(57)【要約】【課題】ユーザが、膨大な投稿データの中から有用な情報を取得しやすい投稿処理装置を実現する。【解決手段】本装置は、ユーザによる投稿データの評価を参照して、ユーザを複数のグループに分類する。本装置は、グループにおける一の投稿データに対する複数の評価から、各投稿データの総合評価度をグループごとに算出し、算出された総合評価度を参照して、投稿データに関するデータの表示方法をグループごとに決定する。本装置は、クライアント端末から、投稿データの一覧を示す投稿一覧データの閲覧要求を受信し、要求元のクライアント端末に投稿一覧データを送信し、ユーザのクライアント端末から前記閲覧要求が受信された場合、そのユーザが所属するグループに対して決定された表示方法を示す表示指定データを要求元のクライアント端末に送信する。【選択図】図２
2008234580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクライアント端末と通信ネットワークを介して接続され、クライアント端末から受信した投稿データを他のクライアント端末に対して電子的に公開する装置であって、
クライアント端末のユーザをグループに分類し、分類されたユーザを更に下位のグループに分類することにより、ユーザを複数の単位グループに分類する分類部と、
投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する決定部と、
を備え、
前記分類部は、
複数の選択肢の中から選ばれた、投稿データの内容に対するユーザの評価を示す評価データをクライアント端末から受信する評価データ受信部と、
評価データと、評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する評価データ保持部と、
所定グループについて、一の投稿データに対して第１の選択肢を選んだユーザ数と第２の選択肢を選んだユーザ数との比率をユーザ比率として、投稿データごとにユーザ比率を算出する比率算出部と、
算出されたユーザ比率が所定の条件を満たす投稿データを、所定グループのユーザを更に下位のグループに分類するための基準となる基準投稿データとして選定する投稿データ選定部と、
基準投稿データに対して第１の選択肢または第２の選択肢のいずれを選択したかを基準に、前記所定グループに所属するユーザを少なくとも２つの下位のグループに分類する分類処理を実行するユーザ分類部と、
基準投稿データを基準に分類されたいずれかのグループを対象とする分類処理を複数回繰り返すことにより、ユーザを複数の単位グループに分類する処理制御部と、
を含み、
前記決定部は、
単位グループにおける一の投稿データに対する複数の評価データから、各投稿データの総合評価度を単位グループごとに算出する評価算出部と、
算出された総合評価度を参照して、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する表示方法決定部と、
クライアント端末から、投稿データの一覧を示す投稿一覧データの閲覧要求を受信する要求受信部と、
要求元のクライアント端末に投稿一覧データを送信するデータ送信部と、
ユーザのクライアント端末から前記閲覧要求が受信された場合、そのユーザが所属する単位グループに対して決定された表示方法を示す表示指定データを要求元のクライアント端末に送信する表示指定部と、
を含むことを特徴とする投稿処理装置。
【請求項２】
前記投稿データ選定部は、所定の比率と投稿データごとに算出された複数のユーザ比率とを比較し、その所定の値に近いユーザ比率が算出された投稿データを基準投稿データとして選定することを特徴とする請求項１に記載の投稿処理装置。
【請求項３】
前記表示方法決定部は、算出された総合評価度が所定の値より高い投稿データを選定し、その投稿データに関するデータを強調表示させることを単位グループごとに決定することを特徴とする請求項１または２に記載の投稿処理装置。
【請求項４】
前記分類部は、
前記複数の選択肢のそれぞれと対応付けられ、ユーザの評価の度合いを示す評価点数を保持する点数保持部と、
所定の投稿データに対する評価点数の平均点を単位グループごとに算出する平均点算出部と、
前記基準投稿データに対して第１の選択肢及び第２の選択肢のいずれも選んでいない非選択ユーザの前記所定の投稿データに対する評価点数を取得する点数取得部と、
前記所定の投稿データに対して算出された、単位グループごとの平均点と非選択ユーザの評価点数との近さを所定の評価関数により判定し、非選択ユーザに対応する単位グループを選定するグループ選定部と、
を更に備え、
前記ユーザ分類部は、選定されたグループに非選択ユーザを分類することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の投稿処理装置。
【請求項５】
前記分類部は、
前記複数の選択肢のそれぞれと対応付けられ、ユーザの評価の度合いを示す評価点数を保持する点数保持部と、
所定の投稿データに対する評価点数の平均点を単位グループごとに算出する平均点算出部と、
いずれかの単位グループに分類されたユーザであって、再分類の対象となる分類対象ユーザの前記所定の投稿データに対する評価点数を取得する点数取得部と、
前記所定の投稿データに対して算出された、単位グループごとの平均点と分類対象ユーザの評価点数との近さを所定の評価関数により判定し、分類対象ユーザに対応する単位グループを選定するグループ選定部と、
を更に備え、
前記ユーザ分類部は、前記分類対象ユーザの所属する単位グループを選定されたグループに分類することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の投稿処理装置。
【請求項６】
前記要求受信部は、ユーザのクライアント端末から、そのユーザが所属する単位グループとは別の単位グループに対して決定された表示指定データの要求を受信し、
前記表示指定部は、前記別の単位グループに対して決定された表示指定データを要求元のクライアント端末に送信することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載する投稿処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、投稿データを電子的に公開する技術に関し、特に、投稿データの公開適否を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの普及とネットワーク技術の進展に伴い、ネットワークを介した電子情報の交換が盛んになっている。一例として、電子掲示板システムを挙げることができる。電子掲示板システムにおいて、ユーザは、クライアント端末からサーバに投稿データを送信する。サーバは、受信した投稿データを電子掲載する。別のユーザは、電子掲載された投稿データをクライアント端末にて確認できる。電子掲示板システムは、複数者間の情報共有に有効なツールとして広く利用されている。
【０００３】
電子掲示板システムの一例として、商品購入者の感想を掲載するＷｅｂサイトがある。商品を購入したユーザは、商品の感想について記述した投稿データをＷｅｂサイトに送信する。Ｗｅｂサイトには、さまざまな商品についての投稿データが集まる。ユーザは、このようなＷｅｂサイトにアクセスすることにより、同じ消費者の立場から得られるいわば口コミ情報を、商品を購入する際の判断材料とする。口コミ情報は、購入判断の決め手となることも多い。
【特許文献１】特開２００１−３３１５２５号公報
【特許文献２】特開２００５−３３９１４０号公報
【特許文献３】特開２００３−５０７７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
