ドキュメントの信憑性を解析する信憑性解析装置であって、複数のドキュメントを格納するドキュメント格納部と、前記ドキュメント格納部によって格納された前記複数のドキュメントにおける、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントを参照して生成されたものであることを示す参照関係を特定する参照関係特定手段と、前記参照関係特定手段によって特定された参照関係によって示される前記参照元のドキュメントに対して、前記参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作が行われていることを検出する特定操作検出手段と、前記特定操作検出手段によって検出された特定操作が行われている前記参照元のドキュメントの数である第1の数を前記参照先のドキュメント毎に算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記第1の数から前記参照先のドキュメントの信憑性を判断する信憑性判断手段と、前記信憑性判断手段による判断結果を示す情報を出力する出力手段と、を備える信憑性解析装置。前記算出手段は、前記参照先のドキュメントに対する前記参照元のドキュメントの数である第2の数を前記参照先のドキュメント毎に算出し、前記信憑性判断手段は、前記第1の数及び第2の数から前記参照先のドキュメントの信憑性を判断する、請求項1に記載の信憑性解析装置。前記参照関係は、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの引用又は返信である関係の少なくとも何れかである請求項1又は2に記載の信憑性解析装置。前記参照元のドキュメントは、前記参照先のドキュメントを加工することなく引用したもの、及び参照先のドキュメントを加工することなく引用した以外で前記参照先のドキュメントと参照関係を有するものの少なくとも何れかである請求項3に記載の信憑性解析装置。前記参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作は、前記参照元のドキュメントを削除することを含む請求項1~4のいずれか一項に記載の信憑性解析装置。前記参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作は、前記参照元のドキュメントが前記参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されていることを含む請求項1~5のいずれか一項に記載の信憑性解析装置。前記特定操作検出手段は、訂正表現を示す情報を予め記憶しておき、前記参照元のドキュメントに当該訂正表現が含まれているか否かを判断することによって、当該参照元のドキュメントが前記参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されていることを検出する請求項6に記載の信憑性解析装置。前記特定操作検出手段は、前記参照先のドキュメントに前記訂正表現が含まれているか否かを判断して、当該訂正表現が含まれていると判断した場合には、前記参照元のドキュメントが当該参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されているものとして検出しない請求項7に記載の信憑性解析装置。前記信憑性判断手段は、信憑性が低いと判断したドキュメントに含まれる別のデータへのリンクを示すリンク情報を抽出して、当該リンク情報の少なくとも一部をドキュメントが含んでいるか否かを判断することによってもドキュメントの信憑性を判断する請求項1~8のいずれか一項に記載の信憑性解析装置。前記信憑性判断手段は、抽出したリンク情報のドメインをドキュメントが含んでいるか否かを判断することによってもドキュメントの信憑性を判断する請求項9に記載の信憑性解析装置。前記参照関係特定手段は、前記ドキュメントのテキスト同士を比較して、当該テキスト同士の一致に基づいて前記参照関係を特定する請求項1~10のいずれか一項に記載の信憑性解析装置。前記参照関係特定手段は、前記参照元のドキュメントに前記参照先のドキュメントを示す参照関係情報が付加されているかを判断することによって前記参照関係を特定すると共に、当該参照関係情報によって参照関係があると特定された参照先のドキュメントに対してのみ、他のドキュメントとのテキスト同士の比較を行う請求項11に記載の信憑性解析装置。前記ドキュメントには、時刻が対応付けられており、前記参照関係特定手段は、参照関係の特定を前記ドキュメントに対応付けられた時刻に応じて行う、請求項1~12のいずれか一項に記載の信憑性解析装置。ドキュメントの信憑性を解析する、複数のドキュメントを格納するドキュメント格納部を備える信憑性解析装置による信憑性解析方法であって、前記ドキュメント格納部によって格納された前記複数のドキュメントにおける、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントを参照して生成されたものであることを示す参照関係を特定する参照関係特定ステップと、前記参照関係特定ステップにおいて特定された参照関係によって示される前記参照元のドキュメントに対して、前記参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作が行われていることを検出する特定操作検出ステップと、前記特定操作検出ステップにおいて検出された特定操作が行われている前記参照元のドキュメントの数である第1の数を前記参照先のドキュメント毎に算出する算出ステップと、前記算出ステップにおいて算出された前記第1の数から前記参照先のドキュメントの信憑性を判断する信憑性判断ステップと、前記信憑性判断ステップにおける判断結果を示す情報を出力する出力ステップと、を含む備える信憑性解析方法。しかしながら、非特許文献1、特許文献1及び特許文献2に記載される技術には以下のような問題がある。これらの技術における処理は主に単一コメント毎に行われるため抽出精度が低い。特許文献1及び特許文献2では処理がコメント単位の風評表現辞書とのテキストマッチで行っているため風評表現しているコメントの情報抽出精度に問題がある。例えば風評表現辞書に登録されていないワードを利用し風評表現を行っているコメントを抽出する事は可能でない。テキストマッチからの風評表現抽出には限界がある。マイクロブログは数十文字から百数十文字といった短い単位の文章に対して特許文献1の技術を応用する場合、風評を行っているか判断するには文字数を考慮すると情報量が少なすぎる。非特許文献1では、過去のユーザの投稿したツイート数、Friend数、フォロワー数といった統計的なユーザの情報も用いているが他ユーザがツイートに対してどのようなコメントを述べているか解析は行っていない。