(57)【要約】【課題】オンラインコミュニティの膨大なログの中から、意味のある議論が行われているログを、高速かつ高精度に発見することができるようにすることを目的とする。【解決手段】各オンラインページにおけるページ本文内容の特徴量を算出し、ページ上で発生した交流行為内容の特徴量を算出し、上記算出したページ本文内容の特徴量と、上記算出した交流行為内容特徴量との類似度を示す交流行為類似スコアを算出し、ページ作成者の背景知識の特徴量を算出し、交流行為者の背景知識の特徴量を算出し、上記算出したページ作成者の背景知識と、上記算出した交流行為者の背景知識の特徴量との類似度を示す交流行為者類似スコアを算出し、上記算出した交流行為類似スコアと上記算出した交流行為者類似スコアとが高いページほど、高くなる議論スコアを、上記オンラインページ毎に算出し、所定値以上の議論スコアを持つページ集合を抽出する。【選択図】図１
2010066909.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各オンラインページにおけるページ本文内容の特徴量を算出するページ本文内容特徴量算出手段と；
ページ上で発生した交流行為内容の特徴量を算出する交流行為内容特徴量算出手段と；
上記ページ本文内容特徴量算出手段が算出したページ本文内容の特徴量と、上記交流行為内容特徴量算出手段が算出した交流行為内容特徴量との類似度を示す交流行為類似スコアを算出する交流行為類似スコア算出手段と；
ページ作成者の背景知識の特徴量を算出するページ作成者分析手段と；
交流行為者の背景知識の特徴量を算出するコメント送信者分析手段と；
上記ページ作成者分析手段が算出したページ作成者の背景知識と、上記コメント送信者分析手段が算出した交流行為者の背景知識の特徴量との類似度を示す交流行為者類似スコアを算出する交流行為者類似性スコア算出手段と；
上記交流行為類似スコア算出手段が算出した交流行為類似スコアと、上記交流行為者類似性スコア算出手段が算出した交流行為者類似スコアとが高いページほど、高くなる議論スコアを、上記オンラインページ毎に算出する議論スコア算出手段と；
所定値以上の議論スコアを持つページ集合を抽出する議論ログ抽出手段と；
を有することを特徴とする議論ログ抽出装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記ページ本文とそのページ本文へのコメント本文集合とを合わせた集合について、情報量の多さを算出する手段を有することを特徴とする議論ログ抽出装置。
【請求項３】
各オンラインページにおけるページ本文内容の特徴量を算出し、記憶装置に記憶するページ本文内容特徴量算出工程と；
ページ上で発生した交流行為内容の特徴量を算出し、記憶装置に記憶する交流行為内容特徴量算出工程と；
上記ページ本文内容特徴量算出工程で算出したページ本文内容の特徴量と、上記交流行為内容特徴量算出工程で算出した交流行為内容特徴量との類似度を示す交流行為類似スコアを算出し、記憶装置に記憶する交流行為類似スコア算出工程と；
ページ作成者の背景知識の特徴量を算出し、記憶装置に記憶するページ作成者分析工程と；
交流行為者の背景知識の特徴量を算出し、記憶装置に記憶するコメント送信者分析工程と；
上記ページ作成者分析工程で算出したページ作成者の背景知識と、上記コメント送信者分析工程で算出した交流行為者の背景知識の特徴量との類似度を示す交流行為者類似スコアを算出し、記憶装置に記憶する交流行為者類似性スコア算出工程と；
上記交流行為類似スコア算出工程で算出した交流行為類似スコアと、上記交流行為者類似性スコア算出工程で算出した交流行為者類似スコアとが高いページほど、高くなる議論スコアを、上記オンラインページ毎に算出し、記憶装置に記憶する議論スコア算出工程と；
所定値以上の議論スコアを持つページ集合を抽出し、記憶装置に記憶する議論ログ抽出工程と；
を有することを特徴とする議論ログ抽出方法。
【請求項４】
請求項３において、
上記ページ本文とそのページ本文へのコメント本文集合とを合わせた集合について、情報量の多さを算出する工程を有することを特徴とする議論ログ抽出方法。
