(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置であって、
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段と、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する時系列リスト作成手段と、
前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する反映度算出手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記反映度算出手段で算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する影響度算出手段と、
を備えることを特徴とする影響度算出装置。
【請求項２】
前記影響度算出手段で算出された各書き込み情報の影響度に基づいて、前記各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の影響度算出装置。
【請求項３】
前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、前記所定時間帯毎の再発信数を、前記所定時間帯毎の再発信数の和で割ることによって、反映度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の影響度算出装置。
【請求項４】
前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の影響度算出装置。
【請求項５】
前記時系列リスト作成手段は、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報、および前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成するリスト作成手段と、を備え、
前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における各伝搬段階の再発信状況を示す反映度を算出し、
前記影響度算出手段は、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記反映度算出手段で算出された、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から影響度を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の影響度算出装置。
【請求項６】
前記影響度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のｎ段階における影響度をＩｎ、前記一経路のｎ段階のユーザの拡散率をＸｎ、前記一経路のｎ段階のユーザのリンク数をＦｎ、前記一経路のｎ段階の反映度のうち、前記ｎ段階のユーザが書き込み情報を発信した発信時刻を含む前記所定時間帯の反映度をＲＴｎとしたとき、前記一経路のｎ段階における影響度Ｉｎは、数１の式を用いて求められることを特徴とする請求項５に記載の影響度算出装置。
【数１】
0005525470.tif 000008
【請求項７】
前記拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の影響度算出装置。
【請求項８】
前記情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の影響度算出装置。
【請求項９】
ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出方法であって、
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップと、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第４のステップと、
前記第４のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第５のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第５のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第３のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する第６のステップと、
を含むことを特徴とする影響度算出方法。
【請求項１０】
ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップと、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第４のステップと、
前記第４のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第５のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第５のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第３のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する第６のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置、影響度算出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テレビＣＭ等の広告に替わるマーケティング手法として、インフルエンサーを活用して商品情報を発信、および消費者の間にクチコミを促すインフルエンサー・マーケティングが注目されている。ここで、インフルエンサーとは、人々の消費行動に影響を与えるユーザを指し、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、口コミサイト、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のソーシャル・メディアにおいては、他のユーザに対して強い影響力を持つ人がインフルエンサーに該当する。
【０００３】
インフルエンサー・マーケティングにおいて、複数のユーザの中から、最適なインフルエンサーを抽出することが重要である。そこで、インフルエンサーの抽出方法として、共通の関心を共有するコミュニティのユーザの中から、ユーザ間のリンク関係と予め登録されているユーザ情報に基づいて、インフルエンサーを抽出する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１０−５１５１６０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されている方法では、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報が、どの程度拡散されているか、また、どの程度の時間で伝搬されているかを考慮していないため、ソーシャル・メディアへの書き込み情報の影響度を算出することはできないという問題点があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを分析することにより、書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置、影響度算出方法、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】
