(57)【要約】【課題】ソーシャルメディア上で発信されたコンテンツの将来的な影響力を高精度に予測する。【解決手段】影響力予測装置において、コンテンツを発信したユーザである発信ユーザについての特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す影響力評価値を求める手段と、前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める手段と、前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力する手段と、を備える。【選択図】図１
2014002482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディア上で発信されたコンテンツの現時点での将来的な影響力を示す評価値を算出する影響力予測装置であって、
ソーシャルメディア上でのユーザ間のリンクに関する情報を含むユーザ情報を格納したユーザ情報記憶装置、及びコンテンツ間の互いの引用状況を示す引用情報を格納した引用情報記憶装置のそれぞれから、前記コンテンツを発信したユーザである発信ユーザについての特徴量を取得し、当該特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す影響力評価値を求める影響力予測手段と、
前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める話題性評価手段と、
前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力する時間重み付き結合手段と、
を有することを特徴とする影響力予測装置。
【請求項２】
前記影響力予測手段は、前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツのトピックを抽出するトピック抽出手段を有し、当該トピック抽出手段により抽出された前記トピックにおける前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す評価値を前記影響力評価値として算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の影響力予測装置。
【請求項３】
前記影響力予測装置は、
前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの特徴量を抽出するコンテンツ特徴量抽出手段と、
前記コンテンツ特徴量抽出手段により抽出された前記コンテンツの特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、当該コンテンツの将来的な影響力を示すコンテンツ影響力評価値を算出するコンテンツ影響力予測手段と、
を更に備え、
前記時間重み付き結合手段は、
前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値及び前記コンテンツ影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記コンテンツ影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の影響力予測装置。
【請求項４】
ソーシャルメディア上で発信されたコンテンツの現時点での将来的な影響力を示す評価値を算出する影響力予測装置が実行する影響力予測方法であって、
ソーシャルメディア上でのユーザ間のリンクに関する情報を含むユーザ情報を格納したユーザ情報記憶装置、及びコンテンツ間の互いの引用状況を示す引用情報を格納した引用情報記憶装置のそれぞれから、前記コンテンツを発信したユーザである発信ユーザについての特徴量を取得し、当該特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す影響力評価値を求める影響力予測ステップと、
前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める話題性評価ステップと、
前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力する時間重み付き結合ステップと、
を有することを特徴とする影響力予測方法。
【請求項５】
前記影響力予測ステップにおいて、前記影響力予測装置は、前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツのトピックを抽出し、当該トピックにおける前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す評価値を前記影響力評価値として算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の影響力予測方法。
【請求項６】
前記影響力予測方法は、
前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの特徴量を抽出するコンテンツ特徴量抽出ステップと、
前記コンテンツ特徴量抽出ステップにおいて抽出された前記コンテンツの特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、当該コンテンツの将来的な影響力を示すコンテンツ影響力評価値を算出するコンテンツ影響力予測ステップと、
を更に備え、
前記時間重み付き結合ステップにおいて、前記影響力予測装置は、
前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値及び前記コンテンツ影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記コンテンツ影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の影響力予測方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の影響力予測装置の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、ある人物がソーシャルメディア上で発信したコンテンツが、将来的にどの程度多くの人々に到達するかを評価する装置、方法、プログラムに関する。本装置の利用者は、本装置が算出したコンテンツの予測影響力をもとに、コンテンツをランキングした結果を得ることができる。
【０００２】
ソーシャルメディアとは、Twitter（登録商標）サービス、ブログ等に代表され、ユーザ同士がリンク関係、フォロー関係をもとにしたソーシャルネットワークを構成しており、あるユーザが情報（自然言語で記述された文章、画像、映像、URLなど）を発信すると、そのユーザと関係を持つ隣人ユーザ、あるいはそのユーザのサイトを訪れた一般ユーザがその情報を閲覧できるようなメディアである。
【背景技術】
【０００３】
上記技術分野における従来の第一の技術として、Kleinbergらが提案したバーストの概念（非特許文献１）を利用した手法がある（非特許文献４）。発信情報が他の人々に引用される間隔が短くなっていることを手がかりに、その情報が将来的にどの程度多くの人々に到達するか、引用されるかを予測するというものである。この手法は、主に、世の中で話題になっているキーワードを抽出する目的で利用され、そのキーワードを含む時間情報付きのWeb文書をdocument streamとしてとらえ、document stream中でdocument数が急激に増加している部分を抽出することで、キーワードがバースト状態か否かを判定する。
【０００４】
従来の第二の技術として、松村らの電子掲示板の書き込み情報を利用した話題抽出手法がある（非特許文献２）。電子掲示板の書き込み、及びそれに対する返信、コメントに共通するキーワードを抽出し、それが何回のやり取りに用いられたかを手がかりに話題の中心となったトピックを抽出する。
【０００５】
従来の第三の技術として、ソーシャルメディア(Twitter（登録商標）)上での過去の振る舞いをもとに、ユーザの未来の影響力を予測する技術が存在する（非特許文献３）。ユーザの影響力とは、そのユーザが発信した情報が他の人に引用された回数で定義される。Twitter（登録商標）上で何人の人がそのユーザをフォローしているか、そのユーザが何人をフォローしているか、過去にそのユーザが発信した情報が引用された累積回数などを手がかりとして、未来の、例えば、この先一ヶ月間に他のユーザに引用される回数（影響力）を予測する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Jon Kleinberg.Bursty and hierarchical structure in streams. In Proc. the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,2002.
【非特許文献２】松村真宏,大澤幸生,石塚満.テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル.人工知能学会論文誌 第１７巻３号,pp.259-267,2002.
【非特許文献３】Eytan Bakshy, Jake M. Hofman, Winter A. Mason and Duncan J. Watts. Everyone's an influencer: quantifying influence on twitter. In Proc. the 4th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, pp. 65-74, 2011.
【非特許文献４】藤木稔明,南野朋之,鈴木泰裕,奥村学.document streamにおけるburstの発見.情報処理学会研究報告, 2003- NL-160, pp. 85-92, 2004.
【非特許文献５】Quinlan, J. R. Induction of decision trees. Machine Learning, 1: 81-106, 1986.
