JP4950753B2 - コメント収集解析装置およびそのプログラム - Google Patents
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本発明は、放送番組に対する視聴者からのコメントを収集、解析するコメント収集解析装置およびそのプログラムに関する。
近年のサーバ型放送の研究によって、放送局が番組ごとに、番組のタイトル、ジャンル、放送日、シーン別のキーワード等の補助情報（メタデータ）を付与し、視聴者側の端末（視聴者端末）において、メタデータを用いて、放送番組を検索、再生するシステムが実現されようとしている。しかし、この放送番組に対するメタデータの付与は、番組提供者（放送事業者等）が行う必要があるため、膨大な量の放送番組に対してメタデータを付与するには、非常に手間がかかるという問題がある。
一方で、番組の視聴履歴、ネット検索履歴等に基づいて、視聴者の嗜好を推定し、番組全体に関する評価を間接的に行う技術が開発されている（例えば、特許文献１参照）。
また、放送番組を視聴しながら、番組に対する感想、意見等を掲示板、チャット等に書き込み、視聴者同士でコミュニケーションを図る「実況チャット」と呼ばれる技術が一般化してきている（例えば、非特許文献１参照）。
特開２００６−１８６６６４号公報
宮森、中村、田中、「番組実況チャットに基づく視聴者視点を利用した放送番組のビュー生成」、日本データベース学会Letters Vol.4, No.1, pp.93-96, 平成18年7月12日
また、放送番組を視聴しながら、番組に対する感想、意見等を掲示板、チャット等に書き込み、視聴者同士でコミュニケーションを図る「実況チャット」と呼ばれる技術が一般化してきている（例えば、非特許文献１参照）。
前記した特許文献１に記載の技術は、視聴者個人の好みを推定することや、番組全体に関する評価を間接的に取得することは可能である。しかし、この技術は、個別の番組に対する感想等を収集することができないため、個別の番組に対して、その番組を特徴付けるメタデータを抽出して付与することが困難であるという問題がある。
一方、前記した非特許文献１に記載した技術は、番組に対する感想等を取得することができる。しかし、この技術は、視聴者に対して積極的に感想等を入力してもらう仕組みがなく、多くの視聴者から感想等を収集することができないため、膨大な量の放送番組に対してメタデータを抽出して付与することが困難であるという問題がある。
一方、前記した非特許文献１に記載した技術は、番組に対する感想等を取得することができる。しかし、この技術は、視聴者に対して積極的に感想等を入力してもらう仕組みがなく、多くの視聴者から感想等を収集することができないため、膨大な量の放送番組に対してメタデータを抽出して付与することが困難であるという問題がある。
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、前記「実況チャット」等で収集したデータを解析し、嗜好に応じて視聴者をグループ分けし、視聴者に対して嗜好に応じた情報をフィードバックすることで、視聴者の積極的なコメント入力を推進することが可能なコメント収集解析装置およびそのプログラムを提供することを目的とする。
本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、まず、請求項１に記載のコメント収集解析装置は、放送または通信回線を介して配信される番組に対して、視聴者が視聴者端末で入力したコメントデータを収集し、解析することで、前記視聴者を嗜好ごとに分類するコメント収集解析装置であって、コメント受信手段と、嗜好対象表現記憶手段と、嗜好表現記憶手段と、コメント整形手段と、嗜好分類手段と、フィードバック手段と、メタデータ受信手段と、を備える構成とした。
かかる構成において、コメント収集解析装置は、コメント受信手段によって、通信回線を介して、時間軸に沿って番組に関するコメントデータを受信する。
また、コメント収集解析装置は、嗜好対象表現記憶手段に、同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための対象識別語とを予め対応付けて記憶しておく。このように、同一の対象を固有の対象識別語に対応付けておけば、嗜好の対象となる対象物を特定する表現が視聴者によって異なっていても対応することができる。
また、コメント収集解析装置は、嗜好対象表現記憶手段に、同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための対象識別語とを予め対応付けて記憶しておく。このように、同一の対象を固有の対象識別語に対応付けておけば、嗜好の対象となる対象物を特定する表現が視聴者によって異なっていても対応することができる。
また、コメント収集解析装置は、嗜好表現記憶手段に、同一の嗜好の内容を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための嗜好識別語とを予め対応付けて記憶しておく。例えば、肯定的な感情であっても、「好き」、「かっこいい」等、視聴者によって異なっている。そこで、この嗜好表現記憶手段には、同一の嗜好表現を固有の嗜好識別語に対応付けておく。
そして、コメント収集解析装置は、コメント整形手段によって、コメント受信手段で受信したコメントデータを、嗜好対象表現記憶手段に記憶されている対象識別語と、嗜好表現記憶手段に記憶されている嗜好識別語とに基づいて置換することで、コメントデータを整形する。このように、コメントデータを対象識別語および嗜好識別語で置換することで、同一の嗜好の対象は、同じ対象識別語で表され、同一の嗜好の内容は、同じ嗜好識別語で表されることになる。
そして、コメント収集解析装置は、嗜好分類手段によって、コメント整形手段で整形されたコメントデータの類似の度合いを示す類似度を算出し、嗜好ごとに視聴者を分類する。この嗜好分類手段では、コメントデータが正規化されているため、各コメントデータの類似度を求めることができる。例えば、嗜好分類手段は、各コメントデータの類似度を、シンプソン係数等を用いて求め、その類似度ごとに視聴者を分類する。
そして、コメント収集解析装置は、フィードバック手段によって、嗜好分類手段で分類された視聴者ごとの対象物に対する嗜好を示す嗜好情報を視聴者端末に送信する。このように、嗜好情報を視聴者端末に送信することで、視聴者端末において、番組の取捨選択等の制御に利用することが可能になる。
そして、コメント収集解析装置は、フィードバック手段によって、嗜好分類手段で分類された視聴者ごとの対象物に対する嗜好を示す嗜好情報を視聴者端末に送信する。このように、嗜好情報を視聴者端末に送信することで、視聴者端末において、番組の取捨選択等の制御に利用することが可能になる。
また、コメント収集解析装置は、メタデータ受信手段によって、番組の実際の放送時間（タイムスタンプ）に対応付けられた場面の内容を示す内容データをメタデータとして受信する。この内容データは、番組の場面が文字列で表されたデータであれば何でもよいが、例えば、字幕データを利用することができる。
そして、コメント収集解析装置は、主語補完手段によって、内容データを形態素解析および構文解析することで、主語を抽出し、コメントデータに付されたタイムスタンプに基づいて、その抽出した主語をコメントデータにおける対象識別語として補完する。より具体的には、タイムスタンプが近い主語をコメントデータにおける対象識別語とする。これによって、コメントデータで嗜好の対象となる対象物が省略されている場合でも、コメントデータ内に主語（対象識別語）を補完することができる。
そして、コメント収集解析装置は、主語補完手段によって、内容データを形態素解析および構文解析することで、主語を抽出し、コメントデータに付されたタイムスタンプに基づいて、その抽出した主語をコメントデータにおける対象識別語として補完する。より具体的には、タイムスタンプが近い主語をコメントデータにおける対象識別語とする。これによって、コメントデータで嗜好の対象となる対象物が省略されている場合でも、コメントデータ内に主語（対象識別語）を補完することができる。
また、請求項２に記載のコメント収集解析装置は、請求項１に記載のコメント収集解析装置において、嗜好表現記憶手段に記憶されている前記嗜好識別語に、同一の嗜好の内容を示す複数の異なる表現の文字列として、複数の記号を組み合わせることで感情を表現する記号列を対応付けた構成とした。
