JP6036331B2 - 管理方法、管理装置および管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザをグループ管理する技術に関する。

近年、さまざまなＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）が利用されている。ＳＮＳには、コミュニティなどの特定の「場」に対してユーザが発言を行うサービスや、あえて「場」を探すことなくユーザが自由に発言を行うサービスなどがある。さらに、ユーザが自由に発言を行うサービスの中には、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）など短い文章を他のユーザに向けて発信する機能を主軸にしたマイクロブログというサービスもある。

また、ＳＮＳに投稿された情報を検索する技術も開発されている。例えば、マイクロブログでの発言を抽出するユーザ発言抽出装置がある（例えば、特許文献１）。

特開２０１２−１６００６２号公報

ユーザはＳＮＳを利用して多くの情報を投稿するため、ＳＮＳサーバーには多くの情報が蓄積される。しかし、これらの情報は十分に活用されているとは言いがたい。そこで、蓄積された情報を活用して、より利便性を向上させたサービスの提供が望まれる。

一つの側面では、本発明は、投稿情報を活用して、より利便性の高いサービスを提供することを目的とする。

上記課題を解決する為に、ひとつの実施態様においては、コンピュータは、第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する。

本発明の一観点によれば、より利便性の高いサービスを提供することが可能になる。

図１は、管理装置の利用形態の一例を示す図である。 図２は、管理装置の機能ブロック図である。 図３は、管理処理のフローチャートである。 図４は、検索結果集合を説明するための図である。 図５は、グループ生成処理のフローチャートである。 図６は、グループ生成用テーブルのデータ構成例を示す。 図７は、キーワード特定処理のフローチャートである。 図８は、キーワード特定用テーブルのデータ構成例を示す。 図９は、管理情報の例を示す図である。 図１０は、グループ結合処理のフローチャートである。 図１１は、グループ結合用テーブルのデータ構成例である。 図１２は、結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とが結合された場合の、グループ結合用テーブルの例である。 図１３は、管理装置のハードウェア構成例である。

以下詳細な本発明の実施例に関して説明する。なお、以下の各実施例は、処理の内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。以下、図面に基づいて各実施例について説明する。

図１は、本実施例における管理装置の利用形態の一例を示す図である。管理装置１は、ユーザのグループを管理するコンピュータである。例えば、管理装置１はサーバーである。端末装置２１乃至端末装置２３は、ユーザが情報の入力や閲覧を行うためのコンピュータである。なお、以下、端末装置２１乃至端末装置２３を、端末装置２と称する。端末装置２は、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）、携帯電話、スマートフォン、タブレットＰＣなどである。収集装置３は、ユーザにより投稿された情報を収集するコンピュータである。例えば、収集装置３は、ＳＮＳサーバーである。なお、管理装置１が収集装置３の機能を有しても良い。

また、管理装置１、端末装置２および収集装置３は、ネットワーク４を介して互いに通信可能である。ネットワーク４は、例えば、インターネット、携帯電話網、電話網等の通信網である。通信網は、有線通信網または無線通信網である。

ユーザは、端末装置２を操作することで、投稿したい内容を表す本文情報を入力する。そして、端末装置２は、投稿情報および投稿者情報を、収集装置３へ送信する。なお、投稿情報は、本文情報を含む情報である。投稿者情報は、投稿を行ったユーザを示す情報である。例えば、ＳＮＳにおけるユーザのアカウント情報などが利用される。

ここで、ユーザ自身が作成した本文情報を自分のアカウントで発信する場合と、他ユーザの本文情報を引用して発信する場合とがある。後者の場合には、さらに、投稿情報は、本文情報のほかに、作成者情報を含んでもよい。作成者情報は、本文情報を作成したユーザを示す情報である。例えば、ユーザＡがユーザＢの投稿を引用して発信する場合には、ユーザＢを示す情報が作成者情報として、投稿情報に含まれる。

ユーザＡがユーザＢの投稿内容を引用して発信する場合は、例えば、ＴｗｉｔｔｅｒのＲｅＴｗｅｅｔ機能が利用される。ＲｅＴｗｅｅｔ機能とは、ユーザＢにより投稿された本文情報を、他のユーザＡが、自分のアカウントで再度投稿する機能である。このとき、ユーザＡが再度投稿した投稿情報には、本文情報とともに、当該投稿はＲｅＴｗｅｅｔ機能により投稿されたことを示す「ＲＴ＠ユーザＢ」が含まれる。例えば、「ＲＴ＠ユーザＢ」が作成者情報にあたる。

