"ソーシャルメディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置であって、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段と、前記ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャルメディアから取得するユーザ情報取得手段と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャルメディアから取得する返信回数取得手段と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段と、前記返信回数取得手段で取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する露出度算出手段と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率および前記露出度算出手段で算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析手段と、前記伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置。前記露出度算出手段は、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が0の場合には、前記露出度を1とし、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が1以上の場合には、前記返信回数の逆数を前記露出度とすることを特徴とする請求項1に記載のインフルエンサー抽出装置。前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、前記各ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とする請求項1または2に記載のインフルエンサー抽出装置。前記伝搬度解析手段は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、前記露出度算出手段で算出された露出度、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段と、を備えることを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載のインフルエンサー抽出装置。前記伝搬度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のn段階における伝搬度をSn、前記一経路のn段階のユーザの拡散率をXn、前記一経路のn段階のユーザとn1段階のユーザとの間の露出度をRn、前記一経路のn段階のユーザのリンク数をFnとしたとき、前記一経路のn段階における伝搬度Snは、数1の式を用いて求められることを特徴とする請求項4に記載のインフルエンサー抽出装置。前記返信回数取得手段は、所定期間における前記返信回数を取得し、前記拡散率算出手段は、前記所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出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インフルエンサー抽出装置。前記情報取得手段は、前記ソーシャルメディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とする請求項1から6のいずれかに記載のインフルエンサー抽出装置。ソーシャルメディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法であって、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップと、前記ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャルメディアから取得する第2のステップと、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャルメディアから取得する第3のステップと、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第4のステップと、前記第3のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第5のステップと、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第4のステップで算出された拡散率および前記第5のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第6のステップと、前記第6のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第7のステップと、を含むことを特徴とするインフルエンサー抽出方法。ソーシャルメディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー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、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップと、前記ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャルメディアから取得する第2のステップと、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャルメディアから取得する第3のステップと、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第4のステップと、前記第3のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第5のステップと、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第4のステップで算出された拡散率および前記第5のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第6のステップと、前記第6のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第7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。ソーシャルメディアにおいても現実世界同様に、ユーザ間における繋がりリンクの深さはリンク毎に異なるが、特許文献1に開示されている方法では、リンクの深さは考慮せず、全てのリンクの深さは同一であるとしてインフルエンサーを抽出しているという問題点があった。