社会情報学

第10巻１号

2021

原著論文
YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパター
ンと視聴動画ジャンルの関係
The Relationship between Architecture Usage Patterns and Viewing
Video Genres in YouTube App
キーワード：
動画視聴，YouTube，スマートフォンアプリ，アーキテクチャ，推奨アルゴリズム，動画ジャンル
keyword：Video Viewing, YouTube, Smartphone App, Architecture, Recommendation Algorithm, VideoGenre

東京経済大学コミュニケーション学部

佐々木Tokyo Keizai University

東京経済大学コミュニケーション学部

北Tokyo Keizai University

東京経済大学コミュニケーション学部

山Tokyo Keizai University

裕一Yuichi SASAKI

村

智

Satoshi KITAMURA

下

玲

子

Reiko YAMASHITA要約

本稿では，YouTubeスマートフォンアプリ利用者のアーキテクチャ利用のパターンを明らかにした上で，アーキテクチャ利用のパターンとアプリでの視聴時間および動画ジャンルの視聴頻度の関係を明らかにした。この課題に取り組んだのは，（１）インターネットサービスにおいてアーキテクチャが利用者行動に対して影響力を持ちうる，（２）個人同定と情報推奨というアーキテクチャが接触情報内容の幅を狭めるのか広げるのかという議論には決着がついていない，（３）高選択メディアにおいては視聴
原稿受付：2021年１月10日
掲載決定：2021年６月25日

17YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村智・山下玲子

動画ジャンルの分断が生じうる，という主として３つの先行研究との関わりゆえである。動画サービス利用が進む中で，動画ジャンルレベルでの利用者行動についての実証研究が乏しいという背景もある。
YouTubeアプリを過去７日間に１回以上利用した15〜49歳までの男女604名に対するWebアンケー
ト調査を分析した結果，アーキテクチャ利用のパターンとして５つが確認され，この中でアプリ視聴時
間の長いものは「全アーキテクチャ高頻度」群と「登録チャンネル」群であった。また動画推奨アルゴ
リズムが機能するアーキテクチャを高い頻度で利用する者が高頻度で視聴する動画ジャンルは「音楽」
であること，登録チャンネルに重きを置いて利用する者において「スポーツ・芸能・現場映像」，「学び・社会情報」，「エンタメ」の３ジャンルの視聴頻度が平均的な利用者よりも低いことを示した。論文の最後では，この結果について議論した。
Abstract
In this paper, firstly we clarified the usage pattern of YouTube smartphone app-architecture,then we addressed the relationship between the architecture usage patterns and the viewing time,
and the frequency of viewing video genres. We tackled this issue because of three previous
studies:（１）architecture can have an impact on users’ behavior in Internet services,（２）it isundecided whether the architecture of personal identification and information recommendation
narrows or widens the range of information at the content level, and（３）viewing video genres
can be divided in high-choice media. There is also a background that empirical research on user
behavior at the video genre level is scarce, in spite of the spread of internet video services.
The result of a web questionnaire survey on 604 men and women between the ages of 15 and49 who used the YouTube smartphone app at least once in last seven days showed ５ patterns ofarchitecture usage. Among them, “Use All Architectures Frequently” group and “Registered
Channels” group have long app viewing time. In addition, we indicated that users who use thearchitecture which adopts the video recommendation algorithm more frequently watch / listen“music” genre videos more frequently, and that those who use with an emphasis on the registeredchannel watch / listen “sports / show business / video on the spot” genre, “learning knowledge /social information” genre, and “entertainment” genres videos less frequently. At the end of thepaper, we discussed these results.

18

社会情報学1

第10巻１号

2021

用者が関心を持つだろう動画を推奨するプログラム」

研究の背景と目的と定義できる動画推奨アルゴリズムが組み込まれて動画投稿・共有，ビデオオンデマンドなどの視いる。それは推薦候補の生成と順位づけの２段階で聴を指す「ネット系動画」の2020年平日行為者構成され，その基礎は動画Aを見た利用者がA以外率（13歳〜69歳）は29.3%で，前年の24.8％かにも見た動画のうち視聴回数の多いものを示す

ら4.5ポイント増加した。そして行為者におけるVideo-Video Co-View Graphである（Baluja et al.,

１日平均時間は10代から60代まで順に，144.6分，

2008）。近年のアルゴリズムには機械学習の成果も113.1分，109.4分，82.6分，79.2分，90.9分で，利用され，検索語履歴，
利用デバイス，
デモグラフィッ

いずれも70分を超えた（総務省，2019; 2020）。

クや居住地などから利用者の類似性が計算され，動本稿では情報推奨アルゴリズムが組み込まれた画推奨がされる（Covington et al., 2016）。同一セッ

インターネット動画サービスにおいて人々の接触

ション中に視聴されにくい内容の似すぎた動画を視情報に偏りが生じるのか否かという問題を，内容

聴可能性のより高い動画に置換する「改良」も目指レベル（例えば政治的情報における党派性やイデされている（Wilhelm et al., 2018）。

オロギーによるもの）ではなく，より上位のジャ動画推奨の目的は「ユーザーを夢中にして，できンルレベル（例えばニュースか娯楽か）の観点かるだけ長い時間をこのサイトで過ごしてもらうこと」

