(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者が利用する情報通信端末と通信する通信部と、
利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者が属する集団の評価情報として記憶し及び管理する集団評価情報管理部と、
前記利用者の行動履歴を、前記利用者が属する集団の行動履歴として記憶し及び管理する集団行動履歴管理部と、
前記利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者の評価情報として記憶し及び管理する個人評価情報管理部と、
前記利用者の行動履歴を記憶し及び管理する個人行動履歴管理部とを具え、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴として、前記利用者が属する集団の評価情報及び前記利用者が属する集団の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者が属する集団とは別の集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示し、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者と同じ集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示することを特徴とする集団形成支援評価装置。
【請求項２】
前記集団の評価情報を、集団の所属利用者の数が多くなるに従って評価情報が向上するように計算し、または、時系列的に最近の評価情報になるに従って大きな重み付けを行うように計算する集団評価情報計算部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の集団形成支援評価装置。
【請求項３】
前記集団の評価情報が、
前記利用者がつけた評価情報と、
前記利用者が属する集団がつけた評価情報と、
前記利用者が属する集団以外の集団がつけた評価情報と、
前記利用者が指定する少なくとも一つの集団がつけた評価情報と、
前記集団が前記利用者につけた評価情報と、
前記集団により前記利用者が属する集団につけた評価情報と、
前記集団により前記利用者が指定する少なくとも一つの集団につけた評価情報のうちの少なくとも一つを有し、
前記集団の行動履歴が、
前記利用者との間の行動履歴と、
前記利用者が属する集団との間の行動履歴と、
前記利用者が属する集団以外の集団との間の行動履歴と、
前記利用者が指定する少なくとも一つの集団との間の行動履歴のうちの少なくとも一つを有することを特徴とする請求項１または２に記載の集団形成支援評価装置。
【請求項４】
利用者の評価情報及び利用者の行動履歴と、予め設定されている排除ルールとを照合する排除ルール照合部と、
予め設定されている前記排除ルールに該当する利用者を特定し、特定された利用者に警告を行い又は前記利用者を前記集団から排除する排除ルール実行部と、
前記排除ルール実行部が前記利用者を前記集団から排除したならば、前記利用者が属する集団の評価情報及び行動履歴を更新する集団状態管理部と、
を更に具えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の集団形成支援評価装置。
【請求項５】
通信部を備えて、利用者が利用する情報通信端末と通信する集団形成支援評価装置の集団形成支援評価方法であって、
前記集団形成支援評価装置の処理手順は、
利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者が属する集団の評価情報として記憶し及び管理するとともに、前記利用者の評価情報として記憶し及び管理するステップと、
前記利用者の行動履歴を、前記利用者が属する集団の行動履歴として記憶し及び管理するとともに、前記利用者の行動履歴として記憶し及び管理するステップと、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴として、前記利用者が属する集団の評価情報及び前記利用者が属する集団の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者が属する集団とは別の集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示するステップと、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者と同じ集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示するステップと、
