2012年度3年生ゼミ

出欠 †

今学期の課題 †

• 全員への課題
  • 自分の研究の目的と出来ることを説明できるようになる

• 岩佐：tweetデータ作り
• 日比野：組合せデータ作り
• 大泉
  • キラキラネームを男児100件、女児100件あつめ、漢字、読み、性別、キラキラネームと思う理由をエクセルにまとめる
  • キラキラネームではない普通の名前を男児100件、女児100件あつめ、漢字、読み、性別をエクセルにまとめる。普通の名前は例えば、明治安田生命が出している名前ベスト100から集めることができる。
  • キラキラネームと普通の名前の共通点を10個、相違点を10個あげ、エクセルにまとめる。

• 上野：会話データ作り
  • 映画「12人の怒れる男たち」の全会話を書き起こし会話データを作る。書き起こす内容は、話者と話した内容そのもの。エクセルにまとめる。
  • エクセルにまとめた会話データの中で批判文に記号（例えば、C）をつける。批判に対する返答に記号（例えば、R）を付ける
  • 批判に対する返答に対して、その種類を表す記号をつける（ゼミ資料中(a)から(g)までの記号）

• 鍵田：
  • 恣意性のない歌詞を200件以上集める
  • 歌詞から抽出できる特徴を30個以上出し、エクセルにまとめる
• 金児：
  • 演奏記号を洗い出し、エクセルにまとめる
  • 演奏記号と波形を対応付け、エクセルにまとめる
  • 5人以上の演奏者が弾いたピアノソナタを20曲以上集める。合計100曲以上。

• 菱田：
  • MIRToolBox?を使って音響特徴を抽出できるようになる。使う楽曲は自分が持っているもので、とりあえずは良い。20曲くらい用意する。抽出できる音響特徴をエクセルにまとめる
  • 印象を推定するスコープ（歌詞全体の印象を推定するのか、歌詞のフレーズ毎に推定するのか、はたまたパラグラフ毎に推定するのか）を決める
  • スコープと音響特徴との対応付けを行い、エクセルにまとめる
  • スコープと歌詞特徴との対応付けを行い、エクセルにまとめる

• 小林
  • 「BKCの食堂を改善する方法」というテーマで、４人くらいで、20分程度の議論をさせ、議論を録音し、音声データを得る（梁君と同じデータで良いです）。音声データは人を変えて、3種類取る。
  • 音声データを書き起こす会話データを作る。書き起こすものは、話者と発言内容の２つとする。会話データはエクセルにまとめる。
  • 会話データのなかで、話を進めることに効果のある5W1Hを含む発言に印をつける。
  • 会話データのなかで、5W1Hが欠けていて話が進められていないと思った部分に印を付ける。

• 梁
  • 「BKCの食堂を改善する方法」というテーマで、４人くらいで、20分程度の議論をさせ、議論を録音し、音声データを得る（小林君と同じデータで良いです）。音声データは人を変えて、3種類取る。
  • 音声データを書き起こす会話データを作る。書き起こすものは、話者と発言内容の２つとする。会話データはエクセルにまとめる。
  • 会話データの中で効果的な発言に印を付ける。

進捗 †

9/27 †

全員にテーマを配布

10/4 †

• 音楽チームの発表
• 鍵田
  • テーマ：作詞家の特徴抽出と歌詞の要約（-->歌詞のテキストから作詞家の言いたかったラインを抽出するシステム）
  • 普通の文にはみられない歌詞の特徴を列挙-->グループ化できそう
  • 作詞家の主張が込められた文を抽出して、要約を作る
  • 次やること：歌詞データを用意して来て、作詞家が言いたかった所と思う箇所を抽出してみる。
  • 福本先生のコメント：要約ではなく、意図の抽出

• 菱田
  • テーマ：歌詞情報と音響特徴量を用いた楽曲印象推定とその応用
  • 区間毎に印象を同定する
  • MIRToolBox?（on Matlab）を使って音響情報の物理量を取る
  • 次やること：ツールを使って、使える特徴量を洗い出す。印象の評価に使えないものを省く。
  • ヘッドホンいる？

10/11 †

• 金児
  • テーマ：楽譜文脈を考慮した音響情報からの演奏表情付けルール抽出
  • 過去の研究テーマを調べた
  • 読んだ論文は参考文献情報として、資料に含めて下さい（by 嶋崎）
  • 福本先生：表情付けの要素は何になるのか？標準的な演奏からのずれになるのか、楽譜情報からのずれになるのか？オーケストラを扱うと、指揮者としての表情付けと、個々の演奏者の表情付けと色々ある。まずは単音
  • 次やること：表情付けの最終形のイメージ図を考える。その後、表情付けに使える特徴を列挙する。

• 梁
  • 効果的な発言に焦点を置いた議事録作成システム
  • 議事録について調査
  • ディスカッション中のどの部分が重要になるのかを調べる必要がある
  • 簡潔で理解しやすい議事録を作る必要がある（文としてつなげたいらしい）
  • 次やること：効果的な発言についてイメージを固める。身内の会話を録音して、効果的な発言とはどういうものかを考える
  • 福本先生：今回の議事録をまとめるように

