JP2017091511A - 特定の空間領域内に位置する訪問者の関係網を分析する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 特定の空間領域内に位置する訪問者の関係網を分析する方法およびシステムを提供する。
【解決手段】 関係網サーバを実現するコンピュータに関係網分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムを提供する。前記関係網分析方法は、関係網データを関係網データベースに格納および管理する段階、前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信する段階、前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定する段階、前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする段階、および前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階を含む。
【選択図】 図６

Description

下記の説明は、特定の空間領域内に位置する訪問者の関係網を分析する方法およびシステムに関する。

ソーシャルネットワーク分析技術の研究が多く行われながら、一定の個人集団を対象として関係網を定量的に分析することが可能となった。現在ではソーシャルネットワークサービスが広く拡散されており、個人の移動端末は位置情報と関係網情報を同時に有することができるようになった。

このような従来技術のソーシャルネットワーク分析技術は、ユーザ間の関係を中心として幾何級数的に増加するデータを分析することに焦点が合わせられている。例えば、従来のソーシャルネットワーク分析技術は、特定の位置や場所のような空間に関する全体データを分析して関連するデータを抽出および／または分析することができるだけで、現在または特定時点において該当の空間にどのようなユーザがどのような関係網を構築した状態で位置するかについては全く知ることができない。

国際公開第２０１５／０６５００１号 米国特許出願公開第２０１４／００１９５４０号明細書 米国特許出願公開第２０１３／０３３２５４３号明細書 米国特許出願公開第２０１３／０２６０８９３号明細書

パク・ウチャン「ソーシャルネットワーク分析の関係的接近方法」，韓国情報技術学会論文誌，第１０巻第９号，２０１２年９月

位置情報と関係網情報の二種類の情報を組み合わせて新たな情報を算出し、特定の空間を中心として時点別に該当の空間に位置するユーザの関係網を分析することにより、所望する空間に位置するユーザの関係網情報をリアルタイムで分析することができる関係網分析方法および関係網サーバ、ならびに関係網サーバを実現するコンピュータに関係網分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムを提供する。

関係網サーバを実現するコンピュータに関係網分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記関係網分析方法は、関係網データを関係網データベースに格納および管理する段階、前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信する段階、前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定する段階、前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする段階、および前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階を含む、コンピュータプログラムを提供する。

関係網サーバにより実行される関係網分析方法であって、関係網データを関係網データベースに格納および管理する段階、前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信する段階、前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定する段階、前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする段階、および前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階を含む、関係網分析方法を提供する。

関係網サーバであって、コンピュータで読み取り可能な命令を格納するメモリ、および前記命令を実行するように実現される少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、関係網データを関係網データベースに格納および管理するように前記関係網サーバを制御する格納制御部、前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信するように前記関係網サーバを制御する受信制御部、前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定するように前記関係網サーバを制御するユーザ特定部、前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする関係情報フィルタリング部、および前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する分析指標生成部を備える、関係網サーバを提供する。

位置情報と関係網情報の二種類の情報を組み合わせて新たな情報を算出し、特定の空間を中心として時点別に該当の空間に位置するユーザの関係網を分析することにより、所望する空間に位置するユーザの関係網情報をリアルタイムで分析することができる。

空間別および／または時間別に分析された関係網情報を利用することにより、多様な条件に適した空間、時点、ユーザ（またはユーザグループ）などの情報をフィルタリングして提供するまたは勧めることができる。

本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、電子機器およびサーバの内部構成を説明するためのブロック図である。 本発明の一実施形態における、データの流れの例を説明するための図である。 本発明の一実施形態における、データ処理過程の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、サーバのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、サーバが実行することのできる関係網分析方法の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、分析情報を生成する過程の一例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、分析情報を生成する過程の他の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、訪問者別関係数に基づいて分析指標を生成する過程の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、グループに対する分析指標を生成する過程の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、複数のノード間のつながり関係の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、分析指標データベースを利用して分析情報を提供する過程の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、空間を勧める例を示した図である。 本発明の一実施形態における、オフライン上で表示される情報データのターゲッティングを処理する例を示した図である。 本発明の一実施形態における、オンライン上で表示される情報データのターゲッティングを処理する例を示した図である。

以下、実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、コンピュータ、ノート型パンコン、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットＰＣなどがある。一例として、電子機器１（１１０）は、無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信してよい。

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を活用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでもよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター−バスネットワーク、ツリーまたは階層的（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ）ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これに限定されることはない。

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。

一例として、サーバ１６０は、ネットワーク１７０を介して接続した電子機器１（１１０）にアプリケーションのインストールのためのファイルを提供してよい。この場合、電子機器１（１１０）は、サーバ１６０から提供されたファイルを利用してアプリケーションをインストールしてよい。また、電子機器１（１１０）が含むオペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＯＳ）および少なくとも１つのプログラム（一例として、ブラウザやインストールされたアプリケーション）の制御にしたがってサーバ１５０に接続し、サーバ１５０が提供するサービスやコンテンツの提供を受けてよい。例えば、電子機器１（１１０）が、アプリケーションの制御にしたがってネットワーク１７０を介してサービス要求メッセージをサーバ１５０に送信すると、サーバ１５０は、サービス要求メッセージに対応するコードを電子機器１（１１０）に送信してよく、電子機器１（１１０）は、アプリケーションの制御にしたがってコードに基づいた画面を構成して表示することにより、ユーザにコンテンツを提供してよい。他の例として、サーバ１５０は、メッセージングサービスのための通信セッションを設定し、設定された通信セッションを通じて複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０間のメッセージ送受信をルーティングしてもよい。さらに他の例として、サーバ１５０は、電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にソーシャルネットワークサービスを提供してもよい。

図２は、本発明の一実施形態における、電子機器およびサーバの内部構成を説明するためのブロック図である。図２では、１つの電子機器に対する例として電子機器１（１１０）の内部構成を、１つのサーバに対する例としてサーバ１５０の内部構成を説明する。他の電子機器１２０、１３０、１４０やサーバ１６０も、同一または類似の内部構成を備えてもよい。

電子機器１（１１０）とサーバ１５０は、メモリ２１１、２２１、プロセッサ２１２、２２２、通信モジュール２１３、２２３、および入力／出力インタフェース２１４、２２４を含んでよい。メモリ２１１、２２１は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永久大容量記憶装置（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｓｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ）を含んでよい。また、メモリ２１１、２２１には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコード（一例として、電気機器１（１１０）にインストールされ駆動するブラウザや上述したアプリケーションなどのためのコード）が格納されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、ドライブメカニズム（ｄｒｉｖｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）を利用してメモリ２１１、２２１とは別のコンピュータで読み取り可能な記録媒体からロードされてもよい。このような別のコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ−ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体ではない通信モジュール２１３、２２３を利用してメモリ２１１、２２１にロードされてもよい。例えば、少なくとも１つのプログラムは、開発者またはアプリケーションのインストールファイルを配布するファイル配布システム（一例として、上述したサーバ１６０）がネットワーク１７０を介して提供するファイルによってインストールされるプログラム（一例として、上述したアプリケーション）に基づいてメモリ２１１、２２１にロードされてもよい。

