(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿から、所定の記号を含む前記投稿を行った第１ユーザと、所定の時間内に同一内容の前記投稿を複数投稿している第２ユーザとの双方による投稿を排除した時に残る、第３ユーザによる投稿を抽出する信頼性フィルタリング部と、
前記信頼性フィルタリング部により抽出された投稿に基づいて、前記特定の対象を嗜好するユーザであるファンを抽出するファン抽出部と、
を備え、
前記ファン抽出部は、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへの前記特定の対象に関する第３ユーザによる投稿の投稿量、該投稿を共有している他のユーザ数、及び、該投稿の投稿内容に基づいて前記ファンを抽出する情報処理システム。
【請求項２】
前記投稿量は、前記特定の対象毎に決められたキーワードを含む、前記第３ユーザによる投稿の投稿量である請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記ファン抽出部は、前記特定の対象に関する第３ユーザによる投稿の投稿内容に基づいて該特定の対象に対して好意的な投稿を抽出し、該抽出した好意的な投稿に基づいて前記ファンを抽出する請求項１又は２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記ファン抽出部は、前記特定の対象に関する第３ユーザによる投稿の投稿内容から、共起する第１単語と第２単語を抽出し、前記第２単語が好意的な単語である場合に、前記第３ユーザが前記第１単語の示す対象に対して好意的であると判定する請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記ファン抽出部が抽出したファンによる投稿を抽出する投稿抽出部と、
前記投稿抽出部が抽出した投稿に基づいて、前記ファンのユーザ属性を推定する属性推定部、
を備え、
前記属性推定部は、前記ファン各々について、前記特定の対象に関する該ファンによる投稿の投稿量、及び、該投稿を共有している他のユーザ数に基づいて、前記特定の対象に対する嗜好の度合いを示すファン度を、該ファンのユーザ属性として推定する請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記属性推定部は、前記ファンによる投稿の投稿内容と、前記ファンのプロフィール情報の内容と、が一致する場合に、当該内容を前記ファンのユーザ属性として推定する請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿から、所定の記号を含む前記投稿を行った第１ユーザと、所定の時間内に同一内容の前記投稿を複数投稿している第２ユーザとの双方による投稿を排除した時に残る、第３ユーザによる投稿を抽出する信頼性フィルタリング部と、
前記信頼性フィルタリング部により抽出された投稿に基づいて、前記特定の対象を嗜好するユーザであるファンを抽出するファン抽出部と、
を備え、
前記ファン抽出部は、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへの前記特定の対象に関する第３ユーザによる投稿の投稿量、該投稿を共有している他のユーザ数、及び、該投稿の投稿内容に基づいて前記ファンを抽出する情報処理装置。
【請求項８】
ファン抽出部が、ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿から、所定の記号を含む前記投稿を行った第１ユーザと、所定の時間内に同一内容の前記投稿を複数投稿している第２ユーザとの双方による投稿を排除した時に残る、第３ユーザによる投稿を抽出し、
前記抽出された投稿を参照し、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへの前記特定の対象に関する第３ユーザによる投稿の投稿量、該投稿を共有している他のユーザ数、及び、該投稿の投稿内容に基づいて、前記特定の対象を嗜好するユーザであるファンを抽出する、
情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
ソーシャルメディアへの特定の対象に関する第１ユーザの投稿から、所定の記号を含む前記投稿を行った第２ユーザと、所定の時間内に同一内容の前記投稿を複数投稿しているユーザとの双方による投稿を排除した時に残る、第３ユーザによる投稿を抽出させ、
前記抽出された投稿を参照し、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへの前記特定の対象に関する第３ユーザによる投稿の投稿量、該投稿を共有している他のユーザ数、及び、該投稿の投稿内容に基づいて、前記特定の対象を嗜好するユーザであるファンを抽出させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ソーシャルメディア（例えば、ブログ、ＳＮＳ（Social Networking Service）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標））に投稿されたソーシャルメディアデータを利用し、マーケティングや市場動向の把握などが活発に行われている。例えば、特許文献１には、ブログ記事等の情報からキーワードを抽出し、このキーワードの使用状況を定量化し、定量化したキーワードの使用状況を時系列で監視することで、近い未来の流行を予測するトレンド予測装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２２７９６５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、ソーシャルメディアデータからどのような人で商品市場が形成されているかが分からないので、ソーシャルメディアデータをマーケティングに活用しにくいという問題がある。ここで、マーケティングとは顧客ニーズを的確に把握し、把握した顧客ニーズを用いて需要の増加と新たな市場開発を図る諸活動である。
【０００５】
そこで本発明の一態様は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ソーシャルメディアデータのマーケティングへの活用性を向上させる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及び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】
【０００６】
（１）本発明の一態様は、ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿に基づいて、前記対象を嗜好するユーザであるファンを抽出するファン抽出部を備える情報処理システムである。
【０００７】
（２）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記ファン抽出部は、前記対象に関する投稿のうち該対象に対して好意的な投稿を抽出し、該抽出した好意的な投稿に基づいて前記対象のファンを抽出する。
【０００８】
（３）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記ファン抽出部は、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへの前記特定の対象に関するユーザの投稿量、投稿を共有している他のユーザ数、及び前記ユーザの投稿記事の文章構造にも基づいて前記対象のファンを抽出する。
