(57)【要約】【課題】評価者自体を会員相互で動的に選出し評価をすることで信頼のおける評価を実現し、ひいては会員数・ＰＶの増加に寄与できるＳＮＳ会員相互評価方法及びこれを実施するサーバを提供する。【解決手段】複数の端末０１とネットワーク０３を介して接続されたサーバ０２において、端末０１から、会員識別情報と操作内容をネットワーク０３を介して受信し、その受信した会員識別情報と操作内容とを関連付けて記憶部に記憶し、前記会員識別情報ごとに、前記記憶部の操作内容を参照し、所定の操作の回数から算出したポイントの合計値と規定値とに基づき推薦権の有無を判定し、前記判定の結果、推薦権有りの場合に、該会員をコンテンツ評価者として認定し、前記認定されたコンテンツ評価者により評価されたコンテンツの作成者に対価を支払う制御を行う。【選択図】図１
2011128742.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の端末と、該端末とネットワークを介して接続されたサーバと、から構成されるコンピュータシステムにおけるＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）会員相互評価方法であって、
前記サーバにより、
前記端末から、会員識別情報と操作内容を前記ネットワークを介して受信する処理と、
前記受信した会員識別情報と操作内容とを関連付けて記憶部に記憶する処理と、
前記会員識別情報ごとに、前記記憶部の操作内容を参照し、所定の操作の回数から算出したポイントの合計値と規定値とに基づき推薦権の有無を判定する処理と、
前記判定の結果、推薦権有りの場合に、該会員をコンテンツ評価者として認定する処理と、
前記認定されたコンテンツ評価者により評価されたコンテンツの作成者に対価を支払う処理とを実施する、
ことを特徴とするＳＮＳ会員相互評価方法。
【請求項２】
前記所定の操作は、ログイン操作と情報の更新操作である、
ことを特徴とする請求項１に記載のＳＮＳ会員相互評価方法。
【請求項３】
前記サーバにより、
前記算出したポイントの合計値が前記規定値を超えている場合に、該会員について推薦権を付与し、該情報を前記記憶部に記憶する処理を実施する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のＳＮＳ会員相互評価方法。
【請求項４】
複数の端末とネットワークを介して接続されたサーバで、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）を実施するサーバであって、
記憶部と制御部とを具備し、
前記制御部は、
前記端末から、会員識別情報と操作内容を前記ネットワークを介して受信し、
前記受信した会員識別情報と操作内容とを関連付けて前記記憶部に記憶し、
前記会員識別情報ごとに、前記記憶部の操作内容を参照し、所定の操作の回数から算出したポイントの合計値と規定値とに基づき推薦権の有無を判定し、
前記判定の結果、推薦権有りの場合に、該会員をコンテンツ評価者として認定し、
前記認定されたコンテンツ評価者により評価されたコンテンツの作成者に対価を支払う制御を行う、
ことを特徴とするサーバ。
【請求項５】
前記所定の操作は、ログイン操作と情報の更新操作である、
ことを特徴とする請求項４に記載のサーバ。
【請求項６】
前記制御部は、
前記算出したポイントの合計値が前記規定値を超えている場合に、該会員について推薦権を付与し、該情報を前記記憶部に記憶する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載のサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＳＮＳ(ソーシャルネットワーキングサービス)を実施するコンピュータシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある商用コンテンツに対し評価者が評価した結果を契機として、評価閲覧者がその商用コンテンツを利用した場合、その商用コンテンツ提供者から評価者及び評価閲覧者に対価を支払う技術が提案されている。例えば、特許文献１には、観光地の情報について観光地業者(商用コンテンツ)と情報提供観光客(評価者)、情報利用観光客(評価閲覧者)間で対価の授受を可能にする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７２５０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
