DEIM Forum 2014 F9-6

統計モデルに基づく楽曲動画のランキング手法
山岸 祐己†

斉藤和巳†† 静岡県立大学経営情報イノベーション研究科 〒 422–8526 静岡県静岡市駿河区谷田 52-1
E-mail: †{j12115,k-saito}@u-shizuoka-ken.ac.jp
あらまし

動画共有サイト「ニコニコ動画」に投稿されている楽曲動画のランキング手法を提案する．一般に，楽曲動

画は再生数，コメント数，マイリスト数の推移を基にランキングされるため，上位にランクインするためには，動画投稿者や動画内容に高い集客能力が求められる．故に，集客能力が乏しい楽曲動画は，楽曲そのものが優れていても，上位になることが困難である．これに対し我々は，ユーザが動画を再生してマイリストに登録する行動をベルヌーイ試行であると仮定し，動画がマイリストに登録された割合を，統計的に有意な評価値として正規化する．さらに，その評価値の推移を取ることによって，動画が有する集客能力に依存しないランキングを生成することを試みる．
キーワード

ニコニコ動画，ランキング，統計モデル，Z-score，時系列分析

1. は じ め にと共に，提案ランキング手法について説明する．最後に，提案法の定量的評価と本研究のまとめについて述べる．

近年，国内の大規模動画共有サービスである「ニコニコ動画（注 1）」において，音声合成ソフトウェア「VOCALOID（注 2）」

2. 楽曲動画データセットを用いた楽曲動画の投稿が非常に盛んである．他の動画共有

2. 1 データセットの概要

サービス（YouTube（注 3），zoome（注 4） 等）やコンテンツ投稿サ

今回使用するデータセットは，ニコニコ動画から取得した等）でも VOCALOID 楽曲は投稿されてVOCALOID オリジナル曲 （注 6） の楽曲動画データである．まいるが，ここでは VOCALOID に関するポータルサイトとしず，動画に付随している「タグ（注 7）」を判別基準として利用し，て広く認識されているニコニコ動画のみを考察の対象とする．

一般に VOCALOID オリジナル曲に付けられるタグを有する動

ニコニコ動画内で VOCALOID 楽曲動画が日に日に増加して画の ID を取得する．そして，ニコニコ動画の公式 API（注 8） かいるのは確かであるが，注目される投稿者は限定されていく傾

ら動画情報を取得し，その際にオリジナル曲ではないと判定で向が見られる．人気投稿者が投稿している楽曲動画は，キャラきるタグを有する動画を除外したものを最終的なデータとした．

クター，ストーリー，歌詞といった演出面で工夫をこらせたも本論文で使用するデータは 2013 年 4 月 3 日から 2014 年 1 月（注 5）

イト（ピアプロのが多いので，楽曲動画には動画としての質や話題性も求めら

3 日まで 24 時間毎に取得したものであり，最終日付で 106343れていることが伺える．逆に言えば，それらが欠如した楽曲は，曲の動画情報を有する．最終日付の基本統計量を表 1 に示す．

十分な評価を得られていない可能性が高いということである．
表 1 データセットの基本統計量

上記のような状況が形成され，加速し続けている最大の原因

Views

CommentsMylists

Length (sec)として，動画が再生数の単純な推移を基にランキングされていMax10785852

11720493

2929506132

ることが挙げられる．Salganik らの大規模な実験 [1] においてMinimum

14000

も，再生数のような社会的情報に基づく楽曲の降順一列表示は，Average

12947.07

714.66527.00235.86

個々の意思決定に多大な影響を与え，市場の不平等性を大いにMedian869

2224235増加させるとして明確に示されている．さらに，この実験結果

Mode22043240

は，全く同じ楽曲群であっても，社会的情報信号を増幅させる

S.D.

