(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システムにおいて、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記処理装置は、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断し、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断し、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶することを特徴とする人物関係分析システム。
【請求項２】
上記処理装置は、上記各人物について、当該人物が繰り返し滞在する位置を当該人物のホームポジションとして上記ホームポジション記憶装置に記憶することを特徴とする請求項１記載の人物関係分析システム。
【請求項３】
上記処理装置は、上記各人物について、当該人物が繰り返し滞在する位置であって、他の人物と共存することなく滞在したことがある位置を、当該人物のホームポジションとして上記ホームポジション記憶装置に記憶することを特徴とする請求項１記載の人物関係分析システム。
【請求項４】
上記処理装置は、上記各人物間の関係を示す非対称かつ有向のグラフを生成して上記関係データ記憶装置に記憶し、
上記グラフは、
上記各人物を示すノードと、
任意の人物ペアが共存したとき上記人物ペアのうちの一方の人物が他方の人物のホームポジションへ移動している頻度を示す向き及び距離を有するリンクとを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の人物関係分析システム。
【請求項５】
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、当該ノードに接続された他のノードの個数を示す次数中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定することを特徴とする請求項４記載の人物関係分析システム。
【請求項６】
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、当該ノードから他のノードへの距離のうちで最長の距離の逆数を示すグラフ中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定することを特徴とする請求項４記載の人物関係分析システム。
【請求項７】
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、他の任意のノードペアを接続する経路のうちで当該ノードを経由する経路の個数を示す媒介中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定することを特徴とする請求項４記載の人物関係分析システム。
【請求項８】
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、当該ノードの中心性と、少なくとも１つの他のノードから当該ノードへの距離の逆数で重み付けされた上記他のノードの中心性の総和とを含む、当該ノードの評価値を計算することを特徴とする請求項５〜７のいずれか１つに記載の人物関係分析システム。
【請求項９】
複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システムを用いた人物関係分析方法において、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記人物関係分析方法は、上記処理装置により、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断するステップと、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断するステップと、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶するステップとを含むことを特徴とする人物関係分析方法。
【請求項１０】
人物関係分析システムの処理装置によって実行されたとき複数の人物間の関係を分析するプログラムにおいて、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記プログラムは、上記処理装置によって実行される、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断ステップと、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断ステップと、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶するステップとを含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物の位置データに基づいて、複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システム、人物関係分析方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
米国の上場企業会計改革及び投資家保護法（通称「ＳＯＸ法」）の施行による内部統制強化を含めたセキュリティ意識の向上により、セキュリティシステムがビルの標準設備となりつつある。このような機運の中、ビッグデータの分析技術の向上もあり、セキュリティシステムのさらなる活用を目指して、物理セキュリティシステムを用いた情報管理技術が脚光を浴びつつある。例えば、入退室管理システムより得られる、人物の入退室管理情報の集合をビッグデータとして分析することにより、人物の行動、意図、及び関係を分析する。
【０００３】
例えば、特許文献１は、人物間の関係を分析する技術を開示している。この技術では、センサノードと呼ばれる、コミュニケーションの有無を判断する装置を各人物に配布し、この装置を用いて、人物間のコミュニケーションの量及び緊密さの情報を収集し、データベースに記憶する。人物間の関係を分析するときは、分析対象の人物について、職制情報等に基づいて関係のある人物を抽出し、データベースに記憶された情報に基づいて該当人物間の関係を分析する。
【０００４】
特許文献１の技術では、２人の人物間の関係を、コミュニケーションの量及び緊密さで定義される２人の人物間の距離として定義している。また、２人の人物のいずれが上位の立場になるのかについては、職制情報等に基づいて判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−０８０４２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、２人の人物の立場については、上司と部下の関係のようにはっきりしたものだけではなく、実際には、先輩と後輩、職制を超えた立場、あるいは職制内の同じ地位で自然発生する優位関係など、様々な立場が存在する。特許文献１の技術によれば、職制情報など、明確に定義可能な情報が存在すれば、人物間の優位性の関係を組み込んで人物関係を分析することができるが、同一役職の２人の人物については、人物間のコミュニケーションの量及び緊密さについてしか分析することができない。コミュニケーションの量及び緊密さは優位性の関係とは異なるので、実際上の優位性の関係について分析することは難しい。
