(57)【要約】【課題】ソーシャルインデックスにおける熱いトピックを検出することによりユーザの関心を管理する、コンピュータによる実現方法を提供する。【解決手段】本発明の方法では、ディジタル情報から成る記事と、それぞれがこれらの記事のうちの１つ以上に関連するトピックから構成される少なくとも１つ以上のソーシャルインデックスとを維持し、各トピックに対するディジタル情報に適合するトピックモデルを検索し（８２）、これらのトピックモデルを用いてトピック下の記事を分類し（８３）、現在を起点とする複数の期間を定め、各期間下に表示される記事の数を評価し、記事の数において期間中最近増加した上昇曲線を示すトピックを選択し、選択したトピック内の記事の品質を分析することによって、ソーシャルインデックスにおけるトピックのそれぞれを熱さに関して評価し（８４）、許容品質の記事から構成されるトピックを提示する（８６）。【選択図】図６
2010176666.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルインデックスにおける熱いトピックを検出することによりユーザの関心を管理する、コンピュータによる実現方法であって、
ディジタル情報から成る記事と、それぞれが前記記事のうちの１つ以上に関連するトピックから構成される少なくとも１つ以上のソーシャルインデックスとを維持し、
各前記トピックに対する前記ディジタル情報に適合するトピックモデルを検索し、
前記トピックモデルを用いて、前記トピック下の前記記事を分類し、
現在を起点とする複数の期間を定め、各前記期間下に表示される前記記事の数を評価し、前記記事の数において前記期間中最近増加した上昇曲線を示すトピックを選択し、前記選択したトピック内の記事の品質を分析することによって、前記ソーシャルインデックスにおける前記トピックのそれぞれを熱さに関して評価し、
許容品質の前記記事から構成される前記トピックを提示する、
前記方法。
【請求項２】
前記期間が、重みの大きい順に、１週間にわたる１日ごと、１ヶ月間にわたる１日ごと、及び、１ヶ月間にわたる１週ごとのうちの１つ以上から構成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
更に、
前記選択したトピックのそれぞれに対して、トピックの中心に対する近さを測定し、
前記トピックの中心に近い記事から構成されるトピックを優遇する、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
更に、
各前記期間下に表示される各記事が読まれた回数を数え、各前記期間下に表示される各記事に対する票数を調べることによって、数える記事のユーザ測度を測定し、
前記ユーザ測度がより高い記事から構成されるトピックを優遇する、
請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、広く、ディジタル情報探索及び意味付け(sensemaking)に関し、詳細には、ソーシャルインデックスにおける熱いトピック及び冷めたトピックを検出することによりユーザの関心を管理するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
世界的な「“Ｗｅｂ”（ウェブ）」は、新しい情報が連続的に公開されるオープンエンド（無制限）なリポジトリ（保存場所）である。ウェブ情報は、著者、編集者、共同製作者、及び、例えば、「“Ｗｅｂ  ｌｏｇ”（ウェブログ）」又は「“Ｂｌｏｇ”（ブログ）」を介してコメントする外部の寄稿者を含む様々な情報源から発信される。このような多様性は、潜在的に広大なトピック（表題）インデックスを示唆し、これらのインデックスは、根底にある情報と同様に、絶え間なく、成長し変化する。また、多様性は、インデックスにおけるトピックのいくつかが、経時的に、だんだん「冷めた」、又は、トピックの中心から外れてしまった他のトピックよりタイムリーであること、即ち、「熱い」ことを示唆している。
【０００３】
ソーシャルインデクシングシステムは、情報を提供し、それらのユーザによって構築されたインデックスのトピック別分類に応じたエバーグリーンな（常に新しい）情報を編成するサービスを検索する。例えば、その全体を参照することによって本明細書中に組み込まれている２００８年８月１２日付けで同一出願人により係属出願中の特許文献１に開示されているように、ウェブなどの無制限な情報源をエバーグリーンなソーシャルインデックス（社会索引）としてトピック別に編成することで、情報の発見や検索が容易になる。
【０００４】
ソーシャルインデックスは、トピックによって常に新しい情報を編成する。ユーザは、ソーシャルインデックスに対するトピックを定めて、これらのトピックを階層編成にする。次に、ユーザは、ソーシャルインデックス付けシステムとやりとりすることによって、ソーシャルインデックスにおけるトピック下の記事を分類するためのロバスト・モデルを構築する。このトピックモデルは、上記特許文献１（米国特許出願第１２／１９０，５５２号）に説明されているような用例ベースの訓練によって、或いは、同一出願人により２００９年１月２７日に出願された係属中の特許文献２（米国特許出願第１２／３６０，８２５号）（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているようなデフォルト訓練によって、作成することができる。用例ベースの訓練によれば、肯定的な訓練例の記事とは適合するが否定的な訓練例の記事とは適合しない有限状態パターンとして生成される、細粒度トピックモデルがもたらされるのに対し、デフォルト訓練によれば、個々のトピックラベルとその位置とを用いる階層的なトピックツリーに基づいた、自動誘導式のトピックモデルが形成される。
【０００５】
更に、システムは、例えば、その全体が参照することによって本明細書中に組み込まれている、２００９年１月１５日付けで同一出願人により係属出願中の特許文献３に開示されているように、特徴的単語の母集サイズに基づいて粗粒度トピックモデルを構築することができる。粗粒度トピックモデルは、記事が大まかにトピックに関連しているかあるかどうかを認識するために使用される。細粒度トピックモデルに整合するが、ポジティブな訓練例の記事の基準とはかけ離れている統計的単語の用法は、「ノイズ（雑）」記事として認識される。粗粒度トピックモデルは、その全体が参照することによって本明細書中に組み込まれている２００８年１１月１４日付けで同一出願人により係属仮出願中の特許文献４に開示されているように、「ニアミス」、即ち、単語用法が訓練例に類似しているが、例えば、好ましい細粒度トピックモデルのいずれにも整合してない記事を示唆する。
