(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種情報、アプリケーションソフト、商品や、その共有、販売を提供するサービスまたはプラットフォームが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析装置であって、
外部から収集されたユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの利用状況データを格納する利用情報記憶手段と、
前記利用情報記憶手段から収集した前記利用状況データを読み出して、前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i（1≦i≦N）を付与し、前記利用状況データに識別子m（1≦m≦M）を付与し、該識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記利用状況データに属する対象の利用または購入の回数f(i，m)として、識別子iが付与されたユーザと該利用状況データの他のユーザの識別子jが付与されたユーザの関係g(i，j)を、
g(i，j)  =f(i，1)  f(j，1)+  f(i，2)  f(j，2)+・・・＋f(i，M)  f(j，M)  
により算出する利用状況集計手段と、
前記利用状況集計手段で算出され、前記ユーザの関係g(i，j)の平方根g1(i，j)を用いて、N次の対称行列G=(g(i，j)/(g1(i,i)・g1(j,j));  1≦i，j≦N)をユーザ間の嗜好または興味の正規化類似度行列Gとして集計する類似性正規化尺度集計手段と、
前記正規化類似度行列Gの各固有値と各固有値に対する固有ベクトルを算出する対角化解析手段と、
を有することを特徴とするクラスタ形成機構作動状況評価装置。
【請求項２】
前記正規化類似度行列Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間との成す角を算出する偏角解析手段を
更に有する請求項1記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。
【請求項３】
前記正規化類似度行列Gの固有値の累積分布を図示する固有値累積分布算出手段を
更に有する請求項１または２記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。
【請求項４】
前記正規化類似度行列Gの１を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルの当て嵌めを実行し、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出するベキ乗則評価手段を
更に有する請求項1乃至３のいずれか1項に記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。
【請求項５】
前記正規化類似度行列Gの１を真に越える全ての固有値に対して、各固有値に対して算出された各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出し、該累積補分布を表示手段に表示する偏角累積補分布算出手段を
更に有する請求項２記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置。
【請求項６】
各種情報、アプリケーションソフト、商品や、その共有、販売を提供するサービスまたはプラットフォームが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析方法であって、
利用状況集計手段が、外部から収集されたユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの利用状況データを格納する利用情報記憶手段から利用状況データを読み出して、前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i（1≦i≦N）を付与し、該利用状況データに識別子m（1≦m≦M）を付与し、該識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記利用状況データに属する対象の利用または購入の回数f(i，m)として、識別子iが付与されたユーザと該利用状況データの他のユーザの識別子jが付与されたユーザの関係g(i，j)を、
g(i，j)  =f(i，1)  f(j，1)+  f(i，2)  f(j，2)+・・・＋f(i，M)  f(j，M)  
により算出する利用状況集計ステップと、
類似性正規化尺度集計手段が、前記利用状況集計ステップで算出され、前記ユーザの関係g(i，j)の平方根g1(i，j)を用いて、N次の対称行列G=(g(i，j)/(g1(i,i)・g1(j,j));  1≦i，j≦N)をユーザ間の嗜好または興味の正規化類似度行列Gとして集計する類似性正規化尺度集計ステップと、
対角化解析手段が、前記正規化類似度行列Gの各固有値と各固有値に対する固有ベクトルを算出する対角化解析ステップと、
