JP2023184153A - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】コメントの閲覧を容易にすることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置と、複数の端末装置と、複数の入稿者装置とが、ネットワークを介して有線又は無線により互いに通信可能に接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置１は、抽出部４３と、コメント分類部４４と、提供部４７とを備える。抽出部４３は、コンテンツに対して投稿された複数のコメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数のコメントを抽出する。コメント分類部４４は、抽出部４３によって抽出された複数のコメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに分類する。提供部４７は、コメント分類部４４によって分類された結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する。【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

従来、ニュースなどのコンテンツを提供する際に、第３者により投稿されたコンテンツに対する意見、感想などを示すコンテンツを、コンテンツに合わせて提供するサービスが行われている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１４－４９０９４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、指定されたテーマに包含される複数のコンテンツとこれら複数のコメントに対して投稿された複数のコメントを提供することが可能であるものの、提供されるコメントの数が多い場合にコメントの閲覧を容易にする点については、さらなる改善の余地がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コメントの閲覧を容易にすることができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、抽出部と、コメント分類部と、提供部とを備える。抽出部は、コンテンツに対して投稿された複数のコメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数のコメントを抽出する。コメント分類部は、抽出部によって抽出された複数のコメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに分類する。提供部は、コメント分類部によって分類された結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する。

実施形態の一態様によれば、コメントの閲覧を容易にすることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るコンテンツ記憶部に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置の提供部によって提供される一覧コンテンツの一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理装置の提供部によって提供される提供コンテンツの一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理装置の提供部によって提供されるコメントコンテンツの一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理装置の提供部によって提供されるコメントコンテンツの他の例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による情報処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

図１に示す情報処理装置１は、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト、飲食店紹介サイト、口コミサイト、またはＳＮＳ（Social Networking Service）サイトなどによるオンラインサービスを提供する。

図１に示すように、情報処理装置１は、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１からのコンテンツ要求に応じたコンテンツをユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１に提供する（ステップＳ１_１～Ｓ１_ｎ－１）。ｎは、例えば、３以上の整数である。

ステップＳ１_１～Ｓ１_ｎ－１で提供されるコンテンツは、例えば、ショッピングサイトやオークションサイトでの取引対象となる商品に関するコンテンツ、ニュースのコンテンツ、または口コミサイトでの口コミの対象となる商品やサービスに関するコンテンツなどであり、以下において、対象コンテンツと記載する場合がある。

例えば、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１は、端末装置２_１～２_ｎ－１のうち対応する端末装置を操作することによって、端末装置２_１～２_ｎ－１のうち対応する端末装置から情報処理装置１にコンテンツ要求を送信させる。情報処理装置１は、端末装置２_１～２_ｎ－１から送信されるコンテンツ要求に応じた対象コンテンツを端末装置２_１～２_ｎ－１に送信し、端末装置２_１～２_ｎ－１にコンテンツ要求に応じた対象コンテンツを表示させることによって、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１からの要求に応じた対象コンテンツをユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１に提供する。

そして、情報処理装置１は、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１から対象コンテンツに対するコメントの投稿を受け付ける（ステップＳ２_１～Ｓ２_ｎ－１）。情報処理装置１は、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１から受け付けたコメントの情報を記憶する（ステップＳ３）。例えば、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１は、端末装置２_１～２_ｎ－１のうち対応する端末装置を操作することによって、端末装置２_１～２_ｎ－１のうち対応する端末装置から情報処理装置１に対象コンテンツに対するコメントの情報を送信させる。

情報処理装置１は、端末装置２_１～２_ｎ－１から送信されるコメントの情報を受け付け、受け付けたコメントの情報を記憶することによって、ユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１から受け付けたコメントの情報を記憶する。以下において、コメントを投稿したユーザＵ_１～Ｕ_ｎ－１の各々を投稿ユーザと記載する場合があり、対象コンテンツに対して投稿されたコメントを投稿コメントと記載する場合がある。

情報処理装置１は、複数の投稿ユーザを投稿ユーザの属性に応じたグループに分類する（ステップＳ４）。ステップＳ４の処理において、情報処理装置１は、例えば、複数の投稿ユーザを複数の属性項目の組み合わせ毎のグループに分類する。属性項目は、例えば、性別、年齢、職業、位置などである。

例えば、情報処理装置１は、複数の属性項目の組み合わせ毎のグループとして、性別と年代との組み合わせ毎のグループに複数の投稿ユーザを分類することができる。性別と年代との組み合わせ毎のグループは、例えば、２０代男性のグループ、２０代女性のグループ、３０代男性のグループ、３０代女性のグループなどである。

また、情報処理装置１は、複数の投稿ユーザを属性項目毎のグループに分類することもできる。例えば、情報処理装置１は、複数の投稿ユーザを性別毎のグループや年代毎のグループに分類することができる。性別毎のグループは、男性のグループ、女性のグループ、および不明のグループなどである。年代毎のグループは、例えば、１０代のグループ、２０代のグループ、３０代のグループなどである。以下において、複数の属性項目の組み合わせ毎のグループまたは属性項目毎のグループを属性グループと記載する場合がある。

その後、情報処理装置１は、ユーザＵ_ｎからのコンテンツ要求を受け付ける（ステップＳ５）。そして、情報処理装置１は、コンテンツ要求に応じた提供コンテンツを提供する（ステップＳ６）。ステップＳ６の処理において、情報処理装置１は、提供コンテンツを端末装置２_ｎに送信して端末装置２_ｎに表示させることによって、ユーザＵ_ｎに提供コンテンツを提供する。

提供コンテンツは、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツと、ステップＳ４で分類された複数の属性グループの各々のタグを含む属性選択コンテンツと、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツとを含む。かかる提供コンテンツは、提供情報の一例である。

図１に示す例では、提供コンテンツには、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツとして、文字列「テレワーク社員の評価をどうする・・・」を含むニュースＫのコンテンツが含まれ、属性選択コンテンツとして、複数の属性グループのタグが含まれ、コメントコンテンツとして、投稿コメントＣ_Ａ－３，Ｃ_Ｂ－２の情報などが含まれている。

図１に含まれる属性選択コンテンツには、複数の属性グループのタグとして、３０代男性の属性グループのタグ、３０代女性の属性グループのタグ、４０代男性の属性グループのタグ、２０代女性の属性グループのタグ、２０代男性の属性グループのタグ、４０代女性の属性グループのタグが含まれる。以下において、属性グループのタグを属性タグと記載する場合がある。

情報処理装置１は、属性選択コンテンツにおいて、例えば、分類された投稿ユーザの数が多い属性グループの属性タグほど並び順の位置が上位の位置に配置する。図１に示す属性選択コンテンツでは、３０代男性の属性タグの位置が最上位の位置であり、３０代女性の属性タグの位置が２番目に上位の位置である。

ユーザＵ_ｎは、端末装置２_ｎを操作することによって、図１に示す属性選択コンテンツにおける複数の属性タグの中から１つの属性タグを選択することができる。例えば、ユーザＵ_ｎは、提供コンテンツにおいて、「３０代男性」の文字列を含む属性タグを選択することで、３０代男性の属性タグを選択することができ、「３０代女性」の文字列を含む属性タグを選択することで、３０代女性の属性タグを選択することができる。

ユーザＵ_ｎが複数の属性タグの中から１つの属性タグを選択した場合、端末装置２_ｎからユーザＵ_ｎが選択した属性タグの情報を示す選択情報が情報処理装置１に送信される（ステップＳ７）。

情報処理装置１は、端末装置２_ｎからの選択情報で示される属性タグに対応する属性グループに分類された複数の投稿ユーザが投稿した複数の投稿コメントを複数のグループに分類する（ステップＳ８）。以下において、選択情報で示される属性タグに対応する属性グループを選択属性グループと記載し、選択属性グループに分類された投稿ユーザを対象投稿ユーザと記載する場合があり、対象投稿ユーザが投稿した投稿コメントを対象投稿コメントと記載する場合がある。また、以下において、ステップＳ８で分類されるコメントのグループをコメントグループと記載する場合がある。

ステップＳ８の処理において、情報処理装置１は、複数の対象投稿コメントを複数のコメントグループのうち分類条件を満たすコメントグループに分類する。分類条件は、例えば、対象投稿コメントの内容に関する条件、対象投稿ユーザの属性に関する条件、対象投稿ユーザの行動履歴に関する条件、および対象投稿コメントの投稿日時や投稿位置に関する条件のうちの１以上である。

例えば、情報処理装置１は、複数の対象投稿コメントの各々を対象投稿コメントの内容に応じたコメントグループに分類することができる。対象投稿コメントの内容に関する条件は、例えば、対象コンテンツに対する評価の種別の条件である。評価の種別は、例えば、肯定的な評価、否定的な評価、および中立的な評価である。

