(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析システムであって、
前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集するデータ収集部と、
前記商品販売データを時系列的に記憶する商品販売データベース記憶部と、
前記投稿データを時系列的に記憶する投稿データベース記憶部と、
前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出部と、
前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析部とを備え、
前記解析部は、対応する時刻において、前記投稿データおよび商品販売データの各パラメータが、前記時間経過に伴う変化が急激であることを表す状態になっている場合において、前記投稿データおよび商品販売データに共通する前記変化が表れる時間的なずれを求め、当該時間的なずれに基づいて、両者の相関を判断する情報解析システム。
【請求項２】
請求項１記載の情報解析システムであって、
前記解析部は、
前記投稿データおよび商品販売データの前記時間経過に伴う急激な変化が生じる時刻として、それぞれの急上昇開始時刻と、変化率最大時刻を求め、
前記時間的なずれとして、
投稿データについての急上昇開始時刻を基準とした場合の商品販売データの変化率最大時刻までの第１のずれ時間と、
商品販売データについての急上昇開始時刻を基準とした場合の投稿データの変化率最大時刻までの第２のずれ時間とを用いて
前記判断を行う情報解析システム。
【請求項３】
請求項２記載の情報解析システムであって、
前記解析部は、前記第１のずれ時間が正値となるときに、相関ありと判断する情報解析システム。
【請求項４】
請求項１〜３いずれか記載の情報解析システムであって、
前記統計パラメータ算出部は、前記投稿データおよび商品販売データの変化を時間的に平滑化して前記パラメータを算出する情報解析システム。
【請求項５】
コンピュータによって、インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析方法であって、
前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集し、該商品販売データおよび投稿データをデータベースとしてメモリに時系列的に記憶するデータ収集工程と、
前記メモリ上のデータベースを参照して、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出工程と、
前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析工程とを備え、
前記解析工程は、対応する時刻において、前記投稿データおよび商品販売データの各パラメータが、前記時間経過に伴う変化が急激であることを表す状態になっている場合において、前記投稿データおよび商品販売データに共通する前記変化が表れる時間的なずれを求め、当該時間的なずれに基づいて、両者の相関を判断する情報解析方法。
【請求項６】
インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析するためのコンピュータプログラムであって、
前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集し、該商品販売データおよび投稿データをデータベースとしてメモリに時系列的に記憶するデータ収集機能と、
前記メモリ上のデータベースを参照して、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出機能と、
前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析機能とをコンピュータに実現させるとともに、
前記解析機能として、対応する時刻において、前記投稿データおよび商品販売データの各パラメータが、前記時間経過に伴う変化が急激であることを表す状態になっている場合において、前記投稿データおよび商品販売データに共通する前記変化が表れる時間的なずれを求め、当該時間的なずれに基づいて、両者の相関を判断する機能を実現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、インターネット上に展開されるソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上では、ホームページなどを介して単に情報を提供するだけでなく、利用者相互の情報交換が盛んに行われるようになってきている。ソーシャルメディアは、このように利用者相互が情報の発信、受信を手軽、かつリアルタイムに行うことができるツールであり、ツイッター（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）など多様な情報交換ツールが普及している。
一方、インターネット上では、オンラインショッピングと称し、種々の商品が取引されている。取引される商品は幅広く、コンピュータやタブレット端末、スマートフォン向けのアプリケーション、および電子書籍、音楽などのダウンロード販売も普及している。
かかる環境下では、インターネット上で発信される種々の情報が、商品の売れ行きなどに大きな影響を与えるため、これらの情報発信により、ユーザの好みなどのトレンドを解析する技術が要望されている。例えば、特許文献１は、インターネットのホームページ上で提供されているニュースを自動的に収集し、その内容を解析して、どのニュースが最も話題になっているかをリアルタイムに解析する技術を提供している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１０８９３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来、ソーシャルメディア上の情報発信、いわゆる投稿と、商取引の売れ行きなどとの相関についての解析技術は存在しなかった。ソーシャルメディア自体が、近年、普及してきたものであり、その影響の大きさは感覚的には容易に推察できるものの、影響の大きさを解析するための技術は十分に検討されて来なかったからである。
ソーシャルメディアの特徴の一つはリアルタイム性にあり、ある投稿が注目され始めると、それに関連する投稿が爆発的に増え、瞬時にトレンドを形成することが起こり得る。その一方で、アプリケーションなどオンラインでダウンロード販売される商品は、その取引もリアルタイム性を有しており、形成されたトレンドがただちに売れ行き等に反映されることがある。従って、ソーシャルメディア上の投稿と、オンラインでの商取引の傾向との相関を解析することは、非常に重要である。
