(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データを外部装置から受信する文書データ受信部と、
ユーザからの指示入力により、調査対象とすべき文書データを特定するための調査条件を設定する調査条件設定部と、
前記調査条件を参照して、受信された文書データを調査対象とするか否かを判定する調査判定部と、
文書データの情報量を算出する情報量計算部と、
調査対象とされた文書データの情報量から、調査対象とされた文書データの集合である調査文書集合についての累積情報量を話題規模値として算出する話題規模値計算部と、
文書データの内容を評価するために定められた評価基準に文書内容が適合する度合いを適合評価値として指標化するための評価関数により、受信された文書データの適合評価値を算出する適合評価部と、
調査対象とされた文書データの適合評価値から、前記調査文書集合としての前記評価基準に対する適合度を全体評価値として特定する全体評価部と、
前記全体評価値と前記話題規模値をパラメータとして形成される図形により、前記調査文書集合における話題の規模と傾向を視覚的に表示させる話題動向表示部と、
を備え、
前記評価基準は、文書データの内容が購入者による発言か未購入者による発言かを判定するための基準であり、
前記全体評価値は、購入者による投稿記事数と未購入者による投稿記事数との比であることを特徴とする話題規模管理装置。
【請求項２】
前記話題動向表示部は、前記話題規模値と前記全体評価値のうちの一方を大きさ、他方を方向とするベクトルによって前記調査文書集合における話題の規模と傾向を視覚的に表示させることを特徴とする請求項１に記載の話題規模管理装置。
【請求項３】
前記評価基準は、文書データの内容が肯定的内容か否定的内容であるかを判定するための基準であることを特徴とする請求項１または２に記載の話題規模管理装置。
【請求項４】
前記調査判定部が、前記調査条件に基づいて複数種類の調査文書集合を特定するときには、
前記話題動向表示部は、各調査文書集合についての話題の規模と傾向を同一画面上にて比較可能となるように表示させることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項５】
受信された文書データをその内容に応じて、予め階層化された複数のカテゴリのいずれかに分類する分類処理部を更に備え、
前記調査条件設定部が、ユーザにより指定されたカテゴリに分類される文書データを調査対象とすべきとして前記調査条件を設定したとき、
前記調査判定部は、前記指定されたカテゴリを更に細分化した複数の下位カテゴリのそれぞれについて、複数種類の調査文書集合を特定することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項６】
前記調査条件設定部が、ユーザにより指定された複数種類の用語のうちのいずれかを含む文書データを調査対象とすべきとして前記調査条件を設定したとき、
前記調査判定部は、前記複数種類の用語のそれぞれに対応して複数種類の調査文書集合を特定することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項７】
前記調査条件設定部が、ユーザにより指定された用語に対する複数種類の下位用語のうちいずれかを含む文書データを調査対象とすべきとして前記調査条件を設定したとき、
前記調査判定部は、前記指定された用語を含む文書データの集合において所定個数以上含まれ、かつ、前記指定された用語とは異なる複数種類の用語を下位用語として検出することにより、前記複数種類の下位用語のそれぞれに対応して複数種類の調査文書集合を特定することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項８】
前記調査条件設定部が、ユーザにより指定された用語に対する複数種類の等位用語のうちいずれかを含む文書データを調査対象とすべきとして前記調査条件を設定したとき、
前記調査判定部は、前記指定された用語を含む文書データの集合において所定個数以上含まれ、かつ、前記指定された用語とは異なる用語を下位用語として検出し、前記下位用語を含む文書データの集合において所定個数以上含まれ、かつ、前記指定された用語および前記下位用語とは異なる複数種類の用語を等位用語として検出することにより、前記複数種類の等位用語に対応して複数種類の調査文書集合を特定することを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項９】
複数種類の評価基準が定められているときには、
前記適合評価部は、受信された文書データの適合評価値を各評価基準に対応して複数種類算出し、
前記全体評価部は、各評価基準に対応して前記調査文書集合における全体評価として複数種類の全体評価値を特定し、
前記話題動向表示部は、前記話題規模値と前記複数種類の全体評価値をパラメータとして形成される図形により、前記調査文書集合における話題の規模と傾向を視覚的に表示させることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項１０】
文書データに含まれる日付情報を参照して、所定の期間における文書データに基づいて計算される話題規模値および全体評価値の双方または一方の推移を画面表示させる推移表示部を更に備えることを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【請求項１１】
前記調査判定部が、前記調査条件に基づいて複数種類の調査文書集合を特定するときには、
前記推移表示部は、前記複数種類の調査文書集合全体としての話題規模値の増加率の推移と前記複数種類の調査文書集合全体の話題規模値に対する各調査文書集合の話題規模値の割合の推移を画面表示させることを特徴とする請求項１０に記載の話題規模管理装置。
【請求項１２】
前記文書データ受信部は、ウェブログ（Weblog）として電子掲載される記事を前記文書データとして受信することを特徴とする請求項１から１１のいずれかに記載の話題規模管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、文書処理技術に関し、特に、所定の評価基準に基づいて文書内容を評価するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの普及とネットワーク技術の進展に伴い、ネットワークを介した電子情報の交換が盛んになっている。そのような一例として、通称、ブログとよばれるウェブログ（Weblog）を挙げることができる。ユーザは、ウェブログサービスを提供するサイトで個人用のページを開設することにより、簡単に自己の意見を発信することができる。開設手続きの手軽さから、ウェブログ開設者の数は順調に増加しており、ウェブログは新たな情報発信手段として注目が集まっている。
【特許文献１】特開２００３−１９６３０１号公報
【非特許文献１】奥村 学、 南野 朋之、 藤木稔明、 鈴木泰裕、「blogページの自動収集と監視に基づくテキストマイニング」、日本、人工知能学会、2004年７月２日、SIG-SWO-A401-01
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、世論調査やマーケティングなどにおける伝統的な情報収集方法として、アンケートという方法が一般的である。アンケートシステムが有効な情報収集システムとして機能するためには、当然ながらユーザの回答意欲を喚起する、または、ユーザに回答を強制する必要がある。ユーザのアンケートに回答しようという意欲が喚起されなければ、アンケートシステムは有効に機能しない。インターネットによって個人がつながる現代社会においては、企業は意見募集ホームページを開設してユーザの声を集め、マーケティングに活かそうとしている。しかし、これもいわば、ネットワークを介したアンケートであることには変わりがなく、紙ベースのアンケートと同様の課題を内包している。
【０００４】
本発明は、ウェブログのような「私的な」情報発信手段の特性と将来性に対する本発明者の着目に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、ネットワークを介して話題動向を効率的に分析するための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のある態様は、話題規模管理装置である。
この装置は、ウェブログなどの電子掲載される文書データを収集する。ユーザが指定する調査条件によって調査対象となる文書データの集合を特定し、その集合における話題の規模と傾向をそれぞれ話題規模値および全体評価値として定量化する。そして、これらの値をパラメータとしてグラフのような図形を生成することにより、所望の調査条件を満たす文書データ集合における話題の規模と傾向を視覚的に表示させる。
【０００６】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムにより表現したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、話題動向を効率的に分析するための技術を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本実施例においては、ウェブログサイトからさまざまな記事を収集し、世間の話題動向を分析する話題規模管理装置１００について説明する。
【０００９】
図１は、話題規模管理システムのハードウェア構成図である。
