DEIM Forum 2023 4c-9-1

ニコニコ動画コメントを用いたドメイン特有の感情表現の拡張手法
今村俊太†

波木井 征†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部システム数理学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †{j319041,em21018}@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし 本稿では，動画視聴において，ドメイン特有の単語とその周辺で使用されている感情表現を表す単語との，関連性を示すキーワードをユーザに提示することで，そのドメインの知識が無いユーザにも手軽で直感的にドメイン特有の単語を理解する手法の提案をする．ドメイン特有の単語は自己相互情報量を用いてドメイン名との共起度を測ることで推定した．感情表現を表す単語は，Google Natural Language API を用いて感情分析を行い，その値の絶対値が基準値を超えた文章において形容詞，名詞の形容動詞語幹を取得した．キーワードは，ドメイン特有の単語と感情表現を表す単語両方と共起している単語を，ニコニコ動画のコメント文からジャッカード係数を用いてランキングを行った．実験では Web 上で取得したドメイン特有の単語を説明する文章と比較して手法の評価を行った．
キーワード UI・UX，ユーザ支援，テキストマイニング
することで，ドメイン特有の感情表現を拡張する手法の提案お1 はじめに
動画共有サービスの発展により多くの動画が配信されるようになり，視聴者を楽しませるための動画のほかに，配信者が楽しんでいる様子を見て一緒に楽しむというスタンスの動画が定着している．また，視聴者が未知ドメインの動画を視聴するきっかけとしてタイトルやサムネイルが気になった，その配信者に興味があったなどが考えられる．このようなユーザはドメ
イン知識がなく，動画の内容はあまり理解できていないが，配信者のリアクションなど動画の雰囲気を楽しむという視聴の仕方をしている可能性がある．しかし，ドメインの内容を理解す
ることは動画の楽しさを増幅させる要素であると考える．そこ
で，未知のドメイン動画を視聴し雰囲気だけでも楽しんでいる
ユーザに対して，そのドメインの内容を直感的に理解させる単語を提示することで，より動画を楽しめると考えた．
動画の雰囲気を楽しんでいるユーザが，動画を楽しめなくな
るタイミングとして，配信者のリアクションが正確に捉えられないときだと考えられる．たとえば，麻雀というドメイン動画

よびシステムを構築することを目的とする．
配信者が感情的になっているタイミングを検出するために，
配信者の発言に対して感情分析を行い，ネガティブかポジティ
ブどちらかに偏っているタイミングが，配信者の感情が大きく動いている瞬間とする．また，その周辺に使用されているドメ
イン特有の単語を抽出し，感情表現を表す単語との関連性を提示する．
なお本論文では，役満などの特定のドメインで使用される
ドメイン特有の単語を Domain-Word，やばい・すごい，などの配信者の感情表現を表す単語を Emotion-Word, Domain-Wordと Emotion-Word との関連性を示す短い文章を Extend-Text とする．また，本研究では，ドメイン名としてゲームのタイトルを想定しているが，適切なコーパスがあればスポーツなどほかのドメインにも用いることが可能だと考えている．

2 関連研究2. 1 特定ドメインに属する単語の抽出において配信者が「役満上がった！ 嬉しい！」と発言した際

本研究では，単語が Domain-Word であるかを判定する必要に，何か喜んでいることは分かるが，役満という単語の知識ががある．このように，単語が特定のドメインに属するかを判定なかった場合になぜ喜んでいるのか，どのくらい良いことなのする研究は数多く行われている．

かが分からない．配信者のリアクション含め雰囲気を楽しんで滝川ら [1] は，短い文章から特定分野に対する著者の専門性いる視聴者にとって，その配信者のリアクションを正確に捉えを判定する手法として CrRv(Category relevance Rarity value) をられないのはストレスであるとともに，そのドメインの動画視

提案している．この研究は，特定分野に使われる単語を辞書と聴の楽しさが減少する要因でもある．しかし，ドメイン特有のして用意しておき，より専門性を高い単語を特定分野コーパス

単語を自分で調べるとなるとその周辺知識も必要な場合が多い．

と一般分野コーパスの出現頻度から推定するというものである．

また，動画の雰囲気を楽しみたいというモチベーションの視聴

橋本ら [2] は，基本語を対象に膨大な文書集合や語彙資源の者にとっては，その場で別途に用語説明の検索をすることも動必要ない基本語ドメイン辞書の構築を行い，さらに未知語のド画の雰囲気を損なう要因となり得る．