【０００７】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
【０００８】
（１）  本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段（例えば、図１の情報取得部１１０）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段（例えば、図１のユーザ情報取得部１２０）と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段（例えば、図１の拡散率算出部１３０）と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する時系列リスト作成手段（例えば、図１の時系列リスト作成部１４０）と、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する反映度算出手段（例えば、図１の反映度算出部１５０）と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記反映度算出手段で算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する影響度算出手段（例えば、図１の影響度算出部１６０）と、を備えることを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【０００９】
この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。ユーザ情報取得手段は、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。拡散率算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。時系列リスト作成手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。反映度算出手段は、時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。影響度算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、反映度算出手段で算出された反映度、書き込み情報を発信したユーザについて、拡散率算出手段で算出された拡散率、および書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する。したがって、書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されるかを示す時系列リストを作成し、時系列リストから算出された反映度と書き込み情報の拡散率とから、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。
【００１０】
（２）  本発明は、（１）の影響度算出装置について、前記影響度算出手段で算出された各書き込み情報の影響度に基づいて、前記各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段を備えることを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００１１】
この発明によれば、抽出手段は、影響度算出手段で算出された各書き込み情報の影響度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の影響度からユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【００１２】
（３）  本発明は、（１）または（２）の影響度算出装置について、前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、前記所定時間帯毎の再発信数を、前記所定時間帯毎の再発信数の和で割ることによって、反映度を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００１３】
この発明によれば、反映度算出手段は、時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯毎の再発信数を、所定時間帯毎の再発信数の和で割ることによって、反映度を算出する。したがって、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを用いて、所定時間帯における書き込み情報の再発信度合として、反映度を算出することができる。
【００１４】
（４）  本発明は、（１）から（３）の影響度算出装置について、前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００１５】
この発明によれば、拡散率算出手段は、各ユーザについて、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出する。したがって、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を用いて、各ユーザの書き込み情報が他のユーザにより再発信される確率である拡散率を算出することができる。
【００１６】
（５）  本発明は、（１）から（４）の影響度算出装置について、前記時系列リスト作成手段は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段（例えば、図１の伝搬経路解析部１４１）と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報、および前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成するリスト作成手段（例えば、図１のリスト作成部１４２）と、を備え、前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における各伝搬段階の再発信状況を示す反映度を算出し、前記影響度算出手段は、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記反映度算出手段で算出された、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から影響度を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００１７】
この発明によれば、伝搬経路解析手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する。リスト作成手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報、および伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。反映度算出手段は、時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における各伝搬段階の再発信状況を示す反映度を算出する。影響度算出手段は、伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、反映度算出手段で算出された、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、拡散率算出手段で算出された拡散率、およびユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から影響度を算出する。したがって、書き込み情報が伝搬する段階的な経路である伝搬経路を解析することにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬することを加味して書き込み情報の影響度を算出することができる。