【０００７】
本発明の目的は、職制情報など、外部から入力される人物間の関係を示す情報に依存することなく、人物間の優位性の関係を含む、複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システム、人物関係分析方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の態様に係る人物関係分析システムによれば、
複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システムにおいて、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記処理装置は、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断し、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断し、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、職制情報など、外部から入力される人物間の関係を示す情報に依存することなく、人物間の優位性の関係を含む、複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る人物関係分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の処理装置２によって実行される人物関係分析処理を示すフローチャートである。
【図３】図２のホームポジション決定処理のステップＳ１のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図４】１人又は複数の人物が存在する領域１１，１２，１３を示す図である。
【図５】（ａ）は、ホームポジションの領域２１，２２を互いに訪れる人物Ａ，Ｂを示し、（ｂ）は、（ａ）の人物Ａ，Ｂ間の関係を示すグラフである。
【図６】（ａ）は、ホームポジションの領域２１，２２から領域２３に移動する人物Ａ，Ｂを示し、（ｂ）は、（ａ）の人物Ａ，Ｂ間の関係を示すグラフである。
【図７】（ａ）は、ホームポジションの領域２４に存在する人物Ａ，Ｃを示し、（ｂ）は、（ａ）の人物Ａ，Ｃ間の関係を示すグラフである。
【図８】（ａ）は、ホームポジションの領域２４から領域２５に移動する人物Ａ，Ｃを示し、（ｂ）は、（ａ）の人物Ａ，Ｃ間の関係を示すグラフである。
【図９】人物Ａ，Ｃ間の関係が直接得られない場合に、人物Ａ，Ｂ間の関係及び人物Ｂ，Ｃ間の関係に基づいて人物Ａ，Ｃ間の関係を決定する方法を説明するためのグラフである。
【図１０】人物Ａ〜Ｅの関係を示すグラフである。
【図１１】本発明の実施の形態１の変形例１に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行されるホームポジション決定処理のステップＳ１のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１２】図１１のホームポジション決定処理によって決定されるホームポジションの例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態１の変形例２に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行されるホームポジション決定処理のステップＳ１のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態２に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される人物関係分析処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１４の中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態２の変形例１に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態２の変形例２に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態２の変形例３に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態３に係る人物関係分析システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る人物関係分析システムの構成を示すブロック図である。図１の人物関係分析システムは、位置特定装置１、処理装置２、ホームポジション記憶装置３、入出力装置４、位置データ記憶装置５、及び関係データ記憶装置６を含み、複数の人物間の関係を分析する。位置特定装置１は、各人物がある時刻において存在する位置を特定する。位置データ記憶装置５は、位置特定装置１によって特定された各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する。ホームポジション記憶装置３は、各人物のホームポジションを記憶する。ホームポジションは人物毎に設定される。各人物のホームポジションは、位置特定装置１によって特定可能な領域又は位置のうち、当該人物が拠り所とする場所を示す。ある人物のホームポジションは、例えば、オフィスなどでは当該人物の自席など、特段の用件がない場合に当該人物が滞在する頻度が最も高い場所である。処理装置２は、各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて各人物間の関係を分析する。関係データ記憶装置６は、処理装置２によって分析された各人物間の関係を記憶する。入出力装置４は、人物関係分析システムの動作を制御するキーボード及びポインティングデバイスなどを含み、また、処理装置２によって分析された各人物間の関係を出力するディスプレイなどを含む。
【００１３】
処理装置２は、各人物間の関係を示す非対称かつ有向のグラフを生成して関係データ記憶装置６に記憶してもよい。グラフは、各人物を示すノードと、任意の人物ペアが共存したとき人物ペアのうちの一方の人物が他方の人物のホームポジションへ移動している頻度を示す向き及び距離を有するリンクとを含む。図１０に例示的なグラフを示す。
【００１４】
