ソーシャルメディアに投稿された情報の中から、ソーシャルメディア分析に有意となるアクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出装置において、所定期間における前記ソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得するユーザ情報取得手段と、各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得したユーザ情報に基づいて、前記ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算するアクティブ度合計算手段と、前記アクティブ度合計算手段で計算されたアクティブ度合に基づいて、前記アクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出手段と、を備えることを特徴とするアクティブユーザ抽出装置。前記ユーザの投稿活動に関する数値情報は、前記ソーシャルメディアにおいて、前記ユーザがリンクしたことによってリンク関係にあるリンクユーザ数を含み、前記アクティブ度合計算手段は、前記各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる前記投稿数および前記リンクユーザ数に基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とする請求項1に記載のアクティブユーザ抽出装置。前記ユーザの投稿活動に関する数値情報は、前記ソーシャルメディアにおいて、前記ユーザが他のユーザからリンクされたことによってリンク関係にある被リンクユーザ数を含み、前記アクティブ度合計算手段は、前記各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる前記投稿数および前記被リンクユーザ数に基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とする請求項1に記載のアクティブユーザ抽出装置。前記ユーザの投稿活動に関する数値情報は、前記ソーシャルメディアにおいて、前記ユーザが他のユーザからリンクされたことによってリンク関係にある被リンクユーザ数を含み、前記アクティブ度合計算手段は、前記各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる前記投稿数、前記リンクユーザ数、および前記被リンクユーザ数、に基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とする請求項2に記載のアクティブユーザ抽出装置。前記アクティブ度合計算手段は、前記アクティブ度合をf、前記所定期間をT、前記投稿数をM、前記リンクユーザ数をF、前記被リンクユーザ数をFd、所定期間における平均投稿数の重みを決定するための係数をα、前記リンクユーザ数の重みを決定するための係数をβ、前記被リンクユーザ数の重みを決定するための係数をγとし、数1の式を用いて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とする請求項4に記載のアクティブユーザ抽出装置。前記所定期間について、前記ソーシャルメディアから、ユーザ間の再投稿関係を特定する再投稿関係情報を含む書き込み情報を取得する書き込み情報取得手段と、前記書き込み情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再投稿関係情報に基づいて、ユーザ毎に、ユーザが投稿した書き込み情報を再掲した他のユーザの書き込み情報の数である再投稿数を取得する再投稿数取得手段と、を備え、前記アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報と、前記再投稿数取得手段で取得された再投稿数とに基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載のアクティブユーザ抽出装置。前記アクティブ度合計算手段は、前記再投稿数をRt、前記再投稿数の重みを決定するための係数をζとし、数2の式を用いて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とする請求項6に記載のアクティブユーザ抽出装置。前記書き込み情報取得手段で取得した書き込み情報のうち、前記アクティブユーザ抽出手段で抽出されたアクティブユーザが投稿した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶手段を備えることを特徴とする請求項6または7に記載のアクティブユーザ抽出装置。前記アクティブユーザ抽出手段は、前記アクティブユーザを抽出する条件として、しきい値を用いることを特徴とする請求項1から8のいずれかに記載のアクティブユーザ抽出装置。前記ユーザ情報取得手段で取得したユーザ情報を記憶する記憶手段を備え、前記記憶手段は、一部の記憶領域を残し、残りの記憶領域に前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報を記憶することを特徴とする請求項1から9のいずれかに記載のアクティブユーザ抽出装置。