JP2003085347A - Device and method for supporting analysis of organization communication - Google Patents

Device and method for supporting analysis of organization communication

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JP2003085347A
JP2003085347A JP2001275808A JP2001275808A JP2003085347A JP 2003085347 A JP2003085347 A JP 2003085347A JP 2001275808 A JP2001275808 A JP 2001275808A JP 2001275808 A JP2001275808 A JP 2001275808A JP 2003085347 A JP2003085347 A JP 2003085347A
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Japan
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analysis
event
log
section
analysis result
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JP2001275808A
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Japanese (ja)
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Masamichi Takahashi
正道 高橋
Manabu Ueda
学 植田
Takeshi Yoshioka
健 吉岡
Kazutaka Hayashi
千登 林
Nobuhiro Yamazaki
伸宏 山崎
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Fujifilm Business Innovation Corp
Original Assignee
Fuji Xerox Co Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To facilitate the analysis of effects of an event on an organization communication in an organization communication means such as a mailing list. SOLUTION: The interval and contents of an event performed in the operation of a mailing list and others are inputted by an analyzer. An analysis support device analyzes the log of the mailing list using a publicly known analysis method. An analysis result display 400 showing the graph 412 of the time-series variation of analysis result index values before and after the event is provided to users. The quantitative analysis results of the index values are displayed together with an event information area 420 showing the start point 414a and end point 414b of the event and the name and description of the event. Thus, the users can understand how the state of the communication on the mailing list is changed by the effect of the event.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、電子掲示板やメー
リングリストなど、組織コミュニケーションに用いられ
る情報システムを利用したコミュニケーション分析の支
援のための装置及び方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and method for supporting communication analysis using an information system used for organizational communication such as an electronic bulletin board and a mailing list.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、インターネット上のコミュニティ
や企業活動におけるコミュニケーション手段として、電
子メールシステム及びWWWを応用したメーリングリスト
や掲示板などの情報技術を利用した組織コミュニケーシ
ョン手段が用いられている。情報技術を利用した組織コ
ミュニケーション手段の特徴の一つは、そのメッセージ
ログを蓄積可能であることであり、従来にもこのメッセ
ージログを解析、応用する技術が存在する。
2. Description of the Related Art In recent years, as communication means in communities and corporate activities on the Internet, organizational communication means using information technology such as electronic mail systems and WWW-applied mailing lists and bulletin boards have been used. One of the features of the organizational communication means using information technology is that the message log can be stored, and there is a technology for analyzing and applying this message log in the past.

【0003】例えば、メッセージ内に含まれるヘッダ情
報のうち、タイトル、発言者、日付、本文などをデータ
ベースに格納して、該当するメッセージログを自然言語
によって検索するシステムが考えられている(例:特開
平11-242545号公報)。また、このようなヘッダ情報
を、ネットワーク管理に応用(経路遅延分析、ログの蓄
積など)する技術(例:特開平06-059993号公報)や、
受信側で何らかの処理をするエージェント(例えば電子
メールの分類)に応用する技術(例:特開平6-259345号
公報、特開平11-15757号公報、特開平06-062046号公
報)も知られている。ただし、これらの技術は、組織コ
ミュニケーション分析の観点からの配慮はなされていな
い。
For example, a system has been proposed in which a title, a speaker, a date, a body, and the like among the header information included in a message are stored in a database and a corresponding message log is searched in a natural language (example: JP-A-11-242545). In addition, a technique of applying such header information to network management (path delay analysis, log accumulation, etc.) (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 06-059993),
Techniques (eg, Japanese Patent Laid-Open No. 6-259345, Japanese Patent Laid-Open No. 11-15757, Japanese Patent Laid-Open No. 06-062046) that are applied to agents that perform some processing on the receiving side (for example, classification of electronic mail) are also known. There is. However, these technologies are not considered from the viewpoint of organizational communication analysis.

【0004】一方、組織コミュニケーションの観点から
メッセージログを分析する方法そのものについては、学
術的にその有用性が提案・議論された例(Advances in
social network analysis: Research in the social an
d behavioral sciences, pp.167-203, Newbury Park, C
A: Sage、 1996 ACM 0-89791-782-0/96/04、JCMC 3(4)
June 1998)や、文献として発表された例(1998 ACM 0-
89791-282-9/88/0324)などが知られている。しかし、
これらの分析方法は、手作業で実施する必要がありその
実施には手間がかかる。また、これらはある一つの組織
コミュニケーションだけに特化したものであり、分析対
象によって方法自体を修正する必要があるなどの問題点
があった。
On the other hand, regarding the method itself for analyzing a message log from the viewpoint of organizational communication, an example in which its usefulness was proposed and discussed academically (Advances in
social network analysis: Research in the social an
d behavioral sciences, pp.167-203, Newbury Park, C
A: Sage, 1996 ACM 0-89791-782-0 / 96/04, JCMC 3 (4)
June 1998) and an example published in literature (1998 ACM 0-
89791-282-9 / 88/0324) are known. But,
These analysis methods need to be carried out manually, and the implementation is time-consuming. In addition, these are specialized only for one organization communication, and there is a problem that the method itself needs to be modified depending on the analysis target.

【0005】これに対し、組織コミュニケーションの観
点からのメッセージログ分析を支援する装置として、発
言者間の関係情報を可視化する技術(例:高橋, 北山,
金子: ネットワーク・コミュニティにおける組織アウェ
アネスの計量と可視化, 情報処理学会論文誌, Vol.40,
No.11, pp3988-3999, Nov 1999.)、関係情報を共有す
る技術(例:特開平10-301905号公報)、関係情報を用
いて可視化を始め、様々な指標を計算する技術(Pajek:
http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/def
ault.htm)などが知られている。
On the other hand, as a device that supports message log analysis from the viewpoint of organizational communication, a technique for visualizing relational information between speakers (eg, Takahashi, Kitayama,
Kaneko: Quantification and Visualization of Organization Awareness in Network Communities, Transactions of Information Processing Society of Japan, Vol.40,
No.11, pp3988-3999, Nov 1999.), a technique for sharing related information (eg, Japanese Patent Laid-Open No. 10-301905), a technique for calculating various indicators including visualization using related information (Pajek:
http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/def
ault.htm) is known.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】これらの装置、システ
ムは、組織内でのコミュニケーションについて定量的な
情報を求めて表示することができるものの、その定量的
な解析結果を、その一連のコミュニケーションの中に現
れたイベントや話題などといった定性的な情報と関連づ
けて分析するという目的には十分なものとは言えなかっ
た。
Although these devices and systems can obtain and display quantitative information about communication within an organization, the quantitative analysis result is displayed in the series of communication. It was not enough for the purpose of analyzing it by associating it with qualitative information such as events and topics that appeared in.

【0007】本発明はこのような課題に鑑みなされたも
のであり、組織コミュニケーション手段の通信ログの定
量的な解析と、組織コミュニケーションに関連したイベ
ントや話題などの定性的な情報とを関連づけた分析を支
援することが可能な装置及び方法を提供することを目的
とする。
The present invention has been made in view of the above problems, and an analysis in which a quantitative analysis of a communication log of an organizational communication means is associated with qualitative information such as an event or topic related to the organizational communication. It is an object of the present invention to provide an apparatus and method capable of supporting the above.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記従来の問題点を解決
するために、本発明は、組織コミュニケーションのログ
の分析を支援する装置であって、分析対象の組織コミュ
ニケーションに関連する分析対象のイベントの指定を受
け付ける手段と、指定されたイベントに関連する分析区
間について前記ログの分析を行う手段と、その分析区間
についてのログ分析結果を、そのイベントの情報と関連
づけて表示する手段と、を備える組織コミュニケーショ
ン分析支援装置を提供する。
In order to solve the above-mentioned conventional problems, the present invention is an apparatus for supporting analysis of an organizational communication log, which is an analysis target event related to the analysis target organizational communication. Means for accepting the designation of, the means for analyzing the log for the analysis section related to the designated event, and the means for displaying the log analysis result for the analysis section in association with the information of the event. An organizational communication analysis support device is provided.

【0009】好適な態様では、本発明に係る装置は、前
記イベントに関連する前記分析区間の指定を受け付ける
ための手段を更に備え、この手段によって指定された分
析区間についてログの分析を実行する。
In a preferred aspect, the apparatus according to the present invention further comprises means for accepting designation of the analysis section associated with the event, and performs log analysis for the analysis section designated by this means.

【0010】また別の好適な態様では、本発明に係る装
置は、前記イベントに関連する前記分析区間として、そ
のイベントの前の区間と後の区間とが設定され、それら
前区間と後区間でのログ分析結果の変化の情報を提示す
る。
In another preferred aspect, in the apparatus according to the present invention, a section before and after the event is set as the analysis section related to the event, and the section before and after the event are set. The information of the change of the log analysis result of is presented.

【0011】また別の好適な態様では、本発明に係る装
置は、分析対象のイベントとして複数のイベントの指定
を受け付け、指定されたそれら各イベントの分析区間に
ついてのログ分析結果をオーバーラップ表示する手段を
更に備える。
In another preferred aspect, the apparatus according to the present invention receives designation of a plurality of events as events to be analyzed, and displays the log analysis results for the analysis sections of the designated events in an overlapped manner. Means are further provided.

【0012】また別の好適な態様では、本発明に係る装
置は、分析対象の複数のイベントのうちの基準イベント
の指定を受け付ける手段と、それら各イベントの各々の
分析区間でのログ分析結果の変化パターンと、前記基準
イベントの分析区間でのログ分析結果の変化パターンと
を比較し、この比較結果に基づいて、それら各イベント
のログ分析結果の表示形態を制御する手段と、を更に備
える。
In another preferred aspect, the apparatus according to the present invention is a means for accepting designation of a reference event among a plurality of events to be analyzed, and a log analysis result of each event in each analysis section. The change pattern is further compared with the change pattern of the log analysis result in the reference event analysis section, and means for controlling the display form of the log analysis result of each event based on the comparison result.

【0013】また別の好適な態様では、本発明に係る装
置は、分析対象のイベントとして複数のイベントの指定
を受け付け、指定されたそれら各イベントの分析区間に
ついてのログ分析結果を求める手段と、それら各イベン
トの中から注目イベントの指定を受け付ける手段と、前
記各イベントについての前記ログ分析結果を検索して、
前記注目イベントについてのログ分析結果と類似したロ
グ分析結果を持つイベントを求める手段と、を更に備え
る。
In another preferred aspect, the apparatus according to the present invention receives a designation of a plurality of events as an analysis target event, and obtains a log analysis result for an analysis section of each designated event. A means for accepting the designation of the event of interest from among these events, and searching the log analysis result for each event,
Means for obtaining an event having a log analysis result similar to the log analysis result for the event of interest.

【0014】また別の好適な態様では、本発明に係る装
置は、分析対象のイベントとして複数のイベントの指定
を受け付け、指定されたそれら各イベントの分析区間に
ついてのログ分析結果を求める手段と、ログ分析結果に
ついての検索条件の入力を受け付ける手段と、前記各イ
ベントについての前記ログ分析結果を検索して、前記検
索条件を満足するログ分析結果を持つイベントを求める
手段と、を更に備える。
In still another preferred aspect, the apparatus according to the present invention receives a designation of a plurality of events as an analysis target event, and obtains a log analysis result for an analysis section of each designated event. It further comprises means for accepting an input of a search condition for the log analysis result, and means for searching the log analysis result for each event to obtain an event having a log analysis result satisfying the search condition.

【0015】また、本発明に係る装置は、組織コミュニ
ケーションのログの分析を支援する装置であって、分析
対象の組織コミュニケーションのログの中から、ユーザ
が着目する発言の指定を受け付ける手段と、指定された
発言に関連する分析区間について前記ログの分析を行う
手段と、その分析区間についてのログ分析結果を、その
発言の情報と関連づけて表示する手段と、を備える。
Further, the device according to the present invention is a device for supporting the analysis of the organizational communication log, and means for accepting the designation of the utterance noticed by the user from the organizational communication log to be analyzed, And a means for displaying the log analysis result of the analysis section in association with the information of the statement.

【0016】好適な態様では、本発明は、前記ユーザが
着目する発言の指定を受け付ける手段は、前記ログに含
まれる各発言を、その参照関係に基づいたツリー構造の
形に整理して表示し、この表示に関連づけて前記着目す
る発言の指定を受け付けることを特徴とする。
[0016] In a preferred aspect of the present invention, the means for accepting the designation of the utterance focused by the user displays each utterance included in the log in a tree structure based on the reference relationship. It is characterized in that the designation of the notice of interest is accepted in association with this display.

【0017】また別の好適な態様では、本発明は、着目
対象として指定された複数の発言についての各々の分析
区間についてのログ分析結果を比較表示する手段を備え
ることを特徴とする。
In still another preferred aspect, the present invention is characterized by comprising means for comparing and displaying log analysis results for respective analysis sections of a plurality of utterances designated as a target of attention.