【非特許文献６】Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、従来の第一の技術は、引用情報（引用される間隔）に強く依存した手法のため、発信されてから間もなく、ほとんどの人々が、または誰も知らない（引用されていない）情報の価値を評価することはできなかった。従来の第一の技術は、既に話題になっている情報（既に多くの人々に引用された）を抽出することができるが、現時点でほとんど引用されてはいないが、これから話題になりそうな情報を抽出することはできなかった。
【０００８】
また、従来の第二の技術も、従来の第一の技術と同様、既に話題になっている情報を抽出するための手法であった。
【０００９】
また、従来の第三の技術は、ユーザ単位での未来の影響力を予測するものであり、ユーザが発信した情報単位の価値を予測する技術ではない。単純には、ユーザ単位で推定した予測影響力を発信情報に伝搬させるような手法が考えられる。しかし、あるユーザが常に価値ある情報を発信することは稀であり、単純な独り言や挨拶などの情報を不当に高く評価してしまう問題がある。
【００１０】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ソーシャルメディア上で発信されたコンテンツの将来的な影響力を示す評価値を算出する技術において、たとえ、他の人々に引用された実績がほとんどない、もしくは全くない情報でも、高精度に将来的な影響力を示す評価値を算出することを可能とする技術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】
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明は、ソーシャルメディア上で発信されたコンテンツの現時点での将来的な影響力を示す評価値を算出する影響力予測装置であって、
ソーシャルメディア上でのユーザ間のリンクに関する情報を含むユーザ情報を格納したユーザ情報記憶装置、及びコンテンツ間の互いの引用状況を示す引用情報を格納した引用情報記憶装置のそれぞれから、前記コンテンツを発信したユーザである発信ユーザについての特徴量を取得し、当該特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す影響力評価値を求める影響力予測手段と、
前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める話題性評価手段と、
前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力する時間重み付き結合手段と、
を有することを特徴とする影響力予測装置として構成される。
【００１２】
前記影響力予測手段は、前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツのトピックを抽出するトピック抽出手段を有し、当該トピック抽出手段により抽出された前記トピックにおける前記発信ユーザの現時点での将来的な影響力を示す評価値を前記影響力評価値として算出するようにしてもよい。
【００１３】
前記影響力予測装置は、前記発信ユーザにより発信された前記コンテンツの特徴量を抽出するコンテンツ特徴量抽出手段と、前記コンテンツ特徴量抽出手段により抽出された前記コンテンツの特徴量に基づいて、予測モデルを用いることにより、当該コンテンツの将来的な影響力を示すコンテンツ影響力評価値を算出するコンテンツ影響力予測手段と、を更に備え、前記時間重み付き結合手段は、前記コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなるように算出される現時点での重みを前記影響力評価値及び前記コンテンツ影響力評価値に付加し、前記経過時間が大きくなるにつれて大きくなるように算出される現時点での重みを前記話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた前記影響力評価値と前記コンテンツ影響力評価値と前記話題性評価値とから前記コンテンツの将来的な影響力を示す総合評価値を算出して出力するようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明によれば、上記影響力予測装置が実行する影響力予測方法が提供される。更に、本発明によれば、コンピュータを、前記影響力予測装置の各手段として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、たとえ、他の人々に引用された実績がほとんどない、もしくは全くない情報でも、情報発信者について推定した未来の影響力や、コンテンツの特徴から推定した未来の影響力をもとに、高精度に将来的な価値を予測することが可能となる。
【００１６】
特に、本発明によれば、コンテンツが発信された時点から現時点までの経過時間が大きくなるにつれて小さくなる重みを影響力評価値に付加し、経過時間が大きくなるにつれて大きくなる重みを話題性評価値に付加し、これらの重み付けされた影響力評価値と話題性評価値とから総合評価値を算出することとしたので、高精度な影響力の評価値を算出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第一の実施の形態における情報伝播予測装置１００のブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態における時間重み付き結合手段１０８が実行する処理のフローチャートである。
【図３】本発明の第一の実施の形態におけるユーザ情報記憶装置１０２に格納されている情報の一例である。
【図４】本発明の第一の実施の形態におけるコンテンツ情報記憶装置１０３に格納されている情報の一例である。
【図５】本発明の第一の実施の形態における引用情報記憶装置１０３に格納されている情報の一例である。
【図６】本発明の第一の実施の形態におけるユーザ影響力予測手段１０６の学習に用いるデータの一例である。
【図７】本発明の第一の実施の形態における時間重み付き結合手段１０８が計算するスコアと経過時間を説明するデータの一例である。
【図８】本発明の第一の実施の形態における検索部１０１と出力部１０９による表示例である。
【図９】本発明の第二の実施の形態における情報伝播予測装置２００のブロック図である。
【図１０】本発明の第二の実施形態におけるコンテンツ情報記憶装置１０４に格納されているデータの一例である。
【図１１】本発明の第三の実施の形態における情報伝播予測装置３００のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
［第一の実施の形態］
以下、本装置の第一の形態について図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本発明の第一の実施の形態における情報伝搬予測装置１００のブロック図を示す。同図に示す情報伝搬予測装置１００は、検索部１０１、ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、コンテンツ情報記憶装置１０４、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、ユーザ影響力予測手段１０６、話題性評価手段１０７、時間重み付き結合手段１０８、出力部１０９から構成されている。このうち、評価対象コンテンツ抽出手段１０５はコンテンツ情報記憶装置１０４及び引用情報記憶装置１０３に接続され、ユーザ影響力予測手段１０６はコンテンツ情報記憶装置１０４、引用情報記憶装置１０３、及びユーザ情報記憶装置１０２に接続され、話題性評価手段１０７は、コンテンツ情報記憶装置１０４、及び引用情報記憶装置１０３に接続されている。なお、情報伝搬予測装置を、影響力予測装置と称してもよい。
【００２０】
