(57)【要約】【課題】事象の希少性を判断可能な事象判断装置を提供する。【解決手段】事象判断装置１は、単語取得部２と、位置情報取得部３と、時刻情報取得部４と、事象の発生位置及び発生時刻に基づき第１グループの文書を取得する第１グループ取得部５と、事象の発生位置に基づき第１グループの文書と異なる第２グループの文書を取得する第２グループ取得部６と、２つのグループの文書の類似性を示す類似度を計算する類似度計算部７と、第１グループの文書における事象を示す単語の出現頻度を計算する出現頻度計算部８と、類似度と出現頻度とに基づき、事象の希少性を判断する判断部９と、判断部９の判断結果を出力する出力部１０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象の希少性を判断する事象判断装置であって、
前記事象を示す予め設定された単語を取得する単語取得手段と、
前記事象が発生した位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記事象が発生した時刻を示す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
前記位置情報により示される位置、及び前記時刻情報により示される時刻に基づいて、位置及び時刻が設定された文書から、第１グループの文書を取得する第１グループ取得手段と、
前記位置情報により示される位置に基づいて、前記第１グループの文書とは異なる第２グループの文書を取得する第２グループ取得手段と、
前記第１グループの文書と前記第２グループの文書との類似性を示す類似度を計算する類似度計算手段と、
前記第１グループの文書における前記単語の出現頻度を計算する出現頻度計算手段と、
前記類似度と前記出現頻度とに基づき、前記事象の希少性を判断する判断手段と、
前記判断手段の判断結果を出力する出力手段と、
を備える、事象判断装置。
【請求項２】
前記出現頻度計算手段は、予め設定されたリアクション語の前記第１グループの文書における出現頻度と、前記リアクション語の前記第２グループの文書における出現頻度とを計算して、
前記判断手段は、前記リアクション語の前記第１グループ及び前記第２グループの文書における出現頻度を更に用いて、前記事象の希少性を判断する、請求項１に記載の事象判断装置。
【請求項３】
前記第２グループ取得手段は、前記時刻情報により示される時刻に基づいて、前記第２グループの文書を取得する、請求項１又は２に記載の事象判断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事象判断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マイクロブログサービスにおいて、予め用意された辞書とのキーワードマッチングにより、投稿された文書の中から任意のカテゴリに含まれる文書を抽出する手法がある。例えば、特許文献１には、地名データベースを参照し、投稿された文書の中から地名情報が含まれる文書を抽出する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１３７６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザにより作成され、マイクロブログサービスに投稿された文書の中から、例えば治安に関連する希少な事象の発生を検出することが望まれている。上述の手法によれば、例えば治安に関連する事象を示す文書を抽出することはできる。しかしながら、事象の希少性は、その事象が発生する場所によって異なる。
【０００５】
本発明は、事象の希少性を判断可能な事象判断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】
上記の目的を達成するために、本発明に係る事象判断装置は、事象の希少性を判断する事象判断装置であって、事象を示す予め設定された単語を取得する単語取得手段と、事象が発生した位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、事象が発生した時刻を示す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、位置情報により示される位置、及び時刻情報により示される時刻に基づいて、位置及び時刻が設定された文書から、第１グループの文書を取得する第１グループ取得手段と、位置情報により示される位置に基づいて、第１グループの文書とは異なる第２グループの文書を取得する第２グループ取得手段と、第１グループの文書と第２グループの文書との類似性を示す類似度を計算する類似度計算手段と、第１グループの文書における単語の出現頻度を計算する出現頻度計算手段と、類似度と出現頻度とに基づき、事象の希少性を判断する判断手段と、判断手段の判断結果を出力する出力手段と、を備える。
【０００７】