【0018】また別の好適な態様では、本発明は、前記
ログの発言のツリー構造においてユーザが着目対象に指
定した発言を起点とする部分ツリーに基づき、前記着目
対象の発言に関連する分析区間を定める手段を更に備え
る。
[0018] In another preferred aspect, the present invention is based on a partial tree starting from a message designated by a user as a target of interest in a tree structure of messages in the log, and an analysis section related to the target message of interest. And means for determining

【0019】また別の好適な態様では、本発明は、ユー
ザが着目対象に指定した各発言ごとに、それら各発言に
対応する分析区間についてのログ分析結果を求める手段
と、ログ分析結果についての検索条件の入力を受け付け
る手段と、前記各分析区間についての前記ログ分析結果
を検索して、前記検索条件を満足するログ分析結果を持
つ分析区間を求める手段と、を更に備える。
According to another preferred aspect, the present invention provides a means for obtaining, for each message designated by the user as a target of interest, a log analysis result for an analysis section corresponding to each message and a log analysis result. It further comprises means for accepting an input of a search condition, and means for searching the log analysis result for each of the analysis sections to obtain an analysis section having a log analysis result satisfying the search condition.

【0020】また別の好適な態様では、本発明は、前記
検索条件として複数の分析区間のログ分析結果の比較分
析情報を受け付け、前記ログ分析情報の組合せがその比
較分析情報を満足する複数の分析区間の組合せを検索す
る手段を備えることを特徴とする。
In another preferred aspect, the present invention accepts comparative analysis information of log analysis results of a plurality of analysis sections as the search condition, and a plurality of combinations of the log analysis information satisfy the comparative analysis information. It is characterized by comprising means for retrieving a combination of analysis sections.

【0021】[0021]

【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施の形態
について図面を参照しながら説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0022】この実施の形態において組織コミュニケー
ションとは、電子メールやメーリングリスト、掲示板、
チャットシステム、ビデオや音声による遠隔会議システ
ムなど、情報技術を適用した組織コミュニケーション手
段を使った複数の主体から構成されるコミュニケーショ
ンのことを指す。
In this embodiment, the organizational communication means electronic mail, mailing list, bulletin board,
This refers to communication composed of multiple parties using organizational communication means to which information technology is applied, such as chat systems and video and audio teleconferencing systems.

【0023】これらの組織コミュニケーションにおい
て、例えば、電子メールやメーリングリスト、掲示板、
チャットシステムなどであれば、そのコミュニケーショ
ンの記録として、誰から誰へ、いつ、どのような内容の
コミュニケーションが行われたかという情報がテキスト
データとして保持されている。また、ビデオや音声など
による遠隔会議システムなどであれば、そのコミュニケ
ーションの記録として、誰から誰へいつ通信されたかと
いう情報に加え、音声や映像のストリーミングデータ、
またはストリーミングデータに既存の音声認識技術を適
用して得たコミュニケーション内容の解析結果などが保
持される。この実施の形態では、このように組織コミュ
ニケーションが何らかの形で記録されていることを前提
としている。
In these organizational communications, for example, e-mail, mailing list, bulletin board,
In the case of a chat system or the like, as a record of the communication, information about who communicated with whom, when, and what kind of content is held as text data. Also, in the case of a teleconferencing system such as video and audio, as a record of that communication, in addition to information about who was communicated to whom and when, audio and video streaming data,
Alternatively, the analysis result of the communication content obtained by applying the existing voice recognition technology to the streaming data is held. In this embodiment, it is premised that the organizational communication is recorded in some form as described above.

【0024】以下、組織コミュニケーション手段として
メーリングリスト(以下適宜MLと略す)を主たる例に
とり、本実施の形態の組織コミュニケーション分析支援
装置について説明する。
The following is a description of the organizational communication analysis support device of the present embodiment, taking a mailing list (hereinafter appropriately abbreviated as ML) as an example of the organizational communication means.

【0025】図1に、本実施の形態の装置の概略構成を
示す。この装置は、大きく分けて読込制御部10、記憶
部15、入力制御部20、分析部30、検索部40、表
示制御部50を備える。この装置は、典型的には、以下
に説明する各機能モジュールの機能を記述したプログラ
ムをコンピュータシステムで実行することにより実現さ
れる。
FIG. 1 shows a schematic configuration of the apparatus of this embodiment. This device roughly includes a read control unit 10, a storage unit 15, an input control unit 20, an analysis unit 30, a search unit 40, and a display control unit 50. This device is typically realized by executing a program that describes the function of each functional module described below in a computer system.

【0026】読込制御部10は、分析の対象とする組織
コミュニケーション群、すなわちコミュニケーションロ
グをメーリングリスト等を管理するサーバから読込んで
記憶部15に登録する機能モジュールであり、組織コミ
ュニケーション群読込手段12を備えている。入力制御
部20は、ユーザ等からの各種指示やデータなどの入力
を受け付け、これに対応した処理を行うための機能モジ
ュールであり、組織コミュニケーション選択手段22、
イベント編集手段24、イベント選択手段25、イベン
ト分析区間指定手段26、及びメッセージログ分析区間
指定手段28を備えている。分析部30は、分析対象の
ログに対して実際に分析処理を行う機能モジュールであ
り、イベント分析手段32とメッセージログ分析手段3
4とを備えている。検索部40は、分析部30によるロ
グ分析結果に対して類似検索等の検索処理を行う機能モ
ジュールであり、イベント分析結果類似検索手段42と
メッセージログ分析結果類似検索手段44とを備えてい
る。表示制御部50は、モニタ等に分析結果や検索結果
等を表示するための処理を行う機能モジュールであり、
組織コミュニケーション群表示手段52、メッセージロ
グ表示手段54、イベント及びログ集計結果表示手段5
6、イベント分析結果表示手段58及びメッセージログ
分析結果表示手段59を備える。以下それら各部の詳細
を説明する。
The read control unit 10 is a functional module for reading an organizational communication group to be analyzed, that is, a communication log from a server that manages a mailing list and the like, and registering it in the storage unit 15, and is provided with an organizational communication group reading unit 12. ing. The input control unit 20 is a functional module for receiving inputs of various instructions and data from a user or the like and performing processing corresponding thereto, and the organizational communication selection unit 22,
An event editing unit 24, an event selecting unit 25, an event analysis section designating unit 26, and a message log analysis section designating unit 28 are provided. The analysis unit 30 is a functional module that actually performs analysis processing on the log to be analyzed, and includes an event analysis unit 32 and a message log analysis unit 3.
4 and. The search unit 40 is a functional module that performs a search process such as a similarity search on the log analysis result by the analysis unit 30, and includes an event analysis result similarity search unit 42 and a message log analysis result similarity search unit 44. The display control unit 50 is a functional module that performs processing for displaying analysis results, search results, and the like on a monitor or the like,
Organizational communication group display means 52, message log display means 54, event and log aggregation result display means 5
6. An event analysis result display means 58 and a message log analysis result display means 59 are provided. The details of each of these parts will be described below.

【0027】図2は、組織コミュニケーション群表示手
段52により生成され、モニタ等に表示されるML選択
画面100の一例を模式的に示す図である。この選択画
面100を初めとして、以下では本装置のいくつかのユ
ーザインタフェース画面の模式図を例示するが、これら
はいずれも周知のGUI(グラフィカルユーザインタフ
ェース)技術を用いて構成されており、マウス等のポイ
ンティングデバイスの操作により所望の表示項目を選択
したり、それに関連づけられた処理の実行指示を行った
りすることができる。
FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of the ML selection screen 100 generated by the organization communication group display means 52 and displayed on a monitor or the like. Starting with the selection screen 100, some schematic diagrams of user interface screens of the apparatus will be illustrated below, but these are all configured using a well-known GUI (graphical user interface) technique, such as a mouse. By operating the pointing device, the desired display item can be selected and the execution instruction of the processing associated therewith can be issued.

【0028】ML選択画面100には、分析対象の候補
となる1以上のMLの一覧リスト110が表示される。
このリスト110に表示された各MLのメッセージ等の
実体データは、予め組織コミュニケーション群読込手段
12によってメーリングリストサーバ等から記憶部15
に読み込んでおくようにしてもよいし、リスト110に
表示するヘッダ的な情報のみをまず読み込み、個々のM
Lの実体データはユーザの選択などにより必要になった
場合にのみML群のメッセージログが格納されているフ
ォルダやファイルを読み込むようにしてもよい。
On the ML selection screen 100, a list list 110 of one or more MLs which are candidates for analysis is displayed.
Substantial data such as messages of each ML displayed in the list 110 is stored in advance by the organization communication group reading means 12 from the mailing list server or the like in the storage unit 15.
Alternatively, the header information to be displayed in the list 110 may be read first, and the individual M
The substantive data of L may be read in the folder or file in which the message logs of the ML group are stored only when it is needed by the user's selection or the like.

【0029】このML一覧リスト110の横行1行がそ
れぞれ1つのメーリングリストの情報を示している。個
々のMLの情報には、当該MLの識別情報(「I
D」)、名称(「ML名」)に加え、発言ログ、アクセ
スログ及びユーザ情報のファイル格納場所を示すパス情
報(それぞれ「発言ログ」、「アクセスログ」、「ユー
ザ情報」)が表示され、更に当該MLに関する説明文
(「説明」)が示される。発言ログはMLに対する各ユ
ーザの発言の履歴を示すログであり、アクセスログはそ
のMLに対する各ユーザのアクセス(閲覧のみのアクセ
スを含む)の履歴を示すログである。また、ユーザ情報
ファイルは当該MLに登録している各ユーザの登録情報
(メールアドレスなど)を格納したファイルである。こ
れらログやユーザ情報のファイルは、一般的なMLサー
バが生成、管理しているものである。
Each horizontal row of the ML list 110 indicates information of one mailing list. The information of each ML includes the identification information (“I
D)), the name ("ML name"), and path information ("Comment log", "Access log", and "User information") indicating the file storage location of the comment log, access log, and user information are displayed. Further, an explanation sentence (“explanation”) regarding the ML is shown. The comment log is a log showing the history of comments made by each user to the ML, and the access log is a log showing the history of access (including only browsing access) made by each user to the ML. The user information file is a file that stores registration information (e-mail address, etc.) of each user registered in the ML. These log and user information files are created and managed by a general ML server.

【0030】なお、図2に示したMLの一覧リスト11
0はあくまで一例であり、この代わりに単にMLの名称
のみを一覧リストとして表示する形態も考えられる。ま
た、ML同士の間に階層関係等が存在する場合には、一
覧リストの代わりにその階層関係等を反映した表示形態
とすることも可能である。
The ML list 11 shown in FIG.
0 is just an example, and instead, only the ML name may be displayed as a list. Further, when a hierarchical relationship or the like exists between the MLs, a display form that reflects the hierarchical relationship or the like can be used instead of the list list.

【0031】ユーザがマウス等の操作により一覧リスト
110上の所望のMLの行にカーソルを移動させ、クリ
ック操作などにより選択指示を行うと、組織コミュニケ
ーション選択手段22がそのMLの選択を受け付け、表
示エリア120にそのMLの名称、発言ログやユーザ情
報の格納場所、説明文などが一覧リスト110よりも詳
細に表示される。ユーザはこの表示エリア120を読ん
で、そのMLが所望のMLかどうかを確認することがで
きる。
When the user operates the mouse or the like to move the cursor to the desired ML row on the list list 110 and gives a selection instruction by clicking or the like, the organizational communication selection means 22 accepts the selection of the ML and displays it. In the area 120, the name of the ML, the storage location of the utterance log and the user information, the explanation, etc. are displayed in more detail than the list list 110. The user can read this display area 120 and confirm whether the ML is the desired ML.

【0032】MLのメッセージログは、一般に複数の発
言データから構成される。図3はメッセージログデータ
のデータ構造の一例を示しており、この図に示すテーブ
ルの1行が1発言の発言データである。発言データは、
生データとして一般に、発言ID、発言元ID、発言者
名、発言日時、発言タイトル、発言内容などの情報を含
む。ここで「発言ID」は当該発言自体の識別情報であ
る。また「発言元ID」は当該発言の対象となる発言
(すなわち当該発言が参照する発言)のIDである。す
なわち、ある発言Aに対して寄せられたコメントなどの
発言Bには、発言元IDとして発言AのIDがセットさ
れる。一連の話題の発端となる発言は、このような参照
先の発言がないので、発言IDに用いない特別の識別情
報(図3の例では「−1」)が発言元IDとしてセット
される。「発言者名」は当該発言を行ったユーザの名前
等の情報であり、「発言日時」は当該発言が行われた日
時(年月日、時刻など)である。そして、「発言タイト
ル」は当該発言に対して発言者が付した表題であり、
「発言内容」は当該発言の本文である。
The ML message log is generally composed of a plurality of utterance data. FIG. 3 shows an example of the data structure of the message log data, and one row of the table shown in this figure is the statement data of one statement. The speech data is
The raw data generally includes information such as utterance ID, utterance source ID, speaker name, utterance date and time, utterance title, and utterance content. Here, the "speech ID" is identification information of the speech itself. The “speaker ID” is the ID of the message that is the target of the message (that is, the message referred to by the message). That is, for a comment B such as a comment sent to a certain comment A, the ID of the comment A is set as the comment source ID. Since the utterance that is the origin of a series of topics does not have such a reference utterance, special identification information (“-1” in the example of FIG. 3) not used for the utterance ID is set as the utterance source ID. The "speaker name" is information such as the name of the user who made the remark, and the "remark date and time" is the date and time (year, month, day, etc.) at which the remark was made. And the "speaking title" is the title given by the speaker to the statement,
“Comment content” is the text of the message.

