(57)【要約】【課題】複数の主体群・コミュニケーション群が、相互にどのような影響を及ぼしているのかを客観的に推測することを可能とするコミュニケーション分析方法および装置並びにプログラムを提供する。【解決手段】メッセージ抽出条件指定部１４がメッセージの内容によって規定される第１の条件を受け付け、該第１の条件に基づいて、特徴表現抽出部２３がログファイル指定部１２で指定されたログファイルに含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出する。そして、特徴表現利用傾向抽出部２４が、第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群をログファイル指定部１２で指定されたログファイルに含まれるメッセージ群から抽出し、第２のメッセージ群における第１のメッセージ群の影響を評価する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の情報交換の場において発生するコミュニケーションを分析するコミュニケーション分析方法において、
メッセージの内容によって規定される第１の条件に基づいて、予め記録したコミュニケーションの内容に含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出するとともに、該第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群を抽出し、該第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価することを特徴とするコミュニケーション分析方法。
【請求項２】
前記第２のメッセージ群は、
メッセージの内容によって規定される第２の条件に基づいて、前記メッセージ群から抽出されることを特徴とする請求項１記載のコミュニケーション分析方法。
【請求項３】
前記第１のメッセージ群から該第１のメッセージ群で特徴的に利用される特徴表現を抽出するとともに、前記第２のメッセージ群における前記特徴表現の利用傾向を抽出し、該抽出した利用傾向に基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価することを特徴とする請求項１または２記載のコミュニケーション分析方法。
【請求項４】
前記第１の条件を前記メッセージ群の各メッセージ間の相対的な関係に基づいて決定し、該決定した第１の条件に基づいて、前記第１のメッセージ群を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のコミュニケーション分析方法。
【請求項５】
前記第１の条件は、
複数の条件の論理和若しくは論理積若しくはその組合せであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のコミュニケーション分析方法。
【請求項６】
１以上の情報交換の場において発生するコミュニケーションを分析するコミュニケーション分析装置において、
メッセージの内容によって規定される第１の条件の指定を受け付ける第１の条件指定手段と、
前記第１の条件指定手段が受け付けた第１の条件に基づいて、予め記録したコミュニケーションの内容に含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出する第１のメッセージ群抽出手段と、
前記第１のメッセージ群が抽出した第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群を抽出する第２のメッセージ群抽出手段と、
前記第１のメッセージ群が抽出した第１のメッセージ群と前記第２のメッセージ群が抽出した第２のメッセージ群とに基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価する評価手段と
を具備することを特徴とするコミュニケーション分析装置。
【請求項７】
メッセージの内容によって規定される第１の条件の指定を受け付ける第２の条件指定手段と、
前記第２の条件指定手段が受け付けた第２の条件に基づいて、前記メッセージ群から前記第２のメッセージ群を抽出する第２のメッセージ群抽出手段と
をさらに具備することを特徴とする請求項６記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項８】
前記第１のメッセージ群から該第１のメッセージ群で特徴的に利用される特徴表現を抽出する特徴表現抽出手段をさらに具備し、
前記評価手段は、前記特徴表現抽出手段が抽出した特徴表現の前記第２のメッセージ群における利用傾向に基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価する
ことを特徴とする請求項６または７記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項９】
前記第１の条件指定手段が受け付けた第１の条件を前記メッセージ群の各メッセージ間の相対的な関係に基づいて変更する抽出条件処理手段をさらに具備し、
前記第１のメッセージ群抽出手段は、前記抽出条件処理手段が変更した第１の条件に基づいて、前記第１のメッセージ群を抽出する
ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１０】
前記第１の条件指定手段は、
複数の条件の論理和若しくは論理積若しくはその組合せを前記第１の条件として受け付けることを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１１】
１以上の情報交換の場において発生するコミュニケーションの分析をコンピュータに実行させるコミュニケーション分析プログラムにおいて、
メッセージの内容によって規定される第１の条件に基づいて、予め記録したコミュニケーションの内容に含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出するステップと、
前記第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群を抽出するステップと、
前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするコミュニケーション分析プログラム。
【請求項１２】
前記第２のメッセージ群をメッセージの内容によって規定される第２の条件に基づいて、前記メッセージ群から抽出することを特徴とする請求項１１記載のコミュニケーション分析プログラム。
【請求項１３】
前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価するステップは、
前記第１のメッセージ群から該第１のメッセージ群で特徴的に利用される特徴表現を抽出するステップと、
前記第２のメッセージ群における前記特徴表現の利用傾向を抽出するステップと、
前記利用傾向に基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価するステップと
を具備することを特徴とする請求項１１または１２記載のコミュニケーション分析プログラム。
【請求項１４】
前記第１のメッセージ群を抽出するステップは、
前記第１の条件を前記メッセージ群の各メッセージ間の相対的な関係に基づいて決定するステップを具備することを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれかに記載のコミュニケーション分析プログラム。
【請求項１５】
前記第１の条件は、
複数の条件の論理和若しくは論理積若しくはその組合せであることを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれかに記載のコミュニケーション分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、コミュニケーション分析方法および装置並びにプログラムに関し、特に、主体群・コミュニケーション群間コミュニケーションの影響を評価するコミュニケーション分析方法および装置並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、組織等における問題解決、例えば、商品を販売する企業活動における問題解決において、その問題が一つの部門だけで解決できるような単純なものが多かった。よって、問題解決にあたっては、他の部門からの情報のインプットに応じて、一つの部門内だけでのコミュニケーションが適切に行われていれば、十分であった。