メイン推定を行った．各ドメインに手掛かり語を 20〜30 単語

そこで本研究では，配信者がドメイン特有の事象に対して感ほど人手で与え，基本語と手掛かり語との関連度スコアを用い情的になっているタイミングを推定し，そのときに使用されてることで，その基本語がどのドメインに属するかを判定した．

いるドメイン特有の単語と配信者の感情表現との関連性を提示

未知語のドメイン推定に関しては，その未知語をクエリとして

Web 検索を行った際の検索結果から Wikipedia 1 記事を取得し基いてはその商品の評価は状況によって変化することはないが，本語のみを抽出する．基本語ドメイン辞書を参照として，各基本研究における Domain-Word については状況によって変化す

本語にドメインと IDF 値を付与し，ドメインごとにランキング

ると考えられる．たとえば，Domain-Word が強力なアイテムのすることで，その未知語がどのドメインに属するかを判定した．

名称だったときにそのアイテムを自分が持っていれば極性評価

中川ら [3] は，専門用語を専門分野コーパスから自動抽出す

値はポジティブであるが，対戦相手が持っていれば極性評価値

る際に単語の出現頻度と連接頻度に基づく抽出を提案した．具はネガティブになると想定できる．そのため，そのときの状況

体的には，専門用語特有の性質に注目し単語の出現頻度や品詞も考慮した Domain-Word の説明文を提示する必要がありそのおよび連接頻度に基づき専門分野コーパスからより専門用語ら状況を表すのが本研究における Emotion-Word である．

しい単語の抽出を行った．この研究における専門用語は学術的な単語を対象としている．
佐々木ら [4] は，Web のサーチエンジンのヒット数から計算したジャッカード係数や x2 統計量を用いて，特定の単語が専門用語であるか判定を行った．具体的には，特定の専門分野か
ら書籍を 3 冊用意しすべての書籍で巻末の索引語に出現する単語をランダムに 1 つ選択し，選択した単語をその分野におけるシードワードとする．ある単語とシードワードを Web のサーチエンジンを用いて検索し，ヒット数からジャッカード係数やx2 統計量を用いて計算することで単語が専門分野に属するかを判定した．
本研究では，さまざまな動画から Domain-Word を抽出することが必要であるため，特定分野の専門用語辞書がない状況を想定している．また，どの動画にも適応できるよう人手が介入せずに Domain-Word を抽出したい．そこで，佐々木ら [4] の研究を参考に Domain-Word 抽出を行った．具体的には佐々木ら [4]の研究でシードワードと定義されている単語をドメイン名にすることで，人手が介入せずにどのような動画でも Domain-Wordを推定できると考え，ドメイン名と単語との共起度からランキングを行った．

2. 2 単語の説明文取得
本研究では，Domain-Word の説明を手軽で直感的にユーザに提示する必要がある．
桜井ら [5] は，用語の説明文を Web から収集，編集してユーザに提示する手法を提案している．具体的には，用語説明にはどのような文が属するかパターンを作成し，そのパターンに属する文章を Web から収集するというものである．これにより収集した文章から代表となる説明文を選択することでユーザに提示している．提示される説明文は数行から十数行で構成される．本研究では，動画の雰囲気を楽しんでいる視聴者が手軽で直感的に Domain-Word を理解することを目的としており，動画を視聴しながら数行から十数行で構成される説明文を読むのはストレスであると考える．
毛利ら [6] は，商品レビューを対象に，極性辞書とワードク
ラウドを用いてポジティブな意見とネガティブな意見の概要が短時間で分かる手法を提案した．具体的には，レビューごとに

2. 3 グラフを用いたキーワード取得
伏見ら [7] は，特徴量分布を考慮して，ノード群にアノテーションを付与する手法を提案している．具体的には，共起度グ
ラフの各ノードに特徴量を与えその特徴量と他ノードへの距離
減衰ベクトルを考慮してクラスタリングを行い，そのクラスタ内で有意に出現する特徴量をアノテーションとして付与した．
平山ら [8] は，商品レビューの閲覧を支援するために全レ
ビュー記事から商品を評価するうえで重要な語を可視化するシ
ステムを提案した．具体的には，レビュー記事において評価の基準となる評価属性の共起関係をグラフ構造で可視化を行った．
波木井ら [9] は，過去の閲覧履歴を既知のトピック，これから知りたい知識を未知のトピックとしたときに，未知のトピッ
クを理解するために必要な補間トピックを抽出し提示する手法を提案している．具体的には，Wikipedia のリンク構造を用いて補間トピックのノードの重要度を算出している．
本研究では特定のドメインにおける単語の共起ネットワーク
を作成し，Domain-Word と Emotion-Word 両方と共起している
単語をキーワード候補とした．

