(57)【要約】【課題】会議における参加者の貢献を評価する。【解決手段】会議ログから会議におけるユーザの行動に関する統計値を抽出して各貢献ｃ1〜ｃ5の評価に用いる素性ベクトルを算出し、機械学習により推定した関連性を表すパラメータと素性ベクトルでユーザの会議に対する貢献度を算出する。これにより、ユーザの会議に対する貢献度を多角的に評価することが可能となる。【選択図】図１
2015170342.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが提供したアイディアの数、当該アイディアに対するコメント数、当該アイディアに対する質問数、当該アイディアに与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、
会議におけるユーザのオリジナルアイディアの提供による貢献度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、
前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記貢献度合いを算出する貢献度算出手段と、
を有することを特徴とする貢献度評価装置。
【請求項２】
蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数、前記アイディアをチェックした数、前記アイディアに疑問を抱いた数、他のユーザのコメントをチェックした数、前記コメントに疑問を抱いた数、および他のユーザのアイディアを理解した数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、
会議におけるユーザの他者の意見への傾聴度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、
前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記傾聴度合いを算出する貢献度算出手段と、
を有することを特徴とする貢献度評価装置。
【請求項３】
蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアに情報を提供した数および提供した情報に与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、
会議におけるユーザの関連情報の調査度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、
前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記調査度合いを算出する貢献度算出手段と、
を有することを特徴とする貢献度評価装置。
【請求項４】
蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数、ユーザのコメントがチェックされた数、および前記コメントに与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、
会議におけるユーザの他者のアイディアの議論を深めたことに対する貢献度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、
前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記貢献度合いを算出する貢献度算出手段と、
を有することを特徴とする貢献度評価装置。
【請求項５】
蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数、他のユーザのアイディアをチェックした数、他のユーザのコメントをチェックした数、および自分のコメントに与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、
会議におけるユーザの議論をまとめたことに対する貢献度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、
前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記貢献度合いを算出する貢献度算出手段と、
を有することを特徴とする貢献度評価装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の貢献度評価装置の各手段としてコンピュータを動作させてユーザの会議に対する貢献度を評価する貢献度評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会議を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高性能な携帯端末が爆発的に普及し、携帯端末を利用したサービスが注目を浴びている。同時に、ＨＴＭＬ５と呼ばれるＷ３Ｃ標準のＷｅｂ技術が進化し、様々なＯＳやデバイスから多機能なウェブサービスを利用することが可能になった。こうした背景の下、業務支援の為のサービスも数多く普及している。その一つに、会議における意思決定ツールがある。例えばマインドマップのように、アイディアの発散と収束を支援するブレインストーミングのツールは既に産業界に多く存在している。また学術界においては、アイディアの重要度をデータ解析に基づいてリアルタイムに評価し、会議の状況の可視化に試みている先行事例が存在している。
【０００３】
