JP4281790B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、人の感じ方を表す情報をメタデータとしてコンテンツに設定することができるようにした情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
近年、音楽コンテンツにメタデータを設定し、設定したメタデータを用いて、ユーザに適した音楽コンテンツを推薦するような技術が各種提案されている。
メタデータとしては、例えば、ジャンル、アーティスト名、公表年月日などの音楽コンテンツを特定する情報の他、音楽コンテンツ自体に信号処理を施し、解析することによって得られた音量、テンポ、ハーモニーなどの情報も設定されるようになされている。
特許文献１には、脈拍データに基づいてコンテンツを評価し、それを検索に利用する技術が開示されている。特許文献２には、コンテンツ視聴時の脳波等に基づいてコンテンツの要約を作成する技術が開示されている。
特開２００３−１６０９５号公報
特開２００５−１２８８８４号公報
音楽コンテンツ自体に信号処理を施し、解析することによって得られた情報は、信号の特徴を表現する客観的な情報であり、その音楽コンテンツを聴いた人の感じ方を表現するような主観的な情報ではない。
主観的な情報をメタデータとして音楽コンテンツに設定することができれば、人の感じ方を基準にした音楽コンテンツの推薦などを行うことができ、有用であると考えられる。例えば、ある音楽コンテンツを聴いていたところ心地よいと感じたことから、似たような心地よさを感じることのできる他の音楽コンテンツを次に聴く音楽コンテンツとして装置に選択させたりすることができればユーザにとって便利である。
音量、テンポ、ハーモニーなどの似ている他の音楽コンテンツを推薦するようにすることもできるが、実際には、人が音楽コンテンツの何の特徴に基づいて心地よいと感じているかは不明である。よって、心地よい感じ方のできる音楽コンテンツを推薦するにあたって、感じ方を基準に音楽コンテンツを推薦することが最も直接的であると考えられる。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、人の感じ方を表す情報をメタデータとしてコンテンツに設定することができるようにするものである。
本発明の第１の側面の情報処理装置は、被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定し、測定結果を表す時系列の情報を生体情報として出力する測定手段と、前記測定手段から出力された前記生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得する生体情報取得手段と、前記生体情報取得手段により取得された前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定する特定手段と、前記複数のテストコンテンツ全体を、前記特定手段により特定された同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当てる分類手段と、それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析する第１の解析手段と、メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析する第２の解析手段と、前記第２の解析手段による前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が前記第１の解析手段により得られたテストコンテンツが属するグループに対して前記分類手段により割り当てられたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定する設定手段とを備える。
前記設定手段により設定された前記メタデータを記録する記録手段をさらに設けることができる。
前記記録手段に記録された前記メタデータに基づいて前記コンテンツの推薦を行う推薦手段をさらに設けることができる。
本発明の第１の側面の情報処理方法またはプログラムは、被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得し、取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定し、前記複数のテストコンテンツ全体を、特定した同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当て、それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析し、メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析し、前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定するステップを含む。
本発明の第２の側面の情報処理装置は、測定手段を用いることによって、コンテンツの推薦を受けるユーザがテストコンテンツを聴いたときの生体情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に前記推薦を受けるユーザと同じ生体反応が測定された被験者のグループを、前記推薦を受けるユーザのグループとして特定する特定手段と、コンテンツにメタデータとして設定された前記被験者のグループ毎のカテゴリのうちの、前記特定手段により特定された前記推薦を受けるユーザが属するグループのカテゴリに基づいて、同じカテゴリが設定されているコンテンツの推薦を行う推薦手段とを備える。
本発明の第２の側面の情報処理方法またはプログラムは、測定手段を用いることによって、コンテンツの推薦を受けるユーザがテストコンテンツを聴いたときの生体情報を取得し、取得した生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に前記推薦を受けるユーザと同じ生体反応が測定された被験者のグループを、前記推薦を受けるユーザのグループとして特定し、コンテンツにメタデータとして設定された前記被験者のグループ毎のカテゴリのうちの、特定した前記推薦を受けるユーザが属するグループのカテゴリに基づいて、同じカテゴリが設定されているコンテンツの推薦を行うステップを含む。
