水上_backup/修士研究参考サイト の履歴(No.19)

• 履歴一覧
• ソース を表示
• 水上_backup/修士研究参考サイト は削除されています。
  • 1 (2024-11-28 (木) 14:23:36)
  • 2 (2024-11-28 (木) 14:27:13)
  • 3 (2024-11-29 (金) 17:33:45)
  • 4 (2024-12-09 (月) 21:52:01)
  • 5 (2024-12-10 (火) 11:44:52)
  • 6 (2024-12-10 (火) 18:50:29)
  • 7 (2024-12-10 (火) 21:32:24)
  • 8 (2024-12-11 (水) 17:40:54)
  • 9 (2024-12-11 (水) 22:21:42)
  • 10 (2024-12-12 (木) 13:54:16)
  • 11 (2024-12-12 (木) 18:01:14)
  • 12 (2024-12-12 (木) 23:12:52)
  • 13 (2024-12-14 (土) 18:58:31)
  • 14 (2024-12-15 (日) 00:34:48)
  • 15 (2024-12-16 (月) 14:10:51)
  • 16 (2024-12-16 (月) 19:11:37)
  • 17 (2024-12-17 (火) 14:11:59)
  • 18 (2024-12-17 (火) 22:06:39)
  • 19 (2024-12-18 (水) 14:36:18)
  • 20 (2024-12-19 (木) 18:44:45)
  • 21 (2024-12-20 (金) 16:24:55)
  • 22 (2024-12-22 (日) 12:02:40)
  • 23 (2024-12-22 (日) 18:07:20)
  • 24 (2024-12-22 (日) 19:11:24)
  • 25 (2024-12-23 (月) 12:00:33)
  • 26 (2024-12-24 (火) 12:27:03)
  • 27 (2024-12-24 (火) 14:38:02)
  • 28 (2024-12-24 (火) 17:33:45)
  • 29 (2024-12-25 (水) 14:09:20)
  • 30 (2025-01-04 (土) 19:51:26)
  • 31 (2025-01-05 (日) 18:05:04)
  • 32 (2025-01-08 (水) 23:04:42)
  • 33 (2025-01-17 (金) 00:54:09)
  • 34 (2025-01-17 (金) 10:20:50)
  • 35 (2025-01-19 (日) 17:20:10)
  • 36 (2025-01-21 (火) 10:57:17)
  • 37 (2025-01-21 (火) 22:39:22)
  • 38 (2025-01-23 (木) 00:44:53)
  • 39 (2025-01-23 (木) 21:42:34)
  • 40 (2025-02-11 (火) 18:11:16)
  • 41 (2025-02-13 (木) 11:13:40)
  • 42 (2025-02-18 (火) 12:02:25)
  • 43 (2025-02-25 (火) 18:52:30)
  • 44 (2025-02-28 (金) 12:40:59)

---

水上

bertについて? 

修士研究のサイト? 

2.1spotifyapiについて

spotifyapiの登録方法 https://nehapire.com/web/spotify-api/ client 097bf6b6d71846d29ff07fca1b12a6b4 secret 231ad3910db24dbe9e4e2e94c57c5641

・geniousapi

・client dG1QbwL2WHiKHuT4kBvPZ_PSvu6f2UnPtPl8MkNdaLi_IWLq73RzuFozNR_gnoDp ・secret sNDIk4b1gdCcNRemviV1zBOynwVSIwLeXJxI6WxiT_PdUMzhVBxdlB6CU0oL_wL0PKpMe9JJAYR0Xfk15ZRaRw ・acsess L5TcBwdWyImAHqOwmCBXxAdbqQ5dyDGlkdzcuw8iwNgi4qGvqMademIRLJinPPa8

参考サイト 

2.1情報推薦の話

レコメンドシステムのメリットデメリット https://www.submit.ne.jp/contentsrecommend/column/algorithm-of-recommendation-system レコメンドシステムに入門する https://qiita.com/nokoxxx1212/items/9371980e291467f90a6a 嗜好抽出と情報推薦技術 https://soc-research.org/ja/wp-content/uploads/2024/08/IFSurvey4IPSJ.pdf ・ECサイトにおけるレコメンド機能のメリット解説 https://nuco.co.jp/blog/article/SfQKae_N

