(57)【要約】【課題】  電子メールの内容を見ることなく、適切なコミュニティを見出すことができるコミュニティ分析装置を提供する。【解決手段】  コミュニティ分析装置３００は、少なくとも送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と送信メールの受信者を識別する受信者識別記号とを含む情報を所定のメールサーバーから取得する取得部３１０と、取得部３１０が取得した情報から送受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算する共通興味度分析部３３２と、共通興味度分析部３３２が求めた共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析部３３３を有する。分析部３３３は、興味度行列を用いてコミュニティ間の関連度を計算することで電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する。【選択図】          図２
2005327105.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者識別記号とを含む情報を所定のメールサーバーから取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した情報から送受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算する共通興味度分析手段と、
前記共通興味度に基づいて、電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析手段と
を有することを特徴とするコミュニティ分析装置。
【請求項２】
前記コミュニティ分析装置は更に、前記分析手段が分析した電子メール利用者が形成するコミュニティの中から最適なコミュニティを選別する判断手段を有することを特徴とする請求項１記載のコミュニティ分析装置。
【請求項３】
前記コミュニティ分析装置は更に、前記分析手段が分析した電子メール利用者が形成するコミュニティの中から所定のキーパーソンの発見を行うキーパーソン分析手段を有することを特徴とする請求項１または請求項２記載のコミュニティ分析装置。
【請求項４】
前記コミュニティ分析装置は更に、前記取得手段が取得した情報を記憶する第１の記憶手段を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項５】
前記コミュニティ分析装置は更に、前記第１の記憶手段が記憶する情報のうち分析対象となる送信する時刻が連続する情報を記憶する第２の記憶手段を有することを特徴とする請求項４記載のコミュニティ分析装置。
【請求項６】
前記コミュニティ分析装置は更に、前記分析手段による分析結果を表示する表示手段を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項７】
前記共通興味度分析手段は、所定の興味度行列を用いて前記共通興味度を表現し、
前記分析手段は、前記興味度行列を用いてコミュニティ間の関連度を計算することで前記電子メール利用者が形成するコミュニティを分析することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項８】
前記共通興味度分析手段は、所定のスレッドを利用して前記共通興味度を求めることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項９】
前記分析手段は、階層的クラスター法を用いて前記電子メール利用者が形成するコミュニティを分析することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項１０】
前記分析手段は、前記共通興味度の低いコミュニティを切り離すことで前記コミュニティを分割すること特徴とする請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項１１】
前記共通興味度は、送信者と受信者の間で交わされた電子メールの数である請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項１２】
前記取得手段が取得する情報は更に、前記送信メールを識別するメッセージ識別記号、前記送信メールがどのメールに対する返信であるかを示す返信対象識別記号および前記送信メールの発信時刻のうちの少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項１３】
送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者記号を含む情報を所定のメールサーバーから取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得した情報から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算するステップと、
前記共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析ステップと
を有することを特徴とするコミュニティ分析方法。
【請求項１４】
送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者記号を含む情報を取得する取得ステップ、
前記取得ステップで取得した情報から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算するステップ、
