(57)【要約】【課題】通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価すること。【解決手段】情報取得部１０１は、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であり、各ユーザが通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザをその通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する。除去部１０２は、登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去する。評価部１０３は、ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する評価手段である。評価部１０３は、この影響力の大きさを、情報取得部１０１により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくともこの一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する。【選択図】図４
2014134885.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得手段と、
前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記登録情報には、前記ユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報である関連情報が含まれており、
前記評価手段は、取得された当該登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報を含む
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記関連情報は、前記一のユーザに関連する前記識別子以外の情報であって、当該一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手により登録された情報を含む
ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手が当該通信サービスを利用して交流する当該一のユーザ以外のユーザに関連し、且つ、当該相手によって登録された情報を含む
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価とする
ことを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数の偏りに応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価とする
ことを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて前記影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記通信サービスは、複数の種類あり、
前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれている識別子により他のユーザが識別される前記通信サービスの種類に応じて当該登録情報に付与された重みを反映して前記影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記登録情報に個人以外のものを識別する前記識別子が含まれている場合に、当該登録情報を除去する除去手段を備え、
前記評価手段は、取得された前記登録情報のうち、前記除去手段により除去されたものを除く前記登録情報に基づいて前記影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記一のユーザが前記通信サービスを利用して他のユーザを相手に交流した内容を取得する交流内容取得手段を備え、
前記評価手段は、前記交流内容取得手段により取得された交流の内容に基づいて、前記相手の正味の数を算出し、算出した数に応じて前記影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記評価手段は、取得された前記登録情報のうち、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち、少なくとも前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザにより登録された登録情報に基づいて、当該他のユーザがさらに他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価し、当該評価の結果と、取得された前記登録情報のうち少なくとも前記一のユーザにより登録された前記登録情報とに基づいて、当該一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップと
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
前記情報処理装置が、前記評価ステップにおいて、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち、少なくとも前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザにより登録された登録情報に基づいて、当該他のユーザがさらに他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価し、当該評価の結果と、取得された前記登録情報のうち少なくとも前記一のユーザにより登録された前記登録情報とに基づいて、当該一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価するための技術がある。例えば、ユーザ全体の中から影響力の評価が大きい方のユーザを抽出して広告を提供することで、それらのユーザが行った買い物や口コミの影響を受けて他のユーザが広告の商品やサービスを購入することが期待できる。また、Twitter（登録商標）などのＳＮＳ（Social Networking Service）では、影響力が大きいユーザほど、交流する相手も多い傾向にあるから、例えば、交流する相手を増やしたいユーザに対して、影響力が大きいと評価されたユーザを紹介することで、交流する相手を増やしやすくすることも考えられる。このように、ユーザの影響力の大きさを評価した結果は、様々なサービスに活用することができる。
【０００３】
影響力の大きさの評価を行う場合に、例えば、通信サービスを利用して行われた交流に関する情報を利用する方法が特許文献１及び２に開示されている。
特許文献１には、TwitterなどのＳＮＳにおける再発信関係とリンク数とに基づいて伝搬度を算出し、ＳＮＳのユーザの影響力の大きさを算出する技術が記載されている。特許文献１の技術では、書込み情報の広がりを数値化することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書込み情報を発信したユーザが他のユーザに及ぼす影響力が大きいユーザ（インフルエンサー）として抽出される。
【０００４】
特許文献２には、ブログやＳＮＳなどにおいて提供される情報に含まれる自然言語の出現数や、その情報に対して第三者が応答した数に基づいて、情報提供者の情報提供における影響度を判定することで、情報提供者の第三者への影響力の大きさを評価する技術が記載されている。特許文献２の技術では、影響度の判定が行われることで、流行にいたるキーワードを発信する可能性の高い情報提供者が発見される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−７８９３３号公報
【特許文献２】特開２００９−２１１１２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の影響力は、ユーザ同士が交流することによって伝達する。そのため、他のユーザと交流することが多いユーザほど、他のユーザに影響力を及ぼす機会が多く、影響力も大きくなることが期待される。特許文献１及び２の技術では、ＳＮＳなどの通信サービスを利用して過去に行われた交流の内容を表す情報に基づいて影響力の大きさが評価されている。つまり、これらの技術では、過去の交流が多かったユーザほど、今後の影響力も大きくなることを期待しているといえる。しかし、過去の交流の内容、すなわち、例えばユーザがいつ誰と交流したかという情報は、プライバシー保護の観点から、影響力の評価のような他の用途に用いることが難しい場合がある。また、同じ理由で、他の用途での利用が想定されておらず、影響力の評価のために交流の内容を取得することが技術的にも難しい場合がある。特許文献１及び２の技術では、これらのような場合に影響力の大きさを評価することが難しい。また、これらの技術では、過去の交流の内容を表す情報が蓄積されるまでは、影響力の大きさが正しく評価できないという問題もある。
そこで、本発明は、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得手段と、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
【０００８】
また、前記登録情報には、前記ユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報である関連情報が含まれており、前記評価手段は、取得された当該登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを評価してもよい。
さらに、前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報を含んでいてもよい。
また、前記関連情報は、前記一のユーザに関連する前記識別子以外の情報であって、当該一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手により登録された情報を含んでいてもよい。
さらに、前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手が当該通信サービスを利用して交流する当該一のユーザ以外のユーザに関連し、且つ、当該相手によって登録された情報を含んでいてもよい。
【０００９】
また、前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価としてもよい。
さらに、前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数の偏りに応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価としてもよい。