偏角解析手段が、前記正規化類似度行列Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間との成す角を算出する偏角解析ステップと、
固有地累積分布算出手段が、前記正規化類似度行列Gの固有値の累積分布を図示する固有値累積分布算出ステップと、
ベキ乗則評価手段が、前記正規化類似度行列Gの１を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルの当て嵌めを実行し、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出するベキ乗則評価ステップと、
偏角累積分布算出手段が、前記正規化類似度行列Gの１を真に越える全ての固有値に対して、各固有値に対して算出された各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出し、該累積補分布を表示手段に表示する偏角累積補分布算出ステップと、
を行うことを特徴とするクラスタ形成機構作動状況評価方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至５記載のいずれか1項に記載のクラスタ形成機構作動状況評価装置の各手段として機能させるためのクラスタ形成機構作動状況評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クラスタ形成機構作動状況評価装置及び方法及びプログラムに係り、特に、動画や音楽等のコンテンツを提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービスにおいて、一般の消費者に継続的に利用されてユーザまたは利用者が大規模に成長していくことができるかどうかを予測するマーケティング技術における、クラスタ形成機構作動状況評価装置及び方法及びプログラムに関する。
【０００２】
詳しくは、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームにおいて、一般の消費者に継続的に利用されてユーザまたは利用者が大規模に成長してくことができるか、または、大規模に成長したユーザを今後維持して行くことができるかについて、予測、または分析、または推定するための、ユーザ規模の成長性の分析評価、プラットフォーム評価、マーケティング、ビジネスモデル評価、あるいは、サービス・システムマネジメント手法に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来のマーケティング技術（市場分析や市場予測の技術）には以下のようなものである。
【０００４】
まず、商品の販売記録、任意抽出調査などの調査データ、アンケート調査等から、市場規模などのマクロな市場数値を外挿するマクロ手法がある。
【０００５】
次に、購買行動記録、販売記録、アンケート調査などから、購買動機が言語化できるとして商品の属性とし、属性の受容性、購買行動の選択肢の選択確率などを推定し、これを顧客属性等のセグメント毎に積算するといったミクロ手法がある。さらに、これらミクロ手法とマクロ手法を組み合わせるハイブリッドな手法をとる。
【０００６】
これらに、様々な誤差項、ダミー変数、隠れた顧客属性変数などを添加して、市場の推移の説明や予測精度の改良が進められてきた。これらは、市場の特性が既知の商品や類似の商品などから類推がつく場合、または、利用者の商品理解を仮定でき、購買行動記録やアンケート調査から推定しやすい場合、または予測したい購買動機が属性として言語化できかつ属性の受容性や選択性が既存の商品の購買記録などから類推できて、購買行動や選択行動の確率等が推定しやすい場合などには有力な方法である。
【０００７】
一方、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービス等で、それらの新規のサービスについて将来的な成長性や成長した規模を今後維持できるのか否かといった問題に対して、これら既存の市場分析や市場予測の方法を用いることはできない。個々のコンテンツや商品単体だけでなく、多数のコンテンツ、商品、情報が行き交う場ないしはプラットフォームの特性が問題だからである。新サービスのユーザ数や利用頻度の増大によるサービス規模の成長については、これまで基本的なことしか知られてきていない。それは、個々のユーザが定着して利用したり利用を繰り返したりして利用する傾向の強いサービスがサービス規模の成長性や規模維持の点で優れているというものであり、この性質を粘着性（stickiness）と呼ぶことがある（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】K. Mohamaed, L. Moez, and L. Vanessa, "Online consumer stickiness: a longitudinal study," J. of Global Information Management, Jul. 2002.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記の非特許文献1における粘着性という性質は、サービス規模の成長性や規模維持の特性が優れているという事実と殆ど同一の特徴である。新サービスについて将来的な成長性や成長した規模を今後維持できるのか否かといった問題について、説得力のある答えを提示するには、粘着性の高いサービスであるための要件が明らかにされる必要がある。
