DEIM2016で「スポーツのジャンルに応ずるネタバレの特性分析と判定手法の提案」という研究発表をしました（白鳥）
2023/01/05
桃の節句も過ぎ早春の息吹を感じる今日この頃，目と鼻が大変なことになっている中村研究室3年の白鳥裕士です．
2016年2月29~3月2日にかけて福岡県福岡市はヒルトン福岡シーホークにて「DEIM 2016 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム」に参加し，研究発表をしましたので報告したいと思います．
さて，皆さんは録画していたスポーツの試合結果をTwitterなどで思いがけずに知ってしまい「ネタバレ」を感じてしまったことはないでしょうか？ 今までスポーツのネタバレを避けることができていたとしても，2020年に開催が決定した東京オリンピックの時には世界的なスポーツの試合が日々，日中に行われることになります．そのため，学校や仕事の最中に重要な試合が行われ，話題としてあがることも多くなるため，それにより気持ちが萎えてしまうこともあるでしょう．
今回の研究発表は，そういった「ネタバレ」を受けたくない方に救いの手を差し伸べるため，前回の研究を発展させ（前回の研究の発表報告はこちら），スポーツの「ネタバレ」を判定し防止する手法を提案したものとなっております．なお，「ネタバレ」の分析や実験結果の考察は競技ごと（サッカー，バレーボール，野球）に行っています．
その手法とは，スポーツ特有の試合展開ごとに，SVMによる機械学習（過去のデータから学習し，判定対象のデータが何であるかを認識すること）を行い「ネタバレ」を判定するものとなっています．スポーツに対するコメントは，応援しているチームが勝っているときのコメント（「日本リードしてる！」など）と負けているときのコメント（「負けてる頑張れ」など）で内容が異なるため，過去の試合のコメントから学習し判定対象の試合のコメントを「ネタバレ」かどうか判定する際に，勝っている状況，負けている状況，引き分けている状況のコメントを別々に学習し，判定対象の試合の今現在の試合状況に合わせて使い分けをして「ネタバレ」を判定します．
実験の結果，わかったことをまとめますと
- 提案手法は「ネタバレ」でないコメント（日常的なコミュニケーション等）を誤判定しにくい
- 提案手法はバレーボールや野球よりもサッカーの「ネタバレ」の方が判定しやすい
となります．
ただし，引き分けている展開でのコメントの判定精度が低い，応援しているチームに偏った判定である（応援チームがないが「ネタバレ」を受けたくない人や，応援チームとは別のチームを応援する人から「ネタバレ」を受けてしまう人がいる）などの問題点があり，試合展開ごとに別々に学習する際の分け方をさらに細かくする，実際に防止システムを使用する際にある程度の情報を登録してもらうなどの工夫が必要であると考えています．
詳しい情報は，下の発表スライドにありますのでご興味のある方は閲覧頂ければと思います．
また，発表した論文は下記から参照出来ますのでよろしければご覧ください．
白鳥裕士, 中村聡史: スポーツのジャンルに応ずるネタバレの特性分析と判定手法の提案, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム DEIM2016 （後日URLを掲載予定）
発表当日についてですが，2度目の学会発表ということもあり，発表自体は落ち着いて行うことができました．しかしながら，自分の思いを正確に伝えきれずに勘違いされてしまった部分もあったので，質疑応答も含め，聴衆の方々がどのように感じるのかをより一層意識した発表をしていきたいと感じました．
発表以外の部分でも，ホテルのガラス張りのシャワールームに驚いたり，明太ラーメンや水炊きなどグルメを楽しんだり，同じ研究室のメンバーと夜に浜辺に行って騒いだりと，福岡を楽しむことができました．