【００１０】
また、前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて前記影響力の大きさを評価してもよい。
さらに、前記通信サービスは、複数の種類あり、前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれている識別子により他のユーザが識別される前記通信サービスの種類に応じて当該登録情報に付与された重みを反映して前記影響力の大きさを評価してもよい。
また、前記登録情報に個人以外のものを識別する前記識別子が含まれている場合に、当該登録情報を除去する除去手段を備え、前記評価手段は、取得された前記登録情報のうち、前記除去手段により除去されたものを除く前記登録情報に基づいて前記影響力の大きさを評価してもよい。
【００１１】
また、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して他のユーザを相手に交流した内容を取得する交流内容取得手段を備え、前記評価手段は、前記交流内容取得手段により取得された交流の内容に基づいて、前記相手の正味の数を算出し、算出した数に応じて前記影響力の大きさを評価してもよい。
さらに、前記評価手段は、取得された前記登録情報のうち、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち、少なくとも前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザにより登録された登録情報に基づいて、当該他のユーザがさらに他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価し、当該評価の結果と、取得された前記登録情報のうち少なくとも前記一のユーザにより登録された前記登録情報とに基づいて、当該一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価してもよい。
【００１２】
本発明は、情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得ステップと、前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法を提供する。
【００１３】
また、前記情報処理装置が、前記評価ステップにおいて、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち、少なくとも前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザにより登録された登録情報に基づいて、当該他のユーザがさらに他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価し、当該評価の結果と、取得された前記登録情報のうち少なくとも前記一のユーザにより登録された前記登録情報とに基づいて、当該一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。
【図２】通信端末のハードウェア構成を示す図である。
【図３】情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図４】情報処理装置が実現する機能構成の一例を示す図である。
【図５】登録情報の一例を示す図である。
【図６】登録情報の一例を示す図である。
【図７】除去リストの一例を示す図である。
【図８】重みテーブルの一例を示す図である。
【図９】評価結果データの一例を示す図である。
【図１０】評価処理における各装置の動作の一例を示すシーケンス図である。
【図１１】通信端末に表示された評価結果の一例を示す図である。
【図１２】第１の関連情報の一例を示す図である。
【図１３】登録情報について説明するための図である。
【図１４】補正テーブルの一例を示す図である。
【図１５】補正テーブルの一例を示す図である。
【図１６】情報処理装置が実現する機能構成の一例を示す図である。
【図１７】補正テーブルの一例を示す図である。
【図１８】補正テーブルの一例を示す図である。
【図１９】情報処理装置が実現する機能構成の一例を示す図である。
【図２０】情報処理システムが実現する機能構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［１］第１実施形態
［１−１］全体構成及びハードウェア構成
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報処理システム１の全体構成を示す図である。情報処理システム１は、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価するためのシステムである。情報処理システム１は、詳細には、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群において、そのユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する。以下では、単にユーザ群及びユーザといった場合、このユーザ群及びユーザ群に属するユーザのことをいうものとする。また、評価の対象となるユーザのことを「対象ユーザ」ともいう。ここでいう通信サービスとは、ユーザ同士の交流に利用できるもののことであり、例えば、電話や電子メール、ＳＮＳなどの通信サービスである。情報処理システム１は、情報処理装置１０と、複数の通信端末２０と、ネットワーク２とを備える。ネットワーク２は、移動体通信網及びインターネット等を含み、装置間のデータのやり取りを仲介する。
【００１７】
通信端末２０は、ネットワーク２と通信を行う機能を有する装置であり、例えば携帯電話機やスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどである。図１の例では、通信端末２０は、移動体通信や無線ＬＡＮの規格に準拠した通信などの無線通信をネットワーク２と行う。通信端末２０は、情報処理装置１０及び他の通信端末２０と、ネットワーク２を介してデータをそれぞれやり取りする。例えば、通信端末２０は、影響力の大きさの評価に必要な情報を示すデータを情報処理装置１０とやり取りしたり、通信サービスを利用するユーザによって操作され、音声や文字、画像などを示すデータを他の通信端末２０とやり取りしたりする。なお、通信端末２０は、図１の例のような無線通信に限らず、有線通信でネットワーク２と通信を行ってもよい。
【００１８】
情報処理装置１０は、ネットワーク２と通信を行う機能を有する装置であり、例えばサーバ装置である。情報処理装置１０は、ネットワーク２を介して複数の通信端末２０とデータをそれぞれやり取りし、前述した影響力の大きさの評価を行う。なお、情報処理装置１０は、サーバ装置に限らず、通信端末２０と同様に携帯電話機やスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどであってもよい。
【００１９】
図２は、通信端末２０のハードウェア構成を示す図である。通信端末２０は、制御装置２１と、記憶装置２２と、通信装置２３と、ＵＩ装置２４と、音声入出力装置２５とを備える。制御装置２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びリアルタイムクロックを備えている。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリアとして用いてＲＯＭや記憶装置２２に記憶されたプログラムを実行することによって各装置の動作を制御する。リアルタイムクロックは、現在の日時を算出する機能を有している。記憶装置２２は、フラッシュメモリやハードディスク等を備え、制御装置２１が制御に用いるデータやプログラムなどを記憶している。
【００２０】
通信装置２３は、移動体通信を行うための通信回路を備え、ネットワーク２を介して他の装置とデータをやり取りする。ＵＩ装置２４は、表示面と表示面に重ねられたタッチパネルとを備え、ユーザからの操作を受け付けるとともに画像を表示する。ＵＩ装置２４は、受け付けたユーザの操作に応じた操作データを制御装置２１に供給し、制御装置２１は、この操作データに応じた処理を行う。音声入出力装置２５は、スピーカ、マイクロフォン及び音声処理回路等を有し、例えば移動体通信における音声データの入出力を行う。
【００２１】
図３は、情報処理装置１０のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１０は、制御装置１１と、記憶装置１２と、通信装置１３とを備える。制御装置１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びリアルタイムクロックを備えている。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリアとして用いてＲＯＭや記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することによって記憶装置１２及び通信装置１３の動作を制御する。リアルタイムクロックは、現在の日時を算出する機能を有している。記憶装置１２は、ハードディスク等を備え、制御装置１１が制御に用いるデータやプログラムなどを記憶している。通信装置１３は、ネットワーク２を介して通信を行うための通信回路を備え、ネットワーク２を介して例えば通信端末２０とデータをやり取りする。
【００２２】
［１−２］機能構成
情報処理装置１０は、以上のハードウェア構成に基づき、ユーザの他人への影響力の大きさを評価する評価処理を行う。記憶装置１２には、評価処理を行うためのプログラムが記憶されている。制御装置１１がそのプログラムを実行して図３に示す各装置を制御することで、以下に述べる機能が実現される。
図４は、情報処理装置１０が実現する機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１０は、情報取得部１０１と、除去部１０２と、生成部１０４と、評価部１０３と、処理部１０５とを備える。
【００２３】
情報取得部１０１は、上述したユーザ群（通信サービスを利用した交流を行うユーザ群）に属するユーザにより登録された情報（以下「登録情報」という）を取得する情報取得手段である。情報取得部１０１は、詳細には、ユーザ群に属する各ユーザが通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザをその通信サービスにおいて識別する情報（以下「識別子」という。）を含む登録情報を取得する。識別子とは、例えば、電話番号やメールアドレス、ＳＮＳのアカウントなどの情報のことである。これらの情報は、電話サービス（固定及び携帯を含む）や電子メールサービス、ＳＮＳにおいて他のユーザを識別する情報として用いられている。
