DEIM Forum 2023 3a-1-5

e スポーツ推薦のための Twitter 分析に基づく
知名度と満足度算出手法の提案
山口 祐也†王元元†† 山口大学工学部知能情報工学科 〒 755–8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1
E-mail: †{b081ﬀ, y.wang}@yamaguchi-u.ac.jp
あらまし

近年，インターネット環境の普及によって e スポーツ文化が拡大しており，さまざまな e スポーツをプレイするプレイヤーが爆増しつつある．その要因には動画投稿配信サービスの向上があげられるが，実際に各 e スポー
ツにどれだけの人気があり，プレイヤー人口がいるのかは図り知ることができない．そこで本研究では，Twitter を用いて各 e スポーツにおけるツイートを収集し，プレイヤーが多い人気 e スポーツとプレイヤーが少ないニッチ e スポーツを推薦する手法を提案する．本論文では，Twitter データのメタデータ（ユーザ ID，エンゲージメント率，インプレッション数など）を用いて，各 e スポーツの知名度および満足度を算出することで，人気 e スポーツとニッチ eスポーツの 2 種類のランキングをユーザに推薦する．最後に，知名度と満足度により抽出された e スポーツの妥当性および 2 種類の e スポーツランキングの有効性を検証する．
キーワード e スポーツ，Twitter データ，知名度算出，満足度算出，ランキング
ンプレッション数）を用いて，e スポーツの知名度と満足度をそ

1 はじめに近年，インターネット環境の普及により，エレクトロニック・スポーツ（以降，e スポーツと記す）文化が拡大してきた．たとえば，Newzoo 1 における Global Esports Market Report によると，2014 年はゲーム関連視聴者数が 200 万人に対し，2022
年では視聴者が 5 億 3200 万人に上るというデータが示されている [1]．これは Youtube 2 や Twitch 3 等での動画投稿配信サービスの向上により e スポーツ視聴者数の増加に深く関係している．また e スポーツプレイヤーにおいて，年々e スポーツ数も増加しており，日本でも 2022 年時点で e スポーツプレイヤーは 360 万人程に増えている．e スポーツの発展・拡大に伴い動画投稿配信サービスと共に密接に e スポーツは成長していったが，近年ではその助力にソーシャルネットワークサービス（以れぞれに算出する．知名度とは，どの程度多くの人々がその eスポーツを知っているかを表す度合いである．知名度が高い場
合，多くの人々がその e スポーツについて知っていることになり，知名度が低い場合，多くの人々がその e スポーツについてあまり知らないということになる．そのため，短い投稿間隔で，多くのプレイヤーがプレイし，多くのツイートが投稿された eスポーツの知名度が高くなる．また，満足度とは，e スポーツをプレイしたプレイヤーがその e スポーツに対してどの程度満足できるかを表した指標である．満足度が高い場合，その e スポーツをプレイしたプレイヤーが満足できる可能性が高く，低い場合は満足する可能性が低いということになる．ツイートの投稿に反応した人が多い，つまり，エンゲージメント率が高く，インプレッション数が少ないと値が高くなる．

降，SNS と記す）が関わっていると予想される．理由には SNSにはゲーム機器各種やパーソナルコンピュータ内の e スポーツから Twitter 4 に投稿できる手段が多くあり，日本の e スポーツプレイヤーは多くの e スポーツに関するタグ付きツイートを投稿する傾向がある．そこで本研究ではこれらの傾向を活かし，SNS 上に投稿されたタグ付きツイートを利用して，e スポーツ

図 1 2 種類の e スポーツ

プレイヤーにおける各 e スポーツの興味や関心を深められることを目指す．

本研究では，Twitter に投稿された e スポーツに関するツ

そこで本研究では，指定した各 e スポーツにおいて SNS 上イートのメタデータを用いて，各 e スポーツの知名度・満足度に投稿されているツイートのメタデータ（投稿者 ID，フォローの算出を行い，また，図 1 のように算出した知名度と満足度に数，フォロワー数，いいね数，RT 数，エンゲージメント率，イ基づき 2 種類の e スポーツランキングを生成を目指す．人気 eスポーツとは，知名度が高く，満足度が高い e スポーツであり，

