(57)【要約】【課題】高精度なバースト検知を行うことを可能とする。【解決手段】実施形態の分析装置は、ストリームデータを受信する受信手段と、受信されたストリームデータを記憶する記憶手段と、ストリームデータにおいて所定データの出現頻度が高くなるバーストを検知するバースト検知装置から、所定データのバースト検知を受け付ける入力手段と、受け付けられたバースト検知に基づいて、記憶されたストリームデータの中からバースト検知の時点から所定期間前のストリームデータを参照し、所定データの出現にかかる要因を分析する要因分析手段と、分析された要因に基づいて、バースト検知装置がバースト検知を行う際の判断基準にかかる制御情報をバースト検知装置へ出力する出力手段と、を備える。【選択図】図２
2015022429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ストリームデータを受信する受信手段と、
前記受信されたストリームデータを記憶する記憶手段と、
前記ストリームデータにおいて所定データの出現頻度が高くなるバーストを検知するバースト検知装置から、前記所定データのバースト検知を受け付ける入力手段と、
前記受け付けられたバースト検知に基づいて、前記記憶されたストリームデータの中から前記バースト検知の時点から所定期間前のストリームデータを参照し、前記所定データの出現にかかる要因を分析する要因分析手段と、
前記分析された要因に基づいて、前記バースト検知装置がバースト検知を行う際の判断基準にかかる制御情報を前記バースト検知装置へ出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする分析装置。
【請求項２】
前記要因分析手段は、前記ストリームデータの中に含まれる投稿データの中から、前記所定データが出現する要因となった投稿データを抽出し、
前記出力手段は、前記抽出された投稿データの中に含まれる類似度の高いタームを、前記バースト検知を行う際のキーワードとして前記バースト検知装置へ出力することを特徴とする、
請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記出力手段は、前記抽出された投稿データを集計した統計量に基づいた前記バースト検知にかかる閾値を前記バースト検知装置へ出力することを特徴とする、
請求項２に記載の分析装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記制御情報に、当該制御情報を有効とし、前記所定データのバースト検知を抑制する期間を設定して前記バースト検知装置へ出力することを特徴とする、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の分析装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記受信されたストリームデータを機械学習により分類したデータを記憶することを特徴とする、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の分析装置。
【請求項６】
分析装置によって実行される分析方法であって、
ストリームデータを受信する受信ステップと、
前記受信されたストリームデータを記憶する記憶ステップと、
前記ストリームデータにおいて所定データの出現頻度が高くなるバーストを検知するバースト検知装置から、前記所定データのバースト検知を受け付ける入力ステップと、
前記受け付けられたバースト検知に基づいて、前記記憶されたストリームデータの中から前記バースト検知の時点から所定期間前のストリームデータを参照し、前記所定データの出現かかる要因を分析する要因分析ステップと、
前記分析された要因に基づいて、前記バースト検出装置がバースト検知を行う際の判断基準にかかる制御情報を前記バースト検出装置へ出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする分析方法。
【請求項７】
コンピュータに、
ストリームデータを受信する受信ステップと、
前記受信されたストリームデータを記憶する記憶ステップと、
前記ストリームデータにおいて所定データの出現頻度が高くなるバーストを検知するバースト検知装置から、前記所定データのバースト検知を受け付ける入力ステップと、
前記受け付けられたバースト検知に基づいて、前記記憶されたストリームデータの中から前記バースト検知の時点から所定期間前のストリームデータを参照し、前記所定データの出現にかかる要因を分析する要因分析ステップと、
