(57)【要約】【課題】  １つの対象事物の評判情報の中で、記述件数が少ない評判属性であっても、世の中の評判をより良く反映することができ、その対象事物の特徴として、より適切な評判属性を表示することが可能な評判情報処理装置等を提供することを目的とする。【解決手段】  評判情報記憶媒体に存在するカテゴリをユーザに提示し、ユーザが指定したカテゴリに属する評判情報を、評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得し、評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、この出現回数に応じて重みを算出し、対象事物の各評判属性に重みを付与し、この重みを考慮して各対象事物の評判属性毎に評価値を計算し、この評価値を含めた評判情報を評判情報記憶媒体に格納し、評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示する。【選択図】  図１
2006113681.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理する装置において、
上記評判情報が格納されている評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示手段と；
上記カテゴリ提示手段によって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定するカテゴリ指定手段と；
上記カテゴリ指定手段においてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得する評判情報取得手段と；
上記評判情報取得手段によって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を、集計する評判属性出現回数集計手段と；
上記評判属性出現回数集計手段によって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与する重み付与手段と；
対象事物毎に、上記重み付与手段によって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算する評判属性評価値算出手段と；
上記評判属性評価値算出手段によって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納手段と；
上記評判情報格納手段によって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示する評判情報表示手段と；
を有することを特徴とする評判情報処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記重み付与手段に、評判属性の属性値も考慮して重みを算出する手段であることを特徴とする評判情報処理装置。
【請求項３】
請求項１において、
上記評判情報表示手段に、ユーザが表示条件を指定する表示条件指定手段を含み、ユーザが指定した表示条件を満たす評判情報を表示することを特徴とする評判情報処理装置。
【請求項４】
請求項１において、
上記カテゴリ提示手段、上記評判情報取得手段、上記評判情報格納手段、および、上記評判情報表示手段に通信手段を設け、遠隔地にある記憶媒体と通信することを特徴とする評判情報処理装置。
【請求項５】
対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理する方法において、
上記評判情報が格納された評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示ステップと；
上記カテゴリ提示ステップによって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定し、メモリに記憶するカテゴリ指定ステップと；
上記カテゴリ指定ステップにおいてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得し、メモリに記憶する評判情報取得ステップと；
上記評判情報取得ステップによって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、メモリに記憶する評判属性出現回数集計ステップと；
上記評判属性出現回数集計ステップによって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与し、メモリに記憶する重み付与ステップと；
上記重み付与ステップによって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算し、メモリに記憶する評判属性評価値算出ステップと；
上記評判属性評価値算出ステップによって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納ステップと；
上記評判情報格納ステップによって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示し、メモリに記憶する評判情報表示ステップと；
を有することを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項６】
請求項５において、
