(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザがそれぞれ経時的に発信する複数のメッセージをコンピュータにより処理する方法であり、
前記コンピュータが、
それぞれに特定の固有名詞が含まれる複数のメッセージを入手するステップと、
各メッセージの丁寧さのレベルを判断するステップと、
前記特定の固有名詞を含むメッセージのうち、前記丁寧さのレベルが所定閾値よりも低いメッセージの比率を演算するステップと
を実行する方法。
【請求項２】
前記特定の固有名詞は、特定の組織名、特定の製品名、特定のサービス名、特定の人名のいずれかである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記丁寧さのレベルを判断するステップは、前記メッセージに丁寧さのレベルを表す特定の語が含まれるか否かに基づいて、前記レベルを判断する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記丁寧さのレベルを表す特定の語は、「やがる」、「ちまう」を含む付属語とその活用形であり、これらの特定の語が含まれることに応答して、前記丁寧さのレベルを低く判断する請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記丁寧さのレベルを表す特定の語は、「やつら」、「おまえ」を含む自立語であり、これらの特定の語が含まれることに応答して、前記丁寧さのレベルを低く判断する請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記丁寧さのレベルを表す特定の語は、「です」、「ます」を含む付属語とその活用形であり、これらの特定の語が含まれることに応答して、前記丁寧さのレベルを高く判断する請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記丁寧さのレベルを表す特定の語は、「お気」を含む自立語であり、これらの特定の語が含まれることに応答して、前記丁寧さのレベルを高く判断する請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記メッセージは、他のユーザが発信したメッセージを引用した引用部分と、前記メッセージを発信したユーザが前記引用部分に対してコメントしたコメント部分とを含み、
前記丁寧さのレベルを判断するステップは、前記コメント部分に基づいて、前記レベルを判断する請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記コメント部分の文字数が多い場合には、前記コメント部分の文字数が少ない場合に比べて、前記丁寧さのレベルを高く判断する場合にはより高く、低く判断する場合にはより低く、それぞれ判断する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記丁寧さのレベルを判断するステップは、各ユーザ毎のメッセージの丁寧さの傾向を加味して判断する請求項１乃至９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記丁寧さのレベルを判断するステップは、一のメッセージの丁寧さのレベルを判断するにあたり、前記一のメッセージを発信したユーザが発信した他のメッセージ群の丁寧さのレベルに基づいて、前記一のメッセージの丁寧さのレベルを判断する請求項１乃至１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記一のメッセージの丁寧さレベルと前記他のメッセージ群の丁寧さのレベルとの差に基づいて、前記一のメッセージの丁寧さのレベルを判断する請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記丁寧さのレベルが所定閾値よりも低いメッセージの比率の時間変化を記録するステップと、
前記時間変化が所定閾値を超えることに応答して、所定の警告を出力するステップと
を更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記比率が所定閾値を超えることに応答して、前記丁寧さのレベルが所定下限閾値よりも低いメッセージを出力する請求項１乃至１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記出力するメッセージは、前記丁寧さのレベルが低い順から選択される請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記丁寧さのレベルを判断するステップは、前記メッセージに丁寧さのレベルを表す特定の語が含まれるか否か、を判断し、
