(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
各時間帯における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、各コメント文章に、前記心理キーワードが記述されている場合、前記心理キーワード辞書手段を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付け、投稿日時刻を時間帯に対応付ける時間帯心理判定手段と、
前記時間帯心理判定手段によって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
前記スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する時間帯価値検知手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記スコア更新手段は、
コメント文章の群の中で、基準コメント文章について、該基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記コメント文章は、ＳＮＳ(Social Networking Service)に基づくものであり、
前記対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
２つの日時刻の間の時間範囲を表す所定時間帯（絶対時間帯）、又は、所定日時刻を基準として経過時間毎の時間範囲を表す所定時間帯（相対時間帯）を、予め設定して記憶した時間帯記憶手段を更に有する
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に
記載のプログラム。
【請求項５】
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡtＩＤＭＡc（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶->Action：行動）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
心理状態には、Ａt->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａcの順に大きくなる数値が割り当てられており、
時系列の心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものであり、
前記スコア更新手段は、時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５又は６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗbは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗbよりも大きく、
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗaは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗaよりも小さくなる
べく重みを予め設定する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する心理遷移分析装置であって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
各時間帯における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、各コメント文章に、前記心理キーワードが記述されている場合、前記心理キーワード辞書手段を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付け、投稿日時刻を時間帯に対応付ける時間帯心理判定手段と、
前記時間帯心理判定手段によって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
前記スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する時間帯価値検知手段と
を有することを特徴とする心理遷移分析装置。
【請求項１１】
投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する装置の心理遷移分析方法であって、
前記装置は、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部と、
各時間帯における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶部と
を有し、
前記装置は、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第１のステップと、
投稿者毎に、各コメント文章に、前記心理キーワードが記述されている場合、前記心理キーワード辞書部を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付け、投稿日時刻を時間帯に対応付ける第２のステップと、
第２のステップによって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶部を更新する第３のステップと、
前記スコア記憶部を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する第４のステップと
