"各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成する状態可視化部と、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するユーザ特性提示部と、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するユーザ制御部と、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示する表示部と、を備えたことを特徴とするディスカッション活性化支援装置。前記状態可視化部は、各ディスカッションの場の健全度、盛況度及び新鮮度を表示するためのディスカッション状態データを生成することを特徴とする請求項1に記載のディスカッション活性化支援装置。前記ユーザ特性提示部は、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、当該ディスカッションの場に係る分野の専門度、又は各役割の役割度を表示するための参加ユーザ特性データを生成することを特徴とする請求項1又は2に記載のディスカッション活性化支援装置。ディスカッションの場における総発言数、参加ユーザ数及び経過期間を用いて、当該ディスカッションの場の盛況度を算出する盛況度算出部を備えたことを特徴とする請求項2に記載のディスカッション活性化支援装置。あるユーザについて、ディスカッションの場における発言の特徴を表す複数の指標値を用いて、ディスカッションの場における当該ユーザの各役割の役割度を算出する役割度算出部を備えたことを特徴とする請求項3に記載のディスカッション活性化支援装置。ある発言の特徴を表す複数の指標値が入力されると、当該発言がある役割を果たす度合いである役割度を算出する演算処理として定義された役割推定モデルを役割ごとに備えたことを特徴とする請求項5に記載のディスカッション活性化支援装置。あるユーザについて、ある分野に属する発言の頻度に基づいて当該分野における当該ユーザの専門度を算出する専門度算出部を備えたことを特徴とする請求項3に記載のディスカッション活性化支援装置。前記ユーザ制御部は、ユーザが指定したディスカッションの場に不適切な排除候補ユーザを表示するための排除候補ユーザデータを生成し、前記表示部は、前記排除候補ユーザデータを表示する、ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載のディスカッション活性化支援装置。前記ユーザ制御部は、ユーザが指定したディスカッションの場に関する健全度及び盛況度と、登録ユーザに関する専門度及び役割度とを用いて、当該指定されたディスカッションの場に対する当該登録ユーザの適切度を算出することを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載のディスカッション活性化支援装置。ユーザが指定したディスカッションの場に関する健全度及び盛況度と、登録ユーザに関する専門度及び役割度とが入力されると、当該登録ユーザが当該指定されたディスカッションの場に対して適切である度合いである適切度を算出する演算処理として定義されたユーザ適切度推定モデルを備えたことを特徴とする請求項9に記載のディスカッション活性化支援装置。前記ディスカッション状態データは、ディスカッションの場の盛況度を一軸に取り、且つディスカッションの場の新鮮度を一軸に取った二軸平面上に、ディスカッションの場の健全度を色の違いで識別可能とした印を表示するものであることを特徴とする請求項2に記載のディスカッション活性化支援装置。各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するステップと、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示するステップと、を含むことを特徴とするディスカッション活性化支援方法。コンピュータに、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するステップと、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。しかし、上述した従来技術では、以下に示す課題がある。課題1ディスカッションが行われている場例えば、電子掲示板上のスレッドが多数存在する場合に、ディスカッションが荒れることなく盛り上がっている状態にあるディスカッションの場をユーザが容易に探し出すことが難しい。課題2ユーザに対して、ディスカッションの場で発言することに対する心理的な負担を軽減することが難しい。課題3ユーザが参加しているディスカッションの場へ、当該ディスカッションに貢献し得る適切なユーザを招聘することが難しい。これらの課題を解決することによって、ディスカッションの活性化を図ることが期待されている。特許文献1に記載の従来技術では、ユーザが入力した検索要求キーワードとディスカッションされている内容とのテキスト上の類似性に基づいているので、課題1に対して、当該ディスカッションが荒れることなく盛り上がっているのかを判断することができない。また、課題3に対して、当該ディスカッションにおける話題に貢献し得る適切なユーザを把握することができない。また、課題2は考慮されない。非特許文献1に記載の従来技術では、課題1に対して、ディスカッションが盛り上がっているのか、又は閑散としているのかといった状態によってディスカッションを検索することができない。また、課題2,3は考慮されない。非特許文献2に記載の従来技術では、課題1に対して、ディスカッションが荒れることなく盛り上がっているのかを判断することができない。また、課題2に対して、スレッドに参加する投稿者について、投稿期間と投稿数とその返信構造についての関係を把握することはできるが、当該投稿者が当該スレッドに適切な者であるか否かを把握することはできず、ユーザの心理的な負担を軽減するには不十分である。