JP2022105890A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧する。【解決手段】本開示の情報処理装置は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理装置である。情報処理装置は、配信中のユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた調査対象コンテンツを取得することと、その調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、取得した再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、算出した話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定されたユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行する制御部を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

近年、インターネットのユーザは、自己の情報発信として、ブログや、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）等のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）など、各種のメディアを活用するようになっている。

ここで、上記の各種メディアの中でも、ユーザが作成した動画コンテンツ（ＵＧＣ）の視聴が広く普及しており、例えば、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の需要の推移パターンや人気度の分析が行われている。

そして、特許文献１には、ユーザ生成コンテンツの視聴数の推移を表す簡易な時系列モデルに関する技術が開示されている。この技術によれば、ユーザ生成コンテンツの需要分布を再現することがき、その結果、例えば、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）に代表されるユーザ生成コンテンツを配信するキャッシュサーバの容量設計など、動画コンテンツ（ＵＧＣ）のある期間の視聴数の分布を必要とする各種設計や制御への入力データを生成することができる。

特開２０１７－４５１２０号公報

従来から、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツについて、該コンテンツを閲覧する閲覧ユーザからの需要を予測する需要予測が種々行われていた。そして、コンテンツを投稿する投稿ユーザにとって、自己の情報を効果的に発信するためには、閲覧ユーザからの需要に応えることが重要である。ここで、話題性が高いコンテンツを生成するためには、自身が生成しようとしているコンテンツと関連付けられたコンテンツであって、既に閲覧ユーザに広く拡散されている拡散コンテンツを参考にすることが考えられる。

しかしながら、従来技術によれば、投稿ユーザが自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを探すのに多大な時間を要していた。そして、話題性が高いコンテンツを短時間で効率よく生成するための技術については、未だ改善の余地を残すものである。

本開示の目的は、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧することができる技術を提供することにある。

本開示の情報処理装置は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理装置である。そして、この情報処理装置は、配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行する制御部を備える。

本開示人は、投稿されたコンテンツは、先ず、チャンネル登録者のトップ画面に表示され、多数のチャンネル登録者が長く該コンテンツを閲覧すればするほど、該チャンネル登録者に類似するユーザのトップ画面に該コンテンツが表示され、これが繰り返されることでコンテンツが拡散されていくことを見出した。そこで、話題性が高いコンテンツは、該コンテンツのチャンネル登録者数よりも再生回数が多くなることに着目し、情報処理装置の制御部は、再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、コンテンツの話題度を算出する。ここで、制御部は、前記再生回数を前記チャンネル登録者数で除することで、前記話題度を算出してもよい。これによれば、ユーザは、チャンネル登録者数よりも再生回数が一定以上多くなっているコンテンツ（例えば、再生回数がチャンネル登録者数の３倍以上のコンテンツ）を話題性が高いコンテンツとして比較的簡単に抽出することができるため、投稿ユーザが自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを比較的簡単に探すことができる。また、前記制御部は、前記調査対象コンテンツのうち、前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に関する所定の条件を充足するコンテンツについて、前記話題度を算出してもよいし、これらに、更に、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮して前記話題度を算出してもよい。投稿されてから短い時間でチャンネル登録者外へ拡散されたコンテンツほど、より多くのユーザに拡散されていく、つまり話題性が高くなる。したがって、制御部が、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮することで、より良好にコンテンツの話題度を算出することができる。

また、本開示は、コンピュータによる情報処理方法の側面から捉えることができる。すなわち、本開示の情報処理方法は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理方法であって、コンピュータが、配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行する。

また、本開示は、情報処理プログラムの側面から捉えることができる。すなわち、本開示の情報処理プログラムは、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理プログラムであって、コンピュータに、配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行させる。

本開示によれば、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧することができる。

第１実施形態における情報処理システムの概略構成を示す図である。 第１実施形態における、情報処理システムに含まれるサーバの構成要素をより詳細に示すとともに、サーバと通信を行うユーザ端末の構成要素を示した図である。 第１実施形態における情報処理システムの動作の流れを例示する図である。 話題性が高いコンテンツを調査するユーザに供されるユーザインタフェースを説明するための図である。