ら量的データを用いて実証的に論じる。

（Wojcicki & Goodrow, 2018＝2018: 236）にある。

Lessig（1999）はサイバー空間においてはプロ

つまりYouTubeの主要収益源である広告への接触機

グラムコードが人びとの行動を強く規定するとし会を増やすためである。そして「YouTube全視聴時

たが，本稿では「人びとの行動を規制・制御する間の70%以上はアルゴリズムによる推奨動画である」

プログラムコードが作るインターネットサービス（Solsman, 2018）。

上の情報環境」を「アーキテクチャ」と定義する。

動画推奨アルゴリズムはYouTubeのスマート規制された情報行動の方向は，（１）同一ジャンフォンアプリ起動時の「ホーム画面」などで利用

ルや内容への繰り返し接触，（２）幅広いジャン

されている。しかしYouTubeアプリでは「ホールや異なる内容への接触に大別される。

ム画面」しか利用できないわけではない。動画配

動画サービスの場合，テキスト中心のSNSとは信者のチャンネルを利用者は自ら選択的に登録で異なり一瞥するだけでは詳細が不明なコンテンツ

き，ホーム画面下部に表示される「登録チャンネが用意されており，サムネイル画像を見たあとにル」部分をワンタップすれば登録チャンネルのリ利用者が動画を選択して視聴する。すなわち最終ストが現れる画面に移動できる。その時，動画推的な選択は自動再生などの場合を除き主に利用者

奨アルゴリズムが利用者に直接に働きかけるわけが行うが，そこに至るまでに利用者が経験するではない。すなわちYouTubeアプリが持つ複数アーキテクチャは異なる。つまりアーキテクチャのアーキテクチャには推奨アルゴリズムの影響力の影響力と最終的な選択が分離されており，アーの大小があると考えられ，ここにアーキテクチャ

キテクチャと情報接触の関係を検討する対象とし利用パターンに着目する意味がある。

て動画サービスは適切であると考えられる。
動 画 サ ービスで 大 きな 利 用 者 数 を 持 つの が２

YouTubeである。スマートフォンアプリの2020年１月〜10月の平 均利用率は，LINE（83%），に次ぐ関連研究とリサーチクエスチョン

2.1 「アーキテクチャ」の影響力と情報内容

65%であった（ニールセン，2020）。YouTubeには「利Lessig（1999）は「アーキテクチャ」がインター

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YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村智・山下玲子

ネットサービスでは人びとの行動を強く規定する

イトのように低選択メディアとして機能する場合とし，特に商業目的から個人の同定が進むだろうもある（Kobayashi & Inamasu, 2015）。しかしと述べた。Susntein（2001），Pariser（2011）は，

YouTubeにおいては幅広いジャンルの動画が視個人同定と情報推奨により繰り返し同じ情報内容聴され（小寺，2012; 佐々木，2019），それは高に触れることで人びとの意見が偏り理性的な判断

選択メディアと考えられる。ゆえに政治的情報に力を低下させること，誰もが知るべき論点とそれ代表されるハードコンテンツへの接触機会が失わに関する多様な見解が共有されなくなる結果としれる可能性が考えられる。高野ら（2020）は，て民主主義が危機に瀕することへの懸念を示した。

AbemaTVでのチャンネル変更時のニュースチャ

しかしBakshy et al.（2015）は，フェイスブック

ンネルへの偶発的接触が，利用者の大手メディアにおいてアルゴリズムにより情報の並べ替えを行っ（新聞社などのニュースサイト，紙の新聞，テレた方が，並べ替えを行わない場合よりもリベラルかビ等）利用頻度に対し有意な正の影響を持つと報ら保守までの幅広い内容を利用者が目にすること告したが，これは視聴ジャンルレベルでの分断回を実証的に示した。選挙期間中の政治的情報のリ避という問題意識に基づく研究である。

ンク・流通構造を分析したFaris et al.（2017）では，
フェイスブックとツイッターのいずれでも政治的信

2.3

YouTubeの利用者行動条に合致した情報内容に偏って人びとが接触してYouTubeの利用者 行 動 研 究には，利用と満 足いる実態が示された。フェイスブックは推奨アルゴ（Uses and Gratifications）の枠 組みを援 用したリズムにより情報の表示順が決まり，かつ優先順

Haridakis & Hanson（2009），小寺（2012），Khan

位の低い情報が時に間引かれるのに対し，ツイッ（2017）がある。ただしいずれもアーキテクチャやターは推奨順位の高いものが優先的に表示される

動 画 推 奨という分 析 視 点は 乏しい。“Uses andだけでツイートの時系列順での表示も可能となる

Grats 2.0”と 題 さ れ た メ タ 研 究 のSundar &が，その両者でリンク・流通構造が酷似していた

Limperos（2013）では，2010年代以降のニューメということである。つまりアルゴリズムの接触情報

ディア全般の「満足」には，パーソナライゼーショ

内容への影響は軽微で，人が自ら選択した情報源

ン要素を入れるべきとしている。しかしこの枠組みから得る情報内容が分極化への影響では重要であを 援 用し た 実 証 研 究 は 乏 し い。Rathnayake &るという解釈が可能な結果が示された。

