(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザによる寄付を促進できる、新たな提示システムを提供する。【解決手段】本発明の提示装置１０は、記憶部、特徴量パターン生成部、共感度算出部、関連情報サイト選択部、寄付情報サイト選択部、および出力部を有する。共感度算出部は、記憶したユーザの利用情報から、関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出する。関連情報サイト選択部は、ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択する。特徴量パターン生成部は、選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して特徴量パターンを生成する。寄付情報サイト選択部は、寄付情報サイトから、選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力する。【選択図】図１
2019175172.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部、特徴量パターン生成部、共感度算出部、関連情報サイト選択部、寄付情報サイト選択部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
ユーザ記憶部、および情報サイト記憶部を有し、
前記ユーザ記憶部は、寄付に関連する関連情報サイトに対するユーザの利用情報を記憶し、
前記情報サイト記憶部は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、そのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶し、
前記共感度算出部は、
記憶した前記ユーザの利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出し、
前記関連情報サイト選択部は、
前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択し、
前記特徴量パターン生成部は、
前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成し、
前記寄付情報サイト選択部は、
記憶した前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、
前記出力部は、
前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力する
ことを特徴とする寄付候補先の提示装置。
【請求項２】
前記ユーザの利用情報が、前記関連情報サイトへのアクセス頻度、アクセス時間、前記関連情報サイトに対する寄付の有無、寄付金額、前記関連情報サイトへのコメント入力の有無、前記関連情報サイトへのアクション情報からなる群から選択された少なくとも一つを含む、請求項１記載の寄付候補先の提示装置。
【請求項３】
前記特徴量パターン生成部が、前記コンテンツをテキストに変換し、前記テキストから、言語解析によって特徴量を抽出する、請求項１または２記載の寄付候補先の提示装置。
【請求項４】
前記特徴量パターン生成部が、前記コンテンツをテキストに変換し、前記テキストから、感情解析によって特徴量を抽出する、請求項１から３のいずれか一項に記載の寄付候補先の提示装置。
【請求項５】
前記特徴量パターン生成部は、前記選択した関連情報サイトの各ページについて、特徴量を抽出し、それらをまとめて、前記関連情報サイト全体の特徴量とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の寄付候補先の提示装置。
【請求項６】
前記関連情報サイトが、寄付を行う寄付情報サイトを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の寄付候補先の提示装置。
【請求項７】
前記関連情報サイトが、ニュースサイトを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の寄付候補先の提示装置。
【請求項８】
記憶工程、特徴量パターン生成工程、共感度算出工程、関連情報サイト選択工程、寄付情報サイト選択工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
ユーザ記憶工程と、情報サイト記憶工程とを含み、
前記ユーザ記憶工程は、寄付に関連する関連情報サイトに対するユーザの利用情報を記憶し、
前記情報サイト記憶工程は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、そのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶し、
前記共感度算出工程は、
記憶した前記ユーザの利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出し、
前記関連情報サイト選択工程は、
前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択し、
前記特徴量パターン生成工程は、
前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成し、
前記寄付情報サイト選択工程は、
記憶した前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、
前記出力工程は、
前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力する