前記共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コミュニティ分析装置、コミュニティ分析方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、組織活動の特徴を調査するために、組織の構成人員間の、社内メールを使っての連絡や、口頭での報告などのさまざまな形態での交信を記録し分析する手法が提案されている。例えば、非特許文献１記載に記載されるソーシャル・ネットワーク分析と呼ばれる手法では、組織の構成人員間のネットワークを、ネットワーク図で表現する。これにより、人事上の組織図では表現されない、構成人員の役割や、構成人員間の依存関係を知ることができる。また、上記手法によれば、同じ興味を持つ人たちのコミュニティを見出すことができ、問い合わせなどにも利用できる可能性がある。
【０００３】
近年、インターネットの発達により、組織外だけでなく、組織内の日常的なコミュニケーションも電子メールを介して行われることが多くなってきている。電子メールは、メールサーバーと呼ばれるメールの送受信を管理するコンピュータを通して行われる。メールサーバーには通信記録が残されており、これらを利用することで、ネットワーク分析も容易に行うことができる。
【０００４】
電子メールの送受信記録から、送受信者の役割や関係を分析する手法は，例えば、非特許文献２に述べられている。非特許文献２記載の方法では、電子メールコミュニケーションの送受信記録から，送受信者間の関係を樹状グラフに表し、階層的クラスターと呼ばれる手法によって、同じ発言パターンを持つ人たちのコミュニティを発見するという方法である。
【０００５】
また、特許文献１記載の装置は、電子メールシステムの利用者のメッセージの履歴情報を利用し、新しいコミュニティを形成する際の情報を獲得しようとるものである。また同種の発明として、特許文献２記載の討議グループ作成支援システムがある。特許文献２記載のシステムは、電子メールや、電子掲示板等に利用者が発信した情報を基に、同じような興味を持っている人を選定するシステムである。
【０００６】
また、特許文献３記載の最適行為者選定支援システムも同種の発明がある。また、非特許文献３では、人と人の関係からコミュニティを発見する方法を示している。
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２１６７８５号公報
【特許文献２】特開平１０−２８１３５号公報
【特許文献３】特開２０００−１１３０６４号公報
【非特許文献１】ローレンス・プルサック、ロブ・クロス『ソーシャル・ネットワーク：組織活力の源泉』ＤＩＡＭＯＮＤハーバード・ビジネス・レビュー、２００２年１０月号９６ページ
【非特許文献２】安田雪、『ネットワーク分析』、１８節、１２０ページ、新曜社、１９９７年
【非特許文献３】Ｍ．Ｅ．Ｊ．Ｎｅｗｍａｎ  ａｎｄ  Ｍ．Ｇｉｒｖａｎ『Ｆｉｎｄｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｇ  Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ』Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｅ  第６９巻  ０２６１１３ページ  ２００４年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１記載のネットワーク分析では、分析者が組織のメンバにインタビューや、アンケートを行うことによって進められ、時間がかかるという問題がある。さらに、分析のためには、分析者に経験を必要とするという問題もある。また、非特許文献２記載の手法では、電子メールの内容を見る必要があり、プライバシーを保つことができないという問題がある。
【０００９】
また、特許文献１記載の装置は、単に電子メール利用者のプロファイルを作成するものであり、また、特許文献２または３記載の装置で利用されている情報は、作成した文書や、受け渡しされるデータである。これら特許文献１から特許文献３において取り扱われている情報は、メールに書かれた内容や、作成した文書に書かれた内容である。これらの内容は発信者やプライバシーや、機密性に関係しており、その取り扱いには制限が加えられることも多く、有用な情報を得ることができない可能性もある。
【００１０】
また、非特許文献３では、電子メールからの情報からのコミュニティ発見といった点についてはふれられていない。
【００１１】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、電子メールの内容を見ることなく、簡単に適切なコミュニティを見出すことができるコミュニティ分析装置、コミュニティ分析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】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明は、請求項１に記載のように、少なくとも送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者識別記号とを含む情報を所定のメールサーバーから取得する取得手段と、前記取得手段が取得した情報から送受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算する共通興味度分析手段と、前記共通興味度に基づいて、電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析手段とを有することを特徴とするコミュニティ分析装置である。
【００１３】
請求項１記載の発明によれば、送信者識別番号と受信者識別番号から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算し、この共通興味度をから同じ興味を持つ送受信者のコミュニティを分析する。これにより、電子メールの内容を見ることがなく、簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。また、送信メールと、その送信メールが過去の送信メールに対する返信メールであるかの情報のみから、組織の活動を分析する。これにより、電子メールの内容を見ることがなく、プライバシーを保ち、かつ簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。
