JP7398854B1 - Web page viewing analysis system, web page viewing analysis method, and web page viewing analysis program - Google Patents
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Abstract
【課題】閲覧者の生体情報に基づくウェブページ閲覧時の態度からウェブページに関する詳細なインサイトを提供する。【解決手段】ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析システムは、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の注視点データを取得し、前記複数の注視点データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該注視点データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの注視点を可視化した注視点可視化マップを生成し、前記注視点可視化マップを前記ウェブページに重畳して表示する。【選択図】図9The present invention provides detailed insights regarding a web page based on the viewer's behavior when viewing the web page based on biometric information. [Solution] A web page viewing analysis system that analyzes a viewer's insight into a web page acquires a plurality of gaze point data corresponding to each of a plurality of viewers, and at least some of the plurality of gaze point data. Based on the above, a gaze point visualization map is generated that visualizes the gaze point when the viewer corresponding to the gaze point data views the web page, and the gaze point visualization map is superimposed and displayed on the web page. . [Selection diagram] Figure 9
Description
特許法第30条第2項適用 サイト掲載日:令和5年5月10日、掲載サイトのアドレス:https://research.viagate.com/ サイト掲載日:令和5年5月25日、掲載サイトのアドレス:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000116494.html サイト掲載日:令和5年5月31日、掲載サイトのアドレス:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000116494.html サイト掲載日:令和5年3月27日、掲載サイトのアドレス:https://www.wantedly.com/companies/company_7088487/about サイト掲載日:令和5年6月5日、掲載サイトのアドレス:https://sogyotecho.jp/news/20230605viagate/
本開示は、ウェブページ閲覧解析システム、ウェブページ閲覧解析方法およびウェブページ閲覧解析プログラムに関する。 The present disclosure relates to a web page viewing analysis system, a web page viewing analysis method, and a web page viewing analysis program.
コロナ禍の影響によって社会生活の大部分においてオンライン化(換言すれば、デジタルトランスフォーメーション(DX)化)が加速度的に現在進んできている。特に、マーケティング分野においては、デジタルマーケティングが紙媒体等を用いた従来のマーケティングよりも主流となっている。デジタルマーケティングの分野においては、ウェブサイトを用いたマーケティングが主流となる。 Due to the effects of the coronavirus pandemic, most aspects of social life are now moving online (in other words, digital transformation (DX)) at an accelerating pace. In particular, in the field of marketing, digital marketing has become more mainstream than traditional marketing using paper media and the like. In the field of digital marketing, marketing using websites has become mainstream.
特許文献1では、広告動画等のデジタルマーケティングの効果を評価するための広告評価システムが開示されている。当該広告評価システムは、ユーザ端末と、電子メールサーバと、動画配信サーバと、管理サーバとを備える。これらの要素は通信ネットワークを介して通信可能に接続されている。広告評価システムは、ユーザの取引データに基づいて、広告動画等のデジタルマーケティングを通じて紹介された商品をユーザが購入したかどうか否かを判定した上で、当該判定結果に応じてデジタルマーケティングの効果を評価している。 Patent Document 1 discloses an advertisement evaluation system for evaluating the effectiveness of digital marketing such as advertisement videos. The advertisement evaluation system includes a user terminal, an e-mail server, a video distribution server, and a management server. These elements are communicatively connected via a communications network. The advertising evaluation system determines whether or not the user has purchased a product introduced through digital marketing such as advertising videos based on the user's transaction data, and then evaluates the effectiveness of the digital marketing based on the determination result. I am evaluating it.
特許文献1に開示された広告評価システムでは、デジタルマーケティングを通じて紹介された商品をユーザが実際に購入したかどうかの販売実績に応じて当該デジタルマーケティングの効果が評価されている。このため、当該広告評価システムでは、広告対象の商品の実際の販売実績が未だない段階ではデジタルマーケティングを評価することはできない。その一方で、商品についてのデジタルマーケティングを行う企業側では、商品を広告及び販売するためのウェブページのローンチ前に当該ウェブページに関する詳細なインサイトを把握しておきたいとのニーズが存在する。ここで、「インサイト」とは、顧客のデータやフィードバックを分析して洗練された形で提示される、顧客の潜在的ニーズ、感情、動機、価値観、行動パターンや傾向に関する深い理解を意味する。特に、企業側では、ウェブページのローンチ前にウェブページを閲覧する閲覧者の生体情報(例えば、視線や表情等)に基づいた当該ウェブページに関するインサイトを把握しておきたとのニーズが存在する。このように、上記ニーズを提供可能な広告評価システムについて検討の余地がある。 In the advertisement evaluation system disclosed in Patent Document 1, the effectiveness of digital marketing is evaluated based on sales performance, which indicates whether or not a user actually purchased a product introduced through digital marketing. For this reason, the advertising evaluation system cannot evaluate digital marketing at a stage where there is not yet actual sales performance of the advertised product. On the other hand, on the side of companies that conduct digital marketing for products, there is a need to grasp detailed insights about web pages for advertising and selling products before launching the web pages. By “insights” we mean a deep understanding of a customer’s underlying needs, emotions, motivations, values, behavior patterns and trends, presented in a sophisticated form by analyzing customer data and feedback. do. In particular, there is a need on the corporate side to obtain insights about a web page based on the biometric information (e.g., line of sight, facial expressions, etc.) of viewers viewing the web page before launching the web page. . As described above, there is room for consideration of an advertisement evaluation system that can meet the above needs.
本開示は、閲覧者の生体情報に基づくウェブページ閲覧時の態度からウェブページに関する詳細なインサイトを提供することが可能なウェブページ閲覧解析システム、ウェブページ閲覧解析方法、ウェブページ閲覧解析プログラムを提供することを目的とする。 The present disclosure provides a web page viewing analysis system, a web page viewing analysis method, and a web page viewing analysis program that can provide detailed insights regarding web pages from the viewer's behavior when viewing the web page based on biometric information. The purpose is to provide.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析システムは、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析システムであって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の注視点データを取得し、前記複数の注視点データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該注視点データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの注視点を可視化した注視点可視化マップを生成し、前記注視点可視化マップを前記ウェブページに重畳して表示する。 A web page viewing analysis system according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis system that analyzes insights of viewers regarding a web page, and acquires multiple gaze point data corresponding to each of multiple viewers. , generate a gaze point visualization map that visualizes the gaze point when the viewer corresponding to the gaze point data views the web page, based on at least some of the plurality of gaze point data; The visualization map is displayed superimposed on the web page.
上記構成によれば、注視点可視化マップが企業側端末に提示されるため、企業側は、注視点可視化マップを確認することで、ウェブページに対する閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができる。例えば、企業側は、閲覧者によるウェブページ上の注目領域を詳細に把握することが可能となる。このように、ウェブページの解析を所望する企業側にウェブページに関する詳細なインサイトを提供することが可能となる。 According to the above configuration, since the point of interest visualization map is presented on the company terminal, the company can understand in detail the browsing behavior of viewers regarding the web page by checking the point of interest visualization map. . For example, it becomes possible for companies to understand in detail the areas of interest on a web page by viewers. In this way, it is possible to provide detailed insights regarding web pages to companies that wish to analyze web pages.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析システムは、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析システムであって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の属性データを取得し、前記複数の属性データのうち少なくとも幾つかに基づいて、ヒアリング先としておすすめの閲覧者を抽出し、前記おすすめの閲覧者に関する情報を表示する。 A web page viewing analysis system according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis system that analyzes insights of viewers regarding a web page, and acquires a plurality of attribute data corresponding to each of a plurality of viewers, Based on at least some of the plurality of attribute data, recommended viewers are extracted as interview destinations, and information regarding the recommended viewers is displayed.
上記構成によれば、企業側は、ヒアリング先としておすすめの閲覧者に関する情報を把握することができる。このように、ウェブページの解析を所望する企業側にウェブページに関する詳細なインサイトを提供することが可能となる。 According to the above configuration, the company can obtain information regarding recommended viewers as interviewees. In this way, it is possible to provide detailed insights regarding web pages to companies that wish to analyze web pages.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析システムは、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析システムであって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の表情データを取得し、前記複数の表情データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該表情データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの総合的な表情を示す総合表情情報を生成し、前記総合表情情報を表示する。 A web page viewing analysis system according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis system that analyzes insights of viewers regarding a web page, and acquires a plurality of facial expression data corresponding to each of a plurality of viewers, Generating comprehensive facial expression information indicating a comprehensive facial expression when a viewer corresponding to the facial expression data views the web page based on at least some of the plurality of facial expression data, and displaying the comprehensive facial expression information. do.
上記構成によれば、総合表情情報が企業側端末に提示されるため、企業側は、総合表情情報を確認することで、ウェブページに対する閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができる。例えば、企業側は、閲覧者によるウェブページに対する表情(例えば、嬉しい、悲しい等)を詳細に把握することが可能となる。このように、ウェブページ解析を所望する企業側にウェブページに関する詳細なインサイトを提供することが可能となる。 According to the above configuration, since the comprehensive facial expression information is presented to the company terminal, the company can understand in detail the viewing behavior of the viewer with respect to the web page by checking the comprehensive facial expression information. For example, it becomes possible for companies to understand in detail the facial expressions (for example, happy, sad, etc.) of viewers toward a web page. In this way, it is possible to provide detailed insights regarding web pages to companies that desire web page analysis.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析システムは、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析システムであって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の表情データを取得し、前記複数の表情データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該表情データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの総合的な興味度を示す総合興味度情報を生成し、前記総合興味度情報を表示する。 A web page viewing analysis system according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis system that analyzes insights of viewers regarding a web page, and acquires a plurality of facial expression data corresponding to each of a plurality of viewers, Based on at least some of the plurality of facial expression data, comprehensive interest level information is generated that indicates the overall level of interest when a viewer corresponding to the facial expression data views the web page, and Display information.
上記構成によれば、総合興味度情報が企業側端末に提示されるため、企業側は、総合興味度情報を確認することで、ウェブページに対する閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができる。例えば、企業側は、閲覧者によるウェブページに対する興味度を詳細に把握することが可能となる。このように、ウェブページ解析を所望する企業側にウェブページに関する詳細なインサイトを提供することが可能となる。 According to the above configuration, since the comprehensive interest level information is presented on the company's terminal, the company can understand in detail the browsing behavior of viewers regarding the web page by checking the comprehensive interest level information. . For example, it becomes possible for companies to understand in detail the degree of interest in web pages by viewers. In this way, it is possible to provide detailed insights regarding web pages to companies that desire web page analysis.
また、ウェブページ閲覧解析システムは、前記複数の閲覧者の抽出条件を入力し、前記抽出条件に基づいて、前記複数の注視点データのうち少なくとも幾つかを抽出してもよい。 Further, the web page viewing analysis system may input extraction conditions of the plurality of viewers, and extract at least some of the plurality of gaze point data based on the extraction conditions.
上記構成によれば、企業側は、抽出条件に合致した閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができるため、ウェブページに関するより詳細なインサイトを企業側に提供することが可能となる。 According to the above configuration, the company can understand in detail the browsing behavior of viewers who meet the extraction conditions, and therefore it is possible to provide the company with more detailed insight regarding web pages.