Winter（2018）は数少ない成果だがソーシャルメ
ディア全般についてのものである。

2.2

高選択メディアと視聴ジャンル

YouTube研究のうちアークテクチャの分析視

Prior（2005）はテレビや新聞に比べてインター点を持つものには以下がある。van Es（2020）

ネットはカスタマイズ性が高い高選択メディアだはYouTubeの検索結果順位を決定する主要素でとした。そして高選択メディアを利用している場

ある再生回数が「誰もが気にする（Pervasive）

合には相対的に娯楽系コンテンツの選好程度が高カテゴリー」を利用者に対して作ると主張する。

まり，そのことが娯楽系コンテンツへの接触に偏Bärtl（2018）は，YouTubeでは再生回数上位３

らせ，利用者は政治的情報の獲得機会を失うとし%のチャンネルに投稿された動画が全視聴回数のた。つまり政治的情報の内容（党派性やイデオロ

85%を 占 め る 結 果 を 示 し た が， こ れ はvan Es

ギー）ではなく，より上位に置かれる視聴ジャン（2020）の主張の帰結と考えることもできる。

ル（ニュースか娯楽か）での分断可能性を示した。

以上は再生回数やランキングの表示といったアー

インターネットサービスにおいてもポータルサ

キテクチャが利用者行動に影響することを示した

20

社会情報学第10巻１号2021

研究であるが，YouTubeの推奨アルゴリズムに調査を実施した。調査会社マクロミルのパネル登着目した利用者行動研究は少ない。

録者のうち，中学生を除く15〜49歳までの１都
２府５県在住（1）の男女に対し，年齢を５歳刻みの2.4

リサーチクエスチョン

７層に分け，性別との組合せで14層とし，全層ここまでのレビューは次のように整理できる。

に42名を割当て，サンプルサイズを588名として（１）インターネットサービスにおけるアーキテ

計画した。回答者の条件は，私的に使用する自分

クチャは利用者行動に影響するとされるが，個人専用のスマートフォンを持ち，スマートフォンの同定による情報推奨については接触情報内容の偏YouTubeアプリ（以下YTアプリ）を過去７日で向をもたらすとする立場とそうではないという立

１回以上利用した者とした。

場があり，決着は見えていない。
（２）YouTube
は高選択メディアと考えられ，視聴ジャンルレベ

3.2

変数

ル で の 分 断 を も た ら す 可 能 性 が あ る。
（３）

YTアプリを開き１本目の動画を視聴する方法

YouTubeのアーキテクチャが利用者行動に影響と２本目以降の動画を視聴する方法について，利することを示唆する研究はいくつか存在する。

用頻度を４件法（よくある：４点，たまにある：（４）YouTubeが持つアーキテクチャのうち推奨３点，あまりない：２点，全くない：１点）で尋

アルゴリズムに着目した研究は少なく，それと接ねた。佐々木（2019）を参考に実査直前のYTア

触情報の関係を実証したものは管見の限り存在しプリを精査し，１本目では「アプリを開いて，自ない。

分でスクロールまたはスワイプすることなくホー以上より本稿ではアーキテクチャは利用者行動

ム画面に表示された動画から」「登録チャンネルへ影響するという立場をとる。他方，情報推奨技

から」など９項目を，２本目以降では「自動再生術が接触情報を偏らせるのか，あるいはそうではされる『次の動画』を視聴する」など13項目をないのかについては中立の立場をとり，その問題用意した。利用者が選ぶ機能や画面は必ずプログについて研究蓄積の薄い視聴ジャンルレベルでのラムコードで書かれた情報環境を伴うため各項目実証を試みる。したがって本稿でのリサーチクエ

は以下「アーキテクチャ」と記す。

ス チ ョ ン を 次 の よ う に 設 定 し た。RQ １：

YouTube視聴時間は，YTアプリの「過去７日YouTubeのスマートフォンアプリにおけるアー

間での視聴時間」表示機能（YTアプリに限らなキテクチャ利用のパターンはどのようなものか。

い全YouTube利用時間が表示される）を用いて

RQ２：アーキテクチャ利用のパターンと視聴時の回答を依頼し，同データを７で割り「YouTube1間の関係はどのようなものか。RQ３-1／３-２：

日視聴分数」を求めた。また全YouTube視聴時

動画推奨アルゴリズムを利用して視聴されやすい間に占めるYTアプリでの視聴時間割合を主観で／されにくいジャンルは何か。RQ４-1／４-２：

回答してもらい（「０%」から「96〜100%」のアーキテクチャ利用のパターンにより視聴されや21選択肢），「YouTube1日視聴分数」に乗じ「YT

すい／されにくいジャンルはあるのか。

アプリ１日視聴分数」を算出した。
「７日間でのYouTube視聴日数」は「過去７日間での視聴日数」

３

方法

3.1

調査概要

表示機能を用いての回答を依頼した。
YTアプリで視聴する動画内容は，小寺（2012），
佐々木（2019），北村（2020）を参考に作成し2020年１月31日〜２月１日にWebアンケートた30項目を４件法（よく見たり聞いたりする：

21

YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村智・山下玲子

４点，たまに見たり聞いたりする：３点，あまり

在再生している動画の終わりの方で，動画上で紹見たり聞いたりしない：２点，まったく見たり聞介される別の動画を視聴する」（64.1％），「自動

いたりしない：１点）で尋ねた。

再生される『次の動画』を視聴する」（58.4%），

実査では616名から回答を得た。調査終了後に「見終わった（途中でやめた）動画の『次の動画』

回答に不備のあった者を除外し，604名（98.1%）

リストから，スクロールまたはスワイプして見つを 分 析 対 象 者 と し た。 内 訳 は 男 性 が302名

けた動画を視聴する」（57.6%）となった。

（50.0%），女性が302名で，平均年齢は32.2歳（SD

１本目と同様に「キーワード検索」が１位であ＝9.97）であった。高校生と大学生など学生がる。しかし肯定的回答の割合では，「キーワード131名（21.7%）含まれた。
表１：１本目の動画を視聴する方法

４

結果

4.1

アーキテクチャ利用頻度

１本目視聴開始時のアーキテクチャ利用頻度は
表１の通りで，「よくある」に「たまにある」を加えた肯定的回答の割合が高い順に示してある。
「自分でキーワード検索して」の「よくある」が49.0%，肯定的回答の割合が85.4％となり，最も高頻度で利用されていた。肯定的回答の割合では
以下，「ホーム画面をスクロールまたはスワイプ
して表示された動画から」（70.7%），「登録チャンネルから」（66.1％）
となった。
つまり
「キーワー