そのため信憑性の解析は主に単一ツイート単位である。ユーザの反応を利用していないため単一コメントによる処理では精度よく風評表現を含むコメントを特定できない。本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、文章サイズは限定しないが、特に上述したミニブログ等に投稿されるドキュメント上述したコメントやツイートを含むの信憑性をより適切に判断することができる信憑性解析装置及び信憑性解析方法を提供することを目的とする。上記の目的を達成するために、本発明に係る信憑性解析装置は、ドキュメントの信憑性を解析する信憑性解析装置であって、複数のドキュメントを格納するドキュメント格納部と、ドキュメント格納部によって格納された複数のドキュメントにおける、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントを参照して生成されたものであることを示す参照関係を特定する参照関係特定手段と、参照関係特定手段によって特定された参照関係によって示される参照元のドキュメントに対して、参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作が行われていることを検出する特定操作検出手段と、特定操作検出手段によって検出された特定操作が行われている参照元のドキュメントの数である第1の数を参照先のドキュメント毎に算出する算出手段と、算出手段によって算出された第1の数から参照先のドキュメントの信憑性を判断する信憑性判断手段と、信憑性判断手段による判断結果を示す情報を出力する出力手段と、を備える。本発明に係る信憑性解析装置では、複数のドキュメント間の参照関係と、参照元のドキュメントに対する参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作の数とに基づいて信憑性が判断される。従って、参照元のドキュメントが、参照先のドキュメントに応じてどのように作成されたか、あるいは扱われたか等に基づいて参照先のドキュメントの信憑性が判断される。即ち、参照元のドキュメントを作成したユーザの、参照先のドキュメントに対する反応が反映されて、参照先のドキュメントの信憑性が判断される。従って、本発明に係る信憑性解析装置によれば、ドキュメントの信憑性をより適切に判断することができる。算出手段は、参照先のドキュメントに対する参照元のドキュメントの数である第2の数を参照先のドキュメント毎に算出し、信憑性判断手段は、第1の数及び第2の数から参照先のドキュメントの信憑性を判断する、こととすることができる。この構成によれば、参照先のドキュメント毎の参照元のドキュメントの数を考慮して信憑性を判断することができるので、ドキュメントの信憑性を更に適切に判断することができる。参照関係は、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの引用又は返信である関係の少なくとも何れかであることとすることができる。また、参照元のドキュメントは、参照先のドキュメントを加工することなく引用したもの、及び参照先のドキュメントを加工することなく引用した以外で参照先のドキュメントと参照関係を有するものの少なくとも何れかであることとすることができる。これらの構成によれば、適切かつ確実にドキュメント間の参照関係を把握することができ、本発明を適切かつ確実に実施することができる。参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作は、参照元のドキュメントを削除することを含むこととすることができる。これらの構成によれば、適切かつ確実に参照元のドキュメントに対する特定操作を把握することができ、本発明を適切かつ確実に実施することができる。参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作は、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されていることを含むこととすることができる。より具体的には、特定操作検出手段は、訂正表現を示す情報を予め記憶しておき、参照元のドキュメントに当該訂正表現が含まれているか否かを判断することによって、当該参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されていることを検出することとすることができる。これら構成によれば、適切かつ確実に参照元のドキュメントに対する特定操作を把握することができ、本発明を適切かつ確実に実施することができる。特定操作検出手段は、参照先のドキュメントに訂正表現が含まれているか否かを判断して、当該訂正表現が含まれていると判断した場合には、参照元のドキュメントが当該参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されているものとして検出しないこととすることができる。この構成によれば、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの内容を訂正するものであるかを適切に判断することができ、本発明をより適切に実施することができる。信憑性判断手段は、信憑性が低いと判断したドキュメントに含まれる別のデータへのリンクを示すリンク情報を抽出して、当該リンク情報の少なくとも一部をドキュメントが含んでいるか否かを判断することによってもドキュメントの信憑性を判断することとすることができる。また、信憑性判断手段は、抽出したリンク情報のドメインをドキュメントが含んでいるか否かを判断することによってもドキュメントの信憑性を判断することとすることができる。これらの構成によれば、一旦信憑性が低いと判断されたドキュメントの情報を用いて、効率的にドキュメントの信憑性を判断することができる。参照関係特定手段は、ドキュメントのテキスト同士を比較して、当該テキスト同士の一致に基づいて参照関係を特定することとすることができる。この構成によれば、ドキュメント間の参照関係を適切かつ確実に把握することができ、本発明を適切かつ確実に実施することができる。参照関係特定手段は、参照元のドキュメントに参照先のドキュメントを示す参照関係情報が付加されているかを判断することによって参照関係を特定すると共に、当該参照関係情報によって参照関係があると特定された参照先のドキュメントに対してのみ、他のドキュメントとのテキスト同士の比較を行うこととすることができる。この構成によれば、信憑性を判断するドキュメントを絞り込むことができ、効率的な処理が可能となる。ドキュメントには、時刻が対応付けられており、参照関係特定手段は、参照関係の特定をドキュメントに対応付けられた時刻に応じて行う、こととすることができる。