言い換えると、ユーザＣがユーザＡによる投稿情報を閲覧した場合、投稿情報の本文情報の前に「ＲＴ＠ユーザＢ」が表示されている場合には、ユーザＣは、ユーザＡにより投稿情報は、ユーザＢの本文情報を引用して発信されたものであることを認識することができる。なお、あるユーザが他のユーザの投稿内容を引用して発信する機能は、ＴｗｉｔｔｅｒのＲｅｔｗｅｅｔ機能のほかにも、Ｔｕｍｂｌｒ（登録商標）のｒｅｂｌｏｇ機能などがある。

収集装置３は、投稿情報と投稿者情報を収集するとともに、管理する。なお、投稿情報を受信した日時に関する日時情報もあわせて管理する。例えば、収集装置３は、投稿情報と投稿者情報を、特定のユーザまたは、不特定のユーザに対して提供する。

本実施例においては、管理装置１は、収集装置３へアクセスして、投稿情報と投稿者情報を取得する。例えば、収集装置３が、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバーである場合には、ＴｗｉｔｔｅｒのＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を利用して、投稿情報および投稿者情報を取得する。さらに、日時情報もあわせて取得される。

例えば、管理装置１は、一定時間ごとに、収集装置３に投稿された投稿情報および投稿者情報を取得してもよい。なお、収集装置３により所定の割合でサンプリングされた投稿情報および投稿者情報のみが、管理装置１へ提供されても良いし、すべての投稿者情報および投稿者情報が提供されても良い。

この場合、管理装置１は、定期的に取得した投稿情報および投稿者情報を記憶するとともに、検索条件に基づき、検索条件に合致する投稿情報および投稿者情報を抽出する。なお、検索条件は、例えば検索キーワードである。

そして、検索結果として抽出された投稿情報および投稿者情報を解析することで、グループを生成する。グループは、１または複数のユーザを含む集合である。なお、グループ生成処理については後述する。

また、定期的に投稿情報および投稿者情報を取得せずに、収集装置３に対して検索条件を含む情報提供要求に基づき、投稿情報および投稿者情報を取得してもよい。収集装置３は、管理装置１から与えられた検索条件に基づき、検索を行う。そして、検索結果を、管理装置１へ返却する。管理装置１は、検索結果である投稿情報および投稿者情報に基づき、グループ生成処理を行ってもよい。

さらに、管理装置１は、生成したグループについて、グループの特徴づけを行う。つまり、グループの特徴を現すキーワードを特定し、グループと対応付けて管理する。キーワード特定処理については後述する。

つまり、本実施例における管理装置１は、ユーザにより投稿された投稿情報を利用して、ユーザをグループに分け、ユーザをグループとして管理する。後述するように、グループのメンバーに合った情報提供サービスなどを実施する場合には、本実施例に開示するグループ管理が役立つ。

図２は、管理装置１の機能ブロック図である。管理装置１は、通信部１１、検索部１２、生成部１３、特定部１４、管理部１５、記憶部１６を含む。

通信部１１は、ネットワーク４を介して、他の装置と通信を行う処理部である。例えば、通信部１１は、収集装置３から、投稿情報や投稿者情報、日時情報などを受信する。なお、本実施例においては、定期的に収集装置３から投稿情報や投稿者情報を受信し、受信した情報は、記憶部１６に記憶される。

つぎに、検索部１２は、検索条件に合致する投稿情報を記憶部１６から抽出する。例えば、検索部１２は、収集装置３から取得した投稿情報のなかから、投稿情報に含まれる本文情報に検索キーワードを含む投稿情報を抽出する。検索部１２は、さらに、抽出した投稿情報に対応する投稿者情報を取得する。

生成部１３は、グループ生成処理を実行する処理部である。例えば、生成部１３は、ある投稿情報を作成した作成者を示すユーザ情報と、当該投稿情報を引用して発信した引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する。なお、ユーザ情報は、例えばＳＮＳのアカウントなどの情報であって、ユーザを識別するための情報である。

特定部１４は、キーワード特定処理を実行する処理部である。例えば、特定部１４は、第一の投稿情報から抽出した語句と、第二の投稿情報から抽出した語句とを比較するとともに、第一の投稿情報に特有の第一のキーワードと、第二の投稿情報に特有の第二のキーワードを特定する。特有のキーワードとは、例えば、一方の投稿情報にのみ含まれるキーワードであったり、抽出された全投稿情報のうち、一定以下の頻度または割合の投稿情報で利用されるキーワードである。なお、本実施例においては、語句は、名詞または名詞群である。

第一の投稿情報に特有のキーワードは、当該グループのメンバーにとって興味深いキーワードであって、他のグループと区別するための特徴として利用価値がたかいキーワードであることが推測される。つまり、第一のキーワードは、第一の投稿情報を作成した作成者と、当該投稿情報に含まれる本文情報を引用して発信した引用者とを含むグループを、特徴付けるキーワードといえる。

