JP7402492B2 - コメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラム - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 平成３１年３月５日に株式会社イー・トライアドが、アプリケーション申請のために、Ａｐｐ Ｓｔｏｒｅ Ｃｏｎｎｅｃｔに、山辺 英洋が発明したコメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラムを、アプリケーション情報として登録した。

特許法第３０条第２項適用 平成３１年４月１０日株式会社イー・トライアドが、アプリケーション申請のために、Ｇｏｏｇｌｅ Ｐｌａｙに、山辺 英洋が発明したコメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラムを、アプリケーション情報として登録した。

本発明はコメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラムに関する。

例えば、特許文献１には、メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能なコメントリスト公開サーバであって、前記メディアコンテンツにおける配信指標要素毎に、前記コメントの内容から抽出可能な各評価指標要素に対する重み係数を割り当てて記憶する重み係数記憶手段と、前記メディアサーバから取得した当該メディアコンテンツにおける配信指標要素を抽出する配信指標抽出手段と、前記メディアコンテンツに関するコメント集合を、前記コメントサーバから検索するコメント集合検索手段と、前記コメントサーバから取得した前記コメント集合の各コメントについて、その内容から各評価指標要素の値を抽出する評価指標値抽出手段と、前記メディアコンテンツに対する前記コメント集合の各コメントについて、前記評価指標要素の値に前記重み係数を乗算する評価指標値更新手段と、前記メディアコンテンツに対する前記コメント集合について、更新された前記評価指標要素の値に基づいて複数のコメントをソートするコメントソート手段とを有することを特徴とするコメントリスト公開サーバが開示されている。

特開２０１５－４１２３９

動画の注目度を評価することができるコメント評価システムを提供することを目的とする。

本発明に係るコメント評価システムは、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索部と、前記検索部により検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計部と、前記集計部により集計された結果を評価する評価部と、前記評価部により評価された結果を表示する表示部とを有する。

好適には、前記検索部により検索された動画識別情報を含むコメントを、内容に基づいて、分類する分類部をさらに有し、前記分類部は、コメントの内容が肯定的であるか否かを判断し、前記集計部は、前記分類部により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する。

好適には、少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録部と、前記評価部による評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案部をさらに有し、前記提案部は、前記ユーザ情報登録部により登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する。

好適には、前記集計部は、一定期間において、前記分類部により肯定的であると分類されたコメント数を集計し、前記評価部は、前記集計部により集計された、一定期間において、肯定的であると分類されたコメント数が最も多い動画を特定し、前記表示部は、前記評価部により特定された動画の動画識別情報を表示する。

好適には、前記動画識別情報をグループ化するグループ部をさらに有し、前記集計部は、前記グループ部によりグループ化されたグループ毎にコメントを集計し、前記評価部は、前記集計部により集計されたグループ毎の集計結果を評価し、前記表示部は、前記評価部によりグループ毎に評価された結果を表示する。

本発明に係るコメント評価方法は、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップとを有する。

本発明に係るコメント評価プログラムは、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップとをコンピュータに実行させる。

動画の注目度を評価することができる。

コメント評価システム１の全体構成を例示する図である。 コメント評価装置９の機能構成を例示する図である。 コメント評価装置９によるコメント評価処理（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。 表示部９１２によるコメント評価結果の表示例である。 表示部９１２による、より詳細なコメント評価結果の表示例である。