図２は、図１の処理装置２によって実行される人物関係分析処理を示すフローチャートである。図３は、図２のホームポジション決定処理のステップＳ１のサブルーチンを示すフローチャートである。図２の人物関係分析処理を実行する前に、位置特定装置１は、各人物の位置データを特定して位置データ記憶装置５に記憶する。図２のステップＳ１において、処理装置２は、ホームポジション決定処理を実行する。ホームポジション決定処理では、例えば図３のステップＳ１１に示すように、処理装置２は、各人物のホームポジションを、人物関係分析システムのユーザから入出力装置４を介して取得してホームポジション記憶装置３に記憶する。それに代わって、図１１又は図１３に示すように、処理装置２は、位置データ記憶装置５に記憶された位置データに基づいて、各人物のホームポジションを決定してもよい。ステップＳ２において、処理装置２は、位置データに基づいて、ある領域に「共存」した人物を検出する。詳しくは、処理装置２は、任意の人物ペアについて、人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、人物ペアが「共存」していると判断する。ステップＳ３において、処理装置２は、共存した人物間の優位性を判断する。詳しくは、処理装置２は、人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断する。ステップＳ４において、処理装置２は、すべての人物間の関係を分析して、各人物間の関係（特に、各人物間の優位性の関係）を関係データ記憶装置６に記憶する。
【００１５】
以下、図１の人物関係分析システムの動作について詳細に説明する。
【００１６】
位置特定装置１は、セキュリティシステムの他、「オンライン・ツー・オフライン」ビジネス（インターネットを介してアクセスした顧客を実在の販売店舗へ誘導するビジネス形態）等でも脚光を浴びつつある、人物の位置を測位するための任意の装置である。位置特定装置１として、図１の人物関係分析システムを実施する状況によって適切なものを選択する。例えば、屋外において人物の位置を特定するためには、ＧＰＳ、携帯電話の基地局間通信を用いた位置特定方法、ＷｉＦｉもしくはＵＷＢ（ＵｌｔｒａＷｉｄｅＢａｎｄ）の無線通信時に使用した基地局の位置情報あるいは電波送受信強度に基づく位置特定方法など、様々な方法を使用可能である。また、屋内において人物の位置を特定するためには、ＲＦＩＤもしくは磁気カードを用いた入退室管理システムによる、部屋毎の位置特定方法を使用可能である。屋内でさらに細かく人物の位置を特定するためには、ＧＰＳ用の屋内基地局を設置することで屋内においてもＧＰＳを使用可能とする方法、ＷｉＦｉ、ＵＷＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、もしくはＲＦＩＤ（アクティブタイプ又はセミアクティブタイプ）を用いて基地局毎の通信エリアを単位とする位置特定方法、電波送受信強度を用いてより詳細に位置を特定する方法などを使用可能である。
【００１７】
ここで、図４を参照して、位置特定装置１に求められる分解能について説明する。
【００１８】
図４は、１人又は複数の人物が存在する領域１１，１２，１３を示す図である。位置特定装置として、さまざまな分解能を有するものが利用可能である。位置特定装置の種類に応じて、１人の人物のみを含む領域１１を特定できる場合、数人の人物が共存する領域１２を特定できる場合、あるいは、集団を包括する領域１３しか特定できない場合がある。図１の人物関係分析システムでは、任意の人物ペアがある領域に共存していることを検出するので、数人の人物が共存する領域１２を特定できれば、分解能としては十分である。もちろん、１人の人物のみを含む領域１１まで位置を絞ることができた場合には、得られた位置データに基づいて、領域１１よりも大きな領域１２内に共存する人物を特定すればよい。集団を包括する領域１３の位置を用いて、領域１３に含まれる集団の人物間の関係を分析すると、多数の人物の共存を検出してしまう。この場合、人物間の関係を示すグラフ（図１０を参照して後述）のリンクの個数が無駄に増え、各リンクの距離が互いにほぼ同じ値になるので、人物間の関係に特徴が現れなくなる。特に、母集団の人物すべてを包含する領域に等しい分解能を有する位置特定装置を用いて人物の位置を特定しても、任意の人物間の関係に違いがなくなるので、無意味である。
【００１９】
よって、位置特定装置１の分解能は、母集団に対して、どの程度の分析性能を要求するか（すなわち、人物の分解能）に依存し、数万人の中で数十人の小集団を特定できる分解能、数百人の中で個人を特定できる分解能、などに決定される。例えば、通常のオフィス内において、１００人程度を含む特定の部を対象にして、部内のコミュニケーションの向上を目的として人物間の関係を分析する場合は、人物間のコミュニケーションを詳細に分析する必要がある。この場合、位置特定装置１は、２人〜数人の人物が共存する領域を特定できる位置の分解能（例えば、会議室で各人物の席を区別できる分解能）を有する必要がある。具体的には、電波送受信強度に基づく位置特定方法などを使用可能である。一方、対象の人物の活動範囲が広大である場合、例えば、広い工場の敷地に小さな会議室大の事務所が点在し、ここに数人しか常駐しない場合などにおいて、事務所間の交流を分析する場合は、事務所の入退室管理装置の入退室情報を用いるだけで十分である。さらに、地域間の交流を分析する場合においては、位置特定装置１は、例えば、各地域の最寄り駅を区別できる位置の分解能を有してもよい。この場合、電車の乗降情報、例えばＩＣカードの履歴情報を分析することで、地域間の移動や結びつきを分析することが可能である。また、位置特定装置１は、ある人物がある位置に予め決められた時間期間にわたって滞在しているか否かを判断するために、所定の時間の分解能を有する。
【００２０】
このように、位置特定装置１を選定する基準としては、分析対象の性質に応じて、様々なものが考えられる。分析対象の性質は、例えば、母集団の規模、人物の分解能、母集団の人物の移動範囲、位置の分解能、時間の分解能、などを含む。
【００２１】
位置特定装置１によって得られた各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データは、位置が特定される毎に、位置データ記憶装置５に蓄積される。
【００２２】
処理装置２は、人物ペアの共存を以下のように判断する。人物ペアの共存を判断するときにも、分析対象の性質を考慮することが重要である。例えば、人物の移動範囲、人物の移動手段、及び人物が共存しているか否かを判断するための行為（コミュニケーション他）に応じて、人物ペアが共存していると判断するための基準を適宜設定する。例えば、オフィスのコミュニケーションを分析する場合には、数人の人物の共存を検出するために、例えば半径２ｍ程度の分解能を有する位置特定装置１を使用可能である。このとき、人物の移動手段が徒歩であれば、早歩きで１ｍ／ｓ程度の移動速度となる。人物が少なくとも半径２ｍ程度の領域を通過するために４秒以上の時間が必要となるので、４秒以下の時間では、人物が単にその領域を通過したのか、複数の人物が共存していたのかを区別できない。また、コミュニケーションの有無により人物が共存しているか否かを判断する場合、数秒以上の会話時間が必要となる。この場合、数人の人物が共存する領域１２に、例えば１０秒程度にわたって２人の人物が存在するとき、２人の人物が共存していると判断してもよい。一方、ある１日のうちの地域間の交流を分析する場合には、ある人物が移動先の地域に数時間にわたって滞在したとき、２人の人物が共存していると判断してもよい。このように、人物ペアの共存を判断するときにも、分析対象の性質を考慮することによって、適宜、最適な判断基準を選ぶことが可能である。
