JP2016122360A - Program, device and method for detecting place influencing human psychological state from comment sentence - Google Patents

Program, device and method for detecting place influencing human psychological state from comment sentence Download PDF

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PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a program, device and method capable of detecting a place that influences a psychological state of a person from a comment sentence.SOLUTION: The device includes: comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including an object keyword in a time series in each contributor; place psychology determination means for associating a psychological state of a psychological keyword with each comment sentence when the psychological keyword is written, and associating place information with each comment sentence when the place information is written in each contributor; score update means for updating score storage means so as to increment scores of the psychological state in the place information determined by the place psychology determination means; and place value detection means for using the score storage means to output the prescribed number of pieces of place information in order of upper scores with a value to the psychological state as a high place about each psychological state.SELECTED DRAWING: Figure 2

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。多数のユーザのコメント文章を分析することによって、例えばユーザのプロフィール(年代、性別、趣味等)に応じた傾向を知ることができる。同じ商品役務に対しても、ユーザのプロフィールによっては、そのコメント文章の内容が異なるものとなる場合がある。   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. By analyzing the comment texts of a large number of users, for example, it is possible to know a tendency according to the user's profile (age, gender, hobby, etc.). Even for the same product service, the content of the comment text may be different depending on the user's profile.

企業は、現実(リアル)空間の場所(例えば店や駅、イベント等)で、広告媒体(例えばポスターや看板、デジタルサイネージ)を用いて、自らの商品役務を広告しようとする。効果的な広告場所を決定するために、例えば人や車の通行量をその場所の広告価値とすることが多い。但し、通行量が多いからといって、通った人の購買心理に影響するとは限らない。   A company attempts to advertise its product service using an advertising medium (for example, a poster, a signboard, or a digital signage) at a place in a real space (for example, a store, a station, or an event). In order to determine an effective advertisement place, for example, the traffic volume of people and cars is often used as the advertisement value of the place. However, a large amount of traffic does not necessarily affect the purchasing psychology of those who pass.

従来、広告主毎に、広告看板における設置場所が効果的な否かを選択する技術がある(例えば特許文献1参照)。この技術によれば、広告看板の前を通過する人物をカメラで撮影し、その人物属性及び通行量を分析する。広告主にとってアピールしたい人物属性の通行量に応じて、広告看板の効果的な設置場所を選択することができる。   Conventionally, for each advertiser, there is a technique for selecting whether or not an installation location on an advertising billboard is effective (see, for example, Patent Document 1). According to this technique, a person passing in front of an advertising billboard is photographed with a camera, and the person attribute and traffic volume are analyzed. It is possible to select an effective installation location of the advertising billboard according to the traffic amount of the person attribute that the advertiser wants to appeal to.

また、場所に対するユーザの評価スコアを算出する技術もある(例えば特許文献2参照)。この技術によれば、特定ユーザに訪問すべき場所を提示するため、そのユーザ及び他のユーザの訪問履歴(いつどの場所を訪れたのか)を用いて、各場所に対する評価スコアを算出する。   There is also a technique for calculating a user's evaluation score for a place (see, for example, Patent Document 2). According to this technique, in order to present a place to be visited to a specific user, an evaluation score for each place is calculated using the visit history (when and which place was visited) of the user and other users.

尚、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、A(Attention:注目)->I(Interest:興味)->D(Desire:欲望)->M(Memory:記憶)->A(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。   As another conventional technique, there is a technique for analyzing an advertisement effect using an AIDMA model that is an economics model relating to purchasing behavior (see, for example, Patent Document 3). According to the general knowledge of economics, the psychological state regarding the purchase behavior of the user is A (Attention)-> I (Interest)-> D (Desire)-> M (Memory) -> Change like A (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.

特開2007−293544号公報JP 2007-293544 A 特開2013−257671号公報JP 2013-257671 A 特開2003−044738号公報JP 2003-044738 A

ユーザによって投稿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。   The comment text posted by the user often 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.

これに対し、本願の発明者らは、特定の商品役務について、SNSに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その心理状態に寄与した「場所(例えば場所名称(駅や店等)や緯度経度)」を検知することはできないか?と考えた。例えば、場所情報毎に、当該商品役務に対するユーザの心理状態に寄与したスコア値を蓄積することはできないか?と考えた。これによって、どの場所が、ユーザに対して、マーケティングやプロモーションにおける心理状態に影響を与えているか、を検知することができる。   In contrast, the inventors of the present application estimated the user's purchasing psychological state from comment text posted to the SNS for a specific product service, and contributed to the psychological state “location (for example, a place name (station name or station or Is it possible to detect “shops, etc.) and latitude / longitude”? I thought. For example, for each piece of location information, can a score value that contributes to the user's psychological state with respect to the product service be accumulated? I thought. This makes it possible to detect which place has an influence on the psychological state in marketing and promotion for the user.

特に、本願の発明者らは、「場所」に基づくインフルエンサを効率的に抽出したいと考えた。具体的には、ある場所でユーザの心理状態が遷移した場合、その場所に設置された広告媒体が、その心理状態の遷移に寄与した可能性がある。ここでの「インフルエンサ」とは、ユーザがその場所に滞在した際に、購買心理状態が遷移する可能性が高い場所を意味する。インフルエンサの影響度が高い場所ほど、商品役務を紹介するために、マーケティング又はプロモーションとして効果が大きいことを意味する。   In particular, the inventors of the present application wanted to efficiently extract influencers based on “location”. Specifically, when a user's psychological state transitions at a certain place, there is a possibility that the advertising medium installed at that place has contributed to the transition of the psychological state. Here, “influencer” means a place where the purchase psychological state is likely to change when the user stays at the place. This means that the place where the influencer's influence is higher, the greater the effect as marketing or promotion in order to introduce the product service.

ここで、特許文献1に記載の技術によれば、場所における人の通行量を分析しているが、その人の購買心理への影響までも推定するものではない。即ち、商品役務の購買を促進する広告媒体の設置場所として、効果的か否かは想定できない。例えば、人が多い渋谷駅前の広告媒体よりも、地元のショッピングセンタの広告媒体の方が、購買に繋がる可能性も考えられる。
また、特許文献2に記載の技術によれば、ユーザにとって訪問するに有益な場所かどうかという価値を推定しているに過ぎず、ユーザの購買心理についてまで推定するものではない。
尚、特許文献3に記載の技術によれば、AIDMAモデルにおける心理状態の推定について、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, according to the technique described in Patent Document 1, the amount of traffic of a person at a place is analyzed, but the influence on the purchasing psychology of the person is not estimated. In other words, it cannot be assumed whether or not it is effective as a place for installing an advertising medium that promotes the purchase of merchandise services. For example, there is a possibility that an advertising medium in a local shopping center may lead to purchase rather than an advertising medium in front of Shibuya Station where there are many people.
Further, according to the technique described in Patent Document 2, the value of whether or not the place is useful for the user to visit is merely estimated, and the purchase psychology of the user is not estimated.
In addition, according to the technique described in Patent Document 3, the comment sentence posted to the SNS is not assumed for the estimation of the psychological state in the AIDMA model.

