(57)【要約】【課題】本発明の課題は、社会心理学区における創発的集団構造モデルに基づき、ネットワークコミュニティのメンバの評判を容易に決定できるネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムを提供することにある。【解決手段】本発明は、メンバ間の情報から作成した重み付き有向グラフを用いて、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを所定数のクラスタに分類し、所定人数の集団におけるコミュニケーションパターンの中で最も適合する型を推定し、キーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出し、クラスタの構成メンバが所定人数未満になるまで分離し、キーパーソン出現率を再度適用してメンバの評判値を算出する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りする情報から、メッセージの送信相手と情報の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手段と、
前記重み付き有向グラフ作成手段で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを所定数のクラスタに分類するクラスタ分類手段と、
前記クラスタ分類手段で分類したクラスタに対して、所定人数の集団におけるコミュニケーションパターンの中で最も適合する型を推定する型推定手段と、
前記型推定手段で推定した型に対してキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手段と、
前記クラスタ分類手段で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手段で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが所定人数未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手段とを備えたことを特徴とするネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システム。
【請求項２】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りするチャットやメール、掲示板等の情報から、メッセージの送信相手と話題とやり取りが誹謗中傷では無いか等の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手段と、
前記重み付き有向グラフ作成手段で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを５つのクラスタに分類するクラスタ分類手段と、
前記クラスタ分類手段で分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する型推定手段と、
前記型推定手段で推定した型に対して社会心理学実験の結果から得られるキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手段と、
前記クラスタ分類手段で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手段で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが５名未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手段とを備えたことを特徴とするネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システム。
【請求項３】
チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する送信相手特定手段と、
前記メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題をキーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、
前記メッセージの中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効と判断する無効判断手段とを含むことを特徴とする請求項２記載のネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システム。
【請求項４】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りする情報から、メッセージの送信相手と情報の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成ステップと、
前記重み付き有向グラフ作成ステップで作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを所定数のクラスタに分類するクラスタ分類ステップと、前記クラスタ分類ステップで分類したクラスタに対して、所定人数の集団におけるコミュニケーションパターンの中で最も適合する型を推定する型推定ステップと、
前記型推定ステップで推定した型に対してキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出ステップと、
前記クラスタ分類ステップで分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出ステップで算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが所定人数未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出ステップよりなることを特徴とするネットワークコミュニティにおけるメンバ評価方法。
【請求項５】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りするチャットやメール、掲示板等の情報から、メッセージの送信相手と話題とやり取りが誹謗中傷では無いか等の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成ステップと、
前記重み付き有向グラフ作成ステップで作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを５つのクラスタに分類するクラスタ分類ステップと、
前記クラスタ分類ステップで分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する型推定ステップと、
前記型推定ステップで推定した型に対して社会心理学実験の結果から得られるキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出ステップと、
前記クラスタ分類ステップで分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出ステップで算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが５名未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出ステップよりなることを特徴とするネットワークコミュニティにおけるメンバ評価方法。