話題規模管理装置１００は、インターネット１２を介して接続されたウェブログサイト３００ａやウェブログサイト３００ｂなどの複数のサイト（以下、単に「ウェブログサイト３００」という）から、記事データを収集する。ウェブログサイトは既存のものでよい。ウェブログ開設者は、話題規模管理装置１００の存在を意識することなく、従来通り自己のウェブログサイトにさまざまな意見を記事として書き込み、インターネット１２上に発信できる。インターネット１２に接続されたコンピュータからは、こうして開設されたウェブログサイトの意見を閲覧したり、あるいは、記事に対するコメントを書き込むこともできる。
インターネット１２によって接続された話題規模管理装置１００およびウェブログサイト３００によって、本実施例における話題規模管理システム１０が構成される。
【００１０】
話題規模管理装置１００の主たる目的は、ウェブログのように個人がネットワーク上に発信する情報から世間の話題動向を把握することにある。話題規模管理装置１００は、ウェブログサイト３００から記事データを収集し、２つの観点から評価する。
（１）何に関する話題であるかという客観的な観点（以下、「第１の観点」ともよぶ）
（２）投稿者は、その話題に関してどのような意見を表明しているのかという主観的な観点（以下、「第２の観点」ともよぶ）
の２つである。
話題規模管理装置１００は、あらかじめ、「音楽」や「芸能」のように、話題の内容を類型化したカテゴリを設定している。話題規模管理装置１００は、ウェブログサイト３００から収集された大量の記事データを自然言語処理によっていずれかのカテゴリ分類する。また、話題規模管理装置１００は、ある用語を含んでいる記事データの集合というように、文章の構成要素から記事データをグループ化する機能も有している。いずれにしても、話題規模管理装置１００は、内容に応じて記事データを類型化する。これが第１の観点に基づく処理の概要である。
話題規模管理装置１００は、各記事データの内容があらかじめ定められた評価基準に適合するか、どの程度適合しているかを判定する。たとえば、「肯定的内容であるか」、「否定的内容であるか」、あるいは、「経験に基づく意見か」、「推測に基づく意見か」といった評価基準が想定される。話題規模管理装置１００は、ウェブログサイト３００から収集された大量の記事データが評価基準に適合するか、どの程度適合するかを自然言語処理によって判定する。これは第２の観点に基づく処理である。
最後に、話題規模管理装置１００は、どのような内容の記事データが多いか、どういった意見が表明されているかという話題規模および話題傾向を定量化して、視覚的に表示させる。このようにして、話題規模管理装置１００のユーザは、調査対象となる記事データの集合における話題の規模と傾向を視覚的に認識する。以下、話題の規模と傾向のことをまとめていうときには、単に、「話題動向」ともよぶ。
以下、本実施例における話題規模管理装置１００について、その話題動向分析および表示方法の詳細を中心として説明する。
【００１１】
図２は、話題規模管理装置の機能ブロック図である。
ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
ここでは、主として各機能ブロックの発揮すべき機能について述べ、その具体的な作用については、図７等に関連して説明する。
【００１２】
話題規模管理装置１００は、ユーザインタフェース処理部１１０、通信処理部１２０、データ処理部１３０およびデータ記憶部１６０を含む。
ユーザインタフェース処理部１１０は、ユーザからの入力処理やユーザに対する情報表示のようなユーザインタフェース全般に関する処理を担当する。通信処理部１２０は、ウェブログサイト３００などインターネット１２を介した他のコンピュータとの通信処理を担当する。通信処理部１２０は、ウェブログサイト３００に電子掲載される記事データを収集する。
本実施例においては、ユーザインタフェース処理部１１０により話題規模管理装置１００のユーザインタフェースサービスが提供されるものとして説明する。別例として、ユーザはインターネット１２を介して話題規模管理装置１００を操作してもよい。この場合、通信処理部１２０は、ユーザ端末からの操作指示情報を受信し、またその操作指示に基づいて実行された処理結果情報をユーザ端末に送信することになる。
【００１３】
データ処理部１３０は、ユーザインタフェース処理部１１０を介した入力操作や通信処理部１２０から取得された記事データを元にして各種のデータ処理を実行する。データ処理部１３０は、ユーザインタフェース処理部１１０、通信処理部１２０およびデータ記憶部１６０の間のインタフェースの役割も果たす。
データ記憶部１６０は、予め用意された各種の設定データや、データ処理部１３０から受け取った記事データをはじめとするさまざまなデータを格納する。
【００１４】
ユーザインタフェース処理部１１０は、入力部１１２と表示部１１４を含む。入力部１１２は、ユーザからの入力操作を受け付ける。表示部１１４は、ユーザに対して各種情報を表示する。
通信処理部１２０は、記事データ受信部１２２を含む。記事データ受信部１２２は、ウェブログサイト３００から記事データを取得する。データ記憶部１６０は、収集対象とすべきウェブログサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）リストを予め保持している。記事データ受信部１２２は、電子掲示板やウェブログのリンクページからウェブログのＵＲＬを取得して、このＵＲＬリストを更新してもよい。記事データ受信部１２２は、ウェブログの更新通知サービスにより、記事内容の更新を検出し、更新対象となった記事データを適宜取得する。あるいは、記事データ受信部１２２は、定期的にこのＵＲＬリストに載っているウェブログサイト３００を巡回して、電子掲載されている記事データのうち新規の記事データを収集してもよい。記事データは、データ処理部１３０により自然言語処理され、予め定められた複数のカテゴリのいずれかに分類されることになる。カテゴリについては、図５に関連して更に詳述する。
【００１５】
データ記憶部１６０は、記事データ保持部１６２および話題情報保持部１６４を含む。
記事データ保持部１６２は、記事データ受信部１２２がウェブログサイト３００から受信した記事データを記憶する。本実施例における記事データ保持部１６２は、収集された記事データをすべて保持する。変形例として、記事データ保持部１６２は記事タイトルのような記事データの部分的な情報を保持し、その記事データの収集元となったウェブログサイト３００のＵＲＬと併せて保持してもよい。この場合、データ処理部１３０が通信処理部１２０にそのＵＲＬから元の記事データを取ってこさせることにより、一度収集された記事データを再取得することができる。
記事データ保持部１６２は、カテゴリごとの話題規模を示す話題規模情報と全体的な話題傾向を示す全体評価情報を記憶する。話題情報保持部１６４のデータ構造については、図６に関連して詳述する。そのカテゴリの話題がどれほど世間で盛り上がっているか、すなわち、話題規模の大きさは話題規模値として数値化されることになる。また、そのカテゴリの話題全体についてどのような傾向が読み取れるか、すなわち、文書データの内容からみた全体的な話題動向が全体評価値として数値化される。
【００１６】
データ処理部１３０は、統計部１４０、評価基準設定部１４６および評価部１５０を含む。
評価基準設定部１４６は、記事データの内容を評価するための基準である評価条件を設定する。先述した第２の観点に対応し、記事の投稿者の意見を判定するための評価基準であるといえる。評価部１５０は、記事データ受信部１２２によって受信された記事データの内容を分析し、予め定められたカテゴリのいずれかに分類するとともに、評価条件に応じて記事データを評価する。統計部１４０は、所定の記事データ集合について話題規模値や全体評価値を算出する。
【００１７】
評価部１５０は、範囲特定部１５２、調査判定部１５３、調査条件設定部１５４、情報量計算部１５５、適合評価部１５６、用語検出部１５８および分類処理部１５９を含む。
範囲特定部１５２は、記事データ受信部１２２がウェブログサイト３００から取得した記事データのうち、評価対象とすべきデータ範囲を特定する。記事データの中には、たとえば、画像や広告など、話題規模分析には不必要なデータが含まれることがある。範囲特定部１５２は、こうしたデータを排除して評価対象とすべき範囲を特定する。具体的な処理方法については図３に関連して説明する。以下、記事データのうち評価対象とされるべき範囲のデータのことを、「単位データ」とよぶ。
【００１８】
情報量計算部１５５は、単位データの情報量を計算する。たとえば、単位データに含まれる文字数がそのまま記事の情報量として特定されてもよい。そのほかにも、単位データの情報量は、たとえば、１０を底とし、文字数を真数とする対数値として算出されてもよい。本実施例においては、単位データの情報量は、文字数の平方根として算出される。たとえば、１２１文字の単位データであれば、その情報量は１１となる。いずれにせよ、単位データの情報量は、単位データの文字数を変数とする所定の単調増加関数によって算出されることが望ましい。
【００１９】
適合評価部１５６は、評価基準設定部１４６による評価条件を参照して、単位データの内容が適合する度合いを適合評価値として指標化する。本実施例においては、適合評価部１５６は特徴ベクトル法を応用して、適合評価値を算出するものとする。特徴ベクトル法においては、評価条件ごとにさまざまな単語の重要度が特定されている。その評価条件に沿った特性を表す単語は高い重要度が設定される。たとえば、肯定的記事であれば、「良い」、「上手」、「美味しい」、「感激」、「すばらしい」、「効果的」といった用語が多く含まれると考えられる。したがって、これらの用語は、肯定的記事と判定する上で重要度が高い用語である。一方、否定的記事であれば、「悪い」、「下手」、「まずい」、「外れ」、「不足」といった用語が多く含まれると考えられる。したがって、これらの用語は、否定的記事と判定する上で重要度が高い用語である。適合評価部１５６は、単位データに含まれる各用語について、肯定的用語であるか否定的用語であるかを評価して、単位データ全体として肯定的である度合い、否定的である度合いを特徴ベクトルという値によって指標化する。この特徴ベクトルの大きさが、その評価条件に対する単位データの適合度を示す。本実施例における適合評価部１５６は、この特徴ベクトルの大きさを０〜１００の範囲に正規化して適合評価値を算出する。適合評価値が大きいほど、適合度合いが大きいといえる。
