(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理部及び出力部を含む装置による自動分析方法であって、
前記処理部が、１又は複数のデータソースから、それぞれが複数のデータサンプルの少なくとも一つと関連付けられた複数のテキスト文書を含む、分析入力データを、取得し、
前記処理部が、前記分析入力データを前処理して、データ分析処理で利用可能な前処理済み分析入力データを生成し、
前記処理部が、前記前処理済み分析入力データの前記データ分析処理を実行し、
前記データ分析処理は、
前記複数のデータサンプルの各データサンプルについて、前記前処理済み分析入力データの前記複数のテキスト文書において、データベースに含まれるキーワードの出現頻度を示す単語カウント数を決定する、単語カウント処理と、
複数のキーワードペアの各キーワードペアに関連付けられた各相関係数を決定する処理であって、前記各相関係数は、前記複数のデータサンプルにおける、前記各キーワードペアのキーワード間の単語カウント数の相関の量的尺度を示す、相関決定処理と、
キーワードペアの相関係数が相関閾値を超えるか否かの基準を含む相関基準に基づいて、相関リンクするキーワードからなる相関リンクキーワードペアを特定する、相関リンク特定処理と、
特定された相関リンクキーワードペアに基づいてキーワードの相関グループを特定する処理であって、各相関グループは少なくとも一つの相関リンクキーワードペアのキーワードを含み、前記各相関グループに含まれる各キーワードに対して、前記各相関グループは、前記各キーワードに相関リンクしていると特定されている他のキーワードを含む、相関グループ特定処理と、を含み、
前記自動分析方法はさらに、
前記出力部が１又は複数の相関グループが特定されている場合、前記特定された１又は複数の相関グループの少なくとも一つを示す分析結果データを出力し、
前記データ分析処理は、頻度基準を満たしていないキーワードを、前記相関決定処理の前に省略する処理を含み、
前記頻度基準は、前記複数のデータサンプルの内の少なくとも一つについてのキーワードの単語カウント数が頻度閾値を超えるか否かの基準、及び／又は、前記複数のデータサンプルについてのキーワードの単語カウント数の平均が前記頻度閾値を超えるか否かの基準、を含み、
前記データ分析処理は、
一つのデータサンプルについて決定される単語カウント数に適用される前記頻度閾値を、前記一つのデータサンプルに関連付けられているテキスト文書の総数に基づいて調整し、
前記複数のデータサンプルについて決定される平均単語カウント数に適用される前記頻度閾値を、前記複数のデータサンプルのテキスト文書の総数に基づいて調整し、及び／又は、
前記頻度閾値を、１又は複数の信憑性の重み付け係数に基づいて調整し、
前記１又は複数の信憑性の重み付け係数は、１又は複数のテキスト文書の作成者としての１又は複数のユーザの信憑性レベル、及び／又は、１又は複数のデータソースの信憑性レベルを示し、
前記データベースは複数の検索語を含み、
前記複数の検索語は、全射的に、前記複数のキーワードにマッピングされ、
各検索語は、前記複数のキーワードの一つにマッピングされ、
各キーワードは、前記複数の検索語の内の１又は複数の検索語に関連付けられ、
前記前処理済み分析入力データを生成する前記前処理は、
前記複数のテキスト文書内の検索語の出現を特定し、
前記データベースに基づいて、特定された前記検索語を関連付けられたキーワードに置き換え、
前記単語カウント処理は、
前記複数のデータサンプルのそれぞれについて、前記前処理済み分析入力データのテキスト文書における、前記データベースの検索語の出現頻度を示す単語カウント数を決定し、
前記複数のデータサンプルのそれぞれについて、同一キーワードにマッピングされた全ての検索語の単語カウント数を加算して、前記キーワードのための単語カウント数を決定する、自動分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の自動分析方法であって、
前記データ分析処理は、距離決定処理を含み、
前記距離決定処理は、キーワードペアに関連付けられた距離係数を決定し、
前記距離係数は、前記前処理済み分析入力データのテキスト文書内のキーワードペアにおけるキーワード間の相対距離を示し、
前記相関リンク特定処理で適用される前記相関基準は、前記キーワードペアに関連付けて決定された距離係数が距離閾値を超えているか否かの基準を含む、自動分析方法。
【請求項３】
請求項２に記載の自動分析方法であって、
前記各キーワードペアに関連付けられる前記距離係数は、最大距離係数値と最小距離係数値との間の範囲で決定され、
前記最大距離係数値は、キーワードペアのキーワードが、複数のテキスト文書において互いに近接して現れることを示し、
前記最小距離係数値は、キーワードペアのキーワードが、いずれのテキスト文書においても一緒に現れないことを示す、自動分析方法。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の自動分析方法であって、
前記データベースは、
前記相関決定処理のために実行される前記単語カウント処理のための複数のキーワードを示す第１のデータベースと、
前記距離決定処理のために実行される前記単語カウント処理のための複数のキーワードを示す第２のデータベースと、を含み、
前記第２のデータベースは、前記第１のデータベースに含まれている全てのキーワードと、前記第１のデータベースに含まれていない追加のキーワードを含み、
前記距離決定処理がキーワードペアに関連付けて決定した距離係数が前記距離閾値を超えており、及び、前記キーワードペアが既に前記第１のデータベースに含まれているキーワード及び前記第１のデータベースに以前には含まれていなかったキーワードを含む場合に、前記処理部が、前記第２のデータベースからキーワードを前記第１のデータベースに追加することによって、前記第１のデータベースを更新し、
前記処理部が、更新された前記第１のデータベースに追加された前記キーワードに基づいて、前記相関決定処理のための前記単語カウント処理、及び、前記相関決定処理を、繰り返す、自動分析方法。
【請求項５】
請求項１に記載の自動分析方法であって、
前記処理部が、前記分析結果データの相関グループを分析し、前記分析結果データの分析に基づいて、機械学習に基づく検索語とキーワードとの間のマッピングを調整する、自動分析方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一項に記載の自動分析方法であって、
前記データベースは複数のカテゴリに分類され、
各キーワードは、前記複数のカテゴリのいずれかに関連付けられ、
前記複数のカテゴリは、
メーカの名前に関連付けられたキーワードを含む、メーカカテゴリと、
製品または製品モデルに関連付けられたキーワードを含む製品カテゴリと、
製品または製品モデルの部品に関連したキーワードを含む部品カテゴリと、
製品の不調や故障に関連したキーワードを含む不調カテゴリと、
解決された問題及び／又は製品又は製品の部品の正常な機能に関連したキーワードを含むカテゴリと、
天気の属性に関連付けられたキーワードを含む気象カテゴリと、
位置、特に、地域、国、州、及び／又は都市に関連付けられたキーワードを含む位置カテゴリと、
道路のタイプ及び／又は道路状態に関連したキーワードを含む道路タイプカテゴリと、
車両及び／又は車両の運転者による運転操作に関連したキーワードを含む運転操作カテゴリと、
１又は複数の問題に対する１又は複数の解決策に関連したキーワードを含む、問題解決策フィードバックカテゴリと、
の内の１又は複数のカテゴリを含む、自動分析方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか一項に記載の自動分析方法であって、
前記データベースは複数のカテゴリに分類され、
各キーワードは、前記複数のカテゴリのいずれかに関連付けられ、
前記処理部が、前記データベースの２以上のカテゴリからなる予め決定されたセットの各カテゴリと関連している少なくとも一つのキーワードを含む、１又は複数の相関グループを、特定する、自動分析方法。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか一項に記載の自動分析方法であって、
前記処理部が、１又は複数の基準に基づいて、前記相関基準を調整し、
前記１又は複数の基準は、
相関リンクキーワードペアが相関リンク特定処理で特定されない場合、
相関グループが相関グループ特定処理において特定されない場合、
特定された相関グループにおいて出現するキーワードの最大数が予め設定された閾値より小さい場合、及び／又は、
特定された相関グループにおいて出現するキーワードの平均数が予め設定された閾値より小さい場合、を含み、
前記処理部が、調整された前記相関基準に基づいて前記相関リンク特定処理及び前記相関グループ特定処理を繰り返す、自動分析方法。
【請求項９】
請求項７に記載の自動分析方法であって、
前記処理部が、前記データベースの２以上のカテゴリからなる予め決定されたセットの、各カテゴリ又は予め決定された数のカテゴリと関連している、少なくとも一つのキーワードを含む相関グループが特定されていない場合、前記相関基準を調整し、
前記処理部が、調整された前記相関基準に基づいて前記相関リンク特定処理及び前記相関グループ特定処理を繰り返す、自動分析方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の自動分析方法であって、
前記処理部が、相関閾値、頻度閾値、及び／又は距離閾値を自動的に調整する、自動分析方法。
【請求項１１】
計算機に自動分析処理を実行させるプログラムであって、前記自動分析処理は、
１又は複数のデータソースから、それぞれが複数のデータサンプルの少なくとも一つと関連付けられた複数のテキスト文書を含む、分析入力データを、取得し、
前記分析入力データを前処理して、データ分析処理で利用可能な前処理済み分析入力データを生成し、
前記前処理済み分析入力データの前記データ分析処理を実行し、
前記データ分析処理は、
前記複数のデータサンプルの各データサンプルについて、前記前処理済み分析入力データの前記複数のテキスト文書において、データベースに含まれるキーワードの出現頻度を示す単語カウント数を決定する、単語カウント処理と、
複数のキーワードペアの各キーワードペアに関連付けられた各相関係数を決定する処理であって、前記各相関係数は、前記複数のデータサンプルにおける、前記各キーワードペアのキーワード間の単語カウント数の相関の量的尺度を示す、相関決定処理と、
キーワードペアの相関係数が相関閾値を超えるか否かの基準を含む相関基準に基づいて、相関リンクするキーワードからなる相関リンクキーワードペアを特定する、相関リンク特定処理と、
特定された相関リンクキーワードペアに基づいてキーワードの相関グループを特定する処理であって、各相関グループは少なくとも一つの相関リンクキーワードペアのキーワードを含み、前記各相関グループに含まれる各キーワードに対して、前記各相関グループは、前記各キーワードに相関リンクしていると特定されている他のキーワードを含む、相関グループ特定処理と、を含み、
前記自動分析処理はさらに、
１又は複数の相関グループが特定されている場合、前記特定された１又は複数の相関グループの少なくとも一つを示す分析結果データを出力し、
前記データ分析処理は、頻度基準を満たしていないキーワードを、前記相関決定処理の前に省略する処理を含み、
前記頻度基準は、前記複数のデータサンプルの内の少なくとも一つについてのキーワードの単語カウント数が頻度閾値を超えるか否かの基準、及び／又は、前記複数のデータサンプルについてのキーワードの単語カウント数の平均が前記頻度閾値を超えるか否かの基準、を含み、
前記データ分析処理は、
一つのデータサンプルについて決定される単語カウント数に適用される前記頻度閾値を、前記一つのデータサンプルに関連付けられているテキスト文書の総数に基づいて調整し、
前記複数のデータサンプルについて決定される平均単語カウント数に適用される前記頻度閾値を、前記複数のデータサンプルのテキスト文書の総数に基づいて調整し、及び／又は、
前記頻度閾値を、１又は複数の信憑性の重み付け係数に基づいて調整し、
前記１又は複数の信憑性の重み付け係数は、１又は複数のテキスト文書の作成者としての１又は複数のユーザの信憑性レベル、及び／又は、１又は複数のデータソースの信憑性レベルを示し、
前記データベースは複数の検索語を含み、
前記複数の検索語は、全射的に、前記複数のキーワードにマッピングされ、
各検索語は、前記複数のキーワードの一つにマッピングされ、
各キーワードは、前記複数の検索語の内の１又は複数の検索語に関連付けられ、
前記前処理済み分析入力データを生成する前記前処理は、
前記複数のテキスト文書内の検索語の出現を特定し、
前記データベースに基づいて、特定された前記検索語を関連付けられたキーワードに置き換え、
前記単語カウント処理は、
前記複数のデータサンプルのそれぞれについて、前記前処理済み分析入力データのテキスト文書における、前記データベースの検索語の出現頻度を示す単語カウント数を決定し、
前記複数のデータサンプルのそれぞれについて、同一キーワードにマッピングされた全ての検索語の単語カウント数を加算して、前記キーワードのための単語カウント数を決定する、プログラム。
【請求項１２】
自動分析を行う装置であって、
１又は複数のデータソースから、それぞれが複数のデータサンプルの少なくとも一つと関連付けられた複数のテキスト文書を含む、分析入力データを、取得し、
前記分析入力データを前処理して、データ分析処理で利用可能な前処理済み分析入力データを生成し、
前記前処理済み分析入力データの前記データ分析処理を実行し、
前記データ分析処理は、
前記複数のデータサンプルの各データサンプルについて、前記前処理済み分析入力データの前記複数のテキスト文書において、データベースに含まれるキーワードの出現頻度を示す単語カウント数を決定する、単語カウント処理と、
複数のキーワードペアの各キーワードペアに関連付けられた各相関係数を決定する処理であって、前記各相関係数は、前記複数のデータサンプルにおける、前記各キーワードペアのキーワード間の単語カウント数の相関の量的尺度を示す、相関決定処理と、
キーワードペアの相関係数が相関閾値を超えるか否かの基準を含む相関基準に基づいて、相関リンクするキーワードからなる相関リンクキーワードペアを特定する、相関リンク特定処理と、
特定された相関リンクキーワードペアに基づいてキーワードの相関グループを特定する処理であって、各相関グループは少なくとも一つの相関リンクキーワードペアのキーワードを含み、前記各相関グループに含まれる各キーワードに対して、前記各相関グループは、前記各キーワードに相関リンクしていると特定されている他のキーワードを含む、相関グループ特定処理と、を含み、
前記装置は、１又は複数の相関グループが特定されている場合、前記特定された１又は複数の相関グループの少なくとも一つを示す分析結果データを出力し、
前記データ分析処理は、頻度基準を満たしていないキーワードを、前記相関決定処理の前に省略する処理を含み、
前記頻度基準は、前記複数のデータサンプルの内の少なくとも一つについてのキーワードの単語カウント数が頻度閾値を超えるか否かの基準、及び／又は、前記複数のデータサンプルについてのキーワードの単語カウント数の平均が前記頻度閾値を超えるか否かの基準、を含み、
前記データ分析処理は、
一つのデータサンプルについて決定される単語カウント数に適用される前記頻度閾値を、前記一つのデータサンプルに関連付けられているテキスト文書の総数に基づいて調整し、
前記複数のデータサンプルについて決定される平均単語カウント数に適用される前記頻度閾値を、前記複数のデータサンプルのテキスト文書の総数に基づいて調整し、及び／又は、
前記頻度閾値を、１又は複数の信憑性の重み付け係数に基づいて調整し、
前記１又は複数の信憑性の重み付け係数は、１又は複数のテキスト文書の作成者としての１又は複数のユーザの信憑性レベル、及び／又は、１又は複数のデータソースの信憑性レベルを示し、
前記データベースは複数の検索語を含み、
前記複数の検索語は、全射的に、前記複数のキーワードにマッピングされ、
各検索語は、前記複数のキーワードの一つにマッピングされ、
各キーワードは、前記複数の検索語の内の１又は複数の検索語に関連付けられ、
前記前処理済み分析入力データを生成する前記前処理は、
前記複数のテキスト文書内の検索語の出現を特定し、
前記データベースに基づいて、特定された前記検索語を関連付けられたキーワードに置き換え、
前記単語カウント処理は、
前記複数のデータサンプルのそれぞれについて、前記前処理済み分析入力データのテキスト文書における、前記データベースの検索語の出現頻度を示す単語カウント数を決定し、
前記複数のデータサンプルのそれぞれについて、同一キーワードにマッピングされた全ての検索語の単語カウント数を加算して、前記キーワードのための単語カウント数を決定する、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、自動化されたデータ分析、例えば、特定のソーシャルメディア及び／又はオンボード診断データ（Ｏｎ−Ｂｏａｒｄ−Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｄａｔａ）のデータ分析を実行する方法及び装置に関し、例えば、自動車産業における製造不良の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
毎年、自動車産業におけるＯＥＭメーカは、安全性関連での車両のリコールのために、巨額の損失を出している。欠陥がＯＥＭメーカの知るところとならない限り、自動車は製造され、市場に供給され続ける。そのため、問題がＯＥＭメーカの知るところとなるまでには、影響を受けている車両の市場における数は膨大なものとなり、影響を受けている車両のリコール及び修理のためのコストも、膨大なものとなる。従って、ＯＥＭメーカは、リコールのコストを低減するために、問題になり得る部品を迅速にかつ高い信頼性で検出できる方法を、模索している。
【０００３】
非特許文献１は、自動車分野の文脈において、ソーシャルメディアデータを分析することを議論している。当該文献において、欠陥対非欠陥及び安全性問題対他の投稿、において高い相関的な傾向を持つオートモーティブスモークワード（ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ  ｓｍｏｋｅ  ｗｏｒｄｓ）の組が特定されている。スモークワードの組が使用され、欠陥を含む可能性があるソーシャルデータ上の投稿を自動的に特定する。加えて、当該文献は、欠陥によって影響を受けるコンポーネントのカテゴリ（エアコン、トランスミッション等）に関して、投稿を分類しているように見える。
【０００４】
当該文献は、欠陥がいずれのカテゴリに属しているか検出できるように見えたとしても、欠陥の潜在的原因を認識することに通じる、特性や関連項目の認識はできていない。さらに、当該文献は、単語ステミング技術に依拠するが、障害分析や故障分析には適していないように見える。なぜなら、ステミング技術は、多くの異なる単語を一つのルート語にまとめ、自動車プロダクトマネージャをミスリードする。この点は、すでに、当該文献の結果から見ることができる。当該文献は、オリジナルの文書を参照してオリジナルの単語が何であるか理解することが必要となるほど不正確にステミングされたいくつかの単語を、理解し説明しようと試みている。これは、データサイズが非常に大きい場合には不可能である。
【０００５】
特許文献１は、ソーシャルメディアデータを監視及び分析する方法及びシステムに関連し、単語又は文をトークン化した後、感情分析に基づき分類する方法を提案している。当該文献は、ソーシャルデータ分析の一般的な方法を示しているように見える。しかし、特定の意味を決定する又は因果関係を決定するために使用され得る用語間の関係を検出することができない。一般的なデータマイニングは、非特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開２０１５／００５８３４４号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】“What's buzzing in the blizzard of buzz? Automotive component isolation in social media postings” by Alan S. Abrahams, Jian Jiao, Weiguo Fan, Alan Wang, Zhongju Zhang in Decision Support Systems - 55 (2013)  871-882
