JP7098122B1 - 記事監視システム、注目情報が記述された記事の監視方法、コンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 記事単位のページビューを生成する技術を提供する。【解決手段】対象記事が掲載されているＷｅｂサイト１００における総閲覧数とＷｅｂサイトのサイト構造とに基づいて１日における１つの記事の想定閲覧数である第１ページビューをＢＰＶ生成部１５１で生成し、対象記事のリンク位置に基づいて１秒間における対象記事へ到達する想定閲覧数である第２ページビューをＦＰＶ生成部１５２で生成し、第１ページビューと第２ページビューとを合算した対象記事の想定閲覧数である第３ページビューをＤＰＶ生成部１５３で生成し、この第３ページビューを時系列に表示する。【選択図】図１

Description

本発明は、注目情報が記述された記事の様々なメディアにおける掲載状況及び閲覧状況を監視する記事監視システムに関する。

Ｗｅｂ（World Wide Web）メディアやソーシャルメディアが急速に普及している。Ｗｅｂメディアに表示されるページはＷｅｂページと呼ばれ、Ｗｅｂページの集合単位はＷｅｂサイトなどと呼ばれる。ソーシャルメディアは、個人による情報発信（投稿）や個人間の繋がりなどの社会的要素を含むメディアであり、投稿が掲載されているページは投稿ページと呼ばれ、その集合単位は投稿サイトなどと呼ばれる。投稿サイトは、例えばブログ、ＳＮＳ（Social Networking Service）、動画共有サイト、メッセージ投稿サイトのように分類される。ソーシャルメディアとＷｅｂメディアとは相互にリンクされる場合もある。そのため、例えば話題性の高い情報が一旦どこかで公開されると、当該情報の内容やそのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が様々なメディアを通じて飛躍的に拡散される現象が生じることは周知である。

このようなメディアの性質に着目したメディア活用例の一つがいわゆるネット広告であり、特許文献１にはＷｅｂページに掲載される広告への想定到達人数（リーチ数）を測定する技術が開示されている。また、特許文献２には、広告以外の情報、例えばキーワードで指定した商品等情報の複数のメディアでの意図しない露出状況を捕捉する技術が開示されている。特許文献２によれば、意図しない露出状況は、記事が存在するページの月間総ページビュー（閲覧数）を月間記事数で除算したリーチ数で定量化できるとされている。

特開２０１１－２１６１２０号公報 特開２０２０－２４５９９号公報

特許文献１，２に記載されているリーチ数は、Ｗｅｂページのページビューに基づいて算出される。しかし、ここで使用されているページビューには、Ｗｅｂページが掲載されているＷｅｂサイトのサイト構造や個々の記事に到達するためのリンク経路などが考慮されていない。

近年のＷｅｂサイトのトップページには、様々な記事や広告の被リンクが貼られていたり、関連記事がカテゴリー毎に分類されて下位層ページに導く構造になっていたりする。そのため、個々の記事に到達するためのリンク経路は無数ともいえるが、従前のページビューはＷｅｂページ単位の閲覧数であって、１つのＷｅｂページ内の総リンク数や注目情報が記述された記事のリンク位置に着目した閲覧数の指標ではない。このような問題を改善するＷｅｂ解析の一手法として、近年、仮想ページビューが提案されているが、この仮想ページビューもまた、Ｗｅｂページ単位のものとなっている。

本発明は、上記背景に鑑み、注目情報が記述された記事の様々なメディアにおける掲載状況及び閲覧状況を監視する情報処理の仕組み、特に、個々の記事のリンク状態に応じて掲載状況や閲覧状況が記事毎に定量化される新たな概念のページビューを生成する技術の提供を主たる課題とする。本発明の他の課題は、本明細書及び図面の開示から明らかになるであろう。

本発明の一つの態様は、記事監視システムである。この記事監視システムは、注目情報が記述された対象記事を掲載したメディアサイトを探索し、これにより特定されたメディアサイトのサイト構造、記事カテゴリー毎の記事閲覧率、総閲覧数及び総記事数を取得する取得手段と、前記総閲覧数と、前記サイト構造により特定される前記対象記事への遷移経路と、前記遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、前記総記事数と、に基づいて、第１期間における１つの記事の想定閲覧数である第１ページビューを生成する第１手段と、前記対象記事のページ内リンク位置を特定し、該ページ内リンク位置と、該ページ内リンク位置への遷移経路と、該遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、に基づいて、前記第１期間よりも短い第２期間における前記対象記事へ到達する想定閲覧数である第２ページビューを生成する第２手段と、前記第１ページビューと前記第２ページビューとを含む前記対象記事の想定閲覧数である第３ページビューを生成する第３手段と、を備えてなる。