かかる構成において、コメント収集解析装置は、複数の記号を組み合わせることで感情を表現する記号列、例えば、視聴者が、コメントデータ内に顔文字で感情を表現した場合であっても、その感情を同一の嗜好を意味する文字列に置換することができる。
また、請求項３に記載のコメント収集解析装置は、請求項１または請求項２に記載のコメント収集解析装置において、フィードバック手段が、番組情報取得手段と、番組情報解析手段と、嗜好情報生成手段と、嗜好情報送信手段とを備える構成とした。
かかる構成において、コメント収集解析装置は、番組情報取得手段によって、配信予定の番組の内容を示す番組情報を取得する。この番組情報は、時間と番組内容とを対応付けた情報であって、例えば、電子番組表（ＥＰＧ：Electric Program Guide）である。
そして、コメント収集解析装置は、番組情報解析手段によって、番組情報から対象識別語を抽出する。そして、コメント収集解析装置は、嗜好情報生成手段によって、番組情報解析手段で抽出された対象識別語と、当該対象識別語に対して嗜好分類手段で分類された嗜好と、番組を特定する番組特定情報（番組名、放送時間等）とを対応付けて嗜好情報を生成する。
そして、コメント収集解析装置は、嗜好情報送信手段によって、嗜好情報を視聴者端末に送信する。これによって、視聴者端末では、どの番組に視聴者の嗜好の対象となる人物等が登場するのかを認識することができる。
そして、コメント収集解析装置は、番組情報解析手段によって、番組情報から対象識別語を抽出する。そして、コメント収集解析装置は、嗜好情報生成手段によって、番組情報解析手段で抽出された対象識別語と、当該対象識別語に対して嗜好分類手段で分類された嗜好と、番組を特定する番組特定情報（番組名、放送時間等）とを対応付けて嗜好情報を生成する。
そして、コメント収集解析装置は、嗜好情報送信手段によって、嗜好情報を視聴者端末に送信する。これによって、視聴者端末では、どの番組に視聴者の嗜好の対象となる人物等が登場するのかを認識することができる。
さらに、請求項４に記載のコメント収集解析プログラムは、放送または通信回線を介して配信される番組に対して、視聴者が視聴者端末で入力したコメントデータを収集し、解析することで、前記視聴者を嗜好ごとに分類するために、コンピュータを、コメント受信手段、コメント整形手段、嗜好分類手段、フィードバック手段、メタデータ受信手段、として機能させる構成とした。
かかる構成において、コメント収集解析プログラムは、コメント受信手段によって、通信回線を介して、時間軸に沿って番組に関するコメントデータを受信する。
また、コメント収集解析プログラムは、コメント整形手段によって、嗜好対象表現記憶手段と、嗜好表現記憶手段とを参照して、コメントデータを対象識別語と嗜好識別語とに基づいて置換することでコメントデータを整形する。なお、嗜好対象表現記憶手段には、同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための対象識別語とを予め対応付けて記憶しておく。また、嗜好表現記憶手段には、同一の嗜好を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための嗜好識別語とを予め対応付けて記憶しておく。
また、コメント収集解析プログラムは、コメント整形手段によって、嗜好対象表現記憶手段と、嗜好表現記憶手段とを参照して、コメントデータを対象識別語と嗜好識別語とに基づいて置換することでコメントデータを整形する。なお、嗜好対象表現記憶手段には、同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための対象識別語とを予め対応付けて記憶しておく。また、嗜好表現記憶手段には、同一の嗜好を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための嗜好識別語とを予め対応付けて記憶しておく。
そして、コメント収集解析プログラムは、嗜好分類手段によって、コメント整形手段で整形されたコメントデータの類似の度合いを示す類似度を算出し、嗜好ごとに視聴者を分類する。そして、コメント収集解析プログラムは、フィードバック手段によって、嗜好分類手段で分類された視聴者ごとの対象物に対する嗜好を示す嗜好情報を視聴者端末に送信する。
また、コメント収集解析プログラムは、メタデータ受信手段によって、番組の実際の放送時間に対応した場面の内容を示す内容データをメタデータとして受信する。そして、コメント収集解析プログラムは、コメント整形手段によって、内容データを形態素解析および構文解析することで、主語を抽出し、コメントデータに付されたタイムスタンプに基づいて、主語を当該コメントデータにおける対象識別語とする。
また、コメント収集解析プログラムは、メタデータ受信手段によって、番組の実際の放送時間に対応した場面の内容を示す内容データをメタデータとして受信する。そして、コメント収集解析プログラムは、コメント整形手段によって、内容データを形態素解析および構文解析することで、主語を抽出し、コメントデータに付されたタイムスタンプに基づいて、主語を当該コメントデータにおける対象識別語とする。
本発明は、以下に示す優れた効果を奏するものである。
請求項１または請求項４に記載の発明によれば、コメント収集解析装置は、コメントに基づいて、視聴者を嗜好ごとに分類し、その解析結果である嗜好情報を視聴者端末にフィードバックするため、視聴者端末側で、嗜好情報を利用することができる。これによって、コメント収集解析装置は、視聴者が積極的にコメントを入力ための仕組みを提供することができる。
請求項１または請求項４に記載の発明によれば、コメント収集解析装置は、コメントに基づいて、視聴者を嗜好ごとに分類し、その解析結果である嗜好情報を視聴者端末にフィードバックするため、視聴者端末側で、嗜好情報を利用することができる。これによって、コメント収集解析装置は、視聴者が積極的にコメントを入力ための仕組みを提供することができる。
請求項１または請求項４に記載の発明によれば、コメント収集解析装置は、コメントデータに、嗜好の対象となる主語が記述されていない場合であっても、主語を補完することができるため、正しく視聴者を対象物に対する嗜好ごとに分類することができる。
請求項２に記載の発明によれば、コメント収集解析装置は、顔文字のような複数の記号を組み合わせることで感情を表現する記号列を、嗜好を示す表現として解析することができる。これによって、視聴者は、形式にとらわれずに、コメントを入力することができる。
請求項３に記載の発明によれば、コメント収集解析装置は、番組情報を解析し、視聴者ごとに番組に対する嗜好情報を視聴者端末に送信することができる。これによって、視聴者端末では、当該嗜好情報に基づいて、番組の提示手法を制御することが可能になる。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［コメント収集システムの構成］
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係るコメント収集システムの構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係るコメント収集システムの構成を示すブロック図である。ここでは、コメント収集システムＳは、放送番組（以下、番組コンテンツという）を配信する放送局側に、コメント収集解析装置１と、放送番組配信装置２と、番組配信サーバ３とを備え、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）側に、Ｗｅｂサーバ４と、データ蓄積装置５とを備え、ネットワーク（通信回線）Ｎを介して、番組コンテンツを視聴する視聴者側の視聴者端末６から、番組コンテンツに対する意見、感想等のコメント（コメントデータ）を収集し、解析するシステムである。
［コメント収集システムの構成］
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係るコメント収集システムの構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係るコメント収集システムの構成を示すブロック図である。ここでは、コメント収集システムＳは、放送番組（以下、番組コンテンツという）を配信する放送局側に、コメント収集解析装置１と、放送番組配信装置２と、番組配信サーバ３とを備え、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）側に、Ｗｅｂサーバ４と、データ蓄積装置５とを備え、ネットワーク（通信回線）Ｎを介して、番組コンテンツを視聴する視聴者側の視聴者端末６から、番組コンテンツに対する意見、感想等のコメント（コメントデータ）を収集し、解析するシステムである。
