(57)【要約】【課題】特定対象に対する人の反応を定量的に分析する技術を提供する。【解決手段】反応分析装置は、特定対象に対応する対象データ及び反応としての複数の反応データを取得する手段と、取得された対象データに基づいて複数の要素データを特定する手段と、トピック数を取得する手段と、当該複数の要素データ及び当該複数の反応データの集合に当該取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用するトピック分析手段と、トピック毎の出現数を要素データの集合と反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出手段と、を備える。【選択図】図１
2020086543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定対象に対する反応を分析する反応分析装置であって、
前記特定対象に対応する対象データを取得する対象取得手段と、
前記反応としての複数の反応データを取得する反応取得手段と、
前記取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する要素特定手段と、
トピック数を取得するトピック数取得手段と、
前記複数の要素データ及び前記複数の反応データの集合に前記取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎に該トピック数の範囲でトピックを付与するトピック分析手段と、
トピック毎の出現数を前記複数の要素データの集合と前記複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、前記特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出手段と、
を備える反応分析装置。
【請求項２】
前記特定対象に対応するトピックの出現率を示す第一軸と、前記反応に対応するトピックの出現率を示す第二軸とを含む複数軸の座標系に、前記トピック数の範囲内の各トピックにおける前記特定対象での出現率と前記反応での出現率とを含む座標でプロットした反応グラフデータを生成するグラフ生成手段、
を更に備える請求項１に記載の反応分析装置。
【請求項３】
前記グラフ生成手段は、前記第一軸の値が前記トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第一補助線と、前記第二軸の値が前記トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第二補助線とを含む前記反応グラフデータを生成する
請求項２に記載の反応分析装置。
【請求項４】
前記対象取得手段が取得する対象データは、対象テキストデータであり、
前記反応取得手段が取得する複数の反応データは、複数の反応テキストデータであり、
前記要素特定手段が特定する複数の要素データは、前記対象テキストデータから特定される複数の意味単位テキストデータであり、
前記トピック分析手段は、前記意味単位テキストデータ及び前記反応テキストデータの前記分析単位となる単語データ毎に、前記トピック数の範囲内でトピックを付与し、
前記算出手段は、前記複数の意味単位テキストデータ及び前記複数の反応テキストデータのそれぞれに関してトピック毎の出現数を算出し、トピック毎の出現数に基づいて算出される意味単位テキストデータ毎及び反応テキストデータ毎の各トピックの出現率を前記複数の意味単位テキストデータの集合と前記複数の反応テキストデータの集合とに分けてそれぞれ集計することで、前記特定対象に対応する代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応する代表トピック出現率分布を算出する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の反応分析装置。
【請求項５】
前記要素特定手段は、句点データを検出することで前記対象テキストデータから前記複数の意味単位テキストデータを特定する、
請求項４に記載の反応分析装置。
【請求項６】
前記複数の反応テキストデータ及び前記複数の意味単位テキストデータは、所定の除外語データが除かれたテキストデータである、
請求項４又は５に記載の反応分析装置。
【請求項７】
前記トピック数取得手段は、前記要素特定手段により特定された要素データの数、又は該要素データの数に該数よりも小さい数を加算した数を前記トピック数として取得する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の反応分析装置。
【請求項８】
前記トピック数取得手段は、前記トピックモデルを変形させながらトピック分析を繰り返すことで前記トピック数を算出する、
請求項１から６のいずれか一項に記載の反応分析装置。
【請求項９】
前記特定対象に関するデータを反応者の端末に送信するデータ送信手段、
を更に備え、
前記反応取得手段は、前記反応者の端末から前記反応者の前記反応として送信された前記反応データを取得する、
請求項１から８のいずれか一項に記載の反応分析装置。
【請求項１０】
一以上のコンピュータにより実行され、特定対象に対する反応を分析する反応分析方法であって、
前記一以上のコンピュータが、
前記特定対象に対応する対象データを取得する対象取得工程と、
前記反応としての複数の反応データを取得する反応取得工程と、
前記取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する要素特定工程と、
トピック数を取得するトピック数取得工程と、
前記複数の要素データ及び前記複数の反応データの集合に前記取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎に該トピック数の範囲でトピックを付与するトピック分析工程と、
トピック毎の出現数を前記複数の要素データの集合と前記複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、前記特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出工程と、
を実行する反応分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定対象に対する人の反応を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自然言語処理においてトピック分析手法が多数提案されている。トピック分析手法の代表的な手法として、ＬＳＩ（Latent Semantic Index）やＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）等がある。
ＬＤＡは、文書は複数の潜在的意味（トピック）から生成されており、トピック分布がディリクレ分布に従うと仮定したモデルである（非特許文献１参照）。ＬＤＡについては、更に改良モデルが多数提案されており、その中の一つがｓＬＤＡ（Supervised Latent Dirichlet Allocation）である（非特許文献２参照）。
【０００３】
また、特許文献１には、「ＥさんとＦさんの対話は、Ｂ番目のトピックが支配的である」といった対話間の話題構造を明らかにすることができ、かつ「Ｅさんが話したＢ番目のトピックの単語はＣやＤである」といった対話の中の個々の情報を捉えることができるトピックモデルを実現するトピックモデル学習方法が提案されている。
更に、画像のタグ付けや画像認識にトピックモデルを応用することも提案されている。この手法では、文書を画像に置き換えて局所画像の特徴量が単語として扱われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−４５９１５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】D. M. Blei, A. Y. Ng and M. I. Jordan, "Latent Dirichlet Allocation," Journal of Machine Learning Research, Vol. 3, No. 2, 2003, pp. 993-1022.
