(57)【要約】【課題】書き込み情報を他ユーザに広めるための支援の度合を示す支援度を所定時間毎に分析することができる。【解決手段】支援度分析装置１００は、所定期間の書き込み情報について、反応情報をＳＮＳサーバ１０から取得する反応情報取得部１１０と、反応情報に基づいて、所定期間の書き込み情報の反応ユーザを抽出する反応ユーザ抽出部１２０と、ＳＮＳサーバ１０から取得した友人情報に基づいて、各反応ユーザについて友人ユーザを抽出する友人ユーザ抽出部１５０と、各友人ユーザについて、所定時間帯毎に、反応情報に基づいて所定期間の書き込み情報に対する反応数を計数する友人ユーザ反応数計数部１６０と、各反応ユーザについて、所定時間帯毎の友人ユーザの反応数と抽出された友人ユーザ数とに基づいて、友人ユーザへの影響度を所定時間帯毎に算出する影響度算出部１７０と、を備え、所定時間帯毎の影響度を所定時間帯毎の支援度とする。【選択図】図１
2014021745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバと接続され、前記ＳＮＳにおいて他のユーザに影響を与えることができる、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に基づき、前記ＳＮＳに発信された所定期間の書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置であって、
前記ＳＮＳに発信された所定期間の書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報、および前記ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、当該取得した反応情報、当該取得した友人情報、および前記反応情報に含まれる前記書き込み情報に対するユーザの反応時刻に基づいて、前記ユーザそれぞれについて、前記書き込み情報を他のユーザに広める支援の度合を示す前記支援度を、所定時間帯毎に算出することを特徴とする支援度分析装置。
【請求項２】
前記反応時刻、および前記書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含む前記反応情報を、前記所定期間の書き込み情報について、前記ＳＮＳサーバから取得する反応情報取得手段と、
取得した反応情報に基づいて、前記所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する反応ユーザ抽出手段と、
前記友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、前記反応ユーザそれぞれについて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する友人ユーザ抽出手段と、
前記友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、前記所定時間帯毎に、前記所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する第１の反応数計数手段と、
前記反応ユーザそれぞれについて、前記所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、前記友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、当該反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を前記所定時間帯毎に算出する影響度算出手段と、
を備え、
算出した影響度を前記支援度として用い、前記反応ユーザそれぞれについて、算出された前記所定時間帯毎の影響度を当該所定時間帯毎の支援度とすることを特徴とする請求項１に記載の支援度分析装置。
【請求項３】
前記反応ユーザそれぞれについて、前記取得した反応情報に基づいて、前記所定時間帯毎に、前記反応数を計数する第２の反応数計数手段と、
前記反応ユーザそれぞれについて、前記ＳＮＳサーバから取得した前記所定期間に発信された書き込み情報数と、前記第２の反応数計数手段で前記所定時間帯毎に計数された反応数とに基づいて、反応度を当該所定時間帯毎に算出する反応度算出手段と、
前記反応ユーザそれぞれについて、前記支援度を、前記所定時間帯毎の影響度と当該所定時間帯毎の反応度とに基づいて当該所定時間帯毎に算出する支援度算出手段と、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の支援度分析装置。
【請求項４】
前記支援度算出手段は、前記所定時間帯毎の反応度および前記所定時間帯毎の影響度に重み付けを行うことを特徴とする請求項３に記載の支援度分析装置。
【請求項５】
前記所定期間に書き込み情報を発信したユーザに関心を持っている他ユーザに関する関心ユーザ情報を前記ＳＮＳサーバから取得する関心ユーザ情報取得手段と、
前記反応ユーザそれぞれについて、取得した関心ユーザ情報に基づいて、前記所定時間帯毎に、前記ＳＮＳに書き込み情報が発信された後当該書き込み情報を発信したユーザに関心を持った友人ユーザの数を関心ユーザ増数として取得する関心ユーザ増数取得手段を備え、
前記支援度算出手段が、前記支援度を、前記所定時間帯毎の反応度および当該所定時間帯毎の影響度とともに、当該所定時間帯毎の関心ユーザ増数に基づいて当該所定時間帯毎に算出することを特徴とする請求項３または４のいずれかに記載の支援度分析装置。
【請求項６】
前記反応情報に基づいて、前記所定時間帯毎に前記反応数を取得し、前記反応数の最も多い時間帯を盛り上がり時間帯と特定する盛り上がり時間帯特定手段と、
前記所定時間帯毎の支援度に基づいて支援度の最も高い時間帯を特定し、特定した支援度の最も高い時間帯と前記盛り上がり時間帯とに基づいて、前記ＳＮＳに発信する書き込み情報の発信時間を決定する発信時間決定手段と、
を備えることを特徴とする請求項２から５のいずれかに記載の支援度分析装置。
【請求項７】
前記取得した反応情報は、前記書き込み情報が発信されてから反応ユーザが反応するまでの時間情報を含み、
前記時間情報に応じて、前記支援度の重み付けができることを特徴とする請求項２から６のいずれかに記載の支援度算出装置。
【請求項８】
前記反応ユーザ抽出手段が、前記ＳＮＳサーバから取得したユーザの嗜好を示す嗜好情報に基づいて、前記反応ユーザから、所定のジャンルにあった嗜好を有する反応ユーザを抽出することを特徴とする請求項２から７のいずれかに記載の支援度分析装置。
【請求項９】
前記友人ユーザ抽出手段が、前記反応ユーザそれぞれについて、前記取得した友人情報に基づいて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出するとともに、抽出した友人ユーザと友人関係にあるユーザも友人ユーザとして抽出することを特徴とする請求項２から８のいずれかに記載の支援度分析装置。
【請求項１０】
前記書き込み情報に対するユーザの反応は、当該書き込み情報への共感、当該書き込み情報の他のユーザとの共有、および当該書き込み情報に対する新たな書き込み情報の発信の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の支援度分析装置。
【請求項１１】
ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバと接続され、前記ＳＮＳにおいて他のユーザに影響を与えることができる、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に基づき、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置における支援度分析方法であって、
前記支援度分析装置は、反応情報取得手段、反応ユーザ抽出手段、友人ユーザ抽出手段、第１の反応度算出手段、および影響度算出手段を備え、
