(57)【要約】      （修正有）【課題】特定の話題の盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することを可能とする投稿分析装置を提供する。【解決手段】投稿分析装置１０では、特定の話題に係る投稿情報を取得した後に、その話題に係る投稿が盛り上がっている期間を特定した上で、投稿情報が共有された回数が多い投稿者を代表投稿者として特定する。投稿分析装置１０によれば、特定の話題に係る投稿が盛り上がっている場合にその盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の投稿者が文字情報を含む投稿情報を投稿するネットワークサービスにおいて特定の話題に関係性の高い投稿者を特定する投稿分析装置であって、
前記ネットワークサービスから特定の話題に係る投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間を特定する盛り上がり期間特定手段と、
前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間において、前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間に投稿した投稿情報が共有された回数が多い投稿者である代表投稿者を特定する代表投稿者抽出手段と、
を備える投稿分析装置。
【請求項２】
前記代表投稿者抽出手段は、
前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間を複数の単位期間に区切り、共有された回数が最も多い投稿情報の投稿者を単位期間の代表投稿者として前記単位期間毎に特定した後に、前記単位期間の代表投稿者として特定された回数が最も多い投稿者を前記代表投稿者として特定する請求項１に記載の投稿分析装置。
【請求項３】
前記代表投稿者抽出手段は、
前記単位期間の代表投稿者として特定された回数に基づいて、前記投稿者毎に前記代表投稿者である確率を算出する請求項２に記載の投稿分析装置。
【請求項４】
前記代表投稿者抽出手段は、
前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間において、投稿情報が共有された回数の総数が多い投稿者を前記代表投稿者として特定する請求項１に記載の投稿分析装置。
【請求項５】
前記代表投稿者抽出手段は、
前記投稿情報が共有された回数の総数に基づいて、前記投稿者毎に前記代表投稿者である確率を算出する請求項４に記載の投稿分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の投稿者が文書の投稿を行うネットワークサービスに対して用いられる投稿分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の投稿者が文書を投稿可能なネットワークサービスでは、投稿者の周辺での話題となっている事象を反映した文書の投稿が多く、時間の経過と共に盛り上がっている話題が変化していく。ネットワークサービスにおいて盛り上がっている話題をどのように検出するかについては、種々の検討がなされている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−３５２２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ネットワークサービスにおいて特定の話題が盛り上がっている場合には、その話題の中心となる投稿者が存在すると考えられる。話題の中心となる投稿者は、その話題との関連性が高いことが多いことから、特定の話題が盛り上がっている際にその盛り上がりに寄与している投稿者を特定する情報は、ネットワークサービスの閲覧者によって有益となると考えられる。
【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、特定の話題の盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することが可能な投稿分析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る投稿分析装置は、複数の投稿者が文字情報を含む投稿情報を投稿するネットワークサービスにおいて特定の話題に関係性の高い投稿者を特定する投稿分析装置であって、前記ネットワークサービスから特定の話題に係る投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間を特定する盛り上がり期間特定手段と、前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間において、前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間に投稿した投稿情報が共有された回数が多い投稿者である代表投稿者を特定する代表投稿者抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