ことを特徴とする寄付候補先の提示方法。
【請求項９】
請求項８記載の寄付候補先の提示方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、寄付候補先の提示装置、提示方法、プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本は、諸外国と比較した場合、個人による寄付の総額が低い傾向にある。また、寄付の一つとして、災害時に被災地や被災民へ送られる義援金が知られているが、このような寄付は、一時的には増加するものの、平時においては減少してしまう。
【０００３】
このように寄付が普及しない原因の一つとして、どのような寄付先があるかがわからないため、寄付に興味がある人でも、知っている寄付先以外への寄付につながらないという問題があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明は、例えば、寄付を促進できる、新たなシステムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的を達成するために、本発明の寄付候補先の提示装置は、
記憶部、特徴量パターン生成部、共感度算出部、関連情報サイト選択部、寄付情報サイト選択部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
ユーザ記憶部、および情報サイト記憶部を有し、
前記ユーザ記憶部は、寄付に関連する関連情報サイトに対するユーザの利用情報を記憶し、
前記情報サイト記憶部は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、そのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶し、
前記共感度算出部は、
記憶した前記ユーザの利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出し、
前記関連情報サイト選択部は、
前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択し、
前記特徴量パターン生成部は、
前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成し、
前記寄付情報サイト選択部は、
記憶した前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、
前記出力部は、
前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力する
ことを特徴とする。
【０００６】
本発明の寄付候補先の提示方法は、
記憶工程、特徴量パターン生成工程、共感度算出工程、関連情報サイト選択工程、寄付情報サイト選択工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
ユーザ記憶工程と、情報サイト記憶工程とを含み、
前記ユーザ記憶工程は、寄付に関連する関連情報サイトに対するユーザの利用情報を記憶し、
前記情報サイト記憶工程は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、そのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶し、
前記共感度算出工程は、
記憶した前記ユーザの利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出し、
前記関連情報サイト選択工程は、
前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択し、
前記特徴量パターン生成工程は、
前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成し、
前記寄付情報サイト選択工程は、
記憶した前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、
前記出力工程は、
前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力することを特徴とする。
【０００７】
本発明のプログラムは、前記本発明の寄付候補先の提示方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザが相対的に高い共感度を示している関連情報サイトと、特徴量パターンが類似している寄付情報サイトが選択できる。このため、例えば、ユーザが、ある特定の寄付情報サイトしか認識していない場合でも、ユーザの共感を引きおこす可能性の高い寄付情報サイトを提示できるため、さらなる寄付先の拡大、さらなる寄付額の増加につなげることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態１の提示装置の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態１の提示装置の使用形態の例を示す概略図である。
【図３】図３は、実施形態１の提示装置の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施形態１の提示方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施形態１におけるユーザの利用情報から共感度を算出する一例を示す概略図である。
【図６】図６は、実施形態１における特徴量パターンを生成する一例を示す概略図である。
【図７】図７は、実施形態１における特徴量抽出の一例を示す概略図である。
【図８】図８は、実施形態１における特徴量抽出の一例を示す概略図である。