【０００６】
このように、ソーシャルインデックス付けシステムは、ユーザがユーザ・インタフェースを介して選択することのできる、ソーシャルインデックスにおける細粒度トピックに従って、トピック別に編成された主題領域内に記事を表示する。このようなシステムのトピック・インデックス付け及び探索性能は、ユーザが、特定するトピックに関する情報に速くアクセスするのに役立つ。しかしながら、これらの性能は、最近の情報に対するユーザのニーズを満たす最善の方法に対処していない。それどころか、「熱い」トピック下の新しい記事を見つけるには、ユーザは、選ぶべきトピックを最初に知っていなければならず、ほとんどの場合、もう新しくない溢れ返った邪魔なトピックを掻き分けて進まなければならないという事態に直面する。
【０００７】
つい最近、情報をオンラインで共有して共同議論するためのソーシャルメディア・ウェブサイトが発展してきた。ソーシャルメディア集約ウェブサイト（例えば、Digg（www.digg.com）やReddit（www.reddit.com））は、個々の読者に依存して潜在的に関心のあるニュース記事を提示する。これらのニュース記事は、ウェブサイトにリンクされている。これらのニュース記事を読む他のユーザは、好きなニュース記事に投票し、これらの票を用いて、最も人気のあるニュース記事が識別されてトップ記事として掲載される。
【０００８】
これに対し、自動ニュース集約ウェブサイト（例えば、Google News（news.google.com））は、選択されたニュース源から、人間である専門の編集者の意見を集約している。各ニュース源は、独自のトップ記事選択処理（手動であってもよい）に基づいてニュースを提示する概要ページを提供すると共に、具体的なニュース欄（例えば、エンターテインメントやビジネス）によって編成されたニュース記事を寄稿する。これら複数のニュース源からのニュース記事はクラスタ化されて、似たようなニュース記事が識別され、次に、これらのニュース記事は、ニュース記事の数及びその他の要素に従って、対応する欄にクラスタで提示される。
【０００９】
それでも、オンラインニュース・ウェブサイト、ソーシャルメディア集約ウェブサイト、及び自動ニュース集約ウェブサイトによって用いられる方法は、わずかなトピックのフラット・リスト（ここに、最近の情報が表示され得る）を前提としており、このフラット・リストは、ソーシャルインデックス付けにおける豊富でトピック別の動的な情報編成とは異なる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許出願第１２／１９０，５５２号
【特許文献２】米国特許出願第１２／３６０，８２５号
【特許文献３】米国特許出願第１２／３５４，６８１号
【特許文献４】米国特許出願第６１／１１５，０２４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、ソーシャルインデックスにおける熱いトピックを検出することによりユーザの関心を管理する、コンピュータによる実現方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の態様は、ソーシャルインデックスにおける熱いトピックを検出することによりユーザの関心を管理する、コンピュータによる実現方法及びシステムを提供する。ディジタル情報から成る記事と、それぞれが前記記事のうちの１つ以上に関連するトピックから構成される少なくとも１つ以上のソーシャルインデックスとを維持する。各前記トピックに対する前記ディジタル情報に適合するトピックモデルを検索する。前記トピックモデルを用いて、前記トピック下の前記記事を分類する。現在を起点とする複数の期間を定め、各前記期間下に表示される前記記事の数を評価し、前記記事の数において前記期間中最近増加した上昇曲線を示すトピックを選択し、前記選択したトピック内の記事の品質を分析することによって、前記ソーシャルインデックスにおける前記トピックのそれぞれを熱さに関して評価する。許容品質の前記記事から構成される前記トピックを提示する。
【００１３】
本発明を実施するための最良の方法を例示することによって、以下にその詳細が説明される実施の形態によって、更に他の実施の形態が適用できることは、当業者に容易に理解されよう。明確であるように、本発明の精神とその範囲を逸脱しない限りにおいて、本発明に基づいて他のさまざまな実施の形態のみならず、場合によってはその細部の様々な具体的な部分の変更が可能であることが理解されよう。従って、添付されている図面と発明を実施するための形態は、本来、例示することのみを目的としており、本発明を限定するものではないことも理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ディジタル情報のための例示的な環境を示すブロック図である。
【図２】図１の環境に使用される基本的な構成要素を示す機能ブロック図である。
【図３】熱いトピックのパターンを例として示す、グラフである。
【図４】冷めたトピックのパターンを例として示す、グラフである。
【図５】周期的トピックのパターンを例として示す、グラフである。
【図６】一実施形態による、ソーシャルインデックスにおける熱いトピック及び冷めたトピックを検出することによりユーザの関心を管理する方法を示す、フロー図である。
【図７】図６の方法と共に用いるための、トピック熱さを測定するルーチンを示す、フロー図である。
【図８】図７のルーチンと共に用いるための、熱いトピック候補を採点するルーチンを示す、フロー図である。
【図９】熱いトピック候補を例として示す、スクリーン・ショット図である。
【図１０】図８のルーチンと共に用いるための、訓練結果を採点するルーチンを示す、フロー図である。
【図１１】訓練結果を例として示す、スクリーン・ショット図である。
【図１２】図６の方法と共に用いるための、トピックをフィルタリングするルーチンを示す、フロー図である。
【図１３】冷めつつあるトピックに対する記事の数及び関連性の減少を例として示す、グラフである。
【図１４】冷めたトピックの識別ニーズをサポートする探索結果を例として示す、スクリーン・ショット図である。
【図１５】更なる実施形態による、冷めたトピックを検出するルーチンを示す、フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
用語集
以下の用語は、明細書全体にわたって使用され、特に注釈がなければ、以下に記載の意味を含む。
【００１６】
・  コーパス：  記事、ドキュメント、ウェブページ、電子ブック、又は印刷材料として入手できる他のディジタル情報（など大量の言語データ）の集まり又は集合。
