CGM movie contents diversity analysis
based on words in title and description
KYOHEI KAMIHATA†¹  EISUKE ITO†²

1.はじめに
近年， YouTubeやニコニコ動画などの利用者投稿型動画共有サーピスが人気である.これらのサイトはCGM (Consumer Generated Media) とも呼ばれる.サービス開始から数年経過したCGMサイトは，社会に大きな影響を与えるメディアに成長している. CGMサイトに毎日多数の動画が投稿されており，また膨大な利用者が動画を閲覧している．動画以外にも，小説投稿サイトや写真共有サイトも人気である.我々は，ニコニコ動画を対象に，動画に付与されたタグの多様性の定量的な評価[1][2]や，視聴者投稿コメントの感情分析に基づく動画ランキング手法の研究してきた[3].また他のCGMサイトとして，小説投稿サイト「小説家になろう(syosetu.com) 」を対象に，小説に付与されたタグの分析や[4],お気に入り登録の構造解析に基づく小説ランキング手法を研究してきた[5].現在，CGMサイトに投稿されるコンテンツの画一化が指摘されている．ニコニコ動画を運営するドワンゴ社川上量生氏へのインタビュー記事[6]では，再生回数上位の動画はは，同一カテゴリの動画になりつつあるという傾向を指摘している.コンテンツの多様性が減少し，画一化が進むと，文化的多様性が失われると思われる．ある特定の環境に特化し過ぎて多様性を失った文化からは，新たな文化的イノベーションが発生しにくいと思われる.我々は，CGMサイトであるニコニコ動画を対象に，動画に付与されたタイトルと説明文の多様性を分析する事にした．本論文の構成を述べる．２節では国立情報学研究所が提供するニコニコデータセットについて述べる. ３節ではは，動画集合における，様々な頻度解析について述べる. 4節では,タイトルと説明文の多様性と情報エントロピーについて述べる. ５節では, cos類似度について述べる. 6節では，実データを用いたタイトルと説明文のcos類似度の測定及び時系列での動向を示し、考察を行う．最後に7節で，まとめと今後の課題を述べる.
2.ニコニコデータセット
2.1ニコニコ動画
ニコニコ動画は2006年12月12日にサービスを開始した，視聴者投稿型の動画配信サービスである．運営開始から8年経過した2014年12月末現在, 1100万件を超える動画が投稿されている. 会員数も膨大で, wikipedia[7]によると2013年6月時点での一般会員のアカウント数は3000万を超えており,有料のプレミアム会員数も200 万を超えている.
2.2ニコニコデータセット
国立情報学研究所は，情報学研究リポジトリと名付けた,研究用のデータ集合を提供している. ドワンゴ社および未来検索プラジル社は，国立情報学研究所に協力して研究者にニコニコデータセットを提供している[8].このデータセットにはニコニコ動画コメント等データと，ニコニコ大百科データが有る.本研究では前者の動画コメント等データを利用している．前者のデータ数などの概要を表1に示す.また,ニコニコ動画コメント等データに含まれている項目の一部を表2に示す.

3.動画の頻度分析
ニコニコデータセットの，動画メタデータを用いて，月ごとの動画投稿数，タイトルと説明文の単語数，頻度などを調査した.
3.1 形態素屏祈
ニコニコデータセットの，各動画メタデータに含まれるタイトルと説明文をMecabで形態素解析を行った.  Mecabでの形態素解析は, mecab-ipadic-neologdをシステム辞書として使用した. mecab-ipadic-neologdは, Mecabの標準のシステム辞書では正しく分割できない新語・固有表現などを読み仮名と原型付きで約208万組採録しているシステム辞書である．形態素解析を行った後，各動画メタデータの単語集合の中から名詞のみを抽出した.
各月の動画投稿象
3.2
各月の動画投稿数を図1に示す.図1から, 2007年3月から2012年11月までの間，概ね右肩上がりに投稿動画数が増えていることが分かる. 2012年の動画の投稿数は月18万個程度である.
一意な単語(名詞)教
3.3
次にその月に投稿された動画集合を対象に，付与されたタイトルと説明文の単語について調査した．図2に各月の一意な単語(名詞)数を示す.タイトルと説明文の単語どちらも各月の動画投稿数に比例して増加している.
3.4動画再生回数の順位-鎮皮
動画の再生回数を降順で並べたデータを作成した．そのデータに基づき，縦軸に再生回数，横軸に順位を取った散布図を図3に示す.なお，両軸とも対数尺度にしている.図3で分かるように，再生回数上位の動画の分布は直線に近い.両対数グラフで直線であるため,冪乗則(Power law)に近い分布をしている．しかしながら，再生回数の低い部分は，直線ではない.次に，横軸に再生回数，縦軸にはその再生回数を持つ動画の数を散布図で描いた.この散布図を図４と図５に示す.図５を見ると分かるように，横軸を対数尺度にすると，正規分布に近い曲線を描くことが分かる．このため，再生回数の分布は対数正規分布に近い分布であることが分かる.
