JP2020201577A - 情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】いじめの予兆を検知することを目的としている。【解決手段】ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定する処理と、特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する処理と、をコンピュータに実行させる。【選択図】図２０

Description

本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。

従来から、小学校や中学校等における新入生のクラス編成は、自治体が管理している情報に基づき作成された入学予定者名簿に基づいて、男女の比率や１クラスの人数等を踏まえて行われる。

また、進級に伴うクラス編成では、学校側でいじめの情報や障害の情報等を把握している場合には、把握している内容を考慮してクラス替えを行う。

特開２０１５−２２５５４０号公報 ＷＯ２０１６−０２１１６０号公報 特開２０１１−１５８９３９号公報

近年では、ＳＮＳ（social networking service）の普及に伴い、いじめにＳＮＳが利用される場合等がある。このような場合、学校側でいじめの有無やいじめの予兆を把握することが困難であり、クラス替えを行ってもいじめを防止できない可能性がある。

１つの側面では、本発明は、いじめの予兆を検知することを目的としている。

一つの態様では、ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定する処理と、特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する処理と、をコンピュータに実行させる。

上記各処理は、上記各処理を実現する機能部、各処理を実現する手順としても良く、各処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。

いじめの予兆を検知できる。

情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 予兆キーワードデータベースの一例を示す図である。 学区管理データベースの一例を示す図である。 学生情報データベースの一例を示す図である。 学齢簿情報データベースの一例を示す図である。 住民情報データベースの一例を示す図である。 所得情報データベースの一例を示す図である。 福祉児童情報データベースの一例を示す図である。 予兆検知処理部の機能を説明する図である。 予兆検知処理部の処理を説明するフローチャートである。 ネットワーク上にアップロードされた情報の一例を示す図である。 情報抽出部により抽出された投稿内容情報の例を示す図である。 場所特定部により学区が特定された情報の例を示す図である。 対象者特定部による処理を説明する第一の図である。 対象者特定部による処理を説明する第二の図である。 対象者特定部による処理を説明する第三の図である。 対象者特定部による処理を説明する第四の図である。 対象者特定部による処理を説明する第五の図である。 端末装置の表示例を示す図である。

以下に図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。

本実施形態の情報処理システム１００は、情報処理装置２００と端末装置３００とを有する。情報処理装置２００と端末装置３００とは、ネットワーク等を介して接続される。

また、本実施形態の情報処理装置２００は、自治体によって管理される行政システム４００や、ＳＮＳ（social networking service）を提供するサーバ装置５００等と通信を行う。

ＳＮＳを提供するサーバ装置５００は、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｌｉｎｅ等を含む。尚、図１では、ＳＮＳを提供するサーバ装置として、サーバ装置５００としているが、これに限定されない。ＳＮＳを提供するサーバ装置は、複数存在して良いし、サーバ装置５００が複数のサーバ装置によって実現されても良い。

本実施形態の情報処理装置２００は、サーバ装置５００にアップロードされた不特定多数の情報から、いじめの予兆となりえる情報を抽出し、行政システム４００によって管理される情報と照合する。そして、情報処理装置２００は、例えば、情報処理システム１００が導入された学校等におけるいじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する。

本実施形態の情報処理装置２００は、予兆キーワードデータベース２１０、学区管理データベース２２０、予兆検知処理部２３０を有する。

予兆キーワードデータベース２１０は、いじめの予兆を示すキーワードが格納される。学区管理データベース２２０は、情報処理システム１００が提供するサービスを利用する学校の学区に関する情報が格納される。学区とは、学校に通学する児童、生徒の居住地を限定したときのその区域を示す。

予兆検知処理部２３０は、予兆キーワードデータベース２１０を参照して、ネットワーク上に投稿された情報から、いじめの予兆を示す情報を抽出し、行政システム４００が管理する各種の情報と照合する。そして、予兆検知処理部２３０は、予兆情報を生成し、端末装置３００へ出力する。

端末装置３００は、例えば、クラス編成等を行う学校に設けられた端末装置等であり、主に学校の教師等によって利用される端末装置であって良い。

本実施形態の行政システム４００は、自治体によって管理されるシステムであり、学生情報データベース４１０、学齢簿情報データベース４２０、住民情報データベース４３０、所得情報データベース４４０、福祉児童情報データベース４５０を有する。

