先日、標記について少し考えたが、
賢い友人たちから意見をもらったので、それらを踏まえて 本日は続編（H,A,両氏お待たせ）。 あ、そういえばこちらは昨日4月2日から夏時間になりました。 時計の針を1時間進めるのです。夕方の日の入りが遅くなりました。 ヤツの体内時計の狂いに毎夜苦しめられている我々としては ちょっとハラハラしますが・・・
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前回のエントリでの思いつき＆妄想のミソは 「『キャラ忠実度判定ソフトウェア』アルゴリズム構築は 可能か」というものでした。 工学畑の知識はほとんどないので上記友人2名の返事を そのまま引用させてもらいます。 まずはもと数学専攻のA君より 多分可能。俺がやるとしたらこんな感じ。 「特定の人物」についての文章（項目）を１００程 度準備する。 このアンケートを多数の人間（１０００人とか１万 人とか）に実施する。 それぞれの項目について、correlation（相関係数）を探す。 これは、言ってみればAという項目について 深い同意を示す人はBという項目についても 同様の物を示す傾向が有り、Cという項目については 正反対である、と言ったようなこと。 で、未知の人物が項目A,Bを示唆する行動をとった後に Cをも示唆する行動をとったならば 「あれ、違うな」と感じる訳だろう。 こういった項目A,B,Cの関連度というのは統計学的に 数値に置き換えることも可能。 ちょっと考えた所では心理学関係にそういった研究は 沢山有りそうだよね。そっち方面の学術論文については それほど詳しくないのでよく解らないんだけど。 なるほどなるほど、さすがもと数学科。 調査でマスター情報を得て、開発に使う、ということ ですな。おかげで出来そうな気がしてきました。 次に開発などやっているもと電気工学系の友人H君より 業界では有名な「協調フィルタリング」なる技術を 使えば実現可能なのでは？という意見です。 協調フィルタリングを厳密に表現すると、「ソーシャルフィルタリング＝ 人の社会性・社会的行動（例えば音楽なら、曲を買ったという行動、曲を 再生したという行為、曲に対して評価を付与する行為など）をもとに、人 と人との類似性を評価して、あなたと似ている人が高く評価をしているも のは、あなたにも推薦できる、あなたと似ている人が高い興味を示してい れば、あなたも興味を持つはず、という推定・仮定をもとに、情報を選別 ・抽出するロジック」の一種、ということになります。 最も古典的かつ一般的な協調フィルタリングのアルゴリズムは、人と人（ 場合によっては商品と商品）の類似性評価に「相関係数(Correlation Coefficient) 」を用います。 脚本に書かれているキャラクタを、 ・本来この脚本で意図しているキャラクタ設定：Ａ ・最初に提示されたキャラクタ設定：Ｂ ・最終的に提示されたキャラクタ設定：Ｃ として、Ａ・Ｂ・Ｃをなんらかの方法で類似度判定できれば「忠実度」 「意外性」「変化」がわかるよね、っていうことになるのかな。たしかに、 相関係数のようなものを使って、半自動的に判定してしまうという手もあ りですね。 一方で、脚本がテキストの集合であるという観点から考えると、テキスト マイニング技術を使うというのが素直かも知れません。 英語なら、日本語ほど複雑ではないし、単語の示す意味も日本語よりは明確 なので、評価の良し悪しを判断できるのと同じように、話者のキャラクタも ある程度は特定できるのではないだろうか。その手の技術は現在は研究段階 というよりは実用段階にあるような気もする。CRMとかトレンド分析系の業界 では成熟しているかもしれないので、そのあたりの技術をうまく脚本に適用 してみると、意外に面白い結果が得られるかもしれない。研究ネタとしては ありかも。というか既にあるかも。まずは論文検索をしてみるといいのでは。 むむむ、やや難しい。でもなるほど、なんかできるような 気がしてきますね。恐らくジャンルとしては情報科学・ 情報工学などの部類に入るのでしょうね。 あとH君はテキストマイニング技術を使った実例として Blog keyword Visualizer も紹介してくれました。 ネット上のブログの話題内容をノードグラフで アニメーション化するソフトです。 これ、はじめてのビジュアル体験であるばかりでなく、 今USCで学んでいるSocial Network Analysisと共通する 感覚のあるソフトです。非常に面白いので興味ある方は 是非お試しください。誰でもダウンロードできます。  お二人とも忙しいところありがとう。 具体的には、H君の指摘してくれている 「キャラクターＡ・Ｂ・Ｃの類似度判定」方法が 問題でしょうか。どういう表現やディテールでそのキャラの 特徴や人格を表現するか、読者・視聴者にわからせるかは 作者やドラマ個々によって全く異なるからです。 「キャラを立たせる」工夫はそれこそ作家の能力の見せ所 であり、業界では毎回しのぎをけずった工夫や創出が なされるわけですが、それをある程度普遍化・一般化し 脚本レベルの（リキャップレベルではなく）テキストデータ からなんらかのカテゴリや情報を抽出することは果たして 可能でしょうか。 この思い付きの発端になっている「政治家の発言」「所作」 などに限定すれば、もとになる辞書・コーパスのような ものも限定的で良くて、実現可能性が見えてくるのでしょうか。 とすると、テレビドラマ・映画・漫画・小説などのメディア でも、ホラー系に限定、とか恋愛ものに限定、とかジャンルを 限定すれば可能かもしれません。何の商品価値が生じるかは イマイチ不明ですが、ドラマ作りに貢献する部分があれば （もしくはプロデューサーのネタの検討・シナリオ開発など の初期ツールとして？）それはそれで成立するのかな・・・ 今のところ妄想に過ぎませんが、賢い友人2名のおかげで 実現可能性が結構ある、ということはよくわかりました。 既に同様の技術が応用されている実例もわかりましたし。 ハリウッドでのこういったアプリケーションの使用例なども あわせて調べて見たいと思います。というわけで続く。 まあ趣味研究、ということで（本業やれよ、と一人ツッコミ） 興味ある方はお付き合いください。  |
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