JP2022536385A - 選好度の評価方法及びシステム - Google Patents

Abstract

選好度の評価方法及びシステムについて開示する。本発明の実施形態による選好度の評価方法及びシステムは、通信端末機器を介してアップロードされたＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）とインターネットサイトのデータベースサーバに構築されたビックデータを評価サーバで検出して分析することにより、選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成するステップと、使用者がインターネットネットワークを介して評価サーバの選好度の評価結果データ及び評価結果マップをダウンロードして、使用者端末機器のモニターで確認するように支援するステップ、とを含むところ、ブランド、商品又は人間等の特定の客体に対する選好度と影響力を時間的かつ地域的に評価して追跡できるようにすることで、様々な制約と限界を克服できるようにした選好度の評価方法及びシステムを提供することができる。

Description

本発明は、ブランド、商品又は人間等の特定の客体に対する選好度と影響力を時間的かつ地域的に評価して追跡することができるようにした選好度の評価方法及びシステムに関する。

通常、人口統計、所得、競争力、及びブランドの投資程度は、地域的に異なるため、ブランド、商品又は人間等の特定の客体は、地域的特性を鑑みてマーケットーシェアーを上げるために競争することになる。

消費者らは、地域的特性に応じて、特定のブランドや商品に対して相異なる連想が可能できる。よって、各々の商品やブランドは、地域別に互いに強いか弱い影響力を有する市場を確保している。このため、特定のブランドや商品は、その地域別に選好度と影響力を評価し、適宜なマーケティングを行わなければならない。

人間も同様、政治家らの場合は、地域別にその選好度と影響力が異なって評価されるため、投票選挙区や地域的特性に基づいて選好度と影響力を評価し、適宜なマーケティングが行われるようにする必要がある。

しかし、従来の選好度及び影響力の評価方法としては、アンケート調査、スキャナーパネルデータ構築方法、Ａｍａｚｏｎ Ｑｕｉｃｋ Ｓｉｇｈｔ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ等が用いられていたが、実際は、従来の選好度及び影響力の評価方法は、時間的もしくは地域的に多くの制限と制約を伴うしかない問題があった。

具体的に、Ａｍａｚｏｎ Ｑｕｉｃｋ Ｓｉｇｈｔ及びＧｏｏｇｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ方法は、多少広く特定された時間及び地域範囲で評価データを構築することはできるものの、特定の商品やブランドのほか、他の競争社のデータを提供することはできない等の制約を伴う。

また、スキャナーパネルデータ構築方法は、制限されたサンプルカテゴリー、制限された売場及び制限された地域でのみ適用することができ、アンケート調査方式は、世帯調査に基づいて行われるか、選挙人団と年齢帯が限定される等の制約を伴うため、誤差率が高くて、微細な水準に評価することができないなど、様々な問題点があった。

本発明は、上記のような問題点を解決するためのものであって、ブランド、商品又は人間等の特定の客体に対する選好度と影響力を時間的かつ地域的に評価して追跡できるようにすることで、様々な制約と限界を克服できるようにした選好度の評価方法及びシステムを提供することにその目的がある。

特に、ツイッター等の様々なＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）を介して種々の掲示物に対するデータを検出して、時間かつ地域的分析の特性に加重値を付加し、当該客体に対する選好度と影響力を評価できるようにした選好度の評価方法及びシステムを提供することにその目的がある。

さらに、選好度と影響力の評価結果に対する有効性を検討し、結果マップで表示することで、使用者にとってより正確な結果データを明確かつ容易に認知することができるようにした選好度の評価方法及びシステムを提供することにその目的がある。

前述した本発明の目的は、上記に言及した目的に制限されず、言及していない本発明の他の目的及び長所は、下記の説明によって理解することができ、本発明の実施形態によってより明らかに理解することができる。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示した手段及びその組み合わせによって実現できることが分かりやすい。

