レコメンデーションシステム応用に向けたWeb広告の提示が瞳孔サイズに及ぼす影響調査

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2023-01-15
• タイトル: レコメンデーションシステム応用に向けたWeb広告の提示が瞳孔サイズに及ぼす影響調査
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study on the Effect of Web Advertisement Display on Pupil Size for Recommendation System
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文）] レコメンデーションシステム，瞳孔，Web広告，マルチモーダル情報，自己組織化マップ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00223428
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 鳥取大学大学大学院工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学クロス情報科学研究センター
• 著者所属: 鳥取大学大学院持続性社会創生科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cross-informatics Research Center, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Sustainability Science, Tottori University
• 著者名: 山下, 竜太; 清水, 忠昭; 吉仲, 菜津喜
• 著者名(英): Ryuta, Yamashita; Tadaaki, Shimizu; Natsuki, Yoshinaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: “インターネット広告についての意識調査”では，多くのユーザがWeb広告を邪魔と感じていると報告されている．その理由の1つに，レコメンデーションシステムがWebブラウジングの履歴やユーザID情報のみに基づいているため精度が不十分で，適切なWeb広告が提供できていないことが考えられる．本研究では，マルチモーダル情報をレコメンデーションシステムに適用するための基礎的研究として，ユーザのマルチモーダル情報を計測するシステムを試作した．本稿では，広告提示中のユーザの瞳孔サイズの変化について研究の成果を中間報告する．瞳孔サイズの変化を特徴量化し，機械学習の1つであるSelf-Organizing Mapを用いて分析した．その結果，厳密な実験条件や測定方法設定の再検討の必要性があるが，広告の種類の違いが瞳孔サイズに影響を及ぼしている可能性を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A substantial preponderance of studies and data have shown that many web users consider advertisements intrusive or annoying. This may be attributed to the widespread implementation of conventional personalized ad recommendation systems based on user ID and web browsing history, which typically exhibit insufficient accuracy and tend to display inappropriate advertisements. In this study, we prototyped a system designed to measure multimodal user information as basic research data for applications of multimodal information in advertising recommendation systems. In this study, we present an interim report on changes in the pupil size of users upon their viewing a displayed advertisement. We calculated the features of changes in pupil size and analyzed them using a Self-Organizing Map machine learning model. The results showed that different types of advertisement may affect pupil size differently, although future research should set strict experimental conditions and measurement methods to verify this finding.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 64, 号 1, p. 247-255, 発行日 2023-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会