JP7349231B1 - Stream viewing analysis system, stream viewing analysis method and program - Google Patents
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Abstract
Translated fromJapanese
Description
Translated fromJapanese本発明は、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴を解析するストリーム視聴解析システムに関する。 The present invention relates to a stream viewing analysis system that analyzes viewing during broadcast stream transmission that transmits streams via broadcasting.
従来、この種の視聴履歴分析システムとしては、下記特許文献１に示すように、放送システムにおいて、テレビ受信機へのプログラムの送信により、視聴者データを用いて生成されたテレビ受信機の視聴者の視聴履歴データを入力とし、テレビ受信機の視聴者がターゲットとする視聴者属性又は嗜好を持つ確からしさを出力とする視聴推定モデルを構築するシステムが知られている。 Conventionally, as shown in Patent Document 1 below, this type of viewing history analysis system has been used in a broadcasting system to analyze the viewership of a television receiver, which is generated using viewer data, by transmitting a program to the television receiver. A system is known that constructs a viewing estimation model that takes as input viewing history data and outputs the probability that the viewer of the television receiver has the target viewer attributes or preferences.
かかる放送システムでは、視聴者の属性又は嗜好が一定の確からしさを有する場合には、それに合ったコンテンツをテレビ受信機に表示することが可能となるが、確からしさの不確実性を拭い去って、これを広く一般化することは困難であるという問題があった。 In such a broadcasting system, if the viewer's attributes or preferences have a certain degree of certainty, it is possible to display content that matches the viewer's attributes or preferences on the television receiver. , there was a problem that it was difficult to generalize this widely.
そこで、本発明は、視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができるストリーム視聴解析システムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a stream viewing analysis system that can be widely generalized and used regardless of the certainty of viewer attributes or preferences.
第１発明のストリーム視聴解析システムは、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴者の視聴を解析するストリーム視聴解析システムにおいて、
前記視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
前記センシングデータ取得部により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与部と、
前記属性付与部により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析部と、
前記視聴行動分析部の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド部と
を備え、
前記センシングデータ取得部が取得する前記センシングデータは、運動習慣が反映される前記視聴者のウェアラブルディバイスによるセンシングデータであって、前記属性付与部により付与される属性が健康意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析部は、前記属性付与部により健康意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して健康意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とする。A stream viewing analysis system according to a first aspect of the invention is a stream viewing analysis system that analyzes viewer viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting.
a sensing data acquisition unit that acquires sensing data related to the viewer;
an attribute assigning unit that assigns an attribute of the viewer from sensing data of the viewer acquired by the sensing data acquiring unit;
a viewing behavior analysis unit that analyzes viewing behavior of viewers to whom the attribute is assigned by the attribute assignment unit;
and a recommendation unit that makes recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis unit,
The sensing data acquired by the sensing data acquisition unit is sensing data from a wearable device of the viewer that reflects exercise habits, and the attribute assigned by the attribute assignment unit is an attribute related to health consciousness.
The viewing behavior analysis unit creates a population having a common attributerelated to health awareness among the viewers to whom the attributerelated to health awareness has been assigned by the attribute assignment unit, and analyzes the viewing behavior of the population. It is characterized by
第１発明のストリーム視聴解析システムによれば、視聴者に関連するセンシングデータを取得し、取得した視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与し、属性が共通する視聴者の視聴行動を分析することで、視聴者の属性又は嗜好の確からしさの次元を超えてこれを一般化することができる。 According to the stream viewing analysis system of the first invention, sensing data related to a viewer is acquired, an attribute of the viewer is assigned from the acquired sensing data of the viewer, and viewing behavior of viewers with common attributes is calculated. The analysis allows this to be generalized beyond the dimension of certainty of viewer attributes or preferences.
そして、一般化されたかかる視聴行動の分析結果に基づいてレコメンドを行うことで、実際に各種レコメンドに用いることができる。 Then, by making recommendations based on the generalized analysis results of viewing behavior, it can actually be used for various recommendations.
このように、第１発明のストリーム視聴解析システムによれば、視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができる。 In this way, according to the stream viewing analysis system of the first invention, it can be widely generalized and used regardless of the certainty of the viewer's attributes or preferences.
ここで、第１発明のストリーム視聴解析システムによれば、運動習慣や健康意識など視聴者の属性が反映され得るウェアラブルディバイスから直接または間接（例えば、サーバ経由）に取得したセンシングデータを用いる場合が好適である。Here, according to the stream viewing analysis system of thefirst invention, sensing data obtained directly or indirectly (for example, via a server) from a wearable device that can reflect viewer attributes such as exercise habits and health consciousness may be used. suitable.
ウェアラブルディバイスには、例えば、万歩計（登録商標）・脈拍計・血圧計などのヘルスケアディバイスも含まれ、視聴者の運動習慣や健康意識など視聴者の属性を反映させることができる。 Wearable devices include, for example, healthcare devices such as pedometers (registered trademarks), pulse monitors, and blood pressure monitors, and can reflect the viewer's attributes such as the viewer's exercise habits and health consciousness.
