JP2010055179A - 人物検索システムおよび人物検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】情報やノウハウを蓄積していく共同編集のシステムを利用して、記憶されている情報の有益性を考慮して、より詳しい情報やノウハウを所有している人物を検索する。
【解決手段】ネットワークに接続され、複数の執筆者によって内容が書き換えられる情報をウェブページデータベースに記憶するウェブサーバと、ウェブページデータベースの情報が書き換えられた頻度と、該情報を書き換えた執筆者の識別情報とを対応付けて執筆履歴データベースに記憶するＷｉＫｉサーバと、ウェブページデータベースに記憶されている情報を閲覧した閲覧者によって、付加されたポイントをポイントデータベースに記憶するキーワード抽出サーバと、ポイントデータベースに記憶されているポイントをウェブページデータベースの情報が書き換えられた頻度に応じて該情報の執筆者に振り分けることによって、執筆者の貢献度を求め、該貢献度に基づいて執筆者を検索する。
【選択図】図１

Description

本発明は、有益な情報を所有している人物を検索する人物検索システムおよび人物検索方法に関する。

会社内で社員が所有している技術、知識、経験というような利用価値の高い情報（以下、ノウハウという）の共有化は、規模が大きな会社では特に重要な課題となっている。このノウハウの共有化がされていないことにより、例えば、開発等において取得したいノウハウを所有している社員が特定できず、所有しているノウハウを会社として有効活用できないという状況が発生してしまう。
このような状況を解決するための人物検索システムとして、特許文献１では、個人が過去に作成した文書を検索し、その文書中に含まれている著者名等の情報から著者の情報を取得する方法が開示されている。また、特許文献２では、コンテンツ作成者がコンテンツ作成時に行ったキー入力から所有している知識を取得し、以前にコンテンツ作成者が自己申告したプロフィールをキー入力から取得した所有している知識の情報に基づいて更新することにより、常に最適な知識所有者を検索する方法が開示されている。

また、情報を共有する方法としては、複数の利用者がインターネットを介して、あるキーワードに対する情報を記述することによって、そのキーワードに関する情報やノウハウを蓄積していく共同編集のシステム（例えば、ＷｉＫｉ技術）が知られている。
特開２００１−２５６２２４号公報 特開２００８−０４０８８７号公報

しかしながら、特許文献１では、文書全体に含まれる文言から検索を行っているため、取得したい情報に対するキーワードが含まれる文書がすべて検索されてしまうため、文書を作成した個人が主に記述している情報と、人物の検索者が取得したい情報とに齟齬が発生する場合があり、検索された文書に含まれる内容が、取得したい情報と合致しているか否かを確認する必要がある。また、特許文献２も同様に、コンテンツ作成者のキー入力した文言に基づいて所有している知識の情報を更新するため、コンテンツ作成者が記載している内容が人物の検索者が取得したい情報と合致しているか否かの判断が行われていない。

また、キーワードに関する情報やノウハウを蓄積していく共同編集のシステムでは、そのキーワードに関する情報を記述した利用者（執筆者）の履歴を記録することはできるが、その利用者（執筆者）が該キーワードに関してどのようなレベルの知識を所有しているかの情報を記録することはできないという問題がある。

本発明は、上記の課題認識に基づいてなされたものであり、あるキーワードに関する情報やノウハウを蓄積していく共同編集のシステムを利用して、記憶されている情報の有益性を考慮して、より詳しい情報やノウハウを所有している人物を検索することができる人物検索システムおよび人物検索方法を提供することを目的としている。

上記の課題を解決するため、本発明の人物検索システムは、ネットワークに接続され、複数の執筆者によって内容が書き換えられる情報を記憶する情報記憶手段と、前記情報が書き換えられた頻度と、該情報を書き換えた執筆者の識別情報とを対応付けて記憶する執筆履歴記憶手段と、前記情報記憶手段に記憶されている情報を閲覧した閲覧者によって、該情報の有益性を表すポイントが付加されると、該付加されたポイントを記憶するポイント記憶手段と、前記ポイントを前記情報が書き換えられた頻度に応じて該情報を書き換えた執筆者に振り分けることによって、該情報に対する前記執筆者の貢献度を求め、該貢献度に基づいて執筆者を検索する執筆者検索手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の前記執筆履歴記憶手段は、前記情報に対する執筆回数から、該情報に対する前記執筆者毎の執筆率を算出し、前記執筆者検索手段は、前記算出した執筆率と、前記ポイントに基づいて該情報に対する執筆者の貢献度を算出する、ことを特徴とする。