【０００３】
しかし、現代の企業活動では、コンカレント・エンジニアリングやマトリックス型組織など、上流や下流との積極的な情報交換や、部門横断的なプロジェクトなどによる問題解決が一般的になり、他の部門との交流の重要性が高まっている。
【０００４】
さらに、イントラネットの普及により部門をまたがるＩＴを活用したインフォーマルな情報交換が増加し、よりオープンな情報交換が進展している。
【０００５】
このように、異なる背景を持つ人々が意見交換をすることによって、高度な課題解決などの新たな価値を生み出すことができることは、現場では理解されつつあるが、その一方で、それをどのように効果を発揮しているのか、あるいは、どのような状態にあるのかについては、十分に把握できていないのが現状である。そのため、インフォーマルな情報交換をどのようにコーディネートあるいはサポートしてよいのか、組織横断の活動をどのように設定してよいのかなどの重要なマネジメントを主観的な推測のもとに行うしかなく、その結果として十分な効果が得られたのかどうかも満足に把握できていない状態であった。
【０００６】
さらに、インフォーマルな情報交換の場として利用できるメーリングリストや、電子掲示板システム等を組織的に利用したいけれども、その具体的な効果や活用方法が示せないために、組織として公式に予算を請求できなかったり、業務としての支援活動が認められなかったりするなど、深刻な問題が生じている。
【０００７】
このような背景の元、電子的に交換された情報をログとして蓄積する技術や、組織コミュニケーションを可視化したり、組織コミュニケーションの活性化要因を探索的に探ったりするための技術が提案されている。
【０００８】
このような技術としては、メッセージ内に含まれるヘッダ情報のうち、タイトル、発言者、日付、本文等をデータベースに格納して、該当するメッセージログを自然言語によって検索するものや（例えば、特許文献１参照）、このようなヘッダ情報を、ネットワーク管理（経路遅延分析、ログの蓄積）に応用する技術（例えば、特許文献２参照）、受信側で何らかの処理をするエージェント（例えば電子メールの分類）に応用する技術等がある（例えば、特許文献３、特許文献４、特許文献５参照）。
【０００９】
また、組織におけるコミュニケーションの観点からメッセージログを分析する技術としては、発言者間の関係情報を可視化する技術や（例えば、非特許文献１参照）、関係情報を共有する技術（例えば、特許文献６参照）、関係情報を用いて可視化を始め、様々な指標を計算する技術等がある。
【００１０】
【特許文献１】
特開平１１−２４２５４５号公報
【特許文献２】
特開平６−５９９９３号公報
【特許文献３】
特開平６−２５９３４５号公報
【特許文献４】
特開平１１−１５７５７号公報
【特許文献５】
特開平６−６２０４６号公報
【特許文献６】
特開平１０−３０１９０５号公報
【非特許文献１】
高橋，  北山，  金子：ネットワーク・コミュニティにおける組織アウェアネスの計量と可視化，  情報処理学会論文誌，  Ｖｏｌ．４０，  Ｎｏ．１１，  ｐｐ３９８８−３９９９，  Ｎｏｖ．  １９９９．
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特許文献１乃至５に記載されている技術等は、いずれも主体群・コミュニケーション群間コミュニケーションの影響評価を目的としておらず、特許文献６や非特許文献１に記載されている技術等は、組織コミュニケーションを可視化するに留まり、主体群・コミュニケーション群間の相互影響の評価を目的としていない。
【００１２】
このため、これらの技術は、蓄積されたログを使って、複数の主体群・コミュニケーション群が、相互にどのような影響を及ぼしているのかを客観的に推測することができなかった。
【００１３】
そこで、この発明は、複数の主体群・コミュニケーション群が、相互にどのような影響を及ぼしているのかを客観的に推測することを可能とするコミュニケーション分析方法および装置並びにプログラム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】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、１以上の情報交換の場において発生するコミュニケーションを分析するコミュニケーション分析方法において、メッセージの内容によって規定される第１の条件に基づいて、予め記録したコミュニケーションの内容に含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出するとともに、該第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群を抽出し、該第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記第２のメッセージ群は、メッセージの内容によって規定される第２の条件に基づいて、前記メッセージ群から抽出されることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項３の発明は、請求項１または２の発明において、前記第１のメッセージ群から該第１のメッセージ群で特徴的に利用される特徴表現を抽出するとともに、前記第２のメッセージ群における前記特徴表現の利用傾向を抽出し、該抽出した利用傾向に基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかの発明において、前記第１の条件を前記メッセージ群の各メッセージ間の相対的な関係に基づいて決定し、該決定した第１の条件に基づいて、前記第１のメッセージ群を抽出することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項５の発明は、請求項１乃至４のいずれかの発明において、前記第１の条件は、複数の条件の論理和若しくは論理積若しくはその組合せであることを特徴とする。
【００１９】
また、請求項６の発明は、１以上の情報交換の場において発生するコミュニケーションを分析するコミュニケーション分析装置において、メッセージの内容によって規定される第１の条件の指定を受け付ける第１の条件指定手段と、前記第１の条件指定手段が受け付けた第１の条件に基づいて、予め記録したコミュニケーションの内容に含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出する第１のメッセージ群抽出手段と、前記第１のメッセージ群が抽出した第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群を抽出する第２のメッセージ群抽出手段と、前記第１のメッセージ群が抽出した第１のメッセージ群と前記第２のメッセージ群が抽出した第２のメッセージ群とに基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価する評価手段とを具備することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項７の発明は、請求項６の発明において、メッセージの内容によって規定される第１の条件の指定を受け付ける第２の条件指定手段と、前記第２の条件指定手段が受け付けた第２の条件に基づいて、前記メッセージ群から前記第２のメッセージ群を抽出する第２のメッセージ群抽出手段とをさらに具備することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項８の発明は、請求項６または７の発明において、前記第１のメッセージ群から該第１のメッセージ群で特徴的に利用される特徴表現を抽出する特徴表現抽出手段をさらに具備し、前記評価手段は、前記特徴表現抽出手段が抽出した特徴表現の前記第２のメッセージ群における利用傾向に基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項９の発明は、請求項６乃至８のいずれかの発明において、前記第１の条件指定手段が受け付けた第１の条件を前記メッセージ群の各メッセージ間の相対的な関係に基づいて変更する抽出条件処理手段をさらに具備し、前記第１のメッセージ群抽出手段は、前記抽出条件処理手段が変更した第１の条件に基づいて、前記第１のメッセージ群を抽出することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１０の発明は、請求項６乃至９のいずれかの発明において、前記第１の条件指定手段は、複数の条件の論理和若しくは論理積若しくはその組合せを前記第１の条件として受け付けることを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１１の発明は、１以上の情報交換の場において発生するコミュニケーションの分析をコンピュータに実行させるコミュニケーション分析プログラムにおいて、メッセージの内容によって規定される第１の条件に基づいて、予め記録したコミュニケーションの内容に含まれるメッセージ群から第１のメッセージ群を抽出するステップと、前記第１のメッセージ群とは異なる第２のメッセージ群を抽出するステップと、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１２の発明は、請求項１１の発明において、前記第２のメッセージ群をメッセージの内容によって規定される第２の条件に基づいて、前記メッセージ群から抽出することを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１３の発明は、請求項１１または１２の発明において、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価するステップは、前記第１のメッセージ群から該第１のメッセージ群で特徴的に利用される特徴表現を抽出するステップと、前記第２のメッセージ群における前記特徴表現の利用傾向を抽出するステップと、前記利用傾向に基づいて、前記第２のメッセージ群における前記第１のメッセージ群の影響を評価するステップとを具備することを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１４の発明は、請求項１１乃至１３のいずれかの発明において、前記第１のメッセージ群を抽出するステップは、前記第１の条件を前記メッセージ群の各メッセージ間の相対的な関係に基づいて決定するステップを具備することを特徴とする。
【００２８】
また、請求項１５の発明は、請求項１１乃至１４のいずれかの発明において、前記第１の条件は、複数の条件の論理和若しくは論理積若しくはその組合せであることを特徴とする。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係るコミュニケーション分析方法および装置並びにプログラムの一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、この発明を適用したコミュニケーション分析装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【００３１】
同図に示すように、コミュニケーション分析装置１は、入力部１１とログファイル指定部１２、ログファイル格納部１３、メッセージ抽出条件指定部１４、メッセージ抽出条件格納部１５、メッセージ抽出条件前処理部１６、メッセージ属性情報取得部１７、メッセージ属性情報格納部１８、メッセージ内容分析部１９、内容情報格納部２０、特徴表現定義部２１、特徴表現定義格納部２２、特徴表現抽出部２３、特徴表現利用傾向抽出部２４、出力部２５を具備して構成される。なお、コミュニケーション分析装置１は、専用の装置として構成してもよく、コンピュータとこれを動作させるプログラムにより構成することもできる。
【００３２】
入力部１１は、キーボードやマウス等の入力装置から入力される情報を受け付け、受け付けた情報をログファイル指定部１２、メッセージ抽出条件指定部１４、特徴表現定義部２１等へ入力する。
【００３３】
ログファイル指定部１２は、処理対象となるメールや電子掲示板システム等のログファイルの指定を行う。ログファイル格納部１３は、ログファイル指定部１２で指定されたログファイル若しくはその位置情報を格納する。なお、ログファイル指定部１２が指定できるログファイルは、コミュニケーション分析装置１がアクセス可能な場所に格納されているもので、コミュニケーション分析装置１のローカルディスクはもちろんのこと、コミュニケーション分析装置１がネットワークに接続されている場合には、ネットワークを介してアクセス可能な場所に格納されているログファイルが対象となる。
【００３４】
メッセージ抽出条件指定部１４は、影響を与える側のメッセージの抽出条件および影響を与えられる側のメッセージの抽出条件を指定する。メッセージ抽出条件格納部１５は、メッセージ抽出条件指定部１４で指定されたメッセージ抽出条件を格納する。メッセージ抽出条件前処理部１６は、メッセージ抽出条件格納部１５に格納されたメッセージ抽出条件に前処理が必要なものが含まれる場合、メッセージに対する前処理を実施してメッセージ抽出条件を編集する。
【００３５】
メッセージ属性情報取得部１７は、ログファイル格納部１３に格納されているログファイル中の個々のメッセージから属性を取り出す。メッセージ属性情報格納部１８は、メッセージ属性情報取得部１７が取り出したメッセージの属性情報をデータベース等に格納する。メッセージ内容分析部１９は、各メッセージから取り出した本文に対し、形態素解析などの分析を実施する。内容情報格納部２０は、メッセージ内容分析部１９が分析した結果をデータベース等に格納する。
【００３６】
特徴表現定義部２１は、何を特徴表現とするのかを定義する。特徴表現定義格納部２２は、特徴表現定義部２１で定義された特徴表現定義を格納する。特徴表現抽出部２３は、メッセージ属性情報格納部１８が格納したメッセージ属性情報と、内容情報格納部２０が格納した分析結果、メッセージ抽出条件格納部１５が格納しているメッセージ抽出条件を利用し、特徴表現定義格納部２２が格納している特徴表現定義に応じた特徴表現を抽出する。特徴表現利用傾向抽出部２４は、特徴表現抽出部２３が抽出した特徴表現が、メッセージ抽出条件格納部１５に格納されているメッセージ抽出条件から抽出されるメッセージの中で、どの程度利用されているかをメッセージ属性情報格納部１８が格納したメッセージ属性情報と、内容情報格納部２０が格納した分析結果から抽出する。
【００３７】
出力部２５は、特徴表現利用傾向抽出部２４が抽出した特徴表現利用傾向をディスプレイ等の出力装置に出力する。
【００３８】
次に、コミュニケーション分析装置１の動作について説明する。図２および図３は、コミュニケーション分析装置１の動作の流れを示すフローチャートである。なお、ここでは、処理の概略のみを説明し、各処理の詳細については、後述する。
【００３９】
コミュニケーション分析装置１は、処理を開始すると、まず、処理対象となるログファイルの指定を受け付ける（ステップ１０１）。ログファイルの指定の受け付けは、適切なユーザインタフェースを表示し、一つ以上のログファイルの位置およびファイル名の入力をユーザに促すことで行い、ユーザインタフェースに入力された情報は、入力部１１が受け付け、ログファイル指定部１２に入力される。ログファイル指定部１２は、入力された情報に基づいてログファイルを指定し、これをログファイル格納部１３に格納する。
【００４０】
次に、コミュニケーション分析装置１は、影響を与える側のメッセージの抽出条件の指定を受け付ける（ステップ１０２）。抽出条件の指定の受け付けは、適切なユーザインタフェースを表示し、一つ以上の抽出条件の入力をユーザに促すことで行い、ユーザインタフェースに入力された情報は、入力部１１が受け付け、メッセージ抽出条件指定部１４に入力される。メッセージ抽出条件指定部１４は、入力された情報に基づいて影響を与える側のメッセージの抽出条件を指定し、これをメッセージ抽出条件格納部１５に格納する。
【００４１】
次に、コミュニケーション分析装置１は、影響を与えられる側のメッセージの抽出条件の指定を受け付ける（ステップ１０３）。抽出条件の指定の受け付けは、適切なユーザインタフェースを表示し、一つ以上の抽出条件の入力をユーザに促すことで行い、ユーザインタフェースに入力された情報は、入力部１１が受け付け、メッセージ抽出条件指定部１４に入力される。メッセージ抽出条件指定部１４は、入力された情報に基づいて影響を与えられる側のメッセージの抽出条件を指定し、これをメッセージ抽出条件格納部１５に格納する。
【００４２】
続いて、コミュニケーション分析装置１は、特徴表現の抽出方法の指定を受け付ける（ステップ１０４）。特徴表現の抽出方法の受け付けは、適切なユーザインタフェースを表示して、ユーザに抽出方法の指定を促すことで行い、ユーザインタフェースに入力された情報は、入力部１１が受け付け、特徴表現定義部２１に入力される。特徴表現定義部２１は、入力された情報に基づいて特徴表現の抽出方法を定義し、これを特徴表現定義格納部２２に格納する。