【００１４】
本発明は、請求項２に記載のように、請求項１記載のコミュニティ分析装置において、更に、前記分析手段が分析した電子メール利用者が形成するコミュニティの中から最適なコミュニティを選別する判断手段を有することを特徴とする。請求項２記載の発明によれば、コミュニティ候補の中から最適なコミュニティを選別できる。
【００１５】
本発明は、請求項３に記載のように、請求項１または請求項２記載のコミュニティ分析装置において、更に、前記分析手段が分析した電子メール利用者が形成するコミュニティの中から所定のキーパーソンの発見を行うキーパーソン分析手段を有することを特徴とする。請求項３記載の発明によれば、コミュニティの中からキーパーソンを発見できる。
【００１６】
本発明は、請求項４に記載のように、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、更に、前記取得手段が取得した情報を記憶する第１の記憶手段を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明は、請求項５に記載のように、請求項４記載のコミュニティ分析装置において、前記コミュニティ分析装置は更に、前記第１の記憶手段が記憶する情報のうち分析対象となる送信する時刻が連続する情報を記憶する第２の記憶手段を有することを特徴とする。
【００１８】
本発明は、請求項６に記載のように、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記コミュニティ分析装置は更に、前記分析手段による分析結果を表示する表示手段を有することを特徴とする。請求項６記載の発明によれば、利用者は分析手段の分析結果を見ることができる。
【００１９】
本発明は、請求項７に記載のように、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記共通興味度分析手段は、所定の興味度行列を用いて前記共通興味度を表現し、前記分析手段は、前記興味度行列を用いてコミュニティ間の関連度を計算することで前記電子メール利用者が形成するコミュニティを分析することを特徴とする。請求項７記載の発明によれば、経験に頼ることなく最適なコミュニティを発見できる。
【００２０】
本発明は、請求項８に記載のように、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記共通興味度分析手段は、所定のスレッドを利用して前記共通興味度を求めることを特徴とする。請求項８記載の発明によれば、所定のスレッドを利用して共通興味度を算出することで、メーリングリストを中心とした電子メールコミュニケーションにおいてもコミュニティ分析が可能となり、コミュニティの発見ができる。
【００２１】
本発明は、請求項９に記載のように、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記分析手段は、階層的クラスター法を用いて前記電子メール利用者が形成するコミュニティを分析することを特徴とする。請求項９記載の発明によれば、公知の手法である階層的クラスター法を用いて簡単に同じ興味を持つ送受信者のコミュニティを発見できる。
【００２２】
本発明は、請求項１０に記載のように、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記分析手段は、前記共通興味度の低いコミュニティを切り離すことで前記コミュニティを分割すること特徴とする。請求項１０記載の発明によれば、共通興味度の低いコミュニティを切り離すことで最適なコミュニティに分割できる。
【００２３】
本発明は、請求項１１に記載のように、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記共通興味度は、送信者と受信者の間で交わされた電子メールの数である。
【００２４】
本発明は、請求項１２に記載のように、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のコミュニティ分析装置において、前記取得手段が取得する情報は更に、前記送信メールを識別するメッセージ識別記号、前記送信メールがどのメールに対する返信であるかを示す返信対象識別記号および前記送信メールの発信時刻のうちの少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明は、請求項１３に記載のように、送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者記号を含む情報を所定のメールサーバーから取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した情報から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算するステップと、前記共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析ステップとを有することを特徴とするコミュニティ分析方法である。
【００２６】
請求項１３記載の発明によれば、送信者識別番号と受信者識別番号から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算し、この共通興味度をから同じ興味を持つ送受信者のコミュニティを分析する。これにより、電子メールの内容を見ることがなく、簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。また、送信メールと、その送信メールが過去の送信メールに対する返信メールであるかの情報のみから、組織の活動を分析する。これにより、電子メールの内容を見ることがなく、プライバシーを保ち、かつ簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。
【００２７】
