JP7146037B1 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザの影響度を適切に推定する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、決定部と、推定部とを有する。取得部は、第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報と、第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報とを取得する。決定部は、取得部により取得されたメッセージ情報と行動情報とに基づいて、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する。推定部は、決定部による決定結果に基づいて、第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定する。【選択図】図4An object of the present invention is to appropriately estimate the degree of influence of a user. An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition section, a determination section, and an estimation section. The acquisition unit acquires message information indicating a message from a first user and behavior information indicating behavior of a second user different from the first user. The determination unit determines whether or not the second user has performed a related action, which is an action related to the message, based on the message information and the action information acquired by the acquisition unit. The estimating unit estimates a degree of influence indicating the degree of influence of the first user on behaviors of other users based on the determination result of the determining unit. [Selection drawing] Fig. 4
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、ユーザに関する情報を推定する技術が提供されている。例えば、グループ内での各メンバーのコミュニケーション上の役割を判定する技術が提供されている。 Conventionally, techniques for estimating information about users have been provided. For example, techniques are provided for determining the communication role of each member within a group.
しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。ユーザのグループ内での役割を判定しているに過ぎず、そのユーザが他のユーザにどの程度影響力を有するか等を適切に把握することが難しい。そのため、ユーザの影響度を適切に推定することが望まれている。 However, the above conventional techniques have room for improvement. This merely determines the user's role within the group, and it is difficult to properly grasp how much influence the user has over other users. Therefore, it is desired to appropriately estimate the degree of influence of the user.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの影響度を適切に推定する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program for appropriately estimating a user's degree of influence.
本願に係る情報処理装置は、第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報と、前記第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記メッセージ情報と前記行動情報とに基づいて、前記第2ユーザが前記メッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する決定部と、前記決定部による決定結果に基づいて、前記第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定する推定部と、を備えたことを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit configured to acquire message information indicating a message from a first user and behavior information indicating behavior of a second user different from the first user; a determination unit that determines whether the second user has performed a related action, which is an action related to the message, based on the message information and the action information received; and based on the determination result of the determination unit, and an estimating unit for estimating a degree of influence indicating a degree of influence of the first user on actions of other users.
実施形態の一態様によれば、ユーザの影響度を適切に推定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to appropriately estimate the degree of influence of the user.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理〕
図1~図3を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図2は、メッセンジャーアプリケーションの表示の一例を示す図である。図3は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。以下では、情報処理システム1において、ユーザが利用する端末装置10にインストールされたメッセンジャーアプリケーション(以下「メッセンジャーアプリ」ともいう)を介して、メッセンジャーサービスが提供される場合を一例として示す。なお、メッセージは、メッセンジャーアプリによりユーザ間でやり取りされるメッセージに限らず、一のユーザから他のユーザを送信先として送られるものであれば、どのようなメッセージであってもよいが、この点の詳細は後述する。
(embodiment)
[1. information processing]
An example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 3. FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. FIG. 2 is a diagram showing an example of a messenger application display. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to the embodiment; Below, in the
〔1-1.情報処理システムの構成〕
まず、情報処理例の説明の前に、図3を参照して情報処理システム1の装置構成例について説明する。図3に示すように、情報処理システム1は、端末装置10-1と、端末装置10-2と、端末装置10-3と、サービス提供装置20と、情報処理装置100とが含まれる。以下では、端末装置10-1~10-3について、特に区別なく説明する場合には、端末装置10と記載する。各端末装置10と、サービス提供装置20と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図3に示した情報処理システム1には、複数台のサービス提供装置20や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[1-1. Configuration of information processing system]
First, before describing an example of information processing, an example of the device configuration of the
端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。図1は、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。
The
端末装置10は、各種情報を表示する。例えば、端末装置10は、メッセンジャーアプリに関する各種情報を表示する。端末装置10は、図2に示すようなメッセンジャーアプリに関する情報を表示するが、詳細は後述する。
The
端末装置10は、ユーザによる各種操作を受け付ける。端末装置10は、ユーザによるメッセンジャーアプリへのメッセージの入力を受け付ける。端末装置10は、ユーザにより入力されたメッセージを他の端末装置10へ提供する。例えば、端末装置10は、ユーザにより入力されたメッセージを、サービス提供装置20へ送信し、サービス提供装置20がメッセージを他の端末装置10へ送信する。なお、いわゆるP2P(Peer to Peer)のような態様により、端末装置10間で通信を行う場合、端末装置10は、ユーザにより入力されたメッセージを他の端末装置10へ直接送信してもよい。
The
また、端末装置10は、情報処理装置100に種々の情報を送信する。例えば、端末装置10は、情報処理装置100に行動情報等を送信する。例えば、端末装置10は、情報処理装置100に行動時の位置を含む行動情報等を送信する。
In addition, the
例えば、端末装置10は、センサによりセンサ情報を検知してもよい。例えば、端末装置10は、GPS(Global Positioning System)センサ等の機能を有し、ユーザの位置情報(センサ情報)を検知し、取得してもよい。また、端末装置10は、通信を行っている基地局の位置情報や、WiFi(登録商標)(Wireless Fidelity)の電波を用いてユーザの位置情報を取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。
For example, the
また、端末装置10は、GPSセンサ等に限らず種々のセンサにより、各種センサ情報を検知してもよい。また、端末装置10は、加速度センサの機能を有し、ユーザの移動における加速度情報(センサ情報)を検知し、取得する。また、端末装置10は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置10は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身の心拍(脈拍)に関する情報を端末装置10が取得可能としてもよい。
Moreover, the
なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。以下では、ユーザID「U1」により識別されるユーザを「ユーザU1」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザU*(*は任意の文字列)」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U*」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザU2」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U2」により識別されるユーザである。例えば、図3に示した情報処理システム1には、ユーザU1が利用する端末装置10や、ユーザU2が利用する端末装置10等の多数の端末装置10が含まれる。
In addition, below, the
図1に示す端末装置10-1は、ユーザU1によって利用される情報処理装置である。図1に示す端末装置10-2は、ユーザU2によって利用される情報処理装置である。図1に示す端末装置10-3は、ユーザU3によって利用される情報処理装置である。端末装置10は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。なお、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。
A terminal device 10-1 shown in FIG. 1 is an information processing device used by a user U1. The terminal device 10-2 shown in FIG. 1 is an information processing device used by the user U2. A terminal device 10-3 shown in FIG. 1 is an information processing device used by a user U3. The
サービス提供装置20は、ネットワークを介したユーザ間のコミュニケーションに関するサービスを提供する事業者が利用するコンピュータである。サービス提供装置20は、メッセンジャーサービスを提供する。サービス提供装置20は、ユーザが利用する端末装置10にインストールされたメッセンジャーアプリを介して、ユーザにメッセンジャーサービスを提供する。例えば、ここでいうメッセンジャーサービスとは、法人及び自然人を含む様々なユーザを対象として、文字情報、音声情報、画像または動画等の画像情報等の様々な(モーダルの)情報をメッセージとしてユーザ間でのやり取りを可能にするサービスである。メッセンジャーサービスでは、ユーザ間で相互にメッセージを送受信することができる。すなわち、ここでいうユーザ間でのやり取りには、一のユーザから他のユーザを送信先としてメッセージを送ることと、一のユーザを送信先として他のユーザからメッセージを送ることとを含む。例えば、メッセンジャーサービスは、LINE(登録商標)やKakao Talk(登録商標)等のようなサービスであってもよい。
The
サービス提供装置20は、各種情報を情報処理装置100へ送信する。サービス提供装置20は、メッセンジャーサービスにより収集した情報を情報処理装置100へ提供する。サービス提供装置20は、ユーザ間でやり取りされたメッセージに関する情報を情報処理装置100へ提供する。例えば、サービス提供装置20は、情報処理装置100から要求された情報を情報処理装置100へ送信する。
The
情報処理装置100は、ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定するコンピュータである。情報処理装置100は、第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報と、第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報とに基づいて、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する。そして、情報処理装置100は、決定結果に基づいて、第1ユーザの影響度を推定する。
The
なお、以下では、ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度をインフルエンサ度と記載するが、影響度は、ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示すもの(指標)であれば、どのようなもの(指標)であってもよい。 In the following, the degree of influence indicating the degree to which a user influences the actions of other users is referred to as the degree of influencer. Anything (index) may be used as long as it is an index).