コメント収集解析装置１は、視聴者からのコメントを、コメントデータとしてネットワークＮを介して収集し、解析することで、視聴者を嗜好ごとに分類するとともに、視聴者の好みを示す嗜好情報を、視聴者側の視聴者端末６に送信するものである。このコメント収集解析装置１の詳細な構成については、後記することとする。
なお、ここでは、コメント収集解析装置１は、Ｗｅｂサーバ４を介して、視聴者からのコメントデータを収集することとする。
なお、ここでは、コメント収集解析装置１は、Ｗｅｂサーバ４を介して、視聴者からのコメントデータを収集することとする。
放送番組配信装置２は、放送波を介して、番組コンテンツを視聴者側の視聴者端末６に配信するものである。この放送番組配信装置２は、番組コンテンツを、地上デジタル放送で放送するものであってもよいし、ＢＳ（Broadcast Satellite）放送、ＣＳ（Communication Satellite）放送等の衛星放送で放送するものであってもよい。なお、放送される番組コンテンツには、番組のタイトル、ジャンル、放送日、シーン別のキーワード等のメタデータが付与されているものとする。また、このメタデータには、番組の場面内容を示すテキストデータである内容データ（例えば、字幕データ）が時刻情報（タイムスタンプ）とともに含まれている場合もある。
番組配信サーバ３は、放送番組配信装置２が放送する番組コンテンツを蓄積しておくものである。さらに、番組配信サーバ３は、ネットワークＮを介して、番組コンテンツを配信する機能を有している。なお、ここでは、番組配信サーバ３は、Ｗｅｂサーバ４を経由して番組コンテンツを配信することとする。
これによって、視聴者は、視聴者端末６で、放送番組配信装置２が放送波によってリアルタイムで配信する番組コンテンツを視聴することもできるし、すでに放送された番組コンテンツであっても、番組配信サーバ３から、ネットワークＮを介して番組コンテンツを取得して視聴することができる。
これによって、視聴者は、視聴者端末６で、放送番組配信装置２が放送波によってリアルタイムで配信する番組コンテンツを視聴することもできるし、すでに放送された番組コンテンツであっても、番組配信サーバ３から、ネットワークＮを介して番組コンテンツを取得して視聴することができる。
Ｗｅｂサーバ４は、視聴者側の視聴者端末６から、視聴者が入力したコメントデータを収集するものである。なお、Ｗｅｂサーバ４は、視聴者が番組配信サーバ３に蓄積されている番組コンテンツを視聴する際は、番組配信サーバ３からその番組コンテンツを取得し、ネットワークＮを介して、番組コンテンツを配信する。
また、ここでは、Ｗｅｂサーバ４は、予め契約によって定められた視聴者のログイン情報（視聴者固有の識別子〔視聴者ＩＤ〕、パスワード等）に基づいて、視聴者端末６からのコメント入力の可否や、番組配信要求の可否を判定することとする。
また、ここでは、Ｗｅｂサーバ４は、予め契約によって定められた視聴者のログイン情報（視聴者固有の識別子〔視聴者ＩＤ〕、パスワード等）に基づいて、視聴者端末６からのコメント入力の可否や、番組配信要求の可否を判定することとする。
このＷｅｂサーバ４は、収集したコメントデータを、視聴者ＩＤと、コメントの対象となった番組コンテンツを特定する番組特定情報とともにデータ蓄積装置５に出力する。なお、番組特定情報は、コメントの対象となった番組コンテンツを特定する情報であれば、その種類を問わないが、例えば、番組名、視聴時刻、チャンネル等である。
データ蓄積装置５は、Ｗｅｂサーバ４から送信されるコメントデータと、番組特定情報とを、視聴者ＩＤに対応付けて蓄積するものである。
また、データ蓄積装置５は、番組の場面内容を示す内容データ（字幕データ等）が存在する場合、予めその内容データも、番組配信サーバ３から取得し、タイムスタンプに対応付けて蓄積しておくものとする。
このように、データ蓄積装置５は、番組ごとに、視聴者ＩＤ、コメントデータおよび番組特定情報、さらには、必要に応じて内容データが対応付けられて蓄積される（図では一部省略）。
また、データ蓄積装置５は、番組の場面内容を示す内容データ（字幕データ等）が存在する場合、予めその内容データも、番組配信サーバ３から取得し、タイムスタンプに対応付けて蓄積しておくものとする。
このように、データ蓄積装置５は、番組ごとに、視聴者ＩＤ、コメントデータおよび番組特定情報、さらには、必要に応じて内容データが対応付けられて蓄積される（図では一部省略）。
視聴者端末６は、放送局が配信する番組コンテンツを受信して提示するとともに、視聴者から当該番組コンテンツに対するコメントデータの入力を受け付けて、放送局側に送信するものである。ここでは、視聴者端末６は、一般的なＷｅｂブラウザによって、Ｗｅｂサーバ４から、番組コンテンツを取得し再生することで、視聴者に番組コンテンツを提示する。
さらに、視聴者端末６は、Ｗｅｂブラウザによって、Ｗｅｂサーバ４が指示するレイアウトに基づいてコメント入力画面を画面上に表示し、キーボード等の入力装置（図示せず）を介して、視聴者からコメントデータの入力を受け付ける。例えば、視聴者端末６は、図２に示すような視聴者端末表示画面１００において、番組コンテンツ表示領域１０１に番組コンテンツを表示し、コメント入力領域１０２に図示を省略したキーボード等の入力装置を介してコメントを入力する。
さらに、視聴者端末６は、Ｗｅｂブラウザによって、Ｗｅｂサーバ４が指示するレイアウトに基づいてコメント入力画面を画面上に表示し、キーボード等の入力装置（図示せず）を介して、視聴者からコメントデータの入力を受け付ける。例えば、視聴者端末６は、図２に示すような視聴者端末表示画面１００において、番組コンテンツ表示領域１０１に番組コンテンツを表示し、コメント入力領域１０２に図示を省略したキーボード等の入力装置を介してコメントを入力する。
また、視聴者端末６は、コメントデータが入力される際に、番組名、視聴時刻、チャンネル等の番組特定情報を設定するものとする。この番組特定情報は、番組コンテンツに付加されているメタデータ等から取得することとしてもよいし、視聴者が入力装置を介して入力する形態であっても構わない。
なお、視聴者端末６は、Ｗｅｂサーバ４から、番組コンテンツを取得する以外に、一般的なテレビチューナを備え、放送波を介して配信される番組コンテンツを取得し、提示することとしもよい。
さらに、視聴者端末６は、コメント収集解析装置１から配信される視聴者ごとの嗜好情報（フィードバックデータ）に基づいて、視聴者の好みに沿った番組提示を行う機能を有している。この番組提示機能については後記する。
また、ここでは、Ｗｅｂサーバ４とデータ蓄積装置５とをＩＳＰ側に備える構成としているが、放送局内に備える構成としてもよい。
以下、コメント収集解析装置について具体的に説明する。
なお、視聴者端末６は、Ｗｅｂサーバ４から、番組コンテンツを取得する以外に、一般的なテレビチューナを備え、放送波を介して配信される番組コンテンツを取得し、提示することとしもよい。
さらに、視聴者端末６は、コメント収集解析装置１から配信される視聴者ごとの嗜好情報（フィードバックデータ）に基づいて、視聴者の好みに沿った番組提示を行う機能を有している。この番組提示機能については後記する。
また、ここでは、Ｗｅｂサーバ４とデータ蓄積装置５とをＩＳＰ側に備える構成としているが、放送局内に備える構成としてもよい。
以下、コメント収集解析装置について具体的に説明する。
［コメント収集解析装置の構成］
まず、図３を参照して、コメント収集解析装置の構成について説明する。図３は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置の構成を示すブロック図である。図３に示すように、コメント収集解析装置１は、コメント解析手段１０と、フィードバック手段２０とを備えている。まず、コメント解析手段１０について詳細に説明する。
まず、図３を参照して、コメント収集解析装置の構成について説明する。図３は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置の構成を示すブロック図である。図３に示すように、コメント収集解析装置１は、コメント解析手段１０と、フィードバック手段２０とを備えている。まず、コメント解析手段１０について詳細に説明する。
