![? DeNA Co., Ltd. 14
デジタルコンテンツはどう消費されるか？
デジタルコンテンツとの出会いと消費のサイクルをモデル化することで、
ユーザーのエンゲージメントを向上させる施策につながる
? “出会いと消費”のサイクルをどうモデル化するか？
? 最もよく使われるのはE/E（探索=Explorationと深化=Exploitation）
探索 深化 E/Eは一般的な概念である
● 音楽を聴く [1]
● 推薦システム [2, 3]
● UGCユーザーの行動 [4, 5]
● SciSci[6]
[1] Mok L. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 2022.[2] Wang C. In The World Wide Web Conference, 2019.[3]
Pereira BL. in ACM Transactions on Recommender Systems, 2023.[4] Hamilton W. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social
Media, 2017.[5] Gómez-Zará D. Computers in Human Behavior, 2024.[6] Liu L.Nature Communications, 2021.](https://image.slidesharecdn.com/20241122ryoadachi-241124000450-5f2f8417/85/DeNA-DS-14-320.jpg)
![? DeNA Co., Ltd. 16
ライブストリーミングコンテンツに焦点を当て、コンテンツ消費パターンのダイナミクスと、
それらが外部要因にどのように影響されるかを分析する
探索と深化（E/E）の行動と制約のあるコンテンツ
データ E/Eの表現
? ライブコミュニケーションアプリ
「Pococha」のデータを使う
? 2年間（2020年から2021年）の約220万ユー
ザーのデータ
? ターンオーバーレート
? 初めて訪問したライバーの割合
? [#新規に視聴するライバーのセッション数]
／[#総視聴セッション数］
ターンオーバーレート
高い 低い
探索 深化](https://image.slidesharecdn.com/20241122ryoadachi-241124000450-5f2f8417/85/DeNA-DS-16-320.jpg)
![? DeNA Co., Ltd. 28
サーベイ項目
サーベイした項目を
● プラットフォームにおける全体的な体験
○ どの程度 [楽しい、満足している、居心地がよい] と感じるか
● 個別の感情
○ どの程度 [ライバーにシンパシーを感じるか、受け入れられていると感じるか、
仲間意識を感じるか]
● 体験の認識
○ [ライバー、あなた、ほかのリスナー] が自然体でいられていると感じるか
● ライブ配信特有のリアルタイムインタラクション
○ [掛け合いが起きる、交流がリアルタイムに起きる、リアルタイムで変化するコンテン
ツを体験している] と感じるか
にカテゴリ分けして分析](https://image.slidesharecdn.com/20241122ryoadachi-241124000450-5f2f8417/85/DeNA-DS-28-320.jpg)
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- 20. ? DeNA Co., Ltd. 20 新規リスナーと既存リスナーのバランスは、ライバーの熟練度（ランク）と相関しており、探索と深化の バランス(ターンオーバーレート)の重要性が強調されている ライバーのパフォーマンスとターンオーバーレート ? プラットフォーム上でライバーランクを利用する ? ランクはライバーの人気とスキルを反映して いる ? ライバーのランクが上がるにつれ、新規視聴 者の割合は下がっていく
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- 22. ? DeNA Co., Ltd. 22 最初の推しライバーとの出会いがE/Eの行動に変化をもたらすトリガーになる お気に入りライバー発見前後でのターンオーバーレートの変化（Oshi） Oshi(推し) A romanization of the Japanese word for "push" (推 し). Among streaming communities, specifically Virtual Youtuber communities, it is used to refer to a streamer whom a person supports wholeheartedly, and in a manner greater than others within a particular industry or group. a manner greater than others within a particular industry or group.... From Urban Dictionary