本発明に係る事象判断装置は、事象が発生した位置及び時刻に基づいて取得した第１グループの文書と、同じ位置に基づいて取得した第２グループの文書との類似度を計算するとともに、第１グループの文書における事象を示す予め設定された単語の出現頻度を計算し、類似度及び出現頻度に基づき事象の希少性を判断する。希少性の高い事象が発生した場合、事象の発生した位置における文書中の事象を示す単語の出現頻度が上がることが考えられる。また、事象の発生した時刻の前後周辺の期間とそれ以外の期間とで、事象の発生した位置における文書の内容が変化することも考えられる。類似度によれば、事象の発生した位置における文書の内容の変化を把握することができる。このような出現頻度及び類似度に基づき事象の希少性を判断するので、事象の発生した位置に応じて事象の希少性を判断することができる。
【０００８】
本発明に係る事象判断装置では、出現頻度計算手段は、予め設定されたリアクション語の第１グループの文書における出現頻度と、リアクション語の第２グループの文書における出現頻度とを計算して、判断手段は、リアクション語の第１グループ及び第２グループの文書における出現頻度を更に用いて、事象の希少性を判断してもよい。事象の希少性が高ければ、事象の発生した時刻及び位置における文書には、リアクション語が多く用いられることが考えられる。したがって、リアクション語の出現頻度を更に用いることにより、事象の希少性をより確実に判断することができる。
【０００９】
本発明に係る事象判断装置では、第２グループ取得手段は、時刻情報により示される時刻に基づいて、第２グループの文書を取得してもよい。この場合、例えば第１グループの文書の直前の時刻が設定された文書を第２グループの文書とすることで、事象の発生前後における文書の変化が類似度により把握し易い。これにより、事象の希少性をより確実に判断することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明では、事象の希少性を判断可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る事象判断装置のブロック図である。
【図２】図１の事象判断装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】投稿データベースが記憶しているデータの例を示す図である。
【図４】治安関連事象データベースが記憶しているデータの例を示す図である。
【図５】リアクション語データベースが記憶しているデータの例を示す図である。
【図６】希少治安関連事象データベースが記憶しているデータの例を示す図である。
【図７】第１グループの文書及び第２グループの文書の例を示す図である。
【図８】事象判断装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面と共に本発明に係る事象判断装置の実施形態について詳細に説明する。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。
【００１３】
図１は、実施形態に係る事象判断装置１のブロック図である。事象判断装置１は、事象の希少性、つまりその事象がごく少ない確率で発生する事象であるか否かを判断（判定）するための装置である。希少性が高い事象であるには、普段その事象が発生しない場所で事象が発生する必要がある。本実施形態において、事象判断装置１の判断対象となる事象は、各ユーザにより作成され、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のマイクロブログサービスに投稿された文書、即ちマイクロブログから予め抽出された事象であって、特定のカテゴリに関連する特定カテゴリ関連事象である。マイクロブログとは、１行１５０文字程度の短い文章で記述されたブログである。以下では、特定カテゴリ関連事象は治安に関連する事象である治安関連事象であるとして説明する。
【００１４】
図１に示されるように、事象判断装置１は、単語取得部２、位置情報取得部３、時刻情報取得部４、第１グループ取得部５、第２グループ取得部６、類似度計算部７、出現頻度計算部８、判断部９、及び出力部１０を備えている。事象判断装置１は、投稿データベース２１、治安関連事象データベース２２、リアクション語データベース２３、及び希少治安関連事象データベース２４のそれぞれとインターネット等のネットワークを介して接続されている。
【００１５】
図２は、事象判断装置のハードウェア構成を示す図である。図２に示されるように、事象判断装置１は、１つ以上のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェア１０５を備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、図１の事象判断装置１の各機能要素による機能が発揮される。なお、事象判断装置１は複数台のコンピュータによるコンピュータシステムによって構成されていてもよい。以下、図１に示される各機能要素及び各データベースについて説明する。
【００１６】
