JP2005182440A - 情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 メーリング・リストなど受信者を特定できない同時送信を含んだ交信手段による交信記録からネットワーク上の活動状況を分析・調査する。
【解決手段】 送信時刻が連続する送受信記録を取り出し、特定の時刻における送信記録の送信者識別記号と他の時刻における送信記録の返信者識別記号の同一性に基づいて、メッセージ発信に対する以後の返信メッセージの継続性を検出し、１つの発信話題が返信を受けながらどのくらいの期間コミュニケーションされたかを分析する。さらに他の時刻の送信記録の返信識別記号の中に存在するか否かに基づいて、コミュニケーションの並列性と直列性を判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、組織の構成人員間の活動を分析・調査する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、組織の構成人員間におけるコミュニケーションの活動の特徴を調査する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

さらに詳しくは、本発明は、組織の構成人員間におけるコミュニケーションの活動の特徴を、電子メールを始めとしたネットワーク上での交信手段を利用したコミュニケーションの交信記録に基づいて分析・調査する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、メーリング・リストなど受信者を特定できない同時送信を含んだ交信手段による交信記録からネットワーク上の活動状況を分析・調査する情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

従来より、組織活動の特徴を調査するために、組織の構成人員間の、社内メールを使っての連絡や、口頭での報告などのさまざまな形態での交信を記録し分析する手法が利用されてきた。例えば、「ソーシャル・ネットワーク分析」と呼ばれる手法では、組織の構成人員間のネットワークを、ネットワーク図で表現する（例えば、非特許文献１を参照のこと）。これにより、人事上の組織図では表現されない、構成人員の役割や、構成人員間の依存関係を知ることができる。

しかしながら、ネットワーク分析は、分析者が組織のメンバにインタビューや、アンケートを行なうことによって進められるため、長時間を要するというのが課題である。さらに、分析のためには、分析者の経験を必要とした。

近年では、情報処理技術並びに情報通信技術の高度な発展に伴い、組織の構成人員間のコミュニケーション手段として、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどのコンピュータ・ネットワークが主流となってきている。これらコンピュータ・ネットワーク環境下では、初期の電子掲示板システム（ＢＢＳ）や電子メールを始めとして、新しい形式の社会的相互作用のための多くのメディアを生み出してきた。これらのメディアとしては、配布先リスト、メーリング・リストは勿論のこと、ニュース・グループ、チャット・グループ（例えば、ＩＲＣと呼ばれるインターネット・リレイ・チャット）、マルチユーザ・ドメイン（ＭＵＤ）、オブジェクト指向ＭＵＤ（ＭＯＯ）、及びその他マルチユーザ・ゲームなどがある。例えば、電子メールは、メール・サーバと呼ばれるメールの送受信を管理するコンピュータを通して行なわれる。メール・サーバには通信記録が残されており、これらを利用することで、ネットワーク分析も容易に行なうことができる。

さらに、最近では、ネットワーク分析に、ネットワークのグラフ構造を利用しようという試みがある。例えば、人と人との知り合いのネットワークなど、自然界に存在する多くのネットワークに共通する性質を見出すことができる（例えば、非特許文献２を参照のこと）。このようなネットワークの構造は、Ｓｍａｌｌ Ｗｏｒｌｄ構造と呼ばれるが、２つの数値で特徴付けられる。

例えば、Ｓｍａｌｌ Ｗｏｒｌｄ構造を持つネットワークにおいて、ネットワークの各要素が無かったものとして数値を計算し、大きくこの数値が変化する要素が重要であると、特定する方法について提案がなされている（例えば、非特許文献３を参照のこと）。また、文書中の重要単語を見出す手法も提案されているが（例えば、特許文献１を参照のこと）、多くのネットワークで利用でき、組織のネットワーク分析も可能である。

ここで、インターネット上で展開される電子メールのコミュニケーションのネットワークは、時間によって変化する性質がある。すなわち、話題の進展に伴い、コミュニケーションの中心となる人は変わり、また、コミュニケーションに参加する人も変化する。電子メールのデータは、簡便に利用できる反面、大量に利用するためには適切な期間で切り出すことが必要である。

ところが、電子メールの内容までを調査することは、多くの時間を要し、結局、ネットワークの構造からの分析手法の利点が生かせない。さらに、電子メールの内容を調査することは、構成員のプライバシーを侵害する可能性があり、この点でも、分析の実行を困難にしている。