また、課題3は考慮されない。本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、ディスカッションの活性化に寄与することができるディスカッション活性化支援装置、ディスカッション活性化支援方法およびコンピュータプログラムを提供することを課題とする。上記の課題を解決するために、本発明に係るディスカッション活性化支援装置は、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成する状態可視化部と、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するユーザ特性提示部と、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するユーザ制御部と、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示する表示部と、を備えたことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記状態可視化部は、各ディスカッションの場の健全度、盛況度及び新鮮度を表示するためのディスカッション状態データを生成することを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ユーザ特性提示部は、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、当該ディスカッションの場に係る分野の専門度、又は各役割の役割度を表示するための参加ユーザ特性データを生成することを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、ディスカッションの場における総発言数、参加ユーザ数及び経過期間を用いて、当該ディスカッションの場の盛況度を算出する盛況度算出部を備えたことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、あるユーザについて、ディスカッションの場における発言の特徴を表す複数の指標値を用いて、ディスカッションの場における当該ユーザの各役割の役割度を算出する役割度算出部を備えたことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、ある発言の特徴を表す複数の指標値が入力されると、当該発言がある役割を果たす度合いである役割度を算出する演算処理として定義された役割推定モデルを役割ごとに備えたことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、あるユーザについて、ある分野に属する発言の頻度に基づいて当該分野における当該ユーザの専門度を算出する専門度算出部を備えたことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ユーザ制御部は、ユーザが指定したディスカッションの場に不適切な排除候補ユーザを表示するための排除候補ユーザデータを生成し、前記表示部は、前記排除候補ユーザデータを表示する、ことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ユーザ制御部は、ユーザが指定したディスカッションの場に関する健全度及び盛況度と、登録ユーザに関する専門度及び役割度とを用いて、当該指定されたディスカッションの場に対する当該登録ユーザの適切度を算出することを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置においては、ユーザが指定したディスカッションの場に関する健全度及び盛況度と、登録ユーザに関する専門度及び役割度とが入力されると、当該登録ユーザが当該指定されたディスカッションの場に対して適切である度合いである適切度を算出する演算処理として定義されたユーザ適切度推定モデルを備えたことを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援装置において、前記ディスカッション状態データは、ディスカッションの場の盛況度を一軸に取り、且つディスカッションの場の新鮮度を一軸に取った二軸平面上に、ディスカッションの場の健全度を色の違いで識別可能とした印を表示するものであることを特徴とする。本発明に係るディスカッション活性化支援方法は、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するステップと、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示するステップと、を含むことを特徴とする。本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、各ディスカッションの場の状態を示す指標値を表示するためのディスカッション状態データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に参加しているユーザに関して、ディスカッションでのユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成するステップと、ユーザが指定したディスカッションの場に適切な招聘候補ユーザを表示するための招聘候補ユーザデータを生成するステップと、前記ディスカッション状態データ、前記参加ユーザ特性データ、及び前記招聘候補ユーザデータを表示するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。これにより、前述のディスカッション活性化支援装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。本発明によれば、ディスカッションの活性化に寄与することができるという効果が得られる。