前述したような目的を達成するために本発明の実施形態による選好度の評価方法は、通信端末機器を介してアップロードされたＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）とインターネットサイトのデータベースサーバに構築されたビックデータを評価サーバで検出して分析することにより、選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成するステップと、使用者がインターネットネットワークを介して評価サーバの選好度の評価結果データ及び評価結果マップをダウンロードして、使用者端末機器のモニターで確認することができるように支援するステップ、とを含む。

また、選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成するステップは、インターネットネットワークを介してＳＮＳ及びビックデータを検索して、予め設定された客体（ブランド、商品又は人間のうち少なくとも一つに対する客体）に対する掲示データを検出するステップと、検出された掲示データのＡＰＩデータ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄａｔａ）及びテキストデータを抽出するステップと、抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを分析して位置関連情報を抽出するステップと、位置関連情報によって抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを地域別に区分するステップと、抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、日付及び時間関連情報を抽出して、日付及び時間関連情報によって抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に区分するステップと、前記地域別かつ時間帯別に区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、各々のＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を印加するステップと、加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを用いて、予め設定された客体に対する選好度及び影響力を評価するステップ、とを含む。

前述したような様々な技術の特徴を有する本発明の実施形態による選好度の評価方法及びシステムは、ブランド、商品又は人間等の特定の客体に対する選好度と影響力を時間的かつ地域的に評価して追跡することで、様々な制約と限界を克服して、その評価の正確度と信頼度を向上させ得る効果がある。

特に、ツイッター等の様々なＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）を介して種々の掲示データを検出して、時間かつ地域的分析の特性に加重値を付加し、当該客体に対する選好度と影響力を評価することができる。このため、最近アップロード及びアップデートされたデータを時間かつ地域的にターゲットにして分析することにより、より正確な分析結果を導出できる効果を奏することができる。

さらに、選好度と影響力の評価結果に対する有効性を検討し、結果マップで表示することで、結果マップから導出される正確な結果データを、使用者が明確かつ容易に認知するように支援するところ、使用者の信頼度と満足度をより向上させることができる。

本発明の実施形態による選好度の評価システムを示した構成図。 図１に示された選好度評価サーバを具体的に示した構成図。 選好度評価サーバの選好度の評価結果を３次元グラフにモデリングして示した図面。 選好度評価サーバの選好度の評価結果マップをグラフで示した図面。 選好度評価サーバの選好度の評価結果マップを時間帯別に区分して示した図面。

前述した目的、特徴及び長所は、添付の図面を参照して詳細に後述され、これによって、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者は、本発明の技術的思想を容易に実施することができる。本発明の説明において、本発明に係る公知の技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にすると判断される場合には詳説を省略する。以下では、添付の図面を参照して、本発明による好ましい実施形態を詳説することとする。

図１は、本発明の実施形態による選好度の評価システムを示した構成図である。

図１に示された選好度の評価システムは、消費者らが利用する通信端末機器１００と、選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成する評価サーバ２００と、選好度の評価結果を確認する使用者端末機器３００、とを含む。

具体的に、通信端末機器１００は、消費者らが利用するパソコン、ノートパソコン、スマートフォン、及びタブレット移動通信機器等から構成することができる。このため、選好度の調査対象者ら、例えば、消費者らは、通信端末機器１００を利用してツイッター、フェースブック、インスタグラム、ブログ等の様々なＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）に選択的に接続して、当該ＳＮＳにポスティング、写真、動画等の種々の掲示物をアップロードすることができる。

評価サーバ２００は、消費者らが通信端末機器１００を利用してアップロードしたＳＮＳの種々の掲示物に含まれた掲示データを始め、インターネットポータルサイトを運用するデータベースサーバ等に構築されたビックデータをインターネットネットワークを介して検出する。そして、種々の掲示データとビックデータのＡＰＩデータ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄａｔａ）及びテキストデータを分析し、選好度の評価結果データを生成する。そして、選好度の評価結果データによる評価結果マップを生成することができる。

