(57)【要約】【課題】コンテンツで紹介された地域とそのコンテンツを視聴したユーザの所在地との関係を容易に知得させるデータ処理装置、表示装置、データ処理方法、データ処理プログラム、及びデータ処理システムを提供する。【解決手段】記憶部はコンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データを記憶し、受信部はユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信し、データ分析部は前記地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データを記憶した記憶部と、
ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信部と、
前記地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析部と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記データ分析部は、前記関連データが示す所在地と地域を地図に付加して表示する表示部に、前記関連データを出力する請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記データ分析部は、前記所在地に係る情報と前記地域の名称を示す情報との組に係る数量に基づいて前記地域への注目の度合いを示す注目度を算出する請求項１又は請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記データ分析部は、前記所在地から前記地域への到達容易度に基づいて前記注目度を算出する請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記データ分析部は、前記ユーザの属性に基づいて前記注目度を算出する請求項３又は請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記データ分析部は、前記ユーザが前記コンテンツを視聴した時刻からの経過時間に基づいて前記注目度を算出する請求項３から請求項５のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記記憶部は、テキストデータを前記コンテンツと対応付けて記憶し、
前記データ分析部は、前記テキストデータに前記地域への訪問の可能性に影響する語句が含まれているか否かに基づいて前記注目度を算出する請求項３から６のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記データ分析部は、前記ユーザによる前記コンテンツの視聴状況に基づいて前記注目度を算出する請求項３から請求項７のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記データ分析部は、前記地域紹介データに基づいて、所定の地域を紹介したコンテンツを特定し、前記視聴データに基づいて特定したコンテンツを視聴するユーザを特定する
請求項１から請求項８のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
コンテンツを視聴したユーザの所在地に係る情報と、前記コンテンツで紹介された地域に係る情報を対応付けた関連データを、データ処理装置から受信する受信部と、
前記関連データが示す所在地と前記地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるための表示データを生成する表示処理部と、
を備える表示装置。
【請求項１１】
ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、生成する制御部と、
前記制御部が生成した視聴データと、前記所在地データとを前記データ処理装置に送信する送信する送信部と、
を備える請求項１０に記載の表示装置。
【請求項１２】
データ処理装置におけるデータ処理方法において、
ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信過程と、
記憶部に記憶された前記コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析過程と、
を有するデータ処理方法。
【請求項１３】
データ処理装置のコンピュータに、
ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信手順、
記憶部に記憶された前記コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析手順と、
を実行させるためのデータ処理プログラム。
【請求項１４】
表示装置のコンピュータに、
コンテンツを視聴したユーザの所在地に係る情報と、前記コンテンツで紹介された地域に係る情報を対応付けた関連データを、データ処理装置から受信する受信手順、
前記関連データが示す所在地と前記地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるための表示データを生成する表示処理手順、
を実行させるためのデータ処理プログラム。
【請求項１５】
データ処理装置と表示装置とを備えるデータ処理システムにおいて、
前記データ処理装置は、
コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データを記憶した記憶部と、
ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信部と、
前記地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析部と、
を備え、
前記表示装置は、
前記関連データを、前記データ処理装置から受信する受信部と、
前記関連データが示す所在地と前記地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるための表示データを生成する表示処理部と、
を備えるデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置、表示装置、データ処理方法、データ処理プログラム、及びデータ処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
不特定多数の一般大衆に向けて発信されたコンテンツ（Ｃｏｎｔｅｎｔ）、例えば、放送番組やインターネットを通じて利用可能になった情報には、特定の場所を紹介する紹介情報を含むものがある。特定の場所とは、例えば、店舗、施設、観光地、等がある。かかるコンテンツを視聴した視聴者は、そのコンテンツに触発され、紹介された場所に行ってみたいという欲求が生じ、実際にその場所を訪問するという行動に至ることがある。コンテンツを配信するマスメディアの影響が強く視聴者が多い場合や、又は、紹介された情報が視聴者にとって魅力的である場合には、視聴者は紹介された場所を訪問するという行動をとる傾向がある。
【０００３】
従来から、所定の場所に関連する情報を取得できるように視聴者を誘導するナビゲーション装置が開発されてきた。例えば、特許文献１には、放送で受信した地域に関連する情報を提供するナビゲーション装置について記載されている。このナビゲーション装置において、ニュース収集部は、放送受信機が受信したニュース番組の文字列情報を取得し、各ニュース項目の内容を表す文字列を、当該文字列に含まれる地名に相当する地点の座標である関連地点座標や当該ニュース項目の文字列の受信日時と共に、ニュースレコードとしてメモリに格納する。制御部は、表示する地図画像の表示範囲内の関連地点座標を持つニュースレコードをメモリの中から探索し、探索した各ニュースレコードのニュース内容、受信日時をニュース情報として、案内画像の地図画像上の、ニュースレコードの関連地点座標に対応する位置に表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４４７１８５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、コンテンツで紹介された場所を訪問した視聴者は、必ずしも満足が得られないことがある。例えば、その場所に視聴者が集中することによって、その場所の付近が混雑することや、その場所を訪問する際に利用される交通が混雑することや、治安が悪化することがある。ひいては、紹介された場所についての印象が、却って悪化することがある。これに対し、紹介された場所において特段の措置がなされないことがある。
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、コンテンツで紹介された地域とそのコンテンツを視聴したユーザの所在地との関係を容易に知得させることができるデータ処理装置、表示装置、データ処理方法、データ処理プログラム、及びデータ処理システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データを記憶した記憶部と、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信部と、前記地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析部と、を備えるデータ処理装置である。
【０００７】
（２）本発明の他の態様は、（１）のデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記関連データが示す所在地と地域を地図に付加して表示する表示部に、前記関連データを出力する。
【０００８】
（３）本発明の他の態様は、（１）又は（２）のデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記所在地に係る情報と前記地域の名称を示す情報との組に係る数量に基づいて前記地域への注目の度合いを示す注目度を算出する。
【０００９】
（４）本発明の他の態様は、（３）のデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記所在地から前記地域への到達容易度に基づいて前記注目度を算出する。
【００１０】
（５）本発明の他の態様は、（３）又は（４）のデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記ユーザの属性に基づいて前記注目度を算出する。
【００１１】
（６）本発明の他の態様は、（３）から（５）のいずれかのデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記ユーザが前記コンテンツを視聴した時刻からの経過時間に基づいて前記注目度を算出する。
【００１２】
（７）本発明の他の態様は、（３）から（６）のいずれかのデータ処理装置であって、前記記憶部は、テキストデータを前記コンテンツと対応付けて記憶し、前記データ分析部は、前記テキストデータに前記地域への訪問の可能性に影響する語句が含まれているか否かに基づいて前記注目度を算出する。
【００１３】
（８）本発明の他の態様は、（３）から（７）のいずれかのデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記ユーザによる前記コンテンツの視聴状況に基づいて前記注目度を算出する。
【００１４】
（９）本発明の他の態様は、（３）から（８）のいずれかのデータ処理装置であって、前記データ分析部は、前記地域紹介データに基づいて、所定の地域を紹介したコンテンツを特定し、前記視聴データに基づいて特定したコンテンツを視聴するユーザを特定する。
【００１５】
（１０）本発明の他の態様は、コンテンツを視聴したユーザの所在地に係る情報と、前記コンテンツで紹介された地域に係る情報を対応付けた関連データを、データ処理装置から受信する受信部と、前記関連データが示す所在地と前記地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるための表示データを生成する表示処理部と、を備える表示装置である。
【００１６】
（１１）本発明の他の態様は、（１０）の表示装置であって、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、生成する制御部と、前記制御部が生成した視聴データと、前記所在地データとを前記データ処理装置に送信する送信する送信部と、を備える。
【００１７】
（１２）本発明の他の態様は、データ処理装置におけるデータ処理方法において、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信過程と、記憶部に記憶された前記コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析過程と、を有するデータ処理方法である。
【００１８】
（１３）本発明の他の態様は、データ処理装置のコンピュータに、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信手順、記憶部に記憶された前記コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析手順と、を実行させるためのデータ処理プログラムである。
【００１９】
（１４）本発明の他の態様は、表示装置のコンピュータに、コンテンツを視聴したユーザの所在地に係る情報と、前記コンテンツで紹介された地域に係る情報を対応付けた関連データを、データ処理装置から受信する受信手順、前記関連データが示す所在地と前記地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるための表示データを生成する表示処理手順、を実行させるためのデータ処理プログラムである。
【００２０】
（１５）本発明の他の態様は、データ処理装置と表示装置とを備えるデータ処理システムにおいて、前記データ処理装置は、コンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データを記憶した記憶部と、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データと、を受信する受信部と、前記地域紹介データに基づいて、前記所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、前記視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成するデータ分析部と、を備え、前記表示装置は、前記関連データを、前記データ処理装置から受信する受信部と、前記関連データが示す所在地と前記地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるための表示データを生成する表示処理部と、を備えるデータ処理システムである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、コンテンツで紹介された地域とそのコンテンツを視聴したユーザの所在地との関係を容易に知得させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムの概要を示す概念図である。
【図２】本実施形態に係るデータ処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係るデータ処理装置の構成を示す図である。
【図４】コンテンツ属性データの一例を示す図である。
【図５】コンテンツ属性データの他の例を示す図である。
【図６】視聴データの例を示す図である。
【図７】所在地データの例を示す図である。
【図８】地域データの例を示す図である。
【図９】地域データにおける地名情報間の階層関係を示す図である。
【図１０】地域タグデータの例を示す図である。
【図１１】本実施形態に係るデータ処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】分析データの一例を示す図である。
【図１３】本実施形態に係るデータ処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１４】関連データの一例を示す図である。
【図１５】本実施形態に係る表示装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】地域区分データの例を示す図である。
【図１７】本実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】地図表示の例（１）を示す図である。
【図１９】地図表示の例（２）を示す図である。
【図２０】地図表示の例（３）を示す図である。
【図２１】地図表示の例（４）を示す図である。
【図２２】本発明の第２の実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
【図２３】関連データの他の例を示す図である。
【図２４】地図表示の例（５）を示す図である。
【図２５】本発明の第３の実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
【図２６】地図表示の例（６）を示す図である。
【図２７】本発明の第４の実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
【図２８】地図表示の例（７）を示す図である。
【図２９】本発明の第５の実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
【図３０】地図表示の例（８）を示す図である。
【図３１】分析データの他の例を示す図である。
【図３２】地図表示の例（９）を示す図である。
【図３３】本発明の第７の実施形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３４】本実施形態に係るデータ処理の例を示すフローチャートである。
【図３５】分析地域データの例を示す。
【図３６】地図表示の例（１０）を示す図である。
【図３７】本実施形態に係る地域情報抽出処理の一例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】
【００２３】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るデータ処理システム１の概要を示す概念図である。
データ処理システム１は、データ処理装置１１、表示装置２１（図示せず）、コンテンツ送信装置３１及び端末装置４１を含んで構成される。なお、表示装置２１を含んだデータ処理システム１については、図２に示す。
【００２４】
データ処理装置１１は、コンテンツ送信装置３１が送信したコンテンツデータが示すコンテンツの表題や概要を表すコンテンツ属性データｉ１０１を保持する。
コンテンツ属性データｉ１０１は、例えば、その表題や概要を示すテキストデータで構成されていてもよい。コンテンツ属性データには、その主題や背景等の内容に関わる地名（例えば、「日本」、「東京」、「大阪」、等）、地域を特定することができる施設名、山岳や河川等の地理名、その他の事物を示す語句（キーワード）ｉ１０２（例えば、「雷門」、「富士山」、等）を含むことができる。これらのキーワードは、コンテンツで紹介される。以下の説明では、これらのキーワードを、「地域の名称」と呼ぶことがある。
【００２５】
データ処理装置１１は、視聴データｉ１０７を参照して、ユーザが視聴したコンテンツが紹介する地域の名称を示すキーワードｉ１０２（例えば、後述する注目地域情報）に、ユーザの所在地を示す所在地情報ｉ１０６と、を対応付ける。
表示装置２１（図２）は、この対応付けを地図上に付加して表示してもよい。この表示を閲覧した閲覧者は、所在地情報ｉ１０６が示す所在地に所在するユーザによる、キーワードｉ１０２で示される地域への注目の度合いを容易に知得することができる。
また、データ処理装置１１は、視聴データｉ１０７が示す視聴時間、所在地情報ｉ１０６が示す所在地からキーワードｉ１０２が示す地域への到達容易度（例えば、距離）、ユーザ（つまり、端末装置４１）の所在地が属する地域区分等に基づいて、キーワードｉ１０２が示す地域への注目の度合い（注目度）を定めてもよい。
【００２６】
