(57)【要約】【課題】所定行動に対するグループ内の同調圧力を推定するプログラム等を提供する。【解決手段】グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する影響確率算出手段と、意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する個別同調圧力算出手段と、グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出するグループ同調圧力算出手段としてコンピュータを機能させる。【選択図】図１
2019046387.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する影響確率算出手段と、
意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する個別同調圧力算出手段と、
グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出するグループ同調圧力算出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記個別同調圧力算出手段は、グループ内における当該未決ユーザuに対する他の既決ユーザu'の影響確率Ｐ(u'|u)の分散値が小さいほど、当該個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)は大きい値となる
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記影響確率算出手段は、前記グループについて、異なる所定行動cについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,c)を算出し、
前記個別同調圧力算出手段は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,c)を算出し、
前記グループ同調圧力算出手段は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c)を算出し、
前記グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c)が所定条件以上高い所定行動cを選択するカテゴリ選択手段と
して更にコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記影響確率算出手段は、前記グループについて、異なる時間帯tについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,t)を算出し、
前記個別同調圧力算出手段は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,t)を算出し、
前記グループ同調圧力算出手段は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,t)を算出し、
前記グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,t)が所定条件以上高い時間帯tを選択するカテゴリ選択手段と
して更にコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項５】
前記影響確率算出手段は、前記グループについて、異なる所定行動c及び異なる時間帯tについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,c,t)を算出し、
前記個別同調圧力算出手段は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,c,t)を算出し、
前記グループ同調圧力算出手段は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c,t)を算出し、
前記グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c,t)が所定条件以上高い所定行動c及び時間帯tを選択するカテゴリ選択手段と
して更にコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項６】
前記所定行動cは、商品役務に基づく利用行動である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３又は５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記グループは、複数のユーザを、位置的又は帰属的な近接度に基づいてクラスタリングしたものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項８】
グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する同調圧力推定装置であって、
所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する影響確率算出手段と、
意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する個別同調圧力算出手段と、
グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出するグループ同調圧力算出手段と
を有することを特徴とする同調圧力推定装置。
【請求項９】
グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する装置の同調圧力推定方法であって、
前記装置は、
所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する第１のステップと、
意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する第２のステップと、
グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出する第３のステップと
を実行することを特徴とする装置の同調圧力推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間関係の影響力に基づくマーケティング調査の技術に関する。具体的には、所定の商品役務に対するユーザの利用行動について、グループ内の他のメンバから受ける影響力を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人間関係を、日常生活に関するあらゆるデータから推定する技術が発展してきている。例えば、ユーザが投稿閲覧するＳＮＳ(Social Networking Service)サイトのソーシャルメディア情報や、ユーザ自ら所持する携帯端末における位置情報及び通話履歴を用いて、人間関係ネットワークを推定することもできる。また、これら人間関係ネットワークから、中心性に基づくクラスタリングによって、何らかの関係性を持つグループを発見することもできる。このようにして得られた人間関係ネットワークやグループ情報は、マーケティングへの用途に利用されてきている。
【０００３】
従来、あるユーザの行動が他のユーザの行動を誘発する影響度を推定する技術がある。
例えば、ソーシャルメディア情報を用いて、既知のソーシャルワークにおける情報の伝播モデルを定義するする技術がある（例えば非特許文献１参照）。
また、ユーザ同士の関係性だけでなく、行動履歴も合わせてユーザ間の影響度を推定する技術もある（例えば非特許文献２参照）。
更に、ユーザ同士の関係性が未知の場合においても、ある事象に対してある時間におけるユーザ間の影響度を推定する技術もある（例えば非特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Saito, K., Nakano, R., and Kimura, M. 2008. Prediction of Inform ation Diffusion Probabilities for Independent Cascade Model. In Proceedings of the 12th international Conference on Knowledge-Based intelligent information and Engineering Systems, Part III (Zagreb,Croatia, September 03 - 05, 2008). I. Lov rek, R. J. Howlett, and L. C. Jain, Eds. Lecture Notes In Artificial Intelligen ce, vol. 5179. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 67-75, 2008.
