JP2015041237A - 情報評価装置、情報評価方法および情報評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに提供される情報の質を向上させることを課題とする。
【解決手段】情報評価装置は、第１のユーザが発信した第１の情報に対して第２のユーザが評価した第１の評価情報、または、前記第２のユーザが発信した第２の情報に対して前記第１のユーザが評価した第２の評価情報を取得する。情報評価装置は、前記第１のユーザと関連付けられるコミュニティに属する第３のユーザについて、前記第１の評価情報または前記第２の評価情報によって特定される評価値と、前記第１のユーザとの関連度に応じた所定値を用いて、第３のユーザに対する評価値を生成する。
【選択図】図３

Description

本発明は、情報評価装置、情報評価方法および情報評価プログラムに関する。

近年、ネットワーク等を用いて情報を共有することが行われている。一例を挙げると、ソーシャルシステムを用いた情報共有が知られている。例えば、社員（Ａ）が、作成した文書ファイルをソーシャルシステムにアップロードする。そして、社員（Ｂ）が、アップロードされた文書ファイルを閲覧し、評価をソーシャルシステムにアップロードする。その後、社員（Ａ）は、文書ファイルの評価結果を得る。

一般的には、このときに、社員（Ａ）に提供された文書ファイルの情報が、社員（Ａ）とグループ化されている社員（Ａ１）や社員（Ａ２）にも提供される。また、評価した側の社員（Ｂ）とグループ化されている社員（Ｂ１）や社員（Ｂ２）に対しても、社員（Ｂ）が評価した文書ファイルの情報が提供される。

特開２００２−１８５５３６号公報 特表２０１２−５０２３５６号公報

しかしながら、ソーシャルシステムのような情報共有システムでは、ユーザに提供される情報の質がよくない。

具体的には、上記情報共有システムでは、アクティブユーザに対しても非アクティブユーザに対しても同様の情報が提供されるので、非アクティブユーザにとっては無用な情報が多い。つまり、非アクティブユーザに提供される情報の質がよくない。また、非アクティブユーザにとっては無用な情報が多いので、非アクティブユーザの利用意欲も低下し、有用な情報の蓄積効率も低下する。

１つの側面では、ユーザに提供される情報の質を向上させることができる情報評価装置、情報評価方法および情報評価プログラムを提供することを目的とする。

第１の態様では、情報評価装置は、第１のユーザが発信した第１の情報に対して第２のユーザが評価した第１の評価情報、または、前記第２のユーザが発信した第２の情報に対して前記第１のユーザが評価した第２の評価情報を取得する取得部を有する。情報評価装置は、生成部を有する。生成部は、前記第１のユーザと関連付けられるコミュニティに属する第３のユーザについて、前記第１の評価情報または前記第２の評価情報によって特定される評価値と、前記第１のユーザとの関連度に応じた所定値を用いて、前記第３のユーザに対する評価値を生成する。

１つの側面として、ユーザに提供される情報の質を向上させることができる。

図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。 図２は、実施例１に係る情報評価装置のハードウェア構成例を示す図である。 図３は、実施例１に係る情報評価装置の機能構成を示すブロック図である。 図４は、コミュニティＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図５は、重み付けＤＢに記憶される役職に基づく重み情報の例を示す図である。 図６は、重み付けＤＢに記憶されるグループに基づく重み情報の例を示す図である。 図７は、スコアＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図８は、評価処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、ドキュメント情報に対する評価の具体例を説明する図である。 図１０は、評価値の反映を説明する図である。 図１１は、技術情報に対する評価の具体例を説明する図である。 図１２は、評価値の反映を説明する図である。

以下に、本願の開示する情報評価装置、情報評価方法および情報評価プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

［全体構成］
図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、複数のユーザ端末と情報評価装置１０とを有する。このシステムは、各ユーザが情報を共有するシステムであり、例えばソーシャルシステムなどが該当する。ユーザ端末の例としては、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯端末などの様々な端末が挙げられる。情報評価装置１０は、サーバなどである。

また、実施例１では、コミュニティＡに属するユーザ端末とコミュニティＢに属するユーザ端末とを有するシステムを例示する。ここで、コミュニティとは、実世界で関係が深いユーザの集合体である。例えば、所属部門が同じ社員の集合体、同じプロジェクトを実行する社員の集合体、同じ課に属する社員の集合体、友達同士の集合体、自分の友達を経由した友達までを含めた集合体、これらを組み合わせた集合体などが挙げられる。