前記出力するメッセージ中の前記特定の語をハイライトさせる請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記比率が所定閾値を超えることに応答して、前記丁寧さのレベルが所定上限閾値よりも高いメッセージを出力する請求項１４乃至１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記入手するステップは、ソーシャル・メディア・サーバに所定の期間内に投稿されたメッセージのうち、前記特定の固有名詞を含むことを条件の下にサンプリングされた複数のメッセージを前記ソーシャル・メディア・サーバから受信して入手する請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１乃至１８のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
複数のユーザがそれぞれ経時的に発信する複数のメッセージを処理するコンピュータであり、
それぞれに特定の固有名詞が含まれる複数のメッセージを入手する手段、
各メッセージの丁寧さのレベルを判断する手段と、
前記特定の固有名詞を含むメッセージのうち、前記丁寧さのレベルが所定閾値よりも低いメッセージの比率を演算する手段と
を備えるコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関係し、より詳しくは、ソーシャル・メディアにおける悪評（組織、製品、サービス、個人に対する悪い評判）をより精度良く検出する技術に係る。
【背景技術】
【０００２】
膨大な量のメッセージがやり取りされているソーシャル・メディアでは、非難の対象となる可能性のある言動が短時間の間に流布し、非難・批判のメッセージ（悪評）が殺到する状況が発生することがある。悪評の対象が、企業そのものや、その製品等に関するものである場合、当該企業のイメージやビジネスに大きな損害を受ける可能性が高いため、ソーシャル・メディア上での悪評の発生を早期に把握したい、というビジネス上の要請が存在する。このような要請に応えるべく、従来から様々な技術手法が提案されてきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２１０３９２号公報
【特許文献２】特開２００６−４０９８号公報
【特許文献３】特開２００３−１１４９０７号公報
【特許文献４】特開２００２−１８３０３３号公報
【特許文献５】特開平１１−２０３２９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、ある対象（話題）に関するメッセージの増加は、その話題の新規性やインパクトなどに応じて発生する、という傾向がみられる。例えば、新製品の発表・発売・イベントに伴う製品関連メッセージの急増や、災害発生に伴う交通機関関連メッセージの急増、また報道に伴う関連メッセージの急増などが挙げられる。従って、ある話題に関するメッセージの増加傾向をモニターするだけでは、悪評の流布を捉えるのは難しい。また、悪評の内容は多種多様であり、事前定義された特定の表現（例えば、「暴言」「失言」などのキーワード）から検出するのは精度や網羅性の観点から難しい。例えば、震災後に原子力発電所の停止に伴う電力不足から、特定地域で計画停電が予定されていた頃、「計画停電地域に存在する特定の商業施設のみが停電にならない」ことが、公平性を欠くとしてソーシャル・メディア上で非難の対象になった。しかし、一般に「停電にならない」ことは悪いことではなく、近年研究が進んでいる評判分析（好評な内容や不評な内容を認識する技術）手法を用いても検出することは困難である。