非特許文献１は、オンライン会議における意思決定を支援するツールを提案している。この研究のアプローチでは、マインドマップを構築する際に多様な記号を用いることでユーザの入力データにセマンティクスをもたせる。そしてそれらのデータ、例えばコメント数や代替案の数やメッセージの数に基づき「木」をモチーフとして可視化している。この手法により、リアルタイムに会議の状況ＳＡ（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ  Ａｗａｒｅｎｅｓｓ）を示唆することが可能となり、結果として即時的に全体のアイディアの状況を認知することに効果がある評価を得ている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Jia Li, Dongsong Zhang and Pengzhu Zhang, “Supporting Dynamic Situation Awareness in Online Group Discussion : A Visualization Approach”, 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences, IEEE Computer Society, pp.470-479
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
多地点でオンライン会議を行う場合はコミュニケーションの制約があるため、各メンバの会議への参加度合い（貢献度合い）を知ることが難しいという問題があった。非特許文献１の手法は個々のアイディアの可視化にとどまっており、会議参加メンバの会議への貢献に対して定量的な評価をしていない。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、会議における参加者の貢献を評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の本発明に係る貢献度評価装置は、蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが提供したアイディアの数、当該アイディアに対するコメント数、当該アイディアに対する質問数、当該アイディアに与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、会議におけるユーザのオリジナルアイディアの提供による貢献度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記貢献度合いを算出する貢献度算出手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
第２の本発明に係る貢献度評価装置は、蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数、前記アイディアをチェックした数、前記アイディアに疑問を抱いた数、他のユーザのコメントをチェックした数、前記コメントに疑問を抱いた数、および他のユーザのアイディアを理解した数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、会議におけるユーザの他者の意見への傾聴度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記傾聴度合いを算出する貢献度算出手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
第３の本発明に係る貢献度評価装置は、蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアに情報を提供した数および提供した情報に与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、会議におけるユーザの関連情報の調査度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記調査度合いを算出する貢献度算出手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
第４の本発明に係る貢献度評価装置は、蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数、ユーザのコメントがチェックされた数、および前記コメントに与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、会議におけるユーザの他者のアイディアの議論を深めたことに対する貢献度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記貢献度合いを算出する貢献度算出手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
第５の本発明に係る貢献度評価装置は、蓄積装置に蓄積された会議ログから会議においてユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数、他のユーザのアイディアをチェックした数、他のユーザのコメントをチェックした数、および自分のコメントに与えられた高評価数を抽出し、これらの統計値を含む素性を算出する素性算出手段と、会議におけるユーザの議論をまとめたことに対する貢献度合いと前記素性との関連性を表す式のパラメータを蓄積したパラメータ蓄積手段と、前記パラメータ蓄積手段から読み出した前記パラメータと前記素性を前記関連性を表す式に代入して前記貢献度合いを算出する貢献度算出手段と、を有することを特徴とする。
【００１２】