を含むことを特徴とする集団形成支援評価方法。
【請求項６】
前記集団の評価情報を、集団の所属利用者の数が多くなるに従って評価情報が向上するように計算し、または、時系列的に最近の評価情報になるに従って大きな重み付けを行うように計算するステップを更に含むことを特徴とする請求項５に記載の集団形成支援評価方法。
【請求項７】
前記集団の評価情報が、
前記利用者がつけた評価情報と、
前記利用者が属する集団がつけた評価情報と、
前記利用者が属する集団以外の集団がつけた評価情報と、
前記利用者が指定する少なくとも一つの集団がつけた評価情報と、
前記集団が前記利用者につけた評価情報と、
前記集団により前記利用者が属する集団につけた評価情報と、
前記集団により前記利用者が指定する少なくとも一つの集団につけた評価情報のうちの少なくとも一つを有し、
前記集団の行動履歴が、
前記利用者との間の行動履歴と、
前記利用者が属する集団との間の行動履歴と、
前記利用者が属する集団以外の集団との間の行動履歴と、
前記利用者が指定する少なくとも一つの集団との間の行動履歴のうちの少なくとも一つを有することを特徴とする請求項５または６に記載の集団形成支援評価方法。
【請求項８】
利用者の評価情報及び利用者の行動履歴と、予め設定されている排除ルールとを照合するステップと、
予め設定されている前記排除ルールに該当する利用者を特定し、特定された利用者に警告を行い又は前記利用者を前記集団から排除するステップと、
前記利用者を前記集団から排除したならば、前記利用者が属する集団の評価情報及び行動履歴を更新するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の集団形成支援評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同一又は異なる集団に所属する利用者のネットワーク上でのコミュニティの形成及び維持の支援における情報開示及び評判に基づく集団形成支援評価装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上では、匿名、仮名又は実名による多くのコミュニティが存在する。
匿名コミュニティ（例えば、匿名の掲示板）では、書き込む利用者の匿名性が保持されるため、自由な表現を記述することができるが、記事を書き込む利用者本人を特定することが困難であるため、悪意ある書込みなどを助長する原因の一つとなっている。
【０００３】
実名コミュニティ（例えば、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）では、原則実名を公表して行動をとることで、当該行動に対する信憑性が増すが、悪意ある利用者による誹譲中傷の的になることがある。
【０００４】
仮名コミュニティ（個人とＩＤのバインド）の場合、利用者は、ＩＳＰなどに個人情報を登録し、アカウントＩＤを払い出してもらう。このＩＤを利用して、コミュニティに参加して掲示板などに書き込んだり、様々な行動をとる。ＩＤの取得にコストが発生しない場合、利用者は、悪意ある行動を起こす度に、ＩＤを再発行してもらうことで、これまでの行動履歴やその行動履歴に対する他者からの評価値をリセットできてしまい、当該行動の抑止は困難である。ＩＤ取得にコストが発生する場合もある（例えば、特許文献1）。
【０００５】
また、高い評価を得た利用者にはクーポンなどの正の報酬を提供することを特徴とする技術もある。これらの評価値を参照する利用者にとって、当該評価値をつけた他の利用者は、参照する利用者とは何の関係もないことがほとんどである。また、このＩＤと履歴は必ずバインドされている。コミュニティ内の不正利用者に対してペナルティを与え、さらにその際にその不正利用者の紹介者に対してもペナルティを与えることを特徴とする技術もあるが、これは、使用者の不正と当該利用者の所属コミュニティ全体とは関連がなく、紹介者のみがペナルティを被るため、コミュニティ全体で不正を抑止する動機が小さい。