ＳＮＳの種々の掲示物に含まれた掲示データを始め、インターネットポータルサイトを運用するデータベースサーバ等に構築されたビックデータを分析し、選好度の評価結果データを生成する理由は、消費者らの利用頻度が高いからである。そして、ＳＮＳとインターネットポータルサイトを介して生成された掲示データとデータベースは、社会的連結網に構築され、容易にアクセスして共有することができる。また、ＳＮＳは、会話型掲示データが幅広く形成されるため、時間と地域的特性の検出が容易であり、アカウントを介して消費者らを区分することができる。かかる長所を活用するために本発明の評価サーバ２００は、消費者らが通信端末機器１００を利用してアップロードしたＳＮＳとインターネットポータルサイトの掲示データと、ビックデータのＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、選好度の評価結果データを生成する。生成された選好度の評価結果データは、応用プログラム（又はインターネットサイト）を介して使用者端末機器３００又は通信端末機器１００等と共有することができる。

使用者端末機器３００は、特定の管理人や使用者がインターネットネットワークを介して評価サーバ２００で運用する応用プログラム（又はインターネットサイト）に接続するように支援するところ、パソコン、ノートパソコン、スマートフォン、及びタブレット移動通信機器等を利用することができる。かかる使用者端末機器３００は、使用者や管理人が評価サーバ２００で運用する応用プログラムに接続し、選好度の評価結果データ及び評価結果マップをダウンロードして、モニターで確認するように支援する。

図２は、図１に示された選好度評価サーバを具体的に示した構成図である。

図２に示された評価サーバ２００は、データ検出部２０１と、テキスト分析部２０２と、位置情報分析部２０３と、地域情報分析部２０４と、時間情報分析部２０５と、加重値設定部２０６と、選好度評価部２０７と、結果マップ生成部２０８と、有効性検査部２０９、とを含む。

具体的に、データ検出部２０１は、インターネットネットワークを介してツイッター、フェースブック、インスタグラム、ブログ等の様々なＳＮＳの掲示物、及びインターネットポータルサイトを運用するデータベースサーバ等に構築されたビックデータを検索し、予め設定された客体（例えば、ブランド、商品又は人間等の特定の客体）に対する掲示データをリアルタイムで検出する。

掲示データを検出する際、データ検出部２０１は、予め設定された客体、つまりブランド、商品又は人間等に対する用語（名称、商号、ブランド名、ハッシュタグ等）をマッチングさせて検索する。また、データ検出部２０１は、消費者らの使用者プロフィール及び位置情報を参照し、位置データに対するアクセス情報と、当該消費者らと連携した購読者やフォロワー及びお友達の数を含む社会的連結データに対するアクセス情報、とをリアルタイムで検索及び検出する。

テキスト分析部２０２は、データ検出部２０１におけるリアルタイムで検出された掲示データとアクセス情報からＡＰＩデータ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄａｔａ）及びテキストデータを順次抽出する。

テキスト分析部２０２は、予め設定されたハッシュタグとデータベースリスト等によって時間情報に関するテキスト、地域及び位置情報に関するテキスト、人脈関係と連携したテキスト、当該客体を称する用語に関するテキスト別に区分して、当該客体に対するＡＰＩデータとテキストデータを予め設定及び区分されたテキストリスト（時間及び位置関連テキスト）別に整列して貯蔵することができる。

位置情報分析部２０３は、各々のテキストリスト別に区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、地域及び位置関連情報を抽出する。

地域及び位置関連情報を抽出する際、位置情報分析部２０３は、地域や位置を称する用語、位置参照用語、位置データ（緯度及び経度）、プロフィール情報に含まれた地名、及び当該消費者とフォロワー等に互いに連携した他の消費者らのプロフィール情報とポスティングに含まれた地名関連用語を組み合わせて、地域及び位置関連情報を抽出する。当該消費者に係る地域（又は地名）及び関連情報は、その頻度数によって整列及び貯蔵することができる。