上記の投稿分析装置によれば、特定の話題に係る投稿情報を取得した後に、その話題に係る投稿が盛り上がっている期間を特定した上で、投稿情報が共有された回数が多い投稿者である代表投稿者が特定される。投稿情報が共有された回数が多い投稿者とは、他の投稿者が興味を持った投稿情報を投稿した投稿者であるので、その話題の投稿の盛り上がりに寄与している投稿者であると考えられる。したがって、上記の投稿分析装置によれば、投稿の盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することが可能となる。
【０００８】
ここで、前記代表投稿者抽出手段は、前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間を複数の単位期間に区切り、共有された回数が最も多い投稿情報の投稿者を単位期間の代表投稿者として前記単位期間毎に特定した後に、前記単位期間の代表投稿者として特定された回数が最も多い投稿者を前記代表投稿者として特定する態様とすることができる。
【０００９】
上記のように、特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間を複数に区切った単位期間毎の代表投稿者を特定した後に、その結果に基づいて代表投稿者を特定する構成とすることで、単位期間毎に他の投稿者が最も興味を持つ投稿情報の投稿を行った投稿者を特定することができ、そのような投稿を行った投稿者を代表投稿者として特定することができる。したがって、投稿の盛り上がりに寄与している投稿者をより好適に特定することができる。
【００１０】
また、上記の投稿分析装置において、前記代表投稿者抽出手段は、前記単位期間の代表投稿者として特定された回数に基づいて、前記投稿者毎に前記代表投稿者である確率を算出する態様とすることができる。
【００１１】
上記のように、代表投稿者である確率を算出する構成とすると、代表投稿者以外にも投稿の盛り上がりに寄与している投稿者を特定することが可能となる。
【００１２】
また、前記代表投稿者抽出手段は、前記特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間において、投稿情報が共有された回数の総数が多い投稿者を前記代表投稿者として特定する態様とすることができる。
【００１３】
上記のように、特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間において、投稿情報が共有された回数の総数が多い投稿者を代表投稿者として特定する構成とした場合、投稿情報が共有された回数の総数が多い投稿者とは、すなわち、他の投稿者が興味を持つ投稿情報を多く投稿した投稿者であると考えられる。したがって、このような投稿者と代表投稿者として特定する構成とすることで、投稿の盛り上がりに寄与している投稿者をより好適に特定することができる。
【００１４】
また、上記の投稿分析装置において、前記代表投稿者抽出手段は、前記投稿情報が共有された回数の総数に基づいて、前記投稿者毎に前記代表投稿者である確率を算出する態様とすることができる。
【００１５】
上記のように、代表投稿者である確率を算出する構成とすると、代表投稿者以外にも投稿の盛り上がりに寄与している投稿者を特定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、特定の話題の盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することが可能な投稿分析装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態に係る投稿分析装置の機能構成を説明する図である。
【図２】投稿分析装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】投稿分析装置による投稿分析方法を説明するフローチャートである。
【図４】特定のワードを含むツイート数が時間の経過によってどのように変化するかを示したものである。
【図５】盛り上がり期間の算出方法を説明する図である。
【図６】代表ツイートの抽出方法を説明する図である。
【図７】代表アカウントである確率をコンテンツ毎に示した例である。
【図８】リツイート数の集計方法を説明する図である。
【図９】代表アカウントである確率を算出した例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１９】