【０００５】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、マイクロブログを代表とするソーシャル・メディア上で何かが非難されている（悪評に関するメッセージが流布している）状況を早期に検出、その内容を把握するための手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このような課題について本発明者らが鋭意研究した結果、次のような知見を得るに至った。すなわち、新聞記事や論文のように読み手を意識して推敲されたなテキストに比べ、ソーシャル・メディア上のメッセージの文体の特徴の一つとして、丁寧さ・不丁寧さ（乱暴さ）の多様性を挙げる。さらに、その丁寧さ・不丁寧さ（乱暴さ）に関しては、以下の特徴を見出すことができる。第一に、不丁寧（乱暴）な文体のテキストは悪意的、攻撃的な内容である傾向が強く、その中に悪評となる内容を含む割合が高い。第二に、文体はユーザにも依存し、一部の書き手は不丁寧（乱暴）な文体のテキストを頻繁に生成する傾向がある。第三に、他のメッセージを引用する場合、付加しているコメントが長いほど、その内容に対する思い入れが強く、内容のインパクトが強い傾向が見られる。第四に、丁寧な文体のテキストは人に何かを伝えようとする説明的な内容である傾向が強い。
【０００７】
これらのソーシャル・メディア上のメッセージの性質についての洞察を踏まえ、従来手法では捉えられない悪評の流布を把握するため、本発明者らは次のような発明を行った。
【０００８】
すなわち、本発明は、複数のユーザがそれぞれ経時的に発信する複数のメッセージをコンピュータにより処理する方法であり、前記コンピュータが、それぞれに特定の固有名詞が含まれる複数のメッセージを入手するステップと、各メッセージの丁寧さのレベルを判断するステップと、前記特定の単語を含むメッセージのうち、前記丁寧さのレベルが所定閾値よりも低いメッセージの比率を演算するステップとを備える方法である。
【０００９】
ここで、前記特定の固有名詞は、特定の組織名、特定の製品名、特定のサービス名、特定の人名のいずれかであり、モニター対象として適切な固有名詞を選択することができる。
【００１０】
また、前記丁寧さのレベルを判断するステップは、前記メッセージに丁寧さのレベルを表す特定の語が含まれるか否かに基づいて、前記レベルを判断することができる。より具体的には、前記丁寧さのレベルを表す特定の語は、「やがる」、「ちまう」を含む付属語とその活用形、「やつら」、「おまえ」を含む自立語であり、これらの特定の語が含まれることに応答して、前記丁寧さのレベルを低く判断することができる。他に、前記丁寧さのレベルを低く判断すべき語としては、「じゃねえの」、「くせに」、「やべぇ」、「フルボッコ」、「かよ」、「すんな」、「てんな」、「んだよ」、「てやる」、「よな」、「やつら」、「だろうが」、「やめろ」、「かよ」、「のかね」、「くそ」、「だろ!」、「め（名詞）」、「こいつ」、「 (し)てぇ」、「すんな(よ)」、「頭おかしい」、「てめえ」、「おまえ」、「ふざけるな」、「てんな」、「ねえよ」、「クズ」、「貴様」、「バカなの?」、「頭悪い」、「じゃん(か)よ」、「うぜぇ」、「じゃねえの」、「ありえない」、「みたいな。」、「すぎ。」等を挙げることができる。一方、前記丁寧さのレベルを表す特定の語は、「です」、「ます」を含む付属語とその活用形、「お気」を含む自立語であり、これらの特定の語が含まれることに応答して、前記丁寧さのレベルを高く判断することができる。
【００１１】
ところで、ソーシャル・メディアにおいては、他人の発信したメッセージを引用し、それに対する自らのコメントを付加して新たなメッセージを発信する態様が見られる。すなわち、前記メッセージは、他のユーザが発信したメッセージを引用した引用部分と、前記メッセージを発信したユーザが前記引用部分に対してコメントしたコメント部分とを含む場合には、前記丁寧さのレベルを判断するステップは、前記コメント部分に基づいて、前記レベルを判断することができる。さらに、前記コメント部分の文字数が多い場合には、前記コメント部分の文字数が少ない場合に比べて、前記丁寧さのレベルを高く判断する場合にはより高く、低く判断する場合にはより低く、それぞれ判断することもできる。
【００１２】
また、前記丁寧さのレベルを判断するステップは、各ユーザ毎のメッセージの丁寧さの傾向を加味して判断することができる。換言すれば、前記丁寧さのレベルを判断するステップは、一のメッセージの丁寧さのレベルを判断するにあたり、前記一のメッセージを発信したユーザが発信した他のメッセージ群の丁寧さのレベルに基づいて、前記一のメッセージの丁寧さのレベルを判断することができる。つまり、前記一のメッセージの丁寧さレベルと前記他のメッセージ群の丁寧さのレベルとの差に基づいて、前記一のメッセージの丁寧さのレベルを判断することができる。
【００１３】