【請求項５】
請求項１または請求項２記載の議論ログ抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オンラインページの本文とコメントとが、議論として成立しているかどうかを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ブログやＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービス）、ＢＢＳ（オンライン掲示板）をはじめ、ネットワーク上でコミュニケーションを行うことができるオンラインページは数多い。たとえば、ブログは、複数の記事によって構成され、ブログ作成者と読者とは、各記事にコメントを送信することができる。そして、ブログ作成者が投稿した記事に関して、ブログ作成者と読者とがコメントを送信し合い、記事内容に関して議論を繰り広げることがある。
【０００３】
議論は、複数の人々がそれぞれの考えを述べて論じあうことであり、そこに含まれている情報は、反論・説得・協調等の過程を経て、幅広く展開、または、深く掘り下げられる。この場合、幅広い清報、または、深く掘り下げられた情報を取得するために、議論ログを参照することは有益であり、ネットワーク上から議論ログを検索することへの需要は高い。
【０００４】
この需要に応える一手法としてテキスト検索技術が知られ、ブログの例で言えば、一般的なブログボータルサイトでは、指定キーワードを含むブログ記事を検索することができる。これによって、たとえば「ガソリン税」というキーワードで検索し、このキーワードを含むブログ記事を複数発見でき、各記事の中身を確認することによって、コメントを利用して、ブログ作成者と読者とが議論を行った痕跡を発見できる場合がある。
【０００５】
また、上記テキスト検索技術と併せて、たとえば、ネットワーク上で行われているコミュニケーションの様子を詳細に分析する技術（たとえば、特許文献１、非特許文献１参照）を用いると、より高速・高精度に議論ログを発見することができる。
【０００６】
ブログの例で言えば、指定キーワードを含み、かつ、「コメント送信者数が多い」、「１人あたりのコメント送信数が多い」、「平均コメント文字数が多い」という条件を指定して検索を行うと、より高速・高精度で議論ログを発見することができる。
【０００７】
つまり、たとえば「ガソリン税」というキーワードを含む記事で、かつ、その記事に対して多くの読者が多くの情報を含むコメントを数多く送信している記事を発見することができる。
【特許文献１】特開２００８−０５２６７５号公報
【非特許文献１】宮田章裕、川島晴美、奥田英範著「読者に影響を与えるブログ記事発見方法」社団法人情報処理学会研究報告、２００８−ＧＮ−６７、Vol.2008,No.31、pp.7-12、２００８年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
テキスト検索技術だけを用いて、議論ログを発見することができるが、このテキスト検索技術だけを用いて議論ログを発見することは、効率的ではない。たとえば、指定キーワードを含むページを発見したとしても、そのページ上で議論が起こっているとは限らない。また、テキスト検索技術と、特許文献１、非特許文献１記載の技術とを併せると、記事が指定キーワードを含み、しかも、多くの人が語り合っている議論ログを効率的に発見できる。
【０００９】
しかし、この方法でも、次の問題１、問題２の２つの問題がある。
【００１０】
上記問題１は、ページ本文内容とコミュニケーション内容とにずれがあるという問題である。つまり、活発な会話が起こっていたとしても、会話の内容が、ページ本文内容からずれている場合は問題である。
【００１１】
図１５は、オンラインページにおけるページ本文の例と、コメントの例とを示す図である。
【００１２】
図１５に示す例は、「ガソリン税」を指定キーワードとした場合に発生する問題１の典型例である。この例では、ページ本文が指定キーワードを含み、しかも会話が活発に行われてはいるが、会話内容が、指定キーワードとは全く関係の無い内容（映画に関する会話内容）であり、指定キーワードに対応する議論ログとは言えない。
