JP2015153393A - 心身状態関連情報提供装置、心身状態関連情報提供方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザが、例えばストレスに関する情報など心身状態関連情報について信頼性のある情報を得られるようにする。【解決手段】心身状態関連情報提供装置が、心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得部と、前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得部と、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得部と、前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定部と、前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力部と、を具備する。【選択図】図１
Description
本発明は、心身状態関連情報提供装置、心身状態関連情報提供方法およびプログラムに関する。
現代社会は、ストレス社会とも呼ばれるようにストレス要因が多数存在し、ストレスへの対応が重要となっている。
かかるストレスへの対応に関連して、特許文献１には、加速度計、心拍モニタ、血圧モニタ、パルス酸素濃度計又はムードセンサのうちの２つ以上を含む複数のセンサからの１以上のデータストリームであって、前記加速度計からの人の加速度データ、前記心拍モニタからの人の心拍データ、前記血圧モニタからの人の血圧データ、前記パルス酸素濃度計からの人のパルス酸素濃度データ又は前記ムードセンサからの人のムードに関するデータのうちの２つ以上を含む１以上のデータストリームにアクセスする手段と、前記１以上のデータストリームからの第一のデータセットは、第一の時間で人から収集され、前記人は第一の時間で治療に従事しており、前記１以上のデータストリームからの第二のデータセットは、第二の時間で前記人から収集され、前記人は、第二の時間で前記治療に従事しておらず、前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとを互いに関して分析する手段と、前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとの互いに関する分析に基づいて、人の前記治療についての現在のストレス指数を決定する手段と、を備えるシステムが示されている。
かかるストレスへの対応に関連して、特許文献１には、加速度計、心拍モニタ、血圧モニタ、パルス酸素濃度計又はムードセンサのうちの２つ以上を含む複数のセンサからの１以上のデータストリームであって、前記加速度計からの人の加速度データ、前記心拍モニタからの人の心拍データ、前記血圧モニタからの人の血圧データ、前記パルス酸素濃度計からの人のパルス酸素濃度データ又は前記ムードセンサからの人のムードに関するデータのうちの２つ以上を含む１以上のデータストリームにアクセスする手段と、前記１以上のデータストリームからの第一のデータセットは、第一の時間で人から収集され、前記人は第一の時間で治療に従事しており、前記１以上のデータストリームからの第二のデータセットは、第二の時間で前記人から収集され、前記人は、第二の時間で前記治療に従事しておらず、前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとを互いに関して分析する手段と、前記第一のデータセットと前記第二のデータセットとの互いに関する分析に基づいて、人の前記治療についての現在のストレス指数を決定する手段と、を備えるシステムが示されている。
うつ病などストレスに起因する病気は、予防や早期発見が特に重要である。そのため、ストレス状況を知るのみならず、ストレス状況を評価し、さらには対処方法を把握し実践することが求められる。非専門家であっても自らのストレス状況を知り、対処方法を把握し実践できるよう、ストレスに関して信頼性のある情報を得られることが望ましい。
ところが、ストレスは体の状態であって、それ自体は病気ではないため、医療ではストレス自体を扱わず、ストレスについて専門家に相談して情報を得られる機会は少ない。また、特許文献１に記載のシステムは、ストレスを測定するためのシステムであり、対処方法などの情報を提供するものではない。
ところが、ストレスは体の状態であって、それ自体は病気ではないため、医療ではストレス自体を扱わず、ストレスについて専門家に相談して情報を得られる機会は少ない。また、特許文献１に記載のシステムは、ストレスを測定するためのシステムであり、対処方法などの情報を提供するものではない。
本発明は、ユーザが、例えばストレスに関する情報など心身状態関連情報について信頼性のある情報を得ることのできる心身状態関連情報提供装置、心身状態関連情報提供方法およびプログラムを提供する。
本発明の第１の態様による心身状態関連情報提供装置は、心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得部と、前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得部と、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得部と、前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定部と、前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力部と、を具備する。
ユーザに関連する情報であるユーザ関連情報を取得するユーザ関連情報取得部と、前記ユーザ関連情報に基づいて前記心身状態関連情報を選択する心身状態関連情報選択部と、を具備し、前記出力部は、前記心身状態関連情報選択部が選択した前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力するようにしてもよい。
本発明の第２の態様による心身状態関連情報提供方法は、心身状態関連情報提供装置の心身状態関連情報提供方法であって、心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得ステップと、前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得ステップと、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得ステップと、前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定ステップと、前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力ステップと、を有する。
本発明の第３の態様によるプログラムは、心身状態関連情報提供装置の具備するコンピュータに、心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得ステップと、前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得ステップと、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得ステップと、前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定ステップと、前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。
本発明によれば、ユーザは、心身状態関連情報について信頼性のある情報を得ることができる。
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態における心身状態関連情報提供装置の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、心身状態関連情報提供装置１００は、通信部１１０と、メディア接続部１２０と、表示部１３０と、操作入力部１４０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを具備する。記憶部１８０は、心身状態関連情報記憶部１８１と、エビデンス情報記憶部１８２とを具備する。制御部１９０は、心身状態関連情報取得部１９１と、エビデンス情報取得部１９２と、特徴的表現取得部１９３と、関連性判定部１９４と、心身状態関連情報選択部１９５とを具備する。また、心身状態関連情報提供装置１００は、通信ネットワーク９２０を介してサーバ装置９１０と接続されている。
