(57)【要約】【課題】従来の口コミ解析ではどのくらい広く認知されたかについては解析されておらず、口コミとしての効果は判定できないという問題があった。【解決手段】インターネット上で文章を利用者が投稿可能で投稿した文章および参照に関して人物と日時を特定できる掲示板（ＢＢＳ）およびチャットおよびそれに類するユーザ間の口コミ媒体となるサービスを対象に文章を収集し、調べたい単語（口コミ）を使って投稿した人数とその時系列によって解析する仕組みを導入し、インターネット上で、その単語（口コミ）が広がりつつあるのか減衰しつつあるのかを判定する。【選択図】　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネットに接続され、文章の投稿を受け付け、日時と発言者を識別する文字列を付与して文章を公開する仕組みを備えたＷｅｂサーバと、インターネットに接続されＷｅｂページ上の文章を収集する仕組みを備えた解析サーバから構成されるネットワークにおいて、
解析サーバにおいて、収集した文章から文章中に含まれる単語とその文章が投稿された日時とその文章の発言者を識別する文字列を抽出し、
単語を含む文章数をその単語の出現回数とし、単語ごとに日付ごとの出現回数および発言者数を計数し、
調べたい単語の出現回数と発言者数の日付ごとの変化によって口コミの伝播が広がりつつあるのか減衰しつつあるのか現状維持か、または、口コミの伝播の強さを判定することを特徴とする口コミ浸透度測定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の口コミ浸透度測定方法において、
調べたい単語の日付ごとの「発言者数と出現回数の和」を測定し、測定日間で「発言者数と出現回数の和」が増加していれば口コミの伝播が広がりつつあり、減少していれば口コミの伝播が減衰しつつあり、変化していなければ口コミの伝播は現状維持であると判定すること、または、測定日間の「発言者数と出現回数の和」の差分によって口コミ伝播の大きさを測定することを特徴とする口コミ浸透度測定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の口コミ浸透度測定方法において、
調べたい単語の日付ごとの「発言者数と出現回数の比」を測定し、測定日間で「発言者数と出現回数の比」が増加していれば口コミの伝播が広がりつつあり、減少していれば口コミの伝播が減少しつつあり、変化していなければ口コミの伝播は現状維持であると判定すること、または、測定日間の「発言者数と出現回数の比」の差分によって口コミ伝播の大きさを測定することを特徴とする口コミ浸透度測定方法。
【請求項４】
請求項１に記載の口コミ浸透度測定方法において、
調べたい単語の日付ごとの「発言者数の二乗と出現回数の比」を測定し、測定日間で「発言者数の二乗と出現回数の比」が増加していれば口コミの伝播が広がりつつあり、減少していれば口コミの伝播が減少しつつあり、変化していなければ口コミの伝播は現状維持であると判定すること、または、測定日間の「発言者数の二乗と出現回数の比」の差分によって口コミ伝播の大きさを測定することを特徴とする口コミ浸透度測定方法。
【請求項５】
請求項２から請求項４に記載の口コミ浸透度測定方法において、
調べたい単語の日付ごとの「発言者数と出現回数の和」と「発言者数と出現回数の比」と「発言者数の二乗と出現回数の比」のそれぞれの変化を組み合わせることによって口コミの伝播が広がりつつあるのか減衰しつつあるのか現状維持か、または、口コミの伝播の強さを判定することを特徴とする口コミ浸透度測定方法。
【請求項６】
請求項２から請求項５に記載の口コミ浸透度測定方法において、
調べたい単語の日付ごとの「発言者数」、「出現回数」、「発言者数と出現回数の比」、「発言者数の二乗と出現回数の比」の１つ以上に対して定数値を乗算することによって算出した値を用いて口コミの伝播が広がりつつあるのか減衰しつつあるのか現状維持か、または、口コミの伝播の強さを判定することを特徴とする口コミ浸透度測定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネット上を用いた口コミを認知する方法に関し、詳しくはインターネット上で交換される一般利用者からの口コミ情報を収集し、ある話題の口コミが広がりつつあるのか収束しつつあるのかを判定することにより、インターネットを用いた口コミの解析を行なうものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、インターネット上の口コミを収集し解析する仕組みとして、Ｗｅｂのクリッピングサービスとテキストマイニングを応用した分析技術があり、例えば、野村総合研究所のトゥルーテラーなどがある（非特許文献１）。
