(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上のサイトに書き込まれる第１の放送局に関連する複数の第１の投稿を受信する受信手段と、
文字数の少ない第１の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第１の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第１の投稿それぞれに点数を付け、受信された第１の投稿それぞれの点数に基づいて前記第１の放送局によって放送される第１コンテンツデータに対する第１の評価値を算出する算出手段と、
算出された第１の評価値をユーザ端末に送信する送信手段とを具備し、
前記受信手段は、さらに、サイトに書き込まれる第２の放送局に関連する複数の第２の投稿を受信するように構成されており、
前記算出手段は、さらに、文字数の少ない第２の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第２の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第２の投稿それぞれに点数を付け、受信された第２の投稿それぞれの点数に基づいて前記第２の放送局によって放送される第２コンテンツデータに対する第２の評価値を算出するように構成され、
前記送信手段は、さらに、算出された第２の評価値をユーザ端末に送信するように構成されており、
前記第１コンテンツデータは、前記第１の放送局によって、現在放送されている第１番組に対応するものであって、
前記第２コンテンツデータは、前記第２の放送局によって、現在放送されている第２番組に対応するものである情報処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、受信された第１の投稿それぞれについて前記サイトに書き込み可能な投稿の文字数の上限値と前記第１の投稿の文字数との差を算出し、算出された差の合計を、前記第１の評価値として算出するように構成されている請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、受信された第２の投稿それぞれについて前記文字数の上限値と前記第２の投稿の文字数との差を算出し、算出された差の合計を、前記第２の評価値として算出するように構成されている請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記インターネット上のサイトはソーシャル・ネットワーキング・サービスのためのサイトである請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置によって、インターネット上のサイトに書き込まれる第１の放送局に関連する複数の第１の投稿を受信するステップと、
前記情報処理装置によって、文字数の少ない第１の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第１の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第１の投稿それぞれに点数を付け、受信された第１の投稿それぞれの点数に基づいて前記第１の放送局によって放送されるコンテンツデータに対する第１の評価値を算出するステップと、
前記情報処理装置によって、算出された第１の評価値をユーザ端末に送信するステップとを備えるものであって、
前記受信するステップは、さらに、サイトに書き込まれる第２の放送局に関連する複数の第２の投稿を受信することを含むものであって、
前記算出するステップは、さらに、文字数の少ない第２の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第２の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第２の投稿それぞれに点数を付け、受信された第２の投稿それぞれの点数に基づいて前記第２の放送局によって放送される第２コンテンツデータに対する第２の評価値を算出することを含むものであって、
前記送信するステップは、さらに、算出された第２の評価値をユーザ端末に送信することを含むものであって、
前記第１コンテンツデータは、前記第１の放送局によって、現在放送されている第１番組に対応するものであって、
前記第２コンテンツデータは、前記第２の放送局によって、現在放送されている第２番組に対応するものである情報提供方法。
【請求項６】
コンピュータに、
インターネット上のサイトに書き込まれる第１の放送局に関連する複数の第１の投稿を受信する手順と、
