【文献】
加藤 ジェーン,ビデオコンテンツにおける暴力度の自動レーティング,電子情報通信学会技術研究報告,日本,一般社団法人電子情報通信学会,2015年 3月12日,Vol.114 No.520,pp.235−238
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記再生時間及び前記再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、前記動画の特性が前記レコメンド対象外とすべき特性であると判別することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
前記取得手段により取得された前記再生時間及び前記再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画を視聴したユーザーの視聴履歴に基づいて動画視聴のピークを抽出するピーク抽出手段と、
前記ピーク抽出手段により抽出された動画視聴のピークを、前記動画の提供時に表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする請求項4〜6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【0012】
[1.構成の説明]
以下、図面を参照しながら、この発明の一実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム1は、
図1に示すように、サーバー(情報処理装置)10と、端末装置20と、を備えて構成されている。情報処理システム1を構成する各装置は、通信ネットワークNに接続される。通信ネットワークNは、具体的には、インターネットや電気通信事業者等の電話回線網や携帯電話通信網等である。
【0013】
サーバー10は、動画配信業者が保有するPC、WS等の情報機器であり、端末装置20からのアクセスに応じて所定の動作を行う。具体的には、サーバー10は、端末装置20から動画の配信要求がなされると、要求元の端末装置20に対象の動画を配信する。サーバー10は、1台で構成されるものとするが、これに限定されるものではなく、複数台の装置から構成されるものとしてもよい。
【0014】
サーバー10は、制御部11と、操作部12と、表示部13と、記憶部14と、通信部15と、を備えて構成されている。
【0015】
制御部11は、サーバー10の動作を中央制御する。具体的には、制御部11は、CPU、ROM、RAMなどを備えて構成され、RAMの作業領域に展開されたROMや記憶部14に記憶されたプログラムデータとCPUとの協働により、サーバー10の各部を統括制御する。
【0016】
操作部12は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザーからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部11へと出力する。
表示部13は、例えば、LCDなどのディスプレイを備え、制御部11から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。
【0017】
記憶部14は、例えば、HDD、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部11から読み書き可能に記憶する。例えば、記憶部14は、配信(提供)対象の各動画を記憶する。
また、記憶部14は、ユーザーにレコメンドする対象となる動画のリストであるレコメンド対象動画リストL1(
図3参照)を記憶する。さらに、記憶部14は、視聴履歴記憶部141として、配信対象の各動画に対するユーザーの視聴履歴を記憶する。
【0018】
通信部15は、通信用IC及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部11の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークNを介したデータ通信を行う。
【0019】
本実施形態において、サーバー10の制御部11は、本発明の各手段などの要素を実現する。
【0020】
例えば、制御部11は、配信(提供)対象の各動画に係る所定の条件を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する第1抽出手段111を実現する。
また、制御部11は、再生開始操作から離脱までの時間である再生時間及び離脱時の再生地点である再生終了地点を取得する取得手段112を実現する。
また、制御部11は、再生時間と、再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段113を実現する。
また、制御部11は、判別手段113により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段114を実現する。
また、制御部11は、第1抽出手段111により抽出されたレコメンド対象の動画から検出手段114により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段115を実現する。
【0021】
次に、端末装置20の構成について説明する。
端末装置20は、デスクトップPC等の据え置き型の端末装置である。ただし、端末装置20は、スマートフォンやタブレットなどのスマートデバイス、携帯電話機等の各ユーザーが所持して使用する携帯端末としてもよい。端末装置20は、通信ネットワークN(具体的には、端末装置20の通信回線や無線LAN(Local Area Network)等)を用いて、サーバー10との間で相互に通信を行う。