【請求項６】
チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する送信相手特定ステップと、
前記メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題をキーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、
前記メッセージの中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効と判断する無効判断ステップとを含むことを特徴とする請求項５記載のネットワークコミュニティにおけるメンバ評価方法。
【請求項７】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りする情報から、メッセージの送信相手と情報の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手順、
前記重み付き有向グラフ作成手順で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを所定数のクラスタに分類するクラスタ分類手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタに対して、所定人数の集団におけるコミュニケーションパターンの中で最も適合する型を推定する型推定手順、
前記型推定手順で推定した型に対してキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手順で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが所定人数未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手順をコンピュータに実行させるためのメンバ評価プログラム。
【請求項８】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りするチャットやメール、掲示板等の情報から、メッセージの送信相手と話題とやり取りが誹謗中傷では無いか等の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手順、
前記重み付き有向グラフ作成手順で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを５つのクラスタに分類するクラスタ分類手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する型推定手順、
前記型推定手順で推定した型に対して社会心理学実験の結果から得られるキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手順で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが５名未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手順をコンピュータに実行させるためのメンバ評価プログラム。
【請求項９】
チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する送信相手特定手順、
前記メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題をキーワードとして抽出するキーワード抽出手順、
前記メッセージの中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効と判断する無効判断手順を含むことを特徴とする請求項８記載のメンバ評価プログラム。
【請求項１０】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りする情報から、メッセージの送信相手と情報の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手順、
前記重み付き有向グラフ作成手順で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを所定数のクラスタに分類するクラスタ分類手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタに対して、所定人数の集団におけるコミュニケーションパターンの中で最も適合する型を推定する型推定手順、
前記型推定手順で推定した型に対してキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手順で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが所定人数未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手順をコンピュータに実行させるためのメンバ評価プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りするチャットやメール、掲示板等の情報から、メッセージの送信相手と話題とやり取りが誹謗中傷では無いか等の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手順、
前記重み付き有向グラフ作成手順で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを５つのクラスタに分類するクラスタ分類手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する型推定手順、
前記型推定手順で推定した型に対して社会心理学実験の結果から得られるキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手順、
前記クラスタ分類手順で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手順で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが５名未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手順をコンピュータに実行させるためのメンバ評価プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する送信相手特定手順、
前記メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題をキーワードとして抽出するキーワード抽出手順、
