JP6103813B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本技術は、ユーザがテレビジョン受像機などの端末で視聴中の番組に関連するコンテンツの抽出を行う情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
膨大な情報の中からユーザが好む情報を効率良く提供するために、例えば、複数のユーザが持つ嗜好情報を用いてユーザ同士の関連度を算出し、その関連度を用いてユーザに提供すべきコンテンツ情報を決定する技術が知られている。また、コンテンツ情報の間の類似度を算出し、ユーザが選択したコンテンツの情報に対して高い類似度を有する他のコンテンツ情報をユーザに提供する技術も知られている（特許文献１を参照）。
特開２００７−２４１８８８号公報
その一方で、ユーザがテレビジョン受像機などの端末上で視聴中の番組に関連するコンテンツの抽出に、ＳＮＳを効果的に利用する仕組みはこれまで充分検討されてこなかった。
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、ＳＮＳを用いて関連コンテンツを効果的に抽出することのできる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することにある。
上記の課題を解決するために、本技術に係る情報処理装置は、第１のユーザの端末にて表示中のコンテンツに対する行動情報の入力を契機に、前記第１のユーザを含む複数のユーザ間の親密度が、当該各ユーザによってそれぞれ表示中のコンテンツに対して入力された行動情報、および前記表示中のコンテンツと関連付けて管理するサーバから、前記表示中のコンテンツおよび当該コンテンツに対する行動情報に関連付けられ、前記第１のユーザと他の第２のユーザとの親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する制御部を具備する。
前記制御部は、前記視聴中のコンテンツとの比較をもとに前記関連コンテンツとの暫定的な関連度を算出し、この暫定的な関連度に前記親密度を付与して前記関連度を算出するものであってよい。
前記制御部は、前記暫定的な関連度と前記親密度との加算の比率を可変するものであってよい。
前記制御部は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザそれぞれの嗜好情報を比較し、比較結果をもとに前記関連度を調整するものとしてよい。
本技術に係る情報処理装置は、前記関連度が高い上位所定数の関連コンテンツに関する情報を前記第１のユーザの端末に配信する配信部をさらに具備するものであってよい。
本技術の別の側面に係る情報処理方法は、制御部が、第１のユーザの端末にて表示中のコンテンツに対する行動情報の入力を契機に、前記第１のユーザを含む複数のユーザ間の親密度が、当該各ユーザによってそれぞれ表示中のコンテンツに対して入力された行動情報、および前記表示中のコンテンツと関連付けて管理するサーバから、前記表示中のコンテンツおよび当該コンテンツに対する行動情報に関連付けられ、前記第１のユーザと他の第２のユーザとの親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する、というものである。
本技術の別の側面に係るプログラムは、第１のユーザの端末にて表示中のコンテンツに対する行動情報の入力を契機に、前記第１のユーザを含む複数のユーザ間の親密度が、当該各ユーザによってそれぞれ表示中のコンテンツに対して入力された行動情報、および前記表示中のコンテンツと関連付けて管理するサーバから、前記表示中のコンテンツおよび当該コンテンツに対する行動情報に関連付けられ、前記第１のユーザと他の第２のユーザとの親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する制御部、としてコンピュータを機能させる。
以上のように、本技術によれば、ＳＮＳを用いて関連コンテンツを効果的に抽出するができる。
ＥＣＧ／ＳＮＳ連携システムの構成を示す図である。 ユーザ端末におけるＥＣＧメニューの表示例を示す図である。 ユーザ端末におけるニュースフィードの表示例を示す図である。 ユーザ端末における関連コンテンツに関する情報の一覧の表示例を示す図である。 ＥＣＧ／ＳＮＳ連携システムにおける全体的な処理のシーケンス図である。 ＥＣＧユニット生成サーバによるＥＣＧユニットの生成手順を示すフローチャートである。 暫定的な関連度とソーシャルグラフスコアとの加算の具体例を示す図である。 ソーシャルグラフスコアの算出方法を示すフローチャートである。 嗜好情報による関連度の調整処理の例を示すフローチャートである。 ユーザの嗜好情報を用いた関連コンテンツ抽出方法その１を示す図である。 関連コンテンツ抽出方法その１の処理手順を示すフローチャートである。 ユーザの嗜好情報を用いた関連コンテンツ抽出方法その２を示す図である。 関連コンテンツ抽出方法その３を示す図である。 関連コンテンツのタイミングによる変更を説明する図である。 ニュースフィードに表示させる番組に関する情報の設定を説明するための図である。
