(57)【要約】      （修正有）【課題】分析主題、評価要素のセット、評価観点（特徴語）のセットのそれぞれの選択を、自由に設定でき、さまざまな応用分野に適用可能なデータ可視化方法、可視化装置を提供する。【解決手段】ｎ個の評価要素を、選択した特徴語の数ｍによるｍ次元ベクトルで表現する。ｍ次元ベクトルのi番目の要素は、当該評価要素を表す語とｉ番目の特徴語の二つの語の近さの度合いで決定する。ｎ個のｍ次元ベクトルを適当な多変量解析手法により低次元平面に写像して可視化する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の主題Ｓにおける複数ｎ個の評価対象ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎの相互の関係を可視化する方法であって、
（１）各評価対象を表す文字列をｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ，として定める段階、
（２）主題Ｓの一つの側面であって個々の評価対象が呈し得る特徴を表現するｍ個の特徴語を表す文字列をａ１，ａ２，‥，ａｍ，として定める段階、
（３）使用する文書データベースにおいて、特徴語ａｉを含む文書の個数ｑ（ａｉ）、評価対象ｓｊを含む文書の個数ｑ（ｓｊ）、ａｉとｓｊの二つの語をともに含む文書の個数ｑ（ａｉ，ｓｊ）を求める段階、
（４）任意の（ｉ，ｊ） の組（ｉ＝１，２，‥，ｍ；ｊ＝１，２，‥，ｎ）について、
ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を、ｑ（ａｉ），ｑ（ｓｊ），ｑ（ａｉ，ｓｊ）の一部または全部に基づいて算出する段階、
（５）ｊ番目の評価対象の多次元ベクトル表現Ｖ（ｊ）を
（ｃ（１，ｊ），ｃ（２，ｊ），‥，ｃ（ｍ，ｊ））として定める段階、
（６）Ｖに基づいてｍ次元ユークリッド空間上に配置されるｎ個の評価対象を適当な向きの２次元平面、または３次元平面に射影する段階、
を含むことを特徴とするｎ個の評価対象の可視化方法。
【請求項２】
請求項１に記載の評価対象の可視化方法において、ａｉを含む文書の個数ｑ（ａｉ）、評価対象を表す文字列ｓｊを含む文書の個数ｑ（ｓｊ）、ａｉとｓｊの二つの語をともに含む文書の個数ｑ（ａｉ，ｓｊ）は、それぞれａｉ、ｓｊ、ａｉおよびｓｊを検索文字列として指定したインターネットサーチエンジンによる検索の結果ヒットした文書数によるものであることを特徴とする可視化方法。
【請求項３】
前記ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を算出する段階は、全文書数または全文書数とみなし得る数Ｍを加えて定義されるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｏｏｇｌｅ  Ｄｉｓｔａｎｃｅによりまず、ａｉとｓｊとの概念的な距離を表す指標ｄ（ｉ，ｊ）を算出し、このｄ（ｉ，ｊ）に基づいてｃ（ｉ，ｊ）を定める段階とした請求項１または請求項２に記載の可視化方法。
【請求項４】
前記、Ｖに基づいてｍ次元ユークリッド空間上に配置されるｎ個の評価対象を適当な向きの２次元平面、または３次元平面に射影する段階は、主成分分析を用いて
Ｖ（ｊ）（ｊ＝１，２，‥，ｎ）の共分散行列の固有値のうち、大きい方から２個または３個の対応する固有ベクトルによって張られる２次元または３次元の部分空間へ各Ｖ（ｊ）を投影することによるものである請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の可視化方法。
【請求項５】
特定の主題Ｓにおける複数ｎ個）の評価対象ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎの相互の関係を可視化するための一連の命令を記述したコンピュータプログラムであって、
（１）各評価対象を表す文字列ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ，の指定を受付け、
（２）主題Ｓの一つの側面であって個々の評価対象が呈し得る特徴を表現するｍ個の特徴語を表す文字列ａ１，ａ２，‥，ａｍ，の指定を受付けた後、
（３）特徴語ａｉを含む文書の個数ｑ（ａｉ）、評価対象ｓｊを含む文書の個数ｑ（ｓｊ）、ａｉとｓｊの二つの語をともに含む文書の個数ｑ（ａｉ，ｓｊ）をインターネット検索により求め、
（４）任意の（ｉ，ｊ） の組（ｉ＝１，２，‥，ｍ；ｊ＝１，２，‥，ｎ）について、
ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を、ｑ（ａｉ），ｑ（ｓｊ），ｑ（ａｉ，ｓｊ）の一部または全部に基づいて算出し、
（５）ｊ番目の評価対象の多次元ベクトル表現Ｖ（ｊ）を
（ｃ（１，ｊ），ｃ（２，ｊ），‥，ｃ（ｍ，ｊ））として定め、
（６）ｎ個の多次元ベクトルＶ（１）, ‥，Ｖ（ｎ）の共分散行列の固有値のうち、大きい方から２個または３個の対応する固有ベクトルによって張られる２次元または３次元の部分空間へ各Ｖ（ｊ）を投影することにより、評価対象ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎを可視化することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項６】
