(57)【要約】【課題】所定の番組に関する投稿文書を取得する際に用いる抽出用語を、所定の番組の特性等を考慮して適切に設定する。【解決手段】番組に関するツイートを取得する投稿文書取得装置が、所定の番組に対して予め設定された一次抽出用語を含むツイートを取得する一次取得部と、一次取得部により取得されたツイートのそれぞれを語句に分割する文書分割部と、ツイートから分割された語句の各々について、所定の番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する算出部と、算出された特徴量に基づいてツイートから分割された語句の中から二次抽出用語を決定する決定部と、二次抽出用語を含むツイートを取得する二次取得部と、を有する。算出部は、所定の番組と同一ジャンルの過去の番組との間で特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の特徴量を用いて、ツイートから分割された語句の各々と所定の番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿文書を蓄積している投稿文書蓄積部から、抽出用語を含む投稿文書を取得する投稿文書取得装置であって、
所定の番組に対して予め設定された前記抽出用語である一次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する一次取得部と、
該一次取得部により取得された前記投稿文書のそれぞれを語句に分割する文書分割部と、
前記投稿文書から分割された前記語句の各々について、前記所定の番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する算出部と、
算出された前記特徴量に基づいて、前記投稿文書から分割された前記語句の中から、前記一次抽出用語とは異なる前記抽出用語である二次抽出用語を決定する決定部と、
前記二次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する二次取得部と、を有し、
前記算出部は、前記所定の番組と同じジャンルであり、かつ、前記所定の番組よりも前に放送された番組との間で前記特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出することを特徴とする投稿文書取得装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記所定の番組と同じジャンルであり、かつ、前記所定の番組の放送日及び該放送日から所定日数だけ遡った期間内に放送された番組との間で前記特徴量が既に算出された前記特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の投稿文書取得装置。
【請求項３】
前記一次取得部は、前記一次抽出用語を含む前記投稿文書を取得する際、他の投稿文書を共有するために当該他の投稿文書を引用した前記投稿文書を含まないように前記投稿文書を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の投稿文書取得装置。
【請求項４】
前記一次取得部は、前記所定の番組の放送時間として事前に設定されていた時間内で投稿された前記投稿文書を取得し、
前記二次取得部は、前記所定の番組の放送時間として事前に設定されていた時間を含む時間帯内で投稿された前記投稿文書を取得し、
前記二次取得部が取得した前記投稿文書中、前記所定の番組が実際に放送された時間に応じて設定された時間帯内で投稿された前記投稿文書を選び出す選出部を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の投稿文書取得装置。
【請求項５】
前記二次取得部は、前記一次抽出用語を含む前記投稿文書、及び、前記二次抽出用語を含む前記投稿文書の双方を前記投稿文書蓄積部から取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の投稿文書取得装置。
【請求項６】
前記特徴量算出済み語句は、語句記憶部に番組のジャンル別に記憶されており、
前記算出部が前記特徴量を算出する都度、前記算出部によって前記特徴量が算出された前記語句を前記語句記憶部に引き渡す語句引き渡し部が更に備えられ、
該語句引き渡し部から前記語句が引き渡されることで、前記語句記憶部に記憶されている前記特徴量算出済み語句が更新され、
前記算出部は、直前に更新された前記語句記憶部に記憶されている前記特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の投稿文書取得装置。
【請求項７】
前記決定部は、前記投稿文書から分割された前記語句のうち、算出された前記特徴量が高いものから順に、前記所定の番組の放送時間に応じた数の前記二次抽出用語を決定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の投稿文書取得装置。
【請求項８】
前記算出部は、前記投稿文書から分割された前記語句の各々の前記特徴量として、前記一次取得部が取得した前記投稿文書における前記語句の出現頻度と、前記語句を含む前記投稿文書の逆文書頻度と、を前記特徴量算出済み語句の前記特徴量に基づいて算出することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の投稿文書取得装置。
【請求項９】
コンピュータを用いて、投稿文書を蓄積している投稿文書蓄積部から、抽出用語を含む投稿文書を取得する投稿文書取得方法であって、
前記コンピュータが、
所定の番組に対して予め設定された前記抽出用語である一次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する工程と、
取得された前記投稿文書のそれぞれを語句に分割する工程と、
前記投稿文書から分割された前記語句の各々について、前記所定の番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する工程と、
算出された前記特徴量に基づいて、前記投稿文書から分割された前記語句の中から、前記一次抽出用語とは異なる前記抽出用語である二次抽出用語を決定する工程と、
前記二次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する工程と、を実施し、
前記特徴量を算出する工程において、前記コンピュータは、前記所定の番組と同じジャンルであり、かつ、前記所定の番組よりも前に放送された番組との間で前記特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出することを特徴とする投稿文書取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投稿文書取得装置、及び、コンピュータを用いた投稿文書取得方法に係り、特に、テレビやラジオ等の番組に関連する抽出用語を含む投稿文書を取得する投稿文書取得装置、及び、投稿文書取得方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ソーシャルネットワークサービスやツイッター（登録商標。以下、同じ）を通じてテレビ番組やラジオ番組に対するコメントを投稿する人が増えてきている。その投稿回数を番組単位で調査することで、当該番組に対する世間の関心や興味を知ることが可能となる。一方、投稿文書の中から所定の番組に関する文書を抽出する上で、当該番組に関連する抽出用語、すなわちキーワードを含む投稿文書を検索することになる。しかし、投稿文書の中で用いられる言葉は多様であるため、適当なキーワードを選定しないと、番組に対する投稿文書を十分に収集することができない虞がある。
【０００３】
上記の問題に対して、近年、番組に対する投稿文書を収集するにあたり、適切なキーワードを用いて投稿文書の検索を行う技術が開発されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、テレビ番組に対する投稿文書を抽出するためにハッシュタグをキーワードとして用いて投稿データの検索を行う技術が開示されている。ここで、ハッシュタグとは、ツイッターでの投稿文書（すなわち、ツイート）中で用いられるタグであり、符号＃（ハッシュマーク）の後に予め決められた文字列を付けることにより構成される。そして、共通のハッシュタグによりタグ付けされた投稿文書は、まとめて閲覧することが可能となる。
【０００４】
より具体的に説明すると、例えば、テレビ番組の番組名や出演者名を組み込んだハッシュタグをキー情報として検索することにより、ネット上に存在するツイートのうち、上記テレビ番組に対するツイートを容易に抽出し収集することが可能となる。このような特徴を利用することで、特許文献１では、テレビ番組に対するツイートを適切に収集することが可能となる。
【０００５】
しかしながら、ハッシュタグは、投稿者であるユーザが任意に設定したものもあり、このようなハッシュタグをキー情報として投稿文書を検索しようとしても、どの番組に対する投稿文書であるのかをハッシュタグから特定することが困難になる可能性がある。また、ハッシュタグを含まない投稿文書については、抽出対象外となるため、収集可能な投稿文書が限定的になってしまう。このような課題に対する解決方法としては、例えば特許文献２に示す文書抽出方法が有効である。
【０００６】
特許文献２の文書抽出方法について説明すると、文書全体の中からある話題に関する文書を抽出するにあたり、当該話題に関して予め定めたキーワードで一次抽出を行い、一次抽出された文書において出現頻度の高い語句を特定する。その後、特定した高出現頻度の語句をキーワードとして用い、当該キーワードを含む文書の抽出（二次抽出）を更に行う。かかる方法を所定の番組に関する投稿文書を抽出する際に適用すれば、ハッシュタグを用いることなく、所定の番組に関する投稿文書を十分に取得することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−１５０６６２号公報
