(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
災害又は災害要因に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出し、
当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を前記理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する
処理を含み、コンピュータにより実行される分析方法。
【請求項２】
前記指数は、前記災害又は災害要因の投稿頻度の傾向を示す
請求項１記載の分析方法。
【請求項３】
前記直近の時間帯における投稿件数が、前記推定値に基づく閾値を超えているか否かを判定する
処理を含む請求項１又は２記載の分析方法。
【請求項４】
前記直近の時間帯における前記投稿件数が、前記閾値を超えていると判定した場合に、判定結果を通知する
処理を含む請求項３記載の分析方法。
【請求項５】
前記時系列の投稿件数、前記理論値及び前記推定値を示すグラフを出力する
処理を含む請求項１乃至４いずれか１つ記載の分析方法。
【請求項６】
前記時系列の投稿件数及び前記閾値を示すグラフを出力する
処理を含む請求項３又は４記載の分析方法。
【請求項７】
災害又は災害要因に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出し、
当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を前記理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する
処理をコンピュータに実行させる分析プログラム。
【請求項８】
災害又は災害要因に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出する第１算出部と、
当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を前記理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する第２算出部と
を有する分析装置。
【請求項９】
イベント種別の指定を受け付け、
複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得し、
イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記イベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得し、
取得した前記対応関係を示す情報に基づき、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の閾値であって前記イベントの連続発生を判定するための閾値を算出し、
取得した前記投稿数の時間別の分布と、算出した前記投稿数の時間別の閾値と、を併せて表示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報表示方法。
【請求項１０】
イベント種別の指定を受け付け、
複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得し、
イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記イベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得し、
取得した前記対応関係を示す情報に基づき、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の閾値であって前記イベントの連続発生を判定するための閾値を算出し、
取得した前記投稿数の時間別の分布と、算出した前記投稿数の時間別の閾値と、を併せて表示する、
処理をコンピュータに実行させる情報表示プログラム。
【請求項１１】
イベント種別の指定を受け付ける受付部と、
複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得する第１取得部と、
イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記イベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得する第２取得部と、
取得した前記対応関係を示す情報に基づき、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の閾値であって前記イベントの連続発生を判定するための閾値を算出する算出部と、
取得した前記投稿数の時間別の分布と、算出した前記投稿数の時間別の閾値と、を併せて表示する表示処理部と
を有する情報表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーシャルメディアのデータを分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば防災システムにおいて浸水をリアルタイムで把握しようとする場合に、例えば降雨計を用いれば、常時降水量を計測できる。但し、降水量だけでは、浸水の発生を特定することはできない。
【０００３】
そこで、ＳＮＳ（Social Networking Service）における浸水関連の投稿記事に基づいて、浸水の発生を推定する方法が考えられている。このように、ソーシャルメディアのデータを分析して自然現象や社会の現象を捉える技術を、ソーシャルセンサという。
【０００４】
ＳＮＳではいつでも投稿を受け付けるので、常時状態を監視することができる。また、目撃情報を含むので、実態を捉えやすいという面もある。例えば、浸水に関連する投稿件数の推移に着目し、急増した場合に浸水が発生したと推定する。そして、浸水の勢いが衰えれば、投稿件数は減る。
【０００５】
しかし、大雨の場合に、複数の場所で同時に浸水が起こることもある。連続的に浸水が発生する場合には、先の浸水に関する投稿が納まる前に、重複的に後の浸水に関する投稿が始まることになる。このような場合にも、別個に浸水の発生を検出することが求められる。
【０００６】
また、ユーザが実際に浸水に関して投稿を行うかどうかは、その時々による。このように、ソーシャルセンサの場合には、副次的な要因に関する規則性を把握しにくいという面がある。例えば、回帰分析のような一般的なカーブフィッティング（曲線あてはめ）に基づく理論値を求めて、その理論値と実測値との乖離を特定しても、新たな浸水を検出することは難しい。従って、カーブフィッティングに基づく理論値よりも正確な推定値を算出することが求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−６７３５号公報
【特許文献２】国際公開第２０１３／１７９３４０号パンフレット
【特許文献３】特開２０１５−２２４２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、一側面では、自然現象又は社会の現象に関する投稿件数についてリアルタイムで求める推定値の精度を、より高めることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一態様に係る分析方法は、（Ａ）自然現象又は社会の現象に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出し、（Ｂ）当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する処理を含む。
【００１０】