つぎに、管理部１５は、生成したグループの情報と、特定したキーワードの情報とを対応付けて、記憶部１６へ格納する。

記憶部１６は、各種情報を記憶する。例えば、収集装置３から取得した投稿情報、投稿者情報を記憶する。さらに、記憶部１６は、検索部１２が、検索条件に基づき検索した結果である、投稿情報および投稿者情報を、一時的に検出結果集合として記憶してもよい。また、記憶部１６は、管理部１５による管理の下、生成したグループの情報と、特定したキーワードの情報とを対応付けた管理情報を記憶する。

つぎに、管理装置が実行する管理方法の処理内容について説明する。図３は、管理処理のフローチャートである。

まず、通信部１１または検索部１２が、検索条件に合致する投稿情報を収集する（Ｏｐ．１）。なお、本実施例においては、検索部１２が、記憶部１６から検索キーワードを本文情報に含む投稿情報を収集する。なお、検索条件として、検索キーワード以外にも、投稿日時（期間）が指定されてもよい。例えば、「２０１３年１月１日以降」が検索条件として指定された場合、２０１３年１月１以降に投稿され、かつ検索キーワードを有する投稿情報が収集される。

ここで、検索結果として収集された投稿情報および投稿者情報を含む検索結果集合について説明する。図４は、検索結果集合を説明するための図である。なお、検索結果集合は、所定のフォーマットで、記憶部１６に一時的に記憶される。

また、図４は、収集装置３がＴｗｉｔｔｅｒのサーバーである例を示しており、以下Ｔｗｉｔｔｅｒの場合における管理処理について説明する。図４は、例として、検索キーワード「Ｘクラウド」が与えられた場合の検索結果集合の一部を示している。

定期的に収集装置３から取得している投稿情報のうち、本文情報に、「Ｘクラウド」を有する複数の投稿情報が抽出される。さらに、当該投稿情報に対応する投稿者情報もあわせて抽出される。引用して発信された投稿情報も、元の投稿情報とは異なる投稿情報として扱われるため、図４の５１乃至５３で示す投稿情報のように、同様の本文情報を含む複数の投稿情報が抽出される。

投稿情報５１「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」は、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を含む。一方、投稿情報５２「ＲＴ＠Ａ：Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」は、作成者情報「ＲＴ＠Ａ」と本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を含む。

本実施例においては、当該投稿情報が引用して発信された情報でない場合は、投稿情報は作成者情報を含まない。つまり、作成者情報に基づき、投稿情報５２は、ユーザＡにより作成された本文情報を引用して発信されたことがわかる。ただし、引用発信された投稿情報であるか否かを示す情報を、作成者情報以外の情報（例えば、フラグ等）で管理することとしてもよい。

つぎに、生成部１３が、投稿情報および当該投稿情報に対応する投稿者情報を用いて、グループを生成する（Ｏｐ．２）。ここで、グループ生成処理について、詳細に説明する。図５は、グループ生成処理のフローチャートである。

始めに、生成部１３は、検索結果集合のなかから、未処理の投稿情報を取得する（Ｏｐ．２１）。なお、各投稿情報について処理が終了しているか否かは、フラグ等により管理することができる。つぎに、生成部１３は、取得した投稿情報が、引用して発信された投稿情報であるかを判定する（Ｏｐ．２２）。

取得した投稿情報が、引用して発信された投稿情報である場合には（Ｏｐ．２２Ｙｅｓ）、生成部１３は、グループ生成用テーブルに、投稿情報に含まれる本文情報と、同一の本文情報が記憶されているかを判定する（Ｏｐ．２３）。ここで、グループ生成用テーブルは、グループ生成処理の過程で生成されるテーブルである。なお、グループ生成用テーブルは、一時的に記憶部１６に記憶される。

同じ本文情報が登録されていない場合（Ｏｐ．２３Ｎｏ）、生成部１３は、処理対象の投稿情報に含まれる本文情報を、グループ生成用テーブルの項目「本文情報」に追加する（Ｏｐ．２５）。また、生成部１３は、投稿情報と対応する投稿者情報に基づき、投稿者を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ集合」に格納する（Ｏｐ．２６）。なお、引用して発信した投稿者は、先に述べた引用者に相当する。

さらに、生成部１３は、投稿情報に含まれる作成者情報に基づき、作成者を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ情報」に格納する（Ｏｐ．２７）。作成者は、当該本文情報を始めに作成したユーザである。

一方、グループ生成用テーブルに、すでに同じ本文情報が登録されている場合（Ｏｐ．２３Ｙｅｓ）は、生成部１３は、同じ本文情報に対応する項目「ユーザ集合」に、投稿者の情報を格納する（Ｏｐ．２４）。なお、投稿者は、処理対象の投稿情報に対応する投稿者情報に基づき、特定される。

