(57)【要約】      （修正有）【課題】比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連や人物単独の潜在力を適切かつ早期に処理する。【解決手段】ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理部と、人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースと、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第１の第１ポイント算出部と、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第２の第１ポイント算出部と、を備える。【選択図】図１１
2013246802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子計算機を備えた情報処理システムであって、
前記電子計算機は、
ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、前記生データＩＤと、前記ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理部と、
前記人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースと、
前記第１の一次処理部によって生成された前記第１関連付けデータと、前記人物データベースに記録されている人物データと、から前記人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第１の第１ポイント算出部と、
前記人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、前記人物データベースに記録されている人物データと、から前記人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第２の第１ポイント算出部と、を備えたことを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
電子計算機を備えた情報処理システムであって、
前記電子計算機は、
ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、前記生データＩＤと、前記ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理部と、
前記人物と前記ＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースと、
前記第１の一次処理部によって生成された前記第１関連付けデータと、前記人物データベースに記録されている前記人物データと、から前記人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第１の第２ポイント算出部と、
前記人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、前記人物データベースに記録されている人物データと、から前記人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第２の第２ポイント算出部と、を備えたことを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
前記電子計算機は、
ネットワークから取得した速報情報に関する所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、前記生データＩＤと、前記ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤと、前記生データＩＤが付与された前記ＷＥＢデータに掲載された前記人物の順位と、を少なくとも関連付けて第３関連付けデータを生成する第２の一次処理部と、
前記第２の一次処理部によって生成された前記第３関連付けデータにおいて、少なくとも前記人物ＩＤに相当する前記人物と該人物の掲載順位とから前記人物の注目度の大きさを示す第３ポイントを算出する第３ポイント算出部と、をさらに備えたことを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
電子計算機を備えた情報処理システムで行われる情報処理方法であって、
ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、前記生データＩＤと、前記ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理工程と、
前記第１の一次処理部によって生成された前記第１関連付けデータと、前記人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースに記録されている人物データと、から前記人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第１の第１ポイント算出工程と、
前記人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、前記人物データベースに記録されている人物データと、から前記人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第２の第１ポイント算出工程と、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
電子計算機を備えた情報処理システムで行われる情報処理方法であって、
ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、前記生データＩＤと、前記ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理工程と、
