JP7146037B1 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

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JP7146037B1 JP2021132963A JP2021132963A JP7146037B1 JP 7146037 B1 JP7146037 B1 JP 7146037B1 JP 2021132963 A JP2021132963 A JP 2021132963A JP 2021132963 A JP2021132963 A JP 2021132963A JP 7146037 B1 JP7146037 B1 JP 7146037B1
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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.

特開2006-155421号公報JP 2006-155421 A

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.

図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. 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。FIG. 2 is a diagram showing an example of a messenger application display. 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。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to the embodiment; 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。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment; 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。5 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment; FIG. 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。6 is a diagram illustrating an example of a message information storage unit according to the embodiment; FIG. 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。7 is a diagram illustrating an example of an action history information storage unit according to the embodiment; FIG. 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。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an influencer degree information storage unit according to the embodiment; 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。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of information processing according to the embodiment; 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。FIG. 10 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus.

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 information processing system 1, a case where a messenger service is provided via a messenger application (hereinafter also referred to as “messenger application”) installed in the terminal device 10 used by the user will be described as an example. Note that the message is not limited to a message exchanged between users by a messenger application, and may be any message as long as it is sent from one user to another user. will be detailed later.

〔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 information processing system 1 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 3, the information processing system 1 includes a terminal device 10-1, a terminal device 10-2, a terminal device 10-3, a service providing device 20, and an information processing device 100. FIG. In the following description, the terminal devices 10-1 to 10-3 will be referred to as the terminal device 10 when they are not distinguished from each other. Each terminal device 10, the service providing device 20, and the information processing device 100 are connected via a predetermined network N so as to be communicable by wire or wirelessly. Note that the information processing system 1 shown in FIG. 3 may include a plurality of service providing apparatuses 20 and a plurality of information processing apparatuses 100 .

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 terminal device 10 is an information processing device used by a user. The terminal device 10 is realized by, for example, a smart phone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. FIG. 1 shows a case where the terminal device 10 is a smart phone.

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 terminal device 10 displays various information. For example, the terminal device 10 displays various information regarding messenger applications. The terminal device 10 displays information related to the messenger application as shown in FIG. 2, the details of which will be described later.

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 terminal device 10 receives various operations by the user. The terminal device 10 accepts input of a message to the messenger application by the user. The terminal device 10 provides the message input by the user to other terminal devices 10 . For example, the terminal device 10 transmits a message input by the user to the service providing device 20 , and the service providing device 20 transmits the message to the other terminal device 10 . When communication is performed between terminal devices 10 in a so-called P2P (Peer to Peer) mode, the terminal device 10 may directly transmit a message input by the user to another terminal device 10 .

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 terminal device 10 transmits various information to the information processing device 100 . For example, the terminal device 10 transmits behavior information and the like to the information processing device 100 . For example, the terminal device 10 transmits behavior information including the position at the time of behavior to the information processing device 100 .

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 terminal device 10 may detect sensor information using a sensor. For example, the terminal device 10 may have a function such as a GPS (Global Positioning System) sensor, and may detect and acquire user position information (sensor information). In addition, the terminal device 10 may acquire the location information of the base station with which it is communicating or the location information of the user by using radio waves of WiFi (registered trademark) (Wireless Fidelity). In addition, below, position information may be simply described as a "position."

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 terminal device 10 may detect various sensor information by various sensors other than a GPS sensor or the like. The terminal device 10 also has a function of an acceleration sensor, and detects and acquires acceleration information (sensor information) in movement of the user. Further, the terminal device 10 may have various functions such as a temperature sensor and an air pressure sensor, and may be capable of detecting and acquiring environment information such as temperature and air pressure in which the user is placed. In addition, the terminal device 10 may have various functions such as a heartbeat sensor, and may be capable of detecting and acquiring biological information of the user. For example, a user using the terminal device 10 may acquire the user's own context information from the terminal device 10 by wearing a wearable device capable of communicating with the terminal device 10 . For example, a user using the terminal device 10 wears a wristband-type wearable device that can communicate with the terminal device 10, so that the terminal device 10 acquires information about the user's own heartbeat (pulse). It may be possible.

