(57)【要約】【課題】低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定することができる。【解決手段】特徴量抽出部４２により、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するためのスキャンに対し、アクセスポイント間の距離に基づいて、スキャンで検出されたアクセスポイントについて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出し、スキャンに対し、スキャンのときに入力されるユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出し、判定部４６により、スキャンに対し、音声特徴量と、通信特徴量と、ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための識別モデルとに基づいて、ユーザの位置情報の公開の可否を判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するための複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときの前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報の入力を受け付ける受付手段と、
前記複数のスキャンの各々に対し、アクセスポイント間の距離に基づいて、前記スキャンで検出されたアクセスポイントについて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出する通信特徴量抽出手段と、
前記複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、
前記複数のスキャンに対し、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための識別モデルを学習する学習手段と、
を含む、位置公開可否学習装置。
【請求項２】
前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記アクセスポイント間の距離と前記受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記スキャンに対するｋ近傍のスキャンの各々に対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報に基づく公開可または公開不可の比率、又は、前記スキャンに対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報と前記スキャンに対して最も近いスキャンに対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開可及び公開不可の何れか一方を受け付けたスキャンのうち、前記スキャンに対して最も近いスキャンと、前記スキャンとの距離を、前記通信特徴量として更に抽出する請求項１記載の位置公開可否学習装置。
【請求項３】
前記無線通信端末による複数のスキャンの各々で検出されたアクセスポイントと前記複数のスキャンの各々の時刻又は曜日とに基づいて、アクセスポイントの各々に対し、時間帯毎に、前記アクセスポイントの前記時間帯に関する情報エントロピを算出し、又は曜日毎に、前記アクセスポイントの曜日に関する情報エントロピを算出するエントロピ算出手段を更に含み、
前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンにおいて検出されたアクセスポイントが検出された過去のスキャンの数の比率、前記スキャンにおいて検出されたアクセスポイント及び前記スキャンの時刻に対応して算出された、前記アクセスポイントの前記時間帯に関する情報エントロピ、又は、前記スキャンにおいて検出されたアクセスポイント及び前記スキャンの曜日に対応して算出された、前記アクセスポイントの前記曜日に関する情報エントロピを、前記通信特徴量として更に抽出する請求項１記載の位置公開可否学習装置。
【請求項４】
ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するためのスキャンで検出されたアクセスポイントについて、アクセスポイント間の距離に基づいて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出する通信特徴量抽出手段と、
前記スキャンに対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、
前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための予め学習した識別モデルとに基づいて、前記スキャンのときの前記ユーザの位置情報の公開の可否を判定する判定手段と、
を含む、位置公開可否判定装置。
【請求項５】
受付手段と、通信特徴量抽出手段と、音声特徴量抽出手段と、学習手段と、を含む位置公開可否学習装置における位置公開可否学習方法において、
前記受付手段は、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するための複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときの前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報の入力を受け付け、
前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、アクセスポイント間の距離に基づいて、前記スキャンで検出されたアクセスポイントについて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出し、
前記音声特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出し、
前記学習手段は、前記複数のスキャンに対し、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための識別モデルを学習する
位置公開可否学習方法。
【請求項６】
通信特徴量抽出手段と、音声特徴量抽出手段と、判定手段と、を含む位置公開可否判定装置における位置公開可否判定方法において、
