ARG WI2 No.17, 2021

人はなぜ・どのように歌詞を閲覧するのか：
スマートフォンでの楽曲聴取時の歌詞閲覧行動分析佃 洸摂

濱崎 雅弘

後藤 真孝

産業技術総合研究所{k.tsukuda, masahiro.hamasaki, m.goto}@aist.go.jp
概要 人はなぜ・どのように歌詞を閲覧するのだろうか．歌詞に基づく楽曲検索を始めとして，歌詞を用いた様々なシステムの開発が行われてきたが，この基礎的な疑問に関しては手つかずのままである．歌詞の閲覧行動を理解することは，研究者と音楽配信プラットフォームの双方にとって，歌詞に基づくシステムや機能を実現するうえで有用であると考えられる．そこで本稿では特にスマートフォンでの楽曲聴取時に，人がなぜ・どのように歌詞を閲覧しているのかについて調査する．
「なぜ」に答えるためにアンケートを実施し，206 名から得られた回答を分析する．また，「どのように」に答えるために，スマートフォンの音楽再生アプリから収集された 2,300 万件以上の歌詞閲覧ログを分析する．さらに，分析から得られた知見を活用することで，人々がより積極的に歌詞を閲覧したり未知の楽曲を聴いたりしたくなるようなアプリケーション例も提示する．
キーワード1

歌詞閲覧，ユーザ行動分析，スマートフォン，アンケート調査，ログ分析

はじめに提供するスマートフォン用アプリにおいて，ユーザが楽楽曲聴取体験において歌詞は重要な要素のひとつで曲を再生中にその楽曲の歌詞を閲覧できる機能が実現ある．例えば，過去に聴いたことのある楽曲を特定したされている．スマートフォンを用いて音楽配信サービス

い場合，その楽曲の歌詞に含まれる単語を手がかりとの提供する楽曲を聴くことが，楽曲の聴取方法の主流として伝えることが多い [12, 15]．また，人が楽曲を聴くなっている現状を踏まえると [14]，この機能も歌詞を閲際は，音響的な特徴（ムード，メロディ，リズムなど）覧する主要な手段のひとつになると思われる．以上のこだけでなく歌詞のトピックも考慮して聴く楽曲を決めとから本稿では，得られた知見の将来的な再利用可能性

る [1, 2, 6]．こうした背景のもと，歌詞中の単語をクエをより高めるために，スマートフォンでの楽曲聴取時にリとして楽曲を検索できるシステム [5, 10, 21, 32] や歌おける歌詞の閲覧行動を分析する．

詞から推定されたトピックに応じて楽曲を探索できるシ

本研究の貢献を以下にまとめる．

ステム [22, 26, 30, 33] が提案されてきた．

• 人が楽曲聴取時になぜ，どのように歌詞を閲覧する

こうした歌詞の重要性にも関わらず，人がなぜ，どのように歌詞を閲覧するのかという基礎的な疑問に答えのかという観点から人と歌詞のインタラクションを調査した初めての研究である．

る研究はこれまで取り組まれていない．本稿ではこの• 人がなぜ歌詞を閲覧するのかを調査するために，206疑問に答えることを目的とする．歌詞の閲覧行動を調名を対象としたアンケート調査を行った．調査の結査して再利用可能な知見を明らかにすることは，研究者

果，75%以上の回答者が，アーティストが何と歌ってや音楽配信プラットフォームが歌詞に基づくシステムやいるかを確認するため，および歌詞をより深く理解機能（歌詞の閲覧支援や歌詞に基づく楽曲推薦など）をするために歌詞を閲覧していることが明らかになっ実現するうえで有用である．人がなぜ，どのように楽曲た．さらに，50%以上の回答者が，歌を歌ったり，歌を聴取するのかについては様々な調査研究が行われてお詞の構造（A メロやサビなど）を把握したりするたり [3, 8, 13, 14, 17, 19, 24, 25]，そこで得られた知見がめに歌詞を閲覧していた．こうした結果は，研究者音楽に関する研究分野の発展に貢献してきた．楽曲の聴と音楽配信プラットフォームの双方にとって，様々な取には歌詞を聴く行為も含まれるが，本研究では歌詞のシステムや機能を実現するうえで有用である．実際閲覧行動に特化している点でこれらの研究とは異なる．に本稿では，歌詞の閲覧理由に応じてユーザを支援ユーザが歌詞を閲覧する手段は様々であり，CD の歌詞するための，歌詞閲覧や楽曲推薦の機能を提案する．