前記ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を算出する段階は、全文書数または全文書数とみなし得る数Ｍを加えて定義されるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｏｏｇｌｅ  Ｄｉｓｔａｎｃｅによりまず、ａｉとｓｊとの概念的な距離を表す指標ｄ（ｉ，ｊ）を算出し、このｄ（ｉ，ｊ）に基づいてｃ（ｉ，ｊ）を定める段階であることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
コンピュータプログラムを解釈実行する制御部、プログラム及びデータを記憶する記憶部、分析結果を表示する表示部、評価対象を表す文字列および特徴語を表す文字列の入力を受付ける入力部、ネットワークインターフェース部を備え、請求項５に記載のコンピュータプログラムを搭載した可視化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は巨大なデータを扱う分野、特に、ほとんど無作為に集積された大量のデータのデータ間の関係を可視化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータが、高速なネットワークで接続され、大規模なデータベースに接続されてさまざまな分野で利用されるようになった現在では、ＰＯＳデータや端末のログデータなど我々は大量のデータを扱うようになっている。そこで、このような大量に蓄積されたデータから何か新しい知見を得ようとする試みが様々な方向で行われてきた。一つの方向は、大量のデータについて、人が理解可能な形態に可視化することにより、データ相互の関係や構造の把握を容易にして業務の計画立案、効率化やサービス向上に活用するという試みである。
【０００３】
この大量のデータの可視化技術を利用して、データベースの検索を容易にしようとする試みがある。特許文献１は、データベースに保存されているデータの相互関係をわかりやすい形で検索者に提示することが可能なデータ検索装置、データ検索方法を開示している。この特許文献１では、データベースに保存されている全てのデータのそれぞれから、データ検索に必要な単語として予め定義された一定数の単語の出現頻度に基づいて４次元以上の次元数を有する特徴量を抽出するデータ特徴抽出過程と、前記データの特徴量に基づいて、前記データベースに保存されている複数のデータを所定の数のクラスタに分けるクラスタリング過程と、前記クラスタリング過程によってクラスタ分けがされたデータに対して判別分析を使用して各データの特徴量の次元数を３次元以下にするための射影行列を算出する射影行列算出過程と、所望のデータを検索するために入力されたクエリーから４次元以上の次元数を有する特徴量を抽出するクエリー特徴抽出過程と、前記データの特徴量及び前記クエリーの特徴量に対して前記射影行列を乗算して次元数が３次元以下となる座標値を求め、この座標値をプロットすることにより、前記データベースに保存されている各データとクエリーの関係を散布図によって表示する写像計算過程とを有するデータベース検索方法、およびこの方法を具現化したデータ検索装置が開示されている。
【０００４】
特許文献１のデータ検索装置では、データベースに保持するデータに新たなデータが加わるのに合わせてクラスタリング過程、射影行列算出過程を定期的に実行し、保持するデータを常にクラスタリングされている状態に保つ必要がある。
【０００５】
上記とは別に、業務の計画立案等に活用するために、インターネット上で発信される大量の文書を収集解析加工して新しい知見を得ようとする試みも進められている。
【０００６】
特許文献２は、インターネット上に発信され流布される風評の解析結果を簡単に取得可能とした情報解析システムを開示している。この情報解析システムは、ネットワークに接続された解析サーバーが動作するシステムであって、Ｗｅｂ文書収集依頼を利用者から受け付けると、依頼を受けた解析サーバーは、インターネット上のＷｅｂサーバーからテキスト文章を収集して、発言情報本文、発言者識別情報、Ｗｅｂサイト識別情報、発言日時を１件のレコードとして解析サーバー内のデータベースに格納する。そして、解析サーバーのＣＰＵは、前記データベースに格納された文章情報から、利用者から受け付けたキーワードに相当する単語と、登録辞書モジュールから取得したネガティヴ表現の単語が同時に出現している文章情報を抽出する。解析サーバーのＣＰＵは、抽出した情報に基づいて解析レポートを作成して利用者に提供するというものである。解析サーバーは内部のデータベースに収集された文書情報を検索するが、この文書情報はインターネットを通じて公開された外部のＷｅｂサーバーの文書情報の本文の複製が含まれているから、結局、広くインターネット上に発信流布される文書情報を収集解析加工して利用者に提供していることになる。
【０００７】