コンテンツ送信装置３１は、コンテンツ提供者が提供したコンテンツのコンテンツデータを端末装置４１に送信する。
コンテンツには、例えば、放送番組やインターネットを通じて利用可能になった情報がある。放送番組には、例えば、テレビジョン放送、ラジオ放送、等、がある。インターネットを通じて利用可能になった情報には、例えば、動画配信サービス等で配信される映像コンテンツ、ウェブページ、ブログ、等がある。動画配信サービスでの配信形式には、例えば、ストリーミング配信、ダウンロード配信、ビデオオンデマンド（ＶＯＤ：Ｖｉｄｅｏ  Ｏｎ  Ｄｅｍａｎｄ）がある。コンテンツは、例えば、映像データと音声データを含む映像コンテンツである。コンテンツは、映像データ、音声データ、テキストデータ、等、ユーザが視覚、音声又はその両者で知覚される情報を示すものであればよい。コンテンツが放送伝送路７１（図２）を介してテレビジョン放送で放送される場合や、ネットワーク６１（図２）を介してリアルタイムで配信される場合には、そのコンテンツに係るコンテンツデータは所定のデータ形式（例えば、ＭＰＥＧ−２  ＴＳ：Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｇｒｏｕｐ  ２  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｓｔｒｅａｍ）で送信されてもよい。所定の形式のコンテンツデータには、そのコンテンツを識別するコンテンツ識別情報（例えば、Ｃｏｎｔｅｎｔ  ＩＤ）、放送局識別情報（例えば、Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ  ＩＤ）、等の関連情報が付加されてもよい。また、コンテンツがネットワーク６１を介してオンデマンドで配信される場合には、そのコンテンツデータに番組識別情報（例えば、Ｐｒｏｇｒａｍ  ＩＤ）等の関連情報が付加されてもよい。
コンテンツ提供者は、例えば、テレビジョン放送の放送事業者、ラジオ放送の放送事業者、放送番組の番組制作者、映像コンテンツ配信サービス事業者、映像コンテンツの制作者、等である。コンテンツデータは、コンテンツを表すデータ、例えば、放送番組の内容に係る映像データと音声データの組である。
【００２７】
端末装置４１は、コンテンツ送信装置３１から受信したコンテンツデータが示すコンテンツを表示する。以下の説明では、ユーザとは、主に端末装置４１の使用者を指す。ユーザは、表示されたコンテンツを視聴する視聴者である。端末装置４１は、個々のユーザ毎、又はユーザの世帯毎に所持され、端末装置４１の数は、不特定多数であってもよい。
ここで、視聴とは、視認する（見る）こと、聴取する（聞く）こと、又はその両者を含む。また、視聴とは、ユーザに視聴させるコンテンツを表示することを含む。
表示とは、視覚で認識できるように提示すること（つまり、画像等の視覚情報を提示すること）、もしくは聴覚で認識できるように提示すること（つまり、音声等の聴覚情報を提示すること）、又はその両者を含む。
【００２８】
端末装置４１は、自装置が所在する位置（所在地）を示す所在地情報ｉ１０６を取得する。所在地情報ｉ１０６を取得する際、端末装置４１は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ、全地球測位網）システムを用いてもよいし、所在地（例えば、住所、地図上の表示位置）を示す所在地情報ｉ１０６をユーザによる操作に基づいて受け付けて取得してもよい。
端末装置４１は、所在地情報ｉ１０６とユーザが視聴したコンテンツの視聴時間等を示す視聴データｉ１０７をデータ処理装置１１に送信する。
端末装置４１は、ユーザの属性（例えば、所定の地域への訪問の有無）を示すユーザデータｉ１１０をデータ処理装置１１に送信してもよい。その場合、データ処理装置１１は、ユーザの属性に基づいてその注目度を定めてもよい。
【００２９】
（データ処理システムの構成）
次に、本実施形態に係るデータ処理システム１の構成について説明する。以下の説明では、主にコンテンツ送信装置３１がテレビジョン放送番組に係るコンテンツデータを送信（放送）し、端末装置４１が受信したコンテンツデータが示す放送番組を表示する場合を例にとる。以下の説明では、コンテンツは、それ以外の種類のコンテンツ、例えば、インターネットを通じて配信される映像コンテンツであってもよい。
図２は、本実施形態に係るデータ処理システム１の構成を示すブロック図である。
データ処理システム１は、データ処理装置１１、表示装置２１、コンテンツ送信装置３１、及び端末装置４１を含んで構成される。端末装置４１の個数は、少なくとも１個であってもよいし、不特定多数であってもよい。説明を簡単にするため、以下の説明では端末装置４１が１個であるものと仮定する。
【００３０】
データ処理装置１１、表示装置２１、及び端末装置４１は、ネットワーク６１で接続される。ネットワーク６１は、相互間でデータの送信及び受信が可能な通信伝送路である。ネットワーク６１は、例えば、インターネットや公衆無線通信網（ＰＬＭＮ：Ｐｕｂｌｉｃ  Ｌａｎｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のような広域通信網を含んで構成されていてもよく、その送信形態を有線、無線を問わない。
放送伝送路７１は、コンテンツ送信装置が送信するコンテンツデータを伝送する伝送路である。放送伝送路７１は、データを一方向に一度に複数の送信先装置（この例では、データ処理装置１１及び端末装置４１）に送信することができる伝送路である。放送伝送路７１は、例えば、放送波であってもよいし、一部に通信網を含んでいてもよい。
【００３１】
データ処理装置１１は、端末装置４１から受信者データを受信する。受信者データは、例えば、所在地情報ｉ１０６、視聴データｉ１０７を含む。データ処理装置１１は、ネットワーク６１を介して、外部のサーバ装置（図示せず）からコンテンツ属性データを受信する。コンテンツ属性データは、コンテンツ送信するコンテンツの属性を示すデータであって、コンテンツで紹介された注目地域を示すキーワードｉ１０２を含む。コンテンツ属性データは、例えば、そのコンテンツを視聴した代表者である事業者が、そのコンテンツのいくつかの時点に対して、いかなる内容を示すものかを確認し、その内容をテキスト化して作成したデータである。また、コンテンツ属性データは、コンテンツ送信装置３１を運営する編集者が、そのコンテンツの送信前、例えば、製作と同時に作成したデータであってもよい。データ処理装置１１は、視聴データｉ１０７が示す視聴履歴に基づいて、ユーザが視聴したコンテンツに係るキーワードｉ１０２が示す注目地域情報を特定する。データ処理装置１１は、そのユーザの所在地情報ｉ１０６と注目地域情報との関連を示す関連データを生成し、生成した関連データを表示装置２１に送信する。
【００３２】
表示装置２１は、データ処理装置１１から関連データを受信する。表示装置２１は、受信した関連データが示す所在地情報ｉ１０６と注目地域情報を対応付けて表示する。表示装置２１は、所在地情報ｉ１０６と注目地域情報を地図データに重畳し、重畳した地図データを表示してもよい。
コンテンツ送信装置３１は、コンテンツを表すコンテンツデータを端末装置４１に送信する。
【００３３】
端末装置４１は、コンテンツ送信装置３１から受信したコンテンツデータが示すコンテンツを表示する。端末装置４１は、表示したコンテンツの視聴状況を示す視聴データｉ１０７を生成する。端末装置４１は、自装置の所在地を示す所在地情報ｉ１０６を取得する。端末装置４１は、所在地情報ｉ１０６、視聴データｉ１０７を受信者データとしてデータ処理装置１１に送信する。
【００３４】
（データ処理装置の構成）
次に、データ処理装置１１の構成について説明する。
図３は、本実施形態に係るデータ処理装置１１の構成を示すブロック図である。
データ処理装置１１は、制御部１２、記憶部１３、及び通信部１４を含んで構成される。データ処理装置１１は、例えば、サーバ装置（コンピュータ機器）である。
【００３５】
制御部１２は、受信者データ保存部１２１、コンテンツ属性データ保存部１２２、地域タグ生成部１２３及びデータ分析部１２４を含んで構成される。
受信者データ保存部１２１は、端末装置４１から通信部１４を介して受信したコンテンツの受信者に係るデータ（受信者データ）を記憶部１３に記憶する。受信者データには、例えば、視聴データ、所在地データ、ユーザデータがある。視聴データは、端末装置４１のユーザを示すユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、そのユーザが視聴したコンテンツを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局情報、番組識別情報）、そのコンテンツを視聴した視聴時間情報（例えば、視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報）、を含むデータである。視聴データは、端末装置４１において、そのコンテンツの表示開始（ユーザによる視聴開始）直後、表示終了（ユーザによる視聴終了）、等の時点で生成される。所在地データは、端末装置４１が現在所在している位置（所在地）を示すデータである。視聴データ、所在地データの例については、後述する。
ユーザデータは、ユーザ個々に属する事項を示すデータである。ユーザデータは、例えば、ユーザ識別情報と、そのユーザが使用する端末装置４１を識別する機器識別情報とを含み、これらが互いに対応付けられて構成されるデータである。なお、ユーザデータは、ユーザ識別情報に、そのユーザの属性（例えば、性別、年齢、居住地、所定の地域への訪問回数、嗜好する地域（お気に入り地域）、等）を示すユーザ属性情報が対応付けられて構成されてもよい。
【００３６】
コンテンツ属性データ保存部１２２は、コンテンツ属性データを記憶部１３に記憶する。コンテンツ属性データ保存部１２２は、例えば、コンテンツ属性データを生成した事業者が使用する電子機器（例えば、パーソナルコンピュータ）から生成されたコンテンツ属性データを受信してもよいし、コンテンツ送信装置３１から受信してもよい。コンテンツ属性データは、コンテンツの属性を示す情報、例えば、送信時間、表題情報、概要情報、等、とコンテンツ識別情報とを対応付けて形成されるデータである。コンテンツ属性データ、地域タグデータの例については、後述する。
【００３７】
地域タグ生成部（地域紹介データ生成部）１２３は、記憶部１３に記憶されたコンテンツ属性データが示すコンテンツ毎の概要及び表題から地域の名称を示す注目地域情報（地域タグ）とそのコンテンツを識別するコンテンツ識別情報を抽出する。この地域の名称は、そのコンテンツで紹介された地域の名称を示す。地域タグ生成部１２３は、抽出したコンテンツ識別情報と注目地域情報を対応付けて地域タグデータを生成し、生成した地域タグデータを記憶部１３に記憶する。つまり、地域タグデータは、コンテンツ毎に、そのコンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データである。ここで、地域タグ生成部１２３は、記憶部１３に記憶された地域データ（後述）に含まれる地名情報が示す地域の名称のいずれかに一致する地域の名称をコンテンツ属性データから抽出してもよい。
なお、コンテンツ属性データは、予め地域タグデータを含んで構成されてもよい。例えば、コンテンツ属性データは、コンテンツの属性を示す情報（例えば、表題情報、概要情報）に地域の名称が含まれ、その地域の名称と注目地域情報とが対応付けられて形成されてもよい。その場合には、地域タグ生成部１２３は、地域タグデータを生成する処理を実行しなくてもよい。
【００３８】
データ分析部１２４は、記憶部１３に記憶されたデータを分析し、所定のコンテンツに係る地域を示す地名情報と、そのコンテンツを視聴したユーザの所在地を示す所在地情報を抽出する。
データ分析部１２４は、例えば、所定のコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応する注目地域情報を記憶部１３に記憶された地域タグデータから抽出する。
【００３９】
所定のコンテンツが放送番組である場合には、データ分析部１２４は、そのコンテンツ識別情報に対応する放送時間（放送開始時刻、放送終了時刻）と放送局識別情報（放送局ＩＤ）を記憶部１３に記憶されたコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４は、抽出した放送局識別情報が示す放送事業者が放送する放送番組を視聴するユーザ、すなわちその放送時間内に視聴時間が含まれるユーザのユーザ識別情報を、記憶部１３に記憶された視聴データから抽出する。なお、所定のコンテンツが録画された放送番組である場合には、データ分析部１２４は、抽出した放送局識別情報が示す放送事業者が放送する放送番組を録画したユーザ、すなわちその放送時間内に録画時間（録画開始時刻、録画終了時刻）が含まれるユーザのユーザ識別情報を、記憶部１３に記憶された視聴データから抽出してもよい。
なお、所定のコンテンツがネットワークを介してリアルタイム（実時間）で配信されるコンテンツである場合も、放送番組である場合と同様に放送時間、放送局識別情報、ユーザ識別情報を抽出してもよい。
【００４０】
所定のコンテンツがネットワーク６１を介してオンデマンドで（端末装置４１が送信した配信要求信号を受信したことに応じて）配信される映像コンテンツである場合には、データ分析部１２４は、そのコンテンツ識別情報に対応する収録区間（収録開始時刻、収録終了時刻）と番組識別情報を、記憶部１３に記憶されたコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４は、抽出した番組識別情報が示すコンテンツを視聴し、その収録区間内に再生時間が含まれるユーザのユーザ識別情報を、記憶部１３に記憶された視聴データから抽出する。
なお、データ分析部１２４は、番組識別情報に代え、又は番組識別情報とともに区分識別情報を抽出し、抽出した区分識別情報が示すコンテンツを視聴し、その収録区間内に再生時間が含まれるユーザのユーザ識別情報を抽出してもよい。
【００４１】
データ分析部１２４は、特定したユーザ識別情報に対応する所在地情報を記憶部１３に記憶された所在地データから抽出する。
データ分析部１２４は、抽出した注目地域情報に対応する地域識別情報と位置情報を記憶部１３に記憶された地域データから抽出する。また、データ分析部１２４は、所在地情報と注目地域情報の対応関係を示す関連データを生成する。関連データの例については後述する。
データ分析部１２４は、生成した関連データ、所在地情報（ユーザ識別情報に対応）、地域識別情報（注目地域情報に対応）及び位置情報（注目地域情報に対応）を分析データとして送信部１４２を介して表示装置２１に送信する。
【００４２】
記憶部１３は、制御部１２で用いられるデータや制御部１２で生成されたデータを記憶する。記憶部１３は、例えば、コンテンツＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ：データベース）１３１、視聴ＤＢ１３２、ユーザＤＢ１３３、地域データＤＢ１３４、及び地域タグＤＢ１３５を含んで形成される。コンテンツＤＢ１３１、視聴ＤＢ１３２、ユーザＤＢ１３３、地域データＤＢ１３４、及び地域タグＤＢ１３５は、それぞれ、コンテンツ属性データ、視聴データ、所在地データならびにユーザデータ、地域データ、及び地域タグデータを記憶する。
【００４３】
通信部１４は、その他の機器、例えば、表示装置２１及び端末装置４１との間での通信を行う。通信部１４は、受信部１４１及び送信部１４２を含んで構成される。
受信部１４１は、その他の機器からデータを受信し、受信したデータを制御部１２に出力する。受信部１４１は、例えば、端末装置４１から受信した視聴データ、所在地データ及びユーザデータをそれぞれ受信者データ保存部１２１に出力する。
送信部１４２は、制御部１２から入力されたデータをその他の機器に送信する。送信部１４２は、例えば、データ分析部１２４から入力された関連データ、所在地情報、地域識別情報及び位置情報を表示装置２１に送信する。
【００４４】
（コンテンツ属性データの例）
次に、コンテンツＤＢ１３１に記憶されるコンテンツ属性データの例について説明する。
図４は、コンテンツ属性データの一例を示す図である。
図４に示す例は、コンテンツが放送番組である場合のコンテンツ属性データの例である。このコンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ  ＩＤ）、放送開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、放送終了時刻情報（Ｅｎｄ）、放送局識別情報（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ  ＩＤ）、番組識別情報（Ｐｒｏｇｒａｍ  ＩＤ）、区分識別情報（Ｃｏｒｎｅｒ  ＩＤ）、表題情報（Ｔｉｔｌｅ）、概要情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ）及び分類情報（Ｇｅｎｒｅ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
【００４５】
例えば、第２行目では、コンテンツ識別情報「１」、放送開始時刻情報「２０１３／１／１  ０：００：００」、放送終了時刻情報「２０１３／１／１  ０：４５：００」、放送局識別情報「１０」、番組識別情報「１」、区分識別情報「１」、表題情報「特集」、概要情報「渋谷区特集オープニングに〇さんと×さんが登場」、及び分類情報「バラエティ」が対応付けられている。
【００４６】
放送開始時刻情報、放送終了時刻情報は、それぞれそのコンテンツの放送開始時刻、放送終了を示し、これらを合わせて放送時間を示す。放送局識別情報は、そのコンテンツを放送する放送局（放送事業者）を識別する情報である。放送局識別情報は、例えば、その放送局が用いている放送波のチャネル番号であってもよい。番組識別情報は、そのコンテンツである放送番組を識別する情報である。コーナ識別情報は、そのコンテンツを構成する区分であるコーナ（セグメント、ｓｅｇｍｅｎｔ）のそれぞれを識別する情報である。分類情報は、そのコンテンツが属する分類であるジャンル（カテゴリ、ｃａｔｅｇｏｒｙ）を示す情報である。
【００４７】
コンテンツ属性データは、少なくともコンテンツを一意に特定することができるコンテンツ識別情報、放送時間を示す情報、及び地名が含まれる情報が対応付けられていればよいが、これには限らない。例えば、放送局識別情報、番組識別情報、区分識別情報、分類情報のいずれか又はすべてが省略されてもよい。地域の名称が含まれる可能性がある情報として、図４に示す例では、表題情報と概要情報がある。例えば、図４の第２行目の「渋谷区」が地域の名称である。この地域の名称が、地域タグ生成部１２３において注目地域情報として抽出される。コンテンツ属性データには表題情報と概要情報のうちの少なくとも一方が含まれていればよく、他方が省略されてもよい。
なお、放送番組には、物品やサービス等の宣伝や広告を目的とする内容を示す広告番組（ＣＭ：コマーシャル、Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ  Ｍｅｓｓａｇｅ、ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ）も含まれる。
なお、コンテンツがネットワークを介してリアルタイムで配信される映像コンテンツである場合も、図４に示す形式のコンテンツ属性データが用いられてもよい。
【００４８】
図５は、コンテンツ属性データの他の例を示す図である。
図５に示す例は、コンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合のコンテンツ属性データの例である。
このコンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ  ＩＤ）、収録開始時刻情報（Ｐｌａｙ  Ｓｔａｒｔ）、収録終了時刻情報（Ｐｌａｙ  Ｅｎｄ）、番組識別情報（Ｐｒｏｇｒａｍ  ＩＤ）、区分識別情報（Ｃｏｒｎｅｒ  ＩＤ）、表題情報（Ｔｉｔｌｅ）及び概要情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、コンテンツ識別情報「１」、収録開始時刻情報「０：００：００」、収録終了時刻情報「０：００：００」、番組識別情報「１」、区分識別情報「１」、表題情報「特集」、及び概要情報「渋谷区特集オープニングに〇さんと×さんが登場」、が対応付けられている。そのうち、所在地名は、概要情報に含まれる「渋谷区」である。
