(57)【要約】【課題】ソーシャルメディアへの投稿情報に基づいて精度良くイベントの検出を行う技術を提供する。【解決手段】ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信し、受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出し、前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求め、前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出し、検出結果を出力する。【選択図】図３
2013168021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信する投稿情報収集部と、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出する抽出部と、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるスコア算出部と、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するイベント検出部と、
前記イベント発生の検出結果を出力する出力制御部と、
を備えたイベント検出装置。
【請求項２】
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部を更に備える請求項１に記載のイベント検出装置。
【請求項３】
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するユーザ別正解率記憶部と、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部とを備え、
前記イベント検出部が、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する請求項１又は２に記載のイベント検出装置。
【請求項４】
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するユーザ別正解率更新部を更に備える請求項３に記載のイベント検出装置。
【請求項５】
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータが実行するイベント検出方法。
【請求項６】
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのイベント検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、ソーシャルメディアの投稿データからイベントを検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ブログ或いはマイクロブログといったネットワーク上で個人が気軽に投稿できるサービスが急速に普及している。これらのサービスでは、ユーザの発信した情報がインターネット等のネットワークを介して公開され、この公開された情報を不特定のユーザが閲覧し、引用や返信といったレスポンスが行われる。このようなソーシャルなインタラクションを通じて集積し、伝達される情報は、掲示板やクチコミサイトに見られるように、集合知（Wisdom of Crowds）となり、これを媒介する掲示板、クチコミサイト等は、ソーシャルメディアやコンシューマー・ジェネレーテッド・メディアなどと称される（以下単にソーシャルメディアと称す）。このようにユーザの投稿によって作られるソーシャルメディアとしては、ブログ、マイクロブログ、掲示板、クチコミサイトのほか、ソーシャルブックマーク、ソーシャルニュースサイト、オンライン百科事典、ＦＡＱサイト、ビデオ投稿共有サイトなどが挙げられる。
【０００３】
ソーシャルメディアへの投稿は、一般に携帯電話やスマートフォンといったモバイル機器を用いて簡単に行うことができ、ユーザが体験している事象をリアルタイムに投稿することができる。従って、事故で電車が止まった場合や、事故で道路が通行止めになった場合に、その場にいるユーザが、事故の情報をソーシャルメディアに投稿すると、他のユーザは、ほぼリアルタイムに事故の情報を得ることができる。
【０００４】
なお、鉄道や高速道路の事故の情報は、鉄道会社や道路の運営団体から正式な情報が発表されるが、正確を期するために確認作業等を経るので、発生から発表までに時間差が生じてしまう。
【０００５】
このためユーザからの投稿に基づいて電車の運行状況をリアルタイムに閲覧可能にしたサービスが知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】ジョルダン株式会社、［平成24年1月5日検索］、インターネット〈URL：http://www.jorudan.co.jp/〉
【非特許文献２】株式会社ナビタイムジャパン、［平成24年1月5日検索］、インターネット〈URL：http://www.navitime.co.jp/?ctl=0171〉
【非特許文献３】ピーチク、［平成24年1月5日検索］、インターネット〈URL：http://ptic.jp/〉
【非特許文献４】TAMON Creative、［平成24年1月5日検索］、インターネット〈URL：http://anilavi.jp/cast/〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のように、鉄道の事故等について、公式な発表を待てば正確な情報が得られるが、入手可能になる時期が遅い(例えば３０分後)という問題点があった。
【０００８】
一方、道路の渋滞情報を提供するシステムでは、道路上に設置したセンサによって速やかに正確な情報が検出できる。この場合、渋滞といった限定的な事象を検出すれば良いが
、鉄道の運行情報のように、信号機故障、人身事故、混雑、風雨など、様々な要因の影響を受けるものは、センサの設置が困難である。また、テレビ番組の盛り上がりのように機械的に判定出来ないものはセンサの設置が困難である。
【０００９】
このため、ソーシャルメディアへの投稿に基づいて鉄道の遅延や、テレビ番組の盛り上がりの情報を速やかに提供する技術が知られている。しかしながら、ソーシャルメディアへの投稿は、各ユーザが個人的に発信した情報を単に集めたものであるので、必ずしも正確な情報ではなく、信頼性が低いという問題点があった。
【００１０】
そこで、本発明は、ソーシャルメディアへの投稿情報に基づいて精度良くイベントの検出を行う技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
