11月6(土)～7日(日) に開催されたNICOGRAPH2021 ポスターセッション1で、3回生の青山千泰さんがオンラインで発表しました。
概要
今回の発表では、ソーシャルネットワークサービス（SNS）上でシェアされたユーザ生成型の漫画の広告の傾向を分析しました。
数多くの漫画作品の中から好みの作品に出会うきっかけを支援するものとして，書店のポップやウェブ配信などの漫画の広告があります。しかしどのような広告であれば，ネタバレにならず新たな作品への興味を引き出せるのかに ついての数理的なモデルや方法論は見当たりません。
そこで，愛読者が作る広告をSNS上でシェアするキャンペーンに着目し，このキャンペーンで投稿された広告の傾向を分析することで，漫画中のどのようなシーンにどのようなコメントを付与して漫画を広告しているのかを究明することとしました。
感想
ポスター発表は、口頭発表のように台本通りにはいかず、会場の方と交流しながら臨機応変に発表にします。聞いてくださる方に合わせて話の内容を変えないといけないので非常に緊張しました。
自分の発表に興味を持ってもらえるようにポスターで工夫したことは、ポスターの中に詳細結果のQRコードを提示したことです。これによって、聞いてくださる方たちがストレスなくいつでも好きなタイミングで詳細を知ることができます。
当日は様々な方がお声がけ下さり、貴重なご意見を頂きました。口頭発表では恐らく時間が足りずお話できなかったような内容をお伺いできたので、ポスター発表に参加できてよかったなと思いました。
（文：2020年入 青山 千泰）
本研究は，一部，「電子書籍における読書状況に応じたストーリー情報呈示システムの開発，日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(C)，20K12130，研究代表」の支援のもと実施しました．
2021年11月21日（日）に第6回コミック工学研究会がオンライン開催されました。
3回生の中島楓華さんがオンラインで発表しました。
タイトル
「アニメキャラの顔パーツの位置バランスとキャラクタ属性の関係性に関する基礎検討」
概要
本研究では、アニメキャラの顔を見ると、性別や性格の想像がつくことに着目しました。
そして、アニメキャラの顔とそのキャラの属性との間に関係があるのかどうかを確認することを目的としました。
アニメキャラの両目の口の位置関係を示す特徴量を説明変数、年齢・性別・性格の属性を目的変数とした機械学習モデルを構築しました。
結果、アニメキャラの両目と口の位置関係によって、「強気」の属性は推定可能であることが確認できました。
今回は顔と属性の間に関係があるのかを確認することが目的のため、アニメキャラは100名という小規模なデータ数でした。
そのため、今後はデータ数を大規模にし、推定性能を主眼とした機械学習モデルを構築することを検討しています。
感想
ゼミ以外での発表は初めてだったので、緊張しました。
質疑応答で焦らずに自信を持って説明できるようになることが自分の課題であると痛感しました。
「次回の学会発表は半年後とか1年後とかになる」と先生がおっしゃってたので、次回までに鍛えておこうと思います。
忙しい中、論文や発表資料などを確認してくださった先生方には大変感謝しております。
質疑応答で頂いた意見を活かして、今後の研究も頑張っていこうと思います。
（文：2020年入 中島 楓華）
MEET THE TEAM
CCCA-LAB 2022年第2期のメンバー決定！ミスマッチがおこらないよう、志望動機、面接を通して慎重に審査しました。
ようこそCCCA-LABへ。
ゼミのプレ参加と、簡単な交流会を開催。
来年からの研究に向けてさっそく準備開始です。
文：エンピツ舎