(57)【要約】【課題】  所定のカテゴリに属する複数の対象事物について、重視したい評判属性が反映された総合的な評判を比較することによって、ユーザの視点に基づいた対象事物間の優劣を知ることができる評判情報処理装置、評判情報処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。【解決手段】  所定のカテゴリに属する複数の対象事物について、対象事物の評判情報に含まれている評判属性に、ユーザの好みに応じて評判属性重要度を付与し、この付与された評判属性重要度を用いて対象事物毎に、様々な評判属性を考慮した対象事物スコアを求める評判情報処理装置である。【選択図】  図１
2006079327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評判を知りたいカテゴリに属する所定の対象事物について、評判情報を処理する評判情報処理装置において、
指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体から取得する評判情報取得手段と；
上記評判情報取得手段が取得した評判情報に含まれている各評判属性に関する評判が、どの程度よいかを示す評判属性スコアを算出する評判属性スコア算出手段と；
上記評判情報取得手段が取得した評判情報に含まれている各評判属性について、ユーザがどの程度重要視しているかを示す評判属性重要度を、上記評判属性に付与する評判属性重要度付与手段と；
上記評判属性スコア算出手段が算出した評判属性スコアと、上記評判属性重要度付与手段が付与した評判属性重要度とに基づいて、上記対象事物における様々な評判属性の総合的な評判である対象事物スコアを、当該対象事物について、算出する対象事物スコア算出手段と；
上記対象事物スコア算出手段が算出した対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体に格納する対象事物スコア格納手段と；
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、
上記評判属性重要度付与手段は、評判属性を所定の出力装置に出力し、この出力されている評判属性について、ユーザが入力した注目度に基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与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、
上記評判属性重要度付与手段は、対象事物を所定の出力装置に出力し、この出力されている対象事物から選択された少なくとも１つの対象事物に関する評判属性スコアに基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与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４】
評判を知りたいカテゴリに属する所定の対象事物について、評判情報を処理する評判情報処理方法において、
指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体から、評判情報取得部が取得する評判情報取得工程と；
上記評判情報取得工程で取得された評判情報に含まれている各評判属性に関する評判が、どの程度よいかを示す評判属性スコアを、評判属性スコア算出部が算出し、メモリに記憶する評判属性スコア算出工程と；
上記評判情報取得工程で取得された評判情報に含まれている各評判属性について、ユーザがどの程度重要視しているかを示す評判属性重要度を、評判属性重要度付与部が上記評判属性に付与し、メモリに記憶する評判属性重要度付与工程と；
上記評判属性スコア算出工程が算出した評判属性スコアと、上記評判属性重要度付与工程が付与した評判属性重要度とに基づいて、上記対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを示す対象事物スコアを、対象事物スコア算出部が当該対象事物について、算出する対象事物スコア算出工程と；
上記対象事物スコア算出工程で算出された対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体に格納する対象事物スコア格納工程と；
を有することを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項５】
請求項４において、
上記評判属性重要度付与工程は、評判属性を所定の出力装置に出力し、この出力されている評判属性について入力された注目度に基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する工程であることを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項６】
請求項４において、
上記評判属性重要度付与工程は、対象事物を所定の出力装置に出力し、この出力されている対象事物から選択された少なくとも１つの対象事物に関する評判属性スコアに基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する工程であることを特徴とする評判情報処理方法。