図１は、本実施形態に係る投稿分析装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示す投稿分析装置は、インターネット上のつぶやき情報投稿サイト及びブログサイト等のネットワークサービスに投稿された投稿情報を収集し、その投稿情報に基づいてネットワークサービスで盛り上がっている話題の中心にいる、すなわち、その話題の投稿の盛り上がりに寄与する投稿者である代表投稿者（代表アカウント）を特定する機能を有する。本実施形態では、説明を簡潔にするため、具体的な例としてマイクロブログの代表であるＴｗｉｔｔｅｒを用いる。
【００２０】
Ｔｗｉｔｔｅｒでは、投稿者が個別に文書（テキスト）が含まれる投稿情報を作成して投稿することができる。Ｔｗｉｔｔｅｒでは、投稿者による投稿情報をツイートという。Ｔｗｉｔｔｅｒにおける投稿者による投稿情報には文字情報が含まれる。したがって、投稿者が何の話題に興味を持っているかは、投稿情報に含まれる文字情報から推定をすることができる。また、投稿者は、他の投稿者等による投稿情報をそのまま共有する「リツイート」、他の投稿者等の投稿情報を引用すると共に自身のコメントを添えて投稿する「非公式リツイート」等を行うことができる。これらの行為は、投稿者が元の投稿情報に何らかの関心を有している場合に行われる。投稿情報の共有等の行為は投稿者が自由に行うことができるため、同じ投稿情報が多数の投稿者によって共有されている場合には、その投稿は盛り上がっている話題との関係性が強いと考えられる。本実施形態に係る投稿分析装置１では、ネットワークサービスを利用する投稿者による種々の行為を利用して、話題の中心にいる代表アカウントを特定する。
【００２１】
なお、本実施形態における「共有」とは、Ｔｗｉｔｔｅｒにおける「リツイート」、「非公式リツイート」、「引用リツイート」等のように、自身の投稿を閲覧している他のユーザ（投稿者）に対して、他の投稿者の投稿を共有する行為のことである。ただし、以下の実施形態では、簡単のために、投稿者が他の投稿者の投稿情報（ツイート）を「リツイート」した場合を「共有」したと判断して説明する。
【００２２】
図２は、本実施形態の投稿分析装置１に含まれる各装置のハードウェア構成を示す図である。すなわち、図１に示される投稿分析装置１は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、データ送受信デバイスである通信モジュール１０４、ハードディスク、フラッシュメモリ等に例示される補助記憶装置１０５、入力デバイスであるタッチパネル及びキーボード等に例示される入力装置１０６、ディスプレイ等の出力装置１０７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。投稿分析装置１に含まれる各装置では、図２に示すＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、出力装置１０７を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで、各装置における一連の機能が実現される。
【００２３】
以下、図１に戻り、投稿分析装置１の機能について詳細を説明する。図１に示すように、投稿分析装置１は、抽出情報管理ＤＢ（データベース）１１と、投稿情報取得部１２（投稿情報取得手段）と、投稿情報集計部１３（投稿情報取得手段）と、盛り上がり算出部１４（盛り上がり期間特定手段）と、共有投稿集計部１５（代表投稿者抽出手段）と、代表アカウント抽出部１６（代表投稿者抽出手段）と、結果出力部１７と、を有する。以下の実施形態では、投稿分析装置１において代表アカウントを抽出する対象となる話題が、映像作品等の「コンテンツ」であるとする。つまり、投稿分析装置１は、どのコンテンツに係る投稿が盛り上がっているかを特定すると共に、盛り上がっているコンテンツに対応した代表アカウントを抽出する装置である場合について説明する。なお、代表アカウントを抽出する対象となる話題は「コンテンツ」に限定されず、種々の話題に適用することができる。
【００２４】
抽出情報管理ＤＢ１１は、特定の話題に係る投稿情報を抽出するための情報を管理するデータベースである。投稿分析装置１では、インターネットを介してネットワークサービスに投稿されている投稿情報から、特定の話題に係る投稿情報を抽出して取得する。このとき、何の話題に関する投稿であるかを特定するためには、投稿の内容を判断する必要がある。したがって、本実施形態では、投稿情報に含まれるワードと話題との関係性を示す情報に基づいて、投稿情報に特定のワードが含まれる場合に、当該投稿情報が特定の話題に関するものである、と判断をする。抽出情報管理ＤＢ１１では、投稿分析装置１において代表アカウントを抽出する対象となる話題と、その話題に関係するワード（関連ワード）との対応関係を保持する。例えば、投稿分析装置１のように、映像作品等の「コンテンツ」に対応した代表アカウントを抽出する場合、コンテンツの関連ワードをコンテンツ毎に保持する。コンテンツの関連ワードとは、コンテンツ名、コンテンツに出てくる人・物の名前、コンテンツに関わる人（監督、出演者）の名前等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。投稿分析装置１では、コンテンツ毎に、そのコンテンツに対応した関連ワードを抽出情報管理ＤＢ１１において保持しておき、関連ワードを頼りにそのコンテンツに係る投稿情報を特定していく。抽出情報管理ＤＢ１１で保持する情報は、投稿分析装置１の管理者によって更新される。