【０００９】
（４）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記ファン抽出部が抽出したファンが投稿した投稿記事を抽出する投稿抽出部と、前記投稿抽出部が抽出した投稿記事に少なくとも基づいて、前記ファン抽出部がファンとして抽出したユーザの属性を推定する属性推定部と、を更に備える。
【００１０】
（５）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、辞書記憶部に記憶された、単語と属性との関連付けを、機械学習を用いて更新する辞書更新部を更に備え、前記属性推定部は、前記辞書更新部が更新した関連付けを参照して、前記ファンが投稿した投稿記事または前記ファンのプロフィール情報から前記ファンの属性を推定する。
【００１１】
（６）また、本発明の一態様は、ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿に基づいて、前記対象を嗜好するユーザであるファンを抽出するファン抽出部を備える情報処理装置である。
【００１２】
（７）また、本発明の一態様は、ファン抽出部が、ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿に基づいて、前記対象を嗜好するユーザであるファンを抽出する手順を有する情報処理方法である。
【００１３】
（８）また、本発明の一態様は、コンピュータに、ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿に基づいて、前記対象を嗜好するユーザであるファンを抽出するファン抽出ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の一態様によれば、ソーシャルメディアデータのマーケティングへの活用性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態における情報処理システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図２】本実施形態における情報処理装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】端末装置に表示される、ある歌手のファンの一覧の一例である。
【図４】端末装置に表示される、ある歌手のファンの投稿をジャンル内のカテゴリ別に集計した結果の一例である。
【図５】本実施形態における情報処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ１０５における嗜好フィルタリング部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施形態における情報処理システム１の構成を示す概略ブロック図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０と端末装置２０と通信回路網３０とを備える。情報処理装置１０は、通信回路網３０を介して端末装置２０と接続されている。なお、本実施形態では、一例として端末装置２０を１台として説明したが、これに限らず、２台以上であってもよい。
【００１７】
情報処理装置１０は、ソーシャルメディアデータＳＭＤを記憶するサーバ装置５０から通信回路網４０を介して、ソーシャルメディアデータＳＭＤを取得する。ここで、ソーシャルメディアデータＳＭＤはソーシャルメディア（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、ブログ、ＳＮＳ）に投稿されたデータである。ここでソーシャルメディアは、インターネット上で展開される情報メディアのあり方で、個人による情報発信や個人間のコミュニケーション、人の結びつきを利用した情報流通などといった社会的な要素を含んだメディアである。ソーシャルメディアは利用者の発信した情報や利用者間のつながりによってコンテンツを作り出す要素を持ったＷｅｂサイトやネットサービスなどを総称する。ソーシャルメディアには、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、電子掲示板（Ｂｕｌｌｅｔｉｎ  Ｂｏａｒｄ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＢＢＳ）、ブログ、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ（登録商標）、ＳＮＳ、ミニブログ、ソーシャルブックマーク、ポッドキャスティング、動画共有サイト、動画配信サービス、ショッピングサイトの購入者評価欄などが含まれる。
【００１８】
情報処理装置１０は、端末装置２０からの要求に従って、取得したソーシャルメディアデータＳＭＤから特定の対象を嗜好するユーザ（以下、ファンという）を抽出する。特定の対象とは、例えば、物品（例えば、商品（例えば、お菓子））、人物（例えば、歌手）、商店（例えば、スーパーマーケット、デパート、コンビニ）、企業（例えば、メーカ）、またはサービスである。その際、情報処理装置１０は、例えばユーザの投稿記事の文章構造から広告または宣伝を目的とした投稿、意味のない投稿及びＢＯＴによる投稿を排除する。そして、情報処理装置１０は、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへの当該特定の対象に関するユーザの投稿量、投稿を共有している他のユーザ数（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）におけるフォロー数またはフォロワー数）に基づいて、その対象の一次的なファンである一次ファンを抽出する。ここでフォロー数とは、主にＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）において、自分がフォローしている他のユーザの数である。フォローとは当該他のユーザの投稿記事を共有することであり、特定の人をフォローすることによって、例えば自分のホーム画面（タイムライン）にその特定の人の投稿記事が自動的に表示されるようになる。フォロワー数とは、主にＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）において、自分のアカウントをフォローしているユーザの数である。そして、情報処理装置１０は、抽出したユーザが、その特定の対象に対して好意的かどうかを、そのユーザの過去の投稿記事から判定し、特定の対象に好意的なユーザを最終的にファンとして抽出する。
【００１９】