【特許文献２】特開２００１−１３４５８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、特許文献２に記載された文書抽出方法によれば、ある話題に関して一次抽出された文書における高出現頻度の語句について、ある話題との関連度を求め、関連度の高い語句を二次抽出用のキーワードとして用いることにしている。言い換えると、高出現頻度の語句であっても、日常的によく使われている用語（以下、一般属性の用語とも言う）であれば、二次抽出用のキーワードとして適切ではないため除外される。このように一般属性の用語をキーワードとして用いないことで、ある話題に関する文書を適切に取得することが可能になる。
【０００９】
上記の手順は、ある番組に関する投稿文書を抽出（二次抽出）する上でも効果的である。すなわち、ある番組に関する投稿文書として一次抽出された各文書中の各語句について、番組との関わり度合い（関連度）に基づいて一般属性の用語であるか否かを判断し、かかる判断の下で二次抽出用のキーワードとして用いるかどうかを決めるのが望ましい。その際には、番組の特性等を考慮して当該番組との関わり度合いを適切に算出することが求められる。
【００１０】
そこで、本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、所定の番組に関する投稿文書を取得する際に用いる抽出用語を、所定の番組の特性等を考慮して適切に設定することが可能な投稿文書取得装置、及び投稿文書取得方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題は、本発明の投稿文書取得装置によれば、投稿文書を蓄積している投稿文書蓄積部から、抽出用語を含む投稿文書を取得する投稿文書取得装置であって、（Ａ）所定の番組に対して予め設定された前記抽出用語である一次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する一次取得部と、（Ｂ）該一次取得部により取得された前記投稿文書のそれぞれを語句に分割する文書分割部と、（Ｃ）前記投稿文書から分割された前記語句の各々について、前記所定の番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する算出部と、（Ｄ）算出された前記特徴量に基づいて、前記投稿文書から分割された前記語句の中から、前記一次抽出用語とは異なる前記抽出用語である二次抽出用語を決定する決定部と、（Ｅ）前記二次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する二次取得部と、を有し、（Ｆ）前記算出部は、前記所定の番組と同じジャンルであり、かつ、前記所定の番組よりも前に放送された番組との間で前記特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出することにより解決される。
【００１２】
上記のように構成された投稿文書取得装置によれば、所定の番組に対して予め設定された一次抽出用語を含む投稿文書を一次取得する。その後、一次取得した各投稿文書を語句に分割し、それぞれの語句について特徴量を算出する。この際、所定の番組と同じジャンルであり、かつ、所定の番組よりも前に放送された番組との間で特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の特徴量を用いる。これにより、一次取得した投稿文書中の語句群から二次抽出用語を決定する際、同一ジャンルの番組に関する投稿文書中でよく用いられる語句（以下、ジャンル別一般属性の用語）であるかどうか判断することが可能となる。そして、所定の番組のジャンルに対応する一般属性の用語ではないと判断された語句を、二次抽出用語として用いる。これにより、所定の番組に関する投稿文書を数多く取得する場合に、所定の番組との関わり度合いが高い投稿文書を取得することになる。すなわち、本発明の投稿文書取得装置では、所定の番組の特性（具体的には、ジャンル）を考慮して同番組との関わり度合いが高い語句を二次抽出用語として採用する。これにより、所定の番組との関わり度合いが高い投稿文書が取得されるようになる。その結果、所定の番組に対する世間の関心や興味をより的確に把握することが可能となる。
【００１３】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記算出部は、前記所定の番組と同じジャンルであり、かつ、前記所定の番組の放送日及び該放送日から所定日数だけ遡った期間内に放送された番組との間で前記特徴量が既に算出された前記特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出すると、好適である。
上記の構成によれば、特徴量算出済み語句として、所定の番組と同一ジャンルであって最近放送された番組との間で特徴量が算出された語句を用いる。これにより、所定の番組に関する投稿文書を二次取得する際に用いられる用語、すなわち二次抽出用語を決定する際には、最近放送された同一ジャンルの番組に関する投稿文書の中でよく用いられる語句であるかどうかを判断することになる。したがって、所定の番組のジャンルとともに時間の潮流等を考慮して二次抽出用語を決定することが可能となる。
【００１４】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記一次取得部は、前記一次抽出用語を含む前記投稿文書を取得する際、他の投稿文書を共有するために当該他の投稿文書を引用した前記投稿文書を含まないように前記投稿文書を取得すると、より好適である。
上記の構成によれば、一次取得の対象から、他の投稿文書を引用した投稿文書（以下、引用形式の文書）を除外することとしている。これは、投稿文書中の各語句の特徴量等を算出する際、引用形式の文書を含めてしまうと、適切な算出結果が得られないためである。したがって、一次取得の対象から引用形式の文書を除外すれば、その後に算出する特徴量について妥当な結果が得られるようになり、以て、所定の番組に関する投稿文書を二次取得する際に用いられる二次抽出用語をより適切に決定することが可能となる。
【００１５】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記一次取得部は、前記所定の番組の放送時間として事前に設定されていた時間内で投稿された前記投稿文書を取得し、前記二次取得部は、前記所定の番組の放送時間として事前に設定されていた時間を含む時間帯内で投稿された前記投稿文書を取得し、前記二次取得部が取得した前記投稿文書中、前記所定の番組が実際に放送された時間に応じて設定された時間帯内で投稿された前記投稿文書を選び出す選出部を更に有すると、尚好適である。
上記の構成によれば、二次取得した投稿文書の中から、所定の番組の実際の放送時間に合わせて投稿文書を選出する。これにより、番組の放送時間が当初予定されていた時間から変わったとしても、その変更に応じた範囲内で同番組に関する投稿文書を限定するので、番組との関連度が高い投稿文書を効率よく取得することが可能となる。
【００１６】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記二次取得部は、前記一次抽出用語を含む前記投稿文書、及び、前記二次抽出用語を含む前記投稿文書の双方を前記投稿文書蓄積部から取得すると、更に好適である。
上記の構成によれば、所定の番組に関する投稿文書について二次抽出を行う際、一次抽出用語を含む投稿文書、及び、二次抽出用語を含む投稿文書の双方を取得する。これにより、所定の番組に関する投稿文書をより多く取得することが可能となる。
【００１７】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記特徴量算出済み語句は、語句記憶部に番組のジャンル別に記憶されており、前記算出部が前記特徴量を算出する都度、前記算出部によって前記特徴量が算出された前記語句を前記語句記憶部に引き渡す語句引き渡し部が更に備えられ、該語句引き渡し部から前記語句が引き渡されることで、前記語句記憶部に記憶されている前記特徴量算出済み語句が更新され、前記算出部は、直前に更新された前記語句記憶部に記憶されている前記特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出すると、より一層好適である。
上記の構成によれば、語句の特徴量が算出される都度、語句記憶部に記憶されている特徴量算出済み語句が更新され、算出部は、直前に更新された語句記憶部内の特徴量算出済み語句の特徴量に基づいて、新たな語句の特徴量を算出する。このように語句の特徴量を算出する際に直前の算出結果が反映されるので、最新の世間の動向等を的確に反映して二次抽出用語を決定することが可能となる。
【００１８】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記決定部は、前記投稿文書から分割された前記語句のうち、算出された前記特徴量が高いものから順に、前記所定の番組の放送時間に応じた数の前記二次抽出用語を決定すると、尚一層好適である。
上記の構成によれば、所定の番組の放送時間に応じた数の二次抽出用語を決定する。これは、放送時間が長い番組であるほど、当該番組に関する投稿文書の数が増えることを反映している。すなわち、所定の番組の放送時間に応じた数の二次抽出用語を決定することで、その後に所定の番組に関する投稿文書を取得する際には、当該番組の放送時間に応じて適正な数の投稿文書を取得することが可能となる。
【００１９】
また、上記の投稿文書取得装置において、前記算出部は、前記投稿文書から分割された前記語句の各々の前記特徴量として、前記一次取得部が取得した前記投稿文書における前記語句の出現頻度と、前記語句を含む前記投稿文書の逆文書頻度と、を前記特徴量算出済み語句の前記特徴量に基づいて算出すると、益々好適である。
上記の構成によれば、一次取得された投稿文書から分割された語句の各々について、当該語句と所定の番組との間の関わり度合いを定量的に評価し、その結果を以て特徴量を算出する。これにより、二次抽出用語を決定する上で必要な特徴量を的確に算出することが可能となる。
【００２０】