本発明は、かかる状況に鑑み、ソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する技術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】
【０００５】
本発明は、インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析システムであって、
前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集するデータ収集部と、
前記商品販売データを時系列的に記憶する商品販売データベース記憶部と、
前記投稿データを時系列的に記憶する投稿データベース記憶部と、
前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出部と、
前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析部とを備えるものである。
【０００６】
本発明の情報解析システムによれば、オンラインで販売されている商品につき、その商品の販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データを収集することによって、膨大に存在するソーシャルメディアの投稿の中から、商品に関連する投稿を正確かつ効率的に抽出することができる。そして、こうして収集されたデータについて、時間経過に伴う変化を表すパラメータに着目し、これを対比することによって相関関係を解析することができる。
パラメータは、投稿データおよび商品販売データ自体を用いて算出してもよいし、これらを一旦、別のデータに変換した上で求めてもよい。時間経過に伴う変化を表すパラメータとしては、投稿データ等の変化率、変動周期、変動周波数、急激な変化が始まる開始時間、定常的な数値から一定の変化分が表れるまでのいわゆる時定数など種々のパラメータを用いることができる。時間経過に伴う変化を表すパラメータを用いるのは、ソーシャルメディアやオンラインでの商品販売は、非常に短い時間で刻々と変化するリアルタイム性を有しているため、時間経過に伴う変化が顕著に表れ、相関の解析に有用性が高いからである。
こうすることにより、本発明の情報解析システムによれば、ソーシャルメディアとオンラインでの商品販売との相関を適切に解析することができる。
【０００７】
本発明において、リンク情報を間接的に含む投稿とは、その投稿に含まれるリンク情報に従って得られる別の投稿やホームページ上の記事などの別の情報に、さらに上記商品の販売先を示すリンク情報が含まれているものを言う。必ずしも２段階で商品の販売先を表すリンク情報にたどりつく必要はなく、さらに多段階の情報を順次たどることで、最終的にこれらのリンク情報に到達できるものも含めてもよい。
出発点となる投稿としては、次の投稿やホームページなどを表すリンクが含まれているもののみを対象としてもよいし、これらの所在を一義的に表すキーワード等が含まれるものを含めてもよい。
【０００８】
本発明の情報解析システムにおける第１の解析として、
前記解析部は、対応する時刻において、前記投稿データおよび商品販売データの各パラメータが、前記時間経過に伴う変化が急激であることを表す状態になっている場合に、両者に相関があると判断するものとしてもよい。
時間変化に伴う変化が急激であることを表す状態とは、パラメータに応じて予め定義することができる。例えば、変化率をパラメータとして用いる場合は、その絶対値が所定以上となった場合を急激と判断してもよいし、変化率の時間的変化（即ち、投稿データ等の二階微分値）が所定値以上となったときに急激と判断してもよい。
急激な変化というのは、通常の状態を超える変化が生じていることを表しているから、何らかの要因によって引き起こされることが通常である。従って、投稿データおよび商品販売データの双方が、対応する時刻において急激に変化している場合には、いずれか一方が他方の変化を誘発している可能性が高い。上述の方法では、この意味での相関の有無を比較的容易に特定することができる。
【０００９】
また、本発明の情報解析システムにおける第２の解析として、
前記解析部は、前記投稿データおよび商品販売データに共通する前記変化が表れる時間的なずれを求めてもよい。
投稿データおよび商品販売データの一方が他方の変化を誘発する場合、その変化は、一方が他方に時間的に遅れて表れるのが通常である。従って、かかる時間的なずれを求めることにより、両者の相関の有無を解析することができ、特に、いずれが誘発した変化であるかを推測することができる。また、時間遅れの値によって、一方の変化が他方の変化に与える影響の大きさを定量的に解析することも可能となる。
【００１０】
時間的なずれは、種々の方法で求めることができる。まず、投稿データおよび商品販売データに表れる「急激な変化」のみを対象として解析を行うものとしてもよいし、両者の変化全体を比較して解析するものとしてもよい。
急激な変化を対象とする場合は、投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、急激な変化が始まった時刻や、変化が最大となった時刻などの代表時刻を求め、その代表時刻間のずれで時間遅れを求めるようにしてもよい。
また、投稿データおよび商品販売データの一方については急激な変化が始まった時刻を代表時刻とし、他方については変化が最大となった時刻を代表時刻とするなど、異なる代表時刻間のずれを利用してもよい。
さらに、投稿データおよび商品販売データの一方を基準とし、他方の時間軸を相対的にずらしていきながら、両者のデータが最も誤差少なく一致する状態を求め、その状態での時間軸のずれ量を時間遅れとしてもよい。
【００１１】
上述した第１の解析および第２の解析は併用してもよい。この場合、両者の解析結果を総合的に評価することによって相関の有無を判断することもできる。例えば、投稿データが商品販売データに与える影響を知りたい場合は、第２の解析によって投稿データの変化が商品販売データの変化に先んじて現れるもののみを抽出し、これに対して第１の解析を適用すればよい。このように、複数の解析結果を併用することによって、より目的に即した適切な解析を実現することが可能となる。
【００１２】
本発明の情報解析システムにおいて、上述のパラメータも種々の方法で算出可能である。
例えば、前記パラメータ算出部は、前記投稿データおよび商品販売データの変化を時間的に平滑化して前記パラメータを算出してもよい。
収集された状態の投稿データや商品販売データ、いわゆる生データは、時系列的に変動が非常に激しくなるのが通常である。この状態で解析を行うと、いわゆるノイズとも受け取れる激しい変動部分をとらえて急激な変化が生じているとの誤解析を招くおそれがある。上述のように、生データを時間的に平滑化した上でパラメータを算出するようにすれば、こうした誤解析の可能性を抑制することができる。