【００２５】
投稿情報取得部１２は、インターネット等を介してネットワークサービスに投稿されている投稿情報（Ｔｗｉｔｔｅｒの場合にはツイート）を取得する機能を有する。投稿情報取得部１２では、ネットワークサービスに投稿されている投稿情報を全て取得する構成とすることができる。また、抽出情報管理ＤＢ１１に保持されている情報に基づいて、代表アカウントの抽出対象となるコンテンツの関連ワードを含む投稿情報のみを取得する構成としてもよい。その場合には、後述の投稿情報集計部１３では、特定のコンテンツに係る投稿情報を抽出する処理を省略することができる。
【００２６】
投稿情報集計部１３は、投稿情報取得部１２で取得された投稿情報から、代表アカウントの抽出対象となるコンテンツに係る投稿情報を抽出する。具体的には、抽出情報管理ＤＢ１１に保持されている情報に基づいて、代表アカウントの抽出対象となるコンテンツの関連ワードを含む投稿情報を抽出することで、そのコンテンツに関する投稿情報を収集する。１つのコンテンツには複数の関連ワードが対応付けられていてもよいので、関連ワード毎に投稿情報を収集することで、コンテンツに関係する投稿情報を抽出することができる。
【００２７】
投稿分析装置１が複数のコンテンツに係る代表アカウントの抽出を行う場合には、上記の作業を繰り返すことで、コンテンツ毎に関連する投稿情報を抽出することができる。
【００２８】
盛り上がり算出部１４では、コンテンツ毎に抽出された投稿情報に基づいて、当該コンテンツに係る投稿が盛り上がった期間を特定する機能を有する。具体的な手順については後述する。
【００２９】
共有投稿集計部１５は、コンテンツに係る投稿が盛り上がっていた時点での投稿情報の共有に係る集計を行う機能を有する。本実施形態のＴｗｉｔｔｅｒの場合では、リツイートされた回数の集計等を行う。
【００３０】
代表アカウント抽出部１６は、共有投稿集計部１５における集計結果に基づいて代表アカウントを特定する機能を有する。
【００３１】
結果出力部１７は、代表アカウント抽出部１６により特定された代表アカウントに係る情報を外部装置２０等に対して出力する機能を有する。代表アカウントに係る情報を出力する先となる外部装置２０としては、例えば、ネットワークサービスの投稿者に対して広告を提供する装置、投稿者に応じてプッシュ型の情報提供を行う装置等が挙げられる。
【００３２】
次に、図３を参照しながら、投稿分析装置１による代表アカウントの抽出方法について説明する。ここでは、投稿分析装置１がコンテンツの１つである作品Ｘに係る代表アカウントを抽出する場合について説明する。
【００３３】
まず、投稿分析装置１の投稿情報取得部１２は、インターネット等を介して投稿情報（本実施形態の場合にはツイート）を取得する。その後、投稿情報集計部１３は、投稿情報取得部１２が取得したツイートの中から作品Ｘに係るツイートを収集する（Ｓ０１）。この際には、投稿情報集計部１３は、抽出情報管理ＤＢ１１において保持している作品Ｘに対応する関連ワードを含むツイートを収集する。
【００３４】
次に、投稿分析装置１の盛り上がり算出部１４では、作品Ｘに関するツイートが盛り上がった（バーストした）期間を特定する（Ｓ０２）。
【００３５】
まず、盛り上がり算出部１４における作品Ｘに関するツイートが盛り上がった期間の特定について図４及び図５を参照しながら説明する。
【００３６】
図４は、特定のワードを含むツイート数が時間の経過によってどのように変化するかを示したものである。図４では、例として、「コンテンツＸ」、「コンテンツＹ」、「作者Ａ」及び「声優Ｂ」が文字情報として含まれるツイート数をカウントして表示したものである。図４に示すように、時刻の変化に応じて、多数の投稿者により投稿されるツイートにおいて人気となるワードが変化している。これは、投稿者は他の投稿者等の投稿（リツイート等を含む）を参照して、その話題に興味がある場合には同様の話題に関する投稿を行う場合が多いからである。この結果、多数の投稿者が同じ話題に係る投稿を行う期間、すなわち、その話題に係る投稿が盛り上がっている期間が発生する。この状態を「バースト」という。
【００３７】
盛り上がり算出部１４では、まず、このバーストが発生している期間を特定する。バーストが発生している期間の特定方法について図５を参照しながら説明する。
【００３８】
