JP2014142716A - デザイン決定装置及びデザイン決定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを決定することを目的とする。
【解決手段】一実施形態に係るデザイン決定装置１は、コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する収集部１１と、収集部１１により収集されたテキストを構成するワードを抽出するワード抽出部１２と、ワード抽出部１２により収集されたワードを解析するワード解析部１４と、ワード解析部１４による解析結果に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定するデザイン決定部１６と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、コンテンツに基づくデータのデザインを決定するデザイン決定装置及びデザイン決定方法に関する。

従来から、インターネット等の通信ネットワーク上において、ニュース記事やブログ記事等のコンテンツが掲載されたニュースサイトやブログサイト等が多数存在している。これらのコンテンツは、画像及び記事本文等によって構成されている。

また、下記特許文献１に示すように、ＨＴＭＬメールの文書入力時に、その文書の内容に応じて、感情を表す文字に装飾を自動的に掛けるための技術がある。

特開２００６−１８５４２６号公報

ところで、コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情（例えば「嬉しい」や「悲しい」といった感情等）等に応じてコンテンツ及び当該コンテンツへのリンクを含む見出し表示等（以下、「コンテンツ等」と記す）のデザイン（例えばテキストの装飾、背景画像、及びテキストや画像の配置等）を決定することができれば、ユーザは、そのようなコンテンツ等のデザインに基づいて、一見してコンテンツの内容がどのようなものであるかを判断することができる。これによって、ユーザにとっての利便性が向上すると考えられる。また、コンテンツ等を掲載したサイトを運営するサービス提供者側にとってもユーザを自サイトにより惹きつけ易くなるというメリットが生じ得る。

しかしながら、従来、このようなコンテンツ等のデザインは、サービス提供者側で記事内容に依らず一律に設定されることがほとんどである。また、記事内容に応じて異なるデザインが設定される場合であっても、どのようなデザインが設定されるかは、サービス提供者側の判断に委ねられる。したがって、このような場合、ユーザがコンテンツ等のデザインによって一見してコンテンツの内容がどのようなものであるかを判断することは困難である。

また、コンテンツに対して上記特許文献１の技術を適用したとしても、コンテンツに含まれる記事テキスト等には、そのコンテンツを閲覧したユーザがどのような感情を想起するかという情報は含まれていないことが多いため、コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを当該コンテンツ等に対して設定することは困難である。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを決定することができるデザイン決定装置及びデザイン決定方法を提供することを目的とする。

本発明に係るデザイン決定装置は、コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する収集手段と、収集手段により収集されたテキストを構成するワードを抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出されたワードを解析する解析手段と、解析手段による解析結果に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定する決定手段と、を備える。

本発明に係るデザイン決定装置によれば、例えばニュース記事やブログ記事等のコンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを構成するワードを抽出する。このように抽出されたワードには、例えば「すごい」や「ひどい」等、コンテンツを閲覧したユーザが想起した感情を示す情報が含まれている場合がある。したがって、当該ワードを解析した結果に基づいて、コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを、当該コンテンツに基づくデータのデザイン（例えばテキストの装飾、背景画像、及びテキストや画像の配置等）として決定することができる。ここで、「コンテンツに基づくデータのデザイン」とは、コンテンツ自体に適用されるデザインを含む他、当該コンテンツを構成するコンテンツデータ（例えばタイトル、本文、及び画像等の一部を示すデータ）に基づいて生成されるウェブページ（例えばコンテンツへのリンクを含む見出し表示等）等に適用されるデザインを含む。

上記デザイン決定装置は、所定のカテゴリ毎に関連付けられたデザインを示すデザイン情報を予め保持するデザイン情報保持手段と、ワードとカテゴリとの関連性を示す関連性情報を予め保持する関連性情報保持手段とを更に備え、解析手段は、関連性情報保持手段を参照することにより、抽出手段により抽出されたワード毎に関連性情報を取得し、当該ワード毎の関連性情報を集約した解析結果を取得し、決定手段は、解析手段による解析結果に基づいてコンテンツに関連付けられるカテゴリを特定し、当該カテゴリに関連付けられたデザイン情報をデザイン情報保持手段から取得し、当該デザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定してもよい。この構成によれば、コンテンツに関連付けられるカテゴリを特定し、当該カテゴリに関連付けられるデザイン情報をコンテンツに基づくデータのデザインとすることができる。これにより、当該コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインをカテゴリに基づいて適切に決定することができる。

また、上記デザイン決定装置では、関連性情報が、ワードとカテゴリとを関連付けた情報であり、解析手段は、抽出手段により抽出されたワード毎に関連付けられたカテゴリを計数することにより、カテゴリ毎の出現回数を示すカテゴリ指標値を解析結果として取得し、決定手段は、解析手段により取得されたカテゴリ指標値に基づいてコンテンツに関連付けられるカテゴリを特定してもよい。この構成によれば、例えば出現回数が多いカテゴリを優先的にコンテンツに関連付けられるカテゴリとして特定することができる。このような処理により、コンテンツに関連付けられるカテゴリを適切に特定することができる。