非特許文献１も、インターネット上で発信される大量の文書情報から新しい知見を得ようとする試みの一つということができる。非特許文献１では、単語と単語の距離をインターネット上のサーチエンジンによるヒット件数によって定義するNormalized Google Distance (NGD)を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−３０２４０号公報
【特許文献２】特開２００５−０６３２４２号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】"The google similarity distance",  Rudi L. Cilibrasi and Paul M. B. Vitanyi. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 19, pp. 370-383, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１に記載のシステムは、そのデータ特徴抽出過程において、全てのデータ（文書データ）のそれぞれからデータ検索に必要な単語として予め定義されたＮ（４以上の一定数）種類の単語の出現頻度に基づいてＮ次元の特徴量を抽出する。しかしＮ個の単語は、システムの側がデータ検索に必要な単語として予め決めるものなので、利用者のデータベース検索のさまざまな目的を想定したうえで適切な単語セットを決めなければならないという難点がある。即ち、特徴量を決めるための単語セットは、クラスタリングや判別分析などの後工程に影響を与えるため、ある目的のためには適当と思われる単語セットが、他のどのような検索目的にも通用するとは限らないという問題がある。もっともこの問題は、データ検索の対象となるデータベースが、もともとある目的のために構築されたクローズドなデータベースであれば、さほど致命的な問題とはならないともいえる。
【００１１】
特許文献２に記載の発明は、インターネット上で発信された様ざまな文書情報を扱うが文書情報相互の関係を可視化するものではない。非特許文献１では、単語と単語の近さをインターネット上に公開されている膨大な文書上での現れ方によって定めるという新しい概念が提案されているが、この新しいアイデアにより定義される二つの語の距離を表すＮＧＤ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｏｏｇｌｅ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）の妥当性を確認するにとどまり、産業上の利用について何か示唆をしているわけではない。
【００１２】
ところで、我々は、ある特定の主題とその主題に属する(関係する)多数の評価対象を容易に選択できて、その評価対象間の近さ(類似度)や各評価対象の当該主題の観点での「位置取り」を知りたいと思うことがある。例えば、関西圏在住の個人が首都圏に転勤するという場合を考えてみると、現在住んでいる地域、最寄駅の環境と同等な首都圏の地域、最寄駅はどこかを知りたいと思うことがある。この場合の主題は「最寄駅で定義される生活環境」とすることができる。この場合の評価対象は、「首都圏および関西圏の鉄道の駅」ということになり、容易にその集合[評価対象]を定めることはできる。
【００１３】
本発明は、上記のような、単一のデータベースでは対応できないようなさまざまな主題を自由に選択可能できて、その主題に関して自由に選択して設定した複数個の評価対象について、それら対象間の相互関係、それら対象間の構造をインターネット上の情報資源を活用して可視化するこれまでにはない斬新な可視化方法、可視化のためのコンピュータプログラム、可視化装置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】
【００１４】
課題を解決するための本願第１の発明は、特定の主題Ｓにおける複数（以後ｎ個とする）の評価対象ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎの相互の関係を可視化する方法であって、
（１）各評価対象を表す文字列をｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ，として定める段階、
（２）主題Ｓの一つの側面であって個々の評価対象が呈し得る特徴を表現する一定数（ｍ個）の特徴語を表す文字列をａ１，ａ２，‥，ａｍ，として定める段階、
（３）使用する文書データベースにおいて、特徴語ａｉを含む文書の個数ｑ（ａｉ）、評価対象ｓｊを含む文書の個数ｑ（ｓｊ）、
ａｉとｓｊの二つの語をともに含む文書の個数ｑ（ａｉ，ｓｊ）を求める段階、
（４）任意の（ｉ，ｊ） の組（ｉ＝１，２，‥，ｍ；ｊ＝１，２，‥，ｎ）について、
ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を、ｑ（ａｉ），ｑ（ｓｊ），ｑ（ａｉ，ｓｊ）の一部または全部に基づいて算出する段階、
（５）ｊ番目の評価対象の多次元ベクトル表現Ｖ（ｊ）を
（ｃ（１，ｊ），ｃ（２，ｊ），‥，ｃ（ｍ，ｊ））として定める段階、
（６）Ｖに基づいてｍ次元ユークリッド空間上に配置されるｎ個の評価対象を適当な向きの２次元平面、または３次元平面に射影する段階、