図１は、本発明の第１の実施形態における心身状態関連情報提供装置の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、心身状態関連情報提供装置１００は、通信部１１０と、メディア接続部１２０と、表示部１３０と、操作入力部１４０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを具備する。記憶部１８０は、心身状態関連情報記憶部１８１と、エビデンス情報記憶部１８２とを具備する。制御部１９０は、心身状態関連情報取得部１９１と、エビデンス情報取得部１９２と、特徴的表現取得部１９３と、関連性判定部１９４と、心身状態関連情報選択部１９５とを具備する。また、心身状態関連情報提供装置１００は、通信ネットワーク９２０を介してサーバ装置９１０と接続されている。
心身状態関連情報提供装置１００は、心身状態関連情報をユーザに提供する。ここでいう心身状態関連情報は、心身の状態に関連する情報である。心身状態関連情報提供装置１００は、例えばコンピュータを用いて実現される。
本実施形態では、心身状態関連情報提供装置１００が心身状態関連情報としてストレスに関連する情報を提供する場合を例に説明する。ストレス自体は病気ではないため、医療ではストレス自体を扱わず、ストレスについて専門家に相談して情報を得られる機会は少ない。ストレスに起因する病気の予防や早期発見の観点から、非専門家であってもストレスに関して信頼性のある情報を得られることが望まれる。
但し、心身状態関連情報提供装置１００が提供可能な心身状態関連情報は、ストレスに関連する情報に限らない。例えば病気に関連する情報など、信頼性の検証のために論文など所定の情報と対応付け可能な様々な情報を、心身状態関連情報提供装置１００が提供する心身状態関連情報とすることができる。
本実施形態では、心身状態関連情報提供装置１００が心身状態関連情報としてストレスに関連する情報を提供する場合を例に説明する。ストレス自体は病気ではないため、医療ではストレス自体を扱わず、ストレスについて専門家に相談して情報を得られる機会は少ない。ストレスに起因する病気の予防や早期発見の観点から、非専門家であってもストレスに関して信頼性のある情報を得られることが望まれる。
但し、心身状態関連情報提供装置１００が提供可能な心身状態関連情報は、ストレスに関連する情報に限らない。例えば病気に関連する情報など、信頼性の検証のために論文など所定の情報と対応付け可能な様々な情報を、心身状態関連情報提供装置１００が提供する心身状態関連情報とすることができる。
通信部１１０は、通信ネットワーク９２０に接続して各種情報の送受信を行う。特に、通信部１１０は、心身状態関連情報取得部１９１の制御に従って、通信ネットワーク９２０を介してサーバ装置９１０から心身状態関連情報を取得（受信）する。
メディア接続部１２０は、記憶デバイス（記憶メディア）の接続を受けて各種情報の入出力を行う。例えば、メディア接続部１２０はＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタを有し、ＵＳＢコネクタに接続されたＵＳＢメモリ（USB Flash Drive）などの記憶デバイスに対して情報の入出力を行う。特に、メディア接続部１２０は、エビデンス情報取得部１９２の制御に従って、メディア接続部１２０自らに接続された記憶デバイスからエビデンス情報を取得する。
メディア接続部１２０は、記憶デバイス（記憶メディア）の接続を受けて各種情報の入出力を行う。例えば、メディア接続部１２０はＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタを有し、ＵＳＢコネクタに接続されたＵＳＢメモリ（USB Flash Drive）などの記憶デバイスに対して情報の入出力を行う。特に、メディア接続部１２０は、エビデンス情報取得部１９２の制御に従って、メディア接続部１２０自らに接続された記憶デバイスからエビデンス情報を取得する。
ここでいうエビデンスは、科学的根拠である。ここでの科学的根拠は、医学的根拠であってもよいが、生物学的根拠など医学的根拠以外の根拠であってもよい。
本実施形態では、特に、心身状態関連情報に対するエビデンスが、エビデンス情報として付される。すなわち、エビデンス情報は、心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報（科学的根拠）である。エビデンス情報として、例えば学術論文を用いることができる。心身状態関連情報提供装置１００が、ネットワークから取得した心身状態関連情報と対応付けて学術論文を提示することで、ユーザは、当該学術論文を心身状態関連情報の信頼性の評価に役立てることができる。この点において、ユーザは、心身状態関連情報について信頼性のある情報を得ることができる。
本実施形態では、特に、心身状態関連情報に対するエビデンスが、エビデンス情報として付される。すなわち、エビデンス情報は、心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報（科学的根拠）である。エビデンス情報として、例えば学術論文を用いることができる。心身状態関連情報提供装置１００が、ネットワークから取得した心身状態関連情報と対応付けて学術論文を提示することで、ユーザは、当該学術論文を心身状態関連情報の信頼性の評価に役立てることができる。この点において、ユーザは、心身状態関連情報について信頼性のある情報を得ることができる。
但し、心身状態関連情報提供装置１００がエビデンス情報を取得する方法は、メディア接続部１２０が記憶デバイスからエビデンス情報を読み出す方法に限らない。例えば、通信部１１０が、エビデンス情報取得部１９２の制御に従って、通信ネットワーク９２０の特定のサイトに登録されている学術論文を取得（受信）するようにしてもよい。
表示部１３０は、例えば液晶パネルなどの表示画面を有し、静止画像や動画像やテキスト（文字）など各種画像を表示する。特に表示部１３０は、心身状態関連情報選択部１９５が選択した心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性ありと関連性判定部１９４が判定したエビデンス情報とを表示する。
表示部１３０は、出力部の一例に該当する。
表示部１３０は、出力部の一例に該当する。
但し、心身状態関連情報提供装置１００が心身状態関連情報やエビデンス情報を出力する方法は、表示部１３０がこれらを表示する方法に限らない。例えば、心身状態関連情報提供装置１００が、通信ネットワーク９２０におけるサーバ装置として心身状態関連情報を提供する場合、通信部１１０が出力部の一例に該当する。この場合、通信部１１０は、心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性ありと関連性判定部１９４が判定したエビデンス情報とを、心身状態関連情報要求元のクライアント装置へ送信する。
操作入力部１４０は、例えばマウスやキーボードや専用機器などの入力デバイスを有し、ユーザ操作を受け付ける。
操作入力部１４０は、例えばマウスやキーボードや専用機器などの入力デバイスを有し、ユーザ操作を受け付ける。
記憶部１８０は、各種情報を記憶する。記憶部１８０は、心身状態関連情報提供装置１００が具備する記憶デバイスにて実現される。
心身状態関連情報記憶部１８１は、心身状態関連情報取得部１９１が取得する心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報について特徴的表現取得部１９３が取得する特徴的表現と、関連性判定部１９４の判定結果による心身状態関連情報とエビデンス情報との対応関係の情報とを記憶する。
エビデンス情報記憶部１８２は、エビデンス情報取得部１９２が取得するエビデンス情報と、当該エビデンス情報について特徴的表現取得部１９３が取得する特徴的表現とを記憶する。
心身状態関連情報記憶部１８１は、心身状態関連情報取得部１９１が取得する心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報について特徴的表現取得部１９３が取得する特徴的表現と、関連性判定部１９４の判定結果による心身状態関連情報とエビデンス情報との対応関係の情報とを記憶する。
エビデンス情報記憶部１８２は、エビデンス情報取得部１９２が取得するエビデンス情報と、当該エビデンス情報について特徴的表現取得部１９３が取得する特徴的表現とを記憶する。
制御部１９０は、心身状態関連情報提供装置１００の各部を制御して各種機能を実行する。制御部１９０は、例えば、心身状態関連情報提供装置１００の具備するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が、記憶部１８０からプログラムを読み出して実行することで実現される。
