(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿の時刻を格納するユーザ情報格納手段と、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に格納する投稿数格納手段と、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納する一般性検出手段と、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該一般性の値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するサービス推定手段と
を備えることを特徴とするサービス推定装置。
【請求項２】
ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定し、当該重みの値を当該投稿に対応するサービスを示す情報とともにユーザ情報格納手段に格納する重み決定手段と、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザ情報格納手段に格納された前記重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するサービス推定手段と
を備えることを特徴とするサービス推定装置。
【請求項３】
ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定する重み決定手段と、
前記重みの値を、前記投稿に対応するサービスを示す情報と、投稿の時刻とともに格納するユーザ情報格納手段と、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に格納する投稿数格納手段と、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納する一般性検出手段と、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該各時刻における重みの値を前記ユーザ情報格納手段から取得し、当該一般性の値及び当該重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するサービス推定手段と
を備えることを特徴とするサービス推定装置。
【請求項４】
ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置が実行するサービス推定方法であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿の時刻を取得し、ユーザ情報格納手段に格納するステップと、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に取得し、投稿数格納手段に格納するステップと、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納するステップと、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該一般性の値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するステップと
を備えることを特徴とするサービス推定方法。
【請求項５】
ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置が実行するサービス推定方法であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定し、当該重みの値を当該投稿に対応するサービスを示す情報とともにユーザ情報格納手段に格納するステップと、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザ情報格納手段に格納された前記重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するステップと
を備えることを特徴とするサービス推定方法。
【請求項６】
ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置が実行するサービス推定方法であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定するステップと、
前記重みの値を、前記投稿に対応するサービスを示す情報と、投稿の時刻とともにユーザ情報格納手段に格納するステップと、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に投稿数格納手段に格納するステップと、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納するステップと、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該各時刻における重みの値を前記ユーザ情報格納手段から取得し、当該一般性の値及び重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するステップと
を備えることを特徴とするサービス推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載のサービス推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーシャルネットワークサービスの情報を用いることによりユーザが利用する通信キャリア等のサービスを推定する技術に関連するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ソーシャルネットワークサービス（以降、ＳＮＳ）の利用者増に伴い、ＳＮＳ情報を活用した様々な事象（地震の発生箇所、インフルエンザの流行、商品の評判、ネットワーク故障等）の検知技術の検討が進んでいる。
