(57)【要約】【課題】更新頻度が異なる複数のWebサイトの情報分析装置において効率的かつタイムリーに情報収集する手段を提供する。【解決手段】調査対象のキーワードと調査対象のWebサイトの種別及び調査間隔とを格納した調査内容テーブルと、調査内容テーブルに格納されたWebサイトの種別及び調査間隔とに基づいて、当該種別に該当するWebサイトの情報を当該調査間隔にて収集する手段と、１回の収集で得たWebサイトの情報からキーワードの登場回数を調査する手段と、直近の２回の収集で調査したキーワードの登場回数を比較することにより、一定以上増加しているか一定以上減少しているかを判定する手段と、キーワードの登場回数が一定以上に増加している場合は短く、一定以下に減少している場合は長くするように、調査内容テーブルに格納された調査間隔を調整する手段と、を備えたWebサイト情報分析装置である。【選択図】図１
2015056032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査対象のキーワードと調査対象のWebサイトの種別及び調査間隔とを格納した調査内容テーブルと、
前記調査内容テーブルに格納されたWebサイトの種別及び調査間隔とに基づいて、当該種別に該当するWebサイトの情報を当該調査間隔にて収集する手段と、
１回の収集で得たWebサイトの情報から前記キーワードの登場回数を調査する手段と、
直近の２回の収集で調査した前記キーワードの登場回数を比較することにより、一定以上増加しているか一定以上減少しているかを判定する手段と、
前記キーワードの登場回数が一定以上に増加している場合は短く、一定以下に減少している場合は長くするように、前記調査内容テーブルに格納された調査間隔を調整する手段と、を備えた
Webサイト情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Webサイト上に公開されている情報を分析し、特定のキーワードへの注目度を調査するための情報分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータや携帯電話、インターネットの普及により、ホームページやブログのようなWebサイトから発信される情報は年々増加している。また、ホームページよりも気軽に情報発信ができるという特徴からSNSやミニブログの利用者数も爆発的に増加している。ホームページやSNS、ミニブログなどのデジタルな世界で注目を集めた話題が社会ブームになるといった事例も出てきている。
【０００３】
そのような社会的な注目を受けて、ホームページ、ブログ、SNS、ミニブログなどのWebサイト上に存在する情報をターゲットに市場調査を行い、調査結果をマーケティングに活用する事例も増えている。例えば、特許文献１では、調査対象のキーワードがWebサイト上でどれだけ注目されているのか調査、分析するWebサイト情報分析方法と装置を記載している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−５９２９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
SNS、ミニブログなどの比較的新しい種別のWebサイトでは、不特定多数の利用者が不定期に情報を発信している。そのため、旧来のホームページと比較すると情報流通のスピードが非常に早く、特定のキーワードに関する注目度を調査する場合も頻繁に情報を収集しなければタイムリーにトレンドを知ることができない。また、SNS、ミニブログの仕様によっては、一定時間経過後の情報が取得できなくなるケースもあり、情報収集の機会そのものがなくなる可能性もある。そのため、情報の更新間隔が大きく異なる複数のWebサイトを対象に市場調査等の調査を行う場合、対象となるWebサイトの特性に応じて、情報取得の間隔を調整する必要がある。
【０００６】
例えば、更新頻度が高いミニブログを考慮して、３０分に１回データを取得するようなケースでは、更新頻度が２日に１回更新されるホームページに対しても同じ周期で情報収集を行う。そのため、当該ホームページについて言えば、２日間で行う情報収集４８回のうち４７回が無駄な情報収集になってしまう。
【０００７】