以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。まず、本実施形態の概要を説明する。各ディスカッションの場の状態可視化各ディスカッションの場において、ディスカッションが、荒れているか否か、及び盛り上がっているか否かを、ユーザが直感的に把握することができるように、可視化する。これにより、ディスカッションが行われている場が多数存在する場合に、ディスカッションが荒れることなく盛り上がっている状態にあるディスカッションの場をユーザが容易に探し出すこと課題1に寄与する。ディスカッション参加中ユーザの特性提示ユーザが指定するディスカッションの場で発言している各ユーザについて、当該ディスカッションの内容が属する分野に対する専門度や、ディスカッションにおける各役割を果たしている度合い役割度を算出し、提示する。これにより、ユーザに対して、ディスカッションに既に参加しているユーザ像を把握しやすくして、ディスカッションの場で発言することに対する心理的な負担を軽減すること課題2に寄与する。なお、ディスカッションにおける役割の定義例役割1~役割4を以下に示す。役割1コメンテータ:根拠をもって積極的に意見を述べる者。役割2荒らし:ディスカッションの進行を妨げる者。役割3ディスカッション活性化の支援に役立つ、意見をまとめあげる司会進行役を務める者。役割4情報提供者:外部ソースである書籍やURLなどを提示する者。本実施形態では、コメンテータ及び荒らしは必須である。ディスカッションに適切なユーザの提示ユーザが指定するディスカッションの場において、適切なユーザを判定して招聘候補とし、不適切なユーザを判定して排除候補とし、各候補を提示する。これにより、ユーザが参加しているディスカッションの場へ、当該ディスカッションに貢献し得る適切なユーザを招聘すること課題3に寄与する。図1は、本発明の一実施形態に係るディスカッション活性化支援装置1の構成を示すブロック図である。図1において、ディスカッション活性化支援装置1は、処理部10と記憶部30と入出力部40と外部インタフェース部50を備える。処理部10は、CPU中央処理装置およびメモリから構成され、処理部10の機能を実現するためのプログラムをCPUが実行することによりその機能を実現させる各部を有する。具体的には、処理部10は、ディスカッション検索部11、健全度算出部12、盛況度算出部13、状態可視化部14、ユーザ特性提示部15、ユーザ制御部16、発言履歴検索部17、発言指標算出部18、専門度算出部19、役割度算出部20、ユーザ適切度推定モデル構築部21及び役割推定モデル構築部22を有する。記憶部30は、ハードディスク装置等の記憶装置から構成される。記憶部30は、ユーザ特性データベースユーザ特性DB31、ユーザ適切度推定モデルデータベースユーザ適切度推定モデルDB32及び役割推定モデルデータベース役割推定モデルDB33を格納する。入出力部40は、キーボードやマウス等の入力装置、及び液晶表示装置等の表示装置から構成される。入出力部40は、ユーザからのデータ入力、及びユーザへのデータ提示を行う。外部インタフェース部50は、ディスカッション活性化支援装置1の外部にある装置とデータを送受する通信装置から構成される。外部インタフェース部50は、ディスカッション活性化支援装置1の外部にあるディスカッションデータデータベースディスカッションデータDB100から、ディスカッションデータを読み込む。処理部10と記憶部30と入出力部40と外部インタフェース部50とは、データ伝送が相互に可能なように、例えばバス接続されている。ディスカッションデータDB100は、ディスカッションの場ごとに、ディスカッションデータを格納している。ディスカッションデータは、ディスカッションの場を特定するディスカッション識別情報例えば、電子掲示板上のスレッドを特定するスレッド識別番号及びディスカッションの場で発言された全発言を有し、且つ、各発言を区別することができる構成になっている。本実施形態では、ディスカッションデータDB100は、ディスカッションの場毎に、ディスカッションデータとして、ディスカッションの場で発言された全発言に対して一レコードに一発言を割り当てて格納する。例えば、電子掲示板上のスレッド毎に、ディスカッションデータとして、スレッドに投稿された全発言に対して一レコードに一発言を割り当てて格納する。一レコードに含めるデータを以下A1~A8に示す。A1テーマ名:発言が行われたディスカッションのテーマ名。A2分野名:ディスカッションが属する分野であり、複数を付与可能。A3ユーザ名:発言を行ったユーザを識別する名称。A4発言日時:発言を行った日時。A5発言内容:発言の内容であり、テキストデータ。A6役割ラベル:ディスカッションにおける役割を表すラベルであり、一部の発言に付与されている。A7招聘ラベル:他のユーザから当該ディスカッションに招聘されたユーザが、当該ディスカッションにおいて行った全発言に付与されている。A8排除ラベル:当該ディスカッションにおいて排除対象となったユーザが、当該ディスカッションにおいて行った全発言に付与されている。なお、ディスカッションデータは、オンラインで行われるディスカッションのデータであってもよく、又は、オフラインで行われるディスカッションのデータであってもよい。オンラインで行われるディスカッションのデータとしては、例えば、インターネット上で公開される電子掲示板上のスレッドでされた発言のデータや、SNSのコミュニティにおいてされた発言のデータなどがある。オフラインで行われるディスカッションのデータとしては、例えば、実際に人が集って行われる会議での発言を記録したデータがある。以下、図1に示すディスカッション活性化支援装置1の動作を、ユーザ利用段階と、準備段階とに分けて説明する。[ユーザ利用段階]初めに、図2および図3を参照して、ユーザ利用段階における、ディスカッション活性化支援装置1の動作を説明する。図2は、図1に示すディスカッション活性化支援装置1に係るユーザ利用段階における機能構成図である。