JP2007116525A - 話題情報提供方法及び装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】映像コンテンツを視聴しながらチャットできる場で、リラックスでき、必要な情報を視聴者に提供する。
【解決手段】本発明は、入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、リラックス話題検出手順を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出し、リラックス話題検出手順を参照して、コミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出し、リラックス話題に対して、リラックス話題管理規則を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与し、出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、話題情報提供方法及び装置及びプログラムに係り、特に、映像コンテンツを視聴しながらチャットできる場で、視聴者が映像コンテンツを鑑賞する時に、ネットワークを介して書き残されたコメントの性質や効果を生かし、映像コンテンツにおける視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援する話題情報提供方法及び装置及びプログラムに関する。

「掲示板」、「チャット」や「ブログ」というネットワークを介したコミュニケーションの場がサイバースペースに多く存在し、また、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がネットワークを介したコミュニケーションの場も存在する。利用者が自分の都合や好みにより、様々なところでそれぞれの思い思いを書き込み、大量な文書（或いはコメント）がサイバースペースに残され、「クチコミ」情報として多くの閲覧者に利用される。

（１）「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）における話題抽出技術：
上記のような「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）は、様々な話題に及ぶため、これらの大量な文書（或いはコメントから話題を抽出する技術がいくつか存在する。処理する対象の特徴によって、それぞれの技術の効力が発揮される。

「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）における話題抽出技術の１つとして、文章群の中の各文書から話題となり得る表現を規定した話題パターンにマッチする表現を話題候補として抽出し、各話題パターンに与えられたスコアと話題候補中の単語の重要度に応じたスコアに基づいて、話題候補の話題らしさを表す話題スコアを算出し、算出された話題スコアが最も大きい話題候補を文書群の話題として選択する技術がある（例えば、特許文献１参照）。

また、文書群となるメッセージに対して予め与えられた語の列のパターンにマッチする表現を話題候補として抽出し、その話題が含まれるメッセージに後続するメッセージのうち、上記の話題を含むメッセージの数である支持数を求めることを特徴とする技術がある。この技術は、一人よがりな話題や荒しメッセージを除外することに有効で、閲覧者が話題の把握をしやすいようにより具体的に話題を表現でき、複数の話題を持つメッセージから漏れなく話題を抽出でき、最近の盛り上がり度で話題のスコアリングも可能な方法である（例えば、特許文献２参照）。

また、「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のようなネットワークを介したコミュニケーションの場以外に、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がネットワークを介してチャットできる場がある。この場合、映像コンテンツを視聴しながら書き残されたコメントが、通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報より映像コンテンツに関わる話題に集中する度合いが高いという特徴が見られる。つまり、映像コンテンツの情報によって話題が絞られる効果があると考えられる。

上記に関する技術として、視聴する映像コンテンツの識別情報及び場面情報に関連付けられた類似視聴者を取得するもので、映像コンテンツの場面単位で類似した関心を持つ視聴者を検索するシステム、視聴者間にコミュニケーションの場を提供するシステムを統合する技術がある（例えば、特許文献３参照）。

また、視聴する映像コンテンツの識別情報及び場面情報に関連付けられた類似視聴者を取得することと、類似視聴者情報に関して蓄積されている映像情報を視聴者へ推奨する技術がある（例えば、特許文献４参照）。

また、視聴者に表示されるコメントを、コメントの対象がコンテンツに出現する順序に沿って並べ替える技術がある（例えば、特許文献５参照）。

さらに、視聴者が関心を持つ場面を指定でき、評価などのコメントを入力できることにより、よりよい精度で、視聴者の嗜好を把握し、コミュニケーション相手を探すことが可能な技術がある（例えば、特許文献６参照）。

（２）コンテンツと利用者の関心の度合いにおける「利用者の行動履歴」を利用：
通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）から抽出された話題に対して、利用者の行動履歴により、話題と利用者の関心の度合いを判定する技術がある。この技術では、電子化された文書の話題を抽出し、利用者の行動履歴を考慮することにより、利用者が話題に対する関心の度合いを測るものである。この場合の利用者の行動履歴は、話題における受信回数と送信回数であり、当該受信回数に対する送信回数の割合を関心度とする（例えば、特許文献７参照）。

また、利用者の行動履歴が、通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）から抽出された話題と利用者の関心の度合いを判定する以外に、画像や映像のようなコンテンツと利用者の関心の度合いの判定に使われる技術もある。この技術は、Ｗｅｂサイトで提供されたコンテンツに対して、閲覧回数やダウンロード数などを利用者によるコンテンツの活動履歴に基づいてコンテンツを評価し、提示することで、コンテンツの価値を判別することが特徴である（例えば、特許文献８参照）。

また、視聴者がコンテンツ鑑賞中に一定期間の操作、例えば、スキップ操作、スキップ操作までの鑑賞時間などの情報に基づき、コンテンツの利用者の好みや嗜好を推定する技術もある（例えば、特許文献９参照）。

