特開 2024-143399 視聴者属性推定装置及び視聴者属性推定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024143399

(43)【公開日】2024-10-11

(54)【発明の名称】視聴者属性推定装置及び視聴者属性推定方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 21/258 20110101AFI20241003BHJP

   H04N 21/24 20110101ALI20241003BHJP

   H04N 17/00 20060101ALI20241003BHJP

【ＦＩ】

H04N21/258

H04N21/24

H04N17/00 M

【審査請求】未請求

【請求項の数】2

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023056057

(22)【出願日】2023-03-30

(71)【出願人】

【識別番号】591101434

【氏名又は名称】株式会社ビデオリサーチ

(74)【代理人】

【識別番号】110000800

【氏名又は名称】デロイトトーマツ弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】長島 英樹

(72)【発明者】

【氏名】佐久間 惇一

【テーマコード（参考）】

5C164

【Ｆターム（参考）】

5C164FA04

5C164SA54S

5C164SB41P

5C164SC11P

5C164YA04

5C164YA10

(57)【要約】

【課題】視聴者の属性構成をより高い信頼性で推定することが可能となる装置及び方法を提供する。
【解決手段】視聴者属性推定装置１は、調査対象地域のテレビデバイス２０から取得される視聴ログ情報に基づいて、テレビデバイス２０の視聴者の属性の種類毎に、属性別存在確率を特定する処理と、該属性別存在確率の値の合計値を算出する処理と、該合計値に基づき設定した所定人数の属性を該属性別存在確率の値の高いほうから選定する処理とを実行し、当該選定した属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する視聴者属性推定装置であって、
前記視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定する処理と、該属性別存在確率の値の合計値を算出する処理と、該合計値に基づき設定した所定人数の属性を該属性別存在確率の値の高いほうから選定する処理とを実行し、当該選定した属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されていることを特徴とする視聴者属性推定装置。

【請求項2】

テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する視聴者属性推定方法であって、
前記視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定し、当該特定した属性別存在確率の値の合計値を算出し、当該算出した合計値に基づき設定した所定人数の属性を該属性別存在確率の値の高いほうから選定し、当該選定した属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定することを特徴とする視聴者属性推定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、テレビデバイス毎に得られる視聴ログ情報から、視聴者の属性構成を推定す装置及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、どのチャンネルのテレビ放送が何時視聴されたかを示す視聴ログ情報を含む視聴データを、インターネット等の外部ネットワークを介してテレビのメーカ等に送信する機能を備えたテレビデバイスが普及してきている。なお、本明細書では、テレビ放送を受信して視聴し得ると共に、上記のように視聴ログ情報を送信する機能を有するデバイスをテレビデバイスと称する。

【0003】

そして、例えば特許文献１に見られるように、各テレビデバイスから得られる視聴ログ情報から、該テレビデバイスの視聴者（詳しくは、該テレビデバイスを介して受信されるテレビ放送を視聴し得る一人以上の視聴者）の属性構成を、あらかじめ学習処理が施されたモデル（数理モデル）を用いて推定する技術が本願出願により提案されている。ここで、テレビデバイスの視聴者の属性構成というのは、該視聴者が、性別や年齢等に応じて区分される複数種類の属性のうち、どの属性の構成要員により構成されるかを示すものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第６４３３６１５号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記特許文献１には、属性構成を推定する技術に関して、視聴ログ情報から属性毎の存在確率を推定し、その存在確率が所定の閾値以上の属性をテレビデバイスの視聴者の属性として推定する技術が記載されている。

【0006】

しかるに、かかる技術では、存在確率に関する最適な閾値を設定することが難しく、該閾値の設定が不適切であると、視聴者の人数が実際よりも多くなり過ぎたり、少なくなり過ぎるという状況が発生しやすい。

【0007】

本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、視聴者の属性構成をより高い信頼性で推定することが可能となる装置及び方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の視聴者属性推定装置は、上記の目的を達成するために、テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する視聴者属性推定装置であって、
前記視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定する処理と、該属性別存在確率の値の合計値を算出する処理と、該合計値に基づき設定した所定人数の属性を該属性別存在確率の値の高いほうから選定する処理とを実行し、当該選定した属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定するように構成されていることを特徴とする。

