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JP6561786B2 - Broadcast program scene identification method, evaluation method, broadcast program scene identification device, and program - Google Patents
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JP6561786B2 - Broadcast program scene identification method, evaluation method, broadcast program scene identification device, and program - Google Patents

Broadcast program scene identification method, evaluation method, broadcast program scene identification device, and program Download PDF

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Description

本発明は、放送番組のシーン特定方法、評価方法、放送番組のシーン特定装置、及びプログラムに関する。   The present invention relates to a broadcast program scene specifying method, an evaluation method, a broadcast program scene specifying device, and a program.

放送局においては、放送番組の放送後に、今回の放送分に関するダイジェスト版番組(次回放送に向けた番組宣伝をも含む。)の作成が行われている。ダイジェスト版番組は、シリーズ番組の視聴者にとって、次回の放送分の視聴のきっかけにもなる。したがって、視聴者の嗜好に合ったダイジェスト版番組の作成は、視聴者の囲い込みの観点においても重要である。   In the broadcasting station, after the broadcast program is broadcast, a digest version program (including program advertisement for the next broadcast) is created for the current broadcast. The digest version program is an opportunity for a series program viewer to watch the next broadcast. Therefore, the creation of a digest version program that suits the viewer's preference is also important from the viewpoint of enclosing the viewer.

特開2009−200918号公報JP 2009-200908 A

しかしながら、従来、ダイジェスト版番組の作成は、主に、番組の編成者の嗜好に基づいて行われている。したがって、ダイジェスト版番組の内容が、必ずしも視聴者の嗜好に合っているとは限らない。   However, conventionally, the creation of a digest version program is mainly performed based on the preference of the program organizer. Therefore, the content of the digest version program does not necessarily match the viewer's preference.

視聴者の嗜好に合ったダイジェスト版番組を作成するためには、放送番組において、視聴者の関心の高かったシーンを特定することが重要であると考えられる。すなわち、視聴者の関心の高かったシーンをダイジェスト版番組に含めることで、視聴者の嗜好に合ったダイジェスト版番組を作成できる可能性が高まると考えられる。   In order to create a digest version program that matches the viewer's preference, it is considered important to identify a scene that is highly interested in the viewer in the broadcast program. That is, it is considered that the possibility of creating a digest version program that suits the viewer's preference is increased by including a scene that is highly interested in the viewer in the digest version program.

例えば、放送番組について計測されている視聴率の時系列を参考にして、視聴者の関心の高かったシーンを特定することが考えられる。   For example, it is conceivable to identify a scene in which viewers are highly interested with reference to a time series of audience ratings measured for broadcast programs.

しかしながら、視聴率は、一部の家庭において計測される指標であり、視聴者全般の関心を把握する情報としては不十分であると考えられる。特に、近年では、放送番組を録画して視聴する視聴者や、インターネット経由で視聴する視聴者も多く、視聴率では、これらの視聴者にとって関心が高かったシーンを把握するのは困難である。   However, the audience rating is an index measured in some homes, and is considered insufficient as information for grasping the general interest of the viewer. In particular, in recent years, there are many viewers who record and view broadcast programs and viewers via the Internet, and it is difficult to grasp scenes that are of great interest for these viewers in terms of audience rating.

そこで、一側面では、視聴者の関心の高い放送番組のシーンを特定することを目的とする。   Therefore, an object of one aspect is to specify a scene of a broadcast program that is highly interested by viewers.

一つの案では、放送番組のシーン特定方法は、第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する、処理をコンピュータが実行する。   In one plan, a scene identification method for a broadcast program refers to a first storage unit in which a posted message of a first information processing service is stored, and the first program is transmitted within a first period from the broadcast timing of the broadcast program. A second storage unit that identifies a keyword related to the broadcast program posted to the information processing service and stores a posted message of the second information processing service that is less immediate than the first information processing service. Referencing and specifying a keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a second period longer than the first period from the broadcast timing of the broadcast program, and specifying each scene of the broadcast program The keyword posted to the specified first information processing service and the specified second information processing are referred to the third storage unit stored in association with the character string of Based on the post in the service keyword, among the broadcast programs, to identify the scene associated with at least one of the keywords identified, processing computer executes.

一側面によれば、視聴者の関心の高い放送番組のシーンを特定することができる。   According to one aspect, it is possible to specify a scene of a broadcast program that is highly interested by the viewer.

本発明の実施の形態におけるシステム構成例を示す図である。It is a figure which shows the system configuration example in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシーン特定装置のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the scene specific device in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシーン特定装置の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the scene specific device in embodiment of this invention. 視聴率データ及び放送ログの取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of the acquisition process of audience rating data and a broadcast log. 視聴率データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of audience rating data. 放送ログの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a broadcast log. 投稿メッセージの取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of the acquisition process of a posting message. 投稿メッセージからのキーワードの抽出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of the extraction process of the keyword from a posting message. 抽出されたキーワードの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the extracted keyword. 各時刻に対する出現回数の割当処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of the allocation process of the appearance frequency with respect to each time. SNSシステム別の各キーワードの単位時間ごとの出現回数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the frequency | count of appearance for every unit time of each keyword according to SNS system. 各単位時間に対する出現係数の割当結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the allocation result of the appearance coefficient with respect to each unit time. 補正後の出現回数の集計結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the total result of the appearance frequency after correction | amendment. 放送進行データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of broadcast progress data. 映像素材情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of video material information. キーワードとメタデータとの突合に基づいて各時刻に割り当てられた出現回数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the frequency | count of appearance allocated at each time based on the matching of a keyword and metadata. キーワードと放送ログとの突合に基づいて各時刻に割り当てられた出現回数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the frequency | count of appearance allocated at each time based on the matching of a keyword and a broadcast log. シーンの特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of the specific process of a scene. 時刻ごとの補正値の算出結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the calculation result of the correction value for every time. 補正後の視聴率データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the audience rating data after correction | amendment. ダイジェスト版番組の配信に関して実行される処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence performed regarding distribution of a digest version program. 視聴履歴データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of viewing history data. 視聴回数の算出結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the calculation result of the frequency | count of viewing.

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の実施の形態におけるシステム構成例を示す図である。図1において、シーン特定装置10は、視聴情報提供装置20、SNSシステム30a、及びSNSシステム30bと、インターネット等のネットワークを介して接続されている。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration in the embodiment of the present invention. In FIG. 1, the scene specifying device 10 is connected to the viewing information providing device 20, the SNS system 30a, and the SNS system 30b via a network such as the Internet.

シーン特定装置10は、テレビで放送された放送番組において視聴者の関心が高かったシーンを特定し、視聴者の嗜好に合ったダイジェスト版番組の作成を支援する1以上のコンピュータである。シーン特定装置10は、例えば、放送局又は放送番組の製作会社等によって利用される。本実施の形態では、或る特定の日時に放送された放送番組(以下、「番組M」という。)が、ダイジェスト版番組の作成対象とされる。   The scene identification device 10 is one or more computers that identify a scene that is highly interested in viewers in a broadcast program broadcast on a television and supports creation of a digest version program that matches the viewer's preference. The scene specifying device 10 is used by, for example, a broadcasting station or a broadcast program production company. In the present embodiment, a broadcast program broadcast on a specific date and time (hereinafter referred to as “program M”) is a digest version program creation target.

視聴情報提供装置20は、テレビ放送に係る放送番組の視聴率や放送ログデータ等を、シーン特定装置10に対して提供する1以上のコンピュータである。例えば、視聴率や放送ログデータ等は、ビデオリサーチ社によって計測又は生成される。放送ログデータとは、或る時刻において実際に放送された内容の履歴が文字列で記録されたデータである。視聴率及び放送ログデータ等は、視聴者の関心が高かったシーンの特定に利用される。   The viewing information providing device 20 is one or more computers that provide the viewing rate, broadcast log data, and the like of broadcast programs related to television broadcasting to the scene specifying device 10. For example, audience ratings, broadcast log data, and the like are measured or generated by Video Research. Broadcast log data is data in which a history of the content actually broadcast at a certain time is recorded as a character string. The audience rating, broadcast log data, and the like are used to specify a scene that is highly interested by the viewer.

SNSシステム30a及びSNSシステム30bは、それぞれ、SNS(Social Networking Service)を提供するためのコンピュータシステムである。本実施の形態では、SNSシステム30bに投稿可能(書き込み可能)なメッセージ長が、SNSシステム30aに投稿可能なメッセージ長よりも長い。したがって、SNSシステム30bの提供するサービスの方が、SNSシステム30aの提供するサービスより、投稿メッセージ(書き込み情報)の投稿に関する即時性が低くなる。投稿メッセージの投稿に関する即時性とは、或る事象が発生してから投稿メッセージが投稿されるまでの経過時間の長さをいう。すなわち、或る事象が発生してから投稿メッセージが投稿されるまでの経過時間は、SNSシステム30aの方が短く、SNSシステム30bの方が長い傾向にある。例えば、SNSシステム30aによって提供されるサービスは、Twitter(登録商標)等であり、SNSシステム30bによって提供されるサービスは、Facebook(登録商標)、ブログ等であってもよい。本実施の形態では、放送番組の放送中又は放送後にSNSシステム30a又はSNSシステム30bに投稿される投稿メッセージが、視聴者の関心の高かったシーンの特定に利用される。なお、SNSシステム30aとSNSシステム30bとを区別しない場合、「SNSシステム30」という。   The SNS system 30a and the SNS system 30b are computer systems for providing SNS (Social Networking Service), respectively. In the present embodiment, the message length that can be posted (writable) to the SNS system 30b is longer than the message length that can be posted to the SNS system 30a. Therefore, the service provided by the SNS system 30b has a lower immediacy regarding posting posted messages (write information) than the service provided by the SNS system 30a. Immediateness related to posting of a posted message refers to the length of time that elapses from when a certain event occurs until the posted message is posted. That is, the elapsed time from the occurrence of a certain event to the posting of a posted message tends to be shorter in the SNS system 30a and longer in the SNS system 30b. For example, the service provided by the SNS system 30a may be Twitter (registered trademark) or the like, and the service provided by the SNS system 30b may be Facebook (registered trademark), a blog, or the like. In the present embodiment, a posted message posted to the SNS system 30a or SNS system 30b during or after the broadcast of the broadcast program is used to identify a scene that is highly interested by the viewer. In addition, when not distinguishing SNS system 30a and SNS system 30b, it is called "SNS system 30".

図2は、本発明の実施の形態におけるシーン特定装置のハードウェア構成例を示す図である。図2のシーン特定装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、及びインタフェース装置105等を有する。   FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the scene specifying device according to the embodiment of the present invention. 2 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, and the like that are mutually connected by a bus B.