【図９】図９は、実施形態１における特徴量パターンＸに類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトがあるかを確認する一例の概念図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明は、前述のように、ユーザに対して適した寄付候補先の情報を提示できる。
【００１２】
本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
【００１３】
［実施形態１］
図１は、本実施形態の提示装置１０の一例の構成を示すブロック図である。提示装置１０は、記憶部１１、共感度算出部１２、関連情報サイト選択部１３、特徴量パターン生成部１４、寄付情報サイト選択部１５、および出力部１６を有する。提示装置１０は、例えば、提示システムともいう。
【００１４】
提示装置１０は、例えば、図２に示すように、ユーザ端末２０と、通信回線網３０を介して、接続可能である。端末２０は、例えば、ディスプレイを備える端末が好ましく、具体例として、携帯電話、スマートフォン、タブレット、ＰＣ、ウェアラブル端末等があげられる。通信回線網３０は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。通信回線網３０は、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷｉＦｉ（Wireless  Fidelity）等があげられる。本実施形態における提示システムは、例えば、提示装置１０とユーザ端末２０とを含んでもよい。
【００１５】
提示装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの提示装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な提示装置であってもよい。
【００１６】
さらに、図３に、提示装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。提示装置１０は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０３、入力装置１０４、ディスプレイ１０５、通信デバイス１０６、記憶装置１０７等を有する。提示装置１０の各部は、例えば、Ｉ／Ｆ１０３を介して、接続されている。前記ハードウエア構成において、内部での回路間の通信は、バスによって接続される。
【００１７】
ＣＰＵ１０１は、提示装置１０の全体の制御を担う。提示装置１０において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、提示装置１０は、例えば、ＣＰＵ１０１が、共感度算出部１２、関連情報サイト選択部１３、特徴量パターン生成部１４、寄付情報サイト選択部１５として機能する。
【００１８】
Ｉ／Ｆ１０３は、例えば、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２等のそれぞれの機能部間を接続する。Ｉ／Ｆ１０３は、例えば、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、例えば、前述の端末２０等があげられる。提示装置１０は、Ｉ／Ｆ１０３に接続された通信デバイス１０６により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、前記外部機器と接続することもできる。
【００１９】
メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム１０８を、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラム１０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。
【００２０】
記憶装置１０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置１０６には、例えば、前述のように、動作プログラム１０８が格納される。また、記憶装置１０７は、例えば、記憶部１１であり、ユーザごとに紐づけされた、関連情報サイトに対するユーザの利用情報、ならびに、寄付情報サイトの識別情報および前記寄付情報サイトのコンテンツの特徴量パターン等のデータが格納されてもよい。
【００２１】
提示装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０４、ディスプレイ１０５を有する。入力装置１０４は、例えば、タッチパネル等である。ディスプレイ１０５は、例えば、出力部１５となる。ディスプレイ１０５は、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。
【００２２】
提示装置１０において、記憶部１１は、ユーザ記憶部１１１および情報サイト記憶部１１２を有する。
【００２３】
ユーザ記憶部１１１は、ユーザごとに、寄付に関連する関連情報サイトに対する利用情報を記憶する。前記関連情報サイトとは、寄付に関連する情報サイトであり、特に制限されず、例えば、寄付を行う寄付情報サイト、災害に関連する情報サイト、およびニュースサイトがあげられる。前記利用情報は、例えば、前記関連情報サイトへのアクセス頻度、アクセス時間、前記関連情報サイトに対する寄付の有無、寄付金額、前記関連情報サイトへのコメント入力の有無、前記関連情報サイトへのアクション情報があげられる。前記関連情報サイトへのアクション情報は、例えば、「いいね！」との評価の有無である。前記利用情報は、例えば、前記関連情報サイトに対するログ情報として取得することができる。
【００２４】