例えば、分析対象期間内に送信された電子メールの送信者を識別する送信者識別記号と、送信された電子メールの受信者を識別する受信者識別記号と、送信された電子メールが送信された時刻とが対応付けられた送受信記録を記憶する電子メール送受信記憶手段と、この電子メール送受信記憶手段に記憶された送受信記録に基づいて電子メールのコミュニケーションを分析する電子メール分析手段を備え、電子メールの送受信記録から調査対象者間のコミュニケーション・ネットワークの関係を判定することができる（例えば、非特許文献４を参照のこと）。

このようなコミュニケーションの分析方法によれば、電子メールの発信人名と、受信人名、及びそのメールが発信した時刻の情報を分析するものであり、時期や組織の構成人員の能力によってネットワークが変化し、また、構成人員が少ない組織においても対応できる、プライバシーを保った分析手法を見出すことができる。

ところが、現実の電子メールを介したコミュニケーションにおいては、特定の受信者宛に電子メールを送信する以外に、メーリング・リスト（以下、ＭＬと略記）が多く利用されている。ＭＬとは、複数の受信者（例えば、特定のグループに属するメンバー全員）に対して同時に同内容のメールを送信する場合、あらかじめサーバに送信者のリストを設定しておくことで、リスト内のすべての受信者への同時送信を簡便に可能にするものである。このＭＬを利用したコミュニケーションにおいては、受信者がＭＬに含まれる全員となってしまい、受信者を特定することができない。したがって、発信者名と、受信者名から分析を行なうことは適用できない。

例えば、ＭＬのコミュニケーションデータから、コミュニケーションの継続性や広がりを分析する手法について提案がなされている（例えば、非特許文献５を参照のこと）。しかしながら、この手法も、ネットワーク分析を基本にしており、分析における工数と分析者の経験の問題が発生する。

特開２００３−６７４１２号公報 ローレンス・プルサック、ロブ・クロス『ソーシャル・ネットワーク：組織活力の源泉』ＤＩＡＭＯＮＤハーバード・ビジネス・レビュー、２００２年１０月号９６ページ Ｄ・Ｊ・ワッツ、Ｓ・Ｈ・ストロガッツ、『Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ‘Ｓｍａｌｌ Ｗｏｒｌｄ’ ｎｅｔｗｏｒｋ』、Ｎａｔｕｒｅ、１９９８年、３９３巻、４４０ページ 松尾豊、大澤幸生、石塚満『Ｓｍａｌｌ Ｗｏｒｌｄ構造に基づく文書からのキーワード抽出』情報処理学会論文誌、２００２年６月号、４３巻、６号、１８２５ページ 特願２００３−１６８２８２号明細書 北山聡著「ＣＭＣ上でのコミュニケーション行動の類型化」（１９９８年１０月２０日社会情報学シンポジウム'９８での発表資料）

本発明の目的は、組織の構成人員間におけるコミュニケーションの活動の特徴を、電子メールを始めとしたネットワーク上での交信手段を利用したコミュニケーションの交信記録に基づいて好適に分析・調査することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、調査対象となる構成人員のプライバシーを保ちつつ、コミュニケーション・ネットワークの分析を簡便に行なうことができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、メーリング・リストなど受信者を特定できない同時送信を含んだ交信手段による交信記録からネットワーク上の活動状況を分析・調査することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、ネットワーク上での調査対象者間でのコミュニケーションを分析する情報処理システムであって、前記ネットワーク上では、時間の経過とともに調査対象者間で任意の送信者から任意の受信者へのコミュニケーションが行なわれており、
コミュニケーションを識別するコミュニケーション識別記号と、コミュニケーションの送信者を識別する送信者識別記号と、コミュニケーションが過去のコミュニケーションに対する返信であるか及び返信である場合にはどのコミュニケーションに対する返信であるかを識別する返信識別記号と、コミュニケーションの送信が行なわれた時刻とを対応付けてコミュニケーションの送信記録を記憶するコミュニケーション送信記憶手段と、前記コミュニケーション送信記憶手段に記憶されているコミュニケーションの送信記録に基づいて、コミュニケーションを分析するコミュニケーション分析手段とを具備することを特徴とする情報処理システムである。

コンピュータ・ネットワーク上では、電子メールや電子掲示板、チャットを始めとして、コミュニケーションを行なうためのさまざまなメディアが存在する。ほとんどのメディアにおいては、コミュニケーションは、時間毎の送信者から受信者へのデータ通信によって構成される。本発明は、時間の経過とともに調査対象者間で発生する、任意の送信者から任意の受信者へのコミュニケーションを分析するものである。

