"時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集する収集部と、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計する集計部と、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御する表示制御部とを含む情報処理装置。前記表示制御部は、前記グラフのピーク付近または前記グラフが大きく変動する位置付近に、各位置に対応する時刻における前記付加情報を表示するように制御する請求項1に記載の情報処理装置。前記付加情報に含まれる前記投稿対象に関する情報は、各時刻における前記投稿対象の画像である請求項2に記載の情報処理装置。前記表示制御部は、前記投稿対象の進行中に時間の経過とともに前記グラフおよび前記付加情報の表示を更新する請求項1に記載の情報処理装置。前記表示制御部は、時間の経過とともに前記グラフおよび前記付加情報を所定の方向にスクロールさせる請求項4に記載の情報処理装置。前記集計部は、さらに所定の条件を満たす投稿の数を前記クラス毎に集計し、前記表示制御部は、前記クラス毎の投稿数全体の時系列の推移を示す複数の第1のグラフ、および、前記クラス毎の前記条件を満たす投稿の数の時系列の推移を示す複数の第2のグラフを時間軸に沿って表示するように制御する請求項1に記載の情報処理装置。前記クラスは2つに分かれ、前記表示制御部は、2つの前記グラフを、前記時間軸または前記時間軸に平行な軸を中心に対称に配置される2つの座標系にそれぞれ表示するように制御する請求項1に記載の情報処理装置。前記投稿対象はコンテンツであり、前記表示制御部は、前記投稿数の時系列の推移を示す第1のグラフとともに、前記コンテンツの特徴量の時系列の推移を示す第2のグラフを時間軸に沿って表示するように制御する請求項1に記載の情報処理装置。前記表示制御部は、前記第1のグラフおよび前記第2のグラフを、3次元画像の平面方向と奥行き方向に分けて表示するように制御する請求項8に記載の情報処理装置。前記表示制御部は、3次元画像の奥行き方向に延びる時間軸に沿って前記グラフを表示するように制御する請求項1に記載の情報処理装置。収集した投稿を解析し、前記クラスに分類する解析部をさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記解析部は、ポジティブな投稿とネガティブな投稿、または、主観的な投稿と客観的な投稿の分類を行う請求項11に記載の情報処理装置。前記グラフに基づいて、前記投稿対象であるコンテンツから所定の条件を満たす部分を抽出し、抽出した部分からなるコンテンツを生成する編集部をさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。情報処理装置が、時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集し、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計し、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御するステップを含む情報処理方法。時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集し、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計し、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御するステップを含む処理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、上記の実況チャットでは、番組放送中の書き込みの傾向がどのように推移しているのかを容易に把握することはできなかった。そこで、本技術は、動画コンテンツ等の時間とともに進行する投稿対象についての投稿の傾向の推移を容易に把握できるようにするものである。本技術の一側面の情報処理装置は、時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集する収集部と、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計する集計部と、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御する表示制御部とを含む。前記表示制御部には、前記グラフのピーク付近または前記グラフが大きく変動する位置付近に、各位置に対応する時刻における前記付加情報を表示するように制御させることができる。前記付加情報に含まれる前記投稿対象に関する情報は、各時刻における前記投稿対象の画像とすることができる。前記表示制御部には、前記投稿対象の進行中に時間の経過とともに前記グラフおよび前記付加情報の表示を更新させることができる。前記表示制御部には、時間の経過とともに前記グラフおよび前記付加情報を所定の方向にスクロールさせることができる。前記集計部には、さらに所定の条件を満たす投稿の数を前記クラス毎に集計させ、前記表示制御部には、前記クラス毎の投稿数全体の時系列の推移を示す複数の第1のグラフ、および、前記クラス毎の前記条件を満たす投稿の数の時系列の推移を示す複数の第2のグラフを時間軸に沿って表示するように制御させるようにすることができる。前記クラスは2つに分かれ、前記表示制御部には、2つの前記グラフを、前記時間軸または前記時間軸に平行な軸を中心に対称に配置される2つの座標系にそれぞれ表示するように制御させることができる。前記投稿対象はコンテンツであり、前記表示制御部には、前記投稿数の時系列の推移を示す第1のグラフとともに、前記コンテンツの特徴量の時系列の推移を示す第2のグラフを時間軸に沿って表示するように制御させることができる。前記表示制御部には、前記第1のグラフおよび前記第2のグラフを、3次元画像の平面方向と奥行き方向に分けて表示するように制御させることができる。前記表示制御部には、3次元画像の奥行き方向に延びる時間軸に沿って前記グラフを表示するように制御させることができる。収集した投稿を解析し、前記クラスに分類する解析部をさらに設けることができる。前記解析部には、ポジティブな投稿とネガティブな投稿、または、主観的な投稿と客観的な投稿の分類を行わせることができる。前記グラフに基づいて、前記投稿対象であるコンテンツから所定の条件を満たす部分を抽出し、抽出した部分からなるコンテンツを生成する編集部をさらに設けることができる。本技術の一側面の情報処理方法は、情報処理装置が、時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集し、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計し、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御するステップを含む。