また、前記丁寧さのレベルが所定閾値よりも低いメッセージの比率の時間変化を記録するステップと、前記時間変化が所定閾値を超えることに応答して、所定の警告を出力するステップとを更に備えることもできる。また、前記比率が所定閾値を超えることに応答して、前記丁寧さのレベルが所定下限閾値よりも低いメッセージを出力することもできる。その際、前記出力するメッセージは、前記丁寧さのレベルが低い順から選択することができる。さらに、前記出力するメッセージ中の前記特定の語をハイライトさせることもできる。一方、前記比率が所定閾値を超えることに応答して、前記丁寧さのレベルが所定上限閾値よりも高いメッセージを出力することもできる。
【００１４】
なお、前記入手するステップは、ソーシャル・メディア・サーバに所定の期間内に投稿されたメッセージのうち、前記特定の固有名詞を含むことを条件の下にサンプリングされた複数のメッセージを前記ソーシャル・メディア・サーバから受信して入手することができる。
【００１５】
本発明をこれらコンピュータ・プログラム、コンピュータ・システムとして把握した場合にも、上述した本発明を方法として把握した場合と実質的に同一の技術的特徴を備える事ができるのは当然である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ソーシャル・メディアにおける悪評をより精度良く、早期に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】マイクロブログのシステムを説明する概念図
【図２】マイクロブログのフォロー・被フォロー関係を説明する概念図
【図３】ユーザ端末としてのスマートフォンとその画面表示の説明図
【図４】マイクロブログ・サーバ内のハードディスク装置内に記憶されているデータのデータ構造の説明図
【図５】発信されるメッセージの種類の説明図
【図６】コンピュータのハードウェア構成を説明するブロック図
【図７】コンピュータの機能ブロック図
【図８】コンピュータが実行する処理を説明するフローチャート
【図９】丁寧さのレベル演算を説明する概念図
【図１０】出力画面の一例を示す図
【図１１】出力画面の他の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
実施形態
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。また、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。また、実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須とは限らないことに留意されたい。実施の形態の説明の全体を通じて（特段の断りのない限り）同じ要素には同じ番号を付している。
【００１９】
図１は、ソーシャル・メディアの一例として、マイクロブログのシステムを説明する概念図である。本システムは、マイクロブログ・サーバ２と、ユーザ端末とを含み、これらはインタネット４を介して互いに通信可能に接続されている。また、ユーザ端末としては、通信機能を備えたあらゆる形態のコンピュータを採用することができる。例えば、図示するスマートフォン３１、タブレット３２、（ノート型）パーソナル・コンピュータ３３の他にも、図示しないパーソナル・データ・アシスタント（ＰＤＡ、携帯情報端末）、車載コンピュータ、ネットブック等を採用することができる。
【００２０】
図２は、マイクロブログのフォロー・被フォロー関係を説明する概念図である。マイクロブログのユーザは、友人、知人、興味や関心の共通する他のユーザを予め登録しておくことができ、彼らの発信するメッセージを自動的に受信することができる。このような登録を“フォロー”と呼び、フォローの関係は、ユーザ同士が相互にフォローし合う関係、一のユーザが他のユーザを一方的にフォローする関係が存在する。例えば、図２における矢印は、ユーザＡＡＡとユーザＢＢＢとは相互にフォローし合っており、ユーザＢＢＢはユーザＣＣＣを一方的にフォローしており、ユーザＣＣＣはユーザＡＡＡを一方的にフォローしていることを示す。
【００２１】
図３は、一例として、ユーザ端末としてのスマートフォン３１とその画面表示を説明するものである。このスマートフォン３１のタッチスクリーンには、マイクロブログ・アプリケーションの画面が表示されており、当該アプリケーション画面は、上から順に、ホーム部分３１１、タイムライン部分３１２、操作部分３１３に分かれている。ホーム部分には、メニューボタンと、タイムライン部分３１２がユーザＡＡＡのタイムラインである旨が表示されている。タイムライン部分３１２には、上から順に、ユーザＡＡＡのメッセージ部分３１２ａ、３１２ｂ、ユーザＢＢＢのメッセージ部分３１２ｃが表示されている。これらのメッセージ部分３１２ａ〜ｃは、時系列沿って表示されている。つまり、最上部の発言部分３１２ａが最新のメッセージに対応している。
【００２２】
図４は、マイクロブログ・サーバ２内のハードディスク装置２０、２１、２２内に記憶されているデータのデータ構造を説明するものである。ハードディスク装置２０に記憶されているメッセージテーブル（図４（ａ））には、各メッセージが発信された日時を示す発信日時(created_at)、各メッセージを特定するメッセージＩＤ(id)と、そのメッセージを発信したユーザを特定するユーザＩＤ(user_id)と、メッセージの内容であるテキスト（text）を備えている。なお、テキストには文字数制限（例えば、１４０文字以内等）を設けることができる。一方、ハードディスク装置２１に記憶されているユーザ関係テーブル（図４（ｂ））には、フォロー関係を登録した日時を示す登録日時(registered_at)、フォロー元のユーザを特定するフォロー元ユーザＩＤ(following_user_id)、フォロー先のユーザを特定するフォロー先ユーザＩＤ(followed_user_id)を備えている。他方、ハードディスク装置２２に記憶されているプロフィールテーブル（図４（ｃ））には、各ユーザを特定するユーザＩＤ(user_id)、各ユーザの名前（図示せず）、場所を示すロケーション情報(location)、関連するウェブページのアドレスであるＵＲＬ情報(url)を備えている。
【００２３】
図５は、発信されるメッセージの種類を説明するものである。図５（ａ）は、通常のメッセージを説明するものである。ここでは、ユーザＡＡＡが自らのタイムラインにメッセージを発信しており、ユーザＡＡＡとユーザＡＡＡをフォローしているユーザ（図２の例ではユーザＢＢＢ及びユーザＣＣＣ）のタイムラインにこれらのメッセージが表示される。図５（ｂ）は、リプライメッセージを説明するものである。リプライメッセージは、特定のメッセージに対する返事であり、自分と、自分と返信先のユーザ両方をフォローしているユーザのタイムラインに表示される。ここでは、ユーザＢＢＢが、ユーザＡＡＡのメッセージに対する返事として、「やあ、こんにちは。」というリプライメッセージを発信し、そのリプライメッセージはユーザＢＢＢ本人の他、ユーザＢＢＢをフォローしているユーザ（図２の例ではユーザＡＡＡ）のタイムラインに表示される。
【００２４】
図５（ｃ）及び図５（ｄ）は、いずれも転載メッセージを説明するものであり、ユーザCCCが自分のタイムラインに表示されているユーザAAAの元メッセージ「マイクロブログ始めました。」を転載メッセージとして、再発信する様子を示している。いずれの場合も、ユーザCCCをフォローしているユーザ（図２の例ではユーザBBB）のタイムラインに転載メッセージが表示される。図５（ｃ）に示す第一態様の場合は、元のユーザAAAの名前でユーザCCCをフォローしているユーザのタイムラインへ表示されるが、図５（ｄ）に示す第二態様の場合は、転送するユーザCCCの名前で表示される。図５（ｅ）は、引用メッセージを説明するものである。ユーザＣＣＣが自分のタイムライン表示されているユーザＡＡＡの元メッセージ「マイクロブログ始めました。」をそのまま引用し、更に自分のコメント「ようこそ！」を入力して引用メッセージとして、再発信する様子を示している。この引用メッセージは、ユーザＣＣＣをフォローしているユーザのタイムラインに表示される。
【００２５】
図６は、パーソナル・コンピュータ１のハードウェア構成を説明するブロック図である。コンピュータ１のハードウェア構成は、（低速及び高速の）バス１０、バス１０に接続されるＣＰＵ（演算制御装置）１１、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）１２、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）１３、ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）１４、通信インタフェース１５、入出力インタフェース１６を備えている。さらに、入出力インタフェース１６に接続されるマウス１７、フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）１８、キーボード１９等を備えている。なお、コンピュータ１は一般的なパーソナル・コンピュータ・アーキテクチャを採用するものとして説明したが、例えば、より高いデータ処理能力や可用性を求めて、ＣＰＵ１１やＨＤＤ１４等を多重化することができる。また、デスクトップ型の他、様々なタイプのコンピュータ・システムを採用することができる。