N＝604，平均値とSD以外の数字は％ド検索」「ホーム画面」「登録チャンネル」がYT

表２：２本目以降の動画を視聴する方法

アプリでの３大視聴スタート地点である。ただし「登録チャンネル」は「よくある」が38.1％と高頻度だが，「全くない」も17.9％と肯定的回答
割合の上位４つ中で最大であった。逆に「全くない」の数値が大きいのは，順に「受信トレイに届
くおすすめから」（43.9％），「受信トレイに届く
登 録 チ ャ ン ネ ル の ア ッ プ ロ ー ド 通 知 か ら」
（39.7％）であった。
２本目以降視聴時のアーキテクチャ利用頻度は
表２の通りで，肯定的回答の割合が高い順に示した。「アプリ内でキーワード検索する」の「よくある」が34.1%，肯定的回答の割合が75.8％と最高頻度であった。
肯定的回答の割合では以下，「ア
プリのホーム画面に行き，スクロールまたはスワ
イプして見つけた動画を視聴する」（66.9%），「現

N＝604，平均値とSD以外の数字は％22

社会情報学検索」は9.6ポイント下がった。そして２本目以

4.3

第10巻１号

2021

視聴ジャンルの因子分析

降では直前の動画と関連する動画の紹介機能が利

視聴内容として最も高頻度で視聴されていたの用されることが多い。つまり１本目の視聴は関心

は「ミュージックビデオ」で，「よく」と「たまに」に基づく探索的（能動的）視聴の程度が高いが，を加えた肯定的回答の割合は73.5％に上った。

２本目以降の視聴では推奨された動画を受動的に肯定的回答の割合の２位と４位にも「音楽関連の視聴する傾向が増すことが示されている。

プレイリスト・ミックスリスト」「ライブ・コンサート映像」が現れた。逆に「まったく見たり聞いた

4.2

利用アーキテクチャの因子分析

りしない」の数値が大きいものは，順に「ラジオ１本目および２本目以降の動画視聴時のアーキ

番組」の62.3%，「英会話など語学学習に使える

テ ク チ ャ 利 用22項 目 の 回 答 を 合 わ せ て 因 子 分

映像」の58.8%，「講義・講演映像」の52.8%，「イ（2）

ベントやスポーツ会場・現場の映像」と「政治・第１因子は「受信トレイ」４項目と関連の深い

経済・社会のニュース・報道・ドキュメンタリー」

析 を実施した結果，表３の７因子を得た。
「受信トレイ」因子，第２因子は「ライブラリ」の50.2％となった。

４項目と関連する「ライブラリ」因子，第３因子

こ れ ら の 回 答 の う ち29項 目 を 因 子 分 析（3）には「ホーム画面」４項目に関わる「ホーム画面」

よって分類し，表４の６因子を得た。第１因子と因子とした。第４因子は全て２本目以降の動画視

関連深い４項目はスポーツの映像やニュース，芸

聴時に利用するアークテクチャ項目で構成され

能ニュース，現場映像であるため「スポーツ・芸

た。したがって「２本目以降推奨」因子と名づけた。

能・現場映像」因子と名づけた。第２因子と関連

第５因子と関連深い２項目は「急上昇」の画面

深い８項目は商品情報と生活に関わる内容を示に関わるもの，第６因子と関連深い２項目は「登し，また「一般人の日常」「YouTuberが配信する録チャンネル」と関わるもの，第７因子と関連深動画」の因子負荷量も高いため「消費・生活系

い２項目は「キーワード検索」と関わるものであっ

UGC＝（User Generated Content）」因子とした。

た。ゆえに順に「急上昇画面」因子，「登録チャ

第３因子と関連深い６項目は知識や技能を獲得すンネル」因子，「キーワード検索」因子とした。

るための内容に加え，「政治・経済・社会のニュー７因子に含まれる項目の得点を単純加算し，そス・報道・ドキュメンタリー」「ラジオ番組」のれを項目数で割った値で各アーキテクチャの利用

因子負荷量が高く「学び・社会情報」因子とした。

頻度を点数化した。その後に各因子の平均値と標第４因子と関連深い項目は「バラエティ番組」

準偏差を求めると，平均値の高い順から「キーワー「トーク・コント・漫才などのお笑い」「ドラマ・ド検索」（M＝3.17，SD＝0.75），「登録チャンネ映画」などであったため「エンタメ」因子とした。

ル」（M＝2.74，SD＝1.02），「ホ ー ム 画 面」
（M

第５因子は「ゲーム映像・実況」と「アニメ」に＝2.67，
SD＝0.70），「２本目以降推奨」（M＝2.61，

加え，「一般人が歌っている，踊っている動画」

SD＝0.69），「ライブラリ」（M＝2.41，SD＝0.76），の因子負荷量も相対的に高い。「映像の（動きの）「急上昇画面」（M＝2.06，SD＝0.84），「受信トない音楽動画」も後述の「音楽」因子よりもこのレイ」（M＝1.97，SD＝0.84）となった。このう

因子への負荷量が高く，一般人によるアップロー

ち動画推奨アルゴリズムが直接的に機能するのはド音源と考えられるため「サブカル系UGC」因「ホーム画面」と「２本目以降推奨」である。

子とした。第６因子は関連３項目が音楽の内容であるため「音楽」因子とした。各因子のクロンバッ
クのα係数および因子間相関係数は表４に示した。

23

YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村

表３：YouTubeスマホアプリの利用アーキテクチャ因子分析結果（N=604）

数値はすべて小数点第３位を四捨五入した24

智・山下玲子

社会情報学表4：YouTubeアプリでの視聴ジャンル因子分析結果（N=604）

数値はすべて小数点第３位を四捨五入した

25

第10巻１号

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YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村智・山下玲子６因子に含まれる項目の得点を単純加算し，そ受信トレイ，ライブラリ，２本目以降推奨，急上れを項目数で割った値で各ジャンルの視聴頻度を昇画面，登録チャンネルでは第３群，第４群，第点数化した。その後に各因子の平均値と標準偏差５群の各群よりも有意に低頻度利用なので「キーを求めると，平均値の高い順から「音楽」（M＝ワード検索のみ」群とした。第１群は登録チャン2.69，SD＝0.81），「エ ン タ メ」（M＝2.13，SD

