JP4191559B2 - インターネット上の情報伝播測定システムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、インターネット上の情報伝播測定システムおよび方法に関し、特に、インターネット上で公開されている様々な情報を収集し、ある話題が広く社会に広がりつつあるのか否かを判定することにより、インターネットを用いた情報伝播の解析を行なうインターネット上の情報伝播測定システムおよび方法に関する。

従来、インターネット上で情報の投稿および公開可能なＷｅｂサーバ上の記事等の対象情報に対して、記事の投稿者、投稿日時、含まれる単語を解析し、インターネットを介して対象情報である口コミ情報が伝播する状況を測定する技術として、インターネット上の口コミ伝播測定方法および口コミ情報分析サービス（非特許文献１を参照）があり、２つの測定日における値を比較することによって伝播の測定をおこなっている。

図１は、このインターネット上の口コミ伝播測定方法の一例を示した図である。図１において、口コミ情報を参照または投稿する利用者コンピュータ１０１と、口コミ情報などが公開されているＷｅｂサーバ１０２と、解析サーバ１０３が、コンピュータネットワーク１０４を介して接続されている。利用者コンピュータ１０１には口コミ情報を参照または投稿することの可能なブラウザ１０５が、Ｗｅｂサーバには口コミ情報を投稿および参照を受け付けるＢＢＳソフト１０６が含まれ、解析サーバ１０３には文章収集モジュール１０７、文章解析モジュール１０８、単語抽出モジュール１０９、および伝播解析モジュール１１０が含まれる。

利用者コンピュータ１０１は、ブラウザ１０５を用いてＷｅｂサーバ１０２内のＢＢＳソフト１０６に口コミ情報の参照または投稿を行なう。解析サーバ１０３は、文章収集モジュール１０７を用いてＷｅｂサーバ１０２内のＢＢＳソフト１０６から口コミ情報を含むテキスト文章を収集する。収集されたテキスト文章は文章解析モジュール１０８において、口コミ情報を含む本文と作成者である投稿者を識別する情報（投稿者名）と投稿日時を示す日付情報とに分割される。

口コミ情報を含む本文は単語抽出モジュール１０９に送信され、形態素解析などにより単語単位に分割し文章解析モジュール１０８に返送される。文章解析モジュール１０８は、投稿文章ごとに投稿者名、投稿日時、抽出された単語（名詞）を伝播解析モジュール１１０に送信する。伝播解析モジュール１１０では、単語ごとにその単語を含む文章の数と投稿した人数の時系列データをもとに口コミ効果を測定する。

図２は、図１に対する信号シーケンス図の一例を示す。

野村総合研究所、"クチコミ情報分析サービス"、［online］、［平成１５年７月４日検索］、インターネット＜URL：http://www.trueteller.net/kuchikomi/kdc/index.html＞

従来の口コミ伝播の測定方法では、インターネット上の掲示板やチャットの計数はできるものそれら以外のＷｅｂサーバ上の情報が考慮されていない、また、一定期間内にアクセスされた人数は予測あるいは推定できるものの、一定の期間内にアクセスする正確な人数の計数ができないため、広く社会全体での情報の伝播を測定するには不正確であるという問題があった。

本発明では、ある話題を象徴する単語を含む情報を対象に、広くＷｅｂサーバを対象にした計数手段として情報源を分類し情報源のタイプ別に一定の期間内にアクセスする正確な人数を対象にした計数手段と情報の発信日の計測手段と、情報の閲覧者を対象にした計数手段と、情報の伝播を計数する手段を導入し、情報の伝播をインターネット上で測定することを特徴とする。

