(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成する状態可視化部と、
ディスカッションの場におけるある分野に属する発言のうちのあるユーザの発言の頻度に基づいて、当該分野における当該ユーザの専門度を算出する専門度算出部と、
ある発言の特徴に基づいて当該発言がある役割を果たす度合いである役割度を算出する演算処理として定義された役割推定モデルを、ディスカッションにおける所定の役割に該当する発言の特徴を用いて該所定の役割ごとに生成する役割推定モデル構築部と、
あるユーザのディスカッションの場における発言の特徴と前記役割推定モデルを用いて、ディスカッションにおける当該ユーザの各役割の役割度を算出する役割度算出部と、
ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザの「当該指定されたディスカッションが属する分野の前記専門度」又は「前記各役割の役割度」を用いて、当該指定されたディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するユーザ特性提示部と、
ディスカッションの場における総発言数、参加ユーザ数及び経過期間を用いて、当該ディスカッションの場の盛況度を算出する盛況度算出部と、
ディスカッションの表層的特徴量に基づいて当該ディスカッションの場の健全度を算出する健全度算出部と、
ユーザが指定したディスカッションの場に関する前記健全度及び前記盛況度と、登録ユーザに関する前記専門度及び前記各役割の役割度とが入力されると、当該登録ユーザが当該指定されたディスカッションの場に対して適切である度合いである適切度を算出する演算処理として定義されたユーザ適切度推定モデルを、所定の招聘事例又は排除事例のディスカッションの場に関する前記盛況度及び前記健全度、並びに、前記招聘事例又は前記排除事例の発言を行ったユーザの前記専門度及び前記各役割の役割度を用いて生成するユーザ適切度推定モデル構築部と、
ユーザが指定したディスカッションの場に関する前記健全度及び前記盛況度と、登録ユーザに関する前記専門度及び前記各役割の役割度と、前記ユーザ適切度推定モデルとを用いて、当該指定されたディスカッションの場に対する当該登録ユーザの適切度を算出し、算出した適切度に基づいて当該指定されたディスカッションの場に参加していない登録ユーザの中から当該指定されたディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを選択し、選択した招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するユーザ制御部と、
前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示する表示部と、
を備えたことを特徴とするディスカッション活性化支援装置。
【請求項２】
前記状態可視化部は、各ディスカッションの場の健全度、盛況度及び新鮮度を表示するためのディスカッション状態データを生成することを特徴とする請求項１に記載のディスカッション活性化支援装置。
【請求項３】
前記ユーザ制御部は、前記算出した適切度に基づいて当該指定されたディスカッションの場に参加している登録ユーザの中から当該指定されたディスカッションの場に不適切な排除候補ユーザを選択し、選択した排除候補ユーザを表示するための排除候補ユーザデータを生成し、
前記表示部は、前記排除候補ユーザデータを表示する、
ことを特徴とする請求項１又は２のいずれか１項に記載のディスカッション活性化支援装置。
【請求項４】
前記ディスカッション状態データは、ディスカッションの場の盛況度を一軸に取り、且つディスカッションの場の新鮮度を一軸に取った二軸平面上に、ディスカッションの場の健全度を色の違いで識別可能とした印を表示するものであることを特徴とする請求項２に記載のディスカッション活性化支援装置。
【請求項５】
ディスカッション活性化支援装置が、
各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成する状態可視化ステップと、
ディスカッションの場におけるある分野に属する発言のうちのあるユーザの発言の頻度に基づいて、当該分野における当該ユーザの専門度を算出する専門度算出ステップと、
ある発言の特徴に基づいて当該発言がある役割を果たす度合いである役割度を算出する演算処理として定義された役割推定モデルを、ディスカッションにおける所定の役割に該当する発言の特徴を用いて該所定の役割ごとに生成する役割推定モデル構築ステップと、
あるユーザのディスカッションの場における発言の特徴と前記役割推定モデルを用いて、ディスカッションにおける当該ユーザの各役割の役割度を算出する役割度算出ステップと、
ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザの「当該指定されたディスカッションが属する分野の前記専門度」又は「前記各役割の役割度」を用いて、当該指定されたディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するユーザ特性提示ステップと、
ディスカッションの場における総発言数、参加ユーザ数及び経過期間を用いて、当該ディスカッションの場の盛況度を算出する盛況度算出ステップと、
ディスカッションの表層的特徴量に基づいて当該ディスカッションの場の健全度を算出する健全度算出ステップと、
ユーザが指定したディスカッションの場に関する前記健全度及び前記盛況度と、登録ユーザに関する前記専門度及び前記各役割の役割度とが入力されると、当該登録ユーザが当該指定されたディスカッションの場に対して適切である度合いである適切度を算出する演算処理として定義されたユーザ適切度推定モデルを、所定の招聘事例又は排除事例のディスカッションの場に関する前記盛況度及び前記健全度、並びに、前記招聘事例又は前記排除事例の発言を行ったユーザの前記専門度及び前記各役割の役割度を用いて生成するユーザ適切度推定モデル構築ステップと、
ユーザが指定したディスカッションの場に関する前記健全度及び前記盛況度と、登録ユーザに関する前記専門度及び前記各役割の役割度と、前記ユーザ適切度推定モデルとを用いて、当該指定されたディスカッションの場に対する当該登録ユーザの適切度を算出し、算出した適切度に基づいて当該指定されたディスカッションの場に参加していない登録ユーザの中から当該指定されたディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを選択し、選択した招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するユーザ制御ステップと、
前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示する表示ステップと、
を含むことを特徴とするディスカッション活性化支援方法。
【請求項６】
コンピュータに、
各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成する状態可視化ステップと、
ディスカッションの場におけるある分野に属する発言のうちのあるユーザの発言の頻度に基づいて、当該分野における当該ユーザの専門度を算出する専門度算出ステップと、
ある発言の特徴に基づいて当該発言がある役割を果たす度合いである役割度を算出する演算処理として定義された役割推定モデルを、ディスカッションにおける所定の役割に該当する発言の特徴を用いて該所定の役割ごとに生成する役割推定モデル構築ステップと、