を有することを特徴とする装置の心理遷移分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばＳＮＳ(Social Networking Service)のようなコミュニケーションサイトサーバに投稿されたコメント文章を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、不特定多数の第三者は、ＳＮＳサイトサーバを介して、自らのコメント文章（テキスト情報）を活発に発信することができる。ＳＮＳサイトサーバは、１人のユーザによって投稿されたコメント文章を、グループからなる多数のユーザへ公開する。例えばfacebook（登録商標）やtwitter（登録商標）、google＋（登録商標）、mixi（登録商標）があり、一般にミニブログサイトとも称される。多数のユーザのコメント文章を分析することによって、例えばユーザのプロフィール（年代、性別、趣味等）に応じた傾向を知ることができる。同じ商品役務に対しても、ユーザのプロフィールによっては、そのコメント文章の内容が異なるものとなる場合がある。
【０００３】
企業は、様々広告媒体を用いて、自らの商品役務を広告しようとする。具体的には、放送によるＣＭや、イベント会場におけるポスター又はデジタルサイネージ、ネットワークを用いたダイレクトメール配信のようなものがある。また、広告情報によっては、ユーザに対して効果的な広告時間帯もある。そのような時間帯の広告価値は、例えば多数の人の行動（夜の夕食時間帯や、駅の待ち時間帯など）に基づいて決定することが好ましい。
【０００４】
従来、店舗が特定の時間帯に限定して広告する時限サービスを、当該店舗の近傍にいるユーザへ送信し、店舗及びユーザにとって望ましい時間帯に顧客を誘導する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、ユーザ端末から位置情報を取得し、その位置近傍の店舗の店舗端末から店舗の空き状況を受信し、その店舗の空き状況に基づいて所定時間帯に行われる時限サービスの時限広告情報をそのユーザ端末へ広告する。
【０００５】
また、オンライン広告について、ユーザ毎に適した広告を配信する技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、１つの広告を一定時間だけ配信し、配信が終了する直前に、広告の表示機会を対象とした競売(real-time bidding、RTB)を開始する。また、配信時間を、ユーザに対する視聴可能性と、ユーザが向ける注意可能性とに基づいて、コンテンツがユーザに対し有効である視聴可能時間(viewable time、VT)を用いて測定する。視聴可能時間は、Ｗｅｂサイトにおけるユーザの行動（マウスカーソルの位置など）に基づいて測定される。
【０００６】
尚、他の従来技術として、購買行動に関する経済学のモデルであるＡＩＤＭＡモデルを用いて、広告効果を分析する技術もある（例えば特許文献３参照）。経済学の一般的な知見によれば、ユーザの購買行動に関する心理状態は、Ａ(Attention：注目)->Ｉ(Interest：興味)->Ｄ(Desire:欲望)->Ｍ(Memory:記憶)->Ａ(Action:行動)のように変化する。広告の種類又はアクション（テレビ広告、雑誌広告、メール、Ｗｅｂページ、バナーに対するクリック、ブックマーク、クーポン取得など）にそれぞれ、ＡＩＤＭＡの各フェーズを割り当てて、それらの件数（テレビ広告であれば本数、バナーのクリックであれば、クリック数）を測定する。これによって、広告が、ＡＩＤＭＡの各フェーズに与える影響を定量化している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１３−０１２１４０号公報
【特許文献２】特開２０１４−１０２６６３号公報
【特許文献３】特開２００３−０４４７３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ユーザによって投稿されるコメント文章には、そのユーザ自身の心理状態が、意識的又は無意識的に含まれている場合が多い。特に、マーケティングの用途によれば、商品役務に関するユーザの心理的な発言を分析することが所望される。
しかしながら、その広告情報に対する閲覧者数が多く、且つ、ユーザに閲覧してもらえやすい時間帯であるからといって、多くの閲覧者の購買心理に影響するとは限らない。
【０００９】
これに対し、本願の発明者らは、特定の商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その心理状態に寄与した「時間帯（例えば１日、１週間、１ヶ月、１年を所定時間間隔で区切った時間範囲）」を検知することはできないか？と考えた。例えば、時間帯毎に、当該商品役務に対するユーザの心理状態に寄与したスコア値を蓄積することはできないか？と考えた。これによって、どの時間帯が、ユーザに対して、マーケティングやプロモーションにおける心理状態に影響を与えているか、を検知することができる。
【００１０】
特に、本願の発明者らは、「時間帯」に基づくインフルエンサを効率的に抽出したいと考えた。具体的には、ある時間帯でユーザの心理状態が遷移した場合、その時間帯に配信された広告媒体が、その心理状態の遷移に寄与した可能性がある。ここでの「インフルエンサ」とは、購買心理状態が遷移する可能性が高い時間帯を意味する。インフルエンサの影響度が高い時間帯ほど、商品役務を紹介するために、マーケティング又はプロモーションとして効果が大きいことを意味する。
【００１１】
ここで、特許文献１に記載の技術によれば、店舗状況と、ユーザのスケジュールとが共に「空き」であるからといって、その時間帯の広告配信がユーザの購買心理を促進させるとまではいえない。例えば、ユーザのスケジュールが空いている平日の夜遅くよりも、予定と予定の間の平日の昼休みに、広告を配信した方が、ユーザの購買に繋がる可能性が考えられる。
また、特許文献２に記載の技術によれば、ユーザの行動を利用しているため、ユーザが閲覧するであろうタイミングで広告を表示することができるが、ユーザの購買心理について考慮したものではない。
尚、特許文献３に記載の技術によれば、ＡＩＤＭＡモデルにおける心理状態の推定について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章を想定したものではない。
