JP2017016294A - 情報処理装置、その制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ソーシャルネットワーキングサービスに送信された一連の投稿の投稿数と時間経過に伴う投稿の遷移とをユーザに認識させることの可能な仕組みを提供すること。【解決手段】ソーシャルネットワーキングサービスに送信された複数の投稿のうち、他の投稿に関連付けられている代表投稿を特定する。そして、特定した代表投稿と当該代表投稿に関連する他の投稿とを合計した投稿数と、当該代表投稿の送信日時とに応じた画面上の位置に当該代表投稿が配置され、当該代表投稿に関連する他の投稿の送信日時に応じた画面上の位置に当該他の投稿が当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成する。【選択図】図１３

Description

本発明は、ソーシャルネットワーキングサービスに送信された一連の投稿の投稿数と時間経過に伴う投稿の遷移とをユーザに認識させることの可能な情報処理装置、その制御方法、及びプログラムに関する。

近年、個々のユーザが短いフレーズを投稿するソーシャルネットワーキングサービスが流行しており、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）がその代表的なサービスである。

個々のユーザが操作するコンピュータ上のアプリケーションソフトウェアから、いつでも投稿を発信、閲覧することができ、また、ある投稿に対して再投稿もできるこのサービスは、リアルタイム性が高いことが特徴である。

しかしその反面、一時に大量の投稿が発信されるため、複数のユーザが複数の話題について投稿していると、閲覧するユーザにとって話題自体の把握と時間経過に伴う内容の遷移を把握することが難しくなってしまう。この問題に対し、様々な技術が提案されている。

特許文献１は、動画コンテンツに関する投稿を分析し、肯定的な投稿数と否定的な投稿数の多寡によるグラフを表示することで、傾向の推移を把握する技術である。

特許文献２は、キーワードやユーザによって投稿をグループ分けし、選択した投稿に関連する投稿を時間軸に沿って表示する技術である。

特開２０１３−３３３７５号公報 特開２０１２−１１３４３４号公報

特許文献１は、投稿に関する発話の関連性について言及しておらず、特許文献２は、特定の主題に関する肯定的な投稿、否定的な投稿といった内容の遷移については言及していない。

すなわち、上記技術ではある話題に関する時間経過に伴う肯定・否定の動きと、投稿内容を同時に確認することができない問題がある。また、どの話題について数多く投稿されているのかを把握しにくい問題もある。

本発明の目的は、ソーシャルネットワーキングサービスに送信された一連の投稿の投稿数と時間経過に伴う投稿の遷移とをユーザに認識させることの可能な仕組みを提供することである。

上記の目的を達成するために本発明の情報処理装置は、ソーシャルネットワーキングサービスに送信された複数の投稿と、当該投稿ごとの送信日時とを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶される投稿のうち、他の投稿に関連付けられている代表投稿を特定する代表投稿特定手段と、前記代表投稿特定手段で特定した代表投稿と当該代表投稿に関連する前記他の投稿とを合計した投稿数と、当該代表投稿の前記送信日時とに応じた画面上の位置に当該代表投稿が配置され、当該代表投稿に関連する前記他の投稿の前記送信日時に応じた画面上の位置に当該他の投稿が当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成する画面生成手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、ソーシャルネットワーキングサービスに送信された一連の投稿の投稿数と時間経過に伴う投稿の遷移とをユーザに認識させることが可能となる。

本発明の実施形態におけるシステム構成と情報処理装置１００の機能構成の一例を示す図である。 情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。 設定情報データ１２１のデータ構成の一例を示す図である。 収集データ１４１のデータ構成の一例を示す図である。 投稿解析処理の一例を示すフローチャートである。 ポジネガ分析処理の一例を示すフローチャートである。 解析データ１４２のデータ構成の一例を示す図である。 話題集計処理の一例を示すフローチャートである。 話題集計データ１４３の一例を示すフローチャートである。 表示処理の一例を示すフローチャートである。 話題表示画面８００の画面構成の一例を示す図である。 展開処理の一例を示すフローチャートである。 展開処理が実行された場合の話題表示画面８００の一例を示す図である。 話題表示画面１１００の画面構成の変形例を示す図である。 表示処理の変形例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態におけるシステム構成及び情報処理装置１００の機能構成を示す図である。