【００２０】
本実施例における適合評価部１５６は、カテゴリに特有の評価条件に基づいて、単位データを多角的に評価することもできる。たとえば、自動車の評価の場合、肯定的・否定的という一般的な評価条件のほかに、自動車に特有の評価項目について話題傾向を判定することができる。具体的には、「価格」、「性能」、「デザイン」といった評価項目を設定しておく。このとき、適合評価部１５６は、まず、第１の観点として、何の話題であるかを特定するだけでなく、どのような評価項目についての話題であるかを特定する。評価項目についての話題特定も特徴ベクトル法に基づいてなされてもよい。この場合、各評価項目ごとに重要度が高い単語とそうではない単語が設定されればよい。たとえば、「価格」に関する話題であれば、「円」、「高い」、「安い」といった用語が多く含まれると考えられる。「安全」、「排気量」、「坂道発進」などの用語は、「性能」についての話題であると特定する上で重要な用語となるかもしれない。適合評価部１５６は、各評価項目ごとに特徴ベクトルを算出することにより、調査対象となっている文書内容が、どのような評価項目についての話題であるかを特定する。
以上の処理方法により、適合評価部１５６は、１つの単位データであっても複数の評価項目に対応して複数種類の適合評価値を算出することもできる。
【００２１】
分類処理部１５９は、単位データをいずれかのカテゴリに分類する。分類処理部１５９も、特徴ベクトル法を応用して、各単位データをいずれかのカテゴリに分類する。カテゴリごとにさまざまな単語の重要度が設定されている。そのカテゴリの特性を表す単語は高い重要度が設定される。分類対象となる単位データにこういった各カテゴリにおいて重要とされる単語がどれだけ含まれているかにより、各カテゴリにどれだけふさわしい内容であるかが特徴ベクトルによって指標化される。この特徴ベクトルの大きさが、そのカテゴリと分類対象となる単位データの適合度を表す。本実施例における分類処理部１５９は、この特徴ベクトルの大きさを０〜１００の範囲に正規化してカテゴリ評価値として算出する。カテゴリ評価値が大きいほど、適合度が大きいといえる。分類処理部１５９は、単位データごとにカテゴリ適合値を計算して、単位データをもっとも適合度が大きいカテゴリに分類する。
【００２２】
調査条件設定部１５４は、話題動向を調査するときに、調査対象とすべき記事データを特定するための調査条件を設定する。ユーザは、調査対象とすべき記事データが満たすべき条件を調査条件として設定できる。たとえば、「車種Ａ、車種Ｂ、車種Ｃ」という３つの車種に関する話題を調査対象として話題の規模と傾向を調査させることができる。調査判定部１５３は、設定された調査条件に応じて、受信された単位データごとに調査対象とすべきか否かを判定する。用語検出部１５８は、ユーザにより指定された用語の下位用語や等位用語を検出する。その目的と原理については、図９等に関連して詳述する。
【００２３】
統計部１４０は、話題規模値計算部１４２と全体評価値計算部１４４を含む。
話題規模値計算部１４２は、所定の記事データの集合における話題規模値を計算する。たとえば、カテゴリ１に、情報量Ａ、情報量Ｂの単位データが分類されているときには、カテゴリ１に関する話題規模値は情報量Ａ＋情報量Ｂとして求められる。このようにして、話題規模値計算部１４２は各カテゴリについての話題規模値を計算する。カテゴリ１に分類される記事データが多いほど話題規模値は大きくなる。また、記事データに含まれる情報量が多いほど、話題規模値が大きくなる。単なる記事数や単語数で話題規模値を算出するのではなく、記事の数と各記事の情報量を変数として話題規模値が算出されることになる。また、話題規模値計算部１４２は、ある記事データの集合と別の記事データの集合におけるそれぞれの話題規模値を比較してその相対値を計算する。以下、絶対値としての話題規模値と、相対値としての話題規模値を区別するときには、前者を「絶対話題規模値」、後者を「相対話題規模値」とよぶものとする。なお、話題規模値計算部１４２は、カテゴリに対応した記事データの集合だけではなく、特定の用語を含む記事データの集合についても話題規模値を算出するが、詳しくは後述する。
【００２４】
全体評価値計算部１４４は、所定の記事データの集合についての全体評価値を計算する。たとえば、肯定的記事である度合いとして、カテゴリ１に適合評価値７０、適合評価値６０の単位データが分類されているときには、カテゴリ１に関する全体評価値は、（７０＋６０）÷２＝６５として求められる。このようにして、全体評価値計算部１４４は適合評価値から全体評価値を計算する。全体評価値計算部１４４は、単位データの情報量に基づいて、単位データの適合評価値を加重平均することにより、全体評価値を算出してもよい。適合評価部１５６は、肯定的記事であるか否定的記事であるかにより、単位データの適合評価値を２値として算出してもよい。この場合、全体評価値計算部１４４は、所定の記事データの集合について肯定的記事データの数と否定的記事データの数の比を全体評価値としてもよい。あるいは、肯定的記事データ全体としての話題規模値と否定的記事データ全体としての話題規模値の比を全体評価値として算出してもよい。いずれにせよ、全体評価値は、所定の記事データの集合において、各記事データの適合評価値から集合全体としての評価傾向を指標化できる数値であればよい。
【００２５】
図３は、ウェブログの一般的な表示フォーマットを示す図である。
ここでは、一般的なウェブログ表示フォーマット１７０を示している。記事データ受信部１２２は、このようなウェブログ表示フォーマット１７０に示される記事データを取得し、範囲特定部１５２がそのうち、評価対象とすべき範囲としての単位データを特定する。第１記事データ１８２は、このウェブログを開設しているユーザＡによって記事日付欄１７２に示される日時において投稿された記事データである。記事タイトル欄１７４は記事データのタイトルである。記事欄１７６は、記事データの内容である。第１記事データ１８２は、記事日付欄１７２、記事タイトル欄１７４および記事欄１７６を含んでいる。
【００２６】
第２記事データ１８４は、第１記事データ１８２の記事内容に対する別ユーザＢからの投稿されたコメントである。コメント欄１７８は、コメントの内容を示し、コメント日付欄１８０はその投稿日時を示す。第３記事データ１８６は、ユーザＡによって別の日時に投稿された記事データである。
【００２７】
このように、ウェブログ表示フォーマット１７０には複数の記事データが含まれている。範囲特定部１５２は、記事データに含まれる日付情報をキーとして単位データとすべき範囲を特定する。範囲特定部１５２は、ウェブログ表示フォーマット１７０に示される文書データから、記事日付欄１７２やコメント日付欄１８０のような日付書式を区切りとして、同図に示すウェブログ表示フォーマット１７０が、第１記事データ１８２、第２記事データ１８４および第３記事データ１８６の３つの記事データを含んでいることを認識する。そして、第１記事データ１８２については、記事タイトル欄１７４および記事欄１７６のデータを単位データとして特定する。第２記事データ１８４については、コメント欄１７８のデータが単位データとして特定される。
【００２８】
情報量計算部１５５は、単位データの文字数を計数する。たとえば、記事タイトル欄１７４に「花見は最高」、記事欄１７６に「今日、上野公園にグループで花見に行きました。」と記載されていた場合、情報量計算部１５５はこの２７文字の平方根、すなわち、５．１９をこの単位データの情報量として算出する。
別例として、情報量計算部１５５は、タイトルを記事内容に比べて高い評価対象としてもよい。たとえば、（タイトル文字数×所定数＋記事文字数）の平方根を単位データの情報量としてもよい。あるいは、記事欄１７６において、ボールド体のような特殊書体で対象用語が記載されている文章については、高い点数がつけられてもよい。情報量計算部１５５は、記事欄１７６のうち、文単位やパラグラフ単位で単位データを特定してもよい。このときには、情報量計算部１５５は、文単位、パラグラフ単位の単位データについて情報量を計算する。
【００２９】
なお、範囲特定部１５２は文書データに日付情報とタイトルその他、ウェブログであることを特定するための情報が含まれていないときには、その文書データを処理対象外とする。すなわち、ニュースサイトや、企業ホームページなど、所定のウェブログ表示フォーマットにマッチしない文書データは処理対象外としてもよい。あるいは、範囲特定部１５２は、日付情報を含む文書データであれば、処理対象として判定してもよい。本実施例においてはウェブログに限定して話題動向分析をするとして説明するが、変形例としては、ウェブログに限定することなく、文書分類処理を実行するとしてもよい。
【００３０】
図４は、話題動向を視覚的に表示するときの模式図である。
話題規模管理装置１００は、ウェブログサイト３００から記事データを収集し、単位データを特定し、情報量、適合評価値を算出する。話題規模管理装置１００は、記事データの集合、たとえば、あるカテゴリに分類された記事データの集合について、話題規模値や全体評価値を算出する。話題規模管理装置１００は、話題規模値と全体評価値を反映してグラフなどの図形を表示することにより、視覚的に話題動向を示す。図４は、その表示態様の一例である。ここでは、車種Ａ〜車種Ｅまでの５車種に関する話題動向を図示するときの画面表示態様である。