一態様に係る情報表示方法は、（Ａ）イベント種別の指定を受け付け、（Ｂ）複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けたイベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得し、（Ｃ）イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けたイベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得し、（Ｄ）取得した対応関係を示す情報に基づき、受け付けたイベント種別に関する情報の投稿数の時間別の基準値を算出し、（Ｅ）取得した投稿数の時間別の分布と、算出した投稿数の時間別の基準値と、を併せて表示する処理を含む。
【発明の効果】
【００１１】
一側面としては、自然現象又は社会の現象に関する投稿件数についてリアルタイムで求める推定値の精度を、より高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、装置の例を示す図である。
【図２】図２は、単独発生の判定を説明するための図である。
【図３】図３は、収束開始の判定を説明するための図である。
【図４】図４は、収束完了の判定を説明するための図である。
【図５】図５は、理論値と乖離する実績値の例を示す図である。
【図６】図６は、収束段階が継続していると判定する例を示す図である。
【図７】図７は、連続発生の判定を説明するための図である。
【図８】図８は、浸水に関する投稿件数の分布例を示す図である。
【図９】図９は、降雨に関する投稿件数の分布例を示す図である。
【図１０】図１０は、正規化された値の分布例を示す図である。
【図１１】図１１は、各時刻帯における指数の例を示す図である。
【図１２】図１２は、分析装置のモジュール構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、現象テーブルの例を示す図である。
【図１４】図１４は、集計テーブルの例を示す図である。
【図１５】図１５は、指数テーブルの例を示す図である。
【図１６】図１６は、観測テーブルの例を示す図である。
【図１７】図１７は、事前処理フローを示す図である。
【図１８】図１８は、集計処理フローを示す図である。
【図１９】図１９は、正規化処理フローを示す図である。
【図２０】図２０は、指数算出処理フローを示す図である。
【図２１】図２１は、リアルタイム処理フローを示す図である。
【図２２】図２２は、件数取得処理フローを示す図である。
【図２３】図２３は、リアルタイム処理フローを示す図である。
【図２４】図２４は、判定処理フローを示す図である。
【図２５】図２５は、判定処理フローを示す図である。
【図２６】図２６は、出力処理フローを示す図である。
【図２７】図２７は、グラフの例を示す図である。
【図２８】図２８は、グラフの例を示す図である。
【図２９】図２９は、グラフの例を示す図である。
【図３０】図３０は、グラフの例を示す図である。
【図３１】図３１は、グラフの例を示す図である。
【図３２】図３２は、グラフの例を示す図である。
【図３３】図３３は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１に、装置の例を示す。インターネット上に設けられたＷＥＢサーバ１０１は、ＳＮＳを実現する。つまり、ＷＥＢサーバ１０１は、ユーザ端末１０３から投稿される記事を公開する。
【００１４】
本実施の形態におけるＷＥＢサーバ１０１は、少なくとも一部の記事について、記事毎に発信地を特定する機能を有する。ＷＥＢサーバ１０１は、例えばユーザ端末１０３が有するＧＰＳ（Global Positioning System）機能によって特定された位置のデータを用いるようにしてもよい。或いは、ＷＥＢサーバ１０１は、会員の住所に基づいて発信地を特定するようにしてもよい。
【００１５】
分析装置１０５は、ＳＮＳに投稿された記事のうち、検索条件を満たす記事の数をＷＥＢサーバ１０１から取得する。以下では、投稿された記事の数を投稿件数という。この例におけるＷＥＢサーバ１０１は、分析装置１０５に投稿件数を知らせる機能を有しているものとする。
【００１６】
検索条件は、例えば本文に含まれる文字列、発信地の範囲及び投稿日時に関する条件である。分析装置１０５は、投稿件数を分析し、災害（例えば、浸水）或いは災害誘因（例えば、降雨）の発生及び収束を推定する。災害及び災害誘因は、自然現象の例である。その他の自然現象に対して本実施の形態を適用するようにしてもよい。自然現象の他、社会の現象（例えば交通渋滞、暴走運転、けんか、いじめ、騒音、異臭騒ぎ、火災、騒動、事件、事故、犯罪、混雑、汚染、中毒、感染症の流行、商品又はサービスの消費や売り切れなど）に対して本実施の形態を適用するようにしてもよい。また、ソーシャルセンサによるその他の観測対象に対して本実施の形態を適用するようにしてもよい。つまり、自然現象（災害や災害誘因を含む。）及び社会の現象（事故や犯罪を含む。）は、イベントの一例である。
【００１７】
以下では、災害のうち特に浸水の例について説明する。図２を用いて、災害の単独発生の判定について説明する。この例では、１時間長の時間帯（以下、観測時間帯という。）に投稿された記事の件数に基づいて分析を行う。このとき、計数の対象とする記事は、浸水に関するキーワードを本文に含み、発信地が特定地域に属し且つ当該観測時間帯内に投稿された記事に限るものとする。
【００１８】
本実施の形態では、観測時間帯における投稿件数が第１閾値を超えた場合に、浸水が発生したと推定する。この例では、第１閾値は、浸水が発生していない状態（以下、現象が生じてない状態を平常状態という。）における投稿件数の平均である。図示した例で、０時台から１２時台までは、各投稿件数が第１閾値を超えないので、平常段階と判定される。一方、１３時台では、投稿件数が第１閾値を超えるので、１つ目の浸水が発生したと判定される。本実施の形態では、１つ目の現象が発生し、当該現象に関する投稿が旺盛である段階、つまり未だ収束段階に至っていない段階を、単独発生段階という。
【００１９】
次に、図３を用いて、収束開始の判定について説明する。図示した例は、図２に示した投稿件数の推移の続きを示している。図示するように、１４時台と１５時台と投稿件数が増え、１６時台に投稿件数が減少に転じている。本実施の形態では、投稿件数が第２閾値を下回ったときに、収束段階に移ったと判定する。第２閾値は、単独発生段階における最大値に基づいて特定される。具体的には、最大値に所定割合（１より小さい値）を乗じて、第２閾値が求められる。この例では、１３時台から１７時台までの単独発生段階における最大値は１５時台の投稿件数であるので、１５時台の投稿件数に基づいて、第２閾値が算出される。そして、１７時台において投稿件数が第２閾値を下回るので、１７時台から収束が開始したと判定される。
【００２０】
次に、図４を用いて、収束完了の判定について説明する。図示した例は、図３に示した投稿件数の推移の続きを示している。図示するように、１８時台以降、投稿件数が減り続け、２０時台には、ほぼ平常段階における投稿件数のレベルに至っている。
【００２１】
この例では、実績値である投稿件数のばらつきの影響による誤判定を回避するために、投稿件数の減少過程に対するカーブフィッティング処理を行って理論値を求め、当該理論値を用いて収束完了の判定を行う。カーブフィッティングには、例えば非線形回帰推定などの統計手法を用いる。実績値に対するカーブフィッティング処理は、従来技術であるので、これ以上説明しない。
【００２２】
この例で、２０時台の投稿件数を取得した段階で算出した理論値は、第４閾値を下回らないので、まだ収束が完了したとは判定されない。そして、図示するように、２１時台の投稿件数を取得した段階で算出した理論値は、第４閾値を下回るので、収束が完了したと判定される。図示した実線は、カーブフィッティング処理によって求められた理論カーブである。また、塗りつぶさない丸印は、最新の観測時間帯における理論値を表している。この例における第４閾値は、平常状態における投稿件数の平均である。
【００２３】