本発明の実施形態におけるシステムでは、情報処理装置１００、クライアント端末２００、投稿サービスサーバ３００がＬＡＮやＷＡＮ等のネットワークを介して通信可能に接続されている。尚、図１のネットワーク上に接続される各種装置の構成は一例であり、用途や目的に応じて様々な構成例があるため、これに限定されない。

情報処理装置１００は、サーバ装置である。情報処理装置１００は、投稿サービスサーバ３００から収集した投稿をクライアント端末２００からの要求に応じて解析する。また、情報処理装置１００は機能部として、設定部１１０と設定保存領域１２０と収集部１３０とデータ保存領域１４０と解析部１５０と表示制御部１６０とを備える。

クライアント端末２００は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、携帯電話機、スマートフォン等である。

投稿サービスサーバ３００は、例えば、ブログ、マイクロブログ（Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等）、チャット、掲示板、ソーシャルネットワーキングサービス等である。

ユーザは、クライアント端末２００を介して設定部１１０に対して指示を出すことが可能である。そして、表示制御部１６０は、クライアント端末２００から受信した指示に基づき、各種データをクライアント端末２００に送信する。

尚、本発明の情報処理装置１００、クライアント端末２００、投稿サービスサーバ３００がそれぞれ備える機能は、それぞれ別の端末が備えていても、ひとつの端末が全ての機能を備えていてもいずれであっても良い。すなわち、システム全体としてひとつの装置（情報処理装置）でもあっても良いし、複数の端末（情報処理装置）に分かれたシステムであっても良い。

図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。

また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ ＯｕｔｐｕｔＳｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳという。）が記憶されている。また外部メモリ２１１には、各種装置の実行する機能を実現するために必要な各種プログラム等が記憶されている。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。

ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０３にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、入力コントローラ２０５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスといった入力デバイス２０９からの入力を制御する。

ビデオコントローラ２０６は、ディスプレイ２１０等の表示器への表示を制御する。表示器はＣＲＴや液晶ディスプレイでも構わない。

メモリコントローラ２０７は、ハードディスクやフレキシブルディスク或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるカード型メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。外部メモリ２１１（記憶手段）は、ブートプログラム、ブラウザソフトウエア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶する。

通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、ネットワークを介して、外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信等が可能である。

尚、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明の情報処理装置１００が後述する各種処理を実行するために用いられる各種プログラム等は外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる定義ファイルや各種情報テーブルは外部メモリ２１１に格納されている。以上が、情報処理装置１００のハードウェア構成である。

次に、情報処理装置１００が備える各機能部の動作内容について説明を行う。

設定部１１０は、収集部１３０で利用する収集対象の情報と表示制御部１６０で利用する表示件数を制御する表示数の情報とを示す設定情報データ１２１（図３参照）をクライアント端末２００から受信し、設定保存領域１２０へ格納する。

設定保存領域１２０は、設定部１１０から送信された設定情報データ１２１を備える。

図３は、設定情報データ１２１の一例を示す図である。設定情報データ１２１は、データの収集対象と、表示制御部で表示する対象を指定する表示対象と、表示する最大の話題数を指定する表示話題数と、話題を表示するための期間を保持する。ここで、指定された期間中に投稿がなかった話題は、表示する話題から除かれる。尚、本実施形態でいう話題とは、一連の投稿のことをいう。すなわち、ある投稿に対して意見や感想、コメント等を付して更なる投稿を行うことで投稿同士が関連付く。これを繰り返すことで投稿をノードとした木構造（樹形図）が形成できる。このひとまとまりの木構造のことを話題という。

収集部１３０は、設定情報データ１２１の「収集対象」を元に、投稿サービスサーバ３００からデータ（すなわち、ソーシャルネットワーキングサービスが保持する投稿）を取得し、収集データ１４１（図４参照）としてデータ保存領域１４０に格納する。

尚、以下より、収集対象を“カメラＡ”とした場合の例について説明する。

投稿サービスサーバ３００からのデータ取得にあたっては、専用のデータ収集ＡＰＩが存在するものについては、定期的（バッチ処理、差分処理）にＡＰＩを実行してデータを収集する。データ収集ＡＰＩが存在しないものについては、該当ページのＲＳＳやＨＴＭＬ・ＸＭＬ解析などを行い、定期的にデータを収集する。

