(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入出力装置と、演算装置と、記憶装置とを有するコンピュータによって実現される評価装置であって、
評価の対象となりうる複数の評価対象単位の間で伝達される情報を示す伝達情報データを記憶する伝達情報記憶手段と、
前記記憶された複数の伝達情報データに含まれる複数の表現それぞれの出現数を集計し、出現数が上位である所定の数の表現を特徴表現として抽出し、評価の対象となる期間それぞれにおける全ての前記表現の出現数に対する前記各特徴表現の出現数の割合と前記評価の対象となる期間を含む処理対象の全期間における前記各特徴表現が出現する確率との差の関数である判別式を用いて前記複数の評価対象単位ごとに前記各特徴表現の出現数の変化がその評価対象の期間で生じたか否かを検出し、前記複数の評価対象単位のうちの第１の評価対象単位において前記変化が生じた期間のうちの第１の期間で出現する特徴表現が前記複数の評価対象単位のうちの第２の評価対象単位において前記変化が生じた期間のうちの前記第１の期間より後の第２の期間で出現する特徴表現として抽出された場合は、この特徴表現が前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位に伝搬したと判断され、前記第１の評価対象単位が前記第２の評価対象単位に影響を与えたと評価して、前記特徴表現の出現数の変化に基づいて評価結果を算出する評価手段と、
前記評価対象単位の構成要素それぞれが他のいずれの前記評価対象単位から影響を与えられたかを調査するための調査用画像を前記複数の評価対象単位に含まれる複数の構成要素に関する端末に表示させ、前記調査用画像を用いて、前記端末による操作によって、影響を与えた評価対象単位を前記端末の使用者に選択させるようにして作成された調査結果を取得して、取得した前記調査結果を記憶する調査手段と、
前記第１の評価対象単位と前記第２の評価対象単位との両方に含まれる第１の構成要素に関する、前記調査手段に記憶された調査結果に基づいて第１の補正係数を算出し、前記第１の構成要素から発信された伝達情報データの発信先に対応する前記評価対象単位の数を前記第１の構成要素を含む前記評価対象の数で除算することによって第２の補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記算出された第１の補正係数と第２の補正係数とを乗算して得られる第３の補正係数に基づいて、前記評価結果を補正する補正手段と
を有する評価装置。
【請求項２】
前記補正手段は、
前記調査結果に基づいて、前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位までの間の特徴表現の伝搬経路に介在する前記評価対象単位の数と、前記調査結果に基づいて、前記特徴表現の伝搬経路に介在する評価対象単位であって、直接、影響を与える前記評価対象単位の間の影響度の平均値とを求め、
前記求められた特徴表現の伝搬経路に介在する前記評価単位の数と、前記求められた影響度の平均値とに基づいて、前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位への影響に関する評価結果を補正する
請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記求められた影響度の平均値の前記求められた特徴表現の伝搬経路に介在する前記評価単位の数に対応する数値のべき乗根として得られる係数に基づいて、前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位への影響に関する評価結果を補正する
請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
入出力装置と、演算装置と、記憶装置とを有するコンピュータによって実現される評価方法であって、
前記コンピュータによって実現される伝達情報記憶手段が、評価の対象となりうる複数の評価対象単位の間で伝達される情報を示す伝達情報データを記憶し、
前記コンピュータによって実現される評価手段が、前記記憶された複数の伝達情報データに含まれる複数の表現それぞれの出現数を集計し、出現数が上位である所定の数の表現を特徴表現として抽出し、評価の対象となる期間それぞれにおける全ての前記表現の出現数に対する前記各特徴表現の出現数の割合と前記評価の対象となる期間を含む処理対象の全期間における前記各特徴表現が出現する確率との差の関数である判別式を用いて前記複数の評価対象単位ごとに前記各特徴表現の出現数の変化がその評価対象の期間で生じたか否かを検出し、前記複数の評価対象単位のうちの第１の評価対象単位において前記変化が生じた期間のうちの第１の期間で出現する特徴表現が前記複数の評価対象単位のうちの第２の評価対象単位において前記変化が生じた期間のうちの前記第１の期間より後の第２の期間で出現する特徴表現として抽出された場合は、この特徴表現が前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位に伝搬したと判断され、前記第１の評価対象単位が前記第２の評価対象単位に影響を与えたと評価して、前記特徴表現の出現数の変化に基づいて評価結果を算出し、
前記コンピュータによって実現される調査手段が、前記評価対象単位の構成要素それぞれが他のいずれの前記評価対象単位から影響を与えられたかを調査するための調査用画像を前記複数の評価対象単位に含まれる複数の構成要素に関する端末に表示させ、前記調査用画像を用いて、前記端末による操作によって、影響を与えた評価対象単位を前記端末の使用者に選択させるようにして作成された調査結果を取得して、取得した前記調査結果を記憶し、
前記コンピュータによって実現される補正係数算出手段が、前記第１の評価対象単位と前記第２の評価対象単位との両方に含まれる第１の構成要素に関する、前記記憶された調査結果に基づいて第１の補正係数を算出し、前記第１の構成要素から発信された伝達情報データの発信先に対応する前記評価対象単位の数を前記第１の構成要素を含む前記評価対象の数で除算することによって第２の補正係数を算出し、
前記コンピュータによって実現される補正手段が、前記算出された第１の補正係数と第２の補正係数とを乗算して得られる第３の補正係数に基づいて、前記評価結果を補正する
評価方法。
【請求項５】
入出力装置と、演算装置と、記憶装置とを有するコンピュータに実行させるプログラムであって、
評価の対象となりうる複数の評価対象単位の間で伝達される情報を示す伝達情報データを記憶する伝達情報記憶ステップと、
前記記憶された複数の伝達情報データに含まれる複数の表現それぞれの出現数を集計し、出現数が上位である所定の数の表現を特徴表現として抽出し、評価の対象となる期間それぞれにおける全ての前記表現の出現数に対する前記各特徴表現の出現数の割合と前記評価の対象となる期間を含む処理対象の全期間における前記各特徴表現が出現する確率との差の関数である判別式を用いて前記複数の評価対象単位ごとに前記各特徴表現の出現数の変化がその評価対象の期間で生じたか否かを検出し、前記複数の評価対象単位のうちの第１の評価対象単位において前記変化が生じた期間のうちの第１の期間で出現する特徴表現が前記複数の評価対象単位のうちの第２の評価対象単位において前記変化が生じた期間のうちの前記第１の期間より後の第２の期間で出現する特徴表現として抽出された場合は、この特徴表現が前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位に伝搬したと判断され、前記第１の評価対象単位が前記第２の評価対象単位に影響を与えたと評価して、前記特徴表現の出現数の変化に基づいて評価結果を算出する評価ステップと、
前記評価対象単位の構成要素それぞれが他のいずれの前記評価対象単位から影響を与えられたかを調査するための調査用画像を前記複数の評価対象単位に含まれる複数の構成要素に関する端末に表示させ、前記調査用画像を用いて、前記端末による操作によって、影響を与えた評価対象単位を前記端末の使用者に選択させるようにして作成された調査結果を取得して、取得した前記調査結果を記憶する調査ステップと、
前記第１の評価対象単位と前記第２の評価対象単位との両方に含まれる第１の構成要素に関する、前記記憶された調査結果に基づいて第１の補正係数を算出し、前記第１の構成要素から発信された伝達情報データの発信先に対応する前記評価対象単位の数を前記第１の構成要素を含む前記評価対象の数で除算することによって第２の補正係数を算出する補正係数算出ステップと、
前記算出された第１の補正係数と第２の補正係数とを乗算して得られる第３の補正係数に基づいて、前記評価結果を補正する補正ステップと
を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項６】
前記補正ステップは、
前記調査結果に基づいて、前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位までの間の特徴表現の伝搬経路に介在する前記評価対象単位の数と、前記調査結果に基づいて、前記特徴表現の伝搬経路に介在する評価対象単位であって、直接、影響を与える前記評価対象単位の間の影響度の平均値とを求め、
前記求められた特徴表現の伝搬経路に介在する前記評価単位の数と、前記求められた影響度の平均値とに基づいて、前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位への影響に関する評価結果を補正する
請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記補正ステップは、前記求められた影響度の平均値の前記求められた特徴表現の伝搬経路に介在する前記評価単位の数に対応する数値のべき乗根として得られる係数に基づいて、前記第１の評価対象単位から前記第２の評価対象単位への影響に関する評価結果を補正する
請求項６に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の組織の間で伝達される情報に基づいて、ある組織が他の組織に与える影響を評価する評価装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、情報技術（ＩＴ）を利用した組織的なコミュニケーション（組織コミュニケーション）手段として、電子メール、電子メールシステムを利用したメーリングリスト、および、ＷＷＷ(World Wide Web)を利用した電子掲示板などが、一般的に利用されている。
これら組織コミュニケーション手段において伝達されるメッセージは、メッセージログとして蓄積されるので、必要に応じて、蓄積されたメッセージを分析したり、その分析結果を利用することができる。
【０００３】
例えば、特許文献１〜７は、企業、組織およびブランドなどの評価方法を開示する。
しかしながら、特許文献１〜７に開示された方法のいずれも、蓄積されたメッセージログを利用して、ある概念が複数の組織間で、どのように伝搬するかを評価することはできない。
【特許文献１】特開２００１−３３８９号公報
【特許文献２】特開２００１−３５０９１１号公報
【特許文献３】特開２００２−２０７８４４号公報
【特許文献４】特開２００３−１４１２６９号公報
【特許文献５】特開２００３−１５７２７９号公報
【特許文献６】特開２００３−１８７０５２号公報
【特許文献７】特開２００３−２１６５６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上述した背景からなされたものであり、ある概念が、複数の組織間でどのように伝搬し、どのような影響をもたらしているかなどを、客観的に評価することができる評価装置およびその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的のために、本発明にかかる評価装置は、評価の対象となりうる複数の評価対象単位の間で及ぼされる影響の態様を調査する調査手段と、前記複数の評価対象単位の間で伝達され、それぞれ１つ以上の概念を含む伝達情報データを分析して、前記伝達情報データに含まれる概念の前記複数の評価対象単位における時間的な影響の推移を判断することにより、前記評価対象単位が他の前記評価対象単位に与える影響を評価する評価手段と、前記調査の結果として得られる影響の態様に基づいて、前記評価対象単位が、他の評価対象単位に及ぼす影響の評価を補正する補正手段とを有する。
【０００６】
好適には、前記調査手段は、前記評価対象単位の構成要素それぞれが、他の前記評価対象単位のいずれから影響を受けたかを、前記影響の態様として調査し、前記評価手段は、影響を与える第１の評価対象単位から、影響を受ける第２の評価対象単位への影響を評価し、前記補正手段は、前記調査の結果に基づいて、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を補正する。
【０００７】
好適には、前記補正手段は、前記調査の結果に基づいて、前記第１の評価対象単位と、前記第１の評価対象単位から直接に影響を受ける前記第２の評価対象単位との間で重複する構成要素が、前記第１の評価対象単位から受ける第１の影響度と、前記伝達情報データに基づいて、前記第１の評価対象単位と、前記第２の評価対象単位との間で重複する構成要素が、前記第２の評価対象単位に対して及ぼす第２の影響度とを求め、前記前記重複する構成要素が、前記求められた第１の影響度と、前記求められた第２の影響度とに基づいて、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を補正する。
【０００８】
好適には、前記補正手段は、前記求められた第１の影響度と、前記求められた第２の影響度とを乗算して得られる係数を、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を示す数値に乗算することにより、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を補正する。
【０００９】
好適には、前記補正手段は、前記調査の結果に基づいて、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位までの間の影響の伝搬経路に介在する前記評価対象単位の数と、前記調査の結果に基づいて、前記影響の伝搬経路に介在する評価対象単位であって、直接、影響を与える前記評価対象単位の間の影響度の平均値とを求め、前記求められた影響の伝搬経路に介在する前記評価単位の数と、前記求められた影響度の平均値とに基づいて、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を補正する。
【００１０】
好適には、前記補正手段は、前記求められた影響度の平均値の前記求められた影響の伝搬経路に介在する前記評価単位の数に対応する数値のべき乗として得られる係数を、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を示す数値に乗算することにより、前記第１の評価対象単位から、前記第２の評価対象単位への影響の評価を補正する。
【００１１】
また、本発明にかかる評価方法は、評価の対象となりうる複数の評価対象単位の間で及ぼされる影響の態様を調査し、前記複数の評価対象単位の間で伝達され、それぞれ１つ以上の概念を含む伝達情報データを分析して、前記伝達情報データに含まれる概念の前記複数の評価対象単位における時間的な影響の推移を判断することにより、前記評価対象単位が他の前記評価対象単位に与える影響を評価し、前記調査の結果として得られる影響の態様に基づいて、前記評価対象単位が、他の評価対象単位に及ぼす影響の評価を補正する。
【００１２】