しかし、特許文献１では、情報収集を行う調査間隔について言及していない。そのため、更新頻度が低いWebサイトにも関わらず、頻繁に情報収集を行ってしまいマシンリソースを無駄に使ってしまうという問題がある。
【０００８】
さらに、SNSやミニブログの特徴として、特定のキーワードに関する話題が頻繁に登場する時期とほとんど登場しない時期の差が激しいという点がある。例えば、テレビで、ある映画が放送される時間帯は、その映画の内容に関係したキーワードの登場頻度が極端に上がり、放送終了後は登場頻度が徐々に下がるといった傾向がある。そのため、効率的かつタイムリーに情報収集するためには、キーワードに関する話題がどの程度盛り上がっているかを判断した上で、システム側が動的に調査間隔を修正する必要がある。
【０００９】
本発明の目的は、更新間隔が大きく異なる複数のWebサイトの情報分析装置において、効率的かつタイムリーに情報収集する手段を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前述の２つの課題に対する解決手段を述べる。
調査対象のWebサイトによって更新間隔が異なる点については、「調査対象キーワード」、「調査対象Webサイトの種別」及び「調査間隔」の３つの情報を用いて、Webサイトから情報を収集することで解決する。これらの情報は、利用者が調査内容をシステムに登録する際にまとめて入力させる。この時に入力された「調査間隔」の情報を元にして、調査対象のWebサイトの種別ごとにタイミングをずらして情報取得できる。
【００１１】
キーワードの登場頻度に応じた調査間隔の動的調整については、調査内容ごとにキーワード登場回数の増減割合を評価することにより行う。システム側に、キーワードに関する話題が盛り上がっていると判断するキーワード登場回数増加割合の判定基準値を保持させ、前述の増加割合が「判定基準値よりも上回っている」「増加しているが、判定基準値よりも少ない」「減少している」の３つのケースのどれに合致するか判定する。増加割合が判定基準値よりも上回っている場合、その調査内容が保持している調査間隔を１つ頻度が高い設定に変更する。増加割合が判定基準値より小さいが増えている場合、調査間隔は変更しない。増加割合が減少している場合、その調査内容が保持している調査間隔を１つ頻度が低い設定に変更する。調査間隔については、設定可能な調査間隔の情報をシステム側で定義し、調査間隔ごとにレベル付けを行う。このレベル付けにより、現在の調査間隔の情報を元にした調整間隔の調整が実現できる。
【００１２】
例として「夏目漱石」というキーワードについて、ミニブログＡを２時間に１回調査するケース（調査間隔レベル３）を使って説明する。なお、調査間隔は、調査間隔レベル１（３０分に１回調査）、調査間隔レベル２（１時間に１回調査）、調査間隔レベル３（２時間に１回調査）、調査間隔レベル４（１２時間に１回調査）  の４種類とする。また、キーワードの増加割合が「４０％」以上のとき、盛り上がっていると判断する判定基準値に設定されていると仮定する。
【００１３】
その状況で、１回目の調査でキーワードが１０件見つかり、２回目の調査でキーワードが１５件見つかった場合、キーワード登場回数増加割合は５０％になる。システムが保持している判定基準値は４０％であるため、この状況は盛り上がっていると判断される。そのため、現在の調査間隔よりも１段階頻繁に調査する設定に変更する。現在の調査間隔はレベル３であるため、１時間に１回に調査を行う調査間隔レベル２に変更される。
【００１４】
本発明のWebサイト情報分析装置の態様は、調査対象のキーワードと調査対象のWebサイトの種別及び調査間隔とを格納した調査内容テーブルと、前記調査内容テーブルに格納されたWebサイトの種別及び調査間隔とに基づいて、当該種別に該当するWebサイトの情報を当該調査間隔にて収集する手段と、１回の収集で得たWebサイトの情報から前記キーワードの登場回数を調査する手段と、直近の２回の収集で調査した前記キーワードの登場回数を比較することにより、一定以上増加しているか一定以上減少しているかを判定する手段と、前記キーワードの登場回数が一定以上に増加している場合は短く、一定以下に減少している場合は長くするように、前記調査内容テーブルに格納された調査間隔を調整する手段と、を備えたものである。