プロセッサ２１２、２２２は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１１、２２１または通信モジュール２１３、２２３によって、プロセッサ２１２、２２２に提供されてよい。例えば、プロセッサ２１２、２２２は、メモリ２１１、２２１のような記録装置に格納されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。

通信モジュール２１３、２２３は、ネットワーク１７０を介して電子機器１（１１０）とサーバ１５０とが互いに通信するための機能を提供してもよいし、他の電子機器（一例として、電子機器２（１２０））または他のサーバ（一例として、サーバ１６０）と通信するための機能を提供してもよい。一例として、電子機器１（１１０）のプロセッサ２１２がメモリ２１１のような記録装置に格納されたプログラムコードにしたがって生成した要求（一例として、コンテンツに対するストリーミングサービス要求）が、通信モジュール２１３の制御にしたがってネットワーク１７０を介してサーバ１５０に伝達されてもよい。これとは逆に、サーバ１５０のプロセッサ２２２の制御にしたがって提供される制御信号や命令、コンテンツ、ファイルなどが、通信モジュール２２３とネットワーク１７０を経て電子機器１（１１０）の通信モジュール２１３を通じて電子機器１（１１０）に受信されてもよい。例えば、通信モジュール２１３を通じて受信されたサーバ１５０の制御信号や命令などはプロセッサ２１２やメモリ２１１に伝達されてもよく、コンテンツやファイルなどは電子機器１（１１０）がさらに含むことのできる格納媒体に格納されてもよい。

入力／出力インタフェース２１４、２２４は、入力／出力装置２１５とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、キーボードまたはマウスなどの装置を、また、出力装置は、アプリケーションの通信セッションを表示するためのディスプレイのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２１４は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。より具体的な例として、電子機器１（１１０）のプロセッサ２１２は、メモリ２１１にロードされたコンピュータプログラムの命令を処理するにあたり、サーバ１５０や電子機器２（１２０）が提供するデータを利用して構成されるサービス画面やコンテンツが、入力／出力インタフェース２１４を通じてディスプレイに表示されてよい。

また、他の実施形態において、電子機器１（１１０）およびサーバ１５０は、図２の構成要素よりも多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、電子機器１（１１０）は、上述した入力／出力装置２１５のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）モジュール、カメラ、各種センサ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

本実施形態において、関係網サーバ（一例として、サーバ１５０）は、通信端末（一例として、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０）の位置情報と関係網情報とに基づき、特定の空間領域内にいる訪問者（一例として、上述した通信端末のユーザ）間の関係網を分析してよい。関係網情報（または関係網データ）とは、一般的なソーシャルネットワークサービスで使用される関係データを意味してよい。関係データの種類に応じて対称形（２人のユーザ間の双方のつながり）と非対称形（２人のユーザのいずれか一方のみのつながり）が存在してよいが、主に対称形が使用されてもよい。対称形を使用する場合、非対称形データを対称形に変換して使用することも可能である。

図３は、本発明の一実施形態における、データの流れの例を説明するための図である。上述したように、サーバは関係網サーバであって、関係網サービスを提供するシステムであってよい。例えば、サーバ１５０は、移動通信網３１０を介して移動端末（移動端末Ａ３２１、移動端末Ｂ３２２）と通信して関係網サービスを提供してよい。ここで、移動通信網３１０は上述したネットワーク１７０に含まれてもよく、移動端末は上述した電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に含まれてもよい。

サーバ１５０は、関係網サービスと関連する多様な情報を関係網ＤＢ３３１に格納および管理してよい。例えば、関係網ＤＢ３３１は、ユーザ（上述した移動端末Ａ３２１、移動端末Ｂ３２２の利用者）に関する情報とユーザ間の関係に関する情報を少なくとも含んでよい。ここで、「関係」とは、ユーザ間に設定された友達のような社会的関係や特定の事件（一例として、オンライン上での出会い、送金など）のように、ユーザ間に特別な関連性が存在することを示してよい。

また、サーバ１５０は、移動端末（移動端末Ａ３２１、移動端末Ｂ３２２）のリアルタイム位置情報をリアルタイム位置情報ＤＢ３３２に格納および管理してよい。一例として、位置情報は、移動端末（移動端末Ａ３２１、移動端末Ｂ３２２）から周期的に受信されてよい。この場合、各移動端末別に時間による位置情報がリアルタイム位置情報ＤＢ３３２で管理されてよい。

ここで、サーバ１５０は、関係網ＤＢ３３１の関係網情報とリアルタイム位置情報ＤＢ３３２の位置情報をリアルタイム空間基盤関係網分析指標算出アルゴリズム３３３によって分析して新たなデータを算出してよい。ここで、算出されたデータは、算出データＤＢ３３４に格納および管理されてよい。

情報利用者（一例として、情報利用者Ａ３４１と情報利用者Ｂ３４２）は、情報流通網３５０を介してサーバ１５０にアクセスして、算出された新たなデータを活用する主体であってよく、実際には上述した電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に含まれる通信端末を意味してもよい。情報流通網３５０も、上述したネットワーク１７０に含まれてもよい。

サーバ１５０は、情報流通網３５０を介してアクセスした情報利用者から予め設定された条件の入力を受け、算出データＤＢを分析して、入力された条件に対応する情報を提供してよい。例えば、サーバ１５０は、リアルタイム位置情報を利用して特定時刻と特定空間に滞留または通行した訪問者集団を導き出してよく、この訪問者間における関係網情報をフィルタリングしてよく、フィルタリングした関係網情報（一例として、上述した算出された新たなデータ）を利用して情報利用者の目的に合うように分析を実行して結論を導き出して適切に活用してよい。

図４は、本発明の一実施形態における、データ処理過程の例を示した図である。

段階４１０で、サーバ１５０は、時点ｔにおいて空間ｓ内に位置座標をもつ電子機器の集合Ｇ_ｔｓをリアルタイム位置情報ＤＢ３３２から抽出してよい。

段階４２０で、サーバ１５０は、Ｇ_ｔｓメンバーの関係網データを関係網ＤＢ３３１から読み出してよい。

段階４３０で、サーバ１５０は、Ｇ_ｔｓメンバー間における関係網データを再構成してよい。

段階４４０で、サーバ１５０は、関係網分析指標を算出してよい。

例えば、サーバ１５０は、リアルタイム位置情報を利用して特定時点ｔにおいて特定空間ｓに存在する電子機器を確認し、リアルタイム位置情報ＤＢ３３２または関係網ＤＢ３３１の関係網データに基づいてユーザ（個人または訪問者）を特定してよい。このとき、サーバ１５０は、全体関係情報から特定された訪問者間の関係情報のみをフィルタリングして抽出することにより、特定時間ｔにおいて特定空間ｓに位置するユーザ間の関係情報を得ることができるようになる。このような関係情報に基づいて多様な分析指標が生成されてもよく、新たなデータとして生成された分析指標は、特定の空間と時点のコミュニティ程度を示すデータとして活用されてもよい。

図５は、本発明の一実施形態における、サーバのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示した図であり、図６は、本発明の一実施形態における、サーバが実行することのできる関係網分析方法の例を示したフローチャートである。