前記メッセージの中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効と判断する無効判断手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする請求項１１記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワーク上に構築されたコミュニティにおいて、コミュニティ参加メンバの評価に係り、特に会話のやり取りを中心とした社交型のコミュニティにおいてメンバの評判を算出するネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システム及び方法、メンバ評価プログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の評判情報収集を含んだシステムの一例が、特許文献１に記載されている。このシステムは、クリエイターを評価する情報として、ａ）発表作品数、ｂ）クリエイターの作品にアクセスした消費者の人数、ｃ）平均閲覧時間、ｄ）閲覧者の年齢・性別・嗜好性・閲覧者のコメントなどの項目を用いて、クリエイターの総合評価（評判）を算出している。
【０００３】
また、特許文献２の情報収集・情報提供装置では、質問者と回答者とのＱ＆Ａにおいて質問者が回答に対してランクをつけ、ランクの集計値を回答者の評判としている。前記と同様の機能を有するホームページ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋｓｑｕａｒｅ．ｃｏ．ｊｐ）がある。
【０００４】
また、人の評判情報をＷｅｂ上に掲載することができるホームページ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｐｃｈｅｃｋ．ｃｏｍ）もある。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−３０６８５９号公報
【０００６】
【特許文献２】
特開２００２−２４４１９号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
第１の問題点は、ネットワーク上のコミュニティにおいて情報の信頼性をどのような基準で判断すればよいかわからない、ということである。
【０００８】
その理由は、コミュニティにおけるお互いの役割や属性を知ることが難しいためである。
【０００９】
第２の問題点は、「情報閲覧数」や「発言数」から評判を決定する既存の手法は、評価の精度が落ちる、ということである。
【００１０】
その理由は、「情報閲覧数」や「発言数」のみでは、情報や発言の質が評価されていないためである。
【００１１】
第３の問題点は、コミュニティにおけるメンバを評価するためには、明示的に評価を入力するのがわずらわしい、ということである。
【００１２】
その理由は、第２の問題点に示したように、コミュニティにおけるメンバを評価するためには質に関する評価が必要である。しかし、評価するための稼動（賛否の投票等）が増えるためである。
【００１３】
本発明は上記の事情に鑑みてなされたもので、社会心理学区における創発的集団構造モデルに基づき、ネットワークコミュニティのメンバの評判を容易に決定できるネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システム及び方法、メンバ評価プログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明のネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムは、ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りする情報から、メッセージの送信相手と情報の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手段と、前記重み付き有向グラフ作成手段で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを所定数のクラスタに分類するクラスタ分類手段と、前記クラスタ分類手段で分類したクラスタに対して、所定人数の集団におけるコミュニケーションパターンの中で最も適合する型を推定する型推定手段と、前記型推定手段で推定した型に対してキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手段と、前記クラスタ分類手段で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手段で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが所定人数未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
本発明は、メンバ間で情報をやり取りするという非明示的な行動から、コミュニティのメンバの評判を算出するよう動作する。
【００１６】
従来技術とは、情報の閲覧回数や、発言（投稿）回数のみでコミュニティのメンバの評判を決定するのではなく、また評価を投票する煩わしさを低減しつつ、チャットや掲示板におけるメンバ間の会話の流れや情報量をトレースすることにより、オピニオンリーダを推測し、メンバの評判を算出することを可能にした点が異なる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施の形態例を詳細に説明する。
【００１８】
図１は本発明の実施形態例に係るネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムの構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示すようにネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムは、ネットワークコミュニティを構成するｎ台のコンピュータ１からコンピュータｎを有している。コンピュータ１〜ｎはパーソナルコンピュータやＰＤＡ（Ｐａｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）である。そしてコンピュータ１からコンピュータｎがネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷは、電話回線、ｘＤＳＬ、無線などで接続可能な閉域ＬＡＮまたはインターネットである。
【００２０】
コミュニティのメンバが各自１台のコンピュータを利用しているとした場合、メンバは各自のコンピュータからネットワークＮＷを介してチャットや電子掲示板でコミュニケーションを図るとともに、コミュニケーションの結果から評判情報を算出し、さらにネットワークＮＷを介して算出した評判情報を流通する。
【００２１】
本発明の実施形態例に係るネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムは、ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りするチャットやメール、掲示板等の情報から、メッセージの送信相手と話題とやり取りの有効性（誹謗中傷では無いか等）を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手段と、
前記重み付き有向グラフ作成手段で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを５つのクラスタに分類するクラスタ分類手段と、
前記クラスタ分類手段で分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する型推定手段と、
