JP2012208560A - インフルエンサー抽出装置、インフルエンサー抽出方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ソーシャル・メディアにおいて、広く伝搬されている書き込み情報を発信したユーザをインフルエンサーとして抽出すること。
【解決手段】インフルエンサー抽出装置１００は、ソーシャル・メディアから、再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得部１１０と、ソーシャル・メディアから、各ユーザのリンク数を取得するユーザ情報取得部１２０と、ソーシャル・メディアから、リンク関係にあるユーザ間の返信回数を取得する返信回数取得部１３０と、再発信関係情報に基づいて拡散率を算出する拡散率算出部１４０と、返信回数に基づいて、ユーザ間の露出度を算出する露出度算出部１５０と、各ユーザのリンク数、拡散率、および露出度に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析部１６０、各書き込み情報の伝搬度からユーザの影響力を算出し、影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出部１７０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、ソーシャル・メディア内のインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置、インフルエンサー抽出方法およびプログラムに関する。

近年、テレビＣＭ等の広告に替わるマーケティング手法として、インフルエンサーを活用して商品情報を発信、および消費者の間にクチコミを促すインフルエンサー・マーケティングが注目されている。ここで、インフルエンサーとは、人々の消費行動に影響を与えるユーザを指し、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、口コミサイト、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のソーシャル・メディアにおいては、他のユーザに対して強い影響力を持つ人がインフルエンサーに該当する。

インフルエンサー・マーケティングにおいて、複数のユーザの中から、最適なインフルエンサーを抽出することが重要である。そこで、インフルエンサーの抽出方法として、共通の関心を共有するコミュニティのユーザの中から、ユーザ間のリンク関係と予め登録されているユーザ情報に基づいて、インフルエンサーを抽出する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特表２０１０−５１５１６０号

ソーシャル・メディアにおいても現実世界同様に、ユーザ間における繋がり（リンク）の深さはリンク毎に異なるが、特許文献１に開示されている方法では、リンクの深さは考慮せず、全てのリンクの深さは同一であるとしてインフルエンサーを抽出しているという問題点があった。また、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報が、発信したユーザと異なるユーザにより再発信されること、および再発信されることによりユーザからユーザへと段階的に広がることを考慮していないため、ソーシャル・メディアにおいて、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、ソーシャル・メディア内のユーザに影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出できないという問題点があった。

そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出するインフルエンサー抽出装置、インフルエンサー抽出方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。

（１） 本発明は、ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段（例えば、図１の情報取得部１１０）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段（例えば、図１のユーザ情報取得部１２０）と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャル・メディアから取得する返信回数取得手段（例えば、図１の返信回数取得部１３０）と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段（例えば、図１の拡散率算出部１４０）と、前記返信回数取得手段で取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する露出度算出手段（例えば、図１の露出度算出部１５０）と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率および前記露出度算出手段で算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析手段（例えば、図１の伝搬度解析部１６０）と、前記伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段（例えば、図１の抽出部１７０）と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。ユーザ情報取得手段は、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。返信回数取得手段は、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、ソーシャル・メディアから取得する。拡散率算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。露出度算出手段は、返信回数取得手段で取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する。伝搬度解析手段は、書き込み情報を発信したユーザについて、拡散率算出手段で算出された拡散率および露出度算出手段で算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。抽出手段は、伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の広がりの指標としての書き込み情報の拡散率およびリンク数と、ユーザ間におけるリンクの深さの指標としてのユーザ間の露出度と、から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。

（２） 本発明は、（１）のインフルエンサー抽出装置について、前記露出度算出手段は、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が０の場合には、前記露出度を１とし、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が１以上の場合には、前記返信回数の逆数を前記露出度とすることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、露出度算出手段は、返信回数取得手段で取得された返信回数が０の場合には、露出度を１とし、返信回数取得手段で取得された返信回数が１以上の場合には、返信回数の逆数を露出度とする。したがって、返信回数の逆数を露出度とすることにより、返信回数が多いほど、すなわち、リンクが深いほど、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を小さくすることができる。