広告収入が収益の柱である場合の多いＳＮＳにとって、会員数及び会員のＰＶ(ページビュー)の増加は運営にあたり重要な要素となる。したがって、会員によるＳＮＳ内のコンテンツの充実を図ることで、その充実したコンテンツを目的として入会、閲覧する会員を増加させ、会員数・ＰＶの増加に寄与できる。具体的には、優れたコンテンツに対して適切な評価をし、閲覧者が容易に優れたコンテンツを閲覧できるようにすることで、閲覧者に閲覧にかける労力を軽減できる。しかしながら、従来技術では、評価者に対する保証ができておらず、なりすましによって評価の良し悪しが左右されてしまうという問題点がある。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、評価者自体を会員相互で動的に選出し評価をすることで信頼のおける評価を実現し、ひいては会員数・ＰＶの増加に寄与できるＳＮＳ会員相互評価方法及びこれを実施するサーバ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】
上記課題を解決するための一手段を説明する。本発明を実施するコンピュータシステムは、複数の端末と、該端末とネットワークを介して接続されたサーバと、から構成される。
【０００７】
前記サーバは、記憶部と制御部とを具備する。前記制御部は、前記端末から、会員識別情報と操作内容を前記ネットワークを介して受信し、前記受信した会員識別情報と操作内容とを関連付けて記憶部に記憶し、前記会員識別情報ごとに、前記記憶部の操作内容を参照し、所定の操作の回数から算出したポイントの合計値と規定値とに基づき推薦権の有無を判定し、前記判定の結果、推薦権有りの場合に、該会員をコンテンツ評価者として認定し、前記認定されたコンテンツ評価者により評価されたコンテンツの作成者に対価を支払う制御を行う。
【０００８】
また、前記所定の操作は、ログイン操作と情報の更新操作であり、前記制御部は、前記算出したポイントの合計値が前記規定値を超えている場合に、該会員について推薦権を付与し、該情報を前記記憶部に記憶する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、評価者自体を会員相互で動的に選出し評価をすることで信頼のおける評価を実現し、ひいてはＳＮＳの会員数・ＰＶの増加に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係るＮＳ会員相互評価システムの全体構成及びＳＮＳ会員相互評価システムを構成する各装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係るログイン・更新ポイントＴＢＬ６２のデータ構成例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る推薦権ＴＢＬ６３のデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態に係るマイインフルエンサーＴＢＬ６４のデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態に係るインフルエンサーＴＢＬ６５のデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態に係るオススメ認定ＴＢＬ６６のデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態に係るコンテンツＴＢＬ６７のデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態に係るＳＮＳの自分のホーム画面(ログイン後はじめに表示される画面)の一例を示す図である。
【図９】本実施形態に係るＳＮＳの他会員のホーム画面の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係るＳＮＳのコンテンツ画面の一例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係るログインによる推薦権ＴＢＬ６３の更新処理を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態に係る更新による推薦権ＴＢＬ６３の更新処理を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態に係るマイインフルエンサーの新規登録によるオススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態に係るマイインフルエンサーの変更によるオススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【図１５】本実施形態に係るマイインフルエンサーの解除によるオススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態に係るログイン・更新ポイント監視機能６１による推薦権ＴＢＬ６３・オススメ認定ＴＢＬ６６の更新の処理フローの一例を示す図である。
【図１７】本実施形態に係る対価付与機能７６による対価の支払いの処理を示すフローチャートである。
【図１８】本実施形態に係る通知情報有無の組み合わせ一覧の一例を示す図である。
【図１９】コンテンツ画面の初期表示処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照し詳細に説明する。
【００１２】
