論文の概要: Sentiment Analysis On YouTube Comments Using Machine Learning Techniques Based On Video Games Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06708v1
- Date: Mon, 10 Nov 2025 05:02:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.081919
- Title: Sentiment Analysis On YouTube Comments Using Machine Learning Techniques Based On Video Games Content
- Title（参考訳）: ゲームコンテンツに基づく機械学習技術を用いたYouTubeコメントの感性分析
- Authors: Adi Danish Bin Muhammad Amin, Mohaiminul Islam Bhuiyan, Nur Shazwani Kamarudin, Zulfahmi Toh, Nur Syafiqah Nafis,
- Abstract要約: 本研究は,YouTubeのコメントに基づいて,ビデオゲームに対する感情分析を行う。
この分析は、複数の人気ゲームビデオにまたがり、ユーザーの好みや批判に関するトレンドと洞察を明らかにした。
この結果は,ユーザのコメントに表されるニュアンスな感情を捉える上で,高度な感情分析の重要性を浮き彫りにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The rapid evolution of the gaming industry, driven by technological advancements and a burgeoning community, necessitates a deeper understanding of user sentiments, especially as expressed on popular social media platforms like YouTube. This study presents a sentiment analysis on video games based on YouTube comments, aiming to understand user sentiments within the gaming community. Utilizing YouTube API, comments related to various video games were collected and analyzed using the TextBlob sentiment analysis tool. The pre-processed data underwent classification using machine learning algorithms, including Na\"ive Bayes, Logistic Regression, and Support Vector Machine (SVM). Among these, SVM demonstrated superior performance, achieving the highest classification accuracy across different datasets. The analysis spanned multiple popular gaming videos, revealing trends and insights into user preferences and critiques. The findings underscore the importance of advanced sentiment analysis in capturing the nuanced emotions expressed in user comments, providing valuable feedback for game developers to enhance game design and user experience. Future research will focus on integrating more sophisticated natural language processing techniques and exploring additional data sources to further refine sentiment analysis in the gaming domain.
- Abstract（参考訳）: テクノロジーの進歩と急成長するコミュニティによって引き起こされたゲーム産業の急速な進化は、特にYouTubeのようなソーシャルメディアプラットフォームで表現されているように、ユーザーの感情をより深く理解する必要がある。
本研究は,ゲームコミュニティにおけるユーザ感情の理解を目的とした,YouTubeコメントに基づくゲームに対する感情分析である。
YouTube APIを利用して、さまざまなビデオゲームに関するコメントを収集し、TextBlobの感情分析ツールを使用して分析した。
事前処理されたデータは、Na\"ive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM)を含む機械学習アルゴリズムを使用して分類された。
これらのうち、SVMは優れた性能を示し、異なるデータセットで最高の分類精度を達成した。
この分析は、複数の人気ゲームビデオにまたがり、ユーザーの好みや批判に関するトレンドと洞察を明らかにした。
この結果から,ゲーム開発者がゲームデザインとユーザエクスペリエンスを向上させる上で,ユーザコメントに表現されたニュアンスのある感情を捉える上で,高度な感情分析の重要性が浮き彫りになった。
今後の研究は、より洗練された自然言語処理技術の統合と、ゲーム領域における感情分析をさらに洗練させるために追加のデータソースの探索に焦点を当てる。
関連論文リスト
- You Shall Know a Tool by the Traces it Leaves: The Predictability of Sentiment Analysis Tools [74.98850427240464]
感情分析ツールが同じデータセットで一致しないことを示す。
感傷的アノテーションに使用される感情ツールは,その結果から予測できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:27:38Z) - Analyzing Political Figures in Real-Time: Leveraging YouTube Metadata
for Sentiment Analysis [0.0]
YouTubeビデオメタデータのビッグデータを用いた感情分析を行い、様々な政治的人物の世論を分析することができる。
本研究は,YouTubeビデオメタデータを利用した感情分析システムの構築を目的とした。
感情分析モデルはLSTMアルゴリズムを用いて構築され、肯定的な感情と否定的な感情の2種類の感情を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T08:15:55Z) - How Would The Viewer Feel? Estimating Wellbeing From Video Scenarios [73.24092762346095]
情緒応答と主観的幸福感に注釈を付けた6万本以上のビデオを備えた大規模データセットを2つ導入した。
Video Cognitive Empathyデータセットには、微粒な感情応答の分布のためのアノテーションが含まれており、モデルが感情状態の詳細な理解を得ることができる。
Video to Valenceデータセットには、ビデオ間の相対的な快適性のアノテーションが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T17:58:25Z) - Video Manipulations Beyond Faces: A Dataset with Human-Machine Analysis [60.13902294276283]
我々は826の動画(413のリアルと413の操作)からなるデータセットであるVideoShamを提示する。
既存のディープフェイクデータセットの多くは、2種類の顔操作にのみ焦点をあてている。
我々の分析によると、最先端の操作検出アルゴリズムはいくつかの特定の攻撃に対してのみ有効であり、VideoShamではうまくスケールしない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-26T17:39:04Z) - Self-Supervised Learning for Videos: A Survey [70.37277191524755]
自己教師型学習は、画像ドメインとビデオドメインの両方で有望である。
本稿では,ビデオ領域に着目した自己教師型学習における既存のアプローチについて概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-18T00:26:52Z) - Accurate Emotion Strength Assessment for Seen and Unseen Speech Based on
Data-Driven Deep Learning [70.30713251031052]
本研究では,データ駆動型深層学習モデル,すなわちSenseNetを提案する。
実験の結果,提案した強度ネットの予測感情強度は,目視と目視の両方の真理値と高い相関性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T01:25:32Z) - OSN Dashboard Tool For Sentiment Analysis [0.0]
意見はすべての人間の活動の中心であるため、このタイプのデータに対する洞察を得るために感情分析が適用されている。
主な欠点は、分類と高レベルの可視化のための標準化されたソリューションがないことである。
本研究では,オンラインソーシャルネットワーキング分析のための感情分析ダッシュボードを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-14T15:56:32Z) - YouTube Ad View Sentiment Analysis using Deep Learning and Machine
Learning [0.0]
本研究では,Linear Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN)といったディープラーニングと機械学習アルゴリズムを用いたYouTube Ad Viewの感情を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T06:55:34Z) - Subjective and Objective Analysis of Streamed Gaming Videos [60.32100758447269]
ゲームビデオにおける主観的および客観的ビデオ品質評価(VQA)モデルについて検討する。
LIVE-YouTube Gaming Video Quality (LIVE-YT-Gaming) と呼ばれる新しいゲームビデオリソースを作成しました。
このデータについて主観的人間調査を行い,61名の被験者が記録した品質評価18,600名を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T03:02:57Z) - Tweets Sentiment Analysis via Word Embeddings and Machine Learning
Techniques [1.345251051985899]
本論文では、感情分類のための特徴選択モデルWord2vecと機械学習アルゴリズムランダムフォレストを用いて、リアルタイムの2019年選挙Twitterデータに対する感情分析を行うことを目的とする。
Word2vecはテキスト中の単語の文脈意味を考慮し、特徴の質を改善し、機械学習と感情分析の精度を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T08:10:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。