JP6609079B2 - 記事評価システム - Google Patents

Description

本発明は、記事評価システムに関し、詳しくは、ＳＮＳで発信される分散型の記事に対して速やかに真偽判定の評価をすることができる記事評価システムに関する。

従来、発生した事象（事件や事故、株価の変動等）に対する情報（記事又はニュースであり、以下記事という）を閲覧するための方法としては、テレビ、ラジオ、インターネット上のニュースサイト等（以下、記事発信システムという）があり、不特定多数のユーザ（視聴者、閲覧者ともいう）に対して様々な記事を提供している。このような記事発信システムは、発生した事象の情報収集、その真偽の確認（情報の裏付け）、情報の加工等の工程を経て、最終的に不特定多数のユーザに発信される中央集権型の記事発信システムである。

このような中央集権型の記事発信システムでは、発生した事象の情報収集、その真偽を確認（情報の裏付け）、情報の加工等の工程を経て、最終的に事象を発信するか否を決定した後、発生した事象が記事として一般に配信（テレビ、ラジオのニュース番組、速報、ニュースサイトへの掲載）される。このため、中央集権型の記事発信システムは、記事の配信速度が遅い。

さらに、最終的に記事を配信するか否を権限者（中央集権者）が決定するため、「報道しない自由」や「権力者への忖度」等で、記事の真実が黙殺されたり、記事が歪曲されて報道されたりする恐れがある。また、中央集権者が恣意的に記事を操作してプロパガンダに使用される恐れもある。

一方、近年では、記事発信システムとして、インターネット回線等により複数のユーザがそれぞれ所持するユーザ端末（スマートフォン、ユーザ端末、タブレット型端末等）を相互に通信可能に接続し、リアルタイムで記事の配信が行えるＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）が知られている。このようなＳＮＳとしては、Ｌｉｎｅ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等があり、会員登録しているユーザ間で配信された記事を共有している。

上記のＳＮＳを利用した記事発信システムは、発生した事象の記事が、この事象を検出したユーザから個々にリアルタイムで発信される分散型の記事発信システムといえる。このため、記事を発信するユーザの自身の判断で、偽の記事が恣意的に発信される恐れがある。また、偽の記事でなくても、ユーザが事象を誤判断して記事として発信する恐れがあり、記事の正確性を担保する仕組みが整っていない。

また、分散型の記事発信システムでは、記事を受信したユーザの感情、嗜好などのバイアスが絡むため、例えば、記事に対する評価（例えば、「いいね」）が記事の正確性に必ずしも結びつかない。また、分散型の記事発信システムでは、記事以外の雑多な情報で溢れており、その中から有効な記事を選択する必要がある。

このため、個々のニュース記事やブログ記事の影響力を定量的に算出することを可能とするニュース記事評価システムが開示されている（特許文献１参照）。また、教師データ作成や事前学習の負担や弊害無しで、ブログなどユーザ記事との類似性を迅速・高精度に判定可能にする引用判定装置が開示されている（特許文献２参照）。

特開２０１１−１０８０５３号公報 特開２０１０−０６７２４３号公報

しかしながら、上述した特許文献１や特許文献２では、相対的に発信速度の速いブログ記事（引例２ではユーザ記事）と、相対的に発信速度が遅いニュース記事（引例２では公表記事）とを比較して判定するものである。このため、発信速度の速いブログ記事（上述した分散型の情報発信システム）に対する判定速度が、発信速度が遅いニュース記事（上述した中央集権型の情報発信システム）に引っ張られるため、記事評価の速度が遅くなるという問題がある。

さらに、ブログ記事以外の分散型の記事発信システム（例えば、Ｌｉｎｅ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等）における発信した記事に対する評価システムについては、現状では、事象を検出したユーザの発信した記事を評価するシステムはない。すなわち、分散型の記事発信システムにおいても、発生した事象に対する記事が速やかに評価（つまり、真偽判定）されるシステムが必要とされている。

そこで、本発明は、事象を検出しユーザが発信した記事に対して、速やかに真偽の評価を行い、記事の速報性はもとより、記事の真偽の信頼度を担保することが可能な記事評価システムを提供することを目的とする。

本発明は、システム事業者が管理するシステムサーバと、複数のユーザがそれぞれ所有するユーザ端末と、が公衆通信回線網を介してそれぞれ相互に通信可能に接続されている記事評価システムにおいて、前記複数のユーザのうち事象を検出したユーザが個々にリアルタイムで記事を発信するＳＮＳを構成し、前記システムサーバは、前記ＳＮＳにおいて、事象を検出したユーザが記事発信ユーザとして前記ユーザ端末から発信した記事を受信する記事受信手段と、前記記事受信手段により受信した記事を、前記ＳＮＳに所属する前記記事発信ユーザを含むユーザのユーザ端末に配信する記事配信手段と、前記ＳＮＳ内の前記記事発信ユーザを除くユーザが、前記記事発信ユーザが発信した記事に対して真偽判定ユーザとして真偽判定を行い、その結果を前記ユーザ端末から受信する真偽判定受信手段と、前記真偽判定受信手段で受信した記事に対する真偽判定に基づいて、前記記事発信ユーザが発信した記事の真偽を決定する真偽判定手段と、前記真偽判定手段の決定に基づいて、前記記事発信ユーザに対してポイントを与奪する第１ポイント与奪手段と、前記真偽判定手段の決定に基づいて、前記真偽判定ユーザに対してポイントを与奪する第２ポイント与奪手段と、備え、前記ユーザ端末は、前記システムサーバに対して、事象を検出したユーザが前記記事発信ユーザとして記事を発信する記事発信手段と、前記システムサーバから配信された記事を受信するとともに、前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定を前記システムサーバに送信する真偽判定送信手段と、を備えたことを特徴とする記事評価システムとした。

また、前前記第１ポイント与奪手段及び前記第２ポイント与奪手段により、前記記事発信ユーザ及び前記真偽判定ユーザに与奪されるポイントは、前記ＳＮＳ内の複数のユーザ毎に、ポイント数及びスコア数として増減を管理し、前記第１ポイント与奪手段は、前記記事発信ユーザが発信した記事が、前記真偽判定手段により真と判定された場合は、当該記事発信ユーザの前記ポイント数及び前記スコア数に所定ポイント数を加算し、前記記事発信ユーザが発信した記事が、前記真偽判定手段により偽と判定された場合は、当該記事発信ユーザの前記ポイント数及び前記スコア数から所定ポイント数を減算し、前記第２ポイント与奪手段は、前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、前記真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ場合は、当該真偽判定ユーザの前記ポイント数及びスコア数に一定ポイント数を加算し、前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、前記真偽判定手段による真偽判定の結果と異なる場合は、当該真偽判定ユーザの前記ポイント数及びスコア数から一定ポイント数を減算することを特徴とする。

前記第２ポイント与奪手段は、前記記事発信ユーザが発信した記事に対する真偽判定の応答が速い前記真偽判定ユーザに対して、当該真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、前記真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ場合を条件として、当該真偽判定ユーザに対して付与する一定ポイント数を所定の割合で増加させることを特徴とする。

また、前記ポイント数は、予め定められた交換率で暗号資産と交換可能としたことを特徴とする。

また、前記ポイント数又はスコア数の多寡によってユーザのランク付けを行い、高ランクのユーザが前記記事発信ユーザとして発信した記事は、前記ユーザ端末にユーザが認識容易なように表示されることを特徴とする。

また、前記真偽判定手段は、前記真偽判定ユーザからの真偽判定情報の数が所定数に達したことを条件として、前記記事発信ユーザが発信した記事の真偽判定を行うことを特徴とする。

本発明によれば、複数のユーザのうち事象を検出したユーザが個々にリアルタイムで記事を発信するＳＮＳを構成し、ＳＮＳの複数のユーザの中から事象を検出したユーザが記事発信ユーザ（所謂、記事投稿者）としてシステムサーバにユーザ端末から記事を発信（記事発信手段）する。ユーザ端末から記事を受信（記事受信手段）したシステムサーバは、ＳＮＳを構成するユーザのユーザ端末にシステムサーバから配信（記事配信手段）される。ＳＮＳを構成する複数のユーザのうち、記事発信ユーザを除く真偽判定ユーザ（所謂、真偽判定者）は、記事発信ユーザから発信された記事に対する真偽判定をユーザ端末からシステムサーバに送信（真偽判定送信手段）する。システムサーバは、ユーザ端末から記事に対する真偽判定を受信（真偽判定受信手段）に基づいて、記事発信ユーザが発信した記事の真偽判定を決定（真偽判定手段）する。システムサーバは、記事発信ユーザが発信した記事の真偽判定に基づいて、記事発信ユーザにポイントを与奪（第１ポイント与奪手段）する。また、記事発信ユーザが発信した記事の真偽判定の結果に基づいて、真偽判定ユーザに対してポイントを与奪（第２ポイント与奪手段）する。この構成により、記事発信ユーザが発信した記事に対して真偽判定ユーザが真偽を判定し、記事の真偽を決定することで、記事の最速の提供及び提供された記事の正確性を担保することができる記事評価システムを提供することが可能となる。