112285.78

50413.40

4019.01

118.51

か否かで，最終的な楽曲に対する評価は大きく変動するということを結論付けている．つまり，圧倒的な影響力を持っている2. 2 データ項目の説明

社会的情報は，個人の既存の嗜好すらも捻じ曲げてしまうとい

ここでは，データセットへの理解を深めるべく，各データ項うことである．
本論文の構成は以下となる．まず，楽曲動画データセットの説明を述べる．次に，ニコニコ動画のランキングの詳細を示す

目の説明について述べる．図 1， 2， 3 は，それぞれ再生数，コメント数，マイリスト数の度数分布である．
各動画における「再生数」とは，その動画が再生された回数（注 1）：http://www.nicovideo.jp/（注 6）：VOCALOID を用いて演奏された投稿者オリジナルの楽曲のこと．

（注 2）：http://www.vocaloid.com/（注 7）：ニコニコ動画で動画に関連付けられる文字列．1 つの動画につき 11 個

（注 3）
：http://www.youtube.comまで登録できる．また，投稿者は 5 つまで任意のタグにロックをかけることがで（注 4）：http://www.zoome.jp/

きる．

（注 5）
：http://piapro.jp/（注 8）：http://ext.nicovideo.jp/api/getthumbinfo/

を示すものである．再生数は，あるユーザが動画ページを読み6込んだ時点で加算され，十分な時間 （注 9） が経過すれば，同一10ユーザによって再び加算が可能となる．なお，プレイヤー機能
510によるリピート再生では再生数の加算は行われない．因みに，cookie を削除しつつ再生を行う等の不正アクセス行為によって410Frequency

再生数を意図的に増加させることを一般に「工作」と呼ぶ．

6103102510410310 01010

1Frequency

10010210410610

Number of Comments210

図 2 コメント数の度数分布

110610010241010651010

再生数の度数分布（10 刻みで離散化）

10Number of Views「コメント」とは，動画に書き込むことができる文字列のことであり，このコメント機能がニコニコ動画の最大の特徴と言われている．各動画における「コメント数」とは，それらコメ

4Frequency

図1310210ントが動画に付けられた回数を示すものである．連投制限（注 10）
さえ守れば，同一ユーザによる加算がいくらでも可能であり，110

投稿者や運営が意図的にコメントを削除しない限り，値が減少することは無い．
「マイリスト」とは，ニコニコ動画内にあるお気に入りの動

010 0
10

210

410

610

Number of Mylists

画をブックマークとして保存することができる機能のことである．各動画における「マイリスト数」とは，その動画をマイリ

図 3 マイリスト数の度数分布

ストに登録しているユーザ数を意味している．マイリスト数はするデータ等を元にユーザが独自に作成したランキング動画」
累積ではなく，即時的な値であり，同一ユーザによる重複も許のいずれかを指すことが多い．どちらのランキングも，基本的されていないため，減少することも大いにあり得る．再生数同には「集計基準」「対象とする動画カテゴリ」「集計期間」の組様，不正アクセス行為や，意図的な一斉登録によって「工作」み合わせで成り立っている．
が行われることが多々ある．
ニ コ ニ コ 動 画 が 公 式 と し て 扱って い る 集 計 基 準 は ，再3. 従来の動画ランキング

生 数 ，コ メ ン ト 数 ，マ イ リ ス ト 数 ，ニ コ ニ 広 告 （注 11） 宣

3. 1 ニコニコ動画における総合ポイント

伝 ポ イ ン ト を 総 合 評 価 し た「 総 合 ポ イ ン ト 」で あ る ．

ニコニコ動画は，2014 年 1 月時点で，約 1000 万という膨大「 総 合 ポ イ ン ト 」の 計 算 方 法 は 明 ら か に さ れ て い な いな動画を有している．そして，日々様々なランキングが，サイが ，一 般 に は『総合ポイント = 再生数 + (コメント数 ×トの至るところで展開されている．ニコニコ動画において「ランキング」といった場合，「ニコニコ動画の運営が公式に公開し補正値) + マイリスト数 × 15 + ニコニ広告宣伝ポイント × 0.3』