【0022】
端末装置20は、制御部21と、操作部22と、表示部23と、記憶部24と、通信部25と、を備えて構成されている。
【0023】
制御部21は、端末装置20の動作を中央制御する。具体的には、制御部21は、CPU、ROM、RAMなどを備えて構成され、RAMの作業領域に展開されたROMや記憶部24に記憶されたプログラムデータとCPUとの協働により、端末装置20の各部を統括制御する。
【0024】
操作部22は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザーからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部21へと出力する。なお、操作部22は、例えば、表示部23と一体的に形成されたタッチパネルなどであってもよい。
表示部23は、例えば、LCDなどのディスプレイを備え、制御部21から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。例えば、表示部23は、Webブラウザが起動されると、ユーザーの操作(動画配信サービスを提供するWebサイトのWebページの取得要求)に応じてサーバー10から送信されたWebページを表示する。また、表示部23は、動画配信サービスを提供するWebサイトのWebページにおいて、ユーザーが選択した動画を表示する。
【0025】
記憶部24は、例えば、HDD、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部41から読み書き可能に記憶する。また、記憶部24は、Webページを閲覧するためのWebブラウザ等を記憶する。
【0026】
通信部25は、通信用IC及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部21の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークNを介したデータ通信を行う。
【0027】
[2.動作の説明]
次に、本実施形態に係る情報処理システム1の具体的な動作について、
図2のフローチャートを参照して説明する。この処理は、端末装置20のユーザーが、動画配信サービスにおいて、レコメンド対象の動画を一覧表示させるための操作(以下、レコメンド表示に係る操作)を実行し、サーバー10の制御部11が、上記のレコメンド表示に係る操作が実行された旨の情報を取得したことを契機として行われる。
【0028】
まず、サーバー10の制御部11は、配信(提供)対象の各動画に係る所定の条件(例えば視聴数など)を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する(ステップS101)。すなわち、制御部11は、本発明の第1抽出手段111として機能する。なお、本実施形態において、レコメンドとは、ユーザーにおすすめすることの他、ランキング形式で表示することも含んでいる。
図3に、ステップS101で抽出されたレコメンド対象の動画のリスト(レコメンド対象動画リスト)L1の一例を示す。
レコメンド対象動画リストL1は、レコメンドの優先順位を示す順位L11、レコメンド対象の動画の名称を示すL12、のフィールドを有する。本実施形態では、レコメンド対象動画リストL1の上位(順位L11が上)の動画から順に所定数の動画がレコメンド対象の動画として抽出される。
【0029】
次に、制御部11は、ステップS101で抽出したレコメンド対象の動画に対するユーザーの視聴履歴を取得する(ステップS102)。具体的には、制御部11は、配信対象の各動画に対するユーザーの視聴履歴を記憶する記憶部14(視聴履歴記憶部141)から、ステップS101で抽出したレコメンド対象の動画に対するユーザーの視聴履歴を取得する。ここで、ユーザーの視聴履歴は、動画を視聴した全ユーザーの視聴履歴であってもよいし、動画を視聴した一部のユーザーの視聴履歴であってもよい。
図4に、配信対象の各動画に対するユーザーの視聴履歴を集計してグラフ化した様子の一例を示す。
図4に示すグラフは、横軸に離脱した秒数(再生終了地点を示す)、縦軸にUB数/全UB数を示している。ここで、UB数とは、ユニークブラウザー数のことであり、ブラウザごとの訪問回数のことである。例えば、一つのPCで同一人物が異なる3つのブラウザを利用して動画を訪問した場合、UB数は「3」としてカウントされる。
【0030】
次に、制御部11は、ステップS102で取得した視聴履歴から、それぞれの再生時間及び再生終了地点を取得する(ステップS103)。すなわち、制御部11は、本発明の取得手段112として機能する。ここで、再生時間とは、再生ボタンを押してから離脱までにかかった時間(再生開始操作から離脱(例えば「画面を消す」など再生中止)までの時間)のことである。また、「再生終了地点」とは、離脱時の再生地点(動画のどこまで視聴が進んだか)のことである。
【0031】
次に、制御部11は、ステップS103で取得した再生時間及び再生終了地点に基づいて、「再生時間の平均/再生終了地点の平均」を算出する(ステップS104)。ステップS104で算出した値(評価値)は、
図5に示すように、レコメンド対象動画リストL1に評価値L13の項目として追加される。
【0032】
