特開 2024-118200 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024118200

(43)【公開日】2024-08-30

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240823BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023024495

(22)【出願日】2023-02-20

(71)【出願人】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】菅原 陽子

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC12

5L050CC12

(57)【要約】

【課題】適切な意見を含むコンテンツを提示する。
【解決手段】情報処理装置は、取得部と、クラスタリング部と、判定部と、提示部とを備える。取得部は、所定のコンテンツに対する複数のコメントを取得する。クラスタリング部は、前記複数のコメントを複数のクラスタにクラスタリングする。判定部は、前記複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数と、第２のクラスタに属するコメントの数との比率が、第１の所定の条件を満たすか否かを判定する。提示部は、前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提示方法を制御する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定のコンテンツに対する複数のコメントを取得する取得部と、
前記複数のコメントを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数と、第２のクラスタに属するコメントの数との比率が、第１の所定の条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提示方法を制御する提示部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記クラスタリング部は、前記複数のコメントのうち、所定のコンテンツに対する肯定的なコメントを前記第１のクラスタにクラスタリングするとともに、前記所定のコンテンツに対する否定的なコメントを前記第２のクラスタにクラスタリングし、
前記提示部は、前記比率が、所定の値に近いものから優先して、前記コンテンツが提示されるように制御する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

複数のコメントそれぞれについて、不適切であるか否かを判別する判別部、を備え、
前記判定部は、前記複数のコメントのうち、不適切であると判定されたコメントの数が、第２の所定の条件を満たすか否かを判定し、
前記提示部は、前記第２の所定の条件を満たす前記コンテンツの提示が抑制されるように制御する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記クラスタリング部は、前記所定のコンテンツの主題に対する肯定的な意見を含むコメントを前記第１のクラスタにクラスタリングし、前記所定のコンテンツの主題に対する否定的な意見を含むコメントを前記第２のクラスタにクラスタリングするとともに、前記所定のコンテンツの主題以外に対する意見を含むコメントを第３のクラスタにクラスタリングし、
前記判定部は、前記複数のクラスタのうち、前記第１のクラスタに属するコメントの数及び前記第２のクラスタに属するコメントの数に対する、前記第３のクラスタに属するコメントの数の割合が、所定の閾値未満であるか否かを判定し、
前記提示部は、前記割合が所定の閾値未満である前記コンテンツが優先して提示されるように制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定のコンテンツに対する複数のコメントを取得する取得行程と、
前記複数のコメントを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング行程と、
前記複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数と、第２のクラスタに属するコメントの数との比率が、第１の所定の条件を満たすか否かを判定する判定行程と、
前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提示方法を制御する提示行程と、
情報処理方法。

【請求項6】

所定のコンテンツに対する複数のコメントを取得する取得手順と、
前記複数のコメントを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手順と、
前記複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数と、第２のクラスタに属するコメントの数との比率が、第１の所定の条件を満たすか否かを判定する判定手順と、
前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提示方法を制御する提示手順と、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ネットワークを使用したサービスが活発に行われている。近年、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトやポータルサイトでは、所定の対象（例えば、商品や記事等）に対してユーザがコメントの投稿を行うことが可能である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０２２－５０６２７４号公報

【特許文献2】特開２００９－２８８８８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

活発な議論がされるコンテンツには、多くのコメントが集まる。しかし、議論が有用なものであるか否か、当該コンテンツに対して適切な意見が提示されているか否かは、コメントの数だけで判断することは難しい。

【0005】

一つの側面では、適切な意見を含むコンテンツを提示できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一つの態様において、情報処理装置は、取得部と、クラスタリング部と、判定部と、提示部とを備える。取得部は、所定のコンテンツに対する複数のコメントを取得する。クラスタリング部は、前記複数のコメントを複数のクラスタにクラスタリングする。判定部は、前記複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数と、第２のクラスタに属するコメントの数との比率が、第１の所定の条件を満たすか否かを判定する。提示部は、前記判定結果に基づいて、前記コンテンツの提示方法を制御する。

【0007】

一つの態様によれば、適切な意見を含むコンテンツを提示できる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、第１の実施形態における情報処理装置が実行する処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、第１の実施形態における情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態における記事情報の一例を示す図である。

【図4】図４は、第１の実施形態におけるコメント情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、第１の実施形態における評価情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、第１の実施形態における情報処理装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