また、上記デザイン決定装置では、関連性情報が、ワード及びカテゴリの組毎の関連度を示す情報であり、解析手段は、抽出手段により抽出されたワード毎に関連付けられた各カテゴリとの関連度を累積することにより、カテゴリ毎の関連度の累積値を示すカテゴリ指標値を解析結果として取得し、決定手段は、解析手段により取得されたカテゴリ指標値に基づいてコンテンツに関連付けられるカテゴリを特定してもよい。この構成によれば、例えば関連度の累積値が大きいカテゴリを優先的にコンテンツに関連付けられるカテゴリとして特定することができる。このような処理により、コンテンツに関連付けられるカテゴリを適切に特定することができる。

また、上記デザイン決定装置では、決定手段は、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上のカテゴリ指標値を有するカテゴリに関連付けられたデザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定してもよい。この構成によれば、カテゴリ全体の中で所定比率以上を占め、コンテンツがユーザに想起させる感情を的確に示していると考えられるカテゴリに関連付けられるデザイン情報が示すデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとすることができる。

また、上記デザイン決定装置では、決定手段は、所定値以上のカテゴリ指標値を有するカテゴリに関連付けられたデザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定してもよい。この構成によれば、カテゴリ指標値が所定値以上であり、コンテンツがユーザに想起させる感情を的確に示していると考えられるカテゴリに関連付けられるデザイン情報が示すデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとすることができる。

また、上記デザイン決定装置は、コンテンツを構成する１以上のコンテンツデータを保持するコンテンツデータ保持手段を更に備え、決定手段は、コンテンツに基づくデータのデザインとして決定したデザインを、コンテンツデータ保持手段が保持するコンテンツデータに基づいて生成されたデータに対して適用してもよい。この構成によれば、例えばコンテンツに含まれるテキストや画像等の一部を示すコンテンツデータに基づいて生成される、コンテンツの見出し等を示すウェブページ等に対して、当該コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを決定することができる。

また、上記デザイン決定装置では、カテゴリが、ポジティブとネガティブとからなる構成としてもよい。この構成によれば、ユーザは、コンテンツに基づくデータのデザインに基づいて、コンテンツがポジティブ（例えば「嬉しい」、「楽しい」等の肯定的な感情をユーザに想起させるもの）なものであるか、ネガティブ（例えば「ひどい」、「残念」等の否定的な感情をユーザに想起させるもの）なものであるかを容易に判断することができる。

ところで、本発明は、上記のようにデザイン決定装置の発明として記述できる他に、以下のようにデザイン決定方法の発明としても記述することができる。これらの発明はカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であるため、同様の作用及び効果を奏する。

即ち、本発明に係るデザイン決定方法は、コンテンツに基づくデータのデザインを決定するデザイン決定装置により実行されるデザイン決定方法であって、コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する収集ステップと、収集ステップにおいて収集されたテキストを構成するワードを抽出する抽出ステップと、抽出ステップにおいて抽出されたワードを解析する解析ステップと、解析ステップにおいて得られた解析結果に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定する決定ステップと、を含む。

本発明によれば、コンテンツがユーザに想起させる感情に応じたデザインを決定することができる。

本発明の一実施形態に係るデザイン決定装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係るデザイン決定方法の概要を示す図である。 デザイン決定装置のハードウェア構成を示す図である。 関連性情報の例を示す図である。 解析結果（カテゴリ指標値）の例を示す図である。 デザイン情報の例を示す図である。 コンテンツデータの例を示す図である。 第１の例におけるデザイン決定装置の動作を示すフロー図である。 第２の例におけるデザイン決定装置の動作を示すフロー図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明に係るデザイン決定装置の一実施形態の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係るデザイン決定装置１は、インターネットに接続されており、コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストをインターネット上から収集し、当該テキストを解析することによって当該コンテンツに基づくデータのデザイン（例えばテキストの装飾、背景画像、及びテキストや画像の配置等）を決定する装置である。

本実施形態においては一例として、「コンテンツ」は、インターネット上で公開されるニュース記事及びブログ記事等の、ユーザ端末の画面上に表示されるウェブコンテンツであるものとする。また、「コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキスト」は、インターネット上で提供されるマイクロブログサービス等を介してユーザにより投稿されたテキストであるものとする。

デザイン決定装置１により決定されたコンテンツに基づくデータのデザインは、コンテンツ又は当該コンテンツを構成するコンテンツデータ（例えばタイトル、本文、及び画像等の一部を示すデータ）に基づいて生成されるウェブページ（例えばコンテンツへのリンクを含む見出し表示等）等に適用される。ここで、コンテンツへのリンクを含む見出し表示は、例えばニュース記事等のコンテンツへのリンクを含む見出しを、例えば社会、経済、スポーツ等に分類して複数並べて表示するまとめサイト等において用いられる。このようなまとめサイトは、各サービス提供事業者が各自のサイトで提供するコンテンツへの入口としての役割を果たすものである。

本実施形態に係るデザイン決定装置１は、このようなまとめサイト等において表示される各見出しのデザインを決定することを主に想定したものである。このように決定されたデザインが各見出しのデザインとして用いられることにより、ユーザは一見して、見出しとリンクしたコンテンツがユーザにどのような感情を想起させるものであるかを把握することができる。これにより、当該まとめサイトのユーザ利便性が向上し、より多くのユーザを当該まとめサイトに惹きつけることが期待できる。