【発明の効果】
【００１５】
以上の手段により、本発明では、調査対象のWebサイトの種別ごとに調査間隔を設定させる。これにより、調査対象のWebサイト間で更新間隔が大きく異なっていた場合でも、個別に最適な調査間隔で情報収集ができる。
【００１６】
また、キーワードが頻出するような時期においては、直近の調査結果を元にシステムが現在キーワードに関する話題が盛り上がっている状況なのかそうでないのかを判断し、調査間隔を調整する。これにより、時間経過によって過去の情報が取得できなくなる仕様のWebサイトについても、タイムリーに情報を収集、調査できる。
【００１７】
本発明を適用することにより、調査間隔を最適化することで、全てのWebサイトに対して均質に調査するケースと比較して、より精度の高い調査結果をより少ないマシンリソースで実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の一実施の構成例を示すシステム構成図である。
【図２】図２は、ユーザ認証を行う際に必要となる情報を入力する画面のイメージ図である。
【図３】図３は、ユーザ認証処理（ユーザ認証機能）のフロー図である。
【図４】図４は、システムを利用するユーザ情報を保持するユーザ情報管理テーブルのデータ構成図である。
【図５】図５は、システムを用いて調査する情報を登録する画面のイメージ図である。
【図６】図６は、システムが情報の調査先としてサポートするWebサイトの情報を保持するWebサイト種別マスタテーブルのデータ構成図である。
【図７】図７は、システムがサポートするWebサイトの情報収集間隔の情報を保持する情報収集スパンマスタテーブルのデータ構造図である。
【図８】図８は、Webサイトから調査する情報を登録する処理（調査対象登録機能）のフロー図である。
【図９】図９は、Webサイトから調査する情報を保持する調査内容テーブルのデータ構成図である。
【図１０】図１０は、調査内容テーブルの情報を元に、Webサイトからテキスト情報を取得する処理（情報収集機能）のフロー図である。
【図１１】図１１は、SNSからテキスト情報を取得する処理のフロー図である。
【図１２】図１２は、Webサイト取得したテキスト情報を保持する調査結果テーブルのデータ構成図である。
【図１３】図１３は、調査結果テーブルの情報を元に、キーワードの件数を分析する処理（情報分析機能）のフロー図である。
【図１４】図１４は、Webサイトの分析結果を保持する分析結果テーブルのデータ構成図である。
【図１５】図１５は、分析結果テーブルの情報を元に、Webサイトからの情報取得間隔を調整する処理（情報取得間隔調整機能）のフロー図である。
【図１６】図１６は、調査結果を参照する画面のイメージ図である。
【図１７】図１７は、分析結果テーブルの情報を元に、Webサイトの種別ごとにキーワードの注目度をグラフ形式で表示する処理(分析結果参照機能)のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を適用したWebサイト情報分析装置の一実施形態について図面を用いて説明する。
図１は、本発明の一実施の構成例を示すシステム構成図である。図１に示す通り、本例のWebサイト情報分析装置は、互いにLAN又はWANなどのネットワークにより接続されたクライアント100と情報収集分析サブシステム101とから構成される。
【００２０】
クライアント100は、本装置の利用者を認識するためのユーザ認証機能104と、調査内容を登録するための調査内容登録機能105と、調査結果を参照するための分析結果参照機能106を実現する各処理部を備えている。なお、クライアント100自身はデータを保持せず、情報収集分析サブシステム101が保持しているデータの参照と登録、更新作業のみを行う。
【００２１】
ユーザ認証機能104は、利用者が入力した認証情報が、情報収集分析サブシステム101が保持しているユーザ情報管理テーブル117の情報と一致するか検証する。利用者は認証を通過した場合のみ、調査内容登録機能105と分析結果参照機能106を利用できる。
【００２２】
