(57)【要約】【課題】周囲に対し影響力のあるユーザ、多数から支持されているユーザであるか否かを判別するためのユーザ評価資料の提供。【解決手段】参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段に接続されたコンピュータが、当該ネットワークコミュニティにおいて、評価対象ユーザＡと特定関係にある特定関係ユーザの数（Ｂ〜Ｔ）を算出し、該特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、評価対象ユーザの評点を算出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの評価方法であって、
前記ネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段に接続されたコンピュータが、
当該ネットワークコミュニティにおいて、評価対象ユーザと特定関係にある特定関係ユーザの数を算出し、
該特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、前記評価対象ユーザの評点を算出すること、
を特徴とするユーザの評価方法。
【請求項２】
前記コンピュータが、
前記評価対象ユーザと直接特定関係にある特定関係ユーザと、更に、特定関係にあるｎ次特定関係ユーザの数の算出を、所定の階層数ｎに達するまで繰り返し、各階層の特定関係ユーザ数をそれぞれ算出し、
前記各階層の特定関係ユーザ数に、階層別に定めた所定の重み付けを行うことによって、
前記評価対象ユーザの評点を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載のユーザの評価方法。
【請求項３】
前記コンピュータが、
入力手段よりキーワードを受け付けて、前記評価対象ユーザが公開するコンテンツ中における当該キーワードの使用回数を算出し、
前記評価対象ユーザの評点とともに出力すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載のユーザの評価方法。
【請求項４】
参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの評点を算出して提供するユーザ評価システムであって、
前記ネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段と、
前記評価対象ユーザと特定関係にある特定関係ユーザの数を算出する特定関係ユーザ数算出手段と、
該特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、前記評価対象ユーザの評点を算出する評点算出手段と、を備えること、
を特徴とするユーザ評価システム。
【請求項５】
前記特定関係ユーザ数算出手段は、前記評価対象ユーザと直接特定関係にある特定関係ユーザと、更に、特定関係にあるｎ次特定関係ユーザの数の算出を、所定の階層数ｎに達するまで繰り返して、各階層の特定関係ユーザ数をそれぞれ算出し、
前記評点算出手段は、前記各階層の特定関係ユーザ数に、階層別に定めた所定の重み付けを行うことによって、前記評価対象ユーザの評点を算出すること、
を特徴とする請求項４に記載のユーザ評価システム。
【請求項６】
更に、入力手段より入力されたキーワードが、前記各ユーザが公開するコンテンツ中において使用されている回数を算出するキーワード使用回数算出手段を備え、
ユーザの評価情報として、任意のキーワードの使用回数情報を出力すること、
を特徴とする請求項４又は５に記載のユーザ評価システム。
【請求項７】
参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの評点を算出して提供するユーザ評価システムを構成するコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記ネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段にアクセスして、前記ネットワークコミュニティにおいて評価対象ユーザと特定関係にある特定関係ユーザの数を算出する特定関係ユーザ数算出処理と、
前記特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、前記評価対象ユーザの評点を算出する評点算出処理と、を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの評価方法、ユーザ評価システム及びプログラムに関し、特に、参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの他者に対する影響力という視点から評価を行うユーザの評価方法、ユーザ評価システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多くのユーザに利用されているブログ（Ｗｅｂ  Ｌｏｇ）、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）、あるいは、メーリングリスト等のネットワークコミュニティを用いたプロモーションを行うに当たって、周囲に対し影響力のあるユーザ、多数から支持されているユーザの存在が注目を浴びてきている。インターネットを用いた投票によって、これらのうち特に発言力の強いカリスマブロガーやアルファブロガーと呼ばれる者を選出する試みも行われている。