尚、ここでは説明の便宜のため、収束段階の期間を短く描いているが、実際の収束段階は比較的長期間に亘ることが多い。
【００２４】
上述した例は、或る地域における浸水の発生が１つで済んだ場合に相当する。但し、浸水が連続的に発生することもある。次に、或る地域において２つ目の浸水が発生したか否かを判定する場合について説明する。
【００２５】
図５は、収束段階における投稿件数の推移を示している。ソーシャルセンサの場合、実績値である投稿件数は、予測し難い要因の影響を受けることがあるため、ばらつきが生じやすい。上述したカーブフィッティング処理によって理論値を求めれば、このばらつきの影響を或る程度弱めて、比較的適正な判定を行うことができる。
【００２６】
Ｔ0時台における投稿件数は、Ｔ0時台における理論値よりも大きい。そして、このように投稿件数が、理論値から大きく乖離している場合には、２つ目の浸水が発生し、その浸水に関する投稿が始まったことを示している可能性を含んでいる。他方、ニュース報道が行われたことに対する反響によって投稿が増えている可能性も含んでいる。従って、理論値に対する実績値の乖離の大きさを基準として２つ目の現象を捉えようとすると、失敗する場合がある。
【００２７】
例えば、夜明け前の時刻は、ほとんどの人が就寝しているので、投稿される件数は少なくなる傾向がある。一方、正午すぎの時刻は、ほとんどの人が休憩時間であり、またニュースなどで現象が報道されるので、投稿される件数は多くなる傾向がある。
【００２８】
本実施の形態では、観測した時刻、つまり記事の投稿が行われた時刻に着目する。具体的には、投稿し易さを表す係数（以下では、指数という。）を理論値に乗じることによって、時刻に影響を反映した推定値を求める。つまり、本実施の形態に係る指数は、現象に関する投稿頻度の傾向を示すものである。
【００２９】
図６は、図５に示したＴ0時台の理論値に対して、Ｔ0時台における指数（１より大きい値）を乗じて求めた推定値を×印で示している。本実施の形態では、推定値に対する実績値の乖離が所定値を超えない場合に、新たな現象（この例では、浸水）は発生していないと看做す。つまり、この推定値に所定値を加えることによって求めた第３閾値を、投稿件数が超えなければ、収束段階が続いていると判定する。例えば、Ｔ0時台が７時台であれば、朝のニュースの影響で報道された浸水に関する投稿が増えたと想定される。この場合は、別の浸水が起きたわけではない。
【００３０】
図７は、図５に示したＴ0時台の理論値に対して、Ｔ0時台における指数（１よりも小さい値）を乗じて求めた推定値を×印で示している。従って、図７の場合には、推定値が小さい。例えば、Ｔ0時台が５時台であれば、起床して投稿する状態の者はそれほど多くない。このような状況において、投稿件数が増えていれば、特別な事態が生じていると想定される。つまり、別の浸水が起きた可能性が大きい。図示したように、投稿件数が第３閾値を超えているので、２つ目の浸水が発生したと判定される。つまり、Ｔ0時台に、連続発生段階に移ったことになる。
【００３１】
尚、図５乃至図７に示したＴ0時台より前の時点における理論カーブは、その時点において算出した理論値を表しているわけではない。また、Ｔ0時台より前の時点における推定カーブは、その時点において算出した推定値を表しているわけではない。理論カーブは、各時点において少しずつ変化するからである。
【００３２】
次に、指数の求め方について説明する。単に投稿者の生活パターンのみに配慮すれば、各現象に関して共通の指数を用いてもよい。但し、この例では、現象の特性に着目して、観測対象となる現象毎に指数を求めるようにする。
【００３３】
図８に、浸水に関する投稿件数の分布例を示す。横軸は、集計時刻を示している。縦軸は、単位時間（１分間）内に投稿された件数を示している。図８では、集計期間に含まれる複数の日で同じ単位時間において投稿された件数を合計して表している。浸水に関する投稿は、ニュースなどの報道に起因して行われる割合が比較的多い。つまり、投稿者自身が浸水に直面しているとは限らない。また、夜間は近所で浸水が生じていても気が付きにくく、投稿件数は増えにくい。一方、日中のニュースの時刻帯における投稿が増え易い。
【００３４】
図９に、降雨に関する投稿件数の分布例を示す。降雨は、雨音によって把握されるので、夜間においても降雨に関して投稿されることが比較的多い。また、日常的なことであるのでニュースに反応して投稿するケースは、少ない。
【００３５】
このように、現象の種類によって時刻帯毎の投稿頻度の傾向は異なることがある。以下、図８に示した浸水に関する投稿件数の分布に基づく例について説明を続ける。
【００３６】
指数を算出する前に、各時刻帯における投稿件数を、投稿件数の代表値（この例では、中央値）が１になるように正規化する。上述したように、理論値に乗ずる係数として用いるためである。図１０に、正規化された値の分布例を示す。
【００３７】
次に、正規化された値の分布に基づいて、各時刻帯（Ｔ時０分からＴ＋１時０分までの１時間）における指数を求める。図１１に、各時刻帯における指数の例を示す。この例では、時刻帯に含まれる各単位時間における投稿件数の中央値を、当該時刻帯における指標とする。図１１における各時刻帯のバー内の横線が中央値を示している。以上で本実施の形態における概要の説明を終える。
【００３８】
以下、分析装置１０５の動作について説明する。図１２に、分析装置１０５のモジュール構成例を示す。分析装置１０５は、集計部１２０１、指数算出部１２０３、取得部１２０５、理論値算出部１２０７、推定値算出部１２０９、第１閾値算出部１２１０、第２閾値算出部１２１１、第３閾値算出部１２１３、第４閾値算出部１２１５、判定部１２１７、通知部１２１９、出力部１２２１、現象テーブル記憶部１２３１、集計テーブル記憶部１２３３、指数テーブル記憶部１２３５、観測テーブル記憶部１２３７、第１閾値記憶部１２３８、第２閾値記憶部１２３９、第４閾値記憶部１２４１及びイメージバッファ１２４３を有する。
【００３９】
集計部１２０１は、事前に投稿件数を集計する。指数算出部１２０３は、指数を算出する。取得部１２０５は、リアルタイムで投稿件数を取得する。理論値算出部１２０７は、理論値を算出する。推定値算出部１２０９は、推定値を算出する。第１閾値算出部１２１０は、第１閾値を算出する。第２閾値算出部１２１１は、第２閾値を算出する。第３閾値算出部１２１３は、第３閾値を算出する。第４閾値算出部１２１５は、第４閾値を算出する。判定部１２１７は、現象に関する段階を判定する。通知部１２１９は、判定結果を通知する。出力部１２２１は、グラフを出力する。
【００４０】
現象テーブル記憶部１２３１は、現象テーブルを記憶する。現象テーブルについては、図１３を用いて詳述する。集計テーブル記憶部１２３３は、集計テーブルを記憶する。集計テーブルについては、図１４を用いて詳述する。指数テーブル記憶部１２３５は、指数テーブルを記憶する。指数テーブルについては、図１５を用いて詳述する。観測テーブル記憶部１２３７は、観測テーブルを記憶する。観測テーブルについては、図１６を用いて詳述する。第１閾値記憶部１２３８は、第１閾値を記憶する。第２閾値記憶部１２３９は、第２閾値を記憶する。第４閾値記憶部１２４１は、第４閾値を記憶する。イメージバッファ１２４３は、グラフのイメージデータを記憶する。
【００４１】
上述した集計部１２０１、指数算出部１２０３、取得部１２０５、理論値算出部１２０７、推定値算出部１２０９、第１閾値算出部１２１０、第２閾値算出部１２１１、第３閾値算出部１２１３、第４閾値算出部１２１５、判定部１２１７、通知部１２１９及び出力部１２２１は、ハードウエア資源（例えば、図３３）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
【００４２】
上述した現象テーブル記憶部１２３１、集計テーブル記憶部１２３３、指数テーブル記憶部１２３５、観測テーブル記憶部１２３７、第１閾値記憶部１２３８、第２閾値記憶部１２３９、第４閾値記憶部１２４１及びイメージバッファ１２４３は、ハードウエア資源（例えば、図３３）を用いて実現される。
