JP2016110213A - 情報処理装置、情報処理システム、端末装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】投稿件数の特徴的な変化をもたらす話題をユーザに把握させる。【解決手段】選択部は単位時間毎に投稿された文章から語句を選択し、検出部は投稿された文章の単位時間毎の投稿数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出し、通知部は検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された代表キーワードとを対応付けて出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、メッセージの投稿に関する情報処理装置、情報処理システム、端末装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

従来から、ユーザによる投稿メッセージ（例えば、ツイート（登録商標））を収集し、収集した投稿メッセージとその件数の時系列を公開する情報サービスがインターネット上で提供されている（非特許文献１〜３参照）。これらの情報処理サービスでは、ユーザが設定した条件に合った投稿メッセージの件数の特徴的な変化、例えば、盛り上がりが明示されることがある。盛り上がりとは、ある時間帯における投稿件数が所定数を超え、かつ、その直前及び直後の時間帯における件数よりも多い状態である。盛り上がりは、所定時間毎の件数の急激な増加として検出され、ユーザの関心の傾向、宣伝、広告の効果等、を分析するために用いられることがある。

"ＢｕｚｚＦｉｎｄｅｒ"，［ｏｎｌｉｎｅ］，ＮＴＴコム・オンライン・マーケティング・ソリューション株式会社，［平成２６年１０月２３日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｔｔｃｏｍｓ．ｃｏｍ．／ｓｅｒｖｉｃｅ／ｂｕｚｚｆｉｎｄｅｒ＞ "Ｇｏｏｇｌｅ Ｔｒｅｎｄｓ"，［ｏｎｌｉｎｅ］，Ｇｏｏｇｌｅ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，［平成２６年１０月２３日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｊｐ／ｔｒｅｎｄｓ／＞ "Ｙａｈｏｏ！検索（リアルタイム）"，［ｏｎｌｉｎｅ］，ヤフー株式会社，［平成２６年１０月２３日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｓｅａｒｃｈ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｒｅａｌｔｉｍｅ＞

非特許文献１、３に記載のサービスでは、件数の時系列と投稿メッセージとが別個に表示される。非特許文献２に記載のサービスでは、関連するニュース記事が件数の時系列を示すグラフ上に表示されることがある。
しかしながら、いずれのサービスも盛り上がりの箇所に投稿メッセージやその話題を表示するものではない。そのため、件数の時系列を見たユーザは、盛り上がりの原因となる話題を直ちに把握することができないことがあった。

本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであって、投稿件数の特徴的な変化をもたらす話題をユーザに把握させることができる情報処理装置、情報処理システム、端末装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択部と、前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部と、前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力部と、を備える情報処理装置である。

本発明によれば、投稿件数の特徴的な変化をもたらす話題をユーザに把握させることができる。

第１の実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る分析部の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るキーワード抽出部及び重み算出部の処理の一例を説明する図である。 第１の実施形態に係る重み付け部、キーワード選択部、文章抽出部、及び語順変更部の処理の一例を説明する図である。 第１の実施形態に係るユーザデータの例を示す図である。 第１の実施形態に係るメッセージ分析部の処理の一例を説明する図である。 第１の実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る初期画面の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る情報表示画面の一例を示す図である。 盛り上がりの検出日時とレベルのリストの一例である。 第１の実施形態に係る表示部に表示される特徴語リストの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る表示部に表示される時系列チャートの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る情報処理の一部を示すシーケンス図である。 第１の実施形態に係る情報処理の他の一部を示すシーケンス図である。 第２の実施形態に係る表示部に表示される時系列チャートの一例を示す図である。 第３の実施形態に係る表示部に表示される時系列チャートの一例を示す図である。 第４の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る分析部の構成を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図である。

（第１の実施形態）
本発明の第１実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理システムＳ１の構成を示すブロック図である。
情報処理システムＳ１は、端末装置１と、投稿サーバ装置２と、情報処理装置３と、端末装置４と、を含んで構成される。端末装置１、投稿サーバ装置２、情報処理装置３及び端末装置４は、ネットワーク６１を介してデータを相互に送受信可能である。ネットワーク６１は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、又はこれらの組み合わせであってもよい。図１では、端末装置１、４が、それぞれ１台のみ表示されているが、端末装置１、４の台数は、一般には複数である。

端末装置１は、ユーザの操作入力を受け付けることにより、メッセージを生成し、生成したメッセージを投稿サーバ装置２に送信する。また、端末装置１は、ユーザの操作を受け付けることにより、メッセージの検索条件を定める。端末装置１は、定めた検索条件でメッセージの検索を指示するメッセージ検索要求信号を投稿サーバ装置２に送信する。端末装置１は、メッセージ検索要求信号の応答として、投稿サーバ装置２から検索条件に応じた種々のメッセージを受信する。端末装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、携帯電話機、タブレット端末装置、等である。なお、以下の説明では、端末装置１から送信されたメッセージを投稿メッセージと呼ぶ。

投稿サーバ装置２は、端末装置１から収集した投稿メッセージを管理する。投稿サーバ装置２は、収集部２１、抽出部２２、及び投稿データベース２３を含んで構成される。
投稿サーバ装置２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び記憶装置を含んで構成されるサーバ装置である。記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ−ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はそれらの組み合わせである。記憶装置には、ＣＰＵで実行される各種のプログラム、ＣＰＵで実行される処理に用いられる各種のデータ、ＣＰＵで実行された処理により生成されたデータを記憶することにより、投稿データベース２３の機能を実現する。ＣＰＵは、記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより、収集部２１及び抽出部２２の機能を実現する。

収集部２１は、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて端末装置１からネットワーク６１を介して受信した投稿メッセージを収集する。収集部２１は、収集した投稿メッセージを、端末装置１のアドレスと受信時刻とを対応付けて投稿データベース２３に記憶する。
抽出部２２は、端末装置１から受信したメッセージ検索要求信号が指示する検索条件を満たす投稿メッセージを、投稿データベース２３から検索し、検索した投稿メッセージをその送信元の端末装置１のアドレスと受信時刻とを対応付けて読み取る。以下の説明では、送信元の端末装置１のアドレスを投稿アドレス、受信時刻を投稿時刻と呼ぶ。抽出部２２は、読み取った投稿メッセージを、投稿アドレスと投稿時刻とを対応付けてメッセージ検索要求信号の送信元の端末装置１にネットワーク６１を介して送信する。
なお、抽出部２２は、投稿データベース２３に記憶した投稿メッセージを、所定の時間間隔で投稿アドレスと投稿時刻とを対応付けて読み取り、それらを情報処理装置３に送信する。

投稿サーバ装置２は、例えば、ソーシャルメディアサーバ装置である。ソーシャルメディアとは、個人による情報発信、個人間のコミュニケーション、人の結びつきを利用した情報流通等の、社会的要素を含んだメディアである。ソーシャルメディアは、例えば、ブログやミニブログ、電子掲示板、ソーシャルネットワークサービス、投稿サービス、動画共有サービス等がある。

また、ソーシャルメディアでは、参加者間において双方向のコミュニケーションが可能であり、多くの参加者が関心を有する話題が扱われている場合には投稿数が増加する傾向がある。投稿メッセージは、客観的な事実を表す文章の他、投稿者の意見、感情を表す文章を含んで構成される。かかる文章は、投稿メッセージの本文の他、表題に掲げられることがある。ある投稿者の投稿メッセージには、他者の投稿メッセージの一部又は全部を引用されていることがある。引用された投稿メッセージには、その投稿者のアドレス、名称、又は別名、及びその引用である旨の記号が付加されることがある。

情報処理装置３は、取得した投稿メッセージの件数や話題の推移を分析する分析サーバ装置である。
情報処理装置３は、投稿サーバ装置２の投稿データベース２３から投稿メッセージを、所定の取得時間間隔で投稿者に関するデータ（例えば、投稿アドレス）と投稿時刻とを対応付けてネットワーク６１を介して取得する。情報処理装置３は、端末装置４が設定した単位時間毎に投稿されたメッセージからキーワードを抽出し、投稿されたメッセージの単位時間毎の件数が所定の時間変化特性（例えば、盛り上がり）を有する単位時間を検出する。情報処理装置３は、端末装置４からの要求に応じて、検出した単位時間と、この単位時間に抽出されたキーワードを対応付けて端末装置４に送信する。

端末装置４は、情報処理装置３においてキーワードを抽出する単位時間を設定し、設定した単位時間を情報処理装置３に送信する。端末装置４は、情報処理装置３から受信した単位時間と、キーワードを対応付けて表示部に出力する。端末装置４は、例えば、ＰＣ、タブレット端末装置、携帯電話機、等である。

（情報処理装置の構成）
次に、本実施形態に係る情報処理装置３の構成について説明する。
図２は、本実施形態に係る情報処理装置３の構成を示すブロック図である。
情報処理装置３は、取得部３１、記憶部３２、検知部３３及び抽出部３４を含んで構成される。
情報処理装置３は、ＣＰＵ及び記憶装置を備えるサーバ装置である。記憶装置は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はそれらの組み合わせである。記憶装置には、ＣＰＵで実行される各種のプログラム、ＣＰＵで実行される処理に用いられる各種のデータ、ＣＰＵで実行された処理により生成されたデータを記憶することにより、記憶部３２の機能を実現する。ＣＰＵは、記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより、取得部３１、記憶部３２、検知部３３及び抽出部３４の機能の全部又は一部を実現する。

取得部３１は、ネットワーク６１を介して所定の取得時間間隔で投稿メッセージを、投稿アドレスと投稿時刻とを対応付けて投稿サーバ装置２から取得する。取得部３１は、取得した投稿メッセージを、投稿アドレスと投稿時刻と対応付けて記憶部３２に記憶する。
記憶部３２は、当該投稿メッセージ、投稿アドレス及び投稿時刻を対応付けて記憶する。

検知部３３は、単位時間毎に当該単位時間内の投稿メッセージの件数を計数する。検知部３３は、計数した件数の時間変化特性を検知する。以下、投稿メッセージの件数を投稿数と呼ぶ。抽出部３４は、検知部３３によって投稿数の所定の時間変化特性が検知された単位時間内の投稿メッセージを記憶部３２から読み出し、読み出した投稿メッセージからキーワードを抽出する。抽出部３４は、投稿メッセージから事前に抽出されたキーワードを読み出してもよい。抽出部３４は、抽出したキーワードを示すキーワード情報を検知部３３に出力する。検知部３３は、抽出部３４から入力されたキーワード情報を、所定の時間変化特性が検知された単位時間を示す情報を対応付けて端末装置４に出力する。