図５に示すように、サーバ１５０のプロセッサ２２２は、構成要素として格納制御部５１０、受信制御部５２０、ユーザ特定部５３０、関係情報フィルタリング部５４０、および分析指標生成部５５０を備えてよい。このようなプロセッサ２２２およびプロセッサ２２２の構成要素は、図５の関係網分析方法に含まれる段階６１０〜段階６６０を実行するようにサーバ１５０を制御してよい。ここで、プロセッサ２２２およびプロセッサ２２２の構成要素は、メモリ２２１に含まれるオペレーティングシステムのコードと少なくとも１つのプログラムのコードによる命令を実行するように実現されてよい。ここで、プロセッサ２２２の構成要素は、プロセッサ２２２によって実行される互いに異なる機能の表現であってよい。例えば、プロセッサ２２２が上述した命令にしたがって関係網データを関係網データベースに格納および管理するようにサーバ１５０を制御する動作の機能的表現として格納制御部５１０が使用されてよい。

段階６１０で、プロセッサ２２２は、関係網分析方法のためのプログラムのファイルに格納されたプログラムコードをメモリ２２１にロードしてよい。例えば、サーバ１５０にインストールされたプログラムが駆動する場合、プロセッサ２２２は、プログラムのファイルからプログラムコードをメモリ２２１にロードするようにサーバ１５０を制御してよい。

ここで、プロセッサ２２２およびプロセッサ２２２が備える格納制御部５１０、受信制御部５２０、ユーザ特定部５３０、関係情報フィルタリング部５４０、および分析指標生成部５５０それぞれは、メモリ２２１にロードされたプログラムコードのうちの対応する部分（対応する命令）を実行して後の段階６２０〜段階６６０を実行してよい。段階６２０〜段階６６０の実行のために、プロセッサ２２２およびプロセッサ２２２の構成要素はサーバ１５０を制御してよい。例えば、プロセッサ２２２は、サーバ１５０が含む通信モジュール２２３を制御してサーバ１５０が電子機器（一例として、電子機器１（１１０））や他のサーバ（一例として、サーバ１６０）と通信するようにサーバ１５０を制御してよい。

段階６２０で、格納制御部５１０は、関係網データを関係網データベースに格納および管理するようにサーバ１５０を制御してよい。一例として、関係網データベースは、図３を参照しながら上述した関係網ＤＢ３３１に対応してよい。

段階６３０で、受信制御部５２０は、関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信するようにサーバ１５０を制御してよい。受信した位置情報は、図３を参照しながら上述したリアルタイム位置情報ＤＢ３３２に格納および管理されてよい。

段階６４０で、ユーザ特定部５３０は、複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定してよい。例えば、ユーザ特定部５３０は、リアルタイム位置情報ＤＢ３３２に格納された電子機器の位置情報に基づき、特定の時点（一例として、現在）において特定の空間（一例として、場所Ａ）に位置している電子機器を確認してよく、確認された電子機器のユーザをリアルタイム位置情報ＤＢ３３２または関係網ＤＢ３３１に基づいて確認することによってユーザを特定してよい。

このための１つの実施形態として、ユーザ特定部５３０は、図５に示すように位置決定制御部５３１およびリスト生成部５３２を備えてよく、段階６４１および段階６４２が段階６４０に含まれてよい。

段階６４１で、位置決定制御部５３０は、複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器を決定するようにサーバ１５０を制御してよい。上述したように、位置決定制御部５３０は、リアルタイム位置情報ＤＢ３３２に格納された電子機器の位置情報に基づき、特定の時点（一例として、現在）において特定の空間（一例として、場所Ａ）に位置している電子機器を確認してよい。

ここで、特定の時点は、×時×分×秒のように細分化された単一時刻であってもよいし、１３時から１４時までのような時間区間であってもよい。また、特定空間は、行政区域によって区分された領域や地図上で任意に分割された領域（一例として、予め設定された広さの格子によって区分された領域）であってもよいし、基準点から一定半径の範囲が特定空間になってもよい。これだけでなく、特定の建物の室内空間や室内空間の一部分、または特定の階を特定空間とすることも可能である。

段階６４２で、リスト生成部５４０は、確認された電子機器のユーザのリストを生成してよい。例えば、リアルタイム位置情報ＤＢ３３２は、複数の電子機器それぞれに関する位置情報を時系列に管理してよく、複数の電子機器のユーザに関する情報を含んでよい。ここで、リスト生成部５４０は、リアルタイム位置情報ＤＢ３３２に格納された電子機器別ユーザに関する情報または関係網ＤＢ３３１に格納された電子機器別ユーザに関する情報に基づいて確認された電子機器（特定時点において特定場所に位置する電子機器）のユーザに対するリストを生成することにより、特定時点および／または特定空間のユーザを特定してよい。

段階６５０で、関係情報フィルタリング部５４０は、関係網データベースで特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングしてよい。例えば、関係情報フィルタリング部５４０は、段階６４２で生成されたリストにおいて特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングしてよい。より具体的な例として、生成されたリストにユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥが含まれている場合、関係情報フィルタリング部５４０は、全体ユーザの関係網データが管理される関係網データベースからユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥ間の関係情報を抽出することによって関係情報をフィルタリングしてよい。

段階６６０で、分析指標生成部５５０は、フィルタリングされた関係情報を利用して特定時点および特定空間に対する分析指標を算出してよい。このような分析指標は、特定時点ｔにおいて特定空間ｓに位置するユーザ間の関係情報を示すための情報であってよい。例えば、段階６６０で、分析指標生成部５５０は、フィルタリングされた関係情報で特定されたユーザ間の関係の数に基づいて特定されたユーザ間の関係網に対する分析指標を定量化して計算してよい。より具体的な例として、分析指標は、予め設定された範囲内の数値（一例として、０から１の間の有理数）で定量化されてよい。

ここで、サーバ１５０は、算出された分析指標を格納および管理する分析指標データベースを構築してもよい。このために、図６の方法は、段階６６０の後に、予め設定された複数の空間それぞれに対し、予め設定された時間間隔ごとに算出される分析指標を、対応する空間および対応する時間間隔に対応付けて格納して分析指標データベースを構築する段階（図示せず）をさらに含んでもよい。例えば、このような図に示されていない段階は、上述した格納制御部５１０がサーバ１５０を制御することによって実行されてよい。

算出される分析指標は、特定されたユーザ間の関係網全体の分析のための指標、訪問者別関係数のための指標、特定されたユーザ間の関係網からグループを検出するための指標などのように多様な指標を含んでよい。以下では、それぞれの分析指標を算出する方法と算出された分析指標によって関係網を分析する方法についてより具体的に説明する。

関係網全体を分析するための指標
特定時点ｔにおいて特定空間ｓ内に位置するユーザの関係網は、１つの値（分析指標）で表現されてよい。このような分析指標は、０と１の間の範囲内の有理数であってよい。