ソーシャルシステムを例にして図１を説明すると、ユーザ端末１ａが情報評価装置１０にＷｅｂブラウザ等を用いてアクセスし、ドキュメントＡなどの情報をアップロードする。こうすることで、アップロードされたドキュメントＡは、他のユーザ端末から閲覧可能な状態となる。そして、ユーザ端末２ａが、情報評価装置１０にアクセスしてドキュメントＡについて、いわゆる「いいね！」などの評価情報を与えたとする。

すると、情報評価装置１０は、評価されたドキュメントＡを生成したユーザ端末１ａと、ユーザ端末１ａが属するコミュニティＡのユーザ端末１ｂおよびユーザ端末１ｃに対して「いいね！」などの評価を提供する。また、情報評価装置１０は、ドキュメントＡを評価したユーザ端末２ａと、ユーザ端末２ａが属するコミュニティＢのユーザ端末２ｂに対して「いいね！」などの評価を提供する。

このとき、情報評価装置１０は、ユーザ端末１ａが発信した評価対象の情報に対してユーザ端末２ａが評価した第１の評価情報、または、ユーザ端末２ａが発信した評価対象の情報に対してユーザ端末１ａが評価した第２の評価情報を取得する。そして、情報評価装置１０は、ユーザ端末１ａと関連付けられるコミュニティＡに属するユーザ端末１ｂおよびユーザ端末１ｃについて、第１の評価情報または第２の評価情報によって特定される評価値と、ユーザ端末１ａとの関連度に応じた所定値を用いて、コミュニティＡに属する各ユーザ端末に対する評価値を生成する。

このように、情報評価装置１０は、ユーザ端末１ａと関連付けられるコミュニティＡに属する各ユーザに対して、ユーザ端末１ａが評価対象の情報に対して行った又は受けた評価に、ユーザ端末１ａと各ユーザ端末の関連度に応じた値を加算する。この結果、情報評価装置１０は、非アクティブユーザに提供する情報の質を向上させることができる。

［ハードウェア構成］
図２は、実施例１に係る情報評価装置のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、情報評価装置１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）１０ａ、入力装置１０ｂ、表示装置１０ｃ、記憶装置１０ｄ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ｅを有する。また、各ハードウェアは、バス１０ｆによって相互に通信可能に接続される。

ＮＩＣ１０ａは、通信インタフェースであり、他の装置の間の通信を制御する。入力装置１０ｂは、例えばマウスやキーボードなどであり、管理者等からの操作を受け付ける。表示装置１０ｃは、例えばディスプレイやタッチパネルなどであり、各種情報を表示する。

記憶装置１０ｄは、例えばメモリやハードディスクなどであり、ＣＰＵ１０ｅが実行するプログラムや各種データを記憶する。ＣＰＵ１０ｅは、情報評価装置１０全体を司る処理部であり、情報評価プログラムを読み出してプロセスを実行する。例えば、ＣＰＵ１０ｅは、図３で説明する各種処理部と同様の機能を実現するプロセスを実行する。

［機能構成］
図３は、実施例１に係る情報評価装置の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、情報評価装置１０は、通信インタフェース部１１、コミュニティＤＢ１２、重み付けＤＢ１３、スコアＤＢ１４、アップロード部１５、反応受付部１６、取得部１７、生成部１８、蓄積部１９を有する。

なお、コミュニティＤＢ１２、重み付けＤＢ１３、スコアＤＢ１４は、図２に示した記憶装置１０ｄに記憶される。アップロード部１５、反応受付部１６、取得部１７、生成部１８、蓄積部１９は、ＣＰＵ１０ｅが実行するプロセスの一例である。

通信インタフェース部１１は、他の装置の通信を制御する処理部である。例えば、通信インタフェース部１１は、ユーザ端末からアップロード対象の各種情報を受信する。また、通信インタフェース部１１は、アップロードされた情報への評価として、「いいね！」などをユーザ端末から受信する。

コミュニティＤＢ１２は、コミュニティと属するユーザとを対応付けて記憶するデータベースである。図４は、コミュニティＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、コミュニティＤＢ１２は、「コミュティ、メンバー」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「コミュティ」は、実世界で関係が深いユーザの集合体であり、任意に作成される。「メンバー」は、コミュニティに属するユーザの識別子等であり、任意に更新される。

図４では、コミュニティ「Ａチーム」には、メンバーとして「ユーザＢ、ユーザＸ、ユーザＹ」が属しており、コミュニティ「Ｂチーム」には、メンバーとして「ユーザＡ、ユーザＣ」が属していることを示す。なお、本実施例では、コミュニティ「Ａチーム」をコミュニティＡと表記する場合がある。

