(57)【要約】【課題】ユーザ独自の視点または他の観測者の視点から情報間の関係を参照し、特定の事物に対する他者との認識の差異または未知の関連知識等を発見することが可能にする主観的情報可視化装置、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】アクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報に基づき、観察者・プロファイル作成部３１は観察者・プロファイルを作成し、メンバ・プロファイル作成部３２はメンバ・プロファイルを作成し、コンテンツ・プロファイル作成部３３はコンテンツ・プロファイルを作成し、作成した各プロファイルに基づき、メンバ・オブジェクト・データ作成部４１はメンバ・オブジェクト・データを作成し、コンテンツ・オブジェクト・データ作成部４２はコンテンツ・オブジェクト・データを作成し、表示制御部５はメンバ・オブジェクト・データおよびコンテンツ・オブジェクト・データを表示部７に表示する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザから構成されるメンバがコンテンツに対して行うアクセス内容を示す履歴情報を蓄積する履歴情報蓄積手段と、
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの主観情報を作成する主観情報作成手段と、
前記主観情報作成手段で作成した主観情報の関係性を作成する主観情報関係作成手段と、
前記主観情報関係作成手段で作成した主観情報の関係性を表示する表示制御手段と、
前記表示制御手段の表示制御に関する指定を受け付ける指定受付手段と
を具備することを特徴とする主観的情報可視化装置。
【請求項２】
前記主観情報作成手段は、
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記メンバに対するメンバ主観情報を作成するメンバ主観情報作成手段と、
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記コンテンツに対するコンテンツ主観情報を該ユーザ毎に作成するコンテンツ主観情報作成手段と
を具備し、
前記主観情報関係作成手段は、
前記メンバ主観情報作成手段で作成したメンバ主観情報に基づき、前記ユーザと前記メンバとのメンバ関係を作成するメンバ関係作成手段と、
前記コンテンツ主観情報作成手段で作成したコンテンツ主観情報に基づき、前記ユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を作成するコンテンツ関係作成手段と
を具備し、
前記表示制御手段は、
前記メンバ関係および前記コンテンツ関係を表示する
ことを特徴とする請求項１記載の主観的情報可視化装置。
【請求項３】
前記表示制御手段は、
前記受付指定手段により前記コンテンツ関係の表示に関したユーザの指定を受け付けた場合、該受け付けたユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を表示する
ことを特徴とする請求項２記載の主観的可視化装置。
【請求項４】
前記受付指定手段により前記メンバ関係および前記コンテンツ関係の表示に関した時刻範囲の指定を受け付けた場合、
前記メンバ主観情報作成手段は、
前記時刻範囲内の履歴情報に基づき、前記メンバ主観情報を作成する
前記コンテンツ主観情報作成手段は、
前記時刻範囲内の履歴情報に基づき、前記コンテンツ主観情報を作成する
ことを特徴とする請求項２記載の主観的可視化装置。
【請求項５】
前記表示制御手段は、
前記ユーザを表す図象の表示配置を設定することで、前記メンバ関係を可視化し、
前記コンテンツを表す図象の表示配置を設定することで、前記コンテンツ関係を可視化する
ことを特徴とする請求項２記載の主観的可視化装置。
【請求項６】
前記メンバ主観情報作成手段は、
前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスしたテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてメンバ単語出現頻度ベクトルを前記ユーザ毎に作成し、
前記履歴情報に基づいて前記ユーザと前記メンバとの交流数を抽出し、
前記メンバ単語出現頻度ベクトルと前記交流数とに基づき、前記メンバ主観情報を作成し、
前記コンテンツ主観情報作成手段は、
前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスした前記コンテンツのテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成し、
前記履歴情報に基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対するアクセス数を抽出し、
前記コンテンツ単語出現頻度ベクトルと前記アクセス数とに基づき、前記コンテンツ主観情報を作成する
ことを特徴とする請求項２記載の主観的可視化装置。
【請求項７】
前記メンバ関係作成手段は、
前記メンバ関係を作成するユーザ同士のメンバ単語出現頻度ベクトルの内積から該ユーザ同士のメンバ主観情報の相違度を演算し、
該演算した相違度と前記交流数とに基づき、前記メンバ関係を作成し、
前記コンテンツ関係作成手段は、
前記コンテンツ関係を作成するユーザのメンバ単語出現頻度ベクトルとコンテンツのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から該ユーザのメンバ主観情報と該コンテンツのコンテンツ主観情報との相違度を演算し、
該演算した相違度と前記アクセス数とに基づき、前記コンテンツ関係を作成する
ことを特徴とする請求項６記載の主観的可視化装置。
【請求項８】
複数のユーザから構成されるメンバがコンテンツに対して行うアクセス内容を示す履歴情報に基づいて該ユーザの主観情報を作成し、
該作成した主観情報の関係性を作成し、
該作成した主観情報の関係性を表示する
ことを特徴とする主観的情報可視化方法。
【請求項９】
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記メンバに対するメンバ主観情報を作成し、該作成したメンバ主観情報に基づき、前記ユーザと前記メンバとのメンバ関係を作成し、
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記コンテンツに対するコンテンツ主観情報を該ユーザ毎に作成し、前記コンテンツ主観情報作成手段で作成したコンテンツ主観情報に基づき、前記ユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を作成し、
前記メンバ関係および前記コンテンツ関係を表示する
ことを特徴とする請求項８記載の主観的情報可視化方法。
【請求項１０】