次に、制御部11は、ステップS101で抽出したレコメンド対象の動画の中に、ステップS104で算出した評価値が予め定められた所定の閾値未満の動画が存在するか否かを判定する(ステップS105)。ここで、所定の閾値は、例えば、0.4である。それは、所定の閾値を0.4とした場合、レコメンド対象から除外したい動画(刺激的な動画、有害な動画)を、所定の閾値未満の動画として概ね抽出することができるからである。
制御部11は、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在すると判定した場合(ステップS105:YES)、次のステップS106へと移行する。
一方、制御部11は、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在しないと判定した場合(ステップS105:NO)、ステップS107へと移行する。
【0033】
次に、制御部11は、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画を、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出する(ステップS106)。すなわち、制御部11は、本発明の判別手段113及び検出手段114として機能する。ここで、動画の特性とは、ユーザーが動画を視聴するにあたり、動画が内包する特徴(例えば、動画がスキップや飛ばし見されやすいか否か、動画が最後まで視聴されやすいか否か等)のことである。また、レコメンド対象外とすべき特性とは、例えば、ユーザーを性的に刺激したり、ユーザーを不快にしたりするような刺激的な特性のことである。
ここで、所定の閾値を0.4とした場合、
図5に示すように、「動画A(0.21)」、「動画D(0.26)」、「動画G(0.31)」、「動画J(0.33)」が、所定の閾値未満の動画であることがわかる。したがって、
図5に示す例では、レコメンド対象外の動画として、「動画A」、「動画D」、「動画G」、「動画J」が検出される。
【0034】
ところで、レコメンド対象外の動画は、例えば、アダルト系動画やホラー系動画である。アダルト系動画の場合、ユーザーが所望するシーンを探すために動画のスキップ機能を多用する傾向にあるため、離脱までの時間が短くなる一方で、スキップした分だけ再生終了地点が後ろになるという特徴がある。また、ホラー系動画の場合、ユーザーが嫌うシーン(例えば、グロテスクなシーン等)をスキップする傾向にあるため、やはり離脱までの時間が短くなる一方で、スキップした分だけ再生終了地点が後ろになるという特徴がある。すなわち、アダルト系動画やホラー系動画は、再生時間が短く、かつ、再生終了地点が長くなる傾向があることから、ステップS104で算出した値が小さくなる傾向がある。したがって、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画を検出することで、アダルト系動画やホラー系動画といった刺激的な動画を、レコメンド対象外の動画として検出することが可能となる。
【0035】
なお、ステップS106でレコメンド対象外の動画を検出するにあたり、レコメンド対象の動画は、総時間が所定の長さ(例えば、5分)以上のコンテンツであることが好ましい。これは、時間が所定の長さ未満のコンテンツである場合、仮にユーザーにとって興味や関心が乏しいシーンであっても、スキップや飛ばし見をすることなく、すべて再生してしまうおそれがあるからである。この場合、アダルト系動画やホラー系動画をレコメンド対象外の動画として検出することは困難である。
【0036】
次に、制御部11は、要求元の端末装置20の表示部23にレコメンド対象の動画を一覧表示させるためのレコメンド情報を生成する(ステップS107)。
ここで、レコメンド対象の動画は、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在しないと判定した場合(ステップS105:NO)、ステップS101で抽出したレコメンド対象の動画である。
一方、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在すると判定した場合(ステップS105:YES)、ステップS101で抽出したレコメンド対象の動画からステップS105で検出したレコメンド対象外の動画を除外したものである。なお、この場合、除外した数だけ次点の動画を追加するようにしてもよい。
【0037】
次に、制御部11は、ステップS107で生成したレコメンド情報を、通信部15を介して端末装置20に送信する(ステップS108)。
制御部11は、上記のステップS107及びステップS108の処理を行うことで、本発明のレコメンド手段115として機能する。
【0038】
端末装置20の制御部21は、ステップS108でサーバー10から送信されたレコメンド情報を取得する(ステップS109)。
【0039】
次に、制御部21は、ステップS109で取得したレコメンド情報を表示させるための画面(レコメンド情報表示画面:
図6及び
図7参照)を、表示部23に表示させる(ステップS110)。
【0040】
図6に、従来の端末装置20Aにおいて表示部23Aに表示されるレコメンド情報表示画面の一例を示す。また、
図7に、本実施形態に係る端末装置20において表示部23に表示されるレコメンド情報表示画面の一例を示す。
図6に示す例では、レコメンド対象動画リストL1の上位の動画から順に所定数(
図6では5つ)の動画(動画A〜動画E)がレコメンド表示されている。すなわち、
図6に示す例では、刺激的な動画である「動画A」、「動画D」が表示されている。
一方、