調査内容登録機能105は、利用者がWebサイトから調査したい情報を登録する機能を提供する。利用者が入力した情報は、利用者の認証情報と紐付けて情報収集分析サブシステム101の調査内容テーブル113に保存される。
【００２３】
分析結果参照機能106は、情報収集分析サブシステム101の分析結果テーブル115が保持している分析結果を取得し、キーワードごとに注目度の推移をグラフで確認する機能を提供する。なお、情報収集や分析作業は、情報収集分析サブシステム101が周期的に行うため、分析結果参照機能106では、ユーザが本機能を実行した時点で分析結果テーブル115が保持しているデータの表示を行う。
【００２４】
情報収集分析サブシステム101は、Webサイトから定期的に情報を収集する情報収集機能107と、情報収集機能107が収集した情報を分析する情報分析機能108と、分析結果を元に情報集機能107の実行間隔を調整する情報収集間隔調整機能109を実現する各処理部備えている。
【００２５】
これら３つの機能は、利用者が直接利用する機能ではなく、情報収集分析サブシステム101の定期実行用常駐プログラム118が実行する本装置のプライベートな機能である。定期実行用常駐プログラム118は周期的に起動され、情報収集機能107を実現する。これにより、Webサイトからの周期的な情報収集が行われる。情報収集機能107は、調査内容テーブル113のデータを元にWebサイトからテキスト情報を収集し、取得した情報を調査結果テーブル114に保存する。その後、情報分析機能108を実行する。
【００２６】
情報分析機能108は、調査結果テーブル114から取得したテキスト情報にキーワードが何件含まれているかを分析する。分析結果は、データ格納部110の分析結果テーブル115に保存される。
【００２７】
情報収集間隔調整機能109は、データ格納部110が保持している分析結果テーブル115の情報から、当該キーワードへの注目が集まっている状況なのかどうかを判定する。判定結果に応じて、調査内容テーブル113が保持している調査間隔の情報を更新する。なお、情報収集間隔調整機能109は、定期実行用常駐プログラム118により定期的に実行する。
上記の構成により、Webサイト情報分析装置を実現する。
【００２８】
以降では、ユーザIDが「sample」の利用者が、SNS1というWebサイトについて「夏目漱石」というキーワードの注目度を「１２時間」に１回調査するケースを例にして、本装置を構成するユーザ認証機能104と、調査内容登録機能105と、分析結果参照機能106と、情報収集機能107と、情報分析機能108と、情報収集間隔調整機能109について詳細に述べる。なお、情報収集間隔調整機能109が保持している注目度の判定基準値は「３０％」とする。
【００２９】
ユーザ認証機能104について述べる。図２は、利用者がユーザ認証機能104を利用するときに表示される画面のイメージ図である。本装置の利用者は、ユーザID入力欄201とパスワード入力欄202にログイン情報を入力し、ログインボタン203を押下する。ログインボタン203の押下を契機にユーザ認証機能104を実行する。
【００３０】
図３は、ユーザ認証機能104の処理フローである。ユーザ認証機能104は、ステップ301にて、利用者から入力されたユーザIDとパスワードを受け取る。そして、ステップ302にて、ユーザ認証機能104は、データ格納部110のユーザ情報管理テーブル117にアクセスする。
【００３１】
図４は、ユーザ情報管理テーブル117の詳細を示すものである。ユーザ情報管理テーブル117は、ユーザIDを保持するユーザIDカラム401とパスワードを保持するパスワードカラム402を備えている。ユーザ情報管理テーブル117にアクセスしたユーザ認証機能104は、利用者が入力したユーザIDとパスワードが、ユーザIDカラム401とパスワードカラム402に存在するか否かを判定する(ステップ303)。
【００３２】
ユーザIDとパスワードが存在した場合は、ログイン認証が成功したと判定し、ユーザIDをメモリ中に保持する(ステップ304)。そして、利用者に対して、調査内容登録機能105と分析結果参照機能106のどちらを利用するか選択する画面を表示する。ユーザIDとパスワードが存在しない場合は、ログイン認証が失敗したと判定し、エラーメッセージを表示する（ステップ305）。