【００３１】
設定されている評価条件は、「購入者による発言か」、「未購入者による発言か」である。購入者による投稿記事の場合、「買った」、「愛用」などの用語が評価上重要用語とされる。未購入者による投稿記事の場合、「欲しい」、「買いたい」、「どうなの」などの用語が評価上重要用語とされる。横軸に近い位置にある車種ほど、未購入者間において話題となっていることを示す。縦軸に近い位置にある車種ほど、購入者間において話題となっていることを示す。すなわち、同図は、（ｘ，ｙ）＝（未購入者間における話題規模，購入者間における話題規模）として表現されている。原点から遠くに位置する車種ほど話題規模が大きい車種である。また、同図においては、未購入者による投稿記事数と購入者による投稿記事数の比がいわゆる全体評価値に相当する。すなわち、原点からの距離が話題規模値を反映し、原点からみた角度が全体評価値を反映しているとみなせる。この場合、全体評価値が明示的に算出されてから角度が計算される必要はないが、全体としての評価傾向、すなわち、評価基準に対する適合度を示す値として角度が計算されているといえる。このように、直行座標系であれば、（ｘ，ｙ）＝（ある評価についての話題規模，別の評価についての話題規模）として表現してもよい。また、極座標系であれば、（ｒ，θ）＝（全体としての話題規模，全体としての評価傾向を反映した値）と表現してもよい。直行座標表現と極座標表現については、それぞれ図１２および図１３に関連して更に詳述する。
【００３２】
同図において、車種Ａはどちらかというと未購入者間で話題となっているが、車種Ｅなどと比べると話題規模は小さい車種である。すなわち、あまり話題になっていない車種であることがわかる。車種Ｂは、どちらかというと購入者間で話題となっているが、やはり他の車種と比べると話題規模は小さい。これに対し、車種Ｃは、購入者間における話題規模が大きく、オーナーに根強い人気を持つ名車であることが推測される。その反面、車種Ｄは、未購入者間における話題規模が大きく、未購入者にとって憧れの車種であることが推測される。車種Ｅは、購入者にとっても未購入者とっても話題に事欠かない人気車種であることが推測される。
【００３３】
一般的に、商品のライフサイクルは、未購入者間中心の話題となるが、市場認知度は低く話題規模は小さい段階、徐々に市場において認知され、購入者間の話題規模が増加するとともに、全体的な話題規模も増加する段階、購入者間中心の話題となるが、話題規模自体は縮小していく段階を辿る。話題規模管理装置１００は、このように特定の話題に関する記事データ集合について話題規模値と全体評価値をパラメータとするグラフを表示させる。
では次に、関連性の高い記事データをカテゴリとして類型化するための処理について説明する。
【００３４】
図５は、カテゴリを説明するための模式図である。
本実施例においては、記事データは３段階のカテゴリに分類される。第１カテゴリ群１９０は、そのうちの第１段階のカテゴリを示す。同図に示すように、第１カテゴリ群１９０は、「エンターテインメント」、「暮らし・趣味」、「旅行・レジャー」、「スポーツ」、「コンピュータ・インターネット」、「ビジネス・経済」、・・・、「その他」として示す１０個のカテゴリによって構成される。
【００３５】
分類処理部１５９は、取得された単位データについて、これら第１カテゴリ群１９０に示されるカテゴリのそれぞれに対する適合度合いを示すカテゴリ評価値を計算する。適合評価部１５６は、カテゴリ評価値が所定値、たとえば、８０以上となるカテゴリに記事データを分類する。８０以上となるカテゴリがなければ、「その他」カテゴリに分類される。８０以上となるカテゴリが複数ある場合には、この記事データはそれら複数のカテゴリに分類される。
【００３６】
第２カテゴリ群１９２は、第１カテゴリ群１９０のうちの「エンターテインメント」カテゴリを更に細分化した第２段階のカテゴリを示す。ここでいう第２カテゴリ群１９２のカテゴリは、「エンターテインメント」カテゴリに属する下位のカテゴリであるといえる。同図に示すように、第２カテゴリ群１９２は、「音楽」、「芸能人」、「お出かけ」、「雑誌」、「その他」として示す５つのカテゴリによって構成される。「エンターテインメント」カテゴリに属する記事データは、更に、第２カテゴリ群１９２に示されるいずれかのカテゴリに分類される。このときにも、記事データは第２カテゴリ群１９２のうちの複数のカテゴリに分類されることがある。
【００３７】
第３カテゴリ群１９４は、第２カテゴリ群１９２のうちの「音楽」カテゴリを更に細分化した第３段階のカテゴリを示す。ここでいう第３カテゴリ群１９４のカテゴリは、「エンターテインメント」カテゴリや「音楽」カテゴリに属する下位のカテゴリであるといえる。同図に示すように第３カテゴリ群１９４は、「アーティスト」、「ジャンル」、「イベント・コンサート」、「楽器」、「カラオケ」、「ヒットチャート」および「その他」として示す７つのカテゴリによって構成される。「音楽」カテゴリに属する記事データは更に、第３カテゴリ群１９４に示すいずれかのカテゴリに分類される。このときにも、記事データは第３カテゴリ群１９４のうちの複数のカテゴリに分類されることがある。
【００３８】
なお、第３カテゴリ群１９４は、更に、第４段階、第５段階と細分化されてもよい。たとえば、「アーティスト」であれば、アーティスト名によって更にカテゴリ分類されてもよい。同図に示すカテゴリ構成は必ずしも固定的である必要はなく、話題規模管理装置１００のユーザが再設計してもよい。このとき、カテゴリの分割、追加、削除、統合がなされてもよい。また、データ処理部１３０は、話題規模が小さいカテゴリは、「その他」カテゴリとして統合してもよい。
カテゴリのセットは１種類である必要はない。さまざまな切り口からカテゴリ構成が可能である。たとえば、「音楽」カテゴリは、「クラシック」、「ロック」、「ブルース」というようにそのままジャンルの観点から細分化されてもよいし、「日本」、「中国」、「アメリカ」、「北欧」というように地域の観点から細分化されてもよい。このような場合、分類処理部１５９は複数のカテゴリセットのそれぞれについて、記事データを分類してもよい。すなわち、上述した例によれば、カテゴリセット１において記事データＡは「音楽＞ロック」というカテゴリに分類され、カテゴリセット２においては「音楽＞北欧」というカテゴリに分類されることになる。
【００３９】
また、カテゴリに特有の単語にはその単語から連想される関連単語が定義されてもよい。たとえば、特定の曲名を示す単語については、その作者、国籍、ジャンル、歌手名、関連作品など、さまざまな関連用語が定義されてもよい。分類処理部１５９は、記事データに明示される単語をベースとしたカテゴリ評価のほかに、いわば黙示の関連用語についてのカテゴリ評価を実行することにより、記事データのカテゴリ評価値を明示および黙示の単語について総合的に算出してもよい。
【００４０】
図６は、話題情報保持部のデータ構造図である。
カテゴリ欄２００は、図５に示した３段階のカテゴリ構成に対応する。絶対規模欄２０２は、各カテゴリの絶対話題規模値を示す。また、相対規模欄２０４は、各カテゴリ間における相対話題規模値を示す。全体評価欄２０６は、各カテゴリについての全体評価値を示す。同図は、話題規模情報のうち、第１カテゴリ群１９０の「エンターテインメント」カテゴリについての話題規模情報を示している。また、同図に示すのは、所定の日時における話題規模情報であり、話題情報保持部１６４は各日時についての話題規模情報の集合体として、所定期間の話題規模情報を保持している。
【００４１】
各カテゴリの話題規模値は、そのカテゴリに分類された単位データの情報量の加算値として計算される。同図においては、「アーティスト」カテゴリには４件の単位データが投稿されている。これらの単位データのうち、１件目は１００文字、２件目も１００文字、３件目も１００文字、４件目も１００文字であったとする。となれば、１件目から４件目の各単位データの情報量は、１００の平方根である１０となる。話題規模値計算部１４２は、１０＋１０＋１０＋１０＝４０により、「アーティスト」カテゴリの話題規模値を４０として算出している。なお、絶対規模欄２０２においては、各カテゴリの総記事データ数、総文字数が示されている。
【００４２】
一方、「カラオケ」カテゴリには３件の単位データが分類されている。このとき、１件目から３件目の記事データの文字数は、それぞれ、１０文字、３０文字、６４０文字であったとする。この場合、同様の計算により、それぞれの情報量は、３．１６、５．４８、２５．３となる。話題規模値計算部１４２は「カラオケ」カテゴリの話題規模値をそれらの総和である３３．９４、すなわち、約３４として算出している。話題規模値計算部１４２は、「アーティスト」カテゴリや「カラオケ」カテゴリのような第３カテゴリ群１９４に属する各カテゴリの話題規模値を加算することにより、その上位にあたる「音楽」カテゴリの話題規模値を「３６３」として算出する。
【００４３】
同様にして、第２カテゴリ群１９２に示した「音楽」カテゴリや「芸能人」カテゴリなどの第２カテゴリ群１９２に属する各カテゴリの話題規模値を加算することにより、その上位にあたる「エンターテインメント」カテゴリの話題規模値が「３０２５」として算出される。更に、第１カテゴリ群１９０に示した「エンターテインメント」カテゴリなどの第１カテゴリ群１９０に属する各カテゴリの話題規模値を加算することにより、全体としての話題規模値「４５９８７」が算出される。
このようにして、各カテゴリについて算出される話題規模値によって、インターネット上においてホットな話題とそうでない話題を絶対話題規模値として定量化している。
【００４４】