また、視聴者の視聴履歴（例えば、視聴ログ）に基づき、視聴者の好みを掴む技術もある（例えば、特許文献１０参照）。

上述の内容から分かるように、利用者の行動履歴が、通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報である大量な文書（あるいはコメント）から抽出された話題、画像や映像などのようなコンテンツと利用者の興味の度合いを動的に把握するための重要な情報源であることを示唆する。

映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がネットワークを通じてチャットするような場合、書き残されたコメントを視聴者が映像コンテンツに対する評価（或いは興味の度合い）の行動履歴の一種と捕らえ、通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）より、映像コンテンツと利用者の関心の度合いをより詳しく把握できる効果を持つと考えられる。

（３）コンテンツと利用者の関心の度合いにおける「個人プロファイル」の利用：
大量な文書（或いはコメント）から抽出された話題、画像や映像のようなコンテンツと利用者の関心の度合いに関して、利用者の行動履歴を利用する技術以外に、個人プロファイル（例えば、性別、年齢などの情報）に着眼する技術がある。利用者の属性のようなものを蓄積することにより、利用者により相応しいコンテンツを提供することを目指すためと考えられる。当該技術は、利用者が打ち込んだ自分のプロファイルを解析し、利用者が関心を持っていると考えられるコンテンツを収集し、提供するものである（例えば、特許文献１１参照）。

それに対して、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がネットワークを介してチャットする場合、共通の趣味を持つ視聴者の集まりであると考え、書き残されたコメントに視聴者の特徴や属性（例えば、性別、年齢などの情報）が含まれると考え、コメントから視聴者の性格や属性のような「個人プロファイル」のような情報を読み取り、視聴者の特性や興味をより明確に掴む事ができると考えられる。

以上に述べたことから、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士によって残されたコメントは、以下の３つの効果があると考えられる。

ａ．映像コンテンツの情報がコメントの話題を絞る効果がある。通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報である大量な文書（或いはコメント）からの話題により、内容的な深みがあると考えられる。

ｂ．コメントから利用者の行動履歴をより詳細に提供できる効果がある。

ｃ．コメントから利用者の属性をより詳細に提供できる効果がある。

映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士によって残されたコメントによる上記三つの効果により、それらのコメントを読む視聴者にとって、映像コンテンツに関する情報を入手しやすい、映像コンテンツに対して視聴者同士の関心の度合いを読み取り易いという２つのメリットを得ることができると考えられる。

特に、映像コンテンツに対して視聴者同士の関心の度合いを読み取りやすいため、視聴者同士のコミュニケーションを行いやすい環境を作り、映像コンテンツに関する情報も書き込みやすくなり、結果的に蓄積されたコメントを読む視聴者にとって映像コンテンツに関する情報を入手しやすくなり、映像コンテンツを視聴する行為に繋がるというよい循環の連鎖を提供できると考えられる。このよい環境の連鎖を提供できることこそ、映像コンテンツを視聴しながらのチャットが映像コンテンツの視聴を促進する効果を持たせたと考えられる。

映像コンテンツを視聴しながらのチャットが映像コンテンツに対する視聴の促進効果を作り出す「よい循環の連鎖」のイメージを図２０のように示す。
特開２００４−２５８７２３号公報「話題抽出装置、話題抽出方法及びプログラム」 特開２００４−３４８４１５号公報「話題抽出装置、話題抽出方法、プログラム及び記録媒体」 特開２００３−８７８２６号公報「映像コンテンツ視聴者間のコミュニケーション支援システム、方法及び装置、並びにコミュニケーション支援プログラム及びプログラムの媒体」 特開２００３−８５２０７号公報「映像情報レコメンドシステム、方法及び装置、並びに、映像情報レコメンドプログラム及びプログラムの記録媒体」 特開２００４−３６４１８４号公報「コンテンツ連動型コメント表示方法、コメント表示システム、サーバ装置、コメント表示装置及びコメント表示プログラム」 特開２００３−７６６９９号公報「映像コンテンツ視聴者情報提供システム及び方法と、視聴者情報提供装置、プログラム及びプログラムの記録媒体」 特許３６２２６０２号公報「話題別関心度計算方法及び装置及び話題別関心度計算プログラムを格納した記憶媒体」 特開２００５−８５００１「コンテンツ管理方法及びその装置並びにコンピュータプログラム」 特開２００５−１１３０７「コンテンツ提供方法、コンテンツ利用者の端末およびプログラムと記録媒体」 特開２００５−７８５５３「コンテンツ提示方法とその装置及びプログラムとその記録媒体」 特開２００３−２２３４０６「話題情報提供方法及びその装置と、話題情報提供プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体」