そこで、本発明は、コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知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。   Then, an object of this invention is to provide the program, apparatus, and method which can detect the place which influenced the human psychological state from the comment text.

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の効果を分析するように、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、
各場所情報における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
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、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
場所心理判定手段によって判定された当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
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 the effect of the user's psychological transition on the target keyword,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
Score storage means for storing a score of each psychological state in each place information;
For each contributor, comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including the target keyword in time series,
For each contributor, when a psychological keyword is described in each comment sentence, the psychological state of the psychological keyword is associated, and when location information is described, a place psychological determination unit that associates the location information,
Score update means for updating the score storage means so as to increment the score of the psychological state to the place information determined by the place psychological determination means;
The score storage means is used to cause the computer to function as place value detection means for outputting a predetermined number of place information from the top of the score as places with high value for the psychological state for each 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、
スコア更新手段は、
コメント文章の群の中で、場所情報を含む基準コメント文章について、該基準コメント文章とその過去に1つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び/又は、基準コメント文章とその未来に1つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新する
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 score update means
In the group of comment sentences, for a standard comment sentence including location information, if the psychological state changes between the standard comment sentence and one or more forward comment sentences in the past, the psychological state of the reference comment sentence And / or if the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more backward comment sentences in the future, the psychological state score of the backward comment sentence is incremented. It is also preferred to have the computer function to update the score storage means.

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
コメント文章は、SNSに基づくものであり、
対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
Comment text is based on SNS,
It is also preferable to further cause the computer to function so that the target keyword is a keyword based on 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、
場所名称を対応付けた場所名称記憶手段を更に有し、
場所心理判定手段は、場所名称記憶手段に記憶された場所名称を検索する
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
It further has a place name storage means associated with the place name,
It is also preferable that the place psychological judgment means further causes the computer to function so as to search for a place name stored in the place name storage means.

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
場所名称記憶手段は、複数の場所名称に対して代表場所名称を対応付けており、
場所心理判定手段は、場所名称を、場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The place name storage means associates representative place names with a plurality of place names,
It is preferable that the place psychological determination means further causes the computer to function so as to convert the place name into a representative place name stored in the place name storage means.

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
場所情報は、緯度経度を更に含み、
場所名称記憶手段は、場所名称に、緯度経度の所定範囲を対応付けており、
場所心理判定手段は、場所情報としての緯度経度を、場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the program of the present invention,
The location information further includes latitude and longitude,
The place name storage means associates a predetermined range of latitude and longitude with the place name,
It is preferable that the place psychological determination means further causes the computer to function so as to convert the latitude and longitude as the place information into a representative place name stored in the place name storage means.

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、AtIDMAc(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 that the psychological state is associated with the AtIDMAC (Attention: interest-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory-> Action: behavior) model. 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、
心理状態には、At->I->D->M->Acの順に大きくなる数値が割り当てられており、
時系列の心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものであり、
スコア更新手段は、時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値とする
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 psychological states are assigned numerical values that increase in the order of At->I->D->M-> Ac,
A time series of psychological transitions is a time series of psychological values.
The score updating means preferably causes the computer to function so that the numerical values arranged in time series are set to a moving average value 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、
スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みwbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みwaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
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,
It is also preferable that the score updating means sets the weight wb for the psychological state of the reference comment sentence and the weight wa for the psychological state of the backward comment sentence as different values, and causes the computer to function so that the score is weighted and incremented. .

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みwbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みwaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
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 score updating means preferably causes the computer to function such that the weight wb for the psychological state of the reference comment sentence and the weight wa for the psychological state of the backward comment sentence are incremented with different weights for each 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、
心理状態AtIDM(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶)の重みwbは、心理状態Ac(Action:行動)の重みwbよりも大きく、
心理状態AtIDM(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶)の重みwaは、心理状態Ac(Action:行動)の重みwaよりも小さくなる
べく重みを予め設定する
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 weight wb of the psychological state AtIDM (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory) is larger than the weight wb of the psychological state Ac (Action),
The weight wa of the psychological state AtIDM (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory) is set in advance so that the weight wa is smaller than the weight wa of the psychological state Ac (Action). It is also preferable to make the computer function.

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
スコア更新手段は、
基準コメント文章とその未来に1つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みwaが小さくなるように設定する
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 score update means
When the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more backward comment sentences in the future, the weight wa becomes smaller as the posting time interval between the reference comment sentence and the backward comment sentence becomes longer. It is also preferred to have the computer function to set.

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の効果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、
各場所情報における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
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、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
場所心理判定手段によって判定された当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
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 the effect of a user's psychological transition on a target keyword,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
Score storage means for storing a score of each psychological state in each place information;
For each contributor, comment sentence acquisition means for acquiring comment sentences including the target keyword in time series,
For each contributor, when a psychological keyword is described in each comment sentence, the psychological state of the psychological keyword is associated, and when location information is described, a place psychological determination unit that associates the location information,
Score update means for updating the score storage means so as to increment the score of the psychological state to the place information determined by the place psychological determination means;
It is characterized by having a place value detecting means for outputting, for each psychological state, a predetermined number of place information from the top of the score as a place having a high value for the psychological state using the score storage means.

本発明によれば、装置を用いて、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の効果を分析する方法であって、
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と、
各場所情報における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶部と
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、各コメント文章に、心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける第2のステップと、
第2のステップによって判定された当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新する第3のステップと、
スコア記憶部を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する第4のステップと
を有することを特徴とする。
According to the present invention, using a device, a method of analyzing the effect of a user's psychological transition related to a target keyword from a group of comment sentences transmitted for each contributor,
The device
For each psychological state, a psychological keyword dictionary part in which psychological keywords are registered in advance,
A score storage unit that stores a score of each psychological state in each place information,
The device
For each contributor, a first step of acquiring comment sentences including the target keyword in time series;
For each contributor, if a psychological keyword is described in each comment sentence, the psychological state of the psychological keyword is associated, and if location information is described, a second step of associating the location information;
A third step of updating the score storage means so as to increment the score of the psychological state to the location information determined by the second step;
And a fourth step of outputting, for each psychological state, a predetermined number of pieces of place information from the top of the score as places having a high value for the psychological state using the score storage unit.

