JP5972425B1 - Reputation damage risk report creation system, program and method - Google Patents

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Abstract

【課題】風評表現の掲載媒体や掲示箇所に応じて社会に与える風評の影響度をも定量化して提示する風評被害レポートを作成する。【解決手段】本発明の風評被害リスクレポート作成システムは、複数の検索プログラムそれぞれにより特定のキーワードを入力してインターネット上の多数のウェブページを検索させ、抽出される検索結果の掲載箇所において、検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される情報提供媒体と掲載箇所を特定し、検索プログラムを提供している情報提供媒体の影響度指標値と検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求め、風評被害リスクレポート20を作成する。【選択図】 図4An object of the present invention is to create a reputation damage report that quantifies and presents the degree of influence of reputation on society depending on the media and posting location of reputation expressions. A reputation damage risk report creation system according to the present invention allows a user to search a large number of web pages on the Internet by inputting a specific keyword by each of a plurality of search programs, and performs a search at a place where search results are extracted. Identify the information provision medium and the publication location where the risky expression that appears with the keyword is found, determine the influence index value of the information provision medium providing the search program and the influence index value of the publication location of the search results, A total of these influence index values is obtained as a reputation damage risk degree, and a reputation damage risk report 20 is created. [Selection] Figure 4

Description

本発明は、インターネットウェブ上での企業の風評表現を検索し、風評被害リスクレポートを自動作成する風評被害リスクレポート作成システム、プログラム及び方法に関する。   The present invention relates to a reputation damage risk report creation system, program, and method for searching a reputation expression of a company on the Internet web and automatically creating a reputation damage risk report.

企業イメージを貶める目的で、インターネットウェブ上で他者が意図的に風評を流すことがある。近年、そのような風評表現が見られるウェブページを監視し、風評被害レポートを作成して依頼元に配信する風評監視サービスが広まっている。   In order to praise the corporate image, others may deliberately advertise on the Internet web. In recent years, a reputation monitoring service that monitors web pages where such reputation expressions are seen, creates reputation damage reports, and distributes them to requesters has become widespread.

このような風評監視サービスでは、主立ったポータルサイト上で提供されている検索エンジンを利用し、依頼元の社名をキーワードにして広く検索をかけ、予め辞書登録してある風評表現が当該社名と共起して表示されているウェブページを抽出し、どんな風評表現がどんな頻度で出現しているかを解析し、風評被害レポートにして依頼元の企業に配信するものが主である。   In such a reputation monitoring service, a search engine provided on a major portal site is used to perform a wide search using the requesting company name as a keyword, and reputation expressions registered in the dictionary in advance are shared with the company name. The web page that is displayed is extracted, analyzed what kind of reputation expression appears at what frequency, and distributed to the requesting company as a reputation damage report.

また、風評被害レポートを受け取った依頼元の企業では、その風評被害レポートを担当者が見て、企業イメージが著しく損なわれる恐れがあるが否かによって風評被害対策の要否を判断し、インターネットサービス会社に風評被害対策を依頼する。   In addition, at the requesting company that received the reputation damage report, the person in charge looks at the reputation damage report and determines whether or not the reputation damage countermeasures are necessary depending on whether the corporate image may be significantly impaired. Ask the company to take measures for reputational damage.

ところが、従来は、依頼元の企業名と共に風評表現が見られるウェブページを漏れなく抽出して風評被害レポートを作成するだけである。そのため、いずれのポータルサイトの検索エンジンで検索した結果に基づいているか、検索結果の何ページ目に掲載されているか、検索キーワードのサジェスト表示枠(入力候補表示枠、入力補助機能等とも呼ばれる。)にも表示されるか、関連検索ワードを表示欄でも表示されるか等々、その風評表現の掲載媒体や掲示箇所に応じて社会に与える風評の影響度は異なるものでありながら、それらを考慮した風評被害レポートを自動的に作成することはできない。   However, conventionally, a web page where a reputation expression can be seen together with a company name of a requester is extracted without omission and a reputation damage report is created. Therefore, the search keyword suggestion display frame (also called input candidate display frame, input auxiliary function, etc.) based on the search result of the search engine of which portal site, the page number of the search result, and the search keyword. The influence of reputation on society varies depending on the media and posting location of the reputation expression, such as whether it is also displayed in the display column or the related search word is also displayed in the display column, etc. Reputation damage reports cannot be created automatically.

例えば、特許文献1には、風評表現毎に重み付けし、点数の高い風評表現についてそれを掲載しているURLを自動レポートする技術が開示されている。しかしながら、同じ風評表現でも、それを掲載しているURLの種類やページ番号等によってリスク度を計算する技術は、開示してはいない。   For example, Patent Document 1 discloses a technique for weighting each reputation expression and automatically reporting a URL that lists the reputation expression with a high score. However, there is no disclosure of a technique for calculating the risk level based on the type of URL or page number in which the same reputation expression is posted.

また、特許文献2には、悪い風評を掲載しているウェブページを監視し、レポートを作成する技術が開示されている。しかしながら、同じ風評表現でも、それを掲載しているURLの種類やページ番号等によって風評被害のリスク度を計算する技術は、開示してはいない。   Patent Document 2 discloses a technique for monitoring a web page on which bad reputations are posted and creating a report. However, there is no disclosure of a technique for calculating the risk level of reputation damage based on the type or URL of the URL where the same reputation expression is posted.

また、特許文献3には、ウェブサイトの風評からある製品に対する良い評価、悪い評価を集めて分析する技術が開示されている。しかしながら、風評被害のリスク度を計算する技術は、開示していない。   Patent Document 3 discloses a technique for collecting and analyzing good evaluations and bad evaluations for a certain product based on the reputation of a website. However, a technique for calculating the risk level of reputational damage is not disclosed.

また、特許文献4には、風評表現に重みを付け、悪い風評表現のスコアの高いURLを要注意URLとしてレポート作成する技術が開示されている。しかしながら、特許文献1と同様に、同じ風評表現でも、それを掲載しているURLの種類やページ番号等によってリスク度を計算する技術は、開示してはいない。   Patent Document 4 discloses a technique for creating a report by assigning a weight to a reputation expression and creating a URL with a high score of bad reputation expression as a caution URL. However, as in Patent Document 1, there is no disclosure of a technique for calculating the degree of risk based on the type of URL, page number, or the like that uses the same reputation expression.

さらに、特許文献5には、風評表現のあるURLを抽出し、レポートを作成する技術が開示されている。しかしながら、同じ風評表現でも、それを掲載しているURLの種類やページ番号等によって風評被害のリスク度を計算する技術は、開示してはいない。   Further, Patent Document 5 discloses a technique for extracting a URL having a reputation expression and creating a report. However, there is no disclosure of a technique for calculating the risk level of reputation damage based on the type or URL of the URL where the same reputation expression is posted.

特開2003−271609号公報JP 2003-271609 A 特開2003−303242号公報JP 2003-303242 A 特開2004−070405号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2004-070405 特開2004−280569号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2004-280568 特開2005−063242号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2005-063242

本発明は、上記の従来技術の課題に鑑みてなされたもので、同じ風評表現でもそれを掲載しているウェブページの種類やページ番号等によって異なる風評被害の影響度指標値を計算し、風評表現の掲載媒体や掲示箇所に応じて社会に与える風評の影響度をも定量化して提示する風評被害レポートが作成できる風評被害リスクレポート作成システム、プログラム及び方法を提供することを特徴とする。   The present invention has been made in view of the above-mentioned problems of the prior art, and calculates the impact index value of reputation damage that varies depending on the type and page number of the web page on which the same reputation expression is posted, and It is characterized by providing a reputation damage risk report creation system, program, and method capable of creating a reputation damage report that quantifies and presents the degree of reputation impact on society according to the medium and the posting location of the expression.

本発明の1つの特徴は、コンピュータ画面上に情報を提供している複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値及び前記複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値を、それぞれ影響度指標値として保持する影響度指標値記憶部と、複数のリスクワードを保持するリスクワード記憶部と、特定のキーワードを入力し検索プログラムによってインターネット上の情報を検索し、抽出される検索結果の掲載箇所において、前記リスクワード記憶部が保持している複数のリスクワードのいずれかが前記入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチ部と、前記含リスク表現サーチ部が特定した含リスク表現の掲載箇所について、前記影響度指標値記憶部のデータを参照し、前記情報を提供している情報提供媒体の影響度指標値と前記検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出部と、前記入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、前記風評被害リスク度算出部が求めた風評被害リスク度、前記抽出された情報提供媒体に関連する情報及び前記含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成部とを備えた風評被害リスクレポート作成システムである。   One feature of the present invention is that an influence index value of each of a plurality of information providing media providing information on a computer screen and an influence index value of a place where a search keyword is placed in each of the plurality of information providing media, Retrieval that is extracted by searching for information on the Internet by inputting a specific keyword and searching for information on the Internet by entering an influence degree index value storage part that holds each as an influence degree index value, a risk word storage part that holds a plurality of risk words A risk-containing expression search unit for identifying a posted part in which a risk-containing expression in which any of a plurality of risk words held by the risk word storage unit appears together with the input search keyword is found , The impact index value storage for the location of the risk expression specified by the risk expression search unit The impact index value of the information providing medium that provides the information and the impact index value of the place where the search result is posted are calculated, and the total of these impact index values is calculated as the reputation damage risk level. Reputation damage risk degree calculation unit obtained as, and the input search keyword and extracted risk word, the reputation damage risk degree obtained by the reputation damage risk degree calculation unit, information related to the extracted information providing medium, and A reputation damage risk report creation system comprising a reputation damage risk report creation section that creates and outputs a reputation damage risk report including information related to the posting location of the risk expression.