情報サイト記憶部１１２は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、前記寄付情報サイトのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶する。前記識別情報は、前記複数の寄付情報サイトを識別するためのデータであり、具体的には、例えば、前記サイトのそれぞれに割り振られた個別のＩＤ等があげられる。
【００２５】
提示装置１０において、共感度算出部１２は、前記利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出する。前記共感度の算出方法は、後述する。
【００２６】
提示装置１０において、関連情報サイト選択部１３は、前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択する。
【００２７】
提示装置１０において、特徴量パターン生成部１４は、前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成する。
【００２８】
提示装置１０において、寄付情報サイト選択部１５は、情報サイト記憶部１１２に記憶した複数の前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択する。
【００２９】
提示装置１０において、出力部１６は、前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として、出力する。前記寄付候補のサイト情報は、例えば、提示装置１０におけるディスプレイ１０６に出力してもよいし、前記外部端末に出力してもよい。
【００３０】
つぎに、本実施形態の提示方法について、図４〜図９を用いて説明する。図４は、前記提示方法の一例を示すフローチャートであり、図５は、ユーザの利用情報から共感度を算出する一例を示す概略図であり、図６〜図９は、特徴量の抽出の一例を示す概略図である。本実施形態の提示方法は、例えば、図１の提示装置１０を用いて、次のように実施できる。なお、本実施形態の提示方法は、図１の提示装置１０の使用には限定されない。
【００３１】
前記記憶工程において、ユーザ記憶部１１１により、ユーザごとに、寄付に関連する関連情報サイトに対する利用情報を記憶する（Ｓ１０１）。また、情報サイト記憶部１１２により、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、前記寄付情報サイトのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶する（Ｓ１０２）。前記特徴量パターンの生成方法は、例えば、後述する工程（Ｓ１０５）における特徴量パターンの生成と、同様である。なお、前記工程（Ｓ１０２）を行うタイミングは、後述する寄付情報サイト選択工程（Ｓ１０６）よりも前であればよく、特に制限されない。
【００３２】
つぎに、前記共感度算出工程において、共感度算出部１２により、前記利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出する（Ｓ１０３）。前記共感度の算出方法は、特に制限されず、例えば、ユーザの前記利用情報の各項目を、それぞれ数値化し、これらの値を足し合わせることにより、求めることができる。なお、前記利用情報の各項目の数値には、例えば、それぞれ、重み付けを行ってもよい。前記重み付けは、例えば、任意で設定でき、前記共感度の算出において、重要性の高いファクターには、相対的に大きな重み付けを付与し、重要性の低いファクターには、相対的に小さな重み付けを付与してもよい。
【００３３】
図５に、ユーザの前記利用情報から共感度を算出する一例を示す。図５において、（Ａ）は、あるユーザＡの利用テーブルであり、前記ユーザＡが異なる３つの前記関連情報サイトにアクセスした際の、前記関連情報サイトに対する前記ユーザＡの前記利用情報を示す。前記表において、各列は、左から、前記サイトのページＩＤ、ならびに、前記利用情報として、前記ユーザの前記サイトへのアクション日時（アクセス日）、滞在時間（アクセス時間：単位sec）、前記サイトにおいて寄付をしたか否か、寄付金額、および前記サイトにおいて「いいね」の評価を行ったか否かを示す。具体的には、例えば、前記テーブルの１行目は、前記ユーザが、ページＩＤ「ＮＦＳ−３１５３」にアクセスし、アクセス日時２０１７年２月２日、滞在時間１３４（単位  秒）、寄付を行い（True）、寄付額５００（単位  円）、前記サイトにおいて「いいね」との評価を行ったこと（True）を示す。寄付の列および「いいね」の列における「False」は、寄付および「いいね」の評価を行っていないことを意味する。
【００３４】
つぎに、図５において、（Ｂ）は、前記共感度を算出する計算式の一例を示す。前記計算式において、前記共感度を算出する重み付けとして、滞在時間について、０．４、寄付金額について、０．５、および「いいね」について、０．１が乗算される。そして、図５のテーブルに示すように、前記式に基づく各ページの共感度は、上から３０３．７、９.６、１５０.７と算出される。この結果から、前記ユーザＡは、ページＩＤ  ＮＦＳ―３１５３、ページＩＤ  ＮＦＳ―８３５７、ページＩＤ  ＮＦＳ―０９２１の順番で、強い共感を示していることがわかる。本実施形態において、前記共感度の数値は、単位を有さない相対的な値であり、相対的に高い程、強い共感を示すことを意味し、相対的に低い程、弱い共感を示すことを意味する。
【００３５】
図５の式では、前記共感度を算出するための前記利用情報として、前記ユーザの寄付額を代入しているが、これには制限されない。すなわち、例えば、これまでに寄付を行ったことがないユーザをターゲットとする場合、寄付額を考慮しない場合等は、前記共感度の算出において、寄付額を含まない式としてもよい。また、前記寄付額の額面を、前記共感度における主要なファクターとして設定しない場合には、例えば、重みづけの値を、相対的に小さい数値に設定してもよい。
