日本公共广播机构NHK的科学技术研究实验室STRL不但从事广播技术方面的研发工作，目前也正在研究和开发互联网相关技术——在线流媒体和视听技术，旨在实现无论用户使用何种传输路径或设备，都可以根据自己的日常活动在适当的时间来播放内容。NHK STRL正在研发这些技术以便让用户的社会活动和日常生活更便利。

为了增加观众观看电视的乐趣，NHK STRL目前正在研究一种可供用户边看电视边聊天的“电视视听机器人”（图1）。STRL的研究人员希望这款机器人能够结合节目内容，估计观众兴趣，谈论观众比较关注的事情，这不仅可以给人们带来乐趣，还可以激发他们对机器人的兴趣。

图1 电视视听机器人和观众一起观看电视

为了估计观众的兴趣，NHK STRL通过分析该观众的历史观看节目概要，收集节目内容里出现的名词，分析该观众对每个名词的兴趣程度。STRL先使用了一种方法（方法1）来计算人们对名词的兴趣程度：如果某些名词经常出现在观众过去一段时间内所观看的所有节目的概要中，这就表明该观众对这些名词的兴趣程度很高，那么该观众对应的这些名词的“兴趣程度值”就高。然而，这种方法会倾向于提高经常播出节目（如语言类节目）相关名词的兴趣程度值。因此，STRL的研究人员又提出了一种新方法（方法2），它也可以提高那些不经常播出的节目相关名词的兴趣程度值，比如每周只播出一次的电视剧。方法2计算的是每个名词在每个观看节目中的兴趣程度，而不是像方法1那样计算每个名词在所有观看的节目中的兴趣程度，因此方法2得到的名词兴趣程度值与节目的播放频率无关。

表1显示了一个例子，即从一周的历史节目记录^[1]中得出A、B和C三位观众的实际兴趣估计结果，并在词云图中显示^[2]。名词字体大小根据观众兴趣的高低而改变，最感兴趣的前五个名词用橙色显示。在方法1的估计结果中，人们对诸如几乎每天都在播放的电视剧中的演员名字、新闻和英语等名词的兴趣很高。方法2的评估结果则证实了人们对于不经常播出的节目相关名词也有较高的兴趣，比如每周只播出一次的电视剧名称。

表1 两种方法兴趣估计的结果

今后，NHK STRL将继续研究提高观众观看电视乐趣的技术。例如，验证当机器人讲述与观众兴趣有关的事情时，哪种方法可以给观众带来更好的享受效果。

注：

[1] 历史节目记录：使用了i-SSP（Intage Single Source Panel），即Intage公司从2016年到2020年收集的NHK和五家商业广播公司的节目观看历史数据，节目概要文本从电子节目指南（EPG）中获得。

[2]词云图：文本数据的可视化表示图。