【００２６】
このコンピュータ１のソフトウェア構成は、基本的な機能を提供するオペレーティング・システム（ＯＳ）と、OSの機能を利用するアプリケーション・ソフトウェアと、入出力装置のドライバ・ソフトウェアとを備えている。これらの各ソフトウェアは、各種データと共にRAM１２上にロードされ、CPU１１等により実行され、コンピュータ１は全体として、図７に示す機能モジュールとして機能し、図８に示す処理を実行する。
【００２７】
図７は、実施例に係るコンピュータ１の機能モジュールを説明する機能ブロック図である。コンピュータ１は、入力モジュール１０１、判断モジュール１０２、演算モジュール１０３、出力モジュール１０４として機能する。
【００２８】
図８は、このコンピュータ１が実行する処理を説明するフローチャートである。まず、入力モジュール１０１により、それぞれに特定の固有名詞（ここではＰＰＰと記す）が含まれる複数のメッセージｍ（１）〜ｍ（ｎ）を入手する（Ｓ１０１）。具体的には、コンピュータ１からマイクロブログ・サーバ２に対して、条件を送信する。条件としては、メッセージ中に固有名詞ＰＰＰを含み、かつ発信された期間が指定期間内のもの、という条件を付ける。次に、コンピュータ１はマイクロブログ・サーバ２から上記条件に適合するメッセージ群のデータを受信する。この際、上記条件に適合するメッセージ群のデータ（図４（ａ）参照）の他、それらのメッセージに関連付けられるユーザのデータ（図４（ｂ）参照）およびメッセージに関連付けられるユーザのプロフィール（図４（ｃ）参照）を併せて受信する。これら受信したデータは、コンピュータ１のＨＤＤ１４に記憶される。また、上記期間が将来を含み、上記期間の終期が到来するまで、逐次マイクロブログ・サーバ２からコンピュータ１にメッセージが送られてもよい。さらに異なる態様としては、予め、コンピュータ１のＨＤＤ１４にメッセージ群のデータ（図４（ａ）参照）の他、それらのメッセージに関連付けられるユーザのデータ（図４（ｂ）参照）およびメッセージに関連付けられるユーザのプロフィール（図４（ｃ）参照）が大量に記憶されている場合には、これらのデータの中から、上記条件に適合するメッセージ群を検索することもできる。
【００２９】
次に、判断モジュール１０２により、各メッセージの丁寧さのレベルＬを演算する（Ｓ１０２）。図９は、レベルＬの演算を説明する概念図である。判断モジュール１０２は、特定語リストを予め記憶している。この特定語リストには、乱暴語（ＸＸＸと記す）と丁寧語（ＹＹＹと記す）とが複数含まれており、それぞれの特定語には対応するスコアＳを有している。ここで、乱暴語ＸＸＸの例としては、「やがる」、「ちまう」を含む付属語とその活用形、「やつら」、「おまえ」を含む自立語などが挙げられ、丁寧語ＹＹＹの例としては、「です」、「ます」を含む付属語とその活用形、「お気」を含む自立語などが挙げられる。また、各スコアは、例えば、乱暴語ＸＸＸに対応するスコアは一律「マイナス１」、丁寧語ＹＹＹに対応するスコアは一律「プラス１」のように設定してもよいし、その乱暴程度、丁寧程度に応じてそれぞれ異なる値を設定することもできる。また、乱暴語ＸＸＸのみを対象とすることもできるし（丁寧語ＹＹＹに対するスコアを「０」とする）、丁寧語ＹＹＹのみを対象とすることもできる（乱暴語ＸＸＸに対するスコアを「０」とする）。
【００３０】
各メッセージの丁寧さのレベルＬの演算（Ｓ１０２）は、より詳細には次のようにして行われる。まず、第一係数αを演算し（Ｓ１１２）、次に、第二係数βを演算し（Ｓ１２２）、次に、総スコアＳを演算し（Ｓ１３２）、これら第一係数α、第二係数β、総スコアＳに基づいて、レベルＬを演算する（Ｓ１４２）。
【００３１】