図7に示す例では、レコメンド対象動画リストL1の上位の動画からレコメンド対象外の動画(「動画A」、「動画D」、「動画G」、「動画J」)が除外された所定数(
図7では5つ)の動画(動画B、動画C、動画E、動画F、動画H)がレコメンド表示されている。すなわち、
図7に示す例では、レコメンド情報表示画面において、刺激的な動画がレコメンド表示されていないことがわかる。
【0041】
[3.効果]
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置(サーバー10)は、配信(提供)対象の各動画に係る所定の条件を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する第1抽出手段111と、再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段113と、判別手段113により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段114と、第1抽出手段111により抽出されたレコメンド対象の動画から検出手段114により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段115と、を備える。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、すべての再生画像を解析する必要がないため、手間を掛けることなく、サービス提供を行うことができる。また、レコメンド対象から除外したい動画(刺激的な動画)を検出することができるので、動画配信サービスのブランドイメージが損なわれることを防止することができる。よって、動画配信サービスにおいて、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。
また、従来、例えば、R18指定やR15指定の情報は、動画のメタデータに含まれるため、レコメンド対象から除外することはできていたが、本実施形態に係る情報処理装置によれば、指定外の動画であってもサムネイルやタイトルが刺激的で除外したい動画を除外することができる。
【0042】
また、本実施形態に係る情報処理装置は、再生時間及び再生終了地点を取得する取得手段112を備える。また、判別手段113は、取得手段112により取得された再生時間及び再生終了地点の比率に基づいて、動画の特性を判別する。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画(刺激的な動画)を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。
【0043】
また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、判別手段113は、取得手段112により取得された再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別する。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画(刺激的な動画)を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。なお、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合にレコメンド対象外とするのは、ユーザーの視聴履歴を解析した結果、レコメンド対象から除外したい動画はつまみ食い(スキップ、飛ばし見の多用)される傾向があり、再生時間及び再生終了地点の差が大きくなる傾向がみられるからである。
【0044】
また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、レコメンド対象外の動画は、アダルト系動画やホラー系動画を含む。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、レコメンド対象外の動画に、アダルト系動画やホラー系動画といった刺激的な動画を含めることができるので、動画配信サービスのブランドイメージが損なわれることを防止することができる。
【0045】
また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、第1抽出手段111は、総時間が所定の長さ以上の動画の中から、レコメンド対象の動画を抽出する。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、ユーザーにとって興味や関心が乏しいシーンであるにもかかわらず、ユーザーがスキップや飛ばし見をすることなく、すべて再生してしまったようなケースを除外することができるので、レコメンド対象外の動画を精度よく検出することができる。
【0046】
以上、本発明に係る実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
【0047】
[4.変形例]
例えば、上記実施形態では、再生時間及び再生終了地点の比率(再生時間の平均/再生終了地点の平均)に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、再生時間及び再生終了地点の比率の代わりに、スキップ回数及び再生終了地点に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。
【0048】
以下、スキップ回数及び再生終了地点に基づいてレコメンド対象外の動画を検出する処理を含む変形例の動作について、
