(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが投稿した情報を発信するソーシャルメディアを提供する一又は二以上の情報発信サーバから、ユーザのソーシャルメディアへの投稿に関する投稿情報を、各々のソーシャルメディアにおけるユーザの識別情報毎に収集する投稿情報収集手段と、
前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成手段と、
識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定手段と、を備えていて、
前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成手段によって生成された予測変換辞書を対比すること
を特徴とするユーザ情報処理サーバ。
【請求項２】
前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に画像ファイル又は動画ファイルが含まれる場合は前記画像ファイル又は前記動画ファイルの解像度に関する情報を対比すること
を特徴とする請求項１記載のユーザ情報処理サーバ。
【請求項３】
前記同一ユーザ特定手段は、同一のソーシャルメディアの情報発信サーバから収集した識別情報が異なる二以上のユーザについても、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比する処理を実行し、所定の条件に合致する二以上のユーザが存在すれば、同一のユーザと特定すること
を特徴とする請求項１又は２記載のユーザ情報処理サーバ。
【請求項４】
ネットワークに接続されたユーザ情報処理サーバが、ユーザが投稿した情報を発信するソーシャルメディアを提供する一又は二以上の情報発信サーバから、ユーザのソーシャルメディアへの投稿に関する投稿情報を、各々のソーシャルメディアにおけるユーザの識別情報毎に収集する投稿情報収集ステップと、
前記ユーザ情報処理サーバが、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成ステップと、
前記ユーザ情報処理サーバが、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定ステップと、を有していて、
前記同一ユーザ特定において、前記ユーザ情報処理サーバは、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成ステップにおいて生成された予測変換辞書を対比すること
を特徴とするユーザ情報の処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なるソーシャルメディアを利用しているユーザの中から、同一のユーザを特定するために用いることが可能な、ユーザ情報処理サーバ及びユーザ情報の処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）やブログ、写真や動画の投稿サイト等のソーシャルメディアが広く利用されるようになっているが、こうしたソーシャルメディアには、ユーザが興味をもっている情報が投稿されることを利用して、投稿した情報からユーザの興味の対象や嗜好を把握して、各々のユーザに適した情報の提供等に活用する発明が開示されている（例えば、特許文献１−３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１５８８５８号公報
【特許文献２】特開２０１４−１３７７０６号公報
【特許文献３】特開２０１３−２５８５１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
こうしたソーシャルメディアを利用したユーザの興味や嗜好の解析は、商品やサービスのリコメンド等のマーケティング目的で活用される他、例えば、違法な薬物に興味を持ち始めたユーザをいち早く発見して薬物の危険性を伝える情報を提供する、いじめに悩んでいるユーザを見つけ出して相談窓口等の情報を提供する、といった犯罪予防や社会問題への対応にも応用が可能であり、社会的ニーズの高いものと考えられる。
【０００５】
特に、こうした社会的ニーズに対応するためにソーシャルメディアに投稿された情報を活用する場合には、商用目的以上に精緻なユーザ情報の解析が求められることになると考えられるが、目的に応じて複数のソーシャルメデイアを使い分けているユーザが数多く存在しているため、一つのソーシャルメディアに投稿された情報を解析するだけでは、ユーザの興味や嗜好を十分に把握できないおそれがある。
【０００６】
ユーザの興味や嗜好をより精緻に解析するためには、同じユーザが複数のソーシャルメデイアに投稿した情報を解析対象とすることが望ましいが、異なるソーシャルメディア間ではユーザ情報が共有されていないことが通常であり、また、各々のソーシャルメディアで使用されているユーザを識別するユーザ名から名寄せをするとしても、同一のユーザがソーシャルメディアによって異なるユーザ名を使用しているケースが少なくないため、ユーザ名からユーザを同定することも困難である。