投稿データベース２１は、位置及び時刻が設定された文書であって、各ユーザにより作成され、投稿された文書を記憶する装置である。図３に示されるように、投稿データベース２１は、文書を示す文書ＩＤと、文書と、文書が投稿された位置である投稿位置を示す投稿位置情報と、文書が投稿された時刻である投稿時刻を示す投稿時刻情報と、を対応付けて記憶している。投稿位置情報は、例えばポイントを示す緯度経度であってもよいし、メッシュを示すメッシュＩＤであってもよい。メッシュとは、地図上の領域を分割して得られる区画である。なお、投稿された文書にこのような投稿位置情報が付随していない場合、文書中の記載から投稿位置を設定してもよい。例えば、地名が予め登録された辞書を用意し、辞書とのキーワードマッチングにより文書中に地名が含まれていれば、当該地名を投稿位置に設定する。この場合、図３の「大門のあたり雨すごい！」という文書であれば、「大門」が投稿位置として設定される。
【００１７】
治安関連事象データベース２２は、事象判断装置１の判断対象となる治安関連事象を示す情報を記憶する装置である。図４に示されるように、治安関連事象データベース２２は、治安関連事象を示す治安関連事象ＩＤと、治安関連事象を示す予め設定された単語である治安関連キーワードと、治安関連事象が発生した位置である発生位置を示す発生位置情報と、治安関連事象が発生した時刻である発生時刻を示す発生時刻情報と、を対応づけて記憶している。発生位置情報は、投稿位置情報と同様に、例えば緯度経度であってもよいし、メッシュＩＤであってもよい。
【００１８】
治安関連事象データベース２２が記憶する治安関連事象をマイクロブログから抽出する方法は、特に限定されない。例えば、治安関連キーワードとのキーワードマッチングにより、投稿データベース２１に記憶された複数の文書から治安関連事象を抽出してもよい。治安関連キーワードとして、例えば、爆破、火事、事故、テロ等が挙げられる。このような抽出処理は、例えば１時間ごとに行われ、治安関連事象がリアルタイムで抽出される。抽出の主体は、事象判断装置１であってもよいし、別の装置であってもよい。投稿データベース２１に記憶された複数の文書から治安関連事象を抽出する場合、投稿データベース２１に記憶された投稿位置及び投稿時刻をそれぞれ発生位置及び発生時刻として扱う。治安関連事象データベース２２が記憶する内容は、例えば治安関連事象が抽出されるタイミングで更新される。図３に示されるように、投稿データベース２１に記憶された「映画館Ａで火事？」という文書は、治安関連キーワードである「火事」を含んでいる。したがって、この文書に基づき、「火事」という治安関連事象が抽出される。この文書の投稿位置及び投稿時刻は、治安関連事象の発生位置及び発生時刻として扱われ、図４に示されるように、これらの情報が治安関連キーワードの「火事」とともに、治安関連事象データベース２２に記憶される。事象判断装置１は、例えば治安関連事象データベース２２の内容が更新されるタイミングで治安関連事象の希少性を判断する処理を開始する。事象判断装置１は、治安関連事象データベース２２に記憶された情報に基づき、治安関連事象の希少性を１件ずつ順に判断する。
【００１９】
リアクション語データベース２３は、予め設定された複数のリアクション語からなるリアクション語集合を記憶する装置である。図５は、リアクション語データベース２３が記憶しているデータの例を示す図である。リアクション語は、希少性の高い治安関連事象が発生した際に、その発生位置付近において投稿される文書に用いられる可能性が高い文字及び記号である。リアクション語は、例えば、実際に希少性の高い治安関連事象が発生した際に、その発生位置付近において投稿された文書を事後的に解析することにより設定することができる。
【００２０】
希少治安関連事象データベース２４は、事象判断装置１により希少性が高いと判断された治安関連事象である希少治安関連事象を示す情報を記憶する装置である。図６に示されるように、希少治安関連事象データベース２４は、希少治安関連事象を示す希少治安関連事象ＩＤと、治安関連キーワードと、発生位置情報と、発生時刻情報と、を対応づけて記憶している。
【００２１】
単語取得部２は、事象を示す予め設定された単語を取得する単語取得手段である。単語取得部２は、判断対象の治安関連事象を示す治安関連事象ＩＤに対応付けられた治安関連キーワードを治安関連事象データベース２２から取得する。単語取得部２は、取得した治安関連キーワードを出現頻度計算部８に送出する。
【００２２】
位置情報取得部３は、事象が発生した位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段である。位置情報取得部３は、判断対象の治安関連事象を示す治安関連事象ＩＤに対応付けられた発生位置情報を治安関連事象データベース２２から取得する。位置情報取得部３は、取得した発生位置情報を第１グループ取得部５及び第２グループ取得部６に送出する。
【００２３】