図１は、ＳＮＳ会員相互評価システムの全体構成及びＳＮＳ会員相互評価システムを構成する各装置のハードウェア構成例を示す図である。図１に示すように、ＳＮＳ会員相互評価システムは、複数のクライアント（端末）０１及びＳＮＳサーバ０２が、インターネット等のネットワーク０３に接続されて構成されるコンピュータシステムである。ＳＮＳの会員は、クライアント０１のＷＥＢブラウザ機能によりインターネット０３を介してＳＮＳサーバ０２へアクセスし、ＳＮＳの各種サービスを受ける。
【００１３】
クライアント０１は、ＣＰＵ１０とネットワークインタフェース部２０と記憶部３０とを具備する。各部は、ＢＵＳ（バス）等のインタフェースにより接続されている。記憶部３０には、ＷＥＢブラウザ機能３１を有するプログラムが記憶されている。ＣＰＵ１０は、記憶部３０に記憶されているプログラムをメモリに読み出し実行する。また、図示していないが、クライアント０１は、キーボード、マウス等の入力部とディスプレイ等の表示部とプリンタ等の出力部を具備する。
【００１４】
ＳＮＳサーバ０２は、ＣＰＵ４０とネットワークインタフェース部５０と記憶部６０とを具備する。各部は、ＢＵＳ等のインタフェースにより接続されている。記憶部６０には、ログイン・更新ポイントテーブル（以下、「テーブル」は「ＴＢＬ」と記す）６２と、推薦権ＴＢＬ６３と、マイインフルエンサーＴＢＬ６４と、インフルエンサーＴＢＬ６５と、オススメ認定ＴＢＬ６６と、コンテンツＴＢＬ６７とが記憶されている。また、記憶部６０には、ＳＮＳサーバ機能７１とログイン・更新ポイント更新機能７２と推薦権判定機能７３とインフルエンサー判定機能７４とオススメ認定管理機能７５と対価付与機能７６とログイン・更新ポイント監視機能６１とを有するプログラムが記憶されている。ＣＰＵ４０は、記憶部６０に記憶されているプログラムをメモリに読み出し実行する。
【００１５】
次に図２から図７を参照し、各ＴＢＬのデータ構成例を説明する。
【００１６】
図２は、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２のデータ構成例を示す図である。ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２は、会員のログインによるポイントと、更新によるポイントを管理するＴＢＬである。図２に示すように、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２には、会員であるユーザを識別する会員ＩＤ６２１に関連づけて、ログイン又は更新の何れかを示すポイントのタイプ６２２、そのポイントを獲得した日付６２３及びそのポイントの有効期限６２４が記憶されている。
【００１７】
図３は、推薦権ＴＢＬ６３のデータ構成例を示す図である。推薦権ＴＢＬ６３は、会員ごとのポイントの合計値と推薦権の有無を管理するＴＢＬである。図３に示すように、推薦権ＴＢＬ６３には、会員ＩＤ６３１に関連づけて、その会員のポイントの合計値６３２及び推薦権の有無６３３が記憶されている。
【００１８】
図４は、マイインフルエンサーＴＢＬ６４のデータ構成例を示す図である。マイインフルエンサーＴＢＬ６４は、推薦会員と被推薦会員の関連付けを管理するＴＢＬである。図４に示すように、マイインフルエンサーＴＢＬ６４には、推薦会員ＩＤ６４１とその被推薦会員のＩＤ６４２に関連づけて、推薦会員のポイントの合計値６４３が記憶されている。
【００１９】
図５は、インフルエンサーＴＢＬ６５のデータ構成例を示す図である。インフルエンサーＴＢＬ６５は、インフルエンサーに認定された会員とその獲得ポイント数を管理するＴＢＬである。図５に示すように、インフルエンサーＴＢＬ６５には、インフルエンサー会員ＩＤ６５１に関連づけて、その獲得ポイント６５２が記憶されている。尚、「インフルエンサー」とは、そのＳＮＳ会員相互評価システム内で評価者として認められた会員を意味する。また、「マイインフルエンサー」とは、ある推薦権を持った会員が推薦した評価者を意味し、インフルエンサーであるかどうかは問わない。推薦権をいくつか獲得して（推薦権者ポイントがある水準以上たまって）初めてインフルエンサーとなることができる。
【００２０】
図６は、オススメ認定ＴＢＬ６６のデータ構成例を示す図である。オススメ認定ＴＢＬ６６は、ＳＮＳ会員相互システム内のコンテンツとそのオススメ認定したインフルエンサー及びその認定期間を管理するＴＢＬである。図６に示すように、オススメ認定ＴＢＬ６６には、コンテンツＩＤ６６１とこのコンテンツについてオススメ認定したインフルエンサーを示す認定会員ＩＤ６６２に関連づけて、認定インフルエンサーが獲得したポイント数を示す認定会員ポイント数６６３、認定開始日時６６４及び認定終了日時６６５が記憶されている。レコードの初期登録時、認定終了日時６６５には「９９９９９９９９９９９９」が登録され、その認定が終了した時にその終了日時が登録される。
【００２１】
図７は、コンテンツＴＢＬ６７のデータ構成例を示す図である。コンテンツＴＢＬ６７は、コンテンツとその作者を関連付けるＴＢＬである。図７に示すように、コンテンツＴＢＬ６７には、コンテンツＩＤ６７１に関連づけて、作者会員ＩＤ６７２が記憶されている。
