JP2013190994A

JP2013190994A - 対話誘発装置、対話誘発方法、およびプログラム

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Publication number: JP2013190994A
Application number: JP2012056675A
Authority: JP
Inventors: Akihiro Kobayashi; 亮博小林; Fumiaki Sugaya; 史昭菅谷
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2012-03-14
Filing date: 2012-03-14
Publication date: 2013-09-26

Abstract

【課題】ＳＮＳにおいて、ユーザ間の対話を誘発させる発言を行うことにより、発言に含まれる宣伝の効果を高めること。
【解決手段】対話誘発装置は、ＳＮＳに発信された発言をＳＮＳサーバから収集する発言収集部１１０と、収集された各発言の文書特徴量を算出する文書特徴量計算部１２０と、収集された各発言を文書特徴量と対応付けて記憶する発言情報記憶部２１０と、収集された発言の各発言ユーザのユーザ特徴量を文書特徴量に基づいて算出するユーザ特徴量計算部１３０と、各発言ユーザをユーザ特徴量と対応付けて記憶するユーザ情報記憶部２２０と、設定された宣伝文の文書特徴量と各発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、２以上の誘発ユーザを選択する誘発ユーザ選択部１４０と、宣伝文と２以上の誘発ユーザを特定する情報とを含む対話誘発発言を、ＳＮＳサーバに送信する発言部１５０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、ソーシャルネットワーキングサービスにおいて、ユーザ間に対話を誘発する対話誘発装置、対話誘発方法、およびプログラムに関する。

ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）では、友人から友人へと情報が伝わって口コミの連鎖が発生することにより、高い宣伝効果を得ることができる。しかしながら、単に、ＳＮＳに商品等を宣伝する発言をしても、他のユーザが発言を読まないことも多く、口コミの連鎖が発生する可能性は低いために、発言に含まれる宣伝の効果は低い。そこで、ユーザ間の対話の流れを分析する技術（例えば、特許文献１、および特許文献２参照）を用いて、対話の内容に合った商品等を宣伝する発言を対話中にすることで、ユーザに宣伝を読ませることができ、発言に含まれる宣伝の効果を高めることができる。

西本一志，角康之，間瀬健二：「参加者として対話に加わる対話活性化エージェント」，電子情報通信学会技術研究報告．ＴＬ，思考と言語９６（３６１），１−１２，１９９６−１１−１５小倉加奈代，石崎雅人：「チャット対話における話題推移に関する特徴分析」，人工知能学会研究会資料，ＳＩＧ−ＳＬＵＤ−Ａ２０２−０３，ｐｐ．１３−１９，２００２．１１．

しかしながら、宣伝したい商品等に関する対話が発生しているとは限らないために、上述した既にされている対話中に対話の内容に合致した商品等の宣伝の発言を行う方法では宣伝を行う機会が限られ、発言に含まれる宣伝の効果を十分に得られないという問題点があった。

そこで、本発明は上記課題に鑑み、ＳＮＳにおいて、ユーザ間の対話を誘発させる発言を自動的に行うことにより、発言に含まれる宣伝の効果を高めることができる対話誘発装置、対話誘発方法、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、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、当該ＳＮＳサーバと接続され、当該ＳＮＳに参加しているユーザ間の対話を誘発する対話誘発装置であって、前記ＳＮＳに発信された発言を、当該ＳＮＳサーバから収集する発言収集手段（例えば、図１の発言収集部１１０に相当）と、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する文書特徴量計算手段（例えば、図１の文書特徴量計算部１２０に相当）と、前記収集された各前記発言を、算出された文書特徴量と対応付けて記憶する発言情報記憶手段（例えば、図１の発言情報記憶部２１０に相当）と、前記収集された発言の発言ユーザ毎に、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出するユーザ特徴量計算手段（例えば、図１のユーザ特徴量計算部１３０に相当）と、各前記発言ユーザを、算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶するユーザ情報記憶手段（例えば、図１のユーザ情報記憶部２２０に相当）と、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されている各前記発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、当該宣伝文の文書特徴量に当該ユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する誘発ユーザ選択手段（例えば、図１の誘発ユーザ選択部１４０に相当）と、前記宣伝文と２以上の前記誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を、選択された２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信する発言手段、（例えば、図１の発言部１５０に相当）と、を備えることを特徴とする対話誘発装置を提案している。