前記コンテンツ関係の表示に関したユーザの指定を受け付けた場合、該受け付けたユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を表示する
ことを特徴とする請求項９記載の主観的可視化方法。
【請求項１１】
前記メンバ関係および前記コンテンツ関係の表示に関した時刻範囲の指定を受け付けた場合、該時刻範囲内の履歴情報に基づき、前記メンバ主観情報の作成、および前記コンテンツ主観情報の作成を行う
ことを特徴とする請求項９記載の主観的可視化方法。
【請求項１２】
前記ユーザを表す図象の表示配置を設定することで、前記メンバ関係を可視化し、
前記コンテンツを表す図象の表示配置を設定することで、前記コンテンツ関係を可視化する
ことを特徴とする請求項９記載の主観的可視化方法。
【請求項１３】
前記メンバ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスしたテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてメンバ単語出現頻度ベクトルをユーザ毎に作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザと前記メンバとの交流数を抽出し、
前記メンバ単語出現頻度ベクトルと前記交流数とに基づき、前記メンバ主観情報を作成し、
前記コンテンツ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスした前記コンテンツから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザの該コンテンツに対するアクセス数を抽出し、
前記コンテンツ単語出現頻度ベクトルと前記アクセス数とに基づき、前記コンテンツ主観情報を作成する
ことを特徴とする請求項９記載の主観的可視化方法。
【請求項１４】
前記メンバ関係を作成する際に、該メンバ関係を作成するユーザ同士のメンバ単語出現頻度ベクトルの内積から該ユーザ同士のメンバ主観情報の相違度を演算し、該演算した相違度と前記交流数とに基づいて該メンバ関係を作成し、
前記コンテンツ関係を作成する際に、該コンテンツ関係を作成するユーザのメンバ単語出現頻度ベクトルとコンテンツのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から該ユーザのメンバ主観情報と該コンテンツのコンテンツ主観情報との相違度を演算し、該演算した相違度と前記アクセス数とに基づいて該コンテンツ関係を作成する
ことを特徴とする請求項１３記載の主観的可視化方法。
【請求項１５】
複数のユーザから構成されるメンバがコンテンツに対して行うアクセス内容を示す履歴情報に基づき、該ユーザの主観情報を作成する処理と、
該作成した主観情報の関係性を作成する処理と、
該作成した主観情報の関係性を表示する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする主観的情報可視化プログラム。
【請求項１６】
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記メンバに対するメンバ主観情報を作成する処理と、
該作成したメンバ主観情報に基づき、前記ユーザと前記メンバとのメンバ関係を作成する処理と、
前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記コンテンツに対するコンテンツ主観情報を該ユーザ毎に作成する処理と
該作成したコンテンツ主観情報に基づき、前記ユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を作成する処理と、
前記メンバ関係および前記コンテンツ関係を表示する処理と
ことを特徴とする請求項１記載の主観的情報可視化装置。
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項１５記載の主観的可視化プログラム。
【請求項１７】
前記コンテンツ関係の表示に関したユーザの指定を受け付けた場合、該受け付けたユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を表示する処理
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項１６記載の主観的可視化プログラム。
【請求項１８】
前記メンバ関係および前記コンテンツ関係の表示に関した時刻範囲の指定を受け付けた場合、該時刻範囲内の履歴情報に基づき、メンバ主観情報の作成、およびコンテンツ主観情報の作成を行う処理
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項１６記載の主観的可視化プログラム。
【請求項１９】
前記ユーザを表す図象の表示配置を設定することで、前記メンバ関係を可視化する処理と、
前記コンテンツを表す図象の表示配置を設定することで、前記コンテンツ関係を可視化する処理
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項１６記載の主観的可視化プログラム。
【請求項２０】
前記メンバ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスしたテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてメンバ単語出現頻度ベクトルをユーザ毎に作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザと前記メンバとの交流数を抽出する処理と、
前記メンバ単語出現頻度ベクトルと前記交流数とに基づき、前記メンバ主観情報を作成する処理と、
前記コンテンツ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスした前記コンテンツから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザの該コンテンツに対するアクセス数を抽出する処理と、
前記コンテンツ単語出現頻度ベクトルと前記アクセス数とに基づいて前記コンテンツ主観情報を作成する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項１６記載の主観的可視化プログラム。
【請求項２１】
前記メンバ関係を作成する際に、該メンバ関係を作成するユーザ同士のメンバ単語出現頻度ベクトルの内積から該ユーザ同士のメンバ主観情報の相違度を演算し、該演算した相違度と前記交流数とに基づいて該メンバ関係を作成する処理と、
前記コンテンツ関係を作成する際に、該コンテンツ関係を作成するユーザのメンバ単語出現頻度ベクトルとコンテンツのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から該ユーザのメンバ主観情報と該コンテンツのコンテンツ主観情報との相違度を演算し、該演算した相違度と前記アクセス数とに基づいて該コンテンツ関係を作成する処理と