【非特許文献２】Goyal, A., Bonchi, F., and Lakshmanan, L. V. 2010. Learning infl uence probabilities in social networks. In Proceedings of the Third ACM internat ional Conference on Web Search and Data Mining (New York, New York, USA, Februar y 04 - 06, 2010) WSDM ’10. ACM, New York, NY, 241-250.
【非特許文献３】Ching-man Au Yeung and Tomoharu Iwata. 2010. Capturing implicit user influence in online social sharing. In Proceedings of the 21st ACM conference on Hypertext and hypermedia (HT '10). ACM, New York, NY, USA, 245-254.
【非特許文献４】石塚宏紀、小野智弘、山本直人、伊藤昌毅, 瀬崎薫, Bluetoothによる近接性を用いた実空間人間関係抽出手法の実装と評価, マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2015)シンポジウム,1721-1728
【非特許文献５】Palla, G., Derenyi, I., Farkas, I., & Vicsek, T. (2005). Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society. Nature, 435(7043), 814-818.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述したいずれの従来技術も、あくまでユーザ同士（ユーザ−ユーザの二者間）における影響度を推定するものである。
ここで、本願の発明者らは、グループ内における１人のユーザの意思決定には、様々な意思を持つ他の複数のユーザからの影響を受けているのではないか、と考えた。即ち、所定行動に対するユーザの意思決定には、グループ内における同調圧力が影響しているのではないか、と考えた。
【０００６】
そこで、本発明は、所定行動に対するグループ内の同調圧力を推定するプログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する影響確率算出手段と、
意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する個別同調圧力算出手段と、
グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出するグループ同調圧力算出手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【０００８】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
個別同調圧力算出手段は、グループ内における当該未決ユーザuに対する他の既決ユーザu'の影響確率Ｐ(u'|u)の分散値が小さいほど、当該個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)は大きい値となる
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【０００９】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
影響確率算出手段は、グループについて、異なる所定行動cについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,c)を算出し、
個別同調圧力算出手段は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,c)を算出し、
グループ同調圧力算出手段は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c)を算出し、
グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c)が所定条件以上高い所定行動cを選択するカテゴリ選択手段と
して更にコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１０】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
影響確率算出手段は、グループについて、異なる時間帯tについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,t)を算出し、
個別同調圧力算出手段は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,t)を算出し、
グループ同調圧力算出手段は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,t)を算出し、
グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,t)が所定条件以上高い時間帯tを選択するカテゴリ選択手段と
して更にコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１１】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
影響確率算出手段は、グループについて、異なる所定行動c及び異なる時間帯tについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,c,t)を算出し、
個別同調圧力算出手段は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,c,t)を算出し、
グループ同調圧力算出手段は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c,t)を算出し、
グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c,t)が所定条件以上高い所定行動c及び時間帯tを選択するカテゴリ選択手段と
して更にコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
所定行動cは、商品役務に基づく利用行動である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１３】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
グループは、複数のユーザを、位置的又は帰属的な近接度に基づいてクラスタリングしたものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明によれば、グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する同調圧力推定装置であって、
所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する影響確率算出手段と、
意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する個別同調圧力算出手段と、
グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出するグループ同調圧力算出手段と
を有することを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定する装置の同調圧力推定方法であって、
装置は、
所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する第１のステップと、
意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する第２のステップと、
グループ内で、全ての未決ユーザu(=1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率を乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出する第３のステップと
を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、所定行動に対するグループ内の同調圧力を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明における同調圧力推定装置の機能構成図である。
【図２】グループ内におけるユーザ同士の影響具合を表す説明図である。
【図３】グループ内におけるユーザ同士の影響確率の例１及び例２を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明における同調圧力推定装置の機能構成図である。
【００２０】
図１によれば、本発明の同調圧力推定装置１は、インターネットを介してサービスサーバ２と通信する。同調圧力推定装置１は、サービスサーバ２に対して、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介して、ユーザ毎のサービス利用履歴情報を取得することができる。
【００２１】
本発明の同調圧力推定装置１は、グループ内で、ユーザｕの意思決定に対する、他の複数のユーザu'からの同調圧力を推定するものである。ここで、本発明の同調圧力推定装置１は、グループ内における所定行動について、未決ユーザの群に対して、既決ユーザの群からの同調圧力を推定する。所定行動とは、例えば商品役務に基づく利用行動であってもよい。これによって、これは、商品役務の利用行動（所定行動）について、グループ内でどの程度の同調圧力が働いているか、を知ることできる。
【００２２】
ここで、「同調圧力」とは、例えば学校の同じサークルの中で、複数のユーザが特定のクーポンを利用しているとする。そのとき、そのクーポンを利用していないユーザが、何らかの会話の中で、他のユーザがそのクーポンの利用していることを知ることもある。グループ内に、そのクーポンを利用しているユーザの割合が多いほど、そのユーザがそのクーポンを利用する可能性が高くなる。即ち、同調圧力とは、同じ行動環境や帰属環境にあるグループ内では、１人のユーザの意思決定に対して、他の複数のユーザの意思決定が影響を与える度合いを意味する。