2. 4 感情を考慮した補間語の取得
若宮ら [10] は，特定の感情で書かれた Web ページばかりが提示されることを問題とし，情報発信者の感情の多様性を考慮した Web ページの検索・提示システムを提案している．具体的には，入力クエリから得られるページ集合に用いられている単語を感情辞書で感情ごとに分類し，各感情のページで特徴的な単語を tf-idf により抽出した．その単語を補間語として入力ク
エリと共に再度検索することで，様々な感情に適した Web ページを網羅的に提示するというものである．この研究における出力は Web ページであり補間語はその Web ページを取得するためのものである．本研究では，補間語そのものがキーワードとしてユーザに提示するため，感情を表す特徴的な単語であると同時にユーザにとって直感的に分かりやすい単語である必要がある．

3 提案手法3. 1 概要使用されている単語と，一緒に用いられている単語の極性値で動画の雰囲気を楽しんでいるユーザが，動画を楽しめなくな

単語自体の極性評価値を求め，その極性評価値が高い程商品のるタイミングとして，配信者のリアクションが正確に捉えられ強い特徴であるとして単語を提示している．商品レビューにおないときだと考えられる．そこで，配信者がドメイン特有の事
象に対して感情的になっているタイミングを推定し，そのとき

1：https://ja.wikipedia.org/に使用されている Domain-Word と Emotion-Word の関連性を表

文書コーパスを用いて IDF で推定することが出来るが，後者は推定できない．そこで，PMI を用いて単語とドメイン名の共起度を測定する．PMI は 2 つの事象の関連度合いを測る尺度の一つで，今回は単語とドメイン名の共起を測定することでその単語がドメイン特有の単語であるかを判断する．ドメイン名 x と単語 y が共起しているかを表す PMI(x，y) は以下の式 (1) にて求める．

PMI(x，y) = log2
図 1 提案システムのイメージ

P(x，y)
P(x)P(y)(1)

式 (1) における P(x) はドメイン名 x がコーパス文書中に出現する確率，P(y) は単語 y がコーパス文書中に出現する確率，P(x，y)
はドメイン名 x と単語 y がコーパス文書中に両方出現する確率である．動画内で使用されている名詞を PMI 順にランキング
し，より上位の単語ほど Domain-Word らしいとした．

3. 3 Emotion-Word の取得
図 2 提案手法のプロセス

雰囲気を楽しんでいるユーザにとって，配信者のリアクショ
ンが正確に捉えられなかったときに Domain-Word が気になる

す Extend-Text を提示することで，ドメイン特有の感情表現をと考えられる．そこで，Emotion-Word は配信者の感情表現に大拡張する手法を提案する．

きく変化が生じたときに使用されている形容詞，名詞の形容動

こ の Extend-Text の イ メ ー ジ を 図 1 に 示 す ．図 の 上 部 に詞語幹とした．配信者の発言について Google Natural Language

Domain-Word を，図の下部に Emotion-Word を表示している．

API 3（以下，NL とする）を用いて発言のネガティブ・ポジティ

また，長方形で囲まれた短い文章が Extend-Text 集合である．

ブ判定を行う．NL は 1.0 から-1.0 までの値を返す API であり，

図 1 の場合，Domain-Word が役満，Emotion-Word が嬉しいで

値が 1.0 に近いほどポジティブ，値が-1.0 に近いほどネガティ

あるとき，点数が高い，確率が低いなどの Extend-Text 集合のブを表している．このとき，値の絶対値が 0.7 以上のときに使ようなものが提示されればドメイン知識がないユーザにも，ド用されている形容詞，名詞の形容動詞語幹を Emotion-Word とメイン特有の感情表現が直感的に理解できると考えられる．

