(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、前記遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
前記遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、前記心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記対象キーワードは、商品役務のキーワードであり、
前記心理状態判定手段は、前記商品役務のキーワードに対する投稿者の心理状態を判定する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡＩＤＭＡ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶->Action：行動）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記遷移フェーズ検出手段は、
心理状態について、Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａの順に大きくなる数値を割り当て、
時系列の心理遷移として、心理状態の数値を時系列に並べ、
時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値として、遷移フェーズを検出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記遷移単語抽出手段は、遷移単語を抽出するコメント文章を、後方心理状態以降の所定数のコメント文章、及び／又は、前方心理状態以前の所定数のコメント文章とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析する装置であって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、前記遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
前記遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、前記心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
を有することを特徴とする装置。
【請求項７】
投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析する装置の心理遷移分析方法であって、
前記装置は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部を有し、
前記装置が、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第１のステップと、
投稿者毎に、コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する第２のステップと、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する第３のステップと、
投稿者毎に、前記遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する第４のステップと、
前記遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、前記心理キーワード辞書手段へ登録する第５のステップと
を実行することを特徴とする装置の心理遷移分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばＳＮＳ(Social Networking Service)のようなコミュニケーションサイトサーバに投稿されるコメント文章を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、不特定多数の第三者は、ＳＮＳサイトサーバを介して、自らのコメント文章（テキスト情報）を活発に発信することができる。ＳＮＳサイトサーバは、１人のユーザによって投稿されたコメント文章を、グループからなる多数のユーザへ公開する。例えばfacebook（登録商標）やtwitter（登録商標）、google＋（登録商標）、mixi（登録商標）があり、一般にミニブログサイトとも称される。
【０００３】
ユーザによって発信されるコメント文章には、そのユーザ自身の心理状態が、意識的又は無意識的に含まれている場合が多い。特に、マーケティングの用途によれば、商品役務に関するユーザの心理的な発言を分析することが所望される。例えば同じ商品役務に対しても、ユーザの心理状態によっては、そのコメント文章の内容が異なるものとなる。そこで、各心理状態に特徴的に出現する単語を登録した辞書を用意し、コメント文章に対して、辞書に登録された単語の出現頻度からその心理状態を推定することができる。
【０００４】
従来、電子文書に含まれるテキストに対して、その内容に応じたラベルを付与する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、電子文書のテキストに出現する単語の統計的指標に基づいて、各ラベルへの関連性を示す単語スコアを算出する。ラベル毎に、単語スコアの大きい単語を、特徴的な単語として辞書に登録することができる。
【０００５】
また、自然言語の分析処理の用途について、学習文書に出現する単語のnグラムの出現頻度に基づいて、単語の辞書を作成する技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、辞書は、特に音声認識に利用する単語区切りを登録したものである。
【０００６】
更に、他の従来技術として、購買行動に関する経済学のモデルであるＡＩＤＭＡモデルを用いて、広告効果を分析する技術もある（例えば特許文献３参照）。経済学の一般的な知見によれば、ユーザの購買行動に関する心理状態は、Ａt(Attention：注目)->Ｉ(Interest：興味)->Ｄ(Desire:欲望)-> Ｍ(Memory:記憶)->Ａc(Action:行動)のように変化する。広告の種類又はアクション（テレビ広告、雑誌広告、メール、Ｗｅｂページ、バナーに対するクリック、ブックマーク、クーポン取得など）にそれぞれ、ＡＩＤＭＡの各フェーズを割り当てて、それらの件数（テレビ広告であれば本数、バナーのクリックであれば、クリック数）を測定する。これによって、広告が、ＡＩＤＭＡの各フェーズに与える影響を定量化している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−０１５３９５号公報