また、システムサーバの第１ポイント与奪手段及び第２ポイント与奪手段により、記事発信ユーザ及び真偽判定ユーザに与奪されるポイントは、ＳＮＳ内の複数のユーザ毎に、ポイント数及びスコア数として増減が管理されている。そして、記事発信ユーザが発信した記事が真と判定された場合は、記事発信ユーザに対して所定ポイント数（例えば、１０ポイント）をポイント数及びスコア数に加算し、記事が偽と判定された場合は、記事発信ユーザに対して所定ポイント数をポイント数及びスコア数から減算する。さらに、真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、システムサーバにおける真偽判定の結果と同じ場合は、同じ真偽判定の真偽判定ユーザに対して一定ポイント数（例えば、５ポイント）をポイント数及びスコア数に加算し、真偽判定の結果と異なる場合は、異なる真偽判定ユーザに対して一定ポイント数をポイント数及びスコア数から減算する。これにより、真の記事を発信した記事発信ユーザや、記事に対して正しい真偽判定をした真偽判定ユーザにはポイントが加算され、偽の記事を発信した記事発信ユーザや、記事に対して正しい真偽判定ができなかった真偽判定ユーザにはポイントが減算される。このため、必然と記事発信ユーザからの偽の記事の発信を防止する事が可能となるとともに、真偽判定ユーザが記事に対して正当な評価を下す確率が向上し、信頼性の高い記事評価システムを構築する事が可能となる。

また、記事発信ユーザが発信した記事に対する真偽判定の応答が速い真偽判定ユーザに対して、この真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ場合を条件として、当該真偽判定ユーザに対して付与（第２ポイント与奪手段）される一定ポイント数を所定の割合で増加させることができる。具体的には、例えば、最速で正しい真偽判定を行った真偽判定ユーザには、所定の割合で一定ポイント数を増加させる計算式（例えば、一定ポイント数×１．３）で、ポイントの増加を図ることができる。そして、増加された一定ポイント数は、真偽判定ユーザ毎のポイント数及びスコア数に加算されてシステムサーバにおいて管理される。これにより、ポイントを少しでも多く稼ぎたい真偽判定ユーザは、できるだけ迅速に真偽判定を行うことが獲得できるポイント数の増加につながるため、記事に対する迅速な真偽判定が期待でき、真偽判定ユーザが記事に対して正当な評価を下す速度が向上し、記事の最速の提供ができるだけではなく、提供された記事の正確性を素早く担保することができる。

また、複数のユーザによる記事の閲覧数の多さや、関心のある記事に対する賛同（例えば、「いいね」）等の数に応じて、上記第１ポイント与奪手段により「真」の記事を発信した記事発信ユーザに付与される所定ポイント数や上記第２ポイント与奪手段により当該記事の正確な真偽判定を行った真偽判定ユーザに付与される一定ポイント数を増加させることができる。具体的には、複数のユーザからの記事に対する賛同（例えば、「いいね」）の数が所定数を超えた場合に、記事発信ユーザに付与される所定ポイント数や真偽判定ユーザに付与される一定ポイント数を所定の割合で増加させたり、又は、付与される所定ポイント数や一定ポイント数に所定数（例えば、２ポイント）を加算して増加させたりする。そして、増加された所定ポイント数は、「いいね」の評価を所定数以上獲得し、さらに、「真」の記事を発信した記事発信ユーザ毎のポイント数及びスコア数に加算され、増加された一定ポイント数は、「いいね」の評価を所定数以上獲得した記事に対して、正確な真偽判定を行った真偽判定ユーザ毎のポイント数及びスコア数に加算されてシステムサーバにおいて管理される。これにより、記事評価システムにおいて発信された記事のうち、本システムにおいて有益又は関心の高い記事に対して正当な評価を付与することができるので、記事発信ユーザによる記事の発信や真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定への関心を高めることができる。

また、ユーザに付与されたポイントは、ユーザ毎にシステムサーバでポイント数として管理されている。そして、ユーザが所望する場合は、ポイント数は変動レート（変動する交換率）で暗号資産と交換可能としている。この暗号資産は、従来、仮想通貨と呼称されていたものであり、２０１８年にアルゼンチンのブエノスアイレスで開かれたＧ２０サミットにおいて、仮想通貨は通貨の特性を欠くものであるとされたことを契機として、通貨と明確に区別するために用いられた呼称である。以後、本発明においては暗号資産として呼称を統一する。暗号資産は、現実に流通している通貨（貨幣）とは異なるものであるが、現実の通貨に換金可能なものである。このようにポイントと暗号資産とを交換可能とすることで、真の記事の発信や記事に対する正確な真偽判定をしたユーザは、金銭報酬と同等の報酬を得ることができるので、本システムにおいてＳＮＳを構成する複数のユーザから発信される記事や記事に対する真偽判定の質の向上を図ることができる。

また、ユーザに付与されたポイントは、ユーザのスコア数としてもシステムサーバに記憶管理されている。そして、スコア数の多寡によってユーザのランク付けを行い、ランクの高いユーザが発信した記事は、ＳＮＳを構成する複数のユーザに配信された場合に、ユーザ端末の表示手段（液晶装置等）に表示される記事をユーザが認識容易なようしている。上述したように、ユーザが獲得したポイントは暗号資産と交換可能としているので、暗号資産とポイントを交換すると一時的にユーザのポイント数は減ってしまう。このため、ユーザが本システムで獲得したポイントは、ポイント数とスコア数とで分けて記憶管理する。これにより、ポイント数は暗号資産との交換で減少するが、スコア数はユーザ毎に獲得したポイントの絶対値として記憶される。このように、スコア数によってユーザのランクを決定し、ランクの高いユーザが記事発信ユーザとして発信した記事は、ユーザ端末の表示手段に、ユーザが認識容易なように表示することで、信頼度の高い記事がＳＮＳ内の複数のユーザが認識し易い構成とすることができる。

なお、ユーザが認識容易な記事は、例えば、ユーザ端末の表示手段に新着記事として優先的に表示させる、記事を表示する順位を上位にする、記事の文字を太くしたり大きくしたりする等、他の記事との表示の差別化を図ることができればよい。

また、スコアの高い（つまり、信頼度の高い）記事発信ユーザが発信した記事は、他の真偽判定ユーザが認識し易くすることで、真偽判定ユーザによる真偽判定の対象記事となる確率も向上するので、記事発信ユーザ及び真偽判定ユーザにとってポイントの獲得機会を増やすことが可能となり、本システムにおいてランクアップする機会を増やすことができる。

また、本発明では、真偽判定ユーザからの真偽判定が所定数を超えたことを条件として、記事発信ユーザが発信した記事の真偽判定を実行する。すなわち、基本的に本発明の真偽判定は、真偽判定ユーザからの真偽判定の多数決で決定される。通常、記事の真偽判定の精度は真偽判定ユーザからの真偽判定が多いほど高くなる。そこで、本発明においては、真偽判定ユーザからの真偽判定が最低でも所定数（例えば、３０）に達するまでは、所定時間真偽判定を決定しないようにして記事の真偽判定の精度を高めるようにしている。

但し、所定時間（例えば、２４時間）が経過しても真偽判定ユーザからの真偽判定が所定数に達しなかった場合、つまり、真偽判定ユーザからの真偽判定が極端に少なかった場合は、当該記事は真偽不明（所謂、ドロー）として処理する。また、真偽判定ユーザからの真偽判定が所定数に達した場合でも、真偽判定が拮抗していた場合、具体的には、真偽判定のいずれも所定割合（例えば、６８％）を超えなかった場合は、この記事も真偽不明（所謂、ドロー）として処理する。なお、記事の判定がドローの場合は、記事を発信した記事発信ユーザ、記事の真偽判定をした真偽判定ユーザともに、ポイントの増減は発生しない。

さらに、本発明においては、記事発信ユーザが発信した記事に対して偽の判定が決定された場合、又は、真偽不明（所謂、ドロー）の判定が決定され場合は、当該記事は一定時間（例えば、４８時間）内に削除するようにしている。このようにすることで、ＳＮＳ内の複数のユーザのユーザ端末に表示される記事の信頼度（真の記事の確率）を高めることができる。

本実施形態の記事評価システムの構成を示す図である。 本実施形態の記事評価システムのシステムサーバの電気的構成を説明するブロック図である。 本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける各種処理のフローチャートである。 本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける各種処理のフローチャートである。 本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける各種処理のフローチャートである。 本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける各種処理のフローチャートである。 本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の表示例を示す図である。 本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の発信例を示す図である。 本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の真偽判定を説明する図である。 本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の真偽判定を説明する図である。 本実施形態の記事評価システムのユーザのランクを説明する図である。 本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける各種処理のフローチャートである。