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
＜第１の実施形態＞
本実施形態は、ＥＣＧシステムとＳＮＳシステムとの連携により、ユーザがユーザ端末上で視聴中の番組に関連するコンテンツを効果的に抽出することのできるＥＣＧ／ＳＮＳ連携システムに関するものである。
なお本明細書において「番組」とは、放送番組、ＶＯＤ（Video On Demand）番組などであり、「コンテンツ」は番組のほか、広告情報、商品情報などを含む。したがって、「コンテンツ」という場合には「番組」の意味でも用いられる。
［ＥＣＧ／ＳＮＳ連携システム］
図１はＥＣＧ／ＳＮＳ連携システム１００の構成を示す図である。
このＥＣＧ／ＳＮＳ連携システム１００は、複数のユーザ端末２００、ＳＮＳシステム３００、ＥＣＧシステム４００、およびコンテンツ提供システム５００を有する。
ユーザ端末２００は、具体的には例えば、デジタルテレビジョン受像機、スマートフォン、携帯電話、ゲーム機、パーソナルコンピュータなどである。
ユーザ端末２００は、ＥＣＧシステム４００からＥＣＧデータを取得し、これをもとにＥＣＧメニューを画面に表示させる。
図２はユーザ端末２００におけるＥＣＧメニューの表示例を示す図である。
ＥＣＧメニューには、番組の代表的な場面の静止画１１と、選択された番組に関する情報の一部（サムネイル画像、番組のタイトル、あらすじ）１２と、アクティビティボタン１３が配置される。アクティビティボタン１３には、選択された番組を視聴することの意思表示を受け付けるためのWatchボタン１３Ａと、選択された番組がお気に入りの番組であることの意思表示を受け付けるためのLikeボタン１３Ｂがある。上記の"Watch"、"Like"は番組に対するユーザの行動という意味でＳＮＳでは「アクティビティ」と呼ばれる。
ユーザＡはユーザ端末２００（２００Ａ）で視聴中の番組がお気に入りの番組であることを友達のユーザにＳＮＳシステム３００を通じて伝搬するためにＥＣＧメニューのLikeボタン１３Ｂを操作したり、選択中の番組を視聴するためにＥＣＧメニューのWatchボタン１３Ａを操作したりすることが可能である。
図５はＥＣＧ／ＳＮＳ連携システム１００における関連コンテンツの抽出処理のシーケンス図である。
ユーザＡのユーザ端末２００（２００Ａ）において番組の視聴中にLikeボタン１３ＢがユーザＡによって操作されると、ユーザ端末２００（２００Ａ）は現在日時、放送メディアの種類（地上波、ＢＳ、ＣＳ、ＶＯＤなど）、チャンネル番号などの情報を含む番組特定依頼をＥＣＧ配信サーバ４０２を通じてＥＣＧ管理サーバ４０２に送信する。
ＥＣＧ管理サーバ４０２は、ユーザＡのユーザ端末２００（２００Ａ）からの番組特定依頼を受けると、この番組特定依頼に含まれる現在日時、放送メディアの種類、チャンネル番号などの情報をもとにユーザＡのユーザ端末２００（２００Ａ）において視聴中の番組を識別する番組ＩＤを判定する。ＥＣＧ管理サーバ４０２は、判定した番組ＩＤ、当該番組の関する情報と、ＳＮＳ上でのユーザＡのユーザＩＤを含むLikeアクティビティ要求をＳＮＳシステム３００に送信する。
ＳＮＳシステム３００は、ＳＮＳ（Social Networking Service）を提供するためのサーバである。ＳＮＳシステム３００は、ユーザ間の友達関係をユーザ間の親密度とともに表現した人間相関関係情報であるソーシャルグラフを管理するソーシャルグラフ管理サーバ３０１と、ＳＮＳに登録済みのユーザの氏名、性別、年齢、嗜好情報、画像などの情報をユーザプロファイルとして管理するユーザプロファイル管理サーバ３０２と、番組毎の各ユーザのアクティビティを管理するアクティビティ管理サーバ３０３とを有する。すなわち、ソーシャルグラフ管理サーバ３０１とアクティビティ管理サーバ３０３は、ＳＮＳ上での友達関係を有するユーザの情報および当該ユーザ間の親密度を、当該各ユーザによってそれぞれＳＮＳ上で実行されたアクティビティ、およびこのアクティビティの対象であるコンテンツと関連付けて管理するためのサーバとして機能する。なお、ユーザ間の親密度は、ＳＮＳ上でのユーザ間のコミュニケーションの頻度などに応じて可変される値である。