前記分析された要因に基づいて、前記バースト検出装置がバースト検知を行う際の判断基準にかかる制御情報を前記バースト検出装置へ出力する出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析装置、分析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットサービスの発展によって多数のユーザが意見やコメントを投稿するＣＧＭ（Consumer  Generated  Media）が普及し、大量の投稿データをリアルタイムに入手できるようになった。このため、この投稿データとしてエントリされたデータの集合であるストリームデータ（以下、ストリームデータと呼ぶ）を分析し、世の中の動きや傾向を捉える取り組みが活発に行われている。具体的には、イベントの発生によって、イベントに対して大衆が反応すると、一定時間内に投稿数が急激に増加するという現象（バースト）が発生することから、世の中の動きや傾向を捉えるものとして、ストリームデータにおけるバースト検知がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２６７１５１号公報
【特許文献２】特開２００８−３１１７１９号公報
【特許文献３】特開２０１２−１６４２４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来のバースト検知では、ストリームデータにおいて推移する値から特徴量やパターンに応じて行うものであり、ストリームデータ自体のセマンティクスを考慮する、又はバースト点と判断された要因を分析するといったサイクルがバースト検知のサイクルの中に含まれておらず、高精度なバースト検知を行うことが困難であった。例えば、高精度なバースト検知を行うことが困難な例としては、本来のイベント発生とは関係のないノイズの集合を誤ってバーストと判定してしまうことがある。また、バーストとみなす閾値が適切でないために少しの反応で毎回バーストと誤って判定してしまうことがある。また、周期的な現象をバーストとみなしてしまうことがある。
【０００５】
ソーシャルメディアにおけるバースト検知においては、検知対象とするキーワード（ターム）ごとにバーストの判断のもととなる推移情報を計算し、バーストの判定を行うが、設定したキーワードごとに特性が異なるため、正確にバーストを検知するにはバーストと判断する閾値・頻度・周期性の判断などの要因を分析して考慮する必要がある。上述の従来技術では、この分析と、条件設定とを手動で行う必要があり、人的コストがかかっていた。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度なバースト検知を行うことを可能とする分析装置、分析方法及びプログラムに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態にかかる分析装置は、ストリームデータを受信する受信手段と、前記受信されたストリームデータを記憶する記憶手段と、前記ストリームデータにおいて所定データの出現頻度が高くなるバーストを検知するバースト検知装置から、前記所定データのバースト検知を受け付ける入力手段と、前記受け付けられたバースト検知に基づいて、前記記憶されたストリームデータの中から前記バースト検知の時点から所定期間前のストリームデータを参照し、前記所定データの出現にかかる要因を分析する要因分析手段と、前記分析された要因に基づいて、前記バースト検知装置がバースト検知を行う際の判断基準にかかる制御情報を前記バースト検知装置へ出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態にかかる分析装置によれば、高精度なバースト検知を行うことを可能とする、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、バースト発生の要因分析を例示する概念図である。
【図２】図２は、実施形態にかかる分析装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる分析装置の機能構成の内容を説明する図である。
【図４】図４は、分析装置の動作の一例を示すラダーチャートである。
【図５−１】図５−１は、分析装置の処理にかかるデータ構造を説明する図である。
【図５−２】図５−２は、分析装置の処理にかかるデータ構造を説明する図である。
【図５−３】図５−３は、分析装置の処理にかかるデータ構造を説明する図である。
【図５−４】図５−４は、分析装置の処理にかかるデータ構造を説明する図である。
【図５−５】図５−５は、分析装置の処理にかかるデータ構造を説明する図である。
