コミックのネタバレページ推定に関する検討

コミックのネタバレページ推定に 関する検討 牧 白鳥 佐藤 中村 良樹 裕士 剣太 悟史 明治大学大学院 先端数理科学研究家

コミックのネタバレをされて がっかりした経験はないですか？

わかる〜 でも，〇〇死ん じゃったよね △△って漫画 面白いよね わかる まじかよ 知らなかった 〇〇ってキャラ好き

〇〇？ 週刊誌だと 〇〇死んだよww △△って漫画 面白いよね わかる つらい 〇〇ってキャラ好き

見ちゃった〜 知りたくなかった！

〇〇？ 週刊誌だと 〇〇死んだよww 会話 Tweet コミックにおけるネタバレを 防止する手法を検討する レビュー 画像

〇〇？ 週刊誌だと 〇〇死んだよww 会話 Tweet コンテンツ外 にあるもの レビュー 画像 様々な防止手法が 検討されている

Ms.△△ ? This is funny lol She is dead !! 会話 シンプルなネタバレ Tweet コンテンツ内に あるもの レビュー 画像ネタバレを防止する 画像 研究がない

目的 画像ネタバレを防止する 手法の検討を行う

関連研究 Story Spoilers Don’t Spoil Stories [Leavitt, 2011] ストーリーコンテンツのネタバレが作品を面白くする 小説のみ，コミックについては研究されてない

目的 画像ネタバレを防止する コミックのネタバレの影響 についての検討を行う 手法の検討を行う ネタバレのデータセットの構築 ネタバレタイミング毎の影響があるのかに ついて調査

最終的な面白さ 2.0 ネタバレタイミングが 後になればなるほど 面白さの値が減少 1.5 1.0 0.5 0.0 ネタバレなし -0.5 あらすじ後 パート1後 パート2後 有意差な差は なかった

面白さの値の推移グラフ 2.0 ● ネタバレタイミング 1.5 1.0 0.5 0.0 あらすじ ネタバレ パート1後 ネタバレ パート2後 ネタバレ パート3後 -0.5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後

面白さの値の推移グラフ 2.0 ● ネタバレタイミング ネタバレ直後は 面白さの値が減少 1.5 1.0 0.5 0.0 あらすじ ネタバレ パート1後 ネタバレ パート2後 ネタバレ パート3後 -0.5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 パート2後のみ 10%の有意傾向 (意味ない?)

続きへの興味度合い の推移グラフ 2.0 ● ネタバレタイミング 1.5 1.0 0.5 0.0 あらすじ ネタバレ パート1 ネタバレ パート2 ネタバレ パート3 -0.5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後

続きへの興味度合い の値の推移グラフ 2.0 ● ネタバレタイミング 1.5 1.0 あらすじ後は上昇 (5%有意) パート1後は減少 (有意差なし) 0.5 0.0 あらすじ ネタバレ パート1 ネタバレ パート2 ネタバレ パート3 -0.5 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 パート2後は減少 (1%有意)

考察 最終的な面白さ ネタバレをされても，面白さは変わらない！？ ネタバレは悪である ネタバレ直後 ネタバレをされると，面白さの値に変化はないが， 続きへの興味が減少 ネタバレをされると，読者の購買意欲が下がってし まうのでは！？

考察 ネタバレとは何かを 考察，再定義 ネタバレ直後 ネタバレをされると，面白さの値に変化はないが， 続きへの興味が減少

N-2 ネタバレとは？ ネタバレの再定義 ネタバレとは，N話まで読んだ読者に対して，N+1話 の情報を見せた時に，負の感情を抱かさせてしまう 情報 N-1 N N+1 N+2

ネタバレとは？ ネタバレの数式化 興味 × 情報 / 距離 興味 : 過程, 結果 ... 情報 : 単語，絵 ... 距離 : ページ単位，巻数単位... = ネタバレ

目的 コミックのネタバレの影響 SOLVED についての検討を行う ネタバレページの特徴を調査 画像ネタバレを防止する ネタバレデータセット構築手法の検討 手法の検討を行う

ネタバレページ の特徴

特徴 ネタバレページ特徴 ネタバレページの推定を行うために，前回作ったネタバレ ページデータセットの特徴を調査する．今回は特に，文字 情報とコマ情報に注目して調査を行う． 文字 コマ

特徴(コミック) バトル ©️Yoshihiro Tomigashi ©️Takeshi Obata スポーツ ©️Tsujitomo ©️Taiyo Matsumoto ミステリー ©️Aki Shimizu ©️Tetsuya Tsutsu ロマンス ©️Sotara Akiduki ©️Toko Minami

特徴(ジャンル毎) バトル コマ 大きさ: 大きなコマが存在 : 少量 数 文字 内容: “勝ったぜ”， “最期” 量 ©️冨樫義博 : 違いなし 大きなコマが使われ， 勝敗や生死がわかる単語が存在

特徴(ジャンル毎) スポーツ コマ 大きさ: 小さいコマ : 多量 数 文字 内容 : スコアや順位 量 ©️Tsujitomo : 少量 小さなコマが使われ スコアや順位情報が書かれていた

