(57)【要約】【課題】ディスカッションの効率性を示す指標を自動的に算出することを図る。【解決手段】ディスカッション効率性指標算出装置１は、ディスカッション中の個個の発言の内容を示す発言データと発言の順番を示す発言順特定データとからなるディスカッションデータを用いて、個個の発言が当該ディスカッションにおける新しい情報を含む度合いを算出する新規情報含有度算出部２０を備える。【選択図】図１
2011145868.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディスカッションの効率性を表す指標を算出するディスカッション効率性指標算出装置であり、
前記ディスカッション中の個個の発言の内容を示す発言データと発言の順番を示す発言順特定データとからなるディスカッションデータを用いて、個個の発言が当該ディスカッションにおける新しい情報を含む度合いを算出する新規情報含有度算出部、
を備えたことを特徴とするディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項２】
前記新規情報含有度算出部は、
発言順に、新しく出現した単語を単語集合に追加する単語集合更新部と、
発言ごとに、前発言までの単語集合に含まれない単語の個数を算出する新規単語数算出部と、を有し、
総発言数に対する、各発言の新規単語数の総和の比率を算出することを特徴とする請求項１に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項３】
前記新規情報含有度算出部は、前記発言データに含まれる単語ごとに単語新規度を算出し、
前記単語新規度は、単語新規度算出対象単語を含む発言と単語新規度算出対象単語を含む過去の発言との間隔に応じた値である、
ことを特徴とする請求項１に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項４】
前記新規情報含有度算出部は、前記発言データに含まれる発言ごとに発言有益度を算出し、発言ごとに、発言内の新規単語数または発言内の単語新規度の総和と発言有益度とに基づいて発言の新規情報含有度を算出する、
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項５】
前記新規情報含有度算出部は、複数のディスカッションデータにおける新規情報含有度の最大値に対する、各ディスカッションデータの新規情報含有度の比率を算出する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項６】
前記新規情報含有度算出部は、
発言が外部参照情報を含む場合に、外部参照情報を用いて参照先の情報を取得する参照先情報取得部を有し、
参照先情報取得部が取得した情報を当該発言の内容に含めて処理することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項７】
前記発言順特定データが有する発言時刻に基づいて、発言間隔を算出する発言間隔算出部を備えたことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項８】
複数のディスカッションデータにおける発言間隔平均値の最大値に対する、各ディスカッションデータの発言間隔平均値の比率を算出する発言間隔度算出部を備えたことを特徴とする請求項７に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項９】
総発言数が規定値以上であるディスカッションデータのみを前記算出の対象とするディスカッションデータ選択部を備えたことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載のディスカッション効率性指標算出装置。
【請求項１０】
ディスカッションの効率性を表す指標を算出するためのコンピュータプログラムであって、
前記ディスカッション中の個個の発言の内容を示す発言データと発言の順番を示す発言順特定データとからなるディスカッションデータを用いて、個個の発言が当該ディスカッションにおける新しい情報を含む度合いを算出するステップ、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記発言順特定データが有する発言時刻に基づいて、発言間隔を算出するステップをさらにコンピュータに実行させるための請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
総発言数が規定値以上であるディスカッションデータのみを前記算出の対象に選択するステップをさらにコンピュータに実行させるための請求項１０又は請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ディスカッション効率性指標算出装置およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上で公開される電子掲示板などのオンラインディスカッションの場は、一般のユーザ同士が容易にディスカッションを行うことができるようになっている。そのオンラインディスカッションの場の状態を監視する従来技術として、例えば特許文献１が知られている。特許文献１では、企業組織活動における対話行動を評価するために、被評価者の所属グループにおける当該被評価者の対話行動事象の頻度を集計し、この集計情報をもとに、当該被評価者の該所属グループにおける対話行動のもたらす情報量を評価している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２６０１０２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、上述した従来技術では、オンラインディスカッションの場が健全に盛り上がっているのか、又は、荒れているのかを判定できない。例えば、ある参加者の発言頻度が多いからといって、必ずしも有効な発言が多いとは限らない。