【非特許文献２】“Data Mining with Rattle and R” by author Graham Williams.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本開示は、製品障害及び／又は部品故障を、例えば自動車分野において、早期検出し、遅れた高コストの製品リコールを回避することができる、適切で信頼性が高く効率的なデータ分析のための態様及び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】
【０００９】
本発明の代表的な一例は、自動分析方法であって、１又は複数のデータソースから、それぞれが複数のデータサンプルの少なくとも一つと関連付けられた複数のテキスト文書を含む、分析入力データを、取得し、前記分析入力データを前処理して、データ分析処理で利用可能な前処理済み分析入力データを生成し、前記前処理済み分析入力データの前記データ分析処理を実行し、前記データ分析処理は、前記複数のデータサンプルの各データサンプルについて、前記前処理済み分析入力データの前記複数のテキスト文書において、データベースに含まれるキーワードの出現頻度を示す単語カウント数を決定する、単語カウント処理と、複数のキーワードペアの各キーワードペアに関連付けられた各相関係数を決定する処理であって、前記各相関係数は、前記複数のデータサンプルにおける、前記各キーワードペアのキーワード間の単語カウント数の相関の量的尺度を示す、相関決定処理と、キーワードペアの相関係数が相関閾値を超えるか否かの基準を含む相関基準に基づいて、相関リンクするキーワードからなる相関リンクキーワードペアを特定する、相関リンク特定処理と、特定された相関リンクキーワードペアに基づいてキーワードの相関グループを特定する処理であって、各相関グループは少なくとも一つの相関リンクキーワードペアのキーワードを含み、前記各相関グループに含まれる各キーワードに対して、前記各相関グループは、前記各キーワードに相関リンクしていると特定されている他のキーワードを含む、相関グループ特定処理と、を含み、前記自動分析方法はさらに、１又は複数の相関グループが特定されている場合、前記特定された１又は複数の相関グループの少なくとも一つを示す分析結果データを出力する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、適切で信頼性が高く効率的なデータ分析のための態様及び方法を提供できる。さらなる利点および特徴は、図面及び例示的な実施形態のより詳細な説明から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】分析入力データの自動分析方法のフローチャートを示す。
【図２Ａ】分析入力データの自動分析におけるデータ分析処理の方法のフローチャートを示す。
【図２Ｂ】分析入力データの自動分析におけるデータ分析処理の他の方法のフローチャートを示す。
【図３Ａ】クラスタグラフの一例に係る相関グループに含まれる複数のキーワードを示す。
【図３Ｂ】データサンプルからのデータについてのクラスタグラフを示す。
【図４Ａ】データ分析処理を行うための方法例のフローチャートを示す。
【図４Ｂ】データ分析処理を行うための方法例のフローチャートを示す。
【図４Ｃ】データ分析処理を行うための方法例のフローチャートを示す。
【図４Ｄ】データ分析処理を行うための方法例のフローチャートを示す。
【図４Ｅ】データ分析処理を行うための方法例のフローチャートを示す。
【図５】分析入力データの自動分析処理を実行する装置の構成図を示す。
【図６Ａ】期間の配置一例を示す。
【図６Ｂ】期間の配置一例を示す。
【図７】分析入力データの自動分析の他の方法のフローチャートを示す。
【図８】データ分析を実行するためのアルゴリズムのケースステディの結果例を示す。
【図９】データ分析を実行するためのアルゴリズムのケースステディの結果例を示す。
【図１０】データ分析を実行するためのアルゴリズムのケースステディの結果例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下において、ソーシャルメディアで入手可能な豊富な情報と取得されたオンボード診断データ（ＯＢＤ又はＯＢＤＩＩ）を調べ、ソーシャルメディアデータ及び／又はオンボード診断データ（ＯＢＤ又はＯＢＤＩＩ）のような、分析入力データにおいて入手可能な情報を分析することによって、欠陥のある車両部品と部品欠陥の考えられる原因を早期に検出できる方法を述べる。
【００１３】
いくつかの実施形態によれば、上記の技術的課題を解決するため、分析用の入力データの自動分析を実行するための装置及び分析入力データの自動分析のための方法が提案される。
【００１４】
また、分析入力データの自動分析を又は計算機システムに実行させるプログラムが提案される。特許請求範囲おいて、従属請求項及び二つ以上の従属請求項の組み合わせは、例示的な好ましい実施形態に関連する。最も好ましい態様では、実施形態は、自動車産業に適用される。特に、リコール状況を早期発見して高いコストを回避するための、オンボード診断データ及び／又はソーシャルメディアの分析に基づく故障検出に適用される。なお、本開示の態様及び実施形態は、異なる分野に適用できる。
【００１５】
いくつかの好ましい実施態様により提案可能な処理（プロセス）又は部分処理（サブプロセス）は、関連するオンボード診断データ及び／又はソーシャルメディアデータを収集し、処理し、分析し、及び／又は確認し、ユーザが所定製品の欠陥についてについて話し始めるとすぐにその製品の欠陥についての識見を導出できる。分析入力データが入力されると、分析され、（自動車部品不良／故障、欠陥の重大度レベルのような）情報を抽出することができる。いくつかの実施形態では、例えば、機械学習を使用して訓練することができる専門的な自動車用辞書が使用される。
【００１６】
さらに、いくつかの例示的な実施形態において、予め定義された相関閾値を使用して、例えば、異なるカテゴリのキーワードに基づいて、複数の相関を特定、実行して、検出された故障部品と、その原因及び故障が発生した地理位置情報とを対応させることができる。相関は、いくつかの例示的な実施形態において、相関単語グラフ、例えばクラスタグラフ、を描画する並列または独立したアルゴリズムを使用して、確認することがでる。確認テストを通過すると、潜在的な障害の概要は、さらなる分析のために自動車製品管理チームに送信することができる。その後、推奨を、ＯＥＭメーカのようなメーカに、提示することができる。
【００１７】
例示的な実施形態は、用語（キーワード）間の因果関係と相関とを認識するための分析を提供し、その結果、自動車部品における潜在的な障害についての識見を提供できる。さらに、この識見のおかげで、例示的な実施形態による方法は、欠陥と地理位置情報及び／又はタイミングとを、関連付けることができる。
【００１８】
一態様によれば、ソーシャルメディアデータの自動分析のための方法、特に、製品故障を検出するための方法が提供される。分析入力データ（例えば、ソーシャルメディアデータ、保険会社のレポートデータ、メーカのレポートデータ及び／又はオンボード診断データなど）を、製品の故障検出のために、１又は複数のデータソース（例えば、ソーシャルメディアプラットフォーム、保険会社、自動車及び／又は部品メーカ、及び／又は修理工場など）から、提供及び／又は取得する。分析入力データのデータ分析処理を行い、分析結果データを出力する。特定の分析結果データにおいて、提供／取得した分析入力データの分析に基づく潜在的な製品故障検出を示す。
【００１９】
いくつかの実施形態において、得られた分析入力データを前処理し、データ処理に利用可能な前処理済み分析入力データを生成する。前処理は、少なくとも、データ分析処理に入力するためのデータ形式で、提供／取得された分析入力データを格納する。それに加えて、又は、それに代えて、前処理は、後の処理においてデータ分析を行うための、データ準備とデータクレンジングを含む。
【００２０】
いくつかの実施形態において、分析入力データは、複数のテキスト文書を含む。例えば、ソーシャルメディアデータの場合には、ユーザにより作成された、１又は複数のソーシャルメディアプラットフォームのテキスト文書であり、ユーザにより作成されたブログの記事やコメントの文書（単にコメントと呼ばれる）が該当する。
【００２１】
いくつかの例示的な実施形態において、テキスト文書は、それぞれ、複数のデータサンプル、例えば、複数の期間及び／又は複数の地理的位置、の少なくとも一つと関連づけられる。
【００２２】
例えば、ソーシャルメディアデータの典型的な場合には、ユーザ作成テキスト文書は、例えば、１又は複数のソーシャルメディアプラットフォームの、ユーザにより作成されたコメントを表す。コメントの例は、オンラインブログ、オンラインフォーラムのスレッド、オンラインサービスのオンラインコメントセクション、オンラインディスカッションボード及び／又は他のソーシャルメディアプラットフォーム、公共ウィキ及び／又は苦情のオンラインサイトのコメントセクション等、におけるコメントである。
【００２３】
コメント（例えば、ユーザが作成したテキスト文書）のそれぞれは、コメントメタデータを含む又はコメントメタデータに関連づけられる。コメントメタデータは、例えば、コメントの作成時刻（日付情報及び／又は時刻スタンプ）、コメントの作成の位置、ユーザの識別子（個人の特定の意味では必須ではないが、ＩＰアドレス及び／又はユーザが使用するニックネームのようなユーザ名に基づくものであり、異なるユーザが作成したコメントを区別するための情報）、についての情報を含む。
【００２４】
いくつかの実施形態では、分析入力データ又は前処理済み分析入力データのデータ分析処理は、単語カウント処理、相関決定処理、相関リンク特定処理、及び／又は、相関グループ特定処理を含む。
【００２５】
好ましくは、単語カウント処理は、データベースのキーワードの出現頻度（例えば、数の単位における、又は、所定期間の単位あたりの数のような時間単位当たりの数における）を示す単語カウント数を決定するために実行される。データベースは、複数のデータサンプル（例えば期間）それぞれの（潜在的に前処理されている）分析入力データのテキスト文書中の複数のキーワードを含む。いくつかの実施形態において、さらに、複数のキーワードを示すデータベースを与える（用意する）。本明細書において、用語「キーワード」は、単一単語のような予め定義された文字列、２以上の単語の組み合わせ、数字、数字と単語の組合せ、又は他のものを表す。
【００２６】
好ましくは、相関決定処理は、複数のキーワードペア（好ましくは、全てのキーワード又は全ての非省略のキーワードから組合わされる全てのキーワードペア）のそれぞれついて、相関係数を決定する。好ましくは、相関係数は、複数のデータサンプル（例えば期間）について、各キーワードペアのキーワード（各キーワードペアを構成するキーワード）に対して決定された単語カウント数の間の相関関係の定量的尺度（例えば、統計的相関）を示す。
【００２７】
好ましくは、相関リンク特定処理は、相関結合キーワードペアを特定するために実行される。キーワードペアのキーワードは、好ましくは、相関基準に基づいて、互いに相関リンクしているか決定される。相関基準は、好ましくは、キーワードペアに関連付けて決定された相関係数が相関閾値を超えているか否か、という基準を含む。
【００２８】
好ましくは、相関グループ特定処理は、特定された相関リンクしているキーワードペアに基づいてキーワードの相関グループを特定するために実行される。各相関グループは、好ましくは、少なくとも一つの相関リンクキーワードペアのキーワードを含む。各相関グループに含まれる各キーワードについて、各相関グループは、好ましくは、各キーワードに相関リンクしている特定された一つ以上の（好ましくは全ての）他のキーワードを含む。
【００２９】
いくつかの実施形態では、一つ以上の相関グループが特定されている場合、一つ以上の特定されたキーワードの相関グループの少なくとも一つを示す分析結果データを、出力する。
【００３０】
以下では、好ましい態様及び例示的な実施形態が記載される。明確に異なる特徴又は態様が組み合わせることができない代替物を表すことを明記しない限り、以下の態様および特徴のいずれか２以上を、さらなる実施形態を形成するように組合わされる。
【００３１】
いくつかの好ましい実施形態において、データ処理（例えば、ソーシャルメディアデータのソーシャルメディア分析処理）は、さらに、相関決定処理の前に、頻度基準を満たさないキーワードを省く。
【００３２】
頻度基準は、データサンプルのうちの少なくとも一つ（例えば期間）について、キーワードの決定された単語カウント数が頻度閾値を超えているか否か、の基準を含む。これにより、出現頻度の低いキーワードを、その後の処理で省略することができ、処理負担及びメモリ又はストレージ使用量を大きく低減することができる。
【００３３】
好ましくは、データ分析処理は、さらに、一つのデータサンプル（例えば、期間）に関連付けられたテキスト文書の総数に基づいて、その一つのデータサンプル（例えば、期間）について単語カウント数を決定するために適用される頻度閾値を調整する。
【００３４】
これは、各データサンプル／期間のオンラインディスカッショントラフィックに基づいて、頻度閾値を自動的に適合させることができるという利点を有する。例えば、少ないオンラインディスカッショントラフィック（例えば、ユーザが作成したテキスト文書の総数が少ない期間におけるトラフィック）でのデータサンプル／期間が、より低い頻度閾値で処理され、そして、多いオンラインディスカッショントラフィック（例えば、ユーザが作成したテキスト文書の総数が多い期間におけるトラフィック）でのデータサンプル／期間が、高い頻度閾値で処理される。その結果、低いオンラインディスカッショントラフィックにおけるデータサンプル／期間の相対的に関連性が高いディスカッショントピックが、高いオンラインディスカッショントラフィックにおけるデータサンプル／期間の相対的に関連性が低いディスカッショントピックよりも、適切に重く重み付けされる。
【００３５】
好ましくは、頻度基準は、複数のデータサンプル（例えば期間）についての各キーワードの平均単語カウント数が頻度閾値を超えているか否かの基準を、含む。
【００３６】
これは、キーワードの低い出現頻度を伴うデータサンプル／期間を、そのキーワードの平均単語カウント数が、他のデータサンプル／期間における高い単語カウント数に起因してより高い値を示す場合に、分析に含めることができる、という利点を有する。ここでは、好ましくは、データ分析処理は、複数のデータサンプル／期間のテキスト文書の総数に基づいて、当該複数のデータサンプル／期間について決定された平均単語カウント数に対して適用される頻度閾値を、調整する。
【００３７】
いくつかの好ましい態様では、１又は複数の信憑性重み係数に基づいて、頻度閾値を調整する。１又は複数の信憑性重み係数は、１又は複数のテキスト文書の作成者としての１又は複数のユーザの信憑性レベル、及び／又は、１又は複数のデータソースの信憑性レベルを示す。
【００３８】
いくつかの好ましい実施形態では、このような信憑性の重み付けアルゴリズムは、さらに、文書（テキスト文書やコメント）の信憑性や信頼性を検討するために実装することができる。オンラインフォーラム又は掲示板をデータソースとして使用する場合、例えば、そのようなデータソースは、特定のユーザ（例えば、ゲスト、登録ユーザ、エキスパートユーザ、管理者等）の信憑性や信頼性のレベルを提供することができる。異なる複数のソースが使用される場合、それらソースは、異なる信頼性を有し得る。例えば、一般的なトピックのオンラインフォーラムは、第１のデータソースとして使用され、特殊な専門オンラインフォーラムは、第２のデータソースとして使用される。
【００３９】
このような実施形態では、テキスト文書やコメントなどの各文書について、信憑性の重み付け係数は、その文書を提供するデータソースの信憑性又は信頼性に応じて、及び／又は、その文書を作成したユーザの信憑性や信頼性に応じて、その文書に関連付けられる。その後、単語カウント処理では、単語カウント処理における単語カウント数又はキーワード出現頻度が、各文書及び／又は各データソースについて、各重み係数に基づいて調整される。加えて、または代替として、キーワードに適用する頻度閾値を、各キーワードが出現する文書（及び／又はそのデータソース）に関連付けられた重み係数に基づいて調整する。
【００４０】
いくつかの好ましい実施形態では、データ分析処理は、さらに、距離決定処理を含む。距離決定処理は、各キーワードペア（又は各相関リンクキーワードペア）について、各キーワードペアに関連付けられた距離係数を決定する。各距離係数は、好ましくは、前処理済み分析入力データの各テキスト文書内の各キーワードペアのキーワードの相対距離を示す。好ましくは、相関リンク特定処理で適用される相関基準は、各キーワードペアに関連付けて決定された距離係数が距離閾値を超えているか否か、の基準を含む。
【００４１】
これは、算出した相関係数を用いた相関決定処理に基づき、相関リンク特定処理の信頼性をテストするために、別の確認処理を追加できるという利点を有する。具体的には、相関決定処理の計算された相関係数は、キーワードペアの統計的相関又はその可能性を、それらキーワードの単語カウント数に基づいて示してもよいが、相関は、キーワードが個々のユーザにより同一又は類似の文脈で使用されているという相関よりも、他の要因に起因することがあり得、又は、偶発的であり得る。
【００４２】
好ましくは、キーワードペアに関連付けられた距離係数は、最大距離係数値と最小距離係数値との間の範囲で決定される。最大距離係数値は、好ましくは、キーワードペアのキーワードが同じテキスト文書で現れる、又は、複数のテキスト文書において互いに近くで（又は隣接して）現れる（近接して現れる）ことを示す。最小距離係数値は、好ましくは、キーワードペアのキーワードが、いずれのテキスト文書においても、一緒に現れないことを示す。
【００４３】
各テキスト文書にける各キーワードペアのキーワードの相対距離を示す（例えば、それらキーワードが同じコメント／テキスト文書で使用される可能性があるか、又は、それらキーワードが同じコメント／テキスト文書で互いに近い距離（近接して）で使用される可能性があるか、を示す）距離係数を決定することにより、相関リンクキーワードペアを各決定された距離係数に基づいて確認し、その相関を、キーワードが個々のユーザに同一文脈において使用されていることを示す、キーワードがユーザに同一コメント／テキスト文書において使用される可能性がある（又はない）状況に起因する相関として確認できる。
【００４４】
いくつかの好ましい実施形態において、相関決定処理のために実行される単語カウント処理のための複数のキーワードを示す第１のデータベース、及び／又は、距離決定処理のために実行される単語カウント処理のための複数のキーワードを示す第２のデータベース、が与えられる（用意される）。
【００４５】
好ましくは、第２のデータベースは、第１のデータベースに含まれている全てのキーワードと、第１のデータベースに含まれていない追加のキーワードを含む。
【００４６】
いくつかの好ましい実施形態では、機械学習プロセスを含む。機械学習プロセスは、第１のデータベースを更新し、及び／又は、更新された第１のデータベースの１又は複数の追加されたキーワードに基づく相関決定処理及び／又は相関決定処理のための単語カウント処理を繰り返す。第１のデータベースの更新は、例えば、距離決定処理が１又は複数のキーワードペアに関連付けて決定した距離係数が、距離閾値を超える条件を満たしている、及び／又は、それら１又は複数のキーワードペアが既に第１のデータベースに含まれているキーワード及び／又は第１のデータベースに以前には含まれていなかったキーワードを含む場合に、第２のデータベースから１又は複数のキーワードを第１のデータベースに追加する。
