JP2016110452A - Program, device, and method for updating dictionary of words for which psychological states should be extracted - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、例えばSNS(Social Networking Service)のようなコミュニケーションサイトサーバに投稿されるコメント文章を分析する技術に関する。 The present invention relates to a technique for analyzing comment text posted to a communication site server such as SNS (Social Networking Service).
近年、不特定多数の第三者は、SNSサイトサーバを介して、自らのコメント文章(テキスト情報)を活発に発信することができる。SNSサイトサーバは、1人のユーザによって投稿されたコメント文章を、グループからなる多数のユーザへ公開する。例えばfacebook(登録商標)やtwitter(登録商標)、google+(登録商標)、mixi(登録商標)があり、一般にミニブログサイトとも称される。 In recent years, an unspecified number of third parties can actively transmit their own comment sentences (text information) via the SNS site server. The SNS site server publishes comment text posted by one user to a large number of users in a group. For example, there are facebook (registered trademark), twitter (registered trademark), google + (registered trademark), and mixi (registered trademark), which are also generally referred to as miniblog sites.
ユーザによって発信されるコメント文章には、そのユーザ自身の心理状態が、意識的又は無意識的に含まれている場合が多い。特に、マーケティングの用途によれば、商品役務に関するユーザの心理的な発言を分析することが所望される。例えば同じ商品役務に対しても、ユーザの心理状態によっては、そのコメント文章の内容が異なるものとなる。そこで、各心理状態に特徴的に出現する単語を登録した辞書を用意し、コメント文章に対して、辞書に登録された単語の出現頻度からその心理状態を推定することができる。 In many cases, the comment text transmitted by the user includes the user's own psychological state consciously or unconsciously. In particular, according to the marketing application, it is desired to analyze the user's psychological remarks regarding the product service. For example, even for the same product service, the content of the comment text differs depending on the user's psychological state. Therefore, a dictionary in which words characteristically appearing in each psychological state are registered, and the psychological state can be estimated from the appearance frequency of the words registered in the dictionary for comment sentences.
従来、電子文書に含まれるテキストに対して、その内容に応じたラベルを付与する技術がある(例えば特許文献1参照)。この技術によれば、電子文書のテキストに出現する単語の統計的指標に基づいて、各ラベルへの関連性を示す単語スコアを算出する。ラベル毎に、単語スコアの大きい単語を、特徴的な単語として辞書に登録することができる。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is a technique for providing a label corresponding to the content of text included in an electronic document (see, for example, Patent Document 1). According to this technique, a word score indicating relevance to each label is calculated based on a statistical index of words appearing in the text of the electronic document. For each label, a word having a high word score can be registered in the dictionary as a characteristic word.
また、自然言語の分析処理の用途について、学習文書に出現する単語のnグラムの出現頻度に基づいて、単語の辞書を作成する技術もある(例えば特許文献2参照)。この技術によれば、辞書は、特に音声認識に利用する単語区切りを登録したものである。 There is also a technique for creating a dictionary of words based on the frequency of appearance of n-grams of words appearing in a learning document for use in natural language analysis processing (see, for example, Patent Document 2). According to this technique, the dictionary registers word breaks that are used particularly for speech recognition.
更に、他の従来技術として、購買行動に関する経済学のモデルであるAIDMAモデルを用いて、広告効果を分析する技術もある(例えば特許文献3参照)。経済学の一般的な知見によれば、ユーザの購買行動に関する心理状態は、At(Attention:注目)->I(Interest:興味)->D(Desire:欲望)-> M(Memory:記憶)->Ac(Action:行動)のように変化する。広告の種類又はアクション(テレビ広告、雑誌広告、メール、Webページ、バナーに対するクリック、ブックマーク、クーポン取得など)にそれぞれ、AIDMAの各フェーズを割り当てて、それらの件数(テレビ広告であれば本数、バナーのクリックであれば、クリック数)を測定する。これによって、広告が、AIDMAの各フェーズに与える影響を定量化している。 Furthermore, as another conventional technique, there is a technique for analyzing an advertising effect using an AIDMA model that is an economics model related to purchasing behavior (see, for example, Patent Document 3). According to the general knowledge of economics, the psychological state regarding the purchasing behavior of the user is At (Attention)-> I (Interest)-> D (Desire)-> M (Memory) -> Changes like Ac (Action). Each AIDMA phase is assigned to each type of advertisement or action (TV advertisement, magazine advertisement, email, Web page, banner click, bookmark, coupon acquisition, etc.), and the number of those (number of TV advertisements, banners) If it is a click, the number of clicks) is measured. This quantifies the impact of advertising on each phase of AIDMA.
