(57)【要約】      （修正有）【課題】ソーシャル・メディアにおいて、広く伝搬されている書き込み情報を発信したユーザをインフルエンサーとして抽出する。【解決手段】インフルエンサー抽出装置１００は、ソーシャル・メディア１０から、ユーザ間および書き込み情報間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得部１１０と、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア１０内のユーザそれぞれについて、リンク数を取得するユーザ情報取得部１２０と、取得された再発信関係情報に基づいて拡散率を算出する拡散率算出部１３０と、取得された再発信関係情報、取得された各ユーザのリンク数、および算出された拡散率に基づいて、取得された各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析部１４０、算出された各書き込み情報の伝搬度からユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出部１５０とを備える。【選択図】図１
2012150652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置であって、
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段と、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段と、
前記拡散率算出手段で算出された拡散率と前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析手段と、
前記伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段と、
を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置。
【請求項２】
前記拡散率は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された、各ユーザの書き込み情報の発信数および前記各ユーザの書き込み情報の再発信数に基づいて算出されることを特徴とする請求項１に記載のインフルエンサー抽出装置。
【請求項３】
前記伝搬度解析手段は、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、
前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載のインフルエンサー抽出装置。
【請求項４】
前記伝搬度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度をＳｎ、前記一経路のｎ段階のユーザの拡散率をＸｎ、前記一経路のｎ段階のユーザのリンク数をＦｎとしたとき、前記一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎは、
【数６】
2012150652.tif 000008
として求められることを特徴とする請求項３に記載のインフルエンサー抽出装置。
【請求項５】
前記伝搬度は、前記書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数を示すことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載のインフルエンサー抽出装置。
【請求項６】
前記拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出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インフルエンサー抽出装置。
【請求項７】
前記情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得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インフルエンサー抽出装置。
【請求項８】
ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法であって、
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップと、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップと、
前記第３のステップで算出された拡散率と前記第２のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第４のステップと、
前記第４のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第５のステップと、
を含むことを特徴とするインフルエンサー抽出方法。
【請求項９】
ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップと、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップと、
前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップと、
前記第３のステップで算出された拡散率と前記第２のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第４のステップと、
前記第４のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第５のステップと、
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、ソーシャル・メディア内のインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置、インフルエンサー抽出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テレビＣＭ等の広告に替わるマーケティング手法として、インフルエンサーを活用して商品情報を発信、および消費者の間にクチコミを促すインフルエンサー・マーケティングが注目されている。ここで、インフルエンサーとは、人々の消費行動に影響を与えるユーザを指し、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、口コミサイト、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のソーシャル・メディアにおいては、他のユーザに対して強い影響力を持つ人がインフルエンサーに該当する。
【０００３】
