(57)【要約】対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する情報が記憶されたデータベースから、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する著者影響情報推定手段を有する。
2009060888.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する情報が記憶されたデータベースから、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する著者影響情報推定手段を有することを特徴とする著者影響判定システム。
【請求項２】
前記著者影響情報推定手段は、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度を、前記所定著者に対してそれぞれ計算することを特徴とする請求項１に記載の著者影響判定システム。
【請求項３】
前記著者影響情報推定手段は、対象物の着目ポイントの出現頻度と前記着目ポイントの出現時間とを用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆する著者ほど高い度合となるように提案者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項４】
前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と、対象物の着目ポイントの出現頻度と、前記着目ポイントの出現時間とを用い、著者が前記対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、前記著書の文書と参照関係にある文書群で記載される前記着目ポイントの数が変化する著書ほど高い度合となるように影響者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項５】
前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が速報性のある文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となるように速報者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項６】
前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が対象物に関する文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となるように評価者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項７】
所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する着目ポイント重要度計算手段を有することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の著者影響判定システム。
【請求項８】
前記着目ポイント重要度計算手段は、ユーザが要求する着目ポイントの種別に基づいて、前記著者影響情報に重み付けを行うことを特徴とする請求項７に記載の著者影響判定システム。
【請求項９】
文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成するネットワーク作成手段を有することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の著者影響判定システム。
【請求項１０】
文書間の暗黙的な参照関係を推定する暗黙的参照関係推定手段を有することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の著者影響判定システム。
【請求項１１】
前記暗黙的参照関係推定手段は、文書の暗黙的な参照関係を、同一文の出現頻度、タイトルの同一性、着目ポイントの同一性、同一著者の過去の参照関係に基づいて推定することを特徴とする請求項１０に記載の著者影響判定システム。
【請求項１２】
対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する
ことを特徴とする著者影響判定方法。
【請求項１３】
前記著者影響情報は、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度とから成ることを特徴とする請求項１２に記載の著者影響判定方法。
【請求項１４】
前記提案者度は、対象物の着目ポイントの出現頻度と前記着目ポイントの出現時間とを用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆する著者ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１５】
前記影響者度は、文書の参照関係と、対象物の着目ポイントの出現頻度と、前記着目ポイントの出現時間とを用い、著者が前記対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、前記著書の文書と参照関係にある文書群で記載される前記着目ポイントの数が変化する著書ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１６】
前記速報者度は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が速報性のある文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１７】
前記評価者度は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が対象物に関する文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１８】
所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する
ことを特徴とする請求項１２から請求項１７のいずれかに記載の著者影響判定方法。
【請求項１９】
ユーザが要求する着目ポイントの種別に基づいて、前記著者影響情報に重み付けを行うことを特徴とする請求項１８に記載の著者影響判定方法。
【請求項２０】
文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成して表示する
ことを特徴とする請求項１２から請求項１９のいずれかに記載の著者影響判定方法。
【請求項２１】
文書間の暗黙的な参照関係を推定し、推定した参照関係を前記文書情報に追加する
ことを特徴とする請求項１２から請求項２０のいずれかに記載の著者影響判定方法。
【請求項２２】
対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出する処理と、
抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する処理と
を情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２３】
所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする請求項２２に記載のプログラム。
【請求項２４】
文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする請求項２２又は請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２５】
文書間の暗黙的な参照関係を推定し、前記文書情報に追加する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする請求項２２から請求項２４のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は著者影響判定システム、著者影響判定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂページのリンクなど参照関係を持った文書が増えている。特に、Ｗｅｂｌｏｇページは個人が情報発信できる文書として爆発的に増加している。このような参照関係を持つ文書では、著者は参照先の文書を一読し、その内容に対する自分の意見やコメントを加えることが多い。したがって、参照関係をたどることで著者を分類することができると考えられる。例えば、多くの文書から参照される文書を執筆する著者は、影響力が非常に大きな著者であることがわかる。【０００３】
