WO2019194034A1 - 視聴行動推定装置、視聴行動推定方法及びプログラム - Google Patents

視聴行動推定装置、視聴行動推定方法及びプログラム Download PDF

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喜美子 川嶋
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Definitions

  • the present invention relates to a viewing behavior estimation apparatus, a viewing behavior estimation method, and a program.
  • HLS HTTP Live Streaming
  • MPEG-DASH Dynamic Adaptive Streaming Over HTTP
  • Non-patent Documents 1 and 2 it is said that fluctuations in network quality lead not only to a decrease in QoE but also to a decrease in engagement that means viewing time (Non-patent Documents 1 and 2). Lowering engagement leads to service cancellation, so it is important for service providers to maintain and improve the quality of video services based on engagement in order to maintain and improve retention.
  • Non-Patent Documents 1 and 2 Conventionally, engagement is grasped by acquiring a user's viewing time and viewing time rate (a value obtained by dividing the viewing time by the content length) (Non-Patent Documents 1 and 2).
  • viewing time and viewing time rate are indicators that are determined when the viewer stops viewing, and the prior art estimates the viewer's behavior (such as viewing suspension) before the viewer stops viewing. It's not a technology to
  • the present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to make it possible to estimate the behavior of a viewer of a video distributed via a network.
  • the viewing behavior estimation device includes an input unit that inputs a value of a first index indicating a reproduction status of a video distributed via a network, the first index, and the viewing of the video.
  • a calculation unit that calculates an estimated value of the second index by applying the value input by the input unit to a function that represents a relationship with a second index related to a person's behavior.
  • FIG. 10 It is a figure which shows the hardware structural example of the viewing-and-listening action estimation apparatus 10 in 1st Embodiment. It is a figure for demonstrating the characteristic 1 which is one of the qualitative characteristics. It is a figure for demonstrating the characteristic 2 which is one of the qualitative characteristics. It is a figure for demonstrating the characteristic 3 which is one of the qualitative characteristics. It is a figure which shows the function structural example of the viewing-and-listening action estimation apparatus 10 in 1st Embodiment. It is a figure which shows the relationship between the quality degradation pattern p, various time, and viewing-and-listening rate R. It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which the viewing-and-listening action estimation apparatus 10 performs.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the viewing behavior estimation apparatus 10 according to the first embodiment. 1 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, and the like that are connected to each other via a bus B.
  • a program for realizing processing in the viewing behavior estimation apparatus 10 is provided by a recording medium 101 such as a CD-ROM.
  • a recording medium 101 such as a CD-ROM.
  • the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100.
  • the program need not be installed from the recording medium 101 and may be downloaded from another computer via a network.
  • the auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.
  • the memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores it when there is an instruction to start the program.
  • the CPU 104 executes a function related to the viewing behavior estimation device 10 according to a program stored in the memory device 103.
  • the interface device 105 is used as an interface for connecting to a network.
  • the viewing behavior estimation apparatus 10 relates to a video distributed at an adaptive bit rate, an index indicating the playback status of the video until the video is stopped ("Factor index I" described later). And an adaptive bit in consideration of the following qualitative characteristics 1 to 3 that represent the relationship between the video and the behavior of the viewer (hereinafter referred to as “viewing behavior”) (hereinafter referred to as “viewing exit rate”) Estimate viewing behavior, which is one of the engagement indicators in rate video distribution.
  • “viewing leaving rate”, which is the probability of leaving viewing is an example of an index related to viewing behavior, and the viewing leaving rate is an estimation target.
  • the characteristics 1 to 3 shown below are obtained by a viewing-and-listening experiment conducted by the inventor of the present application.
  • the viewing withdrawal experiment is, for example, an experiment in which a plurality of viewers observe viewing behavior in the same playback state of the same video.
  • the viewing withdrawal rate refers to the proportion of viewers who stop viewing among a plurality of viewers.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining characteristic 1 which is one of qualitative characteristics.
  • characteristic 1 is one of qualitative characteristics.
  • the viewing detachment rate R1 is determined by the image quality level (low image quality, medium image quality, high image quality) and the duration t1 of the image quality state.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining characteristic 2 which is one of qualitative characteristics.
  • FIG. 3 shows that if the reproduction start waiting continues, the number of users who stop viewing (leave) increases. That is to say, with regard to the specific 2, the viewing withdrawal rate R2 is determined by the reproduction start waiting time t2.
  • the reproduction start waiting time t2 refers to a waiting time (elapsed time) from when a video playback instruction is input until playback of the video starts.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining characteristic 3 which is one of qualitative characteristics.
  • FIG. 4 shows that the number of users who stop viewing increases as the playback stop continues. That is, regarding the characteristic 3, the viewing departure rate R3 is determined by the reproduction stop time t3.
  • the playback stop time t3 is the duration of the stop state when playback stops after the start of playback.
