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パーソナルキャスティング、またはパーソナライズドデジタルテレビ（PDTV）[ 1 ]は、オンデマンドニュースアルゴリズムを使用して、モバイルフォンやPDAを含む幅広いコンピューティングプラットフォームでカスタマイズされた放送ニュース（ラジオまたはテレビから）を配信するアプリケーションです。通常、 Webシンジケーションを通じてダウンロードされる一連のデジタルメディアファイル（オーディオまたはビデオ）であるポッドキャスティングとは異なり、パーソナルキャスティングはニュースソースから情報を自動的にインデックス化、クラスタリング、抽出します。
パーソナルキャスティング技術を使えば、ユーザーはキーワード、固有表現（人物、組織、場所など）、情報源（CNN、MSNBC、ABCなど）、時間間隔（特定の日、週、年など）を組み合わせた複雑なクエリを作成できます。これらのクエリの結果、ユーザーの関心に合わせた厳選されたビデオストーリーが表示されます。一方、ニュースメディアに直接パーソナルキャスティングサービスを提供する企業もあり、これによりメディアはリスナー向けにカスタマイズされた24時間体制の番組を作成できます。
記事の選択と配信プラットフォームをパーソナライズすることで、ユーザーは自分の好みに基づいた、よりパーソナルで充実したニュース体験を得ることができます。これは、通勤中にパーソナライズされた情報を聞きたい人にとって特に有益なアプリケーションです。米国国勢調査局の分析によると、アメリカの労働者のほぼ10人に9人（87.7％）が車での通勤を好んでおり、そのほとんど（77％）が一人で運転しています。
さらに、ユーザーのパーソナルキャストセッションを追跡し、ユーザーの関心を捉えるアルゴリズムを作成することも可能です。システムは、ユーザーの好みに基づいて、検索クエリや選択範囲を自動的に拡大し、追加コンテンツを含めることができます。
パーソナルキャスティング技術は、 1990年代後半から2000年代初頭にかけて、科学者コミュニティと個々のテクノロジー企業によって、放送ニュースへのより便利なアクセス方法を提供するために開発されました。初期のシステムでは、コンテンツに手動で注釈を付ける必要がありましたが、最近のシステムでは、さまざまなニュースソースから情報を自動的に抽出します。
パーソナルキャスティングに関する最初の言及は、1999年にVoicePressというテクノロジー企業によってなされました。その後まもなく、Intelligent Multimedia Interfaces [ 2 ]およびIntelligent Multimedia Information Retrieval [ 3 ]の編集者である Mark T. Maybury が、ドイツで開催されたユーザーモデリングに関する国際会議でパーソナルキャスティングという用語を使用し、また、いくつかの研究論文にもこの用語を含めました。[ 4 ]
日本では、ソニーが2000年にこのコンセプトをテレビ番組に適用し、インターネット上でライブの個人向けビデオ配信サービスを提供するPercasTVというサイトを立ち上げた。
複数のメディアストリーム（音声、動画、テキストなど）を同時に分析するコンテンツベースのニュース理解アルゴリズムを基に、個々のクエリや好みに合わせてコンテンツとメディアの両方を自動的に生成するパーソナライゼーションシステムが開発され、放送ニュースのパーソナライズが可能になった。パーソナルキャスティングに関する米国特許[ 5 ]は、2008年に「パーソナライズ放送ニュースナビゲーター」として取得された。