JP7478442B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

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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。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program that extract user-generated content distributed over a network.

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。 In recent years, Internet users have begun to use a variety of media to disseminate their information, including blogs and social networking services (SNS) such as Twitter (registered trademark), Facebook (registered trademark), and YouTube (registered trademark).

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。 Among the various media mentioned above, the viewing of user-generated video content (UGC) has become widespread, and for example, the trend patterns of demand and popularity of YouTube (registered trademark) are being analyzed.

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。 Patent Document 1 discloses a technology related to a simple time series model that represents the transition of the number of views of user-generated content. This technology makes it possible to reproduce the distribution of demand for user-generated content, and as a result, it is possible to generate input data for various designs and controls that require the distribution of the number of views of video content (UGC) over a certain period of time, such as the capacity design of a cache server that distributes user-generated content such as YouTube (registered trademark).

特開2017-45120号公報JP 2017-45120 A

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。 Conventionally, various demand forecasts have been carried out to predict the demand from viewing users who view user-generated content distributed over a network. For a posting user who posts content, it is important to meet the demand from viewing users in order to effectively disseminate information about himself/herself. Here, in order to generate content that is highly topical, it is conceivable to refer to diffused content that is associated with the content that the posting user is trying to generate and that has already been widely diffused among viewing users.

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。 However, with conventional technology, it takes a lot of time for posters to search for viral content that can serve as reference for generating their own content. And there is still room for improvement in technology for efficiently generating topical content in a short amount of time.

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。 The objective of this disclosure is to provide technology that can extract and view popular user-generated content efficiently and in a short amount of time.

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。 The information processing device disclosed herein is an information processing device that extracts user-generated content distributed via a network. The information processing device includes a control unit that executes the following: acquiring survey target content, which is the user-generated content associated with a predetermined word, from the user-generated content being distributed; acquiring the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content; calculating a predetermined topicality that represents the topicality of the user-generated content based on the acquired number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content; determining whether the calculated topicality is higher than a predetermined threshold for each piece of content included in the survey target content, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold.

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。 The present disclosure found that the posted content is first displayed on the top screen of the channel subscriber, and the longer a large number of channel subscribers view the content, the more the content is displayed on the top screen of users similar to the channel subscriber, and this is repeated, leading to the spread of the content. Therefore, focusing on the fact that content with high topicality has a greater number of plays than the number of channel subscribers of the content, the control unit of the information processing device calculates the topicality of the content based on the number of plays and the number of channel subscribers. Here, the control unit may calculate the topicality by dividing the number of plays by the number of channel subscribers. According to this, a user can relatively easily extract content whose number of plays is greater than the number of channel subscribers by a certain amount (for example, content whose number of plays is three times or more the number of channel subscribers) as content with high topicality, so that the posting user can relatively easily find spread content that is useful for generating his or her own content. In addition, the control unit may calculate the topicality of content that satisfies a predetermined condition regarding the number of plays and the number of channel subscribers among the surveyed contents, and may further calculate the topicality by taking into account the time since the content was posted. The sooner a piece of content is posted and spread outside of channel subscribers, the more users it spreads to, meaning the more topical it becomes. Therefore, the control unit can more accurately calculate the topical nature of content by taking into account the time since the content was posted.

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。 The present disclosure can also be understood from the aspect of an information processing method by a computer. That is, the information processing method of the present disclosure is an information processing method for extracting user-generated content distributed over a network, in which a computer executes the following operations: acquiring survey target content, which is the user-generated content associated with a predetermined word, from the user-generated content being distributed; acquiring the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content; calculating a predetermined topicality representing the topicality of the user-generated content based on the acquired number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content; determining whether the calculated topicality is higher than a predetermined threshold for each piece of content included in the survey target content, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold.

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。 The present disclosure can also be understood from the aspect of an information processing program. That is, the information processing program of the present disclosure is an information processing program that extracts user-generated content distributed over a network, and causes a computer to execute the following: acquiring survey target content, which is the user-generated content associated with a predetermined word, from the user-generated content being distributed; acquiring the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content; calculating a predetermined topicality representing the topicality of the user-generated content based on the acquired number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content; determining whether the calculated topicality is higher than a predetermined threshold for each piece of content included in the survey target content, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold.