【００２３】
尚、グループにメンバとして含まれるユーザ群は、単に位置的又は帰属的な関係だけでなく、例えば時間帯によって変化する場合もある。本発明によれば、構成したグループ毎に同調圧力を知ることができるために、それらの大小関係を比較して、マーケティング調査を実行することができる。
【００２４】
サービスサーバ２は、ユーザが所持する多数の端末３から、ユーザ毎の行動履歴情報を収集するものである。行動履歴情報としては、ユーザのユーザ固有情報に、サービス利用履歴情報が対応付けられたものである。
［ユーザ固有情報］−［サービス利用履歴情報］
サービス利用履歴情報としては、意思決定に対する既決／未決の情報である。例えば、オフラインにおけるサービスの利用／未利用の履歴情報であってもよいし、オンラインにおけるＷｅｂサイトの閲覧の履歴情報であってもよい。具体的には、既決／未決には、その意思決定を時刻又は時間帯が対応付けられている。
ユーザ固有情報としては、ユーザが所持するスマートフォン等から定期的に収集される位置履歴情報であってもよいし、会社や学校、サークル、ＳＮＳ(Social Networking Service)における帰属情報であってもよい。位置情報には、その位置が取得された時刻又は時間帯が対応付けられている。
【００２５】
尚、同調圧力推定装置１が、ユーザの行動履歴情報（ユーザ固有情報及びサービス利用履歴情報）を予めデータベースに蓄積したものであってもよい。即ち、同調圧力推定装置１が、サービスサーバ２と通信することを必須とするものではない。
【００２６】
同調圧力推定装置１は、通信インタフェースと共に、グループ分類部１０と、影響確率算出部１１と、個別同調圧力算出部１２と、グループ同調圧力算出部１３と、カテゴリ選択部１４とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の同調圧力推定方法としても理解できる。
【００２７】
［グループ分類部１０］
グループ分類部１０は、複数のユーザを、行動履歴情報を用いて、位置的又は帰属的な近接度に基づいてクラスタリングしたグループに分類する。
「位置的」とは、例えばユーザ間の位置近接度や接触頻度に基づくものであってもよい。
「帰属的」とは、例えば人間関係の近接性に基づくものであってもよい（例えば非特許文献４参照）。
これによって、複数のユーザの類似度を指標としてクラスタリングして、複数のグループに分類することができる（例えば非特許文献５参照）。
即ち、複数のユーザを何らかの意味をもってグループ化する。具体的には、最も簡単には、ユーザの居所（例えば会社や学校）に応じて、グループ化したものであってもよい。
【００２８】
図２は、グループ内におけるユーザ同士の影響具合を表す説明図である。
各グループGには、複数のユーザuが属する。例えば特定のグループGについて、以下のように５人ユーザが含まれているとする。
グループGのユーザ：  U∈u1,u2,u3,u4,u5
【００２９】
［影響確率算出部１１］
影響確率算出部１１は、所定行動cについて、ユーザ同士毎に、位置的又は帰属的な近接度を表す影響確率Ｐ(u'|u)を算出する。
【００３０】
所定行動（実空間でのサービス利用の可否）に基づく行動履歴情報Sを、例えば以下のように定義する。
S=〈U,C,Y〉
U：全ユーザの集合、u：各ユーザ、U∈u
C：行動（サービス）の集合、c：各行動（サービス）、C∈c
Y：行動（サービス）履歴の集合、Yu：ユーザuの行動履歴
行動履歴情報(u,c,t)∈Yとは、ユーザu∈Uが、時刻tに、サービスc∈Cを利用したことを表す。
【００３１】
グループGについて、ユーザuが、他の各ユーザu'から影響を受けて、行動（サービス利用）を意思決定する場合を想定する。このとき、例えば、ユーザuが、時刻tにサービスcを利用する確率として、以下のように表すことができる。
UG∈u,u'
Ｐ(u'|u)  ：ユーザuが他のユーザu’から伝播されるであろう影響確率
Ｂ(c|u',t)：時刻tにおけるユーザu'のサービス利用履歴の中で、サービスcが
含まれている事象意思決定確率
Ｐ(c|u,t)＝Σu'∈UＰ(u'|u)Ｂ(c|u',t)
Σu'Ｐ(u'|u)＝１、Ｐ(u'|u)≧０
ΣcＢ(c|u',t)＝１、Ｂ(c|u',t)≧０
Ｂ(c|u',t)＝１／Ｈ(u',t,τi)  if (u',c,t')∈Ｙ∧t-t'≦τi
０                その他
τi：ユーザの事象意思決定確率を計算する対象期間
Ｈ(u',t,τi)＝｜｛c|(u',c,t')∈Ｙ∧t-t'≦τi｝｜
：期間[t-τi,t]に、他のユーザu'が利用したサービス数
（勿論、期間[t-τi,t]は、全期間としてもよい）
尚、Ｂ(c|u',t)の式について、最近利用したサービスが高い確率になるように、重みを付けてもよい。
【００３２】
事象意思決定確率Ｂを用いて、ユーザuが他のユーザu'から受けた影響確率Ｐ(u'|u)を算出する。影響確率Ｐは、尤度を最大化する最尤法に基づいて算出される。具体的には、影響確率Ｐは、以下の制約式に基づいて、尤度をＥＭ(Expectation Maximization)アルゴリズムによって最大化する。