情報処理装置100は、端末装置10から各種情報を受信する。情報処理装置100は、端末装置10からユーザの行動情報等を取得する。例えば、情報処理装置100は、所定のタイミングでユーザの行動情報を取得する。
The
情報処理装置100は、サービス提供装置20から各種情報を受信する。情報処理装置100は、メッセンジャーサービスによりサービス提供装置20が収集した情報をサービス提供装置20から取得する。情報処理装置100は、ユーザ間でやり取りされたメッセージに関する情報をサービス提供装置20から取得する。例えば、情報処理装置100は、サービス提供装置20へ情報を要求し、要求した情報をサービス提供装置20から受信する。例えば、情報処理装置100は、位置を推定する対象となるユーザ(「第1ユーザ」ともいう)がやり取りしたメッセージに関する情報をサービス提供装置20へ要求し、第1ユーザのメッセージに関する情報をサービス提供装置20から受信する。
The
なお、情報処理装置100は、ユーザのメッセージに関する情報を端末装置10から取得してもよい。また、図3では、メッセンジャーサービスを提供するサービス提供装置20と、情報処理装置100とが別体である場合を示したが、情報処理装置100とサービス提供装置20とは一体であってもよい。この場合、情報処理装置100は、ユーザにメッセンジャーサービスを提供する。
Note that the
〔1-2.情報処理例〕
ここから、図1に示す情報処理例について説明する。図1の例では、ユーザU1を第1ユーザとして、情報処理装置100がユーザU1のメッセージ及びユーザU1以外のユーザである第2ユーザの行動履歴を用いてユーザU1のインフルエンサ度を推定する場合を示す。
[1-2. Information processing example]
From here, the example of information processing shown in FIG. 1 will be described. In the example of FIG. 1, the user U1 is the first user, and the
図1では、情報処理装置100は、ユーザU1が参加するグループGP1でのユーザU1と他のユーザとのメッセージのやり取りを基に、グループGP1内でのユーザU1のインフルエンサ度を推定する。グループGP1は、メッセンジャーアプリにおけるグループチャットであり、グループGP1には、ユーザU1、ユーザU2及びユーザU3の3人が参加している。なお、グループチャットについては、複数ユーザが参加してやり取りをするチャットのグループであり、一般的なグループチャットと同様であるため詳細な説明は省略する。
In FIG. 1,
例えば、ユーザU1は、端末装置10-1を用いてメッセンジャーアプリを利用し、グループGP1でのメッセージのやり取りを行う。また、ユーザU2は、端末装置10-2を用いてメッセンジャーアプリを利用し、グループGP1でのメッセージのやり取りを行う。また、ユーザU3は、端末装置10-3を用いてメッセンジャーアプリを利用し、グループGP1でのメッセージのやり取りを行う。 For example, user U1 uses a messenger application on terminal device 10-1 to exchange messages in group GP1. Further, the user U2 uses the messenger application using the terminal device 10-2 to exchange messages in the group GP1. Further, user U3 uses a messenger application using terminal device 10-3 to exchange messages in group GP1.
まず、図1に示す日時dt11から日時dt21までの状況について説明する。まず、ユーザU1は、日時dt11に書籍B1を購入する。 First, the situation from date dt11 to date dt21 shown in FIG. 1 will be described. First, user U1 purchases book B1 on date and time dt11.
その後、ユーザU1は、日時dt12にメッセンジャーアプリによりグループGP1に参観する他のユーザに「書籍B1面白いよ」という文字列であるメッセージ(「メッセージMS1」とする)を送信する。 After that, user U1 sends a message (referred to as "message MS1") that is a character string "Book B1 is interesting" to other users visiting group GP1 on date and time dt12 using a messenger application.
メッセージMS1は、ユーザU1から、グループGP1の他のユーザU2及びユーザU3を送信先として送信される。例えば、端末装置10-1から送信されたメッセージMS1を端末装置10-2及び端末装置10-3が受信する。例えば、端末装置10-2を利用するユーザU2は、メッセンジャーアプリが起動された端末装置10-2にメッセージMS1を表示する。また、端末装置10-3を利用するユーザU3は、メッセンジャーアプリが起動された端末装置10-3にメッセージMS1を表示する。 A message MS1 is sent from user U1 to other users U2 and U3 of group GP1 as destinations. For example, the terminal devices 10-2 and 10-3 receive the message MS1 transmitted from the terminal device 10-1. For example, the user U2 using the terminal device 10-2 displays the message MS1 on the terminal device 10-2 on which the messenger application is activated. Further, the user U3 using the terminal device 10-3 displays the message MS1 on the terminal device 10-3 on which the messenger application is activated.
その後、ユーザU2は、日時dt13にメッセンジャーアプリによりグループGP1に参観する他のユーザに「XXXX」という文字列であるメッセージ(「メッセージMS2」とする)を送信する。なお、日時dt13におけるユーザU1の位置は未検知であるものとする。また、ユーザU2のメッセージ「XXXX」は、例えば「いいね」、「読んでみようかな」等、具体的な文字列であるものとする。 Thereafter, user U2 sends a message (referred to as "message MS2") that is a character string "XXXX" to other users visiting group GP1 using a messenger application on date and time dt13. It is assumed that the position of user U1 at date and time dt13 has not been detected. Also, the message "XXXX" of the user U2 is assumed to be a specific character string such as "Like" or "Let's read it."
メッセージMS2は、ユーザU2から、グループGP1の他のユーザU1及びユーザU3を送信先として送信される。例えば、端末装置10-2から送信されたメッセージMS1を端末装置10-1及び端末装置10-3が受信する。例えば、端末装置10-1を利用するユーザU1は、メッセンジャーアプリが起動された端末装置10-1にメッセージMS2を表示する。また、端末装置10-3を利用するユーザU3は、メッセンジャーアプリが起動された端末装置10-3にメッセージMS2を表示する。 Message MS2 is sent from user U2 to other users U1 and user U3 of group GP1 as destinations. For example, the terminal device 10-1 and the terminal device 10-3 receive the message MS1 transmitted from the terminal device 10-2. For example, user U1 using terminal device 10-1 displays message MS2 on terminal device 10-1 on which the messenger application is activated. Further, the user U3 using the terminal device 10-3 displays the message MS2 on the terminal device 10-3 on which the messenger application is activated.
ここで、メッセンジャーアプリの表示例について図2を用いて説明する。図2の端末装置10は、メッセージMS2が送信された日時dt13以後の時点におけるユーザU1の端末装置10-1での表示を一例として示す。具体的には、図2の端末装置10は、ユーザU1~U3の3人が参加するグループGP1のメッセージのやり取りを時系列に表示する例を示す。端末装置10-1を利用するユーザU1から他のユーザへ送信されたメッセージMS1が右側に配置され、ユーザU1以外のユーザU2から、ユーザU1へのメッセージMS2が左側に配置されて表示される。図2の例ではユーザU2を示すアイコンからの吹き出しでメッセージMS2を示すように、他のユーザからのメッセージは、そのメッセージがどのユーザからのものかを示す情報が特定可能に表示される。
Here, a display example of the messenger application will be described with reference to FIG. The
また、ユーザU1のメッセージMS1の近傍(図2では左横)には、他のユーザの閲覧有無を示す情報が配置され、ユーザU2のメッセージMS2の近傍(図2では右横)には送信時間等を示す情報が配置される。なお、図2に示すグループGP1におけるメッセージのやり取りの表示は、一般的なグループチャットと同様であるため詳細な説明は省略する。 In addition, near the message MS1 of the user U1 (on the left side in FIG. 2), information indicating whether or not other users have viewed the message is arranged, and near the message MS2 of the user U2 (on the right side in FIG. 2) is the transmission time. Information indicating such as is arranged. It should be noted that the display of the exchange of messages in the group GP1 shown in FIG. 2 is the same as that of a general group chat, so detailed description will be omitted.
そして、ユーザU3は、日時dt12より後の日時dt21に書籍B1を購入する。 Then, user U3 purchases book B1 on date and time dt21 after date and time dt12.