本発明の別の特徴は、特定のキーワードを入力し、検索プログラムによってインターネット上の情報を検索する検索ステップと、前記検索ステップによって抽出される検索結果を提供している情報提供媒体及びその掲載箇所において、リスクワード記憶部が保持している複数のリスクワードのいずれかが前記入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチステップと、前記含リスク表現サーチステップによって特定した含リスク表現の掲載箇所について、影響度指標値記憶部に保持されている複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値と複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値とのデータを参照し、前記情報提供媒体の影響度指標値と前記検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出ステップと、前記入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、前記風評被害リスク度算出ステップにおいて求めた風評被害リスク度、前記抽出された情報提供媒体に関連する情報及び前記含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成ステップとを、コンピュータに実行させる風評被害リスクレポート作成プログラムである。   Another feature of the present invention is that a search step of inputting a specific keyword and searching for information on the Internet by a search program, an information providing medium providing a search result extracted by the search step, and its posting location A risk-containing expression search step for identifying a posting location where a risk-containing expression in which any of the plurality of risk words held by the risk word storage unit appears together with the input search keyword is found, and the risk-containing expression The impact index value of each of the plurality of information providing media held in the impact index value storage unit and the influence of the search keyword posting location on each of the plurality of information providing media for the place of the risk-containing expression identified by the search step Refer to the data of the degree index value, and the influence degree index value of the information providing medium Reputation index value of the posted part of the search result is calculated, and a reputation damage risk degree calculation step for obtaining the total of these influence index values as a reputation damage risk degree, the input search keyword and the extracted risk word, Create and output a reputation damage risk report including the reputation damage risk degree obtained in the reputation damage risk degree calculation step, information related to the extracted information providing medium, and information related to the posting location of the risk expression included A reputation damage risk report creation program for causing a computer to execute a reputation damage risk report creation step.

本発明のさらに別の特徴は、コンピュータを用いて、特定のキーワードを入力し、検索プログラムによってインターネット上の情報を検索する検索ステップと、前記検索ステップによって抽出される検索結果を提供している情報提供媒体及びその掲載箇所において、リスクワード記憶部が保持している複数のリスクワードのいずれかが前記入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチステップと、前記含リスク表現サーチステップによって特定した含リスク表現の掲載箇所について、影響度指標値記憶部に保持されている複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値と複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値とのデータを参照し、前記情報提供媒体の影響度指標値と前記検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出ステップと、前記入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、前記風評被害リスク度算出ステップにおいて求めた風評被害リスク度、前記抽出された情報提供媒体に関連する情報及び前記含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成ステップとを実行させ、風評被害リスクレポートを自動作成する風評被害リスクレポート作成方法である。   Still another feature of the present invention is that a computer is used to input a specific keyword and a search step for searching information on the Internet by a search program, and information providing a search result extracted by the search step A risk-containing expression search step for identifying a posting location in which a risk-containing expression in which any of a plurality of risk words held by the risk word storage unit appears together with the input search keyword is found in the provided medium and its posting location. And a search in each of the plurality of information providing media stored in the influence index value storage unit and each of the plurality of information providing media for the place of the risk containing expression specified by the risk containing expression search step Refer to the data with the impact index value of the keyword placement, and the information Reputation damage risk degree calculation step of determining the influence index value of the provided medium and the influence index value of the place where the search results are posted, and obtaining the total of these influence index values as the reputation damage risk degree, and the input The search keyword and the extracted risk word, the reputation damage risk degree obtained in the reputation damage risk degree calculation step, the information related to the extracted information providing medium, and the information related to the posted location of the risk expression are included. A reputation damage risk report creating method for automatically creating a reputation damage risk report by executing a reputation damage risk report creating step of creating and outputting a reputation damage risk report.

本発明によれば、同じ風評表現でもそれを掲載しているポータルサイト、掲示板サイト、ブログサイト、プロバイダサイト等々の情報提供媒体の種類や、掲載しているページ番号、入力候補表示枠内の表示位置、検索候補ワード欄での表示順位等の掲載箇所によって異なる風評被害の影響度指標値を計算し、風評表現の掲載媒体や掲示箇所に応じて社会に与える風評の影響度をも定量化して提示する風評被害レポートが作成できる。   According to the present invention, the type of information providing medium such as a portal site, bulletin board site, blog site, provider site, etc. in which the same reputation expression is posted, the page number being posted, and the display in the input candidate display frame Calculate the impact index value of reputational damage that varies depending on the location, such as the position and display order in the search candidate word column, and quantify the impact of reputation on society depending on the media and posting location of the reputation expression. A reputational damage report can be created.

第1の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムの機能構成のブロック図。The block diagram of the function structure of the reputation damage risk report creation system of 1st Embodiment. 第1の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムで使用する風評被害リスク指標値計算用のデータテーブルの説明図。Explanatory drawing of the data table for reputation damage risk index value calculation used with the reputation damage risk report creation system of 1st Embodiment. 第1の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムが実行する風評被害リスクレポート作成処理のフローチャート。The flowchart of the reputation damage risk report creation process which the reputation damage risk report creation system of 1st Embodiment performs. 第1の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムにより作成した風評被害リスクレポートの説明図。Explanatory drawing of the reputation damage risk report created by the reputation damage risk report creation system of 1st Embodiment. 第2の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムの機能構成のブロック図。The block diagram of the function structure of the reputation damage risk report production system of 2nd Embodiment. 第2の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムが実行する風評被害リスクレポート作成処理のフローチャートの前半部。The first half of the flowchart of the reputation damage risk report creation processing executed by the reputation damage risk report creation system according to the second embodiment. 第2の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムが実行する風評被害リスクレポート作成処理のフローチャートの後半部。The latter half part of the flowchart of the reputation damage risk report creation process which the reputation damage risk report creation system of 2nd Embodiment performs. 第2の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムにより作成した風評被害リスクレポートを契約社からアクセスして取得する手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure which accesses and acquires the reputation damage risk report created by the reputation damage risk report creation system of 2nd Embodiment from a contract company. 第2の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムにより作成した風評被害リスクレポートの説明図。Explanatory drawing of the reputation damage risk report produced by the reputation damage risk report creation system of 2nd Embodiment. 第2の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムで使用する風評被害リスク指標値計算用のデータテーブルの説明図。Explanatory drawing of the data table for reputation damage risk index value calculation used with the reputation damage risk report creation system of 2nd Embodiment.

以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。
<第1の実施の形態>
図1に示すように、実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムは、インターネット100に接続され、下記の諸処理機能を実行するコンピュータシステム1である。本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムは、分散型のコンピュータシステムで構成されていても、スタンドアローンのコンピュータシステムで構成されていてもよい。実施の形態では、コンピュータシステム1として示す。そしてコンピュータシステム1にはディスプレイ、キーボード、ポインティングデバイス等、データ入力、操作指示入力、情報表示、情報出力のために必要なユーザーインタフェースが当然に接続されているものとする。そして以下の実施の形態の実現のために必要な種々のソフトウェアプログラムがインストールされており、また本システムに必要とする大量のデータの保存のためにハードディスクドライブのような大容量記憶装置2も内蔵あるいは外付けで備えられているものとする。符号1A,1B,1Cはインターネット100に接続されている契約社のコンピュータシステムである。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<First Embodiment>
As shown in FIG. 1, the reputation damage risk report creation system of the embodiment is a computer system 1 that is connected to the Internet 100 and executes various processing functions described below. The reputation damage risk report creation system according to the present embodiment may be composed of a distributed computer system or a stand-alone computer system. In the embodiment, a computer system 1 is shown. It is assumed that a user interface necessary for data input, operation instruction input, information display, and information output is naturally connected to the computer system 1 such as a display, a keyboard, and a pointing device. Various software programs necessary for realizing the following embodiments are installed, and a large-capacity storage device 2 such as a hard disk drive is incorporated to store a large amount of data required for the system. Or it shall be provided externally. Reference numerals 1 </ b> A, 1 </ b> B, and 1 </ b> C are contractor computer systems connected to the Internet 100.

本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムの機能構成は、次の通りであり、コンピュータ画面上に情報を提供している複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値及び複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値を図2に示すようなデータテーブル10の形で保持している影響度指標値記憶部11と、あらかじめリスクワードとして設定された多数のリスクワードを保持しているリスクワード記憶部12と、契約を締結した顧客の企業名、店名、商品名、商標等、風評被害リスクレポートを必要とする風評被害検索対象のキーワードを保持しているキーワード登録部13を備えている。   The functional configuration of the reputation damage risk report creation system according to the present embodiment is as follows, and each of the plurality of information providing media providing information on the computer screen and each of the plurality of information providing media 2 holds an influence index value storage unit 11 that holds an influence index value of a search keyword posting location in the form of a data table 10 as shown in FIG. 2, and holds a number of risk words set in advance as risk words. Risk word storage unit 12 and keyword registration unit 13 holding keywords of a reputation damage search target that requires a reputation damage risk report, such as a company name, a store name, a product name, a trademark, etc. It has.

また本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムは、インターネット上で提供されている種々の検索エンジンのような検索プログラムによって特定の検索キーワードを指定しインターネット上の多数のウェブページを漏れなく検索させ、抽出される検索結果の掲載箇所において、リスクワード記憶部13が保持している複数のリスクワードのいずれかが、入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチ部14と、この含リスク表現サーチ部14が特定した含リスク表現の掲載箇所について、影響度指標値記憶部11のデータを参照し、該情報を提供している情報提供媒体の影響度指標値と検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出部15と、入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、風評被害リスク度算出部15が求めた風評被害リスク度、抽出された情報提供媒体に関連する情報及び含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポート20を作成して出力する風評被害リスクレポート作成部16とを備えている。   The reputation damage risk report creation system according to the present embodiment allows a search program such as various search engines provided on the Internet to specify a specific search keyword and search a large number of web pages on the Internet without omission. Included in the posted location of the extracted search result is an identification that identifies a posted location where any of the plurality of risk words held by the risk word storage unit 13 is found along with the input search keyword. The risk expression search unit 14 and the influence of the information providing medium that provides the information by referring to the data of the influence index value storage unit 11 for the place of the risk expression included by the risk expression search unit 14 Index value and the impact index value of the place where search results are posted, and the total of these impact index values Reputation damage risk degree calculation unit 15 obtained as a reputation damage risk degree, input search keyword and extracted risk word, reputation damage risk degree obtained by the reputation damage risk degree calculation unit 15, and the extracted information providing medium And a reputation damage risk report creation section 16 that creates and outputs a reputation damage risk report 20 including information related to the information to be posted and information related to the place where risk expression is included.