【００２４】
情報取得部１０１が登録情報を取得する方法には様々なものがあり、ここではそのうちの２つの方法について説明する。第１の取得方法が用いられる場合には、制御装置１１及び通信装置１３が協働して情報取得部１０１の機能を実現する。この方法は、ユーザにより登録された登録情報が通信端末２０の記憶装置２２に記憶されている場合に用いられる。これらの登録情報は、例えば、通信サービスを利用するためのプログラム（電話帳など）の機能によって管理されている。通信端末２０は、決められたタイミング（例えば毎週日曜日の０時など）に、識別子を含む登録情報を抽出し、情報処理装置１０に送信する。通信装置１３は、送信されてきた登録情報を受信して制御装置１１に供給し、制御装置１１は、供給された登録情報を取得する。
【００２５】
第２の取得方法が用いられる場合には、制御装置１１及び記憶装置１２が協働して情報取得部１０１の機能を実現する。この方法は、例えばクラウド型の通信サービスが提供され、ユーザにより登録された登録情報が情報処理装置１０の記憶装置１２に記憶されている場合に用いられる。制御装置１１は、決められたタイミング（例えば１週間毎）に、ユーザの識別子を含む登録情報を記憶装置１２から読み出して、読み出した登録情報を取得する。情報取得部１０１が取得した登録情報の一例を図５を参照して説明する。
【００２６】
図５は、登録情報の一例を示す図である。図５の例では、「氏名」、「電話番号」、「電子メールアドレス」及び「ＳＮＳアカウント」という「登録の項目」の「登録の内容」として、「○○  ○○」、「０９０−ｘｘｘｘ−ｘｘｘｘ」、「ｙｙｙｙ＠ｙｙ．ｃｏｍ」及び「ｚｚｚｚ＠ｚｚｚ」がそれぞれ示されている。「○○  ○○」は、或るユーザにより登録された他のユーザの氏名であり、その他の登録の内容は、そのユーザにより登録された他のユーザの識別子である。情報取得部１０１は、第１の取得方法や第２の取得方法などを用いて、図５に示すような登録情報を取得し、取得した登録情報を除去部１０２に供給する。
【００２７】
除去部１０２は、登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去する除去手段である。情報取得部１０１により取得される登録情報には、例えば、店舗や会社などの個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合がある。
図６は、個人以外のものを識別する識別子が含まれている登録情報の一例を示す図である。図６の例では、「□□商店」という「氏名」と、「０３−ｗｗｗｗ−ｗｗｗｗ」という「電話番号」とが示されている。除去部１０２は、例えば、制御装置１１及び記憶装置１２が協働して実現する機能である。記憶装置１２は、除去すべき登録情報に含まれる文字列のリスト（「除去リスト」という）を記憶している。
【００２８】
図７は、除去リストの一例を示す図である。図７の例では、「店」、「会社」、「銀行」及び「保険」という文字列が示されている。制御装置１１は、情報取得部１０１により取得された登録情報から除去リストに含まれている文字列を検索し、１つでも見つかった場合には、例えばその登録情報に除去の対象となったことを表す符号（除去符号）を付加する。なお、制御装置１１は、１つではなく、閾値以上の個数の文字列が見つかった場合に、除去符号を付加してもよい。制御装置１１は、検索を行ったあとに除去符号が付加されていない登録情報を生成部１０４に供給する。これにより、除去リストに示される文字列を含む登録情報が除去されることになる。除去部１０２は、このようにして登録情報の除去を行う。除去部１０２は、例えば、図６に示す登録情報が供給されてくると、「□□商店」という「氏名」という項目の登録の内容から「店」という文字列を見つけ、この登録情報を除去する。
【００２９】
なお、除去リストには、図７に示したものの他に、店や会社で用いられているドメイン名やＳＮＳのアカウントなどが含まれていてもよい。要するに、除去リストには、個人以外のものを識別する識別子に含まれる可能性が高い文字列が含まれているとよい。また、除去部１０２は、除去リストに含まれている文字列を検索する対象を、登録の内容の全てとするのではなく、特定の項目の登録の内容を対象としてもよい。例えば、除去部１０２は、電子メールアドレスという項目の登録の内容を対象にしてドメイン名の検索を行ってもよい。
【００３０】
評価部１０３は、ユーザ群に属する一のユーザ（対象ユーザともいう）が他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する評価手段である。評価部１０３は、この影響力の大きさを、情報取得部１０１により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくともこの一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する。評価部１０３は、様々な方法でこの評価を行う。評価部１０３は、本実施形態においては、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて影響力の大きさを評価する。また、評価部１０３は、取得された登録情報のうち、除去部１０２により除去されたものを除く登録情報に基づいて影響力の大きさを評価する。また、評価部１０３は、取得された登録情報に含まれている識別子により他のユーザが識別される通信サービスの種類に応じてそれらの登録情報に付与された重みを反映して影響力の大きさを評価する。
【００３１】
評価部１０３は、生成部１０４を備え、生成部１０４により生成される情報に基づいて上述した影響力の大きさの評価を行う。
生成部１０４は、前述した影響力の大きさの評価が行われる場合に、通信サービスを利用した交流によりその影響力が他のユーザに伝達することへの期待の度合いを表す情報（以下「期待度」及び「期待度情報」という。）を生成する生成手段である。生成部１０４は、情報取得部１０１により各ユーザについて取得された登録情報に基づいて期待度情報を生成する。期待度情報により表される期待度は、例えば、対象ユーザ自身の交流の範囲及び交流の活発さによって表される。ここでいう交流の範囲とは、対象ユーザが交流している相手である他のユーザ（以下「相手ユーザ」という。）がどれくらいいるかということを表しており、交流の活発さとは、対象ユーザが相手ユーザとどれくらい活発に交流しているかということを表している。
【００３２】
生成部１０４は、様々な方法で期待度情報を生成する。生成部１０４は、本実施形態では、情報取得部１０１により取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて期待される交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。また、生成部１０４には、除去部１０２により除去されなかった登録情報が供給される。従って、生成部１０４は、情報取得部１０１により取得された登録情報のうち、除去部１０２により除去されたものを除く登録情報に基づいて期待度情報を生成する。また、例えば図５に示す例のように、通信サービスが複数の種類ある場合に、生成部１０４は、取得された登録情報に含まれる識別子によりユーザが識別される通信サービスの種類に応じてその登録情報に付与された重みを用いて期待度情報を生成する。これらの場合、制御装置１１及び記憶装置１２が協働して生成部１０４の機能を実現する。
【００３３】
記憶装置１２は、通信サービスの種類と重みとを対応付けた重みテーブルを記憶している。
図８は、重みテーブルの一例を示す図である。図８の例では、「電話サービス」、「電子メールサービス」及び「ＳＮＳ」という「通信サービスの種類」に対して、「２」、「１．５」及び「１」という「重み」が対応付けられている。制御装置１１は、除去部１０２から供給された登録情報（除去部１０２により除去されたものを除いた登録情報）に含まれている相手ユーザの識別子を抽出する。
【００３４】
制御装置１１は、抽出した識別子の数を通信サービスの種類毎に集計し、集計した各種類の識別子の数に、重みテーブルにおいて各種類に対応付けられている重みを乗じて合計した値を算出する。例えば、対象ユーザＡの相手ユーザの電話番号、電子メールアドレス及びＳＮＳのアカウントの数がそれぞれ「５０」、「８０」及び「１５０」であった場合、制御装置１１は、５０×２＋８０×１．５＋１５０×１＝３７０を算出する。また、対象ユーザＢの同様の数がそれぞれ「８０」、「１２０」及び「５０」であった場合、制御装置１１は、８０×２＋１２０×１．５＋５０×１＝３９０を算出する。
【００３５】
制御装置１１は、上記のとおり算出した値を、期待度情報として生成する。制御装置１１が算出した値は、識別子の数に応じた値であり、識別子の数は、対象ユーザが交流している相手ユーザがどれくらいいるかということ、すなわち交流の範囲を表している。つまり、生成された期待度情報には、交流の範囲が反映されていることになる。また、制御装置１１は、電話番号、電子メールアドレス及びＳＮＳのアカウントという登録情報に付与された図８に示すような重みを用いて期待度情報を生成している。このようにして、生成部１０４は、上述した生成を行う。
【００３６】
評価部１０３は、生成部１０４により生成された影響度情報に基づいて、次のように影響力の大きさを評価する。評価部１０３は、例えば、２人の対象ユーザ（第１の対象ユーザ及び第２の対象ユーザという）を比較して、第１のユーザに比べて第２のユーザの方が生成部１０４により生成される期待度情報により表される期待の度合いが大きい場合に、第１のユーザの影響力に比べて第２のユーザの影響力の方が大きいと評価する。評価部１０３は、制御装置１１が実現する機能である。制御装置１１は、生成部１０４から供給された２人の対象ユーザの期待度情報を比較する。例えば、制御装置１１は、対象ユーザＡの期待度情報（上記の例では３７０）と対象ユーザＢの期待度情報（上記の例では３９０）とを比較する。この場合、対象ユーザＡに比べて対象ユーザＢの方が期待度情報が大きいので、制御装置１１は、対象ユーザＡに比べて対象ユーザＢの方が影響力が大きいと評価する。
【００３７】
評価部１０３は、以上のとおり影響力の大きさを評価する。評価部１０３は、評価した結果を示す評価結果データを生成する。
図９は、評価結果データの一例を示す図である。図９では、「影響力の大きさの順位」の「１」位から「５」位までが示されている。この例では、「期待度情報」及び「対象ユーザ」が、１位から順番に、「３９０」及び「Ｂ」、「３７０」及び「Ａ」、「３２５」及び「Ｃ」、「３１０」及び「Ｅ」、「２４５」及び「Ｄ」となっている。評価部１０３は、生成した評価結果データを処理部１０５に供給する。
【００３８】