本発明の第１の側面においては、被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量が生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報が、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得される。また、取得された前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループが特定され、前記複数のテストコンテンツ全体が、特定された同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類され、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリが割り当てられる。さらに、それぞれのテストコンテンツの特徴が信号処理によって解析され、メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴が前記信号処理と同じ処理によって解析される。前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てられたカテゴリを表す情報が、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定される。
本発明の第２の側面においては、測定手段を用いることによって、コンテンツの推薦を受けるユーザがテストコンテンツを聴いたときの生体情報が取得され、取得された生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に前記推薦を受けるユーザと同じ生体反応が測定された被験者のグループが、前記推薦を受けるユーザのグループとして特定される。また、コンテンツにメタデータとして設定された前記被験者のグループ毎のカテゴリのうちの、特定された前記推薦を受けるユーザが属するグループのカテゴリに基づいて、同じカテゴリが設定されているコンテンツの推薦が行われる。
本発明によれば、人の感じ方を表す情報をメタデータとしてコンテンツに設定することができる。
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１を用いて音楽コンテンツにメタデータを設定するときの外観の例を示す図である。
図１に示されるように、情報処理装置１はディスプレイなどを備えるコンピュータである。情報処理装置１にはケーブルを介してヘッドギア２が接続される。
ヘッドギア２は被験者が頭に装着する機器であり、被験者の頭部に近赤外光を照射し、音楽コンテンツ（音楽コンテンツを再生して出力される音）を聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する。ヘッドギア２により測定された生体反応を表す信号は情報処理装置１に出力される。
情報処理装置１によるメタデータの設定は、１００曲などの限られた数の音楽コンテンツを複数の被験者に実際に聴かせることによって得られた生体情報に基づいて、実際に聴かせたならばこのような反応を被験者が示すであろうと考えられる生体反応を予測し、予測した生体反応を表す情報を、対象の音楽コンテンツにメタデータとして設定することによって行われる。
世の中に音楽コンテンツは無数にあり、その全てを被験者に聴かせてそれぞれの音楽コンテンツにメタデータを設定することは現実的ではないから、このように、限られた数の音楽コンテンツをテストコンテンツとして用い、それを聴かせたときの反応から予測される生体反応を表す情報を、対象の音楽コンテンツにメタデータとして設定することが情報処理装置１においては行われる。
図２は、情報処理装置１のハードウエア構成例を示すブロック図である。
CPU(Central Processing Unit)１１は、ROM(Read Only Memory)１２に記憶されているプログラム、または、記録部１８からRAM(Random Access Memory)１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１３にはまた、CPU１１が各種の処理を実行する上において必要なデータなどが適宜記憶される。
CPU１１、ROM１２、およびRAM１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インタフェース１５も接続されている。
入出力インタフェース１５には、キーボード、マウス、ヘッドギア２が接続されるケーブルの端子などよりなる入力部１６、LCD(Liquid Crystal Display)などのディスプレイや、テストコンテンツを再生して得られた音を出力するスピーカなどよりなる出力部１７、および、ハードディスクなどより構成される記録部１８が接続されている。なお、テストコンテンツの再生は、情報処理装置１により行われるのではなく、他のプレーヤにより行われるようにしてもよい。
入出力インタフェース１５にはまたドライブ１９が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリからなるリムーバブルメディア２０が適宜装着される。
図３は、情報処理装置１の機能構成例を示すブロック図である。図３に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図２のCPU１１により所定のプログラムが実行されることによって実現される。
図３に示されるように、情報処理装置１においては事前処理部３１とコンテンツ推薦部３２が実現される。情報処理装置１が行う処理には、メタデータを設定する処理と、設定したメタデータを用いて音楽コンテンツの推薦を行う処理とがあり、前者の処理が事前処理として事前処理部３１により行われ、後者の処理がコンテンツ推薦部３２により行われる。事前処理部３１は生体情報取得部４１、生体情報処理部４２、およびコンテンツメタデータDB(Data Base)４３から構成される。
事前処理部３１の生体情報取得部４１は、ヘッドギア２から供給された信号に基づいて生体情報を取得し、取得した生体情報を生体情報処理部４２に出力する。
例えば、テストコンテンツ１をユーザＡに聴かせたときのユーザＡの生体反応、テストコンテンツ２をユーザＡに聴かせたときのユーザＡの生体反応、・・・、テストコンテンツ１をユーザＢに聴かせたときのユーザＢの生体反応、テストコンテンツ２をユーザＢに聴かせたときのユーザＢの生体反応、・・・といったように、複数のテストコンテンツをそれぞれ複数の被験者（ユーザ）に聴かせたときの生体反応を表す時系列の情報が生体情報として生体情報取得部４１により取得される。