尚、図１の例では、情報処理装置２００は行政システム４００と別に設けられるものとたが、これに限定されない。情報処理装置２００は、行政システム４００に含まれても良い。また、情報処理装置２００の有する各データベースは、情報処理装置２００の外部の装置に設けられていても良い。

以下に、本実施形態の情報処理装置２００について説明する。図２は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

本実施形態の情報処理装置２００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２１、出力装置２２、ドライブ装置２３、補助記憶装置２４、メモリ装置２５、演算処理装置２６及びインターフェース装置２７を含むコンピュータである。

入力装置２１は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置２２は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置２７は、ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。

予兆検知処理部２３０を実現させる情報処理プログラムは、情報処理装置２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。情報処理プログラムは、例えば、記憶媒体２８の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。情報処理プログラムを記録した記憶媒体２８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。

また、情報処理プログラムは、情報処理プログラムを記録した記憶媒体２８がドライブ装置２３にセットされると、記憶媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた情報処理プログラムは、インターフェース装置２７を介して補助記憶装置２４にインストールされる。

補助記憶装置２４は、情報処理装置２００の有する各記憶部等を実現するものであり、情報処理装置２００にインストールされた情報処理プログラムを格納すると共に、情報処理装置２００による各種の必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置２５は、情報処理装置２００の起動時に補助記憶装置２４から情報処理プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置２６はメモリ装置２５に格納された情報処理プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。

次に、図３及び図４を参照して、本実施形態の情報処理装置２００の有するデータベースについて説明する。図３及び図４に示す各データベースは、例えば、補助記憶装置２４等によって実現される。

図３は、予兆キーワードデータベースの一例を示す図である。本実施形態の予兆キーワードデータベース２１０は、予め登録されて、情報処理装置２００に格納されている。

予兆キーワードデータベース２１０には、いじめを想定させるような単語や、他人の悪口に使われるような単語が予め格納される。

図４は、学区管理データベースの一例を示す図である。本実施形態の学区管理データベース２２０は、予め登録されて、情報処理装置２００に格納されている。

学区管理データベース２２０は、情報の項目として、種類と画像データとを有し、両者は対応付けられている。

項目「種類」は、施設の種類を示す。項目「画像データ」の値は、対応する施設の画像データである。この画像データは、例えば、ネットワーク上の地図情報等から取得されたものであっても良い。

具体的には、図４では、公共施設、コンビニ（コンビニエンスストア）、スーパー、公園等を含み、それぞれの場所を示す画像データが対応付けられている。

次に、図５乃至図９を参照して、本実施形態の行政システム４００の有する各データベースについて説明する。

図５は、学生情報データベースの一例を示す図である。本実施形態の学生情報データベース４１０は、行政システム４００を管理する自治体に住民票が登録されている人物のうち、例えば、主に自治体内にある公立学校に通学している人物に関する情報が格納される。

学生情報データベース４１０は、情報の項目として、学校名、学年、クラス、顔写真、氏名とを有し、各項目が対応付けられている。

項目「学校名」の値は、対応する生徒が通学している学校の名称を示し、項目「学年」の値は、対応する氏名の生徒が所属する学年を示し、項目「クラス」の値は、対応する氏名の生徒が所属するクラスを示す。項目「顔写真」の値は、対応する氏名の生徒の顔画像を示す画像データであり、項目「氏名」の値は、生徒の氏名を示す。

図６は、学齢簿情報データベースの一例を示す図である。学齢簿とは、市町村の教育委員会が当該市町村の区域内に住所を有する学齢児童、学齢生徒について編製しなくてはならない表簿である。学齢簿情報データベース４２０は、編製された学齢簿を示す学齢簿情報が格納される。

本実施形態の学齢簿情報データベース４２０は、情報の項目として、学校名、学年、クラス、氏名、個別事項を含み、各項目が対応付けられている。

項目「個別事項」の値は、学齢簿に記載すべき事項と判断された事柄が記載される。図６の例では、Ａ小学校の１年１組の氏名「○○ ○○」については、いじめがあったことが記載されている。

図７は、住民情報データベースの一例を示す図である。住民情報データベース４３０は、情報の項目として、世帯、住所、氏名、性別、生年月日、続柄等を含み、各項目が対応付けられている。