【００３６】
前記関連情報サイト選択工程において、関連情報サイト選択部１３により、前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択する（Ｓ１０４）。前記閾値は、特に制限されず、任意の値を適宜設定できる。
【００３７】
前記特徴量パターン生成工程において、特徴量パターン生成部１４により、前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンＸを生成する（Ｓ１０５）。前記特徴量は、例えば、特徴を評価し、数値化したものを意味する。前記特徴量パターンは、例えば、前記特徴量の組合せである。前記関連情報サイトにおいて、前記コンテンツは、例えば、テキスト（文章）を含んでもよいし、テキスト以外を含んでもよい。後者の場合、前記コンテンツは、例えば、画像、および動画等を含む。
【００３８】
前記コンテンツがテキストを含む場合、前記特徴量は、例えば、前記テキストを自然言語処理し、前記特徴となる単語を抽出し、前記抽出された単語について、頻度、および前記単語間の距離等に基づいて、前記特徴量を示す数値を算出することで得られる。前記自然言語処理による単語の抽出は、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ（Ｇｏｏｇｌｅ製）、ＴＦ−ＩＤＦ等を用いることができる。
【００３９】
前記コンテンツが、例えば、画像、および動画等を含む場合、前記特徴量は、例えば、前記画像および動画等をテキスト化した後、前記テキストについて、前述と同様の処理を行うことにより、得ることができる。前記画像および動画等のテキスト化は、例えば、画像認識ソフトウェアにより行うことができ、具体的には、例えば、Computer  Vision  API（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ製）等を用いることができる。
【００４０】
図６の概略図に、前記関連情報サイトに含まれる画像をテキスト化し、前記テキストについて、特徴量パターンを求める方法の一例を示す。図６において、上段は、画像のテキスト化に関し、下段は、テキストからの特徴量の抽出に関する。図６の上段に示すように、画像を、画像認識ソフトウェアであるComputer  Vision  APIに入力すると、「The man is helping children, to planting plants. The plant is on the bricks.」というテキストが、前記画像を説明するテキストとして出力される。そして、図６の下段に示すように、得られた前記テキストについて、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ、およびＴＦ−ＩＤＦを用い、特徴となる単語を抽出した結果、特徴となる単語として、「children」、「plants」、「bricks」、「helping」が出力され、各単語の頻出度0.82、0.23、0.43、0.12が特徴量として抽出される。なお、本実施形態において、前記特徴量を示す数値は、単位を有さない相対的な値であり、相対的に高い程、そのテキストへの寄与が高く、相対的に低い程、そのテキストへの寄与が低いことを意味する。そして、これらの複数の特徴量の組合せが、前記画像の特徴量パターンＸとなる。
【００４１】
また、前記特徴量パターン生成工程において、例えば、前記関連情報サイトについて、感情解析を行うことにより、特徴量パターンＸを算出してもよい。前記感情解析は、例えば、既知の感情解析エンジンを用いることができる。前記感情解析によれば、例えば、前記テキストを解析し、感情に関連する単語を抽出し、前記抽出された単語から、所定の感情についての特徴量を、それぞれ算出できる。
【００４２】
図７に、テキストについての感情解析の一例を示す。図７に示すように、テキストを感情解析エンジンに入力すると、言語判断、形態素解析、感情単語抽出、およびスコア計算等の工程により、感情解析を行うことができる。そして、これにより、特徴量パターンＸとして、“anger”、“contempt”、“disgust”、“fear”、“happiness”、“neutral”、“sadness”、および“surprise”の各感情を示す特徴と、前記特徴の特徴量を示す数値が、感情解析結果として出力される。
【００４３】
前記関連情報サイトに複数のコンテンツが含まれる場合は、前記特徴量パターン生成工程において、前記複数のコンテンツのうち、１つの前記コンテンツの特徴量を算出してもよいし、複数の前記コンテンツの特徴量を算出してもよい。後者の場合、前記関連情報サイトの特徴量パターンＸは、例えば、前記複数のコンテンツのそれぞれについて、特徴量パターンを算出し、これらを足し合わせたものとすることができる。なお、前記サイトに複数のコンテンツが含まれる場合とは、例えば、前記サイトの１つのページに複数のコンテンツが含まれる場合でもよいし、前記サイトが複数のページを含む場合でもよい。
【００４４】
図８に、ある前記関連情報サイトが、ページＩＤ「ＮＦＳ−３１５３」、ページＩＤ「ＮＦＳ−１２３４」、およびページＩＤ「ＮＦＳ−１２４５」の３つのコンテンツを含む場合の特徴量パターンＸを示す。ページＩＤ「ＮＦＳ−３１５３」は、テキストのコンテンツであり、特徴量パターンとして、「User  0.27」、「Text  0.34」を有する。ページＩＤ「ＮＦＳ−１２３４」は、画像のコンテンツであり、特徴量パターンとして、「Bricks  0.64」、「spell  0.23」を有する。ページＩＤ「ＮＦＳ−１２４５」は、動画のコンテンツであり、特徴量パターンとして、「Tellme  0.23」、「Child  0.78」を有する。この場合、前記関連情報サイト全体の特徴量パターンＸは、例えば、前記各コンテンツの特徴量パターンを足し合わせたものとすることができる。