重み付けＤＢ１３は、各ユーザの評価値を算出する際に使用する重み情報を記憶するデータベースである。重み付けには、様々な基準を用いることができる。例えば、コミュニティに属する各ユーザの役職の割合と、評価対象のユーザの役職とから重みを決定することができる。また、評価対象の情報を生成したユーザが属する所属部門と、評価したユーザが属する所属部門とから重みを決定することもできる。

図５は、重み付けＤＢに記憶される役職に基づく重み情報の例を示す図である。図５に示すように、重み付けＤＢ１３は、「Ｎｏ、メンバーの平均、役職、スキル重み」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「Ｎｏ」は、レコードを識別する識別子である。「メンバーの平均」は、評価されたドキュメント情報などを生成したユーザが属するコミュニティのメンバーの役職の平均である。「役職」は、「いいね！」などの評価したユーザの役職である。「スキル重み」は、評価値の算出に使用する重みである。

図５の場合、アップロードされたドキュメント情報を生成したユーザのコミュニティ内のメンバーの役職の平均が「一般社員」であり、評価者が「一般社員」である場合には、重みとして「０」が適用される。

また、アップロードされたドキュメント情報を生成したユーザのコミュニティ内のメンバーの役職の平均が「一般社員」であり、評価者が「課長」である場合には、重みとして「＋５０％」が適用される。

また、アップロードされたドキュメント情報を生成したコミュニティ内のメンバーの役職の平均が「課長」であり、評価者が「本部長」である場合には、重みとして「−１０％」が適用される。ここで、例えば、重み「＋５０％」とは、評価値を１．５倍にすること示し、重み「−１０％」とは、評価値を０．９倍にすることを示す。

このように、役職による評価をグループの性格、すなわちグループ構成メンバーの多勢を示す役職で重みを変化させることができる。つまり、「メンバーの平均＝一般社員、役職＝部長、スキル重み＝＋５０％」のように、現場レベルのグループ評価では、スキル重みを代表格のメンバーで大きく評価する。

図６は、重み付けＤＢに記憶されるグループに基づく重み情報の例を示す図である。図６に示すように、重み付けＤＢ１３は、「Ｎｏ、被評価対象、評価グループ、スキル重み」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「Ｎｏ」は、レコードを識別する識別子である。「被評価対象」は、評価されたドキュメント情報などを生成したユーザが属する所属部門である。「評価グループ」は、「いいね！」などの評価したユーザが属する所属部門である。「スキル重み」は、評価値の算出に使用する重みである。

図６の場合、アップロードされたドキュメント情報を生成したユーザの所属部門が「Ａ開発部」であり、評価者の所属部門が「Ｂ営業部」である場合には、重みとして「＋５％」が適用される。また、アップロードされたドキュメント情報を生成したユーザの所属部門が「Ａ開発部」であり、評価者の所属部門が「Ｃ事業部」である場合には、重みとして「＋２０％」が適用される。

このように、所属するグループおよび評価者のグループで重みを変化させることができる。例えば、Ａ開発部の運営方針への影響度に応じて重みをつける。なお、評価重みは、市場調査結果は商品開発にとって重要など非対称な場合もある。

図３に戻り、スコアＤＢ１４は、ユーザごと評価結果を記憶するデータベースである。図７は、スコアＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図７に示すように、スコアＤＢ１４は、「ユーザ、役職、キーワード、興味スコア、スキルスコア」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「ユーザ」は、ユーザを識別する識別子である。「役職」は、ユーザの役職である。「キーワード」は、評価対象のキーワードである。「興味スコア」は、ユーザの興味の度合いを示す評価結果である。「スキルスコア」は、ユーザのスキル度を示す情報である。つまり、スコアＤＢ１４は、ユーザとキーワードの組合せで記憶することで、ユーザがどのキーワードについて興味があり、スキルがあるかを評価した結果を記憶する。

図７の場合、部長であるユーザＡは、コミュニケーションについての興味スコアが「３」であり、スキルスコアが「１００」であることを示す。また、一般社員であるユーザＸは、コミュニケーションについての興味スコアが「１１」であり、スキルスコアが「４」であることを示す。図７の評価結果を参照すると、キーワード「コミュニケーション」については、課長であるユーザＢが最も興味を持っており、スキルも最も高いことがわかる。