インフルエンサー・マーケティングにおいて、複数のユーザの中から、最適なインフルエンサーを抽出することが重要である。そこで、インフルエンサーの抽出方法として、共通の関心を共有するコミュニティのユーザの中から、ユーザ間のリンク関係と予め登録されているユーザ情報に基づいて、インフルエンサーを抽出する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１０−５１５１６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されている方法では、リンクによるユーザの繋がり（リンク）に基づいてインフルエンサーを抽出するので、ユーザが発信した書き込み情報がどの程度閲覧されているかがわからないという問題点があった。また、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報が、発信したユーザと異なるユーザにより再発信されることにより、ユーザからユーザへと段階的に広がることを考慮していないため、ソーシャル・メディアにおいて、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、ソーシャル・メディア内のユーザに影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出できないという問題点があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ソーシャル・メディアにおいて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたかを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出するインフルエンサー抽出装置、インフルエンサー抽出方法およびプログラムを提供することを目的とする。また、書き込み情報が伝搬する段階的な経路を用いて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたかを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、ソーシャル・メディア内のユーザに影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。
【０００８】
（１）  本発明は、ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段（例えば、図１の情報取得部１１０）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段（例えば、図１のユーザ情報取得部１２０）と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段（例えば、図１の拡散率算出部１３０）と、前記拡散率算出手段で算出された拡散率と前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析手段（例えば、図１の伝搬度解析部１４０）と、前記伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段（例えば、図１の抽出部１５０）と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【０００９】
この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。ユーザ情報取得手段は、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。拡散率算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。伝搬度解析手段は、拡散率算出手段で算出された拡散率とユーザ情報取得手段で取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。抽出手段は、伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の拡散率を用いて算出される、ユーザが発信する各書き込み情報の閲覧度合いを各書き込み情報の伝搬度とし、各書き込み情報の伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【００１０】
（２）  本発明は、（１）のインフルエンサー抽出装置について、前記拡散率は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された、各ユーザの書き込み情報の発信数および前記各ユーザの書き込み情報の再発信数に基づいて算出されることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【００１１】
この発明によれば、拡散率は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された、各ユーザの書き込み情報の発信数および各ユーザの書き込み情報の再発信数に基づいて算出される。したがって、ユーザ間の再発信関係を特定する再配信関係情報を用いて、各ユーザの書き込み情報が他のユーザにより再発信される確率である拡散率を算出することができる。
【００１２】
（３）  本発明は、（１）または（２）のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度解析手段は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段（例えば、図１の伝搬経路解析部１４１）と、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段（例えば、図１の伝搬度算出部１４２）と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【００１３】
この発明によれば、伝搬経路解析手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する。伝搬度算出手段は、ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数、拡散率算出手段で算出された拡散率、および伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。したがって、書き込み情報が伝搬する段階的な経路である伝搬経路を解析することにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬することを加味して算出された伝搬度から、各ユーザの影響力を算出することができる。
【００１４】
（４）  本発明は、（３）のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度をＳｎ、前記一経路のｎ段階のユーザの拡散率をＸｎ、前記一経路のｎ段階のユーザのリンク数をＦｎとしたとき、前記一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎは、
【数１】
2012150652.tif 000003
として求められることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【００１５】
この発明によれば、伝搬経路のうち一経路の各段階における伝搬度Ｓｎは、拡散率Ｘｎおよびリンク数Ｆｎを用いた式により求められる。したがって、書き込み情報の伝搬度Ｓｎを、伝搬のｎ段階において算出することができる。
【００１６】
（５）  本発明は、（１）から（４）のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度は、前記書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数を示すことを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【００１７】
この発明によれば、伝搬度は、書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数を示す。したがって、書き込み情報を閲覧する可能性のあるユーザ数を推定することができる。
【００１８】
（６）  本発明は、（１）から（５）のインフルエンサー抽出装置について、前記拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【００１９】
