(57)【要約】【課題】  個々の視点または複数の視点に基づき、特定の事物や知識を含む情報に対する人々の関心や興味を抽出し、人々相互間の関連性を可視化する情報可視化システムを提供する。【解決手段】  情報可視化システム１は、ウエブページ等のコンテンツを記憶するデータベース１０と、データベース１０を参照し観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成部２２と、データベース１０を参照し非観察者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成部２４と、コンテンツのプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成部２６と、観察者プロファイルと非観察者プロファイルに基づき観察者と非観察者との関連性を示す表示し、また、観察者プロファイルとコンテンツプロファイルに基づき観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示するデータ表示部４０とを有する。【選択図】      図１
2005250702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の活動を反映した情報を含むコンテンツをデータベース化するデータベース化手段と、
データベース化されたコンテンツを参照し、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成手段と、
データベース化されたコンテンツを参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、非観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該非観測者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成手段と、
観察者プロファイル作成手段による観察者プロファイルと非観察者プロファイル作成手段による非観察者プロファイルとを比較し、観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成する第１のデータ作成手段と、
第１のデータ作成手段によって作成されたデータに基づき、観察者を基準として該観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する第１の表示手段と、
を有する情報可視化システム。
【請求項２】
情報可視化システムはさらに、観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成手段と、
観察者プロファイル作成手段による観察者プロファイルとコンテンツプロファイル作成手段によるコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成する第２のデータ作成手段と、
第２のデータ作成手段によって作成されたデータに基づき、観察者を基準として該観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する第２の表示手段と、
を有する請求項１に記載の情報可視化システム。
【請求項３】
第１のデータ作成手段は、観察者と非観察者との間のコミュニケーション頻度と、コンテンツについての観察者と非観察者との相違度とを作成し、第１の表示手段は、前記コミュニケーション頻度および前記相違度に基づき観測者に対する非観測者を表示する、請求項１または２に記載の情報可視化システム。
【請求項４】
第１の表示手段は、座標軸の基準点に観測者を表示し、基準点を通る縦軸を前記コミュニケーション頻度または前記相違度、横軸を前記相違度またはコミュニケーション頻度とし、前記座標内に非観測者を表示する、請求項１ないし３いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項５】
第２のデータ作成手段は、コンテンツに対する観察者の活動頻度と、観察者がコンテンツについて活動した内容とコンテンツとの相違度とを作成し、第２の表示手段は、前記活動頻度および前記相違度に基づき観測者に対するコンテンツを表示する、請求項１ないし４いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項６】
第２の表示手段は、座標軸の基準点に観測者を表示し、基準点を通る縦軸を前記活動頻度または前記相違度、横軸を前記相違度または活動頻度とし、前記座標内にコンテンツを表示する、請求項１ないし５いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項７】
非観察者プロファイル作成手段によって複数の非観察者についての各プロファイルが作成されたとき、第１の表示手段は、座標内に複数の非観察者を表示する、請求項１ないし６いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項８】
観察者プロファイル作成手段によって複数の観察者についての各プロファイルが作成されたとき、第１の表示手段は、複数の観察者の中から選択された観測者を基準としてこれと相対的な少なくとも１人の非観測者を表示する、請求項１ないし７いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項９】
コンテンツプロファイル作成手段によって複数のコンテンツについての各プロファイルが作成されたとき、第２の表示手段は、座標内に複数のコンテンツを表示する、請求項１ないし８いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項１０】
