JP2009536411A - 通信ネットワーク内で影響力がある／人気がある参加者の判定 - Google Patents

Abstract

グループ内の参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定する。一方法は、グループ内の参加者をノードとして表現し、参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現するステップと、メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成するステップと、各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、各ノードに関する対応する影響値を生成するステップとを有する。

Description

本発明は、通信ネットワークに関し、詳しくは、通信ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者の判定に関する。

典型的な通信ネットワークアプリケーション、例えば、オンラインゲームでは、プレーヤは、通信相手及び仮想世界とインタラクトしながら、ソーシャルエクスペリエンスに関わる。オンラインゲーム及び他のアクティビティについて多くの選択肢を有するプレーヤにとっては、ソーシャルエクスペリエンスの有効性が重要となる場合がある。また、オンラインゲームのプロバイダにとっても、プロバイダが提供するゲームに参加するプレーヤを囲い込むために、ソーシャルエクスペリエンスの有効性は重要である。

プレーヤは、「彼らの友人が遊戯する」ゲームを遊戯し、継続する傾向があることが知られており、これにより、プレーヤの一群が、あるゲームに誘導される。プレーヤが、同時に複数、例えば２つのオンラインゲームに参加し又は興味を持つことは殆どないことも観察されている。このため、プレーヤは、他のゲームに興味を持った場合、又はプレーヤの友人の大部分が他のゲームに興味を持った場合、通常、現在遊戯中の特定のゲームの遊戯を中止する。したがって、オンラインゲームプロバイダは、長期間又は短期間に亘って、プレーヤのグループにプレーヤを加入させることができる「ギルド化」及びグループ化ツールを提供することによって、オンライン交友グループ（online friendship group）の形成を促進してきた。これは、プレーヤを引き付け、囲い込むために、ある程度有効である。ここで、より効果的にプレーヤを引き付け、囲い込むために、他のインセンティブを提供することもできる。

このために、多くのオンラインゲームプロバイダは、１つ以上のオンラインゲームについて、プレーヤの集団的なグループである「ゲームコミュニティ」と通信し、インタラクトしている。しかしながら、ゲームプロバイダは、「ゲームコミュニティ」と効果的に通信し、インタラクトするために、どのプレーヤが内部的にゲームコミュニティを代表し、又はリーダであるかを特定するために、多くの時間及びコストを費やさなくてはならない。

コミュニティリーダを特定するために用いられる１つの手法として、例えば、代表／副代表／役員／一般会員／新入会員等のように構造化されたギルドメンバシップ等の正式なプレーヤ組織を調べる手法がある。この場合、ギルドの代表が事実上のリーダであり、ギルドメンバシップ又はアクティビティを用いて、代表を格付けし、ギルドのリーダのうちの「最有力者」を見つけ出すことができる。コミュニティリーダを特定するために用いられる他の手法として、伝言板ポストを調査する手法がある。また、オンラインゲームプロバイダは、ゲーム自体以外に、プレーヤが相互に及びゲームプロバイダの代表と通信を行うために用いるメッセージングシステムである「掲示板」システムを提供していることが多い。プロバイダの代表は、個人的な経験を通して、又は自動化ツールによって、アクティビティのレベル、ポストの品質及び数量、又は他の関連する基準に基づいて、プレーヤを評価することができる。また、この処理は、部分的に又は完全に自動化することもできる。

ここで、影響力がある及び／又は人気があるプレーヤをより効果的に特定するため他の方法を提供することもできる。

本発明の具体例は、グループ内の参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定する方法、システム、装置及びプログラムを提供する。

一具体例において、方法は、グループ内の参加者をノードとして表現し、参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現するステップと、メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成するステップと、各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、各ノードに関する対応する影響値を生成するステップとを有する。

他の具体例として、システムは、グループ内の参加者をノードとして表現し、参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現する表現モジュールと、メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成するメッセージデータ分析モジュールと、各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、各ノードに関する対応する影響値を生成する伝播モジュールとを備える。