• 上野
  • 批判に対する効果的な返答の自動判定に関する研究
  • 批判の性質を考えた（肯定的なもの、否定的なもの、意味のないもの）
  • つぎやること：批判を使うディスカッションの映画、テレビを見る。批判に対する上手い返しの特徴を調べる。

• 小林
  • ディスカッション時に効果的な発言を促す発言カードインタフェース
  • 5W1Hボタンをつけたチャットシステムを作る
  • 効果的な発言とはどういうものかを考える
  • 会話を録音して、5w1hを出すタイミングや、出す順番を考察する

10/18 †

• 岩佐
  • テーマ「SNSで投稿を避けるべきメッセージを自動判定するシステム」
  • 投稿すべきでないメッセージと判断する基準を調べた。誹謗中傷、罵倒、法を犯す行動に関する文章、個人情報など
  • 投稿すべきものにも着目した方がいいかも。
  • 福本先生のコメント：投稿すべきでないと思ったtweetを100個から200個集める。tweetの集め方を決める
  • 「twitter 騒動」で検索して、20件の
  • つぎやること：投稿すべきでないメッセージを200件集める。集める際、集めた手順を細かく記録しておく。

• 日比野
  • テーマ「有効な組合せと達成可能な動作の提示による新商品の発想支援システム」
  • 論文を読んで、組合せによる商品の実例を調べた。
  • 最近出て来た新商品を集めて、何と何の組合せでできているかを調べる。100件作る。その後、売れると思うものと、売れないと思うものに分ける。新商品を集める際、とってきた商品が書かれていたWebページやカタログを集めた方法を記録しておく。
  • 論文をもう一度よんで、前で説明できるようになってください。
  • つぎやること：ここ１年以内にでた新商品を１００個列挙し、組合せに分解する。その後、その新商品が売れるか売れないかを自分で判断して、マルバツをつける。

• 大泉
  • テーマ「名前の漢字の組合せと読み方を用いたキラキラネーム判定システム」
  • キラキラネームとは何かを調べた
  • 特徴として、当て字、人間外の名前、言葉自体に別の意味がある
  • つぎやること：キラキラネームを男児100件、女児100件集めてデータを作る。

11/1 †

• 菱田
  • MIRToolBox?の仕様書を読んだ。ツールが抽出できる音響特徴量を把握した。
  • 音量、弱音の割合、テンポ、波形が０値を取る回数、一定Hz以上の音域の割合、不協和音の多さ、音質の変化の大きさ、主に使われている音など。他には？各数値の出され方が不明
  • 家のPCでダウンロードして設定した。Macではできない？
  • 楽曲から受ける印象をSD法を使って、主観評価実験を行う予定。なんで？
  • どの楽曲を使って主観評価実験をするかを決める。歌詞がある楽曲に限定されるが、楽曲の選び方を考える必要がある。なんで？
  • つぎやること：MIRToolBox?を使えるようになる。1曲音楽を入力して、各特徴量を出す。楽曲全体に対して1つだけ付く特徴量、時間毎に出される特徴量などを分類する。
  • Macでも動かせるように設定する。

• 上野
  • 「12人の怒れる男」を観た
  • 批判に対する効果的な返答の特徴を調べた。(1) 感情的にならない (2) 相手に任せる「〜どうでしょう？」 (3) 切り札を持っておく (4) 相手の話していることに矛盾が生じれば切り込む (5) 論理的な考えを主張する　(6) 相手を納得させる (7) 相手がどのような批判をしてくるのか、事前に理解しておく
  • 批判に対する受けのパターンとして、(1) 攻撃する (2) とどめを刺す (3) 相手に委ねる (4) 準備
  • つぎやること：映画の全文を書き起こす。話者と話した内容を。その後、批判文に印をつける、その後、批判に対する返答に(a)から(g)までの印を付ける。
  • 福本先生のコメント：一般的な会議では司会者がいて、皆に意見を聞いて行くスタイル。中立のコーディネーターが居ないデータなので、そこに注意するべき。ブレーンストーミングでは人の意見に対して批判をしてはいけない。複数の選択肢の中から1つを選ぶときの会議では納得させる会議がある。会議の目的を明確にしておかないと。説得に効果のある
  • 山西先生のコメント：1人が11人を説得するためのシチュエーションなので、会議を上手く進めるためのシチュエーションとは違うのではないか？

11/9 †

• 小林
  • 効果的な発言について考察。5W1Hの順序やタイミングの考察をした
  • 5W1Hを使うと話が前に進められる
  • 5W1Hをどの順番で使うかを決める必要がある。これまでの話の中で欠けている5W1Hを見つける方法を考える。
  • 5W1Hは①場面設定、②出来事、③背景・理由に分けられる
  • 5W1Hの順番は、①いつ、どこで、誰が、②何を、どのように、③なぜ、がよいと考えた
  • 大学の講義でも使いたいということなので、使ってもらおう
  • 福本先生のコメント：用言１つに対して5W1Hを埋めて行くと良い。用言が複数あると面倒。
  • 次やること：音声データをとる。話を進める上での5W1Hが出ている発言に○をつける。5W1Hが欠けているなら出すべきタイミングに矢印を入れる。