【００１３】
上記問題２は、コミュニケーション参加者の背景知識のずれがあるという問題である。つまり、たとえページ本文内容に関連する内容でコミュニケーションが行われていても、コミュニケーション参加者の知識背景が異なるので、実のある議論になっていないという問題がある。
【００１４】
図１６は、「ガソリン税」を指定キーワードとした場合に発生する問題２の典型例を示す図である。
【００１５】
ここでは、ページ本文が指定キーワードを含み、指定キーワードに関する会話が活発に行われているが、各参加者の背景知識に差がある（知識の深い者、浅い者が混じっている）ので、指定キーワードに関する深い議論が成立しないという問題がある。
【００１６】
本発明は、オンラインコミュニティの膨大なログの中から、意味のある議論が行われているログを、高速かつ高精度に発見することができる議論ログ抽出装置、議論ログ抽出方法および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】
【００１７】
本発明は、各オンラインページにおけるページ本文内容の特徴量を算出するページ本文内容特徴量算出手段と、ページ上で発生した交流行為内容の特徴量を算出する交流行為内容特徴量算出手段と、上記ページ本文内容特徴量算出手段が算出したページ本文内容の特徴量と、上記交流行為内容特徴量算出手段が算出した交流行為内容特徴量との類似度を示す交流行為類似スコアを算出する交流行為類似スコア算出手段と、ページ作成者の背景知識の特徴量を算出するページ作成者分析手段と、交流行為者の背景知識の特徴量を算出するコメント送信者分析手段と、上記ページ作成者分析手段が算出したページ作成者の背景知識と、上記コメント送信者分析手段が算出した交流行為者の背景知識の特徴量との類似度を示す交流行為者類似スコアを算出する交流行為者類似性スコア算出手段と、上記交流行為類似スコア算出手段が算出した交流行為類似スコアと、上記交流行為者類似性スコア算出手段が算出した交流行為者類似スコアとが高いページほど、高くなる議論スコアを、上記オンラインページ毎に算出する議論スコア算出手段と、所定値以上の議論スコアを持つページ集合を抽出する議論ログ抽出手段とを有する議論ログ抽出装置である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、オンラインコミュニティの膨大なログの中から、意味のある議論が行われているログを、高速かつ高精度に発見することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００２０】
本発明は、オンラインページで行われる交流行為と行為者とを分析し、議論ログを抽出する発明である。
【００２１】
図１は、本発明の実施例１であるオンラインページ分析装置２０を示すブロック図である。
【００２２】
オンラインページ分析装置２０は、議論ログ抽出装置の例であり、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービス）、ＢＢＳ（オンライン掲示板）を含むオンラインページにおいて、コメント送信を含むコミュニケーションが行われた場合の装置である。
【００２３】
オンラインページ分析装置２０は、コミュニケーション行為（以降、「交流行為」という）の属性と、それを行ったユーザ（以降、「交流行為者」という）の属性とを分析し、コメントスレッド等の議論の痕跡（以降、「議論ログ」という）を抽出する。
【００２４】
オンライン分析装置２０は、データ入力手段２３と、ページ情報記憶手段２４と、ページ本文・コメント本文記憶手段２５と、ページ本文内容特徴量算出手段２６と、交流行為内容特徴量算出手段２７と、交流行為類似スコア算出手段２８と、交流行為類似スコア記憶手段２９と、ページ作成者・コメント送信者記憶手段３０と、ページ作成者分析手段３１と、コメント送信者分析手段３２と、交流行為者類似スコア算出手段３３と、交流行為者類似スコア記憶手段３４と、議論スコア算出手段３５と、議論スコア記憶手段３６と、議論ログ抽出手段３７とによって構成されている。