【００４９】
収録開始時刻情報、収録終了時刻情報は、その映像ファイルのうち、そのコンテンツのコンテンツデータが収録されている区間の先頭の時刻、終端の時刻をそれぞれ示し、これらを合わせて収録区間を示す。収録開始時刻情報、収録終了時刻情報は、その映像ファイルに収録されたコンテンツデータの先頭の時刻を基準とする時刻である。
番組識別情報は、１個又は複数のコンテンツからなる組を１つの番組とし、それぞれの番組を識別する情報である。コーナ識別情報は、その番組を構成する区分であるコーナ（ｓｅｇｍｅｎｔ）のそれぞれを識別する情報である。従って、各コンテンツは、番組単位で識別されることも、区分単位で識別されることもある。
【００５０】
但し、この例において、コンテンツ属性データは、少なくともコンテンツを一意に特定することができるコンテンツ識別情報、再生時間を示す情報、及び所在地名が含まれる情報が対応付けられていれば、これには限らない。例えば、番組識別情報、区分識別情報のうちの少なくとも一方が含まれていればよく、他方が省略されてもよい。コンテンツ属性データには表題情報と概要情報のうちの少なくとも一方が含まれていればよく、他方が省略されてもよい。
【００５１】
（視聴データの例）
次に、視聴ＤＢ１３２に記憶される視聴データの例について説明する。
図６は、視聴データの例を示す図である。
図６（Ａ）は、コンテンツが放送番組である場合の視聴データの一例を示す。
この視聴データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、視聴開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、視聴終了時刻情報（Ｅｎｄ）、及び放送局識別情報（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ  ＩＤ）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「２」、視聴開始時刻情報「２０１３／１／１  ０：００：００」、視聴終了時刻情報「２０１３／１／１  １：００：００」及び放送局識別情報「１０」が対応付けられている。
【００５２】
視聴開始時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツの視聴を開始した時刻を示す情報である。視聴を開始した時刻には、例えば、（ａ）そのコンテンツの放送開始時刻、（ｂ）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択された時刻、（ｃ）そのチャネル番号が選択された状態で端末装置４１がそのコンテンツの表示を開始した時刻、がある。
視聴終了時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツの視聴を終了した時刻を示す情報である。視聴を終了した時刻は、例えば、（ｄ）そのコンテンツの放送終了時刻、（ｅ）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択されている状態から他のチャネル番号に変更された時刻、（ｆ）端末装置４１がそのコンテンツの表示を終了した時刻、がある。
【００５３】
図６（Ｂ）は、コンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合の視聴データの一例を示す。
この視聴データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、視聴開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、視聴終了時刻情報（Ｅｎｄ）、番組識別情報（Ｐｒｏｇｒａｍ  ＩＤ）、再生開始時刻情報（Ｐｌａｙ  Ｓｔａｒｔ）、及び再生終了時刻情報（Ｐｌａｙ  Ｅｎｄ）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「２」、視聴開始時刻情報「２０１３／１／１  ０：３０：００」、視聴終了時刻情報「２０１３／１／１  ０：４０：００」、番組識別情報「１」、再生開始時刻情報「０：００：００」、及び再生終了時刻情報「０：１０：００」が対応付けられている。
【００５４】
再生開始時刻情報は、番組識別情報が示す番組が収録されている区間のうち、再生が開始された時刻を示す情報である。再生終了時刻情報は、番組識別情報が示す番組が収録されている区間のうち、再生が終了した時刻を示す情報である。従って、再生開始時間情報と再生終了時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザがその番組を再生した再生区間を示す。この再生区間の長さは、視聴時間の長さに等しい。再生開始時刻情報、再生終了時刻情報は、その映像ファイルに収録されたコンテンツデータの先頭の時刻を基準とする時刻であってもよい。その場合には、ネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツは、放送番組とは異なり、再生開始時刻情報、再生終了時刻情報と放送局識別情報だけでは、コンテンツを特定することができない。そこで、放送局識別情報に代えて番組識別情報が用いられる。
【００５５】
図６（Ｃ）は、コンテンツが端末装置４１に記録された録画データを再生したコンテンツである場合の視聴データの一例を示す。
この視聴データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、視聴開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、視聴終了時刻情報（Ｅｎｄ）、録画開始時刻情報（Ｒｅｃｏｒｄ  Ｓｔａｒｔ）、録画終了時刻情報（Ｒｅｃｏｒｄ  Ｅｎｄ）、放送局識別情報（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ  ＩＤ）、視聴開始点情報（Ｗａｔｃｈ  Ｓｔａｒｔ  Ｐｏｉｎｔ）を含み、これらが対応付けて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「２」、視聴開始時刻情報「２０１３／２／１  ０：００：００」、視聴終了時刻情報「２０１３／２／１  １：００：００」、録画開始時刻情報「２０１３／１／１  ０：００：００」、録画終了時刻情報「２０１３／１／１  ２：００：００」、放送局識別情報「１０」及び視聴開始点情報「０：００：００」が対応付けられている。
【００５６】
録画開始時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが使用する端末装置４１が、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツデータ記憶を開始した時刻を示す情報である。記憶を開始した時刻には、例えば、（ａ’）そのコンテンツの放送開始時刻、（ｂ’）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択された時刻、（ｃ’）そのチャネル番号が選択された状態で端末装置４１がそのコンテンツデータの記録を開始した時刻、がある。
録画終了時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが使用する端末装置４１が、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツデータの記憶を終了した時刻を示す情報である。記憶を終了した時刻は、例えば、（ｄ’）そのコンテンツの放送終了時刻、（ｅ’）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択されている状態から他のチャネル番号に変更された時刻、（ｆ’）端末装置４１がそのコンテンツデータの記録を終了した時刻、がある。
視聴開始点情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが、そのコンテンツの視聴を開始した時刻を示す情報である。視聴開始点情報は、省略されてもよい。
なお、視聴データは、コンテンツを一意に識別することができる情報として、番組識別情報に代えて又はこれとともに、コンテンツ識別情報もしくはコーナ識別情報を含んで構成されてもよい。
【００５７】
（所在地データの例）
次に、ユーザＤＢ１３３に記憶される所在地データの例について説明する。
図７は、所在地データの例を示す図である。
図７（Ａ）は、端末装置４１が所在する緯度、経度を示す所在値データの例を示す。この所在地データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、緯度情報（緯度）、経度情報（経度）及び地名情報（所在地名）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、緯度情報「３５．０００」、経度情報「１４０．０００」及び地名情報「東京都」が対応付けられている。
緯度情報、経度情報は、端末装置４１の位置を示す緯度、経度をそれぞれ示す。即ち、この例において、緯度情報、経度情報は、所在地情報を形成する。緯度情報、経度情報を併せて緯度経度情報と総称することがある。
地名情報は、その緯度、経度を含む地域の地名を示す情報である。地域情報における地域の粒度（例えば、都道府県単位、市区町村単位、等は、端末装置４１（ユーザ）を所在地で分類する際の粒度により予め定めておく。
【００５８】
図７（Ｂ）は、端末装置４１が所在する地域（訪問地域）の履歴を示す所在地データの例を示す。この所在地データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、地名情報（訪問地域）及び時刻情報（訪問時刻）を含み、これらが対応付けられて構成される。訪問地域の名称は、地名に限らず、所在地名であってもよい。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、地名情報「雷門」及び時刻情報「２０１２／１２／１０  １０：００：００」が対応付けられている。即ち、この例において、地名情報は、所在地情報を形成する。
図７（Ｃ）は、端末装置４１のユーザが嗜好する地域（お気に入り）を示す所在地データの例を示す。この所在地データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）及び地名情報（お気に入り）を含み、これらが対応付けられて構成される。例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」及び地名情報「雷門」が対応付けられている。即ち、この例において、地名情報は、所在地情報を形成する。
【００５９】
（地域データの例）
次に、地域データＤＢ１３４に記憶される地域データの例について説明する。
図８は、地域データの例を示す図である。
地域データは、地域識別情報（ＩＤ）、地名情報（名称、別名）、緯度情報（緯度）、経度情報（経度）及び階層関係情報（親ＩＤ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域識別情報「１」、地名情報「日本」ならびに「Ｊａｐａｎ」、緯度情報「３５．０００」、経度情報「１３５．０００」及び階層関係情報「０」を含む。
【００６０】
この例では、地名情報は、地域の名称として、その地域を代表する名称（名称）と、その地域の別名（別名）とを含む。別名を含むことにより、検索する際に用いるキーワードにおける表記の揺らぎに対応することができる。緯度経度情報は、地名情報が示す地名（名称、別名）の位置、より具体的には、その地名が示す地域の代表点を示す位置情報を形成している。
階層関係情報は、対応する地名情報が示す地域を包含する、より上位の階層（粒度）の地域を示す地名情報に対応する地域識別情報を示す。例えば、地域識別情報が「４」である第５行目の地名情報「北海道」は、これを包含する地名情報「日本」を有する。第５行目の階層関係情報「１」は、その地名情報に対応する地域識別情報「１」である。
【００６１】
但し、そのような地名情報が存在しない場合には、階層関係情報は、そのような地名情報が存在しないこと、つまり対応する地名情報が示す地域は、最上位の階層の地域を示す。例えば、第２行目の階層関係情報「０」は、対応する地名情報「日本」を包含するより上位の階層の地域を示す地名情報が存在しないことを示す。地域データは、この階層関係情報を含むことにより、格納している地名情報間の階層関係を示す。
なお、データ処理装置１１が、地域を代表する名称の別名を有する類義語ライブラリにアクセス可能な場合には、地名情報において別名は省略されてもよい。
また、地名情報には、その地域の境界を示す地域境界データが対応付けられていてもよい。地域境界データは、例えば、その境界を形成する多角形を示すデータ（ポリゴンデータ）である。
【００６２】
図９は、地域データにおける地名情報間の階層関係を示す図である。
図９では、地名情報間の階層関係が木構造で示されている。この木構造は、ノードに地域識別情報と地名情報の組で形成されるノードと、それらのノードのうち２つのノードの組で形成されるリンクとからなる。それぞれのリンクを形成する２つのノードの一方は、地域識別情報で形成され、他方はその地域識別情報に対応する階層関係情報が示す地域識別情報で形成される。各ノードの左側の数字と右側の地名は、それぞれ地域識別情報と地名情報を示す。
この例では、地名情報「日本」、「米国」、「バチカン市国」がそれぞれ最上位の階層の地域である。また、この例では、地名情報「日本」は、「北海道」、「青森県」、「東京都」、「沖縄県」を含み、地名情報「米国」は「ニューヨーク州」を含む。
【００６３】
また、データ分析部１２４は、後述する地域タグデータに基づいて、地名情報「東京都」を取得する際、「東京都」の他、「東京都」に包含される「渋谷区」、「千代田区」を地名情報として抽出してもよい。また、データ分析部１２４は、「千代田区」に包含される「千代田」、「丸の内２丁目」、「丸の内１丁目」や、「丸の内１丁目」に包含される「東京駅」を地名情報として抽出してもよい。なお、データ分析部１２４が、取得した地名情報よりも参照可能な下位の地名情報の階層数は、予め定められていてもよい。また、データ分析部１２４は、抽出できる地名情報の数が所定の範囲内となるように、参照可能な地名情報の階層数を定めてもよい。
【００６４】
なお、その階層関係において一部の地名情報が欠落していても、その地名情報よりも下位又は上位の階層の地名情報が存在する場合には、データ分析部１２４は、その下位又は上位の階層の地名情報を抽出してもよい。例えば、図９において「千代田区」が存在しない場合、データ分析部１２４は、「千代田」、「丸の内１丁目」、「丸の内２丁目」を抽出してもよいし、「東京都」を抽出してもよい。
【００６５】
（地域タグデータの例）
次に、地域タグＤＢ１３５に記憶される地域タグデータの例について説明する。
図１０は、地域タグデータの例を示す図である。
地域タグデータは、注目地域情報（地域タグ、Ｔａｇ）及びコンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ  ＩＤ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
注目地域情報は、地域タグ生成部１２３が、コンテンツ属性データに含まれる概要情報及び表題情報のうち少なくとも一方から地域データを参照して抽出された地名情報である。このような地名情報は、そのコンテンツを視聴するユーザが関心を有し、注目する地点を示すと推定される。
【００６６】
ここで、地域タグ生成部１２３は、コンテンツ属性データの概要情報及び表題情報のうち少なくとも一方において、地域データに含まれる地名情報のいずれかに一致する文字列を注目地域情報として抽出する。そして、地域タグ生成部１２３は、注目地域情報を抽出した概要情報及び表題情報の少なくとも一方に対応するコンテンツ識別情報を抽出し、抽出した注目地域情報とコンテンツ識別情報とを対応付けて地域タグデータを生成する。地域タグ生成部１２３は、少なくともデータ分析部１２４が注目地域情報を抽出する処理を行う前に地域タグデータを生成しておく。
【００６７】
図１０（Ａ）は、コンテンツ属性データに含まれる概要情報から抽出された注目地域情報とコンテンツ識別情報とを対応付けて生成された地域タグデータの一例を示す。
例えば、第２行目では地名情報「渋谷区」とコンテンツ識別情報「１」とが対応付けられている。
図１０（Ｂ）は、コンテンツ属性データに含まれる概要情報及び表題情報から抽出された注目地域情報とコンテンツ識別情報とを対応付けて生成された地域タグデータの一例を示す。
この例では、図１０（Ａ）に示す例において、表題情報から抽出された注目地域情報として「新宿区」が第４行目に追加されている。注目地域情報「新宿区」はコンテンツ識別情報「２」と対応付けられている。
【００６８】
このように、地域タグ生成部１２３が既知のコンテンツ属性データに基づいて予め地域タグデータを生成しておくことで、データ分析部１２４がコンテンツ属性データから注目地域情報を抽出する処理を都度行うことを回避することができる。これにより、処理量を低減することができる。
なお、地域タグ生成部１２３は、コンテンツ属性データから、それぞれの番組を示す番組識別情報もしくはそれぞれのコンテンツの区分を示す区分識別情報を抽出してもよい。その場合、地域タグ生成部１２３は、抽出した番組識別情報もしくは区分識別情報と、これに対応する注目地域情報とを対応付けて地域タグデータを生成してもよい。
【００６９】
（データ処理の例）
次に、本実施形態に係るデータ処理の一例について説明する。
図１１は、本実施形態に係るデータ処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）データ分析部１２４は、分析対象となる所定のコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応する注目地域情報を地域タグＤＢ１３５に記憶された地域タグデータから取得する。その後、ステップＳ１０２に進む。
（ステップＳ１０２）所定のコンテンツが放送番組である場合には、データ分析部１２４は、そのコンテンツ識別情報に対応する放送時間（放送開始時刻情報、放送終了時刻情報）、放送局識別情報をコンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４は、抽出した放送局識別情報に対応し、かつ抽出した放送時間に含まれる視聴時間に対応するユーザ識別情報を、視聴ＤＢ１３２に記憶された視聴データから取得する。
所定のコンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合には、データ分析部１２４は、そのコンテンツ識別情報に対応する収録区間（収録開始時刻情報、収録終了時刻情報）、番組識別情報をコンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４は、抽出した番組識別情報に対応し、かつ抽出したコンテンツを視聴し、抽出した収録区間に含まれる再生時間に対応するユーザ識別情報を、視聴ＤＢ１３２に記憶された視聴データから取得する。その後、ステップＳ１０３に進む。
【００７０】
（ステップＳ１０３）データ分析部１２４は、取得したユーザ識別情報に対応する所在地情報をユーザＤＢ１３３に記憶された所在地データから取得する。その後、ステップＳ１０４に進む。
（ステップＳ１０４）データ分析部１２４は、取得した注目地域情報のそれぞれについて、ステップＳ１０５を実行する。データ分析部１２４は、未処理の注目地域情報がなくなるまでステップＳ１０５の実行を繰り返す。その後、ステップＳ１０６に進む。
（ステップＳ１０５）データ分析部１２４は、取得した注目地域情報に対応する地域識別情報と位置情報を地域データＤＢ１３４に記憶された地域データから取得する。
（ステップＳ１０６）データ分析部１２４は、所在地情報と注目地域情報との対応関係を示す関連データを生成する。その後、ステップＳ１０７に進む。