本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
図１は、コメント評価システム１の全体構成を例示する図である。
図１に例示するように、コメント評価システム１は、動画配信サーバ３、ユーザ端末５、コメントサーバ７、及びコメント評価装置９を含み、ネットワークを介して互いに接続している。
動画配信サーバ３は、コンピュータ端末であり、インターネットに接続されており、ユーザがアップロードした動画を不特定多数の再生端末に対して配信する。具体的には、ユーザ端末５から要求された動画のデータを配信する。動画配信サーバ３が提供するサービス例として、例えば、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）が挙げられる。
ユーザ端末５は、コンピュータ端末であり、コメント評価装置９により評価されたコメントの評価結果を表示する。
コメントサーバ７は、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のＳＮＳを利用して動画に対する意見や論評等のコメントをインターネット上に公開する。具体的には、コメントサーバ―７は、ユーザがｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）を介して送信されたコメントを受信する。
コメント評価装置９は、ユーザが登録した動画に対するコメントを評価する。具体的には、コメント評価装置９は、コメントサーバ７に格納されるコメントの中から、ユーザが登録した動画に関するコメントを検索、及び集計し、集計結果に基づいて、動画へのコメントを評価する。また、コメント評価装置９は、一定期間において、肯定的な内容のコメントを有する動画を「お勧め」としてユーザ端末５に提案する。

図２は、コメント評価サーバ９の機能構成を例示する図である。
図２に例示するように、本例のコメント評価装置９には、コメント評価プログラム９０がインストールされると共に、ユーザ情報データベース６００（ユーザ情報ＤＢ６００）が構成される。
コメント評価プログラム９０は、ユーザ情報登録部９００、検索部９０２、分類部９０４、集計部９０６、評価部９０８、提案部９１０、表示部９１２、及びグループ化部９１４を有する。なお、コメント評価プログラム９０の一部又は全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を一部借用して実現されてもよい。
コメント評価プログラム９０において、ユーザ情報登録部９００は、ユーザからユーザ情報を受け付け、ユーザ情報ＤＢ６００に格納する。具体的には、ユーザ情報登録部９００は、ユーザ情報として、ユーザが反響を知りたい動画の識別情報を受け付け、ユーザ識別情報と動画の識別情報とを関連付けてユーザ情報ＤＢ６００に格納する。例えば、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の動画の反響を知りたい場合に、ユーザは、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）の動画を識別するチャンネルＩＤを登録し、ユーザ情報登録部９００は、チャンネルＩＤを受け付け、登録したユーザに関連付けてユーザ情報ＤＢ６００に登録する。

検索部９０２は、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する。具体的には、検索部９０２は、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントサーバ７から収集したコメント内に、ユーザが登録したチャンネルＩＤが存在するか否かを検索する。これにより、ユーザが登録した動画（チャンネルＩＤ）に対するコメントを収集することができる。なお、検索部９０２による、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントデータの取得形式は、ＪＡＳＯＮである。検索部９０２は、受信したコメントデータを、一定間隔でテキストファイルへ保存する。
分類部９０４は、検索部９０２により検索された動画識別情報を含むコメントを、内容に基づいて、分類する。具体的には、分類部９０４は、検索部９０２により検索されたチャンネルＩＤを有する動画に対するコメントの内容が肯定的であるか否かを判断する。また、分類部９０４は、検索部９０２により検索されたチャンネルＩＤを有する動画に対するコメントの内容に基づいて、コメントの種類をより細かく分類してもよい。具体的には、分類部９０４は、コメントの内容を、怒り、悲しみ、嬉しさ、及び驚き等を表す内容別、すなわち感情別に分類してもよい。

集計部９０６は、検索部９０２により検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する。具体的には、集計部９０６は、検索部９０２により検索されたチャンネルＩＤを含むコメント数を集計する。より具体的には、集計部９０６は、分類部９０４により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する。また、集計部９０６は、一定期間において、分類部９０４により肯定的であると分類されたコメント数を集計する。さらに、集計部９０６は、グループ化部９１４（後述）によりグループ化されたグループ毎にコメントを集計する。
評価部９０８は、集計部９０６により集計された結果を評価する。具体的には、評価部９０８は、集計部９０６による肯定的なコメント及び否定的なコメントの集計結果に基づいて、動画に対する評価を決定する。また、評価部９０８は、集計部９０６により集計された、一定期間において、肯定的であると分類されたコメント数が最も多い動画を特定する。すなわち、評価部９０８は、一定期間に集計数の多いコメントを有する動画を特定することにより、次に流行る動画を見出すことができる。また、評価部９０８は、集計部９０６により集計されたグループ毎の集計結果を評価する。