1：https://newzoo.com/

e スポーツの中でも相対的にプレイヤー人口が多い e スポーツ

2：https://www.youtube.com/を対象としている．ニッチ e スポーツとは，知名度の低く，満3：https://www.twitch.tv/

足度が高い e スポーツであり，e スポーツの中でも相対的にプ

4：https://twitter.com/

レイヤー人口が少ない e スポーツを対象としている．

たそれに伴い，萩原悟一ら [17] は集中や認知に関するスキルに

本論文の構成は以下のとおりである．2 章では，ランキング着目したポジティブ的な効果について，Burroughs ら [18] らはの生成や比較に関する研究や e スポーツを扱った研究などを紹

Twitch 等のストリーミング配信と e スポーツの将来の発展に介する．3 章では，Twitter 分析に基づく知名度と満足度算出について調査した．本研究では，e スポーツプレイヤーの特徴やついて説明する．4 章では，知名度と満足度を用いた e スポー

視聴者側の属性には触れないが，今後の研究内容の着眼点を得

ツ推薦から述べる．5 章では，生成した 2 種類のランキングのるものとして課題とする．

有用性を図るための評価実験について述べる．最後に，6 章でまとめと今後の課題について述べる．

また，Karol ら [19] は，e スポーツの興味分野での多基準決定分析（MCDA）メソッドを使用し，e スポーツプレイヤーを評価するための意思決定支援システムエンジンを構築を試みた．こ2 関連研究
Twitter 上に投稿されたツイートから抽出したメタデータを用いて，ランキング生成や情報提供，およびその分析に関するさまざまな研究やシステムの開発が盛んである．
奥ら [2] は，ユーザの価値判断基準モデルに基づいたコンテ

れらの研究では，Characteristic Objects METhod (COMET)を使用し，人気 e スポーツ内でのプレイヤーのランキングを生成するモデルを作成した．

3 Twitter 分析に基づく知名度と満足度算出

キストに依存するランキング手法を提案している．また，倉島

本章では，e スポーツの投稿者 ID，フォロー数，フォロワー

ら [3] は，掲示板や Blog などに投稿された商品に対する口コミ数，いいね数，RT 数，エンゲージメント率，インプレッショ

によつコンテキスト情報を基に評価対象と比較対象を用いたラン数などのメタデータを用いて知名度と満足度を算出する方法

ンキング手法を提案している．これらの研究では大量のテキスについて説明する．本研究では，e スポーツ 28 種類に関するトデータから比較評価要素を抽出し，それを基に対象集合の中ツイートを 2022 年 10 月 6 日から 2022 年 11 月 30 日まで，約から価値のあるものを発見し評価値によるランキング手法を提10 万件収集する．ここで収集するツイートの基準はそれぞれの案している．本研究では，抽出対象にツイートを用いたランキ

アプリケーションから直接 e スポーツの画面を共有する時に付ング手法を提案する．

けられる公式が設定しているハッシュタグを中心に収集する．

知名度を扱う研究では，Kozaki ら [4] は，ジオタグ付き写真の view 数，位置情報および投稿日時を用いて，ホットスポッまたここで収集するツイートは日本語版のツイートのみを対象としている．

トにおける知名度・満足度をそれぞれ算出する．また，王ら [5]もジオタグ付き写真のユーザ ID，や写真の view 数，位置情報および投稿日時を用いて，ホットスポットにおける知名度・満足度をそれぞれ算出する．これらの研究では算出された知名度・満足度を用いて 2 種類のビクトリアルマップを生成する手法を提案している．本研究では，データセットをツイートのメタデータのみに絞り，ツイートのエンゲージメント率やインプレッション数などを用いて，任意の e スポーツに関する知名度と満足度を算出し，それに基づき 2 種類のランキングを生成することを目指す．
図2