上記重み付与ステップに、評判属性の属性値も考慮して重みを算出するステップであることを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項７】
請求項５において、
上記評判情報表示ステップに、ユーザが表示条件を指定する表示条件指定ステップを含み、ユーザが指定した表示条件を満たす評判情報を表示することを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項８】
請求項５において、
上記カテゴリ提示ステップ、上記評判情報取得ステップ、上記評判情報格納ステップ、および、評判情報表示ステップに通信ステップを設け、遠隔地にある記憶媒体と通信することを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項９】
対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理するプログラムにおいて、
上記評判情報が格納された評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示手順と；
上記カテゴリ提示手順によって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定し、メモリに記憶するカテゴリ指定手順と；
上記カテゴリ指定手順においてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得し、メモリに記憶する評判情報取得手順と；
上記評判情報取得手順によって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、メモリに記憶する評判属性出現回数集計手順と；
上記評判属性出現回数集計手順によって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与し、メモリに記憶する重み付与手順と；
上記重み付与手順によって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算し、メモリに記憶する評判属性評価値算出手順と；
上記評判属性評価値算出手順によって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納手順と；
上記評判情報格納手順によって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示し、メモリに記憶する評判情報表示手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
請求項９において、
上記重み付与手順に、評判属性の属性値も考慮して重みを算出する手順であることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項９において、
上記評判情報表示手順に、ユーザが表示条件を指定する表示条件指定手順を含み、ユーザが指定した表示条件を満たす評判属性を表示することを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項９において、
上記カテゴリ提示手順、上記評判情報取得手順、上記評判情報格納手順、および、上記評判情報表示手順に通信手順を含み、遠隔地にある記憶媒体と通信する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、対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理する装置、処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
評判情報を処理し、１つの対象事物の特徴を表す場合、その対象事物の評判属性の頻度を集計し、表示する方法が知られている（たとえば、特許文献１、非特許文献１参照）。
【０００３】
上記従来方法では、１つの対象事物内で、良い属性値を持つ評判属性の件数が多い程、その評判属性は、その対象事物の特徴を表している。
【特許文献１】特許第３４０２５９９号公報
【非特許文献１】立石健二  他８名、「Ｗｅｂ文書からの意見情報抽出と着眼点に基づく要約生成」言語処理学会第１０回年次大会発表論文集、ｐ．６４４−６４７、２００４年３月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来の対象事物の評判属性を評価し、表示する方法は、評判属性の件数のみで評価され、評判属性が世の中でどれだけ着目されているかを考慮していないので、そのカテゴリにおいてたとえ着目度が高い評判属性であっても、１つの対象事物の評判情報の中でその評判属性の記述件数が少ないと、その対象事物に対して、その評判属性は特徴にならないという問題がある。
【０００５】
たとえば、所定のカテゴリ（たとえば、自動車）において、たとえ評判属性（たとえば「燃費」）が世の中で重要視されていても、ある１つの自動車商品の評判情報に「燃費」の記述件数が少なければ、従来技術では、その自動車商品の特徴として「燃費」は含まれ難い。
【０００６】
つまり、上記従来例は、１つの対象事物の評判情報の中で記述件数が少ない評判属性であると、世の中の評判をより良く反映することができず、その対象事物の特徴として、より適切な評判属性を表示することができないという問題がある。