（３） 本発明は、（１）または（２）のインフルエンサー抽出装置について、前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、前記各ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、拡散率算出手段は、各ユーザについて、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、各ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出する。したがって、ユーザ間の再発信関係を特定する再配信関係情報を用いて、各ユーザの書き込み情報が他のユーザにより再発信される確率である拡散率を算出することができる。

（４） 本発明は、（１）から（３）のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度解析手段は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、前記露出度算出手段で算出された露出度、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段と、を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、伝搬経路解析手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する。伝搬度算出手段は、伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、拡散率算出手段で算出された拡散率、露出度算出手段で算出された露出度、およびユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から各書き込み情報の伝搬度を算出する。したがって、書き込み情報が伝搬する段階的な経路である伝搬経路を解析することにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬することを加味して算出された伝搬度から、各ユーザの影響力を算出することができる。

（５） 本発明は、（４）のインフルエンサー抽出装置について、前記伝搬度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度をＳｎ、前記一経路のｎ段階のユーザの拡散率をＸｎ、前記一経路のｎ段階のユーザとｎ＋１段階のユーザとの間の露出度をＲｎ、前記一経路のｎ段階のユーザのリンク数をＦｎとしたとき、前記一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎは、数１の式を用いて求められることを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎは、一経路のｎ段階のユーザの拡散率Ｘｎ、一経路のｎ段階のユーザとｎ＋１段階のユーザとの間の露出度Ｒｎ、および一経路のｎ段階のユーザのリンク数Ｆｎを用いて求められる。したがって、伝搬のｎ段階における書き込み情報の伝搬度Ｓｎを算出することができる。

（６） 本発明は、（１）から（５）のインフルエンサー抽出装置について、前記返信回数取得手段は、所定期間における前記返信回数を取得し、前記拡散率算出手段は、前記所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、返信回数取得手段は、所定期間における返信回数を取得する。拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率を算出する。したがって、所定期間において、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。

（７） 本発明は、（１）から（６）のインフルエンサーシステムについて、情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とするインフルエンサー抽出装置を提案している。

この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得する。したがって、所定の条件の下、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。

（８） 本発明は、ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２）と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４）と、前記第３のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ５）と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第４のステップで算出された拡散率および前記第５のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第６のステップ（例えば、図３のステップＳ６、Ｓ７、Ｓ８）と、前記第６のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第７のステップ（例えば、図３のステップＳ９）と、を含むことを特徴とするインフルエンサー抽出方法を提案している。

この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第２のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第３のステップにおいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第４のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第５のステップにおいて、第３のステップで取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する。次に、第６のステップにおいて、書き込み情報を発信したユーザについて、第４のステップで算出された拡散率および第５のステップで算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第２のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第７のステップにおいて、第６のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の広がりの指標としての書き込み情報の拡散率およびリンク数と、ユーザ間におけるリンクの深さの指標としてのユーザ間の露出度と、から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。

（９） 本発明は、ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１）と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２）と、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３）と、前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４）と、前記第３のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ５）と、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第４のステップで算出された拡散率および前記第５のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第６のステップ（例えば、図３のステップＳ６、Ｓ７、Ｓ８）と、前記第６のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第７のステップ（例えば、図３のステップＳ９）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。

この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第２のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第３のステップにおいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第４のステップにおいて、第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第５のステップにおいて、第３のステップで取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する。次に、第６のステップにおいて、書き込み情報を発信したユーザについて、第４のステップで算出された拡散率および第５のステップで算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第２のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する。次に、第７のステップにおいて、第６のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の広がりの指標としての書き込み情報の拡散率およびリンク数と、ユーザ間におけるリンクの深さの指標としてのユーザ間の露出度と、から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。

本発明によれば、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを分析することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。

本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出装置の構成図である。 本発明の実施形態に係るユーザ関係解析部により解析された伝搬経路および作成される伝搬経路情報の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出処理のフローチャートである。 伝搬度解析事例を説明する図である。 返信回収取得手段で取得された返信回数を示す表である。

以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含むさまざまなバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。