【０００３】
特許文献１に、１対多の関係で、日記状コンテンツの相互閲覧を実現する日記閲覧システムが開示されている。同公報によれば、ユーザがそれぞれ日記の閲覧を許可する相手を登録する友達リストを登録・更新することが可能となっている。
【０００４】
また、特許文献２には、ネットワーク上でのコミュニケーションの活性化に貢献しているユーザや、そのきっかけを提供しているユーザを抽出する情報抽出装置が開示されている。この情報抽出装置は、コミュニケーション履歴等から、コミュニケーションが成立したユーザ数を求め、該次数が所定の基準を満たすユーザを上位ユーザグループとして抽出する。
【特許文献１】特開２００５−１４８９３５号公報
【特許文献２】特開２００５−２３５１１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来より、話題毎の参加人数、アクセス数や書き込み数等からユーザランキング、ユーザ評価、ユーザプロフィールを作成・公開することが行われているが、特許文献２にも記載されているとおり、これらで上位の評価を得ているユーザであっても、必ずしも影響力のあるユーザであるとはいえないことがある。例えば、芸能人のブログへのアクセス数と、閲覧者に対する影響力は相関せず、むしろ、当該芸能人のパーソナリティに大きく依存する。
【０００６】
この点、特許文献２に記載の情報抽出装置は、コミュニケーション履歴等に基づいて、コミュニケーションが成立したユーザ数を求め、該次数が所定の基準を満たすユーザを上位ユーザグループとして抽出しているが、この方法によっても、周囲に対し影響力のあるユーザ、多数から支持されているユーザが埋もれてしまう可能性がある（閲覧も片方向のコミュニケーション成立とみなしている；同公報段落００５５参照）。
【０００７】
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであって、簡便な手法により、上記周囲に対し影響力のあるユーザ、多数から支持されているユーザであるか否かを判別することのできるユーザの評価方法、ユーザ評価システム及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の視点によれば、参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの評価方法であって、前記ネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段に接続されたコンピュータが、当該ネットワークコミュニティにおいて、評価対象ユーザと特定関係にある特定関係ユーザの数を算出し、該特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、前記評価対象ユーザの評点を算出すること、を特徴とするユーザの評価方法が提供される。
【０００９】
本発明の第２の視点によれば、参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの評点を算出して提供するユーザ評価システムであって、前記ネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段と、前記評価対象ユーザと特定関係にある特定関係ユーザの数を算出する特定関係ユーザ数算出手段と、該特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、前記評価対象ユーザの評点を算出する評点算出手段と、を備えること、
を特徴とするユーザ評価システムが提供される。
【００１０】
本発明の第３の視点によれば、参加者がそれぞれ自己のコンテンツを公開可能なネットワークコミュニティに参加するユーザの評点を算出して提供するユーザ評価システムを構成するコンピュータに実行させるプログラムであって、前記ネットワークコミュニティにおけるユーザ間の関係を記憶するユーザ間関係記憶手段にアクセスして、前記ネットワークコミュニティにおいて評価対象ユーザと特定関係にある特定関係ユーザの数を算出する特定関係ユーザ数算出処理と、前記特定関係ユーザ数が多い程、評点が高くなるよう定めた所定の計算式により、前記評価対象ユーザの評点を算出する評点算出処理と、を前記コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ネットワークコミュニティを運営する側で容易に入手できる情報を用いて、周囲に対し影響力のあるユーザ、多数から支持されているユーザを探すことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
