WO2008072739A1

WO2008072739A1 - 視聴傾向管理装置、システム及びプログラム

Info

Publication number: WO2008072739A1
Application number: PCT/JP2007/074156
Authority: WO
Inventors: Koichi Kikuchi; Seiji Ozaki; Naoki Kanamori; Hiroyuki Kaneta; Wataru Kurashima; Tsuyoshi Hanamura
Original assignee: Visual Interactive Sensitivity Research Institute Co., Ltd.
Priority date: 2006-12-15
Filing date: 2007-12-14
Publication date: 2008-06-19
Also published as: JPWO2008072739A1; JP4865811B2

Abstract

　コンテンツに対する視聴傾向を求めることにより、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなく、利用価値の高い有用な情報を生成する。　視聴傾向管理サーバ１００の興味・関心度算出部１３０は、コンテンツを視聴している視聴者１の生理反応情報等を入力し興味・関心度の時間変動を算出する。視聴傾向分析部１４０は、興味・関心度の時間変動から視聴傾向ベクトルを算出する。そして、推薦コンテンツ処理手段１５１は、視聴傾向ベクトルから類似視聴者を特定し、関連コンテンツの中から推奨コンテンツを特定し、これを有用な嗜好情報として視聴中の視聴者１へ提示する。これにより、視聴者は、視聴したことのない自己の嗜好に合ったコンテンツを得ることができる。

Description

明細書

視聴傾向管理装置、システム及びプログラム

技術分野

[0001] 本発明は、視聴者の生理反応に基づいてコンテンツに対する視聴者応答を評価し

、その評価結果から視聴傾向を分析する技術に関するものである。

背景技術

[0002] 従来、視聴者の生理反応の一つである眼球運動に基づいて映像コンテンツを評価する装置が知られている（特許文献 1を参照）。この映像コンテンツ評価装置は、映像コンテンツを視聴する視聴者の眼球を赤外線カメラで撮影し、その眼球画像信号を二値化処理して眼球運動データを得て、時間軸における眼球運動データのグラフをディスプレイに表示することにより、映像コンテンツを評価するものである。

[0003] 特許文献 1 :特開 2004— 282471号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0004] ところで、映像コンテンツ評価装置が映像コンテンツを評価した情報を蓄積し、例えば、その蓄積情報に基づいて視聴者が嗜好する情報を生成した場合には、この嗜好情報は、視聴者にとっても映像コンテンツを提供する業者にとっても利用価値の高い有用な情報と成り得る。

[0005] 前述した映像コンテンツ評価装置は、一方的に提示された映像コンテンツに対して視聴者の受動的な反応を測定することにより、映像コンテンツを評価するものに過ぎない。したがって、評価情報に基づいて、視聴者やコンテンツ提供事業者にとって利用価値の高レ、有用な情報を生成し提示するものではなレ、。

[0006] また、視聴者へ嗜好情報を提示する場合、視聴して!/、る映像コンテンツに対する視聴者の応答を評価し、その映像コンテンツに対する視聴者の興味や関心に応じた情報を、視聴者により複雑な操作がなされることなく提示できることが望ましい。

[0007] そこで、本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、コンテンッに対する視聴傾向を求めることにより、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐ視聴者またはコンテンツ提供者等にとって利用価値の高い有用な情報を提示可能な視聴傾向管理装置、システム及びプログラムを提供することにある課題を解決するための手段

[0008] 本発明は、視聴者がコンテンツを視聴しているときに、視聴者の生理反応情報 (例えば眼球運動）を測定及び解析し、コンテンツに対する興味 ·関心度を算出して視聴傾向を分析し、そして、その分析結果から視聴者やコンテンツ提供事業者等に提示するための情報を生成することを特徴とする。尚、提示するための情報を生成することには、複数のコンテンツや情報の中から必要なコンテンツ等を選択することも含むものとする。

[0009] すなわち、本発明による視聴傾向管理装置は、コンテンツを視聴する視聴者の生理反応情報に基づいて、コンテンツに対する興味 '関心度を算出する興味 '関心度算出部と、前記興味 ·関心度算出部により算出された興味 ·関心度の変化を時間軸上で分析し、前記視聴者がコンテンツを視聴するときの視聴傾向を表す情報を生成する視聴傾向分析部と、前記視聴傾向分析部により生成された視聴傾向情報から提示情報を生成する情報処理部とを備えたことを特徴とする。

[0010] また、本発明による視聴傾向管理システムは、視聴者により要求されたコンテンツを配信するコンテンツ配信装置、前記配信されたコンテンツを受信して表示器に表示する端末装置、視聴者の生理反応を計測する生理反応計測装置、及び、前記表示器に表示されたコンテンツを視聴する視聴者の生理反応情報を前記生理反応計測装置から得て、視聴傾向を分析し、提示情報を生成する視聴傾向管理装置が通信ネットワークによりそれぞれ接続される視聴傾向管理システムであって、前記コンテンッ配信装置が、複数のコンテンツが蓄積されたコンテンツデータベースから、視聴者の要求に従ったコンテンツを読み出し、前記端末装置へ配信する配信部を備え、前記端末装置が、視聴者が表示器に表示されたコンテンツを視聴したときの生理反応情報を計測する生理反応計測装置力前記生理反応情報を入力し、前記視聴傾向管理装置へ送信する送信部を備え、前記視聴傾向管理装置が、端末装置から送信された生理反応情報を受信し、この生理反応情報に基づいて、コンテンツに対する興味 ·関心度を算出する興味 ·関心度算出部と、前記興味 ·関心度算出部により算出された興味'関心度の変化を時間軸上で分析し、前記視聴者がコンテンツを視聴するときの視聴傾向分析部と、前記視聴傾向分析部により生成された視聴傾向情報から提示情報を生成する情報処理部とを備えたことを特徴とする。

[0011] また、本発明による視聴傾向管理プログラムは、コンテンツを視聴している視聴者の応答を入力する装置により、前記視聴者の視聴傾向を管理するプログラムであって、前記装置を構成するコンピュータに、コンテンツを視聴する視聴者の生理反応情報に基づいて、コンテンツに対する興味 ·関心度を算出する処置と、前記算出した興味 •関心度の変化を時間軸上で分析し、視聴者がコンテンツを視聴するときの視聴傾向を表す情報を生成する処理と、前記生成した視聴傾向情報から提示情報を生成する処理とを実行させることを特徴とする。

発明の効果

[0012] 本発明によれば、コンテンツに対する視聴傾向を求めることにより、データ入力ゃキ一操作等の複雑な操作を行うことなぐ視聴者またはコンテンツ提供者等にとって利用価値の高レ、有用な情報を提示可能な視聴傾向管理装置、システム及びプログラムを実現すること力できる。

図面の簡単な説明

[0013] [図 1]本発明の実施の形態による視聴傾向管理システムの全体構成を示すブロック図である。

[図 2]図 1の視聴傾向管理サーバの構成を示すブロック図である。

[図 3]初期処理を示すフローチャート図である。

[図 4]図 3の処理における情報の流れを示す図である。

[図 5]視聴傾向分析処理を示すフローチャート図である。

[図 6]興味 ·関心度の推移を示す図である。

[図 7]ウェブページの領域分割を示す図である。

[図 8]領域毎に区分される興味 ·関心度の推移を示す図である。

[図 9]推薦コンテンツ提示処理を示すフローチャート図である。

[図 10]図 9の処理における情報の流れを示す図である。 [図 11]推薦コンテンツ提示処理における画面推移を示す図である。

[図 12]注目オブジェクト情報提示処理を示すフローチャート図である。

[図 13]注目オブジェクト情報提示処理における画面推移を示す図である。

[図 14]視聴傾向影響度情報提示処理を示すフローチャート図である。

[図 15]視聴傾向影響度情報提示処理を説明する図である。

[図 16]提示コンテンツ切替処理を説明するための視聴傾向管理システムの全体構成を示すブロック図である。

[図 17]提示コンテンツ切替処理を説明するための興味 '関心度の推移を示す図であ

[図 18]提示コンテンツ切替処理を示すフローチャート図である。

[図 19]図 18のフローチャートにおける提示コンテンツ決定処理を説明する図である。

[図 20]注目度判定処理を示すフローチャート図である。

[図 21]注目度判定処理を説明するための興味 ·関心度の推移を示す図である。

[図 22]注目度判定処理を説明するためのオブジェクトを示す図である。

[図 23]好感 '嫌悪感判定処理を示すフローチャート図である。

[図 24]インプレツション評価処理を示すフローチャート図である。

[図 25]指定領域ェモーショナル効果処理を示すフローチャート図である。

[図 26]興味 ·関心継続時間を説明するための図である。

[図 27]嫌悪感が生じるオブジェクト及び好感が生じるオブジェクトに対する興味 '関心度の例を示す図である。

符号の説明

1 視聴者

2, 200 視聴傾向管理システム

10 コンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置

11 ディスプレイ

12 入力デバイス

13 生理反応計測装置

14 IRライト 100 視聴傾向管理サーバ

101 生理反応'視聴者応答データベース

102 基準コンテンツ用データベース

103 個人属性'視聴傾向等データベース

104 ネットワーク

105 コンテンツ配信サーバ

106 提示コンテンツ用データベース

110 コンテンツ読出提示部

120 情報取込部

130 興味，関心度算出部

140 視聴傾向分析部

150 情報処理部

151 推薦コンテンツ処理手段

152 注目オブジェクト情報処理手段

153 視聴傾向影響度処理手段

154 提示コンテンツ切替処理手段

155 注目度判定処理手段

156 好感，嫌悪感判定処理手段

157 インプレッション評価処理手段

158 指定領域ェモーショナル効果処理手段

発明を実施するための最良の形態

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。図 1は、本発明の実施の形態による視聴傾向管理システムの全体構成を示すブロック図である。この視聴傾向管理システム 2は、視聴者である視聴者 1によるコンテンツに対する生理反応（眼球運動）情報及び視聴者応答を入力し、コンテンツに対する視聴者 1の興味 ·関心度を算出し、この興味 ·関心度に基づいて視聴傾向を分析し、視聴傾向から視聴者 1またはコンテンツ提供事業者等に対して有用な情報を生成し提示するものである。 [0016] 視聴傾向管理システム 2は、視聴者 1に対するコンテンツ提示用及び嗜好情報提示用のディスプレイ 11、視聴者 1により視聴者応答の入力操作がされるマウス等の入力デバイス 12、赤外線ランプである IRライト 14により視聴者 1の眼球運動を撮影するカメラを含む生理反応計測装置 13、コンテンツをディスプレイ 11に表示して生理反応情報及び視聴者応答を入力デバイス 12から入力する入力部、及び視聴傾向管理サーバ 100へ生理反応情報等を送信する送信部等を備えたコンテンツ提示'生理反応'視聴者応答計測装置 (端末装置） 10、このコンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10から生理反応情報等を受信して視聴者 1の視聴傾向を管理する視聴傾向管理サーバ 100、生理反応'視聴者応答データベース 101、基準コンテンツ用データベース 102、個人属性 ·視聴傾向等データベース 103、提示用の動画像コンテンッが蓄積された提示コンテンツ用データベース 106、視聴者 1からの要求に従い提示コンテンツ用データベース 106からコンテンツを読み出してコンテンツ提示 '生理反応 ·視聴者応答計測装置 10へ配信する配信部を備えたコンテンツ配信サーバ 105、及び、コンテンツ提示'生理反応'視聴者応答計測装置 10と視聴傾向管理サーバ 100とコンテンツ配信サーバ 105との間をインターネットや LAN等のネットワーク通信により接続するネットワーク 104を備えて構成される。

[0017] コンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10は、提示コンテンツ用データべース 106からコンテンツ配信サーバ 105及びネットワーク 104を介してコンテンツを読み出し、ディスプレイ 11に表示する。また、視聴者 1による入力デバイス 12の操作に従った視聴者応答を入力すると共に、これに同期して、視聴者 1の眼球画像である生理反応情報を生理反応計測装置 13から入力する。これらの視聴者応答及び生理反応情報は、ネットワーク 104及び視聴傾向管理サーバ 100を介して生理反応，視聴者応答データベース 101に蓄積される。また、コンテンツ提示.生理反応.視聴者応答計測装置 10は、視聴傾向管理サーバ 100により生成された視聴者 1の嗜好情報を受信し、ディスプレイ 11に表示する。

[0018] 次に、視聴傾向管理サーバ 100について説明する。図 2は、図 1に示した視聴傾向管理サーバ 100の構成を示すブロック図である。この視聴傾向管理サーバ 100は、コンテンツ読出提示部 110、情報取込部 120、興味 '関心度算出部 130、視聴傾向分析部 140及び情報処理部 150を備えている。また、視聴傾向管理サーバ 100には、生理反応'視聴者応答データベース 101、基準コンテンツ用データベース 102及び個人属性'視聴傾向等データベース 103が接続され、各種情報の書き込み及び読み出しが行われる。視聴者 1がコンテンツを視聴しているときに、生理反応'視聴者応答データベース 101には、その視聴者のコンテンツに対する生理反応情報及び視聴者応答が順次蓄積され、個人属性 ·視聴傾向等データベース 103には、その視聴者のコンテンツに対する興味 ·関心度が順次蓄積され、また視聴傾向ベクトル等の視聴傾向情報も順次蓄積される。