アップロード部１５は、ユーザ端末から評価対象の情報を受け付けて、情報共有システムにアプロードする処理部である。例えば、アップロード部１５は、プロジェクトで生成したドキュメント情報をアップロードする。アップロード部１５がドキュメント情報をアップロードすることで、各ユーザ端末が当該ドキュメント情報を閲覧することができる。

また、アップロード部１５は、アップロードする際に、アップロードするドキュメント情報を生成したユーザの情報と、アップロードするドキュメント情報のキーワード情報とをメモリ等に保持する。なお、ユーザの情報とは、ユーザを識別する識別子などである。キーワード情報とは、ドキュメントに最も多く含まれる文字列や、作成者が指定した文字列など任意に設定できる。

反応受付部１６は、アップロードされたドキュメント情報への評価を受け付ける処理部である。例えば、反応受付部１６は、アプロードされたドキュメント情報に対する「いいね！」などの反応を受け付ける。そして、反応受付部１６は、反応を受け付けると、その旨を取得部１７に通知する。

なお、評価対象への評価としては、上記「いいね！」以外にも、様々な形式の反応を受け付けることができる。例えば、反応受付部１６は、ユーザ端末がアップロード後のドキュメント情報を閲覧する際に、評価を選択できる画面やリスト等を表示させて、閲覧者が評価を選択できるようにしてもよい。

取得部１７は、評価対象のドキュメント情報に対する評価が受け付けられた場合に、受け付けた評価に関する情報を取得する処理部である。具体的には、取得部１７は、評価対象のドキュメント情報のキーワード情報、ドキュメント情報の作成者、評価した評価者を反応受付部１６やアップロード部１５から取得する。

例えば、取得部１７は、キーワード「コミュニケーション」、作成者「ユーザＢ」、評価者「ユーザＡ」などの情報を、ドキュメント情報のメタファイル等から取得する。そして、取得部１７は、取得したこれらの情報を生成部１８や蓄積部１９に通知する。

生成部１８は、各ユーザに対する評価値を生成する処理部である。具体的には、生成部１８は、評価されたドキュメント情報を作成したユーザと、作成者と同じコミュニティに属するユーザとについて評価値を生成する。同様に、生成部１８は、ドキュメント情報を評価したユーザと、評価者と同じコミュニティに属するユーザとについて評価値を生成する。

例えば、生成部１８は、キーワード「コミュニケーション」、作成者「ユーザＢ」、評価者「ユーザＡ」などの情報を取得部１７から取得する。この場合、生成部１８は、図４のコミュニティＤＢ１２を参照して、作成者「ユーザＢ」が属するコミュニティが「コミュニティＡ」であることと、「コミュニティＡ」に属する他ユーザが「ユーザＸ、ユーザＹ」であることを特定する。

そして、生成部１８は、「いいね！」と評価された側の評価値を「１０」とした場合、評価された「ユーザＢ」、ユーザＢと同じコミュニティＡに属する「ユーザＸ、ユーザＹ」それぞれに対して、評価値「１０」を生成する。

同様に、生成部１８は、図４のコミュニティＤＢ１２を参照して、評価者「ユーザＡ」が属するコミュニティが「コミュニティＢ」であることと、「コミュニティＢ」に属する他ユーザが「ユーザＣ」であることを特定する。

そして、生成部１８は、「いいね！」と評価した側の評価値を「３」とした場合、評価した「ユーザＡ」、ユーザＡと同じコミュニティＢに属する「ユーザＣ」に対して評価値「３」を生成する。

このとき、重み情報を考慮することができる。例えば、生成部１８は、図７を参照し、被評価者のユーザＢが「課長」、被評価者と同じコミュニティＡに属するユーザＸおよびユーザＹがともに「一般社員」であることを特定する。この結果、生成部１８は、コミュニティＢの平均役職が「一般社員」であることを算出する。同様に、生成部１８は、図７を参照し、評価者のユーザＡが「部長」であり、評価者と同じコミュニティＢに属するユーザＣが「係長」であることを特定する。

これらをもとに、生成部１８は、被評価者のコミュニティＡのメンバーの平均が「一般社員」、評価したユーザＡが「部長」であることから、図５の重み付けＤＢ１３を参照して「スキル重み＝＋５０％」を特定する。

この結果、生成部１８は、「いいね！」と評価された側の評価値を「１０」とした場合、評価された「ユーザＢ」、ユーザＢと同じコミュニティＡに属する「ユーザＸ、ユーザＹ」それぞれに対して、評価値「１０×重み（１．５）＝１５」を生成する。