本技術の一側面のプログラムは、時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集し、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計し、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。本技術の一側面においては、時間とともに進行する投稿対象についての投稿が収集され、収集した投稿の数が所定のクラス毎に集計され、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフが、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示される。本技術の一側面によれば、投稿対象についての投稿の傾向の推移を容易に把握することができる。以下、本技術を実施するための形態以下、実施の形態というについて説明する。なお、説明は以下の順序で行う。1.実施の形態1-1.情報処理システムの構成例1-2.情報処理装置の処理2.変形例<1.実施の形態>[1-1.情報処理システム1の構成例]図1は、本技術を適用した情報処理システム1の一実施の形態を示すブロック図である。情報処理システム1は、サーバ11-1乃至11-m、クライアント12-1乃至12-n、および、情報処理装置13を含むように構成される。サーバ11-1乃至11-m、クライアント12-1乃至12-n、および、情報処理装置13は、例えばインターネット等により構成されるネットワーク14を介して相互に接続されている。なお、以下、サーバ11-1乃至11-mを個々に区別する必要がない場合、単にサーバ11と称する。また、以下、クライアント12-1乃至12-mを個々に区別する必要がない場合、単にクライアント12と称する。サーバ11の一部は、例えば、各種のコンテンツをクライアント12に配信するサービスを行う。サーバ11から配信されるコンテンツには、例えば、動画像、楽曲データ等の時間とともに進行するコンテンツが含まれる。また、サーバ11の一部は、例えば、各種の投稿対象についての投稿をクライアント12から収集し、収集した投稿を表示するための画像をクライアント12に提供する投稿サービスを提供する。なお、サーバ11が提供する投稿サービスとしては、例えば、ブログ、マイクロブログ例えば、Twitter商標等、チャット、掲示板、ソーシャルネットワーキングサービスSNS、動画投稿サービス等が想定される。クライアント12は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、携帯電話機、テレビジョン受像機、ゲーム機器等、ネットワーク14を介して、サーバ11および情報処理装置13と通信可能な機器により構成される。ユーザは、クライアント12を用いて、サーバ11が配信するコンテンツを利用したり、サーバ11が提供する投稿サービスを利用して、所定の投稿対象についての投稿を行ったりすることができる。なお、投稿サービスの投稿対象としては、例えば、動画コンテンツ例えば、TV番組、映画等、楽曲コンテンツ例えば、ラジオ番組、音楽等の時間とともに進行する各種のコンテンツや、コンサート、講演会、スポーツの試合、製品説明会等の時間とともに進行する各種のイベントが想定される。さらに、投稿対象となるコンテンツは、サーバ11からクライアント12に配信されるものに限定されない。例えば、ユーザが、クライアント12とは異なる装置により、サーバ11と異なる装置から受信したTV番組を視聴しながら、そのTV番組についての投稿を、クライアント12を用いて投稿するようなことが可能である。また、投稿サービスで投稿可能な投稿の種類は、所定のものに限定されるものではなく、例えば、テキストデータからなる文章以下、投稿文とも称する、静止画、動画、音声データ等が想定される。情報処理装置13は、クライアント12に対して投稿解析サービスを提供する。投稿解析サービスの詳細については、図2等を参照して後述するが、所定の投稿対象についての投稿をサーバ11から収集し、収集した投稿の解析および集計を行い、その結果をクライアント12に提供するサービスである。また、情報処理装置13は、クライアント12に対してコンテンツ編集サービスを提供する。コンテンツ編集サービスの詳細については、図15等を参照して後述するが、投稿の解析および集計結果に基づいて、動画コンテンツ等のコンテンツを編集して、クライアント12に提供するサービスである。ここで、情報処理装置13の構成例について説明する。情報処理装置13は、受信部21、収集部22、記録媒体23、投稿解析部24、コンテンツ解析部25、集計部26、グラフ生成部27、予測部28、表示制御部29、コンテンツ編集部30、および、送信部31を含むように構成される。受信部21は、ネットワーク14を介して、サーバ11およびクライアント12と通信を行い、サーバ11およびクライアント12から送信される各種のデータを受信する。収集部22は、クライアント12からサーバ11に投稿された投稿を、ネットワーク14および受信部21を介してサーバ11から収集する。収集部22は、収集した投稿を記録媒体23に記録する。また、収集部22は、ネットワーク14および受信部21を介して、必要に応じてサーバ11から配信されるコンテンツを受信する。収集部22は、受信したコンテンツを記録媒体23に記録する。投稿解析部24は、記録媒体23に記録されている投稿を解析し、複数のクラスに分類する。投稿解析部24は、分類した結果を各投稿と関連付けて、記録媒体23に記録する。コンテンツ解析部25は、記録媒体23に記録されているコンテンツの特徴量を解析する。コンテンツ解析部25は、解析結果を記録媒体23に記録する。集計部26は、収集部22により収集され記録媒体23に記録されている投稿の数を、投稿解析部24により分類されたクラス毎に集計する。集計部26は、集計結果をグラフ生成部27に供給する。グラフ生成部27は、集計部26による集計結果に基づいて、クラス毎の投稿数の時系列の推移を示すグラフ以下、投稿数推移グラフと称するを生成する。グラフ生成部27は、生成した投稿数推移グラフを示すデータを、予測部28、表示制御部29、および、コンテンツ編集部30に供給する。また、グラフ生成部27は、必要に応じて、生成した投稿数推移グラフを示すデータを記録媒体23に記録する。また、グラフ生成部27は、記録媒体23に記録されているコンテンツの特徴量の解析結果に基づいて、コンテンツの特徴量の時系列の推移を示すグラフ以下、特徴量推移グラフと称するを生成する。グラフ生成部27は、生成した特徴量推移グラフを示すデータを、表示制御部29に供給する。予測部28は、記録媒体23に記録されている過去の投稿数推移グラフのデータに基づいて、グラフ生成部27により生成された投稿数推移グラフの未来の推移を予測する。予測部28は、予測結果を表示制御部29に供給する。表示制御部29は、記録媒体23に蓄積されている投稿やコンテンツ、グラフ生成部27から取得したデータ、および、予測部28から取得した予測結果等に基づいて、投稿数推移グラフを含む投稿解析画面を表示するための表示制御データを生成する。表示制御部29は、生成した表示制御データを、送信部31およびネットワーク14を介して、投稿解析サービスを利用するクライアント12に送信することにより、クライアント12における投稿解析画面の表示を制御する。