また、前記抽出条件は、前記複数の閲覧者の年代情報と、前記複数の閲覧者の性別情報と、前記複数の閲覧者の住所情報と、前記複数の閲覧者の職業情報と、前記複数の閲覧者の世帯人数情報と、前記複数の閲覧者の婚姻情報と、前記複数の閲覧者の学歴情報のうちの少なくとも1つに関連付けられてもよい。 Further, the extraction conditions include age information of the plurality of viewers, gender information of the plurality of viewers, address information of the plurality of viewers, occupation information of the plurality of viewers, and The information may be associated with at least one of household number information of the viewers, marital information of the plurality of viewers, and educational background information of the plurality of viewers.
上記構成によれば、複数の閲覧者の年代情報、性別情報、住所情報、職業情報、世帯人数情報、婚姻情報、学歴情報のうちの少なくとも1つに関連付けられた抽出条件に合致した閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができるため、閲覧者の属性に応じたウェブページに関するより詳細なインサイトを企業側に提供することが可能となる。 According to the above configuration, a user who matches the extraction condition associated with at least one of age information, gender information, address information, occupation information, household size information, marital information, and educational background information of multiple viewers Since it is possible to understand browsing behavior in detail, it is possible to provide companies with more detailed insights regarding web pages according to the attributes of the viewers.
また、前記注視点可視化マップは、注視点ヒートマップであってもよい。 Moreover, the gaze point visualization map may be a gaze point heat map.
上記によれば、企業側は、注視点ヒートマップを確認することで、ウェブページに対する閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができる。特に、注視点ヒートマップによってウェブページ上の閲覧者の注目領域をより明確に把握することが可能となる。 According to the above, by checking the attention point heat map, the company can understand in detail the viewing behavior of the viewer with respect to the web page. In particular, the attention point heat map makes it possible to more clearly understand the viewer's attention area on a web page.
また、前記注視点可視化マップは、注視点ヒートマップであってもよい。 Moreover, the gaze point visualization map may be a gaze point heat map.
上記によれば、企業側は、注視点ヒートマップを確認することで、ウェブページに対する閲覧者の閲覧行動を詳細に把握することができる。特に、注視点ヒートマップによってウェブページ上の閲覧者の注目領域をより明確に把握することが可能となる。 According to the above, by checking the attention point heat map, the company can understand in detail the viewing behavior of the viewer with respect to the web page. In particular, the attention point heat map makes it possible to more clearly understand the viewer's attention area on a web page.
また、ウェブページ閲覧解析システムは、前記おすすめの閲覧者に関する情報をソート又は絞り込み形式で表示してもよい。 Further, the web page viewing analysis system may display the information regarding the recommended viewers in a sorted or narrowed format.
また、前記おすすめの閲覧者に関する情報は、閲覧者の氏名、性別、年齢、ウェブページを閲覧したときの滞在時間、ゴール達成有無、ゴール達成時間のうち何れか1つ以上を含んでもよい。 Further, the information regarding the recommended viewer may include any one or more of the viewer's name, gender, age, length of stay when viewing the web page, whether or not a goal has been achieved, and time to achieve the goal.
また、前記総合表情情報は、複数の表情要素それぞれについて、前記ウェブページの全体を通した確率を示してもよい。 Further, the comprehensive facial expression information may indicate a probability for each of the plurality of facial expression elements throughout the web page.
また、前記総合表情情報は、複数の表情要素それぞれについて、前記ウェブページが閲覧された時系列に対応した確率の推移を示してもよい。 Further, the comprehensive facial expression information may indicate a probability transition corresponding to the time series in which the web page was viewed for each of the plurality of facial expression elements.
また、前記総合興味度情報は、前記興味度について、前記ウェブページが閲覧された時系列に対応した推移を示してもよい。 Further, the comprehensive interest level information may indicate a change in the interest level corresponding to a time series in which the web page was viewed.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析方法は、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析方法であって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の注視点データを取得するステップと、前記複数の注視点データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該注視点データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの注視点を可視化した注視点可視化マップを生成するステップと、前記注視点可視化マップを前記ウェブページに重畳して表示するステップと、を含み、コンピュータによって実行される。 A web page viewing analysis method according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis method for analyzing insights of viewers regarding a web page, and the method includes acquiring multiple gaze point data corresponding to each of multiple viewers. and a step of generating a gaze point visualization map that visualizes the gaze point when the viewer corresponding to the gaze point data views the web page, based on at least some of the plurality of gaze point data. , displaying the gaze point visualization map in a superimposed manner on the web page, and is executed by a computer.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析方法は、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析方法であって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の属性データを取得するステップと、前記複数の属性データのうち少なくとも幾つかに基づいて、ヒアリング先としておすすめの閲覧者を抽出するステップと、前記おすすめの閲覧者に関する情報を表示するステップと、を含み、コンピュータによって実行される。 A web page viewing analysis method according to an aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis method for analyzing insights of viewers regarding a web page, and includes a step of acquiring a plurality of attribute data corresponding to each of a plurality of viewers. and a step of extracting a recommended viewer as a hearing destination based on at least some of the plurality of attribute data, and a step of displaying information about the recommended viewer, and the method is executed by a computer. .
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析方法は、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析方法であって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の表情データを取得するステップと、前記複数の表情データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該表情データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの総合的な表情を示す総合表情情報を生成するステップと、前記総合表情情報を表示するステップと、を含み、コンピュータによって実行される。 A web page viewing analysis method according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis method for analyzing insights of viewers with respect to a web page, the method includes a step of acquiring a plurality of facial expression data corresponding to each of a plurality of viewers. a step of generating, based on at least some of the plurality of facial expression data, comprehensive facial expression information indicating a comprehensive facial expression when a viewer corresponding to the facial expression data views the web page; and displaying facial expression information, and is executed by a computer.
本開示の一態様に係るウェブページ閲覧解析方法は、ウェブページに対する閲覧者のインサイトを解析するウェブページ閲覧解析方法であって、複数の閲覧者それぞれに対応する複数の表情データを取得するステップと、前記複数の表情データのうち少なくとも幾つかに基づいて、当該表情データに対応する閲覧者が前記ウェブページを見たときの総合的な興味度を示す総合興味度情報を生成するステップと、前記総合興味度情報を表示するステップと、を含み、コンピュータによって実行される。 A web page viewing analysis method according to one aspect of the present disclosure is a web page viewing analysis method for analyzing insights of viewers regarding a web page, and includes a step of acquiring a plurality of facial expression data corresponding to each of a plurality of viewers. and a step of generating, based on at least some of the plurality of facial expression data, comprehensive interest level information indicating a comprehensive interest level when a viewer corresponding to the facial expression data views the web page; and displaying the comprehensive interest level information, and is executed by a computer.
また、前記閲覧解析方法をコンピュータに実行させるウェブページ閲覧解析プログラムが提供されてもよい。 Further, a web page viewing analysis program that causes a computer to execute the viewing analysis method may be provided.