【００２５】
また、オンライン分析装置２０は、ページパーサ２２を介して、オンラインページクローラ２１に接続され、また、情報端末３８に接続される。
【００２６】
オンラインページクローラ２１は、オンラインページを、収集・蓄積する一般装置である。ページパーサ２２は、オンラインページクローラ２１に蓄積されているオンラインページの実態であるＨＴＭＬファイル等から、ページ作成者名、ページＵＲＬ、ページ本文、コメント送信者名、コメント送信者ＵＲＬ、コメント本文等を、適切に抽出する一般装置である。
【００２７】
情報端末３８は、オンラインページ分析装置２０から出力された情報を、画面等に提示し、必要に応じてオンラインページ分析装置２０に、分析クエリを送信する一般装置である。
【００２８】
図２は、本発明の原理を説明するフローチャートである。
【００２９】
ＳＴ１で、交流行為の分析を行う（交流行為分析工程）。つまり、ページ本文内容特徴量算出手段２６が、ページ本文内容の特徴量を算出し、交流行為内容特徴量算出手段２７が、ページ上で発生した交流行為内容の特徴量を算出し、交流行為類似性スコア算出手段２８が、上記ページ本文内容の特徴量と上記交流行為内容の特徴量との類似度を示す交流行為類似スコアを算出する。
【００３０】
ＳＴ２で、交流行為者の分析を行う（交流行為者分析工程）。つまり、ページ作成者分析手段３１が、ページ作成者の背景知識の特徴量を算出し、コメント送信者分析手段３２が交流行為者の背景知識の特徴量を算出し、交流行為者類似性スコア算出手段３３が、ページ作成者の背景知識と交流行為者の背景知識の特徴量とがどの程度似ているかを示す交流行為者類似スコアを算出する。
【００３１】
ＳＴ３で、議論ログの抽出を行う（議論ログ抽出工程）。つまり、議論スコア算出手段３５は、交流行為類似スコアと交流行為者類似スコアとが高いページほど高くなる議論スコアを、ページ毎に算出し、議論ログ抽出手段３７が、高い議論スコアを持つページ集合を抽出する。
【００３２】
上記実施例が対象とするオンラインページは、作成した文書をネットワーク上に掲載することができ、上記作成した文書を、文書作成者と文書作成者以外のユーザとが閲覧することができ、作成者と読者とが、文書にコメントを付与することが可能なオンラインページである。
【００３３】
図３は、上記実施例が対象とする典型的なオンラインページの構造を示す図である。
【００３４】
コメントは、交流行為の典型的な例である。
【００３５】
図４は、上記実施例におけるページＩＤとＵＲＬとの関係を示す図である。
【００３６】
データ入力手段２３は、ページパーサ２２が抽出した情報に基づいて、各ページに一意に対応するページＩＤとページＵＲＬとを関連付け、図４に示す形式で、ページ情報記憶手段２４に格納する。
【００３７】
図５は、上記実施例におけるテーブルＴ１とテーブルＴ２とを示す図である。
【００３８】
上記ページＩＤとページ作者名とページ本文とを関連付け、図５のテーブルＴ１に示す形式で、ページ本文・コメント本文記憶手段２５に格納する。
【００３９】
各コメントに一意に対応するコメントＩＤとページＩＤとコメント送信者名とコメント本文とを関連付け、図５のテーブルＴ２に示す形式で、ページ本文・コメント本文記憶手段２５に格納する。
【００４０】
図６は、上記実施例におけるユーザＩＤとユーザ名とページ本文集合とコメント本文集合との関係を示す図である。
【００４１】
各ユーザ（ページ作成者、コメント送信者）名に一意に対応するユーザＩＤとユーザ名とページ本文集合とコメント本文集合とを関連付け、図６に示す形式で、ページ作成者・コメント送信者記憶手段３０に格納する。
【００４２】
なお、図６に示す「ページ本文集合」は、あるユーザが過去に作成した全て、または一部のページのページ本文内容をまとめたものである。「コメント本文集合」は、あるユーザが過去に自身または他者が作成したページに送信した全て、または一部のコメントのコメント本文内容をまとめたものである。また、別人物が同じユーザ名を用いることができる等、ユーザ名がユーザと一意に対応しない場合、各ユーザ自身のサイトのＵＲＬやメールアドレス等、ユーザを一意に示す情報を、ユーザ名の代替としてもよい。