2.2感情分析に関する研究

テキスト画像からの感情推定 感情分析の概要について詳しく書いてある https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-022-10144-1 単語感情極性辞書 https://aclanthology.org/P05-1017.pdf 高村大也, 乾孝司, 奥村学, "スピンモデルによる単語の感情極性抽出", 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol.47 No.02 pp. 627--637, 2006.(日本語訳) ・感情分析の対象 https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/sentiment-analysis-in-business.html 感情分析とは https://www.transcosmos-cotra.jp/sentiment-analysis#:~:text=%E6%84%9F%E6%83%85%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81AI,%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BB%E8%A1%A8%E6%83%85%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82 ・「bow」「tfidf」「word2vec」について https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part1.html ・感情分析の流れ https://collabos-service.jp/recording/16057/#:~:text=%E7%B4%B9%E4%BB%8B%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82-,%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9,%E3%81%8C%E3%81%9F%E3%81%8F%E3%81%95%E3%82%93%E5%85%A5%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82 ・感情分析の3つのアプローチ https://getthematic.com/sentiment-analysis

2.2音楽の感情価と心理的効果に関する研究

曲のテンポの違いによる感情の影響度合い https://sites.miamioh.edu/the-conley-collective/2024/09/the-rhythm-of-emotion-understanding-the-impact-of-song-tempo/ 音楽のテンポが音楽家と非音楽家の音楽を聴く際の感情体験に与える影響 https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2018.02118/full 感情が大きく異なる刺激（例: 非常にポジティブな曲）は心理的抵抗を引き起こす可能性があるため、徐々にポジティブな方向に誘導する方が効果的 https://econtent.hogrefe.com/doi/10.1027/1015-5759/a000589 ヒー リングミ ュージックのテンポ と癒 し効果 ヒー リング ミュージックの音響的特徴により作成された単音による心理評価 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjske2001/7/2/7_2_237/_pdf/-char/ja この研究は、時間の経過に伴う感情的傾向の変化を分析し、プレイリスト内での感情の変化（ムードの遷移）を探ることで、音楽が感情に与える影響を明らかにした https://arxiv.org/pdf/2310.19052 音楽と気分: 音楽の心理的効果 https://blog.novecore.com/music-and-mood-the-psychological-effects-of-music/

2.3ポジティブ心理学について

音楽を聴くことがストレス解消につながる ポジティブすぎるとよくない https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/when-too-much-good-attitude-becomes-toxic ポジティブ心理学とは？基本概念から実践方法まで徹底解説 https://metamentor.tech/magazine/what-is-positive-psycology/