図４は、データ保存領域１４０に格納されている収集データ１４１の一例を示す図である。収集データ１４１は、データを一意に識別する投稿ｉｄと、投稿された日時（投稿日時、送信日時）と、投稿したユーザ名と、投稿の本文と、リツイート（登録商標）やメンション等からどの投稿に対する投稿であるかの関連情報とを保持する。関連情報がない投稿は、話題の主題となり得る投稿（代表投稿、木構造でいう根ノード）となる。また、投稿された日時をもとに時系列の昇順で格納されている。

次に、図５を用いて、解析部１５０における投稿解析処理について説明する。図５に示す処理によれば、解析部１５０はデータ保存領域１４０から収集データ１４１を取得し、投稿ごとに解析を実行し、解析データ１４２をデータ保存領域１４０へ登録する。なお、収集データ取得時には、解析が未実行の差分データのみを取得し、解析処理は１０分間隔などで定期的に自動実行されるものとする。

ステップＳ４０１では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、データ保存領域１４０から収集データ１４１の取得を実行する。

ステップＳ４０２では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０１で取得した収集データ１４１に含まれる、ステップＳ４０３乃至ステップＳ４０９の処理が未実行の投稿に対して、ステップＳ４０３乃至ステップＳ４０９の処理を実行する。つまり、投稿ｉｄの昇順に収集データ１４１に含まれる投稿を順次参照して処理を実行していけばよい。収集データ１４１に含まれるすべての投稿に対して処理が実行されたら、ループを抜けてステップＳ４１０に処理を進める。

ステップＳ４０３では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、参照中の投稿に関連情報があるか否かを判定する。関連情報が空でなければ、関連情報があると判定する。関連情報があると判定した場合には、ステップＳ４０５に処理を進める。関連情報がないと判定された場合には、ステップＳ４０４に処理を進める。

ステップＳ４０４では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、参照中の投稿に、一意に識別する話題ｉｄと、その話題の主題となる投稿であるという情報（主題判定）とを付与する（代表投稿特定手段）。前述した通り、関連情報はリツイート（登録商標）やメンション等からどの投稿に対する投稿であるかを示す情報である。つまり、親ノードがあるか否かを示す情報である。これがないということは、話題の主題となる投稿（代表投稿）であることがわかる。換言すれば、他の投稿に関連づけられている投稿である。そのため、ステップＳ４０４の処理を実行する。その後、ステップＳ４０９に処理を進める。

一方ステップＳ４０５では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、参照中の投稿の関連情報に保持されている内容を読み取り、関連情報が示す関連する投稿ｉｄを有する投稿の話題ｉｄを、参照中の投稿の話題ｉｄに付与する。

ステップＳ４０６では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０５で読み取った関連する投稿ｉｄが示す投稿の本文と、参照中の投稿の本文との差分を抽出する。差分の抽出では、記号程度の違いしかない場合は差分なしとして処理を行う。

例えば、関連する投稿ｉｄが示す投稿（例えば投稿ｉｄが“１”の投稿）の本文が、“新しいカメラＡ出た！！”であり、参照中の投稿（例えば投稿ｉｄが“３”の投稿）の本文が、“ＲＴ＠ｕｓｅｒ１ 新しいカメラＡ出た！！”である場合を想定する。この場合、厳密な差分は、“ＲＴ＠ｕｓｅｒ１”であるが、記号程度の違いしかない（ソーシャルネットワーキングサービスの仕様で付与される文字列しかない）ので差分なしとして処理を行う。

ステップＳ４０７では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０６の処理を実行した結果、本文の差分があるか否かを判定する。差分があると判定した場合には、ステップＳ４０９に処理を進める。差分がないと判定した場合には、ステップＳ４０８に処理を進める。

ステップＳ４０８では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、参照中の投稿は関連する投稿ｉｄが示す投稿とほとんど差分がないので、ほぼ同一の投稿だとみなし、関連する投稿ｉｄが示す投稿の集約度に加算する処理を行う。集約度は投稿ごとに基本的に“１”である。このように加算する処理が行われると、参照中の投稿の集約度と関連する投稿ｉｄが示す投稿の集約度とを加算し、関連する投稿ｉｄが示す投稿の集約度に付与する。更に参照中の投稿の集約度は“０”にする。ステップＳ４０８の処理が終了したら、参照中の投稿に対する処理を終了する。

ステップＳ４０９では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、本文に差分がある投稿の場合は差分の文字列に対して、また主題の投稿の場合は主題の本文に対してポジネガ分析処理を実行し、ひとつの投稿に対する処理を終了する。

