書籍の感情情報に注目した作者の印象分析

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1 甲南大学知能情報学部知能情報学科 灘本研究室 9734 片山稜麻

2 はじめに () 書籍を選ぶ時に ランキング 読後感 作者 話題性

3 はじめに () 書籍を選ぶ上で 作者の印象 作者の印象を決定する物が丌明瞭新しい作者を見つけにくい

4 目的作者の作品の感情情報を抽出可視化し 分析を行う新しい本を購入する際の判断要因に主人公である 自分 は 人間失格妹の婚礼を終えると 走れメロス可視化斜陽戦争が終わった昭和 年 ヴィヨンの妻作者を髣髴させる パンドラの匣 健康道場 という結核 太宰治

5 流れ 作者毎に有名な書籍を取得 作者の Wikipedia ページで書籍にリンクのある物を取得 有名な書籍のあらすじから書籍毎に図書を算出 書籍の出版時期による時間軸で可視化 メジャー度に基づいた感情の可視化 分析

6 図書決定の流れ 垣内らの提案する図書決定手法 [] を用いる 形容詞, 形容動詞, 名詞を定量化し, これらの値により図書を決定 感情値 あらすじ 形容詞 形容動詞 図書 名詞 [] 垣内将希, 高岡幸一, 灘本明代, " 感性パラメータを用いた書誌情報からの図書推薦手法の提案 第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM)

7 印象軸 whichbook.net で設定された の指標に テンポなど日本の状況に対応する指標, 大学生のインタビュー結果をもとに 5 の軸に設定されている 引用文献 感性語を検索語とした読書資料検索システムの開発に関する基本研究 - 日本語版 whichbook の作成 - 原田らのモデル楽しい 悲しい軽い 重い思いもしなかった 思った通り夢の中の世界 身近な世界すっきりした うんざりした興奮した さめた気軽な 考えさせられるざっくばらんな かたくるしいあたたかい 寒いテンポいい もたもたしたあかるい 怖い 暗い元気が出る 気力がなえる愛を感じる しらじらとした感動する 淡々とした さわやかな どんよりした

8 流れ 作者毎に有名な書籍を取得 作者の Wikipedia ページで書籍にリンクのある物を取得 有名な書籍のあらすじから書籍毎に図書を算出 書籍の出版時期による時間軸で可視化 メジャー度に基づいた感情の可視化 分析

9 書籍の出版時期による 時間軸に注目したグラフ あたたかい () 寒い (-) 愛を感じる () しらじらとした (-) さわやかな () どんよりした (-) t t t - - 軽い () 重い (-) - 各書籍の印象軸毎に出版時期を軸としたグラフを作成 出版時期に注目する事で 作者の作風の傾向 流れを提示 あかるい () 暗い (-) 興奮した () さめた(-).5.5 t t t -.5 情報が多く わかりにくい ジャンル毎で特徴的な感情軸は異なる - - 気軽な () 考えさせられる (-) 思いもしなかった () すっきりした () うんざりした(- 思った通り (-) ) t t ジャンル毎に提示する感情軸を選択 t 分散の大きい感情軸上位 3 軸 ざっくばらんな () かたくるしい夢の中の世界 () テンポがいい () (-) 身近な世界 (-) もたもたした (-) 分散の小さい感情軸下位 3 軸 合計 t 6 軸を提示する t t Ex. 東野圭吾 ( 一部 ) 感動する () 淡々とした (-) 楽しい () 悲しい (-) 元気が出る () 気力がなえる (-) t t t

10 流れ 作者毎に有名な書籍を取得 作者の Wikipedia ページで書籍にリンクのある物を取得 有名な書籍のあらすじから書籍毎に図書を算出 書籍の出版時期による時間軸で可視化 メジャー度に基づいた感情の可視化 分析

11 メジャー度の提案 書籍の中でも, 賞を受賞した書籍 ベストセラーになった書籍 映画化された書籍などは作者自身の印象により大きな影響を不えている これらを考慮した メジャー度 を提案

12 メジャー度の算出方法 クエリ : 作者名 + 書籍名 取得した書籍毎の検索結果数に基づいて算出 対象書籍数を i, ある作者のある本を n, 検索結果数を Sn, 対象作者の検索結果数の平均を Ave(Si) とし, 以下の式を用いてメジャー度 Mn を算出 メジャー度 Mn を用いてに重み付けを行い, メジャー度を考慮した書籍 n の Xn を以下の式を用いて示す. Bn は書籍 n の

13 東野圭吾軽い楽しい夢の中の世界すっきりした思いもしなかった気軽な興奮したざっくばらんなあたたかいテンポいいあかるい元気が出る愛を感じる感動するさわやかな悲しい重い思った通り身近な世界うんざりしたさめた考えさせられる堅苦しい寒いもたもたした怖い 暗い気力がなえるしらじらとしたどんよりした淡々としたメジャー度に注目したグラフ Ex. 東野圭吾