前記通信特徴量抽出手段は、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するためのスキャンで検出されたアクセスポイントについて、アクセスポイント間の距離に基づいて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出し、
前記音声特徴量抽出手段は、前記スキャンに対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出し、
前記判定手段は、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための予め学習した識別モデルとに基づいて、前記スキャンのときの前記ユーザの位置情報の公開の可否を判定する
位置公開可否判定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項記載の位置公開可否学習装置又は請求項４記載の位置公開可否判定装置を構成する各手段として機能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、位置公開可否判定装置、位置公開可否学習装置、方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザの位置情報の公開の可否を判定する位置公開可否判定装置、位置公開可否学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、携帯端末上における、ＧＰＳやＷｉＦｉ（無線ＬＡＮ）電波を用いた位置計測が一般的になっている。近年のＧＰＳを用いた位置計測では、ＧＰＳ衛星に加えて、サーバに問い合わせて得た携帯電話の基地局情報の情報も併せて用いるＡ−ＧＰＳという方法が多く用いられている。ＷｉＦｉ電波を用いた位置計測では、予め様々な座標において、ＷｉＦｉ電波を収集しておき、その位置座標と共に位置情報データベースに格納しておく（非特許文献１、非特許文献２）。そして、携帯端末の位置情報を知りたいときは、その端末が観測したＷｉＦｉ電波情報と、データベース内の電波情報とを比較して、もっとも類似したものを検索し、その電波情報に紐付いている位置座標を、端末の座標とする。
【０００３】
このように、ある程度手軽に端末の屋外、屋内位置情報を得る事が出来るようになってきたため、位置情報を友人間や家族間で共有するＷｅｂサービスが多く出現してきた（Google latitude、foursquare、gowalla、非特許文献３）。
【０００４】
位置情報はプライバシーに大きくかかわるため、その共有ポリシーを適切に定めることが重要である。既存のサービスでは、そのポリシーをユーザが記述したルールにより作成している（例えば、「昼１２時から１８時の間のみ公開する」など）。しかし、人手で作成したルールは予定の変更やゆらぎ等に弱く、プライバシー情報がユーザの意図に反して流出してしまうことが多い。
【０００５】
一方、近年の研究において、機械学習のアプローチを用いて共有の為のルールを自動的に学習する試みが行われている（非特許文献４、非特許文献５）。このような研究では、さまざまな場所において、ユーザに位置共有のポリシー（位置を共有するか否か）を問い合わせる。そして、答えとその場所で得られた位置座標を用いて共有のためのルールを自動的に学習する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】P. Bahl and V.N. Padmanabhan. RADAR: An in-building RF based user location and tracking system. In IEEE INFOCOM 2000,volume 2, pages 775−784, 2000.
【非特許文献２】A. LaMarca, Y. Chawathe, S. Consolvo, J. Hightower, I. Smith, J. Scott, T. Sohn, J. Howard, J. Hughes, F. Potter, et al. Place lab: Device positioning using radio beacons in the wild. Pervasive 2005, pages 116−133, 2005.
【非特許文献３】R. Hull, B. Kumar, D. Lieuwen, P.F. Patel-Schneider, A. Sahuguet, S. Varadarajan, and A. Vyas. Enabling context-aware and privacy conscious user data sharing. In IEEE International Conference on Mobile Data Management, pages 187−198, 2004.
【非特許文献４】MG. Bigwood, F.B. Abdesslem, and T. Henderson. Predicting location sharing privacy preferences in social network applications. In First Workshop on Recent Advances in Behavior Prediction and Pro-active Pervasive Computing, 2012.
【非特許文献５】N. Sadeh, J. Hong, L. Cranor, I. Fette, P. Kelley, M. Prabaker, and J. Rao. Understanding and capturing people’s privacy policies in a mobile social networking application. Personal and Ubiquitous Computing, 13(6):401−412, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
人手で作成したルールを用いる手法や、機械学習により得られたルールを用いる手法では、ＧＰＳやＷｉＦｉから得られた位置情報を用いて、その位置情報の共有の可否を判定する。
【０００８】
しかし、近年の位置計測手法（ＷｉＦｉ位置計測やＡ−ＧＰＳ）は、サーバとの情報のやり取りを行い、端末の位置を決定するため、端末のユーザがその現在位置を他の人に知られたくないと考えていたとしても、その位置情報は位置計測プロバイダ（サーバ）に知られてしまうという問題がある。