【０００３】
そのような状況の中で、より詳細に事象を把握するために、ＳＮＳ情報を書き込んだユーザの属性（性別、年代等）を推定する技術の必要性も高まっており、様々な検討が行われてきた。
【０００４】
ＳＮＳ情報を活用して事象を検知する技術を開示した先行技術文献として、例えば特許文献１がある。特許文献１には、ＳＮＳの情報からネットワークの故障を検知するための技術が開示されている。ネットワークの故障を検知する場合、その故障がどのサービス（通信キャリア等）で発生したものかを把握する必要がある。
【０００５】
しかし、特許文献１に開示された検知技術を活用して、故障が発生したサービスを把握する場合、検索単語にサービスを示すキーワードを指定する必要があるため、ＳＮＳの投稿文章の中にサービスを示すキーワードが含まれていない場合には、キーワードとして指定したサービスを検知することができない。そのため、故障検知の可能性を狭めてしまうという問題点があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−２５５１公開公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】"Twitter からのNW故障検知技術に求められる付帯情報に関する一検討", D-9-5，p.122，電子情報学会総合大会講演論文集，vol.2015
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そこで、非特許文献１では、ＳＮＳの過去の投稿情報を活用して、ユーザが利用しているサービスを推定する技術を提案している。この技術を活用することで、検索単語にサービスを示すキーワードを指定する必要がなくなり、より広いＳＮＳの投稿を対象に技術の適用が可能となる。しかし、非特許文献１ではサービスに関する任意に指定した検索単語を含む過去の投稿数をカウントしているため、ユーザ自身ではない他者が利用している通信キャリアに関する話題をユーザが投稿した場合や、ユーザ自身が利用しているサービスとは無関係のニュース等の盛り上がりに追従し、ユーザが投稿した際に、ユーザの利用するサービスの推定精度が下がり、利用サービスの誤判定が発生するという課題が存在する。
【０００９】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、ＳＮＳ情報を用いて、ユーザが利用するサービスを精度良く推定することを可能とする技術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】
【００１０】
本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿の時刻を格納するユーザ情報格納手段と、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に格納する投稿数格納手段と、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納する一般性検出手段と、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該一般性の値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するサービス推定手段と
を備えることを特徴とするサービス推定装置が提供される。
【００１１】
また、本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定し、当該重みの値を当該投稿に対応するサービスを示す情報とともにユーザ情報格納手段に格納する重み決定手段と、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザ情報格納手段に格納された前記重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するサービス推定手段と
を備えることを特徴とするサービス推定装置が提供される。
【００１２】
また、本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定する重み決定手段と、
前記重みの値を、前記投稿に対応するサービスを示す情報と、投稿の時刻とともに格納するユーザ情報格納手段と、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に格納する投稿数格納手段と、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納する一般性検出手段と、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該各時刻における重みの値を前記ユーザ情報格納手段から取得し、当該一般性の値及び当該重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するサービス推定手段と
を備えることを特徴とするサービス推定装置が提供される。
【００１３】
