(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上に存在するＢｌｏｇコミュニティにおいて、対話の中心的メンバを発見する装置であって、
各Ｂｌｏｇに関する情報として、該Ｂｌｏｇのアクセス数Ａ、受け付けているトラックバックの総数Ｔ、トラックバックがコミュニティの末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤ及び、受けたトラックバックに対応してトラックバック元にコメントを書き込んだ回数Ｃｔ、受けたコメントの総数Ｃａ、受けたコメントに対して自分自身のＢｌｏｇにコメントを書き込んだ回数Ｃｓの情報を取得し、Ｂｌｏｇ情報記憶手段に格納するＢｌｏｇ情報取得手段と、
前記Ｂｌｏｇ情報記憶手段に格納された前記Ｂｌｏｇに関する情報に基づいて、該Ｂｌｏｇが該連鎖的なトラックバックによって片方向に情報が広がっていくようなＢｌｏｇコミュニティの中心であるかどうかを表す特徴量Ｐｔ、及び該Ｂｌｏｇが他のＢｌｏｇから受けているコミュニケーションに対してどの程度の割合で返答を行っているかを表す特徴量Ｐｃを算出し、特徴量記憶手段に格納するＢｌｏｇ特徴量算出手段と、
前記特徴量記憶手段から前記Ｂｌｏｇの特徴量Ｐｔ及び特徴量Ｐｃを読み出して、特徴量Ｐｔが決められた下限値から上限値の範囲にあり、かつ、特徴量Ｐｃも決められた下限値から上限値の範囲にあるか否かにより、各Ｂｌｏｇが対話の中心的メンバであるかどうかを判定する中心的メンバ判定手段と、
前記中心的メンバ判定手段で判定された結果を、各Ｂｌｏｇに対応付けて判定結果記憶手段に格納する判定結果保存手段と、を有し、
前記特徴量Ｐｔは、前記Ｂｌｏｇ情報記憶手段に格納された前記Ｂｌｏｇのアクセス数Ａ、前記トラックバックの総数Ｔ、前記末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤのそれぞれに付与された重みを利用し、前記Ｂｌｏｇのアクセス数Ａが大きいほどに、また、前記トラックバックの総数Ｔが大きいほどに、また、前記末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤが大きいほどに前記特徴量Ｐｔが大きくなるように算出され、
前記特徴量Ｐｃは、前記トラックバック元にコメントを書き込んだ回数Ｃｔを前記トラックバックの総数Ｔで除した第１の割合と、前記自分自身のＢｌｏｇにコメントを書き込んだ回数Ｃｓを前記受けたコメントの総数Ｃａで除した第２の割合とによる、重み付加重和で算出される
ことを特徴とするＢｌｏｇコミュニティにおける対話の中心的メンバの発見装置。
【請求項２】
請求項１記載のＢｌｏｇコミュニティにおける対話の中心的メンバの発見装置を実現するための処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Blogコミュニティにおける対話の中心的メンバの発見装置及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、ネットワーク上に存在するBlogコミュニティにおいて、各メンバが対話を行っている場合に、その対話の中心的なメンバを発見するためのBlogコミュニティにおける対話の中心的メンバの発見装置及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク上に存在するコミュニティにおいて、その参加メンバを評価するシステムとして、社会心理学における創発的集団構造モデルに基づき、コミュニティメンバの評判を容易に決定するものがある。ここで求められる評判値が高いメンバを中心的なメンバであるとすることができる（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開２００４−２４０６４０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記の従来の技術では、コミュニティメンバ間の情報の向きと情報交換の頻度から作成した重み付き有効グラフを用いて、メンバをクラスタ分析することによってコミュニティを所定数のクラスタに分類した上で、このクラスタについて社会心理学の実験結果に基づくモデルのうちのどのコミュニケーションパターンに最も適合するかを判定し、その判定結果に基づいて、コミュニティメンバの評価値を決定している。
【０００４】