前記第１の一次処理部によって生成された前記第１関連付けデータと、前記人物と前記ＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースに記録されている前記人物データと、から前記人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第１の第２ポイント算出工程と、
前記人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、前記人物データベースに記録されている人物データと、から前記人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第２の第２ポイント算出工程と、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システムおよび情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットにおいて、ＷＥＢデータに多種大量の人物（例えば、芸能人、アーティストなど）が掲載されているが、これら人物同士のつながり、人物単独の潜在力などの人物に係る指標を数値化する要請がある。
【０００３】
人物同士のつながりにおいては、人脈情報表示装置の一形式として、特許文献１に示されているものが知られている。特許文献１の図２に示されているように、人脈情報表示装置２００は、メタデータ抽出部２０１によりメタデータを抽出し、メタデータ連携部２０２により、メタデータ抽出部２０１により抽出されたメタデータを、人物特定情報の共起に基づいて関連付けるようになっている。また、決定部２０４により人物間の関連の強度を決定するようになっている。人脈情報表示部２０５により、連携メタデータと決定結果に基づいて人脈情報を表示するようになっている。この発明によれば、自動的に決定された人物同士の関連の強度を考慮して、人物同士の関連が直感的に認識可能な人脈情報を表示することができるようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７―１９３６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１に記載された人脈情報表示装置においては、限られた範囲内（例えば一企業内）における比較的に少人数かつ特定された人物同士の関連が対象である場合には、自動的に決定された人物同士の関連の強度を考慮して、人物同士の関連が直感的に認識可能な人脈情報を表示することができる。一方、例えば、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合には、処理データが多くなり、人物同士の関連を適切かつ早期に処理することができないという問題があった。
また、人物単独の潜在力においても適切かつ早期に処理することが望まれている。
【０００６】
本発明は、上述した問題を解消するためになされたもので、情報処理システムおよび情報処理方法において、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連や人物単独の潜在力を適切かつ早期に処理することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するため、請求項１に係る情報処理システムの発明の構成上の特徴は、電子計算機を備えた情報処理システムであって、電子計算機は、ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理部と、人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースと、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第１の第１ポイント算出部と、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第２の第１ポイント算出部と、を備えたことである。
【０００８】
また請求項２に係る情報処理システムの発明の構成上の特徴は、電子計算機を備えた情報処理システムであって、電子計算機は、ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理部と、人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースと、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第１の第２ポイント算出部と、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第２の第２ポイント算出部と、を備えたことである。
【０００９】
また請求項３に係る情報処理システムの発明の構成上の特徴は、請求項１または請求項２において、電子計算機は、ネットワークから取得した速報情報に関する所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の順位と、を少なくとも関連付けて第３関連付けデータを生成する第２の一次処理部と、第２の一次処理部によって生成された第３関連付けデータにおいて、少なくとも人物ＩＤに相当する人物と該人物の掲載順位とから人物の注目度の大きさを示す第３ポイントを算出する第３ポイント算出部と、をさらに備えたことである。
【００１０】
また請求項４に係る情報処理方法の発明の構成上の特徴は、電子計算機を備えた情報処理システムで行われる情報処理方法であって、ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理工程と、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第１の第１ポイント算出工程と、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第２の第１ポイント算出工程と、を備えたことである。