また、前述の課題は、本発明の投稿文書取得方法によれば、コンピュータを用いて、投稿文書を蓄積している投稿文書蓄積部から、抽出用語を含む投稿文書を取得する投稿文書取得方法であって、前記コンピュータが、所定の番組に対して予め設定された前記抽出用語である一次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する工程と、取得された前記投稿文書のそれぞれを語句に分割する工程と、前記投稿文書から分割された前記語句の各々について、前記所定の番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する工程と、算出された前記特徴量に基づいて、前記投稿文書から分割された前記語句の中から、前記一次抽出用語とは異なる前記抽出用語である二次抽出用語を決定する工程と、前記二次抽出用語を含む前記投稿文書を前記投稿文書蓄積部から取得する工程と、を実施し、前記特徴量を算出する工程において、前記コンピュータは、前記所定の番組と同じジャンルであり、かつ、前記所定の番組よりも前に放送された番組との間で前記特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の前記特徴量を用いて、前記投稿文書から分割された前記語句の各々と前記所定の番組との間の関わり度合いに関する前記特徴量を算出することにより解決される。
上記の方法によれば、一次取得された投稿文書中の各語句のうち、所定の番組のジャンルを考慮して同番組との関わり度合いが高い語句を二次抽出用語として採用するので、所定の番組との関わり度合いが高い投稿文書を取得することが可能となる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の投稿文書取得装置及び投稿文書取得方法によれば、所定の番組のジャンルを考慮して同番組との関わり度合いが高い語句を二次抽出用語に決定するので、所定の番組との関わり度合いが高い投稿文書を取得することが可能となる。また、二次抽出用語を決定するにあたっては、番組ジャンルに加えて、時期や潮流まで考慮することが可能となる。これにより、最近の世間の動向を反映させながら、所定の番組との関わり合いが高い投稿文書を取得することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の投稿文書取得装置を含むシステム全体を示す図である。
【図２】投稿文書の説明図であり、（Ａ）は投稿文書の入力例を、（Ｂ）は投稿文書のデータ構造を示す図である。
【図３】本発明の投稿文書取得装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の投稿文書取得装置の構成を機能面から表した図である。
【図５】番組情報の一例を示す図である。
【図６】あるジャンルの特徴量算出済み語句に関する説明図である。
【図７】投稿文書であるツイートの取得プロセスについての流れを示す図である。
【図８】投稿文書を取得する各工程の実施時期を示すタイムスケジュールである。
【図９】ツイートの取得工程及び選出工程における取得・選出範囲を示す図である。
【図１０】文書分割工程の手順の一例を示す図である。
【図１１】算出工程の手順の一例を示す図である。
【図１２】語句記憶部に記憶されている特徴量算出済み語句を更新する手順に関する説明図である。
【図１３】決定工程の手順の一例を示す図である。
【図１４】二次取得工程において取得される投稿文書に関する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の一実施形態（本実施形態）について図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするための一例にすぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。
【００２４】
以下の説明では、番組の一例としてテレビ番組を挙げて説明することとする。ここで、番組とは、予め設定されたタイムスケジュールに従って所定の放送局から放送される音声情報や映像情報のことである。すなわち、本発明の適用範囲は、テレビ番組に限定されず、ある放送時間帯で放送される番組、例えば、ラジオ番組やインターネットの配信動画・音声等を含むものである。また、番組とは、その本編のみならず、同放送時間中に放送される広告（コマーシャル）も含む概念である。
【００２５】
＜＜本発明の投稿文書取得装置の概要＞＞
先ず、本実施形態に係る投稿文書取得装置（以下、本装置１）について図１を参照しながら説明する。図１は、本装置１を含む文書集計システムＳ全体を示す図である。
【００２６】
本装置１は、テレビ番組に対するツイートについて、その件数等をテレビ番組単位で調査する会社が保有するコンピュータ（厳密には、ワークステーション）によって構成されている。ここで、ツイートとは、Ｗｅｂ上で公開される投稿文書であり、具体的には、ツイッターのサービスを利用してユーザが投稿するマイクロブログである。なお、本実施形態では、投稿文書の一例としてツイートを挙げているが、これに限定されるものではなく、ネットワークを収集可能な他の文書、例えば、ツイッターと同種のサービス若しくはソーシャルネットワークのサービスを利用して投稿される文書であってもよい。なお、投稿文書は、必ずしもＷｅｂ上で公開される文書である必要はない。
【００２７】
本装置１は、図１に示すように、ツイート管理サーバ２、番組情報管理サーバ３及び放送時間管理サーバ４とともに文書集計システムＳを構築している。ツイート管理サーバ２は、ツイートのサービスを提供する会社が管理するサーバコンピュータであり、投稿者が保有する情報端末ＣＰからツイートを受信する。また、ツイート管理サーバ２は、投稿文書蓄積部としてのツイートデータベース２Ａを備えており、受信したツイートは、このツイートデータベース２Ａに蓄積されるようになっている。さらに、ツイート管理サーバ２は、通信回線ＰＮ１を介して本装置１と通信可能に接続されており、本装置１との間でデータの送受信を行う。なお、本実施形態では、ツイート管理サーバ２と本装置１との間を繋ぐ回線ＰＮ１が専用の通信回線（例えば、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ））となっている。ただし、これに限定されるものではなく、公共回線を用いることとしてもよい。
【００２８】
番組情報管理サーバ３は、各テレビ番組に関する情報（番組情報）を記憶して配信するＷｅｂサーバである。ここで、番組情報とは、各テレビ番組の番組名、放送局、放送日時、ジャンル、出演者名及び番組公式のハッシュタグ等である。なお、番組名、放送局及び出演者名については、正式名称の他、通称（俗称）や略称も含まれる。また、放送日時とは、当初設定されている番組の放送時間、すなわち、放送前段階での放送枠を意味している。また、ジャンルは、各テレビ番組を種別するための単位であり、本実施形態では７つのジャンル（具体的には、報道、教育教養、バラエティ、アニメ、ドラマ映画、スポーツ、その他）が用意されている。ただし、ジャンルについては、７つに限定されず、任意に設定することが可能である。番組公式のハッシュタグは、放送局や番組の制作会社等により番組放送前に決定され、ツイートがどんなトピックに関するものであるかを特定するための標識として用いられる。
【００２９】
また、番組情報管理サーバ３は、番組情報データベース３Ａを備えており、この番組情報データベース３Ａには、各テレビ番組の番組情報が放送日・放送局別に記憶されている。また、番組情報管理サーバ３は、通信回線ＰＮ２を介して本装置１と通信可能に接続されており、本装置１との間でデータの送受信を行う。なお、本実施形態では、番組情報管理サーバ３と本装置１との間を繋ぐ回線ＰＮ２が専用の通信回線（例えば、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ））となっている。ただし、これに限定されるものではなく、公共回線を用いることとしてもよい。
【００３０】
放送時間管理サーバ４は、各テレビ番組が実際に放送された時間（以下、真の放送時間）を記憶している。具体的に説明すると、あるテレビ番組の放送後、同テレビ番組の真の放送時間が入力され、入力された真の放送時間は、放送時間管理サーバ４が備える放送時間データベース４Ａに記憶されるようになる。また、放送時間管理サーバ４は、通信回線ＰＮ３を介して本装置１と通信可能に接続されており、本装置１との間でデータの送受信を行う。なお、本実施形態では、放送時間管理サーバ４と本装置１との間を繋ぐ回線ＰＮ３が専用の通信回線（例えば、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ））となっている。ただし、これに限定されるものではなく、公共回線を用いることとしてもよい。
【００３１】
以上までに説明してきた機器によって構成された文書集計システムＳでは、本装置１が、ツイート管理サーバ２と通信することでツイートデータベース２Ａから各テレビ番組に関するツイートを取得する。同様に、本装置１は、番組情報管理サーバ３と通信することで番組情報データベース３Ａから各テレビ番組の番組情報を収集する。さらにまた、本装置１は、放送時間管理サーバ４と通信することで放送時間データベース４Ａから各テレビ番組の真の放送時間を収集する。
【００３２】
そして、本装置１を管理・運営する調査会社は、本装置１が取得した各テレビ番組に関するツイートを集計し、その集計結果を所定の報告先に報告する。かかる報告作業は、毎日行われ、具体的には、報告日の前日に放送されたテレビ番組すべてについてツイート件数等の集計結果を報告することになっている。ただし、これに限定されるものではなく、報告作業については、毎日行われるのではなく、所定の日数毎（例えば、１週間毎）に行われることとしてもよい。また、報告対象の番組についても、すべての番組とするのではなく、指定された番組のみを対象としてもよい。さらにまた、報告対象の番組については、指定された放送局で放送される番組のみを対象としてもよい。その際、放送局の指定については、適宜変更可能であり、例えば局の新設等に応じて指定し直すこととしてもよい。また、地域別に集計を行う場合には、地域に対応する放送局（所謂ローカル局）を地域別に指定することとしてもよい。
なお、具体的なツイートの集計内容（報告内容）については、本発明と直接関係するものではないので、その説明については省略することとする。
【００３３】
＜＜ツイートについて＞＞