複数の観察者プロファイルが観察者プロファイル作成手段によって合成されたとき、第１のデータ作成手段は、合成された観察者プロファイルと非観察者プロファイルとを比較し、複数の観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成し、第１の表示手段は、複数の観察者を基準として該複数の観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する、請求項１ないし８いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項１１】
第２のデータ作成手段は、合成された観察者プロファイルとコンテンツプロファイルとを比較し、複数の観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成し、第２の表示手段は、複数の観察者を基準として該複数の観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する、請求項１ないし１０いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項１２】
情報可視化システムはさらに、第１の表示手段による表示と第２の表示手段による表示を合成する第３の表示手段を含む、請求項１ないし１１いずれか１つに記載の情報可視化システム。
【請求項１３】
人の活動を反映した情報を含むコンテンツを含むデータベースを参照し、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成ステップと、
前記データベースに含まれるコンテンツを参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、非観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該非観測者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成ステップと、
観察者プロファイルと非観察者プロファイルとを比較し、観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成する第１の作成ステップと、
第１の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者を基準に該観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する第１の表示ステップと、
を有する情報可視化方法。
【請求項１４】
情報可視化方法はさらに、観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成ステップと、
観察者プロファイルとコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成する第２の作成ステップと、
第２の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する第２の表示ステップと、
を有する請求項１３に記載の情報可視化方法。
【請求項１５】
第１の表示ステップは、少なくとも１人の観測者と複数の非観測者との相対的な位置関係を表示する、請求項１３または１４に記載の情報可視化方法。
【請求項１６】
第１の作成ステップにより複数の観測者と非観測者との関連性を示すデータが作成されたとき、第１の表示ステップは、複数の観測者を基準として該複数の観察者と非観測者との相対的な位置関係を表示する、請求項１３または１４に記載の情報可視化方法。
【請求項１７】
第２の表示ステップは、少なくとも１人の観測者と複数のコンテンツとの相対的な位置関係を表示する、請求項１４に記載の情報可視化方法。
【請求項１８】
第２の作成ステップにより複数の観測者が活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータが作成されたとき、第２の表示ステップは、複数の観測者を基準として該複数の観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する、請求項１３ないし１７いずれか１つに記載の情報可視化方法。
【請求項１９】
第１の表示ステップによる表示と第２の表示ステップによる表示とを合成する第３の表示ステップを含む、請求項１３ないし１８いずれか１つに記載の情報可視化方法。
【請求項２０】
人の活動を反映した情報を含むコンテンツを含むデータベース化するステップと、
データベースに含まれるコンテンツを参照し、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成ステップと、
前記データベースに含まれるコンテンツを参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、非観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該非観測者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成ステップと、
観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成ステップと、
観察者プロファイルと非観察者プロファイルとを比較し、観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成する第１の作成ステップと、
観察者プロファイルとコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成する第２の作成ステップと、
第１の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者を基準に該観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する第１の表示ステップと、