また、情報処理装置１は、複数の対象投稿コメントの各々を対象投稿ユーザの属性に応じたコメントグループに分類することができる。対象投稿ユーザの属性に関する条件は、例えば、ステップＳ４で分類に用いられる属性項目とは一部または全部が異なる属性項目であるが、かかる例に限定されない。

また、情報処理装置１は、複数の対象投稿コメントの各々を対象投稿ユーザの行動履歴に応じたコメントグループに分類することができる。対象投稿ユーザの行動履歴に関する条件は、例えば、対象投稿ユーザによってコンテンツの閲覧傾向の条件、対象投稿ユーザによる取引対象の購入傾向の条件、対象投稿ユーザによる決済金額の条件などである。

また、情報処理装置１は、複数の対象投稿コメントの各々を対象投稿コメントの投稿日時や投稿位置に応じたコメントグループに分類することができる。投稿日時は、対象投稿ユーザが対象投稿コメントを投稿した日時であり、投稿位置は、対象投稿ユーザが対象投稿コメントを投稿したときの対象投稿ユーザの位置である。

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ８で複数の対象投稿コメントが分類された複数のコメントグループの各々のキーワードを特定する（ステップＳ９）。ステップＳ９の処理において、情報処理装置１は、例えば、コメントに含まれる単語または語句のＴＦ－ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）値をコメントグループ毎に算出し、かかるＴＦ－ＩＤＦ値に基づいて、コメントグループ毎に特徴的な単語または語句をコメントグループ毎のキーワードとして抽出することもできる。

つづいて、情報処理装置１は、各コメントグループに分類されたコメントの数を示す円グラフの情報であってステップＳ９で特定したコメントグループ毎のキーワードをコメントグループ毎の内容として示すグラフの情報を分類情報として含むコメントコンテンツを端末装置２_ｎに送信することで、ユーザＵ_ｎにコメントコンテンツを提供する（ステップＳ１０）。

図１に示すコメントコンテンツには、３０代男性の投稿ユーザが投稿した複数の投稿コメントが分類された３つのコメントグループの各々に分類された投稿コメントの数が比率として間接的に示されるグラフの情報が分類情報として含まれる。

図１に示すコメントコンテンツにおいて、１つ目のコメントグループのキーワードとして、「良い」および「新しい」が示され、２つ目のコメントグループのキーワードとして、「ダメ」および「無駄」が示され、３つ目のコメントグループのキーワードとして、「意味が無い」および「どちらでもない」が示される。

また、図１に示すコメントコンテンツには、３０代男性の投稿ユーザが投稿した複数の投稿コメントＣ_Ａ－９，Ｃ_Ａ－６，Ｃ_Ａ－３の情報などが含まれている。これにより、ユーザＵ_ｎは、ユーザＵ_ｎが選択した属性グループに含まれる対象投稿ユーザが投稿した複数の投稿コメントＣ_Ａ－９，Ｃ_Ａ－６，Ｃ_Ａ－３を確認することができるため、ユーザＵ_ｎが選択した属性グループに分類された複数の投稿コメントを容易に把握することができる。

なお、情報処理装置１は、ステップＳ８の処理をステップＳ５の処理の前に実行する構成であってもよく、ステップＳ８，Ｓ９の処理をステップＳ５の処理の前に実行する構成であってもよい。

また、提供コンテンツやコメントコンテンツは、端末装置２_１～２_ｎ主体の処理により表示されてもよく、ＡＰＩ（Application Programming Interface）などのインターフェイスを介して端末装置２_１～２_ｎから入力された情報に基づき、情報処理装置１が端末装置２_１～２_ｎに表示させるものであってもよい。また、図１では、端末装置２_１～２_ｎと情報処理装置１とが別装置である場合を示したが、端末装置２_１～２_ｎと情報処理装置１とが一体であってもよい。

このように、情報処理装置１は、コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数の投稿コメントを抽出し、抽出した複数の投稿コメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに分類する。そして、情報処理装置１は、分類した結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、投稿コメントの閲覧を容易にすることができる。

以下、このような処理を行う情報処理装置１および複数の端末装置２_１～２_ｎを含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。

〔２．情報処理システムの構成〕
図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１００は、情報処理装置１と、複数の端末装置２_１～２_ｎと、複数の入稿者装置３_１～３_ｍとを含む。ｍは、２以上の整数である。

情報処理装置１、端末装置２_１～２_ｎ、および入稿者装置３_１～３_ｍは、ネットワークＮを介して、有線または無線により互いに通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１００には、情報処理装置１が複数含まれてもよい。

情報処理装置１は、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト、飲食店紹介サイト、口コミサイト、またはＳＮＳサイトなどによるオンラインサービスを提供する。

複数の端末装置２_１～２_ｎの各々は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などである。複数の端末装置２_１～２_ｎの各々は、複数のユーザＵ_１～Ｕ_ｎのうち対応するユーザによって操作される。

なお、複数の端末装置２_１～２_ｎの各々は、上述した例に限定されず、例えば、スマートウォッチまたはウェアラブルデバイス（Wearable Device）などであってもよい。また、以下において、複数の端末装置２_１～２_ｎの各々を個別に区別せずに示す場合、端末装置２と記載する場合がある。また、複数のユーザＵ_１～Ｕ_ｎの各々を個別に区別せずに示す場合、ユーザＵと記載する場合がある。

複数の入稿者装置３_１～３_ｍの各々は、情報処理装置１で提供されるオンラインサービスで提供される対象コンテンツを入稿する情報処理装置である。例えば、複数の入稿者装置３_１～３_ｍの各々は、ニュースのコンテンツ、ショッピングサイトやオークションサイトでの取引対象となる商品に関するコンテンツ、または口コミサイトでの口コミの対象となる商品やサービスに関するコンテンツなどを対象コンテンツとして情報処理装置１に送信する。以下において、複数の入稿者装置３_１～３_ｍの各々を個別に区別せずに示す場合、入稿者装置３と記載する場合がある。

〔３．端末装置２〕
図３は、実施形態に係る端末装置２の構成の一例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る端末装置２は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、センサ群１３と、記憶部１４と、処理部１５とを備える。

〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１との間で情報の送受信を行う。

〔３．２．表示部１１〕
表示部１１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。

〔３．３．操作部１２〕
操作部１２は、例えば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部１１は、タッチパネル対応ディスプレイであり場合、操作部１２はタッチパネルを含む。

〔３．４．センサ群１３〕
センサ群１３は、例えば、測位センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、およびイメージセンサなどを含む。測位センサは、端末装置２の位置をユーザＵの位置として検出するセンサである。加速度センサは、端末装置２の加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置２の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。イメージセンサは、端末装置２の周囲を撮像するセンサである。

〔３．５．記憶部１４〕
記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。

記憶部１４には、例えば、情報処理装置１から送信されネットワークＮおよび通信部１０を介して処理部１５によって取得された情報およびセンサ群１３によって検出された情報である検出情報などが記憶される。

〔３．６．処理部１５〕
処理部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。処理部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。処理部１５は、情報取得部１６と、表示処理部１７と、情報出力部１８とを備える。

〔３．６．１．情報取得部１６〕
情報取得部１６は、情報処理装置１から送信されネットワークＮを介して通信部１０で受信される種々のコンテンツを取得する。情報処理装置１から送信されるコンテンツは、例えば、上述した提供コンテンツやコメントコンテンツなどである。

〔３．６．２．表示処理部１７〕
表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。例えば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得されたコンテンツなどを表示部１１に表示させる。

〔３．６．３．情報出力部１８〕
情報出力部１８は、例えば、ユーザＵによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。また、情報出力部１８は、センサ群１３によって検出された情報である検出情報を情報処理装置１へ通信部１０を介して送信する。

〔４．情報処理装置１の構成〕
図４は、実施形態に係る情報処理装置１の構成の一例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１は、通信部２０と、記憶部２１と、処理部２２とを有する。

〔４．１．通信部２０〕
通信部２０は、例えば、ＮＩＣなどによって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部２０は、端末装置２や入稿者装置３との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。

〔４．２．記憶部２１〕
記憶部２１は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部２１は、ユーザ情報記憶部３０と、コンテンツ記憶部３１とを有する。

〔４．２．１．ユーザ情報記憶部３０〕
ユーザ情報記憶部３０は、ユーザＵに関する各種の情報を記憶する。図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部３０に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図５に示す例では、ユーザ情報記憶部３０に記憶されるユーザ情報テーブルは、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、および「履歴情報」といった項目の情報を含む。

「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別子である。「属性情報」は、「ユーザＩＤ」に対応付けられたユーザＵの属性に関する属性情報である。ユーザＵの属性は、例えば、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的属性であり、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などである。サイコグラフィック属性は、心理学的属性であり、例えば、ライフスタイル、価値観、興味関心などである。