3.1音楽特徴量と感情価の関係

メモ あ 個人的にはポジティブ度合の向上 発展 ・画像から印象(感情値みたいなもの)を取得 ・

章立て 

・流れ

ネガティブ強度に応じたポジティブ度を持つ音楽を提示するシステムを提示する研究を行っているのですが、修士論文の章立てをしてください。また、章立ては1章(研究の背景と目的)、2章(関連研究)、3章(研究で用いる理論)、4章(提案手法)、5章(数値実験の概要と結果)、6章(おわりに)で構成されており、1章は研究の背景、研究の目的の2節で構成されるものとします。2,3,4章は3節で構成されるものとします。5章は数値実験の概要と数値実験の結果の2節で構成されているものとします。 また、このシステムに追加するべき機能などや調べるべき関連研究があれば教えて。また、システムをどの段階まで使ってもらえば有用性を示せるか教えて ・個人のネガティブ度合をはかる指標であるpanas尺度を用いる ・曲の感情価は歌詞の感情分析を用いることで推定する。感情分析にはbertを用いる ・spotifyapiを用いて、曲の情報（tempo、energy、acousticness）を取得する ・LDAを用い、歌詞のトピックを分析し、ユーザの嗜好に合った楽曲を推薦する ・曲の感情価、tempo、energy、acousticnessをオーディオ特徴とし、ネガティブ強度に応じた音楽を聞かせることによりポジティブ強度を向上させる システムの流れ 1.ユーザにpanas尺度のアンケートを答えてもらう。また、ユーザが聴きたいトピックを入力してもらう 2.panas尺度を用いてネガティブスコア、ポジティブスコアを計算する 3.spotifyapiを用いて複数の楽曲の特徴量(テンポ、リズム、エネルギー、アコースティック、曲名)を取得する 4.spotifyapiで取得した楽曲名をもとに別サイトから曲の歌詞を取得する 5.BERTを用い歌詞の感情値を、LDAを用いて楽曲のトピックを推定 6.楽曲の特徴量を考慮したpanas尺度で計算したネガティブ強度に応じた楽曲を推薦する 7.再度panas尺度を用いてアンケートを答えてもらう 聞く内容 ネガティブ強度に応じたポジティブ度を持つ音楽を提示するシステムを提示する研究を行っているのですが、修士論文の2.2章の「2. 感情分析の研究」は何を書けばよいでしょうか。 想定しているシステムのアイディアと流れは以下となります。 アイディア ・個人のネガティブ度合をはかる指標であるpanas尺度を用いる ・曲の感情価は歌詞の感情分析を用いることで推定する。感情分析にはbertを用いる ・spotifyapiを用いて、曲の情報（tempo、energy、acousticness）を取得する ・LDAを用い、歌詞のトピックを分析し、ユーザの嗜好に合った楽曲を推薦する ・曲の感情価、tempo、energy、acousticnessをオーディオ特徴とし、ネガティブ強度に応じた音楽を聞かせることによりポジティブ強度を向上させる システムの流れ 1.ユーザにpanas尺度のアンケートを答えてもらう。また、ユーザが聴きたいトピックを入力してもらう 2.panas尺度を用いてネガティブスコア、ポジティブスコアを計算する 3.spotifyapiを用いて複数の楽曲の特徴量(テンポ、リズム、エネルギー、アコースティック、曲名)を取得する 4.spotifyapiで取得した楽曲名をもとに別サイトから曲の歌詞を取得する 5.BERTを用い歌詞の感情値を、LDAを用いて楽曲のトピックを推定 6.楽曲の特徴量を考慮したpanas尺度で計算したネガティブ強度に応じた楽曲を推薦する 7.再度panas尺度を用いてアンケートを答えてもらう 想定している章立て 第1章 研究の背景と目的 1. 研究の背景 - ネガティブな感情とポジティブな感情の関係、感情分析の重要性 - 音楽が感情に与える影響 - 音楽推薦システムの現状と課題 2. 研究の目的 - ネガティブ強度に応じたポジティブ音楽を提示するシステムの提案 - 提案手法の概要とその意義 第2章 関連研究 1. 推薦システムの事例 2. 感情分析の研究 3. 感情改善技術の応用(音楽についてのポジティブ心理学) 第3章 研究で用いる理論 1. PANAS尺度 - PANAS尺度の理論的背景と測定方法 - ネガティブ強度の計算方法 2. BERTによる感情分析 - BERTの概要と応用 - 歌詞の感情分析の方法 3. LDAによるトピック分析 - LDAの理論と応用 - 歌詞データを用いたトピック分析手法 第4章 提案手法 1. システムの全体構成 - システムの流れと各ステップの説明 2. 音楽推薦アルゴリズム - PANAS尺度と音楽特徴量を基にした推薦アルゴリズムの設計 3. ユーザーインターフェースと実装 - ユーザーからのデータ収集方法（PANASアンケート、トピック入力） 第5章 数値実験の概要と結果 1. 数値実験の概要 - 実験の目的と設定 - 実験対象となるデータセット（楽曲、ユーザー情報） 2. 実験結果 - 実験結果の詳細と考察 - 提案システムの有用性について 第6章 おわりに 1. 研究の総括 - 研究結果のまとめ - 研究の限界 2. 今後の課題と展望 - システムの改良点 - 今後の研究方向

