JP6747085B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、アップデートな話題のコミュニティサイトの立ち上げを、自然に自動的に行う技術を提供することを課題とし、携帯端末より、キーワードをＩＰサーバーに登録しておき、ＩＰサーバーでは、定期的に登録されている同一キーワードをカウントし、カウント値が閾値を超えたら、そのキーワードのコミュニティを生成し、また、コミュニティが生成されたことを、そのコミュニティのキーワードを登録したユーザーに通知することが開示されている。

特許文献２には、ユーザーと、該ユーザーと共通のテーマに興味を有することが保証された他のユーザーとの間で、該テーマにかかる情報を交換するためのコミュニティを容易に作成するコミュニティサーバーを提供することを課題とし、コミュニティサーバーが、ネットワーク側で管理される第２の携帯端末のネットワーク情報を管理するネットワーク情報管理部と、第２の携帯端末のネットワーク情報に対して設定された分類条件を管理する分類条件管理部と、分類条件に合致する第２の携帯端末のグループを作成するグループ作成部と、グループ作成部によって作成されたグループにかかる情報を第１の携帯端末に送信する送信部と、第１の携帯端末と該第１の携帯端末によって指定された範囲内のグループに属する第２の携帯端末との間で所定の題材にかかる情報を交換するためのコミュニティを作成するコミュニティ作成部とを具備することが開示されている。

特許文献３には、コミュニティの主題の設定のみでなく、コミュニティの構成員としてのユーザーを勧誘する際にもコミュニティを作成するユーザーにかかる負担を小さくすることが可能なコミュニティ形成支援システムを提供することを課題とし、コミュニティプログラムのコミュニティ作成モジュールはユーザープロフィールＤＢを検索し作成ユーザーが頻繁に使用する２つの単語を主題とするコミュニティを作成し、グラフ作成モジュールは、２つの単語のスコアを軸とする２次元座標系を設定し、ユーザープロフィールＤＢからコミュニティの主題となる２単語のいずれかを使用したユーザーを抽出し、抽出されたユーザーのマークを座標系内の当該ユーザーの単語のスコアに応じた位置に表示したグラフを生成し、グラフ上で他のユーザーのマークがクリックされると、クリックされたマークに対応するユーザーに勧誘情報が送信されることが開示されている。

特開２００３−２８１０６９号公報 特開２００５−２０９００３号公報 特開２００９−１５７８６４号公報

ユーザーが交流するための集合であるコミュニティを形成する技術がある。
ところで、前述の特許文献に記載の技術では、予め定められたキーワード、分類条件等にしたがってコミュニティが形成されている。しかし、予め定められたキーワード、分類条件等では、選択されたユーザーは必ずしもそのコミュニティの主題に興味を持つとは限らない。
本発明は、複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を有しているユーザーを含むコミュニティを生成するようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された話題に関連するユーザーを含むコミュニティを生成する生成手段を有し、前記コミュニティを生成する際に用いた話題が、既に削除されたコミュニティの話題と類似する場合は、該コミュニティにおける議論内容を参照可能とする、情報処理装置である。

請求項２の発明は、前記生成手段は、前記コミュニティに属するユーザーは匿名として開示されるように登録する、請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項３の発明は、前記プロファイルは、前記ユーザーの変わり得る動的情報によって構成されており、前記抽出手段は、前記共通の話題を、前記動的情報に用いられている用語の出現頻度によって抽出し、前記生成手段は、前記動的情報の更新量が予め定められた閾値を超えた又は以上となった場合に、コミュニティを生成する、請求項１又は２に記載の情報処理装置である。

請求項４の発明は、前記プロファイルは、前記ユーザーの固定的な情報である静的情報によって構成されており、前記抽出手段は、前記共通の話題を、前記静的情報に用いられている用語の出現頻度によって抽出し、前記生成手段は、前記静的情報が更新された場合に、コミュニティを生成する、請求項１又は２に記載の情報処理装置である。

請求項５の発明は、コンピュータを、複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された話題に関連するユーザーを含むコミュニティを生成する生成手段として機能させ、前記コミュニティを生成する際に用いた話題が、既に削除されたコミュニティの話題と類似する場合は、該コミュニティにおける議論内容を参照可能とする、情報処理プログラムである。

請求項１の情報処理装置によれば、複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を有しているユーザーを含むコミュニティが生成される。