  • the reproduction stop time t3 is a duration related to one reproduction stop.
  • the viewing behavior estimation apparatus 10 is in a state of leaving the viewing such as (1) resolution, bit rate, frame rate and duration t1, (2) playback start waiting time t2, and (3) playback stop time t3. Any one of the factor indicators is used as an input to derive one of the viewing leaving rates R1 to R3 (hereinafter referred to as “viewing leaving rate R” when R1 to R3 are not distinguished).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a functional configuration example of the viewing behavior estimation apparatus 10 according to the first embodiment.
  • the viewing behavior estimation apparatus 10 includes a quality degradation pattern determination unit 11, a viewing departure rate derivation unit 12, and the like. Each of these units is realized by processing that one or more programs installed in the viewing behavior estimation apparatus 10 cause the CPU 104 to execute.
  • the viewing behavior estimation apparatus 10 also uses the coefficient DB 13.
  • the coefficient DB 13 can be realized by using, for example, a storage device that can be connected to the auxiliary storage device 102 or the viewing behavior estimation device 10 via a network.
  • the quality degradation pattern determination unit 11 receives the factor index I and outputs a quality degradation pattern p.
  • the quality deterioration pattern p is a value indicating which of the characteristics 1 to 3 is used to derive the viewing departure rate R, and takes one of 1, 2, and 3. 1 indicates the characteristic 1, 2 indicates the characteristic 2, and 3 indicates the characteristic 3.
  • the factor indicator I may be acquired from, for example, IP packet header information related to the video distribution service, or may be acquired by other methods.
  • the factor indicator I includes (1) resolution re, bit rate br, frame rate fr, and duration t1 (one duration in the image quality indicated by parameters such as resolution re, bit rate br, and frame rate fr), (2 The playback start waiting time t2 and (3) the playback stop time t3.
  • FIG. 6 shows the relationship between the quality degradation pattern p, various times, and the viewing departure rate R.
  • the viewing detachment rate deriving unit 12 receives the value of the factor index I and the quality degradation pattern p output from the quality degradation pattern determination unit 11 and derives an estimated value of the viewing detachment rate R.
  • the viewing detachment rate derivation unit 12 includes a viewing detachment rate R1 derivation unit 121, a viewing detachment rate R2 derivation unit 122, and a viewing detachment rate R3 derivation unit 123.
  • the viewing leaving rate R1 deriving unit 121 receives (1) the resolution re, the bit rate br, the frame rate fr, and the duration t1 as inputs, and derives (calculates) an estimated value of the viewing leaving rate R1 in consideration of the characteristic 1.
  • the viewing detachment rate R2 deriving unit 122 derives (calculates) an estimated value of the viewing detachment rate R2 that takes into account the characteristic 2 with (2) the reproduction start waiting time t2.
  • the viewing detachment rate R3 deriving unit 123 derives (calculates) an estimated value of the viewing detachment rate R3 that takes into account (3) the playback stop time t3 as an input.
  • the quality degradation output from the quality degradation pattern determination unit 11 determines which of the viewing departure rate R1 deriving unit 121, the viewing leaving rate R2 deriving unit 122, and the viewing leaving rate R3 deriving unit 123 is used to derive the viewing leaving rate R. It is determined based on the pattern p.
  • the coefficient DB 13 stores the coefficient of the viewing departure rate derivation function used to derive the viewing departure rate R.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the viewing behavior estimation apparatus 10.
  • step S ⁇ b> 101 the quality deterioration pattern determination unit 11 determines the quality deterioration pattern p based on the content of the input factor indicator I, and sends the factor indicator I and the quality deterioration pattern p to the viewing departure rate deriving unit 12. input.
  • the method for determining the quality degradation pattern p is as described above.
  • the viewing detachment rate deriving unit 12 selects the viewing detachment rate R1 derivation unit 121, and the viewing detachment rate R1 derivation process is performed by the viewing detachment rate R1 derivation unit 121. This is executed (S103).
  • the viewing detachment rate deriving unit 12 selects the viewing detachment rate R2 derivation unit 122, and the derivation process of the viewing detachment rate R2 is sent to the viewing detachment rate R2 derivation unit 122. This is executed (S105).
  • the viewing detachment rate deriving unit 12 selects the viewing detachment rate R3 derivation unit 123, and the viewing detachment rate R3 derivation process is performed by the viewing detachment rate R3 derivation unit 123. Execute (S107). When the quality degradation pattern p is not any of 1 to 3 (No in S106), the viewing / leaving rate deriving unit 12 substitutes 0% for the viewing / leaving rate R (S108).
  • the viewing detachment rate deriving unit 12 may visualize the viewing detachment rate R derived in step S103, S105, or S107 by displaying it on a display device.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the process of deriving the viewing detachment rate R1 in the first embodiment.
