JP5244683B2 - 人間関係判定装置、人間関係判定方法及び人間関係判定プログラム - Google Patents
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Description
すなわち、第1の課題は、滞在地が一定数重畳しているだけで二者が知人であると判定してしまうため、無関係の人どうしを知人と判定してしまう点である。例えば、ユーザと他者が集合住宅等の同一の建物に住んでいたり、同一ビル内の別会社又は別の部署に勤務している場合で、同一の路線を利用して通勤しているような場合には、両者間に面識がない場合でも知人と誤判定してしまう。
すなわち、一般に同行中のユーザ同士が特定の人間関係、例えば親しい友人関係にある場合、徒歩や、自家用車又はタクシ等の個別輸送機関を利用して同行する頻度が高くなる。これに対し、ユーザ同士が無関係な場合や知人程度の関係の場合には、バスや電車等の大量輸送機関を利用して偶然同行することはあっても、徒歩や個別輸送機関を利用して同行する頻度はきわめて低くなる。
この発明の第1の観点はこのような点に着目してなされたもので、先ず複数のユーザの滞在位置の遷移を表す移動履歴情報に基づいて検出された、当該各ユーザの移動手段を表す情報と、各ユーザ間の同行の状況を表す同行情報とをそれぞれ取得し、この取得された移動手段を表す情報及び同行情報をそれぞれ移動手段情報記憶部及び同行情報記憶部に記憶させる。次に、上記複数のユーザのうち注目するユーザとその他のユーザとの間の人間関係を判定する際に、上記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段を表す情報及び上記同行情報記憶部に記憶された同行の状況を表す情報に基づいて、上記その他のユーザの各々について、予め設定された一定期間における移動手段別の上記注目ユーザとの同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存する。そして、このメモリに保存されたログ情報から、特定の人間関係の判定に適した移動手段について生成されたログ情報を読み出し、この読み出されたログ情報に基づいて上記注目ユーザとその他のユーザとが特定の人間関係にあるか否かを判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させるようにしたものである。
このようにすると、複数のユーザの移動履歴情報を取得しさえすれば、装置内で各ユーザの移動手段と、複数のユーザ間の同行の状況を判定することが可能となり、この移動手段の判定結果を表す情報と同行の状況の判定結果を表す情報に基づいて、ユーザ同士が特定の人間関係にあるか否かを判定することが可能となる。
図1は、この発明に係わる人間関係判定装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。この実施形態の人間関係判定装置は、例えば携帯電話機やPDA(Personal Digital Assistant)等の携帯端末からなり、位置計測部1と、入出力インタフェース2と、記憶部3と、同行・移動手段判定部4と、友人判定部5と、タイマ6を備えている。
入出力制御プログラム131は、通信インタフェース16、入出力インタフェース17及びタイマインタフェース20をそれぞれ制御して、通信データ、操作データ、表示データ及び開始トリガ信号の送受信又は入出力を行わせる処理を、CPU11に実行させる。
(1) 自装置のユーザの移動履歴情報と、予め他者の携帯端末から取得し記憶しておいた他者の移動履歴情報をデータメモリ14の位置情報記憶エリア141からそれぞれ読み出す処理。
(2) 上記読み出された自装置のユーザの移動履歴情報に含まれる位置情報と、他者の移動履歴情報に含まれる位置情報とを、同一の時間区間同士で比較してその距離差を計算する。そして、この距離差をもとに同行の有無を判定する処理。
(3) 上記(2) により得られた同行の有無の判定結果を表す情報を、データメモリ14の同行情報記憶エリア142に記憶させる処理。
(1) データメモリ14の位置情報記憶エリア141から自装置のユーザの移動履歴情報及び他者の移動履歴情報をそれぞれ読み出す。
(2) 上記読み出された自装置のユーザの移動履歴情報及び他者の移動履歴情報の各々について、当該移動履歴情報に含まれる位置情報とその時刻から時間帯別の速度と加速度を求め、この求めた速度と加速度から当該時間帯における移動手段を判定する処理。
(3) 上記(2) により得られた移動手段の判定結果を表す情報を、データメモリ14の移動手段情報記憶エリア143に記憶させる処理。
(1) 人間関係の判定対象となる複数の他者の各々について、一定期間(例えば1ヶ月間)における移動手段別の同行軌跡を表すログデータを生成する処理。この処理は、移動手段情報記憶エリア143に記憶された移動手段判定結果を表す情報と、同行情報記憶エリア142に記憶された同行の有無の判定結果を表す情報をもとに行われる。