「履歴情報」は、ユーザＵによるサービスの利用履歴（行動履歴の一例）などの情報を含む履歴情報であり、例えば、ユーザＵの決済履歴情報、ユーザＵの検索履歴情報、およびユーザＵの閲覧履歴情報などを含む。

ユーザＵの決済履歴情報には、ユーザＵが決済サービスを用いてオンライン、実店舗、または実施設などにおいて購入した商品に関する購入履歴情報、ユーザＵが決済サービスを用いてオンライン、実店舗、実施設などにおいて有料で利用したサービスに関するサービス利用履歴情報などが含まれる。

購入履歴情報には、ユーザＵが購入した商品の情報、購入費用の情報、購入日時、購入店舗の情報などが含まれる。サービス利用履歴情報には、ユーザＵが利用したサービスの情報、利用費用の情報、利用日時、利用店舗の情報などが含まれる。

ユーザＵの検索履歴情報は、例えば、検索サイトでのウェブコンテンツの検索履歴の情報、各種のウェブサイトでの検索履歴の情報などである。ユーザＵの閲覧履歴情報は、ユーザＵの各サイトでの商品情報の閲覧履歴の情報を含む。

図５で示す例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵは、属性情報が「属性情報ＡＴ１」であり、履歴情報が「履歴情報ＡＣ１」であり、ユーザＩＤ「Ｕ２」のユーザＵは、属性情報が「属性情報ＡＴ２」であり、履歴情報が「履歴情報ＡＣ２」である。また、ユーザＩＤ「Ｕ３」のユーザＵは、属性情報が「属性情報ＡＴ３」であり、履歴情報が「履歴情報ＡＣ３」である。

なお、図５に示した例では、属性情報や履歴情報などを、「属性情報ＡＴ１」～「属性情報ＡＴ３」、「履歴情報ＡＣ１」～「履歴情報ＡＣ３」などの抽象的な文字列で表現したが、属性情報や履歴情報は、例えば、テキストのデータまたはファイル形式のデータである。また、ユーザ情報記憶部３０は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

〔４．２．２．コンテンツ記憶部３１〕
コンテンツ記憶部３１は、入稿者装置３から入稿される対象コンテンツに関する各種の情報や端末装置２から送信される投稿コメントや評価などの情報を記憶する。図６は、実施形態に係るコンテンツ記憶部３１に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図６に示す例では、コンテンツ記憶部３１に記憶されるコンテンツテーブルは、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「評価情報」、および「コメント情報」といった項目の情報を含む。

「コンテンツＩＤ」は、対象コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、対象コンテンツを示す情報であり、例えば、ニュースのコンテンツを示す情報、ショッピングサイトやオークションサイトでの取引対象となる商品に関するコンテンツを示す情報、口コミサイトでの口コミの対象となる商品やサービスに関するコンテンツを示す情報などである。

「評価情報」は、ユーザＵによる対象コンテンツや投稿コメントに対する評価を示す情報である。対象コンテンツに対する評価は、例えば、肯定的な評価、中立的な評価、または否定的な評価などである。肯定的な評価は、例えば、ユーザＵによる肯定評価ボタンの選択（例えば、よいボタンの選択）によって行われる。中立的評価は、例えば、ユーザＵによる中立評価ボタンの選択（例えば、ふつうボタンの選択）によって行われる。否定評価は、例えば、ユーザＵによる否定評価ボタンの選択（例えば、わるいボタンの選択）によって行われる。

なお、対象コンテンツに対する評価は、中立的な評価を含まなくてもよく、また、肯定的な評価、中立的な評価、または否定的な評価などに加えてまたは代えて、例えば、学びがある、わかりやすい、新しい視点などといった評価であってもよい。

「コメント情報」は、投稿コメントに関する情報であり、投稿コメントを識別する識別子、投稿ユーザを識別する識別子、投稿コメントの投稿日時を示す情報、投稿ユーザが投稿コメントを投稿したときの投稿ユーザの位置（投稿位置）を示す情報、投稿コメントの情報、投稿コメントに対する評価を示す情報などを投稿コメント毎に含む。また、「コメント情報」には、投稿コメントに対する投稿コメントがある場合、投稿コメントに対する投稿コメントに関する情報なども含まれる。

図６で示す例では、コンテンツＩＤ「ＣＯ１」の対象コンテンツは、対象コンテンツの情報が「コンテンツＣ１」であり、評価情報が「評価情報Ｅ１」であり、コメント情報が「コメント情報Ｄ１」である。また、コンテンツＩＤ「ＣＯ２」の対象コンテンツは、対象コンテンツの情報が「コンテンツＣ２」であり、評価情報が「評価情報Ｅ２」であり、コメント情報が「コメント情報Ｄ２」である。また、コンテンツＩＤ「ＣＯ３」の対象コンテンツは、対象コンテンツの情報が「コンテンツＣ３」であり、評価情報が「評価情報Ｅ３」であり、コメント情報が「コメント情報Ｄ３」である。

なお、図６に示した例では、対象コンテンツ、評価情報、およびコメント情報などを、「コンテンツＣ１」～「コンテンツＣ３」、「評価情報Ｅ１」～「評価情報Ｅ３」、「コメント情報Ｄ１」～「コメント情報Ｄ３」などの抽象的な文字列で表現したが、これらの情報は、例えば、テキストのデータまたはファイル形式のデータである。また、コンテンツ記憶部３１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

〔４．３．処理部２２〕
処理部２２は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵまたはＭＰＵなどのプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置（例えば、記憶部２１）に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、処理部２２は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの集積回路により一部または全部が実現されてもよい。

図４に示すように、処理部２２は、取得部４０と、受付部４１と、属性分類部４２と、抽出部４３と、コメント分類部４４と、特定部４５と、並び順決定部４６と、提供部４７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部２２の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

〔４．３．１．取得部４０〕
取得部４０は、各種情報を取得する。取得部４０は、記憶部２１から各種の情報を取得する。取得部４０は、ユーザ情報記憶部３０およびコンテンツ記憶部３１などから各種の情報を取得する。

例えば、取得部４０は、受付部４１によって受け付けられた要求や情報などに応じた情報を記憶部２１から取得する。例えば、取得部４０は、受付部４１によってコンテンツ一覧要求が受け付けられた場合、コンテンツ一覧要求によって特定される種別の複数の対象コンテンツをコンテンツ記憶部３１から取得する。

また、取得部４０は、例えば、受付部４１によってコンテンツ要求が受け付けられた場合、コンテンツ要求によって特定される対象コンテンツおよびコンテンツ要求によって特定される対象コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントなどの情報をコンテンツ記憶部３１から取得する。

対象コンテンツに対して投稿された投稿コメントは、対象コンテンツに対して直接的に投稿された投稿コメントに加えて、対象コンテンツに対して間接的に投稿された投稿コメントを含むが、かかる例に限定されない。対象コンテンツに対して間接的に投稿された投稿コメントは、例えば、対象コンテンツに対して投稿された投稿コメントに対して投稿された投稿コメントである。

また、取得部４０は、受付部４１によって選択情報が受け付けられた場合、選択情報によって特定されたグループの複数の投稿コメントの情報などをコンテンツ記憶部３１から取得する。また、取得部４０は、受付部４１によってコンテンツ要求や選択情報などが受け付けられた場合、コンテンツ要求や選択情報によって特定されるユーザＵの情報をユーザ情報記憶部３０から取得する。

また、取得部４０は、通信部２０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、取得部４０は、ユーザ情報を外部装置から取得し、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部３０に記憶する。例えば、取得部４０は、所定の期間毎に、ユーザ情報を外部装置から取得し、ユーザ情報記憶部３０に記憶されるユーザ情報テーブルを更新する。

〔４．３．２．受付部４１〕
受付部４１は、端末装置２や入稿者装置３などから各種の要求を受け付ける。例えば、入稿者装置３から送信され通信部２０によって受信される入稿要求を受け付ける。入稿要求には、入稿される対象コンテンツが含まれており、受付部４１は、入稿要求を受け付けた場合に、入稿要求に含まれる対象コンテンツをコンテンツ記憶部３１に記憶されているコンテンツテーブルに追加してコンテンツテーブルを更新する。

受付部４１は、端末装置２から送信され通信部２０によって受信されるコンテンツ一覧要求を受け付ける。コンテンツ一覧要求は、例えば、ユーザＵを特定するための情報（例えば、ユーザＩＤ）、対象コンテンツの種別を特定する情報、および検出情報などを含む。検出情報は、センサ群１３によって検出された情報であり、例えば、ユーザＵの位置を示す情報などを含む。

受付部４１は、端末装置２から送信され通信部２０によって受信されるコンテンツ要求を受け付ける。コンテンツ要求は、ユーザＵを特定するための情報、対象コンテンツを特定する情報、および検出情報などを含む。