さらに，本研究で扱う e スポーツについて関係のある研究も収集したツイートのメタデータ

盛んに行われている [6] [7] [8]．伊藤と薮谷 [9] は，プレイヤーの専門指向化要因とスポーツ歴およびテレビゲーム歴の関連

3. 1 e スポーツの知名度算出性を明らかにした．これらの研究では，レクリエーション専門

知名度とは，どの程度多くの人々がその e スポーツを知って志向化の概念に基づきマーケティングやプロモーションといっいるかを表す指標である．知名度 R は以下の式により算出する．

た視点から e スポーツプレイヤーのスポーツ歴およびテレビゲーム歴の関連性を明確にし調査フォーラムアンケートを用いて重回帰分析を行い，e スポーツプレイヤーの専門志向化と過去のスポーツ歴の関連性を調査した．また，Jenny ら [10] や，

Williams ら [11] は e スポーツに携わる人の属性についての調査を行った．Himmelstein ら [13] は，League of Legend に焦点を当て，プレイヤーのメンタルが与える e スポーツへの影響についての調査を行った. また，e スポーツ化についての現状と将来性に関係のある研究も盛んに行われている [14]．Nyle ら [15]は大学での e スポーツの取り組みについての調査を行った．まR=N
フォロワー数
×T
フォロー数

(1)

3. 2 e スポーツの満足度算出
満足度とは，e スポーツプレイヤーがその e スポーツに対してどの程度多くの人々が満足できたかを表した指標である．満足度 S は以下の式により算出する．

S=E× 100I(2)I はインプレッション数を表している．E はエンゲージメン
ト率を表しており，SNS の投稿に対する反応をしたユーザの割合であり，これをインプレッション数 I で割ることにより，e表2提案手法により抽出されたニッチ e スポーツ

スポーツプレイヤーの満足度割合を求めることができる．そし順位

ニッチ e スポーツ

知名度

満足度て，式 2) の値が高いほど満足度 S が高いことになる．つまり，

1

パズル＆ドラゴンズ

0.15

0.99

複数回ツイートを投稿する人は，その e スポーツに対して満足2

ストリートファイター

0.10

0.41

3

テトリス

0.09

0.62

4

大乱闘スマッシュブラザーズ

0.08

0.68

5

スプラトゥーン

0.05

0.94

6

NBA

0.05

1.00

7

Battlefield

0.03

0.83

8

Minecraft

0.03

0.62

9

Zwift

0.00

0.61

0.21

0.22

できたと考えられる．そのため，より少ない反応でより多くの人に見られる e スポーツは，多くのプレイヤーが満足できたことになる．

4 知名度と満足度を用いた e スポーツ推薦
4. 1 e スポーツ抽出閾値提案手法に基づいて算出された知名度と満足度を用いて，人気 e スポーツとニッチ e スポーツをそれぞれ抽出する．28 種類の e スポ―ツの知名度と満足度の平均値をそれぞれ閾値とし，まず満足度が閾値よりも高い e スポーツを抽出する．次に，抽出された満足度の高い e スポーツから，知名度が閾値よりも高5 評価実験
5. 1 データセット作成

い e スポーツを人気 e スポーツとして抽出する．また，知名度提案手法で利用する「人気 e スポーツランキング，ニッチ eが閾値よりも低い e スポーツをニッチ e スポーツとして抽出す

スポーツランキング」は海外ゲーム市場調査会社 Newzoo が所る．今回は，提案手法に基づいて算出された知名度 R の閾値は持する e スポーツ競技者人口データセットを Newzoo によって0.21，満足度 S の閾値は 0.22 であった．

提供されたものある．これは 2022 年 6 月 1 日から 2022 年 11月 30 日において，全世界の e スポーツプレイヤーデータ約 14. 2 e スポーツランキング億件が含まれる．本研究では Newzoo データセットを用いて，本研究では，抽出した人気 e スポーツおよびニッチ e スポー
ツを用いて 2 種類の e スポーツランキングを生成する．具体的には，図 1 で示したように知名度が閾値より高く，満足度が閾値より高い e スポーツを人気 e スポーツとし，知名度を基準にランキングする．また，同様に知名度が閾値より低く，満足度が閾値より高い e スポーツをニッチ e スポーツとし，知名度を基準にランキングする．その結果より表 1 および 2 のランキン