この発明によれば、発言収集手段は、ＳＮＳに発信された発言を、ＳＮＳサーバから収集する。文書特徴量計算手段は、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する。発言情報記憶手段は、収集された各発言を、算出された文書特徴量と対応付けて記憶する。ユーザ特徴量計算手段は、収集された発言の発言ユーザ毎に、発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出する。ユーザ情報記憶手段は、各発言ユーザを、算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶する。誘発ユーザ選択手段は、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、ユーザ情報記憶手段に記憶されている各発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、宣伝文の文書特徴量にユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する。発言手段は、宣伝文と２以上の誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を選択された２以上の誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、ＳＮＳサーバに送信する。したがって、ＳＮＳにおいて、宣伝文に関する対話のきっかけとなる発言を２以上の誘発ユーザに自動的に与えることによって、誘発ユーザ間の宣伝文に関する対話を誘発させ、発言に含まれる宣伝の効果を高めることができる。

（２）本発明は、（１）の対話誘発装置について、前記発言情報記憶手段に記憶されている前記選択された２以上の誘発ユーザそれぞれの発言の文書特徴量と、前記宣伝文の文書特徴量とに基づいて、前記選択された２以上の誘発ユーザそれぞれの発言の中から当該宣伝文に類似する発言を誘発元発言として選択する誘発元発言選択手段（例えば、図４の誘発元発言選択部１６０に相当）を備え、前記発言手段が、前記宣伝文、２以上の前記誘発ユーザを特定する情報、および選択された誘発元発言を含む発言を２以上の前記誘発ユーザに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信することを特徴とする対話誘発装置を提案している。

この発明によれば、誘発元発言選択手段は、発言情報記憶手段に記憶されている選択された２以上の誘発ユーザそれぞれの発言の文書特徴量と、宣伝文の文書特徴量とに基づいて、選択された２以上の誘発ユーザそれぞれの発言の中から当該宣伝文に類似する発言を誘発元発言として選択する。発言手段は、宣伝文、２以上の誘発ユーザを特定する情報、および選択された誘発元発言を含む発言を２以上の誘発ユーザに対する対話誘発発言として、ＳＮＳサーバに送信する。したがって、宣伝文に関する対話のきっかけとなる発言に、宣伝文に類似する誘発ユーザからの発言を含めることによって、誘発ユーザ間においてより対話を始めやすくすることでき、発言に含まれる宣伝の効果をより高めることができる。

（３）本発明は、（１）または（２）の対話誘発装置について、前記文書特徴量が、発言に含まれる単語それぞれの単語情報の特徴量からなる特性ベクトルであることを特徴とする対話誘発装置を提案している。

この発明によれば、文書特徴量は、発言に含まれる単語それぞれの単語情報の特徴量からなる特性ベクトルである。したがって、文書特徴量として特性ベクトルを用いることができる。

（４）本発明は、（１）から（３）の対話誘発装置について、前記ユーザ特徴量が、各前記発言ユーザについて、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量から構築される部分空間であることを特徴とする対話誘発装置を提案している。

この発明によれば、ユーザ特徴量は、各発言ユーザについて、発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量から構築される部分空間である。したがって、ユーザ特徴量として、文書特徴量から構築される部分空間を用いることができる。

（５）本発明は、（１）から（４）の対話誘発装置について、前記発言手段が、前記ＳＮＳサーバに、２以上の前記誘発ユーザの発言それぞれに関連付けて前記対話誘発発言を行う場合には、２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する当該対話誘発発言を前記ＳＮＳサーバに同時に送信することを特徴とする対話誘発装置を提案している。