このように、第１発明のストリーム視聴解析システムによれば、実際に視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができる。In this way, according to the stream viewing analysis system of thefirst invention, it can be widely generalized and used beyond the certainty of the viewer's attributes or preferences.
第２発明のストリーム視聴解析システムは、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴者の視聴を解析するストリーム視聴解析システムにおいて、
前記視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
前記センシングデータ取得部により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与部と、
前記属性付与部により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析部と、
前記視聴行動分析部の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド部と
を備え、
前記センシングデータ取得部が取得する前記センシングデータは、前記視聴者が使用する乗物によるセンシングデータであって、前記属性付与部により付与される属性が安全意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析部は、前記属性付与部により安全意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して安全意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とする。A stream viewing analysis system according to asecond aspectof the invention is a stream viewing analysis system that analyzes viewer viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting.
a sensing data acquisition unit that acquires sensing data related to the viewer;
an attribute assigning unit that assigns an attribute of the viewer from sensing data of the viewer acquired by the sensing data acquiring unit;
a viewing behavior analysis unit that analyzes viewing behavior of viewers to whom the attribute is assigned by the attribute assignment unit;
a recommendation section that makes recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis section;
Equipped with
The sensing data acquired by the sensing data acquisition unit is sensing data from a vehicle used by the viewer, and the attribute assigned by the attribute assignment unit is an attribute related to safety awareness,
The viewing behavior analysis unit creates a population having a common attribute related to safety awareness among the viewers to whom the attribute related to safety awareness has been assigned by the attribute assignment unit, and analyzes the viewing behavior of the population. It is characterized by
ここで、第２発明のストリーム視聴解析システムによれば、視聴者の属性が反映され得る乗物から直接または間接（例えば、サーバ経由）に取得したセンシングデータを用いる場合が好適である。Here, according to the stream viewing analysis system of thesecond invention, it is preferable to use sensing data obtained directly or indirectly (for example, via a server) from a vehicle that can reflect the viewer's attributes.
乗物には、例えば、車（自家用車）・二輪車・自転車なども含まれ、視聴者の安全意識、運転嗜好、利用時間、運転傾向のほか、疲労度など視聴者の属性を反映させることができる。 Vehicles include, for example, cars (private cars), motorcycles, bicycles, etc., and it is possible to reflect the viewer's attributes such as the viewer's safety awareness, driving preference, usage time, driving tendency, and fatigue level. .
このように、第２発明のストリーム視聴解析システムによれば、実際に視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができる。In this way, according to the stream viewing analysis system of thesecond aspect of the invention, it can be widely generalized and used beyond the certainty of the viewer's attributes or preferences.
第３発明のストリーム視聴解析システムは、第１または第２発明において、
前記視聴行動分析部は、前記視聴者の視聴傾向を示すヒートマップにより分析を行うことを特徴とする。A stream viewing analysis system according to athird aspect of the invention includes, in the firstor second aspect,
The viewing behavior analysis unit is characterized in that it performs analysis using a heat map showing the viewing tendency of the viewer.
第３発明のストリーム視聴解析システムによれば、視聴行動分析として、視聴傾向（視聴頻度）を示すヒートマップ分析を行うことができる。例えば、チャンネル、曜日、時間帯でヒートマップ分析を行えば、同じ属性を有する人たちがよく視聴するチャンネル、曜日、時間帯を抽出することができる。According to the stream viewing analysis system of thethird aspect of the invention, heat map analysis indicating viewing trends (viewing frequency) can be performed as viewing behavior analysis. For example, by performing heat map analysis on channels, days of the week, and time slots, it is possible to extract channels, days of the week, and time slots that people with the same attributes often watch.
このように、第３発明のストリーム視聴解析システムによれば、多角的に視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して、実際に行動分析に用いることができる。In this way, according to the stream viewing analysis system of thethird aspect of the invention, it is possible to widely generalize the attributes or preferences of the viewer from various angles beyond the certainty, and actually use them for behavior analysis.
第４発明のストリーム視聴解析システムは、第３発明において、
前記レコメンド部は、前記視聴行動分析部による前記ヒートマップの分析結果に基づいて、前記視聴者の属性に対応した広告の出稿先として視聴頻度の高い領域をレコメンドすることを特徴とする。A stream viewing analysis system according to afourth invention, in thethird invention,
The recommendation unit is characterized in that it recommends an area with a high viewing frequency as a destination for advertising corresponding to the viewer's attributes, based on the analysis result of the heat map by the viewing behavior analysis unit.
第４ストリーム視聴解析システムによれば、ヒートマップ分析の結果、例えば、特定の属性を有する人たちがよく視聴するチャンネル、曜日、時間帯を抽出することができ、抽出対象をその特定の属性に応じた広告の出稿先とすることができる。According to thefourth stream viewing analysis system, as a result of heat map analysis, it is possible to extract, for example, the channels, days of the week, and time slots that people with specific attributes often watch, and the extraction target can be adjusted to those specific attributes. You can place advertisements according to your needs.