本発明は、請求項１４に記載のように、送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者記号を含む情報を取得する取得ステップ、前記取得ステップで取得した情報から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算するステップ、前記共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２８】
請求項１４記載の発明によれば、送信者識別番号と受信者識別番号から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算し、この共通興味度をから同じ興味を持つ送受信者のコミュニティを分析する。これにより、電子メールの内容を見ることがなく、簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。また、送信メールと、その送信メールが過去の送信メールに対する返信メールであるかの情報のみから、組織の活動を分析する。これにより、電子メールの内容を見ることがなく、プライバシーを保ち、かつ簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、電子メールの内容を見ることなく、簡単に適切なコミュニティを見出すことができるコミュニティ分析装置、コミュニティ分析方法およびプログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明する。
【実施例１】
【００３１】
図１は、実施例１のシステムの構成例を示す図である。図１に示すように、システム１は、メールサーバー２００、コミュニティ分析装置３００を備える。メールサーバー２００は、送信メールサーバー２１０と、受信サーバー２２０を備える。メールサーバー２００は、コミュニティ分析の対象となるシステム内に設置されているものである。受信サーバー２２０は、受信メールを保存する機能等を有する。送信サーバー２１０は、送信メールを受信する機能等を有する。送信サーバー２１０、受信サーバー２２０は、インターネット１００に接続されている。利用者は、インターネット１００を介して、送信サーバー２１０、受信サーバー２２０にアクセスできる。
【００３２】
コミュニティ分析装置３００は、広くは、コミュニケーションの活動の特徴を調査するために、電子メールを利用し、組織の構成人間間の交信を分析するものである。このコミュニティ分析装置３００により電子メールの通信履歴の中で、発信者と受信者のデータから隠れたコミュニティを発見することができる。これにより、例えばメーリングリストを介したコミュニケーションから組織活動の特徴を決定できる。コミュニティ分析装置３００は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク装置等を用いて構成される。
【００３３】
このコミュニティ分析装置３００は、電子メール送受信取得部３１０、電子メール送受信記録部３２０、電子メール分析部３３０、表示部３４０を備える。電子メール送受信取得部３１０は、調査対象となる送受信者から送信されたメールに関するメッセージ識別記号、返信対象識別記号、発信者識別記号、受信者識別記号、発信時刻等を含む情報をメールサーバー２００から取得する。この情報には、少なくとも送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と送信メールの受信者を識別する受信者識別記号が含まれていればよい。電子メール送受信記憶部３２０は、電子メール送受信取得部３１０が取得した情報を記憶する。
【００３４】
図３は、電子メール送受信記憶部３２０に記憶された送受信記録の一例を示す図である。図３に示すように、送信データは、メッセージ識別記号Ｓ１、返信対象識別記号Ｓ２、発信者識別記号Ｓ３、受信者識別記号Ｓ４および発信時刻Ｓ５を含む。電子メール送受信記憶部３２０は、これらの情報を関連付けて記憶する。メッセージ識別記号Ｓ１は、送信されたメールを識別する識別するものである。返信対象識別記号Ｓ２は、データが新規であるか、過去のどのメッセージに対する返信であるかを示すものである。また、返信識別記号Ｓ２は、送信されたメールが過去に発信されたメールの返信である場合に、どのメールの返信であるかを特定することができる。
【００３５】
発信者識別記号Ｓ３は、メッセージの発信者を表すものである。受信者識別記号Ｓ４は、受信者を表すものである。発信時刻Ｓ５は、送信されたメールの送信時刻を表すものである。メッセージ識別記号Ｓ１は、時間順序に振られている。また、受信者は１人に限られないため、受信者識別記号Ｓ４はリスト形式で表現されている。なお、通常、メールのログは、各クライアントやメールサーバーのメールボックスに保存されるが、そのメールボックスにはmbox形式やmaildir形式などがあるが、どの形式であっても、本発明に必要な情報は含まれている。スクリプト言語などを使い既知の方法によって必要な情報を獲得できる。本実施例では、図３に示す中の発信者識別記号Ｓ３と受信者識別記号Ｓ４が利用される。
【００３６】
電子メール分析部３３０は、電子メール送受信記憶部３２０に記憶されたメールを分析するものである。表示部３４０は、電子メール分析部３３０の分析結果を表示する。この表示部３４０は例えばディスプレイにより構成される。なお、本明細書では、電子メールを使ったコミュニケーションに参加している人を、送受信者と呼ぶことにする。受信だけで送信をしない人もここに含まれる。
【００３７】
次に、電子メール分析部３３０について具体的に説明する。図２はコミュニティ分析装置３００のブロック図である。図２に示すように、コミュニティ分析装置３００は、電子メール送受信取得部３１０、電子メール送受信記憶部３２０、電子メール分析部３３０、表示部３４０を備える。また、電子メール分析部３３０は、送受信連続記憶部３３１、共通興味度分析部３３２、分析部３３３を備える。
【００３８】