【００１０】
この点に対し、興味や関心を反映したユーザクラスタ群がユーザ数に鑑みて十分多様にかつ形成されているか、または、少数のクラスタ群形成に留まるかを抽出した客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することで、当該サービスの成長性、規模の維持、または発展の能力を客観的に評価することが可能となり、経営的、経済的、および社会的に大きな利益をもたらす判断が可能になり、産業上の利用価値が高いことを見出し、クラスタ群を抽出する方法を備えることを特徴とする、サービス規模の成長性の分析方法がある。
【００１１】
一方、クラスタ群の抽出による成長性の分析では、クラスタ規模の分布のベキ乗則の指数によって、成長性を捉えるが、その際、最大クラスタの規模が数百以上であることが望ましい。これは、データサンプル中の個体数が数千以上であることが望ましいことを意味し、様々なサービスを俯瞰的に観測する場合などでは、早期の分析が難しくなる。そこで、クラスタ群の分布ではなく、クラスタ群の分布が形成されるメカニズムの作動状況を評価し、その後形成されるクラスタ群の構造を推測できる手法があれば、この問題を克服できる。
【００１２】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームが、多数の消費者に継続的に利用されて成長してくことができるか、または、大規模に成長したユーザを今後維持して行くことが出来るかについて、小規模のデータによって、分析、または評価、または予測、または推定するために、各ユーザが一連の消費を通じて学習する内容の重なりと相違によって形成されるユーザの多様な集合体群、言い換えれば、興味や関心を反映したユーザクラスタ群について、その形成機構の作動状況を抽出し、今後それらが、大規模かつ多様に形成されて行くのか、または、少数または小規模のクラスタ群形成に留まるかといった、その後に形成される構造を推測する客観的指標や図表をデータから算出し表示することが可能なクラスタ形成機構作動状況評価装置及び方法及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】
【００１３】
上記の課題を解決するため、本発明は、各種情報、アプリケーションソフト、商品や、その共有、販売を提供するサービスまたはプラットフォームが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析装置であって、
外部から収集されたユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの利用状況データを格納する利用情報記憶手段と、
前記利用情報記憶手段から収集した前記利用状況データを読み出して、前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i（1≦i≦N）を付与し、前記利用状況データに識別子m（1≦m≦M）を付与し、該識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記利用状況データに属する対象の利用または購入の回数f(i，m)として、識別子iが付与されたユーザと該利用状況データの他のユーザの識別子jが付与されたユーザの関係g(i，j)を、
g(i，j)  =f(i，1)  f(j，1)+  f(i，2)  f(j，2)+・・・＋f(i，M)  f(j，M)  
により算出する利用状況集計手段と、
前記利用状況集計手段で算出され、前記ユーザの関係g(i，j)の平方根g1(i，j)を用いて、N次の対称行列G=(g(i，j)/(g1(i,i)・g1(j,j));  1≦i，j≦N)をユーザ間の嗜好または興味の正規化類似度行列Gとして集計する類似性正規化尺度集計手段と、
前記正規化類似度行列Gの各固有値と各固有値に対する固有ベクトルを算出する対角化解析手段と、を有する。
【００１４】
また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間との成す角を算出する偏角解析手段を更に有する。
【００１５】
また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの固有値の累積分布を図示する固有値累積分布算出手段を更に有する。
【００１６】
また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの１を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルの当て嵌めを実行し、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出するベキ乗則評価手段を更に有する。