映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がネットワークを介してチャットするような場合に書き残されたコメントは図２０に示した「よい循環の連鎖」のイメージのように、映像コンテンツに対する視聴を促進する効果を持つ。しかし書き残されたコメントが「クチコミ」情報の性格も保持している。つまり、通常の「掲示板」、「チャット」や「ブログ」のような「クチコミ」情報と同様に、様々な話題に及ぶことがよくある。俗に言うと、雑談あるいは無駄話がたくさんある（場合によって、映像コンテンツはどこかにおかれ、自分の話を熱く語ることもよくある現象）。このような内容のコメントに関する量の度合いを、映像コンテンツに対する評価（或いは興味の度合い）の行動履歴の一種としては使いにくいと考えられる。蓄積されたコメントから映像コンテンツに関する情報の閲覧を邪魔してしまうかもしれない。

視聴者が映像コンテンツを鑑賞する時に、あるシーン或いはある場面によって、例えば、登場人物の振る舞いや表情や台詞などによって、視聴者自身の過去に経験したことの記憶、味わった記憶、体験したことの記憶などが呼び起こされ、他人に話したい、あるいは、文書によって伝えたい気持ちが湧いてくると考えられる。映像コンテンツを視聴しながらのチャットは、そのようなコメントを所々に残すと考えられる。経験したことの記憶、味わったことの記憶、体験したことの記憶などによって書き出されたコメントを、ここでは経験談や体験談という。経験談や体験談は人々にとって覚えやすい、他人にも伝えやすい性質を持ち、コミュニケーションを行う場合、「不信感を取り除く」効果を持っていると言われている（「口コミ伝染病」神田昌典著、p103参照）。経験談や体験談を話し、その経験談や体験談に対して反応するようなコミュニケーションが映像コンテンツを視聴しながらのチャットを行うコミュニティのムードを形成する重要な部分と考えられる。このような経験談や体験談がコミュニケーションの「よい循環の連鎖」の起点のような役割を果たし、リラックスさせる効果があると考えられる。

ところが、映像コンテンツを視聴する時間帯や参加する視聴者によって、視聴者の経験談や体験談に関する話題が非常に盛り上がり、場合によってコメントに含まれる大半の話題を占めてしまい、必ずしも映像コンテンツに対して、深入りするような話題まで発展するとは限らない。つまり、視聴者の経験談や体験談に関する話題がコミュニケーションにおける「よい循環の連鎖」の起点を提供したが、そのままで終わってしまい、俗に言うと、雑談あるいは無駄話で終わってしまうことがよくある。このような経験談や体験談が映像コンテンツに対する評価（あるいは興味の度合い）の行動履歴の一種としては使いにくい。そのため、蓄積されたコメントを読む場合、映像コンテンツに関する情報の閲覧を邪魔してしまうかもしれない。

経験談や体験談を書き残された視聴者の個人的な特徴として捕らえる場合、つまり、書き残された経験談や体験談のようなコメントから視聴者の特徴（性格や属性）のような「個人プロファイル」の情報として捕らえると考えられる。しかし、大量なコメントを目視するだけで視聴者同士の特徴（性格や属性）のような「個人プロファイル」の情報を簡単に読み取れないという問題がある。

例えば、図２１で示す「入力例のイメージ」のように、ある映像コンテンツがいくつかのシーン（場面）に分けられる（シーンの定義に関しては、参考文献：馬場口登「メディア理解による映像メディアの構造化」電子情報通信学会パターン認識メディア理解研究会、特別講演 PRMU99-42(1999-07)を参照）。それぞれのシーン（場面）毎に視聴者のコメントが書き残され、書き残されたコメントが他の視聴者に読まれ、また、コメントが書き残されるというようにそれぞれのシーン（場面）に視聴者同士が語り合い、コミュニケーションを行う。

図６で示す本発明の説明で使う「入力例のイメージ」のように映像コンテンツを３つのシーン（場面）に分け、それぞれのシーン（場面）をａ，ｂ，ｃとし、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がそれぞれのシーン（場面）にコメントを書き込み、書き込まれたコメントが他の視聴者に読まれ、また、コメントを書き込むというようにそれぞれの場面において視聴者同士が語り合い、コミュニケーションを行う。図７はそれぞれのシーンのコメント例である。

映像コンテンツの３つのシーン（場面）に書き残されたコメントからそれぞれ図８で示すような話題が抽出され、ここで視聴者同士に関わる経験談や体験談に関する話題をWKT（例：怖い話）とし、W12、W21、W32はそれぞれの場面に書き残されたコメントから抽出された話題である。ａ場面にWKT、W12話題、ｂ場面にW21、WKT話題、ｃ場面WKT、W32話題が抽出されたとする。

ａ場面：WKT，W12
ｂ場面：W21，WKT
ｃ場面：WKT，W32
また、ａ場面のWKT話題に関して、更に詳細を見ると、（WKT＋W1）の話題のパターンが抽出され、b場面のWKT話題に関して、さらに（WKT＋W2）と（WKT＋W3）の話題パターンが抽出され、ｃ場面のWKTに関して、さらに(WKT＋W2)の話題のパターンが抽出された。話題のパターンは話題の内容を単語の列で表現するものである。