あるユーザのディスカッションの場における発言の特徴と前記役割推定モデルを用いて、ディスカッションにおける当該ユーザの各役割の役割度を算出する役割度算出ステップと、
ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザの「当該指定されたディスカッションが属する分野の前記専門度」又は「前記各役割の役割度」を用いて、当該指定されたディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するユーザ特性提示ステップと、
ディスカッションの場における総発言数、参加ユーザ数及び経過期間を用いて、当該ディスカッションの場の盛況度を算出する盛況度算出ステップと、
ディスカッションの表層的特徴量に基づいて当該ディスカッションの場の健全度を算出する健全度算出ステップと、
ユーザが指定したディスカッションの場に関する前記健全度及び前記盛況度と、登録ユーザに関する前記専門度及び前記各役割の役割度とが入力されると、当該登録ユーザが当該指定されたディスカッションの場に対して適切である度合いである適切度を算出する演算処理として定義されたユーザ適切度推定モデルを、所定の招聘事例又は排除事例のディスカッションの場に関する前記盛況度及び前記健全度、並びに、前記招聘事例又は前記排除事例の発言を行ったユーザの前記専門度及び前記各役割の役割度を用いて生成するユーザ適切度推定モデル構築ステップと、
ユーザが指定したディスカッションの場に関する前記健全度及び前記盛況度と、登録ユーザに関する前記専門度及び前記各役割の役割度と、前記ユーザ適切度推定モデルとを用いて、当該指定されたディスカッションの場に対する当該登録ユーザの適切度を算出し、算出した適切度に基づいて当該指定されたディスカッションの場に参加していない登録ユーザの中から当該指定されたディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを選択し、選択した招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するユーザ制御ステップと、
前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示する表示ステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディスカッション活性化支援装置、ディスカッション活性化支援方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上で公開される電子掲示板やＳＮＳ（Social Networking Service）などのオンラインディスカッションの場は、一般のユーザ同士が容易にディスカッション（議論）を行うことができるようになっている。そして、新たなディスカッションの場を生成すること（例えば、電子掲示板上で新しいスレッドを起こすこと）、ディスカッションの場で発言すること（例えば、電子掲示板上のスレッドに自分の意見をテキストで投稿すること）は原則自由である。
【０００３】
このようなディスカッションの場において、ディスカッションを活性化させるための従来技術が知られている。例えば特許文献１に記載の従来技術では、ある特定の話題に関し議論し合うユーザグループのメンバに対しては、該ユーザグループに登録されたコメントおよび文書を提示し、該ユーザグループのメンバ以外のユーザに対しては、該ユーザグループのメンバ以外のユーザにも提示可能と予め設定された文書を提示し、コメントの登録先として、該コメントの内容、あるいは該コメントおよびそれに対応付けられた文書の内容に最も類似するコメントや文書が登録されているユーザグループをユーザからの要求に応じて検索して提示している。
【０００４】
また、非特許文献１に記載の従来技術では、ディスカッションのデータから得られる発言数や参加ユーザ数、発言間の類似性や時間間隔、発言内容に含まれる単語数や動詞の各活用形の出現頻度といった表層的特徴量に基づいて、当該ディスカッションが円滑に進行しているのか、又は荒れているのかを判定可能な値（健全度）を算出している。
【０００５】
また、非特許文献２に記載の従来技術では、電子掲示板上のスレッドの期間（スレッドの運用開始から最新の投稿まで）を底辺、スレッドの量（スレッドに投稿されたテキストのサイズの総量）を高さとする三角形を生成して提示することにより、スレッド上の議論の盛り上がりを判断しやすくしている。また、スレッドに参加する投稿者について、投稿期間（最初の投稿時刻から最新の投稿時刻まで）を底辺、投稿数とその返信構造を高さとする三角形を生成して提示することにより、当該スレッドの参加者の特徴を判断しやすくしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−１４０３２３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】武吉朋也、帆足啓一郎、松本一則、小野智弘、「表層的特徴に基づくオンラインディスカッションの健全度定量化手法」、WebDB Forum 2010、１B-3、2010年
【非特許文献２】安部倫子、佐藤究、小笠原直人、布川博士、野口正一、「投稿情報に着目した電子掲示板視覚化システム」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J85-D-1、No.7、pp.653-661、2002年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上述した従来技術では、以下に示す課題がある。
（課題１）ディスカッションが行われている場（例えば、電子掲示板上のスレッド）が多数存在する場合に、ディスカッションが荒れることなく盛り上がっている状態にあるディスカッションの場をユーザが容易に探し出すことが難しい。
（課題２）ユーザに対して、ディスカッションの場で発言することに対する心理的な負担を軽減することが難しい。
（課題３）ユーザが参加しているディスカッションの場へ、当該ディスカッションに貢献し得る適切なユーザを招聘することが難しい。
これらの課題を解決することによって、ディスカッションの活性化を図ることが期待されている。
【０００９】
特許文献１に記載の従来技術では、ユーザが入力した検索要求（キーワード）とディスカッションされている内容とのテキスト上の類似性に基づいているので、課題１に対して、当該ディスカッションが荒れることなく盛り上がっているのかを判断することができない。また、課題３に対して、当該ディスカッションにおける話題に貢献し得る適切なユーザを把握することができない。また、課題２は考慮されない。
【００１０】
非特許文献１に記載の従来技術では、課題１に対して、ディスカッションが盛り上がっているのか、又は閑散としているのかといった状態によってディスカッションを検索することができない。また、課題２，３は考慮されない。
【００１１】
非特許文献２に記載の従来技術では、課題１に対して、ディスカッションが荒れることなく盛り上がっているのかを判断することができない。また、課題２に対して、スレッドに参加する投稿者について、投稿期間と投稿数とその返信構造についての関係を把握することはできるが、当該投稿者が当該スレッドに適切な者であるか否かを把握することはできず、ユーザの心理的な負担を軽減するには不十分である。また、課題３は考慮されない。