また、本発明にかかるプログラムは、評価の対象となりうる複数の評価対象単位の間で及ぼされる影響の態様を調査する調査ステップと、前記複数の評価対象単位の間で伝達され、それぞれ１つ以上の概念を含む伝達情報データを分析して、前記伝達情報データに含まれる概念の前記複数の評価対象単位における時間的な影響の推移を判断することにより、前記評価対象単位が他の前記評価対象単位に与える影響を評価する評価ステップと、前記調査の結果として得られる影響の態様に基づいて、前記評価対象単位が、他の評価対象単位に及ぼす影響の評価を補正する補正ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、組織内および組織間で伝達されるメッセージを分析して、複数の組織間で、ある概念がどのように伝搬するかを、経時的に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
［本発明の背景］
本発明の理解を容易にするため、その実施形態の説明に先立ち、まず、本発明がなされるに至った背景を説明する。
これまでは、組織（評価の対象となる評価対象単位であれば、会社の部署など実体を伴う組織であるか、メーリングリストなど、仮想的な組織であるかを問わない）の価値は、ある組織の外部との公式な取引およびサービス提供、あるいは、外部に対する売上などにより評価されてきた。
例えば企業は、階層的に整理された解決すべき問題に対して機能分化された組織が階層的に配置されており、このような組織に対する命令を伝達することにより問題を解決する。
【００１５】
このような企業の体制内では、組織の価値の評価は、例えば、純粋に組織に対して投入された人、物および金などのリソースのインプットと、その結果もたらされた経済的価値およびサービスなどのアウトプットとの差分および比率として評価されてきた。
しかしながら、組織の価値は、インプットとアウトプットとの差分および比率という観点からだけでは評価しきれないことが、学術的側面からも、実際のビジネスの側面からも指摘されている。
【００１６】
また、経営学などの分野においても、このような階層的組織による問題解決方法では、顧客の多種多様な要望に迅速に応えることができなくなってきている旨の指摘がある。
このような問題の指摘に対して、ＩＴ(Information Technology)を導入し、企業内の組織をフラットな構造とし、各組織に自律分散的な活動を推奨し、問題解決のために、リソースの配分を柔軟に変更して最適化する解決策が提案されている。
【００１７】
しかし、このように、組織の構造をフラットにすると、組織およびその成員の価値を、インプットとアウトプットとの差分および比率に基づいて評価することが極めて困難になる。
なぜならば、上述のように、フラットな構成の組織においては、その構造が柔軟に変化するので、何らかの問題解決を最初から目指して組織が設けられることはなく、また、組織の成員構成が常に変化していたり、１人の成員が、複数の組織に公式あるいは非公式に所属することがあり、さらに、問題解決の後には、組織自体が解散してしまうなどの理由から、組織に対してどのようなインプットがなされ、どのようなアウトプットがあったかを評価することが難しいからである。
【００１８】
本発明は、組織の価値を評価するために、公式であるか非公式であるかを問わず、組織内および組織間におけるコミュニケーション（組織コミュニケーション）に着目する。
具体的には、本発明は、ある組織内で発生する（伝達される）コミュニケーションのいかなる内容が、他の組織において、どのような範囲・規模で使われているかということに着目して、組織の価値を評価する。
つまり、本発明は、組織コミュニケーションに着目して、ある組織の価値を、その組織が別の組織に与える影響を用いて求める。
【００１９】
このような点に着目すると、ある組織に対して公式に課されていない情報・サービスの提供など、直接の経済価値を生じなかったり、あるいは、評価が困難であった組織および組織コミュニケーションの価値を、代替的に評価することができる。
より具体的には、ある組織が問題を解決しているときに、この組織におけるコミュニケーションの内容を分析することにより、ある組織内の情報が、他の組織およびその成員に対して伝達されたり、他の組織およびその成員の活動に利用されたるすることに着目すると、客観的に、その組織の価値評価と組織コミュニケーションの価値評価は何が違うのかを評価することができる。
例えば、企業において、実際の収益をあげている部署の価値だけでなく、一見、収益を上げていないので価値が低そうに見えるが、実際には、会社の多くの部署にとって有益であり、間接的に大きな収益に結びついている部署の価値を、定量的に評価できるので、このような観点からの組織の価値の把握は、予算や人員など経営資源の適切な配分など行うために有益であり、企業業績に貢献しうる。
【００２０】
本願出願人は、日常的に行われている組織コミュニケーションについての様々な分析を支援する発明を、既に、特願２００１−２７５８０８（組織コミュニケーション分析装置及び方法；出願１）として出願している。
出願１にかかる発明は、メーリングリスト・電子掲示板などの組織コミュニケーションに対して定量的な分析を行い、その分析結果と定性的な情報とを関連付けることにより、組織コミュニケーションを活性化あるいは不活性化させる要因を探索的に分析し、その分析結果を踏まえた組織コミュニケーションの運用を実現する。
【００２１】
本発明は、この出願１にかかる発明を、これまでに述べた観点から、さらに発展させたものであって、組織コミュニケーションに対する分析を行うことにより、組織の客観的な価値評価を実現する。
さらに、本発明は、ある概念が、どのような経路で組織（グループ）間を伝搬し、どのような影響を各組織（グループ）に与えるかを評価しを実現する。
【００２２】
組織コミュニケーションの手段（メディア）の例としては、口頭、電話、ビデオ電話システム、および、コンピュータネットワーク（電子メール・電子掲示板・チャット・インスタントメッセージなど）を挙げることができる。
本発明の実現のためには、これらのメディアを介して行われたコミュニケーションを記録することが前提となる。
以下、説明の具体化・簡略化のために、企業内で電子メールが用いられる場合を具体例とする。
電子メールがコミュニケーションのために用いられる場合には、一般的に、電子メールに含まれる自然言語のメッセージと、電子メールの発信者および受信者、および、電子メールが伝送された日時などが、メッセージログに記録されうる。
【００２３】
インターネットにおける電子メールの配信は、ＳＭＴＰ(Simple Mail Transfer Protocol)サーバと呼ばれる送信サーバを介して行われる。
従って、企業内においては、ＳＭＴＰサーバで電子メールのメッセージログを一元的に記録することにより、企業内の全社員について、いつ、誰が、誰に対して、どのような内容のコミュニケーションを行ったのかを把握することができる。
本発明は、例えば、企業内において電子メールを配信するＳＭＴＰサーバのメッセージログを分析して、企業内の組織の価値評価を行うように構成されている。
さらに、本発明は、上述したメッセージログを分析して、企業内の組織間で、ある概念が、どのように伝搬し、影響を与えるか評価を行うように構成されている。
【００２４】
［実施形態］
以下、本発明の実施形態を説明する。
【００２５】
［ネットワークシステム１］
図１は、本発明にかかる評価方法が適応されるネットワークシステム１の構成を例示する図である。
なお、以下の各図において、実質的に同じ構成部分には、同じ符号が付されている。
ネットワークシステム１は、例えば、同一企業内の複数の事業所にまたがって構築された広域ネットワーク（ＷＡＮ）であって、図１に示すように、評価の対象となりうる複数の組織（グループ）１〜ｎそれぞれの部門別システム２−１〜２−ｎ（ｎ≧２）と、分析装置３とが、ネットワーク１００を介して接続された構成をとる。
なお、以下、部門別システム２−１〜２−ｎなど、複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示す場合には、単に部門別システム２と略記する。
部門別システム２それぞれは、例えば、各組織（グループ）のｍ人の成員がそれぞれ用いるクライアントコンピュータ２０−１〜２０−ｍ（ｍ≧１）と、サーバ２４とが、部門別ＬＡＮ１０２を介して接続された構成をとる。
【００２６】
［ハードウェア構成］
図２は、図１に示したクライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析・評価装置３のハードウェア構成を示す図である。
クライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析装置３は、図２に示すように、ＣＰＵ２０２およびメモリ２０４などを含む本体２００、液晶ディスプレイ、キーボードおよびマウス（図示せず）を含む表示・入力装置２０６、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２０８、および、ネットワーク１００および部門別ＬＡＮ１０２との間で通信を行う通信装置２１２から構成される。
つまり、クライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析装置３は、ネットワークを介した通信が可能な一般的なコンピュータとしての構成部分を含んでいる。
【００２７】
［クライアントプログラム２２］
図３は、図１，図２に示したクライアントコンピュータ２０上で動作するクライアントプログラム２２の構成を示す図である。
図３に示すように、クライアントプログラム２２は、ユーザインターフェース部（ＵＩ部）２２０、メールプログラム２２２、ウェブブラウザ２２４およびＬＡＮ通信制御部２２６から構成される。
クライアントプログラム２２は、例えば、記録媒体２１０を介してクライアントコンピュータ２０の記録装置２０８に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
クライアントプログラム２２は、これらの構成要素により、クライアントコンピュータ２０を利用する組織（グループ）の成員（ユーザ）に対して、メール送受信機能と、ＷＷＷ閲覧機能とを提供する。
【００２８】
クライアントプログラム２２において、ＵＩ部２２０は、表示・入力装置２０６（図２）に対するユーザの操作を受け入れて、クライアントプログラム２２の各構成部分の処理を制御する。
また、ＵＩ部２２０は、メールプログラム２２２が受けた電子メール、および、ウェブブラウザ２２４が受けたＷＷＷからのデータを、ユーザに対して表示する。
【００２９】
メールプログラム２２２は、クライアントコンピュータ２０のユーザに対して、電子メールの送受信の機能を提供する。
ウェブブラウザ２２４は、クライアントコンピュータ２０のユーザに対して、ＷＷＷ閲覧機能を提供する。
ＬＡＮ通信制御部２２６は、部門別ＬＡＮ１０２（図１）およびネットワーク１００を介した、同一組織（グループ）内の他のクライアントコンピュータ２０あるいはサーバ２４（通信の主体となる構成部分を総称して通信ノードとも記す）との間の通信、および、他の組織（グループ）の通信ノードとの間の通信を制御する。
【００３０】
［サーバプログラム２６］
図４は、図１，図２に示したサーバ２４上で動作するサーバプログラム２６の構成を示す図である。
図４に示すように、サーバプログラム２６は、ＬＡＮ通信制御２６０、ネットワーク通信制御２６２、メールサーバプログラム２６４、ウェブサーバ２６６、ログ管理部２６８およびログデータベース（ログＤＢ）２７０から構成される。
サーバプログラム２６は、クライアントプログラム２２（図３）と同様に、記録媒体２１０（図１）を介してサーバ２４の記録装置２０８（図２）に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
【００３１】
サーバプログラム２６は、これらの構成部分により、同じ部門別システム２（組織（グループ））に属するクライアントコンピュータ２０（成員）に対して、メールサーバ機能を提供し、また、同一または異なる部門別システム２（組織（グループ））のクライアントコンピュータ２０（成員）に対して、ＷＷＷサーバ機能を提供する。
【００３２】
サーバプログラム２６において、ＬＡＮ通信制御２６０は、部門別ＬＡＮ１０２（図１）との間の通信制御を行う。
ネットワーク通信制御２６２は、ネットワーク１００との間の通信制御を行う。
メールサーバプログラム２６４は、メールサーバ機能を実現する。
ウェブサーバ２６６は、ＷＷＷサーバ機能を実現する。
【００３３】
図５は、図４に示したログＤＢ２７０に記録される電子メールのメッセージログを例示する図である。
ログ管理部２６８は、ネットワーク通信制御２６２を介して分析・評価装置３から入力される制御データに従って、メールサーバプログラム２６４およびウェブサーバ２６６が行ったコミュニケーション（通信）を、ログＤＢ２７０にメッセージログとして記録する。
また、ログ管理部２６８は、分析・評価装置３の制御に従って、ログＤＢ２７０に記録したメッセージログを、分析・評価装置３に対して、ネットワーク通信制御２６２およびネットワーク１００を介して送信する。
なお、ログ管理部２６８が記録するメッセージログには、電子メールそれぞれに付されたＩＤ（通信ＩＤ）、電子メールを発信した側、および、受信する側の識別データ（ＩＤ）、電子メールのメッセージの内容（通信内容）、および、電子メールが伝達された日時などが記録される。
【００３４】
［分析・評価プログラム３０］
図６は、図１，図２に示した分析・評価装置３上で動作する第１の分析・評価プログラム３０の構成を示す図である。
図６に示すように、第１の分析・評価プログラム３０は、ネットワーク通信制御３００、ログ収集・管理部３０２、ログＤＢ３０４、分析・評価部４、分析・評価結果ＤＢ３０８、組織・個人ＤＢ３１０およびＵＩ部３１２から構成される。
分析・評価プログラム３０は、クライアントプログラム２２（図３）およびサーバプログラム２６（図４）と同様に、記録媒体２１０などを介して分析・評価装置３の記録装置２０８に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される（以下の各プログラムについて同様）。
【００３５】
分析・評価プログラム３０は、これらの構成部分により、部門別システム２−１〜２−ｎそれぞれのサーバ２４（図１）から、電子メールのメッセージログおよびＷＷＷ閲覧のログなどを収集し、収集したメッセージログなどを分析し、組織（グループ）の価値評価を行う。
なお、ＷＷＷのログを分析しても、本発明にかかる組織（グループ）の価値評価を実現することができるが、上述のように、実施形態の説明においては、電子メールのメッセージログに対する分析をおこなって、組織（グループ）の価値を評価する方法を具体例とする。
【００３６】
分析・評価プログラム３０において、ネットワーク通信制御３００は、ネットワーク１００との間の通信制御を行う。
ＵＩ部３１２は、表示・入力装置２０６に対するユーザの操作を受け入れ、分析・評価プログラム３０の各構成部分の処理を制御する。
また、ＵＩ部３１２は、ユーザの操作に応じて、ログＤＢ３０４に記憶されたログ、および、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶された分析結果・評価結果を、表示・入力装置２０６に表示する。
【００３７】
図７は、図６に示した組織・個人ＤＢ３１０が記憶する組織情報を示す図である。
図８は、図６に示した組織・個人ＤＢ３１０が記憶する個人情報を示す図である。
組織・個人ＤＢ３１０は、部門別システム２−１〜２−ｎを用いている組織（グループ）１〜ｎ（図１）それぞれの組織情報（図７）、および、組織（グループ）１〜組織（グループ）ｎの成員１〜ｍそれぞれの個人情報（図８）を記憶する。