盛り上がり算出部１４では、特定の話題に係る盛り上がり度を６０分単位で評価する。図５では、盛り上がり度を評価する単位期間（６０分）をスロットとしていて、スロット単位での特定の話題（作品Ｘ）に係るツイート数を収集する。そして、盛り上がり算出部１４では、盛り上がり度を評価する対象である直近のスロットを含まない過去の２４時間のスロット（図５における過去スロット１〜２４）における平均ツイート数に対する直近のスロット（図５における直近スロット）におけるツイート数が所定の値（例えば、１．５以上）である場合に、バーストが発生していると判断する。なお、盛り上がりの算出方法は上記の方法に限定されない。
【００３９】
盛り上がり算出部１４では、各スロットに対して上記の方法による判定を行うことで、スロット単位でバーストが発生しているか否かを判断する。この結果、作品Ｘに係るツイートがバーストしている期間を単位期間（スロット）ごとに特定することができる。
【００４０】
なお、盛り上がり算出部１４におけるバーストしているか否かの判断には、リツイート数（共有された数）を用いず、投稿者により投稿された作品Ｘに係る関連ワードを含むツイートの数を用いられている。これは、投稿者（アカウント）の中には自動的にリツイートを繰り返すプログラムが組み込まれている者も含まれているため、バーストしているか否かの判断にリツイート数を含めると、一般的な投稿者において本当に話題になっているかの判断の精度が低下する可能性が考えられるからである。ただし、バーストしているか否かの判断にリツイート数と投稿者によるツイート数との和を利用して、バーストしているか否かの判断を行ってもよい。
【００４１】
盛り上がり算出部１４によるバーストしている期間の特定の結果、作品Ｘに係るツイートがバーストしているスロット（単位期間）が１以上特定されたとする。この場合、バーストしている時間帯における作品Ｘに係る代表アカウントの特定に係る作業を進める。すなわち、共有投稿集計部１５は、バースト中にリツイートされたツイートを抽出し（Ｓ０３）、リツイート数に係る集計を行う（Ｓ０４）。その後、代表アカウント抽出部１６は、共有投稿集計部１５による算出結果に基づいて、代表アカウントを特定する（Ｓ０５）。そして、その結果が結果出力部１７によって出力される（Ｓ０６）。
【００４２】
上記の各プロセスのうち、代表アカウントの特定（Ｓ０３〜Ｓ０５）は、いずれもツイートのリツイート数を利用して行われるが、その具体的な方法は２つあり、いずれかを用いることができる。１つ目の方法は、バーストしている時間帯毎の代表ツイートを特定した上で代表アカウントを特定する方法である。また、２つ目の方法は、バーストしている時間帯毎の代表ツイートを特定せずに代表アカウントを特定する方法と、である。以下、２つの方法について説明する。
【００４３】
（１：バーストしている時間帯毎の代表ツイートを特定した上で代表アカウントを特定する方法）
第１の方法の場合、共有投稿集計部１５では、盛り上がり算出部１４において作品Ｘに係る話題がバーストしている時間帯それぞれについて、代表投稿（代表ツイート）を抽出する。代表投稿（代表ツイート）とは、作品Ｘに興味を持っている投稿者が特に興味を持っているツイートを指している。投稿者が特定のツイートに興味を持っている場合、投稿者はそのツイートをリツイートする傾向がある。したがって、他の投稿者によるリツイート数が多いツイートは、他の投稿者からも興味を持たれているツイートであると考えられるため、バーストしている話題との関連性が高いと推定することができる。そこで、共有投稿集計部１５では、バーストしている単位期間（スロット）毎にリツイート数が最も多いツイートを代表ツイートとして特定していく。
【００４４】
なお、同じ話題がバーストしていても、話題の中心となるツイートは時間の経過によって変化していくことが考えられる。その例を図６に示す。
【００４５】
図６では、作品Ｘに係る３つのツイートのリツイート（ＲＴ）数の変遷をスロット単位で示したものである。１つ目のスロットでは、アカウントＡによるツイートがリツイート数１００であるため、アカウントＡのツイートが代表ツイートとして特定される。次に、２つ目のスロットでは、アカウントＡによるツイートがリツイート数５０となり、アカウントＢによるツイートがリツイート数７５となり、アカウントＢのツイートが代表ツイートとして特定される。このように、時間の経過によって、代表ツイートは変化していく。また、該当のツイートが投稿されたタイミングで代表ツイートとなるとは限らない。すなわち、アカウントＣのツイートのように、初投稿のタイミングではリツイート数が少ないものの、投稿後の何らかのタイミングでリツイート数が増加し、代表ツイートとなることも考えられる。このように、共有投稿集計部１５では、単位期間（スロット）毎にリツイート数が最も多いツイートを代表ツイートとして特定する。
【００４６】