平滑化は、種々の方法で行うことが可能である。例えば、所定の時間範囲に区切って最小二乗法を適用してもよい。また、データ全体を滑らかに結ぶスプライン曲線などを求める方法としてもよいし、ローパスフィルタによって高周波のノイズ成分を除去するようにしてもよい。
【００１３】
本発明について示した上述の種々の特徴は、いずれも全てを備えている必要はなく、一部を備えてもよいし、適宜、組み合わせて適用してもよい。
また、本発明において、以上で説明した解析は、特定の商品のみを対象として行ってもよいし、複数の商品を対象として行ってもよい。複数の商品を対象とする場合には、さらに、商品ごとの解析を総合することで、ソーシャルメディアと複数商品との総合的な相関を求めることもできる利点がある。
【００１４】
本発明は、その他、コンピュータによって情報解析を行う情報解析方法として構成してもよいし、かかる情報解析をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして構成してもよい。また、かかるコンピュータ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録媒体として構成してもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ，光磁気ディスク，ＩＣカード，ＲＯＭカートリッジ，パンチカード，バーコードなどの符号が印刷された印刷物，コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置等，コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例としての情報解析システムの構成を示す説明図である。
【図２】データ収集処理のフローチャートである。
【図３】変形例としてのデータ収集処理のフローチャートである。
【図４】相関解析処理のフローチャートである。
【図５】投稿ランクおよび商品ランクの集計例を示すグラフである。
【図６】ランク変化率の算出例を示す説明図である。
【図７】各時点の相関解析例を示す説明図である。
【図８】時間遅れの解析方法を示す説明図である。
【図９】変形例としての時間遅れの解析方法を示す説明図である。
【図１０】時間遅れの解析結果例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施例について以下の順序で説明する。
Ａ．システム構成：
Ｂ．データ収集処理：
Ｃ．相関解析処理：
Ｄ．ランク変化率：
Ｅ．各時点の相関解析：
Ｆ．時間遅れの解析：
Ｇ．効果および変形例：
【実施例１】
【００１７】
Ａ．システム構成：
図１は実施例としての情報解析システムの構成を示す説明図である。実施例の情報解析システム１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを備えるコンピュータに、同システムの機能を実現するためのコンピュータプログラムをインストールすることによって構成されている。本実施例では、パーソナルコンピュータを用いて構成した。
情報解析システム１０は、インターネットＩＮＴに接続されており、同じくインターネットＩＮＴに接続されている種々のサーバから情報を取得することができる。図中には、かかるサーバの例として、ソーシャルネットワークサイトＳＮＳ、商品記事サイトＡＳ、商品販売サイトＰＳを例示した。
ソーシャルネットワークサイトＳＮＳは、ソーシャルメディアの一つであり、同サイト内では、種々のユーザが、投稿という形で相互に情報を交換することができる。商品記事サイトＡＳは、特定のサイトを意味するものではなく、商品を紹介するホームページ等の集合である。商品販売サイトＰＳは、商品のオンラインショップの集合である。種々の商品を対象とすることができるが、本実施例では、コンピュータ等のアプリケーション、電子書籍、音楽などオンラインでダウンロードして購入することができる商品を対象とした。商品販売サイトＰＳは、各商品を販売するだけでなく、同サイト上での各商品の売れ行きに関する情報なども提供している。
これらの各サイトにおいて、情報の所在は、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）によって特定することができる。ソーシャルネットワークサイトＳＮＳでは、投稿［１］、投稿［２］、投稿［３］などの各投稿に対してそれぞれ個別のＵＲＬが与えられる。商品記事サイトＡＳでは、各ホームページに対して個別のＵＲＬが与えられる。商品販売サイトＰＳでは、商品をダウンロードするページごとに個別のＵＲＬが与えられている。以下、これらのＵＲＬを、リンク情報と呼ぶこともある。
【００１８】
図中に情報解析システム１０の構成を図示した。上述の通り、これらの構成は、主としてコンピュータプログラムをインストールすることによってソフトウェア的に構成されるが、ハードウェア的に構成してもよい。以下、各構成要素の機能について順に説明する。
【００１９】
データ収集部１１は、インターネットを介して投稿データおよび商品販売データを収集する。商品販売データとは、商品販売サイトＰＳによって提供される商品の売れ行きに関する情報である。例えば、商品の販売数や、当該サイトで扱う商品の中での売れ行きランクなどのデータとすることができる。商品販売データの収集対象となる商品の指定は、商品ごとに予めリンク情報で指定してもよいし、特定の商品販売サイトＰＳ単位で指定してもよい。後者の方法によれば、特定の商品販売サイトＰＳで扱っている多数の商品を容易に解析の対象として指定することができる利点がある。
投稿データは、予め指定されたソーシャルネットワークサイトＳＮＳにアクセスして収集する。ただし、情報解析システム１０は、投稿データと商品販売データとの相関を解析するためのシステムであるから、全ての投稿データを収集するのではなく、商品販売データの収集対処として予め指定された商品に関連する投稿データのみを収集する。
商品に関連するか否かは、本実施例では、リンク情報によって判断するものとした。図中の商品販売サイトＰＳにあるＵＲＬ［Ｐ１］に対応する商品（以下、「対象商品」という）を例にとって以下に説明する。
図示する通り、投稿［３］には、ＵＲＬ［Ｐ１］というリンク情報が含まれているから、対象商品に関連する投稿であると判断される。
投稿［１］には、ＵＲＬ［Ａ１］なるリンク情報が含まれている。このリンク情報は、商品記事サイトＡＳ内のホームページを表しており、ＵＲＬ［Ｐ１］とは異なるから直接に対象商品に関連するものではない。しかし、リンク情報［Ａ１］で示されたホームページには、その記事中に商品販売サイトＰＳ内のリンク情報ＵＲＬ［Ｐ１］が記録されている。従って、投稿［１］は、商品記事サイトＡＳを介して間接的に対象商品に関連していると判断される。
