JP2006092102A - データ表示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 データベースに存在する大量のデータをその属性を利用して多次元表示することで視認性を高め、目的のデータを探し易くする。
【解決手段】 上記課題を解決するために、本発明によれば、共通に関連する二つ以上の属性に基づき同時に複数のデータを一覧表示するデータ表示方法において、前記共通に関連する属性の一つは時間属性であり、他の情報は時間以外の属性であることを特徴とする表示方法。
【選択図】 図３

Description

本発明はデータ表示方法に関し、特に、データベースに存在する大量のデータをその属性に基づき表示する方法に関するものである。

従来、大量のデータを表示する場合には、一般的な方法として、データの属性をＡＢＣ順にリスト表示したり、時系列にサムネイル画像を平面表示するなどの方法があった。

しかしながら、従来の方法では、大量のデータの中から目的のデータを探し出す為には、高度な検索技術が必要であり、データの管理や検索が複雑になるという問題があった。

本発明は、上述の問題点に着目してなされたものであって、共通に関連する二つ以上の属性に基づき同時に複数のデータを多次元表示することによって、データベースに存在する大量のデータから、目的のデータを探し易くすることを実現可能にしたデータ処理方法を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明はその第1の発明として以下の構成を備える。

（１）複数のデータを保持し、該データを検索表示する装置において個々のデータの共通に関連する二つ以上の属性に基づき分類し、同時に複数のデータを分類結果に基づく表示位置に一覧表示することを特徴とするデータ表示方法。

本発明によれば、大量のデータの中から目的のデータを探し出す時に、各データの共通に関連する二つ以上の属性に基づき同時に複数のデータを一覧表示するデータ表示することによって、複数の視点から同時に眺めることが可能になり視認性を高め、検索性を高めることができる、という効果がある。

以下、図面を用いて本発明の１実施形態を詳細に説明する。

図１は、本実施形態に係る情報処理装置の１実施形態のハードウェア構成を示すブロック図である。

同図において、１は、画像を表示する画像表示手段である。２は、１で表示された画像に対する指示を入力する指示手段である。

３は、入出力Ｉ／Ｆ部であり、指示手段２のデータ入力を受け、画像表示手段１に出力する。

４は、ＣＰＵであり、各種処理のための演算、論理判断等を行い、バス７に接続された各構成要素を制御する。

５は、プログラムメモリであり、フローチャートにつき後述する処理手順を含むＣＰＵ４による制御のためのプログラムを格納するメモリである。プログラムメモリ５は、ＲＯＭであってもよいし、外部記憶装置などからプログラムがロードされるＲＡＭであってもよい。

６は、データメモリであり、各種処理で生じたデータを格納する。データメモリ６は、例えばＲＡＭとする。

７は、写真画像ＤＢであり、データメモリ６上に、入力された複数枚の写真画像データが格納されている。

８は、地図画像ＤＢであり、データメモリ６上に、予め入力された複数枚の地図画像データが格納されている。

９は、ＣＰＵ４の制御の対象とする構成要素を指示するアドレス信号、各構成要素を制御するためのコントロール信号、各構成機器相互間でやりとりされるデータの転送を行うためのバスである。

図２は、本実施形態に係るシステム全体の流れを示す図である。

同図に示すように、システムが起動されると、ステップｓ２０１において、画像表示ステップが起動され、画像が表示される。

次に、ステップｓ２０２において、電源がｏｆｆで無い場合には、ステップｓ２０３に進み、イベントが二次元表示モードである場合には、ステップｓ２０４に進み、二次元地図表示ステップが起動され、対応する表示方法で表示する。

ステップｓ２０３においてイベントが、その他のイベントだった場合にはステップｓ２０５に進み、その他の処理を起動する。

ステップｓ２０３においてイベントが、終了だった場合にはステップｓ２０６に進み、システム終了ステップを起動しシステムを終了する。

図３は、本実施形態に係る二次元地図表示ステップの流れを示す図である。

同図に示すように、システムが起動されると、ステップｓ３０１において、地図リストの初期値が取得される。

次に、ステップｓ３０２において、現在指定の地図のエリア情報（Ｎ_１Ｅ_１，Ｎ_２Ｅ_２）をＡへ格納し、続くステップｓ３０３で、指定の地図画像を表示する。

次にステップｓ３０４で、処理対象をＤＢの写真データリスト先頭にセットし、続くステップｓ３０５でリストが終了していない場合には、ステップｓ３０６に進み、写真データの位置情報とＡに格納されている位置情報とを比較し、ステップｓ３０７で写真データの位置情報がＡの位置情報範囲に含まれる場合を有効値と見なし、その場合はステップｓ３０８に進み、表示リストに写真画像データを格納する。