そして、情報処理装置１０は、抽出したファンの属性（例えば、年代、性別、居住地域、趣味）をプロフィール情報及び投稿記事のうち少なくとも一つから推定する。その際、情報処理装置１０は、辞書を用いて自然言語処理を行うが、世の中の新しい言葉に対応して辞書の鮮度を保つため、機械学習を用いて辞書を更新する。これにより、推定されたファンの属性を用いることで、広告または宣伝の対象となるユーザを絞り込むことができる。また情報処理装置１０は、ファンの趣味を推定することで、そのファンがその他にどのような分野に興味を持っているかを推定することができる。情報処理装置１０は、推定することで得られたファンの情報を端末装置２０へ出力する。以下、本実施形態では、ソーシャルメディアとしてＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）を、ソーシャルメディアデータＳＭＤとしてＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）への投稿及びＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に登録されたユーザのプロフィール情報を例に用いて説明する。
【００２０】
端末装置２０は、ある特定の対象に対するファンの情報を通信回路網３０を介して情報処理装置１０に要求する。また、端末装置２０は、その特定の対象に対するファンを分析する項目に関する分析項目情報を情報処理装置１０へ送信する。ここで、分析項目情報は、例えば、特定の対象のファンの一覧（以下、ファンリストともいう）、または予め決められた期間において特定の対象のファンが投稿した記事のうち、あるジャンルのカテゴリ別の投稿量である。
端末装置２０は、要求に応じて情報処理装置１０から送信されたファンの情報を通信回路網３０を介して受信する。そして、端末装置２０は、受信したファンの情報を表示する。端末装置２０は、例えば、パソコン、携帯電話、タブレット端末などである。
【００２１】
図２は、本実施形態における情報処理装置１０の構成を示す概略ブロック図である。情報処理装置１０は、受信部１０１、分析項目設定部１０２、動作項目記憶部１０３、第１辞書記憶部１０４、第１の辞書更新部１０５、一次ファン記憶部１０６、投稿情報収集部１０７、ファン抽出部１１０、最終ファン記憶部１１５、投稿抽出部１１６、第２辞書記憶部１１７、第２の辞書更新部１１８、属性推定部１２０、ファン属性記憶部１３０、及び情報提供部１３１を備える。
【００２２】
受信部１０１は、端末装置２０が送信した、特定の対象に対するファンの情報要求を受信する。また、受信部１０１は、分析項目情報を受信する。受信部１０１は、その特定の対象を示す対象情報と、受信した分析項目情報を分析項目設定部１０２へ出力する。
分析項目設定部１０２は、受信部１０１から入力された対象情報と分析項目情報を動作項目記憶部１０３に記憶させる。これにより、動作項目記憶部１０３に、対象情報と分析項目情報が記憶されることで、情報処理装置１０は特定の対象に対するファンについて分析項目情報が示す分析項目を分析対象とすることができる。
【００２３】
第１辞書記憶部１０４には、キーワード毎に、そのキーワードと、そのキーワードの類似語及び同義語が関連付けられて記憶されている。
第１の辞書更新部１０５は、機械学習を用いて第１辞書記憶部１０４に記憶された情報を更新する。具体的には、例えば、第１の辞書更新部１０５は、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ（登録商標）やＧｏｏｇｌｅ（登録商標）の検索機能を利用して、キーワードとキーワードの類似語及び同義語を自動的に生成する。そして、第１の辞書更新部１０５は例えば、生成したキーワードとキーワードの類似語及び同義語で第１辞書記憶部１０４を更新する。
【００２４】
投稿情報収集部１０７は、予め決められた期間に、特定のソーシャルメディア（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標））に投稿された投稿記事（例えば、投稿記事）をサーバ装置５０から収集する。そして、投稿情報収集部１０７は、収集した投稿記事を品詞毎に分解する。また、投稿情報収集部１０７は、第１辞書記憶部１０４を参照して、指定されたキーワードに関連する用語（例えば、類似語、同義語）を抽出する。そして、投稿情報収集部１０７は、すべてのキーワードを対象として、キーワードまたはキーワードに関連する用語に一致する単語を少なくとも一つ以上含む投稿記事を収集した投稿記事から抽出する。投稿情報収集部１０７は、抽出した投稿を示す投稿情報をファン抽出部１１０の後述する信頼性フィルタリング部１１２へ出力する。
【００２５】
ファン抽出部１１０は、ソーシャルメディアへの特定の対象に関するユーザの投稿に基づいて、その対象を嗜好するユーザであるファンを抽出する。より詳細には、ファン抽出部１１０は、その対象に関する投稿のうちその対象に対して好意的な投稿を抽出し、抽出した好意的な投稿に基づいてその対象のファンを抽出する。その際に、ファン抽出部１１０は、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへのその特定の対象に関するユーザの投稿量、投稿を共有している他のユーザ数（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）におけるフォロー数またはフォロワー数）、及び上記ユーザの投稿記事の文章構造にも基づいて前記ファンを抽出する。ここで、ファン抽出部１１０は、信頼性フィルタリング部１１２、定量フィルタリング部１１３、及び嗜好フィルタリング部１１４を備える。
【００２６】
例えば、信頼性フィルタリング部１１２は、投稿情報収集部１０７から入力された投稿情報が示す投稿から、特定の記号（例えば、広告や宣伝と明確に判断できるものを過去２年間蓄積した記号）を使っている利用者及び予め決められた一定時間内に同一の投稿記事を複数発行している利用者を特定する。そして、信頼性フィルタリング部１１２は、特定した利用者の投稿記事を投稿情報収集部１０７が収集した投稿記事から排除する。これにより、信頼性フィルタリング部１１２は、広告や宣伝を目的とした記事またはＢＯＴによる投稿記事を排除することができる。ここで、ＢＯＴとは、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）の機能を使って作られた、機械による自動発言システムである。プログラム信頼性フィルタリング部１１２は、排除することで得た排除後の投稿記事を示す排除後投稿記事を定量フィルタリング部１１３へ出力する。
【００２７】
なお、信頼性フィルタリング部１１２は、例えば、一週間の投稿数が予め決められた範囲（例えば、１０以上５００以下）以外のユーザを排除してもよい。このように、信頼性フィルタリング部１１２は、下限より少ない投稿数のユーザを排除することで、マーケティングに利用しにくい投稿数の少ないユーザを排除することができる。また、信頼性フィルタリング部１１２は、上限より多い投稿数のユーザを排除することで、ＢＯＴを排除することができる。
【００２８】
定量フィルタリング部１１３は、プログラム信頼性フィルタリング部１１２から入力された排除後投稿記事を用いて、例えば、特定の対象（例えば、歌手Ｙ）毎に予め決められた指定キーワード（例えば、歌手Ｙの名前の一部、歌手Ｙのニックネーム）を含む投稿を予め決められた基準以上行い、フォロー数が予め決められた基準以上に達し、かつフォロワー数が予め決められた基準以上に達しているユーザをその対象の一次ファンとして抽出する。定量フィルタリング部１１３は、抽出した一次ユーザを識別する一次ファン識別情報を一次ファン記憶部１０６に記憶させる。これにより、一次ファン記憶部１０６には、一次ファン識別情報が記憶される。また、定量フィルタリング部１１３は、排除後投稿記事を一次ファン記憶部１０６に記憶させる。
【００２９】