【0009】

かかる本発明の視聴者属性推定装置によれば、該属性別存在確率の値の合計値に基づいて、視聴者の構成要員の人数としての前記所定人数が設定されるので、該所定人数の信頼性を高めることが可能となる。この場合、所定人数は、属性別存在確率の値の合計値が大きいほど、多くなるように設定され得る。

【0010】

そして、上記の如く設定した所定人数の属性を該属性別存在確率の値の高いほうから選定することで、テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性構成を推定するので、当該推定される属性構成の信頼性を高めることが可能となる。

【0011】

また、本発明の視聴者属性推定方法は、上記の目的を達成するために、テレビ放送の受信機と、どのチャンネル又は放送局系列のテレビ放送が何時、該受信機を介して視聴されたかを示す視聴ログ情報を出力可能な視聴データ出力装置とを備えるテレビデバイスから出力された視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性構成を推定する属性構成推定方法であって、
前記視聴ログ情報に基づいて、前記テレビデバイスの視聴者の属性の種類毎に、該属性の視聴者が存在する確率である属性別存在確率を特定し、当該特定した属性別存在確率の値の合計値を算出し、当該算出した合計値に基づき設定した所定人数の属性を該属性別存在確率の値の高いほうから選定し、当該選定した属性を、該テレビデバイスの視聴者の構成要員の属性として推定することを特徴とする。

【0012】

かかる本発明の視聴者属性推定方法によれば、本発明の視聴者属性推定装置と同様に、テレビデバイスの視聴者について推定される属性構成の信頼性を高めることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の実施形態における全体システムを示す図。

【図2】図１に示す視聴者属性推定装置の処理を説明するためのブロック線図。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本発明の一実施形態を以下に図１及び図２を参照して説明する。図１を参照して、本実施形態で説明するシスムは、複数のテレビデバイス２３のそれぞれの視聴者の属性構成を推定する視聴者属性推定装置１を有する。該視聴者属性推定装置１は、例えば一つ以上のコンピュータにより構成される。該コンピュータは、図示しないＣＰＵ等のプロセッサ、メモリ（記憶装置）、インターフェース回路、通信装置等を含む。そして、視聴者属性推定装置１は、視聴状況等の調査対象地域（例えば都道府県単位の地域、あるいは、関東圏、近畿圏等、複数の都府県を合わせた地域）に属する複数のデバイス別世帯２０から、各デバイス別世帯２０でのテレビ放送の視聴に関する視聴データを取得可能である。該視聴データは、どのチャンネル（もしくはどの放送局系列）のテレビ放送が何時視聴されたかを示す視聴ログ情報等を含むデータである。

【0015】

ここで、本実施形態では、各「デバイス別世帯２０」は、テレビ放送の受信機２１と、テレビ放送の視聴に関する視聴データを出力可能な視聴データ出力装置２２とを含むテレビデバイス２３を備えると共に、該テレビデバイス２３の一人以上の視聴者（詳しくは、該テレビデバイス２３の受信機２１で受信されたテレビ放送を視聴し得る一人以上の視聴者）を構成要員として含む世帯を意味する。換言すれば、デバイス別世帯２０は、テレビデバイス２３と、該テレビデバイス２３の視聴者との組として構成されるものを意味する。

【0016】

この場合、個々のテレビデバイス２３毎に、一つのデバイス別世帯２０が対応付けられる。従って、ある住戸に、複数のテレビデバイス２３が備えられている場合であっても、該複数のテレビデバイス２３のそれぞれ毎に、一つのデバイス別世帯２０が対応付けられる。この場合、当該複数のテレビデバイス２３のそれぞれに対応する各デバイス別世帯２０は、同一の構成要員を視聴者として含んでいてもよい。換言すれば、いずれかのデバイス別世帯２０の一人以上の構成要員が、他のデバイス別世帯２０の構成要員であってもよい。