送受信連続記憶部３３１は、電子メール送受信記録部３２０に記憶された情報のうち分析対象となる送信時刻が連続する複数の送信記録を記録する。共通興味度分析部３３２は、送受信連続記録部３３１に記憶された特定の送信記録中の送信者識別記号と受信者識別記号を比較し、送受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を算出する。ある送信者から、別の受信者へメールを送った場合、それらの２人の間には共通の話題が存在していると考えられる。そこで、この送信者と受信者の間で交わされたメールの数を共通興味度として定義する。２人の送受信者の間に共通興味度が得られ、送受信者全員の共通興味度から、共通興味度行列が定義できる。要素は各２人の間の共通興味度である。
【００３９】
分析部３３３は、共通興味度分析部３３２が算出した共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する。これにより同じ興味を持つ送受信者のコミュニティを発見できる。分析部３３３は、階層的クラスター法と呼ばれる既知の方法によって、同じ興味を持つと思われる利用者からなるコミュニティを発見する。階層的クラスター方の方法は、例えば、垂水共之、田中豊著、『統計解析ハンドブック for Win』共立出版社、に記載されている。階層的クラスター方では、ある要素の集まりをクラスターと呼ぶが、本明細書ではこのある要素の集まりをコミュニティと呼ぶことにする。
【００４０】
次に実施例１のコミュニティ分析装置３００の動作について説明する。図４は実施例１におけるコミュニティ分析装置の動作を示すフローチャートである。電子メール送受信取得部３１０は、メールサーバー２００から、調査対象となる送受信者から送信されたメールに関するメッセージ識別記号、返信対象識別記号、発信者識別記号、受信者識別記号、発信時刻等を転記し、電子メール送受信記憶部３２０に記憶する。
【００４１】
電子メール送受信記憶部３２０が記憶する情報のうち分析対象となる送信する時刻が連続する情報が送受信連続記憶部３３１に記憶される。ステップＳ１で、共通興味度分析部３３２は、送受信者のそれぞれを構成単位とするＮ個のコミュニティから出発する。ステップＳ２で、共通興味度分析部３３２は、コミュニティ間の共通興味度を計算して、共通興味度行列を作成する。ステップＳ３で、分析部３３３は、コミュニティ間の共通興味度が最大のクラスターを１つに合わせ、１つのコミュニティを作る。
【００４２】
ステップＳ４で、分析部３３３は、コミュニティ数が１になっていれば処理を終了する。ステップＳ４で、分析部３３３は、コミュニティ数が１つ以上の場合、ステップＳ５に進む。ステップ５で、共通興味度分析部３３２は、ステップＳ３で新しくつくられたコミュニティと、他コミュニティとの共通興味度を計算して、共通興味度行列を更新し、ステップＳ２に戻る。表示部３４０は、分析部３３３の分析結果を表示する。
【００４３】
この手順でコミュニティを合わせ新しいコミュニティを作るときに、あたらしい共通興味度を定義する必要がある。この方法も、既知の方法を利用する。その方法には、最短距離法、最長距離法、群平均法、重心法、メジアン法、ウォード法等が知られている。ここでは、最短距離法を用いて説明するが、その他の方法も利用できる。最短距離法では、複数の参加者を含むコミュニティとコミュニティの間の共通興味度は、それぞれのクラスターの中から参加者を選び共通興味度を調べる。そして、すべての組み合わせの中でもっとも大きい共通興味度をクラスター間の共通興味度とする。この手順を繰り返すと最後に１つのコミュニティが構成される。この手順を図に示した。
【００４４】
図５は、コミュニティの形成を表す系統樹である。図５では、Ａ〜Ａ１２、Ｂ１〜Ｂ６は送受信者をそれぞれ示す。各送受信者それぞれを１つのコミュニティとする。同図に示す例では、送受信者Ａ１〜Ａ１２、Ｂ１〜Ｂ６それぞれを１つのコミュニティとする。共通興味度分析部３３２は、コミュニティ間の共通興味度を計算する。同図に示す例では、コミュニティＡ１〜Ａ１２、Ｂ１〜Ｂ６間の共通興味度を計算する。分析部３３３は、コミュニティ間の共通興味度が最大のクラスターを１つにあわせる。同図に示す例では、コミュニティＡ１とコミュニティＡ２間の共通興味度が最大であり、これらを１つのクラスターとし、１つのコミュニティを作る。
【００４５】
共通興味度分析部３３２は、コミュニティＡ１とコミュニティＡ２とをあわせたコミュニティと、他のコミュニティとの共通興味度を計算して、共通興味度行列を更新する。同図に示す例では、コミュニティＡ１とコミュニティＡ２とをあわせたコミュニティと、コミュニティＡ３を１つのクラスターとし、１つのコミュニティを作る。以後、あわせたコミュニティと、他のコミュニティとの共通興味度を計算して、共通興味度行列を更新し、コミュニティが１つになるまで同様の処理を行う。図５において、右側ほど、２人の間の共通興味度は高く、左側ほど共通興味度は低いことを示している。適当な共通興味度の位置でしきい値Ｔとして線を引くと、コミュニティが発見できる。以上述べた手順により、メールの送受信記録に含まれる送信者と受信者の関係だけから、興味のコミュニティの発見が可能になる。
【００４６】
実施例１によれば、電子メールの内容を見ることなく、送信メッセージと、その送信メッセージが過去の送信メッセージに対する返信メッセージであるかの情報のみから、組織の活動を分析する。これにより、プライバシーを保ち、かつ簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。組織内の電子メールログから、共通の話題に興味を持つコミュニティを発見できる。
【実施例２】
【００４７】
次に実施例２について説明する。実施例２では、実施例１の手順により作成した系統樹からコミュニティを形成する際、適切な共通興味度を見出すことを取り上げる。実施例２に係るシステムの構成は、実施例１と同様であるため、図１および図２を用いて説明する。いくつかのグループ間の類似度を表す方法として、生態学において知られている手法がある。例えば、Ｍ．Ｅ．Ｊ．Ｎｅｗｍａｎ『Ｍｉｘｉｎｇ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｉｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ』Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｅ  第６７巻  ０２６１２６ページ  ２００３年には、いくつかのグループ間の関連度を表す係数が定義されている。実施例２においても、この係数をつかってコミュニティ間の関連度を計算することができる。