【００１２】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、ディスカッションの活性化に寄与することができるディスカッション活性化支援装置、ディスカッション活性化支援方法およびコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【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に、本発明に係るディスカッション活性化支援装置は、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成する状態可視化部と、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するユーザ特性提示部と、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するユーザ制御部と、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示する表示部と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記状態可視化部は、各ディスカッションの場の健全度、盛況度及び新鮮度を表示するためのディスカッション状態データを生成することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ユーザ特性提示部は、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、当該ディスカッションの場に係る分野の専門度、又は各役割の役割度を表示するための参加ユーザ特性データを生成することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、ディスカッションの場における総発言数、参加ユーザ数及び経過期間を用いて、当該ディスカッションの場の盛況度を算出する盛況度算出部を備えたことを特徴とする。
【００１７】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、あるユーザについて、ディスカッションの場における発言の特徴を表す複数の指標値を用いて、ディスカッションの場における当該ユーザの各役割の役割度を算出する役割度算出部を備えたことを特徴とする。
【００１８】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、ある発言の特徴を表す複数の指標値が入力されると、当該発言がある役割を果たす度合いである役割度を算出する演算処理として定義された役割推定モデルを役割ごとに備えたことを特徴とする。
【００１９】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、あるユーザについて、ある分野に属する発言の頻度に基づいて当該分野における当該ユーザの専門度を算出する専門度算出部を備えたことを特徴とする。
【００２０】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ユーザ制御部は、ユーザが指定したディスカッションの場に不適切な排除候補ユーザを表示するための排除候補ユーザデータを生成し、前記表示部は、前記排除候補ユーザデータを表示する、ことを特徴とする。
【００２１】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ユーザ制御部は、ユーザが指定したディスカッションの場に関する健全度及び盛況度と、登録ユーザに関する専門度及び役割度とを用いて、当該指定されたディスカッションの場に対する当該登録ユーザの適切度を算出することを特徴とする。
【００２２】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、ユーザが指定したディスカッションの場に関する健全度及び盛況度と、登録ユーザに関する専門度及び役割度とが入力されると、当該登録ユーザが当該指定されたディスカッションの場に対して適切である度合いである適切度を算出する演算処理として定義されたユーザ適切度推定モデルを備えたことを特徴とする。
【００２３】
本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ディスカッション状態データは、ディスカッションの場の盛況度を一軸に取り、且つディスカッションの場の新鮮度を一軸に取った二軸平面上に、ディスカッションの場の健全度を色の違いで識別可能とした印を表示するものであることを特徴とする。
【００２４】
本発明に係るディスカッション活性化支援方法は、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するステップと、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示するステップと、を含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するステップと、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
これにより、前述のディスカッション活性化支援装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、ディスカッションの活性化に寄与することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態に係るディスカッション活性化支援装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係るユーザ利用段階における機能構成図である。
【図３】図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係るユーザ利用段階における処理フロー図である。
【図４】図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係る準備段階における機能構成図である。
【図５】図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係る準備段階における処理フロー図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る役割推定モデル構築処理の処理フロー図である。
【図７】本発明の一実施形態に係るユーザ特性ＤＢ構築処理の処理フロー図である。
【図８】本発明の一実施形態に係るユーザ適切度推定モデル構築処理の処理フロー図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るディスカッション状態データの表示画面の構成例である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る統合表示データの表示画面の構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
【００２９】
まず、本実施形態の概要を説明する。
（各ディスカッションの場の状態可視化）
各ディスカッションの場において、ディスカッションが、荒れているか否か、及び盛り上がっているか否かを、ユーザが直感的に把握することができるように、可視化する。これにより、ディスカッションが行われている場が多数存在する場合に、ディスカッションが荒れることなく盛り上がっている状態にあるディスカッションの場をユーザが容易に探し出すこと（課題１）に寄与する。
【００３０】
（ディスカッション参加中ユーザの特性提示）