文字数の少ない第１の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第１の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第１の投稿それぞれに点数を付け、受信された第１の投稿それぞれの点数に基づいて前記第１の放送局によって放送されるコンテンツデータに対する第１の評価値を算出する手順と、
算出された第１の評価値をユーザ端末に送信する手順とを実行させるものであって、
前記受信する手順は、さらに、サイトに書き込まれる第２の放送局に関連する複数の第２の投稿を受信することを含むものであり、
前記算出する手順は、さらに、文字数の少ない第２の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第２の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第２の投稿それぞれに点数を付け、受信された第２の投稿それぞれの点数に基づいて前記第２の放送局によって放送される第２コンテンツデータに対する第２の評価値を算出することを含むものであり、
前記送信する手順は、さらに、算出された第２の評価値をユーザ端末に送信することを含むものであって、
前記第１コンテンツデータは、前記第１の放送局によって、現在放送されている第１番組に対応するものであって、
前記第２コンテンツデータは、前記第２の放送局によって、現在放送されている第２番組に対応するものであるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、放送中のコンテンツデータに関する情報を提供するための情報処理装置および情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テレビジョン放送、インターネット放送といった様々な放送サービスが広く利用されている。このような放送サービスでは、個々の放送局は、多数のコンテンツデータ（番組データ）を放送スケジュールに従った順番で順次放送する。視聴者は、自身が興味を持った番組データを放送中の放送局（チャンネル）を、多数の放送局、つまり多数のチャンネルから選択することができる。
【０００３】
各番組に関する情報を視聴者に提供するための技術としては、電子番組ガイド（ＥＰＧ）が知られている。
【０００４】
さらに、最近では、インターネット上のサイトに書き込まれた投稿の件数を集計し、その投稿の件数に基づく番組評価結果を視聴者端末に送信する技術が開発され始めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２９０９９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、投稿の数を用いて番組を評価するという方法は、番組の内容に応じて投稿数が大きく変わるという推定を前提としており、投稿数がほとんど変わらないような状況では視聴者の反応を評価結果に反映することができない可能性がある。
【０００７】
本発明は、コンテンツデータの内容に対する視聴者の反応に基づく情報を提供することができる情報処理装置および情報提供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】
【０００８】
実施形態によれば、情報処理装置は、受信手段と、算出手段と、送信手段とを備える。前記受信手段は、インターネット上のサイトに書き込まれる第１の放送局に関連する複数の第１の投稿を受信する。前記算出手段は、文字数の少ない第１の投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された第１の投稿それぞれの文字数に基づいて受信された第１の投稿それぞれに点数を付け、受信された第１の投稿それぞれの点数に基づいて前記第１の放送局によって放送されるコンテンツデータに対する第１の評価値を算出する。前記送信手段は、算出された第１の評価値をユーザ端末に送信する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る情報処理装置のシステム構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態の情報処理装置によって実行される投稿収集処理および投稿分類処理の手順を示すフローチャート。
【図３】同実施形態の情報処理装置によって実行される投稿分析処理の手順を示すフローチャート。
【図４】同実施形態の情報処理装置の分類情報記憶部に予め格納される分類情報を説明するための図。
【図５】同実施形態の情報処理装置の分類結果記憶部に格納される分類結果情報を説明するための図。
【図６】同実施形態の情報処理装置の分析結果記憶部に格納される分析結果情報を説明するための図。
【図７】同実施形態の情報処理装置によって実行される分析結果送信処理の手順を示すフローチャート。
【図８】同実施形態の情報処理装置の構成を示すブロック図。
【図９】同実施形態の情報処理装置からサービスを受けるクライアント端末の構成を示すブロック図。