なお、ここでは、重み付けについて図５を用いる例を説明したが、図６を用いて重み付けを実行することもでき、図５と図６とを組み合わせてもよい。さらに、例えば、図５における「メンバーの平均」を「評価対象のユーザ」に変更することで、ユーザごとに重み付けを実行することもできる。

蓄積部１９は、生成部１８によって生成されたユーザの評価値を蓄積する処理部である。具体的には、蓄積部１９は、キーワードを取得部１７から取得し、各ユーザの評価値を生成部１８から取得する。そして、蓄積部１９は、スコアＤＢ１４において「ユーザ」と「キーワード」に対応するスコアを更新する。このとき、蓄積部１９は、被評価者または被評価者のコミュニティに属するユーザについては、「スキルスコア」を更新する。また、蓄積部１９は、評価者または評価者のコミュニティに属するユーザについては、「興味スコア」を更新する。

例えば、上記例で説明すると、蓄積部１９は、被評価者グループである「ユーザＢ、ユーザＸ、ユーザＹ」については、それぞれのスキルスコアに「１５」を加算する。また、蓄積部１９は、評価者グループである「ユーザＡ、ユーザＣ」については、それぞれの興味スコアに「３」を加算する。

このように、ドキュメント情報が上司によい評価をされた場合には、当該ドキュメント情報を生成したコミュニティに属するユーザのスキルが向上していると考えられる。したがって、被評価者グループの各ユーザについては「スキルスコア」を更新する。また、ドキュメント情報に良い評価をした上司および当該上司と同じコミュニティに属するユーザについては、当該ドキュメントに興味があると考えられる。したがって、評価者グループの各ユーザについては「興味スコア」を更新する。

［処理の流れ］
図８は、評価処理の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、情報評価装置１０のアップロード部１５は、アップロード対象のドキュメント情報を受信すると（Ｓ１０１）、ソーシャルシステムなどの情報共有システムへドキュメント情報をアップロードする（Ｓ１０２）。

続いて、反応受付部１６がアップロードしたドキュメント情報への反応を受け付けると（Ｓ１０３）、生成部１８は、図４を参照して、ドキュメント情報の作成者および作成者と同じコミュニティのユーザを特定する（Ｓ１０４）。ここで、取得部１７は、評価対象のドキュメント情報のキーワード情報、ドキュメント情報の作成者、評価した評価者を、反応受付部１６やアップロード部１５やドキュメント情報のメタファイルなどから取得する。

そして、生成部１８は、図５や図６を参照して、Ｓ１０４で特定した作成者とユーザのそれぞれに対する重みを特定し（Ｓ１０５）、Ｓ１０４で特定した作成者とユーザのそれぞれに対する評価値を算出する（Ｓ１０６）。

その後、蓄積部１９は、被評価者のグループのユーザについてＳ１０７を実行する。具体的には、蓄積部１９は、スコアＤＢ１４においてユーザとキーワードに対応するレコードのスキルスコアに、算出された評価値を加算する（Ｓ１０７）。

また、生成部１８は、図４を参照して、ドキュメント情報への評価者および評価者と同じコミュニティのユーザを特定する（Ｓ１０８）。そして、生成部１８は、図５や図６を参照して、Ｓ１０５で特定した評価者とユーザのそれぞれに対する重みを特定し（Ｓ１０９）、Ｓ１０５で特定した評価者とユーザのそれぞれに対する評価値を算出する（Ｓ１１０）。

その後、蓄積部１９は、評価者のグループのユーザについてＳ１１１を実行する。具体的には、蓄積部１９は、スコアＤＢ１４においてユーザとキーワードに対応するレコードの興味スコアに、算出された評価値を加算する（Ｓ１１１）。

［具体例１］
次に、上述した処理の具体例を説明する。具体例１として、キーワードが「コミュニティ」のドキュメント情報をアップロードされた例を説明する。図９は、ドキュメント情報に対する評価の具体例を説明する図である。図９に示すシステム構成図は、図１と同様である。具体的には、ユーザＡとユーザＣがコミュニティＢに属し、ユーザＢとユーザＸとユーザＹがコミュニティＡに属している。

このような状態において、コミュニティＡに属する各ユーザが、チームリーダであるユーザＢの下、共同でドキュメント情報を作成したとする（Ｓ２０１とＳ２０２）。その後、ユーザＢは、キーワードに「コミュニティ」を指定して、共同で作成したドキュメント情報を情報評価装置１０にアップロードする（Ｓ２０３）。