開示の技術の一側面は、次の情報処理装置の構成によって例示される。すなわち、本イベント検出装置は、
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信する投稿情報収集部と、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出する抽出部と、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるスコア算出部と、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するイベント検出部と、
前記イベント発生の検出結果を出力する出力制御部と、
を備える。
【００１２】
また、本発明の一形態であるイベント検出方法は、
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータが実行する。
【００１３】
また、本発明は、上記イベント検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も良い。更に、前記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていても良い。
【００１４】
ここで、コンピュータが読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体の内コンピュータから取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R/W、DVD、DAT、８mmテープ、メモリカード等がある。
【００１５】
また、コンピュータに固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、ソーシャルメディアへの投稿情報に基づいて精度良くイベントの検出を行う技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態１に係るイベント検知システムの一例を示す図
【図２】イベント検出システムの機能ブロック図
【図３】実施形態１のイベント検出システムを示す図
【図４】情報処理装置の構成例を示す図
【図５】収集システムによる収集処理の説明図
【図６】状況判定システムによる判定処理の説明図
【図７】信頼度判定システムによる判定処理の説明図
【図８】スコア算出システムによるスコア算出処理の説明図
【図９】遅延イベント検出システムによる検出処理の説明図
【図１０】イベント状況推定システムによる推定処理の説明図
【図１１】遅延情報配信システムによる配信処理の説明図
【図１２】ユーザ別正解率更新システムによる更新処理の説明図
【図１３】閾値更新システムによる更新処理の説明図
【図１４】未分析情報一時記憶部に記憶させた投稿情報の一例を示す図
【図１５】抽出条件としての辞書データを例示する図
【図１６】状況情報の一例を示す図
【図１７】信頼度判定システムによる信頼度データの一例を示す図
【図１８】スコア算出の説明図
【図１９】抽出情報スコア記憶部に記憶させたスコアの一例を示す図
【図２０】平常時スコア記憶部に記憶させた平常時スコアの一例を示す図
【図２１】路線別閾値記憶部に記憶させた路線別閾値の一例を示す図
【図２２】ユーザ別正解率の一例を示す図
【図２３】実施形態２のイベント検出システムを示す図
【図２４】信頼度判定システムによる判定処理の説明図
【図２５】状況判定システムによる番組判定処理の説明図
【図２６】スコア算出システムによるスコア算出処理の説明図
【図２７】盛り上がりイベント検出システムによる検出処理の説明図
【図２８】イベント状況推定システムによる推定処理の説明図
【図２９】信頼度判定システムによる判定結果の一例を示した図
【図３０】番組データ記憶部に記憶させた番組データの一例を示す図
【図３１】状況情報の一例を示す図
【図３２】抽出情報スコア記憶部に記憶させたスコア(投稿速度)の一例を示す図
【図３３】平常時平均投稿速度データ（平常時スコア）の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。以下の実施の形態の構成は例示であり、本発明は実施の形態の構成に限定されない。
【００１９】
＜イベント検出システムの構成＞
図１は、本実施形態１に係るイベント検知システムの一例を示す図、図２はイベント検出システムの機能ブロック図である。
【００２０】
図１に例示するように、本実施形態１のイベント検出システム（イベント検出装置）１０は、ＳＮＳサーバ９から投稿情報を取得し、当該投稿情報に基づいてイベントを検知し
てユーザ端末８に提供する。ＳＮＳサーバ９は、ソーシャル・ネットワーク・サービスを提供するサーバであり、ユーザ端末７から投稿された情報を投稿時刻と共に記憶し、投稿情報としてユーザ端末７等、他の装置へ送信する。ユーザ端末７，８は、携帯電話やスマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、タブレットＰＣなど、ネットワークを介してＳＮＳサーバ９やイベント検出システム１０と通信可能な装置であれば良い。なお、図１では、便宜上、ユーザ端末７がＳＮＳサーバ９に投稿するユーザ端末、ユーザ端末８がイベント検出システム１０からイベントの情報の提供を受けるユーザ端末、として別々に示したが、一つの端末が、ＳＮＳサーバ９へ投稿する処理と、イベントの情報の提供を受ける処理とを実行しても良い。
イベント検出システム１０は、図２に示すように、投稿情報収集部１１、信頼度判定部１２、抽出部１３、スコア算出部１４、イベント検出部１５、出力制御部１６、そして未分析情報一時記憶部２１、抽出条件記憶部２２、判定結果記憶部２３、抽出結果記憶部２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６といった機能部を有している。
【００２１】
投稿情報収集部１１は、ＳＮＳサーバ９にアクセスし、ソーシャル・ネットワーク・サービス（ＳＮＳサーバ９）が提供するＡＰＩ（例えばsearch APIやStreaming API）など
の所定のインタフェースを用いて投稿情報を要求し、これに応じてＳＮＳサーバ９から送られた投稿情報を受信して未分析情報一時記憶部２１に記憶させる。
【００２２】
信頼度判定部１２は、投稿情報がブラックリストに該当するか、共起タグフィルタに該当するか、といった所定の信頼条件と照合して信頼度を判定し、判定結果記憶部２３に記憶させる。
【００２３】
抽出部１３は、抽出条件記憶部２２から所定の抽出条件を読み出し、当該抽出条件に適合する情報を検出対象のイベントに係る情報として抽出し、抽出結果記憶部２４に記憶させる。