具体的には、請求項１に記載の発明は、インターネット上の情報伝播測定システムであって、１つまたは複数の文を有する対象情報を対象情報の作成者及び作成日付とともに対象情報記憶手段に記憶して公開する１つまたは複数のインターネットサイトと、公開された対象情報へアクセスされた日付を含むアクセス履歴を記録する履歴記録手段とを含む１つまたは複数の公開サーバと、インターネットに接続し１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開サーバに対象情報を送信する手段を含む１つまたは複数のクライアントコンピュータと、インターネットに接続し１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開された対象情報を、公開サーバの対象情報記憶手段から読出して収集する収集手段と、収集された対象情報から日付情報および対象情報の作成者を抽出し、対象情報が有する文を解析して文から単語を抽出する解析抽出手段と、公開サーバの履歴記録手段からアクセス履歴を読み出し、１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報をアクセスした参照者の数をアクセスした日時に基づいて集計する参照者集計手段と、１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報の数と、所定の単語を含む対象情報を作成した作成者の数とを所定の単語ごとに日付情報に基づいて日付ごとに集計し、参照者集計手段により集計された参照者の数とともに用いて浸透度を算出する集計手段とを含む解析サーバとを備えたことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、浸透度は、集計された作成者の数の二乗を集計された対象情報の数で除して得られた値とすることを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、集計手段は、１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報の数を、公開サーバごとに集計し、公開サーバの各々に予め割当てられた所定の重み値を乗じて集計することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、浸透度は、集計された作成者の数の二乗に参照者の数を加えた値を集計された対象情報の数で除して得られた値とすることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項２、３または４に記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、集計手段は、１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報の数を、１つまたは複数の所定の単語ごとに集計し、１つまたは複数の所定の単語の各々に予め割当てられた所定の重み値を乗じて集計することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、解析サーバは、入力値を増大させ無限とすると一定の値に漸近する漸近関数を用いて、浸透度を漸近関数の入力値として入力し一定の値に漸近する出力値を得る変換手段をさらに含むことを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、浸透度は、所定の日時から集計された作成者の数を累積した値の二乗を所定の日時から集計された対象情報の数を累積した値で除して得られた値とすることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、解析サーバは、所定の時間間隔に対する浸透度の変化量を算出する手段をさらに含むことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、解析サーバは、請求項１ないし７のいずれかに記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、浸透度の大きい順に所定の単語を順序付ける手段をさらに含むことを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載のインターネット上の情報伝播測定システムにおいて、所定の単語により象徴される商品または行事などについての複数のイベントの発生日時と、単語の浸透度とに基づいて伝播度を測定し、伝播度により複数のイベントごとの効果を算出するイベント効果算出手段をさらに備えたことを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、インターネット上の情報伝播測定方法であって、１つまたは複数の公開サーバが、１つまたは複数のインターネットサイトに１つまたは複数の文を有する対象情報を対象情報の作成者及び作成日付とともに対象情報記憶手段に記憶して公開させ、履歴記録手段に公開された対象情報へアクセスされた日付を含むアクセス履歴を記録させるステップと、１つまたは複数のクライアントコンピュータが、インターネットに接続し１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開サーバに対象情報を送信するステップと、解析サーバが、収集手段にインターネットに接続し１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開された対象情報を、公開サーバの対象情報記憶手段から読出して収集させ、解析抽出手段に収集された対象情報から日付情報および対象情報の作成者を抽出させ、参照者集計手段に公開サーバの履歴記録手段からアクセス履歴を読み出し、１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報をアクセスした参照者の数をアクセスした日時に基づいて集計させ、および対象情報が有する文を解析して文から単語を抽出させ、並びに集計手段に１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報の数と、所定の単語を含む対象情報を作成した作成者の数とを所定の単語ごとに日付情報に基づいて日付ごとに集計し、参照者集計手段により集計された参照者の数とともに用いて浸透度を算出させるステップとを備えたことを特徴とする。

本発明では、ある話題を象徴する単語を含む情報を対象に、情報の伝播をインターネット上で測定することによって、ある単語に象徴される話題の社会への広まりの速度、広まりの強さを測定し、社会で関心の強い話題の抽出、話題同士の順位付け、広告、キャンペーン、報道発表の効果の測定が可能となる。

以上説明したように、本発明では、１つまたは複数の文を有する対象情報を公開する１つまたは複数のインターネットサイトと、公開された対象情報へのアクセス履歴を記録する履歴記録手段とを含む１つまたは複数の公開サーバと、インターネットに接続し１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開サーバに対象情報を書き込む手段を含む１つまたは複数のクライアントコンピュータと、インターネットに接続し１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開サーバから対象情報を収集する収集手段と、収集された対象情報から日付情報および対象情報の作成者を抽出し、対象情報が有する文を解析して文から単語を抽出する解析抽出手段と、１つまたは複数の所定の単語を含む対象情報の数と、所定の単語を含む対象情報を作成した作成者の数とを所定の単語ごとに日付情報に基づいて集計し浸透度を算出する集計手段とを含む解析サーバとを導入し、情報の伝播をインターネット上で測定することを特徴とし、ある単語に象徴される話題の社会への広まりの速度、または強さを測定することにより、社会で関心の強い話題についての効果が諸所の状況で測定可能となる。