コンテンツ編集部30は、記録媒体23に記録されているコンテンツを、そのコンテンツに対する投稿数推移グラフに基づいて、編集する。コンテンツ編集部30は、編集後のコンテンツを、送信部31およびネットワーク14を介して配信先のクライアント12に送信する。送信部31は、ネットワーク14を介して、サーバ11およびクライアント12と通信を行い、サーバ11およびクライアント12に各種のデータを送信する。[1-2.情報処理装置13の処理]次に、図2乃至図16を参照して、情報処理装置13により実行される処理について説明する。投稿解析サービス提供処理の第1の実施の形態まず、図2のフローチャートを参照して、情報処理装置13により実行される投稿解析サービス提供処理の第1の実施の形態について説明する。ステップS1において、収集部22は、投稿を収集する条件が設定されているか否かを判定する。投稿を収集する条件が設定されていないと判定された場合、処理はステップS2に進む。ステップS2において、収集部22は、投稿を収集する条件を設定する。具体的には、例えば、投稿解析サービスのサービス提供者は、図示せぬ入力部を介して、投稿を収集する条件を情報処理装置13に入力する。収集部22は、入力された条件を取得し、これ以降投稿を収集する際の条件として設定する。このとき、例えば、投稿対象に関するキーワードやタグ、収集先の投稿サービスのURLUniformResourceLocator、投稿者のユーザ名、ユニークな認証情報としてのフィンガープリント、解析期間等が、投稿を収集する条件として設定される。なお、収集条件として設定される投稿対象に関するキーワードやタグとしては、例えば、投稿対象となるコンテンツやイベントの名称、登場人物の名前、コンテンツを配信するサービスや企業の名称例えば、テレビ局名等等が想定される。その後、処理はステップS3に進む。一方、ステップS1において、投稿を収集する条件が設定されていると判定された場合、ステップS2の処理はスキップされ、処理はステップS3に進む。ステップS3において、収集部22は、投稿を収集する。すなわち、収集部22は、設定されている収集条件を満たす投稿を、各種の検索技術やクローリング技術等を用いて、サーバ11から収集する。収集部22は、収集した投稿を投稿された時刻とともに記録媒体23に記録する。ステップS4において、投稿解析部24は、収集した投稿を解析し、複数のクラスに分類する。例えば、投稿解析部24は、投稿の種類がテキストデータ投稿文に限定される場合、ポジティブな投稿とネガティブな投稿の2つのクラスに分類する。ここで、ポジティブな投稿とは、例えばポジティブな表現例えば、意見、思考、感情等を含む投稿のことであり、ネガティブな投稿とは、例えばネガティブな表現を含む投稿のことである。なお、収集した投稿をポジティブな投稿とネガティブな投稿の2つのクラスに分類する手法には、任意の手法を採用することができる。例えば、特開2010-272004号公報以下、特許文献2と称するや、NKobayashi他,OpinionMiningfromWebdocumentsExtractionandStructurization人工知能学会論文誌Vol22No2March2007pp227238以下、非特許文献1と称するに開示されている手法を利用することができる。具体的には、特許文献2に開示されているベイジアンネットワークを弱仮説とするブースティングを用いた学習処理により、事前に主観的な投稿と客観的な投稿に分類するための判別器を生成し、投稿解析部24に組み込んでおく。ここで、主観的な投稿とは、例えば主観的な表現例えば、思考、意見、感情等を含む投稿のことであり、特許文献2の意見文に該当する。一方、客観的な投稿とは、例えば主観的な表現を含まず、客観的な事実のみを含む投稿であり、特許文献2の非意見文に該当する。投稿解析部24は、収集した各投稿について、特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて、判別器を用いて主観的な投稿と客観的な投稿の2つのクラスに分類する。さらに、投稿解析部24は、主観的な投稿を、非特許文献1に開示されている手法を用いて、ポジティブな投稿とネガティブな投稿の2つのクラスに分類する。そして、投稿解析部24は、分類した結果を各投稿と関連付けて、記録媒体23に記録する。なお、この場合、客観的な投稿に分類された投稿については、後述するステップS5の集計処理の対象外としてもよいし、あるいは、主観的な投稿と同様にポジティブな投稿とネガティブな投稿に分類するようにしてもよい。また、例えば、各投稿のポジティブ度やネガティブ度を表す数値を求め、その数値に基づいて、各投稿をポジティブな投稿とネガティブな投稿の2つのクラスに分類するようにしてもよい。なお、以下の説明では、投稿の種類がテキストデータ投稿文に限定され、収集した投稿をポジティブな投稿とネガティブな投稿に分類する場合の例について説明する。ステップS5において、集計部26は、クラス毎に投稿数を集計する。例えば、集計部26は、各投稿の投稿時刻に基づいて、所定の単位時間毎例えば、1分毎のポジティブな投稿の数とネガティブな投稿の数を集計する。集計部26は、集計結果をグラフ生成部27に供給する。ステップS6において、グラフ生成部27は、クラス毎の投稿数の時系列の推移を示すグラフを生成する。例えば、グラフ生成部27は、集計部26による集計結果に基づいて、ポジティブな投稿の数以下、単にポジティブな投稿数と称するの時系列の推移を示す投稿数推移グラフを生成する。同様に、グラフ生成部27は、集計部26による集計結果に基づいて、ネガティブな投稿の数以下、単にネガティブな投稿数と称するの時系列の推移を示す投稿数推移グラフを生成する。グラフ生成部27は、生成したグラフを示すデータを表示制御部29に供給する。ステップS7において、表示制御部29は、表示制御データを生成する。すなわち、表示制御部29は、グラフ生成部27から取得したデータおよび記録媒体23に蓄積されている投稿等に基づいて、ポジティブおよびネガティブな投稿数の投稿数推移グラフを含む投稿解析画面をクライアント12に表示させるための表示制御データを生成する。表示制御データは、例えば、投稿解析画面を表示するために必要なプログラムやデータを含む。ステップS8において、表示制御部29は、送信部31およびネットワーク14を介して、投稿解析サービスを利用するクライアント12に、生成した表示制御データを送信する。表示データを受信したクライアント12は、表示制御データを用いて、投稿解析画面を表示する。なお、投稿解析画面の具体例については後述する。ステップS9において、収集部22は、投稿の解析期間が終了したか否かを判定する。投稿の解析期間が終了していないと判定された場合、処理はステップS3に戻る。その後、ステップS9において、投稿の解析期間が終了したと判定されるまで、例えば、所定の間隔で例えば、1分毎に、ステップS3乃至S9の処理が繰り返し実行される。これにより、投稿対象の進行に合わせて、所定の間隔で投稿が収集され、クラス毎の投稿数の集計が行われ、クライアント12において投稿数推移グラフの表示が更新される。