ここで、解析部１５０におけるステップＳ４０９のポジネガ分析処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ５０１では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、差分の文字列または本文に含まれる肯定的な表現の単語数と、否定的な表現の単語数とを集計する。例えば、差分の文字列または本文を、形態素解析等の技術によって形態素に分解する。つまり品詞に分別する。そして、あらかじめ外部メモリ２１１に記憶された辞書によって、分解された形態素が肯定的な表現なのか、否定的な表現なのかを特定する。この辞書には、例えば“悪い”という言葉が否定的な表現であるといったように、ある言葉が肯定的な表現なのか否定的な表現なのかといった定義がなされている。このようにして差分の文字列または本文に含まれる肯定的な表現の単語数と否定的な表現の単語数を特定し、これらをそれぞれ集計する。例えば、投稿ｉｄが“４”の投稿の差分は“高いしいらない”である。これは、“高い”と“いらない”という２つの否定的な表現が含まれる。よって、投稿ｉｄ“４”の投稿には、肯定的な表現の単語数がなく、否定的な表現の単語数が２つあると集計される。尚、差分の文字列または本文に含まれる肯定的な表現の単語と否定的な表現の単語の判別には、ここで説明した技術に限らず既存技術を用いて実現することが可能である。

ステップＳ５０２では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０１で集計した肯定的な表現の単語数と否定的な表現の単語数とを比較し、どちらが多いかを判定する。肯定的な表現の単語数の方が多いと判定した場合には、ステップＳ５０３に処理を進める。否定的な表現の単語数の方が多いと判定した場合には、ステップＳ５０４に処理を進める。

ステップＳ５０３では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、参照中の投稿が肯定的な投稿であるという情報を付与し、本フローチャートの処理を終える（肯定否定特定手段）。

ステップＳ５０４では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、参照中の投稿が否定的な投稿であるという情報を付与し、本フローチャートの処理を終える（肯定否定特定手段）。

図５のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ４１０では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ４０２乃至ステップＳ４０９の処理を実行した結果である解析データ１４２（図７参照）をデータ保存領域１４０に登録する。ステップＳ４０４及びステップＳ４０５で各投稿に付与された話題ｉｄを解析データ１４２の話題ｉｄに格納する。また、Ｓ４０４で各投稿に付与された、話題の主題となる投稿であるという情報を解析データ１４２の主題判定に格納する。更に、ステップＳ４０６で各投稿から抽出した差分の文字列を解析データ１４２の差分テキストに格納する。ステップＳ４０８で集約した集約度は、解析データ１４２に集約度に格納する。ステップＳ５０１で集計した各投稿の肯定的な表現の単語数と否定的な表現の単語数は、解析データ１４２の肯定的表現単語数と否定的表現単語数とに格納する。そして、ステップＳ５０３及びステップＳ５０４で決定した肯定的な投稿であるか否定的な投稿であるかを示す情報を、解析データ１４２の投稿のポジネガに格納する。

以上で、図５のフローチャートの処理を終了する。

図７は、データ保存領域１４０に格納されている解析データ１４２の一例を示す図である。解析データ１４２は、データを一意に識別する投稿ｉｄと、話題を一意に識別する話題ｉｄと、投稿が話題の主題であるか否かを判定する主題判定と、差分処理で抽出した差分テキストとを保持する。更に、解析データ１４２は、差分処理で同内容と処理された投稿の集約度と、投稿内容に含まれる肯定表現単語数と否定表現単語数と、肯定表現単語数と否定表現単語数の比較による投稿のポジネガ（ポジティブ・ネガティブの略）の情報を保持する。ここで、主題となる投稿は差分処理が実行されないので差分テキストはなしとなる。

次に、図８を用いて、解析部１５０における話題集計処理について説明する。図８に示す処理によれば、解析部１５０はデータ保存領域１４０から解析データ１４２を取得し、話題ごとに集計を実行し、話題集計データ１４３をデータ保存領域１４０へ登録する。なお、話題集計処理は、解析データが新たに作成されるたびに自動実行されるものとする。

ステップＳ６０１では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、データ保存領域１４０から解析データ１４２の取得を実行する。