生体情報処理部４２は、生体情報取得部４１から供給された生体情報に基づいて、対象の音楽コンテンツにメタデータを設定し、設定したメタデータをコンテンツメタデータDB４３に出力する。生体情報処理部４２の構成と、生体情報処理部４２において行われるメタデータの設定については後に詳述する。
コンテンツメタデータDB４３は、生体情報処理部４２から供給されたメタデータを記録する。コンテンツメタデータDB４３に記録されたメタデータは、音楽コンテンツの推薦を行うときにコンテンツ推薦部３２により適宜用いられる。
コンテンツ推薦部３２は、コンテンツメタデータDB４３に記録されているメタデータを参照して音楽コンテンツの推薦を行う。例えば、コンテンツ推薦部３２は、ある音楽コンテンツの再生中、それと同じメタデータが設定されている音楽コンテンツをコンテンツメタデータDB４３にメタデータが記録されている音楽コンテンツの中から選択し、選択した音楽コンテンツのタイトル、アーティスト名などの情報をディスプレイに表示する。
図４は、図３の生体情報処理部４２の構成例を示すブロック図である。
図４に示されるように、生体情報処理部４２は、生体情報分類部５１、ユーザグループ特定部５２、テストコンテンツ分類部５３、テストコンテンツ解析部５４、設定対象コンテンツ解析部５５、およびメタデータ設定部５６から構成される。生体情報取得部４１から出力された生体情報は生体情報分類部５１に供給される。
生体情報分類部５１は、生体情報取得部４１から供給された生体情報を所定の数のパターンに分類し、分類結果をユーザグループ特定部５２に出力する。
例えば、生体情報分類部５１は、上述したように生体情報は時系列の情報であるから、ラグ（遅延）を考慮した上でそれぞれの生体情報の相互相関をとり、パターンに分類する。
また、生体情報分類部５１は、波形で表される生体情報の最大値、最小値（ヘモグロビン量の最大値、最小値）などの特徴となる時間軸上での点の分布に基づいて所定の数の典型的な形状を設定し、生体情報取得部４１から供給された生体情報に１つずつ注目して、注目した生体情報を、形状の類似度が最も高くなるような典型的な形状のパターンに分類する。
図５は、生体情報のパターンの例を示す図である。
図５の上段に示される曲線Ｃ1，Ｃ2、中段に示される曲線Ｃ11，Ｃ12、下段に示される曲線Ｃ21，Ｃ22はそれぞれ生体情報を表す。横方向は時間方向を表し、縦方向は測定されたヘモグロビン量を表す。
この例においては、相関の高さなどに基づいて、曲線Ｃ1と曲線Ｃ2がパターンＡに分類され、曲線Ｃ11と曲線Ｃ12がパターンＢに分類されている。曲線Ｃ21と曲線Ｃ22はパターンＣに分類されている。
このようにして分類された生体情報がユーザグループ特定部５２に出力される。
ユーザグループ特定部５２は、生体情報分類部５１により分類された生体情報に基づいて、似たような生体反応を示す被験者からなるユーザグループを特定し、特定したユーザグループの情報を生体情報とともにテストコンテンツ分類部５３に出力する。
図６は、生体情報の例を示す図である。
図６には、テストコンテンツ１乃至５を聴いた被験者であるユーザＡ乃至Ｄから得られた生体情報が波形によって示されている。それぞれの波形に付されている“Ｐ”と数字は分類された生体情報のパターンを表す。
例えば、テストコンテンツ１を聴いているユーザＡから得られた生体情報とユーザＢから得られた生体情報はいずれもパターンＰ1-1に分類され、テストコンテンツ１を聴いているユーザＣから得られた生体情報とユーザＤから得られた生体情報はいずれもパターンＰ1-2に分類されている。
同様に、テストコンテンツ２乃至５を聴いているユーザＡから得られた生体情報とユーザＢから得られた生体情報は、それぞれ、パターンＰ2-1，Ｐ3-1，Ｐ4-1，Ｐ5-1に分類され、テストコンテンツ２乃至５を聴いているユーザＣから得られた生体情報とユーザＤから得られた生体情報は、それぞれ、パターンＰ2-2，Ｐ3-2，Ｐ4-2，Ｐ5-2に分類されている。
このような生体情報がユーザＡ乃至Ｄから得られた場合、ユーザＡの生体情報とユーザＢの生体情報は似ており、パターンが一致するから、同じユーザグループＸに属するユーザとして特定される。また、ユーザＣの生体情報とユーザＤの生体情報は似ており、パターンが一致するから、同じユーザグループＹに属するユーザとして特定される。
この例においては、ユーザＡから得られる生体情報のパターンとユーザＢから得られる生体情報のパターンは一致し、ユーザＣから得られる生体情報のパターンとユーザＤから得られる生体情報のパターンは一致するものとしているが、実際には一部異なるパターンが得られたりもする。
生体情報は脳の活動状況を表し、音楽コンテンツを聴いたときの感じ方によって活動状況が異なると考えられるから、同じユーザグループに属するユーザは、音楽コンテンツのある特徴に対して、似たような感じ方（反応）をするユーザであること、すなわち、似たような聴き方をするユーザであることを表す。一定のテンポに対して無意識のうちに反応を示すような聴き方であったり、歌手の一定の周波数の声に対して無意識のうちに反応を示すような聴き方であったりするように、同じ音楽コンテンツであっても、その聴き方には人によって違いがある。
図７は、ユーザグループの特定の例を示す図である。
例えば、生体情報に基づいてそれぞれのユーザがある共通空間にマッピングされ、最適尺度法などによって、距離の近いユーザをまとめるようにしてユーザグループが形成される。
図７の例においては、生体情報から得られるある要素（次元１）を横軸、他の要素（次元２）を縦軸としてそれぞれのユーザがマッピングされ、ユーザグループ１乃至４が形成されている。例えばユーザグループ１は、「Ｕ２０３」で表されるユーザ、「Ｕ２０５」で表されるユーザ、「Ｕ２０８」で表されるユーザ、「Ｕ２０９」で表されるユーザ、「Ｕ２１４」で表されるユーザ、および「Ｕ２１５」で表されるユーザから形成されている。
このようにして特定されたユーザグループの情報が生体情報とともにテストコンテンツ分類部５３に出力される。
図４のテストコンテンツ分類部５３は、ユーザグループ特定部５２から供給されたユーザグループの情報と生体情報に基づいて、テストコンテンツ全体を、同じユーザグループのユーザが聴いたときに似たような生体情報が得られるテストコンテンツ毎にグループ分けし、それぞれのグループにカテゴリを割り当てる。カテゴリはテストコンテンツを聴いたユーザから得られた生体情報に応じて設定されるから、生体情報を表す情報でもある。
例えば、図６に示されるような生体情報が得られている場合、ユーザグループＸに属するユーザＡとユーザＢがテストコンテンツ１を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツはテストコンテンツ１乃至５の中には他にないから、テストコンテンツ１にはあるカテゴリが設定される。
