JP6184840B2 - 情報処理装置及び表示優先度決定方法 - Google Patents

Description

本発明は、投稿情報を地図上に表示する技術に関する。

近年、日々の出来事を日記のように書いて投稿するブログサービスが広く普及している。このようなサービスのひとつとして、今していることや感じたことなどを「つぶやき（「つぶやく」は登録商標）（ツイート［登録商標］）」と呼ばれる短いメッセージにして投稿するツイッター（ＴＷＩＴＴＥＲは登録商標）というサービスがある。このようなブログの形態はマイクロブログと呼ばれ、マイクロブログにメッセージが投稿される度に、投稿者のタイムラインが更新されて、メッセージが閲覧者に共有される。
従来から、マイクロブログのメッセージを地図上に表示するアプリケーションがある（例えば、非特許文献１）。このアプリケーションでは、ツイートを投稿するときに位置情報を付加すると、当該位置情報に対応した地図上の位置にツイートの吹き出しが表示される。

「ツイッターでつぶやくとGoogleマップ上に位置情報が表示される『TwitterMap』」、[online]、平成24年10月4日、Gigazine、[平成25年9月30日検索]、インターネット（URL:http://gigazine.net/news/20121004-twittermap/）

ところで、ブログやマイクロブログへの投稿情報が表示された地図を表示する装置として携帯電話のような携帯端末装置が用いられる場合には画面サイズに制約があるため、多数の投稿情報が表示されると視認性に欠けるという問題がある。また、特に、マイクロブログに投稿された投稿情報をリアルタイムで地図上に表示しようとする場合には、マイクロブログの性質上、特定の場所について新しいメッセージが次々と投稿され、地図上の特定の領域に多数の投稿情報が集中して表示されてしまうことがある。この問題は、携帯端末装置よりも画面サイズが大きなパーソナルコンピュータなどを表示装置として用いる場合にも同様に発生する。

そこで、本発明は、このような事情に鑑みて、ブログやマイクロブログに投稿された投稿情報を地図上に表示しようとする場合に、視認性を十分に確保しつつ、地図の閲覧者にとって情報的価値が高い投稿情報であることが閲覧者に分かり易いように表示させることが可能な情報処理装置などを提供することを解決課題とする。

上記課題を解決するため、本発明は、各々が地理的属性を有する複数の投稿情報の各々の情報的価値を表す評価値を算出する投稿情報評価部と、前記投稿情報評価部が決定した評価値に応じて前記複数の投稿情報の優先順位を決定する優先順位決定部と、表示されようとする地図の範囲に属する前記地理的属性を有する複数の投稿情報を前記地図上に表示させるよう表示装置を制御する場合に、前記優先順位決定部が決定した優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で前記地図上に表示された表示情報を生成する表示情報生成部とを有する情報処理装置を提供する。本発明における情報処理装置は、閲覧者が地図を閲覧するための表示装置を有する携帯端末装置やパーソナルコンピュータその他の情報処理端末であってもよく、かかる情報処理端末と通信可能であり、情報処理端末の表示装置に地図を表示させるよう制御するサーバ装置であってもよい。

さらに、本発明は、各々が地理的属性を有する複数の投稿情報の各々の情報的価値を表す評価値を算出し、前記評価値に応じて前記複数の投稿情報の優先順位を決定し、表示されようとする地図の範囲に属する前記地理的属性を有する複数の投稿情報を前記地図上に表示させるよう表示装置を制御する場合に、前記決定した優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で前記地図上に表示された表示情報を生成することを特徴とする表示優先度決定方法を提供する。

本発明に係る情報処理装置又は表示優先度決定方法によれば、ブログやマイクロブログに投稿された投稿情報を地図上に表示しようとする場合に、視認性を確保しつつ、地図の閲覧者にとって情報的価値が高い投稿情報であることが閲覧者によって分かり易いように表示することが可能となる。

本発明の第１の実施の形態に係るブログ地図表示システムのブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る携帯端末装置を示す外観図である。 本発明の第１の実施の形態に係る携帯端末装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係るブログ地図提供サーバの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係るブログ地図提供サーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る投稿情報解析処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る解析結果テーブルの記憶内容の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係る付加情報テーブルの記憶内容の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係るブログ地図生成処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係るブログ地図ページの表示例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係るブログ地図提供サーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係る解析結果テーブルの記憶内容の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態に係るブログ地図表示システムのブロック図である。 本発明の第３の実施の形態に係る処理の流れを示すシーケンスチャートである。 本発明の第４の実施の形態に係るブログ地図提供サーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施の形態に係る処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態の変形例に係る処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の変形例に縮尺テーブルの記憶内容の一例を示す図である。 本発明の実施の形態の変形例に係るブログ地図ページの表示例を示す図である。

以下、添付の図面を参照しながら本発明に係る実施の形態を説明する。
＜第１の実施の形態＞
＜構成＞
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るブログ地図表示システム１のブロック図である。図示のように、ブログ地図表示システム１は、移動通信網ＭＮと、移動通信網ＭＮに接続するブログサーバ２０、ブログ地図提供サーバ３０及び地図情報提供サーバ４０と、移動通信網ＭＮに接続する複数の携帯端末装置１０とを備える。このブログ地図表示システム１は、携帯端末装置（表示装置）１０に表示されようとする地図上に、表示範囲によって画定される地図の範囲に属する地理的属性を有する投稿情報を表示させるものである。投稿情報としては、日々更新されるＷｅｂ上の日記（ブログ）や、１４０文字程度の短い文章で記述されたマイクロブログ（例えば、ツイート）が例示される。本実施形態では、投稿情報としてツイートを例にとって説明する。

１．ブログサーバ
ブログサーバ２０は、当該サーバが提供するブログサービスに利用登録したユーザが世界中で投稿した投稿情報を記憶するサーバ装置であり、ブログ地図提供サーバ３０に対して投稿情報を提供する。

ここで、投稿情報は、少なくとも、ユーザ名、ユーザが設定した写真画像などのプロフィールアイコン、投稿テキスト（文字列）、及び投稿日時を含むものである。投稿テキストには投稿者の発言に相当する文字列（以下、本文テキスト）に加えて、情報源や追加情報の所在を示すＵＲＬ（以下、情報ＵＲＬ）や、添付された写真画像データの所在を示す写真ＵＲＬ、「＠」で始まる他ユーザのユーザ名（いわゆる「メンション」）が含まれる場合がある。情報ＵＲＬにはハイパーリンクが設定されており、ユーザが情報ＵＲＬをタップする操作をするとリンク先のＷｅｂページに遷移する。なお、情報ＵＲＬは通常「http://」や「https://」で始まる文字列であるが、この文字列を所定文字数（例えば、22文字）以下に短縮した短縮ＵＲＬが表示用ＵＲＬとして用いられる。写真ＵＲＬは、投稿者が写真を添付する際に利用した画像添付用ＡＰＩ(Application Program Interface)に応じて、所定の文字列を含む。所定の文字列としては、「pic.twitter.com/」、「twitpic.com/」、「p.twipple.jp/」などが例示される。

投稿情報には、さらに、ユーザの自己紹介文であるプロフィールのテキストや、投稿時点に投稿情報に付加されるジオタグが添付される場合がある。プロフィールは、ユーザが自己の名前や職業、居住地、仕事や趣味などを記述したものであり、ユーザが任意に編集可能なものである。ジオタグは、投稿時にユーザが用いた端末の現在位置の緯度経度情報であり、例えば、ユーザがＧＰＳ（Global Positioning System）を内蔵した携帯端末装置を用いた場合には、ＧＰＳによる端末位置の測位結果がジオタグとして用いられる。

また、ブログサーバ２０は、各投稿情報に関連付けて当該投稿情報が再投稿（リツイート）された再投稿回数（リツイート数）などの統計データを記憶しており、この統計データは、投稿情報とともにブログ地図提供サーバ３０に対して提供される。
さらに、ブログサーバ２０は、各ユーザの属性情報をユーザＩＤに対応づけて記憶している。ここで、ユーザ属性情報は、年齢、性別、職業、居住地、既婚・未婚の別といった各ユーザのデモグラフィック属性情報であり、ブログサーバ２０は、このユーザ属性情報をブログ地図提供サーバ３０に対して投稿情報と共に提供する。

２．地図情報提供サーバ
地図情報提供サーバ４０は、地図画像データを提供するサーバ装置であり、外部からの要求に応じて、要求された地理的範囲の地図画像データを提供する。本実施形態では、地図画像データは、ラスタ形式又はベクタ形式のいずれの形式の地図画像を用いてもよい。ラスタ形式の地図画像は、格子状のピクセルで表現された画像であり、携帯端末装置１０に表示すべき地図の拡大率や表示対象地域が変わると、その都度、新たな地図画像データが地図情報提供サーバ４０から提供される。ラスタ画像としては、ＪＰＥＧ、ＧＩＦ、及びＧＩＦが例示される。これに対して、ベクタ形式の地図画像は、点の座標とそれを結ぶ線や面の方程式のパラメータ及び塗りつぶしなどの描画情報で画像を表現したものであり、表示する都度計算を行って画像を再現する。

３．移動通信網
移動通信網ＭＮは、多数の無線基地局（図示略）及び中継装置（図示略）を有し、携帯端末装置１０に対して移動通信サービスを提供する。
図２は、本発明の実施の形態に係る携帯端末装置１０の外観を示す正面図であり、図３は、携帯端末装置１０の構成を示すブロック図である。携帯端末装置１０は、移動通信網ＭＮを介してブログ地図提供サーバ３０からブログ地図ページ（表示情報）を受信し、受信したブログ地図ページを表示するものである。
図２及び図３に示されるように、携帯端末装置１０は、表示領域１２ａを含むタッチパネル１２、他の携帯端末装置１０及びインターネットとの間でデータの送受信を行うための通信インタフェース１３と、記憶部１４と、通話の際に用いられるマイク１５とスピーカ１６、及びこれら各部を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１を備える。記憶部１４は、主記憶装置としてのＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含み、さらには、着脱可能な記録媒体を含む。ＲＯＭには、携帯端末装置１０がブログ地図サービスの提供を受ける際に実行されるアプリケーションプログラムとしてブログ地図アプリが記憶されている。

タッチパネル１２は、カバーガラスと表示ユニット（例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ(Electroluminescence)ディスプレイ等）との間に、タッチ操作を検出可能な透明なタッチセンサユニットが貼り合わされて構成されている。タッチセンサユニットとしては、抵抗膜方式、静電容量方式（表面型又は投影型）、超音波表面弾性波方式、光学方式、その他の検出方式のものが採用され得る。
タッチパネル１２としては、好適には、正確な多点検出（マルチタッチの検出）が可能な投影型静電容量方式のタッチセンサユニットが採用される。投影型静電容量方式のタッチセンサユニットは、演算処理回路を搭載した基盤層の上に、特定のパターンで透明電極層を大量に配置し、表面にガラス等の絶縁体を重ねることにより構成される。この方式では表面に指を近づけると複数の電極間の静電容量が同時に変化し、電流量の比率を測定することでタッチした位置の特定が可能となる。この構成により、タッチパネル１２は、タップ操作、スライド操作、ピンチアウト操作（２本の指を互いに遠ざける操作）、ピンチイン操作（２本の指を互いに近づける操作）その他のタッチ操作を検出することが可能である。

タッチパネル１２はタッチユニットと表示ユニットとが上下に重なるように貼り合わされて構成されているため、ユーザは、表示領域１２ａに表示されているオブジェクトへのタッチ操作を行うことにより指示入力を行うことが可能である。例えば、ユーザは、オブジェクト（例えば、ブログ地図アプリを含む各種アプリの起動アイコン、投稿情報）を選択する指示入力をタッチ操作により行うことができる。

タッチパネル１２は、ホームボタンや戻るボタンその他の指示入力アイコン、通信状態や電池残量等のアイコンを表示する領域のほかに、移動通信網ＭＮを介して取得したＷＥＢページや各種のメニューページ等を表示する表示領域１２ａを含む。ブログ地図アプリにおいては、ブログ地図ページが表示領域１２ａに表示される。

４．ブログ地図提供サーバ
ブログ地図提供サーバ３０は、ブログサーバ２０から提供された、地理的属性を有する投稿情報のうち、ユーザからの表示要求に含まれる地理的範囲に属する複数の投稿情報を地図上に表示したブログ地図ページを生成して、ユーザの携帯端末装置１０に対して送信するものである。ブログ地図ページにおいては、投稿情報は、プロフィールアイコン、ユーザ名、投稿日時及び投稿テキストを含む吹き出し画像（投稿情報画像）として地図上に表示され、投稿情報に情報ＵＲＬが含まれている場合には当該情報ＵＲＬも吹き出し画像内に表示される。また、写真ＵＲＬが含まれている場合には、写真画像が写真ＵＲＬから取り込まれて、当該写真画像が吹き出し画像内に表示される。

ブログ地図提供サーバ３０は、投稿された投稿情報を、ブログサーバ２０からリアルタイムで取得する。また、ブログ地図提供サービスの利用者であるユーザの携帯端末装置１０からブログ地図の表示要求があった場合には、表示要求に含まれる地理的範囲（投稿情報を表示する地図の範囲）で画定される地図の地図画像データを、地図情報提供サーバ４０から取得する。ブログ地図提供サービスでは、地理的属性を有する投稿情報が表示対象となる。地理的属性を有する投稿情報とは、投稿された時点の投稿者の現在位置を示すジオタグが添付されている投稿情報、又は投稿テキスト内に地名を含む投稿情報である。具体的には、投稿情報にジオタグが添付されている場合には、ジオタグによって示される緯度経度情報が投稿情報の位置情報となり、ジオタグが添付されていない場合であっても投稿情報に含まれるテキストを解析し地名を導出できる場合には導出された地名の緯度経度情報を投稿情報の位置情報として扱う。すなわち、投稿情報にジオタグが添付されておらず、且つ、当該投稿情報の形態素解析により地名を導出できない場合には、当該投稿情報は地理的属性を有しないので、ブログ地図提供サービスにおける表示対象とはならない。