カードや歌詞検索サービス，歌詞が表示される YouTube• 人がどのように歌詞を閲覧するのかを調査するための動画 [18] などが例としてあげられる．加えて最近でに，スマートフォンの音楽再生アプリで 60 万人以上

は，Spotify や Apple Music などの音楽配信サービスがのユーザから 1 年間に収集された 2,300 万件以上のCopyright is held by the author(s).
The article has been published without reviewing.

歌詞閲覧ログを分析した．分析の結果，夜に帰宅してから就寝するまでの間に歌詞を閲覧する頻度が高Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集くなる傾向にあることが示された．加えて，ユーザ

3.2.1 項で述べるように，歌詞を閲覧する主な理由のひが閲覧した歌詞の 37.8%は，過去に閲覧済みの歌詞とつは「歌詞を深く理解するため」である．そのため，であること，時間の経過とともに同じ歌詞を閲覧す

歌詞の理解支援システムを提案する際には，この知見をる間隔が長くなり，やがて閲覧しなくなることなど根拠として，提案するシステムの重要性を主張できる．

も明らかになった．これらの結果を踏まえて，ユーザ

3 章および 4 章では，得られた知見を活用した，歌詞閲がある歌詞を閲覧する間隔が長くなってきたら，関覧支援や楽曲推薦のアプリケーション例も提示する．

連する歌詞を推薦するなど，音楽配信プラットフォームがユーザを魅了できるような機能を提案する．

なぜ歌詞を閲覧するのか

3

本章では，206 名を対象としたアンケート調査により，関連研究

2
2.1

楽曲聴取行動分析

人がなぜ歌詞を閲覧するのかについて報告する．

3.1

回答者

人々の楽曲聴取行動を分析するアプローチのひとつ

回答者は日本のアンケート会社を通じて募集した．回は，アンケートまたはインタビューによる調査である．

答者の条件として以下の 3 点を設けた．
（1）スマートフォ

楽曲聴取を対象とした質問としては，人々が日常生活でンで任意の楽曲配信サービスのアプリを用いて平均的になぜ楽曲を聴くのか [8, 19, 24, 25] や，楽曲聴取のサー週に 1 日以上楽曲を聴いている，（2）そのアプリ上で楽ビスやアプリを人々がなぜ利用しているか [12, 14, 16]

曲を再生しながら歌詞を閲覧したことが 10 回以上ある，といったものが典型的である．もうひとつのアプロー（3）日本人である．回答者は Web ブラウザを通じて我々

チは，楽曲の再生ログの分析である．再生ログは，楽の用意したアンケートに回答した．各回答者には謝礼と曲配信サービスのプラットフォームが提供する API をして 2,275 円を支払った．アンケートには 297 名が回答用いた収集 [28, 31] や，Twitter で「#nowplaying」やしたが，分析結果をより信頼できるものにするために，「#itunes」などのハッシュタグが付いたツイートからの91 名の回答を除去した（14 名は選択式の全ての質問に収集 [9, 27, 34] が一般的である．収集した再生ログを用対して同じ番号を選んでいたため，77 名は回答を終える

いて，各楽曲や各アーティストの再生回数が冪分布に従時間が短すぎたため）．残りの 206 名の性別と年代の分うことを示す [28, 31, 34]，ジャンルやタグの人気度を

布は男性 95 名（10 代 2 名，20 代 20 名，30 代 22 名，40比較する [9, 27, 34]，曜日や時刻に応じた楽曲再生頻度

代 26 名，50 代 25 名），女性 111 名（10 代 4 名，20 代を分析する [9, 28]，といったことが取り組まれてきた．

21 名，30 代 27 名，40 代 28 名，50 代 31 名）であった．

以上のように，「なぜ楽曲を聴取するか」を対象とした

3.2

結果と考察

研究では，質問を通して人々の意図を明らかにできると

3.2.1

閲覧理由の頻度いう利点を活かしてアンケートやインタビューを行うこスマートフォンで楽曲聴取時に歌詞を閲覧する理由ととが多い．また，「どのように楽曲を聴取するか」を対象