処理部１０５は、評価部１０３により評価された結果に基づいた所定の処理を行う処理手段である。処理部１０５は、例えば、制御装置１１及び通信装置１３が協働して実現する機能である。情報処理装置１０には、通信端末２０から、影響力の大きさの評価結果を要求することを示す要求データが送信されてくることがある。通信装置１３が受信した要求データを制御装置１１に供給すると、制御装置１１は、要求データを送信してきた通信端末２０に対して、評価部１０３から供給された評価結果データを通信装置１３を介して送信する処理を行う。この場合、所定の処理とは、評価結果データを要求してきた外部装置に評価結果データを提供する処理である。以上のとおり、処理部１０５は前述した処理を行う。
【００３９】
［１−３］動作
情報処理装置１０は、以上の構成に基づき上述した評価処理を行う。以下では、評価処理において情報処理システム１が備える各装置が行う動作について、図１０を参照して説明する。
図１０は、評価処理における各装置の動作の一例を示すシーケンス図である。図１０では、複数の通信端末２０のうちの２つを示しているが、これら以外の通信端末２０も、これらと同様の動作を行う。図１０では、上述した第１の取得方法で登録情報が取得される場合の動作が示されている。
【００４０】
まず、複数の通信端末２０が、決められたタイミング（例えば毎週日曜日の０時など）に、登録情報をそれぞれ抽出する（ステップＳ１１及びＳ１２）。各通信端末２０は、抽出した登録情報を情報処理装置１０にそれぞれ送信する（ステップＳ１３及びＳ１４）。情報処理装置１０は、ステップＳ１３及びＳ１４で受信した登録情報を取得する（ステップＳ１５）。ステップＳ１３、Ｓ１４及びＳ１５は、情報取得部１０１が行う動作である。
【００４１】
次に、情報処理装置１０は、登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６は、除去部１０２が行う動作である。続いて、情報処理装置１０は、ステップＳ１６で除去されたものを除く登録情報に基づいて、期待度情報を生成する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７は、評価部１０３（生成部１０４）が行う動作である。そして、情報処理装置１０は、生成した期待度情報を用いて対象ユーザの影響力の大きさを評価する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８は、評価部１０３が行う動作である。
【００４２】
評価処理においては、例えば、ユーザが通信端末２０を操作して影響力の大きさを評価した結果（評価結果）を要求する。通信端末２０は、評価結果を要求する操作を示す操作データが制御装置２１に供給されると（ステップＳ２１）、上述した要求データ（影響力の大きさの評価結果を要求することを示すデータ）を情報処理装置１０に送信する（ステップＳ２２）。情報処理装置１０は、要求データを受信すると、ステップＳ１８において評価した結果を示す評価結果データを、要求データを送信してきた通信端末２０に出力する（ステップＳ２３）。ステップＳ２２及びＳ２３は、処理部１０５が行う動作である。通信端末２０は、受信した評価結果データにより示される評価結果を表示する（ステップＳ２４）。
【００４３】
図１１は、通信端末２０に表示された評価結果の一例を示す図である。図１１では、「影響力の大きさの評価結果」という文字列と、「スコア」及び「ユーザ名」が表示されている。図１１の例では、「スコア」に期待度情報が表示され、「ユーザ名」に５人の対象ユーザの氏名が表示されている。「スコア」及び「ユーザ名」は、表示面の上からスコアが大きいほうから順番に並べて表示されている。例えば、スコア（期待度情報）が「３９０」の「Ｂ」が一番上に表示され、次いで「Ａ」、「Ｃ」、「Ｅ」と続き、スコアが「２４５」の「Ｄ」が一番下に表示されている。図１１に示す評価結果では、並び順で影響力の大きさの順番が表されており、スコアの数値で影響力の大きさの程度が表されている。
【００４４】
［１−４］発明の効果
上述したユーザ群に属するユーザの影響力の大きさを、例えば、そのユーザと他のユーザとが通信サービスを利用して過去に行った交流の内容（「交流内容」という。）に基づいて評価しようとすると、そのユーザが他のユーザと通信サービスを利用した交流を行わなければ評価を行うことができない。また、交流内容は、ユーザのプライバシーを大量に含む情報であるため、ユーザが自身の交流内容を参照することはできても、それ以外の用途で且つ多くのユーザの交流内容を用いることは難しい。また、ユーザに参照させる以外の用途での使い方を想定していないことが多いため、交流内容を取得することが技術的にも難しい場合がある。
【００４５】
一方、本実施形態では、影響力の大きさを、対象ユーザにより登録された登録情報であって、通信サービスで用いる識別子を含む登録情報に基づいて生成した期待度情報を用いて評価している。この登録情報は、ユーザが通信サービスを利用した交流を行っていなくても、例えば今後行うであろう他のユーザとの交流を円滑にすることを目的として、予め登録しておくことができる情報である。また、通信サービスで相手を識別するために用いる識別子を多く登録するユーザは、識別子の登録が少ないユーザに比べて、多くの交流を行うことが期待でき、それによってそのユーザの影響力が他のユーザに多く伝達することが期待される。このように、本実施形態によれば、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができる。
【００４６】
また、通信サービスは、相手ユーザが利用してくれなければ、対象ユーザも利用することができない。つまり、前述した利用履歴に基づく影響力の大きさの評価は、通信サービスの利用という相手ユーザに依存した行為により得られる情報（利用履歴）に基づいて行われることになる。そのため、例えば、相手ユーザが通信サービスの利用に積極的である場合とない場合とで、利用履歴の量が異なり、影響度の評価も異なることがある。
一方、本実施形態では、対象ユーザが登録情報を登録するという行為、すなわち、相手ユーザに依存しないで行うことができる行為により得られる情報（登録情報）に基づいて影響力の大きさの評価が行われている。これにより、通信サービスの利用に対する相手ユーザの傾向（積極的であるか否か）が影響力の大きさの評価に影響しないようにすることができる。
【００４７】
また、本実施形態では、通信サービスの種類に応じて登録情報に付与された重みを用いて影響力の大きさが評価されている。これにより、対象ユーザが複数の種類の通信サービス（例えば電話、電子メール及びＳＮＳ）を利用する場合に、各通信サービスの特性を考慮して影響力の大きさを評価することができる。各通信サービスの特性を考慮するとは、例えば、重要な要件があるときには電話が用いられるという傾向がある場合に、電話の識別子（電話番号）を含む登録情報の重みを他に比べて重くするということなどである。これにより、例えば１０個の電話番号を登録している対象ユーザと１０個のメールアドレスを登録している対象ユーザとでは、前者の方が、後者に比べて、重要な要件で相手ユーザと交流することが多く、影響力が大きいユーザであると評価されることになる。また、各通信サービスの特性を考慮する別の例として、氏名の公開を前提としたＳＮＳと、匿名を前提としたＳＮＳとにおいて重みを変更することが考えられる。この場合、例えば、氏名の公開を前提としたＳＮＳの方が影響力を伝達させやすいと考えて重みを大きくしてもよい。
【００４８】
また、対象ユーザは、個人以外のものを識別する識別子、すなわち、よく行く店や取引先の会社などを識別する識別子を登録している場合がある。これらの識別子は、店の予約など事務的な用件や仕事上の用件などで用いられる場合が多い。それらの場合における相手ユーザ（例えば店員や取引先の社員）は、例えば友人や家族などの個人の相手ユーザに比べて、対象ユーザの影響力の伝達が期待できない。本実施形態では、このような個人以外のものを識別する識別子を含む登録情報を除去した上で影響力の大きさの評価を行うことで、除去を行わない場合に比べて、影響力の大きさの評価の精度を高くすることができるようにしている。
【００４９】
［２］第２実施形態
本発明の第２実施形態について、以下、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。第１実施形態では、交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報が生成されたが、第２実施形態では、交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報が生成される。本実施形態における期待度情報の生成には、対象ユーザにより登録された登録情報（以下「第１の登録情報」という。）に含まれている情報のうち、識別子以外で相手ユーザに関連する情報（以下「第１の関連情報」という。）が用いられる。言い換えれば、対象ユーザにより登録された登録情報に第１の関連情報が含まれている場合に、本実施形態における期待度情報の生成が行われる。なお、第１の登録情報に含まれている識別子のことを、以下では「第１の識別子」という。また、第２実施形態でも、除去部１０２による除去が行われてもよいが、説明を簡単にするため、以下ではこの除去が行われない場合について説明する。
【００５０】
図１２は、第１の関連情報の一例を示す図である。図１２の例では、「氏名」、「電話番号」、「電子メールアドレス」、「ＳＮＳアカウント」、「住所」、「生年月日」、「記念日」、「ニックネーム」及び「写真」という９つの「登録の項目」が示されている。これら９つの項目のうち、第１の識別子である「電話番号」、「電子メールアドレス」及び「ＳＮＳアカウント」の３つを除く６つの項目で登録されている登録の内容が、第１の関連情報である。つまり、図１２の例では、６つの第１の関連情報が登録されている。
【００５１】
評価部１０３は、情報取得部１０１により取得された第１の登録情報に含まれる第１の関連情報の数に応じて影響力の大きさを評価する。評価部１０３は、生成部１０４により生成される期待度情報に基づいてこの評価を行う。生成部１０４は、情報取得部１０１により取得された第１の登録情報に含まれる第１の関連情報の数に応じて期待される対象ユーザ及び相手ユーザの交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。この場合の相手ユーザは、取得された第１の登録情報に含まれている第１の識別子により識別されるユーザである。
【００５２】
第１の関連情報は、相手ユーザに関する情報であるため、例えば話題の切り口として利用できる。そのため、相手ユーザとの交流が活発であるほど利用価値がある。また、対象ユーザは、仮に第１の関連情報を知っていても、交流が活発でなければ、利用する機会が少ないため、手間をかけて登録しない場合もある。従って、相手ユーザとの交流が活発な対象ユーザほど、手間をかけて第１の関連情報を登録することが期待できる。言い換えると、第１の関連情報を多く登録している対象ユーザほど、活発に交流して影響力を他のユーザに伝達することが期待できる。