【００４３】
図７は、上記実施例におけるページＩＤとＴＦ・ＩＤＦ値との関係を示す図である。
【００４４】
ページ本文内容特徴量算出手段２６は、ページ本文・コメント本文記憶手段２４に格納されているページ本文内容を用い、各ページ本文内容の特徴量を算出する。ここでは、図７に示すように、本文中に出現する各単語のＴＦ・ＩＤＦ値からなる特徴べクトル（以降、「特徴べクトル」とのみ表記する）を作成し、上記特徴ベクトルをページ本文内容の特徴量とする。また、特徴べクトル以外の形式で特徴量を表現するようにしてもよい。
【００４５】
なお、上記「特徴ベクトル」は、「本文中に出現する各単語のＴＦ・ＩＤＦ値からなる特徴ベクトル」であるが、次の例のように、文書に人間が付与したラベルを素性とするベクトルを、特徴ベクトルとして考えることができる。
【００４６】
例：
政治
社会
これはすごい
ねじれ国会
・
・
・。
【００４７】
交流行為内容特徴量算出手段２７は、ページ本文・コメント本文記憶手段２５に格納されているコメント本文内容を用いて、各コメント内容の特徴量を算出する。ここでも、コメント本文を用いて特徴べクトルを作成し、これをコメント本文内容の特徴量とする。なお、特徴べクトル以外の形式で特徴量を表現するようにしてもよい。
【００４８】
図８は、上記実施例におけるページＩＤと交流行為類似スコアとの関係を示す図である。
【００４９】
交流行為類似スコア算出手段２８は、ページ本文内容特徴量算出手段２６が算出した各ページのページ本文内容の特徴量と交流行為内容特徴量算出手段２７が算出した各ページに送信された各コメントのコメント本文内容の特徴量とを比較し、ページ本文内容と、そのページに送信された各コメント本文内容との類似度を示す交流行為類似スコアを算出し、図８に示す形式で、交流行為類似スコア記憶手段２９に格納する。
【００５０】
たとえば、ページＩＤ が１であるページに、コメントＩＤ が１、２、３であるコメントが送信された場合、ページＩＤ が１であるページのページ本文の特徴べクトルＰと、コメントＩＤ が１、２、３であるコメントのコメント本文の特徴べクトルＣ１、Ｃ２、Ｃ３とのコサイン類似度ＳＩＭ（Ｐ、Ｃ１）、ＳＩＭ（Ｐ、Ｃ２）、ＳＩＭ（Ｐ、Ｃ３）を算出し、これらの平均値（ＳＩＭ（Ｐ、Ｃ１）＋ＳＩＭ（Ｐ、Ｃ２）＋ＳＩＭ（Ｐ、Ｃ３））÷３を、ページＩＤが１であるページの交流行為類似スコアとして算出する。
【００５１】
なお、特徴べクトル以外の形式で特徴量が表現されていれば、ページ本文内容と、そのページに送信されたコメント本文内容との類似度を算出する他の類似度算出方法を用いてもよい。
【００５２】
ページ作成者分析手段３１は、ページ作成者・コメント送信者記憶手段３０に格納されているページ本文集合とコメント本文集合とを用いて、各ページ作成者の特徴量を算出する。つまり、ページ本文集合とコメント本文集合とを用いて、特徴べクトルを作成し、この作成された特徴ベクトルが、各ページのページ作成者の特徴量であるとする。なお、そのページ作成者が過去にコメント送信をしたことが無ければ、コメント本文集合は存在しないので、特徴べクトルを作成しなくてもよい。
【００５３】
たとえば、ページＩＤ が１であるページのページ作成者の特徴量を求める場合、図５のテーブルＴ１から、ページＩＤが１であるページ作成者名は、Ａｌｉｃｅであると分かり、図６から、Ａｌｉｃｅが過去に作成したページのページ本文集合と、送信したコメントのコメント本文集合とを取得し、この取得されたページ本文集合とコメント本文集合とをまとめて１つの文書とする。そして、この１つの文書の特徴べクトルを作成し、この作成された文書の特徴ベクトルが、ページＩＤが１であるページのページ作成者の特徴量であるとする。なお、特徴べクトル以外の形式で特徴量を表現するようにしてもよい。
【００５４】
