"インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析システムであって、前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集するデータ収集部と、前記商品販売データを時系列的に記憶する商品販売データベース記憶部と、前記投稿データを時系列的に記憶する投稿データベース記憶部と、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出部と、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析部とを備える情報解析システム。請求項1記載の情報解析システムであって、前記解析部は、対応する時刻において、前記投稿データおよび商品販売データの各パラメータが、前記時間経過に伴う変化が急激であることを表す状態になっている場合に、両者に相関があると判断する情報解析システム。請求項1または2記載の情報解析システムであって、前記解析部は、前記投稿データおよび商品販売データに共通する前記変化が表れる時間的なずれを求める情報解析システム。請求項1~3いずれか記載の情報解析システムであって、前記パラメータ算出部は、前記投稿データおよび商品販売データの変化を時間的に平滑化して前記パラメータを算出する情報解析システム。コンピュータによって、インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析方法であって、前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集し、該商品販売データおよび投稿データをデータベースとしてメモリに時系列的に記憶するデータ収集工程と、前記メモリ上のデータベースを参照して、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出工程と、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析工程とを備える情報解析方法。インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析するためのコンピュータプログラムであって、前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集し、該商品販売データおよび投稿データをデータベースとしてメモリに時系列的に記憶するデータ収集機能と、前記メモリ上のデータベースを参照して、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出機能と、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析機能とをコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。しかし、従来、ソーシャルメディア上の情報発信、いわゆる投稿と、商取引の売れ行きなどとの相関についての解析技術は存在しなかった。ソーシャルメディア自体が、近年、普及してきたものであり、その影響の大きさは感覚的には容易に推察できるものの、影響の大きさを解析するための技術は十分に検討されて来なかったからである。ソーシャルメディアの特徴の一つはリアルタイム性にあり、ある投稿が注目され始めると、それに関連する投稿が爆発的に増え、瞬時にトレンドを形成することが起こり得る。その一方で、アプリケーションなどオンラインでダウンロード販売される商品は、その取引もリアルタイム性を有しており、形成されたトレンドがただちに売れ行き等に反映されることがある。従って、ソーシャルメディア上の投稿と、オンラインでの商取引の傾向との相関を解析することは、非常に重要である。本発明は、かかる状況に鑑み、ソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する技術を提供することを目的とする。本発明は、インターネット上のソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売状況との相関を解析する情報解析システムであって、前記商品のオンラインの販売状況を表す商品販売データと、ソーシャルメディアの投稿から前記商品のオンラインの販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データとを収集するデータ収集部と、前記商品販売データを時系列的に記憶する商品販売データベース記憶部と、前記投稿データを時系列的に記憶する投稿データベース記憶部と、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、時間経過に伴う変化を表す所定のパラメータを算出する統計パラメータ算出部と、前記投稿データおよび商品販売データのそれぞれについての前記パラメータを、所定の対比条件に基づいて対比することにより、両者の相関の有無を解析する解析部とを備えるものである。本発明の情報解析システムによれば、オンラインで販売されている商品につき、その商品の販売先を示すリンク情報を直接的または間接的に含む投稿データを収集することによって、膨大に存在するソーシャルメディアの投稿の中から、商品に関連する投稿を正確かつ効率的に抽出することができる。そして、こうして収集されたデータについて、時間経過に伴う変化を表すパラメータに着目し、これを対比することによって相関関係を解析することができる。パラメータは、投稿データおよび商品販売データ自体を用いて算出してもよいし、これらを一旦、別のデータに変換した上で求めてもよい。時間経過に伴う変化を表すパラメータとしては、投稿データ等の変化率、変動周期、変動周波数、急激な変化が始まる開始時間、定常的な数値から一定の変化分が表れるまでのいわゆる時定数など種々のパラメータを用いることができる。