【００５３】
生成部１０４は、情報取得部１０１から供給された第１の登録情報に含まれている第１の関連情報の数を計数する。生成部１０４は、図１２の例であれば、氏名が「□□□  ○○」という相手ユーザＣの第１の関連情報の数として「６」を計数する。また、生成部１０４は、他の相手ユーザの第１の関連情報も計数し、それらを合計した値を、期待度情報として生成する。こうして生成された期待度情報は、第１の関連情報が多いほど大きな値となる。すなわち、期待度情報は、活発な交流を行うことが期待される対象ユーザほど、大きな値となりやすい。このようにして、生成部１０４は、交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。その結果、評価部１０３は、例えば１０人の相手ユーザの第１の関連情報としていずれも氏名しか登録していない対象ユーザＤ（期待度情報が「１０」）と、１０人の相手ユーザの第１の関連情報としていずれも氏名、住所及び生年月日を登録している対象ユーザＥ（期待度情報が「３０」）とを比較した場合に、対象ユーザＤに比べて対象ユーザＣの方が期待度情報により表される期待度が大きく、影響力も大きいと評価する。このようにして、評価部１０３は、取得された第１の登録情報に含まれる第１の関連情報の数に応じて影響力の大きさを評価する。
【００５４】
本実施形態でも、第１実施形態と同様に、影響力の大きさを、対象ユーザにより登録された登録情報（第１の関連情報を含むもの）に基づいて生成した期待度情報を用いて評価している。これにより、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができる。
また、本実施形態では、例えば、交流する相手ユーザの数が同じ対象ユーザであっても、それらの相手ユーザと活発に交流していることが期待される対象ユーザの影響力の方が大きいと評価される。このように、本実施形態によれば、交流範囲では差がない対象ユーザ同士であっても、それぞれに期待される相手ユーザとの交流の活発さによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。
【００５５】
［３］第３実施形態
本発明の第３実施形態について、以下、第１及び第２実施形態と異なる点を中心に説明する。第１及び第２実施形態では、対象ユーザにより登録された登録情報に基づいて影響力の大きさが評価されたが、第３実施形態では、相手ユーザにより登録された登録情報に基づいて影響力の大きさが評価される。具体的には、相手ユーザにより登録された登録情報に含まれている情報のうち、対象ユーザに関連する識別子以外の情報（以下「第２の関連情報」という。）と、相手ユーザが通信サービスを利用して交流する対象ユーザ以外の第三者のユーザ（以下「第三者ユーザ」という。）に関連する識別子以外の情報（以下「第３の関連情報」という。）とが用いられる。言い換えれば、評価する対象ユーザを決めて、その対象ユーザが識別子を登録している相手ユーザにより登録された登録情報に第２及び第３の関連情報が含まれている場合に、本実施形態における影響力の大きさの評価が行われる。以下、図１３を参照して登録情報について整理して説明する。
【００５６】
図１３は、登録情報について説明するための図である。図１３では、「登録の操作を行ったユーザ」と、登録された「登録情報に含まれる情報の種類」とが示されている。例えば、「対象ユーザ」が登録した登録情報（上述した第１の登録情報）には、「相手ユーザの識別子（第１の識別子）」及び「第１の関連情報」が含まれていることが示されている。また、「相手ユーザ」が登録した登録情報には、「対象ユーザの識別子」及び「第２の関連情報」が含まれているものと、「第三者ユーザの識別子」及び「第３の関連情報」が含まれているものとがあることが示されている。以下、第２及び第３の関連情報に対応する識別子をそれぞれ第２及び第３の識別子といい、同じく対応する登録情報を第２及び第３の登録情報という。なお、各登録情報には、識別子及び関連情報以外の情報（図１３で示していない情報）が含まれていてもよい。
【００５７】
第３実施形態でも、除去部１０２による除去が行われてもよいが、説明を簡単にするため、以下ではこの除去が行われない場合について説明する。情報取得部１０１により取得された登録情報に第２及び第３の登録情報が含まれている場合に、評価部１０３及び生成部１０４は次のように動作する。
評価部１０３は、情報取得部１０１により取得された登録情報に含まれる第２の関連情報の数と、第３の関連情報の数とに応じて影響力の大きさを評価する。評価部１０３は、生成部１０４により生成される期待度情報に基づいてこの評価を行う。
生成部１０４は、情報取得部１０１により取得された第２の登録情報に含まれる第２の関連情報の数に応じて期待される相手ユーザ及び対象ユーザの交流の活発さと、取得された第３の登録情報に含まれる第３の関連情報の数に応じて期待される相手ユーザ及び第三者ユーザの交流の活発さとを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。
【００５８】
生成部１０４は、例えば第２及び第３の関連情報の数を第２及び第３の登録情報毎に計数し、それらを合計した値を、期待度情報として生成する。具体例を挙げて説明する。生成部１０４は、例えば、対象ユーザＦについて取得された第２及び第３の関連情報の数として「１００」という値を計数し、対象ユーザＧについて取得された第２及び第３の関連情報の数として「２００」という値を計数した。この場合、生成部１０４は、対象ユーザＦについては「１００」という数値により期待の度合いを表す期待度情報を生成し、対象ユーザＧについては「２００」という数値により期待の度合いを表す期待度情報を生成する。この例では、評価部１０３は、対象ユーザＦに比べて対象ユーザＧの方が生成部１０４により生成される期待度情報により表される期待の度合いが大きいから、対象ユーザＦの影響力に比べて対象ユーザＧの影響力の方が大きいと評価する。こうして、評価部１０３は、本変形例における影響力の大きさの評価を行う。
なお、上記の例では、生成部１０４は、第２及び第３の関連情報の数を第２及び第３の登録情報毎に計数し、それらを合計した値を、期待度情報として生成していたが、第２の関連情報の数を第２の登録情報毎に計数した値のみを用いて期待度情報を生成してもよいし、第３の関連情報の数を第３の登録情報毎に計数した値のみを用いて期待度情報を生成してもよい。
【００５９】
本実施形態では、第１及び第２実施形態と異なり、影響力の大きさを、対象ユーザではなく相手ユーザにより登録された登録情報（第２及び第３の関連情報）に基づいて生成した期待度情報を用いて評価している。つまり、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができるという点では、第１及び第２実施形態と同様である。
【００６０】
第１の関連情報と同様に、第２及び第３の関連情報を多く登録している相手ユーザほど、第三者ユーザと活発に交流して、対象ユーザの影響力をそれらの第三者ユーザに伝達することが期待できる。例えば、上記の対象ユーザＦ及びＧにより登録されている相手ユーザの識別子（第１の識別子）の数または第１の関連情報の数に応じた影響力の大きさの評価（第１及び第２実施形態での評価）が同じであったとする。その場合でも、本実施形態によれば、対象ユーザＦ及びＧのうち、交流している相手ユーザが第三者ユーザと活発に交流していることが期待される方（上記の例では対象ユーザＧ）が、影響力が大きいと評価される。このように、本実施形態によれば、対象ユーザ自身が行う交流の範囲や活発さでは差がない対象ユーザ同士であっても、それぞれの相手ユーザ及び第三者ユーザの間で期待される交流の活発さによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。
【００６１】
［４］第４実施形態
本発明の第４実施形態について、以下、第１から第３までの実施形態と異なる点を中心に説明する。第１から第３までの実施形態では、識別子及び関連情報のいずれか一方を用いて影響力の大きさの評価が行われたが、本実施形態では、これらの両方を用いて影響力の大きさの評価が行われる。
【００６２】
本実施形態では、評価部１０３は、２つの方法で影響力の大きさを評価する。第１の方法では、評価部１０３は、取得された登録情報に含まれる関連情報の数に応じて影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて補正したものを影響力の大きさの評価とする。本実施形態においても、評価部１０３は、生成部１０４により生成される期待度情報に基づいて影響力の大きさの評価を行う。
生成部１０４は、取得された登録情報に含まれる関連情報の数に応じて期待される交流の活発さを、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて補正し、補正した交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。
【００６３】
評価部１０３及び生成部１０４は、図１３に示した第１、第２及び第３の登録情報の全てを用いてもよいし、一部を用いてもよい。以下では、評価部１０３及び生成部１０４が第１の登録情報を用いる場合について、具体例を挙げて説明する。
生成部１０４は、例えば、対象ユーザＨ及びＪについて取得された第１の関連情報の数としていずれも「１００」という値を計数し、第１の識別子の数として「１０」及び「１００」という値をそれぞれ計数する。生成部１０４は、例えば、第１の関連情報の数を第１の識別子の数で除した値（以下「第１の除算値」という。）を算出する。第１の除算値は、１つの第１の識別子あたりの第１の関連情報の数を表す。生成部１０４は、第１の関連情報の数の補正に用いる値（以下「関連情報の補正値」という。）と第１の除算値とを対応付けた補正テーブルを記憶している。
【００６４】
図１４は、補正テーブルの一例を示す図である。図１４の例では、「第１の除算値」が「３未満」、「３以上５未満」及び「５以上」である場合に、「関連情報の補正値」が「０．８」、「１．０」及び「１．２」であることが示されている。生成部１０４は、この補正テーブルを参照し、第１の関連情報の数を、除算値が５以上であれば１．２倍し、３以上５未満であれば１．０倍し、３未満であれば０．８倍する。対象ユーザＨの場合、第１の関連情報の数（１００）÷識別子の数（１０）＝１０であるから、生成部１０４は、第１の関連情報の数を１００×１．２＝１２０に補正する。また、生成部１０４は、対象ユーザＪについては、１００÷１００＝１であるから、第１の関連情報の数を１００×０．８＝８０に補正する。生成部１０４は、補正した第１の関連情報の数を期待度情報として生成する。この例では、評価部１０３は、生成された期待度情報により表される期待の度合いが大きい方の対象ユーザ、すなわち対象ユーザＨの影響力の方が、対象ユーザＪの影響力に比べて大きいと評価する。