【0017】

各デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３は、テレビにより構成され、あるいは、テレビとこれに接続された録画装置とにより構成され得る。該テレビデバイス２３の視聴データ出力装置２２は、例えば図示しないマイコン等のプロセッサ、メモリ、インターフェース回路、通信装置等により構成される。該視聴データ出力装置２２は、これを含むテレビデバイス２３を介して視聴されたテレビ放送のチャンネルを検知することが可能であると共に、該チャンネルのテレビ放送が視聴された日時（詳しくは、該チャンネルのテレビ放送の視聴開始及び視聴終了の日時）を検知することが可能であり、これらの検知情報から、該デバイス別世帯２０の視聴ログ情報（以降、デバイス別視聴ログ情報という）を生成することが可能である。該デバイス別視聴ログ情報は、換言すれば、デバイス別世帯２０に含まれる構成要員の全体の視聴ログ情報である。

【0018】

そして、視聴データ出力装置２２は、生成したデバイス別視聴ログ情報を含む視聴データを、インターネットや電話回線網等により構成される外部ネットワークＮＷを介して、テレビデバイス２３を構成するテレビ又は録画装置のメーカのサーバ（図示省略）に定期的に（又は該サーバからの要求に応じて）送信することが可能である。この場合、視聴データ出力装置２２から送信される視聴データには、デバイス別視聴ログ情報の他、テレビデバイス２３を構成するテレビ又は録画装置であらかじめ登録された所在地域情報（例えば、郵便番号の上３桁を示す情報）と、テレビデバイス２３の識別情報とが含まれる。なお、テレビデバイス２３の識別情報は、該テレビデバイス２３を有するデバイス別世帯２０の識別情報としても利用し得る。

【0019】

視聴者属性推定装置１は、実装されたハードウェア構成とプログラム（ソフトウェア構成）とにより実現される機能として、視聴データ取得部１１及び属性構成推定部１２を備える。以降、これらの各機能部の詳細と併せて、視聴者属性推定装置１の全体の処理を説明する。

【0020】

視聴データ取得部１１は、デバイス別世帯２０のそれぞれのテレビデバイス２３のメーカのサーバ（図示しない）と通信を行うことが可能であり、その通信を行うことで、該メーカの各テレビデバイス２３の視聴データを取得することが可能である。該視聴データ取得部１１は、本発明における視聴ログ情報取得部としての機能を有するものである。

【0021】

なお、視聴者属性推定装置１がデバイス別世帯２０の視聴データ出力装置２２と通信を行うことができる場合には、視聴データ取得部１１は、デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３の視聴データを該テレビデバイス２３の視聴データ出力装置２２から直接的に取得するようにしてもよい。また、視聴者属性推定装置１は、各メーカから適宜の記憶装置を介してテレビデバイス２３の視聴データを取得してもよい。

【0022】

視聴者属性推定装置１は、本実施形態では、調査対象地域の各デバイス別世帯２０毎に、視聴データ取得部１１により取得される視聴データを用いて、属性構成推定部１２の処理を実行する。

【0023】

属性構成推定部１２は、各デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３から出力された所定期間分（例えば、1カ月分、数カ月分、１年分等）のデバイス別視聴ログ情報から、該デバイス別世帯２０にどの属性の構成要員が含まれるかを示す属性構成（換言すれば、該デバイス別世帯２０のテレビデバイス２３の視聴者の属性構成）を推定する機能部である。

【0024】

ここで、各デバイス別世帯２０の構成要員（テレビデバイス２３の視聴者）の属性は、例えば、構成要員の年齢や性別に応じて複数種類の属性に分類される。例えば、y1歳未満の子供、y1歳以上、且つy2歳未満の男性、y1歳以上、且つy2歳未満の女性、y2歳以上の男性、y2歳以上の女性、というように複数種類の属性に分類される。以降、属性の種類数をＮ種類とし、そのＮ種類の属性のそれぞれを適宜、Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）というように表記する。なお、各デバイス別世帯２０の構成要員の属性は、年齢や性別だけでなく、例えば、職業、学歴等、様々なパラメータに応じて分類され得る。

【0025】

図２に示すように、属性構成推定部１２は、あらかじめ機械学習処理が施された属性構成推定用モデルを用いて各デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成を推定する。ここで、属性構成推定用モデルは、調査対象地域に属する任意のデバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログから、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成を推定し得るように、あらかじめ機械学習処理が施されたモデルである。該属性構成推定用モデルに対する機械学習処理では、属性構成が既知の複数のサンプル世帯のそれぞれに設置されたピープルメータ等から得られる各サンプル世帯毎の視聴ログ情報と各サンプル世帯毎の属性構成とが学習データとして用いられる。そして、その機械学習処理のアルゴリズムとしては、公知のアルゴリズムを使用し得る。