取得した投稿情報が、引用して発信された投稿情報でない場合（Ｏｐ．２２Ｎｏ）、処理Ｏｐ．２４が終了した場合、またはＯｐ．２７が終了した場合は、生成部１３は、検索結果集合に含まれる投稿情報の全てについて、処理が終了したか否かを判定する（Ｏｐ．２８）。

全投稿情報について処理が終了していない場合には（Ｏｐ．２８Ｎｏ）、生成部１３は、Ｏｐ．２１へ戻り、新たな投稿情報を取得する。一方、全投稿情報について処理が終了した場合は（Ｏｐ．２８Ｙｅｓ）、グループ生成処理は終了となる。

ここで、グループ生成処理において利用されるグループ生成用テーブルについて説明する。図６は、グループ生成用テーブルのデータ構成例を示す。グループ生成用テーブルは、グループＩＤと、本文情報と、ユーザ集合とを対応付けて記憶する。

グループＩＤは、グループ生成処理によって生成されたグループを識別する情報である。本文情報は、当該グループに含まれるユーザが、作成して発信した内容または引用して発信した内容を示す情報である。ユーザ集合は、当該グループに含まれるユーザの集合である。つまり、本文情報の内容を、発信または引用して発信したユーザの情報である。

図６は、グループ生成処理が終了した時点でのグループ生成用テーブルを示している。例えば、グループＩＤ「Ｇ１」は、ユーザ「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ、Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」を含むとともに、ユーザ「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ、Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」が、「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」という本文情報を、作成して発信、または引用して発信したことを示している。

ここで、図４および図６を用いて、図５に示したグループ生成処理を具体的に説明する。例えば、Ｏｐ．２１において、図４に示す投稿情報５１「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が取得された場合、生成部１３は、投稿情報５１は作成者情報を含まないため、投稿情報５１は引用発信された投稿情報ではないと判定する（Ｏｐ．２２Ｎｏ）。よって、生成部１３は、Ｏｐ．２８に進む。生成部１３は、全投稿情報について処理が終了していないと判定し（Ｏｐ．２８Ｎｏ）、Ｏｐ．２１へ戻る。

つぎに、投稿情報５２「ＲＴ＠Ａ：Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を取得した場合（Ｏｐ．２１）、生成部１３は、投稿情報５２は、引用発信された投稿情報であると判定する（Ｏｐ．２２Ｙｅｓ）。つぎに、生成部１３は、投稿情報５２に含まれる本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに登録されているかを判定する。ここで、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに未登録であるとする。

生成部１３は、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに登録されていないと判定し（Ｏｐ．２３Ｎｏ）、グループ生成用テーブルの項目「本文情報」に、「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を追加する（Ｏｐ．２５）。また、生成部１３は、投稿情報と対応する投稿者情報「Ｂ」に基づき、投稿者「Ｂ」を、追加した本文情報に対応付けて、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ集合」に格納する（Ｏｐ．２６）。さらに、生成部１３は、投稿情報に含まれる作成者情報「ＲＴ＠Ａ」に基づき、作成者「Ａ」を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ情報」に格納する（Ｏｐ．２７）。

また、投稿情報５３「ＲＴ＠Ａ：Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を取得した場合（Ｏｐ．２１）、生成部１３は、投稿情報５３は、引用発信された投稿情報であると判定する（Ｏｐ．２２Ｙｅｓ）。つぎに、生成部１３は、投稿情報５３に含まれる本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに登録されているかを判定する（Ｏｐ．２３）。

投稿情報５３を処理対象とした時点で、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」がグループ生成テーブルに登録されているため、生成部１３は、同じ本文情報が登録済みであると判定する（Ｏｐ．２３Ｙｅｓ）。生成部１３は、グループ生成用テーブルにおける同じ本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」に対応づけて、投稿情報５３の投稿者「Ｃ」を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ集合」に格納する（Ｏｐ．２４）。

つまり、この時点で、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」に対応するユーザ集合には、「Ａ，Ｂ，Ｃ」が登録される。また、グループ生成用テーブルに、新たな本文情報が登録されるたびに、新たなグループＩＤが付与される。

図３にもどり、グループ生成処理が終了した後、特定部１４は、キーワード特定処理を実行する（Ｏｐ．３）。図７は、キーワード特定処理のフローチャートである。

まず、特定部１４は、グループ生成用テーブルに登録された本文情報の各々から、名詞を抽出する（Ｏｐ．３１）。例えば、特定部１４は、固有表現抽出を利用して名詞を抽出する。例えば、形態素解析などが利用される。

そして、キーワード特定用テーブルに、各本文情報とともに、抽出した名詞の情報を格納する。キーワード特定用テーブルは、キーワード特定処理の過程で生成されるテーブルである。なお、キーワード特定用テーブルは、一時的に記憶部１６に記憶される。本実施例においては、特定部１４は、図３のＯｐ．１における検索キーワード以外の名詞を、名詞集合として格納する。

