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製品・サービスに対する主観的属性収集のためのGWAPシステムの提案

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2015年 人工知能学会全国大会 「ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング」

Published in: Business
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製品・サービスに対する主観的属性収集のためのGWAPシステムの提案

  1. 1. © Hajime Mizuyama 製品・サービスに対する主観的属性収集 のためのGWAPシステムの提案 宮下瑛志,水山 元,野中朋美 青山学院大学 経営システム工学科 mizuyama@ise.aoyama.ac.jp JSAI 2015 @ Future University Hakodate 1/June/2015
  2. 2. © Hajime Mizuyama Research background Human computation & Crowdsourcing GWAP/HCG von Ahn’s mechanisms • Output agreement • Input agreement • Inversion problem
  3. 3. © Hajime Mizuyama • ランダムにペアリングされた2人に同じインプットが提示される. • 2人のプレイヤは,インプットを参考にアウトプットを提供する. • 2人のアウトプットが一致したら得点が与えられる. Output-agreement games Input information ex. an image Input information ex. an image Output A Output B Output C Output A Output B Output C Output D Output C Output E Output D Output C Output E
  4. 4. © Hajime Mizuyama Research background Human computation & Crowdsourcing GWAP/HCG von Ahn’s mechanisms • Output agreement • Input agreement • Inversion problem ESP game に代表されるように, メタデータの取得などの面で 豊富な成功例がある. このタイプのゲームの機能は, 人が思い浮かべたこと,感じた こと,考えたことを言語データ として収集することである. 上手く設計すれば,直接質問を 投げかけるアンケート調査など よりも,経済的かつ効果的な 調査手段になり得るのでは?
  5. 5. © Hajime Mizuyama Research background 人が思い浮かべたこと,感じた こと,考えたこと • 人は商品間の差異をどのよ うに知覚しているのか? • 商品に対する人の選好は, どのように構成されている のか? • 人はどのような特徴を備え た新商品を待ち望んでいる のか? など • 人は商品間の差異をどのよ うに知覚しているのか? • 商品に対する人の選好は, どのように構成されている のか? • 人はどのような特徴を備え た新商品を待ち望んでいる のか? など 商品に対して 本研究では,ESP-like な Output-agreement ゲームを 開発,設計し, を経済的かつ効果的に収集できる ようにするとともに,得られた 言語データを新商品開発に役立つ 情報に変換するための手段を提供 することを目的とする.
  6. 6. © Hajime Mizuyama • 提案ゲーム( Product X )の概要 • マッチ判定 • スコア設計 • 知覚マップの作成法 • 検証実験 • まとめ Agenda
  7. 7. © Hajime Mizuyama • ランダムにペアリングされた2人に同じインプットが提示される. • 2人のプレイヤは,インプットを参考にアウトプットを提供する. • 2人のアウトプットが一致したら得点が与えられる. Outline of Product X Purchase scenarioPurchase scenario Why?Why?Why?Why?