＜インフルエンサー抽出装置の構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出装置１００の構成図である。本実施形態に係るインフルエンサー抽出装置１００は、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりからユーザの他のユーザに対する影響力を算出し、影響力のあるユーザをインフルエンサーとして抽出する装置である。ここで、ソーシャル・メディアとは、例えば、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）、口コミサイト、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等である。インフルエンサー抽出装置１００は、図１に示すように、情報取得部１１０、ユーザ情報取得部１２０、返信回数取得部１３０、拡散率算出部１４０、露出度算出部１５０、伝搬度解析部１６０、および抽出部１７０を備える。

情報取得部１１０は、ソーシャル・メディア１０からユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する。ここで、再発信関係とは、書き込み情報を発信したユーザと、その書き込み情報を再発信したユーザとの繋がり、および書き込み情報と、その書き込み情報の内容を再発信した新たな書き込み情報との繋がりであって、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒのリツイートで繋がっているユーザおよびツイートである。また、再発信とは、あるユーザにより発信された書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報を発信することを意味する。

再発信関係情報は、あるユーザにより発信された書き込み情報が他のユーザにより再発信された際に、書き込み情報に付加される情報であって、例えば、再発信の書き込み情報の情報ＩＤ、書き込み情報を再発信したユーザのユーザＩＤ、再発信の基となった書き込み情報の情報ＩＤ、および再発信の基となった書き込み情報を発信したユーザのユーザＩＤを含み、本実施形態において、再発信関係情報にはこれらの情報が含まれるとして説明する。

情報取得部１１０は、ソーシャル・メディア１０から書き込み情報を取得する際に、書き込み情報が発信された期間や書き込み情報の内容に含まれるキーワードを条件にソーシャル・メディア１０の書き込み情報を検索し、検索された書き込み情報を取得してもよい。それにより、所定の期間におけるインフルエンサーや、所定のキーワードについてのインフルエンサーを抽出することができる。

ユーザ情報取得部１２０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、各ユーザとリンク関係にあるユーザの数（以下、リンク数という）Ｆを取得する。リンク関係にあるユーザとは、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒにおいては、フォロワーとなっているユーザである。なお、情報取得部１１０で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのユーザＩＤに基づいて、情報取得部１１０で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのリンク数のみを取得してもよい。

返信回数取得部１３０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間において発信された書き込み情報に対する返信回数を取得する。返信回数は、各ユーザとリンク関係にあるユーザ毎に取得され、各ユーザが発信した書き込み情報に対し、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれが返信した回数であってもよいし、各ユーザが発信した書き込み情報に対し、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれが返信した回数と、各ユーザとリンク関係にあるユーザが発信した書き込み情報に対し、各ユーザが返信した回数との総和であってもよい。後述する拡散率算出部１４０にて所定期間内の書き込み情報から拡散率を求める場合には、返信回数取得部１３０は、所定期間内のおける返信回数を取得する。それにより、所定期間における、インフルエンサーを抽出することができる。

拡散率算出部１４０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ユーザ毎に、発信した書き込み情報の数（発信数）、および発信した書き込み情報のうち他のユーザにより再発信された書き込み情報の数（再発信数）を算出する。次に、拡散率算出部１４０は、拡散率Ｘを以下の式（１）を用いて算出する。ここで、拡散率Ｘとは、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である。なお、拡散率算出部１４０は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報のうち所定期間内の書き込み情報から拡散率Ｘを求めてもよい。それにより、所定期間内の拡散率の精度を上げることができる。

露出度算出部１５０は、返信回数取得部１３０で取得された返信回数に基づいて、各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における露出度Ｒを算出する。具体的には、露出度算出部１５０は、露出度Ｒを以下の式（２）を用いて算出する。ここで、露出度Ｒとは、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれにおいて、各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す。リンク関係にあるユーザ間において、一方のユーザが発信した書き込み情報が他方のユーザによって再発信されにくいのは、ユーザ間のリンクが浅いからであり、一方のユーザが発信した書き込み情報が他方のユーザによって再発信されやすいのは、ユーザ間のリンクが深いからである。このように、書き込み情報の再発信されにくさと、ユーザ間のリンクの深さとは関係しているので、露出度はユーザ間のリンクの深さの指標とも言える。