また、本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置が実行するサービス推定方法であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿の時刻を取得し、ユーザ情報格納手段に格納するステップと、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に取得し、投稿数格納手段に格納するステップと、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納するステップと、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該一般性の値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するステップと
を備えることを特徴とするサービス推定方法が提供される。
【００１４】
また、本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置が実行するサービス推定方法であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定し、当該重みの値を当該投稿に対応するサービスを示す情報とともにユーザ情報格納手段に格納するステップと、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザ情報格納手段に格納された前記重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するステップと
を備えることを特徴とするサービス推定方法が提供される。
【００１５】
また、本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳの情報を用いてユーザが利用するサービスを推定するサービス推定装置が実行するサービス推定方法であって、
前記ユーザにより投稿された、推定の対象とする各サービスに関する投稿を取得し、当該投稿にユーザ自身を表わす単語があるか否かを検出することにより、当該投稿についての前記ユーザ自身に関連する程度を示す重みの値を決定するステップと、
前記重みの値を、前記投稿に対応するサービスを示す情報と、投稿の時刻とともにユーザ情報格納手段に格納するステップと、
推定の対象とする各サービスに関する投稿数を所定の長さの時間帯毎に投稿数格納手段に格納するステップと、
前記投稿数格納手段に格納された投稿数を利用して、前記時間帯毎に、各サービスに関する話題の盛り上がりの程度を示す一般性の値を算出し、前記投稿数格納手段に格納するステップと、
推定の対象とするサービス毎に、前記ユーザによる投稿の各時刻における一般性の値を前記投稿数格納手段から取得し、当該各時刻における重みの値を前記ユーザ情報格納手段から取得し、当該一般性の値及び重みの値に基づきスコアを算出し、算出したスコアが最も高いサービスを前記ユーザが利用するサービスであると推定するステップと
を備えることを特徴とするサービス推定方法が提供される。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の実施の形態によれば、ＳＮＳ情報を用いて、ユーザが利用するサービスを精度良く推定することを可能とする技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る通信キャリア推定装置１００の構成図である。
【図２】対象ユーザＤＢ１０１に格納される情報の例を示す図である。
【図３】対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２に格納される情報の例を示す図である。
【図４】対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３に格納される情報の例を示す図である。
【図５】一般性検出部１０７の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】影響者判定部１０８の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
【００１９】
例えば、本実施の形態では、ユーザが利用するサービスを推定する技術の一例として、ユーザが利用する通信キャリアを推定する技術を説明しているが、本発明の適用対象は通信キャリアに限定されず、本発明は通信キャリア以外の様々なサービスに対しても適用可能である。
【００２０】
（実施の形態の概要）
本実施の形態では、ＳＮＳ情報を活用してユーザが利用する通信キャリアを推定する際に、ニュース等の盛り上がりによる誤判定を削減するために、「ＳＮＳ上で一般的に盛り上がっている話題（例えば、新端末の発売等）と同時期の投稿は、ユーザ自身が利用している通信キャリアを必ずしも示していない」という知見を用いている。すなわち、この知見を用いることで、通信キャリアを示すキーワードに関して、ＳＮＳ全体での観測数に盛り上がりが発生している場合、当該通信キャリアに関する盛り上がり度に応じて、ユーザが利用する通信キャリアの推定時には、当該通信キャリアに関する投稿に、小さな重みを与えることとしている。
【００２１】
また、通信キャリアの推定の対象とするユーザ自身ではない他者が利用している通信キャリアに関する投稿による誤判定を削減するために、ＳＮＳの投稿本文に含まれる人称に応じて推定時の重みを変化させることとしている。具体的には、ユーザ自身を示す人称の単語（例えば、私、僕等）を含む場合は、対象の投稿は当該ユーザ自身に関する投稿であると考えて大きな重みを与える。また、ＳＮＳは一般的にはユーザ自身の経験や、ユーザ自身が思ったことを投稿するプラットホームであるため、他者を示す人称（例えば、子供、親等）を含む場合は、他者に関する投稿の可能性が高いと考えて、小さな重みを与えることとしている。
【００２２】
以下、本実施の形態をより詳細に説明する。
【００２３】
（装置構成）
