@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209005,
 author = {坂元, 哲平 and 小林, 佑輔 and 中川, 慶一郎 and 生田目, 崇 and 後藤, 正幸 and Teppei, Sakamoto and Yusuke, Kobayashi and Keiichiro, Nakagawa and Takashi, Namatame and Masayuki, Goto},
 issue = {1},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jan},
 note = {近年，消費者の嗜好の多様化にともない，テレビ業界においても視聴者の嗜好に寄り添った魅力的な番組戦略や広告戦略を編成する必要性が増している．このような問題意識と，デジタル化によるデータの蓄積を背景にテレビ視聴データの分析事例が報告されている．一方で，従来研究では視聴履歴を用いて視聴者と番組の関係性を表現することを目的としたモデル化事例についての議論は盛んではない．そこで本研究では，両者の関係性をトピックモデルに基づくクラスタリングによってモデル化するデータ分析手法を提案する．一般に視聴者の嗜好は時間的に変化することが考えられるため，時系列を考慮したトレンドの分析を可能とするような分析法が必要である．ここで，ドラマ番組のように3カ月を1クールとして放送される番組がいっせいに変わるというテレビ特有の事象に対して，単純なクラスタリング法ではクラスタの継続性が保たれないという問題があるため，その問題に対応するトレンド分析法を提案する．さらに，得られた結果を用いた分析を直感的に行うために，サンキーダイアグラムを用いた可視化を施す．また，多様な視聴者の視聴傾向を1つのクラスタへ一意に所属させる場合と，複数クラスタへの所属を許容する場合の2つの分析法を提案し，比較を行う．最後に，提案分析法を実際のテレビ視聴データに適用し，提案法の有効性を示すとともに，結果の分析を行い視聴者のテレビ視聴行動を明らかにする．, Due to the recent diversification of consumer preferences, it has become more important to make attractive TV programs for viewers. For such purposes, it is desirable to make use of TV viewing data that have become possible to be accumulated through digitalization. Under the background, some case studies on the analysis of TV viewing data have been reported. However, few previous studies have discussed about modeling from viewing history in order to understand the relationship between viewers and TV programs. Therefore, this study proposes data analysis methods to represent the relationship between them by clustering based on topic model. Since it is considered that viewers' preferences change over time and TV programs change by seasons (such as drama programs in particular), the proposed analytical methods can adjust on the trends. Furthermore, the visualization using Sankey diagram is drawn in order to make the analysis intuitive. We also propose and compare two analytical methods for the case of viewers' viewing tendency belong to a single cluster and allowing them to belong to multiple clusters. Finally, we demonstrate a real data analysis applied the proposed method in order to show the effectiveness of our proposed method and to clarify TV viewing behaviors.},
 pages = {346--356},
 title = {トピックモデルを用いたテレビ視聴におけるトレンド分析方法の提案},
 volume = {62},
 year = {2021}
}