ここから、上述した情報を用いて第1ユーザであるユーザU1のインフルエンサ度を情報処理装置100が推定する情報処理について説明する。情報処理装置100は、ユーザU1からのメッセージに関する情報を取得する(ステップS11)。情報処理装置100は、ユーザU1の行動履歴及びユーザU1のメッセージに関する情報を取得する。
From here, information processing in which the
図1では、情報処理装置100は、ユーザU1のメッセージに関する情報として、ユーザU1が参加するグループGP1でやり取りされたメッセージに関する情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1のメッセージに関する情報をサービス提供装置20から取得する。情報処理装置100は、ユーザU1が日時dt12に送信したメッセージMS1に関する情報を取得する。
In FIG. 1, the
また、情報処理装置100は、ユーザU1以外の第2ユーザの行動情報を取得する(ステップS12)。図1では、情報処理装置100は、グループGP1に属するユーザU2及びU3の行動情報を取得する(ステップS12)。例えば、情報処理装置100は、ユーザU2の行動履歴(「行動履歴LG2」ともいう)として、日時dt13にメッセージMS2を送信したことを示す行動情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU2の行動履歴LG2を端末装置10-2から取得する。また、情報処理装置100は、ユーザU3の行動履歴(「行動履歴LG3」ともいう)として、日時dt21に書籍B1を購入したことを示す行動情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、ユーザU3の行動履歴LG3を端末装置10-3から取得する。
The
そして、情報処理装置100は、ユーザU1のインフルエンサ度を推定する(ステップS13)。図1では、情報処理装置100は、グループGP1を対象範囲とするユーザU1のインフルエンサ度を推定する。
Then, the
例えば、情報処理装置100は、メッセージMS1の文字列「書籍B1面白いよ」に基づいてユーザU1が日時dt12に他のユーザに対してどのような内容のメッセージを送ったかを特定(決定)する。例えば、情報処理装置100は、構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて、文字列「書籍B1面白いよ」を解析することにより、メッセージMS1の内容を決定する。この場合、情報処理装置100は、メッセージMS1の内容が書籍B1を肯定的に評価する内容であると特定(決定)する。これにより、情報処理装置100は、メッセージMS1が他のユーザに書籍B1を推奨していると決定する。すなわち、情報処理装置100は、メッセージMS1が推奨する対象が「書籍」であると決定する。
For example,
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、どのような処理によりメッセージの内容を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、「書籍B1」、「面白い」等のキーワードを抽出し、抽出したキーワードからメッセージMS1の内容が書籍B1を肯定的に評価し、他のユーザに書籍B1を推奨する内容であると決定してもよい。
Note that the above is merely an example, and the
そして、情報処理装置100は、第2ユーザであるグループGP1の他のユーザの行動履歴を用いて、グループGP1の他のユーザがメッセージMS1に関連する関連行動を行ったか否かを決定する。情報処理装置100は、ユーザがメッセージにより推奨する取引対象等の対象を示す情報に、その対象に関連する関連行動を対応付けた関連行動情報を用いて、メッセージMS1の対象に対応する関連行動を決定する。例えば、情報処理装置100は、記憶部120(図4参照)に記憶された関連行動情報を用いる。情報処理装置100は、メッセージMS1の対象「書籍」の関連行動として「購入」を示す情報が対応付けられた関連行動情報を用いて、メッセージMS1の関連行動が書籍B1の購入であると決定する。
Then, the
そして、情報処理装置100は、メッセージMS1が書籍B1を推奨する内容であるため、メッセージMS1の関連行動として、グループGP1の他のユーザが書籍B1を購入する行動を行ったか否かを決定する。例えば、情報処理装置100は、メッセージMS1が提供された後の時点において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定する。例えば、情報処理装置100は、グループGP1の他のユーザの行動履歴のうち、日時dt12以後の行動情報を対象行動情報として抽出し、抽出した対象行動情報に書籍B1を購入する行動が含まれるか否かを判定する。そして、情報処理装置100は、対象行動情報に書籍B1を購入する行動が含まれると判定したユーザを、ユーザU1のメッセージMS1の影響を受けて関連行動を行ったユーザ(影響ユーザ)であると決定する。なお、対象行動情報として抽出する期間は、日時dt12から1カ月以内等、日時dt12以後の所定の期間であってもよい。例えば、情報処理装置100は、メッセージMS1が提供された日時dt12の後の所定の期間において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定する。
Then, since the message MS1 recommends the book B1, the
図1では、情報処理装置100は、ユーザU2の行動履歴LG2及びユーザU3の行動履歴LG3を用いて、ユーザU2及びユーザU3が書籍B1を購入する行動(関連行動)を行ったか否かを決定する。
In FIG. 1, the
例えば、情報処理装置100は、ユーザU2の行動履歴LG2を用いて、ユーザU2がメッセージMS1の影響を受けて関連行動を行った影響ユーザである否かを決定する。情報処理装置100は、ユーザU2の行動履歴LG2のうち、日時dt12以後の行動情報をユーザU2の対象行動情報として抽出し、抽出したユーザU2の対象行動情報に書籍B1を購入する行動が含まれるか否かを判定する。情報処理装置100は、ユーザU2の対象行動情報に日時dt12以後においてユーザU2が書籍B1を購入する行動が含まれないため、ユーザU2をメッセージMS1の影響ユーザではないと決定する。
For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、ユーザU3の行動履歴LG3を用いて、ユーザU3がメッセージMS1の影響を受けて関連行動を行った影響ユーザである否かを決定する。情報処理装置100は、ユーザU3の行動履歴LG3のうち、日時dt12以後の行動情報をユーザU3の対象行動情報として抽出し、抽出したユーザU3の対象行動情報に書籍B1を購入する行動が含まれるか否かを判定する。情報処理装置100は、ユーザU3の対象行動情報に日時dt12以後においてユーザU3が書籍B1を購入する行動が含まれるため、ユーザU3をメッセージMS1の影響ユーザであると決定する。
Further, for example, the
そして、情報処理装置100は、決定結果に基づいて、グループGP1においてユーザU1が他のユーザの行動に影響を与える度合いを示すインフルエンサ度を推定する。例えば、情報処理装置100は、グループGP1の他のユーザのうち、関連行動を行ったユーザの数に基づいて、グループGP1でのユーザU1のインフルエンサ度を推定する。例えば、情報処理装置100は、関連行動を行ったユーザ数が多い程、ユーザU1のインフルエンサ度が大きいと推定する。図1では、情報処理装置100は、グループGP1でのユーザU1のインフルエンサ度をSC1であると推定してもよい。
Then, based on the determination result, the
例えば、情報処理装置100は、関連行動を行ったユーザの数を第1ユーザのインフルエンサ度であると推定してもよい。図1では、情報処理装置100は、グループGP1において日時dt12以後に書籍B1を購入したユーザ数(例えば1)を、グループGP1でのユーザU1のインフルエンサ度であると推定してもよい。
For example, the
なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を用いてインフルエンサ度を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、関連行動を行ったユーザ数を入力として、第1ユーザのインフルエンサ度を出力する関数(「関数FC1」とする)を用いて、第1ユーザのインフルエンサ度を推定してもよい。図1では、情報処理装置100は、グループGP1において日時dt12以後に書籍B1を購入したユーザ数(例えば1)を関数FC1に入力して、関数FC1が出力した値を、グループGP1でのユーザU1のインフルエンサ度であると推定してもよい。
Note that the above is merely an example, and the
上記のように、情報処理装置100は、ユーザU1のメッセージMS1に関連する関連行動を行った他のユーザの数を基に、ユーザU1の影響度(インフルエンサ度)を推定する。すなわち、情報処理装置100は、ユーザU1が発信するメッセージが他のユーザにどの程度影響力があるのかを推奨する。このように、情報処理装置100は、複数ユーザ間のメッセージを取得し、第1ユーザが送信したメッセージと関連する行動を他のユーザが行ったか否かを特定し、特定結果から、第1ユーザが有する影響度(インフルエンサ度)を推定する。情報処理装置100は、メッセージを収集し、メッセージを出した人(第1ユーザ)以外の人が、実際に関連行動をしたか否かで、第1ユーザのインフルエンサ度を算出する。これにより、情報処理装置100は、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
As described above, the
〔1-2-1.メッセージ〕
なお、上述した処理ではユーザのメッセージとして、メッセンジャーアプリによりユーザ間でやり取りされるメッセージを対象とする場合を示したが、メッセージは、一のユーザから他のユーザを送信先として送られるものであれば、どのようなメッセージであってもよい。
[1-2-1. message〕
In the above-described process, the user's message is a message exchanged between users by a messenger application, but the message may be sent from one user to another user. can be any message.