【特許文献２】特開２０１１−１５４０６１号公報
【特許文献３】特開２００３−０４４７３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ここで、本願の発明者らは、各心理状態に特徴的に出現する単語を登録した辞書を、最適に更新することはできないか？と考えた。
特許文献１によれば、各ラベルを心理状態に対応付けたとしても、各ラベルに出現する単語の全てを同等に扱っている。そのために、時系列に遷移するラベル系列に一貫性は無く、同じラベルが点在しながら並ぶ場合もある。即ち、各時点におけるユーザの心理状態をラベルによって特定できたとしても、心理状態の変化まで推定することはできない。
また、特許文献２によれば、文書中の単語の出現頻度を利用した辞書を生成することはできるが、ラベル毎（例えば心理状態毎）に分類するものではない。
尚、特許文献３によれば、単にＡＩＤＭＡモデルを用いた心理状態の遷移について記載しているに過ぎず、ＳＮＳに投稿されたコメント文章を想定したものではない。
【０００９】
そこで、本発明は、指定された商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの心理状態を抽出すべき単語の辞書を更新することができるプログラム、装置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】
【００１０】
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１１】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
対象キーワードは、商品役務のキーワードであり、
心理状態判定手段は、商品役務のキーワードに対する投稿者の心理状態を判定する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡＩＤＭＡ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶->Action：行動）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１３】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
遷移フェーズ検出手段は、
心理状態について、Ａt->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａcの順に大きくなる数値を割り当て、
時系列の心理遷移として、心理状態の数値を時系列に並べ、
時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値として、遷移フェーズを検出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
遷移単語抽出手段は、遷移単語を抽出するコメント文章を、後方心理状態以降の所定数のコメント文章、及び／又は、前方心理状態以前の所定数のコメント文章とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析する装置であって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析する装置の心理遷移分析方法であって、
装置は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部を有し、
装置が、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第１のステップと、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する第２のステップと、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する第３のステップと、
投稿者毎に、遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する第４のステップと、
遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書手段へ登録する第５のステップと
を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、指定された商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの心理状態を抽出すべき単語の辞書を更新することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。
【図３】時系列に発信されたコメント文章を表す説明図である。
【図４】対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。
【図５】対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態を付与した説明図である。
【図６】心理キーワード更新部によって計数された遷移単語毎の出現頻度表である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２１】
図１によれば、本発明の心理遷移分析装置１がインターネットに接続されている。心理遷移分析装置１は、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２と通信する。心理遷移分析装置１は、ＳＮＳサイトサーバ２に対して、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介して、投稿者毎のコメント文章を取得することができる。ＡＰＩは、アプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースであって、種々のサーバ毎に異なるものとして用意されている。