本発明の他の態様は、注目情報が記述された対象記事を掲載したメディアサイトを探索し、これにより特定されたメディアサイトのサイト構造、記事カテゴリー毎の記事閲覧率、総閲覧数及び総記事数を取得して保存する記事監視システムが実行する方法であって、
前記記事監視システムが、前記総閲覧数と、前記サイト構造により特定される前記対象記事への遷移経路と、前記遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、前記総記事数と、に基づいて、第１期間における１つの記事の想定閲覧数である第１ページビューを生成する第１処理ステップと、前記対象記事のページ内リンク位置を特定し、該ページ内リンク位置と、該ページ内リンク位置への遷移経路と、該遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、に基づいて、前記第１期間よりも短い第２期間における前記対象記事へ到達する想定閲覧数である第２ページビューを生成する第２処理ステップと、前記第１ページビューと前記第２ページビューとを含む前記対象記事の想定閲覧数である第３ページビューを生成する第３処理ステップと、前記対象記事の複製物を当該対象記事を発見した日時と共に保存する保存処理ステップと、を実行することを特徴とする、注目情報が記述された記事の監視方法である。

本発明の他の態様は、コンピュータないしコンピュータシステムを、請求項１から４のいずれか一項に記載された記事監視システムとして機能させるコンピュータプログラムである。

本発明によれば、注目情報が記述された記事の様々なメディアにおける掲載状況及び閲覧状況が第１ページビュー、第２ページビュー及び第３ページビューによって対象記事毎に定量化されるため、複雑なメディアサイトに掲載されたごく一部の記事であってもその掲載状況（どこに掲載されているか）及び閲覧状況（どの程度閲覧されたか）の把握が容易になるという格別の効果を奏することができる。

本実施形態の記事監視システムの全体構成例を示す機能ブロック図。 Ｗｅｂサイトのサイト構造の例示図。 記事の分類例となる趣向性の説明図。 対象記事のページ内リンク位置及び総リンク数の説明図。 サイト登録処理の手順説明図。 メディアサイト解析処理の手順説明図。 ページビュー生成処理の手順説明図。 基礎ページビュー生成処理の手順説明図。 流入ページビュー生成処理の手順説明図。 投稿ページビュー生成処理の手順説明図。 ドキュメントページビュー生成処理の手順説明図。 ユーザ端末のクライアントブラウザに表示される監視結果の例示図。

以下、本発明を、監視ないし捕捉の対象となる注目情報が記述された記事の掲載状況及び閲覧状況を定量化する記事監視システムに適用した場合の実施の形態例を説明する。
なお、監視ないし捕捉の対象となる注目情報が記述された記事を他の記事と区別する必要がある場合は、便宜上「対象記事」と称する。

＜構成例＞
図１は、本実施形態の記事監視システム１の全体構成例を示す機能ブロック図である。記事監視システム１は、インターネットＮＷに接続されたサーバ機能を有するコンピュータシステムであり、１つ以上のＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、大容量ストレージ及び各種Ｉ／０（Input/Output）インタフェースを備えている。インターネットＮＷには、さまざまなＷｅｂサイト１００や投稿サイト２００のほか、記事監視システム１の登録ユーザが操作するユーザ端末３００が接続される。ユーザ端末３００は、クライアントブラウザを通じて記事監視システム１あるいはＷｅｂサイト１００及び投稿サイト２００との間で双方向の情報受け渡しを行うことができる。

記事監視システム１は、本発明のコンピュータプログラムを実行することにより、コンピュータシステムを、入出力制御部１１、ユーザ管理部１２、Ｗｅｂ管理部１３、ソーシャルメディア管理部１４、ページビュー生成部１５、出力部１６、及び、これらの機能ブロックを統括的に制御する主制御部１８として動作させる。各機能ブロックの動作については、後で詳しく説明する。

記事監視システム１は、また、ユーザ（ＤＢはデータベースの略、以下同じ）ＤＢ３１、サイトプロフィールＤＢ３２、サイト構造ＤＢ３３、記事ＤＢ３４、ソーシャルメディアＤＢ３５へのデータの保存と、保存されたデータの読み出しができるように構成される。