時刻情報取得部４は、事象が発生した時刻を示す時刻情報を取得する時刻情報取得手段である。時刻情報取得部４は、判断対象の治安関連事象を示す治安関連事象ＩＤに対応付けられた発生時刻情報を治安関連事象データベース２２から取得する。時刻情報取得部４は、取得した発生時刻情報を第１グループ取得部５及び第２グループ取得部６に送出する。
【００２４】
第１グループ取得部５は、位置情報により示される位置、及び時刻情報により示される時刻に基づいて、位置及び時刻が設定された文書から、第１グループの文書を取得する第１グループ取得手段である。第１グループ取得部５は、位置情報取得部３から発生位置情報を入力するとともに、時刻情報取得部４から発生時刻情報を入力する。第１グループ取得部５は、発生位置情報及び発生時刻情報を入力すると、発生位置情報により示される発生位置、及び発生時刻情報により示される発生時刻に基づいて、投稿データベース２１から第１グループの文書を取得する。第１グループには、投稿データベースから治安関連事象を抽出する際に、抽出の根拠となった治安関連キーワードを含む文書が含まれることになる。
【００２５】
第２グループ取得部６は、位置情報により示される位置に基づいて、第１グループの文書とは異なる第２グループの文書を取得する第２グループ取得手段である。第２グループ取得部６は、更に、発生時刻情報により示される発生時刻に基づいて、第２文書グループの文書を取得する。第２グループ取得部６は、位置情報取得部３から発生位置情報を入力するとともに、時刻情報取得部４から発生時刻情報を入力する。第２グループ取得部６は、発生位置情報及び発生時刻情報を入力すると、発生位置情報により示される発生位置、及び発生時刻情報により示される発生時刻に基づいて、投稿データベース２１から第２グループの文書を取得する。
【００２６】
図７は、第１グループ及び第２グループの文書を取得する方法を説明するための図である。図７の横軸は時刻を示している。第１グループは、例えば、発生位置に基づく位置範囲である発生位置範囲において、発生時刻を中心とする予め設定された長さの第１期間で投稿された文書から構成されている。発生位置範囲とは、例えば、発生位置情報がメッシュＩＤで示されている場合は、そのメッシュＩＤで示されるメッシュであり、発生位置情報が緯度経度で示されている場合は、その緯度経度で示されるポイントを中心とする予め設定された所定範囲（例えば、半径１００ｍの範囲）である。第１期間は例えば２時間である。つまり、治安関連事象の発生時刻が１８時である場合、第１期間は１７時から１９時までとなり、第１グループはこの第１期間に発生位置範囲で投稿された文書により構成される。第１グループの文書は、治安関連事象によりその内容に変化が生じたか否かの判断対象となる文書である。したがって、第１期間は、希少性の高い治安関連事象が発生したか否かの判断対象となる期間（判定時）と言える。また、第１グループの文書は、判定時投稿群と言える。
【００２７】
第２グループは、例えば、発生位置範囲において、第１期間よりも前（過去）の第２期間に投稿された文書から構成されている。つまり、治安関連事象の発生時刻が１８時である場合、第２期間は１７時よりも前の期間となり、第２グループはこの第２期間に発生位置範囲で投稿された文書のうち、予め設定された所定数のランダムに選ばれた文書又は全ての文書により構成される。第２期間は、希少性の高い治安関連事象が発生したか否かの判断対象となっていない期間（非判定時）と言える。また、第２グループの文書は、非判定時投稿群と言える。第１グループ及び第２グループの文書は、いずれも同じ位置範囲で投稿された文書（ＰＯＩ（Point of Interest）関連投稿）である。
【００２８】
類似度計算部７は、第１グループの文書と第２グループの文書との類似性を示す類似度を計算する類似度計算手段である。類似度計算部７は、第１グループ取得部５から第１グループの文書を入力し、第２グループ取得部６から第２グループの文書を入力し、単語取得部２から治安関連キーワードを入力する。類似度計算部７は、取得した第１グループの文書と第２グループの文書との類似性を示す類似度を周知の手法により計算する。類似度計算部７は、計算した類似度を判断部９に送出する。
【００２９】
類似度計算部７は、例えば、第１グループの文書を１つの特徴ベクトルに変換するとともに、第２グループの文書を１つの特徴ベクトルに変換し、これら２つの特徴ベクトル同士のｃｏｓ類似度を第１グループの文書と第２グループの文書との類似度として計算してもよい。特徴ベクトルは、文書に出現する単語の出現頻度を要素としたベクトルであり、例えば、各グループの文書をbag-of-wordsで表現したものである。なお、各単語は、例えば、形態素解析により抽出された形態素とすることができる。特徴ベクトルの要素の値、即ち、単語の出現頻度は、出現数（出現度数）としてもよいし、単語の出現数に正規化処理（例えば、それぞれの単語の出現数を全単語の出現数で割る処理）を施したもの（出現分布）としてもよい。正規化処理を行うことで単純な単語の出現数に左右されずに類似度を算出することができる。ｃｏｓ類似度が１に近いほど第１グループの文書と第２グループの文書とは類似しており、ｃｏｓ類似度が０に近いほど第１グループの文書と第２グループの文書とは類似していない。また、類似度計算部７は、第１グループの文書に出現する単語により構成される単語集合と、第２グループの文書に出現する単語により構成される単語集合との類似度を示すJaccard係数を、第１グループの文書と第２グループの文書との類似度として計算してもよい。Jaccard係数が１に近いほど第１グループの文書と第２グループの文書とは類似しており、Jaccard係数が０に近いほど第１グループの文書と第２グループの文書とは類似していない。