【００２３】
次に、図５〜図８を参照して、人物間の優位性の関係を判断する方法を説明する。
【００２４】
図５（ａ）は、ホームポジションの領域２１，２２を互いに訪れる人物Ａ，Ｂを示し、図５（ｂ）は、図５（ａ）の人物Ａ，Ｂ間の関係を示すグラフである。図５によれば、２人の人物Ａ，Ｂが存在し、人物Ａのホームポジションの領域２１と、人物Ｂのホームポジションの領域２２とは、異なる位置に存在する。図５（ａ）の矢印は、人物Ｂが人物Ａのホームポジションの領域２１に移動する頻度（Ｂ→Ａ）と、人物Ａが人物Ｂのホームポジションの領域２２に移動する頻度（Ａ→Ｂ）とを示し、さらに、後者が多いことを示している。図５（ｂ）において、人物Ａ，Ｂに対応するノードＡ，Ｂ間の矢印（リンク）は、図５（ａ）における人物Ａ，Ｂが移動する頻度を示す。図５（ｂ）によれば、（Ｂ→Ａ）の頻度が少ないので、人物Ａから人物Ｂへのリンクの距離が長く、（Ａ→Ｂ）の頻度が多いので、人物Ｂから人物Ａへのリンクの距離が短い。
【００２５】
なお、ここでは人物Ａ，Ｂが移動する頻度に基づいてリンクの距離を決定したが、移動頻度の代わりに、人物Ａ，Ｂが共存している時間の長さに基づいてリンクの距離を決定してもよく、あるいは、移動頻度及び共存時間の双方に基づいてリンクの距離を決定してもよい。
【００２６】
処理装置２は、２人の人物が共存するときに、ホームポジションで待ち受ける人物が優位であり、訪問する人物が下位であると判断する。図５の例では、人物Ｂが優位となる。具体的な状況を考えると、人物Ａが人物Ｂの自席を訪問することが多いことになる。例えば、オフィスであれば、先輩又は上司の席へ後輩又は部下が訪問することが多く、逆は少ない。相手に一定の敬意を払っているからこそ、自らの足を動かすことが多いと考えられることに拠る。
【００２７】
図６（ａ）は、ホームポジションの領域２１，２２から領域２３に移動する人物Ａ，Ｂを示し、図６（ｂ）は、図６（ａ）の人物Ａ，Ｂ間の関係を示すグラフである。図６（ａ）によれば、２人の人物Ａ，Ｂについて、人物Ａ，Ｂのホームポジションとは異なる領域２３で人物Ａ，Ｂが共存している場合を示す。このとき、人物Ａ，Ｂが移動する頻度は必ず等しくなる。また、領域２３は人物Ａ，Ｂのホームポジションではないので、処理装置２は、人物Ａ，Ｂが対等の立場で共存していると判断する。図６（ａ）は、具体的には、共用スペースにて普通に会話している場合、あるいは、会議室などで会議に参加している場合に相当する。前者であれば、人物Ａ，Ｂ間に対等の立場の友好関係が構築されることになる。後者であれば、位置関係からは人物間の優位性の関係を判断できず、会議の内容によってのみ判断可能であるが、人物Ａ，Ｂが共存していること自体は検出される。このように、図６（ａ）では人物Ａ，Ｂが実質的に対等の立場で共存しているので、図６（ｂ）に示すように、ノードＡ，Ｂ間のリンクの距離を図５（ｂ）の場合よりも短くする。
【００２８】
図７（ａ）は、ホームポジションの領域２４に存在する人物Ａ，Ｃを示し、図７（ｂ）は、図７（ａ）の人物Ａ，Ｃ間の関係を示すグラフである。図７（ａ）によれば、２人の人物Ａ，Ｃが存在し、人物Ａ，Ｃは共通のホームポジションの領域２４を有する。この場合、人物Ａ，Ｃのホームポジションが同じであるので、人物Ａ，Ｃが領域２４に共存しているものの、意図的に共存しているのか、単にホームポジションに存在しているのかを区別することができない。いずれの人物も移動していないので、移動頻度を計測することもできない。よって、図７（ａ）の場合には、図７（ｂ）に示すように、ノードＡ，Ｃ間にリンクが存在しないグラフとなる。
【００２９】
図８（ａ）は、ホームポジションの領域２４から領域２５に移動する人物Ａ，Ｃを示し、図８（ｂ）は、図８（ａ）の人物Ａ，Ｃ間の関係を示すグラフである。図８（ａ）のように、人物Ａ，Ｃのホームポジションの領域２４とは異なる領域２５において人物Ａ，Ｃが共存した場合、処理装置２は、図６（ａ）の場合と同様に、人物Ａ，Ｃが対等の立場での共存したと判断する。この場合、図８（ｂ）に示すように、ノードＡ，Ｃ間のリンク（Ａ→Ｃ）及び（Ｃ→Ａ）の距離は、互いに等しくなる。
【００３０】
処理装置は、図５〜図８に示すように分析された各人物間の直接的な優位性の関係を、関係データ記憶装置６に記憶する。
【００３１】
なお、図７に示すように２人の人物Ａ，Ｃのホームポジションの領域が共通であるので直接的に優位性の関係を判断できない場合であっても、人物Ａ，Ｃ間の優位性の関係を、関係データ記憶装置６に記憶された他の人物間の関係を用いて判断することができる。具体的には、図９を参照して説明する。
【００３２】
図９は、人物Ａ，Ｃ間の関係が直接得られない場合に、人物Ａ，Ｂ間の関係及び人物Ｂ，Ｃ間の関係に基づいて人物Ａ，Ｃ間の関係を決定する方法を説明するためのグラフである。図９によれば、人物Ａ，Ｃの直接的な関係は不明（Ｃ？Ａ）である。一方、人物Ｂ，Ｃについては、（Ｂ→Ｃ）のリンクへの距離に対して（Ｃ→Ｂ）のリンクへの距離が少し長いので、人物Ｂが人物Ｃに対して優位（Ｃ＜Ｂ）である。また、人物Ａ，Ｂについては、（Ｂ→Ａ）のリンクの距離に対して（Ａ→Ｂ）のリンクの距離が顕著に長いので、人物Ｂが人物Ａに対して顕著に優位（Ａ≪Ｂ）である。よって、これらの情報に基づいて、人物Ａ，Ｂ，Ｃ間の優位性の関係Ａ＜Ｃ＜Ｂを推定することができる。
【００３３】
人物Ａ，Ｃに直接のリンクを有する人物Ｂが存在しなくても、人物Ａ，Ｃの間に介在する複数の第３者を介する複数のリンクが存在すれば、これらのリンクに基づいて人物Ａ，Ｃ間の関係を推定することができる。
【００３４】
このように、処理装置２は、各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて各人物間の優位性の関係を分析することにより、母集団に属するすべての人物間の優位性の関係を判断することができる。
【００３５】
図１０は、人物Ａ〜Ｅの関係を示すグラフである。処理装置２は、人物間の優位性の関係に基づいて、各人物間の関係を示す非対称かつ有向のグラフを生成してもよい。グラフは、各人物Ａ〜Ｅを示すノードＡ〜Ｅと、人物Ａ〜Ｅ間の関係を示すリンクとを含む。このグラフは、（１）リンクに向きがあり、ノード間が双方向に接続される場合もあれば片方向のみで接続される場合もあること、及び（２）リンクの向きによって距離が異なることを特徴とする。処理装置２は、各人物間の関係を示す非対称かつ有向のグラフを生成して、母集団に属するすべての人物間の優位性の関係を示すグラフを互いに連結する。処理装置２は、生成したグラフを関係データ記憶装置６に記憶してもよい。
【００３６】
図１の人物関係分析システムによれば、職制情報など、外部から入力される人物間の関係を示す情報に依存することなく、人物間の優位性の関係を含む、複数の人物間の関係を分析することができる。
【００３７】
図１１は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行されるホームポジション決定処理のステップＳ１のサブルーチンを示すフローチャートである。図３のホームポジション決定処理では、各人物のホームポジションを人物関係分析システムのユーザから取得した。一方、図１１のホームポジション決定処理では、処理装置２が、位置データ記憶装置５に記憶された位置データに基づいて、各人物のホームポジションを決定する。