以下、本発明について図面を参照して説明する。

図３は、本発明の情報伝播測定システムの一例を示す図である。図３において、解析サーバ１０３には、従来に加え情報源分類モジュール２０１、ユーザ識別モジュール２０２、日時識別モジュール２０３、および利用ＡＰＬ２０５が追加され、伝播解析モジュール１１０に代えて伝播測定モジュール２０４が含まれる。インターネット上のＷｅｂサーバとしては、ＢＢＳサイトのＷｅｂサーバ１０１以外に企業系サイトのＷｅｂサーバ２１０と個人系ページの集合体であるＷｅｂサーバ２１１からも情報を収集することができる。

ＢＢＳサイトからの情報収集においては、解析サーバ１０３は、文章収集モジュール１０７を用いてＢＢＳサイトであるＷｅｂサーバ１０１で公開されているテキスト文章を収集し、ＢＢＳサイトのＷｅｂサーバから収集したことを通知して収集したテキスト文章を情報源分類モジュール２０１に送信する。情報源分類モジュール２０１は、あらかじめ設定されたＢＢＳサイトの情報の処理手順に従い、テキスト文章中から、情報の本文と投稿者を識別する情報（ユーザ名）と投稿日時に分割し、情報の本文は単語抽出モジュール１０９送信され、形態素解析などにより単語単位に分割し文章解析モジュール１０８に返送される。情報源分類モジュール２０１は、抽出された単語（名詞）ごとにユーザ名、日付情報を伝播測定モジュール２０４に送信する。

企業系サイトからの情報収集では、解析サーバ１０３は、文章収集モジュール１０７を用いて企業系サイトであるＷｅｂサーバ２１０で公開されているテキスト文章を収集する。企業系サイトであるＷｅｂサーバから収集したことを通知して収集したテキスト文章を情報源分類モジュール２０１に送信し、情報源分類モジュール２０１は、あらかじめ設定された企業系サイトの情報の処理手順に従い、そのサイトの情報の所有を一人のユーザと識別し、テキスト情報のＨＴＴＰにおけるヘッダ部分から日付情報を抽出する。情報の本文は単語抽出モジュール１０９に送信され、形態素解析などにより単語単位に分割し文章解析モジュール１０８に返送される。情報源分類モジュール２０１は、情報の所有者であるユーザ名、情報の作成日、抽出された単語（名詞）を伝播測定モジュール２０４に送信する。

個人系ページからの情報収集では、解析サーバ１０３は、文章収集モジュール１０７を用いて個人系ページの集合体であるＷｅｂサーバ２１１で公開されているテキスト文章を収集し、個人系ページの集合体であるＷｅｂサーバから収集したことを通知して収集したテキスト文章を情報源分類モジュール２０１に送信する。情報源分類モジュール２０１は、あらかじめ設定された個人系ページの情報の処理手順に従い、個人を識別するＵＲＬ配下の情報の所有者を一人のユーザと識別し、テキスト情報のＨＴＴＰにおけるヘッダ部分から日付情報を抽出し、情報の本文は単語抽出モジュール１０９送信され、形態素解析などにより単語単位に分割する文章解析モジュール１０８に返送される。

情報源分類モジュール２０１は、情報の所有者であるユーザ名、情報の作成日、抽出された単語（名詞）を伝播測定モジュール２０４に送信する。

伝播測定モジュール２０４は、情報源分類モジュール２０１から集められた単語と単語に付与されたユーザ名、日時を用いて浸透度を計算、利用ＡＰＬ２０５からの要求と用途に応じて計算結果を出力する。

利用ＡＰＬ２０５は、伝播測定モジュール２０４から得られる浸透度をはじめとする種々の計算結果や情報に基づき、企業などの利用者が必要とする多様なアプリケーションにそって、集計結果をまとめ、レポートし、または将来予測などを行う。本実施形態において、利用ＡＰＬ２０５は解析サーバ１０３に含まれるよう記載されているが、他の実施形態においては、企業などのクライアントコンピュータあるいはその他のサーバに含むこともできる。