この発明の要旨は、システム事業者が管理するシステムサーバと、複数のユーザがそれぞれ所有するユーザ端末と、が公衆通信回線網を介してそれぞれ相互に通信可能に接続されている記事評価システムにおいて、前記複数のユーザのうち事象を検出したユーザが個々にリアルタイムで記事を発信するＳＮＳを構成し、前記システムサーバは、前記ＳＮＳにおいて、事象を検出したユーザが記事発信ユーザとして前記ユーザ端末から発信した記事を受信する記事受信手段と、前記記事受信手段により受信した記事を、前記ＳＮＳに所属する前記記事発信ユーザを含むユーザのユーザ端末に配信する記事配信手段と、前記ＳＮＳ内の前記記事発信ユーザを除くユーザが、前記記事発信ユーザが発信した記事に対して真偽判定ユーザとして真偽判定を行い、その結果を前記ユーザ端末から受信する真偽判定受信手段と、前記真偽判定受信手段で受信した記事に対する真偽判定に基づいて、前記記事発信ユーザが発信した記事の真偽を決定する真偽判定手段と、前記真偽判定手段の決定に基づいて、前記記事発信ユーザに対してポイントを与奪する第１ポイント与奪手段と、前記真偽判定手段の決定に基づいて、前記真偽判定ユーザに対してポイントを与奪する第２ポイント与奪手段と、備え、前記ユーザ端末は、前記システムサーバに対して、事象を検出したユーザが前記記事発信ユーザとして記事を発信する記事発信手段と、前記システムサーバから配信された記事を受信するとともに、前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定を前記システムサーバに送信する真偽判定送信手段と、を備えたことを特徴とする記事評価システムに関する。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳説する。図１は、本実施形態の記事評価システムの構成を示す図である。図２は、本実施形態の記事評価システムのシステムサーバの電気的構成を説明するブロック図である。図３〜図６は、本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける各種処理のフローチャートである。図７は、本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の表示例を示す図である。図８は、本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の発信例を示す図である。図９は、本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の真偽判定を説明する図である。図１０は、本実施形態の記事評価システムのユーザ端末における記事の真偽判定を説明する図である。図１１は、本実施形態の記事評価システムのユーザのランクを説明する図である。図１２は、本実施形態の記事評価システムのシステムサーバにおける多段階真偽判定処理のフローチャートである。

［１．記事評価システムの構成］
以下、本実施形態における記事評価システムの構成の概要を、図１を参照して説明する。なお、本実施形態におけるＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）は、複数のユーザのうち事象を検出したユーザが個々にリアルタイムで記事を発信する分散型の記事発信システムであり、さらに、記事を発信したユーザ以外の他のユーザにより記事に対する真偽判定が決定される相互監視型の記事発信システムである。すなわち、従来のＳＮＳ（例えば、Ｌｉｎｅ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等）とは異なる機能を有する新しいＳＮＳ（以下、ＴｒｕｅＮｅｗｓという。）である。また、以下の説明では、本実施形態のＴｒｕｅＮｅｗｓにおいて、ＪＲ東日本（例えば、山手線）で通勤する複数のユーザのうち、ＪＲ東日本における列車の運行状況や駅の状況を記事として発信した場合を一例として説明する。

図１に示すように、記事評価システム１は、システム事業者１００が管理するシステムサーバ１０と、複数のユーザ２００が所持するユーザ端末２０とが公衆通信回線網５０を介してそれぞれ相互に通信可能に接続されている。

システムサーバ１０としては、周知のコンピュータが好適に用いられる。なお、周知のコンピュータとしては、据え置き型のデスクトップパソコン等が好適に用いられるが、公衆通信回線網５０を介して相互に通信可能な機能を備えたものであればよい。また、ユーザ端末２０は、スマートフォン、タブレット型端末、モバイル用のノートパソコン等が好適に用いられる。なお、公衆通信回線網５０は、周知のインターネット回線、携帯電話通信回線、電話回線、通信衛星回線等である。

システム事業者１００は、記事評価システム１のシステムサーバ１０を管理運用する事業者である。複数のユーザ２００は、記事評価システム１を利用するために、記事評価システム１が運用するシステムサーバ１０のＴｒｕｅＮｅｗｓに予め登録（例えば、会員登録）している。

記事評価システム１において、ユーザ２００が検出した事象（例えば、通勤等で使用するＪＲ東日本の山手線の運行状況（運行休止、遅れ、乗車率等）や駅の状況等）の記事をＴｒｕｅＮｅｗｓで発信し、この発信された記事に対して、記事を発信したユーザ２００以外の他のユーザ２００が真偽判定を行うことで、記事の正確性を担保する。

上述した構成において、本実施形態においては、本システムを管理するシステム事業者１００のシステムサーバ１０のＴｒｕｅＮｅｗｓに予め登録しているユーザ２００が、ユーザ端末２０によりシステムサーバ１０のＴｒｕｅＮｅｗｓにアクセスすることにより、複数のユーザ２００がそれぞれ所有するユーザ端末２０において、公衆通信回線網５０を介して、ユーザ２００が検出した事象（例えば、ＪＲの運行状況（運行休止、遅れ、乗車率等）や駅の状況等）の記事の発信や配信した記事に対して真偽判定が行われることとなる。

ユーザ端末２０からのＴｒｕｅＮｅｗｓへのアクセスは、例えば、ユーザ２００がＴｒｕｅＮｅｗｓに会員登録することで、ＴｒｕｅＮｅｗｓ専用のアプリケーションソフト（以下、単に専用アプリという。）がシステムサーバ１０のＴｒｕｅＮｅｗｓからユーザ端末２０にダウンロードされる。この専用アプリは、ユーザ端末２０に保存され、専用アプリのアイコンがユーザ端末２０の画面に表示される。このアイコンをユーザ端末２０の画面において選択（所謂、タップ）するだけで、ＴｒｕｅＮｅｗｓとユーザ端末２０とのアクセスを確立することができる。

なお、ユーザ端末２０とＴｒｕｅＮｅｗｓとのアクセスの確立は、上述した専用アプリをダウンロードする方法だけに限定されるものではない。例えば、ユーザ２００がＴｒｕｅＮｅｗｓに会員登録した際に、ユーザ２００毎に発行されるユーザＩＤや暗証番号を用いて、ユーザ端末２０からＴｒｕｅＮｅｗｓにアクセスし、その後、ＷｅｂサイトであるＴｒｕｅＮｅｗｓで実行可能なアプリケーションプログラム（所謂、Ｗｅｂアプリ）を読み込んで実行することで、ユーザ端末２０とＴｒｕｅＮｅｗｓとのアクセスを確立する方法でもよい。つまり、ＴｒｕｅＮｅｗｓとユーザ端末２０とのアクセスを確立する方法であれば、様々な方法を用いることができる。このようにして、ユーザ２００はＴｒｕｅＮｅｗｓに参加する事ができ、ユーザ端末２０からの記事の発信、システムサーバ１０から配信される記事の受信、配信された記事に対する真偽判定の送信等が可能となる。

ここで、本実施形態におけるユーザ２００のランクについて説明する。図１１に示すように、ユーザ２００のランクは、最上位のＳランクから以下、Ａランク、Ｂランク、Ｃランク、Ｄランクの順で五つのランクにユーザ２００毎のスコアの数値範囲に応じて区分される。ユーザ２００のランクの数値が「１０００〜」の範囲の場合に当該ユーザ２００はＳランクとなる。ユーザ２００のランクの数値が「６００〜９９９」の範囲の場合に当該ユーザ２００はＡランクとなる。ユーザ２００のランクの数値が「３００〜５９９」の範囲の場合に当該ユーザ２００はＢランクとなる。ユーザ２００のランクの数値が「１００〜２９９」の範囲の場合に当該ユーザ２００はＣランクとなる。ユーザ２００のランクの数値が「０〜９９」の範囲の場合に当該ユーザ２００はＤランクとなる。

このユーザ２００毎のランクは、システムサーバ１０において管理され、ユーザ２００による記事の発信や記事に対する真偽判定を行うことでユーザ２００に与奪されるポイントの累積であるスコアにより決定される。このため、ＴｒｕｅＮｅｗｓに新規登録したユーザ２００は、スコアが０から始まるため基本的に最下位のＤランクとなる。なお、図１１に示すユーザ２００のランクはあくまで一例であり、もっと詳細にランクを区分してもうおいし、ランクの数値範囲も適宜変更可能である。