例えば、段階６６０で、分析指標生成部５５０は、特定されたユーザのうち互いに関係が設定されたユーザを、フィルタリングされた関係情報に基づいて決め、決められたユーザの数と特定されたユーザの数との相対的な割合を分析指標として算出してよい。特定されたユーザは、時点ｔにおいて空間ｓ内に位置する訪問者であってよく、特定されたユーザの数をＮ（Ｎは自然数）で表現してよい。また、決められたユーザは、特定されたユーザのうちの少なくとも１人とつながりのある（関係が設定されている）訪問者であってよく、決められたユーザの数をＭ（Ｍは自然数）で表現してよい。このとき、特定されたユーザ間の関係網を表現する指標は、Ｍ／Ｎのように計算されてよい。

他の例として、段階６６０で、分析指標生成部５５０は、特定されたユーザ間に関係設定が可能な最大の場合の数を計算し、特定されたユーザ間に実際に関係が設定された設定数を、フィルタリングされた関係情報に基づいて決め、設定数と最大の場合の数との間の割合を分析指標として生成してよい。特定されたユーザ間に関係を設定することが可能な最大の場合の数は、Ｈ（Ｈ＝Ｎ×（Ｎ−１）／２）のように計算されてよい。設定数をＫとすると、特定されたユーザ間の関係網を表現する指標は、Ｋ／Ｈのように計算されてよい。

サービスの目的に応じ、分析指標から次のような分析が実行されてもよい。

第１分析方法は、単一時点や単一空間に対して絶対的な結論を導き出すための分析方法であってよい。このような第１分析方法のために、図６の方法は、段階６６０の後に、分析しようとする第１空間または分析しようとする第１時点に対する分析情報を生成する段階（図示せず）をさらに含んでもよい。ここで、図５のプロセッサ２２２がさらに備えることのできる分析情報生成部（図示せず）が、このような図に示されていない段階を実行してよい。

図７は、本発明の一実施形態における、分析情報を生成する過程の例を示したフローチャートである。

段階７１０で、分析情報生成部は、第１空間に対して一定期間内に蓄積された分析指標または第１時点に対して複数の空間それぞれに対して蓄積された分析指標を分析指標データベースから抽出してよい。

段階７２０で、分析情報生成部は、抽出された分析指標の平均または分散に基づいて基準指標を設定してよい。例えば、分析情報生成部は、空間ｓに対して一定期間（一例として、１日）内に蓄積された分析指標を抽出して平均を計算することにより、空間ｓに対する基準指標として生成してよい。他の例として、分析情報生成部は、時点ｔに対して互いに異なる複数の空間の分析指標を抽出して平均を計算することにより、時点ｔに対する基準指標を生成してもよい。

段階７３０で、分析情報生成部は、第１空間または第１時点に対して算出された分析指標と基準指標との比較によって第１空間または第１時点に関する分析情報を生成してよい。例えば、分析情報生成部は、空間ｓと関連して現在の訪問者の関係網に対する分析指標と基準指標とを比較してよい。ここで、分析指標が基準指標よりも大きいということは、現在の訪問者が平均よりも高い社会的関係をもつユーザであることを意味してよい。これとは逆に、分析指標が基準指標よりも小さいということは、現在の訪問者が平均よりも低い社会的関係をもつユーザであることを意味してよい。他の例として、現時点ｔに対する基準指標を生成した場合、複数の空間から平均よりも高い（または低い）社会的関係をもつユーザが訪問した空間を見つけ出すことができるようになる。

このような空間に対する基準指標は、同じ空間に対して一定期間内のデータを蓄積して計算された値の平均や分散に基づいて計算されてよい。また、時点に対する基準指標は、同じ時点に対して多数の空間のデータを蓄積して計算された値の平均や分散に基づいて計算されてよい。必要に応じて、基準指標は、任意に入力された値を利用することも可能である。

第２分析方法は、複数の時点や複数の空間を互いに比較して相対的な結論を導き出すための分析方法であってよい。このような第２分析方法のために、図６の方法は、段階６６０の後に、分析しようとする少なくとも１つの空間または分析しようとする少なくとも１つの時点に対する分析情報を生成する段階（図示せず）をさらに含んでもよく、このような図に示されていない段階は、上述した分析情報生成部によって実行されてよい。

図８は、本発明の一実施形態における、分析情報を生成する過程の他の例を示したフローチャートである。

段階８１０で、分析情報生成部は、少なくとも１つの空間と関連して複数の時間間隔それぞれに対して蓄積された分析指標または少なくとも１つの時点と関連して複数の空間それぞれに対して蓄積された分析指標を分析指標データベースから抽出してよい。

段階８２０で、分析情報生成部は、抽出された分析指標間の比較によって少なくとも１つの空間または少なくとも１つの時点に関する分析情報を生成してよい。

例えば、分析情報生成部は、ある空間に対して多数の時点の値（分析指標）を算出した後、値が最も低い（または最も高い）時点を導き出してよい。他の例として、分析情報生成部は、ある時点に対して多数の空間の値（分析指標）を算出した後、値が最も低い（または最も高い）空間を導き出してもよい。さらに他の例として、分析情報生成部は、多数の時点と多数の空間に対してそれぞれ値（分析指標）を算出した後、値が最も低い（または最も高い）空間を導き出してもよい。

１つの空間ｓに対して多数の時点の値を算出する場合、値が最も高い時点は、該当の時点において社会的関係の程度が相対的に最も高いユーザが空間ｓに位置していたことを意味してよい。

訪問者別関係数のための指標
特定時点ｔにおいて特定空間ｓ内に位置するユーザ（訪問者）それぞれに対し、ユーザそれぞれが何人の他の訪問者とつながりがあるかを示す値が分析指標として生成されてよい。

例えば、上述した分析情報生成部は、特定されたユーザそれぞれに対し、特定されたユーザと関係が設定された関係数を、フィルタリングされた関係情報から抽出し、抽出された関係数に基づいて分析指標を生成してよい。

一例として、関係数がそのまま分析指標として生成されてよい。この場合、分析指標は、０から（Ｎ−１）までの正の定数範囲を有してよい。ユーザａに対する分析指標の値が０である場合、ユーザａは、特定されたユーザの誰とも関係が設定されていないことを意味してよい。ユーザａに対する分析指標が（Ｎ−１）の場合、ユーザａは、特定されたユーザすべてと関係が設定されていることを意味してよい。

他の例として、関係数に基づいて予め設定された範囲の数値に定量化された値が分析指標として生成されてもよい。例えば、関係数と、特定されたユーザと関係を設定することが可能な全体数との間の割合が分析指標として利用されてよい。この場合、分析指標は、０から１の間の有理数範囲を有してよい。

図９は、本発明の一実施形態における、訪問者別関係数に基づいて分析指標を生成する過程の例を示したフローチャートである。図９の段階９１０および段階９２０は、実施形態に応じて段階６６０の後に実行されてよい。

段階９１０で、分析情報生成部は、算出された分析指標を、特定時点、特定空間、および対応するユーザの識別子と関連付けて分析指標データベースに格納してよい。下記の表１は、分析指標データベースに格納されることのできる一部の情報を例示的に示している。