【０００７】
本発明は、１つの対象事物の評判情報の中で、記述件数が少ない評判属性であっても、世の中の評判をより良く反映することができ、その対象事物の特徴として、より適切な評判属性を表示することが可能な評判情報処理装置、評判情報処理方法およびプログラムを提供することを目的する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理する装置において、上記評判情報が格納されている評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示手段と、上記カテゴリ提示手段によって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定するカテゴリ指定手段と、上記カテゴリ指定手段においてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得する評判情報取得手段と、上記評判情報取得手段によって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を、集計する評判属性出現回数集計手段と、上記評判属性出現回数集計手段によって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与する重み付与手段と、対象事物毎に、上記重み付与手段によって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算する評判属性評価値算出手段と、上記評判属性評価値算出手段によって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納手段と、上記評判情報格納手段によって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示する評判情報表示手段とを有することを特徴とする評判情報処理装置である。
【０００９】
また、本発明は、対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理する方法において、上記評判情報が格納された評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示ステップと、上記カテゴリ提示ステップによって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定し、メモリに記憶するカテゴリ指定ステップと、上記カテゴリ指定ステップにおいてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得し、メモリに記憶する評判情報取得ステップと、上記評判情報取得ステップによって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、メモリに記憶する評判属性出現回数集計ステップと、上記評判属性出現回数集計ステップによって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与し、メモリに記憶する重み付与ステップと、上記重み付与ステップによって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算し、メモリに記憶する評判属性評価値算出ステップと、上記評判属性評価値算出ステップによって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納ステップと、上記評判情報格納ステップによって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示し、メモリに記憶する評判情報表示ステップとを有することを特徴とする評判情報処理方法である。
【００１０】
さらに、本発明は、対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理するプログラムにおいて、上記評判情報が格納された評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示手順と、上記カテゴリ提示手順によって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定し、メモリに記憶するカテゴリ指定手順と、上記カテゴリ指定手順においてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得し、メモリに記憶する評判情報取得手順と、上記評判情報取得手順によって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、メモリに記憶する評判属性出現回数集計手順と、上記評判属性出現回数集計手順によって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与し、メモリに記憶する重み付与手順と、上記重み付与手順によって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算し、メモリに記憶する評判属性評価値算出手順と、上記評判属性評価値算出手順によって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納手順と、上記評判情報格納手順によって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示し、メモリに記憶する評判情報表示手順とをコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ある１つの対象事物の中で記述件数が少ない評判情報であっても、そのカテゴリにおける評判属性の世の中での着目具合をより良く反映することができ、その対象事物の特徴として、より世の中の意見を反映した評判属性を表示することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の実施例１である評判情報処理装置１００を示すブロック図である。