Σu'∈UＰ(u'|u)＝１
勿論、ＥＭアルゴリズムに限られず、ニュートン法等の他の最適化手法を用いてもよい。
【００３３】
ＥＭアルゴリズムを用いる場合、最初に、Ｅ(Expectation)ステップとして、事後確率を、以下のように算出する。
Ｐ(u'|u,c,t)＝（Ｐ(u'|u)Ｂ(c|u',t)）／Σu''∈U（Ｐ(u''|u)Ｂ(c|u'',t)）
次に、Ｍ(Maximization)ステップとして、影響確率を、以下のように算出する。
Ｐ(u'|u) ∝ ΣtΣc∈CＰ(u'|u,d,t)
そして、これら影響確率の計算を、以下の式で表す終了条件が満たされるまで繰り返す。
logＬu＝ΣtΣc∈ClogΣu'∈UＰ(u'|u)Ｂ(c|u',t)
Ｌu：ユーザuの尤度
尚、他の終了条件としては、パラメータが収束しているか、所定の回数以上繰り返したか、所定の時間以上経過したか、等であってもよい。また、最尤法に代えて、事後確率最大化法、マルコフ連鎖モンテカルロ法、変分ベイズによる事後確率推定法など、いずれを用いてもよい。
【００３４】
最終的に、影響確率算出部１１は、所定行動cについて、ユーザ同士毎に総当たり的に算出した影響確率Ｐ(u'|u)の全てを、個別同調圧力算出部１２へ出力する。
【００３５】
［個別同調圧力算出部１２］
個別同調圧力算出部１２は、意思決定していない未決ユーザｕ毎に、意思決定した他の各既決ユーザu'(=1〜Gma)から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)を算出する。
具体的には、グループ内の所定行動cについて、未決ユーザに対する既決ユーザユーザの影響確率の分散値から、未決ユーザに対する既決ユーザからの個別同調圧力を推定する。
【００３６】
例えばグループGについて、各ユーザの所定行動（サービス利用）cが、以下のようになっているとする。
u1:未決ユーザ
u2:既決ユーザ
u3:既決ユーザ
u4:既決ユーザ
u5:未決ユーザ
Gmi=u1,u5、未決ユーザの群
Gma=u2,u3,u4、既決ユーザの群
【００３７】
グループGについて、未決ユーザu（u1,u5）それぞれは、既決ユーザu'（u2,u3,u4）から個別同調圧力を受けており、以下のように表される。
ＳＰ(u,Gma)＝ΣGma（Ｐ(u'|u)-(ΣP(u'|u)/Gma)2)／Gma
この式によれば、グループ内における当該未決ユーザuに対する他の既決ユーザu'の影響確率Ｐ(u'|u)の分散値が小さいほど、当該個別同調圧力ＳＰ(u|Ｇma)は大きい値（個別同調圧力が強い）となる。
影響確率Ｐ(u'|u)の分散値が最も小さいということは、当該未決ユーザに対する既決ユーザからの影響が平等に伝搬していることを意味する。
【００３８】
未決ユーザｕ毎に他の各既決ユーザu'から受ける個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)は、グループ同調圧力算出部１３へ出力される。
【００３９】
［グループ同調圧力算出部１３］
グループ同調圧力算出部１３は、グループ内で、全ての未決ユーザu(u1〜Gma)における個別同調圧力ＳＰ(u|Gma)の和に、未決ユーザ数に対する既決ユーザ数の比率ｗを乗算したグループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)を算出し、以下のように表される。
ＳＰ(Gmi,Gma)＝ΣGmiＳＰ(u,Gma)・ｗ
ｗ＝既決ユーザ／未決ユーザ
グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma)は、カテゴリ選択部１４へ出力される。
【００４０】
＜個別同調圧力及びグループ同調圧力の数値例＞
図３は、グループ内におけるユーザ同士の影響確率の例１及び例２を表す説明図である。
【００４１】
ここでは、最も簡単な例を明示するために、P(c,u,t)-> P(u)とする。即ち、固定の所定行動cと、固定の時間帯tとする。
図３によれば、異なる値のP(u'|u)が算出されたものとして、以下に例１１及び例１２を明示する。
［例１１］
P(u2|u1)＝0.25
P(u3|u1)＝0.25
P(u4|u1)＝0.25
P(u5|u1)＝0.25
ΣP(u'|u1)＝1
-------------
P(u1|u5)＝0.2
P(u2|u5)＝0.2
P(u3|u5)＝0.4
P(u4|u5)＝0.2
ΣP(u'|u5)＝1
-------------
SP(u1,Gma)＝Σ（P(u'|u1)-(ΣP(u'|u1)/Gma)2)/Gma
＝((0.25-0.75/3)2＋(0.25-0.75/3)2＋(0.25-0.75/3)2)/3
＝0
SP(u5,Gma)＝Σ（P(u'|u5)-(ΣP(u'|u5)/Gma)2)/Gma
＝((0.2-0.8/3)2＋(0.4-0.8/3)2＋(0.2-0.8/3)2)/3
＝0.0044＋0.0178＋0.0044
＝0.0266
SP(Gmi,Gma)＝ΣSP(u1,Gma)・w
＝(0＋0.0266)・3/2
＝0.0399
［例１２］
P(u2|u1)＝0.3
P(u3|u1)＝0.4
P(u4|u1)＝0.2
P(u5|u1)＝0.1
ΣP(u'|u1)＝1