【００１７】
また、本発明は、前記正規化類似度行列Gの１を真に越える全ての固有値に対して、各固有値に対して算出された各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出し、該累積補分布を表示手段に表示する偏角累積補分布算出手段を更に有する。
【発明の効果】
【００１８】
上記のように本発明によれば、ユーザが学習してきた内容を共有することによるユーザクラスタ群の形成に関して、当該クラスタ群の形成メカニズムの作動状況を評価し、今後それらが、大規模かつ多様に形成されて行くのか、または，少数または小規模のクラスタ群形成に留まるかといった、その後に形成される構造を推測する客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することができる。
【００１９】
また、サービスが扱うコンテンツ等がユーザの嗜好や興味に適う内容を持って多様にかつ連続的に供給される仕組みが備わろうとしているか否かを判断するための基本的な情報を、データ数の少ない初期の状況で知ることができる。
【００２０】
これにより、当該サービスのユーザの現在および将来の粘着性を評価および推定することが可能となり、当該サービスのユーザ規模の成長性、維持もしくは発展性について客観的に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施の形態におけるクラスタ形成機構作動状況評価装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施例の評価装置のフローチャートである。
【図３】本発明を実施したシステムの解析例（その１）である。
【図４】本発明を実施したシステムに解析例（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００２３】
本実施の形態では、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載するが、ブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームについても同様であり、発明の範囲を限定するものではない。
【００２４】
図１は、本発明の一実施の形態における評価装置の構成を示す。
【００２５】
同図に示す評価装置は、デフォルト設定部１０、利用状況集計部２０、類似性正規化尺度集計部３０、対角化解析部４０、偏角解析部５０、構造形成機構作動状況解析部６０ユーザインタフェース処理部７１、表示制御部７２、中央制御部７３、主記憶装置７４、サービス利用活動データ記憶部８０、出力保存部９０から構成される。サービス利用活動データ記憶部８０、出力保存部９０は、ハードディスク装置等の記憶媒体である。
【００２６】
デフォルト設定部１０は、各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルトを設定する。
【００２７】
利用状況集計部２０は、各コンテンツに対してユーザが利用した利用活動の記録データをサービス利用活動データ記憶部８０から読み込み、各ユーザの各コンテンツの利用頻度ベクトルとして集計する。
【００２８】
例えば、サービス利用活動データ記憶部８０からある一ヶ月間で当該のサービスを利用したユーザ全体またはサンプル抽出したN人のユーザの利用記録データを読み込む。当該利用記録データは N人のユーザを識別する情報と、各コンテンツを識別する情報と、各ユーザが各コンテンツを当該期間に利用した回数の情報を含んでいるものとする。各ユーザを識別する情報を1≦i≦Nなる自然数iに書き換えて各ユーザを識別し、各コンテンツを識別する情報を1≦m≦Mなる自然数mに書き換えて各コンテンツを識別する。ここでMは、これらN人のユーザのうちの誰かに当該一ヶ月間の間に利用されたコンテンツ全体の個数である。利用状況集計部２０は、ユーザ（ｉ）のコンテンツ（ｍ）の利用回数f(i,m)を集計し、ユーザ（i）の利用状況をベクトルFi=(f(i,1), ・・・,f(i,m))として集計し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００２９】
類似性正規化尺度集計部３０は、正規化した内積行列として集計し、当該内積行列の各固有ベクトルと固有値を算出することで各ユーザ間の類似性を求める。具体的には、M 次元のベクトルu, wに対して、その内積(u,w)を
【００３０】
【数１】
0005575061.tif 000002
とし、その大きさ||u||を
【００３１】
【数２】
0005575061.tif 000003
として、 N次の正規化された対称行列（正規化類似度行列）
【００３２】
【数３】
0005575061.tif 000004
を集計する。‖Fi‖・‖Fj‖は数値‖Fi‖と‖Fj‖の通常の積を表す。
【００３３】