【請求項７】
評判を知りたいカテゴリに属する所定の対象事物について、評判情報を処理するプログラムにおいて、
指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体から取得する評判情報取得手順と；
上記評判情報取得手順で取得された評判情報に含まれている各評判属性に関する評判が、どの程度よいかを示す評判属性スコアを算出し、メモリに記憶する評判属性スコア算出手順と；
上記評判情報取得手順で取得された評判情報に含まれている各評判属性について、ユーザがどの程度重要視しているかを示す評判属性重要度を、上記評判属性に付与し、メモリに記憶する評判属性重要度付与手順と；
上記評判属性スコア算出手順が算出した評判属性スコアと、上記評判属性重要度付与手順が付与した評判属性重要度とに基づいて、上記対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを示す対象事物スコアを、当該対象事物について、算出する対象事物スコア算出手順と；
上記対象事物スコア算出手順で算出された対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体に格納する対象事物スコア格納手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７において、
上記評判属性重要度付与手順は、評判属性を所定の出力装置に出力し、この出力されている評判属性について入力された注目度に基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する手順であることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項７において、
上記評判属性重要度付与手順は、対象事物を所定の出力装置に出力し、この出力されている対象事物から選択された少なくとも１つの対象事物に関する評判属性スコアに基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する手順であることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
評判を知りたいカテゴリに属する所定の対象事物について、評判情報を処理するプログラムにおいて、
指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体から取得する評判情報取得手順と；
上記評判情報取得手順で取得された評判情報に含まれている各評判属性に関する評判が、どの程度よいかを示す評判属性スコアを算出し、メモリに記憶する評判属性スコア算出手順と；
上記評判情報取得手順で取得された評判情報に含まれている各評判属性について、ユーザがどの程度重要視しているかを示す評判属性重要度を、上記評判属性に付与し、メモリに記憶する評判属性重要度付与手順と；
上記評判属性スコア算出手順が算出した評判属性スコアと、上記評判属性重要度付与手順が付与した評判属性重要度とに基づいて、上記対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを示す対象事物スコアを、当該対象事物について、算出する対象事物スコア算出手順と；
上記対象事物スコア算出手順で算出された対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体に格納する対象事物スコア格納手順と；
をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項１０において、
上記評判属性重要度付与手順は、評判属性を所定の出力装置に出力し、この出力されている評判属性について入力された注目度に基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する手順であることを特徴とする記録媒体。
【請求項１２】
請求項１０において、
上記評判属性重要度付与手順は、対象事物を所定の出力装置に出力し、この出力されている対象事物から選択された少なくとも１つの対象事物に関する評判属性スコアに基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する手順であることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評判を知りたいカテゴリに属する対象事物についての評判情報を処理する評判情報処理装置、評判情報処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂページには、製品や人物等（以下、「対象事物」という）についての評判情報が記載されているページが数多く存在するが、評判情報は、通常、「価格」、「性能」という対象事物の評判を示す属性（以下、「評判属性」という）について書かれ、その種類は、多岐に渡る。
【０００３】
このために、対象事物についての評判情報を、個々のページから機械的に収集したとしても、この収集した評判情報から、上記対象事物についての総合的な評判を知るためには、ある評判属性について書かれた評判情報を順に見る必要があり、非常にコストがかかるという欠点がある。