この発明によれば、拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出する。したがって、所定期間において、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【００２０】
（７）  本発明は、（１）から（４）のインフルエンサーシステムについて、情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。
【００２１】
この発明によれば、報取得手段は、ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得する。したがって、所定の条件の下、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【００２２】
（８）  本発明は、ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３）と、前記第３のステップで算出された拡散率と前記第２のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４、Ｓ５、Ｓ６）と、前記第４のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ７）と、を含むことを特徴とするインフルエンサー抽出方法を提案している。
【００２３】
この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第２のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第３のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第４のステップにおいて、第３のステップで算出された拡散率と第２のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第５のステップにおいて、第４のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の拡散率を用いて算出される、ユーザが発信する各書き込み情報の閲覧度合いを各書き込み情報の伝搬度とし、各書き込み情報の伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【００２４】
（９）  本発明は、ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３）と、前記第３のステップで算出された拡散率と前記第２のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４、Ｓ５、Ｓ６）と、前記第４のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ７）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００２５】
この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第２のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第３のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第４のステップにおいて、第３のステップで算出された拡散率と第２のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第５のステップにおいて、第４のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の拡散率を用いて算出される、ユーザが発信する各書き込み情報の閲覧度合いを各書き込み情報の伝搬度とし、各書き込み情報の伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、ソーシャル・メディアにおいて、ユーザ毎に書き込み情報の閲覧度合いを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。また、書き込み情報が広がっていく段階的な経路を用いて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたかを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、ソーシャル・メディア内のユーザに影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出装置の構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係るユーザ関係解析部により解析された伝搬経路および作成される伝搬経路情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出処理のフローチャートである。
【図４】伝搬度解析事例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含むさまざまなバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００２９】
＜インフルエンサー抽出装置の構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出装置１００の構成図である。本実施形態に係るインフルエンサー抽出装置１００は、ソーシャル・メディア１０内のユーザが発信する書き込み情報の閲覧度合いを、ユーザの他のユーザに対する影響力として、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出する装置である。ここで、ソーシャル・メディアとは、例えば、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、口コミサイト、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等である。インフルエンサー抽出装置１００は、図１に示すように、情報取得部１１０、ユーザ情報取得部１２０、拡散率算出部１３０、伝搬度解析部１４０、および抽出部１５０を備える。
【００３０】
情報取得部１１０は、ソーシャル・メディア１０からユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。ここで、再発信関係とは、書き込み情報を発信したユーザと、その書き込み情報を再発信したユーザとの繋がり、および書き込み情報と、その書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報との繋がりであって、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒのリツイートで繋がっているユーザおよびツイートである。また、再発信とは、あるユーザにより発信された書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報を発信することを意味する。
【００３１】
再発信関係情報は、あるユーザにより発信された書き込み情報が他のユーザにより再発信された際に、書き込み情報に付加される情報であって、例えば、再発信の書き込み情報の情報ＩＤ、書き込み情報を再発信したユーザのユーザＩＤ、再発信の基となった書き込み情報の情報ＩＤ、および再発信の基となった書き込み情報を発信したユーザのユーザＩＤを含み、本実施形態において、再発信関係情報にはこれらの情報が含まれるとして説明する。