3.5単語(名詞)の類皮(出現回数)の順位-類皮
動画に付与されたタイトルと説明文について，各単語(名詞）の出現回数（頻度）を降順で並べたデータを作成した.そのデータに基づき,縦軸に頻度,横軸に順位を取った散布図をそれぞれ図6,図7に示す.なお,両軸とも対数尺度にしている.
4.情報エントロピーによる多様性分析
先に，インタビュー[4]やプログ[5]で，CGMサイトへの投稿コンテンツの多様性減少への懸念が指摘されていることを述べた．筆者らの感覚としても多様性が減り，画一化が進んでいるように感じられる.本当に多様性が減少しているのかを判断するためには定量的な指標が必要である.本研究では,コンテンツ多様性の度合いを数値で評価する指標を提案する．そのため，動画に付与されているメタデータを，特に動画に付与されたタイトルと説明文の単語(名詞)を用いてそれぞれの多様性の度合いを数値化する.情報処理学会研究報告IPSJ SIG Technical Report
4.1単語の情報エントロピー
情報エントロピーの考えを用いて，コンテンツ集合（文書集合）に対するタイトルと説明文の多様性を定義する.その際，以下の記号を用いる. D
nn
W
単語wの文書頻度. df(w)情報エントロピーの考えた方を用いて，集合Dと単語集合Wの多様度を単語当たりの情報エントロピー H(W)として定量化する.
ここでp(w)は単語wの出現確率である．単語wの出現確率はp(w) = df(w)/ Σ df(w) になる.
4.2タイトル・説明文の多様性動向
情報エントロピーをタイトルと説明文のそれぞれの単語(名詞)集合に適用した．単語の多様性の度合いであるH(W)の値を，各月の投務動画のタイトルと説明文のそれぞれの単語を用いて算出した.図8,図9の青線は各月のH(W)の推移である．また、図8,図9の赤線は，各月の動画のタイトルと説明文の単語集合における一意な単語(名詞)の数を示す.一意な単語(名詞)数（赤線)図8,図9を見るとどちらのエントロピーも2007年12月までは増加しているが，そこから2008年12月までは減少している.その後,また緩やかに増加している.
5.類似度による多様性分析
次に， cos類似度による多様性分析について述べる.
5.1 考え方
図 10 は，類似度に基づく多様性分析の概念図である.図中の点をコンテンツ(動画)と考える.図10の左を多様,右を多様でないと考える.図10の左のようにコンテンツが多様性であるならば，各動画問の距離は長くなり，類似度は小さくなる.図10右のように多様性が減少しているならば，距離が長くなり，類似度は大きくなる. 2点間の距離，類似度を測定する方法として，ユークリッド距離,マンハッタン距離, cos類似度,ピアソンの相関関係， Jaccard係数， Dice係数， Simpson係数などが知られる．集合間の類似性を「共通要素が多く，非共通要素が少ない」場合に大きいとすると，先に述べた手法のうちcos類似度， Jaccard保数， Dice保数， Simpson 係数を集合の類似性の指標として扱うことができる[9].これら４つのうち，比較的計算が容易であり，類似度の指標として最も用いられているcos類似度を使う. コンテンツ集合の，全ペアのcos類似度を計算し，それらの総和で多様性を定量化する.
5.2   cos類似度について
cos類似度とは， 2つの文書問の類似度を測る手法の一つである．文書をベクトルとみなして， 2つのベクトルの向きの近さを類似度の指標としたものがcos類似度である.一般にcos類似度は-1から１の値を取るが,値が大きいほど2つの文書は似ていると言える.本研究では，各動画に付与されたタイトルと説明文の単語群をそれぞれ一つのベクトルとみなし, ２つの単語群の全ての組み合わせについてcos類似度を算出し，それらを足し合わせることでcos類似度の総和を求める．対象とする文書数を同じにして，cos類似度の総和を比較することで，文書の類似度が増加しているかを判断できる.
5.3 cos類似度の定義
以降で用いる記号を，以下のように定義する. D
cos類似度を算出する際の２つの単語群ベクトルをd , d iとし.それぞれのベクトルが以下であるとする.
この時d,とd,で次元が異なるので,次元を揃えたベクトルxを考える.
diとdjからxの要素の数を表したベクトd'iとd'jを作成する.
この２つのベクトルd’」とd’」を用いてcos類似度を算出する.
文書集合Dの2つの単語群の組み合わせについてcos類似度を算出し，それらを足し合わせてcos類似度の総和を算出した.なお,組み合わせの数はn(n-1)/2個になる.