この発明によれば、発言手段は、ＳＮＳサーバに、２以上の誘発ユーザの発言それぞれに関連付けて対話誘発発言を行う場合には、２以上の誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言をＳＮＳサーバに同時に送信する。したがって、誘発ユーザ間でリアルタイムな対話を開始させることができ、発言に含まれる宣伝の効果をより高めることができる。

（６）本発明は、（１）から（５）の対話誘発装置について、前記発言収集手段が、前記ＳＮＳサーバから、所定の条件に基づいて発言を収集することを特徴とする対話誘発装置を提案している。

この発明によれば、発言収集手段は、ＳＮＳサーバから、所定の条件に基づいて発言を収集する。したがって、所定の時間帯にされた発言や、所定のキーワードを含む発言等を収集することができ、予め誘発文の対象とする発言やユーザ特徴量の算出に用いる発言を絞り込むことができる。

（７）本発明は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、当該ＳＮＳサーバと接続され、当該ＳＮＳに参加しているユーザ間の対話を誘発する対話誘発装置における対話誘発方法であって、前記対話誘発装置は、発言収集手段、文書特徴量計算手段、発言情報記憶手段、ユーザ特徴量計算手段、ユーザ情報記憶手段、誘発ユーザ選択手段、および発言手段を備え、前記発言収集手段が、前記ＳＮＳに発信された発言を、当該ＳＮＳサーバから収集する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１に相当）と、前記文書特徴量計算手段が、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２に相当）と、前記発言情報記憶手段が、前記第１のステップで収集された各前記発言を、前記第２のステップで算出された文書特徴量と対応付けて記憶する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３に相当）と、前記ユーザ特徴量計算手段が、前記第１のステップで収集された発言の発言ユーザ毎に、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４に相当）と、前記ユーザ情報記憶手段が、各前記発言ユーザを、前記第４のステップで算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ５に相当）と、前記誘発ユーザ選択手段が、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されている各前記発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、当該宣伝文の文書特徴量に当該ユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する第６のステップ（例えば、図３のステップＳ６に相当）と、前記発言手段が、前記宣伝文と２以上の前記誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を、選択された２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信する第７のステップ（例えば、図３のステップＳ７に相当）と、を含むことを特徴とする対話誘発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、発言収集手段が、ＳＮＳに発信された発言を、ＳＮＳサーバから収集する。次に、第２のステップにおいて、文書特徴量計算手段が、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する。次に、第３のステップにおいて、発言情報記憶手段が、第１のステップで収集された各発言を、第２のステップで算出された文書特徴量と対応付けて記憶する。次に、第４のステップにおいて、ユーザ特徴量計算手段が、第１のステップで収集された発言の発言ユーザ毎に、発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出する。次に、第５のステップにおいて、ユーザ情報記憶手段が、各発言ユーザを、第４のステップで算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶する。次に、第６のステップにおいて、誘発ユーザ選択手段が、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、ユーザ情報記憶手段に記憶されている各発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、宣伝文の文書特徴量にユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する。次に、第７のステップにおいて、宣伝文と２以上の誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を選択された２以上の誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、ＳＮＳサーバに送信する。したがって、ＳＮＳにおいて、宣伝文に関する対話のきっかけとなる発言を２以上の誘発ユーザに自動的に与えることによって、誘発ユーザ間の宣伝文に関する対話を誘発させ、発言に含まれる宣伝の効果を高めることができる。