本開示によれば、閲覧者の生体情報に基づくウェブページ閲覧時の態度からウェブページに関する詳細なインサイトを提供することが可能なウェブページ閲覧解析システム、ウェブページ閲覧解析方法およびウェブページ閲覧解析プログラムを提供することができる。 According to the present disclosure, a web page viewing analysis system, a web page viewing analysis method, and a web page viewing analysis are capable of providing detailed insights regarding a web page from the viewer's behavior when viewing the web page based on biometric information. programs can be provided.
以下、本実施形態に係るウェブページ閲覧解析システム1(以下、単に「閲覧解析システム1」という。)について図面を参照しながら説明する。図1は、本実施形態に係る閲覧解析システム1の構成の一例を示す図である。図1に示すように、閲覧解析システム1は、閲覧者端末2a,2bと、サーバ3と、企業側端末4とを備える。これらは通信ネットワーク8に接続されている。閲覧者端末2a,2bの各々は、通信ネットワーク8を介してサーバ3に通信可能に接続されている。企業側端末4は、通信ネットワーク8を介してサーバ3に通信可能に接続されている。通信ネットワーク8は、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネット、無線コアネットワークのうちの少なくとも一つによって構成されている。
Hereinafter, a web page browsing analysis system 1 (hereinafter simply referred to as "browsing analysis system 1") according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a browsing analysis system 1 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the viewing analysis system 1 includes
閲覧者端末2aは、閲覧者Vaに関連付けられた端末であって、閲覧者Vaによって操作される。閲覧者端末2bは、閲覧者Vbに関連付けられた端末であって、閲覧者Vbによって操作される。尚、本実施形態では、説明の便宜上、閲覧者端末2a,2bを閲覧者端末2と総称する場合がある。同様に、閲覧者Va,Vbを閲覧者Vと総称する場合がある。また、本実施形態では、多数の閲覧者に関連付けられた多数の閲覧者端末2が閲覧解析システム1に設けられているが、説明の便宜上、多数の閲覧者端末のうちの2台の閲覧者端末2a,2bのみが図1では図示されている。閲覧者端末2の種類は特に限定されるものではなく、閲覧者端末2は、例えば、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、タブレット又はウェアラブルデバイス(例えば、ヘッドマウントディスプレイやARディスプレイ)等であってもよい。
The
次に、図2を参照して、閲覧者端末2のハードウェア構成について以下に説明する。図2は、閲覧者端末2のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示すように、閲覧者端末2は、制御部20と、記憶装置21と、撮像部22と、通信部23と、入力操作部24と、表示部25と、スピーカ26と、RTC(Real Time Clock)28とを備える。閲覧者端末2を構成するこれらの要素は通信バス29に接続されている。
Next, with reference to FIG. 2, the hardware configuration of the
制御部20は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令(プログラム)を記憶するように構成されている。例えば、メモリは、各種プログラム等が格納されたROM(Read Only Memory)やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するRAM(Random Access Memory)等から構成される。プロセッサは、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)及びGPU(Graphics Processing Unit)のうちの少なくとも一つにより構成される。CPUは、複数のCPUコアによって構成されてもよい。GPUは、複数のGPUコアによって構成されてもよい。プロセッサは、記憶装置21又はROMに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをRAM上に展開し、RAMとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
The
記憶装置21は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等の記憶装置(ストレージ)であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。撮像部22は、撮影を通じて、閲覧者端末2の周辺環境を示す映像データを取得するように構成されている。特に、撮像部22は、撮影を通じて閲覧者端末2の周辺環境を示す画像データ若しくは映像データを生成するように構成されたカメラであって、イメージセンサ(例えば、CCDセンサやCMOSセンサ等)と、イメージセンサ駆動処理回路とを備える。本実施形態では、制御部20は、撮像部22によって取得された映像データに基づいて、閲覧者Vの視線の変化を検出する視線トラッキング部として機能する。さらに、制御部20は、当該映像データに基づいて閲覧者Vの表情の変化を検出する表情トラッキング部として機能する。
The
通信部23は、通信ネットワーク8に接続された外部装置と通信するための無線通信モジュール及び/又は有線通信モジュールを備えている。無線通信モジュールは、基地局や無線LANルータ等の外部機器と無線通信するように構成され、送受信アンテナと、無線送受信回路とを備える。無線通信モジュールは、Wi-Fi(登録商標)やBluetooth(登録商標)等の近距離無線通信規格に対応した無線通信モジュールであってもよいし、SIM(Subscriber Identity Module)を用いた第X世代移動体通信システム(例えば、LTE等の第4世代移動通信システム)に対応する無線通信モジュールであってもよい。
The
入力操作部24は、例えば、表示部25の映像表示ディスプレイに重ねて配置されたタッチパネル、マウス、及び/又はキーボードであって、閲覧者Vの入力操作を受け付けると共に、当該入力操作に応じた操作信号を生成するように構成されている。表示部25は、例えば、映像表示ディスプレイと、当該映像表示ディスプレイを駆動制御する映像表示回路とによって構成される。表示部25は、ウェブページが表示される表示画面125を有する(図6参照)。スピーカ26は、音声データに基づいて音声を外部に向けて出力するように構成されている。RTC28は、現在時刻を示す情報を取得するように構成されている。
The
本実施形態では、閲覧者端末2は、サーバ3から送信されたウェブページを表示するように構成されたWEBブラウザを有する。当該ウェブページは、HTMLファイル、CSSファイル、画像若しくは映像ファイル、プログラムファイル等によって構成されている。
In this embodiment, the
図1に戻ると、サーバ3は、通信ネットワーク8を介して閲覧者端末2及び企業側端末4に通信可能に接続されている。サーバ3は、通信ネットワーク8を介して複数の閲覧者端末2の各々にウェブページ(例えば、所定のウェブサイトのランディングページ)を送信すると共に、企業側端末4に注視点ヒートマップがウェブページに重畳された合成ウェブページ(後述する)を送信する。サーバ3は、複数のサーバによって構成されてもよい。サーバ3は、WEBアプリケーションとしてウェブページ閲覧解析アプリケーションを提供するように構成されたWEBサーバとして機能する。この点において、サーバ3は、ウェブページ閲覧解析画面を企業側端末4のWEBブラウザに表示するためのデータ(例えば、HTMLファイル、CSSファイル、画像や映像ファイル、プログラムファイル等)を送信するように構成されている。このように、サーバ3は、SaaS(System as a Service)を提供するためのサーバとして機能している。サーバ3は、オンプレミスで構築されてもよいし、クラウドサーバであってもよい。また、サーバ3は、複数のウェブページ、各閲覧者Vの注視点データ、及び各閲覧者Vの表情データを管理するデータ管理サーバとして機能する。
Returning to FIG. 1, the
図3を参照して、サーバ3のハードウェア構成について以下に説明する。図3は、サーバ3のハードウェア構成の一例を示す図である。図3に示すように、サーバ3は、制御部30と、記憶装置31と、入出力インターフェース32と、通信部33と、入力操作部34と、表示部35とを備える。サーバ3を構成するこれらの要素は通信バス36に接続されている。
The hardware configuration of the
制御部30は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令を記憶するように構成されている。特に、メモリには、図5及び図8においてサーバ3によって実行される一連の処理(ウェブページ閲覧解析方法)をプロセッサに実行させるためのウェブページ閲覧解析プログラムが記憶されてもよい。メモリは、ROM及びRAMにより構成されている。プロセッサは、CPU、MPU及びGPUのうちの少なくとも一つにより構成される。
The
記憶装置31は、例えば、HDD、SSD、フラッシュメモリ等の記憶装置(ストレージ)であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶装置31には、複数のウェブページ、各閲覧者Vのウェブイベントデータ(クリックやスクロール等のイベントデータ)、各閲覧者Vの注視点データ、及び各閲覧者Vの表情データが保存されている。また、記憶装置31には、各閲覧者Vの情報に関連する閲覧者情報テーブルおよびウェブページ閲覧解析アプリケーションを利用する各ユーザUに関連するユーザ情報テーブルが保存されている。閲覧者情報テーブルは、各閲覧者Vの属性情報を含む。例えば、閲覧者情報テーブルは、各閲覧者Vの識別情報、性別情報、年代情報、世帯人数情報、住所情報、職業情報のうちの少なくとも一つを含んでもよい。さらに、閲覧者情報テーブルは、ウェブページを閲覧したときの滞在時間、ゴール達成有無、ゴール達成時間等の情報をさらに含んでもよい。ユーザ情報テーブルは、各ユーザUの識別情報、属性情報、ログイン情報等を含んでもよい。
The
入出力インターフェース32は、外部装置とサーバ3との間の接続を可能とするインターフェースであって、USB規格やHDMI(登録商標)規格等の所定の通信規格に応じたインターフェースを含む。通信部33は、通信ネットワーク8上の外部端末と通信するための各種有線通信モジュールを含んでもよい。入力操作部34は、例えば、タッチパネル、マウス、及び/又はキーボード等であって、操作者の入力操作を受け付けると共に、操作者の入力操作に応じた操作信号を生成するように構成されている。表示部35は、例えば、映像表示ディスプレイと映像表示回路とによって構成されている。
The input/
企業側端末4は、サーバ3によって提供されるウェブページ閲覧解析アプリケーションを利用するユーザUによって操作される端末である。本実施形態では、複数の企業側端末4が閲覧解析システム1に設けられているが(換言すれば、本実施形態では、複数のユーザUがウェブページ閲覧解析アプリケーションを利用しているが)、説明の便宜上、一台の企業側端末4のみが図1では図示されている。
The
図4を参照して、企業側端末4のハードウェア構成について以下に説明する。図4は、企業側端末4のハードウェア構成の一例を示す図である。図4に示すように、企業側端末4は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット又はユーザUに装着されたウェアラブルデバイスであってもよい。企業側端末4は、WEBブラウザを有する。ウェブページ閲覧解析アプリケーションは、企業側端末4のWEBブラウザ上で動作するものとする。企業側端末4は、制御部40と、記憶装置41と、入出力インターフェース42と、通信部43と、入力操作部44と、表示部45とを備える。これらの要素は通信バス46に接続されている。
Referring to FIG. 4, the hardware configuration of the
制御部40は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令(プログラム)を記憶するように構成されている。例えば、メモリは、ROM及びRAMにより構成されている。プロセッサは、例えば、CPU、MPU及びGPUのうちの少なくとも一つにより構成される。
The
記憶装置41は、例えば、HDD、SSD、フラッシュメモリ等の記憶装置であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。入出力インターフェース42は、外部装置と企業側端末4との間の接続を可能とするインターフェース(例えば、USBやHDMI等)である。通信部43は、企業側端末4を通信ネットワーク8に接続するように構成されており、無線通信モジュール及び/又は有線通信モジュールを備える。入力操作部44は、例えば、タッチパネル、マウス、及び/又はキーボード等であって、ユーザUの入力操作を受け付けると共に、ユーザUの入力操作に応じた操作信号を生成するように構成されている。表示部45は、例えば、映像表示ディスプレイと映像表示回路とによって構成されている。本実施形態では、ウェブページ閲覧解析画面70(図9参照)が表示部45に表示される。
The
次に、図5を参照して本実施形態に係る閲覧解析システム1のうち複数の閲覧者端末2の各々とサーバ3との間で実行される一連の処理について以下に説明する。図5は、閲覧解析システム1のうち閲覧者端末2とサーバ3との間で実行される一連の処理を説明するためのシーケンス図である。尚、説明の便宜上、単一の閲覧者端末2とサーバ3との間で実行される一連の処理が図5に図示されているが、本実施形態では複数の閲覧者端末2の各々が図5に示す一連の処理を実行するものとする。また、図5に示す一連の処理では、閲覧者Vは、サーバ3から提供された所定のウェブページの閲覧を通じて、当該所定のウェブページに対する閲覧者Vの注視点データ及び表情データをサーバ3に提供するものとする。この点において、サーバ3を運営すると共に、ウェブページ閲覧解析アプリケーションを提供する運営企業は、ウェブページ閲覧に対するインセンティブを閲覧者Vに提供してもよい。例えば、当該企業は、所定時間(例えば、1分間)のウェブページの閲覧一回に所定のポイント若しくは電子マネーを各閲覧者Vに付与してもよい。
Next, a series of processes executed between each of the plurality of
また、運営企業は、所定時間のウェブページの閲覧だけでなく、ウェブページ上に掲載された特定の商品を購入するためのミッションを各閲覧者Vに与えてもよい。この場合、運営企業は、ウェブページ上の特定の商品を購入する過程における各閲覧者Vの閲覧行動(視線や表情)に関する詳細なインサイトを取得することが可能となる。運営企業は、取得すべき閲覧者のインサイトの性質や種類に応じて、閲覧者に与えるウェブページの閲覧条件を自由に設定することができる。 Furthermore, the operating company may give each viewer V a mission to not only view the web page for a predetermined period of time but also to purchase a specific product posted on the web page. In this case, the operating company can obtain detailed insights regarding the viewing behavior (gaze and facial expressions) of each viewer V in the process of purchasing a specific product on the web page. The operating company can freely set the conditions for viewing the web page given to the viewer, depending on the nature and type of the viewer insight to be obtained.
