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特許7402492コメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラム
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  • 特許-コメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラム 図1
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(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】
(24)【登録日】2023-12-13
(45)【発行日】2023-12-21
(54)【発明の名称】コメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
   H04L 67/02 20220101AFI20231214BHJP
   G06F 16/75 20190101ALI20231214BHJP
   G06Q 50/00 20120101ALI20231214BHJP
【FI】
H04L67/02
G06F16/75
G06Q50/00 300
【請求項の数】 6
(21)【出願番号】P 2019195182
(22)【出願日】2019-10-28
(65)【公開番号】P2021068369
(43)【公開日】2021-04-30
【審査請求日】2022-08-30
【新規性喪失の例外の表示】特許法第30条第2項適用 平成31年3月5日に株式会社イー・トライアドが、アプリケーション申請のために、App Store Connectに、山辺 英洋が発明したコメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラムを、アプリケーション情報として登録した。
【新規性喪失の例外の表示】特許法第30条第2項適用 平成31年4月10日株式会社イー・トライアドが、アプリケーション申請のために、Google Playに、山辺 英洋が発明したコメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラムを、アプリケーション情報として登録した。
(73)【特許権者】
【識別番号】519385238
【氏名又は名称】株式会社イー・トライアド
(74)【代理人】
【識別番号】100137394
【弁理士】
【氏名又は名称】横井 敏弘
(72)【発明者】
【氏名】山辺 英洋
【審査官】鈴木 香苗
(56)【参考文献】
【文献】特開2012-155695(JP,A)
【文献】特開2015-100039(JP,A)
【文献】特開2014-067272(JP,A)
【文献】特開2013-137730(JP,A)
【文献】特開2014-026614(JP,A)
【文献】特開2014-071801(JP,A)
【文献】特開2015-036856(JP,A)
【文献】米国特許第09177060(US,B1)
【文献】国際公開第2014/205641(WO,A1)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
H04L 67/02
G06F 16/75
G06Q 50/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索部と、
前記検索部により検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計部と、
前記集計部により集計された結果を評価する評価部と、
前記評価部により評価された結果を表示する表示部と
を有し、
少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録部と、
前記評価部による評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案部と
をさらに有し、
前記提案部は、前記ユーザ情報登録部により登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する
コメント評価システム。
【請求項2】
前記検索部により検索された動画識別情報を含むコメントを、内容に基づいて、分類する分類部
をさらに有し、
前記分類部は、コメントの内容が肯定的であるか否かを判断し、
前記集計部は、前記分類部により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する
請求項1に記載のコメント評価システム。
【請求項3】
前記集計部は、一定期間において、前記分類部により肯定的であると分類されたコメント数を集計し、
前記評価部は、前記集計部により集計された、一定期間において、肯定的であると分類されたコメント数が最も多い動画を特定し、
前記表示部は、前記評価部により特定された動画の動画識別情報を表示する
請求項2に記載のコメント評価システム。
【請求項4】
前記動画識別情報をグループ化するグループ部
をさらに有し、
前記集計部は、前記グループ部によりグループ化されたグループ毎にコメントを集計し、
前記評価部は、前記集計部により集計されたグループ毎の集計結果を評価し、
前記表示部は、前記評価部によりグループ毎に評価された結果を表示する
請求項1に記載のコメント評価システム。
【請求項5】
コンピュータが、twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、
コンピュータが、前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、
コンピュータが、前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、
コンピュータが、前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップと
を有し、
コンピュータが、少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録ステップと、
コンピュータが、前記評価ステップにおける評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案ステップと
をさらに有し、
前記提案ステップにおいて、前記ユーザ情報登録ステップにおいて登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する
コメント評価方法。
【請求項6】
twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、
前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、
前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップと、
少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録ステップと、
前記評価ステップにおける評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案ステップと
をコンピュータに実行させ、
前記提案ステップにおいて、前記ユーザ情報登録ステップにおいて登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明はコメント評価システム、コメント評価方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
例えば、特許文献1には、メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能なコメントリスト公開サーバであって、前記メディアコンテンツにおける配信指標要素毎に、前記コメントの内容から抽出可能な各評価指標要素に対する重み係数を割り当てて記憶する重み係数記憶手段と、前記メディアサーバから取得した当該メディアコンテンツにおける配信指標要素を抽出する配信指標抽出手段と、前記メディアコンテンツに関するコメント集合を、前記コメントサーバから検索するコメント集合検索手段と、前記コメントサーバから取得した前記コメント集合の各コメントについて、その内容から各評価指標要素の値を抽出する評価指標値抽出手段と、前記メディアコンテンツに対する前記コメント集合の各コメントについて、前記評価指標要素の値に前記重み係数を乗算する評価指標値更新手段と、前記メディアコンテンツに対する前記コメント集合について、更新された前記評価指標要素の値に基づいて複数のコメントをソートするコメントソート手段とを有することを特徴とするコメントリスト公開サーバが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開2015-41239
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
動画の注目度を評価することができるコメント評価システ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】
【0005】
本発明に係るコメント評価システムは、twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索部と、前記検索部により検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計部と、前記集計部により集計された結果を評価する評価部と、前記評価部により評価された結果を表示する表示部とを有する。
【0006】
好適には、前記検索部により検索された動画識別情報を含むコメントを、内容に基づいて、分類する分類部をさらに有し、前記分類部は、コメントの内容が肯定的であるか否かを判断し、前記集計部は、前記分類部により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する。
【0007】
好適には、少なくとも、ユーザが関心のあるジャンルをユーザ情報として登録するユーザ情報登録部と、前記評価部による評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する提案部をさらに有し、前記提案部は、前記ユーザ情報登録部により登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する。
【0008】
好適には、前記集計部は、一定期間において、前記分類部により肯定的であると分類されたコメント数を集計し、前記評価部は、前記集計部により集計された、一定期間において、肯定的であると分類されたコメント数が最も多い動画を特定し、前記表示部は、前記評価部により特定された動画の動画識別情報を表示する。
【0009】
好適には、前記動画識別情報をグループ化するグループ部をさらに有し、前記集計部は、前記グループ部によりグループ化されたグループ毎にコメントを集計し、前記評価部は、前記集計部により集計されたグループ毎の集計結果を評価し、前記表示部は、前記評価部によりグループ毎に評価された結果を表示する。
【0010】
本発明に係るコメント評価方法は、twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップとを有する。
【0011】
本発明に係るコメント評価プログラムは、twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する検索ステップと、前記検索ステップにより検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する集計ステップと、前記集計ステップにより集計された結果を評価する評価ステップと、前記評価ステップにより評価された結果を表示する表示ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0012】