例えば、メッセージは、ソーシャルネットワーキングサービス(SNS:Social Networking Service)においてユーザが投稿した投稿情報であってもよい。例えば、メッセージは、YouTube(登録商標)、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、Instagram(登録商標)等に、ユーザが投稿した文字情報、または画像や動画等の画像情報等であってもよい。 For example, the message may be posted information posted by a user on a social networking service (SNS). For example, the message may be text information posted by the user on YouTube (registered trademark), Twitter (registered trademark), Facebook (registered trademark), Instagram (registered trademark), etc., or image information such as images and videos. good too.
例えば、メッセージは、YouTube等の動画配信サービスにユーザがアップロードした動画であってもよい。この場合、一のユーザが動画をアップデートし、他のユーザがその動画を閲覧した場合、その動画が一のユーザから他のユーザへのメッセージとなる。情報処理装置100は、動画を閲覧した他のユーザの関連行動を基に、一のユーザの影響度を推定する。
For example, the message may be a video uploaded by the user to a video distribution service such as YouTube. In this case, when one user updates a video and another user views the video, the video becomes a message from one user to another user. The
このように、情報処理装置100は、画像や動画等の画像情報を含むメッセージを示すメッセージ情報を取得し、画像情報が示す対象に関連する関連行動を第2ユーザが行ったか否かを決定する。なお、メッセージがメッセンジャーアプリを介してユーザ間でやり取りされるものか否かの相違点を除き、情報処理装置100が行う影響度の推定処理は、上述した推定処理と同様であるため詳細な説明は省略する。
In this way, the
〔1-2-2.対象範囲〕
上述した処理では、推定した影響度(インフルエンサ度)の対象範囲がグループGP1である場合を示したが、情報処理装置100は、様々な対象範囲での影響度を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、対象範囲を限定せずに、第1ユーザの影響度を推定してもよい。この場合、情報処理装置100は、第1ユーザ以外の全ユーザを第2ユーザとして、第1ユーザの影響度を推定してもよい。
[1-2-2. Target range]
In the processing described above, the target range of the estimated degree of influence (influencer degree) is the group GP1, but the
例えば、情報処理装置100は、対象範囲をA国とした場合、第1ユーザ以外のユーザのうち、A国に位置するユーザを第2ユーザとして、第1ユーザの影響度を推定してもよい。
For example, when the target range is country A, the
〔1-2-3.カテゴリ〕
上述した処理では、カテゴリを限定せず、すなわち全カテゴリを対象として、第1ユーザの影響度(インフルエンサ度)を推定する場合を示したが、情報処理装置100は、カテゴリ(分野)ごとに第1ユーザの影響度を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、食品や家電等のカテゴリ(分野)ごとに第1ユーザの影響度を推定してもよい。なお、上記は一例に過ぎず、情報処理装置100は、買い物、書籍、旅行、ふるさと納税等の納税制度等、様々なカテゴリごとに第1ユーザの影響度を推定してもよい。
[1-2-3. category〕
In the above-described process, the case where the first user's degree of influence (influencer degree) is estimated is shown without limiting the category, that is, with all categories as targets. The degree of influence of the first user may be estimated. For example, the
例えば、情報処理装置100は、カテゴリを書籍とした場合、第1ユーザのメッセージのうち、対象が書籍であるメッセージを対象として、第2ユーザがそのメッセージに関連する関連行動を行ったか否かを決定し、第1ユーザの影響度を推定してもよい。図1では、情報処理装置100は、ユーザU1のインフルエンサ度「SC1」を、カテゴリ「書籍」におけるインフルエンサ度であると推定してもよい。
For example, if the category is books, the
〔1-2-4.影響度〕
図1では、メッセージの関連行動を行った第2ユーザ(影響ユーザ)の情報のみを用いて、影響度を推定する場合を示したが、情報処理装置100は、上記に限らず、様々な情報を用いて、第1ユーザの影響度を推定してもよい。
[1-2-4. Impact〕
FIG. 1 shows a case where the degree of influence is estimated using only the information of the second user (influenced user) who performed the action related to the message, but the
情報処理装置100は、第2ユーザ(影響ユーザ)の関連行動について重み付けを行って、重みを加味して、第1ユーザの影響度を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、第1ユーザのメッセージが第2ユーザに提供された時点から第2ユーザの関連行動までの時間が短い程、その第2ユーザの関連行動の重みを重くしてもよい。そして、情報処理装置100は、各第2ユーザの重みと関連行動の回数とを乗算した値を合算した合計値を、第1ユーザの影響度としてもよい。
The
また、例えば、情報処理装置100は、メッセージの関連行動を行わなかった第2ユーザ(「非影響ユーザ」ともいう)の数を用いて、第1ユーザの影響度を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、第2ユーザが関連行動を行わなかった場合、第1ユーザの影響度を低くする。例えば、情報処理装置100は、非影響ユーザの数が多い程、第1ユーザの影響度を低くしてもよい。
In addition, for example, the
例えば、情報処理装置100は、非影響ユーザの数を第1ユーザのインフルエンサ度から引いてもよい。図1では、情報処理装置100は、ユーザU2が非影響ユーザであるため、ユーザU1のインフルエンサ度「SC1」を「0(=1-1)」としてもよい。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、第1ユーザのメッセージの提供先となったユーザ数で、影響ユーザの数を除した値を第1ユーザの影響度として算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、第1ユーザのメッセージを閲覧したユーザ数で、影響ユーザの数を除した値を第1ユーザの影響度として算出してもよい。例えば、情報処理装置100は、第1ユーザのメッセージの送信先となったユーザ数で、影響ユーザの数を除した値を第1ユーザの影響度として算出してもよい。図1では、情報処理装置100は、メッセージMS2の送信先となったユーザ数「2」で、影響ユーザ数「1」を除することにより、ユーザU1のインフルエンサ度「SC1」を「0.5(=1/2)」としてもよい。
For example, the
なお、上述した処理では、ユーザ数を基に、第1ユーザの影響度(インフルエンサ度)を大きく推定する場合を示したが、影響度については、ユーザ数に限らず、様々な情報を用いて影響度を推定してもよい。 In addition, in the above-described processing, a case was shown in which the degree of influence of the first user (influencer degree) is largely estimated based on the number of users. can be used to estimate the degree of impact.