マーケティングでは、このような影響力の大きな著者は非常に重要である。なぜなら、参照の多いページに広告を置くことは、宣伝効果を高めることができる。また、参照の多いページに商品の悪い評価があることは、商品のイメージダウンにも繋がる。この悪い評価が噂である場合、風評の被害にもあう。【０００４】
また、マーケティングや商品開発では、商品のどのような着目ポイントについて、何時、どの程度書かれているのかを知ることも重要である。例えば、広告によりどのような着目ポイントがＷｅｂｌｏｇページに書かれ、その着目ポイントは狙った着目ポイントと同じであるかどうかといった広告効果がわかる。また、短く単発の着目ポイントよりも、長く持続している着目ポイントは多くの要望があると考えられ、次期商品開発に生かすことができる。【０００５】
このような参照関係をもつ文書から、そのWebページや著者の重要性に応じた分類を行なうシステムがある。【０００６】
一つは、ページの表示回数を計ることで表示数の多いWebページを導出するシステムである。Ｗｅｂページに所定の表示回数カウントプログラムを置き、誰かが表示するとそのプログラムが表示回数をカウントし、集計サーバに送るものである。しかし、著者が表示回数カウントプログラムを設置する必要があるため、非常に限定的な範囲でのみしか表示回数を計ることはできなかった。【０００７】
他の一つは、非特許文献１に記載のシステムがある。このシステムは著者の種類を以下の４つに分類するシステムである。
（１）トピックファインダー
議論が盛んに行われたＷｅｂｌｏｇスレッドにおいて、スレッドの初期段階に、エントリを提供することが多いＷｅｂｌｏｇの著者である。
（２）アジテータ
議論が盛んに行われたＷｅｂｌｏｇスレッドにおいて、スレッドでの議論が盛んになる直前にエントリを提供することが多いＷｅｂｌｏｇの著者である。
（３）オピニオンリーダー
スレッド内において、他のＷｅｂｌｏｇエントリから参照されることが多いＷｅｂｌｏｇの著者である。
（４）サマライザー
スレッド内において、他の多くのＷｅｂｌｏｇエントリを参照することが多いＷｅｂｌｏｇの著者である。【０００８】
これらの分類は、リンク関係のある文書群（以下スレッドと呼ぶ）に対し、リンク構造やブログ記事（以下エントリと呼ぶ）の投稿数の時間変化を元に著者を分類している。特に、ある著者がブログ記事の執筆後、別の著者によって執筆される記事数に着目している。
【非特許文献１】中島ら、「リンク構造の時間特性に着目したＷｅｂｌｏｇ解析に基づくコンテンツの信頼性評価の検討」、DBSJ Letters Vol.3, No.1
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、以下のような問題がある。【００１０】
第１の問題点は、上述した手法では、商品やサービスといった対象物に対して著者がどのような影響を与えているかが不明であるということである。その理由は、文書の参照関係のみに注目しているためである。非特許文献１では、ある特定のキーワードを含む文書群を対象に、参照関係から著者影響力を判定している。例えば、「製品Ａ」において影響力のある著者が判定できる。しかし、「製品Ａ」に対して著者がどのような影響を与えているかは不明である。【００１１】
第２の問題点は、著者が商品やサービスといった対象物のどこのポイントに着目しているのかが不明であり、更に、その着目ポイントの重要度が不明であるということである。例えば、著者が、「製品Ａ」の「デザイン」について語っているのか、「操作性」について語っているのか不明であり、また、これらの着目ポイントがどのくらい持続しているのか、「デザイン」の次にはどのような着目ポイントが出現しているのかといった着目ポイントの変遷もわからなかった。また、例えば、影響力の大きな著者が述べている着目ポイントは、多くの人に読まれる可能性があるため重要である可能性が高い。一方、長く持続しているキーワードは、長く続いている要望である可能性が高いため重要である。上述した手法では、このような着目ポイントの重要度を判定することはできなかった。【００１２】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、著者が対象物に対してどのような影響を与えているかを判定することができる著者影響判定システム、著者影響判定方法、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】
【００１３】
上記課題を解決する本発明は、対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する情報が記憶されたデータベースから、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する著者影響情報推定手段を有することを特徴とする。【００１４】
上記課題を解決する本発明は、対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定することを特徴とする。【００１５】
上記課題を解決する本発明は、対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出する処理と、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する処理とを情報処理装置に実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、対象物に対して著者がどのような影響を与えているのかを推定することができる。その理由は、対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを用いて、著者が対象物に対してどのような影響を与えているかを推定しているからである。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は第１の実施の形態のブロック図である。
【図２】図２はキーワードデータベース２１の一例を示した図である。
【図３】図３は文書データベース２２の一例を示した図である。
【図４】図４は着目ポイントデータベース２３の一例を示した図である。
【図５】図５は第１の実施の形態のフローチャートである。
【図６】図６は提案者度の計算を説明する為の図である。
【図７】図７は提案者度の計算を説明する為の図である。
【図８】図８は影響者度の計算を説明する為の図である。
【図９】図９は影響者度の計算を説明する為の図である。
【図１０】図１０は速報者度の計算を説明する為の図である。
【図１１】図１１は速報者度の計算を説明する為の図である。
【図１２】図１２は評価者度の計算を説明する為の図である。
【図１３】図１３は評価者度の計算を説明する為の図である。
【図１４】図１４は第２の実施の形態のブロック図である。
【図１５】図１５はネットワーク図の一例を示した図である。
【図１６】図１６は第３の実施の形態のブロック図である。
【図１７】図１７は暗黙的参照関係の例を示した図である。
【図１８】図１８はネットワーク図の一例を示した図である。
【符号の説明】
【００１８】
１      コンピュータ
２      情報記憶装置
３      入力部
４      出力部
１１    文書フィルタリング部
１２    着目ポイント抽出部
１３    著者影響情報推定部
１４    着目ポイント重要度判定部
５０    ネットワーク作成部
６０    暗黙的参照関係作成部
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態を説明する。【００２０】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、プログラム制御により動作するコンピュータ１と、ハードディスクやメモリなどの情報記憶装置２と、キーボードやマウスなどの入力部３、ディスプレイなどの出力部４とから構成されている。【００２１】