なお、図１に示す例では、情報伝搬予測装置１００が、検索部１０１、ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、コンテンツ情報記憶装置１０４、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、ユーザ影響力予測手段１０６、話題性評価手段１０７、時間重み付き結合手段１０８、出力部１０９を含むが、情報伝搬予測装置１００の構成はこれに限られるわけではない。例えば、情報伝搬予測装置１００は、検索部１０１、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、ユーザ影響力予測手段１０６、話題性評価手段１０７、時間重み付き結合手段１０８、出力部１０９を有するものとし、ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、及びコンテンツ情報記憶装置１０４を、情報伝搬予測装置１００の外部に備え、ネットワークを介して情報伝搬予測装置１００と接続される構成としてもよい。ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、及びコンテンツ情報記憶装置１０４を、情報伝搬予測装置の外部に備える構成は、他の実施の形態でも同様に採用可能である。
【００２１】
ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、及びコンテンツ情報記憶装置１０４とネットワーク接続される形態の情報伝搬予測装置１００は、例えば、ＣＰＵ、メモリ等を備えたコンピュータに、実施の形態の各処理手段の処理動作に対応するプログラムを実行させることにより実現可能である。また、ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、及びコンテンツ情報記憶装置１０４を内部に備える形態の情報伝搬予測装置１００については、例えば、ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３、及びコンテンツ情報記憶装置１０４に対応するデータベースシステムを有するコンピュータに、実施の形態の各処理手段の処理動作に対応するプログラムを実行させることにより実現可能である。上記のプログラムは、可搬メモリ等の記憶媒体に格納して配布し、コンピュータにインストールして用いてもよいし、ネットワーク上のサーバからダウンロードしてコンピュータにインストールしてもよい。コンピュータにプログラムを実行させることにより情報伝搬予測装置を実現できる点は、他の実施の形態においても同様である。以下、各構成要素について詳細に説明する。
【００２２】
＜各記憶装置＞
ユーザ情報記憶装置１０２は、本情報伝搬予測装置１００により解析され得るユーザ情報を格納しており、本情報伝搬予測装置１００の所定の機能手段からの要求に従って、ユーザ情報を読み出し、当該情報を要求元に送信する。
【００２３】
ユーザ情報記憶装置１０２に記憶される典型的な各ユーザ情報は、ユーザを一意に特定するためのユーザIDや、リンク数、被リンク数、発信情報数、自己紹介文等の属性情報、タイムスタンプとから構成される。リンクとはあるユーザから別のユーザへの興味を示すデータである。例えば、Twitter（登録商標）を対象とした場合、リンク数は他のユーザへのフォロー数、被リンク数は他のユーザからのフォロー数、発信情報数は過去のツイート総数となる。また、タイムスタンプは、各ユーザ情報を取得した時間を表す属性値である。つまり、あるユーザに関するユーザ情報（リンク数、被リンク数、発信情報数など）の推移を時系列的に追うことが可能である。ユーザ情報記憶装置１０２は、例えば、Ｗｅｂページを保持するＷｅｂサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ、データベースを具備する記憶装置等として構成される。
【００２４】
コンテンツ情報記憶装置１０４は、本情報伝搬予測装置１００により解析され得るコンテンツ情報を格納しており、本情報伝搬予測装置１００の所定の機能手段からの要求に従って、コンテンツ情報を読み出し、当該情報を要求元に送信する。
【００２５】
なお、コンテンツは、WebサイトやCD-ROM、DVDなどの媒体で閲覧できるテキストや静止画、動画、音楽、音声といった情報であれば何でも良い。記憶される典型的なコンテンツ情報は、コンテンツを一意に特定するためのコンテンツIDや、コンテンツを生成したユーザID、作成した日付情報（コンテンツを発信した日付情報と解してもよい）、テキスト、静止画、動画、音楽、音声情報等から構成される。コンテンツ情報記憶装置１０４は、例えば、Ｗｅｂページを保持するＷｅｂサーバや、データベースを具備するデータベースサーバ、データベースを具備する記憶装置等として構成される。
【００２６】
引用情報記憶装置１０３は、本情報伝搬予測装置１００により解析され得る引用情報を格納しており、本情報伝搬予測装置１００の所定の機能手段からの要求に従って、引用情報を読み出し、当該情報を要求元に送信する。
【００２７】
引用情報とは、ある情報の人から人への伝達、伝搬が起こったことを示すデータであり、具体的には、あるコンテンツ、またはその一部が、別のユーザ（が発信したコンテンツ）によって言及、引用したことを示す情報である。例えば、あるWebページAのURLが、他のユーザの作成したWebページB中に含まれる場合、BはAを引用したとして扱う。Twitter（登録商標）を対象とした場合、あるツイートAが、他のユーザのツイートBによってリツイートされた場合、BはAを引用したとして扱う。また、コンテンツの一部、例えばコンテンツに含まれるURLや、文章等を引用した場合も引用情報として扱っても良い。また、引用情報は、あるコンテンツをブックマークに追加するといった操作も含む概念である。引用情報記憶装置１０３は、例えば、Ｗｅｂページを保持するＷｅｂサーバ、データベースを具備するデータベースサーバ、データベースを具備する記憶装置等として構成される。
【００２８】
＜検索部１０１＞
検索部１０１は、評価を行いたいコンテンツ集合を絞り込むための検索条件をユーザから受け付ける。上記検索条件とは、コンテンツ情報記憶装置１０４が保持する属性の値に関する条件である。例えば、日付情報を条件とする場合、「作成されてから数時間以内」といった条件を指定することが可能である。また、各コンテンツがテキスト属性を持つ場合、あるキーワードを含むことを検索条件とした絞り込み操作も可能である。複数の属性、例えば、日付情報とキーワードの組み合わせでの絞り込むとったことも可能である。また、引用情報記憶装置１０３に記憶されている情報を利用した問い合わせも可能である。例えば、「５件以上、引用されているコンテンツ」といった条件を指定することもできる。検索部１０１は例えば、キーボード、OCR、ペン入力、タッチパネル入力、音声認識装置や、ネットワーク上に置かれたテキストファイルを読み込む手段等によって構成されている。検索部は、マウス等のデバイスドライバや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００２９】
＜評価対象コンテンツ抽出手段１０５＞
評価対象コンテンツ抽出手段１０５は、検索部１０１で指定された検索条件をもとに、コンテンツ情報検索装置１０４、引用情報記憶装置１０３に問い合わせを行い、検索条件に合致するコンテンツIDの集合を取得する。
【００３０】
＜ユーザ影響力予測手段１０６＞
ユーザ影響力予測手段１０６は、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力であるコンテンツ集合をもとに、これらのコンテンツを発信したユーザ集合を取得し、ユーザ集合に含まれる各ユーザの未来の影響力を予測する手段である。最初に、ユーザ影響力予測手段１０６は、ユーザ情報記憶装置１０２にコンテンツID集合をもとに問い合わせを行い、これらのコンテンツを発信したユーザ集合を取得する。取得した各ユーザに関して、以下の操作を繰り返す。