オンラインディスカッションでは、積極的又は好意的にディスカッションする参加者のみとは限らず、ディスカッションの場が無用の発言で支配されたりすると、ディスカッションの効率が低下する。しかしながら、オンラインディスカッションの場が健全に盛り上がっているのか、又は、荒れているのかを判定するには、管理者が発言の内容を目視確認する必要があり、手間がかかる。このため、ディスカッションの効率性を示す指標を自動的に算出することが要望されている。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、ディスカッションの効率性を示す指標を自動的に算出することができるディスカッション効率性指標算出装置およびコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置は、ディスカッションの効率性を表す指標を算出するディスカッション効率性指標算出装置であり、前記ディスカッション中の個個の発言の内容を示す発言データと発言の順番を示す発言順特定データとからなるディスカッションデータを用いて、個個の発言が当該ディスカッションにおける新しい情報を含む度合いを算出する新規情報含有度算出部を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置において、前記新規情報含有度算出部は、発言順に、新しく出現した単語を単語集合に追加する単語集合更新部と、発言ごとに、前発言までの単語集合に含まれない単語の個数を算出する新規単語数算出部と、を有し、総発言数に対する、各発言の新規単語数の総和の比率を算出することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置において、前記新規情報含有度算出部は、前記発言データに含まれる単語ごとに単語新規度を算出し、前記単語新規度は、単語新規度算出対象単語を含む発言と単語新規度算出対象単語を含む過去の発言との間隔に応じた値であることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置において、前記新規情報含有度算出部は、前記発言データに含まれる発言ごとに発言有益度を算出し、発言ごとに、発言内の新規単語数または発言内の単語新規度の総和と発言有益度とに基づいて発言の新規情報含有度を算出することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置において、前記新規情報含有度算出部は、複数のディスカッションデータにおける新規情報含有度の最大値に対する、各ディスカッションデータの新規情報含有度の比率を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置において、前記新規情報含有度算出部は、発言が外部参照情報を含む場合に、外部参照情報を用いて参照先の情報を取得する参照先情報取得部を有し、参照先情報取得部が取得した情報を当該発言の内容に含めて処理することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置においては、前記発言順特定データが有する発言時刻に基づいて、発言間隔を算出する発言間隔算出部を備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置においては、複数のディスカッションデータにおける発言間隔平均値の最大値に対する、各ディスカッションデータの発言間隔平均値の比率を算出する発言間隔度算出部を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るディスカッション効率性指標算出装置においては、総発言数が規定値以上であるディスカッションデータのみを前記算出の対象とするディスカッションデータ選択部を備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るコンピュータプログラムは、ディスカッションの効率性を表す指標を算出するためのコンピュータプログラムであって、前記ディスカッション中の個個の発言の内容を示す発言データと発言の順番を示す発言順特定データとからなるディスカッションデータを用いて、個個の発言が当該ディスカッションにおける新しい情報を含む度合いを算出するステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記発言順特定データが有する発言時刻に基づいて、発言間隔を算出するステップをさらにコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
【００１７】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、総発言数が規定値以上であるディスカッションデータのみを前記算出の対象に選択するステップをさらにコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
これにより、前述のディスカッション効率性指標算出装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ディスカッションの効率性を示す指標を自動的に算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係るディスカッション効率性指標算出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す新規情報含有度算出部２０が行う新規情報含有度算出処理のフローチャートである。
【図３】図１に示す発言間隔算出部４０及び発言間隔度算出部４２が行う発言間隔度算出処理のフローチャートである。
【図４】図１に示す指標出力部６０が出力する出力データの構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
【００２１】