【０００７】
本発明は、このような課題に対応するためになされたものであり、異なるソーシャルメディアを利用しているユーザの中から、同一のユーザを特定するために用いることが可能な、ユーザ情報処理サーバ及びユーザ情報の処理方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような課題を解決する本発明は、ユーザが投稿した情報を発信するソーシャルメディアを提供する一又は二以上の情報発信サーバから、ユーザのソーシャルメディアへの投稿に関する投稿情報を、各々のソーシャルメディアにおけるユーザの識別情報毎に収集する投稿情報収集手段と、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成手段と、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定手段と、を備えていて、前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成手段によって生成された予測変換辞書を対比することを特徴とするユーザ情報処理サーバである。
【０００９】
本発明では、ソーシャルメディアのユーザが投稿した情報を、ソーシャルメディアで用いているユーザ名等のユーザの識別情報毎に収集し、各々のユーザの投稿情報を対比することによって、投稿によく使用している語句や入力の癖、投稿内容、投稿日時、投稿場所や投稿頻度が一致又は近似する等、所定の条件に合致するユーザを同一のユーザと特定することによって、本願発明に係る課題を解決することが可能な構成となっている。
【００１０】
尚、本発明におけるソーシャルメディアには、例えば、ＳＮＳやブログ、写真・動画の投稿サイトのように、インターネットを利用して自由に個人が情報を発信できるメディアが該当する。ユーザの識別情報にどのような情報が用いられるかは特に限定されるものではないが、例えば、投稿とあわせて表示されるユーザ名を用いることとすればよい。対比の対象となるユーザの投稿情報は、文章や画像等のユーザが投稿した情報そのものであってもよいし、投稿日時や投稿頻度等の投稿のための操作に関する情報、あるいはユーザが投稿した情報を解析して生成した情報等を用いることとしてもよい。ここで用いられる「予測変換辞書」は、本発明の「同一ユーザ特定手段」において対比される「投稿情報を用いて生成された情報」に該当するものであるが、このように構成すると、ユーザ毎に投稿によく使用している語句を把握して、それらの情報を同一ユーザの特定に用いることが可能になる。
【００１１】
また、本発明は、前記同一ユーザ特定手段により同一ユーザと特定された二以上のユーザの投稿情報を用いて、前記同一ユーザと特定されたユーザに関する情報を解析するユーザ情報解析手段を備えることを特徴とすることもできる。
【００１２】
このように構成すると、同一のユーザが複数のソーシャルメディアに異なるユーザ名を用いて投稿しているようなケースにおいて、それらの情報を統合して興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析することが可能になるため、一のソーシャルメディアにおける一のユーザ名により識別されるユーザが投稿した情報のみを解析する場合に比べて、対象となる情報量が増加して、より精緻な解析が可能になる。
【００１５】
さらに、本発明は、前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に画像ファイル又は動画ファイルが含まれる場合は前記画像ファイル又は前記動画ファイルの解像度に関する情報を対比することを特徴としてもよい。
【００１６】
このように構成すると、ある時間にインターネットを操作してソーシャルメディアへの投稿を行っていたというユーザの行動や、ソーシャルメディアにどの程度の頻度で投稿するかというユーザの行動パターン、どのような解像度のカメラを用いているかというユーザの所持品等の近似性から、同一ユーザであることの推測が可能になる。
【００１７】
さらに、本発明は、前記同一ユーザ特定手段は、同一のソーシャルメディアの情報発信サーバから収集した識別情報が異なる二以上のユーザについても、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比する処理を実行し、所定の条件に合致する二以上のユーザが存在すれば、同一のユーザと特定することを特徴としてもよい。
【００１８】
このように構成すると、同一のユーザが異なるソーシャルメディアを利用して投稿しているケースだけでなく、同一のユーザが同一のソーシャルメディアでユーザ名が異なる複数のアカウントを用いて投稿しているようなケースにおいても、同一のユーザを特定することが可能になり、同一ユーザについてより多くの情報を収集し得る構成となる。