例えば、電子メールによるコミュニケーションにおいて、電子メールの発信人と、受信人と、そのメールが発信した時刻の情報のみから、電子メール間の関係を調べ、組織のコミュニケーションを調査し、電子メールの発信者と受信者の関係に基づいて送受信の継続性を判別することにより、調査対象者のプライバシーを保ちながら、コミュニケーションを簡便に分析することができる。

しかしながら、この場合、個々のコミュニケーションは、送信者から特定の受信者宛に電子メールなどを送信することのみを想定しており、複数の受信者（例えば、特定のグループに属するメンバー全員）に対して同時に同内容のメールを送信することは考慮されていない。このため、メーリング・リストのように受信者を特定できない同時送信を含んだ交信手段による交信記録を含んだ場合、必然的にコミュニケーションが継続するという結果を得てしまい、真のコミュニケーションの連続性を判定することができない。

そこで、本発明では、送信時刻が連続する送受信記録を取り出し、特定の時刻における送信記録の送信者識別記号と他の時刻における送信記録の返信者識別記号の同一性に基づいてコミュニケーションの連続性を判別する、すなわち返信に係るコミュニケーションに着目して連続性を判断するようにした。したがって、メーリング・リストのように受信者を特定できない同時送信を含んだ交信手段による交信記録を含んだ場合であっても、真のコミュニケーションの継続性を、簡便に且つより正確に判定することができる。

また、本発明では、組織内の電子メールの、送受信の履歴に関するデータのみを利用することによって、簡便に、組織のコミュニケーションの継続性や、さらに継続した期間のコミュニケーションの種類を判定する。

例えば、ある送信が受けた返信の関係を分析することで、話題の影響度を調べることができる。この場合、特定の時刻における送信記録の複数の送信者識別記号が他の時刻における送信記録の返信者識別記号の中に存在するか否かを判定し、該当する送信記録における送信識別記号がさらに他の時刻の送信記録の返信識別記号の中に存在するか否かに基づいて、コミュニケーションの継続性の種別を判定することができる。例えば、分析対象期間内における送信されたコミュニケーションに対するｎ個先の返信に相当するｎ次返信の数を計数し、分析対象期間内における計数結果を例えばｎ次返信数のヒストグラムで表すことによって、継続するコミュニケーションの特徴を顕在化させ、その並列性と直列性を判定することができる。

また、本発明の第２の側面は、ネットワーク上での調査対象者間でのコミュニケーションを分析するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記ネットワーク上では、時間の経過とともに調査対象者間で任意の送信者から任意の受信者へのコミュニケーションが行なわれており、
コミュニケーションを識別するコミュニケーション識別記号と、コミュニケーションの送信者を識別する送信者識別記号と、コミュニケーションが過去のコミュニケーションに対する返信であるか及び返信である場合にはどのコミュニケーションに対する返信であるかを識別する返信識別記号と、コミュニケーションの送信が行なわれた時刻とを対応付けてコミュニケーションの送信記録を記憶するコミュニケーション送信記憶ステップと、前記コミュニケーション送信記憶手段に記憶されているコミュニケーションの送信記録に基づいて、コミュニケーションを分析するコミュニケーション分析ステップとを具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。

本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係る情報処理システムと同様の作用効果を得ることができる。

本発明によれば、組織の構成人員間におけるコミュニケーションの活動の特徴を、電子メールを始めとしたネットワーク上での交信手段を利用したコミュニケーションの交信記録に基づいて好適に分析・調査することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

また、本発明によれば、調査対象となる構成人員のプライバシーを保ちつつ、コミュニケーション・ネットワークの分析を簡便に行なうことができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

また、本発明によれば、メーリング・リストなど受信者を特定できない同時送信を含んだ交信手段による交信記録からネットワーク上の活動状況を分析・調査することができる、優れた情報処理システム及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

本発明によれば、組織内の電子メールの、送受信の履歴に関するデータのみを利用することによって、簡便に、組織のコミュニケーションの継続性や、さらに継続した期間のコミュニケーションの種類を判定することができる。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。

図１には、本発明に係る情報処理システム１００の機能構成を模式的に示している。同図に示すように、この情報処理システム１００は、メール・サーバ２００と、組織ネットワーク分析装置３００で構成される。

メール・サーバ２００は、送信サーバ２１０と受信サーバ２２０で構成され、これらはいずれも通信メディアとしてのインターネットに相互接続されている。例えば、送信サーバ２１０はＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｍａｉｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバとして、受信サーバ２２０はＰＯＰ（Ｐｏｓｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバとして構成される。図示のメール・サーバ２００は、コミュニケーション診断の対象となる組織に設置されているものとする。以下では、電子メールは、特定の受信者宛の送信以外に、メーリング・リストのように受信者が特定されないような配信形態も考慮している。