【００２４】
スコア算出部１４は、受信した投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求め、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させる。
【００２５】
イベント検出部１５は、イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時スコア記憶部２６から読み出した平常時のスコアに対して所定値（閾値）以上大きい場合にイベントの発生を検出する。
【００２６】
出力制御部１６は、イベントの検出結果を出力してユーザに提供する。例えば、出力制御部１６は、検出結果を電子メールやＳＭＳ（Short Message Service）等を用いてユー
ザ端末８へプッシュ配信する。また、検出結果の出力は、プッシュ配信に限らず、受動的な電子メールによる配信や、ウエブページによる閲覧等でも良い。
【００２７】
未分析情報一時記憶部２１は、ＳＮＳサーバ９から受信した未分析の投稿情報を一時的に記憶する。なお、投稿情報は、文字（テキスト）や、画像、音、動画など、投稿された内容を示す情報と、投稿時刻とを含む。また、投稿情報は、ユーザを識別するためのＩＤや、アドレス等の識別情報を含んでも良い。更に、投稿情報は、ユーザから投稿された情報が画像や動画等のファイルの場合、ファイル名やファイルのプロパティ等の属性情報を含んでも良い。また、受信した投稿情報のそれぞれを一意に識別するための識別情報を付加しても良い。
【００２８】
抽出条件記憶部２２は、検出対象のイベントを示す投稿情報を抽出するための所定の抽出条件を記憶する。抽出条件は、イベント検出システム１０のオペレータ等によって予め入力される。抽出条件は、例えば文字を抽出する場合、鉄道の遅延や事故、テレビ局名、
テレビ番組名といったキーワードである。また、パターンマッチングによって類似画像を抽出するための画像パターンであっても良い。
【００２９】
判定結果記憶部２３は、各投稿情報の信頼度を記憶する。例えば各投稿情報の識別情報と信頼度判定部１２の判定結果とを対応付けて記憶する。
【００３０】
抽出結果記憶部２４は、抽出部１３による抽出結果を記憶する。例えば、抽出結果記憶部２４は、抽出部１３で抽出した検出対象のイベントを示す投稿情報の全てを記憶しても良いし、抽出した投稿情報の識別情報や投稿時刻といった一部の項目を記憶しても良い。
【００３１】
抽出情報スコア記憶部２５は、スコア算出部１４によって算出したスコアを記憶する。例えば、抽出情報スコア記憶部２５は、電車遅延が発生した路線やテレビ番組といったイベントに係る情報と、そのスコアとを対応付けて記憶する。
【００３２】
平常時スコア記憶部２６は、抽出部１３で抽出された投稿情報のうち、イベントが発生していない期間（通常時）に投稿された投稿情報のスコアを平常時スコアとして記憶する。例えば平常時スコア記憶部２６は、検出対象のイベントに係る情報と、平常時スコアとを対応付けて記憶する。
【００３３】
前記投稿情報収集部１１、信頼度判定部１２、抽出部１３、スコア算出部１４、イベント検出部１５、出力制御部１６といった機能部は、情報処理装置（コンピュータ）のプロセッサが、コンピュータプログラムに従いソフトウェア的に、それらの機能を実現する構成でも良いし、専用に設計された電子回路から構成された専用の電子機器（ハードウェア）であっても良い。
【００３４】
また、未分析情報一時記憶部２１、抽出条件記憶部２２、判定結果記憶部２３、抽出結果記憶部２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６は、例えば、ＤＲＡＭやＳＲＡＭといったメモリや、ＳＳＤやＨＤといった記憶装置であっても良い。
【００３５】
本イベント検出システム１０は、上記各機能部１１〜２６を一体の装置に備えた構成であっても良いし、ネットワークを介して接続した複数の装置に分散配置した構成であっても良い。
【００３６】
＜実施形態１＞
《システム構成》
図３は、実施形態１のイベント検出システム１０を示す図である。本実施形態１では、ソーシャルメディア（マイクロブログ）への投稿に基づいて鉄道の運行に関するイベントを検出する例を示す。
【００３７】
本実施形態１のイベント検出システム１０は、図３のように、収集システム（投稿情報収集部）１１、信頼度判定システム（信頼度判定部）１２、状況判定システム（抽出部）１３、スコア算出システム（スコア算出部）１４、遅延イベント検出システム（イベント検出部）１５、遅延情報配信システム（出力制御部）１６、未分析情報一時記憶部２１、抽出条件記憶部２２、判定結果記憶部２３、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６を備えている。上記システム１１〜１６は、前述の機能部１１〜１６に相当するものであり、各システム１１〜１６は、同符号の機能部と同じ機能を提供する。
【００３８】
また、本実施形態１のイベント検出システム１０は、イベント状況推定システム（状況推定部）１７や、ユーザ別正解率更新システム（正解率更新部）１８、閾値更新システム
（閾値更新部）１９、路線別閾値記憶部２７、ユーザ別正解率記憶部２８、状況判定辞書記憶部（抽出条件記憶部）２９を備えている。
【００３９】
イベント状況推定システム１７は、イベントが発生した駅、発生した事象、原因といったイベントの状況を推定する。例えば、抽出結果記憶部２４からＮ件の投稿情報を読み出し、Ｎ件中、事象、原因、駅などについて最尤な情報をイベント状況として求める。
【００４０】
ユーザ別正解率更新システム１８は、各投稿情報から求めたイベント状況が、公式情報と比較して正しかったか否かを判定し、投稿情報を投稿したユーザ別に正解率を求め、ユーザ別正解率記憶部２８に記憶させる。
【００４１】
路線別閾値記憶部２７は、遅延イベント検出システム１５が、抽出した投稿情報のスコアと平常時のスコアとを比較してイベントの発生を検出する際、このイベント発生の基準として用いる閾値を路線別に記憶する。
【００４２】
閾値更新システム１９は、遅延イベント検出システム１５から遅延イベントの検出結果を検出ログとして受信し、検出ログを公式情報と比較して正しく検出されたか否かの判定を行い、正しく検出されなかった場合に路線別閾値記憶部２７に記憶されている閾値を更新する。
【００４３】
本実施形態１のイベント検出システム１０を構成する各システム１１〜１９は、それぞれが情報処理装置（コンピュータ）であり、他の情報処理装置（システム）１１〜１９とネットワークを介して接続している。
【００４４】