心身状態関連情報取得部１９１は、通信部１１０を制御して通信ネットワーク９２０から心身状態関連情報を取得する。なお、コンテンツの無断取得を禁止しているサイトに対しては、心身状態関連情報提供装置１００がアクセスを行わない、あるいは、許可を得られた場合にアクセスする等の対応が考えられる。
エビデンス情報取得部１９２は、エビデンス情報を取得する。
心身状態関連情報取得部１９１は、通信部１１０を制御して通信ネットワーク９２０から心身状態関連情報を取得する。なお、コンテンツの無断取得を禁止しているサイトに対しては、心身状態関連情報提供装置１００がアクセスを行わない、あるいは、許可を得られた場合にアクセスする等の対応が考えられる。
エビデンス情報取得部１９２は、エビデンス情報を取得する。
特徴的表現取得部１９３は、心身状態関連情報とエビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する。
ここでいう特徴的表現は、文章の特徴を示す表現である。本実施形態では、特徴的表現取得部１９３が文章中から単語を抽出して特徴的表現として用いる場合を例に説明する。特徴的表現取得部１９３は、文章（心身状態関連情報またはエビデンス情報）の形態素解析を行って単語を抽出する。
ここでいう特徴的表現は、文章の特徴を示す表現である。本実施形態では、特徴的表現取得部１９３が文章中から単語を抽出して特徴的表現として用いる場合を例に説明する。特徴的表現取得部１９３は、文章（心身状態関連情報またはエビデンス情報）の形態素解析を行って単語を抽出する。
但し、特徴的表現取得部１９３が取得する特徴的表現は、文章から抽出される単語に限らない。例えば、特徴的表現取得部１９３が、文章中の文節または文、あるいは単語や文節や文の組み合わせを特徴的表現として抽出するようにしてもよい。
あるいは、特徴的表現取得部１９３が類義語辞書を有し、頻出する一連の類義語を代表する単語を特徴的表現として取得するなど、必ずしも文章中には記載されていない単語等を特徴的表現として取得するようにしてもよい。
あるいは、特徴的表現取得部１９３が類義語辞書を有し、頻出する一連の類義語を代表する単語を特徴的表現として取得するなど、必ずしも文章中には記載されていない単語等を特徴的表現として取得するようにしてもよい。
なお、心身状態関連情報が日本語で記載され、エビデンス情報が英語で記載されている場合、エビデンス情報を手作業または自動で翻訳しておき、特徴的表現取得部１９３は、日本語による形態素解析を行う。
あるいは、特徴的表現取得部１９３が英語による形態素解析を行うことで、心身状態関連情報提供装置１００は、心身状態関連情報およびエビデンス情報が英語で記載されている場合に対応し得る。
あるいは、特徴的表現取得部１９３が英語による形態素解析を行うことで、心身状態関連情報提供装置１００は、心身状態関連情報およびエビデンス情報が英語で記載されている場合に対応し得る。
関連性判定部１９４は、特徴的表現取得部１９３が取得した特徴的表現に基づいて、心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を判定する。
本実施形態では、関連性判定部１９４は、サポートベクターマシン（Support Vector Machine；ＳＶＭ）を用いて２つの文章（心身状態関連情報およびエビデンス情報）それぞれの特徴的表現と２つの文章の関連性の有無との関係を学習する。そして、関連性判定部１９４は、心身状態関連情報の特徴的表現と、エビデンス情報の特徴的表現とに学習結果を適用して、心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を判定する。
本実施形態では、関連性判定部１９４は、サポートベクターマシン（Support Vector Machine；ＳＶＭ）を用いて２つの文章（心身状態関連情報およびエビデンス情報）それぞれの特徴的表現と２つの文章の関連性の有無との関係を学習する。そして、関連性判定部１９４は、心身状態関連情報の特徴的表現と、エビデンス情報の特徴的表現とに学習結果を適用して、心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を判定する。
但し、関連性判定部１９４が心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を判定する方法は、サポートベクターマシンを用いる方法に限らない。例えば、関連性判定部１９４がニューラルネットワーク（Neural Network）などサポートベクターマシン以外の学習手段を用いて、２つの文章それぞれの特徴的表現と２つの文章の関連性の有無との関係を学習するようにしてもよい。
心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報記憶部１８１の記憶する心身状態関連情報のうちいずれか１つまたは複数を、ユーザの指定するキーワードに基づいて選択する。そして、心身状態関連情報選択部１９５は、選択した心身状態関連情報の各々と、当該心身状態関連情報と関連性ありとされているエビデンス情報とを表示部１３０に表示させる。
通信ネットワーク９２０は、心身状態関連情報提供装置１００とサーバ装置９１０との通信を媒介する。本実施形態では、サーバ装置９１０がインターネット（Internet）である場合を例に説明するが、これに限らない。例えば、通信ネットワーク９２０はローカルエリアネットワーク（Local Area Network；ＬＡＮ）であってもよい。
サーバ装置９１０は、通信ネットワーク９２０に接続されてサービスを提供する。特に、サーバ装置９１０は、心身状態関連情報を提供する。例えば、サーバ装置９１０は、ブログ（Blog）を公開するサーバ装置であってもよいし、ニュースやコラムを公開するサーバ装置であってもよい。
サーバ装置９１０は、通信ネットワーク９２０に接続されてサービスを提供する。特に、サーバ装置９１０は、心身状態関連情報を提供する。例えば、サーバ装置９１０は、ブログ（Blog）を公開するサーバ装置であってもよいし、ニュースやコラムを公開するサーバ装置であってもよい。
次に、図２〜図１０を参照して、表示部１３０による表示の例について説明する。
図２は、表示部１３０によるキーワード一覧表示の例を示す説明図である。同図において、表示部１３０は、「人」、「コメント」、「自分」など、複数のキーワードを表示している。
なお、適切なキーワードをより確実に提示できるよう、管理者がホワイトリストやブラックリストを設定するようにしてもよい。例えば、管理者は、「回復」や「病院」など、ユーザに提示したいキーワードは、ホワイトリストに設定する。一方、「自殺」や「破滅」など、ユーザに提示すべきでないキーワードは、ブラックリストに設定する。
図２は、表示部１３０によるキーワード一覧表示の例を示す説明図である。同図において、表示部１３０は、「人」、「コメント」、「自分」など、複数のキーワードを表示している。
なお、適切なキーワードをより確実に提示できるよう、管理者がホワイトリストやブラックリストを設定するようにしてもよい。例えば、管理者は、「回復」や「病院」など、ユーザに提示したいキーワードは、ホワイトリストに設定する。一方、「自殺」や「破滅」など、ユーザに提示すべきでないキーワードは、ブラックリストに設定する。
これらのキーワードのいずれかをユーザが選択すると、心身状態関連情報選択部１９５は、当該キーワードに対応する心身状態関連情報と当該心身状態関連情報のエビデンス情報とを取得する。例えば、心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報記憶部１８１の記憶している心身状態関連情報のうち、得られたキーワードが特徴的表現となっている心身状態関連情報を選択し、心身状態関連情報記憶部１８１から読み出す。そして、心身状態関連情報選択部１９５は、選択した心身状態関連情報毎に、当該心身状態関連情報と関連性ありと関連性判定部１９４が判定したエビデンス情報を、エビデンス情報記憶部１８２から読み出す。
図３は、表示部１３０による心身状態関連情報の一覧表示の例を示す説明図である。同図では、図２において「自分」が選択された場合の表示例を示している。
図３において、表示部１３０は、心身状態関連情報のタイトルと本文の一部とを一覧表示している。
これらの心身状態関連情報のいずれかをユーザが選択すると、表示部１３０は、選択された心身状態関連情報に関する情報を表示する。
図３において、表示部１３０は、心身状態関連情報のタイトルと本文の一部とを一覧表示している。
これらの心身状態関連情報のいずれかをユーザが選択すると、表示部１３０は、選択された心身状態関連情報に関する情報を表示する。
図４は、表示部１３０による心身状態関連情報に関する情報の表示例を示す説明図である。同図において、表示部１３０は、心身状態関連情報の一覧表示にて選択された心身状態関連情報のタイトルと、当該心身状態関連情報のＵＲＬと、当該心身状態関連情報の特徴的表現の一覧と、当該心身状態関連情報に関連性のあるエビデンス情報の一覧とを表示している。