  8. 8. © Hajime Mizuyama Purchase scenario Persona: Scene: 購買シナリオは,ペルソナ,シーン,製品ペア,選択から構成される. 職業,性別,年齢など 場所,季節,状況など このシーンでは,『牛丼』が選択されました. その理由は (だ)からです. ハンバー ガの 画像 ハンバー ガの 画像 牛丼 の 画像 牛丼 の 画像 SELECTRED
  9. 9. © Hajime Mizuyama • 提案ゲーム( Product X )の概要 • マッチ判定 • スコア設計 • 知覚マップの作成法 • 検証実験 • まとめ Agenda
  10. 10. © Hajime Mizuyama 理想 根拠フレーズのペアが,意味の面で等しければ(または,似通ってい れば),マッチと判定する. 現実 意味の面でのマッチ判定は容易ではないので,今回は,機械的な判定 方法を用いた. – 根拠フレーズを品詞分解し,名詞,動詞,形容詞を抽出 – (同義語を考慮し)それらが完全に一致した場合にマッチと判定 「価格が安い」 と 「価格がとても安い」 → 一致 「価格が安い」 と 「安い」 → 不一致 Matching judgement
  11. 11. © Hajime Mizuyama • 提案ゲーム( Product X )の概要 • マッチ判定 • スコア設計 • 知覚マップの作成法 • 検証実験 • まとめ Agenda
  12. 12. © Hajime Mizuyama Objective of score design スコア設計 • マッチと判定される毎に 一定値のスコアを与える. • このような,シンプルな 方法で十分か? • もし不十分だとすると, どのような方法を用いれ ばよいか? スコア設計 • マッチと判定される毎に 一定値のスコアを与える. • このような,シンプルな 方法で十分か? • もし不十分だとすると, どのような方法を用いれ ばよいか? 得られる根拠フレーズの特徴 • 適合度 Degree of applicability • 想起度 Degree of recallability 提案ゲームでは,適合度が高 く,想起度が適切なレベルの 根拠フェーズを収集したい. 得られる根拠フレーズの特徴 • 適合度 Degree of applicability • 想起度 Degree of recallability 提案ゲームでは,適合度が高 く,想起度が適切なレベルの 根拠フェーズを収集したい. 関係
  13. 13. © Hajime Mizuyama Long tail distribution of possible phrases 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 Degreeofapplicability/recallability Possible phrases
  14. 14. © Hajime Mizuyama Long tail distribution of possible phrases 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 Degreeofapplicability/recallability Possible phrases 𝑦 = 𝑒−𝑥
  15. 15. © Hajime Mizuyama Player A's action 𝑦 𝐴 𝑛 𝑦 𝐴 プレイヤAの 候補フレーズ数 プレイヤAの 候補フレーズ数 Possible phrases Degreeofapplicability/recallability 𝑑𝑥 𝑑𝑦 Δ = 𝑛 𝑦 = ∆ 𝑦 𝑦 = 𝑒−𝑥 ⇔ y が大きいほど,ny は小さくなる.
  16. 16. © Hajime Mizuyama Objective of score design スコア設計 • マッチと判定される毎に 一定値のスコアを与える. • 相手と同じ y を選択する ことが最適反応となる. • y の値が大きいほど双方の 期待利得が大きくなる. • 適合度も想起度も高いフ レーズが集まりやすく なってしまう. スコア設計 • マッチと判定される毎に 一定値のスコアを与える. • 相手と同じ y を選択する ことが最適反応となる. • y の値が大きいほど双方の 期待利得が大きくなる. • 適合度も想起度も高いフ レーズが集まりやすく なってしまう. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 𝑦 𝐴 𝑦 𝐵 Equilibrium 𝑦 𝐴 = 𝑦 𝐵 𝐸 Expected payoff 𝐸 = 𝑦 Δ × 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒
  17. 17. © Hajime Mizuyama Objective of score design スコア設計 • マッチと判定される毎に 一定値のスコアを与える. • 相手と同じ y を選択する ことが最適反応となる. • y の値が大きいほど双方の 期待利得が大きくなる. • 適合度も想起度も高いフ レーズが集まりやすく なってしまう. スコア設計 • マッチと判定される毎に 一定値のスコアを与える. • 相手と同じ y を選択する ことが最適反応となる. • y の値が大きいほど双方の 期待利得が大きくなる. • 適合度も想起度も高いフ レーズが集まりやすく なってしまう. 𝑦 𝐴 = 𝑦 𝐵 𝐸 Expected payoff 𝐸 = 𝑦 Δ × 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = − 𝑦 − 2 − スコアを想起度に関する 線形減少関数にすればよい.