ソーシャルメディアに投稿された情報の中から、ソーシャルメディア分析に有意となるアクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出装置で実施されるアクティブユーザ抽出方法であって、所定期間における前記ソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する第1のステップと、各ユーザについて、前記第1のステップで取得したユーザ情報に基づいて、前記ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する第2のステップと、前記第2のステップで計算されたアクティブ度合に基づいて、前記アクティブユーザを抽出する第3のステップと、を含むことを特徴とするアクティブユーザ抽出方法。ソーシャルメディアに投稿された情報の中から、ソーシャルメディア分析に有意となるアクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、所定期間における前記ソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する第1のステップと、各ユーザについて、前記第1のステップで取得したユーザ情報に基づいて、前記ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する第2のステップと、前記第2のステップで計算されたアクティブ度合に基づいて、前記アクティブユーザを抽出する第3のステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、ソーシャルメディアには膨大な情報が投稿されているため、それらすべてを解析するには、解析装置に高スペックが要求されるという問題点があった。そのため、ソーシャルメディア分析に有意なユーザが投稿した情報を抽出し、抽出した情報を解析するのが、ソーシャルメディア分析において望ましい。また、ソーシャルメディアから取得できる情報の件数が制限されている場合があり、ソーシャルメディア分析に有意となるユーザの情報を優先して取得する必要があるという問題点があった。そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出するアクティブユーザ抽出装置、アクティブユーザ抽出方法、およびプログラムを提供することを目的とする。本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。1本発明は、ソーシャルメディアに投稿された情報の中から、ソーシャルメディア分析に有意となるアクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出装置において、所定期間における前記ソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得するユーザ情報取得手段例えば、図1のユーザ情報取得部21と、各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得したユーザ情報に基づいて、前記ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算するアクティブ度合計算手段例えば、図1のアクティブ度合計算部22と、前記アクティブ度合計算手段で計算されたアクティブ度合に基づいて、前記アクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出手段例えば、図1のアクティブユーザ抽出部23と、を備えることを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、ユーザ情報取得手段は、所定期間におけるソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する。アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得したユーザ情報に基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する。アクティブユーザ抽出手段は、アクティブ度合計算手段で計算されたアクティブ度合に基づいて、アクティブユーザを抽出する。したがって、ユーザの投稿活動に関する数値情報に基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示すアクティブ度合を各ユーザについて計算することによって、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出することができる。2本発明は、1のアクティブユーザ抽出装置において、前記ユーザの投稿活動に関する数値情報は、前記ソーシャルメディアにおいて、前記ユーザがリンクしたことによってリンク関係にあるリンクユーザ数を含み、前記アクティブ度合計算手段は、前記各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる前記投稿数および前記リンクユーザ数に基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、ユーザの投稿活動に関する数値情報は、所定期間における投稿数の他に、ソーシャルメディアにおいて、ユーザがリンクしたことによってリンク関係にあるリンクユーザ数も含む。アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる投稿数およびリンクユーザ数に基づいて、アクティブ度合を計算する。したがって、ユーザのソーシャルメディアへの積極的な参加状況を示すリンクユーザ数を加味してアクティブ度合を計算することにより、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザをより精度よく抽出することができる。