（ステップＳ１０７）データ分析部１２４は、生成した関連データ、所在地情報（ユーザ識別情報に対応）、地域識別情報（注目地域情報に対応）及び位置情報（注目地域情報に対応）を表示装置２１に送信する。その後、図１１に示す処理を終了する。
【００７１】
なお、ステップＳ１０１において分析対象とする所定のコンテンツは、データ分析部１２４が、ユーザの操作によって入力された操作信号に基づいて選択してもよい。また、データ分析部１２４は、その所定のコンテンツを、分析対象とするコンテンツを特定するコンテンツ選択信号を表示装置２１又は端末装置４１から受信し、受信したコンテンツ選択信号に基づいて選択してもよい。
【００７２】
なお、ステップＳ１０２において、視聴時間もしくは再生時間の長さが予め定めた長さよりも短い場合には、データ分析部１２４は、そのユーザがコンテンツを視聴していないと判定してもよい。その場合には、データ分析部１２４は、視聴データからそのユーザを識別するユーザ識別情報を取得しない。予め定めた長さとは、時間（例えば、５分）で定められていてもよいし、放送時間もしくは収録区間の長さに対する比（例えば、０．２）で定められていてもよい。これにより、視聴時間もしくは再生時間が短いユーザを分析対象から除外することができる。
【００７３】
なお、ステップＳ１０１で注目地域情報が複数個抽出された場合には、ステップＳ１０５において、データ分析部１２４は、いずれか１つの地名情報（例えば、名称）と位置情報を選択してもよい。ここで、データ分析部１２４は、複数の位置情報のそれぞれの緯度経度を平均し、平均した平均緯度経度を示す位置情報を生成してもよい。また、データ分析部１２４は、その注目地域情報に対応する地名情報よりも下位の地名情報に対応する位置情報が示す緯度経度を平均した平均緯度経度を示す位置情報を生成してもよい。
【００７４】
また、ステップＳ１０７で生成される所在地情報と注目地域情報との対応関係を示す関連データは、必ずしも明示的に所在地情報や注目地域情報が含まれていなくてもよく、所在地情報、注目地域情報と対応付けられている情報、例えばユーザ識別情報、地域識別情報と対応付けられていればよい。その場合には、データ分析部１２４は、ユーザ識別情報と所在地情報とが対応付けられた所在地データ、地域識別情報と注目地域情報とが対応付けられた注目地域データを生成する。生成された所在地データは、ユーザＤＢ１３３に記憶された所在地データから抽出された一部のデータであってもよいし、生成された注目地域データは、地域データＤＢ１３４に記憶された地域データから抽出された一部のデータであってもよい。そして、データ分析部１２４は、生成した関連データ、所在地データ及び注目地域データを分析データとして通信部１４を介して表示装置２１に送信する。
【００７５】
（送信される分析データの例）
次に、ステップＳ１０７で表示装置２１に送信される分析データの例について説明する。図１２は、分析データの一例を示す図である。
図１２に示すデータの例は、分析対象のコンテンツが、コンテンツ属性データのコンテンツ識別情報「６」（図４、第７行）で指定されるコンテンツである場合に得られたデータである。コンテンツ属性データの概要情報に含まれる「東京」、「丸の内」が注目地域情報として得られる。
【００７６】
図１２（Ａ）は、関連データの一例を示す。この例では、関連データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、地域識別情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ＩＤ）及び表示モード情報（Ａｒｒｏｗ  Ｔｙｐｅ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、地域識別情報「１」及び表示モード情報「１」が対応付けられている。
【００７７】
表示モード情報は、表示装置２１において所在地情報と注目地点情報との関係を表示する際の表示モード（態様）を識別する情報である。「Ａｒｒｏｗ  Ｔｙｐｅ」とは、その関係を表示する矢印の形態を示す。例えば、「Ａｒｒｏｗ  Ｔｙｐｅ」が「１」、「２」とは、それぞれ直線の矢印、破線の矢印を示す。この表示モード情報は、例えば、データ分析部１２４に予め設定された情報である。データ分析部１２４は、注目地域、ユーザの所在地、コンテンツ、又はその組み合わせによって異なるように表示モードを定めてもよい。これにより、表示される情報から、ユーザの注目地域、所在地、ユーザが視聴したコンテンツを識別することが容易になる。
表示装置２１において、予め表示モード情報が設定されている場合や、その他の処理により表示モードが定められる場合には、表示モード情報は省略されてもよい。
【００７８】
図１２（Ｂ）は、注目地域データの一例を示す。この例では、注目地域データは、地域識別情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ＩＤ）、地名情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｎａｍｅ）、緯度情報（緯度）及び経度情報（経度）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域識別情報「１」、地名情報「東京」、緯度情報「３５．１２３」及び経度情報「１４０．１２３」が対応付けられている。  
この地域識別情報は、関連データを構成する地域識別情報と同一である。この地名情報は、注目地域の地名を示し、この緯度経度情報は、注目地域の位置を示す。
【００７９】
図１２（Ｃ）は、所在地データの一例を示す。この例では、所在地データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、緯度情報（緯度）、経度情報（経度）及び地名情報（所在地名）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、緯度情報「３５．０００」、経度情報「１４０．０００」及び地名情報「東京都」が対応付けられている。
このユーザ識別情報は、関連データを構成するユーザ識別情報と同一である。この緯度経度情報は、ユーザの所在地の緯度及び経度を示す。この地名情報は、ユーザの所在地の地名を示す。
なお、地名情報には、地域境界データが対応付けられていてもよい。
【００８０】
（複数コンテンツへの対応）
図１１の説明では、分析対象となるコンテンツが１個であることを前提としたが、分析対象となるコンテンツの個数は、２個又は２個よりも多くてもよい。
その場合、データ分析部１２４は、指定されたコンテンツのそれぞれについても、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５（図１１））を実行する。
【００８１】
図１３は、本実施形態に係るデータ処理の他の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ２０１）データ分析部１２４は、分析対象となる複数のコンテンツを指定するコンテンツ選択信号を取得する。コンテンツ選択信号は、ユーザの操作によって入力された信号でもよいし、表示装置２１又は端末装置４１から受信した信号であってもよい。その後、ステップＳ２０２に進む。
（ステップＳ２０２）データ分析部１２４は、複数のコンテンツのそれぞれについて、ステップＳ２０３を実行する。データ分析部１２４は、ステップＳ２０３の実行を未処理のコンテンツがなくなるまで繰り返す。その後、ステップＳ２０４に進む。
（ステップＳ２０３）データ分析部１２４は、コンテンツ毎にステップＳ１０１−Ｓ１０５（図１１）を実行する。その後、ステップＳ２０４に進む。
（ステップＳ２０４）データ分析部１２４は、コンテンツ毎に抽出した注目地点情報、所在地情報についてステップＳ１０６、Ｓ１０７（図１１）を実行する。その後、図１３に示す処理を終了する。
【００８２】
次に、ステップＳ２０４で実行されるステップＳ１０７においてデータ分析部１２４が送信する関連データの例について説明する。
図１４は、関連データの一例を示す図である。
この例では、関連データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、地域識別情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ＩＤ）、表示モード情報（Ａｒｒｏｗ  Ｔｙｐｅ）及び注目度情報（Ｎｕｍｂｅｒ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、地域識別情報「１」及び表示モード情報「１」にさらに注目度情報「１」が対応付けられている。
【００８３】
このユーザ識別情報、地域識別情報は、図１２に示すユーザ識別情報、地域識別情報と同様に、それぞれ所在地データ、注目地域データに対応付けられている。注目度情報は、ある所在地に所在するユーザが注目地域への注目の度合いを定量化した注目度を示す情報である。この例では、注目度は、ユーザの所在地と注目地域データが示す注目地域との組が抽出された件数を示す。例えば、分析対象のコンテンツを視聴したユーザのうち、所在地データが示す所在地として「渋谷区」に所在するユーザが視聴した分析対象のコンテンツに係る注目地域が「千代田区」であるユーザの人数が２名である場合、その件数は２である。その場合、データ分析部１２４は、２つのユーザ識別情報のいずれか１つを採用して関連データを生成してもよい。
【００８４】
また、データ分析部１２４は、個々のユーザが注目地域への注目の度合いを定量化した注目度を示す注目度情報を生成してもよい。その注目度は、例えば、そのユーザの所在地と注目地域データが示す注目地域との組が抽出された件数を示す。
また、データ分析部１２４は、注目度情報を取得する際、ユーザ識別情報に対応した所在地データが示す所在地に所在するユーザに限定せず、分析対象のコンテンツを閲覧した全てのユーザの人数を、そのコンテンツに係る注目地域についての注目度を示す注目度情報として定めてもよい。この注目度情報は、ユーザの所在地間で総合した注目度を示す。
【００８５】
この注目度情報にアクセスすることで、そのコンテンツやコンテンツで紹介された地域に係る判断を促すことができる。例えば、広告主に、そのコンテンツの視聴者が所有する端末装置に対して、その注目地域に関する広告データを配信する、等といった判断を促すことができる。
また、データ分析部１２４は、注目度に応じて表示モードを定めてもよい。例えば、データ分析部１２４は、注目度が高いほど強調して印象付ける表示モード（例えば、線の太さが太い、濃度が濃い、等）を定めてもよい。これにより、表示装置２１における表示を視認する閲覧者は、所在地から注目地点への注目度を容易に知得することができる。
【００８６】
（表示装置の構成）
次に、本実施形態に係る表示装置２１の構成について説明する。
図１５は、本実施形態に係る表示装置２１の構成を示すブロック図である。
表示装置２１は、通信部２２、記憶部２３、制御部２４、及び表示部２５を含んで構成される。表示装置２１は、例えば、専用のモニタ装置であってもよいし、汎用のサーバ装置、パーソナルコンピュータ、等の表示機能を有する部材を備える電子機器であってもよい。表示装置２１は、データ処理装置１１と同一の構内に設置されてもよいし、データ処理装置１１から離れた地点に設置されてもよい。表示装置２１は、例えば、コンテンツ提供者、広告番組の広告主、市場調査の担当者等の管理者により用いられる。
【００８７】
通信部２２は、その他の機器、例えば、データ処理装置１１との間での通信を行う。通信部２２は、受信部２２１を含んで構成される。
受信部２２１は、その他の機器からデータを受信し、受信したデータを制御部２４に出力する。受信部２２１は、例えば、データ処理装置１１から受信した分析データを制御部２４に出力する。分析データには、例えば、関連データ、所在地データ及び注目地域データが含まれる。
【００８８】
記憶部２３は、制御部２４で用いられるデータや制御部２４で生成されたデータを記憶する。記憶部２３は、例えば、地図ＤＢ２３１及び地域リストＤＢ２３２を含んで構成される。
地図ＤＢ２３１には、地図データが格納されている。地図データは、所定の領域内に所在している地域の位置や地域間の位置関係を、視覚により認識できる形式で表すデータである。
地域リストＤＢ２３２には、地域区分データが記憶されている。地域区分データは、地図に表示される領域の一部である地域区分のそれぞれを識別する地域区分識別情報と、その地域区分の領域を示す地域区分情報を対応付けて形成される。地域区分データは、端末装置４１を用いるユーザの位置の分布を区分する各地域区分を示すデータである。地域区分は、国家、都道府県や市区町村等の地方自治体、等の行政区分であってもよいし、行政区分を更に細分化した区分、又は、複数の行政区分からなる群であってもよい。また、地域区分は、地域間の到達容易度に基づいて分類（クラスタリング）された領域であってもよい。到達容易度とは、目標地域（例えば、注目地域）に到達する際の容易さの度合いである。到達容易度の指標は、例えば、距離である、到達容易度の指標は、これに限られず、道程、移動に要する所要時間、交通機関の乗り換えの回数を含んでいてもよい。道程は、所在地から目標位置までの道路上の長さである。所要時間は、例えば、鉄道の駅、バスの停留所等、拠点間の交通機関による移動にかかる所要時間、各拠点への徒歩による移動にかかる所要時間を含む。地域区分データの例については、後述する。
【００８９】
制御部２４は、分析データ処理部２４１と表示処理部２４２とを含んで構成される。
分析データ処理部２４１は、データ処理装置１１（図２）から受信した分析データに基づいてユーザの所在地を示す所在地と、そのユーザが視聴したコンテンツに係る注目地域との組を視覚により認識できる形式で示す関連表示データを生成する。
ここで、分析データ処理部２４１は、関連データに含まれるユーザ識別情報のそれぞれに対応する地名情報又は緯度経度情報を所在地情報から抽出する。分析データ処理部２４１は、関連データに含まれるユーザ識別情報のそれぞれに対応する地域識別情報を特定し、特定した地域識別情報に対応する地名情報、緯度経度情報を注目地域データから抽出する。分析データ処理部２４１は、所在地情報から抽出した地名情報に対応する第１の表示位置を起点とし、注目地域データから抽出した地名情報に対応する第２の表示位置を終点とする図形（例えば、矢印）を含むデータを関連表示データとして生成する。分析データ処理部２４１は、所在地情報から抽出した緯度経度情報に対応する第１の表示位置を起点とし、注目地域データから抽出した緯度経度情報に対応する第２の表示位置を終点とする図形を含むデータを関連表示データとして生成してもよい。
【００９０】
その図形は、そのユーザ識別情報に対応する表示モード情報が示す表示モード（例えば、実線）で表示されるように構成される。
なお、関連表示データにおいて表示モード情報が省略されている場合には、分析データ処理部２４１は、分析データ処理部２４１に予め設定された表示モードで表示されるように、その図形を構成してもよい。
【００９１】
そのユーザ識別情報に注目度情報が対応付けられている場合には、分析データ処理部２４１は、その注目度情報に応じたモードでその図形を構成してもよい。例えば、分析データ処理部２４１は、注目度情報が示す注目度が大きいほど、その図形が濃くなるように構成してもよいし、その図形を構成する線分が太くなるように構成してもよい。
また、分析データ処理部は、その図形から予め定めた範囲内にその注目度情報を示す数字を付加してもよい。
分析データ処理部２４１は、生成した関連表示データを表示処理部２４２に出力する。
【００９２】
表示処理部２４２には、分析データ処理部２４１から関連表示データが入力される。表示処理部２４２は、地図データＤＢ２４１から地図データを読み出す。表示処理部２４２は、読み出した地図データが示す地図に、入力された関連表示データが示す図形（該当する場合には数字）を重畳し、図形が重畳された地図を示す表示データを生成する。表示処理部２４２は、生成した表示データを表示部２５に出力する。つまり、生成された表示データは、ユーザの所在地とそのユーザが視聴したコンテンツで紹介された地域とを対応付けて付加した地図を表示部に表示させるためのデータである。
表示処理部２４２は、地図データが表示する領域に含まれる地域区分を示す地域データを地域リストＤＢ２３２から読み出してもよい。その場合、表示処理部２４２は、読み出した地域区分データが示す地域区分を、読み出した地図データが示す地図に重畳し、地域区分が重畳された地図に関連表示データが示す図形を重畳する。地図データが示す地図に重畳する順序は、関連表示データが示す図形が先であってもよい。
【００９３】
なお、地図ＤＢ２３１から読み出される地図データが示す地図の領域（例えば、東京都、日本全国、等）は、データ処理装置１１におけるデータの分析の目的に応じて予め定められてもよい。また、その領域に少なくとも注目地域データが示す注目地域と所在地情報が示す所在地を含むように、表示処理部２４２はその領域の大きさを定めてもよい。その場合には、表示処理部２４２は、その大きさに応じた縮尺が得られるように関連表示データが示す図形（該当する場合には、地域区分も）を拡大又は縮小してもよい。
【００９４】
表示部２５は、制御部２４から入力された画像データが示す画像を表示する。ここで、表示部２５は、表示処理部２４２から入力された表示データが示す地図を表示する。表示部２５は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）である。この地図には、上述した関連表示データが示す図形、つまり所在地を起点とし、注目地域を終点とする図形が重畳されている。以下の説明では、関連表示データが示す図形が重畳された地図を地図表示と呼ぶ。
【００９５】
（地域区分データの例）
次に、地域リストＤＢ２３２に記憶されている地域区分データの例について説明する。
図１６は、地域区分データの例を示す図である。
図１６（Ａ）が示す地域区分データは、地域区分識別情報（ＩＤ）、地域区分名情報（地域）、区分条件情報（条件）、及び代表点情報（代表点）を含んで構成され、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域区分識別情報「１」、地域区分名情報「Ａ」、区分条件情報「東京都  ＆＆  緯度  ＞＝  ３５．１２３  ＆＆  経度  ＜  １４０．１２３」及び代表点情報「（３５．３４６，１４０．０００）」が対応付けられている。
【００９６】
この例において、区分条件情報及び代表点情報により地域区分情報が形成される。地域区分名情報は、各地域区分を示す名称、記号、数字、又はそれらの組み合わせを示す。区分条件情報は、その地域区分を包含する上位の地域区分において、その地域区分を画定する条件を示す情報である。例えば、第２行目の「東京都  ＆＆  緯度  ＞＝  ３５．１２３  ＆＆  経度  ＜  １４０．１２３」及び代表点情報「（３５．３４６，１４０．０００）」は、東京都のうち、緯度が３５．１２３°もしくは３５．１２３°よりも高く、かつ経度が１４０．１２３°もしくは１４０．１２３°よりも低い領域を、地域区分Ａと区分することを示す。
【００９７】
代表点情報は、その地域区分の代表点の位置を示す情報である。代表点は、例えば、その地域区分の重心であってもよいし、主たる施設（例えば、その地域区分に係る政府又は地方自治体の庁舎、等）の位置であってもよい。
地域区分の粒度は、所在地データに含まれる地名情報で分類できる粒度であってもよい。地域区分の粒度が、地名情報で分類できる粒度でない場合には、地域区分を示す領域が地図上に表示する領域と対応付けられ、所在地名が示す地域がその地域区分に含まれるか中が判別可能であればよい。例えば、地域区分識別情報には、その地域区分の境界を示す地域区分境界データが対応付けられていてもよい。地域区分境界データは、例えば、その境界を形成する多角形を示すデータ（ポリゴンデータ）である。
【００９８】
図１６（Ｂ）が示す地域区分データは、地域区分識別情報（ＩＤ）及び地名情報（地域）を含んで構成され、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域区分識別情報「１」と地名情報「埼玉県」が対応付けられている。この例において、地名情報により地域区分情報が形成される。
なお、地域区分識別情報は、その地域区分の境界を示すデータ、例えば、その境界を形成する多角形を示すデータが対応付けられていてもよい。