【００３８】
図７に示すように、組織・個人ＤＢ３１０は、組織（グループ）１〜ｎそれぞれの組織情報として、組織（グループ）１〜ｎの識別子（組織ＩＤ）、組織名、組織形態、組織（グループ）が存在する期間（存在期間）、および、組織（グループ）１〜ｎに上位組織（グループ）が存在する場合には、その上位組織（グループ）を記憶する。
また、図８に示すように、組織・個人ＤＢ３１０は、組織（グループ）１〜ｎの成員１〜ｍそれぞれの個人情報として、成員１〜ｍの識別子（個人ＩＤ・社員ＩＤ）、名前、メールアドレス、および、成員１〜ｍが所属する組織（グループ）の組織ＩＤ（図７）を記憶する。
なお、図７に示した組織形態の部分には、企業の組織図に記載しているような公式組織（グループ）、ある目的を達成するために複数の公式組織（グループ）が横断的に結集するプロジェクト組織（グループ）、自発的な参加に基づくコミュニティのような組織（グループ）、興味関心を同じくする情報共有等のグループなどの組織（グループ）の属性(通常組織・プロジェクト・コミュニティなど)が格納される。
【００３９】
図９は、ログ収集・管理部３０２が、ログＤＢ３０４に記憶する組織コミュニケーション情報（組織通信情報）を示す図である。
なお、図９には、発信者と受信者とが１人ずつである場合が示されているが、図９に示したデータ構造を適切に変更することにより、メーリングリストによる１対多の電子メールの組織通信情報も、ログＤＢ３０４に記憶することができる。
ログ収集・管理部３０２は、部門別システム２−１〜２−ｎのサーバ２４それぞれから、ネットワーク１００を介して、図５に示したメッセージログを収集し、ログＤＢ３０４に記憶する。
【００４０】
つまり、ログ収集・管理部３０２は、組織・個人ＤＢ３１０を参照し、サーバ２４から得たメッセージログと、図７に示した組織情報および図８に示した個人情報とを対応付け、以下に説明するように組織通信情報（図９）を作成し、ログＤＢ３０４に記憶する。
つまり、ログ収集・管理部３０２は、電子メールの発信側メールアドレスおよび受信側メールアドレスを用いて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶された個人情報（図８）を検索し、電子メールを発信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）、および、電子メールを受信した成員ｊ（ｉ，ｊ＝１〜ｍ）の個人ＩＤ（社員ＩＤ）を得て、電子メールを発信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）を、発信側ＩＤとし、電子メールを受信した成員ｊの個人ＩＤ（社員ＩＤ）を、受信側ＩＤとする。
【００４１】
さらに、ログ収集・管理部３０２は、発信側ＩＤと送信側ＩＤを用いて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶されている組織情報（図７）を検索し、電子メールを発信した成員ｉが属する組織（グループ）ｐの組織ＩＤを発信側組織ＩＤとし、電子メールを受信した成員ｊが属する組織（グループ）ｑ（ｐ、ｑ＝１〜ｎ）の組織ＩＤを受信側組織ＩＤとする。
さらに、ログ収集・管理部３０２は、以上の検索の結果として得られた各情報に、識別子（組織通信ＩＤ）を付加し、電子メールのメッセージ内容を通信内容として付加し、さらに、電子メールが送られた日時および組織形態を付加し、図９に示す組織通信情報を作成し、ログＤＢ３０４に記憶する。
【００４２】
［分析・評価部４］
以下、図６に示した分析・評価部４を説明する。
図１０は、図６に示した第１の分析・評価部４の構成を示す図である。
図１０に示すように、分析・評価部４は、評価対象・範囲指定部４００、メンバー分類部４０２、前処理部４２０、集計部４２２、特徴抽出部４２４、区間決定部４２６、影響度算出部４２８および結果管理部４４０から構成される。
【００４３】
分析・評価部４は、これらの構成部分により、ログＤＢ３０４に記憶された組織通信情報（図９）を分析し、組織（グループ）の間で、ある概念がどのような経路で伝搬し、組織（グループ）それぞれに対して、どのような度合いの影響を与えるかを評価する。
分析・評価部４は、このような概念の伝搬経路と、概念の各組織（グループ）に対する影響度を評価することにより、各組織の価値を、併せて評価する。
【００４４】
［分析・評価部４の全体的な処理］
まず、分析・評価部４の各構成部分の処理を説明する前に、分析・評価部４全体の処理の概要を説明する。
図１１は、分析・評価部４の全体的な処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
なお、以下、特記なき限り、発明の具体化および説明の明確化のために、図６に示した分析・評価プログラム３０（分析・評価部４）が評価対象とする組織（グループ）は、図１に点線で示すように、３つのメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）である場合が具体例とされる。
また、同様に、以下、分析・評価プログラム３０（分析・評価部４）が、これらメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）が送信および受信したメッセージから得られ、ログＤＢ３０４に記憶されたメッセージログを形態素解析の対象とし、メッセージログ中のメッセージの本体に含まれる名詞の出現頻度などを解析の対象として、概念（この例ではメッセージログ中の名詞）の伝搬およびその影響度を評価する場合が具体例とされる。
【００４５】
なお、通常、電子メールのメッセージは、ヘッダおよびボディから構成され、ボディは本文と引用文と添付ファイルから構成される。
分析・評価部４は、メッセージの本体の他、添付ファイルなどを解析の対象とすることもでき、さらに、名詞の他、動詞や形容詞あるいは文節など、他の品詞を解析の対象とし、あるいは、品詞以外を解析の単位とすることもできる。
【００４６】
図１１に示すように、ステップ１００〜１０４（Ｓ１００〜Ｓ１０４）において、分析・評価部４は、メッセージログに対する前処理を行う。
つまり、ステップ１００（Ｓ１００）において、分析・評価部４は、ログＤＢ３０４から、評価の対象とする期間にメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）において伝送されたメッセージログを読み込む。
【００４７】
さらに、ステップ１０２（Ｓ１０２）において、分析・評価部４は、メッセージログに含まれる各メッセージを、解析可能な単位に分割する処理を行う。
つまり、例えば、分析・評価部４は、各メッセージを、ヘッダ情報とメッセージ本体に分割し、メッセージ本体を引用文と本文に分割する。
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、分析・評価部４は、さらに、各メッセージから得られたメッセージの本文に対して形態素解析などの処理を行い、本文を表現要素（単語）に分割する。
【００４８】
図１２は、図１１に示した個別集計処理（Ｓ１２）を示すフローチャートである。
ステップ１２（Ｓ１２）において、分析・評価部４は、分割の結果として得られた表現要素に含まれる表現（名詞）とその数とを、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれで個別に集計する処理（個別集計処理）を行う。
【００４９】
分析・評価部４による個別集計処理を、さらに詳細に説明する。
図１２に示すように、ステップ１２０（Ｓ１２０）において、分析・評価部４は、処理の対象となっているメーリングリスト（グループ）のメッセージログに含まれ、処理の対象になっているメッセージ本体から得られた表現（名詞（以下、グループｋの表現などとも記す））の総数（表現総数）を集計する。
ステップ１２２（Ｓ１２２）において、分析・評価部４は、グループｋの表現に、何種類の表現が含まれているか（表現数）を集計する。
【００５０】
ステップ１２４（Ｓ１２４）において、分析・評価部４は、グループｋの表現の種類ごとに、これらの表現それぞれが、グループｋのメッセージログにおいて何回、現れたか（出現数）を集計する。
ステップ１２６（Ｓ１２６）において、分析・評価部４は、グループｋの全てのメッセージから得られた表現について、Ｓ１２０〜Ｓ１２４の処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、グループｋの全てのメッセージ本体から得られた表現について、Ｓ１２０〜Ｓ１２４の処理が終了したときにはＳ１２８の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、まだＳ１２０〜Ｓ１２４の処理の対象となっていないメッセージ本体を処理対象としてＳ１２０の処理に戻る。
【００５１】
ステップ１２８（Ｓ１２８）において、分析・評価部４は、グループｋの全てのメッセージ本体から得られた表現の内、出現数が多い表現を、特徴表現として抽出する。
分析・評価部４は、例えば、出現数が多い順に表現を５つを選択することにより、特徴表現の抽出を行う。
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、分析・評価部４は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の全てについて、Ｓ１２０〜Ｓ１２８の処理が終了したか否かを判断する。
【００５２】
分析・評価部４は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の全てについて、Ｓ１２０〜Ｓ１２８の処理が終了したときには、集計区間決定処理（Ｓ１４；図１１）に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、まだＳ１２０〜Ｓ１２８の処理の対象とされていないメーリングリスト（グループ）のいずれかを処理の対象として、Ｓ１２０の処理に進む。
【００５３】
図１３〜図１５は、表現（名詞）を、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれで、個別に集計して得られた特徴表現リストを例示する図である。
なお、分析・評価部４は、評価の内容や方法に応じて、単に出現数の上位数個を選択するのではなく、例えば、固有名詞を選択したり、出現数が多い固有名詞を選択したりすることによって、特徴表現を選択してもよい。
以上説明した分析・評価部４の個別集計処理（Ｓ１２）により、図１３〜図１５に示すように、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれ個別に、メッセージ本体に含まれる表現（名詞；顧客、女性、議論、戦略、技術、お客、事業、サイト、お願い、サーバー、皆様、考え、コスト、円、ロボット、プリント、生産）と、これらの表現（名詞）の出現数とが集計され、表現のリストが作成される。
さらに、以上説明した分析・評価部４の個別集計処理（Ｓ１２）により、図１３〜図１５に示した表現（名詞）の内、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれにおいて、出現数が多い表現を、リストの項目に背景を付さずに示すように選択し、特徴表現のリストを作成する。
【００５４】
図１６は、図１１に示した集計区間決定処理（Ｓ１４）を示すフローチャートである。
図１７は、図１６に示した重複表現抽出処理（Ｓ１６）を示すフローチャートである。
分析・評価部４は、個別集計処理（Ｓ１２；図１１，図１２〜図１５）により得られたメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれの特徴表現の経時的な変化を分析するために、評価の対象となる期間を、区間に分割する集計区間決定処理（Ｓ１４）を行う。
【００５５】
図１６に示すように、分析・評価部４は、まず、重複表現抽出処理（Ｓ１６）を行う。
図１７に示すように、ステップ１６０（Ｓ１６０）において、分析・評価部４は、重複表現抽出処理のための初期設定を行う。
ステップ１６２（Ｓ１６２）において、分析・評価部４は、図１３〜図１５に示したメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）ごとの特徴表現リストを参照して、これらの特徴表現リスト間に、重複した特徴表現があるか否かを判断する。
【００５６】
つまり、分析・評価部４は、処理の対象となっているメーリングリスト（グループ）のいずれかの特徴表現リスト（図１３〜図１５）において、処理の対象となっている表現が、他のメーリングリスト（グループ）の特徴表現リストに含まれているか否かを判断する。
分析・評価部４は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の特徴表現リスト間に重複した特徴表現が含まれているときにはＳ１７０の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときにはＳ１６４の処理に進む。
【００５７】
ステップ１６４（Ｓ１６４）において、分析・評価部４は、Ｓ１６２の処理において、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の特徴表現リスト間に重複して含まれると判断された特徴表現が、新規にメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の特徴表現リスト間に重複して含まれると判断された特徴表現（新規表現）であるか否かを判断する。
分析・評価部４は、Ｓ１６２の処理において、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の特徴表現リスト間に重複して含まれると判断された特徴表現が、新規表現であるときにはＳ１６６の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときにはＳ１６８の処理に進む。
【００５８】
図１８は、重複表現抽出処理（Ｓ１６）の処理により作成中の候補リストを例示する図である。
ステップ１６６（Ｓ１６６）において、分析・評価部４は、図１８に示すように、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の特徴表現リスト（図１３〜図１５）間に重複して含まれる特徴表現（重複表現）であって、評価対象の候補とされる特徴表現（候補表現）のリスト（候補リスト）に、新たな項目を追加する。
なお、図１８には、重複表現として「技術」が新たな項目として追加され、この項目に、メーリングリストＡ（グループＡ）における出現数のデータとして「３０」が登録された場合が例示されている。
【００５９】
ステップ１６８（Ｓ１６８）において、分析・評価部４は、Ｓ１６４の処理において新規表現でないと判断された重複表現の処理対象となっているメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）のいずれかにおける出現数を、候補リストのＳ１６４の処理において新規表現でないと判断された重複表現の項目にデータとして追加する。
ステップ１７０（Ｓ１７０）において、分析・評価部４は、処理の対象となっているメーリングリスト（グループ）の特徴表現リスト（図１３〜図１５）の項目を示す対象番号をインクリメントする。
【００６０】