【0033】図3に示したのはMLサーバ自体が保持し
ているメッセージログの生データであり、このままでは
コミュニケーション分析処理の際にデータの取扱が繁雑
になることも考えられる。そこで、この生データを分析
の目的に則した扱いやすいデータ構造に変換しておくこ
とも好適である。例えば一例として、ログの生データ
を、図4に示す発言間の関係を示すテーブルと、図5に
示す個々の発言の内容に関するテーブルとに分離するな
どである。図4のテーブルでは、発言者名の代わりに一
意な発言者IDが用いられている。そして、各発言毎に
その発言者のIDと、その発言の対象である発言元の発
言者のIDとが登録されており、発言者間の関係が容易
に検出できるようになっている。
The raw data of the message log held by the ML server itself is shown in FIG. 3, and it may be complicated to handle the data during the communication analysis process. Therefore, it is also preferable to convert this raw data into an easy-to-handle data structure that conforms to the purpose of analysis. For example, as an example, the raw data of the log is divided into a table showing the relationship between the utterances shown in FIG. 4 and a table relating to the content of each utterance shown in FIG. In the table of FIG. 4, a unique speaker ID is used instead of the speaker name. For each utterance, the ID of the speaker and the ID of the speaker who is the source of the utterance are registered, and the relationship between the speakers can be easily detected.

【0034】また、当該MLの情報の1つとして、ML
の運用者名、開始時期、参加条件、目的、参加ユーザの
属性値(プロファイル)など付加的な情報をMLサーバ
側で用意し、それを本装置内に読み込んで保持し、後述
する分析処理の対象又はフラグとして利用することもで
きる。また、MLに関する情報として、図6に示すよう
に当該MLの各参加ユーザの属性情報を用意しておき、
これを本実施の形態の装置に取り込んで分析等に利用す
ることも可能である。
ML as one of the information of the ML
Additional information such as operator name, start time, participation condition, purpose, and attribute value (profile) of the participating user is prepared on the ML server side, which is read and stored in this device, and is stored in the ML server. It can also be used as a target or a flag. In addition, as information regarding the ML, as shown in FIG. 6, attribute information of each participating user of the ML is prepared,
It is also possible to incorporate this into the apparatus of this embodiment and use it for analysis or the like.

【0035】以上はメーリングリストの例であったが、
Webページ上の掲示板やチャットシステムでは、図7に
示すデータ構造のように、誰が、どこから、いつ該当We
bページを閲覧したかについての情報をアクセスログと
して保持している場合があり、このアクセスログをメッ
セージログと共に分析対象として扱うこともできる。図
7のアクセスログには、アクセスされたページのUR
L、アクセス時刻、及びアクセス者名が登録されてい
る。また、このアクセスログの生データを、図8に示す
ように分析処理で扱いやすいデータ構造に変換すること
も好適である。図8のデータ構造例では、図7に示した
データ項目に加え、各アクセス対象ページごとに「アク
セスID」を付与しており、更にアクセス者を名前では
なくユーザIDで示し、更に各アクセス者が実際にアク
セスしたサイト(ミラーサイトを含む)を示す「アクセ
ス場所」の情報を登録している。アクセス対象ページや
アクセス者をIDで表すことにより、分析処理の効率化
などを見込むことができる。
The above is an example of a mailing list,
In the bulletin board and chat system on the Web page, who, where, and when
Information about whether or not page b has been browsed may be retained as an access log, and this access log can be treated as an analysis target together with the message log. The access log of FIG. 7 shows the UR of the accessed page.
L, access time, and accessor name are registered. It is also preferable to convert the raw data of the access log into a data structure that is easy to handle in analysis processing as shown in FIG. In the data structure example of FIG. 8, in addition to the data items shown in FIG. 7, an “access ID” is assigned to each access target page, and the accessor is indicated by the user ID instead of the name. Has registered "access location" information that indicates the sites (including mirror sites) actually accessed by. By representing the page to be accessed and the accessing person by ID, it is possible to expect the efficiency of the analysis process.

【0036】次に、図9を参照して、イベント編集手段
24、イベント選択手段25、及びイベント及びログ集
計結果表示手段26について説明する。なお、図9は、
イベント及びログ集計結果表示手段26が生成したイベ
ント編集用のユーザインタフェース画面の一例を模式的
に示したものである。
Next, the event editing means 24, the event selecting means 25, and the event and log totalization result displaying means 26 will be described with reference to FIG. In addition, in FIG.
3 schematically shows an example of an event editing user interface screen generated by the event and log aggregation result display means 26.

【0037】イベント編集手段24は、分析対象として
選択されたMLに関連するイベントについての各種情報
を設定するためのユーザインタフェースを提供する手段
である。イベントとしては、例えば、MLへの参加要求
に関するWebページの開設や、直接的な電子メールの配
信によるML参加要求のアナウンス、MLと連動したWe
bページなどにおけるMLの話題に関するアンケート調
査など、MLの運用においてML運営側から参加ユーザ
側に行うアクションなどがある。また、ML運営者や参
加者がML上で行った特徴的な発言などをイベントの一
種と捉えることもできる。
The event editing means 24 is a means for providing a user interface for setting various kinds of information about the event related to the ML selected as the analysis target. As an event, for example, a web page related to a request for participation in ML, an announcement of a request for participation in ML by direct e-mail delivery, and a We linking with ML.
There are actions to be taken from the ML management side to the participating user side in the operation of ML, such as a questionnaire survey on the topic of ML on page b. In addition, a characteristic utterance made by the ML operator or the participant on the ML can be regarded as a kind of event.

【0038】ログ分析を行おうとする分析者は、MLの
選択に応じて表示された図9のイベント編集用画面20
0にて、イベント編集手段24を介して当該MLに対し
てイベントを追加したり、変更したり、削除したりする
ことができる。イベントは、1つのMLに対し複数設定
できる。個々のイベントは、例えば「イベント名」、
「イベント区間」、及び「イベントの詳細説明」で表す
ことができる。ここで「イベント名」は当該イベントを
識別するための名称であり、「イベントの詳細説明」は
そのイベントの内容の説明文である。「イベント区間」
は、当該イベントが行われた期間を示す情報であり、典
型的には開始日時と終了日時によって表されれる。もち
ろん時間幅のない1時点のイベントも存在するが、その
場合「イベント区間」の開始日時だけを設定すればよ
い。分析者は、このような情報をイベント編集画面20
0のイベント情報入力エリア220の各入力欄に入力す
ることで、イベントの内容を設定することができる。そ
して、クリック操作などによりイベント登録ボタン23
0を押下すると、エリア220の入力情報を属性情報と
して持つ「イベント」が本装置内に登録される。
An analyst who intends to analyze the log has an event editing screen 20 of FIG. 9 displayed in response to the selection of ML.
At 0, an event can be added, changed, or deleted from the ML via the event editing unit 24. Multiple events can be set for one ML. Each event is, for example, "event name",
It can be represented by “event section” and “detailed description of event”. Here, the "event name" is a name for identifying the event, and the "detailed description of the event" is a descriptive text of the content of the event. "Event section"
Is information indicating a period in which the event is performed, and is typically represented by a start date and time and an end date and time. Of course, there is an event at one time point without a time width, but in that case, only the start date and time of the "event section" need be set. The analyst inputs such information into the event edit screen 20.
The contents of the event can be set by inputting each input field of the event information input area 220 of 0. Then, the event registration button 23 is clicked.
When 0 is pressed, an “event” having the input information in the area 220 as attribute information is registered in this device.

【0039】このようにして当該MLに対して登録され
たイベントの一覧が、イベント一覧リスト240に表示
される。このリスト240上でマウス等を用いて所望の
イベントを選択し、編集ボタン250をクリックする
と、そのイベントの登録情報が入力エリア220に表示
され、その登録情報に対して再編集を加えることができ
る。また、このリスト240上で所望のイベントを選択
し、削除ボタン260をクリックすると、そのイベント
を削除することができる。
A list of events registered in the ML in this way is displayed in the event list list 240. When a desired event is selected on the list 240 with a mouse or the like and the edit button 250 is clicked, the registration information of the event is displayed in the input area 220, and the registration information can be re-edited. . Also, by selecting a desired event on this list 240 and clicking the delete button 260, the event can be deleted.

【0040】また、編集画面200のログ集計表示エリ
ア210には、当該MLのログ集計結果が表示される。
図9の例では、ログ集計結果として、メッセージログ集
計結果の時系列グラフ(破線)を示している。この時系
列グラフは、分析者が入力した条件に対応する集計項目
についての集計値の時系列変化を示している。ここで、
条件は「指標」欄212、「時間単位」欄214、「フ
ラグ」欄216の各欄において分析者が選択した値の組
合せによって表される。「指標」は、メッセージログの
集計対象項目について予め用意された種類であり、例え
ばMLについては、発言数、発言に対する発言数(返信
数)、発言者数、新規発言者数、購読者数、などが考え
られる。また「フラグ」は、当該MLの参加メンバー
(ユーザ)について予め用意された分類属性であり、例
えば職種や所属部署や年齢層などが考えられる。これら
「指標」と「フラグ」の組合せにより集計対象が規定さ
れる。「時間単位」は、時系列グラフを表示する際の時
間軸の区切りの単位の指定である。また、集計表示エリ
ア210に表示する表示時間範囲も分析者の指示に応じ
て可変することができる。また、このような時系列変化
のグラフだけでなく、集計結果の数値をあわせて表示す
るようにすることもできる。
Further, the log total display area 210 of the edit screen 200 displays the log total result of the ML.
In the example of FIG. 9, a time-series graph (broken line) of the message log aggregation result is shown as the log aggregation result. This time-series graph shows the time-series changes in the aggregated values of the aggregated items corresponding to the conditions input by the analyst. here,
The condition is represented by a combination of values selected by the analyst in each of the “index” column 212, the “time unit” column 214, and the “flag” column 216. The “index” is a type prepared in advance for the items to be aggregated in the message log. For example, for ML, the number of remarks, the number of remarks (replies) to the remarks, the number of speakers, the number of new speakers, the number of subscribers, And so on. Further, the "flag" is a classification attribute prepared in advance for the participating members (users) of the ML, and may be, for example, the type of job, the department to which the user belongs, or the age group. The target of aggregation is defined by the combination of these “index” and “flag”. The “time unit” is a designation of a unit of a time axis delimiter when a time series graph is displayed. Also, the display time range displayed in the total display area 210 can be changed according to the instruction of the analyst. Further, not only the graph of such a time series change but also the numerical value of the aggregation result can be displayed together.

【0041】またこの集計表示エリア210には、集計
項目の時系列グラフに合わせて、イベント編集エリア2
20に設定されたイベントの区間の情報が表示される。
図示の例は、ある程度の時間幅のあるイベントの場合で
あり、イベントの開始時点と終了時点を示すラインが示
されている。分析者は、このイベント区間と時系列グラ
フとの関係を見ることで、注目している集計項目につい
てのイベントの影響を見て取ることができる。
Further, in the total display area 210, the event editing area 2 is displayed in accordance with the time series graph of total items.
Information on the section of the event set to 20 is displayed.
The illustrated example is for an event with a certain time width, and lines indicating the start time and end time of the event are shown. By looking at the relationship between the event section and the time-series graph, the analyst can see the effect of the event on the target aggregate item.

【0042】以上はメーリングリストの場合であるが、
掲示板やチャットシステムについては、これに前述した
アクセスログの情報もあるので、このアクセスログにつ
いての同様の集計結果などを合わせて表示することもで
きる。
The above is the case of the mailing list,
As for the bulletin board and the chat system, the above-mentioned access log information is also included in the bulletin board and chat system, so that it is also possible to display the same tabulation result for this access log.

【0043】次に図10を参照して、イベント選択手段
25、イベント分析区間指定手段26について説明す
る。なお図10は、これら各手段の条件入力のために、
イベント及びログ集計結果表示手段56が提供するイベ
ント選択画面300の一例を模式的に示す図である。分
析者は、MLの一覧リストの中から所望のMLを選択
し、イベント選択画面の表示指示を入力することで、こ
の選択画面300を呼び出すことができる。
Next, the event selecting means 25 and the event analysis section specifying means 26 will be described with reference to FIG. In addition, FIG. 10 is for inputting conditions of each of these means.
It is a figure which shows typically an example of the event selection screen 300 which the event and log totaling result display means 56 provides. The analyst can call the selection screen 300 by selecting a desired ML from the list of MLs and inputting a display instruction of the event selection screen.

【0044】イベント選択画面300の登録イベント一
覧リスト310には、選択されたMLに対し、前述の編
集手段24により登録されたイベントのリストが表示さ
れる。イベント選択手段25は、分析者がこのリスト3
10上でマウス操作などにより選択したイベントを、分
析対象のイベントとして認識する。また、イベント分析
区間指定手段26は、分析区間指定欄315に入力され
た分析区間を、その分析対象イベントの分析区間として
認識する。この例では、イベント分析区間として、イベ
ント区間の片側の区間長を入力する。したがって、イベ
ント区間の前と後ろの両側に、その入力された長さのイ
ベント分析区間がそれぞれ設定される。すなわち、時間
幅のないイベントの場合は図11(a)に示すようにそ
のイベントの時点を中心としてその前後にその区間長分
の分析区間が設定され、時間幅を持つイベントの場合は
図11(b)に示すように、そのイベント区間の前後に
それぞれその区間長の分析区間が設定される。なお、以
下必要に応じ、イベント区間(又はイベント時点)の前
の分析区間を「前区間」、後の分析区間を「後区間」と
呼ぶ。
In the registered event list list 310 of the event selection screen 300, a list of events registered by the editing means 24 is displayed for the selected ML. The analyst can select the event selection means 25 from this list 3
The event selected by mouse operation or the like on 10 is recognized as the event to be analyzed. Further, the event analysis section designation means 26 recognizes the analysis section input in the analysis section designation field 315 as the analysis section of the analysis target event. In this example, the section length on one side of the event section is input as the event analysis section. Therefore, the event analysis section of the input length is set on each of the front side and the rear side of the event section. That is, in the case of an event having no time width, as shown in FIG. 11A, an analysis section corresponding to the section length is set before and after the time point of the event, and in the case of an event having a time width, FIG. As shown in (b), an analysis section having the section length is set before and after the event section. Note that, hereinafter, the analysis section before the event section (or the time point of the event) is referred to as a “previous section”, and the analysis section after the event section is referred to as a “post section” as necessary.