この構成によれば、時間帯毎のドキュメントの信憑性の判断を行うことができ、また、効率的な処理が可能となる。ところで、本発明は、上記のように信憑性解析装置の発明として記述できる他に、以下のように信憑性解析方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリ等が異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。即ち、本発明に係る信憑性解析方法は、ドキュメントの信憑性を解析する、複数のドキュメントを格納するドキュメント格納部を備える信憑性解析装置による信憑性解析方法であって、ドキュメント格納部によって格納された複数のドキュメントにおける、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントを参照して生成されたものであることを示す参照関係を特定する参照関係特定ステップと、参照関係特定ステップにおいて特定された参照関係によって示される参照元のドキュメントに対して、参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作が行われていることを検出する特定操作検出ステップと、特定操作検出ステップにおいて検出された特定操作が行われている参照元のドキュメントの数である第1の数を参照先のドキュメント毎に算出する算出ステップと、算出ステップにおいて算出された第1の数から参照先のドキュメントの信憑性を判断する信憑性判断ステップと、信憑性判断ステップにおける判断結果を示す情報を出力する出力ステップと、を含む。本発明によれば、参照元のドキュメントを作成したユーザの、参照先のドキュメントに対する信用が反映されて、参照先のドキュメントの信憑性が判断されるため、ドキュメントの信憑性をより適切に判断することができる。以下、図面と共に本発明に係る信憑性解析装置及び信憑性解析方法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。図1に本実施形態に係る信憑性解析装置1を示す。信憑性解析装置1は、ドキュメントの信憑性を解析する装置である。具体的には、解析対象となる1つ以上のドキュメントについて信憑性が低いか否かドキュメントの内容が信用に値しないものであるか否かを判断する装置である。解析対象となるドキュメントは、例えば、ユーザによって投稿されてWeb上で公開されるミニブログやマイクロブログで公開されるドキュメントである。本実施形態では、説明を簡潔にするため、具体的な例として適宜マイクロブログの代表であるTwitterを用いる。なお、本実施形態では、解析対象をドキュメントと呼ぶが、ミニブログやマイクロブログのサービスによってはツイートあるいはコメント等とも呼ばれる。なお、解析対象のドキュメントは、必ずしもWeb上で公開されるドキュメントである必要は無い。Twitterのようなマイクロブログの場合、ドキュメントの引用や返信を行うリツイートや非公式リツイートによって、あるドキュメントが別のドキュメントを参照して生成される参照関係が形成される。本実施形態では、この参照関係を利用してドキュメントの信憑性を解析する。Twitterのようなマイクロブログにおいては、上記のリツイートや非公式リツイートによる情報の拡散が可能である。しかしながら、情報の拡散が容易であるため、デマのツイート等の信憑性の低いツイートが容易に拡散されえることがあり、東日本大震災直後には実際にそのようなツイートが拡散された。そのようなツイートに対してデマであると呼び掛ける非公式リツイートや、デマ情報を含むリツイートしてしまったユーザによる自身のリツイートが削除される傾向が見られた。本実施形態では、このようなドキュメントの内容を訂正するドキュメントやドキュメントの削除を、参照元のドキュメントに対して参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作がなされているものとしてドキュメントの信憑性の解析に用いる。なお、特定操作としては、上記の訂正及び削除の何れか一方のみが用いられてもよい。本実施形態においては、参照関係は、参照元のドキュメント後に投稿されたドキュメントが参照先のドキュメント先に投稿されたドキュメントの引用又は返信である関係の少なくとも何れかである。また、参照元のドキュメントは、参照先のドキュメントを加工することなく引用したものTwitterのける公式リツイート相当、あるいはFacebookにおけるLike相当のものである、及びそれ以外で参照先のドキュメントと参照関係を有するものの少なくとも何れかである。加工することなく引用されたドキュメント、即ち、拡散されたドキュメントは、拡散される数が多いほどユーザが有益と考えているドキュメントであると考えられる。また、ユーザが自分の主張などのコメントを載せたドキュメント、即ち、共有されたドキュメントは、共有される数が多いほどユーザが有益と考えているドキュメントであると考えられる。図1に示すように、信憑性解析装置1は、ドキュメントの信憑性の解析処理を行う解析サーバ10と、それぞれ解析に用いるデータを保持するデータベースであるドキュメント格納部20と、分類データ格納部30と、訂正表現格納部40と、ブラックリストURL格納部50と、デマ格納部60とを備えて構成される。信憑性解析装置1は、解析対象となるドキュメントを取得受信できるように当該ドキュメントを出力する装置例えば、マイクロブログのサービスを提供するサーバ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。以下では、まず、各データ格納部20~60に格納されるデータを説明する。ドキュメント格納部20は、予め、信憑性の解析対象となる複数のドキュメントを格納する。ドキュメント格納部20に格納されるドキュメントの取得は、例えば、解析サーバ10が、インターネット経由でマイクロブログのサービスを提供すると共にドキュメントを保存するサーバに対してドキュメントの取得を要求して取得受信することとしてもよいし、当該サーバからストリーミングでドキュメントのデータを受信することとしてもよい。ドキュメントは、例えば、ユーザによって生成されたコメント単位のものである。Twitterにおける各ドキュメントは、各ツイートデータ相当のものである。ドキュメント格納部20に格納される各ドキュメントのデータは、ドキュメントの内容を示すテキストのデータを含む。このテキストは、例えば、ユーザによって作成された投稿の内容を示すものである。また、ドキュメントのデータには一意に特定するIDが付与されている。このIDは、ドキュメントの取得時に予め付与されていてもよいし、ドキュメントが取得された時点で解析サーバ10によって一意なIDを付与されてもよい。また、ドキュメントのデータには時刻を示すデータが付与されていてもよい。