続いて、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施例に係るユーザ評価システムの構成を表した図である。図１を参照すると、本実施例に係るユーザ評価システム１０は、ユーザ情報ＤＢ（データベース）１１と、友達数算出手段１２と、評点算出手段１３と、ブログコンテンツや電子メール等が蓄積されるコンテンツＤＢ１４と、入出力手段１５とを備え、ユーザの評価結果を閲覧する外部端末３０と、インターネット等を介して接続されている。
【００１３】
ユーザ情報ＤＢ１１は、あるユーザ同士が特定の関係にあることを示す関係情報が記憶される。図２は、関係情報の一例として、各ユーザの友達リストを模式的に表した図である。このような関係情報は、新規に作成しても良いが、コンテンツＤＢ１４に登録したコンテンツの閲覧やコメントを友人等に限定するＳＮＳのユーザ情報データベースに記憶された関係情報を用いることができる。なお、本明細書で述べる「友人」、「友達」とは、上記ユーザ情報ＤＢ１１に友達関係が登録されている状態にあるユーザ同士をいうものとする。
【００１４】
友達数算出手段１２は、例えば、図２の関係情報を参照して、注目するユーザ（評価対象）と直接特定関係（本実施例の場合、友達関係）にある特定関係ユーザ（一次特定関係ユーザ）を求め、その数を計数する。友達数算出手段１２は、前記一次特定関係ユーザと特定関係にある（但し、評価対象ユーザを除く）二次特定関係ユーザを求め、その数を計数する。友達数算出手段１２は、更に、前記二次特定関係ユーザと特定関係にある（但し、二次特定関係ユーザを除く）三次特定関係ユーザを求め、その数を計数する。
【００１５】
図３は、上記友達数算出手段１２の特定関係ユーザの算出動作を表した図である。図３に表されたとおり、友達数算出手段１２は、まず、評価対象のユーザＡに対し、特定関係にあるユーザＢ、Ｃ、Ｄを検出し、評価対象のユーザＡの一次特定関係ユーザの数Ｆ１として３人と計数する。次に、友達数算出手段１２は、一次特定関係ユーザとして検出されたユーザＢに対し、特定関係にあるユーザＥ、Ｆ、ユーザＤに対し、特定関係にあるユーザＧ〜Ｌを検出し、評価対象のユーザＡの二次特定関係ユーザの数Ｆ２として８人（２人＋６人）と計数する。更に、友達数算出手段１２は、二次特定関係ユーザとして検出されたユーザのうちユーザＦに対し、特定関係にあるユーザＭ〜Ｏ、ユーザＩに対し、特定関係にあるユーザＰ〜Ｔを検出し、評価対象のユーザＡの三次特定関係ユーザの数Ｆ３として８人（３人＋５人）と計数する。
【００１６】
外部端末３０からのユーザ評価結果の閲覧要求（影響力の高いユーザの探索要求）を受け取った入出力手段１５から評点算出要求を受け付けると、評点算出手段１３は、まず、上記のように算出された各階層の特定関係ユーザ数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３から、例えば次式により、友達ポイント（評点）Ｘを算出する。なお、次式中のα、β、γは、それぞれ特定関係ユーザの階層毎の重み付け係数であり、例えば、α＝０．８、β＝０．４、γ＝０．２というように、評価対象のユーザから近い関係にある友人が多いほど、友達ポイントＸが大きくなるように設定することができる。
【００１７】
【数１】
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【００１８】
例えば、図２、図３のユーザＡについて、友達ポイントＸＡを求めると、友達ポイントＸＡ＝０．８×３＋０．４×（２＋６）＋０．２×（３＋５）＝７．２と算出される。同様に、ユーザＢについて、友達ポイントＸＢを求めると、友達ポイントＸＢ＝０．８×３＋０．４×（３＋２）＋０．２×６＝５．６と算出される。
【００１９】
図４は、評点算出手段１３により算出された友達ポイント（評点）順に並べられたユーザの評価リストの例である。図４の例では、ユーザＡとユーザＢと友達関係にあるユーザはそれぞれ３人であるが、ユーザＡは友達の多いユーザＤと一次的な友達関係にあることにより、ユーザＢよりも高い評価を得ている。これは、ユーザＡが、周囲に対し影響力があり、周囲から支持されている可能性の高いことを表していると考えられる。
【００２０】
例えば、外部端末３０を操作する企業ユーザは、上記のような結果から周囲に対する影響力のあるユーザＡに対し、ユーザＡのコンテンツを介して、商品のクチコミや新サービスの紹介を依頼することで、図５に示したように、効果ある広告やサービス紹介が可能となる。
【００２１】
なお、上記した第１の実施例では、ユーザ情報ＤＢ１１に記憶されたユーザ間の関係情報に基づいて、友達ポイントＸを算出するものとして説明したが、コンテンツＤＢ１４には、ネットワークコミュニティに参加する各ユーザが公開する日記コンテンツやその内容に対する他のユーザからのコメントが登録され、ユーザ情報ＤＢ１１には、各ユーザのプロフィール情報、日記コンテンツへのアクセス数（閲覧数）、日記コンテンツに対するコメント件数が記憶されている場合には、上記友達ポイントＸに、日記コンテンツへのアクセス数（閲覧数）Ｙ、日記コンテンツに対するコメント件数Ｚを加味した総合的なユーザ評価を行うことも可能である。