なお、定量フィルタリング部１１３は、特定の対象毎に予め決められた指定キーワードを含む投稿を予め決められた基準以上行うこと、フォロー数が予め決められた基準以上に達すること、及びフォロワー数が予め決められた基準以上に達していることという三つの条件全てを満たすユーザを抽出したが、これに限ったものではない。定量フィルタリング部１１３は、上記三つの条件のうち一つ以上の条件を満たすユーザを抽出してもよい。例えば、定量フィルタリング部１１３は、特定の対象毎に予め決められた指定キーワードを含む投稿を予め決められた基準以上行うユーザを抽出してもよい。
【００３０】
嗜好フィルタリング部１１４は、例えば、抽出した一次ファンの、その特定の対象に対する嗜好性を判定する。具体的には、例えば、嗜好フィルタリング部１１４は、一次ファン記憶部１０６に記憶された排除後投稿記事のうち、一次ファン識別情報で識別されるユーザが投稿した記事を読み出す。これにより、嗜好フィルタリング部１１４は、一次抽出したファンによる、予め決められた一定期間における特定の対象に関する投稿全てを読み出すことができる。そして、嗜好フィルタリング部１１４は、読み出した全ての記事について、特定の対象に対して好意的（ポジティブ）な投稿か、批判的（ネガティブ）な投稿かを判定する。歌手Ｙに対するポジティブな投稿は例えば、「歌手Ｙはかわいい」または「歌手Ｙのライブに行っている」である。歌手Ｙに対するネガティブな投稿は例えば、「歌手Ｙはブサイク」、または「歌手Ｙの顔きつい」である。これにより、嗜好フィルタリング部１１４は、一次ファンによる、予め決められた一定期間における特定の対象に関する投稿全てについて、特定の対象に対して好意的（ポジティブ）な投稿か、否定的（ネガティブ）な投稿かを判定することができる。この処理の詳細は後述する。
【００３１】
そして、嗜好フィルタリング部１１４は、判定した結果に基づいて、特定の対象に対してポジティブなユーザを最終的なファンとして抽出する。この処理の詳細は後述する。これにより、嗜好フィルタリング部１１４は、特定の対象に対してネガティブなユーザを排除することで、単なる冷やかし及び批判しかしないユーザをファンから排除することができる。嗜好フィルタリング部１１４は、抽出したファンのリストを示すファンリストを最終ファン記憶部１１５に記憶させる。これにより、最終的にファンとして抽出されたファンリストが最終ファン記憶部１１５に記憶される。
【００３２】
投稿抽出部１１６は、ファン抽出部１１０が抽出したファン毎に、そのファンが投稿した投稿記事とそのファンのプロフィール情報をサーバ装置５０に記憶されたソーシャルメディアデータから抽出する。具体的には、例えば投稿抽出部１１６は、最終ファン記憶部１１５に記憶されたファンリストに含まれるユーザ毎に、そのユーザのプロフィール情報とそのユーザが過去の予め決められた期間に投稿した投稿記事を抽出する。投稿抽出部１１６は、抽出したプロフィール情報と投稿記事を属性推定部１２０へ出力する。
【００３３】
第２辞書記憶部１１７は、地域マスタ、性別判定キーワードマスタ、年代判定キーワードマスタ、及び分類マスタが記憶されている。地域マスタには、地域特定可能なキーワードと地域名とが関連付けられている。例えば、「うどん県」というキーワードに対して「香川県」という地域名が関連付けられている。また、性別判定キーワードマスタには、性別が判定可能なキーワードと性別が関連付けられている。年代判定キーワードマスタには、年代が特定可能なキーワードと年代とが関連付けられている。例えば、「ＪＫ」というキーワードに対して「１０代」という年代が関連付けられている。ここで、ＪＫは、女子高校生の略である。分類マスタは、投稿のカテゴリを特定可能なキーワード（例えば、曲）とカテゴリ名（例えば、ミュージック）とが関連付けられている。
【００３４】
第２の辞書更新部１１８は、機械学習を用いて第２辞書記憶部１１７に記憶された情報を更新する。分類マスタにおけるジャンルは、情報処理システム１の利用者が直接登録する事が可能である。例えば、第２の辞書更新部１１８は、例えば、共起分析およびＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）分析を行って学習することで、登録されたジャンルに関する単語を追加または削除する。例えば、第２の辞書更新部１１８は、共起分析により「うどん」と「香川県」が共起される可能性が高い場合、「うどん」というキーワードに「香川県」というカテゴリを関連付ける。
【００３５】
属性推定部１２０は、投稿抽出部１１６が抽出した投稿記事に少なくとも基づいて、ファン抽出部１１０がファンとして抽出したユーザの属性を推定する。属性推定部１２０は、推定したファン属性を示すファン属性情報をファン属性記憶部１３０に記憶させる。これにより、ファン属性記憶部１３０には、特定の対象に対するファン全ての属性が記憶される。ここで、属性推定部１２０は、年代推定部１２１、性別推定部１２２、居住地域推定部１２３、趣味推定部１２４、及びファン度決定部１２５を備える。
年代推定部１２１は、ファンとして認定されたユーザのプロフィール情報を構文解析し、第２辞書記憶部１１７に記憶された年代判定キーワードマスタを参照して、そのユーザの年代を判定する。具体的には、例えば、年代推定部１２１は、そのプロフィール情報を単語に分解し、単語毎に、その単語が第２辞書記憶部１１７に記憶された年代判定キーワードマスタに登録されているか判定する。そして、その単語が年代判定キーワードマスタに登録されている場合、年代推定部１２１は、その単語に対応する年代を年代判定キーワードマスタから読み出すことで、そのファンの年代を取得する。また、年代推定部１２１は例えば、年代を判定できなかったファンについては、投稿記事について同様の処理を行い、そのファンの年代を判定する。
【００３６】
性別推定部１２２は、ファンとして認定されたユーザのプロフィール情報を構文解析し、第２辞書記憶部１１７に記憶された性別判定キーワードマスタを参照して、そのユーザの性別を判定する。具体的には、例えば、年代推定部１２１は、そのプロフィール情報を単語に分解し、単語毎に、その単語が第２辞書記憶部１１７に記憶された性別判定キーワードマスタに登録されているか判定する。そして、その単語が性別判定キーワードマスタに登録されている場合、年代推定部１２１は、その単語に対応する性別を性別判定キーワードマスタから読み出すことで、そのファンの性別を取得する。また、性別推定部１２２は例えば、性別を判定できなかったファンについては、投稿記事について同様の処理を行い、そのファンの性別を判定する。
【００３７】
居住地域推定部１２３は、ファンとして認定されたユーザのプロフィール情報を構文解析し、第２辞書記憶部１１７に記憶された地域マスタを参照して、そのファンの居住地域を判定する。具体的には、例えば、居住地域推定部１２３は、そのプロフィール情報を単語に分解し、単語毎に、その単語が第２辞書記憶部１１７に記憶された地域マスタに登録されているか判定する。そして、その単語が地域マスタに登録されている場合、居住地域推定部１２３は、その単語に対応する地域名（例えば、都道府県名、市町村名）を性別判定キーワードマスタから読み出すことで、そのユーザの性別を取得する。これにより、例えば、あるファンのプロフィール情報に「うどん県」が含まれる場合、居住地域推定部１２３は、そのファンの居住地域が「香川県」であると判定することができる。また、居住地域推定部１２３は例えば、居住地域を判定できなかったファンについては、投稿記事について同様の処理を行い、そのファンの居住地域を判定する。