【００２２】
図１に戻り、ＳＮＳサーバ０２の記憶部６０に記憶されているプログラムの機能を説明する。
【００２３】
ＳＮＳサーバ機能７１は、ＳＮＳサーバ０２全体を統括的に制御する機能を有する。また、ＳＮＳサーバ機能７１は、ログイン・更新ポイント更新機能７２へのログイン情報と更新情報の通知、及び、マイインフルエンサーの登録又は変更又は解除に伴うインフルエンサーＴＢＬ６５の更新を行う機能を有する。
【００２４】
ログイン・更新ポイント更新機能７２は、ログイン時のログイン・更新ポイントＴＢＬ６２の更新、及びコンテンツの更新時にログイン・更新ポイントＴＢＬ６２の更新を行う機能を有する。
【００２５】
推薦権判定機能７３は、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２が更新された際に、更新のあった会員のポイントを集計し、推薦権ＴＢＬ６３における該当会員ＩＤ６３１に関連づいたポイント６３２及び推薦権の有無６３３を更新する機能を有する。また、ログイン・更新ポイント監視機能６１によって無効となったポイントが検知された場合は、推薦権判定機能７３は、無効となったポイントを持つ会員のポイントを集計し、推薦権ＴＢＬ６３における該当会員ＩＤ６３１に関連づいたポイント６３２及び推薦権の有無６３３を更新する機能を有する。
【００２６】
インフルエンサー判定機能７４は、マイインフルエンサーの登録又は変更又は解除が発生した場合にマイインフルエンサーＴＢＬ６４を更新するとともに、マイインフルエンサーに推薦されている会員のポイントを集計し、インフルエンサーＴＢＬ６５における該当インフルエンサー会員ＩＤ６５１に関連付いた獲得ポイント６５２を更新する機能を有する。また、インフルエンサー判定機能７４は、ログイン・更新ポイント監視機能６１によって無効となったポイントが検知されて推薦権を失った会員について、マイインフルエンサーＴＢＬ６４の該当レコードを更新し、当該会員が推薦していた会員について、インフルエンサーＴＢＬ６５の該当レコードを更新する機能を有する。
【００２７】
オススメ認定管理機能７５は、マイインフルエンサーの登録又は変更又は解除に伴うインフルエンサーのポイントの増減を、そのインフルエンサーのオススメ認定に対して反映させ、その反映情報をもとにオススメ認定ＴＢＬ６６を更新する機能を有する。また、オススメ認定管理機能７５は、ログイン・更新ポイント監視機能６１によるインフルエンサーのポイントの増減を、そのインフルエンサーのオススメ認定に対して反映させ、その反映情報をオススメ認定ＴＢＬ６６に更新する機能を有する。
【００２８】
対価付与機能７６は、オススメ認定ＴＢＬ６６にあるコンテンツＩＤ６６１と認定したインフルエンサーのポイント数６６３、認定期間６６４、６６５に基づいて、そのコンテンツの作者会員に支払う対価を算出し、支払う機能を有する。
【００２９】
ログイン・更新ポイント監視機能６１は、一定時間ごとにログイン・更新ポイントＴＢＬ６２を検索し、無効となるポイントを検知し、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２を更新する機能を有する。
【００３０】
図１１は、ログインによる推薦権ＴＢＬ６３の更新処理を示すフローチャートである。
【００３１】
先ず、会員がクライアント０１のＷＥＢブラウザ３１を通じてＳＮＳサーバ０２にログインする。例えば、会員ＩＤの入力画面がクライアント０１の表示部に表示される。ここで会員が、入力部を用いて、会員ＩＤを入力すると、クライアント０１は、その会員ＩＤを含む操作内容（ログイン情報）をネットワーク０３を介してＳＮＳサーバ０２へ送信する。ＳＮＳサーバ０２のＳＮＳサーバ機能７１は、受信した会員ＩＤと記憶部６０に記憶されている会員ＩＤとを照合してユーザ認証を行う（ステップＳ０１０）。次に、ＳＮＳサーバ機能７１は、ログイン・更新ポイント更新機能７２にログイン情報を通知する（ステップＳ０２０）。そのログイン情報の通知を受けて、ログイン・更新ポイント更新機能７２は、会員ＩＤ、操作内容(ログイン情報)と操作日、ポイント有効期限に基づきログイン・更新ポイントＴＢＬ６２を更新する（ステップＳ０３０）。尚、操作日は、ログイン情報をＳＮＳサーバ０２が受信した日付としても良いし、クライアント０１がＳＮＳサーバ０２へログイン情報を送信した日付としても良い。また、当該会員のログインがその日の一回目であれば、ログイン・更新ポイント更新機能７２は、当該会員について、新規レコードをログイン・更新ポイントＴＢＬ６２に追加する。ログインが二回目以降であれば、既存の該当レコードにポイント有効期限のみを更新する。その後、推薦権判定機能７３が、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２の情報から当該会員のポイントの合計値を算出し、その算出結果と規定値とに基づいて、当該会員に推薦権を与えるか判定し、推薦権ＴＢＬ６３を更新する（ステップＳ０４０）。図２に示す例では、会員ＩＤ６２１が「１００」の会員は、ログイン操作５回、更新操作２回行っている。１回のログイン操作又は更新操作について１ポイント付与するとすると、会員ＩＤ６２１が「１００」の会員は、ポイントの合計値が７ポイントとなる。ここで、規定値が５ポイントとすると、７ポイントは規定値を超えているので、会員ＩＤ６２１が「１００」の会員に推薦権を付与し、推薦権ＴＢＬ６３の該当会員ＩＤ６３１のポイント６３２に「７」、推薦権６３３に「推薦権有り」が書き込まれる。一方、ポイントの合計値が規定値を超えていない場合は、そのポイントの合計値に基づき、該当会員ＩＤ６３１のポイント６３２が更新される。