ステップＳ６０２では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ６０１で取得した解析データ１４２に含まれる、ステップＳ４０３乃至ステップＳ４０９の処理が未実行の話題ｉｄに対して、ステップＳ６０３乃至ステップＳ６０５の処理を実行する。解析データ１４２に含まれるすべての話題に対して処理が実行されたら、ループを抜けてステップＳ６０６に処理を進める。

ステップＳ６０３では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、解析データ１４２の投稿のポジネガを走査し、処理対象の話題に含まれる肯定投稿数と、否定投稿数と、総投稿数とを集計する。処理対象の話題を示す話題ｉｄを有するレコードを解析データ１４２から特定し、このレコードの投稿のポジネガを集約することで処理対象の話題に含まれる肯定投稿数と、否定投稿数とを算出する。更に、このレコードの総数（合計した数）を総投稿数（投稿数）とする。

ステップＳ６０４では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、処理対象の話題ｉｄが示す話題の主題を解析データ１４２の話題ｉｄと主題判定から特定し、この主題の投稿ｉｄを関連情報として有する投稿を収集データ１４１から更に特定する。そして、特定した投稿のうち、解析データ１４２の肯定表現単語数が最大の投稿を特定し、主題の投稿に関連する代表肯定投稿として設定する。つまり、主題の投稿を親ノードとする直近の子ノードの投稿を特定し、この特定した投稿の中で最も肯定的な表現の単語が含まれる投稿を代表肯定投稿にする。

ステップＳ６０５では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、処理対象の話題ｉｄが示す話題の主題を解析データ１４２の話題ｉｄと主題判定から特定し、この主題の投稿ｉｄを関連情報として有する投稿を収集データ１４１から更に特定する。そして、特定した投稿のうち、解析データ１４２の否定表現単語数が最大の投稿を特定し、主題の投稿に関連する代表否定投稿として設定する。つまり、主題の投稿を親ノードとする直近の子ノードの投稿を特定し、この特定した投稿の中で最も否定的な表現の単語が含まれる投稿を代表否定投稿にする。

ステップＳ６０６では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ６０２乃至ステップＳ６０５の処理を実行した結果である話題集計データ１４３（図９参照）をデータ保存領域１４０へ登録する。処理した話題の話題ｉｄを話題集計データ１４３の話題ｉｄに格納する。また、対象の話題に関する投稿のうち、最も新しい投稿の日時を話題集計データ１４３の最新投稿日時に格納する。総投稿数には、ステップＳ６０３で集計した話題の総投稿数を格納する。主題投稿ｉｄには、話題ｉｄが示す話題の主題となる投稿の投稿ｉｄを格納する。肯定投稿数と否定投稿数には、ステップＳ６０３で集計した話題の肯定投稿数と否定投稿数を格納する。そして、代表肯定投稿ｉｄにはステップＳ６０４で特定した投稿の投稿ｉｄを格納し、代表否定投稿ｉｄにはステップＳ６０５で特定した投稿の投稿ｉｄを格納する。

以上で、図８のフローチャートの処理を終了する。

図９は、データ保存領域１４０に格納されている話題集計データ１４３の一例を示す図である。話題集計データ１４３は、話題を一意に識別する話題ｉｄと、話題に関する最新投稿日時と、総投稿数と、主題となる投稿ｉｄと、肯定投稿数と、代表肯定投稿ｉｄと、否定投稿数と、代表否定投稿ｉｄの情報を保持する。

表示制御部１６０は、設定保存領域１２０に格納されている収集対象や表示数を用いて、クライアント端末２００に表示する画面を制御する。

次に図１０を用いて、この表示制御部１６０の表示処理について説明する。

ステップＳ７０１では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、設定保存領域１２０に格納されている設定情報データ１２１を参照し、データ保存領域１４０から表示対象となる話題集計データ１４３を抽出する。そして、抽出した話題集計データ１４３の最新投稿日時が、設定情報データ１２１の期間中である話題の中で、設定情報データ１２１の表示話題数を最大数として、総投稿数が多い順に話題ｉｄを抽出する。