このように、第４発明のストリーム視聴解析システムによれば、多角的に視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して、実際に行動分析に用いることができ、具体的に広告の出稿先をレコメンドすることができる。As described above, according to the stream viewing analysis system of thefourth invention, it is possible to widely generalize the viewer's attributes or preferences from various angles beyond the certainty of the viewer's attributes and preferences, and actually use it for behavior analysis. can recommend places to place ads.
第５発明のストリーム視聴解析方法は、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴を解析するストリーム視聴解析方法において、
視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得工程と、
前記センシングデータ取得工程により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与工程と、
前記属性付与工程により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析工程と、
前記視聴行動分析工程の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド工程と
が実行され、
前記センシングデータ取得工程により取得される前記センシングデータは、運動習慣が反映される前記視聴者のウェアラブルディバイスによるセンシングデータであって、前記属性付与工程により付与される属性が健康意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析工程は、前記属性付与工程により健康意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して健康意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とする。
第６発明のストリーム視聴解析方法は、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴を解析するストリーム視聴解析方法において、
視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得工程と、
前記センシングデータ取得工程により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与工程と、
前記属性付与工程により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析工程と、
前記視聴行動分析工程の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド工程と
が実行され、
前記センシングデータ取得工程により取得される前記センシングデータは、前記視聴者が使用する乗物によるセンシングデータであって、前記属性付与工程により付与される属性が安全意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析工程は、前記属性付与工程により安全意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して安全意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とする。A stream viewing analysis method according to afifth aspect of the invention is a stream viewing analysis method for analyzing viewing in broadcast stream transmission in which a stream is transmitted via broadcasting.
a sensing data acquisition step of acquiring sensing data related to the viewer;
an attribute assignment step of assigning an attribute of the viewer from the sensing data of the viewer acquired in the sensing data acquisition step;
a viewing behavior analysis step of analyzing the viewing behavior of the viewers to whom the attributes have been assigned in the attribute assignment step;
a recommendation step of making a recommendation based on the analysis result of the viewing behavior analysis step;
The sensing data acquired in the sensing data acquisition step is sensing data from a wearable device of the viewer that reflects exercise habits, and the attribute imparted in the attribute imparting step is an attribute related to health consciousness. ,
In the viewing behavior analysis step, a population is created in which an attributerelated to health awareness is common to the viewers to whom the attributerelated to health awareness has been assigned in the attribute assignment step, and viewing behavior is analyzed for the population. It is characterized by
A stream viewing analysis method according to a sixth aspect of the present invention is a stream viewing analysis method for analyzing viewing in broadcast stream transmission in which a stream is transmitted via broadcasting.
a sensing data acquisition step of acquiring sensing data related to the viewer;
an attribute assignment step of assigning an attribute of the viewer from the sensing data of the viewer acquired in the sensing data acquisition step;
a viewing behavior analysis step of analyzing the viewing behavior of the viewers to whom the attributes have been assigned in the attribute assignment step;
a recommendation step of making recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis step;
is executed,
The sensing data acquired in the sensing data acquisition step is sensing data from a vehicle used by the viewer, and the attribute imparted in the attribute imparting step is an attribute related to safety awareness,
In the viewing behavior analysis step, a population is created in which an attribute related to safety awareness is common to the viewers to whom the attribute related to safety awareness has been assigned in the attribute assignment step, and viewing behavior is analyzed for the population. It is characterized by
第５または第６発明のストリーム視聴解析方法によれば、視聴者に関連するセンシングデータを取得し、取得した視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与し、属性が共通する視聴者の視聴行動を分析することで、視聴者の属性又は嗜好の確からしさの次元を超えてこれを一般化することができる。According to the stream viewing analysis method of thefifth or sixth aspect of the invention, sensing data related to a viewer is acquired, an attribute of the viewer is assigned from the acquired sensing data of the viewer, and a viewer with the same attributes is By analyzing viewing behavior, this can be generalized beyond the dimension of certainty of viewer attributes or preferences.
そして、一般化されたかかる視聴行動の分析結果に基づいてレコメンドを行うことで、実際に各種レコメンドに用いることができる。 Then, by making recommendations based on the generalized analysis results of viewing behavior, it can actually be used for various recommendations.
このように、第５または第６発明のストリーム視聴解析方法によれば、視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができる。In this way, according to the stream viewing analysis method of thefifth or sixth invention, it can be widely generalized and used regardless of the certainty of the viewer's attributes or preferences.