【0045】イベントを選択し分析区間を指定した上で
分析区間登録ボタン320をマウス操作等で押下する
と、そのイベントが分析対象として登録され、その区間
がそのイベントに対応する分析区間として登録される。
このようにして分析対象として登録されたイベントは、
分析対象イベント一覧リスト330に表示される。いっ
たん分析対象に選んだイベントを分析対象からはずすに
は、このリスト330上でそのイベントを選択し、分析
対象削除ボタン340を押下すればよい。
When an event is selected and an analysis section is designated and the analysis section registration button 320 is pressed by a mouse operation or the like, the event is registered as an analysis target, and the section is registered as an analysis section corresponding to the event. .
Events registered as analysis targets in this way are
It is displayed in the analysis target event list list 330. In order to remove the event once selected as the analysis target from the analysis target, the event may be selected on the list 330 and the analysis target deletion button 340 may be pressed.

【0046】次に、このように選択された分析対象イベ
ントに対するイベント分析手段32による分析処理につ
いて説明する。分析方法としては、用意された様々な集
計項目の集計値のイベント前後での比較が基本となる。
例えば、MLのメッセージログの分析手法として最も基
本的な、発言数、返信数、発言者数、新規参加者数、購
読者数などの単純指標のイベント前区間とイベント後区
間での値の比較分析が考えられる。すなわち、イベント
の前区間と後区間でそれら各指標値(又はそのうち分析
者が選択したもの)が増大した減少したか、あるいは増
大や減少の度合いはどの程度なのか(変化率など)を計
算して分析者に提示するなどである。また、前区間開始
点からイベント区間を通って後区間終了点に至る間のそ
れら指標値の変化などを計算することもできる。この分
析によって、イベント選択手段25によって選択された
イベントが、MLの活性化や不活性化にどのような影響
を与えるのかを、個々の指標の推移として把握すること
が可能になる。
Next, the analysis processing by the event analysis means 32 for the analysis target event thus selected will be described. As an analysis method, the comparison of the aggregated values of various prepared aggregated items before and after the event is the basis.
For example, the most basic method for analyzing ML message logs is to compare the values of simple indicators such as the number of utterances, the number of replies, the number of speakers, the number of new participants, and the number of subscribers in the pre-event section and the post-event section. Analysis is possible. That is, it is calculated whether the respective index values (or the one selected by the analyst) have increased or decreased in the front section and the rear section of the event, or the degree of the increase or decrease (change rate, etc.). And present it to the analyst. Further, it is also possible to calculate a change in those index values from the start point of the previous section through the event section to the end point of the subsequent section. By this analysis, it is possible to grasp how the event selected by the event selecting means 25 affects activation or inactivation of the ML as a transition of each index.

【0047】また、他の例としては、メッセージログに
対して数理社会科学の分析手法の一つであるネットワー
ク分析を実施し、そのネットワーク分析から計算される
指標が、イベント前区間とイベント後区間でどのように
推移するのかを分析結果として表示することも可能であ
る。このネットワーク分析のための情報は、発言同士、
あるいは発言者同士の参照関係などから求めることがで
きる。発言の参照関係の情報はメッセージログの生デー
タ(図3)に含まれているので、その生データに対して
ネットワーク分析を行うこともできるが、その生データ
から図4に示したような発言の関係情報を予め作成して
おけば、この関係情報を用いて素早く分析を行うことが
できる。
As another example, a network analysis, which is one of mathematical social science analysis methods, is performed on the message log, and the indexes calculated from the network analysis are pre-event intervals and post-event intervals. It is also possible to display, as an analysis result, how the transition is made. The information for this network analysis is
Alternatively, it can be obtained from the reference relationship between speakers. Since the information about the reference relation of the utterance is included in the raw data of the message log (FIG. 3), the network analysis can be performed on the raw data, but the utterance as shown in FIG. 4 can be obtained from the raw data. If the relational information of is previously created, it is possible to quickly analyze using this relational information.

【0048】図12は、このネットワーク分析において
作成される発言者間の関係情報(ある発言者が別の発言
者にどれだけ発言したかという関係情報)の一例のデー
タ構造を示す。この例では左欄には発信元の発言者ID
から、中央欄には宛先の発言者IDが、右欄にはその発
信元から宛先へ向けられた発言の頻度が登録されてい
る。この関係情報は、イベント分析区間内のメッセージ
ログから自動的に計算することができる。
FIG. 12 shows an example of a data structure of relational information between speakers (relational information about how much one speaker speaks to another speaker) created in this network analysis. In this example, the sender's speaker ID is in the left column.
Therefore, the speaker ID of the destination is registered in the center column, and the frequency of the speech directed from the source to the destination is registered in the right column. This relation information can be automatically calculated from the message log in the event analysis section.

【0049】ネットワーク分析指標はこの関係情報をも
とに次のように計算することができる。例えばネットワ
ーク分析の代表的な指標である「密度」は、分析区間に
おいて実際に生じた一方向発言関係の数が、その区間で
起こり得る発言間関係の理論上の総数に占める割合とし
て計算することができる。なお、ここで一方向発言関係
は、2人の発言者の間で少なくとも一方から他方へ向け
られた発言が1以上存在した場合の関係である。このよ
うな関係の発言者ペアが存在すれば、そのペアについて
一方向発言関係が1とカウントされる。その発言者ペア
に双方向の発言があっても、また複数の発言があって
も、一方向発言関係としては1しかカウントしない。
The network analysis index can be calculated as follows based on this relation information. For example, “Density”, which is a typical index for network analysis, should be calculated as the ratio of the number of one-way utterance relationships that actually occurred in the analysis section to the theoretical total number of possible utterance relationships in that section. You can Here, the one-way utterance relationship is a relationship when two or more speakers have at least one utterance directed from one to the other. If there is a speaker pair having such a relationship, the one-way statement relationship is counted as 1 for the pair. Even if the speaker pair has two-way utterances or a plurality of utterances, only one is counted as the one-way utterance relationship.

【0050】また、これに似た指標である「直接結合
度」は、一方向発言関係の代わりに双方向発言者関係に
着目したものである。すなわち、この場合は、発言者同
士の間で双方向の発言のやり取りがある場合にのみそれ
ら発言者同士の間の関係をカウントし、そのカウント結
果が理論上の総関係数に占める割合を直接結合度とす
る。
The "direct coupling degree", which is an index similar to this, focuses on the two-way speaker relationship instead of the one-way speaker relationship. That is, in this case, the relationship between the speakers is counted only when there is bidirectional communication between the speakers, and the ratio of the count result to the theoretical total number of relationships is directly calculated. The degree of coupling.

【0051】例えば、この密度や直接結合度をイベント
の前区間、イベント区間、後区間について計算し、その
推移をグラフ等の形で表示することで、ML内で発生し
ているコミュニケーションに対するイベントの影響の分
析に役立てることができる。ここで、密度と直接結合度
の両方の推移を表示すれば、発言関係の方向性を加味し
た比較分析が可能となる。
For example, by calculating the density and the degree of direct coupling for the front section, the event section, and the rear section of the event and displaying the transition in the form of a graph or the like, the event for the communication occurring in the ML can be displayed. It can be useful for analyzing impacts. Here, by displaying the transitions of both the density and the direct coupling degree, it becomes possible to perform a comparative analysis in which the directionality of the utterance relationship is taken into consideration.

【0052】このようなイベント分析手段32による分
析の結果は、イベント分析結果表示手段58によってモ
ニタ等に表示される。このイベント分析結果の表示形態
の一例を図13に模式的に示す。図13の分析結果画面
400では、MLに対する「営業」職種ユーザの「新規
参加者」数という指標値のイベント前後の推移がグラフ
412として分析結果エリア410に表示されている。
破線416a及び416bはそれぞれ前区間の開始点、
後区間の終了点を示す。このグラフ412は、イベント
の開始点414a及び終了点414bと併せて表示され
ているので、イベント前後の指標値の推移が把握しやす
くなっている。また、イベント情報エリア420には、
この分析結果に係るイベントについての登録情報が表示
されており、分析者はこの表示から、分析対象の内容を
容易に把握することができる。この例は、新規参加者数
といういわゆる単純指標の指標値の推移を表示したもの
であったが、ネットワーク分析により求められた指標値
の推移を表示することももちろん可能である。分析者
は、指標欄416で指定する分析対象の指標種類や、フ
ラグ欄418で指定する分析対象のユーザの属性を切り
替えることで、適宜自分が望む分析対象を指定し、その
分析結果を得ることができる。
The result of the analysis by the event analysis means 32 is displayed on the monitor or the like by the event analysis result display means 58. FIG. 13 schematically shows an example of the display form of the event analysis result. In the analysis result screen 400 of FIG. 13, the transition before and after the event of the index value of the “new participant” of the “sales” type user for ML is displayed in the analysis result area 410 as a graph 412.
The broken lines 416a and 416b are the start points of the previous section,
Indicates the end point of the latter section. Since this graph 412 is displayed together with the event start point 414a and the event end point 414b, it is easy to understand the transition of the index value before and after the event. In addition, in the event information area 420,
The registered information about the event related to the analysis result is displayed, and the analyst can easily understand the content of the analysis target from this display. In this example, the transition of the index value of the so-called simple index, which is the number of new participants, is displayed, but it is of course possible to display the transition of the index value obtained by the network analysis. The analyst can appropriately specify the analysis target desired by himself or herself and obtain the analysis result by switching the index type of the analysis target specified in the index column 416 or the attribute of the user of the analysis target specified in the flag column 418. You can

【0053】また図13の例ような指標値の推移グラフ
の代わりに、イベントの前後の発言者間関係のネットワ
ーク図を分析結果として表示することもできる。図14
はこの表示例を示す。この例では、分析結果表示欄43
0に、イベント開始前の発言者間関係のネットワーク図
430aと、イベント終了後の発言者間関係のネットワ
ーク図430bとが、比較対照しやすいように並べて表
示されている。各ネットワーク図430a、430bに
は、メーリングリスト(ML)の発言者(参加ユーザ)
を表すノード432が示されている。そして、その各々
のネットワーク図が対象とする期間において、ML上で
ある発言者から別の発言者に向けられた発言があった場
合、前者から後者に向けた矢印付きのエッジ434が表
示される。発言者間に双方向の発言のやり取りがある場
合は、双方向矢印のエッジが表示される。このようなネ
ットワーク図をイベント前とイベント後について作成
し、表示することで、分析者は、当該MLにおけるコミ
ュニケーションにイベントが与えた影響を把握すること
ができる。例えば図14の例では、イベント終了後のネ
ットワーク図430bは、イベント開始前のネットワー
ク図430aに比べてノード432、エッジ434の双
方の数が増えているので、分析対象のイベントによって
コミュニケーションが活発化したことを視覚的に容易に
把握できる。
Further, instead of the transition graph of the index value as in the example of FIG. 13, a network diagram of the relationship between speakers before and after the event can be displayed as the analysis result. 14
Shows an example of this display. In this example, the analysis result display column 43
At 0, a network diagram 430a of the speaker relationship before the start of the event and a network diagram 430b of the speaker relationship after the end of the event are displayed side by side for easy comparison. Speakers (participating users) of the mailing list (ML) are shown in the network diagrams 430a and 430b.
A node 432 representing is shown. Then, in the period covered by each network diagram, when there is a speech directed from another speaker on the ML to another speaker, an edge 434 with an arrow pointing from the former to the latter is displayed. . When there is bidirectional speech exchange between speakers, an edge of a bidirectional arrow is displayed. By creating and displaying such a network diagram before and after the event, the analyst can grasp the influence of the event on the communication in the ML. For example, in the example of FIG. 14, the network diagram 430b after the end of the event has more nodes 432 and edges 434 than the network diagram 430a before the start of the event, so that communication is activated by the event to be analyzed. You can easily understand what you have done.

【0054】以上はイベント1つについての分析結果の
例であったが、イベント選択手段25によって、複数の
イベントが分析対象として選択される場合もある。この
場合は、個々の分析対象ごとの分析結果を、別々の表示
ウインドウや表示エリアなどに個別に表示することもも
ちろん考えられるが、この代わりに図15に示すように
それら複数のイベントについての分析結果を重ねて表示
する(以下、このような表示をオーバーラップ表示と呼
ぶ)ことも可能である。図15の例では、分析結果表示
エリア440に、複数のイベントについて、その前後で
の指標値(この例では営業職種のML新規参加者数)の
推移グラフ442a〜442cが重畳表示されている。
Although the above is an example of the analysis result for one event, a plurality of events may be selected as the analysis target by the event selecting means 25. In this case, it is of course possible to individually display the analysis results of each analysis target in separate display windows or display areas, but instead of this, as shown in FIG. It is also possible to display the results in an overlapping manner (hereinafter, such a display is referred to as an overlap display). In the example of FIG. 15, transition graphs 442a to 442c of index values (the number of new ML participants in the sales job category in this example) before and after a plurality of events are superimposed and displayed in the analysis result display area 440.