以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本開示は実施形態の構成に限定されない。

＜第１実施形態＞
第１実施形態における情報処理システムの概要について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態における情報処理システムの概略構成を示す図である。本実施形態に係る情報処理システム１００は、ネットワーク２００と、サーバ３００と、ユーザ端末４００と、を含んで構成される。なお、本実施形態における情報処理システム１００を利用するユーザは、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）に動画コンテンツ（ＵＧＣ）を投稿する投稿ユーザや、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）に投稿された動画コンテンツ（ＵＧＣ）を閲覧する閲覧ユーザである。

ネットワーク２００は、例えば、ＩＰネットワークである。ネットワーク２００は、ＩＰネットワークであれば、無線であっても有線であっても無線と有線の組み合わせであってもよく、例えば、無線による通信であれば、ユーザ端末４００は、無線ＬＡＮアクセスポイント（不図示）にアクセスし、ＬＡＮやＷＡＮを介してサーバ３００と通信してもよい。また、ネットワーク２００は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網や、光回線、ＡＤＳＬ回線、衛星通信網などであってもよい。

サーバ３００は、ネットワーク２００を介して、ユーザ端末４００と接続される。なお、図１において、説明を簡単にするために、サーバ３００は３台、ユーザ端末４００は２台ずつ示してあるが、これ以下でもこれ以上存在してもよいことは言うまでもない。

サーバ３００は、データの取得、生成、更新等の演算処理及び加工処理のための処理能力のあるコンピュータ機器であればどの様な電子機器でもよく、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、メインフレーム、その他電子機器であってもよい。すなわち、サーバ３００は、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア等の補助記憶装置を有するコンピュータとして構成することができる。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢメモリ、あるいは、ＣＤやＤＶＤのようなディスク記録媒体であってもよい。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納されている。

また、サーバ３００は、本実施形態に係る情報処理システム１００専用のソフトウェアやハードウェア、ＯＳ等を設けずに、クラウドサーバによるＳａａＳ（Software as a Service）、Ｐａａｓ（Platform as a Service）、ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）を適宜用いてもよい。

ユーザ端末４００は、情報処理システム１００を利用するユーザが保有する携帯端末等の電子機器であればよく、例えば、携帯端末、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ等、その他端末機器であってもよい。

次に、図２に基づいて、主にサーバ３００の構成要素の詳細な説明を行う。図２は、第１実施形態における、情報処理システム１００に含まれるサーバ３００の構成要素をより詳細に示すとともに、サーバ３００と通信を行うユーザ端末４００の構成要素を示した図である。

サーバ３００は、機能部として通信部３０１、記憶部３０２、制御部３０３を有しており、補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各機能部等が制御されることによって、各機能部における所定の目的に合致した各機能を実現することができる。ただし、一部または全部の機能はＡＳＩＣやＦＰＧＡのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。

ここで、通信部３０１は、サーバ３００をネットワーク２００に接続するための通信インタフェースである。通信部３０１は、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。サーバ３００は、通信部３０１を介して、ユーザ端末４００やその他の外部装置と通信可能に接続される。

記憶部３０２は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部３０３によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部３０３において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが記憶される装置である。また、記憶部３０２は、ユーザ端末４００等から送信されたデータを記憶する。なお、サーバ３００は、通信部３０１を介してユーザ端末４００等から送信されたデータを取得する。

制御部３０３は、サーバ３００が行う制御を司る機能部である。制御部３０３は、ＣＰＵなどの演算処理装置によって実現することができる。制御部３０３は、更に、取得部３０３１と、算出部３０３２と、判定部３０３３と、抽出部３０３４と、の４つの機能部を有して構成される。各機能部は、記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現してもよい。

取得部３０３１は、ネットワーク２００を介して配信されているユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられたユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得する。ここで、情報処理システム１００のユーザは、ユーザ端末４００を介して上記の単語をサーバ３００に送信することができる。そして、サーバ３００は、通信により取得した上記の単語に基づいて、配信中のコンテンツが格納されている外部装置から調査対象コンテンツを取得する。