ここで、キーワード特定用テーブルについて説明する。図８は、キーワード特定用テーブルのデータ構成例を示す。キーワード特定用テーブルは、グループＩＤと、本文情報と、名詞集合とを対応付けて記憶する。グループＩＤおよび本文情報は、グループ生成用テーブルと同様の情報が格納される。さらに、名詞集合は、当該本文情報から抽出された名詞の情報が格納される。

図８の例では、グループＩＤ「Ｇ１」、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」、および当該本文情報から抽出された名詞集合「サーバー；障害」が対応付けて記憶されることを示している。なお、さらに、検索キーワードであった「Ｘクラウド」を名詞集合に含めてもよい。

図７に戻り、特定部１４は、未処理の名詞集合を取得する（Ｏｐ．３２）。そして、名詞集合に含まれる名詞を処理対象として、特定部１４は、他の名詞集合に、当該名詞が含まれる頻度が閾値以下であるかを判定する（Ｏｐ．３３）。つまり、ある名詞が、他の本文情報に出現する頻度を計数するとともに、当該頻度が閾値よりも低いかを判定する。

閾値は、適宜設定される、例えば、本実施例においては、閾値は「１」である。ただし、閾値を「０」に設定してもよい。閾値が「０」の場合には、あるグループにおいて発信された本文情報にのみ出現する語句を、本キーワード特定処理によって、グループを特徴づけるキーワードとして抽出することができる。これにより、グループに特徴的なキーワードを特定することができる。

なお、頻度に基づき判定する方法以外にも、割合に基づきＯｐ．３３の判定が行われてもよい。例えば、特定部１４は、処理対象の名詞が他の名詞集合に含まれる割合が、閾値以下であるかを判定してもよい。例えば、閾値は５％などに設定される。

処理対象の名詞が他の名詞集合に含まれる頻度が閾値以下である場合は（Ｏｐ．３３Ｙｅｓ）、特定部１４は、処理対象の名詞を、グループの特徴を示すキーワードとして決定する（Ｏｐ．３４）。一方、処理対象の名詞が他の名詞集合に含まれる頻度が閾値以下でない場合は（Ｏｐ．３３Ｎｏ）、特定部１４は、そのまま処理をＯｐ．３５へ進める。

特定部１４は、処理対象の名詞集合につき、全ての名詞について処理が終了したかを判定する（Ｏｐ．３５）。処理が終了していない場合は（Ｏｐ．３５Ｎｏ）、新たな名詞を処理対象として、Ｏｐ．３３を実行する。

一方、処理が終了している場合には（Ｏｐ．３５Ｙｅｓ）、特定部１４は、全ての名詞集合について処理が終了しているか否かを判定する（Ｏｐ．３６）。処理が終了していない場合は（Ｏｐ．３６Ｎｏ）、特定部１４は、Ｏｐ．３２に戻り、新たな名詞集合について同様の処理を繰り返す。一方、処理が終了している場合には（Ｏｐ．３６Ｙｅｓ）、キーワード特定処理を終了する。

図８および図９を用いて、図７に示すフローチャートを具体的に説明する。特定部１４は、Ｏｐ．３１を実行することで、図８の状態のキーワード特定用テーブルを生成したとする。

特定部１４は、未処理の名詞集合として、グループＩＤ「Ｇ１」に対応する「サーバー；障害」を取得する（Ｏｐ．３２）。取得した名詞集合のうちの名詞「サーバー」を処理対象とした場合、特定部１４は、名詞「サーバー」が他の名詞集合に含まれる頻度「２」を計数する。頻度「２」は閾値「１」以下ではないので（Ｏｐ．３２Ｎｏ）、特定部１４は、そのままＯｐ．３５へ進む。

そして、名詞「障害」が残っているので（Ｏｐ．３５Ｎｏ）、名詞「障害」についても同様の処理を実行する。ここで、「障害」が他の名詞集合に含まれる頻度は「３」であるので、「障害」がキーワードに決定されることはない。この場合には、グループＩＤ「Ｇ１」のグループ内のユーザによって発信された本文情報には、グループに特有のキーワードが含まれてないということになる。

一方、特定部１４は、未処理の名詞集合として、グループＩＤ「Ｇ３」に対応する「ゲームＹ；障害；サーバー；ダウン」を取得したとする（Ｏｐ．３２）。取得した名詞集合のうちの名詞「ゲームＹ」を処理対象とした場合、特定部１４は、名詞「ゲームＹ」が他の名詞集合に含まれる頻度「０」を計数する。頻度「０」は閾値「１」以下であるので（Ｏｐ．３３Ｙｅｓ）、特定部１４は、名詞「ゲームＹ」をキーワードに決定する（Ｏｐ．３４）。特定部１４は、他の名詞についても同様の処理を行う。そして、図８の例では、名詞「ゲームＹ」のみがキーワードに決定されることとなる。