時間経過に伴う変化を表すパラメータを用いるのは、ソーシャルメディアやオンラインでの商品販売は、非常に短い時間で刻々と変化するリアルタイム性を有しているため、時間経過に伴う変化が顕著に表れ、相関の解析に有用性が高いからである。こうすることにより、本発明の情報解析システムによれば、ソーシャルメディアとオンラインでの商品販売との相関を適切に解析することができる。本発明において、リンク情報を間接的に含む投稿とは、その投稿に含まれるリンク情報に従って得られる別の投稿やホームページ上の記事などの別の情報に、さらに上記商品の販売先を示すリンク情報が含まれているものを言う。必ずしも2段階で商品の販売先を表すリンク情報にたどりつく必要はなく、さらに多段階の情報を順次たどることで、最終的にこれらのリンク情報に到達できるものも含めてもよい。出発点となる投稿としては、次の投稿やホームページなどを表すリンクが含まれているもののみを対象としてもよいし、これらの所在を一義的に表すキーワード等が含まれるものを含めてもよい。本発明の情報解析システムにおける第1の解析として、前記解析部は、対応する時刻において、前記投稿データおよび商品販売データの各パラメータが、前記時間経過に伴う変化が急激であることを表す状態になっている場合に、両者に相関があると判断するものとしてもよい。時間変化に伴う変化が急激であることを表す状態とは、パラメータに応じて予め定義することができる。例えば、変化率をパラメータとして用いる場合は、その絶対値が所定以上となった場合を急激と判断してもよいし、変化率の時間的変化即ち、投稿データ等の二階微分値が所定値以上となったときに急激と判断してもよい。急激な変化というのは、通常の状態を超える変化が生じていることを表しているから、何らかの要因によって引き起こされることが通常である。従って、投稿データおよび商品販売データの双方が、対応する時刻において急激に変化している場合には、いずれか一方が他方の変化を誘発している可能性が高い。上述の方法では、この意味での相関の有無を比較的容易に特定することができる。また、本発明の情報解析システムにおける第2の解析として、前記解析部は、前記投稿データおよび商品販売データに共通する前記変化が表れる時間的なずれを求めてもよい。投稿データおよび商品販売データの一方が他方の変化を誘発する場合、その変化は、一方が他方に時間的に遅れて表れるのが通常である。従って、かかる時間的なずれを求めることにより、両者の相関の有無を解析することができ、特に、いずれが誘発した変化であるかを推測することができる。また、時間遅れの値によって、一方の変化が他方の変化に与える影響の大きさを定量的に解析することも可能となる。時間的なずれは、種々の方法で求めることができる。まず、投稿データおよび商品販売データに表れる急激な変化のみを対象として解析を行うものとしてもよいし、両者の変化全体を比較して解析するものとしてもよい。急激な変化を対象とする場合は、投稿データおよび商品販売データのそれぞれについて、急激な変化が始まった時刻や、変化が最大となった時刻などの代表時刻を求め、その代表時刻間のずれで時間遅れを求めるようにしてもよい。また、投稿データおよび商品販売データの一方については急激な変化が始まった時刻を代表時刻とし、他方については変化が最大となった時刻を代表時刻とするなど、異なる代表時刻間のずれを利用してもよい。さらに、投稿データおよび商品販売データの一方を基準とし、他方の時間軸を相対的にずらしていきながら、両者のデータが最も誤差少なく一致する状態を求め、その状態での時間軸のずれ量を時間遅れとしてもよい。上述した第1の解析および第2の解析は併用してもよい。この場合、両者の解析結果を総合的に評価することによって相関の有無を判断することもできる。例えば、投稿データが商品販売データに与える影響を知りたい場合は、第2の解析によって投稿データの変化が商品販売データの変化に先んじて現れるもののみを抽出し、これに対して第1の解析を適用すればよい。このように、複数の解析結果を併用することによって、より目的に即した適切な解析を実現することが可能となる。本発明の情報解析システムにおいて、上述のパラメータも種々の方法で算出可能である。例えば、前記パラメータ算出部は、前記投稿データおよび商品販売データの変化を時間的に平滑化して前記パラメータを算出してもよい。収集された状態の投稿データや商品販売データ、いわゆる生データは、時系列的に変動が非常に激しくなるのが通常である。この状態で解析を行うと、いわゆるノイズとも受け取れる激しい変動部分をとらえて急激な変化が生じているとの誤解析を招くおそれがある。上述のように、生データを時間的に平滑化した上でパラメータを算出するようにすれば、こうした誤解析の可能性を抑制することができる。平滑化は、種々の方法で行うことが可能である。例えば、所定の時間範囲に区切って最小二乗法を適用してもよい。また、データ全体を滑らかに結ぶスプライン曲線などを求める方法としてもよいし、ローパスフィルタによって高周波のノイズ成分を除去するようにしてもよい。本発明について示した上述の種々の特徴は、いずれも全てを備えている必要はなく、一部を備えてもよいし、適宜、組み合わせて適用してもよい。また、本発明において、以上で説明した解析は、特定の商品のみを対象として行ってもよいし、複数の商品を対象として行ってもよい。複数の商品を対象とする場合には、さらに、商品ごとの解析を総合することで、ソーシャルメディアと複数商品との総合的な相関を求めることもできる利点がある。本発明は、その他、コンピュータによって情報解析を行う情報解析方法として構成してもよいし、かかる情報解析をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして構成してもよい。