本発明のプログラム、装置及び方法によれば、コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知することができる。具体的には、特定の商品役務について、SNSに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その購買心理状態に影響した場所情報を検知することができる。   According to the program, apparatus, and method of the present invention, it is possible to detect a place that affects a person's psychological state from comment text. Specifically, it is possible to estimate the purchase psychological state of the user from the comment text posted to the SNS for a specific product service, and to detect the location information that has influenced the purchase psychological state.

本発明におけるシステム構成図である。It is a system configuration diagram in the present invention. 本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。It is a functional block diagram of the psychological transition analyzer in this invention. 時系列に投稿されたコメント文章を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the comment text posted in time series. 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。It is explanatory drawing which divided the comment text containing a target keyword for every user address. 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。It is explanatory drawing which provided the psychological state to the comment text containing a target keyword. 本発明における第1のスコア更新を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the 1st score update in this invention. 本発明における第2のスコア更新を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the 2nd score update in this invention. 本発明における第1の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the score update which attached the 1st weight in this invention. 本発明における第2の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the score update which attached the 2nd weight in this invention.

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。   According to FIG. 1, the psychological transition analysis apparatus 1 of the present invention is connected to the Internet. The psychological transition analysis device 1 communicates with the SNS site server 2 via the Internet. The psychological transition analysis apparatus 1 can obtain comment text for each contributor via the API (Application Programming Interface) from the SNS site server 2. The API is a rule interface for using the function of the application service, and is prepared as different for each of various servers.

尚、心理遷移分析装置1が、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。   In addition, the psychological transition analysis apparatus 1 may accumulate comment texts in a database in advance. That is, the psychological transition analysis device 1 does not necessarily communicate with the SNS site server 2.

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。また、多数のコメント文章には、場所情報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 SNS site server 2 via the Internet using their own terminals 3. Moreover, the psychological transition analysis apparatus 1 analyzes the user psychological transition regarding a target keyword from the group of comment sentences transmitted for each contributor. The “target keyword” is a keyword based on the product service. In addition, a large number of comment sentences include those that include location information and those that do not.

場所情報としては、例えば「場所名称」及び/又は「緯度経度」である。「場所名称」として、例えば「東京駅」「川越SC」「渋谷駅」のように具体的な場所名であってもよい。また、例えばFoursquare(登録商標)のURL(Uniform Resource Locator)(チェックイン情報)であってもよい。場所の粒度に関しては、緯度経度やfoursquareのチェックイン情報の場合、レストラン等の具体的な店名まで特定することができる。   The location information is, for example, “location name” and / or “latitude / longitude”. The “place name” may be a specific place name such as “Tokyo Station”, “Kawagoe SC”, or “Shibuya Station”. Further, for example, URL (Uniform Resource Locator) (check-in information) of Foursquare (registered trademark) may be used. Regarding the granularity of the place, in the case of latitude / longitude and foursquare check-in information, it is possible to specify a specific store name such as a restaurant.

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101と、スコア記憶部102と、場所名称記憶部103と、コメント文章取得部11と、場所心理判定部12と、スコア更新部13と、場所価値検知部14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 transition analysis apparatus 1 of the present invention can analyze user psychological transitions related to the target keyword from a group of comment sentences transmitted for each contributor. The psychological transition analysis device 1 includes a psychological keyword dictionary unit 101, a score storage unit 102, a place name storage unit 103, a comment sentence acquisition unit 11, a place psychological determination unit 12, and a score update unit 13 together with a communication interface unit. And a place value detection unit 14. These functional components excluding the communication interface unit are realized by executing a program that causes a computer installed in the apparatus to function. Moreover, the flow of processing of these functional components can be understood as a psychological transition analysis method of the apparatus.

[心理キーワード辞書部101]
心理キーワード辞書部101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
心理キーワード辞書部101は、対象キーワード毎に、各心理状態に登録する心理キーワードも異なることが好ましい。
[Psychological keyword dictionary unit 101]
The psychological keyword dictionary unit 101 registers psychological keywords in advance for each psychological state. The psychological state transitions in time series as follows, corresponding to the AIDMA model.
Cognitive stage: Attention: Attention->
Emotional stage: Interest->
Desire: Desire->
Memory: Memory->
Action stage: Action: Action The psychological keyword dictionary unit 101 preferably has different psychological keywords registered in each psychological state for each target keyword.

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101は、心理状態(A,I.D,M,A)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:発売、CM、新作、新製品、・・・
興味状態:ラインナップ、パンフレット、HP、可愛い、・・・
欲望状態:欲しい、価格、スペック、デザイン、・・・
記憶状態:ショップ、展示、実物、下見、・・・
行動状態:買う、ゲット、諦め、機種変
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 keyword dictionary unit 101 registers a psychological keyword for the target keyword (for example, “a company smartphone”) for each psychological state (A, ID, M, A).
Attention state: sale, CM, new work, new product, ...
Interest state: lineup, pamphlet, HP, cute, ...
Desired state: Wanted, price, specs, design, ...
Memory state: shop, exhibition, real thing, preview, ...
Action state: buy, get, give up, model change This is a dictionary in which words characteristically appearing in each psychological state are registered for the target keyword.

尚、心理キーワード辞書部101は、基本的に予め人手で作成されたものである。但し、予め人手によって登録された心理キーワードをシード(教師データ)として、各心理状態に特徴的に表れる語を、統計的な指標(例えばΧ2値や赤池情報量基準(AIC))を用いて算出したものであってもよい。 The psychological keyword dictionary unit 101 is basically created manually in advance. However, pre-psychological keywords registered manually as a seed (teacher data), the characteristically appearing word to each psychological state, using statistical indicators (e.g. chi 2 value and Akaike Information Criterion (AIC)) It may be calculated.

[スコア記憶部102]
スコア記憶部102は、各場所情報における各心理状態のスコアを記憶する。図2によれば、スコア記憶部102は、各場所名称(行)と、各心理状態のスコア(列)とからなるテーブルで表されている。スコアは、スコア更新部13によって更新される。
[Score storage unit 102]
The score memory | storage part 102 memorize | stores the score of each psychological state in each place information. According to FIG. 2, the score memory | storage part 102 is represented by the table which consists of each place name (row) and the score (column) of each psychological state. The score is updated by the score update unit 13.