組織ネットワーク分析装置３００は、メール・サーバ２００から、調査対象となる組織の構成員から送信されたメールに関する、時刻、送信者、受信者記録を転記格納する電子メール送受信記憶装置３１０と、これら記憶されている送受信記録を解析する電子メール分析装置３２０を備えている。

図２には、第１の実施形態に係る電子メール分析装置３２０の機能構成を模式的に示している。図示の通り、電子メール分析装置３２０は、分析対象となる期間の送受信記録を格納する送受信連続記憶装置３２１と、それらの記録を利用してコミュニケーションの継続性を判断する継続性判断装置３２３からなる。この構成により、組織内のコミュニケーションが、継続性を持って行なわれたかどうかが判定される。

また、図３には、第２の実施形態に係る電子メール分析装置３２０の機能構成を模式的に示している。図示の電子メール分析装置３２０は、分析対象となる期間の送受信記録を格納する送受信連続記憶装置３２１と、継続種判断装置３２３で構成される。継続種判断装置３２３は、連続的な送受信記録を利用してコミュニケーションの継続性を判断し、さらに継続していると判定された期間が並列的又は直列的な継続であるかを判定する。

まず、図１及び図２に示した第１の実施形態について説明する。ここでは、組織のコミュニケーションが、継続的に行われていた時期を特定することを例として取り上げる。

本実施形態では、電子メール送受信記憶装置３１０は、メール・サーバ２００から、データを取得して、送信記録を構築する。図４には、送信記録のデータ構造を示している。１つの送信データは、各送信データを識別する送信識別記号と、同送信データが新規であるか又は過去のどのメッセージに対する返信であるかを示す返信対象識別記号と、メッセージの発信者を表す発信者識別記号と、送信された日時からなる。送信識別記号は、時間順序に振られている。返信対象識別記号には、返信対象となるメッセージの送信識別記号が記されるが、メッセージが新規のメッセージであれば、送信識別記号には無い記号が割り振られる。ここでは、“Ｍ００００”が新規のメッセージを表す。

分析対象となる期間の送受信データは、送受信連続記憶装置３２１で、送信順に格納されている。このとき、送信間の時間間隔は考慮していない。１秒後であっても、１週間後であっても、その間に発信がなければ次の送信と考えている。これは、夜間や、休暇などによる中断に、継続性を与えるためである。

送受信連続記憶装置３２１は、分析対象となる期間の送受信記録を電子メール送受信記憶装置３１０から取り出して格納する。継続性判断装置３２２では、これらの送受信データから２つを選択し、その２つの間にコミュニケーションの継続性があるか否かを判断する。

図５には、本発明においてコミュニケーションの継続性を判断する方法について概念的に示している。同図では、送信時刻Ｔ＝１、Ｔ＝２、…、という複数回の電子メールの送受信における記録をそれぞれ１枚の平面で表している。すなわち、１つの平面が１つの送信データに相当し、各平面上では、該当する送信時刻におけるネットワーク空間が表されている。面の上の円は組織の構成員を表している。このうち、黒い円は発信者であり、矢印で結ばれた円は、この面が表すメッセージに対して返信を行った返信者を表している。この返信は、この面が示す発信時刻よりさらに後の時刻に置かれているが、すべての返信を元の発信時刻の面に射影している。

コミュニケーションの継続性の判定のために、まず判定対象とするメッセージを１つ選択する。図５に示す例では、面を１枚選択することに対応する。次いで、この面に記された返信を表す面を探し出す。さらに、探し出された面の上に記された返信を探し出すといった操作を繰り返す。この操作は、面に記されたすべての返信にわたって行なわれる。ある送信から、後のある送信まで、この手続きを繰り返すことで、コミュニケーションの継続性が判定されるという次第である。

図６には、継続性判断装置３２２において、電子メールの送信記録を基にコミュニケーションの継続性を判断するための処理手順をフローチャートの形式で示している。以下、このフローチャートに従って継続性の動作について詳細に説明する。

あらかじめ、分析対象期間を設定しておく。組織ネットワーク分析装置３００が動作すると、メール・サーバ２００より、各メッセージの送信データを獲得し、電子メール送受信記憶装置３１０に格納する。そして、分析対象となる期間の送受信記録を電子メール送受信記憶装置３１０から取り出し、送受信連続記憶装置３２１に格納する（ステップＳ１）。