そして、ユーザ２００が真実の記事を発信した場合や発信した記事に対する正しい真偽判定を行った場合は、ユーザ２００毎のスコアに所定のポイントが加算される。そして、このスコアの数値が図１１に示すランクの数値範囲に応じたスコアに達することでユーザ２００のランクがアップする。一方、ユーザ２００が偽りの記事の発信や発信した記事に対する間違った真偽判定を行った場合は、ユーザ２００毎のスコアから所定のポイントが減算される。そして、このスコアの数値が図１１に示すランクの数値範囲に応じたスコアに達することでユーザ２００のランクがダウンする。

なお、ＴｒｕｅＮｅｗｓに新規登録したユーザ２００を一律に最下位のＤランクとするのではなく、例えば、ユーザ２００が専門職（例えば、国家資格を有する高度な専門性を有する医師、弁護士等）である場合は、最初から所定数（６００又は１０００）のスコアを付与し、登録時に上位ランクであるＳランク又はＡランクに位置付けることもできる。このような専門職を有するユーザ２００は、専門職に関連する記事（例えば、医師の場合は医療関係、弁護士の場合は法律関係等）に対する造詣が深いため、専門職関連の記事の信頼度が高いとともに、真偽判定の信頼度も高い。このように、専門職のユーザ２００に特典を付与することで、本実施形態のＴｒｕｅＮｅｗｓで発信される記事の信頼度を向上させることができるとともに、記事の評価（つまり、記事の真偽判定）の質を高く保つことができ、間違った記事の発信を防止することができる。

［２．システムサーバの構成］
以下、図２を参照して、本実施形態の記事評価システム１におけるシステムサーバ１０の電気的構成を説明する。システムサーバ１０は、記憶部１１、入出力制御部１２、制御部１３、外部通信Ｉ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）制御部１４などから構成されている。

記憶部１１は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の大容量記憶装置により構成され、本実施形態において、記事評価システム１のＴｒｕｅＮｅｗｓに登録された複数のユーザ２００の各種情報（氏名、年齢等のユーザの基本情報、ポイント数、スコア数、ランク等）が記憶されている。また、記憶部１１には、事象を検出したユーザ２００が発信した記事やこの記事を発信したユーザ２００以外による記事に対する真偽判定等も記憶されている。

入出力制御部１２は、システムサーバ１０に接続されている図示しない液晶表示装置や、キーボード／マウスなどの外部入出力装置との各種データの入出力を制御する。

制御部１３は、図示しないＣＰＵ（中央演算装置）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどで構成されている。また、この制御部１３のＣＰＵは、ＲＯＭ又は記憶部１１に予め記憶されている各種プログラムを実行することにより、後述の記事受信処理（記事受信手段）、記事配信処理（記事配信手段）、真偽判定処理（真偽判定手段）等として機能することになる。

外部通信Ｉ／Ｆ制御部１４は、外部の公衆通信回線網５０と接続され、制御部１３の指示に基づいて、記事評価システム１における複数のユーザ２００が所有するユーザ端末２０との通信を制御する。外部通信Ｉ／Ｆ制御部１４は、制御部１３の指示に基づいて、ユーザ２００が所有するユーザ端末２０からの記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の受信、複数のユーザ２００に対する記事の配信、真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定の受信を制御する。ここで受信された記事や真偽判定の情報は、複数のユーザ２００毎に紐づけられて記憶部１１に記憶される。

［３．記事受信処理］
以下、図３を参照して、本実施形態の記事評価システム１におけるユーザ２００（以下、記事発信ユーザ２００ａという）が発信した記事のシステムサーバ１０における記事受信処理を説明する。なお、この記事受信処理は上述したシステムサーバ１０の制御部１３（以下、制御部１３という。）において実行される処理である。また、この処理は、記事発信ユーザ２００ａからの記事の受信を契機として実行される処理である。さらに、この処理は、本実施形態における記事受信手段として機能する。

図３に示すように、記事受信処理を実行するシステムサーバ１０の制御部１３（以下、単に制御部１３という）は、記事評価システム１に登録している複数のユーザ２００のうち、事象を検出した記事発信ユーザ２００ａが発信した記事を発信し、記事発信ユーザ２００ａのユーザＩＤや記事の受信時刻と紐づけて、記憶部１１の所定の領域に記憶する（ステップＳ１０）。

制御部１３は、記事評価システム１を構成するユーザ２００の内、受信した記事の配信を希望するユーザ２００のユーザ端末２０に記事を配信する（ステップＳ１１）。この処理は、本実施形態における記事配信手段として機能する。ここで、ユーザ２００のユーザ端末２０に配信された記事は、詳細は後述するが、図９に示すように、ユーザ端末２０の液晶表示装置で構成された表示装置２１に記事として表示される。この処理が終了すると、制御部１３は記事受信処理を終了する。

ここで、本実施形態の記事評価システム１に登録されている複数のユーザ２００には、本実施形態のような、通勤等で使用するＪＲ東日本の山手線の運行状況等や駅の状況等のローカルニュースを必要としないユーザ２００もいる。このため、本実施形態の記事評価システム１では、予めユーザ２００が関心のある記事の配信を選択できるようしている。例えば、ＴｒｕｅＮｅｗｓでユーザに配信される記事は、ユーザ２００がキーワード（例えば、山手線、株価相場等）や配信ユーザ等の条件で予めＴｒｕｅＮｅｗｓに指定できるようにする。そして、ＴｒｕｅＮｅｗｓは、ユーザ２００が指定した条件に該当する記事を検索し、該当する記事があった場合に、当該記事をユーザ２００のユーザ端末２０へ配信する。これにより、ユーザ２００が指定した条件に合った記事（つまり、ユーザ２００が関心のある記事）がユーザ２００のユーザ端末２０に配信されることになる。

また、記事の配信を希望する条件を指定していないユーザ２００は、本実施形態の記事評価システム１のシステムサーバ１０にアクセスすることで、一般のニュースサイトや掲示板のように、システムサーバ１０に記憶されている記事をユーザ２００が任意に検索して閲覧可能としている。

［４．真偽判定受信処理］
以下、図４を参照して、本実施形態の記事評価システム１におけるユーザ２００（以下、真偽判定ユーザ２００ｂという）が発信した記事に対する真偽判定のシステムサーバ１０における真偽判定受信処理を説明する。なお、この真偽判定受信処理は上述したシステムサーバ１０の制御部１３（以下、制御部１３という。）において実行される処理である。また、この処理は、真偽判定ユーザ２００ｂからの記事に対する真偽判定の受信を契機として実行される処理である。さらに、この処理は、本実施形態における真偽判定受信手段として機能する。

制御部１３は、ＴｒｕｅＮｅｗｓを構成する複数のユーザ２００のうち、記事を発信した記事発信ユーザ２００ａを除く真偽判定ユーザ２００ｂによる記事に対する真偽判定を受信し、判定対象の記事、真偽判定ユーザ２００ｂのユーザＩＤや真偽判定の受信時間等と紐づけて、記憶部１１の所定の領域に記憶する（ステップＳ２０）。

制御部１３は、上記ステップＳ２０で受信した真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定が所定数（例えば、３０）に到達したか否かを判定する（ステップＳ２１）。そして、真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定が所定数に到達していないと判別した場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）は、制御部１３は、真偽判定受信処理を終了する。一方、真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定が所定数に到達したと判別した場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）は、制御部１３は、ステップＳ２２へ処理を移す。

本実施形態においては、真偽判定処理を受講するための真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定の所定数の一例を３０としているが、これは、一般的にサンプル数が３０以上の時に標本平均の分布は正規分布に従うという統計学における中心極限定理に基づいたものである。なお、この所定数は３０に限定されるものではなく、記事に対する速やかな真偽判定が行える数であれば適宜変更可能である。

制御部１３は、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の真偽判定処理を行う（ステップＳ２２）。この処理は、詳細は後述するが、所定数（例えば、３０）の記事に対する真偽判定が真偽判定ユーザ２００ｂから受信してことを契機として、当該記事の真偽を多数決で決定する。この処理が終了すると、制御部１３は真偽判定受信処理を終了する。

［５．真偽判定処理］
以下、図５を参照して、本実施形態の記事評価システム１における真偽判定処理を説明する。この真偽判定処理は、本実施形態における真偽判定手段として機能する。なお、この真偽判定処理は、上述した真偽判定受信処理のステップＳ２２で、システムサーバ１０の制御部１３により実行される。

制御部１３は、真偽判定ユーザ２００ｂからの所定数の真偽判定の「真」判定又は「偽」判定」のいずれかが所定割合（例えば、６８％）を超えたか否かを判定する（ステップＳ３０）。そして、所定割合（例えば、６８％）を超えたと判別した場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）は、制御部１３は、ステップＳ２２へ処理を移す。一方、所定割合（例えば、６８％）を超えていないと判別した場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）は、制御部１３は、真偽判定処理を終了する。