した．

また，図 2 は提案手法のプロセスを表したものである．配信者の発言をまとめたテキストデータに対して MeCab 2 を用いて形態素解析を行い名詞と形容詞のみを抽出する．その後名詞集
合から Domain-Word を，形容詞，名詞の形容動詞語幹集合から Emotion-Word を取得する．Domain-Word は自己相互情報量(以下，PMI とする) を用いてランキングを行い，その動画中の名詞集合のうち，より Domain-Word らしい単語が上位になるよ
うにランキングする．Emotion-Word は配信者の発言を感情分
析し，配信者の感情が大きく動いたタイミングに使用されている形容詞，名詞の形容動詞語幹を Emotion-Word とする．次にその動画のドメイン名に関する単語の共起ネットワークを作成
し，Domain-Word と Emotion-Word 両方と共起する単語集合か
ら形容詞，名詞の形容動詞語幹を取り出す．抽出された単語集
合をジャッカード係数をランキングした後，その単語と強く共起している名詞を繋げ一つの短い文章にしたものを Extend-Textとした．これにより求められた Extend-Text をユーザに可視化する．

3. 2 Domain-Word の推定
Domain-Word は大きく分けて 2 種類ある．特定のドメイン内

3. 4 Extend-Text 集合のランキング
Extend-Text は，Domain-Word の知識がないユーザに対して
Emotion-Word との繋がりを直感的に理解させるための短い文章である．そこで，その動画のドメインにおける単語の共起ネッ
トワークを作成し Domain-Word と Emotion-Word の両方に共起する単語集合を対象とした．この単語集合から形容詞，名詞の形
容動詞語幹のみを抽出し Extend-Adjective 集合とする．これは名詞などに比べてドメイン知識がないユーザでも直感的に理解しやすいことを考慮している．次に，Extend-Adjective と強く共起しているかつ，Domain-Word，Emotion-Word との共起関係が，Extend-Adjective と近い名詞を取得し Extend-Noun 集合とした．
これら Extend-Adjective と Extend-Noun を繋げ 1 つの文章にしたものが Extend-Text である．次に，Extend-Text のランキングを行う．Extend-Text は Domain-Word と Emotion-Word との関連性を表す文章である．そこで，両方とバランスよく共起しているものが上位になるように，Extend-Adjective と Domain-Word，

Extend-Adjective と Emotion-Word それぞれのジャッカード係数(以下，JAC とする) を求めその調和平均でランキングを行った．
JAC は以下の式 (2) にて求める．

でのみ使用される単語と，一般的にも使われるがドメイン中では異なる意味で使用される単語である．前者であれば一般的な
2：https://taku910.github.io/mecab/

JAC(x，y) =3：https://cloud.google.com/natural-language

x∩y
x∪y

(2)

式 (2) の分子はコーパス中で両方の単語が出現する文書数を表し，分母はそれぞれの単語が出現する文書数を表している．

3. 5 Extend-Text 集合の可視化
本節では，3. 4 節でランキングした Extend-Text 集合の可視化について説明する．動画の雰囲気を損なわないよう，シンプルで直感的に分かりやすいものを目指す．そこで，提示する Extend-Text の数，文字の大きさ，配置の 3 点に着目した．

図 3 共起ネットワーク作成方法のイメージ

数が多すぎるとユーザの視界に写る情報が必然的に多くなり，動画の雰囲気が損なわれるとともに，Extend-Text 集合から

Domain-Word の意味を理解するのに時間がかかると考えられる．そのため，可視化させる Extend-Text は JAC の調和平均の値上位 10 件のみとした．文字の大きさに関しては，より上位の Extend-Text を大きく，より下位のものを小さくすることで，直感的にどの Extend-Text が大事なのかを理解させる．配置に
図 4 Extend-Text の組み合わせパターン

ついては，Extend-Text が Domain-Word により強く共起しているのか，Emotion-Word により強く共起しているのかを示すた
めに，画像の上部に表示されているものが Domain-Word，下部いる動画を再生数が多い順にソートし，500 本の動画からコメに表示されているものが Emotion-Word により近い Extend-Text

ントを取得する．それぞれの動画コメントを 10 秒ごとに区切であるとした．

り 1 グループとしたとき，グループごとに用いられている単語はすべて共起しているとした．ニコニコ動画でコメントを入力

4 実験に使用するデータ
4. 1 動画のテキストデータ

している視聴者は，その単語の明確な意味を考慮せずにコメン
トを打っていると考えられる．そのため，類語が多い単語ほど共起グループ数が減りやすいことから，WordNet 8 を利用し，類配信者の発言をまとめた動画のテキストデータには，YouTube 4