コンピュータ１は、対象物を特定するキーワードが掲載されている文書を探す文書フィルタリング部１１と、文書から着目ポイントを抽出する着目ポイント抽出部１２と、着目ポイント等を考慮して著者影響情報を推定する著者影響情報推定部１３と、着目ポイントと著者影響情報とから着目ポイントの重要度を判定する着目ポイント重要度判定部１４とを含む。【００２２】
情報記憶装置２は、入力部３から入力された対象物を特定するキーワードが蓄積されるキーワードデータベース２１と、分析対象の文書が蓄積される文書を蓄積する文書データベース２２と、着目ポイント毎にクラスタリングした結果が逐次蓄積される着目ポイントデータベース２３とを含む。【００２３】
ここで、対象物とは、特定の製品やサービスであり、例えば、製品名「○×パソコン」やサービス名「△□サービス」等である。着目ポイント（トピックともいう）とは、対象物に対して着目しているポイントであり、対象物の属性や、評価等である。例えば、製品名「○×パソコン」における「操作性」や、サービス名「△□サービス」における評価「最高」等である。【００２４】
また、著者の著者影響情報とは、ブログ等の発表文章の著者が、対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である。著者影響情報は、ひとつの数値で表せるものであっても良いし、複数の種別に対して著者が適合する度合で表しても良い。【００２５】
また、着目ポイント重要度とは、ある対象物に対してその着目ポイントがどの程度重要かを示す度合いである。【００２６】
次に、各部の構成を説明する。【００２７】
入力部１は、着目ポイントの重要性と著者の影響種別とを知りたい対象物を特定するキーワード（製品名やサービス名や製品カテゴリ名）を、ユーザから受け取り、キーワードデータベース２１に蓄積する。【００２８】
キーワードデータベース２１の一例を図２に示す。図２を参照すると、キーワードデータベース２１は各レコードにキーワードを含むテーブルとして表される。簡単のため各レコードは一つのキーワードであるが、複数のキーワードであっても良い。また、各レコードは文書を選択するキーワードの論理式でも良い。例えば、製品に同義語が存在する場合これらを論理和として表しても良いし、同音異義語がある場合、絞り込むキーワードを論理積としてもよい。【００２９】
文書データベース２２を説明する。【００３０】
文書データベース２２の一例を図３に示す。図３を参照すると、文書データベース２２は一レコードをひとつの文書とし、各レコードは文書ＩＤと文書本文と文書作成日時と著者名とが関連付けられている。尚、図中、文書本文の「・・・」は省略を示す。ここで、文書ＩＤは文書を一意に決定できる値であり、インターネットメディアの文書であればＵＲＬなどである。文書本文は、参照関係を含んでも良い。インターネットメディアの文書であれば、aタグで示されたハイパーリンクである。作成日時は日付だけでなく時刻を含んでも良い。著者名は、著者を一意に決定できる値であれば良く、例えばインターネットメディアの一つＷｅｂｌｏｇであればサイトＵＲＬでもよい。文書種別は、各文書の種類を表すものである。以下では、ニュース、製品情報を文書種別に含む。これらの種別は既存の文書自動分類手法を用いても良いし、インターネットメディアであれば、サイトＵＲＬから判断しても良い。例えば、文書ＵＲＬにニュースサイトのＵＲＬが含まれればニュースの分類、各社サイトのＵＲＬが含まれれば製品情報ページ、ＦＡＱサイトのＵＲＬが含まれれば質問応答、レビューサイトＵＲＬが含まれればレビューサイトとなる。【００３１】
文書フィルタリング部１１は、キーワードデータベース２１のいずれかのキーワードを含む文書を文書データベース２２から検索し、そのキーワード、文書ＩＤ、文書本文、文書作成日時、著者名、文書種別を着目ポイント抽出部１２に渡す。ここで、理想的には文書は逐次増えていくことを想定し、文書データベース２２に新たに文書が加わったら文書フィルタリング部１１が動作するように構成し、新たに加わった文書にキーワードが含まれる場合、その文書のみを着目ポイント抽出部１２に渡してもよい。【００３２】
着目ポイント抽出部１２は、文書から着目ポイントを抽出し、着目ポイントデータベース２３に蓄積する。着目ポイントの抽出には既存の手法を用いる。例えば、評判情報抽出を用いてキーワードに対応する評判情報を着目ポイントとしてもよい。ここで、評判情報とは、製品やサービスを評価した情報であり、製品名やサービス名などの対象物、製品やサービスの特徴を示す属性表現、特徴を評価している評価表現からなる。例えば、図３の文書１からは、対象物「製品Ａ」、属性表現「操作性」、評価表現「最高」が抽出される。また、一つの文書から複数の評判が抽出されることもある。以降では、着目ポイントとして評判情報の属性表現を用いる。これは一例であり、属性表現と評価表現のペアを着目ポイントとしても良い。評判情報でなく特徴語抽出など他の着目ポイントの抽出方法でも良い。以降では、評判情報を用いることとする。評判情報はユーザによる明確な評価のキーワードが得られるので、マーケティングや商品開発に本システムを用いる場合は有効であると考えられるためである。【００３３】
着目ポイント抽出部１２により、着目ポイントが蓄積された着目ポイントデータベース２３の一例を図４に示す。着目ポイントデータベース２３は、一レコードを一つのキーワードに対して一つの文書から抽出した着目ポイントとし、文書ＩＤとキーワードと着目ポイントとが関連付けられている。着目ポイントは、複数存在しても良い。図では、「、」で区切り、複数の着目ポイントを示す。【００３４】
著者影響情報推定部１３は、文書データベース２２及び着目ポイントデータベース２３の情報を用いて、著者が着目ポイントに対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する。本実施の形態では、著者影響情報として、著者に対して以下のような著者種別を導入する。
１）提案者：多くの人が賛同する着目ポイントを始めに言い当てる著者である。この人物をウォッチすることで、商品の特徴や改善点についていち早くわかるため、商品開発者にとって重要である。
２）影響者：多くの人に着目ポイントを流布させる著者である。この人物の文書は多くの人に読まれているため、この人物の文書に広告を掲載することで、高い宣伝効果が得られる。
３）速報者：ニュース文書等の速報性の高い文書への参照が多い著者である。速報者がウォッチするニュース媒体へ広告を打つことで、宣伝効果を上げることができる。
４）評価者：製品紹介文書への参照が多い著者である。製品の評価を行なう著者は、製品を購入したことを文書として記述することが多い。また、製品紹介文書への参照を記述することが多い。商品開発者にとって、評価者の上げた着目ポイントはより重要であると判断できる。【００３５】
著者影響情報推定部１３では、著者の各著者種別の度合を、著者の文書の着目ポイントの出現頻度、出現時間、その文書間の参照関係を用いて計算する。【００３６】
例えば、提案者である度合を示す提案者度を計算するには、対象物の着目ポイントの出現頻度と、その出現時間を用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆することが多い著者に高いスコアを与える。また、影響者である度合を示す影響者度を計算するには、文書の参照関係、着目ポイントの出現頻度、着目ポイントの出現時間を用い、著者が対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、著書の文書と参照関係にある文書群で記載される着目ポイントの数が急激に変化する著書に高いスコアを与える。また、速報者である度合を示す提案者度を計算するには、文書の参照関係、文書種別を用い、文書種別がニュース等の速報性のある文書への参照が多い著者に高いスコアを与える。また、評価者である度合を示す評価者度を計算するには、文書の参照関係、文書種別を用い、文書種別が製品情報等の対象物に関する文書への参照が多い著者に高いスコアを与える。【００３７】
このように著者の各著者種別度を計算することにより、著者が対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定できる。【００３８】
著者影響情報推定部１３は、着目ポイント重要度判定部１４に、著者の各著者種別度と各著者の執筆した着目ポイントとを渡す。【００３９】