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 terminal device 10 may be described as a user. That is, hereinafter, the user can also be read as the terminal device 10 . Hereinafter, the user identified by the user ID "U1" may be referred to as "user U1". Thus, hereinafter, when "user U* (* is an arbitrary character string)" is described, it indicates that the user is identified by the user ID "U*". For example, when "user U2" is described, the user is identified by the user ID "U2". For example, the information processing system 1 shown in FIG. 3 includes many terminal devices 10 such as the terminal device 10 used by the user U1 and the terminal device 10 used by the user U2.

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 terminal device 10 accepts various operations by the user. Note that the terminal device 10 may be referred to as a user. That is, the user can also be read as the terminal device 10 .

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 service providing device 20 is a computer used by a business that provides services related to communication between users via a network. The service providing device 20 provides a messenger service. The service providing device 20 provides a messenger service to the user via a messenger application installed in the terminal device 10 used by the user. For example, the messenger service here refers to various (modal) information such as text information, voice information, image information such as images or videos for various users including corporations and natural persons as messages between users It is a service that enables the exchange of A messenger service allows users to send and receive messages to each other. That is, the communication between users here includes sending a message from one user to another user and sending a message from another user to one user. For example, the messenger service may be a service such as LINE (registered trademark) or Kakao Talk (registered trademark).

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 service providing device 20 transmits various information to the information processing device 100 . The service providing device 20 provides information collected by the messenger service to the information processing device 100 . The service providing device 20 provides the information processing device 100 with information on messages exchanged between users. For example, the service providing device 20 transmits information requested by the information processing device 100 to the information processing device 100 .

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 information processing apparatus 100 is a computer that estimates the degree of influence indicating the degree to which a user influences the actions of other users. Based on the message information indicating the message from the first user and the behavior information indicating the behavior of the second user different from the first user, the information processing apparatus 100 determines whether the second user is behavior related to the message. Determine whether or not the action has been taken. Then, the information processing apparatus 100 estimates the degree of influence of the first user based on the determination result.

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 information processing device 100 receives various types of information from the terminal device 10 . The information processing device 100 acquires user behavior information and the like from the terminal device 10 . For example, the information processing apparatus 100 acquires user behavior information at a predetermined timing.

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 information processing device 100 receives various information from the service providing device 20 . The information processing device 100 acquires information collected by the service providing device 20 from the service providing device 20 through the messenger service. The information processing device 100 acquires information about messages exchanged between users from the service providing device 20 . For example, the information processing device 100 requests information from the service providing device 20 and receives the requested information from the service providing device 20 . For example, the information processing apparatus 100 requests the service providing apparatus 20 for information on messages exchanged by a user whose position is to be estimated (also referred to as a “first user”), and provides information on messages of the first user as a service. Receive from device 20 .

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 information processing device 100 may acquire information about the user's message from the terminal device 10 . Further, although FIG. 3 shows the case where the service providing device 20 that provides the messenger service and the information processing device 100 are separate entities, the information processing device 100 and the service providing device 20 may be integrated. . In this case, the information processing apparatus 100 provides a messenger service to the user.

〔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 information processing apparatus 100 estimates the degree of influencer of the user U1 using the message of the user U1 and the action history of the second user who is a user other than the user U1. indicates

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, information processing apparatus 100 estimates the degree of influencer of user U1 in group GP1 based on messages exchanged between user U1 and other users in group GP1 in which user U1 participates. Group GP1 is a group chat in a messenger application, and three people, user U1, user U2, and user U3, participate in group GP1. Note that the group chat is a group of chats in which a plurality of users participate and interact, and since it is the same as a general group chat, a detailed description thereof will be omitted.