（８）本発明は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、当該ＳＮＳサーバと接続され、当該ＳＮＳに参加しているユーザ間の対話を誘発する対話誘発装置における対話誘発方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記対話誘発装置は、発言収集手段、文書特徴量計算手段、発言情報記憶手段、ユーザ特徴量計算手段、ユーザ情報記憶手段、誘発ユーザ選択手段、および発言手段を備え、前記発言収集手段が、前記ＳＮＳに発信された発言を、当該ＳＮＳサーバから収集する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１に相当）と、前記文書特徴量計算手段が、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２に相当）と、前記発言情報記憶手段が、前記第１のステップで収集された各前記発言を、前記第２のステップで算出された文書特徴量と対応付けて記憶する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ３に相当）と、前記ユーザ特徴量計算手段が、前記第１のステップで収集された発言の発言ユーザ毎に、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出する第４のステップ（例えば、図３のステップＳ４に相当）と、前記ユーザ情報記憶手段が、各前記発言ユーザを、前記第４のステップで算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶する第５のステップ（例えば、図３のステップＳ５に相当）と、前記誘発ユーザ選択手段が、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されている各前記発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、当該宣伝文の文書特徴量に当該ユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する第６のステップ（例えば、図３のステップＳ６に相当）と、前記発言手段が、前記宣伝文と２以上の前記誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を、選択された２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信する第７のステップ（例えば、図３のステップＳ７に相当）と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案している。

本発明によれば、ＳＮＳにおいて、宣伝文に関する対話のきっかけとなる発言を２以上のユーザに自動的に与えることによって、ユーザ間の宣伝文に関する対話を誘発させ、発言に含まれる宣伝の効果を高めることができる。

本発明の第１の実施形態に係る対話誘発装置の機能構成を示す図である。本発明の第１の実施形態に係るユーザ間の対話を誘発させる発言例である。本発明の第１の実施形態に係る対話誘発処理のフローを示す図である。本発明の第２の実施形態に係る対話誘発装置の機能構成を示す図である。本発明の第２の実施形態に係るユーザ間の対話を誘発させる発言例である。

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様々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。

＜第１の実施形態＞
図１から図３を用いて、本発明の第１の実施形態に係る対話誘発装置について説明する。

＜対話誘発装置＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る対話誘発装置１００の機能構成を示す図である。図に示すように、対話誘発装置１００は、発言収集部１１０、文書特徴量計算部１２０、発言情報記憶部２１０、ユーザ特徴量計算部１３０、ユーザ情報記憶部２２０、誘発ユーザ選択部１４０、および発言部１５０から構成される。

発言収集部１１０は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバから発言を収集する。発言収集部１１０は、発言とともに発言ユーザを一意に特定する発言ユーザ情報、例えば、発言ユーザ名や発言ユーザを一意に特定するユーザＩＤを収集する。なお、発言収集部１１０は、発言がされた時刻やキーワードに基づいて、ＳＮＳサーバからの発言を収集してもよい。

文書特徴量計算部１２０は、発言収集部１１０で収集された発言それぞれの文書特徴量を算出する。具体的には、文書特徴量としては、例えば、発言に含まれる単語を基底とする特性ベクトル（Ｗｏｒｄ−ＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅＭｏｄｅｌ：Ｗ‐ＶＳＭ）を用いてもよいし、発言に含まれる単語の意味属性を基底とする特性ベクトル（Ｓｅｍａｎｔｉｃ−ＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅＭｏｄｅｌ：Ｓ‐ＶＳＭ）を用いてもよい。

なお、Ｗ‐ＶＳＭおよびＳ‐ＶＳＭについては、非特許文献３（池原悟，村上仁一，木本泰博：「単語意味属性を使用したベクトル空間法」，自然言語処理１０（２），１１１−１２８，２００３−０４−１０）に記載されている方法を用いる。

例えば、Ｗ‐ＶＳＭで求められる文書特徴量Ｖは、ベクトルの基底とする単語の番号をｉ（ｉ＝１からｎの整数）、発言中での単語の重みをω_ｉとすると、Ｖ＝（ω_１，ω_２，…ω_ｉ，…，ω_ｎ）と表される。なお、ベクトルの基底とすべき単語としては、データベース全体に使用された単語の出現統計から、ｔｆ−ｉｄｆ値等によって重要と判断された単語を通常使用する。また、重みω_ｉの値としては、文中に単語ｉが使用されているときは１、使用されていないときは０とする方法と、文中に使用された単語の出現頻度とする方法がある。また、各文書全体の相対的重みはいずれも等しいとする立場から、ベクトルの絶対値が１、となるよう正規化する方法を用いてもよい。