なお、例えば、プロフィール情報に登録された地域と投稿記事から推定された居住地域が一致する場合のみ、その登録された地域をそのファンの居住地域としてもよい。これにより、居住地域の推定精度を向上させることができる。
【００３８】
趣味推定部１２４は、例えばファンと認定されたユーザの投稿記事を構文解析し、分類マスタを参照して、その投稿記事がどのカテゴリに属するかを判定することで、そのユーザの趣味を推定する。具体的には、例えば、趣味推定部１２４は、投稿記事毎にその投稿記事が属するカテゴリ（例えば、ミュージック）を判定し、あるカテゴリについての記事を予め決められた頻度（例えば、月に２回）以上、投稿している場合、そのユーザの趣味をそのカテゴリであると判定する。その際、例えば、趣味推定部１２４は、「ザックＪＡＰＡＮ」と予め決められた頻度以上投稿しているユーザの趣味を「サッカー」と判定してもよい。また例えば、趣味推定部１２４は、「サッカーをした」旨を予め決められた頻度以上投稿しているユーザの趣味を「サッカー」と判定してもよい。
【００３９】
なお、趣味推定部１２４は、例えばファンと認定されたユーザのプロフィール情報に登録されたキーワードと、第２辞書記憶部１１７に記憶された趣味とを照合し、一致した場合、キーワードをそのファンの趣味と推定してもよい。ここで、第２辞書記憶部１１７には、予め複数の趣味が記憶されているものとする。
また、趣味推定部１２４は、ファンと認定されたユーザの投稿から判定した趣味と、そのユーザのプロフィール情報から取得した趣味とが一致した場合のみ、その一致した趣味をそのユーザの趣味と判定してもよい。これにより、趣味の同定精度を向上させることができる。
【００４０】
なお、職種毎に投稿の特徴が異なることを利用して、属性推定部１２０は、投稿の特徴（例えば、投稿の時刻）からユーザの職業を判定してもよい。例えば、学生は夕方１６時〜１８時頃の投稿が多く、社会人は朝７時３０分〜９時、昼１２時〜１３時、夕方１８時〜２０時の投稿の割合が多く、主婦は昼１１時〜１２時、夜２１時〜２３時の投稿が多い傾向にある。よって、属性推定部１２０は、例えば、あるユーザによる夕方１６時〜１８時頃の投稿の割合が予め決められた基準以上の場合、そのユーザの職業を学生と判定してもよい。また属性推定部１２０は、例えば、あるユーザによる朝７時３０分〜９時、昼１２時〜１３時、及び夕方１８時〜２０時のいずれかの投稿の割合が予め決められた基準以上の場合、そのユーザの職業を社会人と判定してもよい。また属性推定部１２０は、例えば、あるユーザによる昼１１時〜１２時、または夜２１時〜２３時のいずれかの投稿の割合が予め決められた基準以上の場合、そのユーザの職業を主婦と判定してもよい。
【００４１】
また、属性推定部１２０は、性別推定部１２２が行う処理と同様の処理で、ファンと認定されたユーザのプロフィール情報から職業を推定してもよい。その場合、第２辞書記憶部１１７には例えば、職業を特定可能なキーワード（例えば、アパレル）と職業のジャンル（例えば、「アパレル・ファッション」）が関連付けられて記憶されている。また、属性推定部１２０は、性別推定部１２２が行う処理と同様の処理で、ファンと認定されたユーザの投稿記事から職業を推定してもよい。
【００４２】
ファン度決定部１２５は、特定の対象のファンと認定された投稿者が、その特定の対象についての投稿量、フォロワー数、ポジティブ発言数とに基づいて、その特定の対象に対する支持の度合いであるファン度を決定する。具体的には、例えば、ファン度決定部１２５は、ファン度をｗ１×（キーワードに対する投稿量）＋ｗ２×（フォロワー数）＋ｗ３×（ポジティブ発言数）で算出する。ここで、ｗ１、ｗ２及びｗ３は重み係数であり、ｗ１、ｗ２及びｗ３の関係はシステム管理者が任意に設定可能である。これにより、ファン度決定部１２５は、ファン度のレンジ毎に、ユーザの傾向を分析することができる。なお、ファン度のレンジ毎にユーザの傾向を分析する際に、ユーザ数を絞って分析してもよい。また、ネガティブ発言をするユーザをあえて抽出する場合、重み係数ｗ３を０に設定されてもよい。
【００４３】
なお、ファン度決定部１２５は例えば、特定の対象に対する投稿数に応じて、その対象のファン度を決定してもよい。具体的には、例えば、ファン度決定部１２５は、歌手Ｙに関する投稿数で歌手Ｙのファン度を判定してもよい。
なお、ファンを、例えば、ライブに参加した人（例えば、「ライブに参加した」旨の投稿をした人）、商品を広めてくれる人（例えば、「商品Ａすげー」と投稿した人）と定義してもよい。
【００４４】
情報提供部１３１は、ファン属性記憶部１３０から、端末装置２０から要求があった対象についてのファン属性情報をファン属性記憶部１３０から読み出す。そして、情報提供部１３１は、読み出したファン属性情報を、端末装置２０から受信した分析項目情報に応じて成形する。そして、情報提供部１３１は、例えば、成形後の情報を用いて、ＷＥＢページで表示する形態の情報を生成し、生成した情報を端末装置２０へ送信する。これにより、端末装置２０は、その情報に応じたＷＥＢページを表示することで、端末装置２０から要求があった対象のファンに関する情報（例えば、その対象が歌手Ｙである場合、歌手Ｙのファンの一覧、または予め決められた期間における歌手Ｙのファンの投稿記事のうちあるジャンルのカテゴリ別の投稿量）を表示することができる。
【００４５】
図３は、端末装置２０に表示される、ある歌手のファンの一覧の一例である。同図のテーブルＴ１において、順位、ユーザＩＤ、性別、年齢、フォロワー数、趣味、職業、居住地域、投稿数、一日あたりの投稿数及び投稿表示ボタンの組が示されている。ファン度の順位は、ファン度決定部１２５が決定したファン度による順位である。一例としてファン度が高いほど順位が高い。ユーザＩＤは、ユーザを識別する情報である。性別は、性別推定部１２２により推定された性別である。年齢は、年代推定部１２１により推定された年齢である。フォロワー数は、該当するユーザのフォロワー数である。趣味は、趣味推定部１２４により推定された趣味である。職業は、属性推定部１２０により推定された職業である。居住地は、居住地域推定部１２３により推定された居住地域である。投稿数は、予め決められた期間に投稿した全回数である。一日あたりの投稿数は、向かって左の欄の投稿数を一日あたりにした数である。投稿表示ボタンは、該当するユーザの各投稿記事を表示するためのボタンである。この投稿表示ボタンが押されることで、例えば、該当するユーザの各投稿記事の一覧が表示される。
【００４６】
図４は、端末装置２０に表示される、ある歌手のファンの投稿をジャンル内のカテゴリ別に集計した結果の一例である。ここで、ジャンルはエンターテインメント（以下、エンタメという）である。また、同図は予め決められた期間において、ある歌手についてファンと認定された複数ユーザが投稿した投稿をカテゴリ毎かつ性別毎に集計した結果である。同図のテーブルＴ２において、エンタメのカテゴリとして、「ミュージック」、「映画・ビデオ」、「芸能・テレビ」、「写真」、「絵画」、「手芸」、「占い」が示されている。例えば、「ミュージック」というカテゴリについて、予め決められた期間において、ある歌手のファンと認定された複数の男性ユーザが合計２１５回投稿をしているのに対し、ある歌手のファンと認定された複数の女性ユーザが合計７２回投稿をしている。同図のレーダチャートＧ１は、同図のテーブルＴ２をレーダチャートで表したものである。線Ｌ１は男性のレーダチャートで、線Ｌ２は女性のレーダチャートである。
