(57)【要約】【課題】プロフィール情報がなくても、ユーザ間の重要度を算出することが可能な重要度算出装置等を提供する。【解決手段】重要度定義部２１は、ある時刻ｔ１における、すべてのユーザ同士の重要度について定義する。親密度定義部２２は、ユーザｖ１がユーザｖ２へ時刻ｔ０に発言した際、時刻ｔ１時のユーザｖ１のユーザｖ２に対する単純親密度を定義するとともに、時刻ｔ１時のユーザｖ２のユーザｖ１に対する被単純親密度を定義する。重要度算出部２３は、親密度定義部２２によって定義された単純親密度および被単純親密度を用いて、ユーザｖ１のユーザｖ２に対する全体の親密度を算出するとともに、ユーザｖ２のユーザｖ１に対する全体の被親密度を算出する。【選択図】図８
2013196419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＳにおける第１のユーザから見た第２のユーザの重要度を算出する重要度算出装置であって、
ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する記憶手段と、
前記発言内容および前記発言時刻からの時間経過に基づいて、前記重要度を算出する算出手段と、
を備えることを特徴とする重要度算出装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、話題内容毎に前記発言内容及び前記発言時刻を記憶し、
前記算出手段は、前記話題内容毎に前記重要度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の重要度算出装置。
【請求項３】
前記算出手段は、
所定の期間内に、前記第１のユーザが前記第２のユーザに対して発言した際の、前記第１のユーザの前記第２のユーザに対する親密度を算出し、
前記所定の期間内に、前記第２のユーザが前記第１のユーザに対して発言した際の、前記第１のユーザの前記第２のユーザに対する被親密度を算出し、
前記親密度および前記被親密度に基づいて前記重要度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の重要度算出装置。
【請求項４】
ＳＮＳにおける第１のユーザから見た第２のユーザの重要度を算出する重要度算出方法であって、
コンピュータが、
ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する記憶ステップと、
前記発言内容および前記発言時刻からの時間経過に基づいて、前記重要度を算出する算出ステップと、
を実行することを特徴とする重要度算出方法。
【請求項５】
コンピュータを、ＳＮＳにおける第１のユーザから見た第２のユーザの重要度を算出する重要度算出装置として機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する記憶手段と、
前記発言内容および前記発言時刻からの時間経過に基づいて、前記重要度を算出する算出手段
として機能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、ＳＮＳ（Social Networking Service）による情報サービスにおいて、ユーザ間の重要度を算出する重要度算出装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、１４０文字以内の個人ユーザのつぶやき発言を公開するＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）と呼ばれるＳＮＳがある。Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）では、インターネットに接続可能なパーソナルコンピュータ等の通信端末から特定のＷＥＢページにアクセスして、ユーザ自身が文字を入力してつぶやいたり、あるいはユーザが自身で関連付けを設定した他のユーザのつぶやき発言を時系列的に表示させるとこによって、ユーザ同士を共感させたり、同情させるというような緩やかなコミュニケーションを実現させるネットワークサービスである。
【０００３】
また、他のＳＮＳの例として、友人や知人間のコミュニケーションを円滑にする手段や場を提供したり、趣味や嗜好、居住地域、出身校、あるいは、友人の友人といったつながりを通じて新たな人間関係を構築する場を提供したりするサービスもある。
【０００４】
例えば、特許文献１には、ＳＮＳ上のプロフィール情報と、人間関係情報を用いて、中心人物に対する他の人物の重要度を算出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０-２７７４８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＳＮＳ上のプロフィール情報は任意記入となっていることが多く、特許文献１における、プロフィール属性から人間関係のつながり度合いを算出するのは現実的でない。
【０００７】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、プロフィール情報がなくても、ユーザ間の重要度を算出することが可能な重要度算出装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した目的を達成するために、第１の発明は、ＳＮＳにおける第１のユーザから見た第２のユーザの重要度を算出する重要度算出装置であって、ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する記憶手段と、前記発言内容および前記発言時刻からの時間経過に基づいて、前記重要度を算出する算出手段と、を備えることを特徴とする重要度算出装置である。第１の発明によって、プロフィール情報がなくても、ユーザ間の重要度を算出することが可能となる。
【０００９】
前記記憶手段は、話題内容毎に前記発言内容及び前記発言時刻を記憶し、前記算出手段は、前記話題内容毎に前記重要度を算出する。これにより、ある話題について興味のあるユーザ間の重要度を算出することが可能となる。
【００１０】
前記算出手段は、所定の期間内に、前記第１のユーザが前記第２のユーザに対して発言した際の、前記第１のユーザの前記第２のユーザに対する親密度を算出し、前記所定の期間内に、前記第２のユーザが前記第１のユーザに対して発言した際の、前記第１のユーザの前記第２のユーザに対する被親密度を算出し、前記親密度および前記被親密度に基づいて前記重要度を算出する。これにより、例えば、フォロー・フォロワーの関係を考慮したユーザ間の重要度を算出することが可能となる。