図5に示すように、ステップS1において、閲覧者端末2は、閲覧者Vの入力操作部24(例えば、タッチパネル)に対する入力操作に応じて、ウェブページを閲覧するためのウェブページ閲覧リクエストをサーバ3に送信する。次に、サーバ3は、ウェブページ閲覧リクエストを閲覧者端末2から受信した上で、記憶装置31に保存されたウェブページ(HTMLファイル、CSSファイル、画像若しくは動画ファイル、プログラムファイル等)を閲覧者端末2に送信する(ステップS2)。
As shown in FIG. 5, in step S1, the
次に、閲覧者端末2は、ウェブページをWEBブラウザ上に表示する(ステップS3)。図6に示すように、閲覧者端末2は、ウェブページを表示部25の表示画面125上に表示する。また、閲覧者端末2は、ウェブページの表示と同時に閲覧者Vの注視点データと表情データの取得を開始する(ステップS4)。ステップS5に示すように、閲覧者端末2は、ウェブページの表示が終了するまで閲覧者Vの注視点データと表情データを取得し続ける。その一方、閲覧者端末2は、ウェブページの表示が終了したときに閲覧者Vの注視点データと表情データの取得を終了した上で、注視点データと、表情データと、属性データ(予め収集した、閲覧者の氏名、性別、年齢、ウェブページを閲覧したときの滞在時間、ゴール達成有無、ゴール達成時間等の情報)をサーバ3に送信する(ステップS6)。この点において、WEBブラウザ上に表示されるウェブページの表示時間が所定時間(例えば、1分間)に予め設定されていてもよい。また、閲覧者Vがウェブページ上における特定のミッション(ゴール)を達成するまでウェブページが閲覧者端末2のWEBブラウザ上に表示されてもよい。ミッション(ゴール)の達成は、例えば、特定の商品の購入アクションの完了等である。また、閲覧者Vの属性データのうち氏名、性別、年齢等の属性情報は、閲覧者Vの閲覧者端末2に表示される所定の表示画面上に対する入力操作に応じて取得される。
Next, the
<注視点データの取得手法>
閲覧者端末2は、撮像部22を用いた撮影を通じて閲覧者Vを示す映像データを取得した上で、当該映像データに基づいて閲覧者Vの注視点データを取得する。この点において、閲覧者端末2の制御部20は、撮像部22によって取得された映像データに基づいて、閲覧者Vの視線の変化を検出する視線トラッキング部として機能する。注視点データの取得方法の一例として、制御部20は、映像データの所定のフレーム(静止画像)に基づいて、当該所定のフレームに示された閲覧者Vと閲覧者Vの目を特定した上で、撮像部22に対する閲覧者Vの目の位置を示す位置情報を取得する。次に、制御部20は、当該所定のフレームに基づいて、閲覧者Vの眼球の黒目の回転角を特定した上で、閲覧者Vの視線L(図6参照)の方向を示す視線情報を取得する。さらに、制御部20は、当該所定のフレームに基づいて、閲覧者Vの顔の方向を示す顔向き情報を取得する。尚、制御部20は、三次元眼球モデル(パッシブ方式)に基づいて視線情報を取得してもよいし、角膜反射法(アクティブ方式)に基づいて視線情報を取得してもよい。角膜反射法に基づいて視線情報が取得される場合、閲覧者端末2は、赤外線を出射するように構成された赤外線発光素子(例えば、赤外線LED)と赤外線カメラ(赤外線イメージセンサ)をさらに備えてもよい。
<Method for acquiring gaze point data>
The
次に、制御部20は、位置情報と、視線情報と、顔向き情報とに基づいて、閲覧者Vの視線Lと閲覧者端末2の表示画面125とが交差する点である注視点Pの位置(X,Y)(XY座標)を取得する。ここで、視線Lと表示画面125が交差する注視点Pの位置は、表示画面125に設定されたXY座標空間上の位置として取得されてもよい。このように、制御部20は、映像データの所定のフレームから視線Lと表示画面125が交差する注視点Pの位置を取得することができる。制御部20は、映像データのフレームレートに対応する取得レートで注視点Pの位置を取得してもよいし、当該フレームレートとは異なる取得レートで注視点Pの位置を取得してもよい。例えば、映像データのフレームレートが30fpsである場合に、注視点Pの取得レートは30Hzであってもよいし、30Hzよりも低い取得レート(例えば、15Hz)であってもよい。
Next, the
次に、制御部20は、閲覧者Vの注視点Pの位置を表示画面125に設定されたXY座標空間上の座標位置からウェブページの表示領域Sに設定されたXY座標空間上の座標位置に変換する。この点において、図6に示すように、閲覧者Vが表示画面125に対して+Y軸方向のフリック操作を行う場合には、表示画面125上に表示されるウェブページの表示領域S(図6及び図10(a)を参照)は+Y軸方向にスライドする。同様に、閲覧者Vが表示画面125に対して-Y軸方向のフリック操作を行う場合には、表示画面125上に表示されるウェブページの表示領域Sは-Y軸方向にスライドする。閲覧者Vが表示画面125に対して+X軸方向のフリック操作を行う場合には、表示画面125上に表示されるウェブページの表示領域Sは+X軸方向にスライドする。同様に、閲覧者Vが表示画面125に対して-X軸方向のフリック操作を行う場合には、表示画面125上に表示されるウェブページの表示領域Sは-X軸方向にスライドする。
Next, the
このように、閲覧者Vのフリック操作に応じて表示画面125上に表示されるウェブページの表示領域Sが変化するため、閲覧者Vの注視点Pの位置を表示画面125のXY座標位置から表示領域SのXY座標位置に変換する必要がある。具体的には、制御部20は、閲覧者Vのフリック操作に応じてウェブページの表示領域Sがスライドする場合に、表示領域SのXY座標と表示画面125のXY座標との間の対応関係を更新する。その後、制御部20は、表示画面125上における注視点PのXY座標位置を取得した場合に、表示領域SのXY座標と表示画面125のXY座標との間の対応関係に基づき、表示画面125のXY座標位置を表示領域SのXY座標位置に変換する。
In this way, since the display area S of the web page displayed on the
さらに、制御部20は、表示領域S上の注視点Pの位置と共に、注視点Pの位置が取得された際のウェブページの閲覧時刻を取得する。ここで、ウェブページの閲覧時刻とは、ウェブページの閲覧を開始してからの経過時間を指す。例えば、ウェブページの閲覧開始から10秒経過時点での閲覧時刻は10秒となる。注視点P1の位置(X1,Y1)が取得された際のウェブページの閲覧時刻がt1である場合には、表示領域S上における注視点P1の位置(X1,Y1)と閲覧時刻t1が互いに関連付けられた状態で注視点P1の位置(X1,Y1)と閲覧時刻t1が記憶される。このように、制御部20は、表示領域S上の注視点Pの位置の時間的変化を示す注視点データを取得することができる。例えば、注視点の取得レートが30Hzであって、ウェブページの閲覧時間が30秒である場合、注視点データに含まれている注視点Pの数は900となる。
Furthermore, the
<表情データの取得手法>
閲覧者端末2は、撮像部22を用いた撮影を通じて閲覧者Vを示す映像データを取得した上で、当該映像データに基づいて閲覧者Vの表情データを取得する。この点において、閲覧者端末2の制御部20は、撮像部22によって取得された映像データに基づいて閲覧者Vの表情の変化を検出する表情トラッキング部として機能する。ここで、表情データは、閲覧者Vの表情情報の時間的変化を示すデータである。より具体的には、表情データは、閲覧者Vの表情要素(本例では、嬉しい、悲しい、中立(無表情)、怒り、驚きの5種類の表情要素)の確率情報の時間的変化を示すデータである。
<Facial expression data acquisition method>
The
表情データの取得方法の一例として、制御部20は、映像データMの所定のフレーム(静止画像)に基づいて、当該所定のフレームに示された閲覧者Vの顔を特定した上で、閲覧者Vの顔に含まれている複数の顔特徴点Kを取得する(図7参照)。図7に示すように、本例では、眉、目、鼻、口のそれぞれに関連する24個の顔特徴点Kが取得される。次に、制御部20は、取得された複数の顔特徴点Kに基づいて複数の顔特徴量を算出した上で、当該算出された複数の顔特徴量と表情認識モデル(学習モデル)とに基づいて、閲覧者Vの各表情要素の確率情報を取得する。当該表情認識モデルでは、入力層の各ユニットの値が複数の顔特徴量のうちの対応する一つを示すと共に、出力層の各ユニットの値が複数の表情要素のうちの対応する一つの確率情報を示す。各表情要素の確率情報は、百分率%として示されてもよい。特に、「嬉しい」の表情要素の確率、「悲しい」の表情要素の確率、「中立」の表情要素の確率、「怒り」の表情要素の確率、および「驚き」の表情要素の確率のそれぞれが百分率%として示される。このように、制御部20は、所定のフレームから閲覧者Vの各表情要素の確率情報を取得することができる。
As an example of a method for acquiring facial expression data, the
制御部20は、映像データのフレームレートに対応する取得レートで閲覧者Vの表情情報を取得してもよいし、当該フレームレートとは異なるレートで閲覧者Vの表情情報を取得してもよい。例えば、映像データのフレームレートが30fpsである場合に、表情情報の取得レートは30Hzであってもよいし、30Hzよりも低い取得レート(例えば、15Hz)であってもよい。
The
また、制御部20は、表情情報と共に、当該表情情報が取得された際のウェブページの閲覧時刻を取得する。例えば、各表情要素の確率情報が取得された際のウェブページの閲覧時刻がt1である場合には、各表情要素の確率情報と閲覧時刻t1が互いに関連付けられた状態で確率情報と閲覧時刻t1が記憶される。このように、制御部20は、閲覧者Vの表情情報の時間的変化を示す表情データを取得することができる。
The
図5に戻ると、ステップS7において、サーバ3は、各閲覧者端末2からウェブページに関する閲覧者Vの注視点データと表情データと属性データを受信した上で、各閲覧者Vの注視点データと表情データと属性データが閲覧対象となったウェブページと関連付けられた状態で各閲覧者Vの注視点データと表情データと属性データを記憶装置31に保存する。尚、図5に示す例では、説明の便宜上、一種類のウェブページが各閲覧者端末2に送信されているが、複数種類のウェブページが各閲覧者端末2に送信されてもよい。この場合、注視点データ及び表情データは、閲覧者の識別情報と、ウェブページの識別情報(例えば、ウェブページのURL)とに関連付けられてもよい。例えば、閲覧者端末2aから送信された閲覧者Vaの注視点データと表情データは、閲覧者Vaの識別情報と、閲覧対象となったウェブページの識別情報とに関連付けられてもよい。同様に、閲覧者端末2bから送信された閲覧者Vbの注視点データと表情データは、閲覧者Vbの識別情報と、閲覧対象となったウェブページの識別情報とに関連付けられてもよい。このように、図5に示す一連の処理を通じて、各閲覧者Vの注視点データと表情データをサーバ3内に蓄積することが可能となる。
Returning to FIG. 5, in step S7, the
次に、図8を参照して、本実施形態に係る閲覧解析システム1のうちサーバ3と企業側端末4との間で実行される一連の処理について以下に説明する。図8は、閲覧解析システム1のうちサーバ3と企業側端末4との間で実行される一連の処理を説明するためのシーケンス図である。本例では、企業側端末4を操作するユーザUは、ウェブページに関するデジタルマーケティング業務に従事しており、ウェブページを閲覧した複数の閲覧者Vの生体情報(注視点や表情)に基づくウェブページの詳細なインサイトを把握することを所望している。図5に示す一連の処理において各閲覧者Vによって閲覧されたウェブページは、ユーザUのデジタルマーケティング業務に関連するウェブページである。
Next, with reference to FIG. 8, a series of processes executed between the
図8に示すように、ステップS10において、企業側端末4は、ユーザUの入力操作を通じてユーザUのログイン情報(例えば、ログインIDとログインパスワード)をサーバ3に送信する。ステップS11において、サーバ3は、企業側端末4から送信されたログイン情報に基づいてユーザUを認証する。尚、ユーザUの認証方法はログイン認証に限定されるものではない。サーバ3は、ユーザUの認証を実行した後に、記憶装置31に保存されたユーザ情報テーブルを参照することで、ユーザUに関連付けられたウェブページを特定する。
As shown in FIG. 8, in step S10, the
ステップS12において、サーバ3は、通信ネットワーク8を介して、図9に示すウェブページ閲覧解析画面70を表示するためのデータ(以下、ウェブページ閲覧解析画面データ)を企業側端末4に送信する。ウェブページ閲覧解析画面データは、ウェブページ閲覧解析画面70を企業側端末4のWEBブラウザ上に表示するためのファイル(例えば、HTMLファイル、CSSファイル、プログラムファイル、画像若しくは動画ファイル等)であってもよい。ここで、プログラムファイルはJavaScript等のWEBブラウザ上で実行可能なプログラムファイルであってもよい。
In step S12, the
図9に示すように、ウェブページ閲覧解析画面70は、ウェブページ表示領域71と、閲覧者表示領域76と、表情情報表示領域72と、表情・興味度情報表示領域73とを有する。さらに、ウェブページ閲覧解析画面70は、閲覧者選択ボタン74と、ウェブページ選択ボタン75と、ウェブサイト選択ボタン78とを有する。ウェブページ表示領域71には、後述する合成ウェブページ63が表示される。閲覧者表示領域76には、ウェブページの閲覧者のうちヒアリング先としておすすめの閲覧者に関する情報が表示される。表情情報表示領域72には、レーダチャート形式の総合表情情報が表示される。表情・興味度情報表示領域73には、時系列グラフの総合表情情報と時系列グラフの総合興味度情報が表示される。 As shown in FIG. 9, the web page viewing analysis screen 70 includes a web page display area 71, a viewer display area 76, an expression information display area 72, and an expression/interest level information display area 73. Further, the web page viewing analysis screen 70 includes a viewer selection button 74, a web page selection button 75, and a website selection button 78. A composite web page 63, which will be described later, is displayed in the web page display area 71. In the viewer display area 76, information regarding viewers recommended as interview destinations among the viewers of the web page is displayed. In the facial expression information display area 72, comprehensive facial expression information in a radar chart format is displayed. The facial expression/interest level information display area 73 displays comprehensive facial expression information of the time series graph and comprehensive interest level information of the time series graph.