  • the viewing departure rate R1 deriving unit 121 derives the image quality level q based on the resolution re, the bit rate br, and the frame rate fr included in the factor indicator I.
  • the audience leaving rate R1 derivation unit 121 may include “Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport-Video quality estimation module, Recommendation ITU-T P.1203.1, Dec. 2016.
  • the image quality Q may be derived using a technique, and the image quality level q may be derived according to the image quality Q.
  • the image quality level q 3.
  • the viewing detachment rate R1 deriving unit 121 applies the image quality level q and the duration t1 included in the factor index I to the viewing detachment rate derivation function shown in the following equation (1), thereby leaving the viewing detachment rate.
  • An estimated value of R1 is derived (S202). As shown in FIG. 2, since there is a logistic function relationship between the duration t1 and the viewing departure rate R1, the viewing departure rate derivation function is formulated by the logistic function.
  • R1 q ⁇ (a11 (q) + (a21 (q) ⁇ a11 (q)) / (1+ (t1 / a31 (q)) a41 (q) )) (1)
  • the coefficients a11 (q), a21 (q), a31 (q), and a41 (q) are determined according to the image quality level q based on the result of the viewing-and-leaving experiment conducted in advance, and stored in the coefficient DB 13. .
  • step S105 in FIG. 7 viewing rate R2 derivation process
  • the viewing detachment rate R2 deriving unit 122 calculates the estimated value of the viewing detachment rate R2 by applying the reproduction start waiting time t2 to the viewing detachment rate derivation function shown in the following equation (2). As shown in FIG. 3, since there is a logistic function relationship between the reproduction start waiting time t2 and the viewing detachment rate R2, the viewing detachment rate derivation function is formulated by the logistic function.
  • R2 a12 + (a22 ⁇ a12) / (1+ (t2 / a32 ) a42 ) (2)
  • the coefficients a12, a22, a32, and a42 are determined based on the result of the viewing-and-leaving experiment performed in advance, and are stored in the coefficient DB 13.
  • step S107 the process of deriving the viewing departure rate R3 in FIG. 7 will be described.
  • the viewing detachment rate R3 derivation unit 123 calculates an estimated value of the viewing detachment rate R3 by applying the playback stop time t3 to the viewing detachment rate derivation function shown in the following equation (3).
  • the viewing departure rate derivation function is formulated by the logistic function.
  • R3 a13 + (a23 ⁇ a13) / (1+ (t3 / a33) a43 ) (3)
  • the coefficients a13, a23, a33, and a43 are determined based on the results of the viewing / withdrawal experiment performed in advance and stored in the coefficient DB13.
  • the viewing withdrawal rate is an index indicating viewing behavior (an index related to the timing of stopping viewing)
  • the image quality level, the duration t1 of the image quality level, the playback start waiting time t2, and the playback stop time t3 are indices indicating the video playback status.
  • an estimated value of the viewing departure rate R can be derived.
  • the value of the factor index I is a value that can be acquired before the viewer stops viewing. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to estimate the behavior of the viewer of the video distributed via the network even before the viewer stops viewing.
  • video service providers implement measures to maintain and improve engagement by improving coding quality and network quality that affect viewing behavior based on estimated viewing behavior. can do.
  • the content of step S103 in FIG. 7 is different from the processing procedure shown in FIG. Specifically, the viewing departure rate R1 deriving unit 121 first derives the image quality Q. The method for deriving the image quality Q is as described for step S201 in FIG. Subsequently, the viewing detachment rate R1 deriving unit 121 calculates the estimated value of the viewing detachment rate R1 by applying the image quality Q and the duration t1 to the following equation (4) that is a logistic function.
  • R1 a11 (Q) + (a21 (Q) ⁇ a11 (Q)) / (1+ (t1 / a31 (Q)) a41 (Q) ) (4)
  • the coefficients a11 (Q), a21 (Q), a31 (Q), and a41 (Q) are determined according to the image quality Q based on the result of the viewing-and-leaving experiment conducted in advance, and stored in the coefficient DB 13.
  • the estimated value of the viewing interest rate R1 is derived without classifying the image quality Q into levels.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the derivation process of the viewing detachment rate R3 in the third embodiment.
  • step S301 the viewing departure rate R3 deriving unit 123 derives the image quality Q based on the resolution re, the bit rate br, and the frame rate fr included in the factor indicator I.
  • the method for deriving the image quality Q may be the same as in step S201 in FIG.
  • the viewing leaving rate R3 deriving unit 123 applies the image quality Q and the reproduction stop time t3 included in the factor indicator I to the following expression (5) that is a logistic function, thereby estimating the viewing leaving rate R3.