【００４３】
図１３に、現象テーブルの例を示す。この例における現象テーブルは、現象に対応するレコード（以下、現象レコードという。）を有している。現象レコードは、現象名を設定するためのフィールドと、１又は複数のキーワードを設定するためのフィールドを有している。
【００４４】
現象名は、監視する現象の名前である。キーワードは、当該現象に関連する単語又は文字列であって、投稿を検索する条件として用いられる。１つの現象に対するキーワードは、１つ又は複数設定される。また、キーワードは、現象名と一致する場合と一致しない場合とがある。現象名及びキーワードは、予め設定されているものとする。
【００４５】
図示した１番目の現象レコードは、「浸水」を監視するために、「浸水」「冠水」「道が川」及び「道路が川」が、記事を検索するキーワードの条件として用いられることを示している。
【００４６】
図示した２番目の現象レコードは、「降雨」を監視するために、「雨」が記事を検索するキーワードの条件として用いられることを示している。
【００４７】
図１４に、集計テーブルの例を示す。集計テーブルは、１つの現象に対応して設けられる。この例における集計テーブルは、単位時間に対応するレコード（以下、集計レコードという。）を有している。集計レコードは、単位時間を設定するためのフィールドと、合計件数を設定するためのフィールドと、正規化された値を設定するためのフィールドとを有している。
【００４８】
単位時間は、開始時刻及び終了時刻によって特定される１分間である。単位時間は、いずれの日においても共通の概念である。１日を分単位に分割するので、１４４０個の単位時間を扱う。合計件数は、集計期間内の各日における当該単位時間において投稿された対象記事の件数の合計である。対象記事とは、或る現象に関連するキーワードを本文に含む記事のことである。正規化された値は、合計件数を正規化した値である。具体的には、合計件数を代表値（例えば、合計件数の中央値）で除した値である。
【００４９】
例えば、１番目の集計レコードは、集計期間の各日における単位時間「０時０分〜０時１分」に、或る現象に関して投稿された記事の合計数が「Ｓ1」であって、この合計数を正規化して値「Ｎ2」が得られたことを示している。
【００５０】
図１４は、合計件数を正規化する例を示しているが、集計期間の各日の単位時間における投稿件数をそれぞれ正規化するようにしてもよい。
【００５１】
図１５に、指数テーブルの例を示す。指数テーブルは、１つの現象に対応して設けられる。この例における指数テーブルは、時刻帯に対応するレコード（以下、指数レコードという。）を有している。指数レコードは、時刻帯を設定するためのフィールドと、指数を設定するためのフィールドとを有している。
【００５２】
時刻帯は、記事が投稿された時刻の範囲である。この例における時刻帯の長さは、１時間である。１日を時間単位に分割するので、２４個の時刻帯を扱う。１つの時刻帯は、６０個の単位時間を含んでいる。指数は、上述したように、時刻帯毎の投稿頻度の傾向を示す値であって、時間帯毎の理論値に乗じられる係数である。指数が大きい場合には、投稿頻度が高い傾向を示す。指数が小さい場合には、投稿頻度が低い傾向を示す。
【００５３】
例えば１番目の指数レコードは、０時０分から１時０分までの時間帯、つまり０時台における或る現象に関する投稿頻度の傾向が「Ｃ1」であることを示している。
【００５４】
図１６に、観測テーブルの例を示す。観測テーブルは、１つの現象に対応して設けられる。この例における観測テーブルは、観測時間帯に対応するレコード（以下、観測レコードという。）を有している。観測レコードは、観測時間帯を設定するためのフィールドと、投稿件数を設定するためのフィールドと、理論値を設定するためのフィールドと、推定値を設定するためのフィールドと、第３閾値を設定するためのフィールドと、段階を設定するためのフィールドとを有している。
【００５５】
観測時間帯は、１つの実績値を得るための対象期間である。投稿件数は、観測時間帯内において投稿された記事の件数である。理論値は、カーブフィッティングの理論式によって算出される、観測時間帯における投稿件数（実績値）に対する理論値である。推定値は、理論値に当該観測時間帯に該当する時刻帯の指数を乗じた値である。第３閾値は、或る現象の連続発生を判定するための基準値である。段階は、或る現象に関する平常段階、単独発生段階、収束段階或いは連続発生段階の別を表す。
【００５６】
例えば１番目の観測レコードは、１月１日の９時台において「Ｏ10」件の記事が投稿され、１月１日の１０時時点におけるカーブフィッティングによって１月１日の９時台の理論値「Ｖ10」が算出され、９時台の指標によって修正された推定値「Ｅ10」が得られたことを示している。更に、同レコードは、１月１日の９時台における第３閾値が「Ｌ10」であり、１月１日の９時台は、或る現象に関して平常段階であったことを示している。
【００５７】
続いて、分析装置１０５の処理について説明する。分析装置１０５の処理は、観測の準備に相当する事前処理と、実際の観測に相当するリアルタイム処理とに分かれる。
【００５８】
まず、事前処理について説明する。図１７に、事前処理フローを示す。集計部１２０１は、現象を１つ特定する（Ｓ１７０１）。例えば、集計部１２０１は、ユーザの指示に従って、現象レコードを１つ特定する。集計部１２０１は、特定した現象に関する集計処理を実行する（Ｓ１７０３）。
【００５９】
図１８に、集計処理フローを示す。集計部１２０１は、集計期間に含まれる日を特定する（Ｓ１８０１）。集計部１２０１は、例えば集計期間の初日から最終日まで、順に日を特定する。
【００６０】
集計部１２０１は、単位時間を１つ特定する（Ｓ１８０３）。例えば、集計部１２０１は、最初の単位時間「０時０分〜０時１分」から最後の単位時間「２３時５９分〜２４時０分」まで順に単位時間を特定する。集計部１２０１は、Ｓ１７０１で特定した現象に対応付けられているキーワードを１つ特定する（Ｓ１８０５）。例えば、集計部１２０１は、当該現象に対応する現象レコードに設定されているキーワードを順に特定する。
【００６１】
集計部１２０１は、当該キーワードを本文に含み、且つ当該日の当該単位時間内に投稿された記事の件数を、ＷＥＢサーバ１０１から取得する（Ｓ１８０７）。集計部１２０１は、取得した件数を、当該単位時間に対応する集計レコードの合計件数に加える（Ｓ１８０９）。この例では、発信元の地域を限定していないが、発信元が属する地域の検索条件を加えるようにしてもよい。
【００６２】
集計部１２０１は、未処理のキーワードがあるか否かを判定する（Ｓ１８１１）。未処理のキーワードがあると判定した場合には、Ｓ１８０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００６３】
一方、未処理のキーワードがないと判定した場合には、集計部１２０１は、未処理の単位時間があるか否かを判定する（Ｓ１８１３）。未処理の単位時間があると判定した場合には、Ｓ１８０３に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００６４】
一方、未処理の単位時間がないと判定した場合には、集計部１２０１は、未処理の日があるか否かを判定する（Ｓ１８１５）。未処理の日があると判定した場合には、Ｓ１８０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００６５】
一方、未処理の日がないと判定した場合には、集計処理を終え、呼び出し元の事前処理に復帰する。
【００６６】
図１７の説明に戻る。指数算出部１２０３は、集計結果に対する正規化処理を実行する（Ｓ１７０５）。
【００６７】
図１９に、正規化処理フローを示す。指数算出部１２０３は、合計件数の代表値を算出する（Ｓ１９０１）。例えば、代表値は、合計件数の平均値である。あるいは、代表値は、合計件数の中央値であってもよい。