【特許文献１】特開２００３−３３７８９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、ネットワーク上のコミュニティの形成及び維持の支援の際に、利用者間における本人の特定がされにくい集団形成支援評価装置及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による集団形成支援評価装置は、利用者が利用する情報通信端末と通信する通信部と、利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者が属する集団の評価情報として記憶し及び管理する集団評価情報管理部と、前記利用者の行動履歴を、前記利用者が属する集団の行動履歴として記憶し及び管理する集団行動履歴管理部と、前記利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者の評価情報として記憶し及び管理する個人評価情報管理部と、
前記利用者の行動履歴を記憶し及び管理する個人行動履歴管理部とを具え、前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴として、前記利用者が属する集団の評価情報及び前記利用者が属する集団の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者が属する集団とは別の集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示し、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者と同じ集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示することを特徴とする。
【０００８】
本発明による集団形成支援評価方法は、通信部を備えて、利用者が利用する情報通信端末と通信する集団形成支援評価装置の集団形成支援評価方法であって、前記集団形成支援評価装置の処理手順は、利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者が属する集団の評価情報として記憶し及び管理するとともに、前記利用者の評価情報として記憶し及び管理するステップと、前記利用者の行動履歴を、前記利用者が属する集団の行動履歴として記憶し及び管理するとともに、前記利用者の行動履歴として記憶し及び管理するステップと、前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴として、前記利用者が属する集団の評価情報及び前記利用者が属する集団の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者が属する集団とは別の集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示するステップと、前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴のうちの少なくとも一つを、前記利用者と同じ集団に属する他の利用者が前記情報通信端末からアクセスしてきた場合に提示するステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、情報通信端末によりネットワークを通じて利用者の情報を記憶し及び管理するとともに、利用者が属する集団の情報を記憶し及び管理する。また、利用者の行動結果に対する評価を、集団の評価情報として計算し、集団の評価情報を記憶し及び管理するとともに、利用者の行動履歴を、集団の行動履歴として記憶し及び管理する。さらに、集団の情報、集団の評価情報及び集団の行動履歴を、情報通信端末によりネットワークを通じて取得できるようにする。
【００１０】
このように、利用者の行動結果に対する評価を、集団の評価情報として記憶し及び管理するとともに、利用者の行動履歴を、集団の行動履歴として記憶し及び管理することによって、ネットワーク上のコミュニティの形成及び維持の支援の際に、利用者間における本人の特定がされにくくなる。
【００１１】
前記利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者の評価情報として計算し、前記利用者の評価情報を記憶し及び管理するとともに、前記利用者の行動履歴を記憶し及び管理するステップを更に具え、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴を、前記集団に属する利用者の情報通信端末により前記ネットワークを通じて取得できるようにすることによって、集団に属する利用者間の相互監視を行い、集団に不適切な利用者の存在を排除することができる。
