JP2007133577A - 情報共有度分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】 互いのユーザがアクセスしたドキュメント間の関連度に基づいてユーザ間の情報共有の程度情報を算出して出力する。
【解決手段】 ノード管理テーブル２が複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理し、アクセスログ管理手段１がノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて管理しており、入力手段３が複数の分析対象ユーザの指定を受け付けると、ノード特定手段５が各分析対象ユーザのアクセスしたノードをアクセスログ管理手段１を参照して特定し、情報共有度算出手段６が一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、出力手段７が算出された各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、各ユーザがアクセスしたドキュメント間の関連度に基づくユーザ間の情報共有の程度情報を算出して提示する技術に関する。

プロジェクトを円滑に推進するには、そのプロジェクトメンバ間で情報共有を適切に行うことが重要である。

情報の共有を図る発明として、メッセージに対して行われた操作の履歴を表すメッセージ操作履歴、複数の情報源に存在するコンテンツに対して行われた操作の履歴を表すコンテンツ操作履歴を、操作を行ったユーザ毎に記録し、関連度導出部がこれらを参照してメッセージとメッセージとの間の関連度及びメッセージとコンテンツとの間の関連度をそれぞれ導出して、当該関連度に基づいてメッセージ及びコンテンツの関連付けを行って、メッセージ及びコンテンツを共有利用する発明が提案されている（特許文献１参照。）。

他のユーザとの知識の共有及び再利用を行ってユーザの業務を支援する発明として、ユーザの担当業務で必要となる情報を示す知識ルールを管理し、前記知識ルールに基づいて当該担当業務に必要な情報を選択し、前記選択した情報をユーザに提示する発明が提案されている（特許文献２参照。）。
特開２００４−１１８７３７号公報。 特開２００１−３１９０２２号公報。

従来、デスクトップコンピュータやモバイルコンピュータ等のユーザ端末装置を用いて、文書管理サーバ、Ｗｅｂサイト等からネットワークを介して取得したドキュメントを画面表示して閲覧することが行われている。
ユーザは他のユーザとの情報共有を図るために、例えば、ドキュメントを文書管理サーバへ登録して他のユーザへ公開し、また、例えば、他のユーザが登録したドキュメントを文書管理サーバから取得して閲覧する。

ここで、ユーザによるドキュメントへのアクセス情報を記録しておいて、各ユーザが互いに閲覧、編集等のアクセスを行った共通のドキュメント数に基づいてユーザ間の情報共有度を算出する方法が考えられる。
しかしながら、例えば、ユーザＡがアクセスした或るドキュメントと関連性のある他のドキュメントへユーザＢがアクセスした場合のように、直接的な情報共有ではないが、関連性のあるドキュメントへのアクセスによる間接的な情報共有については、上記方法では考慮されないという課題があった。

本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたものであり、情報共有度の算出をドキュメント間の関連性に基づいて行うことにより、ユーザ間の情報共有関係を的確に表現することを目的とする。

ドキュメントの管理構造は図１に例示してあるような階層構造となっており、ノードと当該ノード配下の各ノードとをそれぞれ結び付けてこれらを複数階層状に構成し、ドキュメントを階層構造中のいずれかのノードに対応付けて管理している。

一般に、ドキュメント管理の容易化及び作業の効率化を図るために、例えば、図１のノードＡとノードＢのように２回の移動で到達できる近いノード同士には、関連度が高いドキュメントをそれぞれ対応付けている。一方、同図のノードＡとノードＤのように到達に６回の移動を要する遠いノード同士には、ノードＡとノードＢの場合と比較して関連度が低いドキュメントをそれぞれ対応付けている。すなわち、ノード間の距離によって、それぞれのノードに対応付けられたドキュメント間の関連度が表されているといえる。

本発明は、上記のように、複数のドキュメント（画像や音楽等の各種マルチメディアデータのファイルを含む）をそれぞれの関連度が低いほど隔たった距離のノードに対応付けて管理されている状況（上記階層構造による管理の他、ネットワーク構造等による管理を含む）においては、ノード間の距離がそれぞれのノードに対応付けられたドキュメント間の関連度を表していることに着目してなされたものであり、ユーザ間の情報共有の程度情報を互いのユーザのアクセスしたノード間の距離（すなわち、ドキュメント間の関連度）に基づいて算出するものである。

本発明は、複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理するノード管理装置を利用してユーザ間の情報共有度を分析する情報共有度分析システムにおいて、ノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて記録管理するアクセスログ管理手段と、分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理手段を参照して特定するノード特定手段と、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出する情報共有度算出手段と、各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力する出力手段と、を備えた情報共有度分析システム、当該システムを構成する装置、当該装置をコンピュータに実行させることにより構成するプログラム、当該システムにより実施される方法である。