  • R3 a13 (Q) + (a23 (Q) ⁇ a13 (Q)) / (1+ (t3 / a33 (Q)) a43 (Q) ) (5)
  • a13 (Q), a23 (Q), a33 (Q), and a43 (Q) are determined according to the image quality Q based on the viewing-and-leaving experiment results performed in advance, and stored in the coefficient DB 13. That is, regarding the playback stop, since the image quality at the time of playback stop also affects the viewing leaving rate R3, the third embodiment employs a function for deriving the viewing leaving rate R3 based on the image quality Q.
  • the quality degradation pattern determination unit 11 is an example of an input unit.
  • the viewing detachment rate deriving unit 12 is an example of a calculating unit.
  • the factor index I is an example of a first index.
  • the viewing withdrawal rate R is an example of a second index.

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Abstract

視聴行動推定装置は、ネットワークを介して配信される映像の再生状況を示す第１の指標の値を入力する入力部と、前記第１の指標と前記映像の視聴者の行動に関する第２の指標との関係を表す関数に、前記入力部が入力した前記値を当てはめて前記第２の指標の推定値を算出する算出部と、を有することで、ネットワークを介して配信される映像の視聴者の行動を推定可能とする。

Description

視聴行動推定装置、視聴行動推定方法及びプログラム
　本発明は、視聴行動推定装置、視聴行動推定方法及びプログラムに関する。
　近年、スマートフォンやタブレット端末の普及に伴い、モバイル環境で映像配信サービスを利用するユーザが増えている。モバイル環境で各種サービスを利用する場合、ユーザの利用環境によってはネットワーク品質が大きく変動するため、体感する品質（ＱｏＥ： Quality of Experience）が低下してしまうユーザが発生しうる。このような状況を避けるため、ＨＬＳ（HTTP Live Streaming）、ＭＰＥＧ－ＤＡＳＨ（Dynamic Adaptive Streaming over HTTP）といったアダプティブビットレート映像配信サービスの研究開発が進んでいる。ＨＬＳについては、例えば、「Http live streaming.<https://developer.apple.com/streaming/>」が参照されてもよい。ＭＰＥＧ－ＤＡＳＨについては、「Information technology - Dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) - Part 1: Media presentation description and segment formats, ISO/IEC 23009-1:2014, May 2014」が参照されてもよい。
　アダプティブビットレート映像配信サービスでは、解像度、フレームレートやビットレートが異なる様々な画質の映像を配信サーバに用意し、映像を再生する端末がスループットに応じて適切な画質の映像を配信サーバに要求することで、品質劣化を抑制している。さらに、ネットワークの品質を予測し、多少画質は低下するが、映像再生停止等が発生しない符号化ビットレートの映像を配信することでＱｏＥを最適化する取り組みも行われている。ＱｏＥを最適化する取り組みついては、例えば、「林孝典、"ユーザ体感品質を最適化するQoE-centricオペレーション"、ＮＴＴ技術ジャーナル、vol.27、no.7、pp.16-19、July 2015」が参照されてもよい。
　一方、ネットワーク品質の変動は、ＱｏＥの低下だけではなく、視聴時間などを意味するエンゲージメントの低下にもつながるといわれている（非特許文献１、２）。エンゲージメントが低下することは、サービスの解約につながるため、サービス事業者がリテンションを維持・向上させるためには、エンゲージメントに基づいて映像サービスの品質を維持・向上していくことが重要となる。
　従来、エンゲージメントは、ユーザの視聴時間や視聴時間率（視聴時間をコンテンツ長で除算した値）を取得することで把握されている（非特許文献１、２）。
Y. He, A. Wei, W. Zhang, and H. Xiao, "Understanding user behavior in large scale internet video service,'' Proc. 2015 Int. Conf. on CyberC, pp. 261-267, Xi'an, China, Oct. 2015. X. Wang, A. Wei, Y. Yang, and J. Ning, "Characterizing the correlation between video types and user quality of experience in the large-scale internet video service," Proc. of 2015 12th Int. Conf. on FSKD, pp.2086-2092, Zhangjiajie, China, Aug. 2015.