デザインが適用されたウェブページの情報は、インターネットを介して携帯端末等のユーザ端末にウェブページの情報を配信するウェブサーバ（不図示）上において記憶（更新）される。これにより、ユーザは、デザイン決定装置１により決定されたデザインが反映されたウェブページの情報をウェブサーバから取得し、ウェブブラウザ等により当該ウェブページを閲覧することができる。なお、デザイン決定装置１及びウェブサーバ（不図示）の機能は同一装置上に実装されてもよいし、異なる装置上に実装されてもよい。

まず図２を用いて、デザイン決定装置１により実現されるデザイン決定方法の一例を挙げて、その概要を述べる。まず、デザイン決定装置１は、あるニュース記事（コンテンツ）に対するユーザのコメントを収集する。この例では、ＵＲＬ「http://xxx」で示されるインターネット上のニュース記事に対して不特定のユーザにより投稿された「すごい！金メダルだ http://xxx」や「おめでとう http://xxx」等のテキストを収集している。

続いて、デザイン決定装置１は、収集されたテキストに含まれる「金メダル」や「おめでとう」等のワードを抽出する。図２の例では、ワードを抽出するとともに、抽出した各ワードに対して出現頻度を示すスコアを解析結果として算出している。続いて、デザイン決定装置１は、抽出したワードと出現頻度を示すスコアとを関連付けた情報とに基づいてニュース記事に関するデザインを決定する。この例では、デザイン決定装置１は、予め所定のワード（金メダル、おめでとう、残念、悲しい）に対し、挿入画像や背景画像等のデザインデータ（レイアウトコンテンツ）を関連付けて保持している。そして、出現頻度のスコアが上位の「金メダル」及び「おめでとう」に関連付けられたデザインデータに基づいて、ニュース記事の見出し表示のデザインを決定している。

以上説明したような機能を具体的に実現するためのデザイン決定装置１のハードウェア構成及び各機能要素について、以下詳細に説明する。以下の説明では、デザイン決定装置１は、ワードを分類し且つ対応するデザインを関連付ける単位となる「カテゴリ」を用いてコンテンツに基づくデータのデザインを決定するものとする。カテゴリとは、例えば「喜・怒・哀・楽」及び「ポジティブ・ネガティブ」等のユーザの感情の種類等に応じて用意される分類を示すものである。ただし、デザイン決定装置１は、上述の図２の例のようにカテゴリを用いずにコンテンツに基づくデータのデザインを決定してもよく、カテゴリを用いることは必須ではない。

図１に示すように、本実施形態に係るデザイン決定装置１は、情報収集部１１と、ワード抽出部１２と、関連性情報保持部１３と、ワード解析部１４と、デザイン情報保持部１５と、デザイン決定部１６と、コンテンツデータ保持部１７とを備える。

図３は、本実施形態に係るデザイン決定装置１のハードウェア構成図である。図３を用いて、デザイン決定装置１のハードウェア構成について説明する。図３に示すように、デザイン決定装置１は、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムなどを実行するＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスクメモリなどで構成される補助記憶部１０３と、データ通信を行う通信制御部１０４と、液晶モニタなどで構成される出力部１０５と、入力デバイスであるキーボード、マウス及びマイク等で構成される入力部１０６と、ＵＳＢメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの記録媒体１０８を読み取る記録媒体読取部１０７とを備える。

図１に示すデザイン決定装置１の各機能は、ＣＰＵ１０１の制御の下で、主記憶部１０２に所定のソフトウェアプログラムを読み込ませて実行することにより実現される。その際、ＣＰＵ１０１は、ソフトウェアプログラムの処理手順に従い、主記憶部１０２及び補助記憶部１０３におけるデータの読み出し及び書き込み動作を制御し、入力部１０６、出力部１０５及び通信制御部１０４の動作を制御する。

情報収集部１１は、例えばＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）等のマイクロブログサービス等を介して投稿された、ニュース記事及びブログ記事等のコンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する収集手段である。情報収集部１１は、例えば図２に示すような、ＵＲＬ「http://xxx」で特定されるコンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストである「すごい！金メダルだ http://xxx」及び「おめでとう http://xxx」等を収集する。

情報収集部１１は、例えば、予めオペレータ等によって設定された、収集対象期間、収集対象のマイクロブログサービス、及び特定のＵＲＬ（例えば見出し表示を掲載する対象のニュースサイトのＵＲＬ等）等に基づいて、ユーザのコメントを示すテキストを収集する。より具体的には、情報収集部１１は、収集対象期間として設定された期間内に収集対象のマイクロブログサービスを介して投稿されたコメントのうちから、特定のＵＲＬを含むコメントを抽出し、ＵＲＬ毎に分類する。これにより、情報収集部１１は、ＵＲＬにより特定されるコンテンツ毎に、当該コンテンツに対するコメントを示すテキストを収集する。このような収集処理は、予め設定された実行開始時点にプログラムにより自動で開始してもよいし、任意時点にオペレータが手動で開始してもよい。また、他のシステムにより収集されたテキストを当該他のシステムから取得してもよい。