【0055】また、この表示画面400において、分析
対象イベント一覧エリア450には、イベント選択手段
25によって分析対象として登録されたイベント群がリ
スト表示されている。分析者は、分析結果をオーバーラ
ップ表示させたいイベントをそのリストの中からマウス
操作等により選択し、オーバーラップ表示ボタン455
をマウス操作等で押下することで、それら選択したイベ
ントの分析結果の推移グラフを分析結果表示エリア44
0に重ねて表示することができる。
Further, on the display screen 400, the analysis target event list area 450 displays a list of events registered as analysis targets by the event selecting means 25. The analyst selects an event for which the analysis result is to be displayed in the overlap display from the list by operating the mouse or the like, and displays the overlap display button 455.
By pressing with the mouse or the like, a transition graph of the analysis results of the selected events is displayed in the analysis result display area 44.
It can be displayed on top of zero.

【0056】ここで、複数のイベントの分析結果を比較
表示する場合は、これら各イベント分析区間の幅が等し
い方がオーバーラップ表示された分析結果が見やすく、
実用上望ましい場合が多い。ところが、各イベントは個
別に登録され、そのイベント区間や分析区間の幅は等し
くないことが一般的である。そこで、オーバーラップ表
示対象の複数のイベントについて、分析区間幅(ここで
イベント前区間の開始点からイベント後区間の終了点ま
での時間幅)を揃える手段を提供することも好適であ
る。表示画面400におけるイベント分析区間再設定指
示部460は、この手段の一例のユーザインタフェース
例である。この例では、分析区間幅を揃えるために、2
つの方法を提供している。一つは、オーバーラップ表示
対象に選択された複数のイベントのうち1つを基準と
し、他のイベントの分析区間幅をその基準イベントの分
析区間幅に合わせるよう再設定する。基準イベントは、
分析者から選択してもらう。もう一つの方法は、オーバ
ーラップ表示対象に選択された複数のイベントの分析区
間幅の平均値を求め、それら各イベントの分析区間幅を
その平均値に揃えるという方法である。イベント分析区
間再設定指示部460は、これら2つの方法から所望の
ものを選択するためのユーザインタフェースである。も
ちろん、例示した2つの方法はあくまで一例であり、イ
ベント分析区間幅を揃えるために他の方法を用いること
も可能である。また、このような分析区間幅を揃える再
設定処理を行わずに複数イベントの分析結果をオーバー
ラップ表示するモードを設けることも好適である。
Here, when comparing and displaying the analysis results of a plurality of events, it is easier to see the overlapped analysis results when the widths of these event analysis sections are equal.
It is often desirable for practical use. However, it is general that each event is individually registered and the widths of the event section and the analysis section are not equal. Therefore, it is also preferable to provide a means for aligning the analysis section width (here, the time width from the start point of the pre-event section to the end point of the post-event section) for a plurality of overlapping display target events. The event analysis section resetting instruction unit 460 on the display screen 400 is an example of a user interface of this means. In this example, in order to make the analysis interval width uniform, 2
Offers two ways. One is to set one of a plurality of events selected as overlap display targets as a reference, and reset the analysis section widths of other events to match the analysis section width of the reference event. The reference event is
Ask the analyst to make a selection. The other method is to obtain the average value of the analysis interval widths of a plurality of events selected as overlap display targets and align the analysis interval widths of the respective events with the average value. The event analysis section reset instruction unit 460 is a user interface for selecting a desired one from these two methods. Of course, the illustrated two methods are merely examples, and other methods can be used to make the event analysis section widths uniform. It is also preferable to provide a mode in which the analysis results of a plurality of events are displayed in an overlapped manner without performing such resetting processing for making the analysis section widths uniform.

【0057】また、複数のイベントの分析結果のオーバ
ーラップ表示において、あるイベントを基準として分析
者に指定してもらい、その基準イベントの分析区間での
注目指標値の増減と、他のイベントの注目指標値の分析
区間での増減とを比較し、その比較結果に応じた分析結
果表示を行うことも好適である。
Further, in the overlap display of the analysis results of a plurality of events, the analyst designates a certain event as a reference, and the increase / decrease of the attention index value in the analysis section of the reference event and the attention of other events. It is also preferable to compare the increase and decrease of the index value in the analysis section and display the analysis result according to the comparison result.

【0058】例えば、基準イベントの注目指標値の増減
と、他のイベントの注目指標値の増減とを2値的に比較
し、基準イベントと異なる増減を示すイベントの指標値
推移グラフを強調表示するなどの処理が考えられる。指
標値増減の2値的な比較とは、イベント前後で指標値が
増えたか減ったかのみに着目した比較である。例えば図
15の例では、基準イベント(グラフ442a)は分析
区間で指標値が増加しているのに対し、「イベント5」
では分析区間で指標値が減少しているので、この「イベ
ント5」の推移グラフ442cについて強調表示445
が施されている。
For example, the increase / decrease of the reference index value of the reference event and the increase / decrease of the reference index value of another event are binary-compared, and the index value transition graph of the event showing the increase / decrease different from the reference event is highlighted. Processing such as is conceivable. The binary comparison of index value increase / decrease is a comparison focusing only on whether the index value has increased or decreased before and after the event. For example, in the example of FIG. 15, the index value of the reference event (graph 442a) increases in the analysis section, while “event 5”
Then, since the index value is decreasing in the analysis section, the transition graph 442c of "event 5" is highlighted 445.
Has been applied.

【0059】また、分析区間における指標値の増減の幅
に着目する表示方法も考えられる。すなわち、例えば各
イベントの指標値増減幅を基準イベントの指標値増減幅
と比較し、基準イベントの指標値増減幅より大きい増減
幅を示すイベントの推移グラフを強調表示するなどであ
る。基準イベントを指定する代わりに、しきい値となる
増減幅自体を数値で指定できるようにしてもよい。
Further, a display method in which attention is paid to the range of increase / decrease of the index value in the analysis section can be considered. That is, for example, the index value increase / decrease range of each event is compared with the index value increase / decrease range of the reference event, and the transition graph of the event showing the increase / decrease range larger than the index value increase / decrease range of the reference event is highlighted. Instead of designating the reference event, the increment / decrement width itself serving as a threshold may be designated by a numerical value.

【0060】図15に例示した表示画面400の比較方
法指定部470は、強調表示のためのこれら2つの方法
を選択するためのユーザインタフェースである。なお、
強調表示の判断のための比較方法は、例示した上記2つ
の方法に限るものではない。
The comparison method designation section 470 of the display screen 400 illustrated in FIG. 15 is a user interface for selecting these two methods for highlighting. In addition,
The comparison method for determining the highlighted display is not limited to the above two methods.

【0061】以上説明したように、イベント分析結果表
示手段58により、メーリングリストのイベントと、こ
のイベントの前後でのメーリングリストの定量的な分析
結果を関連づけて表示することができる。分析者はこの
表示により、いかなるイベントがどのようにメーリング
リストを活性化しているのかを容易に分析することがで
きる。
As described above, the event analysis result display means 58 can display the event of the mailing list and the quantitative analysis result of the mailing list before and after this event in association with each other. This display allows the analyst to easily analyze what event is activating the mailing list and how.

【0062】次に、イベント分析結果類似検索手段42
について説明する。このイベント分析結果類似検索手段
42は、イベント分析手段32によるイベント分析結果
と類似した分析結果を検索するための手段である。この
検索手段42の処理のための指示入力及び検索結果表示
のためのユーザインタフェース画面の一例を図16に示
す。図16に示した類似検索画面500の検索対象表示
エリア510には、分析された各イベントが、類似検索
の対象として一覧表示されている。マウス操作等により
この一覧表示の中から類似検索対象のイベントを選択
し、検索開始ボタン520をクリックすると、選択した
イベントと類似した分析結果を持つイベントの一覧が検
索結果表示エリア530に表示される。
Next, the event analysis result similarity search means 42
Will be described. The event analysis result similarity search unit 42 is a unit for searching for an analysis result similar to the event analysis result by the event analysis unit 32. FIG. 16 shows an example of a user interface screen for inputting instructions for processing by the search means 42 and displaying search results. In the search target display area 510 of the similarity search screen 500 shown in FIG. 16, each analyzed event is displayed as a list of similar search targets. When a similar search target event is selected from this list display by a mouse operation or the like and the search start button 520 is clicked, a list of events having analysis results similar to the selected event is displayed in the search result display area 530. .

【0063】イベント同士の分析結果が類似しているか
否かは、例えば、各々のイベント分析区間において注目
指標値が増えているか減っているかの2値的なパターン
に基づき判定することができる。この場合、類似検索対
象に指定されたイベントの分析区間で指標値が増加して
いる場合、類似検索では分析区間で指標値が増加してい
るイベントが検索される。また、2値的な増減だけでな
く、増加又は減少の変化率にも着目し、その変化率が類
似検索対象イベントからみて所定の差以内にあるイベン
トを類似イベントとして検索する処理も考えられる。
Whether or not the analysis results of the events are similar to each other can be determined based on, for example, a binary pattern of whether the target index value is increasing or decreasing in each event analysis section. In this case, when the index value increases in the analysis section of the event designated as the similar search target, the similar search searches for the event whose index value increases in the analysis section. Further, not only binary increase / decrease but also attention is paid to a change rate of increase or decrease, and a process of searching an event whose change rate is within a predetermined difference from the similar search target event as a similar event may be considered.

【0064】また、ログの分析において指標が複数求め
られる場合には、各イベント毎に、それら各指標値が分
析区間で増えたか減ったかの組合せパターンが得られ
る。例えば指標Aは増加、指標Bは増加、指標Cは減
少、等と言ったパターンである。この場合、この組合せ
パターンが、類似検索対象のイベントについての組合せ
パターンに近いイベントに近いものを「類似」のイベン
トとして検索する。なお、この場合、例えば「増加」を
数値「1」、「減少」を数値「−1」などとして組合せ
パターンをn次元空間の座標点(nは指標の数)と見な
し、類似検索対象イベントに対応する座標点から見て所
定値以下の距離にあるイベントを類似イベントとして求
める等の処理を行えばよい。
Further, when a plurality of indexes are obtained in the log analysis, a combination pattern of whether each index value increases or decreases in the analysis section is obtained for each event. For example, the pattern is such that the index A increases, the index B increases, the index C decreases, and so on. In this case, this combination pattern is searched for as an “similar” event if it is close to an event close to the combination pattern of the similar search target events. In this case, the combination pattern is regarded as a coordinate point in the n-dimensional space (n is the number of indices), for example, with “increase” being a numerical value “1”, “decrease” being a numerical value “−1”, and the like search target event It suffices to perform processing such as obtaining an event at a distance equal to or smaller than a predetermined value from the corresponding coordinate point as a similar event.

【0065】また、類似検索のためのユーザインタフェ
ース画面として図17に例示するものも考えられる。図
16の例は、選択したイベントの分析結果と類似の分析
結果を持つイベントを検索するものであったが、図17
の例は、分析結果についての条件を入力し、その条件を
満足するイベントを検索するものである。図示の例で
は、条件指定のための条件設定エリア610が設けられ
ている。この例では、複数の条件項目612が指定で
き、それら各項目612ごとにその条件内容614が指
定できる。条件項目612としては、検索において着目
する区間(イベント区間、分析区間全体、前区間、後区
間など)、着目する指標(発言数、発言者数など)、検
索する時間範囲などがある。着目する指標については、
複数の条件項目を指定できる。条件内容としては、区間
の長さや時間範囲の始点と終点などが指定できる。ま
た、指標に関する条件内容については、その指標値に関
する増減2値の比較又は増減幅の比較など、図15で例
示した比較方法と同様の条件が指定できる。また、それ
ら各条件項目612の適用の際の論理関係616も指定
できる。論理関係616としては論理的なAND、O
R、排他的ORなど各種の論理関係が指定できる。
Further, as a user interface screen for similarity search, a screen exemplified in FIG. 17 can be considered. The example of FIG. 16 searches for an event having an analysis result similar to the analysis result of the selected event.
In the example of, the condition about the analysis result is input and the event satisfying the condition is searched. In the illustrated example, a condition setting area 610 for specifying conditions is provided. In this example, a plurality of condition items 612 can be designated, and the condition content 614 can be designated for each of the items 612. The condition items 612 include a section of interest in the search (event section, entire analysis section, previous section, subsequent section, etc.), an index of interest (the number of utterances, the number of speakers, etc.), a time range to be searched, and the like. For indicators to focus on,
You can specify multiple condition items. As the condition content, the length of the section, the start point and the end point of the time range, etc. can be specified. As for the condition content regarding the index, the same condition as that of the comparison method illustrated in FIG. 15 can be designated, such as comparison of increase / decrease binary values regarding the index value or comparison of increase / decrease range. Also, a logical relationship 616 when applying each of the condition items 612 can be designated. The logical relationship 616 is logical AND, O
Various logical relationships such as R and exclusive OR can be designated.

【0066】この条件指定エリア610に所望の条件を
入力(又は予め用意されている選択肢から選択)し、検
索開始ボタン620をクリックすると、そのエリア61
0に示された条件を満足するイベントの一覧が類似検索
結果表示エリア630に表示される。
When a desired condition is input (or selected from preset options) in this condition designation area 610 and a search start button 620 is clicked, the area 61 is clicked.
A list of events that satisfy the condition shown in 0 is displayed in the similar search result display area 630.