ステップ１７２（Ｓ１７２）において、分析・評価部４は、処理の対象となっているメーリングリスト（グループ）の特徴表現リスト（図１３〜図１５）の全ての項目について、Ｓ１６０〜Ｓ１６８の処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、処理の対象となっているメーリングリスト（グループ）の特徴表現リスト（図１３〜図１５）の全ての項目について、Ｓ１６２〜Ｓ１６８の処理が終了したときにはＳ１７４の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、まだＳ１６２〜Ｓ１６８の処理の対象とされていない項目を処理の対象とし、Ｓ１６２の処理に戻る。
【００６１】
ステップ１７４（Ｓ１７４）において、分析・評価部４は、処理の対象となっている全てのメーリングリスト（グループ）の特徴表現リスト（図１３〜図１５）の全項目について、Ｓ１６２〜Ｓ１６８の処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、分析・評価部４は、処理の対象となっている全てのメーリングリスト（グループ）の特徴表現リスト（図１３〜図１５）の全項目について、Ｓ１６２〜Ｓ１６８の処理が終了したときには重複表現数判別処理（図１６，図２０）の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、まだＳ１６２〜Ｓ１６８の処理の対象とされていないメーリングリスト（グループ）のいずれかの特徴表現リスト（図１３〜図１５）の最初の項目を処理の対象とし、Ｓ１６２の処理に戻る。
【００６２】
図１９は、図１７，図１８の処理により得られた候補リストを例示する図である。
以上説明した分析・評価部４による重複表現抽出処理により、図１９に示す候補リストが得られる。
但し、この段階では、候補リストの分割数およびフラグの項目は空白とされている。
【００６３】
図２０は、図１６に示した重複表現数判別処理（Ｓ１８）を示すフローチャートである。
図２０に示すように、ステップ１８０（Ｓ１８０）において、分析・評価部４は、重複表現数判別処理の初期設定を行う。
ステップ１８２（Ｓ１８２）において、分析・評価部４は、候補リスト（図１９）に、まだＳ１８４〜Ｓ１９６の処理の対象とされていない候補表現（次候補表現）があるか否かを判断する。
分析・評価部４は、次候補表現があるときには、次候補表現のいずれかを処理の対象としてＳ１８４の処理に進み、これ以外のときには分割表集計（Ｓ２２；図１１，図２１）の処理に進む。
【００６４】
ステップ１８４（Ｓ１８４）において、分析・評価部４は、処理対象となっている候補表現の出現数の最小値を求める。
ステップ１８６（Ｓ１８６）において、分析・評価部４は、Ｓ１８４の処理により求められた出現数が、所定数（例えば２０）未満であるか否かを判断する。
分析・評価部４は、Ｓ１８４の処理により求められた出現数が、所定数（例えば２０）以下であるときにはＳ１８８の処理に進み、これ以外のときにはＳ１９４の処理に進む。
【００６５】
ステップ１８８（Ｓ１８８）において、分析・評価部４は、候補リストから、Ｓ１８６の処理において、所定数以下であると判断された出現数に対応するメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）のいずれかを、評価対象から除外する。
ステップ１９０（Ｓ１９０）において、分析・評価部４は、処理の対象となっている候補表現において、評価対象とされているメーリングリスト（グループ）の数が２未満であるか否かを判断する。
分析・評価部４は、処理の対象となっている候補表現において、評価対象とされているメーリングリスト（グループ）の数が２未満であるときにはＳ１９２の処理に進み、これ以外のときにはＳ１８４の処理に戻る。
【００６６】
ステップ１９２（Ｓ１９２）において、分析・評価部４は、処理の対象となっている候補表現を、評価対象から除外し、Ｓ１８２の処理に戻る。
ステップ１９４（Ｓ１９４）において、分析・評価部４は、評価の対象とされた期間を等分して、評価のための区間を設けるための分割数（区間の長さ＝評価の対象とされた期間の長さ／分割数）を求める。
なお、分割数は、χ2適合度検定を行う際のχ2分布への近似条件ｎｐ≧１０（ｎｐは期待度数）に基づいて決定され、分割によって得られた区間ｉに含まれる全表現数をｎi、表現ｅj平均出現確率をｐei、総表現数をNとして、下式１により算出される。
【００６７】
【数１】
0004635454.tif 000002
【００６８】
ステップ１９６（Ｓ１９６）において、分析・評価部４は、分析・評価部４は、図１９に示すように、候補リストにおいて、Ｓ１８６の処理により、最小出現数が所定数（例えば２０）以上であると判断された候補表現が評価の対象とされることを示すために、評価対象フラグを１とし、この候補表現について、Ｓ１９４の処理により算出された分割数を登録し、Ｓ１８２の処理に戻る。
なお、図１９には、背景を付さない項目として示すように、候補表現の内、「議論」および「技術」について、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の全てが評価対象とされ、「サイト」および「サーバー」について、メーリングリストＢ（グループＢ）が評価対象とされ、「コスト」について、メーリングリストＣ（グループＣ）が評価対象とされる場合が例示されている。
【００６９】
なお、候補表現の「サイト」、「サーバー」および「コスト」は、評価対象とされるメーリングリスト（グループ）が１つなので、Ｓ１９０の処理により、評価対象から除外される。
但し、これらの候補表現について、評価対象とされるメーリングリスト（グループ）が、仮に２つあれば、Ｓ１９０の処理により評価対象から除外されることはない。
【００７０】
図２１は、図１１に示した分割表集計処理（Ｓ２２）を示すフローチャートである。
図２１に示すように、ステップ２２０（Ｓ２２０）において、分析・評価部４は、分割表集計処理の初期設定を行う。
ステップ２２２（Ｓ２２２）において、分析・評価部４は、分析・評価部４は、候補リスト（図１９）に、まだＳ２２４〜Ｓ２３６の処理の対象とされていない候補表現（次候補表現）があるか否かを判断する。
分析・評価部４は、次候補表現があるときには、次候補表現のいずれかを処理対象としてＳ２２４の処理に進み、これ以外のときには頻度変化判別処理（Ｓ２６；図１１，図２５）に進む。
【００７１】
ステップ２２４（Ｓ２２４）において、分析・評価部４は、候補リスト（図１９）を参照し、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）の処理の対象とされている候補表現の評価対象フラグが１であるか否かを判断する。
分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）のいずれかの候補表現の評価対象フラグが１であるときにはＳ２２６の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）のいずれかの候補表現であって、まだＳ２２６〜Ｓ２３４の処理の対象とされていない候補表現を処理対象とし、Ｓ２２２の処理に戻る。
【００７２】
ステップ２２６（Ｓ２２６）において、分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）の処理の対象とされている候補表現が、分割可能であるか否かを判断する。
分析・評価部４は、例えば、候補リスト（図１９）において、あるメーリングリスト（グループ）の候補表現の数が、所定数（例えば、分割数×１０）に達しているときには、候補表現が分割可能であると判断し、これ以外のときには、候補表現が分割不可能であると判断する。
【００７３】
分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）の処理の対象とされている候補表現が、分割可能であるときにはＳ２２８の処理に進み、これ以外のときにはＳ２３６の処理に進む。
なお、Ｓ２２６の処理において、分割不可能と判断された候補表現は、評価の対象から除外され、無視される。
なお、これまでの処理により、評価の対象とされる表現が確定したので、以下、評価の対象として確定した表現を、確定表現とも記載する。
【００７４】
図２２〜図２４は、図１１，図２１に示した分割表集計処理（Ｓ２２）により得られたメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれの集計結果を例示する図である。
ステップ２２８（Ｓ２２８）において、分析・評価部４は、評価対象期間を、分割数に応じて分割し、図２２〜図２４に示すように、集計用の区間を設定する。
なお、集計用の区間の設定のための方法としては、評価対象期間を、分割数に従って均等に分ける方法、あるいは、分割数に従って、区間ごとにメッセージ数が均等になるように分ける方法などを例示することができる。
例えば、図２２〜図２４には、分析・評価部４が、評価対象期間（３０日）を、分割数３に従って均等に分け、それぞれ１０日間ずつの３つの集計用区間１〜３を設定する場合が具体例として挙げられている。
【００７５】
ステップ２３０（Ｓ２３０）において、分析・評価部４は、処理の対象とされた区間の確定表現それぞれの出現数を集計する。
ステップ２３２（Ｓ２３２）において、分析・評価部４は、処理の対象とされた区間の確定表現の総数を集計する。
なお、図２２〜図２４に示すように、分析・評価部４は、処理の対象とされた区間のメール数を、さらに集計してもよい。
【００７６】
ステップ２３４（Ｓ２３４）において、分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）に対して設定された全ての区間について集計が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）に対して設定された全ての区間について集計が終了したときにはＳ２３６の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）に対して設定された区間の内、まだＳ２３０，Ｓ２３２の処理の対象とされていないいずれかの区間を処理対象とし、Ｓ２３０の処理に戻る。
【００７７】
ステップ２３６（Ｓ２３６）において、分析・評価部４は、全てのメーリングリスト（グループ）について、Ｓ２２２の処理において処理の対象とされた確定表現の集計処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、全てのメーリングリスト（グループ）について、Ｓ２２２の処理において処理の対象とされた確定表現の集計処理が終了したときにはＳ２２２の処理に進み、これ以外のときにはＳ２２６の処理に進む。
以上説明した分割表集計処理（Ｓ２２）により、図２２〜図２４に示す集計結果が得られる。
【００７８】
図２５は、図１１に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）を示すフローチャートである。
図２５に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）においては、図２２〜図２４に示した集計結果から、各区間における各メーリングリスト（グループ）における確定表現の出現数の変化（頻度変化）が検出され、いずれのメーリングリスト（グループ）から、他のいずれのメーリングリスト（グループ）へ、いずれの確定表現（概念）が伝搬したかが判別される。
【００７９】
図２５に示すように、ステップ２６０（Ｓ２６０）において、分析・評価部４は、頻度変化判別処理の初期設定を行う。
ステップ２６２（Ｓ２６２）において、分析・評価部４は、分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）それぞれの集計結果（図２２〜図２４）に、まだＳ２６４〜Ｓ２７４の処理の対象とされていない確定表現（次候補表現）があるか否かを判断する。
分析・評価部４は、次候補表現があるときには、次候補表現のいずれかを処理対象としてＳ２６４の処理に進み、これ以外のときには対象規模算出処理（Ｓ３０；図１１，図２７）に進む。
【００８０】
ステップ２６４（Ｓ２６４）において、分析・評価部４は、処理対象のメーリングリスト（グループ）を初期化する（例えば、グループＡを処理対象とする）。
ステップ２６６（Ｓ２６６）において、分析・評価部４は、処理対象の区間を最初の区間（１）とする。
【００８１】
ステップ２６８（Ｓ２６８）において、分析・評価部４は、評価対象のメーリングリスト（グループ）の評価対象の区間における確定表現の出現頻度変化を評価する。
この評価には、全期間を通して、外部からの影響を受けないと仮定した場合に確定表現が出現する確率（通常出現確率）をｐejとし、判別の対象となる区間の全表現数をｎiとし、評価の対象となる区間の確定表現の出現数をχieとし、判別係数として自由度１の指定した危険率のχ2値をｃとして、下式２に示す判別式が用いられる。
この判別式の値が０以上のときには、確定表現の出現頻度に変化が生じたと評価され、この判別式の値が０未満のときには、確定表現の出現頻度に変化が生じなかったと評価される。
【００８２】
【数２】
0004635454.tif 000003
【００８３】
上式２に示した判別式は、χ2適合度検定を行う際のχ2適合度を求める式（下式３）から、ｔiej＝ｎiｐejを期待度数として、以下に示すように導出される。
【００８４】
【数３】
0004635454.tif 000004
【００８５】
式３を変更することにより、下式４が得られる。
【００８６】
【数４】
0004635454.tif 000005
【００８７】
さらに、式４を変形して、下式５が得られる。
【００８８】
【数５】
0004635454.tif 000006
【００８９】
式５は、出現頻度が増える場合の判別には片側のみで十分なので、下式６に変形することができる。
下式６−１の右辺を０に整理することにより、上式２が得られる。
なお、他のグループ(メーリングリスト)からの影響により、例えば、ある表現の利用が不適切になって出現頻度が減少する状況を調べるためには、判別式には式６−２を用いても構わない。
【００９０】
【数６】
0004635454.tif 000007
【００９１】
この判別式（式２）において、危険率が５％のときにはｃの値は３．８４となり、危険率が１％のときにはｃの値は６．６３となる。
Ｓ２４６の処理において、危険率は、１％あるいは５％の一方だけでなく、１％および５％の両方の値とされうる。
あるいは、判別式のｃの値は、統計的に一般的な５％、１％以外の危険率に対応する値とされうる。
なお、ここでは、分析・評価部４が、分析・評価部４が、危険率５％，１％それぞれに対応するｃの値で、確定表現の頻度変化を評価する場合を具体例とする。
【００９２】
判別式（式２）を、図２２に示したメーリングリストＡ（グループＡ）の区間１の確定表現「技術」について適用すると、下式７に示す評価結果を得る。
【００９３】
【数７】
0004635454.tif 000008
【００９４】
同様に、判別式（式２）を、図２２に示したメーリングリストＡ（グループＡ）の区間３の確定表現「技術」について適用すると、下式８に示す評価結果を得る。
【００９５】
【数８】
0004635454.tif 000009
【００９６】
ステップ２７０（Ｓ２７０）において、分析・評価部４は、Ｓ２６８において算出された判別式（式２）の値が０未満であるか否かを判断する。
分析・評価部４は、Ｓ２６８において算出された判別式（式２）の値が０未満であるときにはＳ２７４の処理に進み、これ以外のときにはＳ２７２の処理に進む。
【００９７】
図２６は、図１１，図２５に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）により作成される頻度変化フラグテーブルを例示する図である。
なお、図２６において、「＊」は、判別式においてｃを危険率５％に対応する値に設定したときの頻度フラグを示し、「＊＊」は、判別式においてｃを危険率５％に対応する値に設定したときの頻度フラグを示す。