【０００４】
この欠点を克服するために、個々の対象事物に関して収集された評判情報を集計し、様々な評判属性を考慮した対象事物の総合的な評判を獲得する研究が行われている。
【０００５】
評価表現を、「安全性」、「コスト」の着眼点に基づいて集計し、この集計結果に基づいて、レーダーチャートを作成することによって、対象事物の総合的な評判を獲得することが知られている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００６】
この従来方法では、たとえば、レーダーチャートにおける「安全性」の項目の値が高い対象事物に注目すると、「安全性」を特に重視している評判を知ることができる。
【０００７】
また、評判属性のスコアと、「よい」、「美しい」という評判属性についての値（以下、「評判属性値」という）のスコアとを用い、対象事物に対するスコアを算出することによって、対象事物の総合的な評判を獲得する方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００８】
この従来方法では、対象事物のスコアを比較するので、所定のカテゴリに属する対象事物の中で、総合的な評判が最もよいものを探し出すことができる。
【非特許文献１】立石健二他、「Ｗｅｂ文書集合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、２００４年３月、ｐ．６４４−６４７
【特許文献１】特許第３４０２５９９号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、非特許文献１記載の方法では、所定の対象事物と別の対象事物との総合的な評判を比較し、どちらの対象事物の方が優れているかということを把握することができないという問題がある。
【００１０】
たとえば、「安全性」が、他の対象事物に比べて遥かに優れているが、他の着眼点では、他の対象事物に比べて、少し劣る対象事物Ａと、どの着眼点で見ても、他の対象事物と比べて同程度である対象事物Ｂとが存在している場合、どちらが優れているのかを知ることができないという問題がある。
【００１１】
また、特許文献１記載の方法では、重視したい評判属性があっても、それを反映することができず、したがって、重視したい評判属性が、ユーザ毎に異なるにも拘らず、対象事物の総合的な評判は、どのユーザについても、同一であるという問題がある。
【００１２】
本発明は、所定のカテゴリに属する複数の対象事物について、重視したい評判属性が反映された総合的な評判を比較することによって、ユーザの視点に基づいた対象事物間の優劣を知ることができる評判情報処理装置、評判情報処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、所定のカテゴリに属する複数の対象事物について、対象事物の評判情報に含まれている評判属性に、ユーザの好みに応じた評判属性重要度を付与し、この付与された評判属性重要度を用いて対象事物毎に、様々な評判属性を考慮した対象事物スコアを求める評判情報処理装置である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、所定のカテゴリに属する複数の対象事物について、対象事物の評判情報に含まれている評判属性に、ユーザの好みに応じた評判属性重要度を付与し、この付与された評判属性重要度を用いて対象事物毎に、様々な評判属性を考慮した対象事物スコアを求めるので、その対象事物スコアを比較することによって、ユーザの視点に応じて、対象事物間の優劣を知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】
【００１５】
発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明の実施例１である評判情報処理装置１００の構成を示す図である。
【００１７】
評判情報処理装置１００は、評判情報取得部１と、評判属性スコア算出部２と、評判属性重要度付与部３と、対象事物スコア算出部４と、対象事物スコア格納部５と、評判情報記憶媒体６と、対象事物スコア格納媒体７とを有する。
【００１８】
評判情報取得部１は、指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納された評判情報記憶媒体６から、取得する。
【００１９】
なお、上記「対象事物」は、ユーザが評判を知りたいと思っているカテゴリに属する対象であり、製品、商品、人物等の有形のものに限らず、サービス、組織等、無形のものを含む概念である。
【００２０】
評判属性スコア算出部２は、評判情報取得部１が得た評判情報に含まれている各評判属性に関する評判がどの程度、よいかを示す評判属性スコアを求める。
【００２１】
評判属性重要度付与部３は、評判情報取得部１が取得した評判情報に含まれている各評判属性に関して、ユーザがどの程度重要視するかを示す評判属性重要度を付与する。
【００２２】