ＳＮＳシステム３００は、ユーザ端末２００からＥＣＧ配信サーバ４０２を経由して送られてきたLikeアクティビティ要求に含まれるユーザＡのユーザＩＤと、ＳＮＳシステム３００より取得したソーシャルグラフをもとに当該ユーザＡと友達関係にある他のユーザＢを判定するとともに、Likeアクティビティ要求に含まれる番組に関する情報と、ユーザＡのLikeアクティビティを上記他のユーザＢのＳＮＳのニュースフィードに付加する。なお、ニュースフィードとはＳＮＳの交信情報一覧表示エリアおよび操作メニューのことである。
他のユーザＢ（第１のユーザ）のユーザ端末２００（２００Ｂ）は、ＳＮＳにログイン中にニュースフィードを通じて、ユーザＡによるLikeアクティビティが設定された番組に関する情報の一覧を閲覧することができる。
図３はユーザＢのユーザ端末２００（２００Ｂ）におけるニュースフィードの表示例を示す図である。ニュースフィードにはアクティビティが実行された番組毎に当該番組に関する情報１４が表示される。
このニュースフィードにおいてユーザＢ（第１のユーザ）により一つの番組が指定されたこととする。この場合、ユーザ端末２００（２００Ｂ）は、指定された番組の番組ＩＤを含むＥＣＧユニット取得要求をＳＮＳシステム３００を介してＥＣＧユニット生成サーバ４０１に送信する。
ＥＣＧシステム４００（情報処理装置）は、ＥＣＧユニット生成サーバ４０１、ＥＣＧ管理サーバ４０２、およびＥＣＧユニット配信サーバ４０３を備える。
ＥＣＧ管理サーバ４０２は、コンテンツ提供システム５００より番組、広告情報、商品情報などのコンテンツに関する情報をメタデータとして取得して管理する。
ＥＣＧユニット生成サーバ４０１は、ユーザＢ（第１のユーザ）のユーザ端末２００（２００Ｂ）からのＥＣＧユニット作成要求を受信すると、このＥＣＧユニット作成要求に含まれる番組ＩＤに対応する番組に関連する所定数のコンテンツを関連コンテンツとして、それぞれの関連コンテンツに関する情報をＥＣＧ管理サーバ４０２より取得する。
ＥＣＧユニット生成サーバ４０１は、関連コンテンツ間のメタデータ項目（タイトル、キーワード、ジャンル、人物名、放送日時、放送長）毎の情報の比較によって得られる暫定的な関連度と、ユーザＢが視聴中の番組（コンテンツ）および当該番組（コンテンツ）に対する行動に関連付けられ、ユーザＢ（第１のユーザ）と友達関係にある１以上の他のユーザ（第２のユーザ）とユーザＢとの親密度を表現したソーシャルグラフをもとに所定数の関連コンテンツを判定する。
ここで、「番組（コンテンツ）に対する行動に関連付けられ」とは、その番組に対して何らかのアクティビティが実行されたことがある、ということを意味する。
ＥＣＧユニット生成サーバ４０１は、判定された所定数の関連コンテンツに関する情報をユニット化してＥＣＧユニットを作成する。作成されたＥＣＧユニットは、ＥＣＧユニット配信サーバ４０３によってユーザＢのユーザ端末２００（２００Ｂ）に送信される。
ユーザＢのユーザ端末２００（２００Ｂ）は、ＥＣＧユニットを受信すると、例えば図４に示すように、ユーザＢによって指定された番組の静止画、その番組のタイトル及び概要など、番組に関する情報１５を画面に表示させるとともに、当該受信したＥＣＧユニットをもとに関連コンテンツに関する情報の一覧１６を表示する。このようにして表示された関連コンテンツに関する情報の一覧１６において一つの関連コンテンツがユーザＢによって選択されると、この関連コンテンツに対して予め割り当てられていたＵＲＬに従って、例えば、そのコンテンツをダウンロードして視聴したり、メディアの購入あるいはレンタルしたりするためのウェブページにジャンプする。
［ＥＣＧユニットの生成手順］
次に、ＥＣＧユニット生成サーバ４０１によるＥＣＧユニットの生成手順について説明する。
ＥＣＧユニット生成サーバ４０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメインメモリなどで構成される制御部４１０と、記憶装置４２０とを有する。記憶装置４２０には、ＥＣＧユニット生成のためのプログラムが格納されている。制御部４１０のメインメモリには記憶装置４２０に記憶されたＥＣＧユニット生成のためのプログラムがロードされる。そして制御部４１０のＣＰＵはメインメモリにロードされたプログラムを実行してＥＣＧユニットの生成などの演算処理を実行する。
図６はＥＣＧユニットの生成手順を示すフローチャートである。
まず、制御部４１０は、ユーザＢによりＳＮＳのニュースフィードで指定された番組（以下「番組Ａ」と呼ぶ。）に関連する所定数のコンテンツを関連コンテンツとして、例えばメタデータ項目毎の情報の番組Ａとの比較をもとに決定し、この比較により算出された関連コンテンツ毎の暫定的な関連度とともに記憶する（ステップＳ１０１）。ここでの所定数とは、最終的にユーザに提示するコンテンツの数より多い数とする。例えば、最終的にユーザに提示するコンテンツの数を"１０"とした場合には"１００"とする。