【0067】なお、以上の例では、選択したイベントに
類似した分析結果を持つイベントや、指定条件を満足す
るイベントなど、「イベント」を検索結果として求め
た。これに対し、イベント分析区間が設定されていない
部分も含めたメーリングリストログの指標値の時系列全
体を検索範囲として検索を行うことも考えられる。この
場合、例えば指標値の時系列を最初から順に調べてい
き、選択されたイベントの分析区間における当該指標値
の増減に類似した部分や、指定条件を満足する部分を抽
出するなどの処理を行えばよい。この場合、検索結果と
しては、条件を満足する等により抽出された部分の始点
と終点をリスト表示するなどの表示形態が考えられる。
また、条件を満足する部分等を、例えば図9のログ集計
結果表示エリア210などの時系列グラフにおいて強調
表示するなどの表示形態も考えられる。このような表示
により、抽出された部分の指標値変化がいかなる原因と
なったのはどのような事柄かなど、イベントに着目して
その影響を調べるのとは逆方向の分析が可能となる。図
16,図17の例に示した検索オプション指定部52
5,625は、イベントのみを検索対象とするのか、そ
れともここで説明したようにログ全体の時系列分析デー
タを検索対象とするのか、を選択指示を入力するための
ユーザインタフェースである。
In the above example, "event" such as an event having an analysis result similar to the selected event or an event satisfying the specified condition is obtained as the search result. On the other hand, it is conceivable to perform a search with the entire time series of index values of the mailing list log including the part where the event analysis section is not set as the search range. In this case, for example, the time series of the index value is sequentially examined from the beginning, and processing such as extracting a part similar to the increase or decrease of the index value in the analysis section of the selected event or a part satisfying the specified condition is performed. I'll do it. In this case, as the search result, a display form such as a list display of the start point and the end point of the portion extracted by satisfying the condition or the like can be considered.
In addition, a display form in which a portion satisfying the condition or the like is highlighted in a time series graph such as the log aggregation result display area 210 in FIG. With such a display, it is possible to perform an analysis in the opposite direction to that of investigating the influence of an event such as what caused the change in the index value of the extracted portion and what caused the change. The search option designation unit 52 shown in the examples of FIGS.
Reference numerals 5 and 625 are user interfaces for inputting a selection instruction as to whether only the event is to be searched or time-series analysis data of the entire log is to be searched as described here.

【0068】また、以上の例は分析によって求められる
指標値の時系列変化に着目して類似検索を行うものであ
ったが、分析結果の一種である発言者間関係のネットワ
ーク図(例えば図14のネットワーク図430a,43
0bを参照)に関して類似検索処理を行う方式も考えら
れる。この場合、ネットワーク図の持つ構造特性を公知
の手法を用いて指標化することで、これまで説明した発
言者数等の単純指標に関する類似検索方法と同様の方法
で、イベント前後での発言者間関係の構造特性の変化に
ついての類似検索を実施することが可能である。なお、
ネットワーク図の持つ構造特性の指標化については、グ
ラフ理論などの一般的なアルゴリズムを使えばよい。
Further, in the above example, the similarity search is performed by paying attention to the time series change of the index value obtained by the analysis, but a network diagram of the speaker relationship which is a kind of analysis result (for example, FIG. 14). Network diagram 430a, 43
(See 0b), a method of performing similarity search processing is also possible. In this case, by indexing the structural characteristics of the network diagram using a well-known method, it is possible to use the method similar to the similar search method for simple indexes such as the number of speakers, which has been described so far, between speakers before and after the event. It is possible to perform a similarity search for changes in the structural properties of relationships. In addition,
A general algorithm such as graph theory may be used to index the structural characteristics of the network diagram.

【0069】以上、メーリングリスト実施期間中の「イ
ベント」と、メーリングリストのメッセージログの分析
によって得られる定量的な分析結果とを関連づけて分析
者に提示する場合を例にとって実施の形態の装置の構成
や機能を説明した。次に別の例として、メッセージログ
に現れる発言の話題に着目し、話題との関係でログの定
量的分析結果を表示する例を説明する。この処理では、
組織コミュニケーション群読込手段12,組織コミュニ
ケーション選択手段22,メッセージログ表示手段5
4,メッセージログ分析区間指定手段28,メッセージ
ログ分析手段34,メッセージログ分析結果表示手段5
9,及びメッセージログ分析結果類似検索手段44の各
モジュールが利用される。
As described above, the configuration of the apparatus according to the embodiment is taken as an example in the case where the “event” during the mailing list implementation period and the quantitative analysis result obtained by the analysis of the message log of the mailing list are associated and presented to the analyst. Described the function. Next, as another example, an example will be described in which the topic of a statement appearing in the message log is focused on and the quantitative analysis result of the log is displayed in relation to the topic. In this process,
Organizational communication group reading means 12, organizational communication selecting means 22, message log display means 5
4, message log analysis section designation means 28, message log analysis means 34, message log analysis result display means 5
9, and each module of the message log analysis result similarity search means 44 is used.

【0070】この例において、組織コミュニケーション
群読込手段12によりメーリングリスト等の組織コミュ
ニケーションのログ群が読み込まれ、この中から分析者
が組織コミュニケーション選択手段22を用いて分析対
象とするログを選択する間での処理は上記イベント分析
の場合と同様である。
In this example, the organization communication group reading means 12 reads the organization communication log group such as a mailing list, and the analyst uses the organization communication selecting means 22 to select a log to be analyzed. Is similar to the case of the above event analysis.

【0071】この例がイベント分析の場合と異なるの
は、イベント分析では、ログの中にデータとして含まれ
ているとは限らない概念的な「イベント」を分析の際の
定性的な面での観点としたのに対し、この例では、ログ
に含まれる個別の発言を分析の際の定性的な観点とする
という点である。上述の例ではイベントを基準に分析区
間を設定したが、この例では、分析者が選んだ発言に基
づいて分析区間を設定して分析を行う。これにより、そ
の発言やこれから派生する一連の発言群による組織コミ
ュニケーション上の変化(活性化や不活性化など)が分
析できるようにする。
This example differs from the event analysis in that the event analysis is qualitative in analyzing a conceptual “event” that is not necessarily included in the log as data. In contrast to the viewpoint, in this example, individual statements included in the log are used as a qualitative viewpoint for analysis. In the above example, the analysis section is set based on the event, but in this example, the analysis section is set and analyzed based on the statement selected by the analyst. This makes it possible to analyze changes in organizational communication (activation, inactivation, etc.) due to the statement and a series of statements derived from it.

【0072】図18は、この例での分析区間の設定のた
めの分析区間指定画面700の一例を模式的に示したも
のである。この画面700はメッセージログ表示手段5
4により生成される。この画面において、メッセージロ
グ表示エリア710には、組織コミュニケーション選択
手段22によって分析対象に選択されたメーリングリス
ト(ML)のメッセージログに含まれる発言群が表示さ
れる。図18の例では、エリア710には、個々の発言
ごとに、その発言タイトル、発言者名、発言者のメール
アドレス、発言日時などの書誌的情報が表示されてい
る。発言数が多くエリア710に一度に表示しきれない
場合は、表示範囲をスクロールさせるなどによりログに
含まれる全発言を表示することができる。このエリア7
10上で、分析者がマウス操作により1つの発言を選択
すると、その選択された発言の発言内容(すなわち発言
本文)が発言内容エリア720に表示される。この発言
内容を確認することで、選択した発言が所望のものかを
判断できる。分析者は、分析の観点としたい発言が見つ
かるまで、エリア710での選択とエリア720での発
言内容の確認を繰り返す。
FIG. 18 schematically shows an example of the analysis section designation screen 700 for setting the analysis section in this example. This screen 700 shows the message log display means 5.
4 is generated. On this screen, the message log display area 710 displays a group of messages included in the message log of the mailing list (ML) selected as an analysis target by the organizational communication selection means 22. In the example of FIG. 18, area 710 displays bibliographical information such as the title of a message, the name of the speaker, the mail address of the speaker, and the date and time of the message for each message. If the number of utterances is too large to be displayed all at once in the area 710, all the utterances included in the log can be displayed by scrolling the display range. This area 7
When the analyst selects one utterance by operating the mouse on 10, the utterance content (that is, the utterance text) of the selected utterance is displayed in the utterance content area 720. By checking the content of this message, it is possible to determine whether the selected message is the desired one. The analyst repeats selection in the area 710 and confirmation of the content of the statement in the area 720 until the statement desired to be analyzed is found.

【0073】なお、メッセージログ表示エリア710で
は、図18に示したように単純な一覧形式の表示の代わ
りに、図19に示すように、発言の参照関係に基づくツ
リー表示(いわゆるスレッド表示)を行うことも可能で
ある。この表示では、話題の発端となった発言を起点
に、この発言に対する返信や、その返信に対するさらな
る返信などが、ツリー構造で示されている。このツリー
構造では、参照先のない発言(話題の発端)を根とする
1つのツリーが1つの話題に関連していると考えられ
る。図19の例には、3つの話題についてのツリーが示
されている。また、1つのツリーの中でも、ある発言の
ノードを起点とした下位の発言群からなる部分ツリー
(「枝」とも言う)は、ツリー全体の大きい話題に関連
した部分的な話題を示すものと捉えることができる。こ
のようにメッセージログの発言群をツリー構造で表示す
ることにより、分析者にとって、注目する発言が見つけ
やすくなる。
Note that, in the message log display area 710, a tree display (so-called thread display) based on the reference relationship of utterances is displayed as shown in FIG. 19 instead of the simple list format display shown in FIG. It is also possible to do so. In this display, a reply to this comment, a further reply to the reply, and the like are shown in a tree structure, starting from the comment that started the topic. In this tree structure, it is considered that one tree rooted in a utterance without a reference (start of a topic) is associated with one topic. In the example of FIG. 19, trees for three topics are shown. In addition, a partial tree (also called “branch”) consisting of a group of lower words starting from a node of a certain statement in one tree is regarded as showing a partial topic related to a large topic of the entire tree. be able to. By displaying the message group in the message log in a tree structure in this way, it becomes easier for the analyst to find the message of interest.

【0074】さて、エリア710及び720を参照して
所望の発言が選択できた場合、分析者は、その発言を基
準に分析区間を指定する。
When the desired utterance can be selected by referring to the areas 710 and 720, the analyst designates the analysis section based on the utterance.

【0075】分析区間は、例えばその発言の前後それぞ
れに所定幅の期間を持つ区間とすることもできる。この
場合、分析者が発言を選択すると、自動的に分析区間が
定まる。もちろん、ここで発言の前後の期間幅を分析者
が指定できるようにすることもできる。
The analysis section may be, for example, a section having a predetermined width period before and after the utterance. In this case, when the analyst selects the statement, the analysis section is automatically determined. Of course, the analyst can also specify the period width before and after the statement here.

【0076】また、分析区間は、ログにおける発言のツ
リー構造において、選択された発言を起点とするツリー
又は部分ツリーに含まれる発言群の発言日時の分布期間
とすることも考えられる。この場合も、分析者が発言を
選択すると、自動的に分析区間が定まる。
It is also conceivable that the analysis section is a distribution period of the utterance dates and times of the utterance groups included in the tree or the partial tree starting from the selected utterance in the tree structure of the utterances in the log. Also in this case, when the analyst selects the statement, the analysis section is automatically determined.

【0077】また、同じ又は類似の話題が、ログ中の複
数の発言ツリーにまたがって展開されることもあり得る
ので、分析者に複数の発言を選択してもらい、それら各
発言を起点とする部分ツリー群の発言の分布範囲をまと
めて1つの分析区間として設定することもできる。この
ように複数の部分ツリーからなる話題に関して分析区間
を指定する場合、メッセージログ表示エリア710に表
示される発言リストやツリー構造の表示で、それら共通
話題の発言が必ずしも連続して表示されるわけではな
い。従って、この場合は、エリア710で、各部分ツリ
ーの起点となる発言を順に選択してもらい、分析区間指
定終了ボタン(図示省略)などをマウスなどで指定して
もらう構成とするなどにより、分析区間を明示的に確定
できることが望ましい。
Since the same or similar topic may be spread over a plurality of utterance trees in the log, the analyst is asked to select a plurality of utterances, and each of the utterances is used as a starting point. It is also possible to collectively set the distribution range of the utterances of the partial tree group as one analysis section. When an analysis section is designated for a topic composed of a plurality of partial trees in this way, in the message list and the tree structure displayed in the message log display area 710, the messages of those common topics are not always displayed continuously. is not. Therefore, in this case, in the area 710, the starting point of each partial tree is sequentially selected, and the analysis section designation end button (not shown) or the like is designated by a mouse or the like. It is desirable to be able to explicitly determine the section.

【0078】また分析者には、このように決められる分
析区間に対して、分析区間情報入力エリア730上で、
その区間の識別のための名称(「メッセージログ分析区
間名」)や、名称だけでは表しきれないその区間に対す
る詳細な説明(「メッセージログ分析区間説明」)など
を入力してもらう。これらの入力情報は、当該分析区間
の属性情報として取り扱われる。また、各分析区間に
は、本装置のシステム上での相互の識別のために識別情
報(「メッセージログ分析区間ID」)が定められる
が、これについては本装置が自動的に一意な値を付与す
る。
Further, the analyst, on the analysis section information input area 730, for the analysis section thus determined,
You will be asked to enter a name for identifying the section (“Message log analysis section name”), a detailed description of the section that cannot be represented by just the name (“Message log analysis section description”), and so on. These pieces of input information are treated as attribute information of the analysis section. Further, in each analysis section, identification information (“message log analysis section ID”) is set for mutual identification on the system of the present apparatus, and this apparatus automatically sets a unique value. Give.