対象事物スコア算出部４は、評判属性スコア算出部２が算出した評判属性スコアと、評判属性重要度付与部３が得た評判属性重要度とを用いて、当該対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判がどの程度よいかを示す対象事物スコアを求める。
【００２３】
対象事物スコア格納部５は、対象事物スコア算出部４が算出した対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体７に格納する。
【００２４】
次に、実施例１の動作について説明する。
【００２５】
図２は、評判情報処理装置１００の全体の動作を示すフローチャートである。
【００２６】
まず、評判情報取得部１が、指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体６から取得する（Ｓ１０）。
【００２７】
評判情報取得部１が得た評判情報に含まれている各評判属性に関する評判が、どの程度よいかを示す評判属性スコアを、評判属性スコア算出部２が算出する（Ｓ２０）。
【００２８】
評判属性取得部１が得た評判情報に含まれている各評判属性に関して、ユーザがどの程度重要視するかを示す評判属性重要度を、評判属性重要度付与部３が付与する（Ｓ３０）。
【００２９】
具体的には、ユーザが注目度をキーボード等によって入力し、評判属性重要度付与部３に設けられているＣＰＵ等が、上記入力された注目度に基づいて、評判属性重要度を算出し、または、ユーザが好みの対象事物をマウス等によって選択し、評判属性重要度付与部３に設けられているＣＰＵ等が、上記選択された対象事物の評判属性スコアに基づいて、評判属性重要度を算出する等によって、評判属性重要度を付与する。
【００３０】
なお、この詳細な動作については、図３、図４において、後述する。
【００３１】
評判属性スコア算出部２が得た評判属性スコアと、評判属性重要度付与部３が得た評判属性重要度とを用いて、対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを示す対象事物スコアを、対象事物スコア算出部４が算出する（Ｓ４０）。
【００３２】
最後に、対象事物スコア格納部５が、対象事物スコア算出部４が得た対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体７に格納する（Ｓ５０）。
【００３３】
次に、実施例１における評判属性重要度付与部３の動作（Ｓ３０）について説明する。
【００３４】
図３は、実施例１における評判属性重要度付与処理３の動作を示すフローチャートである。
【００３５】
まず、ユーザが入力したカテゴリに属する対象事物に含まれている評判属性を出力する（Ｓ３１）。
【００３６】
この出力された各評判属性について、ユーザが注目度を入力する（Ｓ３２）。
【００３７】
最後に、入力された注目度に基づいて、評判属性重要度を算出し、この算出された評判属性重要度を評判属性に付与する（Ｓ３３）。
【００３８】
図４は、実施例１における評判属性重要度付与処理３の動作を示すフローチャートである。
【００３９】
まず、ユーザが入力したカテゴリに属する対象事物を出力する（たとえば表示する）（Ｓ３４）。
【００４０】
出力した対象事物の中から、１つまたは複数の対象事物を、ユーザが指定する（Ｓ３５）。
【００４１】
最後に、指定された対象事物の評判属性スコアに基づいて、評判属性重要度付与部３が、評判属性に、評判属性重要度を付与する（Ｓ３６）。
【００４２】
次に、実施例１をより具体的に説明する。
【００４３】
図５は、実施例１における評判情報の例を示す図である。
【００４４】
なお、図５に示す評判情報は、評判情報記憶媒体６に格納されている。
【００４５】
以下の説明では、ユーザが、「パソコン」というカテゴリに属する対象事物の評判を知りたいと思い、評判情報記憶媒体６には、図５に示す評判情報が格納されているとする。
【００４６】
まず、本発明の実施例１は、図２に示すフローチャートにおける評判属性重要度付与処理（Ｓ３０）として、図３に示すフローチャートの動作を実行する実施例である。
【００４７】
次に、実施例１の動作について説明する。
【００４８】
ステップＳ１０では、「パソコン」というカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報取得部１が、図５に示す評判情報記憶媒体６から取得する。
【００４９】
図６は、カテゴリとしての「パソコン」を、評判情報記憶媒体６から、ユーザが指定し、この指定された「パソコン」に属する対象事物についての評判情報を取得した結果の一例を示す図である。
【００５０】
なお、図６に示す評判情報は、評判情報記憶媒体６に格納されている。
【００５１】
ステップＳ２０では、評判属性スコア算出部２が、図６に示す評判情報に含まれる各評判属性に関する評判がどの程度よいかを示す評判属性スコアを求める。
【００５２】
ここでは、各評判情報の件数に、つまり、１つの評判属性における評判属性の属性値毎の件数に、属性値が「（価格が）安い」というような肯定的な評判であれば、「１」を掛け合わせて計算し、「（価格が）高い」という否定的な評判であれば、「−１」を掛け合わせ、これら計算された値を、１つの対象事物における評判属性毎に合計した値を、評判属性スコアとする。
【００５３】