ここで、解析対象とするメッセージを１つ選択し、これに対する返信メッセージを探索するための変数Ｔに初期値１を代入する（ステップＳ２）。メッセージの選択は、図５において該当する面を取り出すことに相当する。

次いで、解析対象とするメッセージの送信データを送受信連続記憶装置３２１から取り出し、これを“ＳＴＡＲＴＭＥＳＳＡＧＥ”に格納する（ステップＳ３）。さらに、同送信データの発信識別記号を“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に格納する（ステップＳ４）。

続いて、解析対象メッセージから数えてＴ番目の送信データを選択し、送受信連続記憶装置３２１から取り出す（ステップＳ５）。ここで、Ｔ番目の送信データの返信識別記号が“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に含まれているか否かを判定する（ステップＳ６）。

Ｔ番目の送信データの返信識別記号が“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に含まれていれば、解析対象メッセージとこれからＴ番目のメッセージ間ではコミュニケーションの継続性が認められるので、Ｔ番目データの発信識別記号を“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に追加し（ステップＳ７）、さらに“ＥＮＤＭＥＳＳＡＧＥ”にＴ番目データを設定する（ステップＳ８）。

ここで、Ｔ番目のデータは解析対象期間の最終データであるか否かを判定する（ステップＳ９）。ステップＳ６において“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータ含まれていないと判定された場合も、この最終データか否かの判定を行なう。

Ｔ番目のメッセージ発信が分析対象期間の最終データではない場合、ステップＳ１１に進んでＴにＴ＋１を再設定してからステップＳ５に戻り、上述したコミュニケーションの継続性判定の手続きを繰り返し行なう。他方、Ｔ番目の発信メッセージが分析対象期間の最終データである場合には、“ＳＴＡＲＴＭＥＳＳＡＧＥ“と“ＥＮＤＭＥＳＳＡＧＥ“を出力し（ステップＳ１０）、本処理ルーチン全体を終了する。

そして、分析対象メッセージを変化させながら、上述した一連の処理動作を繰り返すことで、メッセージ発信に対する以後の返信メッセージの存在により、特定のメッセージに端を発したコミュニケーションの継続性を判定することができる。すなわち、１つの発信話題が返信を受けながら、どのくらいの期間コミュニケーションされたかを分析することができる。

続いて、図１及び図３に示した第２の実施形態について説明する。ここでは、ある送信が受けた返信の関係を分析することで、話題の影響度を調べることを例として取り上げる。

本実施形態では、電子メール送受信記憶装置３１０は、メール・サーバ２００から、データを取得して、送信記録を構築する。送信記録のデータ構造は、図４を参照しながら既に説明した通りである。

送受信連続記憶装置３２１は、分析対象となる期間の送受信記録を電子メール送受信記憶装置３１０から取り出して格納する。継続種判断装置３２３で構成される。継続種判断装置３２３は、連続的な送受信記録を利用してコミュニケーションの継続性を判断し、さらに継続していると判定された期間が並列的又は直列的な継続であるかを判定する。

時間的に連続する送信記録を基にコミュニケーションの継続性を判断する方法については、図５を参照しながら説明した通りである。継続種判断装置３２３では、コミュニケーションの継続性を含め、さらに継続するコミュニケーションの種別についても判定する。

図７には、継続種判断装置３２３において、コミュニケーションの継続性を含め、さらに継続するコミュニケーションの種別についても判定するための処理手順をフローチャートの形式で示している。以下、このフローチャートに従って当該処理動作について詳細に説明する。

あらかじめ、分析対象期間を設定しておく。組織ネットワーク分析装置３００が動作すると、メール・サーバ２００より、各メッセージの送信データを獲得し、電子メール送受信記憶装置３１０に格納する（ステップＳ２１）。そして、分析対象となる期間の送受信記録を電子メール送受信記憶装置３１０から取り出し、送受信連続記憶装置３２１に格納する。

ここで、解析対象とするメッセージを１つ選択し、これに対する返信メッセージを探索するための変数Ｔに初期値１を代入する（ステップＳ２２）。メッセージの選択は、図５において該当する面を取り出すことに相当する。また、全返信数を数えるためのカウンタ“ＡＬＬＲＥＰＬＹ”を０に設定する（ステップＳ２３）。さらに、当該送信データの発信識別記号を“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に格納する（ステップＳ２４）。

続いて、解析対象メッセージから数えてＴ番目の送信データを選択し、送受信連続記憶装置３２１から取り出す（ステップＳ２５）。ここで、“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目の送信データの返信識別記号が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２６）。