第６の本発明に係る貢献度評価プログラムは、上記貢献度評価装置の各手段としてコンピュータを動作させてユーザの会議に対する貢献度を評価することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、会議における参加者の貢献を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態における貢献度評価装置を含む全体構成図である。
【図２】電子会議中にクライアント端末に表示される画面を示す図である。
【図３】貢献度を評価するためのパラメータを算出する処理の流れ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】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１６】
図１は、本実施の形態における貢献度評価装置を含む全体構成図である。同図に示す貢献度評価装置１は、複数のクライアント端末２を用いて行われる電子会議における各ユーザの会議に対する貢献度を評価する装置である。貢献度評価装置１は、送受信部１１、データベース更新部１２、パラメータ算出部１３、貢献度分析部１４、およびパラメータ蓄積部１５を備える。
【００１７】
送受信部１１は、各クライアント端末２から各ユーザの電子会議における発言や評価などの会議ログを受信する。また、貢献度分析部１３が求めた各ユーザの貢献度を各クライアント端末２へ送信する。
【００１８】
データベース更新部１２は、クライアント端末２から受信した会議ログで貢献度評価装置１に接続されたデータベースを更新する。本実施の形態では、貢献度評価装置１に接続されたデータベースとして、アイディア蓄積部３１、コメント蓄積部３２、評価蓄積部３３、関連情報蓄積部３４、および理解レベル蓄積部３５を図示している。
【００１９】
パラメータ算出部１３は、データベースに格納された会議ログから貢献度の解析に用いる素性データを抽出し、抽出した素性データと与えられた正解データから貢献度の評価に用いるパラメータを算出する。算出したパラメータはパラメータ蓄積部１５に格納する。
【００２０】
貢献度分析部１４は、データベースに格納された会議ログから素性データを抽出するとともに、パラメータ蓄積部１５から学習済みのパラメータを読み出して、各ユーザの電子会議に対する貢献度を算出する。なお、パラメータ算出部１３及び貢献度分析部１４の処理の詳細については後述する。
【００２１】
クライアント端末２は、各ユーザによって操作されて電子会議に用いられる装置である。各ユーザは、自分のアイディア、他人のアイディアに対するコメントや関連情報、他人のアイディアやコメントおよび理解度に対する評価をクライアント端末２に入力する。クライアント端末２は、入力された情報を貢献度評価装置１並びに他のクライアント端末２や電子会議サーバ（図示せず）に送信する。また、クライアント端末２は、貢献度評価装置１から各ユーザの貢献度を受信して表示する。クライアント端末２はこれらの動作をするために、貢献度評価装置１並びに他のクライアント端末２や電子会議サーバとの間で情報を送受信する送受信部２１、電子会議の画面を表示する表示部２２、およびユーザの操作を入力する入力部２３を備える。
【００２２】
なお、貢献度評価装置１及びクライアント端末２が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは貢献度評価装置１及びクライアント端末２が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００２３】
次に、クライアント端末２を用いた電子会議について説明する。
【００２４】
図２は、クライアント端末２の表示部２２に表示される画面を示す図であり、図２（ａ）はホーム画面、図２（ｂ）はアイディア検討画面、図２（ｃ）は理解レベル入力画面である。
【００２５】
図２（ａ）のホーム画面は、電子会議に参加したユーザを表示する参加者提示部２０１、各ユーザの貢献度を表示する貢献度提示部２０２、各ユーザが入力したアイディアを示す円２０５を表示するアイディア可視化部２０３、およびアイディアを追加するためのアイディア追加部２０４を備える。
【００２６】
ホーム画面において、ユーザがアイディア追加部２０４を選択するとアイディア可視化部２０３にアイディアを示す円２０５が追加される。参加者提示部２０１ではユーザ毎に異なる色でユーザの名前を表示し、アイディア可視化部２０３ではアイディアを追加したユーザの色で円２０５を表示する。例えば、参加者提示部２０１でユーザＡを赤色で表示した場合、ユーザＡが追加したアイディアを示す円２０５は赤色で表示される。
【００２７】
ユーザがアイディア可視化部２０３に表示された円２０５を選択すると、表示部２２の画面が図２（ｂ）のアイディア検討画面に遷移する。ユーザ自身のアイディアを示す円２０５を選択した場合は、アイディア検討画面において自分のアイディアを入力することができる。また、他のユーザのアイディアを示す円２０５を選択した場合は、他のユーザのアイディアに対するコメントを入力することができる。
【００２８】
貢献度提示部２０２は、貢献度評価装置１から受信した各ユーザの貢献度を表示する。貢献度提示部２０２で表示される貢献度は、例えばＷｅｂＳｏｃｋｅｔを用いて貢献度評価装置１から受信されて、リアルタイムに更新される。
【００２９】
図２（ｂ）のアイディア検討画面は、アイディアを入力・表示するアイディア表示部２１１、アイディアに対する評価を受け付けるアイディア評価部２１２、アイディア表示部２１１に対するコメントを入力・表示するコメント表示部２１３、コメントに対する評価を受け付けるコメント評価部２１４、およびコメントを追加するためのコメント追加部２１５を備える。
【００３０】
アイディア検討画面で検討するアイディアが自分のアイディアの場合、アイディア表示部２１１でアイディアを入力することができる。入力されたアイディアは貢献度評価装置１へ送信されてアイディア蓄積部３１に格納される。