また、かかるコンピュータプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体として構成してもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスクやCD-ROM,光磁気ディスク,ICカード,ROMカートリッジ,パンチカード,バーコードなどの符号が印刷された印刷物,コンピュータの内部記憶装置RAMやROMなどのメモリおよび外部記憶装置等,コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。本発明の実施例について以下の順序で説明する。A.システム構成:B.データ収集処理:C.相関解析処理:D.ランク変化率:E.各時点の相関解析:F.時間遅れの解析:G.効果および変形例:A.システム構成:図1は実施例としての情報解析システムの構成を示す説明図である。実施例の情報解析システム10は、CPU、RAM、ROMを備えるコンピュータに、同システムの機能を実現するためのコンピュータプログラムをインストールすることによって構成されている。本実施例では、パーソナルコンピュータを用いて構成した。情報解析システム10は、インターネットINTに接続されており、同じくインターネットINTに接続されている種々のサーバから情報を取得することができる。図中には、かかるサーバの例として、ソーシャルネットワークサイトSNS、商品記事サイトAS、商品販売サイトPSを例示した。ソーシャルネットワークサイトSNSは、ソーシャルメディアの一つであり、同サイト内では、種々のユーザが、投稿という形で相互に情報を交換することができる。商品記事サイトASは、特定のサイトを意味するものではなく、商品を紹介するホームページ等の集合である。商品販売サイトPSは、商品のオンラインショップの集合である。種々の商品を対象とすることができるが、本実施例では、コンピュータ等のアプリケーション、電子書籍、音楽などオンラインでダウンロードして購入することができる商品を対象とした。商品販売サイトPSは、各商品を販売するだけでなく、同サイト上での各商品の売れ行きに関する情報なども提供している。これらの各サイトにおいて、情報の所在は、URLUniformResourceLocatorによって特定することができる。ソーシャルネットワークサイトSNSでは、投稿[1]、投稿[2]、投稿[3]などの各投稿に対してそれぞれ個別のURLが与えられる。商品記事サイトASでは、各ホームページに対して個別のURLが与えられる。商品販売サイトPSでは、商品をダウンロードするページごとに個別のURLが与えられている。以下、これらのURLを、リンク情報と呼ぶこともある。図中に情報解析システム10の構成を図示した。上述の通り、これらの構成は、主としてコンピュータプログラムをインストールすることによってソフトウェア的に構成されるが、ハードウェア的に構成してもよい。以下、各構成要素の機能について順に説明する。データ収集部11は、インターネットを介して投稿データおよび商品販売データを収集する。商品販売データとは、商品販売サイトPSによって提供される商品の売れ行きに関する情報である。例えば、商品の販売数や、当該サイトで扱う商品の中での売れ行きランクなどのデータとすることができる。商品販売データの収集対象となる商品の指定は、商品ごとに予めリンク情報で指定してもよいし、特定の商品販売サイトPS単位で指定してもよい。後者の方法によれば、特定の商品販売サイトPSで扱っている多数の商品を容易に解析の対象として指定することができる利点がある。投稿データは、予め指定されたソーシャルネットワークサイトSNSにアクセスして収集する。ただし、情報解析システム10は、投稿データと商品販売データとの相関を解析するためのシステムであるから、全ての投稿データを収集するのではなく、商品販売データの収集対処として予め指定された商品に関連する投稿データのみを収集する。商品に関連するか否かは、本実施例では、リンク情報によって判断するものとした。図中の商品販売サイトPSにあるURL[P1]に対応する商品以下、対象商品というを例にとって以下に説明する。図示する通り、投稿[3]には、URL[P1]というリンク情報が含まれているから、対象商品に関連する投稿であると判断される。投稿[1]には、URL[A1]なるリンク情報が含まれている。このリンク情報は、商品記事サイトAS内のホームページを表しており、URL[P1]とは異なるから直接に対象商品に関連するものではない。しかし、リンク情報[A1]で示されたホームページには、その記事中に商品販売サイトPS内のリンク情報URL[P1]が記録されている。従って、投稿[1]は、商品記事サイトASを介して間接的に対象商品に関連していると判断される。投稿[2]には、URL[A2]なるリンク情報が含まれている。このリンク情報は、商品記事サイトAS内のホームページを表している。しかし、URL[A2]のホームページ内には、記事URL[P1]で販売されている対象商品の名称商品P1は記載されているが、対象商品のURL[P1]というリンク情報は含まれていない。本実施例では、このように対象商品のリンク情報が含まれていない投稿については、対象商品に関連しないものと扱っている。このように予め指定された商品に関連する投稿とは、投稿[3]のように直接的に商品のリンク情報を含むもの、および投稿[1]のように間接的に商品のリンク情報にたどりつくことができるものを意味している。ここでは、投稿[1]のように、商品記事サイトASのホームページを介して間接的に対象商品にたどりつく場合を例示したが、他の投稿を介して対象商品にたどりつくものも関連する投稿と扱われる。投稿データベース記憶部14および商品販売データベース記憶部15は、データ収集部11によって収集されたデータを時系列的に記憶する。本実施例では、投稿データベース記憶部14および商品販売データベース記憶部15は、情報解析システム10内に構成したが、別途用意されたサーバ等で構成してもよい。