ステップS13において、企業側端末4は、ウェブページ閲覧解析画面70に対するユーザUの入力操作に応じて、ウェブページ閲覧解析画面70に表示される選択ウェブページと閲覧者Vの抽出条件を選択する。具体的には、企業側端末4は、ウェブサイト選択ボタン78に対するユーザUの入力操作に応じて、複数のウェブサイトのうちの一つを選択する。ウェブサイト選択ボタン78に対する入力操作に応じて、複数のウェブサイトの候補がウェブページ閲覧解析画面70上に表示されてもよい。ウェブサイト選択ボタン78を通じて選択可能となる一以上のウェブサイトは、ユーザUに関連付けられたウェブサイトとなる。その後、企業側端末4は、ウェブページ選択ボタン75に対するユーザUの入力操作に応じて、選択されたウェブサイトに関連する複数のウェブページのうちウェブページ表示領域71に表示される選択ウェブページを選択する。ウェブページ選択ボタン75に対する入力操作に応じて、選択されたウェブサイトに関連付けられた複数のウェブページの候補がURLの形式でウェブページ表示領域71上に表示されてもよい。次に、閲覧者選択ボタン74に対するユーザの入力操作に応じて、閲覧者Vの抽出条件を選択する。より具体的には、図11に示すように、企業側端末4は、閲覧者選択ボタン74に対するユーザUの入力操作に応じて、閲覧者Vの抽出条件を指定するための抽出条件表示画面80をウェブページ閲覧解析画面70上に表示する。
In step S13, the
図11に示す抽出条件表示画面80では、閲覧者Vの抽出条件は、閲覧者Vの性別情報と、閲覧者Vの年代情報と、閲覧者Vの世帯人数情報に関連付けられている。例えば、抽出条件として40代の閲覧者Vが選択される場合には、ステップS15において、サーバ3は、40代の閲覧者Vの注視点データを取得する。また、ユーザUは、抽出条件表示画面80を通じて、性別情報と年代情報と世帯情報とのうちの少なくとも一つに関連付けられた抽出条件を指定することができる。例えば、図12に示すように、ユーザUは、一人世帯の20代女性に関する抽出条件(項目名:ターゲット)を指定した場合、ステップS15において、サーバ3は、一人世帯の20代女性に合致した閲覧者Vの注視点データを取得する。
In the extraction condition display screen 80 shown in FIG. 11, the extraction condition of the viewer V is associated with the gender information of the viewer V, the age information of the viewer V, and the information on the number of people in the viewer V's household. For example, if a viewer V in his or her 40s is selected as the extraction condition, the
尚、図12では、閲覧者Vの抽出条件として性別情報、年代情報、世帯人数情報の3つが例示されているが、本実施形態はこれらに限定されるべきではない。この点において、閲覧者Vの住所情報や職業情報、婚姻情報、及び学歴情報が閲覧者Vの抽出条件にさらに関連付けられてもよい。このように、閲覧者Vの抽出条件は、閲覧者Vの年代情報、性別情報、住所情報、職業情報、世帯人数情報、婚姻情報、及び学歴情報のうちの少なくとも一つに関連付けられてもよい。 Note that although FIG. 12 shows three examples of extraction conditions for viewer V: gender information, age information, and household number information, the present embodiment should not be limited to these. In this regard, the address information, occupation information, marriage information, and educational background information of the viewer V may be further associated with the extraction conditions of the viewer V. In this way, the extraction condition for viewer V may be associated with at least one of viewer V's age information, gender information, address information, occupation information, household number information, marital information, and educational background information. .
また、閲覧者Vの抽出条件は、閲覧者Vのアンケート情報、調査情報、過去の行動履歴情報(例えば、映画館に行く頻度等)のうちの少なくとも一つに更に関連付けられてもよい。 Further, the extraction conditions for the viewer V may be further associated with at least one of the viewer V's questionnaire information, survey information, and past behavior history information (for example, frequency of going to the movie theater, etc.).
次に、ステップS14において、企業側端末4は、ユーザUの入力操作に応じて合成ウェブページの送信をサーバ3にリクエストする。この点において、ユーザUの入力操作に応じて、企業側端末4は、ウェブページ選択ボタン75を通じて選択された選択ウェブページに関連付けられた合成ウェブページの送信リクエストをサーバ3に送信する。さらに、企業側端末4は、合成ウェブページの送信リクエストと共に、閲覧者Vの抽出条件に関する情報をサーバ3に送信する。
Next, in step S14, the
ステップS15において、サーバ3は、合成ウェブページの送信リクエストと閲覧者Vの抽出条件に関する情報を企業側端末4から受信した上で、当該抽出条件に合致する閲覧者Vの注視点データを記憶装置31から抽出する。この点において、サーバ3は、各閲覧者Vの情報に関連する閲覧者情報テーブルを参照することで、抽出条件に合致する閲覧者Vの識別情報を抽出する。その後、サーバ3は、選択ウェブページの識別情報及び当該抽出された閲覧者Vの識別情報の両方に関連付けられた注視点データを抽出する。例えば、図12に示すように、閲覧者Vの抽出条件が年代:20代、性別:女性、且つ世帯人数:一人世帯である場合には、サーバ3は、年代:20代、性別:女性、且つ世帯人数:一人世帯の全ての条件を満たす閲覧者Vの識別情報を特定した上で、当該特定された閲覧者Vの識別情報と選択ウェブページの識別情報の両方に関連付けられた閲覧者Vの注視点データを抽出する。一方、図9に示すように、閲覧者Vの抽出条件が全ての閲覧者である場合には、選択ウェブページの識別情報に関連付けられた閲覧者Vの注視点データを抽出する。
In step S15, the
ステップS16において、サーバ3は、当該抽出された注視点データに基づいて、抽出条件に合致する複数の閲覧者Vの注視点Pの位置の時間的変化を可視化した注視点ヒートマップ(注視点可視化マップの一例)を生成する。注視点ヒートマップでは、複数の閲覧者Vの注視点Pの集合体の時間的変化が可視化されている。注視点ヒートマップのフレームレートは、注視点データの取得レートと同一であってもよい。例えば、ウェブページの閲覧時刻t1における閲覧者V1~Vn(nは2以上の整数)の注視点がP1~Pnである場合、閲覧時刻t1における注視点ヒートマップでは注視点P1~Pnが可視化されている。注視点ヒートマップでは、所定の領域に重なる注視点の数が多い場合(つまり、所定の領域が複数の閲覧者Vによって注視されている領域である場合)、当該所定の領域は赤色等の暖色で着色されてもよい。その一方で、所定の領域に重なる注視点の数が少ない場合(つまり、所定の領域が複数の閲覧者Vによってあまり注視されていない領域である場合)、当該所定の領域は青色等の寒色で着色されてもよい。このように、所定の領域に重なる注視点の数が増加する程、当該所定の領域の着色が寒色から暖色に徐々に変化してもよい。さらに、所定の領域に含まれる注視点が全く存在しない場合(つまり、所定の領域が複数の閲覧者Vによって全く注視されていない領域である場合)当該所定の領域は着色されなくてもよい。この点において、ノイズ(外れ値)として扱われる注視点のみが含まれる領域は全く着色されなくてもよい。
In step S16, the
また、本実施形態において、閲覧者Vの抽出条件が全ての閲覧者である場合には、全ての閲覧者Vの注視点Pの位置の時間的変化を可視化した注視点ヒートマップが生成される。このように、閲覧者Vの抽出条件(換言すれば、閲覧者Vの属性)に応じて生成される注視点ヒートマップが変化する。 In addition, in this embodiment, when the extraction condition for the viewer V is all viewers, a gaze point heat map that visualizes temporal changes in the positions of the gaze points P of all viewers V is generated. . In this way, the generated gaze point heat map changes depending on the extraction conditions of the viewer V (in other words, the attributes of the viewer V).
ステップS17において、サーバ3は、注視点ヒートマップ62がウェブページ60に重畳された合成ウェブページ63を生成する(図10参照)。特に、サーバ3は、注視点ヒートマップ62がウェブページ60に重畳された合成ウェブページ63を生成する。ステップS18において、サーバ3は、合成ウェブページ63を企業側端末4に送信する。企業側端末4は、合成ウェブページ63をサーバ3から受信した上で、合成ウェブページ63をウェブページ閲覧解析画面70のウェブページ表示領域71内に表示する。このように、合成ウェブページ63が企業側端末4において再生される(ステップS19)。
In step S17, the
尚、本実施形態では、複数の閲覧者Vの注視点の時間的変化を可視化した注視点可視化マップの一例として注視点ヒートマップが説明されているが、注視点可視化マップは注視点ヒートマップに限定されるものではない。この点において、視線動線マップが注視点可視化マップの他の一例として用いられてもよい。視線動線マップでは、複数の閲覧者Vの注視点Pの移動軌跡を示す動線が可視化されている。視線動線マップは、静止画形式又は動画形式として表示されてもよい。 In this embodiment, a gaze point heat map is described as an example of a gaze point visualization map that visualizes temporal changes in the gaze points of a plurality of viewers V, but the gaze point visualization map is not a gaze point heat map. It is not limited. In this regard, the line of sight map may be used as another example of the gaze point visualization map. In the gaze flow line map, flow lines indicating movement trajectories of gaze points P of a plurality of viewers V are visualized. The line-of-sight line map may be displayed in a still image format or a moving image format.
