近年，Webの普及や様々なコンテンツの増加に代表される不特定多数の情報の取得や不特定多数への情報の発信が容易になったことで，個人が取得できる情報の量が急激に増大してきている．個人が取得できる情報量は今後さらに増え続けるだろう．このような状況は，必要な情報を簡単に得られるようにする一方で不必要な情報も集めてしまう原因になっている．この問題を解決する方法として大量の情報の中から必要な情報だけを選択する技術が必要で，これを実現する手段として検索，フィルタリング，テキストマイニングが挙げられる．このような技術はスパムメールの排除やWebのショッピングサイトの推薦システム等で実際に使われている．本論文では大量の情報の中から必要な情報を取得する手段として人間の興味に着目し，文書に含まれる語句及び文書自体に興味の強弱を値として付与することを提案する．本論文では，不特定多数の人がどの程度興味を持つかに注目した．すなわち不特定多数を全体とした大衆に対する興味の程度である．興味の強弱を語句及び文書自体に付与することにより人間の興味（文書の面白さ，文書の注目度）の観点で情報を選別することが可能となるだけではなく，興味の強弱を値として与えることで興味がある・ないの関係ではなく興味の強さの程度を知ることができる．また，文書に含まれる語句に与えた興味の強弱の値から文書のどの部分が最も興味が強いか明らかになるため，文書のどの部分が興味の要因となるのか分析を行うことが可能である．このように語句の興味の強弱自体を明らかにすることは，例えばタイトル作成や広告等において同一の意味を示す複数の語句の中から興味が強い語句を選択する際の基準として利用できるため，興味を持ってもらえるように文書を作成する支援となることが期待できる．さらに，Web上でのアクセスランキングなどはアクセス数の集計後に知ることのできる事後の情報である．本論文の文書自体に付与する興味の強弱の値を利用することでこの順位を事前に予測することが可能となり，提示する文書の選択や表示順の変更などをアクセス集計前に利用することが期待できる．大衆の興味が反映されているデータに注目することでこのような大衆の興味を捉えることが出来ると考える．また興味を持つことになった原因と持たれない原因を分析する手がかりになると期待できる．本論文では，多くの人が興味を持つ文書を判断するため，まず興味の判断に必要な素性を文書から抽出する．次に抽出した素性に興味の強弱を値で推定して付与する．さらに興味の強弱の値が付与された素性から文書自体の興味の強弱を推定する．\ref{sec_興味}章にて本論文で対象とする興味，\ref{sec_関連}章にて関連研究，\ref{sec_rank}章で順位情報の詳細，\ref{sec_method}章で提案手法について述べ，\ref{sec_expeval}章で評価実験及び考察を行う．さらに\ref{sec_method2}章で提案手法の拡張について述べ，その評価を\ref{sec_evalexp2}章にて行う．