ここで、本願の発明者らは、各心理状態に特徴的に出現する単語を登録した辞書を、最適に更新することはできないか?と考えた。
特許文献1によれば、各ラベルを心理状態に対応付けたとしても、各ラベルに出現する単語の全てを同等に扱っている。そのために、時系列に遷移するラベル系列に一貫性は無く、同じラベルが点在しながら並ぶ場合もある。即ち、各時点におけるユーザの心理状態をラベルによって特定できたとしても、心理状態の変化まで推定することはできない。
また、特許文献2によれば、文書中の単語の出現頻度を利用した辞書を生成することはできるが、ラベル毎(例えば心理状態毎)に分類するものではない。
尚、特許文献3によれば、単にAIDMAモデルを用いた心理状態の遷移について記載しているに過ぎず、SNSに投稿されたコメント文章を想定したものではない。
Here, can the inventors of the present application optimally update the dictionary in which words characteristically appearing in each psychological state are registered? I thought.
According to
According to
According to
そこで、本発明は、指定された商品役務について、SNSに投稿されたコメント文章から、ユーザの心理状態を抽出すべき単語の辞書を更新することができるプログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention provides a program, an apparatus, and a method capable of updating a dictionary of words for which a user's psychological state should be extracted from comment text posted to an SNS for a specified product service. And
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
According to the present invention, from a group of comment sentences transmitted for each contributor, a program for causing a computer mounted on the apparatus to function so as to analyze a user's psychological transition related to a target keyword,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
For each contributor, comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including the target keyword in time series,
For each contributor, when the psychological keyword of the psychological keyword dictionary means is included in the comment text, the psychological state determining means for outputting the psychological state of the psychological keyword,
For each contributor, a transition phase detecting means for detecting a transition phase in which the prior psychological state and the backward psychological state are different,
Transition word extraction means for extracting a transition word by morphological analysis from the comment text based on the backward psychological state detected by the transition phase detection means for each contributor,
The computer is caused to function as a psychological keyword updating means for registering, in the psychological keyword dictionary means, a transition word that appears at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold among the transition words as a psychological keyword based on the backward psychological state.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
対象キーワードは、商品役務のキーワードであり、
心理状態判定手段は、商品役務のキーワードに対する投稿者の心理状態を判定する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The target keyword is the product service keyword,
It is also preferable that the psychological state determination means causes the computer to function so as to determine the contributor's psychological state with respect to the keyword of the product service.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、AIDMA(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶->Action:行動)モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The psychological keyword dictionary means the psychological state corresponds to the AIDMA (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory-> Action: behavior) model, and the target keyword for each psychological state. It is also preferable to make the computer function so as to register the psychological keywords for.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
遷移フェーズ検出手段は、
心理状態について、At->I->D->M->Acの順に大きくなる数値を割り当て、
時系列の心理遷移として、心理状態の数値を時系列に並べ、
時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値として、遷移フェーズを検出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
Transition phase detection means
For psychological states, assign numerical values that increase in the order of At->I->D->M-> Ac,
As psychological transitions in time series, the psychological values are arranged in time series,
It is also preferable to cause the computer to function so as to detect the transition phase using the numerical values arranged in time series as moving average values within a predetermined range.
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
遷移単語抽出手段は、遷移単語を抽出するコメント文章を、後方心理状態以降の所定数のコメント文章、及び/又は、前方心理状態以前の所定数のコメント文章とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The transition word extraction means may cause the computer to function so that the comment sentence for extracting the transition word is a predetermined number of comment sentences after the backward psychological state and / or a predetermined number of comment sentences before the front psychological state. preferable.
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析する装置であって、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
を有することを特徴とする。
According to the present invention, from a group of comment sentences transmitted for each contributor, an apparatus for analyzing a user's psychological transition related to a target keyword,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
For each contributor, comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including the target keyword in time series,
For each contributor, when the psychological keyword of the psychological keyword dictionary means is included in the comment text, the psychological state determining means for outputting the psychological state of the psychological keyword,
For each contributor, a transition phase detecting means for detecting a transition phase in which the prior psychological state and the backward psychological state are different,
Transition word extraction means for extracting a transition word by morphological analysis from the comment text based on the backward psychological state detected by the transition phase detection means for each contributor,
Psychological keyword update means for registering a transition word that appears at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold among the transition words as a psychological keyword based on the backward psychological state in the psychological keyword dictionary means.