対角化解析部４０は、上記の正規化類似度行列Ｇの固有値と、当該固有値に対する固有ベクトルを算出する。具体的には、対称行列であるところのGに対して、対角化を与える直交行列Oを求め、L=OGO' と対角化する。ここで、LはGの固有値全体が対角に並ぶN次の行列、O'は直交行列Oの転置行列である。各固有値のL 内の行の番号nに対して、同じ行番号nの直交行列O内の行ベクトル取り出すことで、Gの各固有値に対して、固有ベクトルを算出する。こうして算出された、Gの各固有ベクトルと各固有値を算出し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００３４】
偏角解析部５０は、メモリ（図示せず）からGの各固有値を取得し、当該Gの各固有値に対する固有ベクトルと非負ベクトル全体空間のなす角を算出し、メモリ（図示せず）に格納する。例えば、各固有ベクトルvに対して
vp(i) = Max{v(i),0}, 1≦i≦N,  vm(i) = Max{-v(i),0}, 1≦i≦N,
として、vの定符合成分ベクトル、vpと vmを算出する。ここで、実数x，yに対して、x≦yの時Max{x,y} = y、x > yの時Max{x,y} = xである。ベクトルvと非負ベクトル全体空間の成す角a(v)は、
【００３５】
【数４】
0005575061.tif 000005
で算出できる。ここでarccos は逆余弦関数で、0からπ/2の値を取る。
【００３６】
構造形成機構作動状況解析部６０は、固有値累積分布算出部６１、べき乗則評価部６２、偏角累積補分布算出部６３からなる。
【００３７】
固有値累積分布算出部６１は、Gの固有値を入力として、当該固有値の累積分布を図示する。例えば、非負なる各固有値に昇順の番号1≦i≦Nを付与し、第i番目に小さい固有値biを(x,y) 座標、(bi, i/N)にプロットすることによって固有値の累積分布を図示することができる。固有値数はユーザの数であり、固有値は実数値を取るため、数十から数百のユーザ数があれば、固有値の分布の形状を把握しやすい。一方、固有値を分割することと、ユーザをクラスタに分割することは、近い関係があり、固有値の分布の構造は、クラスタの分布の構造についての情報をもたらす。多様で大規模なクラスタ群に至るような、形成機構（ユーザがクラスタ群を生成するための機構）が働いている場合、固有値の分布の形状に、それが反映されていると見られるため、固有値の累積分布の形状のを図示することは形成機構の作動状況の評価に有用である。
【００３８】
べき乗則評価部６２は、Gの１を真に越える固有値の分布にベキ乗分布モデルを当て嵌め、ベキ関数の指数と当て嵌めの誤差を算出する。例えば、Gの１を真に越える各固有値cに降順の番号1≦j≦Kをc=cjと付与し、第j番目に大きい固有値cjから算出される(X,Y)配列(log(j),log(cj) ), 1≦j≦Kを算出し、これに、良く知られた１変数線型回帰の手順を適用し、当該の回帰式Y= -dX+eの係数dと決定係数Rを算出する。Rは当て嵌めの誤差を与え、p=1+1/dがベキ乗分布モデルのベキ関数の指数を与える。よく知られた、クラスタ群のベキ乗則によれば、多様かつ大規模なクラスタ群を形成する機構が働く場合、当該のクラスタ群は指数２のベキ乗則、即ち、ジップ則に従う。この場合、１を越える固有値の分布が、３を越える程度のベキ則の従うことが経験的に見られる。一方、形成機構の働きが良く無い場合、クラスタ群のベキ指数は、小さくなり、これに伴って、固有値分布の指数が３を下回る。こうして、べき乗則評価部６２によって、成長機構の働きについての、重要な情報を取り出すことができる。
【００３９】
偏角累積補分布算出部６３は、１を真に越える範囲の全てのGの固有値に対して、各固有値に対応する固有ベクトルと非負ベクトルの空間の成す各々の角を算出して当該の角の累積補分布を算出し、当該補分布を図示する。例えば、Gの１を真に越える固有値に対して算出された各固有ベクトルvに対して、非負ベクトルの空間Hとvの成す角a(v)についての降順に番号1≦k≦Kをv=vkと付与し、偏角解析部５０で求められた第k番目に大きい角a(vk)を(x,y) 座標，（a(vk), k/K)にプロットする。１を越える固有値をもつ固有ベクトルvの中において、非負ベクトル空間Hとの成す角a(v)が小さいものが多いと、各クラスタの独立性が強くなる。角a(v)の累積補分布を見ることで、クラスタ群の独立性や従属性の傾向を知ることができる。クラスタ群の独立性が強すぎると、多様ではあっても、大規模なクラスタに成長するような、共同体の規模優位性が機能していないと考えられる。そのため、サービスやプラットフォームの成長の効率が悪く時間がかかる等が予測される。クラスタ群形成の形成機構について、べき乗則評価部６２が全体の成長性を評価する基本的な情報（べき乗則のべき指数）を提供する一方、偏角累積補分布算出部６３は、その効率性や、サービスやプラットフォームへのユーザの帰属性の強さを評価する指標を与える。
【００４０】