次にステップｓ３０９に進み、位置情報に基づき、地図画像上の該当する領域に写真のサムネイル画像を表示する。

次に、ステップｓ３１０で表示並べ替えステップを起動し、表示リストの写真画像データの位置情報をチェックし、同じ位置に複数画像が存在する場合には時系列に従って表示位置を調整する。

次に、ステップｓ３１１に進み、ＤＢ内で写真データリストをひとつ進める。

ステップｓ３０７で写真データの位置情報がＡの位置情報範囲に含まれない、または存在しない場合は無効と見なし、ステップｓ３１１に進み、ＤＢ内で写真データリストをひとつ進める。

ステップｓ３０５でＤＢの写真画像リストが終了していた場合には、ステップｓ３１２に進み、イベントの入力を待ちうける。

ステップｓ３１２において入力されたイベントが地図変更である場合には、ステップｓ３１３に進み、処理対象を変更指定された地図にセットする。

ステップｓ３１２において入力されたイベントがサムネイルクリックである場合には、ステップｓ３１４に進み、処理対象を選択されたサムネイルの位置情報を含む別の地図にセットする。次に、ステップｓ３０２に進み以降の処理を繰り返す。

ステップｓ３１２において入力されたイベントが表示切替である場合には、処理を終了する。

図４は、本実施形態に係る表示並べ替えステップの流れを示す図である。

同図に示すように、システムが起動されると、ステップｓ４０１において、表示リストを取得し、ステップｓ４０２において、表示リストに位置情報を等しくするデータが複数存在する場合には、ステップｓ４０３に進み、時系列で（ｄａｔｅの古い順に）リストを並べ替える。

次に、ステップｓ４０４に進み、表示位置調整ステップを起動し、並べ替えられた複数データの表示位置を重ならないように調整し、処理を終了する。

ステップｓ４０２において、表示リストに位置情報を等しくするデータが複数存在しない場合には、以降の処理を省略して処理を終了する。

図５は、本実施形態に係る二次元地図表示ステップで参照される地図画像リストの例を示す図である。

図６は、本実施形態に係る実施例の一例を示す図である。
６０１は、二次元地図表示モードによる写真画像サムネイルの表示例である。６０３は、二次元地図表示モードにおいて、任意のサムネイル（この場合６０１で表示されている６０２のサムネイル）を選択してクリックした場合の表示例である。

以下実施例を説明する。
図２は、本実施形態におけるシステムの流れを示す図であり、図６は、本実施形態における二次元地図表示ステップによる表示の例である。

例えば、本実施形態における装置において、複数の写真画像データが格納されているとする。ユーザがこの写真画像のサムネイルを見たい場合に、表示モードを二次元地図表示にして表示させた例が、図６の６０１にあるような画面である。この場合、デフォルトの背景画面に選択されているのは位置情報を埋め込まれた日本地図のイメージであり、これは、図５にあるような予め格納されている地図画像リストよりユーザによって任意に選択されたものである。この地図画像は初期値に任意の画像を割当てているが、設定はユーザにより変更可能である。

さて、該装置において、ユーザの入力操作により二次元地図表示が選択されると、二次元地図表示ステップが起動される（図２のｓ２０４）。

ｓ３０１で地図リストの初期値が取得され、続くｓ３０２で指定の地図のエリア情報（Ｎ１Ｅ１，Ｎ２Ｅ２）を格納する。次にｓ３０３で地図画像を表示し、ｓ３０４で処理対象を装置上の写真画像ＤＢのリスト先頭へセットする。