したがって、互いのユーザがアクセスしたドキュメント間の関連性に基づいて算出されたユーザ間の情報共有の程度情報が提示されるため、本システムの利用者は、分析対象ユーザ内において適切な情報共有がなされているかを知ることができ、また、自己を分析対象ユーザの１人とすることで自己のアクセス傾向の近似する他の分析対象ユーザを知ることができ、その後の作業に当該他の分析対象ユーザの知識を活用することができる。

本発明の情報共有度算出手段は、ノード特定手段によりいずれか一方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードを特定した場合には、当該複数のノードと他方の分析対象ユーザがアクセスしたノードとの各距離の内から最小距離を採用して、当該最小距離に基づいて分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報として算出する。
すなわち、この場合の情報共有の程度情報は、分析対象ユーザ間の最も近づいたアクセスの近さを表している。

また、本発明の情報共有度算出手段は、ノード特定手段によりいずれか一方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードを特定した場合には、当該複数のノードと他方の分析対象ユーザがアクセスしたノードとの各距離を代表化した距離（例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られた代表値）に基づいて分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報として算出する。
すなわち、この場合の情報共有の程度情報は、分析対象ユーザ間のアクセスの総合的な近さを表している。

そして、分析対象ユーザのそれぞれが複数のノードにアクセスした場合は、情報共有度算出手段は上記処理を組み合わせて、一方の分析対象ユーザがアクセスした各ノードについて、他方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードとの各距離の内から最小距離を算出し、更に当該各ノード毎の最小距離を代表化した距離を情報共有の程度情報として算出する。
これにより、本システムの利用者は、分析対象ユーザ間の最も近づいたアクセスの総合的な近さを知ることができる。

ノード特定手段は、所定の条件を満たすノードを採用するようにしてもよい。例えば、アクセス数が１回だけのノードは誤ってアクセスしただけの可能性もあるため、このようなノードをアクセスノードから除外することで、より適切な分析を行うことができ、また、分析に用いるノード数が減るため処理速度の向上を見込める。

情報共有度算出手段は、予め定められた重みを加味してノード間距離の算出するようにしてもよく、例えば、算出対象のノード間の各経由ノードについて、階層構造における経由ノードの位置する階層の深さに応じて重みを加算したり、経由ノードの重要度に応じて重みを加算したりしてもよい。これにより、ノード間距離が、対応するドキュメント間の関連性をより的確に表したものとなる。

出力手段は、ユーザ端末装置のディスプレイに表示出力しても、プリンタ装置により紙に印字出力してもよく、その出力内容は下記のように種々な態様で出力できる。
例えば、出力手段は、情報共有の程度情報を、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザとを程度に応じた位置関係で画像化して出力する。

また、例えば、アクセスログ管理手段にノードにアクセスした時間情報を更に対応付けて管理しておき、情報共有度算出手段が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出して、出力手段が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度を時系列の変化情報として出力する。

また、例えば、予め定めたノードへのアクセスを行うアンカーユーザを想定して設定しておき、情報共有度算出手段がアンカーユーザについて定めたノードを一の分析対象ユーザがアクセスしたノードとして、アンカーユーザと他の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、出力手段がアンカーユーザと他の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を、程度に応じた位置関係で画像化して出力する。

また、例えば、出力手段は、一の対象ユーザのアクセスしたノードについて、当該ノードからの距離毎に、当該距離に位置するノードへアクセスした他の分析対象ユーザを識別して出力する。

本発明によると、ユーザ間の情報共有の程度情報を、各ユーザのアクセスしたドキュメント間の関連度に基づいて算出して提示するため、同一ドキュメントへのアクセスという直接的な情報共有だけでなく、関連ドキュメントへのアクセスという間接的な情報共有を考慮した情報共有関係を把握できるようになる。また、自己のアクセス傾向と近似する他のユーザの存在を知ることができるため、当該他のユーザの知識を利用することで以後の作業の効率化を図れる。

発明を一実施例に基づいて具体的に説明する。
図２には本発明の一例に係る情報共有度分析システムを示してある。
本例のアクセス分析システムは、図１に示したような階層構造を構成する各ノードに対応付けて複数のドキュメントを管理するノード管理テーブル１、ドキュメントへのアクセス状況を当該ドキュメントが対応付けられた各ノードへのアクセスログとして管理するアクセスログ管理テーブル２、複数の分析対象ユーザの指定を受け付ける入力手段３、分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理テーブル２を参照して特定するノード特定手段４、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく対象ユーザ間の重なり距離（情報共有の程度情報）を算出する情報共有度算出手段５、各分析対象ユーザ間の重なり距離を出力する出力手段７、仮想のアンカーユーザによるアクセスノード情報を保持するアンカーユーザ情報保持手段８を備えている。