勿論、心理遷移分析装置１は、コメント文章を予めデータベースに蓄積したものであってもよい。即ち、心理遷移分析装置１が、ＳＮＳサイトサーバ２と通信することを必須とするものではない。
【００２２】
不特定多数の第三者は、各自の端末３を用いて、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２へ、コメント文章を送信することができる。また、心理遷移分析装置１は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析する。「対象キーワード」とは、商品役務に基づくキーワードである。尚、多数のコメント文章には、引用アドレス（他ユーザのユーザアドレス、例えばＳＮＳにおけるアカウント名、リプライアドレス、コメントアドレス）を含むものや含まないものが混在する。
【００２３】
図２は、本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。
【００２４】
本発明の心理遷移分析装置１は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析することができる。心理遷移分析装置１は、通信インタフェース部と共に、心理キーワード辞書部１０と、コメント文章取得部１１と、心理状態判定部１２と、遷移フェーズ検出部１３と、遷移単語抽出部１４と、心理キーワード更新部１５とを有する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の心理遷移分析方法としても理解できる。
【００２５】
［心理キーワード辞書部１０］
心理キーワード辞書部１０は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録したものである。心理状態は、ＡＩＤＭＡモデルに対応させて、以下のように時系列に遷移する。
認知段階：  Attention：注目->
感情段階：  Interest：興味->  Desire：欲望->  Memory：記憶->
行動段階：  Action：行動
【００２６】
ＡＩＤＭＡモデルとは、広告宣伝に対する消費者の心理のプロセスを表す略語である。対象キーワード（対象となる商品役務）に関して、同一ユーザの発言を時系列に追跡することによって、経済学における購買心理状態の遷移モデルに当てはめて推定することができる。
【００２７】
心理キーワード辞書部１０は、心理状態（Ａt，Ｉ．Ｄ，Ｍ，Ａc）毎に、対象キーワード（例えば「ａ社スマホ」）に対する心理キーワードを登録する。
注目状態：広告、ＣＭ、発売、新製品、・・・
興味状態：ラインナップ、ＨＰ、友達、パンフレット、・・・
欲望状態：価格、デザイン、欲しい、ＣＭ、・・・
記憶状態：ショップ、展示、実物、下見、・・・
行動状態：ＭＮＰ、機種変、諦め、買う、・・・
これは、対象キーワードに対して、各心理状態に特徴的に表れる語を、辞書的に登録したものである。
【００２８】
心理キーワード辞書部１０は、初期時には、基本的に予め人手で作成されたものであってもよい。
心理キーワード辞書部１０は、対象キーワード（例えば商品役務のキーワード）毎に作成されるが、例えば商品役務のカテゴリ（車、サービス、端末など）毎に作成されるものであってもよい。また、全ての対象キーワードにおける共通辞書として作成してもよい。
【００２９】
［コメント文章取得部１１］
コメント文章取得部１１は、ＳＮＳサイトサーバ２から、ユーザアドレス（投稿者）毎に、対象キーワード（例えば「ａ社スマホ」）を検索キーとして、コメント文章を時系列に取得する。対象キーワードは、例えば商品役務の名称であってもよい。この対象キーワードは、システム利用者、例えば企業のプロモーション担当者に設定される。取得されたコメント文章は、心理状態判定部１２へ出力される。
【００３０】
図３は、時系列に発信されたコメント文章を表す説明図である。
【００３１】
図３によれば、対象キーワード（a社スマホ）について、多数のユーザにおける様々なコメント文章が表されている。
【００３２】
図３によれば、心理遷移分析装置１は、対象キーワード「ａ社スマホ」に対して、そのコメント文章に含まれる心理状態を分析したとする。例えば以下のような時系列で、コメント文章が発信されたとする。
ユーザ@CCC「いつａ社スマホ発売なんですか？」
ユーザ@ABC「新型ａ社スマホです。」
ユーザ@AAA「ａ社スマホの新製品発売されるのか。」
ユーザ@AAA「ａ社スマホのＣＭよく見るなあ。」
ユーザ@BBB「やっぱａ社スマホに変えるかなぁ」
ユーザ@AAA「ａ社スマホ、便利そう！欲しい！」
ユーザ@DEF「新しいａ社スマホ、使いやすくてオススメ」
ユーザ@AAA「a社スマホのＣＭまたやっている〜」
・・・  「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
ユーザ@AAA「今度、ショップでａ社スマホ下見しようかな」
・・・  「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
【００３３】
図４は、対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。
【００３４】
図４によれば、対象キーワード「ａ社スマホ」を含む、ユーザ@AAAから発信されたコメント文章のみが表されている。
ユーザ@AAA「ａ社スマホの新製品発売されるのか。」
ユーザ@AAA「ａ社スマホのＣＭよく見るなあ。」
ユーザ@AAA「ａ社スマホ便利そう！欲しい！」
ユーザ@AAA「ａ社スマホのＣＭまたやってる〜」
・・・  「・・・」
ユーザ@AAA「今度ショップでａ社スマホ下見しようかな。」
・・・  「・・・」
ユーザ@AAA「ついにａ社スマホ購入した！」
ユーザ@AAA「やっぱａ社スマホ使えるな〜」
・・・  「・・・」
【００３５】
［心理状態判定部１２］
心理状態判定部１２は、投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書部１０の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する。結果的に、心理状態判定部１２は、対象キーワード（商品役務のキーワード）に対する投稿者の心理状態を判定する。判定された心理状態は、遷移フェーズ検出部１３へ出力される。