章立てのメモ 

章立て(chatGPT) 

タイトル: 第1章 研究の背景と目的 1. 研究の背景 - ネガティブな感情とポジティブな感情の関係、感情分析の重要性 - 音楽が感情に与える影響 - 音楽推薦システムの現状と課題 2. 研究の目的 - ネガティブ強度に応じたポジティブ音楽を提示するシステムの提案 - 提案手法の概要とその意義 第2章 関連研究 1. 推薦システムの事例 2. 感情分析の研究 3. 感情改善技術の応用(音楽についてのポジティブ心理学) 第3章 研究で用いる理論 1. PANAS尺度 - PANAS尺度の理論的背景と測定方法 - ネガティブ強度の計算方法 2. BERTによる感情分析 - BERTの概要と応用 - 歌詞の感情分析の方法 3. LDAによるトピック分析 - LDAの理論と応用 - 歌詞データを用いたトピック分析手法 第4章 提案手法 1. システムの全体構成 - システムの流れと各ステップの説明 2. 音楽推薦アルゴリズム - PANAS尺度と音楽特徴量を基にした推薦アルゴリズムの設計 3. ユーザーインターフェースと実装 - ユーザーからのデータ収集方法（PANASアンケート、トピック入力） 第5章 数値実験の概要と結果 1. 数値実験の概要 - 実験の目的と設定 - 実験対象となるデータセット（楽曲、ユーザー情報） 2. 実験結果 - 実験結果の詳細と考察 - 提案システムの有用性について 第6章 おわりに 1. 研究の総括 - 研究結果のまとめ - 研究の限界 2. 今後の課題と展望 - システムの改良点 - 今後の研究方向

修士研究(システムの流れ) 

システムの流れ 1ユーザー入力の取得 入力形式: ユーザーの感情状態を表すテキストデータ（例: SNS投稿、日記、短文）または簡易アンケート。 感情評価スケール: PANAS尺度を使用し、ポジティブ/ネガティブ感情を定量化。 感情分析と強度の評価 2.BERTを用いた感情分析: テキストからポジティブ感情とネガティブ感情の度合いを計測。 ネガティブ強度の算出: 感情分析結果を基に、ネガティブ感情の強度をスコア化。 3音楽選定アルゴリズム 音楽データベース: 音楽データを、テンポ、キー、ジャンル、歌詞などの感情的要素で分類。 ネガティブ強度対応: ユーザーのネガティブ強度に応じて、リラックス効果やポジティブ感情を高める音楽を選定。 音楽の提示とフィードバック収集 4音楽/動画の提示: ユーザーの状態に合わせた音楽や動画を再生。 感情変化のモニタリング: 提示後、ユーザーに再評価（PANAS尺度）を行い、感情の変化を確認。 5継続的改善 動的調整: 提供する音楽を感情変化の結果に基づいて最適化。 黄金比3:1への調整: ポジティブ感情が3:1の比率に近づくように段階的に調整。