コメント解析手段１０は、ネットワークＮを介して、番組コンテンツに対する視聴者からのコメントをコメントデータとして収集し、解析するものである。ここでは、コメント解析手段１０は、複数の視聴者から収集したコメントデータを解析することで、視聴者を嗜好ごとに分類することとする。なお、コメント解析手段１０は、受信手段１１と、置換文字記憶手段１２と、コメント整形手段１３と、整形コメント記憶手段１４と、嗜好分類手段１５と、分類情報記憶手段１６と、を備えている。
受信手段（コメント受信手段、メタデータ受信手段）１１は、ネットワークＮを介して、視聴者が入力したコメントデータと、そのコメントデータを入力した際に視聴している番組コンテンツを特定する番組特定情報を受信するものである。ここでは、受信手段１１は、番組特定情報で特定される番組コンテンツに対して、データ蓄積装置５から視聴者ＩＤごとにコメントデータを受信する。この受信手段１１で受信したコメントデータは、視聴者ＩＤとともに、コメント整形手段１３に出力される。
また、受信手段１１は、番組コンテンツのタイムスタンプに対応付けられた場面の内容を示す内容データ（例えば、字幕データ）をメタデータとして受信するものでもある。
また、受信手段１１は、番組コンテンツのタイムスタンプに対応付けられた場面の内容を示す内容データ（例えば、字幕データ）をメタデータとして受信するものでもある。
置換文字記憶手段（嗜好対象表現記憶手段、嗜好表現記憶手段）１２は、コメントデータを部分的に置換することで、コメントデータを正規化するための文字列を記憶しておくものであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。ここでは、置換文字記憶手段１２には、名前置換データと、記号置換データと、嗜好表現置換データとを記憶しておく。
名前置換データは、同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列を、共通の文字列である識別語（対象識別語）に置換するためのデータである。ここでは、表現が異なる複数の文字列を、同一の文字列（対象識別語）に対応付けておく。例えば、番組コンテンツがドラマの場合、通常、俳優の名前とその俳優が演じる役名とは異なっているが、同一の人物を指し示すことになる。そこで、名前置換データは、予め俳優の「氏」、「名」、「氏名」、あるいは、それらに類似する文字列を、役名に対応付けておく。
記号置換データは、複数の記号を組み合わせることで感情を表現する記号列（例えば、顔文字）を、その感情を示す識別語に置換するためのデータである。ここでは、同一の感情を示す複数の記号の組み合わせを、予め定めた分類に区分するための嗜好識別語に対応付けておく。例えば、笑い顔を表現する「（＾ｏ＾）」、「（´∀｀）／」等を肯定的表現として、予め「肯定」という嗜好識別語に対応付けておく。また、例えば、怒り顔を表現する「(｀д´＃)」、「（｀・ω・´）」等を否定的表現として、予め「否定」という嗜好識別語に対応付けておく。
嗜好表現置換データは、同一の嗜好を示す複数の異なる表現の文字列を、共通の文字列である識別語（嗜好識別語）に置換するためデータである。ここでは、複数の嗜好の表現を、予め定めた分類に区分するための嗜好識別語に対応付けておく。例えば、「好き」、「かわいい」等の感情を示す文字列を肯定的表現として、予め「肯定」という嗜好識別語に対応付けておく。また、例えば、「怖い」、「嫌い」等の感情を示す文字列を否定的表現として、予め「否定」という嗜好識別語に対応付けておく。
このように、置換文字記憶手段１２には、視聴者ごとに異なる表現を正規化するための置換用の文字列を記憶しておく。
このように、置換文字記憶手段１２には、視聴者ごとに異なる表現を正規化するための置換用の文字列を記憶しておく。
コメント整形手段１３は、受信手段１１で受信したコメントデータにおいて、視聴者間で異なる表現を用いた文字列を、正規化するものである。この正規化されたコメントデータは、視聴者ＩＤに対応付けられて整形コメント記憶手段１４に記憶される。ここでは、コメント整形手段１３は、名前置換手段１３ａと、記号置換手段１３ｂと、単語列解析手段１３ｃと、嗜好表現置換手段１３ｄと、主語補完手段１３ｅとを備えている。
名前置換手段１３ａは、置換文字記憶手段１２に記憶されている名前置換データに基づいて、コメントデータにおいて、同一の対象に対して、視聴者ごとに異なる名前の文字列を、同一人物を示す文字列に置換するものである。この名前置換手段１３ａは、例えば、コメントデータ内に、置換文字記憶手段１２に記憶されている名前置換データと同一の俳優名が含まれている場合、当該俳優名を役名に置換する。なお、この置換された文字列は、当該コメントデータ内において、主語を意味することになる。
記号置換手段１３ｂは、置換文字記憶手段１２に記憶されている記号置換データに基づいて、コメントデータにおいて、同一の感情を示す複数の記号の組み合わせを、予め定めた分類に区分するための識別語に置換するものである。この記号置換手段１３ｂは、例えば、コメントデータ内に、「（＾ｏ＾）」の記号の組み合わせが含まれている場合、「肯定」という識別語に置換する。
なお、コメント整形手段１３は、名前置換手段１３ａ、記号置換手段１３ｂにおいて、文字列が置換されたものについては、その文字列ごとに置換されたことを示す属性を付加しておく。
なお、コメント整形手段１３は、名前置換手段１３ａ、記号置換手段１３ｂにおいて、文字列が置換されたものについては、その文字列ごとに置換されたことを示す属性を付加しておく。
単語列解析手段１３ｃは、コメントデータである単語列を形態素ごとに解析するものである。ここでは、単語列解析手段１３ｃは、必要に応じて名前置換手段１３ａおよび記号置換手段１３ｂで文字列置換されたコメントデータを解析する。
この単語列解析手段１３ｃは、コメントデータを形態素解析することで、形態素ごとに品詞を対応付け、構文解析を行うことで、各単語間の引用関係を求める。この解析結果によって、コメントデータが品詞ごとに区分され、コメントデータにおいて主語となる単語が含まれているか否かを判定することが可能になる。このコメントデータおよび解析結果は、嗜好表現置換手段１３ｄに出力される。
なお、単語列解析手段１３ｃは、コメントデータ内に名前置換手段１３ａおよび記号置換手段１３ｂで置換された文字列が含まれていることを属性により判別した場合、当該置換された文字列はすでに解析内容が判明しているものであるため、解析を行わないこととする。
この単語列解析手段１３ｃは、コメントデータを形態素解析することで、形態素ごとに品詞を対応付け、構文解析を行うことで、各単語間の引用関係を求める。この解析結果によって、コメントデータが品詞ごとに区分され、コメントデータにおいて主語となる単語が含まれているか否かを判定することが可能になる。このコメントデータおよび解析結果は、嗜好表現置換手段１３ｄに出力される。
なお、単語列解析手段１３ｃは、コメントデータ内に名前置換手段１３ａおよび記号置換手段１３ｂで置換された文字列が含まれていることを属性により判別した場合、当該置換された文字列はすでに解析内容が判明しているものであるため、解析を行わないこととする。
嗜好表現置換手段１３ｄは、置換文字記憶手段１２に記憶されている嗜好表現置換データに基づいて、単語列解析手段１３ｃで解析されたコメントデータの中で、嗜好表現となる文字列を、予め定めた分類に区分するための嗜好識別語に置換するものである。この嗜好表現置換手段１３ｄは、例えば、ある品詞に対応付けられた文字列が「怖い」である場合、当該文字列をその文字列に対応する嗜好識別語「否定」に置換する。
このように、嗜好表現置換手段１３ｄは、コメントデータを品詞に対応する文字列ごとに、嗜好表現となる文字列と比較して嗜好識別語に置換することで、単語間に跨って嗜好表現となる文字列が存在した場合であっても、誤って識別語に置換することがない。
このように、嗜好表現置換手段１３ｄは、コメントデータを品詞に対応する文字列ごとに、嗜好表現となる文字列と比較して嗜好識別語に置換することで、単語間に跨って嗜好表現となる文字列が存在した場合であっても、誤って識別語に置換することがない。
主語補完手段１３ｅは、コメントデータに主語が含まれていな場合に、主語を補完するものである。ここでは、主語補完手段１３ｅは、単語列解析手段１３ｃで解析した解析結果で、主語が含まれていない場合、受信手段１１を介して、データ蓄積装置５から、字幕データを取得し、当該字幕データにおける話者を主語としてコメントデータに補完する。この場合、主語補完手段１３ｅは、字幕データを形態素解析および構文解析し、当該字幕データに含まれるそれぞれの単語と、コメントデータとの構文解析における一致度を比較することによって、主語を一意に決定し、当該主語でコメントデータを補完することとする。なお、この字幕データの形態素解析および構文解析は、単語列解析手段１３ｃで行うこととしてもよい。