特徴的表現の一覧では、特徴的表現毎のスコアが表示されている。また、エビデンス情報の一覧では、エビデンス情報毎に心身状態関連情報との関連性の算出値が表示されている。
特徴的表現の一覧では、特徴的表現毎のスコアが表示されている。また、エビデンス情報の一覧では、エビデンス情報毎に心身状態関連情報との関連性の算出値が表示されている。
同図の表示においてユーザがＵＲＬを選択すると、表示部１３０は、当該心身状態関連情報のウェブページを表示する。
一方、ユーザが特徴的表現の一覧からいずれかを選択すると、表示部１３０は、当該特徴的表現に該当する心身状態関連情報の一覧を、図３を参照して説明したような一覧表示にて表示する。
一方、ユーザがエビデンス情報の一覧からいずれかを選択すると、表示部１３０は、当該エビデンス情報を表示する。
一方、ユーザが特徴的表現の一覧からいずれかを選択すると、表示部１３０は、当該特徴的表現に該当する心身状態関連情報の一覧を、図３を参照して説明したような一覧表示にて表示する。
一方、ユーザがエビデンス情報の一覧からいずれかを選択すると、表示部１３０は、当該エビデンス情報を表示する。
図５は、表示部１３０によるエビデンス情報の表示例を示す説明図である。同図において、表示部１３０は、心身状態関連情報のタイトルおよび本文と、当該心身状態関連情報と関連性のあるエビデンス情報（ユーザの選択したエビデンス情報）のタイトルおよび本文と、関連性の正解情報の入力欄とを表示している。
同図の表示において、関連性の正解情報をユーザが入力すると、関連性判定部１９４は、当該正解情報に基づいて心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性を学習する。
同図の表示において、関連性の正解情報をユーザが入力すると、関連性判定部１９４は、当該正解情報に基づいて心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性を学習する。
図５の「判定」欄は、管理者が関連度を設定するための欄である。従って、ユーザには「判定」欄は提示しない。
管理者は、「判定」欄において、心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無や、趣旨の方向が一致しているか否か等を入力することができる。当該入力を正解情報として用いて関連性判定部１９４に学習を行わせることで、関連性判定部１９４の判定精度を向上させることができる。
管理者は、「判定」欄において、心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無や、趣旨の方向が一致しているか否か等を入力することができる。当該入力を正解情報として用いて関連性判定部１９４に学習を行わせることで、関連性判定部１９４の判定精度を向上させることができる。
なお、表示部１３０の表示において様々なデザインを用いることができる。
図６は、表示部１３０によるキーワード一覧表示のもう１つの例を示す説明図である。同図において、表示部１３０は、花と、掛け軸と、窓とを表示している。
図６の表示では、花は、キーワード「人間関係」を象徴している。他人が喜ぶように花を飾ることで、自分と他人との人間関係が想起されるという意味が込められている。
図６は、表示部１３０によるキーワード一覧表示のもう１つの例を示す説明図である。同図において、表示部１３０は、花と、掛け軸と、窓とを表示している。
図６の表示では、花は、キーワード「人間関係」を象徴している。他人が喜ぶように花を飾ることで、自分と他人との人間関係が想起されるという意味が込められている。
また、掛け軸は、キーワード「自分」を象徴している。掛け軸は禅の世界を表し、自分を見つめ直す機会となるという意味が込められている。
また、窓は、社会を象徴している。窓を開けると社会があるという意味が込められている。
このように、キーワードの明示に代えて、あるいはキーワードの明示に加えてシンボルを表示することで間接的な表現方法となり、心身状態に変調をきたしつつあるユーザが、心理的負担を感じることなく利用できることが期待される。
図６の画面において、いずれかのシンボルをユーザが選択すると、表示部１３０は、選択されたシンボルの象徴するキーワードに関連するキーワードを表示する。
また、窓は、社会を象徴している。窓を開けると社会があるという意味が込められている。
このように、キーワードの明示に代えて、あるいはキーワードの明示に加えてシンボルを表示することで間接的な表現方法となり、心身状態に変調をきたしつつあるユーザが、心理的負担を感じることなく利用できることが期待される。
図６の画面において、いずれかのシンボルをユーザが選択すると、表示部１３０は、選択されたシンボルの象徴するキーワードに関連するキーワードを表示する。
図７は、表示部１３０による、関連するキーワードの表示例を示す説明図である。同図では、図６において花（人間関係の象徴）が選択された場合の表示例を示している。
このように、表示部１３０は、選択されたキーワードに関連するキーワードを再帰的に表示していく。例えば、図７の画面においてキーワード「育児」が選択（例えば、マウスクリック）された場合、表示部１３０は、「育児」のノードを中心に表示し、育児に関連するキーワードのノードを、図７の場合と同様に「育児」のノードに対応付けて表示する。
このように、表示部１３０は、選択されたキーワードに関連するキーワードを再帰的に表示していく。例えば、図７の画面においてキーワード「育児」が選択（例えば、マウスクリック）された場合、表示部１３０は、「育児」のノードを中心に表示し、育児に関連するキーワードのノードを、図７の場合と同様に「育児」のノードに対応付けて表示する。
また、図７の例において、「人」のノードに「記事検索」の領域（以下、「記事検索指示領域」と称する）が表示されている。この記事検索指示領域が選択されると、心身状態関連情報選択部１９５が、キーワード「人」に関連する心身状態関連情報を選択し、表示部１３０は、身状態関連情報選択部１９５が選択した心身状態関連情報を表示する。
同様に、キーワード「育児」が選択された場合の表示画面でも、キーワード「育児」のノードに記事検索指示領域が表示される。この記事検索指示領域が選択されると、心身状態関連情報選択部１９５が、キーワード「育児」に関連する心身状態関連情報を選択し、表示部１３０は、身状態関連情報選択部１９５が選択した心身状態関連情報を表示する。
同様に、キーワード「育児」が選択された場合の表示画面でも、キーワード「育児」のノードに記事検索指示領域が表示される。この記事検索指示領域が選択されると、心身状態関連情報選択部１９５が、キーワード「育児」に関連する心身状態関連情報を選択し、表示部１３０は、身状態関連情報選択部１９５が選択した心身状態関連情報を表示する。
このように、表示部１３０は、選択されたキーワードのノードに記事検索指示領域を表示する。ユーザは、キーワードを再帰的に選択していき、心身状態関連情報を検索したいキーワードに到達したら記事検索指示領域を選択するという簡単な操作で、心身状態関連情報提供装置１００（表示部１３０）に心身状態関連情報を表示させることができる。
その際、表示部１３０が、図３の例のようなデザインの画面で心身状態関連情報を一覧表示するようにしてもよいし、異なるデザインの画面で表示するようにしてもよい。
その際、表示部１３０が、図３の例のようなデザインの画面で心身状態関連情報を一覧表示するようにしてもよいし、異なるデザインの画面で表示するようにしてもよい。
図８は、表示部１３０による心身状態関連情報の一覧表示の、もう１つの例を示す説明図である。同図では、キーワード「育児」が選択された場合の表示例を示している。
図８の例では、表示部１３０は、心身状態関連情報毎にエビデンス度を表示している。このエビデンス度は、対応付けられるエビデンス情報の評価値を示し、エビデンス度が高いほど（値が大きいほど）、関連性の高いエビデンス情報が多数存在することを示す。ユーザは、心身状態関連情報の信ぴょう性を判断する際に、エビデンス度を参照することができる。
エビデンス度は、例えば関連性判定部１９４が、図４を参照して説明したエビデンス情報と心身状態関連情報との関連性の計算値に基づいて算出する。
図８の例では、表示部１３０は、心身状態関連情報毎にエビデンス度を表示している。このエビデンス度は、対応付けられるエビデンス情報の評価値を示し、エビデンス度が高いほど（値が大きいほど）、関連性の高いエビデンス情報が多数存在することを示す。ユーザは、心身状態関連情報の信ぴょう性を判断する際に、エビデンス度を参照することができる。
エビデンス度は、例えば関連性判定部１９４が、図４を参照して説明したエビデンス情報と心身状態関連情報との関連性の計算値に基づいて算出する。
