JP5525470B2 - Influence calculation device, influence calculation method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置、影響度算出方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an influence degree calculating device, an influence degree calculating method, and a program for calculating an influence degree of written information transmitted to social media.
近年、テレビCM等の広告に替わるマーケティング手法として、インフルエンサーを活用して商品情報を発信、および消費者の間にクチコミを促すインフルエンサー・マーケティングが注目されている。ここで、インフルエンサーとは、人々の消費行動に影響を与えるユーザを指し、ブログ、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)、口コミサイト、Twitter(登録商標)等のソーシャル・メディアにおいては、他のユーザに対して強い影響力を持つ人がインフルエンサーに該当する。 In recent years, influencer marketing that uses influencers to send product information and encourages reviews among consumers has been attracting attention as a marketing technique that replaces advertisements such as TV commercials. Here, an influencer refers to a user who influences consumer behavior. In social media such as a blog, SNS (social networking service), word-of-mouth site, Twitter (registered trademark), other users A person who has a strong influence on is an influencer.
インフルエンサー・マーケティングにおいて、複数のユーザの中から、最適なインフルエンサーを抽出することが重要である。そこで、インフルエンサーの抽出方法として、共通の関心を共有するコミュニティのユーザの中から、ユーザ間のリンク関係と予め登録されているユーザ情報に基づいて、インフルエンサーを抽出する方法が開示されている(例えば、特許文献1参照)。 In influencer marketing, it is important to extract an optimal influencer from a plurality of users. Therefore, as an influencer extraction method, a method of extracting an influencer from community users who share a common interest based on a link relationship between users and user information registered in advance is disclosed. (For example, refer to Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に開示されている方法では、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報が、どの程度拡散されているか、また、どの程度の時間で伝搬されているかを考慮していないため、ソーシャル・メディアへの書き込み情報の影響度を算出することはできないという問題点があった。
However, the method disclosed in
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを分析することにより、書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置、影響度算出方法、およびプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and by analyzing how much write information has been diffused and how long the write information has been propagated, the degree of influence of the write information has been analyzed. It is an object to provide an influence degree calculating device, an influence degree calculating method, and a program.
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。 The present invention proposes the following matters in order to solve the above problems. In addition, in order to make an understanding easy, although the code | symbol corresponding to embodiment of this invention is attached | subjected and demonstrated, it is not limited to this.
(1) 本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出装置であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段(例えば、図1の情報取得部110)と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段(例えば、図1のユーザ情報取得部120)と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段(例えば、図1の拡散率算出部130)と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する時系列リスト作成手段(例えば、図1の時系列リスト作成部140)と、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する反映度算出手段(例えば、図1の反映度算出部150)と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記反映度算出手段で算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する影響度算出手段(例えば、図1の影響度算出部160)と、を備えることを特徴とする影響度算出装置を提案している。
(1) The present invention is an influence degree calculation device for calculating the influence degree of written information sent to social media, the retransmission relation information for specifying the retransmission relation between users and the transmission from the social media The information acquisition means (for example, the
この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。ユーザ情報取得手段は、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。拡散率算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。時系列リスト作成手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。反映度算出手段は、時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。影響度算出手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、反映度算出手段で算出された反映度、書き込み情報を発信したユーザについて、拡散率算出手段で算出された拡散率、および書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する。したがって、書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されるかを示す時系列リストを作成し、時系列リストから算出された反映度と書き込み情報の拡散率とから、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。 According to this invention, an information acquisition means acquires writing information including retransmission information and transmission time information for specifying a retransmission relationship between users from social media. The user information acquisition means acquires the number of links with other users in each user in the social media from the social media. The spreading factor calculating means calculates a spreading factor, which is a probability that the writing information transmitted by each user in the social media is retransmitted based on the retransmission related information included in the writing information acquired by the information acquiring means. To do. The time series list creating unit creates a time series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission related information included in the write information acquired by the information acquisition unit. The reflection degree calculation means calculates a reflection degree indicating a retransmission status in a predetermined time zone based on the time series list created by the time series list creation means. The influence degree calculating means calculates the diffusion rate for the user who has transmitted the reflection degree calculated by the reflection degree calculating means and the writing information for a predetermined time zone including the transmission time information included in the writing information acquired by the information acquiring means. The degree of influence of each piece of write information is calculated based on the spreading factor calculated by the means, the user who sent the write information, and the user who sent the write information again, based on the number of links acquired by the user information acquisition means. Therefore, a time series list indicating how long the write information is propagated is created, and the influence of the write information is calculated from the reflectivity calculated from the time series list and the diffusion ratio of the write information. Thus, it is possible to calculate the degree of influence taking into account how much the write information is diffused and how long the write information is propagated.
(2) 本発明は、(1)の影響度算出装置について、前記影響度算出手段で算出された各書き込み情報の影響度に基づいて、前記各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する抽出手段を備えることを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (2) The present invention calculates the influence of each user based on the degree of influence of each piece of write information calculated by the degree of influence calculation means in the influence degree calculation device of (1), and calculates the calculated influence. It has proposed an influence degree calculating device characterized by comprising an extracting means for extracting a high-power user as an influencer.
この発明によれば、抽出手段は、影響度算出手段で算出された各書き込み情報の影響度に基づいて、各ユーザの影響力を算出し、算出された影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。したがって、書き込み情報の影響度からユーザ間に広く伝搬されている書き込み情報を発信し、影響力があるユーザをインフルエンサーとして抽出することができる。 According to this invention, the extraction means calculates the influence of each user based on the influence degree of each writing information calculated by the influence degree calculation means, and extracts the calculated user having a high influence as an influencer. To do. Therefore, it is possible to transmit write information that is widely propagated between users based on the influence level of the write information, and to extract influential users as influencers.