図8のフローチャートを参照して説明する。
まず、ステップS201及びステップS202の処理は、
図2のステップS101及びステップS102の処理と同様であるので、説明を省略する。
【0049】
次に、サーバー10の制御部11は、ステップS202で取得した視聴履歴から、それぞれのスキップ回数及び再生終了地点を取得する(ステップS203)。
【0050】
次に、制御部11は、ステップS201で抽出したレコメンド対象の動画の中に、ステップS203で取得したスキップ回数が、ステップS203で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在するか否かを判定する(ステップS204)。ここで、再生終了地点ごとに定められる閾値は、再生終了地点が遅くなればなるほど大きな値となる。これは、一般に、スキップ回数は再生時間に比例すると考えられるからである。
制御部11は、ステップS203で取得したスキップ回数が、ステップS203で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在すると判定した場合(ステップS204:YES)、次のステップS205へと移行する。
一方、制御部11は、ステップS203で取得したスキップ回数が、ステップS203で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在しないと判定した場合(ステップS204:NO)、ステップS206へと移行する。
【0051】
次に、制御部11は、スキップ回数が閾値以上の動画を、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出する(ステップS205)。
以下、ステップS206〜ステップS209の処理は、
図2のステップS107〜ステップS110の処理と同様であるので、説明を省略する。
【0052】
上記のように、判別手段113が、スキップ回数と、再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別することで、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画(刺激的な動画)を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。
【0053】
また、再生時間及び再生終了地点の比率の代わりに、スキップ幅及び再生終了地点に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。
以下、スキップ幅及び再生終了地点に基づいてレコメンド対象外の動画を検出する処理を含む変形例の動作について、
図9のフローチャートを参照して説明する。
まず、ステップS301及びステップS302の処理は、
図8のステップS201及びステップS202の処理と同様であるので、説明を省略する。
【0054】
次に、サーバー10の制御部11は、ステップS302で取得した視聴履歴から、それぞれのスキップ幅及び再生終了地点を取得する(ステップS303)。
【0055】
次に、制御部11は、ステップS301で抽出したレコメンド対象の動画の中に、ステップS303で取得したスキップ幅が、ステップS303で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在するか否かを判定する(ステップS304)。ここで、再生終了地点ごとに定められる閾値は、再生終了地点が遅くなればなるほど大きな値となる。これは、一般に、スキップ幅は再生時間に比例すると考えられるからである。
制御部11は、ステップS303で取得したスキップ幅が、ステップS303で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在すると判定した場合(ステップS304:YES)、次のステップS305へと移行する。
一方、制御部11は、ステップS303で取得したスキップ幅が、ステップS303で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在しないと判定した場合(ステップS304:NO)、ステップS306へと移行する。
【0056】
次に、制御部11は、スキップ幅が閾値以上の動画を、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出する(ステップS305)。
以下、ステップS306〜ステップS309の処理は、
図8のステップS206〜ステップS209の処理と同様であるので、説明を省略する。
【0057】
上記のように、判別手段113が、スキップ幅と、再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別することで、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画(刺激的な動画)を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる
【0058】
また、上記実施形態では、再生時間及び再生終了地点の比率に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、再生時間及び再生終了地点の比率の代わりに、再生時間及び「動画の総時間(動画の長さ)」の比率に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。すなわち、この場合、再生終了地点を、動画の最終地点と見做している。