この時刻は、例えば、ドキュメントがユーザによって、ミニブログ等のサーバに投稿あるいは生成された時刻である。また、ドキュメントのデータには、参照先のドキュメントを示す参照関係情報、例えば、参照先のドキュメントのIDを示す情報が付与されていてもよい。上述したように、例えば、ドキュメントがリツイートに係るものである場合には、リツイート元リツイートの参照先となるツイートを特定する情報が付与されていてもよい。更に、参照先のドキュメントを示す情報には、この参照がどのように行われているかを示す情報、例えば、参照元のドキュメントが加工されずに引用されて生成された拡散データであることを示すフラグが付与されていてもよい。参照先のドキュメントのIDを示す情報、及び拡散データであることを示すフラグは、例えば、参照元のドキュメントが作成、あるいは投稿されたときに当該ドキュメントに付与される。また、削除されたドキュメントのデータには、削除されたことが把握できるように、当該ドキュメントが削除されたものであることを示す削除フラグが付与されていてもよい。この削除は、マイクロブログのサービス等においてユーザが一旦投稿したものを削除することである。また、削除フラグが付与されている場合には、更に削除された時刻を示す情報が付与されていてもよい。削除されたドキュメントのデータについても、マイクロブログのサービスを提供するサーバから、例えば、TwitterのAPIを通して取得可能である。削除フラグは、ドキュメントが削除されたときに付与される。なお、ドキュメントが削除されたことを示すデータ削除フラグのデータは、削除されたドキュメントのテキストとは独立に取得されてもよい。分類データ格納部30は、ドキュメント格納部20に格納されたドキュメントを分類して格納する。この分類は、後述するように解析サーバ10によって行われ、各データは、解析サーバ10によって分類データ格納部30に格納される。分類データ格納部30は、削除データテーブル31と、拡散データテーブル32と、ドキュメントデータテーブル33とを備える。削除データテーブル31は、ドキュメント格納部20に格納されたドキュメントのデータのうち、削除されたドキュメントのデータが格納される。図2に示すように、削除データテーブル31には、削除されたドキュメントのIDと、削除された時刻である削除日時とが対応付けて格納される。拡散データテーブル32は、ドキュメント格納部20に格納されたドキュメントのデータのうち、別のドキュメントを拡散した別のドキュメントを加工せずに引用したドキュメントのデータが格納される。このようなドキュメント拡散データは、Twitterのける公式リツイート相当のものであり、FacebookにおけるLike相当のものである。図3に示すように、拡散データテーブル32には、拡散しているドキュメント参照元のドキュメントのIDと、投稿された時刻である拡散された日時と、参照先のドキュメントのIDとが対応付けられて格納される。ドキュメントデータテーブル33は、ドキュメント格納部20に格納されたドキュメントのデータのうち、拡散データ参照元のドキュメント以外のドキュメントのデータが格納される。また、ドキュメントデータテーブル33には、各ドキュメントに訂正表現が含まれるか否かを示す情報である訂正表現フラグが付与される。図4に示すように、ドキュメントデータテーブル33には、投稿されたドキュメントのIDと、投稿された時刻である投稿日時と、ドキュメントの内容である投稿テキストと、訂正表現フラグとが対応付けられて格納される。訂正表現フラグは、値が1である場合にドキュメントに訂正表現が含まれることを示し、値が0である場合にドキュメントに訂正表現が含まれないことを示している。但し、訂正表現フラグは必ずしも上記のフォーマットである必要はない。上述した各種のテーブル31~33は、上述した以外の項目のデータも含んでいてもよい。また、テーブルというフォーマット以外のフォーマットでデータを格納してもよい。また、上記の情報は、時刻でデータを細分化しておくこととしてもよい。これにより時間帯毎にデータの処理を行う場合に必要なデータのみを参照することができ処理時間にかかるコストの短縮化が可能になる。訂正表現格納部40は、予め訂正表現を示す情報を格納記憶する。訂正表現とは、ドキュメントの内容が誤っていることを示す表現である。具体的には、図5に示すようにデマ、騙されるな等のキーワードテキストが格納されている。訂正表現格納部40に格納される訂正表現を示す情報は、予め信憑性解析装置1の管理者等によって入力されている。訂正表現を示す情報は、信憑性の判断に用いられる。ブラックリストURL格納部50は、信憑性が低いドキュメントとされたドキュメントに含まれる別のデータへのリンクを示すリンク情報であるURLを格納する。このURLは、後述するように解析サーバ10によってブラックリストURL格納部50に格納される。このURLは、信憑性の判断の事前処理に用いられる。ドキュメントに含まれるURLが短縮URLである場合、伸長URLに変換して格納することとしてもよい。具体的には、図6に示すようなURLが格納されている。なお、格納されるURLはパラメータ付きのURL、パラメータを省いたURL、ドメイン、又はURLの一部でもよい。マイクロブログ上では、短縮URLで投稿されることが多いため、格納されるURLは短縮URLでも伸長URLでもよい。デマ格納部60は、後述するように解析サーバ10によって信憑性が低いドキュメントとされたドキュメントを示す情報を格納する。信憑性が低いドキュメントの情報は、信憑性の判断の事前処理に用いられる。図7に示すように、デマ格納部60には、信憑性が低いとされたドキュメントのIDと、当該ドキュメントの内容である投稿テキストと、当該ドキュメントが作成投稿された時刻である作成日とが対応付けて格納される。上述したデマ格納部60は、上述した以外の項目のデータも含んでいてもよい。引き続いて、解析サーバ10の構成について説明する。解析サーバ10は、分類部11と、事前処理部12と、第2の数算出部13と、第1の数算出部14と、信憑性判断部15と、出力部16とを備えて構成される。なお、解析サーバ10は、上記の構成要素以外にも、ドキュメントのデータを取得してドキュメント格納部20に格納する手段等を備えていてもよい。分類部11は、ドキュメント格納部20に格納された解析対象となるドキュメントを読み出して、分類し分類データ格納部30の各テーブル31~33に格納する手段である。分類部11は、読み出したドキュメント毎に分類処理を行う。まず、分類部11は、ドキュメントが削除されたものか否かを確認する。具体的には例えば、この確認はドキュメントのデータに削除フラグが付与されたものかどうかを判断することによって行われる。