図４は、図３に対する信号シーケンス図の一例を示す。図４に示すように、文章収集モジュール１０７および情報源分類モジュール２０１は、すべてのＷｅｂサーバ１０１、２０１および２１１にアクセスして情報を収集し、情報源を分類する。また、同様に収集された情報を文章解析モジュール１０８および単語抽出モジュール１０９は文章解析し、単語抽出する。しかし、ユーザ識別モジュール２０３によってユーザ識別されるのは、通常、企業系Ｗｅｂサーバ２１０および個人系Ｗｅｂサーバ２１１からの情報のみを扱う。

図５は、Ｗｅｂ上のＢＢＳ画面の一例である。ＢＢＳサイト上では、通常図５に示すようなメッセージが掲載されており、これらが収集の対象となり、Ｗｅｂ上の画面には、投稿された文章が投稿者名と投稿日時が付加されて表示されている。

図６は、企業系Ｗｅｂサーバ上の情報の一例である。図６に示すように通常のＨＴＴＰにおける情報出力中には、ＨＴＴＰヘッダとＨＴＭＬ本文とが含まれており、本実施形態においては、情報の収集はＨＴＭＬ本文から行い、日付情報はＨＴＴＰヘッダから、ユーザ識別情報は企業サイトのＵＲＬ部分から、それぞれ抽出する。

図７は、個人系Ｗｅｂサーバ上の情報の一例である。基本的には、個人系サーバでも企業系サーバと同様に種々の情報を収集または抽出するが、ユーザ識別情報は主にサイトのＵＲＬの下位部分を利用して抽出する。

図８は、単語抽出モジュール１０９内の形態素解析を用いた単語抽出の一例である。図８にその流れを示すように、入力された文を形態素解析にかけた後、単語抽出を行い、最終的に抽出結果を得る。

以下に、情報の収集に関連するいくつかの実施例について説明する。
（第１実施例）
本発明の第１実施例による、ある期間における話題Ｘに関する浸透度の計算方法は以下の通りである。

（１）話題Ｘを特徴づけるキーワードを単語Ｙと単語Ｚとする。
（例：話題Ｘ＝「タマちゃん」、単語Ｙ＝「タマちゃん」、単語Ｚ＝「たまちゃん」）
（２）単語Ｙを含む記事数＋単語Ｚを含む記事数を計数し、単語Ｙを含む記事と単語Ｚを含む記事の正確な記事の作者数を計数する。
（３）計数結果例を以下の表とする。

ある１週間の上記の話題の記事数：

ある１週間の上記の話題に対する作者数（上段はその日の正確な作者数下段は累積した期間を通しての正確な作者数）：

ここで、サイトＡは日々同じ人物、サイトＢは毎日異なる人物という特徴になっている例を示している。

サイトＡ、サイトＢのＷｅｂサーバに記録されているログから計数した当記事に対する閲覧者数（上段は当日、下段は累積）：

ここで、上記の表と同様、サイトＡは日々同じ人物、サイトＢは毎日異なる人物という特徴になっているものとし、Ｃｏｏｋｉｅなどの併用により正確なアクセスユーザを計数する場合もある。

サイトおよび話題に対する定数値：

ここで、サイトの定数値は、サイトの登録ユーザ数やアクセス数などを用いて算出することもでき、話題に対する定数値は、サーチエンジンなどの検索キーワードのランキングなどから算出することもできる。

（第２実施例）
本発明の第２実施例は、請求項２に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。（計測期間７日間における浸透度の計算例）
(２−１)サイトＡの７日間の記事数の合計＋サイトＢの７日間の記事数の合計＝１４０
(２−２)サイトＡの７日間の作者数の合計（＝５）＋サイトＢの７日間の作者数の合計（＝３５）＝４０
(２−３)浸透度＝(２−１)の二乗／(２−２)＝１６００／１４０＝１１．４
となる。

また、上記では７日間全体での浸透度を算出したが、本実施例の計算方法を１日ごとに適用して、日毎に浸透度が変化する様子を見ることもできる。上記の条件で１日目から７日目までの浸透度を算出した結果は以下の通りである。

（第３実施例）
本発明の第３実施例は、請求項３に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。（計測期間７日間における浸透度の計算例）
(３−１)サイトＡの７日間の記事数（＝７０）×定数値（＝１／１０）＋サイトＢの７日間の記事数（＝７０）×定数値（＝１）＝７７
(３−２)浸透度＝(２−１)の二乗／(３−１)＝１６００／７７＝２０．８
となる。