ネルの利用頻度が非常に高く（3.56），第５群以＝0.75），「消 費・ 生 活 系UGC」（M＝2.12，SD

外の全ての群と有意差があった。また受信トレイ，＝0.71），「サ ブ カ ル 系UGC」（M＝2.03，SD＝ライブラリ，２本目以降推奨，急上昇画面では第0.70），「スポーツ・芸能・現場映像」（M＝1.91，

３群，第４群，第５群の各群よりも有意に低頻度

SD＝0.76），「学 び・ 社 会 情 報」
（M＝1.75，SDなので「登録チャンネル」群とした。

＝0.67）となった。つまり全視聴者の平均的視聴頻度は「音楽」が最も高く，「学び・社会情報」が最も低い。
4.4
4.4.1

アーキテクチャ利用パターンによる５群
５群の名称

RQ１に対しては，アーキテクチャ７因子に対してクラスター分析（4）を実施し，アーキテクチャ
利用のパターンは５つあるという結論になった。
５群間でアーキテクチャ７因子の素点平均についてそれぞれ一元配置の分散分析を行ったところ，すべての因子において有意水準0.1%で有意差が見られた（第１因子：F（4, 600）＝301.00，第２因子：F（4, 600）＝126.24，第３因子: F（4,
図１：５群のアーキテクチャ利用頻度600）＝68.86，第４因子: F（4, 600）
＝100.29，
第５因子: F（4, 600）＝72.91，第６因子: F（4,600）＝140.54，第７因子: F（4, 600）
＝31.66）。

第４群は５群中でキーワード検索を最も高頻度

その後，５群間で多重比較（有意水準５%）を行（3.53）で使い，第５群以外の全ての群と有意い，下記の結果を考慮して５群に名称をつけた。

差があった。同時に動画推奨アルゴリズムが機能

なお図１の縦軸は７アーキテクチャ因子の素点平するホーム画面（3.02）と２本目以降推奨（2.96）

均を示している。

も高頻度に利用し，いずれも第１群，第２群，第第５群はアーキテクチャ７因子の得点が全て高３群より有意に高かった。ゆえに「キーワード検く，第１群との登録チャンネル，第２群とのキー

索＋推奨アルゴリズム」群とした。最後の第３群ワード検索，第４群とのホーム画面およびキーは絶対的に高頻度あるいは低頻度で使うアーキテ

ワード検索を除いた全組合せで有意差があったのクチャがなく，「全アーキテクチャ高頻度」群とで「全アーキテクチャ高頻度」群とした。逆に第図１の６本の棒の長さの関係が似ているため「全２群はキーワード検索を除くすべての利用が低頻アーキテクチャ中庸」群とした。群の名称，人数，度であった。この群はキーワード検索を第１群と構成比を表５にまとめた。

第３群よりも有意に高頻度（3.23）で使うが，26

社会情報学

表５：５群の名称と人数・構成比（N＝604）

第10巻１号

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日，最多は5.67日の登録チャンネル群であったが，5.60日の全アーキテクチャ高頻度群との差は小さい。分散分析と多重比較を行うと，キーワード検索のみ群と他の４群間に有意差が見られた。
表６：５群別の視聴時間と視聴日数（N＝604）
１日全YouTube
視聴時間（分）

群の名称

Mean

4.4.2

５群の属性記述

１

登録チャン
ネル

61.7 105.3

31.3

5.67

1.85

35.3

67.5

10.0

22.4

51.3

4.5

3.79

2.30

57.6

89.7

29.4

32.4

57.2

10.0

4.97

2.10

69.4

98.7

34.1

47.0

81.2

14.7

5.02

1.96

全アーキテクチャ高頻度

91.5 150.1

46.6

62.5 135.0

22.3

5.60

1.92

全体

66.6 109.7

30.8

42.9

13.1

4.99

2.13

チャ中庸群，女性比率が高いのが61.4％の登録

全アーキテ
３
クチャ中庸
キ ー ワ ード
４ 検 索＋推 奨
アルゴリズム５

30.2歳（SD＝9.0）のキーワード検索＋推奨アル

SD

49.7

最も男性比率が高いのが54.6%の全アーキテク

歳（SD＝8.5）のキーワード検索のみ群，最低がMedian Mean

90.2 134.3

キーワード
２
検索のみ

チャンネル群であった。平均年齢は，最高が34.9

SD

１週間
YouTube
視聴日数
Median MeanSD

１日YTアプリ
視聴時間（分）88.6

ゴリズム群であった。また全体でのYouTubeの１日視聴分数平均は66.6分（SD＝109.7）
，中央

4.4.3

値は30.8分，YTアプリ１日視聴分数平均は42.9

５群と６視聴ジャンルの関係

５群の６ジャンル別視聴頻度（１〜４点）を示

分（SD＝88.6），中央値は13.1分であった（表６）。

したのが図２である。

RQ２に対しては以下の回答が得られた。５群での２つの視聴時間の平均値最長はいずれも全アーキテクチャ高頻度群の91.5分，62.5分であった。けれども各90.2分，61.7分の登録チャンネ
ル群との差は小さく，中央値では順に49.7分，31.3分の登録チャンネル群の方が，順に46.6分，22.3分の全アーキテクチャ高頻度群よりも長い。
一方いずれも最短はキーワード検索のみ群の35.3分（中央値10.0分），22.4分（中央値4.5分）
であった。
２つの視聴時間の分布を考慮して対数をとり，分散分析と多重比較を行うと，全YouTube視聴
時間ではキーワード検索のみ群と他の４群間に有意差（有意水準５％，以下同様）があった。YT
図２：５群の６ジャンル視聴頻度