本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移を分析する装置の心理遷移分析方法であって、
装置は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部を有し、
装置は、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第1のステップと、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する第2のステップと、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する第3のステップと、
投稿者毎に、遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する第4のステップと、
遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書手段へ登録する第5のステップと
を有することを特徴とする。
According to the present invention, there is a psychological transition analysis method for a device that analyzes a user's psychological transition related to a target keyword from a group of comment sentences transmitted for each contributor,
The apparatus has a psychological keyword dictionary part in which psychological keywords are registered in advance for each psychological state,
The device
For each contributor, a first step of acquiring comment sentences including the target keyword in time series;
For each contributor, if the comment text includes a psychological keyword of the psychological keyword dictionary means, a second step of outputting the psychological state of the psychological keyword;
For each contributor, a third step of detecting a transition phase in which the prior psychological state and the backward psychological state are different;
For each contributor, a fourth step of extracting a transition word by morphological analysis from a comment sentence based on the backward psychological state detected by the transition phase detection means;
A fifth step of registering a transition word that appears at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold among the transition words as a psychological keyword based on the backward psychological state in the psychological keyword dictionary means is provided.
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、指定された商品役務について、SNSに投稿されたコメント文章から、ユーザの心理状態を抽出すべき単語の辞書を更新することができる。 According to the program, apparatus, and method of the present invention, it is possible to update a dictionary of words for which a user's psychological state should be extracted from comment text posted to an SNS for a specified product service.
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明におけるシステム構成図である。 FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present invention.
図1によれば、本発明の心理遷移分析装置1がインターネットに接続されている。心理遷移分析装置1は、インターネットを介してSNSサイトサーバ2と通信する。心理遷移分析装置1は、SNSサイトサーバ2に対して、API(Application Programming Interface)を介して、投稿者毎のコメント文章を取得することができる。APIは、アプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースであって、種々のサーバ毎に異なるものとして用意されている。
勿論、心理遷移分析装置1は、コメント文章を予めデータベースに蓄積したものであってもよい。即ち、心理遷移分析装置1が、SNSサイトサーバ2と通信することを必須とするものではない。
According to FIG. 1, the psychological
Of course, the psychological
不特定多数の第三者は、各自の端末3を用いて、インターネットを介してSNSサイトサーバ2へ、コメント文章を送信することができる。また、心理遷移分析装置1は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析する。「対象キーワード」とは、商品役務に基づくキーワードである。尚、多数のコメント文章には、引用アドレス(他ユーザのユーザアドレス、例えばSNSにおけるアカウント名、リプライアドレス、コメントアドレス)を含むものや含まないものが混在する。
An unspecified number of third parties can send comment text to the
図2は、本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。 FIG. 2 is a functional configuration diagram of the psychological transition analysis apparatus according to the present invention.
本発明の心理遷移分析装置1は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析することができる。心理遷移分析装置1は、通信インタフェース部と共に、心理キーワード辞書部10と、コメント文章取得部11と、心理状態判定部12と、遷移フェーズ検出部13と、遷移単語抽出部14と、心理キーワード更新部15とを有する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の心理遷移分析方法としても理解できる。
The psychological
[心理キーワード辞書部10]
心理キーワード辞書部10は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録したものである。心理状態は、AIDMAモデルに対応させて、以下のように時系列に遷移する。
認知段階: Attention:注目->
感情段階: Interest:興味-> Desire:欲望-> Memory:記憶->
行動段階: Action:行動
[Psychological keyword dictionary section 10]
The psychological
Cognitive stage: Attention: Attention->
Emotional stage: Interest: Interest-> Desire: Desire-> Memory: Memory->
Action stage: Action: Action
AIDMAモデルとは、広告宣伝に対する消費者の心理のプロセスを表す略語である。対象キーワード(対象となる商品役務)に関して、同一ユーザの発言を時系列に追跡することによって、経済学における購買心理状態の遷移モデルに当てはめて推定することができる。 The AIDMA model is an abbreviation that represents a consumer psychological process for advertising. By tracking utterances of the same user in a time series with respect to the target keyword (target product service), it can be estimated by applying to a transition model of purchasing psychological state in economics.
心理キーワード辞書部10は、心理状態(At,I.D,M,Ac)毎に、対象キーワード(例えば「a社スマホ」)に対する心理キーワードを登録する。
注目状態:広告、CM、発売、新製品、・・・
興味状態:ラインナップ、HP、友達、パンフレット、・・・
欲望状態:価格、デザイン、欲しい、CM、・・・
記憶状態:ショップ、展示、実物、下見、・・・
行動状態:MNP、機種変、諦め、買う、・・・
これは、対象キーワードに対して、各心理状態に特徴的に表れる語を、辞書的に登録したものである。
The psychological
Attention: Advertising, CM, release, new product, ...
Interest state: Lineup, HP, friends, pamphlet, ...
Desired state: price, design, want, CM, ...
Memory state: shop, exhibition, real thing, preview, ...
Behavioral state: MNP, model change, compliment, buy ...
This is a dictionary in which words characteristically expressed in each psychological state are registered for the target keyword.