視聴傾向管理サーバ 100は、以下の（1)〜（4)までの一連の処理を行う。

(1)初期処理

視聴者 1である視聴者毎に、基準コンテンツに対する興味'関心度及び視聴者傾向ベクトルを算出して個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積すると共に、視聴者の個人属性情報 cを収集して個人属性'視聴傾向等データベース 103に蓄積する。ここで、基準コンテンツとは、視聴者個人の視聴傾向や視聴嗜好の判断材料となる補助データを収集するためのコンテンツをいう。例えば、模様無し画像、記号が移動するだけの画像または風景の画像、または、これらの用に供するネットワーク上に存在する任意のコンテンツも利用可能である。外部コンテンツを利用する場合、基準コンテンッ用データベース 102にはそのコンテンツのロケーション情報が記録される。また、個人属性情報 cとは、視聴者個人の職業、職種、性別、年齢、既婚/未婚、過去の住所、現在の住所、年収、世帯構成等の情報をいう。

(2)生理反応情報 ·視聴者応答蓄積処理

視聴者が視聴しているコンテンツに対する生理反応情報 a及び視聴者応答 bを生理反応.視聴者応答データベース 101に蓄積する。ここで、生理反応情報 aとは、コンテンッを視聴している視聴者の眼球運動に関する情報等をいう。また、視聴者応答とは、視聴者が視聴しているコンテンツに同期して、入力デバイス 12の操作により指示されるマウスカーカレ位置 (座標）及びマウスクリック位置 (座標）等の情報を!/、う。

(3)視聴傾向分析処理

視聴者が視聴してレ、るコンテンツに対する興味 ·関心度を算出して個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積する。また、興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値を算出して視聴傾向ベクトルを求め、興味関心度の平均値及び視聴傾向ベクトル等を視聴傾向情報として個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積する。この処理により、視聴者及びコンテンツの組み合わせ毎に視聴傾向情報が順次蓄積される。このように蓄積された視聴傾向情報は、視聴者の嗜好に合わせた情報等の生成のために用いられる。

(4)提示情報生成処理

視聴傾向処理により生成された視聴傾向ベクトル等の視聴傾向情報に基づいて、視聴者やコンテンツ提供事業者等へ提示するための情報を生成する。

以下、（1)〜（4)の各処理につ!/、て詳細に説明する。

[0020] 〔初期処理〕

まず、（1)初期処理について説明する。この初期処理により、基準コンテンツに対する興味 ·関心度及び視聴者傾向ベクトル、さらに個人属性情報 cが個人属性 *視聴傾向等データベース 103に蓄積される。図 3は初期処理を示すフローチャート図、図 4は初期処理における情報の流れを示す図である。図 2を参照して、基準コンテンツ用データベース 102には、基準コンテンツが予め蓄積されているものとする。コンテンッ読出提示部 110は、基準コンテンツ用データベース 102から基準コンテンツを読み出し、ネットワーク 104を介してコンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10 へ送信すると共に、基準コンテンツのフレーム番号等の時間情報を情報取込部 120 に出力する。この送信された基準コンテンツは、コンテンツ提示'生理反応'視聴者応答計測装置 10によりディスプレイ 11に表示される (ステップ S301)。

[0021] 情報取込部 120は、コンテンツ読出提示部 110から基準コンテンツの時間情報を入力する。また、視聴者 1がディスプレイ 1 1に表示された基準コンテンツを視聴し、入力デバイス 12を操作すると、情報取込部 120は、コンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10及びネットワーク 104を介して生理反応情報 a及び視聴者応答 bを入力する。そして、情報取込部 120は、生理反応情報 a及び視聴者応答 bと基準コンテンッとの間の対応付けができるように、入力したコンテンツの時間情報に基づいて同期情報を生成して、生理反応情報 a、視聴者応答 b及び同期情報を生理反応 -視聴者応答データベース 101に蓄積すると共に、興味'関心度算出部 130に出力する

[0022] 興味 ·関心度算出部 130は、情報取込部 120から生理反応情報 a、視聴者応答 b 及び同期情報を入力し (ステップ S302)、視聴者 1の瞳孔径を算出して興味 '関心度及び視点位置を算出し、興味 '関心度、視点位置及び同期情報を個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積すると共に、視聴傾向分析部 140に出力する（ステツプ S303)。具体的には、興味 ·関心度算出部 130は、生理反応情報 aから瞳孔画像を抽出し、瞳孔の中心位置及び予め設定された画面上の位置情報等に基づいて視点位置を算出する。この場合、時間変化における視点位置を算出することにより、視点の移動速度や視点の軌跡等の視線運動データを求めることもできる。また、抽出した瞳孔画像に基づいて、瞳孔径を算出する。さらに、抽出した瞳孔画像の時間的変化に基づいて、瞬目発生頻度を算出し、瞬目回数を求めることもできる。また、同時に瞳孔径の変化速度及び加速度等を求めることもできる。

[0023] そして、興味 ·関心度算出部 130は、算出した瞳孔径を用いて、興味 '関心度を以下のように算出する。尚、興味 ·関心度算出部 130は、視線運動データ、瞬目発生頻度または瞳孔の大きさ等の瞳孔画像から得られる情報に基づいて、興味'関心度を算出するようにしてもよい。 P (t)を時刻 tにおける瞳孔径、 I (t)を時刻 tにおける興味- 関心度とすると、興味 ·関心度算出部 130は、まず、瞳孔径 P (t)に対して、高周波成分及び測定ノイズを除去するために、移動平均等の演算を施すことにより、低域フィルタ処理を行う。

[0024] そして、以下の式により、値域を [0, 100]とした時系列の興味 ·関心度 I (t)を算出する。

國

( ₁₀0 ' ^=¾ - , if P(t) > th

I{t) = - ' · · · （ 1 )

0, else ここで、所定時間内における測定データ系列中の瞳孔径 P (t)の最大値を Pmax、最小値を Pmin、閾値を thとする。 [0025] 閾値 thは、例えば以下の式のように、最大値 Pmaxと最小値 Pminとの間の中間値が用いられる。

[数 2] 一丄 rain "I" f ynax ♦ · · ( 2 )

2

[0026] 尚、興味 ·関心度算出部 130は、算出した瞬目発生頻度が、予め設定された閾値よりも大きレ、か否かを判断し、連続的に閾値よりも大きくなつて!/、る連続的瞬目発生区間については興味 ·関心度 I (t)を強制的に 0にするようにしてもよい。

[0027] 視聴傾向分析部 140は、興味 ·関心度算出部 130または個人属性 ·視聴傾向等データベース 103から興味 ·関心度、視点位置及び同期情報を入力し、視聴傾向べクトル等を算出し、基準コンテンツの同期情報及び視聴傾向ベクトル等を個人属性 -視聴傾向等データベース 103に蓄積する（ステップ S304)。視聴傾向ベクトルの算出手法の詳細については後述する。

[0028] また、情報取込部 120は、視聴者 1による入力デバイス 12の操作により、ネットヮーク 104を介して個人属性情報 cを入力し、個人属性.視聴傾向等データベース 103に蓄積する（ステップ S 305)。

[0029] 〔生理反応情報 ·視聴者応答蓄積処理〕

次に、（2)生理反応情報 ·視聴者応答蓄積処理について説明する。この処理により、視聴者 1に提示されたコンテンツに対する生理反応情報及び視聴者応答が生理反応-視聴者応答データベース 101に蓄積される。

[0030] 視聴者 1の要求に従って、コンテンツ配信サーバ 105は、提示コンテンツ用データベース 106からコンテンツを読み出し、ネットワーク 104を介してコンテンツ提示'生理反応'視聴者応答計測装置 10へ配信する。この配信されたコンテンツは、コンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10によりディスプレイ 11に表示される。また、コンテンツ配信サーバ 105によるコンテンツの配信に伴い、視聴傾向管理サーバ 10 0のコンテンツ読出提示部 110は、そのコンテンツのフレーム番号等の時間情報をネットワーク 104を介して入力し、情報取込部 120に出力する。 [0031] 情報取込部 120は、コンテンツ読出提示部 110からコンテンツの時間情報を入力する。また、視聴者 1がディスプレイ 1 1に表示された基準コンテンツを視聴し、入力デバイス 12を操作すると、ネットワーク 104を介して生理反応情報 a及び視聴者応答 b を入力する。そして、情報取込部 120は、生理反応情報 a及び視聴者応答 bとコンテンッとの間の対応付けができるように、入力したコンテンツの時間情報に基づいて同期情報を生成する。そして、情報取込部 120は、生理反応情報 a、視聴者応答 b及び同期情報を生理反応 ·視聴者応答データベース 101に蓄積する。

[0032] 〔視聴傾向分析処理〕

次に、（3)視聴傾向分析処理について説明する。この処理により、視聴者のコンテンッに対する興味 ·関心度及び視聴傾向ベクトル等の視聴傾向情報が個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積される。図 5は、視聴傾向分析処理を示すフローチャート図である。図 2を参照して、前述の（2)生理反応情報 '視聴者応答蓄積処理により、情報取込部 120が、生理反応情報 a、視聴者応答 b及び同期情報を生理反応-視聴者応答データベース 101に蓄積すると共に、これらの情報を興味 ·関心度算出部 130に出力する。

[0033] 興味 ·関心度算出部 130は、情報取込部 120または生理反応 ·視聴者応答データベース 101から生理反応情報 a、視聴者応答 b及び同期情報を入力し、瞳孔径を算出し (ステップ S 501)、瞳孔径から興味 ·関心度を算出し、興味 '関心度、視点位置及び同期情報を視聴傾向分析部 140に出力すると共に、個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積する（ステップ S502)。具体的には、興味'関心度算出部 130 は、前述したように、生理反応情報 aから瞳孔画像を抽出して視点位置を算出する。また、視点の移動速度や視点の軌跡等の視線運動データを求め、瞳孔画像に基づいて瞳孔径を算出する。さらに、抽出した瞳孔画像の時間的変化に基づいて、瞬目発生頻度を算出し、瞬目回数を求める。そして、興味，関心度算出部 130は、算出した瞳孔径を用いて、前述の（1)式に示したように、興味'関心度を算出する。

[0034] 視聴傾向分析部 140は、興味 ·関心度算出部 130または個人属性 ·視聴傾向等データベース 103から興味 ·関心度及び同期情報を入力し、視聴傾向ベクトル等を算出し、コンテンツの同期情報及び視聴傾向ベクトル等を個人属性'視聴傾向等データベース 103に蓄積する（ステップ S503)。これにより、個人属性'視聴傾向等データベース 103には、視聴傾向ベクトル等が視聴者毎及び視聴者が視聴したコンテンツ毎 (視聴者及びコンテンツの組み合わせ毎）に独立して蓄積される。

[0035] 以下、視聴傾向ベクトルの算出手法について、コンテンツが動画の場合と、ウェブページ等の場合に分けて説明する。まず、コンテンツが動画の場合について説明する。図 6に示すように、視聴傾向分析部 140は、動画メディアの連続する複数フレーム（シーケンス、シーン、カット等）に対応する時間区間 jにおいて、興味'関心度の時間変動 I (t)の単位時間あたりの平均値 (興味 ·関心度の平均値 qj)を以下のように算出する。シーケンス、シーン、カット等に対応する時間区間 jは、予め手入力等により設定される。

[数 3]

1

I(t)dt

一 ( 3 ) t _L Jt

[0036] これを、サ周波数 Sでサされた離散値 I (i)により表現すると、以下のようになる

[数 4]

ここで、 tl , t2に対応するサンプル点をそれぞれ i = u, Vとする。

[0037] そして、視聴傾向分析部 140は、視聴者 Xの視聴傾向ベクトルを、連続する時間区間 [0 , n]毎の興味 ·関心度にお!/、てその興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値の数列により設定する。

[数 5]

Q_x = {q,,i} ( < i≤ n ) ( 5 ) ここで、 Xは視聴者を特定する番号である。

[0038] 次に、コンテンツがウェブページの場合について説明する。この場合の視聴傾向べタトルは、ウェブページの各領域において、興味'関心度の単位時間あたりの平均値である。図 7に示すように、ウェブページが A〜Gの各領域に予め分割されているものとする。視聴傾向分析部 140は、まず、図 8に示す興味 ·関心度 I(t)において、視点位置の情報に基づいて、視点の滞留領域を特定しラベル付けする。図 8において、時間区間 j一 4の視点滞留領域は A (AO)、区間 j一 3の視点滞留領域は B (B0)等のようにラベル付けする。このラベル付けは、各領域を規定する矩形の 4つの頂点の座標値と当該時間での視点の座標値との間の大小関係により行われる。