請求項２の情報処理装置によれば、コミュニティに属するユーザーは匿名として開示されるように登録される。

請求項３の情報処理装置によれば、動的情報の更新量が予め定められた閾値を超えた又は以上となった場合に、コミュニティが生成される。

請求項４の情報処理装置によれば、静的情報が更新された場合に、コミュニティが生成される。

請求項５の情報処理プログラムによれば、複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を有しているユーザーを含むコミュニティが生成される。

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 ユーザープロファイルテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 キーワード・重み付けテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示す説明図である。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態にしたがって、又はそれまでの状況・状態にしたがって定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である情報処理装置１００は、コミュニティを生成するものであって、図１の例に示すように、プロファイル情報管理モジュール１１０、プロファイル収集・更新モジュール１２０、話題抽出モジュール１３０、コミュニティ生成・更新モジュール１４０、コミュニティ情報管理モジュール１５０、コミュニティ利用モジュール１６０を有している。
ここでコミュニティとは、コンピュータ上で形成された、ユーザー間のコミュニケーションを目的とした複数人のユーザーによる集合である。例えば、電子掲示板（ＢＢＳ：Ｂｕｌｌｅｔｉｎ Ｂｏａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）におけるグループ等が該当する。

プロファイル収集・更新モジュール１２０は、プロファイル情報管理モジュール１１０と接続されている。プロファイル収集・更新モジュール１２０は、ユーザーのプロファイル（例えば、個人情報ともいわれる）を収集し、プロファイル情報管理モジュール１１０へ登録する。また、プロファイル情報管理モジュール１１０に登録済みのプロファイルを更新する。
プロファイルは、手動で登録してもよいし、ユーザーのアクティビティをモニタリングして自動的に登録してもよい。例えば、文書の作成で用いた用語を抽出してもよいし、検索用語を抽出してもよいし、閲覧した文書内の用語を抽出してもよい。

プロファイル情報管理モジュール１１０は、プロファイル収集・更新モジュール１２０、話題抽出モジュール１３０と接続されている。プロファイル情報管理モジュール１１０は、ユーザーのプロファイルを記憶している。
そのプロファイルは、ユーザーの固定的な情報である静的情報と変わり得る動的情報によって構成されていてもよい。
また、プロファイルは、ユーザーの変わり得る動的情報によって構成されていてもよい。
また、プロファイルは、ユーザーの固定的な情報である静的情報によって構成されていてもよい。
静的情報として、例えば、年齢、性別、経歴、著書、保有資格、所属部門・グループ等のように、長期的な視点から個人の属性を示す情報である。動的情報として、例えば、現在の興味、担当商品、担当業務、文書作成に用いた用語等のように現在アクティブに扱っている情報である。「現在」は、直近の数日、１週間、１カ月等の範囲で決めるようにしてもよい。

話題抽出モジュール１３０は、プロファイル情報管理モジュール１１０、コミュニティ生成・更新モジュール１４０と接続されている。話題抽出モジュール１３０は、複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を抽出する。具体的には、話題抽出モジュール１３０は、プロファイル情報管理モジュール１１０で管理されているプロファイルに基づき、複数人における共通の話題を抽出する。
また、話題抽出モジュール１３０は、共通の話題として、静的情報と動的情報に用いられている用語の出現頻度の重み付けを行って抽出するようにしてもよい。そして、静的情報の重み付けと動的情報の重み付けは異なる値であってもよい。
また、話題抽出モジュール１３０は、共通の話題を、動的情報に用いられている用語の出現頻度によって抽出するようにしてもよい。
また、話題抽出モジュール１３０は、共通の話題を、静的情報に用いられている用語の出現頻度によって抽出するようにしてもよい。

コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、話題抽出モジュール１３０、コミュニティ情報管理モジュール１５０と接続されている。コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、話題抽出モジュール１３０によって抽出された話題に関連するユーザーを含むコミュニティを生成する。具体的には、コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、話題抽出モジュール１３０により抽出された話題に関連する人（関与者）をメンバーとしてコミュニティを自動生成し、コミュニティ情報管理モジュール１５０にコミュニティを登録する。コミュニティが生成された際に、そのメンバーに通知を行う。また、コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、話題抽出モジュール１３０から、既存の話題に関する新たな関与者が抽出された場合に、既存コミュニティの関与者を更新し、そのメンバーに通知を行うようにしてもよい。
また、コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、コミュニティに属するユーザーは匿名として開示されるように登録するようにしてもよい。
また、コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、動的情報の更新量が予め定められた閾値を超えた又は以上となった場合に、コミュニティを生成するようにしてもよい。
また、コミュニティ生成・更新モジュール１４０は、静的情報が更新された場合に、コミュニティを生成するようにしてもよい。

