曹永寿：ビッグデータとAI技術がアーティストの商業的価値を測る基準を構築

[元記事は51CTO.comより]最近、エンターテインメントビッグデータアプリケーションサービスプロバイダーの愛曼データは8月のアーティスト商業価値ランキングリストを発表しました。それによると、長い間リストのトップ3を占めていたルーハンやヤン・ミーなどのアーティストが突然トップ10から脱落し、ファン・ビンビンはネガティブなニュースの影響を受け、商業価値が48位に急落しました。

このリストが発表されると、各界から大きな注目を集めました。先日のメディアコミュニケーション会議で、愛曼データ社長の曹勇寿氏は51CTOのインタビューを受けました。曹勇寿氏は「愛曼データは設立以来、エンターテインメント業界向けの総合的なビッグデータサービスプラットフォームの構築に注力しており、データを利用して汎エンターテインメント産業チェーンの上流と下流を構築し、接続しています。愛曼は過去7年間で「脱水」と「商業価値」という2つの大きなラベルを獲得しました」と紹介しました。

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アイマンデータ社長 曹永寿氏

そのうち、脱水とは、先進的な自然言語処理技術、人工知能アルゴリズム、機械学習モデルを活用して、「水軍」の正確な識別とネットワークデータの脱水を実現し、エンターテインメント業界に現実的で有効なデータを提供するための基礎となることを指します。

脱水は、実際にはデータクリーニングのプロセスです。脱水を実現するために、まずコストの問題に直面します。つまり、サーバーが収集したデータの60％が無効です。さらに、水軍はますます強力になっています。彼らは常にアイマンのモデルとアルゴリズムを研究し、これらのルールを回避しようとします。そのため、アイマンはモデルとアルゴリズムを絶えず変更する必要があります。これが脱水プロセスで遭遇する大きな問題です。

アイマンは投稿内容の類似性、投稿頻度、投稿時間、投稿アカウントのフォロワー数などから、投稿が水軍かどうかを判断します。まず、水軍が発表するコンテンツは創造性が限られており、内容の類似性が高い。第二に、水軍の投稿頻度は非常に高く、人間の使用限界を超えている。第三に、水軍は事前に準備する必要があり、通常のインターネット使用ノードのピークを迂回することが多い。最後に、水軍はすべて仮想アカウントであり、互いにフォローし合うことが多く、通常の使用行動をとらない人々が水軍をフォローしている。 4 つの次元を組み合わせることで、基本的に水の軍隊を非常に明確に識別できます。

周知のとおり、アーティストの地位や規模は、業界において常に比較的曖昧な概念でした。アーティストを選択する際、広告主やプロデューサーは通常、経験と判断に頼ります。しかし、人間の判断に基づく決定は、主観的な傾向や認知バイアスに大きく左右され、すべての決定が正しいとは限りません。

Aiman Dataは、アーティストの商業的価値はデータを通じて定量化でき、人気指数、プロ指数、支持指数、口コミ指数の4つの側面で測定できると考えています。これらはそれぞれ、マスメディアにおけるアーティストの影響力、作品のパフォーマンスに対するアーティストの貢献度、アーティストが支持するブランドの数とレベル、一般の人々とメディアの間でのアーティストの評価の質を表しています。

曹永寿氏は8月の商業価値ランキングについて、ランキング発表後、一部のアーティストに混乱を招いたが、これはデータが示す事実だと語った。「今回の商業価値指数では、道徳的、商業的、法的、政治的側面など、あらゆる隠れたリスクを考慮に入れています」。政策の厳格化とアイドル産業の急速な発展により、2018年以降、アーティストの商業価値を経験に基づいて判断することがますます難しくなり、企業の意思決定においてデータがより重要な役割を果たすようになると曹氏は認めた。

アイマンデータは2012年の設立以来、エンターテインメント業界におけるビッグデータマイニング技術と自然言語処理技術の徹底的な応用に注力していることが分かっています。アイマンは「AIMAN」と名付けられ、人工知能技術に注力した最も早い企業の1つです。清華大学知能技術・システム国家重点実験室所長の朱暁燕教授は、アイマンデータの主任科学者を務めており、同社の全体的な技術フレームワークを担当しています。

アイマンIDP——中国最大の総合エンターテインメントビッグデータプラットフォーム

Aiman IDPは、わが国最大の汎エンターテインメントビッグデータプラットフォームであり、データ処理層、データマイニング層、ビジネスアプリケーション層で構成されています。最上位層のデータは、オペレーターデータ、業界データ、顧客データなどのパートナーデータと、Aiman自身がマイニングした音声データ、検索データ、業界およびメディアデータから取得されます。曹永寿氏は、アイマンは2010年から2018年までのエンターテインメント業界のデータの中で最も包括的なデータを持っていると語った。

漢字は奥が深く広範囲にわたるため、自然言語処理は非常に難しいテーマです。報道によると、アイマンデータはビッグデータ応用分野、特に人工知能、自然言語処理、データマイニングの関連技術において中国でトップの地位を占めている。先進的な機械学習モデルアルゴリズムと大量データに対する並列コンピューティングフレームワークを採用し、エンティティ認識・関連付け技術、ホットワード・フレーズ抽出技術、感情分類技術、マルチドキュメントクラスタリング技術、イベント伝播分析技術、きめ細かな意見マイニング技術において中国でトップレベルに達している。

曹永寿氏は、人工知能は現在争奪戦の状態にあり、十分な人材がなければ知能について語っても意味がないと率直に認めた。知能を獲得する前に、まずは私たち自身を疲れさせなければなりません。なぜなら、初期段階では、機械にラベル付けを通じて学習させ、機械の認識レベルを徐々に向上させるために、多数の編集者が必要だからです。

同氏によると、アイマンデータは朱暁炎教授の協力を得て予備モデリングを完了し、2年目に機械認識精度が50％以上を達成し、3年目には86％を超えた。現在は7年目となり、感情判断を実現し、フレーズ認識のレベルに達したという。彼は、「wo cao」という単語が6つの異なる文脈で異なる感情を表現する例を挙げました。Aimanの自然言語は、Xiao Siが誰であるか、どのXiao SiがGuo Jingmingであるか、どの記事が俳優であるかを認識できます。

曹永寿氏はビジネスモデルについて、「愛曼データは態度のない会社です。私たちはサードパーティのデータ会社として位置づけられており、顧客を喜ばせるために偽のデータを使用することを軽蔑しています。私たちの顧客は広告チームとアーティストです」と語った。広告チームは愛曼データを使用して、アーティストがブランドに適しているかどうか、アーティストの発展の人気が来年のブランドの支持を支えるのに十分かどうか、ブランドの創造性を補充し、サークルと消費者を拡大するのに役立つかどうかを判断します。これらは広告チームに必要な指標です。アーティストは、アーティスト管理システム内の定量的な指標を通じてファン管理状況を確認し、それに応じてメディアコミュニケーション戦略を調整することができます。

アイマンデータは、エンターテインメント全般に関するデータに関する知識をすべて標準化されたデータ製品に変えたことがわかります。しかし、データを商業価値に変換する方法は、アイマンが引き続き探求する必要がある問題です。しかし、データに対する一般の認識が徐々に高まるにつれて、アイマンのようなデータ企業は必ず市場で認知され、データが業界、企業、アーティストに与える影響はますます大きくなると信じています。

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