【００１１】
第２の発明は、ＳＮＳにおける第１のユーザから見た第２のユーザの重要度を算出する重要度算出方法であって、コンピュータが、ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する記憶ステップと、前記発言内容および前記発言時刻からの時間経過に基づいて、前記重要度を算出する算出ステップと、を実行することを特徴とする重要度算出方法である。第２の発明によって、プロフィール情報がなくても、ユーザ間の重要度を算出することが可能となる。
【００１２】
第３の発明は、コンピュータを、ＳＮＳにおける第１のユーザから見た第２のユーザの重要度を算出する重要度算出装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する記憶手段と、前記発言内容および前記発言時刻からの時間経過に基づいて、前記重要度を算出する算出手段として機能させるためのプログラムである。
第３の発明に係るプログラムをコンピュータにインストールすることで、第１の発明に係る重要度算出装置を得ることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、プロフィール情報がなくても、ユーザ間の重要度を算出することが可能な重要度算出装置などを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】フォロー・フォロワーの関係の一例を示す図である。
【図２】図１に示す関係にある各ユーザのホームページ上のタイムライン上に表示される様子を説明する図である。
【図３】ハッシュタグによる関係の一例を示す図である。
【図４】図３に示す関係をまとめたものを示す図である。
【図５】図３に示す関係にある各ユーザが利用したハッシュタグを示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る重要度算出システムの構成例を示す図である。
【図７】重要度算出装置のハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【図８】重要度算出装置のハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【図９】第１の実施の形態における重要度算出処理を説明するフローチャートである。
【図１０】図９の説明に用いるユーザ同士の発言を示す図である。
【図１１】第２の実施の形態における重要度算出処理を説明するフローチャートである。
【図１２】図１１の説明に用いるユーザ同士の発言を示す図である。
【図１３】重要度算出処理結果をまとめたものを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１６】
本実施の形態は、ＳＮＳによる情報サービスを前提とするものであり、そのためのシステムを包含するものとなっている。
【００１７】
［フォローとフォロワーの関係］
例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）では、それぞれのユーザに対して、唯一無二のユーザ名（ＩＤ）が割り当てられ、ユーザ名に対応したホームページがそれぞれのユーザに割り当てられる。ユーザは、ホームページから、「つぶやき」といわれる１４０文字以内のテキストデータを投稿することができる。投稿されたテキストデータ（つぶやき）は、そのユーザのホームページ上におけるタイムラインと呼ばれるスペースで閲覧可能となるとともに、そのユーザのつぶやきを閲覧したいとして登録している（フォローしている）ユーザのホームページ上のタイムラインでも閲覧可能となる。例えば、ユーザＡは、ユーザＢのつぶやきをユーザＡ自身のタイムラインに常に表示させることができる。
【００１８】
本実施の形態において、このような関係を「フォロー（フォローしている人）」や「フォロワー（フォローされている人）」と定義する。例えば、ユーザＡは、ユーザＢをフォローしており、ユーザＢは、ユーザＡによってフォローされていると定義することができる。
【００１９】
また例えば、ユーザＡは、ユーザＢをフォローしており、ユーザＢによってフォローされている、互いにフォロー・フォロワーの関係である場合は、「フレンド（友達）」の関係と定義する。
【００２０】
さらに、ユーザＡが任意のユーザに対してメッセージを送ることを「発言」と定義し、ユーザＡが特定のユーザまたは二人以上のユーザ集団に対してメッセージを送ることを「宛先付発言」と定義し、ある発言に対して発言本文と区別して設定された関連するワードを「タグ」と定義する。例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）などでは、ハッシュタグとして知られている。
【００２１】
図１は、任意のユーザｖ１〜ｖ９におけるフォロー・フォロワーの関係の一例を示す図である。例えば、ユーザｖ１は、ユーザｖ２、ｖ９によってフォローされている（図中、矢印ｅ１、矢印ｅ８）。また、例えば、ユーザｖ２は、ユーザｖ４、ｖ９によってフォローされており（図中、矢印ｅ３、矢印ｅ９）、ユーザｖ１、ｖ４、ｖ７、ｖ８をフォローしている（図中、矢印ｅ１、矢印ｅ３、矢印ｅ２、矢印ｅ４）。また、例えば、ユーザｖ４は、ユーザｖ２、ｖ７とフレンドである（図中、矢印ｅ３、ｅ５）。
【００２２】
図２は、図１に示す関係にある各ユーザのホームページ上のタイムライン上に表示される様子を説明する図である。図２に示すように、例えば、ユーザｖ１、ｖ３、ｖ５、ｖ８のホームページのタイムライン上には、どのユーザからもフォローされていないため、何も表示されない。一方、例えば、ユーザｖ２のホームページのタイムライン上には、ユーザｖ１、ｖ４、ｖ７、ｖ８の発言が表示される。
【００２３】
図１、図２から推察すると、ユーザｖ２、ｖ９は、いずれも、ユーザｖ１、ｖ７をフォローしているため、比較的近い距離（関係）にいると考えられる。
【００２４】
［ハッシュタグによる関係］
また、図１に示したようなフォロー・フォロワーの関係とは別に、「任意のタグ」を通じてお互いが結びついている場合もある。タグによる結びつきは、フォロー・フォロワーの関係に依らず、タグ付けされた発言内のタグを介して発言にたどり着くことが多い。
【００２５】
図３は、ハッシュタグによる関係の一例を示す図である。例えば、ユーザｖ１には、「＃ｉｄｏｌ」のハッシュタグが関係付けられている。
【００２６】
図４は、図３に示す関係をまとめたものを示す図である。例えば、「＃ｂａｓｅｂａｌｌ」のハッシュタグには、ユーザｖ２、ｖ５、ｖ９の発言が結びついている。
