JP6071562B2 - Information processing apparatus and information processing method - Google Patents

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JP6071562B2 JP2013001243A JP2013001243A JP6071562B2 JP 6071562 B2 JP6071562 B2 JP 6071562B2 JP 2013001243 A JP2013001243 A JP 2013001243A JP 2013001243 A JP2013001243 A JP 2013001243A JP 6071562 B2 JP6071562 B2 JP 6071562B2
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本発明は、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価するための技術に関する。   The present invention relates to a technique for evaluating the magnitude of influence of a user on other users.

ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価するための技術がある。例えば、ユーザ全体の中から影響力の評価が大きい方のユーザを抽出して広告を提供することで、それらのユーザが行った買い物や口コミの影響を受けて他のユーザが広告の商品やサービスを購入することが期待できる。また、Twitter(登録商標)などのSNS(Social Networking Service)では、影響力が大きいユーザほど、交流する相手も多い傾向にあるから、例えば、交流する相手を増やしたいユーザに対して、影響力が大きいと評価されたユーザを紹介することで、交流する相手を増やしやすくすることも考えられる。このように、ユーザの影響力の大きさを評価した結果は、様々なサービスに活用することができる。   There is a technique for evaluating the magnitude of influence of a user on other users. For example, by extracting users who have a higher impact rating from the entire user and providing advertisements, other users may be affected by the shopping and word of mouth performed by those users, and the products and services of the advertisements You can expect to buy. In addition, in SNS (Social Networking Service) such as Twitter (registered trademark), the more influential users tend to have more partners with whom to interact. It may be possible to increase the number of people who interact with each other by introducing users who are evaluated as being large. Thus, the result of evaluating the magnitude of the user's influence can be used for various services.

影響力の大きさの評価を行う場合に、例えば、通信サービスを利用して行われた交流に関する情報を利用する方法が特許文献1及び2に開示されている。
特許文献1には、TwitterなどのSNSにおける再発信関係とリンク数とに基づいて伝搬度を算出し、SNSのユーザの影響力の大きさを算出する技術が記載されている。特許文献1の技術では、書込み情報の広がりを数値化することにより、ユーザ間に広く伝搬されている書込み情報を発信したユーザが他のユーザに及ぼす影響力が大きいユーザ(インフルエンサー)として抽出される。
For example, Patent Documents 1 and 2 disclose a method of using information related to an exchange performed using a communication service when evaluating the magnitude of influence.
Patent Document 1 describes a technique for calculating the degree of influence of an SNS user by calculating the degree of propagation based on the retransmission relationship and the number of links in an SNS such as Twitter. In the technique of Patent Document 1, by quantifying the spread of write information, a user (influencer) having a large influence on other users by a user who has transmitted write information that is widely propagated between users is extracted. The

特許文献2には、ブログやSNSなどにおいて提供される情報に含まれる自然言語の出現数や、その情報に対して第三者が応答した数に基づいて、情報提供者の情報提供における影響度を判定することで、情報提供者の第三者への影響力の大きさを評価する技術が記載されている。特許文献2の技術では、影響度の判定が行われることで、流行にいたるキーワードを発信する可能性の高い情報提供者が発見される。   Patent Document 2 describes the degree of influence in providing information by an information provider based on the number of appearances of natural language included in information provided on a blog, SNS, and the like, and the number of third parties responding to the information. A technique for evaluating the magnitude of the influence of an information provider on a third party by determining the above is described. In the technique of Patent Literature 2, by determining the influence level, an information provider who is highly likely to transmit a keyword leading to a trend is discovered.

特開2012−78933号公報JP 2012-78933 A 特開2009−211127号公報JP 2009-2111127 A

上記の影響力は、ユーザ同士が交流することによって伝達する。そのため、他のユーザと交流することが多いユーザほど、他のユーザに影響力を及ぼす機会が多く、影響力も大きくなることが期待される。特許文献1及び2の技術では、SNSなどの通信サービスを利用して過去に行われた交流の内容を表す情報に基づいて影響力の大きさが評価されている。つまり、これらの技術では、過去の交流が多かったユーザほど、今後の影響力も大きくなることを期待しているといえる。しかし、過去の交流の内容、すなわち、例えばユーザがいつ誰と交流したかという情報は、プライバシー保護の観点から、影響力の評価のような他の用途に用いることが難しい場合がある。また、同じ理由で、他の用途での利用が想定されておらず、影響力の評価のために交流の内容を取得することが技術的にも難しい場合がある。特許文献1及び2の技術では、これらのような場合に影響力の大きさを評価することが難しい。また、これらの技術では、過去の交流の内容を表す情報が蓄積されるまでは、影響力の大きさが正しく評価できないという問題もある。
そこで、本発明は、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することを目的とする。
The influence described above is transmitted when the users interact with each other. Therefore, it is expected that a user who frequently interacts with other users has more opportunities to influence other users and has a greater influence. In the techniques of Patent Documents 1 and 2, the magnitude of influence is evaluated based on information representing the contents of exchanges performed in the past using a communication service such as SNS. In other words, with these technologies, it can be said that a user who has a lot of past exchanges is expected to have a greater influence in the future. However, it is sometimes difficult to use past contents of exchange, that is, for example, information on when and who the user interacted with for other uses such as evaluation of influence from the viewpoint of privacy protection. For the same reason, use in other applications is not assumed, and it may be technically difficult to acquire the contents of the AC for evaluating the influence. In the techniques of Patent Documents 1 and 2, it is difficult to evaluate the magnitude of influence in such cases. In addition, these techniques also have a problem that the magnitude of influence cannot be correctly evaluated until information representing the contents of past exchanges is accumulated.
Therefore, an object of the present invention is to evaluate the magnitude of the influence of a user on other users without using the contents of user exchange performed using a communication service.

上記目的を達成するために、本発明は、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子と、前記ユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報である関連情報とを含む登録情報を取得する情報取得手段と、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段であって、取得された当該登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを評価する評価手段とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。 In order to achieve the above object, the present invention provides registration information registered by a user belonging to a group of users who perform communication using a communication service, and each user interacts with the communication service using the communication service. Information acquisition means for acquiring registration information including an identifier for identifying a certain other user in the communication service and related information that is information other than the identifier related to a partner with whom the user exchanges using the communication service And the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on the other users is registered in at least the registration information registered by the one user among the registration information acquired for each user by the information acquisition means. an evaluation means for evaluating, based, evaluate the magnitude of the impact in accordance with the number of the relevant information contained in the obtained the registration information To provide an information processing apparatus, characterized in that it comprises an evaluation unit that.

また、前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報を含んでいてもよい。
また、前記関連情報は、前記一のユーザに関連する前記識別子以外の情報であって、当該一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手により登録された情報を含んでいてもよい。
さらに、前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手が当該通信サービスを利用して交流する当該一のユーザ以外のユーザに関連し、且つ、当該相手によって登録された情報を含んでいてもよい。
The front Symbol related information, the one user may include information other than the identifier associated with the other party to interact using the communications service.
The related information may be information other than the identifier related to the one user, and may include information registered by a partner with whom the one user exchanges using the communication service.
Further, the related information is related to a user other than the one user with whom the one user exchanges using the communication service exchanges with the communication service, and is registered by the partner. Information may be included.

また、前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価としてもよい。
さらに、前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数の偏りに応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価としてもよい。
Further, the evaluation means obtains the magnitude of the influence according to the number of the related information included in the acquired registration information, and determines the obtained evaluation of the identifier included in the acquired registration information. A value corrected according to the number may be used as the evaluation of the magnitude of the influence.
Further, the evaluation unit obtains the magnitude of the influence according to the number of the identifiers included in the acquired registration information, and evaluates the obtained evaluation of the related information included in the acquired registration information. A value corrected according to the deviation of the number may be used as the evaluation of the magnitude of the influence.

また、本発明は、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得手段と、前記登録情報に個人以外のものを識別する前記識別子が含まれている場合に、当該登録情報を除去する除去手段と、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段であって、取得された前記登録情報のうち、前記除去手段により除去されたものを除く前記登録情報に基づいて前記影響力の大きさを評価する評価手段とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供するIn addition, the present invention is registration information registered by users belonging to a group of users who perform communication using a communication service, and the other users with whom each user interacts using the communication service information acquisition means for acquiring registration information including the identifier for identifying the communication service, if the identifier is included to identify those non-personal in the registration information, and removing means for removing the registration information, the Evaluating the influence of one user belonging to a user group on other users based on at least the registration information registered by the one user among the registration information acquired for each user by the information acquisition means an evaluation unit for, among the obtained the registration information, the shadow on the basis of the registration information except those removed by the removal means To provide an information processing apparatus, characterized in that it comprises an evaluation means for evaluating the magnitude of the force.

また、本発明は、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得手段と、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段と、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して他のユーザを相手に交流した内容を取得する交流内容取得手段を備え、前記評価手段は、前記交流内容取得手段により取得された交流の内容に基づいて、前記相手の正味の数を算出し、算出した数に応じて前記影響力の大きさを評価することを特徴とする情報処理装置を提供する。 In addition, the present invention is registration information registered by users belonging to a group of users who perform communication using a communication service, and the other users with whom each user interacts using the communication service Information acquisition means for acquiring registration information including an identifier to be identified in a communication service, and the magnitude of influence of one user belonging to the user group on other users was acquired for each user by the information acquisition means Evaluation means for evaluating based on registration information registered by at least the one user among the registration information, and AC content for acquiring content that the one user has exchanged with another user using the communication service a acquiring unit, the evaluation unit, on the basis of the contents of the AC obtained by the AC content acquisition means, calculating the number of net of the opponent , To provide an information processing apparatus characterized by evaluating the magnitude of the impact force depending on the number calculated.

本発明は、情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子と、前記ユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報である関連情報とを含む登録情報を取得する情報取得ステップと、前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップであって、取得された当該登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを評価する評価ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法を提供する。 The present invention relates to registration information registered by a user belonging to a group of users who perform an exchange using a communication service, and each user is a partner with whom the user exchanges using the communication service. An information acquisition step of acquiring registration information including an identifier for identifying a user in the communication service, and related information that is information other than the identifier related to a partner with which the user exchanges using the communication service ; The information processing apparatus has registered the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users by at least one of the registration information acquired for each user in the information acquisition step. an evaluation step of evaluating, based on the registration information, in accordance with the number of the relevant information contained in the obtained the registration information An information processing method characterized by comprising an evaluation step of evaluating the size of the serial impact.

また、本発明は、情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得ステップと、前記情報処理装置が、前記登録情報に個人以外のものを識別する前記識別子が含まれている場合に、当該登録情報を除去する除去ステップと、前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップであって、取得された前記登録情報のうち、前記除去ステップにおいて除去されたものを除く前記登録情報に基づいて前記影響力の大きさを評価する評価ステップとを備えることを特徴とする情報処理方法を提供する
また、本発明は、情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得ステップと、前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップと、前記情報処理装置が、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して他のユーザを相手に交流した内容を取得する交流内容取得ステップとを備え、前記情報処理装置が、前記評価ステップでは、前記交流内容取得ステップにおいて取得された交流の内容に基づいて、前記相手の正味の数を算出し、算出した数に応じて前記影響力の大きさを評価することを特徴とする情報処理方法を提供する。
Moreover, this invention is the registration information registered by the user who belongs to the user group who performs the exchange using a communication service, Comprising: Each said user is the other party who exchanges using the said communication service. An information acquisition step of acquiring registration information including an identifier for identifying another user in the communication service, and when the information processing apparatus includes the identifier for identifying something other than an individual in the registration information, The removal step for removing the registration information, and the information that the information processing apparatus has acquired for each user in the information acquisition step, the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users. The evaluation information is an evaluation step for evaluating based on registration information registered by at least the one user. Among them, an information processing method characterized by comprising an evaluation step of evaluating the magnitude of the impact on the basis of the registration information except those removed in the removing step.
Moreover, this invention is the registration information registered by the user who belongs to the user group who performs the exchange using a communication service, Comprising: Each said user is the other party who exchanges using the said communication service. An information acquisition step for acquiring registration information including an identifier for identifying another user in the communication service, and the information processing apparatus, the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on the other user, An evaluation step of evaluating based on registration information registered by at least one of the registration information acquired for each user in the information acquisition step; and the information processing apparatus, wherein the one user performs the communication service. An AC content acquisition step of acquiring content exchanged with other users by using the information processing device, In the price step, the net number of the opponent is calculated based on the content of the AC acquired in the AC content acquiring step, and the magnitude of the influence is evaluated according to the calculated number. An information processing method is provided.

本発明によれば、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, even if it does not use the content of the user's exchange performed using a communication service, the magnitude of the influence which a user exerts on other users can be evaluated.

第1実施形態に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。It is a figure showing the whole information processing system composition concerning a 1st embodiment. 通信端末のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of a communication terminal. 情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of information processing apparatus. 情報処理装置が実現する機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the function structure which information processing apparatus implement | achieves. 登録情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of registration information. 登録情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of registration information. 除去リストの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a removal list. 重みテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a weight table. 評価結果データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of evaluation result data. 評価処理における各装置の動作の一例を示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows an example of operation | movement of each apparatus in an evaluation process. 通信端末に表示された評価結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation result displayed on the communication terminal. 第1の関連情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of 1st relevant information. 登録情報について説明するための図である。It is a figure for demonstrating registration information. 補正テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a correction table. 補正テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a correction table. 情報処理装置が実現する機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the function structure which information processing apparatus implement | achieves. 補正テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a correction table. 補正テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a correction table. 情報処理装置が実現する機能構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the function structure which information processing apparatus implement | achieves. 情報処理システムが実現する機能構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a function structure which an information processing system implement | achieves.

[1]第1実施形態
[1−1]全体構成及びハードウェア構成
図1は、本発明の第1実施形態に係る情報処理システム1の全体構成を示す図である。情報処理システム1は、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価するためのシステムである。情報処理システム1は、詳細には、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群において、そのユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する。以下では、単にユーザ群及びユーザといった場合、このユーザ群及びユーザ群に属するユーザのことをいうものとする。また、評価の対象となるユーザのことを「対象ユーザ」ともいう。ここでいう通信サービスとは、ユーザ同士の交流に利用できるもののことであり、例えば、電話や電子メール、SNSなどの通信サービスである。情報処理システム1は、情報処理装置10と、複数の通信端末20と、ネットワーク2とを備える。ネットワーク2は、移動体通信網及びインターネット等を含み、装置間のデータのやり取りを仲介する。
[1] First Embodiment [1-1] Overall Configuration and Hardware Configuration FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an information processing system 1 according to the first embodiment of the present invention. The information processing system 1 is a system for evaluating the magnitude of influence that a user has on other users. Specifically, the information processing system 1 evaluates the magnitude of the influence that one user belonging to the user group exerts on other users in the user group that performs exchange using the communication service. Hereinafter, the user group and the user simply refer to users belonging to the user group and the user group. In addition, the user to be evaluated is also referred to as “target user”. The communication service here is a service that can be used for the exchange between users, and is a communication service such as telephone, e-mail, and SNS. The information processing system 1 includes an information processing apparatus 10, a plurality of communication terminals 20, and a network 2. The network 2 includes a mobile communication network and the Internet, and mediates exchange of data between devices.

通信端末20は、ネットワーク2と通信を行う機能を有する装置であり、例えば携帯電話機やスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどである。図1の例では、通信端末20は、移動体通信や無線LANの規格に準拠した通信などの無線通信をネットワーク2と行う。通信端末20は、情報処理装置10及び他の通信端末20と、ネットワーク2を介してデータをそれぞれやり取りする。例えば、通信端末20は、影響力の大きさの評価に必要な情報を示すデータを情報処理装置10とやり取りしたり、通信サービスを利用するユーザによって操作され、音声や文字、画像などを示すデータを他の通信端末20とやり取りしたりする。なお、通信端末20は、図1の例のような無線通信に限らず、有線通信でネットワーク2と通信を行ってもよい。   The communication terminal 20 is a device having a function of communicating with the network 2 and is, for example, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, a personal computer, or the like. In the example of FIG. 1, the communication terminal 20 performs wireless communication such as mobile communication or communication conforming to the wireless LAN standard with the network 2. The communication terminal 20 exchanges data with the information processing apparatus 10 and other communication terminals 20 via the network 2. For example, the communication terminal 20 exchanges data indicating information necessary for evaluating the magnitude of influence with the information processing apparatus 10 or is operated by a user who uses a communication service, and indicates data such as voice, characters, and images. Are exchanged with other communication terminals 20. Note that the communication terminal 20 may communicate with the network 2 by wired communication as well as wireless communication as in the example of FIG.

情報処理装置10は、ネットワーク2と通信を行う機能を有する装置であり、例えばサーバ装置である。情報処理装置10は、ネットワーク2を介して複数の通信端末20とデータをそれぞれやり取りし、前述した影響力の大きさの評価を行う。なお、情報処理装置10は、サーバ装置に限らず、通信端末20と同様に携帯電話機やスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどであってもよい。   The information processing apparatus 10 is an apparatus having a function of communicating with the network 2 and is, for example, a server apparatus. The information processing apparatus 10 exchanges data with the plurality of communication terminals 20 via the network 2 and evaluates the magnitude of the influence described above. Note that the information processing apparatus 10 is not limited to the server apparatus, and may be a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, a personal computer, or the like, similar to the communication terminal 20.