【００９９】
（端末装置の構成）
次に、本実施形態に係る端末装置４１の構成について説明する。
図１７は、本実施形態に係る端末装置４１の構成を示すブロック図である。
端末装置４１は、通信部４２、記憶部４３、制御部４４及び表示部４５を含んで構成される。端末装置４１は、例えば、テレビジョン受信装置、パーソナルコンピュータ、多機能携帯電話機（例えば、スマートフォンを含む）、タブレット端末装置、等の電子機器である。端末装置４１のユーザは、例えば、不特定多数の一般消費者であってもよいし、所定の集団に属するユーザ、例えば、所定の商品やサービスのユーザ、所定の地域に在住するユーザ、所定の組織に属するユーザ、等であってもよい。端末装置４１は、例えば、各ユーザが所持する電子機器である。端末装置４１は、その時点での時刻（現在時刻）を計時する計時部（タイマ）を備えていてもよい。
【０１００】
通信部４２は、その他の機器、例えば、データ処理装置１１（図２）、コンテンツ送信装置３１（図２）との間でデータを送信又は受信する。
通信部４２は、受信部４２１及び送信部４２２を含んで構成される。
受信部４２１は、その他の機器からデータを受信し、受信したデータを制御部４４に出力する。受信部４２１は、例えば、コンテンツ送信装置３１から受信したコンテンツデータを制御部４４に出力する。
送信部４２２は、制御部４４から入力されたデータをその他の機器に送信する。送信部４２２は、例えば、制御部４４から入力された視聴データ及び所在地データをデータ処理装置１１に送信する。
【０１０１】
記憶部４３は、制御部４４での処理に用いられるデータや、制御部４４で生成されたデータを記憶する。記憶部４３は、例えば、コンテンツ記憶部４３１、所在地データ記憶部４３２及びユーザデータ記憶部４３３を含んで構成される。
コンテンツ記憶部４３１には、表示処理部４４１（後述）で選択されたコンテンツに係るコンテンツデータが記憶される。
所在地データ記憶部４３２には、所在地データ生成部４４３（後述）で生成された所在地データが記憶される。
ユーザデータ記憶部４３３には、端末装置４１のユーザ、例えば、所持者に係るユーザデータが記憶される。
【０１０２】
制御部４４は、表示処理部４４１、視聴履歴生成部４４２、及び所在地データ生成部４４３を含んで構成される。
表示処理部４４１は、ユーザの操作により入力された操作データに基づいてユーザが視聴を希望するコンテンツを選択する。表示処理部４４１は、選択されたコンテンツを表すコンテンツデータを受信し、受信したコンテンツデータを表示部４５に出力する。これにより、出力したコンテンツデータが示すコンテンツを表示部４５に表示させる。表示処理部４４１は、表示させたコンテンツを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局識別情報、番組識別情報）と、そのコンテンツを表示した時間に係る表示時間情報とを対応付けて視聴履歴生成部４４２に出力する。
表示時間情報は、例えば、そのコンテンツの表示を開始した時刻、終了した時刻である。表示時間情報には、そのコンテンツの表示を一時停止（ポーズ）した時刻、一時停止後にコンテンツの表示を再開した時刻は含まれなくてもよい。
【０１０３】
ユーザが視聴を希望するコンテンツが放送番組である場合には、表示処理部４４１は、通信部４２で受信された放送波による信号を、入力された操作データで指示されるチャネル番号（放送局識別情報）に対応した搬送周波数で復調し、復調して得られる放送データからコンテンツデータを抽出する。表示処理部４４１は、抽出されたコンテンツデータを表示部４５に出力する。
そのコンテンツの表示を開始した時刻（視聴開始時刻）は、（ａ）コンテンツデータの抽出及び出力が継続されているときに新たな放送番組に係るコンテンツデータを出力する時刻（放送開始時刻）、（ｂ）そのチャネル番号を指示する操作データが入力された時刻（チャネル番号が選択された時刻）、及び（ｃ）そのチャネル番号が選択された状態で抽出されたコンテンツデータの出力を開始した時刻、のいずれかとなる。そのコンテンツの表示を終了した時刻（視聴終了時刻）は、（ｄ）コンテンツデータの抽出及び出力が継続されているときに、その放送番組に係るコンテンツデータの抽出が終了した時刻（放送終了時刻）、（ｅ）そのチャネル番号から他のチャネル番号を指示する操作データが入力された時刻（他のチャネル番号に変更された時刻）、及び（ｆ）そのチャネル番号が選択された状態でコンテンツデータの出力の停止を指示する操作データが入力された時刻（コンテンツの表示を終了した時刻）、のいずれかとなる。
表示処理部４４１は、表示させたコンテンツを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局識別情報、番組識別情報）と、そのコンテンツを表示した時間に係る視聴時間情報（視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報）とを対応付けて視聴履歴生成部４４２に出力する。
【０１０４】
表示処理部４４１は、受信したコンテンツデータをコンテンツ記憶部４３１に記憶してもよい（録画）。そのコンテンツデータの記憶を開始した時刻（録画開始時刻）は、（ａ’）コンテンツデータの記憶が継続されているときに新たな放送番組に係るコンテンツデータを記憶する時刻（放送開始時刻）、（ｂ’）そのチャネル番号を指示する操作データが入力された時刻（チャネル番号が選択された時刻）、及び（ｃ’）そのチャネル番号が選択された状態で受信したコンテンツデータの記憶を開始した時刻、のいずれかとなる。そのコンテンツの記憶を終了した時刻（録画終了時刻）は、（ｄ’）コンテンツデータの記憶が継続されているときに、その放送番組に係るコンテンツデータの記憶が終了した時刻（放送終了時刻）、（ｅ’）そのチャネル番号から他のチャネル番号を指示する操作データが入力された時刻（他のチャネル番号に変更された時刻）、及び（ｆ’）そのチャネル番号が選択された状態でコンテンツデータの記憶の停止を指示する操作データが入力された時刻（コンテンツの記憶を終了した時刻）、のいずれかとなる。
表示処理部４４１は、入力された操作データに応じて、受信したコンテンツデータを表示部４５に出力するか否かを切り替えてもよい（録画同時再生）。
表示処理部４４１は、記憶したコンテンツデータを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局識別情報、番組識別情報）と、そのコンテンツデータを記憶した時間に係る録画時間情報（録画開始時刻情報、録画終了時刻情報）とを対応付けて視聴履歴生成部４４２に出力する。表示処理部４４１は、記憶したコンテンツデータを表示部４５に出力した場合には、その出力を開始した時刻を視聴開始点情報として、コンテンツ識別情報とさらに対応付けて視聴履歴生成部４４２に出力してもよい。
【０１０５】
ユーザが録画データの再生を希望する場合には、表示処理部４４１は、入力された操作データで指示されるコンテンツデータをコンテンツ記憶部４３１から読み出し、読み出したコンテンツデータを表示部４５に出力する。表示処理部４４１は、読み出したコンテンツデータの表示部４５への出力を開始、終了した時刻を、それぞれ視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報として特定する。表示処理部４４１は、読み出したコンテンツデータを示すコンテンツ識別情報と、そのコンテンツデータを表示した時間に係る視聴時間情報（視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報）とを対応付けて視聴履歴生成部４４２に出力する。
【０１０６】
ユーザが視聴を希望するコンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合には、表示処理部４４１は、入力された操作データで指示されるコンテンツ（例えば、番組識別情報で指定される）を要求することを示すコンテンツ要求信号を、通信部４２を介してコンテンツ送信装置３１（図２）に送信する。コンテンツ送信装置３１は、端末装置４１からコンテンツ要求信号を受信し、受信したコンテンツ要求信号が要求するコンテンツを特定する。コンテンツ送信装置３１は、特定したコンテンツを表すコンテンツデータを端末装置４１に送信する。
ユーザが視聴を希望するコンテンツがネットワークを介してリアルタイムで配信される映像コンテンツである場合には、表示処理部４４１は、入力された操作データで指示されるコンテンツに係るアドレスを特定する。表示処理部４４１は、通信部４２に対し特定したアドレスで指示されるコンテンツ送信装置３１との接続を要求する。接続が確立すると、コンテンツ送信装置３１は、特定したコンテンツを表すコンテンツデータを端末装置４１に送信する。
【０１０７】
表示処理部４４１は、コンテンツ送信装置３１から通信部４２を介してコンテンツデータを受信し、受信したコンテンツデータを表示部４５に出力する。
従って、そのコンテンツの表示を開始した時刻（再生開始時刻）は、そのコンテンツの表示の開始を指示する操作データが入力され、コンテンツデータの出力を開始した時刻となる。そのコンテンツの表示を終了した時刻（再生終了時刻）は、そのコンテンツの表示の終了を指示する操作データが入力され、コンテンツデータの出力を終了した時刻となる。再生開始時刻、再生終了時刻は、コンテンツデータに収録された映像ファイルの先頭の時刻を基準とする時刻で指定されてもよいし、その時点での時刻で指定されてもよい。
【０１０８】
視聴履歴生成部（視聴データ生成部）４４２は、表示処理部４４１からコンテンツ識別情報と表示時間情報とが入力されたことに応じて、ユーザデータ記憶部４３３に記憶されたユーザ識別情報を読み出す。視聴履歴生成部４４２は、読み出したユーザ識別情報と、入力されたコンテンツ識別情報と表示時間情報とを対応付けて、視聴データを生成する。
また、視聴履歴生成部４４２は、表示処理部４４１からコンテンツ識別情報と録画時間情報とが入力されたことに応じて、ユーザデータ記憶部４３３に記憶されたユーザ識別情報を読み出し、読み出したユーザ識別情報と、入力されたコンテンツ識別情報と録画時間情報とを対応付けて、視聴データを生成する。入力されたコンテンツ識別情報に視聴開始点情報が対応付けられている場合には、視聴履歴生成部４４２は、その視聴開始点情報をコンテンツ識別情報に対応付けて視聴データを生成してもよい。
視聴履歴生成部４４２は、入力されたコンテンツ識別情報を含む視聴データを既に生成した場合には、その視聴データに対して、入力された表示時間情報又は録画時間情報を追加してもよい。
視聴履歴生成部４４２は、生成又は追加した視聴データを、通信部４２を介してデータ処理装置１１（図２）に送信する。
【０１０９】
所在地データ生成部４４３は、自装置（端末装置４１）がその時点で所在している所在地を示す所在地データを生成する。所在地データ生成部４４３は、生成した所在地データを、通信部４２を介してデータ処理装置１１（図２）に送信する。
所在地データ生成部４４３は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ、全地球測位網）衛星から受信した受信信号に基づいて所在地を示す緯度経度を算出する。端末装置４１が、公衆無線通信網を用いて通信を行う通信機能を有している場合には、所在地データ生成部４４３は、自装置が在圏する基地局装置から通信部４２を介してシステム情報を受信してもよい。所在地データ生成部４４３は、受信したシステム情報に含まれる基地局装置の位置情報を自装置の所在地と定めてもよい。所在地データ生成部４４３は、例えば、自装置に設定されたユーザ識別情報と位置情報とを対応付けて所在地データを生成してもよい。また、記憶部４３には位置情報と地名情報との対応関係が記憶された地名データ（例えば、地図情報）を予め記憶させておいてもよい。その場合には、所在地データ生成部４４３は、地名データから位置情報に対応する地名情報を読み出し、読み出した地名情報とユーザ識別情報とを対応付けて所在地データを生成してもよい。
【０１１０】
また、所在地データ生成部４４３は、ユーザにより入力された操作データを受け付け、受け付けた操作データで指示される所在地を特定してもよい。操作データは、例えば、地名を示すテキストであってもよいし、表示部４５に表示させた地図上で指示された座標に対応する緯度経度を示すデータであってもよい。そして、所在地データ生成部４４３は、特定した所在地に係る地名情報とユーザ識別情報とを対応付けて所在地データを生成する。
また、所在地データ生成部４４３は、計時部が計時した時刻を示す時刻情報とさらにユーザ識別情報と対応付けて所在地データを生成してもよい。
制御部４４は、ユーザデータをデータ処理装置１１に通信部４２を介して送信してもよい。ユーザデータを送信する契機は、例えば、端末装置４１がコンテンツデータを受信するために自装置の登録を行う場合、ユーザデータの一部又は全部が変更された場合、である。データ処理装置１１の受信者データ保存部１２１は、端末装置４１から受信したユーザデータをユーザＤＢ１３３に記憶する。
なお、制御部４４は、ユーザの操作（例えば、キーボード操作）により入力された操作データに基づいてユーザデータを生成し、生成したユーザデータをユーザデータ記憶部４３３に記憶してもよい。
【０１１１】
表示部４５は、制御部４４から入力された画像データが示す画像を表示する。ここで、表示部４５、表示処理部４４１から入力されたコンテンツデータが示すコンテンツを表示する。表示部４５は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬディスプレイである。
【０１１２】
（地図表示の例）
次に、表示装置２１に表示される地図表示の例について説明する。
図１８は、地図表示の例（１）を示す図である。
この例は、図４のコンテンツ識別情報「６」で指定されるコンテンツについて表示される地図表示である。この地図表示では、東京都の全域を示す地図に、２つの所在地情報のいずれかを起点とし、２つの注目地域情報のいずれかを終点とする計４本の矢印が関連表示データとして重畳されている。
２つの所在地情報は、２名のユーザＵｓｅｒ１，３のそれぞれの所在地を示し、２名のユーザＵｓｅｒ１，３が、いずれもこのコンテンツを視聴したことを示す。２つの注目地域情報は、それぞれ「東京」（この例では、東京都の領域の重心点）、「丸の内」である。「東京」、「丸の内」は、指定されるコンテンツの概要情報に含まれる地域の名称であり、このコンテンツで紹介されたコンテンツであることを示す。なお、表示装置２１は、注目地域情報によって異なるモードで関連表示データを表示させてもよい。この例では、「丸の内」、「東京」を示す矢印は、それぞれ実線、破線で表示されている。
【０１１３】
地図表示を視認する閲覧者は、ユーザの所在地とそれらのユーザが視聴したコンテンツに関連する地域を、直感的に知得することができる。また、閲覧者は、コンテンツに関連する地域をユーザが注目する注目地域として認識し、その地域に向かうユーザの数をユーザによる注目度として認識ことができる。一般的に、コンテンツを視聴したユーザは、そのコンテンツで紹介された地域を記憶にとどめ、そのコンテンツを通じて連想することがあるためである。その地域に対する印象が強い場合には、ユーザはその地域に関連した行動をとることがあり、そのような行動には、例えば、紹介された地域を訪問する、その地域に関する情報を検索する、その地域に関する物品を購入する、等の行動がある。ユーザが地域を訪問するという行動は、例えば、コンテンツで紹介された観光地に多数の視聴者が観光客として殺到するといった現象として現れることがある。
【０１１４】
これにより閲覧者は、紹介された地域に注目したユーザに対し、その地域に関する行動を促す手段を講じることが可能になる。閲覧者が、紹介された地域（例えば、丸の内）で物品を販売する事業者である場合には、例えば、そのコンテンツを視聴したユーザと同様なユーザ属性を有するユーザが所持する端末装置４１に対して、紹介された地域に関する広告データを配信することができる。これにより、紹介された地域（例えば、丸の内）へ訪問する可能性が高いユーザに訪問することを促すことができる。閲覧者が、ユーザの所在地と紹介された地域を含む領域で運営している交通事業者である場合には、ユーザの所在地から紹介された地域への運行便数を増加するといった判断が促される。その判断が実行されることで、紹介された地域への訪問を容易にすることができる。
【０１１５】
図１９は、地図表示の例（２）を示す図である。
この例は、図４のコンテンツ識別情報「１」、「６」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。この地図表示では、東京都の全域を示す地図に、５名のユーザＵｓｅｒ１−５の所在地のそれぞれを示す起点と、注目地域「渋谷区」、「丸の内」のそれぞれを示す終点が表示されている。
「渋谷区」、「丸の内」は、それぞれコンテンツ識別情報「１」、「６」で指定されるコンテンツの概要情報に含まれる地域の名称であり、それぞれのコンテンツで紹介されたコンテンツであることを示す。但し、この例では、説明を簡略化するために、本来表示されるべき注目地域「東京」については、省略されている。
【０１１６】
ユーザＵｓｅｒ２−５のそれぞれを起点とし、注目地域「渋谷区」を終点とする４本の実線の矢印は、ユーザＵｓｅｒ２−５が「渋谷区」を紹介するコンテンツを視聴したことを示す。ユーザＵｓｅｒ１，３のそれぞれを起点とし、注目地域「丸の内」を終点とする２本の破線の矢印は、ユーザＵｓｅｒ１，３が「丸の内」を紹介するコンテンツを視聴したことを示す。この例のように、複数のコンテンツのそれぞれに係る注目地域と、その注目地域を終点とし各ユーザの所在地を起点とする図形を、同一の地図に示すことで、閲覧者は注目地域間での注目度の差異を直感的に知得することができる。
【０１１７】
また、注目地域「渋谷区」、「丸の内」それぞれの近傍に付加された数字「４」、「２」は、その注目地域のそれぞれの注目度、つまり注目地域「渋谷区」、「丸の内」のそれぞれを終点とする矢印の数を示す。この注目度情報は、データ分析部１２４が、注目地域情報に対応付けて関連データに含まれる情報である（図１４）。これにより、注目地域間での注目度の差異をより明確に知得することができる。
なお、表示装置２１は、注目地域情報又はコンテンツ識別情報によって異なるモードで関連表示データを表示させてもよい。この例では、「渋谷区」、「丸の内」を示す矢印は、それぞれ実線、破線で表示されている。これにより、閲覧者は、ユーザの所在地と注目地域からなる組に係る注目地域又はコンテンツを容易に識別することができる。
【０１１８】
図２０は、地図表示の例（３）を示す図である。
この例は、図４のコンテンツ識別情報「１」、「２」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。この地図表示では、東京都の全域を示す地図に、２名のユーザＵｓｅｒ１，２の所在地のそれぞれを示す起点と、注目地域「渋谷区」、「渋谷区」のそれぞれを示す終点が表示されている。「渋谷区」は、それぞれコンテンツ識別情報「１」、「２」で指定されるコンテンツの概要情報に含まれる地域の名称である。「新宿区」は、コンテンツ識別情報「２」で指定されるコンテンツの表題情報に含まれる地域の名称である。注目地域「渋谷区」、「新宿区」それぞれの近傍に付加された数字「３」、「１」は、その注目地域のそれぞれの注目度を示す。この注目度は、各注目地域を終点とする矢印の数のコンテンツ間の合計値である。
【０１１９】
また、コンテンツ識別情報「１」で指定されるコンテンツに係る注目地域「渋谷区」を終点とする矢印、コンテンツ識別情報「２」で指定されるコンテンツに係る注目地域「新宿区」、「渋谷区」を終点とする矢印は、それぞれ実線、破線と異なるモードで表示されている。上述したように、ユーザの所在地と注目地域からなる組に係るコンテンツを容易に識別することができる。例えば、ユーザＵｓｅｒ２の所在地を起点とし、注目地域「渋谷区」を終点とする矢印は２本存在するが、それぞれのモードを違えることによって、ユーザＵｓｅｒ２が、注目地域「渋谷区」を紹介した２つのコンテンツをいずれも視聴したことを容易に知得することができる。
【０１２０】
図２１は、地図表示の例（４）を示す図である。
この例に係るユーザの所在地及びユーザが視聴したコンテンツは、図２０に示した例に係るユーザの所在地及びコンテンツと同様である。但し、ユーザＵｓｅｒ２の所在地を起点とし、注目地域「渋谷区」を終点とする矢印の表示モードが異なる。