第７発明のプログラムは、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴を解析するプログラムであって、
コンピュータに、
視聴者に関連するセンシングデータを取得させ、
取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与させ、
属性が付与された視聴者について視聴行動を分析させ、
視聴行動の分析結果に基づくレコメンドを行わせるプログラムであって、
取得される前記センシングデータは、運動習慣が反映される前記視聴者のウェアラブルディバイスによるセンシングデータであって、付与される属性が健康意識に関する属性であって、
視聴行動の分析は、健康意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して健康意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とする。
第８発明のプログラムは、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴を解析するプログラムであって、
コンピュータに、
視聴者に関連するセンシングデータを取得させ、
取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与させ、
属性が付与された視聴者について視聴行動を分析させ、
視聴行動の分析結果に基づくレコメンドを行わせるプログラムであって、
取得される前記センシングデータは、前記視聴者が使用する乗物によるセンシングデータであって、付与される属性が安全意識に関する属性であって、
視聴行動の分析は、安全意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して安全意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とする。A program according to aseventh aspect of the invention is a program for analyzing viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting,
to the computer,
Obtain sensing data related to the viewer,
assigning attributes of the viewer from the acquired sensing data of the viewer;
Analyze the viewing behavior of viewers assigned attributes,
A program that makes recommendations based on analysis results of viewing behavior,
The acquired sensing data is sensing data from a wearable device of the viewer that reflects exercise habits, and the attribute given is an attribute related to health consciousness,
The analysis of viewing behavior is characterized in that a population is created in which an attributerelated to health awareness is common to the viewers to whom attributesrelated to health awareness are assigned, and viewing behavior is analyzed for this population.
A program according to an eighth aspect of the invention is a program for analyzing viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting,
to the computer,
Obtain sensing data related to the viewer,
assigning attributes of the viewer from the acquired sensing data of the viewer;
Analyze the viewing behavior of viewers assigned attributes,
A program that makes recommendations based on analysis results of viewing behavior,
The acquired sensing data is sensing data from a vehicle used by the viewer, and the attribute assigned is an attribute related to safety awareness,
The analysis of viewing behavior is characterized in that a population is created in which an attribute related to safety awareness is common to the viewers to whom attributes related to safety awareness are assigned, and viewing behavior is analyzed for this population.
第７または８発明のプログラムによれば、視聴者に関連するセンシングデータを取得し、取得した視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与し、属性が共通する視聴者の視聴行動を分析することで、視聴者の属性又は嗜好の確からしさの次元を超えてこれを一般化することができる。According to the program of theseventh or eighth invention, sensing data related to a viewer is acquired, an attribute of the viewer is assigned from the acquired sensing data of the viewer, and viewing behavior of viewers having common attributes is analyzed. By doing so, it is possible to generalize this beyond the dimension of certainty of viewer attributes or preferences.
そして、一般化されたかかる視聴行動の分析結果に基づいてレコメンドを行うことで、実際に各種レコメンドに用いることができる。 Then, by making recommendations based on the generalized analysis results of viewing behavior, it can actually be used for various recommendations.
このように、第７または８発明のプログラムによれば、視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができる。In this way, according to the program of theseventh or eighth invention, it can be widely generalized and used regardless of the certainty of the viewer's attributes or preferences.
図１に示すように、本実施形態のストリーム視聴解析システムは、
本実施形態のストリーム視聴解析システム１は、放送を介してストリームを送信する放送ストリーム送信における視聴者の視聴を解析するストリーム視聴解析システムであって、センシングデータ取得部１０と、属性付与部２０と、視聴行動分析部３０と、レコメンド部４０とを備える。As shown in FIG. 1, the stream viewing analysis system of this embodiment is
The stream viewing analysis system 1 of the present embodiment is a stream viewing analysis system that analyzes viewing by viewers in broadcast stream transmission that transmits streams via broadcasting, and includes a sensing
センシングデータ取得部１０は、センシングディバイス１００から視聴者に関連するセンシングデータを取得する。 The sensing
具体的に、センシングデータ取得部１０は、センシングディバイス１００であるウェアラブルディバイス（ヘルスケアディバイス含む）１０１、使用機器（通信機器含む）１０２、乗物１０３によるセンシングデータを取得する。 Specifically, the sensing
属性付与部２０は、センシングデータ取得部１０により取得した視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する。 The
なお、属性付与部２０による処理の詳細は後述する。 Note that details of the processing by the
視聴行動分析部３０は、属性付与部２０により属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する。 The viewing