また、受付部４１は、端末装置２から送信され通信部２０によって受信される選択情報を受け付ける。選択情報は、ユーザＵを特定するための情報、ユーザＵに提供された提供コンテンツに情報が含まれる複数のグループのうちユーザＵが選択したグループの情報、および検出情報などを含む。

また、受付部４１は、端末装置２から送信され通信部２０によって受信される投稿コメント情報を受け付ける。投稿コメント情報は、投稿ユーザを特定するための情報、投稿ユーザであるユーザＵが端末装置２に入力した投稿コメントの情報、投稿コメントの対象となる対象コンテンツを特定する情報、および検出情報などを含む。受付部４１は、投稿コメントの情報を受け付けた場合、受け付けた投稿コメントの情報をコンテンツ記憶部３１に記憶されているコンテンツテーブルに追加する。

〔４．３．３．属性分類部４２〕
属性分類部４２は、対象コンテンツ毎に、対象コンテンツに対して投稿コメントを投稿した複数の投稿ユーザを投稿ユーザの属性に応じたグループである属性グループに分類する。

例えば、属性分類部４２は、複数の投稿ユーザを複数の属性項目の組み合わせ毎の属性グループに分類する。属性項目は、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などのデモグラフィック属性の項目であるが、デモグラフィック属性の項目に加えてまたは代えて、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成のサイコグラフィック属性の項目を含んでいてもよい。

例えば、属性分類部４２は、複数の属性項目の組み合わせ毎の属性グループとして、性別と年代との組み合わせ毎の属性グループに複数の投稿ユーザを分類することができる。性別と年代との組み合わせ毎の属性グループは、例えば、２０代男性のグループ、２０代女性の属性グループ、３０代男性の属性グループ、３０代女性の属性グループなどである。

また、属性分類部４２は、複数の投稿ユーザを属性項目毎の属性グループに分類することもできる。例えば、属性分類部４２は、複数の投稿ユーザを性別毎の属性グループや年代毎の属性グループに分類することができる。性別毎の属性グループは、男性のグループ、女性の属性グループ、および不明の属性グループなどである。年代毎の属性グループは、例えば、１０代の属性グループ、２０代の属性グループ、３０代の属性グループなどである。

〔４．３．４．抽出部４３〕
抽出部４３は、対象コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントのうち特定の属性を有する投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントを抽出する。特定の属性は、属性グループで示される属性である。

例えば、抽出部４３は、予め定められたタイミングで、対象コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントのうち特定の属性を有する投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントを抽出する。

予め定められたタイミングは、例えば、属性タグを示す情報を含む選択情報が受付部４１によって受け付けられたタイミング、予め定められた期間毎に到来するタイミング、または受付部４１によって投稿コメント情報が受け付けられたタイミングなどである。

抽出部４３は、受付部４１によって受け付けられた選択情報で示される属性タグで示される属性グループに分類された複数の投稿ユーザが投稿した複数の投稿コメントを抽出する。また、抽出部４３は、予め定められた期間毎に到来するタイミングで、対象コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントを属性グループ毎に抽出することもできる。

また、抽出部４３は、受付部４１によって投稿コメント情報が受け付けられたタイミングで、投稿コメント情報の投稿ユーザの属性に応じた属性グループに分類された投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントを抽出することもできる。以下において、特定の属性を有する投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントを、属性グループの複数のコメントと記載する場合がある。

また、抽出部４３は、コンテンツ要求の送信元の端末装置２のユーザである提供先ユーザの属性と一致または類似する属性を特定の属性として、特定の属性を有する投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントを抽出することもできる。

例えば、抽出部４３は、提供先ユーザの属性との類似度が閾値以上である属性を特定の属性として判定する。属性の類似度は、例えば、ユーザの性別、年代、職業、および位置（または居住地）で一致する項目が多いほどまたは一致する度合いが高くなるほど高くなる。

また、抽出部４３は、複数の期間の各々において特定の属性を有する投稿ユーザによって投稿された複数のコメントを期間毎に抽出することができる。複数の期間は、互いに異なる期間であるが、互いに一部が重複した期間であってもよい。

例えば、複数の期間は、２４時間前までの期間、１日より前の期間、全期間などであるが、２４時間前までの期間、２４時間前から１週間前までの期間、１週間以上前の期間などであってもよく、所定期間単位（例えば、１日単位や１週間単位）の期間であってもよい。

〔４．３．５．コメント分類部４４〕
コメント分類部４４は、抽出部４３によって抽出された属性グループの複数の投稿コメントの各々を複数のコメントグループのうち分類条件を満たすコメントグループに分類する分類処理を行う。コメント分類部４４による分類処理は、属性グループ単位で行われる。

分類条件は、例えば、投稿コメントの内容に関する条件、投稿ユーザの属性に関する条件、投稿ユーザの行動履歴に関する条件、および投稿コメントの投稿日時や投稿位置に関する条件のうちの１以上である。

例えば、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントの各々を投稿コメントの内容に応じたグループに分類することができる。投稿コメントの内容に関する条件は、例えば、対象コンテンツに対する評価の種別の条件である。評価の種別は、例えば、肯定的な評価、否定的な評価、および中立的な評価である。

この場合、コメント分類部４４は、投稿コメントの内容に基づいて、複数の投稿コメントを、対象コンテンツに対して肯定的な評価を示す投稿コメントのグループ、対象コンテンツに対して否定的な評価を示す投稿コメントのグループ、および対象コンテンツに対して中立的な評価を示す投稿コメントのグループのいずれかに分類する。

また、投稿コメントの内容に関する条件は、例えば、対象コンテンツが政治に関するニュースのコンテンツである場合、政治的思想の傾向の条件であってもよい。政治的思想の傾向は、例えば、保守、中道、および革新である。

この場合、コメント分類部４４は、投稿コメントの内容に基づいて、複数の投稿コメントを、対象コンテンツに対して保守的な内容を示す投稿コメントのグループ、対象コンテンツに対して中道的な内容を示す投稿コメントのグループ、および対象コンテンツに対して革新的な内容を示す投稿コメントのグループのいずれかに分類する。

コメント分類部４４は、コメント分類モデルを有しており、投稿コメントの情報（例えば、テキスト情報）をコメント分類モデルに入力し、コメント分類モデルから出力されるグループ毎のスコアのうち最も高いスコアのグループに投稿コメントを分類する。

コメント分類部４４は、例えば、投稿コメントの情報とグループラベルを示す情報とを含むデータセットを学習用データとして用いて、コメント分類モデルを機械学習によって生成することができる。

例えば、コメント分類モデルは、投稿コメントの情報を入力とし、肯定的な評価、否定的な評価、および中立的な評価の各々のスコアを出力するモデル、投稿コメントの情報を入力とし、保守、中道、および革新の各々のスコアを出力するモデルなどである。

また、投稿コメントの内容に関する条件は、例えば、建設的な内容である度合いの条件であってもよい。この場合、コメント分類モデルは、例えば、投稿コメントの情報を入力とし、建設スコアを出力とするモデルである。

建設スコアは、建設的な内容である度合いを示すスコアであり、建設的な内容の代表コメントほど建設スコアが高くなる。コメント分類部４４は、投稿コメントの情報をコメント分類モデルに入力し、コメント分類モデルから出力される建設スコアが含まれる範囲のグループに投稿コメントを分類する。

また、コメント分類部４４は、例えば、投稿コメントの情報を形態素解析によって複数の形態素に分割し、分解した複数の形態素に含まれる名詞および動詞などの特定の品詞の文字列を解析することによって、複数の投稿コメントを分類する構成であってもよい。

この場合、コメント分類部４４は、例えば、分類対象の投稿コメントが、肯定的な評価を示す投稿コメント、否定的な評価を示す投稿コメント、および中立的な評価を示す投稿コメントのいずれであるかなどを分類する。

また、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントの各々を投稿ユーザの属性に応じたグループに分類することができる。投稿ユーザの属性に関する条件は、例えば、属性分類部４２で分類に用いられる属性項目とは異なる属性項目であるが、一部が重複した府葛生の属性項目であってもよい。例えば、投稿ユーザの属性に関する条件は、属性分類部４２で分類に用いられる属性項目が性別と年齢である場合、性別と年齢と職業とを含む複数の属性項目、性別と年齢と年収とを含む複数の属性項目、または性別と年齢と居住地とを含む複数の属性項目であってもよい。

投稿ユーザの行動履歴に関する条件は、例えば、投稿ユーザによってコンテンツの閲覧傾向の条件、投稿ユーザによる取引対象の購入傾向の条件、投稿ユーザによる決済金額の条件などである。

例えば、投稿ユーザの行動履歴に関する条件が投稿ユーザによってニュースコンテンツの閲覧傾向の条件であるとする。この場合、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、ニュースコンテンツの閲覧傾向に応じたグループに分類する。例えば、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、ニュースコンテンツの閲覧頻度が第１閾値未満の投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、ニュースコンテンツの閲覧頻度が第１閾値以上第２閾値未満の投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、ニュースコンテンツの閲覧頻度が第２閾値以上の投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループのいずれかに分類する。