また、投稿データベース記憶部14、商品販売データベース記憶部15は、両者を統合したデータベースを記憶する形で用意してもよい。統計パラメータ算出部12は、投稿データベース記憶部14、商品販売データベース記憶部15に記憶された投稿データ、商品販売データに基づいて、解析用のパラメータを算出する。解析用には種々のパラメータを用いることができるが、本実施例では、これらのデータをランク、つまり順位付けを表すデータに変換したものを求め、さらに、ランクの時間的な変化率を求めるものとした。それぞれの算出方法については後述する。解析部13は、統計パラメータ算出部12によって算出されたパラメータに基づいて、投稿データと商品販売データとの相関の有無を解析する。本実施例では、各時点での相関関係と、時間遅れという2種類の解析を行う。これらの解析の内容は後述する。相関の解析は、いずれか一方のみを行うものとしてもよいし、この他の解析方法を適用してもよい。以下、情報解析システムによって実行される解析処理の具体的内容について順に説明する。B.データ収集処理:図2は、データ収集処理のフローチャートである。ソフトウェア的にはデータ収集部11図1参照が行う処理であり、ハードウェア的には情報解析システム10のCPUが実行する処理である。この処理は、所定のタイミングで繰り返し実行される。データ収集処理では、商品販売データと投稿データを収集するが、商品販売データの収集については、予め指定された商品販売サイトPSにアクセスして、商品の売れ行き情報を取得し、商品販売データベース記憶部15に記憶するだけの比較的単純な処理であるから、図示を省略した。商品の売れ行き情報としては、例えば、特定の商品の販売数や、複数の商品の中で特定の商品の人気度を表すランクなどとすることができる。以下では、投稿データの収集についてのみ示してある。情報解析システム10は、まず対象商品のURLを入力するステップS10。対象商品とは、商品販売データの収集対象となっている商品である。ここでは、商品ごとに個別にURLが指定されているものとする。次に情報解析システム10は、予め指定されたソーシャルネットワークサイトSNSにアクセスし、新規の投稿を取得するステップS11。そして、投稿の内容を解析しステップS12、対象商品のURLが存在するか否かを判断するステップS13。対象商品のURLが存在する場合にはステップS22、対象商品に関連づけて、投稿データベース記憶部14に投稿日時を記憶するステップS16。この結果、投稿データベース記憶部14には、対象商品に関連する投稿が、投稿された日時が蓄積されることになる。投稿日時だけでなく、投稿自体を投稿データベース記憶部14に記憶するようにしてもよい。対象商品のURLが存在しない場合にはステップS13、情報解析システム10は、投稿内のリンク情報で指定されるリンク先ページを取得し、その内容を解析するステップS14。リンク先ページとしては、商品記事サイトASのホームページや、ソーシャルネットワークサイトSNSの他の投稿などが考えられる。こうして得られたリンク先ページに対象商品のURLが存在する場合にはステップS15、対象商品に関連づけて、投稿データベース記憶部14に投稿日時を記憶するステップS16。対象商品のURLが存在しない場合にはステップS15、データ収集処理を終了する。以上の処理によって、情報解析システム10は、対象商品のURLを直接または間接に含む投稿データを判別し、その投稿日時を投稿データベース記憶部14に蓄積することができる。本実施例の処理では、ステップS15において、対象商品のURLが含まれていない場合は、それ以外のURLが含まれていたとしてもデータベース収集処理を終了するから、2以上の商品記事サイトや投稿を経て対象商品にたどり着く投稿、つまり3段階以上を経て対象商品にたどり着く投稿はデータ収集の対象から外していることになる。3段階以上を経る投稿もデータ収集の対象とする場合は、ステップS14、S15の処理をさらに繰り返し実行するようにすればよい。図3は、変形例としてのデータ収集処理のフローチャートである。投稿データの収集についてのみ示した。図2では対象商品を指定して投稿データを収集する例を示した。これに対し、図3の処理は、対象商品を扱っている商品販売サイトPS単位でリンク情報を指定した場合の処理について示す。図3の処理も、図2の処理と同様、所定のタイミングで繰り返し実行される。以下、図3の説明において、予め指定された商品販売サイトPSを、単にオンラインショップと呼ぶものとする。情報解析システム10は、予め指定されたソーシャルネットワークサイトSNSにアクセスし、新規の投稿を取得するステップS20。そして、投稿の内容を解析しステップS21、オンラインショップのURLが存在するか否かを判断するステップS22。オンラインショップのURLが存在する場合にはステップS22、オンラインショップ内で対象商品を表す対象商品コードと投稿日時を投稿データベース記憶部14に記憶するステップS25。対象商品コードとしては、オンラインショップで与えられる固有のコードを用いてもよいし、対象商品のURLを用いてもよい。図中に、データの記憶例を示した。例えば、図示するように、投稿日時と対象商品コードとをテーブル形式で格納することができる。この例では、○年○月○日時分秒にはAPP1で表される対象商品に関する投稿があり、同日の時分秒にはAPP2で表される対象商品に関する投稿があったことが分かる。かかる形式をとることによって、複数の対象商品に関する投稿データを単一のデータベースで管理することができる。投稿日時だけでなく、投稿内容をデータベースに記憶させるようにしてもよい。図示したデータベース構造は、図2で説明したデータ収集処理に適用することも可能である。ステップS22において、オンラインショップのURLが存在しない場合には、情報解析システム10は、投稿内のリンク情報で指定されるリンク先ページを取得し、その内容を解析するステップS23。