【図１０】図９のクライアント端末の表示画面の他の例を示す図。
【図１１】図９のクライアント端末の表示画面のさらに他の例を示す図。
【図１２】図９のクライアント端末の表示画面のさらに他の例を示す図。
【図１３】図９のクライアント端末の表示画面のさらに他の例を示す図。
【図１４】図９のクライアント端末の表示画面のさらに他の例を示す図。
【図１５】図９のクライアント端末の表示画面のさらに他の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施の形態について図面を参照して説明する。  
まず、図１を参照して、一実施形態に係る情報処理装置の構成を説明する。この情報処理装置は、放送中の個々の番組データに関する視聴者の反応をリアルタイムに視聴者にフィードバックするための機能（盛り上がり分析機能）を有している。この情報処理装置は例えばサーバコンピュータとして実現されている。このサーバコンピュータは盛り上がり分析機能を実行するための盛り上がり分析サーバ２として機能する。
【００１１】
この盛り上がり分析サーバ２は、インターネットを介してソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）サーバ１と通信するように構成されている。ＳＮＳは個人間のコミュケーション（会話活動）を支援するためのサイトであり、例えばミニプログ、ツイッター（登録商標）等のサービスを提供する。
【００１２】
盛り上がり分析サーバ２は、放送サービス（例えば、ＴＶ放送、インターネット放送等）を行う複数の放送局それぞれに関連する複数の投稿集合をリアルタイムに分析する。この分析処理は、放送局それぞれによって現在放送されている番組データに対するＳＮＳ上の盛り上がりの程度を放送局毎に算出するために行われる。
【００１３】
ある放送局に対する分析処理は、ＳＮＳサイト（ＳＮＳサーバ１）に書き込まれる当該放送局に関する投稿の集合に対して実行される。まず、盛り上がり分析サーバ２は、ＳＮＳサーバ１と通信して、ＳＮＳサーバ１に書き込まれるある放送局に関する投稿の集合をＳＮＳサーバ１から受信する。そして、盛り上がり分析サーバ２は、文字数の少ない投稿に対して高い点数（得点）を付けられるようにするために、投稿毎に文字数をカウントし、所定の文字数上限と、個々の投稿の文字数との差を算出する。文字数の上限は、ＳＮＳサイトに書き込み可能な投稿の文字数の上限値、つまり上述のＳＮＳで規定された文字数の上限値である。そして、ある同一の放送局に関連する投稿それぞれについて算出された差の合計が、その放送局の現在放送中の番組データに対するＳＮＳ上の盛り上がり度合いを示す点数（得点）として算出される。盛り上がり度合いは放送中の番組データの内容に対する視聴者の反応の度合いを表す評価値である。盛り上がり分析サーバ２は、算出された盛り上がり度合いを、各クライアント端末１０に送信する。
【００１４】
放送中の番組データ（コンテンツデータ）に対してＳＮＳサイトに書き込まれる投稿には次のような傾向がある。  
短い文章の投稿ほど、放送中の番組データ内の直近のまたは現在のシーンとの関連性が高い傾向がある。長い文章の投稿ほど、番組データ内の直近のまたは現在のシーンとの関連性が低く、例えば、過去に放送されたシーンや別の内容に関する話題等を含んでいる傾向がある。つまり、字数の短い投稿ほど、より衝動的、感情的に書き込まれた投稿（番組データ内の直近のまたは現在のシーンに対する感動や衝撃を直接的に表現した投稿）であると考えることができる。
【００１５】
本実施形態では、字数の短い投稿に高い点数付けをすることで、「放送中の番組データに対してより衝動的、感情的に書き込まれた投稿の多さ」を表す評価値を算出することができる。
【００１６】
もし投稿の件数のみ用いて評価値を算出するという方法を採用したならば、この評価値は「どれだけ精力的にサイトに書き込みを行ったか」しか表現することができない。本実施形態では、字数の短い投稿に高い点数付けをすることで、番組放送中に、よりリアルタムにサイトに書き込まれた投稿の多さ（つまり、どれだけ感情的に、衝動的に投稿がサイトに書き込まれたか）を表現することができる。よって、たとえ投稿の数が少ない場合であっても、放送中のコンテンツデータに対する視聴者の反応を評価値に十分に反映させることができる。
【００１７】
盛り上がり分析サーバ２は、投稿収集部３、分類情報記憶部４、投稿分類部５、投稿記憶部６、盛り上がり分析部７、分析結果記憶部８、および盛り上がり配信部９を備える。投稿収集部３、分類情報記憶部４、および投稿分類部５は、ＳＮＳサイト上の投稿の収集と分類を行うための機能モジュールである。盛り上がり分析部７および分析結果記憶部８は投稿を分析するための機能モジュールである。盛り上がり配信部９は分析結果をクライアント端末１０それぞれに送信する機能モジュールである。これら機能モジョール間で共有される情報は、投稿記憶部６と分析結果記憶部８に保存される。