語を 1 つにまとめる処理を行った．その際に類語の代表語となの自動字幕を使用した．なお，テキストに関しては YouTube のる単語は，その類語内で最も共起回数の多い単語とした．たと日本語字幕自動生成の精度が著しく悪いため著者が手動で修

えば，Domain-Word と Emotion-Word に最も多く共起している

正している．これを MeCab を用いて形態素解析を行った．ま単語が，”強い”であった場合，WordNet でその類語である，”強た，辞書に MeCab-ipadic-NEologd 5 を用いて単語に分割したもの

固”，”硬い”，”強力”といった単語をすべて”強い”に変換する．

から Domain-Word，Emotion-Word を取得する．MeCab-ipadic-

その後再び共起ネットワークを作成し共起グループ数をカウン

NEologd は新語・固有表現に多く対応しており，語彙数の多いトした．

分かち書き辞書である．

4. 4 Extend-Text の作成
4. 2 Domain-Word の推定

Extend-Text は最終的にユーザに提示する短い文章であるたDomain-Word とされる単語のほとんどは名詞であることかめ，Extend-Adjective と Extend-Noun の繋がりが日本語として違ら，ドメイン動画の文書から名詞のみを取り出した集合を用い和感がなくてはならない．そこで，図 4 の Extend-Adjective とて PMI でランキングを行った．コーパスにはニコニコ大百科 6

Extend-Noun の組み合わせパターンを用意し，4. 3 節で単語の共の 2008 年から 2014 年のデータ計 1,497,505 文書を使用し，ド起ネットワーク作成にも使用したニコニコ動画のコメント集合

メイン名と単語の PMI でランキングを行った．

で，最も多く使用されている Extend-Adjective と Extend-Noun

4. 3 共起ネットワークの作成の組み合わせパターンを用いて Extend-Text を作成した．

特定のドメイン動画における単語の共起ネットワークは，ニ
コニコ動画コメント 7 を用いて作成した．図 3 は単語の共起
ネットワーク作成のイメージ図である．まず，ドメイン名がタグに用いられている動画のうちジャンルがゲームに設定されて5 予備実験
5. 1 Domain-Word の推定
動画のテキストデータから抽出した名詞集合を，Domain-Word
らしい順にランキングする方法として本研究では PMI を用いて

4：https://www.YouTube.com/
5：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd
6：株式会社ドワンゴ (2014): ニコニコ大百科データ. 国立情報学研究所情報学研
究データリポジトリ. (データセット). https://doi.org/10.32130/idr.3.2

行っている．この Domain-Word 推定の評価をするために予備実験を行った．5 分から 10 分程度のジャンルの異なる 3 本の動画を用意し，配信者の発言をまとめたテキストデータから名

7：株式会社ドワンゴ (2021): ニコニコ動画コメント等データ. 国立情報学研究所
情報学研究データリポジトリ. (データセット). https://doi.org/10.32130/idr.3.1

8：https://wordnet.princeton.edu/

表 2 Extend-Text のランキング尺度の MRR 比較

表 1 Domain-Word 推定尺度の平均適合率比較

Videosドメイン名

名詞数 D-Word 数

Video1

麻雀

118Video2人狼

D-Word E-Word

ドメイン名

CHI

共起回数

30 0.202 0.082 0.133

役満 嬉しい麻雀

0.116 0.016 0.058

0.150

PMI

JAC

CHI

JAC

PMI

250

30 0.059 0.051 0.058

筋 危ない

麻雀

0.288 0.033 0.146

0.155Video3 クトゥルフ神話

185

20 0.075 0.067 0.074

目星 大事

クトゥルフ神話

0.141 0.050 0.149

0.248

平均

184

26.7 0.112 0.067 0.088

土地事故 辛い

M:tG

0.241 0.153 0.207

0.070

平均

―

0.197 0.063 0.140

0.156

―

詞を抽出し Domain-Word のランキングを行った．次にこの名詞群に対して Domain-Word として適切かを著者が主観で判定

Word を，D Name はその動画のドメイン名を示している．ました．その後ランキング結果をもとに平均適合率を求め，ラン

た，JAC 列，PMI 列，CHI 列，共起回数列はそれぞれの尺度で求キングに用いる尺度の評価を行った．比較尺度には佐々木ら [4]められた MRR の値を示している．この結果から，Extend-Textの研究で比較的結果の良かった，JAC， x2 統計量の 2 つを用いの尺度には JAC が最も優れていることが確認できた．