【００１２】
前記利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者の評価情報として計算し、前記利用者の評価情報を記憶し及び管理するとともに、前記利用者の行動履歴を記憶し及び管理するステップと、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴又は前記利用者が属する集団の評価情報及び当該集団の行動履歴に基づいて、前記利用者若しくは前記集団への警告又は前記利用者の前記集団からの排除若しくは前記集団の排除の基準となるルールを設定するステップと、
前記ルールに該当する利用者又は前記ルールに該当する集団を特定し、特定された利用者若しくは集団に警告を行い又は前記利用者を前記集団から排除し若しくは前記集団を排除するステップとを更に具えることによって、集団に不適切な利用者の存在を、集団に属する利用者間の相互監視を行うことなく自動的に排除することができる。
【００１３】
前記利用者の行動結果に対する評価を、前記利用者の評価情報として計算し、前記利用者の評価情報を記憶し及び管理するとともに、前記利用者の行動履歴を記憶し及び管理するステップと、
前記利用者の評価情報及び前記利用者の行動履歴又は前記利用者が属する集団の評価情報及び当該集団の行動履歴に基づいて、前記利用者又は前記集団に報酬を与える基準となるルールを設定するステップと、
前記ルールに該当する利用者又は前記ルールに該当する集団を特定し、特定された利用者又は集団に報酬を与えるステップとを更に具えることによって、集団に属する利用者が集団の維持に更に貢献するインセンティブが働く。
【００１４】
前記集団の評価情報が、
前記利用者がつけた評価情報と、
前記利用者が属する集団がつけた評価情報と、
前記利用者が指定する少なくとも一つ以上の集団がつけた評価情報と、
前記集団が前記利用者につけた評価情報と、
前記集団により前記利用者が属する集団につけた評価情報と、
前記集団により前記利用者が指定する少なくとも一つ以上の集団につけた評価情報のうちの少なくとも一つ以上を有し、
前記利用者との間の行動履歴と、
前記利用者が属する集団との間の行動履歴と、
前記利用者が指定する少なくとも一つ以上の集団との間の行動履歴のうちの少なくとも一つ以上を有することによって、コミュニケーション相手の選択に有利になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明による集団形成支援評価装置及び方法の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図面中、同一構成要素及びステップには同一符号を付すものとする。
コミュニティ形成に際し、インターネット上の取引などのコミュニケーションにおいて、利用者個人の噂好や行動履歴を他人に知られることなく、所属コミュニティ全体の評価情報や行動履歴を利用者のものとして扱う。コミュニケーションは、音声通話やテレビ電話などのような同期通信でも、掲示板への書込みや取引におけるマッチング（ネットオークションなど）などのような非同期の通信でもよい。以下の実施の形態では、コミュニティのような集団に所属する利用者同士のコミュニケーション（Ｃ２Ｃのオンライン取引）を例に説明する。
【００１６】
図１は、本発明による集団形成支援評価装置の第１の実施の形態を示す図である。集団形成支援評価装置１は、ネットワーク２を通じて、利用者が通信を行う情報通信端末２に接続されるとともに、コミュニケーション対象の相手を発見する検索機能を有する取引装置４に接続され、通信部１１と、集団評価情報計算部１２と、集団情報管理部１３と、個人評価情報計算部１４と、個人情報管理部１５とを具える。
【００１７】
通信部１１は、情報通信端末３との通信を行う。集団評価情報計算部１２は、利用者の行動結果に対する評価を当該利用者の所属集団の評価情報として計算する。集団情報管理部１３は、集団評価情報管理部１３１と、集団行動履歴管理部１３２と、集団状態管理部１３３とを有する。個人評価情報計算部１４は、利用者の行動結果に対する評価を利用者本人の評価情報として計算する。個人情報管理部１５は、個人評価情報管理部１５１と、個人行動履歴管理部１５２と、個人状態管理部１５３とを有する。