【００１８】
投稿収集部３は、インターネットを介してＳＮＳサイト（ＳＮＳサーバ１）と通信し、ＳＮＳサイトに書き込まれる分析対象放送局に関連する投稿それぞれをＳＮＳサイトから収集する。例えば、投稿収集部３は、幾つかの分析対象放送局を示す識別子（分析対象放送局のネットワークＩＤ、または分析対象放送局のハッシュタグを示す文字列、等）を含む検索要求をＳＮＳサーバ１に送信し、これによって、ＳＮＳサーバ１に新たに書き込まれる、それら分析対象放送局に関する投稿それぞれを、ＳＮＳサーバ１からリアルタイムに受信するようにしてもよい。もちろん、投稿収集部３がＳＮＳサーバ１を定期的にアクセスし、分析対象放送局に関する最新の１以上の投稿をＳＮＳサーバ１から収集するようにしてもよい。本実施形態では、予め決められた複数の放送局それぞれが分析対象放送局として扱われる。したがって、投稿収集部３は、ＳＮＳサーバ１から複数の放送局それぞれに関する投稿をＳＮＳサーバ１から収集（受信）する。
【００１９】
投稿分類部５は、投稿収集部３によって収集された投稿を放送局毎に分類する。この分類処理は、分類情報記憶部４に格納された分類情報に基づいて実行される。分類情報においては、放送局それぞれを識別するための文字列（ハッシュタグ）が格納されている。ある放送局に対応する投稿には、その放送局を識別するための文字列（ハッシュタグ）が含まれている。したがって、投稿分類部５は、各投稿内の文字列（ハッシュタグ）に基づいて、各投稿を、複数の放送局に対応する複数のグループ内のいずれかのグループに分類することができる。放送局毎に分類された投稿は投稿記憶部６に格納される。
【００２０】
盛り上がり分析部７は、上述の分析処理を所定時間間隔毎に繰り返し実行し、これによって、個々の放送局に対応する現在の盛り上がり度合いを例えば１分単位で算出する。ある第１の放送局に関する投稿の分析処理では、盛り上がり分析部７は、文字数の少ない投稿に対して高い点数が付けられるように、その第１の放送局に関する投稿それぞれの文字数に基づいて、それら投稿それぞれに点数を付ける。そして、盛り上がり分析部７は、それら投稿それぞれの点数に基づいて、第１の放送局によって放送中のコンテンツデータに対する評価値（盛り上がり度合い）を算出する。算出された評価値は分析結果記憶部８に格納される。
【００２１】
盛り上がり配信部９は、インターネット等のネットワークを介して各クライアント端末１０との通信を実行する。クライアント端末１０はユーザによって使用される端末（ユーザ端末）である。盛り上がり配信部９は、あるクライアント端末１０からリクエストされた１以上の放送局それぞれに関する盛り上がり度合いを分析結果記憶部８から取得し、その盛り上がり度合いを放送局の識別子と関連づけて、クライアント端末１０に送信する。なお、盛り上がり配信部９は、盛り上がり度合いのみならず、１以上の放送局それぞれに関連する投稿をクライアント端末１０に送信することもできる。
【００２２】
次に、図２のフローチャートを参照して、盛り上がり分析サーバ２によって実行される投稿収集処理および投稿分類処理の手順を説明する。
【００２３】
投稿分類部５は、投稿を分類するために必要な分類情報を分類情報記憶部４から読み込む（ステップＳ１１）。分類情報記憶部４には、図４に示すように、ハッシュタグ（“#”で始まる、投稿のカテゴリを表す文字列）と放送局の識別子（ネットワークID）との対応表が分類情報として予め格納されている。ある放送局の番組に対する投稿には、その放送局に対応するハッシュタグが挿入されている。各放送局に対応するハッシュタグは例えばその放送局の名称または略式名称などを示す文字列である。ステップＳ１１では、投稿分類部５は、図４の対応表、つまり、各放送局の識別子（ネットワークID）とその識別子（ネットワークID）に対応するハッシュタグとを分類情報記憶部４から読み込む。
【００２４】
投稿収集部３は、ＳＮＳサーバ１から分析処理対象の放送局に対する１以上の投稿をＨＴＴＰプロトコル等を使用して取得する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、例えば、分析処理対象の複数の放送局それぞれに対応するハッシュタグのいずれかが挿入された投稿が投稿収集部３によって収集される。
【００２５】
投稿収集部３によって収集された全ての投稿に対して、投稿分類部５は、以下の処理を実行する（ステップＳ１３〜Ｓ１７）。  
ステップＳ１３はステップＳ１３〜Ｓ１７から構成されるループ処理の最初の処理を示している。このステップＳ１３は、収集された全ての投稿に対する処理が完了するまで以下のステップＳ１４およびＳ１５の処理が繰り返されることを表している。
【００２６】