ステップＳ７０２では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、抽出した話題ｉｄの主題である投稿の投稿日時を収集データ１４１から取得し、取得した投稿日時と、抽出した話題ｉｄの総投稿数とに応じて、主題となる投稿を画面に表示する位置を決定する。例えば、話題ｉｄが“Ａ”の主題の投稿日時は、収集データ１４１を参照すると“２０１４／１０／１２ ０６：２１”であることがわかる。また、話題集計データ１４３を参照すると、総投稿数は“４”であることがわかる。一方、話題ｉｄが“Ｂ”の主題の投稿日時は、収集データ１４１を参照すると“２０１４／１０／１２ ０７：３０”であることがわかる。また、話題集計データ１４３を参照すると、総投稿数は“２”であることがわかる。これらの情報を用いて主題となる投稿の表示位置を決定する。つまり、縦軸を総投稿数、横軸を投稿日時とする二次元のグラフを生成し、主題の投稿日時と主題から始まる一連の投稿（話題）の総投稿数が交差するグラフ上の位置を、主題の投稿を表示する位置に決定する。上記のように表示することで、画面の上部にある話題が注目を浴びている話題であると、時系列に沿って直感的に把握することが出来る。

ステップＳ７０３では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、図１１に示すような話題表示画面８００を生成し、ステップＳ７０２で決定した位置に主題となる投稿を配置して表示する（画面生成手段）。表示する際には、解析データ１４２の集約度から同内容の投稿数と、話題集計データ１４３の総投稿数と肯定投稿数と否定投稿数から算出される総投稿数に対する肯定的な投稿と否定的な投稿の割合を表示する。

図１１は、話題表示画面８００の画面構成の一例である。話題表示画面８００は、縦軸を総投稿数、横軸を投稿時間とするグラフを備える。このグラフ上のステップＳ７０２で決定した位置に主題となる投稿を表示する。図１１では、話題ｉｄが“Ａ”の話題と、“Ｂ”の話題の２つが表示されている。主題となる投稿に表示する情報について説明する。８０１は主題となる投稿の内容（つまり本文）を示しており、発言者、投稿時間、本文を表示している。ここで、発言者が使用しているプロフィール画像などの情報を併せて表示することも考えられる。

８０２は集約度“ｎ”に応じて、“他ｎ名”と表示することで同内容投稿を集約して表示している。例えば、話題ｉｄ“Ａ”については、ステップＳ４０８で投稿ｉｄ“３”が“１”に集約されているので、話題ｉｄ“Ａ”の主題となる投稿には、“他１名”と表示されている。

８０３は、話題の総投稿数を表している。８０４は、話題における肯定的な投稿数と否定的な投稿数と中立的な投稿数とを、総投稿数に対する割合として半ドーナツ型のグラフによって表示している。例えば、肯定的な投稿数を緑色、否定的な投稿数を赤色、中立的な投稿数を白色として表示することで、それぞれを識別可能に表示する。

８０５は、展開ボタンである。この展開ボタンに対する押下を受け付けると、後述する図１２に示す処理が実行される。すなわち、主題となる投稿からどのように話題が展開していったのかを時系列に沿って表示する。主題となる投稿から始まる一連の投稿を木構造で表示するイメージである。

これら表示されている話題は、指定期間を更新することで、主題となる投稿の表示位置や肯定・否定の割合が自動で更新されて表示される。また、解析部の処理が終わる度に、自動で画面を更新してもよい。

次に図１２を用いて、表示制御部１６０の展開処理について説明する。展開処理は、主題となる投稿の近傍に表示された展開ボタンに対する押下を受け付けて、押下されたと判定した場合に実行される処理である。

ステップＳ９０１では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、展開ボタンの押下（展開指示）を受け付けた主題となる投稿に関連する投稿を取得する。つまり、展開ボタンの押下を受け付けた主題となる投稿の投稿ｉｄを関連情報に有する投稿を収集データ１４１から取得する。

ステップＳ９０２では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、展開指示を受け付けた主題となる投稿とステップＳ９０１で取得した関連する投稿の肯定表現単語数と否定表現単語数をそれぞれ取得する。そして、肯定表現単語数から否定表現単語数を減算することで、それぞれの投稿のポジネガの度合いを算出する。更に、展開指示を受け付けた主題となる投稿とステップＳ９０１で取得した関連する投稿の投稿時間をそれぞれ取得する。そして、この算出したポジネガの度合いと投稿時間とに応じて、展開指示を受け付けた主題となる投稿とステップＳ９０１で取得した関連する投稿とを表示する位置を決定する。つまり、縦軸をポジネガの度合い、横軸を投稿日時とする二次元のグラフを生成し、展開指示を受け付けた主題となる投稿と関連する投稿のそれぞれのポジネガ度合いと投稿日時とが交差するグラフ上の位置を、関連する投稿を表示する位置に決定する。上記のように表示することで、画面の上部にある投稿がより肯定的な内容の投稿であり、画面の下部にある投稿がより否定的な内容の投稿であると、時系列に沿って直感的に把握することが出来る。