【０００９】
また、常時の位置共有を想定したサービスが多くあり、ＧＰＳによる位置計測は、携帯端末のバッテリを急速に消耗させるため、常にＧＰＳモジュールを駆動させていた場合、端末のバッテリの消耗が激しいという問題がある。
【００１０】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定することができる位置公開可否判定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
また、本発明では、低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定するための識別モデルを学習することができる位置公開可否学習装置、方法、及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】
【００１２】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る位置公開可否学習装置は、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するための複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときの前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報の入力を受け付ける受付手段と、前記複数のスキャンの各々に対し、アクセスポイント間の距離に基づいて、前記スキャンで検出されたアクセスポイントについて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出する通信特徴量抽出手段と、前記複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、前記複数のスキャンに対し、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための識別モデルを学習する学習手段と、を含んで構成されている。
【００１３】
第２の発明に係る位置公開可否学習方法は、受付手段と、通信特徴量抽出手段と、音声特徴量抽出手段と、学習手段と、を含む位置公開可否学習装置における位置公開可否学習方法において、前記受付手段は、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するための複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときの前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報の入力を受け付け、前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、アクセスポイント間の距離に基づいて、前記スキャンで検出されたアクセスポイントについて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出し、前記音声特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出し、前記学習手段は、前記複数のスキャンに対し、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための識別モデルを学習する。
【００１４】
第１の発明及び第２の発明によれば、受付手段により、ユーザが形態する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するための複数のスキャンの各々に対し、ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報の入力を受け付け、通信特徴量抽出手段により、アクセスポイント間の距離に基づいて、スキャンで検索されたアクセスポイントについて、特定のアクセスポイントとの距離を示す特徴量を抽出し、音声特徴量抽出手段により、スキャンの時に入力されるユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出する。
【００１５】
そして、学習手段により、音声特徴量と通信特徴量と、ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための識別モデルを学習する。
【００１６】
このように、第１の発明及び第２の発明によれば、低消費電力で、かつ、第三者に自身の位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報の公開可否を精度よく判定するための識別モデルを学習することができる。
【００１７】
第１及び第２の発明において、前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記アクセスポイント間の距離と前記受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記スキャンに対するｋ近傍のスキャンの各々に対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報に基づく公開可または公開不可の比率、又は、前記スキャンに対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報と前記スキャンに対して最も近いスキャンに対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開可及び公開不可の何れか一方を受け付けたスキャンのうち、前記スキャンに対して最も近いスキャンと、前記スキャンとの距離を、通信特徴量として更に抽出するようにしてもよい。
【００１８】
また、前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記アクセスポイント間の距離と前記受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報とに基づいて、前記スキャンに対するｋ近傍のスキャンの各々に対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報に基づく公開可または公開不可の比率、又は、前記スキャンに対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開の可否を示す情報と前記スキャンに対して最も近いスキャンに対して受け付けた前記ユーザの位置情報の公開可及び公開不可の何れか一方を受け付けたスキャンのうち、前記スキャンに対して最も近いスキャンと、前記スキャンとの距離を、前記通信特徴量として更に抽出してもよい。