図１は、本実施の形態に係る通信キャリア推定装置１００の構成図である。図１に示すように、本実施の形態に係る通信キャリア推定装置１００は、対象ユーザＤＢ（データベース）１０１、対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２、対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３、推定対象ユーザ設定部１０４、対象通信キャリアキーワード設定部１０５、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６、一般性検出部１０７、影響者判定部１０８、及び通信キャリア推定部１０９を有する。なお、図１において、ＤＢと機能部とを接続する線に点線と実線があるが、点線は、機能部がＤＢから情報を取得する動作を示し、実線は機能部がＤＢに情報を格納する動作を示している。ただし、これらの動作は一例であり、図示の点線／実線に示す動作が行われずに、他の経路での情報の取得／格納の動作が行われることとしてもよい。
【００２４】
通信キャリア推定装置１００は、例えばインターネット等のネットワークに接続可能であり、ネットワーク上のＳＮＳ提供サーバ等からＳＮＳの投稿情報を逐次的に取得可能である。
【００２５】
各機能部の詳細動作については後述するが、通信キャリア推定装置１００において、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６が、対象ユーザ・対象通信キャリアに関するＳＮＳの投稿を検出し、一般性検出部１０７が、検出した投稿についての一般性を算出し、影響者判定部１０８が、検出した投稿についての影響者重みを推定し、通信キャリア推定部１０９がこれらの情報を利用して対象ユーザが利用する通信キャリアを推定する。
【００２６】
本実施の形態に係る通信キャリア推定装置１００は、例えば、コンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、通信キャリア推定装置１００が有する機能は、当該コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ、ハードディスク等のハードウェア資源を用いて、当該装置で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００２７】
以下、通信キャリア推定装置１００の各部の機能／動作を説明することにより、本実施の形態における通信キャリア推定技術を詳細に説明する。以下では、まず、各ＤＢに格納される情報について説明し、その後に、各機能部の処理内容を詳細に説明する。
【００２８】
＜対象ユーザＤＢ１０１＞
対象ユーザＤＢ１０１は、ユーザ毎に通信キャリアに関する投稿の情報を格納するＤＢである。
【００２９】
図２に、対象ユーザＤＢ１０１に格納される情報の例を示す。図２に示すように、対象ユーザＤＢ１０１には、"ＳＮＳユーザＩＤ"、"ＳＮＳユーザ名"、当該ユーザによるＳＮＳの投稿が行われた時刻を示す"投稿時刻"、当該投稿が対象とする通信キャリアを示す"対象通信キャリア"、影響者判定部１０８で推定される"影響者重み"が格納される。
【００３０】
対象ユーザＤＢ１０１におけるユーザの情報（"ＳＮＳユーザＩＤ"、"ＳＮＳユーザ名"）は、推定対象ユーザ設定部１０４により、通信キャリア推定を行う対象のユーザの情報として設定されるものである。"対象通信キャリア"は、投稿の内容と、通信キャリアに対応するキーワードとのマッチングにより判定される情報である。"影響者重み"は、検出した投稿の内容がユーザ自身に関連する程度を示す重みである。
【００３１】
＜対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２＞
対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２は、推定を行いたい対象通信キャリア毎に、各通信キャリアを示すキーワードを格納するＤＢである。図３に、対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２に格納される情報の例を示す。図３に示すように、"対象通信キャリア"と"キーワード"が格納される。図３に示す「通信キャリア１」等は、対象通信キャリアの名前を示している。
【００３２】
対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２の情報は、対象通信キャリアキーワード設定部１０５により設定されるものである。
【００３３】
＜対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３＞
対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３は、事前に設定した単位時間毎に各対象通信キャリアを示すキーワードを含んだ投稿の数と、一般性検出部１０７を用いて推定した一般性を格納するＤＢである。
【００３４】
図４に、対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３に格納される情報の例を示す。図４に示すように、対象通信キャリア（通信キャリア１等）毎に、当該対象通信キャリアを示すキーワードを含んだ投稿の数である"投稿数"及び"一般性"が格納される。
【００３５】
対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３における"投稿数"は、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６によりカウントされ、格納されるものである。ここでの"投稿数"は特定のユーザに関する投稿数ではなく、ユーザ全体についての投稿数である。また、"一般性"は、一般性検出部１０７により算出され、格納される値であり、話題の盛り上がりの程度を示す。例えば、ある通信キャリアに関して"一般性"の値が大きい場合、投稿全般において当該通信キャリアの話題が多くなっていることを示している（例：新端末の発表）。