なお、本例の情報共有度分析システムは、各機能手段１〜８を備えた情報共有度分析装置を用いているが、複数のコンピュータを用いて情報共有度分析システムを構成してもよい。例えば、ネットワーク接続されたドキュメント管理サーバやＷｅｂサーバ等の他のサーバ装置がノード管理テーブル１を備え、当該ノード管理テーブル１の管理するノードへのアクセスを監視してアクセスログ管理テーブル１に記録保持し、分析に用いるようにしてもよい。また、例えば、ネットワーク接続された他のサーバ装置がノード管理テーブル１及びアクセスログ管理テーブル２を備え、ネットワークを介してこれらテーブルの保持情報を取得して分析に用いるようにしてもよい。
本例においては、各機能手段３〜８は、コンピュータが本発明に係るプログラムを実行することによりを構成しているが、それぞれを専用の回路機能として構成するようにしてもよい。

図３にはノード管理テーブル１が管理するノード情報が示してあり、ノードを識別するための「オブジェクトＩＤ」、当該ノードの属する親ノードを識別するための「親オブジェクトＩＤ」、当該ノードに対応付けられたドキュメントのタイプ（例えば、回覧タイプ、編集タイプ等）を示す「オブジェクトタイプ」、当該ノードに対応付けられたドキュメントの格納先情報、等を記録している。
なお、本例では、ノード管理テーブル１は、階層構造で表された各ノードにドキュメントを対応付けて管理しているが、複数のドキュメントをそれぞれの関連度が低いほど隔たった距離のノードに対応付けて管理されていればよく、例えば、ネットワーク構造で管理するものでもよい。

図４にはアクセスログ管理テーブル２が管理するアクセスログが示してあり、アクセスログを識別する「ＩＤ」、ドキュメントアクセスがなされた「時間」、アクセスを行った「ユーザ」、アクセスの種別（例えば、閲覧、編集等）を識別する「コマンド」、アクセスされたドキュメントが対応付けられたノードを識別するための「オブジェクトＩＤ」、等を記録している。

本例の情報共有度分析システムは、分析対象ユーザの指定を、入力手段３により本システムの利用者或いは他システムから受け付けているが、本システム内に予め設定しておいてもよい。

ノード特定手段４は、アクセスログ管理テーブル２から分析対象ユーザに該当する「ユーザ」のアクセスログを参照して「オブジェクトＩＤ」を取得することにより、分析対象ユーザ毎のアクセスノードを特定する。
本例のノード特定手段４は、後述するノードフィルタリング機能を有しており、所定の条件を満たすノードのみを採用する。これにより、重なり距離の算出に用いるには妥当でないノードを除外してより適切な重なり距離を算出し、また、演算対象のノード数を減らして処理速度の向上させている。

情報共有度算出手段５は、異なる２つの「オブジェクトＩＤ」の指定に応じて該当する２つのノード間の距離を算出するノード間距離算出手段６を備えている。
ノード間距離算出手段６は、ノード間の距離を算出するにあたり、指定された一方の「オブジェクトＩＤ」に該当するノードから他方の「オブジェクトＩＤ」に該当するノードへのパスをノード管理テーブル１を参照して特定する。まず、一方の「オブジェクトＩＤ」に該当するノード情報の「親オブジェクトＩＤ」を「オブジェクトＩＤ」とする親ノードのノード情報を取得し、当該親ノードのノード情報の「親オブジェクトＩＤ」を「オブジェクトＩＤ」とする親親ノードを取得するといったノードの遡りを繰り返す。同様に他方の「オブジェクトＩＤ」についても行い、互いの「オブジェクトＩＤ」から到達するノードを特定することでパスの特定を行う。そして、特定したパスにおけるノードの移動回数を距離として算出する。なお、後述する重み付け機能を備えて重みを加味して距離を算出するようにしてもよい。

情報共有度算出手段５は、ノード特定手段４により特定された分析対象ユーザ毎の「オブジェクトＩＤ」について、一の分析対象ユーザの「オブジェクトＩＤ」と他の分析対象ユーザの「オブジェクトＩＤ」とをノード間距離算出手段６に与えてノード間距離を算出させて、ユーザ間の重なり距離の算出に用いている。
本例では、一方の分析対象ユーザを基準ユーザ、他方のユーザを対比ユーザとして、基準ユーザに対する対比ユーザの重なり距離、すなわちユーザの向きを考慮した重なり距離を算出する。

情報共有度算出手段５は、基準ユーザの各アクセスノード毎に、当該ノードと対比ユーザによる各アクセスノードとのそれぞれの距離を算出して、その最小値を特定する。そして、基準ユーザの各アクセスノード毎に得た最小距離から、その代表値（例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られる値）を算出してユーザ間の重なり距離とする。