【００１１】
また請求項５に係る情報処理方法の発明の構成上の特徴は、電子計算機を備えた情報処理システムで行われる情報処理方法であって、ネットワークから取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理工程と、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データを記録している人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第１の第２ポイント算出工程と、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第２の第２ポイント算出工程と、を備えたことである。
【発明の効果】
【００１２】
上記のように構成した請求項１に係る情報処理システムの発明においては、ネットワークから取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理部）、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第１の第１ポイント算出部）。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第２の第１ポイント算出部）。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物同士の関連を適切かつ早期に処理することができる。
【００１３】
上記のように構成した請求項２に係る情報処理システムの発明においては、ネットワークから取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理部）、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第１の第２ポイント算出部）。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第２の第２ポイント算出部）。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物単独の潜在力を適切かつ早期に処理することができる。
【００１４】
上記のように構成した請求項３に係る情報処理システムの発明においては、請求項１または請求項２において、ネットワークから取得した速報情報に関する生データに記載されている人物と、その人物の掲載順位と、を少なくとも関連付けて第３関連付けデータが生成され（第２の一次処理部）、この生成された第３関連付けデータにおいて、少なくとも人物ＩＤに相当する人物と該人物の掲載順位とから人物の注目度の大きさを示す第３ポイントが算出される（第３ポイント算出部）。したがって、速報情報に関する生データから算出された第３ポイントを上述した第１ポイントおよび第２ポイントに付け加えることにより、その結果に係る第１ポイントおよび第２ポイントの変動をより短期間（短いスパン）で把握することができる。これにより、人物同士の関連および人物単独の潜在力の変動をより短期間（短いスパン）で把握することができる。
【００１５】
上記のように構成した請求項４に係る情報処理方法の発明においては、ネットワークから取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理工程）、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第１の第１ポイント算出工程）。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第２の第１ポイント算出工程）。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物同士の関連を適切かつ早期に処理することができる。
【００１６】
上記のように構成した請求項５に係る情報処理システムの発明においては、ネットワークから取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理工程）、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第１の第２ポイント算出工程）。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第２の第２ポイント算出工程）。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物単独の潜在力を適切かつ早期に処理することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る情報処理システム（情報処理装置）の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示す人物データベースに保存されている人物データを作成する際の手順（工程）を示す図である。
【図３】図１に示すニュースデータベースに保存されているニュースデータを示すテーブルである。
【図４】図１に示す番組データベースに保存されている番組データを示すテーブルである。
【図５】図１に示す音楽データベースに保存されている音楽データを示すテーブルである。
【図６】図１に示す映像データベースに保存されている映像データを示すテーブルである。
【図７】図１に示す本データベースに保存されている本データを示すテーブルである。
【図８】図１に示すポイントデータベースに保存されているポイントデータ（ＴＰデータ、ＨＰデータおよびＦＥデータ）を示すテーブルである。