ツイートにはその投稿者（アカウント）が紐付けされる。すなわち、代表ツイートの投稿者が当該時間帯における代表アカウント（単位期間毎の代表投稿者）となる。したがって、各時間帯の代表ツイートを特定することで、時間帯毎の代表アカウントを特定することができる。そして、これらを集計することで、作品Ｘに係る代表アカウントを特定することができる。
【００４７】
第１の方法の場合、作品Ｘに係るツイートがバーストした時間帯毎に代表ツイートが算出され、代表アカウントが特定されるので、代表アカウント抽出部１６ではその中から代表アカウントを特定する。
【００４８】
ここでは、アカウント毎に代表アカウントである確率を算出する手法について説明する。代表アカウント抽出部１６では、アカウントＡが作品Ｘに係る代表アカウントである確率を以下の数式（１）を用いて算出する。
【００４９】
【数１】
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【００５０】
上記の数式（１）において、Ｂｕｒｓｔ（Ｘ，Ａ）とは、作品Ｘに係るツイートがバーストした時間帯のうち、アカウントＡが代表アカウントとなった時間帯の数を示す。また、Ｂｕｒｓｔ（Ｘ）とは、作品Ｘに係るツイートがバーストした時間帯の数を示す。すなわち、バーストした時間帯の数に対する代表アカウントとなった時間帯の数の割合が、アカウントＡが代表アカウントである確率に相当する。
【００５１】
このように、時間帯毎の代表アカウントを特定した後に、これを元に作品に対する代表アカウントである確率を算出することで、そのアカウントがそのコンテンツに関してどれくらい影響力を有するアカウントであるかを推定することができる。
【００５２】
図７では、複数のアカウントＡ〜Ｚのそれぞれについて、３つのコンテンツ（作品ａ〜作品ｃ）において代表アカウントである確率を算出した例を示している。図７では、作品ａの代表アカウントである確率が最も高いのはアカウントＢであり、作品ｂの代表アカウントである確率が最も高いのはアカウントＡであり、作品ｃの代表アカウントである確率が最も高いのはアカウントＣであることを示している。このように、コンテンツ毎に代表アカウントである確率を算出することができる。図７のように、コンテンツ毎に代表アカウントである確率を算出した結果を並列して示すと、コンテンツ間の関係性を推測することもできる。
【００５３】
なお、特定のアカウントが作品Ｘの代表アカウントである確率を算出することに代えて、バーストした時間帯それぞれにおいて代表アカウントとなった時間帯の数が最も多いアカウントを作品Ｘの代表アカウントとして特定してもよい。この場合には、作品Ｘの代表アカウントとして１つのアカウントが特定される。
【００５４】
第１の方法では、特定の話題に係る投稿が盛り上がっている期間を複数に区切った単位期間毎の代表投稿者を特定した後に、その結果に基づいて代表投稿者を特定する構成とすることで、単位期間（スロット）毎に他の投稿者が最も興味を持つ投稿情報の投稿を行った投稿者を特定することができる。そして、そのような投稿を行った投稿者を代表投稿者（代表アカウント）として特定することができる。したがって、第１の方法を用いることで、投稿の盛り上がりに寄与している投稿者をより好適に特定することができる。
【００５５】
また、上記の第１の方法で説明したように、アカウント毎にそのアカウントが作品Ｘに係る代表投稿者である確率を算出する構成とすると、代表投稿者以外にも投稿の盛り上がりに寄与している投稿者を特定することが可能となる。
【００５６】
（２：バーストしている時間帯毎の代表ツイートを特定せずに代表アカウントを特定する方法）
第２の方法の場合、共有投稿集計部１５では、盛り上がり算出部１４において作品Ｘに係る話題がバーストしている時間帯それぞれについて、１回以上リツイートされているツイートを抽出する。第１の方法と同様に、投稿者が特定のツイートに興味を持っている場合、投稿者はそのツイートをリツイートする傾向があることを考慮した処理である。第２の方法では、リツイート数が多いツイートを特定せずに、全てのツイートに基づいてツイート数が多いアカウントを代表アカウントとする。
【００５７】
この方法では、共有投稿集計部１５では、図８（Ａ）に示すように、ツイート毎にリツイート数をカウントしていく。ツイートＩＤで特定される１つのツイートには、投稿者を示すアカウントＩＤと、ツイートの投稿時刻とが対応付けられ、さらに、そのツイートに係るリツイート数をカウントした結果が対応付けられる。図８（Ａ）に示す表を作成することで、ツイート毎のリツイート数をカウントすることができる。
【００５８】
