| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2022-11-17 |
| タイトル |
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タイトル |
推薦動画の偏向現象の認識を目的とする動画ジャンル推定手法の提案 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Aimed at Recognizing the Bias Phenomenon of Recommended Videos Proposal of Video Genre Estimation Method |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
動画ジャンル推定，動画形式推定，エコーチェンバー ，フィルターバフル，推薦動画 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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和歌山大学大学院システム工学研究科 |
| 著者所属 |
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和歌山大学システム工学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Systems Engineering, Wakayama University |
| 著者名 |
米田, 優斗
塚田, 晃司
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| 著者名(英) |
Yuto, Yoneda
Koji, Tsukada
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，SNS 上で起こるエコーチェンバーやフィルターバブルが問題視されている．そこで本研究では，YouTube 上でおすすめされる動画のジャンル，形式を分析することで，普段見ている動画の傾向を可視化するシステムを提案する．本提案システムを用いることで，YouTube 上で起こる推薦動画の偏向を認識し，回避する機会を与えることで，エコーチェンバーやフィルターバブルの解決に貢献する．本研究では，推定精度について機械学習の評価指標とアンケート調査にて評価を行った．また，システム全体についてもアンケート調査にて評価した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In recent years, echo chambers and filter bubbles that occur on SNS have been viewed as problems. Therefore, in this research, we propose a system that visualizes the tendency of videos that people usually watch by analyzing the genre and format of videos recommended on YouTube. By using this proposed system, we can recognize the bias of recommended videos on YouTube and give opportunities to avoid it, thereby contributing to the solution of echo chambers and filter bubbles. In this study, we evaluated the estimation accuracy using the evaluat on index of machine learning and a questionnaire survey. We also evaluated the system as a whole through a questionnaire survey. |
| 書誌情報 |
ワークショップ2022 （GN Workshop 2022) 論文集
巻 2022,
p. 1-8,
発行日 2022-11-17
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-GNWS2022001.pdf (1.7 MB)