3本発明は、1のアクティブユーザ抽出装置において、前記ユーザの投稿活動に関する数値情報は、前記ソーシャルメディアにおいて、前記ユーザが他のユーザからリンクされたことによってリンク関係にある被リンクユーザ数を含み、前記アクティブ度合計算手段は、前記各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる前記投稿数および前記被リンクユーザ数に基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、ユーザの投稿活動に関する数値情報は、所定期間における投稿数の他に、ソーシャルメディアにおいて、ユーザが他のユーザからリンクされたことによってリンク関係にある被リンクユーザ数も含む。アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる投稿数および被リンクユーザ数に基づいて、アクティブ度合を計算する。したがって、ソーシャルメディアにおいて、ユーザが他のユーザから関心を寄せられている状況を示す被リンクユーザ数を加味してアクティブ度合を計算することにより、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザをより精度よく抽出することができる。4本発明は、2のアクティブユーザ抽出装置において、前記ユーザの投稿活動に関する数値情報は、前記ソーシャルメディアにおいて、前記ユーザが他のユーザからリンクされたことによってリンク関係にある被リンクユーザ数を含み、前記アクティブ度合計算手段は、前記各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段でユーザ情報として取得された前記投稿数、前記リンクユーザ数、および前記被リンクユーザ数、に基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、ユーザの投稿活動に関する数値情報は、所定期間における投稿数、およびリンクユーザ数の他に、ソーシャルメディアにおいて、ユーザが他のユーザからリンクされたことによってリンク関係にある被リンクユーザ数も含む。アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報に含まれる投稿数、リンクユーザ数、および被リンクユーザ数、に基づいて、アクティブ度合を計算する。したがって、ユーザがソーシャルメディアへの積極的な参加状況を示すリンクユーザ数、およびユーザが他のユーザから関心を寄せられている状況を示す被リンクユーザ数を加味してアクティブ度合を計算することにより、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザをより精度よく抽出することができる。5本発明は、4のアクティブユーザ抽出装置において、前記アクティブ度合計算手段は、前記アクティブ度合をf、前記所定期間をT、前記投稿数をM、前記リンクユーザ数をF、前記被リンクユーザ数をFd、所定期間における平均投稿数の重みを決定するための係数をα、前記リンクユーザ数の重みを決定するための係数をβ、前記被リンクユーザ数の重みを決定するための係数をγとし、数1の式を用いて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、アクティブ度合計算手段は、アクティブ度合f、所定期間T、投稿数M、リンクユーザ数F、被リンクユーザ数Fd、所定期間における平均投稿数の重みを決定するための係数α、リンクユーザ数の重みを決定するための係数β、被リンクユーザ数の重みを決定するための係数γから、アクティブ度合を計算する。したがって、所定期間における平均投稿数、リンクユーザ数、被リンクユーザ数それぞれに重み付けをすることにより、重視する数値情報を、ソーシャルメディア分析を行う分析者等が自由に設定することができる。6本発明は、1から5のアクティブユーザ抽出装置において、前記所定期間について、前記ソーシャルメディアから、ユーザ間の再投稿関係を特定する再投稿関係情報を含む書き込み情報を取得する書き込み情報取得手段例えば、図3の書き込み情報取得部34と、前記書き込み情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再投稿関係情報に基づいて、ユーザ毎に、ユーザが投稿した書き込み情報を再掲した他のユーザの書き込み情報の数である再投稿数を取得する再投稿数取得手段例えば、図3の再投稿数取得部35と、を備え、前記アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報と、前記再投稿数取得手段で取得された再投稿数とに基づいて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、書き込み情報取得手段は、所定期間について、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再投稿関係を特定する再投稿関係情報を含む書き込み情報を取得する。再投稿数取得手段は、書き込み情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再投稿関係情報に基づいて、ユーザ毎に、ユーザが投稿した書き込み情報を再掲した他のユーザの書き込み情報の数である再投稿数を取得する。アクティブ度合計算手段は、各ユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報と、再投稿数取得手段で取得された再投稿数とに基づいて、アクティブ度合を計算する。