この例では、ユーザＵｓｅｒ２の所在地を起点とし、注目地域「渋谷区」を終点とする矢印が太線で表示されている。これにより、閲覧者は、ユーザＵｓｅｒ２が注目地域「渋谷区」を紹介する２つのコンテンツを視聴し、注目地域「渋谷区」への関心度が高いことを容易に知得することができる。このように、同一の所在地と注目地域との組が複数存在する場合には、その組の数、即ち注目度に応じた表示モードにより、閲覧者は、ユーザＵｓｅｒ２による注目度を容易に知得することができ、注目度に応じた手段を講ずる動機が与えられる。例えば、ユーザＵｓｅｒ２が所持する端末装置４１には、「新宿区」（注目度１（１５０２））よりも注目度が高い「渋谷区」（注目度３（１５０３））に関する広告データを優先して配信することができる。
【０１２１】
このように、本実施形態では、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴データと、前記ユーザの所在地を示す所在地データとを受信し、記憶部にコンテンツで紹介された地域の名称を示す地域紹介データを記憶させておく。また、本実施形態では、地域紹介データに基づいて、所在地データが示すユーザの所在地に係る情報と、受信した視聴データが示すコンテンツで紹介された地域の名称を示す情報とを対応付けた関連データを生成する。
この関連データによりコンテンツで紹介された地域とそのコンテンツを視聴したユーザの所在地との関係を、この関連データに依拠（アクセス）した者に対して容易に知得させることができる。ひいては、そのコンテンツで紹介された地域に係る行動や、そのコンテンツを視聴したユーザに対する行動が促される。
また、本実施形態では関連データが示すユーザの所在地と地域を地図に付加して表示させることで、コンテンツを視聴した視聴者が注目した地域を容易に知得させることができる。
【０１２２】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ａ（図示せず）は、データ処理システム１（図２）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ａ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ａは、データ処理装置１１（図３）においてデータ分析部１２４に代えてデータ分析部１２４ａ（図示せず）を備える。
【０１２３】
データ分析部１２４ａは、データ分析部１２４と同様な構成を備える。
但し、データ分析部１２４ａは、注目度を算出する際、重み係数をユーザの所在地とユーザが視聴したコンテンツで紹介された注目地域との組毎に累算して得られた値を、注目度として定める。重み係数は、注目地域に対応するコンテンツが視聴された時刻（視聴時刻、例えば、視聴終了時刻）から基準時刻までの経過時間に応じて与えられる。重み係数は、そのコンテンツの視聴時刻から基準時刻までの経過時間が長いほど小さい値であり、視聴時刻から基準時刻までの経過時間が短いほど大きい値である。例えば、経過時間が予め定めた経過時間の閾値（例えば、１日）と等しい、又はその閾値よりも短い場合、重み係数は１より大きい値（例えば、２）であり、基準時刻までの経過時間がその閾値よりも長い場合、重み係数は１である。重み係数が１とは、ユーザの所在地と注目地域との組が与えられる毎に１で累算することに相当する。この重み係数は、経過時間が予め定めた経過時間の閾値と等しいかその閾値よりも短い場合よりも小さければ１に限られず、例えば、０．５であってもよい。
【０１２４】
基準時刻は、注目度を算出の基準となる時刻、例えば、現在時刻である。また、基準時刻は、処理を開始する前の予め定めた固定された時刻としてもよい。
一般的に、視聴された時刻からの経過時間が長いほど、ユーザは視聴したコンテンツで紹介された地域について忘却し、視聴された時刻からの経過時間が短いほどその地域についての印象を残している傾向がある。そのため、コンテンツが視聴された時刻からの経過時間が長いほど小さい値をとる重み係数を用いて注目度を算出することにより、ユーザによる忘却を考慮し、ユーザの実感に合う注目度を算出することができる。
【０１２５】
例えば、分析対象となるコンテンツが放送番組である場合には、データ分析部１２４ａは、放送局識別情報を、コンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４ａは、抽出した放送局識別情報に対応する視聴終了時刻情報を視聴ＤＢ１３２に記憶された視聴データから抽出することによって視聴終了時刻を特定する。
また、分析対象となるコンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信されるコンテンツである場合には、データ分析部１２４ａは、分析対象となるコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応する番組識別情報を、コンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４ａは、抽出した番組識別情報に対応する視聴終了時刻情報を視聴ＤＢ１３２に記憶された視聴データから抽出することによって視聴終了時刻を特定する。
【０１２６】
（注目度算出処理）
次に、本実施形態に係る注目度算出処理について説明する。
図２２は、本実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
データ分析部１２４ａは、図２２に示す処理を、注目地域毎に行う。
（ステップＳ３０１）データ分析部１２４ａは、ユーザ毎にステップＳ３０２−Ｓ３０５を実行する。データ分析部１２４ａは、ステップＳ３０２−Ｓ３０５の実行は、未処理のユーザがなくなるまで繰り返す。ここで、注目度の初期値は０である。その後、図２２に示す処理を終了する。
（ステップＳ３０２）分析対象となるコンテンツが放送番組である場合には、データ分析部１２４ａは、分析対象となるコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応する放送局識別情報をコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４ａは、抽出した放送局識別情報に対応する視聴終了時刻情報を視聴データから抽出する。
分析対象となるコンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信されるコンテンツである場合には、データ分析部１２４ａは、分析対象となるコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応する番組識別情報をコンテンツ属性データから抽出する。データ分析部１２４ａは、抽出した番組識別情報に対応する視聴終了時刻情報を視聴データから抽出する。これにより、そのコンテンツの視聴時刻が特定される。その後、ステップＳ３０３に進む。
【０１２７】
（ステップＳ３０３）データ分析部１２４ａは、特定された視聴時刻から基準時刻までの経過時間が、所定の経過時間の閾値以下であるか否かを判定する。経過時間が、予め定めた経過時間の閾値以下であると判定されたとき（ステップＳ３０３  ＹＥＳ）、ステップＳ３０４に進む。経過時間が、予め定めた経過時間の閾値以下ではないと判定されたとき（ステップＳ３０３  ＮＯ）、ステップＳ３０５に進む。
（ステップＳ３０４）データ分析部１２４ａは、所定の重み係数（例えば、２）を注目度に加算する。
（ステップＳ３０５）データ分析部１２４ａは、重み係数として１を注目度に加算する。
その後、図２２に示す処理を終了する。
なお、データ分析部１２４ａは、視聴時刻として視聴終了時刻を用いる代わりに、視聴開始時刻を用いてもよいし、視聴開始時刻と視聴終了時刻との間の時刻（例えば、視聴開始時刻と視聴終了時刻との平均時刻）を用いてもよい。
【０１２８】
次に、データ分析部１２４ａが表示装置２１に送信する関連データの例について説明する。
図２３は、関連データの他の例を示す図である。
この例では、関連データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ  ＩＤ）、地域識別情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ＩＤ）、表示モード情報（Ａｒｒｏｗ  Ｔｙｐｅ）及び注目度情報（Ｗｅｉｇｈｔ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、地域識別情報「２」、表示モード情報「２」及び注目度情報「２」が対応付けられている。
この注目度情報は、図２２に示す処理を行って算出された注目度を示す。
【０１２９】
次に、本実施形態で算出された注目度を用いて行われた地図表示の例について説明する。図２４は、地図表示の例（５）を示す図である。
この例では、図１９に示す例と同様に、図４のコンテンツ識別情報「１」、「６」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。図２４に示す例では、コンテンツ識別情報「６」に係る視聴時刻（例えば、放送終了時刻）から基準時刻までの経過時間が、所定の経過時間の閾値よりも小さいため、重み係数が２と定められる。コンテンツ識別情報「６」に係る注目地域「丸の内」の近傍に注目度「４」が表示されている。この注目度は、図１９に示す例での注目度「２」の２倍となっている。
【０１３０】
なお、図２２に示す注目度算出処理は、分析データ処理部２４１（図１５）が行ってもよい。その場合には、記憶部２３にコンテンツ属性データを記憶しておく。また、データ分析部１２４ａが送信する関連データでは注目度情報は省略されてもよい。
また、上述では、主に視聴時刻から基準時刻までの経過時間に応じた２段階の重み係数を用いる場合を例にとったが、これには限られない。２段階よりも多くの重み係数が用いられてもよいし、重み係数は経過時間の変化に応じて連続的に変化する関数であってもよい。
なお、視聴時刻から基準時刻までの経過時間の閾値、重み係数の段階数、重み係数、等は、データ分析部１２４ａ（分析データ処理部２４１）に予め設定されていてもよいが、システム管理者や閲覧者等により入力された操作データの指示に応じて可変であってもよい。
【０１３１】
このように、本実施形態では、コンテンツが視聴された時刻からの経過時間に基づいてコンテンツで紹介された地域へのユーザによる注目度を定める。時間の経過に伴う忘却が考慮されるので、ユーザの実感に合う注目度を取得することができる。
【０１３２】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｂ（図示せず）は、データ処理システム１（図２）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｂ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ｂは、データ処理装置１１（図３）においてデータ分析部１２４に代えてデータ分析部１２４ｂを備える。
【０１３３】
データ分析部１２４ｂ（図示せず）は、データ分析部１２４と同様な構成を備える。
但し、データ分析部１２４ｂは、注目度を算出する際、各ユーザの所在地からユーザが視聴したコンテンツで紹介された注目地域への到達容易度に基づいて定められる重み係数をユーザの所在地と注目地域との組毎に累算して得られた値を、注目度として定める。重み係数は、到達容易度が大きいほど大きい値であり、到達容易度が小さいほど小さい値である。
到達容易度の指標は、例えばユーザの現在地と注目地域との間の距離である。距離が大きくなるほど到達容易度が低くなることから、重み係数は、距離が小さいほど大きい値であり、距離が大きいほど小さい値である。距離の指標は、例えば、２点間を結ぶ大圏距離であってもよい。例えば、距離が予め定めた距離の閾値（例えば、０．１°（約１１ｋｍに相当））よりも小さい場合、データ分析部１２４ｂは、重み係数を０．５と定める。距離がその閾値と等しい、又はその閾値よりも大きい場合、データ分析部１２４ｂは、重み係数を１と定める。
【０１３４】
到達容易度として距離を用いる場合には、データ分析部１２４ｂは、ユーザ識別情報に対応する緯度経度情報（所在地緯度経度情報）をユーザＤＢ１３３に記憶された所在地データから抽出し、注目地域情報に対応する緯度経度情報（注目地域緯度経度情報）を地域データＤＢ１３４に記憶された地域データから抽出する。データ分析部１２４ｂは、抽出した所在地緯度経度情報と注目地域緯度経度情報を用いて距離を算出する。
なお、到達容易度の指標は、上述したように必ずしも空間的な距離に限られず、移動に要する所要時間、交通機関の乗り換えの回数、所在地から注目地点までの道程、等、社会的な要因を考慮した指標であってもよい。交通機関による到達容易度、道程における到達容易度を算出する際、データ分析部１２４ｂは、公知の経路探索方法を用いることができる。
【０１３５】
（注目度算出処理）
次に、本実施形態に係る注目度算出処理について説明する。
図２５は、本実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
データ分析部１２４ｂは、図２５に示す処理を注目地域毎に行う。
（ステップＳ４０１）データ分析部１２４ｂは、ユーザ毎にステップＳ４０２−Ｓ４０５を実行する。データ分析部１２４ｂは、未処理のユーザがなくなるまでステップＳ４０２−Ｓ４０５の実行を繰り返す。注目度の初期値は０である。その後、図２５に示す処理を終了する。
（ステップＳ４０２）データ分析部１２４ｂは、ユーザ識別情報に対応する所在地緯度経度情報を所在地データから取得し、注目地域情報に対応する注目地域緯度を地域データから取得する。データ分析部１２４ｂは、取得した所在地緯度経度情報と注目地域緯度経度情報を用いて所在地から注目地域の距離を算出する。その後、ステップＳ４０３に進む。
【０１３６】
（ステップＳ４０３）データ分析部１２４ｂは、算出した距離が、所定の距離の閾値以下であるか否かを判定する。距離が、予め定めた経過時間の閾値以下であると判定されたとき（ステップＳ４０３  ＹＥＳ）、ステップＳ４０４に進む。経過時間が、予め定めた経過時間の閾値の範囲内ではないと判定されたとき（ステップＳ４０３  ＮＯ）、ステップＳ４０５に進む。
（ステップＳ４０４）データ分析部１２４ｂは、重み係数として１を注目度に加算する。
（ステップＳ４０５）データ分析部１２４ｂは、所定の重み係数（例えば、０．５）を注目度に加算する。
その後、図２５に示す処理を終了する。
【０１３７】
次に、本実施形態で算出された注目度を用いて行われた地図表示の例について説明する。図２６は、地図表示の例（６）を示す図である。
この例は、図１９に示す例と同様に、図４のコンテンツ識別情報「１」、「６」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。図２６に示す例では、「渋谷区」、「丸の内」に対応する注目度は、それぞれ３．５、１．５となる。図１９に示す例では、「渋谷区」、「丸の内」に対応する注目度である４、２と比較すると、注目度はそれぞれ０．５ずつ低い。これは、その所在地から注目地域「渋谷区」、「丸の内」のそれぞれへの距離が、所定の距離の閾値よりも大きいユーザＵｓｅr１，Ｕｓｅｒ２には、重み係数として０．５が与えられたのに対し、その他のユーザには重み係数として１が与えられたためである。
これにより、閲覧者はユーザの所在地から注目地域までの到達容易度による注目度への影響を容易に知得することができる。到達容易度による影響は、例えば、到達容易度による注目地域へのユーザによる訪問の可能性の差異として現れることがある。
【０１３８】
なお、図２５に示す注目度算出処理は、分析データ処理部２４１（図１５）が行ってもよい。その場合には、記憶部２３に所在地データと地域データを記憶しておく。また、データ分析部１２４ｂが送信する関連データでは注目度情報は省略されてもよい。
また、上述では、距離に応じた２段階の重み係数を用いる場合を例にとったが、これには限られない。２段階よりも多くの重み係数が用いられてもよいし、重み係数は到達容易度の変化に応じて連続的に変化する関数であってもよい。
なお、到達容易度の閾値、重み係数の段階数、重み係数、等は、データ分析部１２４ｂ（又は、分析データ処理部２４１）に予め設定されていてもよいが、システム管理者や閲覧者等により入力された操作データの指示に応じて可変であってもよい。
【０１３９】
このように、本実施形態では、ユーザの所在地からユーザが視聴したコンテンツで紹介された地域への到達容易度に基づいて、その地域への注目度を定める。そのため、そのユーザによるその地域への訪問の可能性を考慮した注目度を取得することができる。
【０１４０】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｃ（図示せず）は、データ処理システム１（図２）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｃ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ｃは、データ処理装置１１（図３）においてデータ分析部１２４に代えてデータ分析部１２４ｃ（図示せず）を備える。
データ分析部１２４ｃは、データ分析部１２４と同様な構成を備える。
【０１４１】
但し、データ分析部１２４ｃは、注目度を算出する際、各ユーザのユーザ属性に基づく重み係数をユーザの所在地と注目地域との組毎に累算して得られた値を、注目度として定める。重み係数は、各ユーザのユーザ属性に応じて与えられる。ユーザ属性として、例えば、所定の注目地域への訪問経験の有無、訪問回数が用いられる。その場合には、注目地域への訪問といった行動経験を考慮した注目度が算出される。重み係数は、例えば、訪問回数が多いほど大きい値であり、訪問回数が少ないほど小さい値である。より具体的には、訪問回数が少なくとも１回以上であるユーザについては、重み係数は１であり、訪問回数が０であるユーザについては、重み係数は０である。
ここで、データ分析部１２４ｃは、ユーザＤＢ１３３に記憶されたユーザデータからユーザ識別情報に対応するユーザ属性情報を抽出し、抽出したユーザ属性情報に応じた注目度を定める。
【０１４２】
（注目度算出処理）
次に、本実施形態に係る注目度算出処理について説明する。
図２７は、本実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
データ分析部１２４ｃは、図２７に示す処理を、注目地域毎に実行する。
（ステップＳ５０１）データ分析部１２４ｃは、ユーザ毎にステップＳ５０２−Ｓ５０５を実行する。データ分析部１２４ｃは、未処理のユーザがなくなるまでステップＳ５０２−Ｓ５０５の実行を繰り返す。注目度の初期値は０である。その後、図２７に示す処理を終了する。
（ステップＳ５０２）データ分析部１２４ｃは、ユーザ識別情報に対応するユーザ識別情報をユーザデータから取得し、ユーザ識別情報が示す所定の注目地域の訪問回数を特定する。その後、ステップＳ５０３に進む。
（ステップＳ５０３）データ分析部１２４ｃは、特定した訪問回数が所定の閾値（例えば、０）よりも大きいか否かに基づいて、そのユーザの訪問経験の有無を判定する。訪問回数があると判定されたとき（ステップＳ５０３  ＹＥＳ）、ステップＳ５０４に進む。訪問経験がないと判定されたとき（ステップＳ５０３  ＮＯ）、ステップＳ５０５に進む。
（ステップＳ５０４）データ分析部１２４ｃは、所定の重み係数（例えば、２）を注目度に加算する。その後、図２７に示す処理を終了する。
（ステップＳ５０５）データ分析部１２４ｃは、重み係数として１を注目度に加算する。
その後、図２７に示す処理を終了する。
【０１４３】
次に、本実施形態で算出された注目度を用いて行われた地図表示の例について説明する。図２８は、地図表示の例（７）を示す図である。
この例は、図１９、図２４、図２６に示す例と同様に、図４のコンテンツ識別情報「１」、「６」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。図２８に示す例では、「渋谷区」、「丸の内」に対応する注目度は、それぞれ５、２となる。「渋谷区」に対応する注目度は、図１９に示す例における注目度である４よりも１だけ高い。これは、ユーザＵｓｅr４の渋谷区への訪問回数が１であり、ユーザＵｓｅr４の渋谷区に対する重み係数が２であるのに対し、その他のユーザの訪問回数は０であり、重み係数がいずれも１であることによる。