【００４８】
共通興味度分析部３３２は、コミュニティ間の共通興味度を行列で表し、Ｄijとする。ここでｉとｊは、コミュニティを表す添え字である。ここで使用する共通興味度は、各コミュニティに含まれる送受信者間の共通興味度の和である。ただし、非対角成分は、１／２を掛け、全要素を前結合数で正規化している。このとき、分析部３３３は、コミュニティ間の関連度Ｒを、式１を用いて計算する。
【００４９】
【数１】
2005327105.tif 000003
式1において、ＤはＤijを要素とする行列を、Ｔｒは行列の対角成分の和を、||Ｌ||は、行列の全要素の和を表す。コミュニティ間が完全に独立であれば、コミュニティ間の関連度Ｒ＝１となり、コミュニティ間の関係もコミュニティ内の関連も同等であれば、コミュニティ間の関連度Ｒは０に近づく。具体例を図６に示す。
【００５０】
図６は、コミュニティ間の関連度を表す概念図であり、同図（ａ）は独立なコミュニティを、同図（ｂ）は関連のあるコミュニティを示す図である。図６（ａ）では、それぞれのコミュニティＣ1〜Ｃ3の送受信者が３人（Ｅ１〜Ｅ３、Ｆ１〜Ｆ３、Ｇ１〜Ｇ３）で、コミュニティＣ１〜Ｃ3内の共通興味度がそれぞれ１であり、他のコミュニティＣ1〜Ｃ3との共通興味度は０の場合である。このとき、コミュニティ間の共通興味度行列は、
【００５１】
【数２】
2005327105.tif 000004
である。分析部３３３は式（１）を使ってコミュニティ間の関連度Ｒを計算すると、
【００５２】
【数３】
2005327105.tif 000005
が得られる。コミュニティが完全に独立な場合、コミュニティ間の関連度Ｒは１である。
【００５３】
次に、図６（ｂ）を用いてコミュニティ間に関連がある場合を説明する。図６（ｂ）では、それぞれのコミュニティＣ1〜Ｃ3の送受信者が３人（Ｅ１〜Ｅ３、Ｆ１〜Ｆ３、Ｇ１〜Ｇ３）で、コミュニティＣ１〜Ｃ3内の共通興味度がそれぞれ１であり、コミュニティＣ1とコミュニティＣ2との共通興味度は０以外、コミュニティＣ1とコミュニティＣ3との共通興味度は０以外、コミュニティＣ2とコミュニティＣ3との共通興味度は０の場合である。この場合、コミュニティ間の共通興味度行列は、
【００５４】
【数４】
2005327105.tif 000006
である。分析部３３３は、式（１）を使ってコミュニティ間の関連度Ｒを計算すると、
【００５５】
【数５】
2005327105.tif 000007
が求められ、コミュニティ間の関連度Ｒは１より小さい値を示すため、コミュニティ間に関連があることがわかる。表示部３４０はこのコミュニティ間の関連度Ｒを表示する。
【００５６】
実施例２によれば、実施例１で説明したコミュニティ分析の方法と、本実施例２のコミュニティ間の関連度を計算する方法を組み合わせることにより、経験に頼ることなく最適なコミュニティを発見できる。
【実施例３】
【００５７】
次に実施例３について説明する。実施例３では、共通興味度の低い関連度を切り離すことでコミュニティを発見する方法について説明する。実施例１では、送受信者を集めていくことでコミュニティを形成する方法であったが、実施例３では、大きなコミュニティに含まれる送受信者の関係を切り離すことで最適なコミュニティに分解する方法である。実施例３に係るシステムの構成は実施例１と同様であるため、図１および図２を用いて説明する。
【００５８】
図７は実施例３における分割によるコミュニティ分析を表す概念図である。同図（ａ）は興味度行列に基づく大きなコミュニティを示す図、同図（ｂ）は低い共通興味度を分割した際のコミュニティを示す図である。分析部３３３は、図７（ａ）のように、初めに共通興味度行列に基づき大きなコミュニティを作成する。次に、分析部３３３は、同図（ｂ）のように低い共通興味度を切り離すことで、２つのコミュニティに分離する。これにより大きなコミュニティに含まれる送受信者の関係を切り離すことで最適なコミュニティに分解できる。コミュニティを形成する手順をフローチャートを図８に示す。
【００５９】
図８は実施例３のコミュニティ分析装置の動作を示すフローチャートである。ステップＳ１１で、分析部３３３は、送受信者間に関連をつけるため、図５で説明したようにしきい値Ｔを所定の値に設定する。図７（ａ）に示すように、Ｈ１〜Ｈ１７の送受信者が１つのコミュニティＣ11に含まれている。ステップＳ１２で、分析部３３３は、しきい値Ｔ以上の共通興味度のある送受信者は同じコミュニティに属するとする。ステップＳ１３で、分析部３３３は、ステップＳ１２の手続きを、すべての送受信者の組合せで実施する。ステップＳ１４で、分析部３３３は、送受信者がＲ＝１のコミュニティを削除する。つまり、分析部３３３は、共通興味度の低い関連度を切り離すことで、２つのコミュニティに分離する。これによりコミュニティを発見できる。
【００６０】
図７（ａ）では、送受信者Ｈ１０、Ｈ１２と送受信者Ｈ１１とＨ１３は共通興味度の低い関連度であり、これらを切り離すことで、図７（ｂ）に示すように、Ｈ１〜Ｈ１１の送受信者を含むコミュニティＣ12と送受信者Ｈ１２〜Ｈ１７を含むコミュニティＣ13に分離できる。ステップＳ１５で、分析部３３３は、コミュニティ数が０になっていれば終了する。図５に示すしきい値Ｔの場合、コミュニティ数が０になっていない。ステップＳ１５で、分析部３３３は、コミュニティ数が１つ以上あれば、しきい値Ｔに１を加えてステップＳ１２に戻る。図５に示す例では、しきい値Ｔ＋１でしきい値は右側にシフトさせ、ステップＳ１２〜Ｓ１６の処理を繰り返す。この手順を繰り返し適当なしきい値でコミュニティが形成される。最適なしきい値の値は、実施例３の方法で見出すことができる。