ここで、ブログサービスでは多数の登録ユーザによってメッセージが時々刻々と投稿されるため、ブログ地図提供サーバ３０は、ブログサーバ２０から次々と提供される新たな投稿情報を受信すると、ブログ地図ページの地図上に表示する投稿情報をリアルタイムで更新する。しかし、例えば、大勢が集まるお花見などの観光スポットや音楽ライブの会場など、短い期間において大量にメッセージが投稿されるような場合には、多数の投稿情報が地図上の特定の地点周辺に重なって表示されてしまい、視認性が損なわれてしまう。また、携帯端末装置１０にブログ地図ページを表示する場合には、画面サイズに制約があるため、視認性の問題は特に顕著である。そこで、本実施形態に係るブログ地図提供サーバ３０は、表示されようとする地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報を地図上に表示させるよう携帯端末装置１０（表示装置の一例）を制御する場合に、各投稿情報の情報的価値を表す評価値を算出し、算出した評価値に応じて複数の投稿情報の優先順位を決定し、優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で地図上に表示させる。

図４は、本実施形態に係るブログ地図提供サーバ３０の構成を示すブロック図であり、図５は、同サーバの機能構成を示すブロック図である。
図４に示すように、ブログ地図提供サーバ３０は、装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＣＰＵ３１の作業領域として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）３４ａ、各種プログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）３４ｂ、及び各種のプログラムやデータを記憶する記憶装置３４ｃ、キーボードやマウスなどを含む入力部３５、画像を表示するディスプレイ３２、及び移動通信網ＭＮを介して外部の装置と通信を行う送受信部３３を備える。ＲＯＭ３４ｂには、コンピュータに本実施形態に係る投稿情報解析処理を実行させるための投稿情報解析処理プログラム及びブログ地図生成処理を実行させるためのブログ地図生成プログラムが記憶されており、ＣＰＵ３１はこれらのプログラムを実行することにより、本実施形態に係る各機能を実現する。

４−１．判定用情報記憶部
図５に示すように、ブログ地図提供サーバ３０は、ＣＰＵ１１が受信した投稿情報を解析する際に用いられる判定用情報を記憶する判定用情報記憶部ＳＴ１を含み、判定用情報記憶部ＳＴ１は、不適切情報記憶部ＳＴ１１、悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２、写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３、ブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４、ユーザ別単語記憶部ＳＴ１５、及びユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６を備える。これらの記憶部は記憶装置３４ｃによって実現される。また、記憶装置３４ｃは、各投稿情報の解析結果である解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２を記憶する解析結果記憶部ＳＴ２をさらに備える。解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２はＣＰＵ３１が新たに受信した投稿情報の解析処理を行う度に、その解析結果で更新される。

不適切用語情報記憶部ＳＴ１１は、投稿情報の投稿テキストのうち本文テキストが不適切用語を含むか否かを判定するための情報を記憶するものであり、予め選定された不適切用語の一覧をリスト形式で保持している。ここで、不適切用語は、いわゆるＮＧワード（禁止用語）であり、未成年の閲覧に不適切な用語、他人を誹謗中傷する用語や、差別用語、犯罪に関する用語などが例示される。ブログ地図提供サービスの提供者は、不適切用語のリストを適宜更新する。

悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２は、投稿情報の投稿者がいわゆるスパムユーザ（悪質ユーザ）に該当するか否かを判定するための情報を記憶する。例えば、不特定のユーザに同一内容のメッセージを送る投稿者、広告ばかりを投稿する投稿者、未成年の閲覧に不適切な情報を投稿する投稿者は、悪質ユーザリストとして悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２に記憶される。悪質ユーザのリストは、ブログサーバ２０が提供するブログサービスのユーザからの報告を契機としてブログサーバ２０において更新され、ブログ地図提供サーバ３０に対して提供される。

写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３は、投稿情報に写真画像（付加価値情報）が添付されているか否かを判定するための情報を記憶する。写真画像添付の有無は、投稿情報に特定の写真ＵＲＬが含まれているか否かで判定される。上述したように、写真ＵＲＬは、投稿者が写真を添付する際に利用した画像添付用ＡＰＩ(Application Program Interface)に応じて所定の文字列を含み、当該所定の文字列としては、「pic.twitter.com/」、「twitpic.com/」、「p.twipple.jp/」などが例示される。よって、写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３は、投稿情報に写真画像が添付されているか否かを判定するための情報として、複数組の所定の文字列を写真ＵＲＬのリストとして記憶する。ブログ地図提供サービスの提供者は、写真ＵＲＬのリストを適宜更新する。

ブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４は、ブログサーバ２０に登録している各ユーザのユーザ属性情報を各ユーザのユーザ名に対応付けて記憶している。上述したように、ブログサーバ２０に登録している各ユーザのユーザ属性情報はブログサーバ２０からブログ地図提供サーバ３０に対して投稿情報と共に提供される。ユーザ属性情報がブログサーバ２０から提供されない場合、すなわち、ユーザが自己のユーザ属性情報をブログサーバ２０に登録していない場合には、ブログ地図提供サーバ３０のＣＰＵ３１は、投稿情報の本文テキストの内容やプロフィールテキストからユーザ属性を推定し、ブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４に記憶する。

ユーザ別単語記憶部ＳＴ１５は、投稿情報の本文テキスト内で使用された単語をユーザごとに記憶する。ブログ地図提供サーバ３０のＣＰＵ３１は、ブログサーバ２０から受信した投稿情報の本文テキストを形態素解析し、抽出された単語及び各単語の使用回数を累積し、ユーザごとの使用単語リストとして記憶する。すなわち、ユーザ別単語記憶部ＳＴ１５は、各ユーザ名に関連付けて、使用単語と累積使用回数とを記憶したテーブルを保持している。

ユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６は、ブログサービスを利用する各ユーザが興味を持つジャンルをユーザごとに記憶する。ブログ地図提供サーバ３０のＣＰＵ３１は、ブログサーバ２０から受信した投稿情報の本文テキスト及びプロフィールテキストを形態素解析して投稿者が興味を持つジャンルを推定し、ユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６に記憶する。記憶されるジャンル数は少なくとも１つあれば良いが、２個以上あってもよい。ブログ地図提供サーバ３０のＣＰＵ３１は、投稿情報を受け取る度に当該投稿情報についてジャンルを推定してもよいし、所定のタイミングで投稿情報をランダムに選択してジャンルを推定してもよい。あるいは、投稿情報の本文テキスト及びプロフィールテキストからジャンルを推定せずとも、ユーザ自身がブログ地図提供サーバ３０に登録したジャンルをユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６に記憶するようにしてもよい。

また、図５に示すように、ブログ地図提供サーバ３０は、さらに、投稿情報解析部３１ａ、トレンド情報生成部３１ｂ、情報量算出部（投稿情報評価部）３１ｃ、ユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）３１ｄ、優先順位決定部３１ｅ、及びブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）３１ｆを備える。これらの機能はＣＰＵ３１によって実現される。

さらに、ブログ地図提供サーバ３０は、ブログサーバ２０から投稿情報を受信する投稿情報受信部３３ａ、携帯端末装置１０から受信した表示要求に含まれる地理的範囲の地図の地図画像データを地図情報提供サーバ４０に対して要求するとともに、地図情報提供サーバ４０から地図画像データを受信する地図情報要求部・受信部３３ｂ、携帯端末装置１０からブログ地図ページの表示要求を受信する表示要求受信部３３ｃ、及びブログ地図ページ生成部３１ｆが生成したブログ地図ページを携帯端末装置１０へ送信するブログ地図ページ送信部３３ｄを備える。これらの機能は、ＣＰＵ３１の制御のもと送受信部３３によって実現される。

４−２．解析結果テーブルＴＢＬ１１
図７に、解析結果テーブルＴＢＬ１１の記憶内容の一例を示す。図示のように、解析結果テーブルＴＢＬ１１には、各投稿情報のＩＤである投稿ＩＤに対応付けて、ユーザ名、投稿日時、及び、緯度経度情報を含む基本項目が記憶され、さらに、複数種類の解析項目について投稿情報解析部３１ａが解析した結果が数値で記憶されている。
複数種類の解析項目（情報量の指標）は、（１）再投稿数（リツイート数又はＲＴ数）、（２）投稿情報の本文テキストの文字数、（３）本文テキストがメンション（＠）を含まないか、（４）投稿テキストが情報ＵＲＬを含むか、（５）投稿情報に写真画像が添付されているか、（６）投稿情報の投稿者がスパムユーザでないか、（７）本文テキストが不適切用語を含まないか、（８）本文テキストに含まれる地名の特徴語数、（９）本文テキストに含まれるＨＯＴキーワードの数、（１０）投稿テキストが話題のニュースのＵＲＬを含むか、（１１）本文テキストが話題の路線名を含むか、及び（１２）本文テキストが地名を含むかの計１２項目ある。ここで、再投稿数は、解析対象の投稿情報がその閲覧者に再投稿された回数を示す。地名の特徴語とは、例えば、話題のスポットランキングにおける地名ごとの関連語（例えば、桜の名所である「上野」に関し、「満開」、「七分咲き」等）である。ＨＯＴキーワードとは、ブログサービスに登録しているユーザの間で盛り上がっている話題に関連するキーワードである。

解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶された各項目が示す数値のうち、「ＲＴ数」、「文字数」「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」は、取得した回数又は個数にそのまま対応している。一方、「メンション（＠）を含まない」、「情報ＵＲＬを含む」、「写真を含む」、「スパムユーザでない」、「不適切用語を含まない」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、「話題の路線名を含む」、及び「地名を含む」の各項目については、含むか含まないかに応じて「１」又は「０」で表される数値である。ここで、「１」は対応する投稿情報の情報的価値が高いことを示し、「０」は情報的価値が低いことを示す。具体的には、「メンション（＠）を含まない」については、含まない場合に「１」が付与され、含む場合には「０」が付与される。また、「スパムユーザでない」及び「不適切用語を含まない」の各項目についても、同様に、含まない場合に「１」が付与され、含む場合には「０」が付与される。これに対し、「情報ＵＲＬを含む」、「写真を含む」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、「話題の路線名を含む」、及び「地名を含む」の各項目については、含む場合に「１」が付与され、含まない場合には「０」が付与される。

「ユーザ名」及び「投稿日時」はブログサーバ２０から投稿情報が提供されるときに、当該投稿情報の一部として、又は当該投稿情報に関連付けて提供されるものであり、投稿情報解析部３１ａは、投稿情報受信部３３ａを介して投稿情報を受信すると、各投稿情報のＩＤである投稿ＩＤに、「ユーザ名」及び「投稿日時」を対応付けた新規レコードを解析結果テーブルＴＢＬ１１に追加する。そして、投稿情報にジオタグが添付されている場合には、さらに、当該ジオタグが示す緯度経度情報を同レコード内に記憶する。また、投稿情報解析部３１ａは、受信した投稿情報の本文テキストを形態素解析し、地名辞書の地名と一致するものがあれば当該地名の緯度経度情報を同レコードに記憶するとともに、同レコード内の項目「地名を含む」に「１」を付与する。一方、地名辞書の地名と一致するものがなければ、同レコード内の項目「地名を含む」に「０」を付与する。地名辞書は記憶装置３４ｃに記憶されているものを参照してもよいし、任意の外部のサーバに記憶されているものを参照してもよい。
投稿情報にジオタグが添付されておらず、且つ、当該投稿情報の形態素解析により地名を導出できない場合には、解析結果テーブルＴＢＬ１１における「緯度経度情報」フィールドは空欄となる。なお、投稿情報の緯度経度情報が取得できない場合には、投稿情報解析部３１ａは、当該投稿情報について一度は作成したレコードを解析結果テーブルＴＢＬ１１から削除し、それ以上の解析処理は行わないようにしてもよい。

４−３．付加情報テーブルＴＢＬ１２
図８に、付加情報テーブルＴＢＬ１２の記憶内容の一例を示す。図示のように、付加情報テーブルＴＢＬ１２には、各投稿情報のＩＤである投稿ＩＤに対応付けて、投稿者のユーザ属性として、投稿者の年齢、性別、職業、居住地、及び既婚又は未婚の別が記憶される。さらに、付加情報テーブルＴＢＬ１２には、各投稿ＩＤに対応付けて、投稿者が興味があるジャンル、投稿した頻度が高い単語が記憶される。
なお、本実施形態では、解析結果テーブルＴＢＬ１１と付加情報テーブルＴＢＬ１２をそれぞれが独立した２つのテーブルとして記憶装置３４ｃに保持させる態様について説明したが、１つのテーブルとして構成してもよい。

次に、図５に戻り、ＣＰＵ３１によって実現される各機能ブロックの詳細について説明する。
４−４．投稿情報解析部
図５に示すように、投稿情報解析部３１ａは、特定文字列有無判定部３１ａ1、情報ＵＲＬ有無判定部３１ａ2、悪質ユーザ該当判定部３１ａ3、写真画像有無判定部３１ａ4、文字数取得部３１ａ5、再投稿数取得部３１ａ6、流行度情報取得部３１ａ7、及び付加情報取得部３１ａ8を備える。これら各部は、各項目について投稿情報を解析し、各投稿情報の投稿ＩＤ及び該当する項目に対応づけて、解析結果を解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２に記憶する。

４−４−１．特定文字列有無判定部
特定文字列有無判定部３１ａ1は、投稿情報の投稿テキストが特定の文字列を含むか否かを判定するものである。ここで、特定の文字列とは、情報的価値が少ないことを示す文字列もしくは記号又は不適切用語情報記憶部ＳＴ１１に記憶されている不適切用語のいずれかである。
ツイッターのようなマイクロブログでは、「＠ユーザ名」の形式を含んだ投稿はメンションと呼ばれる。ここで、メンションは、投稿テキストのうち本文テキスト内で他のユーザの名を挙げて簡単に言及するに過ぎないものであるため、情報的価値が少ないと考えられる。そこで、本実施形態では、情報的価値が少ないことを示す記号として、記号「＠」の有無を判別する。特定文字列有無判定部３１ａ1は、受信した投稿情報の本文テキストが記号「＠」を含むか否かを判定し、「＠」を含まない場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、「＠」を含む場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「メンション（＠）を含まない」に対応付けて記憶する。