例えば、情報処理装置100は、関連行動が取引対象の購入である場合、その金額に応じて、影響度を推定してもよい。例えば、情報処理装置100が、他のユーザの関連行動により購入された取引対象の売上の合計額が多い程、第1ユーザの影響度を大きく推定してもよい。例えば、情報処理装置100が、他のユーザの購入による取引対象の売上の合計額を入力として、第1ユーザの影響度を出力する関数(「関数FC2」とする)を用いて、第1ユーザの影響度を推定してもよい。図1では、情報処理装置100が、ユーザU3等により購入された書籍B1の売上の合計額を関数FC2に入力して、関数FC2が出力した値を、ユーザU1の影響度であると推定してもよい。
For example, when the related action is purchase of a transaction target, the
なお、上述した影響度の推定は一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な情報を適宜用いて、ユーザの影響度を推定してもよい。
Note that the estimation of the degree of influence described above is merely an example, and the
〔1-3.その他の例〕
なお、上述した情報処理装置100による位置の推定は、一例に過ぎず、情報処理装置100は、様々な処理によりユーザの位置を推定してもよい。この点について、以下いくつか処理例を記載する。
[1-3. Other examples]
Note that the position estimation by the
例えば、情報処理装置100は、インフルエンサ度が所定の閾値以上になったユーザをインフルエンサであると推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、グループチャット(メッセージルーム)ごとに、各ユーザがインフルエンサとなったか否かを推定してもよい。
For example, the
例えば、情報処理装置100は、メッセージを送り、相手の行動(内部状態)を変えようとしたユーザを特定してもよい。情報処理装置100は、メッセージの内容を解析し、他のユーザに取引対象等を推奨したユーザを相手の行動(内部状態)を変えようとしたユーザを特定してもよい。例えば、情報処理装置100は、第2ユーザの行動履歴を参照し、実際に第2ユーザが関連行動を行ったかを観測する。
For example, the
また、例えば、情報処理装置100は、複数ユーザ間における各ユーザの影響度の関係を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、グループチャット内の各ユーザについて、そのユーザを第1ユーザとして、関連行動を行ったユーザ(影響ユーザ)と関連行動を行わなかったユーザ(非影響ユーザ)とを特定してもよい。そして、情報処理装置100は、グループチャット内の各ユーザがどのユーザに影響力があって、どのユーザには影響力(インフルエンサ力)が無いかを示すソーシャルグラフ(インフルエンサ関係図)を生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、グループチャット内の各ユーザについて、そのユーザのメッセージの影響ユーザが、そのユーザから影響を受ける、すなわちそのユーザの影響力があるユーザであることを示すエッジを連結する。図1では、情報処理装置100は、グループGP1内のユーザU1のノードから、影響ユーザであるユーザU3のノードへユーザU1の影響力があることを示すエッジを連結する。
Further, for example, the
例えば、情報処理装置100は、第1ユーザの影響度の増減に応じて、第1ユーザの影響度の変化を推定してもよい。例えば、情報処理装置100は、第1ユーザの影響度を複数回推定し、その変化を基に、第1ユーザの影響度の変化を推定する。例えば、情報処理装置100は、所定の間隔(例えば1週間、1カ月おき等)で第1ユーザの影響度を推定し、その変化を基に、第1ユーザの影響度の変化を推定する。例えば、情報処理装置100は、ユーザの影響度(インフルエンサ度)の微分をとることで、増減により、そのユーザの影響が大きくなっているか、小さくなっているかを推定する。
For example, the
〔1-4.影響度を用いたサービス〕
なお、情報処理装置100は、上述した処理により推定した影響度に関する情報を用いた様々なサービスを提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの影響度に関する情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの影響度に応じて、ユーザを他のユーザに推奨するサービスを提供する。例えば、情報処理装置100は、他のユーザが利用する端末装置10に、影響度が高いユーザを示す情報を送信する。
[1-4. Service using the degree of impact]
Note that the
例えば、情報処理装置100は、ユーザの影響度が閾値以上である場合、そのユーザを他のユーザに推奨する。例えば、情報処理装置100は、ユーザXのカテゴリYでの影響度が閾値以上である場合、カテゴリYについての情報を要求する他のユーザに、ユーザXを推奨する。この場合、情報処理装置100は、他のユーザが利用する端末装置10に、「カテゴリYについてはユーザXさんがインフルエンサです」といったユーザXを推奨する推奨情報を送信する。
For example, when the degree of influence of a user is equal to or greater than a threshold, the
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワーク(例えば図3中のネットワークN)と有線または無線で接続され、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to a network (for example, network N in FIG. 3) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図4に示すように、ユーザ情報記憶部121と、メッセージ情報記憶部122と、行動履歴情報記憶部123と、インフルエンサ度情報記憶部124とを有する。なお、記憶部120には、上記以外にも様々な情報が記憶される。例えば、記憶部120には、関連行動に関する情報を記憶する関連行動情報記憶部が含まれる。関連行動情報記憶部は、ユーザがメッセージにより推奨する取引対象等の対象を示す情報に、その対象に関連する関連行動を対応付けて記憶する。例えば、関連行動情報記憶部は、対象が書籍である場合、その対象の関連行動として「購入」を示す情報を対象「書籍」に対応付けて記憶する。
(storage unit 120)
The
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報やユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 121)
The user
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザIDにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザの性別を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. "Age" indicates the age of the user identified by the user ID. Note that the “age” may be a specific age of the user identified by the user ID, such as 35 years old. "Gender" indicates the gender of the user identified by the user ID.
また、「自宅」は、ユーザIDにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「自宅」は、「LC1-1」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。 "Home" indicates location information of the home of the user identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, "home" is illustrated as an abstract code such as "LC1-1", but may be information indicating latitude and longitude. Also, for example, "home" may be an area name or an address.
また、「勤務地」は、ユーザIDにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図5に示す例では、「勤務地」は、「LC1-2」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。 Also, "work place" indicates the location information of the work place of the user identified by the user ID. In the example shown in FIG. 5, the "place of work" is illustrated as an abstract code such as "LC1-2", but may be information indicating latitude and longitude. Also, for example, the "place of work" may be an area name or an address.
また、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図5に示す例では、「興味」は、各ユーザに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 "Interest" indicates the interest of the user identified by the user ID. That is, "interest" indicates an object in which the user identified by the user ID has a high interest. In the example shown in FIG. 5, one "interest" is shown for each user, but there may be more than one.
例えば、図5の例では、ユーザID「U1」により識別されるユーザの年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、自宅が「LC1-1」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、勤務地が「LC1-2」であることを示す。また、例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。 For example, the example in FIG. 5 indicates that the age of the user identified by the user ID "U1" is "twenties" and the gender is "male". Also, for example, the user identified by the user ID "U1" indicates that the home is "LC1-1". Also, for example, the user identified by the user ID "U1" indicates that the place of work is "LC1-2". Also, for example, the user identified by the user ID "U1" indicates an interest in "sports".
なお、ユーザ情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、他のデモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、氏名、家族構成、収入、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。また、ユーザ情報記憶部121は、ユーザが利用する端末装置10を識別する情報(端末ID)を記憶してもよい。
Note that the user
(メッセージ情報記憶部122)
実施形態に係るメッセージ情報記憶部122は、ユーザ間でやり取りされたメッセージに関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係るメッセージ情報記憶部の一例を示す図である。図6に示すメッセージ情報記憶部122には、「グループID」、「参加ユーザ」、「日時」、「送信元」、「内容」といった項目が含まれる。
(Message information storage unit 122)
The message
「グループID」は、グループを識別するための識別情報を示す。例えば、「グループID」は、メッセンジャーアプリにおいて作成されるグループを識別するための識別情報を示す。 "Group ID" indicates identification information for identifying a group. For example, "group ID" indicates identification information for identifying a group created in the messenger application.
「参加ユーザ」は、メッセージをやり取りするユーザを示す。なお、グループIDが「-(ハイフン)」である場合、ユーザがグループを作成せずにメッセージをやり取りする場合を示す。図6では、ユーザU11とユーザU12とはグループを作成せずにメッセージをやり取りしている場合を示す。「日時」は、対応する参加ユーザ間でメッセージがやり取りされた日時を示す。なお、図6の例では、「dt12」等で図示するが、「日時」には、「2021年7月18日13時22分35秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「送信元」は、対応するメッセージの送信元を示す。また、「内容」は、対応するメッセージの内容を示す。 "Participating users" indicate users who exchange messages. When the group ID is "- (hyphen)", it indicates that the user exchanges messages without creating a group. FIG. 6 shows a case where users U11 and U12 exchange messages without creating a group. "Date and time" indicates the date and time when messages were exchanged between the corresponding participating users. In the example of FIG. 6, "dt12" or the like is shown, but the "date and time" may store a specific date and time such as "July 18, 2021, 13:22:35". Also, "source" indicates the source of the corresponding message. "Content" indicates the content of the corresponding message.
例えば、図6では、グループID「GP1」により識別されるグループ(グループGP1)の参加ユーザは、ユーザU1、U2、U3の3人のユーザであることを示す。また、グループGP1では、日時dt12にユーザU1が「書籍B1面白いよ」という内容(文字列)をメッセージとして、グループGP1の他のユーザ(ユーザU2、U3)に送信したことを示す。また、グループGP1では、日時dt13にユーザU2が「XXXX」という内容(文字列)をメッセージとして、グループGP1の他のユーザ(ユーザU1、U3)に送信したことを示す。なお、図6では「XXXX」と内容の無い文字列で示すが、ユーザU2のメッセージ「XXXX」は、例えば「いいね」、「読んでみようかな」等、具体的な文字列であるものとする。 For example, FIG. 6 shows that the participating users of the group (group GP1) identified by the group ID "GP1" are three users U1, U2, and U3. In group GP1, user U1 sent the content (character string) of "Book B1 is interesting" as a message to other users (users U2 and U3) of group GP1 at date and time dt12. Further, in group GP1, it is shown that user U2 sent the content (character string) of "XXXX" as a message to other users (users U1 and U3) of group GP1 on date and time dt13. In FIG. 6, "XXXX" is shown as a character string with no content, but the message "XXXX" of the user U2 is assumed to be a specific character string such as "Like", "Let's read it", for example. do.