WKTP1、WKTP2、WKTP3の話題のパターンを表し、ａ場面、ｂ場面、ｃ場面のWKT話題を以下のように表す。

ａ場面：WKT → WKTP1 →（WKT ＋ W1）
ｂ場面：WKT → WKTP２ WKTP3→（WKT ＋ W2）、(WKT ＋ W3)
ｃ場面：WKT → WKTP２ →（WKT ＋ W２）
(W1、W2、W3はある単語の表記)
このWKTP1、WKTP2、WKTP3話題のパターンが話題に関わる視聴者の特徴（性格や属性）と密接な関係があると考えられる。

映像コンテンツのａ場面、ｂ場面、ｃ場面ともWKTの話題が出現し、WKT話題に関してさらに詳細を見ると、WKPT1(WKT+W1)，WKPT2(WKT+W2)，WKPT3(WKT+W3)の話題のパターンに分けられる。つまり、どの場面にも、WKT話題が出現し、しかし、話題の展開の違いがあることを示唆する。

各場面にWKT話題が関わった視聴者に関して、ａ場面のWKT話題について、R11さん、R12さん、R13さんが参加し、ｂ場面のWKT話題について、R21さん、R22さん、R23さんが参加し、ｃ場面のWKT話題について、R31さん、R32さん、R33さんが参加し、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がWKT話題に関して、以下のような視聴者が関わっている。

ａ場面：R11さん、R12さん、R13さん
ｂ場面：R21さん、R22さん、R23さん
ｃ場面：R31さん、R32さん、R33さん
WKT話題に関わる９名の視聴者がどの話題のパターン（WKPT1、WKPT2、WKPT3）に関わっているかに関して、簡単に読み取れない。つまり、書き残された経験談や体験談のようなコメントから目視するだけで視聴者同士の特徴（性格や属性）のような「個人プロファイル」の情報を簡単に読み取れない問題がある。

視聴者が映像コンテンツを鑑賞する時に、登場人物の振る舞いや表情や台詞などによって、視聴者自身の過去に経験したことの記憶、味わったことの記憶、体験したことの記憶などが呼び起こされ、他人に話したいあるいは文書によって伝えたい気持ちが湧き、映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場にたくさんのコメントが書き残されることが多い。これらのコメント（経験談や体験談と記す）は人々にとって覚えやすい、他人にも伝えやすい性質を持ち、コミュニケーションを行う場合、「不信感を取り除く」効果を持ちながら、その性質と効果が生かされずそのまま終わってしまうことがよくある。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、映像コンテンツを視聴しながらチャットできる場で、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に着眼することにより、視聴者にリラックスでき、必要な情報（視聴者同士の特徴（性格や属性）のような「個人プロファイル」の情報）を提供できる話題情報提供方法及び装置及びプログラムを提供することを目的とする。

図１は、本発明の原理を説明するための図である。

本発明（請求項１）は、映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする際に、視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援するための話題情報提供方法であって、
記憶手段に、
映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順と、
経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則と、を格納しておき、
入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、記憶手段のリラックス話題検出手順を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出するコミュニティ視聴平均シーン抽出ステップ（ステップ１）と、
リラックス話題検出手順を参照して、検出されたコミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出する話題算出ステップ（ステップ２）と、を行う。

また、本発明（請求項２）は、検出されたリラックス話題に対して、記憶手段のリラックス話題管理規則を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与するリラックス話題管理ステップ（ステップ３）と、
リラックス話題に視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報が付与された情報を出力する出力ステップ（ステップ４）と、を行う。

本発明（請求項３）は、映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする際に、視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援するための話題情報提供装置であって、
映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順を格納したリラックス話題検出手順記憶手段と、
経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則を格納したリラックス話題管理規則記憶手段と、を有する。

図２は、本発明の原理構成図である。

本発明（請求項４）は、映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする際に、視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援するための話題情報提供装置であって、
映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順を格納したリラックス話題検出手順記憶手段３０１と、
経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則を格納したリラックス話題管理規則記憶手段３０３と、
入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、リラックス話題検出手順記憶手段３０１を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出するコミュニティ視聴平均シーン抽出手段３１１と、
リラックス話題検出手順記憶手段３０１を参照して、検出されたコミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出する話題算出手段３１２と、
検出されたリラックス話題に対して、リラックス話題管理規則記憶手段３０３を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与するリラックス話題管理手段３２と、
リラックス話題に視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報が付与された情報を出力する出力手段４と、を有する。

本発明（請求項５）は、映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順を格納したリラックス話題検出手順記憶手段と、
経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則を格納したリラックス話題管理規則記憶手段と、
を有するコンピュータに、
入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、リラックス話題検出手順記憶手段を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出するコミュニティ視聴平均シーン抽出ステップと、
リラックス話題検出手順記憶手段を参照して、検出されたコミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出する話題算出ステップと、
検出されたリラックス話題に対して、リラックス話題管理規則記憶手段を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与するリラックス話題管理ステップと、
リラックス話題に視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報が付与された情報を出力する出力ステップと、を実行させる。