また、ユーザＡとユーザＢがテストコンテンツ２を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツとしてテストコンテンツ５があるから、テストコンテンツ２とテストコンテンツ５には同じカテゴリが設定される。図６に示されるように、ユーザＡとユーザＢがテストコンテンツ２を聴いたときに得られる生体情報のパターンであるパターンＰ2-1と、テストコンテンツ５を聴いたときに得られる生体情報のパターンであるパターンＰ5-1は形状が近い。
さらに、ユーザＡとユーザＢがテストコンテンツ３を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツとしてテストコンテンツ４があるから、テストコンテンツ３とテストコンテンツ４には同じカテゴリが設定される。図６に示されるように、ユーザＡとユーザＢがテストコンテンツ３を聴いたときに得られる生体情報のパターンであるパターンＰ3-1と、テストコンテンツ４を聴いたときに得られる生体情報のパターンであるパターンＰ4-1は形状が近い。
一方、ユーザグループＹに属するユーザＣとユーザＤがテストコンテンツ１を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツとしてテストコンテンツ２があるから、テストコンテンツ１とテストコンテンツ２には同じカテゴリが設定される。図６に示されるように、ユーザＣとユーザＤがテストコンテンツ１を聴いたときに得られる生体情報のパターンであるパターンＰ1-2と、テストコンテンツ２を聴いたときに得られる生体情報のパターンであるパターンＰ2-2は形状が近い。
また、ユーザＣとユーザＤがテストコンテンツ３を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツはテストコンテンツ１乃至５の中には他にないから、テストコンテンツ３にはあるカテゴリが設定される。
さらに、ユーザＣとユーザＤがテストコンテンツ４を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツはテストコンテンツ１乃至５の中には他にないから、テストコンテンツ４にはあるカテゴリが設定される。
ユーザＣとユーザＤがテストコンテンツ５を聴いたときに得られる生体情報と似たような生体情報が得られるテストコンテンツはテストコンテンツ１乃至５の中には他にないから、テストコンテンツ５にはあるカテゴリが設定される。
図８は、テストコンテンツのカテゴリの例を示す図である。
図８の例においては、ユーザグループＸ内では、テストコンテンツ１にはカテゴリＸ2が設定され、テストコンテンツ２とテストコンテンツ５には同じカテゴリであるカテゴリＸ3が設定されている。テストコンテンツ３とテストコンテンツ４には同じカテゴリであるカテゴリＸ1が設定されている。
一方、ユーザグループＹ内では、テストコンテンツ１とテストコンテンツ２には同じカテゴリであるカテゴリＹ1が設定され、テストコンテンツ３にはカテゴリＹ3が設定されている。テストコンテンツ４にはカテゴリＹ4が設定され、テストコンテンツ５にはカテゴリＹ2が設定されている。
同じカテゴリに属するテストコンテンツは、同じユーザグループに属する、似たような聴き方をするユーザが聴いたときに似たような感じ方をする音楽コンテンツ、すなわち、ある聴き方で聴いたときに似たような感じ方をする音楽コンテンツであることを表す。
ユーザグループＸ内でカテゴリＸ3に属するとしてグループ分けされたテストコンテンツ２とテストコンテンツ５は、ユーザＡとユーザＢの聴き方と似たような聴き方で聴いたときには似たような感じ方をする音楽コンテンツといえ、カテゴリＸ1に属するとしてグループ分けされたテストコンテンツ３とテストコンテンツ４は、ユーザＡとユーザＢの聴き方と似たような聴き方で聴いたときには似たような感じ方をする音楽コンテンツといえる。
例えば、テストコンテンツ２とテストコンテンツ５は、ユーザＡとユーザＢの聴き方と似たような聴き方で聴いたときには似たような感じ方をするものの、ユーザＣとユーザＤの聴き方と似たような聴き方で聴いたときには、異なる感じ方をする音楽コンテンツとなる。
一方、ユーザグループＹ内でカテゴリＹ1に属するとしてグループ分けされたテストコンテンツ１とテストコンテンツ２は、ユーザＣとユーザＤの聴き方と似たような聴き方で聴いたときには似たような感じ方をする音楽コンテンツといえる。
このようにして得られたカテゴリの情報がテストコンテンツ解析部５４に出力される。テストコンテンツ解析部５４に対してはテストコンテンツも供給される。
図４のテストコンテンツ解析部５４は、それぞれのテストコンテンツに対して信号処理を施し、音量、リズム、ハーモニーなどの、テストコンテンツの客観的な特徴を解析する。テストコンテンツ解析部５４により得られた特徴は、テストコンテンツ分類部５３により得られたカテゴリの情報とともにメタデータ設定部５６に出力される。
図９は、テストコンテンツの特徴の例を示す図である。
図９には、音量、リズム、ハーモニーなどが、テストコンテンツを対象とした信号処理によって得られた特徴として示されている。また、制作者などにより決定されたジャンルとアーティストが特徴として付加されている。
図９の例においては、テストコンテンツ１の特徴については、音量はａ1、リズムはｂ3、ハーモニーはｃ3、ジャンルはｄ2、アーティストはｅ1で表され、テストコンテンツ２の特徴については、音量はａ2、リズムはｂ3、ハーモニーはｃ3、ジャンルはｄ4、アーティストはｅ1で表されている。
テストコンテンツ３の特徴については、音量はａ3、リズムはｂ1、ハーモニーはｃ1、ジャンルはｄ3、アーティストはｅ3で表され、テストコンテンツ４の特徴については、音量はａ4、リズムはｂ1、ハーモニーはｃ2、ジャンルはｄ3、アーティストはｅ4で表されている。テストコンテンツ５の特徴については、音量はａ2、リズムはｂ3、ハーモニーはｃ4、ジャンルはｄ4、アーティストはｅ5で表されている。
このようなテストコンテンツの客観的な特徴に基づいて、ユーザグループＸに属するユーザであるユーザＡとユーザＢが似たような感じ方をするテストコンテンツ２とテストコンテンツ５は、ジャンルが共通し、かつ、後半にかけてリズムが早くなるような曲である点で共通する、といったような、ユーザＡとユーザＢにとって似ているように感じるテストコンテンツの客観的な特徴の学習を行うことが可能となる。図９の例においては、テストコンテンツ２とテストコンテンツ５のリズムはｂ3で共通し、ジャンルはｄ4で共通する。