【００１７】
・  ドキュメント（文書）：  コーパス内の個々の記事。ドキュメントは、書籍の章又は節、又はより大きな著作品の細目を含む。文書は様々なトピックのいくつかの引用頁を含み得る。
【００１８】
・  引用頁：  頁番号などのインデックスが引用するドキュメント内の場所。引用頁は、単頁又は頁集合であってよい。引用頁において、サブトピックは、索引付けのための細粒度トピックモデルによって拡張され、頁集合は、細粒度トピックモデルに整合する全頁を含む。各引用頁は、頁全体よりはるかに小さく、例えば、細粒度トピックモデルと整合する段落などをいう。
【００１９】
・  主題領域（サブジェクトエリア）：  エバーグリーンインデックスとこれと等価のインデックスを含むソーシャルインデックスにおけるトピックとサブトピックの集合である。
【００２０】
・  トピック（表題）：  ソーシャルインデックス内の単一エントリ。エバーグリーンインデックスにおいて、トピックは、コーパス内のドキュメントに整合するように用いられる細粒度トピックモデル、例えば、パターンを伴う。また、トピックは粗粒度トピックモデルを伴う。
【００２１】
・  サブトピック：  ソーシャルインデックス内のトピック下に階層的に例挙される単一エントリ。エバーグリーンインデックスにおいて、サブトピックは細粒度トピックモデルを伴う。
【００２２】
・  細粒度トピックモデル：  細粒度トピックモデルは、有限状態計算に基づいており、記事が特定のトピックの範囲内に入っているかを判断するために使用される。各保存された細粒度トピックモデルは、有限状態パターンであり、クエリ（照会）に類似している。細粒度トピックモデルは、ポジティブな訓練例及びネガティブな訓練例に照らして、有限状態マシンを訓練することによって作成される。
【００２３】
・  粗粒度トピックモデル：  粗粒度トピックモデルは、特徴的単語に基づき、どのトピックが照会に整合するかを判断する時に使用される。各保存された粗粒度トピックモデルは、トピックに対して重要な特徴的単語の集合であり、各特徴的単語の重要度を示すスコア（得点）である。この粗粒度トピックモデルは、ポジティブな訓練例、及びインデックス内の全てのトピックに関連している記事の基準（ベースライン）サンプルから生成される。基準サンプルは、基準単語の出現頻度を確立する。ポジティブな訓練例の単語の出現頻度と基準サンプルの単語の出現頻度が比較される。粗粒度トピックモデルはトピックのサブインデックス生成に使用される他に、広告指標化、ノイジー記事の検出、ニアミス（極めて類似している記事）の検出、及び他の目的に使用され得る。
【００２４】
・  共同体：  オンラインの特定の主題領域で、関心ある主要トピックを共有し、そのインタラクション（対話）の少なくとも一部に対して、コンピュータネットワークが介在している。主題領域の定義付けは多岐にわたり、ヨットレース、有機園芸などの趣味的分野から、歯科医又は内科医などの職業的関心、又は、後発性糖尿病のケアなどの医学的関心に及ぶ。
【００２５】
・  拡張（オーグメント）共同体：  主題領域上にソーシャルインデックスを有する共同体。拡張共同体は、ソーシャルインデックスによって既に引用されている主題領域内でドキュメントを読み出し、あるいは、投票にかけて、参加する。
【００２６】
・  エバーグリーンインデックス：  エバーグリーンインデックスは、コーパスに対して「常に新しい状態を維持する」ソーシャルインデックスである。実施例としては、ソーシャルインデクシングシステムは、コーパスの新しいドキュメントを識別するために、ＲＳＳ（アールエスエス：ＲＤＦ（リソース記述枠組みの略）サイトサマリー）形式のフィード又はクロールウェブサイトをポーリング（調査）する。
【００２７】
・  ソーシャルインデクシング（社会索引付け）システム：  ソーシャルインデックス（社会索引）を用いたオンライン情報交換。このシステムは、拡張共同体間の情報交換を容易にし、状態インジケータを提供し、関心が持たれる文書を一つの拡張共同体から他の拡張共同体へ渡すことを可能にする。拡張共同体の相互接続された集合は、共同体のソーシャルネットワークを形成する。
【００２８】
・  情報ダイエット（絞込み）：  情報ダイエットは、ユーザが「消費する」即ち「関心ある主題を越えて読む」情報を特徴付ける。例えば、ユーザの情報消費動作において、ユーザは、選挙関連ニュースに２５％、ローカルニュースに１５％、芸能関連トピックに１０％、健康増進関連トピックの新しい情報に１０％、特定の職業関連に２０％、経済発展に１０％、エコロジーや新しいエネルギ資源の開発に１０％、その時間を費やしている。ソーシャルインデクシングシステムが付与されれば、ユーザは、自分の情報ダイエットにおいてユーザが興味をもつ選別された拡張共同体への参加やモニタリングを行うことができる。
【００２９】
ディジタル情報インフラストラクチャは、公共のデータネットワーク、例えば、インターネット、独立型コンピュータシステム、及び電子的に記録された情報の無制限なリポジトリを含む。図１は、ディジタル情報に対する例示的環境１０を示すブロック図であり、環境１０は、ソーシャルインデクシング活動を支援するソーシャルインデクシングシステム１１を含む。インターネットなどのディジタルデータ通信ネットワーク１６は、ディジタル情報を交換するためのインフラストラクチャを提供する。他のネットワークインフラストラクチャ、例えば、非公共の法人企業ネットワークも利用可能である。ネットワーク１６は、それぞれがディジタル情報を供給し消費する多様な分散した情報源及び消費者に対して相互接続性をもたらす。著者、編集者、共同制作者、及び外部寄稿者などが、ネットワーク１６に、記事、ウェブページなどを次から次へと公開し、ウェブサーバ１４ａ、ニュースアグリゲータ（収集）サーバ１４ｂ、投票によるニュースサーバ１４ｃ、及び情報源として作用する他のデータリポジトリを介して、分散したデータコーパスとして保持される。これらのソースは、ウェブコンテンツ１５ａ、ニュースコンテンツ１５ｂ、共同体の投票にかけて「選ばれた」又は「吟味された」コンテンツ１５ｃ、及び他の情報を、パソコン等のユーザ装置１３ａ〜ｃのみならず、すべてが情報消費者として機能する他のサーバを介してネットワーク１６にアクセスするユーザへ、供給する。サーバ及び他の非利用者（ノンユーザ）装置情報の消費者も同様に、コーパス内の情報を探索、検索、及び利用することができるが、ここでは、より簡単化するためにユーザ装置のみを取り上げて説明する。
【００３０】