投稿［２］には、ＵＲＬ［Ａ２］なるリンク情報が含まれている。このリンク情報は、商品記事サイトＡＳ内のホームページを表している。しかし、ＵＲＬ［Ａ２］のホームページ内には、記事ＵＲＬ［Ｐ１］で販売されている対象商品の名称「商品Ｐ１」は記載されているが、対象商品のＵＲＬ［Ｐ１］というリンク情報は含まれていない。本実施例では、このように対象商品のリンク情報が含まれていない投稿については、対象商品に関連しないものと扱っている。
このように予め指定された商品に関連する投稿とは、投稿［３］のように直接的に商品のリンク情報を含むもの、および投稿［１］のように間接的に商品のリンク情報にたどりつくことができるものを意味している。ここでは、投稿［１］のように、商品記事サイトＡＳのホームページを介して間接的に対象商品にたどりつく場合を例示したが、他の投稿を介して対象商品にたどりつくものも関連する投稿と扱われる。  
【００２０】
投稿データベース記憶部１４および商品販売データベース記憶部１５は、データ収集部１１によって収集されたデータを時系列的に記憶する。本実施例では、投稿データベース記憶部１４および商品販売データベース記憶部１５は、情報解析システム１０内に構成したが、別途用意されたサーバ等で構成してもよい。また、投稿データベース記憶部１４、商品販売データベース記憶部１５は、両者を統合したデータベースを記憶する形で用意してもよい。
【００２１】
統計パラメータ算出部１２は、投稿データベース記憶部１４、商品販売データベース記憶部１５に記憶された投稿データ、商品販売データに基づいて、解析用のパラメータを算出する。解析用には種々のパラメータを用いることができるが、本実施例では、これらのデータを「ランク」、つまり順位付けを表すデータに変換したものを求め、さらに、ランクの時間的な変化率を求めるものとした。それぞれの算出方法については後述する。
【００２２】
解析部１３は、統計パラメータ算出部１２によって算出されたパラメータに基づいて、投稿データと商品販売データとの相関の有無を解析する。本実施例では、各時点での相関関係と、時間遅れという２種類の解析を行う。これらの解析の内容は後述する。相関の解析は、いずれか一方のみを行うものとしてもよいし、この他の解析方法を適用してもよい。
以下、情報解析システムによって実行される解析処理の具体的内容について順に説明する。
【００２３】
Ｂ．データ収集処理：
図２は、データ収集処理のフローチャートである。ソフトウェア的にはデータ収集部１１（図１参照）が行う処理であり、ハードウェア的には情報解析システム１０のＣＰＵが実行する処理である。この処理は、所定のタイミングで繰り返し実行される。
データ収集処理では、商品販売データと投稿データを収集するが、商品販売データの収集については、予め指定された商品販売サイトＰＳにアクセスして、商品の売れ行き情報を取得し、商品販売データベース記憶部１５に記憶するだけの比較的単純な処理であるから、図示を省略した。商品の売れ行き情報としては、例えば、特定の商品の販売数や、複数の商品の中で特定の商品の人気度を表すランクなどとすることができる。
以下では、投稿データの収集についてのみ示してある。
情報解析システム１０は、まず対象商品のＵＲＬを入力する（ステップＳ１０）。対象商品とは、商品販売データの収集対象となっている商品である。ここでは、商品ごとに個別にＵＲＬが指定されているものとする。
次に情報解析システム１０は、予め指定されたソーシャルネットワークサイトＳＮＳにアクセスし、新規の投稿を取得する（ステップＳ１１）。そして、投稿の内容を解析し（ステップＳ１２）、対象商品のＵＲＬが存在するか否かを判断する（ステップＳ１３）。対象商品のＵＲＬが存在する場合には（ステップＳ２２）、対象商品に関連づけて、投稿データベース記憶部１４に投稿日時を記憶する（ステップＳ１６）。この結果、投稿データベース記憶部１４には、対象商品に関連する投稿が、投稿された日時が蓄積されることになる。投稿日時だけでなく、投稿自体を投稿データベース記憶部１４に記憶するようにしてもよい。
対象商品のＵＲＬが存在しない場合には（ステップＳ１３）、情報解析システム１０は、投稿内のリンク情報で指定されるリンク先ページを取得し、その内容を解析する（ステップＳ１４）。リンク先ページとしては、商品記事サイトＡＳのホームページや、ソーシャルネットワークサイトＳＮＳの他の投稿などが考えられる。こうして得られたリンク先ページに対象商品のＵＲＬが存在する場合には（ステップＳ１５）、対象商品に関連づけて、投稿データベース記憶部１４に投稿日時を記憶する（ステップＳ１６）。対象商品のＵＲＬが存在しない場合には（ステップＳ１５）、データ収集処理を終了する。
以上の処理によって、情報解析システム１０は、対象商品のＵＲＬを直接または間接に含む投稿データを判別し、その投稿日時を投稿データベース記憶部１４に蓄積することができる。
【００２４】
本実施例の処理では、ステップＳ１５において、対象商品のＵＲＬが含まれていない場合は、それ以外のＵＲＬが含まれていたとしてもデータベース収集処理を終了するから、２以上の商品記事サイトや投稿を経て対象商品にたどり着く投稿、つまり３段階以上を経て対象商品にたどり着く投稿はデータ収集の対象から外していることになる。３段階以上を経る投稿もデータ収集の対象とする場合は、ステップＳ１４、Ｓ１５の処理をさらに繰り返し実行するようにすればよい。
【００２５】
図３は、変形例としてのデータ収集処理のフローチャートである。投稿データの収集についてのみ示した。
図２では対象商品を指定して投稿データを収集する例を示した。これに対し、図３の処理は、対象商品を扱っている商品販売サイトＰＳ単位でリンク情報を指定した場合の処理について示す。図３の処理も、図２の処理と同様、所定のタイミングで繰り返し実行される。以下、図３の説明において、予め指定された商品販売サイトＰＳを、単にオンラインショップと呼ぶものとする。
情報解析システム１０は、予め指定されたソーシャルネットワークサイトＳＮＳにアクセスし、新規の投稿を取得する（ステップＳ２０）。そして、投稿の内容を解析し（ステップＳ２１）、オンラインショップのＵＲＬが存在するか否かを判断する（ステップＳ２２）。オンラインショップのＵＲＬが存在する場合には（ステップＳ２２）、オンラインショップ内で対象商品を表す対象商品コードと投稿日時を投稿データベース記憶部１４に記憶する（ステップＳ２５）。対象商品コードとしては、オンラインショップで与えられる固有のコードを用いてもよいし、対象商品のＵＲＬを用いてもよい。