前記型推定手段で推定した型に対して社会心理学実験（例えば、高木英至  １９９９  コミュニケーションネットワークにおける創発的集団構造：シミュレーションによる分析  社会心理学研究、１４（３）、１１３−１２２）の結果から得られるキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手段と、
前記クラスタ分類手段で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手段で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが５名未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手段とを備えて構成される。
【００２２】
前記ネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムにおいて、チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する送信相手特定手段と、
前記メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題をキーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、
前記メッセージの中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効と判断する無効判断手段とを含むように構成してもよい。
【００２３】
次に、図２のフローチャートを参照して本発明の実施形態例全体の動作について説明する。
【００２４】
まず、チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する（図２のステップＳＴ１）。
【００２５】
さらに、メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題（キーワード）を抽出する。話題を抽出する理由は、メンバの評判がそのメンバの趣味・嗜好や・話題となる分野に対する得手・不得手によって変わってくるためである。抽出方法としては、最も高い頻度でメッセージ中に出現する単語を話題とする方法がある。また出現頻度の高いものから複数個列挙する方法でもよい。また、チャットのチャネル名や掲示板のスレッド名から抽出してもよい（図２のステップＳＴ２）。
【００２６】
さらに、やり取りの有用性を判断する。すなわちメッセージ中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効とする（図２のステップＳＴ３）。
【００２７】
前記ステップＳＴ１からステップＳＴ３までの結果を元にメンバ間のメッセージ送受信に関する重み付き有向グラフを作成する（図２のステップＳＴ４）。メンバに対するメッセージ送信数とメンバからのメッセージ受信数を重みとして、それらの合計をメンバ毎に集計する（図３）。図３は本実施形態例においてコミュニティを構成するメンバを２６名（メンバＡからメンバＺ）とした場合のメッセージ送受信に関する重み付き有向グラフの例である。本ステップの処理をメッセージ送受信の度に実行し、重み付き有向グラフに集計結果を蓄積する。
【００２８】
次に、メンバからの評判情報の参照要求やコミュニケーション終了を契機にクラスタ分析を行う（図２のステップＳＴ５）。本実施形態例では、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型のキーパーソン出現率を評価値として用いる（図４）。図４は本実施形態例に係るコミュニケーションネットワークにおける創発的集団構造（例えば、高木英至  １９９９  コミュニケーションネットワークにおける創発的集団構造：シミュレーションによる分析  社会心理学研究、１４（３）、１１３−１２２）の例を示す。図４において、丸印は人を表し、各人は線で結ばれた人とだけコミュニケーションすることができ、５人で意思決定作業を行った場合、キーパーソンになった人の割合を丸印の中の数字が示している。しかし、コミュニティのメンバが６以上の場合はキーパーソン出現率を推定することは不可能である。従ってコミュニティのメンバが６以上の場合、類似するメンバを融合して５つのクラスタを作成し、社会心理学実験の結果（キーパーソン出現率）を適用することにより評判値を算出する。
【００２９】
まず、類似したメンバを見つけるために非類似度をユークリッド平方距離を用いて算出する（図５（Ａ）のステップＳＴ５３）。前記社会心理学実験では「コミュニティの構造（メンバ間のつながり）から評判値を決定できる」としている。従って変量ｘは、コミュニティの構造を表す、（ａ）全メンバへの経路長、（ｂ）直接結合度、を適用し、前記ステップＳＴ４で作成した重み付き有向グラフからこれらの値を算出する（図５（Ａ）のステップＳＴ５１とステップＳＴ５２と図６）。但し、前記（ａ）、（ｂ）とも、双方向的な関係が無い場合は、当該メンバ間のつながりは無いこととする。また、前記（ａ）については情報の伝わり易さを加味し、やり取りの頻度を重み付けする。そして類似したメンバや複数メンバで構成されたクラスタ同士をウォード法を用いて融合する（図５（Ａ）のステップＳＴ５３）。最終的にコミュニティのメンバを５つのクラスタに分類する。図５（Ｂ）はｎ個の各個体にｍ変量の測定値が得られている場合、個体間の非類似度をユークリッド平方距離で表す。図５（Ｂ）において、ｄｉｊは個体ｉｊ間の非類似度であり、ｘｋｉは個体ｉのｋ番目の変量である。また、図５（Ｃ）はクラスタａとクラスタｂを融合して作られたクラスタｃと、別のクラスタｘを融合する時の非類似度である。図５（Ｃ）において、ｄｘｃはクラスタｘ，ｃ間の非類似度であり、ｎｘはクラスタｘを構成する個体の数である。
【００３０】
さらに、分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する（図２のステップＳＴ６）。前記パターンにおけるクラスタ間の非類似度（ユークリッド平方距離）と実際のコミュニティにおける非類似度のパターンマッチングを行い、コミュニティの型を推測する。
【００３１】
まず、当該コミュニティの非類似度と５人集団におけるコミュニケーションパターンの非類似度を規格化し、昇順に並べ替える（図６（Ａ）のステップＳＴ６１）。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）のステップＳＴ６１で非類似度を規格化してソートした例であり、数値は非類似度の例で、図６（Ｃ）に示す通り、全クラスタの組み合わせがある。次に前記コミュニティの非類似度とコミュニケーションパターンの非類似度を並び順に比較し、ユークリッド平方距離を計算する（図６（Ａ）のステップＳＴ６２）。図６（Ｃ）は、図６（Ａ）のステップＳＴ６２で当該コミュニティとコミュニケーション型の非類似度を算出した例である。前記の計算結果からユークリッド平方距離（非類似度）が最小の型をコミュニティの型とする（図６（Ａ）のステップＳＴ６３）。図６（Ｄ）は、図６（Ａ）のステップＳＴ６３で非類似度が最小の型（上記の例ではＹ型）をコミュニティの型とする例である。図６（Ｄ）において、ｄｉｊはコミュニティと各コミュニティ型の非類似度であり、ｘｋｉはコミュニティと各コミュニティ型のｋ番目の変量である。
【００３２】