提案部９１０は、評価部９０８よる評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する。具体的には、提案部９１０は、ユーザ情報登録部９００により登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する。すなわち、提案部９１０は、ユーザの関心のあるジャンルにおいて、人気のある動画を提案することができる。
表示部９１２は、評価部９０８により評価された、動画に対するコメントの評価結果をユーザ端末５に表示する。また、表示部９１２は、提案部９１０により提案された動画の識別情報をユーザ端末５に表示する。さらに、表示部９１２は、評価部９０８によりグループ毎に評価された結果をユーザ端末５に表示する。
グループ化部９１４は、動画識別情報をグループ化する。具体的には、ユーザにより指定されたチャンネルＩＤをグループ化する。グループ化部９１４は、本発明に係るグループ部の一例である。

図３は、コメント評価処理（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。
図３に例示するように、ステップ１００（Ｓ１００）において、ユーザ情報登録部９００は、ユーザにより、ユーザが評価を知りたい動画のチャンネルＩＤの登録を受け付ける。ユーザ情報登録部９００は、受け付けたチャンネルＩＤを、ユーザ情報に関連付けてユーザ情報ＤＢ６００に格納する。
ステップ１０５（Ｓ１０５）において、検索部９０２は、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントサーバ７からユーザ情報登録部９００が受け付けたチャンネルＩＤを含むコメントを検索及び収集する。検索部９０２は、収集したコメントデータをテキストファイルとして保存する。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、分類部９０４は、検索部９０２により保存されたテキストファイルから必要なコメントを取得、及び振り分ける。具体的には、分類部９０４は、コメントの内容が、肯定的であるか否かを判断する。
ステップ１１５（Ｓ１１５）において、集計部９０６は、分類部９０４により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する。
ステップ１２０（Ｓ１２０）において、評価部９０８は、集計部９０６による集計結果に基づいて、動画に対する評価を決定する。
ステップ１２５（Ｓ１２５）において、表示部９１２は、評価部９０８による評価結果をユーザ端末５に表示する。具体的には、表示部９１２は、肯定的なコメントと否定的なコメントの割合を表示する。
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、ユーザがより詳細な評価結果を知りたい場合に、コメント評価処理（Ｓ１０）は、Ｓ１３５へ移行し、それ以外の場合に処理を終了する。
ステップ１３５（Ｓ１３５）において、評価部９０８は、一定期間における、コメント数と動画の視聴回数との推移を示したグラフを生成し、表示部９１２は、評価部９０８により生成されたグラフをユーザ端末５に表示する。さらに、評価部９０８は、動画の評価結果に対するコメントを生成し、表示部９１２は、生成されたコメントを表示する。

図４は、表示部９１２によるコメント評価結果の表示例である。
図４に例示するように、ユーザ端末５では、少なくとも、登録したチャンネルＩＤを有する動画に対するツイート数、ツイートの感情分析、及び動画の視聴回数を確認することができる。より具体的には、表示部９１２は、集計部９０６により集計された、肯定的なコメント及び否定的なコメントの割合をグラフ化し、ユーザ端末５に表示する。さらに、表示部９１２は、肯定的なコメント及び否定的なコメントの割合に応じたイラスト（例えば、感情を表現した顔のイラスト）を表示する。これにより、視覚的に、全コメントに対して、肯定的なコメントと否定的なコメントどちらの割合が多いのか把握しやすくなる。

図５は、表示部９１２による、より詳細なコメント評価結果の表示例である。
図５に例示するように、評価部９０８は、時間の経過における、動画の視聴回数と、ツイート数の相関関係をグラフ化する。これにより、時間の経過とともに、動画の反響が大きくなっているのか、小さくなっているのかを判断することができる。
さらに、評価部９０８は、集計部９０６による集計結果に基づいて、動画に対するコメントを生成し、表示部９１２は生成されたコメントをユーザ端末５に表示する。
また、表示部９１２は、分類部９０４により、より細かく分類されたコメントを有する動画のランキングを表示する。例えば、表示部９１２は、「驚き」を表すコメント数が多かった動画のランキングを表示する。
さらに、表示部９１２は、分類部９０４により分類された肯定的なコメントの一覧、及び否定的なコメントの一覧を表示する。これにより、動画の良かった点、悪かった点を分析しやすくなる。