このように、コメント整形手段１３は、視聴者が入力したコメントデータに対して主語や感情表現を置換することで、コメントデータを嗜好分類手段１５で分類可能な形式に正規化することができる。
このように、コメント整形手段１３は、視聴者が入力したコメントデータに対して主語や感情表現を置換することで、コメントデータを嗜好分類手段１５で分類可能な形式に正規化することができる。
整形コメント記憶手段１４は、コメント整形手段１３で整形されたコメントデータを、視聴者ＩＤに対応付けて記憶するものであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。
嗜好分類手段１５は、コメント整形手段１３で整形され、整形コメント記憶手段１４に記憶されたコメントデータに基づいて、視聴者を、ある対象物に対する嗜好の類似するグループに分類するものである。なお、コメント整形手段１３で整形されたコメントデータは、嗜好を表す表現が正規化されているため、視聴者間のコメントデータの類似度を求めることで、視聴者を嗜好に基づいてグループ分けすることができる。ここでは、嗜好分類手段１５は、類似度算出手段１５ａと、分類手段１５ｂと、例外除去手段１５ｃと、を備えている。
類似度算出手段１５ａは、視聴者ごとのコメントデータの類似度を算出するものである。ここでは、この類似度算出手段１５ａは、視聴者間のコメントデータの類似度をマトリックス形式（類似度マトリックス）に配列化して、分類手段１５ｂに出力する。
なお、類似度の算出は、一般的な手法を用いることができるが、ここでは、一例としてシンプソン（Ｓｉｍｐｓｏｎ）係数により類似度を算出する手法について説明する。
シンプソン係数を用いた視聴者Ｕｉと視聴者Ｕｊとの類似度Ｓｉｍ（Ｕｉ，Ｕｊ）は、以下の（１）式で表される。
なお、類似度の算出は、一般的な手法を用いることができるが、ここでは、一例としてシンプソン（Ｓｉｍｐｓｏｎ）係数により類似度を算出する手法について説明する。
シンプソン係数を用いた視聴者Ｕｉと視聴者Ｕｊとの類似度Ｓｉｍ（Ｕｉ，Ｕｊ）は、以下の（１）式で表される。
ここで、Ｗｉは、視聴者Ｕｉのコメントデータの集合｛Ｗｉ１，Ｗｉ２，…｝を示し、Ｗｊは、視聴者Ｕｊのコメントデータの集合｛Ｗｊ１，Ｗｊ２，…｝を示している。また、｜Ｗｉ｜は、集合Ｗｉに含まれるコメントデータが、視聴者Ｕｉ以外の他の視聴者のコメントデータの集合の構成要素と一致する数を示し、｜Ｗｊ｜は、集合Ｗｊに含まれる構成要素が、視聴者Ｕｊ以外の他の視聴者のコメントデータの集合の構成要素と一致する数を示している。また、｜Ｗｉ∩Ｗｊ｜は、集合Ｗｉと集合Ｗｊとで、構成要素が一致する数を示している。
このように、類似度算出手段１５ａは、視聴者間のコメントデータの類似度を一定の基準により数値化する。
このように、類似度算出手段１５ａは、視聴者間のコメントデータの類似度を一定の基準により数値化する。
ここで、図４を参照（適宜図３参照）して、類似度算出手段１５ａが、コメントデータから、視聴者間の類似度を類似度マトリックスとして生成する手法について具体的に説明する。図４は、類似度マトリックスの生成手法を説明するための説明図である。
この図４において、（ａ）は、各視聴者（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４）のコメントデータを示している。なお、ここでは、説明を簡略化するため、「主語（対象識別語）」と「嗜好識別語」のみを示している。例えば、視聴者Ｕ１のコメントデータは、Ｗ１１，Ｗ１２，Ｗ１３であることを示している。この（ａ）に示すように、コメントデータは、コメント整形手段１３によって、「主語（対象識別語）」、「嗜好識別語」を含んで正規化されている。
この図４において、（ａ）は、各視聴者（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４）のコメントデータを示している。なお、ここでは、説明を簡略化するため、「主語（対象識別語）」と「嗜好識別語」のみを示している。例えば、視聴者Ｕ１のコメントデータは、Ｗ１１，Ｗ１２，Ｗ１３であることを示している。この（ａ）に示すように、コメントデータは、コメント整形手段１３によって、「主語（対象識別語）」、「嗜好識別語」を含んで正規化されている。
そして、類似度算出手段１５ａは、（ｂ）に示すように、視聴者間の類似度を算出する。ここでは、前記（１）式で示したシンプソン係数によって類似度を算出した例を示している。例えば、視聴者Ｕ１と視聴者Ｕ２の類似度は、視聴者Ｕ１のコメントデータの集合Ｗ１｛Ｗ１１，Ｗ１２，Ｗ１３｝と、視聴者Ｕ２のコメントデータの集合Ｗ２｛Ｗ２１，Ｗ２２，Ｗ２３｝とにおいて、｜Ｗ1∩Ｗ2｜は、（「○○太郎」「肯定」）のみが一致するため“１”となり、｜Ｗ１｜は、視聴者Ｕ１のコメントデータの集合Ｗ１の構成要素が、Ｗ２２、Ｗ４２およびＷ４３と一致するため“３”、｜Ｗ２｜は、視聴者Ｕ２のコメントデータの集合Ｗ２の構成要素が、Ｗ１１、Ｗ１２、Ｗ１３、Ｗ４１、Ｗ４２およびＷ４３と一致するため“６”となり、類似度Ｓｉｍ（Ｕ１，Ｕ２）は、“１／３”となる。
このように、類似度算出手段１５ａは、視聴者間で類似度を算出することで、類似度マトリックスＭＸを生成する。
図３に戻って、コメント収集解析装置１の構成について説明を続ける。
このように、類似度算出手段１５ａは、視聴者間で類似度を算出することで、類似度マトリックスＭＸを生成する。
図３に戻って、コメント収集解析装置１の構成について説明を続ける。
分類手段１５ｂは、類似度算出手段１５ａで算出された視聴者ごとのコメントデータの類似度に基づいて、視聴者を嗜好の類似するグループに分類するものである。この分類手段１５ｂは、例えば、最初に類似度が低い、すなわち、相関の低い視聴者をクラス分けし、他の視聴者を、各クラスの視聴者との間で類似度が高いクラスに分類することで、クラス分けを行う。
ここで、図５を参照（適宜図３参照）して、分類手段１５ｂが、類似度に基づいて視聴者を嗜好ごとに分類する手法について具体的に説明する。図５は、視聴者を嗜好ごとに分類する手法を説明するための説明図である。この図５において、類似度マトリックスＭＸは、図４で説明した類似度マトリックＭＸを示している。
ここで、分類手段１５ｂは、（ａ）に示すように、まだ分類されていないコメントデータを入力した視聴者のリスト（非分類視聴者リスト）を生成する。
ここで、分類手段１５ｂは、（ａ）に示すように、まだ分類されていないコメントデータを入力した視聴者のリスト（非分類視聴者リスト）を生成する。
そして、分類手段１５ｂは、類似度が最低値を有している視聴者をクラス分けする。類似度マトリックスＭＸにおいて、視聴者Ｕ１と、視聴者Ｕ３とが、類似度“０”の最低値を示しているため、ここでは、（ｂ）に示すように、視聴者Ｕ１をクラスＣ１、視聴者Ｕ３をクラスＣ２に分類する。そして、分類手段１５ｂは、非分類視聴者リストからＵ１とＵ３とを削除する。
次に、分類手段１５ｂは、クラスＣ１の視聴者Ｕ１との間で類似度が最高値を示す視聴者Ｕ４を、クラスＣ１に分類する。一方、クラスＣ２の視聴者Ｕ３との間で類似度が最高値を示す視聴者は存在しないため、クラスＣ２への分類は行わない。そして、分類手段１５ｂは、非分類視聴者リストからＵ４を削除する。
また、分類手段１５ｂは、クラスＣ１の視聴者Ｕ１との間で類似度が最高値を示す視聴者Ｕ２を、クラスＣ１に分類する。一方、クラスＣ２の視聴者Ｕ３との間で類似度が最高値を示す視聴者は存在しないため、クラスＣ２への分類は行わない。そして、分類手段１５ｂは、非分類視聴者リストからＵ２を削除する。
これによって、非分類視聴者リストは空集合となり、クラスＣ１に｛Ｕ１，Ｕ２，Ｕ４｝、クラスＣ２に｛Ｕ３｝と分類されることになる。
図３に戻って、コメント収集解析装置１の構成について説明を続ける。
これによって、非分類視聴者リストは空集合となり、クラスＣ１に｛Ｕ１，Ｕ２，Ｕ４｝、クラスＣ２に｛Ｕ３｝と分類されることになる。
図３に戻って、コメント収集解析装置１の構成について説明を続ける。
例外除去手段１５ｃは、分類手段１５ｂで分類された各クラスにおいて、例外となるコメントを入力した視聴者を、分類の対象外として除去するものである。この例外となるコメントとは、コメントデータの内容が、他の視聴者のコメントデータと大きく異なる場合に、クラス分けに意味を持たないコメントのことをいう。このような視聴者を、分類から除去することで、グループを特異なグループに細分化してしまうことを防止することができる。