【００１９】
また、前記無線通信端末による複数のスキャンの各々で検出されたアクセスポイントと前記複数のスキャンの各々の時刻又は曜日とに基づいて、アクセスポイントの各々に対し、時間帯毎に、前記アクセスポイントの前記時間帯に関する情報エントロピを算出し、又は曜日毎に、前記アクセスポイントの曜日に関する情報エントロピを算出するエントロピ算出手段を更に含み、前記通信特徴量抽出手段は、前記複数のスキャンの各々に対し、前記スキャンにおいて検出されたアクセスポイントが検出された過去のスキャンの数の比率、前記スキャンにおいて検出されたアクセスポイント及び前記スキャンの時刻に対応して算出された、前記アクセスポイントの前記時間帯に関する情報エントロピ、又は、前記スキャンにおいて検出されたアクセスポイント及び前記スキャンの曜日に対応して算出された、前記アクセスポイントの前記曜日に関する情報エントロピを、前記通信特徴量として更に抽出するようにしてもよい。
【００２０】
第３の発明に係る位置公開可否判定装置は、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するためのスキャンで検出されたアクセスポイントについて、アクセスポイント間の距離に基づいて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出する通信特徴量抽出手段と、前記スキャンに対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出する音声特徴量抽出手段と、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための予め学習した識別モデルとに基づいて、前記スキャンの時の前記ユーザの位置情報の公開の可否を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【００２１】
第４の発明に係る位置公開可否判定方法は、通信特徴量抽出手段と、音声特徴量抽出手段と、判定手段と、を含む位置公開可否判定装置における位置公開可否判定方法において、前記通信特徴量抽出手段は、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するためのスキャンで検出されたアクセスポイントについて、アクセスポイント間の距離に基づいて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出し、前記音声特徴量抽出手段は、前記スキャンに対し、前記スキャンのときに入力される前記ユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出し、前記判定手段は、前記音声特徴量抽出手段によって抽出された音声特徴量と、前記通信特徴量抽出手段によって抽出された通信特徴量と、前記ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための予め学習した識別モデルとに基づいて、前記スキャンの時の前記ユーザの位置情報の公開の可否を判定する。
【００２２】
第３及び第４の発明によれば、通信特徴量抽出手段により、ユーザが携帯する無線通信端末によるアクセスポイントを検出するためのスキャンで検出されたアクセスポイントについて、アクセスポイント間の距離に基づいて、特定のアクセスポイントとの距離を示す通信特徴量を抽出し、音声特徴量抽出手段により、スキャンの時に入力されるユーザの周辺の音声データから音声特徴量を抽出する。
【００２３】
そして、判定手段により、音声特徴量と、通信特徴量と、ユーザの位置情報の公開の可否を識別するための予め学習した識別モデルとに基づいて、前記スキャンの時のユーザの位置情報の公開の可否を判定する。
【００２４】
このように、第３の発明及び第４の発明によれば、低消費電力で、かつ第三者に自身の位置を知られることなく、ユーザの位置情報の公開可否を精度よく判定することができる。
【００２５】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の位置公開可否学習装置及び位置公開可否判定装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明の位置公開可否判定装置、方法、及びプログラムによれば、低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定することができる。
【００２７】
また、本発明の位置公開可否学習装置、方法、及びプログラムによれば、低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定するための識別モデルを学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】音圧とユーザの位置情報公開率の関係の例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】アクセスポイントの時刻に関する情報エントロピと公開率の関係の例を示す図である。
【図４】連続的に計測されたスキャンデータから生成される距離グラフの例を示す図である。
【図５】家又は仕事場のアクセスポイントとの距離と位置情報公開率の関係の例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置における位置公開可否学習処理ルーチンを示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置における位置公開可否判定処理ルーチンを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００３０】
＜発明の概要＞