次に、制御部４１０は、番組Ａにおいて"Watch"、"Like"などのアクティビティが存在するかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。アクティビティが存在する場合、制御部４１０は、ステップＳ１０１で決定したコンテンツに登録されているアクティビティを取り出す。
次に、制御部４１０は、取り出された個々のアクティビティと番組Ａとに関連付けられ、かつユーザＢと友達関係にある１以上のユーザとの親密度の情報で構成されるソーシャルグラフをＳＮＳシステム３００より取得する（ステップＳ１０３、Ｓ１０４）。すなわち、取得されるソーシャルグラフは、アクティビティが"Watch"である場合には、番組Ａを視聴するアクティビティを実行したことのあるユーザＢ以外の各ユーザ（第２のユーザ）とユーザＢ（第１のユーザ）との親密度の情報からなる。また、アクティビティが"Like"である場合には、番組Ａをお気に入りとしたこともないユーザＢ以外の各ユーザ（第２のユーザ）とユーザＢとの親密度の情報からなる。
次に、制御部４１０はソーシャルグラフスコアを算出する（ステップＳ１０５）。
図８はソーシャルグラフスコアの算出方法を示すフローチャートである。
制御部４１０は、予め決められた「コンテンツとソーシャルとの比率係数」を掛けた値をソーシャルグラフスコアとする。「コンテンツとソーシャルとの比率係数」は、関連コンテンツ毎の暫定的な関連度に、各アクティビティのソーシャルグラフを加算した値と、関連コンテンツ毎の暫定的な関連度とを足し合わせる際の両者の比率を制御するための係数である。
「コンテンツとソーシャルとの比率係数」は、複数のＳＮＳが存在する場合に、ＳＮＳ毎にソーシャルグラフスコアの重みを設定するためにも利用することができる。さらに、アクティビティの重要度に応じて、各アクティビティのソーシャルグラフの加算比率を変更するために利用してもよい。例えば、"Like"の重みを"１．０"、"Watch"の重みを"１．２"とすることができる。
次に、制御部４１０は、関連コンテンツ毎に当該関連コンテンツの暫定的な関連度に、上記のソーシャルグラフスコアを加算する（ステップＳ１０６、Ｓ１０７）。
図７は暫定的な関連度とソーシャルグラフスコアとの加算の具体例を示す図である。
番組Ａに関連するコンテンツＢ−Ｇそれぞれの暫定的な関連度にソーシャルグラフスコアにおける親密度を加算することによって、番組Ａに関連するコンテンツＢ−Ｇの順位はＢ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇから、Ｇ，Ｂ，Ｃ，Ｆ，Ｄ，Ｅに変更された場合を示している。
ここで、友達aaaの親密度は"８"、友達bbbの親密度は"４"、友達cccの親密度は"１"である。それぞれの友達の親密度は各アクティビティのソーシャルグラフの加算結果に相当るものである。すなわち、友達aaaの親密度"８"は、例えば、"Like"のアクティビティのソーシャルグラフにおける友達aaaの親密度と、"Watch"のアクティビティのソーシャルグラフにおける友達aaaの親密度との和である。
次に、制御部４１０は、プログラムに対してユーザの嗜好情報を活用するように予め設定されている場合、上記の加算値に対して各ユーザの嗜好情報による調整を加えた結果を最終的な関連度として生成する（ステップＳ１０８、Ｓ１０９）。
次に、制御部４１０は、最終的な関連度の値が高い上位所定数の関連コンテンツを、番組Ａに関連する関連コンテンツとして決定し、これらの関連コンテンツの順番、最終的な関連度とを紐付けてメインメモリなどに格納する（ステップＳ１１０）。
［嗜好情報による調整の詳細］
図９は嗜好情報による関連度の調整処理の例を示すフローチャートである。
まず、制御部４１０は各ユーザの嗜好情報をＳＮＳシステム３００などよりそれぞれ取得する（ステップＳ２０１、Ｓ２０２）。
制御部４１０はそれぞれのユーザの嗜好情報を比較して、内容が一致するメタデータ項目の数をカウントする（ステップＳ２０３、Ｓ２０４）。そして制御部４１０は、内容が一致するメタデータ項目の数をユーザ間の親密度に掛けた値にコンテンツとソーシャルとの比率係数を掛けた値をソーシャルグラフスコアに加算する（ステップＳ２０５、Ｓ２０６）。
［関連コンテンツ抽出方法その１］
関連コンテンツを抽出には、ＳＮＳに登録されているユーザの嗜好情報を用いられる。
図１０はユーザの嗜好情報を用いた関連コンテンツ抽出方法その１を示す図である。