【００４５】
そして、前記寄付情報サイト選択工程において、寄付情報サイト選択部１５により、情報サイト記憶部１１２に記憶した複数の前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの前記特徴量パターンＸと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトがあるかを確認する（Ｓ１０６）。前記特徴量パターンが類似するか否かは、例えば、前記特徴量パターンに含まれる単語が共通するか否か、および前記共通する単語の特徴量の数値が類似するか否か等により、判断できる。
【００４６】
図９に、前記特徴量パターンＸに類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトがあるかを確認する一例の概念図を示す。図９の各図において、横軸は、特徴量パターンに含まれる単語を示し、縦軸は、前記単語に対応する特徴量の数値を示す。ページＡは、前記選択された関連情報サイトであり、特徴となる単語が、「button」、「super」、「good」、「hello」である。そして、ページＢおよびＣは、前記寄付情報サイトであり、ページＢは、特徴となる単語が、「tell」、「me」、「how」、「about」であり、ページＣは、特徴となる単語が、「text」、「personal」、「good」、「super」である。このように、ページＡとページＣとは、特徴となる単語が、「super」および「good」において共通している。また、図９に示すように、ページＡとページＣとは、ともに、「super」は、高い数値の特徴量を示し、「good」は、中程度の数値の特徴量を示していることから、前記共通する単語において、特徴量の数値が類似している。一方、ページＡとページＢとは、特徴となる単語が、共通しない。したがって、この場合、ページＣが、前記選択した関連情報サイトの前記特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトとなる。
【００４７】
前記工程（Ｓ１０６）において、前記選択した関連情報サイトの前記特徴量パターンＸと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトがある場合（ＹＥＳ）、出力工程において、出力部１６により、前記選択した寄付情報サイトの前記識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として、出力し（Ｓ１０７）、終了する。一方、前記工程（Ｓ１０６）において、前記選択した関連情報サイトの前記特徴量パターンＸと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトがない場合（ＮＯ）、前記工程（Ｓ１０４）に戻り、再度、前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトの選択を行う。前記工程（Ｓ１０６）において、例えば、規定の回数ｎ、「ＮＯ」が続いた場合には、例えば、ユーザの共感度の閾値を変更して、各工程を繰り返し行ってもよいし、寄付候補のサイト情報がないとして、終了してもよい。
【００４８】
このように、本実施形態の提示方法によれば、ユーザが相対的に高い共感度を示している関連情報サイトと、特徴量パターンが類似している寄付情報サイトが選択できる。このため、例えば、ユーザが、ある特定の寄付情報サイトしか認識していない場合でも、ユーザの共感を引きおこす可能性の高い寄付情報サイトを提示できるため、さらなる寄付先の拡大、さらなる寄付額の増加につなげることができる。また、寄付履歴のないユーザであっても、寄付に関連性のある情報サイトを利用していれば、その共感度から、寄付情報サイトを提示できるため、潜在的な寄付者を寄付に誘導することも可能になる。
【００４９】
［実施形態２］
本実施形態のプログラムは、前記各実施形態の提示方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
【００５０】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明によれば、ユーザが相対的に高い共感度を示している関連情報サイトと、特徴量パターンが類似している寄付情報サイトが選択できる。このため、例えば、ユーザが、ある特定の寄付情報サイトしか認識していない場合でも、ユーザの共感を引きおこす可能性の高い寄付情報サイトを提示できるため、さらなる寄付先の拡大、さらなる寄付額の増加につなげることができる。また、寄付履歴のないユーザであっても、寄付に関連性のある情報サイトを利用していれば、その共感度から、寄付情報サイトを提示できるため、潜在的な寄付者を寄付に誘導することも可能になる。
【００５２】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載しうるが、以下には限定されない。
（付記１）
記憶部、特徴量パターン生成部、共感度算出部、関連情報サイト選択部、寄付情報サイト選択部、および出力部を有し、
前記記憶部は、
ユーザ記憶部、および情報サイト記憶部を有し、
前記ユーザ記憶部は、寄付に関連する関連情報サイトに対するユーザの利用情報を記憶し、
前記情報サイト記憶部は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、そのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶し、