【００３６】
また、図４に示す例では、時刻Ｔからデータ収集が開始され、単位時間ｉ毎に"投稿数"と"一般性"が算出され、格納されている。例えば、時刻Ｔから時刻Ｔ＋ｉの単位時間において、通信キャリア１を示すキーワードを含んだ投稿の数が７であることが示されている。なお、図４において、"一般性"についての"−"は、算出不可であることを示している。
【００３７】
上記単位時間に関連し、本実施の形態では、「時間スロット」の概念が使用される。時間スロットの時間長は上記の単位時間である。また、時間スロットは、例えば、１日のうちの特定の時間帯（例：単位時間が５分の場合、００：００〜００：０５等）を示している。例えば、時間スロット１を００：００〜００：０５、時間スロット２を００：０５〜００：１０、...とした場合において、時間スロット１の１年間における投稿数の平均値といった場合、これは、１年３６５日の各日における００：００〜００：０５の時間帯の投稿数の平均値となる。これは、一日単位の例であるが、例えば、一週間単位として、月曜日の００：００〜００：０５を時間スロット１とし、一週間の終わりの日曜日の２３：５５〜２４：００を最後の時間スロットとする定義も可能である。この場合、例えば、同じ曜日の同じ時間帯（単位時間）における一年間の投稿数の平均値といった計算を行うことができる。
【００３８】
＜推定対象ユーザ設定部１０４＞
推定対象ユーザ設定部１０４は、通信キャリア推定を行うユーザの情報の入力を運用者等から受け付け、当該情報を対象ユーザＤＢ１０１に格納する。通信キャリア推定を行うユーザの情報は、例えば、ユーザＩＤ、ユーザ名等のＳＮＳ上で個人を認識することが可能な情報である。
【００３９】
＜対象通信キャリアキーワード設定部１０５＞
対象通信キャリアキーワード設定部１０５は、推定対象の通信キャリアを示唆するキーワードの入力を運用者等から受け付け、当該キーワードを対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２（図３）に格納する。キーワードの数は、通信キャリア毎に１つでもよいし複数でもよい。
【００４０】
＜対象ＳＮＳ投稿検出部１０６＞
対象ＳＮＳ投稿検出部１０６は、対象ユーザＤＢ１０１（図２）に格納されているユーザＩＤを用いることにより、ネットワーク上のＳＮＳ提供サーバ等により提供されるＳＮＳ情報から、当該ユーザＩＤのユーザが発信した投稿を抽出する。
【００４１】
対象ＳＮＳ投稿検出部１０６は、上記ユーザに関して抽出された投稿に対して、対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２（図３）に格納された対象通信キャリア毎のキーワードが投稿本文にヒットするか否かを確認することで、当該投稿の対象となっている通信キャリアを抽出し、対象ユーザＤＢ１０１（図２）における当該ユーザの欄に、当該投稿がなされた時刻である投稿時刻と、抽出された通信キャリアとを格納する。例えば、投稿本文の中に、図３における「キーワード１」が検出された場合、当該投稿の対象となっている通信キャリアは「通信キャリア１」であると判断され、対象ユーザＤＢ１０１（図２）の対象通信キャリアとして「通信キャリア１」が格納される。
【００４２】
また、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６は、対象通信キャリアキーワードＤＢ１０２（図３）に格納されたキーワードを用いて、特定のユーザに限定せずに、ＳＮＳ情報から対象通信キャリアに関する投稿を抽出し、各通信キャリアに関する投稿数を時間スロット（所定の時間帯）毎に対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）に格納する。例えば、時刻Ｔ〜時刻Ｔ＋ｉの時間スロットにおいて、「通信キャリア１」に対応するキーワードにヒットした投稿の数が７である場合、図４に示すとおりに、「通信キャリア１」に対応する時刻Ｔ〜時刻Ｔ＋ｉの時間スロットにおける投稿数として７が格納される。
【００４３】
＜一般性検出部１０７＞
一般性検出部１０７は、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６で算出され、対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）に格納された情報である、単位時間あたりの通信キャリアに関する投稿数を利用し、当該単位時間における対象通信キャリアに関する話題が一般的にどの程度盛り上がっているかを算出し、盛り上がりの程度を示す一般性の値を対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）に格納する。
【００４４】
一般的な盛り上がり度を算出する手法としては、例えば、対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）に格納された、ある期間（例えば過去１年分）における各通信キャリアを示唆する投稿数の平均値が一定となるように正規化を行った、現時間スロット（一般性の値を算出する対象となる現時点の時間スロット）における投稿数を利用する方法がある。
【００４５】
例えば、１２：００〜１２：０５の時間スロットにおける一般性を算出することを考える。この場合、通信キャリアＡに関する当該時間スロットにおける１年間の投稿数の実際の平均値（毎日の当該時間スロットにおける投稿数の合計を日数で割った値）が２０で、通信キャリアＢに関する当該時間スロットにおける１年間の投稿数の実際の平均値が１０であり、正規化後の投稿数の当該時間スロットにおける平均値を１０とした場合に、現時間スロット（算出対象とする日の１２：００〜１２：０５）において、通信キャリアＡの正規化後の投稿数が５（実際には１０）で、通信キャリアＢの正規化後の投稿数が１０（実際にも１０）であるとすると、当該時間スロットでの通信キャリアＡの一般性の値が５で、通信キャリアＢの一般性の値は１０となる。
