(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各教室に設置されたＩＤカード読み取り端末を通して、授業への出席時と退席時に記録された学生ＩＤ、打刻時刻、教室ＩＤの打刻データを保持する第１のデータベースと、前記第１のデータベースに保持されている前記打刻データから算出された、同一授業に参加する２人の学生の打刻時刻の差である打刻差時間と２人の学生ＩＤとからなる打刻差時間データを保持する第２のデータベースと、友人関係をサンプリング調査したアンケート結果を保持する第３のデータベースと、前記第３のデータベースに保持されているアンケート結果と前記第２のデータベースに保持されている打刻差時間データとから友人関係を推測するのに用いる友人スコアの算出に必要なパラメータを算出し、友人スコアを計算する必要のある２人の学生に対し、前記第２のデータベースから前記２人の学生の打刻差時間データを選択し、前記算出されたパラメータを用いて前記２人の学生の友人スコアを計算する手段と、を備えたことを特徴とする友人関係推測システム。
【請求項２】
前記友人スコアを計算する手段は、前記２人の学生の打刻差時間データと前記算出されたパラメータとを用いて、前記２人の学生が友人である確率と、前記２人の学生が友人でない確率とを別々に算出し、それらから前記友人スコアを友人である度合いを表すものとして算出することを特徴とする請求項１に記載の友人関係推測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は友人関係推測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特許文献１開示の友人関係分析システムが開示されている。このシステムは対象の人物に無線タグを所持させ、建物の出入り口や特定の場所に当該無線タグのデータを読み取るリーダ装置を設置し、リーダ装置を設置した位置を特定する情報を保持する。
【０００３】
リーダ装置によってリーダ設置場所に接近した人物を特定する情報と接近した時刻と、接近した回数、リーダ設置位置の情報に関する条件を友人関係とみなすための条件として与えることで、設定した友人関係を満たす学生を与えることができる。
【特許文献１】特開２００６−０９９５４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記友人関係分析システムは友人関係とみなすための条件を与える必要があり自動的に導出することができない、この条件に客観性がない、また学生の接近情報を取得するタイミングが一定でない、という問題点を有していた。
【０００５】
本発明は、学生の授業への出欠のための情報を活用し、自動的にかつ客観的な統計モデルに基づいて友人関係を得ることのできる友人関係推測システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１発明の友人関係推測システムは各教室に設置されたＩＤカード読み取り端末を通して、授業への出席時と退席時に記録された学生ＩＤ、時刻、教室ＩＤのデータを分析し、学生間の友人関係の有無を推測するシステムである。
第２発明の友人関係推測システムは、第１発明の友人関係推測システムにおいて、学生２人の組毎に、その２人が授業に出退席した時刻のパターンの近さに基づいて友人であるかどうかの確率を、友人および友人でない組を抽出検査することで得られた統計的知識に基づいて導出することを特徴とする友人関係推測システムである。  第３発明の友人関係推測システムは各教室に設置されたＩＤカード読み取り端末を通して、授業への出席時と退席時に記録された学生ＩＤ、時刻、教室ＩＤのデータを分析し、学生が所属する学科などに関する組織、学年、課外活動の種別等を単位として、所属する学生の友人グループの構造を提示できることを特徴とする。
【０００７】
第１発明の友人関係推測システムはＩＣカードである学生証と兼ねたＩＤカードと教室に設置したカードリーダを備えた出欠管理システムにおいて、出欠情報として蓄えた情報と、カードリーダの情報を、サンプリング調査された友人関係のデータと合わせることで、学生の出欠打刻の時間差と友人であるか否かの統計モデルを獲得し、これに基づいて自動的に学生の友人関係情報を与えることを特徴とする。