ユーザＤＢ３１には、記事監視システム１へのアクセスを許容するユーザ端末３００の権限情報と登録ユーザが指定した探索条件とがユーザＩＤ（ＩＤは識別情報、以下同じ）と関連付けて、登録ユーザ毎に登録される。探索条件は、例えば、対象記事を掲載したＷｅｂページないしＷｅｂサイト、対象記事を探索するための特徴情報（特徴語句及びその類義語等）、監視ないし捕捉の期間と１回の集計サイクル等である。

サイトプロフィールＤＢ３２には、探索により特定された対象記事が掲載されているＷｅｂページのサイトプロフィールが保存される。サイトプロフィールの一つは、後述する対象記事のページビューを含む月間総ページビューＡ１、月間記事数Ａ３である。サイト構造ＤＢ３３は、対象記事が掲載されているＷｅｂページのサイト構造と、当該サイト構造に起因するカテゴリ毎の相対的な記事閲覧率である趣向性Ａ２とが対象記事と関連付けて保存される。記事ＤＢ３４は、探索により特定されたＷｅｂサイトに掲載されている対象記事や投稿サイトに掲載されていた対象記事が関わる投稿の複製物が保存される。なお、月間記事数Ａ３は、サイトプロフィールＤＢ３２ではなく、記事ＤＢ３４に保存してもよい。ソーシャルメディアＤＢ３５は、ブログやＳＮＳ等のソーシャルメディアのサイトプロフィールと、対象記事が関わる投稿のＵＲＬと、当該投稿の複写物と、当該投稿に対する評価情報とが、当該投稿の発見日時（年月日時分秒）と共に保存される。

次に、記事監視システム１の各機能ブロック１１～１８について説明する。入出力制御部１１は、インターネットＮＷに接続されている各Ｗｅｂサイト１００，投稿サイト２００、ユーザ端末３００との間で行われる情報の受け渡しを制御する。ユーザ管理部１２は、この記事監視システム１にアクセスするユーザ端末３００の権限情報とそれを操作するユーザをユーザＤＢ３１に登録する。登録されたユーザを以下「登録ユーザ」と呼ぶ。ユーザ管理部１２は、また、登録ユーザが指定した探索条件とをユーザＩＤと関連付けて、ユーザ毎にユーザＤＢ３１に保存する。ユーザ管理部１２は、ユーザ端末３００からのアクセスがあったときに権限情報を用いて認証する認証処理をも行う。

Ｗｅｂ管理部１３は、探索条件の決定処理と、決定された探索条件に基づいて周期的にインターネットＮＷをクローリングして対象記事が掲載されているＷｅｂサイトを探索する探索処理と、Ｗｅｂサイトの解析処理と、対象記事の解析処理とを行う。ソーシャルメディア管理部１４は、対象記事に関する投稿を探索するとともに、探索により特定された投稿やその投稿に付随して掲載されている情報（投稿等）を解析するメディアサイト解析処理を行う。付随して掲載されている情報は、例えば投稿に対して同調したり返信したりする情報を含む評価情報を含む。

ページビュー生成部１５は、第１手段の一例となる基礎ページビュー（ＢＰＶ）生成部１５１と、第２手段の一例となる流入ページビュー（ＦＰＶ）１５２生成部と、第３手段の一例となるドキュメントページビュー（ＤＰＶ）生成部１５３とを詳細ブロックとして含み、これらの詳細ブロックの機能により、対象記事のページビューであるドキュメントページビューを生成する。出力部１６は、登録ユーザが入力した上記期間における対象記事のドキュメントページビュー、対象記事や投稿の複製物の一部又は全部、評価情報その他の情報をユーザ端末３００に向けて出力する処理を行う。

＜動作例＞
次に、上記のように構成される記事監視システム１の動作例について説明する。ここでは、対象記事が掲載されているＷｅｂサイトの一つが図２のようなサイト構造であり、図２のサイト構造のＷｅｂサイトを含む複数のＷｅｂサイトのＴＯＰ（図２の第２階層相当）が図３のように様々であり、掲載記事が掲載されている対象記事が図４に例示されるページのほぼ中間の位置に掲載されているものとする。