ここで、用いているコミュニケーションパターンは、５人の集団を想定したものであり、その人数以下のコミュニティの場合には、この手法を用いることができない。
【０００５】
Blog（または、Weblog）とは、個人や数人のグループで運営され、日々更新される日記的なＷｅｂサイトの総称（例えば、http://e-words.jp/w/blog.html）のことであり、一般の利用者が日々の日記を綴っているようなBlogでは、コメントやトラックバックによってコミュニケーションを行うメンバが５人未満のごく小規模であることが珍しくない。そのため、５人集団でのコミュニケーションパターンを適用することができず、上記の従来の方法（特許文献１）ではより大きなコミュニティの一部として処理されてしまう。
【０００６】
従って、Blogによって構成されている小規模なコミュニティの中心的なメンバを発見するのは難しい。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、コメントやトラックバックなどのユーザのコミュニケーション活動に基づいて生成されたBlogに特有な小規模コミュニティにおいて、対話の中心になっているメンバを発見するためのBlogコミュニティにおける対話の中心的メンバの発見装置及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体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】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００９】
本発明は、ネットワーク上に存在するＢｌｏｇコミュニティにおいて、対話の中心的メンバを発見する装置であって、
Blog情報取得手段が、各Ｂｌｏｇに関する情報として、該Ｂｌｏｇのアクセス数Ａ、受け付けているトラックバックの総数Ｔ、トラックバックがコミュニティの末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤ及び、受けたトラックバックに対応してトラックバック元にコメントを書き込んだ回数Ｃｔ、受けたコメントの総数Ｃａ、受けたコメントに対して自分自身のＢｌｏｇにコメントを書き込んだ回数Ｃｓの情報を取得し、Ｂｌｏｇ情報記憶手段に格納するＢｌｏｇ情報取得ステップ（ステップ１）と、
特徴量算出手段が、Ｂｌｏｇ情報記憶手段に格納されたＢｌｏｇに関する情報に基づいて、該Ｂｌｏｇが該連鎖的なトラックバックによって片方向に情報が広がっていくようなＢｌｏｇコミュニティの中心であるかどうかを表す特徴量Ｐｔ、及び該Ｂｌｏｇが他のＢｌｏｇから受けているコミュニケーションに対してどの程度の割合で返答を行っているかを表す特徴量Ｐｃを算出し、特徴量記憶手段に格納するＢｌｏｇ特徴量算出ステップ（ステップ２）と、
中心的メンバ判定手段が、特徴量記憶手段からＢｌｏｇの特徴量Ｐｔ及び特徴量Ｐｃを読み出して、特徴量Ｐｔが決められた下限値から上限値の範囲にあり、かつ、特徴量Ｐｃも決められた下限値から上限値の範囲にあるか否かにより、各Ｂｌｏｇが対話の中心的メンバであるかどうかを判定する中心的メンバ判定ステップ（ステップ３）と、
判定結果保存手段が、中心的メンバ判定ステップで判定された結果を、各Ｂｌｏｇに対応付けて判定結果記憶手段に格納する判定結果保存ステップ（ステップ４）と、を行い、
特徴量Ｐｔは、Ｂｌｏｇ情報記憶手段に格納されたＢｌｏｇのアクセス数Ａ、トラックバックの総数Ｔ、末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤのそれぞれに付与された重みを利用し、Ｂｌｏｇのアクセス数Ａが大きいほどに、また、トラックバックの総数Ｔが大きいほどに、また、末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤが大きいほどに特徴量Ｐｔが大きくなるように算出され、
特徴量Ｐｃは、トラックバック元にコメントを書き込んだ回数Ｃｔをトラックバックの総数Ｔで除した第１の割合と、自分自身のＢｌｏｇにコメントを書き込んだ回数Ｃｓを受けたコメントの総数Ｃａで除した第２の割合とによる、重み付加重和で算出される。
【００１３】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１４】