住民情報データベース４３０に含まれる各項目の値は、行政システム４００を管理する自治体に居住している人の世帯に関する住民情報である。

図８は、所得情報データベースの一例を示す図である。所得情報データベース４４０は、情報の項目として、氏名、世帯、所得額、生活保護等を含み、それぞれが対応付けられている。

項目「所得額」の値は、世帯毎の所得額を示し、項目「生活保護」の値は、生活保護費の受給の有無を示す。以下の説明では、所得情報データベース４４０に格納されている情報を所得情報と呼ぶ。

図９は、福祉児童情報データベースの一例を示す図である。福祉児童情報データベース４５０、情報の項目として、住所、氏名、性別、生年月日、福祉情報等を含み、それぞれが対応付けられている。項目「福祉情報」の値は、対応する人物が利用している福祉に関連する情報を示す。以下の説明では、福祉児童情報データベース４５０に格納されている情報を福祉児童情報と呼ぶ。

次に、図１０を参照して、本実施形態の予兆検知処理部２３０の機能について説明する。図１０は、予兆検知処理部の機能を説明する図である。本実施形態の予兆検知処理部２３０は、情報抽出部２３１、場所特定部２３２、対象者特定部２３３、予兆情報生成部２３４、記憶部２３５、出力部２３６を有する。

情報抽出部２３１は、予兆キーワードデータベース２１０を参照し、サーバ装置５００から、予兆キーワードデータベース２１０に格納されたキーワードを含む情報（テキストデータ）を抽出する。

場所特定部２３２は、学区管理データベース２２０を参照し、抽出された情報と対応付けられる区域（学区）を特定する。

対象者特定部２３３は、行政システム４００に格納される各種の情報から、抽出された情報が示す人物を特定する。抽出された情報が示す人物とは、抽出された投稿内容情報を発信した人物であっても良いし、抽出された投稿内容情報のテキスト文に氏名等が含まれている人物であっても良い。

つまり、本実施形態の場所特定部２３２と、対象者特定部２３３とは、予兆キーワードデータベース２１０に含まれるキーワードから抽出された投稿内容情報から、場所に関する情報と個人に関する情報とを特定する特定部の一例を示す。

予兆情報生成部２３４は、情報抽出部２３１により抽出された情報、場所特定部２３２によって特定された学区、対象者特定部２３３により特定された人物を含む予兆情報２４０を生成する。

記憶部２３５は、予兆情報２４０を格納する。出力部２３６は、予兆情報２４０を出力する。

以下に、図１１を参照して、本実施形態の予兆検知処理部２３０の処理について説明する。図１１は、予兆検知処理部の処理を説明するフローチャートである。

本実施形態の予兆検知処理部２３０は、情報抽出部２３１により、サーバ装置５００等のネットワーク上にアップロードされた情報から、予兆キーワードデータベース２１０に格納されたキーワードを含む情報を抽出する（ステップＳ１１０１）。

続いて、予兆検知処理部２３０は、場所特定部２３２により、学区管理データベース２２０を参照して、抽出された情報が示す場所（学区）を特定する（ステップＳ１１０２）。

続いて、予兆検知処理部２３０は、対象者特定部２３３により、場所と対応する学校を特定し（ステップＳ１１０３）、抽出された情報を発信した人物のクラスと氏名を特定する（ステップＳ１１０４）。

続いて、予兆検知処理部２３０は、予兆情報生成部２３４により、特定された人物を住民情報データベース４３０と照合する（ステップＳ１１０５）。また、予兆検知処理部２３０は、予兆情報生成部２３４により、特定された人物と、所得情報データベース４４０を照合する（ステップＳ１１０６）。また、予兆検知処理部２３０は、予兆情報生成部２３４により、特定された人物と、福祉児童情報データベース４５０とを照合する（ステップＳ１１０７）。

続いて、予兆情報生成部２３４は、照合結果に基づく予兆情報２４０を生成し、端末装置３００へ出力して（ステップＳ１１０８）、処理を終了する。

以下に、図１２乃至図１９を参照して、予兆検知処理部２３０の処理について具体的に説明する。

図１２は、ネットワーク上にアップロードされた情報の一例を示す図である。図１２に示す投稿内容情報１２１は、不特定多数のユーザからサーバ装置５００等にアップロードされた投稿内容を示す情報の例を示している。以下の説明では、投稿内容を示す情報を、投稿内容情報と呼ぶ場合がある。