その一方、ユーザは、膨大な投稿データの中から有用な情報を探し出すため大変な労力を必要とする。本発明は、上記課題に鑑みてなされた発明であり、その主たる目的は、ユーザが、膨大な投稿データの中から有用な情報を取得しやすい投稿処理装置を実現するための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のある態様は、複数のクライアント端末と通信ネットワークを介して接続され、クライアント端末から受信した投稿データを他のクライアント端末に対して電子的に公開する投稿処理装置に関する。本実施の形態において「投稿データ」とは、ユーザが投稿処理装置に送信したデータ全般をいい、文章形式のデータのみならず、画像形式や動画形式のデータ、数値、表およびグラフなどのデータも含まれる。
【０００６】
この装置は、クライアント端末のユーザをグループに分類し、分類されたユーザを更に下位のグループに分類することにより、ユーザを複数の単位グループに分類し、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する。以下、本装置についてより詳細に説明する。
【０００７】
本装置は、複数の選択肢の中から選ばれた、投稿データの内容に対するユーザの評価を示す評価データをクライアント端末から受信する。本装置は、評価データと、評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する。本装置は、所定グループについて、一の投稿データに対して第１の選択肢を選んだユーザ数と第２の選択肢を選んだユーザ数との比率をユーザ比率として、投稿データごとにユーザ比率を算出する。
【０００８】
本装置は、算出されたユーザ比率が所定の条件を満たす投稿データを、所定グループのユーザを更に下位のグループに分類するための基準となる基準投稿データとして選定する。本装置は、基準投稿データに対して第１の選択肢または第２の選択肢のいずれを選択したかを基準に、前記所定グループに所属するユーザを少なくとも２つの下位のグループに分類する分類処理を実行する。
【０００９】
本装置は、基準投稿データを基準に分類されたいずれかのグループを対象とする分類処理を複数回繰り返すことにより、ユーザを複数の単位グループに分類する。本装置は、単位グループにおける一の投稿データに対する複数の評価データから、各投稿データの総合評価度を単位グループごとに算出する。本装置は、算出された総合評価度を参照して、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する。
【００１０】
本装置は、クライアント端末から、投稿データの一覧を示す投稿一覧データの閲覧要求を受信する。本装置は、要求元のクライアント端末に投稿一覧データを送信する。本装置は、ユーザのクライアント端末から前記閲覧要求が受信された場合、そのユーザが所属する単位グループに対して決定された表示方法を示す表示指定データを要求元のクライアント端末に送信する。
【００１１】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ユーザが、膨大な投稿データの中から有用な情報を取得しやすい投稿処理装置を実現する上で効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は、投稿システム１０のハードウェア構成図である。
電子掲示板サーバ１００は、インターネット１２を介してクライアント端末２００ａやクライアント端末２００ｂなどの複数の端末（以下、単に「クライアント端末２００」という）と接続される。電子掲示板サーバ１００は、各クライアント端末２００から投稿データを受信し、電子掲載する装置である。
【００１４】
例えば、クライアント端末２００ｂがある投稿データを電子掲示板サーバ１００に送信したとする。電子掲示板サーバ１００は、投稿データのサブジェクト等、投稿データの一部をＷｅｂページとして提供する。電子掲示板サーバ１００は、クライアント端末２００ａからこの投稿データに対する閲覧要求を受信すると、投稿データをクライアント端末２００ａに送信する。クライアント端末２００ａにてクライアント端末２００ｂによる投稿データを確認できる。このようにして、複数のクライアント端末２００間で投稿データの情報が共有される。
【００１５】
図２は、投稿システム１０の処理概要を説明するための模式図である。
電子掲示板サーバ１００内には随時更新可能な多数の投稿データが保持されている。それらの投稿データは、閲覧するユーザにとって必要な情報を検索できるようカテゴリに分類されている。８名のユーザＡ〜Ｈは、投稿システム１０を使用するため電子掲示板サーバ１００に登録されているユーザである。ユーザは、電子掲示板サーバ１００に保持されている投稿データを閲覧し、閲覧した投稿データに肯定的または否定的な評価のいずれかを入力できる。
【００１６】
電子掲示板サーバ１００は入力された評価を参照して、８名のユーザの評価が４：４に分かれている投稿データを選定する。電子掲示板サーバ１００が選定した投稿データは投稿データαである。ユーザＡ、Ｄ、Ｅ、Ｈの４名は、投稿データαの内容を肯定する評価を入力している。一方、ユーザＢ、Ｃ、Ｆ、Ｇの４名は、投稿データαの内容を否定する評価を入力している。電子掲示板サーバ１００はこの結果を利用して、８名のユーザを４名ずつの２つのグループに分類する。
【００１７】
更に、電子掲示板サーバ１００は、投稿データαに肯定的な評価を入力した４名のユーザの評価が２：２に分かれている投稿データを選定する。電子掲示板サーバ１００が選定した投稿データは投稿データβである。ユーザＡ、Ｈの２名は、投稿データβの内容を肯定する評価を入力し、ユーザＤ、Ｅの２名は投稿データβの内容を否定する評価を入力している。電子掲示板サーバ１００はこの結果を利用して、４名のユーザを２名ずつの２つのグループに更に分類する。
【００１８】
このように電子掲示板サーバ１００は、ユーザを２つのグループに分類し、分類されたユーザを更に下位のグループに分類する。電子掲示板サーバ１００は、投稿データαに否定的な評価を入力したユーザについても同様の処理を行い、４名のユーザを２つのグループに更に分類する。電子掲示板サーバ１００は、２名ずつのユーザが所属するグループを４つ形成する。電子掲示板サーバ１００により、最終的に形成されたこのグループを以下、単に「単位グループ」という。
【００１９】
電子掲示板サーバ１００はユーザを分類する際、評価が１：１に分かれる投稿データが基準として用いられる。評価が半々に分かれる投稿データの内容は、価値観などが対立しやすい内容であると考えられる。そのため、同じ単位グループに属するユーザ同士は、価値観、事象に対する考え方や発想が近くなりやすい。電子掲示板サーバ１００は、同じ単位グループに属するユーザの投稿データへの評価を利用して、単位グループ内で評価の高い投稿データを選定する。
【００２０】
ユーザは興味のあるカテゴリを指定し、そのカテゴリに含まれる投稿データの一覧情報をクライアント端末２００に表示させることができる。その際、電子掲示板サーバ１００は、そのユーザが属する単位グループ内で評価の高い投稿データの情報を強調表示させる。クライアント端末２００の画面には、評価の高い投稿データの主題や名称等の情報が他の投稿データに比べ目に付つきやすい位置に表示されたり、その情報のフォントサイズが大きく表示されたりする。つまり、同じ単位グループに属し、価値観等が近いユーザが高く評価している投稿データは、お勧めの投稿データとして表示される。
【００２１】
こうした処理により、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。こうしたメリットを享受するため、投稿データに対して積極的に評価を入力しようというインセンティブがユーザに働く。ユーザによる多数の評価は投稿者のやる気を刺激し、投稿者はより有用な情報をユーザに提供しようと更新したり、新たな投稿を行う。その結果、電子掲示板サーバ１００内の投稿データの質は向上し、投稿システム１０を使用するユーザの数が増大するという正のサイクルが生じる。
【００２２】
図３は、電子掲示板サーバ１００の機能ブロック図である。
ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現される。ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。よって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。ここでは、主として各機能ブロックの発揮すべき機能について述べ、その具体的な作用については、後述する。
【００２３】
電子掲示板サーバ１００は、通信処理部３００、データ処理部４００およびデータ保持部５００を含む。通信処理部３００は、ユーザからの入力処理やユーザに対する情報表示のようなユーザインタフェース全般に関する処理を担当する。データ処理部４００は、通信処理部３００やデータ保持部５００から取得されたデータを元にして各種のデータ処理を実行する。データ処理部４００は、通信処理部３００とデータ保持部５００の間のインタフェースの役割も果たす。データ保持部５００は、あらかじめ用意された各種の設定データや、通信処理部３００やデータ処理部４００から受け取ったデータを格納する。
【００２４】
通信処理部３００は、評価データ受信部３１０、要求受信部３２０、データ送信部３３０および表示指定部３４０を含む。評価データ受信部３１０は、評価データをクライアント端末２００から受信する。評価データは、投稿データの内容に対するユーザの評価を示すためのデータである。ユーザは、複数の選択肢の中からいずれかの選択肢を選ぶことにより、投稿データに対する評価を示す。要求受信部３２０は、状況に応じて様々な要求をクライアント端末２００から受信する。
【００２５】
データ送信部３３０は、状況に応じて様々なデータをクライアント端末２００に送信する。例えば、クライアント端末２００に投稿一覧データを送信する。投稿一覧データは、あるカテゴリに含まれる投稿データの一覧を示すためのデータである。投稿一覧データは、投稿データの名称、ユーザにより付与された投稿データに対する主題、投稿データ全体を表示させるためのハイパーリンク等のデータを含む。
【００２６】
表示指定部３４０は、表示指定データをクライアント端末２００に送信する。表示指定データは、投稿一覧データがクライアント端末２００に表示される際、投稿データの名称や主題などの表示方法を示すためのデータである。例えば、ある投稿データの名称を大きく表示させ、より強調するためのデータが、表示指定データに含まれる。
【００２７】
データ処理部４００は、比率算出部４１０、投稿データ選定部４２０、ユーザ分類部４３０、処理制御部４４０、評価算出部４５０、表示方法決定部４６０、平均点算出部４７０、点数取得部４８０及びグループ選定部４９０を含む。比率算出部４１０は、ある投稿データに対する評価として、複数の選択肢の中から第１の選択肢を選んだユーザ数と第２の選択肢を選んだユーザ数との比率（以下、単に「ユーザ比率」という）を算出する。
【００２８】
投稿データ選定部４２０は、比率算出部４１０により算出されたユーザ比率が所定の条件を満たす投稿データを選定する。選定された投稿データは、電子掲示板サーバ１００に登録しているユーザをグループに最初に分類する際、または既にグループに分類されたユーザを更に下位のグループに分類する際、判断基準として用いられる。以下、投稿データ選定部４２０により選定された投稿データを基準投稿データという。
【００２９】
ユーザ分類部４３０は、基準投稿データに対して第１の選択肢または第２の選択肢のいずれを選択したかを基準にユーザを２つのグループに分類する。つまり、ユーザ分類部４３０は分類対象のユーザを、第１の選択肢を選んだユーザのグループと第２の選択肢を選んだユーザのグループとに分類する。
【００３０】
処理制御部４４０は、基準投稿データを判断基準に分類されたグループを対象として、ユーザの分類処理の回数を制御する。処理制御部４４０が分類処理を１回のみ実行させる場合、１つの基準投稿データによりユーザは２つのグループに分類される。評価算出部４５０は、ある単位グループに属する全ユーザの評価データを参照し、各投稿データの総合評価度を算出する。総合評価度は、同じ単位グループのユーザが、対象となる投稿データをどの程度評価しているかを示すための指標である。
【００３１】
表示方法決定部４６０は、評価算出部４５０により算出された総合評価度を参照し、投稿データに関するデータの表示方法を決定する。投稿データに関するデータは、投稿データの名称、ユーザにより付与された投稿データに対する主題、投稿データ全体を表示させるためのハイパーリンク、投稿データのおすすめ度等の投稿データと関連があるデータである。投稿データに関するデータは、投稿データの一覧がクライアント端末２００に表示される際、個々の投稿データを特定するためのデータである。
【００３２】
平均点算出部４７０は、投稿データに対する評価点数の平均点を算出する。評価点数は、評価を示すための複数の選択肢のそれぞれと対応付けられ、投稿データに対するユーザの評価の度合いを示すための点数である。仮に選択肢が「いいね」、「まあまあ」、「いまいち」の３つである場合、電子掲示板サーバ１００の管理者は「いいね」：３点、「まあまあ」：０点、「いまいち」：−３点とする評価点数を設定してもよい。
【００３３】
点数取得部４８０は、平均点算出部４７０の算出対象である投稿データについて、評価点数を取得する。グループ選定部４９０は、特定のユーザを分類させるための単位グループを選定する。グループ選定部４９０は、ある投稿データに対して算出された、単位グループごとの平均点と特定のユーザの評価点数と参照して、特定のユーザを分類するための単位グループを選定する。点数取得部４８０及びグループ選定部４９０の処理について、図１１、図１２に関連して詳述する。
【００３４】
データ保持部５００は、評価データ保持部５１０及び点数保持部５２０を含む。評価データ保持部５１０は、評価データと、評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する。評価データ保持部５１０のデータ構造については、図８に関連して詳述する。点数保持部５２０は、評価点数と、評価を示すための複数の選択肢のそれぞれと対応付けて保持する。
【００３５】
電子掲示板サーバ１００は、ユーザを複数の単位グループに分類するユーザ分類処理を実行する。ユーザ分類処理は、主に評価データ受信部３１０、評価データ保持部５１０、比率算出部４１０、投稿データ選定部４２０、ユーザ分類部４３０及び処理制御部４４０により実行される。
【００３６】
電子掲示板サーバ１００は、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する表示決定処理を実行する。表示決定処理は、主に評価算出部４５０、表示方法決定部４６０、要求受信部３２０、データ送信部３３０、表示指定部３４０により実行される。
【００３７】
以下、投稿システム１０の実際の使用例に基づいて本発明を説明する。電子掲示板サーバ１００内には随時更新可能な多数の投稿データが保持されている。それらの投稿データは、閲覧するユーザにとって必要な情報を検索できるよう、カテゴリに分類されている。
【００３８】
図４は、カテゴリの一覧を示すデータがクライアント端末２００に表示されている画面の画面図２０である。画面図２０は、小学生であるユーザが算数の宿題を片付けるため電子掲示板サーバ１００を使用する状況を示している。
【００３９】
同図の領域２２では、表示されているカテゴリの一覧が電子掲示板サーバ１００内のどのカテゴリに含まれているのかが示されている。同図に示されるカテゴリの一覧は「小学校」というカテゴリに含まれていることがわかる。また、「小学校」というカテゴリは、更に「お勉強」というカテゴリに含まれていることがわかる。同図の領域２４には、それぞれのカテゴリに関する情報が示されている。領域２４の左側には、それぞれのカテゴリのタイトル（名称）が示されている。同図では上から「算数」、「国語」、「理科」、「社会」の４つのカテゴリが示されている。
【００４０】
領域２４の右側には「カテゴリ情報」としてそれぞれのカテゴリに関する情報が示されている。同図ではカテゴリ：「算数」について「投稿データ総数」の情報が示されている。「国語」、「理科」、「社会」のカテゴリに対して入力された投稿データが未だ存在していないため、これらのカテゴリの「投稿データ総数」の情報は表示されていない。
