スポーツにおけるネタバレ画像のデータセット構築と判定手法の検討

スポーツの試合結果のネタバレは，その試合をタイムシフト視聴するユーザにとって観戦の楽しみを減退させるものである．ここで，これまでのスポーツのネタバレ防止研究はテキストに着目したものが主であり，ニュースサイトや SNS に投稿された画像，YouTube のサムネイル画像といった，画像からのネタバレを防止するための手法は確立されていない．そこで本稿では，画像からのネタバレ防止について，まずは YouTube 動画のサムネイル画像に着目し，ネタバレ画像データセットを構築した．また，ネタバレ画像の特徴分析を行い，スポーツのネタバレ画像を判定するため，画像認識をもとにした Non-AI 手法，OpenAI Vision API による Vision-Direct 手法，OpenAI Vision API による画像の言語化にもとづく Vision-Text 手法を提案し，判定精度を比較する実験を実施した．実験の結果，全体としては Vision-Text 手法がもっとも高精度にネタバレ画像を判定できることがわかった．しかし，スポーツの種類によって有効な判定手法は異なることがわかった．