도쿄대학 대학원 야마자키 토시히코 준 교수 등은 인공지능(AI)을 이용해 해시태그를 추천하는 기술을 개발했다.이것에 의해, 소셜 네트워킹 서비스(SNS)에서 투고한 화상이나 영상의 인기도(열람수나 좋아!의 수)를 향상시킬 수 있다.
최근, SNS를 이용한 상품·서비스의 프로모션이 활발했지만, 특정 콘텐츠의 인기도를 향상시키는 방법은 확립되어 있지 않았다.지금까지 이미지나 동영상을 판단하고 객관적으로 올바른 태그('산', '호수', '숲' 등)를 추천하는 기술은 다수 연구되어 왔다.인기도를 향상시키는 태그(「호면 반영」등)를 추천하는 기술은 세계 최초의 시도.이것은 SNS상에서 각각의 해시태그가 인기도에 영향을 주는 힘을 수치화해, 유저가 부여한 해시태그를 참고로 하여, 인기도를 향상시키는데 효과적인 태그를 임의의 개수 추천 한다는 것.
이번 약 6만장의 이미지와 거기에 부여된 태그를 사용하여 시스템에 학습시켜 약 2000장의 이미지에 대해 시스템이 추천한 태그를 추가하여 SNS에 투고. 10일 후에는 사람이 붙인 태그만을 이용한 경우와 비교해 2배 정도의 열람수를 획득했다.추천 태그는 원래 사람이 부여한 태그를 참고로 하기 때문에 이미지나 영상의 내용과 매치한 올바른 태그가 추천되는 것도 약 1500명의 주관평가에 의해 검증이 끝났다.스코어의 계산에 걸리는 시간은 통상의 서버로 몇 초 정도로 짧아, 매일 태그를 추천할 수도 있다.
향후의 전개로서 SNS상에서 상품이나 서비스 등을 효과적으로 프로모션할 때의 해시태그 추천, EC사이트 등에서의 클릭률 향상, 오운드 미디어나 뉴스 전달에 있어서의 인상적인 헤드라인 작성 지원 등이 생각 된다고 한다.
논문 정보: FolkPopularityRank: Tag Recommendation for Enhancing Social Popularity using Text Tags in Content Sharing Services
※「The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI)」에서 발표 예정