一方、ステップS9において、投稿の解析期間が終了したと判定された場合、投稿解析サービス提供処理は終了する。投稿解析画面の具体例図3は、投稿解析画面の具体例を示している。なお、図3は、サッカーの試合のTV中継についての投稿解析画面の例を示している。この投稿解析画面には、投稿数推移グラフ101、チャンネル選択メニュー102、入力欄103、ボタン104、ハイパーテキスト105が表示されている。投稿数推移グラフ101の横軸は時間を示し、縦軸は単位時間例えば、1分間あたりの投稿数を示している。また、縦軸は時間軸に平行な中央の軸を境に2つに分かれ、上側がポジティブな投稿数を示し、下側がネガティブな投稿数を示している。また、ポジティブな投稿数の軸は、上方向が正の方向であり、上に行くほど投稿数が増加する。一方、ネガティブな投稿数の軸は、下方向が正の方向であり、下に行くほど投稿数が増加する。すなわち、ポジティブな投稿数の時系列の推移を示す座標系以下、ポジティブ座標系と称すると、ネガティブな投稿数の時系列の推移を示す座標系以下、ネガティブ座標系と称するが、時間軸に平行な中央の軸を中心に上下対称に配置されている。ポジティブ座標系に示されているグラフ111aは、単位時間毎例えば、1分毎のポジティブな投稿数の時系列の推移を示している。一方、ネガティブ座標系に示されているグラフ111bは、所定の時間毎例えば、1分毎のネガティブな投稿数の時系列の推移を示している。従って、ポジティブな投稿が増えるほど、グラフ111aの山が高くなり、ネガティブな投稿が増えるほど、グラフ111bの谷が深くなる。なお、グラフ111aおよびグラフ111bとも、各時刻における投稿数の座標をスプライン補間により結ぶことにより滑らかな曲線により示されている。また、グラフ111aとともに、ポジティブな投稿の一部が付加情報として時間軸に沿って表示されている。より具体的には、グラフ111aのピーク付近、換言すれば、ポジティブな投稿数がピークに達する位置付近に、各ピークに対応する時刻を含む時間帯に投稿されたポジティブな投稿のうちの1つが、グラフ111aに重ねて表示されている。また、グラフ111aが大幅に上昇している位置例えば、上昇率または上昇量が所定の閾値以上の位置付近、換言すれば、ポジティブな投稿数が大幅に増加している位置付近に、各位置に対応する時刻を含む時間帯に投稿されたポジティブな投稿のうちの1つが、グラフ111aに重ねて表示されている。同様に、グラフ111bとともに、ネガティブな投稿の一部が付加情報として時間軸に沿って表示されている。より具体的には、グラフ111bのボトム負のピーク付近、換言すれば、ネガティブな投稿数がピークに達する位置付近に、各ボトムに対応する時刻を含む時間帯に投稿されたネガティブな投稿のうちの1つが、グラフ111bに重ねて表示されている。また、グラフ111bが大幅に下降している位置例えば、下降率または下降量が所定の閾値以上の位置付近、換言すれば、ネガティブな投稿数が大幅に増加している位置付近に、各位置に対応する時刻を含む時間帯に投稿されたネガティブな投稿のうちの1つが、グラフ111bに重ねて表示されている。そして、グラフ111aおよび111b、並びに、付加情報として表示されている投稿が、時間の経過とともに左方向にスクロールすることにより、投稿数推移グラフと投稿が連携しながら時間軸に沿って表示される。なお、付加情報として表示する投稿は、例えば、同じ時間帯に投稿された複数の投稿の中からランダムに選択するようにしてもよいし、ポジティブ度またはネガティブ度が最も高い投稿を選択するようにしてもよい。あるいは、同じ時間帯に投稿された複数の投稿を、所定の時間毎に切り替えて表示するようにしてもよい。また、あるいは、クライアント12のユーザの嗜好に応じて、ユーザの嗜好と合致する内容や表現等を含む投稿を選択して表示するようにしてもよい。また、例えば、ポジティブまたはネガティブの判別対象となる各投稿内の主観表現を含む文節を、色やフォント等を変えて、強調表示するようにしてもよい。さらに、例えば、その主観表現の対象例えば、トピック等を示す文字列を強調表示するようにしてもよい。また、投稿とともに、投稿者を示す情報例えば、ユーザアイコン等を表示するようにしてもよい。また、投稿数推移グラフ101の中央の上部には、投稿対象であるサッカーの試合のTV中継の対戦カード等が表示されている。ユーザは、この投稿数推移グラフ101を参照して、投稿対象についての各ユーザからの投稿の傾向の推移を容易に把握することができる。より具体的には、ユーザは、投稿対象に対する各ユーザのポジティブまたはネガティブな反応の推移を容易に把握することができる。投稿数推移グラフ101の左には、チャンネル選択メニュー102が表示されている。チャンネル選択メニュー102には、選択可能なチャンネル放送局で現在放送中の番組のサムネイル画像が縦に並べて表示されている。ユーザは、チャンネル選択メニュー102のいずれか1つのサムネイル画像を選択することにより、選択したチャンネル放送局で放送中の番組を選択することができる。そして、選択した番組に対応する投稿数推移グラフ101が投稿解析画面に表示される。チャンネル選択メニュー102の下には、入力欄103、ボタン104、および、ハイパーテキスト105が、縦に並べて表示されている。ユーザは、入力欄103に所望の番組の番組ID入力し、ボタン104を押下することにより、入力した番組IDに対応する番組の投稿数推移グラフ101を表示させることができる。また、ユーザは、ハイパーテキスト105を、ポインティングデバイス等を用いてクリックすることにより、TV番組の番組表を表示させることができる。さらに、ユーザは、グラフ111aにより形成される山の一部にカーソルやポインタ等を重ねることにより、図4のボックス112内に示されるように、重ねた位置以下、指定位置と称するの時間帯に投稿されたポジティブな投稿のうちの1つを拡大して表示することができる。また、指定位置を時間軸方向に移動させることにより、各指定位置に対応する時間帯に投稿された投稿が拡大表示されるようになる。すなわち、拡大表示される投稿が、時間軸に沿って切り替わる。なお、グラフ111bにより形成される山の一部にカーソルやポインタ等を重ねた場合も同様に、指定位置の時間帯に投稿されたネガティブな投稿のうちの1つを拡大して表示することができる。また、例えば、指定位置を投稿数の軸方向に移動させることにより、例えば、同じ時間帯に投稿された投稿内で、拡大表示する投稿を切り替えるようにしてもよい。付加情報の変形例なお、投稿以外にも、投稿対象に関する情報を付加情報として投稿数推移グラフとともに表示するようにしてもよい。例えば、投稿対象が動画コンテンツである場合、投稿数推移グラフとともに、各時刻のシーン画像を時間軸に沿って表示するようにしてもよい。具体的には、例えば、図5に示されるように、ポジティブな投稿数の推移を示すグラフ121a、および、ネガティブな投稿数の推移を示すグラフ121bのピークの一部付近に、各ピークに対応する時刻におけるシーン画像122a乃至122dを、付加情報として表示するようにしてもよい。そして、グラフ111aおよび111b、並びに、付加情報として表示されているシーン画像が、時間の経過とともに左方向にスクロールすることにより、投稿数推移グラフとコンテンツが連携しながら時間軸に沿って表示される。