Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

コミックのネタバレページ推定に関する検討

82 views

Published on

JSAI2018で発表したスライドです

Published in: Science
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

コミックのネタバレページ推定に関する検討

  1. 1. コミックのネタバレページ推定に 関する検討 牧 良樹 白鳥 裕士 佐藤 剣太 中村 悟史 明治大学大学院 先端数理科学研究家
  2. 2. コミックのネタバレをされて がっかりした経験はないですか?
  3. 3. △△って漫画 面白いよね わかる 〇〇ってキャラ好きまじかよ 知らなかった わかる〜 でも,〇〇死ん じゃったよね
  4. 4. △△って漫画 面白いよね わかる 〇〇ってキャラ好き 〇〇? 週刊誌だと 〇〇死んだよww つらい
  5. 5. 見ちゃった〜 知りたくなかった!
  6. 6. 〇〇? 週刊誌だと 〇〇死んだよww 会話 Tweet レビュー 画像 コミックにおけるネタバレを 防止する手法を検討する
  7. 7. 画像 〇〇? 週刊誌だと 〇〇死んだよww 会話 Tweet レビュー コンテンツ外 にあるもの 様々な防止手法が 検討されている
  8. 8. Ms.△△ ? This is funny lol She is dead !! 会話 Tweet レビュー 画像 シンプルなネタバレ コンテンツ内に あるもの 画像ネタバレを防止する 研究がない
  9. 9. 画像ネタバレを防止する 手法の検討を行う 目的
  10. 10. 関連研究 Story Spoilers Don’t Spoil Stories [Leavitt, 2011] ストーリーコンテンツのネタバレが作品を面白くする 小説のみ,コミックについては研究されてない
  11. 11. 画像ネタバレを防止する 手法の検討を行う 目的 コミックのネタバレの影響 についての検討を行う ネタバレのデータセットの構築 ネタバレタイミング毎の影響があるのかに ついて調査
  12. 12. -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 有意差な差は なかった 最終的な面白さ ネタバレタイミングが 後になればなるほど 面白さの値が減少
  13. 13. -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 あらすじ ネタバレ パート1後 ネタバレ パート2後 ネタバレ パート3後 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 ● ネタバレタイミング 面白さの値の推移グラフ
  14. 14. 面白さの値の推移グラフ -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 あらすじ ネタバレ パート1後 ネタバレ パート2後 ネタバレ パート3後 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 ● ネタバレタイミング パート2後のみ 10%の有意傾向 (意味ない?) ネタバレ直後は 面白さの値が減少
  15. 15. -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 あらすじ ネタバレ パート1 ネタバレ パート2 ネタバレ パート3 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 ● ネタバレタイミング 続きへの興味度合い の推移グラフ
  16. 16. 続きへの興味度合い の値の推移グラフ -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 あらすじ ネタバレ パート1 ネタバレ パート2 ネタバレ パート3 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 ● ネタバレタイミング あらすじ後は上昇 (5%有意) パート1後は減少 (有意差なし) パート2後は減少 (1%有意)
  17. 17. ネタバレをされても,面白さは変わらない!? ネタバレをされると,読者の購買意欲が下がってし まうのでは!? ネタバレをされると,面白さの値に変化はないが, 続きへの興味が減少 最終的な面白さ ネタバレ直後 考察 ネタバレは悪である
  18. 18. ネタバレをされると,面白さの値に変化はないが, 続きへの興味が減少 ネタバレ直後 考察 ネタバレとは何かを 考察,再定義
  19. 19. ネタバレとは? N+1 N+2NN-1 ネタバレの再定義 N-2 ネタバレとは,N話まで読んだ読者に対して,N+1話 の情報を見せた時に,負の感情を抱かさせてしまう 情報
  20. 20. ネタバレの数式化 興味 × 情報 / 距離 = ネタバレ 興味 : 過程, 結果 ... 情報 : 単語,絵 ... 距離 : ページ単位,巻数単位... ネタバレとは?
  21. 21. コミックのネタバレの影響 についての検討を行う 画像ネタバレを防止する 手法の検討を行う 目的 SOLVED ネタバレページの特徴を調査 ネタバレデータセット構築手法の検討
  22. 22. ネタバレページ の特徴
  23. 23. 特徴 ネタバレページ特徴 文字 コマ ネタバレページの推定を行うために,前回作ったネタバレ ページデータセットの特徴を調査する.今回は特に,文字 情報とコマ情報に注目して調査を行う.
  24. 24. 特徴(コミック) バトル スポーツ ミステリー ロマンス ©️Yoshihiro Tomigashi ©️Takeshi Obata ©️Tsujitomo ©️Taiyo Matsumoto ©️Tetsuya Tsutsu ©️Aki Shimizu ©️Sotara Akiduki ©️Toko Minami
  25. 25. 大きさ: 大きなコマが存在 数 : 少量 内容: “勝ったぜ”, “最期” 量 : 違いなし 特徴(ジャンル毎) バトル ©️冨樫義博 文字 コマ 大きなコマが使われ, 勝敗や生死がわかる単語が存在