なお、文書特徴量計算部１２０は、文書特徴量の算出には計算コストがかかるため、必要に応じて、非特許文献４（「文書ベクトル分布に基づく次元削減による文書検索空間の生成方式に関する評価実験」，情報処理学会研究報告．データベース・システム研究会報告２００８（８８），５５−６０，２００８−０９−１４）に記載の次元を圧縮する方法を用いて、ベクトルの次元を削減してもよい。

発言情報記憶部２１０は、発言収集部１１０で収集された発言および発言ユーザ情報に対応付けて、文書特徴量計算部１２０で算出された文書特徴量を記憶する。例えば、発言情報記憶部２１０は、発言を一意に特定するＩＤ、発言ユーザ名、発言がされた時刻、発言内容、および文書特徴量を記憶する。

ユーザ特徴量計算部１３０は、発言収集部１１０で発言が収集された発言ユーザ毎に、発言情報記憶部２１０に記憶されている文書特徴量からユーザ特徴量を算出する。具体的には、ユーザ特徴量として、文書特徴量として用いられる特性ベクトルから構築される部分空間、すなわち、平面（あるいは空間）上の特性ベクトル全てを集めた集合を用いる。

ユーザ情報記憶部２２０は、発言ユーザ情報に対応付けて、ユーザ特徴量計算部１３０で算出されたユーザ特徴量を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部２２０は、発言を一意に特定するＩＤ、発言ユーザ名、およびユーザ特徴量を記憶する。

誘発ユーザ選択部１４０は、まず、ＳＮＳに発信したい宣伝文の文書特徴量を算出する。なお、宣伝文の文書特徴量は、文書特徴量計算部１２０における発言の文書特徴量と同様の方法により算出される。そして、誘発ユーザ選択部１４０は、算出した宣伝文の文書特徴量とユーザ情報記憶部２２０に記憶されているユーザ特徴量とに基づいて、宣伝文と特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを宣伝文に関する対話を誘発させる誘発ユーザとして選択する。なお、対話を発生させるため、選択するユーザは２以上であるのが望ましい。

具体的には、誘発ユーザ選択部１４０は、非特許文献５（松永務：「部分空間類別法を適用した文書のフィルタリング手法の検討」，電子情報通信学会論文誌．Ｄ−ＩＩ，情報・システム，ＩＩ−情報処理Ｊ８１−Ｄ−２（１），５４−６３，１９９８−０１−２５）に記載されている方法を用い、部分空間で示されるユーザ特徴量への宣伝文の文書特徴量の射影により、ユーザ情報記憶部２２０に記憶されている各ユーザについて誘発ユーザであるか否かを判定し、誘発ユーザを選択する。なお、宣伝文は、対話誘発装置１００のオペレータにより逐次入力されてもよいし、予め記憶部に記憶させておいてもよい。

このように、対話が発生しているか否かにかかわらず、宣伝文の内容に興味を持ちそうなユーザを誘発ユーザとして選択することにより、対話が発生していないユーザ間に宣伝文に関する対話を発生させることができる。また、対話が発生しているユーザ同士が誘発ユーザとして選択された場合には、対話の内容を宣伝文に関する内容に誘導することもできる。なお、誘発ユーザ選択部１４０が、対話が発生しているユーザ同士を誘発ユーザとして選択しないようにして、対話をしていないユーザ間にのみ宣伝文に関する対話を誘発させるようにしてもよい。