【００４７】
いくつかの好ましい実施形態では、データベースは複数の検索語を含む。複数の検索語は、全射的に、複数のキーワードにマッピングされる。好ましくは、各検索語は、複数のキーワードの一つにマッピングされ、及び／又は、各キーワードは、キーワードにマッピングされる複数の検索語の内の１又は複数の検索語に関連づけられる。この文脈において、全射マッピングは、各検索語が単一キーワードにマッピングされているが、各キーワードは、一つの検索語にも関連付けられない、又は、１又は複数の検索語に関連付けられる、ことを意味する。本明細書において、用語「検索語」は、単一単語のような予め定義された文字列、２以上の単語の組合わせ、数字、数字と単語の組合せ、又は他のものを表す。
【００４８】
好ましくは、前処理済み分析入力データを生成する前処理は、テキスト文書内の検索語の出現を特定し、データベースに基づいて、特定された検索語を関連付けられたキーワードに置き換える。これは、検索キーワードの数が、以降の処理で低減される、という利点を有する。より多数の検索語が、より少数のキーワードにマッピングされるため、特に、単語カウント処理、相関決定処理、及び／又は、距離決定処理が、より少ない処理負荷及びより少ないストレージ又はメモリ使用量において実行される。
【００４９】
これは、他の大きな利点を有する。つまり、キーワードの高頻度出現に起因する統計的相関は、関連を有する複数の検索語を、それら検索語と関連を有する一つの同義語又はより一般的な上位キーワードにマッピングすることによって達成できる。例えば、単語の通常の使用において、複数の検索語が互いに同義語を表すことがある。これらは、一つの同義キーワードにマッピングできる。これにより、単一の検索語の単頻度での出現に比べ、処理負荷を低減し、後の処理において、キーワードのより高い平均単語カウント数の統計的有意性を増加させる。また、例えば、ユーザは、時に、トピックについての詳細を、より高い又はより低い程度に説明する。分析が詳細の程度に依存し過ぎていなければ、単一のキーワードによって、より詳細な検索語をまとめることができる。これも、単一の検索語の単一の頻度での出現に比べ、処理負荷を低減し、後の処理において、キーワードのより高い平均単語カウント数の統計的有意性を増加させる。
【００５０】
好ましくは、特定された検索語を関連するキーワードによって置き換える上記態様の代替例として（又は追加の確認計算として）、単語カウント処理は、複数のデータサンプル／期間のそれぞれについて、前処理済みソーシャルメディアデータのテキスト文書における、データベースの検索語の出現頻度を示す単語カウント数を決定し、そして、期間のそれぞれについて、同じキーワードにマッピングされた全ての検索語の決定された単語カウント数を加算して、各キーワードのための単語カウント数を決定する。これは、後の相関に関連する処理の処理負荷を大幅に低減することができるという利点を有する。単語カウント処理の前に検索語をキーワードによって置き換えることは、単語カウント処理のための処理負荷を低減できるので、より効率的である。
【００５１】
いくつかの好ましい実施形態において、前処理済み分析入力データを生成する前処理は、データクレンジング処理を含む。データクレンジング処理は、他のテキスト文書で既に出現した、冗長テキスト部分をテキスト文書から除去する。これにより、処理負担を低減することができる。より重要な点として、単語カウント処理でカウントすべきキーワードの冗長出現が回避されるので、単語カウント処理が高精度で行われる。
【００５２】
いくつかの好ましい実施形態では、前処理済み分析入力データを生成する前処理は、データクレンジング処理を含む。データクレンジング処理は、例えば、テキスト文書の複数の単語を一つの格（ｃａｓｅ）に変換し、テキスト文書から句読文字を除去し、テキスト文書からストップワードを除去し、不規則な文字を削除し、誤植を訂正し、及び／又は、マークアップ言語タグを除去する。これにより、後の処理において、処理負担及びストレージ又はメモリ使用量を低減できる。また、追加的な人による処理の確認が容易となり得る。
【００５３】
いくつかの好ましい実施形態では、前処理済み分析入力データを生成する前処理は、以下の処理を含む。ユーザ作成テキスト文書において、別のユーザ作成テキスト文書におけるテキスト部分を参照する共通参照句を検索し、及び／又は、特定された共通参照句を、上記別のユーザ作成テキスト文書の参照されたテキスト部分、又は、上記別のユーザ作成テキスト文書の参照されたテキスト部分に含まれる少なくとも１又は複数の検索語又はキーワード、によって置き換える。これにより、実際の文脈上の出現頻度を反映する出現頻度分析の質を向上させることができる。なぜなら、１又は数のキーワードを含む一つのテキストに同意する共通参照句は、ユーザが共通参照句によって同意したが、キーワードが明示的に言及されていなかったためにカウントにおいて無視される場合も、分析においてあり得るからである。
【００５４】
いくつかの好ましい実施形態では、分析結果データの相関グループを分析し、分析結果データの分析に基づいて、機械学習に基づいた検索語とキーワードとの間のマッピングを調整する。例えば、二つの相関グループが見出され、複数のキーワードが両方の相関グループのメンバであり、他のキーワードが一方のみのメンバである場合、そのようなキーワードは、一つの共通キーワード（例えば、検索語に関連を有する同義語又はより一般的な上位キーワード）にマッピングされるように指定される検索語としてグループ化される候補となる、キーワードである。
【００５５】
いくつかの好ましい実施形態では、データベースは複数のカテゴリに分類され、各キーワードは、複数のカテゴリのいずれかに関連付けられる。これにより、分析は、複数の異なるコンテンツカテゴリの複数のキーワードに対して実行され、異なるコンテンツカテゴリの異なるキーワードの相関を特定することができる。
【００５６】
このことは、ソーシャルメディアデータに基づいて製品の故障を検出する目的の場合に特に有利である。なぜなら、例えば、製品名やパーツ名のカテゴリのキーワードが、製品の故障や製品の問題を表すキーワードのカテゴリのキーワードに相関する（相関リンクしている）ことが判明した場合、製品の故障を検出することができるからである。これは、上述のキーワードの一つ又は両方が、原因又は文脈カテゴリのキーワードに相関している（相関リンクしている）場合、及び／又は、上述のキーワードの一つ又は両方が、使用条件、気象条件、位置又は気象条件等の環境条件のカテゴリのキーワードに相関している場合に、検出された製品の故障の考えられる原因又は文脈についての情報を提供することができる。
【００５７】
具体的には、好ましくは、相関リンクキーワードの相関グループが文関連の複数のカテゴリそれぞれのキーワードを少なくとも含むという意味において、相関グループのキーワードが「相関文」を形成するために使用することができるかということに関して、相関グループが分析される。例えば、いくつかの実施形態では、特定された相関グループが、少なくとも、製品の故障や製品の問題を表すキーワードのカテゴリのキーワードに相関する（相関リンクする）ことが見出されている製品名やパーツ名のカテゴリのキーワードを含む場合、「相関文」を、製品の故障を検出するために形成する。
【００５８】
好ましくは、データベースの２以上のカテゴリからなる予め決定されたセットの各カテゴリと、又は、そのセットの内の少なくとも予め決定された数のカテゴリと、関連している少なくとも一つのキーワードを含む、１又は複数の相関グループ（キーワードの相関グループ）を、特定する。これにより、文の基準（文基準）が実装され得る。相関グループが、複数の予め定義された文関連カテゴリのそれぞれに対して、少なくとも一つのキーワードを含む場合に、相関グループが相関文を抽出できることを示す、相関グループに適用される文基準を与えることができる。文関連のカテゴリのセットは、データベースの全ての利用可能なカテゴリを示す、又は、データベースの利用可能なカテゴリのうちの少なくとも二つからなるサブセットを示す。
【００５９】
好ましくは、カテゴリ（または文関連カテゴリ）は、以下のうちの一つまたは複数を含む。メーカの名前、特に自動車メーカの名前に関連付けられたキーワードを含む、メーカカテゴリ。製品または製品モデル、特に、自動車モデルに関連付けられたキーワードを含む製品カテゴリ。製品または製品モデルの部品、特に、自動車部品に関連したキーワードを含む部品カテゴリ。製品の不調や故障に関連したキーワードを含む不調カテゴリ。解決された問題及び／又は製品又は製品の部品の正常な機能に関連したキーワードを含むカテゴリ。天気の属性に関連付けられたキーワードを含む気象カテゴリ。位置、特に、地域、国、州、及び／又は都市に関連付けられたキーワードを含む位置カテゴリ。道路のタイプ及び／又は道路状態に関連したキーワードを含む道路タイプカテゴリ。車両及び／又は車両の運転者による運転操作に関連したキーワードを含む運転操作カテゴリ。１又は複数の問題に対する１又は複数の解決策（例えば、「この問題の場合には、マニュアルを参照してください」、又は、「問題がある場合、・・・を行い・・」等のコメント）に関連したキーワードを含む、問題解決策フィードバックカテゴリ。
【００６０】
例えば、相関リンクキーワードの相関グループが、カテゴリの各々に対する少なくとも一つの相関リンクキーワードを含む場合、例えば、製品カテゴリからの少なくとも一つのキーワード及び／又は部品カテゴリからの少なくとも一つのキーワード、メーカカテゴリからの少なくとも一つのキーワード、そして、不調カテゴリからの少なくとも一つのキーワード、を含む場合、特定の製品及び／又は特定のメーカの製品の部品が故障の問題を有していることを示す各キーワードの相関文を抽出することができ、故障検出がソーシャルメディアデータに基づいて達成できる。他のカテゴリからの他の付加的な相関リンクキーワードは、検出された相関文又は検出された製品故障に対して追加される付加的なコンテキスト情報を含むことができる。これは、検出された問題を分析するために、関連するコメント／ユーザが作成したテキスト文書を抽出することによって、さらに分析することができる。
【００６１】
問題が確認されている、又は、特定された相関グループに基づいている場合、ソーシャルメディア分析がない過去の状況に比べて、非常に早く、非常に低コストで、リコールを開始することを可能にする。
【００６２】
いくつかの好ましい実施形態では、以下の場合には、１又は複数の基準に基づいて、相関基準を調整する。一つの相関リンクキーワードペアも相関リンク特定処理で特定されていない場合、一つの相関グループも相関グループ特定処理で特定されていない場合、特定された相関グループで出現するキーワードの最大数が予め設定された閾値よりも小さい場合、及び／又は、特定相関グループのキーワードの平均数は、予め設定された閾値よりも小さい場合、である。
【００６３】
これにより、処理は調整された基準設定のために繰り返され、特定される相関グループの数を増加させる（例えば、一つの相関グループも特定されない又は少数の相関グループしか特定されていない場合）、又は、１又は複数の相関グループにおけるキーワードの数を増加又は減少させる（例えば、一つの相関グループが含む例えば同一カテゴリからのキーワードが多すぎる場合、又は、キーワード相関の潜在的な検出文脈から意味を成すためには、相関グループが含むキーワードが少なすぎる場合、例えば、上記文基準が満たされていない場合）。好ましくは、さらに、調整された相関基準に基づいて、相関リンク特定処理及び相関グループ特定処理を繰り返す。
【００６４】
好ましくは、さらに、データベースの２以上のカテゴリからなる予め決定されたセットの各カテゴリと関連している少なくとも一つのキーワードを含む相関グループが、一つも特定されていない場合（例えば、上記の文の基準に基づいて）、相関基準を調整してもよく、さらに／又は、調整された相関基準に基づいて相関リンク特定処理及び相関グループ特定処理を繰り返してもよい。これにより、処理が調整された基準設定のために繰り返され、１又は複数の相関グループのキーワードの数を増加又は減少させる（例えば、一つの相関グループが含む例えば同一カテゴリからのキーワードが多すぎる場合、又は、キーワード相関の潜在的な検出文脈から意味を成すためには、相関グループが含むキーワードが少なすぎる場合、例えば、上記文基準が満たされていない場合）。
【００６５】
好ましくは、相関基準の調整は、相関閾値、頻度閾値、及び／又は距離閾値を調整することを含む。これにより、処理毎の処理項目の数を減少させることによって処理負担を調整することができる。特定された相関グループが存在しない又は多すぎる場合、及び／又は、特定された相関グループが含むキーワードの数が多過ぎる又は少な過ぎる場合、又は、相関グループに含まれるカテゴリが少なすぎる場合、相関閾値、頻度閾値、及び／又は距離閾値、又は、文基準を調整することにより、分析結果が自動的に改善される。そして、処理は、調整された基準に基づいて繰り返される。
【００６６】
上記において、単語カウント処理は、分析データのデータ処理に関連して使用され、キーワード及び／又は検索語は、単語カウント数または単語の出現頻度を決定するためにカウントされ、いくつかの実施形態は、単語カウント総数等に基づいて、調整された頻度閾値を決定する。
【００６７】
いくつかの好ましい実施形態では、別の重み付けアルゴリズムが、文書（テキスト文書やコメント）の信憑性や信頼性を検討するために実装される。オンラインフォーラム又は議論掲示板がデータソースとして使用される場合、そのようなデータソースは、特定のユーザ（例えば、ゲスト、登録ユーザ、エキスパートユーザ、管理者等）の信頼性や信頼性のレベルを提供する。別のソースが使用される場合、例えば、一般的なトピックのオンラインフォーラムは第１のデータソースとして使用され、特殊な専門オンラインフォーラムは第２のデータソースとして使用される場合にも、ソースは、異なる信憑性又は信頼性を有し得る。
【００６８】
このような実施形態では、テキスト文書やコメントなどの各文書について、信憑性の重み付け係数は、文書を提供するデータソース及び／又は文書を作成したユーザの信頼性又は信頼性に依存して、各文書に関連付けられる。単語カウント処理では、単語カウント処理における単語カウント数又はキーワードの出現頻度は、各文書及び／又は各データソースに対して、それぞれの関連する重み係数に基づいて、重み付け又は調整される。加えて、又は代替として、キーワードに適用される頻度閾値は、各キーワードが出現する文書（及び／又はそのデータソース）に関連付けられた重み係数に基づいて調整される。
【００６９】
他の態様によれば、プログラムが提供される。プログラムは、計算機読み取り可能な媒体に格納されたプログラム命令を含む。計算機又は計算機システム上で実行されることで、計算機または計算機システムに、上記いずれかの態様、実施形態、又はそれらの組合せの方法を実行させる。
【００７０】
他の態様によれば、自動化されたデータ分析を実行するための装置が提供される。本装置は、ストレージ、データ入力インタフェース、処理システム、及び／又は、データ出力インタフェースを含む。ストレージは、複数のキーワードを示すデータベースを格納するように構成される。
【００７１】
データ入力インタフェースは、ソーシャルメディアデータ及び／又は上述のような他のタイプの分析入力データを、複数のデータサンプル／期間の内の少なくとも一つと関連付けられた複数のユーザ作成テキスト文書を含むソーシャルメディアデータを提供するソーシャルメディアプラットフォームのような１又は複数のデータソース、及び／又は、複数のデータサンプル／期間の内の少なくとも一つとそれぞれ関連付けられた複数のユーザ作成テキスト文書を含む、保険会社、修理店、自動車及び／又は部品メーカからのレポートデータのような他のデータソース、から取得するように構成される。
【００７２】
処理システムは、得られたソーシャルメディアデータ及び／又は他の分析入力データを前処理し、データ分析処理に利用可能な前処理済み分析入力データを生成するように構成される。処理システムは、例えば、１又は複数の、上記態様、実施形態又はそれらの組み合わせに従って、データ分析処理を実行するように構成される。
【００７３】
データ出力インタフェースは、キーワードの一つ以上の相関グループが特定された場合、キーワードの一つ以上の特定された相関グループの内の少なくとも一つを示す分析結果データを出力するように構成される。
【００７４】
以下において、好ましい態様及び例示的な実施形態が、添付の図面を参照してより詳細に説明される。異なる図面及び実施形態において、同一又は類似の特徴は、時に、同様の参照番号によって参照される。種々の好ましい態様及び好ましい実施形態に関する以下の詳細な説明は、本発明の範囲を限定するものとして意図されるべきではないことを理解すべきである。
【００７５】
好ましい態様では、実施形態は、自動車産業に適用され、特に、リコールすべき状況を早期に検出して高いコストを回避するための、ソーシャルメディア分析に基づく故障検出に適用される。しかしながら、本態様及び実施形態は、異なる分野に適用されてもよいことに留意されたい。例示的に、実施形態は、分析入力データとしてソーシャルメディアデータを分析する文脈で説明される。
【００７６】
しかし、例示的な実施形態は、ソーシャルメディアデータの分析に限定されず、他のデータが、（１又は複数のデータサンプルに関連付けることができる複数のテキスト文書に分割することができる限り、）分析入力データとして使用することができる。例えば、自動車分野では、分析入力データは、（ソーシャルメディアデータに加えて又は代えて、）オンボード診断データ（例えば、ＯＢＤやＯＢＤ２）及び／又は修理工場によって車両から得られる修復レポートデータを含み、データ分析のために収集される。このようなデータは、例えば、車両から／車両のために得られたエラーコード（１又は複数の数字及び／又は１又は複数の文字の列）を示す。例えば、オンボード診断データは、エラーコードを収集できる車両診断インタフェースを介して得られたデータである（例えば、特定の車両の診断分析に関する各テキスト文書）。典型的には、修理工場は、診断作業やメンテナンス作業中に車両からそのようなデータを取得する。
【００７７】
加えて又はその代わりに、分析入力データは、例えば、自動車メーカ及び／又はＯＥＭ（Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｒ）メーカから得られた文書データに関連する。
【００７８】
また、加えて又はその代わりに、分析入力データは、例えば、自動車保険会社から得られたデータに関連し、各テキスト文書は、自動車保険の出来事のレポートデータに関連する。
【００７９】
一般的には、分析入力データは、テキスト、及び、１又は複数のデータサンプルに関連するテキスト文書を含む文字列コードデータである。
【００８０】
以下の実施例および例示的な実施形態では、例示のデータサンプルは、期間を指すことが想定される。しかし、データサンプルのための基準は、期間に限定されない。例えば、データサンプルは、追加的または代替的に、地理的位置を参照し、各データサンプルは、例えば他の期間及び／又は地理的位置に関連する。
【００８１】
いくつかの実施態様によれば、関連するソーシャルメディア及び／又は他の上記のデータソースからの情報を、収集し、処理し、分析し、確認し、そして、ユーザが与えられた製品の欠陥について話し始めるとすぐに、それについての識見を導出する、処理又は部分処理を提案する。データが入力されると、例えば、いくつかの実施形態において、機械学習を使用してトレーニングされる専門的な自動車用辞書を用いて、入力データが分析され、情報（自動車部品の不良／故障、欠陥の重大度のレベルなど）が抽出される。
【００８２】
さらに、いくつかの例示的な実施形態において、予め定義された相関閾値を使用して、例えば異なるカテゴリのキーワードに基づいて、複数の相関を特定及び実行することで、検出された故障部品を、原因と故障が発生した地理的位置に、対応させることができる。相関は、いくつかの例示的な実施形態において、クラスタグラフのような相関単語グラフを描画する並列または独立したアルゴリズムを使用して、確認することがでる。確認テストを通過すると、潜在的な障害の概要は、さらなる分析のために車両の製品管理チームに送信される。その後、推奨を、ＯＥＭメーカのようなメーカに提供できる。