【００３１】
アイディア検討画面で検討するアイディアが他のユーザのアイディアの場合、他のユーザのアイディアがアイディア表示部２１１に表示される。ユーザは、コメント追加部２１５を選択することで自分のコメントを入力するためのコメント表示部２１３が画面内に表示されてコメントを入力することができる。入力されたコメントは貢献度評価装置１へ送信されてコメント蓄積部３２に格納される。他のユーザがコメントを入力した場合、そのコメントを記載したコメント表示部２１３が表示される。また、コメントにはウェブ上の有益な情報のリンク（ＵＲＬ）を貼ることも可能である。コメント内のリンクは貢献度評価装置１へ送信されて関連情報蓄積部３４に格納される。
【００３２】
アイディア表示部２１１及びコメント表示部２１３は評価部２１２，２１４を備えて、他のユーザのアイディアやコメントを評価することができる。本実施の形態では、「チェックをしたという状態」「疑問がある状態」「高評価を与える状態」の３つの状態を評価部２１２，２１４で指定でき、いずれの状態も指定していない「なにもしていない状態」と合わせて４つの状態のいずれかをユーザは選択できる。アイディアやコメントに対する評価は貢献度評価装置１へ送信されて評価蓄積部３３に格納される。
【００３３】
なお、入力されたアイディア、コメント、および評価は電子会議サーバに送信され、電子会議サーバから各クライアント端末２に対して送信されて、リアルタイムに更新される。
【００３４】
図２（ｃ）の理解レベル入力画面は、会議終了後に他のユーザの理解度を互いに評価するための画面であり、他のユーザそれぞれについて入力部２２１と評価部２２２を備える。入力部２２１に、他のユーザのアイディアやコメントの内容を入力する。他のユーザは入力された内容が正しいか否かの２つの状態を評価部２２２を用いて評価する。他のユーザに評価されたユーザの理解度は貢献度評価装置１へ送信されて理解レベル蓄積部３５に格納される。
【００３５】
次に、各ユーザの貢献度を評価するためのパラメータを算出する処理について説明する。
【００３６】
図３は、貢献度評価装置１が貢献度を評価するためのパラメータを算出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００３７】
パラメータ算出部１３は、貢献度評価装置１に接続されたデータベースから会議ログを取得して素性データを抽出する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。本実施の形態では、下記の１２種類の素性データを抽出する。
【００３８】
ｆ1：ユーザｉが出したアイディアの数（＝Ｉnui）
ｆ2：ユーザｉがユーザｊのアイディアｋにコメントした数（＝Ｉcoijk）
ｆ3：ユーザｉがユーザｊのアイディアｋをチェックした数（＝Ｉchijk）
ｆ4：ユーザｉがユーザｊのアイディアｋに疑問を抱いた数（＝Ｉquijk）
ｆ5：ユーザｉがユーザｊのアイディアｋに高評価を与えた数（＝Ｉliijk）
ｆ6：ユーザｉがユーザｊのコメントｌをチェックした数（＝Ｃchij）
ｆ7：ユーザｉがユーザｊのコメントｌに疑問を抱いた数（＝Ｃquij）
ｆ8：ユーザｉがユーザｊのコメントｌに高評価を与えた数（＝Ｃliij）
ｆ9：ユーザｉがユーザｊのアイディアｋにウェブ上の情報の調査結果を与えた数（＝Ｒweijk）
ｆ10：ユーザｉがユーザｊのアイディアｋにウェブ上の情報の調査結果を与えた際の高評価数（＝Ｒliijk）
ｆ11：ユーザｉがユーザｊの理解度にチェックした数（＝Ｕchij）
ｆ12：ユーザｉがユーザｊの理解度に疑問を抱いた数（＝Ｕquij）
【００３９】
ここで、ユーザ数をｎとしたとき、上記の素性データの各合計値を次式（１）で表現する。
【数１】
2015170342.tif 000003
式（１）において、例えば、ユーザｉが提供したアイディアに対して他の全てのユーザから獲得できた高評価の数は次のように表される。
【数２】
2015170342.tif 000004
【００４０】
続いて、素性データから貢献度の評価に用いる素性ベクトルを算出する（ステップＳ１３）。
【００４１】
本実施の形態では、「オリジナルアイディアの提供による貢献度合い」、「他者の意見への傾聴度合い」、「関連情報の調査度合い」、「他者のアイディアの議論を深めたことに対する貢献度合い」、および「議論をまとめたことに対する貢献度合い」の５つの貢献度の評価に用いる素性ベクトルを以下に示すように設計する。
【００４２】
貢献ｃ1「オリジナルアイディアの提供による貢献度合い」（ＩＰ：Ｉｄｅａ  Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ）
【００４３】
ユーザｉの貢献ｃ1の評価に用いる素性ベクトルｆIPiは次式（２）で求める。
【数３】
2015170342.tif 000005
貢献ｃ1では、ユーザが提供したアイディアの数、それらのアイディアに対するコメント数、質問数、およびアイディアに与えられた高評価数を考慮している。さらに、二乗項を考慮する。
【００４４】
貢献ｃ2「他者の意見への傾聴度合い」（ＡＬ：Ａｃｔｉｖｅ  Ｌｉｓｔｅｎｉｎｇ）
【００４５】
ユーザｉの貢献ｃ2の評価に用いる素性ベクトルｆALiは次式（３）で求める。
【数４】
2015170342.tif 000006
貢献ｃ2では、ユーザが他の全てのユーザのアイディアにコメントした数、チェックした数、疑問を抱いた数、さらに他のユーザのコメントをチェックした数や疑問を抱いた数、および他者のアイディアを理解した数を考慮する。
【００４６】
貢献ｃ3「関連情報の調査度合い」（ＳＢ：Ｓｕｒｖｅｙ  Ｂｒｏｗｓｉｎｇ）
【００４７】