コミュニティ情報管理モジュール１５０は、コミュニティ生成・更新モジュール１４０、コミュニティ利用モジュール１６０と接続されている。コミュニティ情報管理モジュール１５０は、コミュニティ生成・更新モジュール１４０により生成されたコミュニティを管理する。コミュニティを構成する関与者の個人情報の開示対象を管理する。開示対象とは、例えば、氏名、所属部門、メールアドレス等である。また、コミュニティ生成時には、個人を特定可能な情報は開示しないようにしてもよい。
コミュニティ利用モジュール１６０は、コミュニティ情報管理モジュール１５０と接続されている。コミュニティ利用モジュール１６０は、コミュニティ情報管理モジュール１５０で管理されたコミュニティ関して、コミュニケーションのための手段を提供する。例えば、コラボレーション用の電子掲示板等、既存技術を利用することで実現可能である。

図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
情報処理装置１００、ユーザー端末２５０Ａ、ユーザー端末２５０Ｂ、ユーザー端末２５０Ｃは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。また、情報処理装置１００による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。ユーザー端末２５０は、デスクトップ型のＰＣであってもよいし、ノートＰＣ、タブレット型端末、携帯端末（スマートフォンを含む）等であってもよい。各ユーザーは、ユーザー端末２５０を用いてプロファイルの登録、文書等に対する操作を行い、また、情報処理装置１００によって生成されたコミュニティにおける活動（情報の書き込み、読み込み等）を行う。

図３は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ユーザーのプロファイルに基づきコミュニティを自動生成する処理例である。
ステップＳ３０２では、全ユーザーのプロファイルから特徴（例えば、キーワード等）を抽出したか否かを判断し、抽出した場合はステップＳ３０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ３０４へ進む。
ステップＳ３０４では、各ユーザーのプロファイルから特徴を示す情報を抽出し、ステップＳ３０２へ戻る。つまり、プロファイル情報管理モジュール１１０から、各ユーザーのプロファイルにおける特徴を抽出する。抽出する特徴は、例えば、キーワードである。

ステップＳ３０６では、全ユーザーのプロファイルから特徴を示す情報をランキングする。例えば、全ユーザーのプロファイルから抽出した特徴に対して重み付けを行い、重み付け順にランキングする。重み付けの方法としては、例えば、ＴＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）・ＩＤＦ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）のようなロジック（なお、ＴＦ・ＩＤＦそのものではない）を用いる。ここでは、特徴を示すキーワードをＴｅｒｍとし、全ユーザーのプロファイル中のＴｅｒｍの出現頻度をＴＦとする。また、ユーザーのプロファイルをＤｏｃｕｍｅｎｔとみなし、Ｔｅｒｍが何人のユーザーに出現するのかをＤＦとみなす。この結果、各特徴に対してＴＦ・ＩＤＦ＝ＴＦ／ＤＦを算出し、降順にランキングする。

ステップＳ３０８では、ランキングした特徴から上位ａ件を選択する。
ステップＳ３１０では、選択した特徴にマッチするユーザーを抽出し、メンバーとしたコミュニティを自動生成する。つまり、ランキングの上位ａ件の特徴について、その特徴をプロファイルに含むユーザーを抽出し、そのユーザーをメンバーとしたコミュニティを生成する。

図３の例に示したフローチャートを、例えば以下のようなタイミングで、繰り返し実行することにより、コミュニティの生成を行うようにしてもよい。
・定期的（予め定められた期間毎）に実行する。
・ユーザープロファイル（静的情報）の更新タイミング（更新したら即時）で実行する。
・ユーザープロファイル（動的情報）の更新量が予め定められた閾値を超えた場合（又は以上となった場合）に実行する。
なお、更新量、閾値としては以下のようなパターンがある。
・ユーザー全体のうちＸ割以上のユーザーが、プロファイルを更新した場合。
・ユーザーのプロファイル全体のＸ割以上の情報が更新された場合。
・プロファイルの更新回数が、１ユーザーあたりのプロファイルの統計的更新回数を超えた場合。なお、統計的更新回数とは、更新回数の平均値、中央値、最頻値等がある。