本発明の具体例は、通信ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定及び選択する方法、システム及びプログラムを提供する。一具体例では、影響力がある及び／又は人気がある参加者の判定は、参加者の通信を分析し、参加者のソーシャルネットワークをグラフ化することによって実現される。この分析によって、参加者のオンラインのソーシャルネットワークの相対的な強度、及びオンラインのソーシャルネットワークのサイズ及び広がりを含む相対的なコミュニティへの影響力を明らかにすることができる。

包括的に言えば、本発明の具体例が提供する特徴は、以下に限定されるわけではないが、以下の１つ以上を含む。

図１〜図４は、通信ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者の判定及び選択に関連して用いられる用語を説明するための図である。例えば、プレーヤは、オンラインでゲームを遊戯している間、感情（emotion）又は悪ふざけ（horseplay）を表現するために「演技（emote）」又は「ボディジェスチャ（body gesture）」を用いて他のプレーヤと通信する。また、プレーヤは、メッセージングを用いて、セミプライベートテキストパケット（semi-private text packet）又はノートを送信することによって、他のプレーヤと通信することもできる。このように、各メッセージは、送信元プレーヤと、１人以上の宛先プレーヤとを有し、個別のメッセージ経路が形成される。

２人の参加者を一方向に接続するメッセージ経路又はメッセージ経路の一部をリンクと呼ぶ。図１は、プレーヤＡからプレーヤＢへのメッセージ経路をリンクとして示している。リンクは、双方向であってもよく、又は２つの別々のリンクによって双方向経路を表現することもできる。図２は、プレーヤＡとプレーヤＢとの間の双方向経路を表す２つの別々のリンクを示している。図３は、プレーヤＡからプレーヤＢ、Ｃ、Ｄのそれぞれへの１対３のリンクセットアップを３つのメッセージ経路で示している。

メッセージ経路は、ある期間に亘って、プレーヤによって再使用される。すなわち、プレーヤは、プレーヤが既にメッセージを送っている１人以上の通信相手に新たなメッセージを送ることができる。一実施の形態においては、プレーヤから通信相手へのメッセージの送信は、リンクに数を関連付けることによって計数することができる。例えば、リンクに関連付けられる数は、１から始まり、経路が再使用される都度、１ずつインクリメントしてもよい。この数をリンクの強度と呼ぶ。図４は、プレーヤＡが通信相手Ｂ、Ｃ、Ｄとの通信リンクで接続されている通信ネットワークの具体例を示している。図４に示す通信ネットワークの各リンクは、各リンクに対応する強度値を有している。図５は、プレーヤＡ〜Ｉの間の通信リンクを含むより複雑な通信ネットワークの他の具体例を示している
図６は、通信ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定し、選択する処理の手順を示すフローチャート６００である。なお、フローチャート６００では、影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定するためのステップを特定の順序で示しているが、これらのステップは、影響力がある／人気がある参加者を判定する目的に適する限り、如何なる順序で実行してもよい。

一具体例では、通信／ソーシャルネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定する処理は、「前方送り渡し（Pass It Forward）」処理を用いて、参加者のネットワークへのソーシャルコネクションの相対的サイズ及び強度を判定する処理を含む。この手法では、参加者のネットワークへの直接的なリンク又は接続に基づいて、その参加者のネットワークにおける「ステータス」を示す（ノードの）初期重みを各参加者に与える。そして、各参加者は、初期重みの「前方送り渡し」を行い（すなわちノードの初期重みを通信相手に送り渡し）、参加者のステータスの一部を、その通信相手のそれぞれに貢献させる。このように、この手法を用いると、より高いステータス値を有する「コネクションが豊かな（well-connected）」参加者は、その参加者の重みをより多くの他の参加者に貢献及び伝播させやすく（すなわち、「より多く投票する」）、また、より多くの他の参加者の重みを受け取りやすい（すなわち、「より多く投票される」）。

この「前方送り渡し」処理を何回か繰り返す（すなわち、通信ネットワークに亘って複数の送り渡しを実行する）ことによって、各参加者から通信相手にステータスが「流れ」出る。参加者と通信相手との間のリンク距離が遠い程、ステータスの流れは減少する。「投票」は、方向性を有しているので、ある参加者が他の参加者の通信又はコンタクトに応じない場合、流れは、リンクの方向のみに生じる。