また、位置情報分析部２０３は、Ｐｙｔｈｏｎ（ＧｅｏＰｙより支援するユニコード文字とジオコーディングライブラリ）のジオコーディングアルゴリズムとライブラリプログラムを利用して、使用者プロフィールに摘示の位置情報と地名等に基づく座標情報を含む位置データを検出することができる。そして、検出された座標情報に基づく地域（又は地名）及び位置関連情報を抽出して、抽出した頻度数によって地域及び位置関連情報を整列して貯蔵することができる。

また、位置情報分析部２０３は、Ｂａｃｋｓｔｒｏｍ，Ｓｕｎ，ａｎｄ Ｍａｒｌｏｗ（２０１０）による推論プログラムを利用して、当該客体に係る地域及び位置情報を抽出することもできる。Ｂａｃｋｓｔｒｏｍ，Ｓｕｎ，ａｎｄ Ｍａｒｌｏｗ（２０１０）による推論プログラムに提示された接近法は、最大のお友達数を有する位置、つまり、影響力が最も大きな位置を客体に割り当てる方式であって、当該客体に対するアカウントが公開されていない場合も、当該客体に係る地域及び位置情報を確定することができる。

地域情報分析部２０４は、位置情報分析部２０３における分類及び整列された各客体別の地域（又は地名）及び位置情報によるリストに合うように、テキスト分析部２０２から抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを区分して貯蔵する。このため、検索された各客体別の地域、地名及び位置情報リストに合うように、各客体別に分類されたＡＰＩデータ及びテキストデータを区分することができる。

時間情報分析部２０５は、テキスト分析部２０２から抽出した各々のＡＰＩデータ及びテキストデータ等を分析し、日付及び時間関連情報を抽出する。そして、抽出した日付及び時間関連情報によってテキスト分析部２０２から抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に区分して、再整列し貯蔵する。

加重値設定部２０６は、地域（又は地名）及び位置情報によるリストによって区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータと、日付及び時間帯別に再整列されたＡＰＩデータ及びテキストデータをそれぞれ追跡及び分析し、各々のＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を付加する。

具体的に、加重値設定部２０６は、地域（又は地名）及び位置情報によるリストに区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各掲示物の作成者と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数等を分析する。そして、分析された各掲示物の作成者と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数等に対応するように、当該ＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を付加する。ここで、付加した加重値は、当該ＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各々の客体及び掲示物の作成者に対する影響力を評価する際に考慮することができる。

また、加重値設定部２０６は、日付及び時間帯別に再整列されたＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各掲示物の作成者と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数等を分析する。そして、分析された各掲示物の作成者と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数等に対応するように、当該時間帯別のＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を付加する。同様、この際に付加した加重値は、当該ＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各々の客体及び掲示物の作成者に対する影響力を評価する際に考慮することができる。

選好度評価部２０７は、加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを用いて、当該ＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各々の客体及び掲示物の作成者に対する選好度及び影響力を評価する。以下、選好度評価部２０７の選好度及び影響力の評価方法をさらに具体的に説明すれば、次のとおりである。

図３は、選好度評価サーバの選好度の評価結果を３次元グラフにモデリングして示した図面である。

図３を参照すると、選好度評価部２０７は、地域（又は地名）及び位置情報によるリストに区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータの加重値の大きさと加重値の分布程度をガウス空間座標上にモデリングする。ガウス空間座標上にモデリングすると、その位置別の高さ及びカーブの形態によって地域的影響力を判読及び評価することができる。

通常、ガウス分布は、位置情報のソース位置の中心で最大影響力を割り当てる。このため、中心を基準にガウス曲線の分散程度は、当該ポスティングの作成者や当該客体に対する加重値分布を示す。ガウス曲線は、中心から遠くなるほど代数的に減少するため、ソースの中心からの距離が増加するにつれて、時間的かつ地理的影響は、鼠算式に減少し得る。

図３の（ａ）に示されたように、平均よりも相対的に少ないフォロワー、お友達、推薦数、共感数等を有するポスティングの作成者や当該客体は、地域的影響力が少ないと判断することができる。

一方、図３の（ｂ）に示されたように、平均よりも相対的にさらに多いフォロワー、お友達、推薦数、共感数等を有するポスティングの作成者や当該客体は、地域的影響力がさらに大きいと判断することができる。