従来の研究において、ユーザが家にいる時は、その位置の公開に積極的ではなく、ユーザが公共の場にいる時は、その位置の公開に積極的であるとされている（非特許文献６：D. Anthony, T. Henderson, and D. Kotz. Privacy in location-aware computing environments. IEEE Pervasive Computing, 6(4):64−72, 2007.）。また、ある位置におけるユーザの位置情報の公開の可否については、特別な位置からの距離に関係するとされている（例えば、ユーザが家の近くにいるほど、ユーザの位置情報を公開することに否定的である。）。
【００３１】
また、ユーザが公共の場にいるか、家にいるかは、ユーザの周囲の音量などの情報から推測できる。また、ＥＳＭを用いて位置情報の公開可否情報を収集した実験において、音圧と位置情報の公開率の関係性を調べると、図１に示すように、周囲の音圧が４０ｄＢ以下のときの位置情報の公開率が約６０パーセントになることが分かった。そのため、本実験の場合、ユーザが静穏な環境にいるときに、位置情報を公開しない傾向にある。
【００３２】
また、ユーザが家にいるときは、家のＷｉＦｉアクセスポイント（ＡＰ）からの電波を受信しているということから、ＡＰの情報は、ユーザの現在位置に大きく関係している。
【００３３】
また、ユーザがあるＡＰからの電波を受信しているときに、ユーザが現在位置を公開しないことがわかれば、そのＡＰの情報を公開の可否の判断に用いることができる。
【００３４】
このように、マイクやＷｉＦｉモジュールから得られたセンサデータを用いて、ユーザの現在位置の公開の可否を判断することができる（可、不可の２クラス分類問題となる）。
【００３５】
＜位置公開可否判定装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置の構成ついて説明する。図２に示すように、本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置１００は、ユーザが携帯する無線通信端末に搭載されており、ＣＰＵとＲＡＭと後述する位置公開可否学習処理ルーチン及び位置公開可否判定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この位置公開可否判定装置１００は、機能的には図２に示すように操作部１０と、マイク１２と、ＷｉＦｉモジュール１４と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００３６】
操作部１０は、無線通信端末に備えられたタッチパネルディスプレイ等により構成され、表示機能及び操作入力機能を備えている。すなわち、無線通信端末によりアクセスポイントを検出するためのスキャンを行ったときに、無線通信端末のタッチパネルディスプレイ上に表示されるユーザの位置情報の公開の可否についての質問に対して、ユーザが指先等でタッチパネルディスプレイに接触することにより、ユーザの現在の位置情報の公開の可否について選択し、その情報を学習入力部２２に出力する。
【００３７】
マイク１２は、無線通信端末に備えられたマイクであって、当該無線通信端末を携帯するユーザの周囲の音声データを取得し、学習入力部２２及び入力部４０に出力する。
【００３８】
ＷｉＦｉモジュール１４は、アクセスポイントを検出するためのスキャンを所定時間毎に行い、ＷｉＦｉモジュール１４が受信したスキャンデータ（アクセスポイント各々のＭＡＣアドレス及び信号強度とスキャン日時(時刻及び曜日）を含む）を学習入力部２２及び入力部４０に出力する。
【００３９】
演算部２０は、学習入力部２２と、センサデータ記憶部２４と、事前データ生成部２６と、学習特徴量抽出部２８と、学習特徴量連結部３０と、識別モデル学習部３２と、識別モデル記憶部３４と、入力部４０と、特徴量抽出部４２と、特徴量連結部４４と、判定部４６とを備えている。
【００４０】
学習入力部２２は、無線通信端末によりアクセスポイントを検出するためのスキャンを行ったときであって、かつ、学習データを取得するときに、操作部１０から入力されるユーザの現在の位置情報の公開の可否の情報と、マイク１２から入力されるユーザの周囲の音声データと、ＷｉＦｉモジュール１４から入力されるスキャンデータとを逐次学習データとして受け付け、センサデータ記憶部２４に記憶する。なお、学習データ（ユーザの現在の位置情報の公開の可否の情報、ユーザの周囲の音声データ及び、スキャンデータ）の取得には、Experience sampling method（ＥＳＭ）を用いる（非特許文献７：R. Larson and M. Csikszentmihalyi. The experience sampling method. New Directions for Methodology of Social & Behavioral Science, 15, 1983.）。ＥＳＭでは、定期的に、無線通信端末によりアクセスポイントを検出するスキャンが行われたときに、携帯端末のユーザに現在位置を公開するか否かの質問を行う。学習入力部２２は、当該現在位置を公開するか否かの質問の答えと、当該質問時にマイクから得られる音声データ及びＷｉＦｉモジュールから得られるスキャンデータとを紐づけて学習データとして逐次受け付け、センサデータ記憶部２４に記憶する。なお、学習入力部２２が受付手段の一例である。
【００４１】
センサデータ記憶部２４は、学習入力部２２から入力された複数の学習データを記憶している。
【００４２】
事前データ生成部２６は、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数の学習データに含まれるスキャンデータに基づいて、アクセスポイント毎に、当該アクセスポイントの時間帯に関する情報エントロピ（０時から２３時までの１時間毎）を算出して事前データ記憶部２７に記憶する。特定の時刻にのみ観測されるアクセスポイントは特徴的である。例えば、仕事場の食堂において観測されるアクセスポイントは、昼食の時間帯のみに観測される。そのような観測の偏りをエントロピによって計算する。図３は、エントロピと公開率の関係を示す。例えば、エントロピが０．５以下のときの公開率は約５５％である。エントロピが低い場合、特定の時間帯のみに観測されるアクセスポイントであることがわかる（例えば帰社途中に寄る飲食店など）。
【００４３】
具体的には、アクセスポイントａｐ及び時間帯ｔ’の組み合わせ毎に、下記（１）式により情報エントロピＨが算出される。ただし、ｐ（ａｐ，ｔ’）は、時間帯ｔ’においてアクセスポイントａｐが観測されたスキャン数とアクセスポイントａｐを観測した全スキャン数との比率を示す。
【００４４】
【数１】
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【００４５】