【００４１】
同図に表示されるカテゴリのタイトルには、そのカテゴリに含まれる投稿データの一覧を表示させるためのハイパーリンクが付与されている。ユーザは、タイトルに付与されたハイパーリンクをマウスなどの入力装置を用いて選択し、興味あるカテゴリに含まれる投稿データの一覧を見ることができる。
【００４２】
図５は、図４における「算数」のカテゴリをユーザが選択したときにクライアント端末に表示される画面の画面図３０である。領域３２では、図４の領域２２と同様、表示されている投稿データの一覧が電子掲示板サーバ１００内のどのカテゴリに含まれているのかが示されている。
【００４３】
カテゴリ：「算数」には「つるかめ算の解き方」、「台形の公式」、「日本の算数の歴史」及び「旅人算を知ると電車に乗るのが楽しくなる」の４つの投稿データが含まれている。同図の領域３４の左側には、それぞれの投稿データのタイトル（名称）が表示されている。同図の領域３４の右側には、それぞれの投稿データの「おすすめ度」が表示されている。
【００４４】
「おすすめ度」は「★」マークの数によって示され、「★」マークの数が多いほどその投稿データがおすすめであることを示している。同図では、投稿データ：「つるかめ算の解き方」と投稿データ：「台形の公式」とが「★」マーク５つであり、カテゴリ：「算数」の中では最もおすすめな投稿データである。一方、投稿データ：「旅人算を知ると電車に乗るのが楽しくなる」には「★」マークが一つも付与されておらず、内容に問題があるのかもしれない。
【００４５】
図６は、図５における投稿データ：「つるかめ算の解き方」をユーザが選択したときにクライアント端末２００に表示される画面の画面図４０である。領域４２では、図５の領域３２と同様、表示されている投稿データが電子掲示板サーバ１００内のどのカテゴリに含まれているのかが示されている。
【００４６】
同図の領域４４では投稿データ：「つるかめ算の解き方」の本文が示されている。同図の領域４６では投稿データ：「つるかめ算の解き方」に対してユーザから入力された評価の総数が示されている。「（＾ｏ＾）：役に立った！」の総数が「２８」であり、「（- -；）：いまいち・・・」の総数が「５」である。投稿データ：「つるかめ算の解き方」の内容に対して肯定的な評価をしたユーザが、否定的な評価をしたユーザよりも多いことがわかる。
【００４７】
同図の領域４６は、ユーザから既に入力された評価の結果を示している。投稿データに対して評価を入力する際、ユーザは評価入力ボタン４８をクリックする。これによりクライアント端末２００の表示画面には評価を入力するための画面が表示される。その画面において、ユーザは、図６の領域４６に示される肯定的な選択肢：「（＾ｏ＾）：役に立った！」または否定的な選択肢：「（- -；）：いまいち・・・」のいずれかを選択できる。
【００４８】
以下に、電子掲示板サーバ１００の処理を詳細に説明する。電子掲示板サーバ１００は、複数のクライアント端末２００と通信ネットワークを介して接続されている。電子掲示板サーバ１００は、クライアント端末２００から受信した随時更新可能な投稿データを複数のカテゴリに分類し、他のクライアント端末２００に対して電子的に公開する。
【００４９】
ユーザは、電子掲示板サーバ１００の使用を開始する際、必要な情報を電子掲示板サーバ１００に登録する。電子掲示板サーバ１００は、登録したユーザをグループに分類し、分類されたユーザを更に下位グループに分類する。電子掲示板サーバ１００は、こうした分類処理を繰り返し、ユーザを複数の単位グループに分類する。
【００５０】
図７は、ユーザから評価データを収集するときの処理過程を示すシーケンス図である。
電子掲示板サーバ１００の要求受信部３２０は、ユーザが使用するクライアント端末２００から投稿データの閲覧要求を受信する（Ｓ１０）。データ送信部３３０は要求のあった投稿データをデータ保持部５００から取得し、要求元のクライアント端末２００に送信する（Ｓ１２）。クライアント端末２００は送信された投稿データを受信し、画面にその投稿データを表示する。ユーザはその投稿データを閲覧し、評価データをクライアント端末２００に入力する（Ｓ１４）。クライアント端末２００は、入力された評価データを電子掲示板サーバ１００に送信する（Ｓ１６）。
【００５１】
評価データ受信部３１０は、送信された評価データを受信する。評価データ保持部５１０は、受信された評価データと、その評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する。こうした処理を繰り返すことにより、電子掲示板サーバ１００は、投稿データに対するユーザの評価を収集する。
【００５２】
図８は、評価データ保持部５１０のデータ構造図である。行５０には投稿データの名称が示されている。行５２にはユーザの名称が示されている。行５４には、同列に示されるユーザが評価データとして「（＾ｏ＾）：役に立った！」を選択したか否かが示されている。ユーザが選択している場合、「●」マークが示される。同様に行５６には、同列に示されるユーザが評価データとして「（- -；）：いまいち・・・」を選択したか否かが示されている。
【００５３】
ユーザは投稿データに対する評価を入力する際、複数の選択肢の中からいずれか１つの選択肢を選ぶ。そのため、「●」マークは同列において行５４または行５６のいずれか一方にのみ記されている。なお、同図では、投稿データαに対するデータのみが表示されている。評価データ保持部５１０は、投稿データα以外の投稿データに対しても同様にデータを保持している。
【００５４】
図９は、ユーザを単位グループに分類するときの電子掲示板サーバ１００の処理過程を示すフローチャートである。電子掲示板サーバ１００のユーザとして、図２で示したようにＡ〜Ｈの８名のユーザが登録され、電子掲示板サーバ１００内の投稿データとして投稿データα、投稿データβ、投稿データγの３つの投稿データが登録されているとする。
【００５５】
比率算出部４１０は、評価データ保持部５１０を参照し、投稿データαに対して選択肢：「（＾ｏ＾）：役に立った！」（以下、単に「肯定的選択肢」という）を選んだユーザの数と、選択肢：「（- -；）：いまいち・・・」（以下、単に「否定的選択肢」という）を選んだユーザの数と、を取得する。比率算出部４１０は、取得した２つのユーザ数を用いて、ユーザ比率を算出する（Ｓ１８）。ユーザ比率は、以下の式により算出される。
ユーザ比率＝（肯定的選択肢を選んだユーザ数）／（否定的選択肢を選んだユーザ数）
つまり、ユーザ比率の値が１より大きい場合、その投稿データに対して肯定的な評価をしたユーザが否定的な評価をしたユーザよりも多いといえる。逆に、ユーザ比率の値が１より小さい場合、その投稿データでは否定的な評価をしたユーザが肯定的な評価をしたユーザよりも多いといえる。
【００５６】
図８において肯定的選択肢を選んだユーザ数は「４」、否定的選択肢を選んだユーザ数は「４」である。投稿データαのユーザ比率は、
投稿データαのユーザ比率＝４／４＝１
となる。比率算出部４１０は、投稿データβ、投稿データγのユーザ比率も同様に算出する。算出された投稿データβのユーザ比率は「０．６」、投稿データγのユーザ比率は「３」である。このように比率算出部４１０は、データ保持部５００に保持されている投稿データのユーザ比率を算出する。
【００５７】
投稿データ選定部４２０は、比率算出部４１０により算出されたユーザ比率の値が「１」に最も近い投稿データを選定する（Ｓ２０）。投稿データ選定部４２０は、投稿データα、投稿データβ、投稿データγの中から投稿データαを選定する。ユーザ分類部４３０は、評価データ保持部５１０を参照し、投稿データαを基準としてユーザＡ〜Ｈを２つのグループに分類する（Ｓ２２）。ユーザＡ〜Ｈは、投稿データαに対して肯定的選択肢を選んだユーザのグループ（以下、単に「肯定グループ」）と、否定的選択肢を選んだユーザのグループ（以下、単に「否定グループ」）とに分類される。図２に示されるように、肯定グループにはユーザＡ、Ｄ、Ｅ、Ｈが、否定グループにはユーザＢ、Ｃ、Ｆ、Ｇが含まれる。