なお、本例では、基準ユーザと対比ユーザとが互いに複数のノードにアクセスしているが、例えば、基準ユーザのアクセスしたノードと対比ユーザのアクセスしたノードとがともに単数の場合は、両ノード間の距離をユーザ間の重なり距離とする。
また、例えば、基準ユーザのアクセスしたノードが単数で、対比ユーザのアクセスしたノードが複数の場合は、基準ユーザによるアクセスノードと対比ユーザによる各アクセスノードとのそれぞれの距離を算出し、その最小値をユーザ間の重なり距離とする。
また、例えば、基準ユーザのアクセスしたノードが複数で、対比ユーザのアクセスしたノードが単数の場合は、基準ユーザによる各アクセスノードと対比ユーザによるアクセスノードとのそれぞれの距離を算出し、その代表値（例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られる値）をユーザ間の重なり距離とする。

なお、上述したように、本例ではユーザの向きを考慮してユーザ間の重なり距離を算出しているが、ユーザの向きを考慮しないユーザ間の重なり距離を算出してもよく、例えば、基準ユーザと対比ユーザを入れ替えて逆向きの重なり距離を更に算出し、前記算出した重なり距離と逆向きの重なり距離との平均値、又は最大値（或いは最小値）等を採用するようにしてもよいし、また、例えば、互いのユーザがアクセスしたノード間の各距離の代表値（例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られる値）をユーザ間の重なり距離としてもよい。

出力手段７は、情報共有度算出手段５により算出されたユーザ間の重なり距離をグラフ形式や表形式に表して、ユーザ端末装置のディスプレイへの表示出力、或いはプリンタ装置による紙への印字出力を行う。

以下に、重なり距離についてより具体的に説明する。
図５には、ユーザがアクセスした各ドキュメントに対応するノード間の関連を概念的に示してある。
図５（ａ）によると、ユーザ１はノードＡ、Ｃ、Ｄ、Ｅに対応付けられたドキュメントへアクセスしており、同図（ｂ）によると、ユーザ２はノードＢ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇに対応付けられたドキュメントへアクセスしている。同図（ｃ）はこれらを重ね合わせたものであり、ユーザ１及びユーザ２は、ノードＤ、Ｅにともにアクセスしていることがわかる。また、ユーザ１がアクセスしたノードＡとユーザ２がアクセスしたノードＢとは違うノードだが、非常に近い位置関係にあり、関連性の高いドキュメントがそれぞれに対応付けられていることがわかる。また、ユーザ１がアクセスしたノードＣとユーザ２がアクセスしたノードＦとは違うノードだが、非常に近い位置関係にあり、関連性の高いドキュメントがそれぞれに対応付けられていることがわかる。そこで、本例の情報共有度算出手段５は、互いのユーザがアクセスしたノードのうちの、近い位置関係にあるノード同士を比較して重なり距離を算出する。

図６には、基準ユーザがアクセスした複数のノード中のノードＡについて、対比ユーザ２がアクセスしたノードＢ、Ｄ、Ｅとの距離を算出する例が示してある。
本例では、ノード間の移動に要する移動回数を距離として算出しており、例えば、ノードＡからノードＢへは２回の移動で到達するため距離が２、ノードＡからノードＤは距離が３、ノードＡからノードＥは距離が４となる。

図７には、上記算出結果を一覧表示してあり、この中の最小距離であるノードＢとの距離２が、基準ユーザ１のアクセスしたノードＡに対する対比ユーザ２の重なり距離である。
このような処理を基準ユーザがアクセスした全ノードに対して行い、当該算出された各ノード毎の重なり距離を用いて、基準ユーザ１と対比ユーザ２との重なり距離が算出される。

図８を用いて基準ユーザ１と対比ユーザ２との重なり距離の算出を説明する。
同図（ｃ）には、ユーザ１とユーザ２とがアクセスしたノードが示してある。そして、この状況におけるユーザ１に対するユーザ２の重なり距離を同図（ａ）、ユーザ２に対するユーザ１の重なり距離を同図（ｂ）を用いて説明する。

同図（ａ）によると、基準ユーザ１はノードＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つのノードにアクセスしている。そして、これら各ノードについて、そのノードからの距離が最短の対比ユーザ２のアクセスノードを特定して距離を算出しており、基準ユーザ１のアクセスノードＡと対比ユーザ２のアクセスノードａとの距離が２、ノードＣとノードｂとの距離が１、ノードＤとノードｃとの距離が０、ノードＥとノードｄとの距離が０となっている。そして、これら各距離の平均値０．７５が、基準ユーザ１に対する対比ユーザ２の重なり距離となる。

同図（ｂ）によると、基準ユーザ２はノードａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅの４つのノードにアクセスしている。そして、これら各ノードについて、そのノードからの距離が最短の対比ユーザ１のアクセスノードを特定して距離を算出しており、基準ユーザ２のアクセスノードａと対比ユーザ１のアクセスノードＡとの距離が２、ノードｂとノードＤとの距離が１、ノードｃとノードＣとの距離が０、ノードｄとノードＤとの距離が０、ノードｅとノードＡ、Ｃ、Ｄとの距離が４となっている。そして、これら各距離の平均値１．５が、基準ユーザ２に対する対比ユーザ１の重なり距離となる。

