詞と形容詞を抽出する際, 明芸能人同士の関係性を可視化する．後者は, コスメレビューからかに関係のない名詞・形容詞,「の」や「とは」などはノイズ

らメイクパターンを特徴づける単語の抽出し, 形態素解析を用とみなし除外する.

いて, メイクパターンの特性分析と可視化を行う.

5. 2 メイクパターンの特性分析

4 芸能人の画像を用いたメイクパターンの特性分
析と可視化

メイクパターン毎に収集したコスメレビューをまとめたものに対して形態素解析を実行し, 抽出した名詞, 形容詞上位 15 個がメイクパターン毎のレビューに出現する頻度を算出する. そ4. 1 メイクパターンと特定の人物の関係性調査して, その結果から主成分分析を実行する.

提案手法では，まず検索件数を基にメイクパターンと特定の人物の関係度を，式 (1) で定義されるシンプソン係数を用いて計算する． シンプソン係数を用いて計算することにより， 1 つの Web ページの中でのメイクパターンと特定の人物の共起度

5. 3 メイクパターンの可視化
主成分分析を実行し, 寄与度が高い主成分を用いて 2 次元平面上に可視化する.

を基にメイクパターンと特定の人物の関係性を求める．

6 評価実験
∩simpson(A, B) =|A B|
min(|A|, |B|)(1)

6. 1 芸能人の画像を用いたメイクパターンの特性分析
芸能人の画像を用いたメイクパターンの特性分析と可視化の例えば，「愛されメイク」と「石原さとみ」の関係度を計算す

有効性を検証するために, メイクパターン 18 種類，芸能人 19る場合，「愛されメイク」の検索数 48,500，「石原さとみ」の検人を対象に実験を行った．正規化を行う前の数値が表 1，メイ

索数 15,700,000 件，「石原さとみ」と「愛されメイク」の検索

クパターン同士の cos 類似度が表 2，芸能人同士の cos 類似度

数 5,110 件を用いて計算を行う．なお，本研究では計算を簡潔が表 3 である．そして，主成分分析を行い，第 1 主成分およびにするために純粋な検索数を使用し，ノイズを取り除くことは第 2 主成分を用いて 2 次元平面上にプロットすることで可視化行わない．また，完全一致検索を行うため，検索キーワードをを行った結果を図 1 と図 2 に示す．

ダブルクオーテーション ( ) で囲んで検索を行うが，共起の件数が単一での件数よりも大きくなる等の不適切な数値が返された場合は，ダブルクオーテーションを外して検索した検索数を用いて計算を行う．

6. 2 考察

図 1 の結果によると，「韓国メイク」と「中国メイク」，「モテメイク」と「色っぽメイク」が比較的近い関係にあるのは予測と一致する．また，量産メイクは昨年のトレンドメイクであった

4. 2 正 規 化

ため，「量産メイク」と「トレンドメイク」が近い関係にあるこ

上記で得た数値の正規化を行う．正規化の方法としては，シとも予測と一致している．一方で，「イエベメイク」と「ブルベンプソン係数を用いて算出した数値の横軸をメイクパターン，メイク」が近い関係にあることは予測に反している．また，華縦軸を特定の人物とし，各縦軸・横軸をそれぞれ 100 ％と定め，やかなイメージのある「デートメイク」とナチュラルなイメー割合を求める．

ジのある「ヘルシーメイク」が近い関係にあることも予測に反4. 3 特定の人物同士の関係性調査
正規化した数値を基に， cos 類似度を用いて，メイクパターン同士の関係性・特定の人物同士の関係性を求める．最後に，主成分分析を行い，メイクパターン同士の関係性・特定の人物同士の関係性をそれぞれ 2 次元平面上に可視化する.

5 コスメレビューを用いたコスメアイテムカテゴリに基づいたメイクパターンの特性分析と可視化
5. 1 メイクパターンを特徴づける単語の抽出
メイクパターンを特徴づける単語の抽出を行うため、特定のメイクパターン名が含まれるコスメレビューを収集し, 収集したコスメレビューに対して形態素解析を行う. 例えば,「韓国メしている．図 2 に関しては，「田中みな実」と「石原さとみ」・「有村架純」と「綾瀬はるか」・「深田恭子」と「新垣結衣」が近い関係にあることは予測と一致する．一方で，「藤田ニコル」・「みちょぱ」・「ゆきぽよ」が遠い関係にあるのは予測と反している．また，「みちょぱ」と「広瀬すず」が近い関係にあるのは予測と反している．

6. 3 コスメレビューを用いたコスメアイテムカテゴリに基づいたメイクパターンの特性分析と可視化評価実験として，10 メイクパターン，2 コスメアイテム [アイシャドウ/リップ], 名詞・形容詞各 15 個を対象として実験を行なった。アイシャドウのみの結果が図 4, リップのみの結果が
図 5, アイシャドウとリップを合わせた結果が図 6 である. アイ

表 1 シンプソン係数（正規化前）

表2

メイクパターン同士の cos 類似度

表 3 芸能人同士の cos 類似度

シャドウのみの結果に関して, デートメイクとピンクメイクが予測と不一致であった.