【非特許文献２】Jon D. Mcauliffe, David M. Blei, "Supervised Topic Models," Advances in Neural Information Processing Systems 20 (NIPS 2007).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように対話データ群にトピックモデルを適用することで対話のデータマイニングを行うことはなされているが、現状、記事に対する反響、製品に対するユーザ評価、絵画又は画像に対する観覧者の感想、教育内容に対する生徒の感想や親の感想などといった、特定対象に対する反応を定量的に分析する手法は存在していない。具体的に言えば、上述の特許文献１の手法は、対話間で支配的となっているトピックを捉えることができるかもしれないが、一方の話者の話が他者にどのように伝わっているのか、他社の反応はどうなのかといった点について分析するものではない。
本発明は、特定対象に対する人の反応を定量的に分析する技術に関する。即ち、本発明は、反応を分析する必要性がある事象である「特定対象」についての客観的な分析結果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】
【０００７】
本発明の各態様では、上述した課題を解決するために、以下の構成をそれぞれ採用する。
本発明の第一態様は、特定対象に対する反応を分析する反応分析装置に関する。第一態様に係る反応分析装置は、前記特定対象に対応する対象データを取得する対象取得手段と、前記反応としての複数の反応データを取得する反応取得手段と、前記取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する要素特定手段と、トピック数を取得するトピック数取得手段と、前記複数の要素データ及び前記複数の反応データの集合に前記取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎に該トピック数の範囲でトピックを付与するトピック分析手段と、トピック毎の出現数を前記複数の要素データの集合と前記複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、前記特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出手段と、を備える。
【０００８】
本発明の第二態様は、一以上のコンピュータにより実行され、特定対象に対する反応を分析する反応分析方法に関する。第二態様に係る反応分析方法では、前記一以上のコンピュータが、前記特定対象に対応する対象データを取得する対象取得工程と、前記反応としての複数の反応データを取得する反応取得工程と、前記取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する要素特定工程と、トピック数を取得するトピック数取得工程と、前記複数の要素データ及び前記複数の反応データの集合に前記取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎に該トピック数の範囲でトピックを付与するトピック分析工程と、トピック毎の出現数を前記複数の要素データの集合と前記複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、前記特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出工程と、を実行する。
【０００９】
なお、本発明の別態様は、上記第二態様に係る反応分析方法を一以上のコンピュータに実行させるコンピュータプログラムに関するものであってもよく、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に関するものであってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
【発明の効果】
【００１０】
上記態様によれば、特定対象に対する人の反応を定量的に分析する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る反応分析装置の主なソフトウェア構成を概念的に示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る反応分析装置のハードウェア構成を概念的に示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係る反応分析装置のソフトウェア構成を概念的に示す図である。
【図４】本実施形態に係る反応分析装置により実行される反応分析方法を示すフローチャートである。
【図５】実施例１における反応グラフを示す図である。
【図６】実施例１における反応グラフの他の例を示す図である。
【図７】図６の反応グラフ上に分析内容を示した図である。
【図８】実施例２における対象テキストデータ、反応テキストデータ及びＬＤＡの出力データを模式的に示す図である。
【図９】実施例２における特定対象（ソース）及び反応（レスポンス）のそれぞれに対応する平均トピック出現率分布を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施形態の例（以降、本実施形態と表記する）について説明する。なお、以下に挙げる実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。
【００１３】
まず、本実施形態に係る反応分析装置の特徴の概要について図１を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る反応分析装置１０の主なソフトウェア構成を概念的に示すブロック図である。
本実施形態に係る反応分析装置（以降、分析装置と略称する場合がある）１０は、特定対象に対する人の反応を分析する。
ここで「特定対象」は、人が五感のいずれかを通じて感覚を得られるものであればなんでもよく、例えば、雑誌や新聞或いはインターネット上のサイト等に掲載されている記事や画像、電子メール内の文章、日用品や電化製品、食品等の実物、音声等である。
「反応」は、この特定対象から人が受けた感覚を表現したものである。
このため、特定対象と反応との組合せとしては、例えば、或る人が語った話とその話を聞いた人の反応、或る記事とその読者の反響、或る製品や食品とその利用者又は消費者の感想、教育内容と生徒達の感想、教育内容と生徒達の感想と親達の感想、判決文と原告陳述及び被告陳述等がある。
但し、分析装置１０の分析対象となる特定対象とその反応との組合せは何ら制限されない。
【００１４】