図中に、データの記憶例を示した。例えば、図示するように、投稿日時と対象商品コードとをテーブル形式で格納することができる。この例では、○年○月○日＊＊時＊＊分＊＊秒にはＡＰＰ１で表される対象商品に関する投稿があり、同日の＋＋時＋＋分＋＋秒にはＡＰＰ２で表される対象商品に関する投稿があったことが分かる。かかる形式をとることによって、複数の対象商品に関する投稿データを単一のデータベースで管理することができる。投稿日時だけでなく、投稿内容をデータベースに記憶させるようにしてもよい。
図示したデータベース構造は、図２で説明したデータ収集処理に適用することも可能である。
ステップＳ２２において、オンラインショップのＵＲＬが存在しない場合には、情報解析システム１０は、投稿内のリンク情報で指定されるリンク先ページを取得し、その内容を解析する（ステップＳ２３）。リンク先ページとしては、商品記事サイトＡＳのホームページや、ソーシャルネットワークサイトＳＮＳの他の投稿などが考えられる。こうして得られたリンク先ページにオンラインショップのＵＲＬが存在する場合には（ステップＳ２４）、オンラインショップ内で対象商品を表す対象商品コードと投稿日時を投稿データベース記憶部１４に記憶する（ステップＳ２５）。オンラインショップのＵＲＬが存在しない場合には（ステップＳ１５）、データ収集処理を終了する。
以上の処理によって、情報解析システム１０は、オンラインショップのＵＲＬを直接または間接に含む投稿データを判別し、その投稿日時を投稿データベース記憶部１４に蓄積することができる。図３の処理によれば、複数の対象商品に関する投稿をまとめて取得することができる利点がある。
図２、図３で説明した２種類のデータ収集処理は、予め決められたいずれか一方のみを用いるものとしてもよいし、ユーザの指定などによっていずれかを選択的に用いるものとしてもよい。
【００２６】
Ｃ．相関解析処理：
次に、投稿データおよび商品販売データを用いた相関解析処理について説明する。
図４は、相関解析処理のフローチャートである。ソフトウェア的には、統計パラメータ算出部１２および解析部１３が実行する処理であり、ハードウェア的には情報解析システム１０のＣＰＵが実行する処理である。
【００２７】
情報解析システム１０は、まず投稿データＭｎおよび商品販売データＰｎを読み込む（ステップＳ３０）。それぞれデータ収集処理（図２または図３）によって時系列的に収集されたデータである。投稿データＭｎおよび商品販売データＰｎには、いずれも複数の対象商品に関するデータが含まれているものとして、以下の処理を説明する。
情報解析システム１０は、投稿データＭｎおよび商品販売データＰｎに基づいて、投稿ランクＭｒ、商品ランクＰｒを算出する（ステップＳ３１）。商品ランクＰｒとは、商品販売データＰｎの対象となっている複数の商品の中で、各商品の人気度を表す情報である。投稿ランクＭｒは、それぞれの対象商品に関する投稿の人気度を表す情報である。これらのランクは、例えば、対象商品の販売数または対象商品に関連する投稿数に基づいて、人気度を表す指標Ｓを求め、この指標の降順に商品をソートすることによって求めることができる。商品販売データＰｎとして、商品販売数ではなく、複数の商品の中でのランクが収集されている場合は、商品ランクＰｒとしては、収集されたデータをそのまま用いるものとしてもよい。
ランクを求めるための指標Ｓは種々の定義が可能であるが、一例として、次式によって求めることができる。
【００２８】
【数１】
0005518027.tif 000002
【００２９】
ここで、Ｓｉとは、時刻ｉにおける指標であることを表している。また「ｎ」は、度数、つまり投稿の数または対象商品の販売数である。上述の式は、時刻iを基準として２３時間前までの度数に重み値８、２４時間〜７１時間前までの度数に重み値５、７２〜９５時間前までの度数に重み値２をそれぞれ乗じて指標を算出することにより、時刻ｉに近い過去ほど高い重みで評価するようになっている。重み値や、時間の区切り方は、任意に設定可能である。
このように、時刻ｉのデータのみならず、一定の時間幅のデータを用いて指標化することにより、データのノイズとも言うべき急激な変動による影響を緩和することができる利点もある。
ランクを求めるための指標の算出方法は、投稿データと商品販売データで共通していることが望ましいが、必ずしも同一である必要はない。
【００３０】
情報解析システム１０は、投稿ランクＭｒ、商品ランクＰｒに基づいて、投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄを算出する（ステップＳ３２）。投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄとは、投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒの時間経過に伴う変化の割合を示す値である。
投稿ランクＭｒ、商品ランクＰｒは、それぞれ値１（つまり１位）が最も人気度が高く、値が大きくなるほど人気度が低くなるパラメータであるため、単純に変化率を求めると、ランクが急上昇しているとき変化率はマイナスとなり、ランクが降下しているとき変化率がプラスとなってしまう。そこで、本実施例には、ランクから純粋に算出される変化率に、負号を乗じることによって、投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄを求めるものとした。こうすることによって、投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄは、それぞれ投稿ランクＭｒ、商品ランクＰｒが急上昇している時に正の値をとり、降下している時に負の値をとるパラメータとなる。
変化率は、単純には、各時刻における投稿ランクＭｒ、商品ランクＰｒと、その前後の時刻におけるこれらのランクとの差分を時間で割ることによって求めることも可能であるが、本実施例では、変化率が激しく変動することを抑制するため、データを平滑化して変化率を求めるものとした。変化率の算出方法については、後述する。
【００３１】
情報解析システム１０は、投稿ランク変化率Ｍｄおよび商品ランク変化率Ｐｄに基づいて、各時点の相関関係を解析する（ステップＳ３３）。本実施例では、図中に示す７つのケース（Ｃａｓｅ）に分けて相関を判断するものとした。
Ｃａｓｅ１は、投稿ランク変化率Ｍｄおよび商品ランク変化率Ｐｄがいずれも所定の閾値Ｔｈ１以上となる場合である。閾値Ｔｈ１は、変化が急激であるか否かを判断するための基準値であり、任意に設定可能である。Ｃａｓｅ１は、投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒの双方が急激に上昇していることを示しており、両者の間には、強い相関があると判断される状態である。
Ｃａｓｅ２は、投稿ランクＭｒは上昇しているものの急上昇とまでは言えず、商品ランクＰｒのみが急激に上昇している場合である。このケースは、投稿とその他の要因が重畳して商品ランクに影響を与えていると判断される状態である。