なお、情報処理システム1の具体的な動作は、再生終了地点が動画の総時間に置換された点を除いて同一である。すなわち、取得した再生時間及び動画の総時間の比率(再生時間の平均/動画の総時間の平均)が、予め定められた閾値未満であるか否かを判定し、所定の閾値未満の動画を、レコメンド対象外の動画として検出する。
【0059】
上記のように、判別手段113が、再生時間と、動画の総時間と、に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出することで、さらに取得が容易な情報を用いてレコメンド対象外の動画を検出することができるので、容易に、かつ、適切なサービス提供を行うことができる。
【0060】
また、再生時間及び再生終了地点の比率に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにした場合、必ずしもレコメンド対象外とする必要がない動画をレコメンド対象外の動画として検出してしまうことがある。例えば、音楽のライブ動画のように、お気に入りの曲の演奏時のみを視聴して、残りをスキップするような視聴がされた場合、レコメンド対象外の動画として検出されることがあるため、不都合が生じる。
したがって、このような場合に、動画のカテゴリ情報(例えば、音楽、スポーツ、バラエティ、ドラマ、映画、アダルト等)を取得するようにし(カテゴリ取得手段)、カテゴリ取得手段により取得されたカテゴリ情報と、判別手段113により判別された特性(再生時間及び再生終了地点の比率)と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。この場合、取得したカテゴリ情報は、
図10に示すように、レコメンド対象動画リストL1にカテゴリL14の項目として追加される。
【0061】
例えば、
図10に示すように、再生時間及び再生終了地点の比率(評価値L13)が所定の閾値(0.4)未満で、かつ、動画のカテゴリL14が「音楽」であった場合(
図10中の「動画A」)には、音楽関連の動画(例えば、ライブ動画)であると見做して、レコメンド対象外の動画として検出しないようにする。
【0062】
上記のように、動画のカテゴリ情報を取得するカテゴリ取得手段(制御部11)を備え、検出手段114が、カテゴリ取得手段により取得されたカテゴリ情報と、判別手段113により判別された特性と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、音楽のライブ動画のように、スキップが多用されやすい動画が不必要にレコメンド対象外とされることを抑制することができる。
【0063】
なお、動画のカテゴリ情報を参照してレコメンド対象外の動画を検出する際、他に、動画の説明文や内容(画像、キーワード等)を併用するようにしてもよい。
【0064】
また、カテゴリ取得手段によりカテゴリ情報を取得する代わりに、動画を視聴したユーザーの趣味嗜好に基づいて、動画のカテゴリを推測するようにしてもよい。具体的には、まず、動画を視聴した各ユーザーの視聴履歴から各ユーザーの趣味嗜好を抽出する(第2抽出手段)。次いで、抽出した各ユーザーの趣味嗜好を集計し、各ユーザーが視聴した動画のカテゴリを推測する(第1推測手段)。例えば、音楽のライブ動画を好むユーザーが多かった場合、この動画がライブ動画である確率(確信度)が高いと推測する。特に、動画を最後まで視聴したユーザーの趣味嗜好は、動画のカテゴリを推測するうえで、確信度をより高める情報である。例えば、動画を最後まで視聴したユーザーに、ホラー系の動画を好むユーザーが多かった場合、この動画がホラー系の動画である確信度がより高いと推測することができる。そして、第1推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段113により判別された特性(再生時間及び再生終了地点の比率(評価値))と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する。
【0065】
上記のように、動画を視聴したユーザーの視聴履歴からユーザーの趣味嗜好を抽出する第2抽出手段(制御部11)と、第2抽出手段により抽出されたユーザーの趣味嗜好に基づいて、動画のカテゴリを推測する第1推測手段(制御部11)と、を備え、検出手段114が、第1推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段113により判別された特性と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、音楽のライブ動画のように、スキップが多用されやすい動画が不必要にレコメンド対象外とされることを抑制することができる。
【0066】
なお、各ユーザーの視聴履歴から各ユーザーの趣味嗜好を抽出した際、逆に、今までに視聴した実績がない動画のカテゴリに関しては、動画のカテゴリを推測する上で、確信度を低減する情報として扱うようにしてもよい。
【0067】