ここで、ユーザＡ，Ｂ，Ｃは友達関係にある。ユーザＡのユーザプロファイルにはスポーツとして"テニス"が登録され、アーティストとして"スガ○オ"が登録されているものとする。
ユーザＢのユーザプロファイルにスポーツとして"テニス"が登録されている場合、ニュースフィードに、ユーザＡが"Watch"により視聴した番組に関する情報とともにテニスに関する１以上の関連コンテンツが表示される。
また、ユーザＣのユーザプロファイルにアーティストとして"スガ○オ"が登録されている場合、ニュースフィードに、ユーザＡが"Watch"により視聴した番組に関する情報とともに"スガ○オ"に関する１以上の関連コンテンツが表示される。
このようにユーザ間で共通する嗜好情報をもとに関連コンテンツの抽出が行われる。
図１１は関連コンテンツ抽出方法その１の処理手順を示すフローチャートである。
ユーザＢは、ユーザ端末２００（２００Ｂ）でニュースフィードを閲覧しているとき、ユーザＡによって投稿された"Watch"などのアクティビティを選択し、これを実行する（ステップＳ３０１）。
ＥＣＧユニット生成サーバ４０１の制御部４１０は、ユーザＢのユーザ端末２００において上記の操作が実行されたことを判定すると、ユーザＡの嗜好情報とユーザＢの嗜好情報をＳＮＳシステム３００からそれぞれ取得する（ステップＳ３０２、Ｓ３０３）。
続いて、制御部４１０は、取得したユーザＡの嗜好情報とユーザＢの嗜好情報を比較して、内容が一致するメタデータ項目の数をカウントし、内容が一致するメタデータ項目の数をユーザ間の親密度に掛けた値にコンテンツとソーシャルとの比率係数を掛けた値をソーシャルグラフスコアに加算するなど、嗜好情報の比較結果を反映させたソーシャルグラフスコアを算出する（ステップＳ３０４）。以上の処理が所定数の関連コンテンツが得られるまで繰り返される（ステップＳ３０５）。
［関連コンテンツ抽出方法その２］
図１２はユーザの嗜好情報を用いた関連コンテンツ抽出方法その２を示す図である。
この例では、ユーザＣのユーザ端末２００（２００Ｃ）で、ＳＮＳの友達の一覧において"Watch"のアクティビティが登録された友達（ユーザＢ）が指定される。するとユーザＢのウォールの内容がユーザＣのユーザ端末２００にニュースフィードとして表示される。このニュースフィードにおいてユーザＣによって番組が指定されると、その番組に関連するコンテンツのうち、ユーザＣとユーザＢとで共通の嗜好情報に対応したコンテンツが関連コンテンツとして判定され、当該関連コンテンツに関する情報がユーザＣのユーザ端末２００（２００Ｃ）に表示される。
すなわち、図１２の例では、ユーザＣとユーザＢとで共通の嗜好情報として"□木健一郎"が登録されているものとする。これにより、ユーザＣのユーザ端末２００に"□木健一郎"に関連したコンテンツに関する情報が表示される。
［関連コンテンツ抽出方法その３］
図１３は関連コンテンツ抽出方法その３を示す図である。
関連コンテンツ抽出方法その３は、ユーザ端末２００の属性に応じて関連コンテンツの絞り込みを行うというものである。ユーザ端末２００の属性とは、例えば、ＰＶＲ（Personal video recorder）、電子書籍、ゲーム機、オーディオプレーヤなどである。
例えば、ユーザ端末２００が電子書籍である場合、電子書籍に関連するコンテンツが関連コンテンツとして抽出され、当該関連コンテンツに関する情報が表示される。ユーザ端末２００がゲーム機である場合、ゲームに関連するコンテンツが関連コンテンツとして抽出される。
［関連コンテンツのタイミングによる変更］
次に、ニュースフィードを閲覧するタイミングにより関連コンテンツを変更させる動作について説明する。
図１４は関連コンテンツのタイミングによる変更を説明する図である。
ユーザ端末２００において番組のLike投稿が行われてからの時間が長く経過している場合には、その番組に関連するコンテンツが有効期限切れとなっている場合が想定される。
例えば、18:30の時点で閲覧されたニュースフィードにてユーザにより指定された番組３−１に関連する関連コンテンツとして19:00から放送が開始される番組４−１が抽出される。しかし、20:30の時点で当該ニュースフィードが閲覧された場合、19:00から放送が開始される番組４−１は有効期限切れであるため閲覧コンテンツとしては抽出されない。
ここで、番組４−１が毎週放送される番組である場合、次の週に放送される番組４−２が関連コンテンツとして抽出される。
このように有効期限切れとなった番組は関連コンテンツから排除される。
［ニュースフィードに表示させる番組に関する情報の設定］
図１５はニュースフィードに表示させる番組に関する情報の設定を説明するための図である。
