特許 6675868 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6675868

(24)【登録日】2020年3月13日

(45)【発行日】2020年4月8日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/906 20190101AFI20200330BHJP

   G06F 16/954 20190101ALI20200330BHJP

   G06F 13/00 20060101ALI20200330BHJP

   G06Q 30/02 20120101ALI20200330BHJP

【ＦＩ】

   G06F16/906

   G06F16/954

   G06F13/00 560C

   G06Q30/02 312

【請求項の数】11

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2015-249682(P2015-249682)

(22)【出願日】2015年12月22日

(65)【公開番号】特開2017-117068(P2017-117068A)

(43)【公開日】2017年6月29日

【審査請求日】2018年12月21日

(73)【特許権者】

【識別番号】390002761

【氏名又は名称】キヤノンマーケティングジャパン株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】592135203

【氏名又は名称】キヤノンＩＴソリューションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100096091

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 誠一

(72)【発明者】

【氏名】蔵満 琢麻

【審査官】 後藤 彰

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１３−０３３３７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０７９２４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−０３２１９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 鳥海 不二夫，”震災時におけるＴｗｉｔｔｅｒのリツイート分析”，電子情報通信学会技術研究報告 AI2012-1-AI2012-7 人工知能と知識処理，日本，一般社団法人電子情報通信学会，２０１２年 ６月１４日，第112巻，第94巻，p.19-24

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １６／９０６

Ｇ０６Ｆ １６／９５４

Ｇ０６Ｆ １３／００

Ｇ０６Ｑ ３０／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、
抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、
投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示手段と、
を備え、
前記投稿の種別には、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とを含む
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記表示手段は、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段
を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数であって、投稿数の多い投稿の種別順に表示したものである
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、
抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、
投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示する表示手段と、
前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段と、
を備え、
前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものである
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項6】

前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を投稿数の多い投稿の種別順に表示したものである
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

投稿数に基づいてイベント発生期間を取得するイベント取得手段を、更に備え、
前記注釈付与手段は、前記イベント発生期間に対応した前記時系列グラフ上に注釈を付与する
ことを特徴とする請求項３乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

情報処理装置の抽出手段が、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出ステップと、
前記情報処理装置の集計手段が、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計ステップと、
前記情報処理装置の表示手段が、集計した投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示ステップと、
を含み、
前記投稿の種別には、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とを含む
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項9】

コンピュータを、
特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、
抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、
投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示手段と、
して機能させるためのプログラムであって、
前記投稿の種別には、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とを含む
ことを特徴とするプログラム。

【請求項10】

情報処理装置の抽出手段が、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出するステップと、
情報処理装置の集計手段が、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計するステップと、
情報処理装置の表示手段が、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示するステップと、
情報処理装置の注釈付与手段が、前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与するステップと、
を含み、
前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものである
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項11】

コンピュータを、
特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、
抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、
投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示する表示手段と、
前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段と、
して機能させるためのプログラムであって、
前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものである
ことを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ｔｗｉｔｔｅｒなどのマイクロブログから投稿を抽出する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

Ｔｗｉｔｔｅｒなどのマイクロブログは、いつでも誰でも書き込むことが可能であるため、部分的ではあるものの、世の中の声がテキストデータとしてリアルタイムに集まる場所とみることができる。近年では、速報性が高い情報源としてマイクロブログを活用しているユーザや企業も多い。

【0003】

しかし、人手で確認できる投稿の量には限界があり、日々増加する投稿を全て確認することは困難であるため、非特許文献１に示されるように、投稿の集合に対してなんらかの機械的な処理を施し、全体を俯瞰して評判や話題を抽出する研究が盛んにおこなわれている。

【0004】

例えば、図１に示すように、特定の商品名を含む投稿を抽出し、投稿数の時系列推移を可視化することにより、商品に対してなんらかのイベントが発生したタイミングを把握することができる。また、図２に示すように、投稿中に含まれる各単語の頻度など、統計情報を参照することにより、全ての投稿を読まずとも、どのような話題が数多く発生しているかを大まかに把握できる。