ｓ３０５において、写真画像データのリストが終了していない場合には、ｓ３０６へ進み、写真画像データの位置情報と、先に格納した地図画像のエリア情報を比較し、写真画像データの位置情報が地図画像のエリア情報に含まれる場合には、ｓ３０７で有効値と見なし、ｓ３０８で写真画像データを表示リストに格納し、ｓ３０９で位置情報に基づき地図画像の該当領域、即ち地図画像上に埋め込まれた位置情報の、前記写真画像の位置情報に該当する座標領域に、写真画像のサムネイルデータを表示する。次に、ｓ３１０で表示並べ替えステップを起動し、図４のｓ４０１で表示リストを取得し、ｓ４０２で位置情報を等しくするデータが複数存在する場合には、ｓ４０３に進み時系列に並べ替え（例えばこの場合、作成日時の古い順）、ｓ４０４で表示位置調整ステップを起動し、表示座標を右及び下方向に１つずらして完全に重ならないように調整した座標に書換える。この場合の調整位置方向は、右または左への横方向、または上または下への縦方向、左及び下への斜め方向他、予め指定可能である。また、重なり具合の調整についても本実施例では簡単の為に座標１つ分としたが、任意に設定可能であるものとする。

次に、ｓ３１１に進み写真画像ＤＢのリストをひとつ進め、ｓ３０５でＤＢの写真画像データリストの終端まで同様にｓ３０６からｓ３１１の処理を繰り返す。

その結果、地図画像と、これに埋め込まれた位置情報に対応する写真画像のサムネイルデータのみが表示される。図６の６０１の場合、日本地図上のそれぞれの場所に対応した位置情報を持つ写真画像のサムネイルデータが表示されている。例えば、６０２は北海道で撮影した写真画像であることがわかる。

この時、ｓ３１２でユーザが６０２のサムネイルをクリックした場合、ｓ３１４に進み、二次元地図表示ステップの地図がサムネイルの位置情報を含む別の地図に切り替わり、ｓ３０２以降の処理を繰り返し、該当する写真画像のサムネイルを表示する。図６の６０３がその例であり、北海道のイメージ上に、北海道で撮影されたという位置情報を持つ写真画像のサムネイルデータだけが時系列に重ねられて表示されている。

このように、ユーザは旅先で撮影した写真などを撮影した位置情報を利用して地図と撮影場所に対応づけて表示することが可能になる。また、位置情報と時間情報を利用して、同じ場所で撮影された複数の写真を時系列で整理して表示することにより、写真を整理することが簡単になる。

その結果、データの属性を利用した視認性の高いサムネイル表示により、ユーザにとって目的の写真の検索も容易になる、という効果がある。

実施例１ではデータ属性のうち位置情報と時間情報を用いたが、実施例２は、人間関係とデータ量に基づく二次元表示を行い更に最終目的の情報検索を可能とする実施例である。

まず詳細説明に先立ち，本文で使われる主要な名称について説明を行う。

人間関係数値：ユーザＸにおけるＹに対しての親密度を示す。
本数値は０から１００の範囲とし、数値が低ければ低い程Ｙとの親密度が強いということを示す。０＝最も強い，１００＝最も弱い。初期値としては全員に対しての数値を１００として、本数値はシステムに記憶されているデータが追加、削除、変更されることにより、自動もしくは手動による方法で動的に変更される。

ユーザ：本実施例の装置に格納されているデータの所有者、又は操作者である。

以下、本実施例の実施形態を添付図面に従って説明する。

本実施例のハード構成は実施例１で示した第一図とほぼ同様である。異なるのは実施例１ではデータメモリ６内部に写真画像ＤＢ７、地図画像ＤＢ８を格納していたが、本実施例ではデータメモリ６内部に電子メールデータと本実施例でプログラムが使用するデータとして人間関係数値表を含む。また、プログラムメモリ５内には以下に説明する処理プログラムを含んでいる。

全体のシステムフローは実施例１の図２に記載したフローとほぼ同様である。違いは実施例１におけるＳ２０４二次元地図表示ステップを図７に置き換えることで実現している。

図７は処理フローとデータの流れを示す図であり、図中１０〜１３はデータであり、１０は電子メールデータなどユーザの全データを格納したデータベースであり、各データの持つ属性情報を格納した属性表１１を含む。１２はデータベース１０内に登録されている人間と本装置のユーザとの人間関係を数値化した人間関係数値表であり、１３は表示装置に表示するための表示情報を格納している表示メモリーである。

Ｓ１００１〜Ｓ１００９は前記データに対する処理フローのフローチャートであり、まず処理が起動されると、後述する図８の人間関係数値化ステップにより人間関係数値表が初期化される。