動画の注目度を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
図1】コメント評価システム1の全体構成を例示する図である。
図2】コメント評価装置9の機能構成を例示する図である。
図3】コメント評価装置9によるコメント評価処理(S10)を説明するフローチャートである。
図4】表示部912によるコメント評価結果の表示例である。
図5】表示部912による、より詳細なコメント評価結果の表示例である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
図1は、コメント評価システム1の全体構成を例示する図である。
図1に例示するように、コメント評価システム1は、動画配信サーバ3、ユーザ端末5、コメントサーバ7、及びコメント評価装置9を含み、ネットワークを介して互いに接続している。
動画配信サーバ3は、コンピュータ端末であり、インターネットに接続されており、ユーザがアップロードした動画を不特定多数の再生端末に対して配信する。具体的には、ユーザ端末5から要求された動画のデータを配信する。動画配信サーバ3が提供するサービス例として、例えば、YouTube(登録商標)が挙げられる。
ユーザ端末5は、コンピュータ端末であり、コメント評価装置9により評価されたコメントの評価結果を表示する。
コメントサーバ7は、twitter(登録商標)等のSNSを利用して動画に対する意見や論評等のコメントをインターネット上に公開する。具体的には、コメントサーバ―7は、ユーザがtwitter(登録商標)を介して送信されたコメントを受信する。
コメント評価装置9は、ユーザが登録した動画に対するコメントを評価する。具体的には、コメント評価装置9は、コメントサーバ7に格納されるコメントの中から、ユーザが登録した動画に関するコメントを検索、及び集計し、集計結果に基づいて、動画へのコメントを評価する。また、コメント評価装置9は、一定期間において、肯定的な内容のコメントを有する動画を「お勧め」としてユーザ端末5に提案する。
【0015】
図2は、コメント評価サーバ9の機能構成を例示する図である。
図2に例示するように、本例のコメント評価装置9には、コメント評価プログラム90がインストールされると共に、ユーザ情報データベース600(ユーザ情報DB600)が構成される。
コメント評価プログラム90は、ユーザ情報登録部900、検索部902、分類部904、集計部906、評価部908、提案部910、表示部912、及びグループ化部914を有する。なお、コメント評価プログラム90の一部又は全部は、ASICなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、OS(Operating System)の機能を一部借用して実現されてもよい。
コメント評価プログラム90において、ユーザ情報登録部900は、ユーザからユーザ情報を受け付け、ユーザ情報DB600に格納する。具体的には、ユーザ情報登録部900は、ユーザ情報として、ユーザが反響を知りたい動画の識別情報を受け付け、ユーザ識別情報と動画の識別情報とを関連付けてユーザ情報DB600に格納する。例えば、YouTube(登録商標)の動画の反響を知りたい場合に、ユーザは、YouTube(登録商標)の動画を識別するチャンネルIDを登録し、ユーザ情報登録部900は、チャンネルIDを受け付け、登録したユーザに関連付けてユーザ情報DB600に登録する。
【0016】
検索部902は、twitter(登録商標)のコメントに、動画共有サービスにおける動画を識別する動画識別情報が含まれているか否かを検索する。具体的には、検索部902は、twitter(登録商標)のコメントサーバ7から収集したコメント内に、ユーザが登録したチャンネルIDが存在するか否かを検索する。これにより、ユーザが登録した動画(チャンネルID)に対するコメントを収集することができる。なお、検索部902による、twitter(登録商標)のコメントデータの取得形式は、JASONである。検索部902は、受信したコメントデータを、一定間隔でテキストファイルへ保存する。
分類部904は、検索部902により検索された動画識別情報を含むコメントを、内容に基づいて、分類する。具体的には、分類部904は、検索部902により検索されたチャンネルIDを有する動画に対するコメントの内容が肯定的であるか否かを判断する。また、分類部904は、検索部902により検索されたチャンネルIDを有する動画に対するコメントの内容に基づいて、コメントの種類をより細かく分類してもよい。具体的には、分類部904は、コメントの内容を、怒り、悲しみ、嬉しさ、及び驚き等を表す内容別、すなわち感情別に分類してもよい。
【0017】
集計部906は、検索部902により検索された、動画識別情報を含むコメントを集計する。具体的には、集計部906は、検索部902により検索されたチャンネルIDを含むコメント数を集計する。より具体的には、集計部906は、分類部904により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する。また、集計部906は、一定期間において、分類部904により肯定的であると分類されたコメント数を集計する。さらに、集計部906は、グループ化部914(後述)によりグループ化されたグループ毎にコメントを集計する。
評価部908は、集計部906により集計された結果を評価する。具体的には、評価部908は、集計部906による肯定的なコメント及び否定的なコメントの集計結果に基づいて、動画に対する評価を決定する。また、評価部908は、集計部906により集計された、一定期間において、肯定的であると分類されたコメント数が最も多い動画を特定する。すなわち、評価部908は、一定期間に集計数の多いコメントを有する動画を特定することにより、次に流行る動画を見出すことができる。また、評価部908は、集計部906により集計されたグループ毎の集計結果を評価する。
【0018】
提案部910は、評価部908よる評価の結果に基づいて、ユーザに動画を提案する。具体的には、提案部910は、ユーザ情報登録部900により登録されたユーザ情報に応じた動画を提案する。すなわち、提案部910は、ユーザの関心のあるジャンルにおいて、人気のある動画を提案することができる。