この例では、評判属性スコアを計算する場合、各評判情報の件数に掛け合わせる値を、「１」、「−１」のみにしたが、各評判情報の件数に掛け合わせる値を、属性値毎に、属性値記憶媒体に記録し、この属性値記憶媒体から、掛け合わせる値を取得するようにしてもよい。
【００５４】
また、この例では、評判属性毎に合計した値を、評判属性スコアとしているが、「合計する」計算以外の計算（和以外の計算）によって、評判属性スコアを求めるようにしてもよい。
【００５５】
図６に示す例において、製品Ａについての価格という評判属性についての評判属性スコアは、１２×１＋４×（−１）＝８というように計算できる。他の評判属性についても、これと同様に計算する。
【００５６】
評判属性スコアの計算方法は、上記の例における計算方法以外の計算方法を採用するようにしてもよい。
【００５７】
図7は、対象事物（製品Ａ等）の評判属性（価格等）について求めた評判属性スコアの例を示す図である。
【００５８】
なお、図７に示す評判属性スコアは、対象事物スコア記憶媒体７に格納されている。
【００５９】
ステップＳ３０では、図６に示す評判情報に含まれる各評判属性に関して、ユーザがどの程度重要視しているかを示す評判属性重要度を、評判属性重要度付与部３が付与する。
【００６０】
ステップＳ３１では、入力されたカテゴリに属する対象事物に含まれている評判属性を出力する。
【００６１】
図６に示す評判属性は、「価格」、「デザイン」、「液晶」の３種類であるので、これらの評判属性を出力する。この例では、３種類の評判属性の全てを出力しているが、一部の評判属性のみを出力するようにしてもよい。
【００６２】
ステップＳ３２では、出力した各評判属性に、キーボードで注目度を入力する。つまり、出力した各評判属性の横に、注目度を入力するフィールドを設け、キーボードによって１〜５の５段階の注目度を入力する。注目度を入力する場合、他の入力方法を採用するようにしてもよく、小数を入力してもよく、負の値を入力してもよい。
【００６３】
図８は、実施例１において、「価格」、「デザイン」、「液晶」という評判属性に、それぞれ５、３、２という注目度が、入力され、注目度入力画面８１に表示されている状態を示す図である。
【００６４】
ステップＳ３３では、入力された注目度に基づいて、評判属性に、評判属性重要度を付与する。なお、評判属性重要度は、入力された注目度から１を引いた値を、２で割って求める。つまり、評判属性重要度＝（入力された注目度−１）／２である。
【００６５】
評判属性スコアの計算方法として、上記とは異なる計算方法を採用してもよく、注目度をそのまま評判属性重要度として使用するようにしてもよい。図８に示す例では、価格という評判属性についての評判属性スコアは、（５−１）／２＝２と、計算できる。他の評判属性についても、上記と同様にして計算する。
【００６６】
図９は、評判属性と、その評判属性重要度との関係の例を示す図である。
【００６７】
なお、図９に示す評判属性とその評判属性重要度との関係は、所定の記憶媒体に格納されている。
【００６８】
ステップＳ４０では、図７に示す評判属性スコアと、図９に示す評判属性重要度とに基づいて、対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを示す対象事物スコアを、対象事物スコア算出部４が算出する。
【００６９】
ここでは、対象事物の評判属性毎に、評判属性スコアと評判属性重要度とを掛け合わせた値を、対象事物毎に合計した値を、対象事物スコアとする。つまり、対象事物スコア＝評判属性スコア×評判属性重要度＋評判属性スコア×評判属性重要度＋評判属性スコア×評判属性重要度＋……である。
【００７０】
対象事物スコアを計算する場合、他の計算方法を採用するようにしてもよい。図７に示す例と、図９に示す例とによれば、製品Ａについての対象事物スコアは、８×２＋（−２）×１＋（−２）×０．５＝１３である。他の製品についても、上記と同様にして、対象事物スコアを計算する。
【００７１】
図１０は、上記の計算方法によって対象事物スコアを計算した結果の例を示す図である。
【００７２】
なお、図１０に示す計算された対象事物スコアは、所定の記憶媒体に格納される。
【００７３】
図１０に示す結果によれば、対象事物スコアは、高い順に、製品Ａ、製品Ｃ、製品Ｂである。図８において、価格を特に重視するように、注目度を入力したので、価格が安いという評判の多い製品Ａが、最も総合的に評判のよい対象事物であるという結果になっている。
【００７４】
ところで、従来方法では、重視したい評判属性があっても、その評判属性を反映することができない。したがって、従来方法は、実施例１において、全ての評判属性重要度を１にした場合と同じである。
【００７５】
図１１は、実施例従来方法のように、全ての評判属性重要度を１として、対象事物スコアを計算した場合の例を示す図である。
【００７６】
図１１に示すように、全体的によい評判を持つ製品Ｂが、最も総合的に評判のよい対象事物であるという結果になる。
【００７７】
実施例１によれば、上記のように、重視したい評判属性を、総合的に評判を判断する場合、正しく反映させることができる。
【００７８】
ステップＳ５０では、対象事物スコア格納部５が、図９に示す対象事物スコアを対象事物スコア記憶媒体７に格納する。