【００３３】
調査内容登録機能105について述べる。図５は、利用者が調査内容登録機能106を利用するときに表示される画面のイメージ図である。図５の画面では、調査内容のキーワードと、調査先Webサイトの種別及び調査間隔の情報を登録するための画面である。利用者は調査内容のキーワードを入力欄501に入力し、調査内容のWebサイトの種別をコンボボックス502から選択し、調査間隔をコンボボックス503から選択する。キーワード１つに対して、複数個の調査先Webサイト種別と調査間隔を登録可能である。なお、コンボボックス502、コンボボックス503から選択できるWebサイトの種別と調査間隔は、それぞれWebサイト種別マスタテーブル116と調査間隔マスタテーブル112のデータ範囲内から選択させる。
【００３４】
図６は、Webサイト種別マスタテーブル116の詳細を示すものである。Webサイト種別マスタテーブル116は、Webサイトの種別を一意に特定するための識別情報を保持するサイト種別IDカラム601と、サイト種別IDに対応したWebサイト種別名を保持するサイト種別名カラム602と、調査先のURL情報を保持するURLカラム603を備えている。
【００３５】
図７は、調査間隔マスタテーブル112の詳細を示すものである。調査間隔マスタテーブル112は、調査間隔を一意に識別するための情報を保持する調査間隔コードカラム701と、調査間隔コードに対応した調査間隔名を保持する調査間隔カラム702を備えている。
【００３６】
調査内容登録機能105は、図５の画面が表示される際に、Webサイト種別マスタテーブル116と調査間隔マスタテーブル112にアクセスし、サイト種別名カラム602と調査間隔カラム702の情報を取得し、コンボボックスから選択できる候補として設定する。調査対象キーワードと、調査対象Webサイトの種別及び調査間隔の情報が入力された状態で、登録ボタン504を押下することで、調査内容登録機能105が実行される。
【００３７】
図８は、調査内容登録機能105の処理フローである。
ステップ801にて、調査内容登録機能105は、調査情報として、図５の画面から送られてきた調査対象キーワードと、調査対象Webサイトの種別及び調査間隔の情報を受け取る。例に挙げたケースでは、キーワードとして「夏目漱石」を受け取り、Webサイトの種別として「SNS1」を受け取り、調査間隔として「１２時間」を受け取る。ステップ802にて、ステップ801で受け取った３つの情報をデータ格納部110の調査内容テーブル113に保存する。
【００３８】
図９は、調査内容テーブル113の詳細を示すものである。調査内容テーブル113は、各レコードを一意に識別するための調査内容NOカラム901と、調査対象キーワードを保持するキーワードカラム902と、登録した利用者のユーザIDを保持するユーザIDカラム903と、調査対象Webサイトの種別を保持するサイト種別カラム904と、登録時に設定した調査間隔を保持する調査間隔カラム905を備えている。
【００３９】
調査情報の登録では、調査対象キーワードと、調査対象Webサイトの種別及び調査間隔の３つの情報を調査内容テーブル113の各カラムに保存する。図５の画面のキーワード入力欄501の内容は、調査内容テーブル113のキーワードカラム902に保存される。また、調査対象Webサイト種別のコンボボックス502と調査間隔のコンボボックス503の内容は、Webサイト種別マスタテーブル116と調査間隔マスタテーブル112を参照することにより、それぞれに対応する識別コードに変換して、サイト種別カラム904と調査間隔カラム905に保存する。例に挙げたケースでは、Webサイト種別に「SNS1」を選択し、調査間隔に「１２時間」を選択した場合は、それぞれの識別コードである「SITE002」と「SPAN-LV2」に変換して保存する。ステップ803にて、全ての調査情報が登録されるまで登録処理を行う。全ての調査情報が登録されていれば、調査内容登録機能105を終了する。
【００４０】
情報収集機能107について述べる。図１０は、情報収集機能107の処理フローである。情報収集機能107は、定期実行用常駐プログラム118から定期的に実行される機能である。定期実行の間隔については、調査間隔マスタテーブル112が保持している調査間隔カラム702の情報に基づく。その際、定期実行用常駐プログラム118は情報収集機能107に対して、自分自身がどの調査間隔で実行されているのか識別するための情報を与える。