次に図２のステップＳＴ６で特定したコミュニティ型に対して当該コミュニケーションパターンのキーパーソン出現率を付与する（図２のステップＳＴ７）。各クラスタを構成するメンバ全員に、該当するキーパーソン出現率（０＜出現率＜１）を評判値として付与する（図７）。図７において、（Ａ）はクラスタ分析により融合したコミュニティであり、（Ｂ）はコミュニケーションパターンのＹ型である。
【００３３】
次に、図２のステップＳＴ５のクラスタ分析と逆の操作を行い、非類似度の高いクラスタを順次分離する（図２のステップＳＴ８）。分離したクラスタは、図２のステップＳＴ６とＳＴ７の処理を行い、クラスタを構成メンバが５名未満になるまで図２のステップＳＴ６、ＳＴ７、ＳＴ８の操作を繰り返す（図８）。すなわち、図８に示すように、分離したクラスタについて、型の特定と評判値を算出する。また、クラスタ構成メンバが５人未満になるまで、型の特定と評判値の算出とクラスタ分離を繰り返し行う。但し、図２のステップＳＴ７において評判値を付与するクラスタ群が、図２のステップＳＴ８によって分離された後のクラスタの集まりである場合は、分離前に付与された評判値に今回付与されたキーパーソン出現率を乗じ評判値とする（図９）。すなわち、メンバの評判値Ｒは
Ｒ＝ｒｐ×ｒｐ−１×…×ｒ１
但し、ｒｐは当該メンバが帰属するクラスタに付与されたキーパーソン出現率
例えば、図９のクラスタＡのメンバの評判値ＲＡは
ＲＡ＝０．９×０．７＝０．６３
である。
【００３４】
さらに、算出した評判値は他のユーザからの要求により配布される。また、未知のユーザの評判値を取得したい場合には、当該ユーザとのメッセージを交換した経験のあるユーザのコンピュータから評判情報を取得する（図２のステップＳＴ９）。
【００３５】
次に、本実施形態例の効果について説明する。
【００３６】
本実施形態例では、情報の閲覧回数や、発言（投稿）回数のみでコミュニティのメンバの評判を決定するのではなく、チャットや掲示板におけるメンバ間の会話の流れや情報量をトレースし、オピニオンリーダを推測するように構成されているため、評価を投票する煩わしさを低減しつつ、メンバの評判を取得することができる。
【００３７】
尚、前記実施形態例におけるネットワークコミュニティにおけるメンバ評価方法は、具体的にはパソコン等のコンピュータにより、予め所定のメンバ評価プログラムに基づいて実行される。前記メンバ評価プログラムは所定のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することができる。
【００３８】
すなわち、前記メンバ評価プログラムは、ネットワークコミュニティにおけるメンバ間でやり取りするチャットやメール、掲示板等の情報から、メッセージの送信相手と話題とやり取りが誹謗中傷では無いか等の有効性を特定することにより、メンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から重み付き有向グラフを作成する重み付き有向グラフ作成手順、前記重み付き有向グラフ作成手順で作成した重み付き有向グラフを用いて、あるメンバから他の全メンバへの経路長の総和と、あるメンバが双方向な関係を有するメンバの数を表す直接結合度を算出して、メンバをクラスタ分析することによりコミュニティを５つのクラスタに分類するクラスタ分類手順、前記クラスタ分類手順で分類したクラスタに対して、５人集団におけるコミュニケーションパターンであるホィール（Ｗｈｅｅｌ）型、チェーン（Ｃｈａｉｎ）型、Ｙ型、サークル（Ｃｉｒｃｌｅ）型、コムコン（Ｃｏｍｃｏｎ）型の中で最も適合する型を推定する型推定手順、前記型推定手順で推定した型に対して社会心理学実験の結果から得られるキーパーソン出現率を適用し、コミュニティにおけるメンバの評判値を算出する第１の評判値算出手順、前記クラスタ分類手順で分類したクラスタをクラスタ分析の逆の操作により分離し、分離したクラスタに対して前記キーパーソン出現率を再度適用して算出した評判値と前記第１の評判値算出手順で算出した評判値との積からメンバの評判値を算出し、この分離と評判値算出の操作をクラスタの構成メンバが５名未満になるまで繰り返し、評判値を算出する第２の評判値算出手順をコンピュータに実行させるためのものである。
【００３９】
前記メンバ評価プログラムにおいて、チャットや掲示板においてやり取りされたメッセージの順序や、送信メッセージ中に含まれる参照メッセージからメッセージの送信相手を特定する送信相手特定手順、前記メッセージの日本語形態素解析を行い、やり取りを特徴づける話題をキーワードとして抽出するキーワード抽出手順、前記メッセージの中に誹謗中傷や冷やかしを示す単語が出てきた場合には、無意味なやり取りと判断し、メッセージを送信したメンバのやり取りを無効と判断する無効判断手順をコンピュータに実行させるようにすることもできる。
【００４０】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば次のような効果がある。
【００４１】
第１の効果は、ネットワークコミュニティにおけるメンバの評判をより正確に取得できることにある。
【００４２】
その理由は、評価対象のメンバが提供するの情報の閲覧回数や、発言（投稿）回数のみでコミュニティのメンバの評判を決定するのではなく、チャットや掲示板におけるメンバ間の会話の流れや情報量をトレースすることにより、オピニオンリーダを推測し、メンバの評判を算出するようにしたためである。
【００４３】
第２の効果は、ネットワークコミュニティのメンバに関する評判を投票する稼動を低減できることにある。
【００４４】
その理由は、チャットや掲示板におけるメッセージのやり取りという非明示的な行動からメンバの評判を算出するためである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態例に係るネットワークコミュニティにおけるメンバ評価システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態例全体の動作について示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態例においてメッセージ送受信に関する重み付き有向グラフの例を示す説明図である。
【図４】本発明の実施形態例に係るコミュニケーションネットワークにおける創発的集団構造の一例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態例に係るクラスタ分析を示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態例に係るコミュニティ型の特定を示す説明図である。
【図７】本発明の実施形態例に係るキーパーソン出現率の計算の例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施形態例に係るクラスタ分離の例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施形態例に係る評判情報流通の例を示す説明図である。
【符号の説明】
１…ｎ  コンピュータ
ＮＷ  ネットワーク
【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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【図８】
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【図９】
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