前記反応情報取得手段が、前記書き込み情報に対するユーザの反応時刻、および前記書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含み、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を、所定期間の書き込み情報について、前記ＳＮＳサーバから取得する第１のステップと、
前記反応ユーザ抽出手段が、取得した反応情報に基づいて、前記所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する第２のステップと、
前記友人ユーザ抽出手段が、前記ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、前記反応ユーザそれぞれについて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する第３のステップと、
前記第１の反応度算出手段が、前記友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、前記所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する第４のステップと、
前記影響度算出手段が、前記反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、前記友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、当該反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を前記所定時間帯毎に算出する第５のステップと、
を含み、
前記書き込み情報を広める支援を行った度合を示す支援度として前記影響度を用い、前記反応ユーザそれぞれについて、算出された前記所定時間帯毎の影響度を当該所定時間帯毎の支援度とすることを特徴とする支援度分析方法。
【請求項１２】
ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバと接続され、前記ＳＮＳにおいて他のユーザに影響を与えることができる、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に基づき、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置における支援度分析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、
前記支援度分析装置は、反応情報取得手段、反応ユーザ抽出手段、友人ユーザ抽出手段、第１の反応度算出手段、および影響度算出手段を備え、
前記反応情報取得手段が、前記書き込み情報に対するユーザの反応時刻、および前記書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含み、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を、所定期間の書き込み情報について、前記ＳＮＳサーバから取得する第１のステップと、
前記反応ユーザ抽出手段が、取得した反応情報に基づいて、前記所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する第２のステップと、
友人ユーザ抽出手段が、前記ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、前記反応ユーザそれぞれについて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する第３のステップと、
前記第１の反応度算出手段が、前記友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、前記所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する第４のステップと、
前記影響度算出手段が、前記反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、前記友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、当該反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を前記所定時間帯毎に算出する第５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、ＳＮＳにおける書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置、支援度分析方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｗｅｂ画面やメールに広告等のコンテンツを貼り付けることにより、インターネット等のネットワークを介して広告等のコンテンツがユーザに配信されている。近年では、広告等のコンテンツは、利用者が急増しているソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）の書き込み情報としてユーザに配信される機会が増えてきている。
【０００３】
一般的に、ユーザへの広告等のコンテンツ配信時間は、コンテンツを配信する企業等が、経験やコンテンツに掲載されるイベント開始時間等によって決定していることが多い。そこで、効率的に広告等のコンテンツをユーザに配信するために、ユーザがコンテンツにアクセスした時間に基づいてユーザがコンテンツに関心を示しやすい時間を判断し、ユーザがコンテンツに関心を示しやすい時間にコンテンツを配信する技術が提案されている（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】特開２００９−２５２２１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ＳＮＳでは、書き込み情報へのコメントや書き込み情報の評価等の書き込み情報に対するユーザの反応を公開する機能を利用して、反応を公開した書き込み情報を友人ユーザに見せることによって、ユーザ同士の繋がりを介して書き込み情報は広がっていく。このようにして、ユーザが友人ユーザに書き込み情報を見せることによって書き込み情報を広める支援を行ってくれるため、企業等にとっては書き込み情報を広める支援の度合であるユーザの支援度を分析することは重要である。
【０００６】
また、ＳＮＳでは、書き込み情報をリアルタイムでユーザに提供するために、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）のニュースフィールドのように、書き込み情報を時系列に表示する表示画面が用意されている。新しい書き込み情報が投稿されると、新しい書き込み情報が一番上に表示され、古い書き込み情報は表示画面の下部へと移動する。そのため、書き込み情報を効率的に友人ユーザに見せるためには、発信された書き込み情報が表示画面上の目に留まりやすい位置に表示されているように書き込み情報を適切なタイミングで配信する必要がある。
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ユーザが企業等の書き込み情報を広める支援をしてくれるといったＳＮＳの特徴を考慮していないため、ＳＮＳにおいて書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定することはできない。ＳＮＳにおいて書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定するためには、企業等の書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することが重要であり、ユーザの支援度を時間帯毎に分析する必要がある。