次に、各時間帯におけるアカウント毎のツイートに対するリツイート数を集計し、各時間帯におけるリツイート総数を算出する。図８（Ａ）に示す表では、アカウントＩＤ１２３４５及び２３４５６で示される２人の投稿者が、１０時〜１１時の間にそれぞれ２つのツイートをしている。その２つの投稿のリツイート数の和を算出したのが図８（Ｂ）に示す表である。図８（Ａ）に示す情報を集計すると、図８（Ｂ）に示すように、アカウントＩＤ１２３４５の１０時〜１１時の間のツイートに対するリツイート総数が２９となり、アカウントＩＤ２３４５６の１０時〜１１時の間のツイートに対するリツイート総数が５０となる。このように集計をすることで、時間帯毎の各アカウントのツイートに対するリツイート総数を算出することができる。
【００５９】
その後、代表アカウント抽出部１６では、上記の集計結果に基づいてアカウントＡが作品Ｘに係る代表アカウントである確率を以下の数式（２）を用いて算出する。
【００６０】
【数２】
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【００６１】
上記の数式（２）において、Ｂｕｒｓｔ（ｉ，Ａ）とは、ｉ番目のバーストした単位期間（スロット）におけるアカウントＡの作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数を示す。また、Ｂｕｒｓｔ（ｉ）とは、ｉ番目のバーストした時間帯における全ユーザの作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数を示す。βとは、作品Ｘについてバーストした時間帯の総数を示す。すなわち、バーストした各単位期間（スロット）における作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数の和に対して、アカウントＡのツイートに対するリツイート総数の和の割合が、アカウントＡが作品Ｘに係る代表アカウントである確率に相当する。
【００６２】
上記の数式（２）を用いて各アカウントが代表アカウントである確率を算出した例を図９に示す。図９では、アカウントＡ〜Ｚについて、１番目のバーストした単位期間（スロット）から順に、全ユーザの作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数を分母とし、対応するアカウントの作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数を分子として示している。例えば、１番目のバーストした時間帯では、作品Ｘに関するツイートが全体で３０００回リツイートされていたのに対して、アカウントＡのツイートは７５０回リツイートされていたことを示す。また、Ｐ（ｘ）では、各時間帯の数値の合計、すなわち、作品Ｘについてバーストした全時間帯における全ユーザの作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数と、対応するアカウントの作品Ｘに係るツイートに対するリツイート総数とを示している。図９に示す例では、作品Ｘに関するツイートが全体で６０００回リツイートされていたのに対して、アカウントＡのツイートは１９５０回リツイートされていたことを示す。
【００６３】
このように、リツイート総数に基づいて作品に対する代表投稿者（代表アカウント）である確率を算出した場合でも、そのアカウントがそのコンテンツに関してどれくらい影響力を有するアカウントであるかを推定することができる。ツイートがリツイート（共有）された回数の総数が多い投稿者とは、すなわち、他の投稿者が興味を持つ投稿情報を多く投稿した投稿者であると考えられる。したがって、このような投稿者と代表投稿者として特定する構成とすることで、投稿の盛り上がりに寄与している投稿者をより好適に特定することができる。
【００６４】
また、上記の第２の方法で説明したように、アカウント毎にそのアカウントが作品Ｘに係る代表投稿者である確率を算出する構成とすると、代表投稿者以外にも投稿の盛り上がりに寄与している投稿者を特定することが可能となる。
【００６５】
なお、第１の方法では、時間帯毎の代表アカウントを特定し、その情報に基づいて作品Ｘの代表アカウントである確率を算出するので、時間帯毎の代表アカウントとして抽出されないようなアカウントが作品Ｘの代表アカウントとなることはない。すなわち、時間帯毎の代表ツイートとして抽出される程度のリツイート数が得られるツイートを行ったアカウントが代表アカウントとして抽出される。
【００６６】
一方、第２の方法では、時間帯毎の代表ツイートを抽出せずに、アカウント毎のツイートに対するリツイート総数に基づいて代表アカウントを抽出する。したがって、時間帯毎の代表ツイートのように、特定の時間帯における代表的なツイートを行っていなくても、リツイート数が相応に大きなツイートを繰り返し行っていると代表アカウントとして抽出される可能性がある。このように、第１の方法と第２の方法とを比較すると、代表アカウントとして抽出されるアカウントの性質が少し変わるので、代表アカウントを抽出する対象となる話題（コンテンツ）の傾向等に応じて抽出方法は適宜選択することが好ましい。