シーン特定装置10での処理を実現するプログラムは、記録媒体101によって提供される。プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。   A program that realizes processing in the scene specifying apparatus 10 is provided by the recording medium 101. When the recording medium 101 on which the program is recorded is set in the drive device 100, the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100. However, the program need not be installed from the recording medium 101 and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.

メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従ってシーン特定装置10に係る機能を実行する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。   The memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores it when there is an instruction to start the program. The CPU 104 executes a function related to the scene specifying device 10 in accordance with a program stored in the memory device 103. The interface device 105 is used as an interface for connecting to a network.

なお、記録媒体101の一例としては、CD−ROM、DVDディスク、又はUSBメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置102の一例としては、HDD(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体101及び補助記憶装置102のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。   An example of the recording medium 101 is a portable recording medium such as a CD-ROM, a DVD disk, or a USB memory. An example of the auxiliary storage device 102 is an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory. Both the recording medium 101 and the auxiliary storage device 102 correspond to computer-readable recording media.

図3は、本発明の実施の形態におけるシーン特定装置の機能構成例を示す図である。図3において、シーン特定装置10は、視聴情報取得部11、SNS設定受付部12、投稿メッセージ取得部13、キーワード抽出部14、出現回数割当部15、シーン特定部16、視聴履歴取得部17、年代推定部18、及びダイジェスト配信部19等を有する。これら各部は、シーン特定装置10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU104に実行させる処理により実現される。   FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration example of the scene identification device according to the embodiment of the present invention. In FIG. 3, the scene identification device 10 includes a viewing information acquisition unit 11, an SNS setting reception unit 12, a posted message acquisition unit 13, a keyword extraction unit 14, an appearance count allocation unit 15, a scene identification unit 16, a viewing history acquisition unit 17, It has an age estimation unit 18 and a digest distribution unit 19. Each of these units is realized by processing that one or more programs installed in the scene specifying apparatus 10 cause the CPU 104 to execute.

シーン特定装置10は、また、視聴率データ記憶部121、放送ログ記憶部122、SNS設定記憶部123、取得メッセージ記憶部124a、取得メッセージ記憶部124b、キーワード記憶部125、放送進行データ記憶部126、映像素材情報記憶部127、時刻毎出現回数記憶部128、ダイジェスト記憶部129、及び視聴履歴記憶部130等を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置102若しくはメモリ装置103、又はシーン特定装置10にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。   The scene specifying device 10 also includes an audience rating data storage unit 121, a broadcast log storage unit 122, an SNS setting storage unit 123, an acquisition message storage unit 124a, an acquisition message storage unit 124b, a keyword storage unit 125, and a broadcast progress data storage unit 126. The video material information storage unit 127, the appearance count storage unit 128 for each time, the digest storage unit 129, the viewing history storage unit 130, and the like are used. Each of these storage units can be realized using, for example, the auxiliary storage device 102 or the memory device 103, or a storage device that can be connected to the scene specifying device 10 via a network.

視聴情報取得部11は、番組Mに関する視聴率を時系列に示す視聴率データと、番組Mの放送ログとを視聴情報提供装置20から取得する。視聴情報取得部11は、取得した視聴率データを視聴率データ記憶部121に記憶し、取得した放送ログを放送ログ記憶部122に記憶する。   The viewing information acquisition unit 11 acquires from the viewing information providing apparatus 20 viewing rate data indicating the viewing rate related to the program M in time series and a broadcast log of the program M. The viewing information acquisition unit 11 stores the acquired audience rating data in the audience rating data storage unit 121, and stores the acquired broadcast log in the broadcast log storage unit 122.

SNS設定受付部12は、投稿メッセージの取得先とするSNSシステム30に関する情報の設定をユーザから受け付ける。例えば、SNS設定受付部12は、投稿メッセージの取得先の各SNSシステム30の識別情報や、投稿メッセージの投稿に関する即時性に応じた分類を示す情報(以下、「即時性分類情報」という。)とを受け付ける。即時性分類情報は、例えば、当該即時性が相対的に高い又は相対的に低いことを示す情報である。但し、当該即時性が3つ以上に分類されてもよい。本実施の形態では、投稿メッセージの取得先として、SNSシステム30a及びSNSシステム30bのそれぞれの識別情報が設定される。また、SNSシステム30bに関する即時性分類情報については、SNSシステム30aに関する即時性分類情報が示す即時性よりも、即時性が低いことを示す値が設定される。設定された情報は、SNS設定記憶部123に記憶される。   The SNS setting accepting unit 12 accepts a setting of information related to the SNS system 30 from which the posted message is acquired from the user. For example, the SNS setting accepting unit 12 includes identification information of each SNS system 30 from which a posted message is acquired and information indicating classification according to immediacy regarding posting of the posted message (hereinafter referred to as “immediate classification information”). And accept. The immediacy classification information is information indicating that the immediacy is relatively high or relatively low, for example. However, the immediacy may be classified into three or more. In the present embodiment, the identification information of each of the SNS system 30a and the SNS system 30b is set as the acquisition destination of the posted message. Moreover, about the immediacy classification information regarding the SNS system 30b, a value indicating that immediacy is lower than the immediacy indicated by the immediacy classification information regarding the SNS system 30a is set. The set information is stored in the SNS setting storage unit 123.

投稿メッセージ取得部13は、投稿メッセージの取得先として設定されたSNSシステム30aの投稿メッセージ記憶部31aと、SNSシステム30bの投稿メッセージ記憶部31bとのそれぞれから、番組Mの放送から所定期間内に投稿された投稿メッセージ群を取得する。すなわち、投稿メッセージ記憶部31a及び投稿メッセージ記憶部31bには、SNSシステム30a又はSNSシステム30bに投稿された投稿メッセージ群が記憶されている。   The posted message acquisition unit 13 includes a posted message storage unit 31a of the SNS system 30a set as an acquisition destination of the posted message and a posted message storage unit 31b of the SNS system 30b within a predetermined period from the broadcast of the program M. Get posted message group. That is, a group of posted messages posted to the SNS system 30a or the SNS system 30b is stored in the posted message storage unit 31a and the posted message storage unit 31b.

投稿メッセージ群の取得に際し、即時性が相対的に低いSNSシステム30bからは、番組Mの放送タイミングからより長い期間内に投稿された投稿メッセージが取得される。投稿メッセージ取得部13は、SNSシステム30aから取得した投稿メッセージを取得メッセージ記憶部124aに記憶し、SNSシステム30bから取得した投稿メッセージを取得メッセージ記憶部124bに記憶する。なお、取得メッセージ記憶部124aと取得メッセージ記憶部124bとを区別しない場合、取得メッセージ記憶部124という。   In acquiring the posted message group, the posted message posted within a longer period from the broadcast timing of the program M is acquired from the SNS system 30b having relatively low immediacy. The posted message acquisition unit 13 stores the posted message acquired from the SNS system 30a in the acquired message storage unit 124a, and stores the posted message acquired from the SNS system 30b in the acquired message storage unit 124b. Note that, when the acquired message storage unit 124a and the acquired message storage unit 124b are not distinguished, they are referred to as an acquired message storage unit 124.

キーワード抽出部14は、取得メッセージ記憶部124に記憶された投稿メッセージ群から、出現回数(出現頻度)の高い1以上の文字列(以下、「キーワード」という。)と、各キーワードの出現回数とを抽出する。抽出結果は、キーワード記憶部125に記憶される。   The keyword extraction unit 14 extracts one or more character strings (hereinafter referred to as “keywords”) having a high appearance frequency (appearance frequency) from the posted message group stored in the acquired message storage unit 124, the appearance frequency of each keyword, and the like. To extract. The extraction result is stored in the keyword storage unit 125.

出現回数割当部15は、視聴率データ記憶部121に記憶されている視聴率データにおいて視聴率が記録されている各時刻に対して、当該時刻に関連の有るキーワードの出現回数を割り当てる。各時刻に対する各キーワードの関連の有無は、放送進行データ記憶部126に記憶されている放送進行データと、映像素材情報記憶部127に記憶されている映像素材情報とに基づいて判定される。放送進行データは、キューシートとも呼ばれるデータであり、放送番組の制作時に作成される。放送進行データは、放送番組を構成する1以上の映像ファイルのタイムテーブル情報を示す。具体的には、放送進行データは、放送番組を構成する1以上の映像ファイルのそれぞれの開始時刻及び終了時刻を示す情報を含む。映像素材情報は、放送進行データの映像ファイルごとに、当該映像ファイルの素材となった1以上の映像素材ファイルごとに、当該映像素材ファイルに含まれるシーンのうち、いずれのシーンが映像ファイルに利用されたのかを示す情報を含む。すなわち、放送番組の制作時においては、まず、映像の撮影によって、複数の映像素材ファイルが作成される。各映像素材ファイルから必要なシーンを抜き出して編集することで、映像ファイルが製作される。映像素材情報には、各映像素材ファイルから利用されたシーンを特徴付ける文字列が含まれている。当該文字列とキーワードとを突合することで、キーワードに関連の有るシーンを特定することができ、当該シーンの放送時刻を放送進行データに基づいて特定することで、当該キーワードに関連する時刻を特定することができる。   The appearance count assigning unit 15 assigns the number of appearances of keywords related to the time to each time when the audience rating is recorded in the audience rating data stored in the audience rating data storage unit 121. Whether or not each keyword is related to each time is determined based on broadcast progress data stored in the broadcast progress data storage unit 126 and video material information stored in the video material information storage unit 127. Broadcast progress data is also called cue sheet, and is created when a broadcast program is produced. Broadcast progress data indicates time table information of one or more video files constituting a broadcast program. Specifically, the broadcast progress data includes information indicating the start time and the end time of each of one or more video files constituting the broadcast program. Video material information is used for each video file of the broadcast progress data, and for each of one or more video material files that became the material of the video file, any of the scenes included in the video material file is used for the video file. Contains information indicating whether or not That is, when a broadcast program is produced, first, a plurality of video material files are created by shooting a video. Video files are produced by extracting and editing necessary scenes from each video material file. The video material information includes a character string that characterizes the scene used from each video material file. A scene related to the keyword can be specified by matching the character string and the keyword, and the time related to the keyword can be specified by specifying the broadcast time of the scene based on the broadcast progress data. can do.

また、各時刻に対して割り当てられる出現回数は、番組Mとキーワードとの関連性が反映されるように、番組Mの放送タイミングからの経過時間(遅延期間)の増加に応じて低下するような重み付けが行われる。この際、或るキーワードが、SNSシステム30bから取得された投稿メッセージ群から検出された場合に、当該キーワードがSNSシステム30aから取得された投稿メッセージ群から検出され場合に対して、放送タイミングから投稿タイミングまでの遅延期間の増加に応じた重み付けの低下が緩慢となるような評価アルゴリズムが適用される。SNSシステム30bへの投稿メッセージの投稿は、即時性が相対的に低いため、番組Mの放送からより長期間において投稿が行われる可能性が高いと考えられるからである。   In addition, the number of appearances assigned to each time decreases as the elapsed time (delay period) from the broadcast timing of the program M increases so that the relationship between the program M and the keyword is reflected. Weighting is performed. At this time, when a certain keyword is detected from the posted message group acquired from the SNS system 30b, the posting is performed from the broadcast timing as opposed to the case where the keyword is detected from the posted message group acquired from the SNS system 30a. An evaluation algorithm is applied so that the decrease in weight according to the increase in the delay period until the timing becomes slow. This is because the posting of the posting message to the SNS system 30b has a relatively low immediacy, and is considered to be highly likely to be posted for a longer period from the broadcast of the program M.