【００２７】
図５は、図３に示す関係にある各ユーザが利用したハッシュタグを示す図である。例えば、ユーザｖ１は、「＃ｉｄｏｌ」というハッシュタグを利用した発言をしている。
【００２８】
図３〜図５を参照すると、例えば、ユーザｖ３、ｖ８は、いずれも、「＃ｓｏｃｃｅｒ」、「＃ｗｏｒｌｄｃｕｐ」のハッシュタグに関連した発言をしているが、ユーザｖ３、ｖ８には、フォロー・フォロワーの関係は存在していない。しかしながら、ユーザｖ３、ｖ８のつぶやきを見る限りでは、同じ話題に興味を示していることが分かる。また、フォロー・フォロワーの関係に関わらず、宛先付発言を何度も繰り返している場合、ユーザの距離（関係）が近いと考えられる。
【００２９】
また、同じ話題について発言した場合、その話題について発言したタイミングがほぼ同じタイミングであれば、同時期に同じ話題について興味、関心を示していることから、ユーザの距離（関係）が近いと考えられる。この場合、さらに、発言日時が現在に近ければ近いほど、現段階でもユーザの距離（関係）が近いと考えられる。また、同じ話題の中でも同じＵＲＬ（Uniform Resource Locator ）について発言した場合は、より狭い範囲で興味、関心が結びついていると考えられる。
【００３０】
本実施の形態は、ＳＮＳにおけるユーザ間の行動（発言、受信）および時間経過に基づいて、ユーザ間の重要度を算出し、ある時刻における、重要人物を精度良く特定することができるシステムを提供することである。また、話題内容（ハッシュタグ）毎に、その話題におけるユーザ間の重要度を算出することができるシステムを提供することである。
【００３１】
［本発明の第１の実施の形態］
図６は、本発明の実施の形態に係る重要度算出システム１の構成例を示す図である。
【００３２】
図６に示す重要度算出システム１は、重要度算出装置２、および端末３−１〜３−ｎがネットワーク４を介して相互に接続されることで構成される。なお、重要度算出装置２の数は、任意であり、複数設けることも勿論可能である。また、端末３−１〜３−ｎの数も任意であり、それら端末所有者は、それぞれ、ユーザｖ１〜ｖｎに対応する。なお、ユーザは複数の端末を利用することもできるが、同一時刻で使用する端末はひとつとする。ユーザの発言内容は発言情報記録装置５に格納される。
【００３３】
重要度算出装置２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  ＯｎｌＹ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等からなるコンピュータシステムである。重要度算出装置２は、端末３−１〜３−ｎがネットワーク４を介して、発言情報記録装置５に保存された全てのメッセージデータから、メッセージデータの内容およびその時刻を収集し、それぞれのユーザの重要度を算出する。
【００３４】
以下、端末３−１〜３−ｎを個々に区別する必要がない場合、単に端末３と記載する。
【００３５】
端末３は、CPU、ROM、RAM、HDD、入力部、および表示画面などを実装したコンピュータである。端末３は、ユーザにより入力された発言内容を、ネットワーク４を介して発言情報記録装置５に保存する。フォロワーの関係にある他のユーザが利用する端末３では、発言情報記録装置５に保管された情報を閲覧できる。また端末３は、ユーザにより入力されたある話題に対する発言内容を、ネットワーク４を介して、その話題のタグで結びついている発言内容を参照できる。さらに端末３は、フォローしている他の端末３で発言され、発言情報記録装置５に保存された内容、または、ある話題のタグに発言された内容を、ネットワーク４を介して受信し、タイムライン上に表示する。
【００３６】
ネットワーク４は、LAN（Local
Area Network）やインターネット等のネットワークであり、有線、無線は特に問わない。
【００３７】
図７は、重要度算出装置２のハードウェアの構成例を示すブロック図である。なお、図７のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。また、端末３も基本的に重要度算出装置２と同様の構成を有する。
【００３８】
重要度算出装置２（端末３）を実現するコンピュータは、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。
【００３９】
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００４０】
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、重要度算出装置２が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００４１】
記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるための重要度算出プログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００４２】
また、記憶部１２は、ユーザ間の発言内容および発言時刻を記憶する。制御部１１は、ユーザ間の重要度を算出する際、記憶部１２に記憶されている発言時刻を読み出し、発言時刻からの時間経過を算出する。そして、制御部１１は、記憶部１２に記憶されている発言内容と、算出される時間経過に基づいて、ユーザ間の重要度を算出する。
【００４３】
メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク４間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク４を介して、他の装置間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００４４】
入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。尚、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
【００４５】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３５Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００４６】
図８は、重要度算出装置２内の機能構成例を示すブロック図である。図８に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図７の重要度算出装置２の制御部１１により重要度算出プログラムが実行されることによって実現される。