心理キーワード辞書部10は、初期時には、基本的に予め人手で作成されたものであってもよい。
心理キーワード辞書部10は、対象キーワード(例えば商品役務のキーワード)毎に作成されるが、例えば商品役務のカテゴリ(車、サービス、端末など)毎に作成されるものであってもよい。また、全ての対象キーワードにおける共通辞書として作成してもよい。
The psychological
The psychological
[コメント文章取得部11]
コメント文章取得部11は、SNSサイトサーバ2から、ユーザアドレス(投稿者)毎に、対象キーワード(例えば「a社スマホ」)を検索キーとして、コメント文章を時系列に取得する。対象キーワードは、例えば商品役務の名称であってもよい。この対象キーワードは、システム利用者、例えば企業のプロモーション担当者に設定される。取得されたコメント文章は、心理状態判定部12へ出力される。
[Comment text acquisition unit 11]
The comment
図3は、時系列に発信されたコメント文章を表す説明図である。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing comment sentences transmitted in time series.
図3によれば、対象キーワード(a社スマホ)について、多数のユーザにおける様々なコメント文章が表されている。 According to FIG. 3, various comment texts of a large number of users are represented for the target keyword (a company smartphone).
図3によれば、心理遷移分析装置1は、対象キーワード「a社スマホ」に対して、そのコメント文章に含まれる心理状態を分析したとする。例えば以下のような時系列で、コメント文章が発信されたとする。
ユーザ@CCC「いつa社スマホ発売なんですか?」
ユーザ@ABC「新型a社スマホです。」
ユーザ@AAA「a社スマホの新製品発売されるのか。」
ユーザ@AAA「a社スマホのCMよく見るなあ。」
ユーザ@BBB「やっぱa社スマホに変えるかなぁ」
ユーザ@AAA「a社スマホ、便利そう!欲しい!」
ユーザ@DEF「新しいa社スマホ、使いやすくてオススメ」
ユーザ@AAA「a社スマホのCMまたやっている〜」
・・・ 「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
ユーザ@AAA「今度、ショップでa社スマホ下見しようかな」
・・・ 「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
According to FIG. 3, it is assumed that the psychological
User @CCC “When is the company a smartphone released?”
User @ABC "New a company smartphone."
User @AAA “Are you going to release a new product from company a?”
User @AAA "Do not watch CM of a company's smartphone well."
User @BBB "I wonder if I will change to a company smartphone"
User @AAA "A company's smartphone seems convenient! I want!"
User @DEF "New a company smartphone, easy to use and recommended"
User @AAA “A company's smartphone CM is doing again”
・ ・ ・ 「・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・」
User @AAA "Let's see a company smartphone at the shop this time"
・ ・ ・ 「・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・」
図4は、対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。 FIG. 4 is an explanatory diagram in which the comment text including the target keyword is divided for each user address.
図4によれば、対象キーワード「a社スマホ」を含む、ユーザ@AAAから発信されたコメント文章のみが表されている。
ユーザ@AAA「a社スマホの新製品発売されるのか。」
ユーザ@AAA「a社スマホのCMよく見るなあ。」
ユーザ@AAA「a社スマホ便利そう!欲しい!」
ユーザ@AAA「a社スマホのCMまたやってる〜」
・・・ 「・・・」
ユーザ@AAA「今度ショップでa社スマホ下見しようかな。」
・・・ 「・・・」
ユーザ@AAA「ついにa社スマホ購入した!」
ユーザ@AAA「やっぱa社スマホ使えるな〜」
・・・ 「・・・」
According to FIG. 4, only the comment text transmitted from the user @AAA including the target keyword “a company smartphone” is shown.
User @AAA “Are you going to release a new product from company a?”
User @AAA "Do not watch CM of a company's smartphone well."
User @AAA “It seems to be convenient for company a smartphone!
User @ AAA “A company's smartphone CM is doing again”
... "..."
User @AAA "Looking at a company's smartphone next time in the shop."
... "..."
User @AAA "I finally purchased a company smartphone!"
User @AAA "I can use a smartphone of company a"
... "..."
[心理状態判定部12]
心理状態判定部12は、投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書部10の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する。結果的に、心理状態判定部12は、対象キーワード(商品役務のキーワード)に対する投稿者の心理状態を判定する。判定された心理状態は、遷移フェーズ検出部13へ出力される。
[Psychological state determination unit 12]
When the psychological keyword of the psychological
図5は、対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態を付与した説明図である。 FIG. 5 is an explanatory diagram in which a psychological state is given to the comment text including the target keyword.
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「新製品」とを含むコメント文章から、そのユーザは、注目(Attention)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「ラインナップ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、興味(Interest)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「欲しい」とを含むコメント文章から、そのユーザは、欲望(Desire)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「CM」とを含むコメント文章から、そのユーザは、興味(Interest)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「ショップ」「下見」とを含むコメント文章から、そのユーザは、記憶(Memory)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「購入」とを含むコメント文章から、そのユーザは、行動(Action)状態にあると推定することができる。
対象キーワード「a社スマホ」と心理キーワード「使える」とを含むコメント文章から、そのユーザは、行動(Action)状態にあると推定することができる。
From the comment sentence including the target keyword “Company a smartphone” and the psychological keyword “new product”, it can be estimated that the user is in an attention state.