【００１４】
評判情報処理装置１００は、評判情報記憶媒体１０と、通信手段２０と、カテゴリ提示手段３０と、カテゴリ指定手段４０と、評判情報取得手段５０と、評判属性評価値付与手段６０と、評判情報格納手段７０と、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０と、評判情報表示手段９０と、表示条件記憶媒体Ａとを有する。
【００１５】
カテゴリ提示手段３０は、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体１０に格納されているカテゴリを、通信手段２０を通して、ユーザに提示する。ここでは、通信手段２０を通して提示するが、評判情報処理装置１００が１つのコンピュータ装置であって、その中に評判情報記憶媒体１０が設けられている場合には、通信する必要はない。また、実施例１、後述の実施例２においても、離れたところに記憶媒体がなければ、通信する必要はない。
【００１６】
なお、カテゴリ提示手段３０がカテゴリを提示する場合、ディスプレイにカテゴリを表示して提示するようにしてもよく、音声でカテゴリを提示するようにしてもよい。
【００１７】
カテゴリ提示手段３０によって提示されているカテゴリの中から、カテゴリ指定手段４０を介して、ユーザが、１つのカテゴリを指定する。
【００１８】
評判情報取得手段５０は、カテゴリ指定手段４０を介して、ユーザが指定したカテゴリに属する評判情報を、通信手段２０を通して、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報の中から、対象事物毎に取得する。
【００１９】
なお、上記「対象事物」は、ある１つのカテゴリに属する評判の対象となっている事物であり、たとえば、カテゴリが自動車やノートパソコンであれば、具体的な商品名である。ここでは、評判対象が物であるが、これに限らず人物、組織、レストラン等、人が評価できる対象なら何でも対象事物として考えてもよい。
【００２０】
評判属性評価値付与手段６０は、評判属性出現回数集計手段６１と、重み付与手段６２と、評判属性評価値算出手段６３とを有する。
【００２１】
評判属性出現回数集計手段６１は、評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計する。なお、上記「評判属性」は、対象事物を評価するときに用いる対象事物に備わっている性質であり、燃費、デザイン、スピード、価格等である。
【００２２】
重み付与手段６２は、評判属性の出現回数を考慮して、評判属性に重みを付与する。また、評判属性の出現回数と属性値とを考慮して、評判属性に重みを付与する。なお、上記「属性値」は、対象事物を評価するときに用いる主観的な表現であり、良い、普通、悪い等である。
【００２３】
評判属性評価値算出手段６３は、各対象事物の評判属性毎に、その評判属性に関する重みを考慮して評判属性の評価値を計算する。
【００２４】
評判情報格納手段７０は、上記評判属性評価値付与手段６０によって付与された各対象事物の評判属性の評価値を含めた評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０へ格納する。
【００２５】
評判情報表示手段９０は、上記評判情報格納手段７０によって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体Ａに格納されている表示に関する条件を満たす評判情報を、通信手段２０を通して表示する。ここで、上記「表示に関する条件（表示条件）」とは、たとえば、評判属性の数、評判属性に付与されている評価値の最大値、最小値等である。また、評判情報表示手段９０は、表示条件指定手段９１を有する。この表示条件指定手段９１において、ユーザが表示条件を指定し、通信手段２０を通して、この表示条件を表示条件記憶媒体Ａに格納する。
【００２６】
次に、評判情報処理装置１００の動作について説明する。
【００２７】
図２は、評判属性のみに基づいて重みをつけた場合における評判情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報に存在するカテゴリを、通信手段２０を通して、カテゴリ提示手段３０が提示し（Ｓ１）、提示されたカテゴリから、カテゴリ指定手段４０において、ユーザがカテゴリを１つ指定し、メモリに記憶し（Ｓ２）、評判情報取得手段５０が、評判情報記憶媒体１０から、通信手段２０を通して、指定されたカテゴリの評判情報を、対象事物毎に取得し、メモリに記憶する（Ｓ３）。
【００２９】