【００３２】
図１２は、更新による推薦権ＴＢＬ６３の更新処理を示すフローチャートである。
【００３３】
先ず、会員がクライアント０１のＷＥＢブラウザ３１を通じてＳＮＳサーバ０２にログインする。例えば、会員ＩＤの入力画面がクライアント０１の表示部に表示される。ここで会員が、入力部を用いて、会員ＩＤを入力すると、クライアント０１は、その会員ＩＤを含む操作内容（ログイン情報）をネットワーク０３を介してＳＮＳサーバ０２へ送信する。ＳＮＳサーバ機能７１は、受信した会員ＩＤと記憶部６０に記憶されている会員ＩＤとを照合してユーザ認証を行う（ステップＳ０６０）。
【００３４】
会員がＷＥＢブラウザを通じてＳＮＳサーバ０２にログインした後、会員が日記作成、写真のアップロード、友人の招待、他会員のコンテンツへのコメントなどについて更新を行った場合、ＳＮＳサーバ機能７１は、その当該会員の更新情報を受信し（ステップＳ０７０）、ログイン・更新ポイント更新機能７２にログイン情報と当該会員の更新情報を通知する（ステップＳ０８０）。その通知を受けてログイン・更新ポイント更新機能７２は、操作内容(この場合、更新)と操作日、ポイント有効期限に基づきログイン・更新ポイントＴＢＬ６２を更新する（ステップＳ０９０）。ログイン・更新ポイント更新機能７２は、当該会員の更新処理がその日の一回目であれば、新規データをログイン・更新ポイントＴＢＬ６２に追加し、二回目以降であれば、既存レコードのポイント有効期限を更新する。その後、推薦権判定機能７３が、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２の情報から当該会員のポイントの合計値を算出し、その算出結果と規定値とに基づいて、当該会員に推薦権を与えるか判定し、推薦権ＴＢＬ６３を更新する（ステップＳ１００）。
【００３５】
図１３は、マイインフルエンサーの新規登録によるオススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【００３６】
推薦権を持った会員が、ＷＥＢブラウザを通じてマイインフルエンサーの新規登録を行うと（ステップＳ１２０）、ＳＮＳサーバ０２のＳＮＳサーバ機能７１が、マイインフルエンサーＴＢＬ６４を更新する（ステップＳ１３０）。次に、インフルエンサー判定機能７４は、新規にマイインフルエンサーとして推薦された会員（被推薦会員）のＩＤをキーとしてマイインフルエンサーＴＢＬ６４を検索し、当該被推薦会員の推薦者ポイントの合計値(獲得ポイント数)を算出する（ステップＳ１４０）。次に、インフルエンサー判定機能７４は、算出した獲得ポイント数が規定値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ１５０）。獲得ポイント数が規定値を超えている場合、当該被推薦会員はインフルエンサーとして認定される。規定値を超えていない場合、当処理はここで終了する。当該被推薦会員がインフルエンサーとして認定された場合、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５を当該被推薦会員のＩＤで検索し（ステップＳ１６０）、レコードが存在するか否かを確認する（ステップＳ１７０）。レコードが存在しない場合は、インフルエンサー判定機能７４は、当該被推薦会員のレコードをインフルエンサーＴＢＬ６５に追加する（ステップＳ２００）。レコードが存在する場合は、オススメ認定管理機能７５が、当該被推薦会員がオススメ認定をしているかどうかを確認する（ステップＳ１８０）。オススメ認定管理機能７５は、オススメ認定ＴＢＬ６６の認定会員ＩＤ項目を当該被推薦会員のＩＤで検索し、認定終了日時が「９９９９９９９９９９９９」のレコードが存在すれば、当該コンテンツについてオススメ認定していたとみなし、認定終了日時が「９９９９９９９９９９９９」のレコードの認定開始日時に現在日時を登録し、現在日時を認定開始日時、認定終了日時を「９９９９９９９９９９９９」とする新たなレコードを追加する（ステップＳ１９０）。尚、オススメ認定をしていない場合は、処理を終了する。
【００３７】
図１４は、マイインフルエンサーの変更によるオススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【００３８】