【００４７】
＜嗜好フィルタリング部１１４による判定処理の詳細＞
続いて、ソーシャルメディアデータがＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のツイート（登録商標）の場合における嗜好フィルタリング部１１４による判定処理の一例について説明する。投稿記事中に辞書に該当しない単語が利用される場合があり、また投稿記事の文章が短いために上記の処理では嗜好性の判定を誤ることが多くなるという問題がある。また、投稿記事中にポジティブ、ネガティブの両方の単語が包含されると、投稿記事の嗜好性を判定できなくなるという問題がある。
【００４８】
そこで、これらの問題を回避するために、嗜好フィルタリング部１１４は、複数文章に分かれる投稿を便宜上一つの文章としてポジネガ判定を行う。更に、一人のユーザがポジティブと判定された文章とネガティブと判定された文章の両方を投稿していた場合、嗜好フィルタリング部１１４は、ポジティブと判定された数とネガティブと判定された数を比較し、比較した結果に応じてポジネガ判定を行う。
【００４９】
ここで、複数文章に分かれる投稿を便宜上一つの文章としてポジネガ判定を行う際の処理の詳細について説明する。嗜好フィルタリング部１１４は、下記四つの条件全てに当てはまった文章を時系列に並べて一つの文章として、ポジネガ判定を行う。四つの条件とは以下の（１）〜（４）である。
（１）ユーザが指定している特定の対象（例えば、キーワード、商品など）についての投稿であること
（２）一つの文章中で共起判定ができる関係の単語を含むこと
（３）ポジネガ判定が可能な投稿であること
（４）共起元が一致もしくは類似していること
【００５０】
ここで、（２）の「共起判定ができる関係の単語」とは、主語と述語が抽出できる事である。嗜好フィルタリング部１１４は、投稿記事の中で、主語と述語の関係にあるものを抽出し、主語が同一のものを抽出して文脈を把握する。そのため、文章に主語や述語が存在しないものは分析ができないので、（２）のように、共起判定ができる関係の単語の存在が必須となる。嗜好フィルタリング部１１４は、一つの文章を単語単位に分解し、どの単語がどの単語にかかっているかを単語の品詞によって判定することで、一つの文章中で共起判定ができる関係の単語を含むか否かを判定する。
【００５１】
嗜好フィルタリング部１１４は、（３）のポジネガ判定を、例えば、以下のようにして行う。嗜好フィルタリング部１１４は、投稿記事中の単語間の係り受けを判定し、修飾先に存在する単語が、ポジティブな意味かネガティブな意味かを判定する。
（４）の「共起元」は、主に主語を示す。嗜好フィルタリング部１１４は、係り受けを判定した場合、主語がどの単語であるか判定する。嗜好フィルタリング部１１４が、各投稿記事について判定した主語が同一もしくは類義語として登録されている単語である場合、（４）の「共起元が一致もしくは類似していること」という条件を満たすと判定する。
（１）及び（４）の条件から、嗜好フィルタリング部１１４は、投稿記事を特定の対象に対する記事だけに絞った後、投稿記事の主語も一致または類似している場合、それらの投稿記事を上記一つの文章として認識する。そして、嗜好フィルタリング部１１４は例えば、一つの文章として認識された投稿記事群のうちの最後の投稿記事がポジティブかネガティブかを主語単位に集計する。このように、ツイート（登録商標）のような短い文章を、特定の対象に対する記事について、主語が一致する投稿を一つの文章として、その一つの文章についてポジネガ判定を行うので、ポジネガ判定を厳密に行うことができる。
【００５２】
なお、ブログの投稿について嗜好性を判定する場合、嗜好フィルタリング部１１４は以下の処理により行ってもよい。嗜好フィルタリング部１１４は、例えば、単語とその単語がポジティブかネガティブかを示す嗜好性フラグが関連付けられている辞書を予め保持する。そして、嗜好フィルタリング部１１４は、特定の対象に対する嗜好性の判定（以下、ポジネガ判定ともいう）を行う。その際、嗜好フィルタリング部１１４は例えば、予め保持している辞書を利用し、辞書に登録された単語が投稿記事に包含されている場合、その単語に対応する嗜好性フラグからポジネガ判定を行う。その際、嗜好フィルタリング部１１４は例えば、嗜好性フラグがポジティブを示す場合、ポジティブと判定し、嗜好性フラグがネガティブを示す場合、ネガティブと判定する。
【００５３】
なお、嗜好フィルタリング部１１４は、上記の処理にて一定の話題について投稿されている内容をポジネガ判定し、ネガティブからポジティブ、ポジティブからネガティブに評価が変わった時点を抽出してもよい。ここで例えば、特定の品物を買う前にはポジティブであった品物が実際に物を買って使ったら期待はずれであった場合は、投稿内容もこれに付随してネガティブになる傾向がある。特に期待度が高ければ高いほど、期待外れであった場合、極端なネガティブな投稿をする特徴がある。嗜好フィルタリング部１１４は、ネガティブからポジティブ、またはポジティブからネガティブに評価が変わった時点をソーシャルメディアから抽出する事で、商品の販売開始前後やイベント開催の前後において、消費者の評判変化を把握する事ができ、販売促進手法が成功であったか否かを判定することができる。
【００５４】
＜第２の辞書更新部１１８の処理の詳細＞
第２の辞書更新部１１８は、カテゴリ分析をするために利用している辞書そのものを、機械学習する。具体的には、例えば、第２の辞書更新部１１８は、どのカテゴリにも属さない投稿記事から、ＴＦ−ＩＤＦ値が予め決められた閾値より大きい重要単語を抽出する。そして、第２の辞書更新部１１８は、その重要単語から共起元単語（例えば、当該単語が述語の場合、共起元単語は主語）を抽出する。そして、第２の辞書更新部１１８は、共起元単語が予め決められた規定値以上発生する場合、その共起元単語が属するカテゴリを登録する。
【００５５】
続いて、重要単語から共起元単語を抽出する処理の一例について説明する。ここで単語そのものはすべて、第２辞書記憶部１１７に記憶された辞書に登録されており、その辞書に品詞（使い方）も登録されている。その辞書と文章の構文を判定するための教師データ（単語の組み合わせの使われ方の頻度によって判定するためのデータ）を利用し、主語と述語となりうる組み合わせを抽出し、一番利用頻度の高い組み合わせを抽出する。ここで組み合わせは複数出てくる可能性があるため、第２の辞書更新部１１８は、組み合わせとして最も利用頻度の高いものを利用する。
【００５６】
カテゴリはそのままにしておくと、どんどん単語レベルに分かれてきてしまい、分析を煩雑にすることから、カテゴリ数を一定量に抑える必要がある。そこで、本実施形態の第２の辞書更新部１１８は、登録したカテゴリを、予め定めた一定期間を経過して利用されない場合は、辞書から削除する。これにより、カテゴリ数を一定量に抑えることができ、分析の煩雑さを軽減することができる。
【００５７】
また、第２の辞書更新部１１８は、削除対象のカテゴリに関連付けられている単語を他のカテゴリに再度関連付けなおす。その際、第２の辞書更新部１１８は、削除対象外のカテゴリに関連付けられる単語であれば、そのままカテゴリを書き換える。上記に当てはまらない場合、第２の辞書更新部１１８は、その単語に類義語があるかをチェックし、類義語がある場合は、類義語の属するカテゴリに登録する。上記のいずれにも関係しない場合、第２の辞書更新部１１８は、その単語を削除する。
【００５８】