投稿内容情報１２１は、情報の項目として、ＳＮＳ種類、投稿文、画像を有し、それぞれが対応付けられている。項目「ＳＮＳ種類」の値は、投稿文が投稿されたＳＮＳの種類を示す。項目「投稿文」の値は、投稿文を示すテキストデータ（テキスト文）であり、項目「画像」の値は、投稿文と共にアップロードされた画像データを示す。

本実施形態の予兆検知処理部２３０は、情報抽出部２３１により、投稿内容情報１２１から、予兆キーワードデータベース２１０に格納されたキーワードがテキストデータに含まれる情報を抽出する。

図１３は、情報抽出部により抽出された投稿内容情報の例を示す図である。図１３に示す投稿内容情報１３１は、投稿文を示すテキストデータに、予兆キーワードデータベース２１０に格納されたキーワードが含まれる。

例えば、予兆キーワードデータベース２１０には、「嫌い」、「行きたくない」というキーワードが格納されている。

したがって、図１３では、投稿内容情報１３１では、投稿文に「嫌い」が含まれる情報１２１−１、１２１−２と、投稿文に「行きたくない」が含まれる情報１２１−３等が投稿内容情報１２１から抽出されている。

図１４は、場所特定部により学区が特定された情報の例を示す図である。図１４に示す情報１４１は、情報抽出部２３１によって抽出された投稿内容情報１３１に、投稿文と共にアップロードされた画像データに基づき特定された区域（場所）を示す情報が対応付けられた情報である。図１４に示す情報１４１は、予兆情報を生成する過程で生成される中間情報である。

本実施形態の場所特定部２３２は、例えば、投稿内容情報１３１−１に含まれる画像データと、学区管理データベース２２０とから、投稿内容情報１３１−１に含まれる画像データが示す施設を特定する。そして、場所特定部２３２は、サーバ装置５００等のネットワーク上に存在する地図情報データベース等を参照し、特定された施設を含む区域を特定し、区域から学区を特定する。

情報１４１−１では、投稿内容情報１３１−１に含まれる画像データが、××丁目のコンビニであることから、投稿内容情報１３１−１に、場所を特定する情報「××丁目のコンビニ」が対応付けられている。

また、場所特定部２３２は、投稿内容情報１３１−２に含まれる画像データが、顔画像である場合、行政システム４００の学生情報データベース４１０を参照しても良い。この場合、場所特定部２３２は、投稿内容情報１３１−２に含まれる画像データと一致する画像データが学生情報データベース４１０に存在する場合に、投稿内容情報１３１−２が示す顔画像の生徒を特定することができる。

情報１４１−２では、投稿内容情報１３１−２に含まれる画像データが示す顔画像から、この生徒が××小学校の生徒であることから、投稿内容情報１３１−２に、場所を特定する情報として、「××小学校」が対応付けられている。

図１５は、対象者特定部による処理を説明する第一の図である。図１５では、図１１のステップＳ１１０４の処理を説明する。

図１５に示す情報１５１は、情報抽出部２３１によって抽出された投稿内容情報１３１と、学生情報データベース４１０とを照合させた結果を示している。図１５に示す情報１５１は、予兆情報を生成する過程で生成される中間情報である。

本実施形態の対象者特定部２３３は、投稿内容情報１３１に含まれる画像データが、顔画像である場合、行政システム４００の学生情報データベース４１０を参照する。そして、対象者特定部２３３は、学生情報データベース４１０に格納された顔写真から、画像データが示す生徒を特定する。

情報１５１−１では、投稿内容情報１３１に含まれる画像データに、××小学校のＸ年Ｘ組の氏名「○○ ○○」の顔画像と、××小学校のＸ年Ｘ組の氏名「△△ △△」の顔画像とが含まれる。このため、投稿内容情報１３１には、生徒の学校と学年、クラス、氏名を示す情報が対応付けられている。つまり、投稿内容情報１３１は、人物と対応付けられている。