上記のような構成を有することにより、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスに対して、ユーザが学習してきた内容を共有することによるユーザクラスタ群の形成に関して、当該クラスタ群の形成メカニズムの作動状況を評価し、今後それらが、大規模かつ多様に形成されて行くのか、または、少数または小規模のクラスタ群形成に留まるかといった、その後に形成される構造を推測する客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することができ、当該サービスが扱うコンテンツ等がユーザの嗜好や興味に適う内容を持って多様にかつ連続的に供給される仕組みが備わろうとしているか否かを判断するための基本的な情報を、データ数の少ない初期の状況で知ることができる。これから、当該サービスのユーザの現在および将来の粘着性を評価および推定することが可能となり、当該サービスのユーザ規模の成長性、維持もしくは発展性について客観的に評価することが可能となる。
【実施例】
【００４１】
以下、上記の図1の構成に基づいて本発明の実施例を説明する。
【００４２】
本実施例では、本節では、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載するが、ブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスについても同様であり、発明の範囲を限定するものではない。
【００４３】
図２は、本発明の一実施例の評価装置のフローチャートである。
【００４４】
ユーザインタフェース処理部７1は、本システムの利用者がシステムを制御して目標の解析を実行するための命令を、ディスプレイ、キーボード、マウス等のユーザインタフェース１から受理し、中央制御部７３に転送する。
【００４５】
デフォルト設定部１０は、各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルトを設定する機能を提供し、デフォルトの設定要求表を表示、入力、ファイル保存の機能を実行する（ステップ１）。
【００４６】
サービス利用活動データ記憶部８０は、外部から対象とするサービス等の利用の継続的記録のデータを読み取り格納すると共に、呼び出しに応じてデータを転送する。具体的には、デフォルト設定部１０で定められている期間（デフォルトの設定要求表を表示した際に入力される期間）に対して、サービスを利用したユーザ全体またはサンプル抽出したN人のユーザの利用記録データを読み込む（ステップ２）。利用記録データは N人のユーザを識別する情報と、各コンテンツを識別する情報と、各ユーザが各コンテンツを当該期間に利用した回数の情報を含んでいる。
【００４７】
利用状況集計部２０は、各コンテンツに対してユーザが利用した利用活動の記録データをサービス利用活動データ記憶部８０から読み込み、各ユーザの各コンテンツの利用状況として集計する機能を実行する（ステップ３）。具体的には、各ユーザを識別する情報を1≦i≦Nなる自然数iに書き換えて各ユーザを識別し、各コンテンツを識別する情報を1≦m≦Mなる自然数mに書き換えて各コンテンツを識別する。ここでMは、これらN人のユーザのうちの誰かに当該一ヶ月間の間に利用されたコンテンツ全体の個数である。識別子iのユーザの識別子mのコンテンツの利用回数f(i、m)を集計し、識別子iのユーザの利用状況をベクトルFi=(f(i、1)、 ・・・、f(i、m))として集計する。
【００４８】
類似性正規化尺度集計部３０は、各ユーザの利用状況を集計したデータから、各ユーザ間の類似性を測る尺度を集計する（ステップ４）。具体的には、識別子iのユーザの利用状況を各コンテンツの利用回数f(i、m)から集計したベクトルF(i)を用いて、識別子iと識別子jを付与したユーザ間の類似性をFiとFjの正規化された内積、
【００４９】
【数５】
0005575061.tif 000006
により集計する。
【００５０】
対角化解析部４０は、類似度データの成す N次の正方行列 G=(g1(i、j); 1≦i、j≦N)を直交行列により対角化し、固有値と各固有値に対応する各固有ベクトルを算出する機能を実行する（ステップ５）。
【００５１】
偏角解析部５０は、１を超える各固有値の識別番号に対して、対応する固有ベクトルvを呼び出し、vと非負ベクトルの全空間のなす角a(v)を算出する（ステップ６）。
【００５２】
構造形成機構作動状況解析部６０は、固有値累積分布算出部６１、ベキ乗則評価部６２、偏角累積補分布算出部６３からなる。
【００５３】
固有値累積分布算出部６１では、分布固有値の累積分布を集計し、分布を図示するためのプロット座標情報を作成する（ステップ７）。
【００５４】
ベキ乗則評価部６２では、１を越えるGの固有値の降順順位を算出し、順位と固有値の両対数変換と、１変数線型回帰を実行し、回帰係数と決定係数を算出する（ステップ８）。
【００５５】
偏角累積補分布算出部６３では、１を越えるGの固有値全てに、偏角解析部を呼び出して、１を超える固有値の固有ベクトルと非負ベクトルの全体空間の成す角の補分布を集計し、補分布を図示するための、プロット座標情報を作成する（ステップ９）。
【００５６】
表示生成部９０は、要求を受けて表示可能な図画・図表のリストを表示し、指定を受けて、表示する（ステップ１０）。
【００５７】