推薦権を持った会員がＷＥＢブラウザを通じてマイインフルエンサーの変更を行うと（ステップＳ２１０）、ＳＮＳサーバ機能７１が、マイインフルエンサーＴＢＬ６４を更新する（ステップＳ２２０）。次に、インフルエンサー判定機能７４は、変更されて推薦されなくなった被推薦会員(Ａ会員)と変更されて推薦されるようになった被推薦会員(Ｂ会員)の会員ＩＤをキーとしてマイインフルエンサーＴＢＬ６４の情報を検索し、該当会員のデータ削除、追加を行い、ＡＢ両会員それぞれの獲得ポイント数を算出する（ステップＳ２３０）。インフルエンサー判定機能７４は、算出した獲得ポイント数が規定値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ２４０）。
【００３９】
ステップＳ２４０において、獲得ポイント数が規定値を超えている場合でＡ会員の場合、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５のＡ会員の獲得ポイントを更新し（ステップＳ２５０）、オススメ認定管理機能７５を呼び出す（ステップＳ３３０）。オススメ認定管理機能７５は、上記同様にＡ会員が既にオススメ認定をしているかどうかを判定し、していない場合はここで処理を終了する。Ａ会員が既にオススメ認定をしていれば、オススメ認定管理機能７５は、上記同様にオススメ認定ＴＢＬ６６の情報を更新する（ステップＳ３４０）。
【００４０】
ステップＳ２４０において、獲得ポイント数が規定値を超えている場合でＢ会員の場合、インフルエンサー判定機能７４は、Ｂ会員の会員ＩＤをキーとしてインフルエンサーＴＢＬ６５を検索し（ステップＳ２６０）、インフルエンサーＴＢＬ６５にＢ会員のレコードが存在するか確認する（ステップＳ２７０）。インフルエンサーＴＢＬ６５にＢ会員のレコードが存在すれば、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５のＢ会員の獲得ポイントを更新し（ステップＳ２８０）、オススメ認定管理機能７５を呼び出す（ステップＳ３３０）。その後、オススメ認定管理機能７５は、上記同様にＢ会員が既にオススメ認定をしているかどうかを判定し、していない場合ここで処理を終了する。Ｂ会員が既にオススメ認定をしていれば、オススメ認定管理機能７５は、上記同様にオススメ認定ＴＢＬ６６の情報を更新する（ステップＳ３４０）。
【００４１】
ステップＳ２７０において、インフルエンサーＴＢＬ６５にＢ会員のレコードが存在しない場合、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５にＢ会員のレコードを追加する(ステップＳ２９０)。
【００４２】
ステップＳ２４０において、獲得ポイント数が規定値を超えていない場合でＡ会員の場合、インフルエンサー判定機能７４は、Ａ会員の会員ＩＤをキーとしてインフルエンサーＴＢＬ６５を検索し（ステップＳ３００）、インフルエンサーＴＢＬ６５にＡ会員のレコードが存在するか確認する（ステップＳ３１０）。インフルエンサーＴＢＬ６５にＡ会員のレコードが存在すれば、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５からＡ会員のレコードを削除し（ステップＳ３２０）、オススメ認定管理機能７５を呼び出す（ステップＳ３３０）。そして、オススメ認定管理機能７５は、上記同様にＡ会員が既にオススメ認定をしているかどうかを判定し、していない場合はここで処理を終了する。Ａ会員が既にオススメ認定をしていれば、オススメ認定管理機能７５は、上記同様にオススメ認定ＴＢＬ６６の情報を更新する（ステップＳ３４０）。
【００４３】
ステップＳ３１０において、インフルエンサーＴＢＬ６５にＡ会員のレコードが存在しない場合、ここで処理を終了する。
【００４４】
また、ステップＳ２４０において、獲得ポイント数が規定値を超えていない場合でＢ会員の場合、インフルエンサー判定機能７４は処理を終了する。
【００４５】
図１５は、マイインフルエンサーの解除によるオススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【００４６】
推薦権を持った会員が、ＷＥＢブラウザを通じてマイインフルエンサーの解除を行うと（ステップＳ３６０）、ＳＮＳサーバ機能７１が、マイインフルエンサーＴＢＬ６４から当該推薦者のレコードを削除する（ステップＳ３７０）。次に、インフルエンサー判定機能７４は、解除された被推薦会員のＩＤをキーとしてマイインフルエンサーＴＢＬ６４を検索し、当該被推薦会員の獲得ポイント数を算出する（ステップＳ３８０）。次に、インフルエンサー判定機能７４は、算出した獲得ポイント数が規定値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ３９０）。獲得ポイント数が規定値を超えている場合、インフルエンサー判定機能７４は、当該被推薦会員のインフルエンサーＴＢＬ６５の獲得ポイントを更新し（ステップＳ４００）、オススメ認定管理機能７５を呼び出す（ステップＳ４４０）。オススメ認定管理機能７５は、上記同様に当該被推薦会員が既にオススメ認定をしているかどうかを判定し、していない場合はここで処理を終了する。当該被推薦会員が既にオススメ認定をしていれば、オススメ認定管理機能７５は、上記同様にオススメ認定ＴＢＬ６６の情報を更新する（ステップＳ４５０）。