【００６８】
指数算出部１２０３は、単位時間を１つ特定する（Ｓ１９０３）。例えば、指数算出部１２０３は、最初の単位時間「０時０分〜０時１分」から最後の単位時間「２３時５９分〜２４時０分」まで順に単位時間を特定する。
【００６９】
指数算出部１２０３は、当該単位時間の合計件数を、Ｓ１９０１で算出した代表値で割る（Ｓ１９０５）。指数算出部１２０３は、得られた商を、当該単位時間の集計レコードにおける正規化された値のフィールドに書く（Ｓ１９０７）。
【００７０】
指数算出部１２０３は、未処理の単位時間があるか否かを判定する（Ｓ１９０９）。未処理の単位時間があると判定した場合には、Ｓ１９０３に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００７１】
一方、未処理の単位時間がないと判定した場合には、正規化処理を終え、呼び出し元の事前処理に復帰する。
【００７２】
図１７の説明に戻る。指数算出部１２０３は、指数算出処理を実行する（Ｓ１７０７）。
【００７３】
図２０に、指数算出処理フローを示す。指数算出部１２０３は、時刻帯を１つ特定する（Ｓ２００１）。例えば、指数算出部１２０３は、最初の時刻帯「０時０分〜１時０分」から最後の時刻帯「２３時０分〜２４時０分」まで順に時刻帯を特定する。
【００７４】
指数算出部１２０３は、時刻帯に含まれる各単位時間における正規化された値の中央値を求める（Ｓ２００３）。指数算出部１２０３は、求めた中央値を、当該時刻帯の指数レコードにおける指数のフィールドに書く（Ｓ２００５）。中央値に代えて、平均値を指数として用いるようにしてもよい。
【００７５】
指数算出部１２０３は、未処理の時刻帯があるか否かを判定する（Ｓ２００７）。未処理の時刻帯があると判定した場合には、Ｓ２００１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００７６】
一方、未処理の時刻帯がないと判定した場合には、指数算出処理を終え、呼び出し元の事前処理に復帰する。そして、図１７に示すように事前処理も終える。このようにして、リアルタイム処理において使用される指数テーブルが生成される。
【００７７】
尚、例えば一般化加法モデルのような統計手法を用いて、各時間帯における代表値を求めるようにしてもよい。
【００７８】
続いて、リアルタイム処理について説明する。図２１に、リアルタイム処理フローを示す。取得部１２０５は、観測する現象を１つ特定する（Ｓ２１００）。例えば、取得部１２０５は、ユーザの指示に従って、現象レコードを１つ特定する。取得部１２０５は、順次、観測時間帯の経過を待つ（Ｓ２１０１）。観測時間帯の長さは、時刻帯の場合と同様に１時間である。観測時間帯を経過すると、取得部１２０５は、件数取得処理を実行する（Ｓ２１０３）。
【００７９】
図２２に、件数取得処理フローを示す。取得部１２０５は、Ｓ２１００において特定された現象に対応付けられているキーワードを１つ特定する（Ｓ２２０１）。例えば、取得部１２０５は、当該現象に対応する現象レコードに設定されているキーワードを順に特定する。
【００８０】
取得部１２０５は、当該キーワードを本文に含み、発信地が特定地域に属し且つ当該観測時間帯内に投稿された記事の件数を、ＷＥＢサーバ１０１から取得する（Ｓ２２０３）。検索条件となる地域は、予め定められているものとする。但し、ユーザの指示に従って、地域を特定するようにしてもよい。
【００８１】
取得部１２０５は、未処理のキーワードがあるか否かを判定する（Ｓ２２０５）。未処理のキーワードがあると判定した場合には、Ｓ２２０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【００８２】
一方、未処理のキーワードがないと判定した場合には、取得部１２０５は、Ｓ２２０３において取得した件数の合計を、当該観測時間帯に対応する観測レコードにおける投稿件数のフィールドに書く（Ｓ２２０７）。件数取得処理を終えると、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【００８３】
図２１の説明に戻る。理論値算出部１２０７は、カーブフィッティング処理を実行する（Ｓ２１０５）。例えば収束段階で求めた曲線は、減衰曲線という。カーブフィッティング処理では、例えば漸近曲線を表す方程式ｙ＝ａ＋ｂ exp（−ｃｘ）を定めて、非線形回帰推定のような従来の統計的手法によってパラメータ（ａ、ｂ及びｃ）を求める。この場合、ｙは投稿件数に相当する。ｘは観測時間帯の中央値に相当する。理論値算出部１２０７は、カーブフィッティング処理によって求められた方程式に基づいて、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯における理論値を算出する（Ｓ２１０７）。理論値算出部１２０７は、算出した理論値を、当該観測時間帯に対応する観測レコードに書く（Ｓ２１０９）。
【００８４】
推定値算出部１２０９は、指数テーブルから、当該観測時間帯が該当する時刻帯に対応する指数を読む（Ｓ２１１１）。推定値算出部１２０９は、Ｓ２１０７で算出した理論値に指数を乗じて、推定値を求める（Ｓ２１１３）。推定値算出部１２０９は、当該観測時間帯に対応する観測レコードに推定値を書く（Ｓ２１１５）。
【００８５】
第３閾値算出部１２１３は、推定値に基づく第３閾値を算出する（Ｓ２１１７）。具体的には、第３閾値算出部１２１３は、推定値に定数（正の値）を加えて第３閾値を求める。或いは、第３閾値算出部１２１３は、推定値に定数（１より大きい値）を乗じて第３閾値を求めるようにしてもよい。
【００８６】
第３閾値算出部１２１３は、当該観測時間帯に対応する観測レコードに第３閾値を書く（Ｓ２１１９）。そして、端子Ａを介して、図２３に示したＳ２３０５の処理に移る。
【００８７】
判定部１２１７は、判定処理を実行する（Ｓ２３０５）。判定処理において、判定部１２１７は、現状がいずれの段階に該当するかを判定する。
【００８８】
図２４に、判定処理フローを示す。判定部１２１７は、前回は平常段階であったか否かを判定する（Ｓ２４０１）。前回は平常段階であったと判定した場合には、判定部１２１７は、投稿件数が第１閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ２４０３）。
【００８９】
投稿件数が第１閾値を超えたと判定した場合には、判定部１２１７は、今回は単独発生段階であると判定する（Ｓ２４０５）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「単独発生段階」を設定する。
【００９０】
通知部１２１９は、所定の通知先の装置へ、当該現象の単独発生を通知する（Ｓ２４０７）。所定の通知先は、予め設定されているものとする。所定の通知先の装置は、例えば防災担当者の携帯端末である。或いは、特定地域の消防、警察、公民館などの公共施設に設置されている端末であってもよい。但し、当該通知処理は省いてもよい。
【００９１】
第４閾値算出部１２１５は、第４閾値を算出する（Ｓ２４０９）。第４閾値は、図４を用いて説明したように、現象の収束完了を判定するための基準である。具体的には、第４閾値算出部１２１５は、前回の観測時間帯を含む平常段階の期間における投稿件数の平均を算出する。第４閾値算出部１２１５は、当該平均を新しい第４閾値として第４閾値記憶部１２４１に記憶する。但し、第４閾値算出部１２１５は、当該平均に定数を加えた値を第４閾値としてもよい。或いは、第４閾値算出部１２１５は、当該平均に定数を乗じた値を第４閾値としてもよい。また、第４閾値として所定の値を用いる場合には、Ｓ２４０９の処理を省いてもよい。
【００９２】