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態に係るディスカッション効率性指標算出装置１の構成を示すブロック図である。図１において、ディスカッション効率性指標算出装置１は、ディスカッションデータ選択部１０と新規情報含有度算出部２０と発言間隔算出部４０と発言間隔度算出部４２と指標出力部６０とを備える。新規情報含有度算出部２０は、単語集合更新部２２と新規単語数算出部２４と参照先情報取得部２６とを有する。
【００２２】
ディスカッション効率性指標算出装置１には、ディスカッションデータが入力される。ディスカッションデータは、ディスカッションの場で発言された個個の発言の内容を示す発言データと、発言の順番を示す発言順特定データとから構成される。なお、ディスカッションデータは、オンラインで行われるディスカッションのデータであってもよく、又は、オフラインで行われるディスカッションのデータであってもよい。オンラインで行われるディスカッションのデータとしては、例えば、インターネット上で公開される電子掲示板の特定スレッド内に記載された各発言の内容を示す発言データと、各発言がなされた時刻のデータ（発言順特定データ）とを有する。オフラインで行われるディスカッションのデータとしては、例えば、実際に人が集って行われる会議での発言の内容（テキスト情報）および発言時刻を記録したものが挙げられる。
【００２３】
ディスカッションデータ選択部１０は、ディスカッション効率性指標算出装置１に入力されたディスカッションデータに対して、ディスカッションの効率性を示す指標（以下、効率性指標と称する）を算出する対象にするか否かを判定する。ディスカッションデータ選択部１０は、その判定に合格したディスカッションデータだけを、効率性指標を算出する対象に選択する。
【００２４】
ディスカッションデータ選択部１０によるディスカッションデータ選択処理を具体的に説明する。ディスカッションデータ選択部１０は、ディスカッションデータ内の発言データから、総発言数を算出する。次いで、ディスカッションデータ選択部１０は、算出した総発言数を規定値αと比較する。ディスカッションデータ選択部１０は、その比較の結果、総発言数が規定値α以上である場合に、当該ディスカッションデータを効率性指標算出対象に選択する。ディスカッションデータ選択部１０は、その比較の結果、総発言数が規定値α未満である場合には、当該ディスカッションデータを効率性指標算出対象に選択しない。規定値αは、利用者（例えば、ディスカッションの場の管理者）が任意に設定できるようにする。
【００２５】
ディスカッションデータ選択部１０は、効率性指標算出対象に選択したディスカッションデータを、新規情報含有度算出部２０と発言間隔算出部４０とにそれぞれ出力する。
【００２６】
以下の説明では、新規情報含有度算出部２０及び発言間隔算出部４０に対して、ディスカッションデータ選択部１０から、ｎ個のディスカッションデータｄ＿ｉ（但し、ｉは１からｎまでの自然数）が入力されるとする。又、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データに含まれる発言の総数（総発言数）をｍ（ｄ＿ｉ）とする。
【００２７】
次に、図２を参照して新規情報含有度算出部２０を説明する。図２は、新規情報含有度算出部２０が行う新規情報含有度算出処理のフローチャートである。新規情報含有度算出部２０は、ディスカッションデータ選択部１０から入力されたディスカッションデータｄ＿ｉを対象にして、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）を算出する。以下、新規情報含有度算出部２０が新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）を算出する動作を説明する。
【００２８】
図２において、ステップＳ１では、新規情報含有度算出部２０が、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データに係る新規単語数を算出する。このステップＳ１の新規単語数算出処理を以下に詳細に説明する。
【００２９】
単語集合更新部２２は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データで新しく出現した単語を収容する単語集合を保持するためのメモリを有し、はじめに該単語集合を空集合に初期化する。なお、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データに含まれる発言のうち、１番目からｊ番目までの発言で新しく出現した単語を収容する単語集合のことを単語集合Ｗ（ｊ）とする。
【００３０】
次いで、単語集合更新部２２は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、発言順に、新しく出現した単語を単語集合に追加する。新規単語数算出部２４は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、発言ごとに、前発言までの単語集合に含まれない単語の個数を算出する。具体的には、単語集合更新部２２が、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、１番目の発言から（ｊ−１）番目までの発言で新しく出現した単語を順次、単語集合Ｗ（ｊ−１）に追加する。次いで、新規単語数算出部２４が、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいてｊ番目の発言で出現した単語のうち、単語集合Ｗ（ｊ−１）に含まれない単語の個数を計数する。この計数結果は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいてｊ番目の発言で新たに出現した単語の個数（新規単語数ｋ＿ｊ）である。なお、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおける発言順は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言順特定データによって特定される。
【００３１】