具体的に、視聴行動分析部３０は、ＴＶ放送局３００から送信された放送ストリームを受信する受信機３１０により再生されたストリームを識別判定することにより生成される、いわゆる視聴履歴（視聴ログ）を取得し、取得した視聴履歴（視聴ログ）から視聴状況を分析する。視聴ログは、どの視聴者が見たログなのかを識別して分析に用いるために、ユーザＩＤを確定的にもしくは、推定的に付加することができる。分析の一例として、視聴行動分析部３０は、視聴者の視聴傾向を示すヒートマップにより分析を実行する。さらに、どのコンテンツ(番組や広告)に接触したかを分析することができる。 Specifically, the viewing
なお、視聴行動分析部３０による視聴状況の分析の詳細は後述する。 Note that details of the analysis of the viewing situation by the viewing
レコメンド部４０は、視聴行動分析部３０の分析結果に基づく各種レコメンドを行う。一例として、レコメンド部４０は、視聴行動分析部３０によるヒートマップの分析結果に基づいて、視聴者の属性に対応した広告の出稿先として視聴頻度の高い領域をレコメンドする。 The
なお、レコメンド部４０によるレコメンド内容の詳細は後述する。 Note that the details of the recommendation by the
以上が本実施形態のストリーム視聴解析システムの構成である。なお、以上の構成において、センシングデータ取得部１０と、属性付与部２０と、視聴行動分析部３０と、レコメンド部４０との各処理部は、それぞれ例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のハードウェアにより構成され、後述する各種処理を実行するプログラムをメモリ（不図示）に記憶保持し、そのプログラムを実行することにより、各種処理を実行するための演算装置（シーケンサ）として機能する。 The above is the configuration of the stream viewing analysis system of this embodiment. In addition, in the above configuration, each processing unit of the sensing
また、本実施形態のストリーム視聴解析システムは、センシングデータ取得部１０と、属性付与部２０と、視聴行動分析部３０と、レコメンド部４０とを同一システム（同一サーバ）内構成したが、これに限定されるものでなく、これらの処理部１０～５０の一部または全部を他のシステム（外部サーバ）内に構成してもよい。 Furthermore, in the stream viewing analysis system of this embodiment, the sensing
次に、ストリーム視聴解析システム１による処理内容、すなわち、属性付与部２０、視聴行動分析部３０による視聴状況の分析およびレコメンド部４０によりレコメンド内容の詳細を説明する。 Next, details of the processing by the stream viewing analysis system 1, that is, the analysis of the viewing situation by the
まず、属性付与部２０は、センシングディバイスによるセンシングデータから視聴者の属性を付与する。 First, the
ここで、属性は、センシングディバイスのセンシングデータのほか、該データに付与されたユーザＩＤから特定されるユーザの年齢（年代）、性別、身長、体重なども加味して付与されてもよい。 Here, the attributes may be assigned in addition to the sensing data of the sensing device, taking into account the age (age), gender, height, weight, etc. of the user specified from the user ID assigned to the data.
例えば、センシングディバイスが、ウェアラブルディバイス（ヘルスケアディバイス）である万歩計の場合には、センシングデータである歩行している時間、時刻、歩行している距離、速度、 歩数、現在位置から、消費カロリー、歩行習慣、健康意識度、健康志向度、健康度、経年変化傾向のほか、居住エリア、行動エリアも推定される。 For example, if the sensing device is a pedometer, which is a wearable device (health care device), consumption can be calculated from the sensing data such as walking time, time, walking distance, speed, number of steps, and current location. In addition to calories, walking habits, health awareness level, health orientation level, health level, and aging trends, living area and activity area are also estimated.
また、具体的に、歩行習慣程度： 高/中/低、健康意識度：高/中/低 (平均よりも負荷をかけて、実施しているか)、健康志向度：高/中/低 (歩くのが好きかきらいか)、健康度：高/中/低 (からだが 丈夫か)などの指標が得られる。 In addition, specifically, the degree of walking habit: high/medium/low, the degree of health awareness: high/medium/low (are you doing it with more effort than average?), the degree of health consciousness: high/medium/low ( You can get indicators such as whether you like walking (do you like walking), health level: high/medium/low (do you have a strong body), etc.
センシングディバイスとして、ウェアラブルディバイス以外でも、使用機器であるヘッドマウントディスプレイのセンシングデータから、３Ｄ嗜好度、疲労度、不快度、利用時間を推定し、ゲーム、レジャー、旅行、購買、学習、在宅グッズ、リラクゼーションといった属性を付与することができる。 As a sensing device, in addition to wearable devices, the 3D preference level, fatigue level, discomfort level, and usage time are estimated from the sensing data of the head-mounted display used, and it can be used for games, leisure, travel, purchasing, learning, home goods, etc. Attributes such as relaxation can be given.
また、センシングディバイスとして、乗物である車のセンシングデータから、安全意識度、運転嗜好度、運転安全度、疲労度、車の利用時間、時間帯、、傾向、位置情報を推定し、広告：レジャー、 ドライブ、 カー用品、リラクゼーション、保険、旅行といった属性を付与することができる。例えば車に取り付けられたＧＰＳにより、車の移動を取得し、利用時間、時刻、居住エリア・利用エリア・利用道路・行先として店舗、レジャー施設などの位置情報を推定できる。また、例えば加速度センサにより、急発進、急ブレーキの有無、一時停止箇所での実施状況や制限速度道路での走行速度を取得し、安全意識の推定ができる。また、車種の情報から、趣味嗜好やユーザの収入、家族構成を推定することもできる。
これらのセンシングデータと視聴ログは、セキュリティを保持しながら、ユーザＩＤをもとに関連付けすることもできる。In addition, as a sensing device, we estimate safety awareness, driving preference, driving safety, fatigue, car usage time, time of day, trends, and location information from the sensing data of cars, which are vehicles.Advertising: Leisure , Drive, Car Supplies, Relaxation, Insurance, Travel, and other attributes can be added. For example, using a GPS installed in a car, it is possible to obtain the movement of the car and estimate the time of use, time of use, residential area, area of use, roads used, and location information of stores, leisure facilities, etc. as destinations. Furthermore, for example, an acceleration sensor can be used to obtain information on sudden starts, the presence or absence of sudden braking, the implementation status at temporary stops, and the driving speed on speed-limited roads, thereby making it possible to estimate safety awareness. Furthermore, the user's hobbies and preferences, income, and family structure can also be estimated from the information on the car model.