【００８３】
例示的な実施形態は、用語（キーワード）間の因果関係と相関関係を認識するための分析を提供し、それにより、車両部品の潜在的な障害についての優れた識見を提供できる。さらに、この識見により、欠陥と地理位置及び／又はタイミングとを、関連付けることができる。
【００８４】
いくつかの態様では、分析入力データは、関連するソースから得られ、クレンジング及び抽出の対象となる。抽出されたデータは、その後、例えば車両欠陥の識見を導出するために分析される。導出された識見は、その後、確認することができ、その結果は、ＯＥＭメーカに実用的な識見を推奨する分析チーム及び／又は車両のプロダクトマネージャに提示できる。以下の手順は、一般に分析プロセスに関連するものである。それらは、データソースの提供（選択）、データの補足（取得）、抽出データを提供するためのクレンジング及び抽出、データ分析と識見、確認、及び／又は、実行可能な識見と推奨、である。
【００８５】
データソースについて説明する。以下の実施形態のうちの１又は複数のアルゴリズムで使用されるデータソースは、例えば、ソーシャルメディアプラットフォームなどのデータソースである。実施形態が、特に、自動車分野で一部の障害を検出するために適用される場合、関連するデータソースは、自動車ディスカッションフォーラム、オープンオンラインコミュニティ（例えば、ソーシャルネットワーク）、苦情サイトや公共ウィキが挙げられる。その他、データスペアパーツ、修理ショップ、気象情報、警察や保険会社、道路側インフラ、のようなデータソースからのデータを使用して、導出された識見を確認することができる。
【００８６】
自動車分野に実施形態を適用する場合、以下に説明するように、データベースは、好ましくは予め定義された単語の自動車用辞書を含む。これらの辞書としては、例えば、以下のカテゴリが含まれるが、これらに限定されるものではない。
・自動車モデルのリスト
・自動車部品のリスト
・天気の属性（例えば、雨、霧、冬、寒暖）  注：これは、天気関連情報を抽出するために正規表現で表現することが望ましい
・国／州の全リスト
・地理的位置／都市のリスト
・故障に関連する属性（例えば、悪い、問題、故障、故障した、動作停止、エンスト、壊れた、粉々になった、など）
・「問題ない動作」に関連する属性
・「解決された問題」に関連する属性
・以前のコメントに対する同意に関連する属性  例：「私はＸに同意する」、「私は（Ｙと）同じ問題を抱えている」
【００８７】
より一般的な用語では、データベースは複数のカテゴリに分類することができる。各キーワードは、複数のカテゴリのいずれかに関連付けられる。カテゴリは、例えば、以下のカテゴリの内の１又は複数のカテゴリを含む。メーカの名前、特に自動車メーカの名前に関連付けられたキーワードを含む、メーカカテゴリ。製品または製品モデル、特に、自動車モデルに関連付けられたキーワードを含む製品カテゴリ。製品または製品モデルの部品、特に、自動車部品に関連したキーワードを含む部品カテゴリ。製品の不調や故障に関連したキーワードを含む不調カテゴリ。解決された問題及び／又は製品又は製品の部品の正常な機能に関連したキーワードを含むカテゴリ。天気の属性に関連付けられたキーワードを含む気象カテゴリ。位置、特に、地域、国、州、及び／又は都市に関連付けられたキーワードを含む位置カテゴリ。また、道路のタイプ（例えば、複数レーン高速道路、国を横断する道路、都市高速道路、都市一般道、未舗装道路等）及び／又は道路状態（凍結した道、濡れた道、埃の多い道等）に関連したキーワードを含む道路タイプカテゴリが含まれてもよい。さらに、車両及び／又は車両の運転者による運転操作、例えば、ブレーキ操作、加速操作、ハンドル操作等に関連したキーワードを含む運転操作カテゴリを含んでもよい。
【００８８】
得られたソーシャルメディアからコメント（ユーザが作成したテキスト文書）を抽出する際に、いくつかの例示的な実施形態において、抽出されたコメントには、時刻、日付、及び／又は位置がスタンプされ、いつデータが生成され、及び／又は、世界のいずれの場所にデータが関連するかを示す。同様に、修理ショップ（例えば、オンボード診断データに基づく）又は製造業者のレポート、及び／又は、保険会社のレポートから得られるテキスト文書は、時刻、日付、及び／又は、位置がスタンプされる。
【００８９】
図１は、いくつかの例示的な実施形態に係る、分析入力データ（ここでは例示的にソーシャルメディアデータ）の自動分析のための方法を示す。
【００９０】
図１の例示的な処理は、複数のキーワードを示すデータベースを提供する（用意する）ステップＳ１を含む。ここで、用語「キーワード」は、予め定義された文字列を表し、例えば、単一の単語、複数の単語の組み合わせ、数字、数字と単語の組合せ、又はその他のものを表す。これは、ソーシャルメディアのデータ分析に対して利となるトピックのような１又は複数の特定のトピック、及び／又は、複数のカテゴリ、に関連する複数のキーワード、を含む辞書データベースに関連する。
【００９１】
図１の例示的な処理は、さらに、ソーシャルメディアデータ（分析入力データ）を取得するステップＳ２を含む。いくつかの実施形態では、得られたソーシャルメディアデータ（分析入力データ）は、１又は複数のソーシャルメディアプラットフォーム（データソース）から取得される。ステップＳ１及びＳ２は、互いに任意の順序で又は並列に実行される。
【００９２】
いくつかの実施形態では、ソーシャルメディアデータ（分析入力データ）は、複数のテキスト文書（例えば、ユーザが作成したテキスト文書）を含む。例えば、１又は複数のソーシャルメディアプラットフォームのユーザ作成コメント文書（単にコメントとも呼ぶ）や、複数の期間の内の少なくとも一つとそれぞれ関連づけられている、ユーザ作成テキスト文書である。
【００９３】
例えば、ユーザ作成テキスト文書は、１又は複数のソーシャルメディアプラットフォームのユーザが作成したコメントを表す。例えば、オンラインのブログ、オンラインフォーラムのスレッド、オンラインサービスのオンラインコメントセクション、オンラインディスカッションボード及び／又は他のソーシャルメディアプラットフォーム、公共ウィキ及び／又は苦情オンラインサイトのコメントセクション等における、コメントである。
【００９４】
各コメント（ユーザ作成テキスト文書）は、さらに、コメントメタデータを含む、又は、コメントメタデータに関連付けられる。コメントメタデータは、例えば、コメントの作成時刻（日付情報及び／又はタイムスタンプに関連付けられている又は含むことにより）、コメントの作成場所、ユーザの識別情報（個人特定の意味ではなく、異なるユーザが作成したコメントを区別するための情報、例えば、ＩＰアドレス及び／又はユーザが使用するニックネームのようなユーザ名に基づくもの）についての情報を含む。
【００９５】
「複数の期間」に関して、この用語は、少なくとも二つの期間（データサンプル）を特定することに留意されたい。複数の期間は、同じサイズの時間長（例えば、日、週、月等の単位に関連する）、又は、異なるサイズの時間長を有する。複数の期間は、時間軸において重なっていてもよく、重なってなくてもよい。ソーシャルメディア分析の目的のため、各ユーザ作成テキスト文書は、例えば、日付及び／又はユーザによる作成時刻に基づいて、複数の期間の内の少なくとも一つに関連付けられていることが好ましい。前述したように、データサンプルは、期間に加えて又は代わりに、地理的位置に関連してもよい。
【００９６】
いくつかの実施形態では、各コメント（ユーザ作成テキスト文書）は、例えば、期間が互いに重ならない場合、唯一つの期間（及び／又は地理的位置）に関連付けられる。いくつかの他の実施形態では、期間が重複する場合、コメント（ユーザ作成テキスト文書）は、１又は複数の期間に関連付けられる。
【００９７】
好ましい実施形態では、複数の期間は、互いに重ならず、同じサイズの時間長を有する。例えば、異なる日、異なる月、又は予め定められたサイズの異なる連続的な期間、である。他の実施形態では、累積期間を与える。例えば、各期間は、前期間に加えて、追加の後続の期間を含む。例えば、第１の期間は、データ取得／データ補足の第１の日（又は、月や他の期間の単位）を含み、第２の期間は、第１及び第２の日（又は、月や他の期間の単位）を含み、第３の期間は、第１から第３の日（又は、月や他の期間の単位）を含み、第４の期間は、第１から第４の日（又は、月や他の期間の単位）を含む。
【００９８】
図１の例示的な処理は、前処理済みソーシャルメディアデータ（前処理済み分析入力データ）を生成するために、得られたソーシャルメディアデータを前処理するステップＳ３を含む。前処理済みソーシャルメディアデータは、ソーシャルメディア分析処理（データ分析処理）で利用可能である。
【００９９】
いくつかの実施形態では、前処理は、後述する分析処理に入力することができるように、得られたソーシャルメディアデータ（分析入力データ）に適用される準備処理を含む。例えば、前処理は、例えば、得られたソーシャルメディアデータ（分析入力データ）を、ソーシャルメディア分析処理への入力のためのデータフォーマットで格納する。
【０１００】
また、前処理は、例えば、事前準備、データクレンジング及びデータ簡素化技術を含み、データを変更する。これにより、分析の複雑さを軽減し、データサイズを縮小し、及び／又は、前処理済みデータの分析における処理負担を軽減する。
【０１０１】
例えば、単語カウント数決定処理は、いくつかの実施形態では、キーワードの出現回数をカウントするために実行されるので、前処理は、データクレンジング技術を含み、データサイズを小さくしてデータにおける全体の単語カウント数サイズを小さくし、そして、単語カウント処理において分析されるテキスト部分以外のデータのメタデータ部分を減少させる。
【０１０２】
例えば、前処理は、前処理済みソーシャルメディアデータを生成する前処理を含み、１又は複数の部分処理を含むデータクレンジング処理を含む。データクレンジング処理は、以下の１又は複数の部分処理を含む。ユーザ作成テキスト文書から、他のユーザ作成テキスト文書の一つで既に出現している冗長テキスト部分を、削除する。ユーザ作成テキスト文書の単語を一つの格（ｃａｓｅ）に変換する。ユーザ作成テキスト文書から句読文字を除去し、ユーザ作成テキスト文書からストップワードを除去し（ストップワードは、例えば、「ｓｕｃｈ」、「ａｎｄ」、「ｏｒ」、「ｉｓ」、「ｔｈｅ」、「ａｒｅ」、「ｈｅｒ」、「ｗｈｉｃｈ」、「ｏｎ」等）、不規則な文字を削除し、誤植を訂正し、及び／又は、マークアップ言語タグを除去する。
【０１０３】
ユーザ作成テキスト文書から、他のユーザ作成テキスト文書の一つで既に出現している冗長テキスト部分を削除する潜在的な処理については、様々なユーザの一連のコメント文書を含むオンラインフォーラムのスレッドのユーザ作成コメントの文書を分析する際、有用である。
【０１０４】
例えば、ユーザが、引用や参照の一種として、以前の他のユーザのコメントのある部分をそのままコピーすることによって、他のユーザのコメントに言及することがある。そのようなコメントテキスト部分の冗長な反復に起因する、単語の繰り返しのカウントを避けるために、そのような冗長部分が前処理で特定されて除去されることが好ましい。
【０１０５】
この好ましいステップでは、冗長なコメントがチェックされ、削除される。これにより、コメントが異なるステートメントソース（例えば、異なる人々）に由来していることを確実にする。
【０１０６】
ストップワードの除去に関しては、例えば、前処理で除去されるべきストップワードの別のデータベースによって、複数のストップワードを定義する。または、ユーザは、前処理前に除去可能なストップワードの登録されたリスト又はグループを、事前に定義または変更する。また、ストップワードの除去の一般的なアルゴリズムを使用することができる。
【０１０７】
前処理済みソーシャルメディアデータを生成する前処理は、また（又は代替的に）、得られたソーシャルメディアデータのユーザ作成テキスト文書／コメントにおいて、共通参照句を検索する。共通参照句は、他のユーザ作成テキスト文書／コメントにおけるテキスト部分を参照する。前処理は、特定された共通参照句を、他のユーザ作成テキスト文書の参照されているテキスト部分で置き換える、又は、少なくとも、他のユーザ作成テキスト文書の参照されているテキスト部分に含まれる１又は複数の検索語又はキーワードで置き換える。
【０１０８】
例えば、「私はこの問題について聞いた」、「私は同意する」、「私は同じ問題を抱えている」といった複数の「共通参照句」を有するデータベースが提供される。ユーザ作成文書／コメントが、別のユーザのユーザ作成文書／コメントのテキスト部分を参照する共通参照句を含む場合、参照されているテキスト部分（又は少なくとも、その部分の特定されたキーワード）は、共通参照句が置き換えられるユーザ作成文書／コメントに含まれる。これにより、共通参照句の後ろに隠れたキーワードを、後の単語カウント処理において考慮されるように、含めることができる。
【０１０９】
例えば、ソーシャルメディアでのいくつかの一般的で有用な句を、抽出し、（共通）用語又は句で置き換える。例えば、誰かが、「私は同じ問題を抱えている」と書き込むことにより、フォーラムで議論されている燃料漏れの問題に言及しているとする。これは特定され、句「燃料漏れ」又は二つの別々の用語「燃料」と「漏れ」に置き換えられる。感情分析もここで行うことができ、検出された感情は、それに応じて、用語や句で置き換えられる。
【０１１０】
図１の例示的な処理は、さらに、ソーシャルメディアデータ分析処理（データ分析処理）を実行するステップＳ４を含む。当該分析処理は、ソーシャルメディアデータ分析処理をステップＳ１で与えられたデータベースのキーワードに基づいて行うために、前処理済みソーシャルメディアデータを処理する。
【０１１１】
具体的には、特にソーシャルメディアデータのユーザ作成テキスト文書において、前処理済みソーシャルメディアデータ内のキーワードの単語カウント数に基づいて、すなわち、前処理済みソーシャルメディアデータ内のキーワードの出現頻度に基づいて、ソーシャルメディアデータ分析処理を実行し、相関リンクキーワードの相関グループを特定し、出力する。
【０１１２】
例えば、複数のキーワードと複数の期間についての前処理済みソーシャルメディアデータ内のキーワードの単語カウント数に基づいて、キーワードが、相関するペアを構成する（相関リンクしている）かを、各キーワードの複数期間の出現頻度／単語カウント数に基づいて決定する。
【０１１３】
ステップＳ４のソーシャルメディアデータ分析処理（データ分析処理）の相関リンクキーワードの１又は複数の相関グループを特定すると、特定された相関グループとそれらに関連するキーワードを示す分析結果データが生成される。
【０１１４】
従って、図１の例示的な処理は、さらに、相関リンクキーワードの特定された相関グループを示す分析結果データを出力するステップＳ５を含む。
【０１１５】
ここでは、分析結果データは、ユーザに出力することができるデータ形式で出され、例えば、テーブル、リスト、他の書かれた情報、及び／又は、クラスタグラフィックスなどの視覚グラフにおいて、例えば計算機の画面上に表示される。
【０１１６】
図２Ａは、いくつかの実施形態に応じたソーシャルメディアデータの自動分析による、ソーシャルメディアデータ処理（例えば、図１のステップＳ４）を行う方法を例示する。
【０１１７】
図２Ａの例示的処理は、前処理済み分析入力データを提供するステップＳ４１を含む。前処理済み分析入力データは、例えば、ソーシャルメディアデータ（図１の例示的な方法のステップＳ３において生成された又は前処理された）である。そして、前処理済みソーシャルメディアデータ（前処理済み分析入力データ）に基づいて、例示的処理は、ステップＳ４２の単語カウント処理を実行し、特に、前処理済みソーシャルメディアデータ（前処理済み分析入力データ）のテキスト文書において、前処理済みソーシャルメディアデータにおけるキーワードの出現回数をカウントする。
【０１１８】
具体的には、単語カウント処理が実行され、前処理済みソーシャルメディアデータ（前処理済み分析入力データ）のテキスト文書おけるデータベースのキーワードの出現頻度を示す単語カウント数が、複数の期間（データサンプル）の各期間について、決定される。
【０１１９】
すなわち、いくつかの実施形態では、ステップＳ４２の処理は、データベースのキーワードの複数の（好ましくは全ての）キーワードのそれぞれについて、ソーシャルメディアデータにおける複数期間のそれぞれにおける、出現回数（出現頻度）をカウントする。以下において、例示的に、データベースの全てのキーワードが検索されるものとする。しかし、これは、本開示に対して何ら限定を加えるものではなく、検索可能キーワードは、ユーザによって、又は、データベースに基づいてユーザが選択した予め決定された入力設定に基づく自動化処理によって、予め選択されてもよい。
【０１２０】
一例として、期間が日の単位で決定される場合、ソーシャルメディアデータは日毎にグループ化され、ソーシャルメディアデータ内のキーワードの単語カウント数は、ソーシャルメディアデータが取得済みの各期間、すなわち、各日に対してカウントされる。しかし、これは限定を意味するものではなく、期間は、週、月または他の期間のような、他の単位を有していてもよい。それらは、可変又は異なる時間長であってのよく、互いに重なっている又は重なっていなくてもよい。
【０１２１】
単語カウント処理の後、単語カウント数（出現頻度）は、各検索されたキーワードに対して、各期間（データサンプル）について決定される。例えば、分析入力データの前処理の前、前処理段階、又は前処理の後に、第１の日（第１の期間／第１のデータサンプル）に関連付けられた複数のテキスト文書（例えばユーザコメントのようなユーザ作成テキスト文書）は、分析される第１のデータ部分（第１のファイル、第１ファイルのグループ、又は、１又は複数のファイルの第１の部分）にマージされる。第２の日（第２の期間／第２のデータサンプル）に関連付けられた複数のテキスト文書（例えばユーザコメントのようなユーザ作成テキスト文書）は、分析される第２のデータ部分（第２のファイル、第２のファイルのグループ、又は、１又は複数のファイルの第２の部分）にマージされる。
【０１２２】
単語カウント処理は、データベースの各検索キーワードに対して、分析される第１のデータ部分における各キーワードの単語カウント数（出現頻度）を、第１の日に関連付けられている、各頻度の第１の出現頻度（例えば、１日あたりのヒット数、又は１日当たりの出現数）と、決定する。さらに、分析される第２のデータ部分における各キーワードの単語カウント数（出現頻度）を、第２の日に関連付けられている、各頻度の第２の出現頻度（例えば、１日あたりのヒット数、又は１日当たりの出現数）と、決定する。
【０１２３】
ここでは、いくつかのキーワードは、１又は複数の期間において、非常に低い単語カウント数又は０の単語カウント数を示してもよい。処理負荷を低減するため、いくつかの実施形態では、低い出現頻度又は０の単語カウント数を有するキーワードを省略する。そのような実施形態のいくつかの態様は、以下でさらに議論される。そのような例示的な態様の最も単純な方法は、少なくとも予め定められた数の期間（１又は複数の期間）の間、０の単語カウント数を有するキーワードを省略する。
【０１２４】
上記の観点からは、（複数の期間のそれぞれについて）単語カウント／出現頻度の各セットは、ステップＳ４２の単語カウント処理の出力として、検索キーワードごとに決定されることが好ましい。
【０１２５】
図２Ａの例示的な処理は、さらに、相関決定処理を行うステップＳ４４を含む。いくつかの例示的な実施形態では、相関決定処理は、複数のキーワードペアのそれぞれについて実行され、各キーワードペアに関連付けられている各相関係数が決定される。
【０１２６】
