(57)【要約】【課題】コンテンツに対するユーザの共感能力を推定するプログラム等を提供する。【解決手段】学習機能として、ユーザ(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlにおける項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnと、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjとを対応付けた教師データとして、機械学習エンジンによって学習する。運用機能として、推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出し、機械学習エンジンは、推定対象ユーザｓEのユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する。【選択図】図２
2019153014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEのユーザの共感能力θE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、
学習機能として、
ユーザｓn(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する共感度行列記憶手段と、
前記ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjを記憶するユーザ特徴量行列記憶手段と、
前記ユーザｓn毎に、前記各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する項目反応理論算出手段と、
前記ユーザｓn毎に、前記ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する機械学習エンジンと
として機能させ、
運用機能として、
推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出するユーザ特徴量行列算出手段と
して機能させると共に、
前記機械学習エンジンは、前記推定対象ユーザｓEの前記ユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する
ように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】
前記共感度は、
前記コンテンツの登場人物又は著作者の感情を理解する認知度ｔRと、
前記コンテンツの登場人物又は著作者と同じ感情を生じる情動度ｔEと
からなり、
前記項目反応理論算出手段は、２母数ロジスティックモデルとして算出する
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】
前記ユーザ特徴要素は、ユーザｓnに対する複数の質問に基づくものであり、
前記特徴量は、前記質問に対するユーザｓnの回答に基づくものである
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又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記コンテンツは、不特定多数の第三者からＷｅｂサーバに投稿されたものであり、
前記コンテンツ影響力Ｍは、ユーザがＷｅｂサーバの当該コンテンツを閲覧した際に受ける感情に基づくものである
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３のいずれか１項に記載の質問回答プログラム。
【請求項５】
前記機械学習エンジンは、線形回帰、サポートベクターマシン(Support Vector Machine)、又は、深層学習の回帰学習に基づくものである
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４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEのユーザの共感能力θEを推定する装置であって、
学習機能として、
ユーザｓn(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する共感度行列記憶手段と、
前記ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjを記憶するユーザ特徴量行列記憶手段と、
前記ユーザｓn毎に、前記各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する項目反応理論算出手段と、
前記ユーザｓn毎に、前記ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する機械学習エンジンと
を有し、
運用機能として、
推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出するユーザ特徴量行列算出手段と
を有し、
前記機械学習エンジンは、前記推定対象ユーザｓEの前記ユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する
ことを特徴とする装置。
【請求項７】
コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEのユーザの共感能力θEを推定する装置の推定方法であって、
前記装置は、
学習機能として、
ユーザｓn(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する共感度行列記憶部と、
前記ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjを記憶するユーザ特徴量行列記憶部と
を有し、
前記ユーザｓn毎に、前記各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する第１１のステップと、
機械学習エンジンを用いて、前記ユーザｓn毎に、前記ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する第１２のステップと
を実行し、
運用機能として、