　しかしながら、視聴時間や視聴時間率は、視聴者が視聴を停止することで判明する指標であり、従来技術は、視聴者が視聴を停止する前に視聴者の行動（視聴の停止等）を推定する技術ではない。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ネットワークを介して配信される映像の視聴者の行動を推定可能とすることを目的とする。
　そこで上記課題を解決するため、視聴行動推定装置は、ネットワークを介して配信される映像の再生状況を示す第１の指標の値を入力する入力部と、前記第１の指標と前記映像の視聴者の行動に関する第２の指標との関係を表す関数に、前記入力部が入力した前記値を当てはめて前記第２の指標の推定値を算出する算出部と、を有する。
　ネットワークを介して配信される映像の視聴者の行動を推定可能とすることができる。
第１の実施の形態における視聴行動推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 定性的特性の一つである特性１を説明するための図である。 定性的特性の一つである特性２を説明するための図である。 定性的特性の一つである特性３を説明するための図である。 第１の実施の形態における視聴行動推定装置１０の機能構成例を示す図である。 品質劣化パターンｐと各種時間及び視聴離脱率Ｒの関係を示す図である。 視聴行動推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 第１の実施の形態における視聴離脱率Ｒ１の導出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 第３の実施の形態における視聴離脱率Ｒ３の導出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態における視聴行動推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の視聴行動推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
　視聴行動推定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
　メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って視聴行動推定装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
　本実施の形態において、視聴行動推定装置１０は、アダプティブビットレートによって配信される映像に関して、当該映像の視聴が停止されるまでの当該映像の再生状況を示す指標（後述の「要因指標Ｉ」）と、当該映像の視聴者の行動（以下「視聴行動」という。）に関する指標（後述の「視聴離脱率」）との関係を表す以下の特性１～３の定性的特性を加味してアダプティブビットレート映像配信におけるエンゲージメント指標の一つである視聴行動を推定する。本実施の形態では、視聴を離脱する確率である「視聴離脱率」が、視聴行動に関する指標の一例とされ、視聴離脱率が推定の対象とされる。なお、以下に示す特性１～３は、本願発明者が実施した視聴離脱実験によって得られたものである。視聴離脱実験とは、例えば、複数の視聴者について、同一の映像の同一の再生状況における視聴行動を観察する実験である。また、視聴離脱率とは、複数の視聴者のうち、視聴を停止する視聴者の割合をいう。
　図２は、定性的特性の一つである特性１を説明するための図である。図２には、低画質の映像を長く視聴していると（すなわち、低画質で映像の再生が継続すると）、時間の経過とともに、視聴を停止する（離脱する）ユーザ（視聴者）が増加することが示されている。つまり、特性１に関して、視聴離脱率Ｒ１は、画質のレベル（低画質、中画質、高画質）と当該画質の状態の継続時間ｔ１により決定される。
　図３は、定性的特性の一つである特性２を説明するための図である。図３には、再生開始待ちが継続すると、視聴を停止する（離脱する）ユーザが増加することが示されている。つまり、特定２に関して、視聴離脱率Ｒ２は、再生開始待ち時間ｔ２により決定される。なお、再生開始待ち時間ｔ２とは、映像の再生指示が入力されてから、当該映像の再生が開始されるまでの待ち時間（経過時間）をいう。
　図４は、定性的特性の一つである特性３を説明するための図である。図４には、再生停止が継続すると、視聴を停止するユーザが増加することが示されている。つまり、特性３に関して、視聴離脱率Ｒ３は再生停止時間ｔ３により決定される。なお、再生停止時間ｔ３とは、再生の開始後に再生が停止した場合に、当該停止状態の継続時間をいう。なお、本実施の形態において、再生停止時間ｔ３は、１回の再生停止に係る継続時間である。
　上記の特性を考慮するため、視聴行動推定装置１０は、（１）解像度、ビットレート、フレームレート及び継続時間ｔ１、（２）再生開始待ち時間ｔ２、（３）再生停止時間ｔ３といった視聴離脱に係る要因指標のいずれかを入力とし、視聴離脱率Ｒ１～Ｒ３のいずれか（以下、Ｒ１～Ｒ３を区別しない場合「視聴離脱率Ｒ」という。）を導出する。
　図５は、第１の実施の形態における視聴行動推定装置１０の機能構成例を示す図である。図５において、視聴行動推定装置１０は、品質劣化パターン判定部１１及び視聴離脱率導出部１２等を有する。これら各部は、視聴行動推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。視聴行動推定装置１０は、また、係数ＤＢ１３を利用する。係数ＤＢ１３は、例えば、補助記憶装置１０２、又は視聴行動推定装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