て共起度を測定した．

5. 3 Extend-Text 集合の可視化の評価

表 1 は 3 本の動画から求められた各ランキング尺度の平均適合率を表したものである．この表において D-Word 数列は著者が Domain-Word として適切だと判断した数を，PMI 列，JAC
列，CHI 列はそれぞれの尺度で求められた平均適合率を表している．この値が高いほど，Domain-Word がより上位にあることを示している．結果を比較すると 3 本の動画全てにおいて PMIが最も良い結果であった．

Extend-Text の可視化について提案手法では，提示する ExtendText の数，表示する文字の大きさ，配置の 3 点に着目している．
この可視化方法について Python の wordcloud ライブラリによるWordCloud を比較手法として評価を行った．具体的には，ドメイン動画から Domain-Word と Emotion-Word が使用されているタイミングを 10 秒程度切り取り，それを被験者に視聴してもらう．このとき Extend-Text を提案手法によるものと WordCloudによるもの 2 パターンで可視化を行う．また，表示する言葉に

5. 2 Extend-Text のランキング尺度の MRR 比較
Extend-Text は，Domain-Word と Emotion-Word 両方と共起す

関しても，名詞の有無の評価を行うために, Extend-Adjective のる形容詞，名詞の形容動詞語幹集合からなる Extend-Adjective

みを表示する場合と，Extend-Noun を付け加えた Extend-Text をと，それに共起関係が近い名詞である Extend-Noun から構成さ表示する場合の合計 4 パターンで動画を 3 本視聴してもらい，れている．このうち，Domain-Word と Emotion-Word との関連

その後アンケートによってどの可視化手法が最も見やすかった

性をユーザが直感的に理解することに重きを置いているのがか，Domain-Word が直感的に理解できたかを評価してもらった．

Extend-Adjective であり，Extend-Noun はこれの補足という役割

図 5 は実際に実験に使用した画像である．Domain-Word とが大きい．そこで，Extend-Text のランキングには使用されていEmotion-Word が出現する 10 秒程度の動画を視聴してもらった

る Extend-Adjective の JAC の調和平均を使用した．この JAC にのち，図 5 のような画像を 1 枚ずつ表示し，それぞれの可視化

よるランキングの評価を行うため，5. 1 節で使用した 3 つの尺によって Domain-Word と Emotion-Word の関係が理解できるか度に加えシンプルな共起回数の計 4 つの尺度で比較を行った．

を 5 段階のリッカート尺度により評価してもらった．また，4

具体的には，Domain-Word と Extend-Word を用意し，そのとき種類の可視化のうち最も見やすい画像はどれかという質問に対に Extend-Adjective として出力されればユーザが直感的に理解

し 1 つを選択してもらった．アンケートは 20 代の学生，男女

できると考えられる 5 単語を正解データとして著者が主観で設11 名に回答してもらった．

定する．その後，各ランキング尺度でランキングを行い，その表 3 はアンケートの結果をまとめたものである．A，B，C，ときの正解データの順位の Mean Reciprocal Rank(以下，MRR

D 列はそれぞれの可視化による Domain-Word と Emotion-Wordとする）を求めることで尺度の比較を行った．MRR はランキとの関係を理解できたかという質問に対する回答の平均をまとング評価の単純な計算方法で，以下の式 (3) にて求める．

めたものである．この数値が高いほど関係が理解できたという

1 ∑ 1
MRR =
|W| w∈W rw

ことを表している．アンケート結果から，最も Domain-Word(3)と Emotion-Word の関係が理解できる可視化方法は，提案手法
による Extend-Text による可視化であることが分かった．しかし，その画像の見やすさに関してはいずれも WordCloud による式 (3) における W は正解データの単語数を表している．今回可視化の方が良いという結果になった．これについて，文字のの場合正解データはそれぞれ 5 単語ずつ用意しているため W

大きさ，配置，色の三項目に注目して提案手法による可視化のは 5 である．rw は正解データとしている単語の順位を表してい

修正を行った．

る．正解データそれぞれの順位の逆数の総和を，正解データの数で割ることで MRR を求める．

まず文字の大きさを全体的に大きくすることで，何が書いてあるのかすぐにわかるようにした．文字の配置は，Domain-Word

表 2 は 4 つの尺度での MRR の値を表したものである．D-と Emotion-Word に対する Extend-Adjective のジャッカード係

Word E-Word 列は，それぞれ使用した Domain-Word と Emotion-数の比率を用いて位置を選択していたため画面上部に多くの

図 6 各手法の比較画像
表 4 提案システムの評価実験の結果

videos

図 5 可視化の予備実験で実際に使用した画像

Q1 提案手法 Q1 説明文 Q2 提案手法 Q2 説明文

video1

3.40

4.33

4.07

4.25

video2

4.07

4.42

4.33

4.33

video3

4.33

3.92

4.47

4.25

平均

3.93

4.22

4.29

4.28

手法グループ，Web から取得した説明文を用いた動画を視聴するグループを説明文グループとする．その後各グループに対して，動画の雰囲気が損なわれなかったか，可視化された画像を