事前データ生成部２６は、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数の学習データに含まれるスキャンデータに基づいて、アクセスポイント毎に、当該アクセスポイントの曜日に関する情報エントロピを算出して事前データ記憶部２７に記憶する。特定の曜日にのみ観測されるアクセスポイントは特徴的である。例えば、あるユーザが日曜日にあるショッピングセンターに買い物に行くことが多い場合、ショッピングセンターに設置されているアクセスポイントは日曜日のみに多く観測される。
【００４６】
具体的には、アクセスポイントａｐ及び曜日ｄの組み合わせ毎に、下記（２）式により情報エントロピＨが算出される。ただし、ｐ（ａｐ，ｄ）はｄ曜日においてアクセスポイントａｐが観測されたスキャン数と、アクセスポイントａｐが観測された全スキャン数の比率を示す。
【００４７】
【数２】
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【００４８】
なお、事前データ生成部２６が、エントロピ算出手段の一例である。
【００４９】
事前データ記憶部２７は、事前に作成されている図４下部に示す様なアクセスポイント間の距離を表すグラフ、各アクセスポイントについて算出された各時間帯及び各曜日に関する情報エントロピを記憶している。
【００５０】
アクセスポイント間の距離を表すグラフは、グラフのノードの各々がアクセスポイントの各々に対応しており、例えば、複数のスキャンデータに基づいて、事前に作成される。具体的には、図４上部に示すように連続的に計測された４つのスキャンデータがある場合、各アクセスポイントから他のアクセスポイントまでの距離を各々求める。例えば、スキャン１においてアクセスポイント１とアクセスポイント２が同時に検出されているため、当該アクセスポイント間に重さ１のリンクを張る。また、スキャン２において、アクセスポイント２とアクセスポイント３が同時に検出されているため、当該アクセスポイント間に重さ１のリンクを張る。また、スキャン３において、アクセスポイント３〜４が同時に検出されているため、当該アクセスポイントの各々の間に重さ１のリンクを張る。このようにしてアクセスポイントの各々の間の距離を求めることにより、図４下部に示すようなアクセスポイント間の距離グラフを作成する。このグラフにより、アクセスポイント１とアクセスポイント２の距離は１であり、アクセスポイント１とアクセスポイント５の距離は３であることがわかる。なお、上記のグラフの作成方法は一例であり、他の手法により、アクセスポイント間の距離を表すグラフを作成してもよい。
【００５１】
学習特徴量抽出部２８は、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数の学習データの各々について、以下に説明するように、音声特徴量及び通信特徴量を抽出する。
【００５２】
学習特徴量抽出部２８は、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数の学習データに含まれる音声データの各々について、音圧とメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel-Frequency Cepstral Coefficeient）（非特許文献８：P. Mermelstein“ DistanceMeasure for Speech Recognition, Psychological and Instrumental ”, in Pattern Recognitionand Artificial Intelligence, pp. 374-388, June 1976.）の各々を音声特徴量として抽出する。なお、ＭＦＣＣの計算は高速フーリエ変換をベースとするため、６４サンプルや１２８サンプル程度の長さの音声データが必要となる。また、ＭＦＣＣは環境音認識に用いられるため、ユーザの周辺の状況を観測し、情報の公開の可否の判断のモデル化に用いることができる。
【００５３】
学習特徴量抽出部２８は、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数の学習データに含まれるスキャンデータの各々について、以下（１）〜（６）の通信特徴量を抽出する。ただし、抽出対象となるスキャンデータは時刻ｔに行われたスキャンｓｔであるとする。なお、スキャン間の距離は、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイント間の距離グラフから求めることが出来る。具体的には、スキャン各々に含まれるアクセスポイント間の最小距離をスキャン間の距離とする。
【００５４】
（１）スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうち信号強度が一番強いアクセスポイントと、予め定められた特定のアクセスポイントとの距離
（２）スキャンｓｔからｋ近傍のスキャンにおいて公開可として答えた比率（ｋを５、１０などと変化してもよい。）
（３）スキャンｓｔと、公開可と答えた最も近いスキャンとの距離
（４）スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントの各々についての、当該アクセスポイントが過去に観測されたスキャン数の比率の平均値
（５）スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうち、信号強度が一番強いアクセスポイントと時刻ｔを含む時間帯ｔ’とに関する情報エントロピ
（６）スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうち信号強度が一番強いアクセスポイントとスキャンｓｔの曜日ｄとに関する情報エントロピ
【００５５】