[0039] 例えば、 B領域に着目して、時間区間 j一 3, j, j + 2, j + 4, ···, j+(n— 1)のラベノレ BO, Bl, B2, B3, ·· ·Βη— 1について、それぞれの時間帯 dBO, dBl, dB2, ··· , dBn— 1における滞留時間を ΤΒΟ, TBI, TB2, TB3, ···, TBn— 1とすると、領域 Bに対する興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値 qBは、以下のようになる。

[数 6]

ここで、 TBは、領域 Bに視点が滞留している総時間で以下によって算出する。

[数 7] n—1

∑T_Bk (7) k=0 これを、サンプリング周波数を Sとして各時間区間におけるサンプル点数を SBO, S Bl, SB2, SB3, ···, SBn—lにより表現すると、以下のようになる。

[数 8] gお = i(t) (8)

ここで、 SBは、領域 Bに視点が滞留している時間の総サンプル点数であり、以下によつて算出する。

[数 9] η-ί

SB ( 9 ) k=0

[0041] そして、視聴傾向分析部 140は、視聴者 Xの視聴傾向ベクトルを、分割されたゥェブページの領域毎の興味 ·関心度においてその興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値 qrの数列により設定する。ここで、 rは領域番号 (ラベル）を示し、図 7及び図 8では r=A, B, C - - - , Gである。

[数 10]

Ol = { q_x,r } (r = A, B, C, ... , G) (10) ここで、 xは視聴者を特定する番号である。以上、コンテンツがウェブページの場合について説明したが、コンテンツが静止画像の場合も、同様にして視聴傾向ベクトルを算出すること力 Sでさる。

[0042] また、視聴傾向分析部 140は、後述する情報処理部 150における視聴傾向影響度処理手段 153の処理のために、コンテンツのシーンに対する興味'関心度の単位時間あたりの平均値を、前述の（3)式及び (4)式のように算出し、この平均値を視聴傾向情報として個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に蓄積すると共に、情報処理部 150に出力する。また、視聴傾向分析部 140は、後述する情報処理部 150における好感 '嫌悪感判定処理手段 156、インプレッション（印象）評価処理手段 157及び指定領域ェモーショナル (情動）効果処理手段 158の処理のために、所定領域における興味 ·関心度等を視聴傾向情報として個人属性 ·視聴傾向等データベース 103 に蓄積すると共に、情報処理部 150に出力する。

[0043] 〔提示情報生成処理〕次に、（4)提示情報生成処理について説明する。この処理により、提示情報が生成され、視聴者等へ提示される。図 2を参照して、情報処理部 150は、視聴傾向べタトル等の視聴傾向情報に基づいて提示情報を生成する機能を有し、推薦コンテンツ処理手段 151、注目オブジェクト情報処理手段 152、視聴傾向影響度処理手段 153、提示コンテンツ切替処理手段 154、注目度判定処理手段 155、好感 '嫌悪感判定処理手段 156、インプレッション評価処理手段 157及び指定領域ェモーショナル効果処理手段 158を備えている。

推薦コンテンツ処理手段 151により生成される提示情報は推薦コンテンツであり、推薦コンテンツ処理手段 151は、視聴傾向ベクトルに基づ!/、て視聴中のコンテンツに対する視聴傾向が類似する視聴者を特定し、視聴中のコンテンツに関連付けられたコンテンツを特定し、関連コンテンツの中力も類似視聴者の興味.関心度の高いコンテンッを特定し、そのコンテンツを視聴中の視聴者 1へ提示する。また、注目ォブジェタト情報処理手段 152により生成される提示情報は注目オブジェクト情報であり、注目オブジェクト情報処理手段 152は、視聴傾向ベクトルに基づいて興味 '関心度の高い領域を特定し、その領域に含まれるオブジェクトを特定し、そのオブジェクトに関する情報を視聴中の視聴者 1へ提示する。また、視聴傾向影響度処理手段 153により生成される提示情報は視聴傾向影響度情報であり、視聴傾向影響度処理手段 1 53は、連続した 2つのシーンにおいて、直前のシーンが後のシーンの視聴傾向に与える影響度を算出し、その影響度を視聴傾向影響度情報としてコンテンツの提供事業者等へ提示する。また、提示コンテンツ切替処理手段 154により生成 (変更）される提示情報は提示コンテンツであり、提示コンテンツ切替処理手段 154は、複数の視聴者 1による視聴傾向に基づいて提示コンテンツを決定し、この決定した提示コンテンッを提示情報として複数の視聴者 1へ提示する。また、注目度判定処理手段 155 により生成される提示情報は、画面内の分析対象への注目度情報であり、注目度判定処理手段 155は、分析対象に対する興味 ·関心度及び視聴者 1の応答（例えば、視聴者 1によるボタン押下）に基づいて、その分析対象への注目度を判定し、この注目度情報を提示情報としてコンテンツの提供事業者等へ提示する。また、好感'嫌悪感判定処理手段 156により生成される提示情報は、画面内のオブジェクトに対する好感度及び嫌悪感度であり、好感 ·嫌悪感判定処理手段 156は、分析対象のォブジェクトに対する、所定条件を満たす興味 ·関心度の継続時間に基づいて、オブジェクトに対する好感及び嫌悪感を判定し、さらに好感度及び嫌悪感度を算出し、この好感度及び嫌悪感度の情報を提示情報としてコンテンツの提供事業者等へ提示する。また、インプレッション評価処理手段 157により生成される提示情報は、画面内のォブジエタトが視聴者 1に与える印象度合!/、を示すインプレッション度であり、インプレツシヨン評価処理手段 157は、分析対象のオブジェクトに対する前記好感度及び嫌悪感度を総合することにより、インプレッション度を算出し、このインプレッション度の情報を提示情報としてコンテンツの提供事業者等へ提示する。また、指定領域ェモーショナル効果処理手段 158により生成される提示情報は、視聴者 1が画面内のォブジェタトを見て急速に引き起こされる一時的な感情度合いを示すェモーショナル度であり、指定領域ェモーショナル効果処理手段 158は、分析対象のオブジェクトに対する前記好感度及び嫌悪感度、並びに視聴者 1の最終操作 (例えば、視聴者 1によるマウス操作）に基づいて、指定領域ェモーショナル度を算出し、この指定領域ェモーショナル度を提示情報として、コンテンツの提供事業者等へ提示する。以下、推薦コンテンッ処理手段 151、注目オブジェクト情報処理手段 152、視聴傾向影響度処理手段 153、提示コンテンツ切替処理手段 154、注目度判定処理手段 155、好感 '嫌悪感判定処理手段 156、インプレッション評価処理手段 157及び指定領域ェモーショナル効果処理手段 158の各処理について詳細に説明する。

〔推薦コンテンツ提示処理〕

まず、推薦コンテンツ提示処理について説明する。図 9は、推薦コンテンツ提示処理を示すフローチャート図である。図 10は、図 9の処理における情報の流れを示す図である。いま、視聴者 1 (X)が、提示コンテンツ用データベース 106から提示されたコンテンツ αを視聴しているものとする。この場合、コンテンツ αを視聴している視聴者 1 (Χ)に対し、前述の（2)生理反応情報 ·視聴者応答蓄積処理及び (3)視聴傾向分析処理が行われている（ステップ S901 , S902)。すなわち、視聴傾向分析部 140 は、視聴者 1 (X)が視聴しているコンテンツ αに対する視聴傾向ベクトル（以下、ベタ卜ノレ Qx ( a )という）

を算出する。

[0046] そして、視聴中の視聴者 1 (X)が入力デバイス 12により検索開始の操作を行うと、情報処理部 150の推薦コンテンツ処理手段 151は、視聴者 1 (X)に類似する嗜好傾向をもつ視聴者を特定する。具体的には、推薦コンテンツ処理手段 151は、個人属性-視聴傾向等データベース 103から視聴者 1 (X)を含む各視聴者の個人属性情報 cを読み出し、視聴者 1 (X)の個人属性と他の視聴者の個人属性との間のマッチングを判定する（ステップ S903)。例えば、個人属性情報 cのうちの年齢について、視聴者 1 (X)の年齢を基準にして予め設定された範囲内の年齢の視聴者を、マッチングした視聴者として判定する。マッチングした視聴者を Y, Z, U, V, λ¥· · ·とする。

[0047] また、推薦コンテンツ処理手段 151は、視聴傾向分析部 140から視聴者 1 (X)の視聴傾向ベクトル Qx( a )を入力し、個人属性 ·視聴傾向等データベース 103から、マツチングした視聴者 Υ, Z等のコンテンツ αに対する視聴傾向ベクトル Qy( α ) , Qz ( « ) · · ·、すなわちひ - …》を読み出し、コンテンツ αに対する視聴者 1 (X)とマッチングした視聴者 Υ, 等との間の視聴傾向相関度を算出し (ステップ S904)、類似する視聴者を特定する (ステツプ S905)。尚、個人属性 ·視聴傾向等データベース 103には、前記（3)視聴傾向べタトル算出及び蓄積処理により、各視聴者のコンテンツ αに対する視聴傾向べクトノレが格納されて!/、るものとする。

[0048] 視聴傾向相関度の算出手法について説明する。以下は、視聴者 Xと視聴者 Υとの間の同一コンテンツに対する視聴傾向相関度 Rvを算出する手法について説明する。推薦コンテンツ処理手段 151は、視聴者 Xの視聴傾向ベクトル Qxと視聴者 Yの視聴傾向ベクトル Qyとの間の内積を算出し、これをベクトルの次元数で正規化して視聴傾向相関度 Rvとする。

[数 11] _ι ^ ュ -v-i

= rQx · Qv = i^∑ <h,i<k、₃ (0< j <N- 1) · · · (11) 一一

上 N

この場合、 Rvが大きいほど相関が高くなる。

[0049] また、推薦コンテンツ処理手段 151は、以下の数式により視聴傾向相関度 Rvを算出するようにしてもよい。

[数 12] N 1

∑ ^, -¾, )² (0<j <N-1) ... (12)

この場合、 Rvが小さいほど相関が高くなる。尚、コンテンツが動画の場合だけでなくウェブページの場合にも同様の手法により、視聴傾向相関度が算出される。

[0050] この場合、視聴傾向相関度 Rvは、シーケンス、シーン等の各時間区間について算出される力予め設定された時間区間について算出されるようにしてもよい。

[0051] 推薦コンテンツ処理手段 151は、（11)式により視聴傾向相関度を算出した場合には、この相関度が予め設定された閾値以上のときに、類似する視聴者であると判定する。また、（12)式により視聴傾向相関度を算出した場合には、この相関度が予め設定された閾値以下のときに、類似する視聴者であると判定する。このようにして、推薦コンテンツ処理手段 151は、マッチングした視聴者 Υ, Z等の中から、類似する視聴者を特定する。

[0052] そして、推薦コンテンツ処理手段 151は、図示しない関連コンテンツテーブルからコンテンッ αに関連するコンテンツ a, b, ··のリストを読み出し（ステップ S906)、関連コンテンツ a, b, c等に対し、ステップ S905により特定した類似視聴者が高い興味 '関心度を示したシーン等を含むコンテンツを、推奨コンテンツとして特定し、視聴者 1へ提示する（ステップ S907)。また、提示されたコンテンツの中から、視聴者 1が注目したコンテンツが選択され、ディスプレイ 11の表示画面が注目コンテンツに切り替わる。ここで、関連コンテンツテーブルには、コンテンツのジャンルや映像内の情景等に応じて、コンテンツ毎に、関連するコンテンツが予め設定されている。前述の例では、コンテンツ αに関連するコンテンツとして、コンテンツ a, b, · ·が設定されている。この際、図示しない方法により記述されるコンテンツのメタデータ内のキーワードの類似性や映像内の色調の類似性等を判定方法として使用することができる。ただし、類似性の判定はこれらの方法に限定されるものではない。また、関連コンテンツテーブルの中身は予め設定しておくようにしてもよいし、推薦コンテンツ提示処理 (ステツプ S901〜S907)の任意のステップの前後で更新するようにしてもよい。この関連コンテンツテーブルの設定または更新は、図示しな!/、システム操作者による手入力やシステムの状態に基づく自動生成により行うことができる。例えば、ステップ S90 5により特定した類似視聴者が過去に視聴したことのある任意のコンテンツを、ネットワークに接続されたサーバや操作端末に接続された蓄積装置等に蓄えられているコンテンッの中から抽出することにより、関連コンテンツテーブルを作成することが可能である。

[0053] 例えば、推薦コンテンツ処理手段 151は、コンテンツ aに対して、類似視聴者の最も高い興味 ·関心度、または視聴傾向べ外ルの要素（時間区間における興味関心度の単位時間あたりの平均値）のうちの最も大きな要素を求め、同様に、コンテンツお c 等についても求め、そのうちの最も高い興味 ·関心度または視聴傾向ベクトルの要素の値を有するコンテンツを推奨コンテンツとして特定する。また、例えば、興味'関心度の高レ、順、または視聴傾向ベクトルの要素の値が大きレ、順にコンテンツリストを生成し、これを推奨コンテンツとして特定する。