第２の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者を基準に該観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する第２の表示ステップと、
を有する情報可視化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を可視化するシステム、方法およびプログラムに関し、特に、ある情報に対する人々の相互間の認識、関心、興味等を抽出し、これを各人または複数の人々の視点から表示したり、情報と人々との関連性を表示する情報可視化システム、方法およびプログラムに関する。
【０００２】
組織や企業を初めとするコミュニティにおいて、特定の事物や知識等を含む情報について、人々がどのような認識、関心、興味等を抱いているのか、あるいは、自分と同じような興味や価値観を抱いている人はどのような人なのか、などを分析する場合、所定のフォーマットによるアンケート調査が一般的に行われている。
【０００３】
このような分析結果は、組織や企業における仕事の効率化のために利用されたり、あるいは、認識や関心に共通性の高い人を組織化またはグループ化したり、その反対に共通性の低い人を組織化またはグループ化して、創作活動を活性化するために利用されたりする。また、自分と同じような価値観を有する人とのコミュニケーションを図るためのツールとして利用されたりする。
【０００４】
特許文献１は、組織における知識、情報の利用状況を分かり易く表示するための発明を開示している。この発明によれば、アンケートの「回答者」、その人が利用した「知識・情報」、その知識・情報の「入手元」の各カテゴリを３重心同心円の各円に割り当て、個々の回答者、知識・情報、入手元を表すノードを、そのノードが属するカテゴリ内に配置し、かつ、回答者のノードとその回答者が利用した知識・情報のノードとの間を結ぶアークを表示するようにしている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２８１３２０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来例に示すように、情報や知識等に対する興味や関心を分析するために、アンケート調査を用いた場合には、それに要する手間や時間が膨大となり、効率的ではない。また、アンケートの調査結果を分析する場合、客観的な指標によって、情報や知識との関連性や人と人との関連性を計算し、誰が見ても同じ一般的なビュー（表示）を提示しており、個々の人の視点に立っての可視化が実現されていない。
【０００７】
本発明は、こうした従来の課題を解決し、個々の視点または複数の視点に基づき、特定の事物や知識等を含む情報に対する人々の関心や興味を抽出し、人々の相互間における関連性を可視化し、また、そのような情報と人との関連性を可視化することができる、情報可視化システム、方法およびプログラム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】
【０００８】
本発明に係る情報可視化システムは、人の活動を反映した情報を含むコンテンツをデータベース化するデータベース化手段と、データベース化されたコンテンツを参照し、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成手段と、データベース化されたコンテンツを参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、非観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該非観測者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成手段と、観察者プロファイル作成手段による観察者プロファイルと非観察者プロファイル作成手段による非観察者プロファイルとを比較し、観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成する第１のデータ作成手段と、第１のデータ作成手段によって作成されたデータに基づき、観察者を基準として該観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する第１の表示手段とを有する。これにより、個々の観察者
の視点に立って、非観察者との関係を可視化することができる。
【０００９】
好ましくは、情報可視化システムはさらに、観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成手段と、観察者プロファイル作成手段による観察者プロファイルとコンテンツプロファイル作成手段によるコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成する第２のデータ作成手段と、第２のデータ作成手段によって作成されたデータに基づき、観察者を基準として該観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する第２の表示手段とを有する。観察者、非観察者、およびコンテンツのプロファイルを比較することで、観察者と非観察者、および観察者とコンテンツとの関連性を可視化することができ、観察者の視点に立って、観察者と非観察者およびコンテンツとの関連性を表示することができる。
【００１０】
好ましくは、第１のデータ作成手段は、観察者と非観察者との間のコミュニケーション頻度と、コンテンツに対する観察者と非観察者との相違度とを作成し、第１の表示手段は、前記コミュニケーション頻度および前記相違度に基づき観測者に対する非観測者を表示する。また、第１の表示手段は、座標軸の基準点に観測者を表示し、基準点を通る縦軸を前記コミュニケーション頻度または前記相違度、横軸を前記相違度またはコミュニケーション頻度とし、前記座標内に非観測者を表示する。これにより、観察者を非観察者との関連性を一目で把握することができる。
【００１１】