[場所名称記憶部103]
場所名称記憶部103は、少なくとも場所名称(例えば駅名、施設名、店名など)を記憶したものである。また、同じ場所に基づく複数の場所名称に対して、1つの代表場所名称を対応付けたものであってもよい。図2によれば、例えば場所名称「ハチ公前」は、「渋谷駅」にまとめられている。
また、各場所名称は、緯度経度の所定範囲に対応付けられたものであってもよい。緯度経度が同一の所定範囲は、1つの代表的な場所名称にまとめることできる。即ち、ユーザのコメント文章に、緯度経度情報が記述されている場合であっても、場所名称に対応付けることができる。
[Location name storage unit 103]
The place name storage unit 103 stores at least a place name (for example, a station name, a facility name, a store name, etc.). Further, one representative place name may be associated with a plurality of place names based on the same place. According to FIG. 2, for example, the place name “Hachiko-mae” is grouped into “Shibuya Station”.
Each location name may be associated with a predetermined range of latitude and longitude. Predetermined ranges having the same latitude and longitude can be combined into one representative place name. That is, even if the latitude / longitude information is described in the comment text of the user, it can be associated with the place name.

[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、対象キーワードを含む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、広告場所を分析したい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。
[Comment text acquisition unit 11]
The comment text acquisition unit 11 acquires, from the SNS site server 2, comment text including the target keyword in time series for each user address (contributor). The “target keyword” may be, for example, the name of a product service for which an advertisement place is to be analyzed. This target keyword is set for a system user, for example, a promotion person in charge of a company.

図3は、時系列に投稿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 posted in time series.

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するとする。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。これらコメント文章には、自らのコメントの中で引用した場所情報(場所名称や緯度経度)を含むものも混在している。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。http://news.html」
ユーザ@AAA「今日は一日外出!」
ユーザ@AAA「a社スマホの新作の広告発見 東京駅」
ユーザ@BBB「やっぱa社スマホに変えるかなぁ」
ユーザ@AAA「恒例のドラマなう」
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、色変わってる。可愛い!」
ユーザ@AAA「I'm at 川越SC https://www.shopping.com」
・・・ 「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
It is assumed that the psychological transition analysis apparatus 1 analyzes the psychological state included in the comment text for the target keyword “Company A”. According to FIG. 3, various comment texts for a large number of users are represented for the target keyword “a company smartphone”. Some of these comment texts include location information (location name and latitude / longitude) cited in their own comments. For example, it is assumed that comment sentences are transmitted in the following time series.
User @CCC “When is the company a smartphone released?”
User @ABC "New a company smartphone. Http: //news.html"
User @AAA “Today is a day out!”
User @ AAA “A new smartphone ad discovery at Tokyo Station”
User @BBB "I wonder if I will change to a company smartphone"
User @ AAA “Drama Now”
User @DEF "New a company smartphone, easy to use and recommended"
User @AAA "A company smartphone, the color has changed. Cute!"
User @ AAA “I'm at Kawagoe SC https://www.shopping.com”
・ ・ ・ 「・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・」

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、ユーザ「@AAA」から投稿されたコメント文章のみが表されている。
ユーザ@AAA「今日は一日外出!」
ユーザ@AAA「a社スマホの新作の広告発見 東京駅」
ユーザ@AAA「恒例のドラマなう」
ユーザ@AAA「a社スマホ、色変わってる。可愛い!」
ユーザ@AAA「I'm at 川越SC https://www.shopping.com」
ユーザ@AAA「待ち合わせなう。ハチ公前 人多い〜」
ユーザ@AAA「a社スマホ、キャンペーンやってるんだ。欲しい!」
ユーザ@AAA「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
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. 4, only the comment text posted by the user “@AAA” is shown.
User @AAA “Today is a day out!”
User @ AAA “A new smartphone ad discovery at Tokyo Station”
User @ AAA “Drama Now”
User @AAA "A company smartphone, the color has changed. Cute!"
User @ AAA “I'm at Kawagoe SC https://www.shopping.com”
User @AAA “Let's meet up.
User @ AAA "Company a smartphone, I'm doing a campaign. I want!"
User @ AAA ".................."
User @ AAA "A company smartphone at the shop, let's have a preview"

[場所心理判定部12]
場所心理判定部12は、コメント文章毎に、以下の2つの要素を対応付ける。
(判定1)場所心理判定部12は、投稿者毎について、コメント文章に、心理キーワード辞書部101の心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する。
(判定2)場所心理判定部12は、投稿者毎について、コメント文章に、場所名称記憶部103の場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける。場所情報は、場所名称、及び/又は、緯度経度である。ここで、場所心理判定部12は、場所名称を、場所名称記憶部103に記憶された代表場所名称に変換するものであってもよい。また、場所心理判定部12は、場所情報としての緯度経度を、場所名称記憶部103に記憶された代表場所名称に変換するものであってもよい。
[Place psychology determination unit 12]
The place psychology determination unit 12 associates the following two elements for each comment sentence.
(Decision 1) When the psychological keyword of the psychological keyword dictionary unit 101 is described in the comment text for each contributor, the place psychological determination unit 12 outputs the psychological state of the psychological keyword.
(Decision 2) When the location information of the location name storage unit 103 is described in the comment text for each poster, the location psychology determination unit 12 associates the location information with the location information. The location information is a location name and / or latitude / longitude. Here, the place psychology determination unit 12 may convert the place name into a representative place name stored in the place name storage unit 103. Further, the place psychological determination unit 12 may convert the latitude and longitude as the place information into a representative place name stored in the place name storage unit 103.

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.

心理キーワード「新作」及び場所情報「東京駅」を含むコメント文章から、そのユーザは、場所「東京駅」で注目(Attention)状態にあると推定する。
心理キーワード「可愛い」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。
場所情報「I'm at 川越SC https://www.shopping.com」を含むコメント文章から、そのユーザは、場所「川越SC」(URLに基づく緯度経度であってもよい)に滞在していると認定する。
場所情報「ハチ公前」を含むコメント文章から、そのユーザは、場所「ハチ公前」に滞在していると認定する。
心理キーワード「欲しい」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。
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
心理キーワード「ショップ」「下見」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。
From the comment text including the psychological keyword “new work” and the location information “Tokyo Station”, it is estimated that the user is in an attention state at the location “Tokyo Station”.
From the comment text including the psychological keyword “cute”, it is estimated that the user is in an interest state.
From the comment text that includes the location information “I'm at Kawagoe SC https://www.shopping.com”, the user stays at the location “Kawagoe SC” (which may be the latitude and longitude based on the URL). Authenticate that
From the comment text including the place information “Hachiko-mae”, the user determines that he / she is staying at the place “Hachiko-mae”.
From the comment text including the psychological keyword “I want”, it is estimated that the user is in the Desire state.
...
From the comment text including the psychological keywords “shop” and “preview”, it is estimated that the user is in a memory 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、その出現数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。
「今度、ショップでa社スマホ、下見しようかな」
ショップ=M、下見=M
A=0、I=0、D=0、M=2、A=0
M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 number of appearances. 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.
"Let's have a look at a company's smartphone at the shop this time"
Shop = M, Preview = M
A = 0, I = 0, D = 0, M = 2, A = 0
Likelihood of M = 100%