【０００８】
更に、企業等がマーケティングを実施する上で効果的にユーザにアプローチするためには、企業等の書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することが重要であり、そのためにも、時間帯毎にユーザの支援度を分析する必要がある。
【０００９】
そこで、本発明は、上述の実情に鑑みてなされたものであり、時間帯毎のユーザの支援度を分析することができるユーザ支援度分析装置、ユーザ支援度分析方法、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】
【００１０】
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。
【００１１】
（１）  本発明は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバと接続され、前記ＳＮＳにおいて他のユーザに影響を与えることができる、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に基づき、前記ＳＮＳに発信された所定期間の書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置（例えば、図１の支援度分析装置１００に相当）であって、前記ＳＮＳに発信された所定期間の書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報、および前記ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、当該取得した反応情報、当該取得した友人情報、および前記反応情報に含まれる前記書き込み情報に対するユーザの反応時刻に基づいて、前記ユーザそれぞれについて、前記書き込み情報を他のユーザに広める支援の度合を示す前記支援度を、所定時間帯毎に算出することを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００１２】
支援度分析装置は、ＳＮＳに発信された所定期間の書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報、およびＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報をＳＮＳサーバから取得し、取得した反応情報、取得した友人情報、および反応情報に含まれる書き込み情報に対するユーザの反応時刻に基づいて、ユーザそれぞれについて、書き込み情報を他のユーザに広める支援の度合を示す支援度を、所定時間帯毎に算出する。したがって、ユーザの反応が他のユーザ、主に友人に影響を与えることから、ユーザの反応およびユーザの友人関係からユーザの書き込み情報の支援度を算出することができ、また、反応時刻に基づいて所定時間帯毎に支援度を算出することができる。その結果、書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することができ、書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定することができる。また、効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００１３】
（２）  本発明は、（１）の支援度分析装置において、前記反応時刻、および前記書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含む前記反応情報を、前記所定期間の書き込み情報について、前記ＳＮＳサーバから取得する反応情報取得手段（例えば、図１の反応情報取得部１１０に相当）と、取得した反応情報に基づいて、前記所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する反応ユーザ抽出手段（例えば、図１の反応ユーザ抽出部１２０に相当）と、前記友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、前記反応ユーザそれぞれについて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する友人ユーザ抽出手段（例えば、図１の友人ユーザ抽出部１５０に相当）と、前記友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、前記所定時間帯毎に、前記所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する第１の反応数計数手段（例えば、図１の友人ユーザ反応数計数部１６０に相当）と、前記反応ユーザそれぞれについて、前記所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、前記友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、当該反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を前記所定時間帯毎に算出する影響度算出手段（例えば、図１の影響度算出部１７０に相当）と、を備え、算出した影響度を前記支援度として用い、前記反応ユーザそれぞれについて、算出された前記所定時間帯毎の影響度を当該所定時間帯毎の支援度とすることを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００１４】
この発明によれば、反応情報取得手段は、反応時刻、および書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含む反応情報を、所定期間の書き込み情報について、ＳＮＳサーバから取得する。反応ユーザ抽出手段は、取得した反応情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する。友人ユーザ抽出手段は、友人情報をＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、反応ユーザそれぞれについて、反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する。第１の反応数計数手段は、友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する。影響度算出手段は、反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、反応ユーザの友人ユーザへの影響度を所定時間帯毎に算出する。したがって、所定時間毎の支援度を、友人ユーザへの所定時間毎の影響度から算出することができる。支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することができ、書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定することができる。また、効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００１５】
（３）  本発明は、（２）の支援度分析装置において、前記反応ユーザそれぞれについて、前記取得した反応情報に基づいて、前記所定時間帯毎に、前記反応数を計数する第２の反応数計数手段（例えば、図１の反応ユーザ反応数計数部１３０に相当）と、前記反応ユーザそれぞれについて、前記ＳＮＳサーバから取得した前記所定期間に発信された書き込み情報数と、前記第２の反応数計数手段で前記所定時間帯毎に計数された反応数とに基づいて、反応度を当該所定時間帯毎に算出する反応度算出手段（例えば、図１の反応度算出部１４０に相当）と、前記反応ユーザそれぞれについて、前記支援度を、前記所定時間帯毎の影響度と当該所定時間帯毎の反応度とに基づいて当該所定時間帯毎に算出する支援度算出手段（例えば、図１の支援度算出部１８０に相当）と、を備えることを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００１６】