制御部１３は、真偽判定ユーザ２００ｂからの所定数の真偽判定の結果が「真」であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。そして、「真」であると判別した場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）は、制御部１３は、ステップＳ３２へ処理を移す。一方、「真」ではない（つまり「偽」）と判別した場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）は、制御部１３は、ステップＳ３５へ処理を移す。

制御部１３は、記事を発信した記事発信ユーザ２００ａに所定ポイント数（例えば、１０）をポイント数及びスコア数に加算する（ステップＳ３２）。この処理は、本実施形態の第１ポイント与奪手段として機能する。そして、制御部１３は、当該記事発信ユーザ２００ａが発信した記事及び記事に対する評価が「真」であったことを、記事発信ユーザ２００ａ毎に記事発信履歴として記憶部１１の所定の領域に記憶する。さらに、制御部１３は、当該記事発信ユーザ２００ａの記事発信履歴から当該記事発信ユーザ２００ａの発信した記事が「真」であると判断された連続回数を取得し、この「真」であると判断された連続回数が所定回数（例えば、５回）に達したと判断すると、当該記事発信ユーザ２００ａに付与される所定ポイント数（例えば、１０）にさらにボーナスポイント（例えば、５）を付与してポイント数及びスコア数に加算する。これにより、正しい記事を連続して発信、つまり、連続正答回数が所定回数に達した記事発信ユーザ２００ａは、通常よりも多くのポイントを獲得できるので、通常よりも多くのスコア数が増加することによる早期のランクアップが望めることになる。

続いて、制御部１３は、「真」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに一定ポイント数（例えば、５）をポイント数及びスコア数に加算する（ステップＳ３３）。この処理は、本実施形態の第２ポイント与奪手段として機能する。

また、ステップＳ３３処理において、制御部１３は、正解の判定である「真」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂから、真偽の判定だけではなく、判定の根拠となる情報（例えば、判定の根拠となる情報のＵＲＬや画像、動画等）の添付があった場合は、一定ポイント数（例えば、５）にさらにボーナスポイント（例えば、２）を付与してポイント数及びスコア数に加算する。すなわち、本実施形態の記事評価システム１における記事に対する真偽判定では、正解の判定をした真偽判定ユーザ２００ｂが、単純な真偽判定だけではなく、さらに、正解の判定の根拠となる情報の開示があった場合は、当該真偽判定ユーザ２００ｂに対してより多くのポイントが付与される構成としている。これにより、該真偽判定ユーザ２００ｂは、通常よりも多くのスコア数が増加することによる早期のランクアップが望めることになる。また、判定の根拠となる情報に対する賛同（例えば、「いいね」）等の数に応じたポイントを、判定の根拠となる情報を開示した真偽判定ユーザ２００ｂのポイント数及びスコア数に加算することもできる。

続いて、制御部１３は、「偽」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂのポイント数及びスコア数から一定ポイント数（例えば、５）を減算する（ステップＳ３４）。この処理も上述したステップＳ３３の処理と同様に、本実施形態の第２ポイント与奪手段として機能する。

また、ステップＳ３４処理において、制御部１３は、「偽」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに対して、ペナルティーを設定する。つまり、当該真偽判定ユーザ２００ｂは、「真」と判定された記事に対して間違った判定（つまり、「偽」）を行ったことになるので、ペナルティーとして、当該真偽判定ユーザ２００ｂに対して一定期間（１日又は２日）の記事の発信及び記事の真偽判定への参加を禁止する。このペナルティーの実行は、真偽判定ユーザ２００ｂのユーザ端末２０に対してシステムサーバ１０の制御部１３から通知されることで、真偽判定ユーザ２００ｂは間違った真偽判定を行ったことによりペナルティーを科されたことを知ることになる。このように、間違った真偽判定を行った真偽判定ユーザ２００ｂに対してペナルティーを科すことで、安易な記事の評価（真偽判定）を防止することができ、記事評価システム１における真偽判定の質を向上させることができる。

制御部１３は、記事を発信した記事発信ユーザ２００ａのポイント数及びスコア数から所定ポイント数（例えば、１０）を減算する（ステップＳ３５）。この処理は、本実施形態の第１ポイント与奪手段として機能する。

また、ステップＳ３５処理において、制御部１３は、当該記事発信ユーザ２００ａが発信した記事及び記事に対する評価が「偽」であったことを、記事発信ユーザ２００ａ毎に記事発信履歴として記憶部１１の所定の領域に記憶する。さらに、制御部１３は、当該記事発信ユーザ２００ａに対して、ペナルティーを設定する。つまり、当該記事発信ユーザ２００ａは、「偽」と判定された間違った記事を発信したことになるので、ペナルティーとして、当該記事発信ユーザ２００ａに対して一定期間（１日又は２日）の記事の発信及び記事の真偽判定への参加を禁止する。このペナルティーの実行は、記事発信ユーザ２００ａのユーザ端末２０に対してシステムサーバ１０の制御部１３から通知されることで、記事発信ユーザ２００ａは間違った記事を発信したことによりペナルティーを科されたことを知ることになる。このように、間違った記事を発信した記事発信ユーザ２００ａに対してペナルティーを科すことで、明確な根拠のない安易な記事の発信や偽情報の発信を防止することができ、記事評価システム１において発信される記事の質を向上させることができる。

なお、記事発信ユーザ２００ａ毎に記憶部１１の所定の領域に記憶されている記事発信履歴を調べ、当該記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の「偽」判定の頻度や回数が多かった場合、上記ペナルティーを実行する一定期間（１日又は２日）を延長することもできる。さらに、当該記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の「偽」判定の回数が規定回数（例えば、１０）に達した場合は、当該記事発信ユーザ２００ａに対する記事の発信や記事の真偽判定に参加する資格を取り消すこともできる。これにより、偽情報を発信する記事発信ユーザ２００ａを本実施形態の記事評価システム１から締め出すことができ、記事評価システム１において発信される記事の精度を向上させることができる。

続いて、制御部１３は、「偽」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに一定ポイント数（例えば、５）をポイント数及びスコア数に加算する（ステップＳ３６）。この処理は、本実施形態の第２ポイント与奪手段として機能する。

また、ステップＳ３６処理において、制御部１３は、正解の判定である「偽」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂから、真偽の判定だけではなく、判定の根拠となる情報（例えば、判定の根拠となる情報のＵＲＬや画像、動画等）の添付があった場合は、一定ポイント数（例えば、５）にさらにボーナスポイント（例えば、２）を付与してポイント数及びスコア数に加算する。すなわち、本実施形態の記事評価システム１における記事に対する真偽判定では、正解の判定をした真偽判定ユーザ２００ｂが、単純な真偽判定だけではなく、さらに、正解の判定の根拠となる情報の開示があった場合は、当該真偽判定ユーザ２００ｂに対してより多くのポイントが付与される構成としている。これにより、当該真偽判定ユーザ２００ｂは、通常よりも多くのスコア数が増加することによる早期のランクアップが望めることになる。また、判定の根拠となる情報に対する賛同（例えば、「いいね」）等の数に応じたポイントを、判定の根拠となる情報を開示した真偽判定ユーザ２００ｂのポイント数及びスコア数に加算することもできる。

続いて、制御部１３は、「真」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂのポイント数及びスコア数から一定ポイント数（例えば、５）を減算する（ステップＳ３７）。この処理も上述したステップＳ３６の処理と同様に、本実施形態の第２ポイント与奪手段として機能する。

また、ステップＳ３７処理において、制御部１３は、「真」の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに対して、ペナルティーを設定する。つまり、当該真偽判定ユーザ２００ｂは、「偽」と判定された記事に対して間違った判定（つまり、「真」）を行ったことになるので、ペナルティーとして、当該真偽判定ユーザ２００ｂに対して一定期間（１日又は２日）の記事の発信及び記事の真偽判定への参加を禁止する。このペナルティーの実行は、真偽判定ユーザ２００ｂのユーザ端末２０に対してシステムサーバ１０の制御部１３から通知されることで、真偽判定ユーザ２００ｂは間違った真偽判定を行ったことによりペナルティーを科されたことを知ることになる。このように、間違った真偽判定を行った真偽判定ユーザ２００ｂに対してペナルティーを科すことで、安易な記事の評価（真偽判定）を防止することができ、記事評価システム１における真偽判定の質を向上させることができる。

最後に、制御部１３は、「偽」と判定された記事を一定時間（例えば、２時間）経過後に削除する。この「偽」と判定された記事の削除は、例えば、システムサーバ１０からユーザ端末２０に配信しないようにしてもよいし、また、ユーザ端末２０に当該記事の削除要求を送信し、この削除要求を受信したユーザ端末２０において記事を削除してもよい。この処理が終了すると、制御部１３は真偽判定処理を終了する。