ここで、図６を参照（適宜図３参照）して、例外除去手段１５ｃが、例外となる視聴者を分類の対象外とする手法について具体的に説明する。図６は、例外除去の手法を説明するための説明図である。なお、ここでは、説明の都合上、視聴者間の類似度は、図４で説明したものとは異なる値を用い、各視聴者をノードとして表現した際のノード間の線上に類似度を示している。
ここで、例外除去手段１５ｃは、コメントデータの類似度の和が最も大きい視聴者から、順次検索し、最後の視聴者と、他の視聴者とのコメントデータの類似度の和を計算することで、最後の視聴者と他の視聴者との類似度を求める。
例えば、図６（ａ）においては、コメントデータの類似度の和が最も大きい視聴者から探索すると、視聴者Ｕ１、Ｕ２、Ｕ４の順で探索されることになる。そして、最終的に残った視聴者Ｕ３の類似度の和（ここでは、０＋０＋０．１＝０．１）を、視聴者Ｕ１、Ｕ２、Ｕ４と視聴者Ｕ３との類似度とする。
例えば、図６（ａ）においては、コメントデータの類似度の和が最も大きい視聴者から探索すると、視聴者Ｕ１、Ｕ２、Ｕ４の順で探索されることになる。そして、最終的に残った視聴者Ｕ３の類似度の和（ここでは、０＋０＋０．１＝０．１）を、視聴者Ｕ１、Ｕ２、Ｕ４と視聴者Ｕ３との類似度とする。
次に、例外除去手段１５ｃは、最終的に残った視聴者（ここでは、Ｕ３）と、その直前に検索された視聴者（ここでは、Ｕ４）とを連結して１つのクラスとみなす。すなわち、例外除去手段１５ｃは、視聴者Ｕ３と視聴者Ｕ１との類似度と、視聴者Ｕ４と視聴者Ｕ１との類似度とを加算することで、視聴者Ｕ３およびＵ４のグループ（図中Ｕ３４）と、視聴者Ｕ１との類似度とし、視聴者Ｕ３と視聴者Ｕ２との類似度と、視聴者Ｕ４と視聴者Ｕ２との類似度とを加算することで、視聴者Ｕ３およびＵ４のグループ（図中Ｕ３４）と、視聴者Ｕ２との類似度とし、図６（ｂ）に示すような３つの視聴者のグループ間の類似関係を形成する。
そして、例外除去手段１５ｃは、さらに、図６（ａ）で行った処理と同様に、類似度の和が最も大きい視聴者から、順次検索し、最後の視聴者と、他の視聴者とのコメントデータの類似度の和を計算することで、最後の視聴者（ここでは、視聴者Ｕ３およびＵ４、図中Ｕ３４）を、他の視聴者とクラス分けたときの類似度を求める。
そして、例外除去手段１５ｃは、他の視聴者が、１人になるまで前記した処理を行うことで、各視聴者をグループ分けしたときのグループ間の類似度を求める。
そして、例外除去手段１５ｃは、他の視聴者が、１人になるまで前記した処理を行うことで、各視聴者をグループ分けしたときのグループ間の類似度を求める。
図６の（ａ）では、視聴者Ｕ１、Ｕ２、Ｕ４と、視聴者Ｕ３とをクラス分けした際のクラス間の類似度が、“０．１”となっている。また、（ｂ）では、視聴者Ｕ１、Ｕ２と、視聴者Ｕ３、Ｕ４とをクラス分けした際のクラス間の類似度が、“１．０”となっている。また、（ｃ）では、視聴者Ｕ１と、視聴者Ｕ２、Ｕ３、Ｕ４とをクラス分けした際のクラス間の類似度が、“１．４”となっている。そこで、例外除去手段１５ｃは、視聴者Ｕ３を、分類の対象外として除去する。
図３に戻って、コメント収集解析装置１の構成について説明を続ける。
図３に戻って、コメント収集解析装置１の構成について説明を続ける。
分類情報記憶手段１６は、嗜好分類手段１５で分類された嗜好の類似する視聴者を、その嗜好の種別ごとに記憶するものであって、ハードディスク等の一般的な記憶装置である。この分類情報記憶手段１６には、嗜好の種別として、例えば、番組コンテンツに登場する人物に対する好みを、視聴者の識別子（視聴者ＩＤ）に対応付けて記憶する。
次に、フィードバック手段２０について詳細に説明する。
次に、フィードバック手段２０について詳細に説明する。
フィードバック手段２０は、コメント解析手段１０で解析された嗜好ごとに分類された分類情報に基づいて、視聴者端末６に、配信される番組コンテンツに対する視聴者ごとの嗜好の情報をフィードバックするものである。ここでは、フィードバック手段２０は、番組情報取得手段２１と、番組情報解析手段２２と、嗜好情報生成手段２３と、嗜好情報送信手段２４とを備えている。
番組情報取得手段２１は、外部から、配信予定の番組コンテンツの内容を示す情報（番組情報）を取得するものである。この番組情報は、配信予定の番組コンテンツの開始時刻、登場人物等を示す情報であって、例えば、ＥＰＧ等の電子化された番組案内情報や、番組コンテンツの内容を時間に対応付けたメタデータ、字幕データ等である。なお、番組情報は、放送局内の番組配信サーバ３から取得することとしてもよいし、放送事業者がメタデータの生成を委託した外部業者が保有するメタデータ生成装置（図示せず）等から取得することとしてもよい。この番組情報取得手段２１で取得した番組情報は、番組情報解析手段２２に出力される。
番組情報解析手段２２は、番組情報取得手段２１で取得した番組情報を解析し、番組コンテンツごとに、登場人物等の嗜好の対象を抽出するものである。この番組情報解析手段２２は、例えば、番組情報が番組内容をテキストデータで記述したものであれば、当該テキストデータを形態素解析、構文解析することで主語を抽出する。
嗜好情報生成手段２３は、コメント解析手段１０で解析され分類情報記憶手段１６に記憶されている嗜好の種別ごとに分類された視聴者の好み（嗜好）と、番組情報解析手段２２で解析された番組コンテンツの嗜好の対象に基づいて、視聴者の対象に対する嗜好を示す嗜好情報を生成するものである。なお、分類情報記憶手段１６には嗜好の類似する視聴者がグループ化されているため、嗜好情報生成手段２３は、このグループごとに嗜好情報を生成する。
例えば、嗜好情報生成手段２３は、番組特定情報（例えば、番組名）、嗜好の対象（例えば、登場人物）が番組内に現れる開始時間、終了時間、その嗜好の内容（例えば、「肯定」、「否定」）を、同一のグループ内で視聴者ＩＤに対応付けて視聴者ごとの嗜好情報として生成する。
例えば、嗜好情報生成手段２３は、番組特定情報（例えば、番組名）、嗜好の対象（例えば、登場人物）が番組内に現れる開始時間、終了時間、その嗜好の内容（例えば、「肯定」、「否定」）を、同一のグループ内で視聴者ＩＤに対応付けて視聴者ごとの嗜好情報として生成する。
嗜好情報送信手段２４は、嗜好情報生成手段２３で生成された嗜好情報を、視聴者ごとに予め契約等によって登録されている視聴者端末６に送信するものである。ここでは、嗜好情報送信手段２４は、嗜好情報を、ネットワークＮを介して視聴者端末６に送信することとする。なお、嗜好情報送信手段２４は、嗜好情報を、視聴者固有の個別情報（ＥＭＭ：Entitlement Management Message）として、放送波を介して配信する形態であっても構わない。
このようにコメント収集解析装置１を構成することで、コメント収集解析装置１は、視聴者端末６から、番組コンテンツに対するコメントデータを収集し、解析することができる。また、コメント収集解析装置１は、コメントデータの解析結果に基づいて、番組コンテンツに対する視聴者の嗜好情報を視聴者端末６に送信することができる。この嗜好情報によって、視聴者端末６では、視聴者の好みに応じて、番組コンテンツを選択したり、番組内の表示方法を変更したり等の制御を行うことができる。
また、ここでは、コメント収集解析装置１のフィードバック手段２０において、番組情報解析手段２２および嗜好情報生成手段２３を備え、コメント収集解析装置１が、番組情報を解析し、当該番組コンテンツに対応した視聴者ごとの嗜好情報を視聴者端末６に送信することとしたが、フィードバック手段２０が、分類情報記憶手段１６に記憶されている嗜好情報、例えば、ある登場人物に対する「肯定」、「否定」の情報のみを嗜好情報として送信することとしてもよい。この場合、番組情報の解析は、各視聴者端末６で行うことになる。
以上、コメント収集解析装置１の構成について説明したが、コメント収集解析装置１は、一般的なコンピュータを前記した各手段として機能させるコメント収集解析プログラムによって動作させることができる。このコメント収集解析プログラムは、通信回線を介して配布することも可能であるし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。
［コメント収集解析装置の動作］