図４は、各システム１１〜１９の構成例を示す。図４に示すように、各システム１１〜１９は、本体内にＣＰＵ（Central Processing Unit）やメインメモリ等よりなる演算処
理部１０６、演算処理の為のデータやソフトウェアを記憶した記憶部（フラッシュメモリ）１０３、入出力ポート１０４、通信制御部（ＣＣＵ：Communication Control Unit）１０５等を備えたコンピュータである。
【００４５】
当該入出力ポート１０４には、キーボードやポインティングデバイス、記憶媒体（メモリカードやＣＤ−ＲＯＭ等）の読み取り装置等の入力デバイス、そして表示装置や記憶媒体の書き込み装置等の出力デバイスが適宜接続される。
【００４６】
ＣＣＵ１０５は、ネットワークを介して他のコンピュータと通信を行うものである。
【００４７】
記憶装置１０３には、オペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションソフト、データ等が記憶される。
【００４８】
演算処理部１０６は、前記ＯＳやアプリケーションプログラムを記憶装置１０３から適宜読み出して実行し、入出力ポート１０４やＣＣＵ１０５から入力された情報、及び記憶装置１０３から読み出した情報を演算処理することにより、各システムの機能、即ち前記各機能部１１〜１９の機能を実現する。
【００４９】
《イベント検出方法》
イベント検出システム１０の各システム１１〜１９によって実行されるイベント検出方法について説明する。図５は、収集システム１１による収集処理の説明図、図６は状況判定システム１３による判定処理の説明図、図７は信頼度判定システム１２による判定処理の説明図、図８はスコア算出システム１４によるスコア算出処理の説明図、図９は遅延イベント検出システム１５による検出処理の説明図、図１０はイベント状況推定システム１
７による推定処理の説明図、図１１は遅延情報配信システム１６による配信処理の説明図、図１２はユーザ別正解率更新システム１８による更新処理の説明図、図１３は閾値更新システム１９による更新処理の説明図である。
【００５０】
収集システム１１は、図５に示すように、オペレータの指示等により処理が開始されると、先ずソーシャルメディアとしてのＳＮＳサーバ９から投稿情報を収集（受信）する（ステップＳ１１）。
【００５１】
そして収集システム１１は、受信した投稿情報を未分析情報一時記憶部２１に記憶させる。なお、未分析情報一時記憶部２１は、独立したファイルサーバやＮＡＳであっても良いし、収集システム１１の記憶装置１０３であっても良い。図１４は、未分析情報一時記憶部２１に記憶させた投稿情報の一例を示す。図１４の例では、マイクロブログに投稿された文書を本文（ユーザから投稿された情報に相当）とし、投稿時刻と、投稿者（ユーザ）の識別情報と、文書ＩＤとを対応付けて記憶している。なお、文書ＩＤは、収集した投稿情報を一意に識別するために収集システム１１が付加した識別情報である。
【００５２】
収集システム１１は、定期的に或いは所定のタイミングでこの処理Ｓ１１〜Ｓ１２を繰り返す。
【００５３】
また、状況判定システム１３は、図６に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出す（ステップＳ２１）。
【００５４】
次に、状況判定システム１３は、読み出した未分析文書からイベントに係る情報を抽出するための抽出条件として、路線辞書、駅辞書、事象辞書及び原因辞書を読み出す（ステップＳ２２）。図１５（ａ）は路線辞書を例示する図、図１５（ｂ）は駅辞書を例示する図、図１５（ｃ）は事象辞書を例示する図、図１５（ｄ）は原因辞書を例示する図である。図１５（ａ）において、路線辞書は、路線を一意に識別するための識別情報である路線ＩＤと、路線名とを対応付けて記憶している。図１５（ｂ）において、駅辞書は、駅を一意に識別するための識別情報である駅ＩＤと、当該駅が属する路線の路線ＩＤと、駅名とを対応付けて記憶している。図１５（ｃ）において、事象辞書は、運行の見合わせや遅延といった事象の名称と、事象を一意に識別するための識別情報である事象ＩＤと、当該事象を索出するためのキーワードとを対応付けて記憶している。図１５（ｄ）において、原因辞書は、事故や故障といった原因の名称と、原因を一意に識別するための識別情報である原因ＩＤと、当該原因を索出するためのキーワードとを対応付けて記憶している。
【００５５】
次に、状況判定システム１３は、未分析文書の本文を文単位に分割し（ステップＳ２３）、各文から各辞書に記憶されている路線名、駅名、事象或いは原因と適合する語（イベントに係る情報）を抽出する（ステップＳ２４）。
【００５６】
そして、状況判定システム１３は、抽出した路線名又は駅名と事象とのペアや、抽出した路線名又は駅名と原因とのペアを決める（ステップＳ２５）。例えば、路線名又は駅名と最も近い位置にある事象や原因とをペアとする。また、掛かり受け分析を行い路線名又は駅名に掛かっている事象や原因と当該路線名又は駅名とをペアとする。
【００５７】
また、状況判定システム１３は、路線名又は駅名と事象とのペアや、抽出した路線名又は駅名と原因とのペアが抽出された場合、これを文書ＩＤと対応付けて状況情報とし、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４に記憶する（ステップＳ２６）。なお、路線名又は駅名と事象とのペアや、抽出した路線名又は駅名と原因とのペアが抽出されなかった場合には記憶させない。
【００５８】
そして、状況判定システム１３は、全ての未分析文書について処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ２７）、完了していなければステップＳ２４〜Ｓ２６を繰り返し、完了していれば処理を終了する。
【００５９】
図１６は、状況情報の一例を示す図である。図１６では、状況情報として、文書ＩＤや、路線ＩＤ、駅ＩＤ、事象ＩＤ、原因ＩＤ、投稿者の識別情報、投稿時刻を対応付けて記憶している。
【００６０】
一方、信頼度判定システム１２は、図７に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出し（ステップＳ３１）、未分析の文書の一つを処理対象としてフォーカスする（ステップＳ３２）。
【００６１】
次に信頼度判定システム１２は、記憶装置１０３からＮＧユーザを読み込み（Ｓ３３）、フォーカスした文書のユーザがＮＧユーザに該当するか否かを判定する（ステップＳ３４）。ＮＧユーザに該当する場合、信頼度判定システム１２は、当該文書の信頼度を０とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３５）。
【００６２】