表１は、時点１において空間Ａにユーザａ、ユーザｂ、ユーザｃが存在し、ユーザａと関係が設定されている人は空間Ａに２名が存在し、ユーザｂと関係が設定されている人は空間Ａに１名が存在し、ユーザｃと関係が設定されている人は空間Ａに１名が存在することを示している。また、表１は、時点２において空間Ａにユーザａとユーザｄが存在し、ユーザａとユーザｄはすべて、関係が設定されている人が空間Ａにはいないことを示している。言い換えれば、関係数が０である人は、空間Ａに１人で訪問した人である可能性が高く、関係数が１である人は、空間Ａに知人と２人で訪問した人である可能性が高く、関係数が２以上である人は、空間Ａに２人以上の知人と共に訪問した人である可能性が高いことが分かる。

段階９２０で、分析情報生成部は、予め設定された基準値と分析指標データベースに格納された分析指標間との比較によってユーザをフィルタリングしてよい。例えば、予め設定された基準値が２である場合、表１からユーザａがフィルタリングされて検出されてよい。他の例として、関係が設定されている人として１０名以上が同じ空間にいるユーザを抽出しようとする場合、分析情報生成部は、予め設定された基準値を１０に設定し、分析指標が１０以上であるユーザを分析指標データベースから抽出してよい。このように、分析情報生成部は、関係の数が基準値以上である（または基準値を超える）ユーザや基準値以下である（または基準値未満である）ユーザをフィルタリングしてよい。また、分析情報生成部は、関係の数が基準値と同じユーザをフィルタリングしてもよいし、関係の数が最も多い（または最も少ない）ユーザをフィルタリングしてもよい。

特定されたユーザ間の関係網からグループを検出するための指標
特定時点ｔにおいて特定空間ｓ内に位置するユーザ（訪問者）間の関係網内からグループを検出するための指標が分析指標として生成されてよい。ここで、グループとは、１つの集合に含まれるユーザの間にすべて関係が設定されている場合、該当の集合のユーザが１つのグループを構成してよい。例えば、特定時点ｔにおいて特定空間ｓ内に位置する訪問者のうちから部分集合を選択したときに、部分集合のすべてのユーザが互いにすべて関係が設定されている場合、該当の部分集合が１つのグループとなってよい。各グループは、互いに交差したり包含関係をもったりしないように設定されてもよい。例えば、大きいグループが小さいグループを含む場合には、大きいグループだけがグループとして認定されてもよい。

図１０は、本発明の一実施形態における、グループに対する分析指標を生成する過程の例を示したフローチャートである。図１０の段階１０１０および段階１０２０は、実施形態に応じて段階６６０の後に実行されてよい。

段階１０１０で、分析情報生成部は、特定されたユーザの２人以上が含まれる部分集合のうち、部分集合のすべてのユーザが互いに関係をもつ部分集合のユーザを１つのグループとして確認してよい。ここで、上述したように、各グループは、互いに交差したり包含関係をもったりしないように設定されてもよく、大きいグループが小さいグループを含む場合には、大きいグループだけがグループとして認定されてもよい。

段階１０２０で、分析情報生成部は、予め設定された基準値とグループのユーザの数との比較によってグループをフィルタリングしてよい。例えば、分析情報生成部は、基準値として、グループに含まれるユーザの数の入力を受けてよい。ここで、入力された基準値が５である場合、分析情報生成部は、５名以上の（または５名を超える）ユーザを含むグループ、５名以下（または５名未満）のユーザを含むグループ、または５名のユーザを含むグループをフィルタリングして抽出してよい。この場合、抽出された情報に基づき、５名以上のグループが多い位置は、空間と時点に対する多様な分析が可能となる。

図１１は、本発明の一実施形態における、複数のノード間のつながり関係の例を示した図である。図１１は、円で表現されたノードの集合｛ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ｝を示しており、ノード間のつながり関係は、円間をつなぐ両方向矢印を利用して示している。与えられた集合の部分集合のうち２つ以上のノードが要素として含まれる集合を詳察すれと、次のとおりとなる。このとき、部分集合内でノード間の順序は無視されてよい。

｛ａ、ｂ｝、｛ａ、ｃ｝、｛ａ、ｄ｝、｛ａ、ｅ｝、｛ａ、ｆ｝、｛ｂ、ｃ｝、｛ｂ、ｄ｝、｛ｂ、ｅ｝、｛ｂ、ｆ｝、｛ｃ、ｄ｝、｛ｃ、ｅ｝、｛ｃ、ｆ｝、｛ｄ、ｅ｝、｛ｄ、ｆ｝、｛ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ｝、｛ａ、ｂ、ｄ｝、｛ａ、ｂ、ｅ｝、｛ａ、ｂ、ｆ｝、｛ａ、ｃ、ｄ｝、｛ａ、ｃ、ｅ｝、｛ａ、ｃ、ｆ｝、｛ａ、ｄ、ｅ｝、｛ａ、ｄ、ｆ｝、｛ａ、ｅ、ｆ｝、｛ｂ、ｃ、ｄ｝、｛ｂ、ｃ、ｅ｝、｛ｂ、ｃ、ｆ｝、｛ｂ、ｄ、ｅ｝、｛ｂ、ｄ、ｆ｝、｛ｂ、ｅ、ｆ｝、｛ｃ、ｄ、ｅ｝、｛ｃ、ｄ、ｆ｝、｛ｄ、ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｄ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｅ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｆ｝、｛ａ、ｃ、ｄ、ｅ｝、｛ａ、ｃ、ｄ、ｆ｝、｛ａ、ｃ、ｅ、ｆ｝、｛ｂ、ｃ、ｄ、ｅ｝、｛ｂ、ｃ、ｄ、ｆ｝、｛ｂ、ｄ、ｅ、ｆ｝、｛ｃ、ｄ、ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｄ、ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ｝、｛ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ｝

このような部分集合ですべてのノード間に互いにつながりが存在しない部分集合を除けば、次のとおりとなる。

｛ａ、ｂ｝、｛ａ、ｃ｝、｛ａ、ｅ｝、｛ｂ、ｃ｝、｛ｂ、ｅ｝、｛ｃ、ｅ｝、｛ｄ、ｆ｝、｛ｅ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ｝、｛ａ、ｂ、ｅ｝、｛ａ、ｃ、ｅ｝、｛ｂ、ｃ、ｅ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｅ｝

また、他の部分集合の部分集合になったり他のグループと交差したりするようになる部分集合を除けば、次のとおりとなる。

｛ｄ、ｆ｝、｛ａ、ｂ、ｃ、ｅ｝

したがって、図１１の第１点線楕円１１１０のようにノードａ、ｂ、ｃ、ｄを含む第１グループと、第２点線楕円１１２０のようにノードｄ、ｆを含む１つの第２グループとが導き出される。

以上では、特定されたユーザ間の関係網全体の分析のための指標、訪問者別関係数のための指標、特定されたユーザ間の関係網からグループを検出するための指標などのように多様な指標を分析指標として生成する例について説明した。

ここで、算出された分析指標は、対応する時点、空間、ユーザの識別子と関連付けられて分析指標データベース（一例として、図３の算出データＤＢ３３４）に格納されてよい。分析指標データベースは、生成された分析指標を複数の空間それぞれに対して時系列に管理してよい。

この場合、サーバ１５０は、分析指標データベースを利用して多様な分析情報を提供することができるようになる。

図１２は、本発明の一実施形態における、分析指標データベースを利用して分析情報を提供する過程の例を示したフローチャートである。図１２の段階１２１０および段階１２２０は、実施形態に応じて段階６６０以後に実行されてよい。