また、本発明の人物検索方法は、ネットワークに接続され、複数の執筆者によって内容が書き換えられる情報を情報記憶手段に記憶させる手順と、前記情報が書き換えられた頻度と、該情報を書き換えた執筆者の識別情報とを対応付けて執筆履歴記憶手段に記憶させる手順と、前記情報記憶手段に記憶されている情報を閲覧した閲覧者によって、該情報の有益性を表すポイントが付加されると、該付加されたポイントをポイント記憶手段に記憶させる手順と、前記ポイントを前記情報が書き換えられた頻度に応じて該情報を書き換えた執筆者に振り分けることによって、該情報に対する前記執筆者の貢献度を求め、該貢献度に基づいて執筆者を検索する手順と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、あるキーワードに関する情報やノウハウを蓄積していく共同編集のシステムを利用して、その情報を閲覧した第三者が取得したい情報に対する有益性を表すポイントを付加することによって、記憶されている情報の有益性を判断することができるため、より詳しい情報やノウハウを所有している人物を検索することができる。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態による人物検索システムの構成を示したブロック図である。図１における人物検索システム１は、ウェブサーバ１０、ＷｉＫｉサーバ２０、キーワード抽出サーバ３０、人物検索サーバ４０から構成される。また、図１の人物検索システム１は、ネットワークに接続されており、経路Ａ、経路Ｂ、経路Ｃの各経路に接続されているネットワークを介してデータの入出力を行うことができる。なお、ネットワーク、および経路Ａ、経路Ｂ、経路Ｃの各経路を介したデータの入出力は、図示しないパーソナルコンピュータ等のネットワークに接続できる情報入出力端末（以下、情報端末という）を操作することによって行われる。

ＷｉＫｉサーバ２０は、複数の利用者が経路Ａに接続されたネットワークを介して接続されている情報端末（以下、情報端末Ａという）を操作することによって、執筆者が情報やノウハウを蓄積したデータ、例えば、テキストデータ（以下、ＷｉＫｉコンテンツという）を投稿または編集し、該ＷｉＫｉコンテンツを後述するウェブサーバ１０に出力するサーバである。
また、ＷｉＫｉサーバ２０は、執筆されたＷｉＫｉコンテンツの執筆者を識別するための識別情報（以下、執筆者ＩＤという）と、該執筆者による該ＷｉＫｉコンテンツの投稿または編集回数と、該執筆者による該ＷｉＫｉコンテンツに対する投稿または編集回数の割合、すなわち、該ＷｉＫｉコンテンツ作成に対して該執筆者が貢献した割合を示す執筆率とを含む執筆履歴データを内蔵する執筆履歴データベース２００に記憶する。なお、執筆者は、個人（自然人）および法人を問わず、執筆者ＩＤには、執筆者個人を識別する情報や、執筆者個人が所属する組織（所属部署や会社）を識別する情報等を含むことができる。

ＷｉＫｉサーバ２０は、執筆者によってＷｉＫｉコンテンツが更新されると、該更新されたＷｉＫｉコンテンツを後述するウェブサーバ１０に出力すると共に、執筆履歴データベース２００に記憶している執筆履歴を更新する。
また、ＷｉＫｉサーバ２０は、執筆者が情報端末Ａを操作してデータを入力する際に付与した該ＷｉＫｉコンテンツの内容を表すキーワードをウェブサーバ１０に出力する。