次に、検知部３３及び抽出部３４の構成について説明する。
検知部３３は、検出部３３１と、通知部３３２（出力部）とを含んで構成される。
検出部３３１は、端末装置４から投稿メッセージの分析条件を示す分析条件情報を受信する。分析条件情報には、分析対象の投稿メッセージを抽出するための分析キーワード、投稿数を計数する単位時間、投稿メッセージを分析するための分析期間の開始時刻と終了時刻とを示す情報である。検出部３３１は、投稿時刻が分析期間内に含まれ、分析キーワードを含む投稿メッセージを記憶部３２から読み取る。分析期間は、単位時間よりも長い時間である。例えば、単位時間が１時間、分析期間が１日間である。
なお、分析条件情報には分析キーワードが含まれないことがある。その場合には、検出部３３１は、投稿時刻が分析期間内に含まれる投稿メッセージ全件を記憶部３２から読み取る。

検出部３３１は、読み取った投稿メッセージのうち単位時間毎の投稿数を計数し、計数した投稿数が所定の時間変化特性を有するか否かを判定する。所定の時間変化特性は、例えば、盛り上がりである。盛り上がりは、投稿数が分析期間内の所定の基準投稿数よりも多く、時間経過に対して極大になる状態である。基準投稿数は、例えば分析期間内の投稿数の平均値よりも有意に大きい値、例えば、当該平均値に値ａ・σを加えた値である。ａは、所定の正の実数である。ａは、典型的には０．５から２．５までのいずれか、例えば、１．０、２．０、等である。σは、分析期間内の投稿数の標準偏差を示す。基準投稿数は、分析期間内の中間値、最頻値、中央値等の統計的な代表値よりも有意に大きい値であってもよい。時間経過に対して極大とは、直前及び直後の単位時間の投稿数よりも大きい状態、つまりピークを意味する。よって、検出部３３１は、その前後の単位時間よりも投稿数が多い単位時間を盛り上がりが生じた単位時間として判定することができる。検出部３３１は、盛り上がりを検出した単位時間を示す盛り上がり情報を通知部３３２及び抽出部３４に出力する。

通知部３３２には、検出部３３１及び抽出部３４で取得された各種の情報、例えば、検出部３３１から盛り上がり情報が入力され、抽出部３４からキーワード情報と、キーワードの属性を示す属性情報（後述）が入力される。通知部３３２は、端末装置４から情報要求信号を受信する場合には、情報要求信号が指示する情報を端末装置４にネットワーク６１を介して送信する。例えば、盛り上がり情報を指示する情報要求情報が入力された場合には、通知部３３２は、入力された盛り上がり情報にキーワード情報と属性情報を単位時間毎に対応付けて端末装置４に送信する。また、特徴語リスト（後述）を指示する情報要求情報が入力された場合には、通知部３３２は、特徴語リストを端末装置４に送信する。

抽出部３４は、読出部３４１と、分析部３４２とを含んで構成される。
読出部３４１は、検出部３３１から入力された盛り上がり情報が示す単位時間より前の所定の参照時間内の投稿メッセージであって、端末装置４から受信した分析条件情報が示す分析キーワードを含む投稿メッセージ（分析条件情報に分析キーワードが含まれない場合は投稿メッセージ全件）を投稿時刻と対応付けて記憶部３２から読み出す。参照時間は、分析に際して投稿メッセージを参照する時間である。参照時間は、単位時間よりも長く、参照時間の終了時刻は、単位時間の開始時刻の前となる。また、参照時間は、典型的には分析期間よりも短い。例えば、単位時間、分析期間がそれぞれ１時間、２日である場合、参照時間は、６時間である。読出部３４１は、読み出した投稿メッセージを投稿時刻と対応付けて分析部３４２に出力する。参照時間は、典型的には分析期間よりも長くてもよい。

分析部３４２は、読出部３４１から入力された投稿メッセージから、後述するように複数のキーワードを抽出する。分析部３４２は、入力された投稿メッセージから、抽出したキーワードのいずれかを含む投稿メッセージを代表メッセージとして抽出する。分析部３４２は、抽出した代表メッセージに出現する単語の順序に、抽出したキーワードを並び替え、並び替えたキーワードを示すキーワード情報を生成する。キーワードは、必ずしも文法上の単語に限られず、複数の単語から構成される句である場合もある。分析部３４２は、生成したキーワード情報を通知部３３２に出力する。

図３は、本実施形態に係る分析部３４２の構成を示すブロック図である。
分析部３４２は、キーワード抽出部３４２１、重み算出部３４２２、重み付け部３４２３、キーワード選択部３４２４、文章抽出部３４２５、語順変更部３４２６、及びメッセージ分析部３４２７（語句分析部）を含んで構成される。
キーワード抽出部３４２１は、読出部３４１から入力された投稿メッセージについて、例えば、形態素解析を行ってキーワードを抽出する。形態素解析によれば、投稿メッセージを、当該投稿メッセージを構成する単語に区分され、区分された単語毎に品詞が特定される。キーワード抽出部３４２１は、区分した単語のうち、その品詞が自立語、例えば、名詞又は形容詞である単語をキーワードとして抽出する。キーワード抽出部３４２１は、抽出したキーワードを重み算出部３４２２に出力する。

重み算出部３４２２は、キーワード抽出部３４２１から入力されたキーワード毎の出現回数を、各投稿メッセージについて計数する。重み算出部３４２２は、キーワード毎の各投稿メッセージについての出現回数を、単位時間内、参照時間内のそれぞれについて集計する。また、重み算出部３４２２は、単位時間内、参照時間内のそれぞれについて投稿数Ｎ_０、投稿数Ｎ_１０を集計する。重み算出部３４２２は、単位時間内、参照時間内のそれぞれについて、キーワードｗ毎の出現回数ｃ_０（ｗ）、出現回数ｃ_１０（ｗ）を投稿数Ｎ_０、投稿数Ｎ_１０でそれぞれ正規化して、単位時間内、参照時間内のそれぞれについてキーワードｗ毎の出現率ｒ_０（ｗ）、出現率ｒ_１０（ｗ）を算出する。重み算出部３４２２は、キーワードｗ毎の単位時間内の出現率ｒ_０（ｗ）を参照時間内の出現率ｒ_１０（ｗ）で除算して、キーワードｗ毎の重みＷｅｉｇｈｔ（ｗ）を算出する。重み算出部３４２２は、入力されたキーワードｗ、当該キーワードｗ毎の重みＷｅｉｇｈｔ（ｗ）及び当該キーワード毎の単位時間内の出現回数ｃ_０（ｗ）を重み付け部３４２３に出力する。従って、参照時間との比較で単位時間内において頻繁に出現するキーワードｗほど高い重みＷｅｉｇｈｔ（ｗ）が算出され、稀に出現するキーワードｗほど低い重みＷｅｉｇｈｔ（ｗ）が算出される。

重み付け部３４２３は、重み算出部３４２２から入力されたキーワードｗ毎に、単位時間内の出現回数ｃ_０（ｗ）に重みＷｅｉｇｈｔ（ｗ）を乗算することにより、重み付けられた出現回数Ｗｅｉｇｈｔ（ｗ）・ｃ_０（ｗ）を単語スコアｓ（ｗ）として算出する。重み付け部３４２３は、単語スコアｓ（ｗ）が大きい順に入力されたキーワードｗを並び替え、並び替えたキーワードｗと、キーワードｗ毎の単語スコアｓ（ｗ）をキーワード選択部３４２４に出力する。これらのキーワードｗ及びキーワードｗ毎の単語スコアｓ（ｗ）を示す情報を特徴語リストと呼ぶ。重み付け部３４２３には、特徴語リストに含まれるキーワードｗの数Ｎｗを予め設定しておく。キーワードの数Ｎｗは、例えば、１５である。単語スコアｓ（ｗ）は、単位時間内の出現回数ｃ_０（ｗ）が、単位時間内における相対的な出現回数で重みづけて算出されるので、出現回数が等しくても単位時間内に特異的に出現したキーワードｗほど高くなる。重み付け部３４２３は、生成した特徴語リストをキーワード選択部３４２４と通知部３３２に出力する。特徴語リストには、キーワードｗ毎の単位時間内の出現率ｒ_０（ｗ）が含まれてもよい。

キーワード選択部３４２４は、重み付け部３４２３から入力された特徴語リストが示す単語スコアｓ（ｗ）が高いキーワードｗほど優先して、選択されたキーワードの全長が所定の長さの範囲内となる個数のキーワードを選択する。例えば、キーワード選択部３４２４は、特徴語リストが示すキーワードｗのうち、最も単語スコアｓ（ｗ）が高いキーワードｗ_１を選択する。最も単語スコアｓ（ｗ）が高いキーワードｗが複数ある場合には、キーワード選択部３４２４は、その複数のキーワードｗ_ｎ（ｎは自然数）を選択する。選択したキーワード数が１個であり、そのキーワードｗ_１を形成する文字数が所定の文字数の下限（例えば、５文字）よりも少ない場合には、キーワード選択部３４２４は、特徴語リストから次に単語スコアｓ（ｗ）の高いキーワードｗ_２を選択する。但し、単語スコアｓ（ｗ）が所定の単語スコアの下限よりも低い場合には、キーワード選択部３４２４は、当該キーワードｗ_２を選択しなくてもよい。

また、キーワード選択部３４２４は、選択されたキーワードｗの全長、例えば、文字数の合計が所定の上限（例えば、２０文字）以下である間、特徴語リストからさらに次に単語スコアｓ（ｗ）の高いキーワードｗを選択する処理を繰り返してもよい。また、キーワード選択部３４２４は、選択されたキーワードｗの全長として、そのキーワードｗの数が所定の上限（例えば、３個）以下である間、特徴語リストからさらに次に単語スコアｓ（ｗ）の高いキーワードｗを選択する処理を繰り返してもよい。以下の説明では、キーワード選択部３４２４が選択したキーワードを代表キーワードと呼ぶことがある。キーワード選択部３４２４は、選択した代表キーワードｗを語順変更部３４２６に出力する。選択した代表キーワードｗの数が複数である場合には、キーワード選択部３４２４は、選択した代表キーワードｗと、選択した代表キーワード毎の単語スコアｓ（ｗ）を文章抽出部３４２５に出力する。