（１）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイント間の距離グラフに基づいて抽出される。特定のアクセスポイントの一例が、家のアクセスポイントや仕事場のアクセスポイントである。また、（２）及び（３）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイント間の距離グラフから求められるスキャン間の距離、及びセンサデータ記憶部２４に記憶されている学習データの各々に含まれる、ユーザの現在の位置情報の公開の可否の情報に基づいて抽出される。（３）については、スキャンｓｔと、公開不可と答えた最も近いスキャンとの距離を抽出してもよい。また、（４）の通信特徴量においては、事前データ記憶部２７に記憶されている複数の学習データに含まれるスキャンデータに基づいて抽出される。また、（５）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイントの各々の時間帯に関する情報エントロピ（０時から２３時までの１時間毎）を用いて抽出される。また、（６）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイントの各々の曜日に関する情報エントロピを用いて抽出される。
【００５６】
なお、図５に家又は仕事場のアクセスポイントとの距離と位置情報公開率の関係の一例を示す。例えば、家に近いほど位置情報を公開しない傾向にあり、仕事場に近いほど位置情報を公開する傾向にある。
【００５７】
学習特徴量連結部３０は、複数の学習データの各々について、学習特徴量抽出部２８において抽出された当該学習データの音声特徴量の各々と通信特徴量の各々を連結して、特徴ベクトルを生成する。
【００５８】
識別モデル学習部３２は、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数の学習データの各々について、学習特徴量連結部３０において生成された特徴ベクトルと、当該学習データに含まれる、ユーザの現在の位置情報の公開の可否の情報とを用意して、識別モデルを学習し、識別モデル記憶部３４に記憶する。なお、識別モデルは、一般的識別器であるＳＶＭ（Support vector machine）や決定木などを用いる。
【００５９】
入力部４０は、無線通信端末によりアクセスポイントを検出するためのスキャンｓｔを行ったときに、マイク１２から入力されるユーザの周囲の音声データと、ＷｉＦｉモジュール１４から入力される、スキャンｓｔにより得られたスキャンデータとを受け付ける。
【００６０】
特徴量抽出部４２は、入力部４０において受け付けた音声データについて、上記の学習特徴量抽出部２８と同様に、音圧とメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Mel-Frequency Cepstral Coefficeient）とを音声特徴量として抽出する。
【００６１】
特徴量抽出部４２は、入力部４０において受け付けたスキャンデータについて、上記の学習特徴量抽出部２８と同様に、上記（１）〜（６）の通信特徴量を抽出する。
【００６２】
（１）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイント間の距離グラフに基づいて抽出される。また、（２）及び（３）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイント間の距離グラフから求められるスキャン間の距離、及びセンサデータ記憶部２４に記憶されている学習データの各々に含まれる、ユーザの位置情報の公開の可否の情報に基づいて、抽出される。（３）については、スキャンｓｔと、公開不可と答えたもっとも近いスキャンとの距離を抽出してもよい。また、（４）の通信特徴量においては、事前データ記憶部２７に記憶されている複数の学習データに含まれるスキャンデータに基づいて抽出される。また、（５）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイントの各々の時間帯に関する情報エントロピ（０時から２３時までの１時間毎）を用いて抽出される。また、（６）の通信特徴量については、事前データ記憶部２７に記憶されているアクセスポイントの各々の曜日に関する情報エントロピを用いて抽出される。
【００６３】
特徴量連結部４４は、特徴量抽出部４２において抽出された音声特徴量及び通信特徴量を連結して、特徴ベクトルを生成する。
【００６４】
判定部４６は、特徴量連結部４４において生成された特徴ベクトルと、識別モデル記憶部３４に記憶されている識別モデルに基づいて、ユーザの現在の位置情報の公開の可否を判定し、その結果を出力部５０に出力する。
【００６５】
＜位置公開可否判定装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置１００の作用について説明する。図７に示す位置公開可否学習処理ルーチンを実行する前に、無線通信端末による複数のスキャンの各々について、学習入力部２２によりユーザの現在の位置情報の公開の可否の情報と、ユーザの周囲の音声データと、スキャンデータとを学習データとして受け付け、複数の学習データがセンサデータ記憶部２４に記憶される。そして、位置公開可否判定装置１００は、図７に示す位置公開可否学習処理ルーチンを実行する。
【００６６】
＜位置公開可否学習処理ルーチン＞
まず、ステップＳ１００において、センサデータ記憶部に記憶されている複数の学習データを読み込む。
【００６７】
次に、ステップＳ１０１において、上記ステップＳ１００で読み込んだ複数の学習データに含まれるスキャンデータに基づいて、事前データ（アクセスポイント毎の各時間帯に関する情報エントロピ、アクセスポイント毎の各曜日に関する情報エントロピ）を生成し、事前データ記憶部２７に記憶する。
【００６８】
次に、ステップＳ１０２において、ステップＳ１００において読み込んだ学習データに含まれる音声データについて音声特徴量を抽出すると共に、学習データに含まれるスキャンデータについて、上記（１）〜（６）の通信特徴量を抽出する。
【００６９】
次に、ステップＳ１０４において、上記ステップＳ１０２で抽出した音声特徴量、及び上記（１）〜（６）の通信特徴量を連結して、特徴ベクトルを生成する。
【００７０】
次に、ステップＳ１０６において、全ての学習データについて特徴ベクトルを生成したか否かを判定する。全ての学習データについて特徴ベクトルを生成した場合には、ステップＳ１０８に移行し、全ての学習データについて特徴ベクトルを生成していない場合には、ステップＳ１０２に移行し、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０６の処理を繰り返す。
【００７１】
次に、ステップＳ１０８において、ステップＳ１０４において生成された学習データの各々についての特徴ベクトルと、当該学習データの各々に含まれるユーザの位置情報の公開の可否の情報とに基づいて、識別モデルを学習する。
【００７２】