【００３８】
図１１のステップＳ２１において、処理装置２は、位置データ記憶装置５に記憶された位置データに基づいて、各人物について、当該人物が繰り返し滞在（重出）する位置を当該人物のホームポジションとして決定し、ホームポジション記憶装置３に記憶する。図１２に、この概念を示す。
【００３９】
図１２は、図１１のホームポジション決定処理によって決定されるホームポジションの例を示す図である。図１２は、ある人物に注目し、当該人物が第１日〜第５日に滞在した位置の履歴をプロットした状態を示す。ホームポジションは、自席など、各人物が拠り所とする場所である。このため、例えばオフィス等では、席替え等が発生しない限り、自席の位置は変わらず、また自席へは毎日のように滞在することになる。よって、処理装置２は、例えば、対象の人物が複数日にわたって繰り返し滞在した位置（例えば、滞在した頻度が最も高い位置）を、ホームポジション３１として決定する。
【００４０】
図１２では、対象の人物が複数日にわたって繰り返し滞在した位置をホームポジション３１とする例を示したが、対象の人物がある１日のうちに繰り返し滞在した位置をホームポジションとしてもよい。自席を設定せず任意の位置で仕事を行う形態を取る職場、又は、毎日出張先を転々としながら仕事を行う場合などでは、複数日にわたってホームポジションを分析するのではなく、ある１日においてホームポジションを分析するほうが適している。
【００４１】
さらに、複数の位置において、対象の人物が繰り返し滞在した時間の長さ、回数、又は割合が予め決められたしきい値を超える場合、それらの位置をそれぞれホームポジション３１，３２として決定してもよい。例えば、ある作業員が複数の担当場所を有する場合、又は、事務作業を行う場所と実作業を行う場所が異なる場合などでは、複数の位置を巡回しながら作業又は仕事を行う場合があり、この場合は、実質的に複数のホームポジションが存在することになる。図１１のホームポジション決定処理によれば、ある人物が複数の位置をホームポジションとして有していても、それらの位置をホームポジションとして決定することができる。
【００４２】
また、図３のように、各人物のホームポジションを人物関係分析システムのユーザから取得する場合には、例えば、自席として指定された場所、自宅の位置（地域間の交流を分析する場合）など、予め決められた名目上の位置を指定することが多い。これに対して、図１１のホームポジション決定処理によれば、対象の人物が実際に繰り返し滞在した位置をホームポジションとして決定するので、実際のホームポジションを取得することが可能になる。例えば、自席として指定された場所が事務作業用の場所であり、他に実作業用の場所があり、後者に滞在することが多い場合、後者の場所のみ、又は、前者及び後者の両方の場所をホームポジションとして決定することができる。また、地域間の交流を分析する場合であれば、長期出張時には出張滞在先をホームポジションとして決定し、また、自宅及び職場の位置もホームポジションとして決定することができる。これになり、より実際の状態に合うように対象の人物のホームポジションを決定して、人物関係分析処理を行うことが可能となる。
【００４３】
図１１のホームポジション決定処理において、「滞在」とは、対象の人物が同じ位置に引き続き留まっている状態を示し、具体的には、例えば、人物の共存を検出したときと同程度の時間にわたって同じ位置に存在することを示す。対象の人物の「滞在」を判断するとき、他の人物の有無は問題としない。また、対象の人物の「滞在」を判断するとき、人物の共存を検出したときと同程度の時間にわたって同じ位置に存在する、という条件を用いなくてもよい。例えば、対象の人物がホームポジションに滞在するときに行う行為が予めわかっている場合、この行為に必要な時間以上にわたって同じ位置に存在することを検出することにより、より正確にホームポジションを決定することができる。例えば、ホームポジションで事務作業を行うことが確かであれば、メールの読み書きに必要な時間（例えば５分）以上にわたって対象の人物が同じ位置に存在することを検出してもよく、あるいは、ホームポジションで睡眠をとることが確かであれば、１時間以上にわたって対象の人物が同じ位置に存在することを検出してもよい。
【００４４】
以上のことから、図１１のホームポジション決定処理によれば、処理装置２がホームポジションを決定することにより、ホームポジションの位置を事前に与えることが不要となる効果、実際のホームポジションを決定できる効果、決定されたホームポジションを用いて人物関係分析処理を行うことにより、より実際の関係に近い人物間の関係を得ることができる効果を達成することが可能となる。
【００４５】
図１３は、本発明の実施の形態１の変形例２に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行されるホームポジション決定処理のステップＳ１のサブルーチンを示すフローチャートである。図１３のステップＳ３１において、処理装置２は、位置データに基づいて、各人物について、当該人物が繰り返し滞在する位置であって、他の人物と共存することなく滞在したことがある位置を、当該人物のホームポジションとして決定し、ホームポジション記憶装置３に記憶する。ある人物のホームポジションには、他の人物とのコミュニケーションの有無に関わらず、当該人物が滞在する。対象の人物が滞在する頻度が高い位置であっても、必ず他の人物との共存する位置については、ホームポジションではない可能性が高い（例えば、定例会議の場所など）。従って、このような位置を除外することで、より正確にホームポジションを決定することが可能である。
【００４６】
実施の形態２．
図１４は、本発明の実施の形態２に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される人物関係分析処理を示すフローチャートである。図１４の人物関係分析処理は、図２のステップＳ１〜Ｓ４に加えて、中心ノード決定処理のステップＳ５を含む。
【００４７】
図２の人物関係分析処理によれば、任意の人物ペアの関係について、図５、図６、及び図８に示すように人物間の直接的な関係を分析することができ、人物間の直接的な関係がなくても、図９に示すように、各人物に直接的又は間接的な関係を持つ第３者との関係に基づいて人物間の関係を推定することができる。一方、集団における特定の人物の地位を分析する場合、図１０に示すように、多数の人物間には多数の関係を示す多数のリンクが存在し、これらのリンクの距離、すなわち優位性について統一性はないので、単純に地位を決定することは難しい。集団における特定の人物の地位を分析する場合、集団において一次元的に優位性を判断する指標が必要となる。
【００４８】
以下、この指標として、次数中心性（図１５）、グラフ中心性（図１６）、及び媒介中心性（図１７）を用いた中心ノード決定処理について説明する。
【００４９】