【図９】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラムのフローチャートである。
【図１０】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラム（所定のＷＥＢデータの一次処理サブルーチン）のフローチャートである。
【図１１】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラム（ＴＰの計算・記録サブルーチン）のフローチャートである。
【図１２】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラム（ＨＰの計算・記録サブルーチン）のフローチャートである。
【図１３】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラム（ＦＥの計算・記録）のフローチャートである。
【図１４】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラム（所定のＷＥＢデータの一次処理サブルーチン）のフローチャートである。
【図１５】図１に示す処理サーバで実行される制御プログラム（ＦＥの計算・記録サブルーチン）のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明に係る情報処理システム（情報処理装置）の一実施形態を図面を参照して説明する。図１は情報処理システムの構成を示すブロック図である。
情報処理システムは、ネットワーク１０と接続されている処理サーバ２０と、処理サーバ２０と接続されている各データベース３１〜３７とを備えている。
【００１９】
ネットワーク１０は、該ネットワーク１０に接続されている他のＷＥＢサーバからＷＥＢデータを提供するものである。ネットワーク１０は本実施形態ではインターネットであるが、これに限られない。ネットワーク１０は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、または専用線などの任意のネットワークであってよい。
【００２０】
処理サーバ２０は、電子計算機（例えばコンピュータ（パーソナルコンピュータを含む））から構成されており、後述するＷＥＢデータ用一次処理部２１および各ポイント算出部２２，２３，２４を備えている。処理サーバ２０はマイクロコンピュータ（図示省略）を有しており、マイクロコンピュータは、バスを介してそれぞれ接続された入出力インターフェース、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ（いずれも図示省略）を備えている。ＣＰＵは、人物に関する情報処理を実施している。ＲＡＭは同プログラムの実行に必要な変数を一時的に記憶するものであり、ＲＯＭは前記プログラムを記憶するものである。
【００２１】
人物データベース（以下、人物ＤＢという。）３１は、人物基本情報と人物関連情報とから少なくとも構成されている人物データのデータベースである。人物基本情報とは、人物ＩＤに、「名前」、「ふりがな」、「英語表記」、「バイオ」、「職業」、「性別」、「生年月日」、「名前の別表記（ニックネーム、愛称など）」などが関連付けられて構成されるレコードからなるデータである。人物関連情報とは、当該人物と他の人物とが所定の関連によって関連付けられているデータであり、具体的には当該人物の人物ＩＤと他の人物の人物ＩＤと関連種別と関連理由とからなるデータである。人物関連情報は、他の人物の数だけ存在する。
【００２２】
関連種別は、「メンバー／所属グループ」、「共演」、「共通」、「続柄」、「プロデュース（作曲、作詞）をした」、「プロデュース（作曲、作詞）をされた」、「影響を受けた」、「影響を与えた」などの人物同士の関連（関係状態）の種別がある。また、関連種別は、「ニュース」、「番組」、「音楽」、「映像」などの人物とＷＥＢデータとの関連（関係状態）の種別もある。これらの関連種別は関連種別ＩＤと関連付けられている。さらに、関連種別は、種別ごとにＴＰ（第１ポイント）およびＨＰ（第２ポイント）とも関連付けられている。
【００２３】
なお、関連種別のうち人物同士の関連（関係状態）を示すものは、人物間の関係状態を示す人−人関係状態データの一つである。また、関連種別のうち人物とＷＥＢデータとの関連（関係状態）を示すものは、人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データの一つである。
【００２４】
関連理由は、関係種別の内容を説明するものである。関係種別が「メンバー／所属グループ」である場合、関連理由には例えば「ヴォーカル」、「ギター」、「リーダー」などが記載される。関連種別が「プロデュース／作曲／作詞」である場合、関連理由には例えば「楽曲「アミダばばあの唄」を作詞・作曲」などが記載される。
【００２５】
前述した人物データの生成方法（手動にて人物データを新規作成）について説明する。この作業は、作業者が電子計算機に手動にて入力する。具体的には、図２に示す工程に従って実行される。工程１０２においては、作業者は、人物に関する生データをＷＥＢデータから取得するか、または自ら手動にて入力することで取得する。工程１０４においては、作業者は、先に取得した人物に関する生データ（人物基本情報）に対して人物ＩＤを付与する。工程１０６においては、作業者は、人物ＩＤが付与された人物データ（人物基本情報）に対して、さらに関連する他の人物の人物ＩＤについて専用のツールを用いて関連付けをし（人物関連情報）、その関連種別及び関連理由を付与して人物データを作成する。そして、工程１０８においては、作業者は、人物データを専用のＤＢ（人物ＤＢ３１）に保存するとともに、先に取得した人物に関する生データも整理し、人物ＤＢ３１に保存する。なお、専用のツールは、表計算、データベースなどを編集するツールである。
【００２６】