コメント送信者分析手段３２は、ページ作成者・コント送信者記憶手段３０に格納されているページ本文集合とコメント本文集合とを用いて、各ページのコメント送信者の特徴量を算出する。つまり、コメント送信者毎に、ページ本文集合とコメント本文集合とを用いて、特徴べクトルを作成し、この作成された特徴ベクトルが、各ページのコメント送信者の特徴量であるとする。なお、上記コメント送信者が、過去にページを作成したことが無ければ、ページ本文集合は存在しないので、利用しなくてもよい。
【００５５】
たとえば、ページＩＤが１であるページのコメント送信者の特徴量を求める場合、図５のテーブルＴ２から、ページＩＤが１であるページのコメント送信者名（ページ作成者本人を除く）は、Ｂｏｂ、Ｃｈｒｉｓ、Ｄｉｃｋであると分かり、図６から、Ｂｏｂ、Ｃｈｒｉｓ、Ｄｉｃｋが、過去に作成したページのページ本文集合と送信したコメント本文集合とを取得し、上記ページ本文集合と上記コメント本文集合とをまとめて1 つの文書とし、このまとめられた１つの文書の特徴べクトルを作成し、この作成された特徴ベクトルが、ページＩＤが１であるページのコメント送信者の特徴量であるとする。なお、特徴べクトル以外の形式で特徴量を表現するようにしてもよい。
【００５６】
図９は、ページＩＤと交流行為者類似スコアとの関係を示す図である。
【００５７】
交流行為者類似スコア算出手段３３は、ページ作成者分析手段３１が算出した各ページのページ作成者の特徴量と、コメント送信者分析手段３２が算出し、各ページに送信された各コメントのコメント送信者の特徴量とを比較する。そして、ページ作成者が作成したページ本文内容およびコメント本文内容と、そのページに送信された各コメントの送信者が作成したページ本文内容およびコメント本文内容との類似度を示す交流行為者類似スコアを算出し、図９に示す形式で、交流行為者類似スコア記憶手段３４に格納する。
【００５８】
たとえば、ページＩＤが１であるページのページ作成者名が、Ａｌｉｃｅであり、コメント送信者名が、Ｂｏｂ、Ｃｈｒｉｓ、Ｄｉｃｋである場合、Ａｌｉｃｅの特徴べクトルＡと、Ｂｏｂ、Ｃｈｒｉｓ、Ｄｉｃｋの特徴べクトルＢ、Ｃ、Ｄとのコサイン類似度ＳＩＭ（Ａ、Ｂ）、ＳＩＭ（Ａ、Ｃ）、ＳＩＭ（Ａ、Ｄ）を算出する。そして、これらの平均値（ＳＩＭ（Ａ、Ｂ）＋ＳＩＭ（Ａ、Ｃ）＋ＳＩＭ（Ａ、Ｄ））÷３が、ページＩＤが１であるページの交流行為者類似スコアである。
【００５９】
なお、特徴べクトル以外の形式で特徴量が表現されている場合、ページ作成者の背景知識と、そのページに送信された各コメントの送信者の背景知識とが類似している度合いを算出する他の類似度算出方法を用いてもよい。たとえば、ページ作成者の背景知識を示す情報として、ページ作成者が作成したページ本文内容およびコメント本文内容と、そのページに送信された各コメントの送信者の背景知識を示す情報として作成したページ本文内容およびコメント本文内容とを用いて、ページ作成者が作成したページ本文内容およびコメント本文内容と、そのページに送信された各コメントの送信者が作成したページ本文内容およびコメント本文内容とが類似している度合いを算出する類似度算出方法を用いてもよい。
【００６０】
議論スコア算出手段３５は、議論スコアを算出する。上記議論スコアは、各「ページ本文とそのページ本文に対するコメント本文の集合」に対して、そのページ本文内容とそのページに送信されたコメント内容とが議論としてかみ合っている度合いを示す値である。
【００６１】
図１０は、ページＩＤと議論スコアとの関係を示す図である。
【００６２】
具体的には、議論スコア算出手段３５は、交流行為スコア記憶手段２９に格納されている各ページの交流行為類似スコアと、交流行為者類似スコア記憶手段３４に格納されている各ページの交流行為者類似スコアとを用いて、各スコアが高いほど高くなる議論スコアを算出し、図１０に示す形式で、議論スコア記憶手段３６に格納する。
【００６３】