【００４７】
ステップＳ３９０において、獲得ポイント数が規定値を超えていない場合、インフルエンサー判定機能７５は、インフルエンサーＴＢＬ６５の当該被推薦会員のレコードを検索し（ステップＳ４１０）、インフルエンサーＴＢＬ６５に当該被推薦会員のレコードが存在するか確認する（ステップＳ４２０）。インフルエンサーＴＢＬ６５に当該被推薦会員のレコードが存在すれば、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５の当該被推薦会員のレコードを削除し（ステップＳ４３０）、オススメ認定管理機能７５を呼び出す(ステップＳ４４０)。オススメ認定管理機能７５は、上記同様に当該被推薦会員が既にオススメ認定をしているかどうかを判定し、していない場合はここで処理を終了する。当該被推薦会員が既にオススメ認定をしていれば、上記同様にオススメ認定ＴＢＬ６６の情報を更新する（ステップＳ４５０）。
【００４８】
ステップＳ４２０において、インフルエンサーＴＢＬ６５に当該被推薦会員のレコードが存在しないならここで処理を終了する。
【００４９】
図１６は、ログイン・更新ポイント監視機能６１による推薦権ＴＢＬ６３・オススメ認定ＴＢＬ６６の更新処理を示すフローチャートである。
【００５０】
ログイン・更新ポイント監視機能６１は、定期的（例えば、１分毎）にログイン・更新ポイントＴＢＬ６２を検索し（ステップＳ４６０）、無効となるポイントの有無を判定する（ステップＳ４７０）。ポイントの無効とは、現在日時「ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭ」が当該ＴＢＬの有効期限より大きくなった時、そのポイントを無効とすることを意味する。ステップＳ４７０において、無効ポイントが検出されない場合、当処理を終了する。一方、ステップＳ４７０において、無効ポイントが検出されたら、ログイン・更新ポイント監視機能６１は、ログイン・更新ポイントＴＢＬ６２から無効ポイントが検出されたレコードを削除し（ステップＳ４８０）、推薦権判定機能７３に無効ポイントを通知する（ステップＳ４９０）。推薦権判定機能７３は、推薦権ＴＢＬ６３における、無効となったポイントを持つ会員のポイントを更新する(ステップＳ５００)。次に、推薦権判定機能７３は、獲得ポイント数が規定値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ５１０）。獲得ポイント数が規定値を越えている場合、推薦権判定機能７３は、当該会員の推薦権ＴＢＬ６３のレコード（ポイント、推薦権）を更新する（ステップＳ５２０）。次に、推薦権判定機能７３は、インフルエンサー判定機能７４を呼び出す（ステップＳ５３０）。インフルエンサー判定機能７４は、推薦者ＩＤをキーにマイインフルエンサーＴＢＬ６４を検索し、推薦者ＩＤが当該会員のＩＤと等しいレコードを削除し（ステップＳ５４０）、当該会員が推薦していた被推薦会員の獲得ポイント数を再計算する（ステップＳ５８０）。次に、インフルエンサー判定機能７４は、再計算した獲得ポイント数が規定値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ５９０）。その獲得ポイント数が規定値を越えていない場合、インフルエンサー判定機能７４は、当該会員が推薦していた被推薦会員のレコードをインフルエンサーＴＢＬ６５から削除する（ステップＳ６００）。一方、ステップＳ５９０において、獲得ポイント数が規定値を超えている場合は、インフルエンサー判定機能７４は、インフルエンサーＴＢＬ６５における、当該会員が推薦していた被推薦会員の獲得ポイントを更新する（ステップＳ６１０）。その後、インフルエンサー判定機能７４によりオススメ認定管理機能７５が呼び出され（ステップＳ６２０）、オススメ認定管理機能７５は、上記同様に当該被推薦会員が既にオススメ認定をしているかどうかを判定し、していない場合はここで処理を終了する。当該被推薦会員が既にオススメ認定をしているならば、上記同様にオススメ認定ＴＢＬ６６の情報を更新する（ステップＳ６３０）。
【００５１】
また、ステップＳ５１０において、獲得ポイント数が規定値を越えていない場合、推薦権判定機能７３は、当該会員の推薦権ＴＢＬ６３のレコード（ポイント）を更新する（ステップＳ５５０）。次に、推薦権判定機能７３は、インフルエンサー判定機能７４を呼び出す（ステップＳ５６０）。インフルエンサー判定機能７４は、推薦者ＩＤをキーにマイインフルエンサーＴＢＬ６４を検索し、推薦者ＩＤが当該会員のＩＤと等しいレコードの推薦者ポイントを更新し（ステップＳ５７０）、ステップＳ５８０以降の処理を行う。
【００５２】
図１７は、対価付与機能７６による対価の支払い処理を示すフローチャートである。
【００５３】