地理的影響力は、時間的変化をさらに考慮しなければならない。

このため、選好度評価部２０７は、下記の数式１を用いて、ＡＰＩデータ及びテキストデータの地域的影響力の評価結果に対する時間的変化をモニタリングすることができる。

［数式１］

ここで、時間（ｔ）におけるポスティングの作成者や当該客体（ｉ）の地理的影響は、平均０と分散

を有する多変量ガウス分布であり、

は、時間（ｔ）におけるポスティングの作成者や当該客体（ｉ）のフォロワー、お友達、推薦数、共感数のうち少なくとも一つの数である。また、ｋは、定数である。

例えば、一人のフォロワーを有するポスティングの作成者は、平均０とログ１とが分散である地域的影響を受ける（Ｌｉ ｅｔ ａｌ．２０１２；Ｌｉｌｉｅｎ，Ｋｏｔｌｅｒ，ａｎｄ Ｍｏｏｒｔｈｙ １９９５）。よって、計算中にデータ損失を避けるためにフォロワー数に２を足すことができる。よって、当該ポスティングの作成者の地域的影響力は、フォロワー数によって加重値が付与される。フォロワーやお友達がより広く広がるため、低密度領域での使用者の地域的影響力は、さらに大きいだろう。また、密度の低い地域における使用者は、お友達が少なくて、ＳＮＳ活動水準が低いと予測可能である。このため、母集団の大きさの偏向を補正するために、各使用者の地域的影響を当該母集団と正規化して、地理的影響（ｇ_it）を前記数式１を用いて計算することができる。

特定のポスティングの作成者や特定の客体に対するポスティングの作成者のフォロワーやお友達又は推薦数等がないとき、地域的影響力は、

である。このため、同様、特定のポスティングの作成者が時間（ｔ）に掲示物（ｒ）をアップロードすると、フォロワー（ｉ）やお友達又は推薦数が可変し得る。すると、下記の数式２が成立し得る。

［数式２］

ここで、

は、時間（ｔ）における掲示物（ｒ）のフォロワーやお友達等の数となり得る。

一方、選好度評価部２０７は、地域（又は地名）及び位置情報によるリストに区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータの加重値の大きさと加重値の分布程度を下記の数式３に代入させ、当該作成者や客体に対する選好度（ｗ_r）を計算する。掲示物（ｒ）の選好度は、当該掲示物（ｒ）と連携した作成者や客体に対する選好度（ｗ_r）と評価することができる。

［数式３］

ここで、

は、掲示物の作成者や客体に対する情緒点数であり、ｇ_rは、掲示物（ｒ）の加重値である。

一方、選好度評価部２０７は、下記の数式４を用いて、経度と緯度と定義された空間座標上に選好度（ｗ_r）の算出結果を配置し、地域的選好度（ｗ_r）の評価結果を抽出することができる。

［数式４］

ここで、ｇ_iは、緯度と経度と定義された空間のポイント情報であり、ｉ_rは、掲示物（ｒ）のポイントを示す。

結果マップ生成部２０８は、加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを地域別かつ時間帯別に配列し、選好度の評価結果マップを生成する。選好度の評価結果マップは、予め設定された５ステップのプロセスを行い、分析及び生成することができる。以下、図４を参照して、具体的に説明すれば、次のとおりである。

図４は、選好度評価サーバの選好度の評価結果マップをグラフで示した図面である。

図４を参照すると、結果マップ生成部２０８は、緯度と経度と定義されたマップのポイント情報（ｇ_i）を配置するためのマップの座標情報を割り当てる。そして、前記数式３による作成者や客体に対する選好度（ｗ_r）を読み取り、当該選好度や加重値に対する経験密度（例えば、カーネル密度）の計算を行う。経験密度は、下記の数式５を用いて計算することができ、このとき、エッジ補正（ｅ（Ｐ_i）））と最適帯域幅（ｈ）を設定することができる。