(2) 上記生成されたログデータから、友人判定に適した特定の移動手段、例えば徒歩と個別輸送機関(自家用車、タクシー)について生成したログデータを抽出し、この抽出したログデータに基づいて自装置のユーザと他者との人間関係が友人関係にあるか否かを判定する処理。
図3は、当該判定装置による人間関係判定処理の全体の流れを示すフローチャートである。
(1)位置計測処理
自装置の位置計測処理は、位置計測制御プログラム132に従い、予め設定された周期で定期的に行われる。すなわち、CPU11は、図6のステップS11において、GPS受信機15から、複数のGPS衛星から送信されたGPS信号に含まれる位置計測用データを定期的に取り込む。そして、この取り込んだ各位置計測用データをもとに周知の演算を行って、緯度及び経度により表される自装置の位置情報を計算し、この計算された位置情報を計測時刻を表す情報に対応付けてデータメモリ14内の位置情報記憶エリア141に記憶させる。かくして、位置情報記憶エリア141には自装置の位置の遷移を表す移動履歴情報が蓄積される。
本実施形態の移動手段判定処理機能は、移動手段の判定を行うための移動手段判定機能と、その移動手段判定結果を補正する移動手段判定補正機能を有する。
いま仮に、現在時刻Tから一定時間前(n秒間)を判定区間として移動手段を判定した場合、ユーザは実際には全区間を手段αで移動していても、判定結果では手段αと手段βとを切り替えて移動したものと誤判定される可能性がある。
ステップS11において、位置計測制御プログラム132により計算された位置情報及び計測時刻を表す情報が位置情報記憶エリア141に記憶されると、CPU11は移動手段判定プログラム134を起動する。そして、この移動手段判定プログラム134の制御の下で、先ず開始トリガの有無により移動手段の判定を行うか否かを判定し(ステップS12)、移動手段判定を行う場合はステップS13へ移行し、行わない場合は処理を終了する。
そして、人間関係の判定対象となるすべてのユーザの移動履歴情報について、上記移動手段判定処理とその補正処理が終了すると、次に同行判定処理に移行する。
自装置ユーザと他のユーザとが同行しているか否かの判定を、CPU11は同行判定プログラム13に従い以下のように実行する。
すなわち、本実施形態では、GPSの計測精度の良し悪しに応じて同行の判定基準が変化する手法を用いる。その際、計測精度の尺度としてDOP(Dilution Of Precision)値を使用する。DOP値とは、捕捉したGPS衛星の数や配置場所、信号の強度をもとに算出される値であり、DOP値が小さいほど計測精度が高くなる。一般的にDOP値1に対して誤差5mと言われているため、DOP値に5を掛けた値を誤差距離rと定義する。
r=5×DOP値 (1)
(1)式を定義することで、計測された位置座標からの誤差範囲を表すことが可能である。したがって、例えばユーザU1とユーザU2の位置座標の誤差範囲どうしが重なっていれば、ユーザU1とユーザU2は同行している可能性が高いといえる。
F=1−(d/(d+r1+r2)) (2)
いま、r1+r2を合成誤差距離Rとおくと、(2)式は以下のように変形できる。
R=(F/(1−F))d (3)
(3)式は、合成誤差距離Rを縦軸に、計測距離dを横軸にした二次元平面上における傾きF/(1−F)の直線を表す式とみなすことができる。つまり、同行度Fは合成誤差距離Rと計測距離dをそれぞれ軸とした二次元平面上における直線の傾きを示すものとなる。したがって、同行度Fは、二者間の計測距離dと合成誤差距離Rとの関係を表したものの区切りとして使用できる。そのため、同行度Fは計測距離dと合成誤差距離Rを考慮した同行判定のしきい値として利用可能である。
CPU11は、友人判定プログラム135に従い以下のように判定処理を実行する。図10はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
すなわち、CPU11は先ずステップS601において記憶部、つまりデータメモリ14内の同行情報記憶エリア142及び移動手段情報記憶エリア143から、自装置ユーザの同行情報及び移動手段情報と、他の各ユーザの同行情報及び移動手段情報をそれぞれ読み出す。そして、この読み出された自装置ユーザの同行情報及び移動手段情報と、他の各ユーザの同行情報及び移動手段情報に基づいて、ステップS602により、他の各ユーザについて、一定期間(例えば1ヶ月間)における移動手段別の同行の状況(同行軌跡)を表すログデータを生成する。
これに対し、上記判定の結果、「タクシ」による同行回数もしきい値に満たなければ、CPU11はステップS621に移行する。そして、他ユーザAは自装置ユーザにとって友人ではないと判定し、この判定結果を友人判定結果記憶エリア144に記憶させる。
ユーザA(友人);「徒歩」による同行回数及び同行時間の平均値がいずれもしきい値以上となるので、「友人」と判定。