【０００８】
第１発明の友人関係推測システムは各教室に設置されたカードリーダを通して、授業への出席時と退席時に記録された学生ＩＤ、時刻、教室ＩＤのデータを分析し、学生間の友人関係の有無を推測する。
【０００９】
したがって、友人関係を得るために特別のシステムを用意することなく、授業を管理するための出席システムのデータとカードリーダの情報のみを利用することができる。そのため、本発明の友人関係推測システムのデータを取得するためにはアンケートによる抽出調査を除いて、学生の日常的行動以外に負荷をかけることがない。また、授業に出ているすべての学生の友人関係を特別な準備なしで推測できる。
【００１０】
出欠システムにおいて、カードリーダは学生のＩＤカードをカードリーダにかざしたとき、そのカードの学生ＩＤ番号、カードをかざした時刻、カードリーダを特定するＩＤを記録する。一回の読み取りで記録されるデータを打刻データと呼ぶ。
第2発明の友人関係推測システムは、学生２人の組毎に、その２人が授業に出退席した時刻のパターンの近さに基づいて友人であるかどうかの確率を、友人および友人でない組をアンケートによって抽出検査することで得られた統計的知識に基づいて導出することができる。  
友人関係を推測するための根拠を統計的に与えることで、推測根拠と推測の信頼性を与えることができる。
【００１１】
[打刻差時間データ]
２人の学生が同じ授業に参加した際、出席あるいは退席の際に記録した２人の打刻データに対し、その打刻時刻の差を２人の打刻差時間と呼ぶ。２人の学生に対し、その打刻差時間と２人の学生ＩＤを打刻差時間データと呼ぶ。
【００１２】
[友人スコア]
２人の学生が友人関係にあるか否かに依存して、ともに受講する１つの授業において２人の打刻差時間の分布が異なる。この分布に基づいて２人の学生が対象期間に２人が出席したすべての授業での打刻差時間データからその学生が友人であると判断するためのスコア（友人スコア）を算出する。
【００１３】
２人の学生に打刻差時間データ集合Ｔ＝｛t1,t2,…,tn｝が得られているとき、Ｔが得られているという条件のもとでこの２人が友人である確率p(f|T)と友人でない確率p(f’|T)を別々に算出し、それらから次の値を計算し友人である度合いを表す友人スコアとして算出する。２人の学生の友人スコアが正の値であるとき、その学生は友人であると推測し、負の値のとき友人でないと推測する。友人スコアの絶対値の大きさは、友人であるかどうかの推測に関する信頼度として扱う。
【００１４】
友人スコア=log(p(f|T))-log(p(f’|T))                     （１）
[友人である確率]
２人の学生に打刻差時間データの集合Ｔ＝｛t1,t2,…,tn｝が得られているとき、このデータの発生の条件の下でこの２人が友人である確率p(f|T)は、事前の知識を前提としないときに２人が学生であると仮定される事前確率p(f)と、２人が学生であるとしてデータ集合Ｔを発生させる確率p(T|f)、２人が友人であるかどうかを仮定せずにデータ集合Ｔが発生する確率p(T)から、ベイズの定理を利用して次式で定式化できる。同様に友人でない確率も定式化できる。
【００１５】
p(f|T)=p(f)p(T|f)／p(T)                                （２）
p(f’|T)=p(f’)p(T|f’)／p(T)                                 （３）
データ集合Ｔに含まれる各打刻差時間データtが発生する確率p(t)は互いに独立であると仮定し、また、２人が友人であるという条件fの下でそれぞれ各打刻差時間データtの発生する確率p(t|f)が独立であり、さらに２人が友人でないという条件f’の下でそれぞれ各打刻差時間データtの発生する確率p(t|f’)も独立であると仮定すると、上述の確率p(f|T)およびp(f’|T)は次式のとおり変形できる。
【００１６】
p(f|T)=p(f)Πt∈Ｔ{p(t|f)／p(t)}                       （４）
p(f’|T)=p(f’)Πt∈Ｔ{p(t|f’)／p(t)}                        （５）