この発明によれば、第２の反応数計数手段は、反応ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、反応数を計数する。反応度算出手段は、反応ユーザそれぞれについて、ＳＮＳサーバから取得した所定期間に発信された書き込み情報数と、第２の反応数計数手段で所定時間帯毎に計数された反応数とに基づいて、反応度を所定時間帯毎に算出する。支援度算出手段は、反応ユーザそれぞれについて、支援度を、所定時間帯毎の影響度と所定時間帯毎の反応度とに基づいて所定時間帯毎に算出する。したがって、所定時間毎の支援度を、友人ユーザへの所定時間毎の影響度と反応ユーザの反応度とから算出することができる。反応度を加味した支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することができ、書き込み情報を配信するより適切なタイミングを決定することができる。また、より効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００１７】
（４）  本発明は、（３）の支援度分析装置において、前記支援度算出手段は、前記所定時間帯毎の反応度および前記所定時間帯毎の影響度に重み付けを行うことを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００１８】
この発明によれば、支援度算出手段は、所定時間帯毎の反応度および所定時間帯毎の影響度に重み付けを行う。したがって、支援度において、反応度および影響度を重視する度合を設定することができる。
【００１９】
（５）  本発明は、（３）または（４）の支援度分析装置において、前記所定期間に書き込み情報を発信したユーザに関心を持っている他ユーザに関する関心ユーザ情報を前記ＳＮＳサーバから取得する関心ユーザ情報取得手段（例えば、図３の関心ユーザ情報取得部１９０に相当）と、前記反応ユーザそれぞれについて、取得した関心ユーザ情報に基づいて、前記所定時間帯毎に、前記ＳＮＳに書き込み情報が発信された後当該書き込み情報を発信したユーザに関心を持った友人ユーザの数を関心ユーザ増数として取得する関心ユーザ増数取得手段（例えば、図３の関心ユーザ増数取得部２００に相当）を備え、前記支援度算出手段が、前記支援度を、前記所定時間帯毎の反応度および当該所定時間帯毎の影響度とともに、当該所定時間帯毎の関心ユーザ増数に基づいて当該所定時間帯毎に算出することを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００２０】
この発明によれば、関心ユーザ情報取得手段は、所定期間に書き込み情報を発信したユーザに関心を持っている他ユーザに関する関心ユーザ情報をＳＮＳサーバから取得する。関心ユーザ増数取得手段は、反応ユーザそれぞれについて、取得した関心ユーザ情報に基づいて、所定時間帯毎に、ＳＮＳに書き込み情報が発信された後書き込み情報を発信したユーザに関心を持った友人ユーザの数を関心ユーザ増数として取得する。支援度算出手段は、支援度を、所定時間帯毎の反応度および所定時間帯毎の影響度とともに、所定時間帯毎の関心ユーザ増数に基づいて所定時間帯毎に算出する。したがって、所定時間毎の支援度を、友人ユーザへの所定時間毎の影響度、反応ユーザの反応度、および関心ユーザ増数から算出することができる。関心ユーザ増数を加味した支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することができ、書き込み情報を配信するより適切なタイミングを決定することができる。また、より効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００２１】
（６）  本発明は、（２）から（５）の支援度分析装置において、前記反応情報に基づいて、前記所定時間帯毎に前記反応数を取得し、前記反応数の最も多い時間帯を盛り上がり時間帯と特定する盛り上がり時間帯特定手段（例えば、図４の盛り上がり時間帯特定部２１０に相当）と、前記所定時間帯毎の支援度に基づいて支援度の最も高い時間帯を特定し、特定した支援度の最も高い時間帯と前記盛り上がり時間帯とに基づいて、前記ＳＮＳに発信する書き込み情報の発信時間を決定する発信時間決定手段（例えば、図４の発信時間決定部２２０に相当）と、を備えることを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００２２】
この発明によれば、盛り上がり時間帯特定手段は、反応情報に基づいて、所定時間帯毎に反応数を取得し、反応数の最も多い時間帯を盛り上がり時間帯と特定する。発信時間決定手段は、所定時間帯毎の支援度に基づいて支援度の最も高い時間帯を特定し、特定した支援度の最も高い時間帯と盛り上がり時間帯とに基づいて、ＳＮＳに発信する書き込み情報の発信時間を決定する。したがって、ＳＮＳのユーザの反応が多い時間帯とユーザからの支援が最も得られる時間帯とから書き込み情報を発信するより適切なタイミングを決定することができる。
【００２３】
（７）  本発明は、（２）から（６）の支援度分析装置において、前記取得した反応情報は、前記書き込み情報が発信されてから反応ユーザが反応するまでの時間情報を含み、前記時間情報に応じて、前記支援度の重み付けができることを特徴とする支援度算出装置を提案している。
【００２４】
この発明によれば、取得した反応情報は、書き込み情報が発信されてから反応ユーザが反応するまでの時間情報を含み、時間情報に応じて、前記支援度の重み付けができる。したがって、書き込み情報が発信されてから反応までの時間を、支援度に反映させることができる。
【００２５】
（８）  本発明は、（２）から（７）の支援度分析装置において、前記反応ユーザ抽出手段が、前記ＳＮＳサーバから取得したユーザの嗜好を示す嗜好情報に基づいて、前記反応ユーザから、所定のジャンルにあった嗜好を有する反応ユーザを抽出することを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００２６】
この発明によれば、反応ユーザ抽出手段は、ＳＮＳサーバから取得したユーザの嗜好を示す嗜好情報に基づいて、反応ユーザから、所定のジャンルにあった嗜好を有する反応ユーザを抽出する。したがって、ジャンル毎に支援度を算出することにより、書き込み情報を発信より適切なタイミングを決定することや、効果的なアプローチするタイミングを決定することができる。
【００２７】
（９）  本発明は、（２）から（８）の支援度分析装置において、前記友人ユーザ抽出手段が、前記反応ユーザそれぞれについて、前記取得した友人情報に基づいて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出するとともに、抽出した友人ユーザと友人関係にあるユーザも友人ユーザとして抽出することを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００２８】
この発明によれば、友人ユーザ抽出手段が、反応ユーザそれぞれについて、取得した友人情報に基づいて、反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出するとともに、抽出した友人ユーザと友人関係にあるユーザも友人ユーザとして抽出する。したがって、ＳＮＳにおいて書き込み情報はユーザを介して広がっていくことを支援度に反映させることにより、より精度よい支援度を算出することができる。
【００２９】