【００１８】
（６）  本発明は、（５）の影響度算出装置について、前記影響度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のｎ段階における影響度をＩｎ、前記一経路のｎ段階のユーザの拡散率をＸｎ、前記一経路のｎ段階のユーザのリンク数をＦｎ、前記一経路のｎ段階の反映度のうち、前記ｎ段階のユーザが書き込み情報を発信した発信時刻を含む前記所定時間帯の反映度をＲＴｎとしたとき、前記一経路のｎ段階における影響度Ｉｎは、数１の式を用いて求められることを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００１９】
この発明によれば、一経路のｎ段階における影響度Ｉｎは、一経路のｎ段階のユーザの拡散率Ｘｎ、一経路のｎ段階のユーザのリンク数Ｆｎ、一経路のｎ段階の反映度のうち、ｎ段階のユーザが書き込み情報を発信した発信時刻を含む所定時間帯の反映度ＲＴｎを用いて求められる。したがって、伝搬のｎ段階における書き込み情報の影響度Ｉｎを算出することができる。
【００２０】
（７）  本発明は、（１）から（６）の影響度算出装置について、前記拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００２１】
この発明によれば、拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率を算出する。したがって、所定期間における書き込み情報の影響度を算出することができる。
【００２２】
（８）  本発明は、（１）から（７）の影響度算出装置について、情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とする影響度算出装置を提案している。
【００２３】
この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得する。したがって、所定の条件に合致する書き込み情報の影響度を算出することができる。
【００２４】
（９）  本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出方法であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４）と、前記第４のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ５）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第５のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第３のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する（例えば、図３のステップＳ６、Ｓ７）と、を含むことを特徴とする影響度算出方法を提案している。
【００２５】
この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第２のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第３のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第４のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。次に、第５のステップにおいて、第４のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。次に、第６のステップにおいて、次に、第６のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、第５のステップで算出された反映度、書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第２のステップで取得されたリンク数、および書き込み情報を発信したユーザについて、第３のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する。したがって、書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されるかを示す時系列リストを作成し、時系列リストから算出された反映度と書き込み情報の拡散率とから、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。
【００２６】
（１０）  本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４）と、前記第４のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ５）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第５のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第３のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する（例えば、図３のステップＳ６、Ｓ７）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００２７】
この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第２のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第３のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第４のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。次に、第５のステップにおいて、第４のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。次に、第６のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、第５のステップで算出された反映度、書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第２のステップで取得されたリンク数、および書き込み情報を発信したユーザについて、第３のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する。したがって、書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されるかを示す時系列リストを作成し、時系列リストから算出された反映度と書き込み情報の拡散率とから、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを分析することにより、書き込み情報の影響度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施形態に係る影響度算出装置の構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る伝搬経路解析部により解析された伝搬経路および作成される伝搬経路情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る時系列リストの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る影響度算出処理のフローチャートである。