図９は、表示部１３０による心身状態関連情報の表示例を示す説明図である。例えば、図８の例において心身状態関連情報のいずれかが選択されると、表示部１３０は、選択された心身状態関連情報を図９の例のように表示する。
図９は、図５の例における心身状態関連情報の表示に対応する。但し、図５の場合と異なり、図９では、心身状態関連情報とエビデンス情報とは、同一画面には表示されていない。ユーザは、「エビデンス論文リスト」の領域を選択することで、エビデンス情報を参照することができる。
図９は、図５の例における心身状態関連情報の表示に対応する。但し、図５の場合と異なり、図９では、心身状態関連情報とエビデンス情報とは、同一画面には表示されていない。ユーザは、「エビデンス論文リスト」の領域を選択することで、エビデンス情報を参照することができる。
図１０は、表示部１３０によるエビデンス情報の表示の、もう１つの例を示す説明図である。
図９の画面において「エビデンス論文リスト」の領域が選択されると、表示部１３０は図１０の例のように、表示していた心身状態関連情報に対応付けられるエビデンス情報を表示する。
このように、表示部１３０が、心身状態関連情報とエビデンス情報とを同一画面に表示する以外の方法で、心身状態関連情報とエビデンス情報とを対応付けて表示するようにしてもよい。
図９の画面において「エビデンス論文リスト」の領域が選択されると、表示部１３０は図１０の例のように、表示していた心身状態関連情報に対応付けられるエビデンス情報を表示する。
このように、表示部１３０が、心身状態関連情報とエビデンス情報とを同一画面に表示する以外の方法で、心身状態関連情報とエビデンス情報とを対応付けて表示するようにしてもよい。
次に、図１１〜図１４を参照して、心身状態関連情報提供装置１００の動作について説明する。
図１１は、心身状態関連情報取得部１９１が心身状態関連情報を取得する処理手順の例を示す説明図である。心身状態関連情報取得部１９１は、例えば定期的に、あるいは、心身状態関連情報の取得を指示するユーザ操作を操作入力部１４０が受けると、同図の処理を行う。
図１１は、心身状態関連情報取得部１９１が心身状態関連情報を取得する処理手順の例を示す説明図である。心身状態関連情報取得部１９１は、例えば定期的に、あるいは、心身状態関連情報の取得を指示するユーザ操作を操作入力部１４０が受けると、同図の処理を行う。
同図の処理において、心身状態関連情報取得部１９１は、コアキーワードを取得する（ステップＳ１０１）。ここでいうコアキーワードは、検索キーワードを得るためのキーワードである。
例えば、記憶部１８０がコアキーワードを予め記憶しておき、心身状態関連情報取得部１９１は、当該コアキーワードを記憶部１８０から読み出す。あるいは、操作入力部１４０が、コアキーワードの入力操作を受け、心身状態関連情報取得部１９１が入力されたコアキーワードを取得するようにしてもよい。
例えば、記憶部１８０がコアキーワードを予め記憶しておき、心身状態関連情報取得部１９１は、当該コアキーワードを記憶部１８０から読み出す。あるいは、操作入力部１４０が、コアキーワードの入力操作を受け、心身状態関連情報取得部１９１が入力されたコアキーワードを取得するようにしてもよい。
次に、心身状態関連情報取得部１９１は、ステップＳ１０１で得られたコアキーワードに関連するキーワードを取得する（ステップＳ１１０）。
具体的には、心身状態関連情報取得部１９１は、コアキーワードに応じた所定のウェブページを参照し、当該ウェブページにて関連キーワードとして示されているキーワードを取得する（ステップＳ１１１）。
具体的には、心身状態関連情報取得部１９１は、コアキーワードに応じた所定のウェブページを参照し、当該ウェブページにて関連キーワードとして示されているキーワードを取得する（ステップＳ１１１）。
また、心身状態関連情報取得部１９１は、下位概念のキーワードを再帰的に取得する（ステップＳ１１２）。具体的には、心身状態関連情報取得部１９１は、上記のウェブページにて下位概念として示されているキーワードを取得する。さらに、心身状態関連情報取得部１９１は、得られた下位概念のキーワードに応じた所定のウェブページを参照し、当該ウェブページにて下位概念として示されているキーワードを取得する操作を、新たなキーワードを得られなくなるまで繰り返す。
ステップＳ１１２の後、心身状態関連情報取得部１９１は、ステップＳ１１０の処理を終了する。そして、心身状態関連情報取得部１９１は、ステップＳ１０１やステップＳ１１０で得られた各キーワードに関連するウェブページのＵＲＬを取得する（ステップＳ１２１）。
具体的には、心身状態関連情報取得部１９１は、キーワード検索用にキーワードとＵＲＬとを対応付けて提示するウェブページを参照し、ステップＳ１０１やステップＳ１１０で得られた各キーワードについて、当該キーワードに対応付けられているＵＲＬを取得する。
具体的には、心身状態関連情報取得部１９１は、キーワード検索用にキーワードとＵＲＬとを対応付けて提示するウェブページを参照し、ステップＳ１０１やステップＳ１１０で得られた各キーワードについて、当該キーワードに対応付けられているＵＲＬを取得する。
次に、心身状態関連情報取得部１９１は、ステップＳ１２１で得られた各ＵＲＬのコンテンツ（特に、ウェブページの文章）を取得する（ステップＳ１２２）。
そして、心身状態関連情報取得部１９１は、得られた各コンテンツを、心身状態関連情報としてＵＲＬと対応付けて心身状態関連情報記憶部１８１に記憶させる（ステップＳ１２３）。
その後、図１１の処理を終了する。
そして、心身状態関連情報取得部１９１は、得られた各コンテンツを、心身状態関連情報としてＵＲＬと対応付けて心身状態関連情報記憶部１８１に記憶させる（ステップＳ１２３）。
その後、図１１の処理を終了する。
図１２は、特徴的表現取得部１９３が心身状態関連情報やエビデンス情報などの文章の特徴的表現を取得する処理手順の例を示すフローチャートである。特徴的表現取得部１９３は、心身状態関連情報取得部１９１が心身状態関連情報を取得すると、同図の処理にて当該心身状態関連情報の特徴的表現を取得する。また、特徴的表現取得部１９３は、エビデンス情報取得部１９２がエビデンス情報を取得すると、同図の処理にて当該エビデンス情報の特徴的表現を取得する。
図１２の処理において、特徴的表現取得部１９３は、処理対象の文章（心身状態関連情報またはエビデンス情報）の形態素解析を行って形態素を抽出する（ステップＳ２０１）。
次に、特徴的表現取得部１９３は、ステップＳ２０１で得られた各形態素のスコアを算出する（ステップＳ２０２）。
具体的には、特徴的表現取得部１９３は、ステップＳ２０１で得られた形態素の各々について、処理対象の文章についてのＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency（単語の出現頻度）, Inverse Document Frequency（逆文書頻度））を適用する。これにより、特徴的表現取得部１９３は、処理対象の文書に頻出する形態素にハイスコア（特徴を示す度合いが大きいことを示すスコア）を付与し、また、当該形態素の出現する文章の数が少ない形態素にハイスコアを付与する。
次に、特徴的表現取得部１９３は、ステップＳ２０１で得られた各形態素のスコアを算出する（ステップＳ２０２）。
具体的には、特徴的表現取得部１９３は、ステップＳ２０１で得られた形態素の各々について、処理対象の文章についてのＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency（単語の出現頻度）, Inverse Document Frequency（逆文書頻度））を適用する。これにより、特徴的表現取得部１９３は、処理対象の文書に頻出する形態素にハイスコア（特徴を示す度合いが大きいことを示すスコア）を付与し、また、当該形態素の出現する文章の数が少ない形態素にハイスコアを付与する。
そして、特徴的表現取得部１９３は、ステップＳ２０２で得られたスコアが所定の閾値以上の形態素を、処理対象の文章の特徴的表現として取得し、得られた特徴的表現およびスコアを処理対象の文章に対応付けて心身状態関連情報記憶部１８１またはエビデンス情報記憶部１８２に記憶させる（ステップＳ２０３）。
その後、図１２の処理を終了する。
その後、図１２の処理を終了する。
図１３は、関連性判定部１９４が心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を学習する処理手順の例を示す説明図である。関連性判定部１９４は、心身状態関連情報取得部１９１が取得した心身状態関連情報とエビデンス情報取得部１９２が取得したエビデンス情報との組み合わせのうち、関連性の有無の正解を示された各組み合わせについて同図の処理を行う。当該正解は、例えば、心身状態関連情報提供装置１００のユーザが心身状態関連情報提供装置１００を利用して心身状態関連情報を閲覧した際に入力する。あるいは、心身状態関連情報提供装置１００の管理者など所定の権限者が当該正解を入力するようにしてもよい。