アプリ視聴時間ではキーワード検索のみ群と他の４群間，加えて全アーキテクチャ高頻度群と全アーキテクチャ中庸群との間に有意差が見られた。

全群で視聴頻度が高く，群間の差がさほど大き全体での７日間でのYouTube視聴日数平均は

くないのは音楽だとわかる。他に６ジャンル全て

4.99日（SD＝2.13）となった。５群でのYouTube

を高い頻度で視聴するのが全アーキテクチャ高頻

視聴日数はキーワード検索のみ群が最少で3.79度群であること，キーワード検索のみ群は音楽以

27YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村智・山下玲子外のジャンルの視聴頻度が低いこと，キーワード

度群とキーワード検索＋推奨アルゴリズム群であ検索＋推奨アルゴリズム群では音楽とエンタメのる（図１）。このうち全アーキテクチャ高頻度群は，視聴頻度が高いこと，登録チャンネル群はスポー

ベースカテゴリの全アーキテクチャ中庸群よりもツ・芸能・現場映像の視聴頻度が低いことなどが６視聴ジャンルすべてを有意（有意水準５％，以

示されている。

下同様）に高い頻度で視聴している。またキーワー

５群と６ジャンル視聴頻度の直接の関係を検討

ド検索＋推奨アルゴリズム群が，全アーキテクするために ６ジャンルの視聴頻度を従属変数，

チャ中庸群よりも有意に高頻度で視聴しているの５群を独立変数として重回帰分析を行った。５群は音楽のみであった。したがって全アーキテクにはダミー変数を用い，全アーキテクチャ中庸群

チャ高頻度群が７アーキテクチャ全てを高頻度でをベースカテゴリとした。統制変数には，性別（女利用し，YTアプリ視聴時間の平均値が最大であっ性ダミー），年齢，教育年数，YTアプリ利用分数たことを考慮すると，RQ３-１に対しての回答は，（対数），１セッションあたり視聴本数を用いた。

動画推奨アルゴリズムを利用して視聴されやすい

重回帰分析の結果は表７の通りで，表中の変数にジャンルは音楽ということになる。

関わる数値は標準偏回帰係数（β）を示している。

全アーキテクチャ高頻度群において，ベースカ

デモグラフィック変数の結果で特徴的であった点

テゴリの全アーキテクチャ中庸群よりも有意に低は，男性の方がスポーツ・芸能・現場映像を，女い頻度で視聴しているジャンルはなかった。また性の方が消費・生活系UGCをよく視聴していたキーワード検索＋推奨アルゴリズム群において，こと，低年齢の方がサブカル系UGCをよく視聴

全アーキテクチャ中庸群よりも有意に低頻度な視し，アプリ利用分数が長い場合に同ジャンルの視聴となったジャンルもなかった。つまりRQ３-２

聴頻度が高い傾向を持っていたことであった。

に対しては，動画推奨アルゴリズム利用頻度が高
いと視聴されにくいジャンルは存在しなかったと

表７：６ ジャンル視聴頻度を従属変数とする重回帰
分析結果
スポーツ・
消費・生活 学び・社会
サブカル系
エンタメ
従属変数：６ジャ 芸能・現場
系UGC
情報
UGC
映像
ンル視聴頻度いう回答が得られた。
最後にRQ４の検討に移る。RQ４-１に対しては，全アーキテクチャ高頻度群とキーワード検索