前記共感度算出部は、
記憶した前記ユーザの利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出し、
前記関連情報サイト選択部は、
前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択し、
前記特徴量パターン生成部は、
前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成し、
前記寄付情報サイト選択部は、
記憶した前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、
前記出力部は、
前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力する
ことを特徴とする寄付候補先の提示装置。
（付記２）
前記ユーザの利用情報が、前記関連情報サイトへのアクセス頻度、アクセス時間、前記関連情報サイトに対する寄付の有無、寄付金額、前記関連情報サイトへのコメント入力の有無、前記関連情報サイトへのアクション情報からなる群から選択された少なくとも一つを含む、付記１記載の寄付候補先の提示装置。
（付記３）
前記特徴量パターン生成部が、前記コンテンツをテキストに変換し、前記テキストから、言語解析によって特徴量を抽出する、付記１または２記載の寄付候補先の提示装置。
（付記４）
前記特徴量パターン生成部が、前記コンテンツをテキストに変換し、前記テキストから、感情解析によって特徴量を抽出する、付記１から３のいずれかに記載の寄付候補先の提示装置。
（付記５）
前記特徴量パターン生成部は、前記選択した関連情報サイトの各ページについて、特徴量を抽出し、それらをまとめて、前記関連情報サイト全体の特徴量とする、付記１から４のいずれかに記載の寄付候補先の提示装置。
（付記６）
前記関連情報サイトが、寄付を行う寄付情報サイトを含む、付記１から５のいずれかに記載の寄付候補先の提示装置。
（付記７）
前記関連情報サイトが、ニュースサイトを含む、付記１から６のいずれかに記載の寄付候補先の提示装置。
（付記８）
記憶工程、特徴量パターン生成工程、共感度算出工程、関連情報サイト選択工程、寄付情報サイト選択工程、および出力工程を有し、
前記記憶工程は、
ユーザ記憶工程と、情報サイト記憶工程とを含み、
前記ユーザ記憶工程は、寄付に関連する関連情報サイトに対するユーザの利用情報を記憶し、
前記情報サイト記憶工程は、寄付を行う複数の寄付情報サイトについて、寄付情報サイトの識別情報と、そのコンテンツの特徴量パターンとを、紐付けて記憶し、
前記共感度算出工程は、
記憶した前記ユーザの利用情報から、前記関連情報サイトに対するユーザの共感度を算出し、
前記関連情報サイト選択工程は、
前記ユーザの共感度が規定の閾値を超える関連情報サイトを選択し、
前記特徴量パターン生成工程は、
前記選択した関連情報サイトについて、そのコンテンツの特徴量を抽出して、前記コンテンツの特徴量パターンを生成し、
前記寄付情報サイト選択工程は、
記憶した前記寄付情報サイトから、前記選択した関連情報サイトの特徴量パターンと類似する特徴量パターンを示す寄付情報サイトを選択し、
前記出力工程は、
前記選択した寄付情報サイトの識別情報を、ユーザに適した寄付候補のサイト情報として出力する
ことを特徴とする寄付候補先の提示方法。
（付記９）
前記ユーザの利用情報が、前記関連情報サイトへのアクセス頻度、アクセス時間、前記関連情報サイトに対する寄付の有無、寄付金額、前記関連情報サイトへのコメント入力の有無、前記関連情報サイトへのアクション情報からなる群から選択された少なくとも一つを含む、付記８記載の提示方法。
（付記１０）
前記特徴量パターン生成工程において、前記コンテンツをテキストに変換し、前記テキストから、言語解析によって特徴量を抽出する、付記８または９記載の提示方法。
（付記１１）
前記特徴量パターン生成工程において、前記コンテンツをテキストに変換し、前記テキストから、感情解析によって特徴量を抽出する、付記８から１０のいずれかに記載の提示方法。
（付記１２）
前記特徴量パターン生成工程において、前記選択した関連情報サイトの各ページについて、特徴量を抽出し、それらをまとめて、前記関連情報サイト全体の特徴量とする、付記８から１１のいずれかに記載の提示装置。
（付記１３）
前記関連情報サイトが、寄付を行う寄付情報サイトを含む、付記８から１２のいずれかに記載の提示方法。
（付記１４）
前記関連情報サイトが、ニュースサイトを含む、付記８から１３のいずれかに記載の提示方法。
（付記１５）
付記８から１４のいずれかに記載の寄付候補先の提示方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１６）
付記１５記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【００５３】
１０    提示装置
１１    記憶部
１１１  ユーザ記憶部
１１２  情報サイト記憶部
１２    共感度算出部
１３    関連情報サイト選択部
１４    特徴量パターン生成部
１５    寄付情報サイト選択部
１６    出力部
２０    端末
３０    通信回線網
１０１  ＣＰＵ
１０２  メモリ
１０３  インターフェイス（Ｉ／Ｆ）
１０４  入力装置
１０５  ディスプレイ
１０６  通信デバイス
１０７  記憶装置
１０８  プログラム
【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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