図2は、通信端末20のハードウェア構成を示す図である。通信端末20は、制御装置21と、記憶装置22と、通信装置23と、UI装置24と、音声入出力装置25とを備える。制御装置21は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)及びリアルタイムクロックを備えている。CPUは、RAMをワークエリアとして用いてROMや記憶装置22に記憶されたプログラムを実行することによって各装置の動作を制御する。リアルタイムクロックは、現在の日時を算出する機能を有している。記憶装置22は、フラッシュメモリやハードディスク等を備え、制御装置21が制御に用いるデータやプログラムなどを記憶している。   FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the communication terminal 20. The communication terminal 20 includes a control device 21, a storage device 22, a communication device 23, a UI device 24, and a voice input / output device 25. The control device 21 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a real time clock. The CPU controls the operation of each device by executing a program stored in the ROM or the storage device 22 using the RAM as a work area. The real time clock has a function of calculating the current date and time. The storage device 22 includes a flash memory, a hard disk, and the like, and stores data, programs, and the like used by the control device 21 for control.

通信装置23は、移動体通信を行うための通信回路を備え、ネットワーク2を介して他の装置とデータをやり取りする。UI装置24は、表示面と表示面に重ねられたタッチパネルとを備え、ユーザからの操作を受け付けるとともに画像を表示する。UI装置24は、受け付けたユーザの操作に応じた操作データを制御装置21に供給し、制御装置21は、この操作データに応じた処理を行う。音声入出力装置25は、スピーカ、マイクロフォン及び音声処理回路等を有し、例えば移動体通信における音声データの入出力を行う。   The communication device 23 includes a communication circuit for performing mobile communication, and exchanges data with other devices via the network 2. The UI device 24 includes a display surface and a touch panel superimposed on the display surface, and receives an operation from the user and displays an image. The UI device 24 supplies operation data corresponding to the received user operation to the control device 21, and the control device 21 performs processing according to the operation data. The voice input / output device 25 includes a speaker, a microphone, a voice processing circuit, and the like, and performs voice data input / output in mobile communication, for example.

図3は、情報処理装置10のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置10は、制御装置11と、記憶装置12と、通信装置13とを備える。制御装置11は、CPU、ROM、RAM及びリアルタイムクロックを備えている。CPUは、RAMをワークエリアとして用いてROMや記憶装置12に記憶されたプログラムを実行することによって記憶装置12及び通信装置13の動作を制御する。リアルタイムクロックは、現在の日時を算出する機能を有している。記憶装置12は、ハードディスク等を備え、制御装置11が制御に用いるデータやプログラムなどを記憶している。通信装置13は、ネットワーク2を介して通信を行うための通信回路を備え、ネットワーク2を介して例えば通信端末20とデータをやり取りする。   FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the information processing apparatus 10. The information processing apparatus 10 includes a control device 11, a storage device 12, and a communication device 13. The control device 11 includes a CPU, a ROM, a RAM, and a real time clock. The CPU controls the operations of the storage device 12 and the communication device 13 by executing a program stored in the ROM or the storage device 12 using the RAM as a work area. The real time clock has a function of calculating the current date and time. The storage device 12 includes a hard disk or the like, and stores data, programs, and the like used by the control device 11 for control. The communication device 13 includes a communication circuit for performing communication via the network 2 and exchanges data with, for example, the communication terminal 20 via the network 2.

[1−2]機能構成
情報処理装置10は、以上のハードウェア構成に基づき、ユーザの他人への影響力の大きさを評価する評価処理を行う。記憶装置12には、評価処理を行うためのプログラムが記憶されている。制御装置11がそのプログラムを実行して図3に示す各装置を制御することで、以下に述べる機能が実現される。
図4は、情報処理装置10が実現する機能構成の一例を示す図である。情報処理装置10は、情報取得部101と、除去部102と、生成部104と、評価部103と、処理部105とを備える。
[1-2] Functional Configuration The information processing apparatus 10 performs an evaluation process for evaluating the magnitude of the influence of the user on another person based on the above hardware configuration. The storage device 12 stores a program for performing an evaluation process. The control device 11 executes the program to control each device shown in FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the information processing apparatus 10. The information processing apparatus 10 includes an information acquisition unit 101, a removal unit 102, a generation unit 104, an evaluation unit 103, and a processing unit 105.

情報取得部101は、上述したユーザ群(通信サービスを利用した交流を行うユーザ群)に属するユーザにより登録された情報(以下「登録情報」という)を取得する情報取得手段である。情報取得部101は、詳細には、ユーザ群に属する各ユーザが通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザをその通信サービスにおいて識別する情報(以下「識別子」という。)を含む登録情報を取得する。識別子とは、例えば、電話番号やメールアドレス、SNSのアカウントなどの情報のことである。これらの情報は、電話サービス(固定及び携帯を含む)や電子メールサービス、SNSにおいて他のユーザを識別する情報として用いられている。   The information acquisition unit 101 is an information acquisition unit that acquires information (hereinafter referred to as “registration information”) registered by users belonging to the above-described user group (a group of users who perform communication using a communication service). Specifically, the information acquisition unit 101 includes registration (hereinafter referred to as “identifier”) that identifies, in the communication service, other users with whom each user belonging to the user group interacts using the communication service. Get information. The identifier is, for example, information such as a telephone number, a mail address, or an SNS account. These pieces of information are used as information for identifying other users in telephone services (including fixed and mobile), e-mail services, and SNS.

情報取得部101が登録情報を取得する方法には様々なものがあり、ここではそのうちの2つの方法について説明する。第1の取得方法が用いられる場合には、制御装置11及び通信装置13が協働して情報取得部101の機能を実現する。この方法は、ユーザにより登録された登録情報が通信端末20の記憶装置22に記憶されている場合に用いられる。これらの登録情報は、例えば、通信サービスを利用するためのプログラム(電話帳など)の機能によって管理されている。通信端末20は、決められたタイミング(例えば毎週日曜日の0時など)に、識別子を含む登録情報を抽出し、情報処理装置10に送信する。通信装置13は、送信されてきた登録情報を受信して制御装置11に供給し、制御装置11は、供給された登録情報を取得する。   There are various methods by which the information acquisition unit 101 acquires registration information, and two methods will be described here. When the first acquisition method is used, the control device 11 and the communication device 13 cooperate to realize the function of the information acquisition unit 101. This method is used when registration information registered by the user is stored in the storage device 22 of the communication terminal 20. Such registration information is managed, for example, by a function of a program (such as a telephone book) for using a communication service. The communication terminal 20 extracts the registration information including the identifier at a predetermined timing (for example, every Sunday at 0:00) and transmits it to the information processing apparatus 10. The communication device 13 receives the transmitted registration information and supplies it to the control device 11, and the control device 11 acquires the supplied registration information.

第2の取得方法が用いられる場合には、制御装置11及び記憶装置12が協働して情報取得部101の機能を実現する。この方法は、例えばクラウド型の通信サービスが提供され、ユーザにより登録された登録情報が情報処理装置10の記憶装置12に記憶されている場合に用いられる。制御装置11は、決められたタイミング(例えば1週間毎)に、ユーザの識別子を含む登録情報を記憶装置12から読み出して、読み出した登録情報を取得する。情報取得部101が取得した登録情報の一例を図5を参照して説明する。   When the second acquisition method is used, the control device 11 and the storage device 12 cooperate to realize the function of the information acquisition unit 101. This method is used, for example, when a cloud communication service is provided and registration information registered by the user is stored in the storage device 12 of the information processing apparatus 10. The control device 11 reads the registration information including the user identifier from the storage device 12 at a predetermined timing (for example, every week), and acquires the read registration information. An example of registration information acquired by the information acquisition unit 101 will be described with reference to FIG.

図5は、登録情報の一例を示す図である。図5の例では、「氏名」、「電話番号」、「電子メールアドレス」及び「SNSアカウント」という「登録の項目」の「登録の内容」として、「○○ ○○」、「090−xxxx−xxxx」、「yyyy@yy.com」及び「zzzz@zzz」がそれぞれ示されている。「○○ ○○」は、或るユーザにより登録された他のユーザの氏名であり、その他の登録の内容は、そのユーザにより登録された他のユーザの識別子である。情報取得部101は、第1の取得方法や第2の取得方法などを用いて、図5に示すような登録情報を取得し、取得した登録情報を除去部102に供給する。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of registration information. In the example of FIG. 5, as “registration contents” of “registration items” of “name”, “phone number”, “e-mail address”, and “SNS account”, “XXXXX”, “090-xxxx” -Xxxx "," yyyy@yy.com "and" zzz @ zzz "are shown respectively. “XXX” is the name of another user registered by a certain user, and the contents of other registration are identifiers of other users registered by that user. The information acquisition unit 101 acquires registration information as illustrated in FIG. 5 using the first acquisition method, the second acquisition method, and the like, and supplies the acquired registration information to the removal unit 102.

除去部102は、登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去する除去手段である。情報取得部101により取得される登録情報には、例えば、店舗や会社などの個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合がある。
図6は、個人以外のものを識別する識別子が含まれている登録情報の一例を示す図である。図6の例では、「□□商店」という「氏名」と、「03−wwww−wwww」という「電話番号」とが示されている。除去部102は、例えば、制御装置11及び記憶装置12が協働して実現する機能である。記憶装置12は、除去すべき登録情報に含まれる文字列のリスト(「除去リスト」という)を記憶している。
The removal unit 102 is a removal unit that removes registration information when an identifier for identifying something other than an individual is included in the registration information. The registration information acquired by the information acquisition unit 101 may include, for example, an identifier for identifying something other than an individual such as a store or a company.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of registration information including an identifier for identifying something other than an individual. In the example of FIG. 6, a “name” “□□ store” and a “telephone number” “03-www-www” are shown. The removal unit 102 is a function realized by the control device 11 and the storage device 12 in cooperation, for example. The storage device 12 stores a list of character strings included in the registration information to be removed (referred to as “removal list”).

図7は、除去リストの一例を示す図である。図7の例では、「店」、「会社」、「銀行」及び「保険」という文字列が示されている。制御装置11は、情報取得部101により取得された登録情報から除去リストに含まれている文字列を検索し、1つでも見つかった場合には、例えばその登録情報に除去の対象となったことを表す符号(除去符号)を付加する。なお、制御装置11は、1つではなく、閾値以上の個数の文字列が見つかった場合に、除去符号を付加してもよい。制御装置11は、検索を行ったあとに除去符号が付加されていない登録情報を生成部104に供給する。これにより、除去リストに示される文字列を含む登録情報が除去されることになる。除去部102は、このようにして登録情報の除去を行う。除去部102は、例えば、図6に示す登録情報が供給されてくると、「□□商店」という「氏名」という項目の登録の内容から「店」という文字列を見つけ、この登録情報を除去する。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the removal list. In the example of FIG. 7, character strings “store”, “company”, “bank”, and “insurance” are shown. The control device 11 searches the registration information acquired by the information acquisition unit 101 for a character string included in the removal list, and if at least one character string is found, for example, the registration information is a target of removal. Is added (removal code). Note that the control device 11 may add a removal code when the number of character strings equal to or greater than the threshold is found instead of one. The control device 11 supplies registration information to which the removal code is not added after performing the search to the generation unit 104. Thereby, the registration information including the character string shown in the removal list is removed. The removal unit 102 removes registration information in this way. For example, when the registration information shown in FIG. 6 is supplied, the removal unit 102 finds the character string “store” from the registration contents of the item “name” “□□ store” and removes this registration information. To do.

なお、除去リストには、図7に示したものの他に、店や会社で用いられているドメイン名やSNSのアカウントなどが含まれていてもよい。要するに、除去リストには、個人以外のものを識別する識別子に含まれる可能性が高い文字列が含まれているとよい。また、除去部102は、除去リストに含まれている文字列を検索する対象を、登録の内容の全てとするのではなく、特定の項目の登録の内容を対象としてもよい。例えば、除去部102は、電子メールアドレスという項目の登録の内容を対象にしてドメイン名の検索を行ってもよい。   The removal list may include domain names used in stores and companies, SNS accounts, and the like in addition to those shown in FIG. In short, the removal list may include a character string that is likely to be included in an identifier for identifying something other than an individual. Further, the removal unit 102 may search for a character string included in the removal list, not the entire registration content, but the registration content of a specific item. For example, the removal unit 102 may perform a domain name search on the contents of registration of an item called an e-mail address.

評価部103は、ユーザ群に属する一のユーザ(対象ユーザともいう)が他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する評価手段である。評価部103は、この影響力の大きさを、情報取得部101により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくともこの一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する。評価部103は、様々な方法でこの評価を行う。評価部103は、本実施形態においては、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて影響力の大きさを評価する。また、評価部103は、取得された登録情報のうち、除去部102により除去されたものを除く登録情報に基づいて影響力の大きさを評価する。また、評価部103は、取得された登録情報に含まれている識別子により他のユーザが識別される通信サービスの種類に応じてそれらの登録情報に付与された重みを反映して影響力の大きさを評価する。   The evaluation unit 103 is an evaluation unit that evaluates the magnitude of influence of one user (also referred to as a target user) belonging to the user group on other users. The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence based on registration information registered by at least this one user among the registration information acquired for each user by the information acquisition unit 101. The evaluation unit 103 performs this evaluation by various methods. In this embodiment, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence according to the number of identifiers included in the acquired registration information. Further, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence based on the registration information excluding the acquired registration information that is removed by the removal unit 102. In addition, the evaluation unit 103 reflects the weight given to the registration information according to the type of communication service in which other users are identified by the identifier included in the acquired registration information, and has a large influence. Evaluate.

評価部103は、生成部104を備え、生成部104により生成される情報に基づいて上述した影響力の大きさの評価を行う。
生成部104は、前述した影響力の大きさの評価が行われる場合に、通信サービスを利用した交流によりその影響力が他のユーザに伝達することへの期待の度合いを表す情報(以下「期待度」及び「期待度情報」という。)を生成する生成手段である。生成部104は、情報取得部101により各ユーザについて取得された登録情報に基づいて期待度情報を生成する。期待度情報により表される期待度は、例えば、対象ユーザ自身の交流の範囲及び交流の活発さによって表される。ここでいう交流の範囲とは、対象ユーザが交流している相手である他のユーザ(以下「相手ユーザ」という。)がどれくらいいるかということを表しており、交流の活発さとは、対象ユーザが相手ユーザとどれくらい活発に交流しているかということを表している。
The evaluation unit 103 includes a generation unit 104, and evaluates the magnitude of the influence described above based on information generated by the generation unit 104.
When the evaluation of the magnitude of the influence described above is performed, the generation unit 104 is information indicating the degree of expectation that the influence will be transmitted to other users through the exchange using the communication service (hereinafter, “expectation”). "Degree" and "expected degree information"). The generation unit 104 generates the degree of expectation information based on the registration information acquired for each user by the information acquisition unit 101. The degree of expectation represented by the degree of expectation information is represented, for example, by the target user's own AC range and AC activity. The range of exchange here means how many other users (hereinafter referred to as “partner users”) with whom the target user is interacting, and the activity of the exchange means that the target user is It shows how actively you interact with the other user.

生成部104は、様々な方法で期待度情報を生成する。生成部104は、本実施形態では、情報取得部101により取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて期待される交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。また、生成部104には、除去部102により除去されなかった登録情報が供給される。従って、生成部104は、情報取得部101により取得された登録情報のうち、除去部102により除去されたものを除く登録情報に基づいて期待度情報を生成する。また、例えば図5に示す例のように、通信サービスが複数の種類ある場合に、生成部104は、取得された登録情報に含まれる識別子によりユーザが識別される通信サービスの種類に応じてその登録情報に付与された重みを用いて期待度情報を生成する。これらの場合、制御装置11及び記憶装置12が協働して生成部104の機能を実現する。   The generation unit 104 generates expectation level information by various methods. In the present embodiment, the generation unit 104 generates expectation level information that reflects the expected range of AC according to the number of identifiers included in the registration information acquired by the information acquisition unit 101 in the degree of expectation. In addition, the registration information that has not been removed by the removal unit 102 is supplied to the generation unit 104. Accordingly, the generation unit 104 generates the degree of expectation information based on the registration information excluding the registration information acquired by the information acquisition unit 101 and the information removed by the removal unit 102. Further, for example, when there are a plurality of types of communication services as in the example illustrated in FIG. 5, the generation unit 104 determines the communication service according to the type of communication service identified by the identifier included in the acquired registration information. Expectation degree information is generated using the weight assigned to the registration information. In these cases, the control device 11 and the storage device 12 cooperate to implement the function of the generation unit 104.