好ましくは、第２のデータ作成手段は、コンテンツに対する観察者の活動頻度と、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの相違度とを作成し、第２の表示手段は、前記活動頻度および前記相違度に基づき観測者に対するコンテンツを表示する。また、第２の表示手段は、座標軸の基準点に観測者を表示し、基準点を通る縦軸を前記活動頻度または前記相違度、横軸を前記相違度または活動頻度とし、前記座標内にコンテンツを表示する。これにより、観察者とコンテンツとの関連性を一目で把握することができる。
【００１２】
好ましくは、非観察者プロファイル作成手段によって複数の非観察者についての各プロファイルが作成されたとき、第１の表示手段は、座標内に複数の非観察者を表示する。また、観察者プロファイル作成手段によって複数の観察者についての各プロファイルが作成されたとき、第１の表示手段は、複数の観察者の中から選択された観測者を基準としてこれと相対的な少なくとも１人の非観測者を表示する。さらに好ましくは、コンテンツプロファイル作成手段によって複数のコンテンツについての各プロファイルが作成されたとき、第２の表示手段は、座標内に複数のコンテンツを表示する。これにより、複数の観察者の中から選択された観察者と複数の非観測者および複数のコンテンツとの関連性を可視化することができる。観測者を変更すれば、変更した観測者と非観測者およびコンテンツとの間の関連性を可視化することができ、観測者の視点に応じた可視化を実現することができる。
【００１３】
好ましくは、複数の観察者プロファイルが観察者プロファイル作成手段によって合成されたとき、第１のデータ作成手段は、合成された観察者プロファイルと非観察者プロファイルとを比較し、複数の観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成し、第１の表示手段は、複数の観察者を基準として該複数の観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する。第２のデータ作成手段は、合成された観察者プロファイルとコンテンツプロファイルとを比較し、複数の観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成し、第２の表示手段は、複数の観察者を基準として該複数の観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する。これにより、複数の観測者の視点にたって、非観測者およびコンテンツとの関連性を可視化することができる。
【００１４】
好ましくは、情報可視化システムはさらに、第１の表示手段による表示と第２の表示手段による表示を合成する第３の表示手段を含む。これにより、例えば、一つのディスプレイ上に、観測者と非観測者およびコンテンツとのそれぞれの相対的な位置関係を同時に可視化することができる。
【００１５】
上記した「コンテンツ」は、人々の活動を反映し、かつデータベース化が可能な情報であって、例えば、コンピュータ等の電子機器を用いて作成されたドキュメント、ファイル、ウエブページ等を含む。また、ここで言う「観察者」とは、コンテンツに関与した者のうち、情報可視化システムにおいて視点を形成すべき者であり、「非観察者」とは、コンテンツに関与した者のうち、観察者に含まれない者である。
【００１６】
本発明に係る情報可視化は、人の活動を反映した情報を含むコンテンツを含むデータベースを参照し、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成ステップと、前記データベースに含まれるコンテンツを参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、非観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該非観測者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成ステップと、観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成ステップと、観察者プロファイルと非観察者プロファイルとを比較し、観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成する第１の作成ステップと、観察者プロファイルとコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成する第２の作成ステップと、第１の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する第１の表示ステップと、第２の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する第２の表示ステップとを有する。
【００１７】
本発明に係る情報可視化プログラムは、人の活動を反映した情報を含むコンテンツを含むデータベース化するステップと、データベースに含まれるコンテンツを参照し、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成ステップと、前記データベースに含まれるコンテンツを参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、非観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該非観測者のプロファイルを作成する非観察者プロファイル作成ステップと、観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成ステップと、観察者プロファイルと非観察者プロファイルとを比較し、観察者と非観察者との関連性を示すデータを作成する第１の作成ステップと、観察者プロファイルとコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成する第２の作成ステップと、第１の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者と非観察者との相対的な位置関係を表示する第１の表示ステップと、第２の作成ステップによって作成されたデータに基づき、観察者とコンテンツとの相対的な位置関係を表示する第２の表示ステップとを有する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る情報可視化システム、可視化方法およびプログラムによれば、観察者、非観察者およびコンテンツについてのプロファイルを作成し、これらを比較することで相互間の関連性を抽出することができるようにしたので、ユーザの問題意識に則して、コンテンツと人々の世界を異なる各人の視点から観察し、さらに、複数の人々の視点を合成した視点から観察することができる。