反応分析装置（以降、分析装置と略称する場合がある）１０は、主なソフトウェア構成として、対象取得部１１、反応取得部１２、要素特定部１３、トピック数取得部１４、トピック分析部１５、算出部１６を有している。これら各ソフトウェア構成は、例えば、後述するハードウェア構成により実現される。具体的には、各ソフトウェア構成は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１によりメモリ２に格納されるコンピュータプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３又は通信ユニット４を介してインストールされ、メモリ２に格納されてもよい。
【００１５】
対象取得部１１は、特定対象に対応する対象データを取得する。
対象取得部１１により取得される対象データは、特定対象に対応していればどのような形式のデータであってもよい。例えば、特定対象が記事や文章等のような文字ベースのものである場合には、当該対象データは、特定対象の文字を示すテキストデータであってもよい。また、特定対象が書籍や音楽、日用品等のような実物である場合には、当該対象データは、特定対象の説明文を示すテキストデータであってもよい。また、当該対象データは、テキストデータ以外の画像データ、音声データ等を含んでいてもよいし、特定対象に関する属性情報を含んでいてもよい。
【００１６】
対象取得部１１による対象データの取得手法についても制限されない。対象取得部１１は、サーバ装置やユーザ端末のような他のコンピュータから当該対象データを取得してもよいし、入出力Ｉ／Ｆ３に接続されるユーザインタフェースを介して入力された当該対象データを取得してもよい。
【００１７】
反応取得部１２は、上述の特定対象に対する人の反応としての複数の反応データを取得する。反応取得部１２により取得される当該複数の反応データは、一人の反応を示すデータを複数に分けたものであってもよいし、複数人の反応を示す複数の反応データであってもよい。
反応取得部１２より取得される反応データは、特定対象に対する人の反応をなんらかの形で表すデータであればどのような形式のデータであってもよい。例えば、当該反応データは、特定対象から何らかの感覚を得た人が入力したテキストデータであってもよいし、テキストデータ以外の音声データや画像データを含んでもよいし、当該人の属性情報等を含んでもよい。
【００１８】
反応取得部１２による反応データの取得手法についても制限されない。反応取得部１２は、サーバ装置やユーザ端末のような他のコンピュータから当該反応データを取得してもよいし、入出力Ｉ／Ｆ３に接続される入力装置６を介して入力された当該反応データを取得してもよい。
【００１９】
要素特定部１３は、対象取得部１１により取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する。要素特定部１３により特定される要素データは、当該対象データに基づくデータであればどのような形式のデータであってもよい。例えば、対象データがテキストデータである場合に、当該要素データは、その対象データから抽出される、文、段落といったまとまった意味単位ごとのテキストデータであってもよい。また、対象データに画像データ又は音声データが含まれる場合には、当該要素データは、例えば、その画像データから得られる画像特徴量を含んでもよいし、音声データから得られる音声特徴量を含んでいてもよい。画像データから画像特徴量を得る方法及び音声データから音声特徴量を得る方法には既存のあらゆる方法が利用可能である。
【００２０】
トピック数取得部１４は、トピック数を取得する。トピック数取得部１４により取得されるトピック数は、後述するトピックモデルで用いられる。
トピック数取得部１４は、入出力Ｉ／Ｆ３に接続される入力装置６を用いてユーザにより入力されたトピック数を取得してもよいし、予め定められメモリ２に格納されていたトピック数を読み込むこともできる。また、トピック数取得部１４は、トピックモデルのトピック数を自動で決定する既存の方法を用いてトピック数を自動で取得することもできる。この既存方法として、例えば、パープレキシティ（perplexity）と呼ばれる指標に基づいて決定する方法や、ＨＤＰ（Hierechical Dirichlet Process）−ＬＤＡと呼ばれる階層ディリクレ過程を導入してトピックを推定する方法や、ＬＤＡで抽出したトピックに対して各トピック間の類似度を用いて適切なトピック数を決定する方法等がある。
【００２１】
トピック分析部１５は、要素特定部１３により特定された複数の要素データ及び反応取得部１２により取得された複数の反応データの集合に、トピック数取得部１４により取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、当該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎にそのトピック数の範囲でトピックを付与する。
トピック分析部１５で用いられるトピックモデルには、ＬＤＡや、ｓＬＤＡのようなＬＤＡ改良モデルが利用可能である。
分析単位は、要素データ及び反応データに含まれる、トピックモデルでトピックの付与対象となるデータ単位であり、例えば、単語データ、画像特徴量、音声特徴量、属性値等である。ＬＤＡモデルによれば、同一の分析単位（例えば単語「バス」）でも要素データ間、反応データ間及び要素データと反応データとの間で異なるトピック（例えば「乗り物」を示すトピックと「魚」を示すトピック）が付与される場合がある。
【００２２】
算出部１６は、トピック毎の出現数を当該複数の要素データの集合と当該複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する。例えば、算出部１６は、要素データの集合に含まれる各要素データに関してその要素データ内の分析単位の全出現数に対するトピック毎の分析単位の出現数の割合をそれぞれ算出し、それに対して要素データの集合で平均を取ることで、特定対象に対応する代表トピック出現率分布を算出することができる。同様に、算出部１６は、反応データの集合に含まれる各反応データに関してその反応データ内の全ての分析単位数に対するトピック毎の分析単位の出現数の割合をそれぞれ算出し、それに対して反応データの集合で平均を取ることで、反応に対応する代表トピック出現率分布を算出することができる。
【００２３】
このように本実施形態では、特定対象に対応する複数の要素データとその特定対象に対する反応に対応する複数の反応データとの集合全体にトピックモデルが適用され、このトピック分析により得られる、分析単位とトピックとの関連付けに基づいて、特定対象に対応する代表トピック出現率分布とその特定対象に対する反応に対応する代表トピック出現率分布とが別々に算出される。