【0079】このように、発言の選択により分析区間を
指定し、その分析区間による属性情報の入力が終わる
と、分析者は登録ボタン740をマウス操作等で押下す
ることにより、その分析区間を分析処理の対象として登
録することができる。
In this way, when the analysis section is specified by selecting the utterance and the input of the attribute information by the analysis section is finished, the analyst analyzes the analysis section by pressing the registration button 740 with a mouse or the like. It can be registered as a processing target.

【0080】分析処理の対象である分析区間は、複数登
録することができる。登録された複数の分析区間は、登
録区間表示エリア750に一覧表示される。登録した分
析区間を削除したい場合は、この一覧表示上でその区間
を選択し、削除ボタン760を押下すればよい。
A plurality of analysis sections that are the target of the analysis processing can be registered. A plurality of registered analysis sections are displayed as a list in the registration section display area 750. To delete the registered analysis section, select the section on the list display and press the delete button 760.

【0081】また、この登録区間表示エリア750上で
マウス操作等により分析区間を1つ選択し、単独分析ボ
タン770を押下すると、選択されたその区間について
メッセージログ分析手段34により単独分析処理が行わ
れる。この単独分析では、その選択されたメッセージ分
析区間について、先に述べたイベント分析の場合と同様
の単純集計指標やネットワーク分析指標などの時系列変
化が求められる。
When one analysis section is selected on the registered section display area 750 by a mouse operation or the like and the single analysis button 770 is pressed, the message log analysis unit 34 performs the single analysis process on the selected section. Be seen. In this single analysis, the time-series changes such as the simple aggregation index and the network analysis index similar to those in the event analysis described above are required for the selected message analysis section.

【0082】また、登録区間表示エリア750上で2つ
の分析区間を選択し、比較分析ボタン780を押下する
と、選択されたその区間についてメッセージログ分析手
段34により比較分析処理が行われる。比較分析では、
例えば、選択された各分析区間ごとに単純集計指標やネ
ットワーク分析指標の時系列変化が求められる。また、
これら各分析区間の時系列変化の特徴量(増減やその際
の変化率など)を求め、それらの比較表示するなどの処
理も考えられる。
When two analysis sections are selected on the registered section display area 750 and the comparison and analysis button 780 is pressed, the message log analysis unit 34 performs comparison and analysis processing on the selected sections. In a comparative analysis,
For example, a time-series change of a simple tabulation index or a network analysis index is obtained for each selected analysis section. Also,
It is also conceivable to obtain a feature amount (increase / decrease or change rate at that time) of the time-series change of each of these analysis sections and compare and display them.

【0083】メッセージログ分析手段34によるこのよ
うな分析処理の結果は、メッセージログ分析結果表示手
段59によってモニタ等に表示される。表示方法として
は、1分析区間の単独分析の場合は、その分析区間内の
指標を時系列グラフとして表示したり、その分析区間の
発言者間関係を単独のネットワーク図として表示するこ
とが考えられる。また、2つの分析区間の比較分析の場
合は、それら2つの分析区間における単純集計やネット
ワーク分析による指標の推移の時系列グラフを相互に比
較できるように並べて表示したり、それら分析区間ごと
にその区間で起こった発言について発言者間関係のネッ
トワーク図を作成し、それらを比較表示するなどが考え
られる。なお、ここで述べた単独分析、比較分析の結果
の表示画面やその操作方法は、上述のイベント分析の場
合のイベント分析結果表示手段58による表示の場合と
同様でよい(例えば図13,14を参照)。この場合、
分析結果のグラフ表示などに併せて、その分析区間の基
準となった発言の情報(タイトルや発言者名、発言内容
など)を表示するようにする。
The result of such analysis processing by the message log analysis means 34 is displayed on the monitor or the like by the message log analysis result display means 59. As a display method, in the case of single analysis of one analysis section, it is conceivable to display the index in the analysis section as a time series graph or display the speaker relationship of the analysis section as a single network diagram. . In the case of a comparative analysis of two analysis sections, time series graphs of changes in indicators by simple aggregation or network analysis in the two analysis sections are displayed side by side so that they can be compared with each other, and It is conceivable to create a network diagram of the relationships between speakers for the messages that occurred in a section and compare and display them. The display screen of the results of the single analysis and the comparative analysis described here and the operation method thereof may be the same as the case of the display by the event analysis result display means 58 in the case of the above-described event analysis (see, for example, FIGS. reference). in this case,
In addition to displaying the analysis results in a graph, the information (title, speaker name, utterance content, etc.) of the utterance that is the basis of the analysis section is displayed.

【0084】このように本実施の形態によれば、分析者
に対し、メッセージログにおける発言の内容(あるいは
話題)と、その発言にメッセージログ分析区間との定量
的な分析の結果を関連づけて提示することができる。こ
れによって、いかなる発言内容がどのようにMLを活性
化(あるいは不活性化)しているのかを容易に分析する
ことができる。
As described above, according to the present embodiment, the content (or topic) of the message in the message log and the result of the quantitative analysis of the message log analysis section are presented to the analyst in association with each other. can do. This makes it possible to easily analyze what utterance content activates (or deactivates) the ML.

【0085】メッセージログ分析結果類似検索手段44
は、メッセージログ分析手段34による各分析区間の分
析結果に対して、イベント分析結果類似検索手段42と
同様の類似検索を行う手段である。
Message log analysis result similarity search means 44
Is a means for performing similarity search similar to the event analysis result similarity search means 42 on the analysis result of each analysis section by the message log analysis means 34.

【0086】例えば、単独分析の結果についての類似検
索では、分析者が類似検索の基準として1つの分析区間
を指定して、その区間における指標値の増減(あるいは
変化)と類似の指標値増減(あるいは変化)を示す分析
区間を検索したり、あるいは1以上の指標に関する検索
条件を指定し、この検索条件を満足する指標値をもつ分
析区間を検索したりするなどの処理が可能である。検索
条件としては、指標値が指定した幅だけ増大(又は減
少)したもの、等の条件を用いることもできる。なお、
類似検索の基準となる分析区間は、分析者が選択した発
言を基準とした連続した時間範囲や、分析者が選択した
発言(又は発言群)を起点とする発言の部分ツリー(又
はその集まり)を指定することができる。
For example, in the similarity search for the result of a single analysis, the analyst designates one analysis section as a reference for the similar search, and the index value increase / decrease (or change) in the section and the similar index value increase / decrease (or change). Alternatively, it is possible to perform processing such as searching for an analysis section indicating a change) or designating a search condition for one or more indexes and searching for an analysis section having an index value that satisfies this search condition. As the search condition, it is also possible to use a condition such that the index value is increased (or decreased) by a designated width. In addition,
The analysis section that serves as a reference for similarity search is a continuous time range based on the statement selected by the analyst, or a partial tree (or group of statements) of statements starting from the statement (or group of statements) selected by the analyst. Can be specified.

【0087】また、前述した2つの分析区間についての
比較分析結果についても、類似検索を行うことができ
る。この場合は、それら2つの分析区間における単独あ
るいは複数の指標の増減あるいは変化パターンの組合せ
などを検索条件とすることが考えられる。この場合、例
えば検索の基準となる2つの分析区間を指定した場合、
それら2区間の比較分析結果と類似の比較分析結果とな
る他の分析区間のペアを検索する。また、単独あるいは
複数の指標の増減や変化、検索範囲、時間単位、などの
組合せを検索条件として指定し、この条件にマッチする
分析結果を持つ分析区間の組合せを検索することも可能
である。
A similarity search can also be performed on the comparative analysis results of the above-mentioned two analysis sections. In this case, it is conceivable that the search condition is the increase or decrease of a single index or a combination of change patterns in the two analysis sections. In this case, for example, if you specify two analysis intervals that are the criteria for the search,
A pair of other analysis sections having similar comparative analysis results to those of the two sections is searched. It is also possible to specify a combination of single or multiple index increase / decrease, change, search range, time unit, etc. as a search condition and search for a combination of analysis sections having an analysis result that matches this condition.

【0088】更に、ネットワーク図の類似検索は、ネッ
トワーク図の持つ構造特性を指標化した値の推移を条件
として、該当する指標の推移をもつメッセージログ分析
区間を類似検索することも可能である。なお、単独分
析、比較分析の検索画面及び操作方法は、前述したイベ
ント分析結果表示手段58の例と同様でよい。
Further, in the similarity search of the network diagram, it is also possible to perform a similarity search of the message log analysis section having the corresponding transition of the index, on condition that the transition of the value in which the structural characteristic of the network diagram is indexed. It should be noted that the search screen and the operation method for the single analysis and the comparative analysis may be the same as those in the example of the event analysis result display means 58 described above.

【0089】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、メーリングリストに関連するイベントやメーリング
リストに現れた発言を指定し、メーリングリストログの
分析結果を、イベントや発言内容といった定性的な情報
と関連づけてユーザに提示できる。これにより、ユーザ
は、それらイベントや発言などにより、メーリングリス
ト上でのコミュニケーションがどのように変化したかを
容易に把握することができる。
As described above, according to the present embodiment, an event related to a mailing list or a statement appearing in the mailing list is designated, and the analysis result of the mailing list log is associated with qualitative information such as the event or the content of the statement. Can be presented to the user. This allows the user to easily understand how the communication on the mailing list has changed due to such events and statements.

【0090】これにより、日常的に行われている組織コ
ミュニケーション技術を用いた組織コミュニケーション
に対する様々な分析において、分析者を支援することが
できる。これによって、その分析結果を踏まえた組織コ
ミュニケーションの運用が可能となる。分析結果を踏ま
えた組織コミュニケーション運用とは、例えば、全体的
に活性化した組織コミュニケーションの要因を、別の組
織コミュニケーションの運用の参考にしたり、あるいは
不活性な組織コミュニケーションの要因を特定し改善し
たりすることである。
As a result, it is possible to assist the analyst in various analyzes of organizational communication using the organizational communication technique that is routinely performed. This enables the operation of organizational communication based on the analysis result. Organizational communication operation based on the analysis results means, for example, referring to the factors of activated organizational communication as a reference for the operation of another organizational communication, or identifying and improving factors of inactive organizational communication. It is to be.

【0091】なお、以上ではメーリングリストを例にと
ったが、これに限らず、掲示板など他の手段を用いた組
織コミュニケーションの分析支援にも、本実施形態の装
置はもちろん適用可能である。
Although the mailing list has been taken as an example in the above, the device of this embodiment is of course applicable to analysis support of organizational communication using other means such as a bulletin board.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 実施の形態の装置の全体構成を示す図であ
る。
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an apparatus according to an embodiment.

【図2】 分析対象のメーリングリストの選択のための
ユーザインタフェース画面の一例を模式的に示す図であ
る。
FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of a user interface screen for selecting a mailing list to be analyzed.

【図3】 メーリングリストの発言ログ生データの一例
を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of comment log raw data of a mailing list.

【図4】 発言ログの生データを分析処理に適した形に
変換した結果の一例である。
FIG. 4 is an example of a result obtained by converting raw data of a comment log into a form suitable for analysis processing.

【図5】 発言ログの生データを分析処理に適した形に
変換した結果の一例である。
FIG. 5 is an example of a result obtained by converting raw data of a comment log into a form suitable for analysis processing.

【図6】 ユーザ情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of user information.

【図7】 掲示板のアクセスログ生データの一例を示す
図である。
FIG. 7 is a diagram showing an example of raw access log data on a bulletin board.

【図8】 掲示板のアクセスログ生データを分析処理に
適した形に変換した結果の一例を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a result of converting raw access log data on a bulletin board into a form suitable for analysis processing.

【図9】 イベント登録用のユーザインタフェース画面
の一例を模式的に示す図である。
FIG. 9 is a diagram schematically showing an example of a user interface screen for event registration.

【図10】 分析対象のイベントの選択のためのユーザ
インタフェース画面の一例を模式的に示す図である。
FIG. 10 is a diagram schematically showing an example of a user interface screen for selecting an event to be analyzed.

【図11】 イベント分析区間の構成例を説明するため
の図である。
FIG. 11 is a diagram for explaining a configuration example of an event analysis section.

【図12】 発言者間関係データの一例を示す図であ
る。
FIG. 12 is a diagram showing an example of inter-speaker relationship data.

【図13】 イベントに関するログ分析結果の表示画面
の一例を模式的に示す図である。
FIG. 13 is a diagram schematically illustrating an example of a display screen of a log analysis result regarding an event.

【図14】 イベントに関するログ分析結果の表示画面
の別の例を模式的に示す図である。
FIG. 14 is a diagram schematically showing another example of a display screen of a log analysis result regarding an event.

【図15】 複数のイベントについての分析結果をオー
バーラップ表示した表示例を模式的に示す図である。
FIG. 15 is a diagram schematically showing a display example in which analysis results of a plurality of events are overlapped and displayed.

【図16】 イベント分析結果についての類似検索のた
めの指定、及びその類似検索の結果を表示するためのユ
ーザインタフェース画面の一例を示す図である。
FIG. 16 is a diagram showing an example of a user interface screen for designating a similar search for an event analysis result and displaying a result of the similar search.

