個人視聴データから抽出されたクラス別テレビ視聴行動の分析
00D8102021I 熊倉 章人中央大学理工学部情報工学科 田口研究室 2004年3月
あらまし：番組カテゴリとその視聴時間について コレスポンデンス分析を行い，モニタの視聴選好を 表す3 次元座標を得る．この3 次元座標について クラスタ分析を行い，モニタクラスタを抽出する．
そして，このモニタクラスタの視聴傾向とその特徴 を分析する．
キーワード：テレビ視聴行動，クラスタ分析，コ レスポンデンス分析
1 はじめに
テレビは日常生活に深く根付いているが，テレビ 視聴行動についての研究に出会うことは少ない．視 聴者の需要に即した番組が数多く放送されるよう になれば，視聴者にとって，テレビはより楽しめる メディアになると考えた．そこで，視聴者は具体的 にどのような番組カテゴリを選択しているのかを 明らかにする．
2 使用するデータ
本研究で使用するテレビ視聴データ，モニタアン ケートデータ，番組放送時間データは株式会社ビデ オリサーチから提供されたものを用いる．
2.1 テレビ視聴データ
2003年3月31日〜5月11日の6週間において，
首都圏35km圏内の203モニタのテレビ視聴行動 を収録したデータを用いる．
2.2 モニタアンケートデータ
上記の内，199モニタの年齢，性別，職業，食事 や買い物，日常生活，メディア接触についてのアン ケート結果を収録したデータを用いる．
2.3 番組放送時間データ
2003年3月30日〜5月12日において関東地方 で実際に放送された番組の番組名，放送テレビ局，
放送開始日，放送開始時刻，放送終了日，放送終了 時刻を収録したデータを用いる．
3 分析手法
3.1 クラスタ分析
さまざまな対象が混在している中から，互いに類 似している対象をクラスタと呼ばれるグループに 統合し，分類する方法の総称である．
3.2 コレスポンデンス分析
クロス集計表の行カテゴリと列カテゴリについ て，列カテゴリの反応が類似する行カテゴリ同士，
行カテゴリの反応が類似する列カテゴリ同士を寄 せ集め，視覚的に表現する最適な座標値を見つける 方法である．
3.3 2 標本検定
2 つの正規母集団における母平均の差の検定で ある．
4 対視聴者機能による番組分類
同じ視聴動機によって視聴される番組は類似す る番組属性を持つ番組と考え，同じ番組は類似する 視聴動機によって視聴されると考える．[1]のよく
見た番組とその視聴動機のクロス集計表について コレスポンデンス分析を行う．得られる番組とその 視聴動機の布置から 4 つの対視聴者機能が存在す ると考え，対視聴者機能と番組テーマ，さらに[2]
の番組分類法から，番組カテゴリを表 1 のように 仮定した．
表1 対視聴者機能と番組カテゴリ
対視聴者機能 番組カテゴリ
笑える，気楽に見られる バラエティ，コント，クイズ，
トーク&歌 役に立つ情報，
為になる知識が得られる
雑学，生活情報，ニュース
ハラハラドキドキできる，
共感できる，感動できる
事件・ハプニング，自然，
ドキュメンタリ，人間ドラマ，
トレンディドラマ，映画，
劇場ドラマ，その他のドラマ 癒される J-POP，歌謡ショー 上記以外の対視聴者機能 アニメ，食，旅，野球中継，
サッカー中継，
その他のスポーツ
5 視聴選好によるモニタの抽出
5.1 番組カテゴリ視聴ベクトル・番組カテゴリ 被視聴ベクトル
モ ニ タ mi
(
i=1,2,L,I)
が 番 組 カ テ ゴ リ(
j J)
cj =1,2,L, を視聴した合計時間を と表し，番 組カテゴリ に属する全番組放送時間を と表す とき，モニタ の番組カテゴリ視聴ベクトルを
vij
cj bj
mi
(
i iJ J)
i= v1 b1 L v b
view と定義する．また，番組 カ テ ゴ リcjの 番 組 カ テ ゴ リ 被 視 聴 ベ ク ト ル を
(
j j Ij j)
j= v1 b L v b
viewed と定義する．
5.2 モニタクラスタの抽出
同じ番組カテゴリを視聴するモニタ同士を類似 する視聴選好を持つモニタと考え，同じモニタによ って視聴される番組カテゴリを類似する番組カテ ゴリと考える．番組カテゴリ視聴ベクトルについて コレスポンデンス分析を行い，モニタの視聴選好を 表す3 次元座標を得る．得られたモニタの3 次元 座標についてクラスタ分析を用いて類似するモニ タ同士をまとめる．その結果，10 個のモニタクラ スタを抽出した．
5.3 モニタクラスタの視聴傾向についての分 析
各クラスタに属するモニタと 201 モニタにおい て，視聴傾向(よく視聴する番組カテゴリ，あまり 視聴しない番組カテゴリ，視聴人数の多い番組，番 組視聴時間，視聴時間あたりのチャンネルスイッチ 回数)に差異があるか片側5%の2標本検定を行う．
モニタクラスタ 1 は，番組視聴時間が短く，よ く視聴する番組カテゴリが存在しない．
モニタクラスタ2は，“野球中継”，“ニュース”，
“その他のスポーツ”をよく視聴する．
モニタクラスタ3は，番組視聴時間が長く，“事 件・ハプニング”を含む 8 番組カテゴリをよく視
聴する．
モニタクラスタ4は，6番組カテゴリをよく視聴 し，“事件・ハプニング”をあまり視聴しない．ま た，“トーク&歌”の視聴人数が特に多い．
モニタクラスタ5は，“事件・ハプニング”，“旅”