ここで、ユーザはユーザ端末２００を操作してＳＮＳシステム３００に対して、ニュースフィードに表示させる番組に関する情報をメタデータ項目の単位で設定することができる。ＳＮＳシステム３００のニュースフィード作成部は、この設定情報をもとに、番組に関する情報のうち該当するメタデータ項目の情報を選択し、これをニュースフィードに追加してユーザ端末２００に送信する。
例えば、ユーザＡによってメタデータ項目として人物が設定されたなら、ＳＮＳシステム３００のニュースフィード作成部は番組に関する情報のうち人物の情報のみをニュースフィードに追加し、ユーザＡによってメタデータ項目として概要が設定されたなら、ＳＮＳシステム３００のニュースフィード作成部は番組に関する情報のうち概要のみをニュースフィードに追加する。
これにより、ユーザが番組を選択する際の指標となるメタデータ項目の情報に絞ったニュースフィードをユーザに提供することができる。
以上説明したように、本技術では、ＥＣＧユニット生成サーバ４０１の制御部４１０が、ユーザ端末で視聴中の番組に関連する関連コンテンツをユーザ間の親密度を加味して行うことで、ＳＮＳを用いて関連コンテンツを効果的に抽出することができる。
また、制御部４１０が、ユーザ間の嗜好情報を比較し、比較結果をもとに関連度を調整することで、関連コンテンツをより一層効果的に抽出することができる。
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）第１のユーザの端末にて表示中のコンテンツに対する行動情報の入力を契機に、前記第１のユーザを含む複数のユーザ間の親密度が、当該各ユーザによってそれぞれ表示中のコンテンツに対して入力された行動情報、および前記表示中のコンテンツと関連付けて管理するサーバから、前記表示中のコンテンツおよび当該コンテンツに対する行動情報に関連付けられ、前記第１のユーザと他の第２のユーザとの親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する制御部
を具備する情報処理装置。
（２）前記（１）に記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記視聴中のコンテンツとの比較をもとに前記関連コンテンツとの暫定的な関連度を算出し、この暫定的な関連度に前記親密度を加算して前記関連度を算出する
情報処理装置。
（３）前記（１）または（２）のいずれかに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記暫定的な関連度と前記親密度との加算の比率を可変する
情報処理装置。
（４）前記（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記制御部は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザそれぞれの嗜好情報を比較し、比較結果をもとに前記関連度を調整する
情報処理装置。
（５）前記（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記関連度が高い上位所定数の関連コンテンツに関する情報を前記第１のユーザの端末に配信する配信部
をさらに具備する情報処理装置。
（６）前記（１）から（５）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記表示中のコンテンツに対する行動が、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）上での行動である
情報処理装置。
１００…ＳＮＳ連携システム
２００…ユーザ端末
３００…ＳＮＳシステム
３０１…ソーシャルグラフ管理サーバ
３０２…ユーザプロファイル管理サーバ
３０３…アクティビティ管理サーバ
４００…ＥＣＧシステム
４０１…ＥＣＧユニット生成サーバ
４０２…ＥＣＧ管理サーバ
４０３…ＥＣＧユニット配信サーバ
４１０…制御部
４２０…記憶装置
５００…コンテンツ提供システム

Claims (15)

  1. ユーザの端末に表示されたコンテンツに対するＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）上の行動情報の入力を契機に、前記ユーザを含む複数のユーザ間の親密度を前記コンテンツおよび前記行動情報と関連付けて管理するサーバから、前記ユーザの端末に表示中のコンテンツおよび当該表示中のコンテンツに対して入力された前記行動情報に関連付けられた前記複数のユーザ間の親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する制御部
    を具備する情報処理装置。