段階１２１０で、分析情報生成部は、入力された条件に応じて、分析指標データベースから、入力された条件に対応する分析指標、空間、時点、およびユーザに対する識別情報のうちの少なくとも１つを抽出してよい。例えば、関係数が３であるユーザが最も多い空間や、特定空間で関係数が３であるユーザが最も多く位置する時点、構成員が１０名以上であるグループが最も多い空間または時点などのように条件に応じて多様な情報が抽出されてよい。

段階１２２０で、分析情報生成部は、抽出された情報を利用して分析情報を生成してよい。例えば、関係数が０であるユーザが最も多い空間に関する情報が抽出された場合、分析情報生成部は、該当の空間を１人で歩き回る人が多い空間として分類してよい。

以後では、分析情報を活用する具体的な実施形態について説明する。図３を参照しながら説明したように、情報利用者は、サーバ１５０にアクセスして多様な条件を提示してよく、サーバ１５０は、条件に適する情報を、算出データＤＢ３３４のような分析指標データベースから抽出し、抽出された情報に基づいて分析情報を生成して情報利用者に提供してよい。ここで、情報利用者は、別途のアプリケーションのようなソフトウェアを利用してサーバ１５０からサービスの提供を受けてもよいし、サーバ１５０が提供するウェブページにアクセスして条件を入力し、条件に適する情報の提供を受けるなどのサービスの提供を受けてもよい。

一実施形態として、自営業者やフランチャイズ会社に出店位置を勧めたり、特定の出店位置に関する評価をしたりするサービスを提供してよい。

図１３は、本発明の一実施形態における、空間を勧める例を示した図である。１人用外食サービスを提供しようとする業者１３１０は、１人で歩き回る人が多い空間を選好する場合が多い。ここで、業者１３１０は、サーバ１５０にアクセスして、関係数が０であるユーザが予め設定された数（一例として、１０名）以上である空間に関する情報をサーバ１５０に要求してよい。例えば、業者１３１０は、サーバ１５０が提供するウェブページ１３２０に接続し、ウェブページ１３２０が提供するユーザインタフェースを通じて関係数０を選択または入力してよい。また、業者１３１０は、所望するユーザの数とその他の条件（例えば、所望するユーザの数「以上」）を追加で選択または入力してもよい。この場合、サーバ１５０は、ウェブページ１３２０から選択または入力された関係数０であるユーザが、入力されたユーザの数以上である空間および時点に関する情報を算出データＤＢ３３４から抽出し、ウェブページ１３２０を通じて業者１３１０に提供してよい。任意選択的に、サーバ１５０は、ウェブページ１３２０を通じて業者１３１０が特定の地域（一例として、××区のような行政区域や地図上の特定の領域）や特定の時間帯などのように追加条件を提示するように誘導することも可能である。特定の地域が条件として提示された場合、サーバ１５０は、関係数０であるユーザが、入力された数以上である空間のうち、提示された条件の地域に含まれる空間に関する情報を、算出データＤＢ３３４から抽出して提供してよい。

他の例として、業者１３１０は、複数の空間のうちから所望する条件に最も適した空間を見つけ出すことをサーバ１５０に要求してよい。複数の空間は、図１３において条件に応じて分析結果として提示された空間であってもよいし、業者１３１０によって別途で入力または選択された空間であってもよい。ここで、サーバ１５０は、選択された複数の空間と関連し、ウェブページ１３２０を通じて関係数が２以上である訪問者が最も多い空間に対する要求や構成員数が３名以上であるグループが最も多い空間などのように、多様な形態の要求を受信してよい。このような要求は、上述したように、特定のパラメータ（関係数、グループ構成員数、全体訪問者数など）に対する値の入力を受けたり選択を受けたりすることのできるユーザインタフェースを、ウェブページ１３２０を通じて業者１３１０に提供することによって行われてよい。ここで、サーバ１５０は、分析指標データベースから、関係数が２以上である訪問者の数が最も多い空間または構成員数が３名以上であるグループが最も多い空間に関する情報を抽出してよい。

例えば、下記の表２は、分析指標データベースに格納されたデータの例である。

表２において、関係数が２以上である訪問者は、ユーザａ、ユーザｉ、ユーザｊ、ユーザｋであり、空間Ａ、Ｂ、Ｃのうちで関係数が２以上である訪問者の数が最も多い空間は空間Ｃであることを把握することができる。さらに、表２において、関係数が１である訪問者が最も多い空間は空間Ｂであることが分かる。

このように、サーバ１５０は、構築された分析指標データベースを利用することで、多様な条件に合う情報を提供することができるようになる。

このような分析指標データベースは、オンラインまたはオフライン上で提供される情報データのターゲッティングやプロモーションのために活用されることも可能である。

図１４は、本発明の一実施形態における、オフライン上で表示される情報データのターゲッティングを処理する例を示した図である。図１４は、市街や公共の場のような特定の空間１４１０内に設置されたディスプレイ１４１１を通じて不特定多数の人に情報データを表示するプラットフォーム１４１２を示している。ここで、サーバ１５０は、空間１４１０に位置するユーザをリアルタイムで把握し、空間１４１０に位置するユーザ間の関係網情報を分析した分析指標を生成して時系列に管理してよい。プラットフォーム１４１２は、現時点において空間１４１０内に位置するユーザに関する情報をサーバ１５０に要求してよく、サーバ１５０は、分析指標を分析した分析結果をプラットフォーム１４１２に提供してよい。例えば、空間１４１０に位置するユーザの大部分が関係数０である場合、サーバ１５０は、空間１４１０のユーザの大部分が１人で歩き回る訪問者であることを認識することができる。このような情報はプラットフォーム１４１２に送信されてよく、プラットフォーム１４１２は、事前に設定された情報データのうちから１人で歩き回る訪問者に重点を置いた情報データを選択してディスプレイ１４１１に表示させてよい。他の例として、空間１４１０に位置するユーザの大部分が関係数３以上である場合、サーバ１５０は、空間１４１０のユーザが主に４人以上の知人が集まって歩き回る訪問者であることを認識することができる。この場合、プラットフォーム１４１２は、多数の知人と共に歩き回る訪問者のための情報データを選択してディスプレイ１４１１に表示させてよい。

空間１４１０に対する訪問者はリアルタイムで変化することから、サーバ１５０は、空間１４１０のユーザに関する情報をリアルタイムに把握してプラットフォーム１４１２に提供してもよく、プラットフォーム１４１２は、サーバ１５０からリアルタイムで受信するユーザに関する情報に基づいて情報データの種類を変えながらディスプレイ１４１１に表示させてもよい。

または、空間１４１０に対する訪問者に関する情報を時間帯別に平均化して提供することも可能である。例えば、昼の時間帯には１人で歩き回る訪問者が多いが、夜の時間帯には一定数以上の知人が集まって歩き回る訪問者が多いと把握された場合、このような情報がサーバ１５０からプラットフォーム１４１２に提供されてよく、プラットフォーム１４１２は、平均化された情報に基づき、昼の時間には１人で歩き回る訪問者をターゲットとする情報データを、夜の時間には一定数以上の知人が集まって歩き回る訪問者をターゲットとする情報データを提供してよい。

