【手続補正書】
【提出日】平成23年8月31日(2011.8.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
ユーザ指定のブランド名について、所定期間内の複数の記事において特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数を、記事分析装置に要求して、当該記事分析装置から取得する記事数取得ステップと、
業界毎に、当該業界に属する各ブランドのうち前記特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数が最大となるブランドの当該記事数を最大記事数として含む業界モデルデータを格納する業界モデル格納部から、前記ユーザ指定のブランド名に係る業界名又はユーザ指定の業界名に対応する業界モデルデータを取得する業界モデル取得ステップと、
取得された前記記事の記事数の対数の値を、取得された前記業界モデルデータに含まれる前記最大記事数の対数の値で除することにより、前記ユーザ指定のブランド名に対する前記特定の評判又は消費行動状態についてのスコアを計算する第１スコア計算ステップと、
を含み、コンピュータにより実行されるブランド分析方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項９】
ユーザ端末と、
ブランド分析サーバと、
を有するコンピュータ・システムであって、
前記ブランド分析サーバは、
前記ユーザ端末から受信した、ユーザ指定のブランド名について、所定期間内の複数の記事において特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数を、記事分析装置に要求して、当該記事分析装置から取得する記事数取得手段と、
業界毎に、当該業界に属する各ブランドのうち前記特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数が最大となるブランドの当該記事数を最大記事数として含む業界モデルデータを格納する業界モデル格納部から、前記ユーザ指定のブランド名に係る業界名又はユーザ指定の業界名に対応する業界モデルデータを取得する業界モデル取得手段と、
取得された前記記事の記事数と、取得された前記業界モデルデータと、前記記事の記事数の対数の値を前記業界モデルデータに含まれる前記最大記事数の対数の値で除することにより前記ユーザ指定のブランド名に対する前記特定の評判又は消費行動状態についてのスコアを前記ユーザ端末に計算させる出力プログラムとを、前記ユーザ端末に送信する手段と、
を有し、
前記ユーザ端末は、前記出力プログラムを受信した後に実行して、前記スコアを出力する
コンピュータ・システム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１１】
ユーザ指定のブランド名について、所定期間内の複数の記事において特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数を、記事分析装置に要求して、当該記事分析装置から取得する記事数取得手段と、
業界毎に、当該業界に属する各ブランドのうち前記特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数が最大となるブランドの当該記事数を最大記事数として含む業界モデルデータを格納する業界モデル格納部から、前記ユーザ指定のブランド名に係る業界名又はユーザ指定の業界名に対応する業界モデルデータを取得する業界モデル取得手段と、
取得された前記記事の記事数の対数の値を、取得された前記業界モデルデータに含まれる前記最大記事数の対数の値で除することにより、前記ユーザ指定のブランド名に対する前記特定の評判又は消費行動状態についてのスコアを計算する第１スコア計算手段と、
を有するブランド分析装置。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明の第１の態様に係るブランド分析方法は、（Ａ）ユーザ指定のブランド名について、所定期間内の複数の記事において特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数を、記事分析装置に要求して、当該記事分析装置から取得する記事数取得ステップと、（Ｂ）業界毎に、当該業界に属する各ブランドのうち特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数が最大となるブランドの当該記事数を最大記事数として含む業界モデルデータを格納する業界モデル格納部から、ユーザ指定のブランド名に係る業界名又はユーザ指定の業界名に対応する業界モデルデータを取得する業界モデル取得ステップと、（Ｃ）取得された上記記事の記事数の対数の値を、取得された業界モデルデータに含まれる最大記事数の対数の値で除することにより、ユーザ指定のブランド名に対する特定の評判又は消費行動状態についてのスコアを計算する第１スコア計算ステップとを含む。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
本発明の第３の態様に係るコンピュータ・システムは、ユーザ端末と、ブランド分析サーバとを有する。そして、上記ブランド分析サーバは、ユーザ端末から受信した、ユーザ指定のブランド名について、所定期間内の複数の記事において特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数を、記事分析装置に要求して、当該記事分析装置から取得する記事数取得手段と、業界毎に、当該業界に属する各ブランドのうち特定の評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数が最大となるブランドの当該記事数を最大記事数として含む業界モデルデータを格納する業界モデル格納部から、ユーザ指定のブランド名に係る業界名又はユーザ指定の業界名に対応する業界モデルデータを取得する業界モデル取得手段と、取得された上記記事の記事数と、取得された業界モデルデータと、上記記事の記事数の対数の値を業界モデルデータに含まれる最大記事数の対数の値で除することによりユーザ指定のブランド名に対する特定の評判又は消費行動状態についてのスコアを計算する出力プログラムとを、ユーザ端末に送信する手段とを有する。ユーザ端末は、出力プログラムを受信した後に実行して、スコアを出力するものである。このように出力プログラムを用いてユーザ端末でスコアを算出するようにしても良い。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