ユーザB(友人);「徒歩」による同行回数及び同行時間の平均値がいずれもしきい値以上となるので、「友人」と判定。
ユーザC(友人);「徒歩」による同行回数及び同行時間の平均値はしきい値未満であるが、「自家用車」による同行回数がしきい値以上となるので、「友人」と判定。
ユーザD(友人);「徒歩」、「自家用車」、「タクシ」のいずれも同行回数がしきい値未満となるため、「友人ではない」と判定。
ユーザE(友人);「徒歩」、「自家用車」、「タクシ」のいずれも同行回数がしきい値未満となるため、「友人ではない」と判定。
以上の判定結果を見ると、ユーザD以外は正解しているため正解率は80%となる。
すなわち、ユーザの移動履歴を用いるだけでユーザ同士が友人関係にあるか否かを高精度に判定することが可能となる。
Claims (7)
- 複数のユーザの滞在位置の遷移を表す移動履歴情報に基づいて検出された、当該各ユーザの移動手段を表す情報と、各ユーザ間の同行の状況を表す同行情報とをそれぞれ取得し、この取得された移動手段を表す情報及び同行情報をそれぞれ移動手段情報記憶部及び同行情報記憶部に記憶させる手段と、
前記複数のユーザのうち注目するユーザとその他のユーザとの間の人間関係を判定する際に、前記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段を表す情報及び前記同行情報記憶部に記憶された同行の状況を表す情報に基づいて、前記その他のユーザの各々について、予め設定された一定期間における移動手段別の前記注目ユーザとの同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存するログ情報生成手段と、
前記メモリに保存されたログ情報から、特定の人間関係の判定に適した移動手段について生成されたログ情報を読み出し、この読み出されたログ情報に基づいて前記注目ユーザとその他のユーザとが特定の人間関係にあるか否かを判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる判定手段と
を具備することを特徴とする人間関係判定装置。 - 前記ログ情報生成手段は、移動手段として徒歩、個別輸送機関及び大量輸送機関を定義して、これらの移動手段別に同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存し、
前記判定手段は、
人間関係としてその親密度の高さに応じて無関係、知人関係及び友人関係を定義した場合に、友人関係の判定に適した移動手段として徒歩及び個別輸送機関を選択して、この徒歩及び個別輸送機関の各々について生成されたログ情報を前記メモリから読み出す手段と、
前記読み出されたログ情報により表される同行の頻度を予め設定したしきい値と比較し、当該同行の頻度がしきい値以上となるその他のユーザを前記注目ユーザに対し友人関係にあるユーザであると判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる手段と
を備えることを特徴とする請求項1記載の人間関係判定装置。 - 複数のユーザの各々について、その滞在位置の遷移を表す移動履歴情報を取得し、この取得された移動履歴情報を位置情報記憶部に記憶させる手段と、
前記位置情報記憶部から移動履歴情報を読み出し、この読み出された移動履歴情報に基づいて前記各ユーザの移動手段を判定し、その判定結果を表す情報を移動手段情報記憶部に記憶させる手段と、
前記位置情報記憶部から移動履歴情報を読み出し、この読み出された移動履歴情報に基づいて前記複数のユーザ間の同行の状況を判定し、その判定結果を表す情報を同行情報記憶部に記憶させる手段と、
前記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段の判定結果を表す情報と、前記同行情報記憶部に記憶された同行の状況の判定結果を表す情報に基づいて、前記複数のユーザのうち注目するユーザとその他のユーザとの人間関係を判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる人間関係判定手段と
を具備し、
前記人間関係判定手段は、
前記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段の判定結果を表す情報と、前記同行情報記憶部に記憶された同行の状況の判定結果を表す情報に基づいて、前記その他のユーザの各々について、予め設定された一定期間における移動手段別の前記注目ユーザとの同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存するログ情報生成手段と、
前記メモリに保存されたログ情報から、特定の人間関係の判定に適した移動手段について生成されたログ情報を読み出し、この読み出されたログ情報に基づいて前記注目ユーザとその他のユーザとが特定の人間関係あるか否かを判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる手段と