【００３１】
まず、該ユーザの特徴量を抽出する。特徴量は、ユーザ情報記憶装置１０２に記憶されている、最新のリンク数、被リンク数、発信情報数等である。また、引用情報記憶装置１０３にも問い合わせを行い、過去に、各ユーザが生成したコンテンツが他のユーザに引用された回数の合計、過去一ヶ月間で各ユーザが生成したコンテンツが他のユーザに引用された回数の合計、各ユーザが１つの投稿を行ったときに他のユーザに引用された平均回数などの過去の実績を示す統計量を計算し、各ユーザの特徴量とする。最後に、これらの過去の特徴量をもとに、未来の一定期間で各ユーザが引用される回数を予測する。過去の特徴量を入力とし、未来の一定期間で引用される回数を予測し、出力するモデルは、回帰木など、機械学習分野における既存の予測モデルを用いて構成し得る。回帰木は説明変数の値をもとに、目的変数の実数値を予測するモデルである。つまり、本装置においては、これまでにわかっているユーザ特徴量（説明変数）をもとに、未来の一定期間でユーザが引用される回数（目的変数）を予測する。一定期間とは、例えば一日、一週間、一ヶ月などであるが、どの範囲で引用される回数を予測するかは予測モデルの学習方法に依存する。ユーザ影響力予測値（本例では、未来の一定期間でユーザが引用される回数）は、時間重み付き結合手段１０８へと送られる。また、ユーザ当たりではなく、（ユーザかつ）コンテンツ当たりの予測引用回数としても良い。例えば、一週間で期待されるユーザ当たりの引用回数を算出後、その値をユーザが一週間で平均的に発信するコンテンツ数で割った値を採用しても良い。
【００３２】
以下、予測モデルのひとつである回帰木について説明する。
【００３３】
回帰木は、目的属性が数値型である場合の決定木である。回帰木では、木の各中間ノードにデータを分割するための分割テストが示されている。また、各中間ノードは分割テストを適用した結果の取り得る二つの値に対する二つの下向きの枝を持つ。一方、各終端ノードは、ここで注目している「未来の一定期間でユーザが引用される回数」を持つ。学習に用いるデータ中の各ユーザは、この回帰木を使って、いずれかの終端ノードに分類される。回帰木の頂点ノードは全データ集合に対応する。回帰木は、データから得られた知識、法則を木の頂点ノードから終端に至るまでの分割テストのIF-THENルールとして簡単に表現することができる。終端ノードのラベルは、このIF-THENルール結論部に相当する。例えば、「リンク数が１００以上」でかつ「過去に引用された回数の合計が１００回」のユーザは「今後、一週間以内で１０回引用される」といった予測を行うことができる。
【００３４】
以下、本装置において予測モデルである回帰木学習のための学習データの作成、及び学習方法について説明する。なお、本実施の形態は予測フェーズを説明するための装置の構成例であり、以下の、学習データ作成を含む学習フェーズは事前処理として行う。
【００３５】
この事前処理で得られた回帰木のデータは、例えば、ユーザ影響力予測手段１０６におけるメモリ等の記憶手段に格納され、ユーザ影響力予測に用いられる。また、この事前処理自体は、ユーザ影響力予測手段１０６が行ってもよいし、別の手段により行ってもよい。
【００３６】
最初に、データを分割するための過去の時間tを決める。次に、ユーザ情報記憶装置１０２に格納されているユーザ集合を取得する。次に、ユーザ情報記憶装置１０２、引用情報記憶装置１０３に問い合わせを行い、ユーザ集合中の各ユーザに関して、時間t以前の情報をもとに、各ユーザの前記特徴量を算出し、説明変数とする。つまり、時間tの時点でのユーザのリンク数、被リンク数、発信情報数や、時間t以前に各ユーザが生成したコンテンツが他のユーザに引用された回数の合計などである。同時に、時間t以後の情報をもとに、各ユーザが他の人に引用された回数の合計を算出し、目的変数とする。ユーザ集合中の各ユーザを、説明変数と目的変数との組み合わせとから成る情報へと変換したデータを学習データとする。以上までが学習データの作成方法である。
【００３７】
次に、学習データをもとに予測モデル、回帰木を作成する。回帰木においては、平均二乗誤差を最小化、あるいはクラス間分散に基づく評価関数を最大化する分割テストを行うことで回帰木を学習する。単純には、データを木の頂点から再帰的に相互情報量などに基づいた最適分割テストにより分割していく手法がある。ID3では相互情報量の観点で最適な分割テストが使われ（非特許文献５）、C4.5ではgain ratioを最適にする分割テストが使われているが（非特許文献６）、どの手法、アルゴリズムを用いて回帰木を作成しても良い。また、フリーソフトWEKAの中のREPTree関数は、information gainと分散の観点で分割を実行するアルゴリズムであり、C4.5 と比較して計算が早いというメリットがあるため、実用的には、こちらを用いても良い。
【００３８】
上記の学習方法で作成した回帰木は、ある時点、もしくはある時点までのユーザの特徴や影響力をもとに、未来の一定期間でユーザが引用される回数を予測するモデルである。時間t以後のどのくらいの時間範囲を考慮して目的変数を計算するかで、回帰木が引用回数を予測する時間範囲が決まる。例えば、時間t後の一週間の引用回数を考慮した場合、回帰木は一週間で期待される引用回数を予測するモデルとなる。また、ユーザ当たりではなく、コンテンツ当たりの予測引用回数としても良い。つまり、一週間で期待される引用回数を、ユーザが一週間で平均的に発信するコンテンツ数で割ったものとしても良い。
【００３９】
＜話題性評価手段１０７＞
話題性評価手段１０７は、引用情報記憶装置１０３とコンテンツ情報記憶装置１０４をもとに、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力であるコンテンツ集合に含まれる各コンテンツが、現在時刻でどの程度話題になっているかを評価する手段である。話題性評価手段１０７は、コンテンツ情報記憶装置１０４に問い合わせを行い、各コンテンツが生成された日付を取得する。次に、引用情報記憶装置１０３に問い合わせを行い、各コンテンツが生成された日付から現在時刻までの間で観測された引用情報をもとに、そのコンテンツの話題性を評価する。話題性評価方法の一例として、コンテンツが生成された日付から現在時刻までの間の単位時間当たりの平均引用数を話題性評価値とする方法が考えられる。今、現在時刻をt, 評価対象となるコンテンツをc、Δtをコンテンツが生成されてから現在時刻まで経過した時間、n(c,t)を現在時刻tの時点で、コンテンツcが引用された総数とすると、話題性評価値h(c,t)は以下のようになる。
h(c,t) = n(c,t)／Δt
この他にも、定常状態との差分を見る、前記非特許文献１のバーストを用いた手法など、話題性を評価する既存手法であれば何でも良い。なお、話題性評価値のスケールは、ユーザ影響力予測手段１０６が予測した影響力と揃える。例えば、ユーザ影響力予測手段１０６が一週間で期待される引用回数を予測出力する場合、話題性評価値も、単位時間を一週間とした平均引用数を出力とする。コンテンツ毎に評価した話題性評価値は、時間重み付き結合手段１０８へと送られる。
【００４０】
＜時間重み付き結合手段１０８＞
時間重み付き結合手段１０８は、ユーザ影響力予測手段１０６が算出したユーザ影響力予測値と、話題性評価手段１０７が算出した話題性評価値を時間重み付きで結合する手段である。この手段は、あるコンテンツが作成されてすぐの時は、ユーザ影響力予測値を評価値として重視し、あるコンテンツが作成されてから時間が経過するほど話題性評価値を重視するような関数により実現される。例えば、以下の方法で結合する方法が考えられる。
【００４１】
今、ユーザuによって生成されたコンテンツcの現在時刻tの評価値f(c,u,t)を算出したいとする。また、ユーザ影響力予測手段１０６が算出した現在時刻tのユーザ影響力予測値を返す関数をg(u,t)、話題性評価手段１０７が算出した話題性評価値を返す関数をh(c,t)とすると、結合式は以下のようになる。