文章抽出部３４２５には、読出部３４１から投稿メッセージが入力され、キーワード選択部３４２４から代表キーワードｗと代表キーワード毎の単語スコアｓ（ｗ）が入力される。文章抽出部３４２５は、入力された投稿メッセージのうち単位時間内の投稿メッセージから、入力された代表キーワードｗの少なくともいずれか１つを含む投稿メッセージを選択する。文章抽出部３４２５は、選択した投稿メッセージ毎に、入力された代表キーワードｗ毎の単語スコアｓ（ｗ）の総和を投稿メッセージ点数として算出する。文章抽出部３４２５は、算出した投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを代表メッセージとして抽出する。文章抽出部３４２５は、抽出した代表メッセージを語順変更部３４２６に出力する。
なお、文章抽出部３４２５が、単位時間内の投稿メッセージから、入力された代表キーワードｗの少なくともいずれか１つを含む投稿メッセージを選択できなかった場合には、投稿メッセージの抽出の失敗を示す抽出失敗情報を語順変更部３４２６に出力する。
また、文章抽出部３４２５は、入力された投稿メッセージのうち単位時間内の投稿メッセージから、入力された代表キーワードｗのうち複数を含む投稿メッセージを選択してもよい。この場合、文章抽出部３４２５は、時間的に最も早く投稿された投稿メッセージを代表メッセージとして抽出するようにしてもよい。

語順変更部３４２６は、キーワード選択部３４２４から入力された代表キーワードｗの数が複数である場合、入力された複数の代表キーワードｗが文章抽出部３４２５から入力された代表メッセージに出現する順序に、その複数の代表キーワードｗの順序を並び替える。語順変更部３４２６は、並び替えた代表キーワードｗを示すキーワード情報を生成する。なお、文章抽出部３４２５から抽出失敗情報が入力される場合には、入力された代表キーワードｗの順序を変更せずに、その順序で配列された代表キーワードｗを示すキーワード情報を生成する。また、入力された代表キーワードｗの数が１個である場合には、その代表キーワードｗを示すキーワード情報を生成する。語順変更部３４２６は、生成したキーワード情報をメッセージ分析部３４２７に出力する。

メッセージ分析部３４２７は、読出部３４１から入力された投稿メッセージから、語順変更部３４２６から入力されたキーワード情報が示す代表キーワードを含んだ投稿メッセージを分析対象メッセージとして選択する。メッセージ分析部３４２７は、分析対象メッセージを用いて当該代表キーワードの属性を分析する。メッセージ分析部３４２７は、選択した属性を示す属性情報を、入力されたキーワード情報と対応付けて通知部３３２に出力する。メッセージ分析部３４２７における代表キーワードの属性分析の例については、後述する。

図４は、本実施形態に係るキーワード抽出部３４２１及び重み算出部３４２２の処理の一例を説明する図である。
処理例Ｅｘ１は、キーワード抽出部３４２１が、投稿メッセージから抽出したキーワードの例を示す。例えば、投稿メッセージ「［新製品 家電： ＦＬ電機］ ロボット掃除機「お掃除くん」、全国の量販店にて発売」から、キーワードとして、「新製品」、「家電」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「全国」、「量販店」、「発売」のそれぞれが抽出される。

処理例Ｅｘ２は、重み算出部３４２２が集計したキーワード毎の単位時間内の投稿メッセージにおける出現回数の例を示す。各キーワードの末尾に付されたカッコ［１２］内の数値は、そのキーワードが投稿メッセージ内で出現した回数（この場合は、１２回）を示す。例えば、キーワード「新製品」、「家電」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「全国」、「量販店」、「発売」の出現回数は、それぞれ１２、１６、１７、２７、２４、５、７、１５件である。

処理例Ｅｘ３は、重み算出部３４２２が集計したキーワード毎の参照時間内の投稿メッセージにおける出現回数の例を示す。例えば、キーワード「新製品」、「家電」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「全国」、「量販店」、「発売」の出現回数は、それぞれ４２、５３、２０、２９、２７、２８、２４、２９件である。

処理例Ｅｘ４は、重み算出部３４２２がキーワード毎の単位時間内の投稿メッセージにおける出現率を、参照時間内の投稿メッセージにおける出現率で除算して算出した重みの例を示す。例えば、キーワード「新製品」、「家電」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「全国」、「量販店」、「発売」の重みは、それぞれ０．３６、０．４１、２．２５、３．３５、２．８２、０．２１、０．２８、０．５４である。キーワード「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」の重みは、その他のキーワードの重みよりも大きく、それぞれ１を超えている。このことは、これらのキーワードがその時点の単位時間において他の時間帯よりも頻出していることを示す。

図５は、本実施形態に係る重み付け部３４２３、キーワード選択部３４２４、文章抽出部３４２５、及び語順変更部３４２６の処理の一例を説明する図である。
処理例Ｅｘ５は、重み付け部３４２３が、キーワード毎に単位時間内の出現回数に重みを乗算して算出した単語スコアの例である。
例えば、キーワード「新製品」、「家電」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「全国」、「量販店」、「発売」の単語スコアは、それぞれ４．３２、６．５６、３８．２５、９０．４５、７８．６８、１．０５、１．９６、８．１０である。キーワード「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」の単語スコアは、その他のキーワードの単語スコアよりも大きく、それぞれ３０を超えている。それ以外のキーワードの単語スコアは、いずれも１０未満である。このように単位時間内における出現回数が、その他の時間帯における出現回数よりも多いキーワードほど単語スコアが大きくなり、単位時間内における出現回数が少ないキーワードほど単語スコアが小さくなる。
そして、キーワード選択部３４２４は、単語スコアが最も大きい代表キーワードから３番目に大きい代表キーワードとして、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「ＦＬ電機」を選択する。このようにして、「ロボット掃除機」、「お掃除くん」、「ＦＬ電機」が主な話題を示す代表キーワードとして選択される。

処理例Ｅｘ６は、文章抽出部３４２５が、投稿メッセージ毎に算出した代表キーワードｗ毎の単語スコアｓ（ｗ）の総和（投稿メッセージ点数）の例である。例えば、投稿メッセージ「「お掃除くん」は、ＦＬ電機と健康機器メーカーのＹ屋と共同で開発したロボット掃除機」の投稿メッセージ点数は、２３３．５５である。
処理例Ｅｘ７は、文章抽出部３４２５が、投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージとして選択した代表メッセージの例を示す。例えば、「「お掃除くん」は、ＦＬ電機と健康機器メーカーのＹ屋と共同で開発したロボット掃除機」が代表メッセージとして選択される。

処理例Ｅｘ８は、語順変更部３４２６が、文章抽出部３４２５が選択した代表メッセージにおいて出現する順序に並び替えた代表キーワードの例である。例えば、代表キーワード「お掃除くん」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」が、代表メッセージ「「お掃除くん」は、ＦＬ電機と健康機器メーカーのＹ屋と共同で開発したロボット掃除機」において出現する順序に並び替えられる。従って、代表メッセージの順序に代表キーワード間の構文上の関係が反映される。

（代表キーワードの属性分析）
次に、メッセージ分析部３４２７による代表キーワードの属性分析の例について説明する。代表キーワードの属性は、例えば、当該代表キーワードの出所である。代表キーワードの出所は、当該代表キーワードが出現した投稿メッセージの投稿者を意味し、例えば、（１）著名ユーザ、（２）一般ユーザ、（３）著名ユーザと一般ユーザの両者、に分類される。著名ユーザとは、その投稿メッセージ、その他の行動や事業が大衆から注目されるユーザである。著名ユーザには、例えば、新聞社、放送局、等の報道機関（マスメディア）、官公庁、国際機関、地方公共団体、大企業等の法人の他、政治家、芸能人、スポーツ選手、実業家、作家、等の著名人が含まれる。一般ユーザとは、著名ユーザ以外の投稿者を意味する。一般ユーザは、主に自然人である。
そこで、記憶部３２に著名ユーザによる投稿メッセージを識別する情報を含むユーザデータを予め記憶しておく。メッセージ分析部３４２７は、ユーザデータを参照して代表キーワードの出所を分析する。

次に、ユーザデータの例について説明する。
図６は、本実施形態に係るユーザデータの例を示す図である。ユーザデータは、著名ユーザの名称、アドレス、別称を含み、これらが対応付けられている。名称は、そのユーザの名称である。名称は、必ずしも正式名称に限られず、ユーザ本人により投稿メッセージの投稿の際に用いられる名称であればよい。アドレスは、投稿メッセージにおいて公開されるアドレスであり、必ずしも公式のアドレスでなくてもよい。別称は、当該ユーザの呼称であって、名称とは異なる呼称、例えば、通称、愛称、略称、筆名、等である。メッセージ分析部３４２７は、ユーザデータを参照して、分析対象メッセージに含まれる名称、アドレス、別称が、ユーザデータに存在する場合、分析対象メッセージに含まれる代表キーワードの出所が、（２）著名ユーザ、であると判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、分析対象メッセージに含まれる名称、アドレス、別称が、ユーザデータに存在しない場合、分析対処メッセージに含まれる代表キーワードの出所が、（１）一般ユーザ、であると判定する。

但し、分析対象メッセージには所定の符号（例えば、「ＲＴ」）又は文字列（例えば、頭文字が「＠」である別称、アドレス）が含まれる場合がある。その場合には、メッセージ分析部３４２７は、当該分析対象メッセージが他の投稿メッセージに対する再投稿メッセージ（例えば、リツイート（登録商標））であると判定する。そして、メッセージ分析部３４２７は、再投稿メッセージと判定された分析対象メッセージに含まれる代表キーワードの出所が、（１）著名ユーザ、（２）一般ユーザ、（３）著名ユーザと一般ユーザの両者、のいずれであるかを判定する。

例えば、次の場合において、メッセージ分析部３４２７は、代表キーワードの出所が、（１）著名ユーザ、であると判定する。（１−１）分析対象メッセージが、他の著名ユーザによる投稿メッセージに対する、ある著名ユーザが再投稿した投稿メッセージである場合。（１−２）著名ユーザによる投稿メッセージに対して一般ユーザが再投稿した投稿メッセージであるが、著名ユーザによる文章の全部又は一部が引用され、一般ユーザ独自の文章が含まれない場合。（１−３）分析対象メッセージが、一般ユーザによる投稿メッセージに対して著名ユーザが再投稿した投稿メッセージであるが、一般ユーザによる文章が含まれず、著名ユーザ独自の文章が含まれる場合。

また、次の場合において、メッセージ分析部３４２７は、代表キーワードの出所が、（２）一般ユーザ、であると判定する。（２−１）分析対象メッセージが、他の一般ユーザによる投稿メッセージに対して、ある一般ユーザが再投稿した投稿メッセージである場合。（２−２）著名ユーザによる投稿メッセージに対して一般ユーザが再投稿した投稿メッセージであるが、著名ユーザによる文章が含まれず、一般ユーザ独自の文章が含まれる場合。（２−３）分析対象メッセージが、一般ユーザによる投稿メッセージに対して著名ユーザが再投稿した投稿メッセージであるが、一般ユーザによる文章の一部又は全部が引用され、著名ユーザ独自の文章が含まれない場合。