また、ＮＧユーザに該当しない場合、信頼度判定システム１２は、記憶装置１０３からＮＧキーワードを読み込み（Ｓ３６）、フォーカスした文書にＮＧキーワードが含まれているか否かを判定する（ステップＳ３７）。
【００６３】
また、ＮＧキーワードが存在する場合、信頼度判定システム１２は、当該文書の信頼度を０とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３５）。ＮＧキーワードが存在しない場合、信頼度判定システム１２は、フォーカスした文書から時間表現を抽出し（ステップＳ３８）、「昨日」、「この前」など過去の時間表現が存在するか否かを判定する（ステップＳ３９）。
【００６４】
過去の時間表現が存在する場合、信頼度判定システム１２は、当該文書の信頼度を０とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３５）。過去の時間表現が存在しない場合、信頼度判定システム１２は、ユーザ別正解率記憶部２８からフォーカスした文書を投稿したユーザの正解率を読み込み（ステップＳ４１）、当該ユーザの正解率がユーザ別正解率記憶部２８に存在するか否かを判定する（ステップＳ４２）。
【００６５】
当該ユーザの正解率が存在した場合には、読み込んだ正解率を信頼度とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ４３）。また、当該ユーザの正解率が存在しない場合には、任意に設定した所定の正解率を信頼度とし（ステップＳ４４）、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ４３）。
【００６６】
そして、信頼度判定システム１２は、全ての未分析文書について処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ４５）、完了していなければステップＳ３２〜Ｓ４４を繰り返し、完了していれば処理を終了する。
【００６７】
図１７は、信頼度判定システム１２によって判定結果記憶部２３に記憶させた判定結果（文書ＩＤ付き信頼度データ）の一例を示す図である。図１７では、文書ＩＤと、信頼度と、投稿時刻とを対応付けて記憶している。なお、図１７において信頼度は、０〜１の実数としている。
【００６８】
次に、スコア算出システム１４は、図８に示すように、先ず、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４から状況情報を読み出す（ステップＳ５１）。
【００６９】
また、スコア算出システム１４は、各状況情報の文書ＩＤに対応する信頼度を判定結果記憶部２３から読み出し（ステップＳ５２）、信頼度が所定値（例えば０）より大きい状況情報を用い、路線別にスコアを算出し、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させる。ここで、スコアの算出は、例えば、以下の手法が挙げられる。
【００７０】
（１）直近ｎ分間の投稿数ｍ件をスコアとする。
【００７１】
（２）１秒間当たりの投稿数（投稿速度）をスコアとする。
ｍ／（ｎ×６０）[件／秒]
【００７２】
（３）直近ｎ分間の各投稿の信頼度の合計をスコア(ｋ点)とする。
ｋ＝Σｘ（ｘはｎ分間の各投稿の信頼度）
【００７３】
（４）上記スコア合計（ｋ点）から求めた速度をスコアとする。
ｋ／（ｎ×６０）[点／秒]
【００７４】
（５）図１８に示すように、１〜２分、２〜３分、３〜４分といった各期間の件数の推移を線形近似した直線の傾きをスコアとする。
【００７５】
図１９は、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させたスコアの一例を示す図である。図１９では、路線ＩＤと、当該路線のスコアとを対応付けて記憶している。
【００７６】
そして、遅延イベント検出システム１５は、図９に示すように、抽出情報スコア記憶部２５から路線別のスコア情報を読み出し(ステップＳ６１)、平常時スコア記憶部２６から平常時スコアを読み出し(ステップＳ６２)、路線別閾値記憶部２７から路線別の閾値を読み出す(ステップＳ６３)。
【００７７】
図２０は平常時スコア記憶部２６に記憶させた平常時スコアの一例を示す図であり、時間帯と当該時間帯の平常時スコアとを対応付けて記憶している。なお、図２０では時間帯毎の平常時スコアを示したが、これに限らず路線別平常時スコアを記憶したものでも、時間帯毎の平常時スコアを路線別に記憶したものであっても良い。図２１は、路線別閾値記憶部２７に記憶させた路線別閾値の一例を示す図であり、路線ＩＤと閾値とを対応付けて記憶している。
【００７８】
次に遅延イベント検出システム１５は、抽出情報スコア記憶部２５から読み出した路線別のスコアを平常時スコアで除し、この値が閾値より大きいか否かを判定する(ステップ
Ｓ６４)。この値が閾値より大きくない場合、路線別のスコアと平常時スコアの平均を求
めて平常時スコア記憶部２６に記憶させ、平常時スコアを更新する(ステップＳ６５)。
【００７９】
また、路線別のスコアを平常時スコアで除した値が閾値より大きい場合、遅延イベント検出システム１５は、イベントの発生が検出したことを検出し(ステップＳ６６)、イベント状況推定システム１７に問い合わせて事象や原因といったイベントに係る情報を取得する(ステップＳ６７)。そして、遅延イベント検出システム１５は、イベントが生じた路線や駅、イベント状況推定システム１７から得た事象、原因などの情報を遅延情報配信システム１６へ渡す(ステップＳ６８)。
【００８０】
なお、ステップＳ６７にて遅延イベント検出システム１５から問い合わせを受けたイベント状況推定システム１７は、図１０に示すように、問い合わせのあった路線について、直近ｎ分の状況情報をイベント状況記憶部２４から読み出す(ステップＳ７１)。また、イ
ベント状況推定システム１７は、ステップＳ７１で読み出した状況情報の文書ＩＤと対応する信頼度を判定結果記憶部２３から読み出す(ステップＳ７２)。
【００８１】
そしてイベント状況推定システム１７は、信頼度が所定値（例えば０）より大きい状況情報の駅、事象、原因といったイベント状況（イベントに係る情報）を抽出し、遅延イベント検出システム１５へ提供する(ステップＳ７３)。
【００８２】
なお、イベント状況の推定手法は、例えば、直近の近況情報の複数件（ｎ件）から、遅延、見合わせ、不明といった事象の件数をそれぞれ求め、最も多い事象を採用しても良い。同様に、事故、故障、風の影響といった原因のうち最も多い原因を採用しても良い。
【００８３】
そして、遅延情報配信システム１６は、図１１に示すように、遅延イベント検出システム１５からイベントが発生した路線や、事象・原因といったイベント状況を受信し（ステップＳ８１）、ネットワークを介してユーザ端末８へ配信する（ステップＳ８２）。