また、コメント分類部４４は、例えば、複数の投稿コメントを、芸能ニュースのコンテンツの閲覧頻度が最も高い投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、スポーツニュースのコンテンツの閲覧頻度が最も高い投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、経済ニュースのコンテンツの閲覧頻度が最も高い投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループなどの複数のグループのうちのいずれかに分類する。

また、投稿ユーザの行動履歴に関する条件が投稿ユーザによる取引対象の購入傾向の条件とする。この場合、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、取引対象の購入傾向に応じたグループに分類する。例えば、コメント分類部４４は、オンラインショップでの購入頻度が最も高い投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、実店舗での購入頻度が最も高い投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループのうちのいずれかに分類する。

また、投稿ユーザの行動履歴に関する条件が投稿ユーザによる決済金額の条件とする。この場合、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、決済金額に応じたグループに分類する。例えば、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、単位期間当たりの決済金額が第１閾値未満の投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、単位期間当たりの決済金額が第１閾値以上第２閾値未満の投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループ、単位期間当たりの決済金額が第２閾値以上の投稿ユーザが投稿した投稿コメントのグループのいずれかに分類する。

また、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントの各々を投稿コメントの投稿日時や投稿位置に応じたグループに分類することができる。投稿日時は、投稿ユーザが投稿コメントを投稿した日時であり、投稿位置は、投稿ユーザが投稿コメントを投稿したときの投稿ユーザの位置であり、入稿要求に含まれる投稿ユーザの検出情報で示される位置である。

この場合、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、投稿日時に応じたグループに分類する。例えば、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、投稿日時が２４時間以内である投稿コメントのグループ、投稿日時が１週間前までの投稿コメントのグループ、および投稿日時が１週間前以前の投稿コメントのグループのいずれかに分類する。

また、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、投稿位置に応じたグループまたは投稿日時と投稿位置との組み合わせに応じたグループに分類することもできる。例えば、コメント分類部４４は、複数の投稿コメントを、投稿位置が関東地域である投稿コメントのグループ、投稿位置が関西地域である投稿コメントのグループ、および投稿位置が関東地域および関西地域以外の地域である投稿コメントのグループのいずれかに分類することもできる。また、コメント分類部４４は、投稿日時と投稿位置との組み合わせに応じたグループに分類することもできる。

分類条件は、対象コンテンツの種別や提供先ユーザの属性などによって異なる条件であってもよい。対象コンテンツの種別は、対象コンテンツがニュースのコンテンツであれば、スポーツ、政治、経済、芸能、国際などである。提供先ユーザは、対象コンテンツおよび投稿コメントを含むコンテンツの提供先となるユーザであり、コンテンツ要求を送信した端末装置２のユーザＵである。

例えば、コメント分類部４４は、対象コンテンツの種別毎に異なる分類条件を用いて複数の投稿コメントを分類したり、提供先ユーザの属性毎に異なる分類条件を用いて複数の投稿コメントを分類したりすることができる。また、コメント分類部４４は、提供先ユーザの位置に応じた分類条件を用いて複数の投稿コメントを分類したり、提供先ユーザの属性および位置に応じた分類条件を用いて複数の投稿コメントを分類したりすることもできる。

また、コメント分類部４４によって用いられる分類条件は、上述した複数種類の条件の中から、対象コンテンツの提供者が設定することもできる。また、コメント分類部４４は、複数種類の分類条件のうち用いる分類条件を順次変えることもできる。この場合、コメント分類部４４は、各分類条件でのグループ選択コンテンツのうちタグの選択頻度が最も高いグループ選択コンテンツの分類条件を用いる分類条件として決定することもできる。

コメント分類部４４は、抽出部４３によって特定の属性を有する投稿ユーザによって投稿された複数のコメントを期間毎に抽出された場合、抽出部４３によって期間毎に抽出された複数のコメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに期間毎に分類する。

上述したコメント分類モデルは、例えば、ＧＢＤＴ（Gradient Boosting Decision Tree）によって生成される学習モデルまたはディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Deep Neural Network）を利用した深層学習（Deep Learning）によって生成される学習モデルなどであるが、かかる例に限定されず、その他の機械学習方法で生成される学習モデルであってもよい。

〔４．３．６．特定部４５〕
特定部４５は、コメントグループ毎の投稿コメントに含まれるテキストに基づいて、コメントグループ毎のキーワードを特定する。

特定部４５は、複数のキーワード特定モードを有しており、これら複数のキーワード特定モードの中から選択されたキーワード特定モードを用いて、コメントグループ毎のキーワードを特定することができる。

例えば、特定部４５は、キーワード特定モードが第１のモードである場合、同一グループの投稿コメントに含まれる単語または語句のうち最も数が多い単語または語句をグループ毎に抽出し、抽出したグループ毎の単語または語句をグループ毎のキーワードとして特定する。なお、特定部４５は、数が多い単語または語句の順に２以上の単語または語句をグループ毎のキーワードとして特定することもできる。

また、特定部４５は、キーワード特定モードが第２のモードである場合、コメントに含まれる単語または語句のＴＦ－ＩＤＦ値をグループ毎に算出し、かかるＴＦ－ＩＤＦ値に基づいて、グループ毎に特徴的な単語または語句をグループ毎のキーワードとして抽出することもできる。なお、特定部４５は、ＴＦ－ＩＤＦ値が高い単語または語句の順に２以上の単語または語句をグループ毎のキーワードとして特定することもできる。

また、特定部４５は、キーワード特定モードが第３のモードである場合、例えば、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツの提供対象となるユーザＵ_ｎである提供先ユーザの属性に応じた特定条件で、グループ毎のキーワードを特定する。例えば、特定部４５は、ユーザＵの属性毎のキーワード候補テーブルを有し、提供先ユーザの属性に応じた種類のキーワード候補テーブルを用いて、グループ毎のキーワードを特定する。

また、特定部４５は、キーワード特定モードが第４のモードである場合、例えば、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツの提供対象となるユーザＵ_ｎである提供先ユーザの行動履歴に応じた特定条件で、グループ毎のキーワードを特定する。例えば、特定部４５は、ユーザＵの行動種別毎のキーワード候補テーブルを有し、提供先ユーザの行動履歴に応じた種類のキーワード候補テーブルを用いて、グループ毎のキーワードを特定する。

例えば、特定部４５は、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツの種別または提供先ユーザの属性などに基づいて、第１のモードから第４のモードのうちのいずれかのキーワード特定モードを選択し、選択した、キーワード特定モードを用いて、グループ毎のキーワードを特定することができる。

また、特定部４５は、上述したモード以外のキーワードを用いて、特定モードグループ毎のキーワードを特定することもできる。また、キーワード特定モードは、対象コンテンツ毎に入稿者装置３からの情報で指定されるモードに設定されてもよい。

〔４．３．７．並び順決定部４６〕
並び順決定部４６は、特定部４５によって特定されたコメントグループ毎の属性タグの並び順を決定する。例えば、並び順決定部４６は、コメントグループ内の複数の投稿コメントに対する評価、コメントグループ内の投稿コメントの数、および提供先ユーザの属性のうちの少なくとも１つに基づいて、コメントグループ毎の属性タグの並び順を決定する。

また、並び順決定部４６は、コメントグループ内の複数の投稿コメントに対する評価が高いコメントグループの属性タグほど優先して並び順の位置を上位の位置に決定する。例えば、投稿コメントに対する評価は、例えば、投稿コメントの投稿ユーザ以外のユーザによる評価であり、例えば、コメントグループ内の複数の投稿コメントに対する肯定的な評価が多いコメントグループほど評価が高いコメントグループである。投稿コメントに対する評価は、肯定的な評価の割合、例えば否定的な評価に対する肯定的な評価の比であってもよく、この場合、例えば、肯定的な評価の割合が高い投稿コメントほど評価が高い投稿コメントである。

また、並び順決定部４６は、コメントグループ内の投稿コメントの数が多いコメントグループの属性タグほど優先して並び順の位置を上位の位置に決定する。

また、並び順決定部４６は、提供先ユーザの属性に基づいて、グループ毎の代表コメントの並び順を決定することができる。例えば、並び順決定部４６は、提供先ユーザと属性の類似度が高い投稿ユーザによって投稿された投稿コメントが多いコメントグループの属性タグほど優先して並び順の位置を上位の位置に決定する。例えば、並び順決定部４６は、提供先ユーザの属性と類似度が高い属性を有する投稿ユーザによって投稿された投稿コメントの数が多いほど優先して並び順の位置を上位の位置に決定する。属性の類似度は、例えば、ユーザの性別、年代、職業、および位置（または居住地）で一致する項目が多いほどまたは一致する度合いが高くなるほど高くなるが、かかる例に限定されない。