ワード抽出部１２は、情報収集部１１によって収集されたテキストを構成するワードを抽出する抽出手段である。ワード抽出部１２は、例えば形態素解析等を実行することによって、テキストを構成するワードを抽出する。ワード抽出部１２は、例えば「すごい！金メダルだ http://xxx」というテキストから「すごい」及び「金メダル」等のワードを抽出し、「おめでとう http://xxx」というテキストから「おめでとう」等のワードを抽出する。

関連性情報保持部１３は、ワードとカテゴリとの関連性を示す関連性情報を予め保持する関連性情報保持手段である。図４に、「おめでとう」、「ひどい」、「残念」、及び「おもしろい」の各ワードの関連性情報の例を示す。

関連性情報は、例えば図４（ａ）又は（ｂ）に示すように、ワードとカテゴリとを直接関連付けた情報である。図４（ａ）は、「喜・怒・哀・楽」によるカテゴリを採用した場合の例である。例えば「おめでとう」というワードには「喜び」の感情が含まれるものとして、予め「喜」のカテゴリが関連付けられている。図４（ｂ）は、「ポジティブ・ネガティブ」によるカテゴリを採用した場合の例である。例えば「おめでとう」というワードには「嬉しい」という肯定的な感情が含まれるものとして、予め「ポジティブ」のカテゴリが関連付けられている。ここで、ワードとカテゴリとの関連付けは、図４（ａ）又は（ｂ）に示すように１つのワードに対して１つのカテゴリを関連付けてもよく、１つのワードに対して複数のカテゴリを関連付けてもよい。

また、関連性情報は、例えば図４（ｃ）に示すように、ワード及びカテゴリの組毎の関連度を示す情報であってもよい。ここで「関連度」は、ワードとカテゴリとの間の関連性を示す重み付けを示す情報であり、重み付けは、関連性が高い組ほど高い値となるように予めオペレータ等によって設定される。図４（ｃ）は、各ワードについて「喜・怒・哀・楽」の各カテゴリに対する関連度を示した例である。この例では、各カテゴリに対する関連度は、ワード毎に総和が「１」となるように配分（設定）されている。例えば「おめでとう」というワードには、主として「喜び」の感情が含まれる一方で一部「楽しい」という感情も含まれるものとして、「喜」に対して「０．９」、「楽」に対して「０．１」の関連度が配分されている。同様に「ひどい」というワードには、主として「怒り」の感情が含まれる一方で一部「哀しい」という感情も含まれるものとして、「怒」に対して「０．７」、「哀」に対して「０．３」の関連度が配分されている。

ワード解析部１４は、ワード抽出部１２により抽出されたワードを解析する解析手段である。ワード解析部１４は、例えば関連性情報保持部１３を参照することによって、ワード抽出部１２により抽出されたワード毎に関連性情報を取得し、当該ワード毎の関連性情報を集約した解析結果を取得する。ワード解析部１４は、取得した解析結果を解析結果保持部１４Ａに保持（記憶）する。

ワード解析部１４が解析結果を取得する処理の詳細について説明する。まず、関連性情報が図４（ａ）又は（ｂ）に示すようにワードとカテゴリとを直接関連付けた情報である場合を考える。この場合、ワード解析部１４は、当該関連性情報を参照してワード毎に関連付けられたカテゴリを計数し、カテゴリ毎の出現回数（カテゴリ指標値）を解析結果として取得し、解析結果保持部１４Ａに保持する。このような処理を複数のコンテンツのそれぞれに対して実行することにより得られたコンテンツ毎（サイトＵＲＬ毎）の解析結果を図５（ａ）及び（ｂ）に示す。これらの図に示すように、ワード解析部１４は、コンテンツ毎に、カテゴリ毎の出現回数を解析結果として取得する。

例えば図５（ａ）では、情報収集部１１により収集された「http://xxx」で示されるコンテンツに対するコメントに含まれるワードのうち、「おめでとう」等の「喜」に関連付けられるワードの出現回数が「１０」であったことを示している。同様に図５（ｂ）では、「http://xxx」で示されるコンテンツに対するコメントに含まれるワードのうち、「ポジティブ」に関連付けられるワードの出現回数が「５」であったことを示している。

次に、関連性情報が図４（ｃ）に示すようにワード及びカテゴリの組毎の関連度を示す情報である場合を考える。この場合、ワード解析部１４は、当該関連性情報を参照してワード毎に関連付けられた各カテゴリとの関連度を累積することにより、カテゴリ毎の関連度の累積値（カテゴリ指標値）を解析結果として取得し、解析結果保持部１４Ａに保持する。このような処理を複数のコンテンツのそれぞれに対して実行することにより、ワード解析部１４は、コンテンツ毎に、カテゴリ毎の関連度の累積値を解析結果として取得する。

例えば「http://xxx」で示されるコンテンツに対するコメントに含まれるワードにおいて、「おめでとう」が２個、「ひどい」が１個、「残念」が１個、「おもしろい」が１個である場合を考える。この場合、関連度が図４（ｃ）に示すとおり設定されているとすると、「http://xxx」に関連付けられるカテゴリ毎の関連度の累積値は、「喜」が「２．０（＝０．９×２＋０．２）」、「怒」が「０．９（＝０．７＋０．２）」、「哀」が「１．２（＝０．３＋０．８＋０．１）」、「楽」が「０．８（＝０．１＋０．７）」となる。