【０００３】
ここでは、広くインターネット上からテキスト情報を収集し、形態素解析によって単語を切り出し、多変量解析や統計的手法により抽出した単語を量的な指標およびその時系列を解析している。（トゥルーテラーＶ．２では分析機能として、単語出現頻度ランキング・ドリルダウン分析、主な話題の分析、特徴的な単語分析、マッピング、テキスト詳細表示、グループ属性分析、時系列モニタ、スコアリング、レポートが具備されている。）
【０００４】
図１は、従来の口コミ解析の一例を示したものであり、図３は、図１に対する信号シーケンス図の一例を示したものである。図１、図３において、口コミ情報を参照または投稿する利用者コンピュータ１０１と、口コミ情報などが公開されているＷｅｂサーバ１０２と、解析サーバ１０３が、コンピュータネットワーク１０４に接続されている。利用者コンピュータ１０１には口コミ情報を参照または投稿することの可能なブラウザ１０５が、Ｗｅｂサーバには口コミ情報を投稿および参照を受け付けるＢＢＳソフト１０６が、解析サーバ１０３には文章収集モジュール１０７、単語抽出モジュール１０８、単語解析モジュール１０９が具備されている。
【０００５】
利用者コンピュータ１０１は、ブラウザ１０５を用いてＷｅｂサーバ１０２内のＢＢＳソフト１０６に口コミ情報の参照または投稿を行なう。解析サーバ１０３は、文章収集モジュール１０７を用いてＷｅｂサーバ１０２内のＢＢＳソフト１０６から口コミ情報を含むテキスト文章を収集する。収集されたテキスト文章は単語抽出モジュール１０８において形態素解析などの手法により名刺などの単語単位に分割される。抽出された単語は単語解析モジュール１０９において、単語の種類ごとに集計され出現頻度や統計的な手法により単語間の相関値が計数される。
【０００６】
【非特許文献１】
野村総合研究所、「トゥルーテラーとは」、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１４年９月１９日検索］、インターネット「＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒｕｅｔｅｌｌｅｒ．ｎｅｔ／ｐａｇｅ／ｓｉｔｅ＿ｐａｇｅ／ｔｔｌ＿ｔｏｗａ．ｈｔｍｌ＞
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の口コミ解析ではインターネット上で出現する単語がどのように変化しているかを示すものであり、特定の人たちが意図的に書き込んだ場合や、記事を読んだ人数を考慮しておらず、口コミとしてその単語がどのくらい広く認知されたかについては解析されておらず、口コミとしての効果は判定できないという問題があった。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明では、インターネット上で文章を利用者が投稿可能で投稿した文章および参照に関して人物と日時を特定できる掲示板（ＢＢＳ）およびチャットおよびそれに類するユーザ間の口コミ媒体となるサービスを対象に文章を収集し、調べたい単語（口コミ）を使って投稿した人数とその時系列によって解析する仕組みを導入し、インターネット上で、その単語（口コミ）が広がりつつあるのか減衰しつつあるのかを判定することを特徴とする。
本発明では、インターネット上の掲示板およびチャットおよびそれに類するユーザ間の口コミ媒体となるサービスを対象に文章を収集し、調べたい単語（口コミ）がインターネット上で広がりつつあるのか減衰しつつあるのかを判定することによって、その単語の口コミとしての効果を判定することが可能になる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明について図面を参照して説明する。
図２は、本発明の口コミ解析の一例を示したものであり、図４は、図２に対する信号シーケンス図の一例を示したものである。図２、図４において、解析サーバ１０３に文章解析モジュール２０１と伝播解析モジュール２０２が付加されている。