分類部11は、ドキュメントが削除されたものであると判断すると、そのドキュメントのIDと、削除された時刻である削除日時とをドキュメントのデータから取得して、それらを対応付けて分類データ格納部30の削除データテーブル31に格納する。また、分類部11は、ドキュメントが、参照先のドキュメントを拡散した拡散データであるか否かを確認する。具体的には例えば、この確認はドキュメントのデータに拡散データであることを示すフラグが付与されたものかどうかを判断することによって行われる。分類部11は、ドキュメントが拡散データであると判断すると、そのドキュメントのIDと、投稿された時刻である拡散された日時と、参照先のドキュメントのIDとをドキュメントのデータから取得して、それらを対応付けて分類データ格納部30の拡散データテーブル32に格納する。なお、ドキュメントが拡散データであるかの判断は、ドキュメントのテキスト同士を比較してそれらが完全一致するか否かによって判断することとしてもよい投稿時刻が早いほうが参照先のドキュメントであり、投稿時刻が遅いほうが参照元のドキュメントである。分類部11は、拡散データでないと判断したドキュメントについては、訂正表現格納部40に格納されている訂正表現を示す情報を取得して、当該ドキュメントにそれらの訂正表現が含まれているか否かを判断する。具体的には、ドキュメントのテキストと、訂正表現格納部40に格納されている情報に係る各訂正表現とのテキストマッチをかける。分類部11は、拡散データでないと判断したドキュメントのIDと、投稿された時刻である投稿日時と、ドキュメントの内容である投稿テキストとをドキュメントに含まれるデータから取得して、それらを対応付けて分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33に格納する。また、訂正表現を含むか否かの判断結果に応じた訂正表現フラグドキュメントに訂正表現を含めば1、含まなければ0も対応付けてドキュメントデータテーブル33に格納する。上記のように、分類部11は、ドキュメントが拡散データであることを特定しており、ドキュメント格納部20によって格納された複数のドキュメントにおける、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントを参照して生成されたものであることを示す参照関係を特定する参照関係特定手段の一機能である。更に、分類部11は、ドキュメントが削除され、あるいは訂正表現を含む、即ち、別のドキュメント参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成された可能性があることを検出する。即ち、分類部11は、ドキュメントに対して、参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作が行われている可能性があることを検出する特定操作検出手段の一機能である。分類部11によるドキュメントの分類は、例えば、ドキュメントの信憑性の解析が行われるタイミングで行われる。このタイミングは、例えば、信憑性解析装置1の管理者の操作をトリガとしたタイミングや、予め設定された例えば、一定時間毎タイミングである。分類部11は、ドキュメントの信憑性の解析のための分類即ち、ドキュメント間の参照関係の特定を、ドキュメントに対応付けられた時刻に応じて行うこととしてもよい。例えば、予め設定した時間帯毎のドキュメントのみを用いて分類を行うこととしてもよい。即ち、予め設定した時間帯毎のドキュメントのみを用いて、ドキュメントの信憑性の解析が行われてもよい。これによって、信憑性の解析に不要な古いデータに対して、後述するテキストマッチング等の処理が不要になる。事前処理部12は、信憑性の解析が不要なドキュメントのフィルタリングを行う手段である。ここでいう不要なドキュメントとは、信憑性判断部15による信憑性の判断を行う必要のないドキュメントである。事前処理部12は、過去に信憑性判断部15によって信憑性が低いと判断されたドキュメントのデータを用いて上記のフィルタリングを行う。上記のフィルタリングで、信憑性の解析が不要とされたドキュメントは、過去に信憑性判断部15によって信憑性が低いと判断されたドキュメントと同様に信憑性が低いものであると判断して、それ以降の解析対象外とする。即ち、事前処理部12は、過去の信憑性判断部15による信憑性の判断を用いて、ドキュメントの信憑性を判断する信憑性判断手段の一機能である。具体的には、事前処理部12は、解析対象となりえるドキュメントのデータとして分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33からドキュメントのデータを取得する。事前処理部12は、デマ格納部60に格納されているドキュメントのデータを取得して、解析対象となりえるドキュメントのデータと照合して、解析対象となりえるドキュメントがデマ格納部60に格納されているドキュメントのデータと一致するか否かの照合を行う。この照合は、ドキュメントID同士、又はテキスト同士で行われる。なお、テキスト同士の比較は、完全一致でなく一部の一致でもよい。あるいは、形態素解析を用いて形態素レベルでの照合が行われてもよい。上記の照合で、解析対象となりえるドキュメントがデマ格納部60に格納されているドキュメントのデータと一致すると判断されると、事前処理部12は、当該解析対象となりえるドキュメントは信憑性が低いものと判断して、信憑性判断部15による信憑性の判断は行われない。また、事前処理部12は、ブラックリストURL格納部50に格納されているURLのデータを取得して、解析対象となりえるドキュメントのデータと照合して、解析対象となりえるドキュメントが当該URLの少なくとも一部を含んでいるかの判断を行う。上記の判断で、解析対象となりえるドキュメントがブラックリストURL格納部50に格納されているURLを含むと判断されると、事前処理部12は、当該解析対象となりえるドキュメントは信憑性が低いものと判断して、信憑性判断部15による信憑性の判断は行われない。なお、解析対象となりえるドキュメントがURLの少なくとも一部でなく、URL全体を含む場合に、ドキュメントは信憑性が低いものと判断することとしてもよい。また、解析対象となりえるドキュメントがURLのドメインを含む場合に、ドキュメントは信憑性が低いものと判断することとしてもよい。また、比較対象とするURLは、上述したように短縮URL、及び伸長URLの何れか又は両方であってもよい。事前処理部12は、上述した処理によって、信憑性の判断は行われないとされたドキュメント以外の情報を第2の数算出部13と、第1の数算出部14とに通知する。通知されたドキュメントを対象として信憑性の判断が行われる。信憑性の判断は、後述するように、信憑性の判断から除外されなかった解析対象となるドキュメントのうち参照先のドキュメント別のドキュメントから参照されているドキュメントに対して行われ、当該参照先のドキュメントと参照関係にある参照元のドキュメントの情報が用いられて行われる。