"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、前記拡散率算出手段で算出された拡散率と前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数とに基づいて、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。前記拡散率は、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算出された、各ユーザの書き込み情報の発信数および前記各ユーザの書き込み情報の再発信数に基づいて算出され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、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および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、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、として求められることを特徴とする請求項3に記載のインフルエンサー抽出装置。前記伝搬度は、前記書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数を示すことを特徴とする請求項1から4のいずれか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、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4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3のステップと、前記第3のステップで算出された拡散率と前記第2のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第4のステップと、前記第4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5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3のステップと、前記第3のステップで算出された拡散率と前記第2のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第4のステップと、前記第4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5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、特許文献1に開示されている方法では、リンクによるユーザの繋がりリンクに基づいてインフルエンサーを抽出するので、ユーザが発信した書き込み情報がどの程度閲覧されているかがわからない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、ソーシャルメディアにおいて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたか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。また、書き込み情報が伝搬する段階的な経路を用いて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたか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、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130と、前記拡散率算出手段で算出された拡散率と前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数とに基づいて、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140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150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。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。伝搬度解析手段は、拡散率算出手段で算出された拡散率とユーザ情報取得手段で取得されたリンク数とに基づいて、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、書き込み情報の拡散率を用いて算出される、ユーザが発信する各書き込み情報の閲覧度合いを各書き込み情報の伝搬度とし、各書き込み情報の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。2本発明は、1のインフルエンサー抽出装置について、前記拡散率は、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算出された、各ユーザの書き込み情報の発信数および前記各ユーザの書き込み情報の再発信数に基づいて算出さ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、拡散率は、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算出された、各ユーザの書き込み情報の発信数および各ユーザの書き込み情報の再発信数に基づいて算出される。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。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例えば、図1の伝搬経路解析部141と、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および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、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段例えば、図1の伝搬度算出部142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、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。伝搬度算出手段は、ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数、拡散率算出手段で算出された拡散率、および伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、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。4本発明は、3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、とし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各段階における伝搬度Snは、拡散率Xnおよびリンク数Fnを用いた式により求められる。したがって、書き込み情報の伝搬度Snを、伝搬のn段階において算出することができる。5本発明は、1から4のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度は、前記書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数を示す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、伝搬度は、書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数を示す。したがって、書き込み情報を閲覧する可能性のあるユーザ数を推定することができる。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、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、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、前記拡散率を算出する。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4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、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3のステップ例えば、図3のステップS3と、前記第3のステップで算出された拡散率と前記第2のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第4のステップ例えば、図3のステップS4、S5、S6と、前記第4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5のステップ例えば、図3のステップS7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、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4のステップにおいて、第3のステップで算出された拡散率と第2のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第5のステップにおいて、第4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、書き込み情報の拡散率を用いて算出される、ユーザが発信する各書き込み情報の閲覧度合いを各書き込み情報の伝搬度とし、各書き込み情報の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。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3のステップ例えば、図3のステップS3と、前記第3のステップで算出された拡散率と前記第2のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第4のステップ例えば、図3のステップS4、S5、S6と、前記第4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5のステップ例えば、図3のステップS7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、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4のステップにおいて、第3のステップで算出された拡散率と第2のステップで取得されたリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第5のステップにおいて、第4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、書き込み情報の拡散率を用いて算出される、ユーザが発信する各書き込み情報の閲覧度合いを各書き込み情報の伝搬度とし、各書き込み情報の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。本発明によれば、ソーシャルメディアにおいて、ユーザ毎に書き込み情報の閲覧度合い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。また、書き込み情報が広がっていく段階的な経路を用いて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたか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、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、ソーシャルメディア10内のユーザが発信する書き込み情報の閲覧度合いを、ユーザの他のユーザに対する影響力として、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、拡散率算出部130、伝搬度解析部140、および抽出部150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。拡散率算出部130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130は、拡散率Xを以下の式1を用いて算出する。なお、拡散率X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130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。伝搬度解析部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と、ユーザ情報取得部120で取得された各ユーザのリンク数とに基づいて、各書き込み情報の伝搬度Sを算出する。伝搬度解析部140は、伝搬経路解析部141、および伝搬度算出部142を備える。伝搬経路解析部141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、書きこ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繋がりにより段階的に構成される。次に、伝搬経路解析部141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141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141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141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141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142は、ユーザ情報取得部120で取得されたリンク数、拡散率算出部130で算出された拡散率、および伝搬経路解析部141で作成された伝搬経路情報に基づいて、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。本実施形態においては、書き込み情報が閲覧される度合い閲覧度合いを、書き込み情報が伝搬する度合いとして用いる。また、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が再発信したことを書き込み情報が閲覧されたこととして、伝搬度Sを算出する。具体的には、まず、伝搬度算出部142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2を用いて算出する。式2に示すように、伝搬度Sは、ユーザのリンク数に、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、言い換えると閲覧される確率をかけることにより算出されるので、伝搬度Sは、書き込み情報を閲覧する推定ユーザ数でもある。次に、伝搬度算出部142は、上述した式2を用いて算出された、伝播経路の各経路における伝搬度を集計することにより、書き込み情報の伝搬度を算出する。抽出部150は、ユーザ毎に伝搬度算出部142で算出された各書き込み情報の伝搬度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150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150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、リンク数を取得する。次に、ステップS3において、拡散率算出部130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S4において、伝搬経路解析部141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S5において、伝搬度算出部142は、ステップS2で取得されたリンク数、ステップS3で算出された拡散率X、およびステップS4で作成された伝搬経路情報に基づいて、書き込み情報毎に伝搬度を算出する。次に、ステップS6において、伝搬度算出部142は、ステップS1で取得した全ての書き込み情報の伝搬度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を算出したYES場合には、ステップS7へ処理を進め、全ての書き込み情報の伝搬度を算出していないNO場合には、ステップS5へ処理を戻す。次に、ステップS7において、抽出部150は、ユーザ毎にステップS6で算出された各書き込み情報の伝搬度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、ソーシャルメディアにおいて、ユーザ毎に書き込み情報の閲覧度合い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。また、書き込み情報が広がっていく段階的な経路を用いて、ユーザ毎に書き込み情報がどの程度閲覧されたか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、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141で解析された伝播経路を示す。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3に示す。伝搬度は、上述した式3により算出した各ユーザの拡散率Xと、図4bに示すリンク数の値を、上述した2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。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。また、計算された伝搬度から、ユーザHが発信した書き込み情報情報ID=info001を閲覧する可能性のあるユーザ数が134人であると推定することができる。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。"