上記のように本発明によれば、映像コンテンツを視聴しながら視聴者同士がネットワークを介してチャットする際に書き残されたコメントの性質と効果を利用することにより、視聴者同士にリラックスできるコミュニケーションの場で、映像コンテンツに関する情報を入手し、映像コンテンツの視聴を促進できるようになる。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

図３は、本発明の一実施の形態における話題情報提供装置の構成を示す。

同図に示す話題情報提供装置は、入力部１、話題処理部２、話題提供支援部３、出力部４から構成され、話題処理部２には、話題抽出辞書２１１、話題抽出結果ファイル２２１が接続されている。また、話題提供支援部３には、リラックス話題検出手順記憶部３０１、リラックス話題検出結果ファイル３０２、リラックス話題管理規則記憶部３０３、リラックス話題管理結果ファイル３０４が接続されている。なお、これらの辞書、ファイル等はディスク等の記憶手段である。

話題処理部２は、話題抽出部２１と話題提供部２２から構成され、話題抽出部２１は、入力部１から入力されたシーンに書き込まれたコメントから話題抽出辞書２１１を参照して、話題を抽出し、話題提供支援部３に送ると共に、話題を話題抽出結果ファイル２２１に格納する。話題提供部２２は、話題提供支援部３から取得したリラックス話題結果を取得し、出力部４に出力する。また、話題提供部２２は、話題提供支援部３から取得した情報についても出力部４に出力する。

話題提供支援部３は、リラックス話題検出部３１とリラックス話題管理部３２から構成される。

リラックス話題検出部３１は、コミュニティ視聴平均シーン抽出部３１１と話題算出部３１２を有し、コミュニティ視聴平均シーン抽出部３１１は、話題処理部２から取得した話題に対し、リラックス話題検出手順記憶部３０１ａのリラックス話題検出手順ａを参照してコミュニティ視聴平均シーンを抽出し、その結果をリラックス話題検出結果ファイル３０２ａに格納すると共に、話題抽出結果ファイル２２１に転送する。

話題算出部３１２は、リラックス話題検出手順記憶部３０１ｂのリラックス話題検出手順ｂを参照して、リラックス話題検出結果ファイル３０２ａから読み出した映像コンテンツにおけるコミュニティ視聴平均シーンで検出された各話題におけるコミュニティ視聴平均シーンの分布をランキングし、所定の上位Ｎ件をリラックス話題検出結果ファイル３０２ｂに格納すると共に、リラックス話題管理部３２に転送する。

リラックス話題管理部３２は、視聴特徴算出部３２１と視聴タイプ付与部３２２を有する。視聴特徴算出部３２１は、入力された各シーンのアクセス数とリラックス話題検出結果ファイル３０２ｂから読み出したリラックス話題検出結果を対象に、リラックス話題管理規則記憶部３０３ａのリラックス話題管理規則ａを用いて、視聴者が映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率を算出し、検出されたリラックス話題のパターンに対応する視聴者に付与し、結果をリラックス話題管理結果ファイル３０４ａに格納する。

視聴タイプ付与部３２２は、リラックス話題管理規則３０３ｂを参照して、リラックス話題管理結果ファイル３０４ａから読み出した各話題のパターン毎の視聴者群に対して、視聴者の属性に相当するタイプ類を付与し、結果をリラックス話題管理結果ファイル３０４ｂに格納すると共に、話題処理部２を介して出力部４に転送する。

次に、上記の構成における動作を説明する。

図４は、本発明の一実施の形態における全体の動作フローの概略図である。

まず、話題処理部２の動作について説明する。

図５は、本発明の一実施の形態における話題処理部の動作のフローチャートである。

ステップ１０１） まず、入力部１から図６に示すイメージで図７に示すような各シーンのコメントが入力されると、話題処理部２の話題抽出部２１は、話題抽出辞書２１１を用いて、入力された情報を対象に、各シーンに書き込まれたコメントの話題を抽出し、話題抽出結果ファイル２２１を作成し、話題提供部２２に転送する。図８に作成された話題抽出結果ファイル２２１の例を示す。

ステップ１０２） 話題提供部２２は、話題抽出部２１から取得した話題抽出結果と、入力された図９に示すような各シーン視聴開始アクセス数を、リラックス話題検出部３１のコミュニティ視聴平均シーン抽出部３１１に転送する。

ステップ１０３） 一方、話題提供部２２は、ステップ１０１で得られた話題抽出結果を出力部４に転送する。

上記の動作において、例えば、図７の入力例に対して、話題抽出辞書２１１を用いて、シーンａ、シーンｂ、シーンｃに書き込まれたコメントから図８の話題抽出結果例（各シーン毎に話題を表す表記、話題のパターン、文番号、視聴者名）のように話題を抽出し、結果と入力を示す図９の内容を話題提供支援部３のリラックス話題検出部３１に転送する（図４のａ２）。