記憶装置12は、通信サービスの種類と重みとを対応付けた重みテーブルを記憶している。
図8は、重みテーブルの一例を示す図である。図8の例では、「電話サービス」、「電子メールサービス」及び「SNS」という「通信サービスの種類」に対して、「2」、「1.5」及び「1」という「重み」が対応付けられている。制御装置11は、除去部102から供給された登録情報(除去部102により除去されたものを除いた登録情報)に含まれている相手ユーザの識別子を抽出する。
The storage device 12 stores a weight table in which communication service types and weights are associated with each other.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a weight table. In the example of FIG. 8, “weight” of “2”, “1.5”, and “1” corresponds to “communication service type” of “telephone service”, “e-mail service”, and “SNS”. It is attached. The control device 11 extracts the identifier of the partner user included in the registration information supplied from the removal unit 102 (registration information excluding the information removed by the removal unit 102).

制御装置11は、抽出した識別子の数を通信サービスの種類毎に集計し、集計した各種類の識別子の数に、重みテーブルにおいて各種類に対応付けられている重みを乗じて合計した値を算出する。例えば、対象ユーザAの相手ユーザの電話番号、電子メールアドレス及びSNSのアカウントの数がそれぞれ「50」、「80」及び「150」であった場合、制御装置11は、50×2+80×1.5+150×1=370を算出する。また、対象ユーザBの同様の数がそれぞれ「80」、「120」及び「50」であった場合、制御装置11は、80×2+120×1.5+50×1=390を算出する。   The control device 11 totals the number of extracted identifiers for each type of communication service, and calculates a total value obtained by multiplying the total number of identifiers of each type by the weight associated with each type in the weight table. To do. For example, when the number of the other user's telephone number, e-mail address, and SNS account of the target user A is “50”, “80”, and “150”, respectively, the control device 11 determines that 50 × 2 + 80 × 1. Calculate 5 + 150 × 1 = 370. Further, when the similar numbers of the target users B are “80”, “120”, and “50”, respectively, the control device 11 calculates 80 × 2 + 120 × 1.5 + 50 × 1 = 390.

制御装置11は、上記のとおり算出した値を、期待度情報として生成する。制御装置11が算出した値は、識別子の数に応じた値であり、識別子の数は、対象ユーザが交流している相手ユーザがどれくらいいるかということ、すなわち交流の範囲を表している。つまり、生成された期待度情報には、交流の範囲が反映されていることになる。また、制御装置11は、電話番号、電子メールアドレス及びSNSのアカウントという登録情報に付与された図8に示すような重みを用いて期待度情報を生成している。このようにして、生成部104は、上述した生成を行う。   The control apparatus 11 produces | generates the value calculated as mentioned above as expectation degree information. The value calculated by the control device 11 is a value corresponding to the number of identifiers, and the number of identifiers represents how many other users the target user is interacting with, that is, the range of alternating current. That is, the range of AC is reflected in the generated expectation level information. Further, the control device 11 generates the expectation information using the weights shown in FIG. 8 assigned to the registration information such as the telephone number, the e-mail address, and the SNS account. In this way, the generation unit 104 performs the generation described above.

評価部103は、生成部104により生成された影響度情報に基づいて、次のように影響力の大きさを評価する。評価部103は、例えば、2人の対象ユーザ(第1の対象ユーザ及び第2の対象ユーザという)を比較して、第1のユーザに比べて第2のユーザの方が生成部104により生成される期待度情報により表される期待の度合いが大きい場合に、第1のユーザの影響力に比べて第2のユーザの影響力の方が大きいと評価する。評価部103は、制御装置11が実現する機能である。制御装置11は、生成部104から供給された2人の対象ユーザの期待度情報を比較する。例えば、制御装置11は、対象ユーザAの期待度情報(上記の例では370)と対象ユーザBの期待度情報(上記の例では390)とを比較する。この場合、対象ユーザAに比べて対象ユーザBの方が期待度情報が大きいので、制御装置11は、対象ユーザAに比べて対象ユーザBの方が影響力が大きいと評価する。   The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence based on the influence degree information generated by the generation unit 104 as follows. For example, the evaluation unit 103 compares two target users (referred to as a first target user and a second target user), and the generation unit 104 generates the second user compared to the first user. When the degree of expectation represented by the expected degree information is large, it is evaluated that the influence of the second user is greater than the influence of the first user. The evaluation unit 103 is a function realized by the control device 11. The control device 11 compares the expectation level information of the two target users supplied from the generation unit 104. For example, the control device 11 compares the expectation level information of the target user A (370 in the above example) with the expectation level information of the target user B (390 in the above example). In this case, since the target user B has a higher degree of expectation information than the target user A, the control device 11 evaluates that the target user B has a greater influence than the target user A.

評価部103は、以上のとおり影響力の大きさを評価する。評価部103は、評価した結果を示す評価結果データを生成する。
図9は、評価結果データの一例を示す図である。図9では、「影響力の大きさの順位」の「1」位から「5」位までが示されている。この例では、「期待度情報」及び「対象ユーザ」が、1位から順番に、「390」及び「B」、「370」及び「A」、「325」及び「C」、「310」及び「E」、「245」及び「D」となっている。評価部103は、生成した評価結果データを処理部105に供給する。
The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence as described above. The evaluation unit 103 generates evaluation result data indicating the evaluation result.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of evaluation result data. In FIG. 9, “1” to “5” ranks of “ranking level of influence” are shown. In this example, “expectation information” and “target user” are “390” and “B”, “370” and “A”, “325” and “C”, “310” and “310” “E”, “245”, and “D”. The evaluation unit 103 supplies the generated evaluation result data to the processing unit 105.

処理部105は、評価部103により評価された結果に基づいた所定の処理を行う処理手段である。処理部105は、例えば、制御装置11及び通信装置13が協働して実現する機能である。情報処理装置10には、通信端末20から、影響力の大きさの評価結果を要求することを示す要求データが送信されてくることがある。通信装置13が受信した要求データを制御装置11に供給すると、制御装置11は、要求データを送信してきた通信端末20に対して、評価部103から供給された評価結果データを通信装置13を介して送信する処理を行う。この場合、所定の処理とは、評価結果データを要求してきた外部装置に評価結果データを提供する処理である。以上のとおり、処理部105は前述した処理を行う。   The processing unit 105 is a processing unit that performs predetermined processing based on the result evaluated by the evaluation unit 103. For example, the processing unit 105 is a function realized by the control device 11 and the communication device 13 in cooperation. Request data indicating that an evaluation result of the magnitude of influence is requested may be transmitted from the communication terminal 20 to the information processing apparatus 10. When the request data received by the communication device 13 is supplied to the control device 11, the control device 11 sends the evaluation result data supplied from the evaluation unit 103 to the communication terminal 20 that has transmitted the request data via the communication device 13. Process to send. In this case, the predetermined process is a process of providing the evaluation result data to the external device that has requested the evaluation result data. As described above, the processing unit 105 performs the above-described processing.

[1−3]動作
情報処理装置10は、以上の構成に基づき上述した評価処理を行う。以下では、評価処理において情報処理システム1が備える各装置が行う動作について、図10を参照して説明する。
図10は、評価処理における各装置の動作の一例を示すシーケンス図である。図10では、複数の通信端末20のうちの2つを示しているが、これら以外の通信端末20も、これらと同様の動作を行う。図10では、上述した第1の取得方法で登録情報が取得される場合の動作が示されている。
[1-3] Operation The information processing apparatus 10 performs the above-described evaluation process based on the above configuration. Below, the operation | movement which each apparatus with which the information processing system 1 is provided in an evaluation process is demonstrated with reference to FIG.
FIG. 10 is a sequence diagram illustrating an example of the operation of each device in the evaluation process. In FIG. 10, two of the plurality of communication terminals 20 are shown, but other communication terminals 20 perform the same operation as these. FIG. 10 shows an operation when registration information is acquired by the above-described first acquisition method.

まず、複数の通信端末20が、決められたタイミング(例えば毎週日曜日の0時など)に、登録情報をそれぞれ抽出する(ステップS11及びS12)。各通信端末20は、抽出した登録情報を情報処理装置10にそれぞれ送信する(ステップS13及びS14)。情報処理装置10は、ステップS13及びS14で受信した登録情報を取得する(ステップS15)。ステップS13、S14及びS15は、情報取得部101が行う動作である。   First, the plurality of communication terminals 20 respectively extract registration information at a predetermined timing (for example, every Sunday at 0:00) (steps S11 and S12). Each communication terminal 20 transmits the extracted registration information to the information processing apparatus 10 (steps S13 and S14). The information processing apparatus 10 acquires the registration information received in steps S13 and S14 (step S15). Steps S13, S14, and S15 are operations performed by the information acquisition unit 101.

次に、情報処理装置10は、登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去する(ステップS16)。ステップS16は、除去部102が行う動作である。続いて、情報処理装置10は、ステップS16で除去されたものを除く登録情報に基づいて、期待度情報を生成する(ステップS17)。ステップS17は、評価部103(生成部104)が行う動作である。そして、情報処理装置10は、生成した期待度情報を用いて対象ユーザの影響力の大きさを評価する(ステップS18)。ステップS18は、評価部103が行う動作である。   Next, when the registered information includes an identifier for identifying something other than an individual, the information processing apparatus 10 removes the registered information (step S16). Step S16 is an operation performed by the removal unit 102. Subsequently, the information processing apparatus 10 generates expectation level information based on the registration information excluding those removed in step S16 (step S17). Step S17 is an operation performed by the evaluation unit 103 (generation unit 104). Then, the information processing apparatus 10 evaluates the magnitude of the influence of the target user using the generated expectation degree information (step S18). Step S18 is an operation performed by the evaluation unit 103.

評価処理においては、例えば、ユーザが通信端末20を操作して影響力の大きさを評価した結果(評価結果)を要求する。通信端末20は、評価結果を要求する操作を示す操作データが制御装置21に供給されると(ステップS21)、上述した要求データ(影響力の大きさの評価結果を要求することを示すデータ)を情報処理装置10に送信する(ステップS22)。情報処理装置10は、要求データを受信すると、ステップS18において評価した結果を示す評価結果データを、要求データを送信してきた通信端末20に出力する(ステップS23)。ステップS22及びS23は、処理部105が行う動作である。通信端末20は、受信した評価結果データにより示される評価結果を表示する(ステップS24)。   In the evaluation process, for example, the user requests the result (evaluation result) of operating the communication terminal 20 and evaluating the magnitude of the influence. When the operation data indicating the operation for requesting the evaluation result is supplied to the control device 21 (step S21), the communication terminal 20 described above (the data indicating that the evaluation result of the magnitude of influence is requested). Is transmitted to the information processing apparatus 10 (step S22). When receiving the request data, the information processing apparatus 10 outputs evaluation result data indicating the result of evaluation in step S18 to the communication terminal 20 that has transmitted the request data (step S23). Steps S22 and S23 are operations performed by the processing unit 105. The communication terminal 20 displays the evaluation result indicated by the received evaluation result data (step S24).

図11は、通信端末20に表示された評価結果の一例を示す図である。図11では、「影響力の大きさの評価結果」という文字列と、「スコア」及び「ユーザ名」が表示されている。図11の例では、「スコア」に期待度情報が表示され、「ユーザ名」に5人の対象ユーザの氏名が表示されている。「スコア」及び「ユーザ名」は、表示面の上からスコアが大きいほうから順番に並べて表示されている。例えば、スコア(期待度情報)が「390」の「B」が一番上に表示され、次いで「A」、「C」、「E」と続き、スコアが「245」の「D」が一番下に表示されている。図11に示す評価結果では、並び順で影響力の大きさの順番が表されており、スコアの数値で影響力の大きさの程度が表されている。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the evaluation result displayed on the communication terminal 20. In FIG. 11, a character string “Evaluation result of influence magnitude”, “score”, and “user name” are displayed. In the example of FIG. 11, the expectation information is displayed in “Score”, and the names of five target users are displayed in “User Name”. “Score” and “User name” are displayed in order from the top of the display surface in descending order of score. For example, “B” having a score (expectation information) of “390” is displayed at the top, followed by “A”, “C”, “E”, and “D” having a score of “245” is one. It is displayed at the bottom. In the evaluation results shown in FIG. 11, the order of the magnitude of influence is represented in the order of arrangement, and the degree of the magnitude of influence is represented by the numerical value of the score.

[1−4]発明の効果
上述したユーザ群に属するユーザの影響力の大きさを、例えば、そのユーザと他のユーザとが通信サービスを利用して過去に行った交流の内容(「交流内容」という。)に基づいて評価しようとすると、そのユーザが他のユーザと通信サービスを利用した交流を行わなければ評価を行うことができない。また、交流内容は、ユーザのプライバシーを大量に含む情報であるため、ユーザが自身の交流内容を参照することはできても、それ以外の用途で且つ多くのユーザの交流内容を用いることは難しい。また、ユーザに参照させる以外の用途での使い方を想定していないことが多いため、交流内容を取得することが技術的にも難しい場合がある。
[1-4] Effects of the Invention The magnitude of the influence of the users belonging to the above-described user group is, for example, the contents of the exchange that the user and other users have used in the past using the communication service ( If the user tries to evaluate based on the communication service using the communication service, the evaluation cannot be performed. In addition, since the AC content is information including a large amount of user privacy, it is difficult to use the AC content of many users for other purposes even though the user can refer to his / her AC content. . Moreover, since there are many cases where usage for purposes other than the user's reference is not assumed, it may be technically difficult to acquire the contents of AC.

一方、本実施形態では、影響力の大きさを、対象ユーザにより登録された登録情報であって、通信サービスで用いる識別子を含む登録情報に基づいて生成した期待度情報を用いて評価している。この登録情報は、ユーザが通信サービスを利用した交流を行っていなくても、例えば今後行うであろう他のユーザとの交流を円滑にすることを目的として、予め登録しておくことができる情報である。また、通信サービスで相手を識別するために用いる識別子を多く登録するユーザは、識別子の登録が少ないユーザに比べて、多くの交流を行うことが期待でき、それによってそのユーザの影響力が他のユーザに多く伝達することが期待される。このように、本実施形態によれば、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができる。   On the other hand, in the present embodiment, the magnitude of the influence is evaluated using registration information registered by the target user and expected degree information generated based on registration information including an identifier used in the communication service. . This registration information is information that can be registered in advance for the purpose of facilitating exchanges with other users that will be carried out in the future, for example, even if the user does not carry out exchanges using communication services. It is. In addition, a user who registers many identifiers used to identify the other party in the communication service can expect more exchanges than a user who has few identifiers registered, and thus the influence of the user is different from that of other users. It is expected to transmit a lot to users. As described above, according to the present embodiment, it is possible to evaluate the magnitude of the influence of a user on other users without using the contents of the user exchange performed using the communication service.

また、通信サービスは、相手ユーザが利用してくれなければ、対象ユーザも利用することができない。つまり、前述した利用履歴に基づく影響力の大きさの評価は、通信サービスの利用という相手ユーザに依存した行為により得られる情報(利用履歴)に基づいて行われることになる。そのため、例えば、相手ユーザが通信サービスの利用に積極的である場合とない場合とで、利用履歴の量が異なり、影響度の評価も異なることがある。
一方、本実施形態では、対象ユーザが登録情報を登録するという行為、すなわち、相手ユーザに依存しないで行うことができる行為により得られる情報(登録情報)に基づいて影響力の大きさの評価が行われている。これにより、通信サービスの利用に対する相手ユーザの傾向(積極的であるか否か)が影響力の大きさの評価に影響しないようにすることができる。
Further, the communication service cannot be used by the target user unless the other user uses it. That is, the above-described evaluation of the magnitude of influence based on the use history is performed based on information (use history) obtained by an action depending on the other user, that is, use of the communication service. Therefore, for example, the amount of usage history differs and the evaluation of the degree of influence may differ depending on whether or not the other user is actively using the communication service.
On the other hand, in this embodiment, the evaluation of the magnitude of influence is performed based on the information (registration information) obtained by the act of the target user registering the registration information, that is, the act that can be performed without depending on the other user. Has been done. Thereby, it is possible to prevent the other user's tendency to use the communication service (whether or not he / she is positive) from affecting the evaluation of the magnitude of influence.

また、本実施形態では、通信サービスの種類に応じて登録情報に付与された重みを用いて影響力の大きさが評価されている。これにより、対象ユーザが複数の種類の通信サービス(例えば電話、電子メール及びSNS)を利用する場合に、各通信サービスの特性を考慮して影響力の大きさを評価することができる。各通信サービスの特性を考慮するとは、例えば、重要な要件があるときには電話が用いられるという傾向がある場合に、電話の識別子(電話番号)を含む登録情報の重みを他に比べて重くするということなどである。これにより、例えば10個の電話番号を登録している対象ユーザと10個のメールアドレスを登録している対象ユーザとでは、前者の方が、後者に比べて、重要な要件で相手ユーザと交流することが多く、影響力が大きいユーザであると評価されることになる。また、各通信サービスの特性を考慮する別の例として、氏名の公開を前提としたSNSと、匿名を前提としたSNSとにおいて重みを変更することが考えられる。この場合、例えば、氏名の公開を前提としたSNSの方が影響力を伝達させやすいと考えて重みを大きくしてもよい。   In the present embodiment, the magnitude of influence is evaluated using the weight given to the registration information according to the type of communication service. Thereby, when the target user uses a plurality of types of communication services (for example, telephone, electronic mail, and SNS), the magnitude of influence can be evaluated in consideration of the characteristics of each communication service. Considering the characteristics of each communication service, for example, when there is a tendency that a telephone is used when there is an important requirement, the weight of registration information including a telephone identifier (phone number) is heavier than others. And so on. As a result, for example, the target user who registers 10 telephone numbers and the target user who registers 10 mail addresses can interact with the other user with more important requirements than the latter. In many cases, it is evaluated that the user has a great influence. Further, as another example that considers the characteristics of each communication service, it is conceivable to change the weight between an SNS that presupposes disclosure of a name and an SNS that presupposes anonymity. In this case, for example, the weight may be increased on the assumption that the SNS assuming the disclosure of the name is easier to transmit the influence.