次に、ツイートについて図２の（Ａ）及び（Ｂ）を参照しながら改めて説明する。図２は、ツイートの説明図であり、（Ａ）はツイートの入力例を、（Ｂ）はツイートのデータ構造を示す図である。
【００３４】
ツイートは、前述したように、投稿者がスマートフォンやタブレット等の情報端末ＣＰを通じて投稿される文書である。より具体的に説明すると、情報端末ＣＰにおいて所定のアプリケーションプログラムを起動させると、図２の（Ａ）に図示するような入力欄が情報端末ＣＰのディスプレイに表示される。投稿者は、当該入力欄にコメントを入力してから投稿ボタン（図２の（Ａ）中、「投稿する」と表示されたボタン）を押すことにより、ツイートを投稿する。換言すると、投稿者が投稿ボタンを押すことを契機として、情報端末ＣＰが入力欄に入力された文書、すなわちツイートをツイート管理サーバ２に向けて送信する。一方、ツイート管理サーバ２は、通信回線を通じて、情報端末ＣＰから送信されたツイートを受信し、ツイートデータベース２Ａに蓄積する。
【００３５】
ここで、ツイートのデータ構造について説明すると、情報端末ＣＰから送信される段階でのツイートには、図２の（Ｂ）に示すように、その本文の他に、ツイートが投稿された日時（ツイート日時）、ツイートを投稿するために投稿者が取得したアカウントを示すＩＤ（ツイートＩＤ）、投稿者に関する情報（投稿者情報）及び投稿者の現在位置の緯度・経度が含まれている。
【００３６】
さらに、ツイートにはリツイートフラグが含まれている。ここで、リツイートフラグとは、投稿されたツイートがリツイート、すなわち、他のツイート（厳密には、他人が投稿したツイート）を共有するために当該他のツイートをそのまま引用した形式のツイートであるか否かを示す符号である。なお、リツイートは、投稿者が他の投稿者のツイートを情報端末ＣＰにて閲覧しているときに画面中のリツイートボタン（不図示）を押すことにより投稿されるが、この際、「本ツイートがリツイートである」ことを示すリツイートフラグが組み込まれる。また、リツイートについては、ツイート管理サーバ２によって受信されてツイートデータベース２Ａに蓄積された後、ツイート管理サーバ２側でリツイート数（引用された回数）が新たに付加されるようになる。
【００３７】
ところで、ツイートを投稿するにあたり、その本文中にハッシュタグが用いられることがある。このハッシュタグは、符号＃（ハッシュマーク）から始まる文字列であり、例えば、図２の（Ａ）中の「＃サッカー日本代表戦「日本ＶＳブラジル」」、「＃ＸＹＺテレビ」が該当する。このハッシュタグは、番組公式のもの、及び、投稿者が独自に決めたものがあり、どんなトピックに関するツイートであるかを示す用語として用いられる。また、ハッシュタグは、全件のツイートの中から所定のトピックに関するツイートを抽出するためのキー情報としても用いられる。したがって、テレビ番組に関連する言葉、具体的には番組情報を組み込んだハッシュタグを検索用キーワードに用いてツイートを検索すれば、同テレビ番組に関するツイートを取得（抽出）することが可能となる。
【００３８】
＜＜本装置の構成について＞＞
次に、本装置１の構成について図３を参照しながら説明する。図３は、本装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。本装置１は、前述したように、調査会社保有のコンピュータであり、図３に示す通り、ＣＰＵ１ａ、ＲＯＭやＲＡＭからなるメモリ１ｂ、通信用インタフェース１ｃ（図３中では「通信用Ｉ／Ｆ」と表記）、マウスやキーボード等の入力デバイス１ｄ、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイス１ｅ及びハードディスクドライブ１ｆ（図３中では「ＨＤＤ」と表記）を備えている。また、ハードディスクドライブ１ｆには、本装置１が後述する諸々の処理を実行するためのプログラム（以下、ツイート取得プログラム）が保存されている。
【００３９】
上記のツイート取得プログラムが実行されると、本装置１は、ツイート管理サーバ２と通信を開始し、所定の条件を満たすツイートをツイートデータベース２Ａに記憶されたツイートの中から取得するようになる。より具体的に説明すると、本装置１は、ツイート管理サーバ２が提供するＡＰＩの一つであるサーチＡＰＩを利用する。このサーチＡＰＩは、ＲＥＳＴ（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ）型のＡＰＩであり、取得対象を特定するための条件（抽出条件）が指定されると、ツイートデータベース２Ａ内に蓄積された過去のツイートの中から上記の抽出条件に合致するツイートを抽出して返送するものである。
【００４０】
そして、本装置１は、抽出条件として、放送されたテレビ番組に関連する抽出用語（以下、キーワード）を用いると、上記サーチＡＰＩの機能により、そのキーワードを含むツイートを取得するようになる。例えば、あるテレビ番組の番組情報、例えばハッシュタグをキーワードとして用いた場合には、当該テレビ番組に関するツイートを取得するようになる。
【００４１】
ところで、背景技術の項で説明したように、テレビ番組に関するツイートを取得する上でハッシュタグ等の番組情報をキーワードとして用いようとすると、当該番組情報を含まないツイートが抽出対象外となるので、取得可能なツイートが限定的になる。これに対し、本装置１は、各テレビ番組に関するツイートの取得を複数回行うこととしている。具体的に説明すると、一回目のツイート取得（一次取得）では、ハッシュタグを含む番組情報をキーワードとし、当該キーワードを含むツイートを取得する。また、二回目のツイート取得（二次取得）では、一次取得されたツイート中、ツイート集計の対象とする所定のテレビ番組（以下、対象番組）との関わり度合いが高い語句をキーワードとし、当該キーワードを含むツイートを取得する。これにより、本実施形態では、番組情報のみをキーワードとして用いた場合よりも対象番組に関するツイートの取得数が増えるようになる。
【００４２】
さらに、二次取得用のキーワードを決定する際には、対象番組と同一のジャンルでその放送日時よりも前に放送されたテレビ番組（以下、過去番組）に関するツイートを反映して決定する。より具体的に説明すると、本実施形態では、過去番組に関するツイート中の語句が、図１に図示のデータベース５（正確には、後述する特徴量算出済み語句データベース５）に記憶されている。そして、データベース５に記憶された過去番組に関するツイート中の語句を参照して、対象番組のジャンルと同一ジャンルのテレビ番組に関するツイートの中で頻繁に使用されている言葉（語句）を特定し、かかる語句を二次取得用のキーワードの候補から外すことにしている。
【００４３】
その一方で、対象番組に関するツイートの中で特徴的に使用されている言葉（語句）を見つけ出し、かかる言葉を二次取得用のキーワードとして決定する。そして、かかるキーワードを用いてツイートの二次取得を行うことで、対象番組に関するツイートを適切に取得することが可能となる。
【００４４】
以下、上述した機能を詳細に説明するために、図４を参照しながら、本装置１の構成をその機能面から改めて説明することとする。図４は、本装置１の構成を機能面から表した図である。
【００４５】
なお、以下では、説明を分かり易くするために、図５に番組情報が図示されたテレビ番組Ｐｘを対象番組とし、同番組Ｐｘに関するツイートを取得するケースを具体例に挙げて説明することとする。図５は、テレビ番組Ｐｘの番組情報を示した図であり、同図中、かっこ書きで示された名称は、正式名称の別名（具体的には通称や略称）である。また、同図中、「＃サッカー日本代表戦「日本ＶＳブラジル」」とあるのは、番組公式のハッシュタグのうち、番組名を示すもの（番組名ハッシュタグ）であり、「＃ＸＹＺテレビ」とあるのは、テレビ番組Ｐｘを放送する放送局を示すもの（局ハッシュタグ）である。また、図５に示すように、番組Ｐｘは、ジャンル「スポーツ」に属するテレビ番組である。また、番組Ｐｘの放送時間については、図５に示すように、２０＊＊年６月２０日の９：００〜１１：００に当初設定されていたが、実際には、同日の９：００〜１１：２０であった（すなわち、放送時間が延長した）ケースを想定する。
【００４６】
本装置１は、図４に示すように、収集部１１、一次取得部１２、文書分割部１３、算出部１４、決定部１５、二次取得部１６、選出部１７、語句引き渡し部１８及びフィルタリング部１９を有している。以下、各処理部について説明する。
【００４７】
＜収集部について＞
収集部１１は、本装置１のＣＰＵ１ａ、メモリ１ｂ及び通信用インタフェース１ｃが、ハードディスクドライブ１ｆに記憶された通信用プログラムと協働することで構成される。この収集部１１は、番組情報管理サーバ３と通信することで番組情報データベース３Ａから番組Ｐｘの番組情報を収集する。また、収集部１１は、例えば番組Ｐｘの放送日の翌日に放送時間管理サーバ４と通信し、番組Ｐｘが実際に放送された時間（真の放送時間）を収集する。なお、本実施形態において、収集部１１が収集する番組情報は、番組名（別名含む）、放送日時、放送局（別名含む）、ジャンル、出演者名（別名含む）及び番組公式ハッシュタグである。ただし、収集する番組情報は上記の内容に限定されず、上記の内容中の幾つかのみであってもよく、あるいは上記以外の番組情報が含まれていてもよい。
【００４８】
＜一次取得部について＞
一次取得部１２は、本装置１のＣＰＵ１ａ、メモリ１ｂ及び通信用インタフェース１ｃがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。この一次取得部１２は、ツイート管理サーバ２と通信することで番組Ｐｘに関するツイートを一次取得する。具体的に説明すると、一次取得部１２は、前述したサーチＡＰＩの機能により、番組Ｐｘに対して予め設定された抽出用語である一次キーワード（一次抽出用語に相当）を含むツイートを、ツイートデータベース２Ａから取得する。ここで、一次キーワードとして予め設定された用語とは、収集部１１が番組情報データベース３Ａから取得した番組Ｐｘの番組情報であり、厳密には番組名、放送局、出演者名及びこれらの別名、並びに番組公式ハッシュタグである。
【００４９】
＜文書分割部について＞