また、ユーザグループＹに属するユーザであるユーザＣとユーザＤが似たような感じ方をするテストコンテンツ１とテストコンテンツ２は、ハスキーボイスの女の人が歌っているという点で共通し、かつ、ハーモニーに独特の特徴がある点で共通する、といったような、ユーザＣとユーザＤにとって似ているように感じるテストコンテンツの客観的な特徴の学習を行うことが可能となる。図９の例においては、テストコンテンツ１とテストコンテンツ２のハーモニーはｃ3で共通し、アーティストはｅ1で共通する。
図４の設定対象コンテンツ解析部５５は、メタデータを設定する対象の音楽コンテンツである設定対象コンテンツに対して、テストコンテンツ解析部５４がテストコンテンツに対して施すのと同じ信号処理を施し、設定対象コンテンツの客観的な特徴を解析する。設定対象コンテンツ解析部５５に対しては設定対象コンテンツが供給される。
設定対象コンテンツ解析部５５により得られる特徴の内容は、テストコンテンツ解析部５４により得られる特徴の内容と同じ内容になる。設定対象コンテンツ解析部５５により得られた特徴はメタデータ設定部５６に出力される。
メタデータ設定部５６は、テストコンテンツ解析部５４から供給された図８に示されるようなテストコンテンツのカテゴリ、図９に示されるようなテストコンテンツの特徴と、設定対象コンテンツ解析部５５から供給された設定対象コンテンツの特徴に基づいて、設定対象コンテンツに対してメタデータを設定する。メタデータ設定部５６は、設定したメタデータをコンテンツメタデータDB４３に出力し、記録させる。
図１０は、設定対象コンテンツの特徴と、メタデータ設定部５６により設定されるメタデータの例を示す図である。
図１０には、メタデータを設定する対象の音楽コンテンツとして設定対象コンテンツ１乃至５が示されている。設定対象コンテンツ１乃至５は、テストコンテンツには含まれていない音楽コンテンツであり、被験者が実際に聴き、生体情報を取得するようなことは行われない。
図１０の例においては、設定対象コンテンツ１の特徴については、音量はａ2、リズムはｂ3、ハーモニーはｃ4、ジャンルはｄ3、アーティストはｅ5で表され、設定対象コンテンツ２の特徴については、音量はａ4、リズムはｂ1、ハーモニーはｃ1、ジャンルはｄ3、アーティストはｅ3で表されている。
設定対象コンテンツ３の特徴については、音量はａ2、リズムはｂ1、ハーモニーはｃ1、ジャンルはｄ3、アーティストはｅ3で表され、設定対象コンテンツ４の特徴については、音量はａ2、リズムはｂ2、ハーモニーはｃ2、ジャンルはｄ4、アーティストはｅ1で表されている。設定対象コンテンツ５の特徴については、音量はａ1、リズムはｂ2、ハーモニーはｃ3、ジャンルはｄ2、アーティストはｅ2で表されている。
メタデータ設定部５６においては、このような設定対象コンテンツの特徴とテストコンテンツの特徴に基づいて、客観的な特徴が似ている設定対象コンテンツとテストコンテンツが求められ、それぞれの設定対象コンテンツに対して、客観的な特徴が似ているとして求められたテストコンテンツに割り当てられている生体情報のカテゴリ（図８）が、ユーザグループ毎に、メタデータとして設定される。
すなわち、それぞれのユーザグループに属するユーザが聴いたならば得られるであろう感じ方が信号処理などによって得られた特徴に基づいて予測され、メタデータとして設定対象コンテンツに設定されることになる。
図１０の例においては、設定対象コンテンツ１は、音量がａ2で共通し、リズムがｂ3で共通し、ハーモニーがｃ4で共通し、さらに、アーティストがｅ5で共通するという点で、テストコンテンツ５（図９）と特徴が似ているとして求められ、テストコンテンツ５をユーザグループＸに属するユーザとユーザグループＹに属するユーザが聴いたときの感じ方のカテゴリであるカテゴリＸ3とカテゴリＹ2が、メタデータとして設定対象コンテンツ１に設定されている。
また、設定対象コンテンツ２は、音量がａ4で共通し、リズムがｂ1で共通し、さらに、ジャンルがｄ3で共通するという点で、テストコンテンツ４と特徴が似ているとして求められ、テストコンテンツ４をユーザグループＸに属するユーザとユーザグループＹに属するユーザが聴いたときの感じ方のカテゴリであるカテゴリＸ1とカテゴリＹ4が、メタデータとして設定対象コンテンツ２に設定されている。
設定対象コンテンツ３は、リズムがｂ1で共通し、ハーモニーがｃ1で共通し、ジャンルがｄ3で共通し、さらに、アーティストがｅ3で共通するという点で、テストコンテンツ３と特徴が似ているとして求められ、テストコンテンツ３をユーザグループＸに属するユーザとユーザグループＹに属するユーザが聴いたときの感じ方のカテゴリであるカテゴリＸ1とカテゴリＹ3が、メタデータとして設定対象コンテンツ３に設定されている。
設定対象コンテンツ４は、音量がａ2で共通し、ジャンルがｄ4で共通し、さらに、アーティストがｅ1で共通するという点で、テストコンテンツ２と特徴が似ているとして求められ、テストコンテンツ２をユーザグループＸに属するユーザとユーザグループＹに属するユーザが聴いたときの感じ方のカテゴリであるカテゴリＸ3とカテゴリＹ1が、メタデータとして設定対象コンテンツ４に設定されている。
設定対象コンテンツ５は、音量がａ1で共通し、ハーモニーがｃ3で共通し、さらに、ジャンルがｄ2で共通するという点で、テストコンテンツ１と特徴が似ているとして求められ、テストコンテンツ１をユーザグループＸに属するユーザとユーザグループＹに属するユーザが聴いたときの感じ方のカテゴリであるカテゴリＸ2とカテゴリＹ1が、メタデータとして設定対象コンテンツ５に設定されている。
設定対象コンテンツ１と設定対象コンテンツ４にはカテゴリＸ3のメタデータが共通して設定されているから、ユーザグループＹに属するユーザが聴いたときには異なる感じ方をするものの、ユーザグループＸに属するユーザが聴いたときには似たような感じ方をする音楽コンテンツということになる。
また、設定対象コンテンツ２と設定対象コンテンツ３にはカテゴリＸ1のメタデータが共通して設定されているから、ユーザグループＹに属するユーザが聴いたときには異なる感じ方をするものの、ユーザグループＸに属するユーザが聴いたときには似たような感じ方をする音楽コンテンツということになる。
同様に、設定対象コンテンツ４と設定対象コンテンツ５にはカテゴリＹ1のメタデータが共通して設定されているから、ユーザグループＸに属するユーザが聴いたときには異なる感じ方をするものの、ユーザグループＹに属するユーザが聴いたときには似たような感じ方をする音楽コンテンツということになる。
以上のようにして設定されたメタデータがコンテンツメタデータDB４３に記録され、音楽コンテンツの推薦に用いられる。