【００４２】
【数１】
2014002482.tif 000003
上記の数式において、Δtはコンテンツが生成されてから現在時刻までに経過した時間、Tは時間減衰速度を決定するパラメータである。ｅ−Δｔ／Ｔは減衰関数であり時間の経過に従って0に近づく。また、（1−ｅ−Δｔ／Ｔ）は時間の経過に従って１に近づく。ｅ−Δｔ／Ｔは減衰関数の一例であり、他の減衰関数を用いても良い。なお、時間の概念は、順序関係を表す時間インデクスをも含む概念であり、時間の経過を時間インデクスに基づく距離として時間重み付き結合手段１０８を実現しても良い。算出した値は、出力部１０９へと送られる。f(c,u,t)を計算するためのフローチャートを図２に示す。図２の手順に沿って、時間重み付き結合手段１０８が実行するf(c,u,t)を計算する処理を説明する。なお、以下の処理動作は一例である。また、他の実施の形態における時間重み付き結合手段の処理の流れも基本的に同様である。
【００４３】
まず、コンテンツ集合C、減衰パラメータT、現在時間tを取得し、入力とする（ステップ１）。コンテンツ集合Cは、話題性評価手段１０７から受け取ることとしてもよいし、評価対象コンテンツ抽出手段１０５から取得してもよい。減衰パラメータTは予め設定し、メモリ等に格納されている。現在時刻ｔは、装置の時計から取得してもよいし、ネットワークから取得してもよい。そして、コンテンツ集合Cの各コンテンツｃについて、以下の処理を行う（Ｓ２〜Ｓ１３のループ）。
【００４４】
まず、一時変数xとyを初期化する（ステップ３）。続いて、話題性評価手段１０７により算出された話題性評価値h(c,t)をｘに代入する（ステップ４）。また、コンテンツcを作成したユーザuを取得する（ステップ５）。コンテンツcを作成したユーザuの情報は、ユーザ影響力予測手段１０６から受け取ることとしてもよいし、コンテンツ情報記憶装置１０４から取得してもよい。
【００４５】
次に、ユーザuを解析済みかどうかをチェックし（ステップ６）、解析済みでなければステップ７に進み、解析済みであればステップ９に進む。
【００４６】
ユーザuを解析済みでない場合のステップ７では、ユーザ影響力予測手段１０６によりユーザ影響力予測値g(u,t)を算出し、算出されたユーザ影響力予測値g(u,t)をｙに代入する。そして、uとyの組み合わせを記憶媒体（時間重み付き結合手段１０８が備えるメモリ等）に格納する（ステップ８）。
【００４７】
ユーザuを解析済みである場合のステップ９では、 記憶媒体中のユーザuの影響力予測値をｙに代入する。
【００４８】
続いて、コンテンツcを作成した時間tcを取得する（ステップ１０）。コンテンツcを作成した時間tcは、話題性評価手段１０７から受け取ってもよいし、コンテンツ情報記憶装置１０４から取得してもよい。
【００４９】
次に、t − tcをΔtに代入し（ステップ１１）、前述した下記の計算を行ってf(c,u,t)を求める（ステップ１２）。
【００５０】
【数２】
2014002482.tif 000004
＜出力部１０９＞
出力部１０９は、時間重み付き結合手段１０８の処理結果に基づき、検索部１０１で指定された条件を満たすコンテンツ集合を並び替えて表示出力するための機能部である。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部装置への送信等を含む概念である。出力部１０９は、例えば、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスと出力デバイスのドライバソフトにより実現される。また、出力部１０９を、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスを含まない機能部としてもよい。この場合、例えば、装置外部に出力デバイスが存在し、出力部１０９は、出力デバイスのドライバソフトとして構成される。
【００５１】
（実施例）
以下、第一の実施の形態における実施例を説明する。
【００５２】
図３、図４、図５に本実施例におけるユーザ情報記憶装置１０２、コンテンツ情報記録装置１０３、引用情報記憶装置１０４に格納されている情報の一例を示す。
【００５３】
ユーザ情報記憶装置１０２に格納されている情報（図３）に関し、前記の通り、各ユーザ情報の推移を時系列的に追うことも可能である。図３のリンクという概念は、ユーザからユーザへの興味を表すものである一方、図５の引用という概念は、ユーザ（が作成したコンテンツ）からコンテンツへの興味を表す概念である。図４のコンテンツc400は、コンテンツc500の情報をテキスト中で引用しているため、図５の引用情報に格納されている。
【００５４】
＜回帰木の学習データ作成例＞
まず、図３、図４、図５の例を用いて、ユーザ影響力予測手段１０６の回帰木の学習データ作成方法を説明する。今、データを分割する日付を2012/1/15 00:00:00とする。図６は、ユーザIDがu1のユーザについて作成した学習データである。分割日付から見て最新のユーザ情報（リンク数、被リンク数、発信情報数など）を図３に示すユーザ情報から取得し、同時に、分割日付時点でユーザu1が発信したコンテンツが他のユーザに引用された総数も図４（コンテンツ情報）と図５（引用情報）に基づいて計算する。これらは、説明変数である。さらに、分割日付以降にユーザu1が発信したコンテンツが他のユーザに引用された総数を計算し、目的変数としてセットする。これを全ユーザに関して繰り返して計算するため、図６のテーブルの行数は全ユーザ数に等しくなる。なお、各変数のスケールが大きく異なる場合には、変数値の常用対数、自然対数を計算し、スケールを揃えた新たな変数値として用いても良い。
【００５５】
データを分割する日付は、話題性評価手段１０７の出力と時間スケールを合わせて設定する。例えば、話題性評価手段１０７が一週間当たりの話題性評価値を算出するとした場合、回帰木も一週間当たりにユーザが引用される回数の予測値を出力するように学習する。例えば、一週間前から現在までに観測したデータを目的変数として使い、それよりも前の期間に観測したデータを説明変数として使えば良い。これにより、回帰木は、ある時点から一週間後までにユーザが引用される回数を予測するモデルとなる。
【００５６】
＜話題性評価手段１０７の動作例＞
次に、話題性評価手段１０７の動作を、例を用いて説明する。今、2012年1月1日 10:00:00に発信された２つのコンテンツAとBが存在したとする。2012年1月1日 12:00:00現在で、コンテンツAが他のユーザによって引用された回数は100回、コンテンツBが他のユーザによって引用された回数は10回だったとする。この場合、一時間当たりの被引用数を計算すると、コンテンツAが50回毎時、コンテンツBが5回毎時となり、話題性評価手段１０７はコンテンツAの話題性がコンテンツBと比べて高いと判断する。
【００５７】
＜時間重み付き結合手段１０８の動作例＞
次に、時間重み付き結合手段１０８の動作を、例を用いて説明する。今、ユーザXが、2012年1月1日 10:00:00に発信したコンテンツAと、同時刻にユーザYが発信したコンテンツBがあったとする。減衰パラメータTは6時間、現在時刻は2012年1月1日 16:00:00とする。現在時刻の時点で、話題性評価手段１０７が算出したコンテンツAの話題性は15回毎時、コンテンツBの話題性も100回毎時であった。一方で、ユーザ影響力予測手段１０６が評価したユーザXの予測影響力は10回毎時、ユーザYの予測影響力は100回毎時であった。ここで、ユーザ影響力予測手段１０６の回帰木は、現在時間から一時間後のユーザ当たりの引用数を予測するように学習されていたとする。つまり、話題性評価手段１０７とユーザ影響力予測手段１０６の出力のスケールは等しい。時間重み付き結合手段１０８は、コンテンツが発信された時点（2012年1月1日 10:00:00）において、ユーザの影響力に基づく予測を行うため、コンテンツAの値を10、コンテンツBの値を100と評価する。こうすることで、ほとんど引用されていない情報でも、発信者の影響力に基づく予測をすることで、最終的に重要な情報を素早く発見することができる（コンテンツBの話題性は最終的に100回毎時）。