【００４７】
重要度定義部２１は、ある時刻ｔ１におけるユーザｖ１から見たユーザｖ２の重要度をＤ（ｖ１，ｖ２，ｔ１）と定義する。同様にして、重要度定義部２１は、すべてのユーザ同士の重要度について定義する。
【００４８】
なお、ユーザｖ２から見たユーザｖ１の重要度Ｄ（ｖ２，ｖ１，ｔ１）は、Ｄ（ｖ１，ｖ２，ｔ１）と同じであるとは限らない。つまり、ユーザｖ１にとってｖ２は重要人物かもしれないが、ユーザｖ２にとってｖ１は重要人物でないかもしれない。また、時刻とは、年、月、週、日、時、分、秒のいずれの単位であっても良い。
【００４９】
親密度定義部２２は、ユーザｖ１がユーザｖ２へ時刻ｔ０に発言した（ネットワーク４を介して発言内容に関するテキストデータを送信した）際、時刻ｔ１時のユーザｖ１のユーザｖ２に対する単純親密度を次式（１）に示すように定義する。ただし、ｔ１＞ｔ０であるとする。
Ｋ（ｖ１,ｖ２,ｔ０,ｔ１）＝１−（ｔ１−ｔ０）／ｔ１    ・・・（１）
【００５０】
また、親密度定義部２２は、ユーザｖ１がユーザｖ２へ時刻ｔ０に発言した（ネットワーク４を介して発言内容に関するテキストデータを送信した）際、時刻ｔ１時のユーザｖ２のユーザｖ１に対する被単純親密度を次式（２）に示すように定義する。ただし、ｔ１＞ｔ０であるとする。
Ｊ（ｖ１,ｖ２,ｔ０,ｔ１）＝Ｋ（ｖ１,ｖ２,ｔ０,ｔ１）／２・・・（２）
【００５１】
ここで、Ｋ（ｖ１,ｖ２,ｔ０,ｔ１）＞０となるため、次式（３）が導出される。
Ｋ（ｖ１,ｖ２,ｔ０,ｔ１）＞Ｊ（ｖ２,ｖ１,ｔ０,ｔ１）    ・・・（３）
【００５２】
以上のようにして、親密度定義部２２は、すべてのユーザ同士の単純親密度および被単純親密度を定義する。
【００５３】
重要度算出部２３は、親密度定義部２２によって定義された単純親密度および被単純親密度を用いて、ユーザｖ１のユーザｖ２に対する全体の親密度を算出するとともに、ユーザｖ２のユーザｖ１に対する全体の被親密度を算出する。同様にして、重要度算出部２３は、すべてのユーザ同士の全体の親密度および被親密度を算出する。
【００５４】
重要度判定部２４は、重要度算出部２３で算出されたすべてのユーザ同士の全体の親密度および被親密度と、予め設定された所定の閾値を比較し、重要度を判定する。
【００５５】
図９は、重要度算出装置２における、第１の実施の形態における重要度算出処理を説明するフローチャートである。重要度算出処理の説明にあたり、図１０に示すような、ユーザ同士の発言があった場合の処理について説明する。
【００５６】
図１０の例の場合、ユーザｖ１が、時刻ｔ＝１０においてユーザｖ２に対して発言し、時刻ｔ＝１５、３０においてユーザｖ４に対して発言したことを示している。そしてユーザｖ２が、時刻ｔ＝２０においてユーザｖ３に対して発言し、ユーザｖ３が、時刻ｔ＝３０、５０においてユーザｖ１に対して発言したことを示している。さらに、ユーザｖ４が、時刻ｔ＝２０においてユーザｖ１に対して発言し、時刻ｔ＝１０、３０、５０においてユーザｖ３に対して発言し、時刻ｔ＝６０においてユーザｖ５に対して発言したことを示し、ユーザｖ５が、時刻ｔ＝１５においてユーザｖ３に対して発言したことを示している。
【００５７】
ステップＳ１において、重要度算出装置２の親密度定義部２２は、すべてのユーザ（図１０の例では、ユーザｖ１〜ｖ５）同士の単純親密度および被単純親密度を定義する。
【００５８】
ステップＳ２において、重要度算出装置２の重要度算出部２３は、ステップＳ１の処理で定義したユーザ同士の単純親密度および被単純親密度から、すべてのユーザ同士の全体の親密度および被親密度を算出する。
【００５９】
ここで、ユーザｖ１、ｖ４を例に挙げ、具体的な処理について説明する。ユーザｖ１のユーザｖ４に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の親密度は、以下のようになる。
Ｋ（ｖ１，ｖ４，１５，６０）＋Ｋ（ｖ１，ｖ４，３０，６０）
＝(１−（６０−１５）／６０)＋（１−(６０−３０)／６０）
＝０．７５
【００６０】
ユーザｖ４のユーザｖ１に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の被親密度は、以下のようになる。
Ｊ（ｖ１，ｖ４，１５，６０）＋Ｊ（ｖ１，ｖ４，３０，６０）
＝Ｋ（ｖ１，ｖ４，１５，６０）／２＋Ｋ（ｖ１，ｖ４，３０，６０）／２
＝（１−(６０−１５)／６０)／２＋(１−（６０−３０）／６０)／２
＝０．３７５
【００６１】
ユーザｖ４のユーザｖ１に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の親密度は、以下のようになる。
Ｋ（ｖ１，ｖ４，２０，６０）＝（１−（６０−２０）／６０）
＝０．３３３
【００６２】
ユーザｖ１のユーザｖ４に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の被親密度は、以下のようになる。
Ｊ（ｖ１，ｖ４，２０，６０）＝Ｋ（ｖ１，ｖ４，２０，６０）／２
＝(１−（６０−２０）／６０)／２＝０．１６７
【００６３】
ステップＳ３において、重要度算出装置２の重要度判定部２４は、ステップＳ２の処理で算出されたすべてのユーザ同士の全体の親密度および被親密度と、所定の閾値を比較し、重要度を判定する。例えば、重要度が０．９以上の場合、「かなり重要な関係」、重要度が０．５以上０．９未満の場合、「まあまあ重要な関係」、重要度が０．５未満の場合、「あまり重要な関係ではない」と判定する。
【００６４】
したがって、ユーザｖ１とユーザｖ４の時刻ｔ＝６０の時の関係（重要度）は、以下のようになる。
ユーザｖ１からみたユーザｖ４の関係：０．７５＋０．１６７＝０．９１７
ユーザｖ４からみたユーザｖ１の関係：０．３３３＋０．３７５＝０．７０８
すなわち、ユーザｖ１からみたユーザｖ４は、かなり重要な関係であり、ユーザｖ４からみたユーザｖ１は、まあまあ重要な関係であると判定することができる。
【００６５】
さらに、ユーザｖ４、ｖ３を例に挙げ、ステップＳ２、Ｓ３の具体的な処理について説明する。ユーザｖ４のユーザｖ３に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の親密度は、以下のようになる。
Ｋ（ｖ４，ｖ３，１０，６０）＋Ｋ（ｖ４，ｖ３，３０，６０）＋Ｋ（ｖ４，ｖ３，５０，６０）
＝（１−（６０−１０）／６０）＋（１−（６０−３０）／６０）＋（１−（６０−５０）／６０）
＝１．５
【００６６】