投稿分類部５は、処理対象の投稿の中から“#”と空白との間に囲まれた部分（＝ハッシュタグ）を抽出する（ステップＳ１４）。投稿分類部５は、抽出したハッシュタグと、ステップＳ１１で読み込んだ分類情報とを照合して、抽出したハッシュタグに対応する放送局の識別子（ネットワークID）を分類情報から取得する（ステップＳ１５）。投稿分類部５は、処理対象の投稿を、取得したネットワークIDに対応するグループに分類し、当該処理対象の投稿とネットワークIDと関連づけて投稿記憶部６に保存する（ステップＳ１６）。そして、投稿分類部５はステップＳ１７に進む。ステップＳ１７では、投稿分類部５は、収集した全ての投稿の分類処理が完了したか否かを判定する。分類処理が完了していない投稿があるならば、投稿分類部５はステップＳ１３の処理に戻って処理対象の投稿を別の投稿に変更し、そしてステップＳ１４およびＳ１５の処理を再び実行する。これにより、収集された全ての投稿が、複数の放送局それぞれに対応する複数のグループに分類される。
【００２７】
投稿記憶部６に格納される情報（分類結果情報）の例を図５に示す。図５に示されているように、投稿記憶部６においては、収集された投稿毎に、その投稿の内容を示す文字列（テキスト）と、その投稿に関連する放送局のネットワークIDとが格納される。
【００２８】
次に、図３のフローチャートを参照して、盛り上がり分析サーバ２によって実行される投稿分析処理の手順を説明する。
【００２９】
盛り上がり分析部７は、処理を開始する前に一定時間待機する（ステップＳ２１）。これは、一定時間内にＳＮＳサーバ１に書き込まれる投稿それぞれが、投稿記憶部６に蓄積されるのを待つためである。盛り上がり分析部７は、一定時間内にＳＮＳサーバ１に書き込まれる投稿の集合に対して分析処理を実行する。一定時間は例えば１分である。ＳＮＳサーバ１に書き込まれる投稿集合に対する分析処理は１分間隔で繰り返し実行される。各分析処理は、その分析開始直前の１分間の間にＳＮＳサーバ１に書き込まれる投稿集合に対して実行される。
【００３０】
盛り上がり分析部７は、全ての放送局に対応する投稿集合それぞれついて、以下の処理を実行する（ステップＳ２２〜Ｓ２８）。ステップＳ２２はステップＳ２２〜Ｓ２８から構成されるループ処理の最初の処理を示している。このステップＳ２２は、全ての放送局に対する処理が完了するまで、ステップＳ２３〜Ｓ２７の処理が繰り返されることを表している。ステップＳ２２〜Ｓ２８から構成されるループ処理には、ステップＳ２４〜Ｓ２６から構成される小ループ処理が組み込まれている。このステップＳ２４は小ループ処理の最初の処理を示している。このステップＳ２４は、処理対象の放送局に関連する全ての投稿に対する点数（盛り上がり度合い）が算出されるまで、ステップＳ２５の処理が繰り返されることを表している。
【００３１】
いま、ある放送局Ａに対応する投稿集合を分析する場合を想定する。盛り上がり分析部７は、放送局Ａの識別子（ネットワークID）と関連づけられている全ての投稿を投稿記憶部６から読み込む（ステップＳ２３）。そして、盛り上がり分析部７は、読み込んだ全ての投稿に対して以下の処理を実行する（ステップＳ２４〜２６）。盛り上がり分析部７は、投稿できる文字数の上限値ＭＡＸ（例えばＭＡＸ＝１４０文字）と、処理対象の投稿の文字数との差を求める（ステップＳ２５）。この差は、処理対象の投稿に付与すべき点数を表す。そして、盛り上がり分析部７は、ステップＳ２６に進む。ステップＳ２６では、盛り上がり分析部７は、処理対象の放送局Ａに関連する全ての投稿に対する処理が完了したか否かを判定する。処理が完了していない投稿があるならば、盛り上がり分析部７は、ステップＳ２４に戻って処理対象の投稿を別の投稿に変更し、ステップＳ２５の差算出処理を再び実行する。これにより、処理対象の放送局Ａに関連する全ての投稿それぞれに点数が付けられる。
【００３２】
いま、処理対象放送局Ａに関連する全ての投稿が投稿Ａ１〜Ａｎのｎ個の投稿である場合を想定する。
【００３３】
盛り上がり分析部７は、投稿Ａ１〜Ａｎのそれぞれについて、投稿できる文字数の上限値ＭＡＸ（例えばＭＡＸ＝１４０文字）と、その投稿の文字数との差を求める（ステップＳ２５）。そして、投稿Ａ１〜Ａｎのそれぞれの文字数をＣ１からＣｎとすると、
文字数の上限値と投稿Ａ１の文字数Ｃ１との差：  １４０−Ｃ１
文字数の上限値と投稿Ａ２の文字数Ｃ２との差：  １４０−Ｃ２
文字数の上限値と投稿Ａｎの文字数Ｃｎとの差：  １４０−Ｃｎ
が求められる。
【００３４】
処理対象放送局Ａに関連する全ての投稿の点数付けが完了すると、盛り上がり分析部７は、ステップＳ２７に進む。ステップＳ２７では、盛り上がり分析部７は、処理対象放送局Ａに関連する全ての投稿、つまり、投稿Ａ１〜Ａｎのそれぞれに対応する差の合計ＳＵＭ（ａ）を算出する。この合計値ＳＵＭ（ａ）は、以下のように表される。  
ＳＵＭ（ａ）＝（１４０−Ｃ１）＋（１４０−Ｃ２）＋，…，＋（１４０−Ｃｎ）