【００４３】
次に、コミュニケーション分析装置１は、ログファイルの読み込みを行うための初期化処理を実行する（ステップ１０５）。この初期化処理は、ログファイル格納部１３に格納されているログファイル名に対応するログファイルを順次読み込む準備をするための処理で、例えば、メモリ等の領域確保やポインタの初期化等を行う。
【００４４】
初期化処理を終えると、コミュニケーション分析装置１は、次に読み込むべきログファイルが存在すれば（ステップ１０６でＹＥＳ）、そのログファイルを読み込み（ステップ１０７）、読み込んだログファイル内のメッセージの読み込みを行うための初期化処理を実行する（ステップ１０８）。この初期化処理は、ログファイル内のメッセージを読み込む準備をするための処理で、例えば、ポインタの初期化等を行う。そして、次に読み込むべきメッセージが存在すれば（ステップ１０９でＹＥＳ）、そのメッセージを読み込み（ステップ１１０）、読み込んだメッセージに対して内容処理を実行する（ステップ１１１）。
【００４５】
ここで、メッセージの内容処理について説明する。メッセージの内容処理では、まず、メッセージ情報取得部１７が、ステップ１１０で読み込んだメッセージから、その属性情報を抽出し（図３、ステップ１５１）、抽出した属性情報をメッセージ属性情報格納部１８に格納する（ステップ１５２）。
【００４６】
次に、メッセージ内容分析部１９が、ステップ１１０で読み込んだメッセージから本文を抽出し（ステップ１５３）、抽出した本文に対して形態素解析を実行する（ステップ１５４）。
【００４７】
形態素解析が終了すると、メッセージ内容分析部１９は、その解析結果である形態素の情報を一つ読み込む（ステップ１５５）。形態素の読み込みに成功すると（ステップ１５６でＹＥＳ）、読み込んだ形態素が、処理対象の品詞、例えば、名詞であれば（ステップ１５７でＹＥＳ）、内容情報格納部２０に同一メッセージ内で同じ品詞が格納されているか否かを確認する。確認の結果、同じ品詞が存在しなければ（ステップ１５８でＮＯ）、当該品詞を内容情報格納部２０のテーブルにメッセージの通し番号とともに追加し（ステップ１５９）、その頻度を１に設定する（ステップ１６０）。一方、内容情報格納部２０に同じメッセージ内に同じ品詞が存在していれば（ステップ１５８でＹＥＳ）、メッセージ内容分析部１９は、内容情報格納部２０のテーブルに格納されている同じメッセージにおける当該品詞の頻度を１だけインクリメントする（ステップ１６１）。
【００４８】
これらの処理が終了するか、読み込んだ形態素が処理対象の品詞でなかった場合には（ステップ１５７でＮＯ）、次の形態素を読み込み（ステップ１５５）、同様の処理を繰り返す。そして、全ての形態素に対する処理が終了、つまり、形態素の読み込みに失敗すると（ステップ１５６でＮＯ）、メッセージの内容処理を終了する。
【００４９】
さて、メッセージの内容処理が終了すると、コミュニケーション分析装置１は、同様の処理を全てのメッセージに対して繰り返す（ステップ１０９でＹＥＳ）。そして、全てのメッセージに対して処理を行うと（ステップ１０９でＮＯ）、次のログファイルが存在すれば、そのログファイルに対して同様の処理を繰り返す（ステップ１０６でＹＥＳ）。そして、全てのログファイルに対して同様の処理を終了すると（ステップ１０６でＮＯ）、次段の処理に進む。
【００５０】
次に、コミュニケーション分析装置１では、特徴表現の抽出を行うが、特徴表現の抽出に先立ち、ステップ１０２で指定され、メッセージ抽出条件格納部１５に格納されている影響を与える側のメッセージ抽出条件に前処理が否かを判断する。前処理が必要な場合には（ステップ１１２でＹＥＳ）、メッセージ抽出条件前処理部１６が、メッセージ抽出条件に対して前処理を施す（ステップ１１３）。そして、メッセージの抽出条件に対する前処理が終了するか、必要が無かった場合は（ステップ１１２でＮＯ）、特徴表現抽出部２３が、特徴表現の抽出を行う（ステップ１１４）。
【００５１】
続いて、コミュニケーション分析装置１では、特徴表現の利用傾向の抽出を行うが、特徴表現利用傾向の抽出に先立ち、ステップ１０３で指定され、メッセージ抽出条件格納部１５に格納されている影響を与えられる側のメッセージ抽出条件に前処理が否かを判断する。前処理が必要な場合には（ステップ１１５でＹＥＳ）、メッセージ抽出条件前処理部１６が、メッセージ抽出条件に対して前処理を施す（ステップ１１６）。そして、メッセージの抽出条件に対する前処理が終了するか、必要が無かった場合は（ステップ１１５でＮＯ）、特徴表現利用傾向抽出部２４が、特徴表現利用傾向の抽出を行う（ステップ１１７）。
【００５２】
特徴表現利用傾向の抽出が終了すると、コミュニケーション分析装置１は、出力部２５が、分析結果を図示しないディスプレイ等に表示し（ステップ１１８）、処理を終了する。表示する分析結果は、特徴表現利用傾向、つまり、影響を与える側のメッセージ抽出条件に基づいて抽出されたメッセージから特徴表現定義に基づいて抽出された特徴表現が、影響を与えられる側のメッセージ抽出条件に基づいて抽出されたメッセージでどのように利用されているかを示す情報である。
【００５３】
次に、上述した処理の各ステップにおける詳細について説明する。
【００５４】
ステップ１０１におけるログファイルの指定の受け付けは、例えば、図４に示す画面２００のようなユーザインタフェースを表示することにより行う。この画面２００には、ログファイルの位置をそのファイル名とともに入力するファイル名入力欄２０１（２０１−１、２０１−２）と、ログファイルの種別を指定するファイルタイプ指定欄２０２（２０２−１、２０２−２）、ファイル名入力欄２０１およびファイルタイプ指定欄２０２の数を増加させる増加ボタン２０３、これらを減少させる減少ボタン２０４、入力した情報を確定するＯＫボタン２０５、ログファイルの指定を取り消すキャンセルボタン２０６が表示されている。
【００５５】
ファイル名入力欄２０１には、ログファイルを絶対パス（ローカルに格納されている場合）や、ＵＲＬ等で指定して入力し、ファイルタイプ指定欄２０２では、ファイルタイプのリストから指定したログファイルに対応するファイルタイプを選択する。図４に示した例の場合、ファイルタイプ指定欄２０２−１でメールソフトＡ（アプリケーション名）で用いられるファイルタイプが選択され、ファイルタイプ指定欄２０２−２で電子掲示板Ｃ（アプリケーション名）で用いられるファイルタイプが選択されている。なお、ログファイル名やログファイルの内容等からファイルタイプを一意に特定できる場合には、ファイルタイプの選択を自動で行うことも可能である。この画面２００に入力された情報は、ログファイル格納部１３に、例えば、図５に示すようなテーブルとして格納される。
【００５６】
なお、分析対象のログファイルとして、メーリングリストのログを利用する場合は、これまでにメーリングリストにおいて配信されたメールが逐次蓄積されているもの、あるいは、メーリングリストのサーバ側に蓄積されているファイルを利用できる。前者の場合、メーリングリストのログは、通常、メール・クライアント・ソフトウェアでの保存方式で、格納されているものをそのまま利用できる。後者の場合、個々のメールがそれぞれ個別のファイルに分割して格納されている場合もある。その場合は、そのファイル群が格納されているディレクトリ名を指定して個別のファイルを取り出すようにする。
【００５７】
また、一般に、個々のメールには、ヘッダ情報とコンテンツ情報がプレーンテキストの状態で格納されている。ヘッダ情報には、メールの件名、発言者のメールアドレス、発言日時、配信経路、発言メール・クライアント・ソフトウェア名等が含まれる。コンテンツ情報には、テキストやＨＴＭＬファイルで表現される本文や、それと同時に配信される添付ファイルの情報などが存在する。
【００５８】
ステップ１０２における影響を与える側のメッセージ抽出条件の指定受け付けは、例えば、図６に示す画面２１０のようなユーザインタフェースを表示することにより行う。この画面２１０には、条件選択欄２１１（２１１−１〜２１１−３）と、条件入力欄２１２（２１２−１〜２１２−３）、条件選択欄２１３（２１３−１〜２１３−３）、条件選択欄２１１と条件入力欄２１２と条件選択欄２１３の組を増加させる増加ボタン２１４、これらを減少させる減少ボタン２１５、条件選択欄２１１と条件入力欄２１２と条件選択欄２１３の組を複数指定した場合に、これらの論理和若しくは論理積を条件とする条件指定欄２１６、入力した情報を確定するＯＫボタン２１７、メッセージの抽出条件の指定を取り消すキャンセルボタン２１８が表示されている。