  2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記表示中のコンテンツとの比較をもとに前記関連コンテンツとの暫定的な関連度を算出し、この暫定的な関連度に前記親密度を加算して前記関連度を算出する
    情報処理装置。
  3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記暫定的な関連度と前記親密度との加算の比率を可変する
    情報処理装置。
  4. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザそれぞれの嗜好情報を比較し、比較結果をもとに前記関連度を調整する
    情報処理装置。
  5. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記関連度が高い上位所定数の関連コンテンツに関する情報を前記第１のユーザの端末に配信する配信部
    をさらに具備する情報処理装置。
  6. 制御部が、ユーザの端末に表示されたコンテンツに対するＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）上の行動情報の入力を契機に、前記ユーザを含む複数のユーザ間の親密度を前記コンテンツおよび前記行動情報と関連付けて管理するサーバから、前記ユーザの端末に表示中のコンテンツおよび当該表示中のコンテンツに対して入力された前記行動情報に関連付けられた前記複数のユーザ間の親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する
    情報処理方法。
  7. 請求項６に記載の情報処理方法であって、
    前記制御部は、前記表示中のコンテンツとの比較をもとに前記関連コンテンツとの暫定的な関連度を算出し、この暫定的な関連度に前記親密度を加算して前記関連度を算出する
    情報処理方法。
  8. 請求項７に記載の情報処理方法であって、
    前記制御部は、前記暫定的な関連度と前記親密度との加算の比率を可変する
    情報処理方法。
  9. 請求項６に記載の情報処理方法であって、
    前記制御部は、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザそれぞれの嗜好情報を比較し、比較結果をもとに前記関連度を調整する
    情報処理方法。
  10. 請求項６に記載の情報処理方法であって、
    配信部が、前記関連度が高い上位所定数の関連コンテンツに関する情報を前記第１のユーザの端末に配信する
    情報処理方法。
  11. ユーザの端末に表示されたコンテンツに対するＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）上の行動情報の入力を契機に、前記ユーザを含む複数のユーザ間の親密度を前記コンテンツおよび前記行動情報と関連付けて管理するサーバから、前記ユーザの端末に表示中のコンテンツおよび当該表示中のコンテンツに対して入力された前記行動情報に関連付けられた前記複数のユーザ間の親密度を取得し、前記取得された親密度を加味して、前記表示中のコンテンツに関連する関連コンテンツの関連度を算出する制御部
    としてコンピュータを機能させるプログラム。
  12. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記制御部が、前記表示中のコンテンツとの比較をもとに前記関連コンテンツとの暫定的な関連度を算出し、この暫定的な関連度に前記親密度を加算して前記関連度を算出するようにコンピュータを機能させるプログラム。
  13. 請求項１２に記載のプログラムであって、
    前記制御部が、前記暫定的な関連度と前記親密度との加算の比率を可変するようにコンピュータを機能させるプログラム。
  14. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記制御部が、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザそれぞれの嗜好情報を比較し、比較結果をもとに前記関連度を調整するようにコンピュータを機能させるプログラム。
  15. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記関連度が高い上位所定数の関連コンテンツに関する情報を前記第１のユーザの端末に配信する配信部として、コンピュータを機能させるプログラム。
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