文書分割部１３は、本装置１のＣＰＵ１ａ及びメモリ１ｂがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。この文書分割部１３は、一次取得部１２により取得されたツイートのそれぞれを語句に分割する。本実施形態において、文書分割部１３は、一般的な形態素解析の手法に準じて各ツイートを語句に分割する。なお、文書分割部１３によるツイート分割の手順については、後に詳述する。
【００５０】
＜算出部について＞
算出部１４は、本装置１のＣＰＵ１ａ及びメモリ１ｂがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。この算出部１４は、文書分割部１３によって各ツイートから分割された語句の各々について、番組Ｐｘとの間の関わり度合いに関する特徴量を算出する。具体的に説明すると、算出部１４は、各ツイートから分割された語句の各々について出現頻度（ＴＦ値）や逆文書頻度（ＩＤＦ値）を特徴量として算出し、さらに両値の積である重み値（ＴＦ−ＩＤＦ値）を特徴量として算出する。
【００５１】
また、本実施形態では、一次取得されたツイートから分割された各語句についてＴＦ値、ＩＤＦ値及びＴＦ−ＩＤＦ値を算出するにあたり、過去番組（すなわち、番組Ｐｘの放送日時よりも前に放送されたスポーツ番組）との間で特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の特徴量を用いることになっている。
【００５２】
ここで、特徴量算出済み語句について説明すると、番組Ｐｘに関するツイートを取得する以前に過去番組に関するツイートを取得した際の二次取得用キーワードの候補となったものであり、図１や図４に図示の特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている。この特徴量算出済み語句データベース５は、各テレビ番組のジャンル別に特徴量算出済み語句を記憶しており、また、本装置１と通信可能に接続されている。
【００５３】
また、特徴量算出済み語句データベース５では、図６に示すように、各テレビ番組別に複数の特徴量算出済み語句が群をなして記憶されている。図６は、ジャンル「スポーツ」の特徴量算出済み語句に関する説明図であり、当該特徴量算出済み語句の一覧を示す図である。なお、以下では、各テレビ番組別に記憶された特徴量算出済み語句の群を、「キーワード群」とも呼ぶこととする。
【００５４】
特徴量算出済み語句について図６を参照しながらより詳しく説明すると、各特徴量算出済み語句は、特徴量（具体的にはＴＦ値であり、図６中、かっこ書きにて記載されている）とともに記憶されている。なお、図６では、テレビ番組一本に対してＸ個の特徴量算出済み語句が記憶されているケースを図示しているが、これに限定されるものではなく、番組間で特徴量算出済み語句の個数が異なっていてもよい。
【００５５】
また、本実施形態において、特徴量算出済み語句データベース５には、複数の過去番組について、それぞれの特徴量算出済み語句及び当該語句の特徴量が記憶されている。ここで、複数の過去番組とは、番組Ｐｘの放送日から所定日数だけ遡った期間（具体的には１週間）内に放送された過去番組、及び、番組Ｐｘの放送日と同日の放送日であって番組Ｐｘの放送時間よりも前に放送された過去番組のことである。つまり、特徴量算出済み語句データベース５に記憶される特徴量算出済み語句は、日々更新され、当日を含む直近１週間内に放送されたテレビ番組との間で特徴量が算出された特徴量算出済み語句が記憶されることになる。なお、特徴量算出済み語句データベース５に記憶される特徴量算出済み語句の範囲については、当日を含む直近１週間に限定されず、直近１０日間あるいは直近１ケ月間など、任意の期間に設定することが可能である。
【００５６】
＜決定部について＞
決定部１５は、本装置１のＣＰＵ１ａ及びメモリ１ｂがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。この決定部１５は、算出部１４により算出された特徴量、具体的には重み値（ＴＦ−ＩＤＦ値）に基づいて、一次取得されたツイートから分割された語句の中から二次キーワード（二次抽出用語に相当）を決定する。具体的に説明すると、決定部１５は、一次取得されたツイートから分割された各語句の中から、重み値の算出結果が高いものから順に、所定数の二次抽出用語を決定する。なお、決定部１５により決定された二次キーワードは、一次キーワードとは異なる抽出用語となる。
【００５７】
＜二次取得部について＞
二次取得部１６は、本装置１のＣＰＵ１ａ、メモリ１ｂ及び通信用インタフェース１ｃがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。この二次取得部１６は、ツイート管理サーバ２と通信し、番組Ｐｘに関するツイートとして、決定部１５によって決定された二次キーワードを含むツイートをツイートデータベース２Ａから取得（二次取得）する。なお、本実施形態では、ツイートの二次取得において一次キーワードを含むツイート、及び、二次キーワードを含むツイートの双方をツイートデータベース２Ａから取得することになっている。これにより、番組Ｐｘに関するツイートをより多く取得することが可能である。
【００５８】
＜選出部について＞
選出部１７は、本装置１のＣＰＵ１ａ及びメモリ１ｂがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。この選出部１７は、二次取得部１６が取得したツイート中、番組Ｐｘが実際に放送された時間に応じて設定された時間帯内で投稿されたツイートを選び出す。具体的に説明すると、番組Ｐｘの放送日の翌日、番組Ｐｘが実際に放送された時間（真の放送時間）を収集部１１が収集する。その後、選出部１７が、二次取得部１６が取得したツイート（厳密には、フィルタリング部１９によってフィルタ処理された後のツイート）の中から、所定の時間帯内で投稿されたツイートを選出する。ここで、所定の時間帯とは、番組Ｐｘの実際の放送開始時刻から実際の放送終了時刻より所定分（例えば３０分）だけ経過した時点までの時間帯である。最終的に、選出部１７により選出されたツイートが、番組Ｐｘに関するツイートとして、その後の集計処理に引き渡されるようになる。
【００５９】
上記の選出部１７が設けられている理由について説明すると、番組Ｐｘの放送時間は、当初予定されていた時間から変更する場合がある。このため、二次取得したツイートにおいて、番組Ｐｘの真の放送時間に合わせてツイートを選出（厳選）すれば、同番組Ｐｘの放送時間が当初予定されていた時間から変わった際、その変更を考慮した上で、番組Ｐｘとの関連度が高いツイートを効率よく取得することが可能となる。
【００６０】
なお、本実施形態では、二次取得したツイートの中からツイートを厳選するときに、対象番組の真の放送時間に応じた投稿時間に投稿されたツイートを選び出すこととした。一方、テレビ番組の番組情報のうち、当初予定されていた内容が変更となる事項については、放送時間だけではない。例えば、番組名が変わったり、出演者が追加されたりする場合が考えられるが、これらの事項が変わったとき、変更後の番組名や出演者名を含むツイートを選び出してくることとしてもよい。
【００６１】
＜語句引き渡し部について＞
語句引き渡し部１８は、本装置１のＣＰＵ１ａ、メモリ１ｂ及び通信用インタフェース１ｃがハードディスクドライブ１ｆに記憶された通信用プログラムと協働することで構成される。この語句引き渡し部１８は、一次抽出されたツイートから分割された語句の各々について算出部１４が特徴量を算出した後、これらの語句を特徴量算出済み語句データベース５に引き渡す。具体的に説明すると、一次抽出されたツイートから分割された語句の各々について算出部１４が特徴量を算出すると、その都度、当該特徴量が算出された語句が語句引き渡し部１８によって特徴量算出済み語句データベース５に引き渡される。
【００６２】
一例を挙げてより詳しく説明すると、一次取得部１２が番組Ｐｘに関するツイートを一次取得し、文書分割部１３が上記のツイートを語句に分解すると、算出部１４が分解後の語句のそれぞれについて特徴量を算出する。その後に、語句引き渡し部１８が分割後の語句、すなわち、特徴量が算出された語句すべてを特徴量算出済み語句データベース５に引き渡す。一方、語句引き渡し部１８から語句が引き渡されることで、特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている特徴量算出済み語句が更新されるようになる。
【００６３】
＜フィルタリング部について＞
フィルタリング部１９は、本装置１のＣＰＵ１ａ及びメモリ１ｂがハードディスクドライブ１ｆに記憶されたツイート取得プログラムと協働することで構成される。このフィルタリング部１９は、二次取得部１６によって取得されたツイートのうち、その後にツイート件数等を集計する上で不適切なデータをフィルタリング（排除）するものである。より具体的に説明すると、フィルタリング部１９は、二次取得部１６が取得したツイートの中から下記（ａ）〜（ｃ）のいずれかの条件に該当するツイートを検索して排除する。
（ａ）局名ハッシュタグが複数あるツイートであること。
（ｂ）番組名ハッシュタグが複数あるツイートであること。
（ｃ）局名ハッシュタグと番組名ハッシュタグをそれぞれ１つずつ含み、局名ハッシュタグが示す放送局と番組名ハッシュタグが示すテレビ番組を放送する放送局とが一致しないツイートであること。
【００６４】
さらに、フィルタリング部１９は、上記（ａ）〜（ｃ）の条件に該当するツイートの検索後に、下記（ｄ）〜（ｉ）のいずれかの条件に該当するツイートを検索して排除する。
（ｄ）「ｂｏｔ」を含むアカウント名の下で投稿されたツイートであること。
（ｅ）１日にＬ（Ｌは自然数）件以上投稿しているアカウントの下で投稿されたツイートであること。
（ｆ）１日所定時間以上出現し、１日Ｍ（Ｍは自然数）件以上投稿しているアカウントの下で投稿されたツイートであること。
（ｇ）１時間以内でＮ（Ｎは自然数）件以上投稿しているアカウントの下で投稿されたツイートであること。
（ｈ）１分以内でＰ（Ｐは自然数）件以上投稿しているアカウントの下で投稿されたツイートであること。
（ｉ）１分以内に放送局が異なる複数のテレビ番組へのツイートをＱ（Ｑは自然数）件以上投稿しているアカウントの下で投稿されたツイートであること。
【００６５】