図４は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ユーザープロファイルとして動的情報を管理する処理例である。
ステップＳ４０２では、各ユーザーのアクティビティをプロファイル情報管理モジュール１１０に動的情報として登録する。例えば、各ユーザーの操作履歴を収集する。収集対象としては、例えば、送信メール、文書作成、各種システムへの文書登録、メッセージ登録等の操作を収集する。ユーザープロファイル情報管理の対象は、文書コンテンツやメッセージ、又は、それらから抽出されるセンテンスやキーワード等である。また、その操作が行われた日時（年、月、日、時、分、秒、秒以下、又はこれらの組み合わせであってもよい）と共に記録する。
ステップＳ４０４では、プロファイル情報管理モジュール１１０で管理されている動的情報のうち、一定期間（予め定められた期間）を経過した情報を削除する。これにより、各ユーザーの旬なアクティビティのみを動的情報として管理する。

ユーザーのプロファイルとして動的情報を利用して、コミュニティを自動生成する場合は、以下のように行う。
図３に示したフローにおいて、図３のステップＳ３０４では動的情報のみを利用して、各ユーザーの特徴を抽出する。その他は、図３の例に示したフローチャートの説明通りである。
動的情報のみを利用した場合、旬な話題のコミュニティを自動生成できる。
また、動的情報は時々刻々と変化するため、コミュニティ自動生成のタイミングは、「ユーザープロファイル情報の更新量の閾値を超えた場合に実行」や「定期的に実行」が適切である。

ユーザーのプロファイルで静的情報を利用して、コミュニティを自動生成する場合は、以下のように行う。
図３に示したフローにおいて、図３のステップＳ３０４では静的情報のみを利用して、各ユーザーの特徴を抽出する。その他は、図３の例に示したフローチャートの説明通りである。
静的情報のみを利用した場合、組織等のように長期的なコミュニティを自動生成できる。
また、静的情報は通常時の変更は少ないため、「ユーザープロファイル情報の更新タイミング（更新したら即時）で実行」が適切である。

ユーザーのプロファイルで静的情報と動的情報を利用して、コミュニティを自動生成する場合は、以下のように行う。
静的情報と動的情報を組み合わせて利用する場合、静的情報は動的情報に比べて変更量が小さいため、静的情報、動的情報それぞれから抽出された特徴は、静的情報の方に重みをつけて利用するなどの工夫が必要である。例えば、静的情報と動的情報で別々にキーワードの重み付けを行い、それぞれの重みを正規化後にマージして利用する等の方法としてもよい。

図５は、ユーザープロファイルテーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。ユーザープロファイルテーブル５００は、プロファイル情報管理モジュール１１０に記憶されており、プロファイル収集・更新モジュール１２０によって生成されるものである。
ユーザープロファイルテーブル５００は、ＩＤ欄５０５、氏名欄５１０、ｅｍａｉｌ欄５１５、所属欄５２０、出身地欄５２５、専門欄５３０、資格欄５３５、担当商品欄５４０、担当商品変更日時欄５４５、趣味欄５５０、趣味変更日時欄５５５を有している。ＩＤ欄５０５は、本実施の形態において、ユーザーを一意に識別するための情報（ＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を記憶している。氏名欄５１０は、そのユーザーの氏名を記憶している。ｅｍａｉｌ欄５１５は、そのユーザーの電子メールアドレスを記憶している。所属欄５２０は、そのユーザーの所属組織を記憶している。出身地欄５２５は、そのユーザーの出身地を記憶している。専門欄５３０は、そのユーザーの専門を記憶している。資格欄５３５は、そのユーザーの資格を記憶している。担当商品欄５４０は、そのユーザーの担当商品を記憶している。担当商品変更日時欄５４５は、そのユーザーがその商品を担当した日時を記憶している。趣味欄５５０は、そのユーザーの趣味を記憶している。趣味変更日時欄５５５は、そのユーザーがその趣味とした日時を記憶している。
プロファイル収集・更新モジュール１２０は、人事情報からの取得や各個人の登録により情報収集して、ユーザープロファイルテーブル５００を生成する。この他、ユーザーの操作履歴（電子メール、文書管理システム、ブログ等のシステムを介した操作とその内容）から、ユーザーが何に関してアクセスをしているのかを抽出し、ユーザープロファイルテーブル５００へ反映させるようにしてもよい。
また、ユーザープロファイルテーブル５００として最終的に保存するものは、収集した情報から抽出されるキーワードのみであってもよいし、キーワードとその使用頻度であってもよい。さらに、キーワードの使用日時情報をもたせてもよい。