第2の数算出部13は、解析対象となる参照先のドキュメントに対する参照元のドキュメントの数である第2の数を参照先のドキュメント毎に算出する算出手段の一機能である。図1に示すように第2の数算出部13は、拡散件数算出部13aと、共有件数算出部13bとを備える。拡散件数算出部13aは、第2の数として、解析対象となる参照先のドキュメントを加工せずに引用した参照先のドキュメントを拡散した参照元のドキュメントの数拡散件数を算出する。この算出は、解析対象となる参照先のドキュメントのID単位で、分類データ格納部30の拡散データテーブル32を参照して参照元ドキュメントのIDの数を集計することで行うことができる。拡散件数算出部13aは、算出した拡散件数を解析対象となる参照先のドキュメントのIDに対応付けて信憑性判断部15に出力する。共有件数算出部13bは、第2の数として、解析対象となる参照先のドキュメントを加工せずに引用したもの以外で参照関係を有するドキュメント、具体的には例えば、解析対象となる参照先のドキュメントに対して参照元のユーザ自身のコメントを付与して引用あるいは返信したドキュメントの数共有件数を算出する。これは、参照先のドキュメントの内容を引用して、かつ自分のコメントを載せたドキュメントの数である。Twitterでいう非公式リツイート相当のものである。このような参照関係については、拡散したドキュメントのように分類データ格納部30に参照関係を示す情報が格納されていない。そこで、共有件数算出部13bは、図4に示す分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33のデータを用いて、ドキュメント間の参照関係繋がりを抽出する。共有件数算出部13bは、ドキュメントデータテーブル33に含まれる解析対象となる参照先のドキュメントのテキストと、当該参照先のドキュメントより後に投稿された他のドキュメントのテキストとを比較する照合する。例えば、参照先のドキュメントのテキストのうち、先頭の文字から予め定めた文字数例えば、十文字が、他のドキュメントのテキストに含まれるかテキストマッチで照合する。図4に示すデータの場合、ID23450のドキュメントのテキスト今日は晴れを、ID89012のドキュメントのテキストが含むため、ID89012のドキュメントは、ID23450のドキュメントを引用先のドキュメントとしている非公式リツイートしていると判断される。なお、テキストの照合箇所は必ずしも先頭の文字からでなくてもよく、参照関係が判断しえる文字列の一致テキスト同士の少なくとも一部同士の一致が判断されればよい。また、加工せずに引用されて拡散されたドキュメント以外でも、拡散されたドキュメントと同様に、引用関係等の参照関係を有する参照元のドキュメントのデータに参照先のドキュメントを示す参照関係情報が付加されている場合には、参照関係情報を用いて参照関係を判断することとしてもよい。共有件数算出部13bは、上記のように解析対象となる参照先のドキュメント毎に上記の参照関係を判断して、参照関係があると判断された参照元ドキュメントの数を集計して共有件数とする。上記のように、共有件数の算出においては、共有件数算出部13bは、ドキュメント間の参照関係の特定も行っており、参照元のドキュメントと参照先のドキュメントとの間の参照関係を特定する参照関係特定手段の一機能でもある。共有件数算出部13bは、算出した共有件数を解析対象となる参照先のドキュメントのIDに対応付けて信憑性判断部15に出力する。上記のように全てのドキュメントについてテキスト同士の比較で参照関係を特定する場合、非常に処理時間がかかる。そこで、解析対象となる参照先のドキュメントの絞り込みを行って処理時間の短縮化を可能にすることができる。具体的には、共有件数算出部13bは、分類データ格納部30の拡散データテーブル32に参照先ドキュメントのIDとしてIDが格納されているドキュメントのみを解析対象となる参照先のドキュメントとする。即ち、別のドキュメントに参照先のドキュメントを示す参照関係情報としてIDが付加されているドキュメントである別のユーザによって拡散されたドキュメントについてのみ解析対象とする処理を行う。また、参照関係情報によって示される別のドキュメントから参照先のドキュメントの数が一定以上のドキュメントのみを解析対象とすることとしてもよい。このように、拡散されたドキュメントのみを解析対象とすれば、処理対象とするドキュメントの数を削減でき処理コストを削減することができると共にユーザからの注目度の高いドキュメントに絞り信憑性解析を行うことができる。これにより、リアルタイムな処理が可能となる。第1の数算出部14は、解析対象となる参照先のドキュメント毎に、特定操作が行われている参照元のドキュメントの数である第1の数を算出する算出手段の一機能である。図1に示すように第1の数算出部14は、訂正件数算出部14aと、削除件数算出部14bとを備える。訂正件数算出部14aは、第1の数として、解析対象となる参照先のドキュメントに対して、その内容の訂正を行う参照元のドキュメントの数訂正件数を算出する。訂正件数算出部14aは、上記の第2の数算出部13と同様に参照先のドキュメントと参照元のドキュメントとの参照関係を特定するこの参照関係は、第2の数算出部13による処理結果によるものが用いられてもよい。訂正件数算出部14aは、参照先のドキュメント毎に参照関係がある参照元のドキュメントから、分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33の訂正表現フラグを参照して訂正表現を含む参照元のドキュメントの数を訂正件数として集計する。訂正件数算出部14aは、算出した訂正件数を解析対象となる参照先のドキュメントのIDに対応付けて信憑性判断部15に出力する。また、訂正件数算出部14aは、以下のような処理を行うこととしてもよい。訂正件数算出部14aは、分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33の訂正表現フラグを参照して、解析対象となる参照先のドキュメントに訂正表現を含むか否かを判断する。もし、参照先のドキュメントに訂正表現を含む場合、訂正件数は共有件数と同等の値になってしまう。その場合、訂正件数を用いた信憑性解析は適切ではない。このため、訂正件数算出部14aは、解析対象となる参照先のドキュメントに訂正表現を含むと判断した場合には、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの内容を訂正するものとして生成されているものとして検出せず、訂正件数を算出しない。