(3) 本発明は、(1)または(2)の影響度算出装置について、前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、前記所定時間帯毎の再発信数を、前記所定時間帯毎の再発信数の和で割ることによって、反映度を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (3) The present invention relates to the degree-of-influence calculation device according to (1) or (2), wherein the reflection degree calculation means is based on the time series list created by the time series list creation means for each predetermined time period. The influence degree calculating device is characterized in that the reflection degree is calculated by dividing the number of retransmissions by the sum of the number of retransmissions for each predetermined time period.
この発明によれば、反映度算出手段は、時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯毎の再発信数を、所定時間帯毎の再発信数の和で割ることによって、反映度を算出する。したがって、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを用いて、所定時間帯における書き込み情報の再発信度合として、反映度を算出することができる。 According to this invention, the reflection degree calculation means divides the number of retransmissions for each predetermined time period by the sum of the number of retransmissions for each predetermined time period based on the time series list created by the time series list creation means. To calculate the reflection degree. Therefore, the reflection degree can be calculated as the retransmission degree of the write information in the predetermined time period by using the time series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed.
(4) 本発明は、(1)から(3)の影響度算出装置について、前記拡散率算出手段は、前記各ユーザについて、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (4) The present invention relates to the degree-of-influence calculation device according to (1) to (3), wherein the spreading factor calculation means includes, for each user, retransmission information included in the write information acquired by the information acquisition means. The influence degree calculating device is characterized in that the spreading factor is calculated by dividing the number of re-transmitted write information calculated based on the total number of write information transmitted by the user.
この発明によれば、拡散率算出手段は、各ユーザについて、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて算出された書き込み情報の再発信数を、ユーザが発信した書き込み情報の全発信数で割ることによって、拡散率を算出する。したがって、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報を用いて、各ユーザの書き込み情報が他のユーザにより再発信される確率である拡散率を算出することができる。 According to this invention, the spreading factor calculating means transmits, for each user, the number of retransmissions of the write information calculated based on the retransmission information included in the write information acquired by the information acquisition means. The spreading factor is calculated by dividing by the total number of transmissions of write information. Therefore, using the retransmission relationship information that identifies the retransmission relationship between users, the spreading factor, which is the probability that each user's write information is retransmitted by another user, can be calculated.
(5) 本発明は、(1)から(4)の影響度算出装置について、前記時系列リスト作成手段は、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段(例えば、図1の伝搬経路解析部141)と、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報、および前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成するリスト作成手段(例えば、図1のリスト作成部142)と、を備え、前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における各伝搬段階の再発信状況を示す反映度を算出し、前記影響度算出手段は、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記反映度算出手段で算出された、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から影響度を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (5) The present invention relates to the degree-of-impact calculation device according to (1) to (4), wherein the time-series list creating unit is based on retransmission information included in the write information acquired by the information acquiring unit. Propagation path analysis means (for example, propagation path analysis section 141 in FIG. 1) that analyzes the propagation path through which the write information propagates and creates propagation path information, and the transmission included in the write information acquired by the information acquisition means Based on the time information and the propagation path analyzed by the propagation path analysis means, a list creation means for creating a time series list in which the number of retransmissions at each propagation stage is listed for each predetermined time zone (for example, FIG. 1) A list creation unit 142), and the reflection degree calculation means indicates a retransmission status of each propagation stage in a predetermined time zone based on the time series list created by the time series list creation means. The reflection degree is calculated, and the influence degree calculation means is included in the write information acquired by the information acquisition means, calculated by the reflection degree calculation means, based on the propagation path analyzed by the propagation path analysis means. The degree of influence is calculated from the degree of reflection of a predetermined time period including the transmission time information to be transmitted, the spreading factor calculated by the spreading factor calculating unit, and the number of links acquired by the user information acquiring unit A calculation device is proposed.
この発明によれば、伝搬経路解析手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する。リスト作成手段は、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報、および伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。反映度算出手段は、時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における各伝搬段階の再発信状況を示す反映度を算出する。影響度算出手段は、伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、反映度算出手段で算出された、情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、拡散率算出手段で算出された拡散率、およびユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から影響度を算出する。したがって、書き込み情報が伝搬する段階的な経路である伝搬経路を解析することにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬することを加味して書き込み情報の影響度を算出することができる。 According to the present invention, the propagation path analysis means analyzes the propagation path through which the write information propagates based on the transmission time information included in the write information acquired by the information acquisition means, and creates propagation path information. Based on the retransmission relationship information included in the write information acquired by the information acquisition unit and the propagation path analyzed by the propagation path analysis unit, the list creation unit calculates the number of retransmissions at each propagation stage for each predetermined time period. Create a list of time series. The reflection degree calculation means calculates a reflection degree indicating the retransmission status of each propagation stage in a predetermined time zone based on the time series list created by the time series list creation means. The influence degree calculating means is based on the propagation path analyzed by the propagation path analyzing means, and is calculated by the reflection degree calculating means and includes a transmission time information included in the write information acquired by the information acquisition means. The influence degree is calculated from the reflection degree, the spreading factor calculated by the spreading factor calculating unit, and the number of links acquired by the user information acquiring unit. Therefore, by analyzing a propagation path that is a stepwise path through which write information propagates, it is possible to calculate the degree of influence of the write information in consideration of the fact that the write information propagates step by step from user to user. .
(6) 本発明は、(5)の影響度算出装置について、前記影響度算出手段は、前記伝搬経路のうち一経路のn段階における影響度をIn、前記一経路のn段階のユーザの拡散率をXn、前記一経路のn段階のユーザのリンク数をFn、前記一経路のn段階の反映度のうち、前記n段階のユーザが書き込み情報を発信した発信時刻を含む前記所定時間帯の反映度をRTnとしたとき、前記一経路のn段階における影響度Inは、数1の式を用いて求められることを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (6) In the influence calculation device according to (5), the influence calculation unit is configured such that the influence degree in the n stages of one path among the propagation paths is In, and the diffusion of the users in the n stages of the one path is performed. The rate is Xn, the number of links of the n-stage user of the one path is Fn, and the n-stage reflectivity of the one path includes the transmission time at which the n-stage user transmits the write information. Proposed is an influence degree calculating device characterized in that, when the reflection degree is RTn, the influence degree In in the n stages of the one path is obtained using the equation (1).