時刻ごとに割り当てられた、重み付けされた出現回数は、時刻毎出現回数記憶部128に記憶される。なお、出現回数割当部15は、放送ログ記憶部122に記憶されている放送ログを利用して、別途、各時刻に対して、当該時刻に関連の有るキーワードの重み付けされた出現回数を割り当てる。この場合、放送ログとキーワードとの突合が行われ、或るキーワードを含む放送ログが対応する時刻に対して、当該キーワードの重み付けされた出現回数が割り当てられる。したがって、時刻毎出現回数記憶部128には、放送進行データとキーワードとの突合によって各時刻に割り当てられた出現回数と、放送ログとキーワードとの突合によって各時刻に割り当てられた出現回数とが記憶される。   The weighted appearance count assigned for each time is stored in the appearance count storage section 128 for each time. Note that the appearance count assigning unit 15 separately assigns a weighted appearance count of a keyword related to the time to each time using the broadcast log stored in the broadcast log storage unit 122. In this case, the broadcast log and the keyword are matched, and the weighted number of appearances of the keyword is assigned to the time corresponding to the broadcast log including a certain keyword. Therefore, the number-of-appearance count storage unit 128 stores the number of appearances assigned to each time due to the match between the broadcast progress data and the keyword and the number of appearances assigned to each time due to the match between the broadcast log and the keyword. Is done.

シーン特定部16は、視聴率データ記憶部121に記憶された視聴率データが示す番組Mの時系列の視聴率と、各時刻に対して時刻毎出現回数記憶部128に記憶された出現回数とに基づいて、視聴者の関心が高かったと推定されるシーンを特定し、当該シーンを示す情報を出力する。ダイジェスト版番組の製作者は、出力された情報を参考にして番組Mのダイジェスト版番組を製作する。なお、ダイジェスト版番組は、視聴者の年代別に製作される。製作されたダイジェスト版番組は、年代別にダイジェスト記憶部129に記憶される。   The scene specifying unit 16 includes a time-series audience rating of the program M indicated by the audience rating data stored in the audience rating data storage unit 121, and the number of appearances stored in the number-of-time appearance count storage unit 128 for each time. Based on the above, a scene that is estimated to be highly interested by the viewer is identified, and information indicating the scene is output. The producer of the digest version program produces a digest version program of program M with reference to the output information. The digest version program is produced according to the age of viewers. The produced digest version program is stored in the digest storage unit 129 by age.

視聴履歴取得部17は、視聴情報提供装置20から、或る視聴者によるインターネット接続型テレビの視聴履歴データを取得する。視聴履歴データは、数日間において当該視聴者が視聴したチャンネルを時系列に示す情報である。年代推定部18は、視聴履歴データと視聴率データとを比較して、当該視聴者の年代を推定する。ダイジェスト配信部19は、年代推定部18によって推定された年代に対応するダイジェスト版番組を、当該視聴者に対して配信する。   The viewing history acquisition unit 17 acquires viewing history data of an internet-connected television by a certain viewer from the viewing information providing device 20. The viewing history data is information indicating the channels viewed by the viewer over a period of several days in time series. The age estimating unit 18 compares the viewing history data with the audience rating data and estimates the age of the viewer. The digest distribution unit 19 distributes a digest version program corresponding to the age estimated by the age estimation unit 18 to the viewer.

以下、図1のシーン特定装置10が実行する処理手順について説明する。図4は、視聴率データ及び放送ログの取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   Hereinafter, a processing procedure executed by the scene specifying device 10 of FIG. 1 will be described. FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of acquisition processing of audience rating data and broadcast log.

ステップS101において、視聴情報取得部11は、番組Mに関する視聴率データを視聴情報提供装置20から取得する。続いて、視聴情報取得部11は、当該視聴率データを視聴率データ記憶部121に記憶する(S102)。   In step S <b> 101, the viewing information acquisition unit 11 acquires viewing rate data regarding the program M from the viewing information providing apparatus 20. Subsequently, the viewing information acquisition unit 11 stores the audience rating data in the audience rating data storage unit 121 (S102).

図5は、視聴率データの構成例を示す図である。図5に示されるように、視聴率データは、時系列に年代別の視聴率を含む。具体的には、図5に示される視聴率データには、1分間隔で、10代、20代、30代、40代、50代、60代、及び70代以上のそれぞれの年代の視聴率が含まれている。なお、番組Mの放送日時は、1月23日の8時〜8時15分であったとする。また、図5において、チャンネル番号「101」は、番組Mが放送されていたチャンネルの番号である。チャンネル番号は、放送局側におけるチャンネルの識別番号であり、視聴者側のテレビのチャンネルの番号であるとは限らない。なお、図5において、一部の視聴率を囲んでいる楕円については、後述のためのものである。   FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of audience rating data. As shown in FIG. 5, the audience rating data includes audience ratings by age group in time series. Specifically, the audience rating data shown in FIG. 5 includes audience ratings for each age group of teens, 20s, 30s, 40s, 50s, 60s, and 70s or more at 1-minute intervals. It is included. It is assumed that the broadcast date and time of program M is from 8:00 to 8:15 on January 23. In FIG. 5, the channel number “101” is the number of the channel on which the program M was broadcast. The channel number is a channel identification number on the broadcasting station side, and is not necessarily a television channel number on the viewer side. In FIG. 5, the ellipse surrounding a part of the audience rating is for later description.

続いて、視聴情報取得部11は、番組Mに関する放送ログを、視聴情報提供装置20から取得する(S103)。続いて、視聴情報取得部11は、当該放送ログを、放送ログ記憶部122に記憶する(S104)。   Subsequently, the viewing information acquisition unit 11 acquires a broadcast log related to the program M from the viewing information providing apparatus 20 (S103). Subsequently, the viewing information acquisition unit 11 stores the broadcast log in the broadcast log storage unit 122 (S104).

図6は、放送ログの構成例を示す図である。図6に示されるように、放送ログには、番組Mの放送内容が時系列に含まれている。放送ログの各レコードは、放送日、開始時刻、終了時刻、及びコーナー詳細等を含む。放送日は、番組Mの放送日である。開始時刻及び終了時刻は、番組Mを構成する複数のコーナーのうちの一つのコーナーについての、開始時刻及び終了時刻である。コーナーの区切りは、例えば、放送ログの作成者の任意によって決定される。例えば、放送ログの対象の番組がドラマであれば、ドラマの場面ごとにコーナーが区切られてもよい。放送ログの対象がバラエティ番組であれば、当該番組のコーナーごとに、放送ログのコーナーが区切られてもよい。コーナー詳細は、一つのコーナーの内容を示す文字列である。   FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of a broadcast log. As shown in FIG. 6, the broadcast log includes the broadcast contents of the program M in time series. Each record of the broadcast log includes a broadcast date, a start time, an end time, corner details, and the like. The broadcast date is the broadcast date of program M. The start time and the end time are a start time and an end time for one corner among a plurality of corners constituting the program M. The break of the corner is determined by, for example, the creator of the broadcast log. For example, if the target program of the broadcast log is a drama, the corner may be divided for each scene of the drama. If the target of the broadcast log is a variety program, the corner of the broadcast log may be divided for each corner of the program. The corner details are character strings indicating the contents of one corner.

続いて、SNS設定受付部12及び投稿メッセージ取得部13が実行する処理手順について説明する。図7は、投稿メッセージの取得処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   Then, the process procedure which the SNS setting reception part 12 and the posting message acquisition part 13 perform is demonstrated. FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the posted message acquisition processing.

ステップS111において、SNS設定受付部12は、シーン特定装置10のユーザから、SNSシステム30に関する情報の設定を受け付ける。具体的には、投稿メッセージの取得先のSNSシステム30の識別情報(以下、「SNSID」という。)と、各SNSシステム30の即時性分類情報とを受け付ける。本実施の形態では、SNSシステム30aのSNSID及び即時性分類情報と、SNSシステム30bのSNSID及び即時性分類情報とが設定される。   In step S <b> 111, the SNS setting reception unit 12 receives a setting of information related to the SNS system 30 from the user of the scene identification device 10. Specifically, the identification information (hereinafter referred to as “SNSID”) of the SNS system 30 from which the posted message is acquired and the immediacy classification information of each SNS system 30 are received. In the present embodiment, the SNS ID and immediacy classification information of the SNS system 30a and the SNS ID and immediacy classification information of the SNS system 30b are set.

続いて、SNS設定受付部12は、受け付けた設定内容を、SNS設定記憶部123に記憶する(S112)。したがって、SNS設定記憶部123には、SNSシステム30ごとに、SNSIDと即時性分類情報とが記憶される。   Subsequently, the SNS setting reception unit 12 stores the received setting content in the SNS setting storage unit 123 (S112). Therefore, the SNS setting storage unit 123 stores the SNS ID and the immediacy classification information for each SNS system 30.

ステップS113において、投稿メッセージ取得部13は、SNS設定記憶部123に記憶されている各SNSIDに対応するSNSシステム30から投稿メッセージ群を取得する。なお、ステップS113は、ステップS111及びS112とは非同期に実行されてもよい。すなわち、ステップS111及びS112は、予め実行されていてもよい。   In step S <b> 113, the posted message acquisition unit 13 acquires a posted message group from the SNS system 30 corresponding to each SNS ID stored in the SNS setting storage unit 123. Note that step S113 may be executed asynchronously with steps S111 and S112. That is, steps S111 and S112 may be performed in advance.

本実施の形態では、SNSシステム30aの投稿メッセージ記憶部31aから投稿メッセージ群が取得され、SNSシステム30bの投稿メッセージ記憶部31bから投稿メッセージ群が取得される。以下、各SNSシステム30から取得された投稿メッセージを区別する場合、SNSシステム30aから取得された投稿メッセージを「投稿メッセージA」といい、SNSシステム30bから取得された投稿メッセージを「投稿メッセージB」という。   In the present embodiment, a posted message group is acquired from the posted message storage unit 31a of the SNS system 30a, and a posted message group is acquired from the posted message storage unit 31b of the SNS system 30b. Hereinafter, when distinguishing the posted message acquired from each SNS system 30, the posted message acquired from the SNS system 30a is referred to as “posted message A”, and the posted message acquired from the SNS system 30b is referred to as “posted message B”. That's it.