【図６】図６は、分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、分析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９−１】図９−１は、ｃｏｎｆｉｇデータの一例を示す図である。
【図９−２】図９−２は、ｃｏｎｆｉｇデータの一例を示す図である。
【図９−３】図９−３は、ｃｏｎｆｉｇデータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる分析装置を用いた情報処理システムの一例を示す概念図である。
【図１１】図１１は、実施形態にかかる分析装置における処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して実施形態にかかる分析装置、分析方法及びプログラムを詳細に説明する。なお、以下の説明において、同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。
【００１１】
図１は、バースト発生の要因分析を例示する概念図である。具体的には、図１は、大量の投稿データが時系列的にエントリされたデータの集合であるストリームデータにおける特定のキーワードの時刻−出現数の関係を示すグラフである。図１において、特定のキーワードの出現数が急激に増加したポイント（時刻）がバースト現象が生じているバーストポイントである。
【００１２】
以下で説明する実施形態にかかる分析装置は、このストリームデータにおけるバースト発生の要因を分析する。具体的には、ストリームデータに含まれるキーワードのバースト検知を契機に、図１に示すようにストリームデータの過去に遡ってバースト事象が発生した要因およびその特徴を分析とする。そして、分析装置で得たバースト発生要因の分析結果をバースト検知にフィードバックすることで高精度なバースト検知を可能としている。
【００１３】
図２は、実施形態にかかる分析装置１００の機能構成を例示するブロック図である。図３は、実施形態にかかる分析装置の機能構成の内容を説明する図である。
【００１４】
図２に示すように、分析装置１００は、コンピュータを用いて実現される機能構成として（詳細は後述する）、投稿データ入力ＩＦ１と、バースト情報入力ＩＦ２と、データストレージ連携ＩＦ３と、要因分析外部連携ＩＦ４と、事象要因出力ＩＦ５と、制御情報提供ＩＦ６と、処理制御部７と、データ蓄積部８と、要因分析部９と、特徴量計算部１０と、統計量計算部１１とを備える。図３に示すように、投稿データ入力ＩＦ１、バースト情報入力ＩＦ２、データストレージ連携ＩＦ３、要因分析外部連携ＩＦ４、事象要因出力ＩＦ５及び制御情報提供ＩＦ６は、外部機器と通信するインタフェース（ＩＦ）である。また、処理制御部７、データ蓄積部８、要因分析部９、特徴量計算部１０及び統計量計算部１１は、コアモジュールである。
【００１５】
投稿データ入力ＩＦ１は、逐次エントリされる投稿データを受信するためのインタフェースである。バースト情報入力ＩＦ２は、バースト検知装置２５（図１０参照）からバースト情報（キーワード、バースト時刻）を受信するためのインタフェースである。バースト検知装置２５は、逐次エントリされた投稿データにおいて、所定のキーワードの出現頻度が所定の閾値以上となるバーストを検知する装置である。バースト検知装置２５は、バースト検知に応じて、バーストが発生したキーワードと、その発生時刻（バースト時刻）を分析装置１００へ通知する。
【００１６】
データストレージ連携ＩＦ３は、外部のストレージシステムに投稿データ入力ＩＦ１が受信した投稿データを出力することで、ストレージシステムに投稿データを保存させるためのインタフェースである。要因分析外部連携ＩＦ４は、バースト情報入力ＩＦ２によりバースト情報を受信し、そのバーストの事象要因を分析する際に、リアルタイム機械学習ツールを利用するためのインタフェースである。
【００１７】
事象要因出力ＩＦ５は、バースト発生の要因となった事象要因の分析結果を、ＧＵＩ（Graphical  User  Interface）等へ出力してユーザへ通知するためのインタフェースである。制御情報提供ＩＦ６は、バースト検知装置２５にバースト検知の精度を向上させるための設定情報や制御情報を出力するためのインタフェースである。バースト検知装置２５は、制御情報提供ＩＦ６から出力される情報を、バースト検知を行う際の判断基準とする。
【００１８】
処理制御部７は、分析装置１００の各モジュール（機能構成）を制御するためのプログラム（コアモジュール）である。データ蓄積部８は、投稿データ入力ＩＦ１が受信した投稿データを、メモリに蓄積するプログラムである。また、データ蓄積部８は、処理制御部７の制御のもと、メモリに蓄積された投稿データの読み出しや、所定期間経過した過去のデータの消去を行う。