こうして、情報評価装置１０は、「キーワード＝コミュニティ」のドキュメント情報をシステムにアップロードして、各ユーザが閲覧できる状態にする。

その後、ユーザＡが、情報評価装置１０にアクセスして「キーワード＝コミュニティ」のドキュメント情報を閲覧し、「いいね！」の評価を与える（Ｓ２０４）。

すると、情報評価装置１０は、作成者グループと評価者グループのそれぞれについて評価値を算出してスコアＤＢ１４を更新する（Ｓ２０５）。具体的には、情報評価装置１０は、「いいね！」の評価を受けた作成者グループである「ユーザＢ、ユーザＸ、ユーザＹ」については、評価値を「１０」と決定する。また、情報評価装置１０は、「いいね！」の評価をした「ユーザＡ」の評価値を「５」、評価者グループである「ユーザＣ」については、評価値を「３」と決定する。なお、ここでは説明を簡略化するために、重みについては省略する。

そして、情報評価装置１０は、生成した評価値をスコアＤＢ１４に反映させる。図１０は、評価値の反映を説明する図である。図１０の上図は更新前であり、下図は更新後を示している。図１０に示すように、情報評価装置１０は、「いいね！」の評価を受けた作成者グループである「ユーザＢ、ユーザＸ、ユーザＹ」については、それぞれのスキルスコアに「１０」を加算する。また、情報評価装置１０は、「いいね！」の評価をした評価者グループである「ユーザＡ」については興味スコアに「５」を加算し、「ユーザＣ」については興味スコアに「３」を加算する。

［効果］
このように、実施例１に係る情報評価装置１０は、評価されたユーザに加え、評価されたユーザと関連性のあるユーザに対しても評価して、評価結果を蓄積することができる。また、情報評価装置１０は、評価したユーザに加え、評価したユーザと関連性のあるユーザに対しても評価して、評価結果を蓄積することができる。

つまり、情報評価装置１０は、アクティブユーザのスコアの蓄積だけでなく、同じコミュニティに属する非アクティブユーザに対してもスコアを蓄積することができる。このように、情報評価装置１０は、非アクティブユーザに対する評価値などの情報の質を向上させることができる。このことから、非アクティブユーザが当該システムへの興味を持つ可能性も高くなり、システムへの利用を促す効果にも繋がる。

また、情報評価装置１０は、被評価者の所属や評価者の所属によって任意に重みを変更することができるので、評価者と被評価者の関連度、評価者とそのコミュニティに属するユーザとの関連度等に応じて評価値を算出することができる。したがって、情報評価装置１０は、ユーザ間の関連度に応じた評価値を算出して蓄積することができる。

実施例１では、共同で作成したドキュメント情報に対して、別のユーザが評価した場合を例にして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、情報評価装置１０は、アップロードされている技術情報について「いいね！」などの反応をした場合であっても、コミュニティ内のユーザを評価することができる。

そこで、実施例２では、技術情報について「いいね！」などの反応をした場合の評価方法について説明する。図１１は、技術情報に対する評価の具体例を説明する図である。図１１に示すように、実施例２に係る情報共有システムは、情報評価装置１０と、ユーザＡの端末と、ユーザＢの端末と、ユーザＸの端末と、ユーザＹの端末とを有する。

ユーザＡとユーザＸとユーザＹとは同じコミュニティに属するユーザであり、このうち、ユーザＡはアクティブユーザであり、ユーザＸとユーザＹは、非アクティブユーザである。ユーザＢは、他のユーザと部が異なり、属するコミュニティも異なる。

このような状態において、情報評価装置１０は、Ｗｅｂサーバやニュース等から取得した技術情報ＡＡＡをアクセス可能に表示する（Ｓ３０１）。ユーザＡは、情報評価装置１０にアクセスして技術情報ＡＡＡを閲覧し、当該技術情報ＡＡＡに対して「いいね！」を応答する（Ｓ３０２）。

すると、情報評価装置１０は、「いいね！」を応答したユーザＡを評価するとともに、ユーザＡと同じコミュニティに属するユーザＸおよびユーザＹについても、ユーザＡと同様に関心がある技術情報と判定して評価を実行する（Ｓ３０３）。