【００１２】
そこで、本発明は、コメント文章から人の心理状態に影響した時間帯を検知することができるプログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
各時間帯における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、心理キーワード辞書手段を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付け、投稿日時刻を時間帯に対応付ける時間帯心理判定手段と、
時間帯心理判定手段によって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する時間帯価値検知手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１４】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
スコア更新手段は、
コメント文章の群の中で、基準コメント文章について、該基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
コメント文章は、ＳＮＳ(Social Networking Service)に基づくものであり、
対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
２つの日時刻の間の時間範囲を表す所定時間帯（絶対時間帯）、又は、所定日時刻を基準として経過時間毎の時間範囲を表す所定時間帯（相対時間帯）を、予め設定して記憶した時間帯記憶手段を更に有する
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡtＩＤＭＡc（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶->Action：行動）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理状態には、Ａt->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａcの順に大きくなる数値が割り当てられており、
時系列の心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものであり、
スコア更新手段は、時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１９】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２０】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２１】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗbは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗbよりも大きく、
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗaは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗaよりも小さくなる
べく重みを予め設定する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２２】
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する心理遷移分析装置であって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
各時間帯における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、心理キーワード辞書手段を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付け、投稿日時刻を時間帯に対応付ける時間帯心理判定手段と、
時間帯心理判定手段によって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する時間帯価値検知手段と
を有することを特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する装置の心理遷移分析方法であって、
装置は、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部と、
各時間帯における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶部と
を有し、
装置は、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第１のステップと、
投稿者毎に、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、心理キーワード辞書部を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付け、投稿日時刻を時間帯に対応付ける第２のステップと、
第２のステップによって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶部を更新する第３のステップと、
スコア記憶部を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する第４のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、コメント文章から人の心理状態に影響した時間帯を検知することができる。具体的には、特定の商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その購買心理状態に影響した時間帯を検知することができる。検知された時間帯に応じた広告情報の提供によって、ユーザの購買心理状態に影響を与えやすくする。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。