図３に戻り、管理部１５は、生成された各々のグループに関する情報と、各グループを特徴付けるキーワードとを対応付けて、管理情報として記憶部１６へ格納する（Ｏｐ．４）。以上の処理によって、管理情報が生成される。そして、管理情報は、記憶部１６に記憶される。

図９は、管理情報の例を示す図である。なお、本実施例においては、管理情報は管理テーブルとして記憶部１６に記憶される。管理テーブルは、グループＩＤと、ユーザ集合と、キーワードとを対応付けて記憶する。さらに、本文情報を記憶してもよい。

グループＩＤは、グループを識別する情報である。ユーザ集合は、グループ生成処理によって生成されたグループに含まれるユーザの情報である。キーワードは、キーワード特定処理によって特定されたキーワードである。例えば、グループＩＤ「Ｇ３」で識別されるグループは、メンバー「Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎ」を含み、キーワード「ゲームＹ」により特徴付けられることを示している。

また、管理テーブルには、グループＩＤ「Ｇ１」を特徴付けるキーワードとして、何れの名詞も記憶されていない。これは、先に説明した例のとおり、いずれの名詞も、他の名詞集合に含まれる頻度が閾値以下であるという条件を満たさなかったためである。ただし、このように、グループを特徴付けるキーワードが特定されなかった場合、管理部１５は、検索キーワードとして利用した「Ｘクラウド」を、管理テーブルの項目「キーワード」に格納してもよい。

グループ生成処理によって、ある本文情報を作成した発信したユーザと、当該本文情報を引用して発信したユーザとを含むグループが、生成される。さらに、このグループに含まれるユーザは、ある本文情報を作成したり、引用したりしていることから、当該本文情報に対する大きな興味をしめしている。したがって、当該グループに含まれるユーザは、共通する興味や嗜好を示すと類推することができる。

なお、本実施例に開示した管理装置１が、グループを特徴付けるキーワードに関連する情報を収集し、各グループのメンバーに、当該グループを特徴付けるキーワードに関連する情報を提供してもよい。この場合、管理装置１は、ユーザのＳＮＳのアカウントを利用して、情報を配信する。また、ユーザＩＤとアドレス情報とを対応付けて記憶する場合は、当該アドレス情報に相当するアドレスに対して、情報を配信してもよい。

また、あるグループを特徴付けるキーワードが特定される。つまり、あるグループに特有のキーワードとして、本文情報から抽出された語句のうち、他のグループではあまり利用されていない語句が特定される。特定されたキーワードは、グループに共通する興味や嗜好を表す可能性が高い。

また、検索キーワードに関連する投稿を行ったユーザをグループに分けて管理することで、管理装置１は、解析サービスや情報提供サービスを行うコンピュータに、グループに関する管理情報を提供することができる。

例えば、情報提供サービスを行うコンピュータは、管理情報に基づき、検索キーワード（例えばＸクラウド）とグループを特徴付けるキーワード（ゲームＹ）との両方に関係する情報を、特定のグループのユーザに対して発信することができる。

以上のように、管理装置１によれば、ある検索キーワードに関連する投稿を行ったユーザを、さらに、詳細なグループに分けることができる。そして、グループを生成する際には、投稿情報に含まれる本文情報を引用して発信したことに基づき、ユーザの本文情報に対する興味関心を推定することとしたため、管理装置１は、簡易にグループ生成を行うことができる。

さらに、管理装置１は、生成したグループを特徴付けるキーワードを決定することができる。各グループのメンバーであるユーザ集合と、当該グループを特徴付けるキーワードとを対応付けて管理することで、管理装置１は、続くサービスに有効な情報を生成および管理することができる。

つぎに、図３に示す管理処理の変形例について説明する。変形例においては、図３に示したグループ生成処理と、キーワード特定処理との間に、グループ結合処理が実行される。つまり、管理装置１の生成部１３は、グループ生成処理で生成した各グループを、必要に応じて結合する。

変形例における管理装置１の機能的構成は、先の実施例と同様である。ただし、生成部１３は、グループ生成処理を実行するとともに、グループのユーザ集合同士の類似度に基づき、グループを結合する。これは、グループに含まれるユーザ集合の類似性が一定以上であれば、興味や嗜好が類似する可能性が高いと推定することができるためである。なお、グループのユーザ集合同士の類似性以外にも、本文情報の内容の類似性に基づき、グループ結合処理が実行されてもよい。

図１０は、グループ結合処理のフローチャートである。なお、生成部１３がグループ結合処理を実行する時点で、グループ生成処理（Ｏｐ．２）が終了し、グループ生成用テーブルが生成されている。ここでは、図６の状態のグループ生成用テーブルが生成されているものとする。