含リスク表現サーチ部14が指定された検索キーワードに対する含リスク表現を複数箇所に見出すとき、風評被害リスクレポート作成部16はそれら複数箇所の含リスク表現を風評被害リスク度の高い順に並べたリスト形式の風評被害リスクレポート20を作成して出力する。   When the risk-containing expression search unit 14 finds the risk-containing expressions for the specified search keyword at a plurality of locations, the reputation damage risk report creation unit 16 arranges the risk-containing expressions at the plurality of locations in descending order of the reputation damage risk level. The reputation damage risk report 20 is created and output.

図2に示すように、影響度指標値記憶部11が保持するデータテーブル10では、影響度指標値として検索エンジン、検索API等の検索プログラムを提供している多数のの情報提供媒体、例えば、ポータルサイト、プロバイダサイト、ニュース提供サイト、掲示板サイト、ブログサイト等のそれぞれについて、情報提供媒体毎にスコアと重みが決定される。また検索結果の掲載ページについては当該含リスク表現の掲載されるページ毎にスコアと重みが決定される。さらに、指定された検索キーワードに対する入力候補を表示するA欄内の表示については当該A欄内の表示行毎にスコアと重みが決定される。関連検索キーワードを表示するB欄の表示については表示順位毎にスコアと重みが決定される。また自然言語を表示するオーガニック表示欄のようなC欄についてはその表示順位毎にスコアと重みが決定され、複数の特殊モジュールの表示欄であるD欄のいずれかへの表示については特殊モジュール毎にスコアと重みが決定されている。   As shown in FIG. 2, in the data table 10 held by the influence index value storage unit 11, a large number of information providing media providing search programs such as a search engine and a search API as the influence index values, for example, For each of the portal site, provider site, news providing site, bulletin board site, blog site, etc., the score and weight are determined for each information providing medium. Further, for the search result posting page, a score and a weight are determined for each page on which the risk expression is posted. Further, for the display in the A column that displays the input candidates for the designated search keyword, the score and the weight are determined for each display line in the A column. As for the display in column B for displaying related search keywords, a score and a weight are determined for each display order. In addition, for the C column such as the organic display column for displaying the natural language, the score and the weight are determined for each display order, and the display in any one of the D columns which are the display columns of a plurality of special modules is performed for each special module. The score and weight are determined.

例えば、掲載サイトのドメインが広く利用されている著名な「abcd1.co.jp」であるとき、その検索結果の掲載ページの1ページ目にキーワードと共にリスクワードが出現する場合には[媒体スコア=100、重み=0.3]と決定して登録し、同時に[掲載ページのページスコア=100、重み=0.5]と決定して登録する。検索エンジンとしての利用度が高い掲載サイトのドメインが「abcd2.co.jp」である場合にもほぼ同様に決定して登録する。   For example, when the domain of the posting site is a well-known “abcd1.co.jp”, a risk word appears together with a keyword on the first page of the posting page of the search result [medium score = 100, weight = 0.3] is determined and registered, and at the same time, [page score of posted page = 100, weight = 0.5] is determined and registered. When the domain of a publishing site that is highly used as a search engine is “abcd2.co.jp”, it is determined and registered in substantially the same manner.

また、一般に著名なポータルサイトのドメインabcd1.co.jpの検索エンジンを利用して検索キーワードを入力すると、入力候補表示枠であるA欄には共起する何種類かの他のキーワードが検索キーワードと共に表示されるが、そのようなA欄内で表示1位の箇所に検索キーワードと共にリスクワードが表示される場合には、[掲載箇所スコア=100、重み=0.8]と決定して登録する。また、同じドメインabcd1.co.jpの検索エンジンを利用して検索キーワードを入力するときに、関連検索ワードを表示するB欄に第1番目に出現する場合には、[掲載箇所スコア=95、重み=0.8]と決定して登録する。さらに、図2のデータテーブル10に例示しているように、自然言語検索結果であるC欄の1位に出現する場合には[掲載箇所スコア=95、重み=0.8]、特殊モジュールのD欄1位に表示される場合には[掲載箇所スコア=95、重み=0.8]等と決定して登録する。   In addition, the domain abcd1. co. When a search keyword is input using the search engine of jp, some other keywords co-occurring are displayed together with the search keyword in the A column which is an input candidate display frame. When the risk word is displayed together with the search keyword at the first place in the display, it is determined and registered as [publication place score = 100, weight = 0.8]. Also, the same domain abcd1. co. When the search keyword is input using the search engine of jp, if it appears first in the B column displaying the related search word, it is determined that [publication place score = 95, weight = 0.8]. And register. Furthermore, as illustrated in the data table 10 of FIG. 2, when the first place in the column C, which is a natural language search result, appears [placement score = 95, weight = 0.8], the special module If it is displayed in the first place in the D column, it is determined and registered as [publication place score = 95, weight = 0.8] and the like.

風評被害リスク度算出部15は、含リスク表現の掲載箇所がいずれの情報提供媒体におけるいずれの掲載箇所であるかによって、上記図2のデータテーブル10を参照し、各々のスコアと重みの積の総計を計算し、風評被害リスク度を算出する。   The reputation damage risk level calculation unit 15 refers to the data table 10 of FIG. 2 according to which posting location of the risk-containing expression is in which information providing medium, and calculates the product of each score and weight. Calculate the total and calculate the reputational damage risk level.

次に、上記構成の風評被害リスクレポート作成システムの処理動作について、図3のフローチャートを用いて説明する。尚、これは同時に、コンピュータによって実施される本発明の実施の形態の風評被害リスクレポート作成方法であり、該当する風評被害リスクレポート作成プログラムをコンピュータシステムにインストールし実行することにより実現されるものである。   Next, the processing operation of the reputation damage risk report creation system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. At the same time, this is a method for creating a reputation damage risk report according to an embodiment of the present invention, which is implemented by a computer, and is realized by installing and executing a corresponding reputation damage risk report creation program in a computer system. is there.

初期設定、新規契約、システムメンテナンス時等に必要なデータ設定、保存を行う。その際には、契約社の企業名、商標、屋号、商品名等、ネット上で風評が立てられると被害を受けると思われる種々のキーワードを登録し、また、種々の悪い風評表現、つまり、リスクワードを登録する(ステップS1)。   Set and save data necessary for initial settings, new contracts, system maintenance, etc. In that case, register various keywords that are likely to be damaged if the reputation is made on the net, such as the contractor's company name, trademark, trade name, product name, etc., and various bad reputation expressions, A risk word is registered (step S1).

また、前述のキーワードとリスクワードとが検索画面中のどこかの場所に共起して出現することにより社会的に及ぼす悪影響の度合いを、その掲載ページや掲載箇所と重みにより影響度指標値として設定した上記図2のデータテーブル10も作成する(ステップ5)。これらのステップS1の処理とステップS5の処理の前後は特に決められない。また、キーワードの新規登録や追加登録、改訂は必要に応じて任意のタイミングで繰り返し行われる。   In addition, the degree of adverse social impact caused by the occurrence of the above-mentioned keywords and risk words co-occurring in some place on the search screen is used as an influence index value based on the posting page, posting location and weight. The set data table 10 of FIG. 2 is also created (step 5). The process before and after step S1 and step S5 is not particularly determined. In addition, new registration, additional registration, and revision of keywords are repeatedly performed at any timing as necessary.

これら諸データの登録の後、例えば、毎日、毎週、毎月と定期的に、また要求に応じて任意のタイミングで含リスク表現サーチを実行する(ステップS11)。この含リスク表現サーチでは、含リスク表現サーチ部14により、yahoo.co.jpやgoogle.co.jpやbing.co.jp等、インターネット上のポータルサイト上で提供されている検索エンジンを利用し、キーワード登録部13に登録してある1種類あるいは複数種のキーワードそれぞれを指定してインターネット上の多数のウェブページを漏れなく検索させる。加えて、プロバイダの提供しているプロバイダサイトや、ニュース提供サイト、ブログサイト、掲示板サイト等に対しても、それらの情報提供媒体のサイトに用意されている検索エンジン、検索APIのような検索プログラムを用いて検索させる。そして、抽出されてくる多数のウェブページにおいてリスクワード記憶部12が保持している複数のリスクワードのいずれかが、指定された検索キーワードと共に出現する含リスク表現の見出される掲載箇所を特定する。尚、本実施の形態の説明では、利用頻度の高いポータルサイトのドメインを「abcd1.co.jp」、「abcd2.co.jp」と例示して説明している。しかしながら、主立ったポータルサイトに限定されるものではなく、上に例示したようなプロバイダサイト、ニュース提供サイト、ブログサイト、掲示板サイト等も検索対象に含めるものである。   After the registration of these various data, for example, the risk expression search is executed regularly every day, every week, every month, or at any timing as required (step S11). In this risk-containing expression search, the risk-containing expression search unit 14 causes the Yahoo. co. jp and Google. co. jp and bing. co. Use a search engine provided on a portal site on the Internet, such as jp, and specify one or more types of keywords registered in the keyword registration unit 13 to leak a large number of web pages on the Internet Let's search without. In addition, a search program such as a search engine or a search API prepared for a provider site provided by a provider, a news providing site, a blog site, a bulletin board site, or the like on the information providing medium site. Use to search. Then, in a large number of extracted web pages, one of a plurality of risk words held by the risk word storage unit 12 is specified as a place where a risk-containing expression appears along with a designated search keyword. In the description of the present embodiment, the portal site domains that are frequently used are exemplified as “abcd1.co.jp” and “abcd2.co.jp”. However, it is not limited to the main portal site, and provider sites, news providing sites, blog sites, bulletin board sites and the like as exemplified above are also included in the search target.