【００４６】
より定性的に説明すると、例えば、算出対象の時間スロットと同じ過去の時間スロット（複数日）において、通信キャリア１に関する投稿数が１０程度だとして、もしも現時点の時間スロットでの投稿数が１００あるとすれば、それは明らかに異常であると考えられ本実施の形態では、このような場合、一般性は高い値になる。逆に普段から１００程度ある時間スロットであれば、もしも現時点の時間スロットで１００の投稿があっても異常ではなく、一般性は低い値になる。
【００４７】
また、他の盛り上がり度検知方法として、下記の式（１）を用いて算出する方法がある。式（１）はポアソン分布に従った式である。
【００４８】
【数１】
0006348882.tif 000002
上記の式のλは以下の式（２）により算出される。
【００４９】
【数２】
0006348882.tif 000003
上記のＳは、計算に用いた過去の日数を示す。Ｔｊは、日ｊにおける、一般性を算出する対象とする時間スロット（以下、現時間スロット）におけるＳＮＳ投稿数を示す。λは現時間スロットと同じ過去の時間スロットの上記日数にわたるＳＮＳ投稿数の平均値を示す。現時間スロットにおける投稿数が、λを基準としてこれよりも外れて大きい場合に異常値であると検知される。また、Ｔｎは現時点の投稿数を示し、ｐは普段と比較した異常性を示しており、値が大きい場合に異常となる。本実施の形態では、ｐを一般性の値として用いる。
【００５０】
なお、ｋ＜λの際はｋ＝λに設定した場合と同じｐ値を取ることで、盛り上がりのみを考慮する方法を適用してもよい。
【００５１】
上記の式（１）、式（２）を使用する場合の一般性検出部１０７の処理手順の例を図５に示す。図５における処理は、ある対象通信キャリアにおける、ある時間スロット（算出対象とする時間スロット）での一般性の値（ここではｐ）を算出する処理である。
【００５２】
ステップＳ１０１において、一般性検出部１０７は、現時点（現時間スロット）の投稿数を対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）から取得してＴｎに設定する。
【００５３】
ステップＳ１０２において、一般性検出部１０７は、対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）から、現時間スロットと同曜日かつ同時間帯の過去の投稿数を取得し、式（２）を用いてλを算出し、式（１）を用いて一般性の値ｐを算出する。そして、ステップＳ１０３において、一般性検出部１０７は、対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）における、該当の通信キャリア及び時間スロットにおける一般性の欄にｐを格納する。
【００５４】
＜影響者判定部１０８＞
影響者判定部１０８は、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６で検出した投稿（対象ユーザ及び対象通信キャリアに該当する投稿）の内容が、投稿したユーザ自身に影響を与えている内容か、他者に影響を与えている内容かを判定し、対象ユーザＤＢ１０１（図２）に影響者に応じた重みを格納する。
【００５５】
本実施の形態では、事前に用意したユーザ自身を表わす単語を格納した単語辞書（以下、単語辞書Ａとする）を用いて、検出した投稿が単語辞書Ａに登録された単語を含んでいるか否かを検出し、ヒットした場合（含んでいる場合）には対象の投稿はユーザ自身に影響を与えている内容を記載していると判定し、対象とする投稿に関して重みαを対象ユーザＤＢ１０１（図２）に登録する。
【００５６】
また、事前に用意した他者を表わす単語を格納した単語辞書（以下、単語辞書Ｂとする）を用いて、検出した投稿が単語辞書Ｂに登録された単語を含んでいるか否かを検出し、ヒットした場合（含んでいる場合）は、対象の投稿は他者に影響を与えている内容を記載していると判定し、対象の投稿に関して重みβを対象ユーザＤＢ１０１（図２）に格納する。
【００５７】
また、ここで双方の辞書に全くヒットしなかった場合は、ＳＮＳは基本的にユーザ自身のことを書くプラットフォームであることを踏まえて、ユーザ自身に影響を与えている可能性が高いと判定し、対象とする投稿に関して重みγを対象ユーザＤＢ１０１（図２）に格納する。
【００５８】
また、双方の辞書にヒットした場合は、通信キャリア名とヒットした単語との距離（例えば、間に存在する単語数）を計算し、距離が近い方に影響を与えたと判定し、距離が近い方がユーザ自身である場合は、対象とする投稿に関して重みγを、他者である場合は、対象とする投稿に関して重みεを対象ユーザＤＢ１０１（図２）に格納する。なお、距離が近い方がユーザ自身である場合において、対象とする投稿に関しての重みをγではなく、別の記号とし、値としてγと等しい値を設定可能としてもよい。
【００５９】
上記の単語辞書Ａ、Ｂは、通信キャリア推定装置１００の記憶手段内に備えられていてもよいし、ネットワーク上のサーバに備えられていてもよい。
【００６０】
ここで、各パラメータ（α、β、γ、ε）は正解が事前にわかっているデータを用いて定期的（例えば、６カ月ごと）に最適化することを想定するが、一般的にはα＞γ＞ε≧βとなる。
【００６１】