なお、ピーク付近だけでなく、例えば、投稿数が大きく変動している位置例えば、変動率または変動量が所定の閾値以上の位置付近に、その位置に対応する時刻におけるシーン画像を重ねて表示するようにしてもよい。また、投稿対象がコンサート等の生のイベントである場合、イベントの参加者が撮影した画像や動画像のシーン画像を、付加情報として表示するようにしてもよい。さらに、画像以外にも、各時刻における投稿対象の状態や概要等を示す情報を付加情報として表示するようにしてもよい。また、投稿と投稿対象に関する情報の両方を付加情報として表示するようにしてもよい。なお、図3乃至図5のように付加情報を投稿数推移グラフに重ねて表示するのではなく、例えば、投稿数推移グラフの上または下に時系列に並べて表示し、時間の経過とともにスクロールするようにしてもよい。投稿対象推移グラフの表示形態の変形例以上の説明では、投稿対象推移グラフを折れ線グラフまたは面グラフにより表示する例を示したが、他の種類のグラフ例えば、棒グラフ等により表示するようにしてもよい。また、例えば、同じ時間帯に投稿された投稿の投稿者を表すユーザアイコンを積み重ねて棒グラフのように表示することにより、投稿数の時系列の推移を示すようにしてもよい。この場合、例えば、ユーザアイコンを指定することにより、図4の例と同様に、指定されたアイコンに対応する投稿を拡大表示するようにしてもよい。さらに、例えば、グラフ毎に線の色や種類、塗りつぶす色等を変えるようにしてもよい。また、以上の説明では、投稿数推移グラフを右から左にスクロールする例を示したが、例えば、左から右にスクロールするようにしてもよい。また、時間軸を縦方向に設定し、上から下または下から上にスクロールするようにしてもよい。さらに、クライアント12が3次元画像を表示可能な場合、時間軸を画面の奥行き方向に設定し、手前から奥、または、奥から手前にスクロールするようにしてもよい。この場合、例えば、図6に示されるように、投稿対象の映像とともに、ポジティブな投稿数を示すグラフ142a、および、ネガティブな投稿数の推移を示すグラフ142bを画面141の左右に分けて表示するようにしてもよい。また、投稿数推移グラフをスクロールさせずに、例えば、時間の経過とともに、時間軸の目盛りの単位を大きくしていき例えば、1目盛りあたり1分を10分にする等、常に投稿数推移グラフの全体を表示するようにしてもよい。さらに、例えば、クラス毎の投稿数全体の時系列の推移とともに、各クラスの所定の条件を満たす投稿数の時系列の推移を表示するようにしてもよい。図7は、収集した投稿全体の投稿数の時系列の推移とともに、所定のキーワードを含む投稿数の時系列の推移を表示した場合の例を示している。具体的には、グラフ161aは、ポジティブな投稿数全体の時系列の推移を示し、グラフ161bは、ネガティブな投稿数全体の時系列の推移を示している。一方、グラフ162aは、ポジティブな投稿のうち所定のキーワードを含む投稿の数の時系列の推移を示し、グラフ162bは、ネガティブな投稿のうち所定のキーワードを含む投稿の数の時系列の推移を示している。例えば、クライアント12からキーワードを設定できるようにすることにより、ユーザは、ポジティブおよびネガティブな投稿数の全体的な推移ともに、所望のキーワードを含むポジティブおよびネガティブな投稿数の推移を把握することが可能になる。また、ユーザは、各時間の全体の投稿数に占める所望のキーワードを含む投稿数の割合を把握することが可能になる。なお、表示する投稿数を絞り込む条件は、キーワードに限定されるものではなく、例えば、投稿の特徴量例えば、文字数等や、投稿者の属性例えば、性別、年齢等等を条件として絞り込むようにすることが可能である。投稿を分類する基準の変形例また、以上の説明では、収集した投稿をポジティブな投稿とネガティブな投稿に分類する例を示したが、その他の基準に基づいて複数のクラスに投稿を分類し、クラス毎の投稿数の推移を示すグラフを表示するようにしてもよい。例えば、収集した投稿を主観的な投稿と客観的な投稿に分類した結果に基づいて、図8に示されるように、主観的な投稿の数の時系列の推移を示すグラフ181aと、客観的な投稿の数の時系列の推移を示すグラフ181bを表示するようにしてもよい。この投稿数推移グラフにより、例えば、投稿対象がユーザが感情移入しやすいものか否かの時系列の推移を容易に把握することができる。なお、その他にも、文字数、漢字の比率等、投稿に関する他の特徴量を基準にして複数のクラスに投稿を分類するようにしてもよい。また、投稿文以外の画像等の投稿についても、それらの特徴量に基づいて複数のクラスに分類するようにすることが可能である。さらに、例えば、投稿の人気度に基づいて、投稿を分類するようにしてもよい。例えば、Twitter商標の投稿を収集する場合、RTリツイートの数に基づいて、投稿の人気度を分析し、分類するようにしてもよい。また、例えば、投稿者の属性に基づいて、投稿を分類するようにしてもよい。例えば、投稿者の性別、年齢、居所等に基づいて分類するようにしてもよい。さらに、複数の基準を組み合わせて投稿を分類するようにしてもよい。また、3つ以上のクラスに投稿を分類するようにしてもよい。例えば、ポジティブな投稿、ネガティブな投稿、ニュートラルな投稿の3つのクラスに分類するようにしてもよい。この場合、例えば、各クラスの投稿数の推移を示す複数のグラフを、縦時間軸が横方向の場合または横時間軸が縦方向の場合に並べて表示するようにすることが考えられる。投稿分析サービスの利用形態の例例えば、投稿対象例えば、TV番組等を視聴したり、投稿対象例えば、イベント等に参加したりしているユーザは、投稿分析サービスを利用して、投稿対象の進行とともに各ユーザの投稿の傾向の推移を見て、楽しむことができる。この場合、ユーザは、例えば、図3に示される投稿解析画面を参照することにより、投稿の流れを直観的に、整理して把握することができる。また、ユーザは、例えば、図5に示される投稿解析画面を参照することにより、コンテンツの楽しみ方を深めたり、効率化したりすることができる。また、例えば、投稿対象を提供しているサービス提供者は、投稿分析サービスを利用して、投稿対象に対するユーザの評判を把握し、その結果を利用することができる。一例として、図9を参照して、イベント主催者が、新商品Xの発表イベントを動画配信サービス等を用いてライブ配信し、投稿分析サービスを利用して、イベントに対する評判をリアルタイムにモニタリングし、イベントの軌道修正等を行う場合について説明する。なお、発表イベントは13時から15時まで開催されるものとする。図9の左側のグラフは、イベント開始から50分経過した時点の投稿数推移グラフの状態を示している。このグラフから、イベント主催者は、13時50分の直前の期間T1において、イベントに対するネガティブな評判が増えてきたことを容易に認識することができる。そこで、イベント主催者は、例えば、投稿の内容を参照することにより、ネガティブな評判が増加した原因を推定することができる。そして、例えば、イベント主催者が、新商品Xの説明が分かりにくいことが原因であると推定した場合、説明をもっと分かりやくするようにイベントの進行を軌道修正する等の対策を取ることができる。