着目ポイント重要度判定部１４は、著者影響情報推定部１３から着目ポイントを受け取り、その着目ポイントに対応する文書ＩＤを着目ポイントデータベース２３から検索し、その着目ポイントの出現時間を元に、着目ポイントの重要度を判定する。【００４０】
着目ポイントの重要度は、ユーザの知りたい立場によって異なる。例えば、ユーザが商品開発者で、商品の新機能を探している場合、実際に評価していそうな人の着目ポイントで、息の長い着目ポイントが重要である。したがって、提案者度の高い著者の着目ポイントと評価者度の高い著者の着目ポイントとに重みをつけ、着目ポイント重要度を計算する。【００４１】
また、広告担当者にとっては、広告に掲載するキーワードや着目ポイントを選定することが重要であり、今後広がっていきそうな着目ポイントを探したい。また、トレンドとなるより新しい着目ポイントが重要である。したがって、影響者度の高い著者の着目ポイントに重みをつけ、出現時間の新しいものに重みをつけ、着目ポイント重要度を計算する。【００４２】
このような計算手法をシステムで用意し、ユーザはこれを予め設定しておく。【００４３】
出力部４は、着目ポイント重要度判定部１３から、著者種別度と着目ポイント重要度とを受け取り、これを出力する。【００４４】
次に、図１及び図５のフローチャートを参照して本実施の形態の具体的な動作について詳細に説明する。【００４５】
まず、入力部１がユーザから対象物のキーワードを受け取り、キーワードデータベース２１に登録する（Ｓｔｅｐ  １００）。【００４６】
次に、文書データベース２２に新しい文書がきたら、文書フィルタリング部１１が、文書データベース２２から新しい文書をとりだし、キーワードデータベース２１に登録されているキーワードを含む文書を選択する。そして、その文書の文書ＩＤ、文書本文、作成日時、著者名、文書種別を、着目ポイント抽出部１２に渡す（Ｓｔｅｐ  １０１）。例えば、図２の文書データベース２２であれば、キーワード「製品Ａ」がある文書ＩＤ「文書１」に対応する文書ＩＤ、文書本文、作成日時、著者名、文書種別を着目ポイント抽出部１２に渡す。【００４７】
次に、着目ポイント抽出部１２が、受け取った文書本文から着目ポイントを抽出し、着目ポイントデータベース２３に蓄積する（Ｓｔｅｐ  １０２）。【００４８】
ここでは、着目ポイント抽出部１２に評判情報抽出を用いる。例えば、図２の文書ＩＤ「文書１」の文書本文から、キーワード「製品Ａ」に関する評判を抽出する。対象物「製品Ａ」、属性表現「操作性」、評価表現「最高」が抽出される。ここでは、評判情報の中の属性表現を着目ポイントとして採用する。これは一例であり、属性表現と評価表現のペアでもよい。また、評判情報抽出の変わりに特徴語抽出を用いてもよい。尚、特許文献特開２００６‐２３６３７９号公報に自然文から評判情報を抽出する手法が開示されている。【００４９】
次に、ユーザから着目ポイントと著者種別との出力要求があった場合、著者影響情報推定部１３が、著者に対して各著者種別度を計算する（Ｓｔｅｐ  １０３）。【００５０】
ここで、具体的な各著者種別度の計算方法を説明する。【００５１】
まず、著者の提案者度を計算するには、着目ポイント頻度と、出現時間を用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆することが多い著者に高いスコアが与えられるように計算する。例えば、対象物Ｘに対する著者Ａの提案者度については、次のように計算する。
提案者度（対象物Ｘ，著者Ａ）＝Σ着目ポイント頻度（着目ポイントＴ）＊執筆数（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ａ）＊ＭＡＸ（現在時刻―執筆時刻（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ａ））
ここで、Σは全ての着目ポイントＴについて足したものである。着目ポイント頻度（着目ポイントＴ）は対象物Ｘについて着目ポイントＴの出現する文書数である。執筆数（対象物Ｘ，着目ポイントＴ、著者Ａ）は著者Ａが対象物Ｘの着目ポイントＴについて執筆した文書数である。執筆時刻（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ａ）は対象物Ｘの着目ポイントＴについて著者Ａが執筆した時刻である。ＭＡＸ（現在時刻―執筆時刻（着目ポイントＴ, 著者Ａ））は著者Ａが対象物Ｘの着目ポイントＴについて執筆した最も古い時刻と現在の時刻との差分である。【００５２】
例えば、製品Ａについて、文書データベース２２に図６に示すような文書が登録されており、着目ポイントデータベース２３に図７に示すような着目ポイントが登録されており、著者Ａの提案者度を計算する場合について考える。ここで、図６、図７には、全てを図示していないが、着目ポイントデータベース２３に登録されている全ての着目ポイントが「操作性」と「デザイン」であり、「操作性」は８個登録されており、「デザイン」は６個登録されており、著者Ａは操作性について２回執筆し、最も古いものは現在から１０日前であり、デザインについて執筆しているものとする。【００５３】
まず、製品Ａの着目ポイントＴ「操作性」について、着目ポイント頻度（操作性）は８であり、執筆数（製品Ａ，操作性、著者Ａ）は２であり、ＭＡＸ（現在時刻―執筆時刻（製品Ａ，操作性, 著者Ａ））は１０である。【００５４】
また、着目ポイントＴ「デザイン」について、着目ポイント頻度（デザイン）は６であり、執筆数（製品Ａ，デザイン、著者Ａ）は０であり、ＭＡＸ（現在時刻―執筆時刻（製品Ａ，デザイン, 著者Ａ））は０である。【００５５】
従って、製品Ａに対する著者Ａの提案者度は、
提案者度（製品Ａ，著者Ａ）＝着目ポイント頻度（操作性）＊執筆数（製品Ａ，操作性, 著者Ａ）＊ＭＡＸ（現在時刻―執筆時刻（製品Ａ，操作性, 著者Ａ））＋着目ポイント頻度（デザイン）＊執筆数（デザイン, 著者Ａ）＊ＭＡＸ（現在時刻―執筆時刻（製品Ａ，デザイン, 著者Ａ））
＝８＊２＊１０＋０＝１６０
となる。【００５６】
次に、著者の影響者度の計算について説明する。【００５７】
影響者度を計算するには、文書の参照関係、着目ポイント頻度、着目ポイント出現時間を用い、参照関係にある文書群の中で、着目ポイントを執筆する前と後で着目ポイント数が急激に変わる著者に高いスコアを与える。例えば、以下のように計算する。【００５８】
影響者度（対象物Ｘ，著者Ｂ）＝１／文書数（対象物Ｘ，著者Ｂ）＊Σ（１／着目ポイント数（文書Ｄ）＊Σ（着目ポイント時間頻度（着目ポイントＴ, 文書Ｄ, 執筆時刻（文書Ｄ）, 執筆時刻（文書Ｄ）＋間隔Ｂ ）−着目ポイント時間頻度（トピックＴ, 文書Ｄ，執筆時刻（文書Ｄ）−間隔Ｂ, 執筆時刻（文書Ｄ））））
ここで、一つ目のΣは全ての著者Ｂが対象物Ｘについて執筆した文書Ｄについて足し合わせたものである。二つ目のΣは文書Ｄの各トピックＴについて足し合わせたものである。また、着目ポイント時間頻度（着目ポイントＴ, 文書Ｄ, 時刻１, 時刻２）は、時刻１から時刻２までの間の文書Ｄと参照関係にある文書での着目ポイントＴの出現頻度を表している。尚、執筆時刻（文書Ｄ）は文書Ｄの執筆時刻である。文書Ｄは著者Ｂが執筆した文書である。文書数（対象物Ｘ，著者Ｂ）は著者Ｂが対象物Ｘについて執筆した文書数である。すなわち、着目ポイント時間頻度（着目ポイントＴ, 文書Ｄ, 執筆時刻（文書Ｄ）, 執筆時刻（文書Ｄ）＋間隔Ｂ）、又は、着目ポイント時間頻度（トピックＴ, 文書Ｄ，執筆時刻（文書Ｄ）−間隔Ｂ, 執筆時刻（文書Ｄ））は、執筆時刻から間隔Ｂをあけた前後の着目ポイントＴの増加数である。【００５９】
例えば、文書データベース２２に図８に示すような文書が登録されており、着目ポイントデータベース２３に図９に示すような着目ポイントが登録されており、著者Ｂの影響者度を計算する場合について考える。ここで、図８、図９には、全てを図示していないが、著者Ｂは他に文書を執筆していないものとする。また、著者Ｂが執筆した文書２２前後一日で参照関係がある文書は文書２１と文書２３と文書２４とする。さらに、間隔Ｂを１日とする。【００６０】
すると、影響者度は、
影響者度合（製品Ａ，著者Ｂ）＝１／文書数（製品Ａ，著者Ｂ）＊（１／トピック数（"文書２２"）＊（（トピック時間頻度（"操作性","文書２２",２００７．０９．２１,２００７．０９．２２）−トピック時間頻度（"操作性","文書２２",２００７．０９．２０,２００７．０９．２１）＋（トピック時間頻度（"デザイン","文書２２",２００７．０９．２１,２００７．０９．２２）−トピック時間頻度（"デザイン","文書２２",２００７．０９．２０,２００７．０９．２１）