これにより、閲覧者はユーザ毎の訪問経験に応じた注目地点毎の注目度を知得することができる。例えば、閲覧者はユーザの行動特性として、頻繁に訪問する地域には、コンテンツで紹介されることにより再度訪問する傾向があり、訪問しない地域もしくは訪問が稀な地域には、コンテンツで紹介されても訪問しない傾向がある、といった分析を行うことができる。逆に、閲覧者はユーザの行動特性として、頻繁に訪問する地域には、コンテンツで紹介されても訪問しない傾向があり、訪問しない地域もしくは訪問が稀な地域には、コンテンツで紹介されることにより訪問が促される傾向がある、といった分析を行うこともできる。
【０１４４】
なお、図２７に示す注目度算出処理は、分析データ処理部２４１（図１５）が行ってもよい。その場合には、記憶部２３にユーザデータを記憶しておく。また、データ分析部１２４ｃが送信する関連データでは注目度情報は省略されてもよい。
また、上述では、距離に応じた２段階の重み係数を用いる場合を例にとったが、これには限られない。２段階よりも多くの重み係数が用いられてもよいし、重み係数は訪問回数の変化に応じた連続関数であってもよい。なお、訪問回数の閾値、重み係数の段階数、重み係数、等は、データ分析部１２４ｃ（分析データ処理部２４１）に予め設定されていてもよいが、システム管理者や閲覧者等により入力された操作データの指示に応じて可変であってもよい。
また、ユーザ属性は、ユーザの属性を示す情報であれば、注目地域への訪問経験の有無、訪問回数に限られない。ユーザ属性は、例えば、ユーザの性別、年齢、趣味、学歴、所定の商品やサービスの利用経験、等であってもよい。
【０１４５】
また、データ分析部１２４ｃは、ユーザ属性を示す情報として所在地データに含まれるユーザが嗜好する地域（お気に入り）を示す地名情報（図７（Ｃ））を用いてもよい。ここで、データ分析部１２４ｃは、例えば、特定されたユーザ識別情報に対応する地名情報をユーザＤＢ１３３に記憶された所在地データから読み出す。データ分析部１２４ｃは、読み出した地名情報とコンテンツ識別情報に基づいて特定された注目地域情報とが一致する場合に、より大きい値の重み係数を与えてもよい。ユーザが嗜好する地域は、ユーザが操作により入力されるため、ユーザが特に関心を有し、その地域に関する行動（例えば、訪問、情報収集、等）を積極的に行う可能性があるためである。
【０１４６】
このように、本実施形態では、ユーザ属性に基づいて、そのユーザが視聴したコンテンツで紹介された地域への注目度を定める。そのため、そのユーザの属性に応じて異なりうる、その地域への訪問の可能性を考慮した注目度を取得することができる。
【０１４７】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｄ（図示せず）は、データ処理システム１（図２）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｄ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ｄは、データ処理装置１１（図３）においてデータ分析部１２４に代えてデータ分析部１２４ｄ（図示せず）を備える。
データ分析部１２４ｄは、データ分析部１２４と同様な構成を備える。
【０１４８】
但し、データ分析部１２４ｄは、注目度を算出する際、視聴されたコンテンツの表題や概要に集客キーワード（訪問促進キーワード）が含まれる場合、含まれる場合よりも大きい重み係数（例えば、３倍）をユーザの所在地と注目地域との組毎に累算して得られた値を、注目度として定める。集客キーワードとは、その注目地域への訪問を促す語句であって、注目地域を示す地域情報ともに現れる語句である。集客キーワードには、例えば、「オープン」、「開店」、「リニュアル」、「セール」、「人気」、等である。
ここで、データ分析部１２４ｄは、コンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツデータからコンテンツ識別情報に対応する表題情報及び概要情報から注目地域を示す地域情報を抽出し、その表題情報及び概要情報に予め定めた集客キーワードのいずれかを含むか否かを、判定する。
データ分析部１２４ｄは、上述した処理（例えば、図２２、図２５、図２７）のいずれか、又は組み合わせで定めた注目度について、集客キーワードが含まれると判定された場合、その注目度よりも高い注目度を用いるようにしてもよい。
【０１４９】
（注目度算出処理）
次に、本実施形態に係る注目度算出処理について説明する。次に説明する注目度算出処理は、上述した注目度算出処理（例えば、図２２）において集客キーワードが含まれると判定された場合に、含まれないと判定された場合の所定の倍数（例えば、３倍）を乗じた重み係数を用いる場合を例にとる。
【０１５０】
図２９は、本実施形態に係る注目度算出処理を示すフローチャートである。
図２９に示す処理は、図２２に示す処理において、ステップＳ３０４、Ｓ３０５に代えて、それぞれステップＳ３０４’、Ｓ３０５’を有し、更にステップＳ６０６−Ｓ６０８を有する。
（ステップＳ３０４’）データ分析部１２４ｄは、重み係数を所定の値（例えば、２）に定める。この時点では、定めた値を注目度に加算しない。その後、ステップＳ６０６に進む。
（ステップＳ３０５’）データ分析部１２４ｄは、重み係数を１に定める。この時点では、定めた値を注目度に加算しない。その後、ステップＳ６０６に進む。
【０１５１】
（ステップＳ６０６）データ分析部１２４ｄは、コンテンツデータを参照してコンテンツ識別情報に対応する表題情報及び概要情報に所定の集客キーワードを含むか否かを判定する。含むと判定された場合（ステップＳ６０６  ＹＥＳ）、ステップＳ６０７に進む。含まないと判定されたとき（ステップＳ６０６  ＮＯ）、ステップＳ６０８に進む。
（ステップＳ６０７）データ分析部１２４ｄは、定めた重み係数に所定の倍数を乗じる。その後、ステップＳ６０８に進む。
（ステップＳ６０８）データ分析部１２４ｄは、重み係数を注目度に加算する。
その後、図２９に示す処理を終了する。
【０１５２】
次に、本実施形態で算出された注目度を用いて行われた地図表示の例について説明する。図３０は、地図表示の例（８）を示す図である。
この例は、図２４に示す例と同様に、図４のコンテンツ識別情報「１」、「６」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。図３０に示す例では、「渋谷区」、「丸の内」に対応する注目度は、それぞれ４、１２となる。図２４に示す例では、「渋谷区」、「丸の内」に対応する注目度である４、４と比較すると、「渋谷区」に対応する注目度が等しいのに対して、「丸の内」に対応する注目度が３倍である。これは、注目地域「渋谷区」に対応する表題及び概要に集客キーワードが含まれないのに対し、注目地域「丸の内」に対応する表題及び概要に集客キーワードが含まれるためである。
これにより、閲覧者はユーザの訪問を促す内容の有無による注目度の影響を容易に知得することができる。
【０１５３】
なお、データ分析部１２４ｄは、注目度を算出する際、視聴されたコンテンツの表題や概要に訪問敬遠キーワードが含まれる場合、含まれる場合よりも小さい重み係数（例えば、０．４）をユーザの所在地と注目地域との組毎に累算して得られた値を、注目度として定めてもよい。訪問敬遠キーワードとは、その注目地域への訪問を敬遠させる語句であって、注目地域を示す地域情報ともに現れる語句である。訪問敬遠キーワードには、例えば、「閉店」、「事故」、「混雑」、「値上げ」、等である。
【０１５４】
なお、図２９に示す注目度算出処理は、分析データ処理部２４１（図１５）が行ってもよい。その場合には、記憶部２３に所在地データと地域データを記憶しておく。また、データ分析部１２４ｄが送信する関連データでは注目度情報は省略されてもよい。
また、上述では、キーワードの有無に応じた２段階の倍率を用いる場合を例にとったが、これには限られない。キーワードに応じて異なる倍率が用いられてもよい。
なお、対象とするキーワードと倍率は、データ分析部１２４ｄ（分析データ処理部２４１）に予め設定されていてもよいが、システム管理者や閲覧者等により入力された操作データの指示に応じて可変であってもよい。
【０１５５】
このように、本実施形態では、ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツ属性に、そのコンテンツで紹介された地域への訪問の可能性に影響する語句を含むかに基づいて、そのコンテンツで紹介された地域への注目度を定める。そのため、コンテンツの属性に応じて異なりうる、その地域への訪問の可能性を考慮した注目度を取得することができる。
【０１５６】
（第６の実施形態）
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｅ（図示せず）は、データ処理システム１（図２）においてデータ処理装置１１に代えて、データ処理装置１１ｅを備える。
データ処理装置１１ｅは、データ処理装置１１（図３）において制御部１２に代え、制御部１２ｅを備える。
制御部１２ｅは、制御部１２（図３）においてデータ分析部１２４に代えてデータ分析部１２４ｅ（図示せず）を備える。
【０１５７】
データ分析部１２４ｅは、データ分析部１２４と同様な構成を備える。但し、上述した注目度算出処理（例えば、図２２、図２５、図２７、図２９）において、データ分析部１２４ｅは、ユーザが所在する地域区分毎にユーザ間で重み係数を累積して注目度を算出してもよい。
ここで、記憶部１３には、地域区分データを予め記憶しておく。この地域区分データは、例えば、地域区分識別情報、地域区分境界情報及び代表点情報（図１６）を含み、これらを対応付けて形成されたデータである。そして、データ分析部１２４ｅは、ユーザＤＢ１３３に記憶された所在地データを参照して、ユーザ識別情報に対応する所在地情報を抽出し、その所在地情報が示す所在地（緯度、経度）が、地域区分境界情報が示す地域区分の境界に含まれる地域区分を特定する。このようにして、端末装置４１を所持するユーザ毎の所在地が属する地域区分が特定される。
【０１５８】
データ分析部１２４ｅは、地域区分を示す地域区分識別情報と注目地域情報との対応関係を示す関連データを生成し、生成した関連データ、所在地情報（地域区分識別情報に対応）、地域識別情報（注目地域情報に対応）及び位置情報（注目地域情報に対応）を表示装置２１に送信する。即ち、ユーザ毎の所在地を示す所在地情報に代え、地域区分を示す地域区分識別情報を表示装置２１に送信する点が上述した実施形態とは異なる。
なお、図２５に示したようにデータ分析部１２４ｅが、距離に応じた重み係数を定める場合には、その距離として地域区分の代表点から注目地域への距離を取得する。そこで、データ分析部１２４ｅは、記憶部１３に記憶された分析地域データを参照し、特定された地域区分を示す地域区分識別情報に対応する代表点情報を特定する。
【０１５９】
なお、ユーザ毎の所在地が属する地域区分を特定する処理を、分析データ処理部２４１（図１５）が実行してもよい。その場合、データ処理システム１ｅは、データ処理装置１１ｅに代えてデータ処理装置１１（図３）を備えてもよい。そして、分析データ処理部２４１は、データ処理装置から受信部２２１を介して関連データ、所在地情報（ユーザ識別情報に対応）、地域識別情報（注目地域情報に対応）及び位置情報（注目地域情報に対応）を分析データとして受信していればよい。
分析データ処理部２４１は、分析データ（例えば、関連データ、所在地データ）に含まれるユーザ識別情報及びこれに対応付けられる情報（例えば、地名情報、緯度経度情報）を、地域リストＤＢ２３２に記憶された地域区分データを参照して地域区分識別情報及びこれに対応付けられる情報（例えば、地域区分名情報、代表点情報）に置き換える。これにより、分析データ処理部２４１は、ユーザ識別情報に対応付けられた分析データを地域区分識別情報に対応付けられた分析データ（例えば、関連データ、代表点データ）に変換する。従って、変換された分析データは、データ分析部１２４ｅが表示装置２１に送信する分析データと同様なものとなる。
【０１６０】
分析データ処理部２４１は、分析データから関連表示データを生成する際、ユーザ識別情報に代えて地域区分データを用いて上述した処理を行う。即ち、分析データ処理部２４１は、地域区分識別情報のそれぞれに対応する地名情報又は緯度経度情報を所在地情報から抽出する。また、分析データ処理部２４１は、関連データに含まれる地域区分識別情報に対応する地名情報、緯度経度情報を注目地域データから抽出する。そして、分析データ処理部２４１は、所在地情報から抽出した地名情報に対応する第１の表示位置を起点とし、注目地域データから抽出した地名情報に対応する第２の表示位置を終点とする図形を含むデータを関連表示データとして生成する。
【０１６１】
（分析データの他の例）
次に、分析データの他の例として、地域区分識別情報に対応付けられた分析データの例について説明する。
図３１は、分析データの他の例を示す図である。
図３１に示す分析データの例は、分析対象のコンテンツが、コンテンツ属性データのコンテンツ識別情報「１」、「６」（図４、第２、７行）で指定されるコンテンツである場合に得られたデータである。このデータからは、注目地域として「渋谷区」、「丸の内」及び「東京」が抽出される。但し、図３１では、「東京」については図示を省略している。
【０１６２】
図３１（Ａ）は、関連データの一例を示す。この例では、関連データは、地域区分識別情報（Ａｒｅａ  ＩＤ）、地域識別情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ＩＤ）、表示モード情報（Ａｒｒｏｗ  Ｔｙｐｅ）及び注目度情報（Ｎｕｍｂｅｒ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域区分識別情報「１」、地域識別情報「１」、表示モード情報「１」及び注目度情報「１」が対応付けられている。
この例では、地域区分識別情報は、ユーザ識別情報から置き換えられている情報である。地域識別情報は、注目地域を示す。注目度情報は、その地域区分に所在するユーザ間で、そのユーザが視聴するコンテンツが紹介する注目地域の件数（又は重み係数）を累積した注目度を示す。また、表示モード情報が示す表示モードは、注目度情報が示す注目度に応じて定められた表示モードである。
【０１６３】
図３１（Ｂ）は、注目地域データの一例を示す。図３１（Ｂ）に示す注目地域データは、図１２（Ｂ）に示す注目地域データと同様に、地域識別情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ＩＤ）、地名情報（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｎａｍｅ）、緯度情報（緯度）及び経度情報（経度）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域識別情報「１」、地名情報「渋谷区」、緯度情報「３５．１２３」及び経度情報「１４０．５６７」が対応付けられている。  
【０１６４】
図３１（Ｃ）は、代表点データの一例を示す。この例では、代表点データは、地域区分識別情報（Ａｒｅａ  ＩＤ）、緯度情報（緯度）、経度情報（経度）及び地域区分名情報（Ａｒｅａ  Ｎａｍｅ）を含み、これらが対応付けられて構成される。
例えば、第２行目では、地域区分識別情報「１」、緯度情報「３５．４５６」、経度情報「１４０．０００」及び地域区分名情報「Ａ」が対応付けられている。
この代表点データは、所在地データを構成するユーザ識別情報、ユーザの所在地を示す緯度情報ならびに経度情報、及びユーザの所在地の地名情報が、それぞれ地域区分識別情報、代表点の緯度情報ならびに経度情報、及び地域区分名情報に置き換えられたデータである。
【０１６５】
次に、本実施形態で算出された注目度を用いて行われた地図表示の例について説明する。
図３２は、地図表示の例（９）を示す図である。
この例は、図２４に示す例と同様に、図４のコンテンツ識別情報「１」、「６」でそれぞれ指定される２つのコンテンツについて表示される地図表示である。
図３２に示す例では、地域区分Ａ，Ｂのそれぞれを起点とし、注目地域「渋谷区」を終点とする矢印と、地域区分Ｂ，Ｃのそれぞれを起点とし、注目地域「丸の内」を終点とする矢印が表示されている。表示処理部２４２（図１５）は、地域区分と注目地域との組に係る注目度に応じた表示態様で地域区分を起点とし、注目地域を終点とする図形（例えば、矢印）を表示部２５に表示させてもよい。注目度に応じた表示態様は、例えば、注目度が高いほど、強調される態様（例えば、太く、濃く、等）で表示させる。
図３２に示す例では、地域区分Ｂを起点とし注目地域「渋谷区」を終点とする矢印の太さは、他の矢印よりも太く示されている。これは、地域区分Ｂに所在するユーザによる注目地域「渋谷区」に対する注目度が、他の注目度よりも高いことを示す。
これにより、地域区分内に所在するユーザ全体について注目地点に対する注目度が得られる。そのため、閲覧者は、地域区分による注目度への影響を容易に知得することができる。
【０１６６】
このように、本実施形態では、端末装置４１を所持するユーザの所在地が属する地域区分毎に、その地域区分と各ユーザが視聴したコンテンツが紹介した地域との対応関係を示す関連データを集約する。そのため、ユーザの所在する地域区分毎に、ユーザが注目する地域の傾向を知得することができる。
かかる表示を視認した閲覧者は、例えば、いかなる地域のユーザが放送番組の影響を受け、その放送番組で紹介された地域への移動の可能性があるかを推測することができる。これにより、鉄道やバス等の公共交通機関の混雑予想、道路の混雑予想、渋滞回避方法の提示、交通整理に向けた準備、治安対策等を促すことができる。
【０１６７】
（第７の実施形態）
次に、本発明の第７の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｆ（図示せず）は、データ処理システム１（図２）においてデータ処理装置１１に代えて、データ処理装置１１ｆを備える。
【０１６８】
図３３は、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｆの構成を示すブロック図である。
データ処理装置１１ｆは、データ処理装置１１（図３）において制御部１２、記憶部１３に代え、制御部１２ｆ、記憶部１３ｆを備える。
制御部１２ｆは、制御部１２（図３）においてデータ分析部１２４に代えてデータ分析部１２４ｆを備え、さらに分析地域データ保存部１２５ｆを備える。記憶部１３ｆには、記憶部１３（図３）に、さらに分析地域データＤＢ１３６ｆが形成されている。
【０１６９】
データ分析部１２４ｆは、上述したデータ分析部１２４と（図３）同様の構成を有するが、与えられた所定の地域についてユーザの所在地について注目度を分析する点で、上述したデータ分析部１２４とは異なる。これに対して、上述したデータ分析部１２４等は、所定のコンテンツについてユーザの所在地とそのコンテンツで紹介された注目地域に対応する注目度を分析する。
【０１７０】
ここで、データ分析部１２４ｆは、分析地域データＤＢ１３６ｆに記憶した分析地域データ（後述）を読み出し、読み出した分析地域データに含まれる地域の地名情報を抽出する。データ分析部１２４ｆは、地域データＤＢ１３４に記憶された地域データを参照し、抽出した地名情報のそれぞれに対応する地域識別情報を特定する。データ分析部１２４ｆは、地域データから特定した地域識別情報に対応する地名情報を抽出する。抽出された地名情報は、（正式）名称、別名、又はその両者を示す（図８）。
【０１７１】
データ分析部１２４ｆは、地域タグＤＢ１３５に記憶された地域タグデータに含まれる地名情報のうち、抽出した地名情報と同一の地名情報を特定し、特定した地名情報に対応するコンテンツ識別情報を抽出する。
その後、データ分析部１２４ｆは、データ分析部１２４（図３）と同様に、コンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツ属性データを参照して放送時間又は収録区間を抽出する。データ分析部１２４ｆは、抽出した放送時間又は収録区間に、視聴時間又は再生時間が含まれるユーザのユーザ識別情報を視聴ＤＢ１３２に記憶された視聴データから抽出する。
【０１７２】