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 terminal device 10 of FIG. 2 shows, as an example, the display on the terminal device 10-1 of the user U1 after the date and time dt13 when the message MS2 was sent. Specifically, the terminal device 10 in FIG. 2 shows an example of displaying message exchanges of a group GP1 in which three users U1 to U3 participate in chronological order. A message MS1 sent from the user U1 using the terminal device 10-1 to another user is arranged on the right side, and a message MS2 sent from a user U2 other than the user U1 to the user U1 is arranged and displayed on the left side. In the example of FIG. 2, as the message MS2 is indicated by the balloon from the icon indicating the user U2, information indicating from which user the message is from other users is displayed so that the message can be specified.

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 information processing apparatus 100 estimates the influencer degree of the user U1 who is the first user using the above-described information will be described. The information processing device 100 acquires information about the message from the user U1 (step S11). The information processing apparatus 100 acquires information on user U1's action history and user U1's message.

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 information processing apparatus 100 acquires information about messages exchanged in a group GP1 in which the user U1 participates as information about messages of the user U1. For example, the information processing device 100 acquires information about the message of the user U1 from the service providing device 20 . Information processing apparatus 100 acquires information about message MS1 sent by user U1 on date and time dt12.

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 information processing device 100 also acquires behavior information of a second user other than the user U1 (step S12). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 acquires behavior information of the users U2 and U3 who belong to the group GP1 (step S12). For example, the information processing apparatus 100 acquires action information indicating that the message MS2 was sent at date and time dt13 as the action history of the user U2 (also referred to as "action history LG2"). For example, the information processing device 100 acquires the action history LG2 of the user U2 from the terminal device 10-2. The information processing apparatus 100 also acquires action information indicating that the user U3 purchased the book B1 on the date and time dt21 as the action history of the user U3 (also referred to as "action history LG3"). For example, the information processing device 100 acquires the action history LG3 of the user U3 from the terminal device 10-3.

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 information processing device 100 estimates the degree of influencer of the user U1 (step S13). In FIG. 1, the information processing apparatus 100 estimates the influencer degree of the user U1 whose target range is the group GP1.

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, information processing apparatus 100 identifies (determines) what kind of message user U1 sent to another user on date dt12 based on the character string "book B1 is interesting" in message MS1. For example, the information processing apparatus 100 determines the contents of the message MS1 by analyzing the character string "Book B1 is interesting" using various conventional techniques such as syntactic analysis. In this case, the information processing apparatus 100 identifies (determines) that the content of the message MS1 is content that positively evaluates the book B1. Accordingly, information processing apparatus 100 determines that message MS1 recommends book B1 to other users. That is, information processing apparatus 100 determines that the target recommended by message MS1 is "books".

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 information processing apparatus 100 may use any process to estimate the content of the message. For example, the information processing apparatus 100 extracts keywords such as "book B1" and "interesting", and based on the extracted keywords, the content of the message MS1 positively evaluates the book B1 and recommends the book B1 to other users. content may be determined.

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 information processing apparatus 100 uses the action history of the other users of the group GP1 who are the second users to determine whether or not the other users of the group GP1 have performed related actions related to the message MS1. The information processing apparatus 100 uses related action information in which information indicating a target such as a transaction target recommended by the user in a message is associated with a related action related to the target, and performs a related action corresponding to the target of the message MS1. decide. For example, the information processing apparatus 100 uses related behavior information stored in the storage unit 120 (see FIG. 4). The information processing apparatus 100 determines that the related action of the message MS1 is the purchase of the book B1 by using the related action information associated with the information indicating "purchase" as the related action of the target "book" of the message MS1. .