なお、図５に関連して説明したように、単位データは複数のカテゴリに分類される可能性がある。たとえば、ある単位データの「アーティスト」についての適合評価値が「９５」、「ジャンル」カテゴリについての適合評価値が「８５」であったとする。また、この単位データの情報量が「３６０」であったとする。この場合、この記事データの情報量「３２３」は、「アーティスト」カテゴリと「ジャンル」カテゴリに対して、それぞれ、９５：８５の比率で配分される。すなわち、「アーティスト」カテゴリには、３６０×９５／（９５＋８５）＝１９０、「ジャンル」カテゴリには、３６０×８５／（９５＋８５）＝１７０の情報量が配分される。１つの単位データが複数の話題を含んでいることもあるため、このような処理によって各カテゴリの話題規模値をより正確に測定できる。
【００４５】
話題規模値計算部１４２は、また、相対話題規模値を計算する。たとえば、話題規模管理装置１００が収集したすべての記事データについての話題規模値は「４５９８７」であり、そのうち、「エンターテインメント」カテゴリの話題規模値は「３０２５」である。３０２５÷４５９８７＝０．０６５８より、ウェブログにおける話題のうちの約６．５８パーセントが、エンターテインメントに関する話題であると算定される。話題規模値計算部１４２は、このように、パーセンテージ表現として、相対話題規模値を計算する。
【００４６】
「音楽」カテゴリの話題規模値は「３６３」であるから、３６３÷４５９８７＝０．７９（パーセント）により、ウェブログにおける話題のうちの約０．７９パーセントが、音楽に関する話題であると算定される。「音楽」カテゴリに属する第３カテゴリ群１９４の各カテゴリについてもウェブログにおけるすべての話題に対する相対話題規模値が計算される。
【００４７】
「エンターテインメント」カテゴリの話題規模値「３０２５」に対して、「音楽」カテゴリの話題規模値は「３６３」であるから、３６３÷３０２５＝１２．０（パーセント）より、エンターテインメントに関する話題のうちの約１２パーセントが音楽に関する話題であると算定される。「音楽」カテゴリに属する第３カテゴリ群１９４の各カテゴリについても同様に「エンターテインメント」カテゴリの話題規模値に対する相対話題規模値が計算される。
【００４８】
「音楽」カテゴリの話題規模値「３６３」に対して、「アーティスト」カテゴリの話題規模値は「４０」であるから、４０÷３６３＝１１（パーセント）より、音楽に関する話題のうちの約１１パーセントがアーティストに関する話題であると算定される。「音楽」カテゴリに属する第３カテゴリ群１９４の各カテゴリについても同様に「音楽」カテゴリの話題規模値に対する相対話題規模値が計算される。
このようにして、さまざまなカテゴリ間について相対話題規模値が計算される。
【００４９】
全体評価値計算部１４４は、各カテゴリについて全体評価値を計算する。たとえば、肯定的記事であるか否定的記事であるかという評価条件の場合、適合評価部１５６は各単位データについて、肯定的記事である度合いを適合評価値として算出する。全体評価欄２０６は、こうして算出された各カテゴリについての全体評価値を示す。評価条件には、カテゴリの種類にかかわらず共通の条件（以下、「一般評価条件」ともよぶ）のほかに、カテゴリに特有の条件（以下、「属性評価条件」ともよぶ）もある。たとえば、自動車については、「価格」や「デザイン」等の評価項目ごとに評価がなされてもよい。化粧品であれば、「価格」、「保湿性」、「落ちのよさ」などが評価項目として考えられる。話題情報保持部１６４は、カテゴリに応じて、こういった評価項目ごとの全体評価値を保持してもよい。同図の全体評価欄２０６は、肯定的内容であるかという一つの一般評価条件についてのみ全体評価値を示しているが、話題情報保持部１６４は、更に経験的内容であるか推測的内容であるかなど、複数の一般評価条件について全体評価値を保持してもよい。話題情報保持部１６４は、また、属性評価条件についても複数の全体評価値を保持してもよい。また、一般評価条件と属性評価条件のそれぞれに対する適合評価値から、話題の傾向を解析可能である。たとえば、第１の観点として「化粧品Ａ」の「保湿性」に関する話題であると特定し、第２の観点として「肯定的」かつ「経験的」な話題であると特定された場合、「化粧品Ａは保湿性の面で、購入者に好評である」という判断が可能である。
【００５０】
図７は、記事データをカテゴリ分類する処理過程を示すフローチャートである。
まず、記事データ受信部１２２は、ウェブログサイト３００から記事データを受信する（Ｓ１０）。範囲特定部１５２は、取得された記事データのうち評価対象となるべき範囲である単位データを特定する（Ｓ１２）。情報量計算部１５５は、単位データの情報量を計算する（Ｓ１４）。適合評価部１５６は、設定されている評価条件に応じて、単位データの適合評価値を計算する（Ｓ１６）。評価条件が複数種類設定されているときには、適合評価部１５６は各評価条件に対応して複数種類の適合評価値を計算する。分類処理部１５９は、単位データの内容についてカテゴリ評価値を計算し、単位データを分類すべきカテゴリを特定する（Ｓ１８）。
【００５１】
カテゴリ評価値が８０以上となるカテゴリが２以上あるときには（Ｓ２０のＹ）、Ｓ１４にて計算された情報量をカテゴリ評価値に応じて配分する（Ｓ２２）。カテゴリ評価値が８０以上となるカテゴリが１以下であるときには（Ｓ２０のＮ）、Ｓ２２の処理はスキップされる。このときには、単位データはいずれか１つのカテゴリに分類されるか、「その他」カテゴリに分類されることになる。話題規模値計算部１４２は、単位データの情報量から絶対話題規模値を再計算する（Ｓ２６）。このとき、話題規模値計算部１４２は、同様に相対話題規模値についても再計算する。全体評価値計算部１４４は、各カテゴリについての全体評価値を再計算する（Ｓ２８）。こうして、話題情報保持部１６４の話題規模情報が更新される。
なお、ここでは、記事データがウェブログデータであることを前提として説明した。Ｓ１２において範囲特定部１５２は受信した記事データが所定の表示フォーマットに合わない場合には、評価対象外として以降の処理を実行させないとしてもよい。
【００５２】
図８は、カテゴリに基づいて話題規模動向を調査するときの処理過程を示すフローチャートである。
話題規模管理装置１００は、各カテゴリについて話題規模や話題傾向を図４に示したような態様にてグラフィック表示させることができる。ユーザは、このとき、調査対象とすべき記事データの条件を設定する。本実施例においては、カテゴリに基づく話題規模動向解析において、調査対象の設定方法としてとして、以下の４通りの設定を想定する。
（１）複数のカテゴリを指定して、指定されたカテゴリ間における話題動向を比較する（以下、「第１設定」とよぶ）。
たとえば、図５の例に基づくならば、「エンターテインメント＞音楽＞アーティスト」、「エンターテインメント＞音楽＞ジャンル」、「エンターテインメント＞雑誌」という３つのカテゴリが調査対象として明示的に指定されてもよい。
（２）１つのカテゴリを明示的または暗黙的に指定して、その指定されたカテゴリの下位カテゴリ間における話題動向を比較する（以下、「第２設定」とよぶ）。
たとえば、「エンターテインメント」＞音楽」として１つのカテゴリが指定された場合、その下位である第３カテゴリ群１９４の「アーティスト」、「ジャンル」、「イベント・コンサート」、「楽器」、「カラオケ」、「ヒットチャート」、「その他」の各カテゴリが調査対象となる。また、カテゴリが明示的に指定されなかった場合には、第１カテゴリ群１９０の「エンターテインメント」、「暮らし・趣味」、・・・、「政治」、「その他」の各カテゴリが調査対象となる。
（３）１つのカテゴリに対する複数の属性評価条件を指定して、指定されたカテゴリの各評価項目ごとに話題動向を比較する（以下、「第３設定」とよぶ）。
たとえば、「化粧品」というカテゴリについては、化粧品評価のための属性評価条件として、「価格」、「保湿性」などの評価項目があらかじめ設定されている。カテゴリ「化粧品」とこの「化粧品のための属性評価条件」を指定すれば、各評価項目ごとに話題規模や話題傾向を表示させることができる。
（４）１つのカテゴリを明示的または暗黙的に指定して、その指定されたカテゴリの話題動向を表示する（以下、「第４設定」とよぶ）。
比較表示しない場合である。たとえば、「エンターテインメント」＞音楽」として１つのカテゴリが指定された場合、そのカテゴリにおける話題規模および話題動向のみが調査対象となる。また、カテゴリが明示的に指定されなかった場合には、すべてのカテゴリの話題規模および話題動向が調査対象となる。
【００５３】
ユーザが調査対象としてカテゴリ名を指定しているときであって（Ｓ３０のＹ）、複数のカテゴリ名が指定されているときには（Ｓ３２のＹ）、第１設定に該当する。話題規模値計算部１４２は、指定された各カテゴリごとの話題規模値を計算し、全体評価値計算部１４４も、指定された各カテゴリごとの全体評価値を計算する。こうして、各カテゴリごとの話題動向が話題規模情報として集計される（Ｓ３４）。評価条件は、記事データ収集段階においてあらかじめ設定されてもよい。この場合には、調査時においては話題情報保持部１６４の全体評価欄２０６を参照することにより全体評価値を取得できる。一方、評価条件は、調査時に設定されてもよい。この場合には、調査時において記事データ保持部１６２の記事データを評価することにより全体評価値を計算する。第２〜第４設定についても同様である。
【００５４】
一方、ユーザがカテゴリ名を指定していないときや（Ｓ３０のＮ）、指定されたカテゴリが単一であるときには（Ｓ３２のＮ）、調査判定部１５３は、第２設定となっているか、すなわち、下位カテゴリを検索すべきとして調査条件が設定されているかを判定する（Ｓ３６）。下位カテゴリを調査対象とするときには（Ｓ３６のＹ）、統計部１４０は、下位カテゴリのそれぞれについての話題動向を話題規模情報として集計する（Ｓ３８）。
【００５５】