各 e スポーツにおけるトップゲームランキング，プレイヤーのシェア%率，生涯プレイヤー総数を利用する．
人気 e スポーツ，ニッチ e スポーツの抽出対象は Newzoo より示されたトップゲームランキングに記載されているゲームの内，e スポーツに分類されているものを抽出対象とする．また
人気 e スポーツ，ニッチ e スポーツの分類には以下の式を用いて算出する．

グをそれぞれ生成した．
閾値 =表1

提案手法により抽出された人気 e スポーツ

順位

プレイヤーのシェア率
生涯プレイヤー総数

人気 e スポーツ

知名度満足度1

League of Legends

1.00

0.44

平均より高い閾値を持つ e スポーツを人気 e スポーツ，平均よ2

FIFA ワールドカップ

0.870.51

り低い閾値を持つ e スポーツをニッチ e スポーツとして抽出

3Shadowverse

0.62

0.51

した．

4Rocket League

0.41

0.23

5Apex Legends

0.36

0.98

6

太鼓の達人

0.32

0.82

7

ぷよぷよ

0.31

0.45

トップゲームランキングを基調とした 2 種類の e スポーツラン

8OVERWATCH

0.25

0.63

キングと比較する．

9

Fortnite

0.23

0.42

10

VALORANT

0.23

0.31

閾値

0.21

0.22

ここで算出された各 e スポーツの閾値を基に平均を算出し，本節では，提案手法に基づいて生成された 2 種類の e スポー
ツランキングの例を示し，Newzoo から各 e スポーツにおける

5. 2 実験 1：人気 e スポーツ・ニッチ e スポーツ抽出精度の検証
実験 1 では，提案した人気 e スポーツとニッチ e スポーツのe スポーツによっても各々総データ数に大きな差異が見られたが，算出の都合上満足度に大きく反映される結果となった．
また人気 e スポーツには PC を用いる e スポーツが，ニッチe スポーツにはコンシューマー機器を用いる e スポーツが多くピックアップされる結果となった．

抽出精度を評価するために，比較手法を既存の各 e スポーツ競技者人口順とした上位の e スポーツを使用し，評価実験を行った．あらかじめ 5. 1 節で作成した人気 e スポーツリスト（表 3）とニッチ e スポーツリスト（表 4）を正解データとする．これらの正解データと，知名度と満足度により抽出された人気 e ス
ポーツとニッチ e スポーツとの比較を行って，下記の式を用いてそれぞれの正解率を算出する．