図１５は、図１４の中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。図１５のステップＳ４１において、処理装置２は、グラフの各ノードについて、当該ノードに接続された他のノードの個数を示す次数中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定する。ステップＳ４２において、処理装置２は、次数中心性に基づいてグラフの中心ノードを決定して、関係データ記憶装置６に記憶する。
【００５０】
「次数中心性」とは、分析対象のノードが持つリンクの個数を示す。分析対象のノードへ向けられたリンクの個数が多いことは、すなわち、対象の人物にアプローチを試みる人物が多いことと等価であり、この人物とのコミュニケーションをとるニーズが高いことを示す。また分析対象のノードから他のノードへ向けられたリンクの個数が多いことは、すなわち、対象の人物がコミュニケーションを求める人物が多いことと等価であり、活動が活発であることを示す。よって、次数中心性を計算する際には、分析対象のノードへ向かうリンクの個数、分析対象のノードから他のノードへ向かうリンクの個数、あるいはその双方を合わせた個数を求める。
【００５１】
こうして求めた次数中心性を任意の２人の人物間で比較することにより、集団内における各人物の優位性（すなわち地位）を決定することが可能である。また、集団内のすべての人物について次数中心性を計算して比較することにより、集団内における各人物の地位の順位付けを決定することが可能である。
【００５２】
このように、図１５の中心ノード決定処理によれば、対象となる任意の人物について次数中心性を用いた分析を行うことにより、集団における当該人物の地位を判断することが可能となる。
【００５３】
図１６は、本発明の実施の形態２の変形例１に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。図１６のステップＳ５１において、処理装置２は、グラフの各ノードについて、当該ノードから他のノードへの距離のうちで最長の距離の逆数を示すグラフ中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定する。ステップＳ５２において、処理装置２は、グラフ中心性に基づいてグラフの中心ノードを決定して、関係データ記憶装置６に記憶する。
【００５４】
「グラフ中心性」とは、分析対象のノードから他のすべてのノードまでの最短距離を求め、この中で最大の距離（最も遠いノードまでの距離、離心性とする）の逆数を指標とするものである。グラフにおいて最大の離心性を有するノードは、グラフにおいて最も周辺に存在することになる。グラフ理論の学問分野では、しばしば、最大の離心性を有するノード間の距離を直径と呼ぶ。このグラフにおいて最小の離心性を有するノードは、任意のノードからも近いノードとなり、グラフの中心部に存在する。この離心性の逆数を「グラフ中心性」と定義し、これを指標とする。グラフの中心に近いノードほど、グラフ中心性が高くなる。
【００５５】
このように、図１６の中心ノード決定処理によれば、グラフ中心性を指標として用いることで、集団においてコミュニケーションの中心に存在する人物に高い優位性を与えるように、相対関係の評価を得ることが可能となる。
【００５６】
図１７は、本発明の実施の形態２の変形例２に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。図１７のステップＳ６１において、処理装置２は、グラフの各ノードについて、他の任意のノードペアを接続する経路のうちで当該ノードを経由する経路の個数を示す媒介中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定する。ステップＳ６２において、処理装置２は、媒介中心性に基づいてグラフの中心ノードを決定して、関係データ記憶装置６に記憶する。
【００５７】
「媒介中心性」とは、任意のノードペアを接続する最短経路のうちで分析対象のノードを通る経路の個数を指標とするものである。ある人物の媒介中心性が高いことは、他の任意の人物ペアのコミュニケーションを行う場合に、当該人物が間に入ることでコミュニケーションがスムーズになる可能性が高いことを示す。実世界において、例えば会社組織内では、部単位、部の中では課単位、課の中では係単位といったように、大きな集団の中には、これを分割した小集団が存在し、小集団を単位とする活動を組み合わせることで大きな集団活動を行っていることがしばしば見られる。小集団内においては任意の人物ペアのコミュニケーションを実行しやすいが、集団を越えた任意の人物ペアにおいては、活動内容の差により、コミュニケーションが希薄になりやすい。この場合、例えば会社組織内では、各小集団を代表するまとめ役的な人物を介してコミュニケーションをとることもしばしば見られる。媒介中心性とはこのようなまとめ役的な人物を評価する指標である。
【００５８】
なお、以上の説明では、「媒介中心性」を、任意のノードペアを接続する最短経路のうちで分析対象のノードを通る経路の個数により定義したが、最短経路ではなく、任意のノードペアを接続するすべての経路のうちで分析対象のノードを通る経路の個数により定義してもよい。最短経路は、コミュニケーションをとる際に最適な経路であるのに対して、それ以外の経路はコミュニケーションをとる際にまわり道となる経路となる。両者を選択可能な場合、前者は利用価値の高い経路であるのに対して、後者は利用価値の低い経路である。利用価値の高い経路に限って分析を行うことで、媒介中心性の目的である、まとめ役的人物を評価する効果を際立たせることが可能となる。
【００５９】
このように、図１７の中心ノード決定処理によれば、媒介中心性を指標として用いることで、集団においてコミュニケーション等の活動のまとめ役的な人物に高い優位性を与えるように、相対関係の評価を得ることが可能となる。
【００６０】
図１８は、本発明の実施の形態２の変形例３に係る人物関係分析システムの処理装置によって実行される中心ノード決定処理のステップＳ５のサブルーチンを示すフローチャートである。図１８の中心ノード決定処理では、図１５〜図１７の中心ノード決定処理で計算された各ノードの中心性（次数中心性、グラフ中心性、及び媒介中心性）に基づいて、各ノードの重み付けられた評価値を計算する。図１８では、媒介中心性を用いる場合を例に説明する。
【００６１】
図１８のステップＳ７１において、処理装置２は、各人物の媒介中心性を決定する。ステップＳ７２において、処理装置２は、媒介中心性に基づいて各人物の重み付けられた評価値ｖ（ｎ）を決定する。詳しくは、処理装置２は、グラフの各ノードについて、当該ノードの中心性ｃ（ｎ）と、少なくとも１つの他のノードから当該ノードへの距離の逆数で重み付けされた他のノードの中心性ｃ（ｋ）の総和とを含む、当該ノードの評価値ｖ（ｎ）を計算する。ステップＳ７３において、処理装置２は、重み付けられた評価値ｖ（ｎ）に基づいてグラフの中心ノードを決定して、関係データ記憶装置６に記憶する。
【００６２】
Ｎは、母集団におけるノードの個数を示す。ｃ（ｎ）｛ｎ＝１，２，…Ｎ｝は、各ノードの中心性（図１５〜図１７のいずれかの中心ノード決定処理で計算される中心性）を示す。重み付けられた評価値ｖ（ｎ）｛ｎ＝１，２，…Ｎ｝は、次式によって得られる。
【００６３】
【数１】