また、作業者が人物データを編集する場合もある。この編集作業も新規作成作業と同様に手動にて実行される。この場合、例えば、ある人物が所属しているグループから脱退した場合には、作業者は当該人物のデータにおける人物関連情報において「メンバー／所属グループ」を「元メンバー」に変更する。このように、作業者が、最新の情報に基づいて人物関連情報、人物基本情報を更新することにより、人物データを最新のものにすることができる。
【００２７】
ニュースデータベース（以下、ニュースＤＢという。）３２は、ニュースに関するＷＥＢデータをＷＥＢデータ用一次処理部２１によって処理したデータのデータベースである。ニュースＤＢ３２は、図３に示すように、生データＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータの掲載日時とを一単位とするレコードで構成されたデータベースである。
【００２８】
番組データベース（以下、番組ＤＢという。）３３は、番組に関するＷＥＢデータをＷＥＢデータ用一次処理部２１によって処理したデータのデータベースである。番組は、テレビ番組、ラジオ番組などである。番組ＤＢ３３は、図４に示すように、生データＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータの掲載日時とを一単位とするレコードで構成されたデータベースである。
【００２９】
音楽データベース（以下、音楽ＤＢという。）３４は、音楽に関するＷＥＢデータをＷＥＢデータ用一次処理部２１によって処理したデータのデータベースである。音楽ＤＢ３４は、図５に示すように、生データＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータの掲載日時とを一単位とするレコードで構成されたデータベースである。
【００３０】
映像データベース（以下、映像ＤＢという。）３５は、映像に関するＷＥＢデータをＷＥＢデータ用一次処理部２１によって処理したデータのデータベースである。映像ＤＢ３５は、図６に示すように、生データＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータの掲載日時とを一単位とするレコードで構成されたデータベースである。
【００３１】
本データベース（以下、本ＤＢという。）３６は、本に関するＷＥＢデータをＷＥＢデータ用一次処理部２１によって処理したデータのデータベースである。本ＤＢ３６は、図７に示すように、生データＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータの掲載日時とを一単位とするレコードで構成されたデータベースである。
【００３２】
ポイントデータベース（以下、ポイントＤＢという。）３７は、図８に示すように、ＴＰデータ、ＨＰデータおよびＦＥ（第３ポイント）データのデータベースである。
ＴＰデータは、人物同士間の関係の強さを示す第１ポイント（ＴＰ）に係るデータである。ＴＰデータは、生データで関係付けされた生データに基づく第２関連付けデータと、人物データ中において関連付けられている人物データに基づく第２関連付けデータの２種類がある。生データに基づく第２関連付けデータ（第１ＴＰデータ）は、ある人物ＩＤを起点として、他の人物ＩＤ（ターゲット人物ＩＤ）と、両人物ＩＤと関係のある生データＩＤと、起点の人物ＩＤからみたターゲット人物ＩＤとを関連付ける関連種別のＴＰとを関連付けたデータである。人物データに基づく第２関連付けデータ（第２ＴＰデータ）は、人物データ中においてすなわち人物関連情報（上述した）において、当該人物と、他の人物と、当該人物からみた他の人物とを関連付ける関連種別のＴＰとを関連付けたデータである。
【００３３】
また、ＨＰデータは、人物の潜在力の大きさを示す第２ポイント（ＨＰ）に係るデータである。ＨＰデータは、ある人物の人物ＩＤとＨＰとを関連付けたデータである。さらにＦＥデータは、人物の注目度の大きさを示す第３ポイント（ＦＥ）に係るデータである。ＦＥデータは、ある人物の人物ＩＤとＦＥとを関連付けたデータである。
【００３４】
次に、上述した情報処理システムの作動について説明する。処理サーバ２０は、図９に示すフローチャートに対応するプログラムを所定時間（例えば２４時間）ごとに実行している。
【００３５】
処理サーバ２０は、ステップ２００から開始し、ステップ２０２において、ＷＥＢデータの一次処理（ＷＥＢデータ用一次処理）を実行し、ステップ２０４において、第１ポイントであるＴＰを計算・記録（保存）し、ステップ２０６において、第２ポイントであるＨＰを計算・記録（保存）し、その後プログラムをステップ２０８に進め本フローチャートを終了する。
【００３６】
（ＷＥＢデータ用一次処理）
処理サーバ２０は、ＷＥＢデータ用一次処理部２１において、図１０に示すフローチャートに沿ったサブルーチンを実行する。具体的には、処理サーバ２０は、ステップ３００から開始し、ステップ３０２において、ネットワーク１０を介して取得したＷＥＢデータを種別する。すなわち、取得先のＷＥＢサイトは予め決められており、取得したＷＥＢデータを取得先のＷＥＢサイトの種類に応じて種別する。例えば、取得先のＷＥＢサイトが「ニュース」系であれば、そのＷＥＢサイトから取得したＷＥＢデータは「ニュース」に種別される。
【００３７】
処理サーバ２０は、ステップ３０４において、種別された各ＷＥＢデータにその種類を示す指標を含むＩＤである生データＩＤを付与する。生データは、個々のＷＥＢデータのことである。
【００３８】
処理サーバ２０は、ステップ３０６において、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに対して人物データに保有されている全ての人物ＩＤにわたって人物ＩＤ検索を実行し、生データＩＤと人物ＩＤとを関連付けする。このとき、生データと人物との関連理由、および生データが掲載された日時も関連付ける。このように関連付けして生成されたものが第１関連付けデータである。