図６に示す具体例では、ボックス６０２において、例えば、図５に示すような通信ネットワークにおける参加者及びメッセージトラヒックを、それぞれ、ノード及び方向性を有するリンクとして表現する。例えば、ノードＥとして示されている参加者は、５人の通信相手（すなわち、ノードＢ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｈ）と通信している。参加者Ｅは、通信相手Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｈに、それぞれ４５個、３３個、４４個、１９個のメッセージを送信している。また、参加者Ｅは、通信相手Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆから、それぞれ４５個、９９個、４５個、２１個のメッセージを受信している。なお、他の具体例として、方向性を有する各リンクに関連付けられる数は、必ずしも、単なるメッセージの数ではなく、メッセージの強度、数量及び品質の組合せを表していてもよい。

そして、ボックス６０４において、参加者間で交換されたメッセージデータを収集する。一具体例では、チャットメッセージを記録し、記録されたチャットメッセージを解析し、ノード、リンク及びリンク強度を検出することによって、メッセージデータを収集する。他の具体例では、他の通信データ、例えば、電子メールメッセージ又はボイスデータを収集することによって、メッセージデータを収集する。また、メッセージデータは、アカウントＩＤ又は他の個人識別子メッセージの方向性、メッセージの送信元／宛先、及びメッセージのサイズに関する情報を含んでいてもよい。メッセージデータを収集した後に、データを分析して、メッセージの質、影響力、強度、重み等の他のメッセージ関連データを生成することができる。

このようにして、ボックス６０６では、各ノードについて、メッセージ関連データ、例えば、各リンクの初期重み、影響力及び強度を判定する。一実施の形態においては、ノードのメッセージ関連データの判定は、ノードに対応する参加者の交友係数（ｇ）、メッセージ重み係数（ｋ）リンク強度係数（ｈ）の選択を含む。例えば、交友係数は、１．０未満（例えば、ｇ＝０．００３）となるように選択し、メッセージ重み係数は、１．０未満（例えば、ｋ＝０．３）となるように選択し、リンク強度係数は、１．０未満（例えば、ｈ＝０．２）となるように選択する。

メッセージ関連データを判定した後、６０８において、「前方送り渡し」処理の複数の送り渡しを実行する。上述したように、「前方送り渡し」処理の複数の送り渡しは、ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、これにより通信ネットワーク内での参加者のソーシャルアクティビティ／コネクションの相対的サイズ及び強度（すなわち、参加者のソーシャルステータス）が定まる。最後に、６１０において、参加者のソーシャルアクティビティ／コネクションの強度に基づいて参加者を序列化する。

図７は、上述した「前方送り渡し」又は「投票」処理６０８の具体例を示すフローチャート７００を示している。ボックス７０２では、「投票」が始まる前に、任意の最初の「重み」（例えば、１．０より大きい）を各ノードに割り当てる。これに代えて、例えば、ノードのメッセージ、メッセージ経路等の総数等の他の係数に比例させるように最初の「重み」を選択してもよい。また、ボックス７０４では、最初のメッセージ値（例えば、０）を各ノードに割り当てる。他の具体例として、ボックス７０２、７０４に関連して述べた係数及び重みに加えて、又はこれらに代えて、他の関連する係数、例えば、ステータス係数を用いてもよい。

一具体例では、「投票」は、現ノードを選択することによって開始される。ボックス７０６では、現ノードとして選択された各ノードについて、現ノードを送信元とする各リンクの交友係数によって宛先ノード（すなわち、メッセージの宛先ノード）の重みを増加させる。ボックス７０８では、現ノードを宛先とする各リンクの強度によって現ノードのメッセージ値を増加させる。ボックス７１０では、第１の値によって現ノードの重みを増加させる。一具体例においては、第１の値は、現ノードのメッセージ値、交友係数、メッセージ重み係数及び「リンク数」係数の積として選択される。一具体例においては、「リンク数」係数（ｌ）は、以下のようにして算出される。

変形例として、例えば、初期値から開始し、重みと係数の組合せによって初期値を減少させる等、他の手法によって重み及び係数を調整又は処理してもよい。この変形例では、現ノードの重みがより小さい程、プレーヤのステータスがより高いと判定できる。