伝搬度解析部１６０は、書き込み情報を発信したユーザについて、拡散率算出部１４０で算出された拡散率および露出度算出部１５０で算出された露出度、並びに書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、ユーザ情報取得部１２０で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度Ｓを算出する。伝搬度解析部１６０は、伝搬経路解析部１６１、および伝搬度算出部１６２を備える。

伝搬経路解析部１６１は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、各書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析する。なお、書き込み情報はユーザからユーザへと伝搬するので、伝播経路はユーザ間のリンクにより段階的に構成される。次に、伝搬経路解析部１６１は、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。図２に示す具体例を用いて、伝搬経路の解析および伝搬経路から作成される伝搬経路情報について説明する。

図２（ａ）には、情報取得部１１０で取得した再発信関係情報を示す。なお、説明の便宜上、ユーザＩＤの欄にはユーザ名を示す。まず、伝搬経路解析部１６１は、再発信により繋がっている書き込み情報群、すなわち、内容が共通する書き込み情報群を判断する。図２（ａ）に示した再発信関係情報からは、情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ１０，ｉｎｆｏ１００，Ｉｎｆｏ１１０，Ｉｎｆｏ１２０、および情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ２０，ｉｎｆｏ２００，Ｉｎｆｏ２１０の２つのグループが判断される。

次に、伝搬経路解析部１６１は、各書き込み情報群について、再発信で繋がっているユーザの関係に基づいて伝搬経路を解析する。情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ１０，ｉｎｆｏ１００，Ｉｎｆｏ１１０，Ｉｎｆｏ１２０を含む書き込み情報群については、ユーザＡが発信した情報をユーザＢが再発信し、ユーザＢが発信した情報をユーザＣおよびユーザＤが再発信していることから、ユーザＡが発信した書き込み情報ｉｎｆｏ１０の内容が伝搬する伝搬経路は、図２（ｂ）（１）に示すような経路であると、伝搬経路解析部１６１により解析される。同様に、情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ２０，ｉｎｆｏ２００，Ｉｎｆｏ２１０の書き込み情報群については、ユーザＥが発信した書き込み情報ｉｎｆｏ２０の内容が伝搬する伝搬経路は、図２（ｂ）（２）に示すような経路であると、伝搬経路解析部１６１により解析される。

図２（ｃ）に、伝搬経路情報の一例を示す。図２（ｃ）に示す伝搬経路情報は、図２（ｂ）（１）の伝搬経路に基づいて作成された伝搬経路情報である。図２（ｃ）に示すように、ユーザＡとユーザＢとが対応付けられ、ユーザＢとユーザＣおよびユーザＤとが対応付けられて記憶される。なお、伝搬経路情報は、内容が共通する書き込み情報群毎に作成される。

伝搬度算出部１６２は、伝搬経路解析部１６１で作成された伝搬経路情報に基づいて、ユーザ情報取得部１２０で取得されたリンク数Ｆ、拡散率算出部１４０で算出された拡散率Ｘ、および露出度算出部１５０で算出された露出度Ｒに基づいて、書き込み情報毎の伝搬度Ｓを算出する。ここで、伝搬度Ｓとは、書き込み情報が伝搬する度合いである。

具体的には、まず、伝搬度算出部１６２は、伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎを以下の式（３）を用いて算出する。式（３）に示すように、伝搬度Ｓｎ（ｎは２以上の場合）は、露出度Ｒを重み付けした、ユーザのリンク数Ｆに、書き込み情報の拡散率Ｘをかけることにより算出される。露出度Ｒにより重み付けすることにより、ユーザ間のリンクの深さを伝搬度Ｓに反映することができ、リンク関係にあるユーザのうち、繋がりが浅いユーザにより再発信される書き込み情報の伝搬度を高くすることができる。

次に、伝搬度算出部１６２は、上述した式（３）を用いて算出された、伝搬経路の各経路における伝搬度Ｓを集計することにより、書き込み情報の伝搬度Ｓを算出する。

抽出部１７０は、ユーザ毎に伝搬度算出部１６２で算出された各書き込み情報の伝搬度Ｓを集計することにより、各ユーザの影響力を算出する。そして、抽出部１７０は、算出した影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。なお、抽出部１７０は、影響力が最も高いユーザをインフルエンサーとしてもよいし、影響力が所定の値以上のユーザをインフルエンサーとして抽出してもよい。このように、書き込み情報毎に算出した伝搬度Ｓを集計して、ユーザの影響力を算出することにより、精度良くインフルエンサーを抽出することができる。