[0054] このような視聴傾向相関度の算出手法は、コンテンツが動画の場合だけでなくゥェブページや静止画像等の場合も同様に適用される。

[0055] 図 11は、推薦コンテンツ提示処理における画面推移を示す図である。視聴者 1がディスプレイ 11のコンテンツを視聴しているときに (A)、入力デバイス 12により検索開始の操作を行うと、視聴者 1の視聴傾向に合った推薦コンテンツが提示される（B)。視聴者 1は、見たいコンテンツに注目すると、そのコンテンツの画面に切り替わる（C) 。このような一連の処理が視聴傾向管理サーバ 100により実現される。

[0056] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、推薦コンテンツ提示処理により、興味'関心度算出部 130が、コンテンツを視聴している視聴者の生理反応情報等から興味'関心度の時間変動を算出し、視聴傾向分析部 140が視聴傾向べ外ルを算出し、推薦コンテンツ処理手段 151が、視聴傾向ベクトルから類似視聴者を特定し、関連コンテンツの中から推奨コンテンツを特定し、これを有用な嗜好情報として視聴中の視聴者へ提示するようにした。これにより、視聴者は、視聴したことのない自己の嗜好に合ったコンテンツを得ることができる。つまり、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐ自己の嗜好に合った有用な情報を得ることができる。

[0057] 〔注目オブジェクト情報提示処理〕

次に、注目オブジェクト情報提示処理について説明する。図 12は、注目オブジェクト情報提示処理を示すフローチャート図である。この処理は、例えば、番組中に表示されたオブジェクトに対する視聴者の興味 ·関心度を算出し、そのオブジェクトに関する情報 (販売サイトやサービス等の情報)を提示するものである。いま、視聴者 1が、提示コンテンツ用データベース 106から提示されたコンテンツ αを視聴しているものとする。この場合、コンテンツ αを視聴している視聴者 1に対し、前述の（2)生理反応情報 ·視聴者応答蓄積処理及び（3)視聴傾向分析処理が行われて!/、る (ステップ S 1 201)。すなわち、視聴傾向分析部 140は、視聴者 1が視聴しているコンテンツ αに対する視聴傾向ベクトルを算出する。

[0058] そして、視聴中の視聴者 1が入力デバイス 12により検索モードへの移行指示の操作を行うと、情報処理部 150の注目オブジェクト情報処理手段 152は、視聴傾向べクトルから興味 ·関心度の高い領域を特定する（ステップ S1202)。例えば、（10)式に示した領域毎の興味 ·関心度の要素から成る視聴傾向ベクトルについて、興味'関心度の最も高い領域を特定する。そして、その領域に表示されているオブジェクトを、予め設定されたテーブル（コンテンツにおける領域とオブジェクトとが対応付けられたテ一ブル）により特定し (ステップ S 1203)、特定したオブジェクトに関連する情報のロケーシヨンを、図示しないオブジェクト情報データテーブルから抽出し、そのロケーション (URLや URI等で指定)からオブジェクトに関連付けられた商品、サービスの情報や販売サイト等の情報を視聴者 1へ提示する (ステップ S 1204)。この場合、視聴者 1 によるコンテンツ αの視聴が終わったときに、注目オブジェクト情報処理手段 152は、視聴者 1による入力デバイス 12の操作に従って検索モード終了を判定し、オブジェクトに関する情報や販売サイト等の情報をディスプレイ 11に表示したり、電子メールにて送信するようにしてもよい。

[0059] 図 13は、注目オブジェクト情報提示処理における画面推移を示す図である。視聴者 1がディスプレイ 11のコンテンツを視聴しているときに (A)、入力デバイス 12により検索開始の操作を行うと、視聴者 1の視聴傾向に合った注目オブジェクト情報が提示される（B)。視聴者 1は、さらに知りたい項目に注目すると、そのオブジェクト項目に関する詳細情報の画面に切り替わる（C)。このような一連の処理が視聴傾向管理サーバ 100により実現される。なお、注目オブジェクト情報提示処理において、注目ォブジェクト情報処理手段 152は、図 13の視聴対象コンテンツの同一画面上に、視聴者 1が注目したオブジェクトに関する情報を、ポップアップする小画面や吹き出し等により提示するようにしてもよい。この場合、さらに、ポップアップした小画面や吹き出し等が表示されている情報提示領域を視聴者 1が注目したか否力、を興味 ·関心度に基づレ、て判定し、オンライン購入サイトでの仮想ショッピングカートへ商品を入れる等の商品購入に必要な処理指示の制御情報を、外部のシステムに送信する。

[0060] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、注目オブジェクト提示処理により、興味 ·関心度算出部 130が生理反応情報等から興味 ·関心度を画面上の領域毎に算出し、視聴傾向分析部 140が視聴傾向ベクトルを算出し、注目オブジェクト情報処理手段 152が興味 ·関心度の高い領域内のオブジェクトを特定し、そのオブジェクトに関する情報を提示するようにした。これにより、視聴者は、コンテンツとして表示されたオブジェ外に関する情報を得る場合に、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐ有用な情報を得ることが可能となる。さらに、注目オブジェクト情報の提示部分を視聴者が注目したことを判定し、その結果に基づいて処理指示の制御情報を外部のシステムへ送信することも可能となる。

[0061] 〔視聴傾向影響度情報提示処理〕

次に、視聴傾向影響度情報提示処理について説明する。図 14は、視聴傾向影響度情報提示処理を示すフローチャート図である。図 15はこの処理を説明するための図である。一般に、連続した 2つのシーンにおいて、後のシーンの興味'関心度は直前のシーンの興味 '関心度の影響を受けることが知られている。この処理は、連続した 2つのシーンにおいて、直前のシーンが後のシーンに与える視聴傾向の影響度を算出し、これを視聴傾向影響度情報として提示するものである。

[0062] 図 15において、映像のシーケンス Aをシーン A→シーン 1の順番とし、シーケンス B をシーン B→シーン 1の順番としてそれぞれ提示された場合の視聴傾向影響度を算出するものとする。シーケンス Aにおけるシーン A,シーン 1の単位時間あたりの興味 '関心度を qA, 0, qA, 1とし、シーケンス Bにおけるシーン B,シーン 1の単位時間あたりの興味.関心度を qB, 0, qB, 1とし、シーン 1単体における興味.関心度を qO, 1 とする。

[0063] 視聴傾向分析部 140は、興味 '関心度算出部 130または個人属性 ·視聴傾向等データベース 103から、シーケンス Aにおけるシーン Aの興味'関心度及びシーン 1の興味 ·関心度を、シーケンス Bにおけるシーン Bの興味 ·関心度及びシーン 1の興味 · 関心度を、シーン 1単体の興味 ·関心度を入力する。尚、個人属性'視聴傾向等データベース 103には、これらの情報が予め蓄積されているものとする。そして、視聴傾向分析部 140は、単位時間あたりの興味 ·関心度 qA, 0, qA, 1 , qB, 0, qB, 1 , qO, 1を、前述の（3)式及び (4)式によりそれぞれ算出する（ステップ S1401)。

[0064] ここで、シーケンス Aにおけるシーン 1の部分の興味.関心度 qA, 1、及びシーケンス Bにおけるシーン 1の部分の興味 '関心度 qB, 1は以下のように表すことができる。

[数 13]

?.4,1 = /Λ (¾Ο,Ι , ?Α,Ο) . · , ( )

[0065] この（13)式を 1次近似すると、シーン Αがシーン 1に与える視聴傾向影響度 k(qA, 0)、及びシーン Bがシーン 1に与える視聴傾向影響度 k (qB, 0)を用いて、以下のように表すことカできる。

[数 14] . (?0,1 ^. ,0 ) = HQA,O) - o,l . . . , .

/s(«o,i , ,ο) = k(q_Bfi) - q₀,i ' ^{U )}

[0066] 情報処理部 150の視聴傾向影響度処理手段 153は、視聴傾向分析部 140により算出された各興味'関心度を入力し、前述の（13)式及び（14)式を用いて、シーン A がシーン 1に与える視聴傾向影響度 k (qA, 0)、及びシーン Bがシーン 1に与える視聴傾向影響度 k (qB, 0)をそれぞれ算出する (ステップ S 1402)。このように算出された視聴傾向影響度は、例えばコンテンツ提供事業者へ提供される。

[0067] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、視聴傾向影響度情報提示処理により、図 15に示した 3つのシーケンスにて十分な時間間隔をもって視聴させ、興味-関心度算出部 130が興味 ·関心度の時間変動を算出し、視聴傾向分析部 140が各シーンにおける単位時間あたりの興味 ·関心度を算出し、視聴傾向影響度処理手段 15 3力シーン Aがシーン 1に与える視聴傾向影響度及びシーン Bがシーン 1に与える視聴傾向影響度を算出するようにした。この場合、例えば、複数の視聴者等により視聴傾向影響度を多数算出し、これらを統計解析により近似曲線を求めることにより、信頼性の一層高い視聴傾向影響度を提示することができる。また、シーン Aがシーン 1に与える視聴傾向影響度と、シーン Bがシーン 1に与える視聴傾向影響度とを比較することにより、シーン 1の興味 ·関心度を引き上げる効果を有するシーンを選定すること力 Sできる。例えば、シーン Aがシーン 1に与える視聴傾向影響度の方力シーン B がシーン 1に与える視聴傾向影響度よりも高!/、場合、シーン Aの方がシーン Bよりも、シーン 1の興味 '関心度引き上げ効果が大きいことがわかる。これにより、コンテンツ提供事業者は、コンテンツを評価する場合に、有用な情報を得ることが可能となる。

[0068] 〔提示コンテンツ切替処理〕

次に、提示コンテンツ切替処理について説明する。図 16は、提示コンテンツ切替処理を説明するための視聴傾向管理システムの全体構成を示すブロック図である。図 1 7は、提示コンテンツ切替処理を説明するための興味 ·関心度の推移を示す図である。図 18は、提示コンテンツ切替処理を示すフローチャート図である。図 19は、図 18 に示すフローチャートにおける提示コンテンツ決定処理を説明する図である。図 16において、この提示コンテンツ切替処理を説明するための視聴傾向管理システム 200 は、図 1に示した視聴傾向管理システム 2において、複数のコンテンツ提示 ·生理反応.視聴者応答計測装置 10— ;!〜 10— n、ディスプレイ 11一;!〜 11一!!、入力デバイス 12—；!〜 12 n、生理反応計測装置 13—；!〜 13 n及び IRライト 14—；!〜 14 —nを備えて構成される。この処理は、図 16の視聴傾向管理システム 200において、複数の視聴者 1―；!〜 1—nが同じコンテンツを視聴して!/、る場合に、複数の視聴者 1 一；!〜 1 nの視聴傾向に基づいて、これから提示するコンテンツを決定し提示するものである。いま、視聴者 1— 1〜1— nが、提示コンテンツ用データベース 106から提示されたコンテンツを視聴して!/、るものとする。

[0069] 提示コンテンツ切替処理を行うにあたって、図 2において図示しない設定部は、予め対象視聴者を設定する（ステップ S 1801)。ここでは、複数の視聴者のうちの 1人（視聴者 1 1〜1 n)が設定されたものとする。また、設定部は、視聴傾向を分析する対象となる時間区間を過去の時間区間（0〜j)の中から設定し (ステップ S1802)、分析する対象として「画面全体」「エリア」「オブジェクト」を設定する（ステップ S 1803) 。例えば、動画またはウェブページのコンテンツにおいて、分析対象が「画面全体」の場合は、スポーツ番組、ドラマ、ニュース、 CM (コマーシャル）等であり、「エリア」の場合は、前記画面中の人物、用品、商品、ニュース対象、 CM対象等を含む領域であり、「オブジェクト」の場合は、前記画面中の人物、用品、商品、ニュース対象、 CM対象等のオブジェクトを含む領域である。「エリア」を設定する場合は、画面全体の中から任意の領域を座標等により指定して設定する。また、「オブジェクト」を設定する場合、分析対象とするオブジェクトの領域を座標等により指定して設定する。

[0070] ステップ S1801〜S 1803により、視聴者、時間区間及び分析対象が予め設定されると、視聴傾向分析部 140は、個人属性 ·視聴傾向データベース 103から興味 ·関心度及び視点位置を読み出し、または、興味 '関心度算出部 130から興味 '関心度及び視点位置を入力し (ステップ S1804)、予め設定された視聴者;! ;!〜 1—nの分析対象である「画面全体」「エリア」「オブジェクト」毎に、視点がその分析対象に滞留していた時間について興味.関心度 I (t) , I (t) , · · · , I (t)を設定する。視点がその