[スコア更新部13]
スコア更新部13は、場所心理判定部12によって判定された際に、当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分する。スコアは、その場所が、その場所に滞在するユーザの購買心理に影響を与える度合いを意味する。ここで、スコア更新部13は、大きく以下の2つのステップを有する。
<心理遷移判定ステップ>
<スコア更新ステップ>
[Score Updater 13]
The score update unit 13 increments the score of the psychological state in the place information when the place psychological determination unit 12 determines. The score means the degree of influence of the place on the purchasing psychology of the user staying at the place. Here, the score update unit 13 has the following two steps.
<Psychological transition determination step>
<Score update step>

<心理遷移判定ステップ>
スコア更新部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
<Psychological transition determination step>
The score update unit 13 estimates a psychological transition in which psychological states are arranged in time series for each poster. For example, the following psychological transition is estimated.
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 assign a numerical value that increases in order of A->I->D->M-> A to the psychological transition. 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)
これに対し、スコア更新部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。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)
On the other hand, the score update unit 13 corrects the numerical values arranged in time series so as to be in ascending order as much as possible. Specifically, the average value of the psychological states of adjacent n comments before and after is set as the psychological state of the comment. That is, it is also preferable to set the moving average value within a predetermined range in the previous stage.
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。また、場所心理判定部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、スコア更新部13は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を知ることができる。
(Correction based on time difference between psychological state transitions)
The comment text includes the posting time. The place psychology determination unit 12 also outputs the posting time of the comment text including the psychological keyword together with the psychological state. Thus, the score updater 13 can know the elapsed time interval between the psychological states arranged in time series.

そして、スコア更新部13は、時系列の心理遷移における時系列に並ぶ数値に対して、以下のように重み付ける。
前段の経過時間間隔が長くなるほど当該数値に対する重みを小さくする
前段の経過時間間隔が短くなるほど当該数値に対する重みを大きくする
Then, the score update unit 13 weights the numerical values arranged in time series in the time series psychological transition as follows.
The longer the elapsed time interval in the previous stage, the smaller the weight for the value. The shorter the elapsed time interval in the previous stage, the greater the weight for the value.

尚、他の実施形態として、0〜4の数値に対して、推定された心理状態の尤度の積を用いてもよい。A=10%、I=70%、D=20%、M=0%の場合、以下のように乗算する。
0×10%+1×70%+2×20%+3×0%=1.1
As another embodiment, the product of the likelihood of the estimated psychological state may be used for numerical values of 0 to 4. When A = 10%, I = 70%, D = 20%, and M = 0%, multiplication is performed as follows.
0 × 10% + 1 × 70% + 2 × 20% + 3 × 0% = 1.1

<スコア更新ステップ>
スコア更新部13は、コメント文章の群の中で、場所情報を含む基準コメント文章について、以下の2つの更新ステップのいずれか一方又は両方を実行し、スコア記憶部102へ指示する。
(基準更新ステップ)基準コメント文章とその過去に1つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
(後方更新ステップ)基準コメント文章とその未来に1つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
<Score update step>
The score update unit 13 executes one or both of the following two update steps for the reference comment text including the location information in the comment text group, and instructs the score storage section 102.
(Reference update step) When the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more forward comment sentences in the past, the psychological state score of the reference comment sentence is incremented.
(Backward update step) When the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more backward comment sentences in the future, the score of the psychological state of the backward comment sentence is incremented.

具体的には、ユーザ毎に、基準コメント文章からみて、前方/後方のコメント文章のAIDMAの遷移を以下のように表す。
前方コメント文章->基準コメント文章:db(At,I,D,M,Ac)
基準コメント文章->後方コメント文章:da(At,I,D,M,Ac)
(At,I,D,M,Ac)の各要素は、0/1で表す。
場所情報を含む基準コメント文章から見て、前後のコメントとの間で、ユーザの心理状態が購買行動に近づくほど、その場所情報の影響度が大きいと考えられる。
Specifically, for each user, the AIDMA transition of the forward / backward comment text is expressed as follows, as seen from the standard comment text.
Forward comment text-> standard comment text: db (At, I, D, M, Ac)
Standard comment text-> backward comment text: da (At, I, D, M, Ac)
Each element of (At, I, D, M, Ac) is represented by 0/1.
It can be considered that the degree of influence of the location information increases as the psychological state of the user approaches the purchase behavior between the comments before and after the reference comment text including the location information.

図6は、本発明における第1のスコア更新を表す説明図である。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing the first score update in the present invention.

(S61)ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホ、新作の広告発見 東京駅」 ->注目At
ここでは、ユーザ@AAAは、場所「東京駅」で広告を発見したことによって、心理状態が注目Aへ遷移している。そのために、スコア記憶部102について、場所情報「東京駅」の注目Atのスコア値P(At)を1増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章:db(0,1,0,0,0)
(S61) For user @ AAA, the psychological state is changing as follows.
"A company smartphone, new ad discovery Tokyo Station"-> Attention At
Here, the user @AAA has found an advertisement at the place “Tokyo Station”, and thus the psychological state has shifted to attention A. For this purpose, the score value P (At) of the attention At of the location information “Tokyo Station” is incremented by 1 for the score storage unit 102.
Forward comment text-> standard comment text: db (0,1,0,0,0)

(S62)次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホ、色変わってる。可愛い!」 ->興味I
ここでは、ユーザ@AAAは、心理状態が注目Aへ遷移している。このとき、基準コメント文章の前後所定数(又は前後所定時間範囲)のコメント文章を検討する。尚、基準コメントから前方にnb個及び/又は後方にna個のコメント文章を検討する。また、前方にtb時間及び/又は後方にta時間のコメント文章を検討するものであってもよい。
1個後方のコメント文章では、以下のように記述されている。
「I'm at 川越SC https://www.shopping.com」
ここでは、ユーザ@AAAは、「川越SC」に滞在していると認定できる。そのために、スコア記憶部102について、場所情報「川越SC」の興味Iのスコア値P(I)を1増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章:db(0,1,0,0,0)
(S62) Next, the psychological state of user @AAA is changing as follows.
"Company a's smartphone is changing color. Cute!"-> Interest I
Here, for user @AAA, the psychological state has transitioned to attention A. At this time, a predetermined number of comment sentences (or a predetermined time range before and after the reference comment sentence) are examined. It should be noted that nb comment sentences are considered forward and / or na comment sentences backward from the reference comment. Moreover, the comment text of time tb ahead and / or time ta behind may be considered.
In the comment sentence one piece behind, it is described as follows.
"I'm at Kawagoe SC https://www.shopping.com"
Here, user @ AAA can be recognized as staying at “Kawagoe SC”. Therefore, the score value P (I) of the interest I of the location information “Kawagoe SC” is incremented by 1 for the score storage unit 102.
Forward comment text-> standard comment text: db (0,1,0,0,0)