なお、メッセージ情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、メッセージ情報記憶部122は、各メッセージを識別(特定)する情報(メッセージID)等を、各メッセージに対応付けて記憶する。
It should be noted that the message
(行動履歴情報記憶部123)
実施形態に係る行動履歴情報記憶部123は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る行動履歴情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す行動履歴情報記憶部123は、「ユーザID」、「行動ID」、「日時」、「種別」、「内容」といった項目が含まれる。
(Action history information storage unit 123)
The action history
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。なお、図7の例では、「dt11」等で図示するが、「日時」には、「2021年7月18日13時07分48秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. For example, a user identified by user ID "U1" corresponds to user U1 shown in the example of FIG. Also, the "action ID" indicates information for identifying the action of the user. "Date and time" indicates the date and time when the corresponding user action was performed. In the example of FIG. 7, "dt11" or the like is used, but the "date and time" may store a specific date and time such as "July 18, 2021, 13:07:48". "Type" indicates information about the type of the corresponding user's action. Also, "content" indicates the content targeted in the corresponding user's behavior.
図7の例では、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、行動ID「AC11」により識別される行動(行動AC11)を行ったことを示す。例えば、図7に示す例においてユーザU1は、日時dt11において、書籍B1の購入(行動AC11)を行ったことを示す。 The example of FIG. 7 indicates that the user (user U1) identified by the user ID "U1" performed the action (action AC11) identified by the action ID "AC11". For example, in the example shown in FIG. 7, user U1 purchases book B1 (action AC11) at date and time dt11.
また、ユーザID「U3」により識別されるユーザ(ユーザU3)は、行動ID「AC21」により識別される行動(行動AC21)を行ったことを示す。例えば、図7に示す例においてユーザU3は、日時dt21において、書籍B1の購入(行動AC21)を行ったことを示す。 It also indicates that the user (user U3) identified by the user ID "U3" performed the action (action AC21) identified by the action ID "AC21". For example, in the example shown in FIG. 7, user U3 purchases book B1 (action AC21) at date and time dt21.
なお、行動履歴情報記憶部123は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図7では、ユーザIDごとに行動情報が行動履歴情報記憶部123に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザIDごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
Note that the action history
(インフルエンサ度情報記憶部124)
実施形態に係るインフルエンサ度情報記憶部124は、ユーザの他のユーザへの影響の度合いを示すインフルエンサ度に関する各種情報を記憶する。図8は、実施形態に係るインフルエンサ度情報記憶部の一例を示す図である。図8に示すインフルエンサ度情報記憶部124は、「ユーザID」、「インフルエンサ度」、「カテゴリ」、「対象範囲」といった項目が含まれる。
(Influencer degree information storage unit 124)
The influencer level
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「インフルエンサ度」は、ユーザについて推定されるインフルエンサ度を示す。なお、図7の例では、インフルエンサ度を「SC1」等と抽象的に示すが、インフルエンサ度は、具体的な数値である。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. The “influencer degree” indicates the influencer degree estimated for the user. In the example of FIG. 7, the degree of influencer is indicated abstractly as "SC1" or the like, but the degree of influencer is a specific numerical value.
「カテゴリ」は、対応するユーザのインフルエンサ度がどのカテゴリについてであるかを示す。なお、図7の例では、カテゴリを「CT1」等と抽象的に示すが、例えば「書籍」、「スポーツ」等の具体的なカテゴリを示すものである。また、「カテゴリ」が「-(ハイフン)」である場合、そのインフルエンサ度はカテゴリを限定しないそのユーザのインフルエンサ度を示す。 "Category" indicates which category the corresponding user's degree of influence is. In the example of FIG. 7, the categories are shown abstractly as "CT1" and the like, but they show specific categories such as "books" and "sports". Also, when the "category" is "- (hyphen)", the influencer degree indicates the user's influencer degree without limiting the category.
また、「対象範囲」は、対応するユーザのインフルエンサ度がどの範囲のユーザに対してあるかを示す。なお、図7の例では、対象範囲を「GP1」等とユーザでの範囲を示すが、例えば「A国」、「Bエリア」等の地理的な範囲を示すものであってもよい。また、「対象範囲」が「-(ハイフン)」である場合、そのインフルエンサ度は対象範囲を限定しないそのユーザのインフルエンサ度を示す。 Also, the "target range" indicates the range of users to whom the influencer degree of the corresponding user belongs. In the example of FIG. 7, the target range is indicated by the user, such as "GP1", but may be a geographical range such as "Country A" or "Area B". Further, when the "target range" is "- (hyphen)", the influencer level indicates the user's influencer level without limiting the target range.
例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)について、グループGP1でのカテゴリ「CT1」に関するインフルエンサ度は、「SC1」であることを示す。例えば、カテゴリ「CT1」は、書籍に関するカテゴリである。 For example, for the user (user U1) identified by the user ID "U1", the influencer degree for the category "CT1" in the group GP1 is "SC1". For example, category "CT1" is a category related to books.
例えば、ユーザID「U2」により識別されるユーザ(ユーザU2)について、カテゴリ及び対象範囲を限定しないインフルエンサ度は、「SC2」であることを示す。 For example, for the user (user U2) identified by the user ID "U2", the influencer degree that does not limit the category and target range is "SC2".
なお、インフルエンサ度情報記憶部124は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、インフルエンサ度情報記憶部124は、インフルエンサ度の推定を行った日時を示す情報を、インフルエンサ度に対応付けて記憶してもよい。
Note that the influencer level
(制御部130)
図4の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(control unit 130)
Returning to the description of FIG. 4, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the
図4に示すように、制御部130は、取得部131と、決定部132と、推定部133と、提供部134とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 4, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザ情報記憶部121やメッセージ情報記憶部122や行動履歴情報記憶部123やインフルエンサ度情報記憶部124等の記憶部120から各種情報を取得する。例えば、取得部131は、端末装置10等の外部の情報処理装置から各種情報を受信する。
(Acquisition unit 131)
Acquisition unit 131 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 131 acquires various information from the
取得部131は、ユーザの行動履歴を示す履歴情報を取得する。取得部131は、第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報を取得する。取得部131は、第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報とを取得する。 The acquisition unit 131 acquires history information indicating a user's action history. Acquisition unit 131 acquires message information indicating a message from the first user. Acquisition unit 131 acquires behavior information indicating behavior of a second user different from that of the first user.
取得部131は、第2ユーザを送信先とするメッセージを示すメッセージ情報を取得する。取得部131は、メッセンジャーアプリケーションを介した第1ユーザ及び第2ユーザを含む複数ユーザ間でのやり取りでのメッセージを示すメッセージ情報を取得する。取得部131は、文字情報を含むメッセージを示すメッセージ情報を取得する。取得部131は、画像情報を含むメッセージを示すメッセージ情報を取得する。 Acquisition unit 131 acquires message information indicating a message addressed to the second user. The acquisition unit 131 acquires message information indicating messages in exchanges between a plurality of users including a first user and a second user via a messenger application. Acquisition unit 131 acquires message information indicating a message including character information. Acquisition unit 131 acquires message information indicating a message including image information.