このとき、情報評価装置１０は、技術情報ＡＡＡのＣＳＳ（Cascading Style Sheets）から取得したタグの記述にしたがって、技術情報ＡＡＡのキーワードを「Ｍ２Ｍ」と特定する。そして、情報評価装置１０は、ユーザＡ、ユーザＸ、ユーザＹのそれぞれについて、キーワード「Ｍ２Ｍ」に対応付けられるスコアを更新する。

図１２は、評価値の反映を説明する図である。図１２の上図は更新前であり、下図は更新後を示している。図１２に示すように、情報評価装置１０は、技術情報ＡＡＡに「いいね！」の評価を行ったユーザＡの関心スコアのうち、キーワード「Ｍ２Ｍ」に対応付けられる関心スコアに「２」を加算する。

また、情報評価装置１０は、技術情報ＡＡＡに「いいね！」の評価を行ったユーザＡと同じコミュニティに属するユーザＸおよびユーザＹについては、キーワード「Ｍ２Ｍ」に対応付けられる関心スコアに「１」を加算する。なお、ここで「関心スコア」とは、キーワードへの関心度を示す情報であり、「いいね！」を実行したりすることで加算される。また、図１２に示したユーザごとの関心スコアは、ユーザとキーワードの組合せごとに記憶される。

このように、情報評価装置１０は、同じコミュニティ内のユーザが評価を実行した場合には、アクティブユーザに加えて非アクティブユーザに対しても、評価値を加算することができる。つまり、情報評価装置１０は、アクティブユーザの行動履歴に応じて、非アクティブユーザの評価を蓄積することができるので、非アクティブユーザの評価値を効率的に蓄積することができる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。

（コミュニティ）
上記実施例では、所属部門やプロジェクトなどコミュニティの一例として説明したが、これに限定されるものではない。例えば、会議の議事録などのユーザの行動記録から行動を共にしているユーザ群でコミュニティを形成してもよい。

（適用ユーザの限定）
上記実施例では、コミュニティを形成する各ユーザについて評価値を生成する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ソーシャル活動の活発さをモニターしておき、活動量が閾値以下のユーザに対して上記処理を実行することもできる。つまり、アクティブユーザが評価したまたは評価された場合に、非アクティブユーザに対して評価値を算出してスコアに加算することができる。

上述したように、情報評価装置１０は、ＳＮＳ等をはじめたばかりの非アクティブなユーザに対して、評価における特性が共通するコミュニティ内のアクティブユーザの評価を反映することができる。一方で、非アクティブなユーザがシステムの利用に慣れて自分で積極的に情報発信や評価を行うようになった場合には、上記コミュティ評価と自身で実行した評価とが競合する。このため、情報評価装置１０は、各ユーザのソーシャル活動の活発さをモニターしておき、非アクティブユーザからアクティブユーザになったユーザに対しては、コミュニティ内のアクティブユーザの評価を反映する上記処理の対象外とすることができる。

なお、アクティブユーザか非アクティブユーザかの判定手法の例としては、様々な手法を採用することができる。例えば、情報評価装置１０は、評価した数や情報を発信した数である活動数が閾値以上である場合に、アクティブユーザと判定し、活動数が閾値未満である場合に、非アクティブユーザと判定することができる。また、情報評価装置１０は、一定期間における活動数の増加量が閾値以上である場合に、アクティブユーザと判定し、活動数の増加量が閾値未満である場合に、非アクティブユーザと判定することができる。

（適用コミュニティ）
上記実施例では、被評価者と同じコミュニティに属するユーザ、評価者と同じコミュニティに属するユーザについて評価値を算出してスコアに加算する例を説明したが、加算対象のコミュニティはこれに限定されるものではない。

例えば、コミュニティ間の関連度を算出し、関連度が閾値以上のコミュニティに属するユーザについて、上記処理を実行することもできる。関連度の例としては、例えばメンバーの重複数や重複率、評価または閲覧した共有文書の重複数や重複率などを用いることができる。

（評価対象）
上記実施例では、評価対象として、ドキュメント情報や技術文書を例にして説明したが、これに限定されるものではなく、例えば画像や動画であってもよく、飲食店の情報、映画の情報など様々な情報を対象とすることができる。また、評価値の算出は、加算処理に限らず、乗算処理等を用いることもできる。

（評価装置）
上記実施例では、情報評価装置１０が、評価対象の情報をアップロードするとともに評価も行う例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、評価を実行する装置と、アップロードを実行する装置とを別の筐体で実現することもできる。