【0005】

前述の技術を組み合わせ、話題が急増した期間を確認して該当する期間の話題を可視化することが可能となる。しかし、投稿数が急増したすべての期間を人手で調査する作業には非常に手間がかかる。また、イベントが発生した期間においては、拡散された投稿や、イベントに関連する単語が頻出する傾向があり、イベントに関連しない話題や評価を把握しづらくなる問題もある。

【0006】

グラフが急増・急減した原因分析を分かりやすくする手法として、特許文献１では、イベントの発生を表す単語（「発売」「発表」「開催」「発覚」など）と時間表現とを含む投稿から特定の対象に発生したイベントのスケジュール情報を自動的に抽出し、時系列のグラフ上に注釈付する手法が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】ＷＯ２００９／１０１９５４

【非特許文献】

【0008】

【非特許文献1】奥村 学、「ソーシャルメディアを対象としたテキストマイニング」電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティFundamental Review Vol.6 No.4 pp.285-293, 2013.

【非特許文献2】乾 孝司、他「テキストを対象とした評価情報の分析に関する研究動向」自然言語処理、言語処理学会、２００６年７月、Ｖｏｌ．１３、Ｎｏ．３、ｐｐ．２０１−２４１

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

特許文献１に示される技術では、各期間において発生しているイベントの一部を時系列グラフ上に提示することが可能にはなるが、提示するイベントに関する投稿が対象の期間中においてどの程度の割合を占めるかを示すことができない。すなわち、提示されているイベント以外の話題が投稿数の急増に寄与している可能性もあることから、システムの利用者はより詳細な分析が必要かどうかを注釈付された情報のみからは判断できず、投稿数が急増した原因分析の労力削減という観点において十分であるとはいえない。

【0010】

本発明は、前述の問題点に鑑みてなされたもので、投稿に対して、より詳細な分析作業を必要とするか否かの判断材料をシステム利用者に提供し、システム利用者の作業負荷軽減を図ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

前述した課題を解決するための第１の発明は、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示手段と、を備え、前記投稿の種別には、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とを含むことを特徴とする情報処理装置である。
第１の発明によれば、抽出された投稿を、投稿の種別ごとに集計し、投稿の種別ごとの集計情報として表示する。これにより、投稿の種別ごとに集計結果を把握することができるため、投稿に対して、より詳細な分析作業を必要とするか否かの判断材料をシステム利用者に提供し、システム利用者の作業負担軽減を図ることが可能となる。また、抽出された投稿を、投稿の拡散を目的とする投稿と特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とに分類して分析することが可能となる。

【0013】

第１の発明において、前記表示手段は、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示することが望ましい。このとき、前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段を更に備えることが望ましい。これによって、注釈付きの時系列グラフ上において、投稿の構成（種別）を把握することが容易になり、更に詳細な分析を行う必要があるか否かを判断するための時間を短縮することができる。また、前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数であって、投稿数の多い投稿の種別順に表示したものであることが望ましい。これによって、時系列グラフ上において、主な話題と話題ごとの投稿数を併せて注釈付与することで、投稿数が増えた原因分析が容易となる。

【0014】

第２の発明は、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示する表示手段と、前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段と、を備え、前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものであることを特徴とする情報処理装置である。
第２の発明によれば、抽出された投稿を、投稿の種別ごとに集計し、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示し、この時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する。また、注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものとする。これによって、注釈付きの時系列グラフ上において、投稿の種別を把握することが容易になり、更に詳細な分析を行う必要があるか否かを判断するための時間を短縮することができる。また、時系列グラフ上において、主な話題と話題ごとの投稿数を併せて注釈付与することで、投稿数が増えた原因分析が容易となる。
また、前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を投稿数の多い投稿の種別順に表示したものであることが望ましい。

【0015】

また、第１、第２の発明において、投稿数に基づいてイベント発生期間を取得するイベント取得手段を、更に備え、前記注釈付与手段は、前記イベント発生期間に対応した前記時系列グラフ上に注釈を付与することが望ましい。これによって、投稿数が増加するイベント発生期間において投稿の構成（種別）を容易に把握することが可能となる。