第３設定、すなわち、指定されたカテゴリについて複数の評価項目について話題動向を調査すべきとして調査条件が設定されているときには（Ｓ４０のＹ）、統計部１４０は、指定されたカテゴリの各評価項目についての話題動向を話題規模情報として集計する（Ｓ４２）。また、複数の評価項目についての調査でなければ（Ｓ４０のＮ）、第４設定として指定されたカテゴリについての話題動向だけが集計処理の対象となる（Ｓ４４）。
こうして、Ｓ３４、Ｓ３８、Ｓ４２およびＳ４４のいずれかにおいて集計された話題動向が画面に表示される（Ｓ４６）。
【００５６】
図５等で示したように、記事データの話題はあらかじめ類型化されたいずれかのカテゴリに分類されてもよい。たとえば、車種Ａと車種Ｂの話題動向を比較したい場合に、話題規模管理装置１００のユーザは車種Ａや車種Ｂに対応したカテゴリを作成してもよい。ユーザは、比較対象としたい記事データの集合を自由に類型化することにより、調査対象範囲を柔軟に設定できる。
もうひとつの方法として、車種Ａという単語を含む記事データの集合を特定するとともに、車種Ｂという単語を含む記事データの集合を特定することにより、それぞれの集合における話題動向を比較してもよい。この場合、ユーザは単語を指定するだけで記事データの集合を類型化できるため、調査対象範囲をより簡単に設定できる。以下、単語Ａを含む記事データの集合のことを「Ａに関する集合」とよぶことにする。図８ではあるカテゴリの下位カテゴリについて調査する第２設定について説明した。この設定の類似態様として、ある指定単語に関連する単語を含む記事データの集合を調査対象としてもよい。そこで、まず、本実施例における関連用語検索の原理と目的を次の図９に基づいて説明した後、用語ベースでの話題動向分析処理について図１０に関連して説明する。
【００５７】
図９は、関連用語検索の概念を示す模式図である。
本実施例における話題規模管理装置１００は、検索対象用語と関連性の高い用語を話題動向に基づいて検出する機能を有する。ここでは、「ドライブ」という用語を指定用語とする場合を例にとって、その目的と原理を説明する。
第１文書グループ２０８は、「ドライブ」に関する集合である。第１文書グループ２０８の面積が、その話題規模値を示している。第２文書グループ２１０は、「ストレス」に関する集合である。第１文書グループ２０８と第２文書グループ２１０が重なり合う部分、すなわち、第１文書グループ２０８と第２文書グループ２１０の積集合は、「ドライブ」および「ストレス」という用語を共に含む記事データの集合となる。いま、「ドライブ」という用語を検索対象用語として第１文書グループ２０８が特定されたとき、その中で最も頻出する用語が「ドライブ」以外では「ストレス」であったとする。このような情報から、一般的には「ドライブ」は「ストレス」解消のための有効な手法であると仮説を立ててみることにする。
【００５８】
次に、「ストレス」という用語を検索対象用語として第２文書グループ２１０が特定されたとき、その中で最も頻出する用語が「ストレス」以外では「ゲーム」であったとする。となれば、「ストレス」解消法として「ゲーム」もまた有力な手段であるという推測も可能である。すなわち、「ドライブ」と「ゲーム」は、共に、ストレスの解消方法という点については競合関係にある可能性がある。概念的には、「ドライブ」と「ゲーム」はそれほど近しい関係にある用語群であるとはいえないが、「ストレス」という共通の話題から、これらの一見関連性が小さい用語群が、案外、密な関係にあることが発見されることになる。
まとめると、第１用語「ドライブ」から、第２用語「ストレス」を特定し、更に、第３用語「ゲーム」を特定することにより、第１用語「ドライブ」と第３用語「ゲーム」の関連性を見つけることが可能となっている。本実施例における話題規模管理装置１００は、このような原理により、特定の用語から話題動向に基づく関連用語を検出する。
【００５９】
ここでは、第１文書グループ２０８において「ドライブ」の次に頻出する単語である「ストレス」を自動的に検索対象用語とすることにより、「ゲーム」を検出したが、第２用語は必ずしも第２文書グループ２１０において「ドライブ」の次に頻出する単語でなくてもよい。たとえば、第１用語「ドライブ」と第２用語「事故」により、「事故」に関して、第１用語「ドライブ」と関連する第３用語を見つけるという方法も可能である。
【００６０】
本実施例においては、第２用語のことを、便宜的に第１用語の「下位用語」とよぶ。また、第３用語のことを第１用語の「等位用語」とよぶ。
第１文書グループ２０８と、第３用語「ゲーム」に関する集合である第３文書グループ２１２を比較することにより、等位用語同士についての話題規模を比較できる。また、第１文書グループ２０８と第２文書グループ２１０の積集合と、第２文書グループ２１０および第３文書グループ２１２の積集合の大きさを比較することにより、第２用語に関する第１用語と第３用語の関連性の大小についても解析することができる。このように、本実施例における話題規模管理装置１００は、用語をキーとして話題動向を分析した上で、話題動向に基づく用語間の関連性発見を支援する。
【００６１】
図１０は、用語に基づいて話題規模動向を調査するときの処理過程を示すフローチャートである。
本実施例においては、用語に基づく話題規模動向解析において、調査対象の設定方法としてとして、以下の５通りの設定を想定する。
（５）複数の用語を指定して、各指定用語に関する集合間における話題動向を比較する（以下、「第５設定」とよぶ）。
たとえば、「ドライブ」、「ゲーム」、「音楽」という３つの用語が調査対象として明示的に指定されてもよい。
（６）１つの用語を指定して、その指定された用語の各下位用語に関する集合間における話題動向を比較する（以下、「第６設定」とよぶ）。
たとえば、「ドライブ」として１つの用語が指定された場合、用語検出部１５８は、その下位用語として「ストレス」、「車」、「趣味」という３つの用語を検出したとする。このときには、これらの用語に関する集合が調査対象となる。
（７）１つの用語を指定して、その指定された用語の各等位用語に関する集合間における話題動向を比較する（以下、「第７設定」とよぶ）。
たとえば、「ドライブ」として１つの用語が指定された場合、用語検出部１５８は、その等位用語として「ゲーム」、「テニス」、「かるた」という３つの用語を検出したとする。このときには、これらの用語に関する集合が調査対象となる。
（８）１つの用語に対する複数の属性評価条件を指定して、指定された用語の各評価項目ごとに話題動向を比較する（以下、「第８設定」とよぶ）。
たとえば、「化粧品Ａ」という用語については、化粧品評価のための属性評価条件として、「価格」、「保湿性」などの評価項目があらかじめ設定されている。用語「化粧品Ａ」とこの「化粧品のための属性評価条件」を指定すれば、各評価項目ごとに話題規模や話題傾向を表示させることができる。
（９）１つの用語を明示的に指定して、その指定された用語に関する集合の話題動向を表示する（以下、「第９設定」とよぶ）。
たとえば、「ドライブ」として１つの用語が指定された場合、その「ドライブ」に関する集合における話題規模および話題動向のみが調査対象となる。
【００６２】
調査対象として複数の用語が指定されているときには（Ｓ５０のＹ）、第５設定に該当する。話題規模値計算部１４２は、指定された各用語に関する集合ごとに話題規模値を計算し、全体評価値計算部１４４も、指定された各用語に関する集合ごとに全体評価値を計算する。こうして、各用語に関する集合ごとの話題動向が話題規模情報として集計される（Ｓ５２）。なお、このときにも、評価条件は、あらかじめ設定されてもよいが、調査処理時に指定されてもよい。第６〜第９設定についても同様である。
【００６３】
一方、指定された用語が単一であるときには（Ｓ５０のＮ）、調査判定部１５３は、第６設定、すなわち下位用語を検索すべきとして調査条件が設定されているかを判定する（Ｓ５４）。下位用語を調査対象とするときには（Ｓ５４のＹ）、用語検出部１５８は、指定用語に関する集合において頻出する下位用語をリストアップする（Ｓ５６）。統計部１４０は、下位用語に関する集合のそれぞれについての話題動向を話題規模情報として集計する（Ｓ５８）。
【００６４】
指定された用語が単一であって（Ｓ５０のＮ）、調査判定部１５３は、第７設定、すなわち等位用語を検索すべきとして調査条件が設定されているときには（Ｓ６０のＹ）、用語検出部１５８は、指定された用語の集合において頻出する下位用語をリストアップする（Ｓ６２）。用語検出部１５８は、このうち、指定用語以外でもっとも頻出する下位用語を選択する（Ｓ６４）。図９に示した方法により、この選択された下位用語から指定用語の等位用語がリストアップされる（Ｓ６６）。統計部１４０は、等位用語に関する集合のそれぞれについての話題動向を話題規模情報として集計する（Ｓ６８）。
【００６５】
第８設定、すなわち、指定用語を複数の評価項目について話題動向を調査すべきとして調査条件が設定されているときには（Ｓ７０のＹ）、統計部１４０は、指定用語に関する集合において各評価項目についての話題動向を話題規模情報として集計する（Ｓ７２）。また、複数の評価項目についての調査でなければ（Ｓ７０のＮ）、すなわち、第９設定のときには、指定された用語についての話題動向が集計処理の対象となる（Ｓ７４）。
こうして、Ｓ５２、Ｓ５８、Ｓ６８、Ｓ７２およびＳ７４のいずれかにおいて集計された話題動向が画面に表示される（Ｓ７６）。
【００６６】
ユーザは、カテゴリに基づいて調査対象を特定するか、用語に基づいて調査対象を特定するかを調査時に選択してもよい。あるいは、ユーザにより調査対象として指定された用語がカテゴリ名と一致すれば、カテゴリに基づいて調査対象を特定し、一致しなければ用語に基づいて調査対象を特定してもよい。
次に、図４以外の例として、さまざまな話題動向表示態様について説明する。