を備えることを特徴とする人間関係判定装置。 - コンピュータ及び記憶部を備える人間関係判定装置が、複数のユーザの滞在位置の遷移を表す移動履歴情報に基づいて検出された、当該各ユーザの移動手段を表す情報と、各ユーザ間の同行の状況を表す情報とをそれぞれ取得し、この取得された移動手段を表す情報及び同行情報をそれぞれ移動手段情報記憶部及び同行情報記憶部に記憶させる過程と、
前記人間関係判定装置が、前記複数のユーザのうち注目するユーザとその他のユーザとの間の人間関係を判定する際に、前記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段を表す情報及び前記同行情報記憶部に記憶された同行の状況を表す情報に基づいて、前記その他のユーザの各々について、予め設定された一定期間における移動手段別の前記注目ユーザとの同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存するログ情報生成過程と、
前記人間関係判定装置が、前記メモリに保存されたログ情報から、特定の人間関係の判定に適した移動手段について生成されたログ情報を読み出し、この読み出されたログ情報に基づいて前記注目ユーザとその他のユーザとが特定の人間関係にあるか否かを判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる判定する過程と
を具備することを特徴とする人間関係判定方法。 - 前記ログ情報生成過程は、前記人間関係判定装置が、移動手段として徒歩、個別輸送機関及び大量輸送機関を定義して、これらの移動手段別に同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存し、
前記判定する過程は、
前記人間関係判定装置が、人間関係としてその親密度の高さに応じて無関係、知人関係及び友人関係を定義した場合に、友人関係の判定に適した移動手段として徒歩及び個別輸送機関を選択して、この徒歩及び個別輸送機関の各々について生成されたログ情報を前記メモリから読み出す過程と、
前記人間関係判定装置が、前記抽出されたログ情報により表される同行の頻度を予め設定したしきい値と比較し、当該同行の頻度がしきい値以上となるその他のユーザを前記注目ユーザに対し友人関係にあるユーザであると判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる過程と
を備えることを特徴とする請求項4記載の人間関係判定方法。 - コンピュータ及び記憶部を備える人間関係判定装置が、複数のユーザの各々について、その滞在位置の遷移を表す移動履歴情報を取得し、この取得された移動履歴情報を位置情報記憶部に記憶させる過程と、
前記人間関係判定装置が、前記位置情報記憶部から移動履歴情報を読み出し、この読み出された移動履歴情報に基づいて前記各ユーザの移動手段を判定し、その判定結果を表す情報を移動手段情報記憶部に記憶させる過程と、
前記人間関係判定装置が、前記位置情報記憶部から移動履歴情報を読み出し、この読み出された移動履歴情報に基づいて前記複数のユーザ間の同行の状況を判定し、その判定結果を表す情報を同行情報記憶部に記憶させる過程と、
前記人間関係判定装置が、前記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段の判定結果を表す情報と、前記同行情報記憶部に記憶された同行の状況の判定結果を表す情報に基づいて、前記複数のユーザのうち注目するユーザとその他のユーザとの人間関係を判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる人間関関係の判定過程と
を具備し、
前記人間関係の判定過程は、
前記人間関係判定装置が、前記移動手段情報記憶部に記憶された移動手段の判定結果を表す情報と、前記同行情報記憶部に記憶された同行の状況の判定結果を表す情報に基づいて、前記その他のユーザの各々について、予め設定された一定期間における移動手段別の前記注目ユーザとの同行の頻度を表すログ情報を生成し、この生成されたログ情報をメモリに保存するログ情報生成する過程と、
前記人間関係判定装置が、前記メモリに保存されたログ情報から、特定の人間関係の判定に適した移動手段について生成されたログ情報を読み出し、この読み出されたログ情報に基づいて前記注目ユーザとその他のユーザとが特定の人間関係あるか否かを判定して、この判定結果を表す情報を判定結果記憶部に記憶させる過程と
を備えることを特徴とする人間関係判定方法。 - 前記請求項1乃至3のいずれかに記載の人間関係判定装置が具備する各手段に対応する処理を、前記人間関係判定装置が備えるコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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