ここで、以上のような構成を有する情報処理装置１の処理について説明する。
はじめに、図１１のフローチャートを参照して、メタデータを記録する情報処理装置１の処理について説明する。この処理は、例えば、被験者がヘッドギア２を装着している状態でテストコンテンツの再生が行われているときに開始される。
ステップＳ１において、事前処理部３１の生体情報取得部４１は、ヘッドギア２から供給された信号に基づいて生体情報を取得し、取得した生体情報を生体情報処理部４２に出力する。
ステップＳ２において、生体情報処理部４２は、設定対象コンテンツにメタデータを設定する処理であるメタデータ設定処理を行う。メタデータ設定処理の詳細については図１２のフローチャートを参照して後述する。
ステップＳ３において、コンテンツメタデータDB４３は、生体情報処理部４２から供給されたメタデータを記録する。その後、処理は終了される。コンテンツメタデータDB４３に記録されたメタデータは、音楽コンテンツの推薦を行うのに適宜用いられる。
例えば、図１０の設定対象コンテンツ１の再生中に、再生中の音楽コンテンツ（設定対象コンテンツ１）と似たような音楽コンテンツを推薦することがユーザにより指示された場合、設定対象コンテンツ１にメタデータとして設定されているカテゴリＸ3、カテゴリＹ2と同じカテゴリがメタデータとして設定されている音楽コンテンツが検索され、推薦される。
これにより、ユーザは、設定対象コンテンツ１を聴いているときに心地よいと感じたことからそのような指示をした場合、続けて再生される音楽コンテンツを聴くことによっても似たような心地よさを感じることができる。
次に、図１２のフローチャートを参照して、図１１のステップＳ２において行われるメタデータ設定処理について説明する。
ステップＳ１１において、生体情報処理部４２の生体情報分類部５１は、生体情報取得部４１から供給された生体情報をパターンに分類し、分類結果をユーザグループ特定部５２に出力する。
ステップＳ１２において、ユーザグループ特定部５２は、似たような生体反応を示すユーザからなるユーザグループを特定し、特定したユーザグループの情報を生体情報とともにテストコンテンツ分類部５３に出力する。
ステップＳ１３において、テストコンテンツ分類部５３は、ユーザグループ特定部５２により特定されたユーザグループ内のそれぞれのユーザの生体情報に基づいて、テストコンテンツ全体を、同じユーザグループのユーザが聴いたときに似たような生体情報が得られるテストコンテンツ毎にグループ分けし、それぞれのグループにカテゴリを割り当てる。
ステップＳ１４において、テストコンテンツ解析部５４は、テストコンテンツに対して信号処理を施し、信号処理の結果などを含むテストコンテンツの客観的な特徴を、テストコンテンツのカテゴリの情報とともにメタデータ設定部５６に出力する。
ステップＳ１５において、設定対象コンテンツ解析部５５は、設定対象コンテンツに対して信号処理を施し、信号処理の結果などを含む設定対象コンテンツの客観的な特徴をメタデータ設定部５６に出力する。
ステップＳ１６において、メタデータ設定部５６は、客観的な特徴が似ている設定対象コンテンツとテストコンテンツを求め、それぞれの設定対象コンテンツに対して、特徴が似ているとして求めたテストコンテンツに割り当てられている生体情報のカテゴリをメタデータとして設定する。
その後、図１１のステップＳ２に戻り、それ以降の処理が行われる。
以上においては、音楽コンテンツの推薦を行う装置が、メタデータの設定を行う装置と同じ情報処理装置１である場合について説明したが、情報処理装置１により以上のようにして設定されたメタデータに基づいて、異なる装置において音楽コンテンツの推薦が行われるようにしてもよい。この場合、情報処理装置１により設定されたメタデータは、ネットワークを介した通信などによって、音楽コンテンツの推薦を行う装置に提供される。
メタデータの提供時、音楽コンテンツの推薦を受けようとするユーザがどのユーザグループに属するユーザであるのかを特定するのに用いられるテストコンテンツ、ユーザグループの情報、被験者から得られた生体情報なども提供される。ユーザは、音楽コンテンツの推薦を受ける前にテストコンテンツを聴き、自分が属するユーザグループを装置に特定させる必要がある。音楽コンテンツの推薦を行う装置にも、図１に示されるようなヘッドギア２が接続される。
図１３は、情報処理装置１により設定されたメタデータに基づいて音楽コンテンツの推薦を行う情報処理装置６１の機能構成例を示すブロック図である。
情報処理装置６１も図２に示される構成と同じハードウエア構成を有している。以下、適宜、図２の構成を情報処理装置６１の構成として引用して説明する。
図１３に示されるように、情報処理装置６１においては生体情報取得部７１、ユーザグループ特定部７２、コンテンツメタデータDB７３、およびコンテンツ推薦部７４が実現される。図１３に示す機能部のうちの少なくとも一部は、情報処理装置６１のCPU１１（図２）により所定のプログラムが実行されることによって実現される。
生体情報取得部７１は、情報処理装置６１のユーザが頭に装着するヘッドギア２から供給された信号に基づいて生体情報を取得し、取得した生体情報をユーザグループ特定部７２に出力する。
ユーザグループ特定部７２は、生体情報取得部７１から供給された生体情報に基づいて情報処理装置６１のユーザが属するユーザグループを特定する。
ユーザグループ特定部７２によるユーザグループの特定は、図４のユーザグループ特定部５２によるユーザグループの特定と同様にして行われる。すなわち、生体情報がパターンに分類され、似たような生体情報のパターンを示す被験者と同じユーザグループに属することになるように、情報処理装置６１のユーザが属するユーザグループが特定される。
例えば、図６に示される生体情報が情報処理装置６１に提供されており、情報処理装置６１のユーザがテストコンテンツ１を聴いたときの生体情報がパターンＰ1-1、テストコンテンツ２を聴いたときの生体情報がパターンＰ2-1、テストコンテンツ３を聴いたときの生体情報がパターンＰ3-1、テストコンテンツ４を聴いたときの生体情報がパターンＰ4-1、テストコンテンツ５を聴いたときの生体情報がパターンＰ5-1として分類された場合、情報処理装置６１のユーザは、それらと同じ生体情報が得られたユーザＡ、ユーザＢと同じユーザグループＸに属するユーザとして特定される。
ユーザグループ特定部７２は、特定したユーザグループの情報をコンテンツ推薦部７４に出力する。
コンテンツメタデータDB７３は、情報処理装置１から提供されたメタデータを記録する。コンテンツメタデータDB７３の記録内容は、情報処理装置１のコンテンツメタデータDB４３の記録内容と同じ内容になる。