次に、含リスク表現サーチ部14が特定した多数の含リスク表現の掲載箇所それぞれについて、風評被害リスク度算出部15が影響度指標値記憶部11のデータテーブル10を参照し、検索エンジンを提供しているポータルサイトの影響度指標値と検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める(ステップS15)。   Next, the reputation damage risk degree calculation unit 15 refers to the data table 10 of the influence index value storage unit 11 and provides a search engine for each of the posting locations of the many risky expressions specified by the risk expression expression search unit 14. The influence index value of the portal site being operated and the influence index value of the place where the search results are posted are calculated, and the total of these influence index values is obtained as the reputation damage risk degree (step S15).

いま、検索キーワードが「ABC商事株式会社」であり、これについてポータルサイトabcd1.co.jp上の検索エンジンにより検索をかけると、次のようになったとする。
検索キーワード「ABC商事株式会社」について、abcd1.co.jp上の検索エンジンを用い、検索窓に「ABC商事株式会社」と入力すると、A欄内の第3位に「ABC商事株式会社 ブラック企業」と表示された。
Now, the search keyword is “ABC Shoji Co., Ltd.”, and the portal site abcd1. co. When a search is performed by a search engine on jp, the following occurs.
About the search keyword “ABC Shoji Co., Ltd.”, abcd1. co. When “ABC Shoji Co., Ltd.” was entered into the search window using the search engine on jp, “ABC Shoji Co., Ltd. Black Company” was displayed in the third place in the A column.

そして、「ABC商事株式会社」をキーワードにして検索をかけると、「ABC商事株式会社」を含む多数のウェブページが抽出され、検索結果が2ページに渡り、また、広告ウェブページ、特殊モジュールのウェブページにも同時に抽出され、それらのウェブページのURLのリンクが2,3行の内容の抜粋記事と共に表示された。
さらにこの検索結果の1ページ目のB欄では5番目に「ABC商事株式会社 ブラック企業」の表記が見いだされた。また、検索結果の各ウェブページに対して、「ブラック企業」というリスクワードを含むウェブページが検索結果の1ページ目、C欄の2位と10位、また、2ページ目のC欄5位に見いだされた。
When a search is performed using “ABC Shoji Co., Ltd.” as a keyword, a large number of web pages including “ABC Shoji Co., Ltd.” are extracted, and the search results are divided into two pages. The web pages were also extracted at the same time, and the URL links of those web pages were displayed with a few lines of excerpts.
Furthermore, in the B column on the first page of the search result, the notation “ABC Shoji Co., Ltd. Black Company” was found fifth. In addition, for each web page of the search result, the web page including the risk word “black company” is the first page of the search result, the second and tenth positions in the C column, and the fifth page in the C column. Was found.

以上が検索結果であった場合、次のようにして風評被害リスク度を計算する。風評被害リスク度=(媒体スコア×重み+ページスコア×重み+掲載箇所スコア×重み)で求める。この式を上の例に適用すると、媒体スコアは著名なポータルサイトであるabcd1.co.jpであるために、掲載サイトドメインの媒体スコア100×重み0.3=30となる。そしてその検索結果の掲載ページは1ページ目のウェブページについては掲載ページスコア100×重み0.5=50、C欄2位のウェブページについては掲載箇所スコア85×重み0.8=68、C欄10位のウェブページについては、掲載箇所スコア5×重み0.8=4である。   If the above is the search result, the reputation damage risk level is calculated as follows. Reputation damage risk level = (medium score × weight + page score × weight + placement location score × weight). When this formula is applied to the above example, the media score is the famous portal site abcd1. co. Since it is jp, the media score of the posting site domain is 100 × weight 0.3 = 30. For the first page of the search results, the posted page score is 100 × weight 0.5 = 50, and the second page of the C column is the posted location score 85 × weight 0.8 = 68, C For the web page in the 10th place in the column, the posted part score is 5 × weight 0.8 = 4.

さらに、検索結果の掲載ページ2ページ目のC欄5位のウェブページについては、掲載サイトドメインの媒体スコア100×重み0.3=30であり、検索結果の掲載ページスコア20×重み0.5=10、掲載箇所スコア60×重み0.8=48である。
そしてさらに、A欄3位であるので、掲載サイトドメインの媒体スコア100×重み0.3=30、検索結果の掲載ページは1ページ目であり掲載ページスコア100×重み0.5=50、掲載箇所スコア80×重み0.8=64となる。
Further, for the web page in the fifth column of column C in the second page of search results, the media score of the posted site domain is 100 × weight 0.3 = 30, and the page score of search results is 20 × weight 0.5. = 10, placement location score 60 × weight 0.8 = 48.
And since it is the 3rd place in the A column, the media score of the posting site domain 100 × weight 0.3 = 30, the posting page of the search result is the first page, the posting page score 100 × weight 0.5 = 50, posting Location score 80 × weight 0.8 = 64.

このような検索結果から、風評監視依頼企業が「ABC商事株式会社」である場合、図4に示すような風評被害リスクレポート20を作成することになる。リスク度1位は、abcd1.co.jpの検索サイトの検索で1ページ目、C欄2位に出現する検索結果であり、リスク度148(=30+50+68)である。そして、リスク度2位は、abcd1.co.jpの検索サイトの検索で1ページ目、A欄3位に出現する検索結果であり、リスク度144(=30+50+64)である。   From such a search result, when the reputation monitoring requesting company is “ABC Shoji Co., Ltd.”, a reputation damage risk report 20 as shown in FIG. 4 is created. The first risk degree is abcd1. co. This is a search result that appears in the second position of the first page and column C in the search of the search site of jp, and has a risk degree of 148 (= 30 + 50 + 68). The second highest risk degree is abcd1. co. This is a search result that appears in the third position of the first page in the search of the search site of jp, and has a risk degree of 144 (= 30 + 50 + 64).

このようにして自動作成した風評被害リスクレポートについては、さらに、フォームを加工して、検索キーワード毎に風評被害リスクレポートを作成したり、検索キーワード毎に複数のリスクワードをまとめて風評被害リスク度の高い順に並べ直した風評被害リスクレポートを作成したりすることができる。   For the reputation damage risk report automatically created in this way, the form is further processed to create a reputation damage risk report for each search keyword, or multiple risk words are grouped for each search keyword, You can create a reputational damage risk report that has been rearranged in descending order.

尚、図3のステップS11の含リスク表現サーチでは、キーワード検索の効果性を高めるために、検索キーワードについて、上の「ABC商事株式会社」について、「ABC商事」、「ABC株式会社」、「○BC商事株式会社」、「A○C商事」等々の派生するキーワード、「株式会社」等の文字の省略、伏せ字、当て字、変換ミス、タイプミス等のゆらぎをも生成し、それらも検索キーワードに加えて検索し、リスクワードと共起するウェブページがないか同様に検索する方が風評被害リスクレポートの信頼性は向上する。   In the risk-containing expression search in step S11 of FIG. 3, in order to increase the effectiveness of the keyword search, the above search keywords “ABC Trading Co.”, “ABC Trading”, “ABC Inc.”, “ ○ Derived keywords such as “BC Trading Co., Ltd.”, “A ○ C Shoji”, etc., Omission of characters such as “Corporation”, etc. Generates fluctuations such as obscure characters, hit characters, conversion errors, typographical errors, etc. In addition, the reliability of the reputation damage risk report is improved by searching for a web page that co-occurs with the risk word.

<第2の実施の形態>
次に、図5〜図10を用いて、本発明の別の実施の形態の風評被害リスクレポート作成システム及び風評被害リスクレポート作成方法、風評被害リスクレポート作成プログラムについて説明する。本実施の形態の風評被害リスクレポート作成方法もコンピュータシステムに該当する風評被害リスクレポート作成プログラムをインストールし実行することによりコンピュータによって実現される。
<Second Embodiment>
Next, a reputation damage risk report creation system, a reputation damage risk report creation method, and a reputation damage risk report creation program according to another embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The reputation damage risk report creation method of this embodiment is also realized by a computer by installing and executing a reputation damage risk report creation program corresponding to the computer system.

図5は、本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムの機能構成を示している。用いるコンピュータシステム101は、第1の実施の形態と同様である。そして、本実施の形態の風評被害リスクレポート作成方法およびプログラムは、第1の実施の形態よりもより詳細な処理を行う。図5において、符号101A,101B,101Cはインターネット100に接続されている契約社のコンピュータシステムである。   FIG. 5 shows a functional configuration of the reputation damage risk report creation system of the present embodiment. The computer system 101 used is the same as that in the first embodiment. The reputation damage risk report creation method and program according to the present embodiment perform more detailed processing than the first embodiment. In FIG. 5, reference numerals 101 </ b> A, 101 </ b> B, and 101 </ b> C are contractor computer systems connected to the Internet 100.

本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムは、コンピュータ101の画面上で検索エンジンを提供している複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値及び複数の情報提供媒体それぞれにおける検索結果の掲載箇所の影響度指標値を図9に示すようなデータテーブル110の形で保持している影響度指標値記憶部111、あらかじめリスクワードとして設定された多数のリスクワードを保持しているリスクワード記憶部112と、契約を締結した顧客の企業名、店名、商品名、商標等、風評被害リスクレポートを必要とする風評被害対象のキーワードを保持しているキーワード記憶部113を備えている。   The reputation damage risk report creation system according to the present embodiment includes an influence index value of each of a plurality of information providing media providing a search engine on the screen of the computer 101, and a search result posting location in each of the plurality of information providing media. 9 is an influence index value storage unit 111 that holds the influence index values in the form of the data table 110 as shown in FIG. 9, and a risk word storage unit that holds a number of risk words set in advance as risk words 112, and a keyword storage unit 113 for holding a reputation damage target keyword requiring a reputation damage risk report, such as a company name, a store name, a product name, a trademark, etc. of a customer who has concluded a contract.