ここで、本実施形態におけるユーザ端末４００は、機能部として通信部４０１、入出力部４０２、記憶部４０３を有している。通信部４０１は、ユーザ端末４００をネットワーク２００に接続するための通信インタフェースであり、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。入出力部４０２は、通信部４０１を介して外部から送信されてきた情報等を表示させたり、通信部４０１を介して外部に情報を送信する際に当該情報を入力したりするための機能部である。記憶部４０３は、サーバ３００の記憶部３０２と同様に主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。

入出力部４０２は、更に、表示部４０２１、操作入力部４０２２を有している。表示部４０２１は、各種情報を表示する機能を有し、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）ディスプレイ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等により実現される。操作入力部４０２２は、ユーザからの操作入力を受け付ける機能を有し、具体的には、タッチパネル等のソフトキーあるいはハードキーにより実現される。

情報処理システム１００のユーザは、このように構成されたユーザ端末４００を用いて、上記の単語をサーバ３００に送信することができる。なお、上記の単語とは、例えば、「ケーキ」、「バイクレース」等の任意の単語である。そして、取得部３０３１は、これら単語がコンテンツのタイトルに含まれていたり、コンテンツの内容に含まれると推測されるものを調査対象コンテンツとして取得する。なお、上記の推測には、インターネット検索において利用される周知の検索技術（ＡＩによる予測等）を用いることができる。

更に、取得部３０３１は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得する。そして、取得部３０３１は、これらをサーバ３００の記憶部３０２に記憶させる。なお、取得部３０３１は、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）が提供するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の各種データを取得するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）Ｄａｔａ ＡＰＩを用いて、上記の調査対象コンテンツのＵＲＬや、各コンテンツの再生回数、チャンネル登録者数を取得することができる。

そして、サーバ３００の制御部３０３が有する算出部３０３２は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、コンテンツの話題度を算出する。

ここで、話題度とは、ユーザ生成コンテンツの話題性を表すパラメータであって、再生回数をチャンネル登録者数で除することで定義される。本開示人は、投稿されたコンテンツは、先ず、チャンネル登録者のトップ画面に表示され、多数のチャンネル登録者が長く該コンテンツを閲覧すればするほど、該チャンネル登録者に類似するユーザのトップ画面に該コンテンツが表示され、これが繰り返されることでコンテンツが拡散されていくことを見出した。つまり、話題性が高いコンテンツは、該コンテンツのチャンネル登録者数よりも再生回数が多くなることに着目し、上記の如く話題度を定義する。

なお、算出部３０３２は、調査対象コンテンツのうち、再生回数及びチャンネル登録者数に関する所定の条件を充足するコンテンツについて、話題度を算出してもよいし、これらに、更に、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮して話題度を算出してもよい。投稿されてから短い時間でチャンネル登録者外へ拡散されたコンテンツほど、より多くのユーザに拡散されていく、つまり話題性が高くなる、ことが見出されたため、算出部３０３２が、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮することで、より良好にコンテンツの話題度を算出することができる。

そして、サーバ３００の制御部３０３が有する判定部３０３３は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定する。そして、抽出部３０３４が、話題度が閾値よりも高いと判定されたユーザ生成コンテンツを抽出する。

なお、制御部３０３が、取得部３０３１、算出部３０３２、判定部３０３３、および抽出部３０３４の処理を実行することで、本開示に係る制御部として機能する。

ここで、本実施形態における情報処理システム１００の動作の流れについて説明する。図３は、本実施形態における情報処理システム１００の動作の流れを例示する図である。図３では、本実施形態における情報処理システム１００における各構成要素間の動作の流れ、および各構成要素が実行する処理を説明する。