【００１８】
集団評価情報管理部１３１は、集団の評価情報を記憶及び管理するものであり、集団の評価情報としては、例えば、集団Ａについて、集団Ａが各集団をどの程度評価しているかを示す度合いや、集団Ａが各集団からどの程度評価されているのかを示す度合い等の情報を挙げることができる。集団行動履歴管理部１３２は、利用者の行動履歴を当該利用者の所属集団の行動履歴として記憶し及び管理する。集団状態管理部１３３は、集団に所属する利用者の規模や属性のような情報を管理する。
【００１９】
個人評価情報管理部１５１は、利用者の評価情報を記憶し及び管理するものであり、個人の評価情報としては、例えば、利用者Ａについて、利用者Ａが他の利用者をどの程度評価しているのかを示す度合い、利用者Ａが他の利用者にどの程度評価されているのかを示す度合い、利用者Ａが各集団をどの程度評価しているのかを示す度合い、利用者Ａが各集団にどの程度評価されているのかを示す度合い等が挙げられる。個人行動履歴管理部１５２は、利用者の行動履歴を記憶し及び管理する。個人状態管理部１５３は、利用者個人の登録情報を管理するものであり、登録情報としては、例えば、利用者の所属集団に関する情報、各利用者を識別する情報等が挙げられる。
【００２０】
図２は、本発明による集団形成支援評価装置の第１の実施の形態の処理フローチャートである。
本ルーチンの事前処理として、利用者は、情報通信端末３を利用し、ネットワーク２を介して集団形成支援評価装置1の通信部へアクセスし、利用者登録をするために予め個人情報を登録し、ＩＤ／パスワードなどを払い出してもらう。このとき、予め利用者の所属集団情報を登録しておくものとする。これらの情報について、利用者個人に関する情報は、個人状態管理部１５３にて記憶し及び管理する。集団に関する情報は、集団状態管理部1１３３にて記憶管理する。
【００２１】
本ルーチンでは、先ず、利用者は、情報通信端末３を利用してネットワーク２及び通信部１１を介して集団形成支援評価装置１ヘアクセスする（ステップ１）。
【００２２】
次に、利用者は、必要に応じて取引装置４の検索機能を利用して、取引相手となる対象者を発見する（ステップ２）。このとき、集団形成支援評価装置１を利用する利用者に公開される情報は、所属する集団に関する情報であり、個人にバインドされている情報は公開されない。例えば、利用者は購入したいTVに関するスペックなどの情報を検索キーとして入力する。
【００２３】
利用者は、検索結果として、当該検索キーに該当するＴＶの出品情報が取得でき、かつその出品者の所属集団に関する情報（評価、行動履歴、所属者数など）を集団情報管理部１３より取得し閲覧する（ステップ３）。閲覧できる情報は、検索キーに該当するＴＶの出品者の所属集団に関する行動履歴や評価情報である。このとき、各出品者を区別する情報として、一次的に払い出されるＩＤ（一過性）と出品者の情報をバインドしてもよい。ただし、当該ＩＤと出品者の情報との間に相関はないものとする。
【００２４】
この情報を利用して、取引相手として選択するか否かを決定する。さらに、閲覧できる情報としては、例えば、集団Ａに所属する利用者Ｍが集団Ｂに所属する利用者Ｎの評価情報を確認するとする。利用者Ｍは利用者Ｎ個人の評価情報や行動履歴を取得できないため、集団Ｂに関する情報を取得する。このとき、利用する情報として、例えば、以下の１２個が挙げられる。
集団Ｂがつけられる評価情報。
・集団Ａが集団Ｂにつけた評価情報。
・利用者Ｍが集団Ｂにつけた評価情報。
・利用者Ｍ又は集団Ａが信頼する集団Ｃが集団Ｂにつけた評価情報。
・任意の集団が集団Ｂにつけた評価情報。
・利用者Ｍが指定する少なくとも一つ以上の集団が集団Ｂにつけた評価情報。
集団Ｂの行動履歴。
・利用者Ｍと集団Ｂの間の行動履歴。
・集団Ａと集団Ｂの間の行動履歴。
・利用者Ｍ又は集団Ａが信頼する集団Ｃと集団Ｂの間の行動履歴。
・その他の集団と集団Ｂの間の行動履歴。
・利用者Ｍが指定する少なくとも一つ以上の集団と集団Ｂとの間の行動履歴
集団Ｂがつける評価情報。
・集団Ｂが、利用者Ｍにつけた評価情報。
・集団Ｂが、集団Ａにつけた評価情報。
・集団Ｂが、利用者Ｍ又は集団Ａが信頼する集団Ｃにつけた評価情報、
・集団Ｂが、その他の集団につけた評価情報。
・集団Ｂが、利用者Ｍが指定する少なくとも一つ以上の集団に対してつけた評価情報。
【００２５】