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。 According to the present disclosure, it is possible to efficiently extract and view popular user-generated content in a short amount of time.

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。1 is a diagram showing a schematic configuration of an information processing system according to a first embodiment. 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。2 is a diagram showing components of a server included in the information processing system in the first embodiment in more detail, and also showing components of a user terminal that communicates with the server. FIG. 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。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an operation flow of the information processing system according to the first embodiment. 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。FIG. 13 is a diagram for explaining a user interface provided to a user who is researching highly topical content.

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。 Embodiments of the present disclosure will be described below with reference to the drawings. The configurations of the following embodiments are examples, and the present disclosure is not limited to the configurations of the embodiments.

<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。
First Embodiment
An overview of the information processing system in the first embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing a schematic configuration of the information processing system in the present embodiment. The information processing system 100 according to the present embodiment includes a network 200, a server 300, and a user terminal 400. Note that users who use the information processing system 100 in the present embodiment are posting users who post video content (UGC) on YouTube (registered trademark) and viewing users who view video content (UGC) posted on YouTube (registered trademark).

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。 The network 200 is, for example, an IP network. If the network 200 is an IP network, it may be wireless, wired, or a combination of wireless and wired. For example, in the case of wireless communication, the user terminal 400 may access a wireless LAN access point (not shown) and communicate with the server 300 via a LAN or WAN. Furthermore, the network 200 is not limited to these examples, and may be, for example, a public switched telephone network, an optical fiber line, an ADSL line, a satellite communication network, etc.

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。 The server 300 is connected to the user terminal 400 via the network 200. Note that in FIG. 1, for the sake of simplicity, three servers 300 and two user terminals 400 are shown, but it goes without saying that there may be more or fewer of them.

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。 The server 300 may be any electronic device that has the processing power for arithmetic and processing such as data acquisition, generation, and updating, and may be, for example, a personal computer, server, mainframe, or other electronic device. That is, the server 300 may be configured as a computer having a processor such as a CPU or GPU, a main memory such as a RAM or ROM, and an auxiliary memory such as an EPROM, a hard disk drive, or removable media. The removable media may be, for example, a USB memory or a disk recording medium such as a CD or DVD. The auxiliary memory stores an operating system (OS), various programs, various tables, etc.

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。 In addition, the server 300 may use SaaS (Software as a Service), Paas (Platform as a Service), or IaaS (Infrastructure as a Service) provided by a cloud server as appropriate, without providing software, hardware, an OS, or the like dedicated to the information processing system 100 according to this embodiment.

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。 The user terminal 400 may be any electronic device such as a mobile terminal owned by a user who uses the information processing system 100, and may be, for example, a mobile terminal, a tablet terminal, a smartphone, a wearable terminal, a personal computer, or other terminal device.

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。 Next, the components of the server 300 will be described in detail with reference to FIG. 2. FIG. 2 shows the components of the server 300 included in the information processing system 100 in the first embodiment in more detail, and also shows the components of the user terminal 400 that communicates with the server 300.

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。 The server 300 has a communication unit 301, a memory unit 302, and a control unit 303 as functional units, and loads a program stored in the auxiliary storage device into the working area of the main storage device and executes it. Each functional unit is controlled through the execution of the program, thereby realizing each function that matches the specified purpose of each functional unit. However, some or all of the functions may be realized by hardware circuits such as ASICs and FPGAs.

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。 Here, the communication unit 301 is a communication interface for connecting the server 300 to the network 200. The communication unit 301 is configured to include, for example, a network interface board and a wireless communication circuit for wireless communication. The server 300 is connected to the user terminal 400 and other external devices via the communication unit 301 so as to be able to communicate with them.