音楽＋推奨アルゴリズム群以外の群では，ベースカテ

標準偏回帰係数（β）
性別（女性ダミー）－0.29 ＊＊＊年齢0.12 ＊＊

教育年数

0.02

0.08 ＊

0.01－0.01

アプリ利用分数（対数） 0.00
１セッション視聴本数

0.20 ＊＊＊ －0.14 ＊＊＊ －0.07 †0.08 ＊－0.15 ＊＊＊

0.10 ＊

0.06－0.12 ＊＊ －0.01
－0.05

0.04

0.03

0.09 ＊

－0.01

0.00

0.12 ＊＊

0.00

0.14 ＊＊＊

0.03

0.12 ＊＊

0.11 ＊＊

0.14 ＊＊

ゴリの全アーキテクチャ中庸群よりも視聴されや－0.03

すいジャンルはないという回答が得られた。
キーワード検索のみ群は音楽を除く５ジャンル

全アーキ中庸群（ベース）
登録チャンネル群 －0.18 ＊＊＊ －0.03
キーワード検索のみ群 －0.21＊＊＊

キーワード検索＋推奨群 －0.05
全アーキ高頻度群

0.23

－0.28

－0.13 ＊＊ －0.12 ＊＊ －0.05
＊＊＊

－0.03
＊＊＊

0.27

－0.28

＊＊＊

－0.23

－0.07
＊＊＊

0.24

＊＊＊

0.08 †
＊＊＊

0.24

＊＊＊

－0.19

－0.04
＊＊＊

0.22

で全アーキテクチャ中庸群よりも有意に視聴頻度－0.01
0.18 ＊＊＊

0.02
＊＊＊

0.26

人数

604

604

604

604

604

604

F値

26.27

26.40

18.62

16.22

21.10

9.80

調整済み決定係数

0.27

0.27

0.21

0.19

0.23

0.12

が低い。ただしキーワード検索のみ群はYTアプ＊＊＊

リ利用時間も非常に短く，この結果は妥当である。
むしろ「音楽」はキーワード検索のみ群でも全アー

p ＜.001，＊＊＜.01，＊p ＜.05，†p ＜.10＊＊＊

キテクチャ中庸群と有意差なく視聴されるという
アーキテクチャ利用のパターンでも全アーキテ

理解が正確であろう。また登録チャンネル群におクチャ中庸群に対する有意差が多く現れている

いて全アーキテクチャ中庸群に比べて有意に視聴が，２つのRQ３を検討する。動画推奨アルゴリ

頻度の低いジャンルが３つ存在した。つまりRQズムが機能する「ホーム画面」「２本目以降推奨」

４-２に対しては，スポーツ・芸能・現場映像（βを高頻度で利用するのは，全アーキテクチャ高頻＝－0.18），学び・社会情報（β＝－0.13），エ

28

社会情報学第10巻１号

2021

ンタメ（β＝－0.12）の３ジャンルは登録チャのに容易にたどり着ける，あるいは手間をかけずンネル群において視聴頻度が低いという回答が得に視聴できるアーキテクチャが中心的に利用さられた。

れ，利用者行動が規制されていくだろう。特に本研究で焦点を当てた動画推奨機能は利用し続ける

５

考察

5.1

アーキテクチャ利用のパターンことで利用者が精度向上を感じることが多いと考えられる。つまり初期において影響力は小さく，
時間が経てばそれが大きくなりうる。ゆえに，本７アーキテクチャ因子をクラスター分析した結調査分析対象者のYTアプリ平均視聴時間は42.9

果，５パターンが確認された。
このうち１つのアー

分，中央値では13.1分と長くはなかったものの，

キテクチャを重点的に使う群には登録チャンネル

今後の全般的な視聴習慣の高まりと視聴時間の伸群とキーワード検索のみ群があった。動画推奨ア

びにより，特定アーキテクチャを重点的に使い推ルゴリズムが機能するアーキテクチャを高頻度で奨動画や登録チャンネルの動画を視聴し続けると利用する群は全アーキテクチャ高頻度群とキーいった者と全アーキテクチャ中庸群との間に視聴

ワード検索＋推奨アルゴリズム群であった。つま時間の有意差が生じていくことは考えられる。

り動画推奨アルゴリズムが機能するアーキテク
チャを中程度利用する全アーキテクチャ中庸群を5.3

５群から見る視聴ジャンルの分断

加えても，動画推奨アルゴリズムが機能するアー

全アーキテクチャ中庸群をベースカテゴリとしキテクチャのみを高頻度で利用する群はなかった。

た重回帰分析の結果，動画推奨アルゴリズムが機能するアーキテクチャを高頻度で利用した場合，

5.2

５群のYTアプリ視聴時間

有意に高頻度で視聴されるジャンルは音楽である

全YT視聴時間とYT視聴日数の２つはYouTubeと判明した（RQ３-１）。他方，視聴されにくいジャサービス全体での数値であるため，YTアプリ以

ンルは存在しなかった（RQ３-２）。音楽は５群外でのアーキテクチャ利用の影響も考える必要が全てで視聴頻度の高いジャンルであったことかある。ではYTアプリ視聴時間はどうかと言えば，ら，動画推奨アルゴリズムと視聴ジャンル分断のキーワード検索のみ群が有意に短かった。これは関連性は示されなかったと言える。動画推奨アル

キーワードを指定した視聴ではなく，視聴自体がゴリズムが関連していたのは音楽をより一層高頻目的になるとYTアプリ視聴時間が長くなること度で視聴するのか否かというタイプの差であった。

を示唆している。つまり後者の目的での利用者に動画推奨アルゴリズムが直接に機能するアーキ

対してYTアプリのアーキテクチャは「できるだテクチャを高頻度では利用しない３群では視聴さ

け長い時間を過ごしてもらう」という目的を一定れやすいジャンルは存在しなかった（RQ４-１）。

程度達成していると考えて良いだろう。

一方，登録チャンネル群において，スポーツ・芸キーワード検索のみ群以外の群間でのYTアプ

能・現場映像，学び・社会情報，エンタメの３つ

リ視聴時間の有意差は，全アーキテクチャ高頻度が視聴されにくいジャンルとなった（RQ４-２）。

群と全アーキテクチャ中庸群との間にのみ見られ

学び・社会情報には「政治・経済・社会のニューた。YouTubeでは，利用者はまず視聴したいジャス・報道・ドキュメンタリー」が含まれ（表４），

ンルや内容の動画を選択すると考えられる。しかこの項目の因子負荷量がスポーツ・芸能・現場映

しアーキテクチャの影響力が大きいという理論に像因子でも高いことから登録チャンネル群はテレ

従えば，継続利用するうちに頻度高く視聴するもビニュース番組に含まれるような内容の視聴頻度

29

YouTubeアプリにおけるアーキテクチャ利用のパターンと視聴動画ジャンルの関係


佐々木裕一・北村智・山下玲子が低いと考えられる。つまり高選択メディアではリを過去７日で１回以上利用した15〜49歳まで

政 治 的 情 報 に 接 触 し に く く な る と い うPriorの604名の男女を，同アプリのアーキテクチャ利（2005）の知見と整合する。エンタメジャンル

用のパターンによって５群に類型し，各群と視聴の視聴が低頻度であることは意外かもしれない

時間やジャンルの視聴頻度に一定の関係があるこが，この因子は主にプロが制作するコンテンツでとを示した。特に，動画推奨アルゴリズムが機能構成されるので，登録チャンネル群が全般的にするアーキテクチャを高頻度で使う者が高い頻度