(決定部132)
決定部132は、各種情報を決定する決定処理を実行する。決定部132は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部132は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。
(Determination unit 132)
The
例えば、決定部132は、メッセージの内容を決定する処理を実行する。決定部132は、メッセージに含まれる情報のモーダルに応じた解析処理を実行し、メッセージの内容を決定する。
For example, the
例えば、決定部132は、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いてメッセージに含まれる文字情報を解析する処理を実行する。決定部132は、メッセージの文字情報に対する意味解析により、メッセージの内容を特定(決定)する。決定部132は、意味解析を適宜用いて文字情報を解析することにより、文字情報の内容を特定(決定)する。例えば、決定部132は、文字情報を構文解析等の種々の従来技術を適宜用いて解析することにより、文字情報の内容を決定する。
For example, the determining
また、決定部132は、メッセージに画像情報が含まれる場合、画像解析等の技術を適宜用いてメッセージに含まれる画像情報を解析する処理を実行する。また、決定部132は、メッセージに音声情報が含まれる場合、自動音声認識(ASR:Automatic Speech Recognition)等の技術を適宜用いてメッセージに含まれる音声情報を解析する処理を実行する。例えば、決定部132は、メッセージに含まれる音声情報をテキスト化し、テキスト化した情報(文字情報)を用いて、音声情報の内容を特定(決定)する。
Further, when image information is included in the message, the
決定部132は、取得部131により取得されたメッセージ情報と行動情報とに基づいて、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する。決定部132は、第2ユーザがメッセージに対応する取引対象を購入したか否かを決定する。決定部132は、メッセージが提供された後の時点において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定する。決定部132は、メッセージが提供された後の所定の期間において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定する。決定部132は、メッセージが該当するカテゴリに関する関連行動を第2ユーザが行ったか否かを決定する。
The
決定部132は、各種情報を抽出する。決定部は、各種情報から対象(ターゲット)の情報を抽出する。例えば、決定部132は、ユーザ情報記憶部121やメッセージ情報記憶部122や行動履歴情報記憶部123やインフルエンサ度情報記憶部124等の記憶部120から各種情報を抽出する。
The
決定部132は、推定する対象となる第1ユーザのメッセージに関する情報をメッセージ情報記憶部122から抽出する。また、決定部132は、推定する対象となる第1ユーザ以外の他のユーザ(第2ユーザ)の行動履歴を行動履歴情報記憶部123から抽出する。
The
(推定部133)
推定部133は、種々の情報を推定する。推定部133は、種々の情報を推定する。例えば、推定部133は、端末装置10やサービス提供装置20等の外部の情報処理装置から取得された各種情報に基づいて推定を行う。例えば、推定部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて推定を行う。例えば、推定部133は、決定部132により決定される情報に基づいて、推定を行う。
(Estimation unit 133)
The
推定部133は、決定部132による決定結果に基づいて、第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定する。推定部133は、第1ユーザのインフルエンサとしての影響度を推定する。推定部133は、複数ユーザでの第1ユーザの影響度を推定する。
The estimating
推定部133は、メッセンジャーアプリケーションにおいて複数ユーザが参加するグループチャットでの第1ユーザの影響度を推定する。推定部133は、複数ユーザ間における各ユーザの影響度の関係を推定する。
The
推定部133は、第2ユーザが関連行動を行った場合、第1ユーザの影響度を高くする。推定部133は、第2ユーザが関連行動を行わなかった場合、第1ユーザの影響度を低くする。推定部133は、第1ユーザの影響度の増減に応じて、第1ユーザの影響度の変化を推定する。推定部133は、カテゴリにおける第1ユーザの影響度を推定する。
The
推定部133は、各種情報を生成する生成処理を実行する。推定部133は、記憶部120に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。例えば、推定部133は、各種情報を生成する生成部としても機能する。推定部133は、各種情報を生成する。例えば、推定部133は、ユーザ情報記憶部121やメッセージ情報記憶部122や行動履歴情報記憶部123やインフルエンサ度情報記憶部124等に記憶された情報から種々の情報を生成する。
The
推定部133は、提供部134により提供する各種情報を生成する。推定部133は、ユーザXのカテゴリYでの影響度が閾値以上である場合、「カテゴリYについてはユーザXさんがインフルエンサです」といったユーザXを推奨する推奨情報を生成する。
The
(提供部134)
提供部134は、各種情報を提供する。提供部134は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10やサービス提供装置20に各種情報を提供する。提供部134は、端末装置10やサービス提供装置20に各種情報を送信する。提供部134は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部134は、決定部132による決定に応じて、種々の情報を提供する。提供部134は、推定部133による推定に応じて、種々の情報を提供する。
(Providing unit 134)
The providing unit 134 provides various information. The providing unit 134 provides various types of information to an external information processing device. For example, the providing unit 134 provides various information to the
提供部134は、推定部133により推定されたユーザの影響度を用いたサービスを提供する。提供部134は、ユーザの影響度に応じて、ユーザを他のユーザに推奨するサービスを提供する。提供部134は、推定部133により生成された情報を提供する。提供部134は、推定部133により生成された推奨情報を、情報提供先となるユーザが利用する端末装置10へ提供する。
The providing unit 134 provides a service using the degree of influence of the user estimated by the estimating
例えば、提供部134は、ユーザの影響度に関する情報を提供してもよい。例えば、提供部134は、ユーザの影響度に応じて、ユーザを他のユーザに推奨するサービスを提供する。例えば、提供部134は、他のユーザが利用する端末装置10に、影響度が高いユーザを示す情報を送信する。
For example, the providing unit 134 may provide information regarding the degree of influence of the user. For example, the providing unit 134 provides a service of recommending the user to other users according to the degree of influence of the user. For example, the providing unit 134 transmits information indicating a user with a high degree of influence to
例えば、提供部134は、ユーザの影響度が閾値以上である場合、そのユーザを他のユーザに推奨する。例えば、提供部134は、ユーザXのカテゴリYでの影響度が閾値以上である場合、カテゴリYについての情報を要求する他のユーザに、ユーザXを推奨する。提供部134は、他のユーザが利用する端末装置10に、「カテゴリYについてはユーザXさんがインフルエンサです」といったユーザXを推奨する推奨情報を送信する。
For example, when the degree of influence of a user is equal to or greater than a threshold, the providing unit 134 recommends that user to other users. For example, when the degree of influence of user X in category Y is equal to or greater than a threshold, the providing unit 134 recommends user X to other users requesting information on category Y. The providing unit 134 transmits, to the
〔3.情報処理のフロー〕
次に、図9を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
[3. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the
図9に示すように、情報処理装置100は、第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報を取得する(ステップS101)。例えば、情報処理装置100は、第1ユーザであるユーザU1からのメッセージMS1を示すメッセージ情報を取得する。
As shown in FIG. 9, the
また、情報処理装置100は、第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報を取得する(ステップS102)。例えば、情報処理装置100は、メッセージMS1が送信された日時dt12以後の第2ユーザであるユーザU2及びユーザU3の行動を示す行動履歴を取得する。
The
また、情報処理装置100は、メッセージ情報と行動情報とに基づいて、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する(ステップS103)。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1のメッセージMS1のメッセージ情報と、ユーザU2及びユーザU3の日時dt12以後の行動履歴とに基づいて、ユーザU2及びユーザU3がメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する。
The
そして、情報処理装置100は、決定結果に基づいて、第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定する(ステップS104)。例えば、情報処理装置100は、日時dt12以後にユーザU2及びユーザU3が書籍B1を購入したか否かに基づいて、ユーザU1のインフルエンサ度を推定する。
Then, the
〔4.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、決定部132と、推定部133とを有する。取得部131は、第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報と、第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報とを取得する。決定部132は、取得部131により取得されたメッセージ情報と行動情報とに基づいて、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する。推定部133は、決定部132による決定結果に基づいて、第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定する。
[4. effect〕
As described above, the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1ユーザのメッセージにより、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かに応じて、第1ユーザの影響度を推定することにより、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、第1ユーザのインフルエンサとしての影響度を推定する。
Also, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1ユーザのインフルエンサとしての影響度を推定することで、ユーザのインフルエンサとしての影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、第2ユーザを送信先とするメッセージを示すメッセージ情報を取得する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1ユーザから第2ユーザへ送られたメッセージにより、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かに応じて、第1ユーザの影響度を推定することにより、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、メッセンジャーアプリケーションを介した第1ユーザ及び第2ユーザを含む複数ユーザ間でのやり取りでのメッセージを示すメッセージ情報を取得する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、メッセンジャーアプリケーションを介したメッセージにより、第2ユーザがメッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かに応じて、第1ユーザの影響度を推定することにより、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、複数ユーザでの第1ユーザの影響度を推定する。
Also, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、複数ユーザでの第1ユーザの影響度を推定することで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、メッセンジャーアプリケーションにおいて複数ユーザが参加するグループチャットでの第1ユーザの影響度を推定する。
Also, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、グループチャットでの第1ユーザの影響度を推定することで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、複数ユーザ間における各ユーザの影響度の関係を推定する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、複数ユーザ間における各ユーザの影響度の関係を推定することで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、第2ユーザが関連行動を行った場合、第1ユーザの影響度を高くする。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第2ユーザが関連行動を行った場合、第1ユーザの影響度を高くすることで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、第2ユーザが関連行動を行わなかった場合、第1ユーザの影響度を低くする。
Moreover, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第2ユーザが関連行動を行わなかった場合、第1ユーザの影響度を低くすることで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、推定部133は、第1ユーザの影響度の増減に応じて、第1ユーザの影響度の変化を推定する。
Also, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第1ユーザの影響度の増減に応じて、第1ユーザの影響度の変化を推定することで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、第2ユーザがメッセージに対応する取引対象を購入したか否かを決定する。
Also, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、第2ユーザがメッセージに対応する取引対象を購入したか否かを決定することで、第2ユーザが関連行動を行ったかを適切に捕捉することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、メッセージが提供された後の時点において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、メッセージが提供された後の時点において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定することで、第2ユーザが関連行動を行ったかを適切に捕捉することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、メッセージが提供された後の所定の期間において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、メッセージが提供された後の所定の期間において第2ユーザが関連行動を行ったか否かを決定することで、第2ユーザが関連行動を行ったかを適切に捕捉することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、決定部132は、メッセージが該当するカテゴリに関する関連行動を第2ユーザが行ったか否かを決定する。推定部133は、カテゴリにおける第1ユーザの影響度を推定する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、カテゴリごとの第2ユーザの行動を捕捉し、第1ユーザの影響度を推定することで、カテゴリに応じたユーザの影響度を適切に推定することができる。
In this way, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、文字情報を含むメッセージを示すメッセージ情報を取得する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、メッセージに含まれる文字情報を用いることで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、画像情報を含むメッセージを示すメッセージ情報を取得する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、メッセージに含まれる画像情報を用いることで、ユーザの影響度を適切に推定することができる。
As described above, the
また、実施形態に係る情報処理装置100は、提供部134を有する。提供部134は、推定部133により推定されたユーザの影響度を用いたサービスを提供する。