したがって、ユーザの投稿活動に関する数値情報と、ソーシャルメディアにおけるユーザの影響力を示す再投稿数とに基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示すアクティブ度合を各ユーザについて計算することによって、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザをより精度よく抽出することができる。7本発明は、6のアクティブユーザ抽出装置において、前記アクティブ度合計算手段は、前記再投稿数をRt、前記再投稿数の重みを決定するための係数をζとし、数2の式を用いて、前記アクティブ度合を計算することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、アクティブ度合計算手段は、再投稿数をRt、再投稿数の重みを決定するための係数をζとし、数2の式を用いて、前記アクティブ度合を計算する。したがって、所定期間における平均投稿数、再投稿数それぞれに重み付けをすることにより、重視する数値情報を、ソーシャルメディア分析を行う分析者等が自由に設定することができる。8本発明は、6または7のアクティブユーザ抽出装置において、書き込み情報取得手段で取得した書き込み情報のうち、アクティブユーザ抽出手段で抽出されたアクティブユーザが投稿した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶手段例えば、図5の書き込み情報記憶部47を備えることを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、書き込み情報記憶手段は、書き込み情報取得手段で取得した書き込み情報のうち、アクティブユーザ抽出手段で抽出されたアクティブユーザが投稿した書き込み情報を記憶する。したがって、次回以降、書き込み情報取得手段は、書き込み情報記憶手段に記憶にされていない書き込み情報のみを取得すればよく、効率よく処理を行うことができる。9本発明は、1から8のアクティブユーザ抽出装置において、前記アクティブユーザ抽出手段は、前記アクティブユーザを抽出する条件として、しきい値を用いることを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、アクティブユーザ抽出手段は、アクティブユーザを抽出する条件として、しきい値を用いる。しきい値を用いることにより、ソーシャルメディア分析を行う分析者の意向に沿ったアクティブユーザを抽出することができる。10本発明は、1から9のアクティブユーザ抽出装置において、前記ユーザ情報取得手段で取得したユーザ情報を記憶する記憶手段例えば、図5のユーザ情報記憶部46を備え、前記記憶手段は、一部の記憶領域を残し、残りの記憶領域に前記ユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報を記憶することを特徴とするアクティブユーザ抽出装置を提案している。この発明によれば、記憶手段は、ユーザ情報取得手段で取得したユーザ情報を記憶し、一部の記憶領域を残し、残りの記憶領域にユーザ情報取得手段で取得されたユーザ情報を記憶する。したがって、記憶手段が記憶領域の一部を残しておくことにより、ユーザ情報の増加を防ぎつつ、新規ユーザのユーザ情報を取得することができる。11本発明は、ソーシャルメディアに投稿された情報の中から、ソーシャルメディア分析に有意となるアクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出装置で実施されるアクティブユーザ抽出方法であって、所定期間における前記ソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する第1のステップ例えば、図2のステップS1と、各ユーザについて、前記第1のステップで取得したユーザ情報に基づいて、前記ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する第2のステップ例えば、図2のステップS2と、前記第2のステップで計算されたアクティブ度合に基づいて、前記アクティブユーザを抽出する第3のステップ例えば、図2のステップS3と、を含むことを特徴とするアクティブユーザ抽出方法を提案している。この発明によれば、まず、第1のステップにおいて、所定期間におけるソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する。次に、第2のステップにおいて、各ユーザについて、第1のステップで取得したユーザ情報に基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する。次に、第3のステップにおいて、第2のステップで計算されたアクティブ度合に基づいて、アクティブユーザを抽出する。したがって、ユーザの投稿活動に関する数値情報に基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示すアクティブ度合を各ユーザについて計算することによって、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出することができる。