を含むことを特徴とするｎ個の評価対象の可視化方法である。
【００１５】
本発明の可視化処理を行う主体を分析者とよぶことにする。本発明の可視化方法によれば、分析者は、主題Ｓ、評価対象｛ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎ｝と各評価対象をそれぞれ表す文字列｛ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ｝を、必要に応じて全く自由に選ぶことができる。そして特徴語のセット｛ａ１，ａ２，‥，ａｍ｝も同様に、評価対象が主題Ｓの観点からどのような文脈で語られるかを想定することにはなるが、基本的に分析者の自由な裁量で選択できる。また、本発明の方法では文書データを蓄積したデータベースが存在することを前提としているが、これはどんなものでもよく、大規模なものであればあるほど本発明の可視化方法の目的に合致するので好ましい。
【００１６】
第１の発明の可視化方法において、より好ましい実施形態は、前記の特徴語ａｉを含む文書の個数ｑ（ａｉ）、評価対象を表す文字列ｓｊを含む文書の個数ｑ（ｓｊ）、ａｉとｓｊの二つの語をともに含む文書の個数ｑ（ａｉ，ｓｊ）は、それぞれａｉ、ｓｊ、ａｉおよびｓｊ、を検索文字列として指定したインターネットサーチエンジンによる検索の結果ヒットした文書数によるものとする可視化方法である。この場合使用する文書データベースはインターネットサーチエンジンを通して検索可能なインターネット上の情報資源の全体となる。地球上にこれ以上の文書データベースは事実上存在しないと考えられ、本発明の方法の実施形態としては最も好ましい。インターネット上に存在する利用可能な情報資源を活用することによって、分析結果に対する信頼性が増す。分析結果に一定の説得力をもたらすことになる。
【００１７】
第１の発明の可視化方法において、さらに好ましい実施形態は、ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を算出する段階は、全文書数または全文書数とみなし得る数Ｍを加えて、後述する数１で定義されるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｏｏｇｌｅ  Ｄｉｓｔａｎｃｅによりまず、ａｉとｓｊとの概念的な距離を表す指標ｄ（ｉ，ｊ）を算出し、このｄ（ｉ，ｊ）に基づいてｃ（ｉ，ｊ）を定める段階とした方法である。インターネットサーチエンジンを用いる場合Ｍの値は、任意に指定した特定の１文字を検索文字列としてインターネット検索した結果ヒットした文書数を用いてもよい。
【００１８】
さらに、前記の、Ｖに基づいてｍ次元ユークリッド空間上に配置されるｎ個の評価対象を適当な向きのＫ次元平面（Ｋ＝２または３）に射影する段階は、主成分分析を用いて
Ｖ（ｊ）（ｊ＝１，２，‥，ｎ）の共分散行列の固有値のうち、大きい方からＫ個に対応する固有ベクトルによって張られるＫ次元部分空間へ各Ｖ（ｊ）を投影することによって行うことが好ましい。
【００１９】
課題を解決するための本願第２の発明は、特定の主題Ｓにおける複数（ｎ個）の評価対象ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎの相互の関係を可視化するための一連の命令を記述したコンピュータプログラムであって、
（１）各評価対象を表す文字列ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ，の指定を受付け、
（２）主題Ｓの一つの側面であって個々の評価対象が呈し得る特徴を表現する一定数（ｍ個）の特徴語を表す文字列ａ１，ａ２，‥，ａｍ，の指定を受付けた後、
（３）特徴語ａｉを含む文書の個数ｑ（ａｉ）、評価対象ｓｊを含む文書の個数ｑ（ｓｊ）、ａｉとｓｊの二つの語をともに含む文書の個数ｑ（ａｉ，ｓｊ）をインターネット検索により求め、
（４）任意の（ｉ，ｊ） の組（ｉ＝１，２，‥，ｍ；ｊ＝１，２，‥，ｎ）について、
ａｉとｓｊとの概念的な近さを表す指標ｃ（ｉ，ｊ）を、ｑ（ａｉ），ｑ（ｓｊ），ｑ（ａｉ，ｓｊ）の一部または全部に基づいて算出し、
（５）ｊ番目の評価対象の多次元ベクトル表現Ｖ（ｊ）を
（ｃ（１，ｊ），ｃ（２，ｊ），‥，ｃ（ｍ，ｊ））として定め、
（６）ｎ個の多次元ベクトルＶ（１）, ‥，Ｖ（ｎ）の共分散行列の固有値のうち、大きい方から２個または３個の対応する固有ベクトルによって張られる２次元または３次元の部分空間へ各Ｖ（Ｊ）を投影することにより、評価対象ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎを可視化することを特徴とするコンピュータプログラムである。
【００２０】
第２の発明のコンピュータプログラムにおいて、さらに好ましい実施形態は、ａｉとｓｊとの概念的な距離を表す指標ｄ（ｉ，ｊ）を、全文書数または全文書数とみなし得る数Ｍを加えて、後述する数１で定義されるＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｏｏｇｌｅ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ  により定めるものである。インターネットサーチエンジンを用いる場合Ｍの値は、任意に指定した特定の１文字を検索文字列としてインターネット検索した結果ヒットした文書数を用いてもよい。