【0016】

第３の発明は、情報処理装置の抽出手段が、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出ステップと、前記情報処理装置の集計手段が、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計ステップと、前記情報処理装置の表示手段が、集計した投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示ステップと、を含み、前記投稿の種別には、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とを含むことを特徴とする情報処理方法である。
第４の発明は、情報処理装置の抽出手段が、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出するステップと、情報処理装置の集計手段が、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計するステップと、情報処理装置の表示手段が、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示するステップと、情報処理装置の注釈付与手段が、前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与するステップと、を含み、前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものであることを特徴とする情報処理方法である。

【0017】

第５の発明は、コンピュータを、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示手段と、して機能させるためのプログラムであって、前記投稿の種別には、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、特定の対象に関する記事を紹介することを目的とする投稿とを含むことを特徴とするプログラムである。
第６の発明は、コンピュータを、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段と、抽出された各投稿を投稿の種別ごとに集計する集計手段と、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示する表示手段と、前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段と、して機能させるためのプログラムであって、前記注釈の内容は、投稿の種別毎に抽出した話題と当該話題ごとの件数を表示したものであることを特徴とするプログラムである。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、投稿に対して、より詳細な分析をする必要があるか否かの判断材料をシステム利用者に提供することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】投稿数の時系列推移の可視化例を示す図

【図2】投稿中に含まれる各単語の頻度を示す図

【図3】マイクロブログ分析システム１００の機能構成を示す図

【図4】情報処理装置１０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図

【図5】投稿データ１２０の一例を示す図

【図6】投稿集計データ１３０の一例を示す図

【図7】投稿取得処理のフローチャート

【図8】投稿集計処理のフローチャート

【図9】投稿可視化部１１３が生成した投稿数日別推移グラフの一例を示す図

【図10】投稿可視化部１１３が生成した時系列グラフの一例を示す図

【図11】図１０の注釈の全内容を示す図

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。

【0021】

図４は、本発明の実施形態に係わる情報処理装置１０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図４において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な各種プログラム等が記憶されている。

【0022】

２０２はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０２にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

【0023】

また、２０５は入力コントローラで、入力装置２０９等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置２１０への表示を制御する。なお、ディスプレイ装置は、液晶ディスプレイに限られず、ＣＲＴディスプレイなどであっても良い。これらは必要に応じてクライアントが使用するものである。

【0024】

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
外部メモリ２１１には、後述するマイクロブログ分析システム１００の各機能をＣＰＵ２０１により実行するプログラムが格納されている。このプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、本発明に係る情報処理装置１０１を得ることができる。

【0025】

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワーク（例えば、図１に示したＬＡＮ４００）を介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

【0026】

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０２内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ装置２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ装置２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
ハードウェア上で動作する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。
なお、全ての装置がこれらの構成を備えているわけではなく、必要なものを備えていればよい。

【0027】

本発明は、マイクロブログにおいて投稿が急増する際（イベント発生時）には、イベントの情報に関連するＷｅｂページのＵＲＬが投稿に含まれる可能性が高いことや、マイクロブログユーザの関心を集めた投稿が引用されて拡散されやすいことなど、マイクロブログの性質を利用して話題の抽出、および、可視化を行う。以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。

【0028】

図３は、本発明の実施形態におけるマイクロブログ分析システム１００の機能構成を示す図である。
マイクロブログ分析システム１００は、投稿取得部１１１と、投稿集計部１１２と、投稿可視化部１１３と、投稿データ１２０と、投稿集計データ１３０とを備える。

【0029】

投稿取得部１１１は、マイクロブログから特定の対象に関する投稿を取得し、投稿データ１２０に格納する。投稿取得部１１１における投稿取得処理については、後に例を用いて詳しく説明する。

【0030】

投稿集計部１１２は、投稿データ１２０に保存された投稿を参照し、投稿データの時系列グラフを生成するために必要な各種集計処理を行い、集計結果を投稿集計データ１３０に格納する。投稿集計部１１２における集計処理については、後に例を用いて詳しく説明する。