をコンピュータに動作させることを特徴とする請求項２０記載の主観的可視化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、主観的情報可視化装置、方法およびプログラムに関し、特に、複数種類の要素から構成される情報を表示する際に、複数の情報における情報同士の相関関係を主観的に可視化する主観的情報可視化装置、方法およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、何らかの関係を有する情報をユーザに提示する際に、情報可視化のための技術を適用することで、全体の関係の理解を支援する可視化技法が存在する。このような可視化技法の多くは、相互に関係する情報の要素（以後、情報要素とする）をアイコン（ｉｃｏｎ）等の小さなマークで表現することで、情報の相関関係を可視化して提示するものである。また、このような可視化技法の多くは、計算機による計算結果をユーザに提示するだけではなく、ユーザとの対話的操作を通じてユーザ自身の理解または発見を促進することを目的としている。このため、大量の情報の中から適切な量の情報を提示するための可視化技法は重要であり、様々な工夫がなされている。
【０００３】
例えば、複数の情報における情報要素間の関係１つ１つに重要度を設定し、高い重要度が設定された関係を有する情報は、他の情報と分離して表示することで、設計者が設定した重要度に応じてユーザが表示すべき情報の関係を選択することを可能にしているものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
また、ある情報要素間の関係のうちで、ユーザが興味を持つものを選択することで、選択した関係でつながれた情報が表示されることで、ユーザの興味に応じて相互に関係する情報をユーザが対話的に参照することが可能な連想的な情報検索装置がある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００５】
上記に挙げた可視化技法には、可視化される情報の間には、設計者が「関係を表す量」を予め設定し、その量を可視化することが有意義である、という前提がある。
【０００６】
【特許文献１】
特開平７−１８２５２５号公報
【特許文献２】
特開２００１−１９５４２８号公報
【発明が解決しようとする課題】
しかし、文書または直接対話等の様々な情報源から取得した情報の間の関係は、多様な要因から形成されるものであり、ユーザは自己の問題意識に則して、自己と他者または自己と過去の自己の異なるコンテキストにおける事物の見え方を比較することで、自己認識、他者認識または問題意識等を明確化することを希望するものの、従来の可視化技法、または特許文献１、特許文献２に記載された可視化技法では、設計者の視点からの参照のみで、ユーザ独自の視点または他の観測者の視点から情報間の関係を参照することができない。更に、ユーザ独自の視点を完全に反映させるだけの関係要因を事前に予測することは非常に困難であるため、ユーザは設計者が予め設定した視点でしか情報間の関係を参照することができない。
【０００７】
そこで、本発明は、ユーザ独自の視点または他の観測者の視点から情報間の関係を参照し、特定の事物に対する他者との認識の差異または未知の関連知識等を発見することが可能になるとともに、自己認識、他者認識または問題意識等の明確化を促進することが可能な主観的情報可視化装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、複数のユーザから構成されるメンバがコンテンツに対して行うアクセス内容を示す履歴情報を蓄積する履歴情報蓄積手段と、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの主観情報を作成する主観情報作成手段と、前記主観情報作成手段で作成した主観情報の関係性を作成する主観情報関係作成手段と、前記主観情報関係作成手段で作成した主観情報の関係性を表示する表示制御手段と、前記表示制御手段の表示制御に関する指定を受け付ける指定受付手段とを具備することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記主観情報作成手段は、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記メンバに対するメンバ主観情報を作成するメンバ主観情報作成手段と、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記コンテンツに対するコンテンツ主観情報を該ユーザ毎に作成するコンテンツ主観情報作成手段とを具備し、前記主観情報関係作成手段は、前記メンバ主観情報作成手段で作成したメンバ主観情報に基づき、前記ユーザと前記メンバとのメンバ関係を作成するメンバ関係作成手段と、前記コンテンツ主観情報作成手段で作成したコンテンツ主観情報に基づき、前記ユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を作成するコンテンツ関係作成手段とを具備し、前記表示制御手段は、前記メンバ関係および前記コンテンツ関係を表示することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３の発明は、請求項２の発明において、前記表示制御手段は、前記受付指定手段により前記コンテンツ関係の表示に関したユーザの指定を受け付けた場合、該受け付けたユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を表示することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４の発明は、請求項２の発明において、前記受付指定手段により前記メンバ関係および前記コンテンツ関係の表示に関した時刻範囲の指定を受け付けた場合、前記メンバ主観情報作成手段は、前記時刻範囲内の履歴情報に基づき、前記メンバ主観情報を作成する前記コンテンツ主観情報作成手段は、前記時刻範囲内の履歴情報に基づき、前記コンテンツ主観情報を作成することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５の発明は、請求項２の発明において、前記表示制御手段は、前記ユーザを表す図象の表示配置を設定することで、前記メンバ関係を可視化し、前記コンテンツを表す図象の表示配置を設定することで、前記コンテンツ関係を可視化することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６の発明は、請求項２の発明において、前記メンバ主観情報作成手段は、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスしたテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてメンバ単語出現頻度ベクトルを前記ユーザ毎に作成し、前記履歴情報に基づいて前記ユーザと前記メンバとの交流数を抽出し、前記メンバ単語出現頻度ベクトルと前記交流数とに基づき、前記メンバ主観情報を作成し、前記コンテンツ主観情報作成手段は、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスした前記コンテンツのテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成し、前記履歴情報に基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対するアクセス数を抽出し、前記コンテンツ単語出現頻度ベクトルと前記アクセス数とに基づき、前記コンテンツ主観情報を作成することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７の発明は、請求項６の発明において、前記メンバ関係作成手段は、前記メンバ関係を作成するユーザ同士のメンバ単語出現頻度ベクトルの内積から該ユーザ同士のメンバ主観情報の相違度を演算し、該演算した相違度と前記交流数とに基づき、前記メンバ関係を作成し、前記コンテンツ関係作成手段は、前記コンテンツ関係を作成するユーザのメンバ単語出現頻度ベクトルとコンテンツのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から該ユーザのメンバ主観情報と該コンテンツのコンテンツ主観情報との相違度を演算し、該演算した相違度と前記アクセス数とに基づき、前記コンテンツ関係を作成することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項８の発明は、複数のユーザから構成されるメンバがコンテンツに対して行うアクセス内容を示す履歴情報に基づいて該ユーザの主観情報を作成し、該作成した主観情報の関係性を作成し、該作成した主観情報の関係性を表示することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項９の発明は、請求項８の発明において、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記メンバに対するメンバ主観情報を作成し、該作成したメンバ主観情報に基づき、前記ユーザと前記メンバとのメンバ関係を作成し、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記コンテンツに対するコンテンツ主観情報を該ユーザ毎に作成し、前記コンテンツ主観情報作成手段で作成したコンテンツ主観情報に基づき、前記ユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を作成し、前記メンバ関係および前記コンテンツ関係を表示することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項１０の発明は、請求項９の発明において、前記コンテンツ関係の表示に関したユーザの指定を受け付けた場合、該受け付けたユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を表示することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項１１の発明は、請求項９の発明において、前記メンバ関係および前記コンテンツ関係の表示に関した時刻範囲の指定を受け付けた場合、該時刻範囲内の履歴情報に基づき、前記メンバ主観情報の作成、および前記コンテンツ主観情報の作成を行うことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項１２の発明は、請求項９の発明において、前記ユーザを表す図象の表示配置を設定することで、前記メンバ関係を可視化し、前記コンテンツを表す図象の表示配置を設定することで、前記コンテンツ関係を可視化することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１３の発明は、請求項９の発明において、前記メンバ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスしたテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてメンバ単語出現頻度ベクトルをユーザ毎に作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザと前記メンバとの交流数を抽出し、前記メンバ単語出現頻度ベクトルと前記交流数とに基づき、前記メンバ主観情報を作成し、前記コンテンツ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスした前記コンテンツから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザの該コンテンツに対するアクセス数を抽出し、前記コンテンツ単語出現頻度ベクトルと前記アクセス数とに基づき、前記コンテンツ主観情報を作成することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１４の発明は、請求項１３の発明において、前記メンバ関係を作成する際に、該メンバ関係を作成するユーザ同士のメンバ単語出現頻度ベクトルの内積から該ユーザ同士のメンバ主観情報の相違度を演算し、該演算した相違度と前記交流数とに基づいて該メンバ関係を作成し、前記コンテンツ関係を作成する際に、該コンテンツ関係を作成するユーザのメンバ単語出現頻度ベクトルとコンテンツのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から該ユーザのメンバ主観情報と該コンテンツのコンテンツ主観情報との相違度を演算し、該演算した相違度と前記アクセス数とに基づいて該コンテンツ関係を作成することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１５の発明は、複数のユーザから構成されるメンバがコンテンツに対して行うアクセス内容を示す履歴情報に基づき、該ユーザの主観情報を作成する処理と、該作成した主観情報の関係性を作成する処理と、該作成した主観情報の関係性を表示する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１６の発明は、請求項１５の発明において、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記メンバに対するメンバ主観情報を作成する処理と、該作成したメンバ主観情報に基づき、前記ユーザと前記メンバとのメンバ関係を作成する処理と、前記履歴情報に基づき、前記ユーザの前記コンテンツに対するコンテンツ主観情報を該ユーザ毎に作成する処理と該作成したコンテンツ主観情報に基づき、前記ユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を作成する処理と、前記メンバ関係および前記コンテンツ関係を表示する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１７の発明は、請求項１６の発明において、前記コンテンツ関係の表示に関したユーザの指定を受け付けた場合、該受け付けたユーザと前記コンテンツとのコンテンツ関係を表示する処理をコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１８の発明は、請求項１６の発明において、前記メンバ関係および前記コンテンツ関係の表示に関した時刻範囲の指定を受け付けた場合、該時刻範囲内の履歴情報に基づき、メンバ主観情報の作成、およびコンテンツ主観情報の作成を行う処理をコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１９の発明は、請求項１６の発明において、前記ユーザを表す図象の表示配置を設定することで、前記メンバ関係を可視化する処理と、前記コンテンツを表す図象の表示配置を設定することで、前記コンテンツ関係を可視化する処理をコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２７】
また、請求項２０の発明は、請求項１６の発明において、前記メンバ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスしたテキストから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてメンバ単語出現頻度ベクトルをユーザ毎に作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザと前記メンバとの交流数を抽出する処理と、前記メンバ単語出現頻度ベクトルと前記交流数とに基づき、前記メンバ主観情報を作成する処理と、前記コンテンツ主観情報を作成する際に、前記履歴情報に基づいて前記ユーザがアクセスした前記コンテンツから単語を抽出し、該抽出した単語に基づいてコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成するとともに、該履歴情報に基づいて該ユーザの該コンテンツに対するアクセス数を抽出する処理と、前記コンテンツ単語出現頻度ベクトルと前記アクセス数とに基づいて前記コンテンツ主観情報を作成する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２８】
また、請求項２１の発明は、請求項２０の発明において、前記メンバ関係を作成する際に、該メンバ関係を作成するユーザ同士のメンバ単語出現頻度ベクトルの内積から該ユーザ同士のメンバ主観情報の相違度を演算し、該演算した相違度と前記交流数とに基づいて該メンバ関係を作成する処理と、前記コンテンツ関係を作成する際に、該コンテンツ関係を作成するユーザのメンバ単語出現頻度ベクトルとコンテンツのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から該ユーザのメンバ主観情報と該コンテンツのコンテンツ主観情報との相違度を演算し、該演算した相違度と前記アクセス数とに基づいて該コンテンツ関係を作成する処理とをコンピュータに動作させることを特徴とする。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係わる主観的情報可視化装置、方法およびプログラムの実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【００３０】
図１は、本発明に係わる主観的情報可視化装置１の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【００３１】
図１に示すように、主観的情報可視化装置１は、アクティビティ・データベース２、プロファイル作成部３、オブジェクト・データ作成部４、表示制御部５から構成され、入力部６および表示部７と接続している。ここで、入力部６はマウスまたはキーボード等の入力装置から構成されており、ユーザは入力部６により主観的情報可視化装置１に対してオブジェクト・データの表示、観察者設定またはタイムスパン設定等を指示することができ、表示部７はディスプレイ装置等から構成されており、オブジェクト・データ等を表示する。なお、入力部６および表示部７の構成としては、図１に示すような構成に限定することなく、例えば、入力部６および表示部７の機能を兼ね備えたタッチパネル等を用いても適用可能である。
【００３２】
ここで、アクティビティ・データベース２は、観察者および他の観察者であるメンバがコンテンツにアクセスした際の時刻、アクター（アクションを起こした観察者の名前等）、ページの情報、アクション（閲覧、書き込み等）、コンテンツの情報、書き込み時の追加テキストの情報および発言相手等のアクティビティのログ情報を保存する。ただし、常にアクティビティのログ情報は主観的情報可視化装置１の内部に保存される必要はなく、例えば、図示しないネットワークを介して外部の記憶装置から取り込む構成でも適用可能である。
【００３３】
また、プロファイル作成部３は、アクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報に基づいて特定の事物に対する認識を表すプロファイルを作成する。なお、プロファイル作成部３は、観察者のプロファイルを作成する観察者・プロファイル作成部３１、メンバのプロファイルを作成するメンバ・プロファイル作成部３２、およびコンテンツのプロファイルを作成するメンバ・プロファイル作成部３３から構成されている。
【００３４】
また、オブジェクト・データ作成部４は、プロファイル作成部３が作成したプロファイルに基づいて特定の事物に対する認識等の差異を表すオブジェクト・データを作成する。なお、オブジェクト・データ作成部４は、観察者とメンバとの認識等の差異を表すメンバ・オブジェクト・データを作成するメンバ・オブジェクト・データ作成部４１、および観察者とコンテンツとの認識等の差異を表すコンテンツ・オブジェクト・データを作成するコンテンツ・オブジェクト・データ作成部４２から構成されている。
【００３５】
また、表示制御部５は、入力部６からの指示に基づいてオブジェクト・データ作成部４が作成したオブジェクト・データを表示部７に表示する。
【００３６】
次に、特定の事物に対する認識等の差異を表すオブジェクト・データを表示部７に表示する際に、主観的情報可視化装置１が行う機能的な動作について説明する。
【００３７】