構成のまとめ 

・1研究の背景

・1.2目的

・2.1推薦システムの事例

1. 他分野および音楽分野における推薦システムの事例 - 推薦システムの基本的な仕組みや役割を簡単に説明。 - **例**: 「推薦システムとは、ユーザーの行動履歴や嗜好データに基づいて、関連性の高いアイテムを提示するアルゴリズムやシステムを指します。代表的な応用例として、Eコマースや動画配信サービス、音楽ストリーミングプラットフォームなどが挙げられます。」 2. 他分野での推薦システムの事例 - 音楽以外の分野で活用されている推薦システムについて記載。 - **例**: - **Eコマース**: Amazonの「あなたへのおすすめ」機能では、購入履歴や閲覧履歴を基に商品を推薦する協調フィルタリングが使用されています。 - **動画配信**: Netflixでは、視聴履歴や視聴時間、評価データをもとにパーソナライズされた動画の推薦が行われており、ディープラーニング技術を取り入れた高精度なアルゴリズムが採用されています。 - **ニュース配信**: Google Newsでは、ユーザーの閲覧履歴や検索履歴を分析し、興味に応じたニュースを推薦しています。 3. 音楽分野における推薦システム - 音楽に特化した推薦システムの事例を詳しく記載。 - **例**: - **Spotify**: 再生履歴やスキップされた曲などのデータを基に、協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを組み合わせたアルゴリズムを使用しています。具体的には「Discover Weekly」というパーソナライズドプレイリストが有名です。 - **Pandora**: 音楽の特徴（テンポ、ビート、楽器構成など）を細かく解析し、コンテンツベースフィルタリングによってユーザーが気に入りそうな曲を提案します。 - **YouTube Music**: 再生履歴やデバイスの位置情報を活用し、その時々に合った曲を推薦する機能を提供しています。 4. 推薦システムの技術的背景と課題 - 推薦システムの実現方法（協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド方式など）と、それぞれの課題を簡単に説明。 - **例**: 「従来の協調フィルタリングでは新規ユーザーやアイテムに対する冷スタート問題が課題でした。これを解決するために、コンテンツベースの特徴量解析やディープラーニング技術の導入が進んでいます。」 5. 本研究への関連性 - 他の推薦システムの手法を、本研究の音楽推薦システムにどう応用するかを記載。 - **例**: 「本研究では、Spotifyの協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングを参考にしつつ、歌詞の感情価やオーディオ特徴量を利用することで、ユーザーのネガティブ強度に応じた音楽推薦を行う。」 ・推薦システムとは ・推薦システムの説明 ・他分野での推薦システムの事例 ・音楽分野の推薦についての事例