また本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムは、インターネット100上で提供されている情報提供媒体それぞれが提供している検索エンジン、検索API等の検索プログラムにより特定のキーワードを指定してインターネット上の多数のウェブページを漏れなく検索させ、抽出される検索結果の掲載箇所において、リスクワード記憶部112が保持している複数のリスクワードのいずれかが、指定された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチ部114を備えている。   The reputation damage risk report creation system according to the present embodiment is also provided on the Internet by specifying a specific keyword using a search program such as a search engine or a search API provided by each information providing medium provided on the Internet 100. A risk that includes one of a plurality of risk words that the risk word storage unit 112 holds together with a designated search keyword in a search result place where a large number of web pages are searched without omission. A risk-containing expression search unit 114 is provided for specifying a placement where an expression is found.

本実施の形態の特徴として、含リスク表現サーチ部114は、キーワード検索の効果性を高めるために、検索キーワードについて、例えば、「ABC商事株式会社」のキーワードに対して、「ABC商事」、「ABC株式会社」、「○BC商事株式会社」、「A○C商事」等々の派生するキーワード、「株式会社」等の文字の省略、伏せ字、当て字、変換ミス、タイプミス等のゆらぎをも考慮した派生キーワードを生成し、それらも検索キーワードに加えて検索し、リスクワードと共起するウェブページがないか検索する。   As a feature of the present embodiment, in order to increase the effectiveness of the keyword search, the risk-containing expression search unit 114, for example, “ABC Trading”, “ Considering fluctuations such as abbreviations, guesses, conversion mistakes, typo, etc., derived keywords such as “ABC Co., Ltd.”, “○ BC Shoji Co., Ltd.”, “A ○ C Shoji Co., Ltd.”, etc. In addition to the search keyword, they are also searched for a web page that co-occurs with the risk word.

本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システムは、さらに、含リスク表現サーチ部114が特定した含リスク表現の掲載箇所について、影響度指標値記憶部111が保持している図9のデータテーブル110のデータを参照し、情報提供媒体毎の影響度指標値と検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出部115と、指定された検索キーワードと抽出されたリスクワード、風評被害リスク度算出部115が求めた風評被害リスク度、含リスク表現を掲載している情報提供媒体の情報及び含リスク表現の掲載箇所の情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成部116を備えている。   The reputation damage risk report creation system according to the present embodiment further includes the data table 110 of FIG. 9 held by the influence index value storage unit 111 for the place where the risk expression is included specified by the risk expression search unit 114. Reputation damage risk level calculation by calculating the impact index value for each information providing medium and the impact index value of the search result publication location, and calculating the total of these impact index values as the reputation damage risk level. Section 115, specified search keyword and extracted risk word, reputation damage risk level calculated by reputation damage risk degree calculation section 115, information of information providing medium in which risk expression is included, and posting of risk expression A reputation damage risk report creation unit 116 is provided that creates and outputs a reputation damage risk report including information on the location.

含リスク表現サーチ部114が指定されたキーワードに対する含リスク表現を複数箇所に見出すとき、風評被害リスクレポート作成部116はそれら複数箇所の含リスク表現を風評被害リスク度の高い順に並べたリスト形式の図10に示すような風評被害リスクレポート120を作成して出力する。   When the risk expression search unit 114 finds the risk expression for the specified keyword in a plurality of locations, the reputation damage risk report creation unit 116 has a list format in which the risk inclusion expressions in the plurality of locations are arranged in descending order of the reputation damage risk level. A reputation damage risk report 120 as shown in FIG. 10 is created and output.

図9に示す、影響度指標値記憶部111が保持するデータテーブル110では、影響度指標値として検索エンジン、検索API等の検索プログラムを提供している複数の情報提供媒体毎にスコアと重みが設定され、検索結果の掲載ページについては当該含リスク表現の掲載されるページ毎にスコアと重みが設定され、指定された検索キーワードに対する入力候補を表示するA欄内の表示については当該A欄枠内の表示行毎にスコアと重みが設定され、関連検索ワードを表示するB欄の表示については表示順位毎にスコアと重みが設定され、自然言語解析結果を表示するC欄の表示についても表示順位毎にスコアと重みが設定され、特殊モジュールへの表示についてはD欄に特殊モジュール毎にスコアと重みが設定されている。   In the data table 110 held by the influence index value storage unit 111 shown in FIG. 9, a score and a weight are provided for each of a plurality of information providing media that provide search programs such as a search engine and a search API as influence index values. A score and a weight are set for each page where the relevant risk expression is posted for the search result posting page, and the display in the A column for displaying input candidates for the designated search keyword A score and a weight are set for each display line, a display of a column B displaying a related search word, a score and a weight are set for each display order, and a display of a column C displaying a natural language analysis result is also displayed. A score and a weight are set for each rank, and for display on the special module, a score and a weight are set for each special module in the D column.

さらに、本実施の形態の特徴として、リスクワード関連度の項目を持ち、登録されているリスクワードと検索キーワードとがどれぐらいの関連度をもって表示されているかを数値化し、最高1.0から無関係の0までのいずれかを設定するようにしている。例えば、第1の実施の形態と同様の例で掲載サイトのドメインがabcd1.co.jpである場合、その検索結果の掲載ページの1ページ目にキーワードと共にリスクワードが出現するときには、[媒体スコア=100、重み=0.3]と決定して登録し、同時に[掲載ページのページスコア=100、重み=0.5]と決定して登録する。検索エンジンとしての利用度が高い別の掲載サイトのドメインがabcd2.co.jpである場合にもほぼ同様に決定する。   Furthermore, as a feature of the present embodiment, there is a risk word relevance item, and the relevance of the registered risk word and the search keyword is quantified. Any one of up to 0 is set. For example, in the same example as in the first embodiment, the domain of the posting site is abcd1. co. jp, when a risk word appears with a keyword on the first page of the posted page of the search result, [medium score = 100, weight = 0.3] is determined and registered, and at the same time, [page of posted page] Score = 100, weight = 0.5] and register. The domain of another posting site that is highly used as a search engine is abcd2. co. In the case of jp, it is determined in substantially the same manner.

また、abcd1.co.jpの検索エンジンを利用して検索キーワードを入力すると、A欄内で第1位の箇所に検索キーワードと共にリスクワードが表示される場合には、[掲載箇所スコア=100、重み=0.8]と決定して登録する。また、同じabcd1.co.jpの検索エンジンを利用して検索キーワードを入力するときに、B欄の第1番目に出現する場合には、[掲載箇所スコア=95、重み=0.8]と決定して登録する。   Also, abcd1. co. When a search keyword is input using the search engine of jp and a risk word is displayed together with the search keyword in the first place in the A column, [publication place score = 100, weight = 0.8] And register. The same abcd1. co. When a search keyword is input using the search engine of jp, if it appears first in the B column, it is determined and registered as [publication place score = 95, weight = 0.8].

さらに、図9のデータテーブル110に例示しているように、オーガニック検索結果であるC欄の1位に出現する場合には[掲載箇所スコア=95、重み=0.8]、特殊モジュールであるD欄の第1位に表示される場合には[掲載箇所スコア=95、重み=0.8]等と決定して登録する。   Furthermore, as illustrated in the data table 110 of FIG. 9, when the first place appears in the C column as the organic search result, [publication place score = 95, weight = 0.8], it is a special module. When it is displayed in the first place in the column D, it is determined and registered as [publishing place score = 95, weight = 0.8] or the like.

またさらに、検索キーワードとリスクワードとの関連度を、検索キーワードに対してリスクワードがどれくらいの距離離れて表示されるかによって決定し、関連度が高い場合にはリスクワード関連度=0.9、関連度が中くらいならばリスクワード関連度=0.5、無関係ならば0と設定する。例えば「ABC商事株式会社は、ブラック企業である。」というようにほぼイコールの表現であればリスクワード関連度=1、「ブラック企業のリストには、ABC商事があげられている。」というような場合はリスクワード関連度は高く0.9と決定する。   Furthermore, the degree of relevance between the search keyword and the risk word is determined depending on how far the risk word is displayed with respect to the search keyword. If the degree of relevance is high, the degree of risk word relevance = 0.9. If the relevance level is medium, the risk word relevance level is set to 0.5. For example, if “ABC Shoji Co., Ltd. is a black company”, almost equal expression, risk word relevance = 1, “ABC trading is listed in the black company list”. In such a case, the risk word relevance is determined to be 0.9.

風評被害リスク度算出部115は、含リスク表現の掲載箇所がいずれの情報提供媒体におけるいずれの掲載箇所であるかによって、上記図9のデータテーブル110を参照し、各々のスコアと重みの積の総計し、さらにリスクワード関連度を係数として掛けて風評被害リスク度を算出する。   The reputation damage risk degree calculation unit 115 refers to the data table 110 in FIG. 9 according to which information provision medium is included in the information provision medium, and calculates the product of each score and weight. Total, and then multiply the risk word relevance as a coefficient to calculate the reputational damage risk.

次に、上記構成の風評被害リスクレポート作成システムの処理動作について、図6、図7のフローチャートを用いて説明する。例示は第1の実施の形態と同様であるが、リスクワード関連度を係数として組み入れる点で、第1の実施の形態よりも厳密な風評被害リスクレポートが可能である。   Next, the processing operation of the reputation damage risk report creation system configured as described above will be described with reference to the flowcharts of FIGS. The illustration is the same as in the first embodiment, but a more accurate reputation damage risk report is possible than in the first embodiment in that the risk word relevance is incorporated as a coefficient.