取得対象とされる投稿メッセージ群は、例えば、番組Mの放送タイミング(放送開始時刻)から所定期間内に投稿されたものに限定されてもよい。また、投稿メッセージ取得部13は、各SNSシステム30に関してSNS設定記憶部123に記憶されている即時性分類情報に基づいて、当該所定期間の長さを変えてもよい。すなわち、即時性が低いSNSシステム30bに関する当該所定期間は、即時性が高いSNSシステム30aに関する当該所定期間よりも長くされてもよい。即時性の低いSNSシステム30bの方が、番組Mの終了後のより長い時間において、番組Mに関する投稿メッセージが投稿される可能性が高いからである。例えば、SNSシステム30aからは、番組Mの放送開始時から1時間15分以内に投稿された投稿メッセージが取得され、SNSシステム30bからは、番組Mの放送開始時から2時間以内に投稿された投稿メッセージが取得されてもよい。   The post message group to be acquired may be limited to those posted within a predetermined period from the broadcast timing (broadcast start time) of the program M, for example. The posted message acquisition unit 13 may change the length of the predetermined period based on the immediacy classification information stored in the SNS setting storage unit 123 for each SNS system 30. That is, the said predetermined period regarding the SNS system 30b with low immediacy may be made longer than the said predetermined period regarding the SNS system 30a with high immediacy. This is because the postal message related to the program M is more likely to be posted in the SNS system 30b having a lower immediacy in a longer time after the program M ends. For example, a post message posted within 1 hour and 15 minutes from the start of broadcasting of the program M is acquired from the SNS system 30a, and posted within 2 hours from the start of broadcasting of the program M from the SNS system 30b. A posted message may be acquired.

続いて、投稿メッセージ取得部13は、取得された投稿メッセージ群を、取得メッセージ記憶部124に記憶する(S114)。本実施の形態では、投稿メッセージA群が、取得メッセージ記憶部124aに記憶され、投稿メッセージB群が、取得メッセージ記憶部124bに記憶される。   Subsequently, the posted message acquisition unit 13 stores the acquired posted message group in the acquired message storage unit 124 (S114). In the present embodiment, the posted message A group is stored in the acquired message storage unit 124a, and the posted message B group is stored in the acquired message storage unit 124b.

続いて、投稿メッセージ取得部13によって取得された投稿メッセージ群に対して、キーワード抽出部14が実行する処理手順の一例について説明する。図8は、投稿メッセージからのキーワードの抽出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   Next, an example of a processing procedure executed by the keyword extracting unit 14 for the posted message group acquired by the posted message acquiring unit 13 will be described. FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for extracting a keyword from a posted message.

キーワード抽出部14は、取得メッセージ記憶部124aに記憶された投稿メッセージA群と、取得メッセージ記憶部124bに記憶された投稿メッセージB群とを解析して(S121)、これらの投稿メッセージ群において出現回数が相対的に多いキーワードと、当該キーワードの出現回数とを抽出する(S122)。投稿メッセージ群の解析には、公知の文書解析技術が利用されてもよい。例えば、特許第5245255号公報、特許第4347226号公報、特許第5206197号公報、特許第5206196号公報、特許第5245908号公報、特許第4804591号公報、特許第4861078号公報、又は特許第4957796号公報等に記載された技術が利用されてもよい。   The keyword extraction unit 14 analyzes the posted message A group stored in the acquired message storage unit 124a and the posted message B group stored in the acquired message storage unit 124b (S121), and appears in these posted message groups. A keyword having a relatively large number of times and the number of appearances of the keyword are extracted (S122). A known document analysis technique may be used for analyzing the posted message group. For example, Japanese Patent No. 5245255, Japanese Patent No. 4347226, Japanese Patent No. 5206197, Japanese Patent No. 5206196, Japanese Patent No. 5245908, Japanese Patent No. 4804591, Japanese Patent No. 486078, or Japanese Patent No. 495779 The technique described in the above may be used.

続いて、キーワード抽出部14は、抽出されたキーワードを、キーワード記憶部125に記憶する(S123)。例えば、キーワードは、出現回数の降順にソートされて、キーワード記憶部125に記憶される。   Subsequently, the keyword extraction unit 14 stores the extracted keywords in the keyword storage unit 125 (S123). For example, the keywords are sorted in descending order of the number of appearances and stored in the keyword storage unit 125.

図9は、抽出されたキーワードの一例を示す図である。図9では、出現回数の降順にソートされた結果が示されている。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the extracted keywords. In FIG. 9, the result sorted in descending order of the number of appearances is shown.

ところで、SNSシステム30には、番組Mとは無関係な投稿メッセージが多数投稿される可能性も有る。そこで、番組Mに関係の有るキーワードが抽出される可能性を高めるために、放送ログ記憶部122に記憶されている放送ログの範囲内で、キーワードの抽出が行われてもよい。例えば、キーワード抽出部14は、放送ログを解析して単語を抽出し、抽出された単語の中で、投稿メッセージ群において出現回数の多いキーワードを抽出してもよい。   By the way, there is a possibility that many posting messages unrelated to the program M may be posted on the SNS system 30. Therefore, in order to increase the possibility that keywords related to the program M are extracted, keywords may be extracted within the range of the broadcast log stored in the broadcast log storage unit 122. For example, the keyword extraction unit 14 may extract a word by analyzing a broadcast log, and may extract a keyword that appears frequently in the posted message group from the extracted word.

続いて、出現回数割当部15が実行する処理手順について説明する。図10は、各時刻に対する出現回数の割当処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   Subsequently, a processing procedure executed by the appearance count assigning unit 15 will be described. FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the appearance frequency assignment processing for each time.

ステップS201において、出現回数割当部15は、キーワード記憶部125に記憶されている各キーワード(図9)を読み込む。続いて、出現回数割当部15は、当該各キーワードについて、単位時間ごとの出現回数をSNSシステム30別に取得する(S202)。   In step S <b> 201, the appearance count assignment unit 15 reads each keyword (FIG. 9) stored in the keyword storage unit 125. Subsequently, the appearance count allocation unit 15 acquires the appearance count per unit time for each keyword for each SNS system 30 (S202).

図11は、SNSシステム別の各キーワードの単位時間ごとの出現回数の一例を示す図である。図11において、(1)は、取得メッセージ記憶部124aに記憶されている投稿メッセージA群における、単位時間ごとの各キーワードの出現回数を示す。(2)は、取得メッセージ記憶部124bに記憶されている投稿メッセージB群における、単位時間ごとの各キーワードの出現回数を示す。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the number of appearances of each keyword per unit time for each SNS system. In FIG. 11, (1) indicates the number of appearances of each keyword per unit time in the posted message A group stored in the acquired message storage unit 124a. (2) indicates the number of appearances of each keyword per unit time in the posted message group B stored in the acquired message storage unit 124b.

単位時間ごとの出現回数は、ステップS202において、改めて取得メッセージ記憶部124a及び取得メッセージ記憶部124bを参照することで得られてもよいし、図8のステップS122においてキーワードが抽出される際に算出されていてもよい。なお、単位時間ごとのキーワードの出現回数は、当該単位時間内に投稿された投稿メッセージ群における、当該キーワードの出現回数をいう。   The number of appearances per unit time may be obtained by referring to the acquired message storage unit 124a and the acquired message storage unit 124b again in step S202, or calculated when a keyword is extracted in step S122 of FIG. May be. The number of appearances of a keyword per unit time refers to the number of appearances of the keyword in a posted message group posted within the unit time.

図11では、15分が単位時間とされている。また、(1)に関しては、5つの単位時間に関する出現回数が示されており、(2)に関しては、8つの単位時間に関する出現回数が示されている。すなわち、SNSシステム30bから取得された投稿メッセージ群Bに関しての方が、長期間にわたって出現回数が取得されている。   In FIG. 11, 15 minutes is a unit time. Further, regarding (1), the number of appearances concerning five unit times is shown, and regarding (2), the number of appearances concerning eight unit times is shown. That is, the number of appearances is acquired over a long period of time for the posted message group B acquired from the SNS system 30b.

続いて、出現回数割当部15は、各単位時間に対して出現係数を割り当てる(S203)。出現係数とは、各単位時間における出現回数に対して重み付けを行うための係数である。すなわち、各時間帯において投稿された投稿メッセージが番組Mに関するものである可能性の高さに応じて重み付けが行われる。   Subsequently, the appearance count assigning unit 15 assigns an appearance coefficient to each unit time (S203). The appearance coefficient is a coefficient for weighting the number of appearances in each unit time. That is, the weighting is performed according to the possibility that the posted message posted in each time zone is related to the program M.

図12は、各単位時間に対する出現係数の割当結果の一例を示す図である。図12では、図11における各単位時間に対して、出現係数が割り当てられた結果が示されている。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of an appearance coefficient assignment result for each unit time. FIG. 12 shows the result of assigning the appearance coefficient to each unit time in FIG.

基本的に、視聴者は、番組の放送中は番組を視聴しているため、番組中よりも番組終了後に投稿を行う傾向が高いと考えられる。そこで、図12では、番組中(8:00〜8:15)よりも、番組終了後の方が、出現係数が大きくされている。また、番組終了後からの経過時間が長くなればなるほど、番組Mに関する投稿メッセージは減少すると考えられる。したがって、図12において、出現係数は、経過時間が長くなればなるほど低下するように割り当てられている。また、(1)よりも(2)の方が、番組Mの放送のタイミングから投稿メッセージの投稿のタイミングまでの遅延期間の増加に応じた出現係数の低下が緩慢となるように、各単位時間に対して出現係数が割り当てられている。即時性が相対的に低いSNSシステム30の方が、番組Mの放送終了後において、投稿メッセージの投稿が行われるまでの遅延期間が大きくなると考えられるからである。なお、(1)において、9:15より後の出現係数は、0である。(2)において、10:00より後の出現係数は、0である。なお、キーワードの抽出期間は、数日間あってもよい。   Basically, since the viewer is watching the program while the program is being broadcast, it is considered that the viewer is more likely to post after the program ends than during the program. Therefore, in FIG. 12, the appearance coefficient is set larger after the end of the program than during the program (8: 0 to 8:15). Also, the longer the elapsed time from the end of the program, the fewer posted messages related to the program M. Therefore, in FIG. 12, the appearance coefficient is assigned so as to decrease as the elapsed time becomes longer. Also, in (2) rather than (1), each unit time is set so that the decrease in the appearance coefficient according to the increase in the delay period from the broadcast timing of the program M to the posting timing of the posted message becomes slower. An appearance coefficient is assigned to. This is because the SNS system 30 with relatively low immediacy is considered to have a longer delay period until posting of a posted message after the broadcast of the program M ends. In (1), the appearance coefficient after 9:15 is 0. In (2), the appearance coefficient after 10:00 is 0. Note that the keyword extraction period may be several days.