打刻差時間tを固定したとき、この打刻差時間ｔをもつ打刻差時間データの内、友人である２人が発生させるデータの比率をrtとしたとき、これは次式で見積もることができる。
【００１７】
rt＝（打刻差時間ｔの内、友人２人が発生させた打刻差時間データの件数）
／（打刻差時間ｔの打刻差時間データの全件数）           （６）
Ｘを学生２人の組の総数、mを学生２人の１組が発生させる打刻差時間データの平均件数、mfを友人である学生２人の１組が発生させる打刻差時間データの平均件数としたとき、打刻差時間ｔの打刻差時間データの全件数は、Ｘ・m・p(t)、打刻差時間ｔの内、友人２人が発生させた打刻差時間データの件数は、p(f)・Ｘ・mf・p(t|f)とそれぞれ定式化できる。したがって、前述のrtは次式のとおり定式化できる。
【００１８】
rt＝｛m・p(t)｝／｛p(f)・mf・p(t|f)｝                  （７）
式（７）を次式のとおり、p(t|f)に関する式に変形できる。
【００１９】
p(t|f)＝｛m・p(t)・rt｝／｛p(f)・mf｝                  （８）
同様にしてmoを友人でない学生２人の１組が発生させる打刻差時間データの平均件数としたとき、友人でない２人が発生させた打刻差時間データの件数は、p(f)・Ｘ・mo・p(t|f’)とそれぞれ定式化できで、１−rtは式（９）のとおり定式化できる。さらにこれを式（１０）のとおり、p(t|f’)に関する式に変形する。
【００２０】
１−rt＝｛m・p(t)｝／｛p(f’)・mo・p(t|f’)｝          （９）
p(t|f’)＝｛m・p(t)・(1-rt)｝／｛p(f’)・mo｝          （１０）
式（８）を式（４）に，式（１０）を式（５）にそれぞれ代入することで次式のとおり、p(f|T)とp(f’|T)の式をp(f), p(f’), m, mｆ, mo, nをパラメータとして得られる。式（１１）式（１２）のnはＴに含まれるデータ件数である。
【００２１】
p(f|T)       = p(f)Πt∈Ｔ[｛m・p(t)・rt｝／｛p(f)・mf・p(t)} ]
= p(f)n-1 (m／mf)n Πt∈Ｔ rt                         （１１）
p(f’|T)     = p(f’)Πt∈Ｔ[｛m・p(t)・(1-rt)｝／｛p(f’)・mo・p(t)} ]
= p(f’)n-1 (m／mo)n Πt∈Ｔ (1-rt)                          （１２）
[打刻差時間データの取得]
打刻差時間データは、打刻データのすべての組合せに対し、カードリーダのＩＤが同じであり、打刻時刻が同じ授業への出席あるいは退席の時刻として合理的な時間差と考えられる範囲の打刻データの２つ組合せから、その打刻データの学生ＩＤ、打刻時刻の差を取り出すことで得られる。合理的な時間差として授業と授業の間の休憩時間の長さを選ぶ。
【００２２】
[抽出調査]
適度な件数の授業を選び、選んだ授業に出席する学生の１人１人に、他の参加学生が友人であるかどうかの調査を行うことで、学生２人が友人であるかどうかに関してアンケートによる抽出調査を行う。
【００２３】
抽出調査の対象とした学生２人のすべての組の調査期間中の打刻差時間データから、１秒単位の各時間t秒に対し打刻差時間がt秒であるデータ件数を得ることで、打刻差時間の度数分布を得られる。
【００２４】
[パラメータの推定]
打刻差時間の度数分布において、各時間t秒の度数の内、抽出調査で友人であった学生の打刻差時間データ件数を、t秒の全打刻差時間データ件数で割ることで、t秒における打刻差時間データの内、友人の組によって発生させられたデータの割合によってパラメータrtを推定できる。
【００２５】
すべての打刻差時間データあるいは抽出調査の対象とした学生の打刻差時間データについて、学生２人の各組のデータ件数の平均によって、パラメータmを推定することができる。同じ打刻差時間データについて、友人学生の２人の各組のデータ件数の平均によって、パラメータmfを推定することができる。さらに同じ打刻差時間データについて、友人ない学生の２人の各組のデータ件数の平均によって、パラメータmoを推定することができる。
【００２６】