『補正値 = (再生数 + マイリスト数) ÷ (再生数 + コメント数 +ている公式ランキング」か，「ニコニコ動画の運営が公式に発表マイリスト数)』で算出できるとされている．現在のニコニコ動（注 9）：公表はされていないが，一般に 60 分とされている．

（注 11）：ニコニコポイント（有料コンテンツのための仮想通貨）を使って，ユー（注 10）：公表はされておらず，20 秒で 10 コメントが目安とされている．

ザが動画または生放送を宣伝することができるニコニコ動画のサービス．

画のデフォルトランキングは，この総合ポイントによるランキ510ングであるため，ユーザにより作成される「ランキング動画」
でも，同じような計算方法が採用されることが多い．

4

公式ランキングでは，全てのカテゴリを扱う「カテゴリ合算間，月間，合計（投稿されてから現在まで）があり，デフォルトでは 24 時間ランキングが表示される．

3. 2 総合ポイントの問題点
前節で示したように，総合ポイントの計算方法は，主に再生数，コメント数，マイリスト数の三項目の足し算であり，「補正Transition of Mylists

ランキング」の他に，約 30 種類の動画カテゴリごとの「カテゴリランキング」が存在する．集計期間は，毎時，24 時間，週10310210110値」等は気休めにすぎない．従って，集計期間において評価されるのは，「どれだけのユーザが動画に群がったか」という単純

010 010な社会的情報であるため，楽曲動画の質やユーザの既存の嗜好よりも，話題性や集客能力が先行して公式ランキングの結果に

2104

61010

Transition of Views

影響を与えていると考えることができる．
図4

一方，ユーザが独自で公式ランキングとの差別化を図ったラ

再生数の推移とマイリスト数の推移の相関プロット

ンキングを作成することは珍しくなく，その手のランキング動7

画やランキングサイトも数多く存在している．ユーザが作成す10るランキングの総合ポイント計算式では，再生数やコメント数よりもマイリスト数やマイリスト率（注 12） を重視していること

610

ユーザのアクションが，ニコニコ動画において，唯一ユーザの嗜好を明確に示すものであるということに起因しているためと思われる．しかし，結局のところユーザが作成したランキング
は，公式ランキングの結果に似通っているもの，又は，評価の信頼性に疑問を感じるものが殆どである．
ここで，図 4 に再生数の推移とマイリスト数の推移の相関プ
ロットを，図 5 に最終日付のデータにおけるマイリスト率と再生数の相関プロットを示す．図 4 から分かるように，マイリス
ト数の増加には，相応の再生数の増加も必要となる．もちろん，

Number of Views

が多く見受けられる．これは，「マイリストに登録する」という510410310210110

図では示されていない「再生数は増加したがマイリスト数が減

00.05

少した」動画も存在するが，それらを考慮しても 2 値の相関係数は 0.842 と十分高い．故に，マイリスト数の推移を重視した

0.10.15

Rate of Mylists
図5

マイリスト率と再生数の相関プロット

ところで，公式ランキングとの明確な差別化にはなっていないのである．加えて，図 5 の下部から見て取れるように，再生数

4. 提案ランキング手法が少ないうちは，偶然マイリスト率が高くなってしまうことが起こりやすい．しかもこれらについては，自然にマイリスト率が高くなったのか，マイリストの工作に因るものなのかの判別

楽曲動画 n ∈ {1 · · · N } の再生数を vn ，マイリスト率を µnとすると，楽曲動画集合 D は以下のように書ける．

がつかないため，マイリスト率に重きを置き過ぎると，評価の信頼性が薄れてしまう．

D = {(v1 , µ1 ), · · · , (vN , µN )}.