このように特定対象とその特定対象に対する反応とに関して別々に算出される代表トピック出現率分布によれば、トピックの出現率により特定対象と反応とを定量的に分析することができる。例えば、トピックＡについては特定対象において頻繁に出現するが、反応では出現頻度が低く、トピックＣについては特定対象において出現頻度が低いが、反応では頻繁に出現するといった分析が可能となる。結果、トピックＡについては人の反応が鈍く、トピックＢについて反応が良い（うけがよい）とった分析をすることができる。
即ち、本実施形態によれば、特定対象に対する人の反応を定量的に分析することができる。
【００２４】
以下、上述した特徴を有する反応分析装置１０について具体的な例を挙げてより詳細に説明する。
図２は、本実施形態に係る反応分析装置１０のハードウェア構成を概念的に示すブロック図である。
分析装置１０は、いわゆるコンピュータであり、例えば、バスで相互に接続される、ＣＰＵ１、メモリ２、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３、通信ユニット４等を有する。分析装置１０を形成する各ハードウェア要素の数はそれぞれ制限されず、これらハードウェア要素は情報処理回路と総称することもできる。また、分析装置１０は、図２に図示されないハードウェア要素を含んでもよく、そのハードウェア構成は制限されない。
【００２５】
ＣＰＵ１は、一般的なＣＰＵ以外に、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を含むことができる。
メモリ２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。
入出力Ｉ／Ｆ３は、出力装置５、入力装置６等のユーザインタフェース装置と接続可能である。出力装置５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＬＥＤ（Light Emitting Diode）ディスプレイのような、ＣＰＵ１等により処理された描画データに対応する画面を表示する装置、印刷装置などの少なくとも一つである。入力装置６は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける装置である。出力装置５及び入力装置６は一体化され、タッチパネルとして実現されてもよい。
通信ユニット４は、他のコンピュータとの通信網を介した通信や、他の機器との信号のやりとり等を行う。通信ユニット４には、可搬型記録媒体等も接続され得る。
【００２６】
本実施形態に係る分析装置１０は、メモリ２に格納されるコンピュータプログラムがＣＰＵ１により読み出され実行されることにより、図３に示されるソフトウェア構成を実現することができ、更に、図４に示される反応分析方法を実行することができる。
図３は、本実施形態に係る反応分析装置１０のソフトウェア構成を概念的に示す図である。分析装置１０は、図３に示されるとおり、図１に示される構成に加えて、グラフ生成部１７を更に有する。
図４は、本実施形態に係る反応分析装置１０により実行される反応分析方法を示すフローチャートである。
なお、以下には、特定対象に対応する対象データとして対象テキストデータが取得され、反応に対応する反応データとして反応テキストデータが取得される具体例を挙げて、反応分析方法を説明する。但し、上述したとおり、対象データ及び反応データは次のような具体例に限定されるものではない。
【００２７】
分析装置１０（対象取得部１１）は、特定対象に対応する対象テキストデータを取得する（Ｓ４１）。
例えば、当該対象テキストデータは、特定対象（記事や人が語った話等）の文字列を示すテキストデータである。また、当該対象テキストデータは、特定対象が或る製品や音楽或いは画像である場合には、それらの説明文を示すテキストデータであってもよい。製品等の物体や音楽或いは画像の説明文は人により入力されたものであってもよいし、コンピュータにより演算で自動的に生成されたものであってもよい。
対象取得部１１による対象テキストデータの取得手法は上述したとおり何ら限定されない。
【００２８】
分析装置１０（反応取得部１２）は、当該特定対象に対する人の反応としての複数の反応テキストデータを取得する（Ｓ４２）。
例えば、当該複数の反応テキストデータは、特定対象に対する複数人の反応を示す文章のテキストデータである。また、当該複数の反応テキストデータは、特定対象に対する一人の反応を示す文章のテキストデータを句点等で区分けしたテキストデータであってもよい。
当該複数の反応テキストデータは、反応者自身がコンピュータを操作して入力したデータであってもよいし、反応者により紙面に記入された文章に基づいてコンピュータ又は第三者が生成したデータであってもよいし、反応者の反応音声に対して既存の音声認識処理を施して得られるテキストデータであってもよい。
【００２９】
反応取得部１２による反応テキストデータの取得手法は上述したとおり何ら限定されない。
例えば、分析装置１０が特定対象に関するデータを反応者の端末に送信し、反応取得部１２が、その反応者の端末からその反応者の反応として送信された反応データ（反応テキストデータ）を取得するようにしてもよい。この場合、反応者の端末に送信される特定対象に関するデータは、対象取得部１１により取得される対象データ（対象テキストデータ）そのものであってもよいし、それとは異なるデータであってもよい。後者としては、例えば、特定対象の画像データが反応者の端末に送信され、対象取得部１１は、その画像データで示される画像に対して付与される対象テキストデータを取得してもよい。
また、特定対象に関するデータを送信する手段は分析装置１０が有していてもよいし、他のサーバ（例えばウェブサーバ）が有していてもよい。同様に、反応取得部１２は、反応者の端末から直接、反応データを受信してもよいし、他のサーバ（例えばウェブサーバ）を介してその反応データを取得してもよい。
【００３０】
分析装置１０（要素特定部１３）は、工程（Ｓ４１）で取得された対象テキストデータから複数の意味単位テキストデータを特定する（Ｓ４３）。
「意味単位テキストデータ」とは、対象テキストデータを連続する意味まとまり毎に区分けして得られるデータであり、例えば、文毎又は段落毎のテキストデータである。
例えば、要素特定部１３は、句点データを検出することで当該対象テキストデータを文毎に区分けして、複数の意味単位テキストデータを特定することができる。
【００３１】
反応分析装置１０（トピック数取得部１４）は、トピック数を取得する（Ｓ４４）。
トピック数取得部１４によるトピック数の取得手法については上述のとおり何ら制限されない。