図１３の処理において、関連性判定部１９４は、サポートベクターマシンにおける特徴空間を設定する（ステップＳ３０１）。
具体的には、関連性判定部１９４は、以下の特徴的空間を設定する。
・心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一の特徴的表現のスコアを乗算し、得られた乗算値を同一の特徴的表現全てについて加算した値（ベクトル内積）。
・心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一のタイトルタームのベクトル内積。
・心身状態関連情報の特徴的表現とエビデンス情報のタイトルタームとに同一の特徴的表現のベクトル内積。
・心身状態関連情報のタイトルタームとエビデンス情報の特徴的表現とに同一の特徴的表現のベクトル内積。
・心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一の特徴的表現毎のスコア乗算値。
具体的には、関連性判定部１９４は、以下の特徴的空間を設定する。
・心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一の特徴的表現のスコアを乗算し、得られた乗算値を同一の特徴的表現全てについて加算した値（ベクトル内積）。
・心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一のタイトルタームのベクトル内積。
・心身状態関連情報の特徴的表現とエビデンス情報のタイトルタームとに同一の特徴的表現のベクトル内積。
・心身状態関連情報のタイトルタームとエビデンス情報の特徴的表現とに同一の特徴的表現のベクトル内積。
・心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一の特徴的表現毎のスコア乗算値。
なお、ここでのベクトル内積の演算は、ベクトル空間モデルにおける類似度の算出のために行われる。
また、ここでいうタイトルタームは、文章のタイトルから得られる特徴的表現である。例えば、心身状態関連情報がウェブページのＨＴＭＬファイルの場合、title要素からタイトルタームを抽出する。また、エビデンス情報が論文の場合、当該論文の題名からタイトルタームを抽出する。
また、ここでいうタイトルタームは、文章のタイトルから得られる特徴的表現である。例えば、心身状態関連情報がウェブページのＨＴＭＬファイルの場合、title要素からタイトルタームを抽出する。また、エビデンス情報が論文の場合、当該論文の題名からタイトルタームを抽出する。
ここで、心身状態関連情報とエビデンス情報とに同一の特徴的表現やその数は、心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせ毎に異なることが考えられる。このような異なる特徴的表現や異なる次元数に対応して処理を行うために、関連性判定部１９４は、心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせ全てに共通で、特徴的表現の識別子（次元番号）を採番する。
例えば、「ストレス」の識別子が１で、「睡眠」の識別子が２の場合、「睡眠」のみが特徴的表現である文章のベクトルは（０，「睡眠」のスコア）となる。これにより、関連性判定部１９４は、心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせの全てに共通して１つの超平面について、値が０となる特徴的表現の次元を無視して処理を行う。いわば、関連性判定部１９４は、当該次元を縮退させた部分空間の超平面を用いて処理（学習や判定）を行う。
上記のように、心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせ全てに共通で特徴的表現の識別子（次元番号）を採番するために、関連性判定部１９４は、初期値が空（要素無し）のリスト（一覧表）を用意する。そして、関連性判定部１９４は、リストに無い特徴的表現を取得すると、当該特徴的表現の識別子を採番し、当該特徴的表現と採番した識別子とを対応付けて、リストの要素として登録する。
ステップＳ３０１の後、関連性判定部１９４は、ステップＳ３０１で設定した特徴的空間について、サポートベクターマシンにおける閾値となる超平面を学習する（ステップＳ３０２）。具体的には、関連性判定部１９４は、心身状態関連情報とエビデンス情報との対応関係有りとされた組み合わせのグループと、対応関係無しとされた組み合わせのグループとについて、それぞれ重心を求め、これら２つの重心から等距離の超平面を取得する。
その後、図１３の処理を終了する。
その後、図１３の処理を終了する。
図１４は、関連性判定部１９４が心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を判定する処理手順の例を示す説明図である。関連性判定部１９４は、心身状態関連情報取得部１９１が取得した心身状態関連情報とエビデンス情報取得部１９２が取得したエビデンス情報との組み合わせの各々について、同図の処理を行う。
同図の処理において、関連性判定部１９４は、サポートベクターマシンにおけるデータ点を算出する（ステップＳ４０１）。具体的には、関連性判定部１９４は、図１３のステップＳ３０１で設定した特徴空間において、処理対象となっている心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせのデータを算出する。
同図の処理において、関連性判定部１９４は、サポートベクターマシンにおけるデータ点を算出する（ステップＳ４０１）。具体的には、関連性判定部１９４は、図１３のステップＳ３０１で設定した特徴空間において、処理対象となっている心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせのデータを算出する。
次に、関連性判定部１９４は、図１３の処理（学習）にて得られた超平面を閾値として用いて、処理対象となっている心身状態関連情報とエビデンス情報との組み合わせについて関連性の有無を判定する（Ｓ４０２）。
そして、関連性判定部１９４は、ステップＳ４０２で得られた判定結果を保存する（ステップＳ４０３）。具体的には、関連性判定部１９４は、ステップＳ４０２で関連性ありと判定した組み合わせについて、当該エビデンス情報へのリンクを当該心身状態関連情報と対応付けて心身状態関連情報記憶部１８１に記憶させる。
その後、図１４の処理を終了する。
そして、関連性判定部１９４は、ステップＳ４０２で得られた判定結果を保存する（ステップＳ４０３）。具体的には、関連性判定部１９４は、ステップＳ４０２で関連性ありと判定した組み合わせについて、当該エビデンス情報へのリンクを当該心身状態関連情報と対応付けて心身状態関連情報記憶部１８１に記憶させる。
その後、図１４の処理を終了する。
図１５は、心身状態関連情報選択部１９５が心身状態関連情報を選択して表示部１３０に表示させる処理手順の例を示す説明図である。心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報の表示を指示するユーザ操作を操作入力部１４０が受けると同図の処理を行う。
同図の処理において、心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報を検索するためのキーワードを取得する（ステップＳ５０１）。具体的には、表示部１３０が複数のキーワードを表示し、操作入力部１４０がいずれかのキーワードを選択するユーザ操作を受け、心身状態関連情報選択部１９５は、選択されたキーワードを取得する。かかるキーワードの取得は、例えば、図２や図６および図７を参照して説明したように行われる。
あるいは、キーワードの入力操作を操作入力部１４０が受け、心身状態関連情報選択部１９５が入力されたキーワードを取得するようにしてもよい。
同図の処理において、心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報を検索するためのキーワードを取得する（ステップＳ５０１）。具体的には、表示部１３０が複数のキーワードを表示し、操作入力部１４０がいずれかのキーワードを選択するユーザ操作を受け、心身状態関連情報選択部１９５は、選択されたキーワードを取得する。かかるキーワードの取得は、例えば、図２や図６および図７を参照して説明したように行われる。
あるいは、キーワードの入力操作を操作入力部１４０が受け、心身状態関連情報選択部１９５が入力されたキーワードを取得するようにしてもよい。