【００１９】
要因分析部９は、バースト情報入力ＩＦ２より受信したバースト情報をもとに、そのバーストの事象要因を分析する。具体的には、要因分析部９は、投稿データ入力ＩＦ１より取得してデータ蓄積部８に蓄積された投稿データをもとに、バースト情報に基づくデータのセマンティクスを取得し、そのバーストの事象要因を分析する。
【００２０】
特徴量計算部１０は、バーストの事象要因となった投稿データから特徴量（特徴単語（キーワード）、その単語の出現頻度等）を計算するプログラムである。統計量計算部１１は、入力される投稿データの統計量（集計窓ごとの投稿数の変化量、投稿量等）を計算するプログラムである。
【００２１】
ここで、上述した機能構成における動作の詳細を説明する。図４は、分析装置１００の動作の一例を示すラダーチャートである。図５−１〜図５−５は、分析装置１００の処理にかかるデータ構造を説明する図である。
【００２２】
図４に示すように、投稿データ入力ＩＦ１は、投稿データの入力を受け付けて、その投稿データを形態素解析し、タグ（キーワード）を付与する（Ｓ１）。次いで、データ蓄積部８は、タグが付与された投稿データをメモリ（データベース）に保存して逐次蓄積する（Ｓ２）。Ｓ１、Ｓ２では、図５−１に示すように、投稿データに含まれるキーワードにタグ付けされて投稿データがデータベースに保存される。したがって、要因分析部９では、タグ、時刻などを取得範囲として投稿データの読み出しを行うことが可能である。
【００２３】
図６は、分析装置１００の動作の一例を示すフローチャートであり、より具体的には、投稿データの保存にかかる動作の一例を示している。図６に示すように、投稿データの入力により処理が開始されると、データ蓄積部８は、投稿データからタグ（キーワード）を抽出し（Ｓ２１）、タグが１個以上ついているか否かを判定する（Ｓ２２）。タグが１個以上ついている場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、データ蓄積部８は、投稿データをメモリに保存し、統計量計算部１１にタグ、カウンタ値を登録する（Ｓ２３）。タグが１個以上ついていない場合（Ｓ２２：ＮＯ）、及びＳ２３に次いで、データ蓄積部８は、次の投稿データの読み込みを行い（Ｓ２４）、Ｓ２１へ処理を戻す。
【００２４】
ここで、データ蓄積部８では、データベースに保存された投稿データの中から古くなった投稿を削除する処理を行う（Ｓ３）。この保存処理により、リアルタイムに事象要因を分析するために、分析対象とする投稿データを一時的にメモリ上に蓄積しており、要因分析部９では、任意のタイミングでタイムシフトしながら蓄積した投稿データを取得できる。また、一定時間が過ぎた古い投稿データは消去される。これは、コンピュータシステムにおけるキャッシュのような位置づけに近いものである。
【００２５】
一般的に、セマンティクスを考慮に入れた深い分析と、大量の投稿データのリアルタイム性を確保という要件は、トレードオフとなる。本実施形態における分析装置１００では、秒間数千データという大量データをリアルタイムに処理することを目的としている。そのため、投稿データを入力するためのインタフェース部分に大量データを受け付けるためのキュー受信機能とキュー受信バッファを備え、高速なメモリにデータを蓄えている。
【００２６】
また、投稿データを長時間にわたってデータ蓄積部８のメモリに蓄積せずに、要因分析外部連携ＩＦ４を介してリアルタイムに機械学習ベースの分類処理(例えば分類アルゴリズムの適用)を行って、分類された投稿データをデータ蓄積部８に保存してもよい。そして、バースト検知のバースト情報を契機に、要因分析部９は、データ蓄積部８に保存した分類結果を取得してもよい。
【００２７】
この場合、キーワード、時刻、分類結果をデータ蓄積部８のメモリに蓄積する。例えば、バーストした際にバーストの要因がポジティブなことに起因するのかネガティブなことに起因するのか、感情分析を行いたい場合に、要因分析外部連携ＩＦ４を介した機械学習で分類する本手法が用いられる。同じキーワードでもコンテクストによって、とらえ方が変わるキーワードや事象（例えば新製品の発表、プレスリリース、要人発言等）について、感情分析が効果的である。リアルタイムに分類結果を蓄積する理由として、バースト発生後、短時間のうちに分類結果を取り出したいためである。バーストが発生しなかった場合は、データ蓄積部８は、一定時間で分類結果を古い物から消去する。分類結果が時系列で最新のものに更新されるため、トレンドが反映されたより正確な事象要因が取得できる。
【００２８】