【0031】

投稿可視化部１１３は、投稿集計データ１３０を参照し、投稿データの時系列グラフ生成を行う。時系列グラフの生成方法については、後に例を用いて詳しく説明する。

【0032】

図５は、投稿データ１２０の一例であり、投稿を一意に識別する投稿ＩＤと、投稿日時、投稿文に加え、投稿取得部１１１が別途付与する記事タイトルと、拡散対象ＩＤとを投稿ごとに保持する。記事タイトル、および、拡散対象ＩＤについては、後の投稿取得処理の説明において詳しく説明する。

【0033】

図６は、投稿集計データ１３０の一例である。投稿集計データ１３０は、全投稿集計データ１３１、記事投稿集計データ１３２、拡散投稿集計データ１３３、意見投稿集計データ１３４から成る。各データの詳細は、後の投稿集計処理の説明において詳しく説明する。

【0034】

次に、投稿取得部１１１における投稿取得処理、投稿集計部１１２における集計処理、投稿可視化部１１３における時系列グラフの生成方法について、順に例を用いて説明する。

【0035】

まず、投稿取得部１１１における投稿取得処理について、図５、図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施形態における投稿取得処理のフローチャートである。以下、図７の処理に従って、「製品Ａ」に関する投稿をマイクロブログから取得する例を示す。

【0036】

ステップＳ１０１において、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、分析対象である「製品Ａ」を投稿文中に含む投稿をマイクロブログから取得する。以降の処理を説明するため、ここでは下表に示す５件の投稿（投稿Ａ〜投稿Ｅ）を含む投稿の集合を取得したものとする。
なお、ステップＳ１０１によって、本発明の「マイクロブログから、特定の対象に関する１以上の投稿を抽出する抽出手段」の一例が構成されている。

【0037】

【表1】

【0038】

ステップＳ１０１で取得した各投稿に対して、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０７の処理を繰り返し実行する。ステップＳ１０２〜ステップＳ１０７の処理は、投稿に含まれるＵＲＬや、他の投稿を引用した投稿に対して付加情報を取得し、投稿データ１２０に保存する処理である。

【0039】

まず、ステップＳ１０３において、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、投稿文にＵＲＬが含まれるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、投稿文にＵＲＬが含まれていれば、処理をステップＳ１０４に移行する。例えば、投稿ＡはＵＲＬを投稿文中に含むため、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、ステップＳ１０４の処理を実行する。

【0040】

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、ＵＲＬが示すＷｅｂページのタイトルをインターネット経由で取得する。ここで、取得したタイトルを「記事タイトル」と呼ぶ。なお、投稿文に複数のＵＲＬが含まれている場合、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、すべてのＵＲＬに対する記事タイトルを取得する。例えば、投稿Ａにおいては、ＵＲＬ「http://zsha.example.com/news/1001.html」に対する記事タイトル「製品Ａを今冬発売予定」と、ＵＲＬ「http://zsha.example.com/news/1002.html」に対する記事タイトル「製品Ａの性能表」をそれぞれ取得する。

【0041】

次に、ステップＳ１０５において、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、投稿が他の投稿を引用したものであるかを判定する。ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、投稿が他の投稿を引用したものでれば、処理をステップＳ１０６に移行する。例えば、投稿Ｃは投稿Ｂを引用した投稿であるため、ステップＳ１０６の処理を実行する。ここで、説明を簡略化するため、各投稿が引用した投稿は、マイクロブログから投稿を取得する時点で取得可能な情報として説明する。

【0042】

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、引用した投稿の投稿ＩＤを取得する。ここで取得した投稿ＩＤを「拡散対象ＩＤ」と呼ぶ。

【0043】

次に、ステップ１０７において、ＣＰＵ２０１（投稿取得部１１１）は、投稿ＩＤと、投稿日時と、投稿文と、ステップ１０４で取得した記事タイトルと、ステップ１０６で取得した拡散対象ＩＤとを、投稿データ１２０に追加する。ここで、記事タイトルが存在する投稿を「記事投稿」（Ｗｅｂ上の記事を紹介することを目的とする投稿）、拡散対象ＩＤが存在する投稿を「拡散投稿」（投稿の拡散を目的とする投稿）、いずれも存在しない投稿を「意見投稿」と呼ぶ。例えば、投稿Ａ、投稿Ｂは記事投稿、投稿Ｃは記事投稿かつ拡散投稿、投稿Ｄは意見投稿、投稿Ｅは拡散投稿である。