近い関係, 韓国メイクと抜け感メイクが近い関係, 透明感メイクと艶メイクが近い関係にあることは予測と一致する. 逆に, 相反するメイク方法とされるイエベメイクとブルベメイクが近い関係にあることは予測と不一致であった。また, リップのみの結果に関して, 透明感メイクとブルベメイクが近い関係にあることは予測と一致した. 逆に, イエベメイクとブルベメイクが近い関係, デートメイクとナチュラルメイクが近い関係にあること
は予測と不一致であった. 最後に, アイシャドウとリップを合わせた結果に関して, デートメイクとピンクメイクが近い関係, 韓国メイクと抜け感メイクが近い関係にあることは予測と一致した. 逆に, 透明感メイクとブルベメイクが遠い関係にあることは

7 評価方法
評価実験の結果が妥当であるかを検討するために、アンケートを行う。アンケートの方法としては、メイクパターン毎にメイクパターンに適する 10 枚の画像を用意しする。評価実験から類似性があると思われるメイクパターン同士の画像を見てもらい、似ているかどうかを 5 段階で評価してもらう。今回は、20代の男女 8 名にアンケートを行った。その結果が以下である。

8 まとめと今後の課題
本研究では，2 つの方法でメイクパターンの特性分析と可視図 1 メイクパターン同士の関係性
図 3 アイシャドウ

図 2 特定の人物同士の関係性
図4 リップ化を行ったが, 芸能人の画像を使用した実験では, 予測と一致する部分もあれば，一致しない部分もあるという結果となった.
予測と一致しなかった理由として，検索エンジンの検索数が日謝

辞によって変動することやダブルクオーテーショ ンを利用した完全一致検索が適切に機能しなかったこと，「リサ」などのカタ本研究では, 株式会社アイスタイルから提供を受けた「@cosme

カナの名前を検索した際に異なる人物もヒットしてしまったこのコスメレビュー」（https://www.cosme.net/）を利用した. ここと，Web サイト内の広告にどちらかのワードが含まれているなに記して謝意を表す.

ど，芸能人とメイクパターンに直接関係がない場合でもヒットしてしまったことなどが挙げられる. 一方，メイクパターンと芸能人の関係性が強い部分・ 弱い部分が予測と一致する部分も多く，メイクパターンと芸能人には関わりがあることが示唆された. コスメレビューを使用した実験では, 芸能人の画像を使用した実験よりも予測と一致する部分が多い結果となった. また,アイシャドウやリップのみの結果よりも, アイシャドウとリップを合わせた結果の方が予測に近い結果となった. そのため, 今後は評価実験に対するアンケートを行うなど, より実験の精度を高め, コスメ推薦に繋げる.

文献[1] 谷口 祐奈 奥田 麻美 上田 真由美 シリアラーヤバノット 中島 伸介, 各コスメアイテム分類に対する評価表現辞 書構築の効率化 , 第 35 回ファジィシステムシンポジウム (2019).
[2] 谷口祐奈 奥田麻美 上田真由美 Panote Siriaraya 中島伸介, ”コスメ向けに学習した Word2Vec に基づく評価表現辞書構築手法”,DEIMForum 2020
[3] 奥田麻美 上田真由美 中島伸介, ”評価項目別スコアを用いたコスメアイテム推薦手法”,DEIM Forum 2020
[4] 松波 友稀 上田 真由美 中島 伸介, コスメアイテムに 対する評
価項目別レヒビュー自動スコアリング方式の開発 人間福祉研
究, DEIM Forum 2017[5] 濱野花莉 中村聡史 ”化粧品に対するクチコミの信憑性判定に向図 5 アイシャドウとリップ

けたクチコミ文章の調査”, DEIM 2021
[6] 猪股 真美 伊藤 貴之 豊田成人, 化粧肌質感の印象評価 と評価結果の可視化 , DEIM Forum 2011[7] DEIM 2020 B1-4 城戸俊亮 (熊本大学), 坂本竜二 (熊本大学), 有次正義 (熊本大学) 説明生成可能な推薦手法へのレビューの有用性
データの活用方法[8] DEIM 2021 C14-2 矢部沙也加 (京都産業大学), 上田真由美 (流通科学大学), 中島伸介 (京都産業大学) 評価項目別スコアを用いた
コスメアイテム間の相違点可視化システム