【００１９】
本発明は、本発明に係るユーザ情報処理サーバによって実行される、ユーザ情報の処理方法として特定することも可能である。
【００２０】
すなわち、本発明に係るユーザ情報の処理方法は、ネットワークに接続されたユーザ情報処理サーバが、ユーザが投稿した情報を発信するソーシャルメディアを提供する一又は二以上の情報発信サーバから、ユーザのソーシャルメディアへの投稿に関する投稿情報を、各々のソーシャルメディアにおけるユーザの識別情報毎に収集する投稿情報収集ステップと、前記ユーザ情報処理サーバが、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成ステップと、前記ユーザ情報処理サーバが、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定ステップと、を有していて、前記同一ユーザ特定において、前記ユーザ情報処理サーバは、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成ステップにおいて生成された予測変換辞書を対比することを特徴とするユーザ情報の処理方法である。
【００２１】
また、本発明にかかるユーザ情報の処理方法は、先に説明した本発明に係るユーザ情報処理サーバの各々の構成によって実行される、ユーザ情報の処理方法に関する発明として特定することもできる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によると、同一のユーザが異なるソーシャルメディアを利用しているケースの他、同一のソーシャルメディアでユーザ名が異なる複数のアカウントを利用しているケースについても、同一のユーザを特定することが可能になるので、同一のユーザが複数のアカウントに投稿した情報を用いることによって、一のアカウントのみを対象にする場合に比べて、興味や嗜好等のユーザに関する情報を、より精緻に解析することが可能になる。
【００２３】
本発明は、商品やサービスのレコメンド等の商用利用の他に、犯罪の予防やいじめ等の社会問題への対応への利用も可能であり、広く社会的な波及効果を有するものと考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施形態の概要を示す図である。
【図２】本発明に係るユーザ情報処理サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明によって、同一のユーザを特定して、ユーザの投稿情報を解析する処理フロー全体の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明において、同一のユーザを特定する処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明において、同一のユーザを特定するために用いられる予測変換辞書の生成方法の例を示す図である。
【図６】本発明によって、同一のユーザが複数のソーシャルメディアに投稿した情報を用いて、ユーザに関する情報を解析する例を示す図である。
【図７】本発明によって、同一のユーザを特定する流れの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明を実施するための形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明は、本発明の実施形態を例示したものであって、同一ユーザの特定方法、ユーザに関する情報の解析方法等、本発明はここに示した実施形態に限定されるものではない。
【００２６】
図１は、本発明に係るユーザ情報処理サーバの実施形態の概要を示している。複数のＳＮＳやブログ等のソーシャルメディアにアカウントを有しているユーザは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートフォンなどのユーザ端末をインターネットに接続して、ＳＮＳやブログ等のソーシャルメディアのサービスを提供するサーバに、文章（テキストデータ）や写真（画像ファイル）、動画（動画ファイル）等を投稿している。
【００２７】
本発明に係るユーザ情報処理サーバは、これらのＳＮＳやブログ等のソーシャルメディアのサービスを提供するサーバから、ユーザが投稿した文章や写真等の内容や、それらの投稿日時等の投稿情報を、ユーザ名等のユーザの識別情報毎に収集する。そして、識別情報が異なるユーザの投稿情報等を対比することによって、それらが一致又は近似して所定の条件に合致する場合には、アカウントは異なるものの同一のユーザによって投稿されたものと判断する。
【００２８】