【００２１】
課題を解決するための本願第３の発明は、コンピュータプログラムを解釈実行する制御部、プログラム及びデータを記憶する記憶部、分析結果を表示する表示部、評価対象を表す文字列および特徴語を表す文字列の入力を受付ける入力部、ネットワークインターフェース部を備え、本願第２の発明に係るコンピュータプログラムを搭載した可視化装置である。
【発明の効果】
【００２２】
本願発明によれば、分析主題、評価要素のセット、評価観点（特徴語）のセットのそれぞれの選択をかなり自由に設定できることから、これまでのデータ分析手法、データ可視化手法ではできなかったような用途にも分析の領域を広げることができるという著しい効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態に係る可視化手順のフロー概要図である。
【図２】実施例１による分析結果を示す図である。
【図３】実施例１による分析結果を示す図である。
【図４】実施例２による分析結果を示す図である。
【図５】実施例２による分析結果を示す図である。
【図６】実施例２による分析結果を示す図である。
【図７】実施例２による分析結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
ここから、本発明の好適な実施形態を説明する。なお，以下の記載は本発明の範囲を束縛するものでなく，理解を助けるために記述するものである。
【００２５】
図１は本発明の可視化方法の手順を説明するフローチャートである。以下この図に沿って本発明の可視化方法の手順を説明する。
まず、分析者は、分析の対象カテゴリを選ぶ。これは自由に設定することができる。「首都圏大学生のキャンパスライフ」でもよいし「山手線内ＪＲ駅周辺の住環境」でもよい。分析の対象カテゴリは、分析の主題と言い換えてもよい。そして、分析者は、今定めた分析の主題Ｓ(分析の対象カテゴリ)において評価対象要素｛ｏ１，ｏ２，‥，ｏｎ｝を選択し、選択した評価対象要素を表す文字列｛ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ｝を決定する（Ｓ１０）。評価対象要素は分析の主題Ｓが決まれば通常、ほぼ自動的に決まるような要素である。例えば、「首都圏大学生のキャンパスライフ」を主題としたのであれば、評価対象要素は首都圏に存在する各大学の在学学生であるが、それらを表す文字列としては、それぞれの大学名を用いてよい。したがって各大学名（としての文字列）がｓ１，ｓ２，‥，ｓｎとして定められる。あるいは、「山手線内ＪＲ駅周辺の住環境」を主題として選んだ場合は、評価対象要素は山手線とその内部に存在するＪＲの駅名（を表す文字列）をｓ１，ｓ２，‥，ｓｎとして定めることになる。
【００２６】
次に、分析者は、ｍ個の特徴語ａ１，ａ２，‥，ａｍを定める（Ｓ１２）。特徴語は、各評価対象要素が様々な文書において該評価対象とともに言及される可能性が高い単語を選択する。特徴語の選択如何は後の分析結果に影響することは当然である。しかしながら主題Ｓにかかわるような文脈で評価対象要素とともに言及される単語というのはある程度の範囲の言葉に自然と絞られる。特徴語の選択は、評価対象のうちの代表的な評価対象の幾つかについて、その評価対象を含む文書を抽出してその中に出現する単語の中から所定の基準で分析者が前もって選択してもよい。あるいは分析者が全く主観的に選択するのでも構わない。
【００２７】
こうしてｎ個の評価対象を表す文字列ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎ、ｍ個の特徴語ａ１，ａ２，‥，ａｍが決まる。次に分析者は、評価対象ｓ１を検索語として指定して使用可能な適当なインターネットサーチエンジンにより検索をかける。その結果得られる、ｓ１を含む文書数をｑ（ｓ１）として一時記憶する。同様な操作をｓ２、‥、ｓｎに対して行い、ｑ（ｓ２）、‥、ｑ（ｓｎ）を得て一時記憶する（Ｓ２０）。
【００２８】
次に分析者は、特徴語ａ１を検索語として指定して同様にインターネットサーチエンジンにより検索をかけ、ａ１を含む文書数をｑ（ａ１）として一時記憶する。同様な操作をａ２、‥、ａｍに対して行い、ｑ（a２）、‥、ｑ（ａｍ）を得て一時記憶する（Ｓ２２）。
【００２９】
次に分析者は、特徴語ａ１と評価対象ｓ１の二つを検索語として指定してインターネットサーチエンジンにより検索をかけ、ａ１とｓ１を二つとも含む文書数をｑ（ａ１，ｓ１）として一時記憶する。同様な操作をａｉとｓｊの全ての組合せについて行い、ｑ（ａ２，ｓ１），‥，ｑ（ａｍ，ｓｎ）を得て一時記憶する（Ｓ２４）。
【００３０】