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。 The storage unit 302 is configured to include a main storage device and an auxiliary storage device. The main storage device is a memory in which the programs executed by the control unit 303 and the data used by the control programs are expanded. The auxiliary storage device is a device in which the programs executed by the control unit 303 and the data used by the control programs are stored. The storage unit 302 also stores data transmitted from the user terminal 400, etc. The server 300 acquires data transmitted from the user terminal 400, etc. via the communication unit 301.

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。 The control unit 303 is a functional unit that is responsible for the control performed by the server 300. The control unit 303 can be realized by an arithmetic processing device such as a CPU. The control unit 303 further includes four functional units: an acquisition unit 3031, a calculation unit 3032, a determination unit 3033, and an extraction unit 3034. Each functional unit may be realized by the CPU executing a stored program.

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。 The acquisition unit 3031 acquires survey target content, which is user-generated content associated with a specific word, from among user-generated content distributed via the network 200. Here, a user of the information processing system 100 can transmit the above-mentioned word to the server 300 via the user terminal 400. Then, the server 300 acquires the survey target content from an external device in which the content being distributed is stored, based on the above-mentioned word acquired through communication.

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。 Here, the user terminal 400 in this embodiment has a communication unit 401, an input/output unit 402, and a storage unit 403 as functional units. The communication unit 401 is a communication interface for connecting the user terminal 400 to the network 200, and is configured to include, for example, a network interface board and a wireless communication circuit for wireless communication. The input/output unit 402 is a functional unit for displaying information transmitted from the outside via the communication unit 401, and for inputting information when transmitting the information to the outside via the communication unit 401. The storage unit 403 is configured to include a main storage device and an auxiliary storage device, similar to the storage unit 302 of the server 300.

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。 The input/output unit 402 further includes a display unit 4021 and an operation input unit 4022. The display unit 4021 has a function of displaying various information, and is realized, for example, by an LCD (Liquid Crystal Display) display, an LED (Light Emitting Diode) display, an OLED (Organic Light Emitting Diode) display, or the like. The operation input unit 4022 has a function of accepting operation input from the user, and is realized, specifically, by soft keys or hard keys on a touch panel or the like.

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。 A user of the information processing system 100 can use the user terminal 400 configured in this way to send the above words to the server 300. The above words can be any words, such as "cake" or "bike racing". The acquisition unit 3031 then acquires, as the content to be investigated, those contents in which these words are included in the title or which are presumed to be included in the content. The above presumption can be made using well-known search techniques (such as AI predictions) used in Internet searches.

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。 Furthermore, the acquisition unit 3031 acquires the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content. The acquisition unit 3031 then stores these in the storage unit 302 of the server 300. Note that the acquisition unit 3031 can acquire the URL of the survey target content, the number of plays of each piece of content, and the number of channel subscribers, for example, using a YouTube (registered trademark) Data API that acquires various data from YouTube (registered trademark) provided by Google (registered trademark).

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。 Then, the calculation unit 3032 of the control unit 303 of the server 300 calculates the topicality of each piece of content included in the surveyed content based on the number of plays and the number of channel subscribers.

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。 Here, topicality is a parameter that indicates the topicality of user-generated content, and is defined by dividing the number of views by the number of channel subscribers. The present inventors have discovered that posted content is first displayed on the homepage of channel subscribers, and the longer a large number of channel subscribers view the content, the more the content is displayed on the homepage of users similar to the channel subscribers, and this is repeated, leading to the spread of the content. In other words, focusing on the fact that content with high topicality has a greater number of views than the number of channel subscribers of the content, topicality is defined as above.

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。 The calculation unit 3032 may calculate the topicality of content among the surveyed contents that meets predetermined conditions related to the number of plays and the number of channel subscribers, and may further calculate the topicality by taking into account the time since the content was posted. It has been found that the shorter the time since the content is posted, the more the content is spread outside the channel subscribers, i.e., the more topical it becomes. Therefore, by having the calculation unit 3032 take into account the time since the content was posted, the topicality of the content can be calculated more accurately.

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。 Then, the determination unit 3033 of the control unit 303 of the server 300 determines whether the calculated topicality of each piece of content included in the survey target content is higher than a predetermined threshold. The extraction unit 3034 then extracts the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold.