一般に、各ユーザ装置１３ａ〜ｃは、サーバ１４ａ〜ｃとインターフェースして、情報交換及び検索することを支援するウェブブラウザ（“Ｗｅｂ  Ｂｒｏｗｓｅｒ”）又は同様のアプリケーションを実行する、ウェブ対応装置である。ユーザ装置１３ａ〜ｃとサーバ１４ａ〜ｃは共に、中央処理装置、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークインターフェース、非揮発性記憶装置などの汎用のプログラマブル計算装置において従来の技術において知られている構成要素を含が、他の構成要素が使用されてもよい。更に、サーバ１４ａ〜ｃに代えて又はこれに加えて他の情報源も利用可能であり、ユーザ装置１３ａ〜ｃに代えて又はこれに加えて他の情報消費者も利用可能である。
【００３１】
ソーシャルインデックス付けシステム１１は、同一出願人により２００８年８月１２日に出願された係属中の米国特許出願第１２／１９０，５５２号（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているように、ソーシャルインデックス付けによって常に新しいインデックス下にトピック別に編成された記事を供給する。また、このソーシャルインデックス付けシステム１１は、更に図３以降に関して以下に説明するように、最近の情報に対するユーザのニーズを満たすため、どのトピックが今「熱く」どのトピックが「冷めた」かを判別する。最後に、このソーシャルインデックス付けシステム１１は、同一出願人により２００９年１月２７日に出願された係属中の米国特許出願第１２／３６０，８２３号（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているように、時間で仕分けされ且つ時間領域でフィルタリングされた関連帯域によって、記事をグループ化して表示する。
【００３２】
ユーザの観点からすると、ディジタル情報検索のための環境１０は、単一情報ポータルとして出現するが、実際には、分離されているが、統合されたサービスの集合である。図２は、図１の環境１０において使用される基本的な構成要素２０を示す機能ブロック図である。ディジタル情報の発見、探査、方向付け、検索等の他の関連するディジタル情報動作を提供するために更なる構成要素が必要とされる場合もある。
【００３３】
構成要素２０は、情報収集部２１、ソーシャルインデクシング２２、及びユーザサービス２３から成る三つの基本機能モジュールへ大まかにグループ化され得る。他の機能モジュールも使用可能である。更に、機能モジュールは、同一の又は別個の計算プラットフォーム上で実施され得る。情報収集部２１は、電子的に記憶された情報の分散型コーパスを集合的に形成する、ウェブサーバ１４ａ、ニュース収集サーバ１４ｂ、投票によるニュースサーバ１４ｃを含む無制限な情報ソースから、ウェブコンテンツ１５ａ、ニュースコンテンツ１５ｂ、及び「吟味された」コンテンツ１５ｃなどの着信コンテンツ２４を得る。着信コンテンツ２４は、コーパスからの新しいディジタル情報を収穫するために記憶媒体収集装置によって収集される。着信コンテンツ２４は、一般に、構造リポジトリに記憶されるか、又は、実際の複写を保持する代わりに、着信コンテンツのハイパーリンク又は引用を保存することによって、間接的に記憶される。
【００３４】
着信コンテンツ２４は、もともと情報が記憶されていた表現とは異なる複数の表現において記憶され得る。異なる表現が、タイトルの表示、記事要旨の提示、トピック別分類の追跡、及び、細粒度トピックモデルの導出及び使用を容易にするために使用され得る。記事における単語も、ステム（語幹化）され、トークン（文字列分割）形式、マイナス句読点、大文字などにおいて保存され得る。さらに、ソーシャルインデクシングシステム１１によって作成される細粒度トピックモデルは、単語の大部分が廃棄され、主に単語の出現頻度が保持される着信コンテンツ２４のかなり抽象的なバージョンを表現する。
【００３５】
着信コンテンツ２４は、好ましくは、記憶装置２５内で保持されるトピックインデックス２９の下で編成される。トピックインデックス２９は、全ての情報を網羅するトピックインデックスの大きい集合２６の一部であってもよい。その全体が参照することによって本明細書中に組み込まれている２００８年８月１２日付けで同一出願人により係属出願中の米国特許公開第２００９−００９９９９６Ａ１号に開示されているように、トピックインデックス２９は、ソーシャルインデックス２２を介して構築されるエバーグリーンインデックスであってもよい。エバーグリーンインデックスは、新しい情報がインデックス内のトピックの一つ以上にあてはまるか否かを試験するために用いられる有限状態パターンなどの細粒度トピックモデルを含む。ソーシャルインデクシング２２は、教師有りマシン学習をブートストラップ訓練材料に適用して、トピックインデックス２９のトピック及びサブトピックごとに細粒度トピックモデルを作成する。或いは、以下の詳細な説明は、図３を参照して開始されるが、ソーシャルインデックス２２は、個々のトピックラベルとツリー内でのラベル場所の両方を用いて、階層的トピックツリーに基づいて、自己案内方式のトピックモデルを形成するために、デフォルト訓練を実行する。デフォルト訓練が実行されると、予め選択されている主題領域のトピックとして新しい情報を自動的に分類するために、インデックス外挿として、エバーグリーンインデックスが使用される。
【００３６】
ユーザサービス２３は、ユーザがトピックインデックスの集合２６と着信コンテンツ２４にアクセスし、トピックインデックスの集合２６又は単一のトピックインデックス２９に対して照会検索を実行し、次に、検索結果、トピックインデックス、及び焦点が絞られたサブインデックスにアクセスできるように、ユーザ２７ａ〜ｂに、フロントエンドを提供する。また更なる実施の形態において、各トピックインデックス２９は、「“ａｕｇｍｅｎｔｅｄ”：拡張された」共同体として知られるユーザの共同体につながっている。拡張共同体は、中心となる主題領域において進行中の興味を持っている。この共同体は、情報が割り当てられたトピックにおいて「投票」２８をかけて引用された情報を「吟味」する。
【００３７】
ソーシャルインデックス付けとニュースの配信との間には、基本的な違いがある。これらの違いとしては、以下のようなものが挙げられる。
●多様なユーザ定義観点。ソーシャルインデックスは、利益団体(interest group)の特殊目的に従って情報を編成するインデックスに示されるように、情報に対する複数のユーザ定義観点をもたらす。多様な観点は、競合する流動的なトピック編成構造によってサポートされる。情報は、異なる目的で複数の場所に編成されたソーシャルインデックスに表示されてもよい。各利益団体のユーザは、いつでも新しい編成を定めることができる。これに対し、オンラインニュース配信システムは、限られた数の出版者及び編集者に依存して、対象とする視聴者に対して情報を選択して編成する。この方法は、オンラインのユーザ及び利益団体の多様性には対応しない。