ユーザｉの貢献ｃ3の評価に用いる素性ベクトルｆSBiは次式（４）で求める。
【数５】
2015170342.tif 000007
貢献ｃ3では、ユーザが他のユーザのアイディアにウェブ上の情報を提供した数および提供した情報に与えられた高評価数を考慮する。
【００４８】
貢献ｃ4「他者のアイディアの議論を深めたことに対する貢献度合い」（ＩＤ：Ｉｄｅａ  Ｄｅｅｐｅｎｉｎｇ）
【００４９】
ユーザｉの貢献ｃ4の評価に用いる素性ベクトルｆIDiは次式（５）で求める。
【数６】
2015170342.tif 000008
貢献ｃ4では、ユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数およびそれらのコメントがチェックされた数と与えられた高評価数を考慮する。
【００５０】
貢献ｃ5「議論をまとめたことに対する貢献度合い」（ＧＯ：Ｇｒｏｕｐ  Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ）
【００５１】
ユーザｉの貢献ｃ5の評価に用いる素性ベクトルｆGOiは次式（６）で求める。
【数７】
2015170342.tif 000009
貢献ｃ5では、ユーザが他のユーザのアイディアにコメントした数とチェックした数、他のユーザのコメントをチェックした数、および自分のコメントに与えられた高評価数を考慮する。
【００５２】
続いて、正解データを入力し、ステップＳ１３で求めた素性ベクトルと正解データとの関連性を線形回帰分析する（ステップＳ１４）。電子会議終了後に、ユーザ毎に貢献ｃ1〜ｃ5についての評価値を他のユーザから与えてもらい、これを正解データとする。会議ログから得られる素性ベクトルと正解データの関連性について具体例を上げると、例えば、ユーザｉの貢献ｃ3「関連情報の調査度合い」の素性ベクトルｆSBiについては、ステップＳ１２で抽出した素性データｆ9，ｆ10のスコアが高いほど貢献ｃ3についての正解データの評価値が高くなることが期待される。
【００５３】
各貢献ｃ1〜ｃ5の分析に用いる重みベクトルを以下の式（７）〜（１１）のように設計する。
【数８】
2015170342.tif 000010
【００５４】
各貢献ｃ1〜ｃ5に対する評価値ｙiは以下の線形結合の式（１２）〜（１６）で算出される。
【数９】
2015170342.tif 000011
【００５５】
正解データとして得られたユーザｉの貢献ｃ1についての評価をｙ1iと表し、正解データの縦ベクトルをｙIP=［ｙ11，ｙ12，・・・，ｙ12］とし、電子会議のログから取得されたデータのセットをΦIP＝［（ｆIP1）T，（ｆIP2）T，・・・，（ｆIPn）T］Tとすると、貢献ｃ1についての重みベクトルは次式（１７）で算出される。他の貢献ｃ2〜ｃ5についても同様に次式（１８）〜（２１）で算出される。
【数１０】
2015170342.tif 000012
パラメータ算出部１３は、算出した重みベクトルを貢献度を評価するためのパラメータとしてパラメータ蓄積部１５に格納する。
【００５６】
各貢献ｃ1〜ｃ5についてステップＳ１３，Ｓ１４の処理を行う（ステップＳ１５）。
【００５７】
以上の処理により、各貢献ｃ1〜ｃ5についての重みベクトルがパラメータ蓄積部１５に格納される。
【００５８】
次に、電子会議に参加している各ユーザの貢献度を評価する処理について説明する。
【００５９】
電子会議に参加している各ユーザの貢献度を評価するときは、貢献度分析部１４が上記のステップＳ１２，Ｓ１３の処理と同様にデータベースに格納された会議ログから素性データを抽出して素性ベクトルを算出するとともに、パラメータ蓄積部１５からパラメータとして格納された重みベクトルを読み出し、式（１２）〜（１６）を用いて各貢献ｃ1〜ｃ5に対する評価値ｙ1〜ｙ5を求める。
【００６０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、会議ログから会議におけるユーザの行動に関する統計値を抽出して各貢献ｃ1〜ｃ5の評価に用いる素性ベクトルを算出し、素性ベクトルと正解データとの関連性を表すパラメータを線形回帰分析で求めておき、素性ベクトルと求めたパラメータでユーザの会議に対する貢献度を算出することで、ユーザの会議に対する貢献度を多角的に評価することが可能となる。本実施の形態では、「オリジナルアイディアの提供による貢献度合い」、「他者の意見への傾聴度合い」、「関連情報の調査度合い」、「他者のアイディアの議論を深めたことに対する貢献度合い」、および「議論をまとめたことに対する貢献度合い」に関する貢献度を評価するための素性ベクトルについて説明した。
【００６１】
貢献度を多角的に評価することで、例えば、会議において「話す」という行為が観測できなくても、ウェブ上で情報収集するという貢献を可視化することができ、お互いの意思疎通の支援を図ることができる。あるいは、一人よがりで他者の意見に耳を傾けない会議参加者に対して他者の意見を傾聴するように促すことができる。また、学校の先生や会社内のプロジェクト管理者が、グループワークで各メンバがどのような活躍をしたのかを一目で評価することを援助することが可能となる。
【符号の説明】
【００６２】
１…貢献度評価装置
１１…送受信部
１２…データベース更新部
１３…パラメータ算出部
１３…貢献度分析部
１４…貢献度分析部
１５…パラメータ蓄積部
２…クライアント端末
２１…送受信部
２２…表示部
２３…入力部
３１…アイディア蓄積部
３２…コメント蓄積部
３３…評価蓄積部
３４…関連情報蓄積部
３５…理解レベル蓄積部
【図１】
2015170342.tif 000013
【図２】
2015170342.tif 000014
【図３】
2015170342.tif 000015