表 3 可視化の予備実験結果
最も見やすい画像

どの程度確認したか，両方の手法によって可視化される内容をvideo1 3.45 2.64 3.45 2.82

C

提示し，どちらの方が配信者の感情表現を理解できると思うか

video2 3.36 3.27 3.18 2.73

CC，Dを 5 段階のリッカート尺度にて評価してもらった．動画視聴後

video3 3.27 2.45 2.64 2.27

videos

平均

A

B

C

D

3.36 2.79 3.09 2.61に確認してもらう画像を図 6 に示す．各グループとも動画視聴
後にこのような画像を提示してアンケートを行った．また，各ドメインに対する知識量の差がシステムから感じる印象に大きExtend-Text が集中していたが，これを一定の間隔に配置するこな影響を与える可能性を考慮し，各ドメインの知識を以下の 4とで文章同士が近すぎる点を解消した．また，文字の色に関し段階で答えてもらった．

て，WordCloud は文字が黒以外の色で書かれている．画像の見•自分でプレイしたこともある

やすさという点でこの文字の色が関係しているのではないかと•動画で見たことはある考えた．しかし，実際に想定しているシステムの実用方法は動•動画を見たことはないが話を聞いたことはある

画の隣に画像が表示されるものであり，その目的はあくまで動•全く知らない画の雰囲気を損なわない程度に Extend-Text を表示することで最後に，各グループでシステムを使って感じたことを自由記述ある．すなわち，表示される画像が多くの色で構成されていたで回答してもらった．

場合，その画像に注意が向いてしまい，動画の雰囲気を損なわないという観点でふさわしくないと考えた．そのため，文字の色に関しては黒のみとした．

6. 2 実験の結果
被験者は 20 代の男女計 27 名に回答してもらった．また，各グループの内訳は提案手法グループ 15 名，説明文グループ 12

6 評価実験
6. 1 実験の方法名である．表 4 はアンケートの結果をまとめたものである．Q1
は動画の雰囲気が損なわれなかったかの問いであり，この値が大きいほど動画の雰囲気が損なわれなかったと被験者が感じて本節では，提案手法の評価実験の方法についてまとめる．まいることを表している．Q2 は，表示された画像をどの程度確認

ず，YouTube に投稿されているゲーム動画から異なるジャンル

したかの問いであり，この値が大きいほど，表示された画像をの動画を 3 本用意し 4 分程度に切り取った動画を用意し，被験被験者が確認していることを表している．アンケートの結果か者を 2 グループに分け，それぞれの方法で動画を 3 本視聴してら，動画の雰囲気が損なわれなかったと感じているのは Web 上

もらった．

から取得できる説明文を表示した場合であることが分かった．

•

提案手法で Extend-Text が可視化された動画を視聴する

また，どの程度確認したかという問いに対しては両方のグルーグループ

プで大きな差が見られなかったことから，画像をより注視して•いたため動画の雰囲気が損なわれたといった原因も無いことがWeb から取得した Domain-Word の説明文を表示した動画を視聴するグループ
このとき，提案手法を用いた動画を視聴するグループを提案

分かる．
次に，どちらの方が配信者の感情表現を理解できると思うか表 5 どちらの方が配信者の感情表現を理解できたかもあまり良いものではなかったということが分かった．

提案手法 (人) 提案手法 (%) 説明文 (人) 説明文 (%)

A
どちらかと
いえば A
どちらとも
いえない

1

7%

5

42%

1

7%

1

8%

2

13%

0

0%

7 おわりに
本研究では，動画視聴においてドメインの知識が無いユーザにも手軽で直感的にドメイン特有の単語を理解するための，ドメイン特有の感情表現を拡張する手法の提案を行った．具体的