また、各集団間の行動履歴や評価情報の一覧を閲覧することも可能である。このとき、取引する両利用者が相互に相手の所属集団に関する情報を閲覧して、取引相手として選択するか否かを決定してもよい。ただし、この場合は、両者が互いに選択したときのみコミュニケーションは開始される。取引相手として成立しなかった場合は、再度対象者を探索する（すなわち、ステップ２に戻る。）。
【００２６】
両利用者は、取引におけるコミュニケーションをとる（ステップ４）。このとき、利用者は、入札価格を入力し、出品者はその価格に応じるか否かを決定し、又は、交渉を行って、価格調整をする。
【００２７】
売買が成立した場合、取引結果に基づいて、利用者は相手（結果的には相手の所属集団）に対して評価をつける（ステップ５）。この例の場合は、売買に対する満足度等に関して、評価をつける。これは、両利用者が相互に評価をつけてもよいし、一方向的に評価をつけてもよい。
【００２８】
利用者がつけた評価、取引の行動履歴などに関する情報を計算し、これまでの情報更新する（ステップ６）。利用者個人の付けた評価、付けられた評価については、個人評価情報計算部１４にて計算し、その結果を個人情報評価管理部１５１にて記憶し及び管理する。また、その時の利用者の行動履歴は、個人行動履歴管理部１５２にて記憶し及び管理する。
【００２９】
当該利用者の所属する集団に関して、当該利用者の評価結果を集団全体の情報として集団評価情報計算部１２にて計算し、その結果を集団評価情報管理部１３１にて記憶し及び管理する。このとき、例えば、当該集団の所属利用者数が多くなるに従って当該集団の評価が高くなるような計算が考えられる。また、その時の利用者の行動履歴は、集団全体の情報として集団行動履歴管理部にて記憶し及び管理する。集団の行動履歴については、例えば、各利用者の行動履歴を時系列に並べることで、集団の行動履歴として集計するなどが挙げられる。
【００３０】
集団の評価情報については、例えば、所属利用者がつけた評価及び／又は所属利用者がつけられた評価に対してそれぞれ平均値を算出する方法や、集団の所属利用者の数が多くなるに従って評価情報が向上する計算方法や、時系列的に最近の評価情報になるに従って大きな重み付けを行う計算方法などが挙げられる。
【００３１】
同一集団に所属する利用者は、各利用者の行動履歴や他者から付けられた評価を個人情報管理部１５から相互に取得して閲覧する（ステップＸ。他集団の利用者は、この情報が取得できない、すなわち、閲覧不可である）。なお、ステップＸにおける相互監視は不定期に実行される。この情報を相互に閲覧することで、所属集団を隠れ蓑にして悪意ある行動をとっている利用者や所属集団の評価を著しく下げる行動を取っている利用者の存在を監視する。
【００３２】
当該利用者が存在しない場合、本ルーチンを終了する。当該利用者が存在する場合は、当該利用者を特定し、警告を促したり、当該集団から排除する。このとき、相互に閲覧できる情報は、利用者の評価、行動履歴及びアカウントＩＤ、又は、本人を特定できる情報などが挙げられる。悪意ある行動を取っている利用者を集団から排除する方法としては、同一集団メンバにおける多数決により決定する方法や、集団の管理者が一元的に決定する方法などが挙げられる。当該利用者を集団から排除した場合は、集団の評価情報を更新する。
【００３３】
以上のステップにより、評価付けられた利用者への評価は、当該利用者が所属する集団全体で共有することとなる。これにより、未知の利用者とコミュニケーションをとる際でも、当該利用者の所属集団に関する評価や、行動履歴を参考にすることができるため、当該利用者に対する信頼の度合いを評定することが可能となる。
【００３４】
また、利用者個人に関する情報を公開することなく、コミュニケーションをとることが可能なため、個人を特定される可能性を低減できる。この利用者個人を特定できる可能性は、当該利用者が所属する集団の規模が大きくなる程低減される。また、集団の規模が大きい程、他者からの信頼が高まることが予想されるため、利用者は所属集団をより大きくしようとするインセンティブが働く。
【００３５】
さらに、集団内において、当該集団の所属利用者間で相互に行動、評価監視することによって、当該集団の評価にただ乗りする利用者の存在を抑止することができる。また、信用できない利用者や集団がつけた評価ではなく、信用できる集団がつけた評価のみを利用して、コミュニケーション相手を選択することができる。
【００３６】