  26. 26. 大きさ: 小さいコマ 数 : 多量 内容 : スコアや順位 量 : 少量 スポーツ 文字 コマ 小さなコマが使われ スコアや順位情報が書かれていた©️Tsujitomo 特徴(ジャンル毎)
  27. 27. 大きさ : 小さな/ 大きなコマ 数 : 多量 /少量 内容 : 変化なし 量 :多量/少量 ミステリー 文字 コマ 作品によって特徴が変化 ©️Tetsuya Tsutsui 特徴(ジャンル毎)
  28. 28. 大きさ: 大きなコマ 数 :少量 内容:“好きだ“ 量 : 少量 ロマンス 文字 コマ 告白する内容が文字情報として 存在していた©️Sotara AKIDUKI 特徴(ジャンル毎)
  29. 29. 特徴(コミック) バトル スポーツ ミステリー ロマンス ©️Yoshihiro Tomigashi ©️Takeshi Obata ©️Tsujitomo ©️Taiyo Matsumoto ©️Tetsuya Tsutsu ©️Aki Shimizu ©️Sotara Akiduki ©️Toko Minami 協力者はネタバレとして 3ページしか選べなかった ネタバレページデータセット の再構築が必要
  30. 30. ネタバレデータセット 作成手法の検討
  31. 31. 作成手法(設計) 作品を読んだことのある 4人の大学生被験者 4 ジャンル×2 作品 = 8 作品コミック 3ページを選んでもらい 1~3位で順位付け アンケート
  32. 32. 作成手法(設計) 作品を読んだことのある 4人の大学生被験者 4 ジャンル×2 作品 = 8 作品コミック 3ページを選んでもらい 1~3位で順位付け アンケート
  33. 33. 作成手法(設計) 作品を読んだことのない 被験者 4 ジャンル×2 作品 = 8 作品コミック 全てのページにネタバレ度に 応じた2つのタグ アンケート
  34. 34. 作成手法(アンケート) N+1 N+2NN-1 アンケート内容 N-2 N話まで読んだことのある読者に対して,N+1話の ページを見せた時に嫌な思いをさせるページを選ん でください
  35. 35. イエロー カード ネタバレ度: 1~50% レッド カード ネタバレ度: 51~100% タグ概要 それぞれのページについて,2種類のタグをつけてもらう 作成手法(タグ付け)
  36. 36. ネタバレページ 推定手法の検討
  37. 37. Estimate Spoiler Page Layout Analysis of Tree-Structured Scene Frames in Comic Images [Tanaka 2007] Vision API[Google 18] 1000~2000ページ コマ 文字情報 ページ
  38. 38. まとめ 実験 ネタバレページ防止手法 ネタバレデータセットの構築 ネタバレの影響に関する分析 ネタバレデータセット構築手法の検討 ネタバレページ推定手法の検討
  39. 39. コミックのタイプ バトル スポーツ ミステリー ロマンス ©️Yoshihiro Tomigashi ©️Takeshi Obata ©️Tsujitomo ©️Taiyo Matsumoto ©️Tetsuya Tsutsu ©️Aki Shimizu ©️Sotara Akiduki ©️Toko Minami ネタバレNG漫画 ネタバレOK漫画
  40. 40. -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 面白さの値 ネタバレによって面白くなくなる作品 4つの作品 GIANT KILLING(スポーツ ) ネタバレなしグループの面白さの値が高 い ネタバレNG作品 ネタバレによって面白くなる作品 4つの作品 赤髪の白雪姫(ロマンス) ネタバレなしグループの面白さの値が低 い ネタバレOK作品 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後
  41. 41. 0 1 2 3 4 5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 0 1 2 3 4 5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 面白いシーン数 GIANT KILLING(スポーツ ) ネタバレなしグループが同じシーンを選 んでいた SHIRAYUKI(ロマンス) ネタバレなしグループが多様なシーンを 選んでいた ネタバレNG作品 ネタバレOK作品
  42. 42. なし あり キャラクター の成長 面白いシーン数 GIANT KILLING(ネタバレNG) 勝ち負け 勝ち負け 勝ち負け 勝ち負け ゴールシーン なし なし あり あり
  43. 43. エンディング キャラクター間 の関係 エンディング エンディング エンディング キャラクター 成長 面白いシーン数 赤髪の白雪姫(ネタバレOK) なし あり なし なし あり あり
  44. 44. 面白さの値と面白いシーン数の関係 ネタバレNG作品(GIANT KILLING) -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 0 1 2 3 4 5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 面白さの値 面白いシーン数 面白さの値と面白いシーン数が逆相関
  45. 45. 面白さの値と面白いシーン数の関係 ネタバレOK作品(赤髪の白雪姫) 面白さの値 面白いシーン数 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 0 1 2 3 4 5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 面白さの値と面白いシーン数が逆相関
  46. 46. OCR LI いい音だを ゼンに会って 1織にい る嚇で ーフん ヴつと 加舶加加鵬 JJI且1 い叫痢 し」 ONLINE OCR _鱒 慣のと 薔れ咆搬っ疋 泄ウに肩鱗う Tesseract 音だな うん オロ 知って しまった ゼンに会って 一緒にいる中で ずっと 途切れなかった ゼンに向かう 気持ちの 中に まだ M+ f 見つけていない 感情があった ゼン ゼンのことが 好きです SAS Vision API

×