推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出する第２１のステップと、
前記機械学習エンジンが、前記推定対象ユーザｓEの前記ユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する第２２のステップと
を実行することを特徴とする装置の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツに対するユーザの共感能力を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人と対話する対話システムが、スマートフォンアプリケーションやロボットにも搭載されてきている。
古くはELIZAやSHRDLUのように、ユーザ発話に対して一問一答形式で返答する技術がある（例えば非特許文献１参照）。この技術によれば、事前に蓄積された質問例の集合の中から、パターンマッチによってユーザ発話に近い質問例を検出する。
これに対し、現在の対話システムは、「タスク指向対話機能」及び「雑談対話機能」に大別でき、これらの機能を組み合わせて構成されている。
また、対人関係の確立と維持を目的として、「社会的対話」に注目した対話システムの技術もある（例えば非特許文献２参照）。
更に、社会的対話に共感性を適用した対話システムによって、ユーザの親近感を高めようとする技術もある（例えば非特許文献３参照）。
更に、ユーザの興味分野の情報レコメンド機能を、対話システムに適用した技術もある（例えば非特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】奥村学、他、「対話システム」、コロナ社、2017年、ISBN：978-4-339-02757-0
【非特許文献２】T. W. Bickmore and R. W. Picard, “Establishing and maintaining long-term human-computer relationships”, ACM Tran. on Computer-Human Interaction ‘TOCHI), 12(2):293-327, 2005.、[online]、［平成３０年２月１２日検索］、インターネット＜URL:http://www.ccs.neu.edu/home/bickmore/publications/toCHI.pdf＞
【非特許文献３】東中竜一郎, 堂坂浩二, 磯崎秀樹, “対話システムにおける共感と自己開示の効果”, 言語処理学会第15回年次大会,446-449, 2009.、[online]、［平成３０年２月１２日検索］、インターネット＜URL:http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/members/rh/pdf/NLP2009.pdf＞
【非特許文献４】五十島志織，富永和人，亀田弘之，“対話からの興味をもとに情報を推薦するボットの作成”, 第11 回情報科学技術フォーラム, F-024, 2012.、[online]、［平成３０年２月１２日検索］、インターネット＜URL:https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=151579&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1＞
【非特許文献５】戸田弘二，”心理測定尺度集II  人間と社会のつながりをとらえる＜対人関係・価値観＞ ３共感性・他者意識”, 吉田富二雄編，堀洋道監修，サイエンス社，pp. 118-137
【非特許文献６】鈴木有美, 木野和代, “多次元共感性尺度(MES)の作成 −自己志向・他者志向の弁別に焦点をあてて−”, 教育心理学研究, 56, 487-497, 2008.、[online]、［平成３０年２月１２日検索］、インターネット＜URL:https://ci.nii.ac.jp/naid/110007028208＞
【非特許文献７】項目応答理論、[online]、［平成３０年２月１２日検索］、インターネット＜URL:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%A0%85%E7%9B%AE%E5%BF%9C%E7%AD%94%E7%90%86%E8%AB%96＞
【非特許文献８】特異値分解、[online]、［平成３０年２月１２日検索］、インターネット＜https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E7%95%B0%E5%80%A4%E5%88%86%E8%A7%A3＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前述した従来技術によれば、対話システムにおけるユーザの親近感を高めようとしているが、心理学の知見に基づいた社会的対話については何ら検討されていない。
心理学の分野によれば、他者の気持ちを認知し、他者と同じ情動を持つ体験する性質として、「共感性(Empathy)」がある（例えば非特許文献５参照）。但し、共感性は、単一の観点のみから判断することできない。具体的には、共感性は、「他者の心理状態を正確に認知する能力（認知度）」と「他者の心理状態に対する代理的な反応の強さ（情動度）」との多元的な観点から判断する必要がある（例えば非特許文献６参照）。
【０００５】
例えば、ある記事を閲覧したユーザは、その記事の登場人物（擬人化された物も含む）や著作者の思考及び感情を理解し、何らかの感情を抱く。これは、コンテンツに対するユーザの共感能力に基づく。ユーザの共感能力は、人によって異なり、例えば同じコンテンツであっても、各ユーザが持つ共感性は違ってくる。
【０００６】
そこで、本発明は、コンテンツに対するユーザの共感能力を推定するプログラム、装置及びプログラム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、コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEのユーザの共感能力θE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、
学習機能として、