盛り上がり分析部７は、算出した合計値ＳＵＭ（ａ）を、放送局Ａに関する投稿集合の分析結果として分析結果記憶部８に保存する（ステップＳ２７）。合計値ＳＵＭ（ａ）は、放送局Ａに対応する投稿集合の評価値（点数）である。
【００３５】
ある放送局Ａに対応する投稿集合の評価値算出が完了すると、盛り上がり分析部７は、ステップＳ２８に進む。ステップＳ２８では、盛り上がり分析部７は、全ての放送局に対応する投稿集合についての評価値算出が完了したか否かを判定する。完了していないならば、盛り上がり分析部７はステップＳ２２の処理に戻って処理対象の放送局を別の放送局に変更し、ステップＳ２３〜Ｓ２７の処理を再び実行する。
【００３６】
以上の処理により、盛り上がり分析部７は、全ての放送局について、上述の合計値ＳＵＭを算出し、それら算出した合計値ＳＵＭを分析結果記憶部８に保存する（ステップＳ２７）。そして、盛り上がり分析部７は、投稿記憶部６の内容をクリアする（ステップＳ２９）。
【００３７】
図６には、分析結果記憶部８に保存される分析結果情報の例が示されている。ネットワークＩＤ毎に、投稿集合に対する点数（ＳＵＭの値）と、その投稿集合に含まれる投稿数とが分析結果記憶部８に保存される。なお、投稿数はクライアント端末１０には送信しない。したがって、投稿数は分析結果記憶部８に保存しなくてもよい。例えば、ネットワークＩＤが１３の放送局に対する投稿数は３０であり、ネットワークＩＤが１４の放送局に対する投稿数も３０であるが、ネットワークＩＤが１３の放送局に対する投稿集合に与えられる点数は１０００であり、ネットワークＩＤが１４の放送局に対する投稿集合に与えられる点数５００よりも非常に高い。これは、ネットワークＩＤが１３の放送局に対する投稿集合には、文字数の少ない投稿が比較的多く含まれていたことを意味する。
【００３８】
上述のように、本実施形態では、投稿できる文字数の上限値と投稿それぞれの文字数との差が算出され、それら算出された差の合計値が投稿集合に対する評価点として用いられる。したがって、より衝動的に書き込まれた、放送中の番組データに対する投稿の多さを、評価点として各視聴者に提示することができる。さらに、上述の差の合計値を評価値として使用することにより、たとえ投稿の数が少なくてもＳＮＳ上の盛り上がり度合いを表現することが可能となる。
【００３９】
なお、文字数の上限値と投稿の文字数との差ではなく、投稿それぞれについて、投稿の文字数Ｃｎに対する文字数上限値ＭＡＸの比（＝ＭＡＸ÷Ｃｎ）を求め、それら比の平均を盛り上がり度合いとして算出してもよい。これら比の平均は、（（ＭＡＸ÷Ｃ１）＋（ＭＡＸ÷Ｃ２）＋，…，＋（ＭＡＸ÷Ｃｎ））÷ｎで与えられる。
【００４０】
このような比の平均を使用することにより、算出されたる評価値が一定の範囲内に収まるように評価値を正規化することができる。よって、チャンネルそれぞれに対応する評価値同士をユーザが比較しやすくなる。
【００４１】
次に、図７のフローチャートを参照して、盛り上がり分析サーバ２によって実行される分析結果送信処理の手順を説明する。
【００４２】
盛り上がり配信部９は、クライアント端末１０からＨＴＴＰリクエストを受信する（ステップＳ３１）。このＨＴＴＰリクエストは、盛り上がり分析サーバ２に盛り上がり度合いの配信を要求するリクエストである。盛り上がり配信部９は、ＨＴＴＰリクエストによって指定されるすべての放送局に対応する盛り上がり度合い（点数）を分析結果記憶部８から取得する（ステップＳ３２）。そして、盛り上がり配信部９は、取得した盛り上がり度合い（点数）をインターネット等を介してクライアント端末１０に送信する（ステップＳ３３）。なお、最新の時間に対応する各放送局の盛り上がり度合いが算出されるたびに、盛り上がり配信部９は、配信を要求した各クライアント端末１０にその盛り上がり度合いを自動的に送信してもよい。
【００４３】
図８は、盛り上がり分析サーバ２のハードウェア構成例を示す。盛り上がり分析サーバ２は、ＣＰＵ１１１、主メモリ１１２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１３、ネットワークコントローラ１１４等を備える。ＣＰＵ１１１は、ＨＤＤ１１３から主メモリ１１２にロードされる各種プログラムを実行するプロセッサである。これらプログラムの中には盛り上がり分析プログラム２０１が含まれている。この盛り上がり分析プログラム２０１は上述の盛り上がり程度を各クライアント端末１０に配信するというサービスを実行するためのプログラムである。図２、図３、図７のフローチャートで説明した処理手順は、盛り上がり分析プログラム２０１によって実行することができる。
【００４４】
図９は、クライアント端末１０のハードウェア構成例を示す。クライアント端末１０はパーソナルコンピュータ（ＰＣ）またはテレビジョン（ＴＶ）によって実現されている。図９は、クライアント端末１０として機能するＰＣの構成を示している。このクライアント端末１０は、ＣＰＵ１２１、主メモリ１２２、表示コントローラ１２３、液晶表示装置（ＬＣＤ）のようなディスプレイ１２４、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１２５、ネットワークコントローラ１２６、ＴＶチューナ１２７、および入力デバイス１２８等を備える。