例えば、トピック数取得部１４は、工程（Ｓ４３）で特定された意味単位テキストデータ（要素データ）の数、又はその意味単位テキストデータ（素データ）の数にその数よりも小さい数を加算した数をトピック数として決定（取得）することもできる。文章においては文毎又は段落毎にトピックが設けられることが多いため、意味単位テキストデータの数をトピック数とすることは有効である。
また、反応テキストデータの中には、「特になし」、「不明」等といった特定の意味を持たない意味単位テキストデータも含まれており、トピック分析においてこのような意味単位テキストデータの単語が或る一つのトピックを形成する傾向がある。このため、意味単位テキストデータの数にその数よりも小さい数（例えば１）を加算した数をトピック数として決定することも有効である。
【００３２】
また、トピック数取得部１４は、上述したような既存のトピック数決定手法を用いて、トピックモデルを変形させながらトピック分析を繰り返すことでトピック数を算出（取得）することもできる（Ｓ４４）。例えば、パープレキシティ（perplexity）を用いる手法や、トピック間の類似度を用いる手法等がある。この場合、工程（Ｓ４４）と工程（Ｓ４５）とが繰り返し実行されればよい。
【００３３】
分析装置１０（トピック分析部１５）は、工程（Ｓ４３）で特定された複数の意味単位テキストデータ及び工程（Ｓ４２）で取得された複数の反応テキストデータの集合に、工程（Ｓ４４）で取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用する（Ｓ４５）。適用されるトピックモデルは、上述したとおりである。
これにより、トピック分析部１５は、意味単位テキストデータ及び反応テキストデータの分析単位となる単語データ毎に、工程（Ｓ４４）で取得されたトピック数の範囲内でトピックを付与する。
【００３４】
ここで、工程（Ｓ４５）が実行される前に、当該複数の反応テキストデータ及び当該複数の意味単位テキストデータから所定の除外語データが除かれてもよい。
所定の除外語データとは、トピック分析の分析対象とするには相応しくない単語データであり、例えば、助詞、接続詞等が該当する。分析装置１０は、工程（Ｓ４５）が実行される前に、当該複数の反応テキストデータ及び当該複数の意味単位テキストデータに対して既存の形態素解析を適用することで、分析単位となる単語データに分解し、その単語データの中から所定の除外語データを除外すればよい。
このようにすることで、分析精度を向上させることができる。
【００３５】
分析装置１０（算出部１６）は、工程（Ｓ４５）の結果として得られる各単語データとその単語データに付与されるトピックとの関係情報に基づいて、当該複数の意味単位テキストデータ及び当該複数の反応テキストデータのそれぞれに関してトピック毎の出現数を算出する（Ｓ４６）。例えば、或る意味単位テキストデータに、トピック番号１が付与された単語データＡが３個、トピック番号２が付与された単語データＢが１個、トピック番号３が付与された単語データＣが２個、トピック番号４が付与された単語データＤが１個、トピック番号２が付与された単語データＥが３個、トピック番号３が付与された単語データＦが３個含まれていた場合には、この意味単位テキストデータに関してトピック番号１の出現数が３、トピック番号２の出現数が４（＝１＋３）、トピック番号３の出現数が５（＝２＋３）、トピック番号４の出現数が１個と算出される。
即ち、工程（Ｓ４４）でトピック数Ｋが取得された場合、工程（Ｓ４６）により次のような情報が生成される。
意味単位テキストデータＮ＝｛（トピック番号１の出現数）、（トピック番号２の出現数）、・・・、（トピック番号Ｋの出現数）｝
意味単位テキストデータＭ＝｛（トピック番号１の出現数）、（トピック番号２の出現数）、・・・、（トピック番号Ｋの出現数）｝
【００３６】
続いて、分析装置１０（算出部１６）は、工程（Ｓ４６）で算出されたトピック毎の出現数に基づいて算出される意味単位テキストデータ毎の各トピックの出現率を意味単位テキストデータの集合で集計することで、特定対象に対応する代表トピック出現率分布を算出する（Ｓ４７）。
上記例において、意味単位テキストデータＮに関して、トピック番号１からトピック番号Ｋまでの各出現数の合計Ｓに対する各トピック番号の出現数の割合が各トピックの出現率として算出される。
意味単位テキストデータＮ＝｛（トピック番号１の出現数）／Ｓ、（トピック番号２の出現数）／Ｓ、・・・、（トピック番号Ｋの出現数）／Ｓ｝
このように算出された各意味単位テキストデータに関するトピック毎の出現率を意味単位テキストデータの集合で集計（例えば平均）することで、特定対象に対応する代表トピック出現率分布が、意味単位テキストデータに関するトピック毎の出現率の平均として算出される。代表トピック出現率分布は、平均値のみでなく、中心値等の他の統計値を用いて算出されてもよい。
【００３７】
同様に、分析装置１０（算出部１６）は、工程（Ｓ４６）で算出されたトピック毎の出現数に基づいて算出される反応テキストデータ毎の各トピックの出現率を反応テキストデータの集合で集計することで、反応に対応する代表トピック出現率分布を算出する（Ｓ４８）。
上記例において、反応テキストデータＭに関して、トピック番号１からトピック番号Ｋまでの各出現数の合計Ｔに対する各トピック番号の出現数の割合が各トピックの出現率として算出される。
反応テキストデータＭ＝｛（トピック番号１の出現数）／Ｔ、（トピック番号２の出現数）／Ｔ、・・・、（トピック番号Ｋの出現数）／Ｔ｝
このように算出された各反応テキストデータに関するトピック毎の出現率を反応テキストデータの集合で集計（例えば平均）することで、反応に対応する代表トピック出現率分布が、反応テキストデータに関するトピック毎の出現率の平均として算出される。
代表トピック出現率分布は、平均値のみでなく、中心値等の他の統計値を用いて算出されてもよい。
【００３８】
分析装置１０（グラフ生成部１７）は、工程（Ｓ４７）及び工程（Ｓ４８）で算出された特定対象及び反応のそれぞれに対応する代表トピック出現率分布を用いて、反応グラフデータを生成する（Ｓ４９）。
生成される反応グラフデータは、特定対象に対応するトピックの出現率を示す第一軸と、反応に対応するトピックの出現率を示す第二軸とを含む複数軸の座標系に、トピック数の範囲内の各トピックにおける特定対象での出現率と反応での出現率とを含む座標でプロットした反応グラフを出力するためのデータである。
反応グラフの座標系は、当該第一軸と当該第二軸とからなる二軸の座標系であってもよいし、更に第三軸を含む三軸の座標系であってもよい。反応グラフの具体例が後述する図５に例示されている。
【００３９】