12本発明は、ソーシャルメディアに投稿された情報の中から、ソーシャルメディア分析に有意となるアクティブユーザを抽出するアクティブユーザ抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、所定期間における前記ソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する第1のステップ例えば、図2のステップS1と、各ユーザについて、前記第1のステップで取得したユーザ情報に基づいて、前記ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する第2のステップ例えば、図2のステップS2と、前記第2のステップで計算されたアクティブ度合に基づいて、前記アクティブユーザを抽出する第3のステップ例えば、図2のステップS3と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。この発明によれば、まず、第1のステップにおいて、所定期間におけるソーシャルメディアへの投稿数を少なくとも含む、ユーザの投稿活動に関する数値情報をユーザ情報として取得する。次に、第2のステップにおいて、各ユーザについて、第1のステップで取得したユーザ情報に基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示す度合であるアクティブ度合を計算する。次に、第3のステップにおいて、第2のステップで計算されたアクティブ度合に基づいて、アクティブユーザを抽出する。したがって、ユーザの投稿活動に関する数値情報に基づいて、ソーシャルメディア分析における有意性を示すアクティブ度合を各ユーザについて計算することによって、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出することができる。本発明によれば、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出することができる。以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含むさまざまなバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。<アクティブユーザ情報取得装置の構成>図1は、本発明の実施形態に係るアクティブユーザ抽出装置20の構成図である。アクティブユーザ抽出装置20は、通信ネットワークを介してソーシャルメディアサーバ10と接続される。ソーシャルメディアサーバ10は、ブログ、SNS、TWITTER等のソーシャルメディアを提供する事業者が管理するサーバであって、ソーシャルメディアに投稿された情報や、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの情報等を記憶、管理する。アクティブユーザ抽出装置20は、図1に示すように、ユーザ情報取得部21、アクティブ度合計算部22、およびアクティブユーザ抽出部23から構成される。ユーザ情報取得部21は、ソーシャルメディアサーバ10からユーザ情報を取得する。例えば、ソーシャルメディアが提供しているREST-APIを利用して、ソーシャルメディアサーバ10からユーザ情報を取得する。ユーザ情報を取得する際に、取得条件を設定してもよい。ここで、ユーザ情報は、ユーザ毎の所定期間の投稿数を少なくとも含む数値情報である。ここで、所定期間は、ソーシャルメディア分析を行う分析者が任意に設定することができ、直近の1カ月間や、昨年12カ月間等と設定することができる。また、ユーザ情報は、投稿数の他に、リンクユーザ数や被リンクユーザ数を含んでもよい。ここで、リンクユーザ数とは、ユーザがリンクしてリンク関係にあるユーザの数であって、例えば、TWITTERでは、ユーザがフォローしているユーザの数、すなわち、フォロー数である。また、被リンクユーザ数とは、ユーザが他のユーザからリンクされてリンク関係にあるユーザの数であって、例えば、TWITTERでは、ユーザをフォローしている他のユーザの数、すなわち、フォロワー数である。アクティブ度合計算部22は、ユーザ情報取得部21で取得したユーザ情報に基づいて、各ユーザのアクティブ度合を計算する。ユーザ情報として所定期間の投稿数が含まれる場合には、アクティブ度合をf、ユーザ情報に含まれる所定期間の投稿数をM、所定期間をTとすると、アクティブ度合計算部22は、以下の1式を用いて、アクティブ度合fを計算する。1式を用いて計算されるアクティブ度合fは、所定期間におけるユーザの平均投稿数M/Tで表される。アクティブ度合fが大きい程、ユーザが活発に投稿活動をしていることを示し、後述するアクティブユーザ抽出部23で、活発に投稿活動をしているユーザを抽出したい場合には、アクティブ度合fが大きいユーザを抽出すればよい。ユーザ情報として、所定期間の投稿数Mとともに、リンクユーザ数が含まれる場合には、リンクユーザ数をFとすると、アクティブ度合計算部22は、以下の2式を用いて、アクティブ度合fを計算する。2式に示すように、平均投稿数M/T、およびリンクユーザ数Fには、それぞれ係数α、βとして重み付けを行うことができる。それにより、分析者がアクティブユーザを抽出する際に、平均投稿数M/T、およびリンクユーザ数Fのいずれに重きをおくかを設定することができる。2式を用いて計算されるアクティブ度合fは、ユーザの平均投稿数M/Tとリンクユーザ数Fの和で表される。ここで、リンクユーザ数Fは、ユーザのソーシャルメディアへの積極的な参加状況を示し、リンクユーザ数Fが大きい程、積極的にソーシャルメディアに参加しているユーザであることを示す。一方、リンクユーザ数Fが小さい程、ソーシャルメディアへの参加が消極的であるユーザであることを示す。