して次の 8 種類を候補とした．確認：歌詞を聴き取れとした研究では，実際の膨大な楽曲聴取データを通してなかった箇所が何と歌われているのか確認するため．理人々の振る舞いを明らかにできるという利点を活かして

解：歌詞をより深く理解するため．歌唱：カラオケなどログ分析を行うことが多い．本稿でもこうした利点を活

人前で歌うためではなく、自分で口ずさむため．構造：かし，アンケート調査により「なぜ」，ログ分析により楽曲の構成（A メロ・B メロ・サビなど）を確認するた「どのように」，歌詞を閲覧するのかを調査する．

め．練習：カラオケなど人前で歌う練習をするため．退2.2

歌詞に基づくシステム

屈：手持ち無沙汰を解消するため．言語：語学の勉強の歌詞を活用した様々な楽曲聴取支援の研究が行われてため．作詞：作詞の勉強のため．回答者は各理由で歌詞きた．代表的な例として，歌詞の一部をテキストで入力を閲覧する頻度を 1 から 5 の 5 段階（1：まったくないしたり [5, 21] 歌ったり [10, 32] することで，その歌詞〜5：よくある）で回答した．理由は回答者ごとにランの一部を含む楽曲を検索できるシステムがあげられる．

ダムな順で表示されるようにした．

他にも，歌詞から推定したトピックに基づく楽曲探索シ

図 1 に，各理由に対する回答の分布を示す．
「確認」とステム [22, 26, 30, 33]，歌詞の内容を直感的に理解でき「理解」では「それなりにある」または「よくある」と回るように歌詞中の単語に合致するアイコンを表示する可

答した回答者が多く，Bonferroni 補正をした Wilcoxon

視化システム [20]，歌詞の理解容易性の推定による第二の符号順位検定の結果，「確認」と「理解」の回答の中央外国語の学習支援システム [11] などが提案されてきた．

値はその他 6 種類の理由の回答の中央値よりも有意に高こうしたシステムを今後開発していくうえで，本研かった（p < 0.01）．歌詞の閲覧理由に応じたユーザ支究で得られる知見を活かすことが期待できる．例えば，援を実現することは有用であると考えられる．例えば，

Proceedings of ARG WI2

表 1 3 つの観点における各理由でのユーザの振る舞い．

181
159128103105695728

タイミング

012255075
34100125150
5175200

図 1 歌詞閲覧理由の回答の分布．カッコ内の数値は「それなりにある」「よくある」と回答した回答者数を表す．

繰り返し割合

理由

再生前

再生後

1回

複数回

一部分

確認4995∗∗70111∗∗

53

大部分

84∗∗

理解

6070

38121∗∗

20116∗∗

歌唱

50513692∗∗

1685∗∗

構造

2946∗

3370∗∗

1857∗∗

練習55∗

33

1491∗∗

1378∗∗

退屈

1239∗∗

2940

1931

語学

27

181245∗∗

239∗∗

作詞

1110325∗∗

217∗∗「理解」を理由とするユーザに対しては，歌詞の様々な∗（∗∗）：z 検定（両側検定）での p < 0.05（p < 0.01）における統計的有意差．

解釈を提示することが，ユーザのより深い歌詞の理解のいをより正確に分析できるよう，これ以降は各理由に対助けになりうる．したがって，ユーザが閲覧している歌して「それなりにある」または「よくある」と回答した詞の解釈を Web 上から自動的に収集して歌詞とともに回答者のみを対象として追加のアンケートを行った．

提示する研究への発展が考えられる．

観点 1：タイミング．回答者に対して「あなたがこの残りの 6 種類の理由のうち，「歌唱」「構造」「練習」の理由で歌詞を閲覧するとき，歌詞を閲覧することを決め3 種類には半数以上の回答者が「それなりにある」またるのは（a）楽曲を再生する前である，（b）楽曲を再生しは「よくある」と回答した．
「歌唱」および「練習」のよた後である．
」という文面を提示した．これに対する回