1 2 n

分析対象に滞留していない時間の興味 ·関心度は 0とする。そして、視聴傾向分析部 140は、視聴者 1 1 nの分析対象毎に、予め設定された時間区間における視聴傾向ベクトル、すなわちその時間区間における興味'関心度の単位時間あたりの平均値を算出する（ステップ S1805)。視聴傾向ベクトルの算出手法については前述したので、ここでは説明を省略する。視聴傾向分析部 140は、視聴者 1 1 nの分析対象毎の興味'関心度 I (t) , I (t) , · · · , I (t)、及び視聴傾向ベクトルを個人

1 2 n

属性 ·視聴傾向データベース 103に格納する。

[0071] つまり、図 17に示すように、時間区間 j— 3〜では既にコンテンツが提示され視聴済みである場合、コンテンツを視聴している視聴者 1 1 1 nについて、前述の（2 )生理反応情報 ·視聴者応答蓄積処理及び (3)視聴傾向分析処理が既に完了しており、視聴傾向分析部 140は、予め設定された視聴者 1 1 1 nの時間区間毎に、視聴傾向ベクトル (興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値を時間区間毎に要素としたもの）を算出する。

[0072] 情報処理部 150の提示コンテンツ切替処理手段 154は、設定部により予め設定された閾値と、視聴傾向分析部 140により算出された視聴傾向ベクトルの要素である興味'関心度の平均値とを比較し、閾値を超える興味'関心度の平均値を有する視聴者の数をカウントする（ステップ S1806)。例えば、予め設定された時間区間のうちの一つの時間区間の興味 ·関心度が閾値を超える場合も、視聴者の数をカウントす

[0073] そして、提示コンテンツ切替処理手段 154は、この視聴者カウント数と、図 2において図示しない設定部により予め設定された閾値とから割合を算出し、その割合値が設定部により予め設定された閾値を超える場合に、視聴者がその分析対象に興味があるものと判定し、設定部により予め分析対象に対応して設定されたコンテンツを、これから提示する時間区間 j + 1の示コンテンツに決定する（ステップ S 1807)。

[0074] いま、図 19に示すように、設定部により、分析対象「オブジェクト」とコンテンツ A、分析対象「エリア」とコンテンツ B、分析対象「画面全体」とコンテンツ C、及びその他の場合にコンテンツ Dがそれぞれ対応付!/、て設定されて!/、るものとする。提示コンテンッ切替処理手段 154は、それぞれの分析対象について、視聴者カウント数が閾値を超える場合に、それぞれコンテンツ A Dのうちのいずれかのコンテンツを提示コンテンッとして決定する。複数のコンテンツのうちのいずれかのコンテンツを決定するには、予め設定された優先順位に従う。例えば、「オブジェクト」の視聴者カウント数のみが閾値を超えている場合、コンテンツ Aを提示コンテンツに決定する。また、「ォブジェタト」に加えて「エリア」の視聴者カウント数が閾値を超えている場合、優先順位は「オブジェクト」の方が高いとしてコンテンツ Aを提示コンテンツに決定する。また、いずれの分析対象の視聴者カウント数も閾値を超えて!/、な!/、場合、コンテンツ Dを提示コンテンツに決定する。この場合、時間区間 jに提示していたコンテンツと同じコンテンッを提示コンテンツに決定する（コンテンツを変更しないようにする）ようにしてもよい。

[0075] 尚、複数の視聴者 1 1〜1 nのうち何人かを同一会場に集め、視聴傾向を分析するようにしてもよい。この場合、コンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10 - l ~ 10 -n,ディスプレイ 1 1一；!〜 11— n、入力デバイス 12—；!〜 12— n、生理反応計測装置 13—；!〜 13 n及び IRライト 14—；!〜 14 nのうちの全てまたは一部を共有するような構成にしてもょレ、。

[0076] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、提示コンテンツ切替処理により、視聴傾向分析部 140が、予め設定された視聴者の分析対象（「画面全体」「エリア」「ォブジェクト」 )毎に興味 ·関心度を設定し、時間区間毎に視聴傾向ベクトルを算出し、提示コンテンツ切替処理手段 154が、分析対象毎に興味 ·関心度の高い視聴者数をカウントし、視聴者カウント数に基づいて提示コンテンツを決定するようにした。これにより、視聴者は、予め設定された複数の視聴者において、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐ興味の高いコンテンツに切り替えて視聴することができ

[0077] 〔注目度判定処理〕

次に、注目度判定処理について説明する。図 20は、注目度判定処理を示すフローチャート図である。この処理は、例えば、番組中に表示されたオブジェクトに対する視聴者の興味 ·関心度及び視聴傾向ベクトルを算出し、そのオブジェクトへの注目度情報を提示するものである。

[0078] 注目度判定処理を行うにあたって、図 2において図示しない設定部は、分析対象として「画面全体」「エリア」「オブジェクト」及びその時間帯（時間区間）を予め設定する (ステップ S2001)。分析対象については前記のとおりである。

[0079] 視聴傾向分析部 140は、個人属性 ·視聴傾向データベース 103から興味 ·関心度及び視点位置を読み出し、または、興味 '関心度算出部 130から興味 '関心度及び視点位置を入力し、予め設定された分析対象である「画面全体」「エリア」「オブジェクト」毎に、視点がその分析対象に滞留していた分析時間帯について興味 ·関心度を設定する。視点がその分析対象に滞留していない時間の興味 ·関心度は 0とする。そして、視聴傾向分析部 140は、分析対象毎に、予め設定された分析時間帯における視聴傾向ベクトル、すなわちその時間帯における興味'関心度の単位時間あたりの平均値を算出する（ステップ S2002)。視聴傾向ベクトルの算出手法については前述したので、ここでは説明を省略する。

[0080] また、情報処理部 150の注目度判定処理手段 155は、予め設定された分析時間帯におけるマウスクリックやボタン押下の視聴者応答の有無を、生理反応'視聴者応答データベース 101から視聴者応答を読み出して判定する（ステップ S2003)。

[0081] そして、注目度判定処理手段 155は、それぞれの分析対象について、以下の 3つの条件、または少なくとも一つの条件を満たす場合に、その分析対象に対する分析時間帯については注目度大であると判定し、いずれの条件を満たさない場合に、注目度小であると判定し、提示情報として提示する（ステップ S2004)。

(1)視点が分析対象の領域内に存在すること。分析時間帯の興味 ·関心度力 ¾の場合はその分析対象の領域内に視点が存在しないことになる。

(2)興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値が予め設定された閾値を超えること。この閾値は、図 2において図示しない設定部により設定される。

(3)予め設定された分析時間帯において視聴者応答があること。

[0082] 以下、注目度判定処理につ!/、て具体例を挙げて説明する。この注目度判定処理の例は、動画シーケンスを有するコンテンツに対して、複数のオブジェクト（オブジェタトを含む領域)及び時間帯を予め設定し、そのオブジェクト毎に視聴者が注目して V、たか否かを判定し、設定した複数のオブジェクトのうち注目して!/、たオブジェクトの割合（注目率）を算出し、さらに、注目していたと判定したオブジェクトについて応答時間（反応時間）を算出し、これらの情報を提示情報として出力するものである。尚、この例では、オブジェクトを分析対象とし、複数のオブジェクトを予め設定し、オブジェタト毎に処理するようにした力画面全体を分析対象として処理するようにしてもよい。また、任意の形状の領域を分析対象として、複数の領域を予め設定し、その領域毎に処理するようにしてもよい。この場合、設定した領域の形状はビットマップ情報で保存され (分析対象部分を 1、それ以外を 0として保存され）、視点位置のビットマップ情報が 1の場合はその領域内にあると判定され、 0の場合はその領域内にないと判定される。

[0083] 図 2において図示しない設定部力分析対象としての「オブジェクト」及びその時間帯を予め設定する。この場合、分析対象は、同じ「オブジェクト」が別時間に提示されるとき、同一「オブジェクト」として設定してもよいし、異なる「オブジェクト」として設定してもよい。また、時間帯は、異なる「オブジェクト」について重複していてもよい。図 21 は、注目度判定処理を説明するための興味 '関心度の推移を示す図である。また、図 22は、注目度判定処理を説明するためのオブジェクトを示す図である。設定部は、図 21に示す興味 '関心度の推移を示す時間軸において、オブジェクト Aが提示されている時間区間 j— 1 [Τ , Τ ]を注目度判定区間の時間帯として設定する。ここ

AS AE

で、 T は時間区間 j 1の開始時刻を示し、 T は終了時刻を示す。また、設定部は

AS AE

、図 22に示すオブジェクト Aを含む領域を設定する。ここで、オブジェクト Aを含む領域は、

左上座標

右下座標

により指定される矩形領域である。

[0084] つまり、注目度判定処理手段 155は、コンテンツの時間区間 j— 1 (時区間 [Τ , T

AS A

] )におけるオブジェクト Aの注目度を判定する。同様に、複数のオブジェクトの注目度を判定し、コンテンツにおけるオブジェクト A等に対する注目度情報として、ォブジェクト A等に注目していたか否かを判定すると共に、オブジェクト A等への注目率、及び注目していた場合の応答時間（反応時間）を算出し、これらを提示情報として出力する。

[0085] 個人属性.視聴傾向データベース 103には、あるコンテンツに対する興味.関心度（図 21を参照）、視点位置及び同期情報が格納され、生理反応 ·視聴者応答データべース 101には、そのコンテンツに対するマウスクリックやボタン押下等の視聴者応答及び同期情報が格納されてレ、るものとする。

[0086] 視聴傾向分析部 140は、個人属性 ·視聴傾向データベース 103から興味 ·関心度、視点位置及び同期情報を読み出し、同期情報により時刻 t (T <t<T )におけ

AS AE

る視点 (視点位置）

E{t) = (E_£ (t) _> E_y (t)) がオブジェクト Aを含む領域内にあるか否かを、以下の式により判定する。

X (t)≤E (t)≤x (t) , y (t)≤E (t)≤y (t)

AL x A AL y A

ここで、視点がオブジェクト Aを含む領域にあるものと判定した時区間を、 T <t<

AS, 1 τ , τ <t<T , · · · , τ <t<T とする（以下、この時区間を視点一

AE, 1 AS, 2 AE, 2 AS, n AE, n

致時区間という。）。

[0087] そして、視聴傾向分析部 140は、視点一致時区間における興味 ·関心度について、単位時間あたりの平均値を算出する。また、視聴傾向分析部 140は、この視点一致時区間における興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値を、同期情報及び視点一致時区間の情報と共に個人属性 ·視聴傾向データベース 103に格納する。

[0088] 情報処理部 150の注目度判定処理手段 155は、視聴傾向分析部 140または個人属性 ·視聴傾向データベース 103から視点一致時区間における興味 ·関心度の単位時間あたりの平均値等を入力し、生理反応 ·視聴者応答データベース 101から視聴者応答及び同期情報を入力する。そして、注目度判定処理手段 155は、同期情報により、視点一致時区間内に視聴者応答があつたか否力、を判定する。視点一致時区間内に視聴者応答があつたと判定した場合には、視点一致時区間における興味-関心度の単位時間あたりの平均値 q が予め設定された閾値 thを超えているか否かを

A A

判定し、超えているときは（q >th )、オブジェクト Aに注目していたものと判定する。

A A

ここで、 qを以下に示す。

A

[数 15]

* ， * ( 15)

尚、視聴傾向分析部 140は、視点一致時区間における興味 ·関心度について、その積分値 Q を算出し、注目度判定処理手段 155は、視聴傾向分析部 140により算出

A

された興味 ·関心度の積分値 Q が予め設定された閾値 TH を超えているか否かを

A A

判定し、超えて!/、るときは (Q >TH )、オブジェクト Aに注目して!/、たものと判定する

A A

ようにしてもよい。

[0089] このようにして、注目度判定処理手段 155は、予め設定された複数のオブジェクトに対し、予め設定された時間帯において注目していたか否かを判定する。例えば、図 21において、オブジェクト Bについて時間帯が時間区間 j、オブジェクト Cについて時間帯が時間区間 j + 2、オブジェクト Dについて時間帯が時間区間 j + 4であると設定された場合、注目度判定処理手段 155は、それぞれのオブジェクトに対し、注目していたか否かを判定する。

[0090] そして、注目度判定処理手段 155は、注目率 Rを以下の式により算出する。

[数 16] i?. = · 100 ( 1 6 ) ここで、 Nは予め設定されたオブジェクトの数を示し、 nは注目していたものと判定されたオブジェクトの数を示す。

[0091] また、注目度判定処理手段 155は、注目していたものと判定した場合の応答時間（反応時間）を算出する。例えば、オブジェクト Aに対する応答時間 S を、以下の式

A.res

により算出する。

S =Τ -Τ

A.res A, push AS

ここで、 T は視聴者応答の時刻（例えばボタン押下時刻）を示し、 Τ は時間区間

A.push AS

j 1の開始時刻を示す。つまり、応答時間は、オブジェクト Aに対する注目度判定処理を行う開始時刻から（図 22に示したオブジェクト Aが提示（画面に表示）されてから )、視聴者によるボタン押下時刻までの時間をいう。