　品質劣化パターン判定部１１は、要因指標Ｉを入力とし、品質劣化パターンｐを出力する。品質劣化パターンｐは、特性１～３のいずれの特性に基づいて視聴離脱率Ｒを導出するのかを示す値であり、１、２及び３のうちのいずれかの値をとる。１は、特性１を示し、２は、特性２を示し、３は、特性３を示す。なお、要因指標Ｉは、例えば、映像配信サービスに関するＩＰパケットのヘッダ情報から取得されてもよいし、他の方法によって取得されてもよい。
　要因指標Ｉは、（１）解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ、フレームレートｆｒ及び継続時間ｔ１（解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ及びフレームレートｆｒ等のパラメータが示す画質での１回分の継続時間）、（２）再生開始待ち時間ｔ２、（３）再生停止時間ｔ３のいずれかである。品質劣化パターン判定部１１は、（１）解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ、フレームレートｆｒ及び継続時間ｔ１のみが要因指標Ｉとして入力された場合には、ｐ＝１を出力し、（２）再生開始待ち時間ｔ２のみが要因指標Ｉとして入力された場合には、ｐ＝２を出力し、（３）再生停止時間ｔ３のみが要因指標Ｉとして入力された場合には、ｐ＝３を出力する。図６に、品質劣化パターンｐと各種時間及び視聴離脱率Ｒの関係を示す。
　視聴離脱率導出部１２には、要因指標Ｉの値と、品質劣化パターン判定部１１から出力される品質劣化パターンｐが入力され、視聴離脱率Ｒの推定値を導出する。図５において、視聴離脱率導出部１２は、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１、視聴離脱率Ｒ２導出部１２２、視聴離脱率Ｒ３導出部１２３を含む。視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、（１）解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ、フレームレートｆｒ及び継続時間ｔ１を入力とし、特性１を加味した視聴離脱率Ｒ１の推定値を導出（算出）する。視聴離脱率Ｒ２導出部１２２は、（２）再生開始待ち時間ｔ２を入力とし、特性２を加味した視聴離脱率Ｒ２の推定値を導出（算出）する。視聴離脱率Ｒ３導出部１２３は、（３）再生停止時間ｔ３を入力とし、特性３を加味した視聴離脱率Ｒ３の推定値を導出（算出）する。
　視聴離脱率Ｒ１導出部１２１、視聴離脱率Ｒ２導出部１２２、視聴離脱率Ｒ３導出部１２３のいずれを用いて視聴離脱率Ｒを導出するかは、品質劣化パターン判定部１１から出力される品質劣化パターンｐに基づいて決定される。
　係数ＤＢ１３には、視聴離脱率Ｒの導出に用いられる視聴離脱率導出関数の係数が記憶されている。
　以下、視聴行動推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図７は、視聴行動推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　ステップＳ１０１において、品質劣化パターン判定部１１は、入力された要因指標Ｉの内容に基づいて品質劣化パターンｐを判定し、当該要因指標Ｉと当該品質劣化パターンｐとを視聴離脱率導出部１２へ入力する。品質劣化パターンｐの判定方法については上記した通りである。
　品質劣化パターンｐが１である場合（Ｓ１０２でＹｅｓ）、視聴離脱率導出部１２は、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１を選択し、視聴離脱率Ｒ１の導出処理を視聴離脱率Ｒ１導出部１２１に実行させる（Ｓ１０３）。品質劣化パターンｐが２である場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、視聴離脱率導出部１２は、視聴離脱率Ｒ２導出部１２２を選択し、視聴離脱率Ｒ２の導出処理を視聴離脱率Ｒ２導出部１２２に実行させる（Ｓ１０５）。品質劣化パターンｐが３である場合（Ｓ１０６でＹｅｓ）、視聴離脱率導出部１２は、視聴離脱率Ｒ３導出部１２３を選択し、視聴離脱率Ｒ３の導出処理を視聴離脱率Ｒ３導出部１２３に実行させる（Ｓ１０７）。品質劣化パターンｐが１～３のいずれでもない場合（Ｓ１０６でＮｏ）、視聴離脱率導出部１２は、視聴離脱率Ｒに０％を代入する（Ｓ１０８）。
　なお、視聴離脱率導出部１２は、ステップＳ１０３、Ｓ１０５又はＳ１０７において導出された視聴離脱率Ｒを、表示装置に表示することで可視化してもよい。