【００６７】
以上のように、本実施形態に係る投稿分析装置１によれば、特定の話題に係る投稿情報を取得した後に、その話題に係る投稿が盛り上がっている期間を特定した上で、投稿情報が共有された回数が多い投稿者である代表投稿者が特定される。投稿情報が共有された回数が多い投稿者とは、他の投稿者が興味を持った投稿情報を投稿した投稿者であるので、その話題の投稿の盛り上がりに寄与している投稿者であると考えられる。したがって、本実施形態に係る投稿分析装置１によれば、投稿の盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することが可能となる。
【００６８】
また、特定の話題の盛り上がりに寄与している投稿者を抽出することで、その情報をどのように利用できるかについてさらに説明する。Ｔｗｉｔｔｅｒのような不特定多数の投稿者が投稿情報を投稿するネットワークサービスでは、投稿者でもあるユーザは、全ての投稿情報を閲覧するわけではなく、ユーザが選択した一部の投稿者による投稿情報を閲覧することが一般的である。また、選択された投稿者が、他の投稿者の投稿情報を共有した場合には、選択された投稿者の投稿情報を閲覧するユーザも、他の投稿者の投稿情報を閲覧することになる。ユーザは、自身の興味等に基づいて閲覧する投稿者を選択するが、ユーザが興味を持っている話題の投稿が盛り上がっている際に、その盛り上がりに関連性の高い投稿者をユーザが予め閲覧対象としているとは限らない。また、ユーザが知らない投稿者が実はその話題の代表投稿者である可能性も考えられる。このように、多数の投稿者が投稿情報を投稿するネットワークサービスでは、ユーザが興味を持つ話題に係る投稿が盛り上がっていたとしても、その全貌をユーザが容易に把握することはできていない場合が多かった。
【００６９】
これに対して、本実施形態に係る投稿分析装置１では、特定の話題に係る投稿が盛り上がっている際に、その盛り上がりに寄与している代表投稿者を特定することができる。代表投稿者が特定できると、その情報を、その話題に興味を持つユーザ（投稿者）に対して提供することができる。このように、代表投稿者に係る情報をユーザに提供する構成とした場合には、特定の話題に興味を持つユーザ（投稿者）に対して、その話題に関連した情報をより詳細に提供することができることから、ユーザにおける利便性を向上させることができる。
【００７０】
また、特定の話題が作品Ｘのようなコンテンツに係る話題である場合、投稿の盛り上がりに寄与している代表投稿者とは、コンテンツの作成等に関わる人である場合ことが考えられる。そのような場合には、代表投稿者は他の作品等にも関わっていることが多いと思われる。したがって、そのコンテンツに興味を持つユーザ（投稿者）に対して、代表投稿者が関与する他の作品等に係る情報を提供することも可能となる。特定の話題（コンテンツ）の投稿の盛り上がりに寄与する代表投稿者が関係する他の話題（コンテンツ）に係る情報等を提供することは、従来行われていなかった。したがって、本実施形態に係る投稿分析装置１では、代表投稿者を介してユーザに対してより幅広く情報の提供を行うことが可能となり、ユーザが興味を持つ対象の選択肢を広げることができる。
【００７１】
特に、図７に示す例のように、投稿分析装置１において、他の話題との間での代表投稿者である確率の関係性を算出する構成とすると、例えば、代表投稿者である確率が高い投稿者が共通している話題同士は関係性が高く、代表投稿者である確率が高い投稿者が大きく異なる話題同士は関係性が低い等、代表投稿者を介して話題同士の関係性の評価を行うことも可能となる。
【００７２】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。
【００７３】
例えば、上記実施形態の投稿分析装置１に係る機能が１台の装置にまとめられている場合について説明したが、投稿分析装置１に係る機能が２台以上の装置に分散された構成であってもよい。
【００７４】
また、上記実施形態では、投稿分析装置１がＴｗｉｔｔｅｒを対象に投稿情報を取得し、リツイート回数に基づいて代表アカウントを抽出する場合について説明したが、代表アカウントの抽出の方法は上記で説明した２つの方法に限定されない。また、上記の２つの方法を組み合わせてもよい。
【００７５】
さらに、投稿分析装置１は、Ｔｗｉｔｔｅｒとは異なるネットワークサービスにも適用可能である。
【符号の説明】
【００７６】
１…投稿分析装置、１１…抽出情報管理ＤＢ、１２…投稿情報取得部、１３…投稿情報集計部、１４…盛り上がり算出部、１５…代表投稿算出部、１６…代表アカウント抽出部、１７…結果出力部。
【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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