ユーザｖ３のユーザｖ４に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の被親密度は、以下のようになる。
Ｊ（ｖ４，ｖ３，１０，６０）＋Ｊ（ｖ４，ｖ３，３０，６０）＋Ｊ（ｖ４，ｖ３，５０，６０）
＝Ｋ（ｖ４，ｖ３，１０，６０）／２＋Ｋ（ｖ４，ｖ３，３０，６０）／２＋Ｋ（ｖ４，ｖ３，５０，６０）／２
＝（１−（６０−１０）／６０）／２＋（１−（６０−３０）／６０）／２＋（１−（６０−５０）／６０）／２
＝０．７５
【００６７】
ユーザｖ３のユーザｖ４に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の親密度は、０になり、ユーザｖ４のユーザｖ３に対する時刻ｔ＝６０のときの全体の被親密度は、０になる。
【００６８】
したがって、ユーザｖ４とユーザｖ３の時刻ｔ＝６０の時の関係（重要度）は、以下のようになる。
ユーザｖ４からみたユーザｖ３の関係：１．５
ユーザｖ３からみたユーザｖ４の関係：０．７５
すなわち、ユーザｖ４からみたユーザｖ３は、かなり重要な関係であり、ユーザｖ３からみたユーザｖ４は、まあまあ重要な関係であると判定することができる。
【００６９】
［本発明の第１の実施の形態における効果］
第１の実施の形態により、ユーザの行動および時間経過に基づいて、ある特定の時刻にすべての関係を算出することで、任意のユーザの関係性を把握し、重要人物であることを特定することが可能となる。
【００７０】
［本発明の第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【００７１】
第２の実施の形態において、基本的な重要度算出システム１の構成（図６）、および重要度算出装置２のハードウェア構成（図７）は、第１の実施の形態と同様である。第２の実施の形態では、ハッシュタグをもとにユーザの重要度を算出することを特徴とするものである。
【００７２】
親密度定義部２２は、ｘ日後の発言者Ａからみた受信者Ｂの重要度指数を次式（３）に示すように定義する。
（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（ｘ）＝α／ｘ                    ・・・（３）
【００７３】
親密度定義部２２は、ｘ日後の受信者Ｂからみた発言者Ａの重要度指数を次式（４）に示すように定義する。
（Ｂ→Ａ）◎Ｅ(x)＝β／ｘ                          ・・・（４）
α、βは親密度係数とする。（但し、α＞β）
【００７４】
重要度算出部２３は、親密度定義部２２によって定義された重要度指数を用いて、ｘ日後の発言者Ａから見た受信者Ｂの重要度を、次式（５）に示すようにして算出する。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（ｘｊ）                              ・・・（５）
【００７５】
重要度算出部２３は、親密度定義部２２によって定義された重要度指数を用いて、ｘ日後の受信者Ｂから見た発言者Ａの重要度を、次式（６）に示すようにして算出する。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）                              ・・・（６）
【００７６】
図１１は、重要度算出装置２が実行する、第２の実施の形態における重要度算出処理を説明するフローチャートである。図１１の重要度算出処理の説明にあたり、図１２に示すような、ユーザ同士の発言があった場合の処理について説明する。
【００７７】
図１２の例では、親密度係数α＝１００、β＝５０とした際の、１月１０日〜３月１２日までに、あるハッシュタグについて任意のユーザが対象ユーザに向けて発言した日をもとに重要度指数が算出されている。
【００７８】
図１２に示すように、「１月１０日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢに発言しているとともに、ユーザＢもユーザＡに発言している。「１月１５日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＢがユーザＡに発言しているとともに、ユーザＡもユーザＢに発言している。「２月５日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＢがユーザＡに発言している。「２月１０日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢに発言している。「２月２１日」に、「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに発言している。「２月２５日」に、「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡに発言しているとともに、ユーザＡもユーザＤに発言し、さらに、ユーザＤがユーザＡに再び発言している。また、「２月２５日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡに発言している。「２月２６日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに発言している。「３月１０日」に、「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢに発言しているとともに、ユーザＢもユーザＡに発言し、さらに、ユーザＡがユーザＢに再び発言している。「３月１２日」に、「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに発言しているとともに、ユーザＤもユーザＡに発言している。
【００７９】
図１２において、重要度指数は、「３月１２日」から見た経過日数に応じて算出されており、発言がなされる毎に再計算されている。「＋１０日」の項目は、「３月２２日（つまり３月１２日の１０日後）」からみた重要度指数であって、「３月１２日」以降ユーザ間の発言がないものとして計算されている。
【００８０】
ステップＳ１１において、重要度算出装置２の重要度算出部２３は、あるハッシュタグｈについて発言者（ユーザ）と受信者（対象ユーザ）の重要度を、上記式（５）、（６）を用いて算出する。
【００８１】
ここで、「３月１３日」を例に挙げ、具体的な処理について説明する。なお、「３月１３日」は、ユーザ間の発言がないものとする。
【００８２】
＜「サッカー」のハッシュタグにおけるユーザＡとユーザＢの関係＞