●予め定められた細粒度トピック編成。ソーシャルインデックスは、新聞スタイルの数種類の欄（例えば、世界、国内、エンターテインメントなど）ではなく、潜在的には何百万もある主題領域に編成された、情報をカバーするよう意図されている。更に、情報は、ソーシャルインデックスの各主題領域内において、４０〜１００の細粒度トピックに編成される。これらの細粒度トピックは、予め定められて編成されることにより、その主題領域を理解するのに適した、情報に対する観点をもたらす。ソーシャルインデックスにおける情報の細粒度編成は、最新の情報を含む全ての情報に適用される。ソーシャルインデックス付けシステムにおける最近の情報は、各主題に適した細粒度トピック構造と共に報告される。
●アーカイブ情報対最近のニュース。ソーシャルインデックス付けシステムは、長期間にわたって情報を収集する。アーカイブ情報へのユーザ・アクセスをサポートするには、異なる時間的領域及び尺度（例えば、ごく最近のニュース、ある程度新しい情報、古くて今用いるには恐らく時代遅れである情報）を区別する時間的解析が必要とされる。これに対し、オンラインニュース配信は、主に最近の情報に重点をおく。
【００３８】
トピック下に表示される記事の数は、パターン化した流れとなる傾向にある。図３〜図５はそれぞれ、熱いトピック４１のパターンを例として示すグラフ４０、冷めたトピック５１のパターンを例として示すグラフ５０、及び、周期的トピック６１のパターンを例として示すグラフ６０である。ｘ軸は現在から遠ざかっていく時間を表し、ｙ軸は１日間にわたって数えられた記事の数を表す。まず図３を参照すると、最近の時間に通常より多くの記事が届いている場合、そのトピックは「熱い」ものとなる。様々な外部要因によって、トピックは熱くなり得る。例えば、画期的な又は刺激的な製品の公表がきっかけで記事の数が著しく増加することによって、対応するトピックが熱くなり得る。同様に、嵐又は自然災害が、押し寄せる記事をもたらすこともある。記事の数に信号（例えば、ユーザの票や評判測度）を組み合わせて、トピック熱さの複合測度を作成することができる。次に図４を参照すると、そのトピックに関する記事が長期間にわたってほんの数件しか届いていない場合、或いは、記事がそのトピックの周辺にしか表示されていない場合、そのトピックは「冷めた」ものとなる。最後に図５を参照すると、トピックの中には、周期的に熱くなったり冷めたりするものもある。例えば、オリンピック大会やその他のスポーツ・イベントに関するニュース記事は、周期的な暦ベースで報告される。また、政府の選挙に関する記事も同様である。
【００３９】
簡潔に言えば、最近、あるトピックに関する記事が通常より多く表示されている場合、そのトピックは「熱く」、最近の記事がほんの少ししかない場合、或いは、トピックの周辺にしか記事がない場合、そのトピックは「冷めて」いる。図６は、一実施形態による、ソーシャルインデックスにおける熱いトピック及び冷めたトピックを検出することによりユーザの関心を管理する方法８０を示す、フロー図である。この方法は、例えば、サーバのような汎用プログラム化コンピュータによって行われる、一連の処理若しくは方法ステップとして行われる。
【００４０】
ソーシャルインデックスを作成するために、インデックス・マネージャは、主題領域、主題領域内のトピック、及び情報源を特定する（ステップ８１）。このソーシャルインデックスは、インデックス・トピックを特定するために階層的に構造化されたトピックツリーとしてユーザによって作成されてもよいし、その他何らかのインデックス源からもたらされてもよい。各トピックに対するトピックモデルが検索される（ステップ８２）。これらのトピックモデルを用いて、記事を認定すると共に、トピックで新着記事を分類することにより、ソーシャルインデックスが常に新しい状態となる。このソーシャルインデックスは、細粒度トピックモデル（例えば、有限状態パターン）を含み、この細粒度トピックモデルを用いることによって、新しい情報がそのインデックスにおけるトピックのうちの１つ以上に該当するかどうかをテストすることができる。また、このソーシャルインデックスは、必要に応じて粗粒度トピックモデルを含んでいてもよく、この粗粒度トピックモデルによれば、記事が大まかにそのトピックに関しているかどうかが認定される。
【００４１】
その後、情報源から記事が収集されてソーシャルインデックスに分類される（ステップ８３）。各記事は、記事の内容と発表日又はその他の新近性表示とを含む。これらの記事が収集されたところのトピックの熱さが、図７に関して更に以下で説明されるように測定される（ステップ８４）。熱い候補トピックが、図１２に関して更に以下で説明されるようにフィルタリングされる（ステップ８５）。最後に、残った熱いトピックが、トピック別に編成されたソーシャルインデックス内におけるそれらの位置に関する情報と共に報告される（ステップ８６）。熱いトピック内における最近の熱い記事が報告され、これらの熱い記事は重複を取り除くようにクラスタ化される。
【００４２】
更なる実施形態では、この方法を、ソーシャルインデックス付けシステム内における１つ以上のソーシャルインデックスに適用してもよい。熱いトピックと冷めたトピックとの識別結果を、インデックス全部又はインデックス・セットに関して集約的に報告することができる。同様に、人気が十分でない又は評判が良くないインデックス全体を、フィルタリングすることもできる。
【００４３】
トピック及びその記事が「熱い」か「冷めた」かは、いくつかの要素によって決まる。図７は、図６の方法８０と共に用いるための、トピック熱さを測定するルーチン９０を示す、フロー図である。このルーチンは、熱い候補トピックを識別する。
【００４４】
熱いトピックは、いくつかの要素の評価に基づいて選択される。まず、熱い候補トピックが、図８に関して更に以下で説明されるように識別されて採点される（ステップ９１）。記事の数は「熱さ」を強く示唆するため、現期間にソーシャルインデックスにおける各トピック下に表示される記事の数が測定される（ステップ９２）。この現期間は、トピックと最近の情報に対するユーザ・コミュニティのニーズとに応じて設定された、あらゆる所定の間隔（例えば、日、週、又は月）であってよい。一実施形態において、現システムは、前日に熱くなったトピックを主に取り上げるが、その他の時間的範囲を選択してもよい。いずれの場合にも、熱さの測定には、現期間におけるトピックに関する記事の数だけでなく、前期間における記事の数も考慮される。例えば、先週に関する１日当たりの平均数や先月に関する１日当たりの平均数が考慮され得る。このような考慮によって、一般的に多数の記事を収集するトピックと、収集される記事の数が最近急に増えたトピックとが区別される。それでも、トピック粒度の最も細かいレベルでは、最近の記事の数が最も重要である。