続いて、出現回数割当部15は、SNSシステム30別に、各キーワードの各単位時間の出現回数を出現係数によって補正する(S204)。具体的には、キーワードごとに、各単位時間の出現回数に対して出現係数が乗じられた値が求められる。続いて、出現回数割当部15は、キーワードごとに、補正後(重み付け後)の出現回数を集計する(S205)。   Subsequently, the appearance count allocation unit 15 corrects the appearance count of each keyword in each unit time by the appearance coefficient for each SNS system 30 (S204). Specifically, for each keyword, a value obtained by multiplying the number of appearances of each unit time by the appearance coefficient is obtained. Subsequently, the appearance count allocation unit 15 counts the corrected (weighted) appearance count for each keyword (S205).

図13は、補正後の出現回数の集計結果の一例を示す図である。図13では、(1)及び(2)のそれぞれの右端の列において、キーワードごとの補正後の出現回数の合計値が示されている。なお、ステップS205では、SNSシステム30別の合計値が合算される。その結果、図13の(3)に示されるような集計結果が得られる。なお、以下において、各キーワードに関する出現回数は、図13の(3)に示される値をいう。   FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the result of counting the number of appearances after correction. FIG. 13 shows the total number of appearances after correction for each keyword in the rightmost columns of (1) and (2). In step S205, the total value for each SNS system 30 is added. As a result, a tabulation result as shown in (3) of FIG. 13 is obtained. In the following, the number of appearances for each keyword refers to the value shown in (3) of FIG.

続いて、出現回数割当部15は、放送進行データ記憶部126に記憶されている、番組Mの放送進行データを読み込んで、番組Mを構成する映像ファイルを特定する(S206)。   Subsequently, the appearance count allocating unit 15 reads the broadcast progress data of the program M stored in the broadcast progress data storage unit 126, and specifies the video file constituting the program M (S206).

図14は、放送進行データの一例を示す図である。図14において、放送進行データには、放送に利用される映像ファイルごとに、放送日、開始時刻、終了時刻、及び映像ファイル名等が含まれている。   FIG. 14 is a diagram illustrating an example of broadcast progress data. In FIG. 14, the broadcast progress data includes the broadcast date, start time, end time, video file name, and the like for each video file used for broadcasting.

放送日は、映像ファイルの放送日である。開始時刻及び終了時刻は、映像ファイルの内容の放送開始時刻及び放送終了時刻である。映像ファイル名は、映像ファイルのファイル名である。   The broadcast date is the broadcast date of the video file. The start time and end time are the broadcast start time and broadcast end time of the contents of the video file. The video file name is the file name of the video file.

ステップS205では、番組Mの放送時間である8:00〜8:15の間に開始時刻及び終了時刻が含まれる映像ファイル名が特定される。   In step S205, a video file name including a start time and an end time between 8:00 and 8:15, which is the broadcast time of the program M, is specified.

続いて、出現回数割当部15は、特定された映像ファイル名に関して映像素材情報記憶部127に記憶されている映像素材情報と、各キーワードとを突合して、各キーワードに関連するシーンを特定する(S207)。   Subsequently, the appearance count allocating unit 15 matches each keyword with the video material information stored in the video material information storage unit 127 regarding the specified video file name, and specifies a scene related to each keyword ( S207).

図15は、映像素材情報の構成例を示す図である。映像素材情報は、映像ファイルごとに生成されている。例えば、図15において、(1)は、「ドラマA120−1.mpg」に関する映像素材情報であり、(2)は、ドラマA120−2.mpgに関する映像素材情報である。なお、ステップS207では、他の映像ファイルも特定されるが、ここでの説明では省略される。   FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration example of video material information. Video material information is generated for each video file. For example, in FIG. 15, (1) is video material information regarding “drama A120-1.mpg”, and (2) is drama A120-2.mpg. This is video material information related to mpg. In step S207, other video files are also specified, but are omitted in the description here.

或る映像ファイルに関する映像素材情報は、当該映像ファイルに含まれるシーンごとに、素材ファイル名、シーン名、メタデータ、開始タイムスタンプ、及び終了タイムスタンプ等を含む。   Video material information related to a video file includes a material file name, a scene name, metadata, a start time stamp, an end time stamp, and the like for each scene included in the video file.

素材ファイル名は、映像ファイルの編集前の映像素材ファイルのファイル名である。シーン名は、当該シーンの名前である。メタデータは、当該シーンを特徴付ける用語を示す文字列である。開始タイムスタンプ及び終了タイムスタンプは、素材ファイル名に係る映像素材ファイルにおいて、当該シーンに対応する範囲を示すタイムスタンプである。すなわち、当該映像素材ファイルの最初を起点として、開始タイムスタンプが示す経過時間から終了タイムスタンプが示す経過時間までの範囲の映像が、当該シーンに利用される。例えば、(1)では、「ドラマA120−1.mpg」の最初の5分間の映像は、映像素材ファイル「ブランドB0122」の0:02:15〜0:07:15の映像であり、続く1分間の映像は、映像素材ファイル「ブランドC0111」の0:1:30〜0:02:30の映像であり、続く1分30秒間の映像は、映像素材ファイル「ブランドA0115」の0:08:35〜0:10:05の映像であり、続く0:1:30秒間の映像は、映像素材ファイル「列車0116」の0:00:00〜0:01:30の映像であることが示されている。   The material file name is the file name of the video material file before editing the video file. The scene name is the name of the scene. The metadata is a character string indicating terms that characterize the scene. The start time stamp and the end time stamp are time stamps indicating a range corresponding to the scene in the video material file related to the material file name. That is, a video in a range from the elapsed time indicated by the start time stamp to the elapsed time indicated by the end time stamp, starting from the beginning of the video material file, is used for the scene. For example, in (1), the first five-minute video of “Drama A120-1.mpg” is a video of the video material file “Brand B0122” of 0:02:15 to 0:07:15, followed by 1 The video for the minute is a video of the video material file “Brand C0111” from 0: 1: 30 to 0:02:30, and the video for the next 1 minute and 30 seconds is 0:08 of the video material file “Brand A0115”. It is shown that the video of 35 to 0:10:05 and the video of 0: 1: 30 seconds that follows is a video of 0:00:00 to 0:01:30 of the video material file “train 0116”. ing.

ステップS207では、キーワードごとに、当該キーワードをメタデータに含むシーンが特定される。例えば、図15の例によれば、「ブランドA」及び「ウイスキー」は、「ドラマA120−1.mpg」の3番目のシーンのメタデータに含まれる。また、「ブランドB」は、「ドラマA120−1.mpg」の11番目のシーンのメタデータと、ドラマA120−2.mpg」の1番目のシーンのメタデータ及び2番目のシーンのメタデータとに含まれる。「竹原市」は、「ドラマA120−1.mpg」の2番目のシーンのメタデータに含まれる。   In step S207, for each keyword, a scene including the keyword in metadata is specified. For example, according to the example of FIG. 15, “Brand A” and “Whisky” are included in the metadata of the third scene of “Drama A120-1.mpg”. “Brand B” includes the metadata of the eleventh scene of “drama A120-1.mpg” and drama A120-2.mpg. mpg ”is included in the metadata of the first scene and the metadata of the second scene. “Takehara City” is included in the metadata of the second scene of “Drama A120-1.mpg”.

続いて、出現回数割当部15は、キーワードごとに、視聴率データにおける時刻のうち、当該キーワードに関して特定されたシーンの開始時刻から終了時刻までの期間に対応する時刻に対して、当該キーワードの出現回数を割り当てる(S208)。   Subsequently, for each keyword, the appearance count assigning unit 15 generates the occurrence of the keyword with respect to the time corresponding to the period from the start time to the end time of the scene specified for the keyword, among the times in the audience rating data. The number of times is assigned (S208).

キーワードに関して特定されたシーンの開始時刻及び終了時刻は、当該シーンを含む映像ファイルの開始時刻と、当該映像ファイルにおける当該シーンの順番及び当該シーンの長さと、当該映像ファイルにおいて当該シーンより前のシーンの時間とに基づいて算出可能である。例えば、「ドラマA120−1.mpg」において「ブランドB」に関して特定されたシーンは、1番目のシーンである。また、当該シーンの長さは、5分間である。また、「ドラマA120−1.mpg」の開始時刻は、図14より「8:01:15」である。したがって、当該シーンの開始時刻は、「8:01:15」であり、終了時刻は、「8:06:15」である。この場合、図5の視聴率データに含まれる時刻のうち、「8:01:15〜8:06:15」に含まれる各時刻に対して、「ブランドB」の出現回数である336が付与される。   The start time and end time of the scene specified for the keyword are the start time of the video file including the scene, the order of the scene in the video file, the length of the scene, and the scene before the scene in the video file. And can be calculated based on the time. For example, the scene specified for “Brand B” in “Drama A120-1.mpg” is the first scene. The length of the scene is 5 minutes. Also, the start time of “Drama A120-1.mpg” is “8:01:15” from FIG. Therefore, the start time of the scene is “8:01:15”, and the end time is “8:06:15”. In this case, among the times included in the audience rating data in FIG. 5, 336 that is the number of appearances of “Brand B” is assigned to each time included in “8:01:15 to 8:06:15”. Is done.

また、「ドラマA120−1.mpg」において「竹原市」に関して特定されたシーンは、2番目のシーンである。1番目のシーンの長さは5分であり、「ドラマA120−1.mpg」の開始時刻は、「8:01:15」である。また、当該シーンの長さは、1分間である。したがって、当該シーンの開始時刻は、「8:06:15」であり、終了時刻は、「8:07:15」である。この場合、図5の視聴率データに含まれる時刻のうち、「8:07」に対して、「竹原市」の出現回数である166が付与される。   The scene specified for “Takehara City” in “Drama A120-1.mpg” is the second scene. The length of the first scene is 5 minutes, and the start time of “Drama A120-1.mpg” is “8:01:15”. The length of the scene is 1 minute. Therefore, the start time of the scene is “8:06:15”, and the end time is “8:07:15”. In this case, 166 which is the number of appearances of “Takehara-shi” is given to “8:07” among the times included in the audience rating data of FIG.

なお、複数のキーワードに対する出現回数が、1つの時刻に対して付与される場合、当該複数の出現回数は合算される。   When the number of appearances for a plurality of keywords is given for one time, the plurality of appearances are added together.

ステップS208の実行の結果、例えば、図16に示されるような情報が得られる。図16は、キーワードとメタデータとの突合に基づいて各時刻に割り当てられた出現回数の一例を示す図である。図16には、図5に示した各時刻に対して割り当てられた出現回数が示されている。また、図16では、出現回数の割り当てに寄与したキーワードが、各時刻に対応付けられて示されている。以下、キーワードとメタデータとの突合に基づいて各時刻に割り当てられた出現回数を、「出現回数M」という。   As a result of the execution of step S208, for example, information as shown in FIG. 16 is obtained. FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the number of appearances assigned at each time based on a match between a keyword and metadata. FIG. 16 shows the number of appearances assigned to each time shown in FIG. In FIG. 16, keywords that contribute to the allocation of the number of appearances are shown in association with each time. Hereinafter, the number of appearances assigned at each time based on the match between the keyword and the metadata is referred to as “appearance number M”.