Ｓ１００１はデータベース１０からデータを１件毎に順次読み込み、次にＳ１００２で入手したデータに基づき人間関係を数値化する計算を行い、得られた数値に基づきＳ１００３で人間関係数値表１２を作成すると共に、処理対象者を属性表１１から次の登録者に更新する。Ｓ１００４で未処理の登録者がまだデータベースに残って居るか判別し、残っている場合にはＳ１００１に戻り次の登録者に対し同様の処理を行う。

ｓ１００４で登録者全員に対する処理が終了と判定されるとＳ１００５に進み、人間関係数値表１２のデータに基づき二次元表示データの生成を行い、表示データを表示メモリー１３に書き込む。

次にＳ１００６では二次元表示状態を保ったまま、何らかの操作入力を待つ。何らかの操作入力を判別するとＳ１００７に進み、操作入力が二次元表示終了指示であった場合にはこのフローを終了する。他の操作であった場合にはＳ１００８に進み、操作がリスト表示指示だった場合にはＳ１００９に進み、後述する人間関係数値表１２に基づき、該当する登録者のリストを表示するよう表示メモリー１３を書き換えＳ１００６に戻る。

Ｓ１００８においてリスト表示指示で無かった場合は何もせずにＳ１００６に戻る。

図８は図７の人間関係数値化ステップＳ１００２の処理を更に詳細に説明する図であり、ＤＢ内の任意の一人であるＡ氏に対しての人間関係数値を算出する処理であり、ユーザがＡ氏から受信したメール本文中で用いられている表現のタイプおよび受信メール数により数値化を行う。

同図を説明する前に、図９において「言葉表」を説明する。同表では、用いられている表現によってユーザと特定の相手との間の人間関係を測る用例を示す図である。同例は一般的に存在する測定法の一つだが、同表はユーザもしくはシステムによって構築され、動的に表の変更を行う事も可能である。

図８のように、人間関係数値化ステップが起動されると、まずｓ１１０１でＺ変数が初期化（Ｚ＝１００）され、特定の人物（ここではＡ氏とする）の人間関係数値としてセットされる。

次にｓ１１０２で、指定の計算式“Ｚ＝（１００＊Ｚ）／１００＋Ｚ”に従ってＺ変数の値を更新する。

次にｓ１１０３でＡ氏から受信したメールのリストを取得し、次に、ｓ１１０４に進み、リストが終了している場合即ち処理対象リストが存在しない場合には、以降の処理を行わずに人間関係数値化ステップを終了する。

ｓ１１０４でリストが終了していない場合即ち処理対象リストが存在する場合には、ｓ１１０５に進み、処理対象をリスト先頭にセットし、続くｓ１１０６で処理対象メールのテキストが終了している場合には、ｓ１１０７に進みリストを次に進め、ｓ１１０４に戻り、リストが終了するまでｓ１１０５以降の処理を繰り返す。

ｓ１１０６で処理対象メールのテキストが終了していない場合には、ｓ１１０８に進みテキストの解析を開始する。ｓ１１０８でメールのＳｕｂｊｅｃｔが空欄の場合には、ｓ１１０９に進み、指定の計算式“Ｚ＝（１００＊Ｚ）／１００＋Ｚ”に従って、Ｚ変数を増加させる。

これは、特に親しい間柄の場合、Ｓｕｂｊｅｃｔを空欄にしてチャットのようなメールのやり取りをする場合が多く見受けられることを考慮するものである。Ｓｕｂｊｅｃｔが空欄でない場合には、ｓ１１１０に進む。

ｓ１１１０で、Ｓｕｂｊｅｃｔ及び本文テキストの解析を行い、その結果ｓ１１１１において、後述する表現リストに一致する表現があった場合には、ｓ１１１２に進み、一致した割合が「近い」の方が「遠い」よりも多いか同じであった場合には、ｓ１１１３に進み指定の計算式“Ｚ＝（１００＊Ｚ）／１００＋Ｚ”に従って、Ｚ変数を増加させる。

ｓ１１１２において、一致した割合が「遠い」の方が多かった場合には、ｓ１１１４に進み指定の計算式“Ｚ＝（１００＊Ｚ）／１００−Ｘ”に従って、Ｚ変数を減少させる。次に、ｓ１１０６に戻る。

ここでいうテキスト解析とは、一般的な言語解析手段により、テキストデータの頭から連続するデータの組合せを取り出しては、リストデータとのパターンマッチングを行うものである。