ステップＳ９０３では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、図１３に示すような話題詳細表示画面１０００を生成し、ステップＳ９０２で決定した位置に展開指示を受け付けた主題となる投稿とそれに関連する投稿とを配置して表示する（画面生成手段）。表示する際には、各投稿のポジネガを解析データ１４２から取得し、投稿ごとに肯定的な投稿なのか否定的な投稿なのかを表示する。例えば、肯定的な投稿であれば緑、否定的な投稿であれば赤で投稿を色づける。更に、収集データ１４１の関連情報を用いて関連する投稿同士（親ノードと子ノード）を関連づけて表示する。すなわち、１００１に示すようにどの投稿を元にどの投稿がなされたのかを線分等で紐づけて表示する。このように木構造のようにすることで話題の遷移が理解しやすくなる。

図１３は、話題詳細表示画面１０００の画面構成の一例である。話題詳細表示画面１０００では、縦軸をポジネガの度合い、横軸を投稿日時としたグラフを備えている。この画面で表示される投稿は、展開ボタンの押下を受け付けた主題となる投稿と、その投稿に関連する投稿である。話題表示画面８００に表示されていた他の主題となる投稿は表示しないことで、表示する情報が多くなりすぎず、かつ表示が複雑にならないようにしている。

また、話題詳細表示画面１０００には、主題となる投稿に表示されていた展開ボタンが格納ボタンに変更される。格納ボタンの一例は図１３の１００２に示す通りである。格納ボタンに対する押下を検知すると、前述した表示処理が実行される。よって、話題表示画面８００が表示される（表示が戻る）ことになる。このように、主題となる投稿に表示される展開ボタンまたは格納ボタンに対する押下を受け付けることにより、主題となる投稿に関連する投稿を木構造のように関連づけて展開表示するのか、これを終了するのかを切り替えることができる。よって、ユーザは投稿数の多い、つまり注目度の高い話題を話題表示画面８００で見つけ、その話題に対する肯定的な投稿や否定的な投稿の遷移を話題詳細表示画面１０００で閲覧することができるようになる。

また、本実施形態では話題表示画面８００と話題詳細表示画面１０００の２つの画面に投稿に関する情報を表示したが、話題表示画面だけで完結させてもよい。図１４は、話題表示画面８００の変形例である。この話題表示画面１１００の生成する表示処理の変形例について、図１５に示すフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ１２０１では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、設定保存領域１２０に格納されている設定情報データを参照し、データ保存領域１４０から表示対象となる話題集計データを抽出する。そして、抽出した話題集計データの最新投稿日時が、設定情報データの期間中である話題の中で、設定情報データの表示話題数を最大数として、総投稿数が多い順から話題ｉｄを抽出する。

ステップＳ１２０２では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、抽出した話題ｉｄの最新投稿日時と総投稿数に応じて、主題となる投稿を画面に表示する初期位置を相対的に決定する。

例えば、最新投稿日時が“２０１４／１０／１２ １５：１２”で総投稿数が“４”の話題“Ａ”と、最新投稿日時が“２０１４／１０／１２ ２０：４４”で総投稿数が“２”の話題“Ｂ”を横軸が時間軸、縦軸が総投稿数の画面に表示する場合である。この場合、主題となる投稿を表示する位置を、縦軸の目盛りで２倍差を付け、横軸では話題“Ａ”より話題“Ｂ”の方を時間が進んでいる位置に表示することで相対的に表示する。

上記のように表示することで、画面の上部にある話題が注目を浴びている話題であると、時系列に沿って直感的に把握することが出来る。

ステップＳ１２０３では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、各話題に対してステップＳ１２０４乃至Ｓ１２０５の処理を実行する。

ステップＳ１２０４では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、ステップＳ１２０２で計算した初期位置をもとに主題投稿を画面に配置して表示する（画面生成手段）。表示する際には、解析データ１４２の集約度から同内容の投稿数と、話題集計データ１４３の総投稿数と肯定投稿数と否定投稿数から、総投稿数に対する肯定的な投稿と否定的な投稿の割合を表示する。画面は、最初のループ処理で生成するものとし、それ以降のループ処理では生成済みの画面を編集していくものとする。