次に、ボックス７１２において、ネットワークに亘って重み変化を伝播させるために十分な繰り返しの回数（ｉ）を選択する。一具体例では、繰り返しの回数は、ネットワーク内のノードの総数の平方根と、任意の定数（例えば、１．０）との積になるように選択される。このようにして繰返しの回数数（ｉ）を選択した後、以下のステップをｉ回繰り返す。

ボックス７１４では、現ノードとして選択された各ノードについて、現ノードを送信元とする各リンクの第２の値によって、（現ノードにリンクされている）各宛先ノードの重みを調整する（例えば、増加させる）。特定の一具体例では、第２の値は、現ノードの重み、現ノードから宛先ノードへのリンクの強度、交友係数（ｇ）及びリンク強度係数（ｈ）の積として選択される。ノードの重みは、現在のラウンドに関する投票が決定された後に、全てのノードに「一斉に」割り当てられる。他の具体例として、上述した係数及び重みに加えて、又はこれらに代えて、他の関連する係数、例えば、ステータス係数を用いてもよい。他の具体例では、「オーバーフロー」、「アンダーフロー」又はこの他の処理し難い値を回避するために、各ノードの重みを大きく又は小さくスケーリングする。

ｉ回の反復の後の各ノードの最終的な重み値は、参加者の影響力又は「前方送り渡し」値となる。そして、ボックス７１６において、「前方送り渡し」値に基づいて参加者を序列化し、通信ネットワークに「最も有力な」コネクションを有する参加者を発見する。

上述したように、「前方送り渡し」処理は、オンライン通信ネットワークにおける参加者の相互のコネクションに関する多くの情報を単一の値にカプセル化している。ゲームプロバイダ等のネットワークサービスプロバイダは、この情報によって、どの参加者のネットワークが貧弱であり、どの参加者のネットワークが豊かであるかを特定することができる。したがって、この情報を用いて、ネットワークコミュニティリーダを特定し、コミュニティ及びソーシャルネットワークを活性化し、ソーシャルネットワークへの順応に支援が必要な又は支援を望んでいる参加者を特定することができる。また、この情報は、例えば、ターゲットを絞ったネットワークマーケティング等の他の目的のために使用することもできる。

図８Ａは、コンピュータシステム８００及びユーザ８０２を示している。ユーザ８０２は、コンピュータシステム８００を用いて、通信ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定することができる。一具体例においては、コンピュータシステム８００は、影響力がある及び／又は人気がある参加者を選択するように設計された、影響力がある／人気がある参加者を選択するプログラム８１２を保存し、実行する。一実施の形態においては、プログラム８１２は、参加者の通信を分析することによって、影響力がある／人気がある参加者を選択し、参加者のソーシャルネットワークをグラフ化し、参加者のオンラインのソーシャルネットワークの相対的な強度、及びオンラインのソーシャルネットワークのサイズ及び広がりを含む相対的なコミュニティへの影響力を明らかにする。

図８Ｂは、影響力がある／人気がある参加者を選択するプログラム８１２を含む図８Ａのコンピュータシステム８００の一具体例のブロック図を示している。コンピュータシステム８００は、コントローラ８１０、メモリ８２０、ストレージ８３０、媒体装置８４０、参加者インタフェース８５０、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース８６０及びネットワークインタフェース８７０を備える。これらのコンポーネントは、共通バス８８０によって相互接続されている。これに代えて、例えば、コントローラを中心とするスター型パターン等、異なる接続構成を用いてもよい。

コントローラ８１０は、プログラミング可能なプロセッサであり、コンピュータシステム８００及びそのコンポーネントの動作を制御する。コントローラ８１０は、メモリ８２０又は埋め込まれたコントローラメモリ（図示せず）から命令をロードし、これらの命令を実行してシステムを制御する。実行時には、コントローラ１０１０は、影響力がある／人気がある参加者を選択するプログラム８１２をソフトウェアシステムとして提供する。これに代えて、このサービスは、コントローラ８１０又はコンピュータシステム８００における個別のコンポーネントとして実現してもよい。