図５～図１２は、主制御部１８が他の機能ブロックと協働で実行する処理ステップの説明図である。図５は、サイト登録処理の手順説明図である。図５を参照すると、主制御部１８は、注目情報の特徴を表す特徴語句を決定する（Ｓ１０１）。すなわち、ユーザ端末３００から登録ユーザが気になる語句が入力されると、主制御部１８は、当該語句の意味解析により当該語句の類義語などを図示しない用語辞書から抽出し、例えばその筆頭語句あるいは登録ユーザが指定した語句を特徴語句として決定する。

特徴語句が決定されると、主制御部１８は、特徴語句を探索条件として含む探索を実行し、探索条件に適合する対象記事が掲載されているインターネットＮＷ上のＷｅｂページを探索する（Ｓ１０２）。Ｗｅｂページが見つからなかった場合は、Ｓ１０１に戻り、特徴語句を再決定して以後の処理を繰り返す（Ｓ１０３：Ｎ）。Ｗｅｂページが見つかった場合（Ｓ１０３：Ｙ）、主制御部１８は、Ｗｅｂページが存在するメディアサイト（Ｗｅｂサイトと投稿サイトの少なくとも一方）のメディアサイト解析に必要となる情報を取得する（Ｓ１０４）。その後、主制御部１８は、メディアサイト解析処理をＷｅｂ管理部１３とソーシャルメディア管理部１４に実行させ（Ｓ１０５）、解析結果をサイトプロフィールＤＢ３２、サイト構造ＤＢ３３、記事ＤＢ３４、ソーシャルメディアＤＢ３５に保存（登録）させる（Ｓ１０６）。

Ｓ１０５のメディア解析処理は、図６の処理手順説明図の流れで実行される。すなわち、主制御部１８は、対象記事を掲載しているメディアがＷｅｂサイトかどうかを判別する（Ｓ２０１）。Ｗｅｂサイトであった場合（Ｓ２０１：Ｙ）、主制御部１８は、処理の主体的な実行をＷｅｂ管理部１３に委ねる。
Ｗｅｂ管理部１３は、対象記事の発見日時（年月日時分秒）、Ｗｅｂサイトのサイトプロフィール、対象記事のＵＲＬ、対象記事の複製物、サイト構造（例えばＵＲＬ群のリンク構造）を特定し、これらを保存する（Ｓ２０２）。複製物は、ページ単位であってもよく、例えば見出し等のように一部だけであってもよい。複製物はまた、対象記事の部分だけであってもよい。保存先は、サイトプロフィールはサイトプロフィールＤＢ３２、サイト構造はサイト構造ＤＢ３３、対象記事のＵＲＬ、複製物、発見時は記事ＤＢ３４である。

サイトプロフィールの一つは対象記事のページビューを包含する月間総ページビューＡ１であり、他の一つは対象記事を包含する月間記事数Ａ３である。これらのデータは、当該Ｗｅｂサイトの運営者ないしＧｏｏｇｌｅ（登録商標）のような主たるサイト運営サイトで公表されているデータあるいはメディアリサーチセンサー株式会社製の月刊メディアデータに収録されているデータから特定することができる。
サイト構造は、例えば、対象記事のＵＲＬを基に当該Ｗｅｂサイトをクローリングしてサイト内リンク元をサイト内でリンク先がなくなるまで辿ることにより特定することができる。つまり、よく行われている膨大なＷｅｂサイトのリンクの統計値とパラメータに基づく複雑な演算を行う必要がないので、コスト的に有利となる。

Ｗｅｂ管理部１３は、また、対象記事が掲載されている複数のＷｅｂサイトでそれぞれ独自に分類されたカテゴリー毎の閲覧数を共通表現の所定項目数のカテゴリーに再配分して集計する。そしてカテゴリー毎の相対閲覧率である訪問者の趣向性Ａ２を生成し、これを対象記事と関連付けて保存する（Ｓ２０３）。

例えば、対象記事が、図３に示されたサイトＸ、サイトＹ、・・・サイトＺに掲載されており、サイトＸ、サイトＹ、・・・サイトＺでは、それぞれ異なる項目数及び表現でカテゴライズされていたり、対象記事の被リンクがトップページに直接貼り付けられていたりする。本実施形態では、このように他のサイトが異なる表現のカテゴリーに分類されていることに対応して、図３に例示される共通表現の１３のカテゴリーを定めておく。図３の例では、社会、政治、経済、国際、芸能・文化、スポーツ、ライフ、科学・ＩＴ、医療・健康、地域、速報・新着、ランキング、プレリリースの１３の項目が例示されているが、この項目例に限定されない。Ｗｅｂ管理部１３は、各サイトＸ，Ｙ，Ｚで掲載されているカテゴリー毎の閲覧数をそれぞれ共通表現の項目に再配分する。