うに歌うことを理由に歌詞を閲覧するユーザのために，答として，（1）（a）がほとんど，（2）どちらかといえばいくつかのスマートフォンの楽曲再生アプリでは既に，（a）の方が多い，（3）（a）と（b）は同じぐらい，（4）ど楽曲の再生時間と同期しながら歌詞を自動的にスクローちらかといえば（b）の方が多い，（5）（b）がほとんど，ルする機能を実現している．歌唱パフォーマンスを改善の 5 種類を用意した．回答が得られた後，（1）と（2）をするためのより発展的な機能として，歌詞の各パートを「再生前」，（4）と（5）を「再生後」と集約して回答を集歌うためのコツを提示したり，歌唱力を自動的に評価し計した．表 1 の「タイミング」の列に各理由の集約後のたりする機能 [23] の提供も考えられる．
「構造」を理由回答者数を示す．
「再生後」の回答者数が有意に多い「構とした歌詞の閲覧に関しては，ユーザがより早く歌詞の造」の理由に対しては，3.2.1 項で述べた「構造」用の構造を把握できるように，歌詞の構造を自動的に推定し機能を楽曲の再生中に素早く使用できるようにすることて色付けする機能 [7] などの提供が期待できる．

でユーザの利便性が高まるであろう．それに対して「練「退屈」「言語」「作詞」は上述の理由に比べると少数習」は「再生前」の回答者数が多いため，3.2.1 項で述派であったが，これらの理由のための機能を提供するこべた「練習」用の機能を最初から有効にして楽曲を再生とで，より多くのユーザがその機能を使って歌詞を閲覧できるオプションを用意することで，ユーザがより積極するようになる可能性がある．そうなれば，ユーザがよ的にカラオケの練習用に楽曲再生アプリを使用することり頻繁に楽曲を聴く機会を持つことになり，ひいては音が期待できる．

楽配信プラットフォームの活性化にもつながる．
「退屈」

観点 2：繰り返し．回答者に対して「あなたがこの理を理由としているユーザには，再生している楽曲の関連由で歌詞を閲覧するとき，同じ曲をリピート再生しなが情報（別のアーティストの類似楽曲など）を提示するこら、その曲の歌詞をどの程度連続で見ることがあるか．
」とで未知の楽曲との出会いを支援できる．
「言語」や「作という質問をした．質問に対する回答として，（1）リピー詞」といった学習のために歌詞を閲覧しているユーザでト再生せずに 1 回だけ歌詞を見ることが多い，（2）2 回あれば，学習効率を向上させる機能を欲しがるかもしれ〜3 回連続で歌詞を見ることが多い，（3）4 回以上連続ない．
「言語」であれば，歌詞の単語をタップすることでで歌詞を見ることが多い，の 3 種類を用意した．
（1）をその単語の意味を提示する機能や，再生中のアーティス「1 回」，（2）と（3）を「複数回」と集約して回答を集

トの楽曲の中からより平易な歌詞の楽曲を推薦する [11]計した．表 1 の「繰り返し」の列に結果を示す．いずれ

機能などは実現可能性が十分にある．
「作詞」であれば，の理由においても，「1 回」の回答者よりも「複数回」の閲覧中の歌詞で使われている技法を説明して，同じ技法回答者数の方が多かったため，1 つの楽曲を連続再生しが使われている楽曲を推薦する機能などが考えられる．

ながら繰り返し歌詞を閲覧する行動は一般的であると言3.2.2

閲覧理由ごとのユーザの振る舞いえる．したがって，例えば「理解」の理由であれば，楽次に，歌詞を閲覧する 8 種類の各理由におけるユーザ

曲の頭出しのたびに提示する歌詞の解釈を変えるなど，の振る舞いを 3 つの観点から調査した．ユーザの振る舞繰り返しの回数に応じてユーザに提示する情報を変える

Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集

ような工夫が考えられる．
観点 3：割合．回答者に対して「あなたがこの理由で104

歌詞を閲覧するとき，歌詞全体の何%程度を見ることが103最も多いか．
」という質問をした．質問に対する回答とし102て，（1）≤20%，（2）21%–40%，（3）41%–60%，（5）61%–