図9の右側のグラフは、イベント開始から60分経過した時点の投稿数推移グラフの状態、すなわち、左側のグラフから10分後の投稿数推移グラフの状態を示している。このグラフから、イベント主催者は、13時50分から14時までの期間T2において、イベントに対するネガティブな評判がポジティブに転換したことを容易に認識することができる。これにより、イベント主催者は、イベントの軌道修正が成功していると判断することができる。一方、ネガティブな投稿数が減少しない場合には、イベント主催者は、イベントの軌道修正がうまくいっていないと判断し、さらなる対策を打つことができる。このように、イベント主催者は、イベントの評判の推移を視覚的および直感的に認識し、評判が良くなるように、イベントの軌道修正等の対策を迅速に行うことができる。さらに、イベント主催者は、軌道修正後の評判も迅速に認識することができ、軌道修正の良否を迅速に判断し、必要に応じてさらなる対策を打つことができる。投稿解析サービス提供処理の第2の実施の形態次に、図10のフローチャートを参照して、投稿解析サービス提供処理の第2の実施の形態について説明する。なお、この処理では、投稿対象がコンテンツである場合に、投稿対象推移グラフとともに、当該コンテンツの特徴量の推移を示す特徴量推移グラフが表示される。ステップS31において、図2のステップS1の処理と同様に、投稿を収集する条件が設定されているか否かが判定され、投稿を収集する条件が設定されていないと判定された場合、処理はステップS32に進む。ステップS32において、図2のステップS2の処理と同様に、投稿を収集する条件が設定され、その後、処理はステップS33に進む。一方、ステップS31において、投稿を収集する条件が設定されていると判定された場合、ステップS32の処理はスキップされ、処理はステップS33に進む。ステップS33において、収集部22は、受信部21およびネットワーク14を介して、投稿対象であるコンテンツの配信元のサーバ11からのコンテンツの受信を開始する。収集部22は、受信したコンテンツを記録媒体23に記録する。ステップS34において、コンテンツ解析部25は、受信したコンテンツの特徴量の解析を開始する。コンテンツ解析部25は、解析結果を記録媒体23に記録する。その後、ステップS35乃至S38において、図2のステップS3乃至S6と同様の処理が行われる。ステップS39において、グラフ生成部27は、コンテンツの特徴量の推移を示すグラフを生成する。具体的には、グラフ生成部27は、記録媒体23に記録されているコンテンツの特徴量の解析結果に基づいて、投稿対象であるコンテンツの特徴量の時系列の推移を示す特徴量推移グラフを生成する。グラフ生成部27は、生成した特徴量推移グラフを示すデータを表示制御部29に供給する。ステップS40において、表示制御部29は、表示制御データを生成する。すなわち、表示制御部29は、グラフ生成部27から取得したデータおよび記録媒体23に蓄積されている投稿等に基づいて、投稿数推移グラフおよび特徴量推移グラフを含む投稿解析画面をクライアント12に表示させるための表示制御データを生成する。表示制御データは、投稿解析画面を表示するために必要なプログラムやデータを含む。ステップS41において、表示制御部29は、送信部31およびネットワーク14を介して、投稿解析サービスを利用するクライアント12に、生成した表示制御データを送信する。表示データを受信したクライアント12は、表示制御データを用いて、投稿解析画面を表示する。なお、投稿解析画面の具体例については後述する。ステップS42において、収集部22は、投稿の解析期間が終了したか否かを判定する。投稿の解析期間が終了していないと判定された場合、処理はステップS35に戻る。その後、ステップS42において、投稿の解析期間が終了したと判定されるまで、例えば、所定の間隔で例えば、1分毎に、ステップS35乃至S42の処理が繰り返し実行される。これにより、投稿対象の進行に合わせて、所定の間隔で投稿が収集され、クラス毎の投稿数の集計が行われ、クライアント12において投稿数推移グラフおよび特徴量推移グラフの表示が更新される。一方、ステップS42において、投稿の解析期間が終了したと判定された場合、投稿解析サービス提供処理は終了する。投稿解析画面に表示されるグラフの具体例図11は、投稿対象が動画コンテンツの場合に、投稿解析画面に表示されるグラフの具体例を示している。この例では、投稿数推移グラフ201の下に、投稿対象であるコンテンツの音響信号の特徴量の時系列の推移を示す音響特徴量推移グラフ202、および、映像信号の特徴量の時系列の推移を示す映像特徴量推移グラフ203が表示されている。投稿数推移グラフ241、音響特徴量推移グラフ242、および、映像特徴量推移グラフ243は、所定の時間毎に更新され、時間の推移とともに右から左に同期しながらスクロールする。なお、音響特徴量および映像特徴量は、特定の種類に限定されるものでなく、例えば、コンテンツを信号処理することにより抽出可能な特徴量とされる。例えば、音響特徴量は、音響信号中の歓声量とされ、映像特徴量は、例えば、画像内の人の動作量等とされる。また、表示する特徴量推移グラフの種類や数は、任意に設定することができる。さらに、図12に示されるように、投稿数推移グラフに、特徴量推移グラフを重ねて表示するようにしてもよい。図12のグラフ221aは、ポジティブな投稿数の時系列の推移を示し、グラフ221bは、ネガティブな投稿数の時系列の推移を示している。一方、グラフ222aは、コンテンツの音響信号から抽出されるポジティブな成分の大きさを示す音響ポジティブ度の時系列の推移を示している。グラフ222bは、コンテンツの音響信号から抽出されるネガティブな成分の大きさを示す音響ネガティブ度の時系列の推移を示している。グラフ221a乃至222bは、時間の推移とともに右から左に同期しながらスクロールする。なお、音響特徴量の代わりに、映像特徴量の特徴量推移グラフを投稿数推移グラフに重ねて表示するようにしてもよいし、両方の特徴量の特徴量推移グラフを投稿数推移グラフに重ねて表示するようにしてもよい。また、図13に示されるように、投稿数推移グラフおよび特徴量推移グラフを、3次元画像の平面方向と奥行き方向に分けて表示するようにしてもよい。この例では、ポジティブな投稿数の時系列の推移を示すグラフ241a、ネガティブな投稿数の時系列の推移を示すグラフ241b、音響ポジティブ度の時系列の推移を示すグラフ242a、および、音響ネガティブ度の時系列の推移を示すグラフ242bが、横方向に延びる1本の同じ時間軸に沿って表示されている。なお、この図では、グラフ241a,241bとグラフ242a,242bを区別しやすくするために、グラフ241a,241bを点線で示している。また、ポジティブな投稿数およびネガティブな投稿数の軸が上下方向に設定され、グラフ241aの座標系とグラフ241bの座標系が、時間軸を中心に上下対称になるように配置されている。そして、グラフ241aおよびグラフ241bが、画面の平面方向に表示されている。一方、ポジティブ音響度およびネガティブ音響度を示す軸は、奥行き方向に設定され、グラフ242aの座標系とグラフ242bの座標系が、時間軸を中心に、手前方向と奥行き方向で対称になるように配置されている。