また、特定文字列有無判定部３１ａ1は、投稿情報の本文テキストに含まれる文字列を有意語に区切る形態素解析を実行して単語を抽出する。そして、不適切用語情報記憶部ＳＴ１１を参照することにより、抽出した単語が、不適切用語情報記憶部ＳＴ１１に記憶されている単語のいずれにも該当しない場合には、情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、該当する単語がある場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「不適切用語を含まない」に対応付けて記憶する。

４−４−２．情報ＵＲＬ有無判定部
情報ＵＲＬ有無判定部３１ａ2は、投稿情報の投稿テキスト内に情報ＵＲＬ（付加価値情報）が含まれているか否かを判定する。具体的には、投稿テキスト内に文字列「http://」又は「https://」が含まれているか否かを判定する。文字列「http://」又は「https://」で始まる形式でない表示用の短縮ＵＲＬが含まれる場合には、実際のＵＲＬを参照して文字列「http://」又は「https://」の有無を判定する。情報ＵＲＬ有無判定部３１ａ2は、投稿テキストが文字列「http://」又は「https://」を含む場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、含まない場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「情報ＵＲＬを含む」に対応付けて記憶する。情報ＵＲＬを含む投稿情報であれば、閲覧者はさらに詳細な情報を閲覧することができるため、情報的価値が高いと考えられるためである。

４−４−３．悪質ユーザ該当判定部
悪質ユーザ該当判定部３１ａ3は、投稿情報の投稿者がスパムユーザ（悪質ユーザ）でないかを判定するものである。悪質ユーザ該当判定部３１ａ3は、悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２を参照することにより、解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶された投稿情報の投稿者のユーザ名が、悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２に記憶されている悪質ユーザのリスト中のユーザ名のいずれかに一致する否かを判定する。悪質ユーザ該当判定部３１ａ3は、一致するユーザ名がない場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、一致する悪質ユーザ名がある場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「スパムユーザでない」に対応付けて記憶する。悪質ユーザは不特定のユーザに同一内容のメッセージを送る投稿者や、広告ばかりを投稿する投稿者、未成年の閲覧に不適切な情報を投稿する投稿者であるから、情報的価値が低いと考えられるためである。

４−４−４．写真画像有無判定部
写真画像有無判定部３１ａ4は、投稿情報に写真ＵＲＬ（付加価値情報）が含まれているか否かを判定するものである。写真画像有無判定部３１ａ4は、写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３を参照することにより、投稿情報の投稿テキストが写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３に記憶されている写真ＵＲＬの文字列のいずれかを含むか否かを判定する。写真画像有無判定部３１ａ4は、投稿テキストが写真ＵＲＬの文字列のいずれかを含む場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、いずれも含まない場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「写真を含む」に対応付けて記憶する。写真ＵＲＬを含む投稿情報であれば、閲覧者はさらに詳細な情報を閲覧することができるため、情報的価値が高いと考えられるためである。

４−４−５．文字数取得部
文字数取得部３１ａ5は、投稿情報を解析して、投稿情報の本文テキストの文字数を取得するものである。投稿情報に情報ＵＲＬや写真ＵＲＬが含まれている場合には、これらのＵＲＬを除いた文字数を本文テキストの文字数として取得する。文字数取得部３１ａ5は、取得した文字数を解析結果テーブルＴＢＬ１１の「文字数」に対応付けて記憶する。ブログサーバ２０が提供するブログサービスでは、ひとつの投稿で最長１４０字許容される。よって、文字数として解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶される数値は、０以上１４０以下の整数となる。投稿情報の文字数が多いこと、すなわち、投稿情報の文書量が多いことは、一般的に情報量が多いことを示す。このため、本実施形態では、投稿情報の文書量が多いほど当該投稿情報の評価値が高くなるように、投稿情報の文字数を解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶する。
なお、ブログサーバ２０から投稿情報が提供されるときに、本文テキストの文字数を示す情報が添付されている場合には、文字数取得部３１ａ5は、自ら投稿情報を解析せずとも、ブログサーバ２０から提供された文字数情報を用いてもよい。また、文字数は本文テキストの文字数に限られず、情報ＵＲＬや写真ＵＲＬなどを含む投稿テキスト全体の文字列の文字数であってもよい。

４−４−６．再投稿数取得部
再投稿数取得部３１ａ6は、投稿情報がその閲覧者によって再投稿（リツイート）された回数を取得するものである。上述したように、ブログサーバ２０は、各投稿情報に関連付けて当該投稿情報がリツイートされたリツイート数などの統計データを記憶しており、この統計データは、投稿情報とともにブログ地図提供サーバ３０に提供される。再投稿数取得部３１ａ6は、ブログサーバ２０から統計データを参照してリツイート数を取得し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「ＲＴ数」に対応付けて記憶する。リツイート数として解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶される数値は、０以上の整数となる。リツイート数が多い投稿情報は、多数の閲覧者に読まれた結果有用であると判断された投稿情報であるため、注目度が高く、情報的価値も高いためである。

４−４−７．流行度情報取得部とトレンド情報生成部
流行度情報取得部３１ａ7は、直近の投稿情報から抽出された特徴語への適合度、又は直近の投稿情報で多用される注目語への適合度を示す流行度情報を取得する。具体的には、流行度情報取得部３１ａ7は、トレンド情報生成部３１ｂが生成した情報に基づいて、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、及び「話題の路線名を含む」の各項目に関する値を取得するものである。「地名の特徴語数」は、直近の投稿情報から抽出された特徴語にへの適合度を示す情報であり、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、及び「話題の路線名を含む」は、直近の投稿情報で多用される注目語への適合度を示す情報である。

図５に示すように、トレンド情報生成部３１ｂは、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1、ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2、話題のニュース情報生成部３１ｂ3、及び話題の路線情報生成部３１ｂ4を備える。トレンド情報生成部３１ｂは、投稿情報受信部３３ａを介して新たな投稿情報を受け取るとこれをＲＡＭ３４ａに蓄積するとともに、現在時刻を起点として所定時間だけ遡った期間（以下、「対象期間」という）内に投稿された複数の投稿情報に基づいて、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1、ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2、話題のニュース情報生成部３１ｂ3、及び話題の路線情報生成部３１ｂ4各部によるトレンド情報生成処理を実行する。対象期間は、例えば、現在時刻を起点として過去２４時間である。トレンド情報生成部３１ｂは、間欠的（例えば１５分ごと）に過去２４時間の対象期間についてトレンド情報生成処理を行い、生成したトレンド情報をＲＡＭ３４ａに記憶する。なお、生成する情報の性質に応じて、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、及び「話題の路線名を含む」の各項目間で、上記対象期間を相違させてもよい。

地域別特徴語情報生成部３１ｂ1は、対象期間内に投稿された複数の投稿情報から地名に関する特徴語を抽出し、地域ごとの特徴語情報を生成する。地名に関する特徴語とは、例えば、話題のスポットランキングにおける地名ごとの関連語（例えば、桜の名所である「上野」に関し、「満開」、「七分咲き」等）である。具体的には、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1は、複数の投稿情報の本文テキストの各々から地名を抽出し、抽出した地名に関する単語について、ｔｆ−ｉｄｆ法を用いて地名に関する特徴語を抽出する。ｔｆ−ｉｄｆは、文書中に出現した特定の単語がどのくらい特徴的であるかを識別する指標であり、複数の投稿情報の各々の本文テキスト内の単語の出現頻度（すなわち、ある単語が文書中に現れる回数を当該文書中の総単語数で割った値）と、対象期間内の複数の投稿情報の全ての本文テキストにおける当該単語の希少さ（ある単語が出現する文書の数の逆数）に応じて定まる値である。そして、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1は、抽出された特徴語を、地名に紐づけて地域ごとに記憶する。
流行度情報取得部３１ａ7は、投稿情報受信部３３ａを介して受信した投稿情報の本文テキスト中に、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1が生成した地名の特徴語がある場合にはその数を取得し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「地名の特徴語数」に対応付けて記憶する。
なお、投稿情報の本文テキストから地名を抽出できない場合であって、投稿情報にジオタグが添付されている場合には、ジオタグが示す緯度経度情報に基づいて地名を特定してもよい。また、特徴語の抽出には、上述したｔｆ−ｉｄｆ法の代わりに他の公知の方法を用いることができる。

ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2は、対象期間内に投稿された複数の投稿情報からＨＯＴキーワード情報を生成する。ここで、ＨＯＴキーワードとは、ブログサービスに登録しているユーザの間で盛り上がっている話題に関連するキーワードである。具体的には、定常期間（例えば、直近７２時間）と比べて対象期間（例えば、直近１２時間）の出現数が多い単語、すなわち、急に出現数が増加した単語（急上昇度が高い単語）をＨＯＴキーワードとする。ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2は、投稿情報の本文テキストを解析し、抽出された複数の単語の各々について、定常期間の出現頻度に対する対象期間の出現頻度の対数尤度比を示す急上昇スコアＳを算出する。そして、急上昇スコアＳが所定の値より高い単語（又は上位の所定数の単語）をＨＯＴキーワードとして抽出し、記憶する。

具体的には、ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2は、以下の式（Ｂ）に基づいて急上昇スコアＳを算出する。

ここで、Ｓ（kws,tgt,all）は、その値が小さいほど急上昇度が高いこと示す。ただし、freq(kwd,Ｘ)は期間Ｘ内のキーワードkwdの出現頻度であり、allは定常期間、tgtは対象期間である。
ｋはスムージングパラメータであり、出現頻度が小さい単語や絶対数が少ない単語の急上昇度を小さく評価するためのものである。
例えば、ｋ＝２００とした場合において、単語Ａについて、Ｓ＝−ｌｏｇ（１００／（２００＋２００））＝０．６、単語Ｂについて、Ｓ＝−ｌｏｇ（１００／（８００＋２００））＝１、単語Ｃについて、Ｓ＝−ｌｏｇ（１０／（２０＋２００））＝１．３４が得られたとする。単語Ａと単語Ｂとでは対象期間tgtの出現数は同数（１００）であるが、スムージングパラメータの作用により単語Ａの方がスコアＳの値が小さくなる（すなわち、急上昇度が大きいと評価される）。また、単語ＣのスコアＳは、スムージングパラメータｋを用いない場合には単語ＡのスコアＳと同じ値になるが、スムージングパラメータｋの作用により、単語ＡのスコアＳよりも高い値となる（すなわち、急上昇度が小さく評価される）。

流行度情報取得部３１ａ7は、投稿情報受信部３３ａを介して受信した投稿情報の本文テキスト中に、ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2が生成したＨＯＴキーワードがある場合にはその数を取得し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「ＨＯＴキーワード数」に対応付けて記憶する。
なお、ＨＯＴキーワードの抽出には、スコアＳの代わりに、上述したｔｆ−ｉｄｆ法その他の公知の方法を用いることができる。

話題のニュース情報生成部３１ｂ3は、対象期間内に投稿された複数の投稿情報に基づいて話題のニュース情報を生成する。ブログ地図提供サーバ３０の記憶装置３４ｃには予め複数のニュースサイトのドメインリストが記憶されている。話題のニュース情報生成部３１ｂ3は、対象期間内に投稿された複数の投稿情報のうち、ニュースサイトの各ドメイン名を含むＵＲＬが含まれる投稿情報の数（投稿回数）を計数し、投稿回数をニュース記事ごとに記憶する。
流行度情報取得部３１ａ7は、投稿情報受信部３３ａを介して受信した投稿情報の本文テキストが、投稿回数が一定数以上のニュース記事のＵＲＬを含むか否かを判定し、含む場合には当該投稿情報の情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、含まない場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「話題のニュースのＵＲＬを含む」に対応付けて記憶する。

話題の路線情報生成部３１ｂ4は、対象期間内に投稿された複数の投稿情報に基づいて話題の路線情報を生成する。話題の路線情報生成部３１ｂ4は、対象期間内に投稿された複数の投稿情報の本文テキストを解析して路線名を抽出し、抽出した各路線名について、当該路線名を含む投稿情報の数（投稿回数）を計数し、投稿回数を路線名ごとに記憶する。
流行度情報取得部３１ａ7は、投稿情報受信部３３ａを介して受信した投稿情報の本文テキストが、投稿回数が一定数以上の路線名を含むか否かを判定し、含む場合には当該投稿情報の情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、含まない場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「話題の路線名を含む」に対応付けて記憶する。

４−４−８．付加情報取得部
付加情報取得部３１ａ8は、各投稿情報の投稿者のユーザ属性情報、当該投稿者が興味を有するジャンル、及び当該投稿者が投稿した頻度が高い単語などの付加情報を取得するものである。具体的には、付加情報取得部３１ａ8は、記憶装置３４ｃのブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４を参照して、受信した投稿情報のユーザ名のユーザ属性情報（年齢、性別、職業、居住地、及び既婚又は未婚の別）を取得し、取得した情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２（図８）における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」の各々に対応付けて記憶する。
また、付加情報取得部３１ａ8は、記憶装置３４ｃのユーザ別単語記憶部ＳＴ１５を参照して、受信した投稿情報のユーザ名に対応付けられた単語のうち累積使用回数が高い単語を上位から所定数取得し、取得した情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「投稿した頻度が高い単語」に対応付けて記憶する。
また、付加情報取得部３１ａ8は、記憶装置３４ｃのユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６を参照して、受信した投稿情報のユーザ名に対応付けられたジャンルを所定数取得し、取得した情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「興味があるジャンル」に対応付けて記憶する。