また、ソーシャルメディアに発信された書き込み情報が、発信したユーザと異なるユーザにより再発信されること、および再発信されることによりユーザからユーザへと段階的に広がることを考慮していないため、ソーシャルメディアにおいて、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、ソーシャルメディア内のユーザに影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出できない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、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出するインフルエンサー抽出装置、インフルエンサー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内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置であって、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段例えば、図1の情報取得部110と、前記ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャルメディアから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120と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャルメディアから取得する返信回数取得手段例えば、図1の返信回数取得部130と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段例えば、図1の拡散率算出部140と、前記返信回数取得手段で取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する露出度算出手段例えば、図1の露出度算出部150と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率および前記露出度算出手段で算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析手段例えば、図1の伝搬度解析部160と、前記伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段例えば、図1の抽出部170と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。ユーザ情報取得手段は、ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャルメディアから取得する。返信回数取得手段は、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、ソーシャルメディアから取得する。拡散率算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。露出度算出手段は、返信回数取得手段で取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する。伝搬度解析手段は、書き込み情報を発信したユーザについて、拡散率算出手段で算出された拡散率および露出度算出手段で算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。抽出手段は、伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の広がりの指標としての書き込み情報の拡散率およびリンク数と、ユーザ間におけるリンクの深さの指標としてのユーザ間の露出度と、から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。2本発明は、1のインフルエンサー抽出装置について、前記露出度算出手段は、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が0の場合には、前記露出度を1とし、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が1以上の場合には、前記返信回数の逆数を前記露出度とすることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、露出度算出手段は、返信回数取得手段で取得された返信回数が0の場合には、露出度を1とし、返信回数取得手段で取得された返信回数が1以上の場合には、返信回数の逆数を露出度とする。したがって、返信回数の逆数を露出度とすることにより、返信回数が多いほど、すなわち、リンクが深いほど、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を小さくすることができる。3本発明は、1または2のインフルエンサー抽出装置について、前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、前記各ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、拡散率算出手段は、各ユーザについて、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、各ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出する。したがって、ユーザ間の再発信関係を特定する再配信関係情報を用いて、各ユーザの書き込み情報が他のユーザにより再発信される確率である拡散率を算出することができる。4本発明は、1から3のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度解析手段は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、前記露出度算出手段で算出された露出度、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、伝搬経路解析手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する。伝搬度算出手段は、伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、拡散率算出手段で算出された拡散率、露出度算出手段で算出された露出度、およびユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から各書き込み情報の伝搬度を算出する。したがって、書き込み情報が伝搬する段階的な経路である伝搬経路を解析することにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬することを加味して算出された伝搬度から、各ユーザの影響力を算出することができる。5本発明は、4のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のn段階における伝搬度をSn、前記一経路のn段階のユーザの拡散率をXn、前記一経路のn段階のユーザとn1段階のユーザとの間の露出度をRn、前記一経路のn段階のユーザのリンク数をFnとしたとき、前記一経路のn段階における伝搬度Snは、数1の式を用いて求められることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、伝搬経路のうち一経路のn段階における伝搬度Snは、一経路のn段階のユーザの拡散率Xn、一経路のn段階のユーザとn1段階のユーザとの間の露出度Rn、および一経路のn段階のユーザのリンク数Fnを用いて求められる。したがって、伝搬のn段階における書き込み情報の伝搬度Snを算出することができる。6本発明は、1から5のインフルエンサー抽出装置について、前記返信回数取得手段は、所定期間における前記返信回数を取得し、前記拡散率算出手段は、前記所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、返信回数取得手段は、所定期間における返信回数を取得する。拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率を算出する。したがって、所定期間において、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。7本発明は、1から6のインフルエンサーシステムについて、情報取得手段は、前記ソーシャルメディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャルメディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得する。