以上のように、件数等の調査に供するツイートから当該調査に不向きなツイートを排除することにより、各テレビ番組に対するツイート件数の集計結果の信憑性が向上し、各テレビ番組に対する世間の関心や興味等を適切に捉えることが可能となる。なお、上記（ａ）〜（ｉ）の条件以外にも、ツイート件数の集計から排除されるツイートの条件が設定されていてもよい。例えば、各放送局が広報用に取得したアカウントの下で投稿されたツイートを排除対象としてもよい。こうしたツイートデータを排除する際には、所定期間内におけるフォロワー数が所定人数以上となったアカウントの下で投稿されたツイートを排除するとよい。
【００６６】
＜＜本発明の投稿文書取得方法について＞＞
次に、本発明の投稿文書取得方法について説明する。本発明の投稿文書取得方法（以下、本取得方法）は、上述した文書集計システムＳによって対象番組に関するツイートを取得する際に適用される。より具体的に説明すると、本取得方法は、文書集計システムＳにより実現されるツイート取得プロセスにおいて採用され、換言すると、当該ツイート取得プロセス中で実施される各ステップが、本取得方法を構成する各工程に相当する。そして、本取得方法では、上記の各ステップがコンピュータ、より具体的には本装置１を構成するコンピュータによって実行される。
【００６７】
以下、図７乃至１４を参照しながら、本取得方法を採用したツイート取得プロセスの流れについて説明する。図７は、ツイート取得プロセス全体の流れを示す図である。図８は、ツイート取得工程のタイムスケジュールである。図９は、ツイートの一次取得工程、二次取得工程及び選出工程における取得・選出範囲を示す図である。なお、図８及び図９は、いずれも、上述の番組Ｐｘに関するツイートを取得するケースを想定した図となっている。
【００６８】
図１０は、文書分割工程の手順の一例を示す図である。図１１は、算出工程の手順の一例を示す図である。図１２は、特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている特徴量算出済み語句を更新する手順に関する説明図であり、同図の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の順に更新されていくものである。図１３は、決定工程の手順の一例を示す図である。図１４は、二次取得工程において取得されるツイートに関する説明図である。
【００６９】
ツイート取得プロセスは、文書集計システムＳによって毎日実施され、各日に放送される全テレビ番組に対して実施される。ツイート取得プロセスは、図７に示す流れに従って進行し、具体的には、一次キーワード決定工程Ｓ００１、一次取得工程Ｓ００２、文書分割工程Ｓ００３、算出工程Ｓ００４、語句引き渡し工程Ｓ００５、二次キーワード決定工程Ｓ００６、二次取得工程Ｓ００７、フィルタリング工程Ｓ００８、選出工程Ｓ００９の順に進行する。
【００７０】
ここで、ツイート取得プロセスのタイムスケジュールについて説明すると、一次取得工程Ｓ００２からフィルタリング工程Ｓ００８までの工程については、対象番組の放送日と同じ日に実施される。より分かり易く説明するために、ツイート取得プロセスのうち、上述した番組Ｐｘ（すなわち、図５に記載された番組情報により特定されるテレビ番組）に関するツイートを取得する手順を例に挙げて説明することとする。
【００７１】
番組Ｐｘの当初の放送日時は、２０＊＊年６月２０日の９：００〜１１：００であり、その一方で、番組Ｐｘに関するツイートの一次取得工程Ｓ００２は、図８に示すように放送終了予定時刻の数時間後（例えば２、３時間後）に実施される。なお、それに先駆けて、一次キーワード決定工程Ｓ００１が実行されるが、かかる工程Ｓ００１については、番組Ｐｘの放送日当日に行われてもよく、あるいは、番組Ｐｘの放送日以前に行われてもよい。
【００７２】
また、番組Ｐｘに関するツイートの二次取得工程Ｓ００７が、一次取得の数時間後（例えば、１、２時間後）に実施される。なお、一次取得工程Ｓ００２〜二次取得工程Ｓ００７の間に行われる一連の工程については、当然ながら、番組Ｐｘの放送日と同日に実施され、より詳しくは一次取得工程Ｓ００２が終了してから二次取得工程Ｓ００７が開始されるまでの間に実施される。
【００７３】
これに対し、最終工程として行われる選出工程Ｓ００９は、番組Ｐｘの放送日の翌日に放送時間管理サーバ４から番組Ｐｘの真の放送時間を収集した後に実施され、例えば番組Ｐｘの放送日の翌朝６：００に実施される。なお、二次取得工程Ｓ００７と選出工程Ｓ００９との間に実施されるフィルタリング工程Ｓ００８については、番組Ｐｘの放送日当日に実施してもよく、放送日翌日に実施してもよい。
【００７４】
次に、ツイート取得プロセス中の各工程、すなわち、一次キーワード決定工程Ｓ００１、一次取得工程Ｓ００２、文書分割工程Ｓ００３、算出工程Ｓ００４、語句引き渡し工程Ｓ００５、二次キーワード決定工程Ｓ００６、二次取得工程Ｓ００７、フィルタリング工程Ｓ００８及び選出工程Ｓ００９について工程別に説明する。
【００７５】
＜一次キーワード決定工程について＞
一次キーワード決定工程Ｓ００１では、その後に対象番組に関するツイートを一次取得するにあたって、予め一次キーワードを決定しておく。具体的に説明すると、本工程Ｓ００１では、本装置１が、前述した収集部１１に係る機能により番組情報管理サーバ３と通信して各テレビ番組の番組情報を収集する。そして、収集した番組情報のうち、番組名、放送局、出演者名及びこれらの別名、並びに番組公式ハッシュタグを一次キーワードとして決定する。ただし、これに限定されるものではなく、一次キーワードとする番組情報については任意に決めることが可能である。例えば、番組中の各企画名（いわゆるコーナー名）が番組情報に含まれている場合、当該企画名を一次キーワードとして用いてもよい。また、番組情報のうち、一次キーワードとして用いるものを決定するにあたり、各情報項目に対して予めランク付けをしておき、指定したランクの項目を一次キーワードとして採用することとしてもよい。
【００７６】
＜一次取得工程について＞
一次取得工程Ｓ００２では、対象番組に関するツイートを一次取得する。具体的に説明すると、本工程Ｓ００２では、本装置１が、前述した一次取得部１２に係る機能によりツイート管理サーバ２と通信し、前工程Ｓ００１にて決定した一次キーワードを含むツイートをツイートデータベース２Ａから取得する。
【００７７】
ここで、ツイート取得プロセスにおける一次取得工程Ｓ００２の位置付けについて説明すると、本工程Ｓ００２は、後に実施される二次キーワード決定工程Ｓ００６で二次キーワードの候補となる語句を見つけるために実施されるものである。したがって、本工程Ｓ００２において適切なツイートを取得すれば、その後の工程Ｓ００６で決まる二次キーワードについても、対象番組に関するツイートを取得する上で好適なキーワードになることが期待される。
【００７８】
以上の観点を鑑みると、対象番組に関するツイートを一次取得する際には、対象番組との関連度が高いツイート、具体的には投稿者が対象番組を視聴している間に投稿したと考えられるツイートを取得対象とするのが望ましいと考えられる。このため、本実施形態に係る一次取得工程Ｓ００２では、図９に示すように、一次キーワードを含み、かつ、対象番組の放送時間（番組情報として事前に設定されていた放送時間）内で投稿されたツイートを取得することとしている。このように対象番組の放送時間内で投稿されたツイートであれば、対象番組をトピックとして投稿されたツイートである可能性が比較的高く、その後に二次キーワードを決定する際に用いる原データとしての利用価値も高くなる。
【００７９】
さらに、本実施形態では、対象番組に関するツイートを一次取得する際、リツイートを含まないようにツイートを取得する。具体的には、対象番組の放送時間内で投稿された一次キーワードを含むツイートのうち、リツイートフラグの値が「リツイートであること」を示す値となったツイートを一次取得の対象から外すことにしている。このようにリツイートを一次取得の対象から外すことで、その後の工程Ｓ００４においてツイート中の各語句の特徴量を算出する際、リツイートによる影響を排除し、妥当な算出結果が得られるようになる。この結果、対象番組に関するツイートを二次取得するために用いられる二次キーワードをより適切に決定することが可能になる。
【００８０】
＜文書分割工程＞
文書分割工程Ｓ００３では、本装置１が、前述した文書分割部１３の機能により、一次取得工程Ｓ００２で取得されたツイートのそれぞれを語句に分割する。図１０を参照しながら本工程Ｓ００３の具体的な手順について説明すると、先ず、前工程Ｓ００２で取得されたツイートに対して、正規化フィルタ処理を行う（Ｓ０１１）。正規化フィルタ処理とは、形態素解析において一般的に行われる語彙正規化の処理である。
【００８１】
その後、正規化フィルタ処理が行われたツイートに対して、分かち書き処理を行った上で、品詞フィルタ処理を行う（Ｓ０１２、Ｓ０１３）。分かち書き処理とは、公知の分かち書きＡＰＩを利用して、ツイートを品詞毎に区切る処理である。品詞フィルタ処理は、分かち書きされたツイートを品詞（形態素）に分割し、特定の品詞（例えば、名詞や記号）のみを抽出する処理である。以上までの処理を経て各ツイートが形態素（単語）に分割される。
【００８２】
次に、分割された単語（具体的には、名詞や記号）に対して名詞連結処理を行う（Ｓ０１４）。名詞連結処理とは、分かち書きされたツイート中、連続する名詞同士、名詞と記号、あるいは記号同士を連結する処理である。以上までの処理が完了した段階でツイートが語句に分解される。なお、本実施形態において、語句とは、名詞及び連結された名詞群のことを意味するが、これに限定されるものではなく、動詞、形容詞、形容動詞及び副詞等を含むものであってもよい。
【００８３】
最終的に、ツイートから分割された語句に対しては出力フィルタ処理が行われる（Ｓ０１５）。ここで、出力フィルタ処理とは、分割された語句のうち、ツイート検索用（厳密には、二次取得用）のキーワードの候補として不適切な語句を排除する処理である。具体的には、下記（ｊ）〜（ｌ）のいずれかの条件に該当する語句を排除する。
（ｊ）対象番組を放送する放送局とは異なる放送局の局名（別名を含む）、または局名ハッシュタグであること。
（ｋ）対象番組の名称とは異なる番組名（別名を含む）、または番組名ハッシュタグであること。