【００５９】
影響を与える側のメッセージの抽出条件は、条件選択欄２１１と条件入力欄２１２と条件選択欄２１３のそれぞれにおける選択、入力条件の組み合わせにより指定する。
【００６０】
例えば、条件選択欄２１１では、「発言元ＩＰアドレス」や「発言時間」、「発言者のメールアドレス」、「本文のサイズ」、「発言者の発言数」、「発言者の発言数による順位」等のメッセージ属性を選択することができ、条件選択欄２１３では、「と一致する」、「と一致しない」、「以上」、「以下」、「で終わる」、「を含む」、「を含まない」等の制約を選択することができる。また、条件入力欄２１２へは、条件選択欄２１１と条件選択欄２１３で選択した文言に合わせた文字や数字を入力することとなる。
【００６１】
図６に示した例では、条件Ａとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．１．で始まる」、条件Ｂとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．２．で始まる」、条件Ｃとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．３．で始まる」を指定し、これらの論理和を、影響を与える側のメッセージの抽出条件とするように指定している。なお、影響を与える側のメッセージの抽出条件を指定するユーザインタフェースとしては、図６に示した画面２１０以外のもの、例えば、さらに複雑な条件を入力することが可能となるものを利用することができる。
【００６２】
この画面２１０に入力された情報は、メッセージ抽出条件格納部１５に、例えば、図７に示すようなテーブルとして格納される。図７に示すテーブルでは、条件選択欄２１１で選択されたメッセージの属性をＰｒｏｐｅｒｔｙの領域に記憶し、条件入力欄２１２に入力された変数をＶａｒｉａｂｌｅの領域に記憶し、条件選択欄２１３で選択された制約条件をＯｐｅｒａｎｄの領域に記憶し、条件指定欄２１６で指定された組み合わせをＯｐｔｉｏｎの領域に記憶する。
【００６３】
また、図７に示したテーブル中のＥｘｐａｎｄの領域には、ステップ１１３における前処理の必要があるか否かを記憶する。ここで、前処理の必要性について説明する。上述したように、条件選択欄２１１では、属性として、発言元ＩＰアドレス、発言時間、発言者のメールアドレス、発言者の発言数、発言者の発言数による順位等が選択できるとしているが、これらの中で、一つのメッセージに着目しただけでは指定された条件を満たすかどうか判定できないものが存在する。つまり、他のメッセージとの関係によって条件を満たすかどうかが決まる場合が存在する。例えば、発言者の発言数および発言者の発言数による順位が指定されている場合、発言全体において、個々の発言者が何回発言しているかという情報を得た後、またはそこで発言回数で順序付けをした後に、対象となる発言者に対応するメールアドレスを取り出し、その情報を利用してはじめて条件を満たすかどうかが判定できる。
【００６４】
ここでは、図７に示したテーブル中のＥｘｐａｎｄの領域に前処理の必要があるか否かを記憶する際に、図８に示すような判定テーブルを用いて前処理の必要性の判定を行うものとする。このテーブルに、前処理を必要とする条件は１、必要としない条件は０を対応させて格納する。ここでは、発言者の発言数、発言者の発言数による順位を１とし、それ以外は０としている。したがって、図７に示したテーブルのＰｒｏｐｅｒｔｙ領域の情報と対応させて、前処理が必要であると図８のテーブルから判断できる場合は、Ｅｘｐａｎｄの領域に１を入力し、そうでない場合は０を入力する。
【００６５】
ステップ１０３における影響を与えられる側のメッセージ抽出条件の指定受け付けは、例えば、図９に示す画面２２０のようなユーザインタフェースを表示することにより行う。この画面２２０には、条件選択欄２２１（２２１−１〜２２１−４）と、条件入力欄２２２（２２２−１〜２２２−４）、条件選択欄２２３（２２３−１〜２２３−４）、条件選択欄２２１と条件入力欄２２２と条件選択欄２２３の組を増加させる増加ボタン２２４、これらを減少させる減少ボタン２２５、条件選択欄２２１と条件入力欄２２２と条件選択欄２２３の組を複数指定した場合に、これらの論理和若しくは論理積を条件とする条件指定欄２２６、入力した情報を確定するＯＫボタン２２７、メッセージの抽出条件の指定を取り消すキャンセルボタン２２８が表示されている。
【００６６】
なお、この画面２２０における影響を与えられる側のメッセージ抽出条件の指定は、上述の画面２１０（図６参照）における影響を与える側のメッセージの抽出条件の指定と同様であるため、その説明は、省略する。
【００６７】
図９に示した例では、条件Ａとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．１１．で始まる」、条件Ｂとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．２２．で始まる」、条件Ｃとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．３３．で始まる」、条件Ｄとして「発言元ＩＰアドレスが１９２．１６８．４４．で始まる」を指定し、これらの論理和を、影響を与える側のメッセージの抽出条件とするように指定している。
【００６８】
また、画面２２０に入力された影響を与えられる側のメッセージ抽出条件は、画面２１０に入力された影響を与える側のメッセージ抽出条件と同様に処理されて、メッセージ抽出条件格納部１５のテーブルに格納される。
【００６９】
ステップ１０４における特徴表現抽出方法の指定受け付けは、例えば、図１０に示す画面２３０のようなユーザインタフェースを表示することにより行う。この画面２３０には、条件選択欄２３１と、条件選択欄２３２、条件選択欄２３３、条件入力欄２３４、条件選択欄２３５、入力した情報を確定するＯＫボタン２３６、特徴表現の抽出方法の指定を取り消すキャンセルボタン２３７が表示されている。
【００７０】
特徴表現の抽出方法は、条件選択欄２３１と、条件選択欄２３２、条件選択欄２３３、条件入力欄２３４、条件選択欄２３５のそれぞれにおける選択、入力条件の組み合わせにより指定する。
【００７１】
条件選択欄２３１では、特徴表現として何を抽出するかを選択することができ、例えば、「名詞」や「固有名詞」、「形容詞」、「動詞」等の品詞を選択することができる。図１０の例では、「名詞」が選択されている。
【００７２】
条件選択欄２３２では、条件選択欄２３１で選択した表現の何に着目するかを選択することができ、例えば、「のべ出現頻度」、「出現頻度」、「のべ出現比率」、「出現比率」等を選択することができる。図１０の例では、同一メッセージ中に複数回出現する表現を重複して頻度をカウントする「のべ出現頻度」が選択されている。
【００７３】
条件選択欄２３３では、条件選択欄２３１と条件選択欄２３２で選択した表現および着目点において、どの部分を特徴表現として抽出するかを選択することができ、例えば、「上位」、「下位」等を指定することができる。図１０の例では、「上位」が選択されている。
【００７４】
条件入力欄２３４では、条件選択欄２３１、条件選択欄２３２、条件選択欄２３３等の選択に応じた値等を直接入力することができる。図１０の例では、「２０」が入力されている。
【００７５】
条件選択欄２３５では、条件入力欄２３４に入力された値の単位を選択することができ、例えば、「個」や「パーセント」等を選択することができる。図１０の例では、「個」が選択されている。
【００７６】
ステップ１１０におけるメッセージの読み込みに際しては、デリミタと呼ばれるメッセージの区切りを示す情報を利用して、メッセージを一つだけ読み込む。図１１は、デリミタの例を示した図である。
【００７７】
デリミタの情報は、メール・クライアント・ソフトウェアや電子掲示板システムの記事格納ソフトにより異なる場合があるため、メールウェアソフトウェアや電子掲示板システムのタイプに対応させて記憶し、現在参照しているログファイルのファイルタイプをログファイル格納部１３から読み出して、対応するデリミタを取り出して使用する。
【００７８】