次に、ステップＳ１１０において、ステップＳ１０８において学習された識別モデルを識別モデル記憶部３４に記憶して処理を終了する。
【００７３】
＜位置公開可否判定処理ルーチン＞
次に、図７に示す位置公開可否判定処理ルーチンについて説明する。位置公開可否判定装置１００は、図７に示す位置公開可否判定処理ルーチンを実行する。
【００７４】
まず、ステップＳ２００において、無線通信端末によりスキャンが行われたか否かを判定する。無線通信端末によるスキャンが行われると、ステップＳ２０１へ進み、無線通信端末によるスキャンで得られたスキャンデータを受け付けると共に、マイク１２から出力されたユーザの周囲の音声データを受け付ける。
【００７５】
次に、ステップＳ２０２において、ステップＳ２０１において受け付けた音声データについて音声特徴量を抽出し、スキャンデータについて上記（１）〜（６）の通信特徴量を抽出する。
【００７６】
次に、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０２において抽出された音声特徴量、及び通信特徴量を連結して、特徴ベクトルを生成する。
【００７７】
次に、ステップＳ２０４において生成した特徴ベクトルと、識別モデル記憶部３４に記憶されている識別モデルとに基づいて、ユーザの現在の位置情報を公開するか否かを判定する。
【００７８】
次に、ステップＳ２０６において、ステップＳ２０６において判定された結果を出力部５０に出力して処理を終了する。
【００７９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る位置公開可否判定装置によれば、低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定することができる。
【００８０】
また、低消費電力で、かつ、第三者にユーザの位置情報を知られることなく、ユーザの位置情報公開の可否を精度よく判定するための識別モデルを学習することができる。
【００８１】
また、携帯端末による位置共有アプリケーションにおいて、低消費電力かつ、第三者に自身の位置を知られないような、位置公開可否の自動判定を行うことができる。
【００８２】
また、位置公開可否の判定が、ある特別な位置からの距離に関係することを利用して、無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉ）モジュールによって観測されたＷｉＦｉスキャンデータ間の距離に関する指標を計算して公開可否の判定をすることにより、低消費電力かつ外部のプロバイダに依存しないセンサを使用して、位置情報の公開可否を自動判定することができる。
【００８３】
また、様々なセンサを搭載するスマートフォンなどの携帯端末における位置共有サービスに利用することにより、ＧＰＳなどの位置計測手段によって得られた位置情報を共有するサービスにおいて、ある場所におけるユーザの位置情報を他のユーザに公開するかどうかを、ユーザの位置に関する情報を第三者に一切漏洩することなく、携帯端末用のセンサデータを用いて決定することができる。
【００８４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８５】
本実施の形態においては、通信特徴量（１）を抽出する際に、スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうち一番信号強度が強いアクセスポイントと特定のアクセスポイントとの距離を特徴量として抽出する場合について説明しているがこの限りでない。例えば、スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうちから選択した任意のアクセスポイントと特定のアクセスポイントとの距離を通信特徴量として抽出してもよい。また、スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントの全てのアクセスポイントと特定のアクセスポイントとの距離の平均距離を通信特徴量として抽出してもよい。
【００８６】
また、本実施の形態においては、通信特徴量（５）〜（６）を抽出する際に、スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうち一番信号強度が強いアクセスポイントについて時間帯及び曜日に関する情報エントロピを通信特徴量として抽出する場合について説明しているがこの限りでない。例えば、スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントのうちから選択した任意のアクセスポイントの情報エントロピを通信特徴量として抽出してもよい。また、スキャンｓｔに含まれるアクセスポイントの全てについて情報エントロピを抽出し、その平均を通信特徴量として抽出してもよい。
【００８７】
また、本実施の形態においては、アクセスポイント間の距離を表すグラフを事前に生成し、事前データ記憶部２７に記憶している場合について説明したがこの限りではない。例えば、位置公開可否判定装置が、センサデータ記憶部２４に記憶されている複数のスキャンデータに基づいて、図４下部に示すようなアクセスポイント間の距離グラフを作成するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８８】
１０   操作部
１２   マイク
１４   ＷｉＦｉモジュール
２０   演算部
２２   学習入力部
２４   センサデータ記憶部
２６   事前データ生成部
２７   事前データ記憶部
２８   学習特徴量抽出部
３０   学習特徴量連結部
３２   識別モデル学習部
３４   識別モデル記憶部
４０   入力部
４２   特徴量抽出部
４４   特徴量連結部
４６   判定部
５０   出力部
１００ 位置公開可否判定装置
【図２】
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【図６】
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【図７】
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【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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