図６は、影響者判定部１０８が上記の処理を実行する際の処理手順に対応するフローチャートである。図６に示す例では、ユーザ自身を表わす単語が一人称を表わす表現としている。また、以下の処理は、対象ＳＮＳ投稿検出部１０６により検出された、対象ユーザ及び対象通信キャリアに関する１つの投稿に対する処理を示している。対象ＳＮＳ投稿検出部１０６により検出された各投稿について同様の処理が実行されることで重みが設定され、対象ユーザＤＢ１０１（図２）に格納される。
【００６２】
ステップＳ２０１において、影響者判定部１０８は、投稿の本文に、単語辞書Ａに登録された一人称を表わす表現があるかどうかを判定する。一人称を表わす表現がない場合、ステップＳ２０２に進み、投稿の本文に、単語辞書Ｂに登録された他者を表わす表現があるかどうかを判定する。他者を表わす表現がない場合、ステップＳ２０３に進み、重みにγを設定する。
【００６３】
ステップＳ２０２において、投稿の本文に、単語辞書Ｂに登録された他者を表わす表現がある場合、ステップＳ２０４に進み、重みにβを設定する。
【００６４】
ステップＳ２０１において、一人称を表わす表現がある場合、ステップＳ２０５に進み、投稿の本文に、単語辞書Ｂに登録された他者を表わす表現があるかどうかを判定する。他者を表わす表現がない場合、ステップＳ２０６に進み、重みにαを設定する。
【００６５】
ステップＳ２０５において、投稿の本文に、単語辞書Ｂに登録された他者を表わす表現がある場合、ステップＳ２０７に進む。
【００６６】
ステップＳ２０７において、影響者判定部１０８は、対象の通信キャリア名と、ステップＳ２０１とＳ２０５でヒットした各単語との距離を計算する。
【００６７】
ステップＳ２０８において、通信キャリア名と一人称を表わす単語との距離が、通信キャリア名と他者を表わす単語との距離よりも小さいかどうか（近いかどうか）の判定を行い、通信キャリア名と一人称を表わす単語との距離のほうが大きい場合には、ステップＳ２０９に進み、重みにεを設定する。また、通信キャリア名と一人称を表わす単語との距離のほうが小さい場合には、ステップＳ２１０に進み、重みにγを設定する。
【００６８】
＜通信キャリア推定部１０９＞
通信キャリア推定部１０９は、対象ユーザＤＢ１０１（図２）に格納されたデータと対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）に格納されたデータとを用いて、過去の一定期間Ｔにおける対象ユーザの各通信キャリアに関する投稿数等から対象ユーザがどの通信キャリアを利用しているかを推定する。
【００６９】
本実施の形態では、例として、通信キャリア毎に下記の式（３）によりスコア（Ｓｃｏｒｅ）を算出して、当該対象ユーザは、最も高いスコアの通信キャリアを利用していると判断する。
【００７０】
【数３】
0006348882.tif 000004
式（３）において、Ｓは期間Ｔの間に対象ユーザが投稿したＳＮＳ投稿群を示し、Ｔｉは投稿ｉの投稿時刻を示す。式（３）におけるＸＴｉは投稿ｉの投稿時刻における一般性を示し、Ｅｉは投稿ｉの影響者重みを示す。ＸＴｉは、投稿ｉの投稿時刻に対応する時間スロットの一般性の値として対象通信キャリア投稿数ＤＢ１０３（図４）から取得できる。Ｅｉは投稿ｉ（これは例えば投稿時刻で識別される）に対応する影響者重みとして、対象ユーザＤＢ１０１（図２）から取得できる。
【００７１】
式（３）では、影響者重みが高いほど、また、一般性が低いほど１投稿当たりのスコアが高くなる。また、同じ影響者重みと同じ一般性であれば、期間Ｔにおける投稿数が多いほどスコアが高くなる。
【００７２】
なお、式（３）では、（１−（一般性の値））と影響者重みとの和によりスコアを算出しているが、これは一例に過ぎず、積等他の方法で計算することも可能である。
【００７３】
３つの通信キャリアを対象とする場合、式（３）を用いて、例えば、あるユーザに関し、通信キャリア１のスコアが５０となり、通信キャリア２のスコアが１００となり、通信キャリア３のスコアが８０となった場合、当該ユーザが利用する通信キャリアは通信キャリア２であると推定できる。
【００７４】
なお、本実施の形態では、一般性と影響者重みの両方を用いてスコアを算出しているが、どちらか一方のみを用いてスコアを算出してもよい。つまり、（１−（一般性の値））のみを対象ユーザの期間Ｔの投稿について加算した値をスコアとして用いてもよいし、影響者重みのみを対象ユーザの期間Ｔの投稿について加算した値をスコアとして用いてもよい。
【００７５】
本実施の形態によれば、ＳＮＳ情報を活用した検知技術の中でも、特にネットワーク故障の検知において、ニュース等の盛り上がりによる投稿や他者が利用している通信キャリアに関する投稿による誤検出を低減し、検知したＳＮＳ情報に通信キャリアの情報がなくても、どの通信キャリアに故障が発生したか把握可能とするため、ＳＮＳ情報を書き込んだユーザの利用している通信キャリアを推定することが可能となる。
【００７６】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１００  通信キャリア推定装置
１０１  対象ユーザＤＢ
１０２  対象通信キャリアキーワードＤＢ
１０３  対象通信キャリア投稿数ＤＢ
１０４  推定対象ユーザ設定部
１０５  対象通信キャリアキーワード設定部
１０６  対象ＳＮＳ投稿検出部
１０７  一般性検出部
１０８  影響者判定部
１０９  通信キャリア推定部
【図１】
0006348882.tif 000005
【図２】
0006348882.tif 000006
【図３】
0006348882.tif 000007
【図４】
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【図５】
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【図６】
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