また、次の場合において、メッセージ分析部３４２７は、代表キーワードの出所が、（３）著名ユーザと一般ユーザの両者、であると判定する。（３−１）著名ユーザによる投稿メッセージに対して一般ユーザが再投稿した投稿メッセージであり、著名ユーザによる文章の全部又は一部が引用され、かつ、一般ユーザ独自の文章が含まれる場合。（３−２）一般ユーザによる投稿メッセージに対して著名ユーザが再投稿した投稿メッセージであり、一般ユーザによる文章の全部又は一部が引用され、かつ、著名ユーザ独自の文章が含まれる場合。

ここで、メッセージ分析部３４２７は、分析対象メッセージのうち、上述した所定の符号（例えば、「ＲＴ」）又は文字列（例えば、頭文字が「＠」である別称、アドレス）の直後に続く一群の文字列からなる文章を、引用部分と判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、頭文字が「＠」である別称又はアドレスのうち、ユーザデータに含まれる別称又はアドレスを、著名ユーザの別称又はアドレスと判定する。なお、別称又はアドレスが、分析対象メッセージ冒頭の記述欄に記述されている場合、メッセージ分析部３４２７は、それらの別称又はアドレスを投稿者（再投稿者）の別称又はアドレスと判定する。また、名称、別称又はアドレスが、分析対象メッセージを構成する本文の記述欄に記述されている場合、メッセージ分析部３４２７は、それらの名称、別称又はアドレスを引用元の投稿者（原投稿者）の名称、別称又はアドレスと判定する。

次に、メッセージ分析部３４２７の処理について説明する。
図７は、本実施形態に係るメッセージ分析部３４２７の処理の一例を説明する図である。
Ｔｗ１１は、著名ユーザが投稿した投稿メッセージの一例である。投稿メッセージＴｗ１１は、文章抽出部３４２５が抽出した１つの代表メッセージである。投稿メッセージＴｗ１１は、表題Ｔｗ１１−１、名称Ｔｗ１１−２、投稿日時Ｔｗ１１−３、及び本文Ｔｗ１１−４を含む。投稿日時Ｔｗ１１−３は、投稿時刻のうち年月日で表される情報である。
メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１１から名称Ｔｗ１１−２「ニューステレビ」を読み取り、ユーザデータに読み取った名称Ｔｗ１１−２「ニューステレビ」と一致する名称があると判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１１から読み取った本文Ｔｗ１１−４において、所定の文字列「ＲＴ」が含まれておらず、ユーザデータに含まれるアドレス、別称のいずれにも一致するものがないと判定する。従って、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１１に含まれる代表キーワード「お掃除くん」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」の出所が、（１）著名ユーザ、であると判定することができる。これにより、当該単位時間において代表キーワード「お掃除くん」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」に関する話題が、著名ユーザの投稿を一因として頻出していることが検知される。

Ｔｗ１２は、一般ユーザが投稿した投稿メッセージの一例である。投稿メッセージＴｗ１２は、名称Ｔｗ１２−１、本文Ｔｗ１２−２、及び投稿日時Ｔｗ１２−３を含む。名称Ｔｗ１２−１の記述欄には、名称「ユーザ１」、別称「＠ｕｓｅｒ１」が記述されている。
メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１２から読み取った名称「ユーザ１」又は別称「＠ｕｓｅｒ１」と一致する名称又は別称が、ユーザデータにないと判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１２から読み取った本文Ｔｗ１２−２において、所定の文字列「ＲＴ」が含まれておらず、ユーザデータに含まれるアドレス、別称のいずれにも一致するものがないと判定する。従って、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１２に含まれる代表キーワード「お掃除くん」の出所が、（２）一般ユーザ、であると判定することができる。

Ｔｗ１３は、一般ユーザが再投稿した投稿メッセージの一例である。投稿メッセージＴｗ１３は、名称Ｔｗ１３−１、本文Ｔｗ１３−２、及び投稿日時Ｔｗ１３−３を含む。名称Ｔｗ１３−１の記述欄には、名称「ユーザ２」、別称「＠ｕｓｅｒ２」が記述されている。
メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１３から読み取った名称「ユーザ２」又は別称「＠ｕｓｅｒ２」と一致する名称又は別称が、ユーザデータにないと判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１３から読み取った本文Ｔｗ１３−２において、ユーザデータに含まれる別称と一致する別称「＠ニュースＴＶ」が含まれると判定する。そのため、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１３が著名ユーザである「ニューステレビ」による投稿メッセージに対して、一般ユーザである「ユーザ２」が再投稿した投稿メッセージであると判定する。また、本文１３−２において、別称「＠ニュースＴＶ」の直後に文章が含まれ、別称「＠ニュースＴＶ」に先行した位置に、文章が含まれていないため、著名ユーザの文章の一部「「お掃除くん」は、ＦＬ電機と健康機器メーカーのＹ屋と共同で開発したロボット掃除機」が含まれているが、一般ユーザ独自の文章が含まれていないと判定する。従って、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１３に含まれる代表キーワード「お掃除くん」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」の出所が、（１）著名ユーザ、であると判定することができる。

Ｔｗ１４は、一般ユーザが再投稿した投稿メッセージの他の例である。投稿メッセージＴｗ１４は、名称Ｔｗ１４−１、本文Ｔｗ１４−２、及び投稿日時Ｔｗ１４−３を含む。名称Ｔｗ１４−１の記述欄には、名称「ユーザ３」、別称「＠ｕｓｅｒ３」が記述されている。
メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１４から読み取った名称「ユーザ３」又は別称「＠ｕｓｅｒ３」と一致する名称又は別称が、ユーザデータにないと判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１４から読み取った本文Ｔｗ１４−２において、所定の符号「ＲＴ」が含まれ、ユーザデータに含まれる別称と一致する別称が含まれないと判定する。そのため、投稿メッセージＴｗ１４が一般ユーザ「＠ｕｓｅｒ１」による投稿メッセージに対して、一般ユーザである「ユーザ３」が再投稿した投稿メッセージであると判定する。また、本文１３−２において、符号「ＲＴ」及び別称「@ｕｓｅｒ１」に先行した位置に一般ユーザ「ユーザ３」の独自の文章「近所のＹＢ電気は開店前から人だかり」が追加され、符号「ＲＴ」及び別称「＠ｕｓｅｒ１」の直後に一般ユーザ「ユーザ１」の文章の一部「今日も朝からくしゃみ」が引用されていると判定する。従って、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１４に含まれる代表キーワード「ＹＢ電気」の出所が、（２）一般ユーザ、であると判定することができる。

Ｔｗ１５は、一般ユーザが再投稿した投稿メッセージのさらに他の例である。投稿メッセージＴｗ１５は、名称Ｔｗ１５−１、本文Ｔｗ１５−２、及び投稿日時Ｔｗ１５−３を含む。名称Ｔｗ１５−１の記述欄には、名称「ユーザ４」、別称「＠ｕｓｅｒ４」が記述されている。
メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１５から読み取った名称「ユーザ４」又は別称「＠ｕｓｅｒ４」と一致する名称又は別称が、ユーザデータにないと判定する。また、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１５から読み取った本文Ｔｗ１５−２において、所定の符号「ＲＴ」が含まれ、ユーザデータに含まれる別称と一致する別称「ニュースＴＶ」が含まれると判定する。そのため、投稿メッセージＴｗ１５が著名ユーザ「ニューステレビ」による投稿メッセージに対して、一般ユーザである「ユーザ４」が再投稿した投稿メッセージであると判定する。また、本文１５−２において、符号「ＲＴ」及び別称「＠ニュースＴＶ」に先行した位置に一般ユーザ「ユーザ４」の独自の文章「近所のＹＢ電気は開店前から人だかり」が追加されている。符号「ＲＴ」及び別称「＠ニュースＴＶ」の直後に著名ユーザ「ニューステレビ」の文章の一部「価格は５万円と高めだ」が含まれ、別称「＠ｕｓｅｒ１」の直後に一般ユーザ「ユーザ１」の文章の一部「お掃除くん欲しい！」が引用されていると判定する。従って、メッセージ分析部３４２７は、投稿メッセージＴｗ１５に含まれる代表キーワード「お掃除くん」の出所が、（３）著名ユーザと一般ユーザの両者、であると判定することができる。

なお、分析対象メッセージの個数は、１個に限られず、複数個であってもよい。メッセージ分析部３４２７は、複数個の分析対象メッセージの１つ、例えば、文章抽出部３４２５が抽出した代表メッセージについて処理を行ってもよいし、複数個の分析対象メッセージのそれぞれについて処理を行ってもよい。複数個の分析対象メッセージのそれぞれについて処理を行った場合には、メッセージ分析部３４２７は、代表キーワード毎に、判定された出所（１）著名ユーザ、（２）一般ユーザ、（３）著名ユーザと一般ユーザの両者、それぞれについて分析対象メッセージの件数を計数する。語順変更部３４２６から入力された代表キーワード情報が示す代表キーワードが複数個ある場合には、代表キーワード間で、出所毎の分析対象メッセージの件数を加算して、出所毎の分析対象メッセージの合計件数を算出する。そして、語順変更部３４２６は、算出した合計件数が最も多い出所を特定する。これにより、当該単位時間において選択された代表キーワード「お掃除くん」、「ＦＬ電機」、「ロボット掃除機」に関する話題が、主にいかなる出所の投稿メッセージに起因して頻出しているかを推定することができる。

（端末装置４の構成）
次に、本実施形態に係る端末装置４の構成について説明する。
図８は、本実施形態に係る端末装置４の構成を示すブロック図である。
端末装置４は、入出力部４１１、通信部４１２、記憶部４１３、条件設定部４１４、分析情報取得部４１５（出力部）、操作入力部４２１、及び表示部４２２を含んで構成される。
端末装置４は、ＣＰＵ及び記憶装置を備える。記憶装置は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はそれらの組み合わせである。記憶装置には、ＣＰＵで実行される各種のプログラム、ＣＰＵで実行される処理に用いられる各種のデータ、ＣＰＵで実行された処理により生成されたデータを記憶することにより、記憶部４１３の機能を実現する。ＣＰＵは、記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより、入出力部４１１、通信部４１２、条件設定部４１４、及び分析情報取得部４１５のそれぞれの全部又は一部の機能を実現する。

入出力部４１１は、操作入力部４２１から入力された操作信号を条件設定部４１４又は分析情報取得部４１５に出力する。入出力部４１１は、条件設定部４１４又は分析情報取得部４１５から入力された各種の画像信号を表示部４２２に出力する。入出力部４１１は、例えば、データ入出力インタフェースである。
通信部４１２は、ネットワーク６１に接続して情報処理装置３との間で各種のデータを送受信する。通信部４１２は、例えば、通信インタフェースである。
記憶部４１３は、端末装置４における各種の処理に用いられるデータ、処理によって生成されたデータ、端末装置４が受信したデータを記憶する記憶媒体を含んで構成される。