【００５８】
また、時間経過と予測値の変化を、実例を用いて説明する。今、ユーザXが、2012年1月1日 10:00:00に発信したコンテンツAと、同時刻にユーザYが発信したコンテンツBがあったとする。減衰パラメータTは6時間とする。また、コンテンツが発信された後、話題性評価手段１０７が算出したコンテンツAの話題性は常に50回毎時、コンテンツBの話題性は常に5回毎時であったとする。一方で、ユーザ影響力予測手段１０６がコンテンツを発信した時点で評価したユーザXの予測影響力は5回毎時、ユーザYの予測影響力は50回毎時であった。ここで、ユーザ影響力予測手段１０６の回帰木は、現在時間から一時間後のユーザ当たりの引用数を予測するように学習されていたとする。時間重み付き結合手段１０８は、コンテンツが発信された時点（2012年1月1日 10:00:00）では、ユーザの影響力に基づく予測を行うため、コンテンツAの値を５、コンテンツBの値を50と評価する。時間の経過に従い、引用数に基づく話題性評価手段１０７の結果に従った値を出力するようになり、6時間後には、コンテンツAの値を33.4454、コンテンツBの値を21.5546と評価する。本例における経過時間とスコアの推移を図７に示す。
【００５９】
＜検索部１０１、出力部１０９の表示例＞
本実施例における検索部１０１により表示される情報、及び出力部１０９により表示される情報の例を図８に示す。検索部１０１における表示形式は、コンテンツ情報記憶装置１０４の形式に応じて、検索項目を変更しても良い。出力部１０９は、時間重み付き結合手段１０８の値に応じて、コンテンツをランキング表示できる（例えば、評価値が高いほど上位に表示する）。また、コンテンツ情報記憶装置１０４に格納されたコンテンツの関連情報を同時に表示することが可能である。
【００６０】
[第二の実施の形態]
以下、本装置の第二の形態について図面を参照して説明する。
【００６１】
図９は、本発明の第二の実施の形態における情報伝搬予測装置２００のブロック図である。同図に示す情報伝搬予測装置２００は、検索部１０１、コンテンツ情報記憶装置１０４、引用情報記憶装置１０３、ユーザ情報記憶装置１０２、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、話題性評価手段１０７、トピック解析手段２０１、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２、時間重み付き結合手段２０３から構成されている。このうち、検索部１０１、コンテンツ情報記憶装置１０４、引用情報記憶装置１０３、ユーザ情報記憶装置１０２、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、話題性評価手段１０７は第一の実施の形態と同じであり、同じ参照符号を付している。なお、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２の中にトピック解析手段２０１を備える構成としてもよい。
【００６２】
＜トピック解析手段２０１＞
トピック解析手段２０１は、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力であるコンテンツ集合の各コンテンツから、「政治」、「経済」、「スポーツ」など、該コンテンツが何のトピックに関して発信された情報なのかを抽出する。トピックの解析は、教師付きでコンテンツをトピックに分類するSVMや教師なしでコンテンツをトピックに分類するPLSA、LDAなど、既存のトピック解析器であれば何を使って実現しても良い。コンテンツから抽出したトピック情報は、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２へと送信される。
【００６３】
＜トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２＞
トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２は、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力である各コンテンツを発信したユーザの、該コンテンツが属するトピックにおける未来の影響力を予測する手段である。トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２は、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力であるコンテンツ集合の各コンテンツに対して、以下の操作を繰り返す。
【００６４】
トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２は、ユーザ情報記憶装置１０２に問い合わせを行い、該コンテンツを発信したユーザを取得する。次に該ユーザのトピック非依存なユーザ特徴量を抽出する。トピック非依存な特徴量は、ユーザ情報記憶装置１０２に記憶されている、最新のリンク数、被リンク数、発信情報数等である。次に、該コンテンツが属するトピックにおける、該ユーザの過去の実績を示すトピック依存なユーザ特徴量を抽出する。具体的には、コンテンツ情報記憶装置１０４、及び、引用情報記憶装置１０３に問い合わせを行い、過去に、各ユーザが該トピックに関して生成したコンテンツが他のユーザに引用された回数の合計、過去一ヶ月間で各ユーザが該トピックに関して生成したコンテンツが他のユーザに引用された回数の合計、各ユーザが該トピックに関して１つの投稿を行ったときに他のユーザに引用された平均回数等の統計量を計算し、各ユーザのトピック依存な特徴量とする。
【００６５】
コンテンツ情報記憶装置１０４の各コンテンツ情報がトピック属性を既に持っている場合（例えば、図１０に示すようなデータの場合）は、各ユーザが該トピックに関して発信したコンテンツ集合を取得し、そのコンテンツ集合から引用回数等を集計することで前記の処理を実現できる。コンテンツ情報記憶装置１０４の各コンテンツ情報がトピック属性を持っていない場合は、トピック解析手段２０１を用いて、各コンテンツのトピック情報を各コンテンツに付与するステップを追加する。
【００６６】
最後に、これらの過去の特徴量をもとに、未来の一定期間で各ユーザがあるトピックに関して引用される総数を予測する。第一の実施の形態と同様に、過去の特徴量を入力とし、未来の一定期間で引用される総数を予測し、出力するモデルは、回帰木など、機械学習分野における既存の予測モデルを用いて構成し得る。回帰木は説明変数の値をもとに、目的変数の実数値を予測するモデルである。つまり、本装置においては、これまでにわかっているユーザ特徴量（説明変数）をもとに、未来の一定期間でユーザが引用される回数（目的変数）を予測する。第一の実施の形態のユーザ影響力予測手段１０６と同様、どの期間における引用回数を予測するかは回帰木の学習方法に依存するが、話題性抽出手段１０７の時間スケールと揃えて設定する必要がある。トピック条件付きユーザ影響力予測値は、時間重み付き結合手段２０３へと送られる。また、ユーザ当たりではなく、（ユーザかつ）コンテンツ当たりの予測引用回数としても良い。例えば、一週間で期待されるユーザ当たりの引用回数を算出後、その値をユーザが一週間で平均的に発信するコンテンツ数で割った値を採用しても良い。
【００６７】
なお、第一の実施の形態と同様、回帰木などの予測モデルの学習フェーズは、予測フェーズの事前処理として行う。予測モデルの生成は、全データを用いて行っても良いし、トピック毎のデータを用いて行ってもどちらでも良い。
【００６８】
＜時間重み付き結合手段２０３＞