図１６は、対象者特定部による処理を説明する第二の図である。図１６では、図１１のステップＳ１１０４の処理を説明する。

対象者特定部２３３は、投稿内容情報１３１と人物とが対応付けられると、この人物を示す情報が投稿文に含まれる投稿内容情報を特定し、特定したことを示す情報を投稿内容情報と対応付ける。

図１６の情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４は、投稿文に氏名「○○ ○○」の人物を示す情報が含まれる投稿内容情報に対し、氏名「○○ ○○」が含まれることを示す情報が対応付けられている。尚、人物を示す情報とは、例えば、人物の氏名の一部を示す情報であっても良い。

図１７は、対象者特定部による処理を説明する第三の図である。図１７では、図１１のステップＳ１１０５の処理を説明する。

図１７に示す情報１７１は、情報１６１において、投稿内容情報に対応付けられた人物を示す情報と、住民情報データベース４３０とを照合した結果を示す。

具体的には、対象者特定部２３３は、住民情報データベース４３０において、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４に含まれる人物を示す情報「○○ ○○」と対応する住民情報を取得する。また、対象者特定部２３３は、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４に含まれる投稿文の内容と、取得した住民情報とが合致するか否かを判定する。

そして、対象者特定部２３３は、投稿文の内容と住民情報が一致した場合、その旨を投稿内容情報に対応付ける。

図１７の例では、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４のそれぞれの投稿文と、「○○ ○○」と対応する住民情報とを照合している。ここで、人物「○○ ○○」が属する世帯には、人物「○○ ○○」の兄弟は存在しないものとする。

この場合、情報１６１−３の投稿文「○○さんは兄弟がいない」と、住民情報が一致することになる。

したがって、対象者特定部２３３は、情報１６１−３に投稿文の内容と住民情報とが一致することを示す情報を対応付ける。図１７に示す情報１７１−１は、情報１６１−３に「世帯構成該当」が追加された情報である。

図１８は、対象者特定部による処理を説明する第四の図である。図１８では、図１１のステップＳ１１０６の処理を説明する。

図１８に示す情報１８１は、情報１６１において、投稿内容情報に対応付けられた人物を示す情報と、所得情報データベース４４０とを照合した結果を示す。

具体的には、対象者特定部２３３は、所得情報データベース４４０において、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４に含まれる人物を示す情報「○○ ○○」と対応する所得情報を取得する。また、対象者特定部２３３は、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４に含まれる投稿文の内容と、取得した所得情報とが合致するか否かを判定する。

そして、対象者特定部２３３は、投稿文の内容と所得情報が一致した場合、その旨を投稿内容情報に対応付ける。

図１８の例では、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４のそれぞれの投稿文と、「○○ ○○」と対応する所得情報とを照合している。ここで、人物「○○ ○○」が属する世帯は、生活保護費を受給している世帯とする。

この場合、情報１６１−２の投稿文「○○さんは貧乏」と、所得情報が一致することになる。

したがって、対象者特定部２３３は、情報１６１−２に投稿文の内容と所得情報とが一致することを示す情報を対応付ける。図１８に示す情報１８１−１は、情報１６１−２に「生活保護該当」が追加された情報である。

尚、投稿文の内容と所得情報とが一致するか否かを判定する際の基準は、情報処理システム１００の管理者等によって任意に設定されても良い。具体的には、例えば、一般的な統計調査等によって得られる平均世帯年収等に基づき、判定の基準が設定されても良い。

図１９は、対象者特定部による処理を説明する第五の図である。図１９では、図１１のステップＳ１１０７の処理を説明する。

図１９に示す情報１９１は、情報１６１において、投稿内容情報に対応付けられた人物を示す情報と、福祉児童情報データベース４５０とを照合した結果を示す。

具体的には、対象者特定部２３３は、福祉児童情報データベース４５０において、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４に含まれる人物を示す情報「○○ ○○」と対応する福祉児童情報を取得する。また、対象者特定部２３３は、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４に含まれる投稿文の内容と、取得した福祉児童情報とが合致するか否かを判定する。

そして、対象者特定部２３３は、投稿文の内容と福祉児童情報が一致した場合、その旨を投稿内容情報に対応付ける。

図１９の例では、情報１６１−１、１６１−２、１６１−３、１６１−４のそれぞれの投稿文と、「○○ ○○」と対応する福祉児童情報とを照合している。ここで、人物「○○ ○○」は、障がい者であるとする。