【図7】図７は、第２の実施形態における情報処理システムの構成例を示す図である。

【図8】図８は、第２の実施形態におけるコメント情報の一例を示す図である。

【図9】図９は、第２の実施形態における評価情報の一例を示す図である。

【図10】図１０は、第２の実施形態における記事の一覧の一例を示す図である。

【図11】図１１は、各実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための各形態（以下、「各実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、各実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

［第１の実施形態］
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る情報処理装置が実行する処理について説明する。図１は、第１の実施形態における情報処理装置が実行する処理の一例を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの動作例を示している。

【0011】

図１に示すように、第１の実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、投稿者端末２００と、閲覧者端末３００とを含む。なお、投稿者端末２００及び閲覧者端末３００は、それぞれ複数であってもよい。

【0012】

実施形態に係る情報処理システムＳでは、情報処理装置１が、投稿者端末２００及び閲覧者端末３００に対して、ニュース記事などの所定のコンテンツを配信する。また、情報処理装置１は、配信される所定のコンテンツに対して、投稿者端末２００を介して入力されたコメントの投稿を受け付けるとともに、受け付けたコメントがコンテンツに対して肯定的な意見であるか否定的な意見であるかを分類する。そして、情報処理装置１は、コメントの分類結果に基づいて各種処理を行うことで、閲覧者端末３００に対して、適切な意見を含むコンテンツを提示させる。

【0013】

まず、コメントを受け付ける処理について説明する。具体的には、情報処理装置１は、まず、投稿者端末２００を介して、投稿者からコンテンツに対するコメントの投稿を受け付ける（ステップＳ１）。なお、コメントは、例えば、投稿者端末２００に予め配信された記事等のコンテンツに対して投稿される。

【0014】

コンテンツは、例えば、ニュース配信サービスにおけるニュース記事の情報や、ショッピングサービスにおいて販売する商品の情報等である。言い換えれば、コンテンツは、配信したユーザからコメントを受け付け可能なコンテンツである。コメントは、ニュース記事の場合、ニュース記事に対するコメントであり、商品の場合、商品に対するレビューや、商品を販売しているストアに対するレビューである。

【0015】

つづいて、情報処理装置１は、受け付けたコメントをクラスタリングする（ステップＳ２）。情報処理装置１は、例えば、コメント内容がコンテンツ全体あるいはコンテンツの一部に対して好意的であるクラスタと、否定的であるクラスタとにクラスタリングする。

【0016】

クラスタリングには、例えば、機械学習における分類モデルを用いることができる。具体的には、情報処理装置１は、コメント内容と、肯定的であるか否定的であるかの判断結果とをデータセットとして学習した分類モデルにコメントを入力することで、コメントをクラスタリングする。その際、情報処理装置１は、攻撃的なコメントや、記事と関係のない宣伝目的のコメント等、不適切なコメントを除外するような処理を行ってもよい。

【0017】

この結果、情報処理装置１には、テーブルＴ１に示すような情報が格納される。テーブルＴ１は、例えばニュース記事であるコンテンツと、当該コンテンツに対して投稿されたコメントとの関係を示す。テーブルＴ１では、コメントに関する情報として、コンテンツに対して投稿されたコメントの総数と、投稿されたコメントのうち、肯定的なコメントの数と、否定的なコメントの数とを示す。なお、テーブルＴ１は、後に説明する記事情報記憶部１１１に格納された情報と、コメント情報記憶部１１２に格納された情報とを組み合わせた情報である。

【0018】

次に、記事を配信する処理について説明する。情報処理装置１は、閲覧者端末３００から記事表示のリクエストを受け付ける（ステップＳ１１）。これに対して、情報処理装置１は、テーブルＴ１に示すような記事を読み出す（ステップＳ１２）。

【0019】

つづいて、情報処理装置１は、テーブルＴ１に示すようなコンテンツとコメントとの関係に基づいて、記事を並べ替える（ステップＳ１３）。情報処理装置１は、例えば、図１のテーブルＴ１に示す記事に対する肯定的なコメントと否定的なコメントとの割合に基づいて、記事を並べ替える。これにより、図１のリストＬ１に示すような記事の一覧が生成される。

【0020】

そして、情報処理装置１は、生成した記事の一覧を、閲覧者端末３００に配信する（ステップＳ１４）。

【0021】

例えば、閲覧者から、記事に対して、多面的な意見を知りたいという要望がある。この場合、記事に対するコメントとして、肯定的な意見と、否定的な意見とをそれぞれ提示できることが好ましい。