本発明（請求項１）は、ネットワーク上に存在するＢｌｏｇコミュニティにおいて、対話の中心的メンバを発見装置であって、
各Ｂｌｏｇに関する情報として、該Ｂｌｏｇのアクセス数Ａ、受け付けているトラックバックの総数Ｔ、トラックバックがコミュニティの末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤ及び、受け付けたトラックバックに対応してトラックバック元にコメントを書き込んだ回数Ｃｔ、受け付けたコメントの総数Ｃａ、受け付けたコメントに対して自分自身のＢｌｏｇにコメントを書き込んだ回数Ｃｓの情報を取得し、Ｂｌｏｇ情報記憶手段２０に格納するＢｌｏｇ情報取得手段１０と、
Ｂｌｏｇ情報記憶手段２０に格納されたＢｌｏｇに関する情報に基づいて、該Ｂｌｏｇが該連鎖的なトラックバックによって片方向に情報が広がっていくようなＢｌｏｇコミュニティの中心であるかどうかを表す特徴量Ｐｔ、及び該Ｂｌｏｇが他のＢｌｏｇから受けているコミュニケーションに対してどの程度の割合で返答を行っているかを表す特徴量Ｐｃを算出し、特徴量記憶手段７０に格納するＢｌｏｇ特徴量算出手段３０と、
特徴量記憶手段７０からＢｌｏｇの特徴量Ｐｔ及び特徴量Ｐｃを読み出して、特徴量Ｐｔが決められた下限値から上限値の範囲にあり、かつ、特徴量Ｐｃも決められた下限値から上限値の範囲にあるか否かにより、各Ｂｌｏｇが対話の中心的メンバであるかどうかを判定する中心的メンバ判定手段４０と、
中心的メンバ判定手段４０で判定された結果を、各Ｂｌｏｇに対応付けて判定結果記憶手段６０に格納する判定結果保存手段５０と、を有し、
特徴量Ｐｔは、Ｂｌｏｇ情報記憶手段２０に格納されたＢｌｏｇのアクセス数Ａ、トラックバックの総数Ｔ、末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤのそれぞれに付与された重みを利用し、Ｂｌｏｇのアクセス数Ａが大きいほどに、また、トラックバックの総数Ｔが大きいほどに、また、末端のＢｌｏｇまで繋がっている深さＤが大きいほどに特徴量Ｐｔが大きくなるように算出され、
特徴量Ｐｃは、トラックバック元にコメントを書き込んだ回数Ｃｔをトラックバックの総数Ｔで除した第１の割合と、自分自身のＢｌｏｇにコメントを書き込んだ回数Ｃｓを受けたコメントの総数Ｃａで除した第２の割合とによる、重み付加重和で算出される。
【００１５】
本発明（請求項２）は、請求項１記載のＢｌｏｇコミュニティにおける対話の中心的メンバの発見装置を実現するための処理をコンピュータに実行させ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録媒体である。
【発明の効果】
【００１６】
上記のように本発明によれば、コメントやトラックバックなどのユーザのコミュニケーション活動に基づいて生成されたBlogに特有な小規模コミュニティにおいて、対話の中心になっているメンバを発見することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
図３は、本発明の一実施の形態におけるコミュニティの一例を示す。
【００１９】
同図において、「ユーザ２」は、「ユーザ１」のWeblog１に対してコメントを送信している。このとき、「ユーザ２」のコメントに対してお礼をする意味で、「ユーザ１」自身が所有するWeblog１に対してコメントを書き込むことがある。
【００２０】
また、「ユーザ３」は、「ユーザ１」のWeblog１に対してトラックバックを送信している。
【００２１】
トラックバックを送られたWeblog１には、Weblog３へのリンクが生成される。
【００２２】
このとき、「ユーザ３」のトラックバックに対してお礼をする意味で、「ユーザ１」が上記のリンクを辿ってWeblog３に訪れ、そこにコメントを書き込むことがある。
【００２３】
一方、「ユーザ４」は、「ユーザ２」のWeblog２に対してコメントを送信しているが、「ユーザ２」はお礼のコメントをWeblog２に書き込んでいない。
【００２４】
また、「ユーザ５」は、「ユーザ３」のWeblog３に対して、トラックバックを送信しているが、「ユーザ３」はお礼コメントをWeblog５に書き込んでいない。
【００２５】
このコミュニティにおいて、コメントやトラックバックというコミュニケーション活動に対して、返答を行っている割合が最も高いのはWeblog１であり、このコミュニティの対話の中心的メンバはWeblog１であるといえる。
【００２６】