４−５．投稿情報評価部
次に、図５において、情報量算出部（投稿情報評価部）３１ｃについて説明する。
情報量算出部３１ｃは、解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶された複数の投稿情報のうち、ブログ地図提供サーバ３０の表示要求受信部３３ｃを介して携帯端末装置１０から受信した表示要求に含まれる地図の範囲に属する緯度経度情報を有する投稿情報（すなわち、携帯端末装置１０に表示されようとする地図の範囲に属する地理的属性を有する投稿情報）を特定する。そして、各投稿情報について、解析結果テーブルＴＢＬ１１における各項目に記憶された数値を読み出して以下の式に代入して、情報量Ｓを算出する。
Ｓ＝Ａ×［ＲＴ数］＋Ｂ×［文字数］
＋Ｃ×［メンション（＠）を含まない］
＋Ｄ×［情報ＵＲＬを含む］＋Ｅ×［写真を含む］
＋Ｆ×［スパムユーザでない］＋Ｇ×［不適切用語を含まない］
＋Ｈ×［地名の特徴語数］＋Ｉ×「ＨＯＴキーワード数」
＋Ｊ×［話題のニュースのＵＲＬを含む］＋Ｋ×「話題の路線名を含む」
＋Ｌ×［地名を含むか］
・・・（式Ａ）
ここで、Ａ〜Ｌは重み係数（正の数）である。また、「ＲＴ数」として記憶された数値は正規化したものを代入し、その他の項目に関する数値は、記憶値をそのまま用いる。
上述したように、各項目の数値は、その値が大きいほど情報的価値が高いことを示すように設定されている。よって、投稿情報の情報量Ｓの値が大きいほど、当該投稿情報の情報的価値が高いことを示す。なお、重み係数Ａ〜Ｌは、対応する項目の重要度に応じて適宜設定され得る。
情報量算出部３１ｃは、算出した情報量Ｓの値をＲＡＭ３４ａに一旦記憶する。

ユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）３１ｄは、解析結果記憶部ＳＴ２に記憶された付加情報テーブルＴＢＬ１２の各項目に記憶された情報と、表示要求受信部３３ｃが受信した表示要求を送信した携帯端末装置１０のユーザ（すなわち、ブログ地図ページの閲覧者）の属性を示す閲覧者属性情報との類似度を算出する。
具体的には、ユーザ類似度算出部３１ｄは、携帯端末装置１０から受信した、ブログ地図ページの表示要求に含まれる地理的範囲内の緯度経度情報を有する投稿情報を計算対象として選択し、選択した投稿情報のユーザ属性情報（「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」）、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」を付加情報テーブルＴＢＬ１２から取得する。また、表示要求を送信した携帯端末装置１０のユーザについても、「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、「既婚又は未婚の別」、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」に関する情報を取得する。

ここで、携帯端末装置１０のユーザに関する情報は、上記表示要求に含めて携帯端末装置１０から受信されるものであってもよい。また、携帯端末装置１０のユーザが、ブログサーバ２０が提供するブログサービスの登録ユーザである場合には、記憶装置３４ｃに記憶されたブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４、ユーザ別単語記憶部ＳＴ１５、及びユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６から取得してもよい。なお、「投稿した頻度が高い単語」については、携帯端末装置１０のユーザがブログサービスの登録ユーザの場合にのみ取得可能な情報であるから、ユーザが登録ユーザでない場合には、「投稿した頻度が高い単語」を類否判断の対象から除外する。
そして、ユーザ類似度算出部３１ｄは、「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、「既婚又は未婚の別」、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」の各々について、投稿者と閲覧者とで一致している場合には類似していることを示す「１」を付与し、一致しない場合には類似していないことを示す「０」を付与し、これらの数値を合計して投稿者と閲覧者との間の類似度Ｒを算出してＲＡＭ３４ａに記憶する。
このように、情報量算出部３１ｃ及びユーザ類似度算出部３１ｄは、各々が地理的属性を有する複数の投稿情報の各々の情報的価値を表す評価値として情報量Ｓ及び類似度Ｒをそれぞれ算出する投稿情報評価部として機能する。

ここで、投稿情報の投稿者の属性と当該投稿情報の閲覧者の属性とが類似しているほど、閲覧者は、投稿情報の内容に興味を持つ可能性が高いと推定される。例えば、「医師」や「弁護士」など職業が一致していれば共通の話題が多いと推定され、同じ年代や性別、居住地が近い場合にも共通の話題が多いと推定される。また、既婚であれば、子育ての話題などが共通の話題となり得る。また、趣味や興味があるジャンル、多用する単語が似ている場合にも同様である。そこで、本実施形態では、これらのユーザ属性に基づいて、投稿情報の投稿者と当該投稿情報の閲覧者との類似度を算出し、類似度が高いほど評価値が高くなるように、ひいては、優先順位が高くなるように設定している。
なお、以下の説明において、「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、「既婚又は未婚の別」等の属性をデモグラフィック属性、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」をサイコグラフィック属性と呼ぶ場合がある。

４−６．優先順位決定部
優先順位決定部３１ｅは、各投稿情報について、ＲＡＭ３４ａに記憶された情報量Ｓ及び類似度Ｒに基づいて、表示されようとする地図の範囲に属する緯度経度情報を有する複数の投稿情報の優先順位を決定する。具体的には、優先順位決定部３１ｅは、複数の情報量Ｓの数値を最大値が１で最小値が０となるように正規化し、複数の類似度Ｒの数値を最大値が１で最小値が０となるように正規化し、各投稿情報についての正規化後の情報量Ｓの値と類似度Ｒの値とを合計する。そして、合計値が大きい投稿情報の優先順位が高くなるように複数の投稿情報の優先順位を決定し、決定した優先順位をＲＡＭ３４ａに記憶する。
なお、優先順位の決定方法は上述したものに限られず、例えば、複数の表示対象について、情報量Ｓが多いほど優先度が高くなるように情報量のみに基づく優先順位を決定しておき、情報量Ｓの優先順位が高く、且つ、類似度Ｒが閾値を超える投稿情報を優先するようにしてもよい。この場合、情報量Ｓの優先順位が相対的に下位の投稿情報であっても類似度Ｒが閾値を超える投稿情報の方が、情報量Ｓの優先順位が上位ではあるが類似度Ｒが閾値以下の投稿情報よりも優先されることになる。一方、類似度Ｒを超えている投稿情報同士であれば、情報量順位が高い方が優先される。
このように、優先順位決定部３１ｅは、情報量算出部（投稿情報評価部）３１ｃ及びユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）３１ｄが決定した評価値に応じて複数の投稿情報の優先順位を決定する。

４−７．ブログ地図ページ生成部
ブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）３１ｆは、優先順位決定部３１ｅが選択した複数の投稿情報を地図上に表示したブログ地図ページ（表示情報）を生成するものである。ブログ地図ページ生成部３１ｆは、まず、地図情報要求部・受信部３３ｂにより、携帯端末装置１０から受信した表示要求に含まれる地理的範囲の地図の地図画像データを地図情報提供サーバ４０に対して要求し、携帯端末装置１０に表示されようとする地図の地図画像データを取得する。
次に、ブログ地図ページ生成部３１ｆは、表示対象である各投稿情報のプロフィールアイコン、ユーザ名、投稿日時及び投稿テキストを吹き出し画像内に表示した投稿情報画像を生成し、各投稿情報の緯度経度情報に対応する地点に各投稿情報画像をマッピングしたブログ地図ページを生成する。このとき、複数の投稿情報画像のうち、優先順位が高いものほど前面に表示されるように、複数の投稿情報画像を配置する。また、最前面にある投稿情報のテキストの文字サイズが他の投稿情報の文字サイズよりも大きくなるように設定する。生成されたブログ地図ページは、ブログ地図ページ送信部３３ｄを介して携帯端末装置１０に送信され、携帯端末装置１０は受信したブログ地図ページをタッチパネル１２の表示領域１２ａに表示する。

このように、ブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）３１ｆは、表示されようとする地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報を地図上に表示させるよう携帯端末装置（表示装置）１０を制御する場合に、優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で地図上に表示された表示情報を生成する表示情報生成部として機能する。

＜動作＞
次に、本実施形態の動作を説明する。図６は、ブログ地図提供サーバ３０によって実行される投稿情報解析処理の流れを示すフローチャートである。投稿情報解析処理は、ブログ地図提供サーバ３０がブログサーバ２０から新たな投稿情報を受信する度に実行される。
投稿情報解析処理において、ＣＰＵ３１は、ブログサーバ２０から送受信部３３を介して投稿情報を受信すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、投稿情報の投稿テキストを形態素解析する（Ｓ１２）。ＣＰＵ３１は、形態素解析により投稿テキストを有意語に区切り、解析結果をＲＡＭ３４ａに記憶する。また、ＣＰＵ３１は、投稿情報を受信すると、当該投稿情報に投稿ＩＤを付与するとともに、投稿情報から「ユーザ名」及び「投稿日時」を取得し、さらに、ジオタグが投稿情報に添付されている場合には投稿情報の「緯度経度情報」を取得して、これらを対応付けたレコードを解析結果テーブルＴＢＬ１１に追加する。さらに、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３４ａに記憶した解析結果に基づいて投稿テキストが地名を含んでいるか否かを判定し、地名を含んでいる場合には当該地名の緯度経度情報を取得し、解析結果テーブルＴＢＬ１１に追加する。また、ＣＰＵ３１は、投稿テキストが地名を含んでいるか否かに応じて、当該投稿情報に「１」又は「０」を付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１に追加する。

次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ１３において、投稿文書解析処理を行う。投稿文書解析処理では、特定文字列有無判定処理、ＵＲＬ有無判定処理、悪質ユーザ該当判定処理、写真画像有無判定処理、文字数取得処理、再投稿数取得処理、及び、流行度情報取得処理を行う。
上述したように、特定文字列有無判定処理では、ＲＡＭ３４ａに記憶された形態素解析結果に基づいて、受信した投稿情報にメンション（＠）が含まれていないかを判定するとともに、不適切用語情報記憶部ＳＴ１１に一致する単語が含まれていないかを判定する。ＣＰＵ３１は、「＠」を含まないと判定した場合には、情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、「＠」を含むと判定した場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「メンション（＠）を含まない」に対応付けて記憶する。
また、ＣＰＵ３１は、形態素解析により抽出した単語のいずれもが、不適切用語情報記憶部ＳＴ１１に記憶されている単語のいずれにも該当しない場合には、情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、該当する単語がある場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「不適切用語を含まない」に対応付けて記憶する。

ＵＲＬ有無判定処理では、ＣＰＵ３１は、投稿情報の投稿テキスト内に情報ＵＲＬが含まれているか否かを判定する。具体的には、ＣＰＵ３１は、投稿情報の投稿テキスト内に文字列「http://」又は「https://」が含まれているか否かを判定し、含む場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、含まないには情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「情報ＵＲＬを含む」に対応付けて記憶する。

悪質ユーザ該当判定処理では、ＣＰＵ３１は、投稿情報の投稿者が悪質ユーザであるか否かを判定する。具体的には、ＣＰＵ３１は、投稿者のユーザ名（すなわち、解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶されたユーザ名）が悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２に記憶されている悪質ユーザのリスト中のユーザ名のいずれかに一致する否かを判定し、一致するユーザ名がない場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、一致する悪質ユーザ名がある場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「スパムユーザでない」に対応付けて記憶する。

写真画像有無判定処理では、ＣＰＵ３１は、投稿情報の投稿テキスト内に、写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３に記憶されている写真ＵＲＬの文字列のいずれかを含むか否かを判定する。写真画像有無判定部３１ａ4は、投稿テキストが写真ＵＲＬの文字列のいずれかを含む場合には情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、いずれも含まないには情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「写真を含む」に対応付けて記憶する。

文字数取得処理では、ＣＰＵ３１は、投稿情報の投稿テキストのうち本文テキストの文字数を取得し、取得した文字数を解析結果テーブルＴＢＬ１１の「文字数」に対応付けて記憶する。また、再投稿数取得処理では、ＣＰＵ３１は、ブログサーバ２０から提供された統計データを参照して、当該投稿情報のリツイート数を取得し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「ＲＴ数」に対応付けて記憶する。

流行度情報取得処理では、ＣＰＵ３１は、トレンド情報生成処理によって生成された情報に基づいて、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、及び「話題の路線名を含む」の各項目に関する値を取得する。ＣＰＵ３１は、トレンド情報生成処理において、地域別特徴語情報、ＨＯＴキーワード情報、話題のニュース情報、及び話題の路線情報の各情報を生成する。
ＣＰＵ３１は、生成した地域別特徴情報を参照して、形態素解析した投稿情報の本文テキスト内に、地名に関する特徴語のリストに一致するものがあればその数を計数し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「地名の特徴語数」に対応付けて記憶する。
ＣＰＵ３１は、生成したＨＯＴキーワード情報を参照して、解析した投稿情報の本文テキスト内に、ＨＯＴキーワードのリストに一致するものがあればその数を計数し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「ＨＯＴキーワード数」に対応付けて記憶する。

ＣＰＵ３１は、生成した話題のニュース情報を参照して、投稿情報の投稿テキストが、投稿回数が一定以上のニュース記事のＵＲＬを含むか否かを判定し、含む場合には当該投稿情報の情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、含まない場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「話題のニュースのＵＲＬを含む」に対応付けて記憶する。
ＣＰＵ３１は、話題の路線情報を参照して、投稿情報の投稿テキストが、投稿回数が一定数以上の路線名を含むか否かを判定し、含む場合には当該投稿情報の情報的価値が高いことを示す「１」を当該投稿情報に付与する一方、含まない場合には情報的価値が低いことを示す「０」を当該投稿情報に付与し、解析結果テーブルＴＢＬ１１の「話題の路線名を含む」に対応付けて記憶する。

なお、特定文字列有無判定処理、ＵＲＬ有無判定処理、悪質ユーザ該当判定処理、写真画像有無判定処理、文字数取得処理、再投稿数取得処理、及び、流行度情報取得処理は、上記に記載した順序で実行する必要はなく、いずれの順序で実行してもよい。