リンク先ページとしては、商品記事サイトASのホームページや、ソーシャルネットワークサイトSNSの他の投稿などが考えられる。こうして得られたリンク先ページにオンラインショップのURLが存在する場合にはステップS24、オンラインショップ内で対象商品を表す対象商品コードと投稿日時を投稿データベース記憶部14に記憶するステップS25。オンラインショップのURLが存在しない場合にはステップS15、データ収集処理を終了する。以上の処理によって、情報解析システム10は、オンラインショップのURLを直接または間接に含む投稿データを判別し、その投稿日時を投稿データベース記憶部14に蓄積することができる。図3の処理によれば、複数の対象商品に関する投稿をまとめて取得することができる利点がある。図2、図3で説明した2種類のデータ収集処理は、予め決められたいずれか一方のみを用いるものとしてもよいし、ユーザの指定などによっていずれかを選択的に用いるものとしてもよい。C.相関解析処理:次に、投稿データおよび商品販売データを用いた相関解析処理について説明する。図4は、相関解析処理のフローチャートである。ソフトウェア的には、統計パラメータ算出部12および解析部13が実行する処理であり、ハードウェア的には情報解析システム10のCPUが実行する処理である。情報解析システム10は、まず投稿データMnおよび商品販売データPnを読み込むステップS30。それぞれデータ収集処理図2または図3によって時系列的に収集されたデータである。投稿データMnおよび商品販売データPnには、いずれも複数の対象商品に関するデータが含まれているものとして、以下の処理を説明する。情報解析システム10は、投稿データMnおよび商品販売データPnに基づいて、投稿ランクMr、商品ランクPrを算出するステップS31。商品ランクPrとは、商品販売データPnの対象となっている複数の商品の中で、各商品の人気度を表す情報である。投稿ランクMrは、それぞれの対象商品に関する投稿の人気度を表す情報である。これらのランクは、例えば、対象商品の販売数または対象商品に関連する投稿数に基づいて、人気度を表す指標Sを求め、この指標の降順に商品をソートすることによって求めることができる。商品販売データPnとして、商品販売数ではなく、複数の商品の中でのランクが収集されている場合は、商品ランクPrとしては、収集されたデータをそのまま用いるものとしてもよい。ランクを求めるための指標Sは種々の定義が可能であるが、一例として、次式によって求めることができる。ここで、Siとは、時刻iにおける指標であることを表している。またnは、度数、つまり投稿の数または対象商品の販売数である。上述の式は、時刻iを基準として23時間前までの度数に重み値8、24時間~71時間前までの度数に重み値5、72~95時間前までの度数に重み値2をそれぞれ乗じて指標を算出することにより、時刻iに近い過去ほど高い重みで評価するようになっている。重み値や、時間の区切り方は、任意に設定可能である。このように、時刻iのデータのみならず、一定の時間幅のデータを用いて指標化することにより、データのノイズとも言うべき急激な変動による影響を緩和することができる利点もある。ランクを求めるための指標の算出方法は、投稿データと商品販売データで共通していることが望ましいが、必ずしも同一である必要はない。情報解析システム10は、投稿ランクMr、商品ランクPrに基づいて、投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdを算出するステップS32。投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdとは、投稿ランクMrおよび商品ランクPrの時間経過に伴う変化の割合を示す値である。投稿ランクMr、商品ランクPrは、それぞれ値1つまり1位が最も人気度が高く、値が大きくなるほど人気度が低くなるパラメータであるため、単純に変化率を求めると、ランクが急上昇しているとき変化率はマイナスとなり、ランクが降下しているとき変化率がプラスとなってしまう。そこで、本実施例には、ランクから純粋に算出される変化率に、負号を乗じることによって、投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdを求めるものとした。こうすることによって、投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdは、それぞれ投稿ランクMr、商品ランクPrが急上昇している時に正の値をとり、降下している時に負の値をとるパラメータとなる。変化率は、単純には、各時刻における投稿ランクMr、商品ランクPrと、その前後の時刻におけるこれらのランクとの差分を時間で割ることによって求めることも可能であるが、本実施例では、変化率が激しく変動することを抑制するため、データを平滑化して変化率を求めるものとした。変化率の算出方法については、後述する。情報解析システム10は、投稿ランク変化率Mdおよび商品ランク変化率Pdに基づいて、各時点の相関関係を解析するステップS33。本実施例では、図中に示す7つのケースCaseに分けて相関を判断するものとした。Case1は、投稿ランク変化率Mdおよび商品ランク変化率Pdがいずれも所定の閾値Th1以上となる場合である。閾値Th1は、変化が急激であるか否かを判断するための基準値であり、任意に設定可能である。Case1は、投稿ランクMrおよび商品ランクPrの双方が急激に上昇していることを示しており、両者の間には、強い相関があると判断される状態である。Case2は、投稿ランクMrは上昇しているものの急上昇とまでは言えず、商品ランクPrのみが急激に上昇している場合である。このケースは、投稿とその他の要因が重畳して商品ランクに影響を与えていると判断される状態である。Case3は、投稿ランクMrのみが急上昇しており、商品ランクPrは上昇しているものの急上昇とまでは言えない場合である。