【００５８】
処理制御部４４０は、ユーザ分類部４３０により分類されたグループごとのユーザ数を取得する。処理制御部４４０は、それぞれのグループに分類されたユーザ数が２名以下となるまで分類処理を続けるように設定されている。肯定グループ及び否定グループにそれぞれ含まれるユーザは４名ずつであり、２名以下とはなっていない。処理制御部４４０は、更に分類処理が必要であると判定し（Ｓ２４のＹ）、比率算出部４１０に再度ユーザ比率を算出するよう命令する。
【００５９】
比率算出部４１０は、評価データ保持部５１０を参照し、肯定グループに分類されたユーザ（以下、単に「肯定ユーザ」という）の投稿データβに対する評価データを取得する。比率算出部４１０は、取得した評価データを用いて、肯定ユーザの中で投稿データβに対して肯定的選択肢を選んだユーザの数と否定的選択肢を選んだユーザの数とから、ユーザ比率を算出する（Ｓ１８）。比率算出部４１０は、投稿データγについても同様の処理を実行する
【００６０】
投稿データ選定部４２０は、ユーザ比率の値が「１」に最も近い投稿データとして投稿データβ、投稿データγの中から投稿データβを選定する（Ｓ２０）。ユーザ分類部４３０は、評価データ保持部５１０を参照し、投稿データβを基準としてユーザＡ、Ｄ、Ｅ、Ｈを２つのグループに分類する（Ｓ２２）。ユーザＡ、Ｄ、Ｅ、Ｈは、投稿データβに対して肯定的選択肢を選んだユーザのグループ（以下、単に「肯定・肯定グループ」）と、否定的選択肢を選んだユーザのグループ（以下、単に「肯定・否定グループ」）に分類される。図２に示されるように、肯定・肯定グループにはユーザＡとＨが、肯定・否定グループにはユーザＤとＥが含まれる。
【００６１】
否定グループに分類されたユーザについても同様の処理が実行される。その結果、ユーザＢ、Ｃ、Ｆ、Ｇは、投稿データγに対して肯定的選択肢を選んだユーザのグループ（以下、単に「否定・肯定グループ」）と、否定的選択肢を選んだユーザのグループ（以下、単に「否定・否定グループ」）に分類される。図２に示されるように、否定・肯定グループにはユーザＢとＦが、否定・否定グループにはユーザＣとＧが含まれる。
【００６２】
処理制御部４４０は、ユーザ分類部４３０により更に分類されたグループごとのユーザ数を取得する。グループに分類されたユーザの数を取得する。それぞれのグループに含まれるユーザは２名ずつであり、２名以下という条件が満たされる。処理制御部４４０は、更なる分類処理は必要ないと判定し（Ｓ２４のＮ）、ユーザの分類処理が終了される。このように処理制御部４４０が分類処理の終了を判定した際、ユーザが最終的に分類されたグループが単位グループとなる。
【００６３】
ユーザ比率の値が１から離れるほど、ほとんどのユーザがその投稿データの内容を肯定的または否定的に評価しているといえる。例えば、ある投稿データの内容が極めてひどい内容であった場合、ほとんどのユーザは否定的選択肢を選ぶため、ユーザ比率は１よりも大幅に小さくなる。一方、ユーザ比率の値が１に近いほど、投稿データの内容には問題がないと考えられる。また、肯定的選択肢を選んだユーザ数と、否定的選択肢を選んだユーザ数とが半々に分かれる投稿データの内容は、価値観などが対立しやすい内容であると考えられる。つまり、ユーザの価値観や考え方などにより評価が分かれやすい投稿データであるといえる。そのため、単位グループには価値観や考え方が近いユーザ同士が集められる。
【００６４】
以上の分類処理は、投稿データ選定部４２０により選定された投稿データに基づいてユーザを２つに分類している。しかし、選択肢が３つ以上設定されているときは、３つ以上のグループに分類してもよい。また、投稿データ選定部４２０は、ユーザ比率が「１」に最も近いという基準以外の基準を用いて投稿データを選定してもよい。ユーザの価値観や考え方によっては、評価の判断が１：１に分かれない場合もあるからである。更に、処理制御部４４０は、分類処理継続の判断を単位グループの人数により判定しなくてもよい。例えば、分類処理の回数によって判定してもよい。
【００６５】
図１０は、ユーザが投稿一覧データの要求を送信したときの処理過程を示すシーケンス図である。
電子掲示板サーバ１００は、図９の処理によりユーザを単位グループに分類する。評価算出部４５０は、評価データ保持部５１０を参照し、肯定・肯定グループに所属するユーザの投稿データαに対する総合評価度を算出する。総合評価度は、単位グループに属するユーザの評価データを用いて算出される値であり、対象となる投稿データが単位グループ内のユーザからどの程度評価されているかを示す指標である。
【００６６】
肯定・肯定グループに所属するユーザは、図２に示されるようにユーザＡとユーザＨである。図８から、ユーザＡとユーザＨの双方が投稿データαに対して選択肢：「（＾ｏ＾）：役に立った！」を選んでいることがわかる。点数保持部５２０には、評価を示すための選択肢に対応する点数があらかじめ設定されている。選択肢：「（＾ｏ＾）：役に立った！」には点数「１」が、選択肢：「（- -；）：いまいち・・・」には点数「０」が設定されている。肯定・肯定グループの投稿データαに対する総合評価度は以下のように算出される。
総合評価度＝（ユーザＡの点数＋ユーザＨの点数）／（肯定・肯定グループに所属するユーザ数）
＝（１＋１）／２＝１
算出の際、分母がユーザ数となるのは、ユーザ１人当たりの点数を算出するためである。
【００６７】
評価算出部４５０は、同様に、ユーザＡとユーザＨの評価データを参照して、投稿データβ、投稿データγについても総合評価度を算出する。算出された投稿データβの総合評価度は「１」、投稿データγの総合評価度は「０．５」である。評価算出部４５０は、肯定・肯定グループの投稿データに対する総合評価度を算出した後、肯定・否定グループについても同様に総合評価度を算出する。このように、評価算出部４５０は、全ての単位グループを対象として、それぞれの単位グループの各投稿データに対する総合評価度を算出する（Ｓ２６）。
【００６８】
表示方法決定部４６０は、算出された総合評価度を参照し、肯定・肯定グループのユーザに対する投稿データαに関するデータの表示方法を決定する。電子掲示板サーバ１００には、総合評価度と対応した表示方法があらかじめ設定されている。設定内容は下記の通りである。
総合評価度：１                  ・・・  「★★★★★」（星マーク５つ）
総合評価度：０．８〜１未満      ・・・  「★★★★」（星マーク４つ）
総合評価度：０．６〜０．８未満  ・・・  「★★★」（星マーク３つ）
総合評価度：０．４〜０．６未満  ・・・  「★★」（星マーク２つ）
総合評価度：０．２〜０．４未満  ・・・  「★」（星マーク１つ）
総合評価度：０〜０．２未満      ・・・  （星マークなし）
【００６９】
表示方法決定部４６０は、投稿データαの総合評価度「１」に基づいて、投稿データαのおすすめ度を「★★★★★」と決定する。同様に、表示方法決定部４６０は、投稿データβのおすすめ度を「★★★★★」と、投稿データγのおすすめ度を「★★」と決定する。表示方法決定部４６０は、肯定・肯定グループの投稿データのおすすめ度を決定した後、肯定・否定グループについても同様におすすめ度を決定する。このように、表示方法決定部４６０は、全ての単位グループを対象として、それぞれの単位グループの各投稿データに対するおすすめ度を決定する（Ｓ２８）。
【００７０】
ユーザＡは、あるカテゴリの投稿一覧データの閲覧要求をクライアント端末２００から送信する（Ｓ３０）。そのカテゴリには、投稿データα、β、γが含まれている。要求受信部３２０は、その閲覧要求を受信する。データ処理部４００は、データ保持部５００を参照し、ユーザＡがどの単位グループに所属するかを判別する（Ｓ３２）。ユーザＡは、肯定・肯定グループに所属している。データ処理部４００は、肯定・肯定グループについて決定された投稿データのおすすめ度を取得し、表示指定部３４０に送信する。また、データ処理部４００は、要求のあった投稿一覧データをデータ送信部３３０に送信する。