ステップS20において、サーバ3は、閲覧者情報テーブルに記録された各閲覧者Vの属性データに基づいて、各閲覧者Vに関する情報を企業側端末4に送信する。企業側端末4は、各閲覧者Vに関する情報をウェブページ解析画面70上の閲覧者表示領域76に表示する(ステップS21)。閲覧者表示領域76では、各閲覧者Vの氏名、性別、年齢等とともに、各閲覧者Vのウェブページの滞在時間に関する情報と、各閲覧者Vのゴール(ミッション)達成の有無に関する情報と、各閲覧者Vのゴール(ミッション)達成に要した時間に関する情報とが表示される。これらの情報は、例えばユーザ指示により選択された項目の情報に応じて、ソート又は絞り込み形式で表示するようにしてもよい。さらに、各閲覧者Vの注視点ヒートマップ62を視聴するための再生ボタン176と、各閲覧者Vに連絡するための連絡ボタン177が表示される。連絡ボタン177は、閲覧者Vの電子メールアドレスや携帯番号に関連付けられてもよい。ユーザUは、所定の閲覧者Vに関連付けられた再生ボタン176を操作することで、当該所定の閲覧者Vに関連付けられた注視点ヒートマップ62がウェブページ60に重畳された合成ウェブページ63がウェブページ表示領域71に表示されてもよい。より具体的には、企業側端末4は、ユーザUによる再生ボタン176の入力操作に応じて、所定の閲覧者Vに関する情報をサーバ3に送信する。その後、サーバ3は、受信した所定の閲覧者Vの注視点データに基づいて、所定の閲覧者Vの注視点Pの位置の時間的変化を可視化した注視点ヒートマップ62を生成する。その後、サーバ3は、当該生成された注視点ヒートマップ62がウェブページ60に重畳された合成ウェブページ63を企業側端末4に送信する。このように、更新された合成ウェブページ63がウェブページ表示領域71に表示される。
In step S20, the
次に、ステップS22において、サーバ3は、当該抽出条件に合致する閲覧者Vの表情データを記憶装置31から抽出する。この点において、サーバ3は、各閲覧者Vの情報に関連する閲覧者情報テーブルを参照することで、抽出条件に合致する閲覧者Vの識別情報を抽出する。その後、サーバ3は、選択ウェブページの識別情報及び当該抽出された閲覧者Vの識別情報の両方に関連付けられた表情データを抽出する。例えば、図12に示すように、閲覧者Vの抽出条件が年代:20代、性別:女性、且つ世帯人数:一人世帯である場合には、サーバ3は、年代:20代、性別:女性、且つ世帯人数:一人世帯の全ての条件を満たす閲覧者Vの識別情報を特定した上で、当該特定された閲覧者Vの識別情報と選択ウェブページの識別情報の両方に関連付けられた閲覧者Vの表情データを抽出する。一方、図9に示すように、閲覧者Vの抽出条件が全ての閲覧者である場合には、選択ウェブページの識別情報に関連付けられた閲覧者Vの表情データを抽出する。
Next, in step S22, the
ステップS23において、サーバ3は、ステップS22で抽出された閲覧者Vの表情データに基づいて、総合表情情報と総合興味度情報を生成する。その後、サーバ3は、生成された総合表情情報と総合興味度情報を企業側端末4に送信する。これらの情報の送信タイミングとしては、これら情報は合成ウェブページ63の再生後に送信されてもよい。図9に示すように、企業側端末4は、レーダチャート形式で表示される総合表情情報をウェブページ閲覧解析画面70の表情情報表示領域72内に表示すると共に、時系列グラフ形式で表示される総合表情情報をウェブページ閲覧解析画面70の表情・興味度情報表示領域73内に表示する(ステップS24)。さらに、企業側端末4は、時系列グラフで表示される総合興味度情報を表情・興味度情報表示領域73内に表示する。
In step S23, the
総合表情情報は、抽出条件に合致する閲覧者Vの総合的な表情情報を示し、レーダチャート形式の総合表情情報と、時系列グラフ形式の総合表情情報とを含む。レーダチャート形式の総合表情情報は、抽出条件に合致する閲覧者Vの総合的な各表情要素(嬉しい、悲しい、中立、怒り、驚き)の平均確率情報(百分率%)を示すものである。例えば、レーダチャート形式の総合表情情報は、抽出条件に合致する複数の閲覧者Vの表情要素「嬉しい」の平均確率と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「悲しい」の平均確率と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「中立」の平均確率と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「怒り」の平均確率と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「驚き」の平均確率と、を含んでもよい。 The comprehensive facial expression information indicates comprehensive facial expression information of the viewer V that matches the extraction conditions, and includes comprehensive facial expression information in a radar chart format and comprehensive facial expression information in a time series graph format. The comprehensive facial expression information in the form of a radar chart indicates the average probability information (percentage %) of each comprehensive facial expression element (happy, sad, neutral, angry, surprised) of the viewer V that matches the extraction conditions. For example, the comprehensive facial expression information in the form of a radar chart includes the average probability of the facial expression element "happy" of multiple viewers V that matches the extraction conditions, the average probability of the facial expression element "sad" of the multiple viewers V, and The average probability of the facial expression element "neutral" of the plurality of viewers V, the average probability of the facial expression element "angry" of the plurality of viewers V, the average probability of the facial expression element "surprise" of the plurality of viewers V, May include.
例えば、抽出された閲覧者Vが閲覧者Va,Vb,Vcを含む場合、サーバ3は、閲覧者Vaの各表情要素の時間的変化を示す表情データに基づいて、閲覧者Vaの各表情要素の平均確率を決定する。同様に、サーバ3は、閲覧者Vbの各表情要素の時間的変化を示す表情データに基づいて、閲覧者Vbの各表情要素の平均確率を決定すると共に、閲覧者Vcの各表情要素の時間的変化を示す表情データに基づいて、閲覧者Vcの各表情要素の平均確率を決定する。その後、サーバ3は、閲覧者Va~Vcの各表情要素の平均確率に基づいて、閲覧者Va~Vcの総合的な各表情要素の平均確率を決定する。この点において、閲覧者Va,Vb,Vcの表情要素「嬉しい」の平均確率がRa1,Rb1,Rc1である場合には、閲覧者Va~Vcの総合的な表情要素「嬉しい」の平均確率Rave1は、Rave1=(Ra1+Rb1+Rc1)/3となる。同様に、閲覧者Va,Vb,Vcの表情要素「悲しい」の平均確率がRa2,Rb2,Rc2である場合には、閲覧者Va~Vcの総合的な表情要素「悲しい」の平均確率Rave2は、Rave2=(Ra2+Rb2+Rc2)/3となる。
For example, when the extracted viewers V include viewers Va, Vb, and Vc, the
また、サーバ3は、抽出された閲覧者Vの総合的な各表情要素の平均確率に基づいて、抽出された閲覧者Vのウェブページ60に対するポジティブ度及びネガティブ度を百分率%として算出してもよい。さらに、サーバ3は、ポジティブ度及びネガティブ度を示す情報を企業側端末4に送信してもよい。図9に示すように、ポジティブ度及びネガティブ度を示す情報は表情情報表示領域72内に表示されてもよい。例えば、表情要素「嬉しい」の平均確率が高い場合に、当該ポジティブ度の値が大きくなってもよい。その一方、表情要素「怒り」の平均確率が高い場合に、当該ネガティブ度の値が大きくなってもよい。サーバ3は、総合的な各表情要素の平均確率が入力値として設定されると共に、ポジティブ度及びネガティブ度の値が出力値として設定された関係式若しくは学習モデルを用いることで、総合的な各表情要素の平均確率からポジティブ度及びネガティブ度を算出してもよい。
The
時系列グラフ形式の総合表情情報は、抽出条件に合致する閲覧者Vの総合的な各表情要素(嬉しい、悲しい、中立、怒り、驚き)の時間的変化を示すものである。例えば、時系列グラフ形式の総合表情情報は、抽出条件に合致する複数の閲覧者Vの表情要素「嬉しい」の平均確率の時間的変化を示す情報と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「悲しい」の平均確率の時間的変化を示す情報と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「中立」の平均確率の時間的変化を示す情報と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「怒り」の平均確率の時間的変化を示す情報と、当該複数の閲覧者Vの表情要素「驚き」の平均確率の時間的変化を示す情報と、を含んでもよい。 The comprehensive facial expression information in the form of a time-series graph indicates temporal changes in comprehensive facial expression elements (happy, sad, neutral, angry, surprised) of the viewer V that match the extraction conditions. For example, the comprehensive facial expression information in a time-series graph format includes information indicating the temporal change in the average probability of the facial expression element "happy" of a plurality of viewers V that matches the extraction conditions, and information indicating the temporal change in the average probability of the facial expression element "happy" of the plurality of viewers V who match the extraction conditions. information indicating temporal changes in the average probability of "sad", information indicating temporal changes in the average probability of the facial expression element "neutral" of the plurality of viewers V, and information indicating temporal changes of the average probability of the facial expression element "neutral" of the plurality of viewers V, and , and information indicating a temporal change in the average probability of the facial expression element "surprise" of the plurality of viewers V.
例えば、抽出された閲覧者Vが閲覧者Va,Vb,Vcを含む場合、サーバ3は、閲覧者Va~Vcの表情要素「嬉しい」の平均確率の時間的変化を示す情報と、閲覧者Va~Vcの表情要素「悲しい」の平均確率の時間的変化を示す情報と、閲覧者Va~Vcの表情要素「中立」の平均確率の時間的変化を示す情報と、閲覧者Va~Vcの表情要素「怒り」の平均確率の時間的変化を示す情報と、閲覧者Va~Vcの表情要素「驚き」の平均確率の時間的変化を示す情報とを算出した上で、これらの情報を時系列グラフ形式の総合表情情報として企業側端末4に送信する。
For example, when the extracted viewers V include viewers Va, Vb, and Vc, the
また、サーバ3は、時系列グラフ形式の総合表情情報に基づいて、時系列グラフ形式の総合興味度情報を算出してもよい。総合興味度情報は、抽出条件に合致する閲覧者Vのウェブページ60に対する総合的な興味度(百分率%)の時間的変化を示すものである。例えば、閲覧時刻t1における総合的な各表情要素の平均確率がR1~R5である場合、閲覧時刻t1における総合的な興味度Iは、平均確率R1~R5に基づいて算出されてもよい。この点において、サーバ3は、総合的な各表情要素の平均確率R1~R5が入力値として設定されると共に、総合的な興味度Iが出力値として設定された関係式若しくは学習モデルを用いることで、総合的な各表情要素の平均確率R1~R5から総合的な興味度Iを算出してもよい。
Further, the
また、本実施形態において、閲覧者Vの抽出条件が全ての閲覧者Vである場合には、総合表情情報は全ての閲覧者Vの総合的な表情情報を示すと共に、総合興味度情報は全ての閲覧者Vのウェブページ60に対する総合的な興味度の時間的変化を示す。このように、閲覧者Vの抽出条件(換言すれば、抽出される閲覧者Vの属性)に応じて総合表情情報と総合興味度情報は変化する。 In addition, in this embodiment, when the extraction condition for the viewer V is all viewers V, the comprehensive facial expression information indicates the comprehensive facial expression information of all the viewers V, and the comprehensive interest level information indicates all the viewers V. 3 shows a temporal change in the overall interest level of the viewer V in the web page 60. In this way, the comprehensive expression information and the comprehensive interest level information change according to the extraction conditions of the viewer V (in other words, the attributes of the viewer V to be extracted).