Weblog２及びWeblog３は、コメントあるいはトラックバックを受けており、コミュニティのメンバに話題を提供する役割を持ってはいるが、コミュニケーション活動に対しての返答率は高くないため、対話の中心的メンバではないと判断できる。
【００２７】
本実施の形態では、このようなコミュニティを対象としている。
【００２８】
図４は、本発明の一実施の形態におけるメンバ発見装置の構成図である。
【００２９】
同図に示すメンバ発見装置は、ネットワークを介して各Blogに関する情報を取得するBlog情報収集部１０、収集されたBlogに関する情報を格納するBlog情報ＤＢ２０、Blogに関する情報を基に、各Blogの特徴量を算出するBlog特徴量算出部３０、各Blogが対話の中心的メンバであるかどうかを判定する中心的メンバ判定部４０、各Blogの判定結果を各Blogに対応付けて保存する判定結果保存部５０、及び判定結果記憶部６０から構成される。
【００３０】
図５は、本発明の一実施の形態におけるメンバ発見装置の動作のフローチャートである。
【００３１】
ステップ１０１）  まず、Blog情報収集部１０は、図３に示したようなコミュニティ環境において、最初に指定された１つのBlogから、コメントやトラックバックによるリンクを辿り、再帰処理によって１つのコミュニティを構成する複数のBlogを収集する。このとき、リンクが延々と続くことが想定され、また、着目するコミュニティとは関連が薄いBlogが収集されることを防ぐために、コメントやトラックバックの総数やこれらの書き込み時刻、あるいは、収集されるBlogの総数や収集禁止リスト（例えば、一般によく知られたアドレスであって、Blogではないことが判明しているアドレスが記載されているリスト）など用いて、関連が薄いBlogやBlogではないページを排除する処理が行われる。また、最初に指定されたBlogから辿り着ける全てのBlogの収集を終えた場合、次に指定されたBlogから同様にしてBlogの収集を行う。そして、このBlogの収集段階において、各Blogに対するアクセス数、各Blogが受けているトラックバックの総数、トラックバックが末端のBlogまでの繋がっている深さ、受けたトラックバックのトラックバック元Blogに対してコメントを書き込んだ回数、受けたコメントの総数、受けたコメントに対しては自分自身のBlogにコメントを書き込んだ回数、などの情報が合わせて抽出・収集され、各Blogに関連付けてBlog情報ＤＢ２０あるいは、その他の記憶媒体に記録される。本実施の形態では、Blog情報ＤＢ２０に格納するものとする。
【００３２】
なお、ここであげた記録される情報は一例であり、その他の情報を含んでいたり、ある情報が含まれていなくてもよい。
【００３３】
ステップ１０２）  以下では、Blog特徴量算出部３０について説明する。
【００３４】
図６、図７に特徴量を算出する上で想定したコミュニティのモデルを示す。
【００３５】
図６において、数字が付与されているノードは、各Blogを表し、ＴＢはトラックバックを意味する。
【００３６】
図６は、トラックバックのみで結びついたコミュニティであり、トラックバックを受けたBlogからのコメントによる返答は全くなく、相互のコミュニケーションは発生していないが、連鎖的なトラックバックによって片方向に情報が広がっていくようなコミュニティであり、Blog１はこのようなコミュニティの中心的存在であるといえる。
【００３７】
従って、図６におけるBlog１は、対話の中心的メンバにはなり得ないが、対話の中心的メンバを発見するためには、このようなBlogを候補から排除する必要がある。
【００３８】
そのため、図６のようなコミュニティの構造を持っているかどうかを示す特徴量を各Blogについて算出する。
【００３９】
この特徴量は、そのBlogがどれだけ閲覧されて、どれだけトラックバックを受けており、その情報がどこまで伝わっているかに関連するため、そのBlogに対するアクセス数、そのBlogが受けているトラックバックの総数、トラックバックが末端のBlogまで繋がっている深さ、といった情報から特徴量を算出する。
【００４０】
図７は、トラックバック及びコメントに対してお礼コメントを行っている典型的な例である。
【００４１】
図７のBlog１は、Blog２からのトラックバックに対する返答としてコメントをBlog２に書き込んでおり、Blog３からのコメントに対する返答としてコメントをBlog１自身に書き込んでいる。