図９には、算出された重なり距離の出力手段７による出力例が示してある。
同図（ａ）には、ユーザＡを基準ユーザ、他のユーザＢ、Ｃ、Ｄを対比ユーザとした場合のそれぞれの重なり距離を一覧表示しており、ユーザＡとユーザＢとの重なり距離は１、ユーザＡとユーザＣとの重なり距離は１、ユーザＡとユーザＤとの重なり距離は５となっている。同図（ｂ）は、同図（ａ）の内容をグラフ化したものであり、ユーザＡを起点として、それぞれの重なり距離に応じた位置関係で示してあり、ユーザＢ、ユーザＣはユーザＡに近い関係だが、ユーザＤはユーザＡから遠い関係にあることがわかる。

このように、ユーザがアクセスした各ドキュメント間の関連度（ノード間距離）に基づいてユーザ間の重なり距離を算出して表示したため、システム利用者はユーザ間のアクセス傾向の近似性を視覚的に把握できるようになる。したがって、例えば、プロジェクト管理者はプロジェクトリーダを基準ユーザとして同プロジェクト内のメンバとの関係を表示させることで、情報共有が適切になされているかを判別できる。また、例えば、プロジェクトメンバは自己を基準ユーザとして他メンバとの関係を表示させることで、自己の作業と関連性のあるドキュメントにアクセスを行った他者の存在を知ることができ、当該他者の知識を以後の作業に役立てることができる。

なお、本例のノード間距離算出手段６は、ノード間の移動に要する移動回数をノード間距離としているが、図１０に示したような重みテーブルで定められた重みを加味してノード間距離を算出する重み付け機能を設けてもよい。

図１０（ａ）には、階層構造上におけるノードの位置する階層に応じて重みが定められており、階層Ｌ＝０（最上位の階層）の重みは２０、階層Ｌ＝１の重みは１０、階層Ｌ＝２の重みは５、階層Ｌ≧３の重みは０となっている。そして、ノード管理テーブル１のノード情報に、階層構造上におけるノードの位置する深さを示す「階層」が設定されておき、当該「階層」に基づいて重みを取得する。

図１１には、上記階層毎の重みテーブルを用いたノード間距離の算出例が示されている。例えば、ノードＡからノードＢへはノードＡの上位ノードへ移動してノードＢへ２回で移動でき、上位ノードの階層は１（重み１０）、ノードＢの階層は２（重み５）であるため、移動距離２と重み１０と重み５とを加算してノード間距離は１７となる。同様に、ノードＡとノードＤとのノード間距離は４３、ノードＡとノードＥとのノード間距離は４９となる。

また、図１０（ｂ）に例示してあるようにノード毎に重み距離が設定された重みテーブルを用いて、ノード間距離を算出してもよい。この場合は、移動先のノード毎に、同図（ｂ）に定められた重みを加算してノード間距離を算出すればよい。

このように、重みを加味してノード間距離を算出することにより、例えば、会社の組織構造に応じたノード構造としてドキュメントを管理し、階層の深さに応じて重みを加味してノード間距離を算出すると、同一課内のドキュメント間のアクセスに係るノード間距離と、課を跨ったドキュメント間のアクセスに係るノード間距離とでは、たとえノードの移動回数が同じであっても課を跨ったほうが大きくなる。すなわち、課を跨ったドキュメント間の関連性が低いこと的確に表現したノード間距離を算出できる。

次に、本例の情報共有度分析システムによる処理の流れを説明する。
図１２には、処理の全体フローが示してある。
入力手段３が、システム利用者から複数の分析対象ユーザ（本例では、ユーザＡ及びユーザＢ）の指定を受け付けると、ノード特定手段４が、アクセスログ管理テーブル２からユーザＡのアクセスしたノードのリストＬｉｓｔ（ｕＡ）を取得し（ステップＳ１）、また、ユーザＢのアクセスしたノードのリストＬｉｓｔ（ｕＢ）を取得する（ステップＳ２）。

その後、情報共有度算出手段５が、Ｌｉｓｔ（ｕＡ）からノードｎＡｉを一つ取り出す（ステップＳ３）。そして、Ｌｉｓｔ（ｕＢ）からノードｎＢｉを一つ取り出し（ステップＳ４）、ノード間距離算出手段６によりノードｎＡｉとノードｎＢｉとのノード間距離ｄｉを算出させる（ステップＳ５）。同様に、ノードｎＡｉについてＬｉｓｔ（ｕＢ）中の全てのノードとのノード間距離ｄｉを算出した後に（ステップＳ６）、算出されたノード間距離ｄｉの最小値をノードｎＡｉのノード別重なり距離として採用する（ステップＳ７）。
このステップＳ３〜ステップＳ７を、Ｌｉｓｔ（ｕＡ）中の全てのノードについて行い（ステップＳ８）、Ｌｉｓｔ（ｕＡ）中の全てのノードについて算出されたノード別重なり距離を集計（例えば、平均化）してユーザＡに対するユーザＢの重なり距離を算出する（ステップＳ９）。