【図３】時系列に投稿された複数のユーザからのコメント文章を表す説明図である。
【図４】対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。
【図５】対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態及び時間帯を付与した説明図である。
【図６】本発明における第１のスコア更新を表す説明図である。
【図７】本発明における第２のスコア更新を表す説明図である。
【図８】本発明における第１の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２７】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２８】
図１によれば、本発明の心理遷移分析装置１がインターネットに接続されている。心理遷移分析装置１は、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２と通信する。心理遷移分析装置１は、ＳＮＳサイトサーバ２に対して、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介して、投稿者毎のコメント文章を取得することができる。ＡＰＩは、アプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースであって、種々のサーバ毎に異なるものとして用意されている。
【００２９】
尚、心理遷移分析装置１が、コメント文章を予めデータベースに蓄積したものであってもよい。即ち、心理遷移分析装置１が、ＳＮＳサイトサーバ２と通信することを必須とするものではない。
【００３０】
不特定多数の第三者は、各自の端末３を用いて、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２へ、コメント文章を送信することができる。また、心理遷移分析装置１は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析する。「対象キーワード」とは、商品役務に基づくキーワードである。コメント文章には、「投稿時刻」が必ず含まれる。
【００３１】
図２は、本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。
【００３２】
本発明の心理遷移分析装置１は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析することができる。心理遷移分析装置１は、通信インタフェース部と共に、心理キーワード辞書部１０１と、スコア記憶部１０２と、時間帯記憶部１０３と、コメント文章取得部１１と、時間帯心理判定部１２と、スコア更新部１３と、時間帯価値検知部１４とを有する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の心理遷移分析方法としても理解できる。
【００３３】
［心理キーワード辞書部１０１］
心理キーワード辞書部１０１は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録したものである。心理状態は、ＡＩＤＭＡモデルに対応させて、以下のように時系列に遷移する。
認知段階：  Attention：注目->
感情段階：  Interest：興味->
Desire：欲望->
Memory：記憶->
行動段階：  Action：行動
心理キーワード辞書部１０１は、対象キーワード毎に、各心理状態に登録する心理キーワードも異なることが好ましい。
【００３４】
ＡＩＤＭＡモデルとは、広告宣伝に対する消費者の心理のプロセスを表す略語である。対象キーワード（対象となる商品役務）に関して、同一ユーザの発言を時系列に追跡することによって、経済学における購買心理状態の遷移モデルに当てはめて推定することができる。
【００３５】
具体的なユーザの心理状態の遷移とは、例えば以下のようなものである。
Ａt：製品発売時のＣＭ等の広告を見て注目しようとする心理状態
Ｉ：パンフレットやＨＰで製品のラインナップに興味を持とうとする心理状態
Ｄ：購入を検討しており、価格やスペック、デザインを調べようとする心理状態
Ｍ：ショップに立ち寄って展示されている製品を見ようとする心理状態
Ａc：実際に購入しようとする心理状態
【００３６】
これに対し、心理キーワード辞書部１０１は、心理状態（Ａ，Ｉ．Ｄ，Ｍ，Ａ）毎に、対象キーワード（例えば「ａ社スマホ」）に対する心理キーワードを登録する。
注目状態：発売、ＣＭ、新作、新製品、・・・
興味状態：ラインナップ、パンフレット、ＨＰ、可愛い、・・・
欲望状態：欲しい、価格、スペック、デザイン、・・・
記憶状態：ショップ、展示、実物、下見、・・・
行動状態：買う、ゲット、諦め、機種変
これは、対象キーワードに対して、各心理状態に特徴的に表れる語を、辞書的に登録したものである。
【００３７】
尚、心理キーワード辞書部１０１は、基本的に予め人手で作成されたものである。但し、予め人手によって登録された心理キーワードをシード（教師データ）として、各心理状態に特徴的に表れる語を、統計的な指標（例えばΧ2値や赤池情報量基準（ＡＩＣ））を用いて算出したものであってもよい。
【００３８】
［スコア記憶部１０２］
スコア記憶部１０２は、各時間帯における各心理状態のスコアを記憶する。図２によれば、スコア記憶部１０２は、各時間帯（行）と、各心理状態のスコア（列）とからなるテーブルで表されている。スコアは、スコア更新部１３によって更新される。
【００３９】
［時間帯記憶部１０３］
時間帯記憶部１０３は、オペレータによって設定された時間帯を記憶するものである。ここで、時間帯としては、大きく以下の２つがある。