ＣＰＵ３１は、このようにして、投稿情報を受信する度に、当該投稿情報について複数の項目について解析処理を行い、解析結果を解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶する。その結果、例えば、図７に示すように、「投稿ＩＤ＝0001」について、「ユーザ名＝Ａ、投稿日時＝20131004 03:05:11（2013年10月４日３時５分１１秒）、緯度経度＝(x1,y1)、ＲＴ数＝１２３、文字数＝３５、メンション（＠）を含まない＝０、情報ＵＲＬを含む＝１、写真を含む＝１、スパムユーザでない＝０、不適切用語を含まない＝０、地名の特徴語数＝２、ＨＯＴキーワード数＝１、話題のニュースのＵＲＬを含む＝０、話題の路線名を含む＝０、地名を含む＝０」を含むレコードが生成される。

続いて、ＣＰＵ３１は、ステップＳ１４において、付加情報取得処理を行う。付加情報取得処理では、ＣＰＵ３１は、各投稿情報の投稿者のユーザ属性、当該投稿者が興味を有するジャンル、及び当該投稿者が投稿した頻度が高い単語を取得する。具体的には、ＣＰＵ３１は、ブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４を参照して、受信した投稿情報のユーザ名のユーザ属性情報（年齢、性別、職業、居住地、及び既婚又は未婚の別）を取得し、取得した情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２（図８）における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」の各々に対応付けて記憶する。
さらに、ＣＰＵ３１は、ユーザ別単語記憶部ＳＴ１５を参照して、受信した投稿情報のユーザ名に対応付けられた単語のうち累積使用回数が高い単語を上位から所定数取得し、取得した情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「投稿した頻度が高い単語」に対応付けて記憶する。
また、ＣＰＵ３１は、ユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６を参照して、受信した投稿情報のユーザ名に対応付けられたジャンルを所定数取得し、取得した情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「興味があるジャンル」に対応付けて記憶する。

ＣＰＵ３１は、このようにして、投稿情報を受信する度に、当該投稿情報について付加情報取得処理を行い、取得した付加情報を付加情報テーブルＴＢＬ１２に記憶して、解析処理を終了する。その結果、例えば、図８に示すように、「投稿ＩＤ＝0001」について、「年齢＝２７、性別＝男、職業＝会社員、居住地＝東京、既婚又は未婚の別＝既婚、興味があるジャンル＝音楽、投稿した頻度が高い単語＝ライブ、チケット」を含むレコードが生成される。
なお、投稿情報解析処理（Ｓ１３）は付加情報取得処理（Ｓ１４）の前に行う必要はなく、付加情報取得処理を行ってから投稿情報解析処理を行ってもよい。

次に、図９を参照して、ブログ地図提供サーバ３０によって実行されるブログ地図生成処理について説明する。ブログ地図生成処理は、携帯端末装置１０からブログ地図ページの表示要求を受信すると開始される。ブログ地図生成処理は、大別して、投稿情報評価処理（情報量算出処理及びユーザ類似度算出処理）、優先順位決定処理、及びブログ地図ページ生成処理を含む。

ブログ地図ページの表示要求は、携帯端末装置１０において、以下のように生成される。携帯端末装置１０のＣＰＵ１１は、タッチパネル１２に表示されたブログ地図アプリの起動アイコンへのタッチ操作を検知すると、ブログ地図アプリを起動する。ブログ地図アプリは、起動時においては、携帯端末装置１０の現在の位置情報へのアクセス許可をユーザに対して求め、許可が得られた場合又は予め許可が付与されている場合には携帯端末装置１０の現在の位置情報を用いてブログ地図ページの表示要求を生成する処理をＣＰＵ１１に実行させる。具体的には、ＣＰＵ１１は、現在の位置情報を中心とした地図であって、タッチパネル１２の表示領域１２ａの大きさに応じた所定の拡大率の地図の範囲（地理的範囲）の指定を、ブログ地図ページの表示要求に含めて、ブログ地図提供サーバ３０に対して送信する。
なお、上記表示要求には、携帯端末装置１０の現在の位置情報を含めるのではなく、携帯端末装置１０のユーザが指定した任意の場所の指定情報を含めるようにしてもよい。
また、ブログ地図ページの表示要求は、ＣＰＵ１１が、ブログ地図ページの表示中に、表示する地図の範囲を移動するタッチ操作（スライド操作）や拡大率を変更するタッチ操作（ピンチアウト操作やピンチイン操作）を検知すると生成される。
なお、本動作例では、携帯端末装置１０のユーザは、ブログサーバ２０が提供するブログサービスの登録ユーザであるものとする。

図９において、ＣＰＵ３１は、携帯端末装置１０から、ブログ地図ページの表示要求を受信すると（Ｓ２１：ＹＥＳ）、受信した表示要求に含まれる地理的範囲（表示されようとする地図の範囲）を緯度経度で指定する（Ｓ２２）。
次に、ＣＰＵ３１は、解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶された複数の投稿情報のうち、緯度経度情報の記憶値が、指定された地理的範囲内にある投稿情報を表示対象として特定する（Ｓ２３）。

次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２４において、解析結果テーブルＴＢＬ１１のうち、ステップＳ２３で特定した表示対象の各投稿情報の各レコードから、「ＲＴ数」、「文字数」、「メンション（＠）を含まない」、「情報ＵＲＬを含む」、「写真を含む」、「スパムユーザでない」、「不適切用語を含まない」、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、「話題の路線名を含む」、及び「地名を含む」の各項目に記憶された数値を取得し、取得した数値を上述した式Ａに代入して、各投稿情報の情報量Ｓを算出する。例えば、解析結果テーブルＴＢＬ１１に記憶されている複数の投稿情報のうち、投稿ＩＤ＝0001〜0003が表示対象として特定されたとすると、ＣＰＵ３１は、投稿ＩＤ＝0001を有する投稿情報、投稿ＩＤ＝0002を有する投稿情報、投稿ＩＤ＝0003を有する投稿情報の各々について、情報量Ｓ1、Ｓ2、Ｓ3を算出する。そして、ＣＰＵ３１は、算出した情報量Ｓ1、Ｓ2、Ｓ3をＲＡＭ３４ａに一旦記憶する。

また、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２５において、付加情報テーブルＴＢＬ１２のうち、ステップＳ２３で特定した表示対象の各投稿情報の各レコードから、「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」の各項目に記憶された情報を取得する。また、ＣＰＵ３１は、記憶装置３４ｃに記憶されたブログユーザ属性情報記憶部ＳＴ１４、ユーザ別単語記憶部ＳＴ１５、及びユーザ別興味ジャンル記憶部ＳＴ１６の各々を参照して、表示要求を送信した携帯端末装置１０のユーザの「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」、「興味があるジャンル」、「投稿した頻度が高い単語」、及び「地名を含む」の各項目に記憶された情報を取得する。そして、投稿ＩＤ＝0001を有する投稿情報の投稿者であるユーザＡと携帯端末装置１０のユーザとの類似度Ｒ1、投稿ＩＤ＝0002を有する投稿情報の投稿者であるユーザＢと携帯端末装置１０のユーザとの類似度Ｒ2、投稿ＩＤ＝0003の投稿者であるユーザＣと携帯端末装置１０のユーザとの類似度Ｒ3を算出して、ＲＡＭ３４ａに一旦記憶する。

次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２６において、ＲＡＭ３４ａに記憶された情報量Ｓの値及び類似度Ｒの値に基づいて、表示対象である複数の投稿情報の表示の優先度を決定する。
具体的には、まず、ＣＰＵ３１は、情報量Ｓ1、Ｓ2、Ｓ3をＲＡＭ３４ａから読み出して最大値が１で最小値が０となるように正規化するとともに、類似度Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3をＲＡＭ３４ａから読み出して最大値が１で最小値が０となるように正規化する。そして、投稿ＩＤ＝0001を有する投稿情報、投稿ＩＤ＝0002を有する投稿情報、及び投稿ＩＤ＝0003を有する投稿情報の各々について、正規化後の情報量Ｓの値と正規化後の類似度Ｒの値を合計し、合計値が大きい投稿情報の優先度が高くなるように投稿ＩＤが0001〜0003の３つの投稿情報の優先順位を決定する。決定した優先順位はＲＡＭ３４ａに記憶される。
この例において、仮に、正規化後の情報量ＳがＳ1＝1、Ｓ2＝0、Ｓ3＝0.2であり、類似度がＲ1＝0.5、Ｒ2＝0、Ｒ3＝1であるとすると、合計値ＴはＴ1＝1.5、Ｔ2＝0、Ｔ3＝1.2となり、優先順位は、［投稿ＩＤ＝0001］→［投稿ＩＤ＝0003］→［投稿ＩＤ＝0002］と決定されたものとする。投稿ＩＤ＝0001を有する投稿情報は、情報量Ｓが最も大きく類似度Ｒが中程度であるので最も優先順位が高く、投稿ＩＤ＝0003を有する投稿情報は、情報量Ｓは最小値に近いが類似度Ｒが最も大きいため２番目に高い優先順位となっている。

次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２７において、地図情報提供サーバ４０に表示されようとする地図の範囲の地図画像データを要求してこれを取得し、選択された投稿情報をブログサーバ２０から取得する。そして、各投稿情報のプロフィールアイコン、ユーザ名、投稿日時及び投稿テキストを吹き出し画像内に表示した投稿情報画像を生成し、各投稿情報の緯度経度情報に対応する地図上に各投稿情報画像をマッピングしたブログ地図ページを生成し、携帯端末装置１０に対して送信して、ブログ地図ページ生成処理を終了する。
この場合において、ＣＰＵ３１は、複数の投稿情報画像のうち、優先順位が高いものほど前面に表示されるように、複数の投稿情報画像を配置する。また、最前面にある投稿情報の本文テキストの文字サイズを他の投稿情報の文字サイズよりも大きくなるように設定する。すなわち、優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で表示されるように設定する。

携帯端末装置１０のＣＰＵ１１は、ブログ地図ページをブログ地図提供サーバ３０から受信すると、タッチパネル１２の表示領域１２ａにこれを表示する。図１０に、ブログ地図ページＢＭの表示例を示す。図示の例では、３つの投稿情報（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３）が優先順位に従って（Ｔ１→Ｔ３→Ｔ２の順に）表示されている。具体的には、優先順位が高い投稿情報がより前面に表示され、且つ、最前面の投稿情報の投稿情報画像内では文字サイズが大きく表示されている。このように、優先順位が最も高い投稿情報Ｔ１が、優先順位が低い投稿情報Ｔ３及びＴ２よりも強調された態様で（すなわち、前面に且つ大きな文字サイズで）地図上に表示されている。また、優先順位がＴ２よりも高い投稿情報Ｔ３が、優先順位が低い投稿情報Ｔ２よりも強調された態様で（すなわち、前面に）地図上に表示されている。

以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、情報的価値が高い投稿情報がより強調された態様で表示されるため、視認性を向上しつつ、投稿情報が地図の閲覧者にとって情報的価値が高い情報であることが分かり易い態様で携帯端末装置１０に表示されるように制御することが可能となる。よって、ユーザは、ブログ地図ページを開くだけで、自己にとって情報的価値が高い情報にまず注目して地図を閲覧することができ、ユーザの利便性が格段に向上する。

より詳細には、情報量Ｓ（評価値）の基礎となる「ＲＴ数」、「文字数」、「メンション（＠）を含まない」、「情報ＵＲＬを含む」、「写真を含む」、［スパムユーザでない］、「不適切用語を含まない」、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、［話題のニュースのＵＲＬを含む］、「話題の路線名を含む」、及び「地名を含む」のそれぞれは、情報的価値が高いほどその値が大きくなるように定められているため、情報量Ｓの値が大きいほど優先順位が高くなる。
すなわち、本実施形態では、情報量算出部（投稿情報評価部）３１ｃは、投稿情報の投稿テキストが付加価値情報（情報ＵＲＬ又は写真ＵＲＬ）を含む場合には当該投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出し、情報的価値が少ないことを示す文字列もしくは記号又は不適切用語を含む場合には当該投稿情報の優先順位が低くなるように評価値を算出し、投稿情報の文字数が多いほど（すなわち、投稿情報の文書量が多いほど）当該投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出し、投稿情報の閲覧者に再投稿された回数が多いほど当該投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出し、投稿情報の投稿者が悪質ユーザに該当する場合には当該投稿情報の優先順位が低くなるように評価値を算出し、直近の投稿情報から抽出された特徴語への適合度、又は直近の投稿情報で多用される注目語への適合度が高いほど投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出する。
したがって、本実施形態によれば、情報量が多く且つ直近の特徴語や注目語への適合度が高い投稿情報はブロク地図ページの閲覧者にとってより情報的価値が高い情報として優先的に表示するとともに、読む価値が低いか又は閲覧に不適切な投稿情報は情報的価値が低いとして、表示の優先度を下げるので、閲覧者にとって情報的価値が量的に高い投稿情報を表示したブログ地図ページを提供することが可能となる。

また、類似度Ｒ（評価値）の基礎となる「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、「既婚又は未婚の別」、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」は、投稿者と携帯端末装置１０のユーザ（閲覧者）との類似度が大きいほどその値が高くなるように定められているため、類似度Ｒの値が大きいほど優先順位が高くなる。
すなわち、本実施形態では、ユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）３１ｄは、投稿情報の投稿者の属性を示す投稿者属性情報と携帯端末装置（表示装置）１０のユーザの属性を示す閲覧者属性情報との類似度が高いほど、投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出する。投稿情報の投稿者の属性と当該投稿情報の閲覧者の属性とが類似しているほど、閲覧者は、投稿情報の内容に興味を持つ可能性が高いと推定される。よって、閲覧者の個人的又は社会的環境や、興味や嗜好により適合した投稿情報、言い換えるならば、情報的価値が質的に高い投稿情報を表示したブログ地図ページを提供することが可能となる。

＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
上述した第１実施形態では、ブログ地図提供サーバ３０が複数の投稿情報を評価して得た評価値（情報量及び類似度の少なくともいずれかによって定まる評価値）に応じて優先順位を決定し、優先順位が高い投稿情報を優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で携帯端末装置１０に表示させるよう制御する。これに対し、第２実施形態に係るブログ地図提供サーバ３０Ａは、複数の投稿情報の投稿テキストを形態素解析してカテゴリに分類し、ブログ地図ページの閲覧者（携帯端末装置１０のユーザ）が指定したカテゴリに属する投稿情報のみを表示対象として決定する点で、第１実施形態に係るブログ地図提供サーバ３０と異なる。
なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その説明は適宜省略するものとする。

図１１に、第２実施形態に係るブログ地図提供サーバ（情報処理装置）３０Ａの機能構成を示す。図示のように、ブログ地図提供サーバ３０Ａは、投稿情報分類部３１１ａ、投稿情報選択部（第３投稿情報選択部）３１１ｅ、及びブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）３１１ｆを有する。これらの機能はＣＰＵ３１によって実現される。
また、ブログ地図提供サーバ３０Ａは、ブログサーバ２０から投稿情報を受信する投稿情報受信部３３ａ、携帯端末装置１０から受信した表示要求に含まれる地理的範囲の地図の地図画像データを地図情報提供サーバ４０に対して要求するとともに、地図情報提供サーバ４０から地図画像データを受信する地図情報要求部・受信部３３ｂ、携帯端末装置１０からブログ地図ページの表示要求を受信する表示要求受信部３３ｃ、及びブログ地図ページ生成部３１１ｆが生成したブログ地図ページを携帯端末装置１０へ送信するブログ地図ページ送信部３３ｄを備える。これらの機能は、ＣＰＵ３１の制御のもと送受信部３３によって実現される。表示要求受信部３３ｃが受信する表示要求は、表示されようとする地図の範囲の指定に加えて、カテゴリの指定を含む。

記憶装置３４ｃは、解析結果テーブルＴＢＬ１３を記憶する解析結果記憶部ＳＴ３を備える。図１２に、解析結果テーブルＴＢＬ１３の一例を示す。図示のように、解析結果テーブルＴＢＬ１３には、各投稿情報のＩＤである投稿ＩＤに対応付けて、ユーザ名、投稿日時、及び、緯度経度情報を含む基本項目が記憶され、さらに、分類項目が記憶されている。分類項目（カテゴリ）としては、「音楽」、「アウトドア」、及び「観光」のほか、「グルメ」、「写真」、「スポーツ」などが例示される。

投稿情報分類部３１１ａは、投稿情報受信部３３ａを介してブログサーバ２０から投稿情報を受信すると、受信した投稿情報の投稿テキストを形態素解析して複数の分類項目のいずれかに分類し、その分類結果を解析結果テーブルＴＢＬ１３（図１２）における当該投稿情報の投稿ＩＤ及び「分類項目」に対応付けて記憶する。具体的には、各分類項目に対応する単語のリストを分類辞書として記憶装置３４ｃに保持しておき、形態素解析により投稿テキストから抽出された有意語が辞書に記憶された単語と一致するか否かを判定する。そして、一致する単語数が最も多い分類項目を、当該投稿情報の分類項目として決定する。

投稿情報選択部３１１ｅは、解析結果テーブルＴＢＬ１３に記憶された投稿情報のうち、表示要求受信部３３ｃを介して携帯端末装置１０から受信した表示要求に含まれる地理的範囲内の緯度経度情報を有する複数の投稿情報を特定する。そして、これらの投稿情報のうち、表示要求に含まれるカテゴリの指定に応じた分類項目に属する投稿情報を、表示する投稿情報として決定する。

ブログ地図ページ生成部３１１ｆは、投稿情報選択部３１１ｅが選択した複数の投稿情報を地図上に表示したブログ地図ページを生成するものである。ブログ地図ページ生成部３１１ｆは、まず、地図情報要求部・受信部３３ｂにより、携帯端末装置１０から受信した表示要求に含まれる地理的範囲の地図の地図画像データを地図情報提供サーバ４０に対して要求し、表示対象の地図画像データを取得する。
次に、ブログ地図ページ生成部３１１ｆは、表示する投稿情報として決定された各投稿情報のプロフィールアイコン、ユーザ名、投稿日時及び投稿テキストを吹き出し画像内に表示した投稿情報画像を生成し、各投稿情報の緯度経度情報に対応する地図上に各投稿情報画像をマッピングしたブログ地図ページを生成する。生成されたブログ地図ページは、ブログ地図ページ送信部３３ｄを介して携帯端末装置１０に送信され、携帯端末装置１０は受信したブログ地図ページをタッチパネル１２の表示領域１２ａに表示する。

以上説明したように、本実施形態によれば、投稿情報の投稿テキストを形態素解析して複数の分類項目のいずれかに分類し、携帯端末１０のユーザが指定した分類に属する投稿情報のみを選択して地図上に表示するので、ブログ地図ページの閲覧者が必要とする情報を優先的に表示することが可能となり、ユーザにとっての利便性が向上する。
ところで、ツイッターのようなマイクロブログサービスでは、投稿情報の投稿テキストに「＃」で始まるハッシュタグを含めることで、投稿情報をラベリングできる。このため、ハッシュタグを用いて投稿テキストを分類することも考えられる。しかしながら、ハッシュタグは投稿者が任意に意図的に入力するラベルであるため、ハッシュタグを用いて分類するのでは、ハッシュタグを含まない投稿情報が表示対象から除外されてしまい、閲覧者にとって有用な情報が網羅的に表示されないおそれがある。これに対して、本実施形態によれば、投稿テキスト自体を形態素解析した結果を用いて投稿情報を分類するので、表示対象となる投稿情報の母集団が拡大され、閲覧者にとって情報的価値が高い情報が提供できる可能性が増大する。

＜第２実施形態の変形例＞
（１）本実施形態の変形例として、ブログ地図提供サーバ３０Ａが備える機能を携帯端末装置に備えさせるようにしてもよい。すなわち、携帯端末装置が、投稿情報分類部３１１ａ、投稿情報選択部３１１ｅ、ブログ地図ページ生成部３１１ｆ、解析結果記憶部ＳＴ３、投稿情報受信部３３ａ、地図情報要求部・受信部３３ｂに対応する機能を備えるようにしてもよい。この態様によれば、ブログ地図提供サーバを介さずとも、携帯端末装置は、ブログ地図ページの視認性を確保しつつ、閲覧者にとって情報的価値が高い情報を優先的に表示することが可能となる。
（２）本実施形態では、投稿情報をカテゴリに分類し、携帯端末１０のユーザが指定した分類に属する投稿情報のみを選択して地図上に表示するが、本実施形態のブログ地図提供サーバ３０Ａに、さらに、上述した第１実施形態に係るブログ地図提供サーバ３０と同様の機能を備えさせるように構成し、ブログ地図ページ生成部３１１ｆは、投稿情報選択部３１１ｅが決定した投稿情報のうち、優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位が高い投稿情報を、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で表示されるようにしてもよい。この態様によれば、携帯端末装置１０のユーザは、自己が指定したカテゴリに属する投稿情報のうち、自己にとって情報性が高い情報にまず注目して地図を閲覧することができ、ユーザの利便性が格段に向上する。

＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。
本実施形態は、ブログ地図提供サーバではなく携帯端末装置が情報量算出処理、ユーザ類似度算出処理、優先順位決定処理、及びブログ地図ページ生成処理を行う点が上述した第１実施形態と相違する。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その説明は適宜省略するものとする。

図１３は、本実施形態に係るブログ地図表示システム２のブロック図である。同図に示すように、本実施形態に係るブログ地図表示システム２は、移動通信網ＭＮと、移動通信網ＭＮに接続するブログサーバ２０、ブログ地図提供サーバ３０Ｂ、及び地図情報提供サーバ４０と、移動通信網ＭＮに接続する複数の携帯端末装置１０Ｂとを備える。また、このブログ地図表示システム２は、携帯端末装置（情報処理装置）１０Ｂのタッチパネル１２（表示装置）に表示する地図上に、表示範囲によって画定される地理的範囲に属する投稿情報を表示させるものである。

ブログ地図提供サーバ３０Ｂは、図示のように、投稿情報解析部３１ａ、トレンド情報生成部３１ｂ、判定用情報記憶部ＳＴ１、及び解析結果記憶部ＳＴ２を有する。投稿情報解析部３１ａ及びトレンド情報生成部３１ｂは、上記第１実施形態の投稿情報解析部３１ａ及びトレンド情報生成部３１ｂと同様であり、これらの機能はＣＰＵ３１によって実現される。投稿情報解析部３１ａは、特定文字列有無判定部３１ａ1、情報ＵＲＬ有無判定部３１ａ2、悪質ユーザ該当判定部３１ａ3、写真画像有無判定部３１ａ4、文字数取得部３１ａ5、再投稿数取得部３１ａ6、流行度情報取得部３１ａ7、及び付加情報取得部３１ａ8を備え、トレンド情報生成部３１ｂは、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1、ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2、話題のニュース情報生成部３１ｂ3、及び話題の路線情報生成部３１ｂ4を備える。

また、判定用情報記憶部ＳＴ１及び解析結果記憶部ＳＴ２は記憶装置３４ｃに保持されるものであり、上記第１実施形態の判定用情報記憶部ＳＴ１及び解析結果記憶部ＳＴ２と同様である。
ブログ地図提供サーバ３０Ｂは、携帯端末装置１０Ｂからのブログ地図ページの表示要求に応じて、解析結果記憶部ＳＴ２に記憶された解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２の記憶内容を携帯端末装置１０Ｂに対して送信する。

携帯端末装置１０Ｂは、情報量算出部（投稿情報評価部）１１ｃ、ユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）１１ｄ、優先順位決定部１１ｅ、及びブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）１１ｆを備える。記憶部１４のＲＯＭには、コンピュータに本実施形態に係る投稿情報解析処理を実行させるための投稿情報解析処理プログラム及びブログ地図生成処理を実行させるためのブログ地図生成プログラムを含むアプリケーションプログラムとしてブログ地図アプリが記憶されている。情報量算出部１１ｃ、ユーザ類似度算出部１１ｄ、投稿情報選択部１１ｅ、及びブログ地図ページ生成部１１ｆの機能は、携帯端末装置１０ＢのＣＰＵ１１がこのアプリケーションプログラムを実行することにより実現される。
情報量算出部１１ｃ、ユーザ類似度算出部１１ｄ、優先順位決定部１１ｅ、及びブログ地図ページ生成部１１ｆ各部は、上記第１実施形態の情報量算出部３１ｃ、ユーザ類似度算出部３１ｄ、優先順位決定部３１ｅ、及びブログ地図ページ生成部３１ｆとそれぞれ同様である。ただし、情報量算出部１１ｃ及びユーザ類似度算出部１１ｄは、ブログ地図提供サーバ３０Ｂから受信した解析結果（解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２の記憶内容）に基づいて、情報量Ｓ及び類似度Ｒを算出する。また、ブログ地図ページ生成部１１ｆは、生成したブログ地図ページをタッチパネル１２の表示領域１２ａに表示させるように制御する。

図１４は、本実施形態に係る処理の流れを示すシーケンスチャートである。図示のように、ブログサーバ２０はユーザから投稿された投稿を受け取る度に、ユーザ名、ユーザが設定した写真画像などのプロフィールアイコン、投稿テキスト、及び投稿日時などを含む投稿情報をブログ地図提供サーバ３０Ｂに送信する（Ｓｂ1）。
ブログ地図提供サーバ３０ＢのＣＰＵ３１は、ブログサーバ２０から投稿情報受信部３３ａを介して新たな投稿情報を受け取ると、投稿情報解析処理（Ｓｂ2）を実行し、解析結果を解析結果記憶部ＳＴ２の解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２に記憶する（Ｓｂ3）。

次に、ＣＰＵ３１は、携帯端末装置１０Ｂからブログ地図ページの表示要求を受信すると（Ｓａ1）、これに応じて、地図情報提供サーバ４０に対して、受信した表示要求に含まれる地図の範囲に対応する地図画像データを要求する（Ｓｂ4）。そして、ＣＰＵ３１は、地図情報提供サーバ４０から地図画像データを受信すると（Ｓｂ5）、解析結果テーブルＴＢＬ１１及び付加情報テーブルＴＢＬ１２に記憶された解析結果データのうち、携帯端末装置１０Ｂから受信した表示要求に含まれる地図の範囲に属する緯度経度情報を有する投稿情報に対応するレコードを、当該範囲内にある全ての投稿情報について取得する。そして、受信した地図画像データ、取得した解析結果データ、及び上記地図の範囲内にある投稿情報（ユーザ名、ユーザが設定した写真画像などのプロフィールアイコン、投稿テキスト、及び投稿日時などを含む）を、携帯端末装置１０Ｂに対して送信する（Ｓｂ6）。

携帯端末装置１０ＢのＣＰＵ１１は、ブログ地図提供サーバ３０Ｂから通信インタフェース１３（投稿情報受信部）を介して、地図画像データ、解析結果データ、及び投稿情報を受信すると、受信した情報を記憶部１４のＲＡＭに一旦記憶し、表示されようとする地図の範囲に属する投稿情報の各々について、情報量算出処理（Ｓａ2）及びユーザ類似度算出処理（Ｓａ3）を実行する。
ここで、本実施形態では、ブログ地図アプリが最初に起動されると、携帯端末装置１０Ｂのユーザ（すなわち、閲覧者）に関するユーザ属性情報（「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」）及び「興味があるジャンル」の入力をユーザに促すことにより、これらの情報が予め取得されて、記憶部１４に記憶される。また、「投稿した頻度が高い単語」については、携帯端末装置１０のユーザがブログサービスの登録ユーザである場合には、ブログ地図アプリが起動される度に、ユーザは自己のユーザ名及びパスワードでブログサービスにログインするように促される結果、過去の一定期間における閲覧者の投稿情報から「投稿した頻度が高い単語」が自動的に取得されて、記憶部１４に記憶される。
ＣＰＵ１１は、ブログ地図提供サーバ３０Ｂから受信した情報及び記憶部１４に記憶されたユーザ属性情報、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」に基づいて、各投稿情報についての情報量Ｓ及び類似度Ｒを算出して、記憶部１４のＲＡＭに一旦記憶する。