・2.2感情分析について

感情分析に関する内容を体系的にまとめるために、以下のように具体的な説明を加えることができます。また、追加すると良い内容についても提案します。 --- ### **1. 感情分析とは** #### **1.1 感情分析の概要** 感情分析（Sentiment Analysis）は、テキストや音声、画像などのデータから感情的な情報を抽出し、その感情がポジティブ、ネガティブ、または中立的であるかを分類する技術です。感情分析は、消費者レビュー、SNS投稿、カスタマーサポートなどでよく利用され、特に企業のマーケティング戦略において重要な役割を果たします。近年、感情分析の技術は深層学習や自然言語処理（NLP）の進展により、精度が向上し、感情の細かなニュアンスを捉えることが可能になっています。 #### **1.2 ネガポジ分析と多次元感情分析** 従来の感情分析は、テキストがポジティブまたはネガティブの2つのカテゴリに分類される「ネガポジ分析」に集中していました。しかし、現代の感情分析では、感情を単一の指標で評価するのではなく、複数の感情要素に分解して評価するアプローチが一般的になりつつあります。このようなアプローチでは、喜び、悲しみ、怒り、驚き、恐れ、嫌悪などの複数の感情を独立して分類し、より詳細で多様な感情の状態を捉えます。この手法は、ユーザーの感情に対してより繊細で精度高い反応を引き出すために重要です。 #### **1.3 感情分析の目的** 感情分析の目的は、テキストや音声データに込められた感情の傾向を理解し、特定の目的に役立てることです。例えば、顧客のフィードバックやレビューから、製品やサービスに対する満足度を評価したり、SNSの投稿を通じて社会的な意見やトレンドを把握したりすることができます。感情分析は、消費者行動の予測や、ユーザーエクスペリエンスの向上、さらにはマーケティング戦略の最適化にも活用されます。 #### **1.4 技術的アプローチ** 感情分析は、以下の技術的アプローチを利用して実行されます： - **ルールベース手法**：感情を特定のキーワードやルールに基づいて分類する方法。例えば、特定の単語（「良い」「嬉しい」など）はポジティブ、（「悪い」「怒り」など）はネガティブと見なす。 - **機械学習手法**：ラベル付きデータを用いて分類モデルを学習させ、感情を予測する手法。SVMやロジスティック回帰などが使われます。 - **深層学習手法**：LSTMやBERTなど、文脈を考慮したテキスト解析を行い、感情を予測する高度なアプローチ。特にBERTは、文脈理解能力が高いため、感情分析において優れたパフォーマンスを示します。 --- ### **2. ネガポジ分析とは** #### **2.1 ネガポジ分析の概要** ネガポジ分析は、感情分析における最も基本的な手法であり、テキストデータに含まれる感情をポジティブまたはネガティブの2値に分類する方法です。この手法は、特にマーケティング分野やカスタマーサポートでよく使用され、迅速なフィードバックの収集や評価に役立ちます。 #### **2.2 ネガポジ分析の手法** ネガポジ分析では、テキストを単純に「良い」か「悪い」かに分類します。主なアプローチは以下の通りです： - **単語ベースの方法**：ポジティブやネガティブな意味を持つ単語を事前に辞書化し、それを基にテキストを分類する。 - **機械学習ベースの方法**：ラベル付きデータセットを用いて学習させたモデル（例：SVMやナイーブベイズ分類器）を使って、テキストがポジティブかネガティブかを予測します。 --- ### **3. 他の機械学習を用いた感情分析事例** #### **3.1 SVMによる感情分析** サポートベクターマシン（SVM）は、テキスト分類において広く使われる手法であり、感情分析にも適用されています。SVMは、感情をポジティブ・ネガティブの2クラスに分類するために、高次元空間にマッピングし、最適な決定境界を学習します。特に、テキストの特徴量（例えば、TF-IDF）を使用して、感情を高精度で分類します。 #### **3.2 LSTMによる感情分析** 長短期記憶（LSTM）は、RNN（再帰的ニューラルネットワーク）の一種であり、時間的な依存関係を捉えることに長けています。テキストデータにおける文脈を理解するために、LSTMは非常に効果的です。LSTMを用いた感情分析では、文章の文脈を考慮しながら、感情を分類することができます。特にSNSやレビューなど、文章の流れが重要な場合に強力です。 #### **3.3 BERTによる感情分析** BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、トランスフォーマーアーキテクチャを基盤にしたモデルで、前後の文脈を同時に捉えることができるため、感情分析においても強力なパフォーマンスを発揮します。BERTを用いた感情分析では、文脈に基づいて複雑な感情のニュアンスを捉え、ポジティブ・ネガティブだけでなく、細かな感情の分類が可能になります。 #### **3.4 その他の事例** - **CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用いた感情分析**：画像やテキストの特徴を抽出するために、CNNを用いる事例もあります。これにより、テキストの局所的なパターンを学習し、感情分析を行います。 - **エンコーダ・デコーダアーキテクチャ**：エンコーダ・デコーダを使って、テキストの感情を分類する方法もあり、特に対話型システムにおいて有効です。 --- ### **4. 追加した方が良い内容** - **感情分析の限界と課題**：皮肉や非直線的な表現の検出が難しい、文化や言語に依存する点など、感情分析技術の限界について触れると、より深い理解が得られます。 - **感情分析の評価指標**：感情分析モデルの性能を評価するために、精度、再現率、F1スコアなどの指標をどう使うかについて説明することも有益です。 - **感情分析の倫理的考慮**：感情分析がユーザーのプライバシーや感情を不適切に扱うリスクを避けるための倫理的配慮について触れると、現代的な視点を加えることができます。 --- このように具体的に説明することで、感情分析の技術的な背景やアプローチが明確になりますし、関連する研究事例を通じて理解を深めることができます。