上述してきたように、本実施形態の記事評価システム１における真偽判定処理によれば、「真」の記事を発信した記事発信ユーザ２００ａに対して、ポイントを付与する一方、「偽」の記事を発信した記事発信ユーザ２００ａに対しては、ポイントを奪うとともにペナルティーを科す。これにより、記事発信ユーザ２００ａに対して、安易な記事や偽記事等の発信を防止することができ、常に一定の質を保った記事を配信する記事評価システム１とすることができる。さらに、正解の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに対してポイントを付与する一方、間違った判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに対しては、ポイントを奪うとともにペナルティーを科す。これにより、記事に対する真偽判定を行う真偽判定ユーザ２００ｂに対しても記事の判定を慎重に行うことを促すことができ、記事評価システム１における発信された記事に対する真偽判定の結果を向上させることができる。

また、本実施形態においては、複数のユーザ２００による関心のある記事に対する賛同（例えば、「いいね」）等の数に応じて、上述したステップＳ３２の処理（第１ポイント与奪手段）により「真」と判定された記事を発信した記事発信ユーザ２００ａに付与される所定ポイント数、及び、上述したステップＳ３３又はステップＳ３６の処理（第２ポイント与奪手段）により正しい真偽判定を行った真偽判定ユーザ２００ｂに付与される一定ポイント数を増加させることができる。具体的には、複数のユーザ２００からの記事に対して「いいね」と評された数が所定数（例えば、１００個）を超えた場合に、記事発信ユーザ２００ａに付与される所定ポイント数や真偽判定ユーザ２００ｂに付与される一定ポイント数を所定の割合（例えば、１．２倍）で増加させたり、付与される所定ポイント数や一定ポイント数に所定数（例えば、２ポイント）を加算して増加させたりする。そして、増加された所定ポイント数は、「いいね」の評価を所定数以上獲得し、さらに、「真」の記事を発信した記事発信ユーザ２００ａ毎のポイント数及びスコア数に加算され、増加された一定ポイント数は、「いいね」の評価を所定数以上獲得した記事に対して、正確な真偽判定を行った真偽判定ユーザ２００ｂ毎のポイント数及びスコア数に加算される。これにより、記事評価システム１において発信された記事のうち、複数のユーザ２００が関心の高かった記事に対して正当な評価を行うことができる。

なお、ここで複数のユーザ２００からの記事に対する「いいね」の数は、後述の図９に示す記事詳細画面が表示された状態で、記事詳細エリア５５に表示された記事の詳細であるテキストデータを確認した複数のユーザ２００（真偽判定ユーザ２００ｂも含む）が、当該記事に対して記事詳細エリア５５の下方右下に表示された「いいね５３」を選択した回数である。つまり、複数のユーザ２００が「いいね」を選択した回数が、ユーザ端末２０からシステムサーバ１０へ当該記事の評価として送信される。システムサーバ１０においては、記事毎に「いいね」と評価された回数を積算して記憶して、上述したステップＳ３２の処理（第１ポイント与奪手段）やステップＳ３３又はステップＳ３６の処理（第２ポイント与奪手段）において、一定ポイント数の上乗せのために参照される。

［６．真偽判定時間監視処理］
以下、図６を参照して、本実施形態の記事評価システム１における真偽判定時間監視処理を説明する。この処理は、システムサーバ１０の制御部１３により実行される処理である。また、真偽判定時間監視処理は、上述した記事受信処理のステップＳ１０において、システムサーバ１０の記憶部１１に記憶された記事の受信時刻に基づいて、記事の真偽判定の最大待ち時間を監視するものである。そして、この最大時間を経過しても、記事に対する真偽判断が所定数に達しなかった場合や、所定数に達した場合でも「真」判定又は「偽」判定」のいずれかが所定割合（例えば、６８％）を超えなかった場合に、当該記事に対する真偽判定を「ドロー」として当該記事の真偽判定を終了する。

制御部１３は、システムサーバ１０の記憶部１１に記憶された記事の受信時刻を取得する（ステップＳ４０）。本実施形態においては、システムサーバ１０の記憶部には、事象を検出した記事発信ユーザ２００ａが発信した複数の記事が、記事発信ユーザ２００ａのユーザＩＤや記事の受信時刻と紐づけられて記憶されている。この複数の記事の中から、制御部１３が取得する記事の受信時刻は、上述した真偽判定処理において、真偽判定の決定されていない記事である。

制御部１３は、上記ステップＳ４０で取得した記事の受信時刻から真偽判定時間（例えば、２４時間）が経過したか否かを判定する（ステップＳ４１）。そして、真偽判定時間が経過していないと判別した場合（ステップＳ４１：Ｎｏ）は、制御部１３は、真偽判定時間監視処理を終了する。一方、真偽判定時間が経過したと判別した場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓ）は、制御部１３は、ステップＳ４２へ処理を移す。

制御部１３は、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の真偽判定ドロー処理を行う（ステップＳ４２）。この処理は、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の真偽判定のいずれも所定割合（例えば、６８％）を超えなかった場合、又は、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事に対する真偽判定が所定数（例えば、３０）に達しなかった場合に実行されるものである。記事の判定が「ドロー（つまり、真偽判定不明）」の場合は判定結果が「ドロー」として表示される（図７参照）。この処理が終了すると、制御部１３は、真偽判定時間監視処理を終了する。なお、「ドロー」と判定された記事は、記事として価値のない真偽判定不可能な記事の場合があるので、上述の「偽」判定された記事と同様に、所定期間（例えば、３日）経過後に削除するようにしてもよい。

［７．ユーザ端末の記事の表示、記事の入力及び真偽判定］

以下、図７〜図９を参照して、本実施形態の記事評価システム１におけるユーザ端末２０の表示装置２１（液晶表示装置等）への記事の表示、ユーザ端末２０における記事の入力及びユーザ端末２０の真偽判定の手順の一例について説明する。

本実施形態においては、一例として、ユーザ２００はユーザ端末２０の表示装置（液晶表示装置）２１に表示されている複数のアイコンから、本実施形態のＴｒｕｅＮｅｗｓのアイコンを選択する。これにより、ユーザ端末２０の表示装置２１には、新着記事一覧画面が表示される。新着記事一覧画面は、左端上部にＳＮＳ名（例えば、ＴｒｕｅＮｅｗｓ）２２、中央上部に新着記事一覧のテキスト２３とともに、その下方には複数（図中は３件）の記事発信ユーザ２００ａが発信した１番目の記事３０、２番目の記事３１、３番目の記事３２という順序で上から順に表示されている。

記事３０〜３１は、左から順に、ランク、記事の見出し、真偽判定の決定の順で構成されて表示されている。ランクは当該記事を発信した記事発信ユーザ２００ａのランであり、記事の見出しは記事の内容を示唆する情報、真偽判定の決定は、既に真偽判定が決定されている記事は、その結果（図中では「真」や「ドロー（真偽判定不明）」）が、未だ真偽判定が決定されていない記事は、「未判定」と表示される。新着記事の上位に表示される記事は、時間的な要素と、記事発信ユーザ２００ａのランクで決定される。上述したように、本実施形態においては、ユーザ２００が獲得したポイントの累積であるスコア数によりユーザ２００のランクが決定され、このランクが高い記事発信ユーザ２００ａが発信した記事は、例えば、ユーザ２００に認識され易いように上位に表示される。記事３０〜３１の下方右下には、記事入力３３と記事一覧３４の選択項目が表示されている。

ユーザ端末２０の表示装置２１に、図７に示す新着記事一覧画面が表示されている状態で、記事一覧３４を選択すると、新着記事だけではなく、システムサーバ１０からユーザ端末２０に配信され、なおかつ、真偽判定が決定された記事や真偽判定が決定されていない記事の一覧が表示される（図示せず）。また、記事入力３３を選択すると、ユーザ端末２０の表示装置２１には、図８に示す記事入力画面が表示される。この記事入力画面は、左端上部にＳＮＳ名２２、中央上部に記事入力のテキスト２３とともに、中央には、当該ユーザ端末２０の所有者であるユーザ２００が、記事発信ユーザ２００ａとして発信する記事のテキスト入力エリア４０が表示される。

この状態で、記事発信ユーザ２００ａは、テキスト入力エリア４０に検出した事象（図中は山手線東京駅でのバス遅延情報）をテキストデータで入力する。このテキスト入力エリア４０に入力されるテキストデータは特に制限されるものではないが、好ましくは最大２００文字以下の短文で構成された記事の入力が好適である。そして記事の入力を終えた記事発信ユーザ２００ａが、テキスト入力エリア４０の下方右下に表示された記事発信４１を選択すると、ユーザ端末２０からシステムサーバ１０へ入力した記事が発信される。すなわち、本実施形態におけるユーザ端末２０の記事入力画面は、記事発信ユーザ２００ａによる記事発信手段として機能する。