次に、話題提供支援部３の動作を説明する。

図１０は、本発明の一実施の形態におけるリラックス話題検出部の動作のフローチャートである。

ステップ２０１） 話題提供支援部３では、リラックス話題検出部３１のコミュニティ視聴平均シーン抽出部３１１において、話題処理部２から転送された図９に示す各シーン視聴開始アクセス数を対象にリラックス話題検出手順記憶部３０１ａに格納されているリラックス話題検出手順ａを用いて、映像コンテンツにおけるコミュニティ視聴平均シーンを抽出し、結果をリラックス話題検出結果ファイル３０２ａに格納すると共に、話題抽出結果ファイル２２１に転送する。

ステップ２０２） 話題算出部３１２において、転送された、例えば図８に示すような話題検出結果とリラックス話題検出結果ファイル３０２ａから読み出したデータを対象に、図１１に示すようなリラックス話題検出手順記憶部３０１ｂに格納されているリラックス話題検出手順ｂを用いて、抽出された映像コンテンツにおけるコミュニティ視聴平均シーンの各話題におけるコミュニティ視聴平均シーンの分布をランキングし、上位Ｎ件をリラックス話題検出結果ファイル３０２ｂに格納する。図１１に示すリラックス話題検出手順ｂは、ＩＦ〜ＴＨＥＮ形式で示されている。項番１の例では、ＩＦ「WW（k）のR（k）が最大の時、
（１）WW（k）をリラックス話題とする；
（２）WW（k）に対応するシーン番号、WW（k）のパターン、文番号、視聴者名を出力；
とするものである。但し、
（１）において、コミュニティ視聴平均シーンに出現した話題ＷＷ（ｋ）→（１，２，…，ｋは話題種別の通番）について抽出されたシーンａ，シーンｂ，シーンｃ（コミュニティ視聴平均シーン）について以下のように話題が抽出された。

シーンａ[1]WW（１）＝WKT [2]WW(2)=W12
シーンａ[1]WW（１）＝WKT [2]WW(2)=W22
シーンａ[1]WW（１）＝WKT [2]WW(2)=W32
（２）において、コミュニティ視聴平均シーンの話題のランキングをR(k)で表示する。シーンａ、シーンｂ、シーンｃ（コミュニティ視聴平均シーン）に出現した話題とシーンに出現する回数を以下のように示す。

[1]WW(1)→R(1)→３回
[2]WW(2)→R(2)→１回
[3]WW(3)→R(3)→１回
[4]WW(4)→R(4)→１回
ステップ２０３） 上記のリラックス話題検出結果ファイル３０２ｂから読み出したリラックス話題検出結果と図９に示す各シーン視聴開始アクセス数をリラックス話題管理部３２の視聴特徴算出部３２１へ転送する。

次に、リラックス話題管理部３２の動作を説明する。

図１２は、本発明の一実施の形態におけるリラックス話題管理部の動作のフローチャートである。

ステップ３０１） リラックス話題検出部３１から転送されたリラックス話題検出結果と入力された図９に示すデータを対象に、視聴特徴算出部３２１において、図１３に示すようなリラックス話題管理規則記憶部３０３ａのリラックス話題管理規則ａを用いて、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率を算出し、検出されたリラックス話題のパターンに対応する視聴者に付与し、結果をリラックス話題管理結果ファイル３０４ａに格納すると共に、視聴タイプ付与部３２２に転送する。
図１３に示すリラックス話題管理規則ａは、「対象」と「操作」からなり、同図の例において、「対象」が“検出されたリラックス話題のパターンに出現したシーンと関わる視聴者”である場合の操作は、
［１］ある視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率を算出する。
［２］リラックス話題のパターンに関わる視聴者毎に上記の視聴度と瞬間視聴率を特徴量として付与する。

ここで、「視聴度」とは、
ある視聴者の視聴開始アクセスシーンの数／映像コンテンツのシーン数
であり、「瞬間視聴率」とは、
ある時間帯のあるシーンの視聴開始アクセス数／ある時間帯野映像コンテンツの全視聴開始アクセス数
である。

ステップ３０２） 視聴タイプ付与部３２２は、転送されたリラックス話題管理結果をリラックス話題管理結果ファイル３０４ａから取得し、図９に示すデータを対象に、図１４に示すようなリラックス話題管理規則記憶部３０３ｂを用いて、各話題のパターン毎の視聴者群に対して、視聴者の属性に相当するタイプ類を付与し、結果をリラックス話題管理結果ファイル３０４ｂに格納する。

ここで、図１４に示すリラックス話題管理規則ｂは、「対象」と「操作」からなり、図１４の例では、「対象」が“検出されたリラックス話題のパターンに関わる視聴者群”であるとき、「操作」は、視聴者群の特徴量に対して、
・視聴者群の「視聴度」が最大で、瞬間視聴率が最小のものを「個性タイプ」とし、
・視聴者群の「視聴度」が最小で、瞬間視聴率が最大のものを「大衆タイプ」とするというものである。