次に、ＣＰＵ１１は、各投稿情報について、ＲＡＭに記憶された情報量Ｓ及び類似度Ｒに基づいて表示対象である複数の投稿情報の表示の優先度を決定する（Ｓａ4）。続いてＣＰＵ１１は、優先順位決定部３１ｅが選択した複数の投稿情報を地図上に表示したブログ地図ページを生成し、携帯端末装置１０のタッチパネル１２に表示させる。
このとき、第１実施形態と同様に、複数の投稿情報画像のうち、優先順位が高いものほど前面に表示されるように、複数の投稿情報画像を配置する。また、最前面にある投稿情報のテキストの文字サイズが他の投稿情報の文字サイズよりも大きくなるように設定する。

以上説明したように、本実施形態では、携帯端末装置（情報処理装置）１０Ｂは、各々が地理的属性を有する複数の投稿情報の各々の情報的価値を表す評価値を算出する情報量算出部（投稿情報評価部）１１ｃ及びユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）１１ｄと、投稿情報評価部が決定した評価値に応じて複数の投稿情報の優先順位を決定する優先順位決定部１１ｅと、表示されようとする地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報を地図上に表示させるようタッチパネル１２（表示装置）を制御する場合に、優先順位決定部１１ｅが決定した優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で地図上に表示された表示情報を生成するブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）１１ｆとを有する。
よって、本実施形態によれば、上述した第１実施形態と同様の効果が得られる。すなわち、本実施形態によれば、情報的価値が高い投稿情報がより強調された態様で表示されるため、視認性を向上しつつ、地図の閲覧者にとって情報的価値が高い情報が優先的に携帯端末装置１０に表示されるように制御することが可能となる。よって、ユーザは、ブログ地図ページを開くだけで、自己にとって情報性が高い情報にまず注目して地図を閲覧することができ、ユーザの利便性が格段に向上する。
また、本実施形態によれば、ブログ地図提供サーバではなく、携帯端末装置１０Ｂが情報量算出処理、ユーザ類似度算出処理、優先順位決定処理、及びブログ地図ページ生成処理を行うため、ブログ地図提供サーバの負荷が分散されるという利点がある。

＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。
上述した第１実施形態では、ブログ地図提供サーバ３０が複数の投稿情報を評価して得た評価値（情報量及び類似度の少なくともいずれかによって定まる評価値）に応じて優先順位を決定し、優先順位が高い投稿情報を優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で携帯端末装置１０に表示させるよう制御する。ところで、携帯端末装置１０のタッチパネル１２に表示される地図の縮尺は、ユーザが地図の拡大又は縮小を行うことで自由に変更され得る。ところが、地図の縮尺が縮小された場合、すなわち、表示される範囲が拡大された場合、この範囲内の緯度経度情報を有する投稿情報の数が増加してしまう。このため、地図の縮尺が縮小された場合には、表示される投稿情報の数を制限する必要が生ずる。そこで、第４実施形態に係るブログ地図提供サーバは、第１実施形態の構成に加え、表示されようとする地図の縮尺が小さい場合には、表示される投稿情報の数を優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位にしたがって制限するものである。

図１５は、第４実施形態に係るブログ地図提供サーバ（情報処理装置）３０Ｃの機能構成を示すブロック図である。第４実施形態に係るブログ地図提供サーバ３０Ｃの機能構成は、投稿情報選択部３１ｇを有する点を除いて、第１実施形態と同一である。以下の説明において、第１実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その説明は適宜省略する。

投稿情報選択部（第２投稿情報選択部）３１ｇは、表示されようとする地図の縮尺が閾値よりも小さい場合には、当該地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報のうち、予め定められた所定数の投稿情報を、優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位の高いものから順に選択する。ブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）３１ｆは、投稿情報選択部３１ｇが選択した所定数の投稿情報が地図上に表示されたブログ地図ページ（表示情報）を生成する。

図１６に、本実施形態に係る動作の流れを示す。ステップＳ２６おいて、ＣＰＵ３１が、表示されようとする地図の範囲に属する複数の投稿情報の優先順位を決定すると、次に、ＣＰＵ３１は、当該表示されようとする地図の縮尺が閾値未満か否かを判定する（ステップＳ２６ａ）。例えば、東京都心部において２駅から３駅分の範囲をタッチパネル１２の表示領域１２ａに表示可能な程度の縮尺が８千分の１であり、これが閾値として定められているとする。ＣＰＵ３１は、ステップＳ１２の表示要求で受信した地図の範囲から、タッチパネル１２に表示されようとする地図の縮尺を取得し、取得した縮尺が８千分の１未満であるか否かを判定する。８千分の１未満である場合（ステップＳ２６ａ：ＹＥＳ）、すなわち、例えば、東京都心部における２駅から３駅分の範囲よりも大きな範囲の地図が表示されようとしている場合、処理をステップＳ２６ｂに進める。一方、閾値以上である場合、（ステップＳ２６ａ：ＮＯ）、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２６ｂの処理を実行することなく、処理をステップＳ２７に進める。

ステップＳ２６ｂにおいて、ＣＰＵ３１は、優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位が高いものから順に、所定数ｐ（例えば、ｐ＝１０、ｐは自然数）の投稿情報を選択する。次に、ステップＳ２７において、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２６ｂにおいて選択された所定数の投稿情報が表示され、且つ、優先順位が高い投稿情報が、優先度が低い投稿情報よりも強調された態様で表示されたブログ地図ページＢＭを生成して、携帯端末装置１０に送信する。

以上説明したように、本実施形態によれば、表示されようとする地図の縮尺が閾値未満である場合には、地図に表示される投稿情報の数を、情報的価値を示す指標に基づいて定められた優先順位が高いものから順に選択して所定数に制限するので、地図上で投稿情報画像が重なり合う可能性が軽減され、視認性が向上される。

＜第４実施形態の変形例＞
上述した第４実施形態では、表示されようとする地図の縮尺の閾値未満の場合には、所定数の投稿情報を当該地図の範囲に属する複数の投稿情報のうち予め定められた所定数の投稿情報を、優先順位の高いものから順に選択するが、本発明はこれに限られず、以下の変形が可能である。
（１）表示されようとする地図の範囲に多数の投稿情報が含まれる場合には、地図の縮尺が縮小されたか否かにかかわらず、表示される投稿情報の数を制限する必要が生ずる。よって、表示されようとする地図の縮尺に関わらず、優先順位が高い所定数の投稿情報を選択して表示するようにしてもよい。すなわち、投稿情報選択部（第２投稿情報選択部）３１ｇは、地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報のうち、縮尺に関わらない所定数の投稿情報を、優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位が高いものから順に選択するようにしてもよい。
（２）表示されようとする地図の縮尺に応じて、選択される投稿情報の数を異ならせるようにしてもよい。すなわち、投稿情報選択部（第２投稿情報選択部）３１ｇは、地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報のうち、地図の縮尺に応じた数の投稿情報を、優先順位決定部３１ｅが決定した優先順位が高いものから順に選択するようにしてもよい。地図の縮尺に応じた数は、演算により求められてもよいし、縮尺の範囲との対応表に予め記憶された値が用いられてもよい。

（３）表示されようとする地図の縮尺に応じて評価値の閾値が可変となるように予め定めておき、地図の縮尺に応じて定められた評価値の閾値を超える投稿情報のみを表示するようにしてもよい。
図１７は、本変形例に係る動作の流れを示すフローチャートであり、図１８は、本変形例に係る縮尺テーブルＴＢＬ１４の一例を示す図である。縮尺テーブルＴＢＬ１４はブログ地図提供サーバ３０Ｃの記憶装置３４ｃに記憶されており、地図の縮尺の範囲ごとに評価値の閾値を予め定めたものである。ここで、評価値の閾値は、正規化された情報量Ｓの値と正規化された類似度Ｒの値との合計値である。上述したように、優先順位決定部３１ｅは、正規化後の情報量Ｓの値と類似度Ｒの値とを合計して、合計値（すなわち、評価値）が大きいものの優先度が高くなるように複数の投稿情報の優先順位を決定する。縮尺テーブルＴＢＬ１４は、縮尺が小さいほど評価値の閾値が高くなるように定めたものである。

図１７に示すように、ステップＳ２６おいて、ＣＰＵ３１が、表示されようとする地図の範囲に属する複数の投稿情報の優先順位を決定すると、次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２６ｃにおいて、縮尺テーブルＴＢＬ１４を参照して、当該表示されようとする地図の縮尺が属する範囲に対応する評価値の閾値を取得し、閾値を超える投稿情報を全て選択する。次に、ステップＳ２７において、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２６ｃにおいて選択された投稿情報が表示され、且つ、優先順位が高い投稿情報が、優先度が低い投稿情報よりも強調された態様で表示されたブログ地図ページを生成して、携帯端末装置１０に送信する。
すなわち、投稿情報選択部（第１投稿情報選択部）３１ｇは、表示されようとする地図の範囲に属する地理的属性を有する複数の投稿情報のうち、表示されようとする地図の縮尺に応じて定められた評価値の閾値を超える投稿情報を選択し、ブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）３１ｆは、前記投稿情報選択部が選択した投稿情報が前記地図上に表示された表示情報を生成する。なお、本変形例では、縮尺が小さいほど評価値の閾値が高くなるように定められているが、縮尺が小さいほど評価値の閾値が低くなるように定められてもよい。また、縮尺テーブルＴＢＬ１４を設ける代わりに、演算により縮尺に応じた閾値を求めてもよい。
本変形によれば、表示されようとする地図の縮尺に応じて、情報的価値を示す指標に基づいて算出した投稿情報の評価値が閾値を超える投稿情報だけを表示対象とすることにより地図の縮尺が縮小された場合の投稿情報の数を制限するので、地図上で投稿情報画像が重なり合う可能性が軽減され、視認性が向上される。

なお、上述した第４実施形態及び本変形例のいずれにおいても、ブログ地図提供サーバ３０Ｃではなく携帯端末装置が、情報量算出処理、ユーザ類似度算出処理、優先順位決定処理、投稿情報選択処理、及びブログ地図ページ生成処理を行うようにしてもよい。すなわち、携帯端末装置が、情報量算出部（投稿情報評価部）、ユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）、優先順位決定部、投稿情報選択部（第１投稿情報選択部又は第２投稿情報選択部）、及びブログ地図ページ生成部（表示情報生成部）を備えるようにしてもよい。

＜変形例＞
本発明は上述した第１〜第４実施形態に限定されるものではなく、以下の変形が可能である。また、各変形例は適宜組み合わせることができる。
（１）上述した第１、第３及び第４実施形態では、複数の投稿情報のうち優先順位が高い投稿情報を、優先順位が低い他の投稿情報よりも強調された態様で表示させる場合に、最前面に表示させる投稿情報の文字サイズが他の投稿情報の文字サイズよりも大きくなるように設定する。しかしながら、本発明はこれに限られない。
図１９は、本実施形態施形態の変形例に係るブログ地図ページＢＭの表示例を示す図である。図示の例では、最前面に表示させる投稿情報Ｔ１だけを、プロフィールアイコン、ユーザ名、投稿日時、及びテキストの内容を含む詳細表示画像とし、他の複数の投稿情報（Ｔ２〜Ｔ５）についてはサイズの小さな吹き出し画像の枠だけを、各投稿情報の緯度経度情報に対応する位置に表示した簡易画像とする。この態様によれば、最も情報的価値が高いと推定される情報だけを可読な状態で表示して視認性を確保しつつ、情報的価値が相対的に低い他の投稿情報についてはそれらの存在を示すだけの簡易表示とすることで投稿情報の数を量的に把握できるという利点がある。
また、さらに別の態様として、投稿情報が表示開始後一定時間で消えるよう設定されている場合に、優先順位が高い投稿情報ほど表示時間を長くするように携帯端末装置１０，１０Ｂを制御してもよい。この態様によれば、情報的価値が高い投稿情報ほど画面上に留まる時間が長くなるので、優先度が高い投稿情報の可読性及び視認性が向上するという利点がある。また、優先順位が高い投稿情報の投稿情報画像の色と、優先順位が低い投稿情報の投稿情報画像の色とを相違させてもよい。すなわち、優先順位が高い投稿情報の投稿情報画像の色が、優先順位が低い投稿情報の投稿情報画像の色よりも目立つ色となるようにしてもよい。また、優先順位が高い投稿情報を表示し、優先度が低い投稿情報を表示しないようにしてもよい。すなわち、優先順位が低い投稿情報よりも優先順位が高い投稿情報が強調された態様で地図上に表示される場合に、優先順位が高い投稿情報だけが地図上に表示されるようにしてもよい。

（２）上述した第１、第３及び第４実施形態では、トレンド情報生成部３１ｂが、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1、ＨＯＴキーワード情報生成部３１ｂ2、話題のニュース情報生成部３１ｂ3、及び話題の路線情報生成部３１ｂ4を備え、流行度情報取得部３１ａ7は、各生成部が生成したトレンド情報に基づいて、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、及び「話題の路線名を含む」の各項目に関する値を取得するが、本発明はこれに限られない。例えば、移動通信網ＭＮ内の他のサーバ装置又は外部のサーバ装置がＷｅｂサイトでトレンド情報を提供している場合には、流行度情報取得部３１ａ7は、Ｗｅｂサイトで閲覧可能なトレンド情報に基づいて、「地名の特徴語数」、「ＨＯＴキーワード数」、「話題のニュースのＵＲＬを含む」、及び「話題の路線名を含む」の各項目に関する値を取得してもよい。すなわち、ブログ地図提供サーバ３０は、トレンド情報生成部３１ｂを備えていなくてもよい。なお、この場合には、流行度情報取得部３１ａ7は、トレンド情報が表示されているＷｅｂサイトをスクレイピングして、必要な情報を取得することになる。当該変形例によれば、他のＷｅｂサイトが提供する情報を用いるので、ブログ地図提供サーバ３０の資源が節約できるという利点がある。
一方、本変形例では、投稿情報が話題のニュースのＵＲＬを含む否かを判定するに際し、スクレイピングにより投稿回数を取得する必要がある。この意味においては、上述した実施形態のように話題のニュース情報生成部３１ｂ3によって生成された情報を参照する方が簡単である。また、上述した実施形態によれば、投稿回数を記憶装置３４ｃから直接取得できるので各ニュース記事の話題の度合いが数値で簡単にわかるという利点がある。