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢに対して発言する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（６３）+（Ａ→Ｂ）◎Ｄ(５８)＋（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（３２）＋（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（３）＋（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（３）
＝１．５８７＋１．７２４＋３．１２５＋３３．３３３＋３３．３３３
＝７３．１０３
【００８３】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢに対して発言する重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（７３）+（Ａ→Ｂ）◎Ｄ(６８)＋（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（４２）+（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（１３）＋（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（１３）
＝１．３７０＋１．４７１＋２．３８１＋７．６９２＋７．６９２
＝２０．６０６
【００８４】
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＢがユーザＡから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（６３）＋（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（５８）＋（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（３２）＋（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（３）＋（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（３）
＝０．７９４＋０．８６２＋１．５６３＋１６．６６７＋１６．６６７
＝３６．５５２
【００８５】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＢがユーザＡから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（７３）+（Ｂ→Ａ）◎Ｄ(６８)＋（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（４２）+（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（１３）＋（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（１３）
＝０．６８５＋０．７３５＋１．１９０＋３．８４６＋３．８４６
＝１０．３０３
【００８６】
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＢがユーザＡに対して発言する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（６３）+（Ｂ→Ａ）◎Ｄ(５８) +（Ｂ→Ａ）◎Ｄ(３７)＋（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（３）
＝１．５８７＋１．７２４＋２．７０３＋３３．３３３
＝３９．３４７
【００８７】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＢがユーザＡに対して発言する重要度指数は以下のようになる。
（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（７３）+（Ｂ→Ａ）◎Ｄ(６８)＋（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（４７）+（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（１３）
＝１．３７０＋１．４７１＋２．１２８＋７．６９２
＝１２．６６０
【００８８】
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（６３）+（Ａ→Ｂ）◎Ｅ(５８)＋（Ａ→Ｂ）◎Ｅ(３７)＋（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（３）
＝０．７９４＋０．８６２＋１．３５１＋１６．６６７
＝１９．６７４
【００８９】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＢから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
＝（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（７３）+（Ａ→Ｂ）◎Ｅ(６８)＋（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（４７）+（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（１３）
＝０．６８５＋０．７３５＋１．０６４＋３．８４６
＝６．３３０
【００９０】
「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＢの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝７３．１０３＋１９．６７４
＝９２．７７７
【００９１】
１０日後の「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＢの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｂ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｂ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝２０．６０６＋６．３３０