したがって、所定の条件の下、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。8本発明は、ソーシャルメディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法であって、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップ例えば、図3のステップS1と、前記ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャルメディアから取得する第2のステップ例えば、図3のステップS2と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャルメディアから取得する第3のステップ例えば、図3のステップS3と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第4のステップ例えば、図3のステップS4と、前記第3のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第5のステップ例えば、図3のステップS5と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第4のステップで算出された拡散率および前記第5のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第6のステップ例えば、図3のステップS6、S7、S8と、前記第6のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第7のステップ例えば、図3のステップS9と、を含むことを特徴とするインフルエンサー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、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第2のステップにおいて、ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャルメディアから取得する。次に、第3のステップにおいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、ソーシャルメディアから取得する。次に、第4のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第5のステップにおいて、第3のステップで取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する。次に、第6のステップにおいて、書き込み情報を発信したユーザについて、第4のステップで算出された拡散率および第5のステップで算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第2のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第7のステップにおいて、第6のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の広がりの指標としての書き込み情報の拡散率およびリンク数と、ユーザ間におけるリンクの深さの指標としてのユーザ間の露出度と、から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。9本発明は、ソーシャルメディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー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、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップ例えば、図3のステップS1と、前記ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャルメディアから取得する第2のステップ例えば、図3のステップS2と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャルメディアから取得する第3のステップ例えば、図3のステップS3と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第4のステップ例えば、図3のステップS4と、前記第3のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第5のステップ例えば、図3のステップS5と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第4のステップで算出された拡散率および前記第5のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第6のステップ例えば、図3のステップS6、S7、S8と、前記第6のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第7のステップ例えば、図3のステップS9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、ソーシャルメディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第2のステップにおいて、ソーシャルメディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャルメディアから取得する。次に、第3のステップにおいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、ソーシャルメディアから取得する。次に、第4のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第5のステップにおいて、第3のステップで取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する。次に、第6のステップにおいて、書き込み情報を発信したユーザについて、第4のステップで算出された拡散率および第5のステップで算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第2のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第7のステップにおいて、第6のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の広がりの指標としての書き込み情報の拡散率およびリンク数と、ユーザ間におけるリンクの深さの指標としてのユーザ間の露出度と、から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。本発明によれば、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして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。<インフルエンサー抽出装置の構成>図1は、本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出装置100の構成図である。本実施形態に係るインフルエンサー抽出装置100は、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりからユーザの他のユーザに対する影響力を算出し、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出する装置である。