【００７１】
データ送信部３３０は、ユーザＡのクライアント端末２００に投稿一覧データを送信する（Ｓ３４）。表示指定部３４０は、そのクライアント端末２００におすすめ度を含む表示指定データを送信する（Ｓ３６）。送信されたデータは、ユーザＡのクライアント端末２００に表示される。その状況が図５に示されている。投稿データαは投稿データ：「つるかめ算の解き方」に、投稿データβは投稿データ：「台形の公式」に、投稿データγは投稿データ：「日本の算数の歴史」にそれぞれ対応する。肯定・肯定グループに属するユーザの評価に基づいて、各投稿データの「おすすめ度」が決定される。
【００７２】
電子掲示板サーバ１００はユーザの分類処理により、価値観や考え方が似ているユーザを分類した上で、分類されたユーザの評価に基づいて投稿データのおすすめ度を決定する。こうした処理によれば、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。このメリットを享受するため、投稿データに対して積極的に評価を入力しようというインセンティブがユーザに働く。ユーザからの多数の評価は投稿者のやる気を刺激し、投稿者はユーザにより有用な情報を提供しようと更新したり、新たな投稿を行う。このような正のサイクルにより、投稿データの質が向上し、電子掲示板サーバ１００を使用するユーザの数が増大する。
【００７３】
なお、表示方法決定部４６０は、総合評価度のみに基づいておすすめ度を決定しているが、更に別のデータを用いて決定してもよい。総合評価度は、ユーザ１人当たりの点数を算出する平均点であるため、ユーザからの評価が少ないうちは極端な値となりやすい。こうした弊害を防止するため、表示方法決定部４６０は、例えば総合評価度に加えユーザによる評価の入力数を考慮した上でおすすめ度を決定できる。
【００７４】
表示方法決定部４６０は、２つのデータを用いることにより、ユーザにとってより快適で的確なおすすめ度を設定できる。そのため、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観などに適合した有用な情報を迅速に取得できやすくなる。電子掲示板サーバ１００の管理者は、表示方法決定部４６０がおすすめ度を決定するための基準を適宜変更可能である。
【００７５】
また、おすすめ度は、「★」マークの数によりおすすめの度合いを表示しているが、別の方法によりおすすめ度が表示されてもよい。例えば、電子掲示板サーバ１００は、クライアント端末２００の画面上で視認できるマークの大きさを変化させて表示させることにより、おすすめ度の度合いを表示してもよい。おすすめ度が高くなるほどマークの大きさが大きくなり、ユーザはおすすめの度合いをより直感的に感じ取ることが出来る。
【００７６】
更に、おすすめ度をマークの数や大きさで表示するのではなく、マークの外観が持つ観念で表現してもよい。例えば、おすすめ度が低い投稿データは、双葉状態の芽で表示され、おすすめ度が高い投稿データほど、若木や大木など芽が成長した状態で表示される。別の例として、おすすめ度が低い投稿データは、雨雲や雷雲のように悪天候を示す天気マークで表示され、おすすめ度が高い投稿データほど、天気がよくなり快晴に近づくように表示される。マークの大きさを変更する場合と同様、おすすめの度合いをユーザはより直感的に感じ取ることが出来る。
【００７７】
電子掲示板サーバ１００は分類処理を定期的に実行し、ユーザは、新たな単位グループにその都度分類される。電子掲示板サーバ１００は、ユーザからの評価データを随時受信するため、それに伴い各投稿データのユーザ比率も変化する。ユーザ比率の変化により、選定される基準投稿データも変化するため、ユーザは定期的な分類処理ごとに新たな単位グループに分類される。
【００７８】
電子掲示板サーバ１００では、ユーザは、自身がどの単位グループに所属するかを確認できる。そのため一部の悪意あるユーザは、同じ単位グループａに属する複数のユーザと協力し、ある投稿データθに肯定的な評価を入力することが考えられる。投稿データθは、肯定的な評価の入力により、単位グループａにおける総合評価度が高くなる。そのため、単位グループａのユーザにとって投稿データθはおすすめ度の高い投稿データとなる。このようにして、悪意あるユーザは、自分に都合のよい投稿データをより多くのユーザに閲覧させることができる。例えば、投稿データを装い、出会い系サイト等の広告を掲載し、それを多くのユーザに閲覧させる。
【００７９】
しかし、このような投稿データθを目にした単位グループａのユーザは、投稿データθに対して否定的な評価を当然に入力する。また、別の単位グループのユーザが投稿データθを偶然に閲覧したとしても、同様に否定的な評価を入力すると考えられる。当初は、悪意あるユーザにより圧倒的に肯定的な評価が多かった投稿データθでは、こうしたユーザの反応により、肯定的な評価と否定的な評価とが同じ割合に近づく。その結果、定期的な分類処理の際、投稿データ選定部４２０により投稿データθが基準投稿データとして選定される。
【００８０】
悪意あるユーザは、投稿データθにより分類され、分類されたグループには悪意あるユーザしか含まれない。こうなると、「おすすめ度」は単位グループごとに決定されるため、悪意あるユーザは投稿データθを「おすすめ度」の高い投稿データとして一般ユーザに表示させることができない。つまり、ユーザの分類処理が定期的に実行されることで、「おすすめ度」の表示を意図的に操作することが困難となる。そのため、電子掲示板サーバ１００は「おすすめ度」の信頼性を維持することができ、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。
【００８１】
以上の処理は、基準投稿データに対して肯定的な選択肢または否定的な選択肢をユーザが必ず選んでいることを前提としている。しかし、基準投稿データに対していずれの選択肢も選んでいないユーザ（以下、単に「非選択ユーザ」という）がいる場合もある。このようの場合、電子掲示板サーバ１００は非選択ユーザをいずれかの単位グループに分類することになる。
【００８２】
電子掲示板サーバ１００は、基準投稿データ以外の投稿データであって、非選択ユーザがいずれかの選択肢を選んでいる投稿データを基準として、非選択ユーザのその投稿データに対する評価と、それぞれの単位グループの総合評価度とを比較する。電子掲示板サーバ１００は、非選択ユーザの評価の値と最も近い総合評価度を示す単位グループに、非選択ユーザを分類する。
【００８３】
電子掲示板サーバ１００は、非選択ユーザの評価の値と最も近い総合評価度を示す単位グループを選定するため、統計で用いられる「分散」を使用する。分散は、複数のデータの散らばり具合を示すために用いられる。分散値Ｖは以下の式により算出される。
【数１】
2008234580.tif 000003
【００８４】
つまり、分散値Ｖの値が大きいほど複数のデータは散らばり具合が大きいといえ、分散値Ｖの値が小さいほど複数のデータは散らばり具合が小さいといえる。電子掲示板サーバ１００は、非選択ユーザの投稿データに対する評価の値を分散における平均値とみなし、単位グループのその投稿データに対する総合評価度を分散値の算出対象のデータとみなす。電子掲示板サーバ１００はこれらのデータを用いて、単位グループごとに分散値Ｖを算出する。算出された分散値Ｖの値が最も小さい単位グループが、非選択ユーザの評価の値を基準として最も散らばり具合が小さいグループである。非選択ユーザは、そのグループに分類される。具体的な処理について、数値を用いて説明する。
【００８５】
図１１は、非選択ユーザを単位グループに分類するときの電子掲示板サーバ１００の処理過程を示すシーケンス図である。基準投稿データに対していずれかの選択肢を選んでいるユーザは既に単位グループに分類されている。
【００８６】