＝２６．９３６
【００９２】
「サッカー」に関して、ユーザＢからみたユーザＡの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝３６．５５２＋３９．３４７
＝７５．８９９
【００９３】
１０日後の「サッカー」に関して、ユーザＢからみたユーザＡの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｂ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｂ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝１０．３０３＋１２．６６０
＝２２．９６３
【００９４】
＜「アイドル」のハッシュタグにおけるユーザＡとユーザＤの関係＞
「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに対して発言する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（２１）+（Ａ→Ｄ）◎Ｄ(１７)＋（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（１）
＝４．７６２＋５．８８２＋１００
＝１１０．６４４
【００９５】
１０日後の「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに対して発言する重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（３１）+（Ａ→Ｄ）◎Ｄ(２７)＋（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（１１）
＝３．２２６＋３．７０４＋９．０９１
＝１６．０２０
【００９６】
「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（２１）+（Ｄ→Ａ）◎Ｅ(１７)＋（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（１）
＝２．３８１＋２．９４１＋５０
＝５５．３２２
【００９７】
１０日後の「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（３１）+（Ｄ→Ａ）◎Ｅ(２７)＋（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（１１）
＝１．６１３＋１．８５２＋４．５４５
＝８．０１０
【００９８】
「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡに対して発言する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（１７）+（Ｄ→Ａ）◎Ｄ(１７)＋（Ｄ→Ａ）◎Ｄ(１)
＝５．８２２＋５．８２２＋１００
＝１１１．７６５
【００９９】
１０日後の「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡに対して発言する重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（２７）+（Ｄ→Ａ）◎Ｄ(２７)＋（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（１１）
＝３．７０４＋３．７０４＋９．０９１
＝１６．４９８
【０１００】
「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（１７）+（Ａ→Ｄ）◎Ｅ(１７)＋（Ａ→Ｄ）◎Ｅ(１)
＝２．９４１＋２．９４１＋５０
＝５５．８８２
【０１０１】
１０日後の「アイドル」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（２７）+（Ａ→Ｄ）◎Ｅ(２７)＋（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（１１）
＝１．８５２＋１．８５２＋４．５４５
＝８．２４９
【０１０２】
「アイドル」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝１１０．６４４＋５５．８８２
＝１６６．５２６
【０１０３】
１０日後の「アイドル」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝１６．０２＋８．２４９
＝２４．２６９
【０１０４】
「アイドル」に関して、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝５５．３２２＋１１１．７６５
＝１６７．０８７
【０１０５】
１０日後の「アイドル」に関して、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝８．０１＋１６．４９８
＝２４．５０８
【０１０６】
＜「サッカー」のハッシュタグにおけるユーザＡとユーザＤの関係＞
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに対して発言する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（１６）
＝６．２５０
【０１０７】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤに対して発言する重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（２６）
＝３．８４６
【０１０８】
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（１６）
＝３．１２５
【０１０９】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（２６）
＝１．９２３
【０１１０】
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡに対して発言する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（１７）
＝５．８８２
【０１１１】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＤがユーザＡに対して発言する重要度指数は以下のようになる。