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。 The control unit 303 executes the processes of the acquisition unit 3031, calculation unit 3032, determination unit 3033, and extraction unit 3034, thereby functioning as a control unit according to the present disclosure.

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。 Here, the flow of operations of the information processing system 100 in this embodiment will be described. FIG. 3 is a diagram illustrating the flow of operations of the information processing system 100 in this embodiment. FIG. 3 describes the flow of operations between the components of the information processing system 100 in this embodiment, and the processing executed by each component.

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。 In this embodiment, first, the user terminal 400 acquires the survey target words (S101). The user of the information processing system 100 inputs words related to the content to be acquired as the survey target into the user terminal 400, thereby acquiring the survey target words. At this time, the user can input the survey target words through a user interface provided by the server 300 or a predetermined application pre-installed in the user terminal 400. FIG. 4 is a diagram for explaining a user interface provided to a user who is researching a highly topical content. The screen SC1 illustrated in FIG. 4 is a screen for the user to input the survey target words and search conditions, and is displayed on the display unit 4021 of the user terminal 400 owned by the user. The screen SC1 shows an input field SC11 for the survey target words, an input field SC12 for the search conditions, an input field SC13 for the number of video acquisitions, an input field SC14 for the date, an input field SC15 for the number of channel subscribers, and an input field SC16 for the number of plays. In this embodiment, in addition to inputting the word to be surveyed, the user can input the threshold value used to determine the topicality (search condition in FIG. 4), the number of contents to be acquired, the date, the number of channel subscribers, and the number of views. The user terminal 400 transmits this information to the server 300 (S102). The example shown in FIG. 4 is an input for acquiring 100 pieces of content related to "cake", which have been posted on or after January 1, 2020, have 5,000 or more channel subscribers, 10,000 or more views, and a number of views/channel subscribers of 3 or more. In addition, the screen SC1 of such a user interface may be provided with an input field for inputting conditions other than those described above. For example, the screen SC1 may be provided with an input field for inputting the condition of the average number of views per day in addition to the above.

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。 The server 300, which has received the information from the user terminal 400, acquires the survey target content associated with the survey target word entered by the user from among the user-generated content distributed via the network 200 (S103). The server 300 then acquires the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content (S104). Here, as described above, the server 300 can acquire the URL of the survey target content, the number of plays of each piece of content, and the number of channel subscribers using, for example, the YouTube (registered trademark) Data API that acquires various data from YouTube (registered trademark) provided by Google (registered trademark). The server 300 then stores these in the storage unit 302.

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)。 Furthermore, the server 300 calculates the topicality, defined by dividing the number of plays by the number of channel subscribers, for each piece of content included in the surveyed content (S105). Then, it is determined whether the calculated topicality is higher than a threshold (S106). In this embodiment, this threshold is input by the user into the search condition input field SC12 shown in FIG. 4 above, and for example, content with a number of plays/number of channel subscribers of 3 or more is determined to have a topicality higher than the threshold. Furthermore, the server 300 extracts user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold (S107). Then, the server 300 transmits information about the extracted content to the user terminal 400 (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。 The user terminal 400 acquires the content information transmitted from the server 300 (S109). The user can then view and analyze the information via the user terminal 400. Here, it is important for the posting user to respond to the demands of the viewing users in order to effectively transmit his/her own information. In order to generate content with high topicality, it is possible to refer to diffused content that is associated with the content the posting user is trying to generate and that has already been widely diffused among the viewing users. According to the above process, content with a certain number of plays greater than the number of channel subscribers (for example, content with a number of plays three times or more the number of channel subscribers) can be extracted relatively easily as content with high topicality, so that the posting user can relatively easily find diffused content that can serve as a reference for generating his/her own content.

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。 The information processing system 100 described above allows for the efficient extraction and viewing of popular user-generated content in a short period of time.