第１閾値算出部１２１０は、第１閾値を算出する（Ｓ２４１１）。第１閾値は、図２を用いて説明したように、現象の単独発生を判定するための基準である。具体的には、第１閾値算出部１２１０は、Ｓ２４０９において算出した平均に定数（１より大きい値）を乗じた値を新しい第１閾値として第１閾値記憶部１２３８に記憶する。第１閾値算出部１２１０は、当該平均に定数を加えた値を第１閾値としてもよい。また、第１閾値として所定の値を用いる場合には、Ｓ２４１１の処理を省いてもよい。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【００９３】
Ｓ２４０３の説明に戻って、投稿件数が第１閾値を超えていないと判定した場合には、判定部１２１７は、今回も平常段階であると判定する（Ｓ２４１３）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「平常段階」を設定する。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【００９４】
Ｓ２４０１の説明に戻って、前回は平常段階でなかったと判定した場合には、判定部１２１７は、前回は単独発生段階であったか否かを判定する（Ｓ２４１５）。前回は単独発生段階であったと判定した場合には、第２閾値算出部１２１１は、第２閾値を算出する（Ｓ２４１７）。第２閾値は、図３を用いて説明したように、現象の収束開始を判定するための基準である。具体的には、第２閾値算出部１２１１は、観測テーブルに基づいて、前回の観測時間帯を含む単独発生段階の期間における投稿件数の最大値を特定する。そして、第２閾値算出部１２１１は、最大値に定数（１より小さい値）を乗じて第２閾値を求める。第２閾値算出部１２１１は、第２閾値を第２閾値記憶部１２３９に記憶する。
【００９５】
判定部１２１７は、投稿件数が第２閾値を下回ったか否かを判定する（Ｓ２４１９）。投稿件数が第２閾値を下回ったと判定した場合には、判定部１２１７は、今回は収束段階であると判定する（Ｓ２４２１）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「収束段階」を設定する。
【００９６】
通知部１２１９は、所定の通知先の装置へ、当該現象の収束開始を通知する（Ｓ２４２３）。但し、当該通知処理は省いてもよい。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【００９７】
Ｓ２４１９の説明に戻って、投稿件数が第２閾値を下回っていないと判定した場合には、判定部１２１７は、今回も単独発生段階であると判定する（Ｓ２４２５）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「単独発生段階」を設定する。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【００９８】
Ｓ２４１５の説明に戻って、前回は単独発生段階でなかったと判定した場合には、端子Ｃを介して、図２５に示したＳ２５０１の処理に移る。
【００９９】
判定部１２１７は、前回は収束段階であったか否かを判定する（Ｓ２５０１）。前回は収束段階であったと判定した場合には、判定部１２１７は、投稿件数が、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに設定されている第３閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ２５０３）。
【０１００】
投稿件数が、当該第３閾値を超えたと判定した場合には、判定部１２１７は、今回は連続発生段階であると判定する（Ｓ２５０５）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「連続発生段階」を設定する。
【０１０１】
通知部１２１９は、所定の通知先の装置へ、当該現象の連続発生を通知する（Ｓ２５０７）。但し、当該通知処理は省いてもよい。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【０１０２】
Ｓ２５０３の説明に戻って、投稿件数が第３閾値を超えていないと判定した場合には、判定部１２１７は、今回の理論値が第４閾値を下回ったか否かを判定する（Ｓ２５０９）。
【０１０３】
今回の理論値が第４閾値を下回ったと判定した場合には、判定部１２１７は、今回は平常段階であると判定する（Ｓ２５１１）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「平常段階」を設定する。
【０１０４】
通知部１２１９は、所定の通知先の装置へ、当該現象の収束完了を通知する（Ｓ２５１３）。但し、当該通知処理は省いてもよい。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【０１０５】
Ｓ２５０９の説明に戻って、今回の理論値が第４閾値を下回っていないと判定した場合には、判定部１２１７は、今回も収束段階であると判定する（Ｓ２５１５）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「収束段階」を設定する。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【０１０６】
Ｓ２５０１の説明に戻って、前回は収束段階でなかったと判定した場合、つまり前回は連続発生段階であった場合には、第２閾値算出部１２１１は、第２閾値を算出する（Ｓ２５１７）。具体的には、第２閾値算出部１２１１は、観測テーブルに基づいて、前回の観測時間帯を含む連続発生段階の期間における投稿件数の最大値を特定する。そして、第２閾値算出部１２１１は、最大値に定数（１より小さい値）を乗じて第２閾値を求める。第２閾値算出部１２１１は、第２閾値を第２閾値記憶部１２３９に記憶する。
【０１０７】
判定部１２１７は、投稿件数が第２閾値を下回ったか否かを判定する（Ｓ２５１９）。投稿件数が第２閾値を下回ったと判定した場合には、判定部１２１７は、今回は収束段階であると判定する（Ｓ２５２１）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「収束段階」を設定する。
【０１０８】
通知部１２１９は、所定の通知先の装置へ、当該現象の収束開始を通知する（Ｓ２５２３）。但し、当該通知処理は省いてもよい。そして、判定処理を終え、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【０１０９】
Ｓ２５１９の説明に戻って、投稿件数が第２閾値を下回っていないと判定した場合には、判定部１２１７は、今回も連続発生段階であると判定する（Ｓ２５２５）。判定部１２１７は、Ｓ２１０１で経過を待った観測時間帯に対応する観測レコードに、「連続発生段階」を設定する。判定処理を終えると、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【０１１０】
図２３の説明に戻る。出力部１２２１は、出力処理を実行する（Ｓ２３０７）。
【０１１１】
図２６に、出力処理フローを示す。出力部１２２１は、グラフの各段階に該当する期間に、当該段階を識別する背景色を設定する（Ｓ２６０１）。但し、他の表示方法によって、平常段階、単独発生段階、収束段階及び連続発生段階の期間を区別するようにしてもよい。
【０１１２】
出力部１２２１は、グラフに投稿件数の点を描画する（Ｓ２６０３）。投稿件数の点を、段階毎に異なる態様（例えば、形や色）で表示するようにしてもよい。
【０１１３】
出力部１２２１は、グラフに、フィッティングした理論カーブを描画する（Ｓ２６０５）。理論カーブを、段階毎に異なる態様（例えば、線種、太さや色）で描画するようにしてもよい。或いは、特定の段階（例えば収束段階）に限って、理論カーブを描画するようにしてもよい。
【０１１４】
出力部１２２１は、グラフに、推定値を繋ぐ推定カーブを描画する（Ｓ２６０７）。推定カーブを、段階毎に異なる態様（例えば、線種、太さや色）で描画するようにしてもよい。或いは、特定の段階（例えば収束段階）に限って、推定カーブを描画するようにしてもよい。
【０１１５】