-------------
ΣP(u|u5)＝1
P(u1|u5)＝0.1
P(u2|u5)＝0.3
P(u3|u5)＝0.1
P(u4|u5)＝0.5
-------------
SP(u1,Gma)＝Σ（P(u'|u1)-(ΣP(u'|u1)/Gma)2)/Gma
＝((0.3-0.9/3)2＋(0.4-0.9/3)2＋(0.2-0.9/3)2)/3
＝(0＋0.01＋0.01)/3
＝0.0066
SP(u5,Gma)＝Σ（P(u'|u5)-(ΣP(u'|u5)/Gma)2)/Gma
＝((0.3-0.7/3)2＋(0.1-0.7/3)2＋(0.5-0.7/3)2)/3
＝(0.0044＋0.0178＋0.0237)/3
＝0.0459
SP(Gmi,Gma)＝ΣSP(u',Gma)・w
＝(0.0066+0.0469)・2/3
＝0.0350
この場合、［例１２］よりも［例１１］の方が、同調圧力が強いことが理解できる。
【００４２】
＜異なる所定行動c及び／又は異なる時間帯tの同調圧力の推定＞
前述の例によれば、最も簡単な例として、固定の所定行動c及び固定の時間帯tとした。ここで、１つのグループについて、異なる所定行動c及び／又は異なる時間帯tとして、複数の同調圧力をすることも好ましい。
【００４３】
［例２１］
影響確率算出部１１が、グループについて、異なる所定行動cについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,c)を算出するとする。
この場合、個別同調圧力算出部１２は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,c)を算出する。
また、グループ同調圧力算出部１３は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c)を算出する。
［例２２］
影響確率算出部１１が、グループについて、異なる時間帯tについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,t)を算出するとする。
この場合、個別同調圧力算出部１２は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,t)を算出する。
また、グループ同調圧力算出部１３は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,t)を算出する。
［例２３］
影響確率算出部１１が、グループについて、異なる所定行動c及び異なる時間帯tについて、複数の影響確率Ｐ(u'|u,c,t)を算出するとする。
この場合、個別同調圧力算出部１２は、個別同調圧力ＳＰ(u|Gma,c,t)を算出する。
また、グループ同調圧力算出部１３は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c,t)を算出する。
【００４４】
［カテゴリ選択部１４］
カテゴリ選択部１４は、グループ同調圧力算出部１３から得られた複数のグループ同調圧力の中で、高い値となる事象を抽出する。以下では、前述した例２１〜２３に対応付けて、その選択処理を表す。
［例２１］カテゴリ選択部１４は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c)が所定条件以上高い所定行動cを選択する。これによって、グループ同調圧力が高い所定行動cを知ることができる。
［例２２］カテゴリ選択部１４は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,t)が所定条件以上高い時間帯tを選択する。これによって、グループ同調圧力が高い時間帯tを知ることができる。
［例２３］カテゴリ選択部１４は、グループ同調圧力ＳＰ(Gmi|Gma,c,t)が所定条件以上高い所定行動c及び時間帯tを選択する。これによって、所定行動cについて、グループ同調圧力が高い時間帯tを知ることができる。
【００４５】
このように、グループ同調圧力が高い順のランキングを知ることができれば、マーケティング調査として、グループ自体や、所定行動、時間帯を調整することもできる。
【００４６】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、所定行動に対するグループ内の同調圧力を推定することができる。具体的には、グループ内について、特定の意思決定の未決ユーザの群が既決ユーザの群から受ける同調圧力を推定することができる。これは、人間関係の影響力に基づくマーケティング調査に適し、所定の商品役務に対するユーザの利用行動について、グループ内の他のメンバから受ける影響力を推定することができる。
【００４７】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００４８】
１  同調圧力推定装置
１０  グループ分類部
１１  影響確率算出部
１２  個別同調圧力算出部
１３  グループ同調圧力算出部
１４  カテゴリ選択部
２  サービスサーバ
３  端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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