この発明によれば、一経路のn段階における影響度Inは、一経路のn段階のユーザの拡散率Xn、一経路のn段階のユーザのリンク数Fn、一経路のn段階の反映度のうち、n段階のユーザが書き込み情報を発信した発信時刻を含む所定時間帯の反映度RTnを用いて求められる。したがって、伝搬のn段階における書き込み情報の影響度Inを算出することができる。 According to the present invention, the influence level In of n stages of one path is the spread ratio Xn of users of n stages of one path, the number of links Fn of users of n stages of one path, and the reflectivity of n stages of one path. Of these, the reflection rate RTn in a predetermined time period including the transmission time when the n-stage user transmits the write information is obtained. Therefore, it is possible to calculate the influence degree In of the write information in the n stages of propagation.
(7) 本発明は、(1)から(6)の影響度算出装置について、前記拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記拡散率を算出することを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (7) According to the present invention, in the degree of influence calculation device according to (1) to (6), the spreading factor calculating means calculates the spreading factor based on retransmission information included in write information that has been set for a predetermined period. An influence degree calculating device characterized by calculating is proposed.
この発明によれば、拡散率算出手段は、所定期間にされた書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率を算出する。したがって、所定期間における書き込み情報の影響度を算出することができる。 According to the present invention, the spreading factor calculating means calculates the spreading factor based on the retransmission related information included in the write information set for a predetermined period. Therefore, it is possible to calculate the degree of influence of write information in a predetermined period.
(8) 本発明は、(1)から(7)の影響度算出装置について、情報取得手段は、前記ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得することを特徴とする影響度算出装置を提案している。 (8) According to the present invention, in the influence degree calculation devices of (1) to (7), the information acquisition means acquires write information that matches a predetermined condition among the write information retransmitted in the social media The influence degree calculation device characterized by doing is proposed.
この発明によれば、情報取得手段は、ソーシャル・メディアにおいて再発信された書き込み情報のうち、所定の条件に合致する書き込み情報を取得する。したがって、所定の条件に合致する書き込み情報の影響度を算出することができる。 According to this invention, the information acquisition means acquires write information that matches a predetermined condition among the write information retransmitted on social media. Therefore, it is possible to calculate the degree of influence of write information that matches a predetermined condition.
(9) 本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出方法であって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップ(例えば、図3のステップS1)と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第2のステップ(例えば、図3のステップS2)と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第3のステップ(例えば、図3のステップS3)と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第4のステップ(例えば、図3のステップS4)と、前記第4のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第5のステップ(例えば、図3のステップS5)と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第5のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第3のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する(例えば、図3のステップS6、S7)と、を含むことを特徴とする影響度算出方法を提案している。 (9) The present invention is an influence calculation method for calculating the influence of written information transmitted to social media, the retransmission relationship information for specifying the retransmission relationship between users and the transmission from social media A first step of acquiring write information including time information (for example, step S1 in FIG. 3) and a number of links with other users in each user in the social media are acquired from the social media. Write information transmitted by each user in the social media based on step 2 (for example, step S2 in FIG. 3) and retransmission information included in the write information acquired in the first step. In the third step (for example, step S3 in FIG. 3) for calculating the spreading factor, which is the probability of being retransmitted, in the first step A fourth step (for example, step S4 in FIG. 3) for creating a time series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission relationship information and the transmission time information included in the obtained write information. ), A fifth step (for example, step S5 in FIG. 3) for calculating a reflection rate indicating a retransmission status in a predetermined time zone based on the time-series list created in the fourth step, and the first For the predetermined time zone including the transmission time information included in the write information acquired in the step, the reflectivity calculated in the fifth step, the user who transmitted the write information, and the user who retransmitted the write information , The number of links acquired in the second step, and the spreading factor calculated in the third step for the user who sent the write information Based on this, an influence degree calculation method characterized by including the influence degree of each writing information (for example, steps S6 and S7 in FIG. 3) is proposed.
この発明によれば、まず、第1のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第2のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第3のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第4のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。次に、第5のステップにおいて、第4のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。次に、第6のステップにおいて、次に、第6のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、第5のステップで算出された反映度、書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第2のステップで取得されたリンク数、および書き込み情報を発信したユーザについて、第3のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する。したがって、書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されるかを示す時系列リストを作成し、時系列リストから算出された反映度と書き込み情報の拡散率とから、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。 According to this invention, first, in the first step, write information including retransmission relationship information for specifying a retransmission relationship between users and transmission time information is acquired from social media. Next, in the second step, the number of links with other users in each user in the social media is acquired from the social media. Next, in the third step, the probability is that the write information transmitted by each user in the social media is retransmitted based on the retransmission related information included in the write information acquired in the first step. Calculate the diffusion rate. Next, in the fourth step, a time-series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission relationship information and the transmission time information included in the write information acquired in the first step. create. Next, in the fifth step, a reflection rate indicating a retransmission status in a predetermined time zone is calculated based on the time-series list created in the fourth step. Next, in the sixth step, next, in the sixth step, the reflection calculated in the fifth step for the predetermined time zone including the transmission time information included in the write information acquired in the first step. Based on the number of links acquired in the second step for the user who sent the writing information and the user who sent the writing information again, and the spreading factor calculated in the third step for the user who sent the writing information Thus, the influence degree of each writing information is calculated. Therefore, a time series list indicating how long the write information is propagated is created, and the influence of the write information is calculated from the reflectivity calculated from the time series list and the diffusion ratio of the write information. Thus, it is possible to calculate the degree of influence taking into account how much the write information is diffused and how long the write information is propagated.