（１０）  本発明は、（１）から（９）の支援度分析装置において、前記書き込み情報に対するユーザの反応は、当該書き込み情報への共感、当該書き込み情報の他のユーザとの共有、および当該書き込み情報に対する新たな書き込み情報の発信の少なくとも１つであることを特徴とする支援度分析装置を提案している。
【００３０】
この発明によれば、書き込み情報に対する反応は、書き込み情報への共感、書き込み情報の他のユーザとの共有、および書き込み情報に対する新たな書き込み情報の発信の少なくとも１つである。
【００３１】
（１１）  本発明は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバと接続され、前記ＳＮＳにおいて他のユーザに影響を与えることができる、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に基づき、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置における支援度分析方法であって、前記支援度分析装置は、反応情報取得手段、反応ユーザ抽出手段、友人ユーザ抽出手段、第１の反応度算出手段、および影響度算出手段を備え、前記反応情報取得手段が、前記書き込み情報に対するユーザの反応時刻、および前記書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含み、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を、所定期間の書き込み情報について、前記ＳＮＳサーバから取得する第１のステップ（例えば、図２のステップＳ１に相当）と、前記反応ユーザ抽出手段が、取得した反応情報に基づいて、前記所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する第２のステップ（例えば、図２のステップＳ２に相当）と、前記友人ユーザ抽出手段が、前記ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、前記反応ユーザそれぞれについて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する第３のステップ（例えば、図２のステップＳ５に相当）と、前記第１の反応度算出手段が、前記友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、前記所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する第４のステップ（例えば、図２のステップＳ６に相当）と、前記影響度算出手段が、前記反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、前記友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、当該反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を前記所定時間帯毎に算出する第５のステップ（例えば、図２のステップＳ７に相当）と、を含み、前記書き込み情報を広める支援を行った度合を示す支援度として前記影響度を用い、前記反応ユーザそれぞれについて、算出された前記所定時間帯毎の影響度を当該所定時間帯毎の支援度とすることを特徴とする支援度分析方法を提案している。
【００３２】
この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、反応情報取得手段が、書き込み情報に対するユーザの反応時刻、および書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含み、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を、所定期間の書き込み情報について、ＳＮＳサーバから取得する。次に、第２のステップにおいて、反応ユーザ抽出手段が、取得した反応情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する。次に、第３のステップにおいて、友人ユーザ抽出手段が、ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報をＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、反応ユーザそれぞれについて、反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する。次に、第４のステップにおいて、第１の反応度算出手段が、友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する。次に、第５のステップにおいて、影響度算出手段が、反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を所定時間帯毎に算出する。したがって、所定時間毎の支援度を、友人ユーザへの所定時間毎の影響度から算出することができる。支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することができ、書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定することができる。また、効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００３３】
（１２）  本発明は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバと接続され、前記ＳＮＳにおいて他のユーザに影響を与えることができる、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に基づき、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を分析する支援度分析装置における支援度分析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、前記支援度分析装置は、反応情報取得手段、反応ユーザ抽出手段、友人ユーザ抽出手段、第１の反応度算出手段、および影響度算出手段を備え、前記反応情報取得手段が、前記書き込み情報に対するユーザの反応時刻、および前記書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含み、前記ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を、所定期間の書き込み情報について、前記ＳＮＳサーバから取得する第１のステップ（例えば、図２のステップＳ１に相当）と、前記反応ユーザ抽出手段が、取得した反応情報に基づいて、前記所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する第２のステップ（例えば、図２のステップＳ２に相当）と、前記友人ユーザ抽出手段が、前記ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を前記ＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、前記反応ユーザそれぞれについて、当該反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する第３のステップ（例えば、図２のステップＳ５に相当）と、前記第１の反応度算出手段が、前記友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、前記所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する第４のステップ（例えば、図２のステップＳ６に相当）と、前記影響度算出手段が、前記反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、前記友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、当該反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を前記所定時間帯毎に算出する第５のステップ（例えば、図２のステップＳ７に相当）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。