表示部912は、評価部908により評価された、動画に対するコメントの評価結果をユーザ端末5に表示する。また、表示部912は、提案部910により提案された動画の識別情報をユーザ端末5に表示する。さらに、表示部912は、評価部908によりグループ毎に評価された結果をユーザ端末5に表示する。
グループ化部914は、動画識別情報をグループ化する。具体的には、ユーザにより指定されたチャンネルIDをグループ化する。グループ化部914は、本発明に係るグループ部の一例である。
【0019】
図3は、コメント評価処理(S10)を説明するフローチャートである。
図3に例示するように、ステップ100(S100)において、ユーザ情報登録部900は、ユーザにより、ユーザが評価を知りたい動画のチャンネルIDの登録を受け付ける。ユーザ情報登録部900は、受け付けたチャンネルIDを、ユーザ情報に関連付けてユーザ情報DB600に格納する。
ステップ105(S105)において、検索部902は、twitter(登録商標)のコメントサーバ7からユーザ情報登録部900が受け付けたチャンネルIDを含むコメントを検索及び収集する。検索部902は、収集したコメントデータをテキストファイルとして保存する。
ステップ110(S110)において、分類部904は、検索部902により保存されたテキストファイルから必要なコメントを取得、及び振り分ける。具体的には、分類部904は、コメントの内容が、肯定的であるか否かを判断する。
ステップ115(S115)において、集計部906は、分類部904により肯定的であると判断されたコメント、及び否定的であると分類されたコメントをそれぞれ集計する。
ステップ120(S120)において、評価部908は、集計部906による集計結果に基づいて、動画に対する評価を決定する。
ステップ125(S125)において、表示部912は、評価部908による評価結果をユーザ端末5に表示する。具体的には、表示部912は、肯定的なコメントと否定的なコメントの割合を表示する。
ステップ130(S130)において、ユーザがより詳細な評価結果を知りたい場合に、コメント評価処理(S10)は、S135へ移行し、それ以外の場合に処理を終了する。
ステップ135(S135)において、評価部908は、一定期間における、コメント数と動画の視聴回数との推移を示したグラフを生成し、表示部912は、評価部908により生成されたグラフをユーザ端末5に表示する。さらに、評価部908は、動画の評価結果に対するコメントを生成し、表示部912は、生成されたコメントを表示する。
【0020】
図4は、表示部912によるコメント評価結果の表示例である。
図4に例示するように、ユーザ端末5では、少なくとも、登録したチャンネルIDを有する動画に対するツイート数、ツイートの感情分析、及び動画の視聴回数を確認することができる。より具体的には、表示部912は、集計部906により集計された、肯定的なコメント及び否定的なコメントの割合をグラフ化し、ユーザ端末5に表示する。さらに、表示部912は、肯定的なコメント及び否定的なコメントの割合に応じたイラスト(例えば、感情を表現した顔のイラスト)を表示する。これにより、視覚的に、全コメントに対して、肯定的なコメントと否定的なコメントどちらの割合が多いのか把握しやすくなる。
【0021】
図5は、表示部912による、より詳細なコメント評価結果の表示例である。
図5に例示するように、評価部908は、時間の経過における、動画の視聴回数と、ツイート数の相関関係をグラフ化する。これにより、時間の経過とともに、動画の反響が大きくなっているのか、小さくなっているのかを判断することができる。
さらに、評価部908は、集計部906による集計結果に基づいて、動画に対するコメントを生成し、表示部912は生成されたコメントをユーザ端末5に表示する。
また、表示部912は、分類部904により、より細かく分類されたコメントを有する動画のランキングを表示する。例えば、表示部912は、「驚き」を表すコメント数が多かった動画のランキングを表示する。
さらに、表示部912は、分類部904により分類された肯定的なコメントの一覧、及び否定的なコメントの一覧を表示する。これにより、動画の良かった点、悪かった点を分析しやすくなる。
【0022】
以上説明したように、本実施形態のコメント評価装置9によれば、ユーザが登録したチャンネルIDを有する動画に対するコメントの内容を評価し、グラフ等により視覚的に把握し易い表示をする。これにより、ユーザは、動画の評価を知りたい度に動画のチャンネルID、又はタイトルを確認して検索しなくとも、コメント評価装置9が登録された動画に対するコメントが収集される度に、通知及び評価結果を更新し、最新の、動画に対する評価結果を得ることができる。さらに、ユーザは、評価結果に基づいて、動画作成の改良点を見つけることができる。また、ユーザの関心のあるジャンルを登録することにより、コメント評価装置9が「お勧め」の動画を提案するため、ユーザ自身で動画を探す手間が省ける。そして、コメント評価装置9は、チャンネルIDをグループ化して登録できるため、例えば、自身が作成した動画をグループ化して登録して、グループ化された動画全体の評価結果を得ることができる。すなわち、ユーザ自身の動画作成の傾向を知ることができる。
【0023】
上記実施形態では、チャンネルIDを含むコメントを集計したが、これに限定されず、例えば、コメントが他のユーザのコメントを引用したコメント(例えば、twitter(登録商標)における「リツイート」)であるか否かを判別して、集計部906が集計し、結果を表示してもよい。
【符号の説明】
【0024】
1…コメント評価システム
3…動画配信サーバ
5…ユーザ端末
7…コメントサーバ
9…コメント評価装置
90…コメント評価プログラム
900…ユーザ情報登録部
902…検索部
904…分類部
906…集計部
908…評価部
910…提案部
912…表示部
914…グループ化部
600…ユーザ情報データベース
図1
図2
図3
図4
図5