【図17】 イベント分析結果についての類似検索のた
めの指定、及びその類似検索の結果を表示するためのユ
ーザインタフェース画面の一例を示す図である。
FIG. 17 is a diagram showing an example of a user interface screen for designating a similar search for an event analysis result and displaying a result of the similar search.

【図18】 メーリングリストの発言を基準とした分析
区間の設定処理のためのユーザインタフェース画面の一
例を示す図である。
FIG. 18 is a diagram showing an example of a user interface screen for setting processing of an analysis section based on comments on a mailing list.

【図19】 メーリングリストの発言群の表示形態の一
例を説明するための図である。
FIG. 19 is a diagram for explaining an example of a display form of a group of messages on a mailing list.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 読込制御部、12 組織コミュニケーション群読
込手段、15 記憶部、20 入力制御部、22 組織
コミュニケーション選択手段、24 イベント編集手
段、25 イベント選択手段、26 イベント分析区間
指定手段、28メッセージログ分析区間指定手段、30
分析部、32 イベント分析手段、34 メッセージ
ログ分析手段、40 検索部、42 イベント分析結果
類似検索手段、44 メッセージログ分析結果類似検索
手段、50 表示制御部、52組織コミュニケーション
群表示手段、54 メッセージログ表示手段、56 イ
ベント及びログ集計結果表示手段、58 イベント分析
結果表示手段、59 メッセージログ分析結果表示手
段、400 分析結果画面、410 分析結果エリア、
412 (指標値の時間的推移)グラフ、414a イ
ベント開始点、414b イベント終了点、420 イ
ベント情報エリア。
10 read control unit, 12 organizational communication group reading unit, 15 storage unit, 20 input control unit, 22 organizational communication selection unit, 24 event editing unit, 25 event selection unit, 26 event analysis section designation unit, 28 message log analysis section designation Means, 30
Analysis unit, 32 event analysis unit, 34 message log analysis unit, 40 search unit, 42 event analysis result similarity search unit, 44 message log analysis result similarity search unit, 50 display control unit, 52 organization communication group display unit, 54 message log Display means, 56 event and log aggregation result display means, 58 event analysis result display means, 59 message log analysis result display means, 400 analysis result screen, 410 analysis result area,
412 (temporal transition of index value) graph, 414a event start point, 414b event end point, 420 event information area.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 吉岡 健 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内 (72)発明者 林 千登 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内 (72)発明者 山崎 伸宏 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内   ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Ken Yoshioka             430 Green, Sakai, Nakai-cho, Ashigaragami-gun, Kanagawa Prefecture             Inside of Fuji Xerox Co., Ltd. (72) Inventor Chito Hayashi             430 Green, Sakai, Nakai-cho, Ashigaragami-gun, Kanagawa Prefecture             Inside of Fuji Xerox Co., Ltd. (72) Inventor Nobuhiro Yamazaki             430 Green, Sakai, Nakai-cho, Ashigaragami-gun, Kanagawa Prefecture             Inside of Fuji Xerox Co., Ltd.

Claims (17)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 組織コミュニケーションのログの分析を
支援する装置であって、 分析対象の組織コミュニケーションに関連する分析対象
のイベントの指定を受け付ける手段と、 指定されたイベントに関連する分析区間について前記ロ
グの分析を行う手段と、 その分析区間についてのログ分析結果を、そのイベント
の情報と関連づけて表示する手段と、 を備える組織コミュニケーション分析支援装置。
1. A device for supporting analysis of a log of organizational communication, said means for accepting designation of an analysis target event relating to the analysis target organizational communication, and said log for the analysis section relating to the designated event. An organizational communication analysis support device comprising: means for performing analysis of the above; and means for displaying the log analysis result for the analysis section in association with the event information.
【請求項2】 前記イベントに関連する前記分析区間の
指定を受け付けるための手段を更に備え、この手段によ
って指定された分析区間についてログの分析を実行する
請求項1記載の組織コミュニケーション分析支援装置。
2. The organizational communication analysis support device according to claim 1, further comprising means for accepting designation of the analysis section related to the event, and performing log analysis for the analysis section designated by this means.
【請求項3】 前記イベントに関連する前記分析区間と
して、そのイベントの前の区間と後の区間とが設定さ
れ、それら前区間と後区間でのログ分析結果の変化の情
報を提示することを特徴とする請求項1記載の組織コミ
ュニケーション分析支援装置。
3. A section before and after the event is set as the analysis section related to the event, and information on a change in the log analysis result in the preceding section and the subsequent section is presented. The organizational communication analysis support device according to claim 1, characterized in that:
【請求項4】 分析対象のイベントとして複数のイベン
トの指定を受け付け、指定されたそれら各イベントの分
析区間についてのログ分析結果をオーバーラップ表示す
る手段を更に備える請求項1記載の組織コミュニケーシ
ョン分析支援装置。
4. The organizational communication analysis support according to claim 1, further comprising means for accepting designation of a plurality of events as an analysis target event and overlappingly displaying a log analysis result regarding an analysis section of each of the designated events. apparatus.
【請求項5】 分析対象の複数のイベントのうちの基準
イベントの指定を受け付ける手段と、 それら各イベントの各々の分析区間でのログ分析結果の
変化パターンと、前記基準イベントの分析区間でのログ
分析結果の変化パターンとを比較し、この比較結果に基
づいて、それら各イベントのログ分析結果の表示形態を
制御する手段と、 を更に備える請求項4記載の組織コミュニケーション分
析支援装置。
5. A means for accepting designation of a reference event among a plurality of events to be analyzed, a change pattern of a log analysis result in each analysis section of each of these events, and a log in the analysis section of the reference event. The organizational communication analysis support apparatus according to claim 4, further comprising: a unit that compares a change pattern of the analysis result and controls a display form of the log analysis result of each event based on the comparison result.
【請求項6】 分析対象のイベントとして複数のイベン
トの指定を受け付け、指定されたそれら各イベントの分
析区間についてのログ分析結果を求める手段と、 それら各イベントの中から注目イベントの指定を受け付
ける手段と、 前記各イベントについての前記ログ分析結果を検索し
て、前記注目イベントについてのログ分析結果と類似し
たログ分析結果を持つイベントを求める手段と、 を更に備える請求項1記載の組織コミュニケーション分
析支援装置。
6. A means for accepting designation of a plurality of events as events to be analyzed, obtaining a log analysis result for an analysis section of each of the designated events, and means for accepting designation of an attention event from the respective events. 2. The organizational communication analysis support according to claim 1, further comprising: a means for searching the log analysis result for each event to obtain an event having a log analysis result similar to the log analysis result for the event of interest. apparatus.
【請求項7】 分析対象のイベントとして複数のイベン
トの指定を受け付け、指定されたそれら各イベントの分
析区間についてのログ分析結果を求める手段と、 ログ分析結果についての検索条件の入力を受け付ける手
段と、 前記各イベントについての前記ログ分析結果を検索し
て、前記検索条件を満足するログ分析結果を持つイベン
トを求める手段と、 を更に備える請求項1記載の組織コミュニケーション分
析支援装置。
7. A means for accepting designation of a plurality of events as an analysis target event, a means for obtaining a log analysis result for an analysis section of each designated event, and a means for accepting an input of a search condition for the log analysis result. 2. The organizational communication analysis support device according to claim 1, further comprising means for searching the log analysis result for each of the events to obtain an event having a log analysis result satisfying the search condition.
【請求項8】 組織コミュニケーションのログの分析を
支援する装置であって、 分析対象の組織コミュニケーションのログの中から、ユ
ーザが着目する発言の指定を受け付ける手段と、 指定された発言に関連する分析区間について前記ログの
分析を行う手段と、 その分析区間についてのログ分析結果を、その発言の情
報と関連づけて表示する手段と、 を備える組織コミュニケーション分析支援装置。
8. An apparatus for supporting analysis of a log of organizational communication, comprising means for accepting a designation of a message focused on by a user from the log of the organizational communication to be analyzed, and analysis relating to the designated message. An organizational communication analysis support device comprising: means for analyzing the log for a section; and means for displaying a log analysis result for the analysis section in association with information about the statement.
【請求項9】 前記ユーザが着目する発言の指定を受け
付ける手段は、前記ログに含まれる各発言を、その参照
関係に基づいたツリー構造の形に整理して表示し、この
表示に関連づけて前記着目する発言の指定を受け付ける
ことを特徴とする請求項8記載の組織コミュニケーショ
ン分析支援装置。
9. The means for accepting the designation of the utterance focused by the user, displays the utterances included in the log in a tree structure based on the reference relationship, and displays the utterance in association with the display. 9. The organizational communication analysis support device according to claim 8, wherein designation of a remark of interest is accepted.
【請求項10】 着目対象として指定された複数の発言
についての各々の分析区間についてのログ分析結果を比
較表示する手段を備えることを特徴とする請求項8記載
の組織コミュニケーション分析支援装置。
10. The organizational communication analysis support device according to claim 8, further comprising means for comparing and displaying log analysis results for respective analysis sections of a plurality of utterances designated as attention targets.
【請求項11】 前記ログの発言のツリー構造において
ユーザが着目対象に指定した発言を起点とする部分ツリ
ーに基づき、前記着目対象の発言に関連する分析区間を
定める手段を更に備える請求項8記載の組織コミュニケ
ーション分析支援装置。
11. The method according to claim 8, further comprising means for determining an analysis section related to the remarked target utterance based on a partial tree whose origin is a remark specified by the user as a remarked target in the tree structure of remarks in the log. Organization communication analysis support device.
【請求項12】 ユーザが着目対象に指定した各発言ご
とに、それら各発言に対応する分析区間についてのログ
分析結果を求める手段と、 ログ分析結果についての検索条件の入力を受け付ける手
段と、 前記各分析区間についての前記ログ分析結果を検索し
て、前記検索条件を満足するログ分析結果を持つ分析区
間を求める手段と、 を更に備える請求項8記載の組織コミュニケーション分
析支援装置。
12. A means for obtaining a log analysis result for an analysis section corresponding to each utterance specified by the user for each utterance, and a means for accepting an input of a search condition for the log analysis result, 9. The organizational communication analysis support device according to claim 8, further comprising means for searching the log analysis result for each analysis section to obtain an analysis section having a log analysis result satisfying the search condition.
【請求項13】 前記検索条件として複数の分析区間の
ログ分析結果の比較分析情報を受け付け、前記ログ分析
情報の組合せがその比較分析情報を満足する複数の分析
区間の組合せを検索する手段を備えることを特徴とする
請求項12記載の組織コミュニケーション分析支援装
置。
13. A means for receiving comparative analysis information of log analysis results of a plurality of analysis sections as the search condition and searching for a combination of a plurality of analysis sections whose combination of log analysis information satisfies the comparative analysis information. 13. The organizational communication analysis support device according to claim 12, wherein:
【請求項14】 組織コミュニケーションのログの分析
を、コンピュータシステムを用いて支援する方法であっ
て、 分析対象の組織コミュニケーションに関連する分析対象
のイベントの指定を受け付けるステップと、 指定されたイベントに関連する分析区間について前記ロ
グの分析を行うステップと、 その分析区間についてのログ分析結果を、そのイベント
の情報と関連づけて表示するステップと、 を含む組織コミュニケーション分析支援方法。
14. A method of supporting analysis of a log of organizational communication using a computer system, comprising: receiving a designation of an analysis target event related to the organizational communication of the analysis target; and relating to the designated event. And a step of displaying the log analysis result of the analysis section in association with the event information, and displaying the log analysis result of the analysis section.
【請求項15】 組織コミュニケーションのログの分析
を、コンピュータシステムを用いて支援する装置であっ
て、 分析対象の組織コミュニケーションのログの中から、ユ
ーザが着目する発言の指定を受け付けるステップと、 指定された発言に関連する分析区間について前記ログの
分析を行うステップと、 その分析区間についてのログ分析結果を、その発言の情
報と関連づけて表示するステップと、 を含む組織コミュニケーション分析支援方法。
15. A device for supporting analysis of an organizational communication log by using a computer system, comprising the step of accepting a designation of a utterance of interest from a user from the organizational communication log to be analyzed. And a step of displaying the log analysis result of the analysis section in association with the information of the statement.
【請求項16】 コンピュータシステムに、 分析対象の組織コミュニケーションに関連する分析対象
のイベントの指定を受け付けるステップ、 指定されたイベントに関連する分析区間について、前記
組織コミュニケーションのログの分析を行うステップ、 その分析区間についてのログ分析結果を、そのイベント
の情報と関連づけて表示するステップ、 を実行させるためのプログラム。
16. A step of accepting a designation of an analysis target event related to an analysis target organizational communication in a computer system, a step of analyzing the organizational communication log for an analysis section related to the specified event, A program for executing the step of displaying the log analysis result for the analysis section in association with the event information.
【請求項17】 コンピュータシステムに、 分析対象の組織コミュニケーションのログの中から、ユ
ーザが着目する発言の指定を受け付けるステップと、 指定された発言に関連する分析区間について、前記組織
コミュニケーションのログの分析を行うステップと、 その分析区間についてのログ分析結果を、その発言の情
報と関連づけて表示するステップと、 を実行させるためのプログラム。
17. A step of receiving, in a computer system, a designation of a utterance of interest from a user in an organizational communication log to be analyzed, and analyzing the organizational communication log for an analysis section related to the designated utterance. And a step of displaying the log analysis result of the analysis section in association with the information of the utterance, and a program for executing.
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