【００１０】
利用者コンピュータ１０１は、ブラウザ１０５を用いてＷｅｂサーバ１０２内のＢＢＳソフト１０６に口コミ情報の参照または投稿を行なう。解析サーバ１０３は、文章収集モジュール１０７を用いてＷｅｂサーバ１０２内のＢＢＳソフト１０６から口コミ情報を含むテキスト文章を収集する。収集されたテキスト文章は文章解析モジュール２０１において、文章の投稿文章ごとに分割され、口コミ情報を含む本文と投稿者を識別する情報（投稿者名）と投稿日時に分割される。口コミ情報を含む本文は単語抽出モジュール１０８に送信され、形態素解析などにより単語単位に分割し文章解析モジュール２０１に返送される。文章解析モジュール２０１は、投稿文章ごとに投稿者名、投稿日時、抽出された単語（名詞）を伝播解析モジュール２０２に送信する。伝播解析モジュール２０２では、単語ごとにその単語を含む文章数と投稿した人数の時系列データをもとに口コミ効果を測定する。
【００１１】
図５は、Ｗｅｂ上のＢＢＳ画面の一例である。Ｗｅｂ上の画面には、投稿された文章が投稿者名と投稿日時が付加されて表示されている。
【００１２】
図６は、単語抽出モジュール１０８内の形態素解析を用いた単語抽出の一例である。この例では、入力文章は（Ａ）に示すように「甲予備校と乙予備校はどちらがよいでしょうか？」である。この入力文章が形態素解析により、（Ｂ）に示すように「甲　名詞−固有名詞−人名−姓」、「予備校　名詞−一般」、「と　助詞−並立助詞」・・・に解析される。次に、（Ｃ）に示すように「名詞が連続する場合は一つの名詞（複合語）とする」という補正ルールと「代名詞以外の名詞のみを抽出する」という抽出ルールに基づいて単語抽出が行われ、（Ｄ）に示すように「甲予備校」「乙予備校」という２つの単語が抽出された。
【００１３】
図７は、文章解析モジュール２０１内の処理の一例であり、（Ａ）に示す入力文章の処理結果を（Ｂ）に示す。例えば、（Ａ）のＢＢＳ番号１００１の記事番号１についての処理結果は、（Ｂ）の最初の行に示すように、文章番号１００１−１、投稿者ｕｓｅｒ１、投稿日２００２−０３−２２、単語（名詞）甲予備校、乙予備校、である。記事番号２〜６についても同様に処理される。
【００１４】
図８は、伝播解析モジュール２０２内の処理の一例である。図７（Ｂ）に示す文章解析モジュール２０１の処理結果が図８（Ａ）に示すように単語ごとの時系列データに変換される。例えば、単語「甲予備校」を含む文章は２００２年３月２２日にはｕｓｅｒ１の１人の投稿者によって投稿され、その文章番号は１００１−１であり、投稿記事数は１個である。２００２年３月２３日にはｕｓｅｒ３とｕｓｅｒ２の２人の投稿者によって投稿され、その文章番号は１００１−２、１００１−３、１００１−６であり、投稿記事数は３個である。乙予備校についても同様である。（Ａ）のデータに基づいて伝播の評価を行った例を（Ｂ）に示す。ここでは（１）〜（３）の３種類の評価を行う。
【００１５】
（１）投稿人数と投稿記事数の和による評価
甲予備校については、投稿人数と投稿記事数の和は、２００３年３月２２日には１人＋１個＝２であったものが、２００３年３月２３日には２人＋３個＝５になったことから、甲予備校は伝播したと判断する。乙予備校については、２００３年３月２２日には１人＋１個＝２であったものが、２００３年３月２３日には３人＋３個＝６になったことから、乙予備校は伝播したと判断する。その数値の比較から乙予備校の方が甲予備校よりも広く伝播したと判断する。
【００１６】
（２）投稿人数と投稿記事数の比による評価
甲予備校については、投稿人数と投稿記事数の比は、２００３年３月２２日には１人／１個＝１であったものが、２００３年３月２３日には２人／３個＝０．６になったことから、伝播は減衰したと判断する。乙予備校については、２００３年３月２２日は１人／１個＝１であり、２００３年３月２３日は３人／３個＝１であるから、伝播は現状維持と判断する。甲予備校と乙予備校の伝播を比較して、乙予備校の方が甲予備校よりも広く伝播したと判断する。
【００１７】
（３）（投稿人数）の二乗と投稿記事数の比による評価
甲予備校については、（投稿人数）の二乗と投稿記事数の比は、２００３年３月２２日には（１人）２／１個＝１であったものが、２００３年３月２３日には（２人）２／３個＝１．３になったことから、伝播したと判断する。乙予備校については、２００３年３月２２日には（１人）２／１個＝１であったものが、２００３年３月２３日には（３人）２／３個＝３になったことから、伝播したと判断する。その数値の比較から乙予備校の方が甲予備校よりも広く伝播したと判断する。