【００６５】
例えば対象ユーザＨ及びＪのいずれも１人の相手ユーザに対して１つの第１の識別子を登録している場合、対象ユーザＪが１００人の相手ユーザと交流しているのに対し、対象ユーザＨは１０人の相手ユーザとしか交流していない。つまり、対象ユーザＨの方が対象ユーザＪに比べて狭い範囲で交流している（交流範囲が狭い）ことが想定される。一方で、対象ユーザＨは、対象ユーザＪに比べて、１人１人の相手ユーザと交流する時間が長くなり、その結果密度の高い交流を行うことが期待される。反対に、対象ユーザＪは、対象ユーザＨに比べて、１人１人の相手ユーザと交流する時間が短くなり、その結果交流の密度が低くなることが想定される。
【００６６】
従って、同じ「１００」という数の第１の関連情報が登録されていても、対象ユーザＨが登録した第１の関連情報の方が、対象ユーザＪが登録したものに比べてより交流の活発さに寄与することが期待される。言い換えると、対象ユーザＪに比べて対象ユーザＨの方が、活発な交流を行うことが期待される。このように、本実施形態では、第１の関連情報が活発な交流に寄与する度合いが交流の範囲の広さに応じて変化することを反映させて、影響力の大きさを評価することができる。また、その結果、関連情報（上記の例では第１の関連情報）の数に応じて期待される交流の活発さでは差がない対象ユーザ同士であっても、それぞれの識別子（上記の例では第１の識別子）の数に応じて期待される交流の範囲の違いによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。
【００６７】
続いて、第２の方法について説明する。第２の方法では、評価部１０３は、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された登録情報に含まれる関連情報の数の偏りに応じて補正したものを影響力の大きさの評価とする。また、生成部１０４は、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて期待される交流の範囲を、取得された登録情報に含まれる関連情報の数の偏りに応じて補正し、補正した交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。
【００６８】
第２の方法においても、評価部１０３及び生成部１０４は、第１、第２及び第３の登録情報の全てを用いてもよいし、一部を用いてもよい。以下では、評価部１０３及び生成部１０４が第１の登録情報を用いる場合について、具体例を挙げて説明する。
生成部１０４は、例えば、対象ユーザＫ及びＬについて取得された識別子の数としていずれも「１００」という値を計数する。また、生成部１０４は、第１の登録情報あたりの第１の関連情報の数の平均値及び標準偏差を算出し、標準偏差を平均値で除した値（「第２の除算値」という）を算出する。生成部１０４は、対象ユーザＫ及びＬについては、例えば「０．２」及び「０．６」を第２の除算値として算出する。第２の除算値が大きいほど、平均値の割りに標準偏差が大きいこと、すなわち、相手ユーザ毎の第１の関連情報の数の偏りが大きいことを表している。生成部１０４は、第１の識別子の数の補正に用いる値（「識別子の補正値」という。）と第２の除算値とを対応付けた補正テーブルを記憶している。
【００６９】
図１５は、補正テーブルの一例を示す図である。図１５の例では、「第２の除算値」が「０．３未満」、「０．３以上０．５未満」及び「０．５以上」である場合に、「識別子の補正値」が「１．０」、「０．９」及び「０．８」であることが示されている。生成部１０４は、この補正テーブルを参照して第１の識別子の数を補正する。生成部１０４は、対象ユーザＫ及びＬの場合、第２の除算値がそれぞれ「０．２」及び「０．６」であるから、第１の識別子の数を１００×１．０＝１００及び１００×０．８＝８０にそれぞれ補正する。生成部１０４は、補正した第１の識別子の数を期待度情報として生成する。この例では、評価部１０３は、生成された期待度情報により表される期待の度合いが大きい方の対象ユーザ、すなわち対象ユーザＫの影響力の方が、対象ユーザＬの影響力に比べて大きいと評価する。
【００７０】
対象ユーザＫ及びＬは、同じ数の第１の識別子を登録しているが、第２の除算値、すなわち、前述した相手ユーザ毎の第１の関連情報の数の偏りが異なっている。対象ユーザＫは、対象ユーザＬに比べて、この偏りが小さいためどの相手ユーザとも満遍なく交流していることが期待される。反対に、対象ユーザＬは、対象ユーザＫに比べて、この偏りが大きいため一部の相手ユーザと高い密度で交流している一方他の相手ユーザとは交流の密度が低くなっていることが想定される。つまり、対象ユーザＬは、対象ユーザＫに比べて、第１の識別子の数に応じて期待される交流の範囲が狭くなっていることになる。本実施形態によれば、上記の偏りによるこのような交流の範囲の変化を反映して、影響力の大きさを評価することができる。また、その結果、識別子（上記の例では第１の識別子）の数に応じて期待される交流の範囲では差がない対象ユーザ同士（上記の例では対象ユーザＫ及びＬ）であっても、各登録情報に含まれる関連情報（上記の例では第１の登録情報に含まれる第１の関連情報）の数の偏りの違いによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。
【００７１】
［変形例］
上述した各実施形態は、それぞれ本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、上述した各実施形態及び以下に示す各変形例は、必要に応じて組み合わせて実施してもよい。
【００７２】
［変形例１］
情報処理装置１０は、上記の各実施形態では、登録情報のみを用いてユーザ同士が過去に行った交流の内容（交流内容）を用いなかったが、登録情報に加えて交流内容を用いて影響力の大きさを評価してもよい。交流内容とは、例えば、過去の電話の発着信履歴や、電子メールの送受信履歴や、ＳＮＳで過去に行われたやり取り（Twitter（登録商標）であればツイートやリツイート）などである。
図１６は、本変形例に係る情報処理装置１０ａが実現する機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１０ａは、図４に示す各部に加え、交流内容取得部１０６を備える。
【００７３】
交流内容取得部１０６は、対象ユーザ（一のユーザ）が通信サービスを利用して他のユーザを相手に（すなわち相手ユーザと）交流した内容を取得する交流内容取得手段である。交流内容取得部１０６が交流内容を取得する方法には様々なものがあるが、大きくは２通りある。１つ目は、交流内容が外部装置に記憶される場合に用いられる方法であり、２つ目は、自装置が交流内容を記憶する場合に用いられる方法である。１つ目の方法の場合、制御装置１１及び通信装置１３が協働して交流内容取得部１０６の機能を実現する。制御装置１１は、通信装置１３を介してサーバ装置に対して、ユーザの識別子とともにユーザの交流内容を要求する要求データを送信する。サーバ装置は、要求データが送信されてくると、要求データが示す要求に応答して、ともに送信されてきた識別子により識別されるユーザの交流内容を示す交流内容データを、その識別子とともに情報処理装置１０に送信する。制御装置１１は、要求データに対する応答でサーバ装置から送信されてきた交流内容データ及び識別子を受け取る。制御装置１１は、こうして受け取った交流内容データにより示される交流内容を、ともに受け取った識別子により識別されるユーザの交流内容として取得する。
【００７４】
２つ目の方法の場合、制御装置１１及び記憶装置１２が協働して交流内容取得部１０６の機能を実現する。この方法は、情報処理装置１０が提供する通信サービスにおけるユーザの交流内容を示す交流内容データが、そのユーザを識別する識別子に対応付けて自装置の記憶装置１２に記憶される場合に用いられる。制御装置１１は、決められたタイミング（例えば１週間毎）に、ユーザの識別子に対応付けて記憶されている交流内容データを記憶装置１２から読み出して、読み出した交流内容データにより示される交流内容を、そのユーザの交流内容として取得する。交流内容取得部１０６は、ユーザの識別子及び取得したそのユーザの交流内容を評価部１０３に供給する。
【００７５】
評価部１０３は、生成部１０４により生成される期待度情報に基づいて影響力の大きさの評価を行う。生成部１０４は、交流内容取得部１０６により取得された交流の内容に基づいて、相手ユーザの正味の数を算出し、算出した数に応じて期待される対象ユーザの交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。生成部１０４は、交流内容取得部１０６から供給された交流内容をともに供給された識別子に対応付けて記憶しておく。生成部１０４は、対象ユーザの期待度情報を生成する際、記憶しておいた識別子から、対象ユーザが交流した相手ユーザの識別子を抽出する。生成部１０４は、抽出した識別子から重複するものを除き、残った識別子の数を計数する。こうして計数された数は、相手ユーザの正味の数を表すことになる。
【００７６】
生成部１０４は、算出した正味の数を、例えば、第１の識別子の数に加えたものを期待度情報として生成する。これにより、生成部１０４は、登録されただけで実際に交流が行われていない第１の識別子はそれぞれ「１」として計数し、実際に交流が行われた第１の識別子はそれぞれ「２」として計数することになる。例えば、第１の識別子の数及び算出される正味の数が、対象ユーザＭではそれぞれ「１００」及び「８０」であり、対象ユーザＮではそれぞれ「１００」及び「２０」であるものとする。この場合、生成部１０４は、１００＋８０＝１８０という数値を対象ユーザＭの期待度情報として生成し、１００＋２０＝１２０という数値を対象ユーザＮの期待度情報として生成する。そして、評価部１０３は、期待度情報の大きい対象ユーザＭの影響力が、対象ユーザＮの影響力に比べて大きいと評価する。このように、評価部１０３は、交流内容取得部１０６により取得された交流の内容に基づいて、相手ユーザの正味の数を算出し、算出した数に応じて影響力の大きさを評価する。
【００７７】
なお、生成部１０４は、上記の例に限らず、算出した正味の数を様々に用いて期待度情報を生成してもよい。例えば、生成部１０４は、算出した正味の数に所定の値を乗じたものを第１の識別子の数に加えてもよい。また、生成部１０４は、算出した正味の数の第１の識別子の数に対する割合（「正味ユーザ数割合」という）と、第１の識別子の数の補正に用いる値（識別子の補正値）とを対応付けた補正テーブルを記憶しておく。