例えば、図２のサイト構造の場合、第２階層には「芸能」の項目があるが、図３の共通項目は「芸能・文化」であるため、図２のサイト構造に「文化」がなければ、「芸能」の項目に閲覧数を再配分することになる。そして、全体の合算値Σを１．０としたときの相対閲覧割合を図３のように集計し、各々の相対閲覧割合の数値を趣向性Ａ２としてサイト構造ＤＢ３３へ保存する。趣向性Ａ２は、対象記事を掲載したＷｅｂサイトが追加される度に動的に更新される。

Ｗｅｂ管理部１３は、さらに、対象記事の記事解析及び対象記事の死活監視を行い、解析結果と監視結果を記事ＤＢ３４へ保存する。記事解析の一つは、例えば図４に示される対象記事のページ内リンク位置Ｆと当該ページの総リンク数Ｇを特定する処理である。

ページ内リンク位置Ｆは、例えばＨＴＭＬのアンカー（anchor）リンクなどで設定される、当該ページの先頭アドレスからのアドレス値である。先頭アドレスが０から始まる場合、他のパラメータとの演算に用いる際には、後述する通り、ページリンク位置Ｆから１を減算することになる。総リンク数Ｇは、当該Ｗｅｂサイトには、各記事へのリンク一覧が存在するので、そのリンク数を取得するのが簡易であるが、独自に計測してもよい。訪問者が上位階層のページから対象記事へ遷移する確率は、対象記事のリンク位置が上方であればあるほど高くなるため、リンク位置Ｆと総リンク数は、対象記事への訪問者の遷移確率（遷移しやすさを表す指標）を定量化する上で有用な情報となる。

死活監視は、対象記事を最初に発見（確認）した後の処理であり、チェック時点で当該Ｗｅｂサイトに対象記事が存在し続けているかどうかを監視する処理である。具体的には最初に発見した発見日時を最終確認日時（年月日時分秒）として記事ＤＢ３４に対象記事と関連付けて保存し、チェックを繰り返す度に最終確認日時を更新する。対象記事を確認できなくなったときは閉鎖日時（年月日時分秒）を最終確認日時とともに保存する。最終確認日時（年月日時分秒）と閉鎖日時（年月日時分秒）との差分値は、当該対象記事の存在期間Ｅとして利用される。

Ｓ２０１において、メディアサイトがＷｅｂサイト以外であった場合（Ｓ２０１：Ｎ）、主制御部１８は、処理の主体的な実行をソーシャルメディア管理部１４に委ねる。ソーシャルメディア管理部１４は、ブログやＳＮＳ等の投稿サイトのサイトプロフィールと、投稿の中で対象記事と記述の一部又は全部が合致する投稿又は当該投稿に対する評価情報などを取得する（Ｓ２０４）。サイトプロフィールは、例えば当該サイトのサイト名や当該サイトの参加者数であり、評価情報は、あるサイトの例でいえば、対象記事が関わる投稿に対するツィート数、リツィート数、いいね数、フォロワー数である。投稿に対するページビューが公表されている場合は、それらのページビューも評価情報の一つとして取得するとよい。

ソーシャルメディア管理部１４は、また、対象記事が関わる投稿を複写し、複写物をその投稿の発見日時（年月日時分秒）と共に対象記事と関連付けて記事ＤＢ３４へ保存する（Ｓ２０７）。複写物は、投稿全体のものであってもよく、投稿の一部、例えば見出しや対象記事が記載されている部分の前後文脈だけであってもよい。

図５のサイト登録処理が済むと、主制御部１８は、ページビュー生成部１５にページビュー生成処理を実行させる。図７は、ページビュー生成処理の全体処理手順図である。図７を参照すると、ページビュー生成部１５は、登録ユーザが入力した期間の始期と終期とを特定する（Ｓ３０１）。その後、ページビュー生成部１５は、ＢＰＶ生成部１５１に１記事あたりの自然流入ページビューである基礎ページビュー生成処理を実行させ（Ｓ３０２）、ＦＰＶ生成部１５２に流入ページビュー生成処理を実行させる（Ｓ３０３）。ソーシャルメディアでの対象記事に関する投稿が確認された場合、ページビュー生成部１５は、ソーシャルメディア管理部１４に投稿ページビュー生成処理を実行させ（Ｓ３０４）、実行結果を受け取る。