次に、図７を参照（構成については、適宜図３参照）して、コメント収集解析装置１の動作について説明する。図７は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置の動作を示すフローチャートである。
次に、図７を参照（構成については、適宜図３参照）して、コメント収集解析装置１の動作について説明する。図７は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置の動作を示すフローチャートである。
まず、コメント収集解析装置１は、受信手段１１によって、ネットワークＮを介して、コメントデータと、そのコメントデータを入力した際の番組コンテンツを特定する番組特定情報を受信する（ステップＳ１）。なお、ここでは、コメント収集解析装置１は、ＩＳＰ側に配置されたＷｅｂサーバ４によってデータ蓄積装置５に蓄積されたコメントデータおよび番組特定情報を、受信手段１１により取得する。
そして、コメント収集解析装置１は、コメント整形手段１３の名前置換手段１３ａによって、置換文字記憶手段１２に記憶されている名前置換データに基づいて、コメントデータ内の文字列を置換する（ステップＳ２）。これによって、同一の対象に対して、視聴者ごとに異なる名前の文字列が、同一人物を示す文字列に置換されることになる。
さらに、コメント収集解析装置１は、記号置換手段１３ｂによって、置換文字記憶手段１２に記憶されている記号置換データに基づいて、コメントデータ内の記号の組み合わせを、感情を示す嗜好識別語に置換する（ステップＳ３）。これによって、同一の感情を示す複数の記号の組み合わせが、予め定めた分類に区分するための嗜好識別語に置換されることになる。
さらに、コメント収集解析装置１は、記号置換手段１３ｂによって、置換文字記憶手段１２に記憶されている記号置換データに基づいて、コメントデータ内の記号の組み合わせを、感情を示す嗜好識別語に置換する（ステップＳ３）。これによって、同一の感情を示す複数の記号の組み合わせが、予め定めた分類に区分するための嗜好識別語に置換されることになる。
そして、コメント収集解析装置１は、単語列解析手段１３ｃによって、名前置換手段１３ａおよび記号置換手段１３ｂで文字列置換されたコメントデータを形態素ごとに解析する（ステップＳ４）。その後、コメント収集解析装置１は、嗜好表現置換手段１３ｄによって、置換文字記憶手段１２に記憶されている嗜好表現置換データに基づいて、単語列解析手段１３ｃで解析されたコメントデータの中で、嗜好表現となる文字列を嗜好識別語に置換する（ステップＳ５）。
そして、コメント収集解析装置１は、主語補完手段１３ｅによって、ステップＳ５による解析結果において、コメントデータに主語が含まれていない場合に、データ蓄積装置５から、字幕データを取得し、当該字幕データにおける話者を主語としてコメントデータに補完する（ステップＳ６）。
なお、コメント収集解析装置１は、コメントデータ内に、字幕データの形態素で読みが類似する単語が含まれている場合は、その単語を字幕データの単語に置換することとしてもよい。また、この置換において、操作者に対して、置換を実施するか否かを表示装置（図示せず）に表示して、操作者の判断に基づいて、置換を実施することとしてもよい。
そして、コメント収集解析装置１は、ステップＳ２〜Ｓ６によって整形されたコメントデータを整形コメント記憶手段１４に記憶する（ステップＳ７）。
ここまでの動作によって、視聴者ごとに異なる表現で記述されたコメントデータが一定の基準に正規化されたことになる。
そして、コメント収集解析装置１は、ステップＳ２〜Ｓ６によって整形されたコメントデータを整形コメント記憶手段１４に記憶する（ステップＳ７）。
ここまでの動作によって、視聴者ごとに異なる表現で記述されたコメントデータが一定の基準に正規化されたことになる。
そして、コメント収集解析装置１は、嗜好分類手段１５の類似度算出手段１５ａによって、整形コメント記憶手段１４に記憶されている視聴者ごとのコメントデータの類似度を算出する（ステップＳ８）。そして、コメント収集解析装置１は、分類手段１５ｂによって、類似度算出手段１５ａで算出された視聴者ごとのコメントデータの類似度に基づいて、視聴者を嗜好の類似するクラスに分類する（ステップＳ９）。
さらに、コメント収集解析装置１は、例外除去手段１５ｃによって、分類手段１５ｂで分類された各クラスにおいて、例外となるコメントを入力した視聴者を、分類の対象外として除去する（ステップＳ１０）。そして、コメント収集解析装置１は、ステップＳ８〜Ｓ１０で嗜好の類似する視聴者ごとに分類された分類情報を分類情報記憶手段１６に記憶する（ステップＳ１１）。
ここまでの動作によって、嗜好の類似する視聴者がグループ化されたことになる。
ここまでの動作によって、嗜好の類似する視聴者がグループ化されたことになる。
そして、コメント収集解析装置１は、番組情報取得手段２１によって、配信予定の番組コンテンツの内容を示す情報（番組情報）を取得し（ステップＳ１２）、番組情報解析手段２２によって、その番組情報を解析し、コメントデータの時間軸と字幕データとに基づいて、登場人物等の嗜好の対象を抽出する（ステップＳ１３）。
さらに、コメント収集解析装置１は、嗜好情報生成手段２３によって、分類情報記憶手段１６に記憶されている嗜好の種別ごとに分類された視聴者の好みと、ステップＳ１３で解析された番組コンテンツの嗜好の対象に基づいて、視聴者の嗜好を示す嗜好情報を生成する（ステップＳ１４）。そして、コメント収集解析装置１は、嗜好情報送信手段２４によって、視聴者ごとに予め契約等によって登録されている視聴者端末６に嗜好情報を送信する（ステップＳ１５）。
以上の動作によって、コメント収集解析装置１は、視聴者端末６で入力されたコメントデータを収集・解析し、嗜好ごとに視聴者をグループ分けし、嗜好の類似した視聴者に対して、嗜好情報をフィードバックすることができる。これによって、視聴者端末６で嗜好情報に基づいて、視聴者に対して、映像の提示を制御することが可能になる。
また、このように、コメント収集解析装置１は、視聴者にコメントデータに対して嗜好情報をフィードバックすることで、視聴者の積極的なコメント入力を推進することができる。
また、このように、コメント収集解析装置１は、視聴者にコメントデータに対して嗜好情報をフィードバックすることで、視聴者の積極的なコメント入力を推進することができる。
［コメント収集解析装置の動作の具体例］
次に、図８および図９を参照（適宜図１、図３参照）して、コメント収集解析装置１の動作の具体例について説明する。図８は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置がコメントデータを収集・解析する動作を模式的に示した図である。図９は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置が嗜好情報をフィードバックする動作を模式的に示した図である。
次に、図８および図９を参照（適宜図１、図３参照）して、コメント収集解析装置１の動作の具体例について説明する。図８は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置がコメントデータを収集・解析する動作を模式的に示した図である。図９は、本発明の実施形態に係るコメント収集解析装置が嗜好情報をフィードバックする動作を模式的に示した図である。
（コメントデータ収集・解析動作）
まず、コメントデータの収集・解析動作の具体例について説明する。図８に示すように、複数の視聴者Ｕ１〜Ｕ３は、番組コンテンツを視聴中に、視聴者端末６を介して番組コンテンツに対するコメントを入力する。ここでは、視聴者Ｕ１が「○○太郎嫌い」、視聴者Ｕ２が「○○太郎カッコイイ」、視聴者Ｕ３が「○○太郎見たくない」とそれぞれ入力したとする。このコメントデータは、ネットワークＮを経由して、Ｗｅｂサーバ４を介してデータ蓄積装置５に蓄積される。このとき、データ蓄積装置５には、視聴者を特定する識別子ＩＤ１〜ＩＤ３に対応付けてコメントデータが管理される。また、それぞれのコメントデータは、コメントの対象となった番組コンテンツを特定する対象番組情報が対応付けられる。
まず、コメントデータの収集・解析動作の具体例について説明する。図８に示すように、複数の視聴者Ｕ１〜Ｕ３は、番組コンテンツを視聴中に、視聴者端末６を介して番組コンテンツに対するコメントを入力する。ここでは、視聴者Ｕ１が「○○太郎嫌い」、視聴者Ｕ２が「○○太郎カッコイイ」、視聴者Ｕ３が「○○太郎見たくない」とそれぞれ入力したとする。このコメントデータは、ネットワークＮを経由して、Ｗｅｂサーバ４を介してデータ蓄積装置５に蓄積される。このとき、データ蓄積装置５には、視聴者を特定する識別子ＩＤ１〜ＩＤ３に対応付けてコメントデータが管理される。また、それぞれのコメントデータは、コメントの対象となった番組コンテンツを特定する対象番組情報が対応付けられる。