データ処理部４００は、ユーザの分類処理結果を参照して非選択ユーザを取得する（Ｓ３８）。データ処理部４００は、ここでユーザＩ、ユーザＪを取得したとする。データ処理部４００は、評価データ保持部５１０を参照し、ユーザＩが評価データを入力した投稿データを取得する。データ処理部４００は、その投稿データとして投稿データδ、投稿データεを取得する（Ｓ４０）。
【００８７】
上述の通り、点数保持部５２０には、評価を示すための選択肢に対応する点数があらかじめ記録されている。点数取得部４８０は、評価データ保持部５１０と点数保持部５２０とを参照し、ユーザＩの投稿データδに対する点数を取得する（Ｓ４２）。ユーザＩは肯定的な評価を入力しているため、投稿データδに対する点数は「１」となる。
【００８８】
平均点算出部４７０は、投稿データδを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する（Ｓ４４）。既に分類されている単位グループは、単位グループａ、単位グループｂ、単位グループｃ、単位グループｄの４つである。単位グループａの投稿データδに対する総合評価度は「０．８４」、単位グループｂの総合評価度は「０．３６」、単位グループｃの総合評価度は「０．６１」、単位グループｄの総合評価度は「０．１７」である。
【００８９】
点数取得部４８０は、同様に、ユーザＩの投稿データεに対する点数「０」を取得する。同様に、平均点算出部４７０も投稿データεを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する。単位グループａの総合評価度は「０．４４」、単位グループｂの総合評価度は「０．７７」、単位グループｃの総合評価度は「０．８９」、単位グループでの総合評価度は「０．３８」である。以上の結果をまとめると、以下となる。
【表１】
2008234580.tif 000004
【００９０】
グループ選定部４９０は、表１に示されるデータを参照して、それぞれの単位グループの分散値Ｖｙ（ｙ＝ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を算出する。分散値Ｖｙは、以下の式により算出される。
Ｖｙ＝{（単位グループｙの投稿データδに対する総合評価度−ユーザＩの投稿データδに対する点数）２
＋（単位グループｙの投稿データεに対する総合評価度−ユーザＩの投稿データεに対する点数）２}／２
算出された分散値Ｖｙを以下に示す。
【表２】
2008234580.tif 000005
【００９１】
分散値Ｖｙが最も小さい単位グループは、単位グループａである。４つの単位グループのうち単位グループａのユーザ評価の平均値（総合評価度）が、ユーザＩの評価と最も近い。いいかえれば、ユーザＩの価値観と単位グループａのユーザの平均的な価値観とが近いと考えられる。グループ選定部４９０は、ユーザＩを分類する単位グループとして単位グループａを選定する（Ｓ４６）。ユーザ分類部４３０は、単位グループａにユーザＩを分類する（Ｓ４８）。電子掲示板サーバ１００は、ユーザＪについても同様の処理を行い、ユーザＪをいずれかの単位グループに分類する。このように、電子掲示板サーバ１００は、非選択ユーザをいずれかの単位グループに分類する。
【００９２】
こうした処理によれば、電子掲示板サーバ１００は価値観や考え方の近い単位グループに非選択ユーザを分類できる。登録直後であり、基準投稿データに対して評価を入力していないユーザであっても、１つでも評価を入力していれば単位グループに分類される。そのため、登録直後のユーザであっても大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。
【００９３】
図１１の処理では、ユーザを最初に分類する際に基準投稿データに対していずれの選択肢も選んでいないユーザについて説明した。図２を例にとると、投稿データαに対して評価を入力していないため、分類処理の対象とならなかったユーザである。しかし、投稿データαに評価を入力していたが、投稿データβまたは投稿データγに評価を入力していないため、２回目以降の分類処理の対象とならない場合もある。以下、このような場合について図２を基に説明する。
【００９４】
ユーザＫは、投稿データαに対して肯定的選択肢を選んでいるため、最初の分類により肯定グループに分類されたとする。しかし、投稿データβに対してはいずれの選択肢も選んでいないため、ユーザＫは、投稿データβを基準投稿データとした分類処理の対象とはならない。そのため、ユーザＫは単位グループに分類されない。電子掲示板サーバ１００は、図１１で説明したように、ユーザＫが既に評価を入力した投稿データを基準として、それぞれの単位グループとの分散値Ｖを算出する。算出された分散値Ｖを以下に示す。
【表３】
2008234580.tif 000006
【００９５】
グループ選定部４９０は、ユーザＫが分類される単位グループとして、最終的に分散値が最も小さい単位グループを選定する。分散値Ｖが最も小さい単位グループは、否定・肯定グループである。しかし、ユーザＫは、最初の分類で投稿データαにより肯定グループに分類されている。そのため、肯定グループから派生した肯定・肯定グループ及び肯定・否定グループに属するユーザと価値観や考え方が近い可能性もある。その点を考慮するため、グループ選定部４９０は、肯定・肯定グループと肯定・否定グループとが選定のときに有利になるよう、それぞれの分散値に０．９を乗算して分散値Ｖを小さくする調整を行う。調整後の分散値を以下に示す。
【表４】
2008234580.tif 000007
【００９６】
グループ選定部４９０は、調整後の分散値を最終的な分散値として、ユーザＫを分類するための単位グループを選定する。調整前最も分散値が小さい単位グループは、否定・肯定グループであったが、調整後最も分散値が小さい単位グループは肯定・肯定グループである。グループ選定部４９０は、肯定・肯定グループを選定する。ユーザ分類部４３０は、ユーザＫを肯定・肯定グループに分類する。
【００９７】
こうした処理によれば、単位グループには分類されていないが、途中段階のグループに分類されたユーザ（以下、単に「途中分類ユーザ」という）の評価データを電子掲示板サーバ１００は分類処理に活用できる。電子掲示板サーバ１００は、途中分類ユーザの分類処理に使用するデータを増やすことにより、より価値観や考え方の近い単位グループに途中分類ユーザを分類しやすくなる。
【００９８】
図９では、それぞれの基準投稿データに対していずれかの選択肢を選んでおり、単位グループに分類されるユーザ（以下、単に「初期分類ユーザ」という）について説明した。初期分類ユーザがクライアント端末２００に投稿データの一覧を表示させると、それぞれの投稿データの「おすすめ度」が表示される。しかし、「おすすめ度」の表示と自分の価値観や考え方に基づくおすすめな投稿データが一致しない場合がある。このような場合、電子掲示板サーバ１００は、非選択ユーザの分類処理のように別の単位グループとの分散値を考慮して、ユーザを再分類する。
【００９９】
図１２は、初期分類ユーザを再分類するときの処理過程を示すシーケンス図である。
初期分類ユーザは、クライアント端末２００から電子掲示板サーバ１００に再分類の要求を送信する（Ｓ５０）。データ処理部４００は、評価データ保持部５１０を参照し、初期分類ユーザが評価データを入力した投稿データを取得する。データ処理部４００は、その投稿データとして投稿データζ、投稿データηを取得する（Ｓ５２）。
【０１００】
点数取得部４８０は、評価データ保持部５１０を参照し、初期分類ユーザの投稿データζに対する点数を取得する（Ｓ５４）。平均点算出部４７０は、投稿データζを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する（Ｓ５６）。点数取得部４８０は、同様に、初期分類ユーザの投稿データηに対する点数を取得する。同様に、平均点算出部４７０も投稿データηを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する。既に分類されている単位グループは、単位グループａ〜ｄの４つである。
【０１０１】