These sensing data and viewing logs can also be associated based on a user ID while maintaining security.
また、属性付与部２０は、以下のデータフュージョン（データ連携）により属性を付与してもよい。 Further, the
例えば、各種アンケート調査などにより得られる生活者データ（生活者属性情報）と、センシングデータに紐づけされているユーザ情報とのデータフュージョン（データ連携）により、以下のような属性情報を得ることができる。 For example, the following attribute information can be obtained by data fusion (data linkage) between consumer data (consumer attribute information) obtained through various questionnaire surveys and user information linked to sensing data. can.
＜ペルソナ像描写目線＞
・日常生活意識の俯瞰
・趣味・レジャー活動
・自由時間の過ごし方
・よく見るテレビ番組や動画ジャンル<Persona image depiction perspective>
・An overview of your daily life consciousness ・Hobbies ・Leisure activities ・How you spend your free time ・Television programs and video genres you often watch
＜マーケティング活用目線＞
・商品関与
・各メディア（テレビ・デジタル・その他）利用実態
・情報・購買意識<Marketing utilization perspective>
・Product involvement
・Actual status of use of each media (TV, digital, etc.), information, and purchasing awareness
＜コミュニケーション目線＞
・広告への反応や意識特性
・各メディアで期待できる態度変容の推計
・広告出稿による接触実態把握<Communication perspective>
・Reactions to advertisements and consciousness characteristics ・Estimation of attitude changes that can be expected in each media ・Understanding actual contact status through advertisement placement
次に、視聴行動分析部３０は、例えば、属性が共通する母集団を作成し、その母集団について、視聴傾向（視聴頻度）を示すヒートマップにより分析を行う。具体的に、視聴行動分析部３０は、ヒートマップ分析により、例えば、同じ属性を有する人たちが放送においてよく視聴するチャンネル、曜日、時間帯を頻度の高い領域として抽出する。 Next, the viewing
次いで、レコメンド部４０は、ヒートマップの分析結果に基づいて、属性が共通する母集団の属性に対応した広告の出稿先として視聴傾向（視聴頻度）の高い領域（チャンネル、曜日、時間帯）をレコメンドする。レコメンドは、放送されるエリアが考慮されてもよい。 Next, based on the heat map analysis results, the
また、レコメンド部４０は、視聴傾向（視聴頻度）の高い領域（チャンネル、曜日、時間帯）を放送ストリーム送信におけるストリーム編成（配信編成）としてレコメンドする。 Furthermore, the
なお、レコメンド部４０は、視聴傾向に応じた領域であれば、必ずしも視聴頻度の高い領域（チャンネル、曜日、時間帯）に限らず、視聴頻度自体は高くないが、視聴頻度の変動が少ない（根強いファンがいる）領域（チャンネル、曜日、時間帯）をレコメンドしてもよい。 Note that the
これにより、インターネット関連サービスの利用履歴に基づいて確かな属性を付与し、付与した属性が共通する母集団の放送における視聴者行動分析から、放送ストリーム送信におけるストリーム編成のレコメンドを行うことができる。 As a result, reliable attributes can be assigned based on the usage history of Internet-related services, and stream organization recommendations for broadcast stream transmission can be made based on viewer behavior analysis in broadcasts of populations that share the assigned attributes.
さらに、ＣＭなどの広告の取引を行う広告枠取引システム３２０を介して、レコメンド部４０により広告購入者や広告購入希望者に対する各種レコメンドが実行されてもよい。 Further, the
以上詳しく説明したように本実施形態のストリーム視聴解析システムによれば、視聴者の属性又は嗜好の確からしさを超えてこれを広く一般化して用いることができる。 As described above in detail, the stream viewing analysis system of this embodiment can be widely generalized and used regardless of the certainty of viewer attributes or preferences.
さらに、センシングデータをもとに付与した属性と、視聴ログをもとに視聴者が接触したコンテンツから、例えば旅番組やツアーＣＭに接触した場合、視聴者に対して、ドライブの行き先や、散策を楽しめる公園をレコメンドしてもよい。 Furthermore, based on the attributes assigned based on the sensing data and the content that the viewer has interacted with based on the viewing log, for example, if the viewer comes into contact with a travel program or tour commercial, the viewer is given information on the destination for a drive or a walk. You can also recommend parks where you can enjoy.
なお、本実施形態では、視聴動向分析に際して、属性が共通する母集団を作成しているが、これに限定されるものではなく、母集団の作成を適宜省略してもよい。 Note that in this embodiment, when analyzing viewing trends, a population with common attributes is created, but the invention is not limited to this, and creation of a population may be omitted as appropriate.