をよく視聴し，“サザエさん”など“アニメ”の視 聴人数が多い．家族でテレビを視聴するクラスタで あると考えられる．
モニタクラスタ6は，“映画”，“サッカー中継”，
“ドキュメンタリ”，“自然”をよく視聴する．
モニタクラスタ 7 は，番組視聴時間が短く，よ く視聴する番組カテゴリが存在しない．
モニタクラスタ 8 は，番組視聴時間あたりのチ ャンネルスイッチ回数が少なく，よく視聴する番組 カテゴリが存在しない．
モニタクラスタ9は，番組視聴時間が短く，“サ ッカー中継”をよく視聴する．
モニタクラスタ10は，モニタ数が1であり検定 を行うことができない．
5.4 モニタクラスタの特徴についての分析 各モニタクラスタに属するモニタと，テレビ視聴 データとアンケートデータが両方とも欠損しない 197モニタにおいて，年齢，性別，職業などの割合 に差異があるか片側5%の2標本検定を行う．
モニタクラスタ1は，有意な差異が存在しない．
モニタクラスタ2は，男性の割合が高い．
モニタクラスタ3は，女性，20代前半，主婦の 割合が高く，PCによるインターネット利用頻度が 高い．主婦のモニタは 197 モニタより番組視聴時 間が有意に長いため，クラスタ 3 の番組視聴時間 は長いと考えられる．
モニタクラスタ4は，「現在のテレビ番組は楽し い」と考えるモニタの割合が高い．
モニタクラスタ5は，30代後半のモニタの割合 が高い．家族とテレビを視聴すると考えられる．
モニタクラスタ6は，男性，20代後半のモニタ の割合が高く，環境問題に関心があるモニタの割合 が高い．
モニタクラスタ7は，20代前半のモニタの割合 が高く，「現在のテレビ番組は楽しくない」と考え るモニタの割合が高い．
モニタクラスタ8は，大学生の割合が高く，「現 在のテレビ番組は楽しくない」と考えるモニタの割 合が高い．
モニタクラスタ9は，30代前半のモニタの割合 が高い．
モニタクラスタ10は，属するモニタ数が1であ り検定を行うことができない．
5.5 アンケートと視聴傾向の関係
環境問題に関心があるモニタと 197 モニタにつ いて片側5%の2標本検定を行う．その結果，環境 問題に関心があるモニタにおいて“自然”をよく視 聴するクラスタ6に属する割合と197モニタにお いてクラスタ6に属する割合に，有意な差はない．
したがって，“自然”をよく視聴するクラスタに属 するモニタは環境問題に関心があるモニタの割合 が高いが，環境問題に関心があるモニタは“自然”
をよく視聴するモニタクラスタに属することが多 いとは言えない．
番組視聴時間が短いクラスタ 1，7，9 に属する
モニタと197モニタについて，片側5%の2標本検 定を行う．その結果，クラスタ 1，7，9 が「現在 のテレビ番組は楽しくない」と考えるモニタの割合 は，197モニタの「現在のテレビ番組は楽しくない」
と考えるモニタの割合より有意に高い．また，「現 在のテレビ番組は楽しくない」と考えるモニタと 197モニタについて，片側5%の2標本検定を行う．
その結果，「現在のテレビ番組は楽しくない」と考 えるモニタが番組視聴時間の短いクラスタ1，7，9 に属する割合は，197 モニタがクラスタ 1，7，9 に属する割合より有意に高い．
したがって，「現在のテレビ番組は楽しくない」と 考えるモニタの割合が高いクラスタは番組視聴時 間が短いと考えられる．反対に，番組視聴時間が短 いクラスタは，「現在のテレビ番組は楽しくない」
と考えるモニタの割合が高い．
5.6モニタクラスタの性別年齢別内訳
性別年齢区分別にモニタクラスタの内訳を調べ，
その特徴を考察する．
男性モニタには“野球中継”，“サッカー中継”を よく視聴するモニタが多く，女性モニタには幅広い 番組カテゴリをよく視聴するモニタが多いと考え られる．また，20代後半からクラスタ6に属する モニタが登場することから，男性モニタの視聴選好 は20代前半と20代後半を境界として変化するこ とが考えられる．
6 おわりに
本研究では，個人視聴データについてコレスポン デンス分析，クラスタ分析を用いて，10 個のモニ タクラスタを抽出した．各モニタクラスタは，それ ぞれ番組カテゴリについて視聴選好を持っていた．
本研究において仮定した番組カテゴリは，番組に 対する視聴者の認識をどの程度反映しているのか などについて，さらに検証する必要がある．また，
番組選択モデルとして知られる多項ロジットモデ ルや潜在クラス・ロジットモデルを用いて，視聴者 の番組選択を推定することが今後の課題として挙 げられる．
謝辞
本研究を進めるにあたり，丁寧なご指導，及び 適切なご助言を頂きました中央大学理工学部情報 工学科の田口東教授に心から感謝致します．また，
本研究に不可欠なデータの提供にご協力頂きまし た筑波大学社会工学系の猿渡康文助教授，株式会社 ビデオリサーチの大西浩志氏に心から感謝致しま す．
参考文献
[1] 原由美子，友宗由美子，重森万紀，“8つの「テ レビ視聴型」とステーションイメージ”，NHK 放送文化調査研究年報45，pp.165-237，2002．
[2] 原由美子，友宗由美子，重森万紀，高橋佳恵，
“夜間547 番組のタイプ別整理〜新しい番組 分類法への試み〜”，放送研究と調査，2000 年11月号，pp.2-25，2000．
[3] 朝野煕彦，“入門多変量解析の実際 第2版”，
講談社，2000．