【００３４】
この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、反応情報取得手段が、書き込み情報に対するユーザの反応時刻、および書き込み情報に対して反応したユーザを特定する情報を少なくとも含み、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を、所定期間の書き込み情報について、ＳＮＳサーバから取得する。次に、第２のステップにおいて、反応ユーザ抽出手段が、取得した反応情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する。次に、第３のステップにおいて、友人ユーザ抽出手段が、ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報をＳＮＳサーバから取得し、取得した友人情報に基づいて、反応ユーザそれぞれについて、反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する。次に、第４のステップにおいて、第１の反応度算出手段が、友人ユーザそれぞれについて、取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数を計数する。次に、第５のステップにおいて、影響度算出手段が、反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に計数された友人ユーザの反応数と、友人ユーザ抽出手段で抽出された友人ユーザ数とに基づいて、反応ユーザの前記友人ユーザへの影響度を所定時間帯毎に算出する。したがって、所定時間毎の支援度を、友人ユーザへの所定時間毎の影響度から算出することができる。支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を広める支援をしてくれる可能性の高い時間帯を判断することができ、書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定することができる。また、効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定するためや、効果的なアプローチのタイミングを決定するために用いる、時間帯毎の支援度を分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る支援度分析装置の機能構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る支援度分析装置の支援度分析処理フローを示す図である。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る支援度分析装置の機能構成を示す図である。
【図４】本発明の第３の実施形態に係る支援度分析装置の機能構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
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様々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。
【００３８】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る支援度分析装置１００の機能構成を示す図である。図１に示すように、支援度分析装置１００は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）サーバ１０と通信可能に接続される。
【００３９】
ＳＮＳサーバ１０は、ユーザ同士がコミュニケーションを行うための機能を備えたＷｅｂサイトを提供するサーバであって、例えば、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）のサーバである。図１には、ＳＮＳサーバ１０は１台しか図示していないが、複数台であってもよい。なお、本実施形態においてＳＮＳサーバ１０としているが、ユーザから書き込まれた情報を提供するサーバであればよく、ＳＮＳのサーバに限らない。
【００４０】
本実施形態において、ＳＮＳサーバ１０は、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対するユーザの反応に関する反応情報を管理する。反応情報は、書き込み情報に対して反応したユーザを特定するＩＤや名前、書き込み情報に反応があった時刻を少なくとも含み、書き込み情報が発信されてからユーザが反応するまでの時間情報を含んでもよい。また、反応情報は、１の書き込み情報に対して１つあってもよいし、所定期間の書き込み情報全てに対して１つであってもよい。更に、ＳＮＳサーバ１０は、ＳＮＳに参加しているユーザの嗜好を示す嗜好情報を管理してもよい。嗜好情報には、ユーザの趣味嗜好のキーワードやユーザの属性情報が含まれる。
【００４１】
ここで、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する、ＳＮＳに参加しているユーザの反応とは、書き込み情報への共感や、書き込み情報の他のユーザとの共有、および書き込み情報に対する新たな書き込み情報の発信の少なくとも１つである。それぞれについて、Ｆａｃｅｂｏｏｋを例に説明すると、書き込み情報への共感は「いいね」ボタンを押下することであって、書き込み情報の他のユーザとの共有は「シェア」ボタンを押下することであって、書き込み情報に対する新たな書き込み情報の発信は書き込み情報に対してコメントを行うことである。
【００４２】
また、本実施形態において、ＳＮＳサーバ１０は、ＳＮＳにおけるユーザ間の友人関係を特定するための友人情報を管理する。友人情報には、友人関係にあるユーザを特定するＩＤや名前が含まれる。
【００４３】
支援度分析装置１００は、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を算出する装置であって、図１に示すように、反応情報取得部１１０、反応ユーザ抽出部１２０、反応ユーザ反応数計数部１３０、反応度算出部１４０、友人ユーザ抽出部１５０、友人ユーザ反応数計数部１６０、影響度算出部１７０、および支援度算出部１８０から構成される。ここで、支援度とは、書き込み情報を他のユーザに広めるための支援の程度を示す度合であって、支援度が高い程書き込み情報を他のユーザに広める支援を行っていることを示す。
【００４４】
反応情報取得部１１０は、所定期間に発信された書き込み情報について、反応情報をＳＮＳサーバ１０から取得する。所定期間は、任意に決定することができる。
【００４５】
反応ユーザ抽出部１２０は、反応情報取得部１１０で取得した反応情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する。反応ユーザ抽出部１２０は、ＳＮＳサーバ１０から嗜好情報を取得し、取得した嗜好情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対して反応をした反応ユーザのうち、所定のジャンルにあった嗜好を有するユーザを反応ユーザとして抽出してもよい。それにより、書き込み情報のジャンル毎に反応ユーザを抽出することができる。