(S63)次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホ、キャンペーンやってるんだ。欲しい!」 ->欲望D
ここでは、ユーザ@AAAは、心理状態が欲望Dへ遷移している。このとき、基準コメント文章の前後所定数(又は前後所定時間範囲)のコメント文章を検討する。
1個前方のコメント文章では、以下のように記述されている。
「待ち合わせなう。ハチ公前 人多い〜」
ここでは、ユーザ@AAAは、「ハチ公前」に滞在していると認定できる。また、場所名称記憶部102によれば、「ハチ公前」は、「渋谷駅」に代表的に対応付けられている。そのために、スコア記憶部102について、場所情報「渋谷駅」の欲望Dのスコア値P(D)を1増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章:db(0,0,1,0,0)
(S63) Next, the psychological state of user @AAA is changing as follows.
"Company a smartphone, I'm doing a campaign. I want!"-> Desire D
Here, the user @AAA has the psychological state transitioned to desire D. At this time, a predetermined number of comment sentences (or a predetermined time range before and after the reference comment sentence) are examined.
In the comment text one piece ahead, it is written as follows.
“Let's meet. There are many people in front of Hachiko.”
Here, the user @AAA can be recognized as staying in “Hachiko-mae”. Further, according to the place name storage unit 102, “Hachiko-mae” is typically associated with “Shibuya Station”. Therefore, the score value P (D) of the desire D of the location information “Shibuya Station” is incremented by 1 for the score storage unit 102.
Forward comment text-> standard comment text: db (0,0,1,0,0)

最終的に、ユーザアドレス毎に、db(at,i,d,m,ac)及びda(at,i,d,m,ac)を累積することによってスコアが推定される。   Finally, the score is estimated by accumulating db (at, i, d, m, ac) and da (at, i, d, m, ac) for each user address.

図7は、本発明における第2のスコア更新を表す説明図である。   FIG. 7 is an explanatory diagram showing the second score update in the present invention.

図7によれば、その場所でユーザの心理状態が遷移した場合にのみ、その場所が心理状態の遷移に寄与したものと判定するものであってもよい。従って、その場所でユーザの心理状態が遷移していない場合、スコアを更新しない。   According to FIG. 7, it may be determined that the location has contributed to the transition of the psychological state only when the user's psychological state transitions at the location. Therefore, the score is not updated when the user's psychological state has not changed at that location.

(S71)ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホのラインナップ、いいな〜」->興味I
「a社スマホ、色変わってる。可愛い!」->興味I
ここでは、ユーザ@AAAは、場所「川越SC」にあっても、心理状態が興味Iのままで遷移していない。そのために、スコア記憶部102についてスコア値を何ら更新しない。
(S71) For user @ AAA, the psychological state is changing as follows.
"A company's smartphone lineup is good"-> Interest I
"Company a's smartphone is changing color. Cute!"-> Interest I
Here, even though the user @AAA is in the place “Kawagoe SC”, the psychological state remains as interest I and does not change. Therefore, no score value is updated for the score storage unit 102.

(S72)次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホのデザインがGOOD!」 ->欲望D
「待ち合わせなう。ハチ公前 人多い〜」->欲望D
ここでは、ユーザ@AAAは、場所「渋谷駅」にあっても、心理状態が欲望Dのままで遷移していない。そのために、スコア記憶部102についてスコア値を何ら更新しない。
(S72) Next, the psychological state of user @AAA is changing as follows.
“The design of company a's smartphone is GOOD!”-> Desire D
"Let's meet. There are many people in front of Hachiko"-> Desire D
Here, even if the user @AAA is in the place “Shibuya Station”, the psychological state remains the desire D and does not change. Therefore, no score value is updated for the score storage unit 102.

図8は、本発明における第1の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing the score update with the first weight in the present invention.

図8によれば、スコアに、心理状態毎に異なる重みを付けて増分している。
(S81)基準コメント文章の心理状態に対する重みwb(Weight before)
wb(At)、wb(I)、wb(D)、wb(M)、wb(Ac)
(S82)後方コメント文章の心理状態に対する重みwa(Weight after)(≠wb)
wa(At)、wa(I)、wa(D)、wa(M)、wa(Ac)
この場合、影響度Pは、状態変化db(i)及びda(i)を用いて、以下のような式で表される。
P=Σi=At〜Ac(wb(i)×db(i)+wa(i)×da(i))
According to FIG. 8, the score is incremented with a different weight for each psychological state.
(S81) Weight wb (Weight before) for the psychological state of the standard comment sentence
wb (At), wb (I), wb (D), wb (M), wb (Ac)
(S82) Weight after the psychological state of the backward comment sentence wa (Weight after) (≠ wb)
wa (At), wa (I), wa (D), wa (M), wa (Ac)
In this case, the influence degree P is expressed by the following equation using the state changes db (i) and da (i).
P = Σ i = At to Ac (wb (i) × db (i) + wa (i) × da (i))

図8によれば、重みwb(i)及びwa(i)それぞれについて、5×5の行列で設定することができる。例えばbatiは、AttentionからInterestへの遷移に対する重みを意味する。この行列の各要素の値を調整することによって、特定の状態遷移を重視した影響度を算出することができる。 According to FIG. 8, the weights wb (i) and wa (i) can be set in a 5 × 5 matrix. For example, b ati means the weight for the transition from Attention to Interest. By adjusting the value of each element of this matrix, it is possible to calculate the degree of influence that emphasizes a specific state transition.

心理状態AtIDM(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶)の重みwbは、行動状態Ac(Action)の重みwbよりも大きく設定する。基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合、行動状態Acに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスと比較して、心理状態AtIDMに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスの方が、その心理状態へ遷移した寄与が高いことを意味する。   The weight wb of the psychological state AtIDM (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory) is set larger than the weight wb of the action state Ac (Action). When the score of the psychological state of the standard comment sentence is incremented, the user address described in the standard comment sentence transitioned to the psychological state AtIDM is compared with the user address described in the standard comment sentence transitioned to the action state Ac. Means that the contribution to the psychological state is high.