次に分析者は、ａ１とｓ１についての二つの語の近さの度合いを示すｃ（ａ１，ｓ１）を数１によりｉ＝ｊ＝１として計算する。ｃ（ａ１，ｓ１）を定めるにあたり、１つの実施形態では、まず、数１によりａ１とｓ１についての二つの語の概念的な距離を示すｄ（ａ１，ｓ１）を算出し、このｄ（ａ１，ｓ１）に基づいてｃ（ａ１，ｓ１）を定める。数１は、非特許文献において提案されているＮｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｏｏｇｌｅ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ（ＮＧＤ）の定義式である。
【数１】
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【００３１】
そして、（ｉ，ｊ）の全ての組合せについて同様に、まず数１によりｄ（ａｉ，ｓｊ）を計算し、このｄ（ａｉ，ｓｊ）に基づいてｃ（ａｉ，ｓｊ）を定めて一時記録する（Ｓ３０）。上述したｄ（ａｉ，ｓｊ）は、ａｉとｓｊとの概念的な距離が遠いほど、その値が大きくなるように定められる。この値を所定の減少関数に代入することにより「距離」の指標を「近さ」の指標ｃ（ａｉ，ｓｊ）に置き換える。ただし、所定の減少関数として、傾きが負であるような一次関数を用いるのは可視化結果に影響を与えないので無意味である。所定の減少関数として、逆数（すなわち、ｙ＝１／ｘ）を用いてもよい。
【００３２】
次に、評価対象ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎのｍ次元ベクトル表現Ｖ１，Ｖ２，‥，Ｖｎを
ｃ（ａｉ，ｓｊ）をＶｊの第ｉ要素とすることにより決定する。すなわち、
Ｖｊ  =（ｃ（ａ１，ｓｊ），ｃ（ａ２，ｓｊ），‥，ｃ（ａｍ，ｓｊ））とする（
Ｓ３２）。こうして得られた評価対象ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎのｍ次元ベクトル表現Ｖ１，Ｖ２，‥，Ｖｎを適当なＫ（＝２または３）次元平面に写像することにより可視化のための基礎データを得る（Ｓ４０）。このステップでは、本実施形態では公知の主成分分析の手法を用いる。すなわち、Ｖ１，Ｖ２，‥，Ｖｎの共分散行列を求め、この共分散行列の固有値を計算し、固有値の絶対値が大きい方からＫ個の固有値ｅ１，‥，ｅｋに対応する固有ベクトルｅＶ１，‥，ｅＶｋによって張られるＫ次元空間に各Ｖｊを射影することにより評価対象ｓ１，ｓ２，‥，ｓｎを可視化する。
【００３３】
異なる実施形態においては、ステップＳ３０において、ａｉとｓｊの二つの語の近さの度合いを示すｃ（ａｉ，ｓｊ）は、、数２、数３、数４、数５の何れかを用いて直接的に求めてもよい。尚、数２はジャッカード係数、数３はダイス係数、数４はシンプソン係数と呼ばれる定数のそれぞれの定義式である。
【数２】
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【数３】
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【数４】
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【数５】
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【００３４】
上記の説明では、ｑ（ａｉ）、ｑ（ｓｊ）、ｑ（ａ２，ｓ１）をそれぞれ求めるためにインターネットサーチエンジンを使用した。本発明の実施形態はこれに限られるわけではなく、一定以上の規模の文書データベースを用いてｑ（ａｉ）、ｑ（ｓｊ）、ｑ（ａｉ，ｓｊ）をそれぞれ求めてもよい。
【００３５】
以下本発明の方法の実施例を示す。
【実施例１】
【００３６】
（山手線内ＪＲ駅周辺の評判に関する分析）
評価対象は、"品川駅"、"上野駅"、"池袋駅"、"渋谷駅"、"新宿駅"、など山手線の全ての駅と、"水道橋駅"などの山手線内のＪＲ線の駅名の３６対象である。特徴語は、"住宅街"、"商業地"、"商店街"、"オフィス街"、"工場"、"農地"、"雑木林"、"空き地"、"学生街"、"繁華街"、"歓楽街"、"庭園"、"下町"、"百貨店"、"映画館"、"個人商店"  、大学"、"予備校"、"大手企業"、"高層マンション"、"木造アパート"、"ブティック"、"メイド喫茶"、"ラブホテル"、"キャバクラ"、"スナック"、"お寺"、"神社"、"豪邸"、"高級な"、"ハイソな"、"金持ち"、"モダン"、"ファッショナブル"、"オシャレ"、"洗練"、"庶民的"、"大衆的"、"カジュアル"、"貧乏"、"生活臭"、"ごみごみ"、"ごちゃごちゃ"、"老朽化"、"怪しい"、"怖い"、"汚い"、"さびれた"、"楽しい"、"退屈"、"わくわく"、"つまらない"、"明るい"、"暗い"、"安心"、"不安"、"活気がある"、"活気がない"、"人情"、"にぎわう"、"混雑"、"せかせか"、"のろのろ"、"のどか"、"広々"、"閑静"、"異国情緒"、"緑豊か"、"歴史"、"文化"、"子供"、"学生"、"若者"、"おじさん"、"おばさん"、"老人"、"カップル"、"家族連れ"、"セレブ"、"お嬢様"、"外国人"、"犬" 、"猫"、"酔っ払い"、"客引き"、"ビラ配り"、"労働者"、"ホームレス"、"大道芸人"、"不良"、"サラリーマン"、"ＯＬ"、"ギャル"、"女子高生"、"オタク"、"変な人"、"デート"、"ナンパ"、"観光"の９９語である。各評価対象を上述の手順により９９次元のベクトル表現とし、これを主成分分析して２次元平面にマップして得たのが図２である。