(10) 本発明は、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報の影響度を算出する影響度算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップ(例えば、図3のステップS1)と、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第2のステップ(例えば、図3のステップS2)と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第3のステップ(例えば、図3のステップS3)と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第4のステップ(例えば、図3のステップS4)と、前記第4のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第5のステップ(例えば、図3のステップS5)と、前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第5のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第3のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する(例えば、図3のステップS6、S7)と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。 (10) The present invention is a program for causing a computer to execute an influence calculation method for calculating the influence of written information transmitted to social media. The first step (for example, step S1 in FIG. 3) of acquiring write information including re-transmission related information and transmission time information to be identified, and the number of links with other users in each user in the social media, Based on the second step (for example, step S2 in FIG. 3) acquired from the social media and the re-transmission relation information included in the writing information acquired in the first step, A third step of calculating the spreading factor, which is the probability that the write information sent by each user will be sent again (for example, 3) and a time series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission relationship information and the transmission time information included in the write information acquired in the first step. And a fifth step (for example, step S4 in FIG. 3) and a fifth step (a step S4 in FIG. 3) for calculating a reflection degree indicating a retransmission status in a predetermined time period based on the time-series list created in the fourth step. For example, for the predetermined time zone including the transmission time information included in the writing information acquired in step S5) of FIG. 3 and the writing information acquired in the first step, the reflectivity calculated in the fifth step and the writing information are changed. For the user who sent and the user who re-sent the write information, the number of links acquired in the second step and the user who sent the write information Then, based on the spreading factor calculated in the third step, a program for causing a computer to calculate the degree of influence of each writing information (for example, steps S6 and S7 in FIG. 3) is proposed. ing.
この発明によれば、まず、第1のステップにおいて、ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。次に、第2のステップにおいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、ソーシャル・メディアから取得する。次に、第3のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する。次に、第4のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。次に、第5のステップにおいて、第4のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。次に、第6のステップにおいて、第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、第5のステップで算出された反映度、書き込み情報を発信したユーザおよび書き込み情報を再発信したユーザについて、第2のステップで取得されたリンク数、および書き込み情報を発信したユーザについて、第3のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する。したがって、書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されるかを示す時系列リストを作成し、時系列リストから算出された反映度と書き込み情報の拡散率とから、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。 According to this invention, first, in the first step, write information including retransmission relationship information for specifying a retransmission relationship between users and transmission time information is acquired from social media. Next, in the second step, the number of links with other users in each user in the social media is acquired from the social media. Next, in the third step, the probability is that the write information transmitted by each user in the social media is retransmitted based on the retransmission related information included in the write information acquired in the first step. Calculate the diffusion rate. Next, in the fourth step, a time-series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission relationship information and the transmission time information included in the write information acquired in the first step. create. Next, in the fifth step, a reflection rate indicating a retransmission status in a predetermined time zone is calculated based on the time-series list created in the fourth step. Next, in the sixth step, for the predetermined time period including the transmission time information included in the write information acquired in the first step, the reflectivity calculated in the fifth step, the user who transmitted the write information, and Based on the number of links acquired in the second step and the spreading factor calculated in the third step for the user who retransmitted the write information and the user who transmitted the write information, the influence of each write information is calculated. calculate. Therefore, a time series list indicating how long the write information is propagated is created, and the influence of the write information is calculated from the reflectivity calculated from the time series list and the diffusion ratio of the write information. Thus, it is possible to calculate the degree of influence taking into account how much the write information is diffused and how long the write information is propagated.
本発明によれば、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを分析することにより、書き込み情報の影響度を算出することができる。 According to the present invention, the degree of influence of write information can be calculated by analyzing how much write information has been diffused and how long the write information has been propagated.
以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含むさまざまなバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the components in the present embodiment can be appropriately replaced with existing components and the like, and various variations including combinations with other existing components are possible. Therefore, the description of the present embodiment does not limit the contents of the invention described in the claims.
<影響度算出装置の構成>
図1は、本発明の実施形態に係る影響度算出装置100の構成図である。本実施形態に係る影響度算出装置100は、ソーシャル・メディア10にユーザが発信した書き込み情報の影響度を算出する装置である。ここで、ソーシャル・メディアとは、例えば、ブログ、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)、口コミサイト、Twitter(登録商標)等である。影響度算出装置100は、図1に示すように、情報取得部110、ユーザ情報取得部120、拡散率算出部130、時系列リスト作成部140、反映度算出部150、および影響度算出部160を備える。
<Configuration of influence calculation device>
FIG. 1 is a configuration diagram of an influence
情報取得部110は、ソーシャル・メディア10からユーザ間の再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する。ここで、再発信関係とは、書き込み情報を発信したユーザと、その書き込み情報を再発信したユーザとの繋がり、および書き込み情報と、その書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報との繋がりであって、例えば、Twitterのリツイートで繋がっているユーザおよびツイートである。また、再発信とは、あるユーザにより発信された書き込み情報の内容を再掲した新たな書き込み情報を発信することを意味する。
The
再発信関係情報は、あるユーザにより発信された書き込み情報が他のユーザにより再発信された際に、書き込み情報に付加される情報であって、例えば、再発信の書き込み情報の情報ID、書き込み情報を再発信したユーザのユーザID、再発信の基となった書き込み情報の情報ID、および再発信の基となった書き込み情報を発信したユーザのユーザIDを含み、本実施形態において、再発信関係情報にはこれらの情報が含まれるとして説明する。また、発信時間情報とは、再発信の基となった書き込み情報が発信された時刻から書き込み情報が再発信されるまでの経過時間である。なお、発信時間情報として、書き込み情報が再発信された時刻、および再発信の基となった書き込み情報が発信された時刻とを含み、再発信の基となった書き込み情報が発信された時刻から書き込み情報が再発信されるまでの経過時間を必要な際に都度算出してもよい。 The retransmission related information is information added to the write information when the write information transmitted by a certain user is retransmitted by another user. For example, the information ID of the retransmitted write information, the write information Including the user ID of the user who re-sent the message, the information ID of the write information that is the basis of the re-send, and the user ID of the user who sent the write information that is the basis of the re-send. The information will be described as including such information. Further, the transmission time information is an elapsed time from the time when the write information that is the basis of the re-transmission is transmitted until the write information is re-transmitted. The transmission time information includes the time when the writing information is retransmitted and the time when the writing information that is the basis of retransmission is transmitted, from the time when the writing information that is the basis of retransmission is transmitted The elapsed time until the write information is retransmitted may be calculated whenever necessary.
