As the ubiquitous environment is taking root, there are calls for services that deliver content appropriate for the individual user's personal interests and preferences. Services are already being provided that deduce the interests or preferences of the user by analyzing his or her log data and provide content appropriate for his or her physical/mental/emotional state. A method of deducing the state of mind of the user has been proposed, which analyzes pictographic characters in emails sent by mobile phones. In this paper, we attempt to improve the accuracy of state-of-mind deduction by analyzing not only pictographic characters but also emoticons that many people use to express their feelings explicitly in mobile phone emails. We have developed an algorithm for extracting state-of-mind elements associated with each pictographic character or emoticon, and defining it with vector values of these elements. And state-of-mind vectors are registered in state-of-mind databases. We have developed a prototype system, and verified the effectiveness of the algorithm by having a group of students send sample mails. Moreover, we propose a method of deducing the user's preference by analyzing pictographic characters in emails. Also we investigate the relativity of analyzed users state-of-mind and the music contents.%ユビキタス環境の進展と共に、個人の趣味噂好に応じたコンテンツ配信サービスが求められている。ユーザのログ情報を解析することで趣味噂好を解析し、個人に適合するコンテンツを推薦するサービスも提供されつつある。通話以外にも高度な機能が付加された携帯電話において殆どのユーザが利用しているメールに着目し、そこで多く利用されている絵文字を部分的に分析することで気分を推定する方式が提案されている。本稿ではそのシステムを拡張し、気分推定精度の向上を図るため、様々な感情表現に利用されている顔文字も含む複数メールからの気分推定法及び1つのメールに含まれる絵文字からユーザの趣味噂好を分析する手法を提案する。具体的には各絵文字・顔文字の表現する感情要素・嗜好要素とその強度を抽出し、各データべ-スに登録する。評価システムを試作し、収集したサンプルメールから提案方式の有効性を示す。また、分析したユーザの気分と音楽コンテンツとの関連性の調査を行った。
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