ステップ３０３） 上記のリラックス話題管理結果ファイル３０４ｂの内容を話題処理部２を介して出力部４に転送する。

例えば、リラックス話題検出部３１のコミュニティ視聴平均シーン抽出部３１１において、入力された図９のデータからコミュニティ視聴平均シーンを抽出する。図１５に示すシーンａ、シーンｂ、シーンｃが抽出されたコミュニティ視聴平均シーンである（図１５参照）。説明の簡単化のため、本実施の形態では、映像コンテンツのシーンａ、シーンｂ、シーンｃの３つのシーンを用いて説明しているが、実際には、もっと多くのシーンが存在する。ここで、ｍＮ＝３４とし、Ｎ＝１５とし、図１６（Ｂ）に示すように、シーンの視聴開始アクセス数Ｘｉとシーンの数の分布のデータが２／３占めているとする。シーンａ、シーンｂ、シ−ンｃの視聴開始アクセス数は図９により、３４，３４，３２であり、「Ｘｉ−ｍＮ」に従えば、シーンａの場合３４−３４＝０、シーンｂの場合３４−３４＝０、シーンｃの場合３２−３４＝−２となり、図１６（Ａ）のコミュニティ視聴平均シーンの抽出規則に従えば、3＞｜Ｘｉ−ｍＮ｜＝0を満たし、シーンａ、シーンｂ、シーンｃが抽出されたシーンとなり、これをコミュニティ視聴平均シーンという。

話題処理部２から転送された話題抽出結果ファイル２２１のデータ（図８の話題抽出結果例）に対して、シーンａ、シーンｂ、シーンｃ毎に話題が抽出された。シーンａにWKTとW12話題、シーンｂにWKTとW21話題、シーンｃにWKTとW32話題が抽出され、ここで、
WW(k)→シーンａ→［１］WW(1)=WKT ［２］WW(2)=W12
シーンｂ→［１］WW(1)=WKT ［２］WW(3)=W21
シーンｃ→［１］WW(1)=WKT ［２］WW(4)=W32
抽出されたWKT話題は、コミュニティ視聴平均シーンのシーンａ、シーンｂ、シーンｃ共に出現し、リラックス話題検出手順記憶部３０１ｂのリラックス話題検出手順ｂを用いると、シーンａ、シーンｂ、シーンｃ（コミュニティ視聴平均シーン）に検出された話題とシーンに出現する分布（回数）を以下のように示す（コミュニティ視聴平均シーンの話題のランキングをＲ（ｋ）で表示する）。

［１］WW(１)→Ｒ（１）→３回
［２］WW(２)→Ｒ（２）→１回
［３］WW(３)→Ｒ（３）→１回
［４］WW(４)→Ｒ（４）→１回
話題算出部３１２は、リラックス話題検出手順記憶部３０１ｂのリラックス話題検出手順ｂを用いることにより、WKT話題がリラックス話題として検出し、図１７のリラックス話題検出結果ファイル３０２ｂのように、WKT話題に関する「シーンの番号、リラックス話題のパターン、文番号、視聴者名」を出力し、入力された図９に示すデータと一緒に、リラックス話題管理部３２の視聴特徴算出部３２１に転送する。

視聴者特徴算出部３２１は、転送された図１７に示すリラックス話題検出結果ファイル３０２ｂのデータを対象に、リラックス話題管理規則記憶部３０３ａに格納されているリラックス話題管理規則を用いて、視聴者に対し、図９に示す入力データからある視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニケーションにおける各シーンの瞬間視聴率を算出し、リラックス話題のパターンに関わる視聴者毎に計算された視聴度と瞬間視聴率を特徴量として付与し、図１５のようにリラックス話題管理結果ファイル３０４ａに格納する。

視聴タイプ付与部３２２は、図１８に示すようなリラックス話題管理結果ファイル３０４ａのデータを対象として、各リラックス話題パターンに関わる視聴者群に対して、「視聴度」が最大で瞬間視聴率が最小のものを「個人タイプ」に、「視聴度」が最小で瞬間視聴率が最大の視聴者を「大衆タイプ」を付与する。その結果をリラックス話題管理結果ファイル３０４ｂ（図１９参照）に格納し、話題処理部２を介して出力部４に転送する。

このように、リラックスWKT話題に関して、詳細パターン（WKT+W1、WKT+W2、WKT+W3）を提示できるだけではなく、関わる視聴者とその視聴者の特徴を管理することにより、WKT話題と関わる視聴者の傾向を把握することができる。

出力部４では、図１９に示すデータを画面に表示する。

本発明は、上記の実施の形態の動作をプログラムとして構築し、リラックス話題検出手順とリラックス話題管理規則を格納した記憶手段を有する話題提供装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

また、構築されたプログラムをハードディスク装置や、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールして実行させる、または、配布することが可能である。

なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。

本発明は、ネットワークを介した、掲示板、チャット、ブログ等のコミュニケーションに適用可能である。

本発明の原理を説明するための図である。 本発明の原理構成図である。 本発明の一実施の形態における話題情報提供装置の構成図である。 本発明の一実施の形態における全体の動作のフローの概略図である。 本発明の一実施の形態における話題処理部の動作のフローチャートである。 本発明の一実施の形態における入力例のイメージ（シーンとコメント）である。 本発明の一実施の形態における各シーンのコメント入力例である。 本発明の一実施の形態における話題抽出結果ファイルのデータ例である。 本発明の一実施の形態における各シーン視聴開始アクセス数入力例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題検出部の動作のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題検出手順ｂの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題管理部の動作のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題管理規則ａの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題管理規則ｂの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題検出結果ファイルａの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題検出手順ａの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題検出結果ファイルｂの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題管理結果ファイルａの記述例である。 本発明の一実施の形態におけるリラックス話題管理結果例である。 よい循環の連鎖のイメージである。 入力例のイメージ（シーンとコメント）である。

符号の説明

１ 入力部
２ 話題処理部
３ 話題提供支援部
４ 出力部、出力手段
２１ 話題抽出部
２２ 話題提供部
３１ リラックス話題検出部
３２ リラックス話題管理手段、リラックス話題管理部
２１１ 話題抽出辞書
２２１ 話題抽出結果ファイル
３０１ リラックス話題検出手順記憶手段
３０１ａ リラックス話題検出手順記憶部ａ
３０１ｂ リラックス話題検出手順記憶部ｂ
３０２ａ リラックス話題検出結果ファイルａ
３０２ｂ リラックス話題検出結果ファイルｂ
３０３ リラックス話題管理規則記憶手段
３０３ａ リラックス話題管理規則記憶部ａ
３０３ｂ リラックス話題管理規則記憶部ｂ
３０４ａ リラックス話題管理結果ファイルａ
３０４ｂ リラックス話題管理結果ファイルｂ
３１１ コミュニティ視聴平均シーン抽出手段、コミュニティ視聴平均シーン抽出部
３１２ 話題算出手段、話題算出部
３２１ 視聴特徴算出部
３２２ 視聴タイプ付与部

Claims (5)

1. 映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする際に、視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援するための話題情報提供方法であって、
   記憶手段に、
   映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順と、
   経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則と、を格納しておき、
   入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、前記記憶手段の前記リラックス話題検出手順を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出するコミュニティ視聴平均シーン抽出ステップと、
   前記リラックス話題検出手順を参照して、検出された前記コミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出する話題算出ステップと、
   を行うことを特徴とする話題情報提供方法。
2. 検出された前記リラックス話題に対して、前記記憶手段の前記リラックス話題管理規則を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与するリラックス話題管理ステップと、
   前記リラックス話題に前記視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報が付与された情報を出力する出力ステップと、
   を行う請求項1記載の話題情報提供方法。
3. 映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする際に、視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援するための話題情報提供装置であって、
   映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順を格納したリラックス話題検出手順記憶手段と、
   経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則を格納したリラックス話題管理規則記憶手段と、
   を有することを特徴とする話題情報提供装置。
4. 映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする際に、視聴者間のコミュニケーションの活性化を支援するための話題情報提供装置であって、
   映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順を格納したリラックス話題検出手順記憶手段と、
   経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則を格納したリラックス話題管理規則記憶手段と、
   入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、前記リラックス話題検出手順記憶手段を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出するコミュニティ視聴平均シーン抽出手段と、
   前記リラックス話題検出手順記憶手段を参照して、検出された前記コミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出する話題算出手段と、
   検出された前記リラックス話題に対して、前記リラックス話題管理規則記憶手段を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与するリラックス話題管理手段と、
   前記リラックス話題に前記視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報が付与された情報を出力する出力手段と、
   を有することを特徴とする話題情報提供装置。
5. 映像コンテンツを視聴しながらネットワークを介してチャットする場で、視聴者に書き残されたコメントに対して、経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題を取得するための手順であるリラックス話題検出手順を格納したリラックス話題検出手順記憶手段と、
   経験談や体験談のような視聴者同士のコミュニケーションをリラックスさせる話題に対して、視聴者の特徴を付与するための規則であるリラックス話題管理規則を格納したリラックス話題管理規則記憶手段と、
   を有するコンピュータに、
   入力された視聴者の映像コンテンツのシーンに対する視聴開始アクセス数を対象とし、前記リラックス話題検出手順記憶手段を参照して、コミュニティ視聴平均シーンを検出するコミュニティ視聴平均シーン抽出ステップと、
   前記リラックス話題検出手順記憶手段を参照して、検出された前記コミュニティ視聴平均シーンに出現した話題の分布をランキングすることによりリラックス話題を検出する話題算出ステップと、
   検出された前記リラックス話題に対して、前記リラックス話題管理規則記憶手段を参照して、視聴者の映像コンテンツへの視聴度と映像コミュニティにおける各シーンの瞬間視聴率により、検出されたリラックス話題のパターンにおける視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報を付与するリラックス話題管理ステップと、
   前記リラックス話題に前記視聴者の特徴及び視聴者の属性に相当する情報が付与された情報を出力する出力ステップと、
   を実行させることを特徴とする話題情報提供プログラム。

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