【００６７】
図１１は、複数のトピックにおける話題規模情報を表形式で示す図である。
同図は、車種Ａから車種Ｄまでの４車種について、その話題動向分析結果を示している。ここでは、記事データは肯定的記事であるか否かに２分化されるとして説明する。いいかえれば、適合評価値が肯定または否定に対応して２値化されている。車種Ａから車種Ｄはカテゴリ名であってもよいし、用語であってもよい。
車種Ａに関しては、肯定的記事が７３、否定的記事が４１である。各記事の情報量に基づいて、車種Ａについての話題規模値が計算される。同図によれば、車種Ａは概ね肯定的な記事が多いが、車種Ｄは否定的記事が多いことがわかる。また、車種Ｃは投稿記事数そのものが少ない。このようなデータが得られたときの表示態様を図１２および図１３に示す。
【００６８】
図１２は、図１１の話題規模情報を示すグラフ図の一例である。
図１１に示したような車種Ａから車種Ｄまでの話題の規模および傾向が同図においては、直行座標系において表現されている。同図において（ｘ，ｙ）＝（否定的記事数，肯定的記事数）である。図４と同様に、原点からの距離が話題規模値の大きさを反映し、角度が全体評価傾向としての全体評価値を反映している、とそれぞれみなせる。ここでは、全体評価値＝肯定的記事数÷否定的記事数であってもよい。表示部１１４は、図８のＳ４６や図１０のＳ７６において、比較対象となった各トピックについての話題動向を同図に示す画面態様にて表示する。
【００６９】
図１３は、図１１の話題規模情報を示すグラフ図の別例である。
図１１に示したような車種Ａから車種Ｄまでの話題の規模および傾向が同図においては極座標系において表現されている。ｍ＝肯定的記事数、ｎ＝否定的記事数とすると、距離ｒ＝ｍ＋ｎ、角度θ＝４５度×（ｍ−ｎ）／（ｍ＋ｎ）により求められる。図１２と同様に、原点からの距離が話題規模値の大きさを反映し、角度が全体評価傾向としての全体評価値を反映している。このような画面表示態様によっても、各トピックについての話題動向が図示される。
【００７０】
図１４は、話題動向の時間的な推移を示すグラフ図である。
ここでは、図１２に示したような直交座標系において、各車種の話題動向の推移を示す。話題の規模および傾向は、時間経過とともに推移することは図４に関連して説明したとおりである。図１４は、指定期間における話題動向の変化を示している。たとえば、車種Ａの場合、話題規模は時間経過とともに順調に拡大している。また、その記事内容も概ね肯定的内容であることがわかる。車種Ｂの場合、話題の規模および傾向は時間的にほとんど変化していない。このことから、車種Ｂは評価が安定的な車種であることがわかる。車種Ｄの場合、話題内容が肯定的傾向から時間経過と共に否定的傾向に変化している。すなわち、車種Ｄの場合、時間経過と共に評価が悪化していることがわかる。
このような表示態様によれば、各車種の話題動向の時間的な変化を視覚的かつ直感的に把握できる。なお、ユーザーは各車種についての話題推移線上の任意のポイントをマウスでクリックすると、その時点において評価対象とされていた記事データの内容の一部または全部を表示させることもできる。
【００７１】
図１５は、製品の市場評価を示すために広く使用されているモデルの模式図である。
特定製品の市場におけるポジションを示すためにマーケティング戦略においてはポートフォリオ・モデルが広く利用されている。本実施例における話題規模管理装置１００は、話題規模情報に基づいて、このポートフォリオ・モデルに類似したモデルを表示することもできる。そのまえに、一般的に利用されており、本実施例が基盤としているポートフォリオ・モデルについて、簡単に説明しておく。
【００７２】
同図に示すモデルは、ある市場において競合関係にある製品群につき、各製品の市場におけるポジションを図示するためのモデルである。横軸は、調査対象製品の市場シェアを示す。左側ほどシェアが高いことを示し、右側ほど低いことを示す。縦軸は、市場全体としての成長率を示す。上側ほど成長率が大きい成長市場であることを示し、下側ほど成長率が鈍化した成熟市場であることを示している。同図の領域は、四つの領域に分けることが出来る。
（１）金のなる木
この領域は、成熟市場において高いシェアをとっている製品が属する。大きな追加投資なしにキャッシュフローを生み出す定番的な製品であることを示す。
（２）スター
この領域は、成長市場において高いシェアをとっている製品が属する。マーケットリーダーであり、かつ、キャッシュフローを増加させる期待の製品であることを示す。
（３）問題児
この領域は、成長市場においてシェアをとれていない製品が属する。市場として有望でありながら、シェアを取れていないため機会損失となっている製品であることを示す。
（４）負け犬
この領域は、成熟市場においてシェアをとれていない製品が属する。市場としても魅力がなく、また、シェアもとれていないためお荷物となっている製品であることを示す。
【００７３】
同図に示した各領域のいずれに調査対象の製品が属するかに応じて、その製品についてのマーケティング戦略策定の判断材料となる。同図に示すポートフォリオ・モデルは、現実の市場の成長率、現実に市場に投入されている製品のシェアという現実の数値に基づいたものである。本発明者は、市場規模のような現実の数値ではなく、話題規模という市場の先行指標によって、同様のモデルを構築可能であることに想到した。
【００７４】
図１６は、話題規模に基づく製品の評価を示すためのモデル図である。
ここでは、車種Ａ、車種Ｂおよび車種Ｃの３つの車種によって構成される仮想的な市場を想定している。これらの車種は市場における競合製品であるとする。横軸は、調査対象製品の話題規模シェアを示す。たとえば、所定日時の市場において車種Ａの話題規模のシェアは、
車種Ａの話題規模値÷（車種Ａの話題規模値＋車種Ｂの話題規模値＋車種Ｃの話題規模値）
により求められる。左側ほどシェアが高いことを示し、右側ほど低いことを示す。
縦軸は、市場全体としての話題規模成長率を示す。上側ほど成長率が大きいことを示し、下側ほど成長率が鈍化していることを示している。話題規模成長率は、調査対象日時ｔにおける市場全体としての話題規模値とその１日前の日時ｔ−１における話題規模値の比により求められる。すなわち、
話題規模成長率＝（日時ｔにおける市場の話題規模値）÷（日時ｔ−１における市場の話題規模値）−１
により求められる。市場の話題規模値は、いうまでもなく、車種Ａの話題規模値＋車種Ｂの話題規模値＋車種Ｃの話題規模値により求められる。
【００７５】
同図において、１月１日の段階では、車種Ａ、車種Ｂ、車種Ｃのうち、車種Ａに関する話題のシェアは大きく、車種Ｂや車種Ｃのシェアは小さい。２月１日の段階では、話題規模成長率が増加している。また、車種Ｂと車種Ｃのシェアが拡大し、その分、車種Ａのシェアが低下している。ただし、これは車種Ａの話題規模が小さくなったことを意味するとは限らず、あくまでも車種Ｂや車種Ｃの話題規模値に対する相対値である。３月１日の段階では、更に話題規模成長率が高くなっている。車種Ｂのシェアが著しく増加している。すなわち、車種Ｂは、図１５でいうスターの領域に入ってきている。一方車種Ａは、シェアを落とし、問題児の領域に入ってきている。車種Ｃは車種Ｂほどシェアを伸ばせず、やはり、問題児の領域に入ってきている。
【００７６】
４月１日の段階になると、話題規模成長率は最高に大きくなっている。車種Ｂは、スターの領域にとどまり、車種Ａや車種Ｃは問題児の領域に留まっている。５月１日になると、話題規模の成長は鈍化し、６月１日になると更に鈍化している。この間において、車種Ｂのシェアは低下しつつも、金のなる木の領域に入ってきている。一方、車種Ａや車種Ｃは、負け犬の領域に入ってきている。最後に、７月１日になると、話題規模成長率は更に低下している。
【００７７】
表示部１１４は、このように所定の期間における車種Ａ、Ｂ、Ｃの話題の規模と傾向の推移を同一画面上にて比較可能に表示させることができる。話題規模は投稿者の興味を反映したものであり、購買活動、ブランドイメージなどさまざまな指標の先行指標として有効であると考えられる。このような態様によれば、話題をベースとして、競合製品間における評価を定量化するとともに、ユーザにとって視覚的に認識しやすくデータを提示できる。
【００７８】
図１７は、属性評価条件ごとの話題動向を表示する画面を示す。
最後に、第３設定や第８設定における、データ表示の態様についての画面例を示す。評価対象によって、その評価基準は様々である。たとえば、自動車の評価基準は価格であったり、デザインであったり、乗り心地であったり、性能であったりする。全体的には肯定的な評価がなされている車種であっても、デザインに関しては否定的な評価がなされているということもあり得る。その反対に、全体としての評価は低いもののデザインは高く評価されている車種があるかもしれない。話題規模管理装置１００は、複数の車種Ａ、Ｂ、Ｃについて、各評価項目ごとの話題動向を図示することもできる。
【００７９】
同図において、上半分に示す円グラフは、好意的な記事データについての話題規模情報を示す。円グラフの面積の大きさが話題規模値の大きさを反映している。たとえば、円グラフの半径が話題規模値により規定されてもよい。下半分に示す円グラフは、不満足な記事データについての話題規模情報を示す。
同図によれば、車種Ａの場合、好意的記事よりも不満足記事の話題規模が大きい。一方、車種Ｂは、不満足記事に比べて好意的記事の話題規模が大きい。車種Ｃは、好意的記事も不満足記事もともに話題規模は小さい。すなわち、もともとあまり話題になっていない車種であることがわかる。車種Ａは、デザインについては好意的に評価されており、車種Ｃは、価格面で不満足な評価となっていることがわかる。このような表示態様によれば、競合製品間における評価をさらに細分化して分析できる。なお、円グラフをマウスでクリックすることにより記事データの一部または全部を表示させてもよい。たとえば、ユーザｈが、車種Ｂの好意的記事の円グラフにおいて「性能」の領域をクリックすると、その話題動向集計処理のもととなった該当記事データが画面に表示されてもよい。