ここで、ユーザ情報処理サーバが投稿情報を収集するタイミングや方法は特に限定されるものではないが、例えば、毎日指定された時間に対象となるＳＮＳやブログのサービスを提供するサーバにアクセスして、ユーザ名を指定した検索によってユーザの投稿内容を読み出す等の方法によって、各々のユーザの投稿情報を収集することとすればよい。
【００２９】
また、同一のユーザと判断するための条件も特に限定されるものではないが、ユーザが投稿によく使用している語句や入力の癖、投稿内容、投稿日時や投稿頻度等を対比することとすればよく、特に、後に説明する予測変換辞書を生成する方法は、ユーザが投稿によく使用している語句から同一のユーザを特定するのに有効な方法と考えられる。
【００３０】
同一のユーザと判断されたアカウントについては、それらの全てのアカウントへの投稿情報を、ユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報の解析対象に用いることとすれば、一のアカウントへの投稿情報のみを解析する場合に比べて、解析の対象となる情報量が増加するため、より精緻な解析が可能になると考えられる。
【００３１】
図２は、本発明に係るユーザ情報処理サーバの構成を示したものである。図２において、ユーザ情報処理サーバ１０が、本発明に係るユーザ情報処理サーバに対応する。
【００３２】
ユーザ情報処理サーバ１０は、インターネットに接続されたサーバコンピュータであるが、その物理的な構成は特に限定されるものではない。ユーザ情報処理サーバ１０には、投稿情報収集部１１、予測変換辞書生成部１２、同一ユーザ特定部１３、ユーザ情報解析部１４が設けられるが、いずれも機能的に特定されるものであって、各々の機能を実現するためのプログラムがユーザ情報処理サーバ１０の補助記憶装置からメインメモリに読み出され、ＣＰＵで演算処理を実行することによって、各々のプログラムに対応する機能が実現される。
【００３３】
また、ユーザ情報処理サーバ１０には、ユーザ情報格納部１５、投稿情報格納部１６、予測変換辞書格納部１７が設けられるが、これらの各部には、ユーザ情報処理サーバ１０の補助記憶装置の所定の記憶領域が割り当てられる。
【００３４】
ＳＮＳのサービスを提供するＳＮＳサーバ２０は、インターネットに接続された、ＰＣやスマートフォン等のネットワーク端末から、情報の書込みや読出しが可能なサーバコンピュータであり、その物理的な構成は特に限定されるものではない。ＳＮＳサーバ２０には、ユーザ情報格納部２１、投稿情報格納部２２が設けられるが、これらの各部には、ＳＮＳサーバ２０の補助記憶装置の記憶領域が割り当てられる。
【００３５】
ＳＮＳサーバ２０とは異なるＳＮＳのサービスを提供するＳＮＳサーバ３０についても同様に、インターネットに接続されたサーバコンピュータであり、その物理的な構成は特に限定されるものではなく、ＳＮＳサーバ２０と同様に、ユーザ情報格納部３１、投稿情報格納部３２が設けられる構成となっている。
【００３６】
尚、これらの他に、他のＳＮＳのサービスを提供するサーバ、ブログのサービスを提供するサーバ、写真や動画などの投稿が可能なサーバがインターネットに接続され、ユーザ情報処理サーバ１０が、これらのソーシャルメディアを提供するサーバからもユーザの投稿情報を収集する構成としてもよく、より精度の高い解析を行うためには、できるだけ多くのソーシャルメディアのサーバから投稿情報を収集する構成とすることが好ましい。管理者端末４０は、ユーザ情報処理サーバ１０と接続されて情報の入出力が可能なものであれば、その構成は特に限定されるものではない。
【００３７】
以上の構成を前提として、図３−４のフローチャートに沿って、図５−７に示した実施例を参照しながら、本発明に係るユーザ情報処理サーバにおける処理の流れについて説明する。
【００３８】
前提として、ＳＮＳサーバ２０及びＳＮＳサーバ３０は、それぞれ異なるＳＮＳを提供する事業者が運用するサーバであるが、これらのサーバには、各々が提供するＳＮＳを利用するユーザが投稿した投稿情報が蓄積されている。一般にＳＮＳのユーザは、ユーザの識別情報となるユーザ名やユーザＩＤ等が特定された状態で、テキストデータや画像ファイル等を投稿するが、ユーザを識別する情報はそれぞれユーザ情報格納部２１とユーザ情報格納部３１に格納され、ユーザが投稿したテキストデータや画像ファイル等の他、各々を投稿した日時や場所等の付帯的な情報が、投稿情報格納部２２と投稿情報格納部３２に、ユーザを識別する情報と関連付けて格納されている。
【００３９】
ユーザ情報処理サーバ１０では、例えば１日１回の決められた時間といったタイミングで投稿情報収集部１１が定期的に起動されて、ＳＮＳサーバ２０及びＳＮＳサーバ３０から、識別情報によって識別される各々のサービスを利用するユーザ毎に、ユーザが投稿した投稿情報を収集する（図３のＳ１）。収集する情報には、ユーザが投稿したテキストデータや画像ファイル等のみでなく、各々を投稿した日時や場所等の付帯的な情報も含めることが好ましい。こうした情報の収集は、各々のサーバにアクセスしてユーザ名等のユーザの識別情報を指定して検索を行い、投稿情報格納部２２及び投稿情報格納部３２から投稿された情報を呼び出すことによって実行できる。収集された投稿情報は、ユーザ情報格納部１５に格納された各々のユーザのユーザ名等の識別情報と関連付けて、投稿情報格納部１６に格納される。