【0022】

例えば、コメントが多く投稿されている記事から順に表示する方法が考えられる。しかし、例えば最もコメント総数が多い記事ＩＤ「０００Ｃ」のような記事は、不祥事等に関するものである。この場合、行為を非難するようなコメント、すなわち否定的な意見が、図１のリストＬ１に示すように多数を占めることが多い。一方、次にコメント総数が多い記事ＩＤ「０００Ｂ」のような記事は、偉業等に関するものである。この場合、業績を賞賛するようなコメント、すなわち肯定的な意見が、図１のリストＬ１に示すように多数を占めることが多い。

【0023】

このような記事においては、意見が肯定的なものか否定的なものかに偏っているため、大多数のコメントの中から、少数である反対側の意見を探すことが難しい。また、反対側の意見に対して、他の投稿者から悪い評価を付けられることも多く、反対側の意見が妥当であるかを見極めることも難しい。

【0024】

一般に、肯定的な意見の割合と、否定的な意見の割合とが拮抗しているような記事においては、賛否両論が活発に議論されている場合が多く、また意見に対する評価も良いものや悪いものに偏りにくい。そこで、本実施形態においては、肯定的な意見の割合と、否定的な意見の割合とが第１の所定の条件を満たすような記事が優先的に提示されるようにすることで、閲覧者に対して、多面的な意見を提示できる。

【0025】

第１の実施形態において、リストＬ１に示す記事の一覧の最上位には、図１に示すテーブルＴ１に示す記事ＩＤ「０００Ｄ」の見出しが表示される。記事ＩＤ「０００Ｄ」に対して投稿されたコメントの総数は、テーブルＴ１に示す４つの記事の中では最も少ないが、肯定的なコメントの数と否定的なコメントの数との割合は最も拮抗している。

【0026】

一方、記事ＩＤ「０００Ｂ」のように、肯定的なコメントの数が、否定的なコメントの数に対して圧倒的に多い記事は、リストＬ１に示す記事の一覧の下位に表示される。また、記事ＩＤ「０００Ｃ」のように、否定的なコメントの数が、肯定的なコメントの数に対して圧倒的に多い記事を、記事の一覧から除外するような構成であってもよい。

【0027】

次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例について説明する。図２は、第１の実施形態における情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳにおいて、情報処理装置１と、投稿者端末２００及び閲覧者端末３００とは、ネットワークＮを介して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

【0028】

情報処理装置１は、実施形態に係る情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１は、図１を用いて上述した処理を実行する。

【0029】

また、情報処理装置１は、複数の閲覧者端末３００および複数の投稿者端末２００と連携し、各投稿者端末２００及び各閲覧者端末３００に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

【0030】

また、情報処理装置１は、各閲覧者端末３００および各投稿者端末２００に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報処理装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報処理装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

【0031】

投稿者端末２００は、コンテンツに対するコメントを投稿する投稿者が所持する端末装置である。投稿者端末２００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。投稿者端末２００は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。

【0032】

閲覧者端末３００は、コンテンツやコメント、コメントに対する評価等を閲覧する閲覧者が所持する端末装置である。閲覧者端末３００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。閲覧者端末３００は、情報処理装置１等へ各種情報を送信したり、情報処理装置１等から提供される情報を受信したりする。

【0033】

なお、投稿者端末２００及び閲覧者端末３００は、同一の機能を備えており、投稿者端末２００がコンテンツやコメントを表示し、また閲覧者端末３００がコンテンツに対するコメントを投稿するような構成であってもよい。

【0034】

図２に示されるように、情報処理装置１は、記憶部１１０と、通信部１２０と、制御部１３０とを有する。記憶部１１０は、記事情報記憶部１１１と、コメント情報記憶部１１２と、評価情報記憶部１１３とを有する。制御部１３０は、取得部１３１と、クラスタリング部１３２と、判定部１３３と、提示部１３４とを備える。

【0035】

記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

【0036】

記事情報記憶部１１１は、コンテンツの一例であるニュース記事に関する情報を記憶する。図３は、第１の実施形態における記事情報の一例を示す図である。図３に示すように、記事情報記憶部１１１に記憶される記事情報は、「記事ＩＤ」、「見出し」、「本文」等の項目を含む。

【0037】

「記事ＩＤ」は、記事を識別する識別情報である。「見出し」は、記事に付された見出しに関する情報である。「本文」は、記事の本文に関する情報であり、テキスト情報を含む。また、記事情報は、画像や動画、音声などその他のコンテンツを含んでいてもよい。