その結果、特定の事物に対する人々の間の認識の差異、未知の関連知識や関連他者を発見することができ、自己の知識や他者認識、ひいては問題意識の明確化を促進できる。さらに、データベース化されたコンテンツを利用して情報の可視化を行うため、従来よりも手間を要することなく効率化が図れる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明に係る情報可視化システムは、好ましくは、パーソナルコンピュータ等を用いたネットワークシステムにおいて実施される。以下、実施例について図面を参照して説明する。
【実施例】
【００２０】
図１は、本実施例に係る情報可視化システムの構成を示すブロック図である。同図において、情報可視化システム１は、人の活動を反映した情報を含むコンテンツをデータベース化するアクティビティデータベース１０と、データベース１０に記憶された内容を参照し、観測者、メンバ（非観測者）およびコンテンツのプロファイルを作成するプロファイル作成部２０と、プロファイル作成部２０で作成されたプロファイルを比較し、観測者、メンバ、コンテンツの関連性を可視化するためのデータを作成するデータ作成部３０と、データ作成部３０によって作成されたデータを表示するデータ表示部４０と、プロファイル作成部２０に対してプロファイル作成の条件を設定するための観察者設定部５０およびタイムスパン設定部６０とを含んで構成される。
【００２１】
プロファイル作成部２０は、観察者がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成する観察者プロファイル作成部２２と、データベース１０に記憶された内容を参照し、観察者が活動した範囲内のコンテンツにおいて、メンバ（非観察者）がコンテンツに対して行った活動を分析し、その分析結果に基づき当該観測者のプロファイルを作成するメンバプロファイル作成手段２４と、観察者が活動したコンテンツを分析し、その分析結果に基づき当該観測者にとってのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成部２６とを有している。
【００２２】
データ作成部３０は、観察者プロファイル作成部２２による観察者プロファイルとメンバプロファイル作成部２４によるメンバプロファイルとを比較し、観察者とメンバとの関連性を示すデータを作成するメンバ・オブジェクトデータ作成部３２と、観察者プロファイル作成部２２による観察者プロファイルとコンテンツプロファイル作成部２６によるコンテンツプロファイルとを比較し、観察者がコンテンツに対して活動した内容とコンテンツとの関連性を示すデータを作成するコンテンツ・オブジェクトデータ作成部３４とを含んでいる。
【００２３】
データ表示部４０は、メンバ・オブジェクトデータ作成部３２によって作成されたデータに基づき、観察者とメンバとの関連性を相対的な位置関係で表示し、かつ、コンテンツ・オブジェクトデータ作成部３４によって作成されたデータに基づき、観察者とコンテンツとの関連性を相対的な位置関係で表示する。
【００２４】
観察者設定部５０は、観察者プロファイル作成部２２によって作成される観察者を設定するための入力であり、例えば、データベース１０から抽出された観察者から、所望の観察者を選択するような入力を与えるようにしてもよい。タイムスパン設定部６０は、プロファイル作成部２０が作成するプロファイルの期間を設定する。つまり、データベース１０に含まれるデータから一定の期間のコンテンツデータの切り出しを行い、その範囲においてプロファイルを作成するようにする。タイムスパンは、好ましくはユーザによって設定するようにしてもよい。
【００２５】
本実施例のデータベース１０は、一例として、インターネット等のネットワークにより閲覧や書き込みを行うことができるウエブ掲示板を、コンテンツとして用いる。ウエブ掲示板は、複数の人がウエブページにアクセスし、そこで、閲覧しまたは書き込みをし、それらの活動が蓄積されて特定のウエブページが作成されるものとする。ウエブ掲示板は、「Ｊａｖａ(登録商標)」と「ＸＭＬ」のページを含んでいるものとする。データベース１０は、ウエブ掲示板の各ページへの活動のログ（履歴）を記録し、データベースを構成する。
【００２６】
図２は、アクティビティデータベース１０のデータ構造を説明する図である。データは、以下のフィールドを含む。ウエブ掲示板に対して活動（アクセス）をした時刻、活動した人物（アクター）、活動したページ、活動種類（アクション）、活動の内容（ウエブコンテンツ）、書き込みを行った内容（追加テキスト）、および発言相手を含んでいる。ウエブ掲示板への活動種類は、閲覧と書き込みのいずれかである。書き込みが行われたときには、追加テキストが発生する。発言相手とは、ウエブコンテンツに対する書き込みがあったときに、その書き込みの対象となった人物である。例えば、図２において、アクターＤが書き込みを行った場合、追加テキストに、その書き込みの内容が抽出され、その書き込みを行ったＡが発言相手とされ、ＤとＡとの間に会話が成立したものとみなされる。
【００２７】