第一係数αは、例えば、演算対象のメッセージｍ（ｋ）が他のメッセージを引用している場合（図５（ｃ）乃至（ｅ）参照）には１以上の値、演算対象のメッセージｍが他のメッセージを引用したものではない場合には１をとるように設定することができる。また、第一係数αは、演算対象のメッセージｍが他のメッセージを引用している場合に、コメント部分の文字数ｎがメッセージ全体の文字数Ｍ（＝コメント部分の文字数＋引用部分の文字数）において相対的に大きい割合を占める場合に、より大きな値をとるように設定することができる。例えば、第一係数α＝１＋（コメント部分の文字数ｎ／全体の文字数Ｍ）として演算することができる。例えば、特定の固有名詞ＰＰＰを「○○会社」、乱暴語ＸＸＸを「酷」、「信じられない」、「マジ」とした場合に、メッセージ「これ酷すぎる  RT○○会社でやらせ発覚・・・」の第一係数α（例１）に比べて、メッセージ「これマジ酷すぎる、信じられない  RT○○会社でやらせ発覚・・・」の第一係数α（例２）の方が大きな値をとることを意味している（１＜α（例１）＜α（例２））。
【００３２】
第二係数βは、演算対象のメッセージｍを発信したユーザ（ここでは、ユーザＡＡＡ）の一般的なメッセージの丁寧度合いと、演算対象のメッセージｍ（ｋ）の丁寧度合いとの差の大きさに応じて決定されるものである。つまり、一般には丁寧度合いの高いメッセージを発信しているユーザが、例外的に丁寧度合いの低いメッセージを発している場合には（１より大きい）より大きな値をとるように設定することができる。具体的には、例えば、「P = （ユーザＡＡＡの、丁寧度が閾値θ1よりも高いメッセージの数）／（ユーザＡＡＡのメッセージの数）」が閾値θ2よりも大きい場合、β = 1 + (P-θ2)*Wp 、その他の場合は β =1、のようにβを定めることができる。なお、Wpはどの程度、例外的なメッセージを重視するかにより決定される重みである。
【００３３】
総スコアＳは、演算対象のメッセージｍ（ｋ）のコメント部分に含まれる特定語（乱暴語ＸＸＸ及び丁寧語ＹＹＹ）に対応するスコアの和である。演算対象のメッセージｍ（ｋ）のコメント部分には、一つの乱暴語ＸＸＸのみが含まれている場合、そのスコアｓiが総スコアＳとなる。一方、複数の乱暴語ＸＸＸが含まれている場合、乱暴語ＸＸＸと丁寧語ＹＹＹとが混在しているばあいには、それらに対応するスコアの和を総スコアＳとすることができる。その他、複数の乱暴語ＸＸＸが含まれ、それぞれに異なる値のスコアｓが対応付けられている場合には、それらの平均をとって総スコアＳとすることもできるし、スコアの絶対値の大きなものの上位複数個の和をもって総スコアＳとすることもできる。
【００３４】
そして、丁寧さのレベルＬは、これら第一係数α、第二係数β、総スコアＳの積として演算することができる。
【００３５】
次に、演算モジュール１０３は、複数のメッセージｍ（１）〜ｍ（ｎ）のうち、丁寧さのレベルＬが所定閾値（例えば、マイナス１）よりも低いメッセージの比率を演算する（Ｓ１０３）。
【００３６】
次に、出力モジュール１０４は、比率閾値と時間変化閾値を有しており、これらの結果に基づいて、ディスプレイ１８上に各種の表示を出力する（Ｓ１０４）。
【００３７】
まず、複数のメッセージｍ（１）〜ｍ（ｎ）のうち、丁寧さのレベルＬが所定閾値（例えば、マイナス１）よりも低いメッセージの比率が、比率閾値よりも高いか否かを判断する（Ｓ１１４）。つまり、当該比率が比率閾値よりも高い場合、つまり乱暴なメッセージの比率が高まった場合に、出力モジュール１０４は、丁寧さのレベルＬが低いメッセージ（つまり、乱暴なメッセージ）と、丁寧さのレベルの高いメッセージの両方をディスプレイ１８上に表示する（図１０参照）。ここで、乱暴なメッセージｍ（i）〜ｍ（i+2）は、丁寧さレベルＬの低い順に、複数（ここでは、３つ）選択される。一方、丁寧さのレベルＬの高いメッセージｍ（ｊ）も表示される。これは、悪評の原因などの客観的な把握を助ける為である。勿論、これを複数表示させてもよい。なお、これら表示されるメッセージ中の特定語（乱暴語ＸＸＸ及び丁寧語ＹＹＹ）、固有名詞ＰＰＰは識別しやすくするため、表示形式を異ならせることができる（例えば、異なる色でハイライトさせるなど）。
【００３８】
さらに、出力モジュール１０４は、丁寧さのレベルＬが所定閾値（例えば、マイナス１）よりも低いメッセージの比率の時間変化を所定単位時間毎（例えば、１時間毎）に記録し（Ｓ１３４）、この時間変化が、時間変化閾値よりも高いか否かを判断する（Ｓ１４４）。当該時間変化が、時間変化閾値よりも高い場合、つまり急に乱暴なメッセージの比率が高まった場合に、出力モジュール１０４は警告（図示せず）をディスプレイ１８上に表示することができる。また、図１１に示すように、出力モジュール１０４は、丁寧さのレベルＬが所定閾値よりも低いメッセージの比率の時間変化をグラフで表示することができる。上部のグラフでは、時間ｔ１に（早期に）警告が発せられ、その後時間ｔ２に比率閾値に達したタイミングで丁寧さのレベルＬが低いメッセージ（つまり、乱暴なメッセージ）と、丁寧さのレベルの高いメッセージとが表示される（図１０参照）。さらに、特定の固有名詞ＰＰＰを含むメッセージのみをモニターするのではなく、他の特定の固有名詞ＱＱＱを含むメッセージを併せてモニターすることもできる（図１１下図）。これにより、例えば、複数の企業についての悪評をモニターすることができ、或いは、ある企業とその製品の両方についてモニターすることもできる。