【００１８】
図９は、伝播解析モジュール２０２内の処理の他の例である。図９（Ａ）は単語ごとの時系列データであり、単語Ａ〜Ｆについて投稿日、発言者数、出現回数が示されている。ここでは図９（Ｂ）に示すように、（１）〜（４）の４種類の評価を行う。
【００１９】
（１）測定日１から測定日２の変化において「発言者数と出現回数の和」による評価（請求項２）
例えば、単語Ａについては、発言者数と出現回数の和は、測定日１の４＋４＝８から測定日２の２＋２＝４に減少したから、伝播数＝−４である。伝播数は測定日２の値と測定日１の値の差分である。伝播数は−４であるから、伝播は減衰と判断する。単語Ｂについては伝播数は４であるから、伝播したと判断する。単語Ｃ〜Ｆについても同様に判断する。
【００２０】
（２）測定日１から測定日２の変化において「発言者数と出現回数の比」による評価（請求項３）
例えば、単語Ａについては、発言者数と出現回数の比は、測定日１は４／４＝１であり測定日２も２／２＝１であるから、伝播数＝０である。これにより伝播は現状維持であると判断する。単語Ｂ〜Ｆについても同様に判断する。
【００２１】
（３）測定日１から測定日２の変化において「発言者数の二乗と出現回数の比」による評価（請求項４）
例えば、単語Ａについては、発言者数と出現回数の比は、測定日１の１６／４＝４から測定日２の４／２＝２に減少し、伝播数＝−２であるから、伝播は減少したと判断する。単語Ｂ〜Ｆについても同様に判断する。
【００２２】
（４）上記の伝播数の和（請求項５）
例えば、単語Ａについては、上記（１）〜（３）の伝播数の和は、（−４）＋０＋（−２）＝−５であるから、伝播は減衰したと判断する。単語Ｂについては、４＋０＋２＝６であるから、伝播したと判断する。単語Ｃ〜Ｆについても同様に判断する。
【００２３】
また、図８、図９の伝播の評価において、「発言者数」、「出現回数」、「発言者数と出現回数の比」、「発言者数の二乗と出現回数の比」の１つ以上に対して定数値を乗算することによって算出した値を用いて口コミの伝播が広がりつつあるのか減衰しつつあるのか現状維持か、または、口コミの伝播の強さを判定してもよい（請求項６）。
【００２４】
以上、本発明者によってなされた発明を、前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【００２５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、インターネット上の掲示板およびチャットおよびそれに類するユーザ間の口コミ媒体となるサービスを対象に文章を収集し、調べたい単語（口コミ）を使って投稿した人数とその時系列によって解析する仕組みを導入し、インターネット上で、その単語（口コミ）が広がりつつあるのか減衰しつつあるのかを判定することを特徴とし、その単語の口コミとしての効果を判定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の口コミ解析の一例を示したものである。
【図２】本発明の口コミ解析の一例を示したものである。
【図３】従来の口コミ解析の信号シーケンス図の一例である。
【図４】本発明の口コミ解析の信号シーケンス図の一例である。
【図５】Ｗｅｂ上のＢＢＳ画面の一例である。
【図６】単語抽出モジュール１０８内の形態素解析を用いた単語抽出の一例である。
【図７】文章解析モジュール２０１内の処理の一例である。
【図８】伝播解析モジュール２０２内の処理の一例である。
【図９】伝播解析モジュール２０２内の処理の他の例である。
【符号の説明】
１０１…利用者コンピュータ、１０２…Ｗｅｂサーバ、１０３…情報配信サーバ、１０４…コンピュータネットワーク、１０５…ブラウザ、１０６…ＢＢＳソフト、１０７…文章収集モジュール、１０８…単語抽出モジュール、１０９…単語解析モジュール、２０１…文章解析モジュール、２０２…伝播収集モジュール
【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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