まず、生成部１３は、変数ｉを１に設定するとともに、変数ｊを２に設定する（Ｏｐ．４１）。なお、変数ｉは処理対象のグループＩＤに関する数字である。変数ｊは、変数ｉに関するグループ以外のグループＩＤに関する数字である。

生成部１３は、グループＩＤ「Ｇｉ」のユーザ集合と、グループＩＤ「Ｇｊ」のユーザ集合を、グループ生成用テーブルから取得する（Ｏｐ．４２）。例えば、グループＩＤ「Ｇ１」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」と、グループＩＤ「Ｇ２」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｉ，Ｊ」を取得する。

生成部１３は、取得したユーザ集合に基づき、ＧｉとＧｊの類似度を算出する（Ｏｐ．４３）。なお、本実施例においては、類似度には、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる。Ｊａｃｃａｒｄ係数は、ＧｉおよびＧｊのいずれかに含まれるユーザ数に対する、ＧｉおよびＧｊの両方に含まれるユーザの数の割合で求められる。例えば、グループＩＤ「Ｇ１」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」と、グループＩＤ「Ｇ２」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｉ，Ｊ」との類似度は、「４／１０」である。つまり、類似度は、「０．４」である。

つぎに、生成部１３は、類似度が閾値以上であるかを判定する（Ｏｐ．４４）。例えば、閾値として、０．３３３３（１／３）が設定される。グループＩＤ「Ｇ１」とグループＩＤ「Ｇ２」との類似度は、閾値以上であると判定される。

類似度が閾値以上である場合には（Ｏｐ．４４Ｙｅｓ）、生成部１３は、グループＩＤ「Ｇ１」のグループと、グループＩＤ「Ｇ２」のグループとを結合する（Ｏｐ．４５）。具体的には、生成部１３は、グループ結合用テーブルに、結合対象の２つのグループのユーザ集合を、ひとつのユーザ集合として、格納する。グループ結合用テーブルは、グループ結合処理の過程で生成され、一時的に記憶部１６に記憶される。

一方、類似度が閾値以上でない場合は（Ｏｐ．４４Ｎｏ）、生成部１３は、そのままＯｐ．４６へ処理を進める。そして、生成部１３は、全てのＧｊについて、Ｇｉとの結合処理を実行したか否かを判定する（Ｏｐ．４６）。ただし、同じ組み合わせについて２回以上処理を実行しないように、ｊ＞１とする。

ここで、全てのＧｊについて処理が終了していない場合は（Ｏｐ．４６Ｎｏ）、生成部１３は、ｊをインクリメントする（Ｏｐ．４７）。そして、先の処理と同一のＧｉと、新たなＧｊとの組み合わせについて、同様の処理を実行する。

一方、全てのＧｊについて処理が終了した場合は（Ｏｐ．４６Ｙｅｓ）、生成部１３は、全てのＧｉに対して処理が終了しているかを判定する（Ｏｐ．４８）。つまり、未処理のグループＩＤがないかを判定する。全てのＧｉに対して処理が終了していない場合には（Ｏｐ．４８Ｎｏ）、ｉをインクリメントするとともに、ｊにｉ＋１を設定する（Ｏｐ．４９）。例えば、iをインクリメントした結果「ｉ＝２」となった場合、ｊには「２＋１」の「３」が設定される。一方、全てのＧｉに対して処理が終了している場合には（Ｏｐ．４８Ｙｅｓ）、グループ結合処理を終了する。

図１１は、グループ結合用テーブルのデータ構成例である。グループ結合用テーブルは、結合グループＩＤ、本文情報、ユーザ集合を対応付けて記憶する。項目「結合グループＩＤ」には、２以上のグループが結合された結合グループを、互いに識別する情報が格納される。項目「本文情報」には、結合対象のグループに対応付けられた本文情報が格納される。項目「ユーザ集合」には、結合されたグループに含まれるユーザの情報が格納される。

例えば、グループＩＤ「Ｇ１」とグループＩＤ「Ｇ２」とが結合された場合には、ユーザ集合には「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊ」が格納される。さらに、グループＩＤ「Ｇ１」に対応する本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」と、グループＩＤ「Ｇ２」に対応する本文情報「Ｘクラウドは１６時に復旧予定です」とが、グループ結合用テーブルの項目「本文情報」に格納される。

本実施例においては、２つのグループが結合された場合にのみ、グループ結合用テーブルに、レコードが追加される。さらに、結合されたグループについては、グループ生成テーブルからレコードが削除される。そして、続く、キーワード特定処理においては、グループ生成テーブルに存在するグループ、およびグループ結合用テーブルに存在する結合グループの各々について、グループを特徴付けるキーワードを特定する。

また、図１０においては、グループ結合処理は、２つのグループ間での結合のみを対象とする例を説明したが、これに限られない。例えば、同様の処理を繰り返してもよい。類似度が閾値以上となるグループの組み合わせがなくなるまで（グループ結合用テーブルが変化しなくなるまで）、生成部１３は、図１０の処理を繰り返してもよい。