【００３９】
なお、本発明は、全体がハードウェアの実施形態、全体がソフトウェアの実施形態、またはハードウェアおよびソフトウェア両方のエレメントを包含する実施形態の形を取ることができる。ある好適な実施形態において、本発明は、以下に限らないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、構文解析ピココードなどを含めた、ソフトウェアに実装される。
【００４０】
さらに、本発明は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによってまたはこれに関連させて使用するプログラム・コードを備えるコンピュータ・プログラム、コンピュータ可読媒体の形態を採ることもできる。本説明目的の上で、コンピュータ可読媒体は、任意の命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはこれに関連させて使用するためのプログラムを、収容、格納、通信、伝搬、または伝送できる任意の装置であり得る。具体的には、前述の構文解析制御モジュールは、この意味で命令実行システム、または「コンピュータ」を構成する。
【００４１】
媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外的、または半導体のシステム（もしくは装置もしくはデバイス）または伝搬媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、着脱可能コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、剛体磁気ディスク、および光ディスクが含まれる。光ディスクの現時点での例には、コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、コンパクト・ディスク読み取り／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）メモリ、およびＤＶＤが含まれる。
【００４２】
プログラム・コードを格納もしくは実行またはその両方を行うのに適したデータ処理システムは、システム・バスを介して直接的または間接的にメモリ・エレメントに連結された少なくとも一つのプロセッサを含み得る。このメモリ・エレメントには、プログラム・コードの実際の実行の過程で使われるローカル・メモリ、バルク記憶装置、および、実行中にバルク記憶装置から読み出さねばならない回数を低減するために、少なくとも一部のプログラム・コードに一時的保管を提供するキャッシュ・メモリを含めることができる。
【符号の説明】
【００４３】
１…パーソナル・コンピュータ、
１１…ＣＰＵ（演算制御装置）
１２…ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）
１３…ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）
１４…ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）
１５…通信インタフェース
１６…入出力インタフェース
１７…マウス
１８…フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）
２…マイクロブログ・サーバ
２０、２１…ハード・ディスク・ドライブ
３１…スマートフォン
３２…タブレット
３３…（ノート型）パーソナル・コンピュータ
１０１…入力モジュール
１０２…判断モジュール
１０３…演算モジュール
１０４…出力モジュール
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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