From the comment text including the target keyword “Company a” and the psychological keyword “lineup”, it can be estimated that the user is in an interest state.
From the comment text including the target keyword “Company a smartphone” and the psychological keyword “I want”, it can be estimated that the user is in the Desire state.
From the comment text including the target keyword “a company smartphone” and the psychological keyword “CM”, it can be estimated that the user is in an interest state.
From the comment text including the target keyword “a company smartphone” and the psychological keywords “shop” and “preview”, it can be estimated that the user is in a memory state.
From the comment text including the target keyword “a company smartphone” and the psychological keyword “purchase”, it can be estimated that the user is in an action state.
From the comment sentence including the target keyword “Company a smartphone” and the psychological keyword “usable”, it can be estimated that the user is in an action state.
他の実施形態として、1つのコメント文章に複数の心理キーワードが含まれる場合、その出現頻度に基づいてコメント文章全体の心理状態を決定するものであってもよい。また、教師データにおける語の出現傾向から、サポートベクタマシンのような識別器を用いて心理状態を決定するものであってもよい。更に、AIDMAモデルに加えて、その尤度を付与してもよい。
「a社スマホの新作発売されるのか」
新作=A、発売=A
A=2、I=0、D=0、M=0、A=0
Aの尤度=100%
As another embodiment, when a plurality of psychological keywords are included in one comment sentence, the psychological state of the entire comment sentence may be determined based on the appearance frequency. Alternatively, the psychological state may be determined using a discriminator such as a support vector machine from the appearance tendency of words in the teacher data. Further, the likelihood may be given in addition to the AIDMA model.
“A company's new smartphone will be released”
New work = A, release = A
A = 2, I = 0, D = 0, M = 0, A = 0
Likelihood of A = 100%
[遷移フェーズ検出部13]
遷移フェーズ検出部13は、投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する。そして、遷移単語抽出部14は、投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とを比較して心理状態が遷移した場合、その旨を、遷移単語抽出部14へ出力する。
[Transition phase detector 13]
The transition
遷移フェーズ検出部13は、投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を推定する。例えば以下のような心理遷移が推定される。
A,A,I,A,I,I,D,I,D,D,M,M,M
The transition
A, A, I, A, I, I, D, I, D, D, M, M, M
ここで、心理遷移には、A->I->D->M->Aの順に大きくなる数値を割り当てて調整することも好ましい。これによって、心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものとなる。数値の大きさによって、次の心理状態へ遷移したことが理解できる。
A=0、I=1、D=2、M=3
A,A,I,A,I,I,D,I,D,D,M,M,M
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
0,0,1,0,1,1,2,1,2,2,3,3,3
但し、この場合、心理状態が前後する場合も当然に生じる。
Here, it is also preferable to adjust the psychological transition by assigning numerical values that increase in the order of A->I->D->M-> A. As a result, the psychological transition is obtained by arranging the numerical values of the psychological state in time series. It can be understood that the state has shifted to the next psychological state depending on the magnitude of the numerical value.
A = 0, I = 1, D = 2, M = 3
A, A, I, A, I, I, D, I, D, D, M, M, M
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
0,0,1,0,1,1,2,1,2,2,3,3,3
However, in this case, a psychological state may naturally occur.
(心理遷移の移動平均による補正)
遷移フェーズ検出部13は、時系列に並ぶ数値を、できる限り昇順となるように補正することも好ましい。具体的には、隣接する前後nコメントの心理状態の平均値を、当該コメントの心理状態とする。即ち、前段所定範囲の移動平均値とすることも好ましい。
隣接する前後2項の平均を取る。
A, A, I, A, I,I,D, I, D,D, M, M, M
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
0, 0, 1, 0, 1,1,2, 1, 2,2, 3, 3, 3
0.3, 0.3, 0.4, 0.6, 1, 1, 1.4, 1.6, 2, 2.2, 2.4, 2.6, 2.75, 3
((((((((((((((↓四捨五入↓)))))))))))))))))
0, 0, 0, 1, 1,1,1, 2, 2,2, 2, 3, 3, 3
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
A, A, A, I, I,I,I, D, D,D, D, M, M, M
(Correction by moving average of psychological transition)
It is also preferable that the transition
Take the average of two adjacent terms.
A, A, I, A, I, I, D, I, D, D, M, M, M
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
0, 0, 1, 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 3, 3
0.3, 0.3, 0.4, 0.6, 1, 1, 1.4, 1.6, 2, 2.2, 2.4, 2.6, 2.75, 3
((((((((((((((Rounding rounded down ↓))))))))))))))))))
0, 0, 0, 1, 1,1,1, 2, 2,2, 2, 3, 3, 3
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
A, A, A, I, I, I, I, D, D, D, D, M, M, M
(心理状態の遷移間の時間差に基づく補正)
コメント文章には、投稿時刻が含まれている。ここで、心理状態判定部12は、心理キーワードを含むコメント文章の投稿時刻も、当該心理状態と共に出力する。これによって、し、遷移フェーズ検出部13は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を登録することができる。そして、遷移フェーズ検出部13は、先方心理状態と後方心理状態との間に長い時間差がある場合、心理状態が遷移していない又は逆行しているように、心理状態の数値を調整することも好ましい。
(Correction based on time difference between psychological state transitions)
The comment text includes the posting time. Here, the psychological
[遷移単語抽出部14]
遷移単語抽出部14は、投稿者毎に、遷移フェーズ検出部13によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する。「形態素解析」とは、投稿文における自然言語の文を、形態素単語辞書及び係り受け辞書を用いて、言語として意味を持つ最小単位である形態素(Morpheme)の列に分割し、それぞれの品詞を判別する技術をいう。この解析によって、例えば名詞や形容詞の形態素のみをキーワードとして抽出することができる。
[Transition word extraction unit 14]
The transition
心理状態が遷移した際に投稿されたコメント文章には、その心理状態を特徴付ける単語が含まれている可能性が高い。また、各心理状態間の遷移フェーズでは、多くのユーザが似たような単語を利用すると考えられる。
例えば「欲しい」という単語は、興味状態から欲望状態へ遷移した直後に出現する可能性が高い。一方で、欲望状態へ遷移した後、暫く時間が経過した場合、「欲しい」という単語の出現する可能性は低くなる。
同様に、例えば「買った」という単語は、記憶状態から行動状態へ遷移した直後に出現する可能性が高い。一方で、行動状態へ遷移した後、暫く時間が経過した場合、「買った」という単語の出現する可能性は低くなる。
There is a high possibility that a comment sentence posted when the psychological state transitions includes a word characterizing the psychological state. In addition, it is considered that many users use similar words in the transition phase between psychological states.
For example, the word “I want” is likely to appear immediately after the transition from the interest state to the desire state. On the other hand, when the time has passed for a while after the transition to the desire state, the possibility that the word “want” appears will be low.
Similarly, for example, the word “Bought” is likely to appear immediately after the transition from the memory state to the action state. On the other hand, when the time has passed for a while after the transition to the action state, the possibility that the word “Bought” appears is low.
また、遷移単語抽出部14は、遷移単語を抽出するコメント文章を、後方心理状態以降の所定数(例えばnb個)のコメント文章、及び/又は、前方心理状態以前の所定数(例えばna個)のコメント文章とする。即ち、遷移点のコメント文章のみならず、前後複数のコメント文章から遷移単語を抽出することによって、辞書における遷移単語の登録範囲を広げることができる。
The transition
例えば、各コメント文章が、以下のように心理状態が進行していたとする。
At,At,At,I,D,D,D,M,M,Ac,Ac,・・・
ここで、後方心理状態以降の所定数nb=1のみとすると、以下の各コメント文章のみが抽出される。
At,At,At,I,D,D,D,M,M,Ac,Ac,・・・
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
At, I,D, M, Ac
また、前方心理状態以前の所定数na=1及び後方心理状態以降の所定数nb=1とすると、以下の各コメント文章のみが抽出される。
At,At,At,I,D,D,D,M,M,Ac,Ac,・・・
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
At, At,I,D, D,M,M,Ac
For example, it is assumed that each comment sentence has a psychological state as follows.
At, At, At, I, D, D, D, M, M, Ac, Ac,.
Here, if only the predetermined number nb = 1 after the backward psychological state, only the following comment sentences are extracted.
At, At, At, I, D, D, D, M, M, Ac, Ac,.
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
At, I, D, M, Ac
Further, assuming that the predetermined number na = 1 before the forward psychological state and the predetermined number nb = 1 after the rear psychological state, only the following comment sentences are extracted.
At, At, At, I, D, D, D, M, M, Ac, Ac,.
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
At, At, I, D, D, M, M, Ac
[心理キーワード更新部15]
心理キーワード更新部15は、遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度(統計的指標)で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書部10へ登録する。
[Psychological keyword update unit 15]
The psychological
図6は、心理キーワード更新部によって計数された遷移単語毎の出現頻度表である。 FIG. 6 is an appearance frequency table for each transition word counted by the psychological keyword update unit.