（第４実施例）
本発明の第４実施例は、請求項４に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。（計測期間７日間における浸透度の計算例）
（４−１）サイトＡとサイトＢの作者数の合計の二乗（＝１６００）＋サイトＡの参照者数（＝１６０）＋サイトＢの参照者数（＝２４５０）＝４２１０
（４−２）浸透度＝（４−１）／（２−１）＝４２１０／１４０＝３０．１
となる。

（第５実施例）
本発明の第５実施例は、請求項５に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。
（５−１）浸透度＝（２−３）×１０＝１１．４×１０＝１１４
となる。

（第６実施例）
本発明の第５実施例は、請求項５に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。以下の式は１に漸近する。
（６−１）補正した浸透度＝ｔａｎｈ（浸透度／１００）

（第７実施例）
本発明の第７実施例は、請求項７に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。本実施例は、実施例２の日毎の浸透度と類似するが、累積した浸透度を算出する点に特徴がある。したがって、７日目の浸透度は７日間全体で計算した浸透度と同一となる。本実施例の浸透度の算出例は以下の通りである。

（第８実施例）
本発明の第８実施例は、請求項８に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。

上記の通り、６日から７日の差分が、話題Ｉは１、話題Ｊは４、話題Ｋは１であることから７日における関心の強かった話題として話題Ｊを抽出する。

（第９実施例）
本発明の第９実施例は、請求項９に示す方法で浸透度を計算する。具体的には以下の通りである。

上記の通り７日における浸透度の順位付けは、話題Ｋ＞話題Ｉ＞話題Ｊである。

（第１０実施例）
本発明の第１０実施例では、同様に、このような順序付けを報道発表日や広告日などのイベント発生時に基づき行うことにより、商品または行事などを象徴する単語の浸透度を併記することで伝播度を測定し、報道発表または広告などのイベントによる効果を算出するようにすることができる。このようにイベントごとに浸透度の順序付けを行った実施例の結果は以下の通りである。

上記のように、ある単語に象徴される商品または行事の社会への広まりの速度、報道発表日または広告日などを参照することによる広まりのタイミング等といった伝播度を測定することによって、イベントＡによる効果は当日が５、翌日が＋５、イベントＢによる効果は当日が５、翌日が−２、およびイベントＣによる効果は当日が２０、翌日が＋１であった。したがって、イベントＡとイベントＣは効果があったが、イベントＢは効果がなかったと判定される。

したがって、本発明では、ある話題を象徴する単語を含む情報を対象に、広くＷｅｂサーバを対象にした計数手段と、一定期間内の一意な人数を対象にした計数手段と、情報の閲覧者を対象にした計数手段と、情報の伝播を計数する手段を導入し、情報の伝播をインターネット上で測定することを特徴とし、ある単語に象徴される話題の社会への広まりの速度、広まりの強さを測定することにより、社会で関心の強い話題の抽出、話題同士の順位付け、広告、キャンペーン、報道発表の効果の測定が可能となる。

従来のインターネット上の口コミ伝播測定方法の一例を示した図である。 図１に対する信号シーケンス図の一例を示す図である。 本発明の情報伝播測定システムの一例を示す図である。 図３に対する信号シーケンス図の一例を示す図である。 Ｗｅｂ上のＢＢＳ画面の一例を示す図である。 企業系Ｗｅｂサーバ上の情報の一例を示す図である。 個人系Ｗｅｂサーバ上の情報の一例を示す図である。 単語抽出モジュール１０９内の形態素解析を用いた単語抽出の一例を示す図である。

符号の説明

１０１ 利用者コンピュータ
１０２、２１０、２１１ Ｗｅｂサーバ
１０３ 解析サーバ
１０４ コンピュータネットワーク
１０５ ブラウザソフト
１０６ ＢＢＳソフト
１０７ 文章収集モジュール
１０８ 文章解析モジュール
１０９ 単語抽出モジュール
１１０ 伝播解析モジュール
２０１ 情報源分類モジュール
２０２ ユーザ識別モジュール
２０３ 日時識別モジュール
２０４ 伝播測定モジュール
２０５ 利用ＡＰＬモジュール

Claims (11)