＜インフルエンサー抽出処理＞
図３は、本発明の実施形態に係るインフルエンサー抽出処理のフローチャートである。

まず、ステップＳ１において、情報取得部１１０は、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を、ソーシャル・メディア１０から取得する。

次に、ステップＳ２において、ユーザ情報取得部１２０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、リンク数Ｆを取得する。

次に、ステップＳ３において、返信回数取得部１３０は、ソーシャル・メディア１０から、ソーシャル・メディア内の各ユーザと、各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を取得する。

次に、ステップＳ４において、拡散率算出部１４０は、ステップＳ１で取得した書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率Ｘを算出する。

次に、ステップＳ５において、露出度算出部１５０は、ステップＳ３で取得された返信回数に基づいて、露出度Ｒを算出する。

次に、ステップＳ６において、伝搬経路解析部１６１は、情報取得部１１０で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。

次に、ステップＳ７において、伝搬度算出部１６２は、ステップＳ６で作成された伝搬経路情報に基づいて、ステップＳ２で取得されたリンク数Ｆ、ステップＳ３で算出された拡散率Ｘ、およびステップＳ５で算出された露出度Ｒから書き込み情報毎に伝搬度Ｓを算出する。

次に、ステップＳ８において、伝搬度算出部１６２は、ステップＳ１で取得した全ての書き込み情報の伝搬度Ｓを算出したか否かを判断する。全ての書き込み情報の伝搬度Ｓを算出した（ＹＥＳ）場合には、ステップＳ９へ処理を進め、全ての書き込み情報の伝搬度Ｓを算出していない（ＮＯ）場合には、ステップＳ７へ処理を戻す。

次に、ステップＳ９において、抽出部１７０は、ユーザ毎にステップＳ７で算出された各書き込み情報の伝搬度Ｓを集計することにより、各ユーザの影響力を算出し、算出した影響力が高いユーザを、インフルエンサーとして抽出する。

以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザ間におけるリンクの深さの指標として書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度、および書き込み情報の広がりの指標として書き込み情報が再発信される確率である拡散率を分析し、露出度、拡散率、および各ユーザのリンク数から書き込み情報の伝搬度を算出し、算出された伝搬度からユーザの影響力を算出することにより、ユーザ間におけるリンクの深さ、および書き込み情報の広がりを考慮して、インフルエンサーを抽出することができる。

＜伝搬度解析事例＞
上述したインフルエンサー抽出装置１００によりユーザの影響力を算出した場合の一例を、図４および図５を用いて説明する。図４（ａ）には、ユーザＨが発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）について、伝搬経路解析部１６１で解析された伝搬経路を示す。また、図４（ｂ）には、図４（ａ）に示す伝搬経路に含まれる各ユーザの情報を示す。図５には、返信回数取得部１３０で取得された各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数の表を示す。

図４（ａ）に示すように、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１は、伝搬経路の第１段階では、「ユーザＩ」、「ユーザＪ」、および「ユーザＫ」に、第２段階では、「ユーザＬ」、「ユーザＭ」、「ユーザＮ」、および「ユーザＯ」に、よって再発信されて、伝搬される。

本実施形態に係るインフルエンサー抽出装置１００を用いて、図４における「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の伝搬度を算出する場合について説明する。

まず、上述した（１）式に図４（ｂ）に示す値を代入し、各ユーザの拡散率Ｘを算出する。拡散率Ｘの計算式および計算結果を以下の式（４）に示す。

次に、上述した（２）式に図５に示す値を代入し、ユーザ間の露出度Ｒを算出する。露出度Ｒの計算式および計算結果を以下の式（５）に示す。

次に、上述した式（４）により算出した各ユーザの拡散率Ｘ、上述した式（５）により算出した各ユーザ間の露出度Ｒ、および図４（ｂ）に示すリンク数の値を、上述した（３）式に代入し、書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の伝搬度Ｓを算出する。伝搬度Ｓの計算式および計算結果を以下の式（６）に示す。