観察者であるユーザが入力部６からオブジェクト・データを表示部７に表示する指示を入力すると、観察者・プロファイル作成部３１はアクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報に基づき、観察者単語出現頻度ベクトルを作成して観察者・プロファイルを作成し、また、メンバ・プロファイル作成部３２はアクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報に基づき、メンバ単語出現頻度ベクトルを作成するとともに、観察者がメンバと発言を直接交わした回数を抽出してメンバ・プロファイルを作成し、また、コンテンツ・プロファイル作成部３３はアクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報に基づき、コンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成するとともに、観察者がコンテンツにアクセスした回数を抽出してコンテンツ・プロファイルを作成する。そして、メンバ・オブジェクト・データ作成部４１は観察者・プロファイルとメンバ・プロファイルとに基づき、観察者とメンバとのプロファイルの相違度を算出するとともに、観察者がメンバと発言を直接交わした回数を抽出してメンバ・オブジェクト・データを作成し、また、コンテンツ・オブジェクト・データ作成部４２は観察者・プロファイルとコンテンツ・プロファイルとに基づき、観察者とコンテンツとのプロファイルの相違度を算出するとともに、観察者がコンテンツにアクセスした回数を抽出してコンテンツ・オブジェクト・データを作成する。そして、表示制御部５は入力部６から入力された指示に基づき、メンバ・オブジェクト・データおよびコンテンツ・オブジェクト・データを表示部７に表示する。
【００３８】
図２は、アクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【００３９】
図２に示すように、アクティビティ・データベース２にはアクティビティのログ情報として観察者および他の観察者であるメンバがコンテンツにアクセスした際の時刻、アクター（アクションを起こした観察者の名前等）、ページの情報、アクション、コンテンツの情報、書き込み時の追加テキストの情報および発言相手が保存されている。
【００４０】
ここで、ユーザは入力部６により主観的情報可視化装置１に対してタイムスパン設定を指示することで、指示したタイムスパン内のアクティビティのログ情報に基づいて作成したオブジェクト・データを表示部７に表示することができる。例えば、タイムスパン設定として２００３年２月９日の１５時５０分から２００３年２月９日の１７時００分までの期間を指示した場合、時刻「２００３／０２／０９  １５：５２：３４」、アクター「Ｄ」のアクティビティのログ情報、時刻「２００３／０２／０９  １５：５５：３０」、アクター「Ａ」のアクティビティのログ情報、時刻「２００３／０２／０９  １６：４５：３４」、アクター「Ｂ」のアクティビティのログ情報、および時刻「２００３／０２／０９  １６：５５：１８」、アクター「Ａ」のアクティビティのログ情報に基づいて作成したオブジェクト・データが表示部７に表示されることになる。
【００４１】
図３は、プロファイルのデータ構造の一例を示す図である。
【００４２】
図３（ａ）は、観察者・プロファイル８のデータ構造の一例を示す図である。図３（ａ）に示すように、観察者・プロファイル８は観察者の名前８１、および観察者があるタイムスパン内において閲覧若しくは書き込みしたテキストから抽出した単語に基づいて作成した観察者単語出現頻度ベクトル８２から構成されている。
【００４３】
図３（ｂ）は、メンバ・プロファイル９のデータ構造の一例を示す図である。図３（ｂ）に示すように、メンバ・プロファイル９はメンバの名前９１、メンバがあるタイムスパン内において閲覧若しくは書き込みしたテキストから抽出した単語に基づいて作成したメンバ単語出現頻度ベクトル９２、および観察者とメンバとが発言を交わした回数９３から構成されている。
【００４４】
図３（ｃ）は、コンテンツ・プロファイル１０のデータ構造の一例を示す図である。図３（ｃ）に示すように、コンテンツ・プロファイル１０はコンテンツの名前１０１、観察者があるタイムスパン内において閲覧若しくは書き込みしたコンテンツのテキストから抽出した単語に基づいて作成したコンテンツ単語出現頻度ベクトル１０２、および観察者がコンテンツにアクセスした回数１０３から構成されている。
【００４５】
図４は、オブジェクト・データのデータ構造の一例を示す図である。
【００４６】
図４（ａ）は、メンバ・オブジェクト・データ１１のデータ構造の一例を示す図である。図４（ａ）に示すように、メンバ・オブジェクト・データ１１はメンバの名前１１１、観察者単語出現頻度ベクトルとメンバ単語出現頻度ベクトルとの内積から算出した観察者・プロファイルとメンバ・プロファイルとの相違度１１２、および観察者とメンバとが発言を交わした回数１１３から構成されている。
【００４７】
図４（ｂ）は、コンテンツ・オブジェクト・データ１２のデータ構造の一例を示す図である。図４（ｂ）に示すように、コンテンツ・オブジェクト・データ１２はコンテンツの名前１２１、観察者単語出現頻度ベクトルとコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積から算出した観察者・プロファイルとコンテンツ・プロファイルとの相違度１２２、および観察者がコンテンツにアクセスした回数１２３から構成されている。
【００４８】
次に、観察者・プロファイルを作成する際に観察者・プロファイル作成部３１が行う処理手順について図５に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４９】
アクティビティ・データベースからタイムスパンに含まれるログ情報を取り出し（ステップＳ５０１）、ログ情報から観察者が閲覧したテキストを抽出し（ステップＳ５０２）、抽出したテキストから形態素解析により単語を抽出して閲覧テキスト単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ５０３）、ログ情報から観察者が書き込みしたテキストを抽出し（ステップＳ５０４）、抽出したテキストから形態素解析により単語を抽出して書込みテキスト単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ５０５）、閲覧テキスト単語出現頻度ベクトルと書込みテキスト単語出現頻度ベクトルとを重みをつけて合成することで観察者単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ５０６）、作成した観察者単語出現頻度ベクトルと観察者の名前とから観察者・プロファイルを作成し（ステップＳ５０７）、処理手順を終了する。
【００５０】
次に、メンバ・プロファイルを作成する際にメンバ・プロファイル作成部３２が行う処理手順について図６に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５１】