条件設定部４１４は、投稿メッセージの分析条件を示す分析条件情報を設定する。条件設定部４１４は、予め記憶部４１３に記憶させておいた各種の表示画面データを読み取り、読み取った表示画面データを、入出力部４１１を介して表示部４２２に出力する。表示画面データには、初期画面を示す初期画面データ、各種の情報を重ね合わせて表示するための情報表示画面データがある。表示部４２２には、条件設定部４１４から入力された表示画面データに基づく表示画面が表示される。表示画面には、各種の分析条件が操作信号により入力可能な入力欄が設けられている。分析条件は、上述した単位時間、分析期間、及び分析キーワードが含まれる。条件設定部４１４は、入出力部４１１を介して入力された操作信号に基づいて指定された分析条件を示す分析条件情報を生成する。条件設定部４１４は、生成した分析条件情報を、通信部４１２を介して情報処理装置３に送信する。

分析情報取得部４１５は、入出力部４１１を介して入力された操作信号に基づいて投稿メッセージを分析して生成された情報を取得する。分析情報取得部４１５は、操作信号が指示する各種の情報の要求を示す情報要求信号を生成し、生成した情報要求信号を、通信部４１２を介して情報処理装置３に送信する。分析情報取得部４１５は、その応答として操作信号が指示する情報を情報処理装置３から受信する。

表示部４２２に初期画面が表示されている場合には、分析情報取得部４１５は、初期画面を消去し、予め記憶部４１３に記憶させておいた情報表示画面データを読み取り、読み取った情報表示画面データを、入出力部４１１を介して表示部４２２に出力する。表示部４２２には、情報表示画面データに基づく情報表示画面が表示される。分析情報取得部４１５は、取得した各種の情報を情報表示画面に合成し、合成した情報表示画面を示す情報表示画面データを生成する。分析情報取得部４１５は、生成した情報表示画面データを、入出力部４１１を介して表示部４２２に出力する。これにより、表示部４２２には、各種の情報が合成された情報表示画面が表示される。また、分析情報取得部４１５は、情報処理装置３から取得した各種の情報を記憶部４１３に記憶してもよく、記憶部４１３から操作信号より指示された情報を読み取り、情報表示画面に合成して表示部４２２に表示させてもよい。

分析情報取得部４１５は、例えば、次の情報が取得可能である。（ａ）投稿数の時系列を示す投稿数情報、（ｂ）盛り上がりが検出された単位時間を示す盛り上がり情報、（ｃ）盛り上がりが検出された単位時間において選択された代表キーワードを示すキーワード情報、（ｄ）単位時間毎に抽出されたキーワードのリストとキーワード毎の単語スコアを示す特徴語リスト、（ｅ）分析期間内に抽出された頻出語のリストと、頻出語間の共起関係を示す関連語情報、等がある。頻出語とは、出現回数が多いキーワードを意味し、特徴語リストが示すキーワードの全部または一部該当する。頻出語間の共起関係とは、例えば、１つの頻出語と他の１つの頻出語の両方が出現する投稿メッセージの件数の、分析期間内における投稿メッセージの総数に対する割合（出現率）である。表示部４２２に表示される表示画面の例については、後述する。

操作入力部４２１は、ユーザから受け付けた操作に応じた操作信号を生成し、生成した操作信号を入出力部４１１に出力する。操作入力部４２１は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス、等を含んで構成される。
表示部４２２は、入出力部４１１から入力された表示用データが示す情報、例えば、投稿情報、盛り上がり情報、等を表示する。表示部４２２は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイである。操作入力部４２１がタッチセンサである場合には、表示部４２２は、操作入力部４２１と一体化されたタッチパネルとして構成されてもよい。

（表示画面の例）
次に、表示部４２２に表示される表示画面の例について説明する。
図９は、初期画面の一例を示す図である。初期画面には、分析条件を設定するためのプルダウンメニューｄ０５、入力欄ｄ０７、ボタンｄ０８と、取得すべき情報を指定するためのプルダウンメニューｄ１０、ボタンｄ１２〜ｄ１５と、を含んで構成される。

プルダウンメニューｄ０５は、予め設定された複数の分析期間と単位時間のセットから１つのセットを、操作信号により選択するために用いられる。プルダウンメニューｄ０５の「直近１日（１時間単位）」との表示は、分析期間が、直近の１日であって、単位時間が１時間単位であることを意味する。直近とは、取得済みの投稿メッセージを用いる場合には、集計済みの直近、つまり、その取得期間のうちの最も現在に近い時間帯を意味し、新規の投稿メッセージを用いる場合には、現在までの時間帯を意味する。

入力欄ｄ０７は、操作信号により入力された分析キーワードを入力するために用いられる。ボタンｄ０８（「確定」）は、押下されることにより入力欄ｄ０７に表示された分析キーワードを確定するために用いられる。確定した分析キーワードは、当該分析キーワードを含む投稿メッセージを分析対象として絞り込むために用いられる。「押下」とは、ユーザの操作により生じた操作信号であって、表示領域内の位置を指示する操作信号が取得されることを意味する。なお、入力欄ｄ０７では、複数の分析キーワードと論理演算子「ＡＮＤ」、「ＯＲ」、「ＮＯＴ」とからなる論理式が設定されてもよい。その場合には、設定された論理式が示す条件に合致する投稿メッセージが分析対象として指示される。例えば、分析キーワードとして、「コピー」と「紙詰まり」の両者を含む投稿メッセージを抽出するためには、「コピー ＡＮＤ 紙詰まり」と設定されればよい。また、「コピー」と「紙詰まり」の少なくともいずれか一方を含む投稿メッセージを抽出するためには、「コピー ＯＲ 紙詰まり」と設定されればよい。また、「コピー」を含み、かつ「紙詰まり」を含まない投稿メッセージを抽出するためには、「コピー ＡＮＤ ＮＯＴ 紙詰まり」と設定されればよい。

プルダウンメニューｄ１０は、分析に用いられる投稿メッセージ（使用データ）を新規に投稿サーバ装置２から情報処理装置３に取得させるか、取得済みの投稿メッセージから前もって抽出したキーワードを用いて分析させるかを、操作信号により選択するために用いられる。プルダウンメニューｄ１０の「抽出済」との表示は、取得済みの投稿メッセージを用いて分析させることを意味する。データ名の欄における「ＫＡＤＥＮ」との表示ｄ０２は、取得済みの投稿メッセージの集合を示す名称（データ名）である。

ボタンｄ１２は、「時系列チャート」との文字列が表示され、投稿数情報を、押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、取得した投稿数情報が示す単位時間毎の投稿数を表す時系列チャートを表示部４２２に表示させる。投稿数は、指示された分析キーワード又は論理式に合致する投稿メッセージの単位時間毎の件数である。
ボタンｄ１３は、「相対値」との文字列が表示され、時系列を構成する情報として相対値を、押下により指示するために用いられる。相対値は、単位時間毎の指定された分析キーワード又はその論理式に合致した投稿メッセージの件数の、全投稿メッセージの件数に対する比である。入力欄ｄ０７により分析キーワード又はその論理式が指定されていない場合には、ボタンｄ１３は、押下不可能であってもよいし、非表示であってもよい。

ボタンｄ１４は、「関連語表示」という文字列が表示され、関連語情報を、押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、取得した関連語情報が示す分析期間内（盛り上がりが検出された単位時間内に限らない）に抽出された頻出語のリストと頻出語間の共起関係を示すグラフを表示部４２２に表示させる。
ボタンｄ１５は、「頻出語時系列」という文字列が表示され、特徴語リスト（頻出語のリスト）を、押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、指示された分析期間内（盛り上がりが検出された単位時間内に限らない）の単位時間毎のキーワード（頻出語）のリストと出現率を表示部４２２に表示させる。

図１０は、情報表示画面の一例を示す図である。初期画面と同一の構成要素については、同一の符号を付して上述の説明を援用する。図１０に示す情報表示画面は、初期画面上のボタンｄ１２の押下に応じて分析情報取得部４１５により表示部４２２に表示される画面である。当該画面には、分析条件を設定するためのプルダウンメニューｄ０５、ｅ０５、入力欄ｄ０７、ｅ０２、ｅ０３、ボタンｄ０８と、取得すべき情報を指定するためのプルダウンメニューｄ１０、ボタンｄ１２〜ｄ１４、ボタンｅ０７〜ｅ１１と、単位時間毎の時系列を表示するための表示欄ｅ２１と、その表題ｅ２２を含んで構成される。

入力欄ｅ０２は、投稿数の表示期間の開始時刻を入力するために用いられ、その開始時刻を示す年、月、日、時、分、が操作信号により入力可能である。表示期間は、表示欄ｅ２１に表示させる投稿数の範囲である。表示期間は、分析期間に含まれる期間であり、少なくとも１個以上の単位時間を含む期間である。
入力欄ｅ０３は、投稿数の表示期間の終了時刻を入力するために用いられ、その終了時刻を示す年、月、日、時、分、が操作信号により入力可能である。
指定された開始時刻「２０１４−０３−１４ ００：００」、終了時刻「２０１４−０３−２６ ００：００」、表示期間内の投稿数の合計値「１６８７２９件」は、表題ｅ２２にも表示される。
プルダウンメニューｅ０５は、予め設定された複数の単位時間から１つの単位時間を、操作信号により選択するために用いられる。プルダウンメニューｅ０５の「６０分」との表示は、単位時間として６０分が選択されることを示す。

ボタンｅ０７は、「左へ」という文字列が表示され、その時点で指示された表示期間よりも遅い期間を表示期間として押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、指示された表示期間内における単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートを表示部４２２に表示させる。
ボタンｅ０８は、「右へ」という文字列が表示され、その時点で指示された表示期間よりも早い期間を表示期間として押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、指示された表示期間内における単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートを表示部４２２に表示させる。

ボタンｅ０９は、「頻出語表示」という文字列が表示され、表示期間内の特徴語リストを、押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、指示された表示期間内の単位時間毎のキーワード（頻出語）のリストと出現率を表示部４２２に表示させる。
ボタンｅ１０は、「全体表示」という文字列が表示され、分析期間の全体を表示期間として押下により指示するために用いられる。分析情報取得部４１５は、分析期間の全体における単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートを表示部４２２に表示させる。
ボタンｅ１１は、ボタンｄ１５と同様に「頻出語時系列」という文字列が表示され、分析期間の全体における特徴語リストを、押下により指示するために用いられる。なお、分析情報取得部４１５は、出現率に代えて、又は出現率とともに単語スコアが情報表示画面に重ね合わせて表示されてもよい。