ここで、ソーシャルメディアとは、例えば、ブログ、SNSソーシャルネットワーキングサービス、口コミサイト、Twitter登録商標等である。インフルエンサー抽出装置100は、図1に示すように、情報取得部110、ユーザ情報取得部120、返信回数取得部130、拡散率算出部140、露出度算出部150、伝搬度解析部160、および抽出部170を備える。情報取得部110は、ソーシャルメディア10からユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。ここで、再発信関係とは、書き込み情報を発信したユーザと、その書き込み情報を再発信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発信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、再発信とは、あるユーザにより発信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発信することを意味する。再発信関係情報は、あるユーザにより発信された書き込み情報が他のユーザにより再発信された際に、書き込み情報に付加される情報であって、例えば、再発信の書き込み情報の情報ID、書き込み情報を再発信したユーザのユーザID、再発信の基となった書き込み情報の情報ID、および再発信の基となった書き込み情報を発信したユーザのユーザIDを含み、本実施形態において、再発信関係情報にはこれらの情報が含まれるとして説明する。情報取得部110は、ソーシャルメディア10から書き込み情報を取得する際に、書き込み情報が発信された期間や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、所定の期間におけるインフルエンサーや、所定のキーワードについてのインフルエンサーを抽出することができる。ユーザ情報取得部120は、ソーシャルメディア10から、ソーシャルメディア内の各ユーザについて、各ユーザとリンク関係にあるユーザの数以下、リンク数というFを取得する。リンク関係にあるユーザとは、例えば、Twitterにおいては、フォロワーとなっているユーザである。なお、情報取得部110で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのユーザIDに基づいて、情報取得部110で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのリンク数のみを取得してもよい。返信回数取得部130は、ソーシャルメディア10から、ソーシャルメディア内の各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間において発信された書き込み情報に対する返信回数を取得する。返信回数は、各ユーザとリンク関係にあるユーザ毎に取得され、各ユーザが発信した書き込み情報に対し、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれが返信した回数であってもよいし、各ユーザが発信した書き込み情報に対し、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれが返信した回数と、各ユーザとリンク関係にあるユーザが発信した書き込み情報に対し、各ユーザが返信した回数との総和であってもよい。後述する拡散率算出部140にて所定期間内の書き込み情報から拡散率を求める場合には、返信回数取得部130は、所定期間内のおける返信回数を取得する。それにより、所定期間における、インフルエンサーを抽出することができる。拡散率算出部140は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ユーザ毎に、発信した書き込み情報の数発信数、および発信した書き込み情報のうち他のユーザにより再発信された書き込み情報の数再発信数を算出する。次に、拡散率算出部140は、拡散率Xを以下の式1を用いて算出する。ここで、拡散率Xとは、ソーシャルメディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である。なお、拡散率算出部140は、情報取得部110で取得された書き込み情報のうち所定期間内の書き込み情報から拡散率Xを求めてもよい。それにより、所定期間内の拡散率の精度を上げることができる。露出度算出部150は、返信回数取得部130で取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における露出度Rを算出する。具体的には、露出度算出部150は、露出度Rを以下の式2を用いて算出する。ここで、露出度Rとは、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれにおいて、各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す。リンク関係にあるユーザ間において、一方のユーザが発信した書き込み情報が他方のユーザによって再発信されにくいのは、ユーザ間のリンクが浅いからであり、一方のユーザが発信した書き込み情報が他方のユーザによって再発信されやすいのは、ユーザ間のリンクが深いからである。このように、書き込み情報の再発信されにくさと、ユーザ間のリンクの深さとは関係しているので、露出度はユーザ間のリンクの深さの指標とも言える。伝搬度解析部160は、書き込み情報を発信したユーザについて、拡散率算出部140で算出された拡散率および露出度算出部150で算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、ユーザ情報取得部120で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度Sを算出する。伝搬度解析部160は、伝搬経路解析部161、および伝搬度算出部162を備える。伝搬経路解析部161は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、各書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析する。なお、書き込み情報はユーザからユーザへと伝搬するので、伝播経路はユーザ間のリンクにより段階的に構成される。次に、伝搬経路解析部161は、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。図2に示す具体例を用いて、伝搬経路の解析および伝搬経路から作成される伝搬経路情報について説明する。図2aには、情報取得部110で取得した再発信関係情報を示す。なお、説明の便宜上、ユーザIDの欄にはユーザ名を示す。まず、伝搬経路解析部161は、再発信により繋がっている書き込み情報群、すなわち、内容が共通する書き込み情報群を判断する。図2aに示した再発信関係情報からは、情報ID=info10,info100,Info110,Info120、および情報ID=info20,info200,Info210の2つのグループが判断される。次に、伝搬経路解析部161は、各書き込み情報群について、再発信で繋がっているユーザの関係に基づいて伝搬経路を解析する。情報ID=info10,info100,Info110,Info120を含む書き込み情報群については、ユーザAが発信した情報をユーザBが再発信し、ユーザBが発信した情報をユーザCおよびユーザDが再発信していることから、ユーザAが発信した書き込み情報info10の内容が伝搬する伝搬経路は、図2b1に示すような経路であると、伝搬経路解析部161により解析される。同様に、情報ID=info20,info200,Info210の書き込み情報群については、ユーザEが発信した書き込み情報info20の内容が伝搬する伝搬経路は、図2b2に示すような経路であると、伝搬経路解析部161により解析される。図2cに、伝搬経路情報の一例を示す。図2cに示す伝搬経路情報は、図2b1の伝搬経路に基づいて作成された伝搬経路情報である。