ステップ２７２（Ｓ２７２）において、分析・評価部４は、図２６に示すように、評価の対象となっている確定表現（「技術」・「議論」）、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）および区間１〜３を組み合わせた頻度変化テーブルを作成し、この頻度変化テーブルの項目の内、Ｓ２７０の処理により頻度変化が検出された項目に、頻度変化フラグを設定する。
【００９８】
ステップ２７４（Ｓ２７４）において、分析・評価部４は、評価の対象とされている確定表現およびメーリングリスト（グループ）について、全ての区間の出現頻度変化の評価が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、評価の対象とされている確定表現およびメーリングリスト（グループ）について、全ての区間の出現頻度変化の評価が終了したときにはＳ２７６の処理に進む。
また、分析・評価部４は、これ以外のときには、評価の対象とされている確定表現およびメーリングリスト（グループ）において、まだ出現頻度変化の評価の対象とされていない区間を処理対象として、Ｓ２６８の処理に戻る。
【００９９】
ステップ２７６（Ｓ２７６）において、分析・評価部４は、評価の対象とされている確定表現に対する出現頻度変化の評価が、全てのメーリングリスト（グループ）について終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、評価の対象とされている確定表現に対する出現頻度変化の評価が、全てのメーリングリスト（グループ）について終了したときにはＳ２６２の処理に進む。
分析・評価部４は、これ以外のときには、評価の対象とされている確定表現に対する出現頻度変化の評価がまだ行われていないメーリングリスト（グループ）を評価対象とし、Ｓ２６６の処理に進む。
【０１００】
以上の頻度変化判別処理により、図２６に示した頻度変化テーブル中の各項目、つまり、確定表現、評価対象単位（メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ））および評価用区間を組み合わせた各項目について、確定表現それぞれの出現頻度の変化が評価され、評価結果が頻度変化テーブルに設定される。
この頻度変化テーブルを解析することにより、図２６に矢印で示すように、確定表現が、いずれの時期に、いずれのメーリングリスト（グループ）から、他のいずれのメーリングリストに伝搬したか、その経路を評価することができる。
【０１０１】
例えば、図２６を見ると、評価候補「技術」が、区間１〜２の間に、メーリングリストＣ（グループＣ）からメーリングリストＢ（グループＢ）に伝搬され、さらに、区間２〜３の間に、メーリングリストＣ（グループＣ）またはメーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＡ（グループＡ）に伝搬されたことがわかる。
また、図２６には、評価候補「議論」が、区間１〜２の間に、メーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＣ（グループＣ）に伝搬されたことがわかる。
【０１０２】
図２７は、図１１に示した対象規模算出処理（Ｓ３０）を示すフローチャートである。
図２８は、図２７に示した参加者リスト作成処理（Ｓ３２）を示すフローチャートである。
図２７に示すように、分析・評価部４は、ステップ３２（Ｓ３２）において、参加者リスト作成処理を行う。
この参加者リスト作成処理においては、組織・個人ＤＢ３１０（図６）から、各メーリングリスト（グループ）の成員（メンバー）の個人情報（図８；必要に応じてさらに各メーリングリスト（グループ）の組織情報（図７））とが読み出され、参加グループのリストが生成される。
図２８に示すように、ステップ３２０（Ｓ３２０）において、分析・評価部４は、参加者リスト作成処理の初期設定を行う。
【０１０３】
ステップ３２２（Ｓ３２２）において、分析・評価部４は、まだＳ２２４〜Ｓ３３０の処理の対象となっていないメーリングリスト（グループ）があるか否かを判断する。
分析・評価部４は、まだＳ３２４〜Ｓ３３０の処理の対象となっていないメーリングリスト（グループ）があるときには、いずれかのメーリングリスト（グループ）を処理の対象としてＳ３２４の処理に進み、これ以外のときにはカテゴリ集計処理（Ｓ３６；図２７，図３４）に進む。
【０１０４】
図２９は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれのメンバーの個人ＩＤを例示する図である。
例えば、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれには、図２９に示す個人ＩＤ（図８）が付されたメンバーが所属している。
ステップ３２４（Ｓ３２４）において、分析・評価部４は、組織・個人ＤＢ３１０から、処理の対象とされているメーリングリスト（グループ）のメンバーの個人情報（図８）の内、まだＳ３２６〜３３０の処理の対象となっていないいずれかを読み出し、その個人ＩＤ（メンバーＩＤ）を取り出す。
【０１０５】
ステップ３２６（Ｓ３２６）において、分析・評価部４は、Ｓ３２４の処理により得られた個人ＩＤの内、処理の対象となっているいずれかが、それまで処理の対象とされたことがない新規な個人ＩＤであるか否かを判断する。
分析・評価部４は、Ｓ３２４の処理により得られた個人ＩＤの内、処理の対象となっているいずれかが、それまで処理の対象とされたことがない新規な個人ＩＤであるときにはＳ３２８の処理に進み、これ以外のときにはＳ３３０の処理に進む。
【０１０６】
図３０は、参加者リスト生成処理（Ｓ３２；図２７，図２８）により作成される参加者リストを例示する図である。
ステップ３２８（Ｓ３２８）において、分析・評価部４は、図３０に示す参加者リストに、新たな個人ＩＤのための項目を追加する。
ステップ３３０（Ｓ３３０）において、分析・評価部４は、参加者リストの処理対象の個人ＩＤの項目に、そのメンバーが所属するメーリングリスト（グループ）のＩＤ（Ａ，Ｂ，Ｃのいずれか）を追加する。
【０１０７】
ステップ３３２（Ｓ３３２）において、分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリストの全てのメンバーについて処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、処理の対象とされているメーリングリストの全てのメンバーについて処理が終了したときにはＳ３２２の処理に進み、これ以外のときにはＳ３２４の処理に進む。
以上の処理により、分析・評価部４は、図３０に示すように、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）のいずれかに所属するメンバーの個人ＩＤそれぞれに、メンバーそれぞれが所属するメーリングリスト（グループ）のＩＤ（Ａ，Ｂ，Ｃ）を対応付けた参加者リストを作成する。
【０１０８】
図３１は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）に重複して所属するメンバーを例示する図である。
図３２は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）に重複して所属するメンバーのカテゴリーを例示する図である。
図３３は、カテゴリ集計処理（Ｓ３６；図２７，図３４）により得られる分類テーブルを例示する図である。
図２７に示したように、ステップ３６（Ｓ３６）において、分析・評価部４は、カテゴリ集計処理を行う。
【０１０９】
まず、カテゴリ集計処理（Ｓ３６；図２７，図３４）の概要を説明する。
図３１に示すように、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）のいずれか１つに所属するメンバーと、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の任意の２つ以上に重複して所属するメンバーとが存在しうる。
例えば、図３１には、メーリングリストＡ（グループＡ）にのみ所属するメンバーが６人、メーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）の両方に所属するメンバーが１人、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の全てに所属するメンバーが１人いる場合が示されている。
【０１１０】
図３１に示した領域それぞれは、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）の重複の状態に応じて、集計のためのカテゴリーとして用いることができ、図３２に示すように、カテゴリａ，ｂ，ｃ，ｂa〜ｃb，ｃabという名称が付される。
カテゴリ集計処理により、図３２に示したカテゴリそれぞれに属するメンバーの個人ＩＤと、カテゴリそれぞれに属するメンバー数とが集計され、図３３に示す分類テーブルが得られる。
なお、カテゴリａ，ｂaは、下式９により表される。
【０１１１】
【数９】
0004635454.tif 000010
【０１１２】
図３４は、図２７に示したカテゴリ集計処理（Ｓ３６）を示すフローチャートである。
カテゴリ集計処理（Ｓ３６）は、（２2グループ数-1)行で、ＩＤと人数を記入する列を持つ空のテーブルを初期設定時に作成し、各メンバーの所属するカテゴリにデータを加えていくことにより、図３３に示す分類テーブルを作成する。
図３４に示すように、ステップ３６０（Ｓ３６０）において、分析・評価部４は、図３３に示した分類テーブルを初期化する。
ステップ３６２（Ｓ３６２）において、分析・評価部４は、参加者リストの項目を１つずつ読み出す。
【０１１３】
ステップ３６４（Ｓ３６４）において、分析・評価部４は、Ｓ３６２の処理により読み出された参加者リストの項目から、分類番号iを算出する。
分類番号ｉは、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）に０〜２のグループＩＤを割り当てたときに、読み出されたメンバーが所属するメーリングリスト（グループ）のグループＩＤをｇとして、下式１０から算出される。
例えば、メーリングリストＡ（グループＡ）のグループＩＤ＝０、および、メーリングリストＣ（グループＣ）のグループＩＤ＝２から、図３０に示した個人ＩＤ７のメンバーの分類番号（カテゴリの番号）ｉは５と算出される。
【０１１４】
【数１０】
0004635454.tif 000011
【０１１５】
ステップ３６６（Ｓ３６６）において、分析・評価部４は、Ｓ３６２の処理により得られた分類番号ｉの項目の人数をインクリメントする。
ステップ３６８（Ｓ３６８）において、分析・評価部４は、参加者リストの全てのメンバーに対して処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部４は、参加者リストの全てのメンバーに対して処理が終了したときには、図１１に示した直接影響度算出処理（Ｓ１１０）の処理に進み、これ以外のときにはＳ３６２の処理に進む。
【０１１６】
図１１に示すように、ステップ１１０（Ｓ１１０）において、分析・評価部４は、直接影響度を算出する。
影響度は、以下のように定義される。
メーリングリスト（グループ）内のメッセージに確定表現ｅjが、ｘiej個出現し、他のメーリングリスト（グループ）から影響を受けないと仮定した場合の確定表現ｅjの出現確率（通常出現確率）をｐeiとし、そのメーリングリスト（グループ）の区間ｉ内の全表現数をｎiとすると、そのメーリングリスト（グループ）における確定表現ｅjの出現について、他のメーリングリスト（グループ）の見かけ上の影響の度合い（見かけの外部影響度）は、ｘiej／ｎiと定義される。
【０１１７】
下式１１に示すように、あるメーリングリスト（グループ）自体が、確定表現ｅjの出現確率ｐeiに及ぼした影響の度合い（内部影響度）の分を、係数ｋを用いて、見かけの外部影響度から補正することにより、実際の外部影響度を求めることができる。
つまり、あるメーリングリスト（グループ）において、他のメーリングリスト（グループ）の影響を受けずに出現する確定表現ｅjの個数をｎiｐejとし、係数ｋを乗じて、見かけの外部影響度から減ずることにより、実際の外部影響度が求められる。
【０１１８】
【数１１】
0004635454.tif 000012
【０１１９】
式１１において、出現確率ｐejが最大値（１）であるときは、他のメーリングリスト（グループ）からの影響力は０なので、式１１は、下式１２に変形することができる。
【０１２０】
【数１２】
0004635454.tif 000013
【０１２１】
全ての確定表現ｅjの影響度は、確定表現ｅjの出現数をｘiejとし、通常出現確率をｐejとして、下式１３により表される。
式１３により表される影響度は、評価の対象となった全ての確定表現が、あるメーリングリスト（グループ）内に対して、他のメーリングリスト（グループ）を介して与えた影響度を示している。
【０１２２】
【数１３】
0004635454.tif 000014
【０１２３】
ここで、図３１，図３２を参照してわかるように、メーリングリスト（グループ）間の影響度は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれの規模と、複数のメーリングリスト（グループ）に属するメンバー（共有メンバー）がもたらす影響を補正する必要がある。
そこで、共有メンバーと、影響を受けるメーリングリスト（グループ）の規模とを加味し、影響を与えるメーリングリスト（グループ）間での影響度の大小が決められるように、影響度を以下の通り補正する。
【０１２４】
まず、メーリングリストＢ（グループＢ）における確定表現ｅjの出現確率をｐejとして、メーリングリストＡ（グループＡ）のメーリングリストＢ（グループＢ）に対する影響度ＩABは、出現頻度が変化したと判別された区間の確定表現ｅjの出現数をｘ’Bejとし、出現頻度が変化したと判別された区間の全表現数をＮ’Bとして、下式１４に示すように表される。
【０１２５】
【数１４】
0004635454.tif 000015
【０１２６】
式１４に示した影響度ＩABを、図３２，図３３に示したカテゴリａ，ｂaに含まれる人数をａ，ｂaとして、直接補正係数αを用いて補正すると、補正後の影響度ＩABは、式１５に示すように表される。
なお、この直接補正係数αは、カテゴリｂaは、メーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）の両方に属しているので、カテゴリｂaに属するメンバーが、メーリングリストＢ（グループＢ）に与える影響を少なく見積もるために用いられる。
【０１２７】
【数１５】
0004635454.tif 000016
【０１２８】
人数が多いメーリングリストへの影響は大きな影響と考えられる。
しかしながら、メンバー数ばかり多くても、実際にメールの流れないメーリングリストでは影響度が高いとは言えない。
そこで、どのくらい多くの人に、どのくらいの頻度でメール(メッセージ)が流れるかを規模と想定し、この規模を加味した補正を行うことができる。
つまり、式１５に示した補正後の影響度ＩABに、さらに、式１６に示すように、メッセージ配信の頻度を加味した補正を行う。
カテゴリｂに属するメンバーの全メッセージ数をＭbとし、評価対象の期間の長さをＴbとすると、評価対象となるメーリングリスト（グループ）の規模を、単位期間あたりのメッセージ配信数（Ｍb／Ｔb）として捉える。
【０１２９】
【数１６】
0004635454.tif 000017
【０１３０】