（１）「絶対時間帯」：２つの日時刻の間の時間範囲を表す所定時間帯
例えば以下のようなものがある。
１日を４時間毎に区切った時間帯「早朝、朝、昼、夕、夜、深夜」
週の曜日単位「月、火、水、木、金、土、日」
月単位「１月、２月、３月、・・・」
（２）「相対時間帯」：所定日時刻を基準として経過時間毎の時間範囲を表す所定時間帯
例えば以下のようなものがある。
ＣＭ放送後ｘ分として「３０分後、１時間後、・・・」
コンテンツ公開後ｙ日として「１日後、２日後、３日後、・・・」
コンテンツ公開後ｚ月として「１ヶ月後、２ヶ月後、３ヶ月後」
【００４０】
図３は、時系列に投稿された複数のユーザからのコメント文章を表す説明図である。
【００４１】
図３によれば、ユーザ@AAA〜@DDDによって様々なコメント文章が投稿されている。これらコメント文章には、ユーザ自ら記述した日時刻がスタンプされている。
【００４２】
［コメント文章取得部１１］
コメント文章取得部１１は、ＳＮＳサイトサーバ２から、ユーザアドレス（投稿者）毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する。「対象キーワード」は、例えば、広告時間帯を分析したい商品役務の名称であってもよい。この対象キーワードは、システム利用者、例えば企業のプロモーション担当者に設定される。
【００４３】
ここで、心理遷移分析装置１は、対象キーワード「ａ社スマホ」に対して、そのコメント文章に含まれる心理状態を分析するとする。図３によれば、対象キーワード「a社スマホ」を含む様々なコメント文章が投稿されている。
【００４４】
図４は、対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。
【００４５】
図４によれば、ユーザ「@AAA」から投稿された対象キーワード「ａ社スマホ」を含むコメント文章として、以下のように抽出される。
ユーザ@AAA：2014/9/1 7:30「ａ社スマホ 新作のＣＭ見た！」
ユーザ@AAA：2014/9/1 22:00「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」
ユーザ@AAA：2014/9/2 18:30「ａ社スマホ キャンペーンやってるんだ。欲しい！」
ユーザ@AAA：2014/9/4 12:30「今度、ショップでａ社スマホ、下見しようかな」
【００４６】
［時間帯心理判定部１２］
時間帯心理判定部１２は、コメント文章毎に、以下の２つの要素を対応付ける。
（判定１）時間帯心理判定部１２は、投稿者毎について、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、心理キーワード辞書部１０１を用いて当該心理キーワードの心理状態を対応付ける。
（判定２）時間帯心理判定部１２は、投稿者毎について、各コメント文章に、時間帯記憶部１０３を用いて、投稿日時刻を時間帯に対応付ける。
【００４７】
図５は、対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態及び時間帯を付与した説明図である。
【００４８】
心理キーワード「新作」「ＣＭ」を含み且つ時間帯「朝」に投稿されたコメント文章から、そのユーザは、時間帯「朝」にａ社スマホに対して注目(Attention)状態にあると推定する。
心理キーワード「可愛い」を含み且つ時間帯「夜」に投稿されたコメント文章から、そのユーザは、時間帯「朝」にａ社スマホに対して興味(Interest)状態にあると推定する。
心理キーワード「欲しい」を含み且つ時間帯「夕」に投稿されたコメント文章から、そのユーザは、時間帯「夕」にａ社スマホに対して欲望(Desire)状態にあると推定する。
心理キーワード「ショップ」「下見」を含み且つ時間帯「昼」に投稿されたコメント文章から、そのユーザは、時間帯「昼」にａ社スマホに対して記憶(Memory)状態にあると推定する。
【００４９】
他の実施形態として、１つのコメント文章に複数の心理キーワードが含まれる場合、その出現数に基づいてコメント文章全体の心理状態を決定するものであってもよい。また、教師データにおける語の出現傾向から、サポートベクタマシンのような識別器を用いて心理状態を決定するものであってもよい。更に、ＡＩＤＭＡモデルに加えて、その尤度を付与してもよい。
「今度、ショップでａ社スマホ、下見しようかな」
ショップ＝Ｍ、下見＝Ｍ
Ａ＝０、Ｉ＝０、Ｄ＝０、Ｍ＝２、Ａ＝０
Ｍの尤度＝１００％
【００５０】
［スコア更新部１３］
スコア更新部１３は、時間帯心理判定部１２によって対応付けられた当該時間帯に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶部１０２を更新する。スコアは、各時間帯で、その時のユーザの購買心理に影響を与える度合いを意味する。ここで、スコア更新部１３は、大きく以下の２つのステップを有する。
＜心理遷移判定ステップ＞
＜スコア更新ステップ＞
【００５１】
＜心理遷移判定ステップ＞
スコア更新部１３は、投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を推定する。例えば以下のような心理遷移が推定される。
Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
【００５２】
ここで、心理遷移には、Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａの順に大きくなる数値を割り当てることも好ましい。これによって、心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものとなる。数値の大きさによって、次の心理状態へ遷移したことが理解できる。
Ａ＝０、Ｉ＝１、Ｄ＝２、Ｍ＝３
Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓
０，０，１，０，１，１，２，１，２，２，３，３，３
但し、この場合、心理状態が前後する場合も当然に生じる。
【００５３】
（心理遷移の移動平均による補正）
これに対し、スコア更新部１３は、時系列に並ぶ数値を、できる限り昇順となるように補正する。具体的には、隣接する前後ｎコメントの心理状態の平均値を、当該コメントの心理状態とする。即ち、前段所定範囲の移動平均値とすることも好ましい。
隣接する前後２項の平均を取る。
Ａ，  Ａ，  Ｉ，  Ａ，  Ｉ，Ｉ，Ｄ，  Ｉ，  Ｄ，Ｄ，  Ｍ，  Ｍ，  Ｍ
↓    ↓    ↓    ↓    ↓  ↓  ↓    ↓    ↓  ↓    ↓    ↓    ↓
０，  ０，  １，  ０，  １，１，２，  １，  ２，２，  ３，  ３，  ３
0.3,  0.3,  0.4,  0.6,  1,  1,  1.4,  1.6,  2,  2.2,  2.4,  2.6,  2.75,  3
（（（（（（（（（（（（（（↓四捨五入↓）））））））））））））））））
０，  ０，  ０，  １，  １，１，１，  ２，  ２，２，  ２，  ３，  ３，  ３
↓    ↓    ↓    ↓    ↓  ↓  ↓    ↓    ↓  ↓    ↓    ↓    ↓    ↓
Ａ，  Ａ，  Ａ，  Ｉ，  Ｉ，Ｉ，Ｉ，  Ｄ，  Ｄ，Ｄ，  Ｄ，  Ｍ，  Ｍ，  Ｍ
【００５４】
（心理状態の遷移間の時間差に基づく補正）
スコア更新部１３は、時系列に並ぶ心理状態の間の経過時間間隔に応じて、以下のように重み付けることもできる。
前段の経過時間間隔が長くなるほど当該数値に対する重みを小さくする
前段の経過時間間隔が短くなるほど当該数値に対する重みを大きくする
【００５５】
尚、他の実施形態として、０〜４の数値に対して、推定された心理状態の尤度の積を用いてもよい。Ａ＝１０％、Ｉ＝７０％、Ｄ＝２０％、Ｍ＝０％の場合、以下のように乗算する。
０×１０％＋１×７０％＋２×２０％＋３×０％＝１．１
【００５６】
＜スコア更新ステップ＞
スコア更新部１３は、コメント文章の群の中で、基準コメント文章について、以下の２つの更新ステップのいずれか一方又は両方を実行し、スコア記憶部１０２へ指示する。
（基準更新ステップ）基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
（後方更新ステップ）基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
【００５７】
具体的には、ユーザ毎に、基準コメント文章からみて、前方／後方のコメント文章のＡＩＤＭＡの遷移を以下のように表す。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(At,I,D,M,Ac)
基準コメント文章->後方コメント文章：ｄa(At,I,D,M,Ac)
(At,I,D,M,Ac)の各要素は、0/1で表す。
基準コメント文章から見て、前後のコメントとの間で、ユーザの心理状態が購買行動に近づくほど、その時間帯の影響度が大きいと考えられる。
【００５８】
図６は、本発明における第１のスコア更新を表す説明図である。
【００５９】
（Ｓ６１）ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
2014/9/1 7:30「ａ社スマホ 新作のＣＭ見た！」  ->注目Ａt
ここでは、ユーザ@AAAは、時間帯「朝」にテレビでａ社スマホのＣＭを見たことによって、心理状態が注目Ａへ遷移している。そのために、スコア記憶部１０２について、時間帯「朝」の注目Ａtのスコア値Ｐ（Ａt）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,1,0,0,0)
【００６０】
（Ｓ６２）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
2014/9/1 22:00「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」  ->興味Ｉ
ここでは、ユーザ@AAAは、時間帯「夜」に、心理状態が興味Ｉへ遷移している。そのために、スコア記憶部１０２について、時間帯「夜」の興味Ｉのスコア値Ｐ（Ｉ）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,1,0,0,0)
【００６１】
（Ｓ６３）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
2014/9/2 18:30「ａ社スマホ キャンペーンやってるんだ。欲しい！」  ->欲望Ｄ
ここでは、ユーザ@AAAは、時間帯「夕」に、心理状態が欲望Ｄへ遷移している。そのために、スコア記憶部１０２について、時間帯「夕」の欲望Ｄのスコア値Ｐ（Ｉ）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,0,1,0,0)
【００６２】
（Ｓ６４）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
2014/9/4 12:30「今度、ショップでａ社スマホ、下見しようかな」  ->記憶Ｍ
ここでは、ユーザ@AAAは、時間帯「昼」に、心理状態が記憶Ｍへ遷移している。そのために、スコア記憶部１０２について、時間帯「昼」の記憶Ｍのスコア値Ｐ（Ｉ）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,0,0,1,0)
【００６３】
最終的に、ユーザアドレス毎に、ｄb(at,i,d,m,ac)及びｄa(at,i,d,m,ac)を累積することによってスコアが推定される。
【００６４】
図７は、本発明における第２のスコア更新を表す説明図である。
【００６５】
図７によれば、その時間帯でユーザの心理状態が遷移した場合にのみ、その時間帯が心理状態の遷移に寄与したものと判定するものであってもよい。従って、その時間帯でユーザの心理状態が遷移していない場合、スコアを更新しない。