ステップS101:契約者の指定したキーワード、契約者に提案したキーワード等であり、風評被害リスクの検索対象となる企業名、商品名、商標等を登録する。
ステップS105:風評被害を及ぼすような種々のリスクワードを登録する。例えば、「ブラック企業」、「サービス残業」、「有害食品」、「毒物混入」、「腐敗」等々。
尚、キーワードの登録、派生キーワードの登録、リスクワードの登録は必要な都度、追加、削除等のメンテナンスを行うため、それらの前後関係は上の順に限定されるものではない。
Step S101: Register a company name, a product name, a trademark, etc., which are keywords specified by the contractor, keywords proposed to the contractor, and the like, which are to be searched for reputation damage risk.
Step S105: Register various risk words that cause damage to reputation. For example, “black company”, “service overtime”, “hazardous food”, “poisoning”, “corruption” and so on.
Since registration of keywords, registration of derived keywords, and registration of risk words are performed as needed for maintenance such as addition and deletion, their context is not limited to the above order.

ステップS111:キーワード検索の効果性を高めるために、例えば、検索キーワード「ABC商事株式会社」に対して、「ABC商事」、「ABC株式会社」、「○BC商事株式会社」、「A△C商事」、「A××商事株式会社」等々の派生する表現のように、「株式会社」等の文字の省略、伏せ字、当て字、変換ミス、タイプミス等のゆらぎをも派生キーワードとして生成する。   Step S111: In order to increase the effectiveness of the keyword search, for example, for the search keyword “ABC Shoji Co., Ltd.”, “ABC Shoji”, “ABC Co., Ltd.”, “○ BC Shoji Co., Ltd.”, “AΔC Like derivative expressions such as “Shosho” and “Axx Shoji Co., Ltd.”, fluctuations such as omission of characters such as “Co., Ltd.”, hidden characters, padding, conversion mistakes, and typographical errors are also generated as derived keywords.

ステップS115:情報提供媒体のウェブサイトで提供している検索エンジン、検索API等の検索プログラムを利用して、登録されている1あるいは複数のキーワード、またそれらの派生キーワードを検索キーワードにしてインターネット上の多数のウェブページを検索する。
ステップS121:また、独自にインターネット上の主立ったポータルサイト、プロバイダサイト、ニュース提供サイト、ブログサイト、掲示板サイト等々で提供されている検索エンジンを利用しそれぞれの情報提供媒体のウェブサイトをクロールする。
Step S115: Using a search program such as a search engine or a search API provided on the website of the information providing medium, one or a plurality of registered keywords and their derived keywords are used as search keywords on the Internet. Search a large number of web pages.
Step S121: Also, the websites of the respective information providing media are crawled by using search engines provided independently on major portal sites, provider sites, news providing sites, blog sites, bulletin board sites, etc. on the Internet.

ステップS125,131:情報提供媒体のウェブサイトをクロールしウェブサイトに掲載されているリンクURLを蓄積する。そして蓄積したリンクURLをクロールする。
ステップS135:ステップS115,S121,S131の検索で得たデータ、媒体サイトをクロールして得たデータ、リンクURLをクロールして得たデータを蓄積する。
ステップS141:蓄積されている諸データを解析する。例えば、登録されているキーワードそれぞれについて、掲載されているウェブページの掲載箇所、近くに表示されているリスクワード、掲載されているページ、掲載されているページのドメイン、掲載されているページの媒体力、掲載されている内容の文脈等々を解析し、検索キーワード毎に見いだされたリスクワード毎との関連度を割り出し、図9に例示したデータテーブル110を参照してリスク度を計算する、つまりスコアリングを行う。
Step S125, 131: The website of the information providing medium is crawled and the link URL posted on the website is accumulated. The stored link URL is crawled.
Step S135: The data obtained by the search in steps S115, S121, and S131, the data obtained by crawling the medium site, and the data obtained by crawling the link URL are stored.
Step S141: Analyzing accumulated data. For example, for each registered keyword, the location of the published web page, the risk word displayed nearby, the published page, the domain of the published page, the medium of the published page 9 and analyzing the context of the posted content, etc., calculating the degree of relevance with each risk word found for each search keyword, and calculating the risk level with reference to the data table 110 illustrated in FIG. Do scoring.

ステップS145:ステップS141の解析結果を、検索依頼を受けている検索キーワード毎に記憶装置に蓄積する。
ステップS151,S155:前回の解析結果と比較し、優先度の高い変化があったか否かを判定し、例えば、リスク度の高いウェブページが多数公開されるようになり風評被害が受けているというような場合、アラートを送信する。このアラートの送信は、メール送信、スマートフォンアプリでのプッシュ通知、契約社のパーソナルコンピュータにアラートを画面表示させる等により行う。このステップS151の判定で特に目立った変化がない場合には、アラートの送信をせずに今回の風評被害リスクレポートの作成処理を停止する。
Step S145: The analysis result of step S141 is stored in the storage device for each search keyword for which a search request has been received.
Steps S151 and S155: Compared with the previous analysis result, it is determined whether or not there has been a change in priority. For example, many high-risk web pages have been released and have been damaged by reputation. If so, send an alert. This alert is transmitted by sending an email, sending a push notification with a smartphone application, or displaying the alert on a personal computer of a contract company. If there is no particularly noticeable change in the determination in step S151, the current reputation damage risk report creation process is stopped without sending an alert.

本実施の形態の場合、リスクワード関連度も考慮するため、次のような風評被害リスクレポートが作成できる。いま、検索キーワードが「ABC商事株式会社」であり、これについてポータルサイトabcd1.co.jp上の検索エンジンにより検索をかけ、次のような検索結果を得たとする。   In the case of this embodiment, since the degree of risk word relevance is also taken into account, the following reputational damage risk report can be created. Now, the search keyword is “ABC Shoji Co., Ltd.”, and the portal site abcd1. co. It is assumed that a search is performed by a search engine on jp and the following search result is obtained.

検索キーワード「ABC商事株式会社」について、abcd1.co.jp上の検索エンジンを用い、検索窓に「ABC商事株式会社」と入力すると、入力候補を表示するA欄内の第3位に「ABC商事株式会社 ブラック企業」と表示された。   About the search keyword “ABC Shoji Co., Ltd.”, abcd1. co. When “ABC Shoji Co., Ltd.” was entered in the search window using the search engine on jp, “ABC Shoji Co., Ltd. Black Company” was displayed in the third place in the A column displaying the input candidates.

そして、「ABC商事株式会社」をキーワードにして検索をかけると、「ABC商事株式会社」を含む多数のウェブページが抽出され、検索結果が2ページに渡り、また、広告ウェブページ、特殊モジュールのウェブページも同時に抽出され、それらのウェブページのURLのリンクが2,3行の内容の抜粋記事と共に表示された。   When a search is performed using “ABC Shoji Co., Ltd.” as a keyword, a large number of web pages including “ABC Shoji Co., Ltd.” are extracted, and the search results are divided into two pages. Web pages were also extracted at the same time, and the URL links of those web pages were displayed along with a few lines of excerpts.

さらにこの検索結果の1ページ目の関連検索ワードを表示するB欄では、5番目に「ABC商事株式会社 ブラック企業」の表記が見いだされたとする。また、検索結果の各ウェブページに対して、「ブラック企業」というリスクワードを含むウェブページが検索結果の1ページ目、オーガニック検索結果を表示するC欄の2位と10位、また、2ページ目の5位に見いだされた。   Furthermore, it is assumed that the notation “ABC Shoji Co., Ltd. Black Company” is found fifth in the B column displaying the related search word on the first page of the search result. In addition, for each web page of the search result, the web page including the risk word “black company” is the first page of the search result, the 2nd and 10th positions in the C column displaying the organic search result, and the 2nd page. I was found in fifth place.

以上が検索結果であった場合、次のようにして風評被害リスク度を計算する。風評被害リスク度=(媒体スコア×重み+ページスコア×重み+掲載箇所スコア×重み)×リスクワード関連度、で求める。   If the above is the search result, the reputation damage risk level is calculated as follows. Reputation damage risk level = (medium score × weight + page score × weight + placement score × weight) × risk word relevance level.

この式を上の例に適用すると、媒体スコアは著名なポータルサイトabcd1.co.jpであるために、掲載サイトドメインの媒体スコア100×重み0.3=30となる。そしてその検索結果の掲載ページは1ページ目のウェブページについては掲載ページスコア100×重み0.5=50、C欄2位のウェブページについては掲載箇所スコア85×重み0.8=68、C欄10位のウェブページについては、掲載箇所スコア5×重み0.8=4である。   Applying this formula to the above example, the media score is the famous portal site abcd1. co. Since it is jp, the media score of the posting site domain is 100 × weight 0.3 = 30. For the first page of the search results, the posted page score is 100 × weight 0.5 = 50, and the second page of the C column is the posted location score 85 × weight 0.8 = 68, C For the web page in the 10th place in the column, the posted part score is 5 × weight 0.8 = 4.

さらに、検索結果の掲載ページ2ページ目のC欄5位のウェブページについては、掲載サイトドメインの媒体スコア100×重み0.3=30であり、検索結果の掲載ページスコア20×重み0.5=10、掲載箇所スコア60×重み0.8=48である。そしてさらに、A欄3位であるので、掲載サイトドメインの媒体スコア100×重み0.3=30、検索結果の掲載ページは1ページ目であり掲載ページスコア100×重み0.5=50、掲載箇所スコア80×重み0.8=64となる。   Further, for the web page in the fifth column of column C in the second page of search results, the media score of the posted site domain is 100 × weight 0.3 = 30, and the page score of search results is 20 × weight 0.5. = 10, placement location score 60 × weight 0.8 = 48. And since it is the 3rd place in the A column, the media score of the posting site domain 100 × weight 0.3 = 30, the posting page of the search result is the first page, the posting page score 100 × weight 0.5 = 50, posting Location score 80 × weight 0.8 = 64.

