BuzzLead：TikTok の流行曲予測システム
2022年度卒業生 渡邉みさと、沼部恵、阿部沙亜弥 による卒業演習作品です。
概要：TikTokは動画に特化したSNSである．そのTikTokでマーケティングが増えている中で，TikTokを有効活用し自身の価値をPRしたいと考える人々が増えている．しかし，その際にどの楽曲を使えば再生数が伸びるのかが分からず，使用楽曲の選定がTikTok参入への障害になっていることも多い．そこでTikTokで過去に流行した楽曲のデータから次に流行しそうな楽曲を予測・提示するシステムがあればこの問題を解決できると我々は考えた．TikTokで流行しそうな楽曲の見解については音楽関係の研究者やマーケターが示しているが，使用者がより直感的にそれらの楽曲を発見できることが必要である．本研究では過去のデータの分析を自動的に行い，毎週流行しそうな楽曲を更新し提示できるシステム BuzzLead（ https://buzzlead.vdslab.jp/ ）を開発した．評価実験では「システムが提示した楽曲が実際に流行しそうだ」と判断する実験参加者が大多数を占めるなど予測が有用であったと判断できた．