また、リアルタイムな機械学習手法の適用が難しい場合（例えば、ある投稿が発生すると別の投稿が発生するといったような、同時性、関係性が強い事象の組み合わせを発見するようなアソシエーションルール抽出では、分析対象とするデータを一纏めに取得する必要がある場合）、過去に遡って分析対象とするデータを取得するが、分析対象とするデータを高速に取り出せるため、バッチ処理を行う場合に比べて高速に処理が行える。
【００２９】
分析装置１００では、バースト情報入力ＩＦ２によりバースト情報を受信すると（Ｓ４）、要因分析部９は、バーストのキーワードと時刻から、データ蓄積部８に蓄積された投稿データのタグを検索し（Ｓ５）、バースト要因を取得する（Ｓ６）。具体的には、図５−２に示すように、要因分析部９は、バーストのキーワードと時刻とをもとに、バーストの要因と推定される投稿データを取得する。なお、このバースト要因の取得は、上述したように、要因分析外部連携ＩＦ４経由で外部ツール（リアルタイム機械学習ツール）からのものであってもよい。
【００３０】
次いで、要因分析部９は、バーストの要因と推定された各投稿について、各投稿のタグから隣接行列を作成し、各投稿同士のつながりを示すグラフを構築する。そして、要因分析部９は、構築したグラフ構造を解析することで、事象要因（例えば最もつながりの多い投稿を一位の事象要因とする）を取得する。
【００３１】
図７は、分析装置１００の動作の一例を示すフローチャートであり、より具体的には、常用要因の分析にかかる動作の一例を示している。図７に示すように、要因分析部９は、バースト情報（キーワード）がメモリに保存したタグにマッチするか否かを判定する（Ｓ３１）。ここで、マッチしない場合（Ｓ３１：ＮＯ）は処理を終了する。
【００３２】
マッチする場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、要因分析部９は、マッチした投稿を集めて上述した投稿同士のつながりによる事象要因を分析する（Ｓ３２）。次いで、要因分析部９は、Ｓ３２による分析で事象要因が取得できたか否かを判定する（Ｓ３３）。ここで、事象要因が取得できない場合（Ｓ３３：ＮＯ）は処理を終了する。事象要因が取得できた場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、要因分析部９は、特徴量計算部１０に取得した事象要因を登録し、事象要因出力ＩＦ５に取得した事象要因を渡して（Ｓ３４）、処理を終了する。
【００３３】
図４に戻り、特徴量計算部１０では、バースト要因と推定された各投稿の特徴量を計算する（Ｓ７）。要因分析部９は、事象要因出力ＩＦ５を通じて、事象要因をＧＵＩに出力する（Ｓ８）。この事象要因の出力は、分析装置１００から自発的にＧＵＩ等の外部のシステムに配信するプッシュ型や、ＧＵＩ等の外部のシステムからリクエストを受け付けて、そのリクエストへの返答として出力するプル型のいずれであってもよい。
【００３４】
次いで、制御情報提供ＩＦ６は、特徴量計算部１０で計算した特徴量と、統計量計算部１１で計算した統計量とを取得する（Ｓ９）。次いで、制御情報提供ＩＦ６は、要因分析部９により分析された事象要因と、取得した特徴量、統計量とをもとに、バースト検知装置２５がバースト検知を行う際の判断基準となる制御情報（ｃｏｎｆｉｇ）を生成し（Ｓ１０）、生成した制御情報をプッシュ型／プル型でバースト検知装置２５へ出力する（Ｓ１１）。
【００３５】
図８は、分析装置１００の動作の一例を示すフローチャートであり、より具体的には、制御情報（ｃｏｎｆｉｇ）の出力にかかる動作の一例を示している。図９−１〜図９−３は、ｃｏｎｆｉｇデータの一例を示す図である。
【００３６】
図８に示すように、制御情報提供ＩＦ６は、基準時刻（例えばバースト情報に含まれるバーストが発生した時刻）からＸ分以内の事象要因を要因分析部９より取得する（Ｓ４１）。ここでのＸ分は、予め任意の値が設定されていてよい。次いで、制御情報提供ＩＦ６は、事象要因が複数取得できたか否かを判定する（Ｓ４２）。ここで、複数取得できていない場合（Ｓ４２：ＮＯ）は処理を終了する。
【００３７】
事象要因が複数取得できた場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、特徴量計算部１０では、事象要因の類似性、発生頻度を計算する（Ｓ４３）。具体的には、図５−３に示すように、特徴量計算部１０は、要因分析部９より事象要因と分析された投稿データを解析して、類似性のあるキーワード（特徴単語）と、そのキーワードごとの出現頻度（出現度数）を計算する。
【００３８】