【００６１】
実施例３によれば、メールの送受信記録に含まれる送信者と受信者の関係だけから、興味のコミュニティの発見が可能になる。
【実施例４】
【００６２】
次に実施例４について説明する。実施例４は、電子メールコミュニケーションのスレッドを利用したコミュニティ分析を説明する。図９は実施例４に係るコミュニティ分析装置のブロック図である。図９に示すように、コミュニティ分析装置４００は、電子メール送受信取得部３１０、電子メール送受信記憶部３２０、電子メール分析部４３０、表示部３４０を備える。電子メール分析部４３０は、送受信連続記憶部３３１、共通興味度分析部３３２、分析部３３３、最適コミュニティ判断部３２４を備える。上記実施例と同じものには同一符号を用いる。
【００６３】
送受信連続記憶部３３１は、分析対象となる期間の送受信記録を格納する。共通興味度分析部３３２は、共通興味度を分析する。実施例１の方法は、メールが誰から誰へ送られたかの関係で、共通興味度を見出した。しかしながら、電子メールコミュニケーションにおいては、メーリングリスト（ＭＬ）と呼ばれる、電子メールを一括して送るための方法が用意されている。組織内では、このＭＬを使い組織全体にメールを送る方法がとられていることが多く、誰から誰への発信であるかを把握することが困難である。
【００６４】
そこで、共通興味度分析部３３２は、スレッドを使って通興味度を求める。スレッドとは、電子メールコミュニケーションにおいて、一連の送返信関係のことである。例えば電子メールを送受信するために使われるメーラーとよばれるソフトウエアアプリケーションでは、スレッド表示をする機能が付加されているのが通例である。
【００６５】
図１０は、電子メールコミュニケーションにおけるスレッドの例を示す図である。ある発信から返信が行われさらに返信が繰り返された場合、これをスレッドと呼ぶ。このスレッドでは、同じ話題が取り上げられていることが多く、スレッドに含まれるメールの送信者は、同じ話題に興味を持っていると仮定できる。そこで、共通興味度分析部３３２は、ある２人送受信者が同じスレッドに送信した場合、この２人の間の共通興味度に１を加えることにする。共通興味度分析部３３２は、他のスレッドに対しても、同様の手続きを行い、すべての送受信者の組合せに対して行うことで共通興味度行列を作成する。
【００６６】
分析部３３３は、共通興味度分析部３３２が作成した共通興味度行列から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する。これによりコミュニティの発見ができる。最適コミュニティ判断部３３４は、分析部３３３が発見したコミュニティ候補から最適なコミュニティを選別する。
【００６７】
実施例４によれば、実施例１、実施例２、実施例３における共通興味度行列を、本実施例４の共通興味度行列に置き換えることで、ＭＬを中心とした電子メールコミュニケーションにおいてもコミュニティ分析が可能となり、コミュニティの発見ができる。
【実施例５】
【００６８】
次に実施例５について説明する。実施例５では、実施例１から４で説明したコミュニティ分析方法を使ってコミュニティの発見を行う際に、キーパーソンが存在する場合であっても適切なコミュニティを発見する方法について説明する。図１１は実施例５に係るコミュニティ分析装置５００を示す図である。図１１に示すように、コミュニティ分析装置５００は、電子メール送受信取得部３１０、電子メール送受信記憶部３２０、電子メール分析部５３０、表示部３４０を備える。電子メール分析部５３０は、送受信連続記憶部３３１、共通興味度分析部３３２、分析部３３３、キーパーソン分析部３３５を備える。上記実施例と同じものには同一符号を用いる。
【００６９】
送受信連続記憶部３３１は、分析対象となる期間の送受信記録を格納する。共通興味度分析部３３２は、共通興味度を分析する。分析部３３３は、共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する。キーパーソン分析部３３５は、分析部３３３が提示するコミュニティ候補と共通興味度分析部３２２を参照することで、コミュニティ形成に重要な役割を果たすキーパーソンの発見を行う。円滑なコミュニケ−ションにおいては、発信に対し適切な返信をおこない、また、新しい話題を提供するキーパーソンが必要である。実施例１と実施例４で示した、共通興味度を見出す方法では、キーパーソンは多くの場合、多くの送受信者と共通の興味を持つことになる。
【００７０】
図１２は、キーパーソンＩの存在により適切なコミュニティが発見できない例を説明する図であり、同図（ａ）はキーパーソンＩによって結び付けられたコミュニティを説明する図、同図（ｂ）は（ａ）の系統樹である。図１２では、送受信者を黒色の円で、送受信者間の共通興味度がある場合に線で結び、興味度を数値で表した。送受信者Ｊ１、Ｊ２およびＪ３は、お互いに同じスレッドに発言する事が多く、1つのコミュニティに属すると考えられる。一方、送受信者Ｋ１、Ｋ２およびＫ３も同様に、１つのコミュニティに属すると考えられる。しかしながら、Ｉで表したキーパーソンが存在すると、実施例１から４の手法ではコミュニティは１つにまとまってしまい、適切な大きさのコミュニティが発見できない。キーパーソンは、様々な話題のコミュニティを結び付けていることになる。
【００７１】
図１２（ｂ）には、この送受信者間の関係を系統樹で表した。図１２（ｂ）において、Ｉはキーパーソン、Ｊ１〜Ｊ３は送受信者、Ｋ１、Ｋ２およびＫ３は送受信者である。同図に示すように、キーパーソンＩが存在すると、コミュニティである送受信者Ｊ１〜Ｊ３、Ｋ１〜Ｋ３が１つにまとまってしまい、このように階層的クラスター方では適切なコミュニティの発見が困難になる。これは、実施例１の階層的クラスター方に限らず、実施例３のコミュニティの分割の方法でも同様である。
【００７２】