図１３及び図１４には、ノード特定手段の備えるノードフィルタリング機能の処理フローが示してある。
ノードフィルタリング機能は、図１２のステップＳ１、ステップＳ２における各ユーザがアクセスしたノードのリストをアクセスログ管理テーブル２から取得する後に、所定の条件と比較して不要なノードを除外している。

図１３によると、あるユーザのアクセスしたノードのリスト中から任意の１つのノードを選択し（ステップＳ１１）、当該ノードについて当該ユーザがアクセスした回数をアクセスログ管理テーブル２を参照して取得する（ステップＳ１２）。そして、このアクセス数を予め設定された閾値（下限値）と比較して（ステップＳ１３）、閾値より小さい場合は当該ノードを除外し（ステップＳ１４）、閾値より大きい場合はそのまま残す（ステップＳ１５）。これら、ステップＳ１１〜ステップＳ１５を、ノードリスト中の全ノードについて行う。
これにより、例えば、アクセス数が１回だけのノードのような誤ってアクセスしたノードを除外することができる。
なお、ステップＳ１３において、アクセス数を比較する閾値として上限値を設定しておき、閾値より大きい場合は当該ノードを除外し、閾値より小さい場合はそのまま残すようにしてもよい。
これにより、例えば、Ｗｅｂシステムのトップページのように必ずアクセスされて、アクセス数が非常に多くなるノードを除外することができる。

また、図１４によると、あるユーザのアクセスしたノードのリスト中から任意の１つのノードを選択し（ステップＳ２１）、当該ノードに該当するノード情報をノード管理テーブル１から取得してノードタイプ（図４の「オブジェクトタイプ」）を取得する（ステップＳ２２）。そして、このノードタイプを予め設定されたタイプと比較して（ステップＳ２３）、一致しない場合は当該ノードを除外し（ステップＳ２４）、一致する場合はそのまま残す（ステップＳ２５）。これら、ステップＳ２１〜ステップＳ２５を、ノードリスト中の全ノードについて行う。
なお、ステップＳ２３において、上記のように残すノードタイプではなく除外するノードタイプを予め指定しておいて、一致する場合は当該ノードを除外し、一致しない場合はそのまま残すようにしてもよい。
これらにより、例えば、ノードタイプに「回覧タイプ」と指定されて、作業とは関わりなく閲覧する必要があったノードを除外することができる。

なお、ノードフィルタリングの条件は上記例に限らず、例えば、アクセス頻度が規定値に満たないノードを除外する等の他の条件を用いてもよく、また、これら条件を組み合わせてもよい。

図１５には、ノード間距離算出手段６が、ノードＮ１とノードＮ２間のノード間の距離を、図１０（ａ）に示したような階層毎の重み付けテーブルを用いて算出する場合の算出フローが示してある。
ノード間距離算出手段６は、ノードＮ１からノードＮ２までの移動で経由するノードをノード管理テーブル１を参照して特定する（ステップＳ３１）。そして、距離の初期値を０とし、ノードＮ１を対象ノードに設定して、対象ノードを移動パスに従って入れ替えながら対象ノードがノードＮ２となるまで以下の処理を行う。

まず、対象ノードがノードＮ２かを判定し（ステップＳ３２）、対象ノードがノードＮ２でない場合は距離に基本距離１を加算する（ステップＳ３３）。そして、対象ノードの次の経由ノードの階層情報をノード管理テーブル１を参照して取得し（ステップＳ３４）、階層情報に該当する重み距離を重みテーブルに基づいて取得し（ステップＳ３５）、距離に加算する（ステップＳ３６）。そして、対象ノードの次の経由ノードを新しい対象ノードとして（ステップＳ３７）、再びステップＳ３２の判定を行い、対象ノードがノードＮ２となるまでステップＳ３３〜ステップＳ３７の処理を繰り返す。対象ノードがノードＮ２となった場合には処理を終了して、算出結果の距離を計算指示元である情報共有度算出手段５に受け渡す。

図１６には、ユーザ１に対するユーザ２の重なり距離の算出フローが示してある。
情報共有度算出手段５は、ユーザ１のアクセスした各ノード毎に、当該ノードとユーザ２のアクセスした各ノードとのノード間距離に基づいてノード別重なり距離を算出して、当該ノード別重なり距離を集計し（ステップＳ４１）、集計値をユーザ１のアクセスしたノード数で割ることにより算出した平均値を重なり距離として算出する（ステップＳ４２）。なお、平均値に代えて、例えば、ノード別重なり距離の中央値等の他の手法によって定めた代表値を重なり距離としてもよい。また、ノード別重なり距離を閾値（上限値）と比較し、閾値を超えるノード別重なり距離を除いて重なり距離を算出してもよい。

