オンライン動画サービスにおけるBERT及びGPT-3.5を用いた視聴者感情の推定

近年，スマートフォン等の普及が急速に進み，世帯保有率は90.1%(2022年時点)と高い数値を示している[1].また，同時にインターネットの普及も進んでおり，スマートフォンからの個人による利用率が71.2%となっている[1]．これらの要因から，インターネットはメジャーな情報媒体となっており，インターネット利用者率がテレビ利用者率を5年以上連続で上回る結果となっている．このことから，インターネットは幅広い世代に浸透していることが分かる．中でもYouTube1）のアクティブユーザ数は2022年1月時点で全世界で25億6200万人となっている[1]．日本国内でもユーザ数が7000万人を突破し，日本でも非常に人気の動画共有サービスである[2]．YouTube上には2016年の時点で20億本の動画が存在しているという調査結果が存在している[3]．3500億円の経済効果や10万人相当の雇用を生み出したという調査結果も存在する[4]．1）https://www.youtube.com近年では動画共有サービスはビジネスやマーケティングに利用されることも多く，YouTubeでは広告や有名なYouTuberに対する案件としてマーケティングが行われている[5]．動画が人の感情に与える影響は大きい．動画が感情を動かすのに適したメディアであることはGrossら[6]によって実証されている．YouTube上に「笑える動画」「泣ける動画」等のコンテンツも存在していることからも，YouTube上の動画が感情を動かすためのツールとして利用されている事が分かる．我々は動画から得られる感情についての研究を行ってきた[7][8].動画から得られる感情を取得することにより，関連動画の精度の改善等のユーザビリティの向上に用いることが出来る．しかし，動画のサムネイルやタイトルから感情を得ることは難しい．多くのユーザからの感想や意見から一般性の高い印象を取得し，利用することが出来れば客観的な印象を取得できると考え，動画のコメントを利用する．本稿ではその研究の差分として，BERTによるより良い推定の手法の検討と，大規模言語モデルであるGPT-3.5を利用した推定について提案する．