図3は、図1に示すディスカッション活性化支援装置1に係るユーザ利用段階における処理フロー図である。ユーザ利用段階は、ユーザがディスカッション活性化支援装置1を使用する段階である。以下、図3に示す処理フローに従って各ステップの動作を説明する。Step1:入出力部40は、検索クエリ入力欄を表示装置の表示画面上に表示する。入出力部40は、例えば、テーマ名を対象にしたキーワード、発言内容を対象にしたキーワード、最新の発言を対象にした発言日時などを入力することができるように、検索クエリ入力欄を構成する。これにより、テーマ名に指定キーワードを含むディスカッションデータ、発言内容に指定キーワードを含む発言を有するディスカッションデータ、最新の発言が指定日時以降であるディスカッションデータなどを検索することができる。ユーザは、その表示画面上に表示された検索クエリ入力欄に、自身が探し出したいディスカッションの条件を示す検索クエリを入力する。入出力部40は、入力された検索クエリをディスカッション検索部11に出力する。Step2:ディスカッション検索部11は、ディスカッションデータDB100に対して入出力部40から入力された検索クエリで検索を行い、ディスカッションデータDB100から検索結果のディスカッションデータを受信する。ディスカッション検索部11は、該検索結果のディスカッションデータを健全度算出部12、盛況度算出部13、状態可視化部14及び入出力部40へ出力する。Step3:健全度算出部12は、ディスカッションデータ毎に、ディスカッションの表層的特徴量例えば、発言総数や参加ユーザ数、語彙数、発言間の時間間隔などを複数算出し、算出した表層的特徴量に基づいてディスカッションの健全度を算出する。この健全度算出方法には、非特許文献1に記載の公知の方法を利用することができる。健全度算出部12は、ディスカッションデータ毎に、ディスカッション識別情報とディスカッションの健全度との組を状態可視化部14へ出力する。Step4:盛況度算出部13は、ディスカッションデータ毎に、総発言数C、参加ユーザ数P及び経過期間Tを算出する。但し、C及びPは自然数である。Tは0以上の整数である。経過期間Tは、最初の発言が行われた日から最新の発言が行われた日までの日数である。次いで、盛況度算出部13は、ディスカッションデータ毎に、次式により盛況度を算出する。盛況度={C-P1×P}÷1T盛況度算出部13は、ディスカッションデータ毎に、ディスカッション識別情報とディスカッションの盛況度との組を状態可視化部14へ出力する。Step5:状態可視化部14は、健全度算出部12から入力されたディスカッション識別情報とディスカッションの健全度との組、盛況度算出部13から入力されたディスカッション識別情報とディスカッションの盛況度との組、及び、ディスカッション検索部11から入力されたディスカッションデータのディスカッション識別情報と最新の発言日時最終更新日との組、を用いて、各ディスカッションの場の状態を示す指標値健全さ健全度、盛況さ盛況度及び新鮮さ新鮮度を表示するためのディスカッション状態データを生成する。ディスカッションの場の新鮮さ新鮮度とは、当該ディスカッションの場における発言の時間的な新しさである。あるディスカッションデータにおける最終更新日は、当該ディスカッションの場において最新の発言が行われた日時であるので、当該ディスカッションの場の新鮮さ新鮮度を表すものである。図9は、本実施形態に係るディスカッション状態データを表示装置の表示画面上に表示した構成例である。図9の例では、縦軸が盛況度であって横軸が最終更新日である二次元平面上において、各ディスカッション識別情報に係る盛況度及び最終更新日に対応する位置に、各ディスカッション識別情報に係る健全度に応じた印MK1,MK2を表示している。健全度に応じた印としては、例えば、健全度を色の違いで識別可能としたり、又は、健全度を明暗の違いで識別可能としたりすることが挙げられる。図9の例において、印MK1は、当該ディスカッション識別情報で特定されるディスカッションの場が健全度に基づいて荒れていることを示す。一方、印MK2は、当該ディスカッション識別情報で特定されるディスカッションの場が健全度に基づいて荒れていないことを示す。状態可視化部14は、ディスカッション状態データを入出力部40へ出力する。Step6:入出力部40は、状態可視化部14から入力されたディスカッション状態データを表示装置の表示画面上に表示する。ユーザは、ディスカッション状態データの表示画面において、任意のディスカッションの場を選択する。入出力部40は、ユーザが選択したディスカッションの場を特定するディスカッション識別情報を状態可視化部14へ出力する。例えば、ユーザは、図9のディスカッション状態データの表示例において、任意の印健全度に応じた印をマウス等のポインタデバイスを利用して選択する。そして、入出力部40は、ユーザが選択した印に関連付けられているディスカッション識別情報をディスカッション状態データから取得して状態可視化部14へ出力する。Step7:状態可視化部14は、入出力部40から入力されたディスカッション識別情報に対応するディスカッションデータから全ユーザのユーザ名を抽出して、ユーザ名のリストを生成する。状態可視化部14は、ユーザ名リストと、入出力部40から入力されたディスカッション識別情報に対応するディスカッションデータの分野名とをユーザ特性提示部15へ出力する。また、状態可視化部14は、入出力部40から入力されたディスカッション識別情報に対応する健全度及び盛況度と、ユーザ名リストとをユーザ制御部16へ出力する。Step8:ユーザ特性提示部15は、ユーザ特性DB31に登録されているユーザ名ごとに、ユーザ名に該当するユーザ特性データをユーザ特性DB31から取得する。ユーザ特性DB31は、ユーザ名とユーザ特性データとの組を格納している。ユーザ特性データは、当該ユーザ名に該当するユーザについて、専門度、及び、ディスカッションにおける各役割についての役割度を有する。なお、専門度は分野名ごとに存在し、ユーザ特性提示部15は、状態可視化部14から入力された分野名に該当する専門度のみを取得する。