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ニコ動分析研究会に関するdenkenのブックマーク (2)

  • 「膨大なデータを分析して見えてくること」ニコニコ動画データ分析研究発表会

    最大の動画投稿サービス「ニコニコ動画」は、動画上を流れるコメントや、自由に編集できるタグ機能といった特徴を持ち、単なる動画共有サービスにとどまらず、コミュニティサイトとしての側面も持つ。多くの人がアクセスする中で「アイドルマスター」「初音ミク(VOCALOID)」「東方プロジェクト」など、いろいろなムーブメントが生まれてきた。 今も毎日多くの動画が投稿されており、各動画は「再生数」「コメント数」「マイリスト数」などの情報がわかるようになっている。すでに投稿動画数は200万を超えるが、これら膨大なデータを分析することで、どんな現象やコミュニケーションが起きているのかを明らかにしようとするのが今回の発表会の目的である。 分析する際の2つの障壁 独自にデータ収集が必要であること しかし、そもそもニコニコ動画自体はデータを分析しやすいように広く提供しているわけではない。1つ1つの動画の再生数

    「膨大なデータを分析して見えてくること」ニコニコ動画データ分析研究発表会
  • ニコニコ動画の大規模なデータに対するタグ付けとリンク解析 - 武蔵野日記

    ニコニコ動画データ分析研究発表会というのが開催されていたようだ。 タイトルや説明文はノイジーなので、動画につけられたタグを使うと割ときれいなデータとして可視化したりできる、という話は、はてなブックマークの関連エントリー機能のときも聞いたような話で、基的にはインターネットユーザに無料でデータのタグ付けをしてもらっている、という話なんだろうな、と思う。以前紹介したRion Snow の論文 (彼は2005年に Microsoft Research でインターンし、2006年に Powerset (現在は Microsoft に買収済み)、2007年には Google でインターンした人物。ACL という自然言語処理のトップカンファレンスで2006年にベストペーパー受賞)で、 今年の Rion Snow のトークは、Amazon Mechanical Turkというシステムを使って、非常に安価

    ニコニコ動画の大規模なデータに対するタグ付けとリンク解析 - 武蔵野日記
    denken
    denken 2009/01/28
    「WhatToSeeで読みたい論文を推薦してもらったりしていて、読み逃していた論文をときどき推薦してもらえるのは大変便利(なぜかというと論文書くときは新規性が大事」
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