（ｌ）対象番組の出演者とは異なる出演者の名称（別名を含む）であること。
なお、上記（ｊ）〜（ｌ）の条件以外にも、二次キーワードの候補として不向きな語句を排除するための他の条件が設定されていてもよい。
【００８４】
＜算出工程について＞
算出工程Ｓ００４では、前工程Ｓ００３にてツイートから分割された語句の各々について、対象番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出する。具体的に説明すると、本工程Ｓ００４では、本装置１が前述した算出部１４の機能により、分割された各語句についてＴＦ値、ＩＤＦ値及び重み値（ＴＦ−ＩＤＦ値）を算出する。そして、本実施形態では、対象番組と同一ジャンルである過去番組との間で特徴量が既に算出された特徴量算出済み語句の特徴量を用いて、分割された各語句と対象番組との間の関わり度合いに関する特徴量を算出することになっている。以下、図１１を参照しながら本工程Ｓ００４の具体的な手順について説明する。
【００８５】
本工程Ｓ００４では、先ず、本装置１が特徴量算出済み語句データベース５にアクセスして、同データベースに記憶されている特徴量算出済み語句のうち、対象番組のジャンルと同ジャンルの特徴量算出済み語句を読み出す（Ｓ０２１）。ここで、同ジャンルの特徴量算出済み語句とは、対象番組のジャンルと同一ジャンルのテレビ番組との間で特徴量が算出された特徴量算出済み語句のことである。
【００８６】
なお、本実施形態において、特徴量算出済み語句データベース５には、各ジャンル別に、過去１週間及び当日に放送された全テレビ番組分の特徴量算出済み語句が記憶されている。ここで、特徴量算出済み語句は、前述したように、対象番組に関するツイートを取得するよりも前に過去番組に関するツイートを取得したときに二次取得用のキーワードの候補となっていたものである。つまり、本工程Ｓ００４では、前工程Ｓ００３でツイートから分割された各語句について対象番組との間で特徴量を算出するにあたり、当日を含む直近１週間の中で特徴量が算出された特徴量算出済み語句を読み出すこととなっている。
【００８７】
次に、本装置１は、前工程Ｓ００３でツイートから分割された各語句について、出現頻度（ＴＦ値）を算出する（Ｓ０２２）。ここで、出現頻度とは、一次取得工程Ｓ００２にて取得したツイートにおける上記各語句の出現頻度のことである。具体的に説明すると、一次取得工程Ｓ００２において対象番組に関するツイートとして一次取得したツイートの総数をＮＴとし、ある語句を含むツイートの数をＮＡとしたとき、当該ある語句の出現頻度（ＴＦ値）は、下記の式（１）により算出される。
ＴＦ値＝ＮＡ／ＮＴ                                              （１）
【００８８】
また、本装置１は、前工程Ｓ００３でツイートから分割された各語句について、逆文書頻度（ＩＦ値）を算出する（Ｓ０２３）。ここで、逆文書頻度とは、ある語句を含むツイートの逆文書頻度を意味する。そして、本装置１は、逆文書頻度を算出する際に、特徴量算出済み語句データベース５から読み出した特徴量算出済み語句の特徴量（具体的には、出現頻度）を用いる。
【００８９】
逆文書頻度の算出手順について一例を挙げて説明すると、先ず、一次取得工程Ｓ００２において対象番組に関するツイートとして一次取得したツイートの総数と、その中である語句（以下、語句Ｗ）を含むツイートの数と、を特定し、それぞれの特定結果をＮＴ、ＮＡとする。次に、当日を含む直近１週間の中で放送された過去番組（対象番組と同一ジャンルのテレビ番組）のそれぞれについて、一次取得されたツイートの数を割り出す。その上で、割り出した過去番組に関するツイートの数をすべて合算し、合算結果をＮＳとする。次に、特徴量算出済み語句データベース５から読み出した特徴量算出済み語句のうち、語句Ｗと同じ特徴量算出済み語句について、その特徴量であるＴＦ値を特定する。さらに、特定したＴＦ値に基づいて、当日を含む直近１週間の中で放送された過去番組に関するツイートのうち、語句Ｗと同じ特徴量算出済み語句を含むツイートの件数を割り出し、その結果をＮＰとする。以上までの手順を経て、最終的に下記の式（２）により、語句Ｗを含むツイートの逆文書頻度（ＩＤＦ値）が算出される。
ＩＤＦ値＝ｌｏｇ{（ＮＴ＋ＮＳ）／（ＮＡ＋ＮＰ）}                （２）
【００９０】
なお、上述したＴＦ値及びＩＤＦ値のそれぞれの算出手順や算出式については、あくまで一例であり、上記内容以外の手順や算出式を用いることとしてもよい。
【００９１】
ＴＦ値及びＩＤＦ値の双方を算出した後、本装置１は、両値の積である重み値を算出する（Ｓ０２４）。
【００９２】
以上までに説明してきた各特徴量（すなわち、ＴＦ値、ＩＤＦ値及び重み値）の算出処理が、前工程Ｓ００３でツイートから分割された語句すべてに対して繰り返し実施される（Ｓ０２５）。そして、一次取得工程Ｓ００２にて取得されたツイート中、あるツイートから分割された語句すべてについて特徴量が算出された時点で、当該あるツイート分の算出処理が完了する。以降、同様の手順にて算出処理を繰り返し（Ｓ０２６）、一次取得工程Ｓ００２にて取得されたツイートすべてについて、当該ツイートから分割された各語句の特徴量を算出した時点で算出工程Ｓ００４が終了する。
【００９３】
＜語句引き渡し工程＞
語句引き渡し工程Ｓ００５では、前工程Ｓ００４にて特徴量が算出された語句を、特徴量算出済み語句データベース５に引き渡す。具体的に説明すると、本工程Ｓ００５では、本装置１が、前述した語句引き渡し部１８の機能により特徴量算出済み語句データベース５にアクセスし、直近の算出工程Ｓ００４において特徴量が算出された語句を引き渡す。この語句引き渡し工程Ｓ００５は、算出工程Ｓ００４が実施される度に実施され、換言すると、テレビ番組一本分のツイート取得（一次取得）が行われる都度、実施されることになっている。
【００９４】
一方、語句引き渡し工程Ｓ００５が実施されることにより、特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている特徴量算出済み語句が更新されるようになる。図１２を参照しながら詳しく説明すると、あるテレビ番組に関するツイート取得が行われる前段階では、図１２の（Ａ）に示すように、あるテレビの放送日7日前から放送日前日までに放送されたテレビ番組分の特徴量算出済み語句（キーワード群）が、特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている。そして、あるテレビ番組の放送日と同じ日に同番組に関するツイート取得が開始されて算出工程Ｓ００４まで終了すると、その後の語句引き渡し工程Ｓ００５において、直近の算出工程Ｓ００４において特徴量が算出された語句（つまり、あるテレビ番組に関するツイート中の語句）が特徴量算出済み語句データベース５に引き渡される。これにより、図１２の（Ｂ）に示すように、特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている特徴量算出済み語句に、直近の算出工程Ｓ００４において特徴量が算出された語句が加わるようになる。
【００９５】
そして、あるテレビ番組の翌日になった時点で、図１２の（Ｃ）に示すように、特徴量算出済み語句データベース５に記憶されている特徴量算出済み語句中、最先日の特徴量算出済み語句（分かり易くは、８日前に放送されたテレビ番組分の特徴量算出済み語句）が削除されるようになる。この結果、特徴量算出済み語句データベース５には、常に、当日を含む直近１週間分の特徴量算出済み語句が記憶されることになる。
【００９６】
以上のように、本実施形態では、特徴量算出済み語句データベース５に記憶しておく特徴量算出済み語句を、当日を含む直近１週間分のものに限定する。これにより、各テレビ番組に関するツイート取得中、算出工程Ｓ００４では、当日を含む直近１週間内で放送されたテレビ番組分の特徴量算出済み語句（キーワード群）の特徴量に基づいて、新たな語句の特徴量を算出することになる。この結果、特徴量の算出結果は、その時点での潮流（具体的には、直近１週間の世間の動向）を反映したものとなる。
【００９７】
そして、その後の二次キーワード決定工程Ｓ００６では、上記の特徴量の算出結果に基づいて二次キーワードを決定するので、当該キーワードについても潮流や世間の動向を反映したものとなる。
【００９８】
また、本実施形態では、算出工程Ｓ００４が実施される都度、語句引き渡し工程Ｓ００５が実施されることになっている。例えば、あるテレビ番組の放送日と同じ日に同番組に関するツイート取得が開始されて算出工程Ｓ００４まで終了すると、その直後には、語句引き渡し工程Ｓ００５が実施される。一方、あるテレビ番組の放送日において当該あるテレビ番組の放送時間後に放送されるテレビ番組（以下、後の番組）については、その放送日と同日（すなわち、あるテレビ番組の放送日）にツイート取得がなされる。その中の算出工程Ｓ００４では、あるテレビ番組との間で特徴量が算出された語句を含む特徴量算出済み語句の特徴量に基づいて、後の番組について一次取得されたツイート中の語句の特徴量を算出することになる。
【００９９】
以上のように本実施形態では、対象番組に関するツイート取得において語句の特徴量を算出する際には、対象番組と放送日が共通する過去番組に関するツイート取得において既に算出された特徴量が反映されるようになる。これにより、特徴量の算出工程Ｓ００４では、当日分を含む最新の世間の動向を反映するように特徴量が算出される。この結果、後の二次キーワード決定工程Ｓ００６において特徴量に基づいて決定される二次取得用のキーワードについても、最新の世間の動向を反映して決定されることになる。
【０１００】
＜二次キーワード決定工程＞
二次キーワード決定工程Ｓ００６では、算出工程Ｓ００４で算出された特徴量に基づいて、対象番組に関するツイートから分割された語句の中から二次キーワードを決定する。具体的に説明すると、本工程Ｓ００６では、本装置１が、前述の決定部１５の機能により対象番組に関するツイートから分割された語句のうち、算出された重み値（ＴＦ−ＩＤＦ値）が高い上位Ｒ（Ｒは自然数）個の語句を二次キーワードに決定する。図１３を参照しながらより詳しく説明すると、本工程Ｓ００６では、先ず、二次キーワードの個数Ｒを決定する（Ｓ０３１）。具体的には、対象番組の放送時間を特定し、その放送時間に応じた数に二次キーワードの個数Ｒを設定する。