ユーザ特性提示部15は、状態可視化部14から入力された分野名が複数存在する場合には、分野名ごとに該当する専門度を取得する。Step9:ユーザ特性提示部15は、各ユーザ名に該当するユーザ特性データ専門度、役割度を用いて、Step6でユーザが選択したディスカッションの場以下、指定ディスカッションと称するに参加しているユーザのイメージユーザ像を示す指標値を表示するための参加ユーザ特性データを生成する。参加ユーザ特性データについて、以下に説明する。まず、ユーザ特性DB31に登録されているユーザ名ごとに、ユーザ名と専門度との組を有する専門度データを生成する。このとき、複数の分野名の各専門度が存在する場合には、ユーザ名ごとに専門度の平均値を算出し、ユーザ名と専門度の平均値との組を有するデータとする。次いで、ユーザ特性DB31に登録されているユーザ名ごとに、ユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で有する集約データを生成する。さらに、状態可視化部14から入力されたユーザ名リストに記載されるユーザ名を対象にした平均特性を有する参加ユーザ平均特性データを生成する。平均特性は、ユーザ名リストに記載される全ユーザ名を対象にした、各分野の専門度の平均値と、各役割度の平均値とである。なお、ユーザ名リストには、指定ディスカッションに参加している全ユーザのユーザ名が記載されている。ユーザ特性提示部15は、参加ユーザ平均特性データと、集約データ中のユーザ名リストに記載されるユーザ名に関するデータとを、参加ユーザ特性データとして入出力部40へ出力する。また、ユーザ特性提示部15は、集約データをユーザ制御部16へ出力する。なお、参加ユーザ特性データは、専門度、又は役割度のいずれか一方のデータを有するものであってもよい。Step10:ユーザ制御部16は、指定ディスカッションに招聘するユーザの候補招聘候補ユーザのユーザ名に該当するデータ、及び、指定ディスカッションから排除するユーザの候補排除候補ユーザのユーザ名に該当するデータを、集約データの中から抽出する。その候補ユーザ選択方法を以下に説明する。まず、状態可視化部14から入力された健全度及び盛況度指定ディスカッションに関する健全度及び盛況度と、ユーザ特性提示部15から入力された集約データユーザ特性DB31に登録されている各ユーザ名に関する専門度及び役割度と、ユーザ適切度推定モデルDB32に格納されているユーザ適切度推定モデルとを用いて、指定ディスカッションに対する各ユーザの適切度を算出する。次いで、指定ディスカッションに参加していないユーザに対して算出した適切度が所定の基準値αよりも大きい場合には、当該ユーザを招聘候補ユーザに選択する。指定ディスカッションに参加していないユーザは、集約データに含まれるユーザ名であって、状態可視化部14から入力されたユーザ名リストに無いユーザ名を持つユーザである。次いで、指定ディスカッションに参加しているユーザに対して算出した適切度が所定の基準値βよりも小さい場合には、当該ユーザを排除候補ユーザに選択する。指定ディスカッションに参加しているユーザは、状態可視化部14から入力されたユーザ名リストに在るユーザ名を持つユーザである。ユーザ制御部16は、集約データの中から抽出した、招聘候補ユーザに関するデータと排除候補ユーザに関するデータとを、入出力部40へ出力する。Step11:入出力部40は、指定ディスカッションのディスカッションデータ、ユーザ特性提示部15から入力された参加ユーザ特性データ、及び、ユーザ制御部16から入力された招聘候補ユーザに関するデータユーザ名と専門度及び役割度との組と排除候補ユーザに関するデータユーザ名と専門度及び役割度との組を用いて、統合表示データを生成する。参加ユーザ特性データは、参加ユーザ平均特性データ指定ディスカッションに参加している全ユーザに関する各分野の専門度の平均値、及び各役割度の平均値と、指定ディスカッションに参加している全ユーザのユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で有する。図10は、本実施形態に係る統合表示データを表示装置の表示画面上に表示した構成例である。図10において、表示画面200は、指定ディスカッションのテーマ名を表示する領域210と、指定ディスカッションのディスカッションデータ中の発言内容を表示する領域220と、ユーザに関するデータを表示する領域230,240,250とを有する。領域230は、参加ユーザ特性データ中の参加ユーザ平均特性データを表示する領域である。図10の例では、領域230に、指定ディスカッションに参加している全ユーザに関する各役割度の平均値が表示されている。この例では、ディスカッションにおける役割として、コメンテータとモデレータと荒らしと情報提供者とが定義されている。領域240は、指定ディスカッションに参加しているユーザのユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で表示する領域である。また、領域240には、ユーザ名ごとに、排除候補ユーザである場合にはその旨が表示されている。さらに、排除候補ユーザである場合には、当該ユーザに対するアクション例えば、通報などを実行するためのボタンが表示されている。領域250は、招聘候補ユーザに関するユーザ名と専門度及び役割度との組をリスト形式で表示する領域である。さらに、招聘候補ユーザごとに、指定ディスカッションへの参加依頼を実行するためのボタンが表示されている。[準備段階]次に、図4から図8を参照して、準備段階における、ディスカッション活性化支援装置1の動作を説明する。図4は、図1に示すディスカッション活性化支援装置1に係る準備段階における機能構成図である。図5から図8は、図1に示すディスカッション活性化支援装置1に係る準備段階における処理フロー図である。準備段階は、ユーザがディスカッション活性化支援装置1を使用する前に実行される。