いくつかの実施形態では、ステップＳ４４は、複数のキーワードペアのそれぞれについて、相関係数を決定する。複数のキーワードペアは、ステップＳ４２における全ての検索キーワードの組み合わせ可能な組合せペアを与えることで形成できる。または、他の実施形態において、ステップＳ４４は、頻度テストを通過した、つまり、低い出現頻度または０の単語カウント数を有することで省略されなかった、ステップＳ４２における検索キーワードの組み合わせ可能な組合せペアを与えることで、相関係数を決定する複数のキーワードペアを形成する。
【０１２７】
例えば、ステップＳ４４における検索キーワードの数（単語カウント処理後の非省略キーワードの数）がＮである場合、キーワードの全ての組合せ可能組合せペアの数（すなわちキーワードペアの数）は、Ｎ（Ｎ−１）／２であり、ステップＳ４４は、Ｎ（Ｎ−１）／２のキーワードペアそれぞれに対する相関係数を計算する、すなわち、Ｎ（Ｎ−１）／２の相関係数を算出する。
【０１２８】
ここで分かるように、ステップＳ４２の後に小さい又は０の単語カウント数を有するキーワードを省略することは、処理負荷を低減し、ストレージ効率を増加するために、非常に有益である。なぜなら、処理負荷及びストレージ使用量は、可能なキーワードペアの数と共に線形増加するが、可能なキーワードペアの数は、キーワードの数Ｎに対して二次関数的に増加するからである。
【０１２９】
ステップＳ４４の処理の結果として、複数のキーワードペアと、関連付けられた相関係数とを、出力する。キーワードペアの各々について、それぞれの相関係数は、複数の期間についての各キーワードペアにおけるキーワードの決定された単語カウント数の間の相関の定量的尺度を示す。すなわち、ペアの一方のキーワードの複数の期間にわたる単語カウント数の進展が、ペアの他方のキーワードの複数の期間にわたる進展と、相関しているか又はどの程度相関しているかを示す。
【０１３０】
上記では、例えば、ピアソンの積率相関係数に基づく方法のような、統計数学から既知の１又は複数のパラメータ相関決定方法、及び／又は、例えばスピアマンの順位相関係数に基づく方法のような、順位相関係数計算方法、を使用することができる。
【０１３１】
通常、パラメータ相関決定方法は、０と１の間の間隔の範囲で、相関係数を算出する。０の相関係数は、変数のペアのサンプル間で（ここでは、一つのキーワードペアの二つのキーワードについての、期間当たりの単語カウント数）、全く相関がない（又は相関の可能性がない）ことを示す。１の相関係数は、変数のペアのサンプル間での（ここでは、一つのキーワードペアの二つのキーワードのための期間当たりの単語カウント数）、完全相関（又は完全相関の可能性が最大である）を示す。
【０１３２】
図２Ａの処理例は、相関リンクするキーワードのペアを特定するために、相関リンク特定処理を実行するステップＳ４５を含む。キーワードペアを構成するキーワードは、相関基準に基づいて、相関リンクしていると判定される。相関基準は、各キーワードペアと関連付けられている相関係数が相関閾値超えているか否かという、基準を含む。
【０１３３】
従って、ステップＳ４５の処理は、ステップＳ４４の相関決定プロセスからの全てのキーワードペアに対して実行され、ステップＳ４４の相関決定処理における各キーワードペアについて算出された相関係数と、相関閾値とを、比較する。キーワードペアについて算出された相関係数が、相関閾値を超える場合、そのそれぞれのキーワードの組に対して計算判定された相関係数が相関しきい値を超えた場合、そのキーワードペアのキーワードが、相互リンクしていると判定（特定）される。関連付けられた相関係数が相関閾値を超えるということは、キーワードペアのキーワードの相関の十分な可能性を示す。
【０１３４】
ステップＳ４５の処理の結果として、例えば、相関リンクキーワードの複数のキーワードペアを出力する、又は、少なくとも相関結合キーワードペアの一つに一回含まれる、全てのキーワードを出力する。
【０１３５】
ここで、他のキーワードに相関するキーワードが、付加的に、互いに相関する又は相関しない１以上の他のキーワードに、相関することがある。例えば、第１のキーワードが、第２及び第３のキーワードに相関リンクする場合、第２及び第３のキーワードは、互いに相関リンクすることもあれば、相関リンクしないこともある。もちろん、第２及び／又は第３のキーワードは、第１のキーワードに相関リンク又は相関リンクしていない１以上の他のキーワードと、さらに、相関リンクすることができる。従って、ペアを構成する相関リンクキーワードの、単純又は複雑な構造のキーワード相関グループ（キーワードクラスタ、又はキーワードクラウド）が特定され得る。
【０１３６】
ペアを構成する相関リンクしたキーワードのキーワード相関グループは、以下において。相関グループと言及される。上述の記載によれば、相関グループの最小の内容は、ステップＳ４５で特定された相関リンクキーワードペアの一つのペアである。また、特定可能な相関グループの最大数は、ステップＳ４５で特定された相関リンクキーワードペア数に等しい。しかし、ほとんどの実用的な状況では、特定可能な相関グループの個数は、ゼロと特定可能な相関グループの最大数との間であると期待される。
【０１３７】
図２Ａの処理例は、さらに、ステップＳ４５で特定された相関リンクキーワードペアに基づいてキーワードの相関グループを特定する、相関グループ特定処理を行うステップＳ４８を含む。
【０１３８】
例えば、各相関基グループは、少なくとも一つの相関リンクキーワードペア（相関グループのすなわち最小内容）のキーワードを含み、各相関グループに含まれる各キーワードに対して、各相関グループは、各キーワードに相関リンクすると特定された他のキーワードを含むことができる。
【０１３９】
ここで、一つの相関グループを、独立した（閉じた）状態で定義してもよい。つまり、一つの相関グループは、全ての直接及び間接的に相関リンクするキーワードを含み、二つの相関グループが存在する場合、一方の相関グループのいずれのキーワードも、他方の相関グループとの相関リンクしていない。つまり、このような定義において、相関グループの少なくとも一つの他のキーワードに相関リンクしているキーワードは、当該相関グループに属している（そのキーワードに相関する他の全てのキーワードも同様である）。
【０１４０】
他の実施形態では、相関グループにおけるキーワードの相関リンクの最小数を、次のように定義することができる。相関グループにおいて、相関リンクの最小数に応じて予め定義された数の他のキーワードと少なくとも相関リンクしているキーワードのみが、その相関グループのメンバであると認識される。一つの相関グループのキーワードは、他の相関グループの他のキーワードに相関リンクし得る。言い換えれば、上記の意味における第１の度合の相関グループは、より高い度合のサブグループを含む。より高い度合は、予め定義された相関リンクの最小数によって定義される。
【０１４１】
例えば、図３Ａは、例示的に、複数のキーワード（「キーワード１」から「キーワード８」）を示し、二つのキーワードの間の線は、各キーワードペアのキーワードが、互いに相関リンクしていることを示す。
【０１４２】
例えば、図３Ａにおいて、「キーワード１」は「キーワード２」と「キーワード５」に相関リンクし、また、「キーワード２」と「キーワード５」は、「キーワード１」と相関にリンクしており、さらに、互いに相関リンクしている。一方、「キーワード３」と「キーワード４」が互いに相関リンクしているが、「キーワード３」だけが、さらに「キーワード７」に相関リンクしており、「キーワード４」はいずれの他のキーワードとも相関リンクしていない。さらに、「キーワード７」は、さらに、「キーワード６」と「キーワード８」に相関リンクしている。「キーワード６」と「キーワード８」は、「キーワード７」に相関リンクしており、さらに、互いに相関リンクしている。
【０１４３】
上記の独立した（閉じた）相関グループの定義の例において、図３Ａは、例示的に、「キーワード１」から「キーワード８」の全てを含む相関グループＣＧを示す。各キーワードは、相関グループＣＧの少なくとも一つの他のキーワードと相関リンクしており、相関グループＣＧの少なくとも一つの他のキーワードと相関リンクする全てのキーワードが、相関グループＣＧに含まれている。
【０１４４】
一方、相関リンクの最小数が２であるという定義を使用する場合、（第１の度合いの）相関グループＣＧは、二つの（第２の度合いの）サブグループ、つまり、図３Ａにおけるサブグループ１Ａ及びサブグループ１Ｂ、に分割される。（サブ）グループの各キーワードは、その（サブ）グループの少なくとも二つの他のキーワードと相関リンクし、（サブ）グループにおいて少なくとも二つの他のキーワードに相関リンクしているキーワードの全てが、その（サブ）グループに含まれている。図３Ａの例において、「キーワード３」及び「キーワード４」は、いずれの第２の度合いの（サブ）グループにも含まれていない。
【０１４５】
図３Ｂは、例示的に、１又は複数の期間のような１又は複数のデータサンプルからのデータを含む場合の、他のクラスタグラフの例を示している。データを追加すると、相関リンクの新たな計算に基づく結果が変更され得る。
【０１４６】
図３Ｂの例において、例示的にキーワード１及びキーワード３に対する相関リンクが、相関グループにおいて消えている。新しい相関リンクが、キーワード２とキーワード４との間、及び、キーワード４とキーワード６との間に現れている。新しいキーワード９が、キーワード５、キーワード２及びキーワード８との相関リンクと共に、相関グループに現れている。
【０１４７】
このような変化は単なる例ではあるが、以前の又は新しいキーワードに対する新たな相関リンクが、新たな又は追加されたデータサンプルに起因して現れることがあり、及び／又は、以前の相関リンク及び／又は関連するキーワードが、１又は複数のさらなる期間のデータとの関連のような、さらなるデータサンプルに伴う新たな又は追加されたデータ基づく分析の結果おいて、消えることがある。
【０１４８】
図２Ｂは、いくつかの他の実施形態に応じたソーシャルメディアデータの自動分析による、ソーシャルメディアデータ処理（例えば、図１のステップＳ４）を実行するための他の方法を、例示する。
【０１４９】
例示的に、図２Ｂの処理は、前処理済みソーシャルメディアデータ（前処理済み分析入力データ）を提供するステップＳ４１、単語カウント処理を実行するステップＳ４２、相関決定処理を実行するステップＳ４４、相関リンク特定処理を実行するステップＳ４５、及び、相関グループ特定処理を実行するステップＳ４８、を含む。
【０１５０】
例示的に、図２Ｂのプロセスは、さらに、ステップＳ４２の単語カウント処理を行った後、頻繁なキーワードを抽出する頻度テストを実行する別のステップＳ４３を含む。このようなステップＳ４３は、図２Ａの方法におけるステップＳ４２とステップＳ４４との間に含めることができる。
【０１５１】
ステップＳ４３は、頻度閾値が予め定義され、相関決定処理の前に、ステップＳ４２で決定された単語カウント数が頻度基準を満たさないキーワードを省略することを、含んでもよい。頻度基準は、予め定義された数（全て、いくつか、又は少なくとも一つ）の期間内でのキーワードに対する単語カウント数が頻度閾値を超えているか否かの基準、及び／又は、複数の期間内でのキーワードに対する平均単語カウント数が頻度閾値（又は第２の頻度閾値）を超えているか否かの基準、を含んでもよい。
【０１５２】
好ましくは、上記基準のような頻度テスト基準を満たさないキーワードは、その後の分析で省略される。上述のように、１又は複数の期間において又は平均して出現頻度が低いキーワードを省略することによって、後の分析における処理負担を大幅に低減できる。なぜなら、組み合わせ可能キーワードペアの相関係数を決定する際の処理負荷は、Ｎ個の非省略キーワードに対して、（Ｎ−１）Ｎ／２で増加するからである。
【０１５３】
その後、非省略キーワードに対して、図２Ａを参照して説明したステップＳ４４及びＳ４５が、図２Ｂにおいても実行され、非省略キーワードの組み合わせ可能キーワードペアにおいて、相関リンクキーワードペアが決定される。
【０１５４】
しかし、付加的な「確認処理」の一種として、相関係数を算出する相関決定処理と並列（または独立）に、特に、各期間でマージされたデータに基づかず、コメント毎の分析に基づき実行される分析において、距離決定処理を行うステップＳ４６を含んでもよい。
【０１５５】
好ましくは、距離決定処理はステップＳ４６において実行され、複数の（非省略）キーワードペアのそれぞれについて、キーワードペアに関連付けられる距離係数を決定する。ソーシャルメディアデータ（分析入力データ）を、コメント毎に（テキスト文書毎に）分析して、各ユーザコメント／各テキスト文書における各キーワードペアのキーワードの相対的な距離を示すパラメータとして、距離係数を決定する。
【０１５６】
従って、距離係数は、前処理済みソーシャルメディアデータの各テキスト文書において、キーワードペアを構成するキーワードの、相対距離を示すパラメータとして、算出される。
【０１５７】
キーワードペアに関連付けられている距離係数は、好ましくは、所定の最大距離係数値と所定の最小距離係数値との間の範囲で決定される。最大距離係数値は、キーワードペアのキーワードが、複数のテキスト文書において、互いに特に近くで、及び／又は、互いに隣接して、共起する（同時に出現する）ことを示す。最小距離係数値は、キーワードペアのキーワードが、いずれのユーザ作成テキスト文書においても共起しないことを示す。
【０１５８】
例えば、距離係数は、０から１の範囲で決定される。０の距離係数は、キーワードペアの二つのキーワードは、いずれのユーザ作成テキスト文書（コメント）においても共起しないことを示しており、そして、これらキーワードはいずれのユーザによっても同一のユーザ作成テキスト文書（コメント）において使用されず、従って、好ましくは、相関リンクしていると解釈されるべきでない、ことを示す。１の距離係数は、キーワードペアの二つのキーワードは、常に近接して（例えば、同じ文で、又は予め決定された単語の最小数の範囲内で）又は互いに直接隣接（隣接は近接に含まれる）して、ユーザ作成テキスト文書（コメント）において共起することを示し、これらキーワードは、ユーザによって同じユーザ作成テキスト文書（コメント）において常に使用され、従って、好ましくは、ステップＳ４５において相関リンクを検出できる場合に、相関リンクしているものとして解釈されるべきである、ことを示す。
【０１５９】
例えば英語や他のヨーロッパ言語のようないくつかの言語において、文における単語の近接は、内容及び／又は文脈に関して密接な関係として解釈することができる。つまり、英語や他のヨーロッパ言語では、文において、近く又はお互いに隣接して出現する二つの単語は、内容及び／又は文脈の面で密接に関連している可能性がある。しかし、距離係数を決定するアルゴリズムは、テキスト文書の特定の言語に応じて最適化される。例えば、中国語や日本語などのアジアの言語では、反対のルールが適用され、文で最大の物理的な距離を持っている単語（例えば文の初めと末尾に配置されている）が、内容及び／又は文脈において最も密接に関連している可能性がある。
【０１６０】
このような距離係数は、二つのキーワードが同じコメント／テキスト文書で出現したときに、コメント／テキスト文書内の距離に（可変又は固定の）値を代入して算出することができる。最も簡単な実施形態では、二つのキーワードが同じコメント／テキスト文書に現れている場合に、値を割り当てる。より複雑な実施形態では、コメント／テキスト文書内の相対距離に基づいて変化する値を含む。例えば、上述のような言語のタイプを考慮した場合、文における近い物理的距離又は遠い物理的距離が、言語タイプに応じて高い文脈的関係を示す。文脈的関係は、好ましくは、文における用語間の物理的距離よりも、距離係数の決定の基礎として参照される。二つのキーワードの内の一つのみがコメント／テキスト文書において出現している、又は、それらのいずれも出現していない場合、コメント／テキスト文書に対して、０の値を割り当てる。コメント／テキスト文書に対して割り当てられた値を、各キーワードペアについて合計し、ペアのキーワードの双方又は一方の単語カウント数に基づく正規化パラメータを使用して正規化する。
【０１６１】
前述したように、距離係数は、少なくとも英語や他のヨーロッパ言語などの言語については、テキスト文書における共起のみに基づいて、又は、文における物理距離に基づいてより正確に、計算することができる。しかし、好ましい実施形態では、距離係数は、意味論的／論理的な距離に基づいて（例えば、テキスト文書の特定の言語に応じて、主語−目的語構造又は言語トポロジの他の特性を含む文の構造に基づいて）、単なる物理的な距離よりも、より正確に算出され、特定の言語の実際の言語的トポロジを適切に反映させる。
【０１６２】
いくつかの簡便で効率的な実施形態では、キーワードペアに対する距離値は、以下のように計算できる。キーワードペアの二つのキーワードの双方を含むコメント／テキスト文書の数を、Ｍとする。二つのキーワードのそれぞれの単語カウント数がＷＣ１とＷＣ２とする。単語カウント数は、一つの期間／データサンプルの数でもよく、全ての期間／データサンプルの累計でもよい。距離係数は、Ｍ／ｍａｘ（ＷＣ１、ＷＣ２）、又は、２Ｍ／（ＷＣ１＋ＷＣ２）等と、又は、それら等に基づき、計算される。いずれの場合も、距離係数は、好ましくは、０と１の範囲になるように正規化される。キーワードが（同じコメント／テキスト文書に２回以上出現する場合であっても）、コメント／テキスト文書毎に一度のみのカウントされる例示的な実施形態では、係数Ｍ／ｍａｘ（ＷＣ１、ＷＣ２）、又は、２Ｍ／（ＷＣ１＋ＷＣ２）は、いずれも、すでに正規化されている。なぜなら、Ｍは、常に、ＷＣ１、ＷＣ２、（ＷＣ１＋ＷＣ２）／２の各値以下であるからである。
【０１６３】
上術のように、他の実施形態では、双方のキーワードが出現する各コメント／テキスト文書における相対距離は、相対距離に応じて０と１の間の値を割り当て、双方のキーワードが出現する全てのコメント／テキスト文書に対してこれらの値を合計することによって考慮することができる。そのような実施形態において、１／ｍａｘ（ＷＣ１、ＷＣ２）又は２／（ＷＣ１＋ＷＣ２）を、適用することができる。
【０１６４】
他の実施形態では、距離の決定は、単語カウント数の比較を含む頻度分析に基づくことができ、より簡便で効率的である。
【０１６５】
二つの用語／キーワードが、同じテキスト文書で典型的に共起する場合、第１のキーワードの出現回数と第２のキーワードの出現回数とは、複数のデータサンプル／期間において、同一又は少なくともほぼ等しくなり得る。このようなアルゴリズムは、二つのキーワードに対して、単語カウント数ＷＣ１、ＷＣ２を計算できる。単語カウント数は、一つの期間／データサンプルの数でもよく、全ての期間／データサンプルの累計でもよい。距離係数は、ＷＣ１／ｍａｘ（ＷＣ１、ＷＣ２）、ＷＣ２／ｍａｘ（ＷＣ１、ＷＣ２）、又は（ＷＣ１＋ＷＣ２）／［２ｍａｘ（ＷＣ１、ＷＣ２）］等として又は基づき、計算できる。
【０１６６】
好ましくは、そのようなパラメータは、より多くの又は全てのデータサンプルについて計算される。なぜなら、単語カウント数Ｗ１、ＷＣ２が、偶然に、同一又は略同一である場合があるが、多くの又は全てのデータサンプルにおいて、二つの用語の単語カウント数が同一又は略同一である場合は、それら用語が同一文において頻繁に共起することを高い信頼性において示しているからである。
【０１６７】
各キーワードペア（潜在的にステップＳ４３の頻度テストに合格していないキーワードを省略）について、上記で決定された距離係数に基づいて、処理は、さらに、ステップＳ４５の相関リンクされたキーワードのペアを、それらが低い距離係数を有するか否かについてチェックするステップＳ４７を実行し、検出された相関を確認する。
【０１６８】
換言すれば、相関リンク特定処理Ｓ４５で適用される相関基準は、さらに、ステップＳ４７で適用される他の基準を含む。当該他の基準は、各キーワードのペアに関連付けられて決定された距離係数が距離閾値超え、かつ、当該他の基準を満たさないステップＳ４５の相関リンクキーワードペアが、ステップＳ４８の相関グループ特定処理において省略されているか、についての基準である。
【０１６９】
図４Ａ〜４Ｅは、例示的に、いくつかのさらなる実施形態に係るデータ分析処理を実行するための方法例のフローチャートを示す。これらは、図２ＡにおけるステップＳ４２、Ｓ４４及びＳ４５、又は、図２ＢにおけるステップＳ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５、Ｓ４６及びＳ４７の実装のための、より具体的な例を表す。なお、上記のステップの実装を限定するものではない。