このような反応グラフによれば、トピック毎に特定対象に対応する対象テキストデータでの出現率と反応テキストデータでの出現率との関係を視覚化することができるため、或るトピックに関して特定対象での表出具合と反応の大きさとの関係等を分析することができる。例えば、或るトピックが特定対象ではあまり表されていなかったが、そのトピックに対する反応具合は大きかった、或いは、或るトピックが特定対象では多く表されていたもののそのトピックに対する反応具合は低いといった分析を行うことができる。
【００４０】
更に、分析装置１０（グラフ生成部１７）は、上述の反応グラフデータに、第一軸の値がトピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第一補助線と、第二軸の値が最大トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第二補助線とを含めてもよい。
第一軸がｘ軸であり、第二軸がｙ軸であり、トピック数がＫである場合、第一補助線はｘ＝１／Ｋを示す線であり、第二補助線はｙ＝１／Ｋを示す線である。後述する図５の例では、Ｋ＝５であり、ｘ＝１／５＝０．２を示す破線、ｙ＝１／５＝０．２を示す破線が各補助線として示されている。
但し、これら補助線の形態は制限されず、直線であってもよいし、一点鎖線であってもよいし、他の線種であってもよい。
【００４１】
このような第一補助線及び第二補助線によれば、反応グラフの座標系を４つの領域に区分けすることができ、各領域はそれぞれ次のように捉えることができる。
第一補助線より大きい（左）側であり第二補助線より大きい（上）側の領域は、特定対象での表出具合が大きくかつ反応も大きい領域であるため、伝えたい内容が意図に沿って注目度が高いことを示す領域であるといえる。
第一補助線より大きい（左）側であり第二補助線より小さい（下）側の領域は、特定対象での表出具合が大きいにも関わらず反応が小さい領域であるため、伝えたい内容が意図しているほどには注目されていないことを示す領域であるといえる。
第一補助線より小さい（右）側であり第二補助線より大きい（上）側の領域は、特定対象での表出具合が小さいにも関わらず反応が大きい領域であるため、意図せず注目度が高いことを示す領域であるといえる。
第一補助線より小さい（右）側であり第二補助線より小さい（下）側の領域は、特定対象での表出具合が小さくかつ反応が小さい領域であるため、意図通り注目されていないことを示す領域であるといえる。
このように第一補助線及び第二補助線を示すことで、反応グラフ内の各プロット位置の分析内容を分かり易く提示することができる。
【００４２】
分析装置１０は、生成された反応グラフデータに基づいて反応グラフを出力装置５により表示、印刷等することができる。また、分析装置１０は、生成された反応グラフデータをメモリ２にファイルとして格納することもできるし、他のコンピュータに通信ユニット４を介して送信してもよいし、可搬型記録媒体に出力することもできる。
このように生成された反応グラフデータの利用形態は制限されない。
【００４３】
分析装置１０は、図４に示される各工程を全て自動で実行してもよいし、一以上の工程において人による操作を要求することもできる。
例えば、工程（Ｓ４１）及び工程（Ｓ４２）において、分析装置１０は、対象テキストデータ又は反応テキストデータの存在する場所（例えば、ネットワーク上の位置やファイルシステム上の位置など）を操作者に指定させるユーザインタフェースを出力装置５に出力させてもよい。また、工程（Ｓ４４）において、分析装置１０は、トピック数を入力させる画面を出力装置５に表示させ、その画面に対して入力装置６の操作により入力されたトピック数を取得してもよい。
また、本実施形態に係る反応分析方法の各工程の実行順は、図４で示される順に限定されない。図４に示される各工程は、内容に支障のない範囲で実行順序を入れ替えることができる。例えば、工程（Ｓ４１）及び（Ｓ４２）は順序を入れ替えてもよいし、並列に実行されてもよい。また、工程（Ｓ４４）もより前に実行されてもよい。工程（Ｓ４７）及び工程（Ｓ４８）についても順序を入れ替えてもよいし、並列に実行されてもよい。
【００４４】
上記の実施形態及び変形例の一部又は全部は、次のようにも特定され得る。但し、上述の実施形態及び変形例が以下の記載に制限されるものではない。
【００４５】
＜１＞特定対象に対する反応を分析する反応分析装置であって、
前記特定対象に対応する対象データを取得する対象取得手段と、
前記反応としての複数の反応データを取得する反応取得手段と、
前記取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する要素特定手段と、
トピック数を取得するトピック数取得手段と、
前記複数の要素データ及び前記複数の反応データの集合に前記取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎に該トピック数の範囲でトピックを付与するトピック分析手段と、
トピック毎の出現数を前記複数の要素データの集合と前記複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、前記特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出手段と、
を備える反応分析装置。
【００４６】
＜２＞前記特定対象に対応するトピックの出現率を示す第一軸と、前記反応に対応するトピックの出現率を示す第二軸とを含む複数軸の座標系に、前記トピック数の範囲内の各トピックにおける前記特定対象での出現率と前記反応での出現率とを含む座標でプロットした反応グラフデータを生成するグラフ生成手段、
を更に備える＜１＞に記載の反応分析装置。
＜３＞前記グラフ生成手段は、前記第一軸の値が前記トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第一補助線と、前記第二軸の値が前記最大トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第二補助線とを含む前記反応グラフデータを生成する
＜２＞に記載の反応分析装置。
＜４＞前記対象取得手段が取得する対象データは、対象テキストデータであり、
前記反応取得手段が取得する複数の反応データは、複数の反応テキストデータであり、
前記要素特定手段が特定する複数の要素データは、前記対象テキストデータから特定される複数の意味単位テキストデータであり、
前記トピック分析手段は、前記意味単位テキストデータ及び前記反応テキストデータの前記分析単位となる単語データ毎に、前記トピック数の範囲内でトピックを付与し、