その後、ページビュー生成部１５は、ＤＰＶ生成部１５３にドキュメントページ生成処理を実行させ（Ｓ３０５）、これにより生成されたドキュメントページビューを時系列に記事ＤＢ３４へ保存する（Ｓ３０６）。そして、このドキュメントページビューのユーザ端末３００への出力を可能にする（Ｓ３０７）。

図７の基礎ページビュー生成処理Ｓ３０２は、図８の処理手順で実行される。すなわち、ＢＰＶ生成部１５１は、当該サイトの月間総ページビューＡ１、趣向性Ａ２、月間記事数Ａ３を取得し、保存する（Ｓ３０２１）。保存先はＲＡＭのキャッシュ領域であってよい。以後の処理において同様である。

ＢＰＶ生成部１５１はまた、最上層ページの月間総ページビューＢをＡ１×ｋ１の演算により求め、第２階層ページの月間総ページビューＣをＢ×ｋ２×趣向性Ａ２の演算により求める。その後、ＢＰＶ生成部１５１は、１記事１日あたりページビューＤをＡ１×（Ｂ又はＣ）×ｋ３×Ａ３÷３０（日）の演算により求め、保存する（Ｓ３０２２）。Ｂ又はＣのうち、記事の被リンクが最上層に存在する場合はＢ、第２階層を経由する場合はＣとなる。ｋ１，ｋ２，ｋ３は訪問者が当該ページから他のページに遷移する（その他は離脱する）割合を表す係数値であり、公表されている統計値を用いることができる。

ＢＰＶ生成部１５１は、また、対象記事の存在期間Ｅを算出する（Ｓ３０２３）。存在期間Ｅは、最終確認日時－発見日時（あるいは後述する期間の始期）の演算により求めることができる。そして、ＢＰＶ生成部１５１は、存在期間中における１記事１日あたりの基礎ページビュー（ＢＰＶ）を以下の式により求め、これを保存する（Ｓ３０２４）。
ＢＰＶ＝Σ（Ｄ－Ｄ／３０ｉ） ただしｉ＝１～Ｅ

図７の流入ページビュー生成処理Ｓ３０３は、図９の処理手順で実行される。すなわち、ＦＰＶ生成部１５２は、Ｓ３０２の基礎ページビュー生成処理で求め、保存した最上層ページの月間総ページビューＢと第２階層ページの月間総ページビューＣを読み出す（Ｓ３０３１）。そして、各月間総ページビューＢ、Ｃから対象記事のリンク位置へ流入する１秒あたりの総ページビューＢ’，Ｃ’を以下の式より求め、保存する（Ｓ３０３２）。ｋ４は訪問者が当該ページから他のページに遷移する（その他は離脱する）割合を表す係数値、ｋ５は訪問者がある同じ階層のページ内の他の記事に流入する割合を表す係数値であり、それぞれ公表されている統計値を用いることができる。
Ｂ’＝Ｂ×ｋ４×ｋ５×６０（秒）×６０（分）
÷２４（時間）÷３０（日）
Ｃ’＝Ｃ×ｋ４×ｋ５×６０（秒）×６０（分）
÷２４（時間）÷３０（日）
なお、Ｂ’、Ｃ’の演算において、基礎ページビュー（ＢＰＶ）のように１日（第１期間）ではなく１秒（第１期間よりも短い第２期間）毎にしているのは、Ｂ，Ｃがサイト構造に起因するパラメータなので比較的遅く変化するのに対して、訪問者のページの遷移は頻繁に生じるため、そのような訪問者のＷｅｂ上の挙動態様を考慮したためである。

ＦＰＶ生成部１５２は、対象記事のページ内リンク位置Ｆと総リンク数Ｇとを保存元から読み出して（Ｓ３０３３）、以下の式より対象記事の１秒あたりの流入ページビュー（ＦＰＶ）を求め、保存する（Ｓ３０３４）。Ｂ’又はＣ’のうち、記事の被リンクが最上層に存在する場合はＢ’、第２階層を経由する場合はＣ’となる。Ｇ－Ｆは総リンク数Ｇに対する対象記事のアドレス値、つまりページ内対象記事の掲載位置であり、－１にするのは、上述した通り、アドレス値がコンピュータ内では１からではなく０から始まることから、それに合わせて１を差し引く必要があるためである。ＦＰＶは、変更が確認される度に更新される。
ＦＰＶ＝Ｂ’又はＣ’
×（現在時刻－前回チェック日時）
×（Ｇ－Ｆ－１）