メモリ８２０は、コンピュータシステム８００の他のコンポーネントによる使用のために、データを一時的に保存する。一具体例では、メモリ８２０は、ＲＡＭとして実装される。また、一具体例では、メモリ８２０は、フラッシュメモリ及び／又はＲＯＭ等の長期的又は半永久的メモリを含む。

ストレージ８３０は、コンピュータシステム８００の他のコンポーネントによる使用のために、一時的に又は長期的にデータを保存し、例えば、影響力がある／人気がある参加者を選択するプログラム８１２によって使用されるデータを保存する。一具体例では、ストレージ８３０は、ハードディスクドライブである。

媒体装置８４０は、リムーバブル媒体が挿入され、挿入された媒体からデータを読み出し及び／又は媒体にデータを書き込む。一具体例では、媒体装置８４０は、光ディスクドライブである。

ユーザインタフェース８５０は、コンピュータシステム８００のユーザからユーザ入力を受け付け、及びユーザに情報を提供するコンポーネントを含む。一具体例では、ユーザインタフェース８５０は、キーボード、マウス、オーディオスピーカ及びディスプレイを含む。コントローラ８１０は、ユーザからのユーザ入力に基づいて、コンピュータシステム８００の動作を制御する。

Ｉ／Ｏインタフェース８６０は、例えば、外部ストレージ装置又は周辺機器（例えば、プリンタ又はＰＤＡ）等の対応するＩ／Ｏ装置に接続される１つ以上のＩ／Ｏポートを含む。一具体例では、Ｉ／Ｏインタフェース８６０のポートは、例えば、ＵＳＢポート、ＰＣＭＣＩＡポート、シリアルポート及び／又はパラレルポート等のポートを含む。他の具体例では、Ｉ／Ｏインタフェース８６０は、外部機器及び無線通信を行うための無線インタフェースを含む。

ネットワークインタフェース８７０は、イーサネット（登録商標）接続をサポートするＲＪ−４５又は「Ｗｉ−Ｆｉ」インタフェース（８０２．１１）等の有線及び／又は無線ネットワーク接続を含む。

コンピュータシステム８００は、通常のコンピュータシステムが備える更なるハードウェア及びソフトウェア（例えば、電源、冷却装置、オペレーティングシステム）を含むが、図８Ｂでは、簡潔性のためにこれらのコンポーネントを示していない。他の具体例では、異なる構成（例えば、異なるバス又はストレージ構成、又はマルチプロセッサ構成）を有するコンピュータシステムを用いてもよい。

図９は、オンラインゲーム等の通信ネットワーク内で影響力がある／人気がある参加者を判定し、選択するシステム９００のブロック図を示している。システム９００は、メッセージデータ分析モジュール９１０と、表現／選択モジュール９２０と、伝播モジュール９３０と、参加者序列化モジュール９４０とを備える。

メッセージデータ分析モジュール９１０は、参加者間で送信されたメッセージデータを収集し、例えば、リンク強度等の関連するデータを表現するように構成されている。一具体例では、チャットメッセージを記録することによってメッセージデータを収集する。他の具体例では、他の通信データ、例えば、電子メールメッセージ又はボイスデータを収集することによって、メッセージデータを収集する。表現／選択モジュール９２０は、（１）通信ネットワークにおける参加者及びメッセージトラヒックを、それぞれ、ノード及び方向性を有するリンクとして表現し、（２）交友係数、メッセージ重み係数及びリンク強度係数の値を選択し、（３）各ノードについて、そのノードからの各リンクにおけるノードの重み及び影響力を選択するように構成されている。伝播モジュール９３０は、メッセージ関連データを用いてネットワークに亘って複数の送り渡しを実行し、各ノードの影響力及び重みをネットワークに亘って伝播させ、参加者のソーシャルネットワーク／アクティビティの相対的サイズ及び強度を判定するように構成されている。参加者序列化モジュール９４０は、参加者のソーシャルネットワーク／アクティビティの強度に基づいて、参加者を序列化するように構成されている。