【0044】

以上、投稿取得部１１１における投稿取得処理について、例を用いて説明した。なお、説明の簡略化のため、ステップＳ１０５について、各投稿が引用した投稿は、マイクロブログから投稿を取得する時点で取得可能な情報として説明したが、取得不可能な環境においても、投稿文の内容や投稿日時の前後関係により、引用対象の投稿を機械的に取得することが可能である。

【0045】

次に、投稿集計部１１２における投稿集計処理について、図５、図６、図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施形態における投稿集計処理のフローチャートである。以下、図８の処理に従って、「製品Ａ」に関する「２０１５年１０月４日」の投稿を集計する例を示す。

【0046】

まず、ステップＳ２０１において、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、集計対象期間に投稿された投稿を投稿データから取得する。例えば、集計対象期間が２０１５年１０月４日の１日間である場合、図５の投稿データ１２０において投稿Ａ、投稿Ｂ、投稿Ｃ、投稿Ｄは取得対象であり、投稿Ｅは取得対象外である。

【0047】

次に、ステップＳ２０１で取得した各投稿に対して、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０９の処理を繰り返し実行する。ステップＳ２０２〜ステップＳ２０９の処理は、投稿集計データ１３０を更新する処理である。

【0048】

まずステップＳ２０３において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、投稿データに記事タイトルが存在するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、投稿データに記事タイトルが含まれていれば、処理をステップＳ２０４に移行する。

【0049】

ステップＳ２０４において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、記事投稿集計データ１３２を更新する。記事投稿集計データ１３２は、集計対象期間、記事タイトル、投稿数から成る。ここで、投稿数は、各集計期間において各記事タイトルが含まれる投稿の数である。ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、記事投稿集計データ１３２を参照し、投稿データと同じ集計対象期間・記事タイトルであるレコードが存在すれば、該当するレコードの投稿数に１を加算し、該当するレコードが存在しなければ、投稿数が１である新たなレコードを登録する。

【0050】

次にステップＳ２０５において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、投稿データに拡散対象ＩＤが存在するか否かを判定する。ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、投稿データに拡散対象ＩＤが含まれていれば、処理をステップＳ２０６に移行する。

【0051】

ステップＳ２０６において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、拡散投稿集計データ１３３を更新する。拡散投稿集計データ１３３は、集計対象期間、拡散対象ＩＤ、投稿数から成る。ここで、投稿数は、各集計期間において各拡散対象ＩＤが含まれる投稿の数である。ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、拡散投稿集計データ１３３を参照し、投稿データと同じ集計対象期間・拡散対象ＩＤであるレコードが存在すれば、該当するレコードの投稿数に１を加算し、該当するレコードが存在しなければ、投稿数が１である新たなレコードを登録する。

【0052】

次にステップＳ２０７において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、投稿データが意見投稿（記事タイトルも拡散対象ＩＤも存在しない）であるか否かを判定する。ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、投稿データが意見投稿であれば、処理をステップＳ２０８に移行する。

【0053】

ステップＳ２０８において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、意見投稿集計データ１３４を更新する。意見投稿集計データ１３４は、集計対象期間、意見、投稿数から成る。ここで、「意見」は、投稿文から自然言語処理を用いて抽出する文字列である。説明を簡略化するため、ここでは投稿文に含まれる形容詞や動詞を投稿データの意見として取り扱う（形容詞や動詞を抽出することは公知の技術で可能である）。例えば、図５の投稿データ１２０における投稿Ｄの投稿文「製品Ａ欲しいな…。性能３倍とかすごい。」から、「欲しい」「すごい」などの形容詞を抽出する。ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、意見投稿集計データ１３４を参照し、抽出した各意見に対して、同じ集計対象期間のレコードが存在すれば、該当するレコードの投稿数に１を加算し、該当するレコードが存在しなければ、投稿数が１である新たなレコードを登録する。