【００２２】
この場合は、評点算出手段１３に、例えば下記の式より、評価対象ユーザの総合評点Ｋを算出させることができる。
【００２３】
【数２】
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【００２４】
なお、上式中のａ、ｂ、ｃは、友達ポイントＸ、アクセス数（閲覧数）Ｙ、コメント件数Ｚに対する重み付け係数である。これら係数を適宜調整することにより、例えば、友人は少ないが、アクセス数やコメントの多いユーザに高い評価を与えることが可能となる。
【００２５】
続いて、上記第１の実施例に変更を加えた本発明の第２の実施例について図面を参照して詳細に説明する。図６は、本発明の第２の実施例のユーザ評価システムの構成を表した図である。本実施例は、上記第１の実施例のユーザ評価システムに、キーワード使用頻度によるコンテンツの傾向分析機能を追加したものであるので、以下、その相違点を中心に説明する。
【００２６】
図６を参照すると、本実施例のユーザ評価システム１０は、上記した第１の実施例の構成に加えて、キーワード使用回数算出手段１６を備えて構成される。
【００２７】
外部端末３０からのユーザ評価結果の閲覧要求（影響力の高いユーザの探索要求）と、任意のキーワードを受け取った入出力手段１５は、評点算出手段１３に評点の算出要求を行うとともに、キーワード使用回数算出手段１６に対して、各ユーザがコンテンツＤＢ１４に登録したコンテンツ中にそれぞれ、前記任意のキーワードが使用されている回数の算出を要求する。
【００２８】
例えば、新しいゴルフコースをより広く紹介したいゴルフ場があるとした場合、「ゴルフ」や「ゴルフコース」というキーワードを指定し、該キーワードの使用回数を含んだユーザの評価を得ることで、よりゴルフに対する影響力のある人を探し出すことが可能となる。図７は、キーワードとして「ゴルフ」を指定した場合に、得られるユーザの評価リストの例である。
【００２９】
図７を参照すると、友達ポイントＸのみから見た影響度は、ユーザＡの方が上であるが、キーワード使用回数算出手段１６により得られたキーワード「ゴルフ：の使用回数はユーザＢの方が高いことがわかる。この場合、より広く紹介したいゴルフコースを有するゴルフ場のオーナーは、ユーザＡよりも、ゴルフに関する記事を読んでいる者が多いと推定されるユーザＢに、商品のクチコミや新サービスの紹介を依頼することが可能となる。
【００３０】
以上、ブログシステムやＳＮＳシステムへの適用を想定した本発明の実施例を説明したが、本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、本発明の基本的技術的思想を逸脱しない範囲で、更なる変形・置換・調整を加えることができる。例えば、上記した実施例では、特定関係ユーザを階層別にそれぞれ計数するものとして説明したが、階層数ｎは特に限定されるものではなく、例えば、２階層以下、４階層以上の特定関係ユーザ数を把握し、友達ポイントを算出するものとしてもよい。
【００３１】
また上記した実施例では省略したが、各階層の特定関係ユーザを算出する過程で、例えば、図３のユーザＡの直接的な友人である一次特定関係ユーザＢが、二次特定関係ユーザＦの友人でもあるような場合に、両者を重複カウントしないようにしてもよい。
【００３２】
また、上記した実施例では、ユーザ間の関係として「友人」、「友達」関係に注目するものとして説明したが、メーリングリストに参加しているユーザ同士、互いのホームページやブログページにおいて相互リンクを張っているユーザ同士を特定関係にあるものとし、友達ポイントを算出することで、より影響力の高いユーザを発見することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の第１の実施例のユーザ評価システムの構成を表した図である。
【図２】関係情報の一例として、各ユーザの友達リストを模式的に表した図である。
【図３】本発明の第１の実施例のユーザ評価システムによる特定関係ユーザの算出動作を表した図である。
【図４】本発明の第１の実施例のユーザ評価システムにより算出されるユーザ評点（友達ポイント）の例である。
【図５】本発明の第１の実施例のユーザ評価システムの効果を説明するための図である。
【図６】本発明の第２の実施例のユーザ評価システムの構成を表した図である。
【図７】本発明の第２の実施例のユーザ評価システムにより算出されるユーザ評点（友達ポイント）と、キーワード使用回数情報の例である。
【符号の説明】
【００３４】
１０  ユーザ評価システム
１１  ユーザ情報ＤＢ（データベース）
１２  友達数算出手段
１３  評点算出手段
１４  コンテンツＤＢ（データベース）
１５  入出力手段
１６  キーワード使用回数算出手段
３０  外部端末
【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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