| 講演名 | 2020-09-09 On modelling viewer sentiment of social media videos for attractive computing カストナー マークアウレル(NII), 佐藤 真一(NII), |
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| 抄録(和) | An understanding of human perception and sentiment can help with multimedia tasks like video recommendations. Having a model of attraction of videos would be promising to find other related videos giving the viewer a similar sentiment. On social media platforms, the sentiment of videos can be a crucial factor for the popularity of a video and its similarity to others. In this research, we propose a framework to model the sentiment of social media videos by first analyzing the sentiment of its respective user comments. We decide a sentiment annotation for each video in our base video dataset through text sentiment analysis. From this, we train a model towards the prediction of viewer sentiment by analyzing audio-visual features. A preliminary study can show promising performance in predicting the comment sentiment annotations from audio-visual features. |
| 抄録(英) | An understanding of human perception and sentiment can help with multimedia tasks like video recommendations. Having a model of attraction of videos would be promising to find other related videos giving the viewer a similar sentiment. On social media platforms, the sentiment of videos can be a crucial factor for the popularity of a video and its similarity to others. In this research, we propose a framework to model the sentiment of social media videos by first analyzing the sentiment of its respective user comments. We decide a sentiment annotation for each video in our base video dataset through text sentiment analysis. From this, we train a model towards the prediction of viewer sentiment by analyzing audio-visual features. A preliminary study can show promising performance in predicting the comment sentiment annotations from audio-visual features. |
| キーワード(和) | Attractiveness computing / Video sentiment / Viewer impression / Social media |
| キーワード(英) | Attractiveness computing / Video sentiment / Viewer impression / Social media |
| 資料番号 | MVE2020-14 |
| 発行日 | 2020-09-01 (MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2020/9/8(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催（国士舘大学より変更） |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | オンラインメディアの魅力（「刺さる/魅力的なコンテンツ」「SNS映え」「遠隔共感・共鳴」）、メディアエクスペリエンスおよび一般（魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 井原 雅行(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ihara(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 清川 清(奈良先端大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) |
| 幹事氏名（和） | 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) |
| 幹事氏名（英） | Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 磯山 直也(奈良先端大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Naoya Isoyama(NAIST) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On modelling viewer sentiment of social media videos for attractive computing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Attractiveness computing / Attractiveness computing |
| キーワード(2)（和/英） | Video sentiment / Video sentiment |
| キーワード(3)（和/英） | Viewer impression / Viewer impression |
| キーワード(4)（和/英） | Social media / Social media |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | カストナー マークアウレル / Marc A. Kastner |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所(略称：NII) National Institute of Informatics(略称：NII) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 真一 / Shin'ichi Satoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所(略称：NII) National Institute of Informatics(略称：NII) |
| 発表年月日 | 2020-09-09 |
| 資料番号 | MVE2020-14 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MVE-160 |
| ページ範囲 | pp.21-26(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-09-01 (MVE) |