ユーザが指定するディスカッションの場で発言している各ユーザについて、当該ディスカッションの内容が属する分野に対する専門度や、ディスカッションにおける各役割を果たしている度合い（役割度）を算出し、提示する。これにより、ユーザに対して、ディスカッションに既に参加しているユーザ像を把握しやすくして、ディスカッションの場で発言することに対する心理的な負担を軽減すること（課題２）に寄与する。
【００３１】
なお、ディスカッションにおける役割の定義例（役割１）〜（役割４）を以下に示す。
（役割１）コメンテータ：根拠をもって積極的に意見を述べる者。
（役割２）荒らし：ディスカッションの進行を妨げる者。
（役割３）ディスカッション活性化の支援に役立つ、意見をまとめあげる司会進行役を務める者。
（役割４）情報提供者：外部ソースである書籍やＵＲＬなどを提示する者。
本実施形態では、「コメンテータ」及び「荒らし」は必須である。
【００３２】
（ディスカッションに適切なユーザの提示）
ユーザが指定するディスカッションの場において、適切なユーザを判定して招聘候補とし、不適切なユーザを判定して排除候補とし、各候補を提示する。これにより、ユーザが参加しているディスカッションの場へ、当該ディスカッションに貢献し得る適切なユーザを招聘すること（課題３）に寄与する。
【００３３】
図１は、本発明の一実施形態に係るディスカッション活性化支援装置１の構成を示すブロック図である。図１において、ディスカッション活性化支援装置１は、処理部１０と記憶部３０と入出力部４０と外部インタフェース部５０を備える。処理部１０は、ＣＰＵ（中央処理装置）およびメモリから構成され、処理部１０の機能を実現するためのプログラムをＣＰＵが実行することによりその機能を実現させる各部を有する。具体的には、処理部１０は、ディスカッション検索部１１、健全度算出部１２、盛況度算出部１３、状態可視化部１４、ユーザ特性提示部１５、ユーザ制御部１６、発言履歴検索部１７、発言指標算出部１８、専門度算出部１９、役割度算出部２０、ユーザ適切度推定モデル構築部２１及び役割推定モデル構築部２２を有する。
【００３４】
記憶部３０は、ハードディスク装置等の記憶装置から構成される。記憶部３０は、ユーザ特性データベース（ユーザ特性ＤＢ）３１、ユーザ適切度推定モデルデータベース（ユーザ適切度推定モデルＤＢ）３２及び役割推定モデルデータベース（役割推定モデルＤＢ）３３を格納する。
【００３５】
入出力部４０は、キーボードやマウス等の入力装置、及び液晶表示装置等の表示装置から構成される。入出力部４０は、ユーザからのデータ入力、及びユーザへのデータ提示を行う。
【００３６】
外部インタフェース部５０は、ディスカッション活性化支援装置１の外部にある装置とデータを送受する通信装置から構成される。外部インタフェース部５０は、ディスカッション活性化支援装置１の外部にあるディスカッションデータデータベース（ディスカッションデータＤＢ）１００から、ディスカッションデータを読み込む。
【００３７】
処理部１０と記憶部３０と入出力部４０と外部インタフェース部５０とは、データ伝送が相互に可能なように、例えばバス接続されている。
【００３８】
ディスカッションデータＤＢ１００は、ディスカッションの場ごとに、ディスカッションデータを格納している。ディスカッションデータは、ディスカッションの場を特定するディスカッション識別情報（例えば、電子掲示板上のスレッドを特定するスレッド識別番号）及びディスカッションの場で発言された全発言を有し、且つ、各発言を区別することができる構成になっている。
【００３９】
本実施形態では、ディスカッションデータＤＢ１００は、ディスカッションの場毎に、ディスカッションデータとして、ディスカッションの場で発言された全発言に対して一レコードに一発言を割り当てて格納する。例えば、電子掲示板上のスレッド毎に、ディスカッションデータとして、スレッドに投稿された全発言に対して一レコードに一発言を割り当てて格納する。一レコードに含めるデータを以下（Ａ１）〜（Ａ８）に示す。
（Ａ１）テーマ名：発言が行われたディスカッションのテーマ名。
（Ａ２）分野名：ディスカッションが属する分野であり、複数を付与可能。
（Ａ３）ユーザ名：発言を行ったユーザを識別する名称。
（Ａ４）発言日時：発言を行った日時。
（Ａ５）発言内容：発言の内容であり、テキストデータ。
（Ａ６）役割ラベル：ディスカッションにおける役割を表すラベルであり、一部の発言に付与されている。
（Ａ７）招聘ラベル：他のユーザから当該ディスカッションに招聘されたユーザが、当該ディスカッションにおいて行った全発言に付与されている。
（Ａ８）排除ラベル：当該ディスカッションにおいて排除対象となったユーザが、当該ディスカッションにおいて行った全発言に付与されている。
【００４０】
なお、ディスカッションデータは、オンラインで行われるディスカッションのデータであってもよく、又は、オフラインで行われるディスカッションのデータであってもよい。オンラインで行われるディスカッションのデータとしては、例えば、インターネット上で公開される電子掲示板上のスレッドでされた発言のデータや、ＳＮＳのコミュニティにおいてされた発言のデータなどがある。オフラインで行われるディスカッションのデータとしては、例えば、実際に人が集って行われる会議での発言を記録したデータがある。
【００４１】
以下、図１に示すディスカッション活性化支援装置１の動作を、ユーザ利用段階と、準備段階とに分けて説明する。
【００４２】
［ユーザ利用段階］
初めに、図２および図３を参照して、ユーザ利用段階における、ディスカッション活性化支援装置１の動作を説明する。図２は、図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係るユーザ利用段階における機能構成図である。図３は、図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係るユーザ利用段階における処理フロー図である。ユーザ利用段階は、ユーザがディスカッション活性化支援装置１を使用する段階である。以下、図３に示す処理フローに従って各ステップの動作を説明する。
【００４３】
Ｓｔｅｐ１：入出力部４０は、検索クエリ入力欄を表示装置の表示画面上に表示する。入出力部４０は、例えば、テーマ名を対象にしたキーワード、発言内容を対象にしたキーワード、最新の発言を対象にした発言日時などを入力することができるように、検索クエリ入力欄を構成する。これにより、テーマ名に指定キーワードを含むディスカッションデータ、発言内容に指定キーワードを含む発言を有するディスカッションデータ、最新の発言が指定日時以降であるディスカッションデータなどを検索することができる。ユーザは、その表示画面上に表示された検索クエリ入力欄に、自身が探し出したいディスカッションの条件を示す検索クエリを入力する。入出力部４０は、入力された検索クエリをディスカッション検索部１１に出力する。
【００４４】
Ｓｔｅｐ２：ディスカッション検索部１１は、ディスカッションデータＤＢ１００に対して入出力部４０から入力された検索クエリで検索を行い、ディスカッションデータＤＢ１００から検索結果のディスカッションデータを受信する。ディスカッション検索部１１は、該検索結果のディスカッションデータを健全度算出部１２、盛況度算出部１３、状態可視化部１４及び入出力部４０へ出力する。
【００４５】
Ｓｔｅｐ３：健全度算出部１２は、ディスカッションデータ毎に、ディスカッションの表層的特徴量（例えば、発言総数や参加ユーザ数、語彙数、発言間の時間間隔など）を複数算出し、算出した表層的特徴量に基づいてディスカッションの健全度を算出する。この健全度算出方法には、非特許文献１に記載の公知の方法を利用することができる。健全度算出部１２は、ディスカッションデータ毎に、ディスカッション識別情報とディスカッションの健全度との組を状態可視化部１４へ出力する。