このようなデータベース１０に記憶されたデータを参照して、プロファイル作成部２０およびデータ作成部３０により、観察者とメンバ間の距離（関連性）や、観察者とウエブコンテンツとの距離（関連性）を可視化するための作業が行われる。図９（ａ）は、観察者と他のメンバとの関連性の可視化した表示例であり、図９（ｂ）は、観察者とウエブコンテンツとの関連性を可視化した表示例である。これらについては後に詳述する。
【００２８】
次に、観察者プロファイル作成部２２の動作を図３のフローチャートを用いて説明する。始めに、図１に示すタイムスパン設定部６０より任意のタイムスパンを設定し、これによりアクティビティデータベース１０からタイムスパンに該当する期間のコンテンツデータを切り出す（ステップＳ１０１）。
【００２９】
次に、観察者設定部５０により任意の観察者を設定する（ステップＳ１０２）。この場合、データベース１０のアクターに含まれる人物リストを予め用意し、この人物リストの中から任意の観察者を設定するようにするのが望ましい。設定する観察者は、１人または複数であってもよい。ここでの観察者とは、他人との関連性やウエブコンテンツとの関連性を見るときの基準となる個人または個人の集合であり、言い換えれば、他人情報可視化システムにおける視点と構成する人物である。
【００３０】
設定された観察者には、それぞれ観察者の名前からなる観察者ベクトルが作成される。例えば、観察者として、Ａ、Ｂが設定されたとき、Ａ、Ｂの観察者ベクトルＡ、Ｂが作成される。観察者ベクトルが選び尽くしていない場合（ステップＳ１０３）、観察者ベクトルから観察者の一人が選ばれる（ステップＳ１０４）。
【００３１】
観察者Ａが選ばれた場合、観察者Ａがタイムスパンにおいて閲覧したテキストが抽出される（ステップＳ１０５）。図２のデータから、アクター「Ａ」に該当するアクションが選別され、その中から「閲覧」が識別され、そのウエブコンテンツのテキストデータが抽出される。
【００３２】
次に、抽出された形態素解析をして単語を抽出し、閲覧したウエブコンテンツ内に含まれる単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップＳ１０６）。例えば、図４に示すように、抽出された単語Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３・・・Ｗｎについて、それぞれの出現頻度（ｎ１・・・ｎ）が求められる。そして、この単語と出現回数を成分とするベクトルが予め定められたアルゴリズムによって作成される。
【００３３】
この作業と並行して、観察者Ａがタイムスパンにおいて書き込んだテキストが抽出される（ステップＳ１０７）。図２のデータから、アクター「Ａ」に該当するアクションを選別し、その中から「書き込み」が識別され、追加テキストにおいてＡが書き込んだテキストデータが抽出される。
【００３４】
次に、抽出された形態素解析をして単語を抽出し、追加テキストに含まれる単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップＳ１０８）これは、上記した閲覧のときと同様のやり方にて実施される。
【００３５】
次に、単語出現頻度ベクトルについての重み付けを行う（ステップＳ１０９）。好ましくは、書き込み時の単語出現頻度ベクトルに重み付けを行う。ウエブ掲示板の閲覧は簡単であるが、そこへの書き込みは、より労力を必要とする。つまり、関心や興味が低ければ、閲覧にとどまるが、書き込みを行うのはそれだけ関心や興味が高いことの表れでもあると考えられる。このため、書き込み方に重み付けを行う。
【００３６】
重み付け処理後に、単語出現頻度ベクトルが保存される（ステップＳ１１０）。これで、ウエブコンテンツに対し観察者Ａが活動した内容の分析が行われたことになり、観察者Ａのプロファイルが作成される。次に、ステップＳ１０３に戻り、観察者Ｂについてのプロファイルの作成が繰り返される（ステップＳ１０４〜Ｓ１１０）。観察者Ａ、Ｂについてのプロファイル作成が終了すると、ステップＳ１１０で保存されたベクトルを合算して、観察者プロファイルが作成される（ステップＳ１１１）。勿論、観察者が単独であるときは、この処理は必要ない。
【００３７】
次に、図５を参照してメンバプロファイル作成部２４の動作を説明する。アクティビティデータベース１０から設定されたタイムスパンのデータを切り出す（ステップＳ２０１）。
【００３８】
人物リストを参照し、観察者以外のメンバリストを作成する（ステップＳ２０２）。ここでのメンバとは、観察者との関連性を分析するための対象となる人物である。メンバの設定は、ユーザによって行うようにしてもよい。あるいは、人物リストから観測者を除外し、残りの人物のすべてを自動的にメンバに設定することも可能である。
【００３９】
メンバリストからメンバがすべて選び尽くされていないとき（ステップＳ２０３）、メンバリストから一人が選択される（ステップＳ２０４）。ここでは、メンバＭが選択されたとする。次に、観察者ベクトルからすべての観察者が選び尽くされていないとき（ステップＳ２０５）、観察者ベクトルから観察者一人が選択される（ステップＳ２０６）。
【００４０】
次に、タイムスパン内に観測者が見た範囲で、メンバＭが閲覧したテキストを抽出する（ステップＳ２０７）。例えば、観測者がＡでであるならば、図２のデータにおいて、観察者Ａが閲覧した範囲でメンバＭが閲覧したテキストの抽出が行われる。これによって、ウエブコンテンツを通しての観測者ＡにとってのメンバＭの関連性を見つけることができる。そして、抽出されたテキストを形態素解析して単語を抽出し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップＳ２０８）。
【００４１】
同様に、タイムスパン内に観測者が見た範囲で、メンバが書き込みをしたテキストを抽出する（ステップＳ２０９）。同様に、抽出されたテキストを形態素解析して単語を抽出し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップＳ２１０）。そして、書き込みにおいて作成された単語出現頻度ベクトルについて重み付けをし（ステップＳ２１１）、これが保存される（ステップＳ２１２）。