デザイン情報保持部１５は、例えば「喜・怒・哀・楽」や「ポジティブ・ネガティブ」等の所定のカテゴリ毎に関連付けられたデザインを示すデザイン情報を予め保持するデザイン情報保持手段である。ここで「デザイン情報」は、装飾を示す情報及びレイアウトを示す情報等を意味するものであり、例えば挿入画像及び背景画像等の画像データや、テキスト等の装飾、及びテキストや画像の配置（レイアウト）等を示す情報である。

図６に、デザイン情報保持部１５により保持されるカテゴリ毎のデザイン情報の例を示す。この例では、デザイン情報保持部１５は、ＨＴＭＬ等で記述されるページの各ＨＴＭＬ要素の修飾（例えば、文字色、文字の大きさ、背景画像の設定等）を規定するＣＳＳ（Ｃａｓｃａｄｉｎｇ Ｓｔｙｌｅ Ｓｈｅｅｔｓ）ファイルをカテゴリ毎のデザイン情報として保持する。図６（ａ）は、「喜・怒・哀・楽」の各カテゴリに関連付けられるＣＳＳファイルをデザイン情報として保持する例を示したものであり、図６（ｂ）は、「ポジティブ・ネガティブ・どちらでもない」の各カテゴリに関連付けられるＣＳＳファイルをデザイン情報として保持する例を示したものである。

例えば「怒」に関連付けられる「ａｎｇｅｒ．ｃｓｓ」では、タイトルを示すテキストの文字色を赤とし、文字の大きさを他のカテゴリと比較して大きくし、怒りをイメージした背景画像を設定するデザイン等が規定される。一方、「哀」に関連付けられる「ｓａｄ．ｃｓｓ」では、タイトルを示すテキストの文字色を青とし、文字の大きさを通常の大きさとし、哀しみをイメージした背景画像を設定するデザイン等が規定される。即ち、デザイン情報保持部１５は、カテゴリ毎に、カテゴリのイメージに合ったデザインを規定するＣＳＳファイルを予め保持している。

また、図６（ｂ）の例のように、デザイン情報保持部１５は、ユーザの特定の感情に関連付けられない中立（ニュートラル）のカテゴリ（「どちらでもない」）に関連付けられるデザイン情報を保持してもよい。

デザイン決定部１６は、解析結果保持部１４Ａに保持された解析結果（カテゴリ指標値）に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定する決定手段である。

まず、デザイン決定部１６は、カテゴリ指標値に基づいてコンテンツに関連付けられるカテゴリを特定する。カテゴリの特定方法は特に限定されないが、例えばデザイン決定部１６は、カテゴリ指標値が最大となるカテゴリをコンテンツに関連付けてもよい。また、デザイン決定部１６は、カテゴリ指標値が、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上である場合に、当該カテゴリ指標値に対応するカテゴリをコンテンツに関連付けるようにしてもよい。ここで「所定の比率」はオペレータ等により任意に設定される数値である。

後者の具体例として、所定の比率が０．８（８０％）である場合を考える。この場合において、「喜」のカテゴリ指標値が「８」、「怒」のカテゴリ指標値が「２」、その他のカテゴリ指標値はいずれも「０」である場合には、「喜」のカテゴリ指標値「８」は、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数「１０」に対して所定の比率以上となる（８０％となる）ため、「喜」のカテゴリをコンテンツに関連付ける。

一方、「喜」のカテゴリ指標値が「７」、「怒」のカテゴリ指標値が「３」、その他のカテゴリ指標値がいずれも「０」である場合には、「喜」のカテゴリ指標値「７」は、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数「１０」に対して所定の比率未満となる（７０％となる）。この場合、例えばデザイン決定部１６は、コンテンツに関連付けられるユーザの特定の感情に対応するカテゴリは存在しないと判定し、中立のカテゴリ（例えば図６（ｂ）の「どちらもでない」）をコンテンツに関連付けられるカテゴリとして特定してもよい。

また、デザイン決定部１６は、コンテンツに関連付けられるカテゴリを決定する際に、上記の「全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上」とは異なる条件を用いてもよい。例えば、より簡単に「所定値以上」という条件を用いてもよい。ここで「所定値」はオペレータ等により任意に設定される数値である。

デザイン決定部１６は、上述の方法によってコンテンツに関連付けられるカテゴリを特定した後に、当該カテゴリに関連付けられたＣＳＳファイル（デザイン情報）をデザイン情報保持部１５から取得し、当該ＣＳＳファイルにより規定されるデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとして決定する。このように決定されたＣＳＳファイルを適用する対象は、上述のとおり、コンテンツ自体、即ちユーザのコメントが対象とするニュース記事等のウェブページであってもよいし、上記ニュース記事等のタイトル、本文、及び画像等の一部により構成され、上記ニュース記事等へのリンクを有する見出し記事等のウェブページであってもよい。本実施形態に係るデザイン決定装置１では、上述のとおり、後者を想定しており、後者を実現するための機能要素としてコンテンツデータ保持部１７を備えている。