【0054】

次にステップＳ２０９において、ＣＰＵ２０１（投稿集計部１１２）は、全投稿集計データ１３１を更新する。全投稿集計データ１３１は、投稿数、記事投稿数、拡散投稿数、意見投稿数から成る。投稿集計部１１２は、全投稿集計データ１３１を参照し、同じ集計対象期間のレコードが存在すれば、該当するレコードにおいて、投稿数に１を加算し、該当するレコードが存在しなければ、投稿数が１である新たなレコードを登録する。また、投稿データが記事投稿であれば記事投稿数に１を加算し、拡散投稿であれば拡散投稿に１を加算し、意見投稿であれば意見投稿数に１を加算する。

【0055】

以上、投稿集計部１１２における投稿集計処理について、例を用いて説明した。なお、説明の簡略化のため、ステップＳ２０８について、形容詞や動詞の原型を投稿データの意見として取り扱う方法を説明したが、非特許文献２で紹介されるような、評価情報抽出技術の出力結果を用いてもよい。
なお、図７（投稿取得処理）のステップＳ１０２〜ステップＳ１０７および図８（投稿集計処理）のステップＳ２０１〜ステップＳ２０９によって、本発明の「抽出された各投稿を投稿の種別ごとに分類し集計する集計手段」「前記集計手段は、抽出された投稿を、少なくとも、投稿の拡散を目的とする投稿と、Ｗｅｂ上の記事を紹介することを目的とする投稿と、に分類し集計する」の一例が構成されている。投稿の種別は、拡散投稿かつ記事投稿、拡散投稿を除く記事投稿、記事投稿を除く拡散投稿、意見投稿を含む。

【0056】

次に、投稿可視化部１１３における投稿データの可視化方法について、図１、図６、図９、図１０を用いて説明する。図９、および、図１０は、投稿可視化部１１３が投稿集計データ１３０を参照して生成する時系列グラフであり、システムの利用者はＷｅｂブラウザなどを通じて当該グラフを閲覧、操作することができる。図１１は、図１０の注釈の全内容を示した図である。
以下、時系列グラフの構成について説明する。

【0057】

情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１（投稿可視化部１１３）は、全投稿集計データ１３１を参照し、集計対象期間ごとの投稿数を、積上げ棒グラフにより可視化する。図９は、投稿可視化部１１３が生成した製品Ａに対する２０１５年１０月の投稿数日別推移グラフである。投稿可視化部１１３は、拡散投稿を除く記事投稿の投稿、記事投稿かつ拡散投稿の投稿数、記事投稿を除く拡散投稿の投稿数、意見投稿数をそれぞれ別の色で可視化する。なおこれによって、本発明の「投稿の種別ごとの集計情報を表示する表示手段」「前記表示手段は、投稿の種別ごとの投稿数を時系列グラフで表示する」の一例が構成されている。
なお、各投稿数は、全投稿集計データ１３１が保持する値を用いて、下記の式で算出できる。

【0058】

（数１）
α = 記事投稿かつ拡散投稿の投稿数 = (記事投稿数＋拡散投稿数＋意見投稿数) - 投稿数
拡散投稿をのぞく記事投稿の投稿数 = 記事投稿数 - α
記事投稿をのぞく拡散投稿の投稿数 = 拡散投稿数 - α
意見投稿数 = 意見投稿数

【0059】

また、ＣＰＵ２０１（投稿可視化部１１３）は、投稿集計データ１３０を参照し、システムの利用者によるクリック操作で展開する注釈を時系列グラフ上に付与する。図１０は、システムの利用者が、「１０月４日」、「１０月１０日」、「１０月２０日」における棒グラフをクリックし、それぞれの注釈を展開した後の時系列グラフを表している。なおこれによって、本発明の「前記時系列グラフに、投稿に関する注釈を付与する注釈付与手段」の一例が構成されている。
以下、投稿可視化部１１３における注釈に記載する内容の取得方法について説明する。