　続いて、ステップＳ１０３の詳細について説明する。図８は、第１の実施の形態における視聴離脱率Ｒ１の導出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　ステップＳ２０１において、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、要因指標Ｉに含まれる解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ及びフレームレートｆｒに基づいて、画質レベルｑを導出する。例えば、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、「Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport - Video quality estimation module, Recommendation ITU-T P.1203.1, Dec. 2016.」等の技術を用いて画質Ｑを導出し、画質Ｑに応じて画質レベルｑを導出してもよい。具体的には、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、画質Ｑが２．０未満のときは画質レベルｑ＝１とし、画質Ｑが２．０以上３．５未満のときは画質レベルｑ＝２とし、画質Ｑが３．５以上のときは画質レベルｑ＝３とする。なお、ｑ＝１は、図２の低画質に対応し、ｑ＝２は、図２の中画質に対応し、ｑ＝３は、図２の高画質に対応する。
　続いて、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、画質レベルｑと、要因指標Ｉに含まれている継続時間ｔ１とを、以下の（１）式に示す視聴離脱率導出関数に当てはめて視聴離脱率Ｒ１の推定値を導出する（Ｓ２０２）。図２に示すように、継続時間ｔ１と視聴離脱率Ｒ１との間にはロジスティック関数の関係があることから、当該視聴離脱率導出関数は、ロジスティック関数により定式化される。
Ｒ１＝ｑ×（ａ１１（ｑ）＋（ａ２１（ｑ）－ａ１１（ｑ））／（１＋（ｔ１／ａ３１（ｑ））ａ４１（ｑ）））　・・・（１）
　但し、係数ａ１１（ｑ）、ａ２１（ｑ）、ａ３１（ｑ）、ａ４１（ｑ）は、事前に実施した視聴離脱実験結果に基づき、画質レベルｑに応じて決定され、係数ＤＢ１３に格納される。
　なお、画質低下及び継続時間ｔ１の増加により視聴離脱率Ｒ１が増加する特性を表現できる関数であれば、他の多項式、指数関数などが（１）式の代わりに利用されてもよい。
　続いて、図７のステップＳ１０５（視聴離脱率Ｒ２の導出処理）の詳細について説明する。
　視聴離脱率Ｒ２導出部１２２は、以下の（２）式に示す視聴離脱率導出関数に再生開始待ち時間ｔ２を当てはめて視聴離脱率Ｒ２の推定値を算出する。図３に示すように、再生開始待ち時間ｔ２と視聴離脱率Ｒ２との間にはロジスティック関数の関係があることから、当該視聴離脱率導出関数は、ロジスティック関数により定式化される。
Ｒ２＝ａ１２＋（ａ２２－ａ１２）／（１＋（ｔ２／ａ３２）ａ４２）　・・・（２）
　但し、係数ａ１２、ａ２２、ａ３２、ａ４２は、事前に実施した視聴離脱実験結果に基づき決定され、係数ＤＢ１３に記憶されている。
　なお、再生開始待ち時間ｔ２の増加により視聴離脱率Ｒ２が増加する特性を表現できる関数であれば、他の多項式、指数関数などが（２）式の代わりに利用されてもよい。
　続いて、図７のステップＳ１０７（視聴離脱率Ｒ３の導出処理）の詳細について説明する。
　視聴離脱率Ｒ３導出部１２３は、以下の（３）式に示す視聴離脱率導出関数に再生停止時間ｔ３を当てはめて視聴離脱率Ｒ３の推定値を算出する。図４に示すように、再生停止時間ｔ３と視聴離脱率Ｒ３にはロジスティック関数の関係があることから、当該視聴離脱率導出関数は、ロジスティック関数により定式化される。
Ｒ３＝ａ１３＋（ａ２３－ａ１３）／（１＋（ｔ３／ａ３３）ａ４３）　・・・（３）
　但し、係数ａ１３、ａ２３、ａ３３、ａ４３は、事前に実施した視聴離脱実験結果に基づき決定され、係数ＤＢ１３に記憶されている。
　なお、再生停止時間ｔ３の増加により視聴離脱率３が増加する特性を表現できる関数であれば、他の多項式、指数関数などが（３）式の代わりに利用されてもよい。
　なお、上記では、視聴離脱率が視聴行動を示す指標（視聴の停止のタイミングに関する指標）である例について説明したが、視聴継続率（＝１－視聴離脱率）が当該指標として利用されてもよい。
　上述したように、第１の実施の形態によれば、画質レベル及び当該画質レベルの継続時間ｔ１、再生開始待ち時間ｔ２、並びに再生停止時間ｔ３といったような、映像の再生状況を示す指標である要因指標Ｉに基づいて、視聴離脱率Ｒの推定値を導出することができる。ここで、要因指標Ｉの値は、いずれも、視聴者が視聴を停止する前に取得可能な値である。したがって、本実施の形態によれば、視聴者が視聴を停止する前であっても、ネットワークを介して配信される映像の視聴者の行動を推定可能とすることができる。その結果、映像サービス事業者は、推定された視聴行動に基づいて、視聴行動に影響を与える符号化品質やネットワーク品質を改善していくことで、エンゲージメントの維持・向上を図るための施策を実施することができる。
　次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
　第２の実施の形態では、図７のステップＳ１０３の内容が、図８に示した処理手順と異なる。具体的には、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、まず、画質Ｑを導出する。画質Ｑの導出方法は、図８のステップＳ２０１に関して説明した通りである。続いて、視聴離脱率Ｒ１導出部１２１は、画質Ｑ及び継続時間ｔ１をロジスティック関数である以下の（４）式に当てはめることにより、視聴離脱率Ｒ１の推定値を算出する。
Ｒ１＝ａ１１（Ｑ）＋（ａ２１（Ｑ）－ａ１１（Ｑ））／（１＋（ｔ１／ａ３１（Ｑ））ａ４１（Ｑ））　・・・（４）