以上説明したように、本実施形態のコメント評価装置９によれば、ユーザが登録したチャンネルＩＤを有する動画に対するコメントの内容を評価し、グラフ等により視覚的に把握し易い表示をする。これにより、ユーザは、動画の評価を知りたい度に動画のチャンネルＩＤ、又はタイトルを確認して検索しなくとも、コメント評価装置９が登録された動画に対するコメントが収集される度に、通知及び評価結果を更新し、最新の、動画に対する評価結果を得ることができる。さらに、ユーザは、評価結果に基づいて、動画作成の改良点を見つけることができる。また、ユーザの関心のあるジャンルを登録することにより、コメント評価装置９が「お勧め」の動画を提案するため、ユーザ自身で動画を探す手間が省ける。そして、コメント評価装置９は、チャンネルＩＤをグループ化して登録できるため、例えば、自身が作成した動画をグループ化して登録して、グループ化された動画全体の評価結果を得ることができる。すなわち、ユーザ自身の動画作成の傾向を知ることができる。

上記実施形態では、チャンネルＩＤを含むコメントを集計したが、これに限定されず、例えば、コメントが他のユーザのコメントを引用したコメント（例えば、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）における「リツイート」）であるか否かを判別して、集計部９０６が集計し、結果を表示してもよい。

１…コメント評価システム
３…動画配信サーバ
５…ユーザ端末
７…コメントサーバ
９…コメント評価装置
９０…コメント評価プログラム
９００…ユーザ情報登録部
９０２…検索部
９０４…分類部
９０６…集計部
９０８…評価部
９１０…提案部
９１２…表示部
９１４…グループ化部
６００…ユーザ情報データベース

Claims (6)

1. ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索部と、
   前記検索部により検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計部と、
   前記集計部により集計された結果を評価する評価部と、
   前記評価部により評価された結果を表示する表示部と
   を有し、
   少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録部と、
   前記評価部による評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案部と
   をさらに有し、
   前記提案部は、前記ユーザ情報登録部により登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する
   コメント評価システム。
2. 前記検索部により検索された動画識別情報を含むコメントを、内容に基づいて、分類する分類部
   をさらに有し、
   前記分類部は、コメントの内容が肯定的であるか否かを判断し、
   前記集計部は、前記分類部により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する
   請求項１に記載のコメント評価システム。
3. 前記集計部は、一定期間において、前記分類部により肯定的であると分類されたコメント数を集計し、
   前記評価部は、前記集計部により集計された、一定期間において、肯定的であると分類されたコメント数が最も多い動画を特定し、
   前記表示部は、前記評価部により特定された動画の動画識別情報を表示する
   請求項２に記載のコメント評価システム。
4. 前記動画識別情報をグループ化するグループ部
   をさらに有し、
   前記集計部は、前記グループ部によりグループ化されたグループ毎にコメントを集計し、
   前記評価部は、前記集計部により集計されたグループ毎の集計結果を評価し、
   前記表示部は、前記評価部によりグループ毎に評価された結果を表示する
   請求項１に記載のコメント評価システム。
5. コンピュータが、ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、
   コンピュータが、前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、
   コンピュータが、前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、
   コンピュータが、前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップと
   を有し、
   コンピュータが、少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録ステップと、
   コンピュータが、前記評価ステップにおける評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案ステップと
   をさらに有し、
   前記提案ステップにおいて、前記ユーザ情報登録ステップにおいて登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する
   コメント評価方法。
6. ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、
   前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、
   前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、
   前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップと、
   少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録ステップと、
   前記評価ステップにおける評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案ステップと
   をコンピュータに実行させ、
   前記提案ステップにおいて、前記ユーザ情報登録ステップにおいて登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する
   プログラム。

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