また、本実施形態では、属性が共通する母集団の放送における視聴者行動分析を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、放送ストリームに加えて又は代えてＩＰストリームの視聴履歴を用いて視聴者行動分析を行ってもよい。さらに、ＩＰ送信に代えて、ＶＯＤ送信であってもよい。また、放送メディアに限らず、音声メディアや、Ｗｅｂメディアであってもよい。 Further, in this embodiment, a case has been described in which viewer behavior analysis is performed in broadcasting of a population with common attributes, but the present invention is not limited to this, and the viewing history of IP streams can be used in addition to or instead of broadcast streams. Viewer behavior analysis may be performed using Furthermore, VOD transmission may be used instead of IP transmission. Furthermore, the media is not limited to broadcast media, and may be audio media or web media.
１…ストリーム視聴解析システム、１０…センシングデータ取得部、２０…属性付与部、３０…視聴行動分析部、４０…レコメンド部、１００…センシングディバイス、１０１…ウェアラブルディバイス、１０２…使用機器・通信機器、１０３…乗物、３００…ＴＶ放送局、３１０…受信機、３２０…広告枠取引システム。 1...Stream viewing analysis system, 10...Sensing data acquisition unit, 20...Attribute assignment unit, 30...Viewing behavior analysis unit, 40...Recommendation unit, 100...Sensing device, 101...Wearable device, 102...Used equipment/communication equipment, 103...Vehicle, 300...TV broadcasting station, 310...Receiver, 320...Advertisement space trading system.
Claims (8)
Translated fromJapanese前記視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
前記センシングデータ取得部により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与部と、
前記属性付与部により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析部と、
前記視聴行動分析部の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド部と
を備え、
前記センシングデータ取得部が取得する前記センシングデータは、運動習慣が反映される前記視聴者のウェアラブルディバイスによるセンシングデータであって、前記属性付与部により付与される属性が健康意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析部は、前記属性付与部により健康意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して健康意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とするストリーム視聴解析システム。In a stream viewing analysis system that analyzes viewer viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting,
a sensing data acquisition unit that acquires sensing data related to the viewer;
an attribute assigning unit that assigns an attribute of the viewer from sensing data of the viewer acquired by the sensing data acquiring unit;
a viewing behavior analysis unit that analyzes viewing behavior of viewers to whom the attribute is assigned by the attribute assignment unit;
and a recommendation unit that makes recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis unit,
The sensing data acquired by the sensing data acquisition unit is sensing data from a wearable device of the viewer that reflects exercise habits, and the attribute assigned by the attribute assignment unit is an attribute related to health consciousness.
The viewing behavior analysis unit creates a population having a common attributerelated to health awareness among the viewers to whom the attributerelated to health awareness has been assigned by the attribute assignment unit, and analyzes the viewing behavior of the population. A stream viewing analysis system featuring:
前記視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
前記センシングデータ取得部により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与部と、
前記属性付与部により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析部と、
前記視聴行動分析部の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド部と
を備え、
前記センシングデータ取得部が取得する前記センシングデータは、前記視聴者が使用する乗物によるセンシングデータであって、前記属性付与部により付与される属性が安全意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析部は、前記属性付与部により安全意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して安全意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とするストリーム視聴解析システム。In a stream viewing analysis system that analyzes viewer viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting,
a sensing data acquisition unit that acquires sensing data related to the viewer;
an attribute assigning unit that assigns an attribute of the viewer from sensing data of the viewer acquired by the sensing data acquiring unit;
a viewing behavior analysis unit that analyzes viewing behavior of viewers to whom the attribute is assigned by the attribute assignment unit;
a recommendation section that makes recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis section;
Equipped with
The sensing data acquired by the sensing data acquisition unit is sensing data from a vehicle used by the viewer, and the attribute assigned by the attribute assignment unit is an attribute related to safety awareness,
The viewing behavior analysis unit creates a population having a common attribute related to safety awareness among the viewers to whom the attribute related to safety awareness has been assigned by the attribute assignment unit, and analyzes the viewing behavior of the population. A stream viewing analysis systemfeaturing :
前記視聴行動分析部は、前記視聴者の視聴傾向を示すヒートマップにより分析を行うことを特徴とするストリーム視聴解析システム。The stream viewing analysis system according to claim 1or 2 ,
The stream viewing analysis system is characterized in that the viewing behavior analysis unit performs analysis using a heat map showing the viewing tendency of the viewer .
前記レコメンド部は、前記視聴行動分析部による前記ヒートマップの分析結果に基づいて、前記視聴者の属性に対応した広告の出稿先として視聴頻度の高い領域をレコメンドすることを特徴とするストリーム視聴解析システム。The stream viewing analysis system according to claim3 ,
The stream viewing analysis is characterized in that the recommendation unit recommends a frequently viewed area as a destination for advertising corresponding to the viewer's attributes based on the analysis result of the heat map by the viewing behavior analysis unit. system.