続いて、出現回数割当部15は、番組Mの放送時間に対応する放送ログ(図6)のコーナー詳細と、各キーワードとを突合して、各キーワードに関連するコーナーを特定する(S209)。具体的には、キーワードごとに、当該キーワードをコーナー詳細に含む放送ログであって、開始時刻及び終了時刻が番組Mの放送時間内である放送ログが特定される。   Subsequently, the appearance frequency allocation unit 15 matches the details of the corner of the broadcast log (FIG. 6) corresponding to the broadcast time of the program M with each keyword, and specifies the corner related to each keyword (S209). Specifically, for each keyword, a broadcast log that includes the keyword in detail in a corner and whose start time and end time are within the broadcast time of the program M is specified.

続いて、出現回数割当部15は、キーワードごとに、視聴率データにおける時刻のうち、当該キーワードに関して特定されたコーナー(放送ログ)の開始時刻から終了時刻までの期間に対応する時刻に対して、当該キーワードの出現回数を割り当てる(S210)。   Subsequently, for each keyword, the number-of-appearances assigning unit 15 compares the time corresponding to the period from the start time to the end time of the corner (broadcast log) specified for the keyword, among the times in the audience rating data. The number of appearances of the keyword is assigned (S210).

図17は、キーワードと放送ログとの突合に基づいて各時刻に割り当てられた出現回数の一例を示す図である。例えば、図6に示される最初の放送ログのコーナー詳細には、「ブランドB」という文字列が含まれている。したがって、当該放送ログの開始時刻から終了時刻までの期間に対応する時刻に対して、「ブランドB」の出現回数である366が割り当てられている。また、図6において、3番目の放送ログのコーナー詳細には、「ウイスキー」という文字列が含まれている。したがって、当該放送ログの開始時刻から終了時刻までの期間に対応する時刻に対して、「ウイスキー」の出現回数である221が割り当てられている。   FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the number of appearances assigned at each time based on a match between a keyword and a broadcast log. For example, the corner details of the first broadcast log shown in FIG. 6 include the character string “Brand B”. Therefore, 366, which is the number of appearances of “Brand B”, is assigned to the time corresponding to the period from the start time to the end time of the broadcast log. In FIG. 6, the corner details of the third broadcast log include the character string “whiskey”. Therefore, 221 as the number of appearances of “whiskey” is assigned to the time corresponding to the period from the start time to the end time of the broadcast log.

なお、キーワードと放送ログとの突合に基づいて各時刻に割り当てられた出現回数を、以下、「出現回数L」という。   The number of appearances assigned to each time based on the match between the keyword and the broadcast log is hereinafter referred to as “appearance number L”.

続いて、出現回数割当部15は、視聴率データにおける時刻ごとに、当該時刻に対して割り当てられた出現回数M及び出現回数Lを、時刻毎出現回数記憶部128に記憶する(S211)。   Subsequently, for each time in the audience rating data, the appearance count assigning unit 15 stores the appearance count M and the appearance count L assigned to the time in the time appearance count storage unit 128 (S211).

続いて、シーン特定部16が実行する処理手順について説明する。図18は、シーンの特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   Next, the processing procedure executed by the scene specifying unit 16 will be described. FIG. 18 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of scene specifying processing.

ステップS301において、シーン特定部16は、視聴率データ記憶部121から番組Mの視聴率データを読み込む。続いて、シーン特定部16は、時刻毎出現回数記憶部128から時刻ごとの出現回数M及び出現回数Lを読み込む(S302)。続いて、シーン特定部16は、時刻ごとに以下の式に基づいて、補正値(t)を算出する(S303)。
補正値(t)=(時刻tの出現回数M+時刻tの出現回数L)×調整係数
補正値(t)は、時刻tにおける視聴率の補正に利用される値である。具体的には、後段のステップにおいて、時刻tにおける視聴率に対して補正値(t)が加算されることで、当該視聴率が補正される。また、調整係数は、視聴率の補正に適した大きさに出現回数を調整するための係数である。すなわち、(時刻tの出現回数M+時刻tの出現回数L)がそのまま視聴率に加算された場合、加算後に得られる値は、ほぼ出現回数であり、視聴率の影響が失われてしまう。そこで、視聴率の影響が失われない程度に出現回数の大きさを調整するために調整係数が導入される。例えば、最大の出現回数が、最大の視聴率の半分程度になるように、調整係数が求められてもよいし、その他の方法で調整係数が算出されてもよい。
In step S <b> 301, the scene specifying unit 16 reads the audience rating data of the program M from the audience rating data storage unit 121. Subsequently, the scene specifying unit 16 reads the number of appearances M and the number of appearances L for each time from the number of appearances storage unit 128 for each time (S302). Subsequently, the scene specifying unit 16 calculates a correction value (t) based on the following equation for each time (S303).
Correction value (t) = (Number of appearances M at time t + Number of appearances L at time t) × Adjustment coefficient The correction value (t) is a value used for correcting the audience rating at time t. Specifically, in the subsequent step, the audience rating is corrected by adding a correction value (t) to the audience rating at time t. The adjustment coefficient is a coefficient for adjusting the number of appearances to a size suitable for audience rating correction. That is, when (number of appearances M at time t + number of appearances L at time t) is directly added to the audience rating, the value obtained after the addition is almost the number of appearances, and the influence of the audience rating is lost. Therefore, an adjustment coefficient is introduced in order to adjust the size of the number of appearances so that the influence of the audience rating is not lost. For example, the adjustment coefficient may be obtained so that the maximum number of appearances is about half of the maximum audience rating, or the adjustment coefficient may be calculated by other methods.

図19は、時刻ごとの補正値の算出結果の一例を示す図である。図19には、時刻ごとに、出現回数Mと出現回数Lと、当該出現回数M及び当該出現回数Lに基づいて算出された補正値とが示されている。なお、図19では、調整係数として0.005が用いられた例が示されている。   FIG. 19 is a diagram illustrating an example of calculation results of correction values for each time. FIG. 19 shows the number of appearances M and the number of appearances L, and the correction values calculated based on the number of appearances M and the number of appearances L for each time. FIG. 19 shows an example in which 0.005 is used as the adjustment coefficient.

続いて、シーン特定部16は、各時刻の年代別の視聴率に対して、当該時刻の補正値を加算して、視聴率を補正する(S304)。   Subsequently, the scene identification unit 16 corrects the audience rating by adding the correction value at that time to the audience rating for each age at each time (S304).

図20は、補正後の視聴率データの一例を示す図である。図20には、図5の視聴率データに対して、図19の補正値が加算された結果が示されている。以下、補正後の値を「優先度」という。なお、図20に付加されている楕円については後述される。   FIG. 20 is a diagram illustrating an example of corrected audience rating data. FIG. 20 shows a result of adding the correction value of FIG. 19 to the audience rating data of FIG. Hereinafter, the corrected value is referred to as “priority”. The ellipse added to FIG. 20 will be described later.

続いて、シーン特定部16は、優先度が上位の時刻を年代別に特定する(S305)。例えば、優先度が上位N番目までの時刻が年代別に特定される。Nの値は、ダイジェスト版番組に利用するシーンの数等に基づいて設定されてもよい。図20には、年代別に最大の優先度が楕円で囲まれている。例えば、Nが1であれば、10代については、「8:02」が特定される。   Subsequently, the scene specifying unit 16 specifies the time with higher priority by age (S305). For example, times up to the highest Nth priority are specified by age. The value of N may be set based on the number of scenes used for the digest version program. In FIG. 20, the highest priority for each age is surrounded by an ellipse. For example, if N is 1, “8:02” is specified for teenagers.

なお、図5では、年代別に最大の視聴率が楕円で囲まれている。図20と図5とを比較すると、それぞれにおいて楕円で囲まれている値に対応する時刻が相互に異なる。これは、図20においては、SNSシステム30に対して投稿された投稿メッセージの内容が考慮されているからである。その結果、視聴率のみでは把握するのが困難な視聴者の関心をも含めて、視聴者の関心の高い番組Mのシーンを特定することができる。   In FIG. 5, the maximum audience rating for each age is surrounded by an ellipse. When FIG. 20 is compared with FIG. 5, the times corresponding to the values surrounded by the ellipses are different from each other. This is because the content of the posted message posted to the SNS system 30 is considered in FIG. As a result, it is possible to identify the scene of the program M that is highly interested in the viewer, including the interest of the viewer that is difficult to grasp only by the audience rating.

続いて、シーン特定部16は、年代別に、ステップS305において特定された時刻に対応するシーンを特定する(S306)。例えば、10代ついて特定された「8:02」に対応するシーンは、放送進行データ(図14)と映像素材情報(図15)とに基づいて、「ドラマA120−1.mpg」の1番目のシーン(「蒸留所B」)であることが特定される。他の年代についても同様にシーンが特定される。また、上位N番目までの時刻が特定された場合、年代ごとに最大でN個のシーンが特定される。   Subsequently, the scene specifying unit 16 specifies a scene corresponding to the time specified in step S305 for each age (S306). For example, the scene corresponding to “8:02” specified for the teenager is the first of “Drama A120-1.mpg” based on the broadcast progress data (FIG. 14) and the video material information (FIG. 15). Scene ("Distillery B"). Scenes are similarly identified for other ages. Further, when the top N times are specified, a maximum of N scenes are specified for each age.

続いて、シーン特定部16は、年代別に、ステップS306において特定されたシーンの識別情報を、優先度順に出力する(S307)。シーンの識別情報とは、例えば、当該シーンを含む映像ファイルのファイル名と、当該シーンのシーン名とを含む情報である。また、当該識別情報は、表示装置106に表示されることによって出力されてもよいし、プリンタに印刷されることで出力されてもよいし、他の方法で出力されてもよい。   Subsequently, the scene specifying unit 16 outputs the identification information of the scene specified in step S306 in order of priority for each age (S307). The scene identification information is, for example, information including the file name of the video file including the scene and the scene name of the scene. The identification information may be output by being displayed on the display device 106, may be output by being printed on a printer, or may be output by another method.

番組Mのダイジェスト版番組を製作する者は、出力された情報を参考にして、ダイジェスト版番組を年代別に製作する。その結果、単に視聴率に基づいてシーンが特定されたダイジェスト版番組ではなく、SNSシステム30に対する投稿内容にも基づいてシーンが特定されたダイジェスト版番組を製作することができる。年代別に作成されたダイジェスト版番組の映像データは、ダイジェスト記憶部129に記憶される。   A person who produces a digest version program of the program M produces a digest version program according to the age with reference to the output information. As a result, it is possible to produce a digest version program in which the scene is specified based not only on the digest version program in which the scene is specified based on the audience rating but also on the content posted to the SNS system 30. Video data of a digest version program created by age is stored in the digest storage unit 129.