又、新規単語数算出部２４は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいてｊ番目の発言が外部参照情報を含む場合に、参照先情報取得部２６に対し、該外部参照情報を出力して参照先の情報を取得するように指示する。参照先情報取得部２６は、新規単語数算出部２４から入力された外部参照情報を用いて、参照先の情報（参照先情報）を取得する。参照先情報取得部２６は、取得した参照先情報を新規単語数算出部２４へ出力する。新規単語数算出部２４は、参照先情報取得部２６から入力された参照先情報を、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおけるｊ番目の発言の内容に含めて新規単語数ｋ＿ｊを算出する。これにより、ｊ番目の発言が有する外部参照情報を用いて得られた参照先情報が単語集合Ｗ（ｊ−１）に含まれない新規単語を有する場合には、該新規単語の数が新規単語数ｋ＿ｊに含められる。又、単語集合更新部２２は、該参照先情報が単語集合Ｗ（ｊ−１）に含まれない新規単語を有する場合には、該新規単語を単語集合Ｗ（ｊ）に収容する。なお、外部参照情報としては、例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が挙げられる。この場合、外部参照情報であるＵＲＬを用いて参照される先の情報が参照先情報である。
【００３２】
単語集合更新部２２及び新規単語数算出部２４は、単語集合を更新する動作と新規単語数を算出する動作とを、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、発言順に、２番目の発言（ｊ＝２）から最後の発言（ｊ＝ｍ（ｄ＿ｉ））まで繰り返す。これにより、２番目の発言（ｊ＝２）から最後の発言（ｊ＝ｍ（ｄ＿ｉ））までの各発言に対して、新規単語数ｋ＿ｊが求まる。
【００３３】
説明を図２に戻す。
次いで、ステップＳ２では、新規情報含有度算出部２０が、ディスカッションデータｄ＿ｉに係る新規単語数ｋ＿ｊ（但し、ｊは２からｍ（ｄ＿ｉ）までの自然数）の総和Ｓ（ｄ＿ｉ）を計算する。
【００３４】
新規情報含有度算出部２０は、ｎ個のディスカッションデータｄ＿ｉ（但し、ｉは１からｎまでの自然数）に対して、上記ステップＳ１及びＳ２を実行し、それぞれの総和Ｓ（ｄ＿ｉ）を算出する。
【００３５】
次いで、ステップＳ３では、新規情報含有度算出部２０が、ディスカッションデータｄ＿ｉ毎に「Ｓ（ｄ＿ｉ）÷（ｍ（ｄ＿ｉ）−１）」を計算する。次いで、ステップＳ４では、新規情報含有度算出部２０が、ステップＳ３の除算結果の中から最大値Ｍａｘ（Ｓ／ｍ）を求める。次いで、ステップＳ５では、新規情報含有度算出部２０が、ディスカッションデータｄ＿ｉ毎に、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）を算出する。新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）は次式で算出される。この式により、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）は、０から１までの範囲の値となる。
Ｉ（ｄ＿ｉ）＝（Ｓ（ｄ＿ｉ）÷（ｍ（ｄ＿ｉ）−１））÷（Ｍａｘ（Ｓ／ｍ））
【００３６】
新規情報含有度算出部２０は、各ディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）を指標出力部６０へ出力する。
【００３７】
次に、図３を参照して発言間隔算出部４０及び発言間隔度算出部４２を説明する。図３は、発言間隔算出部４０及び発言間隔度算出部４２が行う発言間隔度算出処理のフローチャートである。
図３において、ステップＳ１１では、発言間隔算出部４０が、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言順特定データが有する発言時刻に基づいて、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データに含まれる発言の時間間隔を算出する。具体的には、発言間隔算出部４０は、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言順特定データに含まれる各発言の発言時刻に基づいて、発言順に、発言時刻間の差を計算する。これにより、各発言間の時間間隔が求まる。
【００３８】
次いで、ステップＳ１２では、発言間隔算出部４０が、ディスカッションデータｄ＿ｉについて、各発言間の時間間隔の平均値Ｇ（ｄ＿ｉ）を算出する。
【００３９】
発言間隔算出部４０は、ｎ個のディスカッションデータｄ＿ｉ（但し、ｉは１からｎまでの自然数）に対して、上記ステップＳ１１及びＳ１２を実行し、それぞれの平均値Ｇ（ｄ＿ｉ）を算出する。発言間隔算出部４０は、各ディスカッションデータｄ＿ｉの平均値Ｇ（ｄ＿ｉ）を発言間隔度算出部４２へ出力する。
【００４０】
次いで、ステップＳ１３では、発言間隔度算出部４２が、発言間隔算出部４０から入力されたｎ個のディスカッションデータｄ＿ｉの平均値Ｇ（ｄ＿ｉ）の中から、最大値Ｍａｘ（Ｇ）を求める。次いで、ステップＳ１４では、発言間隔度算出部４２が、ディスカッションデータｄ＿ｉ毎に、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）を算出する。発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）は次式で算出される。この式により、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）は、０から１までの範囲の値となる。
Ｔ（ｄ＿ｉ）＝（Ｇ（ｄ＿ｉ））÷（Ｍａｘ（Ｇ））
【００４１】
発言間隔度算出部４２は、各ディスカッションデータｄ＿ｉの発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）を指標出力部６０へ出力する。
【００４２】