・2.3音楽とポジティブ心理学について

流れ 2.3章「音楽とポジティブ心理学について」では、**音楽が人間の感情や心理状態に与える影響**をポジティブ心理学の視点から説明し、**関連する研究事例**を紹介する --- ### **2.3 音楽とポジティブ心理学について** #### **2.3.1 ポジティブ心理学とは何か** - ポジティブ心理学の概要について説明する。 - ポジティブ心理学は、個人の強みや幸福感、前向きな感情に焦点を当て、自己成長や幸福の増大を目指す心理学の分野である（Seligman, 2002）。 - 感情のバランスが幸福感や生産性に与える影響。 - ポジティブ心理学では、ポジティブ感情とネガティブ感情の比率が3:1を超えると、自己成長や精神的な幸福感が高まる（Fredrickson, 2004）。 #### **2.3.2 音楽が感情や心理状態に与える影響** - 音楽は人間の感情調整において重要な役割を果たす。 - 音楽を聴くことでストレス軽減、不安低減、気分向上が期待できる。 - 音楽心理学の研究によれば、音楽は心拍数、血圧、呼吸数に影響を与え、リラクゼーションやエネルギーの増幅を引き起こす（Juslin & Sloboda, 2010）。 #### **2.3.3 音楽の特徴と感情の関係** 音楽の感情的効果は、いくつかの特徴量（要素）に影響される。 - **テンポ**：速いテンポの音楽は活気やポジティブな感情を引き出し、遅いテンポはリラクゼーション効果をもたらす。 - 例：BPM（拍数）が120以上の音楽はエネルギーを高め、活力感を与える。 - **曲調**：長調（メジャー）はポジティブ感情、短調（マイナー）はネガティブ感情を喚起する傾向がある。 - **音楽的エネルギー**：エネルギッシュな音楽はモチベーションや活力を与える。 - **アコースティック性**：アコースティックな音楽はリラックス効果が高い。 #### **2.3.4 音楽がポジティブ感情に与える影響の研究事例** - **研究事例1**：音楽療法の効果 音楽療法の実践では、うつ病患者に対して特定の音楽を聴かせることで、気分の改善が観察された（Maratos et al., 2008）。 - 特にポジティブ感情を喚起する音楽（明るい曲調、高テンポ）を聴いたグループは、ネガティブ感情の軽減が確認された。 - **研究事例2**：音楽とストレス軽減 リラックス効果のある音楽（低BPM、アコースティック性が高い曲）を聴くことで、ストレスホルモンであるコルチゾールの分泌が減少し、心理的安定感が高まった（Thoma et al., 2013）。 - **研究事例3**：気分と音楽推薦の相関 気分に応じた音楽推薦システムに関する研究では、ユーザーの心理状態に合わせた音楽を推薦することで、気分の改善が認められた（Soleymani et al., 2013）。 - ネガティブな心理状態にあるユーザーには、徐々にテンポやエネルギーが上がる音楽を提示することで、ポジティブ感情へのシフトが促された。 #### **2.3.5 音楽推薦システムとポジティブ心理学の融合** - 音楽推薦システムがポジティブ心理学の考え方を取り入れることで、以下の効果が期待される。 - ユーザーの心理状態に合わせた適切な音楽提供が可能になる。 - 徐々にポジティブ感情を引き上げることで、持続的な幸福感を促進できる。 - 本研究のシステムでは、**PANAS尺度**でネガティブ強度を測定し、BERTによる歌詞の感情分析やSpotify APIの音楽特徴を活用することで、ポジティブ心理学に基づいた音楽推薦を行う。 --- ### **参考文献例** - Seligman, M. E. P. (2002). *Authentic Happiness*. Free Press. - Fredrickson, B. L. (2004). The broaden-and-build theory of positive emotions. *Philosophical Transactions of the Royal Society B*, 359(1449), 1367-1377. - Juslin, P. N., & Sloboda, J. A. (2010). *Handbook of Music and Emotion: Theory, Research, Applications*. Oxford University Press. - Maratos, A., Gold, C., Wang, X., & Crawford, M. (2008). Music therapy for depression. *Cochrane Database of Systematic Reviews*. - Thoma, M. V., La Marca, R., Brönnimann, R., Finkel, L., Ehlert, U., & Nater, U. M. (2013). The effect of music on the human stress response. *PLoS ONE*, 8(8), e70156. - Soleymani, M., Pantic, M., & Pun, T. (2013). Multimodal emotion recognition in response to music videos. *IEEE Transactions on Affective Computing*, 3(2), 211-223. --- この構成では、音楽と心理学の関係をしっかりと示し、研究事例を根拠として提示することで、システム提案の正当性を強化できます。

・3.1bertの理論

・3.2

・3.3

・4.1

・4.2

・4.3

・5.1

・5.2

・6