そして、コメント収集解析装置１は、コメント整形手段１３によって、データ蓄積装置５に蓄積されたコメントデータを取得し、コメントデータを整形（正規化）し、嗜好分類手段１５によって、整形されたコメントデータを分類（クラスタリング）する。これによって、「○○太郎嫌い」のクラスαに識別子ＩＤ１、ＩＤ３を持つ視聴者が分類され、「○○太郎好き」のクラスβに識別子ＩＤ２を持つ視聴者が分類される。
（嗜好情報フィードバック動作）
次に、嗜好情報のフィードバック動作の具体例について説明する。図９に示すように、コメント収集解析装置１は、番組情報取得手段２１によって、出演者名等が含まれている番組情報を取得し、番組情報解析手段２２によって、番組情報を解析する。そして、コメント収集解析装置１は、出演者が出演する番組コンテンツの情報（番組名、開始時間、終了時間等）を、嗜好でクラスタリングされた視聴者ごとに、その嗜好情報をフィードバックする。すなわち、「○○太郎嫌い」のクラスαに分類された識別子ＩＤ１およびＩＤ３の視聴者に対して、コメント収集解析装置１は、「○○太郎」が出演する番組コンテンツ、出演する時間帯（開始時間、終了時間）、好み（ここでは、「否定」）等の嗜好情報を視聴者端末６に送信する。
次に、嗜好情報のフィードバック動作の具体例について説明する。図９に示すように、コメント収集解析装置１は、番組情報取得手段２１によって、出演者名等が含まれている番組情報を取得し、番組情報解析手段２２によって、番組情報を解析する。そして、コメント収集解析装置１は、出演者が出演する番組コンテンツの情報（番組名、開始時間、終了時間等）を、嗜好でクラスタリングされた視聴者ごとに、その嗜好情報をフィードバックする。すなわち、「○○太郎嫌い」のクラスαに分類された識別子ＩＤ１およびＩＤ３の視聴者に対して、コメント収集解析装置１は、「○○太郎」が出演する番組コンテンツ、出演する時間帯（開始時間、終了時間）、好み（ここでは、「否定」）等の嗜好情報を視聴者端末６に送信する。
これによって、嗜好情報を受信した視聴者端末６は、例えば、「○○太郎」を嫌いな視聴者Ｕ１に対しては、表示画面を小さく表示し、「○○太郎」を好きな視聴者Ｕ２に対しては、番組コンテンツの録画予約を促す画面を提示する。また、例えば、「○○太郎」を嫌いな視聴者Ｕ３に対しては、「○○太郎」が番組コンテンツに登場する前に警告を提示する。
このように、視聴者端末６では、コメント収集解析装置１からフィードバックされる嗜好情報に基づいて、視聴者の嗜好にあった表示形式で番組コンテンツを提示することができる。
このように、視聴者端末６では、コメント収集解析装置１からフィードバックされる嗜好情報に基づいて、視聴者の嗜好にあった表示形式で番組コンテンツを提示することができる。
Ｓ コメント収集システム
１ コメント収集解析装置
２ 放送番組配信装置
３ 番組配信サーバ
４ Ｗｅｂサーバ
５ データ蓄積装置
６ 視聴者端末
１０ コメント解析手段
１１ 受信手段（コメント受信手段、メタデータ受信手段）
１２ 置換文字記憶手段（嗜好対象表現記憶手段、嗜好表現記憶手段）
１３ コメント整形手段
１４ 整形コメント記憶手段
１５ 嗜好分類手段
１６ 分類記憶手段
２０ フィードバック手段
２１ 番組情報取得手段
２２ 番組情報解析手段
２３ 嗜好情報生成手段
２４ 嗜好情報送信手段
１ コメント収集解析装置
２ 放送番組配信装置
３ 番組配信サーバ
４ Ｗｅｂサーバ
５ データ蓄積装置
６ 視聴者端末
１０ コメント解析手段
１１ 受信手段（コメント受信手段、メタデータ受信手段）
１２ 置換文字記憶手段（嗜好対象表現記憶手段、嗜好表現記憶手段）
１３ コメント整形手段
１４ 整形コメント記憶手段
１５ 嗜好分類手段
１６ 分類記憶手段
２０ フィードバック手段
２１ 番組情報取得手段
２２ 番組情報解析手段
２３ 嗜好情報生成手段
２４ 嗜好情報送信手段
Claims (4)
- 放送または通信回線を介して配信される番組に対して、視聴者が視聴者端末で入力したコメントデータを収集し、解析することで、前記視聴者を嗜好ごとに分類するコメント収集解析装置であって、
前記通信回線を介して、前記番組に関する前記コメントデータを受信するコメント受信手段と、
同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための対象識別語とを予め対応付けて記憶した嗜好対象表現記憶手段と、
同一の嗜好の内容を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための嗜好識別語とを予め対応付けて記憶した嗜好表現記憶手段と、
前記コメント受信手段で受信したコメントデータを、前記嗜好対象表現記憶手段に記憶されている対象識別語と、前記嗜好表現記憶手段に記憶されている嗜好識別語とに基づいて置換することで、前記コメントデータを整形するコメント整形手段と、
このコメント整形手段で整形されたコメントデータの類似の度合いを示す類似度を算出し、前記嗜好ごとに前記視聴者を分類する嗜好分類手段と、
この嗜好分類手段で分類された視聴者ごとの前記対象物に対する嗜好を示す嗜好情報を前記視聴者端末に送信するフィードバック手段と、
前記番組の実際の放送時間に対応した場面の内容を示す内容データをメタデータとして受信するメタデータ受信手段と、を備え、
前記コメント整形手段が、前記内容データを形態素解析および構文解析することで、主語を抽出し、前記コメントデータに付されたタイムスタンプに基づいて、前記主語を当該コメントデータにおける対象識別語とする主語補完手段を備えることを特徴とするコメント収集解析装置。 - 前記嗜好表現記憶手段に記憶されている前記嗜好識別語に、同一の嗜好の内容を示す複数の異なる表現の文字列として、複数の記号を組み合わせることで感情を表現する記号列を対応付けたことを特徴とする請求項１に記載のコメント収集解析装置。
- 前記フィードバック手段は、
配信予定の番組の内容を示す番組情報を取得する番組情報取得手段と、
この番組情報取得手段で取得した番組情報から前記対象識別語を抽出する番組情報解析手段と、
この番組情報解析手段で抽出された対象識別語と、当該対象識別語に対して前記嗜好分類手段で分類された嗜好と、前記番組を特定する番組特定情報とを対応付けて前記嗜好情報を生成する嗜好情報生成手段と、
この嗜好情報生成手段で生成された嗜好情報を前記視聴者端末に送信する嗜好情報送信手段と、
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のコメント収集解析装置。 - 放送または通信回線を介して配信される番組に対して、視聴者が視聴者端末で入力したコメントデータを収集し、解析することで、前記視聴者を嗜好ごとに分類するために、コメント収集解析装置のコンピュータを、
前記通信回線を介して、前記番組に関する前記コメントデータを受信するコメント受信手段、
同一の嗜好の対象となる対象物を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための対象識別語とを予め対応付けて記憶した嗜好対象表現記憶手段と、同一の嗜好の内容を示す複数の異なる表現の文字列と、当該文字列を共通の文字列に置換するための嗜好識別語とを予め対応付けて記憶した嗜好表現記憶手段とを参照して、前記コメント受信手段で受信したコメントデータを前記対象識別語と前記嗜好識別語とに基づいて置換することで、前記コメントデータを整形するコメント整形手段、
このコメント整形手段で整形されたコメントデータの類似の度合いを示す類似度を算出し、前記嗜好ごとに前記視聴者を分類する嗜好分類手段、
この嗜好分類手段で分類された視聴者ごとの前記対象物に対する嗜好を示す嗜好情報を前記視聴者端末に送信するフィードバック手段、
前記番組の実際の放送時間に対応した場面の内容を示す内容データをメタデータとして受信するメタデータ受信手段として機能させ、
前記コメント整形手段が、前記内容データを形態素解析および構文解析することで、主語を抽出し、前記コメントデータに付されたタイムスタンプに基づいて、前記主語を当該コメントデータにおける対象識別語とすることを特徴とするコメント収集解析プログラム。
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