ウェブサーバ１０は、ＷｉＫｉサーバ２０から入力されたＷｉＫｉコンテンツを内蔵するウェブページデータベース１００に記憶し、情報の閲覧者からの要求に応じて内蔵するウェブページデータベース１００を検索するサーバである。
ウェブサーバ１０は、ＷｉＫｉサーバ２０から入力されたＷｉＫｉコンテンツと、該ＷｉＫｉコンテンツのインターネット上の所在を表すＵＲＬとを対応付けてウェブページデータベース１００に記憶する。
また、ウェブサーバ１０は、情報の閲覧者が経路Ｂに接続されたネットワークを介して接続されている情報端末（以下、情報端末Ｂという）を操作して入力されたキーワードに基づいて、ウェブページデータベース１００に記憶されているＷｉＫｉコンテンツを検索し、検索されたＷｉＫｉコンテンツ（検索の回答）を情報端末Ｂに出力する。このことにより、情報の閲覧者がウェブページデータベース１００に記憶されているＷｉＫｉコンテンツを閲覧することができる。

また、ウェブサーバ１０は、執筆者が付与した該ＷｉＫｉコンテンツの内容を表すキーワードと、ＷｉＫｉコンテンツの検索に用いられたキーワードと、情報の閲覧者が検索されたＷｉＫｉコンテンツを閲覧後に情報端末Ｂを操作して付与したＷｉＫｉコンテンツの有益性を示す有益性ポイントとを含むＷｉＫｉコンテンツ情報をＷｉＫｉコンテンツのインターネット上の所在を表すＵＲＬと対応付けて、後述するキーワード抽出サーバ３０に出力する。

キーワード抽出サーバ３０は、ウェブサーバ１０から入力されたＷｉＫｉコンテンツのインターネット上の所在を表すＵＲＬと、上述したＷｉＫｉコンテンツ情報を対応付けて、内蔵するポイントデータベース３００に記憶するサーバである。
キーワード抽出サーバ３０は、ウェブサーバ１０から入力されたＷｉＫｉコンテンツのＵＲＬと、執筆者が付与したキーワード、または検索に用いられたキーワードとを対応付けて、その対応付けられたＷｉＫｉコンテンツに対して情報の閲覧者から付与された有益性ポイントをポイントデータベース３００に記憶する。また、キーワード抽出サーバ３０は、ウェブサーバ１０から更新されたＷｉＫｉコンテンツ情報が入力された場合は、対応付けられたＷｉＫｉコンテンツに対して情報の閲覧者から新たに付与された有益性ポイントを合計し、合計した有益性ポイントをポイントデータベース３００に記憶する。

人物検索サーバ４０は、人物の検索者が経路Ｃに接続されたネットワークを介して接続されている情報端末（以下、情報端末Ｃという）から入力されたキーワードに基づいて、該キーワードに対する情報やノウハウ情報を提供した貢献度の高い執筆者を検索するサーバである。
人物検索サーバ４０は、執筆履歴データベース２００に記憶されている執筆履歴と、ポイントデータベース３００に記憶されている有益性ポイントとに基づいて、該キーワードに関する執筆者の貢献度を示す知識ポイントを算出し、該算出した知識ポイントと、該ＷｉＫｉコンテンツのＵＲＬと、キーワードと、執筆者ＩＤとを対応付けて人物検索データベース４００に記憶する。

また、人物検索サーバ４０は、情報端末Ｃからキーワードが入力されると、該入力されたキーワードに対応するＷｉＫｉコンテンツを執筆した執筆者を検索し、検索された執筆者（検索の回答）を知識ポイント、すなわち、該ＷｉＫｉコンテンツに対する貢献度の高い順に情報端末Ｃに出力する。このことにより、人物の検索者が人物検索データベース４００に記憶されている執筆者の中から該キーワードに対する情報やノウハウ情報を提供した貢献度の高い執筆者を検索することができる。

次に、本実施形態における人物検索サーバ４０のデータ取得手順について説明する。図２は、本実施形態の人物検索システム１における人物検索サーバ４０がデータを取得する手順を示した図である。

