同研究は、実際の個人のテレビ視聴履歴(個人を特定するものではない)を使い、多様化するテレビの視聴行動とその背景にあるライフスタイルを解明すると共に、コンピューターシミュレーションを用いてその視聴行動を予測することを目的としている。

視聴行動の予測が可能になれば、新チャンネルを導入した際の見込み視聴率が算定できるなど、ケーブルテレビ事業者は編成戦略が有利になる。一方、番組供給事業者でも、それぞれのチャンネルでより視聴率の取れる番組編成の実現が期待される。

同研究では、コンピューター上に実社会を模した擬似環境を作り、その中でさまざまな個人の嗜好とライフスタイルを反映した仮想的な個人(「エージェント」)の集団を構築。これら「エージェント」に実際のテレビ視聴履歴を与え学習させることで、個人のテレビ視聴の傾向・パターン等を現実に近い形で再現する。「コンピューター上に構築された仮想社会」が実現すると、番組データを与えシミュレーションすることで、これまでは実際に放送してみなければわからなかった番組の視聴率が、計算により予測可能となるという。

（ニュース提供：サテマガBi）　

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