［数式５］

ここで、Ｋは、ガウスカーネルである。

その後、結果マップ生成部２０８は、作成者や客体に対する選好度（ｗ_i）と加重値の経験密度（カーネル密度）を割り当てられた座標情報にマッチングさせて集計する。

図５は、選好度評価サーバの選好度の評価結果マップを時間帯別に区分して示した図面である。

図５に示されたように、位置別に評価された客体や特定の政治家などに対する選好度と影響力は、季節的変化に従って変化するため、季節的変化、つまり時間的変化に従って選好度を追跡することができる。

特に、特定の地域（例えば、米国の州別に空間を区分した地域）別に選好度の抽出結果情報を表示すれば、当該時間や季節帯別に当該地域別に選好度を確認することができる。

一方、有効性検査部２０９は、予め設定された客体に対する消費量や販売量を地域かつ時間帯別に区分して、客体に対する選好度の評価結果と比較し、選好度の評価結果に対する有効性を検証する。そして、有効性検証結果を応用プログラム（又はインターネットサイト）を介して使用者端末機器３００又は通信端末機器１００等と共有することができる。

前述したような多様な技術の特徴を有する本発明の実施形態による選好度の評価システム及び方法は、ブランド、商品又は人間等の特定の客体に対する選好度と影響力を時間的かつ地域的に評価して追跡することで、様々な制約と限界を克服して、その評価正確度と信頼度を向上させるようになる。

特に、ツイッター等の様々なＳＮＳを介して種々の掲示データを検出して、時間かつ地域的分析の特性に加重値を付加し、当該客体に対する選好度と影響力を評価することができる。このため、最近アップロード及びアップデートされたデータを時間かつ地域的にターゲットにして分析することにより、より正確な分析結果を導出することができる。

さらに、選好度と影響力の評価結果に対する有効性を検討し、結果マップで表示することで、結果マップから導出される正確な結果データを、使用者が明確かつ容易に認知するように支援するところ、使用者の信頼度と満足度をさらに向上させることができる。

前述した実施形態は、全ての面で例示的なものであり、限定的なものではないと理解しなければならず、本発明の範囲は、前述した詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲によって示される。そして、後述する特許請求の範囲の意味及び範囲はもちろん、その等価概念から想到される種々の変更及び変形可能な形態が本発明の範囲に含まれると解釈されなければならない。

Claims (10)