この場合、情報１６１−４の投稿文「○○さんは障がいがある」と、福祉児童情報が一致することになる。

したがって、対象者特定部２３３は、情報１６１−４に投稿文の内容と福祉児童情報とが一致することを示す情報を対応付ける。図１９に示す情報１９１−１は、情報１６１−４に「障がい者該当」が追加された情報である。

本実施形態では、以上のように、ＳＮＳを利用した投稿文の中から、話題にされている人物や、投稿を行った人物を特定する。そして、本実施形態では、特定された個人について、行政システム４００によって管理される個人の情報を参照し、投稿文の内容と照合する。

本実施形態では、対象者特定部２３３による処理が実行されると、図１９に示す情報１９１に基づき、予兆情報生成部２３４により、予兆情報２４０を生成し、端末装置３００へ出力する。

図２０は、端末装置の表示例を示す図である。図２０に示す画面２０１は、端末装置３００において予兆情報２４０が表示された画面の例を示している。

本実施形態の予兆情報２４０は、情報の項目として、学校、学年、クラス、想定被害者、想定加害者、ＳＮＳ種類、根拠事象、確率、通知を有する。

項目「想定被害者」は、情報抽出部２３１によって抽出された情報と、行政システム４００に格納された各種の情報との照合によって、いじめにあっている可能性があるとされる人物を示す。項目「想定加害者」の値は、情報抽出部２３１によって抽出された情報と、行政システム４００に格納された各種の情報との照合によって、いじめを行っている可能性があるとされる人物を示す。

項目「ＳＮＳ種類」の値は、根拠事象とされる事象が見つかったＳＮＳの種類を示す。項目「根拠事象」の値は、いじめの予兆とされる事象を示す。項目「確率」の値は、いじめの予兆が実際のいじめとなる確率を示す。項目「通知」の値は、根拠事象により想定される事柄を示す。

図２０の例では、××学校Ｘ年Ｘ組の中で、○○が想定被害者とされ、想定加害者は不明とされている。また、図２０の例では、○○が想定被害者とされる根拠となる投稿文は、ＬＩＮＥで投稿されており、根拠事象は、情報抽出部２３１によって抽出された情報の中に、「○○」と同姓同名の人物が登場することである。

つまり、この場合、「○○」という人物は、いじめの予兆と考えられるキーワードを含む投稿文に登場していることを示す。

また、図２０の例では、確率は２０％とされ、通知では、同姓同名がいじめの予兆を示す投稿文に含まれることを示している。

本実施形態の確率は、例えば、「○○」と同姓同名の人物が、情報抽出部２３１によって抽出された情報の中に出現する回数等によって決められても良い。

また、図２０の例では、××学校の△年×組において、Ｃが想定被害者とされ、Ｄが想定加害者とされ、根拠事象が、「同姓同名者あり、場所特定」とされている。つまり、Ｃを想定被害者とし、Ｄを想定加害者とする根拠事象は、特定の場所において、「Ｃ」と同姓同名と、いじめの予兆とされるキーワードとを含む投稿文が投稿されていることを示している。

つまり、この根拠事象は、特定の人物が、特定の場所からＣに対して良くない感情を示す投稿文を繰り返しアップロードしていることを示している。

このように、本実施形態の予兆情報生成部２３４は、情報抽出部２３１、場所特定部２３２、対象者特定部２３３の処理によって生成された情報１９１に基づき、予兆情報２４０を生成し、記憶部２３５に格納する。

本実施形態では、この予兆情報２４０を生成し、端末装置３００に出力することで、例えば、今後のクラス編成を行う教師等に対して、いじめの発生を抑制するための有用な情報を提示することができる。

尚、本実施形態の予兆情報生成部２３４は、例えば、人工知能等によって実現されても良い。その場合、予兆情報生成部２３４は、情報１９１を入力とし、予兆情報２４０を出力とする。

また、本実施形態では、予兆検知処理部２３０が人工知能によって実現されても良い。その場合、予兆検知処理部２３０は、サーバ装置５００にアップロードされて情報、予兆キーワードデータベース２１０、学区管理データベース２２０、行政システム４００の有する各データベースの情報を入力とし、予兆情報２４０を出力とする。