また、対象ユーザは、個人以外のものを識別する識別子、すなわち、よく行く店や取引先の会社などを識別する識別子を登録している場合がある。これらの識別子は、店の予約など事務的な用件や仕事上の用件などで用いられる場合が多い。それらの場合における相手ユーザ(例えば店員や取引先の社員)は、例えば友人や家族などの個人の相手ユーザに比べて、対象ユーザの影響力の伝達が期待できない。本実施形態では、このような個人以外のものを識別する識別子を含む登録情報を除去した上で影響力の大きさの評価を行うことで、除去を行わない場合に比べて、影響力の大きさの評価の精度を高くすることができるようにしている。   In addition, the target user may register an identifier for identifying a person other than an individual, that is, an identifier for identifying a frequently-used store or a business partner. These identifiers are often used for office work such as store reservations or business work. The counterpart user (for example, a store clerk or a business partner employee) in such a case cannot expect the influence of the target user to be transmitted compared to an individual counterpart user such as a friend or family member. In the present embodiment, the degree of influence is evaluated by removing the registration information including an identifier for identifying something other than an individual, and then evaluating the magnitude of the influence, compared with the case where the removal is not performed. The accuracy of the evaluation can be increased.

[2]第2実施形態
本発明の第2実施形態について、以下、第1実施形態と異なる点を中心に説明する。第1実施形態では、交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報が生成されたが、第2実施形態では、交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報が生成される。本実施形態における期待度情報の生成には、対象ユーザにより登録された登録情報(以下「第1の登録情報」という。)に含まれている情報のうち、識別子以外で相手ユーザに関連する情報(以下「第1の関連情報」という。)が用いられる。言い換えれば、対象ユーザにより登録された登録情報に第1の関連情報が含まれている場合に、本実施形態における期待度情報の生成が行われる。なお、第1の登録情報に含まれている識別子のことを、以下では「第1の識別子」という。また、第2実施形態でも、除去部102による除去が行われてもよいが、説明を簡単にするため、以下ではこの除去が行われない場合について説明する。
[2] Second Embodiment Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described focusing on differences from the first embodiment. In the first embodiment, the expectation level information in which the range of AC is reflected in the degree of expectation is generated, but in the second embodiment, the expectation level information in which the activity of AC is reflected in the degree of expectation is generated. The In the generation of the expectation degree information in the present embodiment, information related to the partner user other than the identifier among the information included in the registration information registered by the target user (hereinafter referred to as “first registration information”). (Hereinafter referred to as “first related information”). In other words, when the first related information is included in the registration information registered by the target user, the expectation information in the present embodiment is generated. The identifier included in the first registration information is hereinafter referred to as “first identifier”. Also, in the second embodiment, the removal by the removing unit 102 may be performed. However, in order to simplify the description, a case where this removal is not performed will be described below.

図12は、第1の関連情報の一例を示す図である。図12の例では、「氏名」、「電話番号」、「電子メールアドレス」、「SNSアカウント」、「住所」、「生年月日」、「記念日」、「ニックネーム」及び「写真」という9つの「登録の項目」が示されている。これら9つの項目のうち、第1の識別子である「電話番号」、「電子メールアドレス」及び「SNSアカウント」の3つを除く6つの項目で登録されている登録の内容が、第1の関連情報である。つまり、図12の例では、6つの第1の関連情報が登録されている。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the first related information. In the example of FIG. 12, “name”, “phone number”, “e-mail address”, “SNS account”, “address”, “date of birth”, “anniversary”, “nickname”, and “photograph” 9 Two “registration items” are shown. Of these nine items, the contents of registration registered in six items excluding three of the first identifiers “phone number”, “e-mail address”, and “SNS account” are the first related Information. That is, in the example of FIG. 12, six pieces of first related information are registered.

評価部103は、情報取得部101により取得された第1の登録情報に含まれる第1の関連情報の数に応じて影響力の大きさを評価する。評価部103は、生成部104により生成される期待度情報に基づいてこの評価を行う。生成部104は、情報取得部101により取得された第1の登録情報に含まれる第1の関連情報の数に応じて期待される対象ユーザ及び相手ユーザの交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。この場合の相手ユーザは、取得された第1の登録情報に含まれている第1の識別子により識別されるユーザである。   The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence according to the number of first related information included in the first registration information acquired by the information acquisition unit 101. The evaluation unit 103 performs this evaluation based on the expectation level information generated by the generation unit 104. The generation unit 104 reflects the degree of expectation of the exchange of the target user and the other user expected according to the number of first related information included in the first registration information acquired by the information acquisition unit 101. Generated expectation degree information. The partner user in this case is a user identified by the first identifier included in the acquired first registration information.

第1の関連情報は、相手ユーザに関する情報であるため、例えば話題の切り口として利用できる。そのため、相手ユーザとの交流が活発であるほど利用価値がある。また、対象ユーザは、仮に第1の関連情報を知っていても、交流が活発でなければ、利用する機会が少ないため、手間をかけて登録しない場合もある。従って、相手ユーザとの交流が活発な対象ユーザほど、手間をかけて第1の関連情報を登録することが期待できる。言い換えると、第1の関連情報を多く登録している対象ユーザほど、活発に交流して影響力を他のユーザに伝達することが期待できる。   Since the first related information is information about the other user, it can be used as a topic topic, for example. Therefore, the more the exchange with the other user is active, the more valuable it is. Moreover, even if the target user knows the first related information, if the exchange is not active, the target user has few opportunities to use it, and may not register with great effort. Therefore, it can be expected that the target user who is actively interacting with the other user will register the first related information with much effort. In other words, it can be expected that the target user who has registered a large amount of the first related information is more actively exchanged and the influence is transmitted to other users.

生成部104は、情報取得部101から供給された第1の登録情報に含まれている第1の関連情報の数を計数する。生成部104は、図12の例であれば、氏名が「□□□ ○○」という相手ユーザCの第1の関連情報の数として「6」を計数する。また、生成部104は、他の相手ユーザの第1の関連情報も計数し、それらを合計した値を、期待度情報として生成する。こうして生成された期待度情報は、第1の関連情報が多いほど大きな値となる。すなわち、期待度情報は、活発な交流を行うことが期待される対象ユーザほど、大きな値となりやすい。このようにして、生成部104は、交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。その結果、評価部103は、例えば10人の相手ユーザの第1の関連情報としていずれも氏名しか登録していない対象ユーザD(期待度情報が「10」)と、10人の相手ユーザの第1の関連情報としていずれも氏名、住所及び生年月日を登録している対象ユーザE(期待度情報が「30」)とを比較した場合に、対象ユーザDに比べて対象ユーザCの方が期待度情報により表される期待度が大きく、影響力も大きいと評価する。このようにして、評価部103は、取得された第1の登録情報に含まれる第1の関連情報の数に応じて影響力の大きさを評価する。   The generation unit 104 counts the number of first related information included in the first registration information supplied from the information acquisition unit 101. In the example of FIG. 12, the generation unit 104 counts “6” as the number of first related information of the partner user C whose name is “□□□ ○○”. Moreover, the production | generation part 104 also counts the 1st relevant information of another other party user, and produces | generates the value which totaled them as expectation degree information. The expected degree information generated in this way becomes a larger value as the first related information increases. That is, the degree of expectation information tends to have a larger value as the target user is expected to perform active exchange. In this manner, the generation unit 104 generates the degree of expectation information that reflects the activity of alternating current in the degree of expectation. As a result, the evaluation unit 103, for example, the target user D (expectation degree information is “10”) in which only names are registered as the first related information of 10 partner users and the 10 partner users When the target user E (whose expectation level information is “30”) in which the name, address, and date of birth are all compared as the related information 1, the target user C is compared with the target user D. It is evaluated that the degree of expectation represented by the degree of expectation information is large and the influence is large. In this way, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence according to the number of first related information included in the acquired first registration information.

本実施形態でも、第1実施形態と同様に、影響力の大きさを、対象ユーザにより登録された登録情報(第1の関連情報を含むもの)に基づいて生成した期待度情報を用いて評価している。これにより、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができる。
また、本実施形態では、例えば、交流する相手ユーザの数が同じ対象ユーザであっても、それらの相手ユーザと活発に交流していることが期待される対象ユーザの影響力の方が大きいと評価される。このように、本実施形態によれば、交流範囲では差がない対象ユーザ同士であっても、それぞれに期待される相手ユーザとの交流の活発さによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。
In this embodiment as well, as in the first embodiment, the magnitude of influence is evaluated using the degree of expectation information generated based on the registration information (including the first related information) registered by the target user. doing. Thereby, even if it does not use the content of the user's exchange performed using a communication service, the magnitude of the influence which a user exerts on other users can be evaluated.
Further, in the present embodiment, for example, even if the number of partner users to be exchanged is the same, the influence of the target users expected to actively interact with those partner users is greater. Be evaluated. As described above, according to the present embodiment, even if the target users have no difference in the AC range, the difference in the magnitude of the influence is evaluated according to the activity of the exchange with the other user expected for each user. be able to.

[3]第3実施形態
本発明の第3実施形態について、以下、第1及び第2実施形態と異なる点を中心に説明する。第1及び第2実施形態では、対象ユーザにより登録された登録情報に基づいて影響力の大きさが評価されたが、第3実施形態では、相手ユーザにより登録された登録情報に基づいて影響力の大きさが評価される。具体的には、相手ユーザにより登録された登録情報に含まれている情報のうち、対象ユーザに関連する識別子以外の情報(以下「第2の関連情報」という。)と、相手ユーザが通信サービスを利用して交流する対象ユーザ以外の第三者のユーザ(以下「第三者ユーザ」という。)に関連する識別子以外の情報(以下「第3の関連情報」という。)とが用いられる。言い換えれば、評価する対象ユーザを決めて、その対象ユーザが識別子を登録している相手ユーザにより登録された登録情報に第2及び第3の関連情報が含まれている場合に、本実施形態における影響力の大きさの評価が行われる。以下、図13を参照して登録情報について整理して説明する。
[3] Third Embodiment Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described focusing on differences from the first and second embodiments. In the first and second embodiments, the magnitude of the influence is evaluated based on the registration information registered by the target user. In the third embodiment, the influence is based on the registration information registered by the other user. The size of is evaluated. Specifically, among the information included in the registration information registered by the other user, information other than the identifier related to the target user (hereinafter referred to as “second related information”), and the other user communicates with the communication service. And information other than identifiers (hereinafter referred to as “third related information”) related to third-party users (hereinafter referred to as “third-party users”) other than target users who interact with each other. In other words, when the target user to be evaluated is determined, and the second and third related information is included in the registration information registered by the other user whose target user has registered the identifier, An assessment of the magnitude of influence is performed. Hereinafter, the registration information will be described with reference to FIG.

図13は、登録情報について説明するための図である。図13では、「登録の操作を行ったユーザ」と、登録された「登録情報に含まれる情報の種類」とが示されている。例えば、「対象ユーザ」が登録した登録情報(上述した第1の登録情報)には、「相手ユーザの識別子(第1の識別子)」及び「第1の関連情報」が含まれていることが示されている。また、「相手ユーザ」が登録した登録情報には、「対象ユーザの識別子」及び「第2の関連情報」が含まれているものと、「第三者ユーザの識別子」及び「第3の関連情報」が含まれているものとがあることが示されている。以下、第2及び第3の関連情報に対応する識別子をそれぞれ第2及び第3の識別子といい、同じく対応する登録情報を第2及び第3の登録情報という。なお、各登録情報には、識別子及び関連情報以外の情報(図13で示していない情報)が含まれていてもよい。   FIG. 13 is a diagram for describing registration information. In FIG. 13, “the user who performed the registration operation” and the registered “type of information included in the registration information” are shown. For example, the registration information registered by the “target user” (the first registration information described above) may include “an identifier of the partner user (first identifier)” and “first related information”. It is shown. In addition, the registration information registered by the “other user” includes “target user identifier” and “second related information”, “third party user identifier”, and “third related information”. It is shown that some of them contain "information". Hereinafter, identifiers corresponding to the second and third related information are referred to as second and third identifiers, respectively, and corresponding registration information is also referred to as second and third registration information. Each registration information may include information (information not shown in FIG. 13) other than the identifier and the related information.

第3実施形態でも、除去部102による除去が行われてもよいが、説明を簡単にするため、以下ではこの除去が行われない場合について説明する。情報取得部101により取得された登録情報に第2及び第3の登録情報が含まれている場合に、評価部103及び生成部104は次のように動作する。
評価部103は、情報取得部101により取得された登録情報に含まれる第2の関連情報の数と、第3の関連情報の数とに応じて影響力の大きさを評価する。評価部103は、生成部104により生成される期待度情報に基づいてこの評価を行う。
生成部104は、情報取得部101により取得された第2の登録情報に含まれる第2の関連情報の数に応じて期待される相手ユーザ及び対象ユーザの交流の活発さと、取得された第3の登録情報に含まれる第3の関連情報の数に応じて期待される相手ユーザ及び第三者ユーザの交流の活発さとを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。
Also in the third embodiment, the removal by the removing unit 102 may be performed. However, in order to simplify the description, a case where this removal is not performed will be described below. When the registration information acquired by the information acquisition unit 101 includes the second and third registration information, the evaluation unit 103 and the generation unit 104 operate as follows.
The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence according to the number of second related information and the number of third related information included in the registration information acquired by the information acquisition unit 101. The evaluation unit 103 performs this evaluation based on the expectation level information generated by the generation unit 104.
The generation unit 104 determines the activity of exchange between the other user and the target user expected according to the number of second related information included in the second registration information acquired by the information acquisition unit 101, and the acquired third The degree of expectation information in which the degree of expectation reflects the activity of exchange between the other user and the third party user expected according to the number of the third related information included in the registered information is generated.

生成部104は、例えば第2及び第3の関連情報の数を第2及び第3の登録情報毎に計数し、それらを合計した値を、期待度情報として生成する。具体例を挙げて説明する。生成部104は、例えば、対象ユーザFについて取得された第2及び第3の関連情報の数として「100」という値を計数し、対象ユーザGについて取得された第2及び第3の関連情報の数として「200」という値を計数した。この場合、生成部104は、対象ユーザFについては「100」という数値により期待の度合いを表す期待度情報を生成し、対象ユーザGについては「200」という数値により期待の度合いを表す期待度情報を生成する。この例では、評価部103は、対象ユーザFに比べて対象ユーザGの方が生成部104により生成される期待度情報により表される期待の度合いが大きいから、対象ユーザFの影響力に比べて対象ユーザGの影響力の方が大きいと評価する。こうして、評価部103は、本変形例における影響力の大きさの評価を行う。
なお、上記の例では、生成部104は、第2及び第3の関連情報の数を第2及び第3の登録情報毎に計数し、それらを合計した値を、期待度情報として生成していたが、第2の関連情報の数を第2の登録情報毎に計数した値のみを用いて期待度情報を生成してもよいし、第3の関連情報の数を第3の登録情報毎に計数した値のみを用いて期待度情報を生成してもよい。
For example, the generation unit 104 counts the number of second and third related information for each of the second and third registration information, and generates a sum of them as expectation degree information. A specific example will be described. For example, the generation unit 104 counts a value of “100” as the number of second and third related information acquired for the target user F, and the second and third related information acquired for the target user G. The number “200” was counted. In this case, the generation unit 104 generates expectation level information that represents the degree of expectation with the numerical value “100” for the target user F, and expectation level information that represents the degree of expectation with the numerical value “200” for the target user G. Is generated. In this example, the evaluation unit 103 compares the target user F with the influence of the target user F because the target user G has a higher degree of expectation represented by the expectation level information generated by the generation unit 104 than the target user F. It is evaluated that the influence of the target user G is greater. In this way, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence in the present modification.
In the above example, the generation unit 104 counts the number of second and third related information for each of the second and third registration information, and generates a total value as the expectation degree information. However, the expectation level information may be generated using only the value obtained by counting the number of second related information for each second registered information, and the number of third related information may be set for each third registered information. The degree of expectation information may be generated using only the values counted in step (b).