101

80%，
（5）≥81%，の 5 種類を用意した．回答が得られ100た後，（1）と（2）を「一部分」，（4）と（5）を「大部分」と集約して回答を集計した．表 1 の「割合」の列に各理由の集約後の回答者数を示す．いずれの理由でも「大部%6合，そのユーザは手持ち無沙汰な可能性があるため，音3104

2
100

1

2

3

4

567

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

図 3 1 日の各時刻におけるログ数の分布．

どのように歌詞を閲覧するのか

4103

54

ような楽曲の関連情報を提示するのに適している．

102101

LyLog
Lastfm7

り，ユーザが短時間だけ歌詞を閲覧して閲覧をやめた場
楽配信プラットフォームにとっては，3.2.1 項で述べた

100

図 2 各楽曲のログ数の分布．ログが x 件の楽曲が y 件存在する．

分」の回答者数の方が多かったが，「退屈」においては「一部分」と「大部分」の間に有意差はなかった．つまLyLog
Lastfm105

本章では，スマートフォンの音楽再生アプリから送信

イムスタンプ，ユーザ ID，楽曲 ID が記録されている．

された 2,300 万件以上の歌詞閲覧ログを用いて，人がどLyLog データセットと統一するため，まず日本人ユーザのように歌詞を閲覧するのかについて報告する．のログを抽出した（データセットには各ユーザの国籍も4.1

データセット

歌詞閲覧ログ．歌詞の閲覧に関しては，スマートフォンの様々な音楽再生アプリに対して歌詞データを配信している日本の歌詞配信業者（株式会社シンクパワー）の協力のもと，日本のある音楽配信サービスの iOS 版アプリから収集されたログデータを用いる．このアプリ含まれる）．次にタイムスタンプが 2013 年 1 月 1 日から2013 年 12 月 31 日であるログを収集し，再生時間が 30秒未満のログを削除した．最終的に得られたデータセット（Lastfm と呼ぶ）は，ユーザ数が 660 名，ユニーク楽曲数が 718,466 曲，ログ数が 2,932,430 件であった．

4.2

基礎的な統計量では，ユーザは楽曲を聴いている最中にその楽曲の歌詞

図 2 に各楽曲の消費回数（ログ数）の分布を示す1 ．いを閲覧することができる．アプリは歌詞配信業者から提ずれのデータセットでも消費回数は冪分布に従っている

供される API を用いて歌詞データを取得し，歌詞配信が，歌詞の閲覧の方が人気の楽曲への偏りがより大き業者はそのたびにタイムスタンプ，ユーザ ID，楽曲 ID

い．具体的には，全てのログの 80%を構成する楽曲が，を含む歌詞閲覧ログを記録する．ここで，アプリは楽曲

Lastfm では人気度の上位 34.8%の楽曲であるのに対しの再生と同時に自動的に歌詞データを取得するのではて，LyLog では人気度の上位 6.64%の楽曲である2 ．

なく，ユーザが明示的に歌詞をリクエストしたときのみ

図 3 に，1 日の中での各時刻におけるログ数の分布を取得することに注意されたい．それゆえ，上述のログは示す．日本の統計局が公表している社会生活基本調査報

ユーザがどのように歌詞を閲覧しているかを分析するの

告 [29] によると，平均的な日本人は午前 6 時 32 分に起に適している．我々はまず，タイムスタンプが 2018 年

床して午前 7 時 30 分から 8 時 30 分の間に通学または1 月 1 日から 2018 年 12 月 31 日であるログを収集した．

出勤し，午後 6 時から 7 時の間に帰宅して午後 11 時 15

次に，ユーザが歌詞をリクエストしてから 30 秒未満で分に就寝する．このような生活スタイルと照らし合わ

次の歌詞をリクエストした場合，ユーザの誤操作で歌詞せると，2 つのデータセットには次のような共通点が見が取得された可能性があるため，そのようなログを削除られる．朝の通学・通勤時間から就寝時間にかけてログした．最終的に得られたデータセット（LyLog と呼ぶ）の数は増加傾向にあり，就寝時間を過ぎるとログの数はは，ユーザ数が 611,895 名，ユニーク楽曲数が 214,434減少していく．その一方で，午後 5 時から午後 11 時 59