【００４５】
更に、数える記事のユーザ測度を測定することもできる。このユーザ測度としては、例えば、その記事が読まれた回数（ステップ９３）や、トピック下の新しい記事に対してユーザが投票した数（可能な場合）（ステップ９４）が挙げられる。このようなユーザ測度は熱さの評価に含まれ、ユーザ測度がより高い記事を有するトピックが選ばれる。
【００４６】
記事の数そのままでは、常に多くの記事を収集する広いトピックと急激に多くの記事を有する狭いトピックとを区別することができない。既存のトピックを熱いトピックとして識別するのに重要な別の要素は、そのトピックと関連性の高い記事の殺到を検出することである。トピックの中心に対する記事の近さを測定する測度があるとすれば、熱さの検出には、トピックの中心に近い記事の数が十分に多いことが必要とされる（ステップ９５）。これに対し、トピックの外縁における記事の殺到によってトピックが熱くなることはない。例えば、トピック点数は、トピックの中心に対する近さの測度として機能し得る線形測度であり、トピックの中心にある記事に関しては１００点であって、トピックの外縁にある記事に関しては０に近づいていく。このトピック点数は、同一出願人により２００９年１月１５日に出願された係属中の米国特許出願第１２／３５４，６８１号（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているように、特徴的な単語を用いて算出することができる。余談として、トピックの外縁における記事の殺到は、既存の熱いトピックではなくて新たな熱いトピックを示唆するのに役立ち得る。
【００４７】
必要に応じ、いくつかの期間を評価することによって、最近の期間におけるトピックに対する記事の多さが、それより前の一般的な期間に比べて著しい増加を示しているかどうかを判定してもよい（ステップ９６）。更に、記事の数だけに頼れば、例えば、偽の情報源やでたらめなトピック（後で記事があふれ「熱い」トピックとして注目を集める）を用いてソーシャルインデックスを設けるというような、大きすぎる賭けを招く可能性がある。このように、オンライン情報源は広範囲にわたる性質があるため、記事は、様々な品質を示すことが多く、評判の異なる情報源からもたらされ得る（ステップ９７）。このような情報源の評判は、記事を提供する情報源の数におけるあらゆる増加と共に評価されなければならない（ステップ９８）。熱いトピック候補点数及び訓練結果点数を含む様々な要素（例えば、情報源が複数のユーザ・コミュニティによって用いられているかどうか、ソーシャルインデックスに対するコミュニティが正当な信頼できる重みを保証するのに十分なメンバーを有していること、ソーシャルインデックスに表示されている記事を人々が実際に読んでいること、コミュニティが他のユーザ・コミュニティによって参照されていること、トピックがよく訓練されていることなど）が評価される（ステップ９９）。
【００４８】
熱い候補トピックは、あるトピックへの関心の高まりを示す信号を探すことにより識別される。図８は、図７のルーチン９０と共に用いるための、熱いトピック候補を採点するルーチン１１０を示す、フロー図である。このルーチンは、熱さが不十分なトピックを、現期間における更なる考慮から除外する。
【００４９】
最初の候補点数は、記事数におけるあらゆる増加に基づいて付けられる（ステップ１１１）。この記事数は、１週間にわたり１日ごと、１ヶ月間にわたり１日ごと、１ヶ月間にわたり１週ごとに測定することができ、これらの期間はそれぞれ、３５％、６０％、６０％重み付けされる。このような期間及び重みは、変更可能である。記事数のパーセンタイル値は大きく上昇しているが記事数が少ない（ステップ１１２）候補には、ペナルティが科せられる（ステップ１１３）。このペナルティは、報告される記事の最大数に合わせることができる。このように、採点は、記事数の上昇曲線に重点をおき、記事数が多いというだけで、その熱いトピック候補に高い点数が付けられるわけではない。同じく、上昇トピック（つまり、サブトピックより数が上昇しているトピック）（ステップ１１４）にも、ペナルティが科せられる（ステップ１１５）。例えば、ユーザがそのソーシャルインデックスに対してサブスクリプション契約をすることで示されるような人気のある記事には、ボーナスが付けられる（ステップ１１６）。最後に、よく訓練されていると思われるトピックに関する候補に、図１０に関して更に以下で説明されるようにボーナスが付けられる（ステップ１１７）。次に、この熱いトピック候補点数が返される（ステップ１１８）。
【００５０】
熱いトピックとは、上昇中のトピックである。図９は、熱いトピック候補を例として示す、スクリーン・ショット図１２０である。大統領就任式の日である２００９年１月２０日に観察された、「ＵＳＡ」のソーシャルインデックスが示されている。前日の時点では、この就任式に関するニュース記事は１７あった。前週に関する１日当たりの平均数は８であった。前月に関する１日当たりの平均数は２であった。記事数の増加が、このニュース記事への関心の高まりを示唆している。次のいくつかの欄は、期間に関する比率差（１週間にわたる１日平均増加率、１ヶ月間にわたる１日平均増加率、１ヶ月間にわたる１週平均増加率）を示している。サブスクリプション契約者（個人のホームページでこのソーシャルインデックスを選択した人）の数及び訓練の質の推定値が提供される。この訓練の質の推定値は、そのトピックに対する特徴的単語点数、並びに、用いられている肯定的な訓練例及び否定的な訓練例の考慮に基づいている。例えば、ユーザが肯定的な訓練例で訓練される一方で否定的な訓練例を提供されない場合、その点数にはペナルティが科せられる。
【００５１】