0006008882.tif 000002
【００６４】
評価値ｖ（ｎ）は、中心性ｃ（ｎ）の高いノードによって信頼されるノードほど中心性が高いとして評価を行う為の指標である。ここで、ｗ（ｋ，ｎ）は、ｋ番目のノードから分析対象であるｎ番目のノードへのリンクがある場合の重み係数である。リンクの距離が短いほど信頼性が高くなるので、ｋ番目のノードからｎ番目のノードに向かうリンクの距離の逆数を用いる。ただし、ｋ番目のノードからｎ番目のノードに向かうリンクが存在しない場合、ｗ（ｋ，ｎ）＝０とする。
【００６５】
ここで、評価値ｖ（ｎ）及び重み係数ｗ（ｋ，ｎ）については、定数を乗算することにより正規化を行ってもよい。各種中心性間で評価を行う場合など、各中心性の指標を合わせるためなどにも、正規化が必要となる場合がある。
【００６６】
評価値ｖ（ｎ）を計算して指標として用いることにより、図１５〜図１７のいずれかの中心ノード決定処理で計算される中心性を持つ人物のうちで、特に中心的役割を果たす人物に高い評価を与えることができる。特に、媒介中心性は、小集団の活動のまとめ役を果たす人物を評価する指標であり、この中で評価値ｖ（ｎ）が高い人物を決定すめることは、例えば会社内における部長及び課長の関係のように、まとめ役のまとめ役といった地位の階層構造の分析に最適である。
【００６７】
このように、図１８の中心ノード決定処理によれば、図１５〜図１７のいずれかの中心ノード決定処理で計算される中心性に基づいて重み付けられた評価値を分析することにより、同中心性評価の中で中心的役割を果たす人物を特定することが可能になる。特に、媒介中心性に基づいて重み付けられた評価値を分析することで、会社等の階層構造の上位／下位を分析することが可能となる。
【００６８】
処理装置２は、例えば汎用のコンピュータであってもよい。このコンピュータにより、図２、図３、図１１、図１３〜図１８の処理における各ステップを実行する。
【００６９】
実施の形態３．
図１９は、本発明の実施の形態３に係る人物関係分析システムの構成を示すブロック図である。図２、図３、図１１、図１３〜図１８の処理における各ステップの少なくとも一部は、専用のハードウェアによって実装されてもよい。図１９の人物関係分析システムは、図１の処理装置２に代えて、処理装置２Ａを備える。処理装置２Ａは、ホームポジション候補検知装置１０１、ホームポジション検知装置１０２、共存検知装置１０３、優位性分析装置１０４、関係分析装置１０５、中心性分析装置１０６、及び重み付き評価装置１０７を備える。
【００７０】
ホームポジション候補検知装置１０１及びホームポジション検知装置１０２は、図１４の人物関係分析処理のステップＳ１、例えば、図１３のホームポジション決定処理のステップＳ３１を実行する。ホームポジション候補検知装置１０１は、位置データ記憶装置５に記憶された位置データに基づいて、各人物について、当該人物が繰り返し滞在する位置を当該人物のホームポジション候補として決定する。ホームポジション検知装置１０２は、各人物のホームポジション候補のうち、他の人物と共存することなく滞在したことがある位置を、当該人物のホームポジションとして決定し、ホームポジション記憶装置３に記憶する。
【００７１】
共存検知装置１０３、優位性分析装置１０４、及び関係分析装置１０５は、図１４の人物関係分析処理のステップＳ２〜Ｓ４を実行する。共存検知装置１０３は、位置データ記憶装置５に記憶された位置データに基づいて、ある領域に「共存」した人物を検出する。優位性分析装置１０４は、共存した人物間の優位性を判断する。関係分析装置１０５は、すべての人物間の関係を分析して、各人物間の関係を関係データ記憶装置６に記憶する。
【００７２】
中心性分析装置１０６及び重み付き評価装置１０７は、中心性分析装置１０６は、各人物の中心性（次数中心性、グラフ中心性、又は媒介中心性）を決定する。重み付き評価装置１０７は、決定された中心性に基づいて各人物の重み付けられた評価値ｖ（ｎ）を決定する。中心性分析装置１０６は、重み付けられた評価値ｖ（ｎ）に基づいてグラフの中心ノードを決定して、関係データ記憶装置６に記憶する。
【００７３】
関係データ記憶装置６に記憶された各人物間の関係は、入出力装置４に出力される。また、各人物のホームポジションをホームポジション候補検知装置１０１及びホームポジション検知装置１０２により決定することに代えて、入出力装置４から入力してホームポジション記憶装置３に記憶してもよい。
【００７４】
処理装置２Ａの構成要素１０１〜１０７の少なくとも一部が専用のハードウェアによって実装されなくてもよく、構成要素１０１〜１０７の少なくとも一部が、汎用のコンピュータによって構成されてもよい。また、構成要素１０１〜１０７は単一の処理装置２Ａとして構成されてもよく、複数の別個の装置として構成されてもよい。
【００７５】
本発明の態様に係る人物関係分析システム、人物関係分析方法、及びプログラムによれば、以下の構成を備えたことを特徴とする。
【００７６】
本発明の第１の態様に係る人物関係分析システムによれば、
複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システムにおいて、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記処理装置は、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断し、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断し、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶することを特徴とする。
【００７７】
本発明の第２の態様に係る人物関係分析システムによれば、第１の態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記各人物について、当該人物が繰り返し滞在する位置を当該人物のホームポジションとして上記ホームポジション記憶装置に記憶することを特徴とする。
【００７８】
本発明の第３の態様に係る人物関係分析システムによれば、第１の態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記各人物について、当該人物が繰り返し滞在する位置であって、他の人物と共存することなく滞在したことがある位置を、当該人物のホームポジションとして上記ホームポジション記憶装置に記憶することを特徴とする。
【００７９】
本発明の第４の態様に係る人物関係分析システムによれば、第１〜第３のいずれか１つの態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記各人物間の関係を示す非対称かつ有向のグラフを生成して上記関係データ記憶装置に記憶し、
上記グラフは、
上記各人物を示すノードと、
任意の人物ペアが共存したとき上記人物ペアのうちの一方の人物が他方の人物のホームポジションへ移動している頻度を示す向き及び距離を有するリンクとを含むことを特徴とする。
【００８０】