また、心理状態AtIDM(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶)の重みwaは、行動状態Ac(Action)の重みwaよりも小さく設定する。後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合、行動状態Acに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスと比較して、心理状態AtIDMに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスの方が、その心理状態へ遷移した寄与が低いことを意味する。   The weight wa of the psychological state AtIDM (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory) is set smaller than the weight wa of the action state Ac (Action). When the score of the psychological state of the backward comment sentence is incremented, the user address described in the reference comment sentence transitioned to the psychological state AtIDM is compared with the user address described in the reference comment sentence transitioned to the action state Ac. Means that the contribution to the psychological state is low.

図9は、本発明における第2の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。   FIG. 9 is an explanatory diagram showing the score update with the second weight in the present invention.

図9によれば、スコア更新部13は、基準コメント文章とその未来に1つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みwaが小さくなるように設定する。即ち、基準コメント文章に対して前方/後方に隣接する1件ずつのコメント文章だけでなく、複数のコメントを用いる。その場合、以下のように重みを設定する。
基準コメント文章に対して時刻的又は件数的に近いコメント文章によって遷移した心理状態ほど、大きい重みを設定する。
基準コメント文章に対して時刻的又は件数的に遠いコメント文章によって遷移した心理状態ほど、小さい重みを設定する。
According to FIG. 9, when the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more backward comment sentences in the future, the score update unit 13 posts the time between the reference comment sentence and the backward comment sentence. The weight wa is set to be smaller as the interval becomes longer. That is, a plurality of comments are used in addition to one comment sentence adjacent to the reference comment sentence in front / back. In that case, the weight is set as follows.
A larger weight is set for a psychological state that has been transitioned by a comment sentence that is closer in time or number to the reference comment sentence.
A smaller weight is set for a psychological state that is shifted by a comment sentence that is distant from the reference comment sentence in terms of time or number of cases.

本発明によれば、比較的長期間に収集したコメント文章群から、場所名称毎の各心理状態のスコアを算出することが好ましい。一方で、投稿時間が短いコメント文章間ほど、それに基づいて算出されたスコアに大きい重みを付与することも好ましい。即ち、ユーザがその場所に滞在した後、短い期間に心理状態が変化するほど、そのスコアに大きい重みを付与する。   According to the present invention, it is preferable to calculate a score for each psychological state for each place name from a group of comment sentences collected over a relatively long period of time. On the other hand, it is also preferable to give a greater weight to the score calculated based on the comment text having a shorter posting time. That is, after the user stays at the place, the higher the psychological state changes in a short period, the greater the weight is given to the score.

[場所価値検知部14]
場所価値検知部14は、スコア記憶部13を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する。例えばスコアが、当該心理状態について所定閾値以上(例えば20以上)となる場所は、その心理状態への遷移に対するインフルエンサであるとして検知される。
[Location value detector 14]
The place value detection unit 14 uses the score storage unit 13 to output, for each psychological state, a predetermined number of pieces of place information from the top of the score as places with high value for the psychological state. For example, a place where the score is equal to or greater than a predetermined threshold (for example, 20 or more) for the psychological state is detected as an influencer for the transition to the psychological state.

例えば図2のスコア記憶部102によれば、以下のように推定される。
場所「東京駅」は、心理状態「注目(A)」への寄与が高いインフルエンサであると認められる。
場所「川越SC」は、心理状態「興味(I)」「欲望(D)」への寄与が高いインフルエンサであると認められる。
場所「渋谷駅」は、心理状態「記憶(M)」への寄与が高いインフルエンサであると認められる。
For example, according to the score storage unit 102 of FIG.
The place “Tokyo Station” is recognized as an influencer with a high contribution to the psychological state “attention (A)”.
The place “Kawagoe SC” is recognized as an influencer with a high contribution to the psychological states “interest (I)” and “desire (D)”.
The place “Shibuya Station” is recognized as an influencer with a high contribution to the psychological state “memory (M)”.

他の実施形態として、1つの場所名称について、その場所に広告媒体を設置する前と、広告媒体を設置した後とでそれぞれ、スコアを算出することも好ましい。スコアの差分から、広告媒体の設置効果を検知することができる。   As another embodiment, it is also preferable to calculate scores for one place name before and after installing the advertising medium at the place. The installation effect of the advertising medium can be detected from the difference in the scores.

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、コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知することができる。具体的には、特定の商品役務について、SNSに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その購買心理状態に影響した場所情報を検知することができる。   As described above in detail, according to the program, apparatus, and method of the present invention, it is possible to detect a place that affects a person's psychological state from a comment sentence. Specifically, it is possible to estimate the purchase psychological state of the user from the comment text posted to the SNS for a specific product service, and to detect the location information that has influenced the purchase psychological state.

本発明によれば、リアルな場所における、ユーザの購買心理に対する影響力(広告等を設置するための場所の価値)を検知することができる。これにより、広告媒体の効果的な設置場所を明らかにしたり、広告媒体を設置した後にその場所の価値の変化を検知することもできる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the influence (value of the place for installing an advertisement etc.) with respect to a user's purchasing psychology in a real place is detectable. This makes it possible to clarify the effective installation location of the advertising medium or to detect a change in the value of the location after the advertising medium is installed.

尚、本発明によれば、購買心理の推移の要因となった場所1ヶ所についてその価値を検知しようとしている。複数の場所のつながり(場所の移動と心理状態の遷移)を検知することもできる。   In addition, according to this invention, it is going to detect the value about one place used as the factor of the purchase psychology transition. It is also possible to detect a connection between a plurality of places (location movement and psychological state transition).