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 information processing apparatus 100 determines whether or not another user of the group GP1 has taken the action of purchasing the book B1 as an action related to the message MS1. For example, the information processing device 100 determines whether the second user has performed the relevant action at a time after the message MS1 was provided. For example, the information processing apparatus 100 extracts, as target action information, action information after date dt12 from among the action histories of other users of the group GP1, and determines whether the extracted target action information includes the action of purchasing the book B1. determine whether or not Then, the information processing apparatus 100 determines that the user determined to include the behavior of purchasing the book B1 in the target behavior information is the user (influenced user) who performed the related behavior under the influence of the message MS1 of the user U1. decide. Note that the period to be extracted as the target behavior information may be a predetermined period after date dt12, such as within one month from date dt12. For example, the information processing apparatus 100 determines whether or not the second user performed the relevant action during a predetermined period after the date and time dt12 when the message MS1 was provided.

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 information processing apparatus 100 determines whether or not the user U2 and the user U3 have taken an action (related action) to purchase the book B1 using the action history LG2 of the user U2 and the action history LG3 of the user U3. do.

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 information processing apparatus 100 uses the action history LG2 of the user U2 to determine whether or not the user U2 is an affected user who has performed a related action under the influence of the message MS1. The information processing apparatus 100 extracts, from the action history LG2 of the user U2, action information after the date and time dt12 as the target action information of the user U2, and the action of purchasing the book B1 is included in the extracted target action information of the user U2. Determine whether or not The information processing apparatus 100 determines that the user U2 is not the influential user of the message MS1 because the target behavior information of the user U2 does not include the behavior of the user U2 purchasing the book B1 after the date and time dt12.

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 information processing apparatus 100 uses the action history LG3 of the user U3 to determine whether or not the user U3 is an affected user who has performed a related action under the influence of the message MS1. The information processing apparatus 100 extracts, from the action history LG3 of the user U3, action information after the date and time dt12 as the target action information of the user U3, and the action of purchasing the book B1 is included in the extracted target action information of the user U3. Determine whether or not The information processing apparatus 100 determines that the user U3 is the influencing user of the message MS1 because the target behavior information of the user U3 includes the behavior of the user U3 purchasing the book B1 after the date and time dt12.

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 information processing apparatus 100 estimates an influencer degree indicating the degree to which the user U1 influences the actions of other users in the group GP1. For example, the information processing apparatus 100 estimates the degree of influencer of user U1 in group GP1 based on the number of users who have performed related actions among other users in group GP1. For example, the information processing apparatus 100 estimates that the greater the number of users who have performed related actions, the greater the influencer degree of user U1. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 may estimate that the degree of influencer of user U1 in group GP1 is SC1.

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 information processing apparatus 100 may estimate the number of users who have performed related actions as the influencer degree of the first user. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 may estimate the number of users (for example, 1) who purchased the book B1 after the date and time dt12 in the group GP1 as the degree of influencer of the user U1 in the group GP1.

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 information processing apparatus 100 may estimate the degree of influencer using various types of information. For example, the information processing apparatus 100 uses a function (referred to as “function FC1”) that outputs the influencer degree of the first user with the number of users who have performed related actions as input, and calculates the influencer degree of the first user. can be estimated. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 inputs the number of users (for example, 1) who purchased the book B1 after the date and time dt12 in the group GP1 to the function FC1, and converts the value output by the function FC1 to the number of users U1 in the group GP1. may be estimated to be the influencer degree of

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 information processing apparatus 100 estimates the degree of influence (degree of influencer) of the user U1 based on the number of other users who have performed related actions related to the message MS1 of the user U1. That is, the information processing apparatus 100 recommends how influential the message transmitted by the user U1 is to other users. In this way, the information processing apparatus 100 acquires messages between a plurality of users, identifies whether or not another user has taken an action related to the message transmitted by the first user, and, based on the identification result, determines whether the first user Estimate the degree of influence (influencer degree) possessed by The information processing apparatus 100 collects messages and calculates the degree of influencer of the first user based on whether or not a person other than the person who sent the message (first user) has actually taken a related action. Thereby, the information processing apparatus 100 can appropriately estimate the degree of influence of the user.

〔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 information processing apparatus 100 estimates the degree of influence of one user based on related actions of other users who viewed the moving image.