上記のように、本発明により、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスまたはプラットフォームについて、各ユーザが一連の消費を通じて学習する内容の重なりと相違によって形成されるユーザの多様な集合体群、言い換えれば、興味や関心を反映したユーザクラスタ群に対して、ユーザ数の少ないクラスタ群の成長初期にクラスタ群の形成機構の作動状況を評価するのに有用な、客観的指標や図表をデータから算出し表示する方法を提供することができる。
【００５８】
以下、本発明を実施したシステムの解析例を示す。
【００５９】
分析対象は、我が国のインターネットユーザの間でよく知られている実際のインターネットの動画配信および動画共有ウェブサイトであり、インターネット視聴率調査データにおける利用記録情報を用いて、クラスタ形成機構の作動状況を解析している。図３(a)は、各サイトの成長状況を示している。図３(b)は、成長後のユーザクラスタ群の形成状況をプロットしている。各クラスタをクラスタ人口の降順に並べ、各クラスタの順位対数と人口対数の組をプロットしている。成長に成功したサイトでは、共通して、小クラスタが多数観測される。成長できなかったサイトでは、小クラスタの数が相対的に少ない。
【００６０】
図４(a)、 (b)は、本発明を実施したシステムの出力結果をまとめたものである、図４(a)は、１を超える固有値分布のベキ分布モデルによる解析結果である。成長に成功したサイトは、その成長の早期から、大きな指数p（d=0.02〜0.25， p=5〜6）を示す。これは、1を越える固有値が１付近に多数あることを示す。クラスタが形成された後では、この固有値分布は、多数の小クラスタ形成に対応すると考えられる。小クラスタが沢山ある場合、類似度行列が正規化されていることから、１付近の固有値が多くなるためである。この点で、非特許文献１の技術と分析の枠組みと考え方が基本的に異なる、成長早期に固有値分布が大きな指数を示し、その後も安定することは、多数のクラスタを生み出す機構が働いていることが、固有値分布の形状から早期に捉え得ることを示している。成長しなかったサイトは、比較的に小さな指数pを示す(d〜0.4， p〜3.5)。
【００６１】
図４(b)は、 1を越える固有値に対応する各固有ベクトルと非負ベクトル全体空間の成す角の累積補分布を、成長に成功した２つのサイトに対して示している。成長速度が速かったサイトに比べ、成長が遅かったサイトは、当該の角の小さい固有ベクトルが明らかに多い。この角の小ささは、各クラスタ間の独立性に対応する。従って、成長が速いサイトでは、クラスタ群に広域的な従属性があり、大クラスタに発展しやすいことがわかる。
【００６２】
この結果は、サイトの利用に関する規模の成長の成否を特徴付けるクラスタ群の構造について、クラスタ群の形成機構の作動状況を本システムにより評価でき、本発明の実施によってユーザ規模の成長性を客観的かつ早期に分析または評価し予測にも利用できると考えられる。
【００６３】
なお、本発明の図1に示すクラスタ形成機構作動状況評価装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、クラスタ形成機構作動状況評価装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００６４】
本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載したが、ブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、情報端末のアプリケーションソフトの販売または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスやプラットフォームについても同様であり、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、企業、公共団体、政府機関などの、研究マネジメント、開発投資、政策などの判断などの意思決定者が、動画や音楽等のコンテンツ、またはブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスについて、ユーザ規模の成長性や規模の維持を客観的に分析、または評価または将来を予測することで、現状のサービスの改善・改良、関連する研究、開発、投資、政策等の戦略策定において、経営的、経済的、および社会的に大きな利益をもたらす判断が可能になり、産業上の利用価値が高い。
【符号の説明】
【００６６】
１  ユーザインタフェース
１０  デフォルト設定部
２０  利用状況集計部
３０  類似性正規化尺度集計部
４０  対角化解析部
５０  偏角解析部
６０  構造形成機構作動状況解析部
６１  固定値累積分布算出部
６２  ベキ乗則評価部
６３  偏角累積補分布算出部
７１  ユーザインタフェース処理部
７２  表示制御装置
７３  中央制御部
７４  主記憶装置
８０  サービス利用活動データ記憶部
９０  出力保存部
【図１】
0005575061.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４】
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