また、ユーザ端末２０の表示装置２１に図８に示す記事入力画面が表示された状態で、テキスト入力エリア４０の下方右下に表示された戻る４２を選択すると、ユーザ端末２０の表示装置２１には、図７に示す新着記事一覧画面に戻る。

ユーザ端末２０の表示装置２１に図７に示す新着記事一覧画面が表示されている状態で、ユーザ２００が記事３０〜３１の何れか（この場合は、記事３２）を選択すると、ユーザ端末２０の表示装置２１には、図９に示す記事詳細画面が表示される。この記事詳細画面は、左端上部にＳＮＳ名２２、中央上部に記事詳細のテキスト２３とともに、中央には、記事詳細エリア５５に当該記事の詳細がテキストデータで表示される。また、記事詳細エリア５５の下方右下には、左から右に「真５１」、「偽５２」、「いいね５３」の順で複数のチェックボックス（ラジオボタン）が表示される。

この状態で、真偽判定ユーザ２００ｂは、記事詳細エリア５５に表示されたテキストデータ（図中は山手線新宿駅における乗車待ちの乗客の情報）を確認する。そして記事の確認を終えた真偽判定ユーザ２００ｂが、記事詳細エリア５５の下方右下に表示された「真５１」又は「偽５２」の何れかを選択することで、真偽判定ユーザ２００ｂの真偽判定が決定される。この後、ユーザ端末２０の表示装置２１に図１０に示すように、真偽判定ユーザ２００ｂの真偽判定の根拠となる情報（例えば、判定の根拠となる情報のＵＲＬや画像、動画等）を添付するか否かを確認する情報貼付画面が表示される。この情報貼付画面は、左端上部にＳＮＳ名２２、中央上部に情報貼付画面のテキスト２３とともに、中央には、貼付情報エリア６０に当該記事の真偽判定の根拠となる貼付情報の有無又は貼付情報の種類（例えば、判定の根拠となる情報のＵＲＬや画像、動画等）を選択する複数のチェックボックス（ラジオボタン）が表示される。

この状態で、真偽判定ユーザ２００ｂは、貼付情報エリア６０に表示された貼付情報の「有」「無」のいずれかを選択し、貼付情報の「有」を選択した場合は、「情報のＵＲＬ」、「情報の画像」、「情報の動画」にいずれかを選択して設定する。そして、貼付情報エリア６０の下方右下に表示された送信６１を選択することで、ユーザ端末２０からシステムサーバ１０へ当該記事の真偽判定（貼付情報を含む）が送信される。すなわち、本実施形態におけるユーザ端末２０の記事詳細画面及び情報貼付画面は、真偽判定ユーザ２００ｂによる真偽判定手段として機能する。

また、図９に示す記事詳細画面が表示された状態で、記事詳細エリア５５に表示された記事の詳細であるテキストデータを確認した複数のユーザ２００（真偽判定ユーザ２００ｂも含む）は、当該記事に対して記事詳細エリア５５の下方右下に表示された「いいね５３」を選択する場合がある。この「いいね５３」は、閲覧したユーザ２００にとって当該記事に対する関心が高かったり、有益な記事だったりした場合に選択されるものである。ここで、複数のユーザ２００から選択された「いいね５３」は、選択された時点でユーザ端末２０からシステムサーバ１０へ当該記事に対する評価として送信され、システムサーバ１０において発信した記事毎に、送信された「いいね５３」と評価された回数が記憶される。なお、本実施形態においては、必ずしも真偽判定ユーザ２００ｂが「いいね５３」を選択するのではなく、単に、記事詳細エリア５５に表示された記事の詳細であるテキストデータを確認した複数のユーザ２００が、関心の高い有益な記事に対して「いいね５３」だけを選択する場合があり、この場合もユーザ端末２０からシステムサーバ１０へ当該記事に対する評価として「いいね５３」の評価が送信される。

［８．多段階真偽判定処理］
以下、図１２を参照して、本実施形態の記事評価システム１における多段階真偽判定処理を説明する。この処理は、システムサーバ１０の制御部１３により実行される処理である。この多段階真偽判定処理は、一例として、上述した真偽判定処理において、真偽判定ユーザ２００ｂからの所定数の真偽判定の「真」判定又は「偽」判定」のいずれかが所定割合（例えば、６８％）に達しない場合でも、上位ランク（例えば、Ｓ又はＡランク）の真偽判定ユーザ２００ｂからの所定数（例えば、３０）の真偽判定があった場合、又は、真偽判定処理において真偽判定処理の結果が出た後においても実行される処理である。すなわち、多段階真偽判定処理は、上位ランク（例えば、Ｓ又はＡランク）の真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定に基づいて、発信した記事の真偽判定を決定する処理である。

制御部１３は、ＴｒｕｅＮｅｗｓを構成する複数のユーザ２００のうち、上ランク（例えば、Ｓ又はＡランク）の真偽判定ユーザ２００ｂによる記事に対する真偽判定を取得する（ステップＳ５０）。

制御部１３は、上記ステップＳ５０で取得した上位ランクの真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定が所定数（例えば、３０）に到達したか否かを判定する（ステップＳ５１）。そして、真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定が所定数に到達していないと判別した場合（ステップＳ５１：Ｎｏ）は、制御部１３は、多段階真偽判定処理を終了する。一方、真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定が所定数に到達したと判別した場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）は、制御部１３は、ステップＳ５２へ処理を移す。

制御部１３は、上記ステップＳ５０で取得した上位ランクの真偽判定ユーザ２００ｂからの真偽判定のうち真判定が多数か否かを判定する（ステップＳ５２）。そして、真判定が多数であると判別した場合（ステップＳ５２：Ｙｅｓ）は、制御部１３は、ステップＳ５３へ処理を移す。一方、真判定が多数ではないと判別した場合（ステップＳ５５：Ｎｏ）は、制御部１３は、ステップＳ５４へ処理を移す。

制御部１３は、ステップＳ５２において、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の真偽判定を「真」と決定する。制御部１３は、この判定結果を記憶部１１の所定の領域に発信記事と紐づけて記憶する。この処理が終了すると、制御部１３は、多段階真偽判定処理を終了する。

制御部１３は、ステップＳ５２において、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の真偽判定を「偽」と決定する。制御部１３は、この判定結果を記憶部１１の所定の領域に発信記事と紐づけて記憶する。この処理が終了すると、制御部１３は、多段階真偽判定処理を終了する。

このように、上位ランク（例えば、Ｓ又はＡランク）の真偽判定ユーザ２００ｂからの所定数（例えば、３０）の真偽判定があった場合、なおかつ、真偽判定処理において真偽判定処理の結果が出た後においても、多段階真偽判定処理を実行することで、真偽が定まらない記事の真偽を速やかに決定することができる。また、いったん真偽が決定された記事であっても、上位ランクの真偽判定ユーザ２００ｂの真偽判定に基づいて記事の真偽を決定することで、例えば、数を頼んで恣意的に記事の真偽を決定しようとする複数のユーザ２００のグループが形成されていたとしても、それに惑わされずに、記事の真偽を正確に決定することが可能となる。

また、本実施形態の記事評価システム１においては、ユーザ２００（記事発信ユーザ２００ａ、真偽判定ユーザ２００ｂ）毎に付与され、ユーザ２００毎にシステムサーバ１０で管理されているポイントは、変動レート（変動する交換率）で記事評価システム１における暗号資産（以下、ｔｏｒｕｅという）と交換することができる。一例として、変動レートとして、１ｔｏｒｕｅと交換可能なポイント数が２００ポイントであった場合は、５００ポイントを有するユーザ２００は、少なくとも２ｔｏｒｕｅと交換することができる。

このｔｏｒｕｅ（暗号資産）は、記事評価システム１が運用するシステムサーバ１０のＴｒｕｅＮｅｗｓにおいて、現実の通貨に換金可能としたり、提携している物品購入サイトにおいて使用可能としたりしてもよい。また、ユーザ２００が獲得したポイントとｔｏｒｕｅの交換のタイミングは、ユーザ２００が獲得したポイントがｔｏｒｕｅと変動レートで交換可能な数（例えば、２００ポイント）に達した場合に、システムサーバ１０から該当するユーザ２００のユーザ端末２０に対して、交換が可能なことを通知して交換を促すようにしてもよいし、ユーザ２００が任意のタイミングでシステムサーバ１０に対して、自身が獲得したポイント数を確認できるようにして、そのタイミングで交換できるようにしてもよい。