【００４０】
ユーザの興味や嗜好等を継続的に解析するためには、上記の例のように投稿情報を定期的に収集することが好ましく、その場合に収集する情報は、前回の収集時以降にユーザが投稿した新たな情報のみを対象にすることとすればよいが、ユーザに関する情報の解析が一回のみでよい場合には、各々のユーザが過去に投稿した全ての情報を収集することとしてもよいし、起点となる投稿日時を設定して、それ以降に投稿された投稿情報のみを選択して収集することとしてもよい。
【００４１】
続いて、予測変換辞書生成部１２が起動されて、収集された投稿情報のうち、各々のユーザによって投稿されたテキストデータを用いて、ユーザ毎の予測変換辞書を生成する（図３のＳ２）。予測変換辞書の生成には、ＰＣやスマートフォン等の入力に採用されている一般的な手法を用いることとすればよいが、例えば、投稿文のテキストデータから形態素解析等の手法によって語句毎の使用頻度を計測し、その中からユーザの使用頻度の高い語句を抽出して、最初に入力された文字に対して使用頻度の高い語句を変換候補として出力するための辞書を生成することとすればよい。生成された予測変換辞書は、ユーザ情報格納部１５に格納された各々のユーザのユーザ名等の識別情報と関連付けて、予測変換辞書格納部１７に格納される。
【００４２】
図５の例であれば、ユーザ名がＡのユーザは、投稿文の中に「みなさん」という語句を使用する頻度が高いので、「みな」と入力すれば「みなさん」を、文末を「よろしくお願いします」とする頻度が高いので、「よろ」と入力すれば「よろしくお願いします」を変換候補に提示するための予測変換辞書が生成される。一方、ユーザ名がＢのユーザは、投稿文の中に「皆様」という語句を使用する頻度が高いので、「みな」と入力すれば「皆様」を、文末を「よろしくお願い申し上げます」とする頻度が高いので、「よろ」と入力すれば「よろしくお願い申し上げます」を変換候補に提示するための予測変換辞書が生成される。このように、ユーザ毎によく使用する語句を反映した予測変換辞書が生成されるので、本発明ではよく使用する語句が一致又は近似すれば同一ユーザと推定することとして、予測変換辞書を同一ユーザの特定に用いることとしている。
【００４３】
尚、ここで生成する予測変換辞書は、新たに収集した投稿のみを対象にして生成するのではなく、同じユーザについて過去に収集した投稿も対象にして生成することが好ましい。過去に収集した投稿を予測変換辞書に反映する方法は特に限定されるものではないが、例えば、新たに収集した投稿情報を投稿情報格納部１６に格納した後に、各々のユーザについて投稿情報格納部１６に格納された全ての投稿情報に含まれるテキストデータを対象にして、予測変換辞書を生成することとすればよい。
【００４４】
続いて、同一ユーザ特定部１３が起動されて、生成した予測変換辞書等を用いて、識別情報が異なるユーザの中から、同一のユーザと推定されるユーザを特定する（図３のＳ３）。図４のフローチャートは、その詳細な処理フローの具体例を示したものである。
【００４５】
まず、投稿情報を収集したＳＮＳのうち、一のＳＮＳを対象にして、そのＳＮＳを利用している一のユーザを選択する（Ｓ３１）。選択したユーザについて生成された予測変換辞書を予測変換辞書格納部１７から読み出して（Ｓ３２）、他のＳＮＳを利用している各々のユーザにつき、予測変換辞書格納部１７に格納された予測変換辞書と対比して（Ｓ３３）、入力された文字に対して提示される変換候補が同一となる比率が一定の値以上となるなど、所定の条件に合致するユーザが存在するかを確認する（Ｓ３４）。ここで条件に合致するユーザが存在していれば、ユーザ名等の識別情報は異なるものの、実際は同一のユーザであると特定して、ユーザ情報格納部１５に格納されている同一ユーザと特定されたユーザのユーザ情報に共通のコードを付与するなど、ユーザ情報格納部１５に同一ユーザであることを設定するための処理を実行する（Ｓ３５）。
【００４６】
尚、ここで同一のユーザであると特定するための条件は、予測変換辞書が所定の条件に合致することの他に、投稿日時や投稿場所、投稿頻度、入力のクセ（改行方法や絵文字の使い方、ですます等の語尾等）が一致又は近似すること等も加えることとすれば、同一ユーザを特定する精度をより高めることができると考えられる。
【００４７】
また、ユーザが投稿したものが写真や動画等の画像ファイルや動画ファイルである場合には、画像の解像度や撮影モード等の撮影方法のように、ユーザの所持品やユーザが通常行っている撮影方法等が反映される情報を、同一ユーザと判断するための比較の対象に加えることとすればよい。
【００４８】