加えて、「ブラック企業」というリスクワードは、ここに就職しようとする若者にとっても、投資家にとっても悪影響を与えるリスクは高い。本例では、「ABC商事株式会社」と「ブラック企業」というリスクワードとが近くに出現し、リスクワード関連度が0.9と決定されたとする。   In addition, the risk word “black company” has a high risk of negative impact on both youth and investors. In this example, it is assumed that a risk word “ABC Shoji Co., Ltd.” and a “black company” appear nearby and the risk word relevance is determined to be 0.9.

このような検索結果から、風評監視依頼企業が「ABC商事株式会社」である場合、図10に示すような風評被害リスクレポート120を作成することになる。ただし、風評被害リスク度の高い順に並べ替えたテーブルである。   From such a search result, when the reputation monitoring requesting company is “ABC Shoji Co., Ltd.”, a reputation damage risk report 120 as shown in FIG. 10 is created. However, the table is arranged in descending order of the reputation damage risk level.

尚、図10のようなレポート120は、依頼社からのアクセスにより依頼者側のコンピュータシステム101にて表示させるようにすることもできる。図8はその場合の処理フローを示している。すなわち、アカウントを持つ依頼社から閲覧のためにシステム101にアクセスがあると、認証処理を行い(ステップS201)、該当する依頼社が依頼しているキーワード、依頼社情報、重要度をリスト表示する(ステップS205)
そして、依頼社側から詳細情報の要求があれば、風評被害リスクレポート作成部116を通じてデータ記憶部102にアクセスして、該当依頼社についての詳細な風評被害リスクレポート120を作成し(ステップS211)、インターネット100を通じて依頼社のコンピュータシステムに配信する(ステップS215)。
Note that the report 120 as shown in FIG. 10 can be displayed on the computer system 101 on the client side by access from the client company. FIG. 8 shows a processing flow in that case. That is, when a client company having an account accesses the system 101 for viewing, authentication processing is performed (step S201), and the keywords requested by the client company, client company information, and importance are displayed in a list. (Step S205)
If there is a request for detailed information from the requesting company, the data storage unit 102 is accessed through the reputation damage risk report creation unit 116 to create a detailed reputation damage risk report 120 for the requesting company (step S211). Then, it is distributed to the client company's computer system via the Internet 100 (step S215).

以上により、本実施の形態の風評被害リスクレポート作成システム、方法及びプログラムによれば、インターネット上を自動的に監視し、依頼社が受けている風評被害のリスク度を数値化した詳しい風評被害リスクレポートを作成することができる。加えて、周期的なサーチにより、風評被害リスク度の変化も確認できる。   As described above, according to the reputation damage risk report creation system, method and program of the present embodiment, detailed reputation damage risk that automatically monitors the Internet and quantifies the degree of reputation damage risk received by the client company. You can create a report. In addition, changes in the reputational damage risk level can be confirmed through periodic searches.

1,101 コンピュータシステム
2 記憶装置
10,110 データテーブル
11,111 影響度指標値記憶部
12,112 リスクワード記憶部
13,113 キーワード登録部
14,114 含リスク表現サーチ部
15,115 風評被害リスク度算出部
16,116 風評被害リスクレポート作成部
20,120 風評被害リスクレポート
100 インターネット
1,101 Computer system 2 Storage device 10, 110 Data table 11, 111 Impact index value storage unit 12, 112 Risk word storage unit 13, 113 Keyword registration unit 14, 114 Risk expression search unit 15, 115 Reputation damage risk level Calculation unit 16,116 Reputation damage risk report creation unit 20,120 Reputation damage risk report 100 Internet

Claims (15)