また、並び順決定部４６は、提供先ユーザと属性の類似度が低い投稿ユーザによって投稿された投稿コメントが多いコメントグループの属性タグほど優先して並び順の位置を上位の位置に決定することもできる。

〔４．３．８．提供部４７〕
提供部４７は、受付部４１によって受け付けられた要求や情報に応じたコンテンツを要求元の端末装置２に送信して端末装置２の表示部１１に表示させることで、要求や情報に応じたコンテンツを要求元の端末装置２のユーザＵに提供する。

例えば、提供部４７は、受付部４１によってコンテンツ一覧要求が受け付けられた場合、コンテンツ一覧要求によって特定される種別の複数の対象コンテンツを含む一覧コンテンツを要求元の端末装置２に送信して端末装置２の表示部１１に表示させることで、コンテンツ一覧要求に応じた一覧コンテンツを要求元の端末装置２のユーザＵに提供する。

図７は、実施形態に係る情報処理装置１の提供部４７によって提供される一覧コンテンツの一例を示す図である。図７に示す一覧コンテンツ５０は、検索ボックス５１、検索ボタン５２、第１コンテンツ列５３、タブ列５４、第２コンテンツ列５５、および第３コンテンツ列５６を含む。

検索ボックス５１には、ユーザＵによる操作部１２への操作によって検索キーワードが入力される。検索ボックス５１に検索キーワードが入力された状態でユーザＵによる操作部１２への操作によって検索ボタン５２が選択されると、端末装置２の情報出力部１８は、検索ボックス５１に入力されている検索キーワードを含む検索クエリを不図示の情報提供装置に送信する。かかる情報提供装置は、検索クエリに含まれる検索キーワードに応じた検索結果を端末装置２に送信する。かかる検索結果は、情報取得部１６によって取得され、表示処理部１７によって表示部１１に表示される。

第１コンテンツ列５３、第２コンテンツ列５５、および第３コンテンツ列５６に含まれる各コンテンツは、ユーザＵによって選択された場合に移行先のコンテンツに移行させるコンテンツであり、一部のコンテンツには、例えば、移行先のコンテンツに含まれる情報の一部が表示される。

第１コンテンツ列５３のコンテンツがユーザＵによって選択された場合、選択されたコンテンツの移行先となるコンテンツが、表示部１１に表示される。ユーザＵは、表示部１１に表示される戻るボタンまたはホームボタンを選択することで一覧コンテンツ５０を再表示させることができる。

第２コンテンツ列５５では、上下方向に複数の対象コンテンツ５７ａ，５７ｂ，５７ｃ，５７ｄ，５７ｅが並べて配列される。第２コンテンツ列５５に配列される複数の対象コンテンツ５７ａ，５７ｂ，５７ｃ，５７ｄ，５７ｅは、タブ列５４に含まれるタブの選択によって切り替えられる。

第３コンテンツ列５６は、初期画面に移行させためのホームボタンコンテンツの他、ユーザＵによる選択がある場合に移行先のコンテンツに移行させるコンテンツが含まれる。以下において、対象コンテンツ５７ａ，５７ｂ，５７ｃ，５７ｄ，５７ｅの各々を個別に区別せずに示す場合、対象コンテンツ５７と記載する場合がある。

第２コンテンツ列５５に含まれる複数の対象コンテンツ５７のいずれかがユーザＵによる操作部１２への操作によって選択されると、端末装置２の情報出力部１８は、ユーザＵによって選択された対象コンテンツ５７を特定する情報などを含むコンテンツ要求を情報処理装置１に送信する。

情報処理装置１の提供部４７は、コンテンツ要求に応じた提供コンテンツを要求元の端末装置２に送信して端末装置２の表示部１１に表示させることで、ユーザＵに提供コンテンツを提供する。

提供コンテンツは、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツと、属性分類部４２で分類された複数の属性グループのタグを含む属性選択コンテンツと、コンテンツ要求に応じた対象コンテンツに対して投稿された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツとを含む。かかる提供コンテンツは、提供情報の一例である。

図８は、実施形態に係る情報処理装置１の提供部４７によって提供される提供コンテンツの一例を示す図である。図８に示す提供コンテンツ６０は、コンテンツ要求で特定される対象コンテンツ５７と、コメントコンテンツ６１と、属性選択コンテンツ６４と、リンク６５とを含む。リンク６５は、図７に示す一覧コンテンツ５０に戻るためのＧＵＩであり、ユーザＵは、リンク６５を選択することによって、端末装置２に一覧コンテンツ５０を表示させることができる。提供コンテンツ６０は、提供情報の一例である。

コメントコンテンツ６１は、コンテンツ要求で特定される対象コンテンツ５７に対応する投稿コメント情報６２ａ，６２ｂと、追加表示ボタン６３とを含む。投稿コメント情報６２ａ，６２ｂの各々には、投稿コメント６２０と、肯定評価ボタン６２１と、否定評価ボタン６２２と、返信コメントボタン６２３とを含む。

各投稿コメント６２０は、コンテンツ要求で特定される対象コンテンツ５７に対する投稿コメントである。肯定評価ボタン６２１は、投稿コメント６２０を閲覧したユーザＵが投稿コメント６２０に対して肯定的な評価を行う場合に選択するＧＵＩ（Graphical User Interface）ボタンであり、肯定評価ボタン６２１と対応する位置に、肯定評価ボタン６２１の選択数が示されている。

否定評価ボタン６２２は、投稿コメント６２０を閲覧したユーザＵが投稿コメント６２０に対して否定的な評価を行う場合に選択するＧＵＩボタンであり、否定評価ボタン６２２と対応する位置に、否定評価ボタン６２２の選択数が示されている。

返信コメントボタン６２３は、投稿コメント６２０に対する投稿コメントを表示するためのＧＵＩボタンである。例えば、投稿コメント情報６２ａに含まれる投稿コメント６２０に対する投稿コメントの数は、４３であり、ユーザＵは、投稿コメント情報６２ａに含まれる返信コメントボタン６２３を選択することで、４３件の投稿コメントを端末装置２の表示部１１に表示させることができる。

追加表示ボタン６３は、コンテンツ要求で特定される対象コンテンツ５７に対する投稿コメントであってコメントコンテンツ６１で示される投稿コメント情報６２ａ，６２ｂ以外の投稿コメント情報である。ユーザＵは、追加表示ボタン６３を選択することによって、端末装置２に投稿コメント情報６２ａ，６２ｂ以外の投稿コメント情報をさらに表示させることができる。

属性選択コンテンツ６４は、コンテンツ要求で特定される対象コンテンツ５７に対応するグループ毎の属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５を含む。図８に示す対象コンテンツ５７に対する複数の投稿コメントはコメント分類部４４によって複数のグループに分類されており、属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５は、コメント分類部４４によって分類された複数のグループのうち対応するグループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグ。

属性タグ６４０は、「３０代男性」の属性グループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグである。属性タグ６４１は、「３０代女性」の属性グループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグである。属性タグ６４２は、「４０代男性」の属性グループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグである。

属性タグ６４３は、「２０代女性」の属性グループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグである。属性タグ６４４は、「２０代男性」の属性グループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグである。属性タグ６４５は、「４０代女性」の属性グループに分類された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に表示させるためのタグである。ユーザＵは、属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５のうち１つの属性タグを選択したり２以上の属性タグを選択したりすることができる。

属性選択コンテンツ６４において、属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５は、並び順決定部４６によって決定された並び順で配列される。属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５のうち属性タグ６４０が最も上位であり、属性タグ６４１，６４２，６４３，６４４，６４５の順に１つずつ下位になる。

各属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５の大きさは、図８に示す例では、互いに同じであるが、対応する属性グループに含まれる投稿ユーザの数に応じて大きさであってもよい。例えば、提供部４７は、各属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５を、対応する属性グループに含まれる投稿ユーザの数が多いほど大きくすることができる。

また、図８に示す例では、属性タグの数が６つであるが、かかる例に限定されない。提供部４７は、例えば、属性分類部４２によって分類された複数の属性グループのうち分類される投稿ユーザの数が閾値以上である属性グループの属性タグを属性選択コンテンツ６４に含ませることができる。また、提供部４７は、例えば、属性分類部４２によって分類された複数の属性グループのうち分類される投稿ユーザの数が閾値以上且つ上位の所定数の属性グループの属性タグを属性選択コンテンツ６４に含ませることもできる。

属性選択コンテンツ６４に含まれる複数の属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５のいずれかがユーザＵによる操作部１２への操作によって選択されると、端末装置２の情報出力部１８は、ユーザＵによって選択された属性タグを特定する情報などを含む選択情報を情報処理装置１に送信する。