【００４６】
反応ユーザ反応数計数部１３０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、反応情報取得部１１０で取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数をカウントする。例えば、あるユーザが、所定時間帯に、所定期間の書き込み情報について共感を２０回、所定期間の書き込み情報の共有を５回、所定期間の書き込み情報に対する新たな書き込み情報の発信を１回行っている場合には、反応数は２６回となる。ここで、所定時間帯は、任意に設定できるが、例えば、８時〜１０時、１０時〜１２時といったように所定間隔で設定されるのが望ましい。
【００４７】
反応度算出部１４０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、ユーザが書き込み情報に対してどの程度反応したかを示す反応度Ｒを算出する。具体的には、まず、反応度算出部１４０は、所定期間に発信された書き込み情報数をＳＮＳサーバ１０から取得する。そして、反応度算出部１４０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、反応ユーザ反応数計数部１３０で所定時間帯毎にカウントされた反応数と、ＳＮＳサーバ１０から取得した所定期間に発信された書き込み情報数とに基づいて、以下の（１）式により反応度Ｒを算出する。
【００４８】
【数１】
2014021745.tif 000003
【００４９】
友人ユーザ抽出部１５０は、友人情報をＳＮＳサーバ１０から取得し、取得した友人情報に基づいて、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する。友人ユーザ抽出部１５０は、取得した友人情報に基づいて、抽出した友人ユーザと友人関係にあるユーザも反応ユーザそれぞれの友人ユーザとして抽出してもよい。それにより、ＳＮＳにおいて情報はユーザを介して広がっていくことを支援度に反映させることができる。
【００５０】
友人ユーザ反応数計数部１６０は、友人ユーザ抽出部１５０で抽出した友人ユーザそれぞれについて、反応情報取得部１１０で取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数をカウントする。
【００５１】
影響度算出部１７０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、ユーザが友人ユーザにどの程度影響を及ぼしたかを示す影響度Ｅを算出する。具体的には、まず、影響度算出部１７０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、友人ユーザ反応数計数部１６０で所定時間帯毎にカウントされた反応数に基づいて、反応ユーザの全友人ユーザの所定時間帯毎の総反応数を算出する。そして、影響度算出部１７０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、算出した反応ユーザの全友人ユーザの所定時間帯毎の総反応数と、友人ユーザ抽出部１５０で抽出された反応ユーザの友人ユーザ数とに基づいて、以下の（２）式により所定時間帯毎の影響度Ｅを算出する。
【００５２】
【数２】
2014021745.tif 000004
【００５３】
支援度算出部１８０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、反応度算出部１４０で算出した所定時間帯毎の反応度Ｒ、影響度算出部１７０で算出した所定時間帯毎の影響度Ｅに基づいて、書き込み情報に対する所定時間帯毎の反応ユーザの支援度を算出することができる。
【００５４】
具体的には、支援度算出部１８０は、以下の（３）式に示すように、所定時間帯毎の反応度Ｒと所定時間帯毎の影響度Ｅとを足し合わせることにより、所定時間帯毎の支援度Ｓを算出する。（３）式に示すように、反応度Ｒと影響度Ｅとに重み付けを行って、反応度Ｒおよび影響度Ｅのいずれに重きをおくかを設定することもできる。反応度Ｒの重み付けαを０とすることにより、所定時間帯毎の影響度Ｅを所定時間帯毎の支援度Ｓとしてもよい。反応度Ｒの重み付けαを常に０とする場合には、支援度分析装置１００は、反応ユーザ反応数計数部１３０、および反応度算出部１４０を備えなくてもよい。
【００５５】
【数３】
2014021745.tif 000005
【００５６】
また、支援度算出部１８０は、反応情報取得部１１０で取得した反応情報に書き込み情報が発信されてからユーザが反応するまでの時間情報が含まれる場合には、時間情報に応じて、所定時間帯毎の支援度Ｓに重み付けを行ってもよい。例えば、重み付けに用いる重みは、書き込み情報が発信されてからユーザが反応するまでの時間に応じて重みが一定に増加する一次関数を用意しておき、一次関数と時間情報によって決定する。
【００５７】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る支援度分析装置１００の支援度分析処理フローを示す図である。
【００５８】
まず、ステップＳ１において、反応情報取得部１１０は、所定期間に発信された書き込み情報について、反応情報をＳＮＳサーバ１０から取得する。
【００５９】
次に、ステップＳ２において、反応ユーザ抽出部１２０は、ステップＳ１で取得した反応情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対して反応したユーザを反応ユーザとして抽出する。
【００６０】
次に、ステップＳ３において、反応ユーザ反応数計数部１３０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、ステップＳ１で取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数をカウントする。
【００６１】
次に、ステップＳ４において、反応度算出部１４０は、ステップＳ２で抽出された反応ユーザそれぞれについて、上述した（１）式を用いて、所定時間帯毎の反応度Ｒを算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ５において、友人ユーザ抽出部１５０は、友人情報をＳＮＳサーバ１０から取得し、取得した友人情報に基づいて、ステップＳ１で抽出された反応ユーザそれぞれについて、反応ユーザと友人関係にある友人ユーザを抽出する。
【００６３】
次に、ステップＳ６において、友人ユーザ反応数計数部１６０は、ステップＳ５で抽出した友人ユーザそれぞれについて、ステップＳ１で取得した反応情報に基づいて、所定時間帯毎に、所定期間に発信された書き込み情報に対する反応数をカウントする。
【００６４】
次に、ステップＳ７において、影響度算出部１７０は、ステップＳ２で抽出された反応ユーザそれぞれについて、上述した（２）式を用いて、所定時間帯毎の影響度Ｅを算出する。なお、ステップＳ５からＳ７の影響度Ｅの算出処理は、ステップＳ３およびＳ４の反応度Ｒの算出処理と順序が逆であってもよい。
【００６５】
次に、ステップＳ８において、支援度算出部１８０は、ステップＳ２で抽出された反応ユーザそれぞれについて、上述した（３）式を用いて、所定時間帯毎の支援度Ｓを算出する。なお、（３）式の反応度Ｒの重み付けαを０とすることにより、所定時間帯毎の影響度Ｅを所定時間帯毎の支援度Ｓとする場合には、ステップＳ３およびＳ４の反応度Ｒの算出処理は不要である。
【００６６】
以上説明したように、本実施形態によれば、所定時間毎の支援度を、友人ユーザへの所定時間毎の影響度Ｅ、または所定時間毎の反応度Ｒと友人ユーザへの所定時間毎の影響度Ｅとから算出することができる。書き込み情報を他のユーザに広めるための支援の程度を示す度合を示す支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を配信する適切なタイミングを決定することができる。また、効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００６７】