例えば、図２２に示したメーリングリストＡ（グループＡ）の集計結果、および、図３３に示した分類テーブルに示されたデータに対して、式１６に示した補正と同様の補正を行って、メーリングリストＣ（グループＣ）からメーリングリストＡ（グループＡ）への影響度ＩCAを算出すると、直接補正係数α＝０．５のときには、下式１７に示すような結果が得られる。
【０１３１】
【数１７】
0004635454.tif 000018
【０１３２】
また、同様に、メーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＡ（グループＡ）への影響度ＩBAを算出すると、下式１８に示すような結果が得られる。
【０１３３】
【数１８】
0004635454.tif 000019
【０１３４】
また、例えば、図２３に示したメーリングリストＢ（グループＢ）の集計結果、および、図３３に示した分類テーブルに示されたデータに対して、式１６に示した補正と同様の補正を行って、メーリングリストＣ（グループＣ）からメーリングリストＢ（グループＢ）への影響度ＩCBを算出すると、下式１９に示すような結果が得られる。
【０１３５】
【数１９】
0004635454.tif 000020
【０１３６】
図１１に示すように、ステップ１１２（Ｓ１１２）において、分析・評価部４は、Ｓ１１０の処理により算出された影響度に対して、間接的な影響を反映させるための補正を行う。
ある表現は、ある１つのメーリングリスト（グループ）から、他の１つのメーリングリスト（グループ）へ影響を及ぼすだけではなく、例えば、ある表現が、メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＢ（グループＢ）に影響を及ぼし、さらに、同じ表現が、メーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＣ（グループＣ）に影響を及ぼすといったことがある。
【０１３７】
つまり、メーリングリストＣ（グループＣ）は、ある表現の影響を、メーリングリストＡ（グループＡ）から直接、受けるのではなく、メーリングリストＢ（グループＢ）を介して、メーリングリストＡ（グループＡ）−＞メーリングリストＢ（グループＢ）−＞メーリングリストＣ（グループＣ）という経路で、間接的に受けることになる。
全確定表現が、メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＢ（グループＢ）に与える影響度ＩABは、式１７などと同様に、下式２０のように算出される。
【０１３８】
【数２０】
0004635454.tif 000021
【０１３９】
同様に、全確定表現が、メーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＣ（グループＣ）に与える影響度ＩBCは、下式２１のように算出される。
【０１４０】
【数２１】
0004635454.tif 000022
【０１４１】
全確定表現が、メーリングリストＡ（グループＡ）から、メーリングリストＢ（グループＢ）を介して、メーリングリストＣ（グループＣ）に、間接的に与える影響度ＩABCは、下式２２のように算出される。
【０１４２】
【数２２】
0004635454.tif 000023
【０１４３】
影響度ＩBC（式２１）から、影響度ＩABC（式２２）を、下式２３に示すように減算すると、全確定表現が、メーリングリストＡ（グループＡ）から間接的にからメーリングリストＣ（グループＣ）に与える影響度を除いた、メーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＣ（グループＣ）に与える影響度を求めることができる。
【０１４４】
【数２３】
0004635454.tif 000024
【０１４５】
具体例を示す。
例えば、図２２〜図２４に示した集計結果、および、図３３に示した分類テーブルから、全確定表現が、メーリングリストＣ（グループＣ）から、メーリングリストＢ（グループＢ）を介して、メーリングリストＡ（グループＡ）に与える影響度ＩCBAは、間接補正係数β＝０．２として、下式２４のように算出される。
【０１４６】
【数２４】
0004635454.tif 000025
【０１４７】
影響度ＩBAから、影響度ＩCBA（式２４）減算すると、下式２５に示すように、全確定表現が、メーリングリストＣ（グループＣ）から間接的にメーリングリストＡ（グループＡ）に与られる影響度を除いた、メーリングリストＢ（グループＢ）からメーリングリストＡ（グループＡ）に与える影響度を求めることができる。
【０１４８】
【数２５】
0004635454.tif 000026
【０１４９】
これらの算出結果から、全確定表現が、メーリングリストＣ（グループＣ）から他のメーリングリスト（グループ）に与える影響度は、下式２６の通りに算出される。
また、全確定表現が、メーリングリストＢ（グループＢ）から他のメーリングリスト（グループ）に与える影響度は、下式２７の通りに算出される。
【０１５０】
【数２６】
0004635454.tif 000027
【０１５１】
【数２７】
0004635454.tif 000028
【０１５２】
以上の処理により、分析・評価部４は、ある表現が、あるメーリングリスト（グループ）から、他のメーリングリスト（グループ）に与える影響度、ひいては、あるメーリングリスト（グループ）の他のメーリングリスト（グループ）に対する影響度を、精度高く評価する。
【０１５３】
［分析・評価部４の構成部分の処理］
再び図１０を参照する。
評価対象・範囲指定部４００は、表示・入力装置２０６（図２）に対するユーザの操作を、ＵＩ部３１２（図６）を介して受け、評価対象単位（ここまでの例においてはメーリングリスト）、および、評価の対象とする表現（ここまでの例においては名詞）などを指定する。
また、評価対象・範囲指定部４００は、同様に、評価の対処となる期間などを指定する。
【０１５４】
メンバー分類部４０２は、図２７〜図３０に示した参加者リスト作成処理を行う。
前処理部４２０は、図１１に示したＳ１００〜Ｓ１０４の処理（前処理）を行う。
集計部４２２は、図１１〜図１５に示した個別集計処理（Ｓ１２）、図１１，図２１〜図２４に示した分割表集計、および、図２７，図３１〜図３４に示したカテゴリ集計処理（Ｓ３６）を行う。
【０１５５】
特徴抽出部４２４は、図１１〜図１５に示した個別集計処理（Ｓ１２）に含まれる特徴表現抽出処理を行う。
区間決定部４２６は、図１１，図１６〜図２０に示した集計区間決定処理（Ｓ１４）を行う。
影響度算出部４２８は、図１１，図２５，図２６に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）、図１１，図２７〜図３４に示した対象規模算出処理（Ｓ３０）、および、予め設定された補正係数α，βを用いて、図１１に示した直接影響度算出処理（Ｓ１１０）および間接影響度補正処理（Ｓ１１２）を行う。
【０１５６】
結果管理部４４０は、影響度算出部４２８により得られた評価結果を、分析・評価ＤＢ３０８に記憶させ、管理する。
また、結果管理部４４０は、表示・入力装置２０６（図２）に対するユーザの操作を、ＵＩ部３１２（図６）を介して受け、分析・評価ＤＢ３０８に記憶した評価結果を、表示あるいは出力する。
【０１５７】
［ネットワークシステム１の全体的動作］
以下、ネットワークシステム１（図１）の全体的な動作を説明する。
ネットワークシステム１上の組織（例えば、ネットワークシステム１で組まれるメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ）、これらのメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃのメンバーが電子メールでメッセージを伝送する。
分析・組織装置３は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃで伝送されるメッセージを、メッセージログ（図９；組織コミュニケーション情報）として、ログＤＢ３０４に記憶する。
【０１５８】
分析・組織装置３のユーザが、分析・評価プログラム３０（図６，図１０）を起動し、評価の対象とする概念（単語など）、評価の対象とする期間および組織（メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ）などを指定して、表現の影響度を評価する処理を実行させる。
分析・評価プログラム３０の分析・評価部４（図１０）は、ログＤＢ３０４からメッセージログを読み出し、図１１〜図３４に示したように、特徴的な表現（確定表現）が、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃのいずれから、いずれに対して影響を与えるか、および、特徴的な表現（確定表現）の影響度などを評価する。
分析・評価部４は、評価結果を、分析・評価ＤＢ３０８に記憶、管理し、ユーザの操作に応じて、評価結果を表示あるいは出力する。
【０１５９】
［第２実施形態］
本発明の第１の実施形態おいては、式１５などを参照して示したように、メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＢ（グループＢ）への影響度ＩABを補正する係数として直接補正係数αが用いられる。
また、同様に、式２２などを参照して示したように、メーリングリストＡ（グループＡ）から、メーリングリストＢ（グループＢ）を介して、メーリングリストＣ（グループＣ）に間接的に与えられる影響度ＩABCを補正する係数として間接補正係数βが用いられる。
以下、本発明の第２の実施形態として、分析・評価装置３において、第１の分析・評価プログラム３０の代わり実行される第２の分析・評価プログラム５０（図３５，図３６）を説明する。
【０１６０】
図３５は、図１に示した分析・評価装置３において、図６などに示した第１の分析・評価プログラム３０の代わりに用いられる第２の分析・評価プログラム５０の構成を示す図である。
図３６は、図３５に示した分析・評価プログラム５０の第２の集計・分析部５２の構成を示す図である。
【０１６１】
図３５に示すように、第２の分析・評価プログラム５０は、図６に示した第１の分析・評価プログラム３０の第１の集計・分析部４を、第２の集計・分析部５２に置換し、さらに、アンケート調査部３４０、アンケート結果ＤＢ３４２および補正係数算出部３０２を追加した構成を採る。
また、第２の集計・分析部５２は、図１０に示した第１の集計・分析部４に、補正処理部５２０を追加した構成を採る。
【０１６２】
分析・評価プログラム５０は、これらの構成部分により、ネットワークシステム１の成員に対するアンケート調査の結果と、組織情報、個人情報および組織コミュニケーション情報（組織通信情報；図７〜図９）とを用いて補正係数α，β（式１５，式２２など）を算出するように改良されている。
また、分析・評価プログラム５０は、２つのメーリングリスト（グループ）間の直接的な影響度、および、間に１つ以上のメーリングリスト（グループ）が介在する２つのメーリングリスト（グループ）間の間接的な影響度を、算出した補正係数α，βにより補正して、これらの影響度をより正確に求めることができるように改良されている。
【０１６３】
［アンケート調査・補正係数α，β算出］
ここで、分析・評価プログラム５０によるアンケート調査および補正係数α，βの算出方法を説明する。
まず、所属成員（メンバー）に重複がある２つのメーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）において、メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＢ（グループＢ）への影響度ＩABを補正する直接補正係数αの算出方法を説明する。
【０１６４】
図３７は、所属成員（メンバー）に重複がある２つのメーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）を例示する図である。
図３７に示すように、メーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）には、メーリングリストＡ，Ｂそれぞれ一方にのみ属する成員ａ，ｂ（カテゴリａ，ｂ）と、メーリングリストＡ，Ｂ両方に属する成員ｂa（カテゴリｂa）とが含まれる。
既に述べたように、直接補正係数αは、カテゴリｂaは、メーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）の両方に属しているので、カテゴリｂaに属するメンバーが、メーリングリストＢ（グループＢ）に与える影響を少なく見積もるために用いられ、式２８に示すように、影響度ＩABの補正のために用いられる。
【０１６５】
【数２８】
0004635454.tif 000029
【０１６６】
ただし、式２８（式２８は、記号が異なるだけで、実質的に式１６と同じ）において、Ｔbは、影響度ＩABの評価期間であり、Ｍbは、評価期間Ｔbにおける電子メール（メッセージ）の総数であり、Ｎb1は、評価期間Ｔbにおける全メッセージに含まれる概念（メッセージログ中の名詞など）の総数であり、ｍxb1は、評価期間Ｔbにおける概念ｘの出現数であり、ｐxb0は、メーリングリストＢ（グループＢ）において、評価期間評価期間Ｔbに限定されない全期間を通して、概念ｘが出現する確率である。
【０１６７】
図３８は、式２８に示した直接補正変数αの算出方法を示す図である。
図３８に示すように、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、メーリングリストＡ（グループ）から与えられた影響度は、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、所属するメーリングリスト（グループ）から平均的に受けた影響度と等しいと考えることができる。
つまり、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、メーリングリストＡ（グループ）から与えられた影響度は、カテゴリｂaの成員（メンバー）が影響を受けたメーリングリスト（グループ）の数を、カテゴリｂaの成員（メンバー）が所属するメーリングリスト（グループ）数により除算して得られた補正係数α1（α1＝（ｂaのメンバーが影響を受けたグループ数）÷（ｂaのメンバーが所属するグループ数））として与えられる。
補正係数α1（所属するメーリングリストから受ける影響度合いの平均）の算出に用いられる２つの数値の内、ｂaのメンバーが影響を受けたグループ数は、後述するネットワークシステム１の成員（メンバー）に対するアンケート調査を行うことにより知ることができ、ｂaのメンバーが所属するグループ数は、図７〜図９に示した個人情報、組織情報および組織通信情報から算出することができる。
【０１６８】
また、図３８に示すように、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、メーリングリストＢ（グループ）に及ぼす影響は、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、所属するメーリングリスト（グループ）に対して発言する平均発言度と等しいと考えることができる。
つまり、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、メーリングリストＢ（グループ）に及ぼす影響は、カテゴリｂaの成員（メンバー）が電子メールを出したメーリングリスト（グループ）の数を、カテゴリｂaの成員（メンバー）が所属するメーリングリスト（グループ）数により除算して得られる補正係数α2（所属するメーリングリスト中で発言するメーリングリストの割合の平均；α2＝（ｂaのメンバーが電子メールを出したグループ数）÷（ｂaのメンバーが所属するグループ数））により与えることができる。