発言部１５０は、ＳＮＳサーバに、誘発ユーザ選択部１４０で選択された２以上の誘発ユーザに対する発言として宣伝文を送信する。例えば、発言部１５０は、図２に示すように、発言内に誘発ユーザの発言ユーザ名を宣伝文に結合した発言（対話誘発発言）を生成し、ＳＮＳサーバに生成した対話誘発発言を送信する。このように、対話相手を指定した対話誘発発言を行うことにより、相手を必要としない発言が多いＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等において、対話によるユーザ間のコミュニケーションの機会を増加させることができる。

また、発言部１５０は、誘発ユーザの直近の発言への返信として、対話誘発発言を誘発ユーザの直近の発言に関連付けて、ＳＮＳサーバに宣伝文を送信する。なお、この場合には、各誘発ユーザにほぼ同時に宣伝文を送信することにより、リアルタイムの対話を開始させやすくする。

＜対話誘発処理フロー＞
図３は、本発明の第１の実施形態に係る対話誘発処理のフローを示す図である。

まず、ステップＳ１において、発言収集部１１０は、ＳＮＳサーバから発言を収集する。

次に、ステップＳ２において、文書特徴量計算部１２０は、ステップＳ１で収集された発言の文書特徴量を算出する。

次に、ステップＳ３において、発言情報記憶部２１０は、ステップＳ２で算出された発言の文書特徴量を、ステップＳ１で収集された各発言と対応付けて記憶する。

次に、ステップＳ４において、ユーザ特徴量計算部１３０は、ステップＳ３で発言情報記憶部２１０に記憶された文書特徴量に基づいて、ステップＳ１で発言が収集されたユーザのユーザ特徴量を算出する。

次に、ステップＳ５において、ユーザ情報記憶部２２０は、ステップＳ４で算出されたユーザ特徴量を発言ユーザ毎に記憶する。

次に、ステップＳ６において、誘発ユーザ選択部１４０は、ＳＮＳに発信したい宣伝文の文書特徴量と、ステップＳ５でユーザ情報記憶部２２０に記憶されたユーザ特徴量に基づいて、２以上の誘発ユーザを選択する。

次に、ステップＳ７において、発言部１５０は、ステップＳ６で選択された誘発ユーザに対して、宣伝文を発言する。

以上説明したように、本実施形態において、ＳＮＳにおいて、宣伝文に類似する発言をしている２以上のユーザ（誘発ユーザ）に対し、宣伝文とともに誘発ユーザを特定する情報、例えば、ユーザ名、を含めた発言、すなわち、宣伝文に関する対話のきっかけとなる発言を２以上のユーザ（誘発ユーザ）に自動的に与えることによって、誘発ユーザ間の宣伝文に関する対話を誘発させ、発言に含まれる宣伝の効果を高めることができる。また、２以上の誘発ユーザそれぞれに同時に宣伝文および誘発ユーザを特定する情報を含む発言を行うことにより、リアルタイムな対話を開始させ、発言に含めた宣伝の効果をより高めることができる。

＜第２の実施形態＞
図４および図５を用いて、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態において、宣伝文と類似する特徴量をもつ誘発ユーザに対して宣伝文を発信したが、本実施形態においては、誘発ユーザの発言のうち宣伝文に類似する発言を特定し、特定した発言を含めた宣伝文を発信する。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。

＜対話誘発装置＞
図４は、本発明の第２の実施形態に係る対話誘発装置１０１の機能構成を示す図である。図に示すように、対話誘発装置１０１は、発言収集部１１０、文書特徴量計算部１２０、発言情報記憶部２１０、ユーザ特徴量計算部１３０、ユーザ情報記憶部２２０、誘発ユーザ選択部１４０、誘発元発言選択部１６０、および発言部１５１から構成される。