したがって、アクティブ度合fにリンクユーザ数Fを加味することにより、投稿数が多いが、ソーシャルメディアへの参加が消極的であって、ソーシャルメディアへ影響力が弱いユーザのアクティブ度合が小さくなる。また、ユーザ情報として、所定期間の投稿数Mとともに、被リンクユーザ数が含まれる場合には、被リンクユーザ数をFdとすると、アクティブ度合計算部22は、以下の3式を用いて、アクティブ度合fを計算する。3式に示すように、平均投稿数M/T、および被リンクユーザ数をFdには、2式同様に、それぞれ係数α、γとして重み付けを行うことができる。それにより、分析者がアクティブユーザを抽出する際に、平均投稿数M/T、および被リンクユーザ数をFdのいずれに重きをおくかを設定することができる。3式を用いて計算されるアクティブ度合fは、ユーザの平均投稿数M/Tと被リンクユーザ数Fdの和で表される。ここで、被リンクユーザ数Fdは、ユーザが他のユーザから関心を寄せられている状況を示し、被リンクユーザ数Fdが大きい程、ソーシャルメディアにおいて注目を集めているユーザであることを示す。一方、被リンクユーザ数Fdが小さい程、ソーシャルメディアにおいて注目を集めていないユーザであることを示し、すなわち、有害な情報や意味のない情報ばかりを投稿しているユーザであることを示す。したがって、アクティブ度合fに被リンクユーザ数Fdを加味することにより、投稿数が多いが、注目を集めていないユーザのアクティブ度合fが小さくなる。さらに、ユーザ情報として、所定期間の投稿数Mとともに、リンクユーザ数Fおよび被リンクユーザ数Fdが含まれる場合には、アクティブ度合計算部22は、以下の4式を用いて、アクティブ度合fを計算する。4式を用いて計算されるアクティブ度合fは、ユーザの平均投稿数M/T、リンクユーザ数F、および被リンクユーザ数Fdの和で表される。したがって、アクティブ度合fにリンクユーザ数Fおよび被リンクユーザ数Fdを加味することにより、投稿数が多く、積極的にソーシャルメディアに参加し、注目を集めいているユーザのアクティブ度合fが大きくなる。4式に示すように、平均投稿数M/T、リンクユーザ数F、および被リンクユーザ数Fdには、2式および3式同様に、それぞれ係数α、β、γとして重み付けを行うことができる。それにより、分析者がアクティブユーザを抽出する際に、平均投稿数M/T、リンクユーザ数F、および被リンクユーザ数Fdのいずれに重きをおくかを設定することができる。アクティブユーザ抽出部23は、アクティブ度合計算部22で計算された各ユーザのアクティブ度合に基づいて、アクティブユーザを抽出する。具体的には、アクティブユーザ抽出部23は、予め設定されたしきい値に基づいて、アクティブユーザを抽出する。なお、しきい値は、分析者が任意に設定することができる。それにより、アクティブ度合fが所定の値以上のユーザを抽出することや、アクティブ度合fが所定の値以下のユーザを抽出することや、それら両方を抽出することもできる。このように、しきい値を分析者が任意に設定することができることにより、分析者の意向にそったアクティブユーザを抽出することができる。<アクティブユーザ抽出処理>図2は、本発明の実施形態に係るアクティブユーザ抽出の処理フローを示す図である。まず、ステップS1において、ユーザ情報取得部21は、ソーシャルメディアサーバ10から所定期間の投稿数を少なくとも含むユーザ情報を取得する。次に、ステップS2において、アクティブ度合計算部22は、ステップS1で取得したユーザ情報に基づいて、上述した1式から4式のいずれかを用いて、各ユーザのアクティブ度合fを計算する。次に、ステップS3において、アクティブユーザ抽出部23は、ステップS2で計算されたアクティブ度合fに基づいて、アクティブユーザを抽出する。以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザが活発に投稿活動をしていることを示す投稿数を少なくとも含む数値情報であるユーザ情報に基づいて、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出することができる。<第2の実施形態>図3および図4を用いて、本発明の第2の実施形態について説明する。なお、本実施形態におけるアクティブユーザ抽出装置は、所定期間の投稿数を少なくとも含む数値情報であるユーザ情報とともに、再投稿数を用いて、アクティブユーザを抽出する。<アクティブユーザ情報取得装置の構成>図3は、本発明の実施形態に係るアクティブユーザ抽出装置30の構成図である。アクティブユーザ抽出装置30は、通信ネットワークを介してソーシャルメディアサーバ10と接続される。なお、第1の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。アクティブユーザ抽出装置30は、図3に示すように、ユーザ情報取得部21、アクティブユーザ抽出部23、アクティブ度合計算部32、書き込み情報取得部34、および再投稿数取得部35から構成される。書き込み情報取得部34は、所定期間について、ソーシャルメディアサーバ10からユーザ間の再投稿関係情報を含む書き込み情報を取得する。ここで、再投稿関係とは、書き込み情報を投稿したユーザと、その書き込み情報を再投稿したユーザとの繋がり、および書き込み情報と、その書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報との繋がりであって、例えば、Twitterのリツイートで繋がっているユーザおよびツイートである。また、再投稿とは、あるユーザにより投稿された書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報を他のユーザが投稿することを意味する。