準備段階では、図5に示されるように、役割推定モデルの構築処理Step21、ユーザ特性DBの構築処理Step22及びユーザ適切度推定モデルの構築処理Step23を順次実行する。まず、図6を参照して、図5のStep21の役割推定モデル構築処理を説明する。図6は、本実施形態に係る役割推定モデル構築処理の処理フロー図である。役割推定モデルは、ある発言の特徴または発言内容の特徴を表す複数の指標値が入力されると、当該発言内容がある役割を果たす度合いを算出する演算処理として定義される。役割推定モデル構築部22は、予め定義された役割ごとに、役割推定モデルを生成する。役割推定モデルは、役割推定モデルDB33に格納される。Step21-1:発言履歴検索部17は、所定の役割のいずれかに該当する役割ラベルが付与されている発言レコードを、ディスカッションデータDB100から取得する。ここでは、ディスカッションにおける役割として、役割1コメンテータ、役割2荒らし、役割3司会進行役、及び、役割4情報提供者が予め定義されているとする。発言履歴検索部17は、ディスカッションデータDB100から取得した発言レコードを発言指標算出部18へ出力する。Step21-2:発言指標算出部18は、発言履歴検索部17から入力された発言レコードのうち、未だ指標値算出処理を実行していない発言レコードがあるか判断する。この結果、未処理の発言レコードがある場合にはStep21-3へ進む。一方、全ての発言レコードに対して指標値算出処理が完了している場合には、Step21-4へ進む。Step21-3:発言指標算出部18は、発言履歴検索部17から入力された発言レコードごとに、複数k個の指標値を算出する。指標値は、発言の特徴を表すもの、さらには発言内容の特徴を表すもの、として定義されている。指標値の例B1からB17を以下に示す。B1文字数:発言内容に含まれる文字の数。B2単語数:発言内容に含まれる単語の数。B3語彙数:発言内容に含まれる語彙の数。B4文数:発言内容に含まれる文の数。B5疑問符数:発言内容に含まれる疑問符の数。B6感嘆符数:発言内容に含まれる感嘆符の数。B7命令形動詞率:発言内容に含まれる動詞が命令形である割合。B8新規単語数:発言内容に含まれる単語のうち、同一ディスカッションデータ内の発言内容において初めて出現した単語の数。B9共起単語数:発言内容に含まれる単語のうち、直前同一ディスカッション内の時間的に一つ前の発言内容にも出現する単語の数。B10二人称数:発言内容に含まれる二人称例えばあなた、お前などの出現数。B11敬称数:発言内容に含まれる敬称表現例えば様、さんなどの出現数。B12丁寧表現数:発言内容に含まれる丁寧表現例えば~です、~ますなどの出現数。B13意見表現数:発言内容に含まれる、意見の存在に関わる表現例えば~思う、~考えるなどの出現数。B14提案表現数:発言内容に含まれる、提案の存在に関わる表現例えば~してはどうですか、~しませんかなどの出現数。B15ユーザ名数:発言内容に含まれる、他ユーザのユーザ名の出現数。B16外部参照数:発言内容に含まれるリンク例えば、外部ソースへのリンク、URLなどの数。上記B1からB16までの指標値は、発言の特徴を表すものであって、さらに発言内容の特徴を表すものである。B17時間間隔:直前の発言との間の時間間隔。この時間間隔は、発言の特徴を表す指標値である。発言指標算出部18は、単語数や命令形動詞の頻度を集計する際には、予め発言内容に対して形態素解析を行い、品詞や活用形の情報とともに単語抽出を行う。発言指標算出部18は、役割O1に係る発言レコードごとに、算出した複数k個の指標値を役割推定モデル構築部22へ出力する。この後、Step21-2へ戻る。Step21-4:役割推定モデル構築部22は、所定の役割のうち、未だ役割推定モデルが生成されていない役割があるか判断する。この結果、未だ役割推定モデルが生成されていない役割がある場合にはStep21-5へ進む。一方、所定の役割の全てに対して役割推定モデルが生成されている場合には、図6の役割推定モデル構築処理を終了する。Step21-5:役割推定モデル構築部22は、役割ごとに、役割推定モデルを生成する。役割推定モデル構築部22は、役割O1の役割推定モデルMO1として式1を生成する。式1は、多変量解析手法の一つである重回帰分析法に基づいている。但し、VO1は、重回帰分析法における目的変数であって、役割O1を果たす度合い役割O1の役割度となる。eiは、重回帰分析法における説明変数であって、k個の指標値のうちi番目の指標値であるkは2以上の整数。aiは、重回帰分析法における回帰係数であって、指標値eiに対する重要度である。cは定数である。役割推定モデル構築部22には、発言指標算出部18から、役割ごと、且つ、発言レコードごとに、複数の指標値が入力されている。一発言レコードについて指標値はk個ある。役割推定モデル構築部22は、役割O1の役割推定モデルMO1を生成する際に、重回帰分析法に従って、発言レコードごとに目的変数VO1を所定値に設定すると共に全てk個の指標値[e1、e2、、ek]を説明変数に設定し、1式におけるk個の回帰係数[a1、a2、、ak]及び定数cを算出する。ここで、目的変数VO1の設定方法を説明する。役割O1の役割推定モデルMO1を生成する際には、役割O1に該当する役割ラベルが付与されている発言レコードに係る目的変数VO1を、役割O1に該当する役割ラベルが付与されていない発言レコードに係る目的変数VO1よりも大きい値にする。例えば、役割O1に該当する役割ラベルが付与されている発言レコードに係る目的変数VO1を100とし、役割O1に該当する役割ラベルが付与されていない発言レコードに係る目的変数VO1を0とする。なお、本実施形態では、重回帰分析法を用いて役割推定モデルを生成したが、他の多変量解析手法、又は機械学習手法を用いて役割推定モデルを生成してもよい。Step21-6:役割推定モデル構築部22は、役割推定モデルを役割推定モデルDB33に格納する。具体的には、1式におけるk個の回帰係数[a1、a2、、ak]及び定数cを役割推定モデルDB33に格納する。