【実施例２】
【００７９】
本発明の実施例２は、重視したい評判属性が具体的によくわからない場合でも、好ましいと思う対象事物を指定することによって、重視したい評判属性を総合的に判断する場合、正しく反映させることができる実施例である。
【００８０】
つまり、実施例２は、図２に示すフローチャートにおける評判属性重要度付与処理（Ｓ３０）として、図４に示すフローチャートの動作を実行する実施例である。
【００８１】
次に、実施例２について、説明する。
【００８２】
ステップＳ１０とステップＳ２０とにおける処理動作は、実施例１と同様であるので、その説明を割愛する。
【００８３】
実施例２におけるステップＳ３０では、評判属性重要度付与部３が、図６に示す評判情報に含まれている各評判属性に関して、ユーザがどの程度重要視するかを示す評判属性重要度を付与する。
【００８４】
つまり、ステップＳ３４では、入力されたカテゴリに属する対象事物を出力し、図６に含まれている対象事物は、「製品Ａ」、「製品Ｂ」、「製品Ｃ」の３種類であるから、これらの対象事物を出力する。この例では、３種類の対象事物の全てを出力しているが、一部の対象事物のみを出力するようにしてもよい。
【００８５】
ステップＳ３５では、出力した各対象事物のうちで、好ましいと思う対象事物を指定する。対象事物を、１つだけ指定するようにしてもよく、複数、指定するようにしてもよい。ここでは、好ましいと思う対象事物として、製品Ｃを指定したとする。
【００８６】
ステップＳ３６では、指定された対象事物の評判属性スコアに基づいて、評判属性に、評判属性重要度を付与する。ここでは、指定された対象事物の全ての評判属性における評判属性スコアの和Ｓを計算し、を、上記和Ｓで割った値に、１を足したものを、評判属性重要度とする。
【００８７】
つまり、評判属性重要度  ＝｛（指定された対象事物の各評判属性における評判属性スコア）  ／（指定された対象事物の全ての評判属性における評判属性スコアの和Ｓ）｝＋１である。
【００８８】
なお、評判属性スコアの計算方法として、他の計算方法を採用するようにしてもよい。
【００８９】
図７より、指定された対象事物の全ての評判属性における評判属性スコアの和Ｓは、Ｓ＝６＋（−２）＋２＝６というように計算でき、価格という評判属性についての評判属性スコア＝（６／６）＋１＝２であると計算できる。他の評判属性についての評判属性スコアについても、上記と同様にして計算する。
【００９０】
図１２は、実施例２における評判属性と、評判属性重要度との関係を示す図である。
【００９１】
なお、図１２に示す評判属性と評判属性重要度との関係は、所定の記憶媒体に記憶される。
【００９２】
ステップＳ４０では、対象事物スコア算出部４が、図７に示す評判属性スコアと、図９に示す評判属性重要度とに基づいて、対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを、示す対象事物スコアを求める。
【００９３】
図１３は、実施例２における対象事物と評判属性重要度との関係を示す図であって、実施例１の場合と同様にして計算した場合における対象事物と評判属性重要度との関係を示す図である。
【００９４】
なお、図１３に示す計算された対象事物と評判属性重要度との関係は、所定の記憶媒体に格納される。
【００９５】
図１３に示す結果によれば、その対象事物スコアは、高い順に、製品Ｃ、製品Ａ、製品Ｂである。上記のように、製品Ｃを好ましい対象事物として指定したので、価格の評判がよく、液晶の評判が評判がそこそこ良い対象事物に、高い対象事物スコアが与えられ、したがって、製品Ｃが、総合的には最も評判のよい対象事物であるという結果である。
【００９６】
また、図１２に示す各評判属性の評判属性重要度を見ると、デザインについての評判はあまり重視されず、価格についての評判が特に重視されているので、デザインについての評判が良く、全体的にも良い評判を持つ製品Ｂよりも、デザインについての評判が悪くても、価格についての評判が良い製品Ａは、その対象事物スコアが高い。
【００９７】
実施例２によれば、上記のように、重視したい評判属性を、ユーザが具体的によく分からない場合でも、好ましいと思う対象事物を指定することによって、重視したい評判属性を総合的な評判に、正しく反映させることができる。
【００９８】
つまり、ユーザが、たとえばパソコンに関する知識が少なく、価格を重視すればよいのか、デザインを重視すればよいのかを、自分で判断できない場合、パソコンのうちで製品Ｃのパソコンを好ましいと思うことが、漠然とでも分かっていれば、ユーザが製品Ｃを指定すればよく、この指定によって、評判情報処理装置１００が、製品Ｃに関する評判のうちで良い評判を重視し、悪い評判を重視しないというユーザの好みを認識し、このユーザの好みに応じて、パソコンに属する対象事物について、総合的な評判をユーザが得ることができる。
【００９９】
図１３に示す結果では、製品Ｃを指定して製品Ｃが最も高い対象事物スコアとなったが、製品Ｃと類似した評判を持ち、製品Ｃよりも全体的によい評判を持つ対象事物があれば、その対象事物に、製品Ｃよりも高い対象事物スコアが付与される。
【０１００】