図１７は、補正テーブルの一例を示す図である。図１７の例では、「正味ユーザ数割合」が「０．３未満」、「０．３以上０．７未満」及び「０．７以上」である場合に、「識別子の補正値」が「０．８」、「１．０」及び「１．２」であることが示されている。生成部１０４は、この補正テーブルを参照して第１の識別子の数を補正する。生成部１０４は、対象ユーザＭ及びＮの場合、正味ユーザ数割合がそれぞれ「０．８」及び「０．２」であるから、第１の識別子の数を１００×１．２＝１２０及び１００×０．８＝８０にそれぞれ補正する。
【００７８】
本変形例では、上記のとおり、登録情報に加えて、交流内容を用いて影響力の大きさを評価している。この交流内容が取得された相手ユーザは、対象ユーザが実際に交流したユーザであるから、交流内容が取得されていない相手ユーザに比べて、通信サービスを利用した交流によりその影響力が他のユーザに伝達される可能性が高くなる。本変形例では、交流内容が取得された相手ユーザが多いほど、前述した期待の度合いを大きくするようにして影響度情報を生成し、生成した期待度情報に基づいて影響力の大きさを評価している。このような本変形例によれば、交流内容を用いない場合に比べて、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができ、その結果、影響力の評価の精度も高めることができる。
【００７９】
［変形例２］
生成部１０４は、上記の各実施形態では、対象ユーザの期待度情報を生成したが、それに加え、例えば相手ユーザの期待度情報（以下「相手期待度情報」という。）を生成してもよい。具体的には、生成部１０４は、取得された登録情報に基づいて相手ユーザを対象ユーザとした場合の期待度情報（相手期待度情報）を生成し、生成した相手期待度情報を期待の度合いに反映させた対象ユーザについての期待度情報を生成する。
具体例を挙げて説明する。この例では、生成部１０４は、各相手ユーザについての第１、第２及び第３の関連情報（つまり対象ユーザが登録した相手ユーザの関連情報、相手ユーザが登録した対象ユーザの関連情報及び相手ユーザが登録した第三者ユーザの関連情報）の数を計数し、相手ユーザ毎に計数したそれらの関連情報の数（「相手情報数」という）の合計を期待度情報として生成するものとする。生成部１０４は、相手期待度情報と、相手情報数の補正に用いる値（相手情報数の補正値）とを対応付けた補正テーブルを記憶している。
【００８０】
図１８は、補正テーブルの一例を示す図である。図１８の例では、「相手期待度情報」が「５０未満」、「５０以上１００未満」及び「１００以上」である場合に、「相手情報数の補正値」が「０．８」、「１．０」及び「１．２」であることが示されている。生成部１０４は、図１８に示す補正テーブルを参照して各相手ユーザについての相手情報数をそれぞれ補正し、補正した値を合計したものを期待度情報として生成する。例えば、対象ユーザＯの相手ユーザであるＰ、Ｑ及びＲの相手期待度情報がそれぞれ「４０」、「８０」及び「１２０」であり、相手情報数が「３０」、「９０」及び「１１０」であったとする。その場合、生成部１０４は、Ｐ、Ｑ及びＲの相手情報数をそれぞれ３０×０．８＝２４、９０×１．０＝９０、及び、１１０×１．２＝１２１に補正する。生成部１０４は、他の相手ユーザについても、同様に補正を行い、補正した相手情報数の合計を期待度情報として生成する。
【００８１】
以上のとおり、評価部１０３は、本変形例では、情報取得部１０１により取得された登録情報のうち、少なくとも相手ユーザにより登録された登録情報に基づいて、その相手ユーザがさらに他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する。具体的には、評価部１０３は、相手期待度情報によりこの評価を行う。そして、評価部１０３は、その評価の結果と少なくとも対象ユーザにより登録された登録情報（上記の例では第１の関連情報）とに基づいて、対象ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する。
【００８２】
相手ユーザが他のユーザに及ぼす影響力が大きいほど、その相手ユーザによって対象ユーザの影響力が他のユーザに伝達される可能性が高くなる。そして、本変形例では、上記のとおり、登録情報に加えて、相手ユーザの影響力の大きさを評価した結果を用いて対象ユーザの影響力の大きさを評価している。このような本変形例によれば、相手ユーザの影響力を評価した結果を用いない場合に比べて、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができ、その結果、影響力の評価の精度も高めることができる。
【００８３】
［変形例３］
生成部１０４は、上記の各実施形態及び各変形例では、第１、第２、第３の関連情報または第１の識別子を用いて期待度情報を生成したが、第２及び第３の識別子を用いて期待度情報を生成してもよい。これにより、評価部１０３は、第２及び第３の識別子の数に応じて対象ユーザの影響力の大きさを評価する。
【００８４】
また、生成部１０４は、第１、第２及び第３識別子と、第１、第２及び第３の関連情報との全てを用いて影響度情報を生成してもよいし、これらの一部を用いて影響度情報を生成してもよい。ここでいう一部とは、これらの識別子及び関連情報のうちのいずれか１つであってもよいし、複数の組み合わせであってもよい。このため、本変形例における評価部１０３が識別子を用いて評価を行う場合、その識別子には、第１、第２及び第３の識別子の全て、いずれか２つまたはいずれか１つが含まれることになる。同様に、関連情報が用いられる場合、その関連情報には、第１、第２及び第３の関連情報の全て、いずれか２つまたはいずれか１つが含まれることになる。なお、生成部１０４は、各識別子及び各関連情報の一部を用いる場合、少なくとも、対象ユーザにより登録された登録情報（すなわち第１の識別子、第１の関連情報またはそれらの両方）を用いて影響度情報を生成することが望ましい。生成部１０４がこのように影響度情報を生成することにより、評価部１０３も、少なくとも、対象ユーザにより登録された登録情報を用いて対象ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することになる。
【００８５】
［変形例４］
生成部１０４は、第１実施形態において第１の識別子に付与された通信サービスの種類に応じた重みを用いて影響度情報を生成したが、第２及び第３の識別子や、第１、第２及び第３の関連情報に同様の重みを付与し、付与したそれらの重みを用いて影響度情報を生成してもよい。また、生成部１０４は、対象ユーザ及び相手ユーザまたは相手ユーザ及び第三者ユーザの双方が互いに識別子または関連情報を登録している場合に、一方だけが登録している場合に比べて大きな重みを付与してもよい。前者の場合、後者の場合に比べて双方が交流している可能性が高いため、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができる。
【００８６】
また、生成部１０４は、第１、第２、第３識別子、第１、第２及び第３の関連情報という６種類の情報のそれぞれに重みを付与し、付与した重みを用いて期待度情報を生成してもよい。例えば、生成部１０４は、対象ユーザにより登録された情報（つまり第１の識別子及び第１の関連情報）には、相手ユーザにより登録された情報（つまり第２、第３識別子、第２及び第３の関連情報）よりも大きな重みを付与して影響度情報を生成してもよい。なお、生成部１０４は、これに限らず、様々な重みを各識別子及び各関連情報に付与してもよい。
【００８７】
他にも、例えば、情報取得部１０１が、識別子や関連情報をそれらの情報が登録された日時に対応付けて取得し、生成部１０４が、登録された日時に応じた重みを識別子や関連情報に付与して影響度情報を生成してもよい。生成部１０４は、例えば、登録された日時が古いほど大きな重みを付与してもよいし、反対に登録された日時が新しいほど大きな重みを付与してもよい。
要するに、生成部１０４は、情報取得部１０１により取得された登録情報に所定の方法で重みを付与し、付与した重みを用いて影響度情報を生成するものであればよい。それにより、評価部１０３は、こうして登録情報に付与された重みを反映して影響力の大きさを評価することになる。
【００８８】
［変形例５］
生成部１０４は、上述した例では、図１４、図１５、図１７及び図１８で示した補正テーブルを用いてそれぞれ期待度情報を生成したが、これら以外の補正テーブルを用いて期待度情報をそれぞれ生成してもよい。これらの補正テーブルは、いずれも、識別子の数または関連情報の数（相手情報数も関連情報の数）の補正に用いる３つの補正値を示していたが、２つの補正値を示していてもよいし、４つ以上の補正値を示していてもよい。これらの補正テーブルにおいて補正値に対応付けられている値は、いずれも、取得された登録情報に基づいて算出された値であり、以下では「算出値」という。各図に示す補正テーブルでは、算出値が大きくなるほど補正値が小さくなっているが、これに限らず、算出値の大きさによっては、算出値が大きくなるほど補正値も大きくなっていてもよい。
【００８９】
例えば、図１４の例において、第１の除算値が１００を超える場合、すなわち、１つの識別子に対して１００個以上の関連情報を登録しているような場合は、単に交流のために関連情報を登録しているとは限らず、何らかの他の用途のために関連情報を登録している可能性がある。その場合には、第１の除算値が５以上且つ１００未満であれば関連情報の補正値を１．２とし、第１の除算値が１００以上であれば関連情報の補正値を０．８とするといった具合である。
また、生成部１０４は、補正テーブルを用いずに、算出値の範囲に応じて決められた所定の数式に識別子の数または関連情報の数を代入して得られる値を用いて期待度情報を生成してもよい。この場合、識別子の数または関連情報の数が数式により補正されることになる。このように、生成部１０４は、登録情報に含まれる識別子の数及び関連情報の数のいずれかまたは両方を、上記の算出値に応じて補正して期待度情報を生成する。
【００９０】
［変形例６］
生成部１０４は、上記の各実施形態及び各変形例では、数値で表された期待度情報を生成したが、これに限らない。生成部１０４は、例えば、「多い」、「普通」及び「少ない」や「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」、「レベル３」、「レベル２」及び「レベル１」など、様々な語句や記号などで表された期待度情報を生成してもよい。これらの期待度情報は、いずれも、通信サービスを利用した交流により対象ユーザの影響力が他のユーザに伝達することへの期待の度合いを表すものであればよく、さらにいえば、異なる対象ユーザについてその期待の度合いを比較することができる情報であればよい。
【００９１】