【００４２】
この場合、Blog１は対話の中心的Blogになり得る。
【００４３】
従って、図７のような構造を持っているかどうかを示す特徴量を各Blogについて算出する。
【００４４】
この特徴量は、他のBlogから受けたコミュニケーションに対して、どれだけの割合で返答を行ったかに関連するため、受けたトラックバックの総数、受けたトラックバックのトラックバック元Blogに対してコメントを書き込んだ回数、受けたコメントの総数、受けたコメントに対して自分自身のBlogにコメントを書き込んだ回数、といった情報から特徴量を算出する。
【００４５】
Blog特徴量算出部３０では、上記で述べた２つの特徴量を算出する。
【００４６】
図６のBlog１に関して算出する特徴量をＰｔとすると、Blog１に対するアクセス数をＡ、Blog１が受けているトラックバックの総数をＴ、Blog１からのトラックバックが末端のBlog７まで繋がっている深さをＤ、とした場合、Ｐｔは例えば次のような計算式で算出する。
【００４７】
Ｐｔ＝αlogＡ＋βlogＴ＋γＤ
ここで、α、β、γはそれぞれに対する重み付けの値である。
【００４８】
Ｐｔは、Blog１が図６に示すようなコミュニティの中心であるかどうかを示す特徴量となる。
【００４９】
なお、Ｐｔの算出に適用する計算式は、上記に限定されるものではなく、他の妥当な計算式を適用する事も可能である。
【００５０】
図７のBlog１に関して算出する特徴量をＰｃとすると、Blog１が受けたトラックバックの総数をＴａ、Blog１が受けたトラックバックに対応してトラックバック元にコメントを書き込んだ回数をＣｔ，Blog１が受けたコメントの総数をＣａ、Blog１が受けたコメントに対して自分自身のBlogにコメントを書き込んだ回数をＣｓ、とした場合、Ｐｃは例えば、次のような計算式で算出する。
【００５１】
Ｐｃ＝ε（Ｃｔ／Ｔａ）＋（１−ε）（Ｃｓ／Ｃａ）
ここでεは、０≦ε≦１である重み付けの値である。
【００５２】
Ｐｃは、Blog１が他のBlogから受けているコミュニケーションに対する返答率の重み付け平均となり、Blog１が受けたコミュニケーションに対してどの程度の割合でコメントによって反応しているかを示す特徴量となる。
【００５３】
なお、Ｐｃの算出に適用する計算式は、上記の計算式に限定されるものではなく、他の妥当な計算式を適用することも可能である。
【００５４】
上記のようにして算出された特徴量（Ｐｔ，Ｐｃ）は、各Blog毎にBlog特徴量算出部３０内のメモリ（図示せず）に格納しておくものとする。
【００５５】
図７のBlog１のような対話の中心的なメンバであるためには、アクセス数やトラックバックの総数が寄与するＰｔがある程度の数値を持ち、かつ、コミュニケーションに対する返答率に関するＰｃもある程度の数値を持っている必要がある。
【００５６】
ステップ１０３）  Blog特徴量算出部３０によって、上記の特徴量の算出が終了すると、全てのBlogに対して特徴量の算出が終わったかどうかが判定され、まだ未算出のBlogが残っていれば、Blog情報ＤＢ２０あるいはその他の記録媒体に記録されている次のBlogを取得するために、Blog情報取得部１０の処理に戻る。
【００５７】
全てのBlogについての特徴量の算出が終了すると、次の中心的メンバ判定部４０の処理に移る。
【００５８】
ステップ１０４）  中心的メンバ判定部４０は、上記のBlog特徴量算出部３０で算出され、メモリ（図示せず）に格納されている各BlogのＰｔ及びＰｃを読み出して、そのBlogが対話の中心的なメンバであるかどうかを判定する。
【００５９】
図８は、縦軸をＰｔ、横軸をＰｃとして各Blogの特徴量をプロットしたものである。
【００６０】
図９は、図８における各Blogの分布の範囲が、それぞれどのような意味を持っているかを示した図である。原点付近の集合１は、Ｐｔ、Ｐｃの値がともに小さく、アクセス数が少なくトラックバックやコメントといったコミュニケーション活動も活発ではない集合である。
【００６１】
横軸近傍の集合２は、Ｐｔはほぼ０で、ある程度の幅のＰｃの値を持っている集合であり、アクセス数もトラックバックも少ないが、コメントのみでのコミュニケーション活動が活発な集合である。
【００６２】