表示欄ｅ２１には、指定された表示期間内の単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートが表示される。当該時系列チャートの横軸、縦軸は、それぞれ時刻、投稿数である。表示欄ｅ２１上の、ある単位時間（盛り上がりが検出された単位時間内に限らない）の投稿数を示すプロットが押下されたとき、分析情報取得部４１５は、その単位時間に係る特徴語リストを表示部４２２に表示させてもよい。ユーザは、所望の単位時間における頻出語と、それぞれの出現の度合いとそれらの順序を知得することができる。
また、図１０に示す例では、５個の盛り上がりｐ０１〜ｐ０５が表されている。

図１１は、盛り上がりの検出日時とレベルのリストの一例である。図１１に示す検出日時は、盛り上がりｐ０１〜ｐ０５の単位時間の開始時刻である。例えば、第２行の日時「２０１４−０３−２４ １２：００」は、盛り上がりｐ０１が検出された単位時間の開始時刻である。レベルは、盛り上がり毎の投稿数を分析期間内の平均値からの偏差を、標準偏差で正規化して算出された値である。第２行のレベル「２．５７」は、盛り上がりｐ１０の投稿数１０５５件についての平均値３８９件からの偏差６６６を、標準偏差２５９で除算して算出される。

図１２は、ボタンｅ０９の押下により表示部４２２に表示される特徴語リストの一例を示す図である。図１２に示す特徴語リストは、ある単位時間において選択されたキーワードと、キーワード毎の単語スコアとが、単語スコアの降順に配列される。例えば、キーワード「ロボット」、「お掃除くん」、「ＦＬ電機」、「発売」、「家電」、「新製品」が、それぞれの単語スコア「９０．４５」、「６７．８８」、「３８．２５」、「８．１０」、「６．４５」、「４．３２」の順に配列されている。

上述した時系列チャートによれば、盛り上がりｐ０１〜ｐ０５の時間帯において、ユーザは投稿が活発に行われていたことを直感的に把握することができる。しかしながら、この情報のみでは、話題を把握することはできない。ユーザは、盛り上がりが検出された単位時間における投稿数を示すプロットを指示し、特徴語リストを表示させることで、その単位時間内における話題を把握することができる。その場合でも、同時に複数の単位時間を跨いだ話題、とりわけ表示期間もしくは分析期間にわたる話題の変遷を即座に把握することは困難である。その一方で、表示部４２２の表示領域は有限であるため、全単位時間のそれぞれについてキーワードを表示することは現実的ではない。

そこで、本実施形態では、分析情報取得部４１５は、情報処理装置３の通知部３３２から盛り上がり情報とキーワード情報とを対応付けて取得する。また、分析情報取得部４１５は、取得したキーワード情報が示す代表キーワードを、当該代表キーワードを選択した盛り上がりと対応付けて表示部４２２に表示させる。分析情報取得部４１５は、さらに属性情報をキーワード情報と対応付けて取得し、取得した属性情報が示す代表キーワードの属性を、代表キーワードと対応付けて表示部４２２に表示させてもよい。代表キーワードの属性の表示は、文字で表示されてもよいが、後述するように代表キーワードの表示態様（色、装飾、大きさ、等）により表現されてもよい。これらの情報は、単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートに重ね合わせて表示される。

図１３は、表示部４２２に表示される時系列チャートの一例を示す図である。図１３に示す単位時間毎の投稿数は、図１０の表示欄ｅ２１に表された単位時間毎の投稿数と同様である。図１０との差異点は、盛り上がり毎にキーワード情報が示す代表キーワードが、その盛り上がりが検出された単位時間の投稿数のプロットに対応付けられて表示されている点である。また、盛り上がりが検出された単位時間の代表キーワードは、その単位時間の属性情報に応じた線種の線分からなる枠で囲まれている点である。例えば、盛り上がりｐ０１、ｐ０２、ｐ０３、ｐ０４、ｐ０５を表すプロットをそれぞれ一端とし、代表キーワード「Ｙ屋コラボ企画」、「Ｙ屋コラボ企画」、「花粉除去」、「ロボット掃除機」、「特価キャンペーン」をそれぞれ他端とする線分（リンク）が表示されている。また、代表キーワード「Ｙ屋コラボ企画」、「Ｙ屋コラボ企画」、「ロボット掃除機」、「特価キャンペーン」は、それぞれ実線の四角形の枠で囲まれ、「花粉除去」は、破線の四角形の枠で囲まれている。実線の四角形の枠は、代表キーワードの属性が、出所が（２）一般ユーザ、であることを示す。破線の四角形の枠は、代表キーワードの属性が、出所が（１）著名ユーザ、であることを示す。また、枠の線種と、対応する代表キーワードとを結ぶ線分の線種とを共通に表示することで、盛り上がり、代表キーワード及ぶ代表キーワードの属性との対応関係を、盛り上がり間で明瞭に識別することができる。

このように、盛り上がりが検出された単位時間内に選択された代表キーワードが、その単位時間と対応付けられることで、ユーザは盛り上がりが検出された単位時間内における主な話題を即座に把握することができる。また、盛り上がりが検出された単位時間内の投稿メッセージに含まれている代表キーワードの属性が、その単位時間と対応付けられることで、ユーザは盛り上がりが検出された時間帯における話題を表す代表キーワードの属性を直感的に把握することができる。代表キーワードの属性として、例えば、出所が著名ユーザ、一般ユーザ、著名ユーザと一般ユーザの両方、のいずれかが把握される。

なお、盛り上がりｐ０１、ｐ０２のように複数の盛り上がり間において、代表キーワードが共通である場合には、その複数の盛り上がり間で共通の１つの代表キーワードが表示されてもよい。これにより、複数の盛り上がりのそれぞれについて代表キーワードが表示される場合よりも、異なる単位時間の間で主な話題が共通であることをユーザに直感的に把握させることができ、代表キーワードの表示領域を節約することができる。

図１４、図１５は、本実施形態に係る情報処理を示すシーケンス図である。
図１４において、（ステップＳ１０１）端末装置４の条件設定部４１４は、操作入力部４２１から入力された操作信号に基づいて操作投稿メッセージの分析条件を示す分析条件情報を設定する。
（ステップＳ１０２）端末装置４の条件設定部４１４は、設定した分析条件情報を情報処理装置３に送信する。
（ステップＳ１０３）情報処理装置３の記憶部３２には、投稿サーバ装置２から取得した投稿メッセージが投稿アドレスと投稿時刻と対応付けて記憶されている。検出部３３１は、端末装置４から受信した分析条件情報が示す分析条件を満たす投稿メッセージを記憶部３２から読み取る。
（ステップＳ１０４）情報処理装置３の検出部３３１は、読み取った投稿メッセージの投稿数を単位時間毎に計数し、計数した投稿数から盛り上がりを検出する。

（ステップＳ１０５）情報処理装置３のキーワード抽出部３４２１は、盛り上がりが検出された単位時間内に投稿された投稿メッセージからキーワードを抽出する。
（ステップＳ１０６）情報処理装置３の重み算出部３４２２は、抽出されたキーワード毎の盛り上がりが検出された単位時間内の出現率を算出する。
（ステップＳ１０７）情報処理装置３の重み算出部３４２２は、抽出されたキーワード毎の盛り上がりが検出された単位時間を含む参照時間内の出現率を算出する。
（ステップＳ１０８）情報処理装置３の重み算出部３４２２は、キーワード毎に算出した単位時間内の出現率と参照時間内の出現率に基づいて重みを算出する。
（ステップＳ１０９）情報処理装置３の重み付け部３４２３は、キーワード毎に算出した重みと盛り上がりが検出された単位時間内の出現回数に基づいて単語スコアを算出する。

図１５に進み、（ステップＳ１１１）情報処理装置３のキーワード選択部３４２４は、単語スコアが最も高いキーワードを選択する。
（ステップＳ１１２）情報処理装置３のキーワード選択部３４２４は、選択されたキーワードの全長が所定の範囲内（例えば、５文字以上２０文字以内）であるか否かを判定する。所定の範囲内と判定された場合には（ステップＳ１１２ ＹＥＳ）、ステップＳ１１３の処理に進む。所定の範囲外であると判定された場合には（ステップＳ１１２ ＮＯ）、ステップＳ１１４の処理に進む。
（ステップＳ１１３）情報処理装置３のキーワード選択部３４２４は、単語スコアが次に高いキーワードを選択する。その後、ステップＳ１１２の処理に戻る。

（ステップＳ１１４）情報処理装置３のキーワード選択部３４２４が選択した代表キーワードの個数が複数である場合には、文章抽出部３４２５は、代表メッセージを抽出する。代表メッセージとして、盛り上がりが検出された単位時間内の投稿メッセージのうち、投稿メッセージに出現した代表キーワード毎の単語スコアの総和が最も大きい投稿メッセージが選択される。
（ステップＳ１１５）情報処理装置３のキーワード選択部３４２４が選択した代表キーワードの個数が複数である場合には、語順変更部３４２６は、複数の代表キーワードを抽出した代表メッセージに出現する順序に並び替える。

（ステップＳ１１６）情報処理装置３のメッセージ分析部３４２７は、キーワード選択部３４２４が選択した代表キーワードを含む投稿メッセージから、当該代表キーワードの属性を分析する。
（ステップＳ１１７）情報処理装置３の通知部３３２は、盛り上がりが検出された単位時間を示す盛り上がり情報、選択された代表キーワードを示すキーワード情報、及び分析された代表キーワードの属性を示す属性情報を、当該単位時間毎に対応付ける。
（ステップＳ１１８）情報処理装置３の通知部３３２は、単位時間毎に対応付けた盛り上がり情報、キーワード情報及び属性情報を端末装置４に送信する。

（ステップＳ１１９）端末装置４の分析情報取得部４１５は、操作入力部４２１から入力された操作信号に基づいて時系列チャートの表示が指示されたとき、以下のステップの処理を行う。
（ステップＳ１２０）端末装置４の分析情報取得部４１５は、情報処理装置３からの盛り上がり情報、キーワード情報及び属性情報を取得する。
（ステップＳ１２１）端末装置４の分析情報取得部４１５は、単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートに、キーワード情報が示す代表キーワードを重ね合わせて表示部４２２に表示させる。分析情報取得部４１５は、当該代表キーワードを盛り上がり情報が示す単位時間に対応付け、属性情報が示す代表キーワードの属性に対応する態様で表示させる。その後、図１５に示す処理を終了する。