＝１／１＊（１／２＊（（２−１）＋（２−０）））＝３／２
となる。【００６１】
次に、著者の速報者度の計算について説明する。【００６２】
著者の速報者度を計算するには、文書の参照関係、文書種別を用い、文書種別がニュースである、すなわち、ニュースへの参照が多い著者に高いスコアを与える。例えば、対象物Ｘに対する著者Ｃの速報者度は、下記のように計算する。【００６３】
速報者度（対象物Ｘ，著者Ｃ）＝１／文書数（対象物Ｘ，著者Ｃ）＊Σ参照先種別数（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ｃ, “ニュース”）
ここで、文書数（対象物Ｘ，著者Ｃ）は、対象物Ｘについて著者Ｃの執筆した文書数である。また、参照先種別数（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ｃ, ニュース）は著者Ｃが対象物Ｘについて執筆した着目ポイントＴの文書のうちニュースへの参照がある文書数である。そして、Σは全ての着目ポイントＴについて足したものである。【００６４】
このように、速報者度（著者Ｃ）は、著者Ｃの執筆した文書のうちでニュースへの参照割合を表している。【００６５】
例えば、文書データベース２２に図１０に示すような文書が登録されており、着目ポイントデータベース２３に図１１に示すような着目ポイントが登録されており、著者Ｃの速報者度を計算する場合について考える。ここで、図１０、図１１には、全てを図示していないが、文書データベース２２に著者Ｃの執筆した文書が１０個登録されており、そのうち製品Ａの「操作性」について執筆した文書は８個登録されており、製品Ａの「デザイン」は２個登録されているものとする。また、ニュースを参照している文書は「操作性」について４個、「デザイン」については２個とする。また、着目ポイントデータベース２３に登録されている製品Ａの全ての着目ポイントが「操作性」と「デザイン」とする。【００６６】
すると、文書数（製品Ａ，著者Ｃ）は１０であり、参照先種別数（製品Ａ，操作性, 著者Ｃ, ニュース）は４であり、参照先種別数（製品Ａ，デザイン, 著者Ｃ, ニュース）は２である。【００６７】
従って、著者Ｃの製品Ａに対する速報者度は、
速報者度（製品Ａ，著者Ｃ）＝１／文書数（製品Ａ，著者Ｃ）＊（参照先種別数（製品Ａ，操作性, 著者Ｃ, ニュース）＋参照先種別数（製品Ａ，デザイン, 著者Ｃ, ニュース））
＝１／１０＊（４＋２）＝６／１０＝２／５
となる。【００６８】
次に、評価者度の計算について説明する。【００６９】
著者の評価者度を計算するには、文書の参照関係、文書種別を用い、文書種別が製品情報への参照が多い著者に高いスコアを与える。例えば、対象物Ｘに対する著者Ｄの評価者度は、下記のように計算する。【００７０】
評価者度（対象物Ｘ，著者Ｄ）＝１／文書数（対象物Ｘ，著者Ｄ）＊Σ参照先種別数（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ｄ, 製品情報）
ここで、文書数（対象物Ｘ，著者Ｄ）は、対象物Ｘについて著者Ｄの執筆した文書数である。また、参照先種別数（対象物Ｘ，着目ポイントＴ, 著者Ｄ, 製品情報）は著者Ｄが対象物Ｘについて執筆した着目ポイントＴの文書のうち製品情報への参照がある文書数である。そして、Σは全ての着目ポイントＴについて足したものである。【００７１】
このように、速報者度（著者Ｄ）は、著者Ｄの執筆した文書のうちで製品情報への参照割合を表している。【００７２】
例えば、文書データベース２２に図１２に示すような文書が登録されており、着目ポイントデータベース２３に図１３に示すような着目ポイントが登録されており、著者Ｄの評価者度を計算する場合について考える。ここで、図１２、図１３には、全てを図示していないが、文書データベース２２に著者Ｄの執筆した文書が１０個登録されており、そのうち製品Ａの「操作性」について執筆した文書は８個登録されており、製品Ａの「デザイン」は２個登録されているものとする。また、ニュースを参照している文書は「操作性」について４個、「デザイン」については２個とする。また、着目ポイントデータベース２３に登録されている製品Ａの全ての着目ポイントが「操作性」と「デザイン」とする。【００７３】
すると、文書数（製品Ａ，著者Ｄ）は１０であり、参照先種別数（製品Ａ，操作性, 著者Ｃ, 製品情報）は４であり、参照先種別数（製品Ａ，デザイン, 著者Ｄ, 製品情報）は２である。【００７４】
従って、著者Ｄの製品Ａに対する評価者度は、
評価者度（製品Ａ，著者Ｄ）＝１／文書数（製品Ａ，著者Ｄ）＊（参照先種別数（製品Ａ，操作性, 著者Ｄ, 製品情報）＋参照先種別数（製品Ａ，デザイン, 著者Ｄ, 製品情報））
＝１／１０＊（４＋２）＝６／１０＝２／５
となる。【００７５】
ただし、これらの計算方法は一例であり、それぞれ、計算式ではなく、着目ポイント出現頻度、出現時刻、文書参照関係を用いたルールをでもよい。【００７６】
次に、着目ポイント重要度判定部１４が着目ポイント重要度を計算する（Ｓｔｅｐ  １０４）。【００７７】
着目ポイントの重要度はユーザの知りたい立場によって異なる。例えば、ユーザが商品開発者で、商品の新機能を探している場合、実際に評価していそうな人の着目ポイントで、息の長い着目ポイントが重要である。したがって、提案者の着目ポイントと評価者の着目ポイントに重みをつけ着目ポイント重要度を計算する。また、広告担当者にとっては、広告に掲載するキーワードや着目ポイントを選定するのは重要であり、今後広がっていきそうな着目ポイントを探したい。また、トレンドとなるより新しい着目ポイントが重要である。したがって、影響者の着目ポイントに重みをつけ、出現時間の新しいものに重みをつけ着目ポイント重要度を計算する。【００７８】
例えば、ある対象物の着目ポイントＴの着目ポイント重要度は、対象物の着目ポイントＴの各著者種別度に、それぞれの著者が執筆した数の重み付き和を計算することにより、得られる。具体的な計算式を下記に示す。【００７９】
着目ポイント重要度（着目ポイントＴ）＝Ｗ１＊着目ポイント数（”提案者”, 着目ポイントＴ）＋Ｗ２＊着目ポイント数（“影響者”, 着目ポイントＴ）＋Ｗ３＊着目ポイント数（“速報者”, 着目ポイントＴ）＋Ｗ４＊着目ポイント数（“評価者”, 着目ポイントＴ）＋Ｗ５＊ＭＡＸ（着目ポイント時刻（着目ポイントＴ））
ここで、着目ポイント数（著者種別, 着目ポイントＴ）は、著者種別に当てはまる著者が着目ポイントＴについて言及している文書数である。尚、著者の著者種別度のうち閾値以上の度合いを持つ著者種別がその著者に当てはまる著者種別とする。【００８０】
また、ＭＡＸ（着目ポイント時刻（着目ポイントＴ））は、着目ポイントＴの最新の出現時刻を正規化したものである。【００８１】
また、Ｗ１からＷ５は、それぞれ重みであり、ユーザの立場によって変更する。例えば、商品開発者の場合、Ｗ１とＷ４を大きく、Ｗ２、Ｗ３，Ｗ５を小さくする。【００８２】
着目ポイント重要度の計算を具体的に説明する。【００８３】
ここで、着目ポイント「操作性」について、著者Ａが２回執筆しており、著者Ｂが５回執筆しているものとし、著者Ａの提案者度及び評価者度が閾値を超えており、著者Ｂの影響者度及び速報者度が閾値を越えているとする。すなわち、著者Ａは提案者及び評価者に該当し、著者Ｂは影響者及び速報者に該当するものとする。また、着目ポイントの最新出現時刻が１日前とし、Ｗ１〜Ｗ５は１とする。【００８４】
すると、着目ポイント重要度は、
着目ポイント重要度（"操作性"）＝１＊２＋１＊５＋１＊５＋１＊２＋１＊１＝１５
となる。【００８５】
また、着目ポイント重要度は、著者種別に当てはまるか否かではなく、著者種別度を考慮して以下のように計算しても良い。【００８６】
着目ポイント重要度（着目ポイントＴ）＝Σ着目ポイント数（著者Ａ, 着目ポイントＴ）＊（Ｗ１＊提案者度（著者Ａ）＋Ｗ２＊影響者度（著者Ａ）＋Ｗ３＊速報者度（著者Ａ）＋Ｗ４＊評価者度（著者Ａ）＋Ｗ５＊ＭＡＸ（着目ポイント時刻（着目ポイントＴ））
上記の着目ポイント重要度は、着目ポイントＴについて執筆した著者について、各著者のトピック重要度を合計したものである。各著者の着目ポイント重要度は、その著者の各種別度に対してユーザの立場に合った重み付けを行い（Ｗ１〜Ｗ５の重みを変更）、その合計に着目ポイント数をかけたものである。【００８７】