図１３は、キーパーソンデータの消去による適切なコミュニティ発見の概念を説明する図であり、同図（ａ）はキーパーソンによって結び付けられたコミュニティ、同図（ｂ）はキーパーソンデータの消失によるコミュニティの分割を示す図である。同図（ａ）において、コミュニティ内には、送受信者Ｌ１〜Ｌ１４が存在する。図１３に示すように、実施例１から４の手法で、適切なコミュニティが発見できなかった場合、キーパーソン分析部３３５は、ある特定の送受信者のデータを消失し、コミュニティを分割する。
【００７３】
仮に、適切なコミュニティに分割できればその送受信者が、様々な話題のコミュニティを結び付けているキーパーソンと考えることができる。この手順を様々な送受信者に対して行いキーパーソンを発見することができる。分析部３３３は、キーパーソン分析部３３５の分割結果を用いて電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する。
【００７４】
実施例５によれば、コミュニケーションを先導するキーパーソンと呼ばれる発信者が存在することが多く、特に、円滑なコミュニケーションが行われているグループでは顕著であり、このような場合、キーパーソンを中心に大きなコミュニティが形成されているために、特定の興味の小さなコミュニティの発見が困難であるという問題点が解決される。よって、キーパーソンがいる場合でも、適切なコミュニティを発見することも可能となる。
【００７５】
なお、本発明によるコミュニケーション分析方法は、コミュニティ分析装置３００、４００または５００により実現され、プログラムをハードディスク装置や、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤまたはフレキシブルディスクなどの可搬型記憶媒体等からインストールし、または通信回路からダウンロードし、例えばＣＰＵがこのプログラムを実行することで、各ステップが実現される。
【００７６】
このプログラムは、送信メールの発信者を識別する発信者識別記号と前記送信メールの受信者を識別する受信者記号を含む情報を取得する取得ステップ、前記取得ステップで取得した情報から受信者間に共通する興味度合いを表す共通興味度を計算するステップ、前記共通興味度から電子メール利用者が形成するコミュニティを分析する分析ステップをコンピュータに実行させる。
【００７７】
上記各実施例によれば、電子メールの内容を見ることなく、送信メッセージと、そのメッセージが過去の送信メッセージに対する返信メッセージであるかの情報のみから、組織の活動を分析する、プライバシーを保ち、かつ簡便な手法により、適切なコミュニティを見出すことができる。また、各実施例によれば、匿名の識別番号が割り振られた送受信者と、任意の番号を一意的に割り振られたメールに対し、メールの送信者、受信者、および、返信対象メールの情報のみから、電子メール間の関係を調べ、適切な組織内の隠れたコミュニティを発見できる。つまり、組織内の電子メールの、送受信のデータのみを利用することによって、簡便に、送受信者集団の中の興味の共通する隠れたコミュニティを発見できる。
【００７８】
なお、電子メール送受信取得部３１０、分析部３３３、共通興味度分析部３３２、最適コミュニティ判断部３３４、キーパーソン分析部３３５が、特許請求の範囲における取得手段、分析手段、共通興味度分析手段、判断手段、キーパーソン分析手段にそれぞれ対応する。
【００７９】
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例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。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】実施例１のシステムの構成例を示す図である。
【図２】コミュニティ分析装置３００のブロック図である。
【図３】電子メール送受信記憶部３２０に記憶された送受信記録の一例を示す図である。
【図４】実施例１におけるコミュニティ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】コミュニティの形成を表す系統樹である。
【図６】コミュニティ間の関連度を表す概念図であり、（ａ）は独立なコミュニティを、（ｂ）は関連のあるコミュニティを示す図である。
【図７】実施例３における分割によるコミュニティ分析を表す概念図である。
【図８】実施例３のコミュニティ分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施例４に係るコミュニティ分析装置のブロック図である。
【図１０】電子メールコミュニケーションにおけるスレッドの例を示す図である。
【図１１】実施例５に係るコミュニティ分析装置５００を示す図である。
【図１２】キーパーソンＩの存在により適切なコミュニティが発見できない例を説明する図であり、（ａ）はキーパーソンＩによって結び付けられたコミュニティを説明する図、（ｂ）は（ａ）の系統樹である。
【図１３】、キーパーソンデータの消去による適切なコミュニティ発見の概念を説明する図であり、（ａ）はキーパーソンによって結び付けられたコミュニティ、（ｂ）はキーパーソンデータの消失によるコミュニティの分割を示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１００  インターネット
２００  メールサーバー
２１０  送信サーバー
２２０  受信サーバー
３００、４００、５００  コミュニティ分析装置
３１０  電子メール送受信取得部
３２０  電子メール送受信記憶部
３３０  電子メール分析部
３３１  送受信連続記憶部
３３２  共通興味度分析部
３３３  分析部
３３４  最適コミュニティ判断部
３３５  キーパーソン分析部
【図１】
2005327105.tif 000008
【図２】
2005327105.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
2005327105.tif 000012
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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