次いで、統計量計算部１１では、入力される投稿データの統計量（集計窓ごとの投稿数の変化量、投稿量等）を計算して、キーワードごとにバースト検知を行うための閾値を計算する（Ｓ４４）。具体的には、図５−４に示すように、統計量計算部１１は、集計窓ごとの投稿数の変化量、投稿量等の統計量を求める。そして、統計量計算部１１は、計算した統計量に応じた閾値を計算する。例えば、投稿数の変化量、投稿量が大きい場合は、キーワードについてのバースト検知を行うための閾値をより高くするなどのように、キーワードごとの閾値を計算する。
【００３９】
次いで、制御情報提供ＩＦ６は、要因分析部９により分析された事象要因、特徴量計算部１０が計算した特徴量、及び統計量計算部１１が計算した統計量・閾値をもとにした制御情報をバースト検知装置２５へ渡す（Ｓ４５）。具体的には、図５−５に示すように、制御情報提供ＩＦ６は、特徴量計算部１０、統計量計算部１１より取得した情報をもとに、制御情報（ｃｏｎｆｉｇ）を生成してバースト検知装置２５へ出力する。
【００４０】
例えば、制御情報提供ＩＦ６は、受信したバースト通知の履歴を保存しておき、同じキーワードに対するバースト通知の間隔が予め決められた値より短い場合に、バースト検知装置２５に通知を抑制する命令か、バーストの判断基準をより強めるための閾値を含む制御情報を送信する。
【００４１】
また、同じようなパターンでバーストしたキーワードについて、要因が同じかどうかを、要因となった投稿データの特徴量により判定し、同様のキーワードをまとめてバースト検知が行えるように制御情報を提供することもできる。具体的には、バースト要因の分析後、特徴量を計算するが、直近のバースト要因から得た特徴量を履歴として一定量保存しておき、バースト要因同士の類似性を判定する。そして、類似度が高いキーワードをまとめた制御情報（ｃｏｎｆｉｇ）をバースト検知装置２５へ出力する。具体的には、類似度が高いキーワード同士をまとめてバースト検知の条件と設定する場合には、図９−１に示すようなｃｏｎｆｉｇデータを、ＡＰＩ（Application  Programming  Interface）である制御情報提供ＩＦ６経由で提供する。
【００４２】
これにより、バースト検知装置２５では、より正確なバースト検知が行えるようになる。例えば、周期的にバーストが現れているキーワードに対し、バーストの要因がいつも同じであれば、バースト検知装置２５に対して、同じ要因に対するバーストの通知を抑制するための情報を提供することもできる。
【００４３】
さらに、制御情報提供ＩＦ６は、投稿データの統計量を取得し、バースト検知装置２５にその情報を提供することで、バーストの判断基準や閾値などの調整を、キーワードごとに細かく設定してよい。具体的には、バースト検知装置２５には、キーワードごとにバースト判断ルールと投稿量や加速度の閾値を設定値として入力する。例えば、判定対象とする時間窓で３回とも加速度が増加し、なおかつ投稿数が１０００件以上というルールを設定する場合には、図９−２に示すようなｃｏｎｆｉｇデータをＡＰＩである制御情報提供ＩＦ６経由で提供する。
【００４４】
さらに、制御情報提供ＩＦ６は、図９−３に示すように、ｃｏｎｆｉｇを有効にしておく期限(TTL:  Time  To  Live)を設定してバースト検知装置２５へ出力してもよい。これは、一度バーストした際に、短期間の間に再び同じ要因でバーストする場合があり、２回目以降のバーストを抑制するために制御情報（ｃｏｎｆｉｇ）を発行するが、一定期間が経過した後に前回と同じ条件でバーストを検知したい場合に用いられる。ＴＴＬは例えば秒単位で指定し、ＴＴＬで設定した時間が経過すると、ＴＴＬ付きで発行したｃｏｎｆｉｇは無効になり、もとのバースト条件に戻るものとする。
【００４５】
また、投稿データについては、前述した統計量を統計量計算部１１より取得することができる。したがって、キーワードごとに単位時間に対するキーワードの増減割合(加速度)を統計量計算部１１で計算し、データ蓄積部８では、閾値を超えた箇所のみ投稿データを保存してもよい。逆に加速度が閾値未満の場合には、バーストが発生しそうか否かをバースト情報が入力される以前に分析装置１００が把握できる（そもそも投稿量が少ない、変化がない場合にはバースト情報を受信する可能性は低いと考えられる）ため、予め蓄積する必要がないデータに対しては蓄積をスキップできる。これにより、少ないメモリ量でシステムを実現することができる。また、オプションとして、データを保存したい場合に、事象要因の分析に必要となりそうな投稿データはメモリ上に蓄積し、それ以外の投稿データは、データストレージ連携ＩＦ３を介して安価なストレージ（ディスクストレージやＮＡＳ等）にアーカイブしておくことが可能である。
【００４６】