(1)以上のことから，マイリスト率を動画の評価指標として認め

ここで「あるユーザがある動画 n を再生した際，マイリストつつも，動画の再生数からその信頼性を割り出す必要があるこに登録するか否か」というベルヌーイ試行を考える．試行結果とが分かる．さらに，再生数とマイリスト率の両方を考慮した

k ∈ K = {0, 1} の k = 0 を「再生のみ」，k = 1 を「再生とマPN

評価値は，動画の話題性や集客能力に左右されないということイリスト登録」とし，マイリスト率の平均 µ = 1/Nも期待できる．

を試行の成功確率，即ちマイリスト登録確率とすると，各結果

n=1µnの確率 p(k) は p(0) = (1 − µ)，p(1) = µ となる．それぞれの試行が p(k) に従って独立に行われたと仮定すると，Q 回の試

行結果 S = {k1 · · · kQ } により得られたマイリスト率の期待さ（注 12）：動画がマイリストされた割合．
「マイリスト数/再生数」で求められる．

れる誤差の標準偏差（二乗平均平方根誤差）は以下となる．

Q

1 X
kqµ−Q

kQ ∈K

k1 ∈K

q=1!2 QY

q=1σp(kq ) = √ . (2)Q

6107

このとき，楽曲動画 n のマイリスト率 µn の Z-score は，試行とができる．

µ(1 − µ) とおいて，以下のように考えるこµn − µ.
zn = q(3)µ(1−µ)
vn

提案ランキング手法は，この zn を楽曲動画 n の即時的な評価値として扱うものである．なお，今回のデータセットから得ら

5106

Number of Views

回数を vn ，σ =p8

れたマイリスト率 µn の確率分布は図 6 のようになった．

541043

10322

Rate of Mylists (%)

v
uX
uXt···

1010.2110−500.18

0500100Z-score0.16

図 7 提案手法によるポイントの分布

Probability

0.14
0.12

8100.10.08

6100.06

0.02
000.050.10.15

Rate of Mylists
図65. 評Frequency

0.04
4102

マイリスト率の確率分布10価010−6−4−20246Transition of Z-score

図 7 に提案法による評価値の分布を示す．横軸が評価値 zn ，縦軸が再生数 vn ，色がマイリスト率 µn である．図より，再生

図 8 zn の 24 時間毎の推移分布数が増加するにつれて，マイリスト率に対する評価が大きく反映されていることが見て取れる．さらに，図 8 の zn の 24 時間毎の推移分布から，再生数とマイリスト数の増加が，評価値の6. お わ り に増加にも減少にも均等に働いていることが分かる．
再生数を信頼性として反映させたマイリスト率の Z-score をこ こ で ，従 来 の よ う な 総 合 ポ イ ン ト を 想 定 し た 評 価 値（再生数 + マイリスト数 × 15）と，提案法による評価値の比較用いて，楽曲動画の話題性や集客能力の影響を受けにくいランを行う．図 9 は，24 時間毎に評価値の推移順で降順ソートしキングを生成することを試みた．提案法によるランキングは，たときの，上位 100 位での再生数別出現頻度である．図より，ランクインする動画の再生数帯という点で，従来のような社会的情報の増加のみを評価するランキングとの明確な差別化がで従来ランキングではランクインし難い低再生数帯の動画が，提きていることを示した．今後は「同一ユーザによる再生数の加案ランキングの方で頻繁に出現しているため，提案法は従来法算」や「マイリスト解除」も考慮した，厳密な評価値の算出法との明確な差別化ができていると言える．なお，提案法のランを追求していきたい．
キングには，恒常的に再生数とマイリスト数が増え続ける高再生数帯の動画もランクインしていることに注意されたい．

謝辞

本研究は，科学研究費補助基金基盤研究 (C)(No.25330635)の支援を受けて行ったものである．

Number of Appearances in The top 100

8000
Proposed
Conventional

7000
6000
5000
4000
3000
2000
100003456789 10 11 12 13 14 15 16

Number of Views (ln(vn ))図924 時間ランキング上位 100 位での再生数別出現頻度文

献[1] M.J. Salganik, P.S. Dodds, and D.J. Watts, ”Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial
Cultural Market,” Science, vol.311, pp.854–856, 2006.