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 information processing apparatus 100 acquires message information indicating a message including image information such as an image or moving image, and determines whether or not the second user has performed a related action related to the object indicated by the image information. . Except for the difference in whether or not messages are exchanged between users via a messenger application, the influence degree estimation processing performed by the information processing apparatus 100 is the same as the estimation processing described above. are omitted.

〔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 information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence in various target ranges. For example, the information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user without limiting the target range. In this case, the information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user by regarding all users other than the first user as second users.

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 information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user by regarding a user located in country A among the users other than the first user as the second user. .

〔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 information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user for each category (field) such as food and home appliances. Note that the above is merely an example, and the information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user for each of various categories such as shopping, books, travel, and tax payment systems such as hometown tax.

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 information processing apparatus 100 may target, among the messages of the first user, a message whose target is a book, and determine whether the second user has performed a related action related to the message. may be determined and the influence of the first user may be estimated. In FIG. 1 , the information processing apparatus 100 may estimate the influencer level “SC1” of the user U1 as the influencer level in the category “books”.

〔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 information processing apparatus 100 is not limited to the above, and various information may be used to estimate the influence of the first user.

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 information processing apparatus 100 may weight the related behavior of the second user (influenced user), add the weight, and estimate the degree of influence of the first user. For example, the information processing apparatus 100 weights the second user's related behavior as the time from when the first user's message is provided to the second user to the second user's related behavior is shorter. good. Then, the information processing apparatus 100 may set the total value obtained by adding the values obtained by multiplying the weight of each second user by the number of related actions as the degree of influence of the first user.

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 information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user by using the number of second users (also referred to as “non-influenced users”) who did not perform the action related to the message. For example, the information processing apparatus 100 reduces the degree of influence of the first user when the second user does not perform the related action. For example, the information processing apparatus 100 may lower the degree of influence of the first user as the number of non-influenced users increases.

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 information processing apparatus 100 may subtract the number of non-influenced users from the influencer degree of the first user. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 may set the influencer degree "SC1" of the user U1 to "0 (=1-1)" because the user U2 is a non-influential user.

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 information processing apparatus 100 may calculate the influence degree of the first user by dividing the number of affected users by the number of users to whom the message of the first user is provided. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the influence level of the first user by dividing the number of influence users by the number of users who viewed the message of the first user. For example, the information processing apparatus 100 may calculate the influence degree of the first user by dividing the number of affected users by the number of users to whom the message of the first user is sent. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 divides the number of affected users "1" by the number of users "2" who are destinations of the message MS2, thereby reducing the influencer degree "SC1" of the user U1 to "0. 5 (=1/2)".

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 information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence according to the amount of money. For example, the information processing apparatus 100 may estimate the degree of influence of the first user to be greater as the total amount of sales of transaction objects purchased by other users' related actions increases. For example, the information processing apparatus 100 uses a function (referred to as “function FC2”) for outputting the degree of influence of the first user with the total amount of sales of the transaction target purchased by other users as input, and the first user may be estimated. In FIG. 1, the information processing apparatus 100 inputs the total amount of sales of the books B1 purchased by the user U3 etc. to the function FC2, and estimates the value output by the function FC2 as the degree of influence of the user U1. may

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 information processing apparatus 100 may use various types of information as appropriate to estimate the degree of influence of the user.

〔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 information processing apparatus 100 described above is merely an example, and the information processing apparatus 100 may estimate the user's position through various processes. Regarding this point, some processing examples are described below.

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 information processing apparatus 100 may estimate that a user whose influencer degree is equal to or greater than a predetermined threshold is an influencer. For example, the information processing apparatus 100 may estimate whether each user has become an influencer for each group chat (message room).

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 information processing apparatus 100 may specify a user who has sent a message and tried to change the behavior (internal state) of the other party. The information processing apparatus 100 may analyze the content of the message and identify a user who recommended a transaction target or the like to another user and a user who tried to change the behavior (internal state) of the other user. For example, the information processing apparatus 100 refers to the behavior history of the second user and observes whether the second user actually performed related behavior.