対価付与機能７６は、定期的に（例えば、週に一度の頻度）オススメ認定ＴＢＬ６６を検索し、一定期間内（例えば、その週）にオススメ認定されていたコンテンツのコンテンツＩＤを取得する（ステップＳ６４０）。週は月曜の午前０時を開始点とし、日曜の午後１１時５９分を終了点とする。対価付与機能７６は、その週でオススメ認定されていたコンテンツに対し、時間と認定会員ポイント数に応じて付与する対価を決定する（ステップＳ６５０）。そして、対価付与機能７６は、コンテンツＩＤをキーにコンテンツＴＢＬ６７から作者会員ＩＤを取得し、その作者会員毎にオススメ認定を受けた各コンテンツの対価を合計し、付与する（ステップＳ６６０）。
【００５４】
次に、ログイン時及び他ユーザの訪問時にクライアント０１の表示部に初期表示されるメッセージ例について説明する。ＳＮＳサーバ機能７１は、ログインによる推薦権ＴＢＬ６３の更新後、ログインした会員のＩＤをキーとして推薦権ＴＢＬ６３を検索し、当該会員の推薦権有無を確認する。また、 ＳＮＳサーバ機能７１は、インフルエンサーＴＢＬ６５を検索し、当該会員がインフルエンサーかどうか確認する。さらに、ＳＮＳサーバ機能７１は、オススメ認定ＴＢＬ６６とコンテンツＴＢＬ６７から当該会員の作成コンテンツがオススメ認定されているかどうか確認する。ＳＮＳサーバ機能７１は、以上の確認結果を組み合わせて、図１８に示す（１）〜（８）の８パターンに場合分けする。
【００５５】
(1)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に。推薦権があり、インフルエンサーであり、オススメ認定を受けたコンテンツを持つことを表示する制御を行う。
【００５６】
(2)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に、推薦権があり、インフルエンサーであることを表示する制御を行う。
【００５７】
(3)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に、推薦権があり、オススメ認定を受けたコンテンツを持つことを表示する制御を行う。
【００５８】
(4)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に、推薦権があることを表示する制御を行う。
【００５９】
(5)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に、インフルエンサーであり、オススメ認定を受けたコンテンツを持つことを表示する制御を行う。
【００６０】
(6)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に、インフルエンサーであることを表示する制御を行う。
【００６１】
(7)パターンの時、ＳＮＳサーバ機能７１は、ホーム画面の本人プロフィール欄（図８）に、オススメ認定を受けたコンテンツを持つことを表示する制御を行う。
【００６２】
(8)パターンの時、何もせず処理を終了する。
【００６３】
他ユーザへ訪問するときも同様に、ＳＮＳサーバ機能７１は、推薦権有無、インフルエンサーかどうか、オススメ認定コンテンツを持つかどうかそれぞれを判定し、他ユーザのホーム画面の他会員プロフィール欄（図９）に判定結果を表示する制御を行う。
【００６４】
図１９は、コンテンツ画面の初期表示処理を示すフローチャートである。
【００６５】
ＳＮＳサーバ機能７１は、画面遷移時に遷移先画面のホスト会員のＩＤをキーとしてオススメ認定ＴＢＬ６６とコンテンツＴＢＬ６７から当該ホスト会員の作成コンテンツがオススメ認定されているかどうか確認する（ステップＳ７７０）。遷移先画面がオススメ認定されているコンテンツである場合(ステップＳ７８０)、ＳＮＳサーバ機能７１は、遷移先画面（図１０のコンテンツ目次欄及びコンテンツ本文欄）にオススメ認定されていることを表示する制御を行う（ステップＳ７９０）。遷移先画面がオススメ認定されているコンテンツではない場合、ＳＮＳサーバ機能７１は、何もせず処理を終了する。
【００６６】
以上、本発明の一実施形態について説明した。
【００６７】
上記実施形態によれば、評価者自体を会員相互で動的に選出し評価をすることで信頼のおける評価を実現し、ひいてはＳＮＳの会員数・ＰＶの増加に寄与できる。
【００６８】
また、上記実施形態によれば、会員はコンテンツの充実を促進され、コンテンツが充実されることでＳＮＳの会員数・ＰＶの増加が見込まれる。
【００６９】
また、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【符号の説明】
【００７０】
０１・・・クライアント、０２・・・ＳＮＳサーバ、０３・・・ネットワーク、１０、４０・・・ＣＰＵ、２０、５０・・・ネットワークインタフェース部、３０、６０・・・記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【図１９】
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