続いて、上述したカテゴリを書き換える処理の具体例について説明する。前提として、第２辞書記憶部１１７には、カテゴリとそのカテゴリに関連付けられた単語が記憶されている。ここで、一つの単語は一つ以上のカテゴリに関連付けられている。第２の辞書更新部１１８は、第２辞書記憶部１１７を参照して、削除対象のカテゴリに関連付けられている単語が関連付けられた第２のカテゴリを探し出す。第２のカテゴリが存在した場合、第２の辞書更新部１１８は、その単語の優先カテゴリを第２のカテゴリに書き換える。
【００５９】
図５は、本実施形態における情報処理装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）まず投稿情報収集部１０７は、特定の対象に関連する用語を第1辞書記憶部１０４から読み出す。
（ステップＳ１０２）次に、投稿情報収集部１０７は、投稿記事を品詞に分解した後に、読み出した用語のうち少なくともいずれか一つと一致する投稿記事を抽出する。
（ステップＳ１０３）次に、信頼性フィルタリング部１１２は、投稿情報収集部１０７が抽出した投稿記事のうち、広告または宣伝を目的とする投稿、意味のない投稿及びＢＯＴによる投稿を排除する。
【００６０】
（ステップＳ１０４）次に、定量フィルタリング部１１３は、信頼性フィルタリング部１１２が排除して得た排除後投稿記事を用いて、特定の対象毎に予め決められた指定キーワードを含む投稿を予め決められた一定量以上行い、フォロー数が予め決められた一定量以上に達し、かつフォロワー数が予め決められた一定量以上に達しているユーザをその対象の一次ファンとして抽出する。
（ステップＳ１０５）次に、嗜好フィルタリング部１１４は、定量フィルタリング部１１３が抽出した一次ファンのその特定の対象に対する嗜好性を判定することで、一次ファンから最終的なファンを抽出する。
【００６１】
（ステップＳ１０６）次に、投稿抽出部１１６は、嗜好フィルタリング部１１４が抽出した最終的なファンが投稿した投稿記事と、その最終的なファンのプロフィール情報を抽出する。
（ステップＳ１０７）次に、属性推定部１２０は、最終的なファンの投稿と最終的なファンのプロフィール情報から最終的なファンの属性を抽出する。
（ステップＳ１０８）次に、情報提供部１３１は、最終的なファンの情報を端末装置２０へ提供する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。
【００６２】
図６は、図５のステップＳ１０５における嗜好フィルタリング部１１４による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ２０１）まず、嗜好フィルタリング部１１４は、利用者が指定している特定の対象（例えば、キーワードや商品など）についての投稿であり、かつ一つの文章中で共起判定ができる関係にある二つの単語を含み、かつポジティブかネガティブかの判定が可能な投稿であり、投稿内容の主語が一致もしくは類似している文章を抽出する。
【００６３】
（ステップＳ２０２）次に、嗜好フィルタリング部１１４は、抽出した文書を時系列に並べて一つの文章とする。
（ステップＳ２０３）次に、嗜好フィルタリング部１１４は、同じ内容の文章として認識された最後の投稿の述語がポジティブとネガティブ両方に該当する単語でないか否か判定する。同じ内容の文章として認識された最後の投稿の述語がポジティブとネガティブ両方に該当する単語でない場合（ＹＥＳ）、嗜好フィルタリング部１１４はステップＳ２０４の処理に進む。一方、同じ内容の文章として認識された最後の投稿の述語がポジティブとネガティブ両方に該当する単語である場合（ＮＯ）、嗜好フィルタリング部１１４はステップＳ２０５の処理に進む。
【００６４】
（ステップＳ２０４）嗜好フィルタリング部１１４は、同じ内容の文章として認識された最後の投稿の述語がポジティブかネガティブかを判定する。
（ステップＳ２０５）嗜好フィルタリング部１１４は、当該一つの文章において、ポジティブに該当する単語の登場数とネガティブに該当する登場数を比較し、ポジティブかネガティブかを判定する。具体的には、例えば嗜好フィルタリング部１１４は、ポジティブに該当する単語の登場数がネガティブに該当する登場数以上の場合、ポジティブと判定し、ポジティブリストにその文章を加える。一方、嗜好フィルタリング部１１４は例えば、ポジティブに該当する単語の登場数がネガティブに該当する登場数より少ない場合、ネガティブと判定し、ネガティブリストにその文章を加える。
【００６５】
（ステップＳ２０６）次に、嗜好フィルタリング部１１４は、予め決められた期間に当該ユーザが投稿した全ての文章について判定したか否か判定する。予め決められた期間に当該ユーザが投稿した全ての文章について判定した場合（ＹＥＳ）、嗜好フィルタリング部１１４は、ステップＳ２０７の処理に進む。一方、予め決められた期間に当該ユーザが投稿した全ての文章について判定していない場合（ＮＯ）、嗜好フィルタリング部１１４は、ステップＳ２０１の処理に戻り次の文章について処理を行う。
【００６６】
（ステップＳ２０７）次に、嗜好フィルタリング部１１４は、予め決められた期間における当該ユーザの投稿記事について、ポジティブと判定した文章の数がネガティブと判定した文章の数より多いか否か判定する。例えばポジティブと判定した文章の数がネガティブと判定した文章の数より多い場合（ＹＥＳ）、嗜好フィルタリング部１１４はステップＳ２０８の処理に進む。一方、ポジティブと判定した文章の数がネガティブと判定した文章の数以下の場合（ＮＯ）、嗜好フィルタリング部１１４はステップＳ２０９の処理に進む。
【００６７】
（ステップＳ２０８）嗜好フィルタリング部１１４はファンリストに当該ユーザを加える。
（ステップＳ２０９）次に、嗜好フィルタリング部１１４は、全てのユーザについて判定したか否か判定する。全てのユーザについて判定していない場合（ＮＯ）、嗜好フィルタリング部１１４は、ステップＳ２０１の処理に戻り次のユーザについて処理を行う。一方、全てのユーザについて判定した場合（ＹＥＳ）、嗜好フィルタリング部１１４はその処理を終了する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。
【００６８】
以上、本実施形態における情報処理装置１０のファン抽出部１１０は、予め決められた期間におけるソーシャルメディアへのその特定の対象に関するユーザの投稿量、投稿を共有している他のユーザ数、及び上記ユーザの投稿記事の文章構造にも基づいて、ファンの候補である一次ユーザを抽出する。具体的には、例えばファン抽出部１１０は特定の対象に関するユーザの投稿量が予め決められた基準よりも多いユーザを一次ファンの条件とすることで、特定の対象について熱心に支持するユーザを抽出することができる。また、ファン抽出部１１０は投稿を共有している他のユーザ数の一例としてフォロー数が予め決められた基準以上であることを一次ファンの条件とすることで、そのソーシャルメディアで熱心に活動しているユーザを一次ファンとして抽出することができる。また、ファン抽出部１１０は投稿を共有している他のユーザ数の一例としてフォロワー数が予め決められた基準以上であることを一次ファンの条件とすることで、そのソーシャルメディアで発言に影響力があるユーザを一次ファンとして抽出することができる。また、ユーザの投稿記事の文章構造に基づいて投稿記事を絞ることで、ユーザの投稿記事の文章構造から広告または宣伝を目的とする投稿及び意味のない投稿を排除することができる。
【００６９】