【0038】

次に、コメント情報記憶部１１２は、コンテンツに対して投稿されたコメントに関する情報を記憶する。図４は、第１の実施形態におけるコメント情報の一例を示す図である。図４に示すように、コメント情報記憶部１１２に記憶されるコメント情報は、「コメントＩＤ」、「記事ＩＤ」、「投稿者ＩＤ」、「本文」、「良評価数」、「悪評価数」、「クラスタ」等の項目を含む。

【0039】

「コメントＩＤ」は、コメントを識別する識別情報である。「記事ＩＤ」は、コメントがどの記事ＩＤの記事に対して投稿されたかを示す。「投稿者ＩＤ」は、コメントを投稿した投稿者を識別する識別情報である。「本文」は、コメントの本文に関する情報であり、テキスト情報を含む。「良評価数」及び「悪評価数」は、コメントに対してユーザである投稿者や閲覧者が行った評価に関する情報であり、例えば、好意的な評価を行ったユーザ数や、否定的な評価を行ったユーザ数の情報を含む。「クラスタ」は、後に説明するクラスタリング部１３２により、コメントがどのクラスタに分類されたかを示す情報である。

【0040】

後に説明するように、第１の実施形態において、例えば図４のコメントＩＤ「Ａ００００１」及び「Ｄ００００１」のように、記事の内容に対して肯定的な意見を含むコメントは、第１のクラスタに分類される。また、例えばコメントＩＤ「Ａ００００２」及びＢ００２３１」のように、記事の内容に対して否定的な意見を含むコメントは、第２のクラスタに分類される。なお、クラスタリング部１３２は、肯定的及び否定的のいずれにも分類できないコメントを、別クラスタに分類してもよい。

【0041】

また、例えば、図４のコメントＩＤ「Ｂ００００２」に示すような単なる誹謗中傷や、コメントＩＤ「Ｃ００００２」に示すような記事と関係のない商品（化粧品等）の紹介等を、不適切なコメントとして、クラスタリング処理の対象から除外してもよい。第１の実施形態において、クラスタリング処理から除外されたコメントの「クラスタ」の項目には、図４に示すように「－」が登録される。

【0042】

次に、評価情報記憶部１１３は、コンテンツに対して投稿されたコメントに対する評価に関する情報を記憶する。図５は、第１の実施形態における評価情報の一例を示す図である。図５に示すように、評価情報記憶部１１３に記憶される評価情報は、「記事ＩＤ」、「コメント総数」、「肯定的」、「否定的」等の項目を含む。

【0043】

「記事ＩＤ」は、コメントが投稿される記事の識別情報を示す。「コメント総数」は、当該記事に対して投稿されたコメントの総数を示す。「肯定的」は、記事に対して肯定的な意見であると分類されたコメント（第１のクラスタに分類されたコメント）の数を示す。「否定的」は、記事に対して否定的な意見であると分類されたコメント（第２のクラスタに分類されたコメント）の数を示す。

【0044】

通信部１２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１２０は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

【0045】

制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

【0046】

取得部１３１は、投稿者端末２００からコンテンツに対するコメントを取得する。取得部１３１によるコメントの取得タイミングは、任意である。例えば、取得部１３１は、コメントの入力途中に所定の条件を満たした場合（文字数が所定数以上、入力の経過時間が所定時間以上等）に入力中のコメントを投稿者端末２００から取得する。また、取得部１３１は、コメントを入力後、投稿者端末２００に表示された投稿ボタンが押下された場合に、コメントを取得する。また、取得部１３１は、投稿者端末２００及び閲覧者端末３００から、コメントに対する評価を示す評価情報（例えば、良評価又は悪評価の選択結果）を取得する。

【0047】

クラスタリング部１３２は、各コメントをクラスタリングする。具体的には、クラスタリング部１３２は、各コメントを、記事に対して肯定的なクラスタ（第１のクラスタ）と、記事に対して否定的なクラスタ（第２のクラスタ）とに分類する。

【0048】

また、クラスタリング部１３２は、例えば、単なる誹謗中傷や、記事と関係のない商品の紹介など、不適切なコメントを検出して、クラスタリング処理から除外するような構成であってもよい。不適切なコメントは、例えばコメントの本文に含まれる単語を、誹謗中傷に関する文言を記憶したテーブル（不図示）に含まれる単語であるか否かを判定する等の公知の方法により検出できる。