ただし、この計算方法は一例であり、著者種別と着目ポイント出現頻度と着目ポイント出現時刻を用いたルールでもよい。【００８８】
このように、第１の本実施の形態は、着目ポイント抽出部が抽出した着目ポイントを用いて、著者の各著者種別度を計算することにより、著者が対象物に対してどのような影響を与えているかの情報を知ることができる。また、各著者種別度と着目ポイントの遷移とを用いて、着目ポイント重要度を計算することにより、ユーザの立場を反映した着目ポイントの重要度を知ることができる。
＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態についてのべる。【００８９】
図１４に第２の実施の形態のブロック図を示す。【００９０】
第２の実施の形態は、第１の実施形態の構成に加えて、ネットワーク作成部５０を備える。ネットワーク作成部５０は、着目ポイント重要度判定部１４から、各著者種別度、着目ポイント重要度を受け取り、文書データベース２２及び着目ポイント文書データベース２３を参照し、文書間の参照関係を元に、ネットワーク図を作成する。参照関係は、文書本文に存在する参照を用いて作成する。インターネットメディアの場合はaタグのリンク関係を用いて作成する。【００９１】
出力部４は、ネットワーク作成部５０が作成したネットワーク図を受け取り画面に表示する。【００９２】
ネットワーク図の一例を図１５に示す。尚、図１５の例では、「提案者度」、「影響者度」、「速報者度」及び「評価者度」を所定の閾値と比較し、閾値以上の著者種別度を持つ著者をその著者種別の著者としている。また、着目ポイント重要度が所定の閾値以上の着目ポイントを重要な着目ポイントとして表示している。左側の「提案者」「影響者」「速報者」「評価者」は著者種別表示の切り替えを行なうボタンである。「着目ポイント重要度」は重要な着目ポイントに色付けを行なうボタンである。右側のネットワーク図は、文書の参照関係を示している。四角は一つの文書を表し、その中に着目ポイントを記述する。矢印はその参照関係を示し、参照元から参照先に矢印が引かれている。図の右から左は文書の作成時間を示している。図の下方は、参照関係のある文書のうち、キーワードは含んでいないが、文書種別がある文書が表示されている。【００９３】
画面に表示後、左側の著者種別ボタンを押すと、著者種別に対応した著者が書いた文書に色をつける。文書の上方に著者名を表示する。同時に著者一覧を表示しても良い。「着目ポイント重要度」ボタンを押すと、重要な着目ポイントに色がつく。それぞれの文書をクリックすると文書本文を見ることができる。【００９４】
この表示方法は一例であり、下方の文書種別表示部分はなくとも良い。【００９５】
第２の実施の形態では、ネットワーク作成部がネットワーク図を作成することで、著者の影響度を視覚的に把握することができる。
＜第３の実施の形態＞
第３の実施の形態についてのべる。【００９６】
図１６に第３の実施の形態のブロック図を示す。【００９７】
第３の実施の形態は、第２の実施の形態の構成に加えて、暗黙的参照関係作成部６０を備えている。暗黙的参照関係作成部６０は、新しい文書が追加された場合、文書の内容を元に、既存の文書との参照関係があるかを判定し、参照関係があれば作成する。Ｗｅｂｌｏｇインターネットメディアの場合、実際にリンク関係がない文書が多く存在する。しかし、他の文書の引用を含んでいたり、タイトルが同じものもあり、これらは、暗黙的に過去の記事を参照しているといえる。【００９８】
正確な参照関係は著者影響力の判定には不可欠であり、本手段の導入によって暗黙的参照関係を推定することで、著者影響の判定の精度を向上することができる。【００９９】
暗黙的参照関係は、以下の指標から総合的に判断し推定する。
（１）本文の一部の引用
参照関係が明示されていない文書であっても、参照先の文書の一部を引用していることが多いため、これを用いる。
（２）タイトルの同一性
文書タイトルはコンテンツの内容を表すことも多いが、参照先文書に強く影響されている場合、参照先文書と同じタイトルを用いることが多い。この性質を利用する。
（３）着目ポイント同一性
本文やタイトルの引用がなくとも、同じ着目ポイントの場合は執筆時刻が早い方が参照先であることも考えられる。ここで、着目ポイントとは文書の特徴語や、文書に記述された特定製品の評判などである。
（４）同一著者の過去の参照関係
過去に参照関係がある場合、今回も参照している可能性がある。【０１００】
暗黙的参照関係作成部６０は、上記指標を使い、次のような計算式で推定を行なう。
参照関係度合（文書１、文書２）＝Ｗ１＊同一部分（文書１、文書２）＋Ｗ２＊タイトル同一（文書１、文書２）＋Ｗ３＊着目ポイント同一（文書１、文書２）＋Ｗ４＊過去履歴（著者（文書１）、著者（文書２））
ここで、同一部分（文書１、文書２）は、文書１と文書２で統一の文の数である。文は一定の区切り記号で分割し、同一文を探す。【０１０１】
また、タイトル同一（文書１、文書２）は、文書１と文書２のタイトルが同じであるか否かを示す。同じであれば１、異なれば０である。尚、タイトルの抽出手法は、既存の方法や、インターネットメディアの場合titleタグなどを用いる。【０１０２】
また、着目ポイント同一（文書１、文書２）は、文書１と文書２で同じ着目ポイントが出現した数である。【０１０３】
過去履歴（著者Ａ、著者Ｂ）は、著者Ａと著者Ｂの文書群で過去に参照関係があった数である。【０１０４】
また、Ｗ１からＷ４は重みである。同一部分が多いことは、引用である可能性が高いので、Ｗ１の重みを高く。着目ポイント同一性は相当高い場合にのみ用いる場合は、Ｗ３を低く設定する。これらの重みは予めシステムに持たせておく。【０１０５】
参照関係度合を計算した後、閾値以上の参照関係度合であれば、参照関係があったとみなし、参照元文書内の該当部分に参照関係を埋め込む。該当部分とは、同一部分が見つかっていれば、はじめに出現する同一の文である。それ以外の場合、タイトルが同一の場合は一文目である。さらにそれ以外の場合、着目ポイント同一の場合、着目ポイントについて述べている文である。さらにそれ以外の場合、過去履歴の場合、一文目である。参照元文書とは、比較した文書のうち、作成日が最近の文書である。参照関係を埋め込む際、暗黙的な参照関係であることがわかるように埋め込む。例えば、インターネットメディアの場合、aタグのname属性に “imp”などと記述する。【０１０６】
図１７に暗黙的参照関係の例を示す。図１７では、文書５３と文書５４とが暗黙的参照関係にある例を示している。【０１０７】
著者名Ｂは、文書５２において、過去に著者名Ａの文書５１を参照している。その後、著者名Ｂは、文書５４を執筆している。文書５４は、タイトルが著者名Ａの文書５３のタイトルと同一で、本文に、文書５３の本文のふたつの文と同じ文を持つ。更に、文書５４の着目ポイントとして、文書５３の着目ポイントであるデザイン、操作性を備えている。【０１０８】
このような場合に、文書５３と文書５４とは暗黙的参照関係にあると言える。【０１０９】
また、ネットワーク作成部５０では、図１８のように、暗黙的参照関係は実際の参照関係と区別して破線で示すようにする。これにより、参照関係が確かな参照関係と推定した暗黙的参照関係とを区別することができる。【０１１０】
第３の実施の形態では、暗黙的参照関係作成部が、参照関係が実際にないものであっても、内容の同一性から参照関係を判断することにより、対象となる着目ポイントが増加する結果、計算する著者影響情報や着目ポイント重要度の精度を高くすることができる。【０１１１】
尚、上述した実施の形態において、各部をハードウェアで構成する例を示したが、主要な構成部分をプログラムで動作する情報処理装置によって構成することもできる。【０１１２】
上記に示した実施形態では、以下に示すような特徴的構成を備えた著者影響判定システム、著者影響判定方法、及びプログラムが示されている。【０１１３】
第１の著者影響判定システムは、対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する情報が記憶されたデータベースから、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する著者影響情報推定手段を有することを特徴とする著者影響判定システムである。【０１１４】