また、ファン抽出部１１０は、その対象に関する投稿のうちその対象に対して好意的な投稿を抽出し、抽出した好意的な投稿に基づいて、一次ファンから最終的なファンを抽出する。具体的には、例えば嗜好フィルタリング部１１４は、予め決められた期間における、ある一次ファンの投稿記事について、ポジティブと判定した文章の数がネガティブと判定した文章の数より多いか否か判定し、判定した結果、例えばポジティブと判定した文章の数がネガティブと判定した文章の数より多い場合、その一次ファンを最終的なファンとして抽出する。これにより、その対象について批判的な投稿をするユーザを排除して、好意的な投稿をするユーザを最終的にその対象のファンとして抽出することができる。そして、この抽出された最終的なファンの属性を分析することで、分析した結果をマーケティングへ活用することができる。例えば、ある特定の対象のファンが１０代のユーザが多い場合に、その対象に関連する商品及びサービスを１０代に向けて開発することで、その商品及びサービスの販売を促進することができる。このように本実施形態における情報処理装置１０は、ソーシャルメディアから特定の対象のファンを抽出することで、ソーシャルメディアデータのマーケティングへの活用性を向上させることができる。
【００７０】
また本実施形態における情報処理装置１０の投稿抽出部１１６は、ファン抽出部が抽出したファンが投稿した投稿記事を抽出する。そして、属性推定部１２０は投稿抽出部１１６が抽出した投稿記事に少なくとも基づいて、ファン抽出部１１０がファンとして抽出したユーザの属性を推定する。これにより、ファンの属性を取得することで、ファンがどのような特徴を有しているかを把握することができるので、そのファンが求める商品またはサービスを開発することが容易になる。また、例えばある特定の対象のファンに１０代のユーザが多い場合に、属性推定部１２０がその特定の対象のファンの趣味を推定することで、１０代が興味関心を持っている対象を把握することができるので、１０代が求める商品またはサービスを開発することが容易になる。
【００７１】
また本実施形態における情報処理装置１０の第２の辞書更新部１１８は、第２辞書記憶部１１７に記憶された、単語と属性との関連付けを機械学習を用いて更新する。そして、属性推定部１２０は、第２の辞書更新部１１８が更新した関連付けを参照して、その特定の対象のファンが投稿した投稿記事またはそのファンのプロフィール情報からそのファンの属性を推定する。このように、機械学習を用いて単語と属性との関連付けを更新することで、世の中の新しい言葉に対応して関連付けが新しくなるので、人の手間をかけずに属性の推定精度を保つことができる。
【００７２】
なお、情報処理装置１０は、ファンと認定されたユーザ間のつながりを抽出し、抽出したつながりに基づいて他のユーザに対して影響力のあるユーザであるオピニオンリーダを抽出するオピニオンリーダ抽出部を備えていてもよい。具体的には、例えば、オピニオンリーダ抽出部ファンと認定されたユーザのうち自分のフォロワーになっているユーザの数が、予め決められた基準よりも多いユーザをオピニオンリーダとして抽出してもよい。
また、例えばオピニオンリーダ抽出部は、予め決められた基準よりもリツイートされやすいユーザを、オピニオンリーダとして抽出してもよい。ここで、リツイートとは、元々の投稿（投稿）をそのままの形でフォロワーに送ることである。例えば、オピニオンリーダ抽出部は、リツイートされる投稿の割合が予め決められた基準より高いユーザをオピニオンリーダとして抽出してもよい。これにより、属性推定部１２０は、オピニオンリーダの属性を抽出することができ、このオピニオンリーダの属性を利用してオピニオンリーダに訴求力がある商品を開発することで商品の販売を促進することができる。なお、オピニオンリーダ抽出部は、抽出されたオピニオンリーダから有名人から除外してもよい。これにより、有名人以外のオピニオンリーダを特定することができる。
【００７３】
また、複数の装置を備える情報処理システムが、本実施形態の情報処理装置１０の各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。例えば、その情報処理システムが第１のサーバ装置と第２のサーバ装置と第３のサーバ装置とを備え、それぞれのサーバ装置が以下のような構成であってもよい。第１のサーバ装置は例えば、受信部１０１、分析項目設定部１０２、動作項目記憶部１０３、第１辞書記憶部１０４、第１の辞書更新部１０５及び投稿情報収集部１０７を備える。その場合、第２のサーバ装置は例えば、一次ファン記憶部１０６、信頼性フィルタリング部１１２、定量フィルタリング部１１３、嗜好フィルタリング部１１４、最終ファン記憶部１１５、投稿抽出部１１６、第２辞書記憶部１１７、第２の辞書更新部１１８、属性推定部１２０及びファン属性記憶部１３０を備える。またその場合、第３のサーバ装置は例えば、情報提供部１３１を備える。なお、この例に限らず、複数のサーバ装置がファン抽出部１１０の機能を実現してもよい。
また、本実施形態の情報処理装置１０の各処理を実行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、当該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、情報処理装置１０に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【００７４】
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、ＣＤ−ＲＯＭ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。
【００７５】
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。
【００７６】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではない。各実施形態における各構成及びそれらの組み合わせ等は一例であり、本発明の趣旨から逸脱しない範囲内で、構成の付加、省略、置換、およびその他の変更が可能である。また、本発明は実施形態によって限定されることはなく、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【符号の説明】
【００７７】
１  情報処理システム
１０  情報処理装置
２０  端末装置
３０、４０  通信回路網
５０  サーバ装置
１０１  受信部
１０２  分析項目設定部
１０３  動作項目記憶部
１０４  第１辞書記憶部
１０５  第１の辞書更新部
１０６  一次ファン記憶部
１０７  投稿情報収集部
１１０  ファン抽出部
１１２  信頼性フィルタリング部
１１３  定量フィルタリング部
１１４  嗜好フィルタリング部
１１５  最終ファン記憶部
１１６  投稿抽出部
１１７  第２辞書記憶部
１１８  第２の辞書更新部
１２０  属性推定部
１２１  年代推定部
１３０  ファン属性記憶部
１３１  情報提供部
【図１】
0005581408.tif 000002
【図２】
0005581408.tif 000003
【図３】
0005581408.tif 000004
【図４】
0005581408.tif 000005
【図５】
0005581408.tif 000006
【図６】
0005581408.tif 000007