どちらかと
いえば B

B

3

20%

4

33%

8

53%

2

17%

には動画の雰囲気を楽しんでいるユーザに対して，その雰囲
気を損なわないように配信者の感情表現を理解できるように

Domain-Word と Emotion-Word との関連性を示す Extend-Textを定義しそれをユーザに可視化する手法を提案した．動画内のという問いに対しては，表 5 の結果となった．提案手法グルー

名詞をよりドメイン特有の単語らしい順位にランキングする

プに関しては，説明文が表示された方が感情表現を理解できる方法として，ニコニコ大百科をコーパスに用いたドメイン名と答えているのに対して，説明文グループに関しては A の方がと単語との自己相互情報量を測定した．また，動画配信者が感良いという被験者が多かったが，どちらかといえば A，どちら情的になっているタイミングを取得するために Google Natural

かといえば B という意見の被験者を含めると両方の手法に差がLanguage API を用いて配信者の発言を感情分析した．これに無い結果だった．

より取得した Domain-Word と Emotion-Word との関連性を示す

最後に，ドメイン知識の有無が結果に与える影響についてだ

Extend-Text をユーザに提示するために，ニコニコ動画コメント

が，ドメイン知識の有無は同じでも雰囲気が損なわれなかったをコーパスにジャッカード係数を測定しランキングを行った．

かという問いに対して全く異なる回答をしている被験者が多く結果として現状の Extend-Text では，Web 上で取得できる説みられ，動画の雰囲気が損なわれなかったかという観点に関し明文を表示した方が動画の雰囲気は損なわれず，また静止画でてはドメイン知識の有無は影響がないことが確認できた．

比較した場合については説明文の方が提案手法よりも配信者の

6. 3 考察

本節では提案手法の評価実験の結果をもとに考察をまとめる．
動画の雰囲気が損なわれなかったかという問いに対しては，提案手法よりも Web 上から取得した説明文を表示した方が良いという結果になった．これについては，Extend-Text が日本語として不自然な文章であったり，それ単体では意味が分からないものであったり，Domain-Word とあまり関係のない文章であったり，ユーザに提示するには不十分な内容であることが考えられる．これに関しては，ニコニコ動画コメントだけでなくドメイン名で Web 検索を行いヒットした名詞を重要視するなどの対策をする必要があると考えられる．今回の評価実験では，説明文グループの方が動画の雰囲気が損なわれなかったという結果になったが，説明文グループから可視化する内容について，
以下のような意見が挙がった．

•

文章が長く，動画を見ながらだとついて行けない•

知識がなさ過ぎて説明の文章を理解できる知識もない•

説明がもっと端的に述べられていると読みやすいと感じた
これらの意見にもあるように，未知ドメインを視聴する

感情表現を理解できるという結果だった．今後は，さらにユー
ザにとってわかりやすい Extend-Text の取得およびランキング
方法を検討していく必要がある．さらにシステムの評価について今回は著者や被験者の主観によるアンケートを用いたものであったが，被験者の視線の動きを測定し，どの程度出力された画像を注視しているか，それにより動画の雰囲気が損なわれていると感じているかを判断するといった実験も必要であると考えられる．
また，ゲーム以外のドメインへの活用が考えられる．本研究では，Extend-Text 集合の取得にニコニコ動画コメントを用いているため，ドメインはゲームのみとしている．しかし，適したコーパスがあれば他のドメインでも同様の手法で Extend-Text
をユーザに提示できると考えている．たとえば，初めて視聴するスポーツの観戦において，実況者の発言に対してこのシステムを使用することで，そのスポーツの専門用語が分からない状態であっても直感的に何が起きたのか分かり，新しいスポーツを見るハードルが下がると考えられる．

謝

辞

ユーザに対して Domain-Word の説明をただ提示するだけでは，

本研究の一部は，2022 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：

Domain-Word の意味が理解できない可能性があることが分かっ

21K12147) によるものです．本研究では，国立情報学研究所のた．また，表 5 の結果について，提案手法グループについては

IDR データセット提供サービスにより株式会社ドワンゴから提Domain-Word の説明文が表示された方が配信者の感情表現を理供を受けた「ニコニコ大百科データ」および「ニコニコ動画コ解できるという意見が多かったが，実際にその動画を視聴してメント等データ」を利用しました．ここに記して謝意を表すもいる説明文グループに関しては提案手法の方が良いという意見のとします．

が多かった．このことから，静止画で確認した場合説明文の方が良いと感じられるが，実際に動画にして表示されると説明文

文

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