視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得工程と、
前記センシングデータ取得工程により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与工程と、
前記属性付与工程により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析工程と、
前記視聴行動分析工程の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド工程と
が実行され、
前記センシングデータ取得工程により取得される前記センシングデータは、運動習慣が反映される前記視聴者のウェアラブルディバイスによるセンシングデータであって、前記属性付与工程により付与される属性が健康意識に関する属性であって、
前記視聴行動分析工程は、前記属性付与工程により健康意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して健康意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とするストリーム視聴解析方法。In a stream viewing analysis method for analyzing viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting,
a sensing data acquisition step of acquiring sensing data related to the viewer;
an attribute assignment step of assigning an attribute of the viewer from the sensing data of the viewer acquired in the sensing data acquisition step;
a viewing behavior analysis step of analyzing the viewing behavior of the viewers to whom the attributes have been assigned in the attribute assignment step;
a recommendation step of making recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis step;
is executed,
The sensing data acquired in the sensing data acquisition step is sensing data from a wearable device of the viewer that reflects exercise habits, and the attribute imparted in the attribute imparting step is an attribute related to health consciousness. ,
In the viewing behavior analysis step, a population is created in which an attribute related to health awareness is common to the viewers to whom the attribute related to health awareness has been assigned in the attribute assignment step, and viewing behavior is analyzed for the population. A stream viewing analysis method featuring.
視聴者に関連するセンシングデータを取得するセンシングデータ取得工程と、 a sensing data acquisition step of acquiring sensing data related to the viewer;
前記センシングデータ取得工程により取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与する属性付与工程と、 an attribute assignment step of assigning an attribute of the viewer from the sensing data of the viewer acquired in the sensing data acquisition step;
前記属性付与工程により前記属性が付与された視聴者について視聴行動を分析する視聴行動分析工程と、 a viewing behavior analysis step of analyzing the viewing behavior of the viewers to whom the attributes have been assigned in the attribute assignment step;
前記視聴行動分析工程の分析結果に基づくレコメンドを行うレコメンド工程と a recommendation step of making recommendations based on the analysis results of the viewing behavior analysis step;
が実行され、is executed,
前記センシングデータ取得工程により取得される前記センシングデータは、前記視聴者が使用する乗物によるセンシングデータであって、前記属性付与工程により付与される属性が安全意識に関する属性であって、 The sensing data acquired in the sensing data acquisition step is sensing data from a vehicle used by the viewer, and the attribute imparted in the attribute imparting step is an attribute related to safety awareness,
前記視聴行動分析工程は、前記属性付与工程により安全意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して安全意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とするストリーム視聴解析方法。 In the viewing behavior analysis step, a population is created in which an attribute related to safety awareness is common to the viewers to whom the attribute related to safety awareness has been assigned in the attribute assignment step, and viewing behavior is analyzed for the population. A stream viewing analysis method characterized by:
コンピュータに、 to the computer,
視聴者に関連するセンシングデータを取得させ、 Obtain sensing data related to the viewer,
取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与させ、 assigning attributes of the viewer from the acquired sensing data of the viewer;
属性が付与された視聴者について視聴行動を分析させ、 Analyze the viewing behavior of viewers assigned attributes,
視聴行動の分析結果に基づくレコメンドを行わせるプログラムであって、 A program that makes recommendations based on analysis results of viewing behavior,
取得される前記センシングデータは、運動習慣が反映される前記視聴者のウェアラブルディバイスによるセンシングデータであって、付与される属性が健康意識に関する属性であって、 The acquired sensing data is sensing data from a wearable device of the viewer that reflects exercise habits, and the attribute given is an attribute related to health consciousness,
視聴行動の分析は、健康意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して健康意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とするプログラム。 The program is characterized in that the analysis of viewing behavior creates a population in which the attributes related to health awareness are common to the viewers to whom attributes related to health awareness are assigned, and analyzes the viewing behavior of the population.
コンピュータに、
視聴者に関連するセンシングデータを取得させ、
取得した前記視聴者のセンシングデータから該視聴者の属性を付与させ、
属性が付与された視聴者について視聴行動を分析させ、
視聴行動の分析結果に基づくレコメンドを行わせるプログラムであって、
取得される前記センシングデータは、前記視聴者が使用する乗物によるセンシングデータであって、付与される属性が安全意識に関する属性であって、
視聴行動の分析は、安全意識に関する属性が付与された前記視聴者に対して安全意識に関する属性が共通する母集団を作成し、その母集団について視聴行動の分析を行うことを特徴とするプログラム。A program that analyzes viewing in broadcast stream transmission that transmits a stream via broadcasting,
to the computer,
Obtain sensing data related to the viewer,
assigning attributes of the viewer from the acquired sensing data of the viewer;
Analyze the viewing behavior of viewers assigned attributes,
A program that makes recommendations based on analysis results of viewing behavior,
The acquired sensing data is sensing data from a vehicle used by the viewer, and the attribute assigned is an attribute related to safety awareness,
The program is characterized in that the analysis of viewing behavior creates a population in which the attributesrelated to safety awareness are common to the viewers to whom attributesrelated to safety awareness are assigned, and analyzes the viewing behavior of the population.
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