図３は、本発明による集団形成支援評価装置の第２の実施の形態を示す図である。本実施の形態において、集団形成支援評価装置１０は、予め設定した排除ルールに基づいて、評価の低い利用者を所属集団から自動的に排除するものであり、このために、排除ルール照合部１６１及び排除ルール実行部１６２を有する排除ルール管理部１６を更に具える。
【００３７】
排除ルール照合部１６１は、予め設定した集団内の利用者の行動及び評価情報に対して、排除又は警告を実行するための基準となるルールを設定し、当該基準に該当する利用者を照合する。排除ルール実行部１６２は、設定されたルールに該当した利用者を特定し、警告を促し又は所属集団からの排除を実行する。
【００３８】
図４は、本発明による集団形成支援評価装置の第２の実施の形態の処理フローチャートである。
上記第１の実施の形態の事前処理（利用者情報登録）に加えて、利用者の所属する集団を管理する管理者は、当該集団に対するルールを設定する。ルールとは、例えば以下の二つが挙げられる。
・ある一定基準の行動を取った利用者に警告を通知する。
・ある一定基準の評価を下回った利用者を集団から排除する。
具体的には、取引相手からの苦情が多発している利用者には、警告を通知し、警告の通知を受けた後も、苦情が多発した場合は、当該利用者を集団から排除する、などが挙げられる。
【００３９】
アクセス（ステップ１）、取引相手探索（ステップ２）、対象相手（の集団）の評価の確認（ステップ３）、コミュニケーション（ステップ４）、評価付け（ステップ５）及び情報更新（ステップ６）の後、排除ルール照合部１６１にて、各利用者の評価情報や行動履歴と当該利用者が所属する集団に設定されたルールを照合する（ステップ７）。当該ルールに該当する利用者が発見された場合は、後に説明するステップ８に進み、当該ルールに該当する利用者が発見されなかった場合は、ルールで設定された悪意ある利用者はいないこととなり、本ルーチンを終了する。
【００４０】
当該ルールに該当する利用者が発見された場合は、排除ルール実行部１６２にて、当該ルールに基づいて、当該利用者に警告の通知を行ったり、当該利用者を所属集団から排除し、再度当該集団に関する情報更新を実行し（ステップ８）、本ルーチンを終了する。
【００４１】
以上のステップにより、上記第１の実施の形態と同様の効果が得られ、かつ、設定した排除ルールに基づいて、当該ルールに該当する利用者に対して、自動的に処理を実行できる。また、処理が自動的に実行されるため、集団に所属する利用者間で相互監視する必要がなく、同一集団に所属する利用者間にも利用者個人の評価情報や行動履歴に関する情報を非公開にすることができる。
【００４２】
図５は、本発明による集団形成支援評価装置の第３の実施の形態を示す図である。本実施の形態では、予め設定した報酬ルールに基づいて、例えば、ある一定の評価を獲得した集団の所属利用者に対して報酬を与える。例えば、コミュニティサービスを提供しているサービス運営者が、当該運営者が想定する良好なコミュニティの基準となるルールを予め設定し、当該ルールに該当するコミュニティメンバに対して、ポイントなどの報酬を提供することが、例として挙げられる。
【００４３】
このために、集団形成支援評価装置１００は、報酬ルール照合部１７１及び報酬ルール実行部１７２を有する報酬ルール管理部１７を更に具える。報酬ルール照合部１７１は、予め設定した集団の行動及び評価情報に対して、報酬を与えるための基準となるルールを設定し、当該ルールに該当する集団を照合する。報酬ルール実行部１７２は、設定されたルールに該当した集団を特定し、当該集団に所属する利用者に対して、当該ルールに基づいて報酬の提供を実行する。
【００４４】
図６は、本発明による集団形成支援評価装置の第３の実施の形態の処理フローチャートである。
上記第１の実施の形態の事前処理（利用者情報登録）に加えて、例えば、集団を管理する利用者や、集団形成支援評価装置を管理する管理者が、集団に対する報酬ルールを設定する。ルールとは、例えば以下の三つが挙げられる。
・異なる集団からある一定基準の評価を得た集団に所属する利用者に報酬を与える。
・一定数以上の利用者を一定期間確保した集団に所属する利用者に報酬を与える。
・前記2つのルールの組合せ。
【００４５】
アクセス（ステップ１）、取引相手探索（ステップ２）、対象相手（の集団）の評価の確認（ステップ３）、コミュニケーション（ステップ４）、評価付け（ステップ５）及び情報更新（ステップ６）の後、報酬ルール照合部１７１にて、各集団の評価情報や行動履歴と当該利用者が所属する集団に設定されたルールを照合する（ステップ９）。当該ルールに該当する集団が発見された場合は、後に説明するステップ１０に進み、当該ルールに該当する集団が発見されなかった場合は、本ルーチンを終了する。