ユーザｓn(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する共感度行列記憶手段と、
ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjを記憶するユーザ特徴量行列記憶手段と、
ユーザｓn毎に、各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する項目反応理論算出手段と、
ユーザｓn毎に、ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する機械学習エンジンと
として機能させ、
運用機能として、
推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出するユーザ特徴量行列算出手段と
して機能させると共に、
機械学習エンジンは、推定対象ユーザｓEのユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する
ように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、
共感度は、
コンテンツの登場人物又は著作者の感情を理解する認知度ｔRと、
コンテンツの登場人物又は著作者と同じ感情を生じる情動度ｔEと
からなり、
項目反応理論算出手段は、２母数ロジスティックモデルとして算出する
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、
ユーザ特徴要素は、ユーザｓnに対する複数の質問に基づくものであり、
特徴量は、質問に対するユーザｓnの回答に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１０】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
コンテンツは、不特定多数の第三者からＷｅｂサーバに投稿されたものであり、
コンテンツ影響力Ｍは、ユーザがＷｅｂサーバの当該コンテンツを閲覧した際に受ける感情に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１１】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
機械学習エンジンは、線形回帰、サポートベクターマシン(Support Vector Machine)、又は、深層学習の回帰学習に基づくものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明によれば、コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEの共感能力θEを推定する装置であって、
学習機能として、
ユーザｓn(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する共感度行列記憶手段と、
ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjを記憶するユーザ特徴量行列記憶手段と、
ユーザｓn毎に、各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する項目反応理論算出手段と、
ユーザｓn毎に、ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する機械学習エンジンと
を有し、
運用機能として、
推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出するユーザ特徴量行列算出手段と
を有し、
機械学習エンジンは、推定対象ユーザｓEのユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する
ことを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEのユーザの共感能力θEを推定する装置の推定方法であって、
装置は、
学習機能として、
ユーザｓn(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する共感度行列記憶部と、
ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnjを記憶するユーザ特徴量行列記憶部と
を有し、
ユーザｓn毎に、各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する第１１のステップと、
機械学習エンジンを用いて、ユーザｓn毎に、ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する第１２のステップと
を実行し、
運用機能として、
推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出する第２１のステップと、
機械学習エンジンが、推定対象ユーザｓEのユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する第２２のステップと
を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、コンテンツに対するユーザの共感能力を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明における推定装置の機能構成図である。
【図３】共感度行列を表す説明図である。
【図４】ユーザ特徴量行列を表す説明図である。
【図５】コンテンツに対してユーザが持つ認知度及び情動度を表す説明図である。
【図６】共感度として認知度及び情動度を適用した説明図である。
【図７】共感度行列として認知度及び情動度を適用した説明図である。
【図８】コンテンツ毎の項目反応カテゴリ特性曲線を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、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。
【００１７】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００１８】