たとえば、Ｗ１、Ｗ２を重み定数とし、あるページの交流行為類似スコアをＳＣ１とし、交流行為者類似スコアをＳＣ２とし、議論スコアをＳＣ３とすると、議論スコアＳＣ３＝Ｗ１ラＳＣ１＋Ｗ２ラＳＣ２で、求めることができる。つまり、議論スコア算出手段３５は、各「ページ本文とそのページ本文に対するコメント本文との集合」に対して、ページ本文内容とそのページに送信されたコメント本文内容とが類似していればいるほど、しかも、ページ作成者の背景知識とそのページに送信された各コメントの送信者の背景知識とが類似していればしているほど、議論がかみ合っている度合いが高いことを示す値（議論スコア）を算出する。
【００６４】
議論ログ抽出手段３７は、情報端末３８から入力されたクエリに基づいて、議論スコア記憶手段３６から、クエリ条件を満たすページのページＩＤを抽出し、必要に応じて該ページＩＤに対応するページＵＲＬ等を、ページ情報記憶手段２４から抽出し、情報端末３８に提示する。つまり、議論ログ抽出手段３７は、所定値以上の議論スコアを持つページ集合を抽出する手段である。
【００６５】
図１１は、インタフェースとページＵＲＬとを示す図である。
【００６６】
たとえば、情報端末３８に、図１１（１）に示すインタフェースを提示し、「議論スコアが高いもの上位５件のページＵＲＬを表示」というクエリを、情報端末３８から、議論ログ抽出手段３７に入力すると、議論ログ抽出手段３７は、図１１（２）に示すようなページＵＲＬリストを、情報端末３８に出力する。
【００６７】
または、議論ログ抽出手段３７は、情報端末３８から入力されたクエリによっては、ページ本文・コメント本文記憶手段２５に問い合わせ、任意の単語がページ本文中に含まれているページのページＩＤ集合の中から、任意の議論スコアを持つページのページＵＲＬ等を、情報端末３８に提示する。
【００６８】
図１２は、インタフェースとページＵＲＬとを示す図である。
【００６９】
たとえば、情報端末３８に、図１２（１）に示すインタフェースを提示し、「［ガソリン税］という単語を含み、しかも、議論スコアが高いもの上位５件のページＵＲＬを表示」というクエリを、情報端末３８から、議論ログ抽出手段３７に入力すると、議論ログ抽出手段３７は、図１２（２）に示すページＵＲＬリストを情報端末３８に出力する。
【実施例２】
【００７０】
図１３は、ページＩＤと、コメント送信者数、ページ本文文字数、コメント本文平均文字数との関係を示す図である。
【００７１】
特許文献１記載の発明のように、データ入力手段２３で、コメント送信者数を取得し、また、文字数を数える一般技術を用いて、ページ本文文字数、コメント本文平均文字数を取得すると、ページ情報記憶手段２４を、図１３に示すように、拡張することが可能である。
【００７２】
なお、簡単のために、ここでは、コメント送信者数、ページ本文文字数、コメント本文平均文字数を大・中・小の３段階で表現する。
【００７３】
実施例１と同様の分析処理を行った後に、議論ログ抽出手段３７は、ページ情報記憶手段２４から、任意のコメント送信者数、ページ本文文字数、コメント本文平均文字数を持つページのページＩＤ集合を取得し、この取得したＩＤ集合の中から、任意の議論スコアを持つページのページＩＤまたはページＵＲＬ等を出力する。
【００７４】
図１４は、分析クエリ送信画面を示す図である。
【００７５】
たとえば、情報端末３８に、図１４に示す分析クエリ送信画面を提示すると、利用者は「ガソリン税」という指定キーワードを含み、しかも、コメント送信者数、ページ本文文字数、コメント本文平均文字数が大きいページの中から、議論スコアが高いものだけを分析結果として出力するクエリを送信することができる。
【００７６】
これによって、会話がより活発で、ページ作成者・コメント送信者が発信する情報量が多い議論ログを取得することができる。
【００７７】
つまり、データ入力手段２３とページ情報記憶手段２４とは、ページ本文とそのページ本文へのコメント本文集合とを合わせた集合について、情報量の多さを算出する手段の例である。なお、上記情報量の多さは、たとえば、「コメント送信者数が多い」、「１人あたりのコメント送信数が多い」、「平均コメント文字数が多い」等である。
【００７８】