UGCを高頻度に視聴すると解釈すれば理解は可で視聴する動画は音楽であること，人が自ら選択能である。

した登録チャンネルに重きを置いて利用する者に登録チャンネル群のYTアプリ視聴時間は平均

おいてスポーツ・芸能・現場映像，学び・社会情

値で全アーキテクチャ高頻度群に次ぐ僅差の２

報，エンタメの３ジャンルの視聴頻度が低いこと

位，中央値では最長であった。しかし登録チャンを示した。つまり一連の結果は，アーキテクチャ

ネル群は全アーキテクチャ高頻度群のように全が人びとの利用行動に影響すること，そして動画ジャンルを高頻度視聴しているわけではなく，全推奨アルゴリズムは設計と利用のされ方次第ではアーキテクチャ中庸群との間には視聴ジャンルで視聴ジャンルレベルでは偏りを生むものではな

分断があった。注目すべきはチャンネルも推奨さ

く，逆に動画推奨アルゴリズムの機能しないアー

れるが，選択・登録するのは人であるという点だ。

キテクチャを重点的に利用した場合にそれは生ま

登録チャンネル群のアーキテクチャ利用を吟味れるという知見を示している。

すると，受信トレイ（４点満点でM＝1.21），「急

もちろん本研究は単一事例分析であり，結果の上昇」画面（1.42），ライブラリ（1.54）の利用

一般化には慎重になるべきである。またワンショッ

頻度が低い（図１）。受信トレイには登録チャントでの調査データであり，変数間の因果関係を示

ネルの新規動画と動画推奨アルゴリズムも用いたしたものではないためパネル調査の実施は今後の視聴履歴に基づく推奨の２種の情報が送られる

課題となる。しかしYouTubeのスマートフォンア

が，前者が中心である。しかし登録チャンネル群

プリ利用者はすでに5000万人程度に上り，機能やの多くの者は受信トレイに届く更新情報を利用す画面設計での参照・模倣の対象となっていることることなく，アプリ起動後すぐに登録チャンネルは十分考えられる。したがって本稿の報告はアーを利用する傾向を持つと考えられる。
「急上昇」

キテクチャに注目したネット動画サービス視聴行

画面では個人同定は恐らくされておらず，全体で動研究として一定の貢献を果たすであろう。

人気を得ている動画が表示される。つまり登録

他の課題としては以下がある。まず登録チャンチャンネル群は多数の者が視聴しているコンテンネル群が，スポーツ・芸能・現場映像，学び・社ツに触れることも少ない。ライブラリは基本的に会情報，エンタメの３ジャンルにYouTubeアプ

視聴し直す機能を提供するが，登録チャンネル群

リ以外のネットサービスやメディアで接触していの利用が低頻度なのは安定的に更新されかつ量的るのかの把握である。これはハードニュースや政にも十分な登録チャンネルの新コンテンツを習慣

治的情報への接触がまったくないのか否かという的に視聴しているからだと考えられる。

観点から重要である。またアーキテクチャ利用パ
ターンに利用デバイスで差があるのかという課題

６もある。YouTubeのホーム画面で多数の動画が結論，研究の限界と今後目に入るPCよりも動画が縦一列に並ぶYTアプリ

本研究では，スマートフォンのYouTubeアプ

では推奨される順番に従って動画を視聴する可能30

社会情報学第10巻１号

2021

性が高いことが考えられるが，本調査ではPCにBaluja, S., Seth, R., Sivakumar, D., Jing, Y.,

よる利用データは捕捉していない。さらに本稿でYagnik, J., Kumar, S., Ravichandran, D. &はアーキテクチャ利用パターンと性別および年齢

Aly, M. （2008）. Video Suggestion andの関係については簡単な記述に留めたが，重要かDiscovery for YouTube: Taking Random

つ実践へ結びつく分析視点であるため早期に結果

Wa l k s t h r o u g h t h e V i e w G r a p h . I n

を公表すべきであろう。

Proceedings of the 17th International
Conference on World Wide Web , pp.895-

謝辞

904.

本研究は東京経済大学共同研究助成（D19-02，

Bärtl, M.（2018）. YouTube Channels, Uploads

D20-01）を受けたものである。また３名の査読

and Views: A Statistical Analysis of the Past

者からは有益な指摘と助言を頂いた。ここに記し10 Years. Convergence , 24（１）, pp.16-32.

て感謝したい。

Covington, P., Adams, J., & Sargin, E.（2016）.
D e e p N e u r a l N e t w o r k s f o r Yo u T u b e

注Recommendations. In Proceedings of the（１）東京都，大阪府，京都府，埼玉，千葉，神10th ACM Conference on Recommender
Systems , pp.191-198.

奈川，兵庫，愛知の各県。
（２）主因子法で抽出し，カイザー基準で因子数

van Es, K.（2020）. YouTube’s Operationalを７と決定した後，プロマックス回転を実

Logic: “The View” as Pervasive Category.

行した。

Television & New Media , 21（３）
, pp.223-239.

（３）主因子法で抽出し，カイザー基準で因子数

Faris, R., Roberts, H., Etling, B., Bourassa, N.,を７と決定した後，プロマックス回転を実

Zuckerman, E., & Benkler, Y. （2017）.

行した。第７因子を構成する項目が「趣味P a r t i s a n s h i p, P r o p a g a n d a , a n dに関わる実演・解説動画」（M＝2.51，SD

Disinformation: Online Media and the 2016＝1.08）のみで，内容が多岐にわたるた

U.S. Presidential Election. Berkman Klein

め除外して６因子とした。複数因子に対しCenter Research Publication 2017-6.

て因子負荷量が0.35を超える場合は項目〈https://dash.harvard.edu/handle/を除外する基準を設けたが，基準に該当す

1/33759251〉（2020年８月18日閲覧）

る項目はなかった。

Haridakis, P., & Hanson, G.（2009）. Social（４）アーキテクチャ７因子の因子得点を用いてInteraction and Co-viewing with YouTube:

階層型分析のWard法を採用した。デンド

Blending Mass Communication Reception

ログラムの減衰によりクラスター数を決定

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した。

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