【００３６】
図５は、対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態を付与した説明図である。
【００３７】
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「新製品」とを含むコメント文章から、そのユーザは、注目(Attention)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「ラインナップ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、興味(Interest)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「欲しい」とを含むコメント文章から、そのユーザは、欲望(Desire)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「ＣＭ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、興味(Interest)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「ショップ」「下見」とを含むコメント文章から、そのユーザは、記憶(Memory)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「購入」とを含むコメント文章から、そのユーザは、行動(Action)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「使える」とを含むコメント文章から、そのユーザは、行動(Action)状態にあると推定することができる。
【００３８】
他の実施形態として、１つのコメント文章に複数の心理キーワードが含まれる場合、その出現頻度に基づいてコメント文章全体の心理状態を決定するものであってもよい。また、教師データにおける語の出現傾向から、サポートベクタマシンのような識別器を用いて心理状態を決定するものであってもよい。更に、ＡＩＤＭＡモデルに加えて、その尤度を付与してもよい。
「ａ社スマホの新作発売されるのか」
新作＝Ａ、発売＝Ａ
Ａ＝２、Ｉ＝０、Ｄ＝０、Ｍ＝０、Ａ＝０
Ａの尤度＝１００％
【００３９】
［遷移フェーズ検出部１３］
遷移フェーズ検出部１３は、投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する。そして、遷移単語抽出部１４は、投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とを比較して心理状態が遷移した場合、その旨を、遷移単語抽出部１４へ出力する。
【００４０】
遷移フェーズ検出部１３は、投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を推定する。例えば以下のような心理遷移が推定される。
Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
【００４１】
ここで、心理遷移には、Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａの順に大きくなる数値を割り当てて調整することも好ましい。これによって、心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものとなる。数値の大きさによって、次の心理状態へ遷移したことが理解できる。
Ａ＝０、Ｉ＝１、Ｄ＝２、Ｍ＝３
Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓  ↓
０，０，１，０，１，１，２，１，２，２，３，３，３
但し、この場合、心理状態が前後する場合も当然に生じる。
【００４２】
（心理遷移の移動平均による補正）
遷移フェーズ検出部１３は、時系列に並ぶ数値を、できる限り昇順となるように補正することも好ましい。具体的には、隣接する前後ｎコメントの心理状態の平均値を、当該コメントの心理状態とする。即ち、前段所定範囲の移動平均値とすることも好ましい。
隣接する前後２項の平均を取る。
Ａ，  Ａ，  Ｉ，  Ａ，  Ｉ，Ｉ，Ｄ，  Ｉ，  Ｄ，Ｄ，  Ｍ，  Ｍ，  Ｍ
↓    ↓    ↓    ↓    ↓  ↓  ↓    ↓    ↓  ↓    ↓    ↓    ↓
０，  ０，  １，  ０，  １，１，２，  １，  ２，２，  ３，  ３，  ３
0.3,  0.3,  0.4,  0.6,  1,  1,  1.4,  1.6,  2,  2.2,  2.4,  2.6,  2.75,  3
（（（（（（（（（（（（（（↓四捨五入↓）））））））））））））））））
０，  ０，  ０，  １，  １，１，１，  ２，  ２，２，  ２，  ３，  ３，  ３
↓    ↓    ↓    ↓    ↓  ↓  ↓    ↓    ↓  ↓    ↓    ↓    ↓    ↓
Ａ，  Ａ，  Ａ，  Ｉ，  Ｉ，Ｉ，Ｉ，  Ｄ，  Ｄ，Ｄ，  Ｄ，  Ｍ，  Ｍ，  Ｍ
【００４３】
（心理状態の遷移間の時間差に基づく補正）
コメント文章には、投稿時刻が含まれている。ここで、心理状態判定部１２は、心理キーワードを含むコメント文章の投稿時刻も、当該心理状態と共に出力する。これによって、し、遷移フェーズ検出部１３は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を登録することができる。そして、遷移フェーズ検出部１３は、先方心理状態と後方心理状態との間に長い時間差がある場合、心理状態が遷移していない又は逆行しているように、心理状態の数値を調整することも好ましい。
【００４４】
［遷移単語抽出部１４］
遷移単語抽出部１４は、投稿者毎に、遷移フェーズ検出部１３によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する。「形態素解析」とは、投稿文における自然言語の文を、形態素単語辞書及び係り受け辞書を用いて、言語として意味を持つ最小単位である形態素(Morpheme)の列に分割し、それぞれの品詞を判別する技術をいう。この解析によって、例えば名詞や形容詞の形態素のみをキーワードとして抽出することができる。
