VTuber推薦のためのオノマトペを使ったVTuberの印象推定について

抄録

近年VTuber（バーチャルYouTuber）の人気は増しており，VTuberの人数は2万人を超えた．多くのVTuberがいる一方で，好みのVTuberを探す方法は少なく，VTuber推薦の研究が必要である．しかし，動画内容を考慮した動画推薦の研究は少ない．また，VTuberの文化的研究は多いが，データから分析した研究は少なく，VTuberの動画データを分析したものはない．本研究は，VTuber動画の印象分析を行った初めての研究である．まず，印象データセットの構築のために，798名のVTuberの自己紹介動画に対して，オノマトペと日本語版 Ten Item Personality Inventory（TIPI-J）を用いてアノテーションを行い，オノマトペとTIPI-JからVTuberの印象ベクトルを計算した．その後，パーソナリティ推定の既存研究を参考に，VTuberの画像と音声特徴から，印象ベクトルを推定するモデルを構築した．目標の精度には及ばなかったが，VTuberの印象推定にはマルチモーダル情報を使う必要があることなどが示唆された．