本実施形態では、先ず、ユーザ端末４００によって、調査対象ワードが取得される（Ｓ１０１）。情報処理システム１００のユーザが、調査対象として取得したいコンテンツに関連する単語をユーザ端末４００に入力することで、調査対象ワードが取得される。このとき、ユーザは、サーバ３００によって提供された、または、ユーザ端末４００に事前にインストールされた所定のアプリによって提供されたユーザインタフェースを介して、上記の調査対象ワードを入力することができる。図４は、話題性が高いコンテンツを調査するユーザに供されるユーザインタフェースを説明するための図である。図４に例示する画面ＳＣ１は、ユーザが調査対象ワードや検索条件を入力するための画面であって、ユーザが有するユーザ端末４００の表示部４０２１に表示される。画面ＳＣ１には、調査対象ワードの入力フィールドＳＣ１１、検索条件の入力フィールドＳＣ１２、動画取得数の入力フィールドＳＣ１３、日付の入力フィールドＳＣ１４、チャンネル登録者数の入力フィールドＳＣ１５、および再生回数の入力フィールドＳＣ１６が示される。本実施形態では、調査対象ワードの入力に加えて、話題度の判定に使用する閾値（図４の検索条件）や、取得するコンテンツ数、日付、チャンネル登録者数、再生回数の条件を入力することができる。ユーザ端末４００は、これら情報をサーバ３００に送信する（Ｓ１０２）。なお、図４に示す例は、「ケーキ」に関連するコンテンツであって、２０２０年１月１日以降に投稿され、チャンネル登録者数が５０００以上、再生回数が１００００以上で、再生回数／チャンネル登録者数が３以上のコンテンツを１００個取得するための入力である。また、このようなユーザインタフェースの画面ＳＣ１には、上記以外の条件を入力するための入力フィールドが設けられてもよい。例えば、画面ＳＣ１には、上記に加えて、一日あたりの平均再生回数の条件を入力するための入力フィールドを設けることができる。

ユーザ端末４００からの情報を受信したサーバ３００は、ネットワーク２００を介して配信されているユーザ生成コンテンツの中から、ユーザによって入力された調査対象ワードに関連付けられた調査対象コンテンツを取得する（Ｓ１０３）。そして、サーバ３００は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得する（Ｓ１０４）。ここで、サーバ３００は、上述したように、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）が提供するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の各種データを取得するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）Ｄａｔａ ＡＰＩを用いて、調査対象コンテンツのＵＲＬや、各コンテンツの再生回数、チャンネル登録者数を取得することができる。そして、サーバ３００は、これらを記憶部３０２に記憶させる。

更に、サーバ３００は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数をチャンネル登録者数で除することで定義される話題度を算出する（Ｓ１０５）。そして、算出した話題度が閾値よりも高いか否かを判定する（Ｓ１０６）。本実施形態では、この閾値が、ユーザによって、上記の図４に示した検索条件の入力フィールドＳＣ１２に入力され、例えば、再生回数／チャンネル登録者数が３以上のものが、話題度が閾値よりも高いコンテンツと判定される。更に、サーバ３００は、話題度が閾値よりも高いと判定されたユーザ生成コンテンツを抽出する（Ｓ１０７）。そして、サーバ３００は、抽出したコンテンツに関する情報をユーザ端末４００に送信する（Ｓ１０８）。

ユーザ端末４００は、サーバ３００から送信されたコンテンツ情報を取得する（Ｓ１０９）。そうすると、ユーザは、ユーザ端末４００を介してこれらを閲覧したり分析したりすることができる。ここで、投稿ユーザにとって、自己の情報を効果的に発信するためには、閲覧ユーザからの需要に応えることが重要である。そして、話題性が高いコンテンツを生成するためには、自身が生成しようとしているコンテンツと関連付けられたコンテンツであって、既に閲覧ユーザに広く拡散されている拡散コンテンツを参考にすることが考えられる。上記の処理によれば、チャンネル登録者数よりも再生回数が一定以上多くなっているコンテンツ（例えば、再生回数がチャンネル登録者数の３倍以上のコンテンツ）を話題性が高いコンテンツとして比較的簡単に抽出することができるため、投稿ユーザが自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを比較的簡単に探すことができる。