（３）上述した第１、第３及び第４実施形態では、情報量Ｓと類似度Ｒの両方を評価値とするが、いずれか一方を評価値として用いるようにしてもよい。情報量Ｓのみを評価値として用いる場合には、ブログ地図提供サーバ３０は、ユーザ類似度算出部３１ｄを備えなくてもよく、ＣＰＵ３１は、ブログ地図ページ生成処理においてステップＳ２５を実行しなくてもよい。一方、類似度Ｒのみを評価値として用いる場合には、ブログ地図提供サーバ３０は、不適切情報記憶部ＳＴ１１、悪質ユーザ情報記憶部ＳＴ１２、写真ＵＲＬ記憶部ＳＴ１３、特定文字列有無判定部３１ａ1、情報ＵＲＬ有無判定部３１ａ2、悪質ユーザ該当判定部３１ａ3、写真画像有無判定部３１ａ4、文字数取得部３１ａ5、再投稿数取得部３１ａ6、流行度情報取得部３１ａ7、トレンド情報生成部３１ｂ、及び情報量算出部３１ｃを備えなくてもよく、ＣＰＵ３１は、ブログ地図ページ生成処理においてステップＳ２４を実行しなくてもよい。また、類似度Ｒのみを評価値として用いる場合には、解析結果テーブルＴＢＬ１１のうち基本項目を除く項目が不要となる。

（４）上述した第１、第３及び第４実施形態では、類似度Ｒの算出に際してユーザ属性（デモグラフィック属性及びサイコグラフィック属性）の各指標の一致不一致に応じて、類似度Ｒを算出するが、これに限られない。
例えば、投稿者及び携帯端末装置１０のユーザ（閲覧者）の両方がブログサービスにユーザ登録している場合には、投稿者及び閲覧者ごとに、過去の投稿情報の本文テキストとプロフィールテキストを解析し、本文テキスト又はプロフィールテキストに記載の単語であれば「１」を付与し、なければ「０」というベクトルを作成する。そして、投稿者の単語ベクトルと閲覧者の単語ベクトルの内積を計算して類似度Ｒとして用いるようにしてもよい。すなわち、ユーザ類似度算出部（投稿情報評価部）３１ｄは、投稿情報の投稿テキスト及び対応する投稿者のプロフィールテキストの少なくともいずれかを解析して単語を抽出し、携帯端末装置１０のユーザが投稿した投稿情報の投稿テキスト及び当該ユーザのプロフィールテキストの少なくともいずれかを解析して単語を抽出し、評価対象である投稿情報の投稿者について抽出した単語と携帯端末装置１０，１０Ｂのユーザについて抽出した単語との類似度が高いほど、当該投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出するようにしてもよい。

具体的には、例えば、単語（term1, term2, term3, term4）について、投稿者Ａの単語ベクトルが（1,1,1,1）であり、閲覧者の単語ベクトルが（1,0,0,1）であれば、両者の類似度Ｒ＝(1×1)＋(1×0)＋(1×0)＋(1×1)＝2となり、投稿者Ｂの単語ベクトルが（0,1,1,0）であり、閲覧者のベクトルが（1,0,0,1）であれば、両者の類似度Ｒ＝(0×1)＋(1×0)＋(1×0)＋(0×1)＝0となる。よって、この場合には、投稿者Ａの投稿情報が投稿者Ｂの投稿情報よりも強調された態様で表示される。なお、上述した実施形態と同様に、投稿者の単語ベクトルと閲覧者の単語ベクトルの内積が閾値を超えた投稿者の投稿情報を強調された態様で表示するようにしてもよい。また、単語ベクトルは、上述したｔｆ−ｉｄｆの値を用いて算出するようにしてもよい。

投稿情報の投稿テキストやプロフィールテキストで用いられる単語には、投稿者や閲覧者の志向が色濃く反映される場合が多い。このため、年齢や性別といったユーザ属性を用いて類似度を算出する場合よりも、きめ細やかなユーザ特性に基づいて類似度を判定することが可能となる。
また、上述した第１、第３及び第４実施形態では、ブログサーバ２０から登録ユーザのユーザ属性データが提供される態様について説明したが、登録ユーザによっては、自己の属性データを一切登録しない場合もあり得る。また、ブログサーバ２０がユーザ属性データを提供しない場合も考えられる。本変形例によれば、このような場合にも、類似度を評価値として用いることができるという利点がある。

（５）上述した第１、第３及び第４実施形態では、投稿情報解析部が解析した全ての項目の数値を式Ａに代入して情報量Ｓとして算出するが、一部の項目については情報量Ｓの計算対象から除外してもよい。例えば、投稿情報の投稿者がスパムユーザに該当する場合や、本文テキストに不適切用語を含む場合には、対応する投稿情報を予め算出対象から除外するようにしてもよい。
また、上述した実施形態では情報量Ｓの算出式として式Ａを例示したが、これに限られない。また、情報量の算出に用いる各指標は上記実施形態に例示したものに限られず、各投稿情報の情報的価値（情報量の多寡や情報の適性）を示す他のものを用いてもよい。

（６）上述した第１、第３及び第４実施形態では、不適切用語として、禁止用語を例示するが、本発明はこれに限られず、閲覧目的に応じて選定された特定の単語を不適切用語として用いてもよい。ここで、閲覧目的に応じて選定された不適切用語は、閲覧者が何を目的としてブログ地図ページを閲覧するかに応じて選定された単語である。例えば、閲覧者が観光目的でブログ地図ページを閲覧するには、「事故発生」や「容疑者逮捕」といった用語が不適切用語となり得る。この場合、不適切用語情報記憶部ＳＴ１１には、禁止用語に加えて、閲覧目的に応じて選定された不適切用語が記憶される。また、ブログ地図提供サービスにおいて、ユーザが特定の閲覧目的でブログ地図ページを閲覧する場合には、その閲覧目的を予め設定可能なように構成すればよい。この態様によれば、例えば、閲覧目的に応じて適切な単語を含む投稿情報が優先的に表示されるので、ユーザの利便性が向上する。

（７）上述した第１〜第４実施形態において、ユーザ属性に応じて投稿情報画像の表示態様を相違させてもよい。例えば、男性と女性とで吹き出し画像の色彩を相違させてもよい。この態様によれば、地図の閲覧者は、特定の地点について男性と女性がどれくらい投稿しているかを一見して把握することが可能となる。
第２実施形態の場合には、第１実施形態の場合と同様に、ブログ地図提供サーバ３０Ｂが付加情報取得部３１ａ8及び付加情報テーブルＴＢＬ１２を備えるようにし、ユーザ属性に応じて投稿情報画像の表示態様を相違させてもよい。
なお、この態様では、「年齢」、「性別」、「職業」、「居住地」、及び「既婚又は未婚の別」といったデモグラフィック属性だけでなく、「興味があるジャンル」、及び「投稿した頻度が高い単語」などのサイコグラフィック属性に応じて表示態様を相違させてもよい。また、表示態様は、色彩の他に、画像の点滅や模様、形状などでもよい。

（８）上述した第１〜第４実施形態では、投稿情報画像として、吹き出し画像内にプロフィールアイコン、ユーザ名、投稿日時及び投稿テキストを表示するが、これに限られず、これらの要素の少なくとも１つ又は２以上を任意に組み合わせたものを表示するようにしてもよい。
また、上述した第１〜第４実施形態では、吹き出し画像内に投稿情報を表示する際に、投稿情報の投稿テキスト全文をそのまま表示するが、本発明はこれに限られない。例えば、第１実施形態、第３及び第４実施形態の場合には、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1が生成した特徴語に一致する単語だけを表示してもよいし、地域別特徴語情報生成部３１ｂ1が生成した特徴語に一致する単語だけを強調表示してもよい。強調表示の態様としては、例えば、色彩を相違させる、蛍光表示する、文字サイズを大きくするなどの態様がある。また、第２実施形態の場合にも、ブログ地図提供サーバ３０Ｂが表示するカテゴリに応じたカテゴリ別特徴語情報生成部を備えるように構成することによりカテゴリに特有の特徴語を生成して、当該特徴語に一致する単語を単独表示又は強調表示するようにしてもよい。この態様によれば、地図の閲覧者は、一見して投稿情報の主題を把握することが可能となる。
また、別の態様として、投稿情報が写真画像などの添付画像を含む場合には、投稿テキストを表示する代わりに、添付画像だけを表示するようにしてもよい。この態様によれば、地図の閲覧者は、一見して投稿情報の内容を把握することが可能となる。

（９）その他の変形例
上述した第１、第３及び第４実施形態では、投稿情報に付加価値情報として写真画像が添付されている場合に、当該投稿情報の優先順位が高くなるように評価値を算出するが、写真画像に限られず、描画画像や動画像、音声などの付加価値情報であってもよい。
上述した第１〜第４実施形態では、各投稿情報の緯度経度情報を、ジオタグによって示される緯度経度情報と本文テキストの解析により導出される地名の緯度経度情報の両方に基づいて判定していたが、どちらか一方を用いるようにしてもよい。
また、第１〜第４実施形態では、ユーザがブログ地図を閲覧する際に用いる端末は携帯端末装置１０であるが、これに限られず、据置型のパーソナルコンピュータ装置であってもよい。また、携帯端末装置１０は通信機能を有しているものであれば良く、電話機能を有している必要はない。また、タッチパネルを有している必要はなく、表示部と操作部とが別々に構成されているものでもよい。

１……ブログ地図表示システム、１０……携帯端末装置（表示装置）、１０Ｂ……携帯端末装置（情報処理装置）、１１……ＣＰＵ（投稿情報評価部、優先順位決定部、第１投稿情報選択部、第２投稿情報選択部、表示情報生成部、投稿情報分類部）、１２……タッチパネル（表示装置）、１３……通信インタフェース、１４……記憶部、１５……マイク、１６……スピーカ、２０……ブログサーバ、３０，３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ……ブログ地図提供サーバ（情報処理装置）、３１……ＣＰＵ（投稿情報評価部、優先順位決定部、第１投稿情報選択部、第２投稿情報選択部、表示情報生成部、投稿情報分類部）、３２……ディスプレイ、３３……通信インタフェース、３４ａ……ＲＡＭ、３４ｂ……ＲＯＭ、３４ｃ……記憶装置、３５……入力部、４０……地図情報提供サーバ、ＢＭ……ブログ地図ページ、Ｔ……投稿情報。

Claims (8)

1. 各々が地理的属性を有する複数の投稿情報の各々の情報的価値を表す評価値を算出する投稿情報評価部と、
   前記投稿情報評価部が決定した評価値に応じて前記複数の投稿情報の優先順位を決定する優先順位決定部と、
   表示されようとする地図の範囲に属する前記地理的属性を有する複数の投稿情報のうち、前記評価値が、前記地図の縮尺に応じて定められた閾値を超える複数の投稿情報を選択する第１投稿情報選択部と、
   前記第１投稿情報選択部が選択した複数の投稿情報を前記地図上に表示させるよう表示装置を制御する場合に、前記優先順位決定部が決定した優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で前記地図上に表示された表示情報を生成する表示情報生成部と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記投稿情報評価部は、前記各投稿情報の投稿テキストの文書量が多いほど当該投稿情報の優先順位が高くなるように前記評価値を算出するとともに、前記投稿テキストに付加価値情報が含まれている場合には、当該投稿情報の優先順位が高くなるように前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記投稿情報評価部は、前記各投稿情報の投稿テキストが情報的価値が少ないことを示す文字列もしくは記号又は不適切用語を含む場合、又は前記各投稿情報の投稿者が悪質ユーザに該当する場合には当該投稿情報の優先順位が低くなるように前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記投稿情報評価部は、前記各投稿情報が当該投稿情報の閲覧者に再投稿された回数が多いほど、当該投稿情報の優先順位が高くなるように前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記投稿情報評価部は、前記各投稿情報の、直近の投稿情報から抽出された特徴語への適合度、又は直近の投稿情報で多用される注目語への適合度が高いほど、当該投稿情報の優先順位が高くなるように前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記投稿情報評価部は、前記各投稿情報の投稿者の属性を示す投稿者属性情報と前記表示装置のユーザの属性を示す閲覧者属性情報との類似度が高いほど、当該投稿情報の優先順位が高くなるように前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記投稿情報評価部は、前記各投稿情報の投稿テキスト及び前記投稿情報の投稿者のプロフィールテキストの少なくともいずれかを解析して単語を抽出し、前記表示装置の前記ユーザが投稿した投稿情報の投稿テキスト及び当該ユーザのプロフィールテキストの少なくともいずれかを解析して単語を抽出し、前記投稿者について抽出した単語と前記ユーザについて抽出した単語との類似度が高いほど、当該投稿情報の優先順位が高くなるように前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 各々が地理的属性を有する複数の投稿情報の各々の情報的価値を表す評価値を算出し、
   前記評価値に応じて前記複数の投稿情報の優先順位を決定し、
   表示されようとする地図の範囲に属する前記地理的属性を有する複数の投稿情報のうち、前記評価値が、前記地図の縮尺に応じて定められた閾値を超える複数の投稿情報を選択し、
   前記選択された複数の投稿情報を前記地図上に表示させるよう表示装置を制御する場合に、前記決定した優先順位が高い投稿情報が、優先順位が低い投稿情報よりも強調された態様で前記地図上に表示された表示情報を生成する、
   ことを特徴とする表示優先度決定方法。

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