Ｃａｓｅ３は、投稿ランクＭｒのみが急上昇しており、商品ランクＰｒは上昇しているものの急上昇とまでは言えない場合である。このケースは、投稿における人気度の急上昇が、商品の売れ行きにあまり影響を及ぼしていないと判断される状態である。
Ｃａｓｅ４は、投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒともに、急上昇とはいえないまでも上昇している場合である。このケースは、投稿と商品の売れ行きとの間に、Ｃａｓｅ１ほどの強い相関があるとは言い切れないが、ある程度の相関は認められると判断される状態である。
Ｃａｓｅ５は、投稿ランクＭｒが降下しており、商品ランクＰｒが上昇している場合である。両者には相関がないと判断される状態である。
Ｃａｓｅ６は、逆に、投稿ランクＭｒが上昇しており、商品ランクＰｒが降下している場合である。両者には相関がないと判断される状態である。
Ｃａｓｅ７は、投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒがともに降下している場合である。双方が降下しているものの、一方が降下することによって他方に影響を与える可能性はそれほど高くはないとも考えられるため、相関があるとは断定できない状態である。
【００３２】
このように、予め設定された閾値Ｔｈ１を用いて、いくつかのケースに分類することにより、情報解析システム１０は、比較的容易に投稿と商品の売れ行きとの相関の有無を判定することができる。上述の例では、閾値Ｔｈ１を、投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄに共通して用いたが、両者で異なる閾値を用いても良い。
【００３３】
各時点の相関の解析は、種々の方法をとることができる。例えば、各時点における投稿ランク変化率Ｍｄと商品ランク変化率Ｐｄとの比の値を用いてもよい。両者に強い相関が認められる場合には、比は値１に接近する。ただし、この方法ではランクが急上昇しているか否かは判断できないため、別途、投稿ランク変化率Ｍｄまたは商品ランク変化率Ｐｄの値によって、ランクが急上昇しているか否かを判断することが好ましい。
【００３４】
情報解析システム１０は、各時点の相関解析とは別に、時間遅れ解析を行う（ステップＳ３４）。時間遅れ解析とは、例えば、投稿ランクＭｒの変化に対応する変化が、時間的に遅れて商品ランクＰｒに表れている場合に、その時間的な遅れを求めるものである。逆に、商品ランクＰｒを基準とした場合の投稿ランクＭｒの時間的な遅れを求めてもよい。
時間遅れ解析の具体的な方法については後述する。
【００３５】
情報解析システム１０は、以上で説明した各時点の相関解析（ステップＳ３３）と時間遅れ解析（ステップＳ３４）の結果を総合的に評価して、投稿ランクＭｒと商品ランクＰｒとの相関の有無を判断し、結果を出力する（ステップＳ３５）。
このように２種類の解析結果を総合評価することによって、より適切な結果を得ることができる。
ただし、実施例で示した解析は例示であり、情報解析システム１０は、各時点の相関解析（ステップＳ３３）、時間遅れ解析（ステップＳ３４）のいずれか一方のみを行ってもよいし、これとは異なる手法による解析方法を適用してもよい。
【００３６】
Ｄ．ランク変化率：
次に、相関解析処理（図４）で示した各種の処理の内容についてより具体的に説明する。まず投稿ランク変化率Ｍｒ、商品ランク変化率Ｐｒの算出について示す。
図５は、投稿ランクおよび商品ランクの集計例を示すグラフである。一つの対象商品について、横軸に時間を示し、縦軸には上を１とし下方にいくほどランクが低下する状態で投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒの実際の集計結果を示した。横軸の１〜１１の数値は、それぞれ週を示している。図において、実線が投稿ランクＭｒを表し、破線が商品ランクＰｒを表している。
図の例によれば、例えば、１０週当たりでは、投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒの双方に急上昇が見られ、相関があるように見えるが、７〜８週の間では、投稿ランクＭｒのみが急上昇しているように見え、投稿ランクＭｒと商品ランクＰｒとの間に相関があるのか否か、明確には判別できない。
図示する通り、投稿ランクＭｒおよび商品ランクＰｒの算出結果は、非常に激しく変動する。従って、このままの状態で単純に変化率を求めると、変化率の結果も非常に激しく変動してしまい、投稿ランクＭｒと商品ランクＰｒの相関の解析が困難となる。そこで、本実施例では、投稿ランクＭｒと商品ランクＰｒとを平滑化してそれぞれの変化率を算出するものとした。
【００３７】
図６は、ランク変化率の算出例を示す説明図である。
図６（ａ）は投稿ランクＭｒのデータを模式的に示した。図の煩雑化を回避するため、商品ランクＰｒは省略した。
本実施例では、ランク変化率は最小二乗法によって算出する。つまり、所定の時間幅ｔで定められた区間内における投稿ランクＭｒのデータを抽出し、抽出されたデータに対して、最小二乗法によって誤差二乗の総和が最小となるように直線Ｌ１を求める。こうして得られた直線Ｌ１の傾きが区間内の投稿ランクＭｒの変化率となる。本実施例では、時間幅ｔとして６時間を用いたが、ｔの値は任意に設定可能である。
最小二乗法は統計データの処理方法として周知の手法であるため、詳細な説明は省略するが、直線Ｌ１をｙ＝ａｘ＋ｂで表すと、その傾きａおよび切片ｂは、時間ｔを６時間とした場合、次式で得ることができる。
【数２】
0005518027.tif 000003
【００３８】
ここで、それぞれｉの付合は、時刻ｉにおける値であることを意味している。またｋは、時刻ｉから時間ｔ（この場合６時間）以内の各データを表す付合である。ｘは各データの時刻、ｙはその時刻における投稿ランクＭｒの値である。上述の式における６は、時間ｔに応じた数値を用いることになる。
上式によれば、傾きａは投稿ランクＭｒが上昇しているところでは、負となる。従って、本実施例では、投稿ランクＭｒの変化率として、「−ａ」を用いるものとした。
上式は、商品ランクＰｒの変化率を算出する際にも用いることができる。
【００３９】
ランクの変化率は、最小二乗法以外の方法によって求めてもよい。図６（ａ）中に、他の方法を併せて例示した。
例えば、投稿ランクＭｒを滑らかに結ぶスプライン曲線Ｌ２を求め、この曲線Ｌ２を各時点で微分することによって、投稿ランクＭｒの変化率を求めてもよい。
また、投稿ランクＭｒを結ぶ折れ線Ｌ３のグラフに対して、種々のローパスフィルタを適用することによって、激しく変化するノイズ成分を除去した状態の投稿ランクを得た後、変化率を算出するようにしてもよい。