コンテンツデータ保持部１７は、例えばインターネット上のニュース記事等のコンテンツを構成するタイトル、本文等を示すテキスト及び画像等の一部を示す１以上のコンテンツデータを保持するコンテンツデータ保持手段である。まず、コンテンツデータ保持部１７は、例えば情報収集部１１が収集したテキストに含まれるコンテンツのサイトＵＲＬ（例えば「http://xxx」）を取得する。その後、当該サイトＵＲＬが示すコンテンツにアクセスし、コンテンツデータを取得及び保持する。例えば、コンテンツデータ保持部１７は、コンテンツの画面表示を規定するＨＴＭＬファイルから、タイトル、本文テキスト、及び背景画像等を規定するＨＴＭＬタグ要素を抽出し、各ＨＴＭＬタグ要素に対応するコンテンツデータを取得する。

図７に、コンテンツデータ保持部１７が保持するコンテンツデータの例を示す。この例では、サイトＵＲＬにより特定されるニュース記事（コンテンツ）毎に、コンテンツデータ保持部１７が取得したタイトル及び本文を示すテキストがそれぞれ、記事データ（コンテンツデータ）として保持されている。デザイン決定部１６は、上述の方法により決定したＣＳＳファイルを、コンテンツデータ保持部１７によって保持されるコンテンツデータに基づいて生成されたデータに対して適用する。

デザイン決定部１６は、例えば、コンテンツデータに基づいてウェブページの構成を規定するＨＴＭＬファイルを生成し、当該ＨＴＭＬファイルにおいて、決定したＣＳＳファイルを適用するように設定（記述）する。そして、当該ＨＴＭＬファイル、当該ＣＳＳファイル、及び画像データ等の表示に必要なデータを互いに関連付けてウェブサーバ（不図示）上に記憶する。デザイン決定部１６がこのような処理を行うことによって、ユーザは、ユーザ端末に搭載したウェブブラウザやウェブ画面を表示可能な端末アプリ等を介して、決定されたＣＳＳファイルが適用されたウェブページを閲覧することができる。なお、コンテンツデータに基づいてＨＴＭＬファイルを生成する処理は、上述のように、デザイン決定部１６によって実行されてもよいが、デザイン決定装置１の他の機能要素（不図示）及び他のシステム等によって実行されてもよい。

次に、図８に示すフロー図を用いて、第１の例におけるデザイン決定装置１の動作を説明するとともに、これに対応するデザイン決定方法について説明する。

まず、情報収集部１１が、プログラム及びオペレータ等からの実行指示を受けて、あるコンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する（ステップＳ１１、収集ステップ）。続いて、ワード抽出部１２が、情報収集部１１によって収集されたテキストを構成するワードを抽出する（ステップＳ１２、抽出ステップ）。続いて、ワード解析部１４が、関連性情報保持部１３を参照して、カテゴリ毎のカテゴリ指標値を解析結果として取得する（ステップＳ１３、解析ステップ）。

ステップＳ１３において、ワード解析部１４は、関連性情報が図４（ａ）又は（ｂ）のようにワードとカテゴリとを直接関連付けた情報である場合には、カテゴリ毎の出現回数（カテゴリ指標値）を解析結果として取得する。また、関連性情報が図４（ｃ）に示すようにワード及びカテゴリの組毎の関連度を示す情報である場合には、カテゴリ毎の関連度の累積値（カテゴリ指標値）を解析結果として取得する。上記いずれの場合においても、ワード解析部１４は、取得した解析結果を解析結果保持部１４Ａに保持する。

続いて、コンテンツデータ保持部１７が、情報収集部１１が収集したテキストに含まれるコンテンツのサイトＵＲＬ（例えば「http://xxx」）を取得する。その後、当該サイトＵＲＬが示すコンテンツにアクセスし、コンテンツを構成するタイトル、本文等を示すテキスト及び画像等の一部を示す１以上のコンテンツデータを取得及び保持する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１４の処理は、ステップＳ１１の処理が完了した後、ステップＳ１２又はＳ１３の処理と並行して実行可能である。

続いて、デザイン決定部１６が、解析結果保持部１４Ａを参照することによりカテゴリ間でカテゴリ指標値が最大となるカテゴリを抽出し、当該カテゴリをコンテンツに関連付ける。その後、デザイン決定部１６は、当該カテゴリに関連付けられたＣＳＳファイル（デザイン情報）をデザイン情報保持部１５から取得し、当該ＣＳＳファイルにより規定されるデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとして決定する（ステップＳ１５、決定ステップ）。

最後に、デザイン決定部１６が、ステップＳ１４においてコンテンツデータ保持部１７により保持されたコンテンツデータに基づいて生成されたデータに対して、ステップＳ１５において決定したＣＳＳファイルを適用する（ステップＳ１６）。

次に、図９に示すフロー図を用いて、第２の例におけるデザイン決定装置１の動作を説明するとともに、これに対応するデザイン決定方法について説明する。ただし、図８に示す第１の例と同様の処理については、詳細な説明を省略する。

ステップＳ２１〜Ｓ２４の各ステップにおいて、情報収集部１１、ワード抽出部１２、ワード解析部１４、及びコンテンツデータ保持部１７はそれぞれ、ステップＳ１１〜Ｓ１４と同様の処理を実行する（収集ステップ、抽出ステップ、解析ステップ）。