トピック訓練を評価することによって、多くの記事が襲い込んでくる訓練不十分なトピックを熱いトピックとして識別しないようにする。図１０は、図８のルーチン１１０と共に用いるための、訓練結果を採点するルーチン１３０を示す、フロー図である。同一出願人により２００８年８月１２日に出願された係属中の米国特許出願第１２／１９０，５５２号（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているような、用例ベースの訓練を含むソーシャルインデックス付けシステムは、このシステムとやりとりするユーザに依存して、ソーシャルインデックスにおけるトピック下の記事を分類するためのロバスト・モデルを構築する。用例ベースの訓練が用いられる場合には、肯定的な訓練例及び否定的な訓練例の数がそれぞれ数えられ（ステップ１３１及び１３２）、用いられた例の数に比例して採点される（ステップ１３３）。肯定的な訓練例がない場合、そのトピックは、用例ベースの訓練ではなく、同一出願人により２００９年１月２７日に出願された係属中の米国特許出願第１２／３６０，８２５号（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているようなデフォルト訓練が行われる。そのトピックに対し用例ベースの訓練が行われるが否定的な訓練例がない場合には、点数にペナルティが科せられる。そうでなければ、肯定的な訓練例が多いほど、点数が良くなる。一般的に、良い訓練には４つ〜６つの記事で十分である。
【００５２】
次に、最大特徴的単語点数が決定される（ステップ１３４）。記事の点数は、１００％の最大値に正規化され、この最大点数の３０％を下回ると枝刈りされる。一実施形態では、最大特徴的単語点数が１００〜７００であると、訓練が不十分なトピックを示すのに対し、この点数が１０，０００〜１２，０００であると、よく訓練されたトピックを示す。これらの点数を１，０００で割ることによって、最大特徴的単語点数に基づいた１０段階の品質評価を作成することができる。このように、特徴的単語点数が高いほど、訓練結果点数が良くなる。
【００５３】
更なる実施形態では、肯定的な訓練例及び否定的な訓練例、並びに、記事の長さ（短い記事に対する訓練にはペナルティを科すことができる）を評価することによって、訓練結果を採点してもよい。最後に、訓練結果点数が、０を下回らないように正規化されて返される（ステップ１３５）。
【００５４】
熱いトピック結果は、複数のインデックスにわたって表示されてもよい。図１１は、訓練結果を例として示す、スクリーン・ショット図１５０である。２００９年１月２０日に観察されたインデックスが再び示されており、就任式のニュース記事が優位を占めている。一方、エネルギー省及び国土安全保障省長官に関する熱いニュース記事も提示されている。アメリカ国内の報道では示されなかったが、世界の報道では、２００９年１月１９日に起きたスリランカでの爆弾爆発に関するニュース記事が、ニュース記事数プロファイルに示されているように多数あった。３番目のニュース記事は、金融ニュース（ウェルズ・ファーゴ銀行(Wells Fargo Bank)が１００億ドルの株を売って財務省から２５０億ドルを受け取ったニュースや、シティグループ(Citigroup)が８０億ドルの損失を計上したニュース）を示している。これらのニュース記事は、銀行部門の最新ニュースが増加していることを示している。４番目のアフガニスタンに関するニュース記事は、オバマ(Obama)政権下におけるアメリカのアフガニスタンに対する外交政策において予想される変化に関する多くのニュース記事を示している。次の２つのニュース記事は、内閣の任命に関するアメリカ国内のニュースである。
【００５５】
全ての熱い候補トピックが、属しているソーシャルインデックスに対するユーザ・コミュニティに有用な最近の情報を表していると見なされるわけではない。図１２は、図６の方法８０と共に用いるための、トピックをフィルタリングするルーチン１６０を示す、フロー図である。このルーチンは、熱さが不十分なトピックを、現期間における更なる考慮から除外する。
【００５６】
ソーシャルインデックスは、トピック内における中心性によって記事をカテゴリ化する。現期間に対する数が他の期間に対する数よりも十分に多くないトピック（ステップ１６１）が、フィルタリングされる（ステップ１６４）。同様に、数えられた記事が質の高い情報源（複数のソーシャルインデックスによって用いられている情報源、又は、評判の良い情報源）からもたらされていないトピック（ステップ１６２）が、フィルタリングされる（ステップ１６４）。最後に、トピックの中心に近い記事だけを数え（ステップ１６３）、その他のトピックがフィルタリングされる（ステップ１６４）。一般的には、トピックの周辺にある記事を除いた、トピック下の全ての記事が含まれる。
【００５７】
ソーシャルインデックスに対して冷めたトピックを識別する単純な識別子は、最近の特定期間にわたって記事のないインデックスを探す。しかしながら、一般的に、ただ記事のない状態を探すだけでは、冷めたトピックを確実に検出するのに十分でない。トピックのライフサイクルにおいて、そのトピック下の記事の数及び相対的関連性は変化し得る。図１３は、冷めつつあるトピックに対する記事の数及び関連性の減少を例として示す、グラフ１７０である。ｘ軸は現在から遠ざかっていく時間を表し、ｙ軸は関連性の測度としてのトピック点数を表す。時間の尺度は、大まかに対数的である。トピック点数は、トピックの中心にある記事に関しては１００点であって、トピックの外縁にある記事に関しては０に近づいていく、線形測度である。このトピック点数は、同一出願人により２００９年１月１５日に出願された係属中の米国特許出願第１２／３５４，６８１号（この開示内容は、参照により本明細書中に組み込まれる）に説明されているように、特徴的な単語を用いて算出することができる。トピックが熱かったとき、現在より１ヶ月前の辺りには、発表された記事が押し寄せている。一方で、現在に近づいていく単位時間当たりの記事数は、減っていっている。また、記事のトピック関連性における目立った変化も生じている。記事数がピークのときには、記事のトピック関連性が最も高いが、次の期間では、この最高で新しい記事のトピック関連性は下がっている。また、一種の背景雑音を作り出す、記事のトピック関連性が低い一帯域もある。
【００５８】
記事は、クラスタＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、及びＦにグループ化され、これらを用いることによって、冷めつつあるトピックに対する「ニュース読者」及び「関連読者」の一般的な目的を示すことができる。これらの目的は、以下のような典型的な使用事例として表すことができる。
●熱いトピック（１ヶ月前に発生）
○事例１：ニュース読者。記事グループＣ、Ｄ、及びＥは全て、その熱いトピックに関するごく最近の記事を含む。グループＤ又はＥのいくつかの記事がグループＣの記事よりも早かったとしても、やはり多くの読者がまずグループＣの記事を見たがるであろう。グループＥの記事は、トピック関連性が非常に低いので、多くの読者が全く見たがらないであろう。