以上に述べた情報処理システム１００によれば、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧することができる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態における情報処理システムについて、以下に説明する。本実施形態におけるサーバ３００は、配信中のユーザ生成コンテンツの中から、１日の再生回数と、第１所定期間における平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する。

ここで、第１所定期間とは、例えば、過去１０日間である。サーバ３００は、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）が提供するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の各種データを取得するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）Ｄａｔａ ＡＰＩを用いて、配信中のコンテンツの１日の再生回数を日々取得するとともに、これらを記憶部３０２に記憶させる。例えば、或るコンテンツについて、過去１０日間の総再生回数が１０００回である場合には、上記の第１所定期間における平均再生回数は１００回となる。このようなコンテンツが、例えば、１日の再生回数として２００回以上を記録すると、サーバ３００は、該コンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する。このとき、１日の再生回数（２００回）と、第１所定期間における平均再生回数（１００回）と、の比率は２．０であり、上記の閾値が１．５のときには、該比率が該閾値以上となるため、急上昇コンテンツとして抽出される。なお、上記の第１所定期間や閾値は、例えば、上述した第１実施形態と同様に、ユーザインタフェースを介して予め設定することができる。また、サーバ３００は、上述した第１実施形態と同様に、抽出したコンテンツに関する情報をユーザ端末４００に送信する。

これによれば、ユーザは、再生回数が急上昇しているコンテンツを迅速に探すことができたり、自身が投稿したコンテンツの再生回数が急上昇したタイミングを把握することができる。その結果、ユーザは、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧できたり、自身が投稿したコンテンツの再生回数が急上昇したタイミングで、更に新たなコンテンツを投稿したりすることができる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態における情報処理システムについて、以下に説明する。上述した第１実施形態によると、サーバ３００の制御部３０３が有する取得部３０３１は、ネットワーク２００を介して配信されているユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられたユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得する。ここで、仮に、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツの再生回数を総和した総再生回数を、調査対象コンテンツに含まれるコンテンツ数で除した、平均再生回数が比較的少ない場合には、投稿ユーザが、該調査対象コンテンツに含まれる或るコンテンツを参考にして自身のコンテンツを生成したとしても、話題性が高いコンテンツが生成され難くなる傾向にある。なぜなら、このような調査対象コンテンツに関連する単語を検索して閲覧するユーザの数がそもそも少ないからである。

そこで、本実施形態に係る情報処理システムでは、ユーザ端末４００を介して上記の単語が入力されると、取得部３０３１は、通信により取得した該単語に基づいて、配信中のコンテンツが格納されている外部装置から調査対象コンテンツを取得するとともに、該調査対象コンテンツにおける上記の平均再生回数を算出し、算出した平均再生回数をユーザ端末４００に送信する。そうすると、ユーザは、自身がユーザ端末４００に入力した単語についての閲覧ユーザの興味、関心（自身がユーザ端末４００に入力した単語についての市場ボリューム）を事前に把握することができる。そして、ユーザは、平均再生回数が少ないと判断すれば、上記とは異なる単語を再度ユーザ端末４００に入力し、取得部３０３１による調査対象コンテンツの取得をやり直すことができる。そして、ユーザは、取得し直した調査対象コンテンツにおける平均再生回数を再度評価する。これを繰り返すことによって、ユーザは、閲覧ユーザの興味、関心が高い単語（市場ボリュームが大きい単語）を調査することができる。

そして、このようにして調査された、閲覧ユーザの興味、関心が高い単語に関連付けられた調査対象コンテンツが取得され、サーバ３００の制御部３０３が有する算出部３０３２は、この調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、コンテンツの話題度を算出する。これによれば、話題性が高いユーザ生成コンテンツをより好適に短時間で効率よく抽出して閲覧することができる。

＜その他の変形例＞
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。例えば、本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。