コンテンツ推薦部７４は、コンテンツメタデータDB７３に記録されているメタデータのうち、ユーザグループ特定部７２により特定されたユーザグループに関するメタデータだけを用いて音楽コンテンツの推薦を行う。
情報処理装置６１のユーザがユーザグループＸのユーザとして特定されている場合、コンテンツ推薦部７４は、図１０に示されるように、ユーザグループＸに属するユーザに関するメタデータであるカテゴリＸ3，Ｘ1，Ｘ1，Ｘ3，Ｘ2，・・・と、ユーザグループＹに属するユーザに関するメタデータであるカテゴリＹ2，Ｙ4，Ｙ3，Ｙ1，Ｙ1，・・・のうち、ユーザグループＸに属するユーザに関するメタデータだけを用いて音楽コンテンツの推薦を行う。
例えば、図１０の設定対象コンテンツ１の再生中に、再生中の音楽コンテンツと似たような音楽コンテンツを推薦することが情報処理装置６１のユーザにより指示された場合、情報処理装置６１のユーザがユーザグループＸに属するユーザであると特定されているときには、設定対象コンテンツ１にメタデータとして設定されているカテゴリＸ3と同じカテゴリがメタデータとして設定されている設定対象コンテンツ４が推薦される。
これにより、音楽コンテンツの推薦を受けようとするユーザが属するユーザグループ、すなわち、ユーザの聴き方にあったメタデータを用いて音楽コンテンツの推薦を行うことが可能となる。
ここで、図１４のフローチャートを参照して、音楽コンテンツの推薦を行う情報処理装置６１の処理について説明する。
ステップＳ３１において、生体情報取得部７１は、音楽コンテンツの推薦を受けようとするユーザが頭に装着するヘッドギア２から供給された信号に基づいて生体情報を取得し、取得した生体情報をユーザグループ特定部７２に出力する。
ステップＳ３２において、ユーザグループ特定部７２は、生体情報取得部７１から供給された生体情報に基づいて、似たような生体情報のパターンを示す被験者と同じユーザグループに属することになるように、情報処理装置６１のユーザが属するユーザグループを特定する。
ステップＳ３３において、コンテンツ推薦部７４は、コンテンツメタデータDB７３に記録されているメタデータのうち、ユーザグループ特定部７２により特定されたユーザグループに関するメタデータだけを用いて音楽コンテンツの推薦を行う。その後、処理は終了される。
以上においては、メタデータの設定などに用いられる生体反応が被験者の頭部に近赤外光を照射して得られる生体反応である場合について説明したが、音楽コンテンツ毎に、それを聴いている被験者が異なる反応を示すような生体反応であればどのようなものが用いられるようにしてもよい。
また、１つの生体反応だけでなく、複数の生体反応に基づいてメタデータが設定されるようにしてもよい。複数の生体反応を得ることができる場合、その中でも、ユーザ間、または音楽コンテンツ間で大きな差が現れる生体反応が選択され、メタデータの設定に用いられるようにしてもよい。
さらに、被験者をグループに分けることなく、複数の被験者から得られた生体情報がそのままメタデータとして音楽コンテンツに設定されるようにしてもよい。
以上においては、メタデータを設定する対象のコンテンツが音楽コンテンツである場合について説明したが、動画コンテンツや静止画コンテンツに対しても同様にしてメタデータを設定することが可能である。
例えば、動画コンテンツに対するメタデータの設定は、テストコンテンツとしての動画コンテンツを視聴したユーザの生体反応に基づいて行われ、静止画コンテンツに対するメタデータの設定は、テストコンテンツとしての静止画コンテンツを見たユーザの生体反応に基づいて行われる。
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
コンピュータが実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアである図２のリムーバブルメディア２０などに記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
１ 情報処理装置， ２ ヘッドギア， ３１ 事前処理部， ３２ コンテンツ推薦部， ４１ 生体情報取得部， ４２ 生体情報処理部， ４３ コンテンツメタデータDB， ５１ 生体情報分類部， ５２ ユーザグループ特定部， ５３ テストコンテンツ分類部， ５４ テストコンテンツ解析部， ５５ 設定対象コンテンツ解析部， ５６ メタデータ設定部
Claims (8)
- 被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定し、測定結果を表す時系列の情報を生体情報として出力する測定手段と、
前記測定手段から出力された前記生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報取得手段により取得された前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定する特定手段と、
前記複数のテストコンテンツ全体を、前記特定手段により特定された同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当てる分類手段と、
それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析する第１の解析手段と、
メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析する第２の解析手段と、
前記第２の解析手段による前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が前記第１の解析手段により得られたテストコンテンツが属するグループに対して前記分類手段により割り当てられたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定する設定手段と
を備える情報処理装置。 - 前記設定手段により設定された前記メタデータを記録する記録手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記記録手段に記録された前記メタデータに基づいて前記コンテンツの推薦を行う推薦手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。 - 被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定し、