出力部１２２１は、グラフに、第３閾値を繋ぐ第３閾値カーブを描画する（Ｓ２６０９）。第３閾値カーブを、段階毎に異なる態様（例えば、線種、太さや色）で描画するようにしてもよい。或いは、特定の段階（例えば収束段階）に限って、第３閾値カーブを描画するようにしてもよい。
【０１１６】
尚、理論カーブ上の各理論値（過去の観測時間帯を含む。）に対して、該当する時刻帯の指標を乗じて推定値を求め、その推定値を繋ぐ推定カーブを描画するようにしてもよい。また、当該推定カーブ上の各推定値（過去の観測時間帯を含む。）に所定の値を加えて第３閾値を求め、その第３閾値を繋ぐ第３閾値カーブを描画するようにしてもよい。後述するグラフの例では、この方法によって推定カーブ及び第３閾値カーブを描いている。但し、この方法によれば、推定カーブ上の過去の推定値は、観測時点における推定値とは異なる。また、第３閾値カーブ上の過去の第３閾値は、観測時点における第３閾値とは異なる。この理由は、理論カーブが、観測の都度変化するからである。
【０１１７】
出力部１２２１は、グラフを分析装置１０５の表示装置に出力する（Ｓ２６１１）。出力部１２２１は、他の出力形態（例えば、送信や印刷）によってグラフを出力するようにしてもよい。出力処理を終えると、呼び出し元のリアルタイム処理に復帰する。
【０１１８】
図２３の説明に戻る。取得部１２０５は、終了するか否かを判定する（Ｓ２３０９）。例えば、取得部１２０５は、終了の指示を受け付けた場合に、終了すると判定する。或いは、所定の期間を経過した場合に、終了すると判定するようにしてもよい。
【０１１９】
終了すると判定した場合には、リアルタイム処理を終える。一方、終了しないと判定した場合には、図２１のＳ２１０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。
【０１２０】
図２７乃至図３２に、実際の観測に基づくグラフの例を示す。横軸は、図２７に示した最初の観測時点（最初のピークに相当する。）からの経過時間を示す。グラフ内の点は、各観測時間帯における投稿件数を示す。細い実線は、理論カーブを表す。太い実線は、推定カーブを表す。破線は、第３閾値カーブを表す。
【０１２１】
図２７は、最初のピークから４時間が経過した時点に表示されたグラフである。このとき、既に収束段階になっている。尚、第２閾値についての説明は省略する。
【０１２２】
図２８は、最初のピークから１０時間が経過した時点に表示されたグラフである。このとき、投稿件数が一旦増加に転じているが、第３閾値を超えていないので、収束段階が継続していると判断される。
【０１２３】
図２９は、最初のピークから１３時間が経過した時点に表示されたグラフである。投稿件数が再び減少に転じている。但し、理論値が第４閾値を下回らないので、収束段階が継続していると判断される。最終の観測時点の投稿件数（実績値）は、理論値と大きく乖離しているが、推定値には近い。
【０１２４】
図３０は、最初のピークから２２時間が経過した時点に表示されたグラフである。最初のピークから２０時間が経過した時点で、小さなピークが出現している。但し、このピークは、第３閾値を超えていないので、引き続き収束段階であると判断される。
【０１２５】
図３１は、最初のピークから３９時間が経過した時点に表示されたグラフである。このとき、投稿件数が減っているが、この動向は比較的正しく推定されている。
【０１２６】
図３２は、最初のピークから８１時間が経過した時点に表示されたグラフである。この時点で、初めて投稿件数が第３閾値を超えて、連続発生が検出される。この例で、１回目の浸水は、外水によるものであって、２回目の浸水は、内水によるものであった。本実施の形態によれば、いずれも正しく判別できている。
【０１２７】
以上、第３閾値に基づいて、連続的に発生した２回目以降の現象を判別する例について説明したが、第３閾値に基づいて、１回目の現象を判別するようにしてもよい。
【０１２８】
また、単位時間の長さは、１分に限らない。時刻帯及び観測時間帯の長さも、１時間に限らない。
【０１２９】
本実施の形態によれば、投稿された時刻に関する副次的要因の影響を推定値に反映させるので、自然現象又は社会の現象（この例では、浸水）に関する投稿件数についてリアルタイムで求める推定値の精度を、より高めることができる。例えば災害に適用する場合には、防災や復旧に役立つことが期待される。また、本実施の形態は、実績値の数が少なくても適用できるという点で、変量効果モデルよりも優れている面がある。
【０１３０】
また、指数は現象別の投稿頻度の傾向を示すので、自然現象又は社会の現象の種類に応じて、より正しい推定値を求めることができる。
【０１３１】
また、直近の観測時間帯における投稿件数が、第３閾値を超えているか否かを判定するので、自然現象又は社会の現象に関する投稿量の変調（この例では、連続発生）を、より正しく判別することができる。
【０１３２】
また、自然現象又は社会の現象に関する投稿量の変調（この例では、連続発生）を通知するので、関係者は投稿量の変調を、より早く認知できる。
【０１３３】
また、時系列の投稿件数、理論値及び推定値を示すグラフを出力するので、自然現象又は社会の現象に関する投稿量の推定状況を捉え易い。
【０１３４】
また、グラフは閾値も示すので、閾値による判別状況を把握しやすい。
【０１３５】
以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。
【０１３６】
また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。
【０１３７】
なお、上で述べた分析装置１０５は、コンピュータ装置であって、図３３に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【０１３８】
以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【０１３９】
本実施の形態に係る分析方法は、（Ａ）自然現象又は社会の現象に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出し、（Ｂ）当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する処理を含む。
【０１４０】
このようにすれば、自然現象又は社会の現象に関する投稿件数についてリアルタイムで求める推定値の精度を、より高めることができる。
【０１４１】
更に、指数は、自然現象別の投稿頻度の傾向又は社会の現象別の投稿頻度の傾向を示すものであってもよい。
【０１４２】
このようにすれば、自然現象又は社会の現象の種類に応じて、より正しい推定値を求めることができる。
【０１４３】
更に、直近の時間帯における投稿件数が、推定値に基づく閾値を超えているか否かを判定する処理を含むようにしてもよい。
【０１４４】
このようにすれば、自然現象又は社会の現象に関する投稿量の変調を、より正しく判別することができる。
【０１４５】
更に、直近の時間帯における投稿件数が、上記閾値を超えていると判定した場合に、判定結果を通知する処理を含むようにしてもよい。
【０１４６】
このようにすれば、自然現象又は社会の現象に関する投稿量の変調を、より早く認知できる。
【０１４７】
更に、時系列の投稿件数、理論値及び推定値を示すグラフを出力する処理を含むようにしてもよい。
【０１４８】
このようにすれば、自然現象又は社会の現象に関する投稿量の推定状況を捉え易い。
【０１４９】
また、時系列の投稿件数及び上記閾値を示すグラフを出力するようにしてもよい。
【０１５０】
このようにすれば、閾値による判別状況を、把握しやすい。
【０１５１】