【００８０】
以上、本実施例における話題規模管理装置１００によれば、ウェブログサイト３００などの個人メディアから情報を収集して世間の話題動向を分析できる。
【００８１】
インターネットを介したアンケートによって個人の意見を収集しようとする場合、まず、ユーザをそのアンケートの存在に気づかせる必要がある。このためには、ユーザをそのアンケートホームページに引きつけるための工夫が必要である。また、アンケート回答意欲を喚起するためには懸賞をつけるといった工夫がされていたが、このような方法はコストがかかるのも事実である。更に、アンケートに答えるときに個人情報を送信する必要がある場合が多く、ユーザ側にも心理的抵抗感が生じやすいため、これがアンケート回答意欲の阻害要因となっている。
【００８２】
特定の時事問題についての世論調査を行う仕組みを設けているニュースサイトもあるが、やはり同様の問題を抱えている。また、アンケートは、質問事項に対する回答としてデータを収集するので、いいかえれば、その質問事項から外れた付随的な情報を収集しにくいというデメリットもある。更には、アンケートに対しておもしろ半分の回答がなされる場合もあり、このようないわばノイズ情報がアンケートの信頼性を悪化させる可能性がある。
【００８３】
個人の意見を収集するシステムとしては、そのほかにも視聴率調査やサイトのアクセス数調査といった方法が挙げられる。このような調査方法は、ユーザの心理的抵抗感や手間といった問題は、アンケートに比べて軽減されるといえるが、得られる情報は極めて限定的である。
【００８４】
これに対して、本実施例の話題規模管理装置１００は、個人の意見が表明されているウェブログデータを収集することにより、世間の話題動向を分析する。そのメリットとしては、主なものだけでも以下のものを挙げることができる。１．調査対象者の回答意欲を喚起するための工夫が事実上不要となる。２．ウェブログ開設者などの調査対象者にとってはアンケートなどの調査に協力しているという感覚すら持たなくて済む。３．質問項目によってユーザの意見を型にはめなくて済むため、多様な話題動向を収集できる。４．話題規模管理装置１００は、既存のウェブログサイトにアクセスするだけなので、既存のシステムとの親和性が高い。５．膨大なインターネット上の情報を情報源とするため、統計的に安定すると考えられる。６．話題の推移という時系列データを簡易に収集できる。７．話題の絶対規模、相対規模という有用性が高く曖昧な情報を定量化できる。８．話題動向からみた用語間の関連性を検出できる。９．任意の比較対象を指定して、それらの話題動向を視覚的に比較できる。
【００８５】
マーケティングなどにおいては、製品嗜好、市場反応を正確にキャッチすることが重要である。本実施例の話題規模管理装置１００は、広告の費用対効果や新しいマーケットの発見など多様な分析に応用可能である。たとえば、マスコミ関係者であれば、人々がどのようなニュースに興味を持ち、どのような情報を求めているのかを探った上で、提供すべき情報の量配分を考える必要がある。たとえば、大きなニュースであっても、世間に飽きられてくれば、別のニュースを積極的に提供すべきである。その反対に、時間が経っても世間が興味を持っているニュースであれば、積極的に提供すべきである。また、あるニュースと関連して、どのような情報が話題となっているのか、求められているのかを話題動向に基づく関連情報検索によって検出できるため、潜在的な情報ニーズを発見する上で効果的なツールとなる。また、複数のトピックの話題動向からみた関係や推移を視覚的に表示させることにより、話題をベースとした仮想的な市場における競合関係を直感的に認識しやすくなる。
製造業関係者であれば、発売した製品がどの程度話題になっているか、話題規模がどのように推移しているかによって、生産計画に反映するという手法も考えられる。図９に関連して説明したように、製品名などを検索対象用語として、その製品がどのような製品、あるいは、どのようなモノと話題関連性が高いのかを発見することもできる。概念的に固定された用語構造ではなく、話題動向からみた用語間の関連性を検出することは業務企画において、潜在的な競合、潜在的な市場を発見する上でも効果的なツールとなる。あらかじめカテゴリとして類型化された記事データの集合や、用語ベースで特定される記事データの集合を比較することにより、調査対象の話題規模からみたポジションを明快に示すことができる。
このように、本実施例に示した話題規模管理装置１００はサービスの提供者と受け手とを緊密化させる上で効果的である
【００８６】
一方、続々とウェブログが開設される現在、開設したウェブログが実際に他人に見てもらえる保証はない。実際、多くのウェブログがインターネットに接続されているだけの「独り言」サイトにすぎない。話題規模管理装置１００は、こういったウェブログの意見も自動的に収集して解析する。そのため、ウェブログ開設者にとっても、自分の意見が社会に反映されやすいというメリットがある。このように話題規模管理装置１００は個人の情報発信意欲を喚起する効果がある。
話題規模管理装置１００は、個人が積極的に自己の意見を発信するような活性化された社会を実現するのに資するといえる。
【００８７】
なお、話題規模管理装置１００はマーケティングや世論調査などに有効であることはもちろんであるが、一般のユーザにとっても、世間の話題動向を知る上で有効である。また、本実施例においてはウェブログを情報源として説明したが、話題規模管理装置１００が収集する文書データは、インターネット上のニュースサイトなどさまざまなものが考えられる。
また、話題規模管理装置１００は、特定の用語を無意味に連呼するようなデータ解析の信頼性を損なう記事データを調査対象外とすることにより、調査の正確性を期してもよい。
【００８８】
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。なお本発明はこの実施の形態に限定されることなく、そのさまざまな変形例もまた、本発明の態様として有効である。
【００８９】
請求項に記載の話題動向表示部および推移表示部の機能は、本実施例においては、主として表示部１１４により実現される。請求項に記載の調査判定部の機能は、本実施例においては主として調査判定部１５３および用語検出部１５８により実現される。
請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、本実施例において示された各機能ブロックの単体もしくはそれらの連係によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【００９０】
なお、本実施例においては、特徴ベクトル法を用いて、適合評価値やカテゴリ評価値を算出するとして説明したが、このほかにも、ベイジアンフィルタ法など、既知の自然言語処理方法が利用可能であることは、当業者には理解されるところである。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】話題規模管理システムのハードウェア構成図である。
【図２】話題規模管理装置の機能ブロック図である。
【図３】ウェブログの一般的な表示フォーマットを示す図である。
【図４】話題動向を視覚的に表示するときの模式図である。
【図５】カテゴリを説明するための模式図である。
【図６】話題情報保持部のデータ構造図である。
【図７】記事データをカテゴリ分類する処理過程を示すフローチャートである。
【図８】カテゴリに基づいて話題規模動向を調査するときの処理過程を示すフローチャートである。
【図９】関連用語検索の概念を示す模式図である。
【図１０】用語に基づいて話題規模動向を調査するときの処理過程を示すフローチャートである。
【図１１】複数のトピックにおける話題規模情報を表形式で示す図である。
【図１２】図１１の話題規模情報を示すグラフ図の一例である。
【図１３】図１１の話題規模情報を示すグラフ図の別例である。
【図１４】話題動向の時間的な推移を示すグラフ図である。
【図１５】製品の市場評価を示すために広く使用されているモデルの模式図である。
【図１６】話題規模に基づく製品の評価を示すためのモデル図である。
【図１７】属性評価条件ごとの話題動向を表示する画面を示す図である。
【符号の説明】
【００９２】
１０  話題規模管理システム、  １００  話題規模管理装置、  １１０  ユーザインタフェース処理部、  １１２  入力部、  １１４  表示部、  １２０  通信処理部、  １２２  記事データ受信部、  １３０  データ処理部、  １４０  統計部、  １４２  話題規模値計算部、  １４４  全体評価値計算部、  １４６  評価基準設定部、  １５０  評価部、  １５２  範囲特定部、  １５３  調査判定部、  １５４  調査条件設定部、  １５５  情報量計算部、  １５６  適合評価部、  １５８  用語検出部、  １５９  分類処理部、  １６０  データ記憶部、  １６２  記事データ保持部、  １６４  話題情報保持部、  １７０  ウェブログ表示フォーマット、  ３００  ウェブログサイト。
【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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【図１６】
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【図１７】
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