図７の投稿ページビュー生成処理Ｓ３０４は、図１０の処理手順で実行される。すなわち、ソーシャルメディア管理部１４は、ツィート数、リツィート数、いいね数、ツィートしたユーザのフォロワー数を取得し（Ｓ３０４１）、例えば以下の式より、投稿ページビュー（ＳＰＶ）を求め、保存する（Ｓ３０４２）。ただし、ｋ６はソーシャルメディアの種別に応じて定められる基礎係数である。ｋ７，ｋ８は派生の程度に応じてその大きさが定められる係数値であり、公表されている統計値を用いることができる。
ＳＰＶ＝ｋ６＋ツィート数×ｋ７＋リツィート数
＋いいね数＋当該投稿のフォロワー×ｋ８

図７のドキュメントページビュー生成処理Ｓ３０５は、図１１の処理手順で実行される。すなわち、ＤＰＶ生成部１５３は、ＢＰＶ、ＦＰＶ、ＳＰＶを保存元から読み出し（Ｓ３０５１）、以下の式より対象記事のドキュメントページビュー（ＤＰＶ）を求め、保存する（Ｓ３０５２）。
ＤＰＶ＝ＢＰＶ＋ＦＰＶ＋ＳＰＶ

以上は、処理の説明の便宜上、特徴語句が１つの場合の例であるが、特徴語句は、複数であってもよい。特徴語句が複数となる場合は、図７～図１１の処理を、入力された特徴語句の数だけ繰り返すことになる。また、特徴語句が複数となる場合において、それらが共通の注目情報の特徴を表すものである場合、あるいは、意味解析処理によって互いに同義語又は類義語と判別される場合、それぞれのＤＰＶのセットを１つのＤＰＶに統合するしてもよい。

図１２は、出力部１６の動作によりユーザ端末３００のクライアントブラウザに表示される記事監視結果の画面例を示す図である。画面に表示される項目や内容は、当該クライアントブラウザの設定により、より簡略化したり、詳細にしたり、あるいは階層的にすることができる。また、当該グラフは、システム運用者以外は、登録ユーザが操作するユーザ端末３００にのみ表示される。

図１２の表示例では、１つのページに、対象記事のドキュメントページビュー（ＤＰＶ）を時系列にグラフ化するグラフ領域１２０１と、監視・捕捉の開始日領域１２０２と、グラフ領域に表示させる、対象記事のドキュメントページビュー（ＤＰＶ）の期間領域１２０３が形成されている。グラフ領域１２０１の縦軸はＤＰＶ（自然数）、横軸は期間領域１２０３を等間隔で区切った日時である。図示の例では、３種類の対象記事のドキュメントページビュー（ＤＰＶ１，ＤＰＶ２，ＤＰＶ３）が時系列で示されている。

この画面には、また、期間領域１２０３に示された期間で発見された対象記事数領域１２０４と、発見された対象記事の紹介領域１２０５，１２０６とが表示されている。紹介領域１２０５，１２０６は、発見された日時が新しいほど上位に形成されるが、この順序は、設定で変更することができる。

各紹介領域１２０５，１２０６のうち、記事名は複製物から切り出した語句、例えば見出し文であるが、適宜編集して表示することもできる。記事名の下方のＵＲＬには複写物のリンクが貼られており、当該ＵＲＬをクリックすることで、保存されている複写物を読み出して表示することができる。ＤＰＶと表記されている部分は、期間領域１２０３に表示されている期間中のＤＰＶの総数である。サイト名は、Ｗｅｂサイト名であるが、ソーシャルメディアサイトの場合は、上記期間中の評価情報であるツィート数なども併記される。記事発見日時は、当該記事を最初に確認した日時が表示される。

このように、本実施形態の記事監視システム１によれば、様々なメディアサイトで様々な態様で掲載されている対象記事の掲載状況及び閲覧状況を対象記事のドキュメントページビュー（ＤＰＶ）という新たな概念の指標で定量化できるようになる。また、その複製物が保存され、適宜読み出して表示することができるので、ユーザが直接当該対象記事の記述内容を目視で確認することができる。また、そのような複製物のうち特に注目したい部分をクリッピングして保存することも本実施形態の記事監視システム１によれば容易になる。