図１５は、本発明の一実施形態における、オンライン上で表示される情報データのターゲッティングを処理する例を示した図である。図１５は、特定空間１５１０内にユーザａ１５１１が位置しており、ユーザａ１５１１の通信端末（一例として、電子機器１（１１０））と通信する情報データ提供サーバ１５２０がユーザａ１５１１の通信端末に情報データを提供する状況を想定している。

まず、サーバ１５０は、空間１５１０に位置するユーザに対して関係網情報を分析して分析指標を生成および管理している。情報データ提供サーバ１５２０は、サーバ１５０にユーザａ１５１１に関する情報を要求してよく、サーバ１５０は、分析指標に基づいて、ユーザａ１５１１が空間１５１０に１人で訪ずれたか、他の知人と共に訪問したか、さらには何人の知人と訪問したかなどに関する情報を情報データ提供サーバ１５０に提供してよい。例えば、ユーザａ１５１１の関係数が０である場合、ユーザａ１５１１は、１人で空間１５１０に訪問した人であることが分かる。このような情報を受信した情報データ提供サーバ１５０は、「１人でも入りやすいレストランをお探しですか？×××に１人でご来店の際にはデザート無料」のように、１人で歩き回る人をターゲットとした情報データをユーザａ１５１１の通信端末に送信してよい。

他の例として、ユーザａ１５１１の関係数が３である場合、ユーザａ１５１１は、３名の知人と共に空間１５１０を訪れた可能性が高いことが分かる。このような情報を受信した情報データ提供サーバ１５０は、「友達３人以上でご来店の際には１人分が無料！ＡＡＡレストラン」のように、４名以上のユーザをターゲットとした情報データをユーザａ１５１１の通信端末に送信してよい。

サーバ１５０が提供する分析結果は、人のための文章や表、テーブル形態で提供されてもよいし、分析結果を受信するシステムがすぐに分析結果に対応する処理が可能なように、サーバ１５０と分析結果を受信するシステムとの間に予め設定されたパラメータの形態で提供されてもよい。

分析指標データベースは、グループに関する情報をさらに含んでもよい。例えば、下記の表３のように、分析指標データベースはグループに関する情報をさらに含んでもよい。

表３は、空間Ａでユーザｂ、ｃ、ｄが１つのグループを成していることを示している。ここで、グループを成さないユーザａは、ユーザｅおよびユーザｆと関係が設定されており、ユーザｅとユーザｆは互いに関係が設定されていないことが分かる。ここで、ユーザａ、ｅ、ｆでは、ユーザａが該当の集まりの中心である可能性が高い。ここで、ユーザａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆが図１５の空間１５１０に位置しており、表３のユーザａが図１５のユーザａ１５１１である場合、情報データ提供サーバ１５２０は、ユーザｅやユーザｆよりも集まりの中心である可能性が高いユーザａ（図１５のユーザａ１５１１）に情報データを提供することがより効果が高いとしてよい。

また、情報データ提供サーバ１５２０は、グループ情報を利用して、グループを成すユーザｂ、ｃ、ｄに同じ情報データを一度に送信してよい。例えば、１つのグループを成しているユーザｂ、ｃ、ｄ（の通信端末）に同時に「３人以上でご来店の際には全員にドリンク無料」のような情報データを提供してよい。

サーバ１５０で生成した情報は、治安維持などのような目的のために活用されることも可能である。例えば、警察などのような公権力の主体が、治安維持のためにリアルタイムで広場などのデモが発生し得る空間を対象として該当の分析指標を活用することも可能である。

一例として、サーバ１５０は、特定の空間に対する関係網全体の分析のための指標をリアルタイムでモニタリングしてよい。上述したように、関係網全体の分析のための指標（以下、第１指標）は、該当の空間に位置した人たちの関係設定位（コミュニティ程度）を示してよい。広場のような特定の空間に対して生成された第１指標が一定の値（予め設定された基準値）以上である場合、広場の訪問者の大部分が互いに知り合いであると見なされてよく、これは群衆デモの徴候として見なすこともできる。この場合、サーバ１５０は、警察システムや管理者などに該当の空間に関する状況情報を提供してよい。

これだけでなく、サーバ１５０は、該当の空間で関係の数が最も大きいユーザを特定してもよい。実際に群衆デモが発生した場合、関係の数が最も多いユーザ（または関係の数によって整列したユーザのうちで一定順位のユーザ）が群衆デモにおいて重要な位置をもつ人物であるということを把握することができ、該当のユーザの位置まで把握することができる。この場合、サーバ１５０は、該当の人物のプロフィールと位置などの情報を提供してよい。

以上の実施形態では、全体ユーザの関係網ではなく、特定の空間に位置するユーザ間の関係網空間別および時点別に分析指標を算出し、算出された分析指標に基づいて多様な分析が可能であることを説明した。

一方、ユーザ別に性別、年齢、関心事などのような追加情報が提供される場合、上述した分析指標と組み合わせることによってさらに詳細な分析が可能となる。

例えば、グループ構成員が５名以上でありながら平均年齢が５０代以上のグループを見つけ出すことが可能である。他の例として、関係数が３以上である訪問者のうちから女性である訪問者を見つけ出し、団体女性をターゲットとする情報データの提供のために活用することも可能である。また他の例として、群衆デモと関連して関心事が動物である訪問者の割合が高い場合、動物保護関連のデモを事前に予測することも可能である。さらに他の例として、若い層をターゲットとする１人用食堂に入店しようとする利用者に、１人で歩き回る人の割合が高いことに加え（関係数が０である訪問者の割合が高いことに加え）、平均年齢が３０代以下である空間を検索するようにサービスを提供することも可能である。

提供される分析結果は、単純な数値の形態で提供されてもよいし、地理情報システム（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＩＳ）との連動によって地図上に関連数値を表示する形態で提供されてもよいし、特定の空間領域に対する時間による数値変化の時系列グラフなどの形態で提供されてもよい。

このように、本発明の実施形態によると、位置情報と関係網情報の二種類の情報を組み合わせて新たな情報を算出し、特定の空間を中心として時点別に該当の空間に位置するユーザの関係網を分析することにより、所望する空間に位置するユーザの関係網情報をリアルタイムで分析することができる。また、空間別および／または時間別に分析された関係網情報を利用することにより、多様な条件に適した空間、時点、ユーザ（またはユーザグループ）などの情報をフィルタリングして提供するまたは勧めることができる。

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）および前記ＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを格納、操作、処理、および生成してよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者は、処理装置が複数個の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ格納媒体または装置、または伝送される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的または一時的に具現化（ｅｍｂｏｄｙ）されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法によって格納されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。前記コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含んでもよい。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであってもよいし、コンピュータソフトウェア当業者に公知な使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例は、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。上述したハードウェア装置は、実施形態の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成されてもよく、その逆も同じである。

以上のように、実施形態を、限定された実施形態と図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能である。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

１１０、１２０、１３０、１４０：電子機器
１５０、１６０：サーバ
１７０：ネットワーク

Claims (20)