評判属性出現回数集計手段６１が、評判情報に含まれる評判属性の出現回数を集計し、メモリに記憶し（Ｓ４）、重み付与手段６２が、評判属性の重みを評判属性全体の頻度とし、対象事物の各評判属性に、その重みを付与し、メモリに記憶する（Ｓ５）。評判属性評価値算出手段６３が、各対象事物の評判属性毎に、その重みの合計を評価値として算出し、メモリに記憶し（Ｓ６）、評判情報格納手段７０が、評判属性の評価値を含めた評判情報を、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０へ、通信手段２０を通して格納する（Ｓ７）。
【００３０】
そして、表示条件指定手段９１によって表示条件を指定し、通信手段２０を通して、表示条件記憶媒体Ａに評判情報の表示条件を格納する（Ｓ８）。表示条件記憶媒体Ａに格納されている評判情報の表示条件を満たす評判属性とその評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０から取り出し、評判情報表示手段９０が、評判情報を表示し、メモリに記憶する（Ｓ９）。
【００３１】
次に、上記動作をより具体的に説明する。
【００３２】
図３は、実施例１において、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報の具体例を示す図である。
【００３３】
図３に示す例では、評判情報は、カテゴリ、対象事物、評判属性、属性値の４種類の情報を内容とする情報である。
【００３４】
なお、たとえば、対象事物や評判属性を、階層化し、図３に示す例よりも、その種類を増やすようにしてもよい。また、対象事物、評判属性、属性値の各内容も、カテゴリによって様々な内容を考えることができる。
【００３５】
なお、評判情報は、特許文献１や非特許文献１等で知られている方法を用いて、Ｗｅｂ上の、たとえば対象事物に関する掲示板から、自動的に取り込むようにしてもよく、また、対象事物に対するアンケート調査等から、人手で作成するようにしてもよい。
【００３６】
図２に示すＳ１では、カテゴリ提示手段３０が、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報に存在するカテゴリを、通信手段２０を通して提示するが、図３に示す例では、カテゴリは「自動車」しかないので、「自動車」が提示される。もし、複数のカテゴリが評判情報記憶媒体１０に格納されていれば、全てのカテゴリが提示される。
【００３７】
図２に示すＳ２では、提示されたカテゴリからユーザが１つのカテゴリを指定するが、実施例１では、カテゴリが「自動車」の１つしかないので、「自動車」を指定する。もし、複数のカテゴリが提示されていれば、その中からユーザが１つのカテゴリを選択する。
【００３８】
図２に示すＳ３では、評判情報取得手段５０が、指定されたカテゴリの評判情報を、通信手段２０を通して、評判情報記憶媒体１０から対象事物毎に取得する。実施例１では、図３に示す評判情報の他にも、カテゴリ「自動車」に関する評判情報を全て取得したと想定するが、以下では、「商品Ａ」と「商品Ｂ」に着目して説明する。
【００３９】
図２に示すＳ４では、評判属性出現回数集計手段６１が、ユーザが指定したカテゴリに属する全ての対象事物について、評判属性毎にその評判属性の出現回数を集計する。つまり、ユーザが着目している対象事物にある評判属性のみを集計するのではなく、その対象事物が属しているカテゴリに含まれている全ての対象事物の評判属性を集計する。
【００４０】
図４は、実施例１における評判属性の集計例を示す図である。
【００４１】
実施例１では、たとえば、図４に示す集計結果、すなわち「燃費」は２００回、「デザイン」は２０回等が、図３に示す評判情報の他にも存在している「自動車」に関する全ての評判情報から、得られたとする。
【００４２】
図２に示すＳ５では、重み付与手段６２が、重みを評判属性全体頻度とし、評判属性にその重みを付与する。実施例１では、上記「重み」として、評判属性全体の頻度そのものを想定しているが、頻度数の比等、各評判属性の頻度数が反映される重みであれば、他の重み付け方法を採用するようにしてもよい。すなわち、出現回数そのものを、重み算出に使用せずに、出現回数の比に基づいて、重みを算出する等、出現具合に応じて、重みを算出するようにしてもよい。
【００４３】
図５は、実施例１において、図４に示す評判属性の出現回数集計例を用いた場合、各対象事物の全評判属性に、その評判属性の重みを付与した結果を示す図である。
【００４４】
図２に示すＳ６では、評判属性評価値算出手段６３が、各対象事物の評価属性毎に、その重みの合計を評価値として算出する。つまり、実施例１では、図５に示す重み付与の結果から、たとえば、「商品Ａ」の「デザイン」の評判属性の評価値は、２０＋２０＝４０であり、また、「商品Ａ」の「スピード」の評判属性の評価値は、５０＋５０＝１００である。
【００４５】
図６は、実施例１において、図５に示す重み付与の結果から算出した、「商品Ａ」と「商品Ｂ」の各評判属性に関する評価値である。
【００４６】
なお、実施例１では、評判属性の評価値として、上記「重みの合計」を想定しているが、重みが反映される計算方法であれば、重みを全て掛け合わせる等、他の計算方法を採用するようにしてもよい。
【００４７】