情報取得部110は、ソーシャル・メディア10から書き込み情報を取得する際に、書き込み情報が発信された期間や書き込み情報の内容に含まれるキーワードを条件にソーシャル・メディア10の書き込み情報を検索し、検索された書き込み情報を取得してもよい。それにより、所定の期間におけるインフルエンサーや、所定のキーワードについてのインフルエンサーを抽出することができる。
When the
ユーザ情報取得部120は、ソーシャル・メディア10から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、各ユーザとリンク関係にあるユーザの数(以下、リンク数という)を取得する。リンク関係にあるユーザとは、例えば、Twitterにおいては、フォロワーとなっているユーザである。なお、情報取得部110で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのユーザIDに基づいて、情報取得部110で取得した書き込み情報を発信または再発信したユーザのリンク数のみを取得してもよい。
The user
拡散率算出部130は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、ユーザ毎に、発信した書き込み情報の数(発信数)、および発信した書き込み情報のうち他のユーザにより再発信された書き込み情報の数(再発信数)を算出する。次に、拡散率算出部130は、拡散率Xを以下の(1)式を用いて算出する。なお、拡散率Xは、ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である。なお、拡散率算出部130は、情報取得部110で取得された書き込み情報のうち所定期間内の書き込み情報から拡散率Xを求めてもよい。それにより、所定期間内の拡散率の精度を上げることができる。
Based on the retransmission information included in the write information acquired by the
時系列リスト作成部140は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。時系列リスト作成部140は、伝搬経路解析部141、およびリスト作成部142を備える。
The time series
伝搬経路解析部141は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、各書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析する。なお、書き込み情報はユーザからユーザへと伝搬するので、伝播経路はユーザ間の繋がりにより段階的に構成される。次に、伝搬経路解析部141は、解析した伝搬経路に基づいて、伝搬経路情報を作成する。図2に示す具体例を用いて、伝搬経路の解析および伝搬経路から作成される伝搬経路情報について説明する。
The propagation path analysis unit 141 analyzes the propagation path through which each piece of write information propagates based on the retransmission relationship information included in the write information acquired by the
図2(a)には、情報取得部110で取得した再発信関係情報を示す。なお、説明の便宜上、ユーザIDの欄にはユーザ名を示す。まず、伝搬経路解析部141は、再発信により繋がっている書き込み情報群、すなわち、内容が共通する書き込み情報群を判断する。図2(a)に示した再発信関係情報からは、情報ID=info10,info100,Info110,Info120、および情報ID=info20,info200,Info210の2つのグループが判断される。
FIG. 2A shows retransmission related information acquired by the
次に、伝搬経路解析部141は、各書き込み情報群について、再発信で繋がっているユーザの関係に基づいて伝搬経路を解析する。情報ID=info10,info100,Info110,Info120を含む書き込み情報群については、ユーザAが発信した情報をユーザBが再発信し、ユーザBが発信した情報をユーザCおよびユーザDが再発信していることから、ユーザAが発信した書き込み情報info10の内容が伝搬する伝搬経路は、図2(b)(1)に示すような経路であると、伝搬経路解析部141により解析される。同様に、情報ID=info20,info200,Info210の書き込み情報群については、ユーザEが発信した書き込み情報info20の内容が伝搬する伝搬経路は、図2(b)(2)に示すような経路であると、伝搬経路解析部141により解析される。 Next, the propagation path analysis unit 141 analyzes the propagation path for each group of write information based on the relationship of users connected by retransmission. For the write information group including information ID = info10, info100, Info110, and Info120, the information transmitted by the user A is retransmitted by the user B, and the information transmitted by the user B is retransmitted by the user C and the user D Therefore, the propagation path analysis unit 141 analyzes that the propagation path through which the content of the write information info10 transmitted by the user A propagates is a path as shown in FIGS. Similarly, for the write information group of information ID = info20, info200, and Info210, the propagation path through which the content of the write information info20 transmitted by the user E propagates is a path as shown in FIGS. Is analyzed by the propagation path analysis unit 141.
図2(c)に、伝搬経路情報の一例を示す。図2(c)に示す伝搬経路情報は、図2(b)(1)の伝搬経路に基づいて作成された伝搬経路情報である。図2(c)に示すように、ユーザAとユーザBとが対応付けられ、ユーザBとユーザCおよびユーザDとが対応付けられて記憶される。なお、伝搬経路情報は、内容が共通する書き込み情報群毎に作成される。 FIG. 2C shows an example of propagation path information. The propagation path information shown in FIG. 2 (c) is propagation path information created based on the propagation paths in FIGS. 2 (b) and (1). As shown in FIG. 2C, the user A and the user B are associated with each other, and the user B, the user C, and the user D are associated with each other and stored. The propagation path information is created for each write information group having the same content.
リスト作成部142は、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報、および伝搬経路解析部141で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。具体的には、伝搬経路の各段階について、書き込み情報を所定時間毎に統計処理し、伝搬経路の各段階について所定時間帯毎の再発信数を算出し、時系列リストを作成する。
Based on the transmission time information included in the write information acquired by the
ここで、所定時間帯とは、書き込み情報が発信されてからの経過時間を、所定の時間長により区切った時間帯であって、例えば、所定の時間長を1時間とすると、書き込み情報が発信されてから1時間経過後までの時間帯、書き込み情報が発信されてから1時間経過後から2時間経過後までの時間帯というように時間帯が決まる。なお、書き込み情報が発信されてから何時間後まで再発信数からなる時系列リストを作成するかは、任意に設定することができる。 Here, the predetermined time zone is a time zone in which the elapsed time since the writing information is transmitted is divided by a predetermined time length. For example, when the predetermined time length is 1 hour, the writing information is transmitted. The time zone is determined such as the time zone from the start of 1 hour to the elapse of 1 hour, the time zone from the elapse of 1 hour to the elapse of 2 hours after the writing information is transmitted. It should be noted that it is possible to arbitrarily set how many hours after the writing information is transmitted how long a time-series list composed of the number of retransmissions is created.