補正係数α2の算出に用いられる２つの数値は、いずれも、図７〜図９に示した個人情報、組織情報および組織通信情報から算出することができる。
【０１６９】
メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＢ（グループＢ）に対する影響は、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、メーリングリストＡから得た影響を、メーリングリストＢに対して及ぼすことに起因すると考えられるので、式２８などに示した直接補正係数αは、式２９−１，式２９−２に示すように、上述のように定義される補正係数α1，α2から算出される。
【０１７０】
【数２９】
0004635454.tif 000030
【０１７１】
なお、上式において、α1×α2は、メーリングリストAから取り入れた話題を別のメーリングリストへ伝達する割合を与える。
但し、式２９−２において、ｍは、カテゴリｂaに属する成員（メンバー）が所属するメーリングリスト（グループ）の数の平均を示す。
また、補正係数α2は、カテゴリｂaの成員（メンバー）が、あるメーリングリスト（グループ）から、他のメーリングリスト（グループ）に対する発信度を示す。
【０１７２】
従って、式２９−２に示すように、補正係数α2から、発信元のメーリングリスト（グループ）に対する発言度を除外するために、式２９−１により得られる直接補正係数αに、（ｍ−１）／ｍを乗算すると、より実情を正確に反映した直接補正係数αを得ることができる。
なお、図９に示した組織通信情報を、より詳細に解析することにより、カテゴリｂaの成員（メンバー）それぞれについて発言度を算出できるので、カテゴリｂaの成員（メンバー）それぞれについて厳密に求めた発言度に基づいて、補正係数α2を算出することも可能である。
【０１７３】
次に、分析・評価プログラム５０によるアンケート調査を説明する。
図３９は、図３６に示した分析・評価プログラム５０のアンケート調査部３４０が、クライアントコンピュータ２０（図１）の表示・入力装置２０６（図２）に表示するアンケート用のＧＵＩ(Graphical User Interface)画像を例示する図である。
なお、図３９には、分析・評価プログラム５０が、ネットワークシステム１の各成員（メンバー）に対して、各成員（メンバー）が所属するメーリングリストＡ〜Ｆ（グループＡ〜Ｆ）のいずれから影響を受けたかを、複数回答可能に調査するときに用いられるＧＵＩ画像が例示されている。
【０１７４】
既に述べたように、ネットワークシステム１の成員（メンバー）それぞれが、いずれのメーリングリスト（グループ）から影響を受けたかは、例えば、クライアントコンピュータ２０の表示・入力装置２０６それぞれに、図３９に示すようなアンケート用のＧＵＩ画像を表示し、このＧＵＩ画像に対する成員（メンバー）の回答を、アンケート調査結果として集計することにより知ることができる。
なお、各成員（メンバー）のクライアントコンピュータ２０（図１）から分析・評価装置３に返されるアンケート調査の回答には、アンケートの質問（図３９）に対する回答の他、図９に示した組織通信情報と同様な情報が含まれていればよい。
また、図３９には、ネットワークシステム１の成員（メンバー）が、メーリングリスト（グループ）それぞれから影響を受けたか否かだけを回答しうるように構成されたＧＵＩ画像が例示されているが、例えば、ネットワークシステム１の成員（メンバー）が、メーリングリスト（グループ）それぞれから影響を受けた度合いを、例えば５段階で回答できるようにしたＧＵＩ画像によるアンケート調査も可能である。
【０１７５】
図４０は、重複するカテゴリーを有する３つのメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）を示す図である（図４０と図３２とは同じ）。
次に、図４０に示すメーリングリストＡ（グループＡ）から、メーリングリストＢ（グループＢ）を介して、メーリングリストＣ（グループＣ）に間接的に与えられる影響度ＩABCを補正する間接補正係数βの算出方法を説明する。
間接補正係数βは、直接補正係数αとともに、式３０（式３０は、記号が異なるだけで、実質的に式２２と同じ）に示すように、影響度ＩABCの補正のために用いられる。
【０１７６】
【数３０】
0004635454.tif 000031
【０１７７】
図４１は、式３０などに示した間接補正係数βを示す図である。
図４１に示すように、メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＢ（グループＢ）への影響は、これらに間に介在するメーリングリスト（グループ）がないので、影響度は１である。
しかしながら、メーリングリストＡ（グループＡ）からメーリングリストＣ（グループＣ）への影響は、これらに間にメーリングリストＢ（グループＢ）が介在するので、間接補正係数β（０≦β≦１）だけ減衰すると考えられる。
【０１７８】
図４２は、複数のメーリングリスト（グループ）が介在しうる状態で影響を及ぼすメーリングリストＡ〜Ｄ（グループＡ〜Ｄ）を例示する図である。
ネットワークシステム１の成員（メンバー）へのアンケート調査（図３９など）の結果から、図４２に示すメーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）それぞれからの影響を受けたメーリングリストＤ（グループＤ）の成員（メンバー）を集計することができる。
例えば、メーリングリストＡ〜Ｃ（グループＡ〜Ｃ）から影響を受けたと回答したメーリングリストＤ（グループＤ）の成員（メンバー）の割合を補正係数β’Dと表し、同様にメーリングリストＡ，Ｂ，Ｄ（グループＡ，Ｂ，Ｄ）から影響を受けたと回答したメーリングリストＣ（グループＣ）の成員（メンバー）の割合を補正係数β'Ｃと表わす。
このようにして全グループについて求めた補正係数の平均をとったものをβ'とする。
【０１７９】
また、ネットワークシステム１の成員（メンバー）へのアンケート調査と、図７，図８に示した個人情報および組織情報とから、あるメーリングリスト（グループ）から、直接的な影響が及び得ない他のメーリングリスト（グループ）への影響が及ぶときに、これらの間に介在するメーリングリスト（グループ）の数を求めることができる。
例えば、図４２に示したメーリングリストＡ〜Ｃ（グループＡ〜Ｃ）それぞれの間に介在するメーリングリスト（グループ）の数ｎ’はそれぞれ０，１，２，であって、これらの数に１を加算した数をホップ数（ｎ’＋１）と定義すると、メーリングリストＡ〜Ｃ（グループＡ〜Ｃ）とメーリングリストＤ（グループＤ）との間のホップ数（ｎ’＋１）は、それぞれ１，２，３となる。
従って、メーリングリストＡ〜Ｃ（グループＡ〜Ｃ）とメーリングリストＤ（グループＤ）との間の３つのホップ数（ｎ’＋１）の平均値（ｎ＋１）は２となる。
【０１８０】
図４２に示した例においては、メーリングリストＤ（グループＤ）について算出された補正係数β’は、式３１に示すように、メーリングリストＢ，Ｄ（グループＢ，Ｄ）の間に定義されるべき間接補正係数と、メーリングリストＡ，Ｃ（グループＡ，Ｃ）の間に定義される間接補正係数との平均値βを、メーリングリストＤ（グループＤ）とメーリングリストＡ〜Ｃ（グループＡ〜Ｃ）の間に介在するメーリングリスト（グループ）数の平均値ｎ、つまり、平均のホップ数（ｎ＋１）から１を減じた値ｎによりべき乗した値βnを示す。
従って、式３１に示すように、メーリングリストＤ（グループＤ）について算出された補正係数β’のｎ乗根を算出することにより、メーリングリストＡ〜Ｄ（グループＡ〜Ｄ）における平均の間接補正係数β（＝β’1/n）を求めることができる。
以上説明したように、アンケート調査を行い、図７〜図９に示した個人情報、組織情報およびアンケート結果を用いることにより、補正係数α，βを算出することができ、これらの補正係数α，βを用いて補正された影響度（ＩAB，ＩABC）を算出することができる。
【０１８１】
【数３１】
0004635454.tif 000032
【０１８２】
図４２に示した例について、間接影響度βの算出方法を、さらに詳細に説明する。
図４３は、図４２に示したメーリングリスト（グループ）において、アンケート調査から間接影響度βを求める処理の具体例を示す第１の図である。
図４３において図表ａに示すように、メーリングリストＡ〜Ｄ（グループＡ〜Ｄ；図４２）に、それぞれＩＤ＝５〜７，５〜１０，１０〜１６，１４〜２１の成員（メンバー）が属している場合を具体例とすると、同じく図表ｂに示すように、メーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）の両方に、ＩＤ＝５〜７の成員（メンバー）が属し、メーリングリストＢ，Ｃ（グループＢ，Ｃ）の両方に、ＩＤ＝１０の成員（メンバー）が属し、メーリングリストＣ，Ｄ（グループＣ，Ｄ）の両方に、ＩＤ＝１４〜１６の成員（メンバー）が属することになる。
【０１８３】
図４３の図表ｂに示すように、重複する成員（メンバー）を含むメーリングリスト（グループ）間の関係（図４３の図表ｂにおいてはＡ∩Ｂ，Ｂ∩Ｃ，Ｃ∩Ｄ）にフラグ１を付し、重複する成員（メンバー）を含まないメーリングリスト（グループ）間の関係にフラグ−１を付して、マトリクス形式で表現すると、図４３に示すマトリクスｃを得ることができる（マトリクスｃにおいては、Ａ∩Ａなど、同一メーリングリスト（グループ）間の関係は無意味なので０とされている）。
図４３に示すマトリクスｃに対して、図４４を参照して後述する処理を行うことにより、各要素が、メーリングリスト（グループ）間それぞれのホップ数（ｎ’＋１）を示すマトリクスｄを得ることができる（ただし、後述するように、マトリクスｄにおいて、−１は、その要素が示すメーリングリスト（グループ）間で影響が及ばないことを示す）。
【０１８４】
なお、補正係数α，βは、処理を適切に実行することにより、図４２などに示したように重複しあうメーリングリスト（グループ）間の他に、任意の態様で重複し合うメーリングリスト（グループ）間で算出することができる。
また、所属していないメーリングリスト（グループ）からの影響をアンケート調査するときには、成員（メンバー）に対して、影響を受けたか否かと問うことは難しいことがあるので、質問を変更して、アンケート調査において、議論されている内容について知っているか否かなどと問うてもよい。
なお、補正係数算出部３５０による具体的な間接影響度βの算出処理は、図４５，図４６を参照して後述する。
【０１８５】
［分析・評価プログラム５０］
分析・評価プログラム５０（図３５）において、アンケート調査部３４０は、図３９を参照して上述したように、ネットワークシステム１（図１）の各成員（メンバー）のクライアントコンピュータ２０に対してアンケート調査を行う。
アンケート調査部３４０は、各成員（メンバー）のクライアントコンピュータ２０から返された回答結果を、アンケート結果ＤＢ３４２に記憶する。
【０１８６】
補正係数算出部３５０は、図３７，図３８，図４０〜図４３を参照して上述したように、アンケート結果ＤＢ３４２に記憶されたアンケート結果、および、個人情報、組織情報および組織通信情報（図７〜図９）を処理して、補正係数α，βを算出し、集計・分析部５２の補正処理部５２０（図３６）に対して出力する。
図４４を参照して、補正係数算出部３５０による補正係数α，βの算出処理に用いられるホップ数の算出処理（Ｓ４０）をさらに説明する。
【０１８７】
図４４は、図３５に示した補正係数算出部３５０によるホップ数の算出処理（Ｓ４０）を示すフローチャートである。
図４４に示すように、ステップ４００（Ｓ４００）において、補正係数算出部３５０は、図４３に例示したマトリクスｃの行に対応するパラメータｉを初期化する（ｉ＝１）。
【０１８８】
ステップ４０２（Ｓ４０２）において、補正係数算出部３５０は、図４３に例示したマトリクスｃの列に対応するパラメータｊを初期化する（ｊ＝１）。
ステップ４０４（Ｓ４０４）において、補正係数算出部３５０は、図４３に例示したマトリクスｃの第ｉ行，第ｊ列の要素（Ｌij）が０より大きいか（Ｌij＞０）否かを判断する。
補正係数算出部３５０は、マトリクスｃの第ｉ行，第ｊ列の要素（Ｌij）が０より大きいときにはＳ４０６の処理に進み、これ以外のときにはＳ４２０の処理に進む。
なお、Ｓ４０４の処理により、マトリクスｃの要素の内、要素Ｌij＝０（ｉ＝ｊのとき）および要素Ｌij＝−１（メーリングリスト（グループ）間の成員（メンバー）に重複なしのとき）が、ホップ数算出処理から無視されることとなる。
【０１８９】
ステップ４０６（Ｓ４０６）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｋを初期化する（ｋ＝１）。
ステップ４０８（Ｓ４０８）において、補正係数算出部３５０は、図４３に例示したマトリクスｃの第ｊ行，第ｋ列の要素（Ｌjk）が０より大きい（Ｌjk＞０）か否かを判断する。
補正係数算出部３５０は、マトリクスｃの第ｊ行，第ｋ列の要素（Ｌjk）が０より大きいときにはＳ４１０の処理に進み、これ以外のときにはＳ４１４の処理に進む。
【０１９０】
ステップ４１０（Ｓ４１０）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｐを要素Ｌij，Ｌjkの和（ｐ＝Ｌij＋Ｌjk）とする。
なお、パラメータｐは、第ｉのメーリングリスト（グループ）から間接的に影響を受ける第ｊのメーリングリスト（グループ）のホップ数を示す。
【０１９１】
ステップ４１２（Ｓ４１２）において、補正係数算出部３５０は、要素Ｌjkが、０からｐまでの値であるか否かを判断する。
補正係数算出部３５０は、要素Ｌjkが、０からｐまでの値であるときにはＳ４１４の処理に進み、これ以外のときにはＳ４１６の処理に進む。
Ｓ４１２の処理により、要素Ｌikが０〜ｐ以外とき、つまり、第ｉのメーリングリスト（グループ）から第ｋのメーリングリスト（グループ）に影響が及ばないとき、あるいは、第ｉのメーリングリスト（グループ）から第ｋのメーリングリスト（グループ）のホップ数がパラメータｐの値より大きいときに、ホップ数を示すパラメータｐが更新される。
【０１９２】
ステップ４１４（Ｓ４１４）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｋをインクリメントする（ｋ＜−ｋ＋１）。
ステップ４１６（Ｓ４１６）において、補正係数算出部３５０は、要素Ｌik，Ｌkiにパラメータｐの値を代入する。
Ｓ４１６の処理は、要素Ｌik，Ｌkiを同一の値（ｐ）とするために行われる。
【０１９３】
ステップ４１８（Ｓ４１８）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｋが、図４３に例示したマトリクスｃの行・列数Ｎより大きいか（ｋ＞Ｎ）否かを判断する。
補正係数算出部３５０は、パラメータｋが、行・列数Ｎより大きいときにはＳ４２０の処理に進み、これ以外のときにはＳ４０８の処理に進む。
ステップ４２０（Ｓ４２０）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｊをインクリメントする（ｊ＜−ｊ＋１）。
【０１９４】
ステップ４２２（Ｓ４２２）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｊが、図４３に例示したマトリクスｃの行・列数Ｎより大きいか（ｊ＞Ｎ）否かを判断する。
補正係数算出部３５０は、パラメータｊが、行・列数Ｎより大きいときにはＳ４２４に進み、これ以外のときにはＳ４０４の処理に進む。