＜第２の実施形態＞
図３を用いて、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態において、書き込み情報を発信したユーザに関心を持った友人ユーザの数を支援度の算出に用いる。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。
【００６８】
図３は、本発明の第２の実施形態に係る支援度分析装置３００の機能構成を示す図である。図１に示すように、支援度分析装置３００は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）サーバ１０と通信可能に接続される。
【００６９】
本実施形態においてＳＮＳサーバ１０は、第１の実施形態において説明した機能に加えて、ＳＮＳに参加しているユーザに関心を持っているユーザの関心ユーザ情報を管理する。関心ユーザ情報には関心が持たれているユーザおよび関心を持っているユーザを特定するＩＤや名前が含まれる。ＳＮＳに参加しているユーザに関心を持つとは、Ｆａｃｅｂｏｏｋを例に説明すると、ＳＮＳに参加しているユーザのファンページのファンになることである。
【００７０】
支援度分析装置３００は、ＳＮＳに発信された書き込み情報に対する時間帯によるユーザの支援度を算出する装置であって、図３に示すように、反応情報取得部１１０、反応ユーザ抽出部１２０、反応ユーザ反応数計数部１３０、反応度算出部１４０、友人ユーザ抽出部１５０、友人ユーザ反応数計数部１６０、影響度算出部１７０、支援度算出部２８０、関心ユーザ情報取得部１９０、および関心ユーザ増数取得部２００から構成される。
【００７１】
関心ユーザ情報取得部１９０は、所定期間に書き込み情報を発信したユーザに関心を持っている他ユーザに関する関心ユーザ情報を、ＳＮＳサーバ１０から取得する。
【００７２】
関心ユーザ増数取得部２００は、関心ユーザ情報取得部１９０で取得された関心ユーザ情報に基づいて、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、所定時間帯毎に、友人ユーザ抽出部１５０で抽出された友人ユーザのうち、書き込み情報が発信された後に書き込み情報を発信したユーザに関心を持った友人ユーザの数を関心ユーザ増数Ｕとして取得する。
【００７３】
支援度算出部２８０は、反応ユーザ抽出部１２０で抽出された反応ユーザそれぞれについて、反応度算出部１４０で算出した所定時間帯毎の反応度Ｒ、影響度算出部１７０で算出した所定時間帯毎の影響度Ｅ、および関心ユーザ増数取得部２００で取得した所定時間帯毎の関心ユーザ増数Ｕに基づいて、書き込み情報に対する所定時間帯毎の反応ユーザの支援度を算出することができる。
【００７４】
具体的には、支援度算出部２８０は、以下の（４）式に示すように、所定時間帯毎の反応度Ｒ、所定時間帯毎の影響度Ｅ、および所定時間帯毎の関心ユーザ増数Ｕを足し合わせることにより、所定時間帯毎の支援度を算出する。なお、反応度Ｒ、影響度Ｅ、および関心ユーザ増数Ｕに重み付けを行って、反応度Ｒ、影響度Ｅ、および関心ユーザ増数Ｕのいずれに重きをおくかを設定することもできる。なお、第１の実施形態と同様に反応度Ｒの重み付けαを０とすることができる。
【００７５】
【数４】
2014021745.tif 000006
【００７６】
なお、反応ユーザ抽出部１２０は、書き込み情報に対する反応をした所定時間帯毎のユーザのうち、ＳＮＳサーバ１０で管理されている関心ユーザ情報に基づいて、書き込み情報を発信したユーザに関心を持っているユーザを反応ユーザとして抽出してもよい。それにより、書き込み情報を発信したユーザに関心を持っているユーザの支援度を算出することができる。
【００７７】
以上説明したように、本実施形態によれば、所定時間毎の支援度を、所定時間毎の反応度Ｒおよび友人ユーザへの所定時間毎の影響度Ｅに加えて、関心ユーザ増数Ｕを用いて算出することができる。関心ユーザ増数Ｕを加味した支援度を所定時間毎に算出することにより、書き込み情報を配信するより適切なタイミングを決定することができる。また、より効果的なアプローチのタイミングを決定することができる。
【００７８】
＜第３の実施形態＞
図４を用いて、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態において、書き込み情報を発信する時間帯の決定に支援度を用いて、適切なタイミングで書き込み情報を発信する。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。
【００７９】
図４は、本発明の第３の実施形態に係る支援度分析装置４００の機能構成を示す図である。図４に示すように、支援度分析装置４００は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）サーバ１０と通信可能に接続される。
【００８０】
支援度分析装置４００は、分析したユーザの支援度を用いて書き込み情報を発信する時間帯を決定する装置であって、図４に示すように、反応情報取得部１１０、反応ユーザ抽出部１２０、反応ユーザ反応数計数部１３０、反応度算出部１４０、友人ユーザ抽出部１５０、友人ユーザ反応数計数部１６０、影響度算出部１７０、支援度算出部１８０、盛り上がり時間帯特定部２１０、および発信時間決定部２２０から構成される。
【００８１】
盛り上がり時間帯特定部２１０は、反応情報取得部１１０で取得した反応情報に基づいて、所定期間に発信された書き込み情報に対する所定時間帯毎の反応数を取得し、反応数を取得した所定時間帯のうち、反応数が最も多い所定時間帯を盛り上がり時間帯と特定する。
【００８２】
発信時間決定部２２０は、まず、支援度算出部１８０で算出された反応ユーザの支援度を、所定時間帯毎に足し合わせて、所定時間帯毎の支援度を算出する。次に、発信時間決定部２２０は、算出した所定時間帯毎の支援度に基づいて、最も支援度の高い時間帯を特定する。そして、発信時間決定部２２０は、特定した最も支援度の高い時間帯と、盛り上がり時間帯特定部２１０で特定された盛り上がり時間帯とに基づいて、発信時間を決定する。例えば、発信時間決定部２２０は、最も支援度の高い時間帯と盛り上がり時間帯のいずれか早い時間帯の開始時間と決定したり、最も支援度の高い時間帯と盛り上がり時間帯の中間の時間を開始時間と決定したりする。
【００８３】
以上説明したように、本実施形態によれば、ＳＮＳのユーザの反応が多い時間帯とユーザからの支援が最も得られる時間帯とに基づいて書き込み情報の発信時間とから書き込み情報を発信するより適切なタイミングを決定することができる。
【００８４】
なお、支援度分析装置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支援度分析装置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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【符号の説明】
【００８８】
１０      ＳＮＳサーバ
１００    支援度分析装置
１１０    反応情報取得部
１２０    反応ユーザ抽出部
１３０    反応ユーザ反応数計数部
１４０    反応度算出部
１５０    友人ユーザ抽出部
１６０    友人ユーザ反応数計数部
１７０    影響度算出部
１８０    支援度算出部
【図１】
2014021745.tif 000007
【図２】
2014021745.tif 000008
【図３】
2014021745.tif 000009
【図４】
2014021745.tif 000010