ステップ１１１におけるメッセージ内容の処理では、メッセージから属性情報と内容情報を抽出し、そこからさらに切り出した情報をＨｅａｄｅｒテーブルに、形態素解析の結果などをＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルに、それぞれを関連付けて格納する。これらは、例えば、リレーショナル・データベースに格納される。
【００７９】
Ｈｅａｄｅｒテーブルには、個々のメッセージの属性情報として、メッセージの通し番号である整数型のフィールド「ｎｕｍ」、メッセージ発言日を示す日付型のフィールド「ｓｄａｔｅ」、メッセージ発言時間を示す時間型のフィールド「ｓｔｉｍｅ」、メッセージ発言者のメールアドレスを示す文字列型のフィールド「ａｄｄｒ」、メッセージ発言元のＩＰアドレスを格納する文字列型のフィールド「ｉｐ」の５つのフィールドを有する。
【００８０】
Ｃｏｎｔｅｎｔｓテーブルは、どのメッセージに、どの品詞、例えば名詞が、何回使われたかという情報を格納するためのテーブルである。具体的には、Ｈｅａｄｅｒテーブルで利用したメッセージの通し番号である整数型のフィールド「ｎｕｍ」、個々の名詞を格納する文字列型のフィールド「ｅｘｐｒ」、「ｎｕｍ」で示すメッセージに「ｅｘｐｒ」で示す名詞が何回出現したかを示す整数型のフィールド「ｆｒｅｑ」の３つを有する。
【００８１】
これらの二つのテーブルは、あらかじめ作成されているものとする。作成の方法としては、ＳＱＬを用いることができる。例えば、二つのテーブルをレコードが格納されていない状態で作成する場合のＳＱＬ文は、図１２に示すようなものとなる。
【００８２】
ステップ１５１のメッセージ属性の抽出では、主にメッセージのヘッダ情報から、様々な属性情報を抽出する。メールの場合のヘッダ情報には、例えば、図１３に示すような情報が格納されている。
【００８３】
このステップ１５１の処理では、Ｄａｔｅフィールド、Ｆｒｏｍフィールド、Ｒｅｃｅｉｖｅｄフィールドから、属性を抽出する。
【００８４】
Ｄａｔｅフィールドでは、「Ｍｏｎ，  １０  Ｆｅｂ  ２００３  １６：５４：５３  ＋０９００」というような文字列が格納されているが、ここから日付の情報と、時間の情報を切り出して利用する。
【００８５】
Ｆｒｏｍフィールドでは、直接メールアドレスが書いてある場合と、「Ｙａｍａｄａ  Ｔａｒｏ  ＜ｔａｒｏ＠ｘｘｘ．＃＃＃．ｃｏ．ｊｐ＞」のように、メールアドレスがかぎ括弧などの中に入っている場合もある。このような形式の文字列から、適切な文字列処理によりメールアドレスだけ取り出す。
【００８６】
Ｒｅｃｅｉｖｅｄフィールドでは、発言元のＩＰアドレスを取得する。Ｒｅｃｅｉｖｅｄフィールドには、このメッセージが、どこのコンピュータにおいて、どの通し番号で、いつ、誰から、誰に、送られたかという、経由情報が記録されている。Ｒｅｃｅｉｖｅｄフィールドの例を図１４に示す。このようなＲｅｃｅｉｖｅｄフィールドが、メールのヘッダ情報の中に経由したコンピュータの数に応じて一つ以上存在し、その中から、発言元のコンピュータのＩＰアドレスを切り出して取得する。発言元のコンピュータの情報は、一般的に最後に出現するＲｅｃｅｉｖｅｄフィールドに格納されており、その中から”１９２．１６８．１１．２３”といった４つの数字がピリオドで区切られて示される情報を取り出す。
【００８７】
ステップ１５２におけるメッセージ属性の格納では、ステップ１５１で抽出した属性情報をメッセージからの通し番号とあわせて、Ｈｅａｄｅｒテーブルに新規レコードとして格納する。Ｃｏｎｔｅｎｔｓテーブルへの格納は、図１５に示すようなＳＱＬ文を発行することで実現でき、その結果、図１６に示すような新規レコードが登録される。
【００８８】
ステップ１５３における本文の抽出では、実際に発言者がキーボードから入力していると思われるメッセージの本文のみを抽出して、次の形態素解析の処理に渡す。一般的なメールの形式では、一行目からヘッダ情報が空行なく記述され、本文との間に初めて一行だけ空行が入る傾向にある。その傾向を利用し、最初の空行までをヘッダ情報として読み飛ばす。次の行からを、本文としてメモリ上に蓄積していく。その際、行頭に”＞  ”等の引用を示す文字列がある場合にはこれを読み飛ばして次の行に進む。さらに、メッセージ中にＣｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ：等の添付ファイルの存在を示す文字列が行頭に出てきた場合は、メッセージの以下の行を添付ファイルとみなしてそれ以降を読み飛ばす。このようにしてメモリ上に蓄積した本文の情報を二次記憶上のファイルに書き出して、次の処理に進む。
【００８９】
ステップ１５４においては、ステップ１５３で抽出された本文に対して形態素解析を施す。形態素解析の結果は、例えば、図１７に示すようなものとなる。同図中の最後にあるＥＯＳは、Ｅｎｄ  Ｏｆ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ、つまり文の終わりを示す。
【００９０】
ステップ１５７では、読み込んだ形態素が処理対象の品詞、例えば、名詞であるかどうかを判定する。これは、図１７に示した形態素解析の結果の品詞の情報の中に、「名詞」という文字列が含まれているかどうかで判定する。
【００９１】
ステップ１５８では、名詞テーブル、ここではリレーショナル・データベース上のＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルに、そこで取得した形態素が同じメッセージ中に出現したものとして記憶されているかを判定する。これは、ステップ１５２でＨｅａｄｅｒテーブルのｎｕｍフィールドに格納したメッセージの通し番号と、ステップ１５６で読み込んだ形態素に一致するものをＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルから検索することで行う。例えば、「メール」という名詞が格納されているかどうかの判断は、図１８に示すＳＱＬ文で実施できる。この結果として、何も得られなければ、ステップ１５９に進み、図１９に示すような結果が得られれば、ステップ１６１に進むこととなる。
【００９２】
ステップ１５９では、処理中の形態素は、同じメッセージのものとしてＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルに含まれていないことがわかったため、新しくＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルにレコードとして挿入する。レコードの挿入は、図２０に示すＳＱＬ文で実施できる。なお、図２０に示すＳＱＬ文におけるＶＡＬＵＥＳの後の１は、メッセージの通し番号であり、最後の１は、出現頻度を示すもので、ステップ１６０の処理を併せて実行していることを示している。この結果として、図２１に示すようなレコードが新たに作成される。もちろん同様に処理した他の形態素の情報が同じテーブル中に多数格納されている。
【００９３】
ステップ１６１では、処理中の形態素が同じメッセージのものとしてＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルに含まれていることがわかったので、そのレコードにおける頻度情報に１を加えたものに更新する。メッセージ通し番号１において、形態素である「メール」の頻度を１から２に変更するという処理は、具体的には、図２２に示すＳＱＬ文で実施できる。
【００９４】
ステップ１１２における影響を与える側のメッセージ抽出条件に前処理が必要か否かの判定は、上述の図７に示したテーブルを参照して行う。このテーブルのＥｘｐａｎｄ領域に前処理が必要であることを示す「１」が一つでも記憶されている場合には、前処理が必要であると判定する。
【００９５】
ステップ１１３における影響を与える側のメッセージの抽出条件の前処理は、ステップ１０２において画面２１０で指定された影響を与える側のメッセージ抽出条件が前処理を必要とするものであった場合に、実行される。例えば、画面２１０への入力が図２３に示すように「発言者の発言数の順位が５以下」であった場合には、メッセージ抽出条件格納部１５には、図２４に示すようなテーブルが格納されている（図２４に示すテーブルは、図７に示すテーブルと同種のもので、図２３に対応するものである）。
【００９６】