また、カテゴリ取得手段によりカテゴリ情報を取得する代わりに、動画を視聴したユーザーの電子商取引情報(例えば、商品の購入履歴等)に基づいて、動画のカテゴリを推測するようにしてもよい。具体的には、まず、動画を視聴した各ユーザーの電子商取引情報を取得する(電子商取引情報取得手段)。次いで、取得した各ユーザーの電子商取引情報を集計し、各ユーザーが視聴した動画のカテゴリを推測する(第2推測手段)。例えば、CDや音楽関連の電子書籍等、音楽関連の商品をよく購入するユーザーが多かった場合、この動画が音楽関連の動画(例えば、ライブ動画)である確率(確信度)が高いと推測する。特に、動画を最後まで視聴したユーザーの電子商取引情報は、動画のカテゴリを推測するうえで、確信度をより高める情報である。例えば、動画を最後まで視聴したユーザーに、スポーツ関連の商品をよく購入するユーザーが多かった場合、この動画がスポーツ関連の動画である確信度がより高いと推測することができる。そして、第2推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段113により判別された特性(再生時間及び再生終了地点の比率(評価値))と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する。
【0068】
上記のように、動画を視聴したユーザーの電子商取引情報を取得する電子商取引情報取得手段(制御部11)と、電子商取引情報取得手段により抽出されたユーザーの電子商取引情報に基づいて、動画のカテゴリを推測する第2推測手段(制御部11)と、を備え、検出手段114が、第2推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段113により判別された特性と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、音楽のライブ動画のように、スキップが多用されやすい動画が不必要にレコメンド対象外とされることを抑制することができる
【0069】
また、上記実施形態では、レコメンド対象外の動画を検出する際の「所定の閾値」に関し、動画の総時間(長さ)にかかわらず、一定の値を用いるようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、動画の総時間が短ければ短いほど、所定の閾値の値を高く調整するようにしてもよい(調整手段)。これは、動画の総時間が短い場合、スキップや飛ばし見をされる回数が少なくなるため、「再生時間の平均/再生終了地点の平均」の値が高くなる傾向があるからである。
上記のように、動画の総時間が短ければ短いほど、所定の閾値の値を高くするように調整する調整手段(制御部11)を備えることで、動画の総時間が短い場合にスキップや飛ばし見をされる回数が少なくなるという傾向に対応することができるので、レコメンド対象外の動画を精度よく検出することができる。
【0070】
また、上記実施形態では、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満の動画を動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、動画を視聴するユーザーの趣味嗜好が所定条件を満たす場合(例えば、刺激的な動画を好む場合)は、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満の動画を、逆に、動画の特性がレコメンド対象とすべき特性であると判別し、レコメンド対象の動画として検出するようにしてもよい。すなわち、刺激的な動画を好むユーザーに対しては、刺激的な動画をレコメンドした方が有効であると考えられるため、所定の閾値未満の動画をまとめてレコメンドするようにすればよい。
【0071】
図11に、所定の閾値未満の動画をまとめて表示するレコメンド情報表示画面の一例を示す。
図11に示す例では、ステップS104で算出した評価値が所定の閾値未満の動画(「動画A」、「動画D」、「動画G」、「動画J」)がレコメンド表示されている。すなわち、
図11に示す例では、レコメンド情報表示画面において、刺激的な動画のみがレコメンド表示されていることがわかる。
【0072】
上記のように、動画を視聴したユーザーの視聴履歴からユーザーの趣味嗜好を抽出する第2抽出手段(制御部11)を備え、判別手段113が、第2抽出手段により抽出されたユーザーの趣味嗜好が所定条件を満たす場合であって、取得手段112により取得された再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、逆に、動画の特性がレコメンド対象とすべき特性であると判別することで、ユーザーの趣味嗜好に合わせて臨機応変に対応することができるので、ユーザーの関心を強く惹き付けるレコメンドを行うことができる。
【0073】
また、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満の動画は、スキップ回数が多く、実際に視聴されているシーンは少ないが、裏を返せば、実際に視聴されているシーンは、ユーザーにとって好評なシーンであり、動画視聴のピークを示していると考えられる。したがって、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画を視聴したユーザーの視聴履歴に基づいて動画視聴のピークを抽出するようにし(ピーク抽出手段)、抽出した動画視聴のピークを当該動画の配信(提供)時に表示させるようにしてもよい(表示制御手段)。
【0074】
図12に、配信された動画を表示する動画表示画面の一例を示す。
動画表示画面には、配信された動画を表示するための動画表示領域E1が設けられている。また、動画表示領域E1の下部には、動画の再生位置を所望する位置にスクロールするためのスクロールバーB1が設けられている。
図12に示す例では、スクロールバーB1における動画視聴のピーク位置を示す矢印A1が表示されている。これにより、視聴者は、動画視聴のピーク位置を容易に認識することができる。