Ｔ番目の送信データの返信識別記号が“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に含まれていれば、解析対象メッセージとこれからＴ番目のメッセージ間ではコミュニケーションの継続性が認められるので、Ｔ番目データの発信識別記号を“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に追加し（ステップＳ２７）、さらに全返信数を数えるためのカウンタ“ＡＬＬＲＥＰＬＹ”に１を加える（ステップＳ２８）。

ここで、Ｔ番目のデータは解析対象期間の最終データであるか否かを判定する（ステップＳ２９）。ステップＳ２６において“ＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータ含まれていないと判定された場合も、この最終データか否かの判定を行なう。

Ｔ番目のメッセージ発信が分析対象期間の最終データではない場合、ステップＳ１１に進んでＴにＴ＋１を再設定してからステップＳ２５に戻り、上述したコミュニケーションの継続性判定の手続きを繰り返し行なう。他方、Ｔ番目の発信メッセージが分析対象期間の最終データである場合には、“ＡＬＬＲＥＰＬＹ“の値を出力し（ステップＳ３０）、本処理ルーチン全体を終了する。

そして、分析対象メッセージを変化させながら、上述した一連の処理動作を繰り返すことで、１つの発信メッセージに端を発した話題がより多くのコミュニケーションを引き出したかを分析することができる。

ところで、ある発信に対する返信が繰り返される場合、同じ話題が継続しコミュニケーションが繰り返された場合と、話題が幾つかの新たな話題を生みさらにコミュニケーションが繰り返された場合が挙げられる。継続種判断装置３２３では、コミュニケーションがいずれの形態で継続しているかの判定を行なうことができる。

継続種判断装置３２３は、継続するコミュニケーションが直列的又は並列的のいずれに相当するかを判断する。図８には、この判定を行なうためのコミュニケーションの概念図を示している。

直列的コミュニケーションとは、返信に対し返信が繰り返されるコミュニケーションのことであり、話題の継続性が認められる。この場合、図８左に示すように、メッセージの送信とこれに対する返信の関係が直列的に継続している。

また、並列的コミュニケーションとは、複数の返信に対しそれぞれに返信が行なわれるコミュニケーションで、話題の拡大性が認められる。この場合、図８右に示すように、メッセージの送信とこれに対する返信の関係は継続せず、送信者と受信者の関係が逐次並列的に形成される。

このようなコミュニケーションの種類を分類するために、一般には、送信と返信の関係を調べ、全体のグラフを作成し比較することが行なわれる。しかしながら、このような方法では、分析対象期間における送信データ全体に亘り関係を調べなければならず、煩雑である。そこで、本実施形態では、簡便にこれらの構造を分類する方法を採用する。

図９には、本実施形態において、コミュニケーションの構造を分類するための簡便な方法についての概念図を示している。

図８において示した直列的並びに並列的な構造の各コミュニケーションに対し、それぞれの返信数をカウントすると、どちらのコミュニケ−ションにおいても、発信に対する返信数は２であり、相違は現れない。ところが、２つ先の返信数をカウントすると、これらのコミュニケーション間で顕著な相違が現れる。本明細書では、ある発信メッセージに対する２つ先の返信を「２次返信」と呼ぶことにする。

継続種判断装置３２３は、分析対象期間内における２次返信の数をカウントし、これを統計的に処理する。図９には、この処理結果を、２次返信数の分布を表すヒストグラムとして示している。同図に示す例では、直列的コミュニケーションの場合、２次返信数０の発信が１０で２次返信数３の発信が３である。これに対し、並列的コミュニケーションでは、２次返信数０の発信が１２で２次返信数９の発信が１つとなっている。

このように、並列的コミュニケーションでは２次返信数が少ない発信と極端に多い２次返信数を持つことが分かる。この２次返信数の分布によりコミュニケーションが並列的であるか直列的であるかを判定することができる。

図１０には、継続種判断装置３２３において、継続するコミュニケーションにおける話題の変化を判定するための処理手順をフローチャートの形式で示している。以下、このフローチャートに従って当該処理動作について詳細に説明する。

あらかじめ、分析対象期間を設定しておく。組織ネットワーク分析装置３００が動作すると、メール・サーバ２００より、各メッセージの送信データを獲得し、電子メール送受信記憶装置３１０に格納する（ステップＳ４１）。そして、分析対象となる期間の送受信記録を電子メール送受信記憶装置３１０から取り出し、送受信連続記憶装置３２１に格納する。