アクティビティ・データベースからタイムスパンに含まれるログ情報を取り出し（ステップＳ６０１）、ログ情報から観察者が見た範囲内においてメンバが閲覧したテキストを抽出し（ステップＳ６０２）、抽出したテキストから形態素解析により単語を抽出して閲覧テキスト単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ６０３）、ログ情報から観察者が見た範囲内においてメンバが書き込みしたテキストを抽出し（ステップＳ６０４）、抽出したテキストから形態素解析により単語を抽出して書込みテキスト単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ６０５）、閲覧テキスト単語出現頻度ベクトルと書込みテキスト単語出現頻度ベクトルとを重みをつけて合成することでメンバ単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ６０６）、ログ情報から観察者がメンバと発言を直接交わした回数を抽出し（ステップＳ６０７）、メンバ単語出現頻度ベクトルと、観察者がメンバと発言を直接交わした回数と、メンバの名前とからメンバ・プロファイルを作成し（ステップＳ６０８）、処理手順を終了する。
【００５２】
次に、コンテンツ・プロファイルを作成する際にコンテンツ・プロファイル作成部３３が行う処理手順について図７に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５３】
アクティビティ・データベースからタイムスパンに含まれるログ情報を取り出し（ステップＳ７０１）、ログ情報から観察者がコンテンツを閲覧した時点でのコンテンツのテキストを抽出し（ステップＳ７０２）、抽出したテキストから形態素解析により単語を抽出して閲覧テキスト単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ７０３）、ログ情報から観察者がコンテンツに書き込みしたテキストを抽出し（ステップＳ７０４）、抽出したテキストから形態素解析により単語を抽出して書込みテキスト単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ７０５）、閲覧テキスト単語出現頻度ベクトルと書込みテキスト単語出現頻度ベクトルとを重みをつけて合成することでコンテンツ単語出現頻度ベクトルを作成し（ステップＳ７０６）、ログ情報から観察者がコンテンツにアクセスした回数を抽出し（ステップＳ７０７）、コンテンツ単語出現頻度ベクトルと、観察者がコンテンツにアクセスした回数と、コンテンツの名前とからコンテンツ・プロファイルを作成し（ステップＳ７０８）、処理手順を終了する。
【００５４】
次に、メンバ・オブジェクト・データを作成する際にメンバ・オブジェクト・データ作成部４１が行う処理手順について図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５５】
観察者・プロファイルの観察者単語出現頻度ベクトルとメンバ・プロファイルのメンバ単語出現頻度ベクトルとの内積を算出することで観察者・プロファイルとメンバ・プロファイルとの相違度を算出し（ステップＳ８０１）、メンバ・プロファイルから観察者がメンバと発言を交わした回数を抽出し（ステップＳ８０２）、観察者・プロファイルとメンバ・プロファイルとの相違度および観察者がメンバと発言を交わした回数からメンバ・オブジェクト・データを作成し（ステップＳ８０３）、処理手順を終了する。
【００５６】
次に、コンテンツ・オブジェクト・データを作成する際にコンテンツ・オブジェクト・データ作成部４２が行う処理手順について図９に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５７】
観察者・プロファイルの観察者単語出現頻度ベクトルとコンテンツ・プロファイルのコンテンツ単語出現頻度ベクトルとの内積を算出することで観察者・プロファイルとコンテンツ・プロファイルとの相違度を算出し（ステップＳ９０１）、コンテンツ・プロファイルから観察者がコンテンツにアクセスした回数を抽出し（ステップＳ９０２）、観察者・プロファイルとコンテンツ・プロファイルとの相違度および観察者がコンテンツにアクセスした回数からコンテンツ・オブジェクト・データを作成し（ステップＳ９０３）、処理手順を終了する。
【００５８】
次に、メンバ・オブジェクト・データおよびコンテンツ・オブジェクト・データを表示部７に表示する際に、主観的情報可視化装置１が行う処理について具体例を挙げて説明する。
【００５９】
図１０は、表示部７に表示されたメンバ・オブジェクト・データの一例を示す図である。
【００６０】
図１０に示すように、表示部７の中央部にグラフ１３が表示されており、観察者とメンバとのプロファイルの相違度をアイコンの配置によって表している。なお、グラフ１３の縦軸は観察者とメンバとの発言の頻度を表し、頻度が高くなれば原点に近付き、頻度が低くなれば原点から遠ざかり、また、グラフ１３の横軸は閲覧および書込みしたテキストに関する観察者とメンバとの関連度を表し、関連度が高くなれば原点に近付き、関連度が低くなれば原点から遠ざかる。
【００６１】
また、タイムスパン設定部１４では、過去から現在までスライドバー１５を操作することで、表示するメンバ・オブジェクト・データおよびコンテンツ・オブジェクト・データの任意のタイムスパンを設定することができる。
【００６２】
ここで、図１０に示すグラフ１３では、「メンバＡ」の視点からのその他のメンバのプロファイルの相違度を表すために、その他のメンバのアイコンは「メンバＡ」とのプロファイルの相違度に基づいた配置に表示されている。例えば、「メンバＣ」は「メンバＡ」との発言の頻度と、閲覧および書込みしたテキストの関連度と両方ともに高く、「メンバＢ」は「メンバＡ」との発言の頻度は低いものの、閲覧および書込みしたテキストの関連度は高く、「メンバＦ」は「メンバＡ」との発言の頻度は高いものの、閲覧および書込みしたテキストの関連度は低く、「メンバＣ」および「メンバＤ」は「メンバＡ」との発言の頻度と、閲覧および書込みしたテキストの関連度と両方ともに低い。
【００６３】
従って、図１０に示すグラフ１３から、自己の認識に対する他のメンバの認識を確認することができ、自己の認識の明確化を促進することができる。
【００６４】
図１１は、表示部７に表示されたコンテンツ・オブジェクト・データの一例を示す図である。
【００６５】
図１１（ａ）は、「メンバＡ」の視点からコンテンツとのプロファイルの相違度を表した表示例を示す図である。図１１（ａ）に示すように、表示部７の中央部にグラフ１６が表示されており、観察者とコンテンツとのプロファイルの相違度をアイコンの配置によって表している。なお、グラフ１６の縦軸は観察者のコンテンツに対するアクセスの頻度を表し、頻度が高くなれば原点に近付き、頻度が低くなれば原点から遠ざかり、また、グラフ１６の横軸は閲覧および書込みしたテキストに関する観察者とコンテンツとの関連度を表し、関連度が高くなれば原点に近付き、関連度が低くなれば原点から遠ざかる。