【００３０】
出現頻度計算部８は、第１グループの文書における事象を示す予め設定された単語の出現頻度を計算する出現頻度計算手段である。更に、出現頻度計算部８は、予め設定されたリアクション語の第１グループの文書における出現頻度と、リアクション語の第２グループの文書における出現頻度とを計算する。出現頻度計算部８は、第１グループ取得部５から第１グループの文書を入力し、第２グループ取得部６から第２グループの文書を入力し、リアクション語データベース２３からリアクション語を入力し、単語取得部２から治安関連キーワードを入力する。
【００３１】
出現頻度計算部８は、第１グループの文書における治安関連キーワードの出現頻度、第１グループの文書におけるリアクション語の出現頻度、及び第２グループの文書におけるリアクション語の出現頻度を計算する。例えば、出現頻度計算部８は、第１グループの文書における治安関連キーワードの出現数を第１グループの文書の全単語の出現数で割った値を、第１グループの文書における治安関連キーワードの出現頻度として計算する。また、出現頻度計算部８は、第１グループの文書における複数のリアクション語の出現数の総数を第１グループの文書の全単語の出現数で割った値を、第１グループの文書におけるリアクション語の出現頻度として計算する。更に、出現頻度計算部８は、第２グループの文書における複数のリアクション語の出現数の総数を第２グループの文書の全単語の出現数で割った値を、第２グループの文書におけるリアクション語の出現頻度として計算する。なお、各グループの文書の全単語の出現数は、例えば、形態素解析により抽出された形態素の総数とすることができる。出現頻度計算部８は、計算したこれらの出現頻度を判断部９に送出する。
【００３２】
判断部９は、類似度と出現頻度とに基づき、事象の希少性を判断する判断手段である。判断部９は、リアクション語の第１グループ及び第２グループの文書における出現頻度を更に用いて、事象の希少性を判断する。判断部９は、第１グループの文書と第２グループの文書との類似度を類似度計算部７から入力し、第１グループの文書における治安関連キーワードの出現頻度、第１グループの文書におけるリアクション語の出現頻度、及び、第２グループの文書におけるリアクション語の出現頻度を出現頻度計算部８から入力する。判断部９は、例えば、希少度Ｒを下記式（１）により求める。ここで、ｓｉｍを第１グループの文書と第２グループの文書との類似度、ｐｋを第１グループの文書における治安関連キーワードの出現頻度、ｐ１を第１グループの文書におけるリアクション語の出現頻度（ただし、第１グループの文書におけるリアクション語の出現頻度が０の場合、ｐ１を１）、ｐ２を第２グループの文書におけるリアクション語の出現頻度（ただし、第２グループの文書におけるリアクション語の出現頻度が０の場合、ｐ２を１）、α、β、γを正の数である任意のパラメータとする。なお、第１グループの文書には必ず治安関連キーワードが存在するため、ｐｋ＞０である。
Ｒ＝α（１／ｓｉｍ）・β（ｐ１／ｐ２）・γｐｋ      （１）
【００３３】
判断部９は、上記式（１）により求められた希少度Ｒに基づいて治安関連事象の希少性を判断する。判断部９は、例えば、希少度Ｒが予め定められた閾値よりも大きければ、治安関連事象の希少性が高いと判断し、希少度Ｒが予め定められた閾値以下であれば、治安関連事象の希少性が低いと判断する。判断部９は、判断結果を出力部１０に送出する。
【００３４】
出力部１０は、判断手段の判断結果を出力する出力手段である。出力部１０は、判断部９から判断結果を入力する。出力部１０は、希少性が高いという判断結果を入力すると、単語取得部２から治安関連キーワードを取得し、位置情報取得部３から発生位置情報を取得し、時刻情報取得部４から発生時刻情報を取得する。出力部１０は、取得した治安関連キーワード、発生位置情報、及び発生時刻情報を希少治安関連事象データベース２４に記憶させる。出力部１０は、希少性が低いという判断結果を入力すると、これらの処理を行わない。なお、出力部１０は、これ以外の手段で判断結果を出力してもよく、例えば、希少治安関連事象の発生位置に対応する位置に発生時刻と治安関連キーワードを表示させた地図を表示してもよい。
【００３５】