The
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、推定した影響度を用いたサービスを提供することができる。
Thus, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部134は、ユーザの影響度に応じて、ユーザを他のユーザに推奨するサービスを提供する。
In addition, in the
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ユーザの影響度に応じて、ユーザを他のユーザに推奨するサービスを提供することにより、適切なユーザを他のユーザに紹介することができる。
As described above, the
〔5.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図10は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[5. Hardware configuration]
The
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on programs stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, through an input/
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
Media interface 1700 reads programs or data stored in
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings, but these are merely examples, and various modifications, It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
〔6.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[6. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, each process described in each embodiment described above can be appropriately combined within a range in which the contents of the process are not inconsistent.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 メッセージ情報記憶部
123 行動履歴情報記憶部
124 インフルエンサ度情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 決定部
133 推定部
134 提供部
10 端末装置
20 サービス提供装置
N ネットワーク
1
Claims (19)
前記取得部により取得された前記メッセージ情報と前記行動情報とに基づいて、前記第2ユーザが前記メッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する決定部と、
前記決定部による決定結果に基づいて、前記第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定し、前記第2ユーザが前記関連行動を行わなかった場合、前記第1ユーザの前記影響度を低くする推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 an acquisition unit that acquires message information indicating a message from a first user and behavior information indicating behavior of a second user different from the first user;
a determination unit that determines whether the second user has performed a related action, which is an action related to the message, based on the message information and the action information acquired by the acquisition unit;
Based on the determination result of the determination unit, the degree of influence indicating the degree of influence of the first user on the behavior of other users is estimated , and if the second user does not perform the related behavior, the first an estimation unit that reduces the degree of influence of the user ;
An information processing device comprising:
前記第1ユーザのインフルエンサとしての前記影響度を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the degree of influence of the first user as an influencer is estimated.
前記第2ユーザを送信先とする前記メッセージを示す前記メッセージ情報を取得する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
3. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the message information indicating the message whose destination is the second user is acquired.
メッセンジャーアプリケーションを介した前記第1ユーザ及び前記第2ユーザを含む複数ユーザ間でのやり取りでの前記メッセージを示す前記メッセージ情報を取得する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
4. The method according to any one of claims 1 to 3, wherein said message information indicating said message in communication between a plurality of users including said first user and said second user via a messenger application is acquired. The information processing device described.
前記複数ユーザでの前記第1ユーザの前記影響度を推定する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 4, wherein the degree of influence of the first user among the plurality of users is estimated.
前記メッセンジャーアプリケーションにおいて前記複数ユーザが参加するグループチャットでの前記第1ユーザの前記影響度を推定する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to claim 5, wherein the degree of influence of the first user is estimated in a group chat in which the plurality of users participate in the messenger application.
前記複数ユーザ間における各ユーザの影響度の関係を推定する
ことを特徴とする請求項4~6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
7. The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 6, wherein the relationship of the degree of influence of each user among the plurality of users is estimated.
前記第2ユーザが前記関連行動を行った場合、前記第1ユーザの前記影響度を高くする
ことを特徴とする請求項1~7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the degree of influence of the first user is increased when the second user performs the related action.
前記第1ユーザの前記影響度の増減に応じて、前記第1ユーザの前記影響度の変化を推定する
ことを特徴とする請求項1~8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8 , wherein a change in the degree of influence of the first user is estimated according to an increase or decrease in the degree of influence of the first user.
前記第2ユーザが前記メッセージに対応する取引対象を購入したか否かを決定する
ことを特徴とする請求項1~9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The decision unit
10. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 9 , wherein it is determined whether or not the second user has purchased the transaction object corresponding to the message.
前記メッセージが提供された後の時点において前記第2ユーザが前記関連行動を行ったか否かを決定する
ことを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The decision unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 10 , further comprising: determining whether the second user has performed the relevant action at a time after the message has been provided.
前記メッセージが提供された後の所定の期間において前記第2ユーザが前記関連行動を行ったか否かを決定する
ことを特徴とする請求項1~11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The decision unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11 , further comprising: determining whether the second user has performed the relevant action within a predetermined period of time after the message has been provided.
前記メッセージが該当するカテゴリに関する前記関連行動を前記第2ユーザが行ったか否かを決定し、
前記推定部は、
前記カテゴリにおける前記第1ユーザの前記影響度を推定する
ことを特徴とする請求項1~12のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The decision unit
determining whether the second user has performed the relevant action for the category to which the message falls;
The estimation unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 12 , wherein the degree of influence of the first user in the category is estimated.
文字情報を含む前記メッセージを示す前記メッセージ情報を取得する
ことを特徴とする請求項1~13のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 13 , wherein said message information indicating said message including character information is obtained.
画像情報を含む前記メッセージを示す前記メッセージ情報を取得する
ことを特徴とする請求項1~14のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 14 , wherein said message information indicating said message including image information is obtained.
をさらに備えることを特徴とする請求項1~15のいずれか1項に記載の情報処理装置。 a providing unit that provides a service using the degree of influence of the user estimated by the estimating unit;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 15 , further comprising:
前記ユーザの前記影響度に応じて、前記ユーザを他のユーザに推奨するサービスを提供する
ことを特徴とする請求項16に記載の情報処理装置。 The providing unit
17. The information processing apparatus according to claim 16 , wherein a service of recommending said user to another user is provided according to said degree of influence of said user.
第1ユーザからのメッセージを示すメッセージ情報と、前記第1ユーザとは異なる第2ユーザの行動を示す行動情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記メッセージ情報と前記行動情報とに基づいて、前記第2ユーザが前記メッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する決定工程と、
前記決定工程による決定結果に基づいて、前記第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定し、前記第2ユーザが前記関連行動を行わなかった場合、前記第1ユーザの前記影響度を低くする推定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
an acquisition step of acquiring message information indicating a message from a first user and behavior information indicating behavior of a second user different from the first user;
a determination step of determining whether or not the second user has performed a related action, which is an action related to the message, based on the message information and the action information obtained by the obtaining step;
estimating the degree of influence indicating the degree of influence of the first user on behavior of other users based on the determination result of the determining step; an estimation step of reducing the degree of influence of the user ;
An information processing method comprising:
前記取得手順により取得された前記メッセージ情報と前記行動情報とに基づいて、前記第2ユーザが前記メッセージに関連する行動である関連行動を行ったか否かを決定する決定手順と、
前記決定手順による決定結果に基づいて、前記第1ユーザが他のユーザの行動に影響を与える度合いを示す影響度を推定し、前記第2ユーザが前記関連行動を行わなかった場合、前記第1ユーザの前記影響度を低くする推定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 an acquisition procedure for acquiring message information indicating a message from a first user and behavior information indicating behavior of a second user different from the first user;
a determination procedure for determining whether the second user has performed a related action, which is an action related to the message, based on the message information and the action information acquired by the acquisition procedure;
Based on the determination result of the determination procedure, the degree of influence indicating the degree of influence of the first user on the behavior of other users is estimated , and if the second user does not perform the related behavior, the first an estimation procedure for reducing the influence of the user ;
An information processing program characterized by causing a computer to execute
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