【0049】

判定部１３３は、閲覧者端末３００に対して提示するコンテンツに該当するか否かを判定する処理を行う。例えば、判定部１３３は、閲覧者端末３００からコンテンツの配信要求を受信した際に、記事情報記憶部１１１を参照し、各記事が第１の所定の条件を満たすか否かを判定する。なお、判定部１３３は、記事情報記憶部１１１のうち、コンテンツの配信要求条件に合致するものに絞り込んで判定してもよい。また、判定部１３３は、例えばコンテンツの配信要求を受信したタイミング以外の任意のタイミングで処理を実行してもよい。

【0050】

具体的には、判定部１３３は、各記事に対して投稿されたコメントのうち、記事に対して肯定的なコメント、すなわち第１のクラスタに属するコメントの数を、記事に対して否定的なコメント、すなわち第２のクラスタに属するコメントの数で割った割合が「０．２～５．０」の間に収まる場合に、上記第１の所定の条件を満たすと判定する。なお、以下において、第１のクラスタに属するコメントの数を、第２のクラスタに属するコメントの数で割った割合を、記事に対する賛否比率と表記する場合がある。

【0051】

また、判定部１３３は、第１の所定の条件を満たすと判定された記事を、優先度に基づいて並び替える処理を行ってもよい。例えば、判定部１３３は、肯定的なコメントの数と否定的なコメントの数との比率が１に近いものから順に、各記事を並べ替える。

【0052】

具体的には、判定部１３３は、図３に示す記事情報記憶部１１１において、記事ＩＤ「０００Ｃ」に対する賛否比率が、０．２よりも小さいと判定する（４３÷４２１≒０．１０）。この場合において、判定部１３３は、記事ＩＤ「０００Ｃ」が上記第１の所定の条件を満たさないと判定する。

【0053】

また、判定部１３３は、上記第１の所定の条件を満たすと判定した記事ＩＤ「０００Ａ」、「０００Ｂ」及び「０００Ｄ」の３つの記事を、記事に対する賛否比率が、所定の値に近いものから、すなわち優先度が高いものから順に並べ替える。第１の実施形態において、所定の値は、例えば「１」である。この場合において、複数の記事は、肯定的なコメントの数と、否定的なコメントの数とが近いものから順に並び替えられる。例えば、判定部１３３は、３つの記事を、記事ＩＤ「０００Ｄ」（３５÷２８＝１．２５）、記事ＩＤ「０００Ａ」（４２÷６４＝０．６５６２５）、記事ＩＤ「０００Ｂ」（１８０÷３６＝５．０）の順に並び替える。なお、記事ＩＤ「０００Ｄ」の記事の賛否比率の逆数は「０．８」であり、記事ＩＤ「０００Ａ」の記事の賛否比率よりも「１」に近い。また、記事ＩＤ「０００Ｂ」の賛否比率の逆数は「０．２」であり、記事ＩＤ「０００Ａ」の賛否比率よりも「１」から遠い。

【0054】

提示部１３４は、投稿者端末２００及び閲覧者端末３００に対して提示される各種情報の提示方法を制御する。例えば、提示部１３４は、判定部１３３により所定の条件を満たすと判定され、又は並び替えられた記事の一覧を、閲覧者端末３００に対して配信する。

【0055】

具体的には、提示部１３４は、判定部１３３による判定結果に基づいて、図１のリストＬ１に示すような記事の一覧を、閲覧者端末３００に対して配信する。また、提示部１３４は、閲覧者端末３００から、記事の選択を受け付けた場合、選択された記事を閲覧者端末３００に配信する。

【0056】

また、提示部１３４は、投稿者端末２００に対して、コメントの投稿を受け付けるための画面を配信する。

【0057】

次に、図６を用いて、第１の実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図６は、第１の実施形態における情報処理装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。

【0058】

図６に示すように、制御部１３０は、まず、投稿者端末２００へコンテンツを配信する（ステップＳ１０１）。

【0059】

つづいて、制御部１３０は、投稿者端末２００から、配信したコンテンツに対する投稿者のコメントを受け付ける（ステップＳ１０２）。

【0060】

つづいて、制御部１３０は、受け付けたコメントをクラスタリングする（ステップＳ１０３）。その後、制御部１３０は、閲覧者端末３００からコンテンツの配信要求（記事表示リクエスト）を受け付けるまで待機する。