[0092] 注目度判定処理手段 155は、全てのオブジェクトに対する応答時間を算出した後に、その応答時間の平均値や分散等を算出し、これらの情報を、視聴者の応答反応の傾向を判断するための情報としてコンテンツの提供事業者等へ提示する。

[0093] また、図 16に示した視聴傾向管理システム 200のように、予め設定された複数の視聴者毎に、興味，関心度算出部 130が興味，関心度を算出し、視聴傾向分析部 140 が予め設定された分析時間帯の視点一致時区間における興味 ·関心度について、積分値または単位時間あたりの平均値を算出する。そして、注目度判定処理手段 15 5は、複数の視聴者毎に、オブジェクト Aに注目していたか否かを判定する。また、注目度判定処理手段 155は、オブジェクト Aに注目して!/、たと判定した視聴者の数を、予め設定された複数の視聴者の数で除算することにより、オブジェクト Aに注目していた視聴者の割合を算出する。さらに、オブジェクト Aに注目していた視聴者の視点がオブジェクト Aを含む領域 (分析対象の領域）に視点が存在して!/、た時間長を算出し、オブジェクト Aに注目して!/、た視聴者の視点一致時区間における興味 ·関心度の積分値または単位時間あたりの平均値から、オブジェクト Aに注目していた全ての視聴者に対するその平均値、分散値、標準偏差値、最大値及び最小値を算出する。

[0094] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、注目度判定処理により、注目度判定処理手段 155が、予め設定された分析対象 (複数のオブジェクト）及び時間帯につき、興味 ·関心度の積分値または単位時間あたりの平均値に基づいて、オブジェクト毎に視聴者が注目していたか否かを判定し、その注目率を算出し、さらに、注目していたと判定したオブジェクトにつ!/、て応答時間（反応時間）を算出し、これらの情報を注目度情報として提示するようにした。これにより、コンテンツ提供事業者等は、予め設定された分析対象及び時間帯において、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐコンテンツ評価のための有用な情報として注目度情報を得ることが可能となる。また、注目度判定処理手段 155が、予め設定された複数の視聴者のうち、分析対象のオブジェクトに注目していた視聴者を判定し、その割合、分析対象を見ていた時間長等の統計情報を算出するようにした。これらの統計情報は、コンテンツの指定領域効果度を判断するために利用することができる。これにより、コンテンツ提供事業者等は、コンテンツ評価のための有用な情報を得ることが可能となる。

また、本発明の実施の形態によれば、注目度判定処理により、例えば、人間が機械を操作して!/、る場面を撮影したコンテンツ、またはその操作を模した場面を撮影したコンテンツを用いる場合には、視聴者に対して、機械の操作方法や安全性を教育すること力 Sできる。例えば、ある設備を制御及び管理する制御パネルの操作方法や安全性の教育を行う場合、教育を受ける視聴者が、設備の運転状態を表示したモニタや運転状態ランプや警報ランプ等が配置された制御パネルの状況を撮影したコンテンッを見る。そうすると、注目度判定処理手段 155は、予め設定された複数の分析対象 (例えば警報ランプを含む領域)及び時間帯につき、それぞれ注目して!/、たか否力、を判定し、その注目率及び応答時間を算出する。例えば、分析対象を、警報ランプを含む領域とした場合、注目度判定処理手段 155は、視聴者がその警報ランプの点灯に注目したか否か、注目してから所定の操作 (視聴者応答）が行われるまでの応答時間等を算出する。すなわち、注目度判定処理手段 155は、分析対象に対する必要な操作に関する情報 (操作情報）、及び分析対象の応答時間に対する閾値を予め設定しておき、視聴者応答及び前述した操作情報に基づいて、視聴者応答が操作情報に合致した場合、正しい操作を行ったと判定し、合致しない場合、正しい操作を行わなかったと判定する。また、注目度判定処理手段 155は、応答時間及び前述した閾値に基づいて、応答時間が閾値以内である場合、操作のタイミングが適切であつたと判定し、応答時間が閾値以内でない場合、操作のタイミングが適切でなかつたと判定する。また、注目度判定処理手段 155は、これらの判定により、警報ランプが点灯したときに、有効な操作が適切な時間内に行われたか否かを判定し、これらの判定結果も含めて注目度情報として提示する。さらに、注目度判定処理手段 155は、複数の分析対象に対して前述した処理を行い、有効な操作が適切な時間内に行われた分析対象の数を分析対象の総数で除算して比率を算出し、その比率から視聴者の習熟度を算出し (例えば、算出した比率を習熟度とみなして）、それを注目度情報として提示する。これにより、視聴者は、提示された注目度情報に基づいて、本来注目すべきであるにもかかわらず注目していなかった分析対象や、自らの習熟度を判断することができる。このように、機械操作を撮影したコンテンツ等を用いることにより、視聴者が機械操作に習熟しているか否力、、どの分析対象に注目すべきであつた力、、安全な操作を行ったか否か、危険を適切に認識したか否か等を判断することができるから、このような注目度判定処理を行う視聴傾向管理サーバ 100を、機械操作教育のためのツールとして活用することができる。

[0096] 〔好感'嫌悪感判定処理〕

次に、好感，嫌悪感判定処理について説明する。図 23は、好感，嫌悪感判定処理を示すフローチャート図である。この処理は、例えば、番組中に表示されたオブジェクトに対する視聴者の好感度または嫌悪感度を算出し、これらの情報を提示するものである。

[0097] 好感 '嫌悪感判定処理を行うにあたって、図 2において図示しない設定部は、分析対象の「オブジェクト」を含む領域及びその時間帯を予め設定する（ステップ S2301)

[0098] 視聴傾向分析部 140は、個人属性 ·視聴傾向データベース 103から興味 ·関心度及び視点位置を読み出し、または、興味 '関心度算出部 130から興味 '関心度及び視点位置を入力し、分析時間帯において、予め設定された分析対象の「オブジェクト」を含む領域に視点が滞留して!/、た時間を示す視点一致時区間の興味 ·関心度を設定する。視点がその領域に滞留していない時間の興味 ·関心度は 0とする。そして、視聴傾向分析部 140は、視点一致時区間の興味 '関心度から、所定条件を満たす時間 (興味 ·関心継続時間）を算出し (ステップ S2302)、興味 ·関心継続時間を視聴傾向情報として情報処理部 150に出力する。ここで、所定条件を満たす時間とは、興味-関心度が予め設定された閾値以上になった時点から、視点がその領域から外れた時点までの間の時間をいう。尚、所定の条件を満たす時間は、興味 ·関心度が予め設定された閾値以上になった時点から、興味 ·関心度が予め設定された閾値以下になった時点までの間の時間とすることもできる。

[0099] また、情報処理部 150の好感 ·嫌悪感判定処理手段 156は、視聴傾向分析部 140 から分析対象の「オブジェクト」を含む領域における興味 ·関心継続時間の視聴傾向情報を入力し、予め設定された閾値と比較し、好感及び嫌悪感を判定する（ステップ S2303)。同様にして、同一の「オブジェクト」を分析対象とした複数の領域について好感及び嫌悪感を判定する。そして、分析対象の総数及び好感であると判定した分析対象の領域の数に基づいて好感度を算出し、また、分析対象の領域の総数及び嫌悪感であると判定した分析対象の領域の数に基づレ、て嫌悪感度を算出し、これらの情報を提示情報として出力する (ステップ S2304)。

[0100] 以下、好感 ·嫌悪感判定処理について具体例を挙げて説明する。この好感'嫌悪感判定処理の例は、動画シーケンスを有するコンテンツに対して、分析対象となるォブジェクト (オブジェクトを含む領域)及び時間帯を予め設定し、その設定したォブジェクトに対して視聴者が好感をもって!/、たか、または嫌悪感をもって!/、たかを判定し、好感をもっていたことを判定したオブジェクトの数 (領域の数)から好感度を算出し、また、嫌悪感をもっていたと判定したオブジェクトの数 (領域の数)から嫌悪感を算出し、これらの情報を提示情報として出力するものである。

[0101] 図 2において図示しない設定部は、分析対象の「オブジェクト」を含む領域及びその時間帯を予め設定する。例えば、図 21に示した興味 ·関心度の推移を示す時間軸にお!/、て、オブジェクト Aが提示されて!/、る時間区間】 1 [Τ , T ]を分析対象の時

AS AE

間帯として設定する。ここで、 T は時間区間 j—1の開始時刻を示し、 T は終了時

AS AE

刻を示す。時間区間 j 1では、オブジェクト Aが全時間に渡って提示されているが、必ずしも全時間に渡って提示されている必要はなぐ提示されていない時間があってもよく、複数回提示されていてもよい。また、設定部は、図 22に示したオブジェクト A を含む領域を設定する。ここで、オブジェクト Aを含む領域は、

左上座標

右下座標

X^→AR(t) = (ΤΛκ(ί) , AR(t)) により指定される矩形領域である。

[0102] つまり、好感 ·嫌悪感判定処理手段 156は、コンテンツの時間区間 j— l [T , Τ ]

AS AE

におけるオブジェクト Aの好感及び嫌悪感を判定し、好感であると判定したオブジェタト Aの数 (領域の数）に基づいて好感度を算出し、嫌悪感であると判定したオブジェタト Aの数 (領域の数）に基づいて嫌悪感度を提示情報として出力する。

[0103] 個人属性 ·視聴傾向データベース 103には、あるコンテンツに対する興味 '関心度（例えば、図 21を参照）、視点位置及び同期情報が格納されているものとする。

[0104] 視聴傾向分析部 140は、個人属性 ·視聴傾向データベース 103から興味 ·関心度、視点位置及び同期情報を読み出し、同期情報により時刻 t (T <t<T )におけ

AS AE

る視点 (視点位置）

E{t) ^ (E_x(t) , E_y (t) ) がオブジェクト Aを含む領域内にあるか否かを、以下の式により判定する。

X (t)≤E (t)≤x (t) , y (t)≤E (t)≤y (t)

AL x A AL y A

ここで、視点がオブジェクト Aを含む領域にあると判定した視点一致時区間を、 T

AS, 1

<t<T ，T <t<T ， · · ·， Τ <t<T とする。

AE, 1 AS, 2 AE, 2 AS, n AE, n

[0105] 図 26を参照して、視聴傾向分析部 140は、視点一致時区間における興味 ·関心度 I (t)が閾値 th以上であるか否かを、 I (t)≥th の式により判定し、 T を基準にし

A A AS, 1

て最初に興味 ·関心度 I (t)が閾値 th 以上であると判定した時刻 t を特定する。そ

A A, Is

して、その視点一致時区間の終了時刻 τ を t として、オブジェクト Aを含む領域

AE, 1 A, Ie

における興味 ·関心継続時間 τ を、以下の式により算出する。

A, Ic

T =t t

A, Ic A, Ie A, Is

そして、オブジェクト Aを含む領域における興味 ·関心継続時間 T を視聴傾向情報

A, Ic

として、同期情報と共に個人属性 ·視聴傾向等データベース 103に格納する。また、オブジェクト Aを含む領域における興味 ·関心継続時間 T を情報処理部 150の好

A, Ic 感'嫌悪感判定処理手段 156に出力する。

[0106] 尚、前述の例では、図 2において図示しない設定部は、分析対象の「オブジェクト」として画面内の矩形領域の 1箇所を設定するようにした力画面全体を設定してもよいし、任意の形状の領域を設定してもよい。また、 1つのオブジェクトでなく複数のォブジエ外を含む領域を設定してもよい。この場合、設定部は、設定した領域の形状をビットマップ情報で保存し（対象領域部分を 1、それ以外を 0として保存し）、視聴傾向分析部 140は、視点位置のビットマップ情報が 1の場合はその領域内にあると判定し、 0の場合はその領域内にないと判定する。

[0107] 情報処理部 150の好感 ·嫌悪感判定処理手段 156は、視聴傾向分析部 140または個人属性'視聴傾向データベース 103からオブジェクト Aを含む領域における興味 •関心継続時間 T を入力し、興味 ·関心継続時間 T と、予め設定されたォブジ

A, Ic A, Ic

ェクト Aの好感閾値 th 及び嫌悪感閾値 th とを比較する。ここで、

A, gooa A, oaa

th ≥th

A, good A, bad

である。そして、

T ≥th

A, Ic A, good

の場合、オブジェクト Aに対して好感を有して!/、ると判定し、

T ≤th

A, Ic A, bad

の場合、オブジェクト Aに対して嫌悪感を有していると判定し、前記 2つの比較式を満足しな!、場合、好感及び嫌悪感のどちらも有して!、な!、と判定する。

[0108] つまり、興味 ·関心継続時間が好感閾値 (例えば 1秒）以上である場合、すなわち、視聴者 1がオブジェクト Aに興味を示して!/、て視線をそらさな!/、場合に、オブジェクト Aに対して好感を有していると判定する。一方、興味 ·関心継続時間が嫌悪感閾値（例えば 0. 3秒）以下である場合、すなわち、オブジェクト Aに対する視聴者 1の情動はあるが、短時間で視線をそらした場合に、オブジェクト Aに対して嫌悪感を有していると判定する。