  18. 18. © Hajime Mizuyama tf値による評価 • (対象商品に関連する)文書を集め,それらにおける出現頻度で評価 • 事前の処理が必要 共起度による評価 • (対象商品に関連する)文書を集め,商品名との共起度で評価 • 事前の処理が必要 単語数による評価 • マッチ判定の際に抽出された単語数の減少関数(ex. 逆数)で評価 • 間接的な評価になるため,精度が下がる恐れがある. How to measure recallability
  19. 19. © Hajime Mizuyama • 提案ゲーム( Product X )の概要 • マッチ判定 • スコア設計 • 知覚マップの作成法 • 検証実験 • まとめ Agenda
  20. 20. © Hajime Mizuyama 多次元尺度法(MDS)を用いる方法 • 違いの明確(曖昧)な商品間の比較では,購買の根拠フレーズも明確 (曖昧)で,マッチさせやすい(させにくい). • 2回以上入力された根拠フレーズの比率の平均で,商品間の非類似度を 評価し,MDSで知覚マップを作成する. 根拠フレーズごとに座標を定めて次元圧縮する方法 • ある根拠フレーズに対応する軸上で高位に位置付けられている商品は, 低位に位置付けられている商品に対して,その根拠で選好されやすい. • 根拠フレーズの軸ごとに各商品の座標を定め,PCAで次元圧縮するよ うなイメージで知覚マップを作成する. How to draw perceptual map
  21. 21. © Hajime Mizuyama • 提案ゲーム( Product X )の概要 • マッチ判定 • スコア設計 • 知覚マップの作成法 • 検証実験 • まとめ Agenda
  22. 22. © Hajime Mizuyama • 実施期間: 2015年1月12日~1月26日 • テーマ: 食事 • ペルソナとシーン: – 学生が2限後の昼食に(3限あり) – 学生が2限後の昼食に(3限なし) • プレイされたゲーム数: 52ゲーム • 参加プレイヤ数: 21人(青山学院大学理工学部の学生) • 収集されたフレーズ数: 946個 Outline of pilot example
  23. 23. © Hajime Mizuyama Compared products 豚骨ブッダのラーメン 学食のカレー フィッシュランチ 相模原ランチ カロリーメイトコンビニ弁当学食の丼類 すき家の牛丼 学食の麺類 大和家のラーメン 画像画像 画像画像 画像画像 画像画像 画像画像画像画像 画像画像 画像画像 画像画像 画像画像
  24. 24. © Hajime Mizuyama 手法1:提案法 (類義語考慮せず) 手法2:従来法 (一字一句一致) 手法3:類義語考慮(自動) 手法4:類義語考慮(人手) 24 Number of matches 59 57 89 134 0 20 40 60 80 100 120 140 160 手法1 手法2 手法3 手法4 マ ッ チ 数
  25. 25. © Hajime Mizuyama 25 Distribution of matched phrases Degree of recallability Rate 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
  26. 26. © Hajime Mizuyama 豚骨ブッダのラーメン豚骨ブッダのラーメン 学食のカレー学食のカレー フィッシュランチフィッシュランチ 相模原ランチ相模原ランチ カロリーメイトカロリーメイト コンビニ弁当コンビニ弁当 学食の丼類学食の丼類 すき家の牛丼すき家の牛丼 学食の麺類学食の麺類 大和家のラーメン大和家のラーメン 学食の丼類 健康的 味が濃い 軽食 安い Perceptual map obtained by MDS Product X
  27. 27. © Hajime Mizuyama • 提案ゲーム( Product X )の概要 • マッチ判定 • スコア設計 • 知覚マップの作成法 • 検証実験 • まとめ Agenda
  28. 28. © Hajime Mizuyama • 商品に対して,人が思い浮かべたこと,感じたこと,考えたこと,を 経済的かつ効果的に収集するための Output-agreement 方式の GWAPシステム( Product X )を提案した. • 提案したゲームを簡単なwebアプリケーションとして実装し,小規模 なプロトタイプ実験を行った. • 本格的なフィールド実験や実適用に向けて,Collaborators を募集中 です! – フィールド検証に関心のある企業の方,市場調査の専門家の方 – マッチ判定や獲得データの活用に関心のある研究者の方,など Summary
  29. 29. Thank you for your kind attention! Questions and comments are welcome. Thank you for your kind attention! Questions and comments are welcome.

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