- 23. ? DeNA Co., Ltd. 23 探索と深化のバランスは、推しライバーの変化と関係している *パネル回帰におけるユーザーレベル固定効果と 月ダミーによる回帰の推定結果 ? ユーザーはお気に入りのライバー（推し）を変 えると探索行動を増やす ? ターンオーバーレートは、コンテンツ制作者 （ライバー）に対するリスナーのロイヤリティ のダイナミクスと関連する
- 24. ? DeNA Co., Ltd. 24 まとめ 1. E/E行動：最初は幅広く探索し、その後お気に入りのライバーに落ち着く 2. 概日リズム：ユーザー探索行動は概日リズムによって一日中変化する 3. クリエイター戦略：ライバーがユーザーを惹きつけ維持するためには、 早期のエンゲージメントが鍵となる 4. ロイヤリティと推し：ユーザーの配信者（推し）に対するロイヤリティは、 最初の探索段階と関連している ライブストリーミングプラットフォームのユーザーは、その嗜好を安定させる前に、 最初は幅広く探索する。そして、ユーザーの探索行動は概日リズムの影響を受け、 ユーザーロイヤリティーとライバーパフォーマンスの両方と関係している
- 25. ? DeNA Co., Ltd. 25 ライブ配信PFにおけるユーザー行動分析: 感情体験
- 26. ? DeNA Co., Ltd. 26 感情的な体験(affective experience)と行動の関係 ● これまでの分析はユーザーの行動ログを利用した観察データの分析 ● ユーザーのプラットフォーム上での感情的な体験との関連が重要 ○ この研究では、HCI (Human Computer Interaction)の文脈で重視されるaffective (感情的)に関 連する体験をサーベイ調査する ● サーベイ (n=76000) で得られた回答とその行動ログを統合 ○ 感情的な体験と行動の関連を分析 ● 定量的なデータと質的なデータの分析を組み合わせた分析 ○ デジタルプラットフォームのユーザー行動分析では近年よく行われる ■ Facebook ■ Snapchat ■ オンラインゲーム など
- 27. ? DeNA Co., Ltd. 27 サーベイ項目
- 28. ? DeNA Co., Ltd. 28 サーベイ項目 サーベイした項目を ● プラットフォームにおける全体的な体験 ○ どの程度 [楽しい、満足している、居心地がよい] と感じるか ● 個別の感情 ○ どの程度 [ライバーにシンパシーを感じるか、受け入れられていると感じるか、 仲間意識を感じるか] ● 体験の認識 ○ [ライバー、あなた、ほかのリスナー] が自然体でいられていると感じるか ● ライブ配信特有のリアルタイムインタラクション ○ [掛け合いが起きる、交流がリアルタイムに起きる、リアルタイムで変化するコンテン ツを体験している] と感じるか にカテゴリ分けして分析
- 29. ? DeNA Co., Ltd. 29 サーベイ項目と行動指標の対応 サーベイした感情的な体験と以下の行動指標との対応を考える ● ターンオーバーレート ● コミュニティの越境度合い ● コメント量 ● コメントの感情 これらに加えて、 ● 感情的な体験と行動指標の関連が、ユーザーの活動時間帯で変化するのか も分析する
- 30. ? DeNA Co., Ltd. 30 感情的な体験と探索?深化（E/E）の度合い: ターンオーバーレート ● ターンオーバーレートは探索と深化の度合いを表す ● 質問項目に対して同意しない(Disagree)リスナーの ターンオーバーレートは高い(探索の度合いが高い) ● 行動データから計算される探索?深化のバランスター ンオーバーレートがユーザーの感情的な体験と関連す る
- 31. ? DeNA Co., Ltd. 31 感情的な体験と探索?深化（E/E）の度合い: ターンオーバーレート ● ターンオーバーレートは探索と深化の度合いを表す ● 質問項目に対して同意しない(Disagree)リスナーの ターンオーバーレートは高い(探索の度合いが高い) ● 行動データから計算される探索?深化のバランスター ンオーバーレートがユーザーの感情的な体験と関連す る