[0109] このようにして、設定部が画面内で同一のオブジェクト Aについて複数の領域を設定し、好感'嫌悪感判定処理手段 156が、その領域毎にオブジェクト Aの好感及び嫌悪感を判定する。そして、好感 '嫌悪感判定処理手段 156は、分析対象に設定された全領域の数を N、好感であると判定した領域の数を n、嫌悪感であると判定した領 g

域の数を nとすると、好感度 Pg及び嫌悪感度 Pbを以下の式により算出し、これらの b

情報を、オブジェクト Aに対する好感及び嫌悪感の度合!/、を判断するための情報として、コンテンツの提供事業者等へ提示する。尚、以下の式では、百分率表示するために 100を乗じている。

[数 17] = ] · ' . ( 1 7 )

[数 18]

^ . ^10D . · . ( 1 8 )

[0110] 尚、本発明者らは、嫌悪感が生じるオブジェクトを対象とした興味 ·関心度のデータ

、及び好感が生じるオブジェクトを対象とした興味 ·関心度のデータを実験により収集した。図 27は、実験により収集した興味 ·関心度のデータを示す図である。図 27 (1) (2)において、縦軸は、視聴者 1が注目する（視点位置が存在する）領域及び興味- 関心度を示し、横軸は経過時間を示している。また、図中、実線は視聴者 1が注目する領域、点線は興味 '関心度をそれぞれ示している。（1)において、領域 A〜Dには嫌悪感が生じる異なるオブジェクトが提示されており、 (2)において、領域 A'〜D'には好感が生じる異なるオブジェクトが提示されている。

[0111] 図 27 (1)によれば、視聴者 1は、嫌悪感が生じる 4つのオブジェクトに対し、領域 B →領域外→領域 A→領域外→領域 A→領域外→領域 Β→· · ·の順番に視点が移動していること力 Sわ力、る。また、そのときの興味'関心度は徐々に高まるが、注目領域に長時間留まることなく低下する、または注目領域から視点をそらすという傾向があることがわかる。つまり、興味 ·関心継続時間が嫌悪感閾値以下である場合、すなわち、オブジェクトに対する視聴者 1の情動はある力 S、短時間で視線をそらした場合に、そのオブジェクトに対して嫌悪感を有していると判定することができる。

[0112] また、図 27 (2)によれば、視聴者 1は、好感が生じる 4つのオブジェクトに対し、領域 A '→領域外→領域 B '→領域外→領域 B '→領域外→領域 B '→· · ·の順番に視点が移動していることがわかる。また、そのときの興味 ·関心度は徐々に高まり、長時間維持するという傾向があることがわかる。つまり、興味 ·関心継続時間が好感閾値以上である場合、すなわち、視聴者 1がオブジェクトに興味を示していて視線をそらさなレ、場合に、オブジェクトに対して好感を有してレ、ると判定できる。

[0113] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、好感'嫌悪感判定処理により、好感- 嫌悪感判定処理手段 156が、予め設定された分析対象のオブジェクト及び時間帯につき、好感及び嫌悪感を判定し、好感と判定したオブジェクトを含む領域の数に基づいて好感度を算出し、また、嫌悪感と判定したオブジェクトを含む領域の数に基づいて嫌悪感度を算出し、これらの情報を提示するようにした。これにより、コンテンツ提供事業者等は、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐ分析対象のオブジェクトを評価するための有用な情報として、好感及び嫌悪感情報を得ることが可能となる。

[0114] 〔インプレッション評価処理〕

次に、インプレッション評価処理について説明する。図 24は、インプレッション評価処理を示すフローチャート図である。この処理は、例えば、番組中に表示されたォブジェタトに対する視聴者の好感度または嫌悪感度を総合することにより、インプレツシヨン度を算出し、この情報を提示するものである。

[0115] 図 24において、インプレッション評価処理のステップ S2401力、らステップ S2404までの処理は、図 23に示した好感.嫌悪感判定処理のステップ S2301からステップ S2 304までの処理と同じであるので、ここでは説明を省略する。

[0116] 情報処理部 150のインプレッション評価処理手段 157は、好感度及び嫌悪感度に基づいてインプレッション度を算出し、この情報を提示情報として出力する (ステップ S2405)。具体的には、分析対象として設定された全領域の数を N、好感であると判定した領域の数を n、嫌悪感であると判定した領域の数を nとすると、インプレツショ

g b

ン度を以下の式により算出し、この情報を、オブジェクトに対する印象度合いを判断するための情報として、コンテンツの提供事業者等へ提示する。尚、以下の式では、百分率表示するために 100を乗じている。 [数 19]

P = ¾ ¾ . !oo . . . ( 1 9 )

[0117] 尚、インプレッション評価処理手段 157は、好感であると判定した領域の数 n及び

g 嫌悪感であると判定した領域の数 nをそれぞれ重み付けしてから、インプレッション

b

度を算出するようにしてもよい。また、設定部により設定される分析対象を画面全体とし、分析時間帯を、その画面が閲覧された時点から数秒 (例えば 5〜6秒)までの間として、インプレッション評価処理手段 157が、その分析対象及び分析時間帯についてインプレッション度を算出するようにしてもよい。これにより、情動反応に対応したィンプレツシヨンを評価することができ、画面全体が短時間に視聴者 1に与える印象を数ィ直ィ匕すること力できる。

[0118] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、インプレッション評価処理により、ィンプレツシヨン評価処理手段 157が、予め設定された分析対象のオブジェクト及び時間帯につき、好感及び嫌悪感を判定し、好感と判定したオブジェクトを含む領域の数及び嫌悪感と判定したオブジェクトを含む領域の数に基づいてインプレッション度を算出し、この情報を提示するようにした。これにより、コンテンツ提供事業者等は、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐ分析対象のオブジェクトを評価のための有用な情報として、インプレッション情報を得ることが可能となる。

[0119] 〔指定領域ェモーショナル効果処理〕

次に、指定領域ェモーショナル効果処理について説明する。図 25は、指定領域ェモーショナル効果処理を示すフローチャート図である。この処理は、例えば、番組中に表示されたオブジェクトに対して急速に引き起こされる一時的な感情度合いを示すェモーショナル度を、そのオブジェクトに対する好感度及び嫌悪感度並びに視聴者 1 の最終操作に基づいて算出し、この情報を提示するものである。

[0120] 指定領域ェモーショナル効果処理を行うにあたって、図 2において図示しない設定部は、分析対象の「オブジェクト」を含む領域、その時間帯及び最終操作対象領域を予め設定する（ステップ S2501)。ここで、最終操作対象領域は、視聴者 1がオブジェタトに対する応答反応として最終操作 (例えば、ボタン押下、マウス操作、瞬きによる指示操作等）の入力を行う領域である。

[0121] 視聴傾向分析部 140は、図 23に示した好感 ·嫌悪感判定処理のステップ S2302と同様に、分析対象の「オブジェクト」を含む領域について、視点一致時区間の興味- 関心度から、興味 ·関心継続時間を算出する (ステップ S2502)。

[0122] また、情報処理部 150の指定領域ェモーショナル効果処理手段 158は、視聴者応答情報 bである最終操作対象領域における最終操作情報を生理反応 ·視聴者応答データベースから読み出し、最終操作の有無を判定する（ステップ S2503)。そして、指定領域ェモーショナル効果処理手段 158は、図 23のステップ S2303及びステツプ S2304と同様に、興味 ·関心継続時間と予め設定された閾値とを比較して好感を判定し、好感度を算出する（ステップ S2504,ステップ S2505)。

[0123] また、指定領域ェモーショナル効果処理手段 158は、分析対象として設定された全領域の数を N、好感であると判定した領域の数を n、最終操作の有無を G (最終操作

g

力つた場合 1、無力、つた場合 0)、重み付け係数を q (0≤q≤l)とすると、指定領域ェモーショナル効果度 Mを以下の式により算出し、この情報を、オブジェクトに対して急速に引き起こされる一時的な感情度合いを判断するための情報として、コンテンツの提供事業者等へ提示する (ステップ S2506)。尚、以下の式では、百分率表示するために 100を乗じている。

[0124] 前述の式において、例えば q = 0. 5、最終操作の有無 G = 0 (無し）のとき、指定領域ェモーショナル効果度 Mは 0≤M≤ 50となり、最終操作の有無 G= l (有り）のとき、指定領域ェモーショナル効果度 Mは 50≤M≤ 100となる。指定領域ェモーショナル効果度 Mの情報の提示を受けたコンテンツ提供事業者等は、この Mの値によって、以下の状況を認識することができる。

(1) Mが 100に近いときは、視点が期待した経路を通り、最終操作対象領域にて最終操作が行われ、応答があった。 (2) Mが 50〜70程度のときは、最終操作対象領域にて最終操作が行われ応答があつたが、視点が期待した経路を通って!/、なレ、。

(3) ^が40〜50程度のときは、視点が期待した経路を通った力最終操作が行われて!/、な!/、ため、応答がなレヽ (最終操作に問題がある）。

(4) Mが 0に近いときは、視点が期待した経路を通っておらず、最終操作も行われていないため、応答がない。

[0125] 以上のように、本発明の実施の形態によれば、指定領域ェモーショナル効果処理により、指定領域ェモーショナル効果処理手段 158が、予め設定された分析対象のオブジェクト及び時間帯につき好感を判定し、好感と判定したオブジェクトを含む領域の数及び視聴者 1の最終操作の有無に基づいて指定領域ェモーショナル度を算出し、この情報を提示するようにした。これにより、コンテンツ提供事業者等は、例えば、ウェブページにおいて視聴者 1が期待する商品を閲覧し、興味 '関心を示した結果その商品を購入する等の最終操作を行ったか否かを判定することができる。また、データ入力やキー操作等の複雑な操作を行うことなぐオブジェクトを評価するための有用な情報として、オブジェクトに対して急速に引き起こされる一時的な感情度合 V、の情報を得ることが可能となる。

[0126] 以上、実施の形態を挙げて本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなぐその技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば、図 1において、ディスプレイ 11は、通常のブラウン管受像器の他に、プロジェクタのスクリーン画面パネルや液晶表示パネルであってもよい。また、生理反応計測装置 13に備えたカメラは、 IRライト 14による赤外線カメラであることが好ましいが、これに限定されるものではない。尚、赤外線カメラの場合は、虹彩に写り込んだ外部映像を排除した高コントラスト画像を得ることができ、画像処理及びデータ解析を安定かつ高速に実行することができる点で有効である。

[0127] また、図 1において、視聴者 1から生理反応情報を入力する場合に、例えば、視聴者 1から 50〜； 100cm離れた位置に視聴者 1の眼球を撮像するためのスタンド等を用いて生理反応計測装置 13がセットされる。この場合、視聴者 1の頭部の位置を固定するために、顎台を用いることもあり得る。また、生理反応計測装置 13は、視聴者 1の顔の位置と眼球の位置とを自動追尾させて、精度高く眼球運動の生理反応情報を得ることも可倉である。

[0128] また、図 1に示した生理反応計測装置 13について、ヘッドマウント型装置を用いてカメラを視聴者 1の頭部に装着させるようにしてもよい。この場合、視聴する対象を予め撮影した映像コンテンツとするのではなぐ視聴者 1が視認可能な一般の情景とするようにしてもよい。その際には、生理反応計測装置 13のカメラとは逆向きに装着させる別途のカメラにより視聴者 1の視野角内にある情景を同時に撮影し、その撮影した映像を、提示した映像コンテンツと同等のものとして処理するようにしてもよい。

[0129] また、図 1において、コンテンツ提示 ·生理反応 ·視聴者応答計測装置 10、視聴傾向管理サーバ 100及びコンテンツ配信サーバ 105のハードウェアは、パーソナルコンピュータ（パソコン）クラスのものであってもよい。また、コンテンツ提示 ·生理反応 '視聴者応答計測装置 10は、大型のディスプレイ 11を備えたデスクトップ型のコンビユータであってもよいし、カメラを備えた携帯電話機等の携帯情報端末であってもよい。また、入力デバイス 12は、マウスだけでなぐボタン、キーボード、タツチパネノレ、リモコン、ゲーム機器に付属するコントローラであってもよぐ視聴者 1の操作により視聴者応答が時系列データとして生成されるものであればよい。

[0130] また、図 1において、生理反応'視聴者応答データベース 101、基準コンテンツ用データベース 102及び個人属性.視聴傾向等データベース 103は、ネットワーク 104 を介して視聴傾向管理サーバ 100に接続されるようにしてもよい。

[0131] また、図 1及び図 2において、コンテンツ配信サーバ 105が配信するコンテンツは、映像データ、ウェブページデータ、コンピュータゲームデータ、コンピュータプログラムの出力データのうちの少なくとも一つのデータを含む形式のコンテンツであり、ディスプレイ 11には、文字列、図、記号、絵、写真、動画のうちの少なくとも一つが表示され、視聴者 1に応答させるための情報が表示される。