続いて、或るユーザに対してダイジェスト版番組を配信する際に実行される処理手順について説明する。以下、当該或るユーザを、「ユーザU」という。   Next, a processing procedure executed when a digest version program is distributed to a certain user will be described. Hereinafter, the certain user is referred to as “user U”.

図21は、ダイジェスト版番組の配信に関して実行される処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図21では、ユーザUが、インターネット接続型テレビを視聴している状況が想定されている。   FIG. 21 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed regarding distribution of a digest version program. In FIG. 21, it is assumed that the user U is watching an Internet-connected television.

ステップS401において、視聴履歴取得部17は、ユーザUの或る期間におけるインターネット接続型テレビの視聴履歴データを、視聴情報提供装置20から取得し、当該視聴履歴データを視聴履歴記憶部130に記憶する。例えば、番組Mが放送された1月23日の付近における、番組Mの放送時間における視聴履歴データが取得される。なお、番組Mは、毎日同じ時間に放送されている番組であるとする。   In step S <b> 401, the viewing history acquisition unit 17 acquires viewing history data of the Internet-connected television for a certain period of the user U from the viewing information providing apparatus 20 and stores the viewing history data in the viewing history storage unit 130. . For example, viewing history data at the broadcast time of the program M in the vicinity of January 23 when the program M was broadcast is acquired. It is assumed that the program M is a program that is broadcast every day at the same time.

図22は、視聴履歴データの構成例を示す図である。図22には、1月21日、1月22日、及び1月23日の各日の8:00〜8:16の時間帯において、ユーザUが視聴していたチャンネルのチャンネル番号が1分刻みで示されている。例えば、1月21日の8:00には、101チャンネルが視聴され、8:01には、201チャンネルが視聴され、8:03には、101チャンネルが視聴されたことが示されている。   FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration example of viewing history data. In FIG. 22, the channel number of the channel that the user U was watching in the time zone of 8:00 to 8:16 on January 21, January 22, and January 23 is 1 minute. Shown in ticks. For example, at 8:00 on January 21st, channel 101 was viewed, at 8:01, channel 201 was viewed, and at 8:03, channel 101 was viewed.

続いて、年代推定部18は、視聴履歴データの時刻ごとに、番組Mのチャンネルである101チャンネルの視聴回数を算出する(S402)。   Subsequently, the age estimation unit 18 calculates the number of times of viewing of the 101 channel, which is the channel of the program M, for each time of the viewing history data (S402).

図23は、視聴回数の算出結果の一例を示す図である。例えば、図22によれば、ユーザUは、1月21日〜23日の3日間のいずれにおいても、8:00に視聴していたチャンネルは、101チャンネルである。したがって、図23において、8:00に対する視聴回数は3となっている。   FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a calculation result of the number of viewing times. For example, according to FIG. 22, the channel that the user U was watching at 8:00 in any of the three days from January 21 to 23 is the 101 channel. Therefore, in FIG. 23, the number of views for 8:00 is 3.

続いて、年代推定部18は、図23に示した時系列の視聴回数の増減の推移と、年代別の時系列の視聴率(図5)の増減の推移とを比較して、ユーザUの年代を推定する(S403)。例えば、年代推定部18は、年代別の視聴率の推移のうち、視聴回数の推移に類似する推移に係る年代を、ユーザUの年代として推定する。縦軸が視聴回数で横軸が時刻であるグラフの曲線と、縦軸が視聴率で横軸が時刻である年代別のグラフの曲線とが比較され、曲線の形状が、視聴回数に関する曲線に最も近似する年代が、ユーザUの年代として推定されてもよい。   Subsequently, the age estimation unit 18 compares the change in the number of viewing times in the time series shown in FIG. 23 with the change in the time series audience rating by age (FIG. 5), and The age is estimated (S403). For example, the age estimation unit 18 estimates the age related to the transition similar to the transition of the number of viewings among the transition of the audience rating by age as the age of the user U. The curve of the graph where the vertical axis is the number of views and the horizontal axis is the time is compared with the curve of the graph according to the age where the vertical axis is the audience rating and the horizontal axis is the time. The most approximate age may be estimated as the age of the user U.

続いて、ダイジェスト配信部19は、推定された年代に対応付けられてダイジェスト記憶部129に記憶されている番組Mのダイジェスト版番組のバナー(広告)を、ユーザUの端末の表示する(S404)。続いて、ダイジェスト配信部19は、当該ダイジェスト版番組を、ユーザUの端末に配信する(S405)。その結果、ユーザUの年代に合ったダイジェスト版番組が、ユーザUに対して配信される可能性を高めることができる。   Subsequently, the digest distribution unit 19 displays a banner (advertisement) of the digest version program of the program M associated with the estimated age and stored in the digest storage unit 129 on the terminal of the user U (S404). . Subsequently, the digest distribution unit 19 distributes the digest version program to the terminal of the user U (S405). As a result, it is possible to increase the possibility that a digest version program that matches the age of the user U is distributed to the user U.

なお、本実施の形態において、SNSシステム30aのサービスは、第1の情報処理サービスの一例である。SNSシステム30bのサービスは、第2の情報処理サービスの一例である。投稿メッセージ記憶部31aは、第1の記憶部の一例である。投稿メッセージ記憶部31bは、第2の記憶部の一例である。映像素材情報記憶部127は、第3の記憶部の一例である。キーワード抽出部14は、第1の特定部の一例である。出現回数割当部15及びシーン特定部16は、第2の特定部の一例である。   In the present embodiment, the service of the SNS system 30a is an example of a first information processing service. The service of the SNS system 30b is an example of a second information processing service. The posted message storage unit 31a is an example of a first storage unit. The posted message storage unit 31b is an example of a second storage unit. The video material information storage unit 127 is an example of a third storage unit. The keyword extraction unit 14 is an example of a first specifying unit. The appearance number assigning unit 15 and the scene specifying unit 16 are examples of a second specifying unit.

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。   As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to such specific embodiment, In the range of the summary of this invention described in the claim, various deformation | transformation・ Change is possible.

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
(付記1)
第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする放送番組のシーン特定方法。
(付記2)
前記シーンを特定する処理は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、それぞれに対応付けられた前記キーワードの前記投稿メッセージにおける出現回数に応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする付記1記載のシーン特定方法。
(付記3)
前記シーンを特定する処理は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、前記放送番組の視聴率を時系列に示す情報に基づいて特定される当該シーンの放送時間に対応する視聴率と、前記出現回数とに応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする付記2記載のシーン特定方法。
(付記4)
放送番組のタイムテーブル情報に含まれる特定のシーンに対応するキーワードが、第1の情報処理サービスへの投稿メッセージから検出された場合に、第2の情報処理サービスへの投稿メッセージから抽出された場合に対して、前記特定のシーンの放送タイミングからメッセージの投稿タイミングまでの遅延期間の増加に応じた重み付けの低下がより緩慢となる評価アルゴリズムを適用する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
(付記5)
前記第1の情報処理サービスは、前記第2の情報処理サービスよりも投稿可能なメッセージ長が長い、ことを特徴とする付記4記載の評価方法。
(付記6)
複数の情報処理サービスのそれぞれについて、メッセージ投稿の即時性に応じた分類の設定を受け付け、
放送番組のタイムテーブル情報に含まれる特定のシーンに対応するキーワードが、メッセージ投稿の即時性が相対的に低い第1の分類に分類された情報処理サービスへの投稿メッセージから検出された場合に、メッセージ投稿の即時性が相対的に高い第2の分類に分類された情報処理サービスへの投稿メッセージから抽出された場合に対して、前記特定のシーンの放送タイミングからメッセージの投稿タイミングまでの遅延期間の増加に応じた重み付けの低下がより緩慢となる評価アルゴリズムを適用する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
(付記7)
第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定する第1の特定部と、
前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する第2の特定部と、
を有することを特徴とする放送番組のシーン特定装置。
(付記8)
前記第2の特定部は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、それぞれに対応付けられた前記キーワードの前記投稿メッセージにおける出現回数に応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする付記7記載のシーン特定装置。
(付記9)
前記第2の特定部は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、前記放送番組の視聴率を時系列に示す情報に基づいて特定される当該シーンの放送時間に対応する視聴率と、前記出現回数とに応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする付記8記載のシーン特定装置。
(付記10)
第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
(付記11)
前記シーンを特定する処理は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、それぞれに対応付けられた前記キーワードの前記投稿メッセージにおける出現回数に応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする付記10記載のプログラム。
(付記12)
前記シーンを特定する処理は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、前記放送番組の視聴率を時系列に示す情報に基づいて特定される当該シーンの放送時間に対応する視聴率と、前記出現回数とに応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする付記11記載のプログラム。
Regarding the above description, the following items are further disclosed.
(Appendix 1)
A keyword related to the broadcast program posted to the first information processing service within a first period from the broadcast timing of the broadcast program with reference to the first storage unit storing the posted message of the first information processing service Identify
Refer to a second storage unit that stores a post message of the second information processing service, which is less immediate than the first information processing service, and a longer than the first period from the broadcast timing of the broadcast program. A keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a period of 2,
The third storage unit in which each scene of the broadcast program and a specific character string are stored in association with each other is referred to, and the keyword posted to the specified first information processing service and the specified second Based on a keyword posted to an information processing service, a scene associated with at least one of the identified keywords is identified from the broadcast program.
A broadcast program scene identification method, wherein a computer executes the process.
(Appendix 2)
The process for identifying the scene is associated with the scene associated with the keyword posted to the identified first information processing service and the keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the number of appearances of the keyword associated with each of the scenes in the posted message, and a scene having a relatively large weight is specified.
The scene specifying method according to supplementary note 1, wherein:
(Appendix 3)
The process for identifying the scene is associated with the scene associated with the keyword posted to the identified first information processing service and the keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the audience rating corresponding to the broadcast time of the scene specified based on information indicating the audience rating of the broadcast program in time series, and the number of appearances. Identify relatively large scenes,
The scene specifying method according to supplementary note 2, characterized by:
(Appendix 4)
When a keyword corresponding to a specific scene included in the timetable information of a broadcast program is detected from a posted message to the second information processing service when it is detected from the posted message to the first information processing service On the other hand, an evaluation algorithm is applied in which the decrease in weight according to the increase in the delay period from the broadcast timing of the specific scene to the message posting timing becomes slower.
An evaluation method, wherein a computer executes a process.
(Appendix 5)
The evaluation method according to appendix 4, wherein the first information processing service has a longer message length than that of the second information processing service.
(Appendix 6)
For each of multiple information processing services, accept classification settings according to the immediacy of message posting,
When a keyword corresponding to a specific scene included in the time table information of the broadcast program is detected from a posted message to the information processing service classified into the first classification in which the immediacy of message posting is relatively low, The delay period from the broadcast timing of the specific scene to the message posting timing in the case where the message posting is extracted from the posted message to the information processing service classified into the second classification with relatively high immediacy of message posting Apply an evaluation algorithm that slows down the weighting with increasing
An evaluation method, wherein a computer executes processing.
(Appendix 7)
A keyword related to the broadcast program posted to the first information processing service within a first period from the broadcast timing of the broadcast program with reference to the first storage unit storing the posted message of the first information processing service And the second storage unit in which the post message of the second information processing service that is less immediate than the first information processing service is stored, and the first timing is determined from the broadcast timing of the broadcast program. A first specifying unit for specifying a keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a second period longer than the period;
The third storage unit in which each scene of the broadcast program and a specific character string are stored in association with each other is referred to, and the keyword posted to the specified first information processing service and the specified second A second specifying unit that specifies a scene associated with at least one of the specified keywords of the broadcast program based on a keyword posted to the information processing service;
An apparatus for specifying a scene of a broadcast program, comprising:
(Appendix 8)
The second identification unit is associated with a scene associated with a keyword posted to the identified first information processing service and a keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the number of appearances of the keyword associated with each of the scenes in the posted message, and a scene having a relatively large weight is specified.
The scene specifying device according to appendix 7, wherein
(Appendix 9)
The second identification unit is associated with a scene associated with a keyword posted to the identified first information processing service and a keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the audience rating corresponding to the broadcast time of the scene specified based on information indicating the audience rating of the broadcast program in time series, and the number of appearances. Identify relatively large scenes,
The scene specifying device according to appendix 8, characterized in that:
(Appendix 10)
A keyword related to the broadcast program posted to the first information processing service within a first period from the broadcast timing of the broadcast program with reference to the first storage unit storing the posted message of the first information processing service Identify
Refer to a second storage unit that stores a post message of the second information processing service, which is less immediate than the first information processing service, and a longer than the first period from the broadcast timing of the broadcast program. A keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a period of 2,
The third storage unit in which each scene of the broadcast program and a specific character string are stored in association with each other is referred to, and the keyword posted to the specified first information processing service and the specified second Based on a keyword posted to an information processing service, a scene associated with at least one of the identified keywords is identified from the broadcast program.
A program that causes a computer to execute processing.
(Appendix 11)
The process for identifying the scene is associated with the scene associated with the keyword posted to the identified first information processing service and the keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the number of appearances of the keyword associated with each of the scenes in the posted message, and a scene having a relatively large weight is specified.
The program according to supplementary note 10, characterized by:
(Appendix 12)
The process for identifying the scene is associated with the scene associated with the keyword posted to the identified first information processing service and the keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the audience rating corresponding to the broadcast time of the scene specified based on information indicating the audience rating of the broadcast program in time series, and the number of appearances. Identify relatively large scenes,
The program according to appendix 11, which is characterized by the above.