このケースは、投稿における人気度の急上昇が、商品の売れ行きにあまり影響を及ぼしていないと判断される状態である。Case4は、投稿ランクMrおよび商品ランクPrともに、急上昇とはいえないまでも上昇している場合である。このケースは、投稿と商品の売れ行きとの間に、Case1ほどの強い相関があるとは言い切れないが、ある程度の相関は認められると判断される状態である。Case5は、投稿ランクMrが降下しており、商品ランクPrが上昇している場合である。両者には相関がないと判断される状態である。Case6は、逆に、投稿ランクMrが上昇しており、商品ランクPrが降下している場合である。両者には相関がないと判断される状態である。Case7は、投稿ランクMrおよび商品ランクPrがともに降下している場合である。双方が降下しているものの、一方が降下することによって他方に影響を与える可能性はそれほど高くはないとも考えられるため、相関があるとは断定できない状態である。このように、予め設定された閾値Th1を用いて、いくつかのケースに分類することにより、情報解析システム10は、比較的容易に投稿と商品の売れ行きとの相関の有無を判定することができる。上述の例では、閾値Th1を、投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdに共通して用いたが、両者で異なる閾値を用いても良い。各時点の相関の解析は、種々の方法をとることができる。例えば、各時点における投稿ランク変化率Mdと商品ランク変化率Pdとの比の値を用いてもよい。両者に強い相関が認められる場合には、比は値1に接近する。ただし、この方法ではランクが急上昇しているか否かは判断できないため、別途、投稿ランク変化率Mdまたは商品ランク変化率Pdの値によって、ランクが急上昇しているか否かを判断することが好ましい。情報解析システム10は、各時点の相関解析とは別に、時間遅れ解析を行うステップS34。時間遅れ解析とは、例えば、投稿ランクMrの変化に対応する変化が、時間的に遅れて商品ランクPrに表れている場合に、その時間的な遅れを求めるものである。逆に、商品ランクPrを基準とした場合の投稿ランクMrの時間的な遅れを求めてもよい。時間遅れ解析の具体的な方法については後述する。情報解析システム10は、以上で説明した各時点の相関解析ステップS33と時間遅れ解析ステップS34の結果を総合的に評価して、投稿ランクMrと商品ランクPrとの相関の有無を判断し、結果を出力するステップS35。このように2種類の解析結果を総合評価することによって、より適切な結果を得ることができる。ただし、実施例で示した解析は例示であり、情報解析システム10は、各時点の相関解析ステップS33、時間遅れ解析ステップS34のいずれか一方のみを行ってもよいし、これとは異なる手法による解析方法を適用してもよい。D.ランク変化率:次に、相関解析処理図4で示した各種の処理の内容についてより具体的に説明する。まず投稿ランク変化率Mr、商品ランク変化率Prの算出について示す。図5は、投稿ランクおよび商品ランクの集計例を示すグラフである。一つの対象商品について、横軸に時間を示し、縦軸には上を1とし下方にいくほどランクが低下する状態で投稿ランクMrおよび商品ランクPrの実際の集計結果を示した。横軸の1~11の数値は、それぞれ週を示している。図において、実線が投稿ランクMrを表し、破線が商品ランクPrを表している。図の例によれば、例えば、10週当たりでは、投稿ランクMrおよび商品ランクPrの双方に急上昇が見られ、相関があるように見えるが、7~8週の間では、投稿ランクMrのみが急上昇しているように見え、投稿ランクMrと商品ランクPrとの間に相関があるのか否か、明確には判別できない。図示する通り、投稿ランクMrおよび商品ランクPrの算出結果は、非常に激しく変動する。従って、このままの状態で単純に変化率を求めると、変化率の結果も非常に激しく変動してしまい、投稿ランクMrと商品ランクPrの相関の解析が困難となる。そこで、本実施例では、投稿ランクMrと商品ランクPrとを平滑化してそれぞれの変化率を算出するものとした。図6は、ランク変化率の算出例を示す説明図である。図6aは投稿ランクMrのデータを模式的に示した。図の煩雑化を回避するため、商品ランクPrは省略した。本実施例では、ランク変化率は最小二乗法によって算出する。つまり、所定の時間幅tで定められた区間内における投稿ランクMrのデータを抽出し、抽出されたデータに対して、最小二乗法によって誤差二乗の総和が最小となるように直線L1を求める。こうして得られた直線L1の傾きが区間内の投稿ランクMrの変化率となる。本実施例では、時間幅tとして6時間を用いたが、tの値は任意に設定可能である。最小二乗法は統計データの処理方法として周知の手法であるため、詳細な説明は省略するが、直線L1をy=axbで表すと、その傾きaおよび切片bは、時間tを6時間とした場合、次式で得ることができる。ここで、それぞれiの付合は、時刻iにおける値であることを意味している。またkは、時刻iから時間tこの場合6時間以内の各データを表す付合である。xは各データの時刻、yはその時刻における投稿ランクMrの値である。上述の式における6は、時間tに応じた数値を用いることになる。上式によれば、傾きaは投稿ランクMrが上昇しているところでは、負となる。従って、本実施例では、投稿ランクMrの変化率として、-aを用いるものとした。上式は、商品ランクPrの変化率を算出する際にも用いることができる。ランクの変化率は、最小二乗法以外の方法によって求めてもよい。図6a中に、他の方法を併せて例示した。例えば、投稿ランクMrを滑らかに結ぶスプライン曲線L2を求め、この曲線L2を各時点で微分することによって、投稿ランクMrの変化率を求めてもよい。また、投稿ランクMrを結ぶ折れ線L3のグラフに対して、種々のローパスフィルタを適用することによって、激しく変化するノイズ成分を除去した状態の投稿ランクを得た後、変化率を算出するようにしてもよい。