まず、人物の検索者が経路Ｃに接続された情報端末Ｃから検索したいキーワードを入力して検索を実行（Ｓ１）すると、人物検索サーバ４０は、ポイントデータベース３００に入力されたキーワードに関するデータを要求（Ｓ２）する。データの要求を受けたポイントデータベース３００は、記憶しているデータの中から入力されたキーワードに関するデータを人物検索サーバ４０に出力（Ｓ３）する。例えば、ポイントデータベース３００が、ポイントデータａ３００のデータを記憶しており、入力されたキーワードが無線ランであった場合、データａ３００−ａとデータａ３００−ｂとを人物検索サーバ４０に出力する。

続いて、人物検索サーバ４０は、ポイントデータベース３００から入力されたデータａ３００−ａおよびデータａ３００−ｂから有益性ポイントの高いデータａ３００−ａを選択する。続いて、人物検索サーバ４０は、選択したデータａ３００−ａに記憶されているページ（ＷｉＫｉコンテンツのＵＲＬ）の執筆履歴を執筆履歴データベース２００に要求（Ｓ４）する。データの要求を受けた執筆履歴データベース２００は、要求されたページの執筆履歴のデータを人物検索サーバ４０に出力（Ｓ５）する。例えば、執筆履歴データベース２００が、執筆履歴ａ２００のデータを記憶している場合は、執筆履歴ａ２００のデータから要求されたページの執筆履歴のデータを人物検索サーバ４０に出力する。

なお、ポイントデータベース３００が記憶しているポイントデータａ３００は、ＷｉＫｉコンテンツのページと、有益性ポイントと、キーワードとが対応付けて記憶されている。ここで、ＷｉＫｉコンテンツのページは、該ＷｉＫｉコンテンツのインターネット上の所在を表すＵＲＬ、有益性ポイントは、該ＷｉＫｉコンテンツを閲覧した閲覧者によって付与された該ＷｉＫｉコンテンツの有益性を示すポイント、キーワードは、執筆者が付与した該ＷｉＫｉコンテンツの内容を表すキーワード、またはＷｉＫｉコンテンツの検索に用いられたキーワードである。

また、執筆履歴データベース２００が記憶している執筆履歴ａ２００は、ＷｉＫｉコンテンツのページと、執筆者ＩＤと、編集回数と、執筆率とが対応付けて記憶されている。ここで、ＷｉＫｉコンテンツのページは、該ＷｉＫｉコンテンツのインターネット上の所在を表すＵＲＬ、執筆者ＩＤは、該ＷｉＫｉコンテンツを執筆した執筆者を識別するための識別情報、編集回数は、該執筆者によって該ＷｉＫｉコンテンツが投稿または編集された回数、執筆率は、下式（１）によって算出される該執筆者の投稿または編集回数の割合である。

執筆率＝執筆者の編集回数／総編集回数×１００［％］・・・（１）

上式（１）において、執筆者の編集回数は、該執筆者による該ＷｉＫｉコンテンツに対する投稿または編集の回数、総編集回数は、全ての執筆者による該ＷｉＫｉコンテンツに対する投稿または編集回数の総数を示す。

次に、本実施形態における人物検索サーバ４０の人物特定処理について説明する。図３は、人物検索サーバ４０が取得したデータから検索する人物を特定する処理を示した図である。

人物検索サーバ４０は、ポイントデータベース３００から入力されたポイントデータａ３００と、執筆履歴データベース２００から入力された執筆履歴ａ２００とから、下式（２）によって該ＷｉＫｉコンテンツの全ての執筆者に対して該ＷｉＫｉコンテンツに対する貢献度を示す知識ポイントを算出する。

知識ポイント＝有益性ポイント×（執筆者の編集回数／総編集回数）×α・・・（２）

上式（２）において、有益性ポイントは、ポイントデータベース３００に記憶されている該ＷｉＫｉコンテンツを閲覧した閲覧者によって付与された該ＷｉＫｉコンテンツの有益性を示すポイント、執筆者の編集回数は、執筆履歴データベース２００に記憶されている該執筆者による該ＷｉＫｉコンテンツに対する投稿または編集の回数、総編集回数は、執筆履歴データベース２００に記憶されている全ての執筆者による該ＷｉＫｉコンテンツに対する投稿または編集回数の総数、αは、該知識ポイントの補正係数を示す。なお、上式（２）の右辺第２項は、上式（１）で示した執筆率を使用することもできる。
例えば、執筆者Ｙの知識ポイント（補正係数は、α＝１とする）は、
執筆者Ｙの知識ポイント＝５０００ポイント×（２００回／（２００回＋２０回＋２回＋１回＋１回））×１＝５０００×（２００／２２４）×１＝４４６４ポイント
となる。同様に全ての執筆者に対して知識ポイントを算出し、知識ポイントデータａ４００を得る。