【００３９】
処理サーバ２０は、ステップ３０８において、前述のように生成された第１関連付けデータを生データの種類に応じた専用のデータベースに保存する。あわせて本一次処理前の生データも整理し保存する。その後、処理サーバ２０は、プログラムをステップ３１０に進め本サブルーチンを終了する。
【００４０】
例えば、「ニュース」に係るＷＥＢサイトからＷＥＢデータを取得した場合について説明する。その取得したＷＥＢデータは、取得先が「ニュース」に係るＷＥＢサイトであるため、「ニュース」に種別される（ステップ３０２）。そして、「ＮＥＷＳ０００１」という生データＩＤが付与される（ステップ３０４）。このとき、生データＩＤ中の「ＮＥＷＳ」が、生データが「ニュース」であることの指標である。また、「ＰＧ」が「番組」であること、「ＭＵＳＩＣ」が「音楽」であること、「ＭＯＶＩＥ」が「映像」であること、「ＢＯＯＫ」が「本」であること、の指標である。
【００４１】
次に、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータは、全ての人物ＩＤにわたって人物ＩＤ検索が実行される（ステップ３０６）。「ＮＥＷＳ０００１」の生データに「Ａさん」、「Ｂさん」、「Ｃさん」が掲載されている場合には、最初に「Ａさん」の人物ＩＤ「人物０００１」で検索する際に、生データ掲載の「Ａさん」がヒットする。そして、「ＮＥＷＳ０００１」に「人物０００１」、関連理由および日時が関連付けされて、図３に示す１行目の第１関連付けデータ「ＮＥＷＳ０００１、人物０００１、関連理由１、ｙ１／ｍ１／ｄ１／Ｈ１／Ｍ１／Ｓ１」が生成される。
【００４２】
「Ｂさん」の人物ＩＤ「人物０００２」で検索する際に、生データ掲載の「Ｂさん」がヒットする。そして、「ＮＥＷＳ０００１」に「人物０００２」、関連理由および日時が関連付けされて、図３に示す２行目の第１関連付けデータ「ＮＥＷＳ０００１、人物０００２、関連理由１、ｙ１／ｍ１／ｄ１／Ｈ１／Ｍ１／Ｓ１」が生成される。「Ｃさん」の人物ＩＤ「人物０００３」で検索する際に、生データ掲載の「Ｃさん」がヒットする。そして、「ＮＥＷＳ０００１」に「人物０００３」、関連理由および日時が関連付けされて、図３に示す３行目の第１関連付けデータ「ＮＥＷＳ０００１、人物０００３、関連理由１、ｙ１／ｍ１／ｄ１／Ｈ１／Ｍ１／Ｓ１」が生成される。
【００４３】
ステップ２０２すなわち図１０のフローチャートによる処理が、ネットワーク１０から取得した所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤとを少なくとも関連付けて第１関連付けデータを生成する第１の一次処理部（第１の一次処理工程）である。
【００４４】
（第１ポイント（ＴＰ）算出・記録）
処理サーバ２０は、第１ポイント算出部２２において、図１１に示すフローチャートに沿ったサブルーチンを実行する。具体的には、処理サーバ２０は、ステップ４００から開始し、ステップ４０２において、各種別ＤＢ３２〜３６から所定の範囲（最近２４時間分）の第１関連付けデータを読み込む。処理サーバ２０は、ステップ４０４において、人物ＤＢ３１から所定のデータ（人物データ）を読み込む。
【００４５】
処理サーバ２０は、ステップ４０６において、同じＩＤの生データＩＤを全て選択し、その中から一の人物ＩＤを決定し、その一の人物ＩＤと他の全ての人物ＩＤとの関係を人物データ（関連種別）を参照し、その両者の関係に適合する第１ポイント（ＴＰ）を算出する。さらに、上記処理を全ての人物ＩＤに行う。さらに、これらの処理をすべての生データＩＤに対して行い、生データに基づく第２関連付けデータ（第１ＴＰデータ）を作成する。
【００４６】
ステップ４０２〜４０６の処理が、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第１の第１ポイント算出部（第１の第１ポイント算出工程）である。
【００４７】
処理サーバ２０は、ステップ４０８において、人物ＤＢ３１からすべての人物関連情報を読み込む。処理サーバ２０は、ステップ４１０において、人物関連情報における２つの人物ＩＤの関連種別を参照し、両者の関係に適合する第１ポイント（ＴＰ）を算出する。さらに、上記処理をすべての人物関連情報に行い、人物データに基づく第２関連付けデータ（第２ＴＰデータ）を作成する。
【００４８】
ステップ４０８，４１０の処理が、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントを算出する第２の第１ポイント算出部である。
【００４９】
処理サーバ２０は、ステップ４１２において、先に作成した２種類の第２関連付けデータに対し重みづけ、リミット処理をそれぞれ行う。重みづけは、例えば、監督と主演などの人物データ（関連種別）において著しい重複があるかなどによって、重み付けする。リミット処理は、例えば、関連種別が「同じ音楽作品に関わった」、「メンバー」などである場合には、例えば６００点まではそのままの値で処理し、６００〜１２００点まではその値に８０％を乗じて処理し、１２００点を超えると１０％を乗じて処理する。点数が大きくなるほど点数自体を小さく抑えるようにしている。
【００５０】
処理サーバ２０は、ステップ４１４において、２つの人物ＩＤと算出された第１ポイントとを関連付けた第２関連付けデータをＤＢ（ポイントＤＢ）に記録する。その後、処理サーバ２０は、プログラムをステップ４１６に進めて本サブルーチンを終了する。
【００５１】
（第２ポイント（ＨＰ）算出・記録）
処理サーバ２０は、第２ポイント算出部２３において、図１２に示すフローチャートに沿ったサブルーチンを実行する。具体的には、処理サーバ２０は、ステップ５００から開始し、ステップ５０２において、各種別ＤＢ３２〜３６から所定の範囲（最近２４時間分）の第１関連付けデータを読み込む。処理サーバ２０は、ステップ５０４において、人物ＤＢ３１から所定のデータ（人物データのうち関連種別）を読み込む。
