GMMを用いた視注率の近似表現

摘要

テレビを見ている時や，街を歩いている時など誰もがー度は目にしたことがあるほど，「広告」というものは私たちの生活と密接にある.その「広告」本来の目的は，人々に見てもらい，興味を持ってもらうことで商品の購買意欲を促すことである.しかし，前提として「広告」は人の目に止まり，注意して見られているのであろうか.そして，宣伝効果は本当にあるのであろうか.「広告」の有用性に関する研究は，数多くされ，様々な手法が提案されている.しかし，テレビ広告のようなマス広告の場合，広告の宣伝効果を測定することは，その他のマーケティング変数と比較すると困難であると言われている.テレビを見ているとよく耳にする「視聴率」という言葉があるが，過去にも，視聴率調査をもとにした当該商品の売り上げに与える影響を分析し，実験的に観測可能なプロモーションを行った結果をもとに，プロモーション効果を測定することが行われてきた.しかし「視聴率」というデータを用いて本当に広告の有用性を図ることができるのだろうか.視聴率調査を行っているビデオリサーチ社によると，サンプル数は関東地区1600万世帯のうち調査しているのは600世帯だけであるという.サンプル数が少ないという問題点もあるが，そもそも「視聴率」とはテレビ自体を見ていなくて，テレビが付いている際にそのテレビを視聴されているとみなされ，「視聴率」として数字が打ち出される.これらの問題点から信憑性が高いと言い切ることができない.そこで，著者らは「視聴率」ではなく広告の効果を測定するような一つの指標が必要であると考えた.本研究では，広告に注意が集まることが宣伝効果につながるという仮定のもと，映像中の広告がどれだけ見られているのかを定量化する「視注率」（図1)という新しい概念が宣伝効果を測る指標になると考えた.本稿では，本来教師なし学習におけるクラスタリングに用いられるガウス混合モデル(Gaussian Mixture Model(GMM))に着目し，これを用いてデータ量の大幅な削減を可能とする視注率の近似表現手法を提案し，その近似視注率分布を用いた動画中の広告の定量化に取り組む.