[0132] また、視聴者 1がコンテンツを視聴している任意の時間において、コンテンツ読出提示部 110が基準コンテンツ（例えば、全画面黒色及び白色の画面が数秒程度静止画像になるようなコンテンツ）を視聴者 1へ適宜提示することにより、その生理反応情報及び視聴者応答に基づいて興味'関心度及び視聴傾向ベクトルを補正するようにしてもよい。この場合、視聴者 1の瞳孔は、黒画面及び白画面に対しそれぞれ喑順応及び明順応して、散大及び縮動する。興味 ·関心度算出部 130は、黒画面シーン及び白画面シーン内で、それぞれ瞳孔径の最大値 Pmax及び最小値 Pminを算出し、これらの値を興味 '関心度の算出のために使用する（（1)式及び（2)式を参照）。これにより、瞳孔の縮動及び散大の個人差を吸収した興味 ·関心度を算出することができる。したがって、視聴傾向ベクトルを正規化することができ、視聴傾向情報の処理の精度を向上させることができる。

尚、視聴傾向管理サーバ 100は、 CPU、 RAM等の揮発性の記憶媒体、 ROM等の不揮発性の記憶媒体、及びインターフェース等を備えたコンピュータによって構成される。視聴傾向管理サーバ 100に備えたコンテンツ読出提示部 110、情報取込部 120、興味 '関心度算出部 130、視聴傾向分析部 140及び情報処理部 150の各機能は、これらの機能を記述したプログラムを CPUに実行させることによりそれぞれ実現される。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピィ一ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（CD— ROM、 DVD等）、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して ¾|布することあでさる。

Claims

請求の範囲

[1] コンテンツを視聴する視聴者の生理反応情報に基づいて、コンテンツに対する興味 ·関心度を算出する興味 ·関心度算出部と、

前記興味 ·関心度算出部により算出された興味 ·関心度の変化を時間軸上で分析し、前記視聴者がコンテンツを視聴するときの視聴傾向を表す情報を生成する視聴傾向分析部と、

前記視聴傾向分析部により生成された視聴傾向情報から提示情報を生成する情報処理部とを備えたことを特徴とする視聴傾向管理装置。

[2] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記コンテンツを動画とした場合に、

前記視聴傾向分析部は、予め設定されたそれぞれの時間区間について単位時間あたりの興味 ·関心度を算出し、各時間区間における単位時間あたりの興味 ·関心度を要素とした視聴傾向ベクトルを生成し、

前記情報処理部は、視聴傾向分析部により生成された視聴中のコンテンツに対する視聴傾向ベクトルと、他の視聴者の前記コンテンッに対する予め生成された視聴傾向ベクトルとを用いて視聴傾向相関度を算出し、この視聴傾向相関度により前記他の視聴者の中から視聴中の視聴者に類似する視聴者を特定し、前記コンテンツに関連付けられたコンテンツの中から、前記類似する視聴者の興味'関心度に基づいてコンテンツを特定し、この特定したコンテンツを提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[3] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記コンテンツをウェブページとした場合に、

前記視聴傾向分析部は、ウェブページに対して予め設定された分割領域につき、視聴者の視点位置が含まれる領域を特定し、この特定した領域毎の時間区間について単位時間あたりの興味 ·関心度を算出し、各領域における単位時間あたりの興味-関心度を要素とした視聴傾向ベクトルを生成し、

[4] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記コンテンツを静止画像とした場合に、

前記視聴傾向分析部は、静止画像に対して予め設定された分割領域につき、視聴者の視点位置が含まれる領域を特定し、この特定した領域毎の時間区間について単位時間あたりの興味 ·関心度を算出し、各領域における単位時間あたりの興味 ·関心度を要素とした視聴傾向ベクトルを生成し、

[5] 請求項 2、 3または 4に記載の視聴傾向管理装置において、

前記情報処理部は、予め設定された視聴者の属性を表す情報を用いて、視聴中の視聴者に類似する属性を有する視聴者の候補を選択し、前記視聴傾向分析部により生成された視聴中のコンテンツに対する視聴傾向ベクトルと、前記選択した視聴者の前記コンテンツに対する予め生成された視聴傾向ベクトルとを用いて視聴傾向相関度を算出し、この視聴傾向相関度により前記選択した視聴者の中から視聴中の視聴者に類似する視聴者を特定し、前記コンテンツに類似する予め設定されたコンテンッの中から、前記類似する視聴者の興味 ·関心度に基づいてコンテンツを特定し、この特定したコンテンツを提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[6] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記視聴傾向分析部は、コンテンツの画像に対して予め設定された分割領域について、各領域における単位時間あたりの興味 ·関心度を要素とした視聴傾向べクトノレを生成し、前記情報処理部は、視聴傾向分析部により生成された視聴傾向ベクトルの各要素のうち、興味'関心度の高い要素の領域を特定し、この特定した領域に含まれるオブジェクトにつ!/、て、そのオブジェクトに関する情報を提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[7] 請求項 6に記載の視聴傾向管理装置において、

前記情報処理部は、さらに、前記オブジェクトに関する提示情報を視聴者へ提示し、該視聴者による提示情報に対する興味 ·関心度に基づ!/、て注目の有無を判定し、判定結果に関する情報を出力することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[8] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記視聴傾向分析部は、第 2のシーンと第 1のシーンとが連続して提示される場合の、前記第 2のシーンに対する単位時間あたりの興味 ·関心度、及び、前記第 1のシーンに対する単位時間あたりの興味 ·関心度、並びに、第 1のシーンのみが単独で提示される場合の単位時間あたりの興味'関心度を算出し、

前記情報処理部は、視聴傾向分析部により算出されたそれぞれの興味 ·関心度に基づいて、第 2のシーンが第 1のシーンの視聴傾向に与える影響度を算出し、この算出した影響度を提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[9] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記視聴傾向分析部は、興味 '関心度算出部により算出された興味 '関心度を用いて、予め設定された複数の視聴者及び画面領域に対する興味 ·関心度を設定し、前記画面領域における予め設定された時間区間について前記視聴者毎に、単位時間あたりの興味 ·関心度を算出し、

前記情報処理部は、前記画面領域について、視聴傾向分析部により算出された単位時間あたりの興味'関心度が、予め設定された閾値を超える視聴者の割合を算出し、該割合値に基づ!/、て視聴者へ提示する切替用のコンテンツを決定することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[10] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記視聴傾向分析部は、興味 '関心度算出部により算出された興味 '関心度を用いて、予め設定された画面領域及び時間区間についての興味 ·関心度を算出し、前記情報処理部は、視聴傾向分析部により算出された興味 ·関心度に基づいて前記画面領域に注目していたと判定したとき、または、視聴中のコンテンツに対する意思表示を示す視聴者応答の入力があつたときに、視聴者が前記画面領域に注目していたことを示す情報を提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置

[11] 請求項 10に記載の視聴傾向管理装置において、

前記興味 ·関心度算出部は、予め設定された複数の視聴者毎に興味 '関心度を算出し、

前記視聴傾向分析部は、興味 '関心度算出部により算出された興味 '関心度を用いて、前記画面領域及び時間区間についての興味 ·関心度を、前記視聴者毎にそれぞれ算出し、

前記情報処理部は、前記複数の視聴者の中で、前記視聴傾向分析部により算出された興味 ·関心度に基づ!/、て前記画面領域に注目して!/、たと判定した視聴者の数の割合、前記画面領域に注目していたと判定した視聴者の視点が前記画面領域に滞留してレ、た時間長、前記画面領域に注目して!/、たと判定した全ての視聴者における、前記視聴傾向分析部により算出された興味 '関心度の平均、分散、標準偏差、最大値及び最小値を含む統計情報のうちの少なくとも一つを提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[12] 請求項 10に記載の視聴傾向管理装置におレ、て、

前記情報処理部は、さらに、予め設定された画面領域の数に対する、前記注目してレ、た画面領域の数の割合を注目率として算出することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[13] 請求項 10に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記情報処理部は、さらに、前記視聴者応答の入力があった時刻及び予め設定された時間区間における開始時刻に基づいて応答時間を算出することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[14] 請求項 10に記載の視聴傾向管理装置において、

前記視聴者が視聴するコンテンツは、所定の運転状態を撮影したコンテンツとし、前記情報処理部は、視聴傾向分析部により算出された興味 ·関心度に基づいて前記画面領域に注目していたか否かを判定し、視聴中のコンテンツに対する意思表示を示す視聴者応答の入力があつたか否力、を判定し、前記視聴者応答の入力があつた時刻及び予め設定された時間区間における開始時刻に基づいて応答時間を算出し、前記視聴者応答の入力及び応答時間に基づいて、前記運転状態に対する視聴者応答の操作が妥当であつたか否力、を判定して前記視聴者の習熟度を算出することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[15] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記視聴傾向分析部は、興味 '関心度算出部により算出された興味 '関心度を用

V、て、予め設定された画面領域に対し興味 ·関心を維持して!/、た興味 ·関心継続時間を算出し、

前記情報処理部は、視聴傾向分析部により算出された興味 ·関心継続時間に基づいて、好感または嫌悪感を判定し、この好感または嫌悪感の情報を提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[16] 請求項 15に記載の視聴傾向管理装置において、

前記視聴傾向分析部は、予め設定された閾値に興味 ·関心度が到達した時点から、視聴者の視点が前記画面領域から外れた時点までの間の時間を、興味 ·関心継続時間として算出し、

前記情報処理部は、好感または嫌悪感の判定を、興味，関心継続時間と予め設定された閾値とを比較して前記画面領域毎に行い、前記予め設定された画面領域の数と、好感または嫌悪感を判定された画面領域の数とに基づいて、それぞれ好感度または嫌悪感度を算出することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[17] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記情報処理部は、視聴傾向分析部により算出された興味 ·関心継続時間に基づいて、前記画面領域毎に好感及び嫌悪感を判定し、前記予め設定された画面領域の数と好感を判定された画面領域の数とに基づいて好感度を算出し、前記予め設定された画面領域の数と嫌悪感を判定された画面領域の数とに基づいて嫌悪感度を算出し、前記好感度及び嫌悪感に基づいて、視聴者の印象度合いを示すインプレツシヨン度を算出し、この算出したインプレッション度を提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[18] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記視聴傾向分析部は、興味 '関心度算出部により算出された興味 '関心度を用 V、て、予め設定された画面領域に対し興味 ·関心を維持して!/、た興味 ·関心継続時間を算出し、

前記情報処理部は、視聴傾向分析部により算出された興味 ·関心継続時間に基づいて、前記画面領域毎に好感を判定し、前記予め設定された画面領域の数と好感を判定された画面領域の数とに基づ!/、て好感度を算出し、前記好感度及び前記画面領域の表示に対する視聴者による操作の有無に基づいて、視聴者の情動度合いを示すェモーショナル度を算出し、この算出したェモーショナル度を提示情報として生成することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[19] 請求項 1に記載の視聴傾向管理装置にお!/、て、

前記興味'関心度算出部は、基準コンテンツに対する生理反応情報に基づいて、視聴者が視聴するコンテンツに対する興味'関心度を補正することを特徴とする視聴傾向管理装置。

[20] 視聴者により要求されたコンテンツを配信するコンテンツ配信装置、

前記配信されたコンテンツを受信して表示器に表示する端末装置、

視聴者の生理反応を計測する生理反応計測装置、及び、

前記表示器に表示されたコンテンツを視聴する視聴者の生理反応情報を前記生理反応計測装置から得て、視聴傾向を分析し、提示情報を生成する視聴傾向管理装置が通信ネットワークによりそれぞれ接続される視聴傾向管理システムであって、前記コンテンツ配信装置が、

複数のコンテンツが蓄積されたコンテンツデータベースから、視聴者の要求に従つたコンテンツを読み出し、前記端末装置へ配信する配信部を備え、

前記端末装置が、

視聴者が表示器に表示されたコンテンツを視聴したときの生理反応情報を計測する生理反応計測装置から前記生理反応情報を入力し、前記視聴傾向管理装置へ送信する送信部を備え、

前記視聴傾向管理装置が、

端末装置から送信された生理反応情報を受信し、この生理反応情報に基づいて、コンテンツに対する興味 ·関心度を算出する興味 ·関心度算出部と、

前記視聴傾向分析部により生成された視聴傾向情報から提示情報を生成する情報処理部とを備えたことを特徴とする視聴傾向管理システム。

コンテンツを視聴して!/、る視聴者の応答を入力する装置により、前記視聴者の視聴傾向を管理するプログラムであって、前記装置を構成するコンピュータに、

コンテンツを視聴する視聴者の生理反応情報に基づ!/、て、コンテンツに対する興味 '関心度を算出する処置と、

前記算出した興味'関心度の変化を時間軸上で分析し、前記視聴者がコンテンツを視聴するときの視聴傾向を表す情報を生成する処理と、

前記生成した視聴傾向情報から提示情報を生成する処理とを実行させるプロダラム。