次に、解析対象とするメッセージの送信データを選択し、リストを数えるためのカウンタ“Ｔ”を１に設定する（ステップＳ４２）。また、１次返信者を記憶するリスト“１ＳＴＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に当該送信データの発信識別記号の値を追加し（ステップＳ４３）、１次返信数と２次返信数を数えるためのカウンタ“１ＳＴＲＥＰＬＹ”と“２ＮＤＲＥＰＬＹ”をそれぞれ０に設定する（ステップＳ４４）。

続いて、対象メッセージから数えてＴ番目の送信データを選択し、送受信連続記憶装置３２１から取り出す（ステップＳ４５）。ここで、“１ＳＴＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータの返信識別記号が含まれるか否かを判定する（ステップＳ４６）。

“１ＳＴＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータの返信識別記号が含まれていれば、Ｔ番目のメッセージは１次返信であることが判るので、Ｔ番目データの発信識別記号を“２ＮＤＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”に追加する（ステップＳ４７）。そして、“１ＳＴＲＥＰＬＹ”の値に１を加え設定する（ステップＳ４８）。ここで、Ｔ番目のデータが解析対象期間の最終データであるか否かを判定する（ステップＳ５１）。

また、ステップＳ４６において、“１ＳＴＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータの返信識別記号が含まれていない場合には、さらに、“２ＮＤＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータの返信識別記号が含まれていないかを判定する（ステップＳ４９）。

“２ＮＤＲＥＰＬＹＬＩＳＴ”にＴ番目のデータの返信識別記号が含まれていれば、Ｔ番目のメッセージは２次返信であることが判るので、“２ＮＤＲＥＰＬＹ“の値に１を加え設定する（ステップＳ５０）。そして、Ｔ番目のデータは解析対象期間の最終データであるか否かを判定する（ステップＳ５１）。ステップＳ４９において“２ＮＤＲＥＰＬＹＬＩＳＴ“にＴ番目のデータ含まれていないと判定された場合も、最終データであるか否かの判定を行なう。

Ｔ番目の送信データが分析対象期間の最終データではない場合には、ＴにＴ＋１を再設定してから（ステップＳ５３）、ステップＳ４５に戻り、上述した２次返信数の計数手続きを繰り返し行なう。他方、Ｔ番目の発信は分析対象期間の最終データではある場合には、“１ＳＴＲＥＰＬＹ“と“２ＮＤＲＥＰＬＹ“の値をともに出力し（ステップＳ５２）、本処理ルーチン全体を終了する。

そして、分析対象メッセージを変化させながら、上述した一連の処理動作を繰り返し実行し、“１ＳＴＲＥＰＬＹ“と“２ＮＤＲＥＰＬＹ“の分布を比較することにより（図９を参照のこと）、コミュニケーションが直列的であるか、並列的であるかを判定することができる。

以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。

本明細書では、コミュニケーションの手段として電子メールに適用した場合を中心に本発明の実施形態について説明してきたが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。コンピュータ・ネットワーク上には、電子メールの他に、電子掲示板やチャットなどさまざまなメディアが存在するが、これらに本発明を適用しても、同様の作用効果が得られることは言うまでもない。

要するに、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１００の機能構成を模式的に示した図である。 図２は、第１の実施形態に係る電子メール分析装置３２０の機能構成を模式的に示した図である。 図３は、第２の実施形態に係る電子メール分析装置３２０の機能構成を模式的に示した図である。 図４は、送信記録のデータ構造を示した図である。 図５は、本発明においてコミュニケーションの継続性を判断する方法について概念的に示した図である。 図６は、電子メールの送信記録を基にコミュニケーションの継続性を判断するための処理手順を示したフローチャートである。 図７は、コミュニケーションの継続性を含め、さらに継続するコミュニケーションの種別についても判定するための処理手順を示したフローチャートである。 図８は、コミュニケーションの種別を判定するための概念図である。 図９は、コミュニケーションの構造を分類するための簡便な方法についての概念図を示した図である。 図１０は、継続するコミュニケーションにおける話題の変化を判定するための処理手順をフローチャートである。

符号の説明

１００…情報処理システム
２００…メール・サーバ
２１０…送信サーバ
２２０…受信サーバ
３００…組織ネットワーク分析装置
３１０…電子メール送受信記憶装置
３２０…電子メール分析装置
３２１…送受信連続記憶装置
３２２…継続性判断装置
３２３…継続種判断装置

Claims (9)