インターネットに接続されるＷｅｂサーバ２は、様々なコンテンツを公開する。Ｗｅｂサーバ２は、例えば、ニュースサイトや、ブログ(Web log)サイト、ミニブログサイト（例えばtwitter（登録商標）、ＳＮＳ(Social Networking Service)サイト（例えばfacebook（登録商標）やLINE（登録商標））、掲示板サイトのようなものであってもよい。コンテンツは、不特定多数の第三者からＷｅｂサーバに投稿されたものであってもよい。
端末３は、アクセスネットワーク及びインターネットを介して、Ｗｅｂサーバ２へアクセスし、それらコンテンツをユーザに閲覧させる。
本発明における推定装置１は、コンテンツに対するユーザの共感能力を推定する。即ち、ユーザ群を、心理学的な共感性に応じて分類することができる。
【００１９】
図２は、本発明における推定装置の機能構成図である。
【００２０】
本発明における推定装置１は、コンテンツｃに対する推定対象ユーザｓEのユーザの共感能力θEを推定する推定する。
図２によれば、推定装置１は、＜学習機能＞及び＜運用機能＞に大別され、両機能に共通して、機械学習エンジン１２を有する。
推定装置１は、学習機能として、コンテンツ蓄積部１０１と、共感度行列記憶部１０２と、ユーザ特徴量行列記憶部１０３と、項目反応理論算出部１１とを有する。
また、運用機能として、ユーザ特徴量行列算出部１３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、装置の推定方法として理解できる。
【００２１】
＜学習機能＞
学習機能は、教師データとしてのコンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)毎に、複数のユーザｓn(ｓ1〜ｓN)の項目反応理論結果（共感能力θn）と、ユーザ特徴量とに基づいて、機械学習エンジン１２内に学習モデルを構築する。
【００２２】
［コンテンツ蓄積部１０１］
コンテンツ蓄積部１０１は、教師データとして、複数のコンテンツ(ｃ1〜ｃL)を蓄積したものである。コンテンツとしては、例えばテキスト（記事やブログなど）、画像、映像など、ユーザに閲覧される形式のものであればよい。
【００２３】
［共感度行列記憶部１０２］
共感度行列記憶部１０２は、ユーザ(ｓ1〜ｓN)毎に、各コンテンツｃl(ｃ1〜ｃL)の共感度(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)を対応付けた共感度行列Ｔnlを記憶する。
【００２４】
図３は、共感度行列を表す説明図である。
【００２５】
図３によれば、教師データとしてのコンテンツｃl毎に、例えばアンケートによって主観評価としての共感度の回答を得ている。例えば、被験者(ｓ1〜ｓN)それぞれに、各コンテンツ(ｃ1〜ｃL)を明示し、その共感度について例えば３段階(w＝3)の回答を得る。これによって作成された共感度行列Ｔnl(ｔ11〜ｔ1L,〜,ｔN1〜ｔNL)が記憶されている。
【００２６】
［ユーザ特徴量行列記憶部１０３］
ユーザ特徴量行列記憶部１０３は、ユーザｓn毎に、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆ11〜ｆ1J,〜,ｆN1〜ｆNJ)を対応付けたユーザ特徴量行列Ｆnj（N行J列）を記憶する。
【００２７】
ユーザ特徴要素は、一般的に、ユーザのプロファイル情報（性別、年齢、職業など）であってもよい。特に、ユーザの性格（認識能力、身体能力、知能力、人格力、忍耐力など）に基づくものであることが好ましい。ユーザ特徴要素は、用途に応じた、ユーザの特性を識別するパラメータ要素であればよい。
また、ユーザ特徴要素は、ユーザｓnに対する複数の質問に基づくものであってもよい。その場合、ユーザ特徴量は、質問に対するユーザｓnの回答に基づくものとなる。
【００２８】
図４は、ユーザ特徴量行列を表す説明図である。
【００２９】
図４によれば、被験者となる各ユーザが、複数の質問に対して回答する。質問の内容としては、ユーザの共感性に関するものが好ましい。これによって、ユーザｓn毎に各質問ｑmに対する回答行列（N行M列）が得られる。
この回答行列は、特異値分解（Singular Value Decomposition）によって、各ユーザの回答がJ次元に圧縮される．圧縮された特徴ベクトルを全てのユーザｓnでまとめた行列Ｕを、ユーザ特徴量行列とする。
特異値分解とは、線形代数学における、複素数又は実数を成分とする行列に対する行列分解方法である（例えば非特許文献８参照）。階数rの行列Ｘの分解が存在する。
Ｘ＝ＵΣＶT  ->  Ｕ＝Ｘ・Ｒ    Ｒ＝Ｖ・（ＶT・Ｖ）-1・Σ-1
Ｕ：ユーザ特徴量行列
【００３０】
［項目反応理論算出部１１］
項目反応理論算出部１１は、ユーザｓn毎に、各コンテンツｃlの共感度行列Ｔnlを入力し、項目反応理論ＩＲＴ(Item Response Theory)に基づく共感能力θnを算出する。
【００３１】
項目反応理論とは、評価項目群へのユーザの応答に基づいて、ユーザ能力θ（及び識別度α・難易度β）を測定するための試験理論をいう（例えば非特許文献７参照）。これは、評価項目に対するユーザの離散的な回答から、確率論的に、ユーザ能力（及び識別度・難易度）を算出する。ユーザに対する試験項目のストックを保守し、複数の試験の難易度を同等とみなすコンピュータ適応型テスト(Computerized Adaptive Testing)に適する。
ユーザ能力θl  ：コンテンツlに対するユーザnの能力の大きさを表す実数値
（識別度ａl    ：コンテンツlがユーザの共感能力を識別する力を表す実数値）
（難易度ｂl    ：コンテンツlの難しさを表す実数値）
基本的に、ユーザ能力と識別度及び難易度との差を、ロジスティック曲線に当てはめて、回答の確率を求める。例えばコンテンツｃlがユーザｓnにとって共感度が高い場合、その確率は限りなく１に近づき、逆に共感度が低い場合、その確率は限りなく０に近づく。
２母数ロジスティックモデルの場合、以下のように確率が算出される。
ｐ(θ)＝１／(１＋ｅ−Ｄａ(θ−ｂ))
【００３２】
［学習機能の機械学習エンジン１２］
学習機能の機械学習エンジン１２は、ユーザｓn毎に、ユーザ特徴量行列Ｆnjと共感能力θnとを対応付けた教師データとして学習する。