【００４５】
心理状態が遷移した際に投稿されたコメント文章には、その心理状態を特徴付ける単語が含まれている可能性が高い。また、各心理状態間の遷移フェーズでは、多くのユーザが似たような単語を利用すると考えられる。
例えば「欲しい」という単語は、興味状態から欲望状態へ遷移した直後に出現する可能性が高い。一方で、欲望状態へ遷移した後、暫く時間が経過した場合、「欲しい」という単語の出現する可能性は低くなる。
同様に、例えば「買った」という単語は、記憶状態から行動状態へ遷移した直後に出現する可能性が高い。一方で、行動状態へ遷移した後、暫く時間が経過した場合、「買った」という単語の出現する可能性は低くなる。
【００４６】
また、遷移単語抽出部１４は、遷移単語を抽出するコメント文章を、後方心理状態以降の所定数（例えばｎb個）のコメント文章、及び／又は、前方心理状態以前の所定数（例えばｎa個）のコメント文章とする。即ち、遷移点のコメント文章のみならず、前後複数のコメント文章から遷移単語を抽出することによって、辞書における遷移単語の登録範囲を広げることができる。
【００４７】
例えば、各コメント文章が、以下のように心理状態が進行していたとする。
Ａt，Ａt，Ａt，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ａc，Ａc，・・・
ここで、後方心理状態以降の所定数ｎb＝１のみとすると、以下の各コメント文章のみが抽出される。
Ａt，Ａt，Ａt，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ａc，Ａc，・・・
↓             ↓  ↓          ↓      ↓
Ａt，          Ｉ，Ｄ，        Ｍ，    Ａc
また、前方心理状態以前の所定数ｎa＝１及び後方心理状態以降の所定数ｎb＝１とすると、以下の各コメント文章のみが抽出される。
Ａt，Ａt，Ａt，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ａc，Ａc，・・・
↓        ↓   ↓  ↓      ↓  ↓  ↓  ↓
Ａt，     Ａt，Ｉ，Ｄ，    Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ａc
【００４８】
［心理キーワード更新部１５］
心理キーワード更新部１５は、遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度（統計的指標）で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書部１０へ登録する。
【００４９】
図６は、心理キーワード更新部によって計数された遷移単語毎の出現頻度表である。
【００５０】
図６によれば、心理状態毎に、出現頻度が最も高い遷移単語に、破線○印で表されている。これら遷移単語は、その心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書部１０へ登録される。
（１）注目状態Ａtについては、「新製品」の出現頻度が最も高い。従って、この場合、注目状態Ａtに遷移単語「新製品」を登録する。
（２）興味状態Ｉについては、「欲しい」の出現頻度が最も高い。しかしながら、「欲しい」については、興味状態Ｉの出現頻度よりも、欲望状態Ｄの出現頻度の方が高い。従って、この場合、欲望状態Ｄに遷移単語「欲しい」を登録する。
（３）興味状態Ｉについては、「発売」の出現頻度が２番目に高い。しかしながら、「発売」については、注目状態Ａtの出現頻度よりも、興味状態Ｉの出現頻度の方が高い。従って、この場合、注目状態Ａtから「発売」を削除し、興味状態Ｉに遷移単語「発売」を登録する。
（４）欲望状態Ｄについては、「欲しい」以外にも「便利」の出現頻度も高い（例えば閾値６０個とした場合）。従って、この場合、欲望状態Ｄに遷移単語「便利」を登録する。
（５）行動状態Ａcについては、「購入」の出現頻度が最も高い。従って、この場合、行動状態Ａcに遷移単語「購入」を登録する。
最終的に、図６によれば、注目状態について「新製品」、興味状態について「発売」、欲望状態について「欲しい」、行動状態について「購入」が、心理キーワード辞書部１１に新たに登録される。
【００５１】
尚、心理キーワード更新部１５は、単語毎の統計的指標として、心理状態毎に特徴的に表れる単語の統計的指標として、例えば赤池情報量基準（ＡＩＣ(Akaike's Information Criterion)）やχ二乗値を用いて算出したものであってもよい。
【００５２】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、指定された商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの心理状態を抽出すべき単語の辞書を更新することができる。
【００５３】
本発明によれば、遷移フェーズのコメント文章に高い頻度で出現する特徴的な単語を、その心理状態で出現する遷移単語として辞書に登録する。一方で、遷移フェーズ以外のコメント文章に高い頻度で出現する単語は、逆に心理状態の遷移に貢献するものではなく、ノイズの可能性が高いために、除外する。本発明によれば、出現頻度の高い単語を、全ての心理状態のフェーズで同等に検出するのではなく、心理状態の遷移フェーズでのみ検出する。そのために、心理状態を検出するための単語を含む辞書は、時系列で遷移する購買心理フェーズのフェーズ遷移点のみを重視したものとして更新されていく。
【００５４】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００５５】
１  心理遷移分析装置
１０  心理キーワード辞書部
１１  コメント文章取得部
１２  心理状態判定部
１３  遷移フェーズ検出部
１４  遷移単語抽出部
１５  心理キーワード更新部
２  ＳＮＳサイトサーバ
３  端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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