6.   cos類似度の総和の動向
動画に付与されたタイトルと説明文の単語群のcos類似度の総和を月ごとに算出した．ここでは，文書数(動画数)はは, n = 1000である.図11では,各月の再生回数上位1000個の動画のタイトルの単語を対象にcos類似度の総和を算出した．図12では，各月の再生回数上位1000個の動画の説明文の単語を対象にcos類似度の総和を算出した.図11　タイトルのcos類似度の総和(再生回数で上位1000個の動画)図 12　説明文のcos類似度の総和(再生回数で上位1000個の動画)図11を見ると,各月のタイトルのcos類似度の総和が穏やかに増加しているのがわかる.それに対して図12を見ると， 2007年の12月までは，各月の説明文のcos類似度の総和は急激に増加しているが，それ以降はおおよそ15000程度の値をとっていることがわかる.
7.おわりに
本論文では，近年人気のCGMサイト，ニコニコ動画を対象に、コンテンツの多様性の動向を調査した.情報エントロピーの定義を援用して，毎月のタイトルと説明文のそれぞれの単語(名詞)の多様性を数値で表現した.情報エントロピーを用いて，月ごとの単語の多様性を算出し，それを時系列で折れ線グラフ表示した．その結果，一意な単語数（赤線）は緩やかに増加しているのに対し，エントロピーもおおよそ増加している.このことからは,タイトルと説明文それぞれの単語集合について，多様性が減少していると判断することはできない.また，cos類似度を用いて，投稿動画に付与されるタイトルと説明文についてそれぞれ毎月の単語集合の類似度を数値で表現した．cos類似度を用いて，月ごとに単語群のcos類似度の総和を算出し，それを時系列で折れ線グラフ表示した.その結果,再生回数上位1000個のタイトルのcos類似度の総和は緩やかに増加している.このことから,共通要素が多くなり，非共通要素が少なくなっている2つの単語群の組み合わせが増加している．つまり，タイトルについて，類似している単語集合を持つ動画が増加している．それに対して，再生回数上位1000個の説明文のcos類似度の総和は， 2007年12月までは急激に増加しているが，その後おおよそ一定の値をとっている. cos類似度から再生回数上位1000位の動画のタイトルの単語集合の多様性は徐々に減少しているが，説明文の単語集合の多様性は2007年12月以降あまり変化がないということがわかる.今後は，単語群についてクラスタリングを行い，単語集合の偏りや全体の傾向を調査していきたい．また，将来は竜子コンテンツにおける利用閲覧モデルも考えたい．多様性喪失の原因として，端末の狭さがあると思われる．書店や図書館と異なり, PC等では多数のコンテンツを一覧できない.また，コンテンツを試すには一つずつ閲覧するしかない．独力で多数を試すには時間が掛かるため，既知コンテンツに近いものを閲覧するのであろう．作者も，人気を得やすい分野のコンテンツを作りたがる傾向がある．利用者の閲覧モデルを作ることで,多様性喪失の原因が分かり,そこから多様性を維持する閲覧手法を開発できると考えている.本研究はJSPS科研費15K00451の助成を受けた前許ものである.
�考文献
1)上畑恭平,伊東栄典:タグの類似度に着目した利用者投稿サイト動画の多様性分析，信学技報, vol.115, no.381, AI2015-40, pp.83-88, 2015. 2) Kyohei Kamihata, Eisuke Ito: A quantitative contents diversity analysis on a consumer generated media site, Proc. of AROB 21st 2016, pp.436-440, 2016. 3) Naomichi Murakami, Eisuke Ito: Emotional video ranking based on user comments, Proc. of iiWAS2011, pp.499-502, ACM, 2011. 4) Eisuke Ito, Kazunori Shimizu: Frequency and link analysis of online novels toward social contents ranking, Proc. of SCA2012, pp.531-536, Nov. 2012. 5) Kazunori Shimizu, Eisuke Ito, Sachio Hirokawa: Predicting Future Ranking of Online Novels based on Collective Intelligence, Proc. of ICDIPC2013, SDIWC, pp.261-272, 2013. 6) Cakes,川上量生:川上量生の胸のうち, https://cakes.mu/posts/5036 (accessed at Dec.12, 2014). 7)ニコニコ動画(Dec.12,2014) in Wikipedia: The Free Encyclopedia. Retrieved from http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8B%E3%82%B3%E3%83%8B %E3%82%B3%E5%8B%95%E7%94%BB 8)国立情報学研究所,ドワンゴ社:ニコニコデータセット: http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/nico/nico.html, (accessed at Dec.12, 2014). 9) Similarity and distance: http://wikiwiki.jp/cattail/?%CE%E0%BB%F7%C5%D9%A4%C8%B5 %F7%CE%A5