図８は、事象判断装置の動作を示すフローチャートである。図８に示されるように、事象判断装置１は、まず単語取得部２、位置情報取得部３、及び時刻情報取得部４により、治安関連キーワード、発生位置情報、及び発生時刻情報を治安関連事象データベース２２から取得する（Ｓ１１）。続いて、事象判断装置１は、第１グループ取得部５及び第２グループ取得部６により、第１グループの文書及び第２グループの文書を投稿データベース２１から取得する（Ｓ１２）。続いて、事象判断装置１は、類似度計算部７により、第１グループの文書と第２グループの文書との類似度を計算する（Ｓ１３）。続いて、事象判断装置１は、出現頻度計算部８により、第１グループの文書における治安関連キーワードの出現頻度、第１グループの文書におけるリアクション語の出現頻度、及び第２グループの文書におけるリアクション語の出現頻度を計算する（Ｓ１４）。続いて、事象判断装置１は、判断部９により、治安関連事象の希少性を判断する（Ｓ１５）。事象判断装置１は、出力部１０により、判断部９の判断結果を出力する（Ｓ１６）。
【００３６】
以上説明したように、事象判断装置１は、治安関連事象の発生位置範囲において、発生時刻を中心とした、発生時刻の前後周辺の期間である第１期間に投稿された文書を第１グループの文書として取得するとともに、第１期間よりも前の期間である第２期間に投稿された文書を第２グループの文書として取得する。事象判断装置１は、第１グループの文書と第２グループの文書との類似度を計算するとともに、第１グループの文書における治安関連キーワードの出現頻度を計算する。希少性の高い治安関連事象が発生した場合、その発生位置範囲において投稿される文書における治安関連キーワードの出現頻度が上がること、及び、発生位置範囲において投稿される文書の内容が第１期間と第２期間とで変化することが考えられる。文書の内容が大きく変化するほど、類似度は低下する。したがって、類似度によれば、発生位置範囲における文書の内容の変化の程度を把握することができる。事象判断装置１は、このような類似度及び出現頻度に基づき治安関連事象の希少性を判断するので、発生位置に応じた治安関連事象の希少性を判断することができる。また、類似度及び出現頻度の２つのパラメータを用いることにより、いずれか１つのパラメータを用いる場合よりも確実に治安関連事象の希少性を判断することができる。
【００３７】
また、事象判断装置１は、リアクション語の第１グループの文書における出現頻度と、リアクション語の第２グループの文書における出現頻度とを計算し、リアクション語の第２グループの文書における出現頻度に対する、リアクション語の第１グループの文書における出現頻度の比（＝ｐ１／ｐ２）を更に用いて、治安関連事象の希少性を判断する。事象判断装置１は、具体的には、β（ｐ１／ｐ２）で示されるリアクション係数を更に用いて、治安関連事象の希少性を判断する。治安関連事象の希少性が高ければ、第１期間に発生位置範囲において投稿される文書には、第２期間に発生位置範囲において投稿される文書よりも、リアクション語が多く用いられ、その結果、リアクション係数が１よりも大きくなることが考えられる。したがって、事象判断装置１は、リアクション係数を更に用いることにより、治安関連事象の希少性をより確実に判断することができる。
【００３８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、または他のものに適用したものであってもよい。
【００３９】
例えば、判断部９は、リアクション係数を用いずに、事象の希少性を判断してもよい。この場合、判断部９は、希少度Ｒを下記式（２）により求める。
Ｒ＝α（１／ｓｉｍ）・γｐｋ      （２）
【００４０】
また、第１グループ及び第２グループの文書の数が類似度の計算精度を保つため必要な数となるように、第１期間が設定されてもよい。また、第１グループは、１つの文書（即ち、治安関連キーワードを含む文書）のみで構成されていてもよく、同様に、第２グループは、１つの文書のみで構成されていてもよい。また、第１グループの文書及び第２グルーブの文書は、マイクロブログサービスに投稿された文書に限らず、位置及び時刻が設定された文書であればよい。また、第２グループの文書は、文書に設定された位置が、判断対象の治安関連事象の発生位置範囲に含まれる文書であって、第１グループの文書とは異なる文書であればよい。例えば、第２グループの文書は、第１グループの文書よりも前（過去）に投稿された文書に限らず、第１グループの文書よりも後に投稿された文書であってもよい。また、第１グループの文書の数は、第２グループの文書の数と一致していなくてもよい。また、事象判断装置１の判断対象となる事象は、治安関連事象に限られない。
【符号の説明】
【００４１】
１…事象判断装置、２…単語取得部、３…位置情報取得部、４…時刻情報取得部、５…第１グループ取得部、６…第２グループ取得部、７…類似度計算部、８…出現頻度計算部、９…判断部、１０…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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