本発明の様々な具体例は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア又はこれらの技術の組合せによって実現される。幾つかの具体例は、プログラミング可能なプロセッサ又はコンピュータによって実行される１つ以上のコンピュータプログラムを含む。各コンピュータは、通常、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のデータストレージコンポーネント（例えば、揮発性又は不揮発性メモリモジュール及び持続的な光記録装置及び磁気記録装置、例えば、ハードディスクドライブ及びフロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、磁気テープドライブ）と、１つ以上の入力装置（例えば、マウス及びキーボード）と、１つ以上の出力装置（例えば、ディスプレイコンソール及びプリンタ）とを備える。

コンピュータプログラムは、通常、持続的なストレージ媒体に保存され、実行時にメモリにコピーされる実行可能なコードを含む。プロセッサは、定められた順序でメモリからプログラム命令を読み出すことによって、コードを実行する。プログラムコードの実行中には、コンピュータは、入力及び／又はストレージ装置からデータを受け取ると、データを処理し、これにより得られたデータを出力及び／又はストレージ装置に供給する。

本発明の様々な例示的な具体例について説明した。ここで、他の異なる具体例も可能であり、これらも本発明の範囲内にあることは、当業者にとって明らかである。例えば、上の説明では、ネットワーク内のノードの総数の平方根に等しい回数、「前方送り渡し」処理を繰り返すことによって、参加者の「影響」を十分に伝播できるとしているが、「前方送り渡し」処理を繰り返す回数は、ネットワーク内のノードの総数の平方根より大きい数又は小さい数であってもよい。したがって、本発明は、上述した具体例のみに限定されない。

プレーヤＡからプレーヤＢへのメッセージ経路をリンクとして示す図である。 プレーヤＡとプレーヤＢとの間の双方向経路を表す２つの別々のリンクを示す図である。 プレーヤＡからプレーヤＢ、Ｃ、Ｄのそれぞれへの１対３のリンクセットアップを３つのメッセージ経路で示す図である。 プレーヤＡが通信相手Ｂ、Ｃ、Ｄとの通信リンクで接続されている通信ネットワークの具体例を示す図である。 プレーヤＡ〜Ｉの間の通信リンクを含むより複雑な通信ネットワークの他の具体例を示している 通信ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定し、選択する処理の手順を示すフローチャートである。 上述した「前方送り渡し」又は「投票」処理の具体例を示すフローチャートである。 コンピュータシステム及びユーザを示す図である。 コンタクト表現プログラムを含む図１０Ａのコンピュータシステムの一具体例のブロック図である。 参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定するシステムのブロック図である。

Claims (22)

