大規模マルチメディア解析コーパスとしてのsocial curationの可能性(特別講演,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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ソーシャルネットワークサービス(SNS)で取り扱われるメディアは、テキストからなるマイクロブログ形式から、画像・映像等のマルチメディアコンテンツを含む形式へ変遷し、データ量も拡大してきている。これらSNS上のコンテンツは、ユーザ間の関係性や位置情報など、コンテンツの内容を知る上で非常に有用な補助情報が多数含まれている。その一方で、SNS上のコンテンツは量が膨大かつ種類が多様であるため、それらを自動的に解析することは容易ではない。本講演では、上記に示した有用性と問題点とのトレードオフを解決しうる1つの可能性として、ソーシャルキュレーション(social curation)に着目する。ソーシャルキュレーションとは、SNS上のコンテンツを編集して新たなコンテンツを再構成する手動作業のことである。すなわち、このキュレーションによって再構成された2次コンテンツは、キュレーションされる前のSNS単体コンテンツよりも、有用な情報が凝縮され、内容が絞り込まれている。このことは、ソーシャルキュレーションによって産み出されたコンテンツを、それに含まれるマルチメディアコンテンツを解析するためのコーパスとして有用である可能性を示唆する。上記の議論を踏まえ、本講演では、ソーシャルキュレーションに関する近年の動向、及びそのマルチメディアコンテンツ解析への利活用について、概観する。
- 2013-02-14
著者
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