図２に示すＳ７では、評判情報格納手段７０が、評判属性の評価値を含めた評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０に格納する。実施例１では、図３に示す評判情報に、図６に示す各対象事物の評判属性の評価値を含めて、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０に格納する。
【００４８】
図２に示すＳ８では、表示条件指定手段９１によって評判情報の表示条件を指定し、通信手段２０を通して、表示条件記憶媒体Ａに格納する。実施例１では、「評価値の上位４つの評判属性を表示すること」を、表示条件とする。なお、表示条件はこの例に限らず、「評価値が３桁以上の評判属性を表示すること」等のように、表示に関する条件であれば何でもよい。この表示条件が、表示条件記憶媒体Ａに格納される。また、予めデフォルト値として、表示条件記憶媒体Ａに、表示条件を格納するようにしてもよく、この場合、表示条件指定手段９１において、ユーザが表示条件を指定しなくてもよい。
【００４９】
図２に示すＳ９では、表示条件記憶媒体Ａに格納されている表示条件を満たす評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０から取り出し、評判情報表示手段９０が表示する。
【００５０】
図７は、実施例１において、対象事物毎の評判状況の表示例１を示す図である。
【００５１】
実施例１では、「評価値の上位４つの評判属性を表示すること」を表示条件としているので、たとえば、図７に示す評判情報が表示される。つまり、「商品Ａ」に関する「上位４つの評判属性」は、「価格」、「燃費」、「安全性」、「スピード」であるので、これらが表示される。なお、図７では、上記「評判状況」として、評判属性と評価値とを表示しているが、表示条件記憶媒体Ａに格納されている表示条件を満たせば、評価値をグラフ化して表示する等、他の様々な表示方法を使用するようにしてもよい。図７に示す表示例１では、そのカテゴリにおいて、評判属性が頻出する程、その商品の評判属性の評価が高くなるので、そのカテゴリの中で多くの人が着目し、かつ、その商品の中でも着目されている評判属性を知ることができる。
【００５２】
つまり、実施例１は、上記のように、評判情報記憶媒体１０に存在するカテゴリを、通信手段２０を通して、カテゴリ提示手段３０がユーザに提示し、カテゴリ指定手段４０において、ユーザが１つのカテゴリを指定し、ユーザが指定したカテゴリに属する評判情報を、通信手段２０を通して、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報の中から、評判情報取得手段５０が、対象事物毎に取得し、評判属性出現回数集計手段６１が、評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、重み付与手段６２が、評判属性の出現回数を考慮して、評判属性に重みを付与し、評判属性評価値算出手段６３が、各対象事物の評判属性毎に、その評判属性に関する重みを考慮して評判属性の評価値を計算し、評判情報格納手段７０が、各対象事物の評判属性の評価値を含めた評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０へ格納し、評判情報表示手段９０が、評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体Ａに格納されている表示に関する条件を満たす評判情報を、通信手段２０を通して表示する。
【００５３】
また、表示条件指定手段９１を介して、ユーザが、上記表示条件を指定し、通信手段２０を通して、上記表示条件を表示条件記憶媒体Ａに格納するようにしてもよい。
【００５４】
これによって、そのカテゴリにおいて世の中で着目されている評判属性程、重要度が高くなるように、その対象事物の評判属性の評価値を算出することができる。また、ユーザが表示条件を指定することによって、世の中での着目度を反映した各対象事物の評判属性を、ユーザの希望の表示方法で表示することができる。これは、たとえば、そのカテゴリの評判属性のことをよく知らないユーザが、世の中で着目され、かつ、商品毎に話題となっている評判属性を、容易に知ることができる。
【実施例２】
【００５５】
図８は、評判情報処理装置１００における他の動作である実施例２を示すフローチャートである。
【００５６】
図８に示すフローチャートは、評判属性の重みを計算する場合、評判属性に加えて属性値も利用して、各評判属性の重みを計算する動作である。つまり、図８に示すフローチャートは、基本的には、図２に示すフローチャートと同じであり、図２のステップＳ５の代わりに、ステップＳ１５を設けたフローチャートである。
【００５７】
Ｓｌ５では、重み付与手段６２が、評判属性と属性値とに基づいて重みを計算し、評判属性の属性値が「悪い」場合、評判属性全体の頻度（出現回数）にマイナス１を掛けた値を重みとし、一方、属性値が「良い」場合、評判属性全体の頻度にプラス１を掛けた値を重みとし（つまり、評判属性の頻度そのものを重みとし）、対象事物の各評判属性に、その重みを付与し、メモリに記憶する。
【００５８】
図８に示す実施例２では、「重み」として、属性値の値に付けるマイナスとプラスとの２値を想定しているが、属性値の内容に応じて、上記「重み」の算出方法を変えるようにしてもよい。たとえば、属性値を、「悪い」、「普通」、「良い」の３種類とした場合、評判属性の属性値が「悪い」場合、評判属性全体の頻度（出現回数）にマイナス１を掛けた値を重みとし、属性値が「普通」の場合、評判属性全体の頻度に０を掛けた値を重みとし、属性値が「良い」場合、評判属性全体の頻度にプラス１を掛けた値を重みとし（つまり、評判属性の頻度そのものを重みとし）、対象事物の各評判属性に、その重みを付与するようにしてもよい。