機械学習エンジン１２は、線形回帰、サポートベクターマシン(Support Vector Machine)、又は、深層学習の回帰学習に基づくものであってもよい。
【００３３】
＜運用機能＞
運用機能は、未知のユーザｓlについて、コンテンツに対する共感能力θlを推定する。
【００３４】
［ユーザ特徴量行列算出部１３］
ユーザ特徴量行列算出部１３は、推定対象ユーザｓEについて、所定の各ユーザ特徴要素(ｖ1〜ｖJ)の特徴量(ｆE1〜ｆEJ)を対応付けたユーザ特徴量行列ＦEを算出する。
ここで、ユーザ特徴量行列算出部１３は、前述したユーザ特徴量行列記憶部１０３と全く同じ方法で、ユーザ特徴量行列ＦEを算出する。
【００３５】
［運用機能の機械学習エンジン１２］
運用機能の機械学習エンジン１２は、推定対象ユーザ（未知）ｓEのユーザ特徴量行列ＦEを入力し、共感能力θEを出力する。
【００３６】
図５は、コンテンツに対してユーザが持つ認知度及び情動度を表す説明図である。
【００３７】
心理学の知見によれば、共感度は、「認知度」と「情動度」とによって表される。
「共感度」：他者の感情を理解し、他者と同じ感情を持つ人の性質
「認知度」：他者の感情（心理状態）を理解する度合い
「情動度」：他者と同じ感情（代理的な反応の強さ）を持つ度合い
ここでの「他者」とは、コンテンツの登場人物又は著作者を意味することとなる。
【００３８】
図５によれば、多数のユーザ（被験者）に同一の記事を閲覧してもらい、各ユーザが「興味を引く話題か？」「心に響く話題か？」を質問して得られた、主観評価としての回答結果である。
興味を引く話題か？：引かない＝認知度が低い
：引く    ＝認知度が高い
心に響く話題か？  ：響かない＝情動度が低い
：響く    ＝情動度が高い
図５の表によれば、同一の記事に対して、「興味を引く」と感じる一方で「心に響かない」と感じるユーザがおり、また、「興味を引かない」と感じる一方で「心に響く」と感じるユーザもいる。
【００３９】
図６は、共感度として認知度及び情動度を適用した説明図である。
図７は、共感度行列として認知度及び情動度を適用した説明図である。
【００４０】
図６によれば、共感度行列記憶部１０２は、図２と比較して、共感度行列Ｔとして、認知度Ｔ1と情動度Ｔ2とが別々に記憶されている。
図７によれば、被験者群 (ｓ1〜ｓN)のN人にそれぞれに、各コンテンツ(ｃ1〜ｃL)を明示し、その認知度及び情動度について例えば３段階(w＝3)の回答を得る。これによって、評価項目数＝2の共感度行列Ｔ1nl（ｔ111〜ｔ11L,〜,ｔ1N1〜ｔ1NL)及びＴ2nl（ｔ211〜ｔ21L,〜,ｔ2N1〜ｔ2NL)が、項目反応理論算出部１１へ入力される。
【００４１】
これに対し、項目反応理論算出部１１は、２母数ロジスティックモデルとして、ユーザｓn(ｓ1〜ｓN）について、以下のように共感能力θを算出する。
認知度の共感能力：θ11〜θ1N
情動度の共感能力：θ21〜θ2N
尚、一部のユーザが、ランダムに回答することができる場合、項目反応理論算出部１１は、３母数ロジスティックモデルとして算出するものであってもよい。
【００４２】
機械学習エンジン１２は、コンテンツｃl毎に、特徴量行列Ｆlと、認知度に対する識別度α11及び難易度β11と、情動度に対する識別度α12及び難易度β12とを対応付けた教師データによって学習する。そして、以下のように学習モデルを構築する。
認知度の共感能力θ11に対する学習モデル：Ｍ1
情動度の共感能力θ12に対する学習モデル：Ｍ2
【００４３】
そして、機械学習エンジン１２は、推定対象ユーザｓEの特徴量行列ＦEを入力すると、識別度に対する共感能力θ1Eと、情動度に対する共感能力θ2Eとを出力する。
【００４４】
図８は、コンテンツ毎の項目反応カテゴリ特性曲線を表す説明図である。
【００４５】
項目反応カテゴリ特性曲線（ＩＲＣＣＣ(Item Response Category Characteristic Curve)）は、以下のように作成される。
横軸：共感能力値（左側：共感度が低い、右側：共感度が高い）
（左側：識別度が低い、右側：識別度が高い）
（左側：情動度が低い、右側：情動度が高い）
縦軸：確率ｐ
曲線：各選択肢（「共感しない」「わからない」「共感する」）
（「興味を引かない」「わからない」「興味を引く」）
（「心に響かない」「わからない」「心に響かない」）
【００４６】
図８の項目反応カテゴリ特性曲線は、100件のコンテンツ(ｃ1〜ｃ100)について、300名のユーザ(ｓ1〜ｓ300)に対する認知度及び情動度の共感度行列Ｔ1及びＴ2と、８次元のユーザ特徴量行列Ｆとから得られたものである。
難易度ｂは、共感能力θと同じスケール上にあり、識別度ａは、項目反応カテゴリ特性曲線の傾きを決定する。曲線の傾きが大きいほど、難易度ｂと共感能力θとの差が大きいほど、回答がくっきり分かれることを表す。
【００４７】
図８によれば、４件のコンテンツ（ID36,ID72,ID82,ID94）について、認知度及び情動度の共感度行列それぞれの項目反応カテゴリ特性曲線が表されている。ID82及びID94は、ID72と比較して、認知度が高いことがわかる。また、ID82は、ID94及びID72と比較して、情動度が高いことがわかる。
これによって、ID82は、認知度が高く且つ情動度も高いことがわかる。また、ID94及びID72は、情動度が低いことがわかる。
尚、あるコンテンツについて共感度が低いと推定されたID72についても、ユーザの共感能力が高い場合、高い共感度が得られる。
【００４８】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、推定装置及び方法によれば、コンテンツに対するユーザの共感能力を推定することができる。
【００４９】
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】
【００５０】
１  推定装置
１０１  コンテンツ蓄積部
１０２  共感度行列記憶部
１０３  ユーザ特徴量行列記憶部
１１  項目反応理論算出部
１２  機械学習エンジン
１３  ユーザ特徴量行列算出部
２  Ｗｅｂサーバ
３  端末
【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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