【００４０】
図６（ｂ）には最小二乗法によるランク変化率の算出結果を例示した。図６（ａ）の時間幅ｔの開始時間を、１時間ごとなど所定のずれ量で、離散的にずらしながら変化率を計算すれば、結果は、折れ線Ｒのように矩形状のグラフとして得ることができる。ずれ量を小さくすれば、折れ線Ｒはより曲線に近い状態となる。
ランク変化率は、このように折れ線状態で結果を算出してもよいが、折れ線として得られた結果を滑らかに結ぶスプライン曲線Ｓの形で求めるようにしてもよい。
ランク変化率は、図６（ａ）のランクが上昇しているところで正値となるよう符号を定義している。図６（ｂ）の結果では、ランク変化率が大きいほどランクが急上昇していることを意味している。
図中に、相関解析処理（図４のステップＳ３３）で用いる閾値Ｔｈ１を併せて示した。ランク変化率がこの閾値Ｔｈ１を超える時間帯において、ランクは急上昇していることになる。
【００４１】
Ｅ．各時点の相関解析：
次に各時点の相関解析について説明する。図７は、各時点の相関解析例を示す説明図である。図７（ａ）には、単一の商品について、投稿ランク変化率Ｍｄを実線で示し、商品ランク変化率Ｐｄを破線で示した。
実施例の相関解析では、図４のステップＳ３３に示した条件によって時点ごとにＣａｓｅ１〜７に分類することで、投稿ランクと商品ランクの相関を求める。図７（ａ）の投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄに対して、相関解析を行った結果を、図７（ａ）の下側に併せて示した。
時刻０〜ｔ１は、投稿ランク変化率Ｍｄは正、つまり上昇しているが、商品ランク変化率Ｐｄは０であるから、Ｃａｓｅ６に相当する。
時刻ｔ１〜ｔ２は、投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄともに正であるから、Ｃａｓｅ４に相当する。
時刻ｔ２〜ｔ３は、投稿ランク変化率Ｍｄが閾値Ｔｈ１以上となり、商品ランク変化率Ｐｄは正であるから、Ｃａｓｅ３に相当する。
そして、時刻ｔ３〜ｔ４は、投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄともに閾値Ｔｈ１以上であるから、Ｃａｓｅ１に相当する。
以後、他の時刻についても、図４のステップＳ３３に示した条件に基づいて判断することにより、図示する結果を得ることができる。
【００４２】
図７（ａ）の結果では、時刻ｔ３〜ｔ４の間（図中のハッチングを付した部分）においてのみ、Ｃａｓｅ１が表れる。このような場合、一度でもＣａｓｅ１が存在していることをもって、この対象商品の商品ランクは投稿ランクと相関があると判断してもよい。
また、より定量的な評価を可能とするため、Ｃａｓｅ１となっている時間幅ｔｃ１に基づいて相関の強さを表す指標を求めてもよい。例えば、図中に示すように、Ｃａｓｅ１となっている時間幅ｔｃ１と、データ処理を行った全時間幅Ｔｔとの比を相関指数として用いても良い。
【００４３】
図７（ｂ）は、上述の方法で得られた相関指数を、商品Ｐ１〜Ｐ１０について比較した状態を示している。Ｃａｓｅ１に相当する時間幅は商品によって異なるから、相関指数（％）も商品によって異なる。そこで、相関指数が、予め設定された所定の閾値Ｔｈ２を超える場合に、投稿ランクＭｒと商品ランクＰｒとの間に相関があると判断するようにしてもよい。図の例では、商品Ｐ２〜Ｐ６、Ｐ９およびＰ１０について、両者の間に相関が認められることになる。閾値Ｔｈ２は、このように相関を認めるか否かの判断基準となる値であり、任意に設定可能である。
【００４４】
Ｆ．時間遅れの解析：
次に時間遅れ解析について説明する。図８は、時間遅れの解析方法を示す説明図である。図８（ａ）〜図８（ｄ）は、それぞれ投稿ランク変化率Ｍｄおよび商品ランク変化率Ｐｄを模式的に示している。
投稿ランク変化率Ｍｄと商品ランク変化率Ｐｄには、対応する変化が、ある程度の時間的なずれを伴って表れることがある。図８（ａ）および図８（ｂ）は、商品ランク変化率Ｐｄが高い値になった後、時間的に遅れて投稿ランク変化率Ｍｄが高い値になる状態を示している。図８（ｃ）および図８（ｄ）は、逆に投稿ランク変化率Ｍｄが高い値になった後、時間的に遅れて商品ランク変化率Ｐｄが高い値になる状態を示している。このように種々の時間的なずれを伴って、対応する変化が現れた場合に、両者の関係を評価するための解析が時間遅れ解析である。
【００４５】
時間遅れ解析は、３つの観点で評価を行う。
１つめは、Ｃａｓｅ１に相当する区間があるか否かである。
２つめは、投稿ランク変化率Ｍｄが閾値Ｔｈ１を超える時点（「急上昇開始時刻」という）を基準として、商品ランク変化率Ｐｄが最大値となる時点（「変化率最大時刻」という）までの時間のずれΔｔｍの値である。
３つめは、逆に、商品ランク変化率Ｐｄの急上昇開始時刻を基準として、投稿ランク変化率Ｍｄの変化率最大時刻までの時間のずれΔｔｐである。
【００４６】
図８（ａ）の状態では、投稿ランク変化率Ｍｄおよび商品ランク変化率Ｐｄの双方が閾値Ｔｈ１以上となる区間は存在しないから、Ｃａｓｅ１は無しとなる。商品ランク変化率の変化率最大時刻は、投稿ランク変化率の急上昇開始時刻よりも前であるから、Δｔｍ＜０となる。投稿ランク変化率の変化率最大時刻は、商品ランク変化率の急上昇開始時刻よりも後だから、Δｔｐ＞０となる。この結果を、図の右側に示した。
同様にして、図８（ｂ）の状態では、Ｃａｓｅ１有り、Δｔｍ＜０、Δｔｐ＞０と評価される。
図８（ｃ）の状態では、Ｃａｓｅ１有り、Δｔｍ＞０、Δｔｐ＞０と評価される。
図８（ｄ）の状態では、Ｃａｓｅ１無し、Δｔｍ＞０、Δｔｐ＜０と評価される。
ここでは、４つのケースについて例示したが、Ｃａｓｅ１の有無、Δｔｍ、Δｔｐの状態は、他にも種々のケースが存在し得る。
【００４７】
Ｃａｓｅ１が存在しない場合には、各時点での相関解析（図７）では、相関が無いと判断されるおそれがある。しかし、このような場合であっても、図８（ａ）に示すように、投稿ランク変化率Ｍｄと商品ランク変化率Ｐｄに対応する変化が時間遅れを伴って現れる場合がある。時間遅れ解析を行うことにより、各時点での相関解析（図７）とは異なる観点で、投稿ランクと商品ランクとの相関を評価することができる利点がある。
【００４８】
こうして得られた結果に対しては、さらに種々の評価を加えることができる。
例えば、投稿ランクの変化が商品ランクの変化に影響を与えているか否かを判断したい場合には、図８（ｃ）、図８（ｄ）に表れるように、Δｔｍ＞０となっているか否かを判断すればよい。また｜Δｔｍ｜の値が大きいほど、投稿ランクの変化が現れてから商品ランクの変化が表れるまでの時間が長いことを意味しているから、それだけ投稿ランクによる影響力が小さいと評価することもできる。