続いて、デザイン決定部１６が、解析結果保持部１４Ａに保持されたカテゴリ指標値に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定する（ステップＳ２５Ａ〜Ｓ２５Ｃ、決定ステップ）。具体的には、デザイン決定部１６は、カテゴリ間で最大となるカテゴリ指標値を抽出し、当該カテゴリ指標値が、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上であるか否かを判定する（ステップＳ２５Ａ）。

上記カテゴリ指標値が、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上である場合（ステップＳ２５Ａ：ＹＥＳ）には、デザイン決定部１６は、当該カテゴリ指標値に対応するカテゴリをコンテンツに関連付ける。その後、当該カテゴリに関連付けられたＣＳＳファイル（デザイン情報）をデザイン情報保持部１５から取得し、当該ＣＳＳファイルにより規定されるデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとして決定する（ステップＳ２５Ｂ）。

上記カテゴリ指標値が、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上でない場合（ステップＳ２５Ａ：ＮＯ）には、デザイン決定部１６は、中立のカテゴリ（例えば図６（ｂ）の「どちらもでない」）をコンテンツに関連付ける。その後、当該カテゴリに関連付けられたＣＳＳファイル（ｎｅｕｔｒａｌ．ｃｓｓ）をデザイン情報保持部１５から取得し、当該ＣＳＳファイルにより規定されるデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとして決定する（ステップＳ２５Ｃ）。

最後に、デザイン決定部１６が、コンテンツデータ保持部１７によってステップＳ２４において保持されたコンテンツデータに基づいて生成されたデータに対して、ステップＳ２５Ｂ又はＳ２５Ｃにおいて決定されたＣＳＳファイルを適用する（ステップＳ２６）。

以上説明したように、本実施形態に係るデザイン決定装置１によれば、情報収集部１１がコンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集し、ワード抽出部１２が当該テキストを構成するワードを抽出する。例えばこのように抽出された「おめでとう」及び「ひどい」等のワードは、「喜」及び「怒」等のコンテンツがユーザに想起させる感情を示す。ワード解析部１４がこのようなワードを解析した解析結果に基づいて、デザイン決定部１６がコンテンツに基づくデータのデザイン（ＣＳＳファイル）を決定することによって、コンテンツに対して、当該コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを決定することができる。

また、デザイン決定装置１では、ワード解析部１４が、関連性情報保持部１３を参照することによりコンテンツに関連付けられるカテゴリを特定し、デザイン決定部１６が、当該カテゴリに関連付けられるＣＳＳファイルにより規定されるデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとすることができる。これにより、当該コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインをカテゴリに基づいて適切に決定することができる。

また、デザイン決定装置１では、ワード解析部１４は、出現回数が多いカテゴリを優先的にコンテンツに関連付けられるカテゴリとして特定することができる。また、ワード解析部１４は、関連度の累積値が大きいカテゴリを優先的にコンテンツに関連付けられるカテゴリとして特定することができる。このような処理により、コンテンツに関連付けられるカテゴリを適切に特定することができる。

また、デザイン決定装置１では、デザイン決定部１６が、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上のカテゴリ指標値を有するカテゴリに関連付けられたデザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定することができる。また、デザイン決定部１６は、所定値以上のカテゴリ指標値を有するカテゴリに関連付けられたデザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定することもできる。これにより、コンテンツがユーザに想起させる感情を的確に示していると考えられるカテゴリに関連付けられるデザイン情報が示すデザインをコンテンツに基づくデータのデザインとすることができる。

また、デザイン決定装置１は、ニュース記事等のコンテンツを構成する１以上のコンテンツデータを保持するコンテンツデータ保持部１７を備えており、デザイン決定部１６は、コンテンツに基づくデータのデザインとして決定したデザインを当該コンテンツデータに基づいて生成されたデータに対して適用することができる。これにより、例えばコンテンツデータに基づいて生成される、コンテンツの見出し等を示すウェブページに対して、当該コンテンツを閲覧したユーザが想起する感情に応じたデザインを適用することができる。

また、デザイン決定装置１では、カテゴリが、ポジティブとネガティブとからなる構成としてもよい。この構成によれば、ユーザは、コンテンツに基づくデータのデザインに基づいて、コンテンツがポジティブ（例えば「嬉しい」、「楽しい」等の肯定的な感情をユーザに想起させるもの）なものであるか、ネガティブ（例えば「ひどい」、「残念」等の否定的な感情をユーザに想起させるもの）なものであるかをコンテンツに基づくデータのデザインから容易に判断することができる。

また、以上述べたようなデザイン決定装置１では、コンテンツに対するユーザのコメントに基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定するため、ユーザのコメントのつき方に応じて、コンテンツに基づくデータのデザインを途中で変更することも可能である。例えば、最初はポジティブに受け入れられていたニュース記事が途中でネガティブに捉えられるようになった場合等に、ポジティブに対応するデザインからネガティブに対応するデザインに変更することが可能である。即ち、ユーザのコメントを収集する各時点において、コンテンツに対するユーザの評価に応じた適切なデザインを決定することができる。

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

上記実施形態では、あるコンテンツに対して、デザイン決定部１６が当該コンテンツに関連付けられるカテゴリを唯一特定し、当該カテゴリ（又は中立のカテゴリ）に関連付けられる１つのＣＳＳファイルに基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定するものとして説明した。しかし、デザイン決定部１６は、コンテンツに関連付けられるカテゴリを複数特定し、それら複数のカテゴリに関連付けられるデザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定してもよい。