1. グループ内の参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定する方法において、
   前記グループ内の参加者をノードとして表現し、前記参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現するステップと、
   前記メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成するステップと、
   前記各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、前記各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、前記各ノードに関する対応する影響値を生成するステップとを有する方法。
2. 前記グループ内の参加者について生成された複数の影響値によって前記グループ内の参加者を序列化するステップを更に有する請求項１記載の方法。
3. 前記メッセージを分析するステップは、
   チャットメッセージを記録するステップと、
   前記記録されたチャットメッセージを解析して前記ノード及びリンクを検出するステップとを有する請求項１記載の方法。
4. 前記メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成するステップは、前記各ノードの交友係数、リンク強度係数、メッセージ重み係数を選択するステップを有する請求項１記載の方法。
5. 前記各ノードのメッセージ関連データを伝播させるステップは、
   前記各ノードを現ノードとして指定するステップと、
   前記各現ノードの重みとメッセージ値、及び前記各現ノードから開始される各リンクのリンク強度値を選択するステップを有する請求項４記載の方法。
6. 前記各現ノードを送信元とする全てのリンクについて、前記各現ノードの重み、交友係数、リンク強度係数及びリンク強度値の積によって、宛先ノードの重みを増加させる第１の増加を実行するステップと、
   前記各現ノードを宛先とする全てのリンクについて、前記各現ノードのリンク強度値によって、前記各現ノードのメッセージ値を増加させ、第１の値によって、前記各現ノードの重みを増加させる第２の増加を実行するステップと、
   前記各ノードについて、新たに更新された重み及びメッセージ値によって、前記第１の増加及び前記第２の増加を繰り返すステップとを有する請求項５記載の方法。
7. 前記第１の増加及び前記第２の増加を繰り返すステップは、ネットワーク内のノードの総数の平方根に等しい回数繰り返される請求項６記載の方法。
8. 前記第１の値は、前記各現ノードのメッセージ値、交友係数、メッセージ重み係数及びリンク数係数の積として選択される請求項６記載の方法。
9. 前記リンク数係数は、前記現ノードを宛先とするリンクの数に比例する請求項８記載の方法。
10. 前記重みの第１の増加は、オーバーフロー及びアンダーフローを防止するための重みのスケーリングを含む請求項６記載の方法。
11. グループ内の参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定するシステムにおいて、
    前記グループ内の参加者をノードとして表現し、前記参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現する表現モジュールと、
    前記メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成するメッセージデータ分析モジュールと、
    前記各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、前記各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、前記各ノードに関する対応する影響値を生成する伝播モジュールとを備えるシステム。
12. 前記グループ内の参加者について生成された複数の影響値によって前記グループ内の参加者を序列化する参加者序列化モジュールを更に備える請求項１１記載のシステム。
13. 前記メッセージデータ分析モジュールは、
    チャットメッセージを記録するメッセージレコーダと、
    前記記録されたチャットメッセージを解析して前記ノード及びリンクを検出する解析モジュールとを備える請求項１１記載のシステム。
14. 前記メッセージデータ分析モジュールは、前記各ノードの交友係数、リンク強度係数、メッセージ重み係数を選択する第１の選択器を備える請求項１１記載のシステム。
15. 前記伝播モジュールは、
    前記各ノードを現ノードとして指定する指定モジュールと、
    前記各現ノードの重みとメッセージ値、及び前記各現ノードから開始される各リンクのリンク強度値を選択する第２の選択器とを備える請求項１４記載のシステム。
16. 前記各現ノードを送信元とする全てのリンクについて、前記各現ノードの重み、交友係数、リンク強度係数及びリンク強度値の積によって、宛先ノードの重みを増加させる第１の調整モジュールと、
    前記各現ノードを宛先とする全てのリンクについて、前記各現ノードのリンク強度値によって、前記各現ノードのメッセージ値を増加させ、第１の値によって、前記各現ノードの重みを増加させる第２の調整モジュールとを更に備え、
    前記第１及び第２の調整モジュールは、前記各ノードについて、新たに更新された重み及びメッセージ値によって、調整処理を繰り返す請求項１５記載のシステム。
17. 前記調整処理は、ネットワーク内のノードの総数の平方根に等しい回数繰り返される請求項１６記載のシステム。
18. 前記第１の値は、前記各現ノードのメッセージ値、交友係数、メッセージ重み係数及びリンク数係数の積として選択される請求項１６記載のシステム。
19. 前記リンク数係数は、前記現ノードを宛先とするリンクの数に比例する請求項１８記載のシステム。
20. 前記第１の調整モジュールは、オーバーフロー及びアンダーフローを防止するための重みのスケーリングを行うスケーリングモジュールを備える請求項１６記載のシステム。
21. コンピュータにより読取可能な記録媒体に保存され、
    グループ内の参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定するコンピュータプログラムであって、コンピュータに、
    前記グループ内の参加者をノードとして表現させ、前記参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現させ、
    前記メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成させ、
    前記各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、前記各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、前記各ノードに関する対応する影響値を生成させる実行可能な命令を含むコンピュータプログラム。
22. グループ内の参加者間で交換されたメッセージを用いて、ネットワーク内で影響力がある及び／又は人気がある参加者を判定する装置において、
    前記グループ内の参加者をノードとして表現し、前記参加者間で交換されたメッセージをリンクとして表現する表現手段と、
    前記メッセージを分析して各ノードのメッセージ関連データを生成する分析手段と、
    前記各ノードのメッセージ関連データをネットワーク内の他のノードに伝播させ、前記各ノードに対応する参加者のソーシャルアクティビティ又はコネクションの相対的サイズ及び強度を示す、前記各ノードに関する対応する影響値を生成する伝播手段とを備える装置。

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