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
101 心理キーワード辞書部
102 スコア記憶部
103 場所名称記憶部
11 コメント文章取得部
12 場所心理判定部
13 スコア更新部
14 場所価値検知部
2 SNSサイトサーバ
3 端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Psychological transition analyzer 101 Psychological keyword dictionary part 102 Score memory | storage part 103 Location name memory | storage part 11 Comment sentence acquisition part 12 Place psychological judgment part 13 Score update part 14 Location value detection part 2 SNS site server 3 Terminal

Claims (14)

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の効果を分析するように、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、
各場所情報における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
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、各コメント文章に、前記心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
前記場所心理判定手段によって判定された当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
前記スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
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 installed in the device to function so as to analyze the effect of the user's psychological transition related to the target keyword from the group of comment sentences transmitted for each contributor,
Psychological keyword dictionary means for registering psychological keywords in advance for each psychological state;
Score storage means for storing a score of each psychological state in each place information;
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 is described in each comment sentence, the psychological state of the psychological keyword is associated, and if the location information is described, a place psychological determination unit that associates the location information;
Score update means for updating the score storage means to increment the score of the psychological state to the place information determined by the place psychological determination means;
A program for causing a computer to function as place value detection means for outputting a predetermined number of place information from the top of the score as a place having high value for the psychological state for each psychological state using the score storage means .
前記スコア更新手段は、
コメント文章の群の中で、場所情報を含む基準コメント文章について、該基準コメント文章とその過去に1つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び/又は、基準コメント文章とその未来に1つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新する
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 score update means includes
In the group of comment sentences, for a standard comment sentence including location information, if the psychological state changes between the standard comment sentence and one or more forward comment sentences in the past, the psychological state of the reference comment sentence And / or if the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more backward comment sentences in the future, the psychological state score of the backward comment sentence is incremented. The program according to claim 1, wherein the computer is caused to function so as to update the score storage unit.
前記コメント文章は、SNS(Social Networking Service)に基づくものであり、
前記対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである
ようにコンピュータを更に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 comment text is based on SNS (Social Networking Service),
The program according to claim 1 or 2, further causing the computer to function so that the target keyword is a keyword based on a merchandise service.
場所名称を対応付けた場所名称記憶手段を更に有し、
前記場所心理判定手段は、前記場所名称記憶手段に記憶された場所名称を検索する
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に
記載のプログラム。
It further has a place name storage means associated with the place name,
The program according to any one of claims 1 to 3, wherein the place psychological determination unit causes the computer to further function to search for a place name stored in the place name storage unit.
前記場所名称記憶手段は、複数の場所名称に対して代表場所名称を対応付けており、
前記場所心理判定手段は、場所名称を、前記場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項4に記載のプログラム。
The location name storage means associates representative location names with a plurality of location names,
The program according to claim 4, wherein the place psychological determination unit further causes the computer to function to convert a place name into a representative place name stored in the place name storage unit.
前記場所情報は、緯度経度を更に含み、
前記場所名称記憶手段は、場所名称に、緯度経度の所定範囲を対応付けており、
前記場所心理判定手段は、場所情報としての緯度経度を、前記場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項4又は5に記載のプログラム。
The location information further includes latitude and longitude,
The location name storage means associates a predetermined range of latitude and longitude with the location name,
The said place psychology determination means makes a computer further function so that the latitude longitude as place information may be converted into the representative place name memorize | stored in the said place name memory | storage means. program.
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、AtIDMAc(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を特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載のプログラム。
The psychological keyword dictionary means that the psychological state is associated with the AtIDMAC (Attention: interest-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory-> Action: behavior) model. The program according to any one of claims 1 to 6, wherein the computer is caused to function so as to register a psychological keyword for.
心理状態には、At->I->D->M->Acの順に大きくなる数値が割り当てられており、
時系列の心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものであり、
前記スコア更新手段は、時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値とする
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7に記載のプログラム。
The psychological states are assigned numerical values that increase in the order of At->I->D->M-> Ac,
A time series of psychological transitions is a time series of psychological values.
The program according to claim 7, wherein the score updating unit causes the computer to function so that numerical values arranged in time series are set to a moving average value within a predetermined range.
前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みwbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みwaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
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7又は8に記載のプログラム。
The score updating means sets the weight wb for the psychological state of the reference comment sentence and the weight wa for the psychological state of the backward comment sentence as different values, and causes the computer to function so as to weight and increment the score. The program according to claim 7 or 8, characterized in that the program.
前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みwbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みwaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
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9に記載のプログラム。
The score updating means causes the computer to function such that the weight wb for the psychological state of the reference comment sentence and the weight wa for the psychological state of the backward comment sentence are incremented with different weights for each psychological state. The program according to claim 9.
心理状態AtIDM(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶)の重みwbは、心理状態Ac(Action:行動)の重みwbよりも大きく、
心理状態AtIDM(Attention:注目->Interest:興味->Desire:欲望->Memory:記憶)の重みwaは、心理状態Ac(Action:行動)の重みwaよりも小さくなる
べく重みを予め設定する
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9に記載のプログラム。
The weight wb of the psychological state AtIDM (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory) is larger than the weight wb of the psychological state Ac (Action),
The weight wa of the psychological state AtIDM (Attention: attention-> Interest: interest-> Desire: desire-> Memory: memory) is set in advance so that the weight wa is smaller than the weight wa of the psychological state Ac (Action). The program according to claim 9, which causes a computer to function.
前記スコア更新手段は、
基準コメント文章とその未来に1つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みwaが小さくなるように設定する
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7から11のいずれか1項に記載のプログラム。
The score update means includes
When the psychological state changes between the reference comment sentence and one or more backward comment sentences in the future, the weight wa becomes smaller as the posting time interval between the reference comment sentence and the backward comment sentence becomes longer. The program according to any one of claims 7 to 11, wherein the computer is caused to function so as to be set.
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の効果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、
各場所情報における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
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、各コメント文章に、前記心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
前記場所心理判定手段によって判定された当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
前記スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
を有することを特徴とする装置。
A device that analyzes the effect of a user's psychological transition on 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;
Score storage means for storing a score of each psychological state in each place information;
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 is described in each comment sentence, the psychological state of the psychological keyword is associated, and if the location information is described, a place psychological determination unit that associates the location information;
Score update means for updating the score storage means to increment the score of the psychological state to the place information determined by the place psychological determination means;
An apparatus comprising: a place value detecting means for outputting, for each psychological state, a predetermined number of pieces of place information as a place having a high value for the psychological state using the score storage means.
装置を用いて、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の効果を分析する方法であって、
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と、
各場所情報における各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶部と
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、各コメント文章に、前記心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける第2のステップと、
第2のステップによって判定された当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新する第3のステップと、
前記スコア記憶部を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する第4のステップと
を有することを特徴とする方法。
A method of analyzing the effect of a user's psychological transition on a target keyword from a group of comment sentences sent to each contributor using an apparatus,
The device is
For each psychological state, a psychological keyword dictionary part in which psychological keywords are registered in advance,
A score storage unit that stores a score of each psychological state in each place information,
The device is
For each contributor, a first step of acquiring comment sentences including the target keyword in time series;
For each contributor, if the psychological keyword is described in each comment sentence, the psychological state of the psychological keyword is associated, and if the location information is described, the second step of associating the location information;
A third step of updating the score storage means to increment the score of the psychological state to the location information determined by the second step;
And a fourth step of outputting, for each psychological state, a predetermined number of pieces of place information from the top of the score as places having a high value for the psychological state using the score storage unit.
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