例えば、デザイン情報保持部１５が、重畳的に適用可能なデザイン情報（例えばコンテンツに挿入される画像データや、同時に適用可能な装飾又は配置等を規定する設定情報）をカテゴリ毎に関連付けて保持する構成とする。そして、例えば、デザイン決定部１６が、所定比率以上又は所定値以上のカテゴリ指標値に対応するカテゴリの全てをコンテンツに関連付けられるカテゴリとして特定し、これら全てのカテゴリに関連付けられるデザイン情報に基づいてコンテンツに基づくデータのデザインを決定する構成とすることが考えられる。このような構成とすることにより、あるコンテンツに関連付けられるカテゴリとしてカテゴリＡ及びＢを特定し、カテゴリＡに関連付けられた背景画像とカテゴリＢに関連付けられた挿入画像との両方を含んだデザインを当該コンテンツに基づくデータのデザインとして決定するといったことが可能となる。

また、上記実施形態では、１つのカテゴリに対して１つのデザイン情報（ＣＳＳファイル）を関連付けるものとして説明したが、１つのカテゴリに対して複数のデザイン情報（例えば、ＣＳＳファイルに加えて、背景画像及び挿入画像等の画像データ）を関連付けてもよい。

１…デザイン決定装置、１１…情報収集部、１２…ワード抽出部、１３…関連性情報保持部、１４…ワード解析部、１４Ａ…解析結果保持部、１５…デザイン情報保持部、１６…デザイン決定部、１７…コンテンツデータ保持部。

Claims (9)

1. コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集されたテキストを構成するワードを抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出されたワードを解析する解析手段と、
   前記解析手段による解析結果に基づいて前記コンテンツに基づくデータのデザインを決定する決定手段と、
   を備えるデザイン決定装置。
2. 所定のカテゴリ毎に関連付けられたデザインを示すデザイン情報を予め保持するデザイン情報保持手段と、
   ワードとカテゴリとの関連性を示す関連性情報を予め保持する関連性情報保持手段とを更に備え、
   前記解析手段は、前記関連性情報保持手段を参照することにより、前記抽出手段により抽出されたワード毎に前記関連性情報を取得し、当該ワード毎の前記関連性情報を集約した解析結果を取得し、
   前記決定手段は、前記解析手段による解析結果に基づいて前記コンテンツに関連付けられるカテゴリを特定し、当該カテゴリに関連付けられたデザイン情報を前記デザイン情報保持手段から取得し、当該デザイン情報に基づいて前記コンテンツに基づくデータのデザインを決定する、
   請求項１記載のデザイン決定装置。
3. 前記関連性情報が、ワードとカテゴリとを関連付けた情報であり、
   前記解析手段は、前記抽出手段により抽出されたワード毎に関連付けられたカテゴリを計数することにより、カテゴリ毎の出現回数を示すカテゴリ指標値を前記解析結果として取得し、
   前記決定手段は、前記解析手段により取得されたカテゴリ指標値に基づいて前記コンテンツに関連付けられるカテゴリを特定する、
   請求項２記載のデザイン決定装置。
4. 前記関連性情報が、ワード及びカテゴリの組毎の関連度を示す情報であり、
   前記解析手段は、前記抽出手段により抽出されたワード毎に関連付けられた各カテゴリとの関連度を累積することにより、カテゴリ毎の関連度の累積値を示すカテゴリ指標値を前記解析結果として取得し、
   前記決定手段は、前記解析手段により取得されたカテゴリ指標値に基づいて前記コンテンツに関連付けられるカテゴリを特定する、
   請求項２記載のデザイン決定装置。
5. 前記決定手段は、全てのカテゴリのカテゴリ指標値の総数に対して所定の比率以上のカテゴリ指標値を有するカテゴリに関連付けられたデザイン情報に基づいて前記コンテンツに基づくデータのデザインを決定する、
   請求項３又は４記載のデザイン決定装置。
6. 前記決定手段は、所定値以上のカテゴリ指標値を有するカテゴリに関連付けられたデザイン情報に基づいて前記コンテンツに基づくデータのデザインを決定する、
   請求項３又は４記載のデザイン決定装置。
7. コンテンツを構成する１以上のコンテンツデータを保持するコンテンツデータ保持手段を更に備え、
   前記決定手段は、前記コンテンツに基づくデータのデザインとして決定したデザインを、前記コンテンツデータ保持手段が保持するコンテンツデータに基づいて生成されたデータに対して適用する、
   請求項１〜６のいずれか一項記載のデザイン決定装置。
8. 前記カテゴリが、ポジティブとネガティブとからなる、
   請求項２〜７のいずれか一項記載のデザイン決定装置。
9. コンテンツに基づくデータのデザインを決定するデザイン決定装置により実行されるデザイン決定方法であって、
   コンテンツに対するユーザのコメントを示すテキストを収集する収集ステップと、
   前記収集ステップにおいて収集されたテキストを構成するワードを抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップにおいて抽出されたワードを解析する解析ステップと、
   前記解析ステップにおいて得られた解析結果に基づいて前記コンテンツに基づくデータのデザインを決定する決定ステップと、
   を含むデザイン決定方法。
   

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