2021年02月1日(月)

コンテンツレコメンドと感情へのアプローチ

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この記事では、コンテンツレコメンドシステムについて考察していきます。人々にもっともよく知られているものとしては、Netflixのレコメンドシステムがあります。また、それについて書かれている記事も多いことから、ここではこのタイプのレコメンドシステムに着目してみました。

Netflixのメカニズムには、感情に訴えかける特徴的なセオリーが含まれますが、いくつかの重要な要素が欠けていることも事実です。

これらの要素の欠如は、Netflixのレコメンドの不正確さと、レコメンドの範囲があまりにも広すぎる可能性につながっていると言えます。

感情と背景

元来、感情とはなにか（たとえばPaul Ekman氏[1]によると）。人はだれでも、生まれたときから一連の感情をもっています。それは、恐怖、怒り、悲しみ、そして好きだという感情などです。

私たちはみな、感情をもって生まれたので、この古来の見方によると、すべての人間がもつ基本的な感情は似通ったものだということになります。

Lisa Barrett氏の最近の研究[2] は、この昔から伝わったセオリーの難解さを紐解いたものだと言えます。

新しいセオリーのうちの１つに、構成主義的情動理論というものがあります。この見方...