【００５２】
処理サーバ２０は、ステップ５０６において、読み込んだ全ての第１関連付けデータについて、人物と関連種別との関係を人物データの関連種別を参照し第２ポイント（ＨＰ）を算出する。ステップ５０２〜５０６の処理が、第１の一次処理部によって生成された第１関連付けデータと、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第１の第２ポイント算出部（第１の第２ポイント算出工程）である。
【００５３】
処理サーバ２０は、ステップ５０８において、人物ＤＢ３１からすべての人物関連情報を読み込む。処理サーバ２０は、ステップ５１０において、人物データの関連種別を参照し人物関連情報における人物と関連種別の関係に適合する第２ポイント（ＨＰ）を算出する。ステップ５０８，５１０の処理が、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントを算出する第２の第２ポイント算出部（第２の第２ポイント算出工程）である。
処理サーバ２０は、ステップ５１２において、先に算出した第２ポイントに対し上述したステップ４１２と同様に重みづけ、リミット処理をそれぞれ行う。
【００５４】
処理サーバ２０は、ステップ５１４において、人物と算出された第２ポイントとを関連付けたＨＰ関連付けデータをＤＢ（ポイントＤＢ）に記録する。その後、処理サーバ２０は、プログラムをステップ５１６に進めて本サブルーチンを終了する。
【００５５】
（第３ポイント（ＦＥ）算出・記録）
処理サーバ２０は、図１３に示すフローチャートに対応するプログラムを所定の短時間（例えば５分）ごとに実行している。
処理サーバ２０は、ステップ６００から開始し、ステップ６０２において、ＷＥＢデータの一次処理（ＷＥＢデータ用一次処理）を実行し、ステップ６０４において、第３ポイントであるＦＥを計算・記録（保存）し、その後プログラムをステップ６０６に進め本フローチャートを終了する。
【００５６】
（ＷＥＢデータ用一次処理（ＦＥ用））
処理サーバ２０は、ＷＥＢデータ用一次処理部２１において、図１４に示すフローチャートに沿ったサブルーチンを実行する。具体的には、処理サーバ２０は、ステップ７００から開始し、ステップ７０２において、ネットワーク１０を介して所定のＷＥＢデータ（速報情報）を取得する。例えば、速報情報は複数の「ニュース」事項が順番に並べられているものである。処理サーバ２０は、ステップ７０４において、取得した各ＷＥＢデータにＩＤ（生データＩＤ）を付与する。
【００５７】
処理サーバ２０は、ステップ７０６において、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載されている人物に人物ＩＤを付与する。処理サーバ２０は、ステップ７０８において、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに対して全ての人物ＩＤについてＷＥＢデータに掲載された順位と関連付けをして第３関連付けデータを作成する。第３関連付けデータは、第１位：人物０００１、第２位：人物０００２、・・・などである。なお、第３関連付けデータにおいては、サイトに対するユーザー感応度（コメント数）などをさらに関連付けるようにしてもよい。
【００５８】
処理サーバ２０は、ステップ７１０において、第３関連付けデータを専用のＤＢ（速報ＤＢ）に保存する。あわせて本一次処理前のＷＥＢデータも保存する。その後、プログラムをステップ７１２に進め本サブルーチンを終了する。
【００５９】
ステップ６０２すなわち図１４のフローチャートによる処理が、ネットワーク１０から取得した速報情報に関する所定のＷＥＢデータに生データＩＤを付与し、生データＩＤと、ＷＥＢデータに記載されている人物の人物ＩＤと、生データＩＤが付与されたＷＥＢデータに掲載された人物の順位と、を少なくとも関連付けて第３関連付けデータを生成する第２の一次処理部（第２の一次処理工程）である。
【００６０】
（第３ポイント（ＦＥ）算出・記録）
処理サーバ２０は、第３ポイント算出部２４において、図１５に示すフローチャートに沿ったサブルーチンを実行する。具体的には、処理サーバ２０は、ステップ８００から開始し、ステップ８０２において、速報ＤＢから第３関連付けデータを読み込む。処理サーバ２０は、ステップ８０４において、読み込んだ全ての第３関連付けデータについて、掲載順位と人物との関係から第３ポイント（ＦＥ）を算出する。例えば、第１番目の掲載記事の人物には２００点、一つ順位が下がるにつれて１０点ずつ減点してポイントを付与する。
【００６１】
ステップ８０２，８０４の処理が、第２の一次処理部によって生成された第３関連付けデータにおいて、少なくとも人物ＩＤに相当する人物と該人物の掲載順位とから人物の注目度の大きさを示す第３ポイントを算出する第３ポイント算出部（第３ポイント算出工程）である。
【００６２】
処理サーバ２０は、ステップ８０６において、先に算出した第３ポイントに対し上述したステップ４１２と同様に重みづけ、リミット処理をそれぞれ行う。処理サーバ２０は、ステップ８０８において、人物と算出された第３ポイントとを関連付けたＦＥ関連付けデータをＤＢ（ポイントＤＢ）に記録する。その後、処理サーバ２０は、プログラムをステップ８１０に進めて本サブルーチンを終了する。
【００６３】
上述した実施形態によれば、ネットワーク１０から取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理部２１、ステップ２０２、図１０のフローチャート）、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第１の第１ポイント算出部２２、ステップ２０４，４０２〜４０６）。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第２の第１ポイント算出部２２、ステップ２０４，４０８，４１０）。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物同士の関連を適切かつ早期に処理することができる。