【００４６】
Ｓｔｅｐ４：盛況度算出部１３は、ディスカッションデータ毎に、総発言数Ｃ、参加ユーザ数Ｐ及び経過期間Ｔを算出する。但し、Ｃ及びＰは自然数である。Ｔは０以上の整数である。経過期間Ｔは、最初の発言が行われた日から最新の発言が行われた日までの日数である。次いで、盛況度算出部１３は、ディスカッションデータ毎に、次式により盛況度を算出する。
盛況度＝｛（Ｃ−Ｐ＋１）×Ｐ｝÷（１＋Ｔ）
盛況度算出部１３は、ディスカッションデータ毎に、ディスカッション識別情報とディスカッションの盛況度との組を状態可視化部１４へ出力する。
【００４７】
Ｓｔｅｐ５：状態可視化部１４は、健全度算出部１２から入力されたディスカッション識別情報とディスカッションの健全度との組、盛況度算出部１３から入力されたディスカッション識別情報とディスカッションの盛況度との組、及び、ディスカッション検索部１１から入力されたディスカッションデータのディスカッション識別情報と最新の発言日時（最終更新日）との組、を用いて、各ディスカッションの場の状態を示す指標値（健全さ（健全度）、盛況さ（盛況度）及び新鮮さ（新鮮度））を表示するためのディスカッション状態データを生成する。ディスカッションの場の新鮮さ（新鮮度）とは、当該ディスカッションの場における発言の時間的な新しさである。あるディスカッションデータにおける最終更新日は、当該ディスカッションの場において最新の発言が行われた日時であるので、当該ディスカッションの場の新鮮さ（新鮮度）を表すものである。
【００４８】
図９は、本実施形態に係るディスカッション状態データを表示装置の表示画面上に表示した構成例である。図９の例では、縦軸が盛況度であって横軸が最終更新日である二次元平面上において、各ディスカッション識別情報に係る盛況度及び最終更新日に対応する位置に、各ディスカッション識別情報に係る健全度に応じた印ＭＫ１，ＭＫ２を表示している。健全度に応じた印としては、例えば、健全度を色の違いで識別可能としたり、又は、健全度を明暗の違いで識別可能としたりすることが挙げられる。図９の例において、印ＭＫ１は、当該ディスカッション識別情報で特定されるディスカッションの場が健全度に基づいて荒れていることを示す。一方、印ＭＫ２は、当該ディスカッション識別情報で特定されるディスカッションの場が健全度に基づいて荒れていないことを示す。状態可視化部１４は、ディスカッション状態データを入出力部４０へ出力する。
【００４９】
Ｓｔｅｐ６：入出力部４０は、状態可視化部１４から入力されたディスカッション状態データを表示装置の表示画面上に表示する。ユーザは、ディスカッション状態データの表示画面において、任意のディスカッションの場を選択する。入出力部４０は、ユーザが選択したディスカッションの場を特定するディスカッション識別情報を状態可視化部１４へ出力する。例えば、ユーザは、図９のディスカッション状態データの表示例において、任意の印（健全度に応じた印）をマウス等のポインタデバイスを利用して選択する。そして、入出力部４０は、ユーザが選択した印に関連付けられているディスカッション識別情報をディスカッション状態データから取得して状態可視化部１４へ出力する。
【００５０】
Ｓｔｅｐ７：状態可視化部１４は、入出力部４０から入力されたディスカッション識別情報に対応するディスカッションデータから全ユーザのユーザ名を抽出して、ユーザ名のリストを生成する。状態可視化部１４は、ユーザ名リストと、入出力部４０から入力されたディスカッション識別情報に対応するディスカッションデータの分野名とをユーザ特性提示部１５へ出力する。また、状態可視化部１４は、入出力部４０から入力されたディスカッション識別情報に対応する健全度及び盛況度と、ユーザ名リストとをユーザ制御部１６へ出力する。
【００５１】
Ｓｔｅｐ８：ユーザ特性提示部１５は、ユーザ特性ＤＢ３１に登録されているユーザ名ごとに、ユーザ名に該当するユーザ特性データをユーザ特性ＤＢ３１から取得する。ユーザ特性ＤＢ３１は、ユーザ名とユーザ特性データとの組を格納している。ユーザ特性データは、当該ユーザ名に該当するユーザについて、専門度、及び、ディスカッションにおける各役割についての役割度を有する。なお、専門度は分野名ごとに存在し、ユーザ特性提示部１５は、状態可視化部１４から入力された分野名に該当する専門度のみを取得する。ユーザ特性提示部１５は、状態可視化部１４から入力された分野名が複数存在する場合には、分野名ごとに該当する専門度を取得する。
【００５２】
Ｓｔｅｐ９：ユーザ特性提示部１５は、各ユーザ名に該当するユーザ特性データ（専門度、役割度）を用いて、Ｓｔｅｐ６でユーザが選択したディスカッションの場（以下、指定ディスカッションと称する）に参加しているユーザのイメージ（ユーザ像）を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成する。参加ユーザ特性データについて、以下に説明する。
まず、ユーザ特性ＤＢ３１に登録されているユーザ名ごとに、ユーザ名と専門度との組を有する専門度データを生成する。このとき、複数の分野名の各専門度が存在する場合には、ユーザ名ごとに専門度の平均値を算出し、ユーザ名と専門度の平均値との組を有するデータとする。次いで、ユーザ特性ＤＢ３１に登録されているユーザ名ごとに、ユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で有する集約データを生成する。さらに、状態可視化部１４から入力されたユーザ名リストに記載されるユーザ名を対象にした平均特性を有する参加ユーザ平均特性データを生成する。平均特性は、ユーザ名リストに記載される全ユーザ名を対象にした、各分野の専門度の平均値と、各役割度の平均値とである。なお、ユーザ名リストには、指定ディスカッションに参加している全ユーザのユーザ名が記載されている。
【００５３】
ユーザ特性提示部１５は、参加ユーザ平均特性データと、集約データ中のユーザ名リストに記載されるユーザ名に関するデータとを、参加ユーザ特性データとして入出力部４０へ出力する。また、ユーザ特性提示部１５は、集約データをユーザ制御部１６へ出力する。なお、参加ユーザ特性データは、専門度、又は役割度のいずれか一方のデータを有するものであってもよい。
【００５４】
Ｓｔｅｐ１０：ユーザ制御部１６は、指定ディスカッションに招聘するユーザの候補（招聘候補ユーザ）のユーザ名に該当するデータ、及び、指定ディスカッションから排除するユーザの候補（排除候補ユーザ）のユーザ名に該当するデータを、集約データの中から抽出する。その候補ユーザ選択方法を以下に説明する。
まず、状態可視化部１４から入力された健全度及び盛況度（指定ディスカッションに関する健全度及び盛況度）と、ユーザ特性提示部１５から入力された集約データ（ユーザ特性ＤＢ３１に登録されている各ユーザ名に関する専門度及び役割度）と、ユーザ適切度推定モデルＤＢ３２に格納されているユーザ適切度推定モデルとを用いて、指定ディスカッションに対する各ユーザの適切度を算出する。次いで、指定ディスカッションに参加していないユーザに対して算出した適切度が所定の基準値αよりも大きい場合には、当該ユーザを招聘候補ユーザに選択する。指定ディスカッションに参加していないユーザは、集約データに含まれるユーザ名であって、状態可視化部１４から入力されたユーザ名リストに無いユーザ名を持つユーザである。次いで、指定ディスカッションに参加しているユーザに対して算出した適切度が所定の基準値βよりも小さい場合には、当該ユーザを排除候補ユーザに選択する。指定ディスカッションに参加しているユーザは、状態可視化部１４から入力されたユーザ名リストに在るユーザ名を持つユーザである。