図3は、本発明の実施形態に係る時系列リストの一例を示す図である。図3に示す時系列リストから、伝搬経路の1段階目においては、書き込み情報が最初に発信されてから1時間経過するまでがもっとも再発信される時間帯であることがわかる。このように、時系列リストにより、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報がもっとも影響力を持つ時間帯(発信されてからの経過時間帯)を把握することができる。また、伝搬経路の段階毎に、時間帯について平均を求めることにより、各段階における拡散時間を把握することもできる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a time series list according to the embodiment of the present invention. From the time-series list shown in FIG. 3, it can be seen that in the first stage of the propagation path, the time from when the write information is first transmitted until one hour elapses is the most retransmitted time zone. In this way, the time series list can grasp the time zone in which the writing information sent to the social media has the most influence (the elapsed time zone since being sent). Further, by obtaining an average for the time zone for each stage of the propagation path, the diffusion time at each stage can be grasped.
反映度算出部150は、時系列リスト作成部140で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する。具体的には、反映度算出部150は、時系列リストに基づいて、各時間帯の再発信数の和をとることにより、全再発信数を算出する。次に、反映度算出部150は、反映度RTを以下の(2)式を用いて算出する。なお、反映度は、書き込み情報が伝搬される時間の分布率であって、所定時間帯における書き込み情報の再発信度合を示す。
Based on the time series list created by the time series
影響度算出部160は、反映度算出部150で算出された、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度と、再発信関係情報からわかる書き込み情報を再発信したユーザについて、拡散率算出部130で算出された拡散率、およびユーザ情報取得部120で取得されたリンク数と、に基づいて、各書き込み情報の影響度Iを算出する。これにより、書き込み情報が他のユーザに伝搬したことを加味して、影響度を算出することができる。
The influence
ここで、影響度Iとは、書き込み情報がソーシャル・メディア10に及ぼす影響の度合いである。本実施形態においては、時系列リストから算出された反映度、書き込み情報の拡散率、およびユーザのリンク数から、書き込み情報の影響度を算出することにより、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを加味した影響度を算出することができる。
Here, the degree of influence I is the degree of influence that the written information has on the
伝搬経路解析部141で伝搬経路が解析された場合には、影響度算出部160は、伝搬経路解析部141で解析された伝搬経路に基づいて、反映度算出部150で算出された、情報取得部110で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、拡散率算出部130で算出された拡散率、ユーザ情報取得部120で取得されたリンク数から各書き込み情報の影響度Iを算出する。これにより、書き込み情報がユーザからユーザへと段階的に伝搬したことを加味して、影響度を算出することができる。また、各段階の影響度を算出することにより、ユーザ間の繋がりの深さを見ることができる。
When the propagation path analysis unit 141 analyzes the propagation path, the influence
具体的には、まず、影響度算出部160は、伝搬経路のうち一経路のn段階における影響度Inを以下の(3)式を用いて算出する。(3)式に示すように、影響度In(nは2以上の場合)は、書き込み情報が発信された時間帯の反映度RTを重み付けした、ユーザのリンク数Fに、書き込み情報の拡散率Xをかけることにより算出される。
Specifically, first, the influence
次に、影響度算出部160は、上述した(3)を用いて算出された、伝播経路の各経路に対する書き込み情報の影響度を集計することにより、書き込み情報の影響度を算出する。
Next, the influence
<影響度算出処理>
図4は、本発明の実施形態に係る影響度算出処理のフローチャートである。
<Influence calculation processing>
FIG. 4 is a flowchart of influence degree calculation processing according to the embodiment of the present invention.
まず、ステップS1において、情報取得部110は、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を、ソーシャル・メディア10から取得する。
First, in step S <b> 1, the
次に、ステップS2において、ユーザ情報取得部120は、ソーシャル・メディア10から、ソーシャル・メディア内の各ユーザについて、リンク数Fを取得する。
Next, in step S <b> 2, the user
次に、ステップS3において、拡散率算出部130は、ステップS1で取得した書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、拡散率Xを算出する。
Next, in step S3, the spreading
次に、ステップS4において、時系列リスト作成部140は、ステップS1で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する。
Next, in step S4, the time-series
次に、ステップS5において、反映度算出部150は、ステップS4で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯毎の反映度RTを算出する。
Next, in step S5, the reflection
次に、ステップS6において、影響度算出部160は、ステップS5で算出された反映度のうち、ステップS1で取得された書き込み情報に含まれる発信時刻が含まれる時間帯の反映度RTと、ステップS1で取得した再発信関係情報からわかる書き込み情報を再発信したユーザについて、ステップS2で取得されたリンク数F、およびステップS3で算出された拡散率Xと、に基づいて、書き込み情報毎に影響度を算出する。
Next, in step S6, the influence
次に、ステップS7において、影響度算出部160は、ステップS1で取得した全ての書き込み情報の影響度Iを算出したか否かを判断する。全ての書き込み情報の影響度Iを算出した(YES)場合には、処理を終了し、全ての書き込み情報の影響度Iを算出していない(NO)場合には、ステップS6へ処理を戻す。
Next, in step S7, the influence
以上説明したように、本実施形態によれば、書き込み情報がどの程度拡散されたか、および書き込み情報がどの程度の時間で伝搬されたかを分析することにより、書き込み情報の影響度を算出することができる。また、時系列リストから、ソーシャル・メディアに発信された書き込み情報がもっとも影響力を持つ発信されてからの経過時間帯や書き込み情報の拡散時間を把握することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to calculate the degree of influence of write information by analyzing how much write information is diffused and how long the write information is propagated. it can. Further, from the time series list, it is possible to grasp the elapsed time zone from when the writing information sent to social media has the most influence and the spreading time of the writing information.