1. 関係網サーバを実現するコンピュータに関係網分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記関係網分析方法は、
   関係網データを関係網データベースに格納および管理する段階、
   前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信する段階、
   前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定する段階、
   前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする段階、および
   前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階
   を含む、コンピュータプログラム。
2. 前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階は、
   前記のフィルタリングされた関係情報で、前記の特定されたユーザ間の関係の数に基づいて前記の特定されたユーザ間の関係網に対する分析指標を定量化して計算する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. 前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階は、
   前記の特定されたユーザのうち互いに関係が設定されたユーザを、前記のフィルタリングされた関係情報に基づいて決め、前記の決められたユーザの数と前記の特定されたユーザの数との相対的な割合を前記分析指標として算出する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
4. 前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階は、
   前記の特定されたユーザ間に関係設定が可能な最大の場合の数を計算し、前記の特定されたユーザ間に実際に関係が設定された設定数を、前記のフィルタリングされた関係情報に基づいて決め、前記設定数と前記最大の場合の数との間の割合を前記分析指標として算出する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
5. 予め設定された複数の空間それぞれに対し、予め設定された時間間隔ごとに算出される分析指標を、対応する空間および対応する時間間隔に対応付けて格納して分析指標データベースを構築する段階
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
6. 分析しようとする第１空間または分析しようとする第１時点に対する分析情報を生成する段階
   をさらに含み、
   前記分析情報を生成する段階は、
   前記第１空間に対して一定期間内に蓄積された分析指標または前記第１時点に対して複数の空間それぞれに対して蓄積された分析指標を前記分析指標データベースから抽出する段階、
   前記の抽出された分析指標の平均または分散に基づいて基準指標を設定する段階、および
   前記第１空間または前記第１時点に対して算出された分析指標と前記基準指標との比較によって前記第１空間または前記第１時点に対する分析情報を生成する段階
   を含む、請求項５に記載のコンピュータプログラム。
7. 分析しようとする少なくとも１つの空間または分析しようとする少なくとも１つの時点に対する分析情報を生成する段階
   をさらに含み、
   前記分析情報を生成する段階は、
   前記少なくとも１つの空間と関連して複数の時間間隔それぞれに対して蓄積された分析指標または前記少なくとも１つの時点と関連して複数の空間それぞれに対して蓄積された分析指標を前記分析指標データベースから抽出する段階、および
   前記の抽出された分析指標の比較によって前記少なくとも１つの空間または前記少なくとも１つの時点に対する分析情報を生成する段階
   を含む、請求項５に記載のコンピュータプログラム。
8. 前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階は、
   前記の特定されたユーザそれぞれに対し、前記の特定されたユーザと関係が設定された関係数を、前記のフィルタリングされた関係情報から抽出し、前記の抽出された関係数に基づいて前記分析指標を生成する、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
9. 前記の算出された分析指標を、前記特定時点、前記特定空間、および対応するユーザの識別子と関連付けて分析指標データベースに格納する段階、および
   予め設定された基準値と前記分析指標データベースに格納された分析指標との比較によってユーザをフィルタリングする段階
   をさらに含む、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
10. 前記の特定されたユーザの２名以上が含まれる部分集合のうち、部分集合のすべてのユーザが互いに関係をもつ部分集合のユーザを１つのグループとして確認する段階、および
    予め設定された基準値と前記グループのユーザの数との比較によってグループをフィルタリングする段階
    をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
11. 前記の算出された分析指標は、前記の特定されたユーザに対する識別情報と共に、複数の空間それぞれに対して生成された分析指標を時系列に管理する分析指標データベースに前記特定空間および前記特定時点と関連付けられて格納され、
    入力された条件に応じて、前記分析指標データベースから、前記入力された条件に対応する分析指標、空間、時点、およびユーザに対する識別情報のうちの少なくとも１つを抽出する段階、および
    抽出された情報を利用して分析情報を生成する段階
    をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
12. 前記関係網データと関連するユーザの追加情報を管理する段階
    をさらに含み、
    前記分析情報を生成する段階は、
    前記の抽出された識別情報に対応するユーザの追加情報をさらに利用して前記分析情報を生成する、請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
13. 関係網サーバにより実行される関係網分析方法であって、
    関係網データを関係網データベースに格納および管理する段階、
    前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信する段階、
    前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定する段階、
    前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする段階、および
    前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階
    を含む、関係網分析方法。
14. 前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階は、
    前記のフィルタリングされた関係情報で、前記の特定されたユーザ間の関係の数に基づいて前記の特定されたユーザ間の関係網に対する分析指標を定量化して計算する、請求項１３に記載の関係網分析方法。
15. 予め設定された複数の空間それぞれに対し、予め設定された時間間隔ごとに算出される分析指標を、対応する空間および対応する時間間隔に対応付けて格納して分析指標データベースを構築する段階
    をさらに含む、請求項１３に記載の関係網分析方法。
16. 前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する段階は、
    前記の特定されたユーザそれぞれに対し、前記の特定されたユーザと関係が設定された関係数を、前記のフィルタリングされた関係情報から抽出し、前記の抽出された関係数に基づいて前記分析指標を生成する、請求項１３に記載の関係網分析方法。
17. 前記の特定されたユーザの２名以上が含まれる部分集合のうち、部分集合のすべてのユーザが互いに関係をもつ部分集合のユーザを１つのグループとして確認する段階、および
    予め設定された基準値と前記グループのユーザの数との比較によってグループをフィルタリングする段階
    をさらに含む、請求項１３に記載の関係網分析方法。
18. 前記の算出された分析指標は、前記の特定されたユーザに対する識別情報と共に、複数の空間それぞれに対して生成された分析指標を時系列に管理する分析指標データベースに前記特定空間および前記特定時点と関連付けられて格納され、
    入力された条件に応じて、前記分析指標データベースから、前記入力された条件に対応する分析指標、空間、時点、およびユーザに対する識別情報のうちの少なくとも１つを抽出する段階、および
    抽出された情報を利用して分析情報を生成する段階
    をさらに含む、請求項１３に記載の関係網分析方法。
19. 関係網サーバであって、
    コンピュータで読み取り可能な命令を格納するメモリ、および
    前記命令を実行するように実現される少なくとも１つのプロセッサ
    を含み、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    関係網データを関係網データベースに格納および管理するように前記関係網サーバを制御する格納制御部、
    前記関係網データと関連する複数の電子機器から位置情報を受信するように前記関係網サーバを制御する受信制御部、
    前記複数の電子機器のうちで特定時点において特定空間に位置する電子機器のユーザを特定するように前記関係網サーバを制御するユーザ特定部、
    前記関係網データベースで前記の特定されたユーザ間の関係情報をフィルタリングする関係情報フィルタリング部、および
    前記のフィルタリングされた関係情報を利用して前記特定時点および前記特定空間に対する分析指標を算出する分析指標生成部
    を備える、関係網サーバ。
20. 前記分析指標生成部は、
    前記のフィルタリングされた関係情報で、前記の特定されたユーザ間の関係の数に基づいて前記の特定されたユーザ間の関係網に対する分析指標を定量化して計算する、請求項１９に記載の関係網サーバ。