1. ネットワーク上での調査対象者間でのコミュニケーションを分析する情報処理システムであって、前記ネットワーク上では、時間の経過とともに調査対象者間で任意の送信者から任意の受信者へのコミュニケーションが行なわれており、
   コミュニケーションを識別するコミュニケーション識別記号と、コミュニケーションの送信者を識別する送信者識別記号と、コミュニケーションが過去のコミュニケーションに対する返信であるか及び返信である場合にはどのコミュニケーションに対する返信であるかを識別する返信識別記号と、コミュニケーションの送信が行なわれた時刻とを対応付けてコミュニケーションの送信記録を記憶するコミュニケーション送信記憶手段と、
   前記コミュニケーション送信記憶手段に記憶されているコミュニケーションの送信記録に基づいて、コミュニケーションを分析するコミュニケーション分析手段と、
   を具備することを特徴とする情報処理システム。
2. 前記コミュニケーション分析手段は、前記コミュニケーション送受信記録手段から送信時刻が連続する送信記録を取り出し、特定の時刻における送信記録の送信者識別記号と他の時刻における送信記録の返信者識別記号の同一性に基づいてコミュニケーションの継続性を判別する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記コミュニケーション分析手段は、前記コミュニケーション送受信記録手段から送信時刻が連続する送信記録を取り出し、特定の時刻における送信記録の複数の送信者識別記号が他の時刻における送信記録の返信者識別記号の中に存在するか否かを判定し、該当する送信記録における送信識別記号がさらに他の時刻の送信記録の返信識別記号の中に存在するか否かに基づいて、コミュニケーションの継続性の種別を判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
4. 前記コミュニケーション分析手段は、分析対象期間内における送信されたコミュニケーションに対するｎ個先の返信に相当するｎ次返信の数を計数し、該計数結果に基づいて分析対象期間内におけるコミュニケーションの並列性と直列性を判定する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
5. ネットワーク上での調査対象者間でのコミュニケーションを分析する情報処理方法であって、前記ネットワーク上では、時間の経過とともに調査対象者間で任意の送信者から任意の受信者へのコミュニケーションが行なわれており、
   コミュニケーションを識別するコミュニケーション識別記号と、コミュニケーションの送信者を識別する送信者識別記号と、コミュニケーションが過去のコミュニケーションに対する返信であるか及び返信である場合にはどのコミュニケーションに対する返信であるかを識別する返信識別記号と、コミュニケーションの送信が行なわれた時刻とを対応付けてコミュニケーションの送信記録を記憶するコミュニケーション送信記憶ステップと、
   前記コミュニケーション送信記憶手段に記憶されているコミュニケーションの送信記録に基づいて、コミュニケーションを分析するコミュニケーション分析ステップと、
   を具備することを特徴とする情報処理方法。
6. 前記コミュニケーション分析ステップでは、前記コミュニケーション送受信記録手段から送信時刻が連続する送信記録を取り出し、特定の時刻における送信記録の送信者識別記号と他の時刻における送信記録の返信者識別記号の同一性に基づいてコミュニケーションの継続性を判別する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理方法。
7. 前記コミュニケーション分析ステップでは、前記コミュニケーション送受信記録手段から送信時刻が連続する送信記録を取り出し、特定の時刻における送信記録の複数の送信者識別記号が他の時刻における送信記録の返信者識別記号の中に存在するか否かを判定し、該当する送信記録における送信識別記号がさらに他の時刻の送信記録の返信識別記号の中に存在するか否かに基づいて、コミュニケーションの継続性の種別を判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理方法。
8. 前記コミュニケーション分析ステップでは、分析対象期間内における送信されたコミュニケーションに対するｎ個先の返信に相当するｎ次返信の数を計数し、該計数結果に基づいて分析対象期間内におけるコミュニケーションの並列性と直列性を判定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理方法。
9. ネットワーク上での調査対象者間でのコミュニケーションを分析するための処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記ネットワーク上では、時間の経過とともに調査対象者間で任意の送信者から任意の受信者へのコミュニケーションが行なわれており、
   コミュニケーションを識別するコミュニケーション識別記号と、コミュニケーションの送信者を識別する送信者識別記号と、コミュニケーションが過去のコミュニケーションに対する返信であるか及び返信である場合にはどのコミュニケーションに対する返信であるかを識別する返信識別記号と、コミュニケーションの送信が行なわれた時刻とを対応付けてコミュニケーションの送信記録を記憶するコミュニケーション送信記憶ステップと、
   前記コミュニケーション送信記憶手段に記憶されているコミュニケーションの送信記録に基づいて、コミュニケーションを分析するコミュニケーション分析ステップと、
   を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
   

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