さらに、Δｔｍの値だけでなく、Ｃａｓｅ１が存在するか否かも併せて判断してもよい。例えば、Δｔｍ＞０であっても、Ｃａｓｅ１が存在しない場合には、投稿ランクが商品ランクに与える影響は比較的弱いと判断することも可能である。
【００４９】
時間遅れの算出方法は、図８に示したΔｔｍ、Δｔｐに限らない。例えば、投稿ランク変化率Ｍｄと商品ランク変化率Ｐｄの急上昇開始時刻間のずれを時間遅れと定義してもよいし、両者の変化率最大時刻間のずれを時間遅れと定義してもよい。
【００５０】
時間遅れは、急上昇開始時刻や変化率最大時刻などの代表時刻を用いることなく解析で算出してもよい。
図９は、変形例としての時間遅れの解析方法を示す説明図である。この方法では、以下で説明する通り、投稿ランク変化率Ｍｄを基準として、商品ランク変化率Ｐｄの時間軸を相対的にずらすことによって、時間遅れを算出する。
図９（ａ）は、時間軸をずらしていない状態の投稿ランク変化率Ｍｄ、商品ランク変化率Ｐｄを示している。この例では、投稿ランク変化率Ｍｄがピークとなった後、時間的に遅れて、商品ランク変化率がピークになっている。図９（ａ）の状態では、両者のピークは一致していない。図９の処理では、この状態で、時刻ごとの投稿ランク変化率Ｍｄと商品ランク変化率Ｐｄの誤差ｅの２乗を求め、これを時間軸で積分する。こうして得られた誤差を、ここでは２乗誤差と称する。図９（ａ）の右側に２乗誤差Ｅａを示した。図９（ａ）の状態では、投稿ランク変化率と商品ランク変化率のずれが大きいため、２乗誤差Ｅａも比較的大きい値となる。
【００５１】
図９（ｂ）は、投稿ランク変化率Ｍｄを固定した状態で、商品ランク変化率ＰｄをΔｔだけずらした状態を示している。この状態で得られる２乗誤差Ｅｂを図の右側に示した。商品ランク変化率を時間的Δｔだけずらすことによって、投稿ランク変化率と商品ランク変化率との誤差が小さくなり、２乗誤差ＥｂはＥａに比べると小さい値となる。
【００５２】
図９（ｃ）は、さらに商品ランク変化率ＰｄをΔｔだけずらした状態を示している。この状態で得られる２乗誤差Ｅｃを図の右側に示した。他の状態と比較して分かる通り、図９（ｃ）は、投稿ランク変化率と商品ランク変化率のずれが非常に小さいため、２乗誤差Ｅｃはさらに小さくなる。
【００５３】
図９（ｄ）および図９（ｅ）は、さらに商品ランク変化率ＰｄをΔｔ、２Δｔだけずらした状態を示している。この状態で得られる２乗誤差Ｅｄ、Ｅｅを図の右側に示した。これらの状態は、商品ランク変化率Ｐｄをずらし過ぎた状態に相当し、２乗誤差Ｅｄ、Ｅｅは再び増加する。
このように、商品ランク変化率Ｐｄを、投稿データ変化率Ｍｄに対して相対的に移動させながら、両者の２乗誤差が最小となる移動量を求めれば、その値が、当初の状態（図９（ａ））における時間遅れを表すことになる。時間遅れは、かかる方法で解析的に求めるようにしてもよい。
得られた結果の評価については、図８で示した通りである。  
【００５４】
図１０は、時間遅れの解析結果例を示すグラフである。複数の商品を対象として、それぞれ時間遅れを算出し、それぞれの時間遅れに対応する商品数の実際の解析結果をグラフにしたものである。
この結果を見ると、時間遅れが０以上となっている商品数が非常に多く、その逆の傾向を示す商品数は少ないことが分かる。時間遅れが０以上ということは、投稿ランク変化率が商品ランク変化率に影響を与えていることを意味する。従って、この結果によれば、商品ランクが投稿ランクに与える影響よりも、投稿ランクが商品ランクに与える影響の方が大きいと言える。
この結果を踏まえれば、各時点の相関解析（図８）においても、商品ランク変化率が投稿ランク変化率に先導する場合には、たとえＣａｓｅ１が表れていたとしても、両者の間には相関なしと判断することもできる。
図１０に示したのは、オンラインでダウンロードによって購入できるアプリケーションなどの商品に対する結果の例である。対象とする商品が異なれば、時間遅れの解析結果も異なってくるはずである。このように商品の分類に応じて時間遅れ解析を行うことにより、投稿ランクが商品ランクに与える影響の大きさを分析することが可能となる。
【００５５】
Ｇ．効果および変形例：
以上で説明した実施例の情報解析システムによれば、ソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売データとの間の相関について解析することができる。この解析において、本実施例では、対象商品のリンク情報に基づいて投稿を収集するため、膨大な投稿の中から対象商品に関連するものを比較的容易かつ正確に抽出することができ、解析精度を向上させることができる。
【００５６】
また、実施例の情報解析システムでは、各時点における投稿ランクおよび商品ランクの変化率に基づく解析と、両者の時間遅れに基づく解析という異なる観点の解析を併用することによって、相関の有無について多面的に評価することができ、解析精度を向上させることができる。
【００５７】
本実施例による解析結果を利用すれば、例えば、複数のソーシャルネットワークサイトＳＮＳを対象として、投稿と商品の売れ行きとの相関の有無を判断することにより、商品の売れ行きに影響を強く与えるソーシャルネットワークサイトＳＮＳを特定することも可能となる。
【００５８】
実施例では、複数の商品を対象とした解析例を示したが、相関解析は、単一の商品を対象として行うこともできる。この場合には、投稿ランクや商品ランクなどに変えて、投稿数、商品販売量などのデータを用いればよい。
【００５９】
実施例で説明した種々の特徴は、必ずしも全てを備えている必要はなく、適宜、一部を省略したり組み合わせたりして適用可能である。
実施例では、投稿ランク、商品ランクを用いて解析を行う例を示したが、投稿データ数の変化率などを用いて解析を行ってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明は、インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関の解析に利用することができる。
【符号の説明】
【００６１】
１０…情報解析装置
１１…データ収集部
１２…統計パラメータ算出部
１３…解析部
１４…投稿データベース記憶部
１５…商品販売データベース記憶部
【図１】
0005518027.tif 000004
【図２】
0005518027.tif 000005
【図３】
0005518027.tif 000006
【図４】
0005518027.tif 000007
【図５】
0005518027.tif 000008
【図６】
0005518027.tif 000009
【図７】
0005518027.tif 000010
【図８】
0005518027.tif 000011
【図９】
0005518027.tif 000012
【図１０】
0005518027.tif 000013