以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置３は、単位時間毎に投稿された投稿メッセージから代表キーワードを選択するキーワード選択部３４２４と、投稿メッセージの単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部３３１を備える。また、検出部３３１が検出した単位時間と当該単位時間に選択された代表キーワードとを対応付けて端末装置４に出力する通知部３３２とを備える。
この構成によれば、所定の時間変化特性が検出された単位時間内に投稿された投稿メッセージから抽出された代表キーワードが、その単位時間と対応付けて出力される。そのため、投稿数の特徴的な変化をもたらす話題をユーザに直ちに把握させることができる。

また、検出部３３１が検出する所定の時間変化特性は、時間経過に対して極大であって、投稿数が単位時間よりも長い分析期間内の平均値よりも多い時間変化特性である。
この構成によれば、投稿数がその前後の単位時間よりも多い期間に相当する単位時間内に投稿された投稿メッセージから選択された代表キーワードが、その単位時間と対応付けて出力される。そのため、投稿数の顕著な増加の要因となりうる話題を表す代表キーワードをユーザに把握させることができる。

また、キーワード選択部３４２４は、単位時間内に投稿された文章への出現頻度に基づく単語スコアが大きいキーワードほど優先して代表キーワードとして選択する。
この構成によれば、当該単位時間内に投稿された投稿メッセージに頻出する代表キーワードが当該単位時間と対応付けられるので、投稿件数の特徴的な変化の主要因となる話題をユーザに把握させることができる。

また、キーワード選択部３４２４は、全長が所定の長さの範囲内となるように選択する代表キーワードの個数を制限する。
この構成によれば、単位時間と対応付けて出力される代表キーワードの全長が所定の長さの範囲内に制限される。そのため、出力される代表キーワードの長さが短すぎるためにユーザによる話題の把握が困難になることや、限られた表示領域において、代表キーワードが長過ぎるために他の情報の表示領域を占有してしまうことを避けることができる。

また、情報処理装置３は、キーワード選択部３４２４が選択した代表キーワードを含む投稿メッセージに基づいて当該代表キーワードの属性を分析するメッセージ分析部３４２７を備え、通知部３３２は、代表キーワードとその属性とを対応付けて出力する。
この構成によれば、盛り上がりが検出された単位時間と、選択された代表キーワードに加え、当該代表キーワードの属性が対応付けて出力される。そのため、盛り上がりが検出された投稿メッセージにおける話題の傾向と、その話題に係る属性、例えば、投稿者の種別との関係をユーザに把握させることができる。
従って、本実施形態によれば投稿メッセージに対する分析効率を向上することができる。

（第２の実施形態）
次に、本実施形態の第２の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係る情報処理システムＳ１を構成する情報処理装置３の検出部３３１は、投稿数の所定の時間変化特性として、投稿数の一時的低下を検出する。一時的低下は、投稿数が分析期間内の所定の第２の基準投稿数よりも少なく、時間経過に対して極小となる状態である。所定の第２の基準投稿数は、分析期間内の投稿数の平均値以下の正の値である。時間経過に対して極小とは、直前及び直後の単位時間の投稿数よりも少ない状態、つまりボトムを意味する。よって、検出部３３１は、その前後の単位時間よりも投稿数が少ない単位時間を一時的低下が生じた単位時間として判定することができる。

検出部３３１は、一時的低下を検出した単位時間を示す一時的低下情報を通知部３３２及び抽出部３４に出力する。通知部３３２、抽出部３４は、上述した盛り上がりに対する処理と同様な処理を、一時的低下に対しても行う。例えば、通知部３３２は、一時的低下が検出された単位時間の投稿メッセージから選択された代表キーワードを示すキーワード情報と、当該代表キーワードの属性を示す属性情報を対応付けて端末装置４に送信する。

端末装置４は、上述した盛り上がりに対する処理と同様な処理を、一時的低下に対しても行う。例えば、分析情報取得部４１５は、情報処理装置３から一時的低下情報、キーワード情報及び属性情報を取得する。分析情報取得部４１５は、単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートに、キーワード情報が示す代表キーワードを重ね合わせて表示部４２２に表示させる。ここで、分析情報取得部４１５は、当該代表キーワードを一時的低下情報が示す単位時間に対応付け、属性情報が示す代表キーワードの属性に対応する態様で表示させる。

図１６は、表示部４２２に表示される時系列チャートの一例を示す図である。図１６に示す単位時間毎の投稿数は、図１３に表された単位時間毎の投稿数と同様である。図１６には、盛り上がりｐ０１〜ｐ０５の他に、一時的低下ｂ０１、ｂ０２毎にキーワード情報が示す代表キーワードが、その一時的低下が検出された単位時間の投稿数のプロットに対応付けられて表示されている。一時的低下が検出された単位時間の代表キーワードは、その単位時間の属性情報に対応した線種の線分からなる枠で囲まれている。一時的低下ｂ０１、ｂ０２を表すプロットをそれぞれ一端とし、代表キーワード「花冷え対策」、「除湿機能付き清浄機」をそれぞれ他端とする線分が表示されている。また、代表キーワード「花冷え対策」、「除湿機能付き清浄機」は、それぞれ破線、実線の四角形の枠で囲まれている。破線の四角形の枠は、代表キーワードの属性が、出所が（１）著名ユーザ、であることを示し、実線の四角形の枠は、代表キーワードの属性が、出所が（２）一般ユーザ、であることを示す。
なお、図１６において、盛り上がりｐ０１〜ｐ０５の表示が省略されてもよい。

以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置３において検出部３３１が検出する所定の時間変化特性は、時間経過に対して極小であって、投稿数が単位時間よりも長い分析期間内の平均値以下である時間変化特性である。
この構成によれば、投稿数がその前後の単位時間よりも少ない期間に相当する単位時間内に投稿された投稿メッセージから選択された代表キーワードが、その単位時間と対応付けて出力される。そのため、時間経過に応じて投稿数が低下する区間から投稿数が増加する区間に遷移する際に生じがちな話題の転換をユーザに把握させることができる。

（第３の実施形態）
次に、本実施形態の第３の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係る情報処理システムＳ１を構成する情報処理装置３の検出部３３１は、
投稿数の所定の時間変化特性として、投稿数の急変を検出する。投稿数の急変は、単位時間毎の投稿数が急激に変化することを意味する。よって、検出部３３１は、その時点の単位時間内の投稿数から直前の単位時間内の投稿数の差分の絶対値が、所定の差分の閾値よりも大きい単位時間を、投稿数の急変が生じた単位時間として判定することができる。所定の差分の閾値は、例えば、ｂ・σである。ｂは、所定の正の実数である。ｂは、典型的には０．３から１．５までのいずれかの値、例えば、０．５、１．０、等である。また、所定の差分の閾値は、投稿数が増加する場合と減少する場合とで、等しくてもよいし、異なってもよい。

検出部３３１は、投稿数の急変を検出した単位時間を示す急変情報を通知部３３２及び抽出部３４に出力する。通知部３３２、抽出部３４は、上述した盛り上がりに対する処理と同様な処理を、投稿数の急変に対して行う。例えば、通知部３３２は、投稿数の急変が検出された単位時間の投稿メッセージから選択された代表キーワードを示すキーワード情報と、当該代表キーワードの属性を示す属性情報を対応付けて端末装置４に送信する。

端末装置４は、上述した盛り上がりに対する処理と同様な処理を、投稿数の急変に対して行う。例えば、分析情報取得部４１５は、情報処理装置３から急変情報、キーワード情報及び属性情報を取得する。分析情報取得部４１５は、単位時間毎の投稿数を示す時系列チャートに、キーワード情報が示す代表キーワードを重ね合わせて表示部４２２に表示させる。ここで、分析情報取得部４１５は、当該代表キーワードを急変情報が示す単位時間に対応付け、属性情報が示す代表キーワードの属性に対応する態様で表示させる。

図１７は、表示部４２２に表示される時系列チャートの一例を示す図である。図１７に示す単位時間毎の投稿数は、図１３に表された単位時間毎の投稿数と同様である。図１７には、投稿数の急変ｖ０１〜ｖ０７毎にキーワード情報が示す代表キーワードが、投稿数の急変が検出された単位時間の投稿数のプロットに対応付けられて表示されている。投稿数の急変が検出された単位時刻の代表キーワードは、その単位時間の属性情報に対応した線種の線分からなる枠で囲まれている。投稿数の急変ｖ０１〜ｖ０７を表すプロットをそれぞれ一端とし、代表キーワード「Ｙ屋コラボ企画」、「花粉飛散量」、「花粉飛散量」、「除湿機能付き清浄機」、「花粉除去」、「ロボット掃除機」、「特価キャンペーン」をそれぞれ他端とする線分が表示されている。但し、投稿数の急変ｖ０２、ｖ０３に対応する代表キーワードは「花粉飛散量」と共通である。また、代表キーワード「Ｙ屋コラボ企画」、「除湿機能付き清浄機」、「ロボット掃除機」、「特価キャンペーン」は、それぞれ実線の四角形の枠で囲まれ、代表キーワード「花粉飛散量」、「花粉除去」は、それぞれ破線の四角形の枠で囲まれている。破線の四角形の枠は、代表キーワードの属性が、出所が（１）著名ユーザ、であることを示し、実線の四角形の枠は、代表キーワードの属性が、出所が（２）一般ユーザ、であることを示す。
なお、図１７において、盛り上がりｐ０１〜ｐ０５と、一時的低下ｂ０１、ｂ０２のいずれか又は両者が表示されてもよい。

以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置３において検出部３３１が検出する所定の時間変化特性は、投稿数の時間変化が所定の時間変化の閾値よりも大きい時間変化特性である。
この構成によれば、投稿数の急変が検出された単位時間内に投稿された投稿メッセージから選択された代表キーワードが、その単位時間と対応付けて出力される。そのため、投稿数の顕著な変化をもたらす話題をユーザに把握させることができる。

（第４の実施形態）
次に、本実施形態の第４の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用する。本実施形態に係る情報処理システムＳ１Ｃ（図示せず）は、情報処理システムＳ１において情報処理装置３に代えて情報処理装置３Ｃを備え、端末装置４に代えて端末装置４Ｃを備える。
情報処理装置３Ｃは、図１８に示すように情報処理装置３において分析部３４２に代えて分析部３４２Ｃを備える。

分析部３４２Ｃは、図１９に示すように、キーワード抽出部３４２１、重み算出部３４２２、及び重み付け部３４２３を含んで構成される。即ち、分析部３４２Ｃは、分析部３４２からキーワード選択部３４２４、文章抽出部３４２５、語順変更部３４２６、及びメッセージ分析部３４２７が省略されて構成される。
通知部３３２は、検出部３３１から入力された盛り上がり情報、分析部３４２Ｃから入力された特徴語リスト、記憶部３２から読み取った投稿メッセージを端末装置４に送信する。