ステップ４２４（Ｓ４２４）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｉをインクリメントする（ｉ＜−ｉ＋１）。
【０１９５】
ステップ４２６（Ｓ４２６）において、補正係数算出部３５０は、パラメータｉが、図４３に例示したマトリクスｃの行・列数Ｎより大きいか（ｊ＞Ｎ）否かを判断する。
補正係数算出部３５０は、パラメータｉが、行・列数Ｎより大きいときには処理を終了し、これ以外のときにはＳ４０２の処理に進む。
以上説明したＳ４０の処理により、補正係数算出部３５０は、図４３に例示したマトリクスｃから、影響を及ぼすメーリングリスト（グループ）間のホップ数を示すマトリクスｄを求め、間接補正係数βの算出に用いる。
また、以上説明したＳ４０の処理により、式３２に示すように、例えば、アンケート調査により、メーリングリストＣ，Ｄ（グループＣ，Ｄ）の間で影響が及ばないことを示すマトリクスａが得られたときには、このマトリクスａから、これらのメーリングリストＣ，Ｄ（グループＣ，Ｄ）の間を示す要素の値が、これらの間で影響が及ばないことを示す−１となるマトリクスｂが得られる。
【０１９６】
【数３２】
0004635454.tif 000033
【０１９７】
分析・評価プログラム５０（図３５）において、集計・分析部５２（図３６）の影響度算出部４２８は、図１１，図２５，図２６に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）、図１１，図２７〜図３４に示した対象規模算出処理（Ｓ３０）、および、補正処理部５２０における補正係数α，βを用いた影響度Ｉの算出に必要な数値を算出する処理を行う。
補正処理部５２０は、補正係数算出部３５０から入力された補正係数α，βを用いて、式２８，式３０に示したように、影響度Ｉを補正し、結果管理部４４０に対して出力する。
【０１９８】
図４５，図４６を参照して、補正係数算出部３５０による間接補正係数βの算出処理（Ｓ４４）をさらに説明する。
図４５は、図３５に示した補正係数算出部３５０による間接補正係数βの算出処理（Ｓ４４）を示すフローチャートである。
図４６は、図３５に示した補正係数算出部３５０による間接補正係数βの算出処理（Ｓ４４）を示す図表である。
なお、図４５，図４６に示した１〜７は、図４５，図４６の処理の対応関係を示す。
【０１９９】
図４５，図４６に示すように、ステップ４４０（Ｓ４４０）において、補正係数算出部３５０は、図４６の左の図表（図４３の図表ａに同じ）に示すメーリングリストＡ〜Ｄ（グループＡ〜Ｄ）の成員（メンバー）のリストから、図４６右の図表に符号１を付して示す非所属グループリストを作成する。
ステップ４４２（Ｓ４４２）において、補正係数算出部３５０は、図４６右の図表に符号２を付して示すように、各成員（メンバー）が影響を受けたメーリングリスト（グループ）を集計する。
【０２００】
ステップ４４４（Ｓ４４４）において、補正係数算出部３５０は、図４６右の図表に符号３を付して示すように、補正係数β’を算出する。
ステップ４４６（Ｓ４４６）において、補正係数算出部３５０は、図４６右の図表に符号４を付して示すように、各成員（メンバー）が所属するメーリングリスト（グループ）のリストを作成する。
ステップ４４８（Ｓ４４８）において、補正係数算出部３５０は、図４６右の図表に符号５を付して示すように、各成員（メンバー）について、各成員（メンバー）が所属しないメーリングリスト（グループ；非所属グループ）それぞれへのホップ数（最短パス）を算出する。
【０２０１】
ステップ４４８（Ｓ４４８）において、補正係数算出部３５０は、図４６右の図表に符号６を付して示すように、各成員（メンバー）が所属しないメーリングリスト（グループ；非所属グループ）への平均ホップ数（平均最短パス（ｎ＋１））を算出する。
ステップ４５０（Ｓ４５０）において、補正係数算出部３５０は、図４６右の図表に符号７を付して示すように、間接補正係数βを算出する。
なお、Ｓ４４６の処理は、各成員（メンバー）が所属するメーリングリスト（グループ）からのホップ数（最短パス）を求めるために必要な処理であり、Ｓ４４０の処理と同時に行うことも可能である。
【０２０２】
［ネットワークシステム１の全体的動作］
以下、分析・評価プログラム５０（図３５）が適用されるネットワークシステム１（図１）の全体的な動作を説明する。
ネットワークシステム１上の組織（例えば、ネットワークシステム１で組まれるメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ）、これらのメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃのメンバーが電子メールでメッセージを伝送する。
分析・組織装置３は、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃで伝送されるメッセージを、メッセージログ（図９；組織コミュニケーション情報）として、ログＤＢ３０４に記憶する。
【０２０３】
分析・組織装置３のユーザが、分析・評価プログラム５０（図３５，図３６）を起動し、評価の対象とする概念（単語など）、評価の対象とする期間および組織（メーリングリスト（グループ））などを指定して、表現の影響度を評価する処理を実行させる。
分析・評価プログラム５０のアンケート調査部３４０は、ネットワークシステム１の成員（メンバー）に対して、図３９に示したように、アンケート調査を行い、調査結果をアンケート結果ＤＢ３４２に記憶する。
【０２０４】
補正係数算出部３５０は、アンケート結果ＤＢ３４２に記憶されたアンケート調査結果、および、ログＤＢ３０４に記憶されたメッセージログから、図３８などに示したように、補正係数α，βを算出する。
集計・分析部５２（図３６）は、ログＤＢ３０４からメッセージログを読み出して分析し、特徴的な表現（確定表現）が、メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃのいずれから、いずれに対して影響を与えるか、および、特徴的な表現（確定表現）の影響度などを得る。
さらに、集計・分析部５２は、算出された補正係数α，βを用いて、得られた影響度を補正して分析・評価ＤＢ３０８に記憶・管理し、ユーザの操作に応じて、補正された分析結果を表示あるいは出力する。
【産業上の利用可能性】
【０２０５】
本発明は、複数の組織の間で伝達される情報を評価するために利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２０６】
【図１】本発明にかかる評価方法が適応されるネットワークシステムの構成を例示する図である。
【図２】図１に示したクライアントコンピュータ、サーバおよび分析・評価装置３ハードウェア構成を示す図である。
【図３】図１，図２に示したクライアントコンピュータ上で動作するクライアントプログラム２２の構成を示す図である。
【図４】図１，図２に示したサーバ上で動作するサーバプログラムの構成を示す図である。
【図５】図４に示したログＤＢに記録される電子メールのメッセージログを例示する図である。
【図６】図１，図２に示した分析・評価装置上で動作する第１の分析・評価プログラムの構成を示す図である。
【図７】図６に示した組織・個人ＤＢが記憶する組織情報を示す図である。
【図８】図６に示した組織・個人ＤＢが記憶する個人情報を示す図である。
【図９】ログ収集・管理部が、ログＤＢに記憶する組織コミュニケーション情報（組織通信情報）を示す図である。
【図１０】図６に示した第１の分析・評価部の構成を示す図である。
【図１１】分析・評価部４の全体的な処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
【図１２】図１１に示した個別集計処理（Ｓ１２）を示すフローチャートである。
【図１３】表現（名詞）を、メーリングリストＡ（グループＡ）で、個別に集計して得られた特徴表現リストを例示する図である。
【図１４】表現要素を、メーリングリストＢ（グループＢ）で、個別に集計して得られた特徴表現リストを例示する図である。
【図１５】表現要素を、メーリングリストＣ（グループＣ）で、個別に集計して得られた特徴表現リストを例示する図である。
【図１６】図１１に示した集計区間決定処理（Ｓ１４）を示すフローチャートである。
【図１７】図１６に示した重複表現抽出処理（Ｓ１６）を示すフローチャートである。
【図１８】重複表現抽出処理（Ｓ１６）の処理により作成中の候補リストを例示する図である。
【図１９】図１７，図１８の処理により得られた候補リストを例示する図である。
【図２０】図１６に示した重複表現数判別処理（Ｓ１８）を示すフローチャートである。
【図２１】図１１に示した分割表集計処理（Ｓ２２）を示すフローチャートである。
【図２２】図１１，図２１に示した分割表集計処理（Ｓ２２）により得られたメーリングリストＡ（グループＡ）それぞれの集計結果を例示する図である。
【図２３】図１１，図２１に示した分割表集計処理（Ｓ２２）により得られたメーリングリストＢ（グループＢ）それぞれの集計結果を例示する図である。
【図２４】図１１，図２１に示した分割表集計処理（Ｓ２２）により得られたメーリングリストＣ（グループＣ）それぞれの集計結果を例示する図である。
【図２５】図２５は、図１１に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）を示すフローチャートである。
【図２６】図１１，図２５に示した頻度変化判別処理（Ｓ２６）により作成される頻度変化フラグテーブルを例示する図である。
【図２７】図１１に示した対象規模算出処理（Ｓ３０）を示すフローチャートである。
【図２８】図２７に示した参加者リスト作成処理（Ｓ３２）を示すフローチャートである。
【図２９】メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）それぞれのメンバーの個人ＩＤを例示する図である。
【図３０】参加者リスト生成処理（Ｓ３２；図２７，図２８）により作成される参加者リストを例示する図である。
【図３１】メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）に重複して所属するメンバーを例示する図である。
【図３２】メーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）に重複して所属するメンバーのカテゴリーを例示する図である。
【図３３】カテゴリ集計処理（Ｓ３６；図２７，図３４）により得られる分類テーブルを例示する図である。
【図３４】図２７に示したカテゴリ集計処理（Ｓ３６）を示すフローチャートである。
【図３５】図１に示した分析・評価装置において、図６などに示した第１の分析・評価プログラムの代わりに用いられる第２の分析・評価プログラムの構成を示す図である。
【図３６】図３５に示した分析・評価プログラムの第２の集計・分析部の構成を示す図である。
【図３７】所属成員（メンバー）に重複がある２つのメーリングリストＡ，Ｂ（グループＡ，Ｂ）を例示する図である。
【図３８】式２８に示した直接補正変数αの算出方法を示す図である。
【図３９】図３６に示した分析・評価プログラムのアンケート調査部が、クライアントコンピュータ（図１）の表示・入力装置（図２）に表示するアンケート用のＧＵＩ(Graphical User Interface)画像を例示する図である。
【図４０】重複するカテゴリーを有する３つのメーリングリストＡ，Ｂ，Ｃ（グループＡ，Ｂ，Ｃ）を示す図である。
【図４１】式３０などに示した間接補正係数βを示す図である。
【図４２】図４２は、複数のメーリングリスト（グループ）が介在しうる状態で影響を及ぼすメーリングリストＡ〜Ｄ（グループＡ〜Ｄ）を例示する図である。
【図４３】図４２に示したメーリングリスト（グループ）において、アンケート調査から間接影響度βを求める処理の具体例を示す第１の図である。
【図４４】図３５に示した補正係数算出部によるホップ数の算出処理（Ｓ４０）を示すフローチャートである。
【図４５】図３５に示した補正係数算出部による間接補正係数βの算出処理（Ｓ４４）を示すフローチャートである。
【図４６】図３５に示した補正係数算出部による間接補正係数βの算出処理（Ｓ４４）を示す図表である。
【符号の説明】
【０２０７】
１・・・ネットワークシステム、
１００・・・ネットワーク、
２・・・部門別システム、
１０２・・・部門別ＬＡＮ、
２０・・・クライアントコンピュータ、
２００・・・本体、
２０２・・・ＣＰＵ、
２０４・・・メモリ、
２０６・・・表示・入力装置、
２０８・・・記録装置、
２１０・・・記録媒体、
２１２・・・通信装置、
２２・・・クライアントプログラム、
２２０・・・ＵＩ部、
２２２・・・メールプログラム、
２２４・・・ウェブブラウザ、
２２６・・・ＬＡＮ通信制御部、
２４・・・サーバ、
２６・・・サーバプログラム、
２６０・・・ＬＡＮ通信制御、
２６２・・・ネットワーク通信制御、
２６４・・・メールサーバプログラム、
２６６・・・ウェブサーバ、
２６８・・・ログ管理部、
３・・・分析・評価装置、
３０，５２・・・分析・評価プログラム、
３００・・・ネットワーク通信制御、
３０２・・・ログ収集・管理部、
３０４・・・ログＤＢ、
３０８・・・分析・評価結果ＤＢ、
３１０・・・組織・個人ＤＢ、
３１２・・・ＵＩ部、
３４０・・・アンケート調査部、
３４２・・・アンケート結果ＤＢ、
３５０・・・補正係数算出部、
４・・・分析・評価部
４００・・・評価対象範囲決定部、
４０２・・・メンバー分類部、
４２０・・・前処理部、
４２２・・・集計部、
４２４・・・特徴抽出部、
４２６・・・区間決定部、
４２８・・・影響度算出部、
４４０・・・結果管理部、
５２０・・・補正処理部、
【図１】
0004635454.tif 000034
【図２】
0004635454.tif 000035
【図３】
0004635454.tif 000036
【図４】
0004635454.tif 000037
【図５】
0004635454.tif 000038
【図６】
0004635454.tif 000039
【図７】
0004635454.tif 000040
【図８】
0004635454.tif 000041
【図９】
0004635454.tif 000042
【図１０】
0004635454.tif 000043
【図１１】
0004635454.tif 000044
【図１２】
0004635454.tif 000045
【図１３】
0004635454.tif 000046
【図１４】
0004635454.tif 000047
【図１５】
0004635454.tif 000048
【図１６】
0004635454.tif 000049
【図１７】
0004635454.tif 000050
【図１８】
0004635454.tif 000051
【図１９】
0004635454.tif 000052
【図２０】
0004635454.tif 000053
【図２１】
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【図２２】
0004635454.tif 000055
【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】
0004635454.tif 000061
【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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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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