再投稿関係情報は、あるユーザにより投稿された書き込み情報が他のユーザにより再投稿された際に、書き込み情報に付加される情報であって、例えば、再投稿の書き込み情報の情報ID、書き込み情報を再投稿したユーザのユーザID、再投稿の基となった書き込み情報の情報ID、および再投稿の基となった書き込み情報を投稿したユーザのユーザIDを含み、本実施形態において、再投稿関係情報にはこれらの情報が含まれるとして説明する。書き込み情報取得部34は、ソーシャルメディアサーバ10から書き込み情報を取得する際に、書き込み情報の内容に含まれるキーワードを条件にソーシャルメディアサーバ10の書き込み情報を検索し、検索された書き込み情報を取得してもよい。それにより、所定のキーワードについてのアクティブユーザを抽出することができる。再投稿数取得部35は、書き込み情報取得部34で取得された書き込み情報に含まれる再投稿関係情報に基づいて、ユーザ毎に、投稿した書き込み情報のうち他のユーザにより再投稿された書き込み情報の数である再投稿数を取得する。例えば、あるユーザの書き込み情報の再投稿数を取得する場合には、あるユーザの書き込み情報の情報IDを再投稿の基となった書き込み情報の情報IDとする書き込み情報を取得し、取得した書き込み情報の数を再投稿数として取得する。アクティブ度合計算部32は、ユーザ情報取得部21で取得したユーザ情報と、再投稿数取得部35で取得した再投稿数とに基づいて、各ユーザのアクティブ度合を計算する。ユーザ情報として所定期間の投稿数が含まれる場合には、アクティブ度合をf、ユーザ情報に含まれる所定期間の投稿数をM、所定期間をT、および再投稿数をRtとすると、アクティブ度合計算部32は、以下の5式を用いて、アクティブ度合fを計算する。5式に示すように、平均投稿数M/T、および再投稿数Rtには、それぞれ係数α、ζとして重み付けを行うことができる。それにより、分析者がアクティブユーザを抽出する際に、平均投稿数M/T、および再投稿数Rtのいずれに重きをおくかを設定することができる。なお、所定期間の再投稿数をRtに替わって、所定期間の平均再投稿数を用いてアクティブ度合を計算してもよい。5式に示すように、所定期間におけるユーザの投稿状況を示す平均投稿数M/Tと、ユーザが投稿した書き込み情報の影響力を示す再投稿数Rtとから、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出する指標であるアクティブ度合fを算出することができる。この場合、頻繁に書き込み情報を投稿し、投稿した書き込み情報に影響力があるユーザ、言い換えると、ソーシャルメディアにおける影響力のあるユーザのアクティブ度合fは大きくなる。したがって、前述したアクティブユーザ抽出部23で、ソーシャルメディアにおいて影響力のあるユーザを抽出したい場合には、アクティブ度合fが大きいユーザを抽出すればよい。また、ユーザ情報として、所定期間の投稿数Mおよび再投稿数Rtとともに、被リンクユーザ数が含まれる場合には、被リンクユーザ数をFdとすると、アクティブ度合計算部32は、以下の6式を用いて、アクティブ度合fを計算する。6式に示すように、平均投稿数M/T、被リンクユーザ数Fd、および再投稿数Rtには、5式同様に、それぞれ係数α、γ、ζとして重み付けを行うことができる。それにより、分析者がアクティブユーザを抽出する際に、平均投稿数M/T、被リンクユーザ数Fd、および再投稿数Rtのいずれに重きをおくかを設定することができる。6式に示すように、平均投稿数M/Tと、再投稿数Rtと、ユーザが他のユーザから関心を寄せられている状況を示す被リンクユーザ数Fdとから、アクティブ度合fを算出することができる。ユーザが他のユーザから関心を寄せられている状況を示す被リンクユーザ数Fdを加味することにより、ソーシャルメディアにおけるユーザの影響力をより正確に算出することができる。有害や無意味な書き込み情報の投稿を行っているユーザの被リンクユーザ数Fdは小さいので、アクティブ度合fは小さくなり、このようなソーシャルメディアにおける影響力の小さいユーザのアクティブ度合fを小さくすることができるからである。したがって、頻繁に書き込み情報を投稿し、投稿した書き込み情報に影響力があり、さらに、ソーシャルメディアにおいて他のユーザの関心を集めているユーザのアクティブ度合fは大きくなる。さらに、ユーザ情報として、所定期間の投稿数Mおよび再投稿数Rtとともに、リンクユーザ数Fおよび被リンクユーザ数Fdが含まれる場合には、アクティブ度合計算部32は、以下の7式を用いて、アクティブ度合fを計算する。7式に示すように、平均投稿数M/T、リンクユーザ数F、被リンクユーザ数Fd、および再投稿数Rtには、5式および6式同様に、それぞれ係数α、β、γ、ζとして重み付けを行うことができる。それにより、分析者がアクティブユーザを抽出する際に、平均投稿数M/T、リンクユーザ数F、被リンクユーザ数Fd、および再投稿数Rtのいずれに重きをおくかを設定することができる。7式に示すように、平均投稿数M/Tと、リンクユーザ数Fと、被リンクユーザ数Fdと、再投稿数Rtとから、アクティブ度合fを算出することができる。ソーシャルメディアへの積極的な参加状況を示すリンクユーザ数Fと、ユーザが他のユーザから関心を寄せられている状況を示す被リンクユーザ数Fdとを加味することにより、ソーシャルメディアにおけるユーザの影響力をより正確に算出することができる。この場合、頻繁に書き込み情報を投稿し、投稿した書き込み情報に影響力があり、ソーシャルメディアへの積極的に参加するとともにソーシャルメディアにおいて他のユーザの関心を集めているユーザのアクティブ度合fは大きくなる。