【００４２】
さらに、タイムスパン内に観察者がメンバと発言を直接交わした回数を、図２のデータの「発言相手」のフィールドから抽出し（ステップＳ２１３）、これを保存する。以上のステップにて、観察者ＡにとってのメンバＭのプロファイルが作成されたことになる。
【００４３】
観察者が複数設定されていれば、さらに、ステップＳ２０５からの処理が実行され、その観察者にとってのメンバＭのプロファイルが作成される。すべての観察者にとってのメンバＭのプロファイルが作成されたとき（ステップＳ２０５）、保存されたベクトルの合算と発言回数の合算によって、観察者（個々の観察者の合成）にとってメンバＭのプロファイルが作成される（ステップＳ２１４）。
【００４４】
そして、再びステップＳ２０３に戻り、他のメンバについても上記と同様の処理が繰り返して行われ、観察者にとってのすべてのメンバのプロファイルが作成され、これが、メンバ・オブジェクトデータ作成部３２へ供給される（ステップＳ２１５）。
【００４５】
次に、コンテンツプロファイル作成部２６の動作について図６のフローチャートを参照して説明する。データベース１０からタイムスパンに含まれるデータを切り出し（ステップＳ３０１）、コンテンツリストを作成する（ステップＳ３０２）。ウエブ掲示板の場合、ＪＡＶＡ(登録商標)とＸＭＬのウエブページのリストが作成される（但し、両ページともにタイムスパン内にあるとする）。
【００４６】
コンテンツリストからコンテンツのすべてが選び尽されていなければ（ステップＳ３０３）、コンテンツリストからコンテンツを一つ選択する（ステップＳ３０４）。例えば、コンテンツＣが選択されるとする。
【００４７】
観察者ベクトルからすべての観察者が選び尽されていなければ（ステップＳ３０５）、観察者ベクトルから観察者が１人選択される（ステップＳ３０６）。そして、タイムスパン内に観察者がコンテンツを閲覧した時点のコンテンツのテキストが抽出される（ステップＳ３０７）。例えば、コンテンツＣがＸＭＬページであり、観察者Ａが選択されたとき、観察者ＡがＸＭＬページを閲覧した時点のＸＭＬページのテキストが抽出される。抽出されたテキストを形態素解析して単語を抽出し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップＳ３０８）。
【００４８】
また、タイムスパン内に観察者がコンテンツに書き込んだテキストを抽出し（ステップＳ３０９）、そのテキストを形態素解析して単語を抽出し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップＳ３１０）。そして、書き込み時の単語出現頻度ベクトルに重み付けを行った後（ステップＳ３１１）、これらを保存する（ステップＳ３１２）。さらに、タイムスパン内に観察者がコンテンツにアクセスした回数を抽出し（ステップＳ３１３）、このアクセス回数も保存する。
【００４９】
ステップＳ３０５からステップＳ３１３までの処理が終了したら、残りの観察者についても同様の処理が行われる。すべての観察者の処理が終了したら（ステップＳ３０５）、保存された単語出現頻度ベクトルの合算とアクセス回数の合算によって観測者にとってのコンテンツのプロファイルが作成される（ステップＳ３１４）。以上のプロファイル作成処理は、コンテンツリストに含まれるすべてのコンテンツに対して行われ、作成された観察者にとってのすべてのコンテンツのプロファイルが、コンテンツ・オブジェクトデータ作成部３４に提供される（ステップＳ３１５）。
【００５０】
次に、メンバ・オブジェクトデータ作成部３２の動作を図７のフローチャートを用いて説明する。メンバ・オブジェクトデータ作成部３２は、観察者プロファイル作成部２２とメンバプロファイル作成部２４から観察者プロファイルとメンバプロファイルを比較することで、両者の関連性もしくは相違度を算出する。具体的には、観察者プロファイルに含まれる単語出現頻度ベクトルと、メンバプロファイルに含まれる単語出現頻度ベクトルとの内積を計算することによりプロファイルの相違度を求める（ステップＳ４０１）。
【００５１】
単語出現頻度ベクトルは、図４に示したように、観察者またはメンバが閲覧および書き込みを行ったウエブページ（テキスト）において抽出された単語とその出現回数とを含む。内積の角度が小さければ小さいほど、両プロファイルは共通性があり、角度が大きければ大きいほど両プロファイルの相違度は大きい。
【００５２】
さらに、メンバプロファイルから観察者とメンバが直接発言を交わした回数を抽出する（ステップＳ４０２）。直接発言の回数が多いほど、観察者とメンバとの距離または関連性は高くなる。
【００５３】
ステップＳ４０１、４０２で求めらたプロファイルの相違度および発言回数に基づきメンバ・オブジェクトデータが作成され、これがデータ表示部４０に提供される（ステップＳ４０３）。
【００５４】
次に、コンテンツ・オブジェクトデータ作成部３４の動作を図８のフローチャートを参照して説明する。コンテンツ・オブジェクトデータ作成部３４は、観察者プロファイル作成部２２からの観察者プロファイルとコンテンツプロファイル作成部２６からのコンテンツプロファイルとを比較することで、両者の関連性もしくは相違度を算出する。具体的には、観察者プロファイルに含まれる単語出現頻度ベクトルとコンテンツプロファイルに含まれる単語出現頻度ベクトルの内積を計算することによりプロファイルの相違度を算出する（ステップＳ５０１）。また、コンテンツプロファイルから観察者がコンテンツにアクセスした回数を抽出する（ステップＳ５０２）。算出された相違度およびアクセス回数に基づきコンテンツ・オブジェクトデータが作成され、これがデータ表示部４０へ提供される（ステップＳ５０３）。
【００５５】
