一般論文（査読有）
オンライン動画共有サービスにおける視聴者感情の推定
2025 年 32 巻 3 号 p. 770-799
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2025 年 32 巻 3 号 p. 770-799
近年のインターネットやスマートフォンの普及により，動画共有サービスに多くの人がアクセスするようになった．YouTube や TikTok に代表される動画共有サービスは，現代において様々な人の行動や選択に大きな影響力を持つようになっている．それにより動画共有サービスはビジネスやマーケティングの場としても活用されるようになった．視聴者が動画を閲覧することでどのような感情を得るかという情報は，視聴者とマーケターの両方において有益となる．本稿では，オンライン動画共有サービス上にアップロードされた動画に付けられたコメントから，動画の視聴者に引き起こされる感情の推定を行う手法を提案する．BERT 及び数種類の大規模言語モデル (LLM) を用い，動画コメントを利用した各モデルの感情推定に関する能力の違いを明らかにする．提案手法では，7 種類の感情の強さを成分とした 7 次元ベクトルにより感情を表現し，推定を行う．実験の結果，100 件のコメントを使用して精細な感情の強度を推定する場合には LLM が優位であることが分かった．また，10 件の少ないコメント件数から最も強い感情を推定する場合，BERT が高いスコアを示した．