抽出調査の対象とした学生の各２人組の総数の内、調査で友人であることが判明した学生の組の数の割合によって、事前確率パラメータp(f)を推定することができる。同じ対象の学生の各２人組の総数の内、調査で友人でないことが判明した学生の組の数の割合によって、事前確率パラメータp(f’)を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
[出欠管理システム]
図１は本発明が前提とする出欠管理システムの概要である。出欠管理システムは各学生が学生証等のＩＤとして所持するＩＤカードであるＩＣカードと、各教室に設置され、ＩＤカードを提示することで内容を読み取るカードリーダ、カードリーダが読み取った打刻データを保持するデータベースからなる。学生のＩＤカードには学生番号等の学生ＩＤ番号が記録されており、カードリーダはこれを読み取ることができる。カードリーダは固有の識別ＩＤを持つ。学生は授業への出退席の度に自身のＩＤカードを教室に設置されたカードリーダに提示し、カードリーダは学生の学生ＩＤ、カードリーダの識別ＩＤ、提示した時刻を組とする打刻で他をデータベースに記録する。
【００２８】
[友人スコア算出のフロー]
図２は友人スコア算出のフローである。友人スコア算出は打刻差時間データベースと友人関係を抽出調査するアンケートの結果を保持するデータベースを入力とする。打刻差時間データベースは出欠管理システムの打刻データベースから算出する。抽出調査結果と打刻差時間データベースから友人スコアの算出に必要なパラメータp(f) p(f’), m, mf, mo, rtを導出する。友人スコアを計算する必要のある学生Ａ、Ｂに対し、打刻差時間データベースから、学生Ａ，Ｂの打刻差時間データを選択し、パラメータp(f) p(f’), m, mf, mo, rtを用いて友人スコアを計算する。
【実施例１】
【００２９】
平成１９年４月１日から平成１９年１１月１６日までの間、教室に125機設置されたカードリーダによって出欠システムの打刻データベースに蓄えられたデータ件数は1,313,207件であり、5214人の学生の打刻データを含んでいた。一人当たりの打刻データ件数は１年次学生が９６１件、２年次が９５６件、３年次が９４１件、４年次が６３２件であった。
【００３０】
３科目、科目Ｋ、科目Ｊ、科目Ｐに参加する各々１４４名、６１名、６６名の学生を対象として友人関係を抽出調査するアンケートを実施した。
【００３１】
抽出調査の結果、科目Ｋから９０名が回答し、３８２組が友人であり、９３４２組は友人ではないと答えた。科目Ｊは５８名が回答し、１７５組が友人、２４６５は友人でないと答えた。科目Ｐは４４名が回答し、１０８組が友人であり、２２５６組は友人でないと答えた。
【００３２】
アンケートで回答した合計２７１名を対象としてパラメータを算出した結果を図３と図１０に示す。図３に示すrtの度数分布は打刻差時間の絶対値の小さな範囲において、友達の比率rtの値が大きいことが分かる。
【００３３】
方法の妥当性を検証するため、抽出調査の対象とした３つの科目の内、１つの科目の回答者のみから、パラメータを算出し、これを用いて他の２科目の回答学生の友人関係を推測し、抽出調査のアンケート結果と比較する実験を行った。実験ではアンケートで友人と答えた組を友人と推測した比率を再現率として、友人として推測した組の内、友人であるとアンケートの回答のあった比率を適合率として求めた。科目Ｊのアンケート結果を用いてパラメータを獲得して科目Ｋと科目Ｐに適用した場合の、再現率は科目Ｋで63.4％、科目Ｐで66.7％、適合率は科目Ｋで86.4%、科目Ｐで53.7％であった。他の科目でパラメータ抽出をした場合、パラメータ抽出の科目と適用の科目の性格の違いによって適合率、再現率にばらつきがあったが、概ね50％を上回る良好な結果であった。学生が友人と答える基準は個人によってことなることを考えると、友人スコアによる友人関係の推測は満足のゆく結果と判断できる。
【００３４】
３科目の抽出調査の結果をすべて用いてパラメータ推定を行い、このパラメータを用いて全学生の友人スコアを算出した。この内、抽出調査によって友人と判明している学生の友人スコア毎の度数分布を図４に示す。抽出調査によって友人でないと判明している学生の友人スコアの度数分布を図５に示す。友人学生の友人スコアは正の値に分布が偏っており、友人でない学生の友人スコアが負の値に偏っていることが分かる。
