情報処理学会 インタラクション2023

文献情報

タイトル
BuzzLead:TikTokの流行曲予測システム
著者
  • 渡邉 みさと(日大)
  • 沼部 恵(日大)
  • 阿部 沙亜弥(日大)
  • 尾上 洋介(日大)
アブストラクト
説明画像

動画に特化したSNSであるTikTokでのマーケティングが増えてくる中で,TikTokを有効活用し自身の価値をPRしたいと考える人々が増えている.しかし,その際にどの楽曲を使えば再生数が伸びるのかが分からず,使用楽曲の選定がTikTok参入への障害になっていることも多い.そこでTikTokで過去に流行した楽曲のデータから次に流行しそうな楽曲を予測・提示するシステムがあればこの問題を解決できると我々は考えた.TikTokで流行しそうな楽曲の見解については音楽関係の研究者やマーケターが示しているが,使用者がより直感的にそれらの楽曲を発見できることが必要である.本研究では過去のデータの分析を自動的に行い,毎週流行しそうな楽曲を更新し提示できるシステムBuzzLead(https://buzzlead.vdslab.jp/)を開発した.評価実験ではシステムが提示した楽曲が実際に流行しそうだと判断する実験参加者が大多数を占めるなど予測が有用であったと判断できた.

雑誌名
インタラクション2023論文集
© 情報処理学会 2023
論文ID
3B-44
ページ
956-961
発行日
2023年3月1日
発行所
発行人 一般社団法人 情報処理学会
住所 〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台一丁目5番地 化学会館4F
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