次に、心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報記憶部１８１の記憶している心身状態関連情報のいずれか１つまたは複数を、ステップＳ５０１で得られたキーワードに基づいて選択し取得する（ステップＳ５０２）。例えば、心身状態関連情報選択部１９５は、心身状態関連情報記憶部１８１の記憶している心身状態関連情報のうち、ステップＳ５０１で得られたキーワードが特徴的表現となっている心身状態関連情報を全て読み出す。
次に、心身状態関連情報選択部１９５は、ステップＳ５０２で得られた心身状態関連情報の各々について、当該心身状態関連情報と関連性のあるエビデンス情報をエビデンス情報記憶部１８２から読み出す（ステップＳ５０３）。
そして、心身状態関連情報選択部１９５は、ステップＳ５０２で得られた心身状態関連情報とステップＳ５０３で得られたエビデンス情報とを対応付けて表示部１３０に表示させる（ステップＳ５０４）。かかる心身状態関連情報やエビデンス情報の表示は、例えば、図５や図８および図９を参照して説明したように行われる。
ステップＳ５０４の後、図１５の処理を終了する。
そして、心身状態関連情報選択部１９５は、ステップＳ５０２で得られた心身状態関連情報とステップＳ５０３で得られたエビデンス情報とを対応付けて表示部１３０に表示させる（ステップＳ５０４）。かかる心身状態関連情報やエビデンス情報の表示は、例えば、図５や図８および図９を参照して説明したように行われる。
ステップＳ５０４の後、図１５の処理を終了する。
以上のように、関連性判定部１９４は、心身状態関連情報の特徴的表現およびエビデンス情報の特徴的表現に基づいて、心身状態関連情報とエビデンス情報との関連性の有無を判定する。そして、表示部１３０は、心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを表示する。
これにより、ユーザは、表示されたエビデンス情報を心身状態関連情報の信頼性の評価に役立てることができる。この点において、ユーザは、心身状態関連情報について信頼性のある情報を得ることができる。
これにより、ユーザは、表示されたエビデンス情報を心身状態関連情報の信頼性の評価に役立てることができる。この点において、ユーザは、心身状態関連情報について信頼性のある情報を得ることができる。
＜第２の実施形態＞
図１６は、本発明の第２の実施形態における心身状態関連情報提供装置の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、心身状態関連情報提供装置２００は、通信部１１０と、メディア接続部１２０と、表示部１３０と、操作入力部１４０と、記憶部２８０と、制御部２９０とを具備する。記憶部２８０は、心身状態関連情報記憶部１８１と、エビデンス情報記憶部１８２と、ユーザ関連情報記憶部２８３とを具備する。制御部２９０は、心身状態関連情報取得部１９１と、エビデンス情報取得部１９２と、特徴的表現取得部１９３と、関連性判定部１９４と、心身状態関連情報選択部２９５と、ユーザ関連情報取得部２９６とを具備する。また、心身状態関連情報提供装置２００は、通信ネットワーク９２０を介してサーバ装置９１０と接続されている。
図１６において、図１の各部に対応して同様の機能を有する部分に同一の符号（１１０、１２０、１３０、１４０、１８１、１８２、１９１〜１９４）を付して説明を省略する。
図１６は、本発明の第２の実施形態における心身状態関連情報提供装置の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、心身状態関連情報提供装置２００は、通信部１１０と、メディア接続部１２０と、表示部１３０と、操作入力部１４０と、記憶部２８０と、制御部２９０とを具備する。記憶部２８０は、心身状態関連情報記憶部１８１と、エビデンス情報記憶部１８２と、ユーザ関連情報記憶部２８３とを具備する。制御部２９０は、心身状態関連情報取得部１９１と、エビデンス情報取得部１９２と、特徴的表現取得部１９３と、関連性判定部１９４と、心身状態関連情報選択部２９５と、ユーザ関連情報取得部２９６とを具備する。また、心身状態関連情報提供装置２００は、通信ネットワーク９２０を介してサーバ装置９１０と接続されている。
図１６において、図１の各部に対応して同様の機能を有する部分に同一の符号（１１０、１２０、１３０、１４０、１８１、１８２、１９１〜１９４）を付して説明を省略する。
心身状態関連情報提供装置２００は、心身状態関連情報提供装置１００（図１）と同様、心身状態関連情報をユーザに提供する。但し、心身状態関連情報提供装置２００は、ユーザ関連情報に基づいて心身状態関連情報を選択し提供する点で、心身状態関連情報提供装置１００と異なる。心身状態関連情報提供装置２００は、例えばコンピュータを用いて実現される。
ここでいうユーザ関連情報は、ユーザに関連する情報であり、心身状態関連情報選択部が心身状態関連情報を選択するのに用いられる。
ここでいうユーザ関連情報は、ユーザに関連する情報であり、心身状態関連情報選択部が心身状態関連情報を選択するのに用いられる。
記憶部２８０は、記憶部１８０と同様、各種情報を記憶する。記憶部２８０は、心身状態関連情報提供装置２００が具備する記憶デバイスにて実現される。
ユーザ関連情報記憶部２８３は、ユーザ関連情報取得部２９６が取得するユーザ関連情報を記憶する。
制御部２９０は、心身状態関連情報提供装置２００の各部を制御して各種機能を実行する。制御部２９０は、例えば、心身状態関連情報提供装置２００の具備するＣＰＵが、記憶部２８０からプログラムを読み出して実行することで実現される。
ユーザ関連情報記憶部２８３は、ユーザ関連情報取得部２９６が取得するユーザ関連情報を記憶する。
制御部２９０は、心身状態関連情報提供装置２００の各部を制御して各種機能を実行する。制御部２９０は、例えば、心身状態関連情報提供装置２００の具備するＣＰＵが、記憶部２８０からプログラムを読み出して実行することで実現される。
ユーザ関連情報取得部２９６は、ユーザ関連情報を取得する。
例えば、ユーザ関連情報取得部２９６は、ユーザの年齢や、性別や、職業や、居住地域などの情報をユーザ関連情報として取得する。
あるいは、ユーザ関連情報取得部２９６が、これらの情報に加えて、あるいは代えて、ユーザの血圧、心拍変動などといった物理的な生体情報測定値、あるいは血液や唾液に含まれるバイオマーカの濃度等といった生物学的な生体情報測定値を、ユーザ関連情報として取得するようにしてもよい。例えば、ユーザ関連情報取得部２９６は、ストレスセンサによるストレスレベル測定値をユーザ関連情報として取得する。当該ストレスセンサとして、例えば、以下の文献に記載されている唾液によるストレスセンサを用いることができる。
Masaki Yamaguchi、他６名、"Hand-held monitor of sympathetic nervous system using salivary amylase activity and its validation by driver fatigue assessment"、Biosensors and Bioelectronics 21、２００６年、p.1007-1014
例えば、ユーザ関連情報取得部２９６は、ユーザの年齢や、性別や、職業や、居住地域などの情報をユーザ関連情報として取得する。
あるいは、ユーザ関連情報取得部２９６が、これらの情報に加えて、あるいは代えて、ユーザの血圧、心拍変動などといった物理的な生体情報測定値、あるいは血液や唾液に含まれるバイオマーカの濃度等といった生物学的な生体情報測定値を、ユーザ関連情報として取得するようにしてもよい。例えば、ユーザ関連情報取得部２９６は、ストレスセンサによるストレスレベル測定値をユーザ関連情報として取得する。当該ストレスセンサとして、例えば、以下の文献に記載されている唾液によるストレスセンサを用いることができる。
Masaki Yamaguchi、他６名、"Hand-held monitor of sympathetic nervous system using salivary amylase activity and its validation by driver fatigue assessment"、Biosensors and Bioelectronics 21、２００６年、p.1007-1014
心身状態関連情報選択部２９５は、ユーザ関連情報取得部２９６が取得してユーザ関連情報記憶部２８３が記憶しているユーザ関連情報に基づいて心身状態関連情報を選択する。例えば、心身状態関連情報選択部２９５は、心身状態関連情報選択部１９５（図１）と同様に心身状態関連情報の選択を行い、さらに、ユーザ関連情報に適合する心身状態関連情報に絞り込む。
そして、心身状態関連情報選択部２９５は、選択した心身状態関連情報の各々と、当該心身状態関連情報と関連性ありとされているエビデンス情報とを表示部１３０に表示させる。