【００４５】
ＣＰＵ１２１は、ＨＤＤ１２５から主メモリ１２２にロードされる各種プログラムを実行するプロセッサである。これらプログラムの中には、ＴＶアプリケーションプログラム３０１、分析結果表示プログラム３０２が含まれている。ＴＶアプリケーションプログラム３０１は、ＴＶチューナ１２７を制御し、このＴＶチューナ１２７によって受信されるＴＶ放送信号内の番組データを再生するためのプログラムである。分析結果表示プログラム３０２は、ネットワークコントローラ１２６を介して盛り上がり分析サーバ２との通信を実行する。分析結果表示プログラム３０２は、ＴＶアプリケーションプログラム３０１内に組み込まれたソフトウェアであってもよい。分析結果表示プログラム３０２は、ユーザによる入力デバイス１２８の操作に応じて起動される。入力デバイス１２８は、キーボード、ポインティングデバイス、または音声認識機能を搭載した音声入力インタフェース等から実現される。
【００４６】
分析結果表示プログラム３０２は、盛り上がり分析サーバ２に盛り上がり度合いの配信を要求するリクエスト処理、および盛り上がり分析サーバ２から分析結果（１以上の放送局に対する盛り上がり度合い）を受信する受信処理、盛り上がり度合いをディスプレイ１２４の画面上に表示する表示制御処理等を実行する。リクエスト処理では、分析結果表示プログラム３０２は、１以上の放送局の識別子（ネットワークＩＤ）を指定する上述のＨＴＴＰリクエストを盛り上がり分析サーバ２に送信する。この場合、ＴＶチューナ１２７が受信可能な全ての放送局の識別子（ネットワークＩＤ）を指定するＨＴＴＰリクエストを送信してもよいし、ユーザによって選択された幾つかの放送局の識別子（ネットワークＩＤ）を指定するＨＴＴＰリクエストを送信してもよい。
【００４７】
次に、図１０〜図１５を参照して、クライアント端末１０の幾つかの表示画面例について説明する。  
図１０は第１の表示画面例である。この第１の表示画面例は、図９に示したＰＣに適用される画面例である。ＰＣのデスクトップ画面１００上には、幾つかのアイコン１０１が表示される。これらアイコン１０１の中には分析結果表示プログラム３０２を起動するためのアイコンも含まれている。このアイコンがユーザによってクリックされた時、分析結果表示プログラム３０２が起動される。分析結果表示プログラム３０２は上述のＨＴＴＰリクエストを盛り上がり分析サーバ２に送信し、そして盛り上がり分析サーバ２から受信される分析結果情報に基づき、盛り上がりランキングリスト１０２をデスクトップ画面１００上に表示する。
【００４８】
盛り上がりランキングリスト１０２は、得点の高い順に並べられた放送局（チャンネル）それぞれの得点の一覧を表示する。ここで、各放送局の得点は、上述した盛り上がり分析部７によって算出される評価値（盛り上がり度合い）である。ユーザは、盛り上がりランキングリスト１０２を見ることで、盛り上がり度合いの高いチャンネルを知ることができる。盛り上がりランキングリスト１０２は、ユーザによるチャンネル選択を支援するための情報として機能する。
【００４９】
図１１は、第２の表示画面例である。この第２の表示画面例は、ＰＣまたはＴＶに適用される画面例である。図１１においては、ＰＣまたはＴＶのディスプレイ画面上に、ＴＶ視聴画面４０１と盛り上がり度合いグラフ４０２が並んで表示されている。ＴＶ視聴画面４０１は受信中の放送番組の映像を表示する。盛り上がり度合いグラフ４０２は、チャンネルそれぞれの得点（盛り上がり度合い）を表すグラフ（棒グラフ）である。
【００５０】
図１２は、第３の表示画面例である。この第３の表示画面例は、ＰＣまたはＴＶに適用される画面例である。図１２においては、ＰＣまたはＴＶのディスプレイ画面上に、ＴＶ視聴画面４０１と盛り上がり度合いグラフ４０２が並んで表示されている。さらに、ディスプレイ画面上には投稿リスト４０３も表示される。投稿リスト４０３は現在視聴中のチャンネル（ＴＶ視聴画面４０１に番組の映像が表示されているチャンネル）に関連する直近の幾つかの投稿それぞれの内容を表示する。
【００５１】
図１３は、第４の表示画面例である。この第４の表示画面例は、ＰＣまたはＴＶに適用される画面例である。図１３においては、ＰＣまたはＴＶのディスプレイ画面上に、ＴＶ視聴画面４０１と番組表５０１とが表示されている。さらに、盛り上がり度合いグラフ４０２が番組表５０１の上部に表示される。番組表５０１は、チャンネル毎に番組データの案内を表示する。各チャンネルの番組データの案内の上部には、そのチャンネルの盛り上がり度合いを示すグラフ（棒）が表示される。ユーザは、盛り上がり度合いグラフ４０２と番組表５０１とを見て、盛り上がり度合いの高いチャンネルとそのチャンネルの番組データの概要とを知ることができる。