第二の実施の形態における時間重み付き結合手段２０３は、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２が算出したトピック条件付きユーザ影響力と、話題性評価手段１０７が算出した話題性評価値を時間重み付きで結合する手段である。この手段は、第一の実施の形態と同様に、あるコンテンツが作成されてすぐの時は、トピック条件付きユーザ影響力予測値を重視し、あるコンテンツが作成されてから時間が経過するほど話題性評価値を重視するような関数により実現される。例えば、以下の方法で結合する方法が考えられる。今、ユーザuによって生成されたコンテンツcの現在時刻tの評価値f(c,u,t)を算出したいとする。前記トピック解析手段２０１の結果、コンテンツcが属するトピックはzcであった。トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２が算出した現在時刻tのトピックzにおけるトピック条件付きユーザ影響力予測値を返す関数をg(u,t,z)、話題性評価手段１０７が算出した話題性評価値を返す関数をh(c,t)とする。この場合、結合式は以下のようになる。
【００６９】
【数３】
2014002482.tif 000005
上記の数式におけるΔtはコンテンツが生成されてから現在時刻まで経過した時間、Tは時間減衰速度を決定するパラメータである。ｅ−Δｔ／Ｔは減衰関数であり時間の経過に従って0に近づく。なお、時間の概念は、順序関係を表す時間インデクスをも含む概念であり、時間の経過を時間インデクスに基づく距離として時間重み付き結合手段２０３を実現しても良い。算出した値は、出力部１０９へと送られる。
【００７０】
第一の実施の形態と比べた場合の第二の実施の形態の特徴は、トピック毎のユーザ影響力を考慮する点である。これによって、ある情報発信者が、過去に活躍したトピック（政治家なら政治トピック）と同じ、あるいは近いコンテンツを発信した場合にそのコンテンツの価値を高いと判定し、過去に活躍していないトピックと同じ、あるいは近いコンテンツを発信した場合にそのコンテンツの価値は低いと判定する。
【００７１】
［第三の実施の形態］
以下、本装置の第三の形態について図面を参照して説明する。
【００７２】
図１１は、本発明の第三の実施の形態における情報伝搬予測装置３００のブロック図である。同図に示す情報伝搬予測装置３００は、検索部１０１、コンテンツ情報記憶装置１０４、引用情報記憶装置１０３、ユーザ情報記憶装置１０２、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、話題性評価手段１０７、トピック解析手段２０１、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２、コンテンツ特徴抽出手段３０１、コンテンツ特徴による影響力予測手段３０２、時間重み付き結合手段３０３から構成されている。このうち、検索部１０１、コンテンツ情報記憶装置１０４、引用情報記憶装置１０３、ユーザ情報記憶装置１０２、評価対象コンテンツ抽出手段１０５、話題性評価手段１０７、トピック解析手段２０１、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２は第二の実施の形態と同じである。
【００７３】
＜コンテンツ特徴抽出手段３０１＞
コンテンツ特徴抽出手段３０１は、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力であるコンテンツ集合の各コンテンツを対象に、各コンテンツの特徴量を抽出する。コンテンツ自身の特徴とは、作成した日付や、コンテンツがテキストの場合は、そのテキストを解析することで得られる文書長などの統計量、画像であれば色特徴やSIFT-BoW 特徴などの画像特徴量、文書中にURLを含むかといった情報などである。Twitter（登録商標）データなどの特定のデータを用いる場合は、ユーザからユーザへの返信を示す記号である＠を含むかといった当該サービスに特有な情報を使っても良い。コンテンツ情報記憶装置１０４にコンテンツID集合をもとに問い合わせを行い、これらのコンテンツの情報を取得し、基本統計量の抽出を行う。また、前記のトピック解析手段２０１を利用し、そのコンテンツが「政治経済」、「スポーツ」など、何のトピックに関して発信された情報なのかも抽出し、コンテンツ特徴としても良い。抽出したコンテンツ特徴は、コンテンツ特徴量による影響力予測手段３０２へと送信される。
【００７４】
＜コンテンツ特徴量による影響力予測手段３０２＞
コンテンツ特徴量による影響力予測手段３０２は、評価対象コンテンツ抽出手段１０５の出力であるコンテンツ集合の各コンテンツを対象に、前記コンテンツ特徴抽出手段３０１で得られた各コンテンツ自身のコンテンツ特徴量をもとに、そのコンテンツが将来的にどの程度引用されるかを予測する手段である。コンテンツの特徴量を入力とし、未来の一定期間で引用される総数を予測し、出力するモデルは、ユーザ影響力予測手段１０６等と同様、回帰木など、機械学習分野における既存の予測モデルを用いて構成し得る。コンテンツ影響力の予測値は、時間重み付き結合手段３０３へと送られる。
【００７５】
以下、本実施の形態における回帰木学習のための学習データの作成について説明する。なお、前述したとおり、学習データ作成を含む学習フェーズは事前処理として行い、事前処理で得られた回帰木データはメモリ等の記憶手段に格納され、予測フェーズで参照される。
【００７６】
最初に、コンテンツ情報記憶装置１０４に格納されているコンテンツ集合を取得する。
【００７７】
次に、コンテンツ特徴抽出手段３０１を用いて、各コンテンツに関する、前記コンテンツ自身の特徴を抽出し、説明変数とする。同時に、引用情報記憶装置１０３に問い合わせを行い、該コンテンツが発信された時間から一定期間の間で引用された回数を算出し、目的変数とする。コンテンツ集合中の各コンテンツを、説明変数と目的変数との組み合わせとから成る情報へと変換した後、全コンテンツ情報をもとに、回帰木を作成する。回帰木の学習方法は、前記第一の実施の形態のユーザ影響力予測手段１０６での説明と同様である。上記の学習方法で作成した回帰木は、あるコンテンツが発信されてから、未来の一定期間で該コンテンツが引用される回数を予測するモデルである。目的変数を、コンテンツが発信されてから一週間後の引用回数とした場合、作成した回帰木は、発信されてから一週間後の該コンテンツの引用回数を予測するモデルとなる。なお、"一週間"などのパラメータは、ユーザ影響力予測手段２０２や話題性評価手段１０７の出力に合わせて設定する。例えば、ユーザ影響力予測手段２０２が、"一ヶ月間"の引用回数を予測するモデルとした場合、コンテンツ特徴量による影響力予測手段３０２も、コンテンツが発信されてから"一ヶ月間"で引用される回数を予測するモデルを学習とする。つまり、目的変数を、コンテンツが発信されてから一ヶ月後の引用回数とする。
【００７８】
＜時間重み付き結合手段３０３＞
本実施の形態における時間重み付き結合手段３０３は、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２が算出したトピック条件付きユーザ影響力と、話題性評価手段１０７が算出した話題性評価値と、コンテンツ特徴量による影響力予測手段３０２が算出したコンテンツ特徴量による予測影響力を時間重み付きで結合する手段である。当該手段は、あるコンテンツが作成されてすぐの時は、トピック条件付きユーザ影響力予測値とコンテンツ特徴量による予測影響力を評価値として重視し、あるコンテンツが作成されてから時間が経過するほど話題性評価値を重視するような関数により実現される。例えば、以下の方法で結合する方法が考えられる。
【００７９】