収集したユーザープロファイルテーブル５００の情報から、図６の例に示したような、各キーワードの重みを算出し、特徴的なキーワードを抽出する。このとき、プロファイル全体を対象にしてもよいし、直近の一定期間に使用されたキーワードのみを用いてもよい。図６は、キーワード・重み付けテーブル６００のデータ構造例を示す説明図である。キーワード・重み付けテーブル６００は、キーワード欄６０５、ＤＦ欄６１０、ＴＦ欄６１５、ＴＦ・ＩＤＦ欄６２０を有している。キーワード欄６０５は、キーワードを記憶している。ここで、キーワード欄６０５は、キーワードのセット（複数のキーワード）を記憶してもよい。ここでのキーワードは、ユーザープロファイルテーブル５００から抽出すればよい。ＤＦ欄６１０は、ＤＦを記憶している。前述したように、そのキーワードを利用したユーザー数（そのキーワードがユーザープロファイルテーブル５００内にあるユーザー数）である。ＴＦ欄６１５は、ＴＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を記憶している。前述したように、全ユーザーのプロファイル中のキーワードの出現頻度（そのキーワードがユーザープロファイルテーブル５００内における出現回数）である。ＴＦ・ＩＤＦ欄６２０は、ＴＦ・ＩＤＦ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を記憶している。前述したように、ＴＦ欄６１５内の値をＤＦ欄６１０内の値で除算した値である。

このように、重み付けされたキーワードの上位から、未だコミュニティの作成に利用されていないキーワードを抽出し、コミュニティのテーマ（主題）とする。このキーワードに関連付けられているユーザー（具体的には、そのキーワードをユーザープロファイルテーブル５００の行に含むユーザー）を、そのコミュニティのメンバーとして抽出する。このとき、各ユーザーのプロファイルに、該当のキーワードが１回以上出現しているユーザーをメンバーにする。又は、各ユーザーで使用頻度の多い方からメンバーを決定してもよい。

また、重み付けは、静的情報と動的情報で異なった値としてもよい。例えば、静的情報の重みを動的情報の重みよりも大きくすればよい。静的情報は、一般的にユーザープロファイルテーブル５００内で１回だけ用いられることが多いからである。図６の例に示したキーワード・重み付けテーブル６００で、キーワード欄６０５内のキーワードが静的情報である場合は、ＤＦ欄６１０の値を予め定められた方法で減少させてもよい。予め定められた方法として、例えば、予め定められた値（０より大の値）を減算してもよいし、予め定められた値（１より大の値）で除算してもよい。また、ＴＦ欄６１５の値を予め定められた方法で増加させてもよい。予め定められた方法として、例えば、予め定められた値（０より大の値）を加算してもよいし、予め定められた値（１より大の値）で乗算してもよい。逆に、キーワード欄６０５内のキーワードが動的情報である場合は、ＤＦ欄６１０の値を予め定められた方法で増加させてもよい。予め定められた方法として、例えば、予め定められた値（０より大の値）を加算してもよいし、予め定められた値（１より大の値）で乗算してもよい。また、ＴＦ欄６１５の値を予め定められた方法で減少させてもよい。予め定められた方法として、例えば、予め定められた値（０より大の値）を減算してもよいし、予め定められた値（１より大の値）で除算してもよい。

図７は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。例えば、テーマ：「オリンピック」として、４人のメンバーを収集し、生成したコミュニティの掲示板の例である。
掲示板画面７００には、テーマ欄７１０、メンバー欄７２０、意見領域７３０を表示する。テーマ欄７１０にはテーマを表示し、メンバー欄７２０には、そのコミュニティのメンバー（ユーザー）を表示し、意見領域７３０には、メンバー間の情報のやり取りを表示している。テーマ欄７１０に表示されるテーマは、キーワード・重み付けテーブル６００のＴＦ・ＩＤＦ欄６２０で、上位になったキーワードである。意見領域７３０には、例えば、Ｕｓｅｒ−４７８のコメントとして「２０２０年東京オリンピックに向けた企画を検討しています。面白い案ありますか？」と表示し、そのコメントに対するＵｓｅｒ−１２６の意見として「．．．できるような携帯端末アプリを使って、各会場で．．．な情報にアクセスできるように．．．。」、Ｕｓｅｒ−８６７の意見として「．．．っていうのも良いのでは！？」と表示する。
メンバー欄７２０内のメンバー情報は、個人を特定する顔写真、氏名、ＩＤ等を表示してもよいが、顔写真、氏名、ＩＤ等は公開せずに、メンバーを特定できない識別子（匿名化）を割り振ってもよい。さらに、生成されたコミュニティとそのコミュニティ内での識別子を、各メンバーにのみ通知するようにして、他のメンバーからは非開示としてもよい。非開示にすることで本音でのコミュニケーションが活性化することもある。また、本実施の形態では、自動的にコミュニティのメンバーとするため、本人の意図に反しているケースもあるためである。
また、もちろんのことながら、ユーザーの操作に応じて、顔写真、氏名、ＩＤ等を公開可能としてもよい。