図2cに示すように、ユーザAとユーザBとが対応付けられ、ユーザBとユーザCおよびユーザDとが対応付けられて記憶される。なお、伝搬経路情報は、内容が共通する書き込み情報群毎に作成される。伝搬度算出部162は、伝搬経路解析部161で作成された伝搬経路情報に基づいて、ユーザ情報取得部120で取得されたリンク数F、拡散率算出部140で算出された拡散率X、および露出度算出部150で算出された露出度Rに基づいて、書き込み情報毎の伝搬度Sを算出する。ここで、伝搬度Sとは、書き込み情報が伝搬する度合いである。具体的には、まず、伝搬度算出部162は、伝搬経路のうち一経路のn段階における伝搬度Snを以下の式3を用いて算出する。式3に示すように、伝搬度Snnは2以上の場合は、露出度Rを重み付けした、ユーザのリンク数Fに、書き込み情報の拡散率Xをかけることにより算出される。露出度Rにより重み付けすることにより、ユーザ間のリンクの深さを伝搬度Sに反映することができ、リンク関係にあるユーザのうち、繋がりが浅いユーザにより再発信される書き込み情報の伝搬度を高くすることができる。次に、伝搬度算出部162は、上述した式3を用いて算出された、伝搬経路の各経路における伝搬度Sを集計することにより、書き込み情報の伝搬度Sを算出する。抽出部170は、ユーザ毎に伝搬度算出部162で算出された各書き込み情報の伝搬度Sを集計することにより、各ユーザの影響力を算出する。そして、抽出部170は、算出した影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。なお、抽出部170は、影響力が最も高いユーザをインフルエンサーとしてもよいし、影響力が所定の値以上のユーザをインフルエンサーとして抽出してもよい。このように、書き込み情報毎に算出した伝搬度Sを集計して、ユーザの影響力を算出することにより、精度良くインフルエンサーを抽出することができる。<インフルエンサー抽出処理>図3は、本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出処理のフローチャートである。まず、ステップS1において、情報取得部110は、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を、ソーシャルメディア10から取得する。次に、ステップS2において、ユーザ情報取得部120は、ソーシャルメディア10から、ソーシャルメディア内の各ユーザについて、リンク数Fを取得する。次に、ステップS3において、返信回数取得部130は、ソーシャルメディア10から、ソーシャルメディア内の各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を取得する。次に、ステップS4において、拡散率算出部140は、ステップS1で取得した書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率Xを算出する。次に、ステップS5において、露出度算出部150は、ステップS3で取得された返信回数に基づいて、露出度Rを算出する。次に、ステップS6において、伝搬経路解析部161は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。次に、ステップS7において、伝搬度算出部162は、ステップS6で作成された伝搬経路情報に基づいて、ステップS2で取得されたリンク数F、ステップS3で算出された拡散率X、およびステップS5で算出された露出度Rから書き込み情報毎に伝搬度Sを算出する。次に、ステップS8において、伝搬度算出部162は、ステップS1で取得した全ての書き込み情報の伝搬度Sを算出したか否かを判断する。全ての書き込み情報の伝搬度Sを算出したYES場合には、ステップS9へ処理を進め、全ての書き込み情報の伝搬度Sを算出していないNO場合には、ステップS7へ処理を戻す。次に、ステップS9において、抽出部170は、ユーザ毎にステップS7で算出された各書き込み情報の伝搬度Sを集計することにより、各ユーザの影響力を算出し、算出した影響力が高いユーザを、インフルエンサーとして抽出する。以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザ間におけるリンクの深さの指標として書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度、および書き込み情報の広がりの指標として書き込み情報が再発信される確率である拡散率を分析し、露出度、拡散率、および各ユーザのリンク数から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。<伝搬度解析事例>上述したインフルエンサー抽出装置100によりユーザの影響力を算出した場合の一例を、図4および図5を用いて説明する。図4aには、ユーザHが発信した書き込み情報情報ID=info001について、伝搬経路解析部161で解析された伝搬経路を示す。また、図4bには、図4aに示す伝搬経路に含まれる各ユーザの情報を示す。図5には、返信回数取得部130で取得された各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数の表を示す。図4aに示すように、ユーザHが発信した書き込み情報情報ID=info001は、伝搬経路の第1段階では、ユーザI、ユーザJ、およびユーザKに、第2段階では、ユーザL、ユーザM、ユーザN、およびユーザOに、よって再発信されて、伝搬される。本実施形態に係るインフルエンサー抽出装置100を用いて、図4におけるユーザHが発信した書き込み情報情報ID=info001の伝搬度を算出する場合について説明する。まず、上述した1式に図4bに示す値を代入し、各ユーザの拡散率Xを算出する。拡散率Xの計算式および計算結果を以下の式4に示す。次に、上述した2式に図5に示す値を代入し、ユーザ間の露出度Rを算出する。露出度Rの計算式および計算結果を以下の式5に示す。次に、上述した式4により算出した各ユーザの拡散率X、上述した式5により算出した各ユーザ間の露出度R、および図4bに示すリンク数の値を、上述した3式に代入し、書き込み情報情報ID=info001の伝搬度Sを算出する。伝搬度Sの計算式および計算結果を以下の式6に示す。このようにして、ユーザHが発信した書き込み情報情報ID=info001の伝搬度Sが算出される。ユーザHの影響力を算出するためには、ユーザHが発信した書き込み情報それぞれについて、上述した書き込み情報情報ID=info001と同様に伝搬度Sを算出し、それらを集計することで、求めることができる。なお、インフルエンサー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インフルエンサー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。更に、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。変形形態上述した実施形態において、ソーシャルメディア10から直接取得した、書き込み情報や、各ユーザのリンク数を用いているが、ソーシャルメディア10から取得した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶部や、各ユーザのリンク数を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部を、インフルエンサー抽出装置100に備え、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部に記憶されている情報を用いてもよい。また、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部から情報を取得する際に、所定の条件、例えばキーワードや期間により検索を行い、検索された情報を取得してもよい。"