【０１７０】
例示的な方法は、図４Ａ及び４Ｃのフローチャートのステップによって表される。「確認処理」を実行するステップＳ３１８は、必要に応じていくつかの例示的な実施形態で実施される、他の例示的な実施形態では省略される。いくつかの実施形態において、随意のステップＳ３１８に応じて確認処理が実行される場合、上述したように、これは、ステップＳ４７に応じて行うことができ、及び／又は、図４Ｄの随意処理又は図４Ｅの随意処理に従って実行できる。いくつかの例示的な実施形態では、図４ＡにおけるステップＳ３１７、Ｓ３１２は、図４Ｂの代替の部分処理に置き換えることができる。
【０１７１】
複数のキーワードを含むデータベースが与えられているとする。さらに、複数のテキスト文書を含む分析入力データ、例えば（複数のユーザ作成テキスト文書／コメントを含む）ソーシャルメディアデータが、複数の期間Ｔ−ｉ（データサンプルの例として）に渡り、与えられているとする。処理は、複数の期間Ｔ−ｉの最初の期間についてのステップＳ３０１で開始され、複数の期間Ｔ−ｉのそれぞれに対して繰り返される。なお、ｉは１から期間及び／又はデータサンプルの総数まで変化する。
【０１７２】
ステップＳ３０２では、期間Ｔ−ｉのコメント数ＮＣ（Ｔ−ｉ）、すなわち、期間Ｔ−ｉに関連付けられている全てのテキスト文書（例えばソーシャルメディアデータのコメント）の数が、作成日、取得日及び／又はタイムスタンプに基づいて、決定される。
【０１７３】
ステップＳ３０３において、頻度閾値ＦＴ（Ｔ−ｉ）は、ステップＳ３０２の期間Ｔ−ｉのテキスト文書／コメントの決定された数ＮＣ（Ｔ−ｉ）に基づいて、決定される。例えば、閾値が、全てのテキスト文書／コメントの所定の割合として予め定義される。例えば、Ｐ％の因子は、頻度閾値ＦＴ（Ｔｉ）が、ステップＳ３０２のその期間Ｔ−ｉにおいて、テキスト文書／コメントの決定された数ＮＣ（Ｔｉ）のＰ％、つまり、０．０１×Ｐ×決定された数ＮＣ（Ｔｉ）、に基づいて又は等しいように決定されることを意味する。これは限定することを意味するものではなく、他の実施形態において、閾値は、全ての期間に対して、予め決定されている閾値に固定されてもよい。
【０１７４】
一般的には、分析入力データ（例えば、ソーシャルメディアデータ）のデータ分析処理は、さらに、一つの期間（データサンプル）における単語カウント数に適用される頻度閾値を、その期間（データサンプル）に関連付けられているテキスト文書の合計数に基づいて、調整することを含む。
【０１７５】
これにより、適用される頻度閾値を可変とし、期間内で出現しているユーザの議論の量に基づき、調整することができる。具体的には、その期間（データサンプル）内のコメント総量が、他の期間（データサンプル）と比較して低い場合でも、その期間内で平均以上又は所定程度に議論されている関連トピックをフィルタリング（除外）しないように、することができる。
【０１７６】
他の例示的な実施形態では、複数の期間（データサンプル）に対して決定された平均単語カウント数に適用される頻度閾値を、その複数の期間（データサンプル）のテキスト文書の総数に基づいて、調整することができる。
【０１７７】
ステップＳ３０４では、期間Ｔ−ｉの全てのコメント／テキスト文書は、一つのデータ構造体（例えば、単一ファイル、又は関連するマルチファイル）にマージされる。
【０１７８】
次の部分処理は、その後、複数のキーワードｋ−ｊの第１のキーワードに対してステップ３０５において開始され、複数のキーワードｋ−ｊのそれぞれについて、ループ内で繰り返される。ステップＳ３０６では、期間Ｔ−ｉのデータにおけるキーワードｋ−ｊに対する単語カウント数ＷＣ（ｋ−ｊ，Ｔ−ｉ）が決定される。ステップＳ３０７は、期間Ｔ−ｉのデータにおけるキーワードｋ−ｊに対する単語カウント数ＷＣ（ｋ−ｊ，Ｔ−ｉ）が、ステップＳ３０３で決定された頻度閾値ＦＴ（Ｔ−ｉ）を超えているか、チェックする。
【０１７９】
ステップＳ３０７の結果がＹＥＳである場合、キーワードｋ−ｊは、ステップＳ３０８において予備結果データに格納される。ステップＳ３０７の結果がＮＯである場合、キーワードｋ−ｊは、ステップＳ３０９において単に省略（又は予備結果データで削除）される。他の実施形態において、キーワードｋ−ｊは、予め定められた数の期間（データサンプル）においてステップＳ３０７における頻度テストを通過しなかった場合のみ、省略される。
【０１８０】
上記の部分処理が、まだ全てのキーワードｋ−ｊに対して行われていない場合（ステップＳ３１０の結果がＮＯである場合）、次のキーワード（ｊ−＞ｊ＋１）のために再びステップＳ３０５に戻ることによって、上記を繰り返す。そうでない場合（ステップＳ３１０の結果がＹＥＳである場合）、ステップＳ３１１に進む。処理が、まだ全ての期間Ｔ−ｉためには実行されていない場合（ステップＳ３１１の結果がＮＯである場合）、次の期間（ｉ−＞ｉ＋１）のために再びステップＳ３０１に戻ることによって、上記を繰り返す。そうでない場合（ステップＳ３１１の結果がＹＥＳである場合）、ステップＳ３１２に進む。
【０１８１】
上記では、例示的に、キーワードのループが、期間（データサンプル）のループ内に実装されているが、（特に、頻度閾値を変化させない実施形態において、）期間（データサンプル）のループが、キーワードのループ内に実装されてもよい。
【０１８２】
次の部分処理は、その後、複数のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝の最初のキーワードペアについて、ステップＳ３１２において開始され、複数のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝のそれぞれについて、ループ内で繰り返される。
【０１８３】
ステップＳ３１３において、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝に対して、関連した相関係数Ｃｏｒｒ（ｌ、ｍ）が、全ての期間Ｔ−ｉについて、ＷＣ（ｋ−ｌ、Ｔ−ｉ）及びＷＣ（ｋ−ｍ、Ｔ−ｉ）のサンプルに基づいて決定される。つまり、サンプルＷＣ（ｋ−ｌ、Ｔ−１）、ＷＣ（ｋ−ｌ、Ｔ−２）、ＷＣ（ｋ−ｌ、Ｔ−３）…は、サンプルＷＣ（ｋ−ｍ、Ｔ−１）、ＷＣ（ｋ−ｍ、Ｔ−２）、ＷＣ（ｋ−ｍ、Ｔ−３）等と相関しているかどうか、決定される。
【０１８４】
ステップＳ３１４では、相関基準の一つの基準に従って、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ，ｋ−ｍ｝に関連付けられて計算された相関係数Ｃｏｒｒ（ｌ，ｍ）が、相関閾値Ｃｏｒｒ＿Ｌｉｍを超えているか否かチェックされる。ステップＳ３１４の結果がＮＯ（相関がない又は可能性が低い）の場合、ステップＳ３１６で現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ，ｋ−ｍ｝が省略（または削除）される。しかし、ステップＳ３１４の結果がＹＥＳ（相関の可能性が中程度又は高い）場合、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝は、ステップＳ３１５で予備的な結果データに格納される。
【０１８５】
上記部分処理がまだ全てのキーワードペア｛ｋ−ｌ，ｋ−ｍ｝のために実行されていない場合（ステップＳ３１７の結果がＮＯの場合）、次のキーワードペア（ｌ−＞ｌ＋１、及び／又は、ｍ−＞ｍ＋１）のために再びステップＳ３１２に戻ることによって、上記を繰り返す。そうでなければ（ステップＳ３１７の結果がＹＥＳの場合）、ステップＳ３１９（または、図４Ｄ及び／又は図４Ｅにおける部分処理例に関連して説明したような、随意の確認処理のステップＳ３１８の随意の部分処理）に進む。
【０１８６】
ステップＳ３１９において、ステップＳ３１４及びＳ３１５で決定され格納されている（または図４Ｄ及び／又は図４Ｅの随意の部分処理の後にまだ格納されている）キーワードのペアを、相関リンクキーワードペアとして出力し、ステップＳ３２０においてそれぞれの相関グループを決定し、ステップＳ３２１において、ステップＳ３２０において特定された相関グループを、分析結果として出力する。
【０１８７】
別の代替のアプローチにおいて、図４Ｂの部分処理は、図４ＡのステップＳ３１１と図４ＣのステップＳ３１９（又はＳ３１８）との間において、実行される。これは、処理負荷において効率的である。
【０１８８】
ここで、ステップＳ３１３、Ｓ３１４及びＳ３１５は、上記と同様に実行することができるが、上記部分処理は、例えば、キーワードペアのループで実行されず、キーワードの二つのループで実行される。第１のループは、図４ＢにおけるステップＳ３１２ＡからＳ３１７Ｂの間で、各（まだ格納されている）キーワードｋ−ｊに対して実行される。第２のループは、ステップＳ３１２ＢからＳ３１７Ａの間で、各（まだ格納されている）キーワードｋ−ｍ（キーワードｋ−ｊとは異なり、ｊはｍと等しくない）に対して、第１のループ内で実行される。
【０１８９】
例えば、現在のキーワードｋ−ｊのために、全てのキーワードペアｋ−ｊ及びｋ−ｍ（ｊはｍと等しくない）について第２のループを完了した後（ステップＳ３１７Ａの結果がＮＯ）、ステップＳ３１６において、現在のキーワードｋ−ｊのために、ステップＳ３１４の相関基準が、キーワードペアｋ−ｊ及びｋ−ｍ（ｊはｍと等しくない）のいずれかにおいて満たされているか否かチェックする。もし、ステップＳ３１６の結果がＮＯである場合、つまり、現在のキーワードｋ−ｊが、まだ格納されているキーワードｋ−ｍのいずれにも相関リンクしていない場合、このキーワードｋ−ｊは、まだ格納されているキーワードのいずれにも相関リンクしておらず、次のキーワードのために第１のループに再び入る前に、ステップＳ３１６Ｂにおいて削除できる。その結果、このキーワードｋ−ｊは、第１のループにおいてまだ処理すべきキーワードのための全ての後続の第２のループにおいて、無視することができる。これにより、ステップＳ３１７ＢがＹＥＳに戻り、図４ＣのステップＳ３１８又はＳ３１９に進むまで、キーワードの処理における処理負荷を低減できる。
【０１９０】
上述したように、確認処理（特定された相関リンクキーワードペアの確認）の部分処理は、図４Ｅ及び／又は図４Ｅの処理例で説明されているように実行することができる。これらの処理は、上記のステップＳ３１７（図４Ａ）又はステップＳ３１７Ｂ（図４Ｂ）に続く（又は、他の実施形態において全ての可能なキーワードペアと並列又は独立に実行される）。
【０１９１】
ステップＳ３１６Ｂにおける「キーワードｋ−ｊの削除」は、特定のキーワードｋ−ｊが、これ以上考慮されないことを確かなものとすることを意図している。例えば、好ましい実施形態において、その後のステップＳ３１７Ｂのチェックで考慮されず、処理ループがステップＳ３１２Ａ（又は部分処理のステップ３１２Ｂ）に戻る場合、ステップＳ３１６Ｂで削除されているキーワードは、もう考慮されない。
【０１９２】
図４Ｄにおいて、例示的に、ステップＳ３２２において、部分処理は、ステップＳ３１５及びステップＳ３１７（又は３１７Ｂ）の結果がＹＥＳであると、予備的な結果データに格納されている全てのキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝のために実行される。または、部分処理は、並列又は独立に、例えば、データベース（又は予め決定されているそのセット）のキーワードの全ての可能なキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝に基づいて、実行される。
【０１９３】
ステップＳ３２３を参照して、関連するキーワードペアに関して、部分処理は、各テキスト文書／コメントに対して（コメント毎に、又は、テキスト文書毎に）実行される。処理は、ステップＳ３２４とＳ３２５において、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝のキーワードｋ−ｌ及びｋ−ｍのいずれかが、現在のコメント／テキスト文書で少なくとも一回出現しているかチェックする。ステップＳ３２４及びＳ３２５の双方の結果がＮＯである場合、又は、ステップＳ３２４及びＳ３２５の少なくとも一方の結果がＮＯである場合、次のキーワードペアに進む。そうではなく、ステップＳ３２４及びＳ３２５の双方の結果がＹＥＳである場合、つまり、双方のキーワードｋ−ｌ及びｋ−ｍが、現在のコメント／テキスト文書で少なくとも一回出現している場合、部分処理は、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝に対して、当該コメントにおける相対距離パラメータを決定する。
【０１９４】
上記部分処理が、全てのテキスト文書／コメントについて実行された場合（ステップＳ３２７の結果がＹＥＳ）、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝に対する、ステップＳ３２６のコメントの相対距離パラメータは、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝の距離係数ＤＣ（ｋ−ｌ、ｋ−ｍ）を決定するために使用される。これは、例えば正規化ステップを含む上記実施形態において説明されているように、実行される。現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝の距離係数ＤＣ（ｋ−ｌ、ｋ−ｍ）は、コメント／テキスト文書における、キーワードｋ−ｌ及びｋ−ｍの相対距離を示す。つまり、それらが、同一のコメントにおいて同時に出現しそうであるか、又は、さらに、コメント／テキスト文書において近接して出現しそうであるかを示す（例えば、上記ステップＳ４６と関連して説明されるような考慮の下で）。
【０１９５】
ステップＳ３２８では、相関基準の他の基準例として、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝の距離係数ＤＣ（ｋ−ｌ、ｋ−ｍ）が、距離閾値Ｄｉｓｔ＿Ｌｉｍを超えているかどうかがチェックされる。ステップＳ３２９の結果がＮＯである場合、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝は、ステップＳ３３０で省略される（例えば、格納されている予備的な結果データから削除される）。つまり、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ，ｋ−ｍ｝が、上記相関係数Ｃｏｒｒ（ｌ、ｍ）に応じて相関リンクしていたとしても、確認不足のため、相関を無視することができる。二つのキーワードが、単語カウント数の相関関係に基づいて、統計的に相関しているように見えるが、同一のテキスト文書／コメントにおいて現れそうにないことは、これらのキーワードが文脈的な意味で相関していないことを示す。つまり、ステップＳ３３０では省略ペアは、後の相関グループの特定、例えばステップＳ３２０において、無視することができる。
【０１９６】
ステップＳ３２９の結果がＹＥＳである場合、現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝は、文脈相関によりリンクしており、それらキーワードが近接して又は少なくとも同一のテキスト文書／コメントにおいて使用されるように見え、単語カウント数に基づき決定される潜在的な統計的相関を確認することができる。従って、確認された現在のキーワードペア｛ｋ−ｌ、ｋ−ｍ｝（つまり、ステップＳ３２９の結果がＹＥＳの場合）は、予備結果データに格納される又は格納されたままとして、後の相関グループの特定において使用することができる。
【０１９７】
部分処理が、全てのキーワードペア｛ｋ−ｌ，ｋ−ｍ｝のために実行済みである場合（ステップＳ３３２の結果がＹＥＳ）、上記のステップＳ３１９（図４Ｃ）に進む。そうでなければ、ループが次のキーワードペアために繰り返され、次のキーワードペア（ｌ−＞ｌ＋１、及び／又は、ｍ−＞ｍ＋１）のために再びステップＳ３２２戻る。
【０１９８】
他の代替のアプローチにおいて、処理負荷の点において効率的な図４Ｅの部分処理が、図４Ｄ部分処理の代わりに実行される。ここでは、ステップＳ３２３、Ｓ３２４、Ｓ３２５、Ｓ３２６、Ｓ３２７、Ｓ３２８、Ｓ３２９及びＳ３３１は、上述と同様に行うことができる。部分処理は、キーワードペアの一つのループではなく、キーワードの二つのループで実行さる。第１のループは、図４ＥにおいてステップＳ３２２ＡからステップＳ３３２Ｂの間で、（まだ格納されている）各キーワードｋ−ｌに対して実行される。第２のループは第１のループ内で実行され、図４ＥにおけるステップＳ３２２ＢとＳ３３２Ａの間で、（まだ格納されている）各キーワードｋ−ｍ（キーワードｋ−ｌと異なる、つまり、ｌはｍと等しくはない）に対して実行される。
【０１９９】
現在のキーワードｋ−ｌの全てのキーワードペアｋ−ｌ及びｋ−ｍ（ｌはｍに等しくない）の第２のループを完了した後（ステップＳ３３２Ａの結果がＹＥＳ）、ステップＳ３３０Ａで、ステップＳ３２９の相関基準が、この現在のキーワードｋ−ｌのキーワードペアｋ−ｌ及びｋ−ｍ（ｌはｍに等しくない）のいずれに対して満たされているか、チェックする。ステップＳ３３０Ａでの答えがＮＯの場合、つまり、現在のキーワードｋ−ｌが、残りの格納されているキーワードのいずれにも距離相関リンクを有していない場合、このキーワードｋ−ｌは、次のキーワードのために第１のループに再び入る前に、ステップＳ３３０Ｂにおいて削除できる。その結果、このキーワードｋ−ｌは、第１のループにおいてまだ処理すべきキーワードのための全ての後続の第２のループにおいて、無視することができる。これにより、ステップＳ３３２ＢがＹＥＳに戻り、図４ＣのステップＳ３１９に進むまで、キーワードの処理における処理負荷を低減できる。
【０２００】
図５は、分析入力データ（例えばソーシャルメディアデータ及び／又は上述のような他のタイプのデータ）の自動分析を実行する、実施形態に係る装置５００の概略構成図を示す。
【０２０１】
装置５００は、複数のキーワードを示す１又は複数のデータベース５２１を格納するように構成されたストレージ（記憶装置）５２０と、１又は複数のデータソースからの分析入力データを提供／取得するように構成されたデータ入力インタフェース５１０と、を含む。分析入力データは複数のテキスト文書を含み、各テキスト文書は、データサンプル（例えば、期間及び／又は地理的位置）のうちの少なくとも一つと関連付けられる。分析入力データ５２２は、ストレージ５２０に格納される。
【０２０２】
装置５００はさらに、提供／取得された分析入力データの前処理を実行するように構成された前処理部５３１を有する処理部（例えばプログラムを実行するプロセッサ）５３０を備える。前処理部５３１は、処理システム５３０のデータ分析処理部５３２によるデータ分析処理のために利用可能な、前処理済み分析入力データを生成する。処理部５３０は、データ分析処理部５３２によって、分析入力データのデータ分析処理を実行するように構成されている。
【０２０３】
データ分析処理部５３２は、単語カウント処理部５３３、相関決定処理部５３４，相関リンク特定処理部５３５、及び相関グループ特定処理部５３７を含む。単語カウント処理部５３３は、複数のデータサンプル（例えば期間）のそれぞれについて、前処理済み分析入力データのテキスト文書において、データベースのキーワードの出現頻度を示す単語カウント数を決定する。
【０２０４】
相関決定処理部５３４は、キーワードペアのそれぞれについて、キーワードペアと関連付けられた相関係数を決定する。相関係数は、キーワードペアのキーワードの、複数のデータサンプル（例えば期間）について決定された単語カウント数の間の、相関の定量的尺度を示す。
【０２０５】
相関リンク特定処理部５３５は、相関リンクキーワードペアを特定する。キーワードペアのキーワードは、相関基準に基づいて、互いに相関リンクしていると判定される。相関基準は、キーワードペアに関連付けて決定された相関係数が相関閾値を超えているか否かの基準を含む。相関グループ特定処理部５３７は、特定された相関リンクキーワードペアに基づいて、キーワードの相関グループを特定する。各相関グループは、少なくとも一つの相関リンクキーワードペアのキーワードを含む。相関グループに含まれる各キーワードに対して、相関グループは、各キーワードと相関リンクしていると特定された他のキーワードを含む。