【００８４】
また、ユーザ別正解率更新システム１８は、図１２に示すように、定期的に公式情報を取得し（ステップＳ８３）、取得した場合に次のステップＳ８４へ移行し、公式情報から路線、駅、事象、原因、時間帯といった情報を抽出する。なお、公式情報は、例えば各路線の鉄道会社のウェブサイトや、鉄道会社のボットによって投稿された投稿情報などから取得する。
【００８５】
次に、ステップＳ８４で抽出した路線及び時間帯と対応する状況情報をイベント状況記憶部２４から読み出し（ステップＳ８５）、読み出した状況情報の得点を初期化する（ステップＳ８６）。
【００８６】
そして、ユーザ別正解率更新システム１８は、状況情報の事象と公式情報の事象を比較し、一致するか否かを判定し（ステップＳ８７）、一致すれば得点に０．５ポイント加算する（ステップＳ８８）。また、ユーザ別正解率更新システム１８は、状況情報の原因と公式情報の原因とを比較し、一致するか否かを判定し（ステップＳ８９）、一致すれば得点に０．５ポイント加算する（ステップＳ９０）。なお、これに限らず、他のユーザに引用された場合に引用数に応じたポイント（例えば０．１〜０．５）を加算しても良い。
【００８７】
次にユーザ別正解率更新システム１８は、当該ユーザの答え合わせ済みの投稿数をカウントアップすると共に、ステップＳ８８，Ｓ９０で獲得したポイントを当該ユーザの正解数又は正解点に加算し、投稿数で除して正解率を再計算し（ステップＳ９１）、ユーザ別正解率記憶部２８に記憶させてユーザ別正解率を更新する（ステップＳ９２）。
【００８８】
そして、ユーザ別正解率更新システム１８はステップＳ８５で読み出した状況情報の全てについて処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ９３）、完了していなければステップＳ８６〜Ｓ９２を繰り返し、完了していれば処理を終了する。
【００８９】
図２２は、ユーザ別正解率更新システム１８によりユーザ別正解率記憶部２８に記憶させたユーザ別正解率の一例を示す図である。図２２では、ユーザの識別情報と、答え合わせ済みの投稿数、正解数、正解率を対応付けて記憶している。
【００９０】
更に閾値更新システム１９は、図１３に示すように、定期的に公式情報を取得し（ステップＳ９４）、取得した場合に次のステップＳ９５へ移行し、公式情報から路線、駅、事象、原因、時間帯といった情報を抽出する。
【００９１】
次に、ステップＳ９５で抽出した路線及び時間帯と対応する検出ログを遅延イベント検
出システム１５から取得し、検出ログと公式情報とを比較して正常に検出したか否かを判定する（ステップＳ９７）。ここで、正式情報に示されたイベントを正常に検出した場合、閾値更新システム１９は、当該路線の閾値を所定値上げるように変更し（ステップＳ９８）、正常に検出していない場合、当該路線の閾値を所定値下げるように変更する（ステップＳ９９）。なお、イベントを正常に検出したと判定した場合（ステップＳ９７）、ステップＳ９８で閾値を変更しないこととしても良い。また、公式情報でイベントの発生が発表されなかった時間帯でイベントの発生を検出した場合に、閾値を所定値上げるように変更しても良い。
【００９２】
以上のように本実施形態１によれば、マイクロブログ等のソーシャルメディアへの投稿情報を用いて、鉄道の遅延が発生したといったイベントの発生を精度良く検出することができる。
【００９３】
特に、本実施形態１によれば、ソーシャルメディアから受信した投稿情報のスコアと、平常時のスコアとを比較することにより、精度良くイベントの発生を検出することができる。
【００９４】
また、本実施形態１によれば、投稿者であるユーザ毎の正解率に基づいて信頼度を判定し、信頼度の高い投稿情報に基づいてイベントの発生を検出できるので、検出結果の信頼性が向上する。
【００９５】
＜実施形態２＞
《システム構成》
図２３は、実施形態２のイベント検出システム１０を示す図である。本実施形態１では、ソーシャルメディア（マイクロブログ）への投稿に基づいてテレビ番組の盛り上がりをイベントとして検出する例を示す。
【００９６】
本実施形態２のイベント検出システム１０は、図２３のように、収集システム（投稿情報収集部）１１、信頼度判定システム（信頼度判定部）１２、番組判定システム（抽出部）１３、スコア算出システム（スコア算出部）１４、盛り上がりイベント検出システム（イベント検出部）１５、盛り上がり情報配信システム（出力制御部）１６、未分析情報一時記憶部２１、番組データ記憶部３１、判定結果記憶部２３、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６を備えている。上記システム１１〜１６は、前述の機能部１１〜１６に相当するものであり、各システム１１〜１６は、同符号の機能部と同じ機能を提供する。
【００９７】
本実施形態２のイベント検出システム１０を構成する各システム１１〜１６は、それぞれが情報処理装置（コンピュータ）であり、他の情報処理装置（システム）１１〜１６とネットワークを介して接続している。各システム１１〜１６のハードウェア構成は、前述の図４に示したものと同様である。
【００９８】
《イベント検出方法》
本実施形態２において、イベント検出システム１０の各システム１１〜１６によって実行されるイベント検出方法について説明する。図５は、収集システム１１による収集処理の説明図、図２４は信頼度判定システム１２による判定処理の説明図、図２５は状況判定システム１３による番組判定処理の説明図、図２６はスコア算出システム１４によるスコア算出処理の説明図、図２７は盛り上がりイベント検出システム１５による検出処理の説明図、図２８はイベント状況推定システム１７による推定処理の説明図である。
【００９９】
収集システム１１は、前述の実施形態１と同じく図５に示すように、オペレータの指示
等により処理が開始されると、先ずソーシャルメディアとしてのＳＮＳサーバ９から投稿情報を収集（受信）する（ステップＳ１１）。
【０１００】
そして収集システム１１は、受信した投稿情報を未分析情報一時記憶部２１に記憶させる。図２８は、未分析情報一時記憶部２１に記憶させた投稿情報の一例を示す。図２８の例では、マイクロブログに投稿された文書を本文（ユーザから投稿された情報に相当）とし、放送局を示すタグと、投稿時刻と、投稿者（ユーザ）の識別情報と、文書ＩＤとを対応付けて記憶している。なお、タグは、ユーザが投稿時に視聴しているテレビ局を示すために本文に付加した情報である。
【０１０１】
収集システム１１は、定期的に或いは所定のタイミングでこの処理Ｓ１１〜Ｓ１２を繰り返す。
【０１０２】