【0061】

つづいて、制御部１３０は、閲覧者端末３００から、記事表示リクエストを受け付ける（ステップＳ１１１）。制御部１３０は、記憶部１１０から記事情報を取得し（ステップＳ１１２）、記事が所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１３）。その際、制御部１３０は、所定の条件を満たす記事を、賛否比率により並べ替える。

【0062】

つづいて、制御部１３０は、並べ替えた記事の一覧を、閲覧者端末３００に配信し（ステップＳ１１４）、処理を終了する。

【0063】

［第２の実施形態］
ところで、コンテンツに対するコメントには、例えば図４のコメントＩＤ「Ｂ００００３」に示すような記事の筆者（〇〇記者）に対する意見や、コメントＩＤ「Ｄ０００７４」に示すような他のコメントの投稿者（ＸＸＹＹさん）に対する意見など、コンテンツに直接関係のないコメントもある。また、コンテンツに直接関係のないコメントとしては、例えばショッピングサービスにおいて販売される商品そのものではなく、商品を配送する業者に対するコメント等も上げられる。

【0064】

そこで、第２の実施形態においては、コンテンツに直接関係のないコメントを除外できる構成について説明する。図７は、第２の実施形態における情報処理システムの構成例を示す図である。図７に示すように、第２の実施形態における情報処理装置４は、記憶部４１０と、通信部１２０と、制御部４３０とを有する。記憶部４１０は、記事情報記憶部１１１と、コメント情報記憶部４１２と、評価情報記憶部４１３とを有する。制御部４３０は、取得部１３１と、クラスタリング部４３２と、判定部４３３と、提示部１３４とに加えて、判別部４３５を備える。

【0065】

図８は、第２の実施形態におけるコメント情報の一例を示す図である。図８に示すように、第２の実施形態におけるコメント情報記憶部４１２に記憶されるコメント情報は、「コメントＩＤ」、「記事ＩＤ」、「投稿者ＩＤ」、「本文」、「良評価数」、「悪評価数」、「クラスタ」等の項目に加えて、さらに「コメント対象」の項目を含む。

【0066】

「コメント対象」の項目には、後に説明する、記事と関係性が低いコメントにおける、コメントの対象が登録される。なお、第２の実施形態において、「コメント対象」の項目が登録されるのは、以下に説明する第３のクラスタに分類されたコメントのみである。

【0067】

また、「クラスタ」の項目には、第１の実施形態において説明した第１のクラスタ及び第２のクラスタ、並びに別のクラスタに分類されたことを示す情報に加えて、記事との関係性が低いクラスタ（第３のクラスタ）に分類されたことを示す情報がさらに登録される。

【0068】

例えば図８におけるコメントＩＤ「Ｂ００００３」及び「Ｄ０００７４」のコメントのように、第１の実施形態において、「肯定的」（第１のクラスタ）又は「否定的」（第２のクラスタ）のうちいずれかに分類されたコメントも、第２の実施形態において第３のクラスタに分類される場合がある。

【0069】

図９は、第２の実施形態における評価情報の一例を示す図である。図９に示すように、第２の実施形態における評価情報記憶部４１３に記憶される評価情報は、「記事ＩＤ」、「コメント総数」、「肯定的」、「否定的」等の項目に加えて、さらに「低関係性」の項目を含む。

【0070】

第２の実施形態において、「低関係性」は、記事との関係性が低いクラスタ（第３のクラスタ）に分類されたコメントの数を示す。

【0071】

第２の実施形態においては、コメントの一部が第３のクラスタに分類されることにより、第１の実施形態と比べて「肯定的」及び「否定的」のコメントの数が低下する場合がある。例えば、記事ＩＤ「０００Ｄ」の記事に対するコメントの総数は「７４」であり、第１の実施形態から変化がないが、「肯定的」のコメントの数は「３５」から「３１」に、「否定的」のコメントの数は「２８」から「１１」へと、いずれも減少している。

【0072】

判別部４３５は、コメントが不適切であるか否かを判別する。判別部４３５は、上述したような不適切なコメントを検出する公知の方法により、コメントが不適切であるか否かを判定する。

【0073】

第２の実施形態におけるクラスタリング部４３２は、各コメントが記事に対して肯定的であるものと、否定的であるものとに加えて、上述したような記事に関係のないコメントとにさらに分類する。なお、クラスタリング部４３２は、コメント情報記憶部４１２に記憶されたコメントのうち、判別部４３５により不適切であると判定されたコメントについては、クラスタリング処理の対象としない。