<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。
Second Embodiment
The information processing system according to the second embodiment will be described below. The server 300 according to this embodiment further extracts, from among the user-generated content being distributed, content whose ratio of the number of plays in one day to the average number of plays in a first predetermined period is equal to or exceeds a predetermined threshold, as rapidly trending content.

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。 Here, the first predetermined period is, for example, the past 10 days. The server 300 acquires the number of times that a content being distributed is played each day using, for example, the YouTube (registered trademark) Data API that acquires various data from YouTube (registered trademark) provided by Google (registered trademark), and stores the number of times that the content is played each day in the storage unit 302. For example, if the total number of times that a certain content is played in the past 10 days is 1000, the average number of times that the content is played in the first predetermined period is 100. If such a content is recorded, for example, as the number of times that the content is played in a day, 200 times or more, the server 300 further extracts the content as a rapidly rising content. At this time, the ratio of the number of times that the content is played in a day (200 times) to the average number of times that the content is played in the first predetermined period (100 times) is 2.0, and when the above threshold value is 1.5, the ratio is equal to or greater than the threshold value, so the content is extracted as a rapidly rising content. The first predetermined period and threshold value can be set in advance, for example, via a user interface, as in the first embodiment described above. Also, the server 300 transmits information about the extracted content to the user terminal 400, as in the first embodiment described above.

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。 This allows users to quickly find content with a sudden increase in the number of views, and to understand the timing when the number of views of content that they posted suddenly increased. As a result, users can quickly and efficiently extract and view popular user-generated content, and can post new content when the number of views of content that they posted suddenly increases.

<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。
Third Embodiment
The information processing system in the third embodiment will be described below. According to the above-mentioned first embodiment, the acquisition unit 3031 of the control unit 303 of the server 300 acquires survey target content, which is user-generated content associated with a specific word, from user-generated content distributed via the network 200. Here, if the average number of plays, calculated by dividing the total number of plays of each content included in the survey target content by the number of contents included in the survey target content, is relatively small, it tends to be difficult to generate a highly topical content even if a posting user generates his/her own content by referring to a certain content included in the survey target content. This is because the number of users who search for and view words related to such survey target content is small in the first place.

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。 In the information processing system according to this embodiment, when the above word is input via the user terminal 400, the acquisition unit 3031 acquires the survey target content from an external device in which the content being distributed is stored based on the word acquired by communication, calculates the above average number of plays for the survey target content, and transmits the calculated average number of plays to the user terminal 400. This allows the user to grasp in advance the interest and concern of the viewing user for the word that the user input to the user terminal 400 (the market volume for the word that the user input to the user terminal 400). If the user determines that the average number of plays is low, the user can input a different word to the user terminal 400 again and redo the acquisition of the survey target content by the acquisition unit 3031. The user then re-evaluates the average number of plays for the re-acquired survey target content. By repeating this process, the user can investigate words that are of high interest and concern to the viewing user (words with a large market volume).

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。 Then, the surveyed content associated with the words that interest the viewing user is obtained, and the calculation unit 3032 of the control unit 303 of the server 300 calculates the topicality of each piece of content included in the surveyed content based on the number of plays and the number of channel subscribers. This makes it possible to more suitably extract and view user-generated content that is highly topical in a short amount of time and efficiently.

<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。
<Other Modifications>
The above embodiment is merely an example, and the present disclosure may be modified as appropriate without departing from the spirit and scope of the present disclosure. For example, the processes and means described in the present disclosure may be freely combined and implemented as long as no technical contradiction occurs.

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。 In order for a posting user to effectively disseminate his/her own information, it is important for the posting user to search for diffusion content that can be used as a reference for generating his/her own content, and to analyze the demand of viewing users from there, as well as to analyze the content that contributed to the increase in the number of his/her channel subscribers. Until now, it has been difficult to know which content in one's own channel contributed to the increase in the number of channel subscribers. Therefore, the server 300 may calculate the channel contribution degree for each piece of content based on the timing of posting of the content in the channel and the hourly change in the number of channel subscribers. This allows the channel contribution degree, which indicates the contribution of each piece of content in one's own channel to the increase in the number of channel subscribers since the content was posted, to be known, and the posting user can analyze the content that contributed to the increase in the number of his/her channel subscribers.