○事例２：関連読者。これらの読者は、まずグループＣの利用可能な記事を見たがる。これらの読者は、その熱いトピックの最新動向を把握するために頻繁にそのニュースを再閲覧している場合、グループＣの最新記事から見たがるであろう。
●冷めたトピック（現在発生）
○事例３：ニュース読者。最新記事を見たがる読者もいれば、そのトピックに関する最近の記事がないため気を散らされたくない読者もいる。
○事例４：関連読者。関連読者は、まずグループＣのトップ記事を見たがり、恐らくグループＡ又はＤの類似した記事の前にグループＦの記事を見たがるであろう。
●再発生トピック
○事例５：ニュース読者。これらの読者は、まず最新サイクルの記事を見たがり、恐らく古い方のサイクルにはあまり関心を持たないであろう。
○事例６：関連読者。これらの読者は、最も話題性のある記事に重点をおく。再発生パターンは話題性にばらつきがあり得るので、読者は、これらの記事がまとまったサイクルで編成されることを望む。
●２日間の閲覧（現在より開始）
○事例７：ニュース読者。グループＦに最近の記事がある。グループＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、及びＥの記事は、古すぎるので表示されるべきではない。ほとんどの読者は、点数の最も低い記事には関心が低い。
○事例８：関連読者。これらの読者も２日間の閲覧を望んでいるので、グループＦの記事にだけ関心がある。記事が時間で仕分けされて２日間に限定されるという点で、これらの読者の目的はニュース読者の目的に似ている。
【００５９】
トピックのライフサイクルにおいて、トピック境界は、通常、表示される最初の記事を用いて用例ベースの訓練中に定められる。毎日の訓練を通して、追加の記事が届き、トピック境界は時々調整される。しかしながら、トピックへの関心は薄れていくので、そのトピックに関する記事の数は少なくなっていき、表示される記事はいずれもトピックの中心ではなく周辺に位置する傾向となる。図１４は、冷めたトピックの識別ニーズをサポートする探索結果１８１を例として示す、スクリーン・ショット図１８０である。示されているトピックは、大統領選挙後数ヶ月間にわたり、「大統領選挙」に関するソーシャルインデックスにおいて「ペイリン(Palin)洋服購入」という探索語を用いて行われた、探索クエリに応答して選択されたものである。トピックツリーにおけるこれらのトピックは、このインデックスのトピックをざっと見ている読者の関心をほとんど引き留めない。トピックツリーからこれらのトピックを除外することによって、ユーザは最近関心のあるトピックにもっと重点をおくことができる。同様に、「ペイリンと同性愛者」の下には記事が表示されていないため、これもトピックとしては削除すべきである。
【００６０】
冷めたトピックの検出には、２つの部分：事前算出部分及び識別部分が含まれる。冷めたトピックの検出の事前算出部分は、記事の分類中に効果的に行うことができる。図１５は、更なる実施形態による、冷めたトピックを検出するルーチン１９０を示す、フロー図である。記事は、３つの状況下で：（１）ある情報源に対する新しい記事をシステムが収集した後、（２）トピックが訓練されることにより、新しい基準に従ってアーカイブにおける記事を再考する必要があるとき、（３）前に収集された記事を有する情報源がインデックスに追加されるとき、ソーシャルインデックス付けシステムにおいて分類される。分類には、記事を細粒度トピックモデルと照合する方法と、記事を粗粒度トピックモデルを基に採点する方法とがある。記事に関するデータベースには、発表日又はその他の新近性表示が含まれている（ステップ１９１）。トピック下で記事が分類される場合、ソーシャルインデックス付けシステムは、その記事の点数が冷たさ閾値（例えば、１００中５０）を超えているかどうかを確認する（ステップ１９２）。閾値を超えている場合、システムは、その記事の発表日又はその他の新近性表示を、そのトピックに関する「最終高得点日」と比較する。その記事の発表日が最終高得点日よりも遅い場合には（ステップ１９３）、その最終高得点日をその記事の発表日に設定する（ステップ１９４）。このようにして、最終高得点日が、そのトピックに関する最終高得点記事の日付として維持される。このような最終高得点日の算出（ステップ１９１〜１９４）が、冷めたトピックの検出の事前算出部分である。
【００６１】
冷めたトピックの識別部分は、トピック情報のあらゆる表示直前に行うことができる。最終高得点日が維持されているとすれば、冷めたトピックとは、現在の時間とそのトピックの最終高得点日との差が何らかの閾値（例えば、１ヶ月）よりも大きい（ステップ１９５）トピックである（ステップ１９６）。このような算出（ステップ１９５〜１９６）が、冷めたトピックの検出の識別部分である。更なる実施形態では、人気測度（例えば、人々がそのトピックにおける記事を読む又はそのトピックを探索する頻度）を用いて、トピックが「冷めた」ものとして識別される時の測度を導いてもよい。
【００６２】
本発明を特にその実施形態に関して図示及び説明してきたが、当業者には理解されるように、本発明の精神及び範囲から逸脱しない限り、この形式及び細部に上述及びその他の変更を加えてもよい。
【符号の説明】
【００６３】
１０    ディジタル情報環境
２０    コンポーネント
２８    投票
４０、５０、６０    グラフ
４１、５１、６１    トピック
８０    ユーザ関心管理方法
９０    トピック熱さ測定ルーチン
１１０    熱いトピック候補採点ルーチン
１２０、１５０、１８０    スクリーン・ショット
１３０    訓練結果採点ルーチン
１６０    トピック・フィルタリング・ルーチン
１７０    グラフ
１８１    探索結果
１９０    冷めたトピック検出ルーチン
【図１】
2010176666.tif 000003
【図２】
2010176666.tif 000004
【図３】
2010176666.tif 000005
【図４】
2010176666.tif 000006
【図５】
2010176666.tif 000007
【図６】
2010176666.tif 000008
【図７】
2010176666.tif 000009
【図８】
2010176666.tif 000010
【図９】
2010176666.tif 000011
【図１０】
2010176666.tif 000012
【図１１】
2010176666.tif 000013
【図１２】
2010176666.tif 000014
【図１３】
2010176666.tif 000015
【図１４】
2010176666.tif 000016
【図１５】
2010176666.tif 000017