（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（２７）
＝３．７０４
【０１１２】
「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（１７）
＝２．９４１
【０１１３】
１０日後の「サッカー」のハッシュタグについて、ユーザＡがユーザＤから受信する場合の重要度指数は以下のようになる。
（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（２７）
＝１．８５２
【０１１４】
「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝６．２５０＋２．９４１
＝９．１９１
【０１１５】
１０日後の「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ａ→Ｄ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ａ→Ｄ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝３．８４６＋１．８５２
＝５．６９８
【０１１６】
「サッカー」に関して、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝５．８８２＋３．１２５
＝９．００７
【０１１７】
１０日後の「サッカー」に関して、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、以下のようになる。
Σ（ｉ＝１・・・ｎ）（Ｄ→Ａ）◎Ｄ（ｘｉ）＋Σ（ｊ＝１・・・ｍ）（Ｄ→Ａ）◎Ｅ（ｘｊ）
＝３．７０４＋１．９２３
＝５．６２７
【０１１８】
図１３は、以上の重要度算出処理結果をまとめたものを示す図である。
【０１１９】
図１３（Ａ）では、「３月１３日」において、「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＢの重要度は、「９２．７７７」であり、ユーザＢからみたユーザＡの重要度は、「７５．８９９」であり、「アイドル」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、「１６６．５２６」であり、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、「１６７．０８７」であり、「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、「９．１９１」であり、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、「９．００７」であることが示されている。
【０１２０】
図１３（Ｂ）では、「３月２３日（３月１３日の１０日後）」において、「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＢの重要度は、「２６．９３６」であり、ユーザＢからみたユーザＡの重要度は、「２２．９６３」であり、「アイドル」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、「２４．２６９」であり、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、「２４．５０８」であり、「サッカー」に関して、ユーザＡからみたユーザＤの重要度は、「５．６９８」であり、ユーザＤからみたユーザＡの重要度は、「５．６２７」であることが示されている。
【０１２１】
図１１の説明に戻る。ステップＳ１２において、重要度算出装置２の重要度判定部２４は、ステップＳ１１の処理で算出されたユーザ間の重要度と、所定の閾値を比較し、ユーザ間の重要度を判定する。例えば、重要度が１００以上の場合、「かなり重要度は高い」、重要度が１０以上１００未満の場合、「まあまあ重要度は高い」、重要度が１０未満の場合、「あまり重要度は高くない」と判定する。
【０１２２】
したがって、「サッカー」に関する話題は、ユーザＡとユーザＢともに、かなり重要度は高く、「アイドル」に関する話題は、ユーザＡとユーザＤともに、かなり重要度は高く、「サッカー」に関する話題は、ユーザＡとユーザＤともに、あまり重要度は高くないと判定することができる。
【０１２３】
以上のように、任意のユーザ間で、あるタグ（話題）における重要度が毎日更新される。
【０１２４】
算出された重要度の利用法としては、例えば、ユーザＢがサッカーについて発言をした場合、サッカーの話題ではユーザＢのことを重要人物と判断しているユーザＡに対して、ユーザＢがサッカーについて発言していることを通知する。通知方法としては、ユーザＡのタイムライン上に、ユーザＢの発言を表示したり、ユーザＡの登録メールアドレスにメールで通知したりする。
【０１２５】
［発明の第２の実施の形態における効果］
第２の実施の形態により、フォロー・フォロワーの関係を考慮せずに、単純に話題に関するハッシュタグとユーザ間の会話時刻からユーザの重要度を算出することで、任意のユーザ間の重要度を判定することが可能となる。
【０１２６】
［変形例］
第１の実施の形態における重要度算出処理においても、第２の実施の形態で説明したように、タグ（話題内容）ごとに、重要度を算出するようにしても良い。
【０１２７】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る重要度算出システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１２８】
１………重要度算出システム
２………重要度算出装置
３−１〜３−ｎ………端末
１１………制御部
２１………重要度定義部
２２………親密度定義部
２３………重要度算出部
２４………重要度判定部
【図１】
2013196419.tif 000003
【図２】
2013196419.tif 000004
【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】
2013196419.tif 000010
【図９】
2013196419.tif 000011
【図１０】
2013196419.tif 000012
【図１１】
2013196419.tif 000013
【図１２】
2013196419.tif 000014
【図１３】
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