1. exigua
   通信端末機器を介してアップロードされたＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）とインターネットサイトのデータベースサーバに構築されたビックデータを評価サーバで検出して分析することにより、選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成するステップと、
   使用者が前記インターネットネットワークを介して前記評価サーバの選好度の評価結果データ及び前記評価結果マップをダウンロードして、使用者端末機器のモニターで確認することができるように支援するステップ、とを含む、
   選好度の評価方法。
2. 前記選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成するステップは、
   データ検出部における前記インターネットネットワークを介して前記ＳＮＳ及びビックデータを検索して、予め設定された客体（ブランド、商品又は人間のうち少なくとも一つに対する客体）に対する掲示データを検出するステップと、
   前記検出された掲示データのＡＰＩデータ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄａｔａ）及びテキストデータを抽出するステップと、
   前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、位置関連情報を抽出するステップと、
   前記位置関連情報によって前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを地域別に区分するステップと、
   前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、日付及び時間関連情報を抽出して、前記日付及び時間関連情報によって前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に区分するステップと、
   前記地域別かつ時間帯別に区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、各々のＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を印加するステップと、
   前記加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを用いて、前記予め設定された客体に対する選好度及び影響力を評価するステップ、とを含む、
   請求項１に記載の選好度の評価方法。
3. 前記評価結果マップを生成するステップは、
   前記加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを、前記地域別かつ時間帯別に配列し、選好度の評価結果マップを生成するステップと、
   前記予め設定された客体に対する消費量や販売量を地域かつ時間帯別に区分して、前記客体に対する選好度の評価結果と比較し、前記選好度の評価結果に対する有効性を検証するステップ、とを含む、
   請求項２に記載の選好度の評価方法。
4. 前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に区分するステップは、
   前記各々のＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に分析し、日付及び時間関連情報を抽出して、前記抽出した日付及び時間関連情報によって前記ＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に区分して、再整列し貯蔵する、
   請求項２に記載の選好度の評価方法。
5. 前記選好度及び影響力を評価するステップは、
   前記地域（又は地名）及び位置情報によるリストに区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータの加重値の大きさと加重値の分布程度をガウス空間座標上にモデリングするステップと、
   前記ガウス空間座標上にモデリングされた位置別の高さ及びカーブの形態によって地域的影響力を判断及び評価するステップと、
   前記ＡＰＩデータ及びテキストデータの地域的影響力の評価結果に対する時間的変化をモニタリングするステップ、とを含む、
   請求項２に記載の選好度の評価方法。
6. 通信端末機器を介してアップロードされたＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ／Ｓｉｔｅｓ）とインターネットサイトのデータベースサーバに構築されたビックデータをインターネットネットワークを介して検出して分析し、選好度の評価結果データ及び評価結果マップを生成する評価サーバと、
   使用者が前記インターネットネットワークを介して前記選好度の評価結果データ及び前記評価結果マップをダウンロードして、モニターで確認するように支援する使用者端末機器、とを含む、
   選好度の評価システム。
7. 前記評価サーバは、
   前記インターネットネットワークを介して前記ＳＮＳ及びビックデータを検索し、予め設定された客体（ブランド、商品又は人間のうち少なくとも一つに対する客体）に対する掲示データを検出するデータ検出部と、
   前記検出された掲示データのＡＰＩデータ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄａｔａ）及びテキストデータを抽出するテキスト分析部と、
   前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、位置関連情報を抽出する位置情報分析部と、
   前記位置関連情報によって前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを地域別に区分する地域情報分析部と、
   前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、日付及び時間関連情報を抽出して、前記日付及び時間関連情報によって前記抽出したＡＰＩデータ及びテキストデータを時間帯別に区分する時間情報分析部と、
   前記地域別かつ時間帯別に区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータを分析し、各々のＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を印加する加重値設定部と、
   前記加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを用いて、前記予め設定された客体に対する選好度及び影響力を評価する選好度評価部、とを含む、
   請求項６に記載の選好度の評価システム。
8. 前記評価サーバは、
   前記加重値が印加されたＡＰＩデータ及びテキストデータを前記地域別かつ時間帯別に配列し、選好度の評価結果マップを生成する結果マップ生成部と、
   前記予め設定された客体に対する消費量や販売量を地域かつ時間帯別に区分して、前記客体に対する選好度の評価結果と比較し、前記選好度の評価結果に対する有効性を検証する有効性検査部をさらに含む、
   請求項７に記載の選好度の評価システム。
9. 前記位置情報分析部は、Ｐｙｔｈｏｎ（ＧｅｏＰｙより支援するユニコード文字とジオコーディングライブラリ）のジオコーディングアルゴリズムとライブラリプログラムを利用して、使用者プロフィールに摘示の位置情報と地名等に基づく座標情報を含む位置データを検出して、前記検出された座標情報に基づく地域（又は地名）及び位置関連情報を抽出し、抽出した頻度数によって地域及び位置関連情報を整列して貯蔵する,
   請求項７に記載の選好度の評価システム。
10. 前記加重値設定部は、
    地域（又は地名）及び位置情報によるリストに区分されたＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各掲示物の作成者及び掲示物に連携した客体と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数のうち少なくとも一つの数を分析して、
    日付及び時間帯別に再整列されたＡＰＩデータ及びテキストデータと連携した各掲示物の作成者及び掲示物に連携した客体と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数のうち少なくとも一つの数を分析し、
    前記分析された各掲示物の作成者及び掲示物に連携した客体と連携したお友達数、フォロワー数、推薦数、共感数のうち少なくとも一つの数に対応するように、当該時間帯別のＡＰＩデータ及びテキストデータに加重値を付加する、
    請求項７に記載の選好度の評価システム。

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