【図５】影響度解析事例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含むさまざまなバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００３１】
＜影響度算出装置の構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る影響度算出装置１００の構成図である。本実施形態に係る影響度算出装置１００は、ソーシャル・メディア１０にユーザが発信した書き込み情報の影響度を算出する装置である。ここで、ソーシャル・メディアとは、例えば、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、口コミサイト、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等である。影響度算出装置１００は、図１に示すように、情報取得部１１０、ユーザ情報取得部１２０、拡散率算出部１３０、時系列リスト作成部１４０、反映度算出部１５０、および影響度算出部１６０を備える。
【００３２】
情報取得部１１０は、ソーシャル・メディア１０からユーザ間の再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。ここで、再発信関係とは、書き込み情報を発信したユーザと、その書き込み情報を再発信したユーザとの繋がり、および書き込み情報と、その書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報との繋がりであって、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒのリツイートで繋がっているユーザおよびツイートである。また、再発信とは、あるユーザにより発信された書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報を発信することを意味する。
【００３３】
再発信関係情報は、あるユーザにより発信された書き込み情報が他のユーザにより再発信された際に、書き込み情報に付加される情報であって、例えば、再発信の書き込み情報の情報ＩＤ、書き込み情報を再発信したユーザのユーザＩＤ、再発信の基となった書き込み情報の情報ＩＤ、および再発信の基となった書き込み情報を発信したユーザのユーザＩＤを含み、本実施形態において、再発信関係情報にはこれらの情報が含まれるとして説明する。また、発信時間情報とは、再発信の基となった書き込み情報が発信された時刻から書き込み情報が再発信されるまでの経過時間である。なお、発信時間情報として、書き込み情報が再発信された時刻、および再発信の基となった書き込み情報が発信された時刻とを含み、再発信の基となった書き込み情報が発信された時刻から書き込み情報が再発信されるまでの経過時間を必要な際に都度算出してもよい。
【００３４】
情報取得部１１０は、ソーシャル・メディア１０から書き込み情報を取得する際に、書き込み情報が発信された期間や書き込み情報の内容に含まれるキーワードを条件にソーシャル・メディア１０の書き込み情報を検索し、検索された書き込み情報を取得してもよい。それにより、所定の期間におけるインフルエンサーや、所定のキーワードについてのインフルエンサーを抽出することができる。
【００３５】
ユーザ情報取得部１２０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、各ユーザとリンク関係にあるユーザの数（以下、リンク数という）を取得する。リンク関係にあるユーザとは、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒにおいては、フォロワーとなっているユーザである。なお、情報取得部１１０で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのユーザＩＤに基づいて、情報取得部１１０で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのリンク数のみを取得してもよい。
【００３６】
拡散率算出部１３０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ユーザ毎に、発信した書き込み情報の数（発信数）、および発信した書き込み情報のうち他のユーザにより再発信された書き込み情報の数（再発信数）を算出する。次に、拡散率算出部１３０は、拡散率Ｘを以下の（１）式を用いて算出する。なお、拡散率Ｘは、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である。なお、拡散率算出部１３０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報のうち所定期間内の書き込み情報から拡散率Ｘを求めてもよい。それにより、所定期間内の拡散率の精度を上げることができる。
【００３７】
【数１】
0005525470.tif 000002
【００３８】
時系列リスト作成部１４０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。時系列リスト作成部１４０は、伝搬経路解析部１４１、およびリスト作成部１４２を備える。
【００３９】
伝搬経路解析部１４１は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、各書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析する。なお、書き込み情報はユーザからユーザへと伝搬するので、伝播経路はユーザ間の繋がりにより段階的に構成される。次に、伝搬経路解析部１４１は、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。図２に示す具体例を用いて、伝搬経路の解析および伝搬経路から作成される伝搬経路情報について説明する。
【００４０】
図２（ａ）には、情報取得部１１０で取得した再発信関係情報を示す。なお、説明の便宜上、ユーザＩＤの欄にはユーザ名を示す。まず、伝搬経路解析部１４１は、再発信により繋がっている書き込み情報群、すなわち、内容が共通する書き込み情報群を判断する。図２（ａ）に示した再発信関係情報からは、情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ１０，ｉｎｆｏ１００，Ｉｎｆｏ１１０，Ｉｎｆｏ１２０、および情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ２０，ｉｎｆｏ２００，Ｉｎｆｏ２１０の２つのグループが判断される。