このようにして、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）の伝搬度Ｓが算出される。

「ユーザＨ」の影響力を算出するためには、「ユーザＨ」が発信した書き込み情報それぞれについて、上述した書き込み情報（情報ＩＤ＝ｉｎｆｏ００１）と同様に伝搬度Ｓを算出し、それらを集計することで、求めることができる。

なお、インフルエンサー抽出装置の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを機器に読み込ませ、実行することによって本発明のインフルエンサー抽出装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

（変形形態）
上述した実施形態において、ソーシャル・メディア１０から直接取得した、書き込み情報や、各ユーザのリンク数を用いているが、ソーシャル・メディア１０から取得した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶部や、各ユーザのリンク数を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部を、インフルエンサー抽出装置１００に備え、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部に記憶されている情報を用いてもよい。また、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部から情報を取得する際に、所定の条件、例えばキーワードや期間により検索を行い、検索された情報を取得してもよい。

１０ ソーシャル・メディア
１００ インフルエンサー抽出装置
１１０ 情報取得部
１２０ ユーザ情報取得部
１３０ 返信回数取得部
１４０ 拡散率算出部
１５０ 露出度算出部
１６０ 伝搬度解析部
１６１ 伝搬経路解析部
１６２ 伝搬度算出部
１７０ 抽出部

Claims (9)

1. ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出装置であって、
   ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段と、
   前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段と、
   前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャル・メディアから取得する返信回数取得手段と、
   前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段と、
   前記返信回数取得手段で取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する露出度算出手段と、
   前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率および前記露出度算出手段で算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度解析手段と、
   前記伝搬度解析手段で算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段と、
   を備えることを特徴とするインフルエンサー抽出装置。
2. 前記露出度算出手段は、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が０の場合には、前記露出度を１とし、前記返信回数取得手段で取得された返信回数が１以上の場合には、前記返信回数の逆数を前記露出度とすることを特徴とする請求項１に記載のインフルエンサー抽出装置。
3. 前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、前記各ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とする請求項１または２に記載のインフルエンサー抽出装置。
4. 前記伝搬度解析手段は、
   前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、
   前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、前記露出度算出手段で算出された露出度、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から各書き込み情報の伝搬度を算出する伝搬度算出手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のインフルエンサー抽出装置。
5. 前記伝搬度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のｎ段階における伝搬度をＳｎ、前記一経路のｎ段階のユーザの拡散率をＸｎ、前記一経路のｎ段階のユーザとｎ＋１段階のユーザとの間の露出度をＲｎ、前記一経路のｎ段階のユーザのリンク数をＦｎとしたとき、前記一経路のｎ段階における伝搬度Ｓｎは、数１の式を用いて求められることを特徴とする請求項４に記載のインフルエンサー抽出装置。
   

   
6. 前記返信回数取得手段は、所定期間における前記返信回数を取得し、
   前記拡散率算出手段は、前記所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載のインフルエンサー抽出装置。
7. 前記情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載のインフルエンサー抽出装置。
8. ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法であって、
   ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップと、
   前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップと、
   前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第３のステップと、
   前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第４のステップと、
   前記第３のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第５のステップと、
   前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第４のステップで算出された拡散率および前記第５のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第６のステップと、
   前記第６のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第７のステップと、
   を含むことを特徴とするインフルエンサー抽出方法。
9. ソーシャル・メディア内のユーザの中からインフルエンサーを抽出するインフルエンサー抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を含む書き込み情報を取得する第１のステップと、
   前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第２のステップと、
   前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における書き込み情報に対する返信回数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第３のステップと、
   前記第１のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第４のステップと、
   前記第３のステップで取得された返信回数に基づいて、前記各ユーザと、前記各ユーザとリンク関係にあるユーザそれぞれと、の間における前記各ユーザが発信する書き込み情報の再発信されにくさを表す露出度を算出する第５のステップと、
   前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第４のステップで算出された拡散率および前記第５のステップで算出された露出度、並びに前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第２のステップで取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の伝搬度を算出する第６のステップと、
   前記第６のステップで算出された伝搬度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する第７のステップと、
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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