提供部４７は、受付部４１によって受け付けた選択情報が属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５のいずれかを特定するための情報を含む場合、属性タグ６４０，６４１，６４２，６４３，６４４，６４５のうち選択情報で特定される属性タグに応じた属性グループに分類された複数の投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントを含むコメントコンテンツを端末装置２に送信して端末装置２の表示部１１に表示させることで、コメントコンテンツをユーザＵに提供する。

受付部４１によって受け付けた選択情報で特定される属性タグに応じた属性グループに分類された複数の投稿ユーザによって投稿された複数の投稿コメントは、コメント分類部４４によって抽出される。選択情報で特定される属性タグに対応する属性は、ユーザＵが指定した属性の一例である。

図９は、実施形態に係る情報処理装置１の提供部４７によって提供されるコメントコンテンツの一例を示す図である。図９に示すコメントコンテンツ７０は、投稿コメント情報７１ａ，７１ｂ，・・・と、分類情報７２と、リンク７３とが含まれる。投稿コメント情報７１ａ，７１ｂ，・・・は、選択情報で特定される属性タグに応じた属性グループに分類された複数の投稿ユーザによって投稿された投稿コメントの情報であり、投稿コメント情報６２ａ，６２ｂと同様に、肯定評価ボタン、否定評価ボタン、および返信コメントボタンなどを含む。なお、投稿コメント情報７１ａ，７１ｂ，・・には、中立評価ボタンが含まれていてもよい。

分類情報７２は、選択情報で特定される属性グループの情報と、グラフの情報を含む。グラフの情報は、選択情報で特定される属性グループの各コメントグループに分類された投稿コメントの数を示す円グラフの情報であって特定部４５で特定されたコメントグループ毎のキーワードをコメントグループ毎の内容として示すグラフの情報である。選択情報で特定される属性グループの情報は、特定の属性の情報の一例である。

図９に示す分類情報７２には、３０代男性の投稿ユーザが投稿した複数の投稿コメントが分類された３つのコメントグループの各々に分類された投稿コメントの数が示されるグラフの情報が分類情報として含まれる。

図９に示す分類情報７２は、特定部４５で特定されたコメントグループ毎のキーワードとして、「良い」および「新しい」と、「ダメ」および「無駄」と、「意味が無い」および「どちらでもない」とを含む。コメントグループ毎のキーワードは、コメントグループ毎の内容を示す情報の一例である。なお、分類情報７２においてコメントグループ毎の内容を示す情報は、コメントグループに予め対応付けられた文字列などの情報であってもよい。

また、図９に示す例では、分類情報７２で示される円グラフは、３８％、３２％、３０％といったように、各コメントグループに分類されたコメントの数を比率で示す円グラフであるが、各コメントグループに分類されたコメントの数を値で示す円グラフであってもよい。

また、図９に示す分類情報７２は、各コメントグループに分類されたコメントの数を示す円グラフの情報を、グラフの情報として含むが、グラフの情報は、グループに分類されたコメントの数を示す棒グラフやドーナッツグラフの情報であってもよい。

提供部４７は、例えば、分類情報７２に含まれるグラフの情報を選択情報で特定される属性グループ（特定の属性の一例）に応じた形式のグラフの情報とすることができる。例えば、提供部４７は、円グラフ、棒グラフ、およびドーナッツグラフを含む複数のグラフの形式の中から、属性グループに応じた形式のグラフの情報を含む分類情報７２を提供することができる。

また、提供部４７は、選択情報で特定される属性グループのコメントグループの数が閾値未満である場合、分類情報７２に含まれるグラフを円グラフとし、選択情報で特定される属性グループのコメントグループの数が閾値以上である場合に、分類情報７２に含まれるグラフを棒グラフにすることができる。

また、提供部４７は、選択情報で特定される属性グループのグループ種別と選択情報で特定される属性グループのコメントグループの数とに基づいて、分類情報７２に含まれるグラフの形式を決定することもできる。

リンク７３は、図８に示す提供コンテンツ６０に戻るためのＧＵＩであり、ユーザＵは、リンク７３を選択することによって、端末装置２に提供コンテンツ６０を表示させることができる。

提供部４７によって提供されるコンテンツは、上述した例に限定されない。図１０は、実施形態に係る情報処理装置１の提供部４７によって提供されるコメントコンテンツの他の例を示す図である。

提供部４７は、図９に示す分類情報７２を含むコメントコンテンツ７０に代えて、図１０に示す分類情報７２を含むコメントコンテンツ７０をユーザＵに提供することができる。図１０に示すコメントコンテンツ７０の分類情報７２は、コメント分類部４４によって分類された結果の複数の期間における変化を示す情報であり、複数の分類情報７４ａ，７４ｂ，７４ｃを含む。

分類情報７４ａ，７４ｂ，７４ｃの各々は、選択情報で特定される属性グループの各コメントグループに分類された投稿コメントの数を示す円グラフの情報を含む。分類情報７４ａ，７４ｂ，７４ｃは、互いに異なる期間において選択情報で特定される属性グループの各コメントグループに分類されたコメントの数を示す円グラフの情報である。

図１０に示す分類情報７２では、分類情報７４ａは、２４時間前までの期間において投稿された投稿コメントの円グラフの情報であり、分類情報７４ｂは、１日より前の期間において投稿された投稿コメントの円グラフの情報であり、分類情報７４ｃは、全期間において投稿された投稿コメントの円グラフの情報である。

なお、コメント分類部４４によって分類された結果の複数の期間における変化を示す情報である分類変化情報は、図１０に示す円グラフの情報に限定されず、例えば、コメント分類部４４によって分類された結果を色分けで示す図形（例えば、図形内でコメントグループに含まれるコメント数に応じた色分けをした方形図形）を期間毎に含む棒グラフの情報であってもよい。また、分類変化情報は、各コメントグループに含まれるコメント数を期間毎に繋いだ折れ線グラフの情報であってもよい。

また、上述した例では、提供部４７は、属性選択コンテンツ６４を含む提供コンテンツ６０を提供するが、属性選択コンテンツ６４に代えておすすめボタンを含む提供コンテンツ６０を提供することもできる。

端末装置２の情報出力部１８は、ユーザＵが提供コンテンツ６０に含まれるおすすめボタンを選択した場合、おすすめボタンを特定するための情報を選択情報として情報処理装置１に送信する。提供部４７は、受付部４１によって受け付けられた選択情報がおすすめボタンを特定するための情報を含む場合、提供先ユーザの属性と一致または類似する属性を特定の属性として抽出部４３によって抽出された複数の投稿コメントに応じたコメントコンテンツ７０を提供することができる。

例えば、提供先ユーザの属性と一致または類似する属性が４０代男性であるとする。この場合、提供部４７は、４０代男性の属性グループの各コメントグループに分類された投稿コメントの数を示すグラフの情報であって特定部４５で特定されたコメントグループ毎のキーワードを投稿コメントグループ毎の内容として示すグラフの情報を分類情報として含むコメントコンテンツ７０を提供する。

〔５．処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部２２による情報処理の一例を示すフローチャートである。

図１１に示すように、情報処理装置１の処理部２２は、対象コンテンツが入稿者装置３から入稿されたか否かを判定する（ステップＳ２０）。処理部２２は、対象コンテンツが入稿されたと判定した場合（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、入稿された対象コンテンツを記憶部２１に記憶させる（ステップＳ２１）。

処理部２２は、ステップＳ２１の処理が終了した場合、または対象コンテンツが入稿されていないと判定した場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、投稿コメントの投稿があるか否かを判定する（ステップＳ２２）。処理部２２は、投稿コメントの投稿があると判定した場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、投稿された投稿コメントを記憶部２１に記憶させる（ステップＳ２３）。

処理部２２は、ステップＳ２３の処理が終了した場合、または投稿コメントの投稿がないと判定した場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、分類タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ２４）。処理部２２は、例えば、コンテンツ要求を受け付けた場合、または投稿コメントが投稿された場合に、分類タイミングになったと判定する。

処理部２２は、分類タイミングになったと判定した場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、複数の投稿ユーザを複数の属性グループに対象コンテンツ毎に分類する（ステップＳ２５）。そして、処理部２２は、対象コンテンツに対する複数の投稿コメントを複数のコメントグループに対象コンテンツ毎および属性グループ毎に分類する（ステップＳ２６）。また、処理部２２は、各コメントグループのキーワードを特定し、コメントグループ毎のキーワードの並び順を属性グループ毎に決定する（ステップＳ２７）。

処理部２２は、ステップＳ２７の処理が終了した場合、または分類タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、コンテンツ要求または選択情報を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２８）。処理部２２は、コンテンツ要求または選択情報を受け付けたと判定した場合（ステップＳ２８：Ｙｅｓ）、コンテンツ要求または選択情報に応じたコンテンツを端末装置２に送信して端末装置２に表示させることで、コンテンツ要求または選択情報に応じたコンテンツをユーザＵに提供する（ステップＳ２９）。

