JP6071562B2 - Information processing apparatus and information processing method - Google Patents
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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,
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。
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
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とを備え、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.
[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
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
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
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
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
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
[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
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
When the evaluation of the magnitude of the influence described above is performed, the
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
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
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
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
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
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
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
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
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
[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
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
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
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
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
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
[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
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
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
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
The
The
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
In the above example, the
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
The
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
For example, the
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
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
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
For example, the
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
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
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the
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
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
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
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
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 |
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
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
A specific example will be described. In this example, the
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
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
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
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
[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
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
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
In short, the
[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
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
[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
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 “
[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
Further, the
[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
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a functional configuration realized by the
[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
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
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
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
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
[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
[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
[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
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
[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
[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
Claims (11)
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。 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 .
ことを特徴とする請求項1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.
ことを特徴とする請求項1または2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 .
ことを特徴とする請求項1乃至3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:
ことを特徴とする請求項1乃至4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.
ことを特徴とする請求項1乃至4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.
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.
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と
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.
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。 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.
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:
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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