<アクティブユーザ抽出処理>図4は、本発明の実施形態に係るアクティブユーザ抽出の処理フローを示す図である。なお、本処理において、ステップS11は、ステップS13の後であってもよい。まず、ステップS11において、ユーザ情報取得部21は、ソーシャルメディアサーバ10から所定期間の投稿数を少なくとも含むユーザ情報を取得する。次に、ステップS12において、書き込み情報取得部34は、ユーザ間の再投稿関係を特定する再投稿関係情報を含む書き込み情報を、ソーシャルメディアサーバ10から取得する。次に、ステップS13において、再投稿数取得部35は、ステップS12で取得した再投稿関係情報に基づいて、ユーザ毎に、投稿した書き込み情報のうち他のユーザにより再投稿された書き込み情報の数である再投稿数をユーザ情報としてさらに取得する。次に、ステップS14において、アクティブ度合計算部32は、ステップS11で取得したユーザ情報と、ステップS13で取得した再投稿情報とに基づいて、上述した5式から7式のいずれかを用いて、各ユーザのアクティブ度合fを計算する。次に、ステップS15において、アクティブユーザ抽出部23は、ステップS14で計算されたアクティブ度合fに基づいて、アクティブユーザを抽出する。以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザが活発に投稿活動をしていることを示す投稿数と、ソーシャルメディアにおける影響力を示す再投稿数とを少なくとも含むユーザ情報に基づいて、ソーシャルメディアに情報を投稿したユーザの中から、ソーシャルメディア分析に有意であるユーザを抽出することができる。<第3の実施形態>図5を用いて、本発明の第3の実施形態について説明する。なお、本実施形態におけるアクティブユーザ抽出装置は、アクティブユーザ抽出部で抽出したアクティブユーザの情報、および書き込み情報取得部で取得した書き込み情報を記憶しておくものである。なお、第2の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。<アクティブユーザ抽出装置の構成>本実施形態に係るアクティブユーザ抽出装置40は、図5に示すように、通信ネットワークを介してソーシャルメディアサーバ10と接続され、アクティブユーザ抽出部23、アクティブ度合計算部32、書き込み情報取得部34、再投稿数取得部35、ユーザ情報取得部41、ユーザ情報記憶部46、および書き込み情報記憶部47から構成される。ただし、アクティブユーザ抽出装置40に備えられるのは、ユーザ情報記憶部46、または書き込み情報記憶部47のいずれか一方であってもよい。なお、第2の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。ユーザ情報取得部41は、後述するユーザ情報記憶部46にユーザ情報が記憶されていないユーザ、およびユーザ情報が更新されているユーザについて、ソーシャルメディアサーバ10からユーザ情報を取得する。例えば、ソーシャルメディアが提供しているREST-APIを利用して、ソーシャルメディアサーバ10からユーザ情報を取得する。なお、ユーザ情報を取得する際に、取得条件を設定してもよい。ユーザ情報記憶部46は、アクティブユーザ抽出部23で抽出されたユーザについて、ユーザ情報取得部41で取得したユーザ情報、および再投稿数取得部35で取得した再投稿数を記憶する。それにより、アクティブユーザの情報を記憶しておくことができ、次回以降、同一のユーザがアクティブユーザ抽出部23で抽出された場合には、新たに取得されたユーザ情報にてユーザ情報記憶部46を更新する。なお、ユーザ情報記憶部46は、記憶領域の一部を残しておく。それにより、新たなユーザがアクティブユーザとして抽出された際に、記憶部の容量を増やすことなく、新規ユーザのユーザ情報を取得することができる。書き込み情報記憶部47は、アクティブユーザ抽出部23で抽出されたユーザの書き込み情報を記憶する。それにより、次回以降、書き込み情報取得部34は、書き込み情報記憶部47にされていない書き込み情報のみを取得すればよい。以上説明したように、本実施形態によれば、アクティブユーザ抽出装置40に、ユーザ情報記憶部46、書き込み情報記憶部47を備えることにより、次回以降の処理を減らすことができ、効率よくアクティブユーザ抽出の処理を行うことができる。また、ユーザ情報記憶部46の記憶領域の一部を残しておくことにより、ユーザ情報の増加を防ぎつつ、新規ユーザのユーザ情報を取得することができる。なお、アクティブユーザ抽出装置の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを機器に読み込ませ、実行することによって本発明のアクティブユーザ抽出装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。また、コンピュータシステムは、WWWWorldWideWeb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、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よい。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よい。以上、この発明の実施形態につき、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、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。