【0074】

クラスタリング部４３２は、例えば、コメントの本文から、他のコメントを投稿した投稿者の投稿者ＩＤや、記事を執筆した筆者の名前を検出する。例えば、クラスタリング部４３２は、図８のコメントＩＤ「Ｂ００００３」のコメントの「本文」から「〇〇記者」という筆者の名前を検出する。この場合において、クラスタリング部４３２は、筆者の名前を「コメント対象」として特定し、図８に示すコメント情報に登録するとともに、当該コメントを、記事との関係性が低いクラスタ（第３のクラスタ）に分類する。

【0075】

また、クラスタリング部４３２は、図８のコメントＩＤ「Ｄ０００７４」のコメントの本文から、「ＸＸＹＹ」というコメントの投稿者ＩＤを検出する。この場合においても、クラスタリング部４３２は、投稿者ＩＤを「コメント対象」として特定し、図８に示すコメント情報に登録するとともに、当該コメントを第３のクラスタに分類する。

【0076】

なお、第２の実施形態においては、図８のコメントＩＤ「Ｂ００００３」に示すような否定的なコメント（第１の実施形態において、第２のクラスタに分類されるコメント）だけでなく、図８のコメントＩＤ「Ｄ０００７４」に示すような肯定的なコメント（第１の実施形態において、第１のクラスタに分類されるコメント）であっても、記事との関係性が低いクラスタ（第３のクラスタ）に分類される。

【0077】

また、第２の実施形態における判定部４３３は、閲覧者端末３００に対して提示するコンテンツに該当するか否かを、第３のクラスタの数に基づいて判定する。例えば、判定部４３３は、第１のクラスタに属するコメントの数及び第２のクラスタに属するコメントの数に対する、第３のクラスタに属するコメントの数の割合が、所定の閾値未満であるか否かを判定する。

【0078】

判定部４３３は、判定結果に基づいて、記事の優先度を調整する。例えば、判定部４３３は、「低関係性」コメントの数が「コメント総数」に占める割合が「０．２」以上である場合に、該当する記事の優先度を下げるような構成であってもよい。

【0079】

この場合において、提示部１３４は、コメント総数のうち、「低関係性」コメントが占める割合が所定の閾値未満であるコンテンツが、閲覧者端末３００に対して優先して提示されるように制御する。

【0080】

例えば、図９に示す記事ＩＤ「０００Ｄ」の記事に対するコメント総数「７４」のうち、「低関係性」コメントは「２１」である。この場合、判定部４３３は、「低関係性」コメントの数が「コメント総数」に占める割合が「０．２」以上であると判定する（２１÷７４≒０．２８４）。この結果、判定部４３３は、記事ＩＤ「０００Ｄ」の記事の優先度を引き下げる。

【0081】

この場合において生成される記事の一覧は、図１０のリストＬ２に示すように、記事が表示される順番が異なる。図１０は、第２の実施形態における記事の一覧の一例を示す図である。図１０に示すように、記事ＩＤ「０００Ｄ」の見出し「〇〇教授、活躍の場求め国外へ」は、第１の実施形態において記事の一覧の先頭に表示されていたが、第２の実施形態では、優先度が引き下げられることにより、リストＬ２に示すように、記事の一覧の末尾に表示される。これにより、「低関係性」コメントが占める割合が所定の閾値未満である、記事ＩＤ「０００Ａ」の記事及び記事ＩＤ「０００Ｂ」の記事が、優先して提示される。

【0082】

なお、第２の実施形態における判定部４３３は、例えば、判別部４３５において不適切であると判定されたコメントの数が所定の条件を満たすか否かを判定してもよい。具体的には、判定部４３３は、記事に対するコメントのうち、不適切であると判定されたコメントの数が、第２の所定の条件を満たすか否かを判定する。第２の所定の条件としては、例えば不適切なコメントの数であってもよく、不適切なコメントが、記事に対するコメント全体に占める割合であってもよい。この場合において、提示部１３４は、第２の所定の条件を満たす記事の提示が抑制されるように制御してもよい。例えば、提示部１３４は、第２の所定の条件を満たす記事を、リストＬ２に示す記事の一覧から削除してもよい。

【0083】

［ハードウェア構成］
実施形態に係る情報処理装置１は、例えば、図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、各実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【0084】

コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0085】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

【0086】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェイスであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェイスであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0087】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