【０２０６】
処理システムは、上記の計算機実装方法の１つまたは複数を実行するように実装されてもよい。例示的な実施形態では、装置５００は、ソーシャルメディアデータに基づいてデータベースのキーワードペアの距離係数を算出する距離係数決定処理部５３６を含んでもよい。
【０２０７】
装置はさらに、データ出力インタフェース５４０を含んでもよい。データ出力インタフェース５４０は、キーワードの１又は複数の相関グループが特定される場合、特定された１又は複数の相関グループが少なくとも一つを示す分析結果データを出力するように構成される。データは、ユーザインタフェース５５０の出力部５５２（例えば、グラフィカルユーザインタフェースであり、表示出力部５５２の少なくとも一部を含む）を介して出力される。ユーザインタフェース５５０は、ユーザ入力部（例えば、タッチスクリーン、マウス、キーパッド、または他の計算機実装ヒューマンマシンインタフェース入力ツールのような入力手段を含む）を有する。
【０２０８】
図６Ａ、６Ｂは、上記及び下記の処理におけるデータサンプルの例として、期間の配置の例を示す。期間Ｔ１から期間Ｔ６は、時刻ｔ０と時刻ｔ６の間に配置されている。
【０２０９】
図６Ａに示す例において、期間Ｔ１から期間Ｔ６は連続して配置され、各期間Ｔ−ｉの後に次の期間Ｔ−ｉ＋１が続き、特に、期間Ｔ１から期間Ｔ６は、重複しない。期間の単位は、日、月、年、又は他の単位であってもよく、異なる時間長であってもよいし、図６Ａのように同一時間長であってもよい。期間が重複しない例においては、各コメント／ユーザ作成テキスト文書は、単一期間と関連付けられる。
【０２１０】
図６Ｂに示す例において、期間Ｔ１から期間Ｔ６は累積して配置され、各期間Ｔ−ｉの後に次の期間Ｔ−ｉ＋１が続くが、期間Ｔ−ｉ＋１が、期間Ｔ−ｉを含む。特に、期間Ｔ１から期間Ｔ６は、重複する。期間の単位は、日、月、年、又は他の単位であってもよい。期間が重複する例においては、一つのコメント／ユーザ作成テキスト文書は、複数の期間と関連付けられ得る。例えば、図６Ｂにおいて、最初の期間Ｔ１と関連付けられている全てのコメントは、他の期間Ｔ２からＴ６のそれぞれと関連付けられる。しかし、時刻ｔ５とｔ６との間に形成されたコメントは、６番目の期間Ｔ６（及び、もしあれば、潜在的により大きな番号の期間）のみ関連付けられる。
【０２１１】
上記態様及び実施形態に基づくさらなる実施形態では、データベースは複数の検索語を含む。複数の検索語は、全射的に、複数のキーワードにマッピングされる。好ましくは、各検索語は、複数のキーワードの一つにマッピングされ、及び／又は、各キーワードは、キーワードにマッピングされる複数の検索語の内の１又は複数の検索語に関連づけられる。この文脈において、全射マッピングは、各検索語が単一キーワードにマッピングされているが、各キーワードは、一つの検索語にも関連付けられない、又は、１又は複数の検索語に関連付けられる、ことを意味する。本明細書において、用語「検索語」は、単一単語のような予め定義された文字列、２以上の単語の組み合わせ、数字、数字と単語の組合せ、又は他のものを表す。
【０２１２】
好ましくは、前処理済み分析入力データを生成する前処理は、テキスト文書内の検索語の出現を特定し、データベースに基づいて、特定された検索語を関連付けられたキーワードに置き換える。例えば、データベース／辞書を使用して、複数語（複数検索語）を単一単語（キーワード）に変換することができる。例えば、寒い天候条件に関連付けられた全ての単語が、一つの単語、例えば、「寒い天候」、に置き換えることができる。
【０２１３】
これは、検索キーワードの数が、以降の処理で低減される、という利点を有する。より多数の検索語が、より少数のキーワードにマッピングされるため、特に、単語カウント処理、相関決定処理、及び／又は、距離決定処理が、より少ない処理負荷及びより少ないストレージ又はメモリ使用量において実行される。
【０２１４】
これは、他の大きな利点を有する。つまり、キーワードの高頻度出現に起因する統計的相関は、関連を有する複数の検索語を、それら検索語と関連を有する一つの同義語又はより一般的な上位キーワードにマッピングすることによって達成できる。例えば、単語の通常の使用において、複数の検索語が互いに同義語を表すことがある。これらは、一つの同義キーワードにマッピングできる。これにより、単一検索語の単一頻度での出現に比べ、処理負荷を低減し、後の処理において、キーワードのより高い平均単語カウント数の統計的有意性を増加させる。また、例えば、ユーザは、時に、トピックについての詳細をより高い又はより低い程度で説明する。分析が詳細の程度に依存し過ぎていない場合、単一のキーワードによって、より詳細な検索語をまとめることができる。これも、単一の検索語の単頻度での出現に比べ、処理負荷を低減し、後の処理において、キーワードのより高い平均単語カウント数の統計的有意性を増加させる。
【０２１５】
好ましくは、特定された検索語を関連するキーワードによって置き換える上記態様の代替例として（又は追加の確認計算として）、単語カウント処理は、複数のデータサンプル／期間のそれぞれについて、前処理済みソーシャルメディアデータのテキスト文書における、データベースの検索語の出現頻度を示す単語カウント数を決定し、そして、期間のそれぞれについて、同じキーワードにマッピングされた全ての検索語の決定された単語カウント数を加算して、各キーワードのための単語カウント数を決定する。これは、後の相関に関連する処理の処理負荷を大幅に低減することができるという利点を有する。単語カウント処理の前に検索語をキーワードによって置き換えることは、単語カウント処理のための処理負荷を低減できるので、より効率的である。
【０２１６】
具体的には、好ましくは、相関リンクキーワードの相関グループが文関連の複数のカテゴリそれぞれのキーワードを少なくとも含むという意味において、相関グループのキーワードが「相関文」を形成するために使用することができるかということに関して、相関グループが分析される。例えば、いくつかの実施形態では、特定された相関グループが、少なくとも、製品の故障や製品の問題を表すキーワードのカテゴリのキーワードに相関する（相関リンクする）ことが見出されている製品名やパーツ名のカテゴリのキーワードを含む場合、「相関文」を、製品の故障を検出するために形成する。
【０２１７】
好ましくは、データベースの２以上のカテゴリからなる予め決定されたセットの各カテゴリと、又は、そのセットの内の少なくとも予め決定された数のカテゴリと、関連している少なくとも一つのキーワードを含む、１又は複数の相関グループを、特定する。これにより、文基準が実装され得る。相関グループが、複数の予め定義された文関連カテゴリのそれぞれに対して、少なくとも一つのキーワードを含む場合に、相関グループが相関文を抽出できることを示す、相関グループに適用される文基準を与えることができる。文関連のカテゴリのセットは、データベースの全ての利用可能なカテゴリ又はデータベースの利用可能なカテゴリのうちの少なくとも二つからなるサブセットを表す。
【０２１８】
好ましくは、カテゴリ（または文関連カテゴリ）は、以下のうちの一つまたは複数を含む。メーカの名前、特に自動車メーカの名前に関連付けられたキーワードを含む、メーカカテゴリ。製品または製品モデル、特に、自動車モデルに関連付けられたキーワードを含む製品カテゴリ。製品または製品モデルの部品、特に、自動車部品に関連したキーワードを含む部品カテゴリ。製品の不調や故障に関連したキーワードを含む不調カテゴリ。解決された問題及び／又は製品又は製品の部品の正常な機能に関連したキーワードを含むカテゴリ。天気の属性に関連付けられたキーワードを含む気象カテゴリ。位置、特に、地域、国、州、及び／又は都市に関連付けられたキーワードを含む位置カテゴリ。
【０２１９】
例えば、相関リンクキーワードの相関グループが、カテゴリの各々に対する少なくとも一つの相関リンクキーワードを含む場合、例えば、製品カテゴリからの少なくとも一つのキーワード及び／又は部品カテゴリからの少なくとも一つのキーワード、メーカカテゴリからの少なくとも一つのキーワード、そして、不調カテゴリからの少なくとも一つのキーワード、を含む場合、特定の製品及び／又は特定のメーカの製品の部品が故障の問題を有していることを示す各キーワードの相関文を抽出することができ、故障検出がソーシャルメディアデータに基づいて達成できる。他のカテゴリからの他の付加的な相関リンクキーワードは、検出された相関文又は検出された製品故障に対して追加される付加的なコンテキスト情報を含むことができる。これは、検出された問題を分析するために、関連するコメント／ユーザが作成したテキスト文書を抽出することによって、さらに分析することができる。
【０２２０】
問題が確認されている、又は、特定された相関グループに基づいている場合、ソーシャルメディア分析なし過去の状況に比べて、非常に早く、非常に低コストで、リコールを開始することを可能にする。
【０２２１】
さらなる実施形態において、１又は複数の基準に基づいて、相関基準を調整する。例えば、相関リンクキーワードペアが相関リンク特定処理で特定されない場合、相関グループが相関グループ特定処理において特定されない場合、特定された相関グループにおいて出現するキーワードの最大数が予め設定された閾値より小さい場合、及び／又は、特定された相関グループにおいて出現するキーワードの平均数が予め設定された閾値より小さい場合に、調整する。調整された相関基準に基づく相関リンク特定処理及び相関グループ特定処理を繰り返す。
【０２２２】
さらなる実施形態において、データベースの２以上のカテゴリからなる予め決定されたセットの各カテゴリと関連している少なくとも一つのキーワードを含む相関グループが、一つも特定されていない場合、相関基準を調整する。調整された相関基準に基づいて相関リンク特定処理及び相関グループ特定処理を繰り返す。
【０２２３】
上記は、相関閾値、頻度閾値、及び／又は距離閾値を自動的に調整することができる。
【０２２４】
上記の実施形態及び態様の全てにおいて、追加のキーワード及び／又は検索語を含める、付加的な共通参照句を追加する等により、データベースを更新するステップをさらに含んでもよい。これは、例えば、キーワード抽出の人による分析（マニュアル分析）によって行うことができる。例えば、コメント、キーワード及び／又はそこから抽出された検索語を分析することにより、適切な用語が抽出されているかどうかを分析する。
【０２２５】
分析処理全体又はその一部は、更新されたデータベースに基づいて繰り返すことができる。人による分析及びデータベース／辞書の更新とは別に、好ましい態様は、機械学習アルゴリズムに基づいてデータベースを更新する。この処理は、一定回数ＭＦ２だけ、繰り返される。例えば、単語検索を改良し、データベース／辞書を更新する処理は、機械学習を用いて達成することができ、例えば、ｋ最近傍法（ｋＮＮ）、学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）、自己組織化写像（ＳＯＰ）のような、インスタンス・ベースの機械学習アルゴリズムを使用できる。
【０２２６】
図７は、いくつかの例示的実施形態に係る、特に、図１及２Ｂに基づく、分析入力データの自動分析のための別の方法のフローチャートを例示する。図７の処理は、上記実施形態に基づいており、ここでは主に相違点を中心に説明する。より詳細な部分処理については、例えば、図４Ａから４Ｅまたはその一部の態様と関連して説明されたような、処理及び部分処理の説明において上で議論された特徴又は態様を使用することができる。
【０２２７】
図７のステップＳ２、Ｓ３は、上記図１のステップＳ２とＳ３と同様に実行できる。しかし、例示的に、図７の処理は、一つだけのデータベースの代わりに、ステップＳ１Ａ及びＳ１Ｂにおいて、二つのデータベースを提供することができる。第１のデータベースは複数のキーワードを示し、第２のデータベースは複数のキーワードを示す。例えば、第１のデータベースは、データ分析の目的の分野に関連する特定の辞書のような、専門データベースであってもよい。
【０２２８】
例えば、実施形態が自動車分野に適用された場合、障害検出及び／又はリコールの状況を予測する目的で、第１のデータベースは、専門辞書又は特定の辞書の特殊な組み合わせであってもよい。例えば、上で議論したような言葉の予め定義された自動車辞書の図書を使用できる。一方、第２のデータベースはより広範な一般的な辞書であってもよく、特定の１又は複数の言語で使用される、全てではないが多くの用語を含めるために使用される。いくつかの例示的な実施形態では、機械学習を使用することができる。分析入力データ（または前処理済み分析入力データ）のテキスト文書の少なくとも１つで使用される各単語が、まだ第２のデータベースに含まれていない場合に追加され、随意に、更新された第２のデータベースに基づいて、単語カウント処理や距離決定処理のような後の処理が繰り返される。
【０２２９】
一般的には、好ましくは、例示的実施形態において、第１のデータベースは複数のキーワードを含み、第２のデータベースは、第１のデータベースと同一の複数のキーワードを含み、さらに、第１のデータベースに含まれていなキーワードを含む。第１のデータベースのサイズは、第２のデータベースのサイズよりも小さく、第１のデータベースのデータは、第２のデータベースのデータの一部である。
【０２３０】
図７において、ステップＳ４２Ａ、Ｓ４３Ａ、Ｓ４４及びＳ４５は、それぞれ対応する図２ＢのステップＳ４２、Ｓ４３、Ｓ４４と同様の実行することができる。しかし、ステップＳ４２Ａの単語カウント処理は第１のデータベースに基づいている。すなわち、処理は、ステップＳ１Ａで与えられる第１のデータベースに含まれるキーワードについて、分析入力データのテキスト文書内の出現回数をカウントする。処理は、第１のデータベースに示されているキーワードを含む相関リンクキーワードペアのみを出力する。
【０２３１】
好ましくは、並列に（又は、前又は後）に、図７の処理は、距離決定処理（例えば図２ＢにおけるステップＳ４６に類似する及び／又は図４Ｄ又は４Ｅが示すような部分処理に基づく）に基づいて、確認処理を実行する。しかし、ステップ４２Ａの単語カウント処理の結果を使用する代わりに、確認処理の部分処理は、ステップＳ１Ｂで与えられる第２のデータベースを使用する独立した単語カウント処理ステップＳ４２Ｂを含む。従って、ステップＳ４２Ｂにおける単語カウント処理は、第２のデータベースに基づく。つまり、処理は、ステップＳ１Ｂにおいて与えられる第２のデータベースに含まれているキーワードについて、分析入力データのテキスト文書内の出現回数をカウントする。
【０２３２】
ステップ４３Ａ（又は、上記のステップ４３）と同様に、もう一つの頻度テストの随意ステップＳ４３Ｂが実行され、頻繁に出現するキーワードを抽出する（そして、ステップＳ４６Ａ及びＳ４６Ｂにおいて処理負荷を低減するために頻繁には出現しないキーワードを省略する）。繰り返すが、頻度テストは、一定の頻度閾値を使用することができる。その値は、ステップＳ４３が一定の頻度閾値を使用する場合には、ステップＳ４３Ａにおいて使用される閾値と同一又は異なる。または、頻度閾値は、上述のように決定される動的な閾値に基づいてもよく、例えば、データサンプル（例えば期間）当たりのテキスト文書の数に基づく。
【０２３３】
図７のステップＳ４６Ａは、上記実施形態と同様に距離パラメータ及び／又は距離係数を決定することによって（ステップＳ４５が頻度相関リンクを特定する一方で、距離相関リンクが検出されるという意味において、ステップＳ４６Ｂにおける相関リンク特定処理）、（例えば上述のように）距離決定処理を実行し、同一テキスト文書において出現しそうな（又は個々のテキスト文書において文脈的に近い）、（第２のデータベースのキーワードの）キーワードペアを決定する。処理は、第２のデータベースにおいて示されているキーワードを含む距離相関リンクキーワードペアのみを出力する。これらは、双方とも、第１のデータベースにも含まれていてもよいが、ステップＳ４６Ａ及びＳ４６Ｂは、追加的に、第１のデータベースに含まれていない１又は２のキーワードを含む（距離相関リンクキーワードペアと特定された）キーワードペアを、出力してもよい。
【０２３４】
随意の例示的な実施形態では、この態様は、機械学習の他の方法に使用することができる。ここでは、第１のデータベースを更新することができる。例えば、第１のデータベースにまだ含まれていないが、ステップ４６Ｂにおいて第１のデータベースに含まれている単語に距離相関リンクしていると特定されたキーワードを追加する。さらに、機械学習は、分析入力データにおいて、キーワードペアがステップ４６Ｂにおいて互いに距離相関リンクしているが、これら二つのキーワードのいずれも第１のデータベースに以前は含まれていなかった場合、それら双方のキーワードを第１のデータベースに追加する。第１のデータベースを更新すると、処理は、随意に、ステップＳ４２Ａ、Ｓ４３Ａ、Ｓ４４Ａ及び／又はＳ４５Ａを、更新された第１のデータベースの追加されたキーワードに基づいて、少なくとも部分的に繰り返す。
【０２３５】
ステップＳ４７では、ステップＳ４５で特定された頻度相関リンクキーワードのペアは、（初期処理の後、及び／又は、更新された第１のデータベースに基づいて処理を繰り返した後、）ステップＳ４６Ａで特定された距離相関リンクキーワードペアに対してチェックされる（図２ＢのステップＳ４７と同様に、及び／又は、図４Ａから４Ｅが示すようなアルゴリズムと関連して）。ステップＳ４５及びＳ４６Ａの双方で特定されたキーワードペアのみが、相関グループ特定処理を実行し、図１のステップＳ５と同様に特定された相関グループを出力するステップＳ４８で使用される。
【０２３６】
図８から１０は、図７に応じてデータ分析を実行するアルゴリズムのケーススタディの結果を例示する。
【０２３７】
具体的には、図８は、以下のキーワード、「ｓｈａｔｔｅｒｅｄ（粉砕されている）／ｂｒｏｋｅｎ（壊れている）」、「ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｗｅａｔｈｅｒ（非常に寒い天気）」、「ｓｕｎｒｏｏｆ（サンルーフ）／ｇｌａｓｓ（ガラス）」、「Ａｕｄｉ  Ｑ５（アウディＱ５）」（登録商標）に対する、１日あたりのヒット数（１日あたりの単語数）の累積的進展を例示する。相関は、図８において、視覚的に表示されている。図９は、相関リンクキーワードの相関グループを例示し、線は、特定された相関リンクを表す。図１０は、分析に関わるコメントの地理位置を示す。
【０２３８】
このケーススタディでは、図７に応じたアルゴリズムは、２０１２年のアウディ自動車のソーシャルメディアフォーラムのユーザのコメントでテストされている。
【０２３９】
図８から分かるように、キーワードの議論の動向を、同じ日々の傾向をたどる関連するキーワードと一緒に、簡単に可視化することができる。ユーザは、与えられた時間枠ｄに渡り、各日において同一又は相関する頻度で使用されているキーワードのグループが、簡単にわかる。つまり、ユーザは、キーワードｋ−ｉが、キーワードｋ−ｊ及びｋ−ｋと、同一又は相関する頻度で言及されているか、簡単にわかる。
【０２４０】
単語の視覚化された相関は、同じ頻度で使用されている単語は、何らかの関係を有しているというシグナルをすでに送っている。これは、視覚的な相関プロットは、障害の性質と原因とに関する何らかの識見を与え得ることを意味する。
【０２４１】
確認テストの後（例えば、追加の随意の確認処理が適用される）、特定された相関グループの残っている相関リンクキーワードセットと、図９に示すようなそのサブグラフが、アウディＱ５モデルのガラス（パノラマ）サンルーフが、非常に低温な場合に破損しやすいことを明らかにしている。２０１２年８月には、サンルーフ欠陥によってもたらされる安全性リスクのために、このアウディモデルのリコールが実施されている。確認テストを通過した検出されたキーワードと属性は、図３の例と同様のクラスタグラフとして、図９に示されている。
【０２４２】