前記複数のテストコンテンツ全体を、特定した同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当て、
それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析し、
メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析し、
前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定する
ステップを含む情報処理方法。 - 被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定し、
前記複数のテストコンテンツ全体を、特定した同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当て、
それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析し、
メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析し、
前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てたカテゴリを表す情報を、前記コンテンツにメタデータとして設定する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。 - 被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定し、
前記複数のテストコンテンツ全体を、特定した同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当て、
それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析し、
メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析し、
前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定する
他の装置により設定された前記メタデータに基づいてコンテンツの推薦を行う情報処理装置において、
前記測定手段を用いることによって、コンテンツの推薦を受けるユーザがテストコンテンツを聴いたときの前記生体情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に前記推薦を受けるユーザと同じ生体反応が測定された前記被験者のグループを、前記推薦を受けるユーザのグループとして特定する特定手段と、
前記コンテンツにメタデータとして設定された前記被験者のグループ毎のカテゴリのうちの、前記特定手段により特定された前記推薦を受けるユーザが属するグループのカテゴリに基づいて、同じカテゴリが設定されているコンテンツの推薦を行う推薦手段と
を備える情報処理装置。 - 被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定し、
前記複数のテストコンテンツ全体を、特定した同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当て、
それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析し、
メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析し、
前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定する
他の装置により設定された前記メタデータに基づいてコンテンツの推薦を行う情報処理装置において、
前記測定手段を用いることによって、コンテンツの推薦を受けるユーザがテストコンテンツを聴いたときの前記生体情報を取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に前記推薦を受けるユーザと同じ生体反応が測定された前記被験者のグループを、前記推薦を受けるユーザのグループとして特定し、
前記コンテンツにメタデータとして設定された前記被験者のグループ毎のカテゴリのうちの、特定した前記推薦を受けるユーザが属するグループのカテゴリに基づいて、同じカテゴリが設定されているコンテンツの推薦を行う
ステップを含む情報処理方法。 - 被験者の頭部に近赤外光を照射し、テストコンテンツとしての音楽コンテンツを聴いている被験者の脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビン量を生体反応として測定する測定手段から出力された、測定結果を表す時系列の情報である生体情報を、複数のテストコンテンツをそれぞれ聴いた複数の被験者の分だけ取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に同じ生体反応が測定された被験者からなるグループを特定し、
前記複数のテストコンテンツ全体を、特定した同じグループに属する被験者が聴いたときに似たような前記生体情報が測定されたテストコンテンツ毎に分類し、それぞれのテストコンテンツのグループに、被験者のグループ毎のカテゴリを割り当て、
それぞれのテストコンテンツの特徴を信号処理によって解析し、
メタデータを設定する対象のコンテンツの特徴を前記信号処理と同じ処理によって解析し、
前記対象のコンテンツの解析結果と類似する解析結果が得られたテストコンテンツが属するグループに対して割り当てたカテゴリを表す情報を、前記対象のコンテンツにメタデータとして設定する
他の装置により設定された前記メタデータに基づいてコンテンツの推薦を行う処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、
前記測定手段を用いることによって、コンテンツの推薦を受けるユーザがテストコンテンツを聴いたときの前記生体情報を取得し、
取得した前記生体情報に基づいて、同じテストコンテンツの再生中に前記推薦を受けるユーザと同じ生体反応が測定された前記被験者のグループを、前記推薦を受けるユーザのグループとして特定し、
前記コンテンツにメタデータとして設定された前記被験者のグループ毎のカテゴリのうちの、特定した前記推薦を受けるユーザが属するグループのカテゴリに基づいて、同じカテゴリが設定されているコンテンツの推薦を行う
ステップを含むプログラム。
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