図6bには最小二乗法によるランク変化率の算出結果を例示した。図6aの時間幅tの開始時間を、1時間ごとなど所定のずれ量で、離散的にずらしながら変化率を計算すれば、結果は、折れ線Rのように矩形状のグラフとして得ることができる。ずれ量を小さくすれば、折れ線Rはより曲線に近い状態となる。ランク変化率は、このように折れ線状態で結果を算出してもよいが、折れ線として得られた結果を滑らかに結ぶスプライン曲線Sの形で求めるようにしてもよい。ランク変化率は、図6aのランクが上昇しているところで正値となるよう符号を定義している。図6bの結果では、ランク変化率が大きいほどランクが急上昇していることを意味している。図中に、相関解析処理図4のステップS33で用いる閾値Th1を併せて示した。ランク変化率がこの閾値Th1を超える時間帯において、ランクは急上昇していることになる。E.各時点の相関解析:次に各時点の相関解析について説明する。図7は、各時点の相関解析例を示す説明図である。図7aには、単一の商品について、投稿ランク変化率Mdを実線で示し、商品ランク変化率Pdを破線で示した。実施例の相関解析では、図4のステップS33に示した条件によって時点ごとにCase1~7に分類することで、投稿ランクと商品ランクの相関を求める。図7aの投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdに対して、相関解析を行った結果を、図7aの下側に併せて示した。時刻0~t1は、投稿ランク変化率Mdは正、つまり上昇しているが、商品ランク変化率Pdは0であるから、Case6に相当する。時刻t1~t2は、投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdともに正であるから、Case4に相当する。時刻t2~t3は、投稿ランク変化率Mdが閾値Th1以上となり、商品ランク変化率Pdは正であるから、Case3に相当する。そして、時刻t3~t4は、投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdともに閾値Th1以上であるから、Case1に相当する。以後、他の時刻についても、図4のステップS33に示した条件に基づいて判断することにより、図示する結果を得ることができる。図7aの結果では、時刻t3~t4の間図中のハッチングを付した部分においてのみ、Case1が表れる。このような場合、一度でもCase1が存在していることをもって、この対象商品の商品ランクは投稿ランクと相関があると判断してもよい。また、より定量的な評価を可能とするため、Case1となっている時間幅tc1に基づいて相関の強さを表す指標を求めてもよい。例えば、図中に示すように、Case1となっている時間幅tc1と、データ処理を行った全時間幅Ttとの比を相関指数として用いても良い。図7bは、上述の方法で得られた相関指数を、商品P1~P10について比較した状態を示している。Case1に相当する時間幅は商品によって異なるから、相関指数も商品によって異なる。そこで、相関指数が、予め設定された所定の閾値Th2を超える場合に、投稿ランクMrと商品ランクPrとの間に相関があると判断するようにしてもよい。図の例では、商品P2~P6、P9およびP10について、両者の間に相関が認められることになる。閾値Th2は、このように相関を認めるか否かの判断基準となる値であり、任意に設定可能である。F.時間遅れの解析:次に時間遅れ解析について説明する。図8は、時間遅れの解析方法を示す説明図である。図8a~図8dは、それぞれ投稿ランク変化率Mdおよび商品ランク変化率Pdを模式的に示している。投稿ランク変化率Mdと商品ランク変化率Pdには、対応する変化が、ある程度の時間的なずれを伴って表れることがある。図8aおよび図8bは、商品ランク変化率Pdが高い値になった後、時間的に遅れて投稿ランク変化率Mdが高い値になる状態を示している。図8cおよび図8dは、逆に投稿ランク変化率Mdが高い値になった後、時間的に遅れて商品ランク変化率Pdが高い値になる状態を示している。このように種々の時間的なずれを伴って、対応する変化が現れた場合に、両者の関係を評価するための解析が時間遅れ解析である。時間遅れ解析は、3つの観点で評価を行う。1つめは、Case1に相当する区間があるか否かである。2つめは、投稿ランク変化率Mdが閾値Th1を超える時点急上昇開始時刻というを基準として、商品ランク変化率Pdが最大値となる時点変化率最大時刻というまでの時間のずれΔtmの値である。3つめは、逆に、商品ランク変化率Pdの急上昇開始時刻を基準として、投稿ランク変化率Mdの変化率最大時刻までの時間のずれΔtpである。図8aの状態では、投稿ランク変化率Mdおよび商品ランク変化率Pdの双方が閾値Th1以上となる区間は存在しないから、Case1は無しとなる。商品ランク変化率の変化率最大時刻は、投稿ランク変化率の急上昇開始時刻よりも前であるから、Δtm<0となる。投稿ランク変化率の変化率最大時刻は、商品ランク変化率の急上昇開始時刻よりも後だから、Δtp>0となる。この結果を、図の右側に示した。同様にして、図8bの状態では、Case1有り、Δtm<0、Δtp>0と評価される。図8cの状態では、Case1有り、Δtm>0、Δtp>0と評価される。図8dの状態では、Case1無し、Δtm>0、Δtp<0と評価される。ここでは、4つのケースについて例示したが、Case1の有無、Δtm、Δtpの状態は、他にも種々のケースが存在し得る。Case1が存在しない場合には、各時点での相関解析図7では、相関が無いと判断されるおそれがある。しかし、このような場合であっても、図8aに示すように、投稿ランク変化率Mdと商品ランク変化率Pdに対応する変化が時間遅れを伴って現れる場合がある。時間遅れ解析を行うことにより、各時点での相関解析図7とは異なる観点で、投稿ランクと商品ランクとの相関を評価することができる利点がある。