曲，ログ数が 23,034,417 件であった．

分の間は，LyLog の方が Lastfm よりもログの割合が高

楽曲再生ログ．歌詞の閲覧行動と楽曲の聴取行動の違いいという特徴がある．スマートフォンで歌詞を閲覧するを調査するため，Schedl により公開されている Last.fmためには，歌詞をリクエストするために画面をタップしのデータセット [28] を用いる．このデータセットにはユーザの楽曲再生ログが含まれており，各ログにはタ

1 これ以降，「消費」という語は LyLog であれば歌詞の閲覧を，Lastfm であれば楽曲の再生を意味する．
2 両データセットで，楽曲のログの数をその楽曲の人気度とした．

Proceedings of ARG WI22.5

LyLog
Lastfm

3025

1.520

1.015
10

0.50.0

LyLog
Lastfm

35%

2.0

50.0

0.2

0.4

0.6

0.80

1.0

122

図 4 各ユーザの消費における繰り返しの割合の分布．

図 5 正規化されたインデックスの差の平均値．て歌詞を見るというように，ユーザが能動的にアプリと楽曲を抽出する．これは，楽曲の寿命の始まりと終わりインタラクションをする必要がある．それに対して楽曲が LyLog と Lastfm それぞれの 1 年分のログに含まれの聴取は，スマートフォンを鞄やポケットに入れたままていることを保証するための処理である．上記の手順ででも可能であり，ユーザは受動的でよい．こうした違い抽出されたあるユーザの N 件のログから成るリストをにより，ユーザは帰宅後の時間が十分にある状態で歌詞

L = {i1 , . . . , iN } とする．この中である楽曲 s が k 回を閲覧する傾向にあるのではないかと推測される．した

消費されているとき，それらのインデックスのリストをがって，3.2.1 項で述べたような機能を常に提示するの{is1 , . . . , isk } ∈ L とすると，j 番目と j + 1 番目の消費のがユーザにとって煩わしいようであれば，日中は提示せずに夜に提示する方が，歌詞の閲覧に多くの時間を割くインデックスの差（ギャップ）を gj = isj+1 − isj により定義する．

ことができるという点で適しているであろう．

全ユーザを対象としたときの，gj の平均値の推移を図

曜日ごとのログ数の分布に関しては，平日よりも休5 に示す．視認性のため，全ての gj は g1 で割ることで日の方が LyLog で 6.64%，Lastfm で 6.53%多かったが，正規化した（LyLog と Lastfm における g1 の平均値はそ

両データセットの間で大きな違いは見られなかった．

れぞれ 19.0 と 248 であった）．LyLog の gj の増加率は4.3

繰り返しに基づく消費

Lastfm には劣るものの，Benson らの報告 [4] と同様に，本節では，ユーザが同一楽曲を複数回消費する，繰り歌詞の閲覧においても，繰り返しの消費回数が増えるに返しに基づく消費に着目する．最初に，各ユーザが消費つれて gj が大きくなる傾向にあることがわかる．このする楽曲における繰り返しの割合を調査する．例えば，

結果は，ユーザがある楽曲の歌詞を繰り返し閲覧していあるユーザが 100 件の歌詞を閲覧して，そのうちの 40るとき，最初は短いスパンでその歌詞を繰り返し閲覧す件が既に閲覧をしたことのある歌詞を繰り返し閲覧してるが，ユーザが飽きるにつれてそのスパンは徐々に長くいれば，繰り返しの割合は 0.4 となる．図 4 に割合の分なり，やがてはその歌詞を見なくなることを意味する．

布を示す．図より，LyLog の割合は Lastfm の割合よりgj の値が徐々に増加するということは，Benson らのも低い傾向にあることがわかる．割合の平均値は Lastfm