削除件数算出部14bは、第1の数として、解析対象となる参照先のドキュメントと参照関係がある参照元のドキュメントであって、その内容の訂正を行う参照元のドキュメントの数削除件数を算出する。削除件数算出部14bは、上記の第2の数算出部13と同様に参照先のドキュメントと参照元のドキュメントとの参照関係を特定するこの参照関係は、第2の数算出部13による処理結果によるものが用いられてもよい。削除件数算出部14bは、参照先のドキュメント毎に参照関係がある参照元のドキュメントから、分類データ格納部30の削除データテーブル31を参照して削除された参照元のドキュメントの数を削除件数として集計する。この削除件数は、参照先ドキュメントを拡散した参照元ドキュメント公式リツイートに対する数拡散件数に対する削除件数、それ以外の参照元ドキュメント非公式リツイートに対する数共有件数に対する削除件数それぞれ、及びそれらの和を算出することとしてもよい。削除件数算出部14bは、算出した削除件数を解析対象となる参照先のドキュメントのIDに対応付けて信憑性判断部15に出力する。上記のように、訂正件数あるいは削除件数の算出においては、訂正件数算出部14a及び削除件数算出部14bは、ドキュメント間の参照関係の特定も行っており、参照元のドキュメントと参照先のドキュメントとの間の参照関係を特定する参照関係特定手段の一機能でもある。なお、共有件数算出部13b、訂正件数算出部14a及び削除件数算出部14bによって使用される参照関係については、共有件数、訂正件数及び削除件数が算出される前に予めドキュメントデータテーブル33が参照して特定して、例えば、図示しない共有ドキュメント格納部等に格納しておいてもよい。これにより以降の処理をスムーズに行うことができる。即ち、Twitterでいう、ツイート間のリツイート関係情報を予め抽出しておき、以降の処理に応用する。また、このデータは、分類データ格納部30に格納されるデータと同様に時間帯毎のデータとしてもよい。信憑性判断部15は、第1の数算出部14によって算出された第1の数と、第2の数算出部13によって算出された第2の数とから、解析対象となる参照先のドキュメントの信憑性を判断する信憑性判断手段である。具体的には、信憑性判断部15は、信憑性を判断するための式と閾値とを予め記憶しておき、それに基づいて判断を行う。具体的には、参照先のドキュメントに訂正表現が含まれない場合には、以下の4つの式の何れか又は全てを用いて判断する。信憑性判断部15は、以下の式の関係を満たすものを信憑性が低いドキュメントと判断する以下についても同様である。訂正件数/拡散件数>α削除件数/拡散件数>β訂正件数/共有件数>θ削除件数/共有件数>πここで、α、β、θ、πは予め設定された閾値である。また、削除件数は、式に応じて拡散件数に対する削除件数、共有件数に対する削除件数の何れかが用いられてもよい以下についても同様である。また、上述したように参照先のドキュメントに訂正表現が含まれる場合には、訂正件数は算出されないので、以下の2つの式の何れか又は全てを用いて判断する。削除件数/拡散件数>γ削除件数/共有件数>χここで、γ、χは予め設定された閾値である。上記の判断基準は、拡散件数、共有件数を用いたものであったが、それらが用いられない判断基準としてもよい両方を用いてもよい。具体的には、参照先のドキュメントに訂正表現が含まれない場合には、以下の2つの式の何れか又は全てを用いて判断する。訂正件数>α ́削除件数>β ́参照先のドキュメントに訂正表現が含まれる場合には、以下の式を用いて判断する。削除件数>γ ́ここで、α ́、β ́、γ ́は予め設定された閾値である。信憑性判断部15は、解析対象となる参照先のドキュメントの判断結果を出力部16に出力する。出力部16は、信憑性判断部15による判断結果を示す情報を出力する出力手段である。具体的には、出力部16は、信憑性が低いと判断されたドキュメントの情報をデマ格納部60に格納する。具体的には、図7に示すように信憑性が低いと判断されたドキュメントのIDと、当該ドキュメントのテキストと、当該ドキュメントの作成日投稿された時刻とを対応付けてデマ格納部60に格納する。また、出力部16は、信憑性が低いと判断されたドキュメントにURLが含まれるか否かを判断して、URLが含まれていた場合には、そのURLを図6に示すようにブラックリストURL格納部50に格納する。なお、URLは、一定の数以上、信憑性が低いと判断されたドキュメントに含まれていた場合、即ち、信憑性が低いと判断されたドキュメントに頻繁に出現した場合にブラックリストURL格納部50に格納することとしてもよい。また、上述したようにURLのドメイン、パラメータなしのURL、短縮URL及び伸長URL等が、ブラックリストURL格納部50に格納されえる。このようなURLを有するサイトとして、虚報新聞httpkyokonpnet等の嘘の情報をベースとしたニュースサイト等があり、Twitter上ではこのサイトの情報が頻繁にデマ情報として流れることがある。URLが付いたツイートで情報が共有されるため一見、真実のように思えるが実際のサイトの中身は嘘の情報が集まっているため、このようなサイトを特定することは重要である。あるいは、出力部16は、信憑性解析装置1が備えるディスプレイに表示することによって信憑性解析装置1の管理者が確認できるように表示出力する。以上が、信憑性解析装置1の機能構成である。図8に信憑性解析装置1のハードウェア構成を示す。図8に示すように信憑性解析装置1は、CPUCentralProcessingUnit101、主記憶装置であるRAMRandomAccessMemory102及びROMReadOnlyMemory103、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105等のハードウェア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、上述した信憑性解析装置1の機能が発揮される。以上が、信憑性解析装置1の構成である。引き続いて、図9及び図10のフローチャートを用いて、本実施形態に係る信憑性解析装置1で実行される処理である信憑性解析方法を説明する。なお、本処理は、例えば、信憑性解析装置1の管理者による操作とトリガとして、あるいは一定時間毎の定期的な処理として行われる。まず、解析サーバ10によって、解析対象となる複数のドキュメントが取得されてドキュメント格納部20に格納されるS01。続いて、分類部11によって、ドキュメント格納部20に格納されたドキュメントが分類されて、分類データ格納部30に格納される。ドキュメントの分類について、図10のフローチャートを用いて説明する。まず、ドキュメントのデータに削除フラグが付与されたものかが確認されるS201、特定操作検出ステップ。