本発明の第５の態様に係る人物関係分析システムによれば、第４の態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、当該ノードに接続された他のノードの個数を示す次数中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定することを特徴とする。
【００８１】
本発明の第６の態様に係る人物関係分析システムによれば、第４の態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、当該ノードから他のノードへの距離のうちで最長の距離の逆数を示すグラフ中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定することを特徴とする。
【００８２】
本発明の第７の態様に係る人物関係分析システムによれば、第４の態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、他の任意のノードペアを接続する経路のうちで当該ノードを経由する経路の個数を示す媒介中心性を計算することにより、当該ノードの中心性を決定することを特徴とする。
【００８３】
本発明の第８の態様に係る人物関係分析システムによれば、第５〜第７のいずれか１つの態様に係る人物関係分析システムにおいて、
上記処理装置は、上記グラフの各ノードについて、当該ノードの中心性と、少なくとも１つの他のノードから当該ノードへの距離の逆数で重み付けされた上記他のノードの中心性の総和とを含む、当該ノードの評価値を計算することを特徴とする。
【００８４】
本発明の第９の態様に係る人物関係分析方法によれば、
複数の人物間の関係を分析する人物関係分析システムを用いた人物関係分析方法において、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記人物関係分析方法は、上記処理装置により、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断するステップと、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断するステップと、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶するステップとを含むことを特徴とする。
【００８５】
本発明の第１０の態様に係るプログラムによれば、
人物関係分析システムの処理装置によって実行されたとき複数の人物間の関係を分析するプログラムにおいて、上記人物関係分析システムは、
上記各人物がある時刻において存在する位置を特定する位置特定装置と、
上記各人物の位置と、当該位置を特定した時刻とを含む位置データを記憶する位置データ記憶装置と、
上記各人物のホームポジションを記憶するホームポジション記憶装置と、
上記各人物の位置データ及びホームポジションに基づいて上記各人物間の関係を分析する処理装置と、
上記分析された各人物間の関係を記憶する関係データ記憶装置とを備え、
上記プログラムは、上記処理装置によって実行される、
任意の人物ペアについて、上記人物ペアのうちの少なくとも一方の人物のホームポジションを含まない領域に上記人物ペアが予め決められた時間期間にわたって滞在していることを検出することにより、上記人物ペアが共存していると判断ステップと、
上記人物ペアが共存したとき自身のホームポジションに存在している頻度が高い人物を、優位性が高い人物であると判断ステップと、
上記各人物間の優位性の関係を上記関係データ記憶装置に記憶するステップとを含むことを特徴とする。
【００８６】
本発明の態様に係る人物関係分析システム、人物関係分析方法、及びプログラムによれば、以下の効果を有する。
【００８７】
本発明の第１の態様に係る人物関係分析システムによれば、任意の２人の人物間において優位性を判断することが可能となる。
【００８８】
本発明の第２の態様に係る人物関係分析システムによれば、ホームポジションを事前に与える必要がなく、かつ、実質的なホームポジションを抽出でき、より実際の関係に近い分析を行うことが可能となる。
【００８９】
本発明の第３の態様に係る人物関係分析システムによれば、より正確なホームポジションの抽出が可能となる。
【００９０】
本発明の第４の態様に係る人物関係分析システムによれば、任意の２人の人物間において優位性を判断するとき、人物間の優位性の関係を表すグラフを用いることができる。
【００９１】
本発明の第５の態様に係る人物関係分析システムによれば、任意の対象について、集団の中における次数中心性を指標とする地位を判断することが可能となる。
【００９２】
本発明の第６の態様に係る人物関係分析システムによれば、任意の対象について、集団の中におけるコミュニケーションの中心性を分析することが可能となる。
【００９３】
本発明の第７の態様に係る人物関係分析システムによれば、集団の中において集団活動のまとめ役的な人物を優位とする相対関係の評価を得ることが可能となる。
【００９４】
本発明の第８の態様に係る人物関係分析システムによれば、第５〜第７の態様に係る人物関係分析システムにおいて計算された中心性における中心的役割を果たす人物を特定することが可能となり、特に媒介中心性を初期値として用いるときには、会社等の階層構造を判断することが可能となる。
【００９５】
本発明の第９の態様に係る人物関係分析方法によれば、任意の２人の人物間において優位性を判断することが可能となる。
【００９６】
本発明の第１０の態様に係るプログラムによれば、任意の２人の人物間において優位性を判断することが可能となる。
【符号の説明】
【００９７】
１  位置特定装置、２，２Ａ  処理装置、３  ホームポジション記憶装置、４  入出力装置、５  位置データ記憶装置、６  関係データ記憶装置、１１〜１３，２１〜２５  領域、３１，３２  ホームポジション、１０１  ホームポジション候補検知装置、１０２  ホームポジション検知装置、１０３  共存検知装置、１０４  優位性分析装置、１０５  関係分析装置、１０６  中心性分析装置、１０７  重み付き評価装置、Ａ〜Ｅ  人物。
【図１】
0006008882.tif 000003
【図２】
0006008882.tif 000004
【図３】
0006008882.tif 000005
【図４】
0006008882.tif 000006
【図５】
0006008882.tif 000007
【図６】
0006008882.tif 000008
【図７】
0006008882.tif 000009
【図８】
0006008882.tif 000010
【図９】
0006008882.tif 000011
【図１０】
0006008882.tif 000012
【図１１】
0006008882.tif 000013
【図１２】
0006008882.tif 000014
【図１３】
0006008882.tif 000015
【図１４】
0006008882.tif 000016
【図１５】
0006008882.tif 000017
【図１６】
0006008882.tif 000018
【図１７】
0006008882.tif 000019
【図１８】
0006008882.tif 000020
【図１９】
0006008882.tif 000021