今、ユーザuによって生成されたコンテンツcの現在時刻tの評価値f(c,u,t)を算出したいとする。前記トピック解析手段２０１の結果、コンテンツcのトピックはzcであった。また、トピック条件付きユーザ影響力予測手段２０２が算出した現在時刻tのトピックzにおけるトピック条件付きユーザ影響力予測値を返す関数をg(u,t,z)、話題性評価手段１０７が算出した話題性評価値を返す関数をh(c,t)、コンテンツ特徴量による影響力予測手段３０２が算出したコンテンツ特徴量による予測影響力を返す関数をi(c)とすると、例えば、結合式は以下のようになる。
【００８０】
【数４】
2014002482.tif 000006
上記の数式において、Δtはコンテンツが生成されてから現在時刻まで経過した時間、Tは時間減衰速度を決定するパラメータである。ｅ−Δｔ／Ｔは減衰関数であり時間の経過に従って0に近づく。なお、関数g、関数i、関数hの出力のスケールは等しい。つまり、同じ時間区間での引用予測値を出力する。また、以下のような結合式で時間重み付き結合手段３０３を実現しても良い。
【００８１】
【数５】
2014002482.tif 000007
ただし、この式で求める場合、関数g、関数i、関数hが0から1の値を出力するように、正規化を施す必要がある。なお、時間の概念は、順序関係を表す時間インデクスをも含む概念であり、時間の経過を時間インデクスに基づく距離として時間重み付き結合手段３０３を実現しても良い。算出した値は、出力部１０９へと送られる。
【００８２】
第三の実施の形態の特徴は、コンテンツ自体の特徴を考慮する点である。これによって、「挨拶」や「独り言」のようなコンテンツを排除し、意見やレビューなど、内容の濃いツイートを積極的に評価することができる。なお、第三の実施の形態は、第二の実施の形態に対してコンテンツ特徴抽出手段３０１、及びコンテンツ特徴による影響力予測手段３０２を付加した形態であるが、第一の実施の形態に、コンテンツ特徴抽出手段３０１、及びコンテンツ特徴による影響力予測手段３０２を付加し、上記と同様にしてコンテンツ自体の特徴を考慮した評価を行うこととしてもよい。
【００８３】
（実施の形態のまとめ）
これまでに説明したように、本発明の第一の実施の形態によれば、ある人物がソーシャルメディア上で発信したコンテンツが将来的に何人の人々に到達するかを予測する影響力予測装置が提供される。当該影響力予測装置は、情報発信者の過去、または現時点の実績を示すユーザ特徴量をもとに、該情報発信者の未来の影響力を予測するユーザ影響力予測手段と、発信されたコンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める話題性評価手段と、
コンテンツが発信されてから間もない時点では、前記ユーザ影響力予測手段で求めた、該コンテンツを発信した情報発信者の未来の影響力に基づいてコンテンツの未来の影響力を予測し、コンテンツが発信されてから時間が経過するほど、前記話題性評価手段で求めた該コンテンツの話題性評価値に基づいてコンテンツの未来の影響力を予測する時間重み付き結合手段と、を有する。
【００８４】
また、本発明の第二の実施の形態によれば、ある人物がソーシャルメディア上で発信したコンテンツが将来的に何人の人々に到達するかを予測する影響力予測装置であって、発信されたコンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める話題性評価手段と、コンテンツが何のトピックに関して発信された情報なのかを解析するトピック解析手段と、前記トピック解析手段で抽出した該トピックにおける、情報発信者の過去、または現時点の実績を示すトピック依存のユーザ特徴量をもとに、該情報発信者の該トピックにおける未来の影響力を予測するトピック条件付きユーザ影響力予測手段と、コンテンツが発信されてから間もない時点では、前記トピック条件付きユーザ影響力予測手段で求めた該コンテンツを発信した情報発信者の該トピックにおける未来の影響力に基づいてコンテンツの未来の影響力を予測し、コンテンツが発信されてから時間が経過するほど、前記話題性評価手段で求めた該コンテンツの話題性評価値に基づいてコンテンツの未来の影響力を予測する時間重み付き結合手段と、を有する影響力予測装置が提供される。
【００８５】
また、本発明の第三の実施の形態によれば、ある人物がソーシャルメディア上で発信したコンテンツが将来的に何人の人々に到達するかを予測する影響力予測装置であって、発信されたコンテンツの現時点での話題性を話題性評価値として求める話題性評価手段と、コンテンツが何のトピックに関して発信された情報なのかを解析するトピック解析手段と、前記トピック解析手段で抽出した該トピックにおける、情報発信者の過去、または現時点の実績を示すトピック依存のユーザ特徴量をもとに、該情報発信者の該トピックにおける未来の影響力を予測するトピック条件付きユーザ影響力予測手段と、コンテンツ自身の特徴量を抽出するコンテンツ特徴抽出手段と、前記コンテンツ特徴抽出手段が抽出したコンテンツ特徴量をもとに、そのコンテンツが将来的に何人の人々に到達するかを予測するコンテンツ特徴量による影響力予測手段と、コンテンツが発信されてから間もない時点では、前記トピック条件付きユーザ影響力予測手段で求めた該コンテンツを発信した情報発信者の該トピックにおける未来の影響力と、前記コンテンツ特徴量による影響力予測手段で求めた該コンテンツ自身の影響力に基づいてコンテンツの未来の影響力を予測し、コンテンツが発信されてから時間が経過するほど、前記話題性評価手段で求めた該コンテンツの話題性評価値に基づいてコンテンツの未来の影響力を予測する時間重み付き結合手段と、を有する影響力予測装置が提供される。
【００８６】
上記の各影響力予測装置において、影響力を予測したいコンテンツを絞り込むための条件を指定する評価対象コンテンツ抽出手段を備えてもよい。また、ユーザ影響力予測手段は、例えば、現時点で何人の人に興味を持たれているかを基に求めた統計量、もしくは、過去に発信したコンテンツが何人の人々に到達したかを基に求めた統計量のいずれかを、情報発信者の未来の影響力を予測するためのユーザ特徴量として用いる。
【００８７】
また、話題性評価手段は、例えば、発信されたコンテンツが現時点で何人の人々に到達しているかを基に求めた統計量、もしくは、人々に到達する時間間隔を基に求めた統計量のいずれかをもとに、話題性評価値を求める。
【００８８】
また、トピック条件付きユーザ影響力予測手段は、例えば、現時点で何人の人に興味を持たれているかを基に求めた統計量、もしくは、該トピックに関して情報発信者が過去に発信したコンテンツが、何人の人々に到達したかを基に求めた統計量のいずれかを、該情報発信者の該トピックにおける未来の影響力を予測するためのユーザ特徴量として用いる。
【００８９】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１００  情報伝搬予測装置
１０１  検索部
１０２  ユーザ情報記憶装置
１０３  引用情報記憶装置
１０４  コンテンツ情報記憶装置
１０５  評価対象コンテンツ抽出手段
１０６  ユーザ影響力予測手段
１０７  話題性評価手段
１０８  時間重み付き結合手段
１０９  出力部
２０１  トピック解析手段
２０２  トピック条件付きユーザ影響力予測手段
２０３  時間重み付き結合手段
３０１  コンテンツ特徴抽出手段
３０２  コンテンツ特徴による影響力予測手段
３０３  時間重み付き結合手段
【図１】
2014002482.tif 000008
【図２】
2014002482.tif 000009
【図３】
2014002482.tif 000010
【図４】
2014002482.tif 000011
【図５】
2014002482.tif 000012
【図６】
2014002482.tif 000013
【図７】
2014002482.tif 000014
【図８】
2014002482.tif 000015
【図９】
2014002482.tif 000016
【図１０】
2014002482.tif 000017
【図１１】
2014002482.tif 000018