信頼度判定システム１２は、図２４に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出し（ステップＳ１３１）、記憶装置１０３からＮＧ設定ファイルを読み出す（ステップＳ１３２）。そして信頼度判定システム１２は、ＮＧ設定ファイルに記憶されたＮＧユーザ、ＮＧワード、ＮＧ共起タグと合致する語が投稿情報に存在すれば、当該項目の値をtrueとし、合致する語が存在しなければ当該項目の値をfalseとし、文書ＩＤと対応つけて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ１３３）。
【０１０３】
図２９は、信頼度判定システム１２によって判定結果記憶部２３に記憶させる判定結果の一例を示した図である。図２９では、ＮＧユーザ、ＮＧワード、ＮＧ共起タグの存在の有無を示す情報と文書ＩＤとを対応付けて記憶している。
【０１０４】
また、番組判定システム１３は、図２５に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出す（ステップＳ１４１）。
【０１０５】
次に、番組判定システム１３は、読み出した未分析文書からイベントに係る情報を抽出するための抽出条件として、読み出した文書の投稿時刻に放送中の番組データを読み出す（ステップＳ１４２）。図３０は番組データ記憶部３１に記憶させた番組データの一例を示す図である。図３０では、放送局名、番組のタイトル、タグ、放送時刻などの項目を番組ＩＤと対応つけて記憶している。
【０１０６】
そして、番組判定システム１３は、読み出した未分析文書と同じタグを持つ番組への投稿として、当該投稿情報の文書ＩＤと番組ＩＤとを対応つけた状況情報を生成してイベント状況記憶部２４に記憶させる（ステップＳ１４３）。
【０１０７】
図３１は、状況情報の一例を示す図である。図３１では、状況情報として、文書ＩＤや、番組ＩＤ、タグ、投稿時刻を対応付けて記憶している。
【０１０８】
次に、スコア算出システム１４は、図２６に示すように、先ず、番組データ記憶部３１を参照して現在放送中の番組データを読み出し（ステップＳ１５１）、該当する番組ＩＤを有する状況情報をイベント状況記憶部２４から読み出す（ステップＳ１５２）。
【０１０９】
また、スコア算出システム１４は、各状況情報の文書ＩＤに対応する信頼度を判定結果記憶部２３から読み出し（ステップＳ１５３）、信頼度が規定より大きい（例えば全てFalseや、Falseが２項目以上など）状況情報を用い、番組別にスコアを算出し、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させる（ステップＳ１５４）。ここで、スコア算出システム１４は、例えば、単位時間(６０秒等)当たりの投稿数をスコア(投稿速度)として算出する。
【０１１０】
図３２は、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させたスコア(投稿速度)の一例を示す図である。図３２では、番組ＩＤと、投稿速度とを対応付けて記憶している。
【０１１１】
そして、盛り上がりイベント検出システム１５は、図２７に示すように、先ず、番組データ記憶部３１を参照して現在放送中の番組データを読み出し（ステップＳ１６１）、該当する番組ＩＤを有する投稿速度データを抽出情報スコア記憶部２５から読み出す（ステップＳ１６２）。
【０１１２】
また、盛り上がりイベント検出システム１５は、現在の時間帯の平常時平均投稿速度データを平常時スコア記憶部２６から読み出す（ステップＳ１６３）。図３３は平常時スコア記憶部２６に記憶した平常時平均投稿速度データ（平常時スコア）の一例を示す図である。図３３では、時間帯と当該時間帯の平常時スコアとを対応付けて記憶している。
【０１１３】
そして、盛り上がりイベント検出システム１５は、抽出情報スコア記憶部２５から読み出した番組別の投稿速度を平常時投稿速度で除し、この値が閾値より大きいか否かを判定する(ステップＳ１６４)。この値が閾値より大きくない場合、番組別の投稿速度と平常時投稿速度の平均を求めて平常時スコア記憶部２６に記憶させ、平常時投稿速度（スコア）を更新する(ステップＳ１６５)。
【０１１４】
また、番組別の投稿速度を平常時投稿速度で除した値が閾値より大きい場合（ステップＳ１６４，Ｙｅｓ）、盛り上がりイベント検出システム１５は、イベントの発生が検出したことを検出する(ステップＳ１６６)。なお、閾値は一つに限らず、複数の閾値を設定して、盛り上がりの程度（レベル）を検出するようにしても良い。
【０１１５】
また、盛り上がり情報配信システム１６は、前述の図１１に示したシステムと同様に、盛り上がりイベント検出システム１５から盛り上がっている番組名や盛り上がりの程度、といったイベント状況を受信し（ステップＳ８１）、ネットワークを介してユーザ端末８へ配信する（ステップＳ８２）。
【０１１６】
以上のように本実施形態２によれば、マイクロブログ等のソーシャルメディアへの投稿情報を用いて、番組の盛り上がりといったイベントの発生を精度良く検出することができる。
【０１１７】
特に、本実施形態１によれば、ソーシャルメディアから受信した投稿情報の投稿速度と、平常時投稿速度とを比較することにより、精度良くイベントの発生を検出することができる。
【０１１８】
〈その他〉
本発明は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【０１１９】
例えば、以下に付記した構成であっても上述の実施形態と同様の効果が得られる。また、これらの構成要素は可能な限り組み合わせることができる。
【０１２０】
（付記１）
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信する投稿情報収集部と、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出する抽出部と、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるスコア算
出部と、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するイベント検出部と、
前記イベント発生の検出結果を出力する出力制御部と、
を備えたイベント検出装置。
【０１２１】
（付記２）
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部を更に備える付記１に記載のイベント検出装置。
【０１２２】
（付記３）
前記検出結果を公式情報と比較して検出の成否を求め、該検出の成否に応じて前記閾値を更新する閾値更新部を更に備える付記１又は２に記載のイベント検出装置。
【０１２３】
（付記４）