1. １つまたは複数の文を有する対象情報を該対象情報の作成者及び作成日付とともに対象情報記憶手段に記憶して公開する１つまたは複数のインターネットサイトと、当該公開された対象情報へアクセスされた日付を含むアクセス履歴を記録する履歴記録手段とを含む１つまたは複数の公開サーバと、
   インターネットに接続し前記１つまたは複数のインターネットサイトを介して前記公開サーバに前記対象情報を送信する手段を含む１つまたは複数のクライアントコンピュータと、
   インターネットに接続し前記１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開された対象情報を、前記公開サーバの対象情報記憶手段から読出して収集する収集手段と、当該収集された前記対象情報から日付情報および該対象情報の作成者を抽出し、前記対象情報が有する文を解析して該文から単語を抽出する解析抽出手段と、前記公開サーバの履歴記録手段からアクセス履歴を読み出し、前記１つまたは複数の所定の単語を含む前記対象情報をアクセスした参照者の数をアクセスした日時に基づいて集計する参照者集計手段と、１つまたは複数の所定の単語を含む前記対象情報の数と、該所定の単語を含む前記対象情報を作成した作成者の数とを前記所定の単語ごとに前記日付情報に基づいて日付ごとに集計し、前記参照者集計手段により集計された参照者の数とともに用いて浸透度を算出する集計手段とを含む解析サーバと
   を備えたことを特徴とするインターネット上の情報伝播測定システム。
2. 前記浸透度は、前記集計された作成者の数の二乗を前記集計された対象情報の数で除して得られた値とすることを特徴とする請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
3. 前記集計手段は、前記１つまたは複数の所定の単語を含む前記対象情報の数を、前記公開サーバごとに集計し、前記公開サーバの各々に予め割当てられた所定の重み値を乗じて集計することを特徴とする請求項２に記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
4. 前記浸透度は、前記集計された作成者の数の二乗に該参照者の数を加えた値を前記集計された対象情報の数で除して得られた値とすることを特徴とする請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
5. 前記集計手段は、前記１つまたは複数の所定の単語を含む前記対象情報の数を、前記１つまたは複数の所定の単語ごとに集計し、前記１つまたは複数の所定の単語の各々に予め割当てられた所定の重み値を乗じて集計することを特徴とする請求項２、３または４に記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
6. 前記解析サーバは、入力値を増大させ無限とすると一定の値に漸近する漸近関数を用いて、前記浸透度を該漸近関数の入力値として入力し一定の値に漸近する出力値を得る変換手段をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
7. 前記浸透度は、所定の日時から前記集計された作成者の数を累積した値の二乗を該所定の日時から前記集計された対象情報の数を累積した値で除して得られた値とすることを特徴とする請求項１に記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
8. 前記解析サーバは、所定の時間間隔に対する浸透度の変化量を算出する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
9. 前記解析サーバは、浸透度の大きい順に前記所定の単語を順序付ける手段をさらに含むことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
10. 所定の単語により象徴される商品または行事などについての複数のイベントの発生日時と、該単語の前記浸透度とに基づいて伝播度を測定し、該伝播度により前記複数のイベントごとの効果を算出するイベント効果算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載のインターネット上の情報伝播測定システム。
11. １つまたは複数の公開サーバが、１つまたは複数のインターネットサイトに１つまたは複数の文を有する対象情報を該対象情報の作成者及び作成日付とともに対象情報記憶手段に記憶して公開させ、履歴記録手段に当該公開された対象情報へアクセスされた日付を含むアクセス履歴を記録させるステップと、
    １つまたは複数のクライアントコンピュータが、インターネットに接続し前記１つまたは複数のインターネットサイトを介して前記公開サーバに前記対象情報を送信するステップと、
    解析サーバが、収集手段にインターネットに接続し前記１つまたは複数のインターネットサイトを介して公開された対象情報を、前記公開サーバの前記対象情報記憶手段から読出して収集させ、解析抽出手段に当該収集された前記対象情報から日付情報および該対象情報の作成者を抽出させ、参照者集計手段に前記公開サーバの履歴記録手段からアクセス履歴を読み出し、前記１つまたは複数の所定の単語を含む前記対象情報をアクセスした参照者の数をアクセスした日時に基づいて集計させ、および前記対象情報が有する文を解析して該文から単語を抽出させ、並びに集計手段に１つまたは複数の所定の単語を含む前記対象情報の数と、該所定の単語を含む前記対象情報を作成した作成者の数とを前記所定の単語ごとに前記日付情報に基づいて日付ごとに集計し、前記参照者集計手段により集計された参照者の数とともに用いて浸透度を算出させるステップと
    を備えたことを特徴とするインターネット上の情報伝播測定方法。

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