本実施形態では、第1及び第2実施形態と異なり、影響力の大きさを、対象ユーザではなく相手ユーザにより登録された登録情報(第2及び第3の関連情報)に基づいて生成した期待度情報を用いて評価している。つまり、通信サービスを利用して行われるユーザの交流の内容を用いなくても、ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することができるという点では、第1及び第2実施形態と同様である。   In the present embodiment, unlike the first and second embodiments, the magnitude of influence is generated based on the registration information (second and third related information) registered by the other user rather than the target user. It is evaluated using degree information. That is, the first and second embodiments can be used to evaluate the magnitude of the influence of a user on other users without using the contents of user exchanges performed using the communication service. It is the same.

第1の関連情報と同様に、第2及び第3の関連情報を多く登録している相手ユーザほど、第三者ユーザと活発に交流して、対象ユーザの影響力をそれらの第三者ユーザに伝達することが期待できる。例えば、上記の対象ユーザF及びGにより登録されている相手ユーザの識別子(第1の識別子)の数または第1の関連情報の数に応じた影響力の大きさの評価(第1及び第2実施形態での評価)が同じであったとする。その場合でも、本実施形態によれば、対象ユーザF及びGのうち、交流している相手ユーザが第三者ユーザと活発に交流していることが期待される方(上記の例では対象ユーザG)が、影響力が大きいと評価される。このように、本実施形態によれば、対象ユーザ自身が行う交流の範囲や活発さでは差がない対象ユーザ同士であっても、それぞれの相手ユーザ及び第三者ユーザの間で期待される交流の活発さによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。   As with the first related information, the more the other users who have registered more second and third related information, the more actively interacting with the third party users, the influence of the target users to those third party users Can be expected to communicate. For example, evaluation of the magnitude of influence according to the number of identifiers (first identifiers) of the other users registered by the target users F and G or the number of first related information (first and second) Assume that the evaluation in the embodiment is the same. Even in such a case, according to the present embodiment, among the target users F and G, a person who is expected to actively interact with a third party user (in the above example, the target user) G) is evaluated as having a great influence. As described above, according to the present embodiment, even if the target users have no difference in the range and activity of the exchanges performed by the target users themselves, the exchanges expected between the other users and the third party users. It is possible to evaluate the difference in the magnitude of influence depending on the level of activity.

[4]第4実施形態
本発明の第4実施形態について、以下、第1から第3までの実施形態と異なる点を中心に説明する。第1から第3までの実施形態では、識別子及び関連情報のいずれか一方を用いて影響力の大きさの評価が行われたが、本実施形態では、これらの両方を用いて影響力の大きさの評価が行われる。
[4] Fourth Embodiment Hereinafter, a fourth embodiment of the present invention will be described focusing on differences from the first to third embodiments. In the first to third embodiments, the magnitude of the influence is evaluated using either one of the identifier and the related information. In the present embodiment, the magnitude of the influence is obtained using both of them. Evaluation of the length is performed.

本実施形態では、評価部103は、2つの方法で影響力の大きさを評価する。第1の方法では、評価部103は、取得された登録情報に含まれる関連情報の数に応じて影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて補正したものを影響力の大きさの評価とする。本実施形態においても、評価部103は、生成部104により生成される期待度情報に基づいて影響力の大きさの評価を行う。
生成部104は、取得された登録情報に含まれる関連情報の数に応じて期待される交流の活発さを、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて補正し、補正した交流の活発さを期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。
In the present embodiment, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence by two methods. In the first method, the evaluation unit 103 obtains the magnitude of influence according to the number of related information included in the acquired registration information, and determines the obtained evaluation as the number of identifiers included in the acquired registration information. The value corrected according to is used as the evaluation of the magnitude of influence. Also in the present embodiment, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence based on the expectation information generated by the generation unit 104.
The generation unit 104 corrects the activity of exchange expected according to the number of related information included in the acquired registration information according to the number of identifiers included in the acquired registration information, and Expectation degree information that reflects the degree of activity in the degree of expectation is generated.

評価部103及び生成部104は、図13に示した第1、第2及び第3の登録情報の全てを用いてもよいし、一部を用いてもよい。以下では、評価部103及び生成部104が第1の登録情報を用いる場合について、具体例を挙げて説明する。
生成部104は、例えば、対象ユーザH及びJについて取得された第1の関連情報の数としていずれも「100」という値を計数し、第1の識別子の数として「10」及び「100」という値をそれぞれ計数する。生成部104は、例えば、第1の関連情報の数を第1の識別子の数で除した値(以下「第1の除算値」という。)を算出する。第1の除算値は、1つの第1の識別子あたりの第1の関連情報の数を表す。生成部104は、第1の関連情報の数の補正に用いる値(以下「関連情報の補正値」という。)と第1の除算値とを対応付けた補正テーブルを記憶している。
The evaluation unit 103 and the generation unit 104 may use all of the first registration information, the second registration information, and the third registration information illustrated in FIG. Hereinafter, a case where the evaluation unit 103 and the generation unit 104 use the first registration information will be described with a specific example.
For example, the generation unit 104 counts a value of “100” as the number of first related information acquired for the target users H and J, and “10” and “100” as the number of first identifiers. Count each value. For example, the generation unit 104 calculates a value obtained by dividing the number of first related information by the number of first identifiers (hereinafter referred to as “first division value”). The first division value represents the number of first related information per one first identifier. The generation unit 104 stores a correction table in which values (hereinafter referred to as “related information correction values”) used for correcting the number of first related information are associated with the first division value.

図14は、補正テーブルの一例を示す図である。図14の例では、「第1の除算値」が「3未満」、「3以上5未満」及び「5以上」である場合に、「関連情報の補正値」が「0.8」、「1.0」及び「1.2」であることが示されている。生成部104は、この補正テーブルを参照し、第1の関連情報の数を、除算値が5以上であれば1.2倍し、3以上5未満であれば1.0倍し、3未満であれば0.8倍する。対象ユーザHの場合、第1の関連情報の数(100)÷識別子の数(10)=10であるから、生成部104は、第1の関連情報の数を100×1.2=120に補正する。また、生成部104は、対象ユーザJについては、100÷100=1であるから、第1の関連情報の数を100×0.8=80に補正する。生成部104は、補正した第1の関連情報の数を期待度情報として生成する。この例では、評価部103は、生成された期待度情報により表される期待の度合いが大きい方の対象ユーザ、すなわち対象ユーザHの影響力の方が、対象ユーザJの影響力に比べて大きいと評価する。   FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the correction table. In the example of FIG. 14, when the “first division value” is “less than 3”, “3 or more and less than 5”, and “5 or more”, the “related information correction value” is “0.8”, “ 1.0 "and" 1.2 ". The generation unit 104 refers to the correction table, and if the division value is 5 or more, the generation unit 104 increases the value by 1.2, and if the division value is 3 or more and less than 5, it increases the value by 1.0. If so, multiply by 0.8. In the case of the target user H, since the number of first related information (100) ÷ number of identifiers (10) = 10, the generation unit 104 sets the number of first related information to 100 × 1.2 = 120. to correct. In addition, since the target user J is 100 ÷ 100 = 1, the generation unit 104 corrects the number of first related information to 100 × 0.8 = 80. The generation unit 104 generates the corrected number of first related information as the expected degree information. In this example, the evaluation unit 103 has a higher target degree of expectation represented by the generated expectation degree information, that is, the influence of the target user H is larger than the influence of the target user J. And evaluate.

例えば対象ユーザH及びJのいずれも1人の相手ユーザに対して1つの第1の識別子を登録している場合、対象ユーザJが100人の相手ユーザと交流しているのに対し、対象ユーザHは10人の相手ユーザとしか交流していない。つまり、対象ユーザHの方が対象ユーザJに比べて狭い範囲で交流している(交流範囲が狭い)ことが想定される。一方で、対象ユーザHは、対象ユーザJに比べて、1人1人の相手ユーザと交流する時間が長くなり、その結果密度の高い交流を行うことが期待される。反対に、対象ユーザJは、対象ユーザHに比べて、1人1人の相手ユーザと交流する時間が短くなり、その結果交流の密度が低くなることが想定される。   For example, when both the target users H and J register one first identifier for one partner user, the target user J interacts with 100 partner users, whereas the target user H interacts with only 10 other users. That is, it is assumed that the target user H is interacting in a narrower range than the target user J (the alternating range is narrow). On the other hand, compared to the target user J, the target user H has a longer time to interact with each other user, and as a result, the target user H is expected to perform high-density alternating current. On the contrary, it is assumed that the target user J has a shorter time to interact with each other user than the target user H, and as a result, the density of the alternating current is reduced.

従って、同じ「100」という数の第1の関連情報が登録されていても、対象ユーザHが登録した第1の関連情報の方が、対象ユーザJが登録したものに比べてより交流の活発さに寄与することが期待される。言い換えると、対象ユーザJに比べて対象ユーザHの方が、活発な交流を行うことが期待される。このように、本実施形態では、第1の関連情報が活発な交流に寄与する度合いが交流の範囲の広さに応じて変化することを反映させて、影響力の大きさを評価することができる。また、その結果、関連情報(上記の例では第1の関連情報)の数に応じて期待される交流の活発さでは差がない対象ユーザ同士であっても、それぞれの識別子(上記の例では第1の識別子)の数に応じて期待される交流の範囲の違いによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。   Therefore, even if the same number of first related information of “100” is registered, the first related information registered by the target user H is more active than the information registered by the target user J. It is expected to contribute to this. In other words, it is expected that the target user H is more active than the target user J. Thus, in the present embodiment, the magnitude of the influence can be evaluated by reflecting that the degree to which the first related information contributes to active AC changes according to the width of the AC range. it can. As a result, even if the target users have no difference in the activity of exchange expected according to the number of related information (first related information in the above example), each identifier (in the above example, The difference in the magnitude of the influence can be evaluated by the difference in the range of alternating current expected according to the number of the first identifier).

続いて、第2の方法について説明する。第2の方法では、評価部103は、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された登録情報に含まれる関連情報の数の偏りに応じて補正したものを影響力の大きさの評価とする。また、生成部104は、取得された登録情報に含まれる識別子の数に応じて期待される交流の範囲を、取得された登録情報に含まれる関連情報の数の偏りに応じて補正し、補正した交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。   Subsequently, the second method will be described. In the second method, the evaluation unit 103 obtains the magnitude of influence according to the number of identifiers included in the acquired registration information, and determines the obtained evaluation as the number of related information included in the acquired registration information. The value corrected according to the bias is used as the evaluation of the magnitude of the influence. In addition, the generation unit 104 corrects the expected AC range according to the number of identifiers included in the acquired registration information according to the bias in the number of related information included in the acquired registration information, and The degree of expectation information that reflects the range of exchange that has been performed in the degree of expectation is generated.

第2の方法においても、評価部103及び生成部104は、第1、第2及び第3の登録情報の全てを用いてもよいし、一部を用いてもよい。以下では、評価部103及び生成部104が第1の登録情報を用いる場合について、具体例を挙げて説明する。
生成部104は、例えば、対象ユーザK及びLについて取得された識別子の数としていずれも「100」という値を計数する。また、生成部104は、第1の登録情報あたりの第1の関連情報の数の平均値及び標準偏差を算出し、標準偏差を平均値で除した値(「第2の除算値」という)を算出する。生成部104は、対象ユーザK及びLについては、例えば「0.2」及び「0.6」を第2の除算値として算出する。第2の除算値が大きいほど、平均値の割りに標準偏差が大きいこと、すなわち、相手ユーザ毎の第1の関連情報の数の偏りが大きいことを表している。生成部104は、第1の識別子の数の補正に用いる値(「識別子の補正値」という。)と第2の除算値とを対応付けた補正テーブルを記憶している。
Also in the second method, the evaluation unit 103 and the generation unit 104 may use all of the first, second, and third registration information, or some of them. Hereinafter, a case where the evaluation unit 103 and the generation unit 104 use the first registration information will be described with a specific example.
For example, the generation unit 104 counts a value of “100” as the number of identifiers acquired for the target users K and L, for example. Further, the generation unit 104 calculates an average value and standard deviation of the number of first related information per first registration information, and a value obtained by dividing the standard deviation by the average value (referred to as “second division value”). Is calculated. For the target users K and L, the generation unit 104 calculates, for example, “0.2” and “0.6” as the second division value. The larger the second division value, the larger the standard deviation relative to the average value, that is, the larger the deviation of the number of first related information for each counterpart user. The generation unit 104 stores a correction table in which values used for correcting the number of first identifiers (referred to as “identifier correction values”) and second division values are associated with each other.

図15は、補正テーブルの一例を示す図である。図15の例では、「第2の除算値」が「0.3未満」、「0.3以上0.5未満」及び「0.5以上」である場合に、「識別子の補正値」が「1.0」、「0.9」及び「0.8」であることが示されている。生成部104は、この補正テーブルを参照して第1の識別子の数を補正する。生成部104は、対象ユーザK及びLの場合、第2の除算値がそれぞれ「0.2」及び「0.6」であるから、第1の識別子の数を100×1.0=100及び100×0.8=80にそれぞれ補正する。生成部104は、補正した第1の識別子の数を期待度情報として生成する。この例では、評価部103は、生成された期待度情報により表される期待の度合いが大きい方の対象ユーザ、すなわち対象ユーザKの影響力の方が、対象ユーザLの影響力に比べて大きいと評価する。   FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the correction table. In the example of FIG. 15, when the “second division value” is “less than 0.3”, “0.3 or more and less than 0.5”, and “0.5 or more”, the “identifier correction value” is It is shown that they are “1.0”, “0.9” and “0.8”. The generation unit 104 corrects the number of first identifiers with reference to the correction table. Since the second division values are “0.2” and “0.6” for the target users K and L, the generation unit 104 sets the number of the first identifiers to 100 × 1.0 = 100 and Corrections are made to 100 × 0.8 = 80, respectively. The generation unit 104 generates the corrected number of first identifiers as expectation degree information. In this example, the evaluation unit 103 has a higher target degree of expectation represented by the generated expectation degree information, that is, the influence of the target user K is larger than that of the target user L. And evaluate.

対象ユーザK及びLは、同じ数の第1の識別子を登録しているが、第2の除算値、すなわち、前述した相手ユーザ毎の第1の関連情報の数の偏りが異なっている。対象ユーザKは、対象ユーザLに比べて、この偏りが小さいためどの相手ユーザとも満遍なく交流していることが期待される。反対に、対象ユーザLは、対象ユーザKに比べて、この偏りが大きいため一部の相手ユーザと高い密度で交流している一方他の相手ユーザとは交流の密度が低くなっていることが想定される。つまり、対象ユーザLは、対象ユーザKに比べて、第1の識別子の数に応じて期待される交流の範囲が狭くなっていることになる。本実施形態によれば、上記の偏りによるこのような交流の範囲の変化を反映して、影響力の大きさを評価することができる。また、その結果、識別子(上記の例では第1の識別子)の数に応じて期待される交流の範囲では差がない対象ユーザ同士(上記の例では対象ユーザK及びL)であっても、各登録情報に含まれる関連情報(上記の例では第1の登録情報に含まれる第1の関連情報)の数の偏りの違いによって、影響力の大きさの違いを評価することができる。   The target users K and L register the same number of first identifiers, but the second division value, that is, the above-described bias of the number of the first related information for each counterpart user is different. Target user K is compared to the target user L, and is expected to have evenly alternating with any other user for this deviation is small. On the other hand, the target user L has a large deviation compared to the target user K, and thus the target user L is interacting with some of the other users at a high density, while the other user is having a lower density of alternating current. is assumed. That is, the target user L has a narrower range of AC expected according to the number of first identifiers than the target user K. According to this embodiment, the magnitude of the influence can be evaluated by reflecting such a change in the range of alternating current due to the above-mentioned bias. As a result, even if the target users (target users K and L in the above example) have no difference in the range of exchange expected according to the number of identifiers (first identifier in the above example), The difference in the magnitude of the influence can be evaluated based on the difference in the number of related information included in each registration information (the first related information included in the first registration information in the above example).

[変形例]
上述した各実施形態は、それぞれ本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、上述した各実施形態及び以下に示す各変形例は、必要に応じて組み合わせて実施してもよい。
[Modification]
Each embodiment mentioned above is only an example of implementation of the present invention, respectively, and may be modified as follows. Moreover, you may implement combining each embodiment mentioned above and each modification shown below as needed.

[変形例1]
情報処理装置10は、上記の各実施形態では、登録情報のみを用いてユーザ同士が過去に行った交流の内容(交流内容)を用いなかったが、登録情報に加えて交流内容を用いて影響力の大きさを評価してもよい。交流内容とは、例えば、過去の電話の発着信履歴や、電子メールの送受信履歴や、SNSで過去に行われたやり取り(Twitter(登録商標)であればツイートやリツイート)などである。
図16は、本変形例に係る情報処理装置10aが実現する機能構成の一例を示す図である。情報処理装置10aは、図4に示す各部に加え、交流内容取得部106を備える。
[Modification 1]
In each of the above-described embodiments, the information processing apparatus 10 does not use the content of the AC that the users performed in the past using only the registration information (AC content). The magnitude of the force may be evaluated. The content of exchange includes, for example, a past call outgoing / incoming history, an e-mail transmission / reception history, an exchange performed in the past in SNS (tweet or retweet in the case of Twitter (registered trademark)), and the like.
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the information processing apparatus 10a according to the present modification. The information processing apparatus 10a includes an AC content acquisition unit 106 in addition to the units illustrated in FIG.