<影響度解析事例>
上述した影響度算出装置100により書き込み情報の影響力を算出した場合の一例を、図5を用いて説明する。なお、本事例において、図3に示した時系列リストを用いる。図5(a)には、ユーザHが発信した書き込み情報(情報ID=info001)について、伝搬経路解析部141で解析された伝搬経路を示す。なお、各ユーザの上部には、各ユーザが書き込み情報(情報ID=info001)を元の書き込み情報が発信されてから再掲するまでに経過した時間帯を示す。また、図5(b)には、図5(a)に示す伝搬経路に含まれる各ユーザの情報を示す。
<Example of impact analysis>
An example when the influence of the writing information is calculated by the
図5(a)に示すように、「ユーザH」が発信した書き込み情報(情報ID=info001)は、伝搬経路の第1段階では、「ユーザI」、「ユーザJ」、および「ユーザK」に、第2段階では、「ユーザL」、「ユーザM」、「ユーザN」、および「ユーザO」に、よって再発信されて、伝搬される。 As shown in FIG. 5A, the write information (information ID = info001) transmitted by “user H” is “user I”, “user J”, and “user K” in the first stage of the propagation path. In the second stage, “user L”, “user M”, “user N”, and “user O” are retransmitted and propagated.
本実施形態に係る影響度算出装置100を用いて、図5における「ユーザH」が発信した書き込み情報(情報ID=info001)の影響度を算出する場合について説明する。
A case where the influence degree of the write information (information ID = info001) transmitted by “user H” in FIG. 5 is calculated using the influence
まず、上述した(1)式に図5(b)に示す値を代入し、各ユーザの拡散率Xを算出する。拡散率Xの計算式および計算結果を以下の(4)式に示す。 First, the value shown in FIG. 5B is substituted into the above-described equation (1) to calculate the spreading factor X of each user. The calculation formula and calculation result of the diffusion factor X are shown in the following formula (4).
次に、図5(a)に示す各ユーザが書き込み情報を再発信した時間帯の反映度RTを、図3の示した時系列リストに示す値を上述した(2)式に代入して算出する。なお。n段階目のm時間帯の反映度をRTn−mと表記する
影響度は、上述した(4)式により算出した各ユーザの拡散率X、上述した(5)式により算出した反映度RT、および図5(b)に示すリンク数の値を、上述した(3)式に代入し、書き込み情報(情報ID=info001)の影響度Iを算出する。 As for the degree of influence, the spreading factor X of each user calculated by the above-described equation (4), the reflection rate RT calculated by the above-described equation (5), and the value of the number of links shown in FIG. 3) Substituting into the equation, the influence I of the write information (information ID = info001) is calculated.
このようにして、「ユーザH」が発信した書き込み情報(情報ID=info001)の影響度Iを算出することができる。 In this way, the influence degree I of the write information (information ID = info001) transmitted by “user H” can be calculated.
なお、影響度算出装置100の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを機器に読み込ませ、実行することによって本発明の影響度算出装置100を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。
Note that the
また、「コンピュータシステム」は、WWW(World Wide Web)システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。 Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW (World Wide Web) system is used. The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。 The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to the embodiments, and includes designs and the like that do not depart from the gist of the present invention.
(変形形態1)
上述した実施形態において、影響度算出装置100は、インフルエンサーを抽出する抽出部を備え、影響度算出部160で算出された影響度Iを用いて、インフルエンサーを抽出してもよい。具体的には、抽出部は、ユーザ毎に影響度算出部160で算出された各書き込み情報の影響度Iを集計することにより、各ユーザの影響力を算出する。そして、抽出部は、算出した影響力が高いユーザをインフルエンサーとして抽出する。なお、抽出部は、影響力が最も高いユーザをインフルエンサーとしてもよいし、影響力が所定の値以上のユーザをインフルエンサーとして抽出してもよい。このように、書き込み情報毎に算出した影響度を集計して、ユーザの影響力を算出することにより、精度良くインフルエンサーを抽出することができる。
(Modification 1)
In the embodiment described above, the
(変形形態2)
上述した実施形態において、ソーシャル・メディアから直接取得した、書き込み情報や、各ユーザのリンク数を用いているが、ソーシャル・メディアから取得した書き込み情報を記憶する書き込み情報記憶部や、各ユーザのリンク数を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部を、影響度算出装置100に備え、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部に記憶されている情報を用いてもよい。また、書き込み情報記憶部およびユーザ情報記憶部から情報を取得する際に、所定の条件、例えばキーワードや期間により検索を行い、検索された情報を取得してもよい。
(Modification 2)
In the embodiment described above, the write information directly acquired from the social media and the number of links of each user are used, but the write information storage unit for storing the write information acquired from the social media and the link of each user A user information storage unit that stores user information including numbers may be provided in the
なお、各実施形態および変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。 Each embodiment and modification may be used in appropriate combination, but detailed description is omitted.