役割推定モデルDB33は、役割ごとに、k個の回帰係数[a1、a2、、ak]及び定数cを保持する。この後、Step21-4へ戻る。次に、図7を参照して、図5のStep22のユーザ特性DB構築処理を説明する。図7は、本実施形態に係るユーザ特性DB構築処理の処理フロー図である。ユーザ特性DB31は、ユーザ名とユーザ特性データとの組を格納している。ユーザ特性データは、当該ユーザ名に該当するユーザについて、各分野の専門度および各役割の役割度を有する。専門度は分野名ごとに区別されている。役割度は、役割名ごとに区別されている。Step22-1:発言履歴検索部17は、ユーザ特性DB31に登録されている全ユーザ名についての全発言レコードを、ディスカッションデータDB100から取得する。発言履歴検索部17は、ディスカッションデータDB100から取得した発言レコードを専門度算出部19及び発言指標算出部18へ出力する。Step22-2:ユーザ特性DB31に登録されている全ユーザ名に対して、専門度算出処理および役割度算出処理が完了している場合には、図7のユーザ特性DB構築処理を終了する。一方、未だ完了していない場合には、未処理となっているあるユーザ名Uを処理対象として、分野名リスト及び発言レコードリストを生成し、Step22-3へ進む。専門度算出部19は、発言履歴検索部17から入力された全発言レコードの中からユーザ名Uの発言レコードを抽出し、さらにユーザ名Uの全発言レコードの中から分野名を抽出し、ユーザ名Uが発言した分野名のリストを生成する。このユーザ名Uの分野名リストに含まれる全分野名に対して、未処理フラグを初期設定する。発言指標算出部18は、発言履歴検索部17から入力された全発言レコードの中からユーザ名Uの発言レコードを抽出してリスト化する。このユーザ名Uの発言レコードリストに含まれる全発言レコードに対して、未処理フラグを初期設定する。Step22-3:専門度算出部19は、ユーザ名Uの分野名リスト中に未処理フラグが設定されている分野名が存在するかを判断する。この結果、存在する場合にはStep22-4へ進む。一方、存在しない場合には、Step22-6へ進む。Step22-4:専門度算出部19は、ユーザ名Uの分野名リスト中の未処理フラグが設定されているある分野名Aを処理対象として、発言履歴検索部17から入力された全発言レコードの中から分野名Aの発言レコードを計数し、分野名Aの発言レコード総数NAを求める。次いで、専門度算出部19は、発言履歴検索部17から入力された全発言レコードの中から、ユーザ名U且つ分野名Aの発言レコードを計数し、ユーザ名Uの分野名Aの発言レコード総数NUAを求める。次いで、専門度算出部19は、ユーザ名Uに対して分野名Aの専門度を次式により算出する。ユーザ名Uに係る分野名Aの専門度=NUA÷NAStep22-5:専門度算出部19は、ユーザ名Uに係る分野名Aの専門度をユーザ特性DB31に格納する。この後、ユーザ名Uの分野名リスト中の分野名Aに設定されている未処理フラグを解除し、Step22-3に戻る。Step22-6:発言指標算出部18は、ユーザ名Uの発言レコードリスト中に未処理フラグが設定されている発言レコードが存在するかを判断する。この結果、存在する場合にはStep22-7へ進む。一方、存在しない場合には、Step22-8へ進む。Step22-7:発言指標算出部18は、ユーザ名Uの発言レコードリスト中の未処理フラグが設定されているある発言レコードを処理対象として、複数k個の指標値を算出する。この指標値は、図6のStep21-4で算出したものと同様である。発言指標算出部18は、発言レコードごとに、算出した複数k個の指標値を役割度算出部20へ出力する。この後、ユーザ名Uの発言レコードリスト中の処理対象の発言レコードに設定されている未処理フラグを解除し、Step22-6へ戻る。Step22-8:役割度算出部20は、ユーザ名Uに対して、所定の役割のうち、未だ役割度が算出されていない役割があるか判断する。この結果、未だ役割度が算出されていない役割がある場合にはStep22-9へ進む。一方、ユーザ名Uに対して、所定の役割の全てに対して役割度が算出されている場合には、Step22-2に戻る。Step22-9:役割度算出部20は、ユーザ名Uに対して、未だ役割度が算出されていない、ある一つの役割Oの役割度を算出する。まず、役割度算出部20は、役割推定モデルDB33から、役割Oの役割推定モデルMOを取得する。役割度算出部20には、発言指標算出部18から、ユーザ名Uの発言レコードごとに、複数k個の指標値が入力されている。役割度算出部20は、ユーザ名Uの発言レコードごとに、複数k個の指標値を説明変数として役割Oの役割推定モデルMOに入力し、目的変数VOを算出する。次いで、役割度算出部20は、その算出した全ての発言レコードに係る目的変数VOの平均値を算出する。この平均値を、ユーザ名Uに係る役割Oの役割度とする。Step22-10:役割度算出部20は、ユーザ名Uに係る役割Oの役割度をユーザ特性DB31に格納する。この後、Step22-8に戻る。次に、図8を参照して、図5のStep23のユーザ適切度推定モデルの構築処理を説明する。図8は、本実施形態に係るユーザ適切度推定モデル構築処理の処理フロー図である。ユーザ適切度推定モデルは、指定ディスカッションに関する健全度及び盛況度と、ユーザ名に関する専門度及び役割度とが入力されると、当該ユーザ名のユーザが指定ディスカッションに対して適切である度合い適切度を算出する演算処理として定義される。ユーザ適切度推定モデル構築部21は、ユーザ適切度推定モデルを生成する。ユーザ適切度推定モデルは、ユーザ適切度推定モデルDB32に格納される。Step23-1:発言履歴検索部17は、招聘ラベル又は排除ラベルが付与されている発言レコードを、ディスカッションデータDB100から検索する。次いで、発言履歴検索部17は、検索により見つかった発言レコードが属するディスカッションデータを、ディスカッションデータDB100から取得する。