機械学習モデルを用いたソーシャルメディアにおけるイベント告知画像の配色と閲覧数の関係性の検証

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS25029

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2025/05/12

タイトル(英語): Examining the Relationship Between Color Schemes of Event Announcement Images and View Counts on Social Media Using Machine Learning Models

著者名: 森重 嘉優(広島工業大学),井上 大地(D2C),松本 慎平(広島工業大学)

著者名(英語): Kayu Morishige(Hiroshima Institute of Technology Graduate School),Daiti Inoue(D2C),Shimpei Matsumoto(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: ＣＮＮ|ＭＳＥ|ＳＨＡＰ|機械学習|告知画像|ソーシャルメディア|CNN|MSE|SHAP|Machine Learning|Announcement Image|Social Media

要約(日本語): 本稿では，実際に使用されているイベント告知画像の色と閲覧数には関係性があるのかを明らかにするため，従来法と提案法の2つの機械学習モデルの評価指標の値を比較した．その結果，提案法が従来法と同程度の値であった．また，提案法の説明変数が目的変数にどの程度影響を与えたかを確認すると，色の数，HSV色空間が閲覧数に影響を与えていた．そのため，色は，閲覧数と関係性があることが明らかになった．

要約(英語): This study compares two machine learning models to examine the relationship between event promotion image colors and view counts. The proposed method performed similarly to the conventional method. Analysis showed that the number of colors and HSV color space influenced view counts, confirming that color is related to view counts.

本誌: 2025年5月15日-2025年5月16日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 21-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,034 Kバイト