【実施例２】
【００３５】
[友人スコアの応用に関する実施例]
友人スコアは学生の特徴を、学科等の組織、学年単位で分析するために利用することができる。このことを友人数の分布による分析、交友グループの構造分析、学生間距離の可視化の例によって示す。
【００３６】
[友人数の分布による分析]
各学生に対して、その学生と友人関係にある学生の人数は、その学生との友人スコアが正である学生の人数によって推測できる。図６に１年次、２年次、３年次に分けてこの方法で推測した友人数の分布を示す。年次によって友人数の分布に変化があることが分かる。図７は学科Ａ、学科Ｂ、学科Ｃの３つの学科の友人数の分布を示す。学科によって友人数の分布に違いがあることが分かる。こうした友人数の分布は学生の特徴を検討するための材料とすることができる。
【００３７】
[交友グループの構造分析]
学生は交友関係によってグループ（交友グループ）を構成すると考えられる。交友グループは、強い交友関係を持つ少人数の交友グループや、いくつかの交友グループにまたがって、その中でより弱い交友関係をもつ大きな交友グループなど、階層的な構造を持つと考えられる。友人スコアを用いて、学生間の距離を算出し、これに基づいてクラスタリングを行うことで、交友グループの構造を示すことができる。
【００３８】
１つのクラスなど、学生の所属する組織に属する学生間の友人スコアを図１１のように総当りで表として求める。この表の１行は、学生１人の他の学生への友人スコアである。もし２人の学生ＡとＢが近い間柄であれば、Ａと他の学生の友人スコアは、Ｂと他の学生の友人スコアと類似しており、この表の２人に対応する２行が類似する。そこでこの表の各行をその学生の属性ベクトルとみなし、属性ベクトル間の距離を学生間の距離とする。この距離に基づいて、距離の近い学生を１つのグループに属させ、グループ間の距離をグループに属する学生の属性ベクトルの平均ベクトル間の距離としたとき、最も距離の近い学生を順にグループに併合させる併合の様子を図に示すことができる。この方法を科目Ｊの学生に適用した結果を図８に示す。図の左に書かれている数字が学生ＩＤに対応する。どの学生が近い間柄であるかが分かる。グループの数を決めたとき、その数にグループ分けする場合の適切なわけ方を与えることができる。また例えば、図で最下行の７名は他の学生グループから外れていることが分かる。
【００３９】
[学生間距離の可視化]
学生の友人関係の近さに基づいた互いの近さを平面図上の近さとして表現することができると、直感的に１つのクラスの中の交友関係の構造を理解しやすい。そのためには、各学生を２次元の値で近似する必要がある。上述の学生の属性ベクトルを主成分分析することで、第1主成分及び第２主成分を得、これを各学生のｘ、ｙ座標とすることで平面上に学生の交友関係を可視的に表現できる。図９は科目Ｊの学生に対してこの方法を適用した結果である。図では、前項の友人の構造分析において、９つのグループに分けたときの各グループに対応してマーク記号を変えている。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は大学を始めとする教育機関等で利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】出欠システムの概要
【図２】友人スコア算出のフロー
【図３】時間tの打刻差時間データ中、友人のデータの割合rtの度数
【図４】友人である学生の組の友人スコアの度数分布
【図５】友人でない学生の組の友人スコアの度数分布
【図６】学年毎の友人数の度数分布
【図７】学科毎の友人数の度数分布
【図８】科目Ｊに友人構造分析のためのクラスタリング分析を適用した結果
【図９】科目Ｊに学生間距離可視化を適用した結果
【図１０】科目Ｋ、Ｊ、Ｐから算出したパラメータ
【図１１】学生の属性ベクトルを算出する友人スコアの総当り表
【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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【図１１】
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