10 シーン特定装置
11 視聴情報取得部
12 SNS設定受付部
13 投稿メッセージ取得部
14 キーワード抽出部
15 出現回数割当部
16 シーン特定部
17 視聴履歴取得部
18 年代推定部
19 ダイジェスト配信部
20 視聴情報提供装置
30a、30b SNSシステム
31a、31b 投稿メッセージ記憶部
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
121 視聴率データ記憶部
122 放送ログ記憶部
123 SNS設定記憶部
124a、124b 取得メッセージ記憶部
125 キーワード記憶部
126 放送進行データ記憶部
127 映像素材情報記憶部
128 時刻毎出現回数記憶部
129 ダイジェスト記憶部
130 視聴履歴記憶部
B バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Scene identification apparatus 11 Viewing information acquisition part 12 SNS setting reception part 13 Post message acquisition part 14 Keyword extraction part 15 Appearance frequency allocation part 16 Scene identification part 17 Viewing history acquisition part 18 Age estimation part 19 Digest distribution part 20 Viewing information provision apparatus 30a, 30b SNS system 31a, 31b Posted message storage unit 100 Drive device 101 Recording medium 102 Auxiliary storage device 103 Memory device 104 CPU
105 interface device 121 audience rating data storage unit 122 broadcast log storage unit 123 SNS setting storage unit 124a, 124b acquisition message storage unit 125 keyword storage unit 126 broadcast progress data storage unit 127 video material information storage unit 128 appearance count storage unit 129 Digest storage unit 130 Viewing history storage unit B bus

Claims (8)

第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする放送番組のシーン特定方法。
A keyword related to the broadcast program posted to the first information processing service within a first period from the broadcast timing of the broadcast program with reference to the first storage unit storing the posted message of the first information processing service Identify
Refer to a second storage unit that stores a post message of the second information processing service, which is less immediate than the first information processing service, and a longer than the first period from the broadcast timing of the broadcast program. A keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a period of 2,
The third storage unit in which each scene of the broadcast program and a specific character string are stored in association with each other is referred to, and the keyword posted to the specified first information processing service and the specified second Based on a keyword posted to an information processing service, a scene associated with at least one of the identified keywords is identified from the broadcast program.
A broadcast program scene identification method, wherein a computer executes the process.
前記シーンを特定する処理は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、それぞれに対応付けられた前記キーワードの前記投稿メッセージにおける出現回数に応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする請求項1記載のシーン特定方法。
The process for identifying the scene is associated with the scene associated with the keyword posted to the identified first information processing service and the keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the number of appearances of the keyword associated with each of the scenes in the posted message, and a scene having a relatively large weight is specified.
The scene specifying method according to claim 1, wherein:
前記シーンを特定する処理は、前記特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンと、特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに対応付けられたシーンとのそれぞれについて、前記放送番組の視聴率を時系列に示す情報に基づいて特定される当該シーンの放送時間に対応する視聴率と、前記出現回数とに応じた重み付けを行い、前記重み付けが相対的に大きいシーンを特定する、
ことを特徴とする請求項2記載のシーン特定方法。
The process for identifying the scene is associated with the scene associated with the keyword posted to the identified first information processing service and the keyword posted to the identified second information processing service. For each of the scenes, weighting is performed according to the audience rating corresponding to the broadcast time of the scene specified based on information indicating the audience rating of the broadcast program in time series, and the number of appearances. Identify relatively large scenes,
The scene specifying method according to claim 2, wherein:
放送番組のタイムテーブル情報に含まれる特定のシーンに対応するキーワードが、第1の情報処理サービスへの投稿メッセージから検出された場合に、第2の情報処理サービスへの投稿メッセージから抽出された場合に対して、前記特定のシーンの放送タイミングからメッセージの投稿タイミングまでの遅延期間の増加に応じた重み付けの低下がより緩慢となる評価アルゴリズムを適用する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
When a keyword corresponding to a specific scene included in the timetable information of a broadcast program is detected from a posted message to the second information processing service when it is detected from the posted message to the first information processing service On the other hand, an evaluation algorithm is applied in which the decrease in weight according to the increase in the delay period from the broadcast timing of the specific scene to the message posting timing becomes slower.
An evaluation method, wherein a computer executes a process.
前記第1の情報処理サービスは、前記第2の情報処理サービスよりも投稿可能なメッセージ長が長い、ことを特徴とする請求項4記載の評価方法。   The evaluation method according to claim 4, wherein the first information processing service has a longer message length that can be posted than the second information processing service. 複数の情報処理サービスのそれぞれについて、メッセージ投稿の即時性に応じた分類の設定を受け付け、
放送番組のタイムテーブル情報に含まれる特定のシーンに対応するキーワードが、メッセージ投稿の即時性が相対的に低い第1の分類に分類された情報処理サービスへの投稿メッセージから検出された場合に、メッセージ投稿の即時性が相対的に高い第2の分類に分類された情報処理サービスへの投稿メッセージから抽出された場合に対して、前記特定のシーンの放送タイミングからメッセージの投稿タイミングまでの遅延期間の増加に応じた重み付けの低下がより緩慢となる評価アルゴリズムを適用する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
For each of multiple information processing services, accept classification settings according to the immediacy of message posting,
When a keyword corresponding to a specific scene included in the time table information of the broadcast program is detected from a posted message to the information processing service classified into the first classification in which the immediacy of message posting is relatively low, The delay period from the broadcast timing of the specific scene to the message posting timing in the case where the message posting is extracted from the posted message to the information processing service classified into the second classification with relatively high immediacy of message posting Apply an evaluation algorithm that slows down the weighting with increasing
An evaluation method, wherein a computer executes a process.
第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定する第1の特定部と、
前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する第2の特定部と、
を有することを特徴とする放送番組のシーン特定装置。
A keyword related to the broadcast program posted to the first information processing service within a first period from the broadcast timing of the broadcast program with reference to the first storage unit storing the posted message of the first information processing service And the second storage unit in which the post message of the second information processing service that is less immediate than the first information processing service is stored, and the first timing is determined from the broadcast timing of the broadcast program. A first specifying unit for specifying a keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a second period longer than the period;
The third storage unit in which each scene of the broadcast program and a specific character string are stored in association with each other is referred to, and the keyword posted to the specified first information processing service and the specified second A second specifying unit that specifies a scene associated with at least one of the specified keywords of the broadcast program based on a keyword posted to the information processing service;
An apparatus for specifying a scene of a broadcast program, comprising:
第1の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第1の記憶部を参照し、放送番組の放送タイミングから第1の期間内に前記第1の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記第1の情報処理サービスより投稿の即時性の低い第2の情報処理サービスの投稿メッセージが記憶された第2の記憶部を参照し、前記放送番組の放送タイミングから第1の期間より長い第2の期間内に前記第2の情報処理サービスに投稿された前記放送番組に関するキーワードを特定し、
前記放送番組の各シーンと特定の文字列とが対応付けられて記憶された第3の記憶部を参照し、特定した前記第1の情報処理サービスに投稿されたキーワード及び特定した前記第2の情報処理サービスに投稿されたキーワードに基づいて、前記放送番組のうち、特定された少なくともいずれかのキーワードに対応付けられたシーンを特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
A keyword related to the broadcast program posted to the first information processing service within a first period from the broadcast timing of the broadcast program with reference to the first storage unit storing the posted message of the first information processing service Identify
Refer to a second storage unit that stores a post message of the second information processing service, which is less immediate than the first information processing service, and a longer than the first period from the broadcast timing of the broadcast program. A keyword related to the broadcast program posted to the second information processing service within a period of 2,
The third storage unit in which each scene of the broadcast program and a specific character string are stored in association with each other is referred to, and the keyword posted to the specified first information processing service and the specified second Based on a keyword posted to an information processing service, a scene associated with at least one of the identified keywords is identified from the broadcast program.
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