ｓ１１１１において、表現リストに一致する表現がなかった場合には、以降の処理を行わずｓ１１０６に戻り処理対象テキストが終了していることを確認し、ｓ１１０７に進みリストを次に進め、ｓ１１０４に戻る。ｓ１１０４でリストが終了している場合には、人間関係数値化ステップを終了する。

上記人間関係数値は、平均的関係を５０として、常に０〜１００の範囲に収まるものである。グラフ参照。

次に、以上説明した二次元表示手段を用いて、ユーザＸに届いた電子メールデータと同データに基づいた表示結果について以下に説明する。

図１０はユーザＸに届いた電子メールデータの一部を示す図である。図に記載されてある情報はユーザＸのシステムに届いた電子メールデータであり、データ属性としては差出人名，受信日になっている。また、日付の若い順にソートされている。これらのデータを基に上記記載のＳ１００１〜Ｓ１００４の処理によって図１１の様にＡ氏からＪ氏までのそれぞれに対しての人間関係数値が取得される。

続いて、（上記記載図１０のデータと）図１１の人間関係数値表を基に、ｓ１００５の処理によって、グラフ（図１２）の表示が可能となる。

１２−１の表示において，グラフ内の線上で任意の位置をクリックすると、Ｓ１００８からＳ１００９の処理によって、その点に一致した人間間係数値範囲に属する人名を、１２−２に示すようにリストで表示する。

以上説明したように、実施例２によれば、属性として存在しない人間関係をデータから解析し、数値化することによって擬似的に属性を作成し、二次元表示することにより、従来にない視点での検索が可能になり、新規な検索方法が実現できる。

本実施形態に係る情報処理装置の１実施形態のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施形態に係るシステム全体の流れを示す図である。 本実施形態に係る二次元地図表示ステップの流れを示す図である。 本実施形態に係る表示並べ替えステップの流れを示す図である。 本実施形態に係る二次元地図表示ステップにおいて利用される地図画像リストの例を示す図である。 本実施形態の実施例１における表示例を示す図である。 本実施形態に係る第二の実施例におけるシステム全体の流れを示すブロック図である。 本実施形態に係る第二の実施例においてデータ表示を実現するための、人間関係数値表構築方法の概要を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る第二の実施例においてデータ表示を実現するための，自動人間関係数値表構築用方法を示すブロック図である。 本実施形態に係る第二の実施例におけるサンプルデータを示す図である。 本実施形態に係る第二の実施例においてサンプル人間関係数値表を示す図である。 本実施形態に係る第二の実施例において人間関係数値に基づいたデータ表示例を示す図である。

符号の説明

１ 画像表示手段
２ 指示手段
３ 入出力Ｉ／Ｆ部
４ ＣＰＵ
５ プログラムメモリ
６ データメモリ
７ 写真画像ＤＢ
８ 地図画像ＤＢ
９ バス

Claims (9)

1. 複数のデータを保持し、該データを検索表示する装置において個々のデータの共通に関連する二つ以上の属性に基づき分類し、同時に複数のデータを分類結果に基づく表示位置に一覧表示することを特徴とするデータ表示方法。
2. 前記共通に関連する属性の一つは時間属性であり、
   前記一覧表示方法は前記分類に用いた属性情報を軸とする二次元または三次元表示であることを特徴とする請求項１記載のデータ表示方法。
3. 前記属性の一つとは、場所情報であることを特徴とする請求項２記載のデータ表示方法。
4. 前記共通に関連する属性は個々のデータを分析した分析結果により得られた属性であることを特徴とする請求項１記載のデータ表示方法。
5. 前記属性の一つとは、人間関係の強弱に基づくＨｕｍａｎ Ｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｈｉｐ情報であることを特徴とする請求項４記載のデータ表示方法。
6. 前記Ｈｕｍａｎ Ｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｈｉｐとは、人間関係の親しさを表す記号に基づき数値された情報を利用することを特徴とする請求項５記載のデータ表示方法。
7. 前記表示方法とは、画像グループ毎の画像枚数に応じて表示形態を変えることを特徴とする請求項２記載のデータ表示方法。
8. 前記表示方法とは、表示の基準となる属性の組合せを任意に変更可能であることを特徴とする請求項２又は４記載のデータ表示方法。
9. 前記表示方法は一方の属性に基づき色や大きさを変えることを特徴とする請求項２記載のデータ表示方法。