また、本実施形態では、総合表情情報(特に、閲覧者Vの各表情要素の平均確率の時間的変化)に基づいて複数の閲覧者Vの総合興味度情報が算出されているが、総合興味度情報は、各閲覧者Vの注視点データに基づいて算出されてもよい。具体的には、総合興味度情報は、各閲覧者Vの興味度データに基づいて算出されると共に、閲覧者Vの興味度データは、閲覧者Vの注視点データと、閲覧者Vの瞬きに関する情報と、閲覧者Vの眠気情報とに基づいて算出されてもよい。閲覧者Vの瞬きに関する情報は、閲覧者Vの瞬きの回数を示す情報や瞬きの有無を示す情報であってもよい。閲覧者Vの瞬きに関する情報は、閲覧者Vの映像データの各フレームに基づいて特定されてもよい。閲覧者Vの眠気情報は、閲覧者Vの眠気の有無を示す情報であってもよい。閲覧者Vの眠気情報は、閲覧者Vの映像データの各フレームに基づいて特定されてもよい。例えば、閲覧者Vの興味度データは、閲覧者Vの注視点Pの位置が動画の表示領域S内に存在するかどうかに関する情報と、閲覧者Vの眠気の有無に関する情報と、閲覧者Vの瞬きの有無に関する情報に基づいて算出されてもよい。各閲覧者Vの興味度データに基づいて、複数の閲覧者Vの総合興味度情報を算出することが可能となる。 Furthermore, in the present embodiment, the comprehensive interest level information of the plurality of viewers V is calculated based on the comprehensive facial expression information (in particular, the temporal change in the average probability of each facial expression element of the viewer V). The degree information may be calculated based on the gaze point data of each viewer V. Specifically, the comprehensive interest level information is calculated based on the interest level data of each viewer V, and the interest level data of the viewer V is calculated based on the viewer V's gaze point data and the viewer V's blinks. It may be calculated based on information regarding the viewer V and drowsiness information of the viewer V. The information regarding the viewer V's blinking may be information indicating the number of times the viewer V blinks or information indicating whether or not the viewer V blinks. Information regarding viewer V's blinking may be specified based on each frame of viewer V's video data. The drowsiness information of the viewer V may be information indicating whether or not the viewer V is drowsy. The sleepiness information of the viewer V may be specified based on each frame of the viewer V's video data. For example, the interest level data of the viewer V includes information regarding whether the position of the gaze point P of the viewer V exists within the display area S of the video, information regarding the presence or absence of sleepiness of the viewer V, and information regarding the presence or absence of sleepiness of the viewer V. It may be calculated based on information regarding the presence or absence of blinking. Based on the interest level data of each viewer V, it becomes possible to calculate comprehensive interest level information of a plurality of viewers V.
また、本実施形態では、複数の閲覧者Vのポジティブ度及びネガティブ度を示す情報は、各閲覧者Vの表情データに基づいて算出されているが、これらの情報は各閲覧者Vの注視点データに基づいて算出されてもよい。 Furthermore, in this embodiment, the information indicating the positive degree and the negative degree of the plurality of viewers V is calculated based on the facial expression data of each viewer V, but this information is calculated based on the gaze point of each viewer V. It may be calculated based on data.
尚、本実施形態では、図8に示す各処理の順番は特に限定されるものではない。また、図9及び図12に示す例では、注視点ヒートマップ62がウェブページ60に重畳された合成ウェブページ63がウェブページ表示領域71に表示されているが、ウェブページ表示領域71には、合成ウェブページ63に代わりウェブページ60が表示されてもよい。この場合であっても、レーダチャート形式の総合表情情報が表情情報表示領域72内に表示されると共に、時系列グラフ形式の総合表情情報及び総合興味度情報が表情・興味度情報表示領域73内に表示されてもよい。 Note that in this embodiment, the order of each process shown in FIG. 8 is not particularly limited. In addition, in the examples shown in FIGS. 9 and 12, a composite web page 63 in which the gaze point heat map 62 is superimposed on the web page 60 is displayed in the web page display area 71; however, in the web page display area 71, Web page 60 may be displayed instead of composite web page 63. Even in this case, comprehensive facial expression information in the form of a radar chart is displayed in the facial expression information display area 72, and comprehensive facial expression information and comprehensive interest level information in the form of a time series graph are displayed in the facial expression/interest level information display area 73. may be displayed.
また、本例では、総合表情情報と総合興味度情報の2つの情報がウェブページ閲覧解析画面70に表示されているが、総合表情情報と総合興味度情報の2つの情報のうちのいずれか一方の情報のみがウェブページ閲覧解析画面70上に表示されてもよい。また、表情情報として本例では、嬉しい、悲しい、中立、怒り、驚きの5種類の表情要素が採用されているが、表情要素の種類はこれらに限定されるものではない。例えば、これら以外の表情要素として、恐怖、幸福、楽しみ、嫌悪等が更に追加で採用されてもよい。 In addition, in this example, two pieces of information, the comprehensive facial expression information and the comprehensive interest level information, are displayed on the web page viewing analysis screen 70, but one of the two pieces of information, the comprehensive facial expression information and the comprehensive interest level information. Only the information may be displayed on the web page viewing analysis screen 70. Further, in this example, five types of facial expression elements, happy, sad, neutral, angry, and surprised, are employed as facial expression information, but the types of facial expression elements are not limited to these. For example, fear, happiness, enjoyment, disgust, etc. may be additionally employed as facial expression elements other than these.
また、本実施形態によれば、ユーザUは、企業側端末4を通じて、合成ウェブページ63に含まれる注視点ヒートマップ62の所定領域を選択することで、前記選択された所定領域に含まれる注視点Pに紐づく閲覧者Vの情報をサーバ3から取得してもよい。具体的には、企業側端末4が選択された所定領域に関する情報をサーバ3に送信した後に、サーバ3は、所定領域に関する情報に基づいて、当該所定領域に含まれる注視点Pの集合を特定する。その後、サーバ3は、特定された注視点Pの集合に紐づく閲覧者Vの属性情報を特定した上で、当該閲覧者Vの属性情報を企業側端末4に送信する。このように、注視点ヒートマップ62の所定領域(例えば、特定のオブジェクト)に関心がある閲覧者Vに関する属性情報をウェブマーケティングに活用することが可能となる。
Further, according to the present embodiment, the user U can select a predetermined region of the gaze point heat map 62 included in the composite web page 63 through the
本実施形態によれば、注視点ヒートマップ62がウェブページ60に重畳された合成ウェブページ63が企業側端末4に提示されるため、ユーザUは、ウェブページ閲覧解析画面70上に表示された合成ウェブページ63を確認することで、ウェブページ60に対する複数の閲覧者Vの閲覧行動を詳細に把握することが可能となる。特に、ユーザUは、複数の閲覧者Vによるウェブページ60内の注目オブジェクト(注目領域)を詳細に把握することが可能となる。このように、ウェブページ解析を所望する企業側にウェブページ60に関する詳細なインサイト(より詳細には、ウェブページのデジタルマーケティングに関する詳細なインサイト)を提供することが可能となる。例えば、ユーザUは、ウェブページ60上に配置された問い合わせボタンや購入ボタンが各閲覧者Vにより注目されているかどうかを把握することができる。さらに、ユーザUは、ウェブページに関するインサイトを通じて、ウェブページのCVR(コンバージョン率)の向上に対する対策(例えば、問い合わせボタンや購入ボタンの最適配置)を行うことが可能となる。
According to the present embodiment, since the composite web page 63 in which the gaze point heat map 62 is superimposed on the web page 60 is presented to the
特に、本実施形態では、複数の閲覧者Vの年代情報、性別情報、世帯人数情報等に関連付けられた抽出条件に合致した閲覧者Vの注視点データに基づいて、これらの属性条件を満たす閲覧者Vの注視点の位置の時間的変化を可視化した注視点ヒートマップが生成される。このように、閲覧者の属性に応じたウェブページ60に関するより詳細なインサイトを企業側に提供することが可能となる。 In particular, in this embodiment, based on the gaze point data of viewers V that match extraction conditions associated with age information, gender information, household size information, etc. of multiple viewers V, viewing that satisfies these attribute conditions is performed. A gaze point heat map that visualizes temporal changes in the position of the gaze point of person V is generated. In this way, it is possible to provide the company with more detailed insight regarding the web page 60 according to the attributes of the viewer.
また、本実施形態によれば、レーダチャート形式及び時系列グラフ形式の総合表情情報及び総合興味度情報が企業側端末4に提示されるため、ユーザUは、ウェブページ閲覧解析画面70上に表示されたこれらの情報を確認することで、ウェブページ60に対する複数の閲覧者Vの閲覧行動を詳細に把握することができる。特に、ユーザUは、再生時間毎の閲覧者Vによるウェブページ60に対する表情(嬉しい、悲しい、中立、怒り、驚き等)や興味度を詳細に把握することが可能となる。このように、ウェブページ解析を所望する企業側にウェブページに関する詳細なインサイト(より詳細には、ウェブページのデジタルマーケティングに関する詳細なインサイト)を提供することが可能となる。
Furthermore, according to the present embodiment, since comprehensive facial expression information and comprehensive interest level information in a radar chart format and a time series graph format are presented to the
特に、本実施形態では、複数の閲覧者Vの年代情報、性別情報、世帯人数情報等に関連付けられた抽出条件に合致した閲覧者Vの表情データに基づいて、これらの属性条件を満たす閲覧者Vの総合的な各表情要素の確率情報を示す総合表情情報が生成されると共に、抽出条件に合致した閲覧者Vの総合的なウェブページ60に対する興味度を示す総合興味度情報が生成される。このように、これらの情報を通じて、抽出条件に合致した閲覧者Vの閲覧行動を詳細に把握することができるため、ウェブページ60に関するより詳細なインサイトを企業側に提供することが可能となる。 In particular, in this embodiment, based on facial expression data of viewers V who match extraction conditions associated with age information, gender information, household size information, etc. of a plurality of viewers V, viewers who meet these attribute conditions are selected. Comprehensive facial expression information indicating the probability information of each comprehensive facial expression element of V is generated, and comprehensive interest level information indicating the overall interest level of the viewer V who meets the extraction conditions in the web page 60 is generated. . In this way, through this information, it is possible to understand in detail the browsing behavior of the viewer V who meets the extraction conditions, making it possible to provide the company with more detailed insights regarding the web page 60. .
以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではない。本実施形態は一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the technical scope of the present invention should not be interpreted to be limited by the description of the embodiments. This embodiment is an example, and those skilled in the art will understand that various changes can be made within the scope of the invention as set forth in the claims. The technical scope of the present invention should be determined based on the scope of the invention described in the claims and the scope of equivalents thereof.