【００６６】
（Ｓ７１）ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「ａ社スマホのラインナップ、いいな〜」->興味Ｉ、時間帯「昼」
「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」->興味Ｉ、時間帯「夜」
ここでは、ユーザ@AAAは、時間帯「夜」にあっても、心理状態が興味Ｉのままで遷移していない。そのために、スコア記憶部１０２についてスコア値を何ら更新しない。
【００６７】
（Ｓ７２）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホのデザインがGOOD！」               ->欲望Ｄ、時間帯「昼」
「a社スマホ キャンペーンやってるんだ。欲しい」->欲望Ｄ、時間帯「夕」
ここでは、ユーザ@AAAは、時間帯「夕」にあっても、心理状態が欲望Ｄのままで遷移していない。そのために、スコア記憶部１０２についてスコア値を何ら更新しない。
【００６８】
図８は、本発明における第１の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。
【００６９】
図８によれば、スコアに、心理状態毎に異なる重みを付けて増分している。
（Ｓ８１）基準コメント文章の心理状態に対する重みｗb（Weight before）
ｗb(At)、ｗb(I)、ｗb(D)、ｗb(M)、ｗb(Ac)
（Ｓ８２）後方コメント文章の心理状態に対する重みｗa（Weight after）（≠ｗb）
ｗa(At)、ｗa(I)、ｗa(D)、ｗa(M)、ｗa(Ac)
この場合、影響度Ｐは、状態変化ｄb(i)及びｄa(i)を用いて、以下のような式で表される。
Ｐ＝Σi=At〜Ac（ｗb(i)×ｄb(i)＋ｗa(i)×ｄa(i)）
【００７０】
図８によれば、重みｗb(i)及びｗa(i)それぞれについて、５×５の行列で設定することができる。例えばｂatiは、AttentionからInterestへの遷移に対する重みを意味する。この行列の各要素の値を調整することによって、特定の状態遷移を重視した影響度を算出することができる。
【００７１】
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗbは、行動状態Ａc(Action）の重みｗbよりも大きく設定する。基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合、行動状態Ａcに遷移した時間帯と比較して、心理状態ＡtＩＤＭに遷移した基準コメント文章の時間帯の方が、その心理状態へ遷移した寄与が高いことを意味する。
【００７２】
また、心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗaは、行動状態Ａc(Action)の重みｗaよりも小さく設定する。後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合、行動状態Ａcに遷移した基準コメント文章の時間帯と比較して、心理状態ＡtＩＤＭに遷移した基準コメント文章の時間帯の方が、その心理状態へ遷移した寄与が低いことを意味する。
【００７３】
［時間帯価値検知部１４］
時間帯価値検知部１４は、スコア記憶部１０２を用いて、各心理状態について、スコアの所定数以上又は所定割合以上となる時間帯を、当該心理状態に対する価値が高い時間帯として出力する。例えばスコアが、当該心理状態について所定閾値以上（例えば２０以上）となる時間帯は、その心理状態への遷移に対するインフルエンサであるとして検知される。
【００７４】
例えば図２のスコア記憶部１０２によれば、以下のように推定される。
心理状態「注目（Ａt）」への寄与が高いインフルエンサは、時間帯「朝」であると認められる。
心理状態「興味（Ｉ）」への寄与が高いインフルエンサは、時間帯「昼」であると認められる。
心理状態「欲望（Ｄ）」への寄与が高いインフルエンサは、時間帯「深夜」であると認められる。
心理状態「記憶（Ｍ）」への寄与が高いインフルエンサは、時間帯「夜」であると認められる。
心理状態「行動（Ａc）」への寄与が高いインフルエンサは、時間帯「夕」であると認められる。
【００７５】
他の実施形態として、１つの時間帯について、広告発表（ＣＭ放送や広告配信）をする前と後とでそれぞれ、スコアを算出することも好ましい。スコアの差分から、広告発表の効果を検知することができる。
【００７６】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、コメント文章から人の心理状態に影響した時間帯を検知することができる。具体的には、特定の商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その購買心理状態に影響した時間帯を検知することができる。検知された時間帯に応じた広告情報の提供によって、ユーザの購買心理状態に影響を与えやすくする。
【００７７】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７８】
１  心理遷移分析装置
１０１  心理キーワード辞書部
１０２  スコア記憶部
１０３  時間帯記憶部
１１  コメント文章取得部
１２  時間帯心理判定部
１３  スコア更新部
１４  時間帯価値検知部
２  ＳＮＳサイトサーバ
３  端末
【図１】
0006496203.tif 000002
【図２】
0006496203.tif 000003
【図３】
0006496203.tif 000004
【図４】
0006496203.tif 000005
【図５】
0006496203.tif 000006
【図６】
0006496203.tif 000007
【図７】
0006496203.tif 000008
【図８】
0006496203.tif 000009