10 ソーシャル・メディア
100 影響度算出装置
110 情報取得部
120 ユーザ情報取得部
130 拡散率算出部
140 時系列リスト作成部
141 伝搬経路解析部
142 リスト作成部
150 反映度算出部
160 影響度算出部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係を特定する再発信関係情報および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する情報取得手段と、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得するユーザ情報取得手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する拡散率算出手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する時系列リスト作成手段と、
前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する反映度算出手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記反映度算出手段で算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する影響度算出手段と、
を備えることを特徴とする影響度算出装置。 An influence calculation device that calculates the influence of written information transmitted to social media,
Information acquisition means for acquiring write information including retransmission information and transmission time information for specifying a retransmission relationship between users from social media;
User information acquisition means for acquiring the number of links with other users in each user in the social media from the social media;
Based on retransmission information included in the write information acquired by the information acquisition unit, a spreading factor calculating unit that calculates a spreading factor that is a probability that the write information transmitted by each user is retransmitted;
Based on retransmission information and transmission time information included in the write information acquired by the information acquisition means, a time series list creating means for creating a time series list that lists the number of retransmissions for each predetermined time zone;
Based on the time series list created by the time series list creation means, a reflection degree calculation means for calculating a reflection degree indicating a retransmission status in a predetermined time zone,
For the predetermined time zone including the transmission time information included in the write information acquired by the information acquisition means, the reflection rate calculated by the reflection rate calculation means, the user who has transmitted the write information, the spreading factor calculation means The influence of calculating the degree of influence of each write information based on the calculated spreading factor and the number of links acquired by the user information acquisition means for the user who transmitted the write information and the user who retransmitted the write information Degree calculation means;
A degree of influence calculation device comprising:
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記書き込み情報が伝搬する伝搬経路を解析し、伝搬経路情報を作成する伝搬経路解析手段と、
前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報、および前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、所定時間帯毎に各伝搬段階の再発信数をリスト化した時系列リストを作成するリスト作成手段と、を備え、
前記反映度算出手段は、前記時系列リスト作成手段で作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における各伝搬段階の再発信状況を示す反映度を算出し、
前記影響度算出手段は、前記伝搬経路解析手段で解析された伝搬経路に基づいて、前記反映度算出手段で算出された、前記情報取得手段で取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯の反映度、前記拡散率算出手段で算出された拡散率、および前記ユーザ情報取得手段で取得されたリンク数から影響度を算出することを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の影響度算出装置。 The time series list creating means includes:
Based on retransmission information included in the write information acquired by the information acquisition means, analyze a propagation path through which the write information propagates, and a propagation path analysis means for creating propagation path information,
Based on the transmission time information included in the write information acquired by the information acquisition means and the propagation path analyzed by the propagation path analysis means, when the number of retransmissions at each propagation stage is listed for each predetermined time zone A list creation means for creating a series list,
The reflection degree calculation means calculates a reflection degree indicating a retransmission status of each propagation stage in a predetermined time zone based on the time series list created by the time series list creation means,
The influence degree calculation means includes transmission time information included in the write information acquired by the information acquisition means, calculated by the reflection degree calculation means, based on the propagation path analyzed by the propagation path analysis means. 5. The degree of influence is calculated from a reflection rate in a predetermined time zone, a spreading factor calculated by the spreading factor calculating unit, and a number of links acquired by the user information acquiring unit. The degree-of-influence calculation device described in 1.
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップと、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第2のステップと、
前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第3のステップと、
前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第4のステップと、
前記第4のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第5のステップと、
前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第5のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第3のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する第6のステップと、
を含むことを特徴とする影響度算出方法。 An impact calculation method for calculating the impact of written information sent to social media,
A first step of acquiring write information including a re-transmission relationship between users and transmission time information from social media;
A second step of acquiring from the social media the number of links with other users in each user in the social media;
Based on the retransmission information included in the writing information acquired in the first step, a third spreading factor is calculated which is a probability that the writing information transmitted by each user in the social media is retransmitted. And the steps
A fourth step of creating a time series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission relationship information and the transmission time information included in the write information acquired in the first step;
A fifth step of calculating a reflectivity indicating a retransmission status in a predetermined time zone based on the time-series list created in the fourth step;
For the predetermined time period including the transmission time information included in the write information acquired in the first step, the reflectivity calculated in the fifth step, the user who transmitted the write information, and the write information are retransmitted. For the user who has done this, the degree of influence of each piece of write information is calculated based on the number of links acquired in the second step and the spreading factor calculated in the third step for the user who sent the write information. A sixth step;
A method for calculating the degree of influence, comprising:
ソーシャル・メディアから、ユーザ間の再発信関係および発信時間情報を含む書き込み情報を取得する第1のステップと、
前記ソーシャル・メディア内の各ユーザにおける他のユーザとのリンク数を、前記ソーシャル・メディアから取得する第2のステップと、
前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報に基づいて、前記ソーシャル・メディア内の各ユーザが発信する書き込み情報が再発信される確率である拡散率を算出する第3のステップと、
前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる再発信関係情報および発信時間情報に基づいて、所定時間帯毎の再発信数をリスト化した時系列リストを作成する第4のステップと、
前記第4のステップで作成した時系列リストに基づいて、所定時間帯における再発信状況を示す反映度を算出する第5のステップと、
前記第1のステップで取得された書き込み情報に含まれる発信時間情報を含む所定時間帯について、前記第5のステップで算出された反映度、前記書き込み情報を発信したユーザおよび前記書き込み情報を再発信したユーザについて、前記第2のステップで取得されたリンク数、および前記書き込み情報を発信したユーザについて、前記第3のステップで算出された拡散率に基づいて、各書き込み情報の影響度を算出する第6のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 A program for causing a computer to execute an influence calculation method for calculating the influence of written information transmitted to social media,
A first step of acquiring write information including a re-transmission relationship between users and transmission time information from social media;
A second step of acquiring from the social media the number of links with other users in each user in the social media;
Based on the retransmission information included in the writing information acquired in the first step, a third spreading factor is calculated which is a probability that the writing information transmitted by each user in the social media is retransmitted. And the steps
A fourth step of creating a time series list in which the number of retransmissions for each predetermined time period is listed based on the retransmission relationship information and the transmission time information included in the write information acquired in the first step;
A fifth step of calculating a reflectivity indicating a retransmission status in a predetermined time zone based on the time-series list created in the fourth step;
For the predetermined time period including the transmission time information included in the write information acquired in the first step, the reflectivity calculated in the fifth step, the user who transmitted the write information, and the write information are retransmitted. For the user who has done this, the degree of influence of each piece of write information is calculated based on the number of links acquired in the second step and the spreading factor calculated in the third step for the user who sent the write information. A sixth step;
A program that causes a computer to execute.
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