这次,本校数据科学学院白滨成希教授的论文刊登在有关计算智能和智能信息学的国际杂志《Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics》上。

本研究着眼于许多人日常使用的视频发布服务,并分析了观众对宣传视频(PV)的情感如何与观看意图联系在一起。特别是通过比较日本和新加坡的观众,我们揭示了文化背景对感受方式的影响。

研究要点

1.   人工智能的受众类型分类

我们利用人工智能技术之一的Fazi c-means集群分析了观众对PV的复杂情感反应。结果显示,观众可以分为“高评价”、“中评价”、“混合评价”、“低评价”四个不同特征的组合。通过这种分析,您可以确定哪些情绪的人更容易获得观看。

2.   观看欲望的关键是“喜悦”和“兴奋”

统计分析显示,观众所感受到的“喜悦(Joy)”和“兴奋(Excitement)”这两种积极情绪对之后的“想看”意愿产生了极大的影响。特别是“喜悦”的影响很大,表明这些情绪可以解释大约54%的收视意图波动。

3.   在感情的理解方式上发现文化差异

对71名日本学生和27名新加坡学生的回答进行了比较,发现情感反应中的文化差异。特别是在“喜悦”项目中,新加坡的学生在统计上比日本的学生有着明显的高评价(p<0.05),暗示了考虑到文化背景的宣传的重要性。

4.   研究的意义和未来的展望

本研究的成果为制定更有效的视频推广策略提供了实践启示。例如,根据目标国家和文化圈制作战略性地引出“喜悦”和“兴奋”等感情的影像,有可能最大限度地提高收视欲望。

今后,我们将通过更多样的国家、年龄层、流派的视频进行调查,以获得更通用性高的知识为目标。本校今后也将继续推进利用数据科学的力量解决人类社会各种课题的研究。

作者的评论

“如今,YouTube和Netflix等视频内容已经成为我们生活中不可或缺的一部分。其中,制作者想传达的作品的魅力,怎样才能影响观众呢。因为想用数据科学的力量阐明那个机制的想法,这个研究开始了。如果这次的成果能帮助跨越国界打动人们心灵的内容制作的话就太好了。本论文谁都可以免费阅览,请务必观看。”

论文信息

• 论文标题: An Analysis of Viewing Intentions for Promotional Videos Using Fuzzy c-Means Clustering: A Comparative Study Between Japan and Singapore
  (日译:使用法吉c-means集群分析宣传视频的观看意图:日本和新加坡的比较研究)
• 作者: Naruki Shirahama, Naofumi Nakaya, Kenji Moriya, Kazuhiro Koshi, Keiji Matsumoto, and Satoshi Watanabe
• 刊载杂志: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 29, No.4, pp.847-856
• 发行日期: 2025年7月20日
• DOI(论文链接): https://doi.org/10.20965/jaciii.2025.p0847

本论文刊登的《JACIII》是AI・计算智能领域的国际英文学术杂志,也收录在世界最大级别的摘录・引用文献数据库“Scopus”中。此外,期刊影响因素(期刊影响因素)被评为0.8(2024年)。本论文在开放式访问(CC BY-ND 4.0)上公开,任何人都可以免费阅读全文。

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