【００４１】
次に、伝搬経路解析部１４１は、各書き込み情報群について、再発信で繋がっているユーザの関係に基づいて伝搬経路を解析する。情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ１０，ｉｎｆｏ１００，Ｉｎｆｏ１１０，Ｉｎｆｏ１２０を含む書き込み情報群については、ユーザＡが発信した情報をユーザＢが再発信し、ユーザＢが発信した情報をユーザＣおよびユーザＤが再発信していることから、ユーザＡが発信した書き込み情報ｉｎｆｏ１０の内容が伝搬する伝搬経路は、図２（ｂ）（１）に示すような経路であると、伝搬経路解析部１４１により解析される。同様に、情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ２０，ｉｎｆｏ２００，Ｉｎｆｏ２１０の書き込み情報群については、ユーザＥが発信した書き込み情報ｉｎｆｏ２０の内容が伝搬する伝搬経路は、図２（ｂ）（２）に示すような経路であると、伝搬経路解析部１４１により解析される。
【００４２】
図２（ｃ）に、伝搬経路情報の一例を示す。図２（ｃ）に示す伝搬経路情報は、図２（ｂ）（１）の伝搬経路に基づいて作成された伝搬経路情報である。図２（ｃ）に示すように、ユーザＡとユーザＢとが対応付けられ、ユーザＢとユーザＣおよびユーザＤとが対応付けられて記憶される。なお、伝搬経路情報は、内容が共通する書き込み情報群毎に作成される。
【００４３】
リスト作成部１４２は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報、および伝搬経路解析部１４１で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。具体的には、伝搬経路の各段階について、書き込み情報を所定時間毎に統計処理し、伝搬経路の各段階について所定時間帯毎の再発信数を算出し、時系列リストを作成する。
【００４４】
ここで、所定時間帯とは、書き込み情報が発信されてからの経過時間を、所定の時間長により区切った時間帯であって、例えば、所定の時間長を１時間とすると、書き込み情報が発信されてから１時間経過後までの時間帯、書き込み情報が発信されてから１時間経過後から２時間経過後までの時間帯というように時間帯が決まる。なお、書き込み情報が発信されてから何時間後まで再発信数からなる時系列リストを作成するかは、任意に設定することができる。
【００４５】
図３は、本発明の実施形態に係る時系列リストの一例を示す図である。図３に示す時系列リストから、伝搬経路の１段階目においては、書き込み情報が最初に発信されてから１時間経過するまでがもっとも再発信される時間帯であることがわかる。このように、時系列リストにより、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報がもっとも影響力を持つ時間帯（発信されてからの経過時間帯）を把握することができる。また、伝搬経路の段階毎に、時間帯について平均を求めることにより、各段階における拡散時間を把握することもできる。
【００４６】
反映度算出部１５０は、時系列リスト作成部１４０で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。具体的には、反映度算出部１５０は、時系列リストに基づいて、各時間帯の再発信数の和をとることにより、全再発信数を算出する。次に、反映度算出部１５０は、反映度ＲＴを以下の（２）式を用いて算出する。なお、反映度は、書き込み情報が伝搬される時間の分布率であって、所定時間帯における書き込み情報の再発信度合を示す。
【００４７】
【数２】
0005525470.tif 000003
【００４８】
影響度算出部１６０は、反映度算出部１５０で算出された、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度と、再発信関係情報からわかる書き込み情報を再発信したユーザについて、拡散率算出部１３０で算出された拡散率、およびユーザ情報取得部１２０で取得されたリンク数と、に基づいて、各書き込み情報の影響度Ｉを算出する。これにより、書き込み情報が他のユーザに伝搬したことを加味して、影響度を算出することができる。
【００４９】
ここで、影響度Ｉとは、書き込み情報がソーシャル・メディア１０に及ぼす影響の度合いである。本実施形態においては、時系列リストから算出された反映度、書き込み情報の拡散率、およびユーザのリンク数から、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。
【００５０】
伝搬経路解析部１４１で伝搬経路が解析された場合には、影響度算出部１６０は、伝搬経路解析部１４１で解析された伝搬経路に基づいて、反映度算出部１５０で算出された、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、拡散率算出部１３０で算出された拡散率、ユーザ情報取得部１２０で取得されたリンク数から各書き込み情報の影響度Ｉを算出する。これにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬したことを加味して、影響度を算出することができる。また、各段階の影響度を算出することにより、ユーザ間の繋がりの深さを見ることができる。
【００５１】
具体的には、まず、影響度算出部１６０は、伝搬経路のうち一経路のｎ段階における影響度Ｉｎを以下の（３）式を用いて算出する。（３）式に示すように、影響度Ｉｎ（ｎは２以上の場合）は、書き込み情報が発信された時間帯の反映度ＲＴを重み付けした、ユーザのリンク数Ｆに、書き込み情報の拡散率Ｘをかけることにより算出される。
【００５２】
【数３】
0005525470.tif 000004
【００５３】
次に、影響度算出部１６０は、上述した（３）を用いて算出された、伝播経路の各経路に対する書き込み情報の影響度を集計することにより、書き込み情報の影響度を算出する。
【００５４】
＜影響度算出処理＞
図４は、本発明の実施形態に係る影響度算出処理のフローチャートである。
【００５５】
まず、ステップＳ１において、情報取得部１１０は、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を、ソーシャル・メディア１０から取得する。
【００５６】
次に、ステップＳ２において、ユーザ情報取得部１２０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、リンク数Ｆを取得する。
【００５７】
次に、ステップＳ３において、拡散率算出部１３０は、ステップＳ１で取得した書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率Ｘを算出する。
【００５８】
次に、ステップＳ４において、時系列リスト作成部１４０は、ステップＳ１で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。
【００５９】
次に、ステップＳ５において、反映度算出部１５０は、ステップＳ４で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯毎の反映度ＲＴを算出する。
【００６０】
次に、ステップＳ６において、影響度算出部１６０は、ステップＳ５で算出された反映度のうち、ステップＳ１で取得された書き込み情報に含まれる発信時刻が含まれる時間帯の反映度ＲＴと、ステップＳ１で取得した再発信関係情報からわかる書き込み情報を再発信したユーザについて、ステップＳ２で取得されたリンク数Ｆ、およびステップＳ３で算出された拡散率Ｘと、に基づいて、書き込み情報毎に影響度を算出する。