発言履歴検索部17は、招聘ラベル又は排除ラベルが付与されている発言レコードのユーザ名と、当該発言レコードが属するディスカッションデータとを組とする。以下、この一つの組を一つの招聘排除事例として扱う。発言履歴検索部17は、健全度算出部12、盛況度算出部13及びユーザ特性提示部15へ招聘排除事例を出力する。Step23-2:全ての招聘排除事例に対して、健全度及び盛況度の算出処理、並びにユーザ特性抽出処理が完了している場合には、Step23-7へ進む。一方、未だ完了していない場合には、未処理となっているある招聘排除事例CSを処理対象として、Step23-3へ進む。Step23-3:健全度算出部12は、招聘排除事例CSのディスカッションデータに対して、健全度を算出する。この健全度算出方法は、図3のユーザ利用段階におけるStep3と同様である。健全度算出部12は、招聘排除事例CSに係る健全度をユーザ適切度推定モデル構築部21へ出力する。Step23-4:盛況度算出部13は、招聘排除事例CSのディスカッションデータに対して、盛況度を算出する。この盛況度算出方法は、図3のユーザ利用段階におけるStep4と同様である。盛況度算出部13は、招聘排除事例CSに係る盛況度をユーザ適切度推定モデル構築部21へ出力する。Step23-5:ユーザ特性提示部15は、招聘排除事例CSのユーザ名に該当するユーザ特性データをユーザ特性DB31から取得する。ユーザ特性提示部15は、その取得したユーザ特性データから各役割の役割度を取得する。さらに、ユーザ特性提示部15は、その取得したユーザ特性データから全ての分野名に該当する専門度を取得し、取得した専門度の平均値を算出する。この平均値を、招聘排除事例CSに係る専門度とする。ユーザ特性提示部15は、招聘排除事例CSに係る各役割の役割度と専門度とをユーザ適切度推定モデル構築部21へ出力する。この後、Step23-2へ戻る。Step23-6:ユーザ適切度推定モデル構築部21には、全ての招聘排除事例について、招聘排除事例ごとに、健全度、盛況度、各役割の役割度、及び専門度が入力される。ユーザ適切度推定モデル構築部21は、入力された健全度、盛況度、各役割の役割度、及び専門度を用いて、ユーザ適切度推定モデルを生成する。このユーザ適切度推定モデル生成処理は、図6のStep21-5における役割推定モデル生成処理と同様である。ユーザ適切度推定モデル構築部21は、ユーザ適切度推定モデルとして式1と同様の式を生成する。但し、適切度となる目的変数の設定方法として、招聘ラベルが付与されている招聘排除事例に係る目的変数を、排除ラベルが付与されている招聘排除事例に係る目的変数よりも大きい値にする。例えば、招聘ラベルが付与されている招聘排除事例に係る目的変数を100とし、排除ラベルが付与されている招聘排除事例に係る目的変数を0とする。また、説明変数には、招聘排除事例ごとに、招聘排除事例に係る健全度、盛況度、各役割の役割度、及び専門度を使用する。Step23-7:ユーザ適切度推定モデル構築部21は、ユーザ適切度推定モデルをユーザ適切度推定モデルDB32に格納する。この後、図8のユーザ適切度推定モデル構築処理を終了する。上述した実施形態によれば、以下に示す効果が得られる。1各ディスカッションの場の状態健全さ、盛況さ及び新鮮さが、図9に例示されるように表示される。これにより、ユーザは、各ディスカッションの場の発言を目視確認しなくても、荒れることなく盛り上がっている状態にあるディスカッションの場を容易に探し出すことができる。2指定ディスカッションに参加しているユーザの特性指定ディスカッションに係る分野の専門度、各役割の役割度が、図10に例示されるように表示される。これにより、ユーザは、ディスカッションの場に参加しているユーザ像例えば、頼りになるユーザが参加しているか否かなどを把握してから参加することができるので、ディスカッションの場で発言することに対する心理的な負担の軽減を図ることができる。一般に、ディスカッションを単に閲覧することは容易であるが、発言することに対する心理的ハードルは高いと考えられる。これは特に、ディスカッションの匿名性から、既に参加しているユーザの専門分野や普段の振る舞いと言った、ユーザ像の理解の助けとなる特徴の把握が困難であることに起因する。例えば、その分野を得意とするユーザが参加しているか不明であり、自身の発言に対して適切な反応が得られるかが分からないために発言を躊躇する場合がある。又は、他者を攻撃する傾向にあるユーザから自身が標的とされることを恐れ、発言しない場合がある。本実施形態によれば、ディスカッションの場に参加しているユーザ像を把握することができるので、ユーザに安心感を与え、発言を促進する効果が期待できる。3指定ディスカッションに関する招聘候補ユーザが、図10に例示されるように表示される。これにより、ユーザは、指定ディスカッションへ、当該ディスカッションに貢献し得る適切なユーザを招聘することができる。これにより、ディスカッションの場が停滞しているときに適切なユーザを招聘することで、ディスカッションの場を活性化する効果が期待できる。また、招聘されるユーザにとっては、自分に適したディスカッションの場が提供されることが期待できる。以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、図3、図5から図8に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、ディスカッション活性化支援処理を行ってもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVDDigitalVersatileDisk等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ例えばDRAMDynamicRandomAccessMemoryのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであっても良い。"