従って、結果は、相関ネットワーク又は図９に例示するようにクラスタグラフの形で表示することができる。ネットワークは、少なくともｃｏｒｒ＿Ｌｉｍの相関限界と相関しているこれらのキーワードを一つにまとめて、結合（リンク）する。
【０２４３】
図１０に例示するように、ヒットをマップ上に表示して、ヒットが出現している地理位置情報を示すことができる。
【０２４４】
このアルゴリズムは、リコール日の６ヶ月前まで取得したソーシャルメディアのデータに基づいて、危険信号を上げることができた。これは、２０１２年のソーシャルメディアのデータに適用されていた場合には、ＯＥＭメーカのためにコスト削減をできたであろうことを示している。これは、将来における潜在的なリコールの状況を、取得された実際のソーシャルメディアデータを使用する本実施形態に基づいて、早期に予測又は検出できることを示しており、安全性に関連する潜在的な問題を早期に検出することで、コスト削減のみならず、ドライバの安全性の向上についても非常に可能性を有していることを示す。
【０２４５】
上記実施例および実施形態では、相関係数は、二つのキーワードのペアに対して計算され、３以上のキーワードの間の潜在的な相関関係は、無視されている。さらなる実施形態では、３以上のキーワードの間の相関関係を使用して、相関基準をチェックすることができる。
【０２４６】
例えば、三つのキーワードｘ、ｙ及びｚについて、相関係数Ｒｘｙ、Ｒｘｚ、及びＲｙｚが、キーワードペア｛ｘ、ｙ｝、｛ｘ、ｚ｝及び｛ｙ、ｚ｝それぞれのために計算される、さらに、三つのキーワードｘ、ｙ及びｚの内の一つの他の二つのキーワードのキーワードペアに対する潜在的相関それぞれに対して、１又は複数の相関係数を計算することができる。
【０２４７】
例えば、キーワードペア｛ｘ、ｙ｝に対するキーワードｚの相関を計算するために、相関係数は次のように計算することができる。
【０２４８】
【数１】
0006359062.tif 000002
【０２４９】
そして、２パラメータの相関係数の代わりに又は加えて、３パラメータの相関係数は、キーワードの相関リンクグループを決定するための相関基準における相関閾値に対してチェックすることができる。
【０２５０】
いくつかの態様および実施形態において、相関リンクキーワードペアの対の１又は複数の相関グループを、分析結果データとして出力することができる。複数の方法で結果を可視化することができ、例えば、リスト、テーブル、クラスタグラフなどの形で提示される。また、時間経過における単語カウントの進展又は時間における累積単語カウントの進展を、プロットしてもよい。
【０２５１】
例えば、相関結果は、車両ブランド毎、又は車両モデル毎に可視化することができる。相関結果は、時間の経過において連続的に、又は地域毎に、可視化することができる。相関結果は、予め定義された属性（例えば地域、時間）のイベントベースで可視化することができる。相関結果は、図（例えば、プロット図）、テキスト（例えば、部品＋故障の指摘＋時間＋領域）、又はその両方の組み合わせとして可視化することができる。相関結果及び詳細のレベルは、インタラクティブな可視化インタフェース（例えば、ユーザインタフェース５５０）を介して、顧客の要求に応じて、可視化することができる。
【０２５２】
いくつかの態様および実施形態は、車両部品の故障検出のためのソーシャルネットワークデータのバッチ分析を実現するために使用され、最終的なリコールのための意思決定を支援するためのＯＥＭへのサービスとして提供されてもよい。
【０２５３】
いくつかの態様および実施形態は、他のサービスプロバイダに結果を提供するために使用することができる。例えば、修理サービスの需要を予測するために、修理工場や修理センタに提供される。
【０２５４】
いくつかの態様および実施形態は、追加の情報を使用してもよい。例えば、車載センサデータや、自動車修理センタから集められたデータのような、他のデータソースを使用してもよい。ストリームベースの分析ツールを、データ分析のために使用することができる。この目的のために、データ辞書を、さらに、ＯＢＵＩＩ構造データを含むように拡張してもよい。
【０２５５】
いくつかの態様および実施形態は、他の目的のために、例えば、感情キーワードでデータ辞書を改良する場合に、車両の特徴に対するドライバの印象を検出するために使用することができる。たとえば、データ辞書が、「好き」「感謝する」などの肯定的な属性を含む場合、アルゴリズムは、特定モデルの顧客により最も歓迎されている特徴を特定するために使用することができる。ＯＥＭメーカは、そのような情報を、広告や、将来の車両設計における特徴の統合等の、他の目的のために使用することができる。
【０２５６】
いくつかの態様および実施形態は、上記で説明されていない追加の特徴及び部分処理を含むように変形することができる。
【０２５７】
例えば、データソースからのデータの可用性に基づいて、データ抽出のための時間ウィンドウを動的に調整することができる。
【０２５８】
例えば、データ／コメントのスタンピングは、データの抽出及びクリーニング段階で、さらに改善することができる。例えば、コメント投稿時刻と問題報告時刻との間のオフセットを考慮する。
【０２５９】
例えば、コメントが日Ｔに掲載（作成）されており、問題が２週間前に出現していると報告している場合、タイムスタンプは、Ｔ−１４日のように調整される。同様のアプローチは、位置のスタンピングにも適用できる。
【０２６０】
冗長情報を除去するデータクレンジングの典型的な処理において、例えば、同じデータソースからコピーペーストされたコメントを除去する場合、ＩＰアドレスなどのパラメータを、冗長検査のために使用することができる。
【０２６１】
また、例えば、予め定義されたメタ属性、例えば、言語、地域、用語の性質（無感覚、動詞、形容詞、副詞など）によって分類することで、データベース／辞書をさらに富化することができる。このようなメタデータ属性は、データ辞書の微調整のための機械学習フェーズ中に考慮される。例えば、地域的に利用されるローカル言語で使用されている用語のために、データベース／辞書を微調整する際に考慮される。
【０２６２】
いくつかの例示的な実施形態では、閾値は動的に調整し、さらに改善することができる。例えば、閾値の定義は、例えば、データソースの信頼性（ソーシャルネットワークのデータであるか、プロのフォーラムのデータであるか等）を考慮する。さらに、データ辞書の改良のために使用できる機械学習は、上記１又は複数の閾値の微調整にも適用することができる。
【０２６３】
また、例示的な実施形態では、確認処理をさらに向上させることができる。例えば、論理的テキスト確認、例えば、少なくとも、一つの名詞、副詞（地域、時間等）のセットを伴う一つの動詞、及び形容詞（気象条件）、の出現による故障検出の確認、を実行する。
【０２６４】
当業者によって理解されるように、本明細書および添付の図面に関連して説明したように、態様及び例示的な実施形態は、方法（例えば、計算機に実装された処理）、装置（デバイス、機械、システム、計算機プログラム製品、及び／又は任意の他の装置を含む）、又は、これらの組み合わせとして具現化することができる。本発明の実施形態は、計算機実行可能なプログラム、又は、計算機実行可能なプログラムコードを有する計算機可読媒体上の計算機プログラム製品の形態をとることができる。
【０２６５】
実施形態は、本明細書において、方法及び装置のフローチャート及び／又はブロック図、方法及び／又は装置によって生成されるグラフィカルユーザインタフェースのサンプル画像を参照して例示的に記載されている。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロック、及び／又は、フローチャート及び／又はブロック図におけるブロックの組み合わせ、並びにグラフィカルユーザインタフェースは、計算機実行可能なプログラムコードにより実現され得ることが理解されるであろう。
【０２６６】
計算機実行可能なプログラムコードは、特定の装置を生成するために汎用計算機、専用計算機、又は他のプログラマブルデータ処理装置の、プロセッサに与えることができ、プログラムコードは、計算機又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサにより実行され、フローチャート、ブロック、数式、及び／又は明細書の記述において示された、機能／動作／出力を実装するための手段を生成する。
【０２６７】
これらの計算機実行可能なプログラムコードは、計算機可読メモリに格納され、計算機又はその他のプログラマブルデータ処理装置を、特定の方法で機能させる。計算機可読メモリ内に格納されているプログラムコードは、フローチャート、ブロック図、数式、及び／又は明細書の記述示された、機能／動作／出力を実装する命令手段を含む、製品を生成する。
【０２６８】
計算機実行可能なプログラムコードは、計算機又はその他のプログラマブルデータ処理装置にロードされ、一連の動作ステップを計算機又はその他のプログラマブルデータ処理装置に実行させる。計算機に実装されたプロセスが生成され、計算機又はその他のプログラマブルデータ処理装置で実行されているプログラムコードは、フローチャート、ブロック図、数式、及び／又は明細書の記述示された、機能／動作／出力を実装するためのステップを提供する。これに代えて、計算機プログラムで実装されるステップ及び動作は、本発明の実施形態を実行するために、オペレータまたは人による動作ステップ又は行為と組み合わせることができる。
【０２６９】
通信ネットワークは、一般的に、パブリック及び／又はプライベートネットワークを含んでいてもよい。ローカルエリア、広いエリア、大都市エリア、ストレージ、及び／又は他のタイプのネットワークを含んでもよい。アナログ技術、デジタル技術、光学技術、無線技術（例えば、ブルートゥース（登録商標））、ネットワーク技術、およびインターネット技術を含む、通信技術を採用してもよい。本発明の通信ネットワークは、上記に限定されない。
【０２７０】
デバイスは、通信プロトコル及びメッセージ（例えば、デバイスに、生成され、送信され、受信され、格納され、及び／又は処理されたメッセージ）を使用してもよく、そのようなメッセージは、通信ネットワークまたは媒体によって搬送される。
【０２７１】
また、ロジックフローは、本発明の種々の態様を実証するために本明細書に記載することができる。しかし、本発明は、任意の特定のロジックフロー又はロジック実装に限定されるものではない。記載されたロジックは、全体的な結果を変化させることなく、そうでなければ、本発明の真の範囲から逸脱することなく、異なる論理ブロック（例えば、プログラム、モジュール、機能、又はサブルーチン）に分割することができる。
【０２７２】
本発明は、多くの異なる形態で実現できる。例えば、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、または汎用計算機）とともに使用される計算機プログラムロジック、プログラマブルロジックデバイス（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または他のＰＬＤ）と共に使用されるプログラマブルロジック、個別部品、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、又は、それらの任意の組み合わせを含む他の手段、の形態で実現できる。説明した機能の一部または全てを実装する計算機プログラムロジックは、典型的に、計算機プログラム命令のセットとして実装される。計算機可読媒体に格納されている計算機プログラム命令のセットは、計算機実行可能な形式に変換され、オペレーティングシステムの制御下でマイクロプロセッサによって実行される。
【０２７３】
本明細書で前述した機能の全て又は一部を実装する計算機プログラムロジックは、様々な形態で具現化することができ、ソースコード形態、計算機実行可能形態、及び種々の中間形態（例えば、アセンブラ、コンパイラ、リンカ、又はロケータにより生成された形態）等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【０２７４】
ソースコードは、様々なオペレーティングシステム又はオペレーティング環境で使用するため、様々なプログラミング言語のいずれかで実装された一連の計算機プログラム命令（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、又はＦｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ  ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）又はまたはＨＴＭＬ等の高水準言語）を含んでよい。ソースコードは、様々なデータ構造及び通信メッセージを定義して使用することができる。ソースコードは、計算機実行可能形態（例えば、インタプリタを介して）であってもよく、ソースコードは、計算機が実行可能な形態に、（例えばトランスレータ、アセンブラ、又はコンパイラを介して）に変換されてもよい。
【０２７５】
本発明の実施形態の動作を実行するための計算機実行可能なプログラムコードは、Ｊａｖａ、Ｐｅｒｌ、スモールトーク、Ｃ  ＋＋などのオブジェクト指向、スクリプト又はスクリプトなしのプログラミング言語で書かれてもよい。本発明の実施形態の動作を実行するための計算機プログラムコードは、「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語で書かれてもよい。
【０２７６】
本明細書で前述した機能の全て又は一部を実装する計算機プログラムロジックは、単一のプロセッサ上で異なる時間に実行することができ、又は複数のプロセッサ上で同じ又は異なる時間に実行されてもよい。単一のオペレーティングシステムプロセス／スレッドの下で実行することがで、又は異なるオペレーティングシステムプロセス／スレッドの下で実行することができる。
【０２７７】
従って、用語「計算機処理」は、異なる計算機処理が、同一又は異なるプロセッサ上で実行されるかどうかに関係なく、そして、異なる計算機処理が、同一又は異なるオペレーティングシステムプロセス／スレッドの下で実行するかどうかに関係なく、計算機プログラム命令のセットの実行を指す。
【０２７８】
計算機プログラムは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、可搬ディス又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他のメモリデバイス等の、有形の記憶媒体に、永久的又は一時的に、任意の形式（例えば、ソースコード形式、計算機実行可能形式、または中間形式）において、配置することができる。
【０２７９】
計算機プログラムは、アナログ技術、デジタル技術、光学技術、無線技術（例えば、ブルートゥース）ネットワーキング技術、及びインターネット技術等を含む（これらに限定されない）様々な通信技術のいずれかを使用して計算機に送信可能である信号に、任意の形式で配置することができる。
【０２８０】
計算機プログラムは、印刷又は電子文書を伴う着脱可能な記憶媒体（例えばシュリンクラップソフトウェア）として、任意の形式で配布する、計算機システムにプリロードする（例えば、システムＲＯＭや固定ディスク）、又は、サーバや通信システム（例えば、インターネットまたはワールドワイドウェブ）上の電子掲示板から配布することができる。
【０２８１】
本明細書で前述した機能の全て又は一部を実装するハードウェアロジック（プログラマブルロジックデバイスと共に使用するためのプログラマブルロジックを含む）は、従来の手書きの方法を使用して設計することができる。または、文書計算機支援設計（ＣＡＤ）、ハードウェア記述言語（例えば、ＶＨＤＬ又はＡＨＤＬ）、又はＰＬＤのプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、又はＣＵＰＬ）のようなツールを使用して、設計、キャプチャ、シミュレート又は電気的に文書化することができる。
【０２８２】
任意の適切な計算機可読媒体を利用することができる。計算機可読媒体は、例えば、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体のシステム、装置、デバイス、又は媒体である（これらに限定されない）。
【０２８３】
計算機可読媒体のより具体的な例は、１つ以上のワイヤを有する電気的接続、又は、他の有形の記憶媒体であって、例えば、可搬計算機ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、又は他の光学又は磁気記憶装置である（これらに限定されない）。
【０２８４】
プログラマブルロジックは、有形の記憶媒体に永久的又は一時的に配置することができる。例えば、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気記憶デバイス（例えば、可搬ディスク又は固定ディスク）、光メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、または他のメモリデバイスに配置できる。
【０２８５】
プログラマブルロジックは、アナログ技術、デジタル技術、光学技術、無線技術（例えば、ブルートゥース）ネットワーキング技術、及びインターネット技術等を含む（これらに限定されない）様々な通信技術のいずれかを使用して計算機に送信可能である信号に、任意の形式で配置することができる。
【０２８６】
プログラムは、印刷又は電子文書を伴う着脱可能な記憶媒体（例えばシュリンクラップソフトウェア）として、任意の形式で配布する、計算機システムにプリロードする（例えば、システムＲＯＭや固定ディスク）、又は、サーバや通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）上の電子掲示板から配布することができる。当然のことながら、本発明のいくつかの実施形態は、ソフトウェア（例えば、計算機プログラム製品）とハードウェアの両方の組み合わせとして実装されてもよい。本発明のさらに他の実施形態は、完全にハードウェア、又は完全にソフトウェアとして実現される。
【０２８７】
添付の図面を参照して、特定の例示的な実施形態を説明したが、それら実施形態は単なる例示であり、より広い発明を限定するものではない。本発明の実施形態は、図示して説明した、特定の構成及び配置に限定されないことが理解されるべきである。上の段落で説明したものに加え、他の様々な変形、組み合わせ、省略、修正及び置換が可能である。
【０２８８】
当業者は、記載された実施形態の様々な適応、変更、及び／又は組み合わせが、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく構成することができることを理解するであろう。従って、本発明は、具体的に本明細書に記載の他、添付の特許請求の範囲内で実施することができるということが理解されるべきである。例えば、特に明記しない限り、本明細書に記載の方法のステップは、本明細書に記載したものとは異なる順序で実行されてもよく、１又は複数のステップを、組み合わせ、分割し、又は同時に実行してもよい。
【図１】
0006359062.tif 000003
【図２Ａ】
0006359062.tif 000004
【図２Ｂ】
0006359062.tif 000005
【図３Ａ】
0006359062.tif 000006
【図３Ｂ】
0006359062.tif 000007
【図４Ａ】
0006359062.tif 000008
【図４Ｂ】
0006359062.tif 000009
【図４Ｃ】
0006359062.tif 000010
【図４Ｄ】
0006359062.tif 000011
【図４Ｅ】
0006359062.tif 000012
【図５】
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【図６Ａ】
0006359062.tif 000014
【図６Ｂ】
0006359062.tif 000015
【図７】
0006359062.tif 000016
【図８】
0006359062.tif 000017
【図９】
0006359062.tif 000018
【図１０】
0006359062.tif 000019