【００５９】
つまり、対象事物の評判属性に重み付けする場合、評判属性と属性値とを利用する方法であれば、他の方法を採用するようにしてもよい。この例の場合、図３より、「商品Ａ」の「燃費」は「良い」ので、その重みは、図４に示す集計結果から、２００である。一方、「商品Ａ」の「デザイン」のうちで、「悪い」は、図４に示す集計結果から、−２０である。
【００６０】
図９は、評判属性と属性値とを利用して、各対象事物の各評判属性に重みを算出した場合を示す図である。
【００６１】
図８におけるＳ６では、評判属性値算出手段６３が、各対象事物の評判属性毎に、その重みの合計を評価値として算出する。図９に示す例では、たとえば、「商品Ａ」の「デザイン」の重みとして、図９から２０−２０＝０が計算され、また、「商品Ａ」の「大きさ」の重みとして、１５＋１５＝３０が計算される。
【００６２】
図１０は、実施例２において、属性値も利用して計算した各対象事物の評判属性毎の評価値を示す例である。
【００６３】
図８におけるＳ７では、評判情報格納手段７０が、評判属性の評価値を含めた評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０に格納する。実施例２では、図３に示す評判情報に、図１０に示す各対象事物の評判属性の評価値を含めて、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０に格納する。
【００６４】
図８に示すＳ８では、表示条件指定手段９１を介して、評判情報の表示条件を指定し、通信手段２０を通して、表示条件記憶媒体Ａに格納する。実施例２では、「評価値の上位４つの評判属性を表示すること」という表示条件が、デフォルト値として格納されていると仮定し、最初に、ユーザが表示条件を指定せずに、このままの表示条件である場合について説明し、次に、ユーザが表示条件を「そのカテゴリにおいて評判属性の出現回数が５０以下で、かつ、その評価値が０の評判属性を表示すること」を表示条件として指定した場合について説明する。
【００６５】
図８に示すＳ９では、表示条件記憶媒体Ａに格納されている表示条件を満たす評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０から取り出し、評判情報表示手段９０が表示する。
【００６６】
図１１は、実施例２において、対象事物毎の評判状況の表示例２を示す図である。
【００６７】
最初の表示条件の例では、「評価値の上位４つの評判属性を表示すること」が表示条件であるので、たとえば、図１１に示す評判情報が表示される。つまり、「商品Ａ」に関しては、「上位４つの評判属性」は、「価格」、「燃費」、「安全性」、「大きさ」であるので、これらが表示される。図１１に示すの例の場合、カテゴリの中で頻出した評判属性の属性値が「良い」属性ほど、高得点になり、たとえば、多くの人が気になっている評判属性であり、かつ、その商品の中で「良い」と評価のあった評判属性を知ることができる。
【００６８】
図１２は、実施例２において、対象事物毎の評判状況の表示例３を示す図である。
【００６９】
次に、ユーザが、「そのカテゴリにおいて評判属性の出現回数が５０以下で、かつ、その評価値が０の評判属性を表示すること」を、表示条件として指定した場合、たとえば、図１２に示す評判情報が表示される。つまり、「商品Ａ」に関しては「デザイン」、「商品Ｂ」に関しては「静粛性」が表示される。
【００７０】
図１２に示す例では、そのカテゴリにおいてあまり気にしていない評判属性であり、かつ、その商品の中での意見が割れている評判属性が何であるかを知ることができる。
【００７１】
つまり、実施例２は、上記のように、カテゴリ提示手段３０が、評判情報記憶媒体１０に存在するカテゴリを、通信手段２０を通して、ユーザに提示し、カテゴリ指定手段４０において、ユーザが１つのカテゴリを指定し、評判情報取得手段５０が、ユーザが指定したカテゴリに属する評判情報を、通信手段２０を通して、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報の中から、対象事物毎に取得し、評判属性出現回数集計手段６１が、評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、重み付与手段６２が、評判属性の出現回数と属性値を考慮して、評判属性に重みを付与し、評判属性評価値算出手段６３が、各対象事物の評判属性毎に、その評判属性に関する重みを考慮して評判属性の評価値を計算し、評判情報格納手段７０が、各対象事物の評判属性の評価値を含めた評判情報を、通信手段２０を通して、評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体８０へ格納し、評判情報表示手段９０が、評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体Ａに格納されている表示に関する条件を満たす評判情報を、通信手段２０を通して表示する。また、表示条件指定手段９１を介して、ユーザが表示条件を指定し、通信手段２０を通して、その条件を表示条件記憶媒体Ａに格納することもできる。