この場合、前処理として発言数の順位上位５人のメールアドレスを取得する必要がある。例えば、各メッセージの属性情報が図１６に示したような形式でリレーショナル・データベース上のテーブルの形式で格納されている場合には、問い合わせ機能（クエリー）を実施することで、これを取得することができる。具体的には、図２５に示すようなＳＱＬ文を発行することによって、発言数の順位が５以下である発言者のメールアドレスを取得でき、図２６に示すような結果を得ることができる。
【００９７】
そして、取得した結果から、図２４に示したテーブルを図２７で示すテーブルのように置き換え、前処理を終了する。
【００９８】
ステップ１１４における特徴表現の抽出では、上述のＨｅａｄｅｒテーブルおよびＣｏｎｔｅｎｔｓテーブルから、図２８に示すようなＳＱＬ文を用いて特徴表現を抽出する。このＳＱＬ文によって、図２７に示す５条件を満たすようなメッセージに含まれる名詞であって、のべ出現頻度が上位１０位までのものを得ることが出来る。ＳＱＬを発行して得られた結果としての特徴表現を図２９に示す。
【００９９】
ステップ１１５における影響される側のメッセージ抽出条件に前処理が必要か否かの判断は、ステップ１１２における処理と同様に行うことができる。
【０１００】
また、ステップ１１６における前処理も、ステップ１１３における処理と同様に行うことができる。
【０１０１】
ステップ１１７における特徴表現利用傾向の抽出は、ステップ１１４における特徴表現の抽出と同様に、ＳＱＬ文を用いて実施できる。この場合、図９に示した影響される側のメッセージ抽出条件が、ＷＨＥＲＥ節の発言元ＩＰアドレス（Ｈｅａｄｅｒ．ｉｐ）の条件として利用され、ＯＲ条件によってつながれている。さらに、図２９に示した特徴表現をＷＨＥＲＥ節において名詞（Ｃｏｎｔｅｎｔｓ．ｅｘｐｒ）に対するＩｎ演算子の中で指定することで、ＳＱＬ文を構築できる。
【０１０２】
例えば、図３０に示すようなＳＱＬ文を構築して、リレーショナル・データベースへの問い合わせを実施することによって、影響される側のメッセージ群における特徴表現の出現頻度を得ることができ、その結果として、図３１に示すような特徴表現の利用頻度を得ることができる。
【０１０３】
さらに、特徴表現だけでなく全体の表現の合計を求めて、そこからの比率で最終的な特徴表現利用傾向を抽出する。全体表現の出現頻度を計算するためのＳＱＬ文は、図３２に示すようなもので、図３３に示すような結果を得ることができる。
【０１０４】
図３３に示すように、全体の表現数が２６５，４３７個であり、その中で特徴表現の利用頻度が、図３１に示すように、１８２個である場合、特徴表現の利用傾向は、１８２を２６５，４３７で割ることによって０．００６８６として得られる。
【０１０５】
ステップ１１８の分析結果の表示では、ステップ１１７の処理で得られた結果を、例えば、図３４に示す画面２４０で表示する。
【０１０６】
ところで、上述の説明では、ある主体群・コミュニケーション群が、別の主体群・コミュニケーション群にどの程度影響を与えるかについて評価しているが、当然ながら逆方向での影響度合いを評価することも可能である。さらに、複数の主体群・コミュニケーション群に対して、相互に特徴表現利用傾向を抽出した結果を、行列で示すことも可能である。ある主体群・コミュニケーション群の、複数の主体群・コミュニケーション群に対して、相互に特徴表現利用傾向を抽出した結果を、他への利用傾向、他からの利用傾向の２軸にプロットすることで、視覚的な効果を得ることも可能である。
【０１０７】
また、上述の説明では、ある主体群・コミュニケーション群が、別の主体群・コミュニケーション群にどの程度影響を与えるかについて、これまでの全てのコミュニケーションを利用して抽出しているが、一定の期間毎のコミュニケーションを分析することによって、影響の程度の時間的な変化を抽出することも容易に実現できる。その場合、グラフで時系列での変化を表示するとより視覚的な効果が高いものとなる。
【０１０８】
また、上述の説明の他にも、コミュニケーション抽出条件として、あるネットワーク・ドメインからの発言者や、あるメール・クライアント・ソフトウェアを利用している発言者等、簡単に発言者で分類できるような条件も利用できるし、ある一定期間に継続してメーリングリストに発言しつづけているメンバーであるとか、複数の情報交換の場に発言しているメンバー、午前中に発言する傾向の強いメンバーなど、コミュニケーションを事前に分析した結果から得られるメンバーの特徴に着目した分析も可能である。
【０１０９】
さらに、休憩時間に発言されたメッセージ、ある一定のサイズを超えるメッセージ、特定の挨拶で始まるメッセージ、既存のメッセージへの返信ではなく新規のトピックとしてのメッセージ等、その発言だけから判定できるメッセージ選択の条件や、特にメッセージ少ない期間のメッセージ、最終的に１０通程度の返信のメッセージが発言された元のメッセージ等、メッセージを事前に分析してから得られる抽出条件も利用できる。
【０１１０】
なお、発言者の情報等のヘッダ情報がコミュニケーションのログに含まれていない場合でも、本文バイト数、文字数を計測することで得られるメッセージのサイズ等の情報や、発言の日時・順番など情報を抽出条件の一部として活用することで、分析を実施することが出来る。その意味で、匿名で利用される電子掲示板システムの分析にも対応できる。
【０１１１】
また、主体群・コミュニケーション群は、一方がもう片方を包含するような関係であっても構わない。例えば、全発言者と、発言数上位５名の発言者の相互影響を測定することも可能である。複数の主体群・コミュニケーション群が重複していても構わない。
【０１１２】
また、上述したとおり、影響する側および影響される側のメッセージの抽出条件によっては、前処理が不要な場が存在するが、前処理を必要としない条件のみを利用する場合には、メッセージ抽出条件前処理部１６は、不要となる。
【０１１３】
また、影響する側および影響される側のメッセージ抽出条件において、特定の一つ以上のログファイルにおける条件を選択できるようにすることも可能である。その場合、メッセージ抽出条件入力手段においてどのログファイルにおける条件とするかを指定できるようなユーザインタフェースを用意して、さらにメッセージ属性情報格納手段および内容情報格納手段に、ログファイル名または通し番号をあわせて格納し、リレーショナル・データベースのＳＱＬ機能を利用することによって、ログファイルを限定した特徴表現の抽出および特徴表現利用傾向の抽出が可能となる。
【０１１４】
また、入力手段によって入力する各種内容は、操作者が直接入力せず、プログラム等に予め埋め込んでおくことで処理を簡略化することも可能である。
【０１１５】
また、上述の説明では、リレーショナル・データベースのＳＱＬ機能を利用するために、メッセージ属性情報と内容情報を特徴表現抽出の前にそれぞれＨｅａｄｅｒテーブル、Ｃｏｎｔｅｎｔｓテーブルに格納したが、このように外部データベースを用いることなく、この発明を実施することも可能である。その場合、各メッセージをメモリ上に読み込んで、逐次属性の抽出や、本文に対する形態素解析などの実施を行い、結果をメモリ上の作業領域に格納することになる。
【０１１６】
また、メッセージ属性情報格納部１８と内容情報格納部２０のどちらか片方のみを外部データベースを用い、もう片方をメモリ上の作業領域を利用することも可能である。
【０１１７】
また、上述の説明では、リレーショナル・データベースを用いたために、記憶領域の有効利用を考慮し、メッセージ属性情報格納部１８と内容情報格納部２０を別のテーブルに分けて実現したが、オブジェクト指向データベースを用いる場合等、格納領域の記憶領域の効率に問題が生じなければ、両者を明示的に分割せずに関連付けて格納することも可能である。
【０１１８】
また、特徴表現の定義では、名詞を例として品詞を利用する場合のみを説明したが、他にも漢字一文字などの語のレベルを用いることや、構文解析を用いることで得られる句や主語など、多様な表現のタイプを指定できることが可能である。
【０１１９】
また、コミュニケーション分析装置１で扱う情報交換の場は、テキストによるコミュニケーションが行われる場であれば何でもよい。例えば、メーリングリスト、ネットニュース、電子掲示板システム、電子フォーラム、チャット・システム、インスタント・メッセージ等、相互にテキストを介したコミュニケーションが可能なツールであり、かつ情報交換のログが記録されるものであれば何でも分析対象として利用できる。また、前記のような多様な情報交換の場を組み合わせたものでも分析可能である。
【０１２０】