【００３２】
情報取得部１１０は、ソーシャル・メディア１０から書き込み情報を取得する際に、書き込み情報が発信された期間や書き込み情報の内容に含まれるキーワードを条件にソーシャル・メディア１０の書き込み情報を検索し、検索された書き込み情報を取得してもよい。それにより、所定の期間におけるインフルエンサーや、所定のキーワードについてのインフルエンサーを抽出することができる。
【００３３】
ユーザ情報取得部１２０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、各ユーザとリンク関係にあるユーザの数（以下、リンク数という）を取得する。リンク関係にあるユーザとは、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒにおいては、フォロワーとなっているユーザである。なお、情報取得部１１０で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのユーザＩＤに基づいて、情報取得部１１０で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのリンク数のみを取得してもよい。
【００３４】
拡散率算出部１３０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ユーザ毎に、発信した書き込み情報の数（発信数）、および発信した書き込み情報のうち他のユーザにより再発信された書き込み情報の数（再発信数）を算出する。次に、拡散率算出部１３０は、拡散率Ｘを以下の式（１）を用いて算出する。なお、拡散率Ｘは、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である。なお、拡散率算出部１３０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報のうち所定期間内の書き込み情報から拡散率Ｘを求めてもよい。それにより、所定期間内の拡散率の精度を上げることができる。
【００３５】
【数２】
2012150652.tif 000004
【００３６】
伝搬度解析部１４０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報と、ユーザ情報取得部１２０で取得された各ユーザのリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度Ｓを算出する。伝搬度解析部１４０は、伝搬経路解析部１４１、および伝搬度算出部１４２を備える。
【００３７】
伝搬経路解析部１４１は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、各書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析する。なお、書きこみ情報はユーザからユーザへと伝搬するので、伝播経路はユーザ間の繋がりにより段階的に構成される。次に、伝搬経路解析部１４１は、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。図２に示す具体例を用いて、伝搬経路の解析および伝搬経路から作成される伝搬経路情報について説明する。
【００３８】
図２（ａ）には、情報取得部１１０で取得した再発信関係情報を示す。なお、説明の便宜上、ユーザＩＤの欄にはユーザ名を示す。まず、伝搬経路解析部１４１は、再発信により繋がっている書き込み情報群、すなわち、内容が共通する書き込み情報群を判断する。図２（ａ）に示した再発信関係情報からは、情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ１０，ｉｎｆｏ１００，Ｉｎｆｏ１１０，Ｉｎｆｏ１２０、および情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ２０，ｉｎｆｏ２００，Ｉｎｆｏ２１０の２つのグループが判断される。
【００３９】
次に、伝搬経路解析部１４１は、各書き込み情報群について、再発信で繋がっているユーザの関係に基づいて伝搬経路を解析する。情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ１０，ｉｎｆｏ１００，Ｉｎｆｏ１１０，Ｉｎｆｏ１２０を含む書き込み情報群については、ユーザＡが発信した情報をユーザＢが再発信し、ユーザＢが発信した情報をユーザＣおよびユーザＤが再発信していることから、ユーザＡが発信した書き込み情報ｉｎｆｏ１０の内容が伝搬する伝搬経路は、図２（ｂ）（１）に示すような経路であると、伝搬経路解析部１４１により解析される。同様に、情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ２０，ｉｎｆｏ２００，Ｉｎｆｏ２１０の書き込み情報群については、ユーザＥが発信した書き込み情報ｉｎｆｏ２０の内容が伝搬する伝搬経路は、図２（ｂ）（２）に示すような経路であると、伝搬経路解析部１４１により解析される。
【００４０】
図２（ｃ）に、伝搬経路情報の一例を示す。図２（ｃ）に示す伝搬経路情報は、図２（ｂ）（１）の伝搬経路に基づいて作成された伝搬経路情報である。図２（ｃ）に示すように、ユーザＡとユーザＢとが対応付けられ、ユーザＢとユーザＣおよびユーザＤとが対応付けられて記憶される。なお、伝搬経路情報は、内容が共通する書き込み情報群毎に作成される。
【００４１】
伝搬度算出部１４２は、ユーザ情報取得部１２０で取得されたリンク数、拡散率算出部１３０で算出された拡散率、および伝搬経路解析部１４１で作成された伝搬経路情報に基づいて、書き込み情報毎の伝搬度Ｓを算出する。ここで、伝搬度Ｓとは、書き込み情報が伝搬する度合いである。本実施形態においては、書き込み情報が閲覧される度合い（閲覧度合い）を、書き込み情報が伝搬する度合いとして用いる。また、あるユーザにより発信された書き込み情報が他のユーザが再発信したことを書き込み情報が閲覧されたこととして、伝搬度Ｓを算出する。
【００４２】
具体的には、まず、伝搬度算出部１４２は、伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎを以下の式（２）を用いて算出する。式（２）に示すように、伝搬度Ｓは、ユーザのリンク数に、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率、言い換えると閲覧される確率をかけることにより算出されるので、伝搬度Ｓは、書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数でもある。
【００４３】
【数３】
2012150652.tif 000005
【００４４】
次に、伝搬度算出部１４２は、上述した式（２）を用いて算出された、伝播経路の各経路における伝搬度を集計することにより、書き込み情報の伝搬度を算出する。
【００４５】
抽出部１５０は、ユーザ毎に伝搬度算出部１４２で算出された各書き込み情報の伝搬度を集計することにより、各ユーザの影響力を算出する。そして、抽出部１５０は、算出した影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。なお、抽出部１５０は、影響力が最も高いユーザをインフルエンサーとしてもよいし、影響力が所定の値以上のユーザをインフルエンサーとして抽出してもよい。このように、書き込み情報毎に算出した伝搬度を集計して、ユーザの影響力を算出することにより、精度良くインフルエンサーを抽出することができる。