投稿ユーザは、自己の情報を効果的に発信するためには、自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを探して、そこから閲覧ユーザの需要を分析するとともに、自身のチャンネル登録者数の増加に寄与したコンテンツを分析することも重要である。従来までは、自身のチャンネル内でどのコンテンツがチャンネル登録者数の増加に寄与したかを把握することが困難だった。そこで、サーバ３００は、チャンネル内でのコンテンツの投稿タイミングと、チャンネル登録者数の時間毎の推移と、に基づいて、各コンテンツに対するチャンネル貢献度を算出してもよい。これによれば、自身のチャンネル内の各コンテンツについて、該コンテンツが投稿されてからのチャンネル登録者数の増加への貢献度を表すチャンネル貢献度を把握することができ、投稿ユーザは、自身のチャンネル登録者数の増加に寄与したコンテンツを分析することが可能となる。

また、サーバ３００は、新たに投稿されたコンテンツの勢いを判定してもよい。詳しくは、サーバ３００は、配信中のユーザ生成コンテンツの中から、新たに投稿された投稿コンテンツにおける投稿されてから第２所定期間の再生回数と、該投稿コンテンツと同一チャンネル内に過去に投稿された複数のコンテンツにおける投稿されてから該第２所定期間の平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを勢いコンテンツとして更に抽出してもよい。ここで、第２所定期間とは、例えば、６時間である。サーバ３００は、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）が提供するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の各種データを取得するＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）Ｄａｔａ ＡＰＩを用いて、投稿コンテンツにおける投稿されてから第２所定期間の再生回数を取得するとともに、これらを記憶部３０２に記憶させる。例えば、或るコンテンツについて投稿されてから６時間の再生回数が５００回であって、該コンテンツと同一チャンネル内に過去に投稿された１０コンテンツについて、それらが投稿されてから６時間の各再生回数を平均した平均再生回数が２５０回である場合には、上記の比率が２．０となる。そして、例えば、上記の閾値が１．５のときには、該比率が該閾値以上となるため、勢いコンテンツとして抽出される。なお、上記の第２所定期間や閾値は、例えば、上述した第１実施形態と同様に、ユーザインタフェースを介して予め設定することができる。また、サーバ３００は、上述した第１実施形態と同様に、抽出したコンテンツに関する情報をユーザ端末４００に送信する。これにより、ユーザは、勢い判定されたコンテンツを確認することができる。

また、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）においては、既に投稿されている動画コンテンツ（ＵＧＣ）に関連表示させるために、タグを共通化することが好ましい。しかしながら、従来までは、投稿されたＵＧＣのタグを取得するのに手間がかかっていた。そこで、サーバ３００は、ユーザ端末４００を介してＵＧＣのＵＲＬが入力されると、該ＵＧＣにアクセスしてタグを取得し、それをユーザ端末４００に送信するようにしてもよい。

更に、サーバ３００は、ユーザ端末４００を介してＵＧＣの翻訳言語が入力されると、該ＵＧＣにアクセスして、タイトルや字幕等を翻訳するような処理を実行してもよい。

また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。例えば、取得部３０３１をサーバ３００とは別の演算処理装置に形成してもよい。このとき当該別の演算処理装置はサーバ３００と好適に協働可能に構成される。また、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。

本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク・ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。

１００・・・情報処理システム
２００・・・ネットワーク
３００・・・サーバ
３０１・・・通信部
３０２・・・記憶部
３０３・・・制御部
４００・・・ユーザ端末

Claims (7)

1. ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理装置であって、
   配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、
   を実行する制御部を備える、情報処理装置。
2. 前記制御部は、
   前記再生回数を前記チャンネル登録者数で除することで、前記話題度を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記制御部は、
   前記調査対象コンテンツのうち、前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に関する所定の条件を充足するコンテンツについて、前記話題度を算出する、
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、
   配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、１日の再生回数と、第１所定期間における平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する、
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記制御部は、
   配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、新たに投稿された投稿コンテンツにおける投稿されてから第２所定期間の再生回数と、該投稿コンテンツと同一チャンネル内に過去に投稿された複数のコンテンツにおける投稿されてから該第２所定期間の平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを勢いコンテンツとして更に抽出する、
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理方法であって、
   コンピュータが、
   配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、
   を実行する情報処理方法。
7. ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理プログラムであって、
   コンピュータに、
   配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、
   前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、
   を実行させる情報処理プログラム。

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