（重み）
例えば、情報評価装置１０は、情報共有システムへのアクセス履歴を管理しておき、非評価者や評価者と一緒の行動履歴を有する他ユーザへの重みを大きくして上記処理で評価値を生成することもできる。また、情報評価装置１０は、情報共有システムへの「いいね！」などの反応履歴を管理しておき、コミュニティ内で複数のユーザが同じ情報に反応を行っている場合には、当該コミュニティ内のユーザへの重みを大きくすることもできる。

（システム）
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

１０ 情報評価装置
１１ 通信インタフェース部
１２ コミュニティＤＢ
１３ 重み付けＤＢ
１４ スコアＤＢ
１５ アップロード部
１６ 反応受付部
１７ 取得部
１８ 生成部
１９ 蓄積部

Claims (8)

1. 第１のユーザが発信した第１の情報に対して第２のユーザが評価した第１の評価情報、または、前記第２のユーザが発信した第２の情報に対して前記第１のユーザが評価した第２の評価情報を取得する取得部と、
   前記第１のユーザと関連付けられるコミュニティに属する第３のユーザについて、前記第１の評価情報または前記第２の評価情報によって特定される評価値と、前記第１のユーザとの関連度に応じた所定値を用いて、前記第３のユーザに対する評価値を生成する生成部と
   を有することを特徴とする情報評価装置。
2. 前記生成部は、前記第３のユーザと同じ前記コミュニティに属する各ユーザに対応付けられた役職数の割合と前記第２のユーザの役職とから特定される重み、または、評価対象の情報を生成したユーザが属する所属部門と評価したユーザが属する所属部門とから特定される重みをさらに用いて、前記第３のユーザに対する評価値を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報評価装置。
3. 各ユーザに対応付けて、ユーザの嗜好を示す第１スコアと、ユーザのスキルを示す第２スコアとを記憶する記憶部をさらに有し、
   前記取得部は、前記第１のユーザが生成したドキュメント情報である前記第１の情報に対する前記第１の評価情報、または、前記第２のユーザが生成したドキュメント情報である前記第２の情報に対する前記第２の評価情報を取得し、
   前記生成部は、前記第３のユーザについて、前記第１の評価情報を用いて生成された前記評価値を前記第２スコアに加算し、前記第２の評価情報を用いて生成された前記評価値を前記第２スコアに加算することを特徴とする請求項１に記載の情報評価装置。
4. 各ユーザに対応付けて、キーワードと当該キーワードに対する関心度を記憶する記憶部をさらに有し、
   前記取得部は、所定のキーワードを含む前記第１の情報に対する前記第１の評価情報、または、所定のキーワードを含む前記第２の情報に対する前記第２の評価情報を取得し、
   前記生成部は、前記第３のユーザについて、前記所定のキーワードに対応付けられる関心度に、前記第１の評価情報用いて生成された前記評価値、または、前記第２の評価情報を用いて生成された前記評価値を加算することを特徴とする請求項１に記載の情報評価装置。
5. 前記生成部は、前記第１の情報または前記第２の情報を複数のユーザに共有させる情報共有システムへのアクセス数が所定数以下のユーザに対して、前記評価値を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報評価装置。
6. 前記生成部は、前記第３のユーザの行動履歴として、前記第３のユーザが情報を発信した数または他のユーザが発信した情報に対して評価した数を計数し、計数した数が閾値を超えた場合に、前記第１のユーザの評価値を用いて評価する対象から前記第３のユーザを除外することを特徴とする請求項１に記載の情報評価装置。
7. コンピュータが、
   第１のユーザが発信した第１の情報に対して第２のユーザが評価した第１の評価情報、または、前記第２のユーザが発信した第２の情報に対して前記第１のユーザが評価した第２の評価情報を取得し、
   前記第１のユーザと関連付けられるコミュニティに属する第３のユーザについて、前記第１の評価情報または前記第２の評価情報によって特定される評価値と、前記第１のユーザとの関連度に応じた所定値を用いて、前記第３のユーザに対する評価値を生成する
   処理を含んだことを特徴とする情報評価方法。
8. コンピュータに、
   第１のユーザが発信した第１の情報に対して第２のユーザが評価した第１の評価情報、または、前記第２のユーザが発信した第２の情報に対して前記第１のユーザが評価した第２の評価情報を取得し、
   前記第１のユーザと関連付けられるコミュニティに属する第３のユーザについて、前記第１の評価情報または前記第２の評価情報によって特定される評価値と、前記第１のユーザとの関連度に応じた所定値を用いて、前記第３のユーザに対する評価値を生成する
   処理を実行させることを特徴とする情報評価プログラム。

Images