グループ選定部４９０は、点数取得部４８０により取得され、平均点算出部４７０により算出されたデータを参照して、それぞれの単位グループの分散値Ｖｙ（ｙ＝ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を算出する。算出された分散値Ｖｙを以下に示す。
【表５】
2008234580.tif 000008
【０１０２】
グループ選定部４９０は、初期分類ユーザを分類する単位グループとして、最終的に分散値が最も小さい単位グループを選定する。分散値が最も小さい単位グループは、単位グループａである。グループ選定部４９０は、単位グループａを選定する（Ｓ５８）。初期分類ユーザは再分類を要求した際、単位グループｃに分類されている。ユーザ分類部４３０は、初期分類ユーザを単位グループｃから単位グループａに変更して、分類する（Ｓ６０）。なお、分散値が最も小さい単位グループが単位グループｃである場合は、初期分類ユーザは、再分類前と同じ単位グループｃに分類される。
【０１０３】
こうした処理によれば、基準投稿データにおいて選んだ選択肢が偶然に一致したため、所定の単位グループに分類された初期分類ユーザであっても、単位グループを変更できる。変更により、初期分類ユーザは、価値観や考え方がより近い単位グループに所属できる。そのため、初期分類ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できるという電子掲示板サーバ１００のメリットを享受できる。
【０１０４】
図１２では初期分類ユーザの要求により、電子掲示板サーバ１００は再分類処理を実行している。しかし、電子掲示板サーバ１００は、所定の条件に適合する初期分類ユーザの再分類処理を実行してもよい。例えば、電子掲示板サーバ１００は、全ての初期分類ユーザを対象として、それぞれの単位グループの分散値を算出してもよい。電子掲示板サーバ１００は、所属する単位グループの分散値が所定の値より大きい初期分類ユーザを対象として、再分類処理を実行する。
【０１０５】
図１３は、ユーザが、所属する単位グループとは別の単位グループに対して表示されるおすすめ度を閲覧するときの処理過程を示すシーケンス図である。図２を基に説明する。
【０１０６】
単位グループのユーザＡは、あるカテゴリの投稿一覧データの閲覧要求を送信する（Ｓ６２）。そのカテゴリには、投稿データα、β、γが含まれている。要求受信部３２０は、その閲覧要求を受信する。データ処理部４００は、ユーザＡがどの単位グループに所属するかを判別する（Ｓ６４）。ユーザＡは、肯定・肯定グループに所属している。データ処理部４００は、肯定・肯定グループについて決定された投稿データのおすすめ度を取得し、表示指定部３４０に送信する。また、データ処理部４００は、要求のあった投稿一覧データをデータ送信部３３０に送信する。
【０１０７】
データ送信部３３０は、ユーザＡのクライアント端末２００に投稿一覧データを送信する（Ｓ６６）。表示指定部３４０は、そのクライアント端末２００におすすめ度を含む表示指定データを送信する（Ｓ６８）。送信されたデータは、ユーザＡのクライアント端末２００に表示される。ユーザＡは、投稿データα、β、γの「おすすめ度」に違和感を感じ、肯定・肯定グループとは別の単位グループの表示指定データの要求を電子掲示板サーバ１００に送信する（Ｓ７０）。ユーザＡは、肯定・否定グループの表示指定データの要求を送信する。
【０１０８】
要求受信部３２０は、その要求を受信する。データ処理部４００は、肯定・否定グループの表示指定データをデータ保持部５００から取得し、表示指定部３４０に送信する。表示指定部３４０は、その表示指定データをクライアント端末２００に送信する（Ｓ７２）。このようにして、ユーザＡは、所属する肯定・肯定グループ以外の全ての単位グループの投稿データα、β、γの「おすすめ度」を確認できる。
【０１０９】
確認の結果、ユーザＡは、所属する肯定・肯定グループの投稿データα、β、γの「おすすめ度」に感じた違和感を払拭できず、表示方法に問題があると感じる（Ｓ７４のＹ）。投稿データの内容を考慮した上で、別の単位グループの「おすすめ度」の方が自身の価値観や考え方に近いと感じる場合などである。ユーザＡは、ユーザ分類処理の改善要求を電子掲示板サーバ１００に送信する（Ｓ７６）。要求受信部３２０は、その改善要求を受信する。
【０１１０】
こうした処理によれば、電子掲示板サーバ１００の管理者はユーザからの改善要求を確認できる。管理者は、投稿データ選定部４２０が基準投稿データを選定する際のユーザ比率を変更したり、処理制御部４４０の分類処理の回数を変更したりすることにより、ユーザ分類処理を調整する。その結果、電子掲示板サーバ１００は、投稿データの「おすすめ度」に対してユーザがより快適で満足できるサービスを提供できる。ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。
【０１１１】
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。なお本発明はこの実施の形態に限定されることなく、そのさまざまな変形例もまた、本発明の態様として有効である。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】投稿システムのハードウェア構成図である。
【図２】投稿システムの処理概要を説明するための模式図である。
【図３】電子掲示板サーバの機能ブロック図である。
【図４】カテゴリの一覧を示すデータがクライアント端末に表示されている画面の画面図である。
【図５】図４における「算数」のカテゴリをユーザが選択したときにクライアント端末に表示される画面の画面図である。
【図６】図５における投稿データ：「つるかめ算の解き方」をユーザが選択したときにクライアント端末に表示される画面の画面図である。
【図７】ユーザから評価データを収集するときの処理過程を示すシーケンス図である。
【図８】評価データ保持部のデータ構造図である。
【図９】ユーザを単位グループに分類するときの電子掲示板サーバの処理過程を示すフローチャートである。
【図１０】ユーザが投稿一覧データの要求を送信したときの処理過程を示すシーケンス図である。
【図１１】非選択ユーザを単位グループに分類するときの電子掲示板サーバの処理過程を示すシーケンス図である。
【図１２】初期分類ユーザを再分類するときの処理過程を示すシーケンス図である。
【図１３】ユーザが、所属する単位グループとは別の単位グループに対して表示されるおすすめ度を閲覧するときの処理過程を示すシーケンス図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  投稿システム、  １２  インターネット、  １００  電子掲示板サーバ、  ２００  クライアント端末、  ３００  通信処理部、  ３１０  評価データ受信部、  ３２０  要求受信部、  ３３０  データ送信部、  ３４０  表示指定部、  ４００  データ処理部、  ４１０  比率算出部、  ４２０  投稿データ選定部、  ４３０  ユーザ分類部、  ４４０  処理制御部、  ４５０  評価算出部、  ４６０  表示方法決定部、  ４７０  平均点算出部、  ４８０  点数取得部、  ４９０  グループ選定部、  ５００  データ保持部、  ５１０  評価データ保持部、  ５２０  点数保持部。
【図１】
2008234580.tif 000009
【図２】
2008234580.tif 000010
【図３】
2008234580.tif 000011
【図４】
2008234580.tif 000012
【図５】
2008234580.tif 000013
【図６】
2008234580.tif 000014
【図７】
2008234580.tif 000015
【図８】
2008234580.tif 000016
【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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