このようにユーザ２００が獲得したポイントとｔｏｒｕｅ（暗号資産）とを交換可能とし、更に、換金やサイト内で使用可能とすることにより、記事発信ユーザ２００ａによる「真」の記事の発信や真偽判定ユーザ２００ｂによる記事に対する正確な真偽判定を促すことができるので、本システムにおいてシステムサーバ１０のＴｒｕｅＮｅｗｓを構成する複数のユーザ２００から発信される記事や記事に対する真偽判定の質の向上を図ることができる。

上述してきたように、本実施形態における記事評価システム１では、ユーザ２００が検出した事象を、通勤等で使用するＪＲ東日本の山手線の運行状況（運行休止、遅れ、乗車率等）や駅の状況等の記事の発信することを一例として説明したが、記事評価システム１はこれに限定されるものではなく、ユーザが発信する記事は、例えば、株式相場の変動の記事の発信、局地的に発生した地震等の記事の発信等、様々な記事に対して、速やかに真偽の評価することが可能である。

また、本実施形態においては、記事発信ユーザ２００ａが発信した記事の受信時刻がシステムサーバ１０の記憶部１１の所定の領域に記憶されている。また、真偽判定ユーザ２００ｂによる真偽判定の受信時刻もシステムサーバ１０の記憶部１１の所定の領域に記憶されている。

そして、第２ポイント与奪手段は、特定の記事の受信時刻と、特定の記事に対する真偽判定の受信時刻とを比較して、真偽判定の受信時刻が短い（つまり、真偽判定が迅速）真偽判定ユーザ２００ｂに対して、この真偽判定ユーザ２００ｂによる記事に対する真偽判定が、上述した真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ場合を条件として、当該真偽判定ユーザに対して付与する一定ポイント数（例えば、５）を所定の割合（例えば、１．１〜１．３）で増加させることができる。

一例として、真偽判定の受信時刻が一番目に短く、なおかつ、真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ真偽判定を送信した真偽判定ユーザ２００ｂには、一定ポイント数（例えば、５）を所定の割合（例えば、１．３倍）で増加させて付与する。以下同様にして、真偽判定の受信時刻が２番目に短い真偽判定ユーザ２００ｂには、一定ポイント数（例えば、５）を所定の割合（例えば、１．２倍）で増加させ、真偽判定の受信時刻が３番目に短い真偽判定ユーザ２００ｂには、一定ポイント数（例えば、５）を所定の割合（例えば、１．１倍）で増加させて付与する。

このように、正確な真偽判定を素早く送信した真偽判定ユーザ２００ｂに付与するポイントを増やすことで、真偽判定ユーザ２００ｂが記事に対して正当な評価を下す速度の向上を図ることができ、提供された記事の正確性を迅速に担保することができる。

また、上述した真偽判定処理における第１ポイント与奪手段又は第２ポイント与奪手段において、「真」の記事を発信した記事発信ユーザ２００ａや正解の真偽判定をした真偽判定ユーザ２００ｂに対して付与されるポイントを、ユーザ２００（記事発信ユーザ２００ａ又は真偽判定ユーザ２００ｂ）のランクに応じて可変にすることができる。例えば、図１１に示すランクの内、再上位のＳランクのユーザ２００に付与されるポイン数を最も多くし、下位に行くにつれて付与するポイントを減少させるようにする。これにより、上位ランクのユーザ２００が積極的に記事の発信や記事の真偽判定に参加することを促すことができる。このように、上位ランクのユーザ２００が積極的に記事の発信や記事の真偽判定に参加することで、発信される記事の信頼度が高く、また、真偽判定の正確性が向上した記事評価システム１とすることができる。

ここで、一例として、中央集権型の記事発信システムである新聞やテレビのニュース番組等で、東京が大雪の可能性が高く、交通機関の乱れやマヒにより通勤に支障がある可能性があり、そのため、会社からの早目の帰宅を促す記事（ニュース）が発信されたとする。この場合、早目の帰宅のために山手線等の駅に、午後から人が殺到したため、逆に、交通機関の乱れやマヒを促進する結果となる場合があった。

そこで、本実施形態のＴｒｕｅＮｅｗｓの利用者は、駅等に人が殺到していることを、ＴｒｕｅＮｅｗｓに発信された記事で素早く知ることができ、なおかつ、当該記事に対する迅速な真偽判定の結果に基づき、自身が通勤等で使用する駅の正確な状況を把握することが可能となる。そして、自身の判断で、状況が変化（緩和）するまで会社で待機したり、最寄りの宿泊施設を予約したりすることができ、少なくとも、混雑した駅で、電車、タクシー及びバス等の交通手段を寒い中並んで待つ等の苦痛を回避することができる。

すなわち、本実施形態の記事評価システム１によれば、分散型の記事発信システムにおいて、相互監視型の真偽判定を付加することにより、記事の速報性はもとより、記事の真偽の信頼度を可及的速やかに担保することができるので、従来の中央集権型の記事発信システムと比較して、ユーザ２００に対して、記事の有効性が高い記事評価システム１を提供することができる。

以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明の具体的な構成は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。

１ 記事評価システム
１０ システムサーバ
２０ ユーザ端末
１００ システム事業者
２００ ユーザ

Claims (6)

1. システム事業者が管理するシステムサーバと、
   複数のユーザがそれぞれ所有するユーザ端末と、
   が公衆通信回線網を介してそれぞれ相互に通信可能に接続されている記事評価システムにおいて、
   前記複数のユーザのうち事象を検出したユーザが個々にリアルタイムで記事を発信するＳＮＳを構成し、
   前記システムサーバは、
   前記ＳＮＳにおいて、事象を検出したユーザが記事発信ユーザとして前記ユーザ端末から発信した記事を受信する記事受信手段と、
   前記記事受信手段により受信した記事を、前記ＳＮＳに所属する前記記事発信ユーザを含むユーザのユーザ端末に配信する記事配信手段と、
   前記ＳＮＳ内の前記記事発信ユーザを除くユーザが、前記記事発信ユーザが発信した記事に対して真偽判定ユーザとして真偽判定を行い、その結果を前記ユーザ端末から受信する真偽判定受信手段と、
   前記真偽判定受信手段で受信した記事に対する真偽判定に基づいて、前記記事発信ユーザが発信した記事の真偽を決定する真偽判定手段と、
   前記真偽判定手段の決定に基づいて、前記記事発信ユーザに対してポイントを与奪する第１ポイント与奪手段と、
   前記真偽判定手段の決定に基づいて、前記真偽判定ユーザに対してポイントを与奪する第２ポイント与奪手段と、
   備え、
   前記ユーザ端末は、
   前記システムサーバに対して、事象を検出したユーザが前記記事発信ユーザとして記事を発信する記事発信手段と、
   前記システムサーバから配信された記事を受信するとともに、前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定を前記システムサーバに送信する真偽判定送信手段と、
   を備えたことを特徴とする記事評価システム。
2. 前記第１ポイント与奪手段及び前記第２ポイント与奪手段により、前記記事発信ユーザ及び前記真偽判定ユーザに与奪されるポイントは、前記ＳＮＳ内の複数のユーザ毎に、ポイント数及びスコア数として増減を管理し、
   前記第１ポイント与奪手段は、
   前記記事発信ユーザが発信した記事が、前記真偽判定手段により真と判定された場合は、当該記事発信ユーザの前記ポイント数及び前記スコア数に所定ポイント数を加算し、
   前記記事発信ユーザが発信した記事が、前記真偽判定手段により偽と判定された場合は、当該記事発信ユーザの前記ポイント数及び前記スコア数から所定ポイント数を減算し、
   前記第２ポイント与奪手段は、
   前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、前記真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ場合は、当該真偽判定ユーザの前記ポイント数及びスコア数に一定ポイント数を加算し、
   前記真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、前記真偽判定手段による真偽判定の結果と異なる場合は、当該真偽判定ユーザの前記ポイント数及びスコア数から一定ポイント数を減算することを特徴とする請求項１に記載の記事評価システム。
3. 前記第２ポイント与奪手段は、
   前記記事発信ユーザが発信した記事に対する真偽判定の応答が速い前記真偽判定ユーザに対して、当該真偽判定ユーザによる記事に対する真偽判定が、前記真偽判定手段による真偽判定の結果と同じ場合を条件として、当該真偽判定ユーザに対して付与する一定ポイント数を所定の割合で増加させることを特徴とする請求項２に記載の記事評価システム。
4. 前記ポイント数は、予め定められた交換率で暗号資産と交換可能としたことを特徴とする請求項２に記載の記事評価システム。
5. 前記ポイント数又はスコア数の多寡によってユーザのランク付けを行い、高ランクのユーザが前記記事発信ユーザとして発信した記事は、前記ユーザ端末にユーザが認識容易なように表示されることを特徴とする請求項２又は４に記載の記事評価システム。
6. 前記真偽判定手段は、前記真偽判定ユーザからの真偽判定情報の数が所定数に達したことを条件として、前記記事発信ユーザが発信した記事の真偽判定を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の記事評価システム。

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