【００６４】
また、ネットワーク１０から取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理部２１、ステップ２０２、図１０のフローチャート）、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第１の第２ポイント算出部２３、ステップ２０６，５０２〜５０６）。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第２の第２ポイント算出部２３、ステップ２０６，５０８，５１０）。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物単独の潜在力を適切かつ早期に処理することができる。
【００６５】
また、上記のように構成した請求項３に係る情報処理システムの発明においては、請求項１または請求項２において、ネットワーク１０から取得した速報情報に関する生データに記載されている人物と、その人物の掲載順位と、を少なくとも関連付けて第３関連付けデータが生成され（第２の一次処理部２１、ステップ６０２、図１４のフローチャート）、この生成された第３関連付けデータにおいて、少なくとも人物ＩＤに相当する人物と該人物の掲載順位とから人物の注目度の大きさを示す第３ポイントが算出される（第３ポイント算出部２４、ステップ６０２，８０２，８０４）。したがって、速報情報に関する生データから算出された第３ポイントを上述した第１ポイントおよび第２ポイントに付け加えることにより、その結果に係る第１ポイントおよび第２ポイントの変動をより短期間（短いスパン）で把握することができる。これにより、人物同士の関連および人物単独の潜在力の変動をより短期間（短いスパン）で把握することができる。
【００６６】
また、ネットワーク１０から取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理工程（ステップ２０２，図１０のフローチャート））、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物間の関係状態を示す人−人関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第１の第１ポイント算出工程（ステップ２０４，４０２〜４０６））。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物間の関係の強さを示す第１ポイントが自動的に算出される（第２の第１ポイント算出工程（ステップ２０４，４０８，４１０））。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物同士の関連を適切かつ早期に処理することができる。
【００６７】
また、ネットワーク１０から取得した生データと人物とを関連付けて第１関連付けデータが自動で生成され（第１の一次処理工程（ステップ２０２，図１０のフローチャート））、この生成された第１関連付けデータと、電子計算機に予め記録（保存）されている人物とＷＥＢデータの種別との関係状態を示す人−ＷＥＢデータ関係状態データを少なくとも備えている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第１の第２ポイント算出工程（ステップ２０６，５０２〜５０６））。さらに、人物データベースに記録されている人物間の関係状態を示す人物関連情報と、人物データベースに記録されている人物データと、から人物の潜在力の大きさを示す第２ポイントが自動的に算出される（第２の第２ポイント算出工程（ステップ２０６，５０８，５１０））。よって、比較的大人数かつ不特定である人物同士の関連が対象である場合に、処理データが多くなっても人物単独の潜在力を適切かつ早期に処理することができる。
【００６８】
なお、本実施形態においては、人物を本発明の対象としているが、物品（コンテンツなどを含む）を対象としてもよく、また、その物品と人物の両方（すなわち物品と人物との関係）を対象としてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１０…ネットワーク、２０…処理サーバ（情報処理装置）、２１…一次処理部（第１および第２の一次処理部）、２２…第１ポイント算出部（第１および第２の第１ポイント算出部）、２３…第２ポイント算出部（第１および第２の第２ポイント算出部）、２４…第３ポイント算出部、３１…人物データベース、３２…ニュースデータベース、３３…番組データベース、３４…音楽データベース、３５…映像データベース、３６…本データベース、３７…ポイントデータベース。
【図１】
2013246802.tif 000003
【図２】
2013246802.tif 000004
【図３】
2013246802.tif 000005
【図４】
2013246802.tif 000006
【図５】
2013246802.tif 000007
【図６】
2013246802.tif 000008
【図７】
2013246802.tif 000009
【図８】
2013246802.tif 000010
【図９】
2013246802.tif 000011
【図１０】
2013246802.tif 000012
【図１１】
2013246802.tif 000013
【図１２】
2013246802.tif 000014
【図１３】
2013246802.tif 000015
【図１４】
2013246802.tif 000016
【図１５】
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