データ分析部１２４ｆは、特定したユーザ識別情報に対応する所在地情報をユーザＤＢ１３３に記憶された所在地データから抽出し、抽出した所在地情報と注目地域情報の対応関係を示す関連データを生成する。データ分析部１２４ｆは、生成した関連データ、所在地情報（ユーザ識別情報に対応）、地域識別情報（注目地域情報に対応）及び位置情報（注目地域情報に対応）を分析データとして送信部１４２を介して表示装置２１に送信する。但し、データ分析部１２４ｆは、データ分析部１２４とは異なり、抽出した注目地域情報に対応する地域識別情報と位置情報を地域タグＤＢ１３５に記憶された地域データから抽出する処理を省略してもよい。
【０１７３】
分析地域データ保存部１２５ｆは、分析対象とする所定の地域の名称を示す地名情報を含む分析地域データを取得する。分析地域データ保存部１２５ｆは、分析地域データを取得する際、自部にユーザの操作に応じて入力される操作信号で指定される地名情報を集約してもよい。また、分析地域データ保存部１２５ｆは、他の機器、例えば、表示装置２１から受信部１４１を介して分析地域データを受信してもよい。
分析地域データ保存部１２５ｆは、取得した分析地域データを記憶部１３ｆの分析地域データＤＢ１３６ｆに記憶する。
記憶部１３ｆには、記憶部１３（図３）において、さらに分析地域データを記憶する分析地域データＤＢ１３６ｆが形成されている。分析地域データＤＢ１３６ｆには、分析地域データが記憶されている。分析地域データは、分析対象とする地域、つまり注目地域となる地域の地名を示す地名情報を含んで構成される。
【０１７４】
（データ処理の例）
次に、本実施形態に係るデータ処理の例について説明する。
図３４は、本実施形態に係るデータ処理の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ７０１）データ分析部１２４ｆは、分析地域データＤＢ１３６ｆから分析地域データを取得する。その後、ステップＳ７０２に進む。
（ステップＳ７０２）データ分析部１２４ｆは、分析地域データに含まれる地域の地名情報を取得し、取得した地域の地名情報毎にステップＳ７０３−Ｓ７０６、Ｓ１０６、Ｓ１０７を実行する。データ分析部１２４ｆは、未処理の地域がなくなるまでステップＳ７０３−Ｓ７０６、Ｓ１０６、Ｓ１０７の実行を繰り返す。その後、図３３に示す処理を終了する。
（ステップＳ７０３）データ分析部１２４ｆは、地域データＤＢ１３４に記憶された地域データにおいて、取得した地域の地名情報に対応する地域識別情報を特定する。その後、ステップＳ７０４に進む。
（ステップＳ７０４）データ分析部１２４ｆは、地域データから特定した地域識別情報に対応する地名情報を取得する。その後、ステップＳ７０５に進む。
【０１７５】
（ステップＳ７０５）データ分析部１２４ｆは、地域タグＤＢ１３５に記憶された地域タグデータに含まれる地名情報のうち、抽出した地名情報と同一の地名情報を特定し、特定した地名情報に対応するコンテンツ識別情報を取得する。その後、ステップＳ７０６に進む。
（ステップＳ７０６）データ分析部１２４ｆは、取得したコンテンツ識別情報毎にステップＳ１０２、Ｓ１０３を実行する。データ分析部１２４ｆは、未処理のコンテンツ識別情報がなくなるまでステップＳ１０２、Ｓ１０３の実行を繰り返す。その後、データ分析部１２４ｆは、ステップＳ１０６、Ｓ１０７を実行する。
【０１７６】
（分析地域データの例）
次に、分析地域データの例について説明する。
図３５は、分析地域データの例を示す。
図３５（Ａ）に示す分析地域データは、日本の都道府県のそれぞれを地名情報として含むデータである。この分析地域データには、北海道、青森県、等が含まれる。
図３５（Ｂ）に示す分析地域データは、世界の主要都市のそれぞれを地名情報として含むデータである。この分析地域データには、東京、北京、等が含まれる。
図３５（Ｃ）に示す分析地域データは、東京都内の交通機関として最も利用されている路線の１つである山手線の駅名のそれぞれを地名情報として含むデータである。この分析地域データには、東京、有楽町、等が含まれる。
【０１７７】
（地図表示の例）
次に、本実施形態において表示装置２１に表示される地図表示の例について説明する。
図３６は、地図表示の例（１０）を示す図である。
この例は、本実施形態において、北海道、青森、東京、沖縄をそれぞれ分析対象とする地域３６０１、３６０２、３６０３、３６０４とした場合での地図表示例である。図３６には、地域３６０１、３６０２、３６０３、３６０４のそれぞれを終点とする矢印が、日本地図の上に表示されている。地域３６０１、３６０２、３６０３、３６０４の近傍に示されている数値「１０」、「５」、「８」、「７」は、それぞれその地域への注目度を示す数値である。この例では、それぞれの地域を終点とする矢印の本数が注目度を示す。この地図表示を閲覧した閲覧者は、地域３６０１「北海道」が最も注目度が高く、注目度が地域３６０３「東京」、地域３６０４「沖縄」、地域３６０２「青森」の順に高いことを容易に知得することができる。これにより、閲覧者には、より注目度が高い地域に対する行動を、その地域を紹介したコンテンツを視聴したユーザにとることを促す措置が動機づけられる。そのような措置には、例えば、北海道に関連する広告データを、北海道を紹介するコンテンツを視聴したユーザの端末装置４１に、他の地域に関連するデータ又は他の地域コンテンツを視聴したユーザよりも優先して配信することがある。
【０１７８】
また、本実施形態では、分析地域データが示す地域として与えられた分析対象とする地域に基づいてその地域を注目地域として紹介するコンテンツの全体と、そのコンテンツを視聴するユーザの所在地との関係が抽出される。そのため、閲覧者は、コンテンツ全体を総合して注目地域間の注目度を容易に比較することができる。
【０１７９】
なお、データ分析部１２４ｆは、地域データＤＢ１３４に記憶された地域データ（図８）を参照して、分析地域データが示す地名情報に対応する階層関係情報が示す地域識別情報を特定し、特定した地域識別情報に対応する地名情報を抽出してもよい。また、データ分析部１２４ｆは、抽出した地名情報に対応する階層関係情報が示す地域識別情報を特定し、特定した地域識別情報に対応する地名情報を抽出する処理を繰り返してもよい。これにより、分析地域データが示す地名情報が示す地域として明示的に与えられた地域よりも下位の階層の地域が抽出される。
【０１８０】
また、データ分析部１２４ｆは、地域データを参照して、分析地域データが示す地名情報に対応する地域識別情報と同一の地域識別情報に対応する地名情報を抽出してもよい。また、データ分析部１２４ｆは、抽出した地名情報に対応する階層関係情報が示す地域識別情報を特定し、特定した地域識別情報に対応する地名情報を抽出する処理を繰り返してもよい。これにより、分析地域データが示す地名情報が示す地域として明示的に与えられた地域よりも上位の階層の地域が抽出される。
そして、データ分析部１２４ｆは、抽出した地名情報が示す地域も分析対象とする地域に含める。これにより、分析地域データが示す地名情報が示す地域として明示的に与えられた地域よりも下位の階層の地域や、より上位の階層の地域のように異なる階層の地域についても注目地域としての分析が可能になる。
【０１８１】
（地域情報抽出処理の例）
次に、異なる階層の地域情報を抽出する地域情報抽出処理として、分析地域データから取得した地名情報のいずれかが示す地域よりも下位の階層の地域の地域情報を抽出する処理を繰り返す場合を例にとって説明する。次に説明する処理は、ステップＳ７０３（図３４）に代えて行われる。
図３７は、本実施形態に係る地域情報抽出処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ８０１）データ分析部１２４ｆは、地域データＤＢ１３４に記憶された地域データを参照して、分析地域データから取得した地名情報が示す地名と同一の地名を含む地名情報に対応する地域識別情報（注目レコード）を特定する。これにより、分析地域データから取得した地名情報が正式名称と別名の一方であっても、分析対象となる地名として捕捉される。その後、ステップＳ８０２に進む。
（ステップＳ８０２）データ分析部１２４ｆは、地域データを参照して、特定した地域識別情報を示す階層関係情報（下位レコード）の有無を判定する。あると判定された場合には（ステップＳ８０２  ＹＥＳ）、ステップＳ８０３に進む。ないと判定された場合には（ステップＳ８０２  ＮＯ）、図３７に示す処理を終了し、ステップＳ７０４（図３４）に進む。
（ステップＳ８０３）データ分析部１２４ｆは、あると判定された階層関係情報に対応する地名情報を地名データから取得する。その後、ステップＳ８０１に進む。
【０１８２】
データ分析部１２４ｆでは、より下位の階層の地名情報を抽出すべき階層数、又はより上位の階層の地名情報を抽出すべき階層数が、予め設定された階層数に制限されていてもよい。データ分析部１２４ｆでは、抽出された地名情報の数や、その地名情報に対応するコンテンツ識別情報の数、又はそのコンテンツ識別情報が示すコンテンツを視聴したユーザの数が予め定めた範囲内となるように、その階層数を制限してもよい。これにより、分析対象とする、地名、コンテンツ又はユーザの数を調整することができる。
【０１８３】
なお、データ分析部１２４ｆ及び分析データ処理部２４１が、上述した実施形態と同様の重み係数に基づいて注目地域毎の注目度を算出してもよい。重み係数は、例えば、視聴時刻から基準時刻までの経過時間に応じた重み係数（図２２）、所在地から注目地域までの距離に応じた重み係数（図２５）、ユーザ属性に応じた重み係数（図２７参照）、キーワードに応じた重み係数（図２９）のいずれかであってもよいし、これらの要因のいずれかの組に基づいて定めた重み係数のいずれかを用いてもよい。
また、データ分析部１２４ｆは、上述した実施形態と同様にユーザの所在地が属する地域区分毎に注目地域との関係を抽出してもよい。この場合には、データ分析部１２４は、所在地が属する地域区分毎に所在地と注目地域との組、又はその組について与えられた重み係数を合算して注目度を算出してもよい。
【０１８４】
このように、本実施形態では、地域タグデータを参照して、分析対象とする地域に基づいて、その地域を紹介したコンテンツを特定する。そして、本実施形態では、そのコンテンツを視聴するユーザを視聴データに基づいて特定し、所在地データが示すユーザの所在地と、その地域との対応関係を示す関連データを生成する。分析しようとする地域毎にコンテンツによる注目状況が得られるので、ユーザが全体的に注目する地域の傾向を知得することができる。
【０１８５】
（変形例）
上述した実施形態において、データ分析部１２４−１２４ｆ（以下、データ分析部１２４等と呼ぶ）は、ユーザがコンテンツを視聴している状況に基づいて注目度を算出してもよい。データ分析部１２４等は、例えば、注目度の算出に用いる重み係数をユーザがコンテンツを視聴した時間に応じて定めてもよい。データ分析部１２４等は、上述したように、ユーザがコンテンツを視聴した時間を、そのユーザのユーザ識別情報に対応する視聴ＤＢ１３２に記憶された視聴データを参照して特定することができる。データ分析部１２４等は、分析対象のコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応する放送時間（又は、収録区間）を、コンテンツＤＢ１３１に記憶されたコンテンツ属性データを参照して特定することができる。
【０１８６】
ここで、データ分析部１２４等は、そのコンテンツを視聴した視聴時間の放送時間（又は収録区間）に対する比率が、所定の第１の比率（例えば、０．６）よりも大きい場合、重み係数として上述した実施形態で定められた重み係数を採用してもよい。データ分析部１２４等は、そのコンテンツを視聴した視聴時間の放送時間（又は収録区間）に対する比率が、所定の第１の比率と等しい、もしくは第１の比率よりも小さく、かつ所定の第２の比率（例えば、０．２）よりも大きい場合、重み係数として上述した実施形態で定められた重み係数に所定の減衰率（例えば、０．５）を乗じて得られる重み係数を採用してもよい。データ分析部１２４等は、そのコンテンツを視聴した視聴時間の放送時間（又は収録区間）に対する比率が、所定の第２の比率と等しい、もしくは第２の比率よりも小さい場合、重み係数を０と定めてもよい。
【０１８７】
また、そのコンテンツを視聴した視聴時間が、所定の第１の時間（例えば、３分間）よりも大きい場合、データ分析部１２４等は、重み係数として上述した実施形態で定められた重み係数を採用してもよい。データ分析部１２４等は、そのコンテンツを視聴した視聴時間が、所定の第１の時間と等しい、もしくは第１の時間よりも小さく、かつ所定の第２の時間（例えば、３０秒間）よりも大きい場合、重み係数として上述した実施形態で定められた重み係数に所定の減衰率（例えば、０．５）を乗じて得られる重み係数を採用してもよい。データ分析部１２４等は、そのコンテンツを視聴した視聴時間が、所定の第２の時間と等しい、もしくは第２の時間よりも小さい場合、重み係数を０と定めてもよい。ここで、第１の時間は、紹介された地域の魅力を訴求するのに十分な時間をもって定めてもよい。第２の時間は、その地域に関する商品やサービスを宣伝又は広告するために十分な時間をもって定めてもよい。これにより、コンテンツで紹介された地域への注目の度合いを定量化することができる。
【０１８８】
これらの重み係数の定める際に考慮する視聴時間は、各コンテンツの全体の放送時間（又は収録時間）には限られず、そのコンテンツの一部、例えば、分析対象の地域を紹介している部分（例えば、コア時間）の視聴時間であってもよい。これにより、コンテンツで紹介された地域への注目の度合いを定量化する際に、その地域とは無関係の事項を除外して、注目の度合いを精度よく定量化することができる。
【０１８９】
また、データ分析部１２４等は、そのコンテンツの放送時間（又は収録区間）における視聴時間の継続性に基づいて重み係数を定めてもよい。
データ分析部１２４等は、継続性が高いほど、大きくなるように重み係数を定めてもよい。ここで、データ分析部１２４等は、例えば、そのコンテンツの放送時間（又は収録区間）に含まれる視聴開始時刻と視聴終了時刻の組の個数から１を減じることで中断回数を特定することができる。
例えば、データ分析部１２４等は、ユーザが視聴開始から視聴終了まで継続して視聴した（即ち、中断回数が０）と判断した場合、重み係数として上述した実施形態で定められた重み係数を採用してもよい。例えば、データ分析部１２４等は、視聴開始から視聴終了までの中断回数が所定の回数（例えば、２回）以下と判断した場合、重み係数として上述した実施形態で定められた重み係数に所定の減衰率（例えば、０．５）を乗じて得られる重み係数を採用してもよい。データ分析部１２４等は、視聴開始から視聴終了までの中断回数が所定の回数を超えると判断した場合、重み係数を０と定めてもよい。
これによっても、コンテンツで紹介された地域への注目の度合いを定量化することができる。
【０１９０】
また、コンテンツが放送番組である場合には、データ分析部１２４等は、視聴時間の継続性を判定する際、視聴時間が放送開始時刻を含むか否かを考慮してもよい。データ分析部１２４は、放送開始時刻を含む場合の重み係数が、含まない場合の重み係数よりも高い値に定める。放送開始時刻を含むか否かは、視聴時間が放送開始当初から継続しているか否かを示す。
これにより、コンテンツで紹介された地域への注目の度合いをより精度よく定量化することができる。一般に、放送開始から継続して視聴されたコンテンツは、ユーザがそのコンテンツを意図して視聴しようとする意志がある場合や、そのコンテンツの内容に魅せられた場合があるためである。これに対し、途中から視聴されたコンテンツは、無用な広告番組の視聴を回避する等、そのコンテンツの視聴に対する積極性が乏しい場合がある。
【０１９１】
なお、上述した実施形態のいずれかの組み合わせ又はすべては、任意に組み合わされて実施されてもよい。例えば、第２の実施形態に係るデータ処理装置１１ｂにおいて、データ分析部１２４ｂは、第１の実施形態に係るデータ分析部１２４ａと同様に、注目地域に対応するコンテンツの視聴時刻から基準時刻までの経過時間をさらに考慮して重み係数を定めてもよい。
【０１９２】
また、上述したデータ処理装置１１−１１ｆ（以下、データ処理装置１１等と呼ぶ）と表示装置２１は、別体であることを前提として説明したが、これには限られない。データ処理装置１１等と表示装置２１は、一体化して構成されてもよい。データ処理装置１１等は、例えば、記憶部２３及び制御部２４（図１５）をさらに含んで構成されてもよい。また、データ処理装置１１等は、表示部２５をさらに含んで構成されてもよい。
表示装置２１と端末装置４１は、別体であることを前提として説明したが、これには限られない。表示装置２１と端末装置４１は、一体化して構成されてもよい。表示装置２１は、例えば、記憶部４３及び制御部４４（図１７）をさらに含んで構成されてもよい。その場合、制御部４４は、表示部４５にデータを出力することに代え、表示部２５に出力してもよい。また、端末装置４１は、記憶部２３及び制御部２４（図１５）をさらに含んで表示装置として構成されてもよい。その場合、制御部２４は、表示部２５にデータを出力することに代え、表示部４５にデータを出力してもよい。
【０１９３】
上述した説明では表示部２５、４５は、視覚情報を提示する構成（例えば、ディスプレイ）を備える場合を例にとったが、これには限られない。表示部２５、４５は視覚情報を提示する構成に代え、又はその構成とともに聴覚情報を提示する構成（例えば、スピーカ）を備えてもよい。
【０１９４】
上述したデータ処理装置１１−１１ｆの一部、例えば、制御部１２−１２ｆの一部又は全部、表示装置２１の一部、例えば、制御部２４の一部又は全部、例えば、端末装置４１の一部、例えば、制御部２４の一部又は全部、それぞれコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、データ処理装置１１−１１ｆ、表示装置２１又は端末装置４１に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、本実施形態は、上述した実施形態におけるデータ処理装置１１−１１ｆ、表示装置２１又は端末装置４１の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。データ処理装置１１−１１ｆ、表示装置２１又は端末装置４１の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【０１９５】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１９６】
１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ、１ｆ…データ処理システム
１１、１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ、１１ｅ、１１ｆ…データ処理装置、
１２、１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄ、１２ｅ、１２ｆ…制御部、
１２１…受信者データ保存部、１２２…コンテンツ属性データ保存部、
１２３…地域タグ生成部、
１２４、１２４ａ、１２４ｂ、１２４ｃ、１２４ｄ、１２４ｅ、１２４ｆ…データ分析部、
１２５ｆ…分析地域データ保存部、
１３、１３ｆ…記憶部、１３１…コンテンツＤＢ、１３２…視聴ＤＢ、
１３３…ユーザＤＢ、１３４…地域データＤＢ、１３５…地域タグＤＢ、
１３６ｆ…分析地域データＤＢ
１４…通信部、１４１…受信部、１４２…送信部、
２１…表示装置、２２…通信部、２２１…受信部、２３…記憶部、２３１…地図ＤＢ、
２３２…地域リストＤＢ、２４…制御部、２４１…分析データ処理部、
２４２…表示処理部、２５…表示部、
３１…コンテンツ送信装置、
４１…端末装置、４２…通信部、４２１…受信部、４２２…送信部、
４３…記憶部、４３１…コンテンツ記憶部、４３２…所在地データ記憶部、
４３３…ユーザデータ記憶部、４４…制御部、４４１…表示処理部、
４４２…視聴履歴生成部、４４３…所在地データ生成部、４５…表示部、
６１…ネットワーク、７１…放送伝送路
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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