あるＳＮＳを利用しているユーザを対象に、同一ユーザを特定するためのこうした処理を実行すると、他にも対比の対象になるＳＮＳ（ブログ等の他のソーシャルメディアがあればそれらも含める）があれば（Ｓ３６がＹｅｓ）、それらを利用しているユーザを対象にして、同様の処理を繰り返す（Ｓ３３−Ｓ３５）。
【００４９】
尚、同一のユーザが異なるユーザ名を使って同一のＳＮＳに複数アカウントを設けているケースもあるので、他のＳＮＳのみでなく、対象となるユーザと同一のＳＮＳを利用しており、ユーザ名が異なる他のユーザについても、同様の処理（Ｓ３３−Ｓ３５）を実行することとしてもよい。
【００５０】
対比の対象になる全てのＳＮＳ（ブログ等の他のソーシャルメディアがあればそれらも含める）について以上の処理を実行し終えると（Ｓ３６がＮｏ）、一のＳＮＳに他のユーザがあれば（Ｓ３７がＹｅｓ）、さらに一のユーザを選択して（Ｓ３１）、同様の処理（Ｓ３２−Ｓ３６）を実行する。こうした処理を一のＳＮＳの全てのユーザについて実行すると（Ｓ３７がＮｏ）、一のＳＮＳについて同一ユーザを特定するための処理が終了する。こうした処理を、対象となる全てのＳＮＳ（ブログ等の他のソーシャルメディアがあればそれらも含める）について実行することとすればよい。
【００５１】
図３のフローチャートに戻り、ユーザ名が異なるものの同一と推定されるユーザが特定されると、ユーザ情報解析部１４が起動され、同一のユーザと特定された各々のユーザ名で投稿された投稿情報を統合して、ユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析する処理を実行する（図３のＳ４）。解析されたユーザ情報は、例えば、ユーザ情報の管理者が操作する管理者端末４０から確認することができる。こうした構成によって、一のＳＮＳにおける一のユーザ名から特定されるユーザの投稿情報を対象に、ユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析する場合に比べて、同一と特定されるユーザ名（アカウント）の数が増えるほど解析対象となる情報も増加することになるため、より精緻なユーザの興味や嗜好等のユーザ情報の解析が可能になる。
【００５２】
図６はその一例を示したものであるが、２つのＳＮＳと１つのブログに投稿している識別情報（ユーザ名）の異なるユーザを、予測変換辞書や投稿内容、投稿時等に関する条件に合致することにより、同一のユーザと特定している。
【００５３】
それぞれに投稿された投稿情報を統合すると、野球チームＴに関する投稿が共通することから野球チームＴのファンであることが把握できることに加えて、ＳＮＳ２には選手Ｐに関する投稿があることから選手Ｐのファンであること、さらにはブログには野球チームＴの本拠地であるＲ地区に関する他の情報が投稿されていることからＲ地区に居住していて地元愛の強い人という人物像が推定され、３つのソーシャルメディアの投稿情報を解析することによって、１つのソーシャルメディアへの投稿のみを対象にする場合に比べて、詳細な人物像を推定することが可能になる。
【００５４】
図７は、以上の流れをまとめて図示したものである。ＳＮＳサーバからユーザの識別情報（ユーザ名）単位で投稿内容や投稿日時等の投稿情報を収集して、各々のユーザについて予測変換辞書を生成する。生成した予測変換辞書を対比して、予測変換辞書が一致又は近似する等、同一ユーザと推定される所定の条件に合致するものを抽出して、それらのユーザの投稿内容を同一ユーザによる投稿として統合し（ここではユーザ名の異なるユーザに共通のユーザＩＤを割り当てて同一ユーザに設定している）、統合された情報を対象にしてユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析する。これによって、一のユーザについて一のアカウントを分析する場合よりも、多くの情報を解析対象とすることができるため、より精緻なユーザ情報の解析が可能になる。尚、同一ユーザを抽出する際には、予測変換辞書が条件に合致することの他に、投稿日時や投稿場所、投稿頻度、入力のクセ（改行方法や絵文字の使い方、ですます等の語尾等）を比較対象に加えれば、同一ユーザを特定する精度をより高めることが可能になる。
【符号の説明】
【００５５】
１０  ユーザ情報処理サーバ
１１  投稿情報収集部
１２  予測変換辞書生成部
１３  同一ユーザ特定部
１４  ユーザ情報解析部
１５  ユーザ情報格納部
１６  投稿情報格納部
１７  予測変換辞書格納部
２０  ＳＮＳサーバ
２１  ユーザ情報格納部
２２  投稿情報格納部
３０  ＳＮＳサーバ
３１  ユーザ情報格納部
３２  投稿情報格納部
４０  管理者端末
【図１】
0006732472.tif 000002
【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】
0006732472.tif 000008