• 梁
  • 効果的な発言に対して考えをまとめる
  • 効果的な発言に対するイメージをまとめた。その後でWebにあった議事録を読んで、比較した。
  • 起承転結に関わる発言は効果がある。起承転結に関わる発言とは、どういう効果があるのか？
  • 次やること：「BKCの食堂を改善する方法」というテーマで、４人くらいの人を集めて、１５から３０分の議論をする。議論を書き起こして、効果的な発言に○を付ける。効果的な発言＝議論を前に進める発言

11/15 †

• 岩佐
  • Google検索でtweetを集めた。取得したデータは日付、tweet本文、投稿すべきかどうかの判断、判断した理由の４種類。
  • 判断した理由が16種類
  • 16種類は3つに分類できて、犯罪、個人情報、まだばれてない情報をばらしてしまうこと
  • 単純なキーワードマッチングではなく、言語的な特徴を発見することが卒論の目標
  • 犯罪はキーワードベースでできそう、個人情報はキーワード＋α、ばれてない情報はキーワード＋αβ
  • データを全部送ってもらって、その後でつぎやることを判断する。

• 日比野
  • 組合せの商品を100件集めて、売れるかどうかを判定した。
  • （何となく）売れるかどうかを判断した結果、浮かび上がって来た売れる条件をまとめた
  • 組合せの定義の違いをまとめた
  • 組合せの形で、○、△、×の違いはあるのか？
  • なぜ○なのか、なぜ×なのかを知りたい。
  • 売れる条件として、①組合せが斬新であること、かつ②長期的に見た時にだんだんと消費者に定着していくであろう商品。②はどこから出て来た？
  • データを送って下さい。次からはデータを印刷してみせて下さい
  • 次やること：組合せの形毎に、○△×の個数を調べる。○と×を付けた理由を書く。△は置いとく。

• 大泉
  • キラキラネームの例を集めた。どうやって集めた？　普通の名前と共通点、異なる点を考えた。
  • キラキラネームの一番の特徴は、名前に使用されている漢字が、音読みにも訓読みにも属さない読み方をとる。性別の混同もある。男の子に女の子の名前をつけるなど。
  • まず、集めたデータを送って下さい
  • 次やること：エクセルデータを作る。漢字、読み、性別、なぜキラキラと思うのかの理由

11/22 †

岩佐君のtweetデータに対する考察 †

１．修正して欲しい所：投稿すべきかどうかの○×判定について

• 「投稿すべきでない」-->「炎上を引き起こすから、投稿すべきでない」に条件を変更する
• 「○○さんが嫌い」というtweetはできれば投稿しない方が良いけれど、炎上を引き起こす可能性は低いと考えられる。

２．2月末までの課題 （１）○×が合っているかどうか、チェックする。 （２）炎上を引き起こすから投稿すべきでないtweetに対して、理由①から⑭によりtweetを分類したときの、各tweetの数を表にまとめる

理由 件数

① 10件 ② 15件 （途中省略） ⑭ 20件

（３）各tweetを見て、炎上を引き起こすから投稿すべきでないと判断できる根拠をマークする。 （例） 稲川潤一と田中美保がご来店　田中美保まじ顔ちっちゃくて可愛かった・・・今夜は2人で泊まるらしいよ　お、これは・・・（どきどき笑）

• > 稲川潤一　田中美保　2人で泊まる

今から来るまでこんびに。無免許。ww

• > 無免許

11/28 日比野君の組合せ８種類に対する考察 †

以下の通りまとめなおした。

• モノAとモノBが組み合わされ一体となることで付加価値が生まれる（例：メイク機能付きデジカメ）
• モノAにモノBを取り付けることで付加価値が生まれる。モノAが主体（例：iPhoneプロジェクタ）
• モノAとモノBを連携させることで付加価値が生まれる（例：スマート冷蔵庫）
• スポットAとモノBあるいはスポットBを連携させることで付加価値が生まれる（例：ラーメンテーマパーク）
• モノAと機能Bを組み合わせることで付加価値が生まれる。機能Bは単体で存在していても役に立たない（例：wifi対応デジカメ）
• モノAとモノBをモノCを介してつなぎ合わせることにより付加価値が生まれる。モノCは単体では役に立たないが、AとBをつなぎ合わせることで初めて付加価値を生み出す（例：自転車マウント）
• モノAとブランドBを組み合わせることで付加価値が生まれる（例：アンパンマンデジカメ）
• モノAとモノBを組み合わせることで付加価値が生まれる。ただし、モノBは種類が豊富で、無数の組合せが作れる（例：年賀状アプリ）