こうして得られた結果に対しては、さらに種々の評価を加えることができる。例えば、投稿ランクの変化が商品ランクの変化に影響を与えているか否かを判断したい場合には、図8c、図8dに表れるように、Δtm>0となっているか否かを判断すればよい。また|Δtm|の値が大きいほど、投稿ランクの変化が現れてから商品ランクの変化が表れるまでの時間が長いことを意味しているから、それだけ投稿ランクによる影響力が小さいと評価することもできる。さらに、Δtmの値だけでなく、Case1が存在するか否かも併せて判断してもよい。例えば、Δtm>0であっても、Case1が存在しない場合には、投稿ランクが商品ランクに与える影響は比較的弱いと判断することも可能である。時間遅れの算出方法は、図8に示したΔtm、Δtpに限らない。例えば、投稿ランク変化率Mdと商品ランク変化率Pdの急上昇開始時刻間のずれを時間遅れと定義してもよいし、両者の変化率最大時刻間のずれを時間遅れと定義してもよい。時間遅れは、急上昇開始時刻や変化率最大時刻などの代表時刻を用いることなく解析で算出してもよい。図9は、変形例としての時間遅れの解析方法を示す説明図である。この方法では、以下で説明する通り、投稿ランク変化率Mdを基準として、商品ランク変化率Pdの時間軸を相対的にずらすことによって、時間遅れを算出する。図9aは、時間軸をずらしていない状態の投稿ランク変化率Md、商品ランク変化率Pdを示している。この例では、投稿ランク変化率Mdがピークとなった後、時間的に遅れて、商品ランク変化率がピークになっている。図9aの状態では、両者のピークは一致していない。図9の処理では、この状態で、時刻ごとの投稿ランク変化率Mdと商品ランク変化率Pdの誤差eの2乗を求め、これを時間軸で積分する。こうして得られた誤差を、ここでは2乗誤差と称する。図9aの右側に2乗誤差Eaを示した。図9aの状態では、投稿ランク変化率と商品ランク変化率のずれが大きいため、2乗誤差Eaも比較的大きい値となる。図9bは、投稿ランク変化率Mdを固定した状態で、商品ランク変化率PdをΔtだけずらした状態を示している。この状態で得られる2乗誤差Ebを図の右側に示した。商品ランク変化率を時間的Δtだけずらすことによって、投稿ランク変化率と商品ランク変化率との誤差が小さくなり、2乗誤差EbはEaに比べると小さい値となる。図9cは、さらに商品ランク変化率PdをΔtだけずらした状態を示している。この状態で得られる2乗誤差Ecを図の右側に示した。他の状態と比較して分かる通り、図9cは、投稿ランク変化率と商品ランク変化率のずれが非常に小さいため、2乗誤差Ecはさらに小さくなる。図9dおよび図9eは、さらに商品ランク変化率PdをΔt、2Δtだけずらした状態を示している。この状態で得られる2乗誤差Ed、Eeを図の右側に示した。これらの状態は、商品ランク変化率Pdをずらし過ぎた状態に相当し、2乗誤差Ed、Eeは再び増加する。このように、商品ランク変化率Pdを、投稿データ変化率Mdに対して相対的に移動させながら、両者の2乗誤差が最小となる移動量を求めれば、その値が、当初の状態図9aにおける時間遅れを表すことになる。時間遅れは、かかる方法で解析的に求めるようにしてもよい。得られた結果の評価については、図8で示した通りである。図10は、時間遅れの解析結果例を示すグラフである。複数の商品を対象として、それぞれ時間遅れを算出し、それぞれの時間遅れに対応する商品数の実際の解析結果をグラフにしたものである。この結果を見ると、時間遅れが0以上となっている商品数が非常に多く、その逆の傾向を示す商品数は少ないことが分かる。時間遅れが0以上ということは、投稿ランク変化率が商品ランク変化率に影響を与えていることを意味する。従って、この結果によれば、商品ランクが投稿ランクに与える影響よりも、投稿ランクが商品ランクに与える影響の方が大きいと言える。この結果を踏まえれば、各時点の相関解析図8においても、商品ランク変化率が投稿ランク変化率に先導する場合には、たとえCase1が表れていたとしても、両者の間には相関なしと判断することもできる。図10に示したのは、オンラインでダウンロードによって購入できるアプリケーションなどの商品に対する結果の例である。対象とする商品が異なれば、時間遅れの解析結果も異なってくるはずである。このように商品の分類に応じて時間遅れ解析を行うことにより、投稿ランクが商品ランクに与える影響の大きさを分析することが可能となる。G.効果および変形例:以上で説明した実施例の情報解析システムによれば、ソーシャルメディアの投稿と、オンラインでの商品の販売データとの間の相関について解析することができる。この解析において、本実施例では、対象商品のリンク情報に基づいて投稿を収集するため、膨大な投稿の中から対象商品に関連するものを比較的容易かつ正確に抽出することができ、解析精度を向上させることができる。また、実施例の情報解析システムでは、各時点における投稿ランクおよび商品ランクの変化率に基づく解析と、両者の時間遅れに基づく解析という異なる観点の解析を併用することによって、相関の有無について多面的に評価することができ、解析精度を向上させることができる。本実施例による解析結果を利用すれば、例えば、複数のソーシャルネットワークサイトSNSを対象として、投稿と商品の売れ行きとの相関の有無を判断することにより、商品の売れ行きに影響を強く与えるソーシャルネットワークサイトSNSを特定することも可能となる。実施例では、複数の商品を対象とした解析例を示したが、相関解析は、単一の商品を対象として行うこともできる。この場合には、投稿ランクや商品ランクなどに変えて、投稿数、商品販売量などのデータを用いればよい。実施例で説明した種々の特徴は、必ずしも全てを備えている必要はなく、適宜、一部を省略したり組み合わせたりして適用可能である。実施例では、投稿ランク、商品ランクを用いて解析を行う例を示したが、投稿データ数の変化率などを用いて解析を行ってもよい。"