【００６６】
ここで、図１１（ａ）に示すグラフ１６では、「メンバＡ」の視点からのコンテンツのプロファイルの相違度を表すために、コンテンツのアイコンは「メンバＡ」とのプロファイルの相違度に基づいた配置に表示されている。例えば、「コンテンツＡ」は「メンバＡ」のアクセスの頻度と、閲覧および書込みしたテキストの関連度と両方ともに高く、「コンテンツＢ」は「メンバＡ」のアクセスの頻度は低いものの、閲覧および書込みしたテキストの関連度は高く、「メンバＤ」は「メンバＡ」のアクセスの頻度は高いものの、閲覧および書込みしたテキストの関連度は低く、「メンバＣ」および「メンバＥ」は「メンバＡ」のアクセスの頻度と、閲覧および書込みしたテキストの関連度と両方ともに低い。
【００６７】
また、観察者設定部１７では、メンバのアイコンをクリック等の操作することで、クリックしたメンバの視点からコンテンツとのプロファイルの相違度を表す表示になる。例えば、「メンバＦ」のアイコンを操作することで、「メンバＦ」の視点からコンテンツとのプロファイルの相違度を表す表示になる。
【００６８】
図１１（ｂ）は、「メンバＦ」の視点からコンテンツとのプロファイルの相違度を表した表示例を示す図である。図１１（ｂ）に示すように、表示部７の中央部にグラフ１８が表示されており、観察者とコンテンツとのプロファイルの相違度をアイコンの配置によって表している。
【００６９】
ここで、図１１（ｂ）に示すグラフ１８では、「メンバＦ」の視点からのコンテンツのプロファイルの相違度を表すために、コンテンツのアイコンは「メンバＦ」とのプロファイルの相違度に基づいた配置に表示されている。
【００７０】
従って、図１１（ａ）に示すグラフ１６と図１１（ｂ）に示すグラフ１８とを比較することにより、メンバ各個人の認識を確認することができ、特定の事物に対するメンバ各個人の認識の差異を発見することができる。
【００７１】
なお、上記実施例で説明した主観的情報可視化装置１と同様の処理を行うことが可能な主観的情報可視化プログラムを、一般的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用電子計算機にインストールする構成でも適用可能である。
【００７２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、ユーザ独自の視点または他の観測者の視点から情報間の関係を参照し、特定の事物に対する他者との認識の差異または未知の関連知識等を発見することが可能になるとともに、自己認識、他者認識または問題意識等の明確化を促進することが可能にするという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる主観的情報可視化装置１の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図２】アクティビティ・データベース２に保存されているアクティビティのログ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】プロファイルのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】オブジェクト・データのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】観察者・プロファイルを作成する際に観察者・プロファイル作成部３１が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図６】メンバ・プロファイルを作成する際にメンバ・プロファイル作成部３２が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図７】コンテンツ・プロファイルを作成する際にコンテンツ・プロファイル作成部３３が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図８】メンバ・オブジェクト・データを作成する際にメンバ・オブジェクト・データ作成部４１が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図９】コンテンツ・オブジェクト・データを作成する際にコンテンツ・オブジェクト・データ作成部４２が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】表示部７に表示されたメンバ・オブジェクト・データの一例を示す図である。
【図１１】表示部７に表示されたコンテンツ・オブジェクト・データの一例を示す図である。
【符号の説明】
１    主観的情報可視化装置
２    アクティビティ・データベース
３    プロファイル作成部
３１    観察者・プロファイル作成部
３２    メンバ・プロファイル作成部
３３    コンテンツ・プロファイル作成部
４    オブジェクト・データ作成部
４１    メンバ・オブジェクト・データ作成部
４２    コンテンツ・オブジェクト・データ・作成部
５    表示制御部
６    入力部
７    表示部
８    観察者・プロファイル
８１    観察者の名前
８２    観察者単語出現頻度ベクトル
９    メンバ・プロファイル
９１    メンバの名前
９２    メンバ単語出現頻度ベクトル
９３    観察者とメンバとが発言を交わした回数
１０    コンテンツ・プロファイル
１０１    コンテンツの名前
１０２    コンテンツ単語出現頻度ベクトル
１０３    観察者がコンテンツにアクセスした回数
１１    メンバ・オブジェクト・データ
１１１    メンバの名前
１１２    観察者とのプロファイルの相違度
１１３    観察者とメンバとが発言を交わした回数
１２    コンテンツ・オブジェクト・データ
１２１    コンテンツの名前
１２２    観察者とのプロファイルの相違度
１２３    観察者がコンテンツにアクセスした回数
１３、１６、１８    グラフ
１４    タイムスパン設定部
１５    スライドバー
１７    観察者設定部
【図１】
2004246710.tif 000003
【図２】
2004246710.tif 000004
【図３】
2004246710.tif 000005
【図４】
2004246710.tif 000006
【図５】
2004246710.tif 000007
【図６】
2004246710.tif 000008
【図７】
2004246710.tif 000009
【図８】
2004246710.tif 000010
【図９】
2004246710.tif 000011
【図１０】
2004246710.tif 000012
【図１１】
2004246710.tif 000013