図１０は、実施形態にかかる分析装置１００を用いた情報処理システム２００の一例を示す概念図である。図１０に示すように、情報処理システム２００では、ストリームデータ（投稿データ）がレシーバ２１、Ｑｕｅｕｅ２２、２４、キーワードカウンタ２３を介して分析装置１００、バースト検知装置２５に入力される。そして、バースト検知装置２５で検知されたバースト情報は分析装置１００に通知されるとともに、バースト検知情報データベース２６に記録される。株価予測システム２７では、バースト検知情報データベース２６に記録されたバースト情報を参照することで、イベントに対して大衆が反応したことにより生じるバーストを考慮した株価予測を行う。ＧＵＩ２８では、分析装置１００により分析されたバーストの要因とともに、株価予測システム２７による株価予測の結果を表示してユーザに通知する。
【００４７】
株価予測や株取引を行う情報処理システム２００では、即時性が求められることから、たとえば、バースト情報を契機に事象要因を分析し、事象要因から自動的に株式銘柄との関連を推定することで、イベントの発生と同時に影響しそうな株式の株価予測や売買を行うことが可能となる。
【００４８】
図１１は、実施形態にかかる分析装置１００における処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図１１に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００４９】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【００５０】
ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、図２、３に例示した機能構成と同様の情報処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００５１】
また、上述した実施形態での処理に必要な設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
【００５２】
なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１００…分析装置、１…投稿データ入力ＩＦ、２…バースト情報入力ＩＦ、３…データストレージ連携ＩＦ、４…要因分析外部連携ＩＦ、５…事象要因出力ＩＦ、６…制御情報提供ＩＦ、７…処理制御部、８…データ蓄積部、９…要因分析部、１０…特徴量計算部、１１…統計量計算部、２１…レシーバ、２２、２４…Ｑｕｅｕｅ、２３…キーワードカウンタ、２５…バースト検知装置、２６…バースト検知情報データベース、２７…株価予測システム、２８…ＧＵＩ、２００…情報処理システム、１０００…コンピュータ、１０１０…メモリ、１０１１…ＲＯＭ、１０１２…ＲＡＭ、１０２０…ＣＰＵ、１０３０…ハードディスクドライブインタフェース、１０３１…ハードディスクドライブ、１０４０…ディスクドライブインタフェース、１０４１…ディスクドライブ、１０５０…シリアルポートインタフェース、１０５１…マウス、１０５２…キーボード、１０６０…ビデオアダブタ、１０６１…ディスプレイ、１０７０…ネットワークインタフェース、１０８０…バス、１０９１…ＯＳ、１０９２…アプリケーションプログラム、１０９３…プログラムモジュール、１０９４…プログラムデータ。
【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５−１】
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【図５−２】
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【図５−３】
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【図５−４】
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【図５−５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９−１】
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【図９−２】
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【図９−３】
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【図１０】
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【図１１】
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