ステップＳ５０では、対象事物スコア格納部５が、図１３に示す対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体７に格納する。
【０１０１】
なお、実施例１、実施例２における一連の動作を、プログラムとして構築し、評判情報処理装置として利用されるコンピュータにインストールし、ＣＰＵ等の制御手段によって実行させるか、または、ネットワークを介して流通させるようにしてもよい。
【０１０２】
つまり、上記実施例は、評判を知りたいカテゴリに属する所定の対象事物について、評判情報を処理するプログラムにおいて、指定されたカテゴリに属する対象事物についての評判情報を、評判情報が格納されている評判情報記憶媒体から取得する評判情報取得手順と、上記評判情報取得手順で取得された評判情報に含まれている各評判属性に関する評判が、どの程度よいかを示す評判属性スコアを算出し、メモリに記憶する評判属性スコア算出手順と、上記評判情報取得手順で取得された評判情報に含まれている各評判属性について、ユーザがどの程度重要視しているかを示す評判属性重要度を、上記評判属性に付与し、メモリに記憶する評判属性重要度付与手順と、上記評判属性スコア算出手順が算出した評判属性スコアと、上記評判属性重要度付与手順が付与した評判属性重要度とに基づいて、上記対象事物における様々な評判属性を考慮した総合的な評判が、どの程度よいかを示す対象事物スコアを、当該対象事物について、算出する対象事物スコア算出手順と、上記対象事物スコア算出手順で算出された対象事物スコアを、対象事物スコア記憶媒体に格納する対象事物スコア格納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。
【０１０３】
なお、上記評判属性重要度付与手順は、評判属性を所定の出力装置に出力し、この出力されている評判属性について入力された注目度に基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する手順である。
【０１０４】
また、上記評判属性重要度付与手順は、対象事物を所定の出力装置に出力し、この出力されている対象事物から選択された少なくとも１つの対象事物に関する評判属性スコアに基づいて、重要度を算出し、この算出された重要度を、評判属性に付与し、メモリに記憶する手順である。
【０１０５】
また、上記プログラムを、評判情報処理装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等、可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールし、実行させるようにしてもよい。
【０１０６】
さらに、上記実施例を、評判に基づく対象事物のランキング等に、適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】本発明の実施例１である評判情報処理装置１００の構成を示す図である。
【図２】評判情報処理装置１００の全体の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施例１における評判属性重要度付与処理３の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施例１における評判属性重要度付与処理３の動作を示すフローチャートである。
【図５】評判情報記憶媒体６に格納されている評判情報の例を示す図である。
【図６】評判情報記憶媒体６から、「パソコン」というカテゴリに属する対象事物についての評判情報を取得した結果の一例を示す図である。
【図７】対象事物（製品Ａ等）の評判属性（価格等）について求めた評判属性スコアの例を示す図である。
【図８】実施例１において、「価格」、「デザイン」、「液晶」という評判属性に、それぞれ５、３、２という注目度が、入力され、注目度入力画面８１に表示されている状態を示す図である。
【図９】評判属性と、その評判属性重要度との関係の例を示す図である。
【図１０】上記の計算方法によって対象事物スコアを計算した結果の例を示す図である。
【図１１】従来方法のように、全ての評判属性重要度を１として、対象事物スコアを計算した場合の例を示す図である。
【図１２】実施例２における評判属性と、評判属性重要度との関係を示す図である。
【図１３】実施例２における対象事物と評判属性重要度との関係を示す図であって、実施例１の場合と同様にして計算した場合における対象事物と評判属性重要度との関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１０８】
１００…評判情報処理装置、
１…評判情報取得部、
２…評判属性スコア算出部、
３…評判属性重要度付与部、
４…対象事物スコア算出部、
５…対象事物格納部、
６…評判情報記憶媒体、
７…対象事物スコア記憶媒体。
【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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【図１３】
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