手法 [4] を用いることで，ある歌詞の閲覧に飽きつつあの 0.604 に対して LyLog は 0.378 である．楽曲の聴取でるユーザを特定できる可能性がある．そうしたユーザをは繰り返しの割合が特に高いことが知られているが，他特定して，3.2.1 項で述べたような機能の中でそのユーザのドメイン（動画の視聴の 0.26 や英語の Wikipedia 記がまだ使用したことのない機能を提示することで，ユー

事のクリックの 0.15 [4]）に比べると，歌詞閲覧の 0.378

ザのその歌詞に対する興味を持続させるというアプローという値も十分に高いと言える．

チが考えられる．あるいは，ある歌詞に飽きつつあるのBenson ら [4] は，繰り返しに基づく消費において，各であれば，例えばトピック的にその歌詞と関連するようアイテムはユーザ固有の「寿命」を持つと述べている．

な歌詞を持つ，そのユーザにとって未知の楽曲を推薦す

これは楽曲の聴取であれば，あるユーザにとってのあるることで，ユーザの興味を広げることも可能であろう．

楽曲の寿命の最初の頃は短いスパンで繰り返し聴取さ

ただし，楽曲の聴取とは異なり，歌詞の閲覧においては，れるが，寿命の終わりに近づくにつれて聴取のスパンがユーザが歌詞を暗記したために閲覧しなくなるというこ長くなり，最終的にはユーザがその楽曲に飽きて聴かなとも考えられる．繰り返し閲覧していた歌詞を閲覧しなくなることを表す．Benson らの手順に倣い，歌詞の閲くなる理由の調査も今後の興味深い研究課題である．

覧における楽曲の寿命を以下のように調査した．LyLog
内のあるユーザに対して，まずそのユーザのログをタイ

5

おわりにムスタンプの昇順にソートする．次にそのリストの各楽

本稿では，スマートフォンで楽曲の聴取時に人々がな曲の最初と最後のタイムスタンプを取得し，いずれのタぜ，どのように歌詞を閲覧するのかを調査した．
「日中イムスタンプもリストの中央の 60%に含まれるようなよりも夜間の方が歌詞が閲覧されやすい」などのいくつ

Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集

かの結果は自明であったかもしれない．しかし，これまでに取り組まれていない研究課題においては，意外な結果だけでなく，データに基づいて自明な結果も示すことに意義がある．なぜならば，この先の研究で歌詞に関する手法やシステムを提案する際に，本稿で示した自明ではあるが検証された結果を必要に応じて根拠として参照できるようになるからである．本稿では「なぜ」と「どのように」の双方において日本人だけを対象としている
ため，得られた知見の一般化には限界がある．しかしこの限界は同時に，国による歌詞の閲覧行動の差異の検証という，より発展的な研究課題の可能性も秘めている．
他にも，デバイス（PC やタブレットなど）や場所（家，レストラン，公共交通機関など）による歌詞の閲覧行動の差異の調査も重要な研究課題としてあげられる．
謝辞 歌詞閲覧ログを提供していただいた株式会社シンクパワーに感謝する．本研究の一部は JST CREST (JPMJCR20D4)，JSPS 科研費 (20K19934) の支援を受けた．
参考文献[1] D. Bainbridge et al. How people describe their music
information needs: A grounded theory analysis ofmusic queries. ISMIR, pages 221–222, 2003.
[2] M. P. Barman et al. Decoding the style and bias ofsong lyrics. SIGIR, pages 1165–1168, 2019.
[3] D. Baur et al. Listening factors: A large-scale principal components analysis of long-term music listening
histories. CHI, pages 1273–1276, 2012.
[4] A. R. Benson et al. Modeling user consumption sequences. WWW, pages 519–529, 2016.
[5] E. Brochu and N. de Freitas. “Name that song!”a probabilistic approach to querying on music andtext. NIPS, pages 1505–1512. 2002.
[6] A. Demetriou et al. Vocals in music matter: The
relevance of vocals in the minds of listeners. ISMIR,pages 514–520, 2018.
[7] M. Goto. A chorus section detection method for musical audio signals and its application to a music listening station. IEEE Transactions on Audio, Speech,and Language Processing, 14(5):1783–1794, 2006.
[8] A. B. Haake. Individual music listening in workplacesettings: An exploratory survey of oﬃces in the UK.
Musicae Scientiae, 15(1):107–129, 2011.
[9] D. Hauger et al. The million musical tweet dataset:
What we can learn from microblogs. ISMIR, pages
189–194, 2013.
[10] T. Hosoya et al. Lyrics recognition from a singing
voice based on ﬁnite state automaton for music information retrieval. ISMIR, pages 532–535, 2005.
[11] K. M. Ibrahim et al. Intelligibility of sung lyrics: Apilot study. ISMIR, pages 686–693, 2017.
[12] J. H. Lee and J. S. Downie. Survey of music information needs, uses, and seeking behaviours: Preliminary ﬁndings. ISMIR, pages 989–992, 2004.
[13] J. H. Lee and R. Price. Understanding users of commercial music services through personas: Design implications. ISMIR, pages 476–482, 2015.
[14] J. H. Lee and N. M. Waterman. Understanding user
requirements for music information services. ISMIR,
pages 253–258, 2012.