【００４１】
ステップ1001にて、情報収集機能107は、定期実行用常駐プログラム118から与えられた調査間隔と調査内容テーブル113の調査間隔カラム906の情報を比較する。調査間隔と調査間隔カラム905の情報が一致する場合、そのレコードのサイト種別カラム904の情報について、ステップ1002で情報を収集する。
【００４２】
ステップ1002にて、Webサイトの種別ごとに固有の方法でWebサイトから情報を収集する。調査対象のWebサイトの種別によって、テキスト情報の取得方法や情報取得用のAPI(Application Programming Interface)の仕様が異なるため、Webサイト種別マスタテーブル116が保持しているサイト種別を判定条件として、サイト種別ごとに固有のデータ取得方法になるように処理を制御する。その際、アクセス先のURL情報が必要となる場合は、Webサイト種別マスタテーブル116のURLカラム603の情報を利用できる。SNSやミニブログのようにデータ取得用のAPIが用意されているケースでは、URLカラム603の情報は利用せずに、図１１に示す後述のデータ取得処理を用意する。
【００４３】
図１１は、ステップ1002の詳細な具体例、つまり一般的なSNSから情報を収集する際の手順を示すものである。
ステップ1101にて、SNSが提供しているデータ連携用APIを実行する。このデータ連携用APIの仕様が連携するSNSの種類によって異なるため、複数種類のSNSから情報を収集する場合は、SNSごとに情報取得処理を事前に用意しておく必要がある。
ステップ1102にて、SNSが提供しているデータ連携用APIから返却されたデータから調査対象の本文情報を取得する。
ステップ1103にて、現在時刻を取得し、ステップ1102で取得した本文情報と共に実行元に返却する。
【００４４】
図１０のステップ1004にて、前回取得した本文情報と今回取得した本文情報が同じかどうか判定する。判定には、図１２の調査結果テーブル114の本文カラム1203を用いる。
【００４５】
図１２は、調査結果テーブル114の詳細を示すものである。調査結果テーブル114は、調査結果を一意に識別するための情報を保持する調査結果NOカラム1201と、調査内容と紐付く情報を保持する調査内容NOカラム1203と、調査対象のWebサイト種別を保持するサイト種別カラム1203と、取得した本文情報を保持する本文カラム1204と、調査時の日付情報を保持する調査日時カラム1205を備えている。
【００４６】
図１０のステップ1004では、調査結果テーブル114から最近登録された本文情報を取得し、ステップ1003で取得した本文情報と比較する。本文情報が一致しない場合は、更新されていると判断し、ステップ1005の保存処理を行う。本文情報が一致する場合は、更新がないと判断し、別のWebサイトに対してステップ1002以降の処理を行う。例に挙げたケースでは、調査対象のWebサイトが「SNS1」であるため、調査結果テーブル114のサイト種別カラム1202のデータが「SITE001」の最新調査結果を判定対象とする。ここでは、最新調査結果の本文情報が「夏休みに夏目漱石のぼっちゃんを読む..」となっている。ステップ1003で取得した本文情報を同じデータである場合は、更新がないと判断する。
【００４７】
ステップ1005にて、Webサイトから取得した本文情報を調査結果テーブル114に保存する。調査結果NOカラム1201は調査結果を一意に特定する識別情報を、調査内容NOカラム1202は調査の元になる調査内容テーブルの識別子の情報を、サイト種別カラム1203には現在調査しているWebサイト種別情報を、本文カラム1204には取得した本文情報を、調査日時カラム1205には調査時の日付情報を保存する。
【００４８】
ステップ1006にて、Webサイト全てについて調査が終了したかどうかを判定する。全てのWebサイトの調査が終わった場合は、情報分析機能108を実行する。調査していないWebサイトが在る場合は、残ったWebサイトについてステップ1002以降の処理を行う。