【００３７】
図２では水平軸の正の方向を第１主成分軸、縦軸の正の方向を第２主成分軸として、各対象要素の、第１主成分、第２主成分のスコアをプロットしている。第１主成分軸は、特徴語の、"つまらない"、"おばさん"、"楽しい"、"怪しい"、"怖い"、"変な人"、"家族連れ"、に相関の高い軸という結果がでた。寄与率は４２％であった。第２主成分軸は、"カジュアル"、"オシャレ"、"モダン"、"ブティック"、"デート"等の特徴語に比較的高い正の相関があり、"老人"、"人情"、"ラブホテル"、"お寺"、"下町"、"歓楽街"等の特徴語に比較的高い負の相関がある軸であり、寄与率は９％であった。
【００３８】
第３主成分軸は、"広々"、"緑豊か"、"高層マンション"、"ハイソな"、"明るい"、等の特徴語に比較的高い正の相関があり、"文化"、"猫"、"予備校"、"歴史"、"ホームレス"、等の特徴語に比較的高い負の相関がある軸であり、寄与率は７％であった。図３は、水平軸の正の方向を第２主成分軸、縦軸の正の方向を第３主成分軸として、各対象要素の、第２主成分、第３主成分のスコアをプロットして作成した図である。
【００３９】
この分析例では、図２（（横軸）第１主成分―（縦軸）第２主成分の散布図）では、世間の評判に基づく全体的な各駅間の立ち位置を全般的に把握することができる。第１主成分軸の意味するところは必ずしも判然としないが、第２主成分軸はいわば（おしゃれ流行←→気取らない日常生活）とみられる軸であり、各駅の総体的なイメージによる立ち位置を表した図ということができる。また、図３（（横軸）第２主成分―（縦軸）第３主成分の散布図）では、第３主成分軸は上方（＋方向）ほど高級マンション、ハイソのイメージ軸であるので、図４の第１象限は（おしゃれ、ハイソ）、第２象限は（気取らない日常、ハイソ）、第３象限は（気取らない日常、庶民的）、第４象限は（おしゃれ、庶民的）という解釈もできる。
【実施例２】
【００４０】
（小説の評判に関する分析）
評価対象は、近代から現代の、文豪・著名作家の代表作の小説５０タイトルである。特徴語は、"私小説"        、"歴史小説"、"恋愛小説"、"ファンタジー小説"、"青春小説"、"冒険小説"、"推理小説"       、"ＳＦ小説"、"啓蒙"、"怪奇"、"頽廃"、"デカダンス"        、"芸術"       、"自我"、"恋愛"、"エゴイズム"、"正義"、"エロ"、"官能"、"叙情"、"客観視"、"極限"、"人道"、"人権"、"倫理"、"欺瞞"、"絆"、"生命"、"死"、"精神"、"パラノイア"、"自由"、"革命"、"政治"、"貧乏"、"裕福"、"恐怖"、"怨恨"、"僻み"、"コンプレックス"、"鬱積"、"悲哀"、"義憤"、"倦怠"、"日常"、"戦闘"、"旅"、"家族"、"兄弟"、"風景"、"家屋"、"動物"、"畑"、"鉄道"、"海"、"山"、"壮大"、"矮小"、"珍奇"、"奇怪"、"病的"、"暗い"、"醜い"、"醜悪"、"暗鬱"、"滑稽"、"簡潔"、"情緒的"    、軽妙"、"コミカル"、"現実的"、幻想的"、"悲惨"        、"ほのぼの"、"一刀両断"の７６単語である。
【００４１】
この分析では、評価対象を表す文字列は  文豪・著名作家の名前を表す文字列と小説タイトルを表す文字列の組合せと考える。そこで、評価対象｛ｏｊ｝ｊ=1、‥５０の各Ｏｊに対してＯｊを表す文字列を（小説タイトルＯｊの著者名文字列，小説タイトルＯｊのタイトル文字列）＝（ｓｊ１，ｓｊ２）の二つの文字列の組として考える。この場合、図２のｑ（ｓｊ）をｑ（ｓｊ１，ｓｊ２）に置き換える。また、同じくｑ（ａｉ，ｓｊ）はｑ（ａｉ，ｓｊ１，ｓｊ２）に置き換える。引数が３語ある場合は、３語ともに含む文献の件数を意味する。
【００４２】
各評価対象｛ｏｊ｝ｊ=1、‥５０を、上記の置き換えの下で図２のフローチャートに示した手順により７６次元のベクトル表現とし、これを主成分分析して２次元平面にマップして得たのが図４である。図４では水平軸（Ｘ軸）の正の方向を第１主成分軸、垂直軸（Ｙ軸）の正の方向を第２主成分軸として、各対象要素の、第１主成分、第２主成分のスコアをプロットしている。第１主成分軸は、特徴語の、"欺瞞"、"倫理"、"啓蒙"、"頽廃"、"エゴイズム"、"裕福"等の特徴語に相関の高い軸という結果がでた。寄与率は２１％であった。第２主成分軸は、"絆"、"コミカル"、"怪奇"、"推理小説"、"恋愛"等の特徴語に比較的高い正の相関があり、"人道"、"悲哀"、等の特徴語に比較的高い負の相関がある軸であり、寄与率は１４％であった。
【００４３】
また、第３主成分軸は、"旅"、"山"、"海"、"鉄道"、等の特徴語に比較的高い正の相関があり、"官能"、"エロ"、"病的"、等の特徴語に比較的高い負の相関がある軸であり、寄与率は７％であった。（横軸）第１主成分―（縦軸）第３主成分の散布図を図６に、（横軸）第２主成分―（縦軸）第３主成分の散布図を図７に示す。
【００４４】