14 分析 対象作家 5 人 書籍総数 43 冊 対象作家は 文芸作品 歴史, 時代小説 ホラー SF, ファンタジー ミステリー, サスペンス, ハードボイルドの5つのジャンルから抽出, 分析を行った

15 恩田陸恩田陸 (SF ファンタジー) 悲しい しらじらした に振れている 身近な世界 に徐々に振れている独特の表現, 名詞が用いられている事が原因 (SF ファンタジー ) 楽しい軽い 思いもしなかった夢の中の世界 すっきりした興奮した気軽な ざっくばらんな あたたかいテンポいいあかるい元気が出る愛を感じる感動するさわやかな 悲しい重い思った通り身近な世界うんざりしたさめた 考えさせられる かたくるしい寒いもたもたした怖い 暗い気力がなえるしらじらとした淡々としたどんよりした 明るい () 暗い 怖い (-) 元気が出る () 気力がなえる (-) 感動する () 淡々とした (- ) 思いもしなかった () 思った通り (-) ざっくばらん () かたくるしい (-) 夢の中の世界 () 身近な世界 (-)

16 印象軸 印象軸 東野圭吾 ( ミステリー サスペンス ハードボイルド ) 悲しい, どんより が大きく振れているが あかるい ( ミステリー サスペンス ハードボイルド, 元気が出る にも振れている ) 時間軸のグラフではどの感情軸も変化が激しい - - 楽しい軽い思いもしなかった夢の中の世界すっきりした興奮した気軽なざっくばらんなあたたかいテンポいいあかるい元気が出る愛を感じる感動するさわやかな 悲しい重い思った通り身近な世界うんざりしたさめた考えさせられるかたくるしい寒いもたもたした怖い 暗い気力がなえるしらじらとした淡々としたどんよりした あかるい () 暗い (-) 元気が出る () 気力がなえる (-) 感動する () 淡々とした (-) 思いもしなかった () 思った通り (-) 夢の中の世界 () 身近な世界 (-) ざっくばらんな () かたくるしい (-)

17 大石圭 ( ホラー ) 大きく 明るいに振れているどんな怖い事が起こるのかとまでは書いていない事 設定自体には恐怖をあおる表現が少ない事が原因として考えられる 大石圭 ( ホラー ) 元気が出る () 気力がなえる (-) 思いもしなかった () 思った通り (-) 楽しい軽い 思いもしなかった夢の中の世界 すっきりした興奮した気軽な ざっくばらんな あたたかいテンポいいあかるい元気が出る愛を感じる感動する 悲しい重い思った通り身近な世界うんざりしたさめた 考えさせられる かたくるしい寒いもたもたした怖い 暗い気力がなえるしらじらとした淡々とした 軽い () 重い (-) 感動する () 淡々とした (- ) 夢の中の世界 () 身近な世界 (-) テンポいい () もたもたした (-) さわやかな 5 どんよりした

18 司馬遼太郎 司馬遼太郎 ( 歴史 時代小説 ) ( 歴史 時代小説 ) あらすじにネガティブな印象の表現が多い時間軸のグラフではどの感情軸も変化が激しい 感動する () 淡々とした (-) 思いもしなかった () 思った通り -() 楽しい軽い 思いもしなかった夢の中の世界 すっきりした興奮した気軽な ざっくばらんな あたたかいテンポいいあかるい元気が出る愛を感じる感動するさわやかな 悲しい重い思った通り身近な世界うんざりしたさめた 考えさせられる かたくるしい寒いもたもたした怖い 暗い気力がなえるしらじらとした淡々としたどんよりした 元気が出る () 気力がなえる (-) 明るい () 暗い 怖い (-) 愛を感じる () しらじらした (-) テンポいい () もたもたした (-)

19 村上春樹 村上春樹 ( 文芸作品 ) あかるい, 元気が出る に大きく振れている時間軸でも変化が激しい作風が作品によって大きく異なっている ( 文芸作品 ) 軽い () 重い (-) 思いもしなかった () 思った通り (-) 楽しい 悲しい 軽い 思いもしなかった夢の中の世界 すっきりした興奮した気軽な ざっくばらんな あたたかいテンポいいあかるい 重い思った通り身近な世界うんざりしたさめた 考えさせられる かたくるしい寒いもたもたした怖い 暗い あかるい () 怖い 暗い (-) 元気が出る () 気力がなえる (-) 夢の中の世界 () 身近な世界 (-) テンポいい () もたもたした (-) 元気が出る愛を感じる感動するさわやかな 気力がなえるしらじらとした淡々としたどんよりした

20 まとめ 本研究で提案したメジャー度は分析の結果から作者の印象を決定付ける上である程度有効であるという結果を得られた. また書籍の出版時期による時間軸に注目したグラフも作家の作風の変化を見る上で有効であった. 今後 適合率の向上 対象作者数を増加

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