【００４６】
＜インフルエンサー抽出処理＞
図３は、本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出処理のフローチャートである。
【００４７】
まず、ステップＳ１において、情報取得部１１０は、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を、ソーシャル・メディア１０から取得する。
【００４８】
次に、ステップＳ２において、ユーザ情報取得部１２０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、リンク数を取得する。
【００４９】
次に、ステップＳ３において、拡散率算出部１３０は、ステップＳ１で取得した書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率Ｘを算出する。
【００５０】
次に、ステップＳ４において、伝搬経路解析部１４１は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。
【００５１】
次に、ステップＳ５において、伝搬度算出部１４２は、ステップＳ２で取得されたリンク数、ステップＳ３で算出された拡散率Ｘ、およびステップＳ４で作成された伝搬経路情報に基づいて、書き込み情報毎に伝搬度を算出する。
【００５２】
次に、ステップＳ６において、伝搬度算出部１４２は、ステップＳ１で取得した全ての書き込み情報の伝搬度を算出したか否かを判断する。全ての書き込み情報の伝搬度を算出した（ＹＥＳ）場合には、ステップＳ７へ処理を進め、全ての書き込み情報の伝搬度を算出していない（ＮＯ）場合には、ステップＳ５へ処理を戻す。
【００５３】
次に、ステップＳ７において、抽出部１５０は、ユーザ毎にステップＳ６で算出された各書き込み情報の伝搬度を集計することにより、各ユーザの影響力を算出し、算出した影響力が高いユーザを、インフルエンサーとして抽出する。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態によれば、ソーシャル・メディアにおいて、ユーザ毎に書き込み情報の閲覧度合いを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。また、書き込み情報が広がっていく段階的な経路を用いて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたかを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、ソーシャル・メディア内のユーザに影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。
【００５５】
＜伝搬度解析事例＞
上述したインフルエンサー抽出装置１００によりユーザの影響力を算出した場合の一例を、図４を用いて説明する。図４（ａ）には、ユーザＨが発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）について、伝搬経路解析部１４１で解析された伝播経路を示す。また、図４（ｂ）には、図４（ａ）に示す伝搬経路に含まれる各ユーザの情報を示す。
【００５６】
図４（ａ）に示すように、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１は、伝搬経路の第１段階では、「ユーザＩ」、「ユーザＪ」、および「ユーザＫ」に、第２段階では、「ユーザＬ」、「ユーザＭ」、「ユーザＮ」、および「ユーザＯ」に、よって再発信されて、伝搬される。
【００５７】
本実施形態に係るインフルエンサー抽出装置１００を用いて、図４における「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の伝搬度を算出する場合について説明する。
【００５８】
まず、上述した（１）式に図４（ｂ）に示す値を代入し、各ユーザの拡散率Ｘを算出する。拡散率Ｘの計算式および計算結果を以下の式（３）に示す。
【００５９】
【数４】
2012150652.tif 000006
【００６０】
伝搬度は、上述した式（３）により算出した各ユーザの拡散率Ｘと、図４（ｂ）に示すリンク数の値を、上述した（２）式に代入し、書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の伝搬度Ｓを算出する。
【００６１】
【数５】
2012150652.tif 000007
【００６２】
このようにして、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の伝搬度Ｓが算出される。また、計算された伝搬度から、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）を閲覧する可能性のあるユーザ数が１３４人であると推定することができる。
【００６３】
「ユーザＨ」の影響力を算出するためには、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報それぞれについて、上述した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）と同様に伝搬度Ｓを算出し、それらを集計することで、求めることができる。
【００６４】
なお、インフルエンサー抽出装置の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを機器に読み込ませ、実行することによって本発明のインフルエンサー抽出装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００６５】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００６６】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００６７】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００６８】
（変形形態）
上述した実施形態において、ソーシャル・メディアから直接取得した、書き込み情報や、各ユーザのリンク数を用いているが、ソーシャル・メディアから取得した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶部や、各ユーザのリンク数を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部を、インフルエンサー抽出装置１００に備え、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部に記憶されている情報を用いてもよい。また、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部から情報を取得する際に、所定の条件、例えばキーワードや期間により検索を行い、検索された情報を取得してもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１０    ソーシャル・メディア
１００  インフルエンサー抽出装置
１１０  情報取得部
１２０  ユーザ情報取得部
１３０  拡散率算出部
１４０  伝搬度解析部
１４１  伝搬経路解析部
１４２  伝搬度算出部
１５０  抽出部
【図１】
2012150652.tif 000009
【図２】
2012150652.tif 000010
【図３】
2012150652.tif 000011
【図４】
2012150652.tif 000012