交流内容取得部106は、対象ユーザ(一のユーザ)が通信サービスを利用して他のユーザを相手に(すなわち相手ユーザと)交流した内容を取得する交流内容取得手段である。交流内容取得部106が交流内容を取得する方法には様々なものがあるが、大きくは2通りある。1つ目は、交流内容が外部装置に記憶される場合に用いられる方法であり、2つ目は、自装置が交流内容を記憶する場合に用いられる方法である。1つ目の方法の場合、制御装置11及び通信装置13が協働して交流内容取得部106の機能を実現する。制御装置11は、通信装置13を介してサーバ装置に対して、ユーザの識別子とともにユーザの交流内容を要求する要求データを送信する。サーバ装置は、要求データが送信されてくると、要求データが示す要求に応答して、ともに送信されてきた識別子により識別されるユーザの交流内容を示す交流内容データを、その識別子とともに情報処理装置10に送信する。制御装置11は、要求データに対する応答でサーバ装置から送信されてきた交流内容データ及び識別子を受け取る。制御装置11は、こうして受け取った交流内容データにより示される交流内容を、ともに受け取った識別子により識別されるユーザの交流内容として取得する。   The AC content acquisition unit 106 is AC content acquisition means for acquiring content that the target user (one user) exchanges with another user (that is, with the other user) using the communication service. There are various methods for the AC content acquisition unit 106 to acquire the AC content, but there are roughly two ways. The first is a method used when AC content is stored in an external device, and the second is a method used when the own device stores AC content. In the case of the first method, the control device 11 and the communication device 13 cooperate to realize the function of the AC content acquisition unit 106. The control device 11 transmits request data for requesting the user's AC content together with the user identifier to the server device via the communication device 13. When the request data is transmitted, the server device responds to the request indicated by the request data, and exchanges the AC content data indicating the AC content of the user identified by the identifier transmitted together with the identifier. 10 to send. The control device 11 receives the AC content data and the identifier transmitted from the server device in response to the request data. The control device 11 acquires the AC content indicated by the AC content data thus received as the AC content of the user identified by the received identifier.

2つ目の方法の場合、制御装置11及び記憶装置12が協働して交流内容取得部106の機能を実現する。この方法は、情報処理装置10が提供する通信サービスにおけるユーザの交流内容を示す交流内容データが、そのユーザを識別する識別子に対応付けて自装置の記憶装置12に記憶される場合に用いられる。制御装置11は、決められたタイミング(例えば1週間毎)に、ユーザの識別子に対応付けて記憶されている交流内容データを記憶装置12から読み出して、読み出した交流内容データにより示される交流内容を、そのユーザの交流内容として取得する。交流内容取得部106は、ユーザの識別子及び取得したそのユーザの交流内容を評価部103に供給する。   In the case of the second method, the control device 11 and the storage device 12 cooperate to realize the function of the AC content acquisition unit 106. This method is used when AC content data indicating the AC content of a user in a communication service provided by the information processing apparatus 10 is stored in the storage device 12 of the own device in association with an identifier for identifying the user. The control device 11 reads the AC content data stored in association with the user identifier from the storage device 12 at a predetermined timing (for example, every week), and displays the AC content indicated by the read AC content data. , To obtain the user's exchange content. The AC content acquisition unit 106 supplies the evaluation unit 103 with the user identifier and the acquired AC content of the user.

評価部103は、生成部104により生成される期待度情報に基づいて影響力の大きさの評価を行う。生成部104は、交流内容取得部106により取得された交流の内容に基づいて、相手ユーザの正味の数を算出し、算出した数に応じて期待される対象ユーザの交流の範囲を期待の度合いに反映させた期待度情報を生成する。生成部104は、交流内容取得部106から供給された交流内容をともに供給された識別子に対応付けて記憶しておく。生成部104は、対象ユーザの期待度情報を生成する際、記憶しておいた識別子から、対象ユーザが交流した相手ユーザの識別子を抽出する。生成部104は、抽出した識別子から重複するものを除き、残った識別子の数を計数する。こうして計数された数は、相手ユーザの正味の数を表すことになる。   The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of influence based on the expectation level information generated by the generation unit 104. The generation unit 104 calculates the net number of the other user based on the content of the AC acquired by the AC content acquisition unit 106, and the expected range of the target user's AC according to the calculated number is the degree of expectation Expectation level information reflected in is generated. The generation unit 104 stores the AC content supplied from the AC content acquisition unit 106 in association with the supplied identifier. When generating the target user expectation level information, the generation unit 104 extracts the identifier of the partner user with whom the target user has exchanged from the stored identifier. The generation unit 104 removes duplicate identifiers from the extracted identifiers and counts the number of remaining identifiers. The number thus counted represents the net number of the other user.

生成部104は、算出した正味の数を、例えば、第1の識別子の数に加えたものを期待度情報として生成する。これにより、生成部104は、登録されただけで実際に交流が行われていない第1の識別子はそれぞれ「1」として計数し、実際に交流が行われた第1の識別子はそれぞれ「2」として計数することになる。例えば、第1の識別子の数及び算出される正味の数が、対象ユーザMではそれぞれ「100」及び「80」であり、対象ユーザNではそれぞれ「100」及び「20」であるものとする。この場合、生成部104は、100+80=180という数値を対象ユーザMの期待度情報として生成し、100+20=120という数値を対象ユーザNの期待度情報として生成する。そして、評価部103は、期待度情報の大きい対象ユーザMの影響力が、対象ユーザNの影響力に比べて大きいと評価する。このように、評価部103は、交流内容取得部106により取得された交流の内容に基づいて、相手ユーザの正味の数を算出し、算出した数に応じて影響力の大きさを評価する。   The generation unit 104 generates, as expected degree information, the calculated net number added to the number of first identifiers, for example. Accordingly, the generation unit 104 counts each first identifier that has been registered but is not actually exchanged as “1”, and each first identifier that is actually exchanged is “2”. Will be counted. For example, it is assumed that the number of first identifiers and the calculated net number are “100” and “80” for the target user M and “100” and “20” for the target user N, respectively. In this case, the generation unit 104 generates a numerical value of 100 + 80 = 180 as the expected degree information of the target user M, and generates a numerical value of 100 + 20 = 120 as the expected degree information of the target user N. Then, the evaluation unit 103 evaluates that the influence of the target user M having a large degree of expectation information is larger than the influence of the target user N. As described above, the evaluation unit 103 calculates the net number of the other user based on the content of the AC acquired by the AC content acquisition unit 106, and evaluates the magnitude of the influence according to the calculated number.

なお、生成部104は、上記の例に限らず、算出した正味の数を様々に用いて期待度情報を生成してもよい。例えば、生成部104は、算出した正味の数に所定の値を乗じたものを第1の識別子の数に加えてもよい。また、生成部104は、算出した正味の数の第1の識別子の数に対する割合(「正味ユーザ数割合」という)と、第1の識別子の数の補正に用いる値(識別子の補正値)とを対応付けた補正テーブルを記憶しておく。
図17は、補正テーブルの一例を示す図である。図17の例では、「正味ユーザ数割合」が「0.3未満」、「0.3以上0.7未満」及び「0.7以上」である場合に、「識別子の補正値」が「0.8」、「1.0」及び「1.2」であることが示されている。生成部104は、この補正テーブルを参照して第1の識別子の数を補正する。生成部104は、対象ユーザM及びNの場合、正味ユーザ数割合がそれぞれ「0.8」及び「0.2」であるから、第1の識別子の数を100×1.2=120及び100×0.8=80にそれぞれ補正する。
In addition, the production | generation part 104 may produce | generate expectation degree information not only using said example but using the calculated net number variously. For example, the generation unit 104 may add a value obtained by multiplying the calculated net number by a predetermined value to the number of first identifiers. The generation unit 104 also calculates a ratio of the calculated net number to the number of first identifiers (referred to as “net user number ratio”), a value used for correcting the number of first identifiers (identifier correction value), and Is stored in the correction table.
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the correction table. In the example of FIG. 17, when the “net user number ratio” is “less than 0.3”, “0.3 or more and less than 0.7”, and “0.7 or more”, the “identifier correction value” is “ It is shown that it is 0.8, “1.0” and “1.2”. The generation unit 104 corrects the number of first identifiers with reference to the correction table. In the case of the target users M and N, the generation unit 104 sets the number of first identifiers to 100 × 1.2 = 120 and 100 because the net user number ratios are “0.8” and “0.2”, respectively. Each correction is made to x0.8 = 80.

本変形例では、上記のとおり、登録情報に加えて、交流内容を用いて影響力の大きさを評価している。この交流内容が取得された相手ユーザは、対象ユーザが実際に交流したユーザであるから、交流内容が取得されていない相手ユーザに比べて、通信サービスを利用した交流によりその影響力が他のユーザに伝達される可能性が高くなる。本変形例では、交流内容が取得された相手ユーザが多いほど、前述した期待の度合いを大きくするようにして影響度情報を生成し、生成した期待度情報に基づいて影響力の大きさを評価している。このような本変形例によれば、交流内容を用いない場合に比べて、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができ、その結果、影響力の評価の精度も高めることができる。   In this modification, as described above, in addition to the registration information, the magnitude of the influence is evaluated using the AC content. The other user who has acquired this exchange content is the user who the target user has actually exchanged, and therefore the influence of other users who have not received the exchange content is influenced by the exchange using the communication service. Is more likely to be transmitted. In this modification, as the number of other users from whom AC content has been acquired increases, the degree of expectation described above is increased to generate influence information, and the magnitude of influence is evaluated based on the generated expectation degree information. doing. According to such a modified example, the accuracy of the degree of expectation represented by the expectation information can be increased as compared with the case where the AC content is not used, and as a result, the accuracy of the influence evaluation is also increased. Can do.

[変形例2]
生成部104は、上記の各実施形態では、対象ユーザの期待度情報を生成したが、それに加え、例えば相手ユーザの期待度情報(以下「相手期待度情報」という。)を生成してもよい。具体的には、生成部104は、取得された登録情報に基づいて相手ユーザを対象ユーザとした場合の期待度情報(相手期待度情報)を生成し、生成した相手期待度情報を期待の度合いに反映させた対象ユーザについての期待度情報を生成する。
具体例を挙げて説明する。この例では、生成部104は、各相手ユーザについての第1、第2及び第3の関連情報(つまり対象ユーザが登録した相手ユーザの関連情報、相手ユーザが登録した対象ユーザの関連情報及び相手ユーザが登録した第三者ユーザの関連情報)の数を計数し、相手ユーザ毎に計数したそれらの関連情報の数(「相手情報数」という)の合計を期待度情報として生成するものとする。生成部104は、相手期待度情報と、相手情報数の補正に用いる値(相手情報数の補正値)とを対応付けた補正テーブルを記憶している。
[Modification 2]
In each of the above-described embodiments, the generation unit 104 generates the target user's expectation level information. In addition, for example, the generation unit 104 may generate the other party's expectation level information (hereinafter referred to as “partner expectation level information”). . Specifically, the generation unit 104 generates expectation level information (partner expectation level information) when the other user is the target user based on the acquired registration information, and the generated expected level information is the degree of expectation. The expectation degree information about the target user reflected in is generated.
A specific example will be described. In this example, the generation unit 104 includes first, second, and third related information (that is, related information of the partner user registered by the target user, related information of the target user registered by the partner user, and the partner for each partner user. The number of related information of third party users registered by the user) is counted, and the total number of the related information counted for each partner user (referred to as “number of partner information”) is generated as the expected degree information. . The generation unit 104 stores a correction table in which partner expectation information is associated with a value used to correct the number of partner information (correction value for the number of partner information).

図18は、補正テーブルの一例を示す図である。図18の例では、「相手期待度情報」が「50未満」、「50以上100未満」及び「100以上」である場合に、「相手情報数の補正値」が「0.8」、「1.0」及び「1.2」であることが示されている。生成部104は、図18に示す補正テーブルを参照して各相手ユーザについての相手情報数をそれぞれ補正し、補正した値を合計したものを期待度情報として生成する。例えば、対象ユーザOの相手ユーザであるP、Q及びRの相手期待度情報がそれぞれ「40」、「80」及び「120」であり、相手情報数が「30」、「90」及び「110」であったとする。その場合、生成部104は、P、Q及びRの相手情報数をそれぞれ30×0.8=24、90×1.0=90、及び、110×1.2=121に補正する。生成部104は、他の相手ユーザについても、同様に補正を行い、補正した相手情報数の合計を期待度情報として生成する。   FIG. 18 is a diagram illustrating an example of the correction table. In the example of FIG. 18, when the “partner expectation information” is “less than 50”, “50 or more and less than 100”, and “100 or more”, the “correction value for the number of partner information” is “0.8”, “ 1.0 "and" 1.2 ". The generation unit 104 refers to the correction table illustrated in FIG. 18 to correct the number of partner information for each partner user, and generates a sum of the corrected values as the expectation information. For example, the partner expectation information of P, Q, and R, which are partner users of the target user O, is “40”, “80”, and “120”, respectively, and the partner information numbers are “30”, “90”, and “110”. ”. In that case, the generation unit 104 corrects the numbers of P, Q, and R partner information to 30 × 0.8 = 24, 90 × 1.0 = 90, and 110 × 1.2 = 121, respectively. The generation unit 104 performs correction in the same manner for other partner users, and generates the total number of corrected partner information as the expected degree information.

以上のとおり、評価部103は、本変形例では、情報取得部101により取得された登録情報のうち、少なくとも相手ユーザにより登録された登録情報に基づいて、その相手ユーザがさらに他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する。具体的には、評価部103は、相手期待度情報によりこの評価を行う。そして、評価部103は、その評価の結果と少なくとも対象ユーザにより登録された登録情報(上記の例では第1の関連情報)とに基づいて、対象ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価する。   As described above, in the present modification, the evaluation unit 103 further affects other users based on at least the registration information registered by the other user among the registration information acquired by the information acquisition unit 101. Evaluate the magnitude of influence. Specifically, the evaluation unit 103 performs this evaluation based on the partner expectation level information. Then, the evaluation unit 103 determines the magnitude of the influence of the target user on other users based on the evaluation result and at least the registration information registered by the target user (first related information in the above example). To evaluate.

相手ユーザが他のユーザに及ぼす影響力が大きいほど、その相手ユーザによって対象ユーザの影響力が他のユーザに伝達される可能性が高くなる。そして、本変形例では、上記のとおり、登録情報に加えて、相手ユーザの影響力の大きさを評価した結果を用いて対象ユーザの影響力の大きさを評価している。このような本変形例によれば、相手ユーザの影響力を評価した結果を用いない場合に比べて、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができ、その結果、影響力の評価の精度も高めることができる。   The greater the influence that the other user has on the other users, the higher the possibility that the influence of the target user will be transmitted to the other users by the other user. In this modified example, as described above, the magnitude of the influence of the target user is evaluated using the result of evaluating the magnitude of the influence of the other user in addition to the registration information. According to such a modification, the accuracy of the degree of expectation represented by the expectation information can be increased as compared with the case where the result of evaluating the influence of the other user is not used. The accuracy of evaluation can be improved.

[変形例3]
生成部104は、上記の各実施形態及び各変形例では、第1、第2、第3の関連情報または第1の識別子を用いて期待度情報を生成したが、第2及び第3の識別子を用いて期待度情報を生成してもよい。これにより、評価部103は、第2及び第3の識別子の数に応じて対象ユーザの影響力の大きさを評価する。
[Modification 3]
The generation unit 104 generates the expectation level information using the first, second, and third related information or the first identifier in each of the embodiments and the modifications described above, but the second and third identifiers are generated. Expectation degree information may be generated using. Thereby, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence of the target user according to the number of the second and third identifiers.

また、生成部104は、第1、第2及び第3識別子と、第1、第2及び第3の関連情報との全てを用いて影響度情報を生成してもよいし、これらの一部を用いて影響度情報を生成してもよい。ここでいう一部とは、これらの識別子及び関連情報のうちのいずれか1つであってもよいし、複数の組み合わせであってもよい。このため、本変形例における評価部103が識別子を用いて評価を行う場合、その識別子には、第1、第2及び第3の識別子の全て、いずれか2つまたはいずれか1つが含まれることになる。同様に、関連情報が用いられる場合、その関連情報には、第1、第2及び第3の関連情報の全て、いずれか2つまたはいずれか1つが含まれることになる。なお、生成部104は、各識別子及び各関連情報の一部を用いる場合、少なくとも、対象ユーザにより登録された登録情報(すなわち第1の識別子、第1の関連情報またはそれらの両方)を用いて影響度情報を生成することが望ましい。生成部104がこのように影響度情報を生成することにより、評価部103も、少なくとも、対象ユーザにより登録された登録情報を用いて対象ユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを評価することになる。   Further, the generation unit 104 may generate the impact information using all of the first, second, and third identifiers and the first, second, and third related information, or a part of them. The degree of influence information may be generated using. The part mentioned here may be any one of these identifiers and related information, or a plurality of combinations. For this reason, when the evaluation unit 103 in this modification performs an evaluation using an identifier, the identifier includes all of the first, second, and third identifiers, any two, or any one. become. Similarly, when related information is used, the related information includes all of the first, second, and third related information, any two, or any one. In addition, when using a part of each identifier and each related information, the generation unit 104 uses at least the registration information registered by the target user (that is, the first identifier, the first related information, or both). It is desirable to generate impact information. When the generation unit 104 generates the influence information in this way, the evaluation unit 103 also evaluates the magnitude of the influence of the target user on other users using at least the registration information registered by the target user. It will be.