指標出力部６０には、新規情報含有度算出部２０から、各ディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）が入力される。又、指標出力部６０には、発言間隔度算出部４２から、各ディスカッションデータｄ＿ｉの発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）が入力される。指標出力部６０は、各ディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）及び発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）を、出力データとして出力する。この出力データの形式は、リスト形式であってもよく、又は、２次元グラフ形式であってもよい。
【００４３】
図４は、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）及び発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）を２次元グラフ形式で出力する構成例である。図４中のグラフの縦軸は発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）、横軸は新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）である。Ｉ＿ｔｈは、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）に関する閾値である。Ｔ＿ｔｈは、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）に関する閾値である。閾値Ｉ＿ｔｈ及び閾値Ｔ＿ｔｈは、利用者（例えば、ディスカッションの場の管理者）が任意に設定できるようにする。
【００４４】
指標出力部６０は、ディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）及び発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）で示される２次元座標（Ｉ（ｄ＿ｉ），Ｔ（ｄ＿ｉ））に、ディスカッションデータｄ＿ｉの識別子（例えば「ｄ＿ｉ」）を、図４の２次元グラフ上に表示させる。新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）及び発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）は、値が０から１までの範囲に存在する。従って、各ディスカッションデータｄ＿ｉの識別子は、図４の第１から第４までの領域のいずれかの領域内に表示される。
【００４５】
新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）は、ディスカッションデータｄ＿ｉにおいて、個個の発言が当該ディスカッションにおける新しい情報を含む度合いを表す。従って、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）が大きいほどに、当該ディスカッションの効率性が良いと判定できる。これにより、ディスカッションの場の管理者は、閾値Ｉ＿ｔｈに応じたディスカッションの効率性の判定を行うことができる。
【００４６】
発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）は、ディスカッションデータｄ＿ｉにおいて、当該ディスカッションにおける発言間隔の度合いを表す。従って、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）が小さいほどに、発言間隔が短く、当該ディスカッションが盛り上がっていると判定できる。但し、発言間隔が短くても、無用の発言が多ければ、当該ディスカッションの効率性が良いとは言えない。このため、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）の扱いについては、ディスカッションの場の管理者が適宜、判断することが好ましい。
【００４７】
例えば、図４において、第１領域は、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）が閾値Ｉ＿ｔｈ以上、且つ、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）が閾値Ｔ＿ｔｈ未満である。これは、適切な閾値Ｉ＿ｔｈ、Ｔ＿ｔｈが設定されていれば、新たな情報が短い発言間隔で次次提示されている状態であると推測することができ、ディスカッションの効率性が良いと判定することができる。これに対して、第４領域は、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）が閾値Ｉ＿ｔｈ未満、且つ、発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）が閾値Ｔ＿ｔｈ未満である。これは、適切な閾値Ｉ＿ｔｈ、Ｔ＿ｔｈが設定されていれば、同様の情報が短い発言間隔で繰り返し提示されている状態であると推測することができ、ディスカッションの効率性が良くないと判定することができる。
【００４８】
上述したように第１実施形態によれば、ディスカッションの効率性を示す指標を自動的に算出することができる。これにより、ディスカッションの場の管理者に対して、ディスカッションの場を監視する手間やコストを低減させる効果が得られる。
【００４９】
［第２実施形態］
第２実施形態は、上述した第１実施形態の変形例である。第２実施形態では、新規情報含有度の算出方法のみが第１実施形態と異なる。以下、第２実施形態に係る新規情報含有度算出方法について、第１実施形態と異なる部分を説明する。
【００５０】
第２実施形態では、単語新規度を定義し、ディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度を算出する際に単語新規度を用いる。ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データで出現する全単語に対して、それぞれの単語新規度を算出する。そして、全単語の単語新規度の総和をディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度とする。