さらに、本発明の第４の態様に係るコンピュータ・システムは、ユーザ端末と、ブランド分析サーバとを有する。そして、上で述べたブランド分析サーバは、ユーザ端末から受信した、ユーザ指定のブランド名について、所定期間内の複数の記事において評判及び消費行動状態の各々に該当するとみなされる記事の記事数ｘを、記事分析装置に要求して、当該記事分析装置から取得する記事数取得手段と、業界毎に、評判及び消費行動状態の各々について当該評判又は消費行動状態に該当するとみなされる記事の記事数をブランド名毎に行列要素として含む記事数行列の重み付き相関行列から得られ且つ評判及び消費行動状態の各々について要素を含む第一固有ベクトルｖと、第一主成分得点に対する平行移動パラメータｍと、第一主成分得点に対するリスケーリングパラメータβ*と、評判及び消費行動状態の各々について当該評判又は消費行動状態についての重み付き標本平均μ*及び重み付き標本標準偏差σ*と、総合スコアについての基準化前スコアの最大値ｙmaxとを含む業界モデルデータを格納する業界モデル格納部から、ユーザ指定のブランド名に係る業界名又はユーザ指定の業界名に対応する業界モデルデータを取得する業界モデル取得手段と、（ａ）評判及び消費行動状態の各々に該当するとみなされる記事の記事数ｘと、（ｂ）業界モデルデータと、（ｃ）評判及び消費行動状態の各々について、記事の記事数ｘと重み付き標本平均μ*との差を重み付き標本標準偏差σ*で除した値に第一固有ベクトルｖの該当要素の値を掛けて、全ての評判及び消費行動状態について合計することによって、第一主成分得点を算出する処理と、第一主成分得点と平行移動パラメータｍとの差にリスケーリングパラメータβ*を掛けて、総合スコアについての基準化前スコアを算出する処理と、総合スコアについての基準化前スコアの対数の値を、総合スコアについての基準化前スコアの最大値ｙmaxの対数の値で除することにより、ユーザ指定のブランド名についての総合スコアを算出する処理とをユーザ端末に実行させる出力プログラムを、ユーザ端末に送信する手段とを有する。そして、ユーザ端末は、出力プログラムを受信した後に実行して、スコアを出力するものである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
ブログ分析サーバ７は、ブログ配信サーバ１５からブログ記事データを収集するブログ記事データ収集部７１と、ブログ記事データ収集部７１によって収集されたブログ記事などを蓄積するブログ記事ＤＢ７７と、業界毎に該当するブランドのリストを格納する業界リスト格納部７５と、業界リスト格納部７５を用いてブログ記事ＤＢ７７に格納されているデータに対して以下に説明する分析処理を実施するブログ分析処理部７３とを有する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
ユーザ端末３のＷｅｂブラウザ３０は、例えば分析依頼受付サーバ５などからアプレットなどの分析結果出力用のプログラムを受信すると、Ｗｅｂブラウザ３０上で実行して、分析結果出力処理部３００を構成する。分析結果出力処理部３００は、指標計算部３０１と、可視化処理部３０３とを有する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
そして、業界モデル生成部９３は、第一主成分得点ベクトルｆと全体記事数ベクトルＸallとの重み付き相関係数ｒf,allを算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ６７）。全体記事数ベクトルＸallは、ｎ次元ベクトルであって各ブランドの記事総数ｘallを要素として含むベクトルである。重み付き相関係数ｒf,allは、以下のように計算される。
【数８】
2010061332.tif 000001
但し、μ*f及びσ*fと、μ*xall及びσ*xallについては、以下のように算出される。
【数９】
2010061332.tif 000002
【数１０】
2010061332.tif 000003
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
また、業界モデル生成部９３は、記事数行列Ｘにおいて、各列を探索して、Ｐという評判状態であるとみなされたブログ記事の記事数（ポジティブ記事数）ｘpの最大値ｘpmaxと、ＩＤという消費行動状態であるとみなされたブログ記事の記事数（ＩＤ記事数）ｘidの最大値ｘidmaxと、Ｅ１という消費行動状態であるとみなされたブログ記事の記事数（Ｅ１記事数）ｘe1の最大値ｘe1maxと、Ｅ２Ｓという消費行動状態であるとみなされたブログ記事の記事数（Ｅ２Ｓ記事数）ｘe2smaxとを特定して、業界モデルデータ格納部９９に格納する（ステップＳ９３）。これらも、各評判・消費行動状態についてのスコアを算出するために用いられる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
例えば図２４に示すような表示を行う。本実施の形態では、総合スコアを左上に表示すると共に、評判・消費行動状態の各々についてのスコアをレーダーチャートで示すようになっている。すなわち、好感度を上方の軸で示し、関心度を右方向の軸で示し、体験度を下向きの軸で示し、共感度を左方向の軸で表しており、ユーザ指定のブランドＡについてのスコアを結ぶエリアをＲで、業界平均スコアを結ぶエリアをＰで、業界モデルデータの付加データとして得られている同業界の他のブランドＢのスコアを結ぶエリアをＱで示している。このようにして評判・消費行動状態の各々についてスコアを、業界平均及び他ブランドと対比可能となっている。その他にも、ブランドＢの総合スコアｂｂｂを提示して、ユーザ指定のブランドＡと対比可能となっている。図２４では、スコアの値については見やすいように１００倍してあるが、１００倍する前の値であっても良い。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１８】
１，１３  ネットワーク    ３  ユーザ端末
５  分析依頼受付サーバ    ７  ブログ分析サーバ
９  業界モデル生成サーバ    １１  業界リスト更新サーバ
１５  ブログ配信サーバ
３０  Ｗｅｂブラウザ
３００  分析結果出力処理部    ３０１  指標計算部
３０３  可視化処理部
５１，９５，７５    業界リスト格納部    ５３  指標計算部
５５  インタフェース部    ５７  評判・消費行動状態データ取得部
５９  業界モデル取得部    ６１  送出プログラム格納部
７１  ブログ記事データ収集部    ７３  ブログ分析処理部
７７  ブログ記事ＤＢ
９１  業界データ生成部    ９３  業界モデル生成部
９７  業界データ格納部    ９９  業界モデルデータ格納部
１１１  業界リスト更新処理部    １１３  ブランド名業界指定履歴格納部
１１５  業界推定データ格納部