自動生成されたコミュニティに対して、ユーザーの操作に応じて、メンバーの脱退、メンバーの追加を可能としてもよい。紹介等により、より適切なメンバーでコミュニティが構成可能となる。
また、自動生成されたコミュニティを自動的にアーカイブ又は削除するようにしてもよい。例えば、情報共有の役割を果たしたコミュニティは一定期間又はコミュニティが活性状態から不活性状態になった時点で、アーカイブし、削除してもよい。これにより、不要なコミュニティの乱立を防止できる。
アーカイブしたコミュニティとその共有情報を再利用可能としてもよい。例えば、コミュニティを生成する際に用いた特徴が類似する場合は、コミュニティが新たに生成された際に、アーカイブしたコミュニティ（における議論内容）を参照可能とする。これにより、過去の知識の再利用が可能となる。

なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図８に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ８０１を用い、記憶装置としてＲＡＭ８０２、ＲＯＭ８０３、ＨＤ８０４を用いている。ＨＤ８０４として、例えばハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）を用いてもよい。プロファイル収集・更新モジュール１２０、話題抽出モジュール１３０、コミュニティ生成・更新モジュール１４０、コミュニティ利用モジュール１６０等のプログラムを実行するＣＰＵ８０１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ８０２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ８０３と、プロファイル情報管理モジュール１１０、コミュニティ情報管理モジュール１５０としての機能を有する補助記憶装置（フラッシュ・メモリ等であってもよい）であるＨＤ８０４と、キーボード、マウス、タッチスクリーン、マイク等に対する利用者の操作に基づいてデータを受け付ける受付装置８０６と、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、スピーカー等の出力装置８０５と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース８０７、そして、それらをつないでデータのやり取りをするためのバス８０８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。

前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図８に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図８に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続している形態でもよく、さらに図８に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボット、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

また、前述の実施の形態の説明内での比較処理において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラムの全体又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分又は全部であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１００…情報処理装置
１１０…プロファイル情報管理モジュール
１２０…プロファイル収集・更新モジュール
１３０…話題抽出モジュール
１４０…コミュニティ生成・更新モジュール
１５０…コミュニティ情報管理モジュール
１６０…コミュニティ利用モジュール
２５０…ユーザー端末
２９０…通信回線

Claims (5)

1. 複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された話題に関連するユーザーを含むコミュニティを生成する生成手段
   を有し、
   前記コミュニティを生成する際に用いた話題が、既に削除されたコミュニティの話題と類似する場合は、該コミュニティにおける議論内容を参照可能とする、
   情報処理装置。
2. 前記生成手段は、前記コミュニティに属するユーザーは匿名として開示されるように登録する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記プロファイルは、前記ユーザーの変わり得る動的情報によって構成されており、
   前記抽出手段は、前記共通の話題を、前記動的情報に用いられている用語の出現頻度によって抽出し、
   前記生成手段は、前記動的情報の更新量が予め定められた閾値を超えた又は以上となった場合に、コミュニティを生成する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記プロファイルは、前記ユーザーの固定的な情報である静的情報によって構成されており、
   前記抽出手段は、前記共通の話題を、前記静的情報に用いられている用語の出現頻度によって抽出し、
   前記生成手段は、前記静的情報が更新された場合に、コミュニティを生成する、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
5. コンピュータを、
   複数のユーザーのプロファイルから、共通の話題を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された話題に関連するユーザーを含むコミュニティを生成する生成手段
   として機能させ、
   前記コミュニティを生成する際に用いた話題が、既に削除されたコミュニティの話題と類似する場合は、該コミュニティにおける議論内容を参照可能とする、
   情報処理プログラム。

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