前記算出手段は、前記複数の意味単位テキストデータ及び前記複数の反応テキストデータのそれぞれに関してトピック毎の出現数を算出し、トピック毎の出現数に基づいて算出される意味単位テキストデータ毎及び反応テキストデータ毎の各トピックの出現率を前記複数の意味単位テキストデータの集合と前記複数の反応テキストデータの集合とに分けてそれぞれ集計することで、前記特定対象に対応する代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応する代表トピック出現率分布を算出する、
＜１＞から＜３＞のいずれか一つに記載の反応分析装置。
＜５＞前記要素特定手段は、句点データを検出することで前記対象テキストデータから前記複数の意味単位テキストデータを特定する、
＜４＞に記載の反応分析装置。
＜６＞前記複数の反応テキストデータ及び前記複数の意味単位テキストデータは、所定の除外語データが除かれたテキストデータである、
＜４＞又は＜５＞に記載の反応分析装置。
＜７＞前記トピック数取得手段は、前記要素特定手段により特定された要素データの数、又は該要素データの数に該数よりも小さい数を加算した数を前記トピック数として取得する、
＜１＞から＜６＞のいずれか一つに記載の反応分析装置。
＜８＞前記トピック数取得手段は、前記トピックモデルを変形させながらトピック分析を繰り返すことで前記トピック数を算出する、
＜１＞から＜６＞のいずれか一つに記載の反応分析装置。
＜９＞前記特定対象に関するデータを反応者の端末に送信するデータ送信手段、
を更に備え、
前記反応取得手段は、前記反応者の端末から前記反応者の前記反応として送信された前記反応データを取得する、
＜１＞から＜８＞のいずれか一つに記載の反応分析装置。
【００４７】
＜１０＞一以上のコンピュータにより実行され、特定対象に対する反応を分析する反応分析方法であって、
前記一以上のコンピュータが、
前記特定対象に対応する対象データを取得する対象取得工程と、
前記反応としての複数の反応データを取得する反応取得工程と、
前記取得された対象データに基づいて、複数の要素データを特定する要素特定工程と、
トピック数を取得するトピック数取得工程と、
前記複数の要素データ及び前記複数の反応データの集合に前記取得されたトピック数を用いたトピックモデルを適用することで、該集合に含まれる要素データ及び反応データの分析単位毎に該トピック数の範囲でトピックを付与するトピック分析工程と、
トピック毎の出現数を前記複数の要素データの集合と前記複数の反応データの集合とのそれぞれに関して集計することで、前記特定対象に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応するトピック毎の出現率の代表値を示す代表トピック出現率分布を算出する算出工程と、
を実行する反応分析方法。
＜１１＞前記一以上のコンピュータが、
前記特定対象に対応するトピックの出現率を示す第一軸と、前記反応に対応するトピックの出現率を示す第二軸とを含む複数軸の座標系に、前記トピック数の範囲内の各トピックにおける前記特定対象での出現率と前記反応での出現率とを含む座標でプロットした反応グラフデータを生成する工程、
を更に実行する＜１０＞に記載の反応分析方法。
＜１２＞前記反応グラフデータは、前記第一軸の値が前記トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第一補助線と、前記第二軸の値が前記最大トピック数の範囲内の各トピックの出現率が全て同一となる場合の各トピックの出現率となる第二補助線とを含む、
＜１１＞に記載の反応分析方法。
＜１３＞前記対象取得工程で取得される対象データは、対象テキストデータであり、
前記反応取得工程で取得される複数の反応データは、複数の反応テキストデータであり、
前記要素特定工程で特定される複数の要素データは、前記対象テキストデータから特定される複数の意味単位テキストデータであり、
前記トピック分析工程は、前記意味単位テキストデータ及び前記反応テキストデータの前記分析単位となる単語データ毎に、前記トピック数の範囲内でトピックを付与し、
前記算出工程は、前記複数の意味単位テキストデータ及び前記複数の反応テキストデータのそれぞれに関してトピック毎の出現数を算出し、トピック毎の出現数に基づいて算出される意味単位テキストデータ毎及び反応テキストデータ毎の各トピックの出現率を前記複数の意味単位テキストデータの集合と前記複数の反応テキストデータの集合とに分けてそれぞれ集計することで、前記特定対象に対応する代表トピック出現率分布、及び前記反応に対応する代表トピック出現率分布を算出することを含む、
＜１０＞から＜１２＞のいずれか一つに記載の反応分析方法。
＜１４＞前記要素特定工程は、句点データを検出することで前記対象テキストデータから前記複数の意味単位テキストデータを特定する、
＜１３＞に記載の反応分析方法。
＜１５＞前記複数の反応テキストデータ及び前記複数の意味単位テキストデータは、所定の除外語データが除かれたテキストデータである、
＜１３＞又は＜１４＞に記載の反応分析方法。
＜１６＞前記トピック数取得工程は、前記要素特定手段により特定された要素データの数、又は該要素データの数に該数よりも小さい数を加算した数を前記トピック数として取得する、
＜１０＞から＜１５＞のいずれか一つに記載の反応分析方法。
＜１７＞
前記トピック数取得工程は、前記トピックモデルを変形させながらトピック分析を繰り返すことで前記トピック数を算出する、
＜１０＞から＜１５＞のいずれか一つに記載の反応分析方法。
＜１８＞前記一以上のコンピュータが、
前記特定対象に関するデータを反応者の端末に送信する工程
を更に実行し、
前記反応取得工程は、前記反応者の端末から前記反応者の前記反応として送信された前記反応データを取得する、
＜１０＞から＜１７＞のいずれか一つに記載の反応分析方法。
【００４８】
以下に実施例を挙げ、上述の内容を更に詳細に説明する。但し、以下の各実施例の記載は、上述の内容に何ら限定を加えるものではない。
【実施例１】
【００４９】
実施例１では、特定対象がインターネットサイト上に掲載された記事であり、反応がその記事の読者がそのサイト上で入力した回答文である例を挙げる。本例では、特定対象である記事は４つのテーマで５４文存在しており、反応は６７人からの回答であり、回答文は自由記載とされた。６７人の回答者のうち５０人が女性であり１６人が男性であり記入なしが１人であった。
【００５０】
このような例において、トピック数として５が指定され、トピックモデルとしてＬＤＡを利用して、上述の反応分析方法を用いた分析が行われた。
反応データが６７人分の反応テキストデータ（回答文テキストデータ）であり、比較的少数のデータであったにも関わらず、トピック分析の結果、比較的明瞭な５つのトピックが抽出された。
【００５１】
図５は、実施例１における反応グラフを示す図である。