　但し、係数ａ１１（Ｑ）、ａ２１（Ｑ）、ａ３１（Ｑ）、ａ４１（Ｑ）は、事前に実施した視聴離脱実験結果に基づき、画質Ｑに応じて決定され、係数ＤＢ１３に格納される。
　なお、画質低下及び継続時間ｔ１の増加により視聴離脱率Ｒ１が増加する特性を表現できる関数であれば、他の多項式、指数関数などが（１）式の代わりに利用されてもよい。
　すなわち、第２の実施の形態では、画質Ｑがレベルに分類されずに、視聴利達率Ｒ１の推定値が導出される。
　次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では第１又は第２の実施の形態と異なる点について説明する。第３の実施の形態において特に言及されない点については、第１又は第２の実施の形態と同様でもよい。
　第３の実施の形態において、視聴離脱率Ｒ３導出部１２３に対応する要因指標Ｉは、解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ、フレームレートｆｒ、及び再生停止時間ｔ３（解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ及びフレームレートｆｒで示される画質での再生停止時間）である。すなわち、品質劣化パターン判定部１１は、要因指標Ｉが、解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ、フレームレートｆｒ、及び再生停止時間ｔ３である場合、品質劣化パターンｐ＝３を出力する。
　また、第３の実施の形態では、図７のステップＳ１０７の内容が、図９に示されるように変更される。図９は、第３の実施の形態における視聴離脱率Ｒ３の導出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　ステップＳ３０１において、視聴離脱率Ｒ３導出部１２３は、要因指標Ｉに含まれる解像度ｒｅ、ビットレートｂｒ及びフレームレートｆｒに基づいて、画質Ｑを導出する。画質Ｑの導出方法は、図８のステップＳ２０１と同様でよい。
　続いて、視聴離脱率Ｒ３導出部１２３は、画質Ｑと、要因指標Ｉに含まれる再生停止時間ｔ３とをロジスティック関数である以下の（５）式に当てはめることにより、視聴離脱率Ｒ３の推定値を算出する（Ｓ３０２）。
Ｒ３＝ａ１３（Ｑ）＋（ａ２３（Ｑ）－ａ１３（Ｑ））／（１＋（ｔ３／ａ３３（Ｑ））ａ４３（Ｑ））　・・・（５）
　但し、ａ１３（Ｑ）、ａ２３（Ｑ）、ａ３３（Ｑ）、ａ４３（Ｑ）は事前に実施した視聴離脱実験結果に基づき、画質Ｑに応じて決定され、係数ＤＢ１３に格納される。すなわち、再生停止に関しては、再生停止時の画質も視聴離脱率Ｒ３に影響を与えるため、第３の実施の形態では、画質Ｑによって視聴離脱率Ｒ３を導出する関数が採用される。
　なお、再生停止時間ｔ３の増加により視聴離脱率３が増加する特性を表現できる関数であれば、他の多項式、指数関数などが（３）式の代わりに利用されてもよい。
　なお、上記各実施の形態において、品質劣化パターン判定部１１は、入力部の一例である。視聴離脱率導出部１２は、算出部の一例である。要因指標Ｉは、第１の指標の一例である。視聴離脱率Ｒは、第２の指標の一例である。例えば、視聴継続率（＝１－視聴離脱率）等が第２の指標として用いられてもよい。
　以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１０　　　　　視聴行動推定装置
１１　　　　　品質劣化パターン判定部
１２　　　　　視聴離脱率導出部
１３　　　　　係数ＤＢ
１００　　　　ドライブ装置
１０１　　　　記録媒体
１０２　　　　補助記憶装置
１０３　　　　メモリ装置
１０４　　　　ＣＰＵ
１０５　　　　インタフェース装置
１２１　　　　視聴離脱率Ｒ１導出部
１２２　　　　視聴離脱率Ｒ２導出部
１２３　　　　視聴離脱率Ｒ３導出部
Ｂ　　　　　　バス

Claims (7)

  1. 　ネットワークを介して配信される映像の再生状況を示す第１の指標の値を入力する入力部と、
    　前記第１の指標と前記映像の視聴者の行動に関する第２の指標との関係を表す関数に、前記入力部が入力した前記値を当てはめて前記第２の指標の推定値を算出する算出部と、
    を有することを特徴とする視聴行動推定装置。
  2. 　前記第１の指標は、前記映像の画質に関するパラメータと前記画質の継続時間とである、
    ことを特徴とする請求項１記載の視聴行動推定装置。
  3. 　前記第１の指標は、前記映像の再生開始待ち時間である、
    ことを特徴とする請求項１記載の視聴行動推定装置。
  4. 　前記第１の指標は、前記映像の再生停止時間である、
    ことを特徴とする請求項１記載の視聴行動推定装置。
  5. 　前記第２の指標は、視聴離脱率又は視聴継続率である、
    ことを特徴とする請求項１乃至４いずれか一項記載の視聴行動推定装置。
  6. 　ネットワークを介して配信される映像の再生状況を示す第１の指標の値を入力する入力手順と、
    　前記第１の指標と前記映像の視聴者の行動に関する第２の指標との関係を表す関数に、前記入力手順において入力した前記値を当てはめて前記第２の指標の推定値を算出する算出手順と、
    をコンピュータが実行することを特徴とする視聴行動推定方法。
  7. 　請求項１乃至５いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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