【００７２】
これによって、そのカテゴリにおいて世の中で着目され、かつ、属性値が良い評判属性程、重要度が高くなるように、その対象事物の評判属性の評価値を算出することができる。また、ユーザが表示条件を指定することによって、世の中での着目度を反映した各対象事物の評判属性を、ユーザの希望の表示方法で表示することができる。これは、たとえば、世の中で着目され、かつ、評価が高い評判属性を、商品毎に知ることが容易であり、反対に、世の中であまり着目されてなく、かつ、その商品の中で賛否両論となっている評判属性を、重要でない評判属性として知ることもできる。また、同じ評判属性であっても、その評価値は、対象事物毎に違うので、その対象事物の特徴を評判属性で端的に表すことができる。
【００７３】
なお、上記実施例１、２とも、プログラムの発明として把握することができる。
【００７４】
つまり、上記実施例１は、対象事物の評判に関して記述されている評判情報を処理するプログラムにおいて、上記評判情報が格納された評判情報記憶媒体に存在するカテゴリを、ユーザに提示するカテゴリ提示手順と、上記カテゴリ提示手順によって提示されたカテゴリの中から、ユーザが１つのカテゴリを指定し、メモリに記憶するカテゴリ指定手順と、上記カテゴリ指定手順においてユーザが特定したカテゴリに属する評判情報を、上記評判情報記憶媒体から対象事物毎に取得し、メモリに記憶する評判情報取得手順と、上記評判情報取得手順によって得られた評判情報に含まれている評判属性の出現回数を集計し、メモリに記憶する評判属性出現回数集計手順と、上記評判属性出現回数集計手順によって集計された評判属性の出現回数に応じて、重みを算出し、対象事物の各評判属性に、上記重みを付与し、メモリに記憶する重み付与手順と、上記重み付与手順によって付与された重みを考慮し、各対象事物の評判属性毎に、評価値を計算し、メモリに記憶する評判属性評価値算出手順と、上記評判属性評価値算出手順によって算出された評価値を含めた評判情報を、評判情報記憶媒体に格納する評判情報格納手順と、上記評判情報格納手順によって格納された評判属性の評価値のうち、表示条件記憶媒体に格納されている表示条件を満たす評判情報を表示し、メモリに記憶する評判情報表示手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００７５】
また、上記評判情報表示手順に、ユーザが表示条件を指定する表示条件指定手順を含み、ユーザが指定した表示条件を満たす評判属性を表示する手順であってもよい。
【００７６】
上記実施例２は、上記重み付与手順に、評判属性の属性値も考慮して重みを算出する手順であることを特徴とするプログラムの例であり、実施例１同様、上記評判情報表示手順に、ユーザが表示条件を指定する表示条件指定手順を含み、ユーザが指定した表示条件を満たす評判属性を表示する手順を、コンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００７７】
また、実施例１、２において、上記カテゴリ提示手順、上記評判情報取得手順、上記評判情報格納手順、および、上記評判情報表示手順に通信手順を含み、遠隔地にある記憶媒体と通信するプログラムであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施例１である評判情報処理装置１００を示すブロック図である。
【図２】評判属性のみに基づいて重みをつけた場合における評判情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施例１において、評判情報記憶媒体１０に格納されている評判情報の具体例を示す図である。
【図４】実施例１における評判属性の集計例を示す図である。
【図５】実施例１において、図４に示す評判属性の出現回数集計例を用いた場合、各対象事物の全評判属性に、その評判属性の重みを付与した結果を示す図である。
【図６】実施例１において、図５に示す重み付与の結果から算出した、「商品Ａ」と「商品Ｂ」の各評判属性に関する評価値である。
【図７】実施例１において、対象事物毎の評判状況の表示例１を示す図である。
【図８】評判情報処理装置１００における他の動作である実施例２を示すフローチャートである。
【図９】評判属性と属性値とを利用して、各対象事物の各評判属性に重みを算出した場合を示す図である。
【図１０】実施例２において、属性値も利用して計算した各対象事物の評判属性毎の評価値を示す例である。
【図１１】実施例２において、対象事物毎の評判状況の表示例２を示す図である。
【図１２】実施例２において、対象事物毎の評判状況の表示例３を示す図である。
【符号の説明】
【００７９】
１００…評判情報処理装置、
１０…評判情報記憶媒体、
２０…通信手段、
３０…カテゴリ提示手段、
４０…カテゴリ指定手段、
５０…評判情報取得手段、
６０…評判属性評価値付与手段、
６１…評判属性出現回数集計手段、
６２…重み付与手段、
６３…評判属性評価値算出手段、
７０…評判情報格納手段、
８０…評判属性の評価値付き評判情報記憶媒体、
９０…評判情報表示手段、
９１…表示条件指定手段、
Ａ…表示条件記憶媒体。
【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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