【０１０１】
なお、本実施形態では、対象番組の放送時間ｔｐを所定時間（例えば、５分）で割ったときの値（厳密には、当該値の整数部分）を二次キーワードの個数Ｒとして設定している。これは、放送時間が長いテレビ番組であるほど、当該番組に関するツイートの数が増えることを反映している。すなわち、対象番組の放送時間に応じた数の二次キーワードを決定することで、その後の二次取得工程Ｓ００７では、対象番組の放送時間に応じて適正な数のツイートを取得することが可能となる。
【０１０２】
一方、二次キーワードの個数Ｒを設定する方法については、上記の内容に限定されず、他の設定方法を採用することとしてもよい。また、対象番組の放送時間ｔｐを所定時間（例えば、５分）で割って二次キーワードの個数Ｒを決める場合に予め下限値を設定しておき、上記の要領にて求めた二次キーワードの個数Ｒが下限値を下回った場合には当該下限値を二次キーワードの個数Ｒに設定してもよい。
【０１０３】
そして、二次キーワードの個数Ｒの決定後、一次抽出された対象番組に関するツイートから分割された語句のうち、算出工程Ｓ００４で算出された重み値が高いものから順に、Ｒ個の二次キーワードを決定する（Ｓ０３２）。
【０１０４】
＜二次取得工程について＞
二次取得工程Ｓ００７では、対象番組に関するツイートを二次取得する。具体的に説明すると、本工程Ｓ００７では、本装置１が、前述した二次取得部１６に係る機能によりツイート管理サーバ２と通信し、前工程Ｓ００６にて決定した二次キーワードを含むツイートをツイートデータベース２Ａから取得する。さらに、本実施形態では、本工程Ｓ００７において、一次キーワードを含むツイートと、二次キーワードを含むツイートの双方をツイートデータベース２Ａから取得する。つまり、図１４に示すように、ツイートデータベース２Ａに蓄積された全ツイートをＧａとしたとき、一次キーワードを含むツイートの集合Ｇ１（図中、ハッチングが施されたツイートの集合）、二次キーワードを含むツイートの集合Ｇ２（図中、Ｇ１とは異なるハッチングが施されたツイートの集合）が二次取得工程Ｓ００７において取得されるようになる。これにより、対象番組に関するツイートが数多く取得されることになる。
【０１０５】
なお、二次取得工程Ｓ００７では、図９に示すように、対象番組の放送時間（厳密には、番組情報として事前に設定されていた放送時間）を含む時間帯内で投稿されたツイートを取得することになっている。ここで、対象番組の放送時間を含む時間帯とは、対象番組の放送日の朝７：００から対象番組の放送終了時刻の数時間後（例えば、３、４時間後）までの時間帯内である。これは、対象番組に関するツイートが同番組の放送時間中のみならず、放送時間の前後（特に、放送終了後）にも投稿されることを考慮したものである。なお、二次取得工程の対象については、上記時間帯に投稿されたツイートに限定されるものではなく、上記時間帯外に投稿されたツイートを更に含めることとしてもよい。
【０１０６】
＜フィルタリング工程＞
フィルタリング工程Ｓ００８では、二次取得工程Ｓ００７において取得されたツイートに対してフィルタリング処理を行う。具体的に説明すると、本装置１が、前述したフィルタリング部１９の機能により二次取得された対象番組の関するツイートのうち、前述の（ａ）〜（ｉ）のいずれかの条件に該当するツイートを検索して排除する。
【０１０７】
＜選出工程＞
選出工程Ｓ００９では、二次取得工程Ｓ００７において取得されたツイート、厳密には、前工程Ｓ００８において条件（ａ）〜（ｉ）のいずれかを満たすものを除外したツイートの中から、対象番組の真の放送時間に応じて設定された時間帯内で投稿されたツイートを選び出す。具体的に説明すると、本工程Ｓ００９では、本装置１が前述した選出部１７の機能により、二次取得したツイートのうち、対象番組の真の放送時間を含む時間帯内で投稿されたツイートを選び出す。ここで、対象番組の真の放送時間を含む時間帯とは、対象番組の真の放送開始時刻から真の放送終了時刻の数分後（例えば、３０分）までの時間帯である。以上のように選出工程Ｓ００９を実施するのは、対象番組の放送時間が当初予定していた時間から変わる場合があることを考慮しているためである。すなわち、放送時間の変更に応じてツイートの取捨を行えば、ツイート数を収集する段階で、対象番組との関連度が高いツイートに限定されるので、より妥当な集計結果が得られることになる。
【０１０８】
以上までに説明してきた一連の工程が完了した時点でテレビ番組一本分のツイート取得が終了する。そして、ツイート取得は、各日の全テレビ番組について行われる。すなわち、上記の一連の工程は、毎日、すべてのテレビ番組に対して実施される。
【０１０９】
＜＜本実施形態の有効性について＞＞
本実施形態では、対象番組に関するツイートを取得する際、同番組の番組情報から決めた一次キーワードを含むツイートを一次取得し、一次取得したツイート中の語句群のうち、対象番組との関わり度合いが比較的高い語句を二次キーワードとして更にツイートを取得（二次取得）することとした。これにより、一次キーワードを含むツイートのみを取得する場合と比べて、対象番組に関するツイートをより多く取得することが可能となる。
【０１１０】
また、本実施形態では、一次取得した対象番組に関するツイート中の語句群から二次キーワードを決定するにあたり、各語句について、対象番組との関わり度合いを示す特徴量を算出する。そして、特徴量を算出する際には、対象番組と同一ジャンルで過去に放送されたテレビ番組との間で特徴量が算出された特徴量算出済み語句の、特徴量を用いることとしている。これにより、一次取得したツイート中の各語句と対象番組との間で算出される特徴量に基づいて二次キーワードを決定するときには、対象番組と同一ジャンルのテレビ番組に関するツイートの中でよく用いられる語句（ジャンル別一般属性の用語）であるかどうか判断することが可能となる。つまり、上記の構成によれば、対象番組を特徴付ける語句を二次キーワードとして決定することが可能となる。この結果、対象番組に関するツイートを取得（二次取得）する際に、同番組との関わり度合いが高いツイートを効果的に取得することが可能となる。
【０１１１】
また、本実施形態では、一次取得した対象番組に関するツイート中の各語句についての特徴量を、特徴量算出済み語句の特徴量に基づいて算出する際、対象番組の放送日当日を含む直近１週間内に放送されたテレビ番組分の特徴量算出済み語句の特徴量を用いる。これにより、二次キーワードを決定する際には、その候補となる語句について算出された特徴量に基づいて、直近１週間で放送された同一ジャンルのテレビ番組に関するツイートの中でよく用いられる語句であるかどうかを判断することが可能となる。すなわち、本実施形態では、最近の世間の動向を考慮して対象番組に特徴的な二次キーワードを決定するので、対象番組との関わり度合いが高いツイートを効果的に取得することが可能となる。
【０１１２】
また、ある番組に関するツイート中の語句については、特徴量が算出された後、直ちに特徴量算出済み語句として追加され、ある番組以降の番組に関するツイートの語句について特徴量を算出する際に用いられるようになる。分かり易く説明すると、例えば、ある日の朝に放送されたテレビ番組に関するツイート中の語句について特徴量を算出すると、その算出結果は、同日の昼以降に放送される同ジャンルのテレビ番組に関するツイート中の語句について特徴量を算出する際に用いられることになる。これにより、最新の世間の動向（具体的には、放送日当日の動向）を的確に反映して二次キーワードが決定されるようになり、対象番組との関わり度合いがより高いツイートを取得することが可能となる。
【０１１３】
また、本実施形態では、対象番組の番組情報を一次キーワードとして同キーワードを含むツイートを一次取得することとした。また、このときの取得対象は、対象番組の放送時間（当初予定されていた放送時間）に投稿されたツイートに限定することとした。これにより、一次取得されるツイートは、対象番組との関わり度合いが高いツイートに限定されることになる。かかるツイート中の語句から二次キーワードを決め、同キーワードを含むツイートを取得するので、対象番組との関わり度合いが更に高いツイートを取得することが可能となる。ただし、これに限定されるものではなく、一次取得の際、対象番組の放送時間以外の時間に投稿されたツイートを取得することとしてもよい。
【０１１４】
また、本実施形態では、一次取得の際、リツイートを除くこととした。このように一次取得の対象からリツートを除くことで、一次取得されたツイートの件数がリツイートを除いた正味の件数となる。このため、その後の算出工程Ｓ００４にて特徴量を算出する際にも正味のツイート件数にて特徴量を算出することになる。一方で、リツイートを含めると、対象番組に関心を持たないユーザ（単にリツイートするだけのユーザ）から投稿されたツイートをもカウントしてしまうため、徒にツイート件数が増え、その件数を基に特徴量を算出したとしても、妥当な算出結果が得られなくなる。したがって、本実施形態のように一次取得の対象からリツートを除けば、その後に算出する特徴量について妥当な結果が得られるようになる。さらに、得られた特徴量に基づいて決定される二次キーワードについても、より適切に決定されるようになる。
【符号の説明】
【０１１５】
１  本装置（投稿文書取得装置）
１ａ  ＣＰＵ
１ｂ  メモリ
１ｃ  通信用インタフェース
１ｄ  入力デバイス
１ｅ  出力デバイス
１ｆ  ハードディスクドライブ
２  ツイート管理サーバ
２Ａ  ツイートデータベース
３  番組情報管理サーバ
３Ａ  番組情報データベース
４  放送時間管理サーバ
４Ａ  放送時間データベース
５  特徴量算出済み語句データベース
１１  収集部
１２  一次取得部
１３  文書分割部
１４  算出部
１５  決定部
１６  二次取得部
１７  選出部
１８  語句引き渡し部
１９  フィルタリング部
ＣＰ  情報端末
Ｓ  文書集計システム
ＰＮ１，ＰＮ２，ＰＮ３  通信回線（回線）
【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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