誘発元発言選択部１６０は、まず、誘発ユーザ選択部１４０で選択された誘発ユーザの発言を発言情報記憶部２１０から抽出する。次に、誘発元発言選択部１６０は、宣伝文の文書特徴量を算出し、算出した宣伝文の文書特徴量と抽出された発言の文書特徴量に基づいて、抽出された発言の中から宣伝文と類似する発言を選択し、誘発元発言として選択する。なお、発言中に複数の文が含まれ、文書特徴量計算部１２０において各文の文書特徴量が算出されている場合には、各文の特徴量と宣伝文の文書特徴量とに基づいて、誘発文を選択してもよい。

具体的には、非特許文献３に記載されている方法を用いて、宣伝文と誘発ユーザの各発言との類似度を算出し、誘発ユーザの各発言のうち類似度の高い発言を誘発元発言として選択する。宣伝文をＤ_ｉ、誘発ユーザの一の発言をＤ_ｊとし、上述したＷ‐ＶＳＭやＳ‐ＶＳＭで求められる文書特徴量Ｖを用いると、両者の類似度ｓｉｍ（Ｄ_ｉ，Ｄ_ｊ）は、宣伝文Ｄ_ｉの文書特徴量Ｖ_ｉと誘発ユーザの一の発言文書特徴量Ｖ_ｊとの内積としてｓｉｍ（Ｄ_ｉ，Ｄ_ｊ）＝Ｖ_ｉ・Ｖ_ｊで表される。

発言部１５１は、誘発ユーザ選択部１４０で選択された２以上の誘発ユーザに対する発言として、誘発元発言選択部１６０で選択された誘発元発言を含めた宣伝文を含む発言（対話誘発発言）をＳＮＳサーバに送信する。例えば、発言部１５０は、図５に示すように、宣伝文に、誘発元発言選択部１６０で選択された誘発元発言とその発言をした発言者名とを結合した対話誘発発言を生成し、ＳＮＳサーバに生成した対話誘発発言を送信する。なお、誘発元発言に関連付ける形で、ＳＮＳサーバに対話誘発発言を送信してもよい。なお、この場合には、各誘発ユーザにほぼ同時に対話誘発発言を送信することにより、リアルタイムな対話を開始させやすくすることができる。

以上説明したように、本実施形態においては、宣伝文に関する対話のきっかけとなる発言に、宣伝文に類似する誘発ユーザの発言を含めることによって、誘発ユーザ間においてより対話を始めやすくすることでき、発言に含まれる宣伝の効果をより高めることができる。

なお、対話誘発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対話誘発装置に読み込ませ、実行することによって本発明の対話誘発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（ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ）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。

１００対話誘発装置
１１０発言収集部
１２０文書特徴量計算部
１３０ユーザ特徴量計算部
１４０誘発ユーザ選択部
１５０発言部
２１０発言情報記憶部
２２０ユーザ情報記憶部