[変形例4]
生成部104は、第1実施形態において第1の識別子に付与された通信サービスの種類に応じた重みを用いて影響度情報を生成したが、第2及び第3の識別子や、第1、第2及び第3の関連情報に同様の重みを付与し、付与したそれらの重みを用いて影響度情報を生成してもよい。また、生成部104は、対象ユーザ及び相手ユーザまたは相手ユーザ及び第三者ユーザの双方が互いに識別子または関連情報を登録している場合に、一方だけが登録している場合に比べて大きな重みを付与してもよい。前者の場合、後者の場合に比べて双方が交流している可能性が高いため、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができる。
[Modification 4]
The generation unit 104 generates the influence degree information using the weight according to the type of the communication service assigned to the first identifier in the first embodiment, but the second and third identifiers, the first and first identifiers are generated. Similar weights may be assigned to the second and third related information, and the influence information may be generated using the assigned weights. In addition, the generation unit 104 gives a greater weight when both the target user and the other user or the other user and the third party user register identifiers or related information to each other than when only one of them registers. It may be given. In the former case, since there is a high possibility that both parties exchange with each other compared to the latter case, it is possible to increase the accuracy of the degree of expectation represented by the expectation degree information.

また、生成部104は、第1、第2、第3識別子、第1、第2及び第3の関連情報という6種類の情報のそれぞれに重みを付与し、付与した重みを用いて期待度情報を生成してもよい。例えば、生成部104は、対象ユーザにより登録された情報(つまり第1の識別子及び第1の関連情報)には、相手ユーザにより登録された情報(つまり第2、第3識別子、第2及び第3の関連情報)よりも大きな重みを付与して影響度情報を生成してもよい。なお、生成部104は、これに限らず、様々な重みを各識別子及び各関連情報に付与してもよい。   In addition, the generation unit 104 assigns weights to each of the six types of information, ie, the first, second, and third identifiers, and the first, second, and third related information, and uses the assigned weights to expect information. May be generated. For example, the generation unit 104 includes information registered by the other user (that is, the second, third identifier, second, and second) in the information registered by the target user (that is, the first identifier and the first related information). The influence degree information may be generated by assigning a larger weight than the related information 3). The generation unit 104 is not limited to this, and may assign various weights to each identifier and each related information.

他にも、例えば、情報取得部101が、識別子や関連情報をそれらの情報が登録された日時に対応付けて取得し、生成部104が、登録された日時に応じた重みを識別子や関連情報に付与して影響度情報を生成してもよい。生成部104は、例えば、登録された日時が古いほど大きな重みを付与してもよいし、反対に登録された日時が新しいほど大きな重みを付与してもよい。
要するに、生成部104は、情報取得部101により取得された登録情報に所定の方法で重みを付与し、付与した重みを用いて影響度情報を生成するものであればよい。それにより、評価部103は、こうして登録情報に付与された重みを反映して影響力の大きさを評価することになる。
In addition, for example, the information acquisition unit 101 acquires identifiers and related information in association with the date and time when the information was registered, and the generation unit 104 assigns a weight according to the registered date and time to the identifier and related information. The degree of influence information may be generated. For example, the generation unit 104 may give a larger weight as the registered date and time are older, or conversely give a larger weight as the registered date and time is newer.
In short, the generation unit 104 only needs to assign a weight to the registration information acquired by the information acquisition unit 101 by a predetermined method and generate the influence information using the assigned weight. As a result, the evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence by reflecting the weight thus given to the registration information.

[変形例5]
生成部104は、上述した例では、図14、図15、図17及び図18で示した補正テーブルを用いてそれぞれ期待度情報を生成したが、これら以外の補正テーブルを用いて期待度情報をそれぞれ生成してもよい。これらの補正テーブルは、いずれも、識別子の数または関連情報の数(相手情報数も関連情報の数)の補正に用いる3つの補正値を示していたが、2つの補正値を示していてもよいし、4つ以上の補正値を示していてもよい。これらの補正テーブルにおいて補正値に対応付けられている値は、いずれも、取得された登録情報に基づいて算出された値であり、以下では「算出値」という。各図に示す補正テーブルでは、算出値が大きくなるほど補正値が小さくなっているが、これに限らず、算出値の大きさによっては、算出値が大きくなるほど補正値も大きくなっていてもよい。
[Modification 5]
In the example described above, the generation unit 104 generates the expectation level information using the correction tables illustrated in FIGS. 14, 15, 17, and 18. However, the generation unit 104 generates the expectation level information using a correction table other than these. Each may be generated. Each of these correction tables shows three correction values used for correcting the number of identifiers or the number of related information (the number of partner information is also the number of related information). Alternatively, four or more correction values may be indicated. The values associated with the correction values in these correction tables are all values calculated based on the acquired registration information, and are hereinafter referred to as “calculated values”. In the correction table shown in each figure, the correction value decreases as the calculated value increases. However, the correction value is not limited to this, and the correction value may increase as the calculated value increases.

例えば、図14の例において、第1の除算値が100を超える場合、すなわち、1つの識別子に対して100個以上の関連情報を登録しているような場合は、単に交流のために関連情報を登録しているとは限らず、何らかの他の用途のために関連情報を登録している可能性がある。その場合には、第1の除算値が5以上且つ100未満であれば関連情報の補正値を1.2とし、第1の除算値が100以上であれば関連情報の補正値を0.8とするといった具合である。
また、生成部104は、補正テーブルを用いずに、算出値の範囲に応じて決められた所定の数式に識別子の数または関連情報の数を代入して得られる値を用いて期待度情報を生成してもよい。この場合、識別子の数または関連情報の数が数式により補正されることになる。このように、生成部104は、登録情報に含まれる識別子の数及び関連情報の数のいずれかまたは両方を、上記の算出値に応じて補正して期待度情報を生成する。
For example, in the example of FIG. 14, when the first division value exceeds 100, that is, when 100 or more pieces of related information are registered for one identifier, the related information is simply used for exchange. Is not necessarily registered, and there is a possibility that related information is registered for some other purpose. In that case, if the first division value is 5 or more and less than 100, the correction value of the related information is set to 1.2. If the first division value is 100 or more, the correction value of the related information is set to 0.8. And so on.
In addition, the generation unit 104 uses the value obtained by substituting the number of identifiers or the number of related information into a predetermined mathematical formula determined according to the range of the calculated value without using the correction table, and uses the value obtained from the expectation degree information. It may be generated. In this case, the number of identifiers or the number of related information is corrected by mathematical expressions. As described above, the generation unit 104 corrects either or both of the number of identifiers and the number of related information included in the registration information according to the calculated value, and generates the degree of expectation information.

[変形例6]
生成部104は、上記の各実施形態及び各変形例では、数値で表された期待度情報を生成したが、これに限らない。生成部104は、例えば、「多い」、「普通」及び「少ない」や「A」、「B」及び「C」、「レベル3」、「レベル2」及び「レベル1」など、様々な語句や記号などで表された期待度情報を生成してもよい。これらの期待度情報は、いずれも、通信サービスを利用した交流により対象ユーザの影響力が他のユーザに伝達することへの期待の度合いを表すものであればよく、さらにいえば、異なる対象ユーザについてその期待の度合いを比較することができる情報であればよい。
[Modification 6]
The generation unit 104 generates the expectation degree information represented by a numerical value in each of the above-described embodiments and modifications, but the present invention is not limited to this. For example, the generation unit 104 can use various words such as “more”, “ordinary”, and “less”, “A”, “B” and “C”, “level 3”, “level 2”, and “level 1”. Expectation degree information represented by symbols or symbols may be generated. Any of these expectations information may represent the degree of expectation that the influence of the target user is communicated to other users by the exchange using the communication service. Any information can be used as long as the degree of expectation can be compared.

例えば、「多い」、「A」または「レベル3」という期待度情報が生成された対象ユーザSと「普通」、「B」または「レベル2」という期待度情報が生成された対象ユーザTとでは、対象ユーザSの方が対象ユーザTよりも影響力が大きいと評価される、といった具合である。なお、これらの語句や記号については、予め決められていれば、どちらが影響力が大きいことを表していてもよい(つまり、前述した例とは反対に、「C」の方が「A」よりも影響力が大きいことを表していてもよいし、「レベル1」の方が「レベル3」よりも影響力が大きいことを表していてもよい)。また、生成部104により生成される影響度情報は、上記例のように影響力の大きさを3段階で表すものに限らず、2段階で表すものであってもよいし、4段階以上で表すものであってもよい。   For example, the target user S for which the expectation level information of “many”, “A” or “level 3” is generated and the target user T for which the expectation level information of “normal”, “B” or “level 2” is generated Then, the target user S is evaluated as having a greater influence than the target user T. In addition, as long as these words and symbols are determined in advance, either of them may indicate that the influence is greater (in other words, “C” is more preferable than “A”, contrary to the above example). May also indicate that the influence is greater, or “level 1” may represent greater influence than “level 3”). Further, the impact information generated by the generation unit 104 is not limited to the level of influence expressed in three levels as in the above example, but may be expressed in two levels, or in four or more levels. It may represent.

[変形例7]
情報取得部101による登録情報の取得と、生成部104による影響度情報の生成と、評価部103による影響力の大きさの評価という各動作は、図10で述べたものとは異なるタイミングで行われてもよい。例えば、図10の例では、情報処理装置10は、評価結果を要求される前にこれらの動作を予め行っていたが、これらの動作を評価結果が要求されてから行ってもよい。その場合、最も新しい登録情報に基づいて影響力の大きさを評価することができる。
また、情報処理装置10は、評価結果が要求される前に、影響度情報の生成までを行っていてもよいし、登録情報の取得だけを行っていてもよい。評価結果を要求される前に行う動作を増やすほど、評価結果を要求されたときに行う動作が少なくなり、評価結果データを送信するまでに要する時間を短くすることができる。
[Modification 7]
The operations of acquiring registration information by the information acquisition unit 101, generating impact information by the generation unit 104, and evaluating the magnitude of influence by the evaluation unit 103 are performed at timings different from those described in FIG. It may be broken. For example, in the example of FIG. 10, the information processing apparatus 10 performs these operations in advance before the evaluation result is requested, but may perform these operations after the evaluation result is requested. In that case, the magnitude of the influence can be evaluated based on the newest registration information.
Further, the information processing apparatus 10 may perform the generation of the impact information before the evaluation result is requested, or may only acquire the registration information. As the number of operations performed before the evaluation result is requested increases, the number of operations performed when the evaluation result is requested decreases, and the time required for transmitting the evaluation result data can be shortened.

[変形例8]
情報処理装置は、除去部102を備えなくてもよい。
図19は、本変形例の情報処理装置10bが実現する機能構成の一例を示す図である。情報処理装置10bは、図4に示す情報取得部101と、評価部103と、処理部105とを備える。情報取得部101は、取得した登録情報を評価部103に供給する。評価部103は、情報取得部101から供給された登録情報に基づいて影響力の大きさを評価する。この登録情報には、個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合があるが、個人を識別する識別子の数に対する割合(「非個人割合」という。)が所定の割合よりも少なければ(例えば1%未満)、除去部102による除去を行わなくとも、期待度情報により表される期待の度合いの精度を所定のレベル以上にすることができる。ここでいう所定のレベルとは、所定の割合を1%とした場合、非個人割合が1%のときの期待度情報により表される期待の度合いの精度である。
[Modification 8]
The information processing apparatus may not include the removing unit 102.
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the information processing apparatus 10b according to the present modification. The information processing apparatus 10b includes the information acquisition unit 101, the evaluation unit 103, and the processing unit 105 illustrated in FIG. The information acquisition unit 101 supplies the acquired registration information to the evaluation unit 103. The evaluation unit 103 evaluates the magnitude of the influence based on the registration information supplied from the information acquisition unit 101. This registration information may include identifiers that identify items other than individuals, but if the ratio (referred to as “non-personal ratio”) to the number of identifiers that identify individuals is less than a predetermined ratio. (For example, less than 1%) The accuracy of the degree of expectation represented by the expectation level information can be set to a predetermined level or higher without performing removal by the removal unit 102. The predetermined level referred to here is the accuracy of the degree of expectation represented by the degree of expectation information when the non-individual proportion is 1% when the predetermined proportion is 1%.

[変形例9]
上記の各実施形態では、図4及び図10で述べたように、登録情報の取得、登録情報の除去及び影響度情報の生成という3つの動作を、いずれも情報処理装置10が行ったが、これらの動作の一部または全てを通信端末が行ってもよい。
図20は、本変形例の情報処理システムが実現する機能構成の例を示す図である。なお、図20では、情報処理システムが備える複数の通信装置のうちの1つだけを示している。図20(a)では、図19に示した情報処理装置10bと、情報処理装置10bが備えていない除去部102と同様の機能である除去部202を備える通信端末20bとを備える情報処理システム1bが示されている。図20(a)に示すように、各通信端末20bが自装置に記憶されている登録情報に個人以外のものを識別する識別子が含まれている場合に、その登録情報を除去したものを、情報処理装置10bに送信してもよい。
[Modification 9]
In each of the above-described embodiments, as described in FIGS. 4 and 10, the information processing apparatus 10 performs all three operations of obtaining registration information, removing registration information, and generating impact information. The communication terminal may perform part or all of these operations.
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the information processing system according to the present modification. In FIG. 20, only one of a plurality of communication devices provided in the information processing system is shown. 20A, an information processing system 1b including the information processing apparatus 10b illustrated in FIG. 19 and a communication terminal 20b including a removal unit 202 having the same function as the removal unit 102 not included in the information processing apparatus 10b. It is shown. As shown in FIG. 20 (a), when each communication terminal 20b includes an identifier for identifying something other than an individual in the registration information stored in its own device, You may transmit to the information processing apparatus 10b.

図20(b)では、情報取得部201、除去部202及び生成部204を備える通信端末20cと、評価部103c及び処理部105を備える情報処理装置10cとを備える情報処理システム1cが示されている。情報取得部201、除去部202及び生成部204は、情報取得部101、除去部102及び生成部104と同様の機能である。ただし、情報取得部201は、自装置に記憶されている登録情報のみを取得する。また、生成部204は、自装置に記憶されている登録情報を登録したユーザ、すなわち、自装置を利用するユーザ(「自装置利用ユーザ」という)を対象ユーザとした場合の第1の識別子及び第1の関連情報の数に応じて期待度情報を生成する。生成部204は、生成した期待度情報を情報処理装置10cに送信する。情報処理装置10cの評価部103cは、通信端末20cから送信されてきた期待度情報に基づいて、各ユーザを対象ユーザとした場合の影響力の大きさの評価を行う。   20B shows an information processing system 1c including a communication terminal 20c including an information acquisition unit 201, a removal unit 202, and a generation unit 204, and an information processing apparatus 10c including an evaluation unit 103c and a processing unit 105. Yes. The information acquisition unit 201, the removal unit 202, and the generation unit 204 have the same functions as the information acquisition unit 101, the removal unit 102, and the generation unit 104. However, the information acquisition unit 201 acquires only registration information stored in its own device. In addition, the generation unit 204 uses the first identifier when the user who registered the registration information stored in the own device, that is, the user who uses the own device (referred to as “own device user”), as the target user, Expectation degree information is generated according to the number of first related information. The generation unit 204 transmits the generated expectation degree information to the information processing apparatus 10c. The evaluation unit 103c of the information processing device 10c evaluates the magnitude of influence when each user is a target user, based on the expectation information transmitted from the communication terminal 20c.

図20(c)では、図20(b)に示す情報処理装置10cと、情報取得部201及び生成部204を備える通信端末20dとを備える情報システム1dが示されている。この場合、除去部202による除去が行われずに、期待度情報が生成される。
本変形例では、登録情報の取得や登録情報の除去、期待度情報の生成などの動作を複数の通信端末に分散させて行わせている。これにより、情報処理装置がこれらの動作を集中して行う場合に比べて、情報処理装置が備えるCPUやメモリなどの資源にかかる負荷を軽くするとともに、情報処理装置が評価処理において行う動作に要する時間を短くすることができる。
20C illustrates an information system 1d including the information processing apparatus 10c illustrated in FIG. 20B and a communication terminal 20d including the information acquisition unit 201 and the generation unit 204. In this case, the expectation information is generated without being removed by the removal unit 202.
In this modification, operations such as acquisition of registration information, removal of registration information, and generation of expectation information are distributed to a plurality of communication terminals. This reduces the load on resources such as the CPU and memory included in the information processing apparatus and the operation performed by the information processing apparatus in the evaluation process, compared to the case where the information processing apparatus performs these operations in a concentrated manner. Time can be shortened.