なお、動画視聴のピーク位置を表示する方法としては、上記方法の他、動画の再生位置ごとの視聴数をグラフ化したものを表示させる方法などが挙げられる。
【0075】
上記のように、取得手段112により取得された再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画を視聴したユーザーの視聴履歴に基づいて動画視聴のピークを抽出するピーク抽出手段(制御部11)と、ピーク抽出手段により抽出された動画視聴のピークを、動画の配信(提供)時に表示させる表示制御手段(制御部11)と、を備えることで、ユーザーの動画視聴をサポートすることができるので、ユーザーの利便性を向上させることができる。
【0076】
また、個人のスキップ率と各動画のスキップ率とを比較して、動画に対する個人による評価値を補正するようにし(補正手段)、補正した評価値に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。ここで、個人のスキップ率とは、各個人が動画に対してどれぐらいスキップを行うかを示す指標のことであり、例えば、時間当たりのスキップ数で示される。また、各動画のスキップ率は、動画を視聴したユーザー(個人)が当該動画に対してどれぐらいスキップを行ったかを示す指標のことであり、例えば、時間当たりのスキップ数をユーザー数で割った値(平均値)で示される。また、動画に対する評価値は、例えば、「再生時間の平均/再生終了地点の平均」の値である。
【0077】
すなわち、この変形例では、例えば、どの動画に対してもスキップ率が高めのユーザーが低めのスキップ率を示した動画の場合、この動画に対する評価値が高い(見るに値すると判断した)と判断し、このユーザーの「再生時間/再生終了地点」の値を高めに補正する。一方、どの動画に対してもスキップ率が低めのユーザーが高めのスキップ率を示した動画の場合、この動画に対する評価値が低い(見るに値しないと判断した)と判断し、このユーザーの「再生時間/再生終了地点」の値を低めに補正する。
このように、「再生時間(の平均)/再生終了地点(の平均)」の生の数値ではなく、各個人の評価軸を基準として評価値の補正を行うことで、より精度の高い動画解析を実施することが可能となる。
【0078】
上記のように、個人のスキップ率と各動画のスキップ率とを比較して、動画に対する個人による評価値を補正する補正手段(制御部11)を備え、検出手段114が、補正手段により補正された評価値に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、より適切なサービス提供を行うことができる。
【0079】
また、上記実施形態では、レコメンド対象外の動画の検出に際し、「再生時間の平均/再生終了地点の平均」を算出する(
図2のステップS104参照)ようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、平均値を算出する代わりに、中央値や最頻値を算出するようにしてもよい。
【0080】
また、上記実施形態では、レコメンド対象外の動画の検出に際し、「再生時間の平均/再生終了地点の平均」を算出する(
図2のステップS104参照)ようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、「再生時間/再生終了地点」の中央値が、所定の閾値(例えば、0.5)未満の動画を、レコメンド対象外の動画として検出するようにしてもよい。ここで、所定の閾値は、刺激的な動画をより確実にレコメンド対象外としたい場合には、より高めの値に設定するようにすればよい。
【0081】
また、上記実施形態では、インターネットや携帯電話通信網等の通信ネットワークを利用して動画を配信する構成を例示して説明しているが、これに限定されるものではない。すなわち、動画を提供可能な構成であれば、必ずしも通信ネットワークを利用して配信する必要はなく、例えば、動画を提供している現場においてユーザーが視聴する構成であってもよい。
【0082】
また、本出願に示す各態様は、方法、プログラムなどとしても把握することができる。方法やプログラムのカテゴリについては、装置のカテゴリで示した「手段」を、例えば、「工程」や「ステップ」のように適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの順序は、本出願に直接明記のものに限定されず、順序を変更したり、一部の処理をまとめて若しくは随時一部分ずつ実行するよう変更したりすることができる。
【0083】
その他、サーバー、端末装置等、情報処理システムを構成する各装置の細部構成及び各装置の細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【課題】動画提供サービスにおいて、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】提供対象の各動画に係る所定の条件を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する第1抽出手段111と、再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段113と、判別手段113により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段114と、第1抽出手段111により抽出されたレコメンド対象の動画から検出手段114により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段115と、を備える。