例えば、「多い」、「Ａ」または「レベル３」という期待度情報が生成された対象ユーザＳと「普通」、「Ｂ」または「レベル２」という期待度情報が生成された対象ユーザＴとでは、対象ユーザＳの方が対象ユーザＴよりも影響力が大きいと評価される、といった具合である。なお、これらの語句や記号については、予め決められていれば、どちらが影響力が大きいことを表していてもよい（つまり、前述した例とは反対に、「Ｃ」の方が「Ａ」よりも影響力が大きいことを表していてもよいし、「レベル１」の方が「レベル３」よりも影響力が大きいことを表していてもよい）。また、生成部１０４により生成される影響度情報は、上記例のように影響力の大きさを３段階で表すものに限らず、２段階で表すものであってもよいし、４段階以上で表すものであってもよい。
【００９２】
［変形例７］
情報取得部１０１による登録情報の取得と、生成部１０４による影響度情報の生成と、評価部１０３による影響力の大きさの評価という各動作は、図１０で述べたものとは異なるタイミングで行われてもよい。例えば、図１０の例では、情報処理装置１０は、評価結果を要求される前にこれらの動作を予め行っていたが、これらの動作を評価結果が要求されてから行ってもよい。その場合、最も新しい登録情報に基づいて影響力の大きさを評価することができる。
また、情報処理装置１０は、評価結果が要求される前に、影響度情報の生成までを行っていてもよいし、登録情報の取得だけを行っていてもよい。評価結果を要求される前に行う動作を増やすほど、評価結果を要求されたときに行う動作が少なくなり、評価結果データを送信するまでに要する時間を短くすることができる。
【００９３】
［変形例８］
情報処理装置は、除去部１０２を備えなくてもよい。
図１９は、本変形例の情報処理装置１０ｂが実現する機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１０ｂは、図４に示す情報取得部１０１と、評価部１０３と、処理部１０５とを備える。情報取得部１０１は、取得した登録情報を評価部１０３に供給する。評価部１０３は、情報取得部１０１から供給された登録情報に基づいて影響力の大きさを評価する。この登録情報には、個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合があるが、個人を識別する識別子の数に対する割合（「非個人割合」という。）が所定の割合よりも少なければ（例えば１％未満）、除去部１０２による除去を行わなくとも、期待度情報により表される期待の度合いの精度を所定のレベル以上にすることができる。ここでいう所定のレベルとは、所定の割合を１％とした場合、非個人割合が１％のときの期待度情報により表される期待の度合いの精度である。
【００９４】
［変形例９］
上記の各実施形態では、図４及び図１０で述べたように、登録情報の取得、登録情報の除去及び影響度情報の生成という３つの動作を、いずれも情報処理装置１０が行ったが、これらの動作の一部または全てを通信端末が行ってもよい。
図２０は、本変形例の情報処理システムが実現する機能構成の例を示す図である。なお、図２０では、情報処理システムが備える複数の通信装置のうちの１つだけを示している。図２０（ａ）では、図１９に示した情報処理装置１０ｂと、情報処理装置１０ｂが備えていない除去部１０２と同様の機能である除去部２０２を備える通信端末２０ｂとを備える情報処理システム１ｂが示されている。図２０（ａ）に示すように、各通信端末２０ｂが自装置に記憶されている登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去したものを、情報処理装置１０ｂに送信してもよい。
【００９５】
図２０（ｂ）では、情報取得部２０１、除去部２０２及び生成部２０４を備える通信端末２０ｃと、評価部１０３ｃ及び処理部１０５を備える情報処理装置１０ｃとを備える情報処理システム１ｃが示されている。情報取得部２０１、除去部２０２及び生成部２０４は、情報取得部１０１、除去部１０２及び生成部１０４と同様の機能である。ただし、情報取得部２０１は、自装置に記憶されている登録情報のみを取得する。また、生成部２０４は、自装置に記憶されている登録情報を登録したユーザ、すなわち、自装置を利用するユーザ（「自装置利用ユーザ」という）を対象ユーザとした場合の第１の識別子及び第１の関連情報の数に応じて期待度情報を生成する。生成部２０４は、生成した期待度情報を情報処理装置１０ｃに送信する。情報処理装置１０ｃの評価部１０３ｃは、通信端末２０ｃから送信されてきた期待度情報に基づいて、各ユーザを対象ユーザとした場合の影響力の大きさの評価を行う。
【００９６】
図２０（ｃ）では、図２０（ｂ）に示す情報処理装置１０ｃと、情報取得部２０１及び生成部２０４を備える通信端末２０ｄとを備える情報システム１ｄが示されている。この場合、除去部２０２による除去が行われずに、期待度情報が生成される。
本変形例では、登録情報の取得や登録情報の除去、期待度情報の生成などの動作を複数の通信端末に分散させて行わせている。これにより、情報処理装置がこれらの動作を集中して行う場合に比べて、情報処理装置が備えるＣＰＵやメモリなどの資源にかかる負荷を軽くするとともに、情報処理装置が評価処理において行う動作に要する時間を短くすることができる。
【００９７】
［変形例１０］
評価部１０３は、図９に示すもの以外の評価結果データを生成してもよい。例えば、評価部１０３は、図９に示す評価結果データから、「影響力の大きさの順位」を除いたものや、「期待度情報」を除いたものを評価結果データとして生成してもよい。また、評価部１０３は、図９に示すように対象ユーザを影響力の大きさの順位で並べたものでなく、例えば評価を行った順番やランダムに並べた評価結果データを生成してもよい。この場合、通信端末２０の方で、影響力の大きさの順位や期待度情報の大きさに基づいて順番に並べて表示されればよい。評価部１０３は、他にも、生成部１０４により期待度情報が生成される際に用いられた登録情報の数や第１及び第２の除算値、相手期待度情報などを含めた評価結果データを生成してもよい。このように影響力の大きさを評価した根拠を示すことにより、ユーザがその評価の精度について判断しやすくなる。
【００９８】
［変形例１１］
情報取得部１０１は、上記の第１の取得方法で述べた例では、通信サービスを利用するためのプログラム（電話帳など）の機能によって管理されている登録情報を取得したが、これに限らない。情報取得部１０１は、例えば、年賀状ソフトや住所録ソフトなどの、通信サービスでは直接利用されないプログラムの機能によって管理されている登録情報を取得してもよい。要するに、情報取得部１０１は、ユーザにより登録された登録情報であり、且つ、各ユーザが通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザをその通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得するものであればよい。
【００９９】
［変形例１２］
生成部１０４は、登録情報に複数の識別子が含まれている場合に、例えば、１つの識別子だけを計数して期待度情報を生成してもよい。この場合、例えば１０人の相手ユーザについて電話番号、電子メールアドレス及びＳＮＳのアカウントという３つの識別子がそれぞれ登録されていても、生成部１０４は、識別子の合計である３０ではなく、相手ユーザの正味の人数である１０という数値により期待の度合いが表される期待度情報を生成する。本変形例によれば、相手ユーザの正味の人数を期待の度合いに反映した期待度情報を生成することができる。
【０１００】
［変形例１３］
生成部１０４は、第三者ユーザ（相手ユーザが交流する対象ユーザ以外のユーザ）により登録された登録情報を用いて期待度情報を生成してもよい。また、生成部１０４は、第三者ユーザが通信サービスを利用して交流する、対象ユーザ及び相手ユーザ以外の他のユーザ（「第４のユーザ」という）により登録された登録情報を用いて期待度情報を生成してもよい。このように、生成部１０４は、対象ユーザから他のユーザを介して間接的に対象ユーザの影響力が伝達するユーザ（「間接ユーザ」という。第三者ユーザや第４のユーザだけでなく、第４のユーザが交流する他のユーザやその先で交流が行われるユーザなども含む）により登録された登録情報を用いて期待度情報を生成してもよい。
【０１０１】
これらの間接ユーザも、対象ユーザとの間に挟まれる他のユーザ（相手ユーザなど）を介して対象ユーザの影響力を受ける場合があるから、これらの間接ユーザ自身も、対象ユーザの影響力を他のユーザに伝達する可能性がある。ただし、対象ユーザからの影響力は、他のユーザを介している間に弱まることが多いため、間接ユーザによる影響力の伝達が期待される度合いは、その間接ユーザと対象ユーザとの間に挟まれる他のユーザが多いほど小さくなりやすい。生成部１０４は、例えば、間接ユーザにより登録された登録情報に、その間接ユーザと対象ユーザとの間に挟まれるユーザの数が多いほど小さくなる重みを付与し、付与した重みを用いて期待度情報を生成する。これにより、間接ユーザによる登録情報に重みを付与しない場合に比べて、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができる。
【０１０２】
［変形例１４］
評価部１０３は、生成部１０４を備えていなくてもよい。この場合、評価部１０３は、例えば、対象ユーザＳ及びＴを比較して、対象ユーザＳにより登録された識別子の数が対象ユーザＴにより登録された識別子の数に比べて多い場合に、対象ユーザＴの影響力に比べて対象ユーザＳの影響力の方が大きいと評価する。このように、評価部１０３は、上述した各実施形態及び各変形例において情報取得部１０１により取得される登録情報の数を単に比較するだけである場合には、生成部１０４を備えることなく影響力の大きさを評価することができる。
【０１０３】
［変形例１５］
本発明は、情報処理装置や情報処理システムの他にも、情報処理装置や情報処理システムが実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるものである。ここでいう処理とは、例えば、図１０に示す評価処理である。また、本発明は、情報処理装置のようなコンピュータを、図４、図１６、図１９及び図２０に示す各手段として機能させるためのプログラムとしても捉えられるものである。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態でも提供されたりするものであってもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１…情報処理システム、２…ネットワーク、１０…情報処理装置、２０…通信端末、１１、２１…制御装置、１２、２２…記憶装置、１３、２３…通信装置、１０１…情報取得部、１０２…除去部、１０３…評価部、１０４…生成部、１０５…処理部、１０６…交流内容取得部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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