【００５５】
ユーザ制御部１６は、集約データの中から抽出した、招聘候補ユーザに関するデータと排除候補ユーザに関するデータとを、入出力部４０へ出力する。
【００５６】
Ｓｔｅｐ１１：入出力部４０は、指定ディスカッションのディスカッションデータ、ユーザ特性提示部１５から入力された参加ユーザ特性データ、及び、ユーザ制御部１６から入力された招聘候補ユーザに関するデータ（ユーザ名と専門度及び役割度との組）と排除候補ユーザに関するデータ（ユーザ名と専門度及び役割度との組）を用いて、統合表示データを生成する。参加ユーザ特性データは、参加ユーザ平均特性データ（指定ディスカッションに参加している全ユーザに関する各分野の専門度の平均値、及び各役割度の平均値）と、指定ディスカッションに参加している全ユーザのユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で有する。
【００５７】
図１０は、本実施形態に係る統合表示データを表示装置の表示画面上に表示した構成例である。図１０において、表示画面２００は、指定ディスカッションのテーマ名を表示する領域２１０と、指定ディスカッションのディスカッションデータ中の発言内容を表示する領域２２０と、ユーザに関するデータを表示する領域２３０，２４０，２５０とを有する。
【００５８】
領域２３０は、参加ユーザ特性データ中の参加ユーザ平均特性データを表示する領域である。図１０の例では、領域２３０に、指定ディスカッションに参加している全ユーザに関する各役割度の平均値が表示されている。この例では、ディスカッションにおける役割として、「コメンテータ」と「モデレータ」と「荒らし」と「情報提供者」とが定義されている。
【００５９】
領域２４０は、指定ディスカッションに参加しているユーザのユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で表示する領域である。また、領域２４０には、ユーザ名ごとに、排除候補ユーザである場合にはその旨が表示されている。さらに、排除候補ユーザである場合には、当該ユーザに対するアクション（例えば、通報など）を実行するためのボタンが表示されている。
【００６０】
領域２５０は、招聘候補ユーザに関するユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で表示する領域である。さらに、招聘候補ユーザごとに、指定ディスカッションへの参加依頼を実行するためのボタンが表示されている。
【００６１】
［準備段階］
次に、図４から図８を参照して、準備段階における、ディスカッション活性化支援装置１の動作を説明する。図４は、図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係る準備段階における機能構成図である。図５から図８は、図１に示すディスカッション活性化支援装置１に係る準備段階における処理フロー図である。
【００６２】
準備段階は、ユーザがディスカッション活性化支援装置１を使用する前に実行される。準備段階では、図５に示されるように、役割推定モデルの構築処理（Ｓｔｅｐ２１）、ユーザ特性ＤＢの構築処理（Ｓｔｅｐ２２）及びユーザ適切度推定モデルの構築処理（Ｓｔｅｐ２３）を順次実行する。
【００６３】
まず、図６を参照して、図５のＳｔｅｐ２１の役割推定モデル構築処理を説明する。図６は、本実施形態に係る役割推定モデル構築処理の処理フロー図である。
役割推定モデルは、ある発言の特徴または発言内容の特徴を表す複数の指標値が入力されると、当該発言内容がある役割を果たす度合いを算出する演算処理として定義される。役割推定モデル構築部２２は、予め定義された役割ごとに、役割推定モデルを生成する。役割推定モデルは、役割推定モデルＤＢ３３に格納される。
【００６４】
Ｓｔｅｐ２１−１：発言履歴検索部１７は、所定の役割のいずれかに該当する役割ラベルが付与されている発言レコードを、ディスカッションデータＤＢ１００から取得する。ここでは、ディスカッションにおける役割として、役割１「コメンテータ」、役割２「荒らし」、役割３「司会進行役」、及び、役割４「情報提供者」が予め定義されているとする。発言履歴検索部１７は、ディスカッションデータＤＢ１００から取得した発言レコードを発言指標算出部１８へ出力する。
【００６５】
Ｓｔｅｐ２１−２：発言指標算出部１８は、発言履歴検索部１７から入力された発言レコードのうち、未だ指標値算出処理を実行していない発言レコードがあるか判断する。この結果、未処理の発言レコードがある場合にはＳｔｅｐ２１−３へ進む。一方、全ての発言レコードに対して指標値算出処理が完了している場合には、Ｓｔｅｐ２１−４へ進む。
【００６６】
Ｓｔｅｐ２１−３：発言指標算出部１８は、発言履歴検索部１７から入力された発言レコードごとに、複数（ｋ個）の指標値を算出する。指標値は、発言の特徴を表すもの、さらには発言内容の特徴を表すもの、として定義されている。指標値の例（Ｂ１）から（Ｂ１７）を以下に示す。
（Ｂ１）文字数：発言内容に含まれる文字の数。
（Ｂ２）単語数：発言内容に含まれる単語の数。
（Ｂ３）語彙数：発言内容に含まれる語彙の数。
（Ｂ４）文数：発言内容に含まれる文の数。
（Ｂ５）疑問符数：発言内容に含まれる疑問符「？」の数。
（Ｂ６）感嘆符数：発言内容に含まれる感嘆符「！」の数。
（Ｂ７）命令形動詞率：発言内容に含まれる動詞が命令形である割合。
（Ｂ８）新規単語数：発言内容に含まれる単語のうち、同一ディスカッションデータ内の発言内容において初めて出現した単語の数。
（Ｂ９）共起単語数：発言内容に含まれる単語のうち、直前（同一ディスカッション内の時間的に一つ前）の発言内容にも出現する単語の数。
（Ｂ１０）二人称数：発言内容に含まれる二人称（例えば「あなた」、「お前」など）の出現数。
（Ｂ１１）敬称数：発言内容に含まれる敬称表現（例えば「様」、「さん」など）の出現数。
（Ｂ１２）丁寧表現数：発言内容に含まれる丁寧表現（例えば「〜です」、「〜ます」など）の出現数。
（Ｂ１３）意見表現数：発言内容に含まれる、意見の存在に関わる表現（例えば「〜思う」、「〜考える」など）の出現数。
（Ｂ１４）提案表現数：発言内容に含まれる、提案の存在に関わる表現（例えば「〜してはどうですか」、「〜しませんか」など）の出現数。
（Ｂ１５）ユーザ名数：発言内容に含まれる、他ユーザのユーザ名の出現数。
（Ｂ１６）外部参照数：発言内容に含まれるリンク（例えば、外部ソースへのリンク、ＵＲＬなど）の数。
上記Ｂ１からＢ１６までの指標値は、発言の特徴を表すものであって、さらに発言内容の特徴を表すものである。
（Ｂ１７）時間間隔：直前の発言との間の時間間隔。この時間間隔は、発言の特徴を表す指標値である。
【００６７】
発言指標算出部１８は、単語数や命令形動詞の頻度を集計する際には、予め発言内容に対して形態素解析を行い、品詞や活用形の情報とともに単語抽出を行う。発言指標算出部１８は、役割Ｏ１に係る発言レコードごとに、算出した複数（ｋ個）の指標値を役割推定モデル構築部２２へ出力する。この後、Ｓｔｅｐ２１−２へ戻る。
【００６８】
Ｓｔｅｐ２１−４：役割推定モデル構築部２２は、所定の役割のうち、未だ役割推定モデルが生成されていない役割があるか判断する。この結果、未だ役割推定モデルが生成されていない役割がある場合にはＳｔｅｐ２１−５へ進む。一方、所定の役割の全てに対して役割推定モデルが生成されている場合には、図６の役割推定モデル構築処理を終了する。
【００６９】
Ｓｔｅｐ２１−５：役割推定モデル構築部２２は、役割ごとに、役割推定モデルを生成する。役割推定モデル構築部２２は、役割Ｏ１の役割推定モデルＭ（Ｏ１）として式（１）を生成する。式（１）は、多変量解析手法の一つである重回帰分析法に基づいている。