端末装置４Ｃは、図２０に示すように端末装置４において、さらにキーワード選択部４１６Ｃ、文章抽出部４１７Ｃ、語順変更部４１８Ｃ、及びメッセージ分析部４１９Ｃを備える。キーワード選択部４１６Ｃ、文章抽出部４１７Ｃ、語順変更部４１８Ｃ、及びメッセージ分析部４１９Ｃの機能は、キーワード選択部３４２４、文章抽出部３４２５、語順変更部３４２６、及びメッセージ分析部３４２７とそれぞれ同様であるため、それらの説明を援用する。また、記憶部４１３は、情報処理装置３Ｃから受信した盛り上がり情報、分析部３４２Ｃから入力された特徴語リスト、記憶部３２から読み取った投稿メッセージを記憶する。キーワード選択部４１６Ｃ、文章抽出部４１７Ｃは、それぞれ記憶部４１３から特徴語リスト、投稿メッセージを読み取る。また、メッセージ分析部３４２７は、生成した属性情報、キーワード選択部４１６Ｃから入力されたキーワード情報及び記憶部４１３に記憶した盛り上がり情報を対応付けて分析情報取得部４１５に出力する。

以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理システムＳ１Ｃにおいて、端末装置４Ｃは、単位時間毎に投稿された投稿メッセージから代表キーワードを選択するキーワード選択部４１６Ｃを備える。また、情報処理装置３Ｃは、投稿メッセージの単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部３３１を備える。また、検出部３３１が検出した単位時間と当該単位時間に選択された代表キーワードとを対応付けて表示部４２２に出力する分析情報取得部４１５とを備える。
この構成によれば、所定の時間変化特性が検出された単位時間内に投稿された投稿メッセージから抽出された代表キーワードが、その単位時間と対応付けて出力される。そのため、投稿数の特徴的な変化をもたらす話題をユーザに直ちに把握させることができる。

また、端末装置４Ｃは、キーワード選択部４１６Ｃ、文章抽出部４１７Ｃ、語順変更部４１８Ｃ、及びメッセージ分析部４１９Ｃを備える。この構成により、分析情報取得部４１５は、操作入力部４２１から入力された操作信号により指定される多様な条件（例えば、表示期間）に応じた情報を、逐次に情報処理装置３Ｃに照会せずに効率的に取得可能となる。また、キーワード抽出部３４２１、重み算出部３４２２及び重み付け部３４２３を情報処理装置３Ｃに残すことにより、端末装置４Ｃにおける処理量が過大になることを避けることができる。

なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的構成を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。

例えば、情報処理装置３Ｃの検出部３３１は、所定の時間変化特性として盛り上がりに限らず、第２、第３の実施形態に係る情報処理装置３の検出部３３１と同様に、投稿数の一時的低下、投稿数の急変のいずれか一方又は両方を検出してもよい。
また、情報処理装置３、３Ｃのキーワード抽出部３４２１は、形態素解析を行うことにより、抽出した代表キーワード間において係り受けの関係にあるか否かを示す係り受け情報を生成し、生成した係り受け情報をキーワード選択部３４２４、４１６Ｃに出力してもよい。キーワード選択部３４２４、４１６Ｃは、単語スコアが最も高い代表キーワードと、その代表キーワードと係り受けの関係にある代表キーワードを選択し、選択した代表キーワードを示すキーワード情報をメッセージ分析部３４２７、４１９Ｃに出力してもよい。これにより、意味上のまとまりがある複数の代表キーワードからなる組が選択されるので、ユーザは話題をより的確に把握することができる。その場合には、文章抽出部３４２５、４１７Ｃ、語順変更部３４２６、４１８Ｃは省略可能である。

また、メッセージ分析部３４２７、４１９Ｃは、代表キーワードの属性として、その出所であるユーザの分類、（１）著名ユーザ、（２）一般ユーザ、（３）著名ユーザと一般ユーザの両者、を分析する場合を例にしたが、これには限られない。メッセージ分析部３４２７、４１９Ｃは、代表キーワードの属性として、上述した手法により、その出所である個々のユーザ（投稿者）を特定してもよい。これにより、投稿数の特徴的な変化をもたらす話題と、特定の投稿者との関係をユーザに把握させることができる。
また、メッセージ分析部３４２７、４１９Ｃは、代表キーワードの属性として、上述した手法により、その個々のユーザ（投稿者）のユーザ属性を分析してもよい。ユーザ属性とは、例えば、法人か自然人かの区別、法人である場合には業種、組織形態、自然人である場合には、職業、年齢、性別、国籍、等がある。ユーザデータは、予め名称、アドレス及び別称に、さらにユーザ属性を対応付けて生成し、記憶部３２、４１３に記憶しておく。ここで、メッセージ分析部３４２７、４１９Ｃは、上述した手法により、分析対象メッセージに基づいて特定されたユーザの名称、アドレス又は別称に対応するユーザ属性をユーザデータから読み取る。これにより、投稿数の特徴的な変化をもたらす話題と、投稿者の属性との関係をユーザに把握させることができる。

また、情報処理装置３、３Ｃは、投稿サーバ装置２と一体化した単一のサーバ装置として実施されてもよい。
また、端末装置４、４Ｃは、端末装置１と同一の機能を有してもよい。この構成により、端末装置４、４Ｃのユーザが投稿メッセージを投稿サーバ装置２に投稿することができる。また、端末装置４、４Ｃにおいて、操作入力部４２１と表示部４２２のいずれか一方又は両方は、その他の部分とデータを入出力可能であれば、別体であってもよい。

また、上述した実施形態における投稿サーバ装置の一部、例えば、収集部２１、抽出部２２、情報処理装置３、３Ｃの一部、例えば、検知部３３、抽出部３４、端末装置４、４Ｃの一部、例えば、条件設定部４１４、分析情報取得部４１５、キーワード選択部４１６Ｃ、文章抽出部４１７Ｃ、語順変更部４１８Ｃ、メッセージ分析部４１９Ｃ、をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御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、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、認識データ伝送装置に内蔵されたコンピュータシステムであって、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、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んでもよい。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よい。

なお、本発明は次の態様でも実施することができる。
（１）単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択部と、前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部と、前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力部と、を備える情報処理装置。

（２）前記所定の時間変化特性は、時間経過に対して極大であって、前記件数が前記単位時間よりも長い分析期間内の基準投稿数よりも多い時間変化特性である（１）の情報処理装置。

（３）前記所定の時間変化特性は、時間経過に対して極小であって、前記件数が前記単位時間よりも長い分析期間内の基準投稿数以下である時間変化特性である（１）または（２）に記載の情報処理装置。

（４）前記所定の時間変化特性は、前記件数の時間変化が所定の時間変化の閾値よりも大きいことである（１）から（３）のいずれかの情報処理装置。

（５）前記選択部は、前記単位時間内に投稿された文章への出現頻度に基づく評価値が大きい語句ほど優先して選択する（１）から（４）のいずれかの情報処理装置。

（６）前記選択部は、全長が所定の長さの範囲内となるように選択する語句の個数を制限する（５）の情報処理装置。

（７）前記選択部が選択した語句を含む文章に基づいて当該語句の属性を分析する語句分析部を備え、前記出力部は、前記語句と前記属性を対応付けて出力する（１）から（６）のいずれかの情報処理装置。

（８）情報処理装置と端末装置とを備える情報処理システムであって、単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択部と、前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部と、前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力部と、を備える情報処理システム。

（９）（８）の情報処理システムに用いる端末装置であって、操作入力に基づいて前記単位時間を設定する設定部と、前記出力部を備え、前記出力部は、前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて表示部に出力する端末装置。

（１０）情報処理装置における情報処理方法であって、単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択過程と、前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出過程と、前記検出過程で検出された単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力過程と、を有する情報処理方法。

（１１）情報処理装置のコンピュータに、単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択手順と、前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出手順と、前記検出手順で検出された単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力手順と、を実行させるための情報処理プログラム。

Ｓ１、Ｓ１Ｃ…情報処理システム、１…端末装置、２…投稿サーバ装置、２１…収集部、２２…抽出部、２３…投稿データベース、３、３Ｃ…情報処理装置、３１…取得部、３２…記憶部、３３…検知部、３３１…検出部、３３２…通知部、３４…抽出部、３４１…読出部、３４２、３４２Ｃ…分析部、３４２１…キーワード抽出部、３４２２…重み算出部、３４２３…重み付け部、３４２４…キーワード選択部、３４２５…文章抽出部、３４２６…語順変更部、３４２７…メッセージ分析部、４、４Ｃ…端末装置、４１１…入出力部、４１２…通信部、４１３…記憶部、４１４…条件設定部、４１５…分析情報取得部、４１６Ｃ…キーワード選択部、４１７Ｃ…文章抽出部、４１８Ｃ…語順変更部、４１９Ｃ…メッセージ分析部、４２１…操作入力部、４２２…表示部、６１…ネットワーク

Claims (11)

1. 単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択部と、
   前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部と、
   前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記所定の時間変化特性は、時間経過に対して極大であって、前記件数が前記単位時間よりも長い分析期間内の基準投稿数よりも多い時間変化特性である請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記所定の時間変化特性は、時間経過に対して極小であって、前記件数が前記単位時間よりも長い分析期間内の基準投稿数以下である時間変化特性である請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記所定の時間変化特性は、前記件数の時間変化が所定の時間変化の閾値よりも大きいことである請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記選択部は、前記単位時間内に投稿された文章への出現頻度に基づく評価値が大きい語句ほど優先して選択する請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記選択部は、全長が所定の長さの範囲内となるように選択する語句の個数を制限する請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記選択部が選択した語句を含む文章に基づいて当該語句の属性を分析する語句分析部を備え、
   前記出力部は、前記語句と前記属性を対応付けて出力する請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 情報処理装置と端末装置とを備える情報処理システムであって、
   単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択部と、
   前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出部と、
   前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力部と、
   を備える情報処理システム。
9. 請求項８に記載の情報処理システムに用いる端末装置であって、
   操作入力に基づいて前記単位時間を設定する設定部と、
   前記出力部を備え、
   前記出力部は、前記検出部が検出した単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて表示部に出力する端末装置。
10. 情報処理装置における情報処理方法であって、
    単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択過程と、
    前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出過程と、
    前記検出過程で検出された単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力過程と、
    を有する情報処理方法。
11. 情報処理装置のコンピュータに、
    単位時間毎に投稿された文章から語句を選択する選択手順と、
    前記文章の前記単位時間毎の件数が所定の時間変化特性を有する単位時間を検出する検出手順と、
    前記検出手順で検出された単位時間と、当該単位時間において選択された語句とを対応付けて出力する出力手順と、
    を実行させるための情報処理プログラム。

Images