また、この場合には、実際にクラス編成を行った後に、予兆情報２４０に含まれる通知が正しかったか否かを端末装置３００から教師等に入力させ、予兆情報生成部２３４や予兆検知処理部２３０を実現する人工知能は、その結果から入力と出力との関係を学習しても良い。

また、本実施形態では、予兆キーワードデータベース２１０を、人工知能によって生成しても良い。

開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定する処理と、
特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する処理と、をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
（付記２）
前記特定のキーワードは、いじめに関連するキーワードである、付記１記載の情報処理プログラム。
（付記３）
前記特定する処理は、
前記投稿内容情報に含まれる画像データが示す画像に基づき、前記画像が示す場所を特定する、付記１又は２記載の情報処理プログラム。
（付記４）
前記特定する処理は、
前記投稿内容情報に含まれる画像データが顔画像を示す画像データである場合に、前記記憶部に記憶された情報のうち、公立学校に通学している人物に関する学生情報と照合し、前記顔画像が、前記学生情報に含まれる顔写真と一致する場合に、前記個人と、前記個人が通学する学校と、を特定する、付記３記載の情報処理プログラム。
（付記５）
前記コンピュータに、
特定された前記個人を示す情報を含む投稿内容情報のテキスト文の内容と、
前記記憶部に記憶された情報における、特定された前記個人が属する世帯に関する住民情報、前記個人が属する世帯の所得に関する所得情報、前記個人が属する世帯のする福祉情報のそれぞれと、を照合する処理を、実行させる、付記４記載の情報処理プログラム。
（付記６）
特定された前記個人が通学する学校と、前記個人を示す情報と、前記照合の結果と、を対応付けた予兆情報を生成する処理を、前記コンピュータに実行させる、付記５記載の情報処理プログラム。
（付記７）
コンピュータによる情報処理方法であって、前記コンピュータが、
ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定し、
特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する、情報処理方法。
（付記８）
ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定する特定部と、
特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する出力部と、を有する情報処理装置。

本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１００ 情報処理システム
２００ 情報処理装置
２１０ 予兆キーワードデータベース
２２０ 学区管理データベース
２３０ 予兆検知処理部
２３１ 情報抽出部
２３２ 場所特定部
２３３ 対象者特定部
２３４ 予兆情報生成部
２３５ 記憶部
２３６ 出力部
２４０ 予兆情報
３００ 端末装置
４００ 行政システム
４１０ 学生情報データベース
４２０ 学齢簿情報データベース
４３０ 住民情報データベース
４４０ 所得情報データベース
４５０ 福祉児童情報データベース

Claims (7)

1. ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定する処理と、
   特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する処理と、をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。
2. 前記特定のキーワードは、いじめに関連する示すキーワードである、請求項１記載の情報処理プログラム。
3. 前記特定する処理は、
   前記投稿内容情報に含まれる画像データが示す画像に基づき、前記画像が示す場所を特定する、請求項１又は２記載の情報処理プログラム。
4. 前記特定する処理は、
   前記投稿内容情報に含まれる画像データが顔画像を示す画像データである場合に、前記記憶部に記憶された情報のうち、公立学校に通学している人物に関する学生情報と照合し、前記顔画像が、前記学生情報に含まれる顔写真と一致する場合に、前記個人と、前記個人が通学する学校と、を特定する、請求項３記載の情報処理プログラム。
5. 前記コンピュータに、
   特定された前記個人を示す情報を含む投稿内容情報のテキスト文の内容と、
   前記記憶部に記憶された情報における、特定された前記個人が属する世帯に関する住民情報、前記個人が属する世帯の所得に関する所得情報、前記個人が属する世帯のする福祉情報のそれぞれと、照合する処理を実行させる、請求項４記載の情報処理プログラム。
6. コンピュータによる情報処理方法であって、前記コンピュータが、
   ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定し、
   特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する、情報処理方法。
7. ＳＮＳに投稿されたテキスト文を含む投稿内容情報から抽出された、特定のキーワードを含む投稿内容情報に基づき、場所に関する情報及び個人に関する情報を特定する特定部と、
   特定された情報と、記憶部に記憶された情報と、を照合した結果に基づき、いじめの予兆を示す予兆情報を生成して出力する出力部と、を有する情報処理装置。
   

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