図９にデータ表示部４０による基本表示機能を示す。図９(ａ)は、１人の観察者とメンバとの関係を可視化したものであり、原点に観察者、縦軸に観察者とメンバとの間の発言頻度（図７のステップＳ４０２で算出もの）、横軸に閲覧・書き込みを行った内容に関する観察者とメンバとの関連度（図７のステップＳ４０１で算出されたもの）を示している。座標内のフィールドには、アイコンによってメンバＭ１〜Ｍ５が表示され、発言頻度が高ければ原点に近づき、関連度が高ければ原点に近づく。例えば、観察者ＡにとってのメンバＭ１は、発言頻度および関連度が比較的近いことがわかる。メンバＭ２は、ウェブコンテンツを通じての共通性は高いが、観察者との間の発言頻度は非常に低い。メンバＭ３は、観察者Ａと発言頻度および関連度が中程度である。メンバＭ４は、観察者Ａと関連度および発言頻度が低く、メンバＭ５は、発言頻度は高いが観察者との関連度は低いことがわかる。
【００５６】
図９（ｂ）は、１人の観察者Ａとウエブコンテンツとの関係を可視化したものである。原点に観察者、縦軸にウエブコンテンツへのアクセス回数（図８のステップＳ５０２で算出されたもの）、横軸に観察者が閲覧・書き込みを行った内容とコンテンツとの関連度（図８のステップＳ５０１で算出されたもの）を示している。座標内のコンテンツのアイコンＣ１〜Ｃ５は、アクセス回数が高いほど原点に近づき、関連度が高いほど原点に近づく。例えば、観察者ＡにとってのコンテンツＣ１（本例では掲示板のウエブページが対象）は、観察者Ａによるアクセス回数が最も高く、内容の関連度も最も高いことが分かる。コンテンツＣ２は、関連度は比較的高いが、アクセス回数は少なく、コンテンツＣ３は、アクセス回数および関連度が中程度である。コンテンツＣ４はアクセス回数および関連度が非常に低く、コンテンツＣ５はアクセス回数は高いが関連度が低いことを示している。
【００５７】
また、観察者が複数設定されている場合、他の観察者Ａ１、Ａ２、Ａ３が表示される。この場合、他の観察者Ａ１、Ａ２、Ａ３のいずれかを原点にドラッグ操作することで、観察者を変更することができる。観察者を複数合成する例は、後述の図１０に示されている。
【００５８】
さらに、上記表示に加えて、タイムスパン設定部６２の操作画面を併せて表示させることができる。タイムスパン設定部６２を操作することで、表示を行う期間を指定し、過去から現在までスライドさせて任意のタイムスパンを指定することができる。この場合、観察者プロファイル作成部２２、メンバプロファイル作成部２４およびコンテンツプロファイル作成部２６は、設定されたタイムスパンに応じたプロファイルを作成する。
【００５９】
図１０は、データ表示部における表示の合成機能を説明する図である。図１０(ａ)では、図９（ａ）と図９（ｂ）の表示を合成している。つまり、観察者Ａの視点から見たメンバとコンテンツの関連度を示している。図１０（ｂ）では、観察者Ａに加えて観察者Ａ１の合成の視点による関係を可視化している。観察者Ａ１を観察者Ａにドラッグすることにより、観察者プロファイル作成部２２で作成された観察者ＡとＡ１のプロファイルが合成され、かつ、合成された観察者プロファイルとメンバおよびコンテンツのプロファイルとがメンバ・オブジェクトデータ作成部３２およびコンテンツ・オブジェクトデータ作成部３４において比較される。そして、図１０（ｂ）に示すように、観察者Ａ、Ａ１の合成視点から見たアイコンがフィールド内に再配置される。勿論、他の観察者Ａ２、Ａ３をドラッグしてすべての観察者の合成視点を形成することも可能である。
【００６０】
以上、本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００６１】
上記実施例では、人の活動を反映した情報を含むコンテンツとしてウエブ掲示板を用いたが、これは一例であって、他のドキュメントファイルやウエブファイルなどのコンテンツであってもよい。さらに、データ表示部によるアイコンの表示も一例であって、これ以外にも、観察者とメンバおよびコンテンツとの関連性を認識し得る表示であってもよい。さらに、そのような表示は、文字情報、音声情報、映像情報を含むものであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明に係る情報可視化システム、方法およびプログラムは、組織や企業における情報、知識に関する人の評価、分析、管理等に用いたり、あるいは、人と人とのコミュニケーションを図るシステムとして利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施例に係る情報可視化システムの構成を示すブロック図である。
【図２】アクティビティデータベースのデータ構造を説明する図である。
【図３】観察者プロファイル作成部の動作を説明するフローチャートである。
【図４】単語出現頻度ベクトルを説明する図である。
【図５】メンバプロファイル作成部の動作を説明するフローチャートである。
【図６】コンテンツプロファイル作成部の動作を説明するフローチャートである。
【図７】メンバ・オブジェクトデータ作成部の動作を説明するフローチャートである。
【図８】コンテンツ・オブジェクトデータ作成部の動作を説明するフローチャートである。
【図９】図９(ａ)は観察者とメンバとの関係を可視化した例であり、図９(ｂ)は観察者とコンテンツとの関係を可視化した例である。
【図１０】図１０(ａ)は図９(ａ)と図９（ｂ）の表示の合成を示し、図１０（ｂ）は観察者の合成視点からの表示例を示している。
【符号の説明】
【００６４】
１：情報可視化システム
１０：アクティビティデータベース
２０：プロファイル作成部
２２：観察者プロファイル作成部
２４：メンバ（非観察者）プロファイル作成部
２６：コンテンツプロファイル作成部
３０：データ作成部
３２：メンバ・オブジェクトデータ作成部
３４：コンテンツ・オブジェクトデータ作成部
４０：データ表示部
５０：観察者設定部
６０：タイムスパン設定部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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