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動画共有サイトにおけるコメント語彙 の時系列解析手法の提案
 柳田雄輝(筑波大学), 若林啓(筑波大学), 佐藤哲司(筑波大学)


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研究背景
 動画共有サイトでは，動画のタイムラインに沿って画面 上にコメントを重畳表示する形態がある [1]
 
 
 
 
 
 [1] https://www.nicovideo.jp/watch/sm36230032
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問題点
 コメントが動画の内容理解を妨げる可能性がある
 ● 画面を埋め尽くすほどのコメント
 ● 内容とは関係のないコメント
 ○ e.g. ｗｗｗｗ，88
 ○ 特徴: カテゴリに依存せず付与される
 
 
 新たなフィルタリング機能の作成が必要
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研究目的
 動画に頻出するコメントの投稿日時の分布を分析
 ● DF値
 ● カテゴリ
 ● 動画のタイムライン
 との関係性を明らかにする
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 88
 コメント投稿日時
 日時がしばらく経った後の 「88」はフィルタリングしてよさ そう
 日時が経つにつれ，
 88というコメント
 の割合が増えている
 例


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知見
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 コメントの投稿日時
 属性間の関係性
 コメントのカテゴリ
 コメントのDF値
 コメントのタイム
 ライン上での位置
 ● コメントの投稿日時はコメントのカテゴリに依存
 ● コメントのタイムライン上での位置はコメントのDF値に依存
 依存
 依存
 相関弱
 相関弱


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提案手法
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 コメント データ[2]
 [2] 株式会社ドワンゴ(2019): 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
 単語抽出
 ヒート
 マップ
 単語解析
 図示
 クラスタリ ング
 単語集約
 集計
 カウント


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提案手法(単語解析)
 ● 以下の条件で動画を無作為抽出
 ○ 代表的な4カテゴリから各5本ずつ選ぶ
 ■ 代表的なカテゴリ: ゲーム，アニメ，歌ってみた，科学
 ○ 総コメント10,000以上
 ○ 2013~2015年に投稿
 ● コメントを形態素解析
 ○ 各語のTF値，投稿位置，投稿日時を集計
 ○ 文字の繰り返しが見られる語は2文字に置換して累計
 ■ e.g. wwww → ww と置換
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提案手法(カウント)
 ● TF値上位10語についてDF値をカウント
 ○ 各動画のコメント集合を1文書とみなす
 ○ DF値が高い⇔動画非依存の語
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 TF上位10語
 ww
 88
 うぽつ
 かわいい
 TF上位10語
 うぽつ
 ww
 懐かしい
 DF(88) = 1
 DF(うぽつ) = 2
 ︙
 ︙
 動画A
 動画B
 DF値をカウント
 ︙


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TF値・DF値のカウント
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 コメント
 うぽつ
 ww
 88
 88
 コメント
 うぽつ
 ww
 うぽつ
 TF値: その語の出現頻度
 DF値: その語を含むコメントを持つ動画数
 TF(88) = 2
 DF(88) = 1
 TF(うぽつ) = 3
 DF(うぽつ) = 2
 矢印の色数がDF値に対応


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提案手法(図示)
 ● コメント投稿日時と動画投稿日時の差分を集計
 ○ 動画投稿日時は最初に付けられたコメント日時で近似
 ● DF値とコメント投稿日時の関係を図示
 ○ ヒートマップに表す
 ○ 時系列は1日以内，1週間，1ヶ月，それ以降の4区分
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 88(5)
 ww(3)
 1day 1week 1month 1month<
 括弧内の数値: DF値
 色の濃淡: TF値の大小


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提案手法(単語集約)
 ● 各語をクラスタリング
 ○ カテゴリとコメント投稿日時の関係を明らかにする
 ■ e.g. ゲームカテゴリのコメントは投稿直後に多く付与
 ■ 似た時系列を持つ語を集約
 ○ クラスタ数 = 4
 11
 88
 コメント投稿日時
 ww
 うぽつ
 クラスタリング
 88
 ww
 うぽつ
 クラスタ1
 クラスタ2


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 ● 横軸: 動画が投稿されてからコメ ントが投稿されるまでの時間
 ○ 各行について正規化
 ● 縦軸: DF値を降順に並べた語
 ○ 括弧内の数値: DF値
 ○ 各列について標準化
 
 ● e.g. 「うぽつ」は動画投稿後1日 以内に頻出
 ○ 1ヶ月以降にはほぼ出現しない
 実験結果
 投稿日時の分布


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DF値における考察
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 DF値と時系列分布の間には 関係が見えない 投稿日時の分布(続き)
 ● e.g. 「可愛い」は動画投稿後1ヶ 月以降に頻出
 差がない


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 クラスタ3
 クラスタ4


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カテゴリおける考察
 ● 各語がどのカテゴリでDF値が加算されたか集計
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 ● アニメと歌ってみた，ゲームと科学が似ている
 ○ コメントの時系列分布はカテゴリに依ると推測できる

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クラスタの解釈
 ● アニメ・歌ってみたカテゴリの共 通点
 ○ 動画投稿者やキャラクターに対し て歓声が上がる
 ○ 後からファンになる層の存在
 ■ 時系列分布が右に歪む
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 クラスタ3


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クラスタの解釈
 ● ゲーム・科学カテゴリの共 通点
 ○ 同カテゴリでも動画の内容は 様々
 ■ 日時を問わずまんべんなく出 現
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 クラスタ4


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動画のタイムラインを10分割した図
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 コメントのタイムライン上での位置(10区分)
 全コメントの分布
 高DF値の語を含むコメントの分布
 正 規 化 コ メ ン ト 頻 度 タイムラインでの時系列分布はDF値に依ると推測
 ● タイムラインとコメント投稿時間の関係は見えない
 ○ 関係がある ⇒ 各区分の比が異なる
 ○ e.g. 緑(1ヶ月以降)の比が大きい ⇒ 盛り上がりに便乗


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まとめ
 ● コメント語彙の抽出
 ○ 形態素解析と正規表現によるルール付け
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 コメントの投稿日時
 属性間の関係性
 コメントのカテゴリ
 コメントのDF値
 コメントのタイム
 ライン上での位置
 依存
 依存
 相関弱
 相関弱


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コメント集計結果
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他のクラスタ
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 クラスタ1
 クラスタ2


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カテゴリ間のDF値の類似度
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タイムライン10分割のヒストグラム
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 コメントのタイムライン上での位置(10区分)
 全コメントの分布
 高DF値の語を含むコメントの分布
 縦軸: コメントの頻度