また、第２の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記著者影響情報推定手段は、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度を、前記所定著者に対してそれぞれ計算することを特徴とする。【０１１５】
また、第３の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記著者影響情報推定手段は、対象物の着目ポイントの出現頻度と前記着目ポイントの出現時間とを用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆する著者ほど高い度合となるように提案者度を計算することを特徴とする。【０１１６】
また、第４の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と、対象物の着目ポイントの出現頻度と、前記着目ポイントの出現時間とを用い、著者が前記対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、前記著書の文書と参照関係にある文書群で記載される前記着目ポイントの数が変化する著書ほど高い度合となるように影響者度を計算することを特徴とする。【０１１７】
また、第５の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が速報性のある文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となるように速報者度を計算することを特徴とする。【０１１８】
また、第６の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が対象物に関する文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となるように評価者度を計算することを特徴とする。【０１１９】
また、第７の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する着目ポイント重要度計算手段を有することを特徴とする。【０１２０】
また、第８の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記着目ポイント重要度計算手段は、ユーザが要求する着目ポイントの種別に基づいて、前記著者影響情報に重み付けを行うことを特徴とする。【０１２１】
また、第９の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成するネットワーク作成手段を有することを特徴とする。【０１２２】
また、第１０の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、文書間の暗黙的な参照関係を推定する暗黙的参照関係推定手段を有することを特徴とする。【０１２３】
また、第１１の著者影響判定システムは、上記著者影響判定システムにおいて、前記暗黙的参照関係推定手段は、文書の暗黙的な参照関係を、同一文の出現頻度、タイトルの同一性、着目ポイントの同一性、同一著者の過去の参照関係に基づいて推定することを特徴とする。【０１２４】
第１の著者影響判定方法は、対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定することを特徴とする著者影響判定方法である。【０１２５】
また、第２の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、前記著者影響情報は、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度とから成ることを特徴とする。【０１２６】
また、第３の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、前記提案者度は、対象物の着目ポイントの出現頻度と前記着目ポイントの出現時間とを用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆する著者ほど高い度合となることを特徴とする。【０１２７】
また、第４の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、前記影響者度は、文書の参照関係と、対象物の着目ポイントの出現頻度と、前記着目ポイントの出現時間とを用い、著者が前記対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、前記著書の文書と参照関係にある文書群で記載される前記着目ポイントの数が変化する著書ほど高い度合となることを特徴とする。【０１２８】
また、第５の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、前記速報者度は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が速報性のある文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となることを特徴とする。【０１２９】
また、第６の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、前記評価者度は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が対象物に関する文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となることを特徴とする。【０１３０】
また、第７の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算することを特徴とする。【０１３１】
また、第８の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、ユーザが要求する着目ポイントの種別に基づいて、前記著者影響情報に重み付けを行うことを特徴とする。【０１３２】
また、第９の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成して表示することを特徴とする。【０１３３】
また、第１０の著者影響判定方法は、上記著者影響判定方法において、文書間の暗黙的な参照関係を推定し、推定した参照関係を前記文書情報に追加することを特徴とする。【０１３４】
第１のプログラム法は、対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出する処理と、抽出した情報に基づいて、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する処理とを情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラムである。【０１３５】
また、第２のプログラムは、上記プログラムにおいて、所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする。【０１３６】
また、第３のプログラムは、上記プログラムにおいて、文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする。【０１３７】
また、第４のプログラムは、上記プログラムにおいて、文書間の暗黙的な参照関係を推定し、前記文書情報に追加する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする。【０１３８】
以上好ましい実施の形態及び態様をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び態様に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。【０１３９】
本出願は、２００７年１１月８日に出願された日本出願特願２００７−２９１２３７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１４０】
本発明は、マーケティングや商品開発におけるテキストマイニングといった用途に適用できる。また、広告先を指定するインターネット広告といった用途にも適用可能である。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年3月2日(2009.3.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（削除）
