[1P2] [General Session] 3. Data Mining

[1P2-03] Analysis of Television Viewing Pattern Transitions with Clustering Large-Scale Log Data

〇Yoshiaki Mizuoka¹, Kouta Nakata¹, Ryohei Orihara¹ (1. Analytics AI Laboratory, Corporate Research and Development Center, Research & Development Division, Toshiba Corporation)

Keywords:Television, Viewing Log Data, Viewing Pattern Transition, Big Data, Clustering

テレビ視聴者の長期的な視聴パターンの推移に関する調査・分析は，シーズンやイベント，ライフステージといった視聴者の長期的な習慣の変化を考慮した番組やＣＭの制作に有効と考えられる．近年のネットワーク対応テレビの普及により，ユーザの利用許諾を得たテレビ機器から視聴データの取得が可能となっている．本研究では，まず視聴パターンにクラスタリング手法を適用することで特定の期間から典型的な視聴パターンを抽出する．次に抽出した視聴パターンをテンプレート化し，特定の期間以上の長期間に渡ってテンプレートに合致するか判定する．さらに判定結果を再度クラスタリングすることで多くの視聴者に共通する視聴パターンの推移を抽出し，抽出した視聴パターンの長期的な推移を分析する．この推移は，長期間継続する習慣や習慣が変化したタイミングなどを一目で把握できるよう可視化して観察する．１年以上に渡る実データの分析結果を示し，本アプローチがテレビメディアの魅力向上に活用できる可能性を示す．