The Character Extraction of Co-occurring Networks on Nicovideo

ニコニコ動画におけるタグ共起ネットワークの特徴抽出 The Character Extraction of Co-occurring Networks on Nicovideo Presented by kynbit http://www.twitter.com/kynbit http://d.hatena.ne.jp/kynbit/ http://nicovideo.g.hatena.ne.jp/kynbit/

目次
背景
ニコニコ動画の特徴
目的
タグ共起ネットワーク
特徴抽出
結論
今後の研究課題

背景
近年、 Web 上では動画共有サービスの利用が盛んになっている
アメリカ国内からの custom category への訪問者のシェア (2007 年 5 月 )[Hitwise] YouTube が独占的な地位関連研究 M.Cha. et al. [2007] 動画共有サービス

ニコニコ動画とは
ニコニコ動画
動画サービス内において、日本国内からの 1 人当りの平均利用時間・利用回数第 1 位 [ ネットレイティング社 ]
動画にコメントが流れるマイリストに登録タグを付与ニコニコ動画独自のコンテンツに関する特徴を持つ

ニコニコ動画の特徴
コンテンツの組み合わせが盛んに行われる
コンテンツに付与されるタグをユーザ間で共有
JR 東日本 ? 初音ミク ? Video A Video B Video C User A User B Tags Users 時系列に沿って新たな特徴を加えた動画が作られやすい
適さないタグは淘汰
対象が動画のみ
文字数制限が緩い
タグがコンテンツの内容を端的に表す

目的
ニコニコ動画独自のコンテンツ発展形態およびタグ付けに注目する
タグを用いてタグ共起ネットワークを構築し、解析を行う
タグの関係性に関する特徴を抽出し、タグのカテゴライズを行う

タグ共起ネットワーク
動画と動画に付与されているタグの 2 部グラフから、タグのみから構成される 1 部グラフへ変換
Video A Video B Video C 盗んでいきましたシリーズ IOSYS 音楽 JR 東日本初音ミク絶対音感の無駄遣い盗んでいきましたシリーズ IOSYS 音楽 2 3 2 複数の動画で共起しているタグ単一の動画でのみ共起しているタグはノイズとして除去時刻のネットワーク：との隣接行列の値：ネットワークに属するノード数：が持つ重み

解析対象
総合ランキング ( 本日 ) に掲載されている動画
対象ランキング : 「マイリスト登録」「再生」
取得日時 : 2007 年 11 月 30 日～ 12 月 7 日計 8 日間
取得時刻 : 午前 5 時
取得動画数 : 1 位～ 300 位までの 300 個
多くのユーザに注目されている動画の時系列変化からタグの特徴を抽出する

解析対象の基本特徴量各ネットワークのノード数とリンク数ノード数最大の非連結成分におけるノード数とリンク数 Date Date Number Number Date Date Number Number

クラスタリング係数と平均最短パス長同ノード数・リンク数の ER モデルと比較クラスタリング係数平均最短パス長スモールワールドネットワーク Date Clustering Coefficient Average Shortest Path Length Date

次数分布マイリストランキング再生ランキングスケールフリーネットワーク複数のハブを中心とした密なクラスタ同士がつながったトポロジー Degree Degree Number Number

ネットワークの可視化マイリストランキング再生ランキング

コンテンツの中心となっているタグ
次数分布の上位 10 位に入った回数を計算
４回以上出現したタグを列挙
ゲーム (8) アニメ (8) 音楽 (8) 初音ミク (8) ミクオリジナル曲 (8) もっと評価されるべき (7) アイドルマスター (6) ボーカロイド殿堂入り (6)‏ 初音ミク名曲リンク (5) 才能の無駄遣い (4) KAITO(4) ゲーム (8) アニメ (8) 音楽 (8) 初音ミク (8) エンターテイメント (5)‏ アイドルマスター (5) 才能の無駄遣い (5) R-18(5)‏ タグ名 ( 出現回数 )‏ ランキングマイリスト再生カテゴリタグ両ランキングに現れるタグ片方のランキングのみ現れるタグユーザが行うタグ付けによってボトムアップにカテゴライズされたカテゴリタグと同等の機能を持ったタグが創発している「マイリストに追加されやすい」「再生されやすい」「両方されやすい」といった特徴ごとに中心となるタグが異なる

コミュニティ分割による解析コンテンツの様々な組み合わせが時系列に沿って生成される
リンクが「多い」「密である」「重い」サブグラフはコンテンツの関係性が強い
時系列に沿ってコンテンツの関連性に変化が生じる
2 つの仮説ニコニコ動画の特徴 Clauset, et al. [2004] によるコミュニティ分割手法をリンクの重み付きに対応させた手法を用いて分割データ処理 Modurality の定義式 Modurality の更新に用いる : 上の全リンクの重みの総和 : コミュニティと間の隣接行列 : コミュニティが一端となっているコミュニティ間に存在するリンクの重みの総和関連性の強いコミュニティ ( サブグラフ ) を抽出する

コミュニティの時系列評価注目するタグ初音ミクアイドルマスター才能の無駄遣いもっと評価されるべき４つのタグが属しているコミュニティの時系列変化に関する評価手法時刻が異なる 2 つのコミュニティ間の距離 : コミュニティに属するノード集合 : 該当タグが時刻に属していたコミュニティ : コミュニティに属するリンク集合 : コミュニティとの最大共通サブグラフ時刻が異なる 2 つのコミュニティ間におけるノード数の変化大タグの関係性が一定距離小関連するタグ数が一定ノード数の変化タグの関係性が変化関連するタグ数が変化コミュニティの時系列変化からタグをカテゴライズ J.Azaria, et al.[2005]

コミュニティ間の距離とノード数の時系列変化初音ミクアイドルマスター才能の無駄遣いもっと評価されるべき再生ランキングマイリストランキング Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Nov 30 Dec 7 Distance Distance Number Number Distance Distance Number Number 似たタグと関連性を持つ関連するタグの関連性が変化関連するタグ数やタグの関連性が変化

タグのカテゴライズ
タグの関連性の時系列変化からタグをカテゴライズ
似ている関連するタグタイプ 1 2 3 異なる異なる関連するタグ量の変化小さい大きい小さいコンテンツ例初音ミクアイドルマスター才能の無駄遣いもっと評価されるべきコンテンツを示すタグを自動的に分類することが可能になり、「面白いタグ」や「今、話題のタグ」を抽出できる「ネタ」「ノリ」「評価」見ていて面白い

結論
ニコニコ動画からタグ共起ネットワークを構築・解析し、タグの関連性について特徴を抽出した
カテゴリタグと同程度関連するタグを持つタグが創発している
動画の性質ごとに中心となるタグが異なる
タグの関連性の時系列変化からタグの分類が可能

今後の研究課題
解析対象となる動画を増やすことで、タグの関係性をより精密に明らかにする
より長い時系列変化に注目することで、今回行った解析が妥当であるか検証する
コミュニティ分割以外の手法を用いて、新たなタグの関連性の特徴を抽出する

Thank you !

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The Character Extraction of Co-occurring Networks on Nicovideo

by kynbit on Jan 24, 2008

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