特徴(ジャンル毎) ミステリー コマ 大きさ : 小さな/ 大きなコマ : 多量 /少量 数 文字 内容 : 変化なし 量 ©️Tetsuya Tsutsui ：多量/少量 作品によって特徴が変化

特徴(ジャンル毎) ロマンス コマ 大きさ: 大きなコマ :少量 数 文字 内容：“好きだ“ 量 ©️Sotara AKIDUKI : 少量 告白する内容が文字情報として 存在していた

特徴(コミック) バトル スポーツ ミステリー ロマンス 協力者はネタバレとして 3ページしか選べなかった ©️Yoshihiro Tomigashi ©️Tsujitomo ©️Aki Shimizu ©️Sotara Akiduki ネタバレページデータセット の再構築が必要 ©️Takeshi Obata ©️Taiyo Matsumoto ©️Tetsuya Tsutsu ©️Toko Minami

ネタバレデータセット 作成手法の検討

作成手法(設計) コミック 4 ジャンル×2 作品 = 8 作品 被験者 作品を読んだことのある 4人の大学生 アンケート 3ページを選んでもらい 1~3位で順位付け

作成手法(設計) コミック 4 ジャンル×2 作品 = 8 作品 被験者 作品を読んだことのある 4人の大学生 アンケート 3ページを選んでもらい 1~3位で順位付け

作成手法(設計) コミック 4 ジャンル×2 作品 = 8 作品 作品を読んだことのない 被験者 全てのページにネタバレ度に 応じた2つのタグ アンケート

N-2 作成手法(アンケート) アンケート内容 N話まで読んだことのある読者に対して，N+1話の ページを見せた時に嫌な思いをさせるページを選ん でください N-1 N N+1 N+2

作成手法(タグ付け) タグ概要 それぞれのページについて，2種類のタグをつけてもらう イエロー カード レッド カード ネタバレ度: 1~50% ネタバレ度: 51~100%

ネタバレページ 推定手法の検討

Estimate Spoiler Page Layout Analysis of Tree-Structured Scene Frames in Comic Images [Tanaka 2007] コマ Vision API[Google 18] 文字情報 1000~2000ページ ページ

まとめ 実験 ネタバレデータセットの構築 ネタバレの影響に関する分析 ネタバレページ防止手法 ネタバレデータセット構築手法の検討 ネタバレページ推定手法の検討

コミックのタイプ バトル スポーツ ミステリー ロマンス ネタバレNG漫画 ©️Yoshihiro Tomigashi ©️Tsujitomo ©️Aki Shimizu ©️Sotara Akiduki ネタバレOK漫画 ©️Takeshi Obata ©️Taiyo Matsumoto ©️Tetsuya Tsutsu ©️Toko Minami

面白さの値 ネタバレNG作品 2.0 1.5 ネタバレによって面白くなくなる作品 1.0 4つの作品 0.5 0.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 -0.5 ネタバレなしグループの面白さの値が高 い GIANT KILLING(スポーツ ) ネタバレOK作品 2.0 1.5 1.0 ネタバレによって面白くなる作品 0.5 4つの作品 0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 -0.5 赤髪の白雪姫(ロマンス) ネタバレなしグループの面白さの値が低 い

面白いシーン数 5 ネタバレNG作品 4 3 ネタバレなしグループが同じシーンを選 2 1 んでいた 0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 GIANT KILLING(スポーツ ) 5 ネタバレOK作品 4 3 ネタバレなしグループが多様なシーンを 2 1 選んでいた 0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 SHIRAYUKI(ロマンス)

面白いシーン数 GIANT KILLING(ネタバレNG) なし 勝ち負け なし 勝ち負け なし 勝ち負け あり 勝ち負け あり キャラクター の成長 あり ゴールシーン

面白いシーン数 赤髪の白雪姫(ネタバレOK) なし エンディング なし キャラクター間 の関係 なし キャラクター 成長 あり あり あり エンディング エンディング エンディング

面白さの値と面白いシーン数の関係 ネタバレNG作品(GIANT KILLING) 面白さの値と面白いシーン数が逆相関 2.0 5 1.5 4 3 1.0 2 0.5 1 0.0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 0 ネタバレなし -0.5 面白さの値 あらすじ後 パート1後 面白いシーン数 パート2後

面白さの値と面白いシーン数の関係 ネタバレOK作品(赤髪の白雪姫) 面白さの値と面白いシーン数が逆相関 2.0 5 1.5 4 3 1.0 2 0.5 1 0 ネタバレなし あらすじ後 パート1後 パート2後 0 ネタバレなし -0.5 面白さの値 あらすじ後 パート1後 面白いシーン数 パート2後

OCR ONLINE OCR LI いい音だを ゼンに会って 1織にい る嚇で ーフん ヴつと 加舶加加鵬 JJI且1 い叫痢 し」 Tesseract _鱒 慣のと 薔れ咆搬っ疋 泄ウに肩鱗う Vision API 音だな うん オロ 知って しまった ゼンに会って 一緒にいる中で ずっと 途切れなかった ゼンに向かう 気持ちの 中に まだ M+ f 見つけていない 感情があった ゼン ゼンのことが 好きです SAS