そして、グラフ242aおよびグラフ242bが、画面の奥行き方向に表示されている。これにより、投稿数とコンテンツの特徴量の異なる要素の時系列の推移を、立体的に区別して視認することができる。なお、図13の例において、例えば、時間軸を上下方向に設定するようにしてもよい。以上のように、投稿数推移グラフと特徴量推移グラフを、時間軸に沿って表示することにより、投稿の傾向の時系列の推移と、コンテンツの特徴量の時系列の変化との因果関係を容易に把握することができる。なお、図11乃至図13のグラフの表示形態は、2つ以上の異なる基準毎に複数のクラスに投稿を分類し、各基準に基づく2種類以上の投稿数推移グラフを表示する場合にも適用することができる。例えば、ポジティブ/ネガティブを基準とする投稿数推移グラフと、主観的/客観的を基準とする投稿数推移グラフを、図13に示される例と同様に、画面の平面方向と奥行き方向に分けて表示することが可能である。投稿対象終了後の投稿解析サービスの利用形態なお、投稿解析サービスは、投稿対象が実際に進行しているときだけでなく、記録媒体23に蓄積されたデータを用いて、投稿対象の終了後にも利用することも可能である。例えば、ユーザは、TV番組が投稿対象の投稿解析サービスを、その番組の放送中に利用する以外にも、TV番組を録画して、放送終了後に視聴するときにも利用することもできる。なお、投稿対象がコンテンツであり、投稿解析サービスを後で利用する場合、投稿数推移グラフと当該コンテンツの再生を連動するようにすることも可能である。例えば、図3の投稿解析画面において、グラフ111aおよびグラフ111bにより形成される山の一部をクリックすることにより、対応するコンテンツを、クリックした位置の時刻から再生し、図14に示されるように、ウインドウ241内に再生画面を表示するようにすることが可能である。また、グラフ111aおよび111bのスクロールを一時停止、早送り、逆スクロール等させたりするのに合わせて、コンテンツの再生の一時停止、早送り、巻き戻しを連動して行うようにすることも可能である。また、サービス提供者は、コンテンツやイベント等のサービスに対するユーザの評判を後で解析し、解析結果を利用することができる。例えば、サービス提供者は、解析結果を用いて、コールセンタ等に寄せられるユーザの意見の整理を自動化および効率化することができる。さらに、投稿対象がコンテンツである場合、投稿数推移グラフを用いて、当該コンテンツの盛り上がりシーンのみを切り出す等の編集を行うことも可能である。ここで、図15のフローチャートを参照して、情報処理装置13により実行されるコンテンツ編集処理について説明する。なお、以下、シーン1乃至10からなり、投稿数推移グラフが図16に示されるように推移する動画コンテンツを編集する場合について説明する。また、編集対象となる動画コンテンツは、記録媒体23に記録されているものとする。なお、編集するコンテンツの指定は、例えば、クライアント12から指定することが可能である。ステップS61において、集計部26は、編集対象となるコンテンツについての投稿数をクラス毎に集計する。具体的には、集計部26は、編集対象となる動画コンテンツについての投稿数の解析結果のデータに基づいて、当該コンテンツについての所定の単位時間毎例えば、1分毎のポジティブな投稿数とネガティブな投稿数を集計する。集計部26は、集計結果をグラフ生成部27に通知する。ステップS62において、図2のステップS6の処理と同様に、クラス毎の投稿数の推移を示すグラフが生成される。グラフ生成部27は、生成したグラフを示すデータをコンテンツ編集部30に供給する。ステップS63において、コンテンツ編集部30は、投稿数推移グラフに基づいて、コンテンツの所定の条件を満たす部分を抽出する。例えば、コンテンツ編集部30は、ポジティブな投稿数またはネガティブな投稿数の変動率または変動量が所定の閾値以上となる期間、および、ポジティブな投稿数またはネガティブな投稿数が所定の閾値以上となる期間を含むシーンを、編集対象の動画コンテンツから抽出する。これにより、例えば、図16の期間T11および期間T12を含む期間を含むシーン3、4、7乃至10が抽出される。例えば、期間T11は、ポジティブな投稿数とネガティブな投稿数が、ほぼ同時期に大幅に増加し、ピークを迎えている。従って、期間T11のシーンは、賛否両論ある問題のシーンであると予想される。また、期間T12は、ポジティブな投稿数が大幅に増加し、ピークを迎えた後、それと入れ替わるように、ネガティブな投稿数が大幅に増加し、ピークを迎えている。従って、期間T12のシーンは、視聴者の評判がポジティブからネガティブに急激に変化した期待外れのシーンであると予想される。そして、期間T11および期間T12を含むシーン3、4、7乃至10を抽出することにより、編集対象となる動画コンテンツから盛り上がりシーンを抽出することができる。ステップS64において、コンテンツ編集部30は、抽出した部分をつなぎ合わせて、コンテンツのダイジェストを生成する。いまの例の場合、シーン3、4、7乃至10を順番につなぎ合わせることにより、動画コンテンツのダイジェストが生成される。ステップS65において、コンテンツ編集部30は、送信部31およびネットワーク14を介して、配信先のクライアント12にコンテンツのダイジェストを送信する。配信先のクライアント12は、受信したコンテンツのダイジェストを再生する。これにより、ユーザは、動画コンテンツの盛り上がりシーンのみを迅速に視聴することができる。その後、コンテンツ編集処理は終了する。なお、例えば、ポジティブな投稿数が多いシーンのみ、あるいは、ネガティブな投稿数が多いシーンのみを切り出すようにしてもよい。これにより、ユーザは、評判の良いシーンのみ、あるいは、評判の悪いシーンのみを迅速に視聴することが可能になる。また、以上の説明では、動画コンテンツを編集する例を示したが、他の種類のコンテンツの編集を行うことも可能である。例えば、同様の方法により、楽曲やラジオ放送などの音声コンテンツを編集することにより、楽曲やラジオ放送の盛り上がる部分のみを迅速に聞くことが可能になる。<2.変形例>機能の分担の変形例なお、上述したサーバ11、クライアント12、および、情報処理装置13の機能の分担は、その一例であり、任意に変更することが可能である。例えば、クライアント12でユーザが入力した投稿の解析を行い、解析結果をサーバ11または情報処理装置13に提供するようにしてもよい。また、情報処理装置13が、コンテンツの特徴量の解析を行わずに、例えば、コンテンツの特徴量の解析結果を示すデータをコンテンツの配信元のサーバ11等から取得するようにしてもよい。さらに、図15のコンテンツ編集処理において、情報処理装置13からクライアント12に投稿数推移グラフのデータを提供して、クライアント12が、投稿数推移グラフに基づいて、コンテンツの編集を行うようにしてもよい。あるいは、情報処理装置13が、投稿数推移グラフに基づいてコンテンツの抽出部分を求め、そのデータをクライアント12に提供し、クライアント12で、実際にコンテンツの抽出部分をつなぎ合わせるようにしてもよい。また、上述した投稿解析画面を、クライアント12だけでなく、サーバ11や情報処理装置13において表示するようにすることも可能である。