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。 The server 300 may also determine the momentum of the newly posted content. In detail, the server 300 may further extract, from among the user-generated content being distributed, content in which the ratio of the number of plays in a second predetermined period after the newly posted content is posted to the average number of plays in a second predetermined period after the posts of multiple contents posted in the past in the same channel as the posted content is equal to or greater than a predetermined threshold, as momentum content. Here, the second predetermined period is, for example, 6 hours. The server 300 acquires the number of plays in a second predetermined period after the posted content is posted, for example, using a YouTube (registered trademark) Data API provided by Google (registered trademark) for acquiring various data of YouTube (registered trademark), and stores these in the storage unit 302. For example, if the number of plays in 6 hours after a certain content is posted is 500, and the average number of plays obtained by averaging the number of plays in 6 hours after the posts of 10 contents posted in the past in the same channel as the content is 250, the above ratio is 2.0. For example, when the threshold value is 1.5, the ratio is equal to or greater than the threshold value, and the content is extracted as momentum content. Note that the second predetermined period and threshold value can be set in advance via a user interface, for example, as in the first embodiment described above. Also, the server 300 transmits information about the extracted content to the user terminal 400, as in the first embodiment described above. This allows the user to check the content that has been determined to be momentum.

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。 In addition, on YouTube (registered trademark), it is preferable to standardize tags in order to display related video content (UGC) that has already been posted. However, in the past, it was time-consuming to obtain tags for posted UGC. Therefore, when the URL of UGC is input via user terminal 400, server 300 may access the UGC, obtain the tags, and transmit them to user terminal 400.

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。 Furthermore, when a translation language for UGC is input via the user terminal 400, the server 300 may access the UGC and perform processing such as translating titles, subtitles, etc.

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。 In addition, the processing described as being performed by one device may be shared and executed by multiple devices. For example, the acquisition unit 3031 may be formed in a processing device separate from the server 300. In this case, the separate processing device is configured to be able to cooperate favorably with the server 300. In addition, the processing described as being performed by different devices may be executed by one device. In a computer system, the hardware configuration (server configuration) by which each function is realized can be flexibly changed.

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。 The present disclosure can also be realized by supplying a computer program that implements the functions described in the above embodiments to a computer, and having one or more processors of the computer read and execute the program. Such a computer program may be provided to the computer by a non-transitory computer-readable storage medium that can be connected to the system bus of the computer, or may be provided to the computer via a network. Non-transitory computer-readable storage media include, for example, any type of disk, such as a magnetic disk (floppy disk, hard disk drive (HDD), etc.), an optical disk (CD-ROM, DVD disk, Blu-ray disk, etc.), a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), an EPROM, an EEPROM, a magnetic card, a flash memory, an optical card, or any type of medium suitable for storing electronic instructions.

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
Reference Signs List 100: Information processing system 200: Network 300: Server 301: Communication unit 302: Storage unit 303: Control unit 400: User terminal