【００７０】
【数１】
0005618865.tif 000002
【００７１】
但し、Ｖ（Ｏ１）は、重回帰分析法における目的変数であって、役割Ｏ１を果たす度合い（役割Ｏ１の役割度）となる。ｅｉは、重回帰分析法における説明変数であって、ｋ個の指標値のうちｉ番目の指標値である（ｋは２以上の整数）。ａｉは、重回帰分析法における回帰係数であって、指標値ｅｉに対する重要度である。ｃは定数である。
【００７２】
役割推定モデル構築部２２には、発言指標算出部１８から、役割ごと、且つ、発言レコードごとに、複数の指標値が入力されている。一発言レコードについて指標値はｋ個ある。役割推定モデル構築部２２は、役割Ｏ１の役割推定モデルＭ（Ｏ１）を生成する際に、重回帰分析法に従って、発言レコードごとに目的変数Ｖ（Ｏ１）を所定値に設定すると共に全て（ｋ個）の指標値［ｅ１、ｅ２、・・・、ｅｋ］を説明変数に設定し、（１）式におけるｋ個の回帰係数［ａ１、ａ２、・・・、ａｋ］及び定数ｃを算出する。
【００７３】
ここで、目的変数Ｖ（Ｏ１）の設定方法を説明する。役割Ｏ１の役割推定モデルＭ（Ｏ１）を生成する際には、役割Ｏ１に該当する役割ラベルが付与されている発言レコードに係る目的変数Ｖ（Ｏ１）を、役割Ｏ１に該当する役割ラベルが付与されていない発言レコードに係る目的変数Ｖ（Ｏ１）よりも大きい値にする。例えば、役割Ｏ１に該当する役割ラベルが付与されている発言レコードに係る目的変数Ｖ（Ｏ１）を「１００」とし、役割Ｏ１に該当する役割ラベルが付与されていない発言レコードに係る目的変数Ｖ（Ｏ１）を「０」とする。
【００７４】
なお、本実施形態では、重回帰分析法を用いて役割推定モデルを生成したが、他の多変量解析手法、又は機械学習手法を用いて役割推定モデルを生成してもよい。
【００７５】
Ｓｔｅｐ２１−６：役割推定モデル構築部２２は、役割推定モデルを役割推定モデルＤＢ３３に格納する。具体的には、（１）式におけるｋ個の回帰係数［ａ１、ａ２、・・・、ａｋ］及び定数ｃを役割推定モデルＤＢ３３に格納する。役割推定モデルＤＢ３３は、役割ごとに、ｋ個の回帰係数［ａ１、ａ２、・・・、ａｋ］及び定数ｃを保持する。この後、Ｓｔｅｐ２１−４へ戻る。
【００７６】
次に、図７を参照して、図５のＳｔｅｐ２２のユーザ特性ＤＢ構築処理を説明する。図７は、本実施形態に係るユーザ特性ＤＢ構築処理の処理フロー図である。
ユーザ特性ＤＢ３１は、ユーザ名とユーザ特性データとの組を格納している。ユーザ特性データは、当該ユーザ名に該当するユーザについて、各分野の専門度および各役割の役割度を有する。専門度は分野名ごとに区別されている。役割度は、役割名ごとに区別されている。
【００７７】
Ｓｔｅｐ２２−１：発言履歴検索部１７は、ユーザ特性ＤＢ３１に登録されている全ユーザ名についての全発言レコードを、ディスカッションデータＤＢ１００から取得する。発言履歴検索部１７は、ディスカッションデータＤＢ１００から取得した発言レコードを専門度算出部１９及び発言指標算出部１８へ出力する。
【００７８】
Ｓｔｅｐ２２−２：ユーザ特性ＤＢ３１に登録されている全ユーザ名に対して、専門度算出処理および役割度算出処理が完了している場合には、図７のユーザ特性ＤＢ構築処理を終了する。一方、未だ完了していない場合には、未処理となっているあるユーザ名Ｕを処理対象として、分野名リスト及び発言レコードリストを生成し、Ｓｔｅｐ２２−３へ進む。
【００７９】
専門度算出部１９は、発言履歴検索部１７から入力された全発言レコードの中からユーザ名Ｕの発言レコードを抽出し、さらにユーザ名Ｕの全発言レコードの中から分野名を抽出し、ユーザ名Ｕが発言した分野名のリストを生成する。このユーザ名Ｕの分野名リストに含まれる全分野名に対して、未処理フラグを初期設定する。発言指標算出部１８は、発言履歴検索部１７から入力された全発言レコードの中からユーザ名Ｕの発言レコードを抽出してリスト化する。このユーザ名Ｕの発言レコードリストに含まれる全発言レコードに対して、未処理フラグを初期設定する。
【００８０】
Ｓｔｅｐ２２−３：専門度算出部１９は、ユーザ名Ｕの分野名リスト中に未処理フラグが設定されている分野名が存在するかを判断する。この結果、存在する場合にはＳｔｅｐ２２−４へ進む。一方、存在しない場合には、Ｓｔｅｐ２２−６へ進む。
【００８１】
Ｓｔｅｐ２２−４：専門度算出部１９は、ユーザ名Ｕの分野名リスト中の未処理フラグが設定されているある分野名Ａを処理対象として、発言履歴検索部１７から入力された全発言レコードの中から分野名Ａの発言レコードを計数し、分野名Ａの発言レコード総数Ｎ（Ａ）を求める。次いで、専門度算出部１９は、発言履歴検索部１７から入力された全発言レコードの中から、ユーザ名Ｕ且つ分野名Ａの発言レコードを計数し、ユーザ名Ｕの分野名Ａの発言レコード総数ＮＵ（Ａ）を求める。次いで、専門度算出部１９は、ユーザ名Ｕに対して分野名Ａの専門度を次式により算出する。
ユーザ名Ｕに係る分野名Ａの専門度＝ＮＵ（Ａ）÷Ｎ（Ａ）
【００８２】
Ｓｔｅｐ２２−５：専門度算出部１９は、ユーザ名Ｕに係る分野名Ａの専門度をユーザ特性ＤＢ３１に格納する。この後、ユーザ名Ｕの分野名リスト中の分野名Ａに設定されている未処理フラグを解除し、Ｓｔｅｐ２２−３に戻る。
【００８３】
Ｓｔｅｐ２２−６：発言指標算出部１８は、ユーザ名Ｕの発言レコードリスト中に未処理フラグが設定されている発言レコードが存在するかを判断する。この結果、存在する場合にはＳｔｅｐ２２−７へ進む。一方、存在しない場合には、Ｓｔｅｐ２２−８へ進む。
【００８４】
Ｓｔｅｐ２２−７：発言指標算出部１８は、ユーザ名Ｕの発言レコードリスト中の未処理フラグが設定されているある発言レコードを処理対象として、複数（ｋ個）の指標値を算出する。この指標値は、図６のＳｔｅｐ２１−４で算出したものと同様である。発言指標算出部１８は、発言レコードごとに、算出した複数（ｋ個）の指標値を役割度算出部２０へ出力する。この後、ユーザ名Ｕの発言レコードリスト中の処理対象の発言レコードに設定されている未処理フラグを解除し、Ｓｔｅｐ２２−６へ戻る。
【００８５】
Ｓｔｅｐ２２−８：役割度算出部２０は、ユーザ名Ｕに対して、所定の役割のうち、未だ役割度が算出されていない役割があるか判断する。この結果、未だ役割度が算出されていない役割がある場合にはＳｔｅｐ２２−９へ進む。一方、ユーザ名Ｕに対して、所定の役割の全てに対して役割度が算出されている場合には、Ｓｔｅｐ２２−２に戻る。
【００８６】
Ｓｔｅｐ２２−９：役割度算出部２０は、ユーザ名Ｕに対して、未だ役割度が算出されていない、ある一つの役割Ｏの役割度を算出する。まず、役割度算出部２０は、役割推定モデルＤＢ３３から、役割Ｏの役割推定モデルＭ（Ｏ）を取得する。役割度算出部２０には、発言指標算出部１８から、ユーザ名Ｕの発言レコードごとに、複数（ｋ個）の指標値が入力されている。役割度算出部２０は、ユーザ名Ｕの発言レコードごとに、複数（ｋ個）の指標値を説明変数として役割Ｏの役割推定モデルＭ（Ｏ）に入力し、目的変数Ｖ（Ｏ）を算出する。次いで、役割度算出部２０は、その算出した全ての発言レコードに係る目的変数Ｖ（Ｏ）の平均値を算出する。この平均値を、ユーザ名Ｕに係る役割Ｏの役割度とする。
【００８７】
Ｓｔｅｐ２２−１０：役割度算出部２０は、ユーザ名Ｕに係る役割Ｏの役割度をユーザ特性ＤＢ３１に格納する。この後、Ｓｔｅｐ２２−８に戻る。
【００８８】
次に、図８を参照して、図５のＳｔｅｐ２３のユーザ適切度推定モデルの構築処理を説明する。図８は、本実施形態に係るユーザ適切度推定モデル構築処理の処理フロー図である。