図6によれば、心理状態毎に、出現頻度が最も高い遷移単語に、破線○印で表されている。これら遷移単語は、その心理状態に基づく心理キーワードとして、心理キーワード辞書部10へ登録される。
(1)注目状態Atについては、「新製品」の出現頻度が最も高い。従って、この場合、注目状態Atに遷移単語「新製品」を登録する。
(2)興味状態Iについては、「欲しい」の出現頻度が最も高い。しかしながら、「欲しい」については、興味状態Iの出現頻度よりも、欲望状態Dの出現頻度の方が高い。従って、この場合、欲望状態Dに遷移単語「欲しい」を登録する。
(3)興味状態Iについては、「発売」の出現頻度が2番目に高い。しかしながら、「発売」については、注目状態Atの出現頻度よりも、興味状態Iの出現頻度の方が高い。従って、この場合、注目状態Atから「発売」を削除し、興味状態Iに遷移単語「発売」を登録する。
(4)欲望状態Dについては、「欲しい」以外にも「便利」の出現頻度も高い(例えば閾値60個とした場合)。従って、この場合、欲望状態Dに遷移単語「便利」を登録する。
(5)行動状態Acについては、「購入」の出現頻度が最も高い。従って、この場合、行動状態Acに遷移単語「購入」を登録する。
最終的に、図6によれば、注目状態について「新製品」、興味状態について「発売」、欲望状態について「欲しい」、行動状態について「購入」が、心理キーワード辞書部11に新たに登録される。
According to FIG. 6, for each psychological state, the transition word having the highest appearance frequency is represented by a broken line ○. These transition words are registered in the psychological
(1) With regard to the attention state At, the appearance frequency of “new product” is the highest. Therefore, in this case, the transition word “new product” is registered in the attention state At.
(2) For the interest state I, the appearance frequency of “I want” is the highest. However, for “desired”, the appearance frequency of the desire state D is higher than the appearance frequency of the interest state I. Therefore, in this case, the transition word “I want” is registered in the desire state D.
(3) Regarding the interest state I, the appearance frequency of “release” is the second highest. However, for “release”, the appearance frequency of the interest state I is higher than the appearance frequency of the attention state At. Therefore, in this case, “release” is deleted from the attention state At, and the transition word “release” is registered in the interest state I.
(4) In the desire state D, the frequency of appearance of “convenient” is high in addition to “desired” (for example, when the threshold is 60). Therefore, in this case, the transition word “convenient” is registered in the desire state D.
(5) For the behavioral state Ac, the frequency of occurrence of “purchase” is the highest. Therefore, in this case, the transition word “purchase” is registered in the action state Ac.
Finally, according to FIG. 6, “new product” for the attention state, “release” for the interest state, “want” for the desire state, and “purchase” for the behavior state are newly registered in the psychological
尚、心理キーワード更新部15は、単語毎の統計的指標として、心理状態毎に特徴的に表れる単語の統計的指標として、例えば赤池情報量基準(AIC(Akaike's Information Criterion))やχ二乗値を用いて算出したものであってもよい。
The psychological
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、指定された商品役務について、SNSに投稿されたコメント文章から、ユーザの心理状態を抽出すべき単語の辞書を更新することができる。 As described above in detail, according to the program, the apparatus, and the method of the present invention, the word dictionary in which the user's psychological state should be extracted from the comment text posted to the SNS for the specified product service is updated. can do.
本発明によれば、遷移フェーズのコメント文章に高い頻度で出現する特徴的な単語を、その心理状態で出現する遷移単語として辞書に登録する。一方で、遷移フェーズ以外のコメント文章に高い頻度で出現する単語は、逆に心理状態の遷移に貢献するものではなく、ノイズの可能性が高いために、除外する。本発明によれば、出現頻度の高い単語を、全ての心理状態のフェーズで同等に検出するのではなく、心理状態の遷移フェーズでのみ検出する。そのために、心理状態を検出するための単語を含む辞書は、時系列で遷移する購買心理フェーズのフェーズ遷移点のみを重視したものとして更新されていく。 According to the present invention, characteristic words that appear frequently in the comment text in the transition phase are registered in the dictionary as transition words that appear in the psychological state. On the other hand, words that frequently appear in comment sentences other than the transition phase are excluded because they do not contribute to the transition of the psychological state and have a high possibility of noise. According to the present invention, words having a high appearance frequency are not detected equally in all psychological state phases, but are detected only in the psychological state transition phase. Therefore, the dictionary including the words for detecting the psychological state is updated assuming that only the phase transition point of the purchase psychological phase that changes in time series is emphasized.
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。 Various changes, modifications, and omissions of the above-described various embodiments of the present invention can be easily made by those skilled in the art. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.