上記実施例において、上記コメントは、ページ上で発生した交流行為内容の例である。また、上記コメントの代わりに、ＢＢＳ、Ｔｗｉｔｔｅｒ等のコミュニケーションツールにおける交流行為を想定することができる。
【００７９】
なお、上記ＢＢＳは、電子掲示板（Ｂｕｌｌｅｔｉｎ Ｂｏａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍ）であり、コンピュータネットワークを使用した環境で、記事を書き込んだり、閲覧したり、コメント（レス）を付けられるようにした仕組みである。また、上記Ｔｗｉｔｔｅｒは、個々のユーザが「つぶやき」を投稿し合うことでつながるコミュニケーション・サービスである。各ユーザは自分専用のサイトを持ち、たとえば「今、何しているの？」という質問に対して、１４０文字以内でコメントを投稿する。画面には自分の投稿以外に、予め登録した知人など、他者の投稿もほぼリアルタイムに表示される。あるつぶやきに対して、それを見て賛同した知人が応答することによって、メールやＩＭに比べて「ゆるい」コミュニケーションが生まれる。投稿ごとに固有のＵＲＬが割り当てられ、全てアーカイブされる。
【００８０】
また、上記実施例において、各手段を工程に置き換えれば、上記実施例を議論ログ抽出方法の発明として把握することができる。
【００８１】
さらに、上記実施例である議論ログ抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラムを想定することができる。つまり、上記実施例は、請求項１または請求項２記載の議論ログ抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるプログラムの例である。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の実施例１であるオンラインページ分析装置２０を示すブロック図である。
【図２】本発明の原理を説明するフローチャートである。
【図３】上記実施例が対象とする典型的なオンラインページの構造を示す図である。
【図４】上記実施例におけるページＩＤとＵＲＬとの関係を示す図である。
【図５】上記実施例におけるテーブルＴ１とテーブルＴ２とを示す図である。
【図６】上記実施例におけるユーザＩＤとユーザ名とページ本文集合とコメント本文集合との関係を示す図である。
【図７】上記実施例におけるページＩＤとＴＦ・ＩＤＦ値との関係を示す図である。
【図８】上記実施例におけるページＩＤと交流行為類似スコアとの関係を示す図である。
【図９】ページＩＤと交流行為者類似スコアとの関係を示す図である。
【図１０】ページＩＤと議論スコアとの関係を示す図である。
【図１１】インタフェースとページＵＲＬとを示す図である。
【図１２】インタフェースとページＵＲＬとを示す図である。
【図１３】ページＩＤと、コメント送信者数、ページ本文文字数、コメント本文平均文字数との関係を示す図である。
【図１４】分析クエリ送信画面を示す図である。
【図１５】オンラインページにおけるページ本文の例と、コメントの例とを示す図である。
【図１６】「ガソリン税」を指定キーワードとした場合に発生する問題２の典型例を示す図である。
【符号の説明】
【００８３】
２０…オンラインページ分析装置、
２１…オンラインページクローラ、
２２…ページクローラ、
２３…データ入力手段、
２４…ページ情報記憶手段、
２５…ページ本文・コメント本文記憶手段、
２６…ページ本文内容特徴量算出手段、
２７…交流行為内容特徴量算出手段、
２８…交流行為類似スコア算出手段、
２９…交流行為類似スコア記憶手段、
３０…ページ作成者・コメント送信者記憶手段、
３１…ページ作成者分析手段、
３２…コメント送信者分析手段、
３３…交流行為者類似スコア算出手段、
３４…交流行為者類似スコア記憶手段、
３５…議論スコア算出手段、
３６…議論スコア記憶手段、
３７…議論ログ抽出手段、
３９…情報端末。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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