- 32. ? DeNA Co., Ltd. 32 感情的な体験とコミュニティの越境度合い ● コミュニティの越境度合いとの関連 ○ ライバー同士のネットワークからコミュニ ティを抽出＝“界隈” ○ 「コミュニティでの行動=そのコミュニティ に所属するライバーのライブの視聴」と解釈 ○ ユーザーがどの程度「多様な」コミュニティ を行き来するかを計測 ■ Entropyを計算 ● 全体的な満足度を聞く項目で差が顕著
- 33. ? DeNA Co., Ltd. 33 感情的な体験とコミュニティの越境度合い ● コミュニティの越境度合いとの関連 ○ ライバー同士のネットワークからコミュニ ティを抽出＝“界隈” ○ 「コミュニティでの行動=そのコミュニティ に所属するライバーのライブの視聴」と解釈 ○ ユーザーがどの程度「多様な」コミュニティ を行き来するかを計測 ■ Entropyを計算 ● 全体的な満足度を聞く項目で差が顕著
- 34. ? DeNA Co., Ltd. 34 感情的な体験とコメント量 ● 配信におけるコメントの文字数を計算 ○ Pocochaを含むライブ配信ではコメントは重要 な役割果たす ■ ユーザー?ライバーのインタラクション ■ 盛り上がりなど ● 傾向は他の指標とは異なる ○ 項目に同意したリスナーが顕著に高い指標を示 す ○ 感情的な体験を強く感じたユーザーのエンゲー ジメントが高い
- 35. ? DeNA Co., Ltd. 35 感情的な体験とコメント量 ● 配信におけるコメントの文字数を計算 ○ Pocochaを含むライブ配信ではコメントは重要 な役割果たす ■ ユーザー?ライバーのインタラクション ■ 盛り上がりなど ● 傾向は他の指標とは異なる ○ 項目に同意したリスナーが顕著に高い指標を示 す ○ 感情的な体験を強く感じたユーザーのエンゲー ジメントが高い
- 36. ? DeNA Co., Ltd. 36 感情的な体験とコメントの感情 ● コメントの感情分析との関連 ● 差があるが顕著ではない ○ 数値の差はあるが大きくない ● プラットフォームにおける感情的な体験の度合 いは、投稿するコメントの感情に強く関連する わけではない
- 37. ? DeNA Co., Ltd. 37 感情的な体験と行動指標の関連は活動時間帯で変化するのか ● 各項目にAgreeと答えるオッズを時間帯ごとに推定 ● 活動時間がプラットフォームの活動が活発な夜の時間 帯でオッズが高い ● しかし、EnjoyableやRealTimeReactionsに関する質問 は昼間の時間帯でもある程度高いオッズを維持する 活動時間帯は「1: 6-12時、2: 12-18時、3: 18-21時、4: 21時-24時」で分類
- 38. ? DeNA Co., Ltd. 38 まとめ ● 最初の分析で扱っていなかった、質的指標(感情的な体験)と定量指標の関連を明らかにした ● 探索と深化の度合い(ターンオーバーレート)と感情的な体験が関連 ● ただし、因果関係は明らかでない ○ 探索しているのは 1: 満足度を改善する余地があるからなのか? ● つまり、これから深化するつもりなのか 2: それとも、深化できないからなのか といった複数の理由が考えられるが、背後にあるメカニズムまでは現段階は明らかでない
- 39. ? DeNA Co., Ltd. 39 目次 企業で取り組むSocial DS 研究紹介 まとめと展望 1 2 3
- 40. ? DeNA Co., Ltd. 40 まとめ ● ライブ配信PFにおけるユーザー行動分析: 探索と深化＆感情的な体験の研究を紹介 ● その他の取り組み ○ リスナーのライブ内での役割の抽出 ? ? ? ?
- 41. ? DeNA Co., Ltd. 41 ● ライブ配信PFにおけるユーザー行動分析: 探索と進化＆感情的な体験の研究を紹介 ● その他の取り組み ○ リスナーのライブ内での役割の抽出 ● 事業活用の手段 ○ 施策への活用 ■ 満足度を上げるためにはxxxという行動が重要 →アプリ内外で行動を促す施策を行う ○ レコメンドアルゴリズムへの適用 ■ 現状のTRに応じて推薦するライバーを制御（新規or既存） ■ 役割ベースのマッチング まとめ
- 42. ? DeNA Co., Ltd. 42 展望 ● 企業は大規模な行動データを保有しているが、公開には積極的ではない（e.g. X/Twitter） ● 企業のデータを活用したい研究者と研究のアウトプットを事業貢献に活用したい事業会社の 人間が協力することで、データを有効活用できる ● Social DSという領域で、研究と事業貢献の両立のロールモデルを目指していく ○ 機械学習以外の領域での成功例は少ない
- 43. ? DeNA Co., Ltd. 43 宣伝 ● サマーインターンやってます！
- 44. ? DeNA Co., Ltd. 44