【請求項２】
対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する情報が記憶されたデータベースから、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度を、前記所定著者に対してそれぞれ計算することで、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である、著者影響情報を推定する著者影響情報推定手段を有すること
を特徴とする著者影響判定システム。
【請求項３】
前記著者影響情報推定手段は、対象物の着目ポイントの出現頻度と前記着目ポイントの出現時間とを用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆する著者ほど高い度合となるように提案者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項４】
前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と、対象物の着目ポイントの出現頻度と、前記着目ポイントの出現時間とを用い、著者が前記対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、前記著書の文書と参照関係にある文書群で記載される前記着目ポイントの数が変化する著書ほど高い度合となるように影響者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項５】
前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が速報性のある文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となるように速報者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項６】
前記著者影響情報推定手段は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が対象物に関する文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となるように評価者度を計算することを特徴とする請求項２に記載の著者影響判定システム。
【請求項７】
所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する着目ポイント重要度計算手段を有することを特徴とする請求項２から請求項６のいずれかに記載の著者影響判定システム。
【請求項８】
前記着目ポイント重要度計算手段は、ユーザが要求する着目ポイントの種別に基づいて、前記著者影響情報に重み付けを行うことを特徴とする請求項７に記載の著者影響判定システム。
【請求項９】
文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成するネットワーク作成手段を有することを特徴とする請求項２から請求項８のいずれかに記載の著者影響判定システム。
【請求項１０】
文書間の暗黙的な参照関係を推定する暗黙的参照関係推定手段を有することを特徴とする請求項２から請求項９のいずれかに記載の著者影響判定システム。
【請求項１１】
前記暗黙的参照関係推定手段は、文書の暗黙的な参照関係を、同一文の出現頻度、タイトルの同一性、着目ポイントの同一性、同一著者の過去の参照関係に基づいて推定することを特徴とする請求項１０に記載の著者影響判定システム。
【請求項１２】
（削除）
【請求項１３】
対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出し、抽出した情報に基づいて、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度を、前記所定著者に対してそれぞれ計算することで、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である、著者影響情報を推定する
ことを特徴とする著者影響判定方法。
【請求項１４】
前記提案者度は、対象物の着目ポイントの出現頻度と前記着目ポイントの出現時間とを用い、高頻度で長く続いている着目ポイントを早く執筆する著者ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１５】
前記影響者度は、文書の参照関係と、対象物の着目ポイントの出現頻度と、前記着目ポイントの出現時間とを用い、著者が前記対象物の着目ポイントを執筆する前と後で、前記著書の文書と参照関係にある文書群で記載される前記着目ポイントの数が変化する著書ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１６】
前記速報者度は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が速報性のある文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１７】
前記評価者度は、文書の参照関係と文書種別とを用い、前記文書種別が対象物に関する文書への参照が多い文書を執筆する著者ほど高い度合となる
ことを特徴とする請求項１３に記載の著者影響判定方法。
【請求項１８】
所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する
ことを特徴とする請求項１３から請求項１７のいずれかに記載の著者影響判定方法。
【請求項１９】
ユーザが要求する着目ポイントの種別に基づいて、前記著者影響情報に重み付けを行うことを特徴とする請求項１８に記載の著者影響判定方法。
【請求項２０】
文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成して表示する
ことを特徴とする請求項１３から請求項１９のいずれかに記載の著者影響判定方法。
【請求項２１】
文書間の暗黙的な参照関係を推定し、推定した参照関係を前記文書情報に追加する
ことを特徴とする請求項１３から請求項２０のいずれかに記載の著者影響判定方法。
【請求項２２】
対象物に関する文書の著者名、文書種別、参照関係、前記対象物の着目ポイント、着目ポイントの出現時間に関する文書情報から、所定著者が執筆した文書数、前記所定著者の所定対象物の着目ポイントの出現頻度、出現時間、出現間隔、前記文書の種別又は前記文書の参照関係の少なくともいずれかを抽出する処理と、
抽出した情報に基づいて、多くの人が賛同する対象物の着目ポイントを始めに言い当てる提案者である度合を示す提案者度、多くの人に対象物の着目ポイントを流布させる影響者である度合を示す影響者度、対象物についての速報者である度合を示す速報者度及び対象物の評価者である度合を示す評価者度を、前記所定著者に対してそれぞれ計算することで、前記所定著者が前記所定対象物に対してどのような影響を与えているかの情報である著者影響情報を推定する処理と
を情報処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２３】
所定対象物の著者影響情報と、前記所定対象物の着目ポイント頻度及び出現時間の少なくともいずれかに基づいて、前記所定対象物の着目ポイントの重要度を計算する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする請求項２２に記載のプログラム。
【請求項２４】
文書の参照関係に基づいて、所定対象物に対する着目ポイント及び著者影響情報の関係を示すネットワーク図を作成する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする請求項２２又は請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２５】
文書間の暗黙的な参照関係を推定し、前記文書情報に追加する処理を情報処理装置に実行させることを特徴とする請求項２２から請求項２４のいずれかに記載のプログラム。
【国際調査報告】
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