図１７には、ユーザの向きを考慮しない重なり距離の算出フローが示してある。
情報共有度算出手段５は、ユーザ１のアクセスした各ノード毎に、当該ノードとユーザ２のアクセスした各ノードとのノード間距離に基づいてノード別重なり距離を算出して、当該ノード別重なり距離を集計し（ステップＳ５１）、集計値をユーザ１のアクセスしたノード数で割ることにより算出した平均値をユーザ１に対するユーザ２の重なり距離として算出する（ステップＳ５２）。

次は、逆に、ユーザ２のアクセスした各ノード毎に、当該ノードとユーザ１のアクセスした各ノードとのノード間距離に基づいてノード別重なり距離を算出して、当該ノード別重なり距離を集計し（ステップＳ５３）、集計値をユーザ２のアクセスしたノード数で割ることにより算出した平均値をユーザ２に対するユーザ１の重なり距離として算出する（ステップＳ５４）。

そして、上記処理によって得られたユーザ１に対するユーザ２の重なり距離と、ユーザ２に対するユーザ１の重なり距離との平均値を算出して、ユーザ１とユーザ２との重なり距離とする（ステップＳ５５）。なお、平均値に代えて、例えば、大きい方（或いは小さい方）の重なり距離を採用してもよい。

本例の情報共有度分析システムは、分析対象ユーザ間の重なり距離を時系列に出力することができる。すなわち、アクセスログ管理テーブル２は、図４に示してあるようにノードにアクセスした時間情報を対応付けて管理しており、情報共有度算出手段５が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の重なり距離を算出して、出力手段７が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の重なり距離を時系列の変化情報として出力する。

図１８には、その出力例が示してあり、ユーザＡを基準としたユーザＢ、Ｃ、Ｄに対する重なり距離の各月毎の変化をグラフ化して出力している。同図によると、ユーザＢは全ての月で重なり距離が２以内となっており、ユーザＡに近いドキュメントアクセスを常に行っている。また、ユーザＣは３月に重なり距離が離れ、ユーザＤは常に重なり距離が離れており、これら期間においてはユーザＡから遠いドキュメントアクセスを行っている。
このように重なり距離の変化を時系列で出力したため、例えば、プロジェクト管理者はプロジェクトの進行に応じた情報共有の順調度を把握できるようになる。
なお、分析対象の期間や、所定時間幅の大きさは入力手段３によりシステム利用者が随時入力してもよく、予め定めてシステムに記録しておいた設定値を用いてもよい。

本例の情報共有度分析システムは、例えば、プロジェクトの企画、設計、評価、展開の各フェーズ毎に理想のアンカーユーザがアクセスするノードをアンカーユーザ情報保持手段８に記録させておき、情報共有度算出手段５が、基準ユーザのノードとしてアンカーユーザ情報保持手段８から取得したノードを用いて、アンカーユーザに対する分析対象ユーザの重なり距離を算出して出力することができる。

図１９には、その出力例が示してあり、例えば、プロジェクトの管理者が、プロジェクトのメンバが作業に必要なドキュメントや関連ドキュメントへアクセスしているかの判別に用いる。本例では、重なり距離が基準値３以内であれば適切なアクセスとしており、プロジェクト管理者は、ユーザＡは評価、展開フェーズで基準値を超え、ユーザＣは評価フェーズで基準値を超えており、これら期間には適切なドキュメントアクセスがなされておらず、また、ユーザＤは常に基準値を超えており、常に適切なドキュメントアクセスがなされていないことがわかる。

図２０には、出力手段７による他の出力例を示してあり、基準ユーザ１のアクセスしたノードについて、当該ノードからの距離毎に、当該距離に位置するノードへアクセスした他のユーザの識別情報を一覧表形式で出力している。
同図によると、ユーザａは、基準ユーザ１のアクセスノードＡ、Ｂ、Ｃとの距離が０、すなわち同じノードへアクセスし、基準ユーザ１のアクセスノードＤ、Ｅとの距離が１、すなわち隣接ノードへアクセスしており、基準ユーザ１に最も近いアクセスをしたのはユーザａである。また、ユーザｂは、基準ユーザ１のアクセスノードと同じノードへはアクセスしていないが、その全ての隣接ノードにアクセスしており、基準ユーザ１に近いアクセス傾向にある。したがって、例えば、プロジェクトメンバは、自己のアクセスした各ドキュメント毎に、当該ドキュメント或いは関連ドキュメントへアクセスした他者を知ることができる。