[15] J. H. Lee et al.
Challenges in crosscultural/multilingual music information seeking.
ISMIR, pages 1–7, 2005.
[16] J. H. Lee et al. Understanding users of cloud music services: Selection factors, management and access behavior, and perceptions. Journal of the Association for Information Science and Technology,
68(5):1186–1200, 2017.
[17] J. H. Lee et al. Can we listen to it together?: Factors
inﬂuencing reception of music recommendations andpost-recommendation behavior. ISMIR, pages 663–669, 2019.
[18] L. A. Liikkanen and A. Salovaara.
Music onYouTube: User engagement with traditional, userappropriated and derivative videos. Computers in
Human Behavior, 50:108–124, 2015.
[19] A. J. Lonsdale and A. C. North. Why do we listen
to music? A uses and gratiﬁcations analysis. British
Journal of Psychology, 102(1):108–134, 2011.
[20] W. Machida and T. Itoh. Lyricon: A visual musicselection interface featuring multiple icons. IV, pages
145–150, 2011.
[21] M. Müller et al. Lyrics-based audio retrieval andmultimodal navigation in music collections. ECDL,
pages 112–123, 2007.
[22] T. Nakano and M. Goto.
LyricListPlayer: A
consecutive-query-by-playback interface for retrieving similar word sequences from diﬀerent song lyrics.
SMC, pages 344–349, 2016.
[23] T. Nakano et al. An automatic singing skill evaluation method for unknown melodies using pitch interval accuracy and vibrato features. INTERSPEECH,pages 1706–1709, 2006.
[24] A. C. North et al. Uses of music in everyday
life. Music Perception: An Interdisciplinary Journal, 22(1):41–77, 2004.
[25] W. M. Randall and N. S. Rickard. Reasons for personal music listening: A mobile experience sampling
study of emotional outcomes. Psychology of Music,
45(4):479–495, 2017.
[26] S. Sasaki et al. LyricsRadar: A lyrics retrieval system based on latent topics of lyrics. ISMIR, pages
585–590, 2014.
[27] M. Schedl. Leveraging microblogs for spatiotemporalmusic information retrieval. ECIR, pages 796–799,
2013.
[28] M. Schedl. The LFM-1b dataset for music retrieval
and recommendation. ICMR, pages 103–110, 2016.
[29] Statistics Bureau of Japan. Survey on time use
and leisure activities. Japan Statistical Association,
Tokyo, 2016.
[30] K. Tsukuda et al. Lyric Jumper: A lyrics-based music exploratory web service by modeling lyrics generative process. ISMIR, pages 544–551, 2017.
[31] G. Vigliensoni and I. Fujinaga. The music listening
histories dataset. ISMIR, pages 96–102, 2017.
[32] C. Wang et al.
An improved query bysinging/humming system using melody and lyrics information. ISMIR, pages 45–50, 2010.
[33] K. Watanabe and M. Goto. Query-by-Blending: Amusic exploration system blending latent vector representations of lyric word, song audio, and artist.
ISMIR, pages 144–151, 2019.
[34] E. Zangerle et al. #nowplaying music dataset: Extracting listening behavior from twitter. WISMM,pages 21–26, 2014.