1 心理遷移分析装置
10 心理キーワード辞書部
11 コメント文章取得部
12 心理状態判定部
13 遷移フェーズ検出部
14 遷移単語抽出部
15 心理キーワード更新部
2 SNSサイトサーバ
3 端末
DESCRIPTION OF
Claims (7)
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、前記遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
前記遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、前記心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 A program that causes a computer mounted on the device to function so as to analyze a user's psychological transition regarding a target keyword from a group of comment sentences transmitted for each contributor,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
For each contributor, comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including the target keyword in time series,
For each contributor, if the psychological keyword of the psychological keyword dictionary means is included in the comment text, the psychological state determining means for outputting the psychological state of the psychological keyword,
For each contributor, a transition phase detecting means for detecting a transition phase in which the prior psychological state and the backward psychological state are different,
For each contributor, from a comment sentence based on the backward psychological state detected by the transition phase detecting means, a transition word extracting means for extracting a transition word by morphological analysis;
The computer is caused to function as a psychological keyword update unit that registers a transition word that appears at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold among the transition words as a psychological keyword based on a backward psychological state in the psychological keyword dictionary unit. program.
前記心理状態判定手段は、前記商品役務のキーワードに対する投稿者の心理状態を判定する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載のプログラム。 The target keyword is a keyword for product service,
The program according to claim 1, wherein the psychological state determination unit causes a computer to function so as to determine a contributor's psychological state with respect to the keyword of the product service.
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載のプログラム。 The psychological keyword dictionary means that the psychological state corresponds to an AIDMA (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory-> Action) model, and for each psychological state, The program according to claim 1 or 2, wherein the computer functions so as to register a psychological keyword for the keyword.
心理状態について、A->I->D->M->Aの順に大きくなる数値を割り当て、
時系列の心理遷移として、心理状態の数値を時系列に並べ、
時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値として、遷移フェーズを検出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項3に記載のプログラム。 The transition phase detection means includes
For psychological states, assign numerical values that increase in the order of A->I->D->M-> A,
As psychological transitions in time series, the psychological values are arranged in time series,
4. The program according to claim 3, wherein the computer is caused to function so as to detect a transition phase by using a numerical value arranged in time series as a moving average value in a predetermined range.
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のプログラム。 The transition word extracting means causes the computer to function so that the comment text for extracting the transition word is a predetermined number of comment text after the backward psychological state and / or a predetermined number of comment text before the front psychological state. The program according to any one of claims 1 to 4, wherein:
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する遷移フェーズ検出手段と、
投稿者毎に、前記遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する遷移単語抽出手段と、
前記遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、前記心理キーワード辞書手段へ登録する心理キーワード更新手段と
を有することを特徴とする装置。 A device that analyzes a user's psychological transition related to a target keyword from a group of comment sentences sent to each contributor,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
For each contributor, comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including the target keyword in time series,
For each contributor, if the psychological keyword of the psychological keyword dictionary means is included in the comment text, the psychological state determining means for outputting the psychological state of the psychological keyword,
For each contributor, a transition phase detecting means for detecting a transition phase in which the prior psychological state and the backward psychological state are different,
For each contributor, from a comment sentence based on the backward psychological state detected by the transition phase detecting means, a transition word extracting means for extracting a transition word by morphological analysis;
An apparatus comprising psychological keyword updating means for registering a transition word appearing at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold among the transition words as a psychological keyword based on a backward psychological state in the psychological keyword dictionary means.
前記装置は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部を有し、
前記装置は、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第1のステップと、
投稿者毎に、コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する第2のステップと、
投稿者毎に、先方心理状態と後方心理状態とが異なる遷移フェーズを検出する第3のステップと、
投稿者毎に、前記遷移フェーズ検出手段によって検出された後方心理状態に基づくコメント文章から、形態素解析によって遷移単語を抽出する第4のステップと、
前記遷移単語の中で、所定閾値以上の頻度で出現した遷移単語を、後方心理状態に基づく心理キーワードとして、前記心理キーワード辞書手段へ登録する第5のステップと
を有することを特徴とする装置の心理遷移分析方法。 A psychological transition analysis method of a device that analyzes a user's psychological transition related to a target keyword from a group of comment sentences transmitted for each contributor,
The apparatus has a psychological keyword dictionary part in which psychological keywords are registered in advance for each psychological state,
The device is
For each contributor, a first step of acquiring comment sentences including the target keyword in time series;
For each contributor, when the psychological keyword of the psychological keyword dictionary means is included in the comment sentence, a second step of outputting the psychological state of the psychological keyword;
For each contributor, a third step of detecting a transition phase in which the prior psychological state and the backward psychological state are different;
For each contributor, a fourth step of extracting a transition word by morphological analysis from a comment sentence based on a backward psychological state detected by the transition phase detection means;
And a fifth step of registering a transition word that appears at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold among the transition words as a psychological keyword based on a backward psychological state in the psychological keyword dictionary means. Psychological transition analysis method.
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