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するユーザ別正解率記憶部と、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部とを備え、
前記イベント検出部が、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する付記１〜３の何れか一項に記載のイベント検出装置。
【０１２４】
（付記５）
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するユーザ別正解率更新部を更に備える付記４に記載のイベント検出装置。
【０１２５】
（付記６）
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータが実行するイベント検出方法。
【０１２６】
（付記７）
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定するステップを更に実行する付記６に記載のイベント検出方法。
【０１２７】
（付記８）
前記検出結果を公式情報と比較して検出の成否を求め、該検出の成否に応じて前記閾値を更新する閾値更新部を更に備える付記６又は７に記載のイベント検出方法。
【０１２８】
（付記９）
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するステップと、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定するステップとを更に実行し、
前記イベントを検出するステップにて、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する付記６〜９の何れか一項に記載のイベント検出方法。
【０１２９】
（付記１０）
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するステップを更に実行する付記９に記載のイベント検出方法。
【０１３０】
（付記１１）
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのイベント検出プログラム。
【０１３１】
（付記１２）
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定するステップを更に実行する付記１１に記載のイベント検出プログラム。
【０１３２】
（付記１３）
前記検出結果を公式情報と比較して検出の成否を求め、該検出の成否に応じて前記閾値を更新する閾値更新部を更に備える付記１１又は１２に記載のイベント検出プログラム。
【０１３３】
（付記１４）
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するステップと、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定するステップとを更に実行し、
前記イベントを検出するステップにて、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する付記１１〜１３の何れか一項に記載のイベント検出プログラム。
【０１３４】
（付記１５）
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するステップを更に実行する付記１４に記載のイベント検出プログラム。
【符号の説明】
【０１３５】
７，８      ユーザ端末
９    ＳＮＳサーバ
１０  イベント検出システム
１１  収集システム（投稿情報収集部）
１２  信頼度判定システム（信頼度判定部）
１３  抽出部（状況判定システム、番組判定システム）
１４  スコア算出システム（スコア算出部）
１５  遅延イベント検出システム（イベント検出部、イベント検出システム）
１６  出力制御部（遅延情報配信システム，盛り上がり情報配信システム）
１７  イベント状況推定システム
１８  ユーザ別正解率更新システム
１９  閾値更新システム
２１  未分析情報一時記憶部
２２  抽出条件記憶部
２３  判定結果記憶部
２４  イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）
２５  抽出情報スコア記憶部
２６  平常時スコア記憶部
２７  路線別閾値記憶部
２８  ユーザ別正解率記憶部
３１  番組データ記憶部
１０３      記憶装置
１０４      入出力ポート
１０６      演算処理部
【図１】
2013168021.tif 000003
【図２】
2013168021.tif 000004
【図３】
2013168021.tif 000005
【図４】
2013168021.tif 000006
【図５】
2013168021.tif 000007
【図６】
2013168021.tif 000008
【図７】
2013168021.tif 000009
【図８】
2013168021.tif 000010
【図９】
2013168021.tif 000011
【図１０】
2013168021.tif 000012
【図１１】
2013168021.tif 000013
【図１２】
2013168021.tif 000014
【図１３】
2013168021.tif 000015
【図１４】
2013168021.tif 000016
【図１５】
2013168021.tif 000017
【図１６】
2013168021.tif 000018
【図１７】
2013168021.tif 000019
【図１８】
2013168021.tif 000020
【図１９】
2013168021.tif 000021
【図２０】
2013168021.tif 000022
【図２１】
2013168021.tif 000023
【図２２】
2013168021.tif 000024
【図２３】
2013168021.tif 000025
【図２４】
2013168021.tif 000026
【図２５】
2013168021.tif 000027
【図２６】
2013168021.tif 000028
【図２７】
2013168021.tif 000029
【図２８】
2013168021.tif 000030
【図２９】
2013168021.tif 000031
【図３０】
2013168021.tif 000032
【図３１】
2013168021.tif 000033
【図３２】
2013168021.tif 000034
【図３３】
2013168021.tif 000035