複数の情報交換の場を扱う際に、同じメッセージを異なる情報交換の場に同時に発言する、いわゆるマルチポストという行為が発生する場合がある。このようなマルチポストが実施された結果、全く同じ内容のものが、複数のログファイルに残る場合がある。その分析を実施する場合、それを別々のメッセージとしてもよいし、一つのメッセージとして扱ってもよい。両方の扱い方を選択できるようにすることがより好ましい。一つのメッセージとしてまとめる手法として、例えば、メールの場合はヘッダ情報に含まれるメッセージＩＤを利用することで容易に実現できる。具体的な処理手順としては、個々のメールを処理する際に、新たにメッセージを読み込む場合には、そこからメッセージＩＤを抽出して、メモリ上に記録されているメッセージＩＤに同じものがあれば、それはマルチポストとして処理を中断し、次のメールの処理に移る。同じものがなければ、メモリ上に追加して処理を継続するというように実施できる。
【０１２１】
また、特徴表現は、全体に共通で利用されている表現を差し引いたものとして抽出することもできる。特徴表現として、例えば出現頻度の大きい表現に着目した場合、コミュニケーション抽出条件に合致するコミュニケーション群に対応する主体群で頻繁に利用されている表現群と、それらを内包する全てのコミュニケーションで頻繁に利用する表現群があると、それらが重複する場合が考えられる。そのような場合は、重複した表現は、特徴表現に含めないようにすることも可能である。さらに、共通に利用されている表現の出現頻度が、コミュニケーション抽出条件により抽出されたコミュニケーション群に対応する主体群でより頻繁に利用されているということを、統計的検定をもって判定し、有意差のあるもののみを特徴表現群とすることも可能である。
【０１２２】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、一つ以上の情報交換の場における参加者同士のコミュニケーションを通して、動的に選択されるある参加者群が、他の同様に選択される参加者群に、どのような影響を与えたのかを知ることができる。
【０１２３】
また、分類の単位として、参加者の単位ではなく、個々のメッセージを分類の単位として分析することも可能である。メッセージを単位とすることで、同じ参加者でも異なった状況で発言をしている場合が区別できるなど、より多様な分析を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明を適用したコミュニケーション分析装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図２】コミュニケーション分析装置１の動作の流れを示すフローチャート（１）である。
【図３】コミュニケーション分析装置１の動作の流れを示すフローチャート（２）である。
【図４】ログファイルの指定の受け付けを行うユーザインタフェースの構成例を示した図である。
【図５】ログファイル格納部１３が格納するログファイル情報テーブルを示した図である。
【図６】影響を与える側のメッセージの抽出条件の指定の受け付けを行うユーザインタフェースの構成例を示した図である。
【図７】メッセージ抽出条件格納部１５に格納される抽出条件テーブルを示した図である。
【図８】前処理の要否を格納した判定テーブルを示した図である。
【図９】影響を与えられる側のメッセージの抽出条件の指定の受け付けを行うユーザインタフェースの構成例を示した図である。
【図１０】特徴表現の抽出方法の指定の受け付けを行うユーザインタフェースの構成例を示した図である。
【図１１】デリミタの例を示した図である。
【図１２】二つのテーブルをレコードが格納されていない状態で作成する場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図１３】メールのヘッダ情報の例を示した図である。
【図１４】Ｒｅｃｅｉｖｅｄフィールドの例を示した図である。
【図１５】Ｃｏｎｔｅｎｔｓテーブルへの格納を行う場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図１６】Ｃｏｎｔｅｎｔｓテーブルへの格納結果例を示した図である。
【図１７】形態素解析の結果例を示した図である。
【図１８】「メール」という名詞が格納されているかどうかの判断を行う場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図１９】図１８に示したＳＱＬ文の発行により得られる結果の例を示した図である。
【図２０】レコードの挿入を行う場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図２１】新たに作成されたレコードの例を示した図である。
【図２２】形態素である「メール」の頻度を１から２に変更する場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図２３】「発言者の発言順位が５以下」を入力した場合の画面２１０の例を示した図である。
【図２４】「発言者の発言順位が５以下」を入力した場合のメッセージ抽出条件格納部１５に格納される抽出条件テーブルを示した図である。
【図２５】発言数上位５名のメールアドレスの取得を行う場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図２６】図２５に示したＳＱＬ文の発行により得られる結果の例を示した図である。
【図２７】図２６に示した結果に基づいて置き換えたメッセージ抽出条件格納部１５に格納される抽出条件テーブルを示した図である。
【図２８】特徴表現の抽出を行う場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図２９】特徴表現の例を示した図である。
【図３０】影響される側のメッセージ群における特徴表現の出現頻度を得る場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図３１】図３０に示したＳＱＬ文の発行により得られる結果の例を示した図である。
【図３２】全体表現の出現頻度を計算する場合のＳＱＬ文の例を示した図である。
【図３３】図３２に示したＳＱＬ文の発行により得られる結果の例を示した図である。
【図３４】分析結果の表示を行う画面の例を示した図である。
【符号の説明】
１    コミュニケーション分析装置
１１    入力部
１２    ログファイル指定部
１３    ログファイル格納部
１４    メッセージ抽出条件指定部
１５    メッセージ抽出条件格納部
１６    メッセージ抽出条件前処理部
１７    メッセージ属性情報取得部
１８    メッセージ属性情報格納部
１９    メッセージ内容分析部
２０    内容情報格納部
２１    特徴表現定義部
２２    特徴表現定義格納部
２３    特徴表現抽出部
２４    特徴表現利用傾向抽出部
２５    出力部
２００    画面
２０１−１、２０１−２    ファイル名入力欄
２０２−１、２０２−２    ファイルタイプ指定欄
２０３    増加ボタン
２０４    減少ボタン
２０５    ＯＫボタン
２０６    キャンセルボタン
２１０    画面
２１１−１〜２１１−３    条件選択欄
２１２−１〜２１２−３    条件入力欄
２１３−１〜２１３−３    条件選択欄
２１４    増加ボタン
２１５    減少ボタン
２１６    条件指定欄
２１７    ＯＫボタン
２１８    キャンセルボタン
２２０    画面
２２１−１〜２２１−４    条件選択欄
２２２−１〜２２２−４    条件入力欄
２２３−１〜２２３−４    条件選択欄
２２４    増加ボタン
２２５    減少ボタン
２２６    条件指定欄
２２７    ＯＫボタン
２２８    キャンセルボタン
２３０    画面
２３１    条件選択欄
２３２    条件選択欄
２３３    条件選択欄
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２４０    画面
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【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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【図３４】
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