Claims

ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、当該ＳＮＳサーバと接続され、当該ＳＮＳに参加しているユーザ間の対話を誘発する対話誘発装置であって、
前記ＳＮＳに発信された発言を、当該ＳＮＳサーバから収集する発言収集手段と、
発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する文書特徴量計算手段と、
前記収集された各前記発言を、算出された文書特徴量と対応付けて記憶する発言情報記憶手段と、
前記収集された発言の発言ユーザ毎に、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出するユーザ特徴量計算手段と、
各前記発言ユーザを、算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶するユーザ情報記憶手段と、
設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されている各前記発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、当該宣伝文の文書特徴量に当該ユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する誘発ユーザ選択手段と、
前記宣伝文と２以上の前記誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を、選択された２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信する発言手段と、
を備えることを特徴とする対話誘発装置。
前記発言情報記憶手段に記憶されている前記選択された２以上の誘発ユーザそれぞれの発言の文書特徴量と、前記宣伝文の文書特徴量とに基づいて、前記選択された２以上の誘発ユーザそれぞれの発言の中から当該宣伝文に類似する発言を誘発元発言として選択する誘発元発言選択手段を備え、
前記発言手段が、前記宣伝文、２以上の前記誘発ユーザを特定する情報、および選択された誘発元発言を含む発言を２以上の当該誘発ユーザに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信することを特徴とする請求項１に記載の対話誘発装置。
前記文書特徴量が、発言に含まれる単語それぞれの単語情報の特徴量からなる特性ベクトルであることを特徴とする請求項１または２に記載の対話誘発装置。
前記ユーザ特徴量が、各前記発言ユーザについて、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量から構築される部分空間であ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対話誘発装置。
前記発言手段が、前記ＳＮＳサーバに、２以上の前記誘発ユーザの発言それぞれに関連付けて前記対話誘発発言を行う場合には、２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する当該対話誘発発言を前記ＳＮＳサーバに同時に送信することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の対話誘発装置。
前記発言収集手段が、前記ＳＮＳサーバから、所定の条件に基づいて発言を収集することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の対話誘発装置。
ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、当該ＳＮＳサーバと接続され、当該ＳＮＳに参加しているユーザ間の対話を誘発する対話誘発装置における対話誘発方法であって、
前記対話誘発装置は、発言収集手段、文書特徴量計算手段、発言情報記憶手段、ユーザ特徴量計算手段、ユーザ情報記憶手段、誘発ユーザ選択手段、および発言手段を備え、
前記発言収集手段が、前記ＳＮＳに発信された発言を、当該ＳＮＳサーバから収集する第１のステップと、
前記文書特徴量計算手段が、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する第２のステップと、
前記発言情報記憶手段が、前記第１のステップで収集された各前記発言を、前記第２のステップで算出された文書特徴量と対応付けて記憶する第３のステップと、
前記ユーザ特徴量計算手段が、前記第１のステップで収集された発言の発言ユーザ毎に、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出する第４のステップと、
前記ユーザ情報記憶手段が、各前記発言ユーザを、前記第４のステップで算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶する第５のステップと、
前記誘発ユーザ選択手段が、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されている各前記発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、当該宣伝文の文書特徴量に当該ユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する第６のステップと、
前記発言手段が、前記宣伝文と２以上の前記誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を、選択された２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信する第７のステップと、
を含むことを特徴とする対話誘発方法。
ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）において、当該ＳＮＳサーバと接続され、当該ＳＮＳに参加しているユーザ間の対話を誘発する対話誘発装置における対話誘発方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記対話誘発装置は、発言収集手段、文書特徴量計算手段、発言情報記憶手段、ユーザ特徴量計算手段、ユーザ情報記憶手段、誘発ユーザ選択手段、および発言手段を備え、
前記発言収集手段が、前記ＳＮＳに発信された発言を、当該ＳＮＳサーバから収集する第１のステップと、
前記文書特徴量計算手段が、発言に含まれる単語情報に基づいて、収集された発言毎に文書特徴量を算出する第２のステップと、
前記発言情報記憶手段が、前記第１のステップで収集された各前記発言を、前記第２のステップで算出された文書特徴量と対応付けて記憶する第３のステップと、
前記ユーザ特徴量計算手段が、前記第１のステップで収集された発言の発言ユーザ毎に、前記発言情報記憶手段に記憶されている文書特徴量に基づいて、ユーザ特徴量を算出する第４のステップと、
前記ユーザ情報記憶手段が、各前記発言ユーザを、前記第４のステップで算出されたユーザ特徴量と対応付けて記憶する第５のステップと、
前記誘発ユーザ選択手段が、設定された宣伝文の単語情報に基づいて算出された文書特徴量と、前記ユーザ情報記憶手段に記憶されている各前記発言ユーザのユーザ特徴量とに基づいて、当該宣伝文の文書特徴量に当該ユーザ特徴量が類似する２以上のユーザそれぞれを誘発ユーザとして選択する第６のステップと、
前記発言手段が、前記宣伝文と２以上の前記誘発ユーザを特定する情報とを含む発言を、選択された２以上の当該誘発ユーザそれぞれに対する対話誘発発言として、前記ＳＮＳサーバに送信する第７のステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。