処理部２２は、ステップＳ２９の処理が終了した場合、またはコンテンツ要求または選択情報を受け付けていないと判定した場合（ステップＳ２８：Ｎｏ）、動作終了タイミングになったか否かを判定する（ステップＳ３０）。処理部２２は、例えば、情報処理装置１の電源がオフにされた場合、または情報処理装置１の不図示の操作部への操作によって終了操作が行われたと判定した場合に、動作終了タイミングになったと判定する。

処理部２２は、動作終了タイミングになっていないと判定した場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、処理をステップＳ２０へ移行し、動作終了タイミングになったと判定した場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、図１１に示す処理を終了する。

〔６．変形例〕
上述した例では、情報処理装置１が提供するオンラインサービスは、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト、飲食店紹介サイト、口コミサイト、ＳＮＳサイトなどによるオンラインサービスであるが、かかる例に限定されない。情報処理装置１は、例えば、地図提供サイト、旅行サイト、検索サイトなどによるオンラインサービスを提供してもよい。

また、端末装置２は、情報処理装置１と連携して、取得部４０、受付部４１、属性分類部４２、抽出部４３、コメント分類部４４、特定部４５、並び順決定部４６、および提供部４７のうちの１以上の一部または全部の機能を実行することができ、取得部４０、受付部４１、属性分類部４２、抽出部４３、コメント分類部４４、特定部４５、並び順決定部４６、および提供部４７のうちの１以上の機能の一部または全部を有する情報処理装置の一部として機能することができる。なお、以下において、上述した情報処理装置１と端末装置２の一部または全部とを含む構成を情報処理装置１と記載する場合がある。

図３に示す処理部１５は、例えば、ＣＰＵまたはＭＰＵなどのプロセッサによって、端末装置２内部の記憶装置（例えば、記憶部１４）に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１または端末装置２は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ８０によって実現される。以下、情報処理装置１を例に挙げて説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ８０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）８７を有する。

ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８３またはＨＤＤ８４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ８３は、コンピュータ８０の起動時にＣＰＵ８１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ８０のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。

ＨＤＤ８４は、ＣＰＵ８１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス８５は、ネットワークＮ（図２参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ８１へ送り、ＣＰＵ８１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器に送信する。

ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス８７は、記録媒体８８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ８２を介してＣＰＵ８１に提供する。ＣＰＵ８１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス８７を介して記録媒体８８からＲＡＭ８２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体８８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。

例えば、コンピュータ８０が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部２２の機能を実現する。また、ＨＤＤ８４には、記憶部２１内のデータが記憶される。コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、これらのプログラムを記録媒体８８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上述した情報処理装置１は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホームなどをＡＰＩやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。また、情報処理装置１の上述した処理の一部は、端末装置２が担ってもよく。この場合、端末装置２の一部の機能は、情報処理装置１と共に情報処理装置として機能する。

また、例えば、図４に示した記憶部２１の一部または全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバなどに保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、抽出部４３と、コメント分類部４４と、提供部４７とを備える。抽出部４３は、コンテンツに対して投稿された複数のコメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数のコメントを抽出する。コメント分類部４４は、抽出部４３によって抽出された複数のコメントの各々を複数のコメントグループのうち分類条件を満たすコメントグループに分類する。提供部４７は、コメント分類部４４によって分類された結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧を容易にすることができる。

また、分類条件は、コメントの内容に関する条件であり、コメント分類部４４は、複数のコメントの各々を内容に応じたコメントグループに分類する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、分類条件は、コメントの投稿ユーザの行動履歴に関する条件であり、コメント分類部４４は、複数のコメントの各々を投稿ユーザの行動履歴に応じたコメントグループに分類する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、分類条件は、コメントの投稿日時に関する条件であり、コメント分類部４４は、複数のコメントの各々を投稿日時に応じたコメントグループに分類する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、提供部４７は、分類情報として、各コメントグループに分類されたコメントの数を示すグラフの情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、提供部４７は、各コメントグループに分類されたコメントの数を示す円グラフの情報を、グラフの情報として提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、提供部４７は、分類情報として、各コメントグループに分類されたコメントの数に加えてコメントグループ毎の内容を示すグラフの情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、情報処理装置１は、コメントグループ毎のコメントに含まれるテキストに基づいて、コメントグループ毎のキーワードを特定する特定部４５を備える。提供部４７は、特定部によって特定されたコメントグループ毎のキーワードをコメントグループ毎の内容として示すグラフの情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、提供部４７は、特定の属性を示す情報をさらに含む情報を提供情報として提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、提供部４７は、特定の属性に応じた形式のグラフの情報を分類情報として提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、抽出部４３は、分類情報が提供されるユーザの属性と一致または類似する属性を特定の属性として複数のコメントを抽出する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、抽出部４３は、分類情報が提供されるユーザが指定した属性を特定の属性として複数のコメントを抽出する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

また、抽出部４３は、複数の期間の各々において投稿された複数のコメントを期間毎に抽出し、コメント分類部４４は、抽出部によって期間毎に抽出された複数のコメントの各々を複数のコメントグループのうち分類条件を満たすコメントグループに期間毎に分類し、提供部４７は、分類情報として、コメント分類部によって分類された結果の複数の期間における変化を示す情報を提供する。これにより、情報処理装置１は、コメントの閲覧をさらに容易にすることができる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理装置
２，２_１～２_ｎ 端末装置
３，３_１～３_ｍ 入稿者装置
１０，２０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ センサ群
１４，２１ 記憶部
１５，２２ 処理部
１６ 情報取得部
１７ 表示処理部
１８ 情報出力部
３０ ユーザ情報記憶部
３１ コンテンツ記憶部
４０ 取得部
４１ 受付部
４２ 属性分類部
４３ 抽出部
４４ コメント分類部
４５ 特定部
４６ 並び順決定部
４７ 提供部
１００ 情報処理システム
Ｎ ネットワーク

Claims (14)

1. コンテンツに対して投稿された複数のコメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数のコメントを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記複数のコメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに分類するコメント分類部と、
   前記コメント分類部によって分類された結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する提供部と、を備える
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記分類条件は、
   前記コメントの内容に関する条件であり、
   前記コメント分類部は、
   前記複数のコメントの各々を前記内容に応じたグループに分類する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記分類条件は、
   前記コメントの投稿ユーザの行動履歴に関する条件であり、
   前記コメント分類部は、
   前記複数のコメントの各々を前記投稿ユーザの行動履歴に応じたグループに分類する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記分類条件は、
   前記コメントの投稿日時に関する条件であり、
   前記コメント分類部は、
   前記複数のコメントの各々を前記投稿日時に応じたグループに分類する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記提供部は、
   前記分類情報として、各前記グループに分類されたコメントの数を示すグラフの情報を提供する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、
   各前記グループに分類されたコメントの数を示す円グラフの情報を、前記グラフの情報として提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記提供部は、
   前記分類情報として、各前記グループに分類されたコメントの数に加えて前記グループ毎の内容を示すグラフの情報を提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記グループ毎の前記コメントに含まれるテキストに基づいて、前記グループ毎のキーワードを特定する特定部を備え、
   前記提供部は、
   前記特定部によって特定された前記グループ毎の前記キーワードを前記グループ毎の内容として示すグラフの情報を提供する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
9. 前記提供部は、
   前記特定の属性に応じた形式のグラフの情報を前記分類情報として提供する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
10. 前記抽出部は、
    前記分類情報が提供されるユーザの属性と一致または類似する属性を前記特定の属性として前記複数のコメントを抽出する
    ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記抽出部は、
    前記分類情報が提供されるユーザが指定した属性を前記特定の属性として前記複数のコメントを抽出する
    ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記抽出部は、
    複数の期間の各々において投稿された複数のコメントを前記期間毎に抽出し、
    前記コメント分類部は、
    前記抽出部によって前記期間毎に抽出された前記複数のコメントの各々を前記複数のグループのうち分類条件を満たすグループに前記期間毎に分類し、
    前記提供部は、
    前記分類情報として、前記コメント分類部によって分類された結果の前記複数の期間における変化を示す情報を提供する
    ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    コンテンツに対して投稿された複数のコメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数のコメントを抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程によって抽出された前記複数のコメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに分類するコメント分類工程と、
    前記コメント分類工程によって分類された結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する提供工程と、を含む
    ことを特徴とする情報処理方法。
14. コンテンツに対して投稿された複数のコメントのうち特定の属性を有するユーザによって投稿された複数のコメントを抽出する抽出手順と、
    前記抽出手順によって抽出された前記複数のコメントの各々を複数のグループのうち分類条件を満たすグループに分類するコメント分類手順と、
    前記コメント分類手順によって分類された結果を示す分類情報を含む提供情報を提供する提供手順と、をコンピュータに実行させる
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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