【0060】

注釈は、イベントが発生したと考えられる箇所（イベント発生期間）に付与される。
イベント発生期間とは、具体的には以下の方法により求めることが可能である。

【0061】

まず、ＣＰＵ２０１（投稿可視部１１３）は、分析期間内における単位期間あたりの投稿数を降順でソートし、下位半分の投稿数の平均値を取得する（平常時平均値）。そして、ＣＰＵ２０１（投稿可視部１１３）は、投稿数がＮ以上かつ平常時平均値のＭ倍以上である箇所をイベント発生期間と判断する。なおこれによって、本発明の「投稿数に基づいてイベント発生期間を取得するイベント取得手段」の一例が構成されている。

【0062】

ＣＰＵ２０１（投稿可視化部１１３）は、各イベント発生期間において、投稿の種別ごとに特徴的な話題を抽出し、投稿数の多い投稿の種別順に抽出した話題を話題ごとの件数付で時系列グラフ上に注釈を付与する。なおこれによって、本発明の「前記注釈付与手段は、前記イベント発生期間に対応した前記時系列グラフ上に注釈を付与する」「前記注釈の内容は、投稿数の多い投稿の種別順に抽出した話題と、当該話題ごとの件数である」の一例が構成されている。
以下、記事投稿、拡散投稿、意見投稿の順に、話題の抽出方法を説明する。

【0063】

まず、記事投稿における話題の抽出方法について説明する。ＣＰＵ２０１（投稿可視化部１１３）は、記事投稿集計データ１３２を参照し、集計対象期間における記事タイトルのうち、投稿数の上位Ｌ件を話題として抽出する。（Ｌは自然数）

【0064】

次に、拡散投稿における話題の抽出方法について説明する。ＣＰＵ２０１（投稿可視化部１１３）は、拡散投稿集計データ１３３を参照し、集計対象期間における拡散対象ＩＤのうち、投稿数の上位Ｍ件を抽出し、各拡散対象ＩＤに対応する投稿を話題として抽出する。（Ｍは自然数）

【0065】

次に、意見投稿における話題の抽出方法について説明する。ＣＰＵ２０１（投稿可視化部１１３）は、意見投稿集計データ１３４を参照し、集計対象期間における意見のうち、投稿数の上位Ｎ件を話題として抽出する。（Ｎは自然数）

【0066】

以上で説明した、投稿可視化部１１３が出力する注釈付きの時系列グラフを参照することにより、システムの利用者は時系列グラフ上において、集計対象期間における投稿の構成を把握することが容易になり、更に詳細な分析を行う必要があるか否かを判断するための時間を短縮することができる。例えば、図１０から、「１０月１０日に投稿数が急増している原因は、製品Ａを紛失したユーザの投稿が拡散されているだけで、製品Ａ自体に問題が発生したわけではない」ことが分かるため、当該期間に関する分析を省略するという判断をすることが可能となる。また、投稿の種別ごとに話題を集約することで、意見投稿のみを分析することが可能となり、イベントとは関係の無い評価（通常時の評判）を分析することが可能となる。

【0067】

また、「１０月４日、１０月２０日を境に意見投稿数の割合が増加している」ことが分かるため、当該期間に関してより注力して分析する、という判断をすることが可能になる。

【0068】

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

【0069】

なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な内容で構成されることは言うまでもない。

【0070】

また、本発明は、システム或いは装置にプログラムを供給することにとって達成される場合にも適用できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記録媒体を該システム或いは装置に読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

【0071】

さらに、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムをネットワーク上のサーバ、データーベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

【0072】

なお、上述した各実施形態及びその変形例を組み合わせた構成もすべて本発明に含まれるものである。

【符号の説明】

【0073】

１００…………マイクロブログ分析システム
１０１…………情報処理装置
１１１…………投稿取得部
１１２…………投稿集計部
１１３…………投稿可視化部
１２０…………投稿データ
１３０…………投稿集計データ
１３１…………全投稿集計データ
１３２…………記事投稿集計データ
１３３…………拡散投稿集計データ
１３４…………意見投稿集計データ
２０１…………ＣＰＵ
２０２…………ＲＡＭ
２０３…………ＲＯＭ
２０４…………システムバス
２０９…………入力装置
２１０…………ディスプレイ装置
２１１…………外部メモリ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】