投稿数予測処理また、クライアント12において投稿数推移グラフを表示する際に、予測部28により予測される投稿数の推移の予測をあわせて表示するようにしてもよい。例えば、投稿対象を視聴しているユーザは、投稿数の推移の予測に基づいて、今後投稿対象が盛り上がると予測される時間帯を把握することができる。これにより、ユーザは、例えば、その時間帯のみ投稿対象を視聴するようにすることが可能になる。また、例えば、投稿対象を提供するサービス提供者は、投稿対象に対するユーザの評判の推移を予測し、それに基づいて、投稿対象に対するユーザの評判を良くするための対策を取ることができる。コンピュータの構成例上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。図17は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。コンピュータにおいて、CPUCentralProcessingUnit401,ROMReadOnlyMemory402,RAMRandomAccessMemory403は、バス404により相互に接続されている。バス404には、さらに、入出力インタフェース405が接続されている。入出力インタフェース405には、入力部406、出力部407、記憶部408、通信部419、及びドライブ410が接続されている。入力部406は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部407は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部408は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部419は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ410は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア411を駆動する。以上のように構成されるコンピュータでは、CPU401が、例えば、記憶部408に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース405及びバス404を介して、RAM403にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。コンピュータCPU401が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア411に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア411をドライブ410に装着することにより、入出力インタフェース405を介して、記憶部408にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部419で受信し、記憶部408にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM402や記憶部408に、あらかじめインストールしておくことができる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置、手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。1時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集する収集部と、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計する集計部と、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御する表示制御部とを含む情報処理装置。2前記表示制御部は、前記グラフのピーク付近または前記グラフが大きく変動する位置付近に、各位置に対応する時刻における前記付加情報を表示するように制御する前記1に記載の情報処理装置。3前記付加情報に含まれる前記投稿対象に関する情報は、各時刻における前記投稿対象の画像である前記1または2に記載の情報処理装置。4前記表示制御部は、前記投稿対象の進行中に時間の経過とともに前記グラフおよび前記付加情報の表示を更新する前記1乃至3のいずれかに記載の情報処理装置。5前記表示制御部は、時間の経過とともに前記グラフおよび前記付加情報を所定の方向にスクロールさせる前記4に記載の情報処理装置。6前記集計部は、さらに所定の条件を満たす投稿の数を前記クラス毎に集計し、前記表示制御部は、前記クラス毎の投稿数全体の時系列の推移を示す複数の第1のグラフ、および、前記クラス毎の前記条件を満たす投稿の数の時系列の推移を示す複数の第2のグラフを時間軸に沿って表示するように制御する前記1乃至5のいずれかに記載の情報処理装置。7前記クラスは2つに分かれ、前記表示制御部は、2つの前記グラフを、前記時間軸または前記時間軸に平行な軸を中心に対称に配置される2つの座標系にそれぞれ表示するように制御する前記1乃至6のいずれかに記載の情報処理装置。8前記投稿対象はコンテンツであり、前記表示制御部は、前記投稿数の時系列の推移を示す第1のグラフとともに、前記コンテンツの特徴量の時系列の推移を示す第2のグラフを時間軸に沿って表示するように制御する前記1乃至7のいずれかに記載の情報処理装置。9前記表示制御部は、前記第1のグラフおよび前記第2のグラフを、3次元画像の平面方向と奥行き方向に分けて表示するように制御する前記8に記載の情報処理装置。10前記表示制御部は、3次元画像の奥行き方向に延びる時間軸に沿って前記グラフを表示するように制御する前記1乃至6のいずれかに記載の情報処理装置。11収集した投稿を解析し、前記クラスに分類する解析部をさらに含む前記1乃至10のいずれかに記載の情報処理装置。12前記解析部は、ポジティブな投稿とネガティブな投稿、または、主観的な投稿と客観的な投稿の分類を行う前記11に記載の情報処理装置。13前記グラフに基づいて、前記投稿対象であるコンテンツから所定の条件を満たす部分を抽出し、抽出した部分からなるコンテンツを生成する編集部をさらに含む前記1乃至12のいずれかに記載の情報処理装置。14情報処理装置が、時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集し、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計し、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御するステップを含む情報処理方法。15時間とともに進行する投稿対象についての投稿を収集し、収集した投稿の数を所定のクラス毎に集計し、前記クラス毎の投稿数の時系列の推移を示す複数のグラフを、各時刻における投稿または前記投稿対象に関する情報のうち少なくとも一方を含む情報である付加情報とともに時間軸に沿って表示するように制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。"