Claims (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装置であって、
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、
を実行し、
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制御部を備え
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、情報処理装置。
An information processing device that extracts user-generated content distributed over a network, comprising:
Obtaining the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content;
Calculating a predetermined topicality representing the topicality of the user-generated content for each content included in the survey target content based on the acquired number of plays and the acquired number of channel subscribers;
determining whether the calculated topicality of each piece of content included in the survey target content is higher than a predetermined threshold, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold;
Run
a control unit that calculates the topicality of content that satisfies a predetermined condition related to the number of plays and the number of channel subscribers among the survey target contents ;
The control unit of the information processing device further extracts, from the user-generated content being distributed, content for which the ratio of the number of plays of newly posted content within a second specified period after posting to the average number of plays of multiple pieces of content previously posted on the same channel as the posted content within the second specified period after posting is equal to or greater than a specified threshold value as momentum content .
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。
The control unit is
The topicality is calculated by dividing the number of plays by the number of channel subscribers.
The information processing device according to claim 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、
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、
を実行し、
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制御部を備え、
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し、
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1日当たりの平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する、情報処理装置。
An information processing device that extracts user-generated content distributed over a network, comprising:
Obtaining the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content;
Calculating a predetermined topicality representing the topicality of the user-generated content for each content included in the survey target content based on the acquired number of plays and the acquired number of channel subscribers;
determining whether the calculated topicality of each piece of content included in the survey target content is higher than a predetermined threshold, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold;
Run
a control unit that calculates the topicality of content that satisfies a predetermined condition related to the number of plays and the number of channel subscribers among the survey target contents;
The control unit is
Further extracting, from the user-generated content being distributed, content for which the ratio of the number of plays of newly posted content in a second predetermined period from the posting to the average number of plays of a plurality of contents previously posted in the same channel as the posted content in the second predetermined period from the posting is equal to or exceeds a predetermined threshold, as momentum content;
The information processing device further extracts, from the user-generated content being distributed, content for which the ratio of the number of plays in a day to the average number of plays per day in a first predetermined period is equal to or greater than a predetermined threshold, as rapidly trending content.
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、
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、
を実行し、
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制御部を備え、
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、
情報処理装置。
An information processing device that extracts user-generated content distributed over a network, comprising:
Obtaining the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content;
Calculating a predetermined topicality representing the topicality of the user-generated content for each content included in the survey target content based on the acquired number of plays and the acquired number of channel subscribers;
determining whether the calculated topicality of each piece of content included in the survey target content is higher than a predetermined threshold, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold;
Run
a control unit that calculates the topicality of content that satisfies a predetermined condition related to the number of plays and the number of channel subscribers among the survey target contents;
The control unit is
Further extracting, from the user-generated content being distributed, content in which the ratio of the number of plays of a newly posted content in a second predetermined period from the posting to the average number of plays of a plurality of contents previously posted in the same channel as the posted content in the second predetermined period from the posting is equal to or exceeds a predetermined threshold, as momentum content;
Information processing device.
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、
調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した再生回数及び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し、
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し、
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1日当たりの平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する、
情報処理方法。
1. An information processing method for extracting user-generated content distributed over a network, comprising the steps of:
The computer
Calculating a predetermined topicality representing the topicality of each piece of content included in the survey target content based on the acquired number of plays and the number of channel subscribers;
determining whether the calculated topicality of each piece of content included in the survey target content is higher than a predetermined threshold, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold;
Further extracting, from the user-generated content being distributed, content for which the ratio of the number of plays of newly posted content in a second predetermined period from the posting to the average number of plays of a plurality of contents previously posted in the same channel as the posted content in the second predetermined period from the posting is equal to or exceeds a predetermined threshold, as momentum content;
extracting, from the user-generated content being distributed, content whose ratio of the number of plays in a day to the average number of plays per day in a first predetermined period is equal to or greater than a predetermined threshold, as trending content;
Information processing methods.
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、
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、
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し、
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1日当たりの平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出させる情報処理プログラム。
An information processing program for extracting user-generated content distributed over a network, comprising:
On the computer,
Obtaining the number of plays and the number of channel subscribers for each piece of content included in the survey target content;
Calculating a predetermined topicality representing the topicality of the user-generated content for each content included in the survey target content based on the acquired number of plays and the acquired number of channel subscribers;
determining whether the calculated topicality of each piece of content included in the survey target content is higher than a predetermined threshold, and extracting the user-generated content whose topicality is determined to be higher than the threshold;
Run the command,
Further extracting, from the user-generated content being distributed, content for which a ratio of the number of plays of newly posted content in a second predetermined period from the posting to an average number of plays of a plurality of contents previously posted in the same channel as the posted content in the second predetermined period from the posting is equal to or exceeds a predetermined threshold, as momentum content;
An information processing program that further extracts, from the user-generated content being distributed, content for which the ratio of the number of times played in a day to the average number of times played per day in a first specified period is equal to or greater than a specified threshold, as rapidly trending content.
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