【0026】

この場合、本実施形態では、属性構成推定用モデルは、各デバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれ毎に、それぞれの属性Ａｔ(i)の構成要員が該デバイス別世帯２０に存在する確率である属性別存在確率を特定し得るように構成される。このような属性構成推定用モデルとしては、例えば前記特許文献１における世帯構成の判定用の数理モデルと同様のモデルを採用し得る。ただし、属性構成推定用モデルは、デバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から属性別存在確率（もしくはこれに類似する指標値）を特定し得るものであれば、他の形態のモデルであってもよい。

【0027】

そして、属性構成推定部１２は、デバイス別世帯２０毎に、属性構成推定用モデルにより特定された属性別存在確率に基づいてデバイス別世帯２０の構成要員の属性を推定する。具体的には、属性構成推定部１２は、各デバイス別世帯２０について、属性構成推定用モデルにより特定された属性別存在確率の合計値を算出し、その算出した合計値に応じて該デバイス別世帯２０の構成要員の人数を設定する。

【0028】

この場合、デバイス別世帯２０の構成要員の人数は、属性別存在確率の合計値が大きいほど、多くなるように設定される。例えば、合計値が１を超える１．８であれば、構成要員の人数を１人、合計値が２を超える２．５であれば、構成要員の人数を２人、合計値が３を超える３．４であれば、構成要員の人数を３人、というように、合計値に応じて構成要因の人数が設定される。

【0029】

そして、属性構成推定部１２は、属性別存在確率が特定されたＮ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）から、設定した人数分の属性を、属性別存在確率が高い方から順番に選定する。一例として、図２は、一つのデバイス別世帯２０（図２では、識別情報ＩＤがx1であるデバイス別世帯２０）に対する属性構成推定部１２の処理を例示している。なお、図２に示すブロック線図では、処理の実行部を太線枠で示し、データを細線枠で示している。

【0030】

図２に示す例では、識別情報ＩＤがx1であるデバイス別世帯２０の所定期間分のデバイス別視聴ログ情報から、属性構成推定用モデルによって、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性別存在確率が図示の如く特定される。この例では、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の全体における属性別存在確率の合計値は、例えば３．４であり、構成要因の人数は、３人に設定される。

【0031】

そして、Ｎ種類の属性Ａｔ(i)（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち、属性Ａｔ(1)，Ａｔ(3)，Ａｔ(N)のそれぞれの属性別存在確率が他の属性の属性別存在確率よりも高いものとなっておいる。この場合、属性構成推定部１２は、３人分の属性Ａｔ(1)，Ａｔ(3)，Ａｔ(N)を属性別存在確率が閾値よりも高い属性Ａｔ(1)，Ａｔ(3)，Ａｔ(N)が、該デバイス別世帯２０の構成要員（テレビデバイス２３の視聴者）の属性であると推定し、他の属性Ａｔ(2)，Ａｔ(4)～Ａｔ(N-1)を該デバイス別世帯２０の構成要員の属性でないと推定する。これにより、該デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成が推定される。

【0032】

このように属性構成推定部１２は、属性別存在確率の合計値に応じて設定した人数分の属性を、属性別存在確率が高い方から順番に選定することで、デバイス別世帯２０の構成要員の属性構成を推定する。

【0033】

この場合、各デバイス別世帯２０の構成要員の人数を属性別存在確率の合計値が大きいほど、多くなるように設定する（合計値が小さいほど、少なくなるように設定する）ことで、構成要因の人数の信頼性を高めることができる。ひいては、各デバイス別世帯２０の属性構成の信頼性を高めることが可能となる。
なお、上記のように各デバイス別世帯２０で推定された属性構成は、属性毎のテレビデバイス２０の視聴状況の調査等に活用され得る。

【符号の説明】

【0034】

１…視聴者属性推定装置、２１…受信機、２２…視聴データ出力装置、２３…テレビデバイス。

【図1】

【図2】