ユーザ適切度推定モデルは、指定ディスカッションに関する健全度及び盛況度と、ユーザ名に関する専門度及び役割度とが入力されると、当該ユーザ名のユーザが指定ディスカッションに対して適切である度合い（適切度）を算出する演算処理として定義される。ユーザ適切度推定モデル構築部２１は、ユーザ適切度推定モデルを生成する。ユーザ適切度推定モデルは、ユーザ適切度推定モデルＤＢ３２に格納される。
【００８９】
Ｓｔｅｐ２３−１：発言履歴検索部１７は、招聘ラベル又は排除ラベルが付与されている発言レコードを、ディスカッションデータＤＢ１００から検索する。次いで、発言履歴検索部１７は、検索により見つかった発言レコードが属するディスカッションデータを、ディスカッションデータＤＢ１００から取得する。発言履歴検索部１７は、招聘ラベル又は排除ラベルが付与されている発言レコードのユーザ名と、当該発言レコードが属するディスカッションデータとを組とする。以下、この一つの組を一つの招聘・排除事例として扱う。発言履歴検索部１７は、健全度算出部１２、盛況度算出部１３及びユーザ特性提示部１５へ招聘・排除事例を出力する。
【００９０】
Ｓｔｅｐ２３−２：全ての招聘・排除事例に対して、健全度及び盛況度の算出処理、並びにユーザ特性抽出処理が完了している場合には、Ｓｔｅｐ２３−７へ進む。一方、未だ完了していない場合には、未処理となっているある招聘・排除事例ＣＳを処理対象として、Ｓｔｅｐ２３−３へ進む。
【００９１】
Ｓｔｅｐ２３−３：健全度算出部１２は、招聘・排除事例ＣＳのディスカッションデータに対して、健全度を算出する。この健全度算出方法は、図３のユーザ利用段階におけるＳｔｅｐ３と同様である。健全度算出部１２は、招聘・排除事例ＣＳに係る健全度をユーザ適切度推定モデル構築部２１へ出力する。
【００９２】
Ｓｔｅｐ２３−４：盛況度算出部１３は、招聘・排除事例ＣＳのディスカッションデータに対して、盛況度を算出する。この盛況度算出方法は、図３のユーザ利用段階におけるＳｔｅｐ４と同様である。盛況度算出部１３は、招聘・排除事例ＣＳに係る盛況度をユーザ適切度推定モデル構築部２１へ出力する。
【００９３】
Ｓｔｅｐ２３−５：ユーザ特性提示部１５は、招聘・排除事例ＣＳのユーザ名に該当するユーザ特性データをユーザ特性ＤＢ３１から取得する。ユーザ特性提示部１５は、その取得したユーザ特性データから各役割の役割度を取得する。さらに、ユーザ特性提示部１５は、その取得したユーザ特性データから全ての分野名に該当する専門度を取得し、取得した専門度の平均値を算出する。この平均値を、招聘・排除事例ＣＳに係る専門度とする。ユーザ特性提示部１５は、招聘・排除事例ＣＳに係る各役割の役割度と専門度とをユーザ適切度推定モデル構築部２１へ出力する。この後、Ｓｔｅｐ２３−２へ戻る。
【００９４】
Ｓｔｅｐ２３−６：ユーザ適切度推定モデル構築部２１には、全ての招聘・排除事例について、招聘・排除事例ごとに、健全度、盛況度、各役割の役割度、及び専門度が入力される。ユーザ適切度推定モデル構築部２１は、入力された健全度、盛況度、各役割の役割度、及び専門度を用いて、ユーザ適切度推定モデルを生成する。このユーザ適切度推定モデル生成処理は、図６のＳｔｅｐ２１−５における役割推定モデル生成処理と同様である。ユーザ適切度推定モデル構築部２１は、ユーザ適切度推定モデルとして式（１）と同様の式を生成する。
【００９５】
但し、適切度となる目的変数の設定方法として、招聘ラベルが付与されている招聘・排除事例に係る目的変数を、排除ラベルが付与されている招聘・排除事例に係る目的変数よりも大きい値にする。例えば、招聘ラベルが付与されている招聘・排除事例に係る目的変数を「１００」とし、排除ラベルが付与されている招聘・排除事例に係る目的変数を「０」とする。
【００９６】
また、説明変数には、招聘・排除事例ごとに、招聘・排除事例に係る健全度、盛況度、各役割の役割度、及び専門度を使用する。
【００９７】
Ｓｔｅｐ２３−７：ユーザ適切度推定モデル構築部２１は、ユーザ適切度推定モデルをユーザ適切度推定モデルＤＢ３２に格納する。この後、図８のユーザ適切度推定モデル構築処理を終了する。
【００９８】
上述した実施形態によれば、以下に示す効果が得られる。
【００９９】
（１）各ディスカッションの場の状態（健全さ、盛況さ及び新鮮さ）が、図９に例示されるように表示される。これにより、ユーザは、各ディスカッションの場の発言を目視確認しなくても、荒れることなく盛り上がっている状態にあるディスカッションの場を容易に探し出すことができる。
【０１００】
（２）指定ディスカッションに参加しているユーザの特性（指定ディスカッションに係る分野の専門度、各役割の役割度）が、図１０に例示されるように表示される。これにより、ユーザは、ディスカッションの場に参加しているユーザ像（例えば、頼りになるユーザが参加しているか否かなど）を把握してから参加することができるので、ディスカッションの場で発言することに対する心理的な負担の軽減を図ることができる。一般に、ディスカッションを単に閲覧することは容易であるが、発言することに対する心理的ハードルは高いと考えられる。これは特に、ディスカッションの匿名性から、既に参加しているユーザの専門分野や普段の振る舞いと言った、ユーザ像の理解の助けとなる特徴の把握が困難であることに起因する。例えば、その分野を得意とするユーザが参加しているか不明であり、自身の発言に対して適切な反応が得られるかが分からないために発言を躊躇する場合がある。又は、他者を攻撃する傾向にあるユーザから自身が標的とされることを恐れ、発言しない場合がある。本実施形態によれば、ディスカッションの場に参加しているユーザ像を把握することができるので、ユーザに安心感を与え、発言を促進する効果が期待できる。
【０１０１】
（３）指定ディスカッションに関する招聘候補ユーザが、図１０に例示されるように表示される。これにより、ユーザは、指定ディスカッションへ、当該ディスカッションに貢献し得る適切なユーザを招聘することができる。これにより、ディスカッションの場が停滞しているときに適切なユーザを招聘することで、ディスカッションの場を活性化する効果が期待できる。また、招聘されるユーザにとっては、自分に適したディスカッションの場が提供されることが期待できる。
【０１０２】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
また、図３、図５から図８に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、ディスカッション活性化支援処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１０３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【０１０４】
１…ディスカッション活性化支援装置、１０…処理部、１１…ディスカッション検索部、１２…健全度算出部、１３…盛況度算出部、１４…状態可視化部、１５…ユーザ特性提示部、１６…ユーザ制御部、１７…発言履歴検索部、１８…発言指標算出部、１９…専門度算出部、２０…役割度算出部、２１…ユーザ適切度推定モデル構築部、２２…役割推定モデル構築部、３０…記憶部、３１…ユーザ特性データベース（ユーザ特性ＤＢ）、３２…ユーザ適切度推定モデルデータベース（ユーザ適切度推定モデルＤＢ）、３３…役割推定モデルデータベース（役割推定モデルＤＢ）、４０…入出力部、５０…外部インタフェース部
【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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