【００４６】
報酬ルール実行部１７２にて、当該ルールに基づいて、当該集団に所属する利用者に報酬を与える。このとき、例えば、該当集団の所属利用者に対して一律に報酬を与えてもよいし、より集団に対して貢献した利用者に傾斜をかけた報酬の与え方をとってもよい。そして、再度当該集団に関する情報更新を実行し（ステップ１０）、本ルーチンを終了する。
【００４７】
以上のステップにより、上記第１の実施の形態と同様の効果が得られ、かつ、上記第２の実施の形態とは異なり、正の報酬を利用者に提供することで、集団に所属する利用者が集団の維持に更に貢献するインセンティブが働く。これらより、集団の形成・維持を支援することができる。
【００４８】
本実施の形態によれば、利用者個人よりもその個人が所属する集団に対して信頼がおかれている環境において、評価付けられた利用者への評価は、当該利用者が所属する集団全体で共有することとなる。これにより、未知の利用者とコミュニケーションをとる際でも、当該利用者の所属集団に関する評価や行動履歴を参考にすることができるため、当該利用者に対する信頼の度合いを評定することが可能となる。
【００４９】
また、利用者個人に関する情報を公開することなく、コミュニケーションをとることが可能なため、個人を特定される可能性を低減できる。この利用者個人を特定する可能性は、当該利用者が所属する集団の規模が大きくなる程低減される。また、集団の規模が大きい程、他者からの信頼が高まることが予想されるため、利用者は所属集団をより大きくしようとするインセンティブが働く。また、不用意に任意の利用者に対して集団への所属を許可すると、当該集団の評価情報を落とす可能性が生じるため、集団への所属を許可する利用者の選別も真剣に実行するインセンティブが働く。
【００５０】
さらに、集団内において、当該集団の所属利用者間で相互に行動、評価監視することによって、当該集団の評価にただ乗りする利用者の存在を抑止することができる。また、信頼できない利用者・集団がつけた評価ではなく、信頼できる集団がつけた評価のみを利用して、コミュニケーション相手を選択することができる。
【００５１】
また、予め集団から排除したい利用者警告したい利用者の基準となるルールを設定することによって、当該ルールに該当する利用者に対して、自動的に警告、排除することができる。これにより、集団に所属する利用者間で相互監視せずに、同一集団に所属する利用者間にも利用者個人の評価情報や行動履歴に関する情報を非公開にすることができる。また、集団から排除するという罰則だけでなく、集団に貢献することで正の報酬を得ることができため、利用者は所属する集団を維持するインセンティブが働く。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明による集団形成支援評価装置の第１の実施の形態を示す図である。
【図２】本発明による集団形成支援評価装置の第１の実施の形態の処理フローチャートである。
【図３】本発明による集団形成支援評価装置の第２の実施の形態を示す図である。
【図４】本発明による集団形成支援評価装置の第２の実施の形態の処理フローチャートである。
【図５】本発明による集団形成支援評価装置の第３の実施の形態を示す図である。
【図６】本発明による集団形成支援評価装置の第３の実施の形態の処理フローチャートである。
【符号の説明】
【００５３】
１，１０，１００  集団形成支援評価装置
２  ネットワーク
３  情報通信端末
４  取引装置
１１  通信部
１２  集団評価情報計算部
１３  集団情報管理部
１４  個人評価情報計算部
１５  個人情報管理部
１６  排除ルール管理部
１７  報酬ルール管理部
１３１  集団評価情報管理部
１３２  集団行動履歴管理部
１３３  集団状態管理部
１５１  個人評価情報管理部
１５２  個人行動履歴管理部
１５３  個人情報管理部
１６１  排除ルール照合部
１６２  排除ルール実行部
１７１  報酬ルール照合部
１７２  照合ルール実行部
【図１】
0004795125.tif 000002
【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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