【００５２】
図１４は、第５の表示画面例である。この第５の表示画面例は、ＰＣまたはＴＶに適用される画面例である。図１４においては、番組表５０１の中に盛り上がり度合いグラフ４０２が表示される。つまり、各チャンネルの番組データの案内を表示するエリア上に、そのチャンネルの盛り上がり度合いを示すグラフ（棒）が表示される。
【００５３】
図１５は、第６の表示画面例である。この第６の表示画面例は、ＰＣまたはＴＶに適用される画面例である。図１５においては、ＰＣまたはＴＶのディスプレイ画面上に、ＴＶ視聴画面４０１と番組表５０１とが表示されている。さらに、盛り上がり度合いグラフ４０２が番組表５０１の上部に表示される。番組表５０１は、チャンネル毎に番組データの案内を表示する。各チャンネルの番組データの案内の上部に、そのチャンネルの盛り上がり度合いを示すグラフ（棒）が表示される。さらに、番組表５０１の下部に投稿リスト６０１が表示される。つまり、各チャンネルの番組データの案内の下部には、そのチャンネルに関連する直近の幾つかの投稿それぞれの内容が表示される。
【００５４】
なお、盛り上がり度合いグラフ４０２の表示制御は、クライアント端末１０内のプロセッサによって実行すればよい。プロセッサは、盛り上がり分析サーバ２から受信した各チャンネルの評価値に基づいて盛り上がり度合いグラフ４０２を生成し、その生成した盛り上がり度合いグラフ４０２を画面上に表示する。
【００５５】
以上説明したように、本実施形態によれば、インターネット上のサイト（ＳＮＳサイト）に書き込まれるある放送局に関連する投稿それぞれがＳＮＳサイトから受信される。そして、文字数の少ない投稿に対して高い点数が付けられるように、受信された投稿それぞれに点数が付けられ、それら投稿それぞれの点数に基づいて、上述の放送局に対する評価値（盛り上がり度合い）が算出される。そして、算出された評価値がユーザ端末（クライアント端末１０）に送信される。このように、文字数の少ない投稿に対して高い点数を付けることにより、たとえ投稿の数が少ない場合であっても、放送中のコンテンツデータに対する視聴者の反応を表す評価値、詳しくは、放送中のコンテンツデータに対するＳＮＳサイト上の盛り上がり度合いをクライアント端末に提供することができる。
【００５６】
また、本実施形態では、上述の文字数の上限値として、ＳＮＳのようなサービスで規定されている文字数の上限が用いられる。したがって、番組放送中に、投稿それぞれの文字数の最大値などを求めるための統計処理を行うこと無く、容易に各投稿を点数付けするための基準値を求めることができる。
【００５７】
なお、本実施形態では、一つのＳＮＳから投稿を収集する場合を説明したが、種類の異なる複数のＳＮＳそれぞれから投稿を収集してもよい。投稿収集部３は、ＨＴＴＰおよびWebSocket等の拡張機能を用いてＳＮＳサーバ１と盛り上がり分析サーバ２との間の接続を維持し、これによって継続的にＳＮＳサイトから新規の投稿を取得してもよい。
【００５８】
また、投稿収集部３が複数の異なるＳＮＳから投稿を収集する場合、盛り上がり分析部７は、投稿できる文字数の上限値として、収集対象のＳＮＳの中で最も短い上限値を使っても良いし、最も長い上限値を使っても良い、また任意に設定された値を用いても良い。
【００５９】
盛り上がり配信部９は、ＨＴＴＰおよびWebSocket等の拡張機能によってクライアント端末との接続を維持し、一定の間隔毎に分析結果をクライアント端末に送信してもよい（プッシュ型配信）。
【００６０】
盛り上がり分析部７は、投稿の文字数を数える際に、投稿に含まれるURL、ユーザ名、ハッシュタグといった特定の幾つかの文字列の文字数を差し引いても良い。この場合、投稿内の全文字数から特定の文字列の文字数を引いた残りの値が、投稿の点数付けのための文字数として用いられる。
【００６１】
また、本実施形態の盛り上がり分析機能のための手順は全てソフトウェアによって実行することができる。このため、この手順を実行するプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのプログラムを通常のコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。
【００６２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６３】
２…盛り上がり分析サーバ、３…投稿収集部、４…分類情報記憶部４、５…投稿分類部、６…投稿記憶部、７…盛り上がり分析部、８…分析結果記憶部、９…盛り上がり配信部。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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