[変形例10]
評価部103は、図9に示すもの以外の評価結果データを生成してもよい。例えば、評価部103は、図9に示す評価結果データから、「影響力の大きさの順位」を除いたものや、「期待度情報」を除いたものを評価結果データとして生成してもよい。また、評価部103は、図9に示すように対象ユーザを影響力の大きさの順位で並べたものでなく、例えば評価を行った順番やランダムに並べた評価結果データを生成してもよい。この場合、通信端末20の方で、影響力の大きさの順位や期待度情報の大きさに基づいて順番に並べて表示されればよい。評価部103は、他にも、生成部104により期待度情報が生成される際に用いられた登録情報の数や第1及び第2の除算値、相手期待度情報などを含めた評価結果データを生成してもよい。このように影響力の大きさを評価した根拠を示すことにより、ユーザがその評価の精度について判断しやすくなる。
[Modification 10]
The evaluation unit 103 may generate evaluation result data other than that shown in FIG. For example, the evaluation unit 103 may generate the evaluation result data shown in FIG. 9 excluding “order of magnitude of influence” or excluding “expectation degree information” as evaluation result data. . Further, the evaluation unit 103 may generate, for example, evaluation result data in which the target users are not arranged in order of magnitude of influence as shown in FIG. . In this case, the communication terminal 20 may be arranged and displayed in order based on the ranking of the magnitude of influence and the magnitude of the expectation information. In addition, the evaluation unit 103 includes evaluation result data including the number of registration information used when the generation unit 104 generates the expected degree information, the first and second division values, and the other party's expected degree information. May be generated. Thus, by showing the grounds for evaluating the magnitude of the influence, the user can easily determine the accuracy of the evaluation.

[変形例11]
情報取得部101は、上記の第1の取得方法で述べた例では、通信サービスを利用するためのプログラム(電話帳など)の機能によって管理されている登録情報を取得したが、これに限らない。情報取得部101は、例えば、年賀状ソフトや住所録ソフトなどの、通信サービスでは直接利用されないプログラムの機能によって管理されている登録情報を取得してもよい。要するに、情報取得部101は、ユーザにより登録された登録情報であり、且つ、各ユーザが通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザをその通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得するものであればよい。
[Modification 11]
In the example described in the first acquisition method, the information acquisition unit 101 acquires registration information managed by the function of a program (such as a telephone book) for using a communication service. However, the information acquisition unit 101 is not limited to this. . The information acquisition unit 101 may acquire registration information managed by a function of a program that is not directly used in the communication service, such as New Year's card software or address book software. In short, the information acquisition unit 101 is registration information registered by a user, and registration information including an identifier for identifying, in the communication service, another user with whom each user interacts using the communication service. Anything can be acquired.

[変形例12]
生成部104は、登録情報に複数の識別子が含まれている場合に、例えば、1つの識別子だけを計数して期待度情報を生成してもよい。この場合、例えば10人の相手ユーザについて電話番号、電子メールアドレス及びSNSのアカウントという3つの識別子がそれぞれ登録されていても、生成部104は、識別子の合計である30ではなく、相手ユーザの正味の人数である10という数値により期待の度合いが表される期待度情報を生成する。本変形例によれば、相手ユーザの正味の人数を期待の度合いに反映した期待度情報を生成することができる。
[Modification 12]
For example, when the registration information includes a plurality of identifiers, the generation unit 104 may generate the expectation information by counting only one identifier. In this case, for example, even if three identifiers of a telephone number, an e-mail address, and an SNS account are registered for 10 other users, the generation unit 104 does not use the total of 30 identifiers, Expectation degree information in which the degree of expectation is represented by a numerical value of 10, which is the number of people in the list, is generated. According to this modification, expectation degree information that reflects the net number of opponent users in the degree of expectation can be generated.

[変形例13]
生成部104は、第三者ユーザ(相手ユーザが交流する対象ユーザ以外のユーザ)により登録された登録情報を用いて期待度情報を生成してもよい。また、生成部104は、第三者ユーザが通信サービスを利用して交流する、対象ユーザ及び相手ユーザ以外の他のユーザ(「第4のユーザ」という)により登録された登録情報を用いて期待度情報を生成してもよい。このように、生成部104は、対象ユーザから他のユーザを介して間接的に対象ユーザの影響力が伝達するユーザ(「間接ユーザ」という。第三者ユーザや第4のユーザだけでなく、第4のユーザが交流する他のユーザやその先で交流が行われるユーザなども含む)により登録された登録情報を用いて期待度情報を生成してもよい。
[Modification 13]
The generation unit 104 may generate the degree of expectation information using registration information registered by a third party user (a user other than the target user with whom the other user interacts). In addition, the generation unit 104 expects using registration information registered by a user other than the target user and the other user (referred to as “fourth user”) with whom the third party user interacts using the communication service. The degree information may be generated. As described above, the generation unit 104 is a user (referred to as an “indirect user”) whose target user's influence is indirectly transmitted from the target user via another user. The expectation level information may be generated using registration information registered by other users with whom the fourth user interacts and other users who interact with the fourth user.

これらの間接ユーザも、対象ユーザとの間に挟まれる他のユーザ(相手ユーザなど)を介して対象ユーザの影響力を受ける場合があるから、これらの間接ユーザ自身も、対象ユーザの影響力を他のユーザに伝達する可能性がある。ただし、対象ユーザからの影響力は、他のユーザを介している間に弱まることが多いため、間接ユーザによる影響力の伝達が期待される度合いは、その間接ユーザと対象ユーザとの間に挟まれる他のユーザが多いほど小さくなりやすい。生成部104は、例えば、間接ユーザにより登録された登録情報に、その間接ユーザと対象ユーザとの間に挟まれるユーザの数が多いほど小さくなる重みを付与し、付与した重みを用いて期待度情報を生成する。これにより、間接ユーザによる登録情報に重みを付与しない場合に比べて、期待度情報により表される期待の度合いの精度を高めることができる。   Since these indirect users may also receive the influence of the target user through other users (other users, etc.) sandwiched between the target user, these indirect users themselves also exert the influence of the target user. May be communicated to other users. However, since the influence from the target user often weakens while passing through other users, the degree to which the indirect user is expected to transmit the influence is sandwiched between the indirect user and the target user. The smaller the number of other users, the smaller the size. For example, the generation unit 104 assigns a weight to the registration information registered by the indirect user that decreases as the number of users sandwiched between the indirect user and the target user increases, and uses the assigned weight to expect Generate information. Thereby, compared with the case where a weight is not provided to the registration information by an indirect user, the precision of the expectation degree represented by expectation degree information can be improved.

[変形例14]
評価部103は、生成部104を備えていなくてもよい。この場合、評価部103は、例えば、対象ユーザS及びTを比較して、対象ユーザSにより登録された識別子の数が対象ユーザTにより登録された識別子の数に比べて多い場合に、対象ユーザTの影響力に比べて対象ユーザSの影響力の方が大きいと評価する。このように、評価部103は、上述した各実施形態及び各変形例において情報取得部101により取得される登録情報の数を単に比較するだけである場合には、生成部104を備えることなく影響力の大きさを評価することができる。
[Modification 14]
The evaluation unit 103 may not include the generation unit 104. In this case, for example, the evaluation unit 103 compares the target users S and T, and if the number of identifiers registered by the target user S is larger than the number of identifiers registered by the target user T, the target user S It is evaluated that the influence of the target user S is greater than the influence of T. As described above, the evaluation unit 103 has no influence on the generation unit 104 when the number of pieces of registration information acquired by the information acquisition unit 101 is simply compared in each of the above-described embodiments and modifications. The magnitude of force can be evaluated.

[変形例15]
本発明は、情報処理装置や情報処理システムの他にも、情報処理装置や情報処理システムが実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるものである。ここでいう処理とは、例えば、図10に示す評価処理である。また、本発明は、情報処理装置のようなコンピュータを、図4、図16、図19及び図20に示す各手段として機能させるためのプログラムとしても捉えられるものである。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態でも提供されたりするものであってもよい。
[Modification 15]
In addition to the information processing apparatus and the information processing system, the present invention can also be understood as an information processing method for realizing processing performed by the information processing apparatus and the information processing system. The processing here is, for example, the evaluation processing shown in FIG. The present invention can also be understood as a program for causing a computer such as an information processing apparatus to function as each unit shown in FIGS. 4, 16, 19, and 20. This program may be provided in the form of a recording medium such as an optical disk storing the program, or may be provided in the form of being downloaded to a computer via a network such as the Internet, and making it available for installation. You may do.

1…情報処理システム、2…ネットワーク、10…情報処理装置、20…通信端末、11、21…制御装置、12、22…記憶装置、13、23…通信装置、101…情報取得部、102…除去部、103…評価部、104…生成部、105…処理部、106…交流内容取得部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Information processing system, 2 ... Network, 10 ... Information processing apparatus, 20 ... Communication terminal, 11, 21 ... Control apparatus, 12, 22 ... Storage device, 13, 23 ... Communication apparatus, 101 ... Information acquisition part, 102 ... Removal unit 103 ... Evaluation unit 104 ... Generation unit 105 ... Processing unit 106 ... AC content acquisition unit

Claims (11)

通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子と、前記ユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報である関連情報とを含む登録情報を取得する情報取得手段と、
前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段であって、取得された当該登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを評価する評価手段
を備えることを特徴とする情報処理装置。
An identifier that is registered by a user belonging to a group of users who perform exchanges using a communication service, and that identifies other users with whom each user exchanges using the communication service in the communication service And information acquisition means for acquiring registration information including related information that is information other than the identifier related to a partner with whom the user exchanges using the communication service ;
The magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users is based on at least registration information registered by the one user among the registration information acquired for each user by the information acquisition means. An information processing apparatus comprising: evaluation means for evaluating, and evaluation means for evaluating the magnitude of the influence according to the number of the related information included in the acquired registration information .
前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報を含む
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the related information includes information other than the identifier related to a partner with which the one user exchanges using the communication service.
前記関連情報は、前記一のユーザに関連する前記識別子以外の情報であって、当該一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手により登録された情報を含む
ことを特徴とする請求項またはに記載の情報処理装置。
The related information is information other than the identifier related to the one user, and includes information registered by a partner with whom the one user interacts using the communication service. The information processing apparatus according to 1 or 2 .
前記関連情報は、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手が当該通信サービスを利用して交流する当該一のユーザ以外のユーザに関連し、且つ、当該相手によって登録された情報を含む
ことを特徴とする請求項乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The related information is information related to a user other than the one user with whom the one user exchanges using the communication service exchanges with the communication service, and is registered by the partner. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 , wherein the information processing apparatus includes:
前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価とする
ことを特徴とする請求項乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The evaluation means obtains the magnitude of the influence according to the number of the related information included in the acquired registration information, and determines the obtained evaluation as the number of the identifiers included in the acquired registration information. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , wherein a value corrected according to the evaluation is used as an evaluation of the magnitude of the influence.
前記評価手段は、取得された前記登録情報に含まれる前記識別子の数に応じて前記影響力の大きさを求め、求めた評価を、取得された前記登録情報に含まれる前記関連情報の数の偏りに応じて補正したものを前記影響力の大きさの評価とする
ことを特徴とする請求項乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The evaluation means obtains the magnitude of the influence according to the number of the identifiers included in the acquired registration information, and evaluates the obtained evaluation for the number of the related information included in the acquired registration information. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , wherein a value corrected according to the bias is used as an evaluation of the magnitude of the influence.
通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得手段と、
前記登録情報に個人以外のものを識別する前記識別子が含まれている場合に、当該登録情報を除去する除去手段と、
前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段であって、取得された前記登録情報のうち、前記除去手段により除去されたものを除く前記登録情報に基づいて前記影響力の大きさを評価する評価手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
An identifier that is registered by a user belonging to a group of users who perform exchanges using a communication service, and that identifies other users with whom each user exchanges using the communication service in the communication service Information acquisition means for acquiring registration information including:
A removing means for removing the registered information when the registered information includes the identifier for identifying something other than an individual ;
The magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users is based on at least registration information registered by the one user among the registration information acquired for each user by the information acquisition means. An evaluation means for evaluating, wherein, among the acquired registration information, an evaluation means for evaluating the magnitude of the influence based on the registration information excluding the information removed by the removal means;
The information processing apparatus comprising: a.
通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得手段と、
前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得手段により各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価手段と、
前記一のユーザが前記通信サービスを利用して他のユーザを相手に交流した内容を取得する交流内容取得手段
を備え、
前記評価手段は、前記交流内容取得手段により取得された交流の内容に基づいて、前記相手の正味の数を算出し、算出した数に応じて前記影響力の大きさを評価する
ことを特徴とする情報処理装置。
An identifier that is registered by a user belonging to a group of users who perform exchanges using a communication service, and that identifies other users with whom each user exchanges using the communication service in the communication service Information acquisition means for acquiring registration information including:
The magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users is based on at least registration information registered by the one user among the registration information acquired for each user by the information acquisition means. An evaluation means to evaluate;
And a AC content acquisition means for acquiring contents which the one user using the communication service to chat with other users to the other party,
The evaluation means calculates the net number of the opponent based on the contents of the AC acquired by the AC content acquisition means, and evaluates the magnitude of the influence according to the calculated number. Information processing apparatus.
情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子と、前記ユーザが前記通信サービスを利用して交流する相手に関連する前記識別子以外の情報である関連情報とを含む登録情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップであって、取得された当該登録情報に含まれる前記関連情報の数に応じて前記影響力の大きさを評価する評価ステップ
を備えることを特徴とする情報処理方法。
The information processing apparatus is registered information registered by a user belonging to a group of users who perform exchanges using a communication service, and each user communicates with another user with whom the user exchanges using the communication service. An information acquisition step of acquiring registration information including an identifier identified in a service, and related information that is information other than the identifier related to a partner with whom the user exchanges using the communication service ;
The information processing apparatus registers the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users by at least one of the registration information acquired for each user in the information acquisition step. An evaluation step for evaluating based on the registered information, and an evaluation step for evaluating the magnitude of the influence according to the number of the related information included in the acquired registration information. Information processing method.
情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得ステップと、The information processing apparatus is registered information registered by a user belonging to a group of users who perform exchanges using a communication service, and each user communicates with another user with whom the user exchanges using the communication service. An information acquisition step of acquiring registration information including an identifier identified in the service;
前記情報処理装置が、前記登録情報に個人以外のものを識別する前記識別子が含まれている場合に、当該登録情報を除去する除去ステップと、When the information processing apparatus includes the identifier for identifying something other than an individual in the registration information, a removal step of removing the registration information;
前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップであって、取得された前記登録情報のうち、前記除去ステップにおいて除去されたものを除く前記登録情報に基づいて前記影響力の大きさを評価する評価ステップとThe information processing apparatus registers the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users by at least one of the registration information acquired for each user in the information acquisition step. An evaluation step for evaluating based on the registered information, wherein an evaluation step is performed for evaluating the magnitude of the influence based on the registration information excluding the acquired registration information that has been removed in the removal step. When
を備えることを特徴とする情報処理方法。An information processing method comprising:
情報処理装置が、通信サービスを利用した交流を行うユーザ群に属するユーザにより登録された登録情報であって、当該各ユーザが当該通信サービスを利用して交流する相手である他のユーザを当該通信サービスにおいて識別する識別子を含む登録情報を取得する情報取得ステップと、The information processing apparatus is registered information registered by a user belonging to a group of users who perform exchanges using a communication service, and each user communicates with another user with whom the user exchanges using the communication service. An information acquisition step of acquiring registration information including an identifier identified in the service;
前記情報処理装置が、前記ユーザ群に属する一のユーザが他のユーザに及ぼす影響力の大きさを、前記情報取得ステップにおいて各ユーザについて取得された登録情報のうち少なくとも当該一のユーザにより登録された登録情報に基づいて評価する評価ステップと、The information processing apparatus registers the magnitude of the influence of one user belonging to the user group on other users by at least one of the registration information acquired for each user in the information acquisition step. An evaluation step for evaluating based on the registered information,
前記情報処理装置が、前記一のユーザが前記通信サービスを利用して他のユーザを相手に交流した内容を取得する交流内容取得ステップとAC information acquisition step in which the information processing apparatus acquires the content that the one user has exchanged with another user using the communication service;
を備え、With
前記情報処理装置が、前記評価ステップでは、前記交流内容取得ステップにおいて取得された交流の内容に基づいて、前記相手の正味の数を算出し、算出した数に応じて前記影響力の大きさを評価するIn the evaluation step, the information processing device calculates a net number of the opponent based on the content of the AC acquired in the AC content acquisition step, and determines the magnitude of the influence according to the calculated number. evaluate
ことを特徴とする情報処理方法。An information processing method characterized by that.
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