ステップＳ１２０５では、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１は、主題投稿と紐付けて代表肯定投稿と代表否定投稿を表示する。例えば、主題投稿の右上部に代表肯定投稿を、右下部に代表否定投稿を表示するなどである。また、投稿が肯定的なのか否かは、直感的に分かるように表示する。例えば、肯定的な投稿を緑色、否定的な投稿を赤色、中立的な投稿を白色の背景で表示するなどである。

これら表示されている話題は、指定期間を更新することで、初期位置や肯定・否定の割合が自動で更新されて表示される。また、解析部の処理が終わる度に、自動で画面を更新することも容易に考えられる。

以上説明したように、ソーシャルネットワーキングサービスに送信された一連の投稿の投稿数と時間経過に伴う投稿の遷移とをユーザに認識させることが可能となる。

本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するため（実行可能にするため）のコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

なお、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００ 情報処理装置
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０３ ＲＡＭ
２０４ システムバス
２０５ 入力コントローラ
２０６ ビデオコントローラ
２０７ メモリコントローラ
２０８ 通信Ｉ／Ｆコントローラ
２０９ 入力デバイス
２１０ ディスプレイ
２１１ 外部メモリ

Claims (6)

1. ソーシャルネットワーキングサービスに送信された複数の投稿と、当該投稿ごとの送信日時とを記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶される投稿のうち、他の投稿に関連付けられている代表投稿を特定する代表投稿特定手段と、
   前記代表投稿特定手段で特定した代表投稿と当該代表投稿に関連する前記他の投稿とを合計した投稿数と、当該代表投稿の前記送信日時とに応じた画面上の位置に当該代表投稿が配置され、当該代表投稿に関連する前記他の投稿の前記送信日時に応じた画面上の位置に当該他の投稿が当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成する画面生成手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記画面生成手段は、前記代表投稿と当該代表投稿に関連する前記他の投稿とを合計した投稿数が、当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記情報処理装置は、
   前記代表投稿に関連する前記他の投稿が肯定的な投稿か否定的な投稿かを当該他の投稿の内容に応じて特定する肯定否定特定手段
   を更に備え、
   前記画面生成手段は、前記肯定否定特定手段で肯定的な投稿であると特定された当該他の投稿と、前記肯定否定特定手段で否定的な投稿であると特定された当該他の投稿とが識別可能な画面を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記画面生成手段は、前記肯定否定特定手段で肯定的な投稿であると特定された当該他の投稿の数と、前記肯定否定特定手段で否定的な投稿であると特定された当該他の投稿の数から算出される肯定的な投稿と否定的な投稿の割合が、当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. ソーシャルネットワーキングサービスに送信された複数の投稿と、当該投稿ごとの送信日時とを記憶する記憶手段を備える情報処理装置の制御方法であって、
   前記情報処理装置の代表投稿特定手段が、前記記憶手段に記憶される投稿のうち、他の投稿に関連付けられている代表投稿を特定する代表投稿特定ステップと、
   前記情報処理装置の画面生成手段が、前記代表投稿特定ステップで特定した代表投稿と当該代表投稿に関連する前記他の投稿とを合計した投稿数と、当該代表投稿の前記送信日時とに応じた画面上の位置に当該代表投稿が配置され、当該代表投稿に関連する前記他の投稿の前記送信日時に応じた画面上の位置に当該他の投稿が当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成する画面生成ステップと
   を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
6. ソーシャルネットワーキングサービスに送信された複数の投稿と、当該投稿ごとの送信日時とを記憶する記憶手段を備える情報処理装置の制御方法を実行可能なプログラムであって、
   前記記憶手段に記憶される投稿のうち、他の投稿に関連付けられている代表投稿を特定する代表投稿特定手段と、
   前記代表投稿特定手段で特定した代表投稿と当該代表投稿に関連する前記他の投稿とを合計した投稿数と、当該代表投稿の前記送信日時とに応じた画面上の位置に当該代表投稿が配置され、当該代表投稿に関連する前記他の投稿の前記送信日時に応じた画面上の位置に当該他の投稿が当該代表投稿に関連付けて配置された画面を生成する画面生成手段と
   を備えることを特徴とするプログラム。
   
   

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