なお、本実施形態では、ドキュメントページビュー（ＤＰＶ）を投稿ページビュー（ＳＰＶ）が加算されるものとして説明したが、投稿ページビュー（ＳＰＶ）は適宜除外することもできる。あるいは、ドキュメントページビュー（ＤＰＶ）に代えて投稿ページビュー（ＳＰＶ）だけを表示するようにすることも設定により可能である。

本実施形態では、また、基礎ページビューを生成するための第１期間を１日とし、流入ページビューを生成するための第２期間を１秒とする例を説明したが、第１期間は半日あるいは１時間としてもよい。また、第２期間は第１期間よりも短ければ２秒以上、あるいは１秒以下であってもよい。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能ブロックを実現するコンピュータプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してコンピュータ又はコンピュータシステムに供給し、そのコンピュータ又はコンピュータシステムの１つ以上のプロセッサがコンピュータプログラムを読出し実行する処理であっても実施が可能である。また、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）によっても実施が可能である。また、複数のコンピュータによるＡＰＩ(Application Programming Interface)連携によっても実施が可能である。

Claims (6)

1. 注目情報が記述された対象記事を掲載したメディアサイトを探索し、これにより特定されたメディアサイトのサイト構造、記事カテゴリー毎の記事閲覧率、総閲覧数及び総記事数を取得する取得手段と、
   前記総閲覧数と、前記サイト構造により特定される前記対象記事への遷移経路と、前記遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、前記総記事数と、に基づいて、第１期間における１つの記事の想定閲覧数である第１ページビューを生成する第１手段と、
   前記対象記事のページ内リンク位置を特定し、該ページ内リンク位置と、該ページ内リンク位置への遷移経路と、該遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、に基づいて、前記第１期間よりも短い第２期間における前記対象記事へ到達する想定閲覧数である第２ページビューを生成する第２手段と、
   前記第１ページビューと前記第２ページビューとを含む前記対象記事の想定閲覧数である第３ページビューを生成する第３手段と、
   を備えてなる記事監視システム。
2. 前記対象記事に関する記述を含む投稿を掲載したソーシャルメディアを探索し、これにより特定された前記投稿のＵＲＬと、当該投稿に対して前記ソーシャルメディアが公表している評価情報とを取得するソーシャルメディア管理手段をさらに備えており、
   前記第３手段は、前記評価情報を定量化した投稿ページプレビューを前記第３ページビューに加算する、
   請求項１に記載の記事監視システム。
3. 前記対象記事又は前記投稿を取得して複写するとともに、前記対象記事のＵＲＬ又は前記投稿のＵＲＬ、当該対象記事又は当該投稿の複写物、及び当該対象記事又は当該投稿が確認された日時とを前記対象記事又は前記投稿の複写物と関連付けて保存するメディア管理手段をさらに備えてなる、
   請求項２に記載の記事監視システム。
4. 前記第３ページビューを所定期間毎に集計し、集計結果を時系列データとしてグラフ表示可能に出力する出力手段をさらに備える、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の記事監視システム。
5. 注目情報が記述された対象記事を掲載したメディアサイトを探索し、これにより特定されたメディアサイトのサイト構造、記事カテゴリー毎の記事閲覧率、総閲覧数及び総記事数を取得して保存する記事監視システムが実行する方法であって、
   前記記事監視システムが、
   前記総閲覧数と、前記サイト構造により特定される前記対象記事への遷移経路と、前記遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、前記総記事数と、に基づいて、第１期間における１つの記事の想定閲覧数である第１ページビューを生成する第１処理ステップと、
   前記対象記事のページ内リンク位置を特定し、該ページ内リンク位置と、該ページ内リンク位置への遷移経路と、該遷移経路が前記記事カテゴリーのページを経由する場合の前記記事カテゴリー毎の記事閲覧率と、に基づいて、前記第１期間よりも短い第２期間における前記対象記事へ到達する想定閲覧数である第２ページビューを生成する第２処理ステップと、
   前記第１ページビューと前記第２ページビューとを含む前記対象記事の想定閲覧数である第３ページビューを生成する第３処理ステップと、
   前記対象記事の複製物を当該対象記事を発見した日時と共に保存する保存処理ステップと、を実行することを特徴とする、注目情報が記述された記事の監視方法。
6. コンピュータないしコンピュータシステムを、請求項１から４のいずれか一項に記載された記事監視システムとして機能させるコンピュータプログラム。

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