【００６１】
次に、ステップＳ７において、影響度算出部１６０は、ステップＳ１で取得した全ての書き込み情報の影響度Ｉを算出したか否かを判断する。全ての書き込み情報の影響度Ｉを算出した（ＹＥＳ）場合には、処理を終了し、全ての書き込み情報の影響度Ｉを算出していない（ＮＯ）場合には、ステップＳ６へ処理を戻す。
【００６２】
以上説明したように、本実施形態によれば、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを分析することにより、書き込み情報の影響度を算出することができる。また、時系列リストから、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報がもっとも影響力を持つ発信されてからの経過時間帯や書き込み情報の拡散時間を把握することができる。
【００６３】
＜影響度解析事例＞
上述した影響度算出装置１００により書き込み情報の影響力を算出した場合の一例を、図５を用いて説明する。なお、本事例において、図３に示した時系列リストを用いる。図５（ａ）には、ユーザＨが発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）について、伝搬経路解析部１４１で解析された伝搬経路を示す。なお、各ユーザの上部には、各ユーザが書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）を元の書き込み情報が発信されてから再掲するまでに経過した時間帯を示す。また、図５（ｂ）には、図５（ａ）に示す伝搬経路に含まれる各ユーザの情報を示す。
【００６４】
図５（ａ）に示すように、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）は、伝搬経路の第１段階では、「ユーザＩ」、「ユーザＪ」、および「ユーザＫ」に、第２段階では、「ユーザＬ」、「ユーザＭ」、「ユーザＮ」、および「ユーザＯ」に、よって再発信されて、伝搬される。
【００６５】
本実施形態に係る影響度算出装置１００を用いて、図５における「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の影響度を算出する場合について説明する。
【００６６】
まず、上述した（１）式に図５（ｂ）に示す値を代入し、各ユーザの拡散率Ｘを算出する。拡散率Ｘの計算式および計算結果を以下の（４）式に示す。
【００６７】
【数４】
0005525470.tif 000005
【００６８】
次に、図５（ａ）に示す各ユーザが書き込み情報を再発信した時間帯の反映度ＲＴを、図３の示した時系列リストに示す値を上述した（２）式に代入して算出する。なお。ｎ段階目のｍ時間帯の反映度をＲＴｎ−ｍと表記する
【数５】
0005525470.tif 000006
【００６９】
影響度は、上述した（４）式により算出した各ユーザの拡散率Ｘ、上述した（５）式により算出した反映度ＲＴ、および図５（ｂ）に示すリンク数の値を、上述した（３）式に代入し、書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の影響度Ｉを算出する。
【００７０】
【数６】
0005525470.tif 000007
【００７１】
このようにして、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の影響度Ｉを算出することができる。
【００７２】
なお、影響度算出装置１００の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを機器に読み込ませ、実行することによって本発明の影響度算出装置１００を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００７３】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）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、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。
【００７４】
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よい。更に、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）であってもよい。
【００７５】
以上、この発明の実施形態につき、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、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００７６】
（変形形態１）
上述した実施形態において、影響度算出装置１００は、インフルエンサーを抽出する抽出部を備え、影響度算出部１６０で算出された影響度Ｉを用いて、インフルエンサーを抽出してもよい。具体的には、抽出部は、ユーザ毎に影響度算出部１６０で算出された各書き込み情報の影響度Ｉを集計することにより、各ユーザの影響力を算出する。そして、抽出部は、算出した影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。なお、抽出部は、影響力が最も高いユーザをインフルエンサーとしてもよいし、影響力が所定の値以上のユーザをインフルエンサーとして抽出してもよい。このように、書き込み情報毎に算出した影響度を集計して、ユーザの影響力を算出することにより、精度良くインフルエンサーを抽出することができる。
【００７７】
（変形形態２）
上述した実施形態において、ソーシャル・メディアから直接取得した、書き込み情報や、各ユーザのリンク数を用いているが、ソーシャル・メディアから取得した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶部や、各ユーザのリンク数を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部を、影響度算出装置１００に備え、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部に記憶されている情報を用いてもよい。また、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部から情報を取得する際に、所定の条件、例えばキーワードや期間により検索を行い、検索された情報を取得してもよい。
【００７８】
なお、各実施形態および変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【符号の説明】
【００７９】
１０    ソーシャル・メディア
１００  影響度算出装置
１１０  情報取得部
１２０  ユーザ情報取得部
１３０  拡散率算出部
１４０  時系列リスト作成部
１４１  伝搬経路解析部
１４２  リスト作成部
１５０  反映度算出部
１６０  影響度算出部
【図１】
0005525470.tif 000009
【図２】
0005525470.tif 000010
【図３】
0005525470.tif 000011
【図４】
0005525470.tif 000012
【図５】
0005525470.tif 000013