階層構造で管理された各ドキュメント間の関連を説明する図である。 本発明の一例に係る情報共有度分析システムを示す図である。 本発明の一例に係るノード管理テーブルの保持情報を説明示す図である。 本発明の一例に係るアクセスログ管理テーブルの保持情報を示す図である。 ユーザのアクセスドキュメント間の関係を説明する図である。 本発明の一例に係るノード間距離の算出を説明する図である。 本発明の一例に係る重なり距離の算出を説明する図である。 本発明の一例に係る重なり距離の算出を説明する図である。 本発明の一例に係る出力結果を示す図である。 本発明の一例に係る重みテーブルを示す図である。 本発明の一例に係るノード間距離の算出を説明する図である。 本発明の一例に係る重なり距離の算出手順を説明する図である。 本発明の一例に係るノードフィルタリングの処理手順を説明する図である。 本発明の一例に係るノードフィルタリングの処理手順を説明する図である。 本発明の一例に係るノード間距離の算出手順を説明する図である。 本発明の一例に係る重なり距離の算出手順を説明する図である。 本発明の一例に係る重なり距離の算出手順を説明する図である。 本発明の一例に係る出力結果を示す図である。 本発明の一例に係る出力結果を示す図である。 本発明の一例に係る出力結果を示す図である。

符号の説明

１：ノード管理テーブル、 ２：アクセスログ管理テーブル、
３：入力手段、 ４：ノード特定手段、
５：情報共有度算出手段、 ６：ノード間距離算出手段、
７：出力手段、 ８：アンカーユーザ情報保持手段





...)()()()()()

Claims (12)

1. 複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理するノード管理装置を利用してユーザ間の情報共有度を分析する情報共有度分析システムにおいて、
   ノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて記録管理するアクセスログ管理手段と、
   分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理手段を参照して特定するノード特定手段と、
   一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出する情報共有度算出手段と、
   各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とする情報共有度分析システム。
2. 請求項１に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記情報共有度算出手段は、前記ノード特定手段により前記いずれか一方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードを特定した場合には、当該複数のノードと他方の分析対象ユーザがアクセスしたノードとの各距離を代表化した距離に基づいて分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報として算出することを特徴とする情報共有度分析システム。
3. 請求項１に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記情報共有度算出手段は、前記ノード特定手段により前記いずれか一方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードを特定した場合には、当該複数のノードと他方の分析対象ユーザがアクセスしたノードとの各距離の内から最小距離を採用して、当該最小距離に基づいて分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報として算出することを特徴とする情報共有度分析システム。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記ノード特定手段は、所定の条件を満たすノードを採用することを特徴とする情報共有度分析システム。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記情報共有度算出手段は、予め定められた重みを加味してノード間距離を算出することを特徴とする情報共有度分析システム。
6. 請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記出力手段は、情報共有の程度情報を、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザとを程度に応じた位置関係で画像化して出力することを特徴とする情報共有度分析システム。
7. 請求項６に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記アクセスログ管理手段は、ノードにアクセスした時間情報を更に対応付けて管理しており、
   前記情報共有度算出手段は、所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、
   前記出力手段は、所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度を時系列の変化情報として出力することを特徴とする情報共有度分析システム。
8. 請求項６又は請求項７に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   予め定めたノードへのアクセスを行うアンカーユーザを想定して設定し、
   前記情報共有度算出手段は、アンカーユーザについて定めたノードを一の分析対象ユーザがアクセスしたノードとして、アンカーユーザと他の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、
   前記出力手段は、アンカーユーザと他の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を、程度に応じた位置関係で画像化して出力することを特徴とする情報共有度分析システム。
9. 請求項６に記載の情報共有度分析システムにおいて、
   前記出力手段は、一の分析対象ユーザのアクセスしたノードについて、当該ノードからの距離毎に、当該距離に位置するノードへアクセスした他の分析対象ユーザを識別して出力することを特徴とする情報共有度分析システム。
10. 複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理するノード管理装置と、ノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて記録管理するアクセスログ管理装置と、を参照してユーザ間の情報共有度を分析する装置において、
    分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理装置を参照して特定するノード特定手段と、
    一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出する情報共有度算出手段と、
    各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力する出力手段と、
    を備えたことを特徴とする情報共有度分析装置。
11. 複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理するノード管理装置と、ノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて記録管理するアクセスログ管理装置と、を参照してユーザ間の情報共有度を分析する装置を、コンピュータに実行させることにより構成するプログラムにおいて、
    分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理装置を参照して特定するノード特定機能と、
    一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出する情報共有度算出機能と、
    各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力する出力機能と、
    をコンピュータに実行させることにより構成する情報共有度分析プログラム。
12. アクセスログ管理手段と、ノード特定手段と、情報共有度算出手段と、出力手段とを備えた情報共有度分析システムが、複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理するノード管理装置を利用してユーザ間の情報共有度を分析する方法において、
    前記アクセスログ管理手段は、ノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて記録管理しており、
    前記ノード特定手段が、分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードを前記アクセスログ管理手段を参照して特定し、
    前記情報共有度算出手段が、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、
    前記出力手段が、各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力することを特徴とする情報共有度分析方法。

Images