VTuberの各視点動画の盛り上がりは同じなのかDTWを使用して調べてみた
こんにちは！ もうVTuber沼にハマって抜け出すのが困難なShimasan(@shimasan0x00)です．
日頃はてくてくぷれいすというブログの方で自分のアウトプット，面白いと思ったことに対して分析するなど好き勝手にやっています(YouTubeデータのみでソーシャルグラフを獲得する記事から真面目に分析について書いているものまで)．
以前，VTuberの動画１対１対応の切り抜きを自動で推薦したいと思って，MACDなどを使用して実装しました．
そのときは特定の動画を対象に，盛り上がり部分を推薦することだけで頭がいっぱいで思考が他に回っていなかったのですが，今回その応用の一つを思いついたのでやります．
以前のプログラムで特定の時間単位のコメント数という時系列データを得ることができます．
ここで私は，VTuberのコラボ動画における「○○視点動画」に着目しました．
これはコラボ配信で各VTuberが自分のチャンネルに動画を用意している場合に作成されるものになります．
MinecraftやARKなどのゲームでは各自の視点動画を用意することで各ライバーの行動がわかるうえ，最近ではN窓というLive配信を一画面に複数表示させるものもありますから○○視点動画の需要はあるでしょう．
基本的にコラボ配信では各VTuberは通話を繋げます．
なのでハプニングやイベントが起きた際のリアクションは各視点動画で共通することになります．
つまり，Live配信における盛り上がり部分も各視点動画で非常に似た分布になるのではないでしょうか．
今回は初期調査として，時系列同士の類似度を調べるのに使用されるDTW(Dynamic Time Warping)を使ってみます．
対象動画
今回は初期調査として，各視点動画ではあるがARKやApexといった視点によって大きく状況が異なるものではなく，あまり視点による変化のないUNO動画を対象とします．
また，"時系列データ"を収集する以上，データはあるだけいいので知名度のある事務所所属VTuberとして，にじさんじの以下のライバーを採用しました．
動画の詳細については以下に示します．
【にじさんじ】神田笑一:【#紅ズワイガニぐんかん】神田UNO【神田笑一/にじさんじ】
再生数：45,114
コメント数：2,169
愛園 愛美/Aizono Manami:【UNO】unoとは数字の1のことである【紅ズワイガニぐんかん】
再生数：30,895
コメント数：1,511
分析結果
まずは純粋に1s単位で集計した結果を示します．
これを見るだけでコメント推移は各視点でほとんど共通していることがわかります．
しかし，1秒単位の集計では盛り上がりポイントを特定するにはあまり向いていないので15s単位で集計することにします．
こうすることでより盛り上がりポイントを特徴付けることができます．
この結果は非常に有用で，盛り上がりポイントが同じであるなら多視点動画においてN窓するユーザ，そうでないユーザは一つの動画に対してのみコメントしていることになります．
つまり，これらのコメントデータというのはそのチャンネルを支持するユーザ由来のものであり，該当VTuberのファン層を推定することができるのです．
さて，最後にDTWを使用した結果を示します．
位相がズレていてもいい感じに類似度がわかるとのことでしたが，コメント数に差があると対応付けが??となっているのが現状でDTWの理論を見るとまぁそうかとなりました．
時系列データの比較に関してはまた勉強して色々試してみたいところです．
ただ，今回のあまり視点による変化が少ない動画に関していえば盛り上がり部分は各視点共通であり，ファン層を推定するのに有用な可能性を示せたのはよかったです．
時系列データの比較でいい方法がありましたら是非．
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