例えば、図１１に示す結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とを対象として、図１０のＯｐ．４３乃至Ｏｐ．４５の処理を行う。このとき、ユーザ集合同士の類似度が閾値（１／３）以上であるため、結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とが結合される。図１２には、結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とが結合された場合の、グループ結合用テーブルの例を示す。

図１３は管理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１００は、上述した管理処理を実行し、管理装置１として機能する。コンピュータ１００はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、通信装置１０４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１０５、入力装置１０６、表示装置１０７、媒体読取装置１０８を有しており、各部はバス１０９を介して相互に接続されている。そしてＣＰＵ１０１による管理下で相互にデータの送受を行うことができる。

各実施例のフローチャートに示した管理処理が記述された管理プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録される。コンピュータが読み取り可能な記録媒体には、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。

光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ − Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ − ＯＰｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。このプログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売されることが考えられる。

そして管理プログラムを実行するコンピュータ１００は、例えば媒体読取装置１０８が、管理プログラムを記録した記録媒体から、該プログラムを読み出す。ＣＰＵ１０１は、読み出されたプログラムをＨＤＤ１０５若しくはＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３に格納する。

ＣＰＵ１０１は、管理装置１全体の動作制御を司る中央処理装置である。そして、ＣＰＵ１０１が、管理プログラムをＨＤＤ１０５から読み出して実行することで、ＣＰＵ１０１は、図２に示す検索部１２、生成部１３、特定部１４、管理部１５として機能するようになる。先に述べたとおり、管理プログラムはＣＰＵ１０１とアクセス可能なＲＯＭ１０２またはＲＡＭ１０３に格納されていても良い。

つぎに、通信装置１０４は、ＣＰＵ１０１の制御の下、通信部１１として機能する。

さらに、ＨＤＤ１０５は、ＣＰＵ１０１の管理下で図２に示す記憶部１６として機能する。つまり、ＨＤＤ１０５は、投稿情報や管理情報を記憶する。プログラム同様、投稿情報や管理情報はＣＰＵ１０１とアクセス可能なＲＯＭ１０２またはＲＡＭ１０３に格納されても良い。

さらに、処理の過程で生成される各種情報は、例えば、ＲＡＭ１０３に格納される。つまり、ＲＡＭ１０３が記憶部１６として機能する場合もある。

入力装置１０６は、各種入力を受け付ける。入力装置１０６は、例えばキーボードやマウスである。表示装置１０７は、各種情報を表示する。表示装置１０７は、例えばディスプレイである。

１ 管理装置
１１ 通信部
１２ 検索部
１３ 生成部
１４ 特定部
１５ 管理部
１６ 記憶部
１００ コンピュータ
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 通信装置
１０５ ＨＤＤ
１０６ 入力装置
１０７ 表示装置
１０８ 媒体読取装置
１０９ バス

Claims (7)

1. コンピュータが、
   第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する処理を実行することを特徴とする管理方法。
2. 前記コンピュータは、
   前記生成する処理において、第二の投稿情報を作成した第二の作成者および、該第二の投稿情報を引用して発信した第二の引用者を含む第二のグループを生成し、
   さらに、
   前記第一の投稿情報から抽出した語句と、前記第二の投稿情報から抽出した語句との比較結果に基づき、該第一の投稿情報に特有の第一のキーワードと、該第二の投稿情報に特有の第二のキーワードとを特定し、
   前記第一のグループに前記第一のキーワードを対応付けるとともに、前記第二のグループに前記第二のキーワードを対応付けて、管理する処理を実行することを特徴とする請求項１記載の管理方法。
3. 前記コンピュータは、さらに、前記生成する処理に先駆けて、
   検索キーワードを有する前記第一の投稿情報および前記第二の投稿情報を含む複数の投稿情報を収集する処理を実行することを特徴とする請求項２記載の管理方法。
4. 前記コンピュータは、前記生成する処理において、
   前記複数の投稿情報のうちの第三の投稿情報を作成した第三の作成者および、該第三の投稿情報を引用して発信した第三の引用者とを含む第三のグループを生成し、
   さらに、前記第三のグループと、前記第一のグループとの類似度に基づき、該第一のグループと、該第三のグループとを結合する処理を実行することを特徴とする請求項２または３記載の管理方法。
5. 前記コンピュータは、さらに、
   前記第一のキーワードに関連する情報を、前記第一のグループに含まれる前記第一の作成者および前記第一の引用者に対して送信する処理を実行することを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の管理方法。
6. 第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する生成部を有することを特徴とする管理装置。
7. コンピュータに、
   第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する処理を実行させることを特徴とする管理プログラム。
   

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