【００４９】
ステップ1007にて、情報分析機能108を実行する。その際、新しい本文情報を入手できた調査内容について、調査内容NOと調査結果NOの情報を情報分析機能108に渡す。例に挙げたケースで更新があった場合、調査内容NOとして「SEC001」が、調査結果NOとして「RES002」の情報が情報分析機能108に送られる。
【００５０】
情報分析機能108について述べる。図１３は、情報分析機能108の処理フローである。情報収集機能107から受け取った調査内容NOと調査結果NOの情報を用いて処理を行う。
ステップ1301にて、調査結果NOの情報を条件にして、調査結果テーブル114から本文の情報を取得する。例に挙げたケースでは、調査結果NOが「RES001」であるため、本文として「夏休みに夏目漱石のぼっちゃんを読む。 夏目漱石は昔の1000円札のモデルだった小説家である。夏目漱石の他の代表作として「三四郎」や「こころ」などがある。 夏目漱石の文章は非常に読みやすい。」の文章が取得できる。取得した本文に対して、ステップ1302以降の処理を行なっていく。
【００５１】
ステップ1302にて、調査内容NOの情報を条件にして、調査内容テーブル113からキーワードの情報を取得する。例に挙げたケースでは、調査内容NOが「SEC001」であるため、「夏目漱石」というキーワードが取得できる。
そして、取得した本文情報の中にレコードが保持しているキーワードカラム902の情報が何回登場するか調査する。例に挙げたケースでは、「夏休みに夏目漱石のぼっちゃんを読む。 夏目漱石は昔の1000円札のモデルだった小説家である。夏目漱石の他の代表作として「三四郎」や「こころ」などがある。 夏目漱石の文章は非常に読みやすい。」という文章中に「夏目漱石」が何回登場するか調査することになるため、結果として４回という分析結果が得られる。ステップ1303にて、前のステップで取得したキーワードの登場回数を分析結果テーブル115に保存する。
【００５２】
図１４は、分析結果テーブル115の詳細を示すものである。分析結果テーブル115は、分析結果を一意に識別するための識別子を保持する分析結果NOカラム1401と、調査内容情報を保持する調査内容NOカラム1402と、分析時の日付情報を保持する分析日時カラム1403と、キーワードの登場回数を保持する評価点数カラム1404を備える。
【００５３】
図１３のステップ1303では、分析結果NOカラム1401に連番情報を持ち、調査内容NOカラム1402に調査内容テーブル113の調査対象NOカラムの情報を持ち、分析日時カラム1403に現在の日付情報を持ち、評価点数カラム1404にキーワードの登場回数を持ったレコードとして、分析結果テーブル115にデータを登録する。例に挙げたケースでは、レコード1405に示すデータが保存される。
ステップ1304では、全ての調査結果データを分析したかどうか判定する。全ての情報が分析された場合は処理を終了する。分析していない情報が在る場合は、残ったレコードについてステップ1302以降の処理を行う。
【００５４】
情報収集間隔調整機能109について述べる。図１５は、情報収集間隔調整機能109の処理フローである。情報収集間隔調整機能109は、定期実行用常駐プログラム118により定期的に実行される。的実行用常駐プラグラム118から情報収集間隔調整機能109を実行する頻度が上がるほど、情報収集間隔の調整回数が増え調査間隔が最適化されていく。
【００５５】
ステップ1501にて、調査内容テーブル113から調査内容NOカラム901の情報を重複無く取得する。この調査内容NOカラムの情報１件１件について、ステップ1502以降の処理を行なっていく。ここでは例として、調査内容NOが「SEC001」のケースを扱う。
ステップ1502にて、調査内容NOを条件にして、分析結果テーブル115からの直近の２件の分析結果レコードを取得する。例で挙げるケースでは、レコード1405とレコード1406のデータが取得できる。
【００５６】