なお、人物検索サーバ４０が記憶している知識ポイントデータａ４００は、ＷｉＫｉコンテンツのページと、キーワードと、執筆者ＩＤと、知識ポイントとが対応付けて記憶されている。ここで、ＷｉＫｉコンテンツのページは、該ＷｉＫｉコンテンツのインターネット上の所在を表すＵＲＬ、キーワードは、執筆者が該ＷｉＫｉコンテンツを執筆した際に付与した該ＷｉＫｉコンテンツの内容を表すキーワード、執筆者ＩＤは、該ＷｉＫｉコンテンツを執筆した執筆者を識別するための識別情報、知識ポイントは、上式（２）によって算出された該ＷｉＫｉコンテンツに対する貢献度を示す知識ポイントである。

人物検索サーバ４０は、この知識ポイントデータａ４００に基づいて、該ＷｉＫｉコンテンツ作成に対して貢献した割合の高い、すなわち知識ポイントが一番高い執筆者Ｙ（執筆者ＩＤ＝Ｙに対応する執筆者）を検索された執筆者として情報端末Ｃに出力し、情報端末Ｃに接続された、例えば表示装置を介して最も知識ポイントの高い執筆者を人物の検索者に提示する。

なお、情報端末Ｃへの出力は、知識ポイントの高い順から予め定められた人数の執筆者（例えば、情報端末Ｃに出力する執筆者の人数が予め３人と定められていた場合は、執筆者ＩＤがＹと、Ｅと、Ｇとに対応する執筆者）を出力することもできる。また、情報端末Ｃへの出力は、知識ポイントが予め定められた閾値のポイント以上である執筆者（例えば、情報端末Ｃに出力する執筆者の知識ポイントが１００ポイント以上の執筆者を出力することが予め定められていた場合は、執筆者ＩＤがＹと、Ｅとに対応する執筆者）を出力することもできる。

上記に述べたとおり、本実施形態によれば、共同編集のシステムを利用して蓄積した情報やノウハウに関して、その情報を閲覧した第三者による有益性を含めて、検索するキーワードに対して情報やノウハウ情報を提供した貢献度の高い執筆者を検索することにより、より有益なノウハウを所有している人物を検索することが可能となる。

なお、本実施形態において、執筆履歴データベース２００が記憶する執筆率は、該ＷｉＫｉコンテンツに対する編集回数に基づいて上式（１）を用いて算出したが、該ＷｉＫｉコンテンツのデータ量に基づいて、下式（３）によって算出することもできる。

執筆率＝執筆者のデータ量／総データ量×１００［％］・・・（３）

上式（３）において、執筆者のデータ量は、現在の該ＷｉＫｉコンテンツ内で該執筆者によって記憶されたデータ量、総データ量は、現在の該ＷｉＫｉコンテンツの全データ量を示す。また、過去の履歴を含める場合は、執筆者のデータ量を現在までに該ＷｉＫｉコンテンツに対して投稿や編集された該執筆者の全てのデータ量（過去に他の執筆者によって削除されたデータを含む）とし、総データ量を、現在までに該ＷｉＫｉコンテンツに対して投稿や編集された全てのデータ量（過去に削除されたデータを含む全ての執筆者のデータ量）とすることもできる。

また、本実施形態において、ポイントデータベース３００に記憶する有益性ポイントは、該ＷｉＫｉコンテンツを閲覧した閲覧者によって付与されたポイントとしたが、該ＷｉＫｉコンテンツを閲覧した閲覧者全員がポイントを付加するとは限らないため、該ＷｉＫｉコンテンツが閲覧された閲覧回数（ＷｉＫｉコンテンツのＵＲＬにアクセスして実際に内容を見たアクセス回数）と、実際にポイントを付加した回数に基づいてポイントを付加する割合を算出し、その割合に応じて有益性ポイントを演算することもできる。
また、同様に閲覧回数と有益性ポイントの付加回数に基づいた割合を知識ポイントの補正係数αとして知識ポイントを算出することもできる。