本実施の形態に係る情報表示方法は、（Ａ）イベント種別の指定を受け付け、（Ｂ）複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けたイベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得し、（Ｃ）イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けたイベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得し、（Ｄ）取得した対応関係を示す情報に基づき、受け付けたイベント種別に関する情報の投稿数の時間別の基準値を算出し、（Ｅ）取得した投稿数の時間別の分布と、算出した投稿数の時間別の基準値と、を併せて表示する処理を含む。
【０１５２】
このようにすれば、投稿数の多寡を客観的に判別しやすい。
【０１５３】
なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【０１５４】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１５５】
（付記１）
自然現象又は社会の現象に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出し、
当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を前記理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する
処理を含み、コンピュータにより実行される分析方法。
【０１５６】
（付記２）
前記指数は、前記自然現象別の投稿頻度の傾向又は前記社会の現象別の投稿頻度の傾向を示す
付記１記載の分析方法。
【０１５７】
（付記３）
前記直近の時間帯における投稿件数が、前記推定値に基づく閾値を超えているか否かを判定する
処理を含む付記１又は２記載の分析方法。
【０１５８】
（付記４）
前記直近の時間帯における前記投稿件数が、前記閾値を超えていると判定した場合に、判定結果を通知する
処理を含む付記３記載の分析方法。
【０１５９】
（付記５）
前記時系列の投稿件数、前記理論値及び前記推定値を示すグラフを出力する
処理を含む付記１乃至４いずれか１つ記載の分析方法。
【０１６０】
（付記６）
前記時系列の投稿件数及び前記閾値を示すグラフを出力する
処理を含む付記３又は４記載の分析方法。
【０１６１】
（付記７）
自然現象又は社会の現象に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出し、
当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を前記理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する
処理をコンピュータに実行させる分析プログラム。
【０１６２】
（付記８）
自然現象又は社会の現象に関する時系列の投稿件数に対するカーブフィッティングを行って、直近の時間帯における理論値を算出する第１算出部と、
当該直近の時間帯が該当する時刻帯における投稿頻度の傾向を示す指数を前記理論値に乗じて、当該直近の時間帯における推定値を算出する第２算出部と
を有する分析装置。
【０１６３】
（付記９）
イベント種別の指定を受け付け、
複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得し、
イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記イベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得し、
取得した前記対応関係を示す情報に基づき、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の基準値を算出し、
取得した前記投稿数の時間別の分布と、算出した前記投稿数の時間別の基準値と、を併せて表示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報表示方法。
【０１６４】
（付記１０）
イベント種別の指定を受け付け、
複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得し、
イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記イベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得し、
取得した前記対応関係を示す情報に基づき、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の基準値を算出し、
取得した前記投稿数の時間別の分布と、算出した前記投稿数の時間別の基準値と、を併せて表示する、
処理をコンピュータに実行させる情報表示プログラム。
【０１６５】
（付記１１）
イベント種別の指定を受け付ける受付部と、
複数の端末から投稿された情報を分析して、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の分布を取得する第１取得部と、
イベントに関する情報の投稿時間帯と該投稿時間帯に発信されたイベントに関する情報の投稿数との対応関係を示す情報をイベント種別ごとに記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記イベント種別に応じた対応関係を示す情報を取得する第２取得部と、
取得した前記対応関係を示す情報に基づき、受け付けた前記イベント種別に関する情報の投稿数の時間別の基準値を算出する算出部と、
取得した前記投稿数の時間別の分布と、算出した前記投稿数の時間別の基準値と、を併せて表示する表示処理部と
を有する情報表示装置。
【符号の説明】
【０１６６】
１０１  ＷＥＢサーバ    １０３  ユーザ端末
１０５  分析装置    １２０１  集計部
１２０３  指数算出部    １２０５  取得部
１２０７  理論値算出部    １２０９  推定値算出部
１２１０  第１閾値算出部    １２１１  第２閾値算出部
１２１３  第３閾値算出部    １２１５  第４閾値算出部
１２１７  判定部    １２１９  通知部
１２２１  出力部    １２３１  現象テーブル記憶部
１２３３  集計テーブル記憶部    １２３５  指数テーブル記憶部
１２３７  観測テーブル記憶部    １２３８  第１閾値記憶部
１２３９  第２閾値記憶部    １２４１  第４閾値記憶部
１２４３  イメージバッファ
【図１】
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【図２】
0006638351.tif 000003
【図３】
0006638351.tif 000004
【図４】
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【図５】
0006638351.tif 000006
【図６】
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【図７】
0006638351.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
0006638351.tif 000011
【図１１】
0006638351.tif 000012
【図１２】
0006638351.tif 000013
【図１３】
0006638351.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0006638351.tif 000017
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
0006638351.tif 000020
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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