ステップ1503にて、取得した分析結果レコード２件の評価点数カラム1404の値を比較する。評価点数が前回の分析時からどれだけの割合増加したか減少したかを算出することにより、キーワードの注目度を判定する。注目度の増加割合が一定以上の場合は、情報収集のための調査間隔をより短くするためにステップ1504の処理を行う。ステップ1505にて、注目度が増えたか減ったかの判定を行う。注目度は増加しているが大きく変わらない場合は、何もしない。減った場合は、ステップ1506の処理を行う。注目度が減少している場合、ステップ1506で注目度の減少割合が一定以下の場合は、何もしない。ステップ1506で注目度の減少割合が一定以上の場合は、同じ間隔で調査続けることは無駄だと判断し、情報収集のための調査間隔をより長くするためにステップ1507の処理を行う。増加又は減少の割合が一定以上又は一定以下であるかは、予め設定された判定基準値を元に判定する。判定基準値はシステムが保持している。例で挙げるケースでは、キーワードの登場回数を示す評価点数が２件から４件に増えており、増加割合も200%になる。注目度の判定基準値が３０％であるとすると、これを大幅に越えていることから、キーワードに対して注目が集まっている状況であると判定され、ステップ1504の調査間隔の短縮処理が行われる。
【００５７】
ステップ1504では、調査内容テーブル113の調査間隔カラム905の情報を現在の調査間隔よりも１段階だけ頻繁に更新する調査間隔に変更する。例に挙げたケースでは、調査間隔が１２時間周期で調査する「SPAN-LV2」であるため、１段階頻度をあげて１０時間周期で調査する「SPAN-LV3」に更新する。一方、ステップ1507では、調査内容テーブル113の調査間隔カラム905の情報を現在の調査間隔よりも１段階だけ頻度が低い設定に変更する。
【００５８】
ステップ1508にて、取得した全てのレコードについて調査間隔の調整を行ったかどうかを判定する。全てのレコードの調整が終わった場合は、処理を終了する。未調整のレコードが在る場合は、残ったレコードについて、ステップ1502以降の処理を行う。
【００５９】
分析結果参照機能106について述べる。
図１６は、分析結果参照機能106が利用者に提供する分析結果画面のイメージ図である。分析結果参照機能106では、図１６に示すようにキーワードごとに、調査先のWebサイトの種別ごとの注目度の推移を線グラフで表示する。キーワードは、ラベル1601に表示される。
【００６０】
図１７は、分析結果参照機能106の処理フローである。分析結果参照機能106は、キーワードごとに分析結果を表示する機能であるため、実行時の投入データとして利用者のユーザID(ユーザ認証機能104で保持)と、キーワードの情報を用いる。ステップ1701にて、調査内容テーブル113から、ユーザIDとキーワードの情報を条件にして、調査内容NOカラム901の情報を取得する。次に、分析結果テーブル115から、調査内容NOを条件にして、全てのデータを取得する。
【００６１】
ステップ1702にて、一定時間ごとの評価点数の合計を計算する。例えば、1日ごとに線グラフのポイントをプロットする場合は、1日内に行った全ての分析結果の評価点数を合計する。評価点数の合計は、調査対象メディアカテゴリごとに分類する。
ステップ1703にて、調査対象メディアカテゴリごとに別のラインを用いて、X軸に日時情報、Y軸に評価点数の合計を取る線グラフを描画する。
【符号の説明】
【００６２】
100：クライアント、101：情報収集分析サブシステム、102：データ格納部、104：ユーザ認証機能、105：調査内容登録機能、106：分析結果参照機能、107：情報収集機能、108：情報分析機能、109：情報収集間隔調整機能、112：調査間隔マスタテーブル、113：調査内容テーブル、114：調査結果テーブル、115：分析結果テーブル、116：Webサイト種別マスタテーブル、117：ユーザ情報管理テーブル、118：定期実行用常駐プログラム
【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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【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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