ドキュメントが削除されたものであると判断されると、当該ドキュメントに係る情報が分類データ格納部30の削除データテーブル31に格納されるS202、特定操作検出ステップ。この場合、ここでドキュメントの分類は終了する。なお、上記の処理は、削除フラグに係るドキュメントのデータが、削除されたドキュメントのテキストとは独立に取得される場合を前提としている。この場合、削除されたドキュメントのテキストに係る情報は、既に拡散データテーブル32又はドキュメントデータテーブル33に格納されている。削除されたドキュメントのテキストと削除フラグとが含まれる一つのデータとして取得される場合には、S202の処理の後、S203以降の処理を行うこととしてもよい。S201においてドキュメントが削除されたものであると判断されなかった場合、引き続いて、ドキュメントのデータに拡散データであることを示すフラグが付与されたものかが確認されるS203、参照関係特定ステップ。ドキュメントが拡散データであると判断されると、当該ドキュメントに係る情報が分類データ格納部30の拡散データテーブル32に格納されるS204、参照関係特定ステップ。この場合、以上で分類の処理は終了する。S203においてドキュメントが拡散データであると判断されなかった場合、当該ドキュメントに訂正表現を含むか否かの判断がなされるS205、特定操作検出ステップ。続いて、当該ドキュメントのデータが、訂正表現を含むか否かのフラグと共に、分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33に格納されるS206、参照関係特定ステップ。以上で分類の処理は、終了する。信憑性の解析に用いるドキュメント全てについて上記の分類を行う。上記の分類が終了すると、続いて、事前処理部12によって解析対象のドキュメントの絞り込みが行われる図9のS03、信憑性判断ステップ。具体的には、分類データ格納部30のドキュメントデータテーブル33に格納されているドキュメントのデータが、デマ格納部60に格納されているドキュメントのデータ、及びブラックリストURL格納部50に格納されているURLのデータと照合されて、ドキュメントデータテーブル33に格納されているドキュメントが信憑性が低いものでないかが判断される。ドキュメントが信憑性が低いものであると判断されると、そのドキュメントについては以降の処理には用いられない。以降の処理では、上記の判断でドキュメントが信憑性が低いものであると判断されなかったドキュメントが解析の対象とされる。引き続いて、第2の数算出部13によって、参照先のドキュメントとなっているドキュメントについて、当該ドキュメント毎に第2の数として拡散件数と共有件数とが算出されるS04、第2の数算出ステップ、参照関係特定ステップ。また、第1の数算出部14によって、参照先のドキュメントとなっているドキュメントについて、当該ドキュメント毎に第1の数として訂正件数と削除件数とが算出されるS05、第1の数算出ステップ、参照関係特定ステップ。なお、上述したように、ここで参照先のドキュメントとされるのは、拡散されたドキュメントのみとしてテキストの比較による参照関係を特定する処理を減らすこととしてもよい。引き続いて、信憑性判断部15によって、上記のように算出された第1の数及び第2の数を用いて参照先のドキュメントについて、信憑性の判断が行われるS06、信憑性判断ステップ。信憑性の判断結果は、出力部16によって出力されるS07、出力ステップ。具体的には、信憑性が低いとされたドキュメントのデータが用いられて、デマ格納部60に当該ドキュメントの情報が蓄積され、また、ブラックリストURL格納部50の情報が更新される。以上が、本実施形態に係る信憑性解析装置1で実行される処理である信憑性解析方法である。上述したように本実施形態によれば、複数のドキュメント間の参照関係と、参照元のドキュメントに対する参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作の数とに基づいて信憑性が判断される。従って、参照元のドキュメントが、参照先のドキュメントに応じてどのように作成されたか、あるいは扱われたか等に基づいて参照先のドキュメントの信憑性が判断される。具体的には、参照元のドキュメントを作成投稿するユーザは、参照先のドキュメントがデマである等の信憑性の低いものであると考えた場合、参照先のドキュメントによるデマで他のユーザが惑わされないように、参照元のドキュメントで当該参照先のドキュメントを訂正したり、参照元のドキュメントを削除したりする。このように、本実施形態によれば、参照元のドキュメントを作成したユーザの、参照先のドキュメントに対する反応が反映されて、参照先のドキュメントの信憑性が判断される。従って、本実施形態によれば、ドキュメントの信憑性をより適切に判断することができる。また、信憑性の判断は、第1の数である訂正件数や削除件数のみからおこなわれてもよいが、第2の数である拡散件数や共有件数を用いて行うこととしてもよい。この構成によれば、参照先のドキュメント毎の参照元のドキュメントの数を考慮して信憑性を判断することができるので、ドキュメントの信憑性を更に適切に判断することができる。より具体的には、訂正や削除されている割合によって、信憑性をより適切に判断することができる。また、本実施形態にように参照関係は、引用や返信、また、加工せずにした引用拡散、Twitterにおける公式リツイート相当のものやそれ以外Twitterにおける非公式リツイート相当のもの等としてもよい。これらの構成によれば、適切かつ確実にドキュメント間の参照関係を把握することができ、本発明を適切かつ確実に実施することができる。但し、上記以外でも把握しえる参照関係があれば、任意のものがもちいられてもよい。また、参照先のドキュメントの信憑性に係る特定操作は、本実施形態のように訂正や削除を用いることができる。これらの構成によれば、適切かつ確実に参照元のドキュメントに対する特定操作を把握することができ、本発明を適切かつ確実に実施することができる。但し、上記以外でも把握しえる、ドキュメントに対する信憑性に係る特定操作があれば、任意のものがもちいられてもよい。また、訂正の場合は、本実施形態のように参照先のドキュメント自体に訂正表現を含む場合を考慮すれば、参照元のドキュメントが参照先のドキュメントの内容を訂正するものであるかを適切に判断することができ、より適切な信憑性の判断が可能になる。また、本実施形態における事前処理部12の処理のように、一旦信憑性が低いと判断されたドキュメントの情報を用いて解析対象のドキュメントを絞り込むこととすれば、効率的にドキュメントの信憑性を判断することができる。また、ドキュメントに対応付けられた時刻に応じてドキュメントの処理対象を決定することすれば、時間帯毎の時間帯毎のドキュメントの信憑性の判断を行うことができ、また、効率的な処理が可能となりリアルタイムな信憑性解析が可能となる。