そして、心身状態関連情報選択部２９５は、選択した心身状態関連情報の各々と、当該心身状態関連情報と関連性ありとされているエビデンス情報とを表示部１３０に表示させる。
以上のように、ユーザ関連情報取得部２９６は、ユーザ関連情報を取得する。そして、心身状態関連情報選択部２９５は、ユーザ関連情報に基づいて心身状態関連情報を選択する。
これにより、心身状態関連情報選択部２９５は、ユーザの状況に応じた心身状態関連情報を選択する点で、ユーザに役立つ心身状態関連情報を選択できることが期待される。すなわち、ユーザは、自らの生体データを入力することで心身状態関連情報提供装置２００を自分専用にチューニングでき、心身状態関連情報提供装置２００は、一層適切に心身状態関連情報を提供し得る。
また、ユーザ関連情報取得部２９６がユーザのつぶやきなどユーザの入力した文字情報をユーザ関連情報として取得するようにしてもよい。心身状態関連情報選択部２９５は、例えば、得られた文字情報に基づいてテキストマイニングを行って心身状態関連情報を取得する。これにより、ユーザが心身状態関連情報提供装置２００を長く使えば使うほどつぶやき等の文字情報が蓄積され、情報が個人向けにチューニングされる。
これにより、心身状態関連情報選択部２９５は、ユーザの状況に応じた心身状態関連情報を選択する点で、ユーザに役立つ心身状態関連情報を選択できることが期待される。すなわち、ユーザは、自らの生体データを入力することで心身状態関連情報提供装置２００を自分専用にチューニングでき、心身状態関連情報提供装置２００は、一層適切に心身状態関連情報を提供し得る。
また、ユーザ関連情報取得部２９６がユーザのつぶやきなどユーザの入力した文字情報をユーザ関連情報として取得するようにしてもよい。心身状態関連情報選択部２９５は、例えば、得られた文字情報に基づいてテキストマイニングを行って心身状態関連情報を取得する。これにより、ユーザが心身状態関連情報提供装置２００を長く使えば使うほどつぶやき等の文字情報が蓄積され、情報が個人向けにチューニングされる。
また、心身状態関連情報提供装置１００または２００がウェブサーバなどのサーバ装置として設置されている場合、ユーザは、スマートフォン、パソコンまたはタブレットＰＣにアクセスできれば、いつでも、どこでも心身状態関連情報提供装置１００や２００を利用できる。
また、心身状態関連情報提供装置１００や心身状態関連情報提供装置２００が心身状態関連情報を毎日収集することで、ユーザは、世界中から毎日収集されるストレス関連事例から情報を発掘できる。
また、心身状態関連情報提供装置１００や心身状態関連情報提供装置２００が心身状態関連情報を毎日収集することで、ユーザは、世界中から毎日収集されるストレス関連事例から情報を発掘できる。
なお、心身状態関連情報提供装置１００や２００の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ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、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。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良く、さら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であっても良い。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ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、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。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良く、さら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であっても良い。
以上、本発明の実施形態について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変更等も含まれる。
１００、２００ 心身状態関連情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ メディア接続部
１３０ 表示部
１４０ 操作入力部
１８０、２８０ 記憶部
１８１ 心身状態関連情報記憶部
１８２ エビデンス情報記憶部
１９０、２９０ 制御部
１９１ 心身状態関連情報取得部
１９２ エビデンス情報取得部
１９３ 特徴的表現取得部
１９４ 関連性判定部
１９５、２９５ 心身状態関連情報選択部
２８３ ユーザ関連情報記憶部
２９６ ユーザ関連情報取得部
１１０ 通信部
１２０ メディア接続部
１３０ 表示部
１４０ 操作入力部
１８０、２８０ 記憶部
１８１ 心身状態関連情報記憶部
１８２ エビデンス情報記憶部
１９０、２９０ 制御部
１９１ 心身状態関連情報取得部
１９２ エビデンス情報取得部
１９３ 特徴的表現取得部
１９４ 関連性判定部
１９５、２９５ 心身状態関連情報選択部
２８３ ユーザ関連情報記憶部
２９６ ユーザ関連情報取得部
Claims (4)
- 心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得部と、
前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得部と、
前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得部と、
前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定部と、
前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力部と、
を具備する心身状態関連情報提供装置。 - ユーザに関連する情報であるユーザ関連情報を取得するユーザ関連情報取得部と、
前記ユーザ関連情報に基づいて前記心身状態関連情報を選択する心身状態関連情報選択部と、
を具備し、
前記出力部は、前記心身状態関連情報選択部が選択した前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する、請求項１に記載の心身状態関連情報提供装置。 - 心身状態関連情報提供装置の心身状態関連情報提供方法であって、
心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得ステップと、
前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得ステップと、
前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得ステップと、
前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定ステップと、
前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力ステップと、
を有する心身状態関連情報提供方法。 - 心身状態関連情報提供装置の具備するコンピュータに、
心身の状態に関連する情報である心身状態関連情報をネットワークから取得する心身状態関連情報取得ステップと、
前記心身状態関連情報を補強する情報として用いられる情報であるエビデンス情報を取得するエビデンス情報取得ステップと、
前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との各々から特徴的表現を取得する特徴的表現取得ステップと、
前記特徴的表現に基づいて、前記心身状態関連情報と前記エビデンス情報との関連性の有無を判定する関連性判定ステップと、
前記心身状態関連情報と、当該心身状態関連情報に関連性有りと判定された前記エビデンス情報とを出力する出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2014029643A JP6429463B2 (ja) | 2014-02-19 | 2014-02-19 | 心身状態関連情報提供装置、心身状態関連情報提供方法およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|
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| Publication number | Publication date |
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