コンピュータ画面上に情報を提供している複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値及び前記複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値を、それぞれ影響度指標値として保持する影響度指標値記憶部と、
複数のリスクワードを保持するリスクワード記憶部と、
特定のキーワードを入力し検索プログラムによってインターネット上の情報を検索し、抽出される検索結果の掲載箇所において、前記リスクワード記憶部が保持している複数のリスクワードのいずれかが前記入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチ部と、
前記含リスク表現サーチ部が特定した含リスク表現の掲載箇所について、前記影響度指標値記憶部のデータを参照し、前記情報を提供している情報提供媒体の影響度指標値と前記検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出部と、
前記入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、前記風評被害リスク度算出部が求めた風評被害リスク度、前記抽出された情報提供媒体に関連する情報及び前記含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成部とを備えたことを特徴とする風評被害リスクレポート作成システム。
The influence index value of each of the plurality of information providing media providing information on the computer screen and the influence index value of the place where the search keyword is placed in each of the plurality of information providing media are held as the influence index values. An influence index value storage unit;
A risk word storage unit for holding a plurality of risk words;
A search in which information on the Internet is searched by inputting a specific keyword and a search program is entered, and one of a plurality of risk words held by the risk word storage unit is input in the place where the extracted search results are posted A risk-containing expression search unit for identifying a place where a risk-containing expression appearing with a keyword is found;
For the place of the risk expression specified by the risk expression search unit, the data of the influence index value storage unit is referred to, and the influence index value of the information providing medium providing the information and the search result Reputation damage risk level calculation unit that calculates the impact index value of the posting location and calculates the total of these impact index values as the reputation damage risk level,
The input search keyword and the extracted risk word, the reputation damage risk degree calculated by the reputation damage risk degree calculation unit, the information related to the extracted information providing medium, and the publication location of the risk expression A reputation damage risk report creation system comprising a reputation damage risk report creation section that creates and outputs a reputation damage risk report including information.
前記情報提供媒体はポータルサイトであり、前記検索プログラムは前記ポータルサイトにて提供されている検索エンジンであることを特徴とする請求項1に記載の風評被害リスクレポート作成システム。   The reputation damage risk report creation system according to claim 1, wherein the information providing medium is a portal site, and the search program is a search engine provided on the portal site. 前記風評被害リスク度算出部が、前記入力されたキーワードに対する含リスク表現を複数箇所に見出すとき、前記風評被害リスクレポート作成部は、前記複数箇所の含リスク表現を前記風評被害リスク度の高い順に並べたリスト形式の風評被害リスクレポートを作成して出力することを特徴とする請求項1又は2に記載の風評被害リスクレポート作成システム。   When the reputation damage risk level calculation unit finds the risk-containing expressions for the input keyword in a plurality of locations, the reputation damage risk report creation unit calculates the risk-containing expressions in the plurality of locations in descending order of the reputation damage risk level. The reputation damage risk report creation system according to claim 1 or 2, wherein a reputation damage risk report in a list form is created and output. 前記影響度指標値記憶部は、影響度指標値として、前記複数の情報提供媒体毎にスコアと重みを記憶し、前記検索結果の掲載箇所については当該含リスク表現の掲載されるページ毎にスコアと重みを記憶し、前記入力された検索キーワードに対する入力候補表示枠内の表示については当該入力候補表示枠内の表示行毎にスコアと重みを記憶し、前記関連検索ワード欄の表示については表示順位毎にスコアと重みを記憶し、複数の特殊モジュールのいずれかへの表示については特殊モジュール毎にスコアと重みを記憶し、
前記風評被害リスク度算出部は、前記含リスク表現の掲載箇所がいずれの情報提供媒体におけるいずれの掲載箇所であるかによって前記各々のスコアと重みの積の総計を計算し、前記風評被害リスク度を算出することを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の風評被害リスクレポート作成システム。
The influence index value storage unit stores a score and a weight for each of the plurality of information providing media as an influence index value, and a score for each page on which the relevant risk expression is posted for a place where the search result is posted And the weight, and for the display in the input candidate display frame for the input search keyword, the score and the weight are stored for each display line in the input candidate display frame, and the display for the related search word column is displayed. Stores the score and weight for each rank, stores the score and weight for each special module for display on any of the multiple special modules,
The reputation damage risk degree calculation unit calculates a sum of products of the respective scores and weights depending on which place in which information providing medium is the place of inclusion of the risk expression, and the degree of reputation damage risk The reputation damage risk report creation system according to any one of claims 1 to 3, wherein the system is calculated.
前記含リスク表現サーチ部は、前記リスクワード記憶部に記憶されている複数のリスクワードのいずれかに近似する表現をも抽出し、前記登録されているリスクワードとの関連度に応じて係数を設定し、
前記風評被害リスク度算出部は、前記総計に前記係数を掛けて風評被害リスク度とすることを特徴とする請求項4に記載の風評被害リスクレポート作成システム。
The risk-containing expression search unit also extracts an expression that approximates one of a plurality of risk words stored in the risk word storage unit, and calculates a coefficient according to the degree of association with the registered risk word. Set,
The reputation damage risk report creation system according to claim 4, wherein the reputation damage risk degree calculation unit multiplies the total by the coefficient to obtain a reputation damage risk degree.
特定のキーワードを入力し、検索プログラムによってインターネット上の情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップによって抽出される検索結果を提供している情報提供媒体及びその掲載箇所において、リスクワード記憶部が保持している複数のリスクワードのいずれかが前記入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチステップと、
前記含リスク表現サーチステップによって特定した含リスク表現の掲載箇所について、影響度指標値記憶部に保持されている複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値と複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値とのデータを参照し、前記情報提供媒体の影響度指標値と前記検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出ステップと、
前記入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、前記風評被害リスク度算出ステップにおいて求めた風評被害リスク度、前記抽出された情報提供媒体に関連する情報及び前記含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成ステップとを、
コンピュータに実行させることを特徴とする風評被害リスクレポート作成プログラム。
A search step of entering specific keywords and searching information on the Internet by a search program;
In the information providing medium that provides the search result extracted by the search step and the posting location, any of the plurality of risk words held by the risk word storage unit appears together with the input search keyword. A risk-containing expression search step for identifying a place where the risk expression is found;
For the posting position of the risk expression specified in the risk expression search step, the influence index value of each of the plurality of information providing media held in the influence index value storage unit and the search keyword in each of the plurality of information providing media By referring to the data of the impact index values of the posting locations, the impact index values of the information providing medium and the impact index values of the posting locations of the search results are determined, and the total of these impact index values is evaluated for damage. Reputation damage risk level calculation step to obtain as a risk level,
The input search keyword and the extracted risk word, the reputation damage risk level obtained in the reputation damage risk level calculation step, the information related to the extracted information providing medium, and the location where the risk expression is posted Reputation damage risk report creation step of creating and outputting a reputation damage risk report including information,
Reputation damage risk report creation program characterized by being executed by a computer.
前記情報提供媒体はポータルサイトであり、前記検索プログラムは前記ポータルサイトにて提供されている検索エンジンであることを特徴とする請求項6に記載の風評被害リスクレポート作成プログラム。   7. The reputation damage risk report creation program according to claim 6, wherein the information providing medium is a portal site, and the search program is a search engine provided on the portal site. 前記風評被害リスク度算出ステップにおいて前記入力されたキーワードに対する含リスク表現を複数箇所に見出すとき、前記風評被害リスクレポート作成ステップでは、前記複数箇所の含リスク表現を前記風評被害リスク度の高い順に並べたリスト形式の風評被害リスクレポートを作成して出力することを特徴とする請求項6又は7に記載の風評被害リスクレポート作成プログラム。   When the risk damage expression for the input keyword is found in a plurality of places in the reputation damage risk degree calculation step, the reputation damage risk report creation step arranges the risk inclusion expressions in the plurality of places in descending order of the reputation damage risk degree. 8. The reputation damage risk report creation program according to claim 6, wherein a reputation damage risk report in a list format is created and output. 前記影響度指標値記憶部には、影響度指標値として、前記複数の情報提供媒体毎のスコアと重みを記憶させ、前記検索結果の掲載箇所については当該含リスク表現の掲載されるページ毎のスコアと重みを記憶させ、前記入力された検索キーワードに対する入力候補表示枠内の表示については当該入力候補表示枠内の表示行毎のスコアと重みを記憶させ、前記関連検索ワード欄の表示については表示順位毎にスコアと重みを記憶させ、複数の特殊モジュールのいずれかへの表示については当該複数の特殊モジュール毎のスコアと重みを記憶させ、
前記風評被害リスク度算出ステップでは、前記含リスク表現の掲載箇所がいずれの情報提供媒体におけるいずれの掲載箇所であるかによって前記各々のスコアと重みの積の総計を計算し、前記風評被害リスク度を算出することを特徴とする請求項6〜8のいずれかに記載の風評被害リスクレポート作成プログラム。
The influence index value storage unit stores, as an influence index value, scores and weights for each of the plurality of information providing media, and the search results are posted for each page on which the relevant risk expression is posted. The score and the weight are stored, the display and the weight for each display line in the input candidate display frame are stored for the display in the input candidate display frame for the input search keyword, and the display of the related search word column is Store the score and weight for each display order, store the score and weight for each of the plurality of special modules for display on any of the plurality of special modules,
In the reputation damage risk level calculation step, the sum of the product of each score and weight is calculated according to which posting location in which information providing medium is the posting location of the risk expression, and the reputation damage risk level The reputation damage risk report creation program according to any one of claims 6 to 8, characterized by:
前記含リスク表現サーチステップでは、前記リスクワード記憶部に記憶されている複数のリスクワードのいずれかに近似する表現をも抽出し、前記登録されているリスクワードとの関連度に応じて係数を設定し、
前記風評被害リスク度算出ステップでは、前記総計に前記係数を掛けて風評被害リスク度とすることを特徴とする請求項9に記載の風評被害リスクレポート作成プログラム。
In the risk-containing expression search step, an expression that approximates any of a plurality of risk words stored in the risk word storage unit is also extracted, and a coefficient is determined according to the degree of association with the registered risk word. Set,
10. The reputation damage risk report creation program according to claim 9, wherein in the reputation damage risk degree calculation step, the total is multiplied by the coefficient to obtain a reputation damage risk degree.
コンピュータを用いて、
特定のキーワードを入力し、検索プログラムによってインターネット上の情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップによって抽出される検索結果を提供している情報提供媒体及びその掲載箇所において、リスクワード記憶部が保持している複数のリスクワードのいずれかが前記入力された検索キーワードと共に出現する含リスク表現が見出される掲載箇所を特定する含リスク表現サーチステップと、
前記含リスク表現サーチステップによって特定した含リスク表現の掲載箇所について、影響度指標値記憶部に保持されている複数の情報提供媒体それぞれの影響度指標値と複数の情報提供媒体それぞれにおける検索キーワードの掲載箇所の影響度指標値とのデータを参照し、前記情報提供媒体の影響度指標値と前記検索結果の掲載箇所の影響度指標値とを割り出し、これらの影響度指標値の総計を風評被害リスク度として求める風評被害リスク度算出ステップと、
前記入力された検索キーワードと抽出されたリスクワード、前記風評被害リスク度算出ステップにおいて求めた風評被害リスク度、前記抽出された情報提供媒体に関連する情報及び前記含リスク表現の掲載箇所に関連する情報を含めた風評被害リスクレポートを作成して出力する風評被害リスクレポート作成ステップとを、
実行させ、風評被害リスクレポートを自動作成することを特徴とする風評被害リスクレポート作成方法。
Using a computer
A search step of entering specific keywords and searching information on the Internet by a search program;
In the information providing medium that provides the search result extracted by the search step and the posting location, any of the plurality of risk words held by the risk word storage unit appears together with the input search keyword. A risk-containing expression search step for identifying a place where the risk expression is found;
For the posting position of the risk expression specified in the risk expression search step, the influence index value of each of the plurality of information providing media held in the influence index value storage unit and the search keyword in each of the plurality of information providing media By referring to the data of the impact index values of the posting locations, the impact index values of the information providing medium and the impact index values of the posting locations of the search results are determined, and the total of these impact index values is evaluated for damage. Reputation damage risk level calculation step to obtain as a risk level,
The input search keyword and the extracted risk word, the reputation damage risk level obtained in the reputation damage risk level calculation step, the information related to the extracted information providing medium, and the location where the risk expression is posted Reputation damage risk report creation step of creating and outputting a reputation damage risk report including information,
Reputation damage risk report creation method, characterized in that it is executed and automatically creates a reputation damage risk report.
前記情報提供媒体はポータルサイトであり、前記検索プログラムは前記ポータルサイトにて提供されている検索エンジンであることを特徴とする請求項11に記載の風評被害リスクレポート作成方法。   12. The reputation damage risk report creation method according to claim 11, wherein the information providing medium is a portal site, and the search program is a search engine provided on the portal site. 前記風評被害リスク度算出ステップにおいて前記入力されたキーワードに対する含リスク表現を複数箇所に見出すとき、前記風評被害リスクレポート作成ステップでは、前記複数箇所の含リスク表現を前記風評被害リスク度の高い順に並べたリスト形式の風評被害リスクレポートを作成して出力することを特徴とする請求項11又は12に記載の風評被害リスクレポート作成方法。   When the risk damage expression for the input keyword is found in a plurality of places in the reputation damage risk degree calculation step, the reputation damage risk report creation step arranges the risk inclusion expressions in the plurality of places in descending order of the reputation damage risk degree. 13. The reputation damage risk report creation method according to claim 11 or 12, wherein a reputation damage risk report in a list format is created and output. 前記影響度指標値記憶部には、影響度指標値として、前記複数の情報提供媒体毎のスコアと重みを記憶させ、前記検索結果の掲載箇所については当該含リスク表現の掲載されるページ毎のスコアと重みを記憶させ、前記入力された検索キーワードに対する入力候補表示枠内の表示については当該入力候補表示枠内の表示行毎のスコアと重みを記憶させ、前記関連検索ワード欄の表示については表示順位毎にスコアと重みを記憶させ、複数の特殊モジュールのいずれかへの表示については当該複数の特殊モジュール毎のスコアと重みを記憶させ、
前記風評被害リスク度算出ステップでは、前記含リスク表現の掲載箇所がいずれの情報提供媒体におけるいずれの掲載箇所であるかによって前記各々のスコアと重みの積の総計を計算し、前記風評被害リスク度を算出することを特徴とする請求項11〜13のいずれかに記載の風評被害リスクレポート作成方法。
The influence index value storage unit stores, as an influence index value, scores and weights for each of the plurality of information providing media, and the search results are posted for each page on which the relevant risk expression is posted. The score and the weight are stored, the display and the weight for each display line in the input candidate display frame are stored for the display in the input candidate display frame for the input search keyword, and the display of the related search word column is Store the score and weight for each display order, store the score and weight for each of the plurality of special modules for display on any of the plurality of special modules,
In the reputation damage risk level calculation step, the sum of the product of each score and weight is calculated according to which posting location in which information providing medium is the posting location of the risk expression, and the reputation damage risk level The reputation damage risk report creation method according to any one of claims 11 to 13, characterized by:
前記含リスク表現サーチステップでは、前記リスクワード記憶部に記憶されている複数のリスクワードのいずれかに近似する表現をも抽出し、前記登録されているリスクワードとの関連度に応じて係数を設定し、
前記風評被害リスク度算出ステップでは、前記総計に前記係数を掛けて風評被害リスク度とすることを特徴とする請求項14に記載の風評被害リスクレポート作成方法。
In the risk-containing expression search step, an expression that approximates any of a plurality of risk words stored in the risk word storage unit is also extracted, and a coefficient is determined according to the degree of association with the registered risk word. Set,
15. The reputation damage risk report creation method according to claim 14, wherein in the reputation damage risk degree calculation step, the total is multiplied by the coefficient to obtain a reputation damage risk degree.
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