また、本実施形態において、人物の検索者が複数のキーワードを入力して検索を実行した際は、それぞれのキーワード毎に算出した知識ポイントを執筆者毎に合計して、その合計の知識ポイントが高い執筆者を人物の検索者に提示することができる。
また、キーワード毎に貢献した割合の高い執筆者を並べて提示することもできる。また、知識ポイントの合計を検索のために入力されたキーワードの数で割って、平均の知識ポイントが高い執筆者を人物の検索者に提示することができる。また、平均の知識ポイントを算出する際に検索のために入力されたキーワードの優先順位、例えば、入力順で割合を変更して平均の知識ポイントを算出することもできる。

なお、本実施形態における執筆者は、個人（自然人）であるとして説明を行ったが、法人、または執筆者個人（自然人）が所属している組織（所属部署や会社）を検索する対象とする際は、執筆者個人毎に知識ポイントを算出後、その執筆者個人が所属している法人、または組織の識別情報を用いて、同じ法人、または組織毎に知識ポイントを合計する。そして、法人、または組織毎に合計した知識ポイントに基づいて、該ＷｉＫｉコンテンツ作成に対して貢献した割合の高い法人、または組織を人物の検索者に提示することもできる。

以上、本発明の実施形態について、図面を参照して説明してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲においての種々の変更も含まれる。

本発明の実施形態による人物検索システムの構成を示したブロック図である。 本実施形態の人物検索システムにおける人物検索サーバのデータ取得手順を示した図である。 本実施形態の人物検索システムにおける人物検索サーバの人物特定処理を示した図である。

符号の説明

１ 人物検索システム １０ ウェブサーバ １００ ウェブページデータベース ２０ ＷｉＫｉサーバ ２００ 執筆履歴データベース ３０ キーワード抽出サーバ ３００ ポイントデータベース ４０ 人物検索サーバ ４００ 人物データベース

Claims (3)

1. ネットワークに接続され、複数の執筆者によって内容が書き換えられる情報を記憶する情報記憶手段と、
   前記情報が書き換えられた頻度と、該情報を書き換えた執筆者の識別情報とを対応付けて記憶する執筆履歴記憶手段と、
   前記情報記憶手段に記憶されている情報を閲覧した閲覧者によって、該情報の有益性を表すポイントが付加されると、該付加されたポイントを記憶するポイント記憶手段と、
   前記ポイントを前記情報が書き換えられた頻度に応じて該情報を書き換えた執筆者に振り分けることによって、該情報に対する前記執筆者の貢献度を求め、該貢献度に基づいて執筆者を検索する執筆者検索手段と、
   を備えることを特徴とする人物検索システム。
2. 前記執筆履歴記憶手段は、
   前記情報に対する執筆回数から、該情報に対する前記執筆者毎の執筆率を算出し、
   前記執筆者検索手段は、
   前記算出した執筆率と、前記ポイントに基づいて該情報に対する執筆者の貢献度を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の人物検索システム。
3. ネットワークに接続され、複数の執筆者によって内容が書き換えられる情報を情報記憶手段に記憶させる手順と、
   前記情報が書き換えられた頻度と、該情報を書き換えた執筆者の識別情報とを対応付けて執筆履歴記憶手段に記憶させる手順と、
   前記情報記憶手段に記憶されている情報を閲覧した閲覧者によって、該情報の有益性を表すポイントが付加されると、該付加されたポイントをポイント記憶手段に記憶させる手順と、
   前記ポイントを前記情報が書き換えられた頻度に応じて該情報を書き換えた執筆者に振り分けることによって、該情報に対する前記執筆者の貢献度を求め、該貢献度に基づいて執筆者を検索する手順と、
   を備えることを特徴とする人物検索方法。

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