正解率 =｜正解データ｜∩｜人気・ニッチ e スポーツ｜｜人気・ニッチ e スポーツ｜

表5

正解データとなる人気 e スポーツランキング（上位 10 件）順位

人気 e スポーツ

1

League of Legends

2

CS:Go

3

Fortnite

人気 e スポーツ

4

Call of Duty Modern WarfareLeague of Legends

5

PLAYERUNKNOWN S BATTLEGROUNDS

CS:Go

6

VALORANT

Fortnite

7

Rocket League

Call of Duty Modern Warfare

8

DOTA2

PLAYERUNKNOWN S BATTLEGROUNDS

9Apex Legends

VALORANT

10World of Warcraft

表3

人気 e スポーツリスト

Rocket League
表6

DOTA2
Apex Legends

正解データとなるニッチ e スポーツランキング（上位 10 件）
順位

ニッチ e スポーツ

鉄拳

1ストリートファイター

World of Warcraft

2

FIFA ワールドカップ

チームファイトタクティクス

3

Hearthstone

ウイニングイレブン

4

Minecraft

HADO

5

Zwift

6

NBA

7

クラッシュ・ロワイヤル

8

大乱闘スマッシュブラザーズ

ニッチ e スポーツ

9

Destiny

ストリートファイター

10

スプラトゥーン

Hearthstone

表7

提案ランキングの評価結果

Minecraft

ランキング

Zwift

人気 e スポーツ

0.72

0.46

NBAニッチ e スポーツ

0.87

0.75

表4ニッチ e スポーツリスト

FIFA ワールドカップ
nDCG@5 nDCG@10

クラッシュ・ロワイヤル
大乱闘スマッシュブラザーズ
グランブルーファンタジーヴァーサス
サムライスピリッツとなる e スポーツランキングをそれぞれ表 5 および 6 に示す．
提 案 ラ ン キ ン グ の 評 価 結 果 を 表 7 に 示 す．nDCG@5 とDestiny

nDCG@10 を用いて提案手法によるランキングの評価を行った

スプラトゥーン

結果，nDCG@5 のほうが人気 e スポーツおよびニッチ e スポー

モンスターストライクツともに nDCG@10 よりも高い結果となった．

抽出された人気 e スポーツの正解率は，50.0%，抽出された
ニッチ e スポーツの正解率は，66.7%となった．

6 おわりに
本研究では，Twitter に投稿された e スポーツに関するツ

また，実験結果より満足度は，ユニークユーザのエンゲージ

イートのメタデータを抽出し知名度と満足度の要素を算出し，eメント率に大きく依存していることがわかった．これはユニー

スポーツプレイヤーがどの e スポーツに人がいるのか，またどクユーザのツイート投稿がエンゲージメント率を底上げしそれの程度人気があり e スポーツとしての満足度が高くプレイヤーに伴い満足度の数値も高くなり，エンゲージメント率が低いとに推薦する手法を提案した．評価実験では，知名度と満足度に満足度が低い数値となる．その結果 Newzoo が所持する e ス

より抽出された e スポーツの妥当性および 2 種類の e スポーツ

ポーツ競技者人口データセットと比較した場合において正解ランキングの有効性を検証した．

データとなる e スポーツの半分がランキングにピックアップされない結果となった．

5. 3 実験 2：e スポーツランキング有効性の検証
実験 2 では，提案手法に基づき生成した 2 種類の e スポーツ
ランキングの有効性を検証するために，Newzoo より提供された正解データと提案ランキングを nDCG@5 と nDCG@10 を用いてそれぞれ比較する．Newzoo より提供された正解データ

今後の課題として，まず，知名度と満足度に関する e スポー
ツの要素抽出方法を改善し，ツイートの内容をコンテキスト分析による感情の要素の値の算出方法について検討する必要がある．また本研究の提案手法で生成されたランキングについての知名度と満足度のアンケートによる提案手法についても行う予定である．また，今回の評価実験では，知名度と満足度の e ス
ポーツランキングを考慮したものではあるが，そのほかの要素についても追加で算出を行い，より多面的に評価することで，提案手法の有用性が正しく判断できる．また，各都道府県などで開催されているオフイベントや大会をマッピング表記できるように連携させ，位置情報と e スポーツを関連付けるシステムの作成と評価を行う予定である．

文

献[1] Newzoo International B.V.:
Newzoo s Global Esports & Live Streaming Market Report 2022 Free Version, https://newzoo.com/insights/trend-reports/newzooglobal-esports-live-streaming-market-report-2022-free-version,
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2, No. 1, pp. 57-80, 2009 年 3 月.
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[13] Daniel Himmelstein, Yitong Liu, Jamie L. Shapiro: An
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[15] Nyle Sky Kauweloa and Jenifer Sunrise Winter: Taking College Esports Seriously, The Journal of the Canadian Game
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ブ効果検証の試み: 集中度と認知的スキルに着目して, スポーツ
産業学研究, Vol. 30, No. 3, pp. 239-246, 2020 年.
[18] Benjamin Burroughs and Paul Rama: The eSports Trojan
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Worlds Research, Vol. 8, No. 2, pp. 1-5, 2015.
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Salabun: Identification of Players Ranking in E-Sport, Applied Sciences, Vol. 10, No. 19, 6768, pp. 1-35, 2020.