縦軸近傍の集合３は、Ｐｃはほぼ０で、ある程度の幅のＰｔの値を持っている集合であり、アクセス数やトラックバック数、トラックバック連鎖の末端までの深さの寄与がＰｔの値として現れているが、トラックバックやコメントといったコミュニケーション活動に対する返答率Ｐｃが非常に低くなっている集合である。
【００６３】
この集合は、図６に示したようなトラックバックのみによって成り立っているコミュニティの中心的なメンバを含んでいる可能性がある。
【００６４】
Ｐｔ、Ｐｃともにある程度の値を持っている集合４は、多少なりともアクセスやトラックバックを受けており、トラックバックやコメントに対しての返答率も悪くない集合である。この集合は、図７に示したような、対話の中心的メンバを含んでいる可能性がある。
【００６５】
中心的メンバ判定部４０は、各Blogが集合４に属しているかどうかを例えば、以下のような判定条件で判定する。
【００６６】
ａ≦Ｐｔ≦ｂ  かつ  ｃ≦Ｐｃ≦ｄ
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄは、対話の中心的メンバであると判断される集合の、Ｐｔ及びＰｃの下限値と上限値を表す定数である。この場合、図１０に示す範囲のBlogの集合が対話の中心メンバであると判定される。
【００６７】
なお、中心的メンバ判定部４０で用いられる判定条件は、この例に限定されるものではなく、他の妥当な判定条件を用いることも可能である。
【００６８】
また、上記のような単純な判定条件によるものではなく、特徴量をパラメータとするクラスタリングによって対話の中心的メンバの集合を求めることも可能である。
【００６９】
ステップ１０５）  次に、判定結果保存部５０は、中心的メンバ判定部４０によって得られた各Blogの判定結果を判定結果記憶部６０、あるいは、そのほかの記憶媒体に、各Blogと関連付けて保存する。この際、最初にBlog情報取得部１０によって取得した情報を格納するBlog情報ＤＢ２０あるいは、その他の記録媒体に対しては、判定結果を追記することも、それとは別のＤＢ、あるいは、その他の記録媒体に記録することも可能である。
【００７０】
なお、上記の図５に示すステップ１０１〜ステップ１０５の動作をプログラムとして構築し、コンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させる。
【００７１】
また、構築されたプログラムを、ハードディスク装置や、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールして実行させる、または、配布することが可能である。
【００７２】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は、ネットワーク上のBlogコミュニティの解析技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるコミュニティの一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるメンバ発見装置の構成図である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるメンバ発見装置の動作のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における特徴量を算出するためのコミュニティのモデル（その１）である。
【図７】本発明の一実施の形態における特徴量を算出するためのコミュニティのモデル（その２）である。
【図８】本発明の一実施の形態における特徴量をプロットした例である。
【図９】本発明の一実施の形態におけるBlogの分布範囲を示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態におけるBlogの分布範囲中のBlogの集合の例である。
【符号の説明】
【００７５】
１０  Blog情報取得手段、Blog情報収集部
２０  Blog情報記憶手段、Blog情報記憶ＤＢ
３０  特徴量算出手段、Blog特徴量算出部
４０  中心的メンバ判定手段、中心的メンバ判定部
５０  判定結果保存手段、判定結果保存部
６０  判定結果記憶手段、判定結果記憶部
７０  特徴量記憶手段
【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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