図５では、ｘ軸に特定対象である記事のトピックの出現率が示されており、ｙ軸に回答（反響）のトピックの出現率が示されており、第一補助線としてｘ＝１／５（０．２）が、第二補助線としてｙ＝１／５（０．２）が破線により示されている。
図６は、実施例１における反応グラフの他の例を示す図である。
図６では、反応データについては、更に、男性の回答文テキストデータと女性の回答文テキストデータとでそれぞれ集計して、男性の反応に対応する平均トピック出現率分布と女性の反応に対応する平均トピック出現率分布とがそれぞれ算出された。そして、反応グラフにおいて、各トピックについて男性の平均出現率と女性の平均出現率とがそれぞれプロットされた。
このように特定対象と反応とに分けた集計だけでなく、反応については更に反応者の属性（例えば性別や年齢、血液型等）で分けた集計を行うことで、特定対象に対応する代表トピック出現率分布と、各属性種における反応に対応する代表トピック出現率分布とを算出することで、より詳細な反応分析を行うことが可能となる。
【００５２】
図７は、図６の反応グラフ上に分析内容を示した図である。
図７に示されるように、補助線により区分けされた各領域について次のように分析することができる。
右上の領域は、伝えたい内容がよく注目されており、伝達良好なトピックである。
右下の領域は、伝えたい内容が意図ほどは注目されてない伝達不十分なトピックである。
左上の領域は、感想や意向、意図しない解釈等のように何かを誘発するトピックである。
左下の領域は、主要とはならないトピックである。
更に、この反応グラフによれば、各トピックの反応は次のように分析することができる。
トピック番号１は、第一補助線の近傍でありかつ第二補助線よりも下方に位置するため、記事には平均的に取り上げられていたが反響は平均以下である。
トピック番号２は、第一補助線の近傍でありかつ第二補助線よりもかなり上方に位置するため、記事には平均的に取り上げられていたが反響は意図以上に大きい。
トピック番号３は、第一補助線よりも低くかつ第二補助線の近傍に位置するため、記事にはあまり取り上げられていなかったが反響は意図せず平均程度であった。
トピック番号４は、第一補助線よりも高くかつ第二補助線の近傍に位置するため、記事では多く取り上げられていたにも関わらず反響は意図せず平均以下であった。
トピック番号５は、第一補助線の近傍でありかつ第二補助線よりもかなり下方に位置するため、記事では平均的に取り上げられていたにも関わらず反響はかなり低かった。
更に、男性と女性との反響を比較することで、性別間での反響の違いを分析することができる。例えば、トピック番号１及び４については、女性の反響は低いものの、男性の反響は平均よりも高いことが分かる。逆に、トピック番号３については、女性の反響は平均より高いものの、男性の反響が平均より低いことが分かる。
【００５３】
次に、図８及び図９を用いて、対象テキストデータ及び反応テキストデータから特定対象（ソースと表記）及び反応（レスポンスと表記）のそれぞれに対応する平均トピック出現率分布を算出する例を模式的に挙げ、実施例２として説明する。
【実施例２】
【００５４】
図８は、実施例２における対象テキストデータ、反応テキストデータ及びＬＤＡの出力データを模式的に示す図であり、図９は、実施例２における特定対象（ソース）及び反応（レスポンス）のそれぞれに対応する平均トピック出現率分布を模式的に示す図である。
実施例２では、対象テキストデータからＮ個の意味単位（文）テキストデータが特定されており、Ｍ個の反応テキストデータが取得されており、各テキストデータには７種の単語データＡからＧが含まれている。
【００５５】
実施例２において、Ｎ個の意味単位（文）テキストデータとＭ個の反応テキストデータとの集合に対してトピック数５が指定されたＬＤＡが適用されることで、７種の各単語データにトピック番号１から５のいずれか１つのトピックが付与されている。
ここで、図８に示されるように、ＬＤＡの出力では、同じ単語データ（例えば単語Ｄ）であっても、意味単位テキストデータ毎及び反応テキストデータ毎に異なるトピックが付与され得る。これは、同音多義語のように同じ単語であっても場合によって異なる意味を示す場合があるからである。
【００５６】
図９では、ＬＤＡの出力である単語データとその単語データに付与されたトピックとの関係に基づいて、意味単位テキストデータ毎及び反応テキストデータ毎に全単語数とトピック毎の出現数（単語累計数）が算出されている。
更に、この算出結果を用いて、意味単位テキストデータ毎及び反応テキストデータ毎に、トピック毎の出現数（単語累計数）をそのテキストデータ内の全単語数で除算することで、トピック毎の出現率が算出されている。
最後に、意味単位テキストデータ毎に算出されたトピック毎の出現率をソース（意味単位テキストデータ）の集合で平均することで、ソース（特定対象）に対応する平均トピック出現率分布が算出され、反応テキストデータ毎に算出されたトピック毎の出現率をレスポンス（反応テキストデータ）の集合で平均することで、レスポンス（反応）に対応する平均トピック出現率分布が算出されている。
なお、図９では、算出値を小数点以下四捨五入して、％表記しているため、全トピックの出現率の合計が必ずしも１００％となっていない。
【００５７】
図９の例によれば、トピック番号１については、ソース（特定対象）で平均より多く表出されており、レスポンス（反応）も多くされているため、意図通りに伝達されていることが分かる。更に、トピック番号３については、ソース（特定対象）で平均より多く表出されているが、レスポンス（反応）が平均よりも低いため、意図通りに伝達されていない或いは興味が薄いことが分かる。逆に、トピック番号４については、ソース（特定対象）ではほとんど表出されていないものの、レスポンス（反応）が平均よりも高いため、意図とは反して何らかの反響があることが分かる。
【符号の説明】
【００５８】
１  ＣＰＵ
２  メモリ
３  入出力Ｉ／Ｆ
４  通信ユニット
５  出力装置
６  入力装置
１０  反応分析装置（分析装置）
１１  対象取得部
１２  反応取得部
１３  要素特定部
１４  トピック数取得部
１５  トピック分析部
１６  算出部
１７  グラフ生成部
【図１】
2020086543.tif 000003
【図２】
2020086543.tif 000004
【図３】
2020086543.tif 000005
【図４】
2020086543.tif 000006
【図５】
2020086543.tif 000007
【図６】
2020086543.tif 000008
【図７】
2020086543.tif 000009
【図８】
2020086543.tif 000010
【図９】
2020086543.tif 000011