【００５１】
単語新規度には、忘却関数の考え方を利用する。ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、単語新規度算出対象単語を含む発言と単語新規度算出対象単語を含む過去の発言との間隔が、大きいほど単語新規度算出対象単語の単語新規度を大きい値とし、小さいほど単語新規度算出対象単語の単語新規度を小さい値とする。
【００５２】
（単語新規度の定義例）
（１）ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、初めて出現する単語である場合、当該単語の単語新規度は１とする。
（２）ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、過去の発言で出現した単語である場合、当該単語の単語新規度については忘却関数を用いて算出する。
【００５３】
（忘却関数の定義例１）
忘却関数値＝０、とする。
この場合、ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データにおいて、過去の発言で出現した単語である場合、当該単語の単語新規度は一律に０となる。
【００５４】
（忘却関数の定義例２）
ｊ番目の発言内の単語ｗを単語新規度算出対象とする。ｊ番目の発言よりも前の発言であって単語ｗが出現する発言のうち、ｊ番目の発言に最も近い発言が（ｊ−ｘ）番目の発言であったとする。
「ｘ＝１」である場合、忘却関数値＝０、とする。この場合、単語ｗの単語新規度は０となる。
「ｘ＝２以上「ｊ−１」以下」である場合、忘却関数値はａ以下とする。但し、ａは０以上１以下の実数である。この場合、単語ｗの単語新規度は、一次関数の値とすることができる。例えば、単語ｗの単語新規度＝ａ（ｘ−１）÷（ｊ−２）、とすることができる。但し、ｊは３以上の自然数である。
【００５５】
上述の第２実施形態によれば、単語新規度を設けることにより、発言の新鮮さを定量的に表すことができる。これにより、ディスカッションの効率性をより正確に判断できるようになることが期待できる。
【００５６】
［第３実施形態］
第３実施形態は、上述した第１実施形態又は第２実施形態の変形例である。第３実施形態では、新規情報含有度の算出方法のみが第１実施形態又は第２実施形態と異なる。以下、第３実施形態に係る新規情報含有度算出方法について、第１実施形態又は第２実施形態と異なる部分を説明する。なお、ここでは、第２実施形態に適用する場合を説明するが、第１実施形態に適用する場合には、以下の説明において「発言内の単語新規度の総和」を「発言内の新規単語数」とすればよい。
【００５７】
第３実施形態では、発言有益度を定義し、ディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度を算出する際に発言有益度を用いる。ディスカッションデータｄ＿ｉ内の発言データに含まれる全発言に対して、それぞれの発言有益度を算出する。そして、発言ごとに、発言有益度を発言内の単語新規度の総和に乗じた値を当該発言の新規情報含有度とする。
発言の新規情報含有度＝（発言有益度）×（当該発言内の単語新規度の総和）
そして、全発言の新規情報含有度の平均値をディスカッションデータｄ＿ｉの新規情報含有度とする。
【００５８】
発言有益度は、当該発言が当該ディスカッションにとって有益である度合いを示す。
（発言有益度の定義例）
（１）命令形を含む発言に対して、有益度をα１とする。
（２）質問のみから成る発言に対して、有益度をα２とする。
（３）質問と意見のみから成る発言、又は、意見のみから成る発言に対して、有益度をα３とする。
但し、０≦α１＜α２≦α３とする。α１、α２及びα３は、利用者（例えば、ディスカッションの場の管理者）が任意に設定できるようにする。例えば、α１＝０、α２＝０．５、α３＝１．０、といった設定値が挙げられる。
この発言有益度の定義例では、ディスカッションを効率的に進める上で、発言が意見のみ又は質問と意見のみから成ることが好ましいこと、さらに、ディスカッションでは他者への命令は好ましくないこと、を採用している。特に、荒れているディスカッションでは、言い争いの過程で他者への命令の応酬がしばしば確認される。
【００５９】
上述の第３実施形態によれば、発言有益度を設けることにより、当該発言が当該ディスカッションにとってどのくらい有益であるのかを定量的に表すことができる。これにより、ディスカッションの効率性をより正確に判断できるようになることが期待できる。
【００６０】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、指標出力部６０は、ディスカッションデータｄ＿ｉ毎に、新規情報含有度Ｉ（ｄ＿ｉ）及び発言間隔度Ｔ（ｄ＿ｉ）を用いて次式を計算し、その計算結果Ｅ（ｄ＿ｉ）を出力してもよい。
Ｅ（ｄ＿ｉ）＝Ｉ（ｄ＿ｉ）＋Ｔ（ｄ＿ｉ）
【００６１】
また、ディスカッション効率性指標算出装置の各部が実行する各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、ディスカッション効率性指標算出処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６２】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００６３】
１…ディスカッション効率性指標算出装置、１０…ディスカッションデータ選択部、２０…新規情報含有度算出部、２２…単語集合更新部、２４…新規単語数算出部、２６…参照先情報取得部、４０…発言間隔算出部、４２…発言間隔度算出部、６０…指標出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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