1:ウェブページ閲覧解析システム、2,2a,2b:閲覧者端末、3:サーバ、4:企業側端末、8:通信ネットワーク、20:制御部、21:記憶装置、22:撮像部、23:通信部、24:入力操作部、25:表示部、26:スピーカ、RTC:28、30:制御部、31:記憶装置、32:入出力インターフェース、33:通信部、34:入力操作部、35:表示部、40:制御部、41:記憶装置、42:入出力インターフェース、43:通信部、44:入力操作部、45:表示部、60:ウェブページ、62:注視点ヒートマップ、63:合成ウェブページ、70:ウェブページ閲覧解析画面、71:ウェブページ表示領域、72:表情情報表示領域、73:興味度情報表示領域、74:閲覧者選択ボタン、75:ウェブページ選択ボタン、76:閲覧者表示領域、78:ウェブサイト選択ボタン、80:抽出条件表示画面、125:表示画面、176:再生ボタン、177:連絡ボタン、K:顔特徴点、L:視線、M:映像データ、P:注視点、S:表示領域、U:ユーザ、V,Va,Vb:閲覧者 1: Web page viewing analysis system, 2, 2a, 2b: viewer terminal, 3: server, 4: company terminal, 8: communication network, 20: control unit, 21: storage device, 22: imaging unit, 23: Communication unit, 24: Input operation unit, 25: Display unit, 26: Speaker, RTC: 28, 30: Control unit, 31: Storage device, 32: Input/output interface, 33: Communication unit, 34: Input operation unit, 35 : Display unit, 40: Control unit, 41: Storage device, 42: Input/output interface, 43: Communication unit, 44: Input operation unit, 45: Display unit, 60: Web page, 62: Gaze point heat map, 63: Synthetic web page, 70: Web page viewing analysis screen, 71: Web page display area, 72: Facial expression information display area, 73: Interest level information display area, 74: Viewer selection button, 75: Web page selection button, 76: Viewer display area, 78: Website selection button, 80: Extraction condition display screen, 125: Display screen, 176: Play button, 177: Contact button, K: Facial feature points, L: Line of sight, M: Video data, P : Point of interest, S: Display area, U: User, V, Va, Vb: Viewer
Claims (9)
各々が前記複数の閲覧者のうちの対応する一人に関連付けられ、表示部を備えた複数の閲覧者端末と、
ネットワークを介して前記複数の閲覧者端末に通信可能に接続されたサーバと、
前記ネットワークを介して前記サーバに通信可能に接続され、表示部を備えた企業側端末と、を備え、
前記ウェブページ閲覧解析システムは、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々に提供し、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々の表示部に表示させ、
各々が前記ウェブページに対する前記複数の閲覧者のうちの対応する一人の複数の表情要素の確率の時間的変化を示す複数の表情データを取得し、
前記複数の閲覧者の抽出条件を前記企業側端末から受信し、
前記抽出条件に基づいて、前記複数の表情データのうち幾つかを抽出し、
前記抽出された幾つかの表情データを統合した後に、前記統合された幾つかの表情データに基づいて前記複数の閲覧者が前記ウェブページを見たときの時間軸における総合的な表情を示す総合表情情報を生成し、
前記総合表情情報を前記企業側端末の表示部に表示させる、
ウェブページ閲覧解析システム。 A web page browsing analysis system that analyzes insights of multiple viewers on a web page,
a plurality of viewer terminals, each of which is associated with a corresponding one of the plurality of viewers and includes a display unit;
a server communicably connected to the plurality of viewer terminals via a network;
a company-side terminal communicably connected to the server via the network and equipped with a display unit;
The web page browsing analysis system is
providing the web page to each of the plurality of viewer terminals;
Displaying the web page on the display section of each of the plurality of viewer terminals,
obtaining a plurality of facial expression data each indicating a temporal change in the probability of a plurality of facial expression elements of a corresponding one of the plurality of viewers of the web page;
receiving extraction conditions for the plurality of viewers from the company terminal;
Extracting some of the plurality of facial expression data based on the extraction conditions,
After integrating the extracted several facial expression data, a composite showing the overall facial expression in the time axis when the plurality of viewers viewed the web page based on the several integrated facial expression data. Generate facial information,
displaying the comprehensive facial expression information on a display section of the company terminal;
Web page viewing analysis system.
各々が前記複数の閲覧者のうちの対応する一人に関連付けられ、表示部を備えた複数の閲覧者端末と、
ネットワークを介して前記複数の閲覧者端末に通信可能に接続されたサーバと、
前記ネットワークを介して前記サーバに通信可能に接続され、表示部を備えた企業側端末と、を備え、
前記ウェブページ閲覧解析システムは、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々に提供し、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々の表示部に表示させ、
各々が前記ウェブページに対する前記複数の閲覧者のうちの対応する一人の複数の表情要素の確率の時間的変化を示す複数の表情データを取得し、
前記複数の閲覧者の抽出条件を前記企業側端末から受信し、
前記抽出条件に基づいて、前記複数の表情データのうち幾つかを抽出し、
前記抽出された幾つかの表情データを統合した後に、前記統合された幾つかの表情データに基づいて前記複数の閲覧者が前記ウェブページを見たときの時間軸における総合的な興味度を示す総合興味度情報を生成し、
前記総合興味度情報を前記企業側端末の表示部に表示させる、
ウェブページ閲覧解析システム。 A web page browsing analysis system that analyzes insights of multiple viewers on a web page,
a plurality of viewer terminals, each of which is associated with a corresponding one of the plurality of viewers and includes a display unit;
a server communicably connected to the plurality of viewer terminals via a network;
a company-side terminal communicably connected to the server via the network and equipped with a display unit;
The web page browsing analysis system is
providing the web page to each of the plurality of viewer terminals;
Displaying the web page on the display section of each of the plurality of viewer terminals,
obtaining a plurality of facial expression data each indicating a temporal change in the probability of a plurality of facial expression elements of a corresponding one of the plurality of viewers of the web page;
receiving extraction conditions for the plurality of viewers from the company terminal;
Extracting some of the plurality of facial expression data based on the extraction conditions,
After integrating the extracted facial expression data, the overall interest level in the time axis when the plurality of viewers viewed the web page is indicated based on the integrated facial expression data. Generate comprehensive interest information,
displaying the comprehensive interest level information on a display section of the company terminal;
Web page viewing analysis system.
前記複数の閲覧者の年代情報と、
前記複数の閲覧者の性別情報と、
前記複数の閲覧者の住所情報と、
前記複数の閲覧者の職業情報と、
前記複数の閲覧者の世帯人数情報と、
前記複数の閲覧者の婚姻情報と、
前記複数の閲覧者の学歴情報と、
のうち少なくとも1つに関連付けられている、
請求項1又は2に記載のウェブページ閲覧解析システム。 The extraction conditions are:
Age information of the plurality of viewers;
Gender information of the plurality of viewers;
Address information of the plurality of viewers;
Occupational information of the plurality of viewers;
Information on the number of people in the household of the plurality of viewers;
Marriage information of the plurality of viewers;
Academic background information of the plurality of viewers;
associated with at least one of
The web page viewing analysis system according to claim 1 or 2 .
前記ウェブページ閲覧解析システムは、
各々が前記複数の閲覧者のうちの対応する一人に関連付けられ、表示部を備えた複数の閲覧者端末と、
ネットワークを介して前記複数の閲覧者端末に通信可能に接続されたサーバと、
前記ネットワークを介して前記サーバに通信可能に接続され、表示部を備えた企業側端末と、を備え、
前記ウェブページ閲覧解析方法は、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々に提供するステップと、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々の表示部に表示させるステップと、
各々が前記ウェブページに対する前記複数の閲覧者のうちの対応する一人の複数の表情要素の確率の時間的変化を示す複数の表情データを取得するステップと、
前記複数の閲覧者の抽出条件を前記企業側端末から受信するステップと、
前記抽出条件に基づいて、前記複数の表情データのうち幾つかを抽出するステップと、
前記抽出された幾つかの表情データを統合した後に、前記統合された幾つかの表情データに基づいて前記複数の閲覧者が前記ウェブページを見たときの時間軸における総合的な表情を示す総合表情情報を生成するステップと、
前記総合表情情報を前記企業側端末の表示部に表示させるステップと、
を含む、ウェブページ閲覧解析方法。 A web page viewing analysis method that analyzes insights of multiple viewers to a web page and is executed by a web page viewing analysis system, the method comprising:
The web page browsing analysis system is
a plurality of viewer terminals, each of which is associated with a corresponding one of the plurality of viewers and includes a display unit;
a server communicably connected to the plurality of viewer terminals via a network;
a company-side terminal communicably connected to the server via the network and equipped with a display unit;
The web page browsing analysis method is as follows:
providing the web page to each of the plurality of viewer terminals;
Displaying the web page on a display unit of each of the plurality of viewer terminals;
obtaining a plurality of facial expression data, each representing a temporal change in the probability of a plurality of facial expression elements for a corresponding one of the plurality of viewers of the web page;
receiving extraction conditions for the plurality of viewers from the company terminal;
extracting some of the plurality of facial expression data based on the extraction conditions;
After integrating the extracted several facial expression data, a composite showing the overall facial expression in the time axis when the plurality of viewers viewed the web page based on the several integrated facial expression data. a step of generating facial expression information;
displaying the comprehensive facial expression information on a display section of the company terminal;
Web page browsing analysis methods, including
前記ウェブページ閲覧解析システムは、
各々が前記複数の閲覧者のうちの対応する一人に関連付けられ、表示部を備えた複数の閲覧者端末と、
ネットワークを介して前記複数の閲覧者端末に通信可能に接続されたサーバと、
前記ネットワークを介して前記サーバに通信可能に接続され、表示部を備えた企業側端末と、を備え、
前記ウェブページ閲覧解析方法は、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々に提供するステップと、
前記ウェブページを前記複数の閲覧者端末の各々の表示部に表示させるステップと、
各々が前記ウェブページに対する前記複数の閲覧者のうちの対応する一人の複数の表情要素の確率の時間的変化を示す複数の表情データを取得するステップと、
前記複数の閲覧者の抽出条件を前記企業側端末から受信するステップと、
前記抽出条件に基づいて、前記複数の表情データのうち幾つかを抽出するステップと、
前記抽出された幾つかの表情データを統合した後に、前記統合された幾つかの表情データに基づいて前記複数の閲覧者が前記ウェブページを見たときの時間軸における総合的な興味度を示す総合興味度情報を生成するステップと、
前記総合興味度情報を前記企業側端末の表示部に表示させるステップと、
を含む、ウェブページ閲覧解析方法。 A web page viewing analysis method that analyzes insights of multiple viewers to a web page and is executed by a web page viewing analysis system, the method comprising:
The web page browsing analysis system is
a plurality of viewer terminals, each of which is associated with a corresponding one of the plurality of viewers and includes a display unit;
a server communicably connected to the plurality of viewer terminals via a network;
a company-side terminal communicably connected to the server via the network and equipped with a display unit;
The web page browsing analysis method is as follows:
providing the web page to each of the plurality of viewer terminals;
Displaying the web page on a display unit of each of the plurality of viewer terminals;
obtaining a plurality of facial expression data, each representing a temporal change in the probability of a plurality of facial expression elements for a corresponding one of the plurality of viewers of the web page;
receiving extraction conditions for the plurality of viewers from the company terminal;
extracting some of the plurality of facial expression data based on the extraction conditions;
After integrating the extracted facial expression data, the overall interest level in the time axis when the plurality of viewers viewed the web page is indicated based on the integrated facial expression data. a step of generating comprehensive interest level information;
displaying the comprehensive interest level information on a display section of the company terminal;
Web page browsing analysis methods, including
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