図４（（横軸）第１主成分―（縦軸）第２主成分の散布図）では、インターネット上で言及された５０個の小説タイトル間のその様々な語られ方に基づく立ち位置を把握することができる。例えば、第１主成分軸（横軸）は純文学作品に典型的なシリアスなテーマの軸ということもできる。一方、第２主成分軸（縦軸）は、娯楽性愉快←→人道悲哀の軸ととらえることもできる。図５は各小説タイトルを、Ａ：純文学（昭和中期まで）、Ｂ：純文学（現代）、Ｃ：随筆、Ｄ：ＳＦ、Ｅ：推理  の５分野にラベル付して表示したものである。Ａ群のタイトルは第４象限にほぼ集中しているが、Ｂ群のタイトルは、第１象限、第３象限に分布していて、第４象限に位置するタイトルは１つだけである。このことから昭和中期以前と現代では純文学のテーマが明らかにシフトしているという仮説や、同じようなシリアスなテーマを描いた作品であってもより娯楽性を増し、より悲しい度合いの少ない内容となっているという仮説を立てることもできる。したがって、図４〜図７のようなマップは新しい文学研究のヒントにもなり得る。マップ上で近接する作品は、インターネット上での語られ方において似ている作品であるから、同じような傾向の作品と考えることもできる。したがって、書籍販売の分野で、例えば、宮×××の「銀○○○○○」を読了した生活者に小×××の「博○○○○○○○」をレコメンドするといったことに利用することもできる。
【００４５】
以上詳しく説明したように、本実施形態に係る可視化方法は、可視化分析する対象と、その分析観点を全く自由に選択できるこれまでにない斬新な手法であって、特許文献１に開示されたシステムのような、単一のある目的のために構築されたデータベースにおける可視化機能とは全く異なるものである。
【００４６】
なお、本実施形態でのべた可視化方法は、コンピュタープログラム化して、このプログラムをコンピュータプログラムを解釈実行する制御部、プログラム及びデータを記憶する記憶部、分析結果を表示する表示部、評価対象を表す文字列および特徴語を表す文字列の入力を受付ける入力部、ネットワークインターフェース部を備えたコンピュータ（パーソナルコンピュータ等汎用用途のコンピュータを適用可能である）に搭載することにより、図２に示したＳ２０以降の処理を自動的に実行する可視化装置を構成することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
以上の実施形態により説明した本願発明に係る分析方法は、インターネット上の仮想店舗の構築や今までにない新しい推薦機能の実現といった産業上の分野で利用できる。その有力な応用分野は様々に考えられるがそのうちの２分野だけ以下に説明する。
【００４８】
(その１：店内歩き回りを楽しめる仮想店舗の仕組み)
生活者が書籍や日用品などの商品を買い求める際、入手したい書籍のタイトルや商品の名称があらかじめ分かっている場合においては、実店舗においてもウェブ上の仮想店舗においても、目的の商品を見つけやすいシステムが比較的よく整備されている。
しかしながら、書名や商品名が特定されていない状態で、何か面白いものはないか、という漠然とした興味から商品を探し求めるケースがよくある。何か面白い小説が読みたい、とか、かわいいデザインの文房具を見つけたいといった場合である。
実店舗においては、一定の広さの空間を伴うことから適当に歩き回ってみたり、商品棚に陳列された大量の商品をざっと眺め渡してみることができるが、仮想店舗においては、「適当に歩き回ってみる」とか「たくさんの商品をざっと眺め渡してみる」という行為に相当することを可能にする環境が十分に整っているとは言い難い。しかし、本願発明の実施形態で説明した方法により得られたマップを利用すれば、このマップには対象とする書籍や商品を様々な評価の総体に基づいて類似のものはその近傍に配置されるのであるから、ある商品（書籍）を紹介した後、紹介した商品（書籍）のマップ上の近傍に存在する商品（書籍）を次に紹介することにより、実店舗における歩き回りと同等な効果を提供する仮想的な空間（仮想店舗の仕組み）を構築可能である。
【００４９】
(その２：巨大な集合知を活かした推薦の仕組み)
引越し先を探す場合、不動産屋の店舗へ行って、条件を提示し、それに合致する物件を薦めてもらうことができる。また、住宅を紹介するウェブサイトでも、同様の検索機能が提供されている。しかしながら、例えば「大阪府堺市と類似した関東の街」のような要望に対して、的確に答えることを可能にする技術は、従来存在しなかった。しかし、先の実施形態で説明した方法によれば、首都圏の駅名と近畿圏の駅名を対象要素として、適当な特徴語を選んで分析することにより、これら二つの地域の駅名要素を同一のマップ上に配置して比較することは可能である。そのように作成したマップから、堺市近傍の環境評価と類似する環境評価を有する首都圏の駅名（で規定される住環境圏）を特定して推薦することができる。このような推薦は実世界では首都圏と近畿圏の両方の住環境に精通した人がいなければできないが、仮想世界では、インターネット上に分散して存在する知識を集めて集合知として活用することにより可能となる。
【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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