【0088】

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0089】

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0090】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０と同様の機能を実現する。すなわち、演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）との協働により、実施形態に係る情報処理装置１による処理を実現する。

【0091】

［その他］
また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0092】

また、クラスタリング部１３２又は４３２が、不適切なコメントに加えて、悪評価数が一定以上であるコメントや、良評価数に対する悪評価数の割合が一定以上であるコメントを、クラスタリング処理の対象から除外するような構成であってもよい。

【0093】

核実施形態における賛否比率に対する所定の範囲の下限値は、上限値の逆数であるが、実施の形態はこれに限られない。例えば、所定の範囲は、コメントの数が、肯定側の意見と否定側の意見とのいずれか一方に偏った記事を含むように設定されてもよい。

【0094】

上述の実施形態において、情報処理装置１による情報処理方法（たとえば、図６参照）を実現するために、情報処理装置１が有する制御部１３０の各部（取得部１３１、クラスタリング部１３２、判定部１３３及び提示部１３４）に対応する処理機能は、情報処理装置１に予めインストールされている情報処理プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の情報処理プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。

【0095】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。たとえば、制御部１３０の取得部１３１と提示部１３４とは機能的に統合されていてもよい。また、制御部４３０と同様に、制御部１３０においても、不適切なコメントを除外する処理を行う判別部を、クラスタリング部１３２から分散させるような構成であってもよい。

【0096】

また、上述の各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0097】

［効果］
上述の実施形態に係る情報処理装置１は、取得部１３１と、クラスタリング部１３２と、判定部１３３と、提示部１３４とを備える。取得部１３１は、所定のコンテンツに対する複数のコメントを取得する。クラスタリング部１３２は、複数のコメントを複数のクラスタにクラスタリングする。判定部１３３は、複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数と、第２のクラスタに属するコメントの数との比率が、第１の所定の条件を満たすか否かを判定する。提示部１３４は、判定結果に基づいて、コンテンツの提示方法を制御する。

【0098】

また、クラスタリング部１３２は、複数のコメントのうち、所定のコンテンツに対する肯定的なコメントを第１のクラスタにクラスタリングするとともに、所定のコンテンツに対する否定的なコメントを第２のクラスタにクラスタリングする。提示部１３４は、比率が、所定の値に近いものから優先して、コンテンツが提示されるように制御する。

【0099】

また、第２の実施形態にかかる情報処理装置４は、取得部１３１と、クラスタリング部４３２と、判定部４３３と、提示部１３４とに加えて、判別部４３５をさらに備える。判別部４３５は、複数のコメントそれぞれの不適切度を判別する。判定部４３３は、複数のコメントのうち、不適切度が所定の閾値以上であるコメントの数が、第２の所定の条件を満たすか否かを判定する。提示部１３４は、第２の所定の条件を満たすコンテンツの提示が抑制されるように制御する。

【0100】

また、クラスタリング部４３２は、は、所定のコンテンツの主題に対する肯定的な意見を第１のクラスタにクラスタリングし、所定のコンテンツの主題に対する否定的な意見を第２のクラスタにクラスタリングするとともに、所定のコンテンツの主題以外に対する意見を第３のクラスタにクラスタリングする。判定部４３３は、複数のクラスタのうち、第１のクラスタに属するコメントの数及び第２のクラスタに属するコメントの数に対する、第３のクラスタに属するコメントの数の割合が、所定の閾値未満であるか否かを判定する。提示部１３４は、割合が所定の閾値未満であるコンテンツが優先して提示されるように制御する。

【0101】

このようにして、情報処理装置１は、所定のコンテンツに対して、肯定的な意見の割合と、否定的な意見の割合とが拮抗しているような記事を優先して提示できるので、閲覧者に対して、賛否両論が活発に議論されている、適切な意見を含むコンテンツを提示できる。

【0102】

また、情報処理装置４は、コンテンツとの関係性が低いコメントが多いコンテンツの優先度を低下させるので、コンテンツに対する賛否の意見をより適切に提示できる。

【0103】

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0104】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部１３０及び４３０は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0105】

１，４ 情報処理装置
１１０，４１０ 記憶部
１１１ 記事情報記憶部
１１２，４１２ コメント情報記憶部
１１３，４１３ 評価情報記憶部
１２０ 通信部
１３０，４３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２，４３２ クラスタリング部
１３３，４３３ 判定部
１３４ 提示部
２００ 投稿者端末
３００ 閲覧者端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】