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 information processing apparatus 100 may estimate the influence degree relationship of each user among a plurality of users. For example, for each user in the group chat, the information processing apparatus 100 identifies users (influenced users) who performed related actions and users (non-influenced users) who did not perform related actions, with each user in the group chat as the first user. You may Then, the information processing apparatus 100 generates a social graph (influencer relationship diagram) showing which users in the group chat have influence and which users do not have influence (influencer power). You may For example, for each user in the group chat, the information processing apparatus 100 connects edges indicating that the influence user of the user's message is influenced by the user, that is, the user has influence. . In FIG. 1, the information processing apparatus 100 connects an edge indicating that user U1 has influence from the node of user U1 in group GP1 to the node of user U3 who is an influencing user.

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 information processing apparatus 100 may estimate a change in the degree of influence of the first user according to an increase or decrease in the degree of influence of the first user. For example, the information processing apparatus 100 estimates the degree of influence of the first user a plurality of times, and estimates changes in the degree of influence of the first user based on the changes. For example, the information processing apparatus 100 estimates the degree of influence of the first user at predetermined intervals (for example, every other week or every month), and estimates changes in the degree of influence of the first user based on the change. For example, the information processing apparatus 100 differentiates the user's degree of influence (influencer degree) to estimate whether the influence of the user is increasing or decreasing due to increase or decrease.

〔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 information processing apparatus 100 may provide various services using information regarding the degree of influence estimated by the above-described processing. For example, the information processing apparatus 100 may provide information regarding the degree of influence of the user. For example, the information processing apparatus 100 provides a service of recommending a user to other users according to the degree of influence of the user. For example, the information processing apparatus 100 transmits information indicating users with a high degree of influence to the terminal apparatuses 10 used by other users.

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 information processing apparatus 100 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 information processing apparatus 100 recommends user X to other users requesting information on category Y. In this case, the information processing apparatus 100 transmits recommendation information for recommending user X such as "user X is an influencer for category Y" to terminal devices 10 used by other users.

〔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 information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment; As shown in FIG. 4, the information processing apparatus 100 has a communication section 110, a storage section 120, and a control section . The information processing apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from an administrator of the information processing apparatus 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. may have.

(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 terminal device 10 .

(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 storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 according to the embodiment has a user information storage unit 121, a message information storage unit 122, an action history information storage unit 123, and an influencer degree information storage unit 124, as shown in FIG. Note that the storage unit 120 stores various information other than the above. For example, the storage unit 120 includes a related action information storage unit that stores information about related actions. The related action information storage unit stores information indicating a target such as a transaction target recommended by a user in a message in association with a related action related to the target. For example, when the target is a book, the related action information storage unit stores information indicating "purchase" as the related action of the target in association with the target "book".

(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 information storage unit 121 according to the embodiment stores various information about users. For example, the user information storage unit 121 stores various types of information regarding user attributes and various types of information regarding user behavior. 5 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment; FIG. The user information storage unit 121 shown in FIG. 5 includes items such as "user ID", "age", "gender", "home", "place of work", and "interest".

「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 information storage unit 121 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. For example, the user information storage unit 121 may store other demographic attribute information and psychographic attribute information. For example, the user information storage unit 121 may store information such as name, family structure, income, and lifestyle. The user information storage unit 121 may also store information (terminal ID) that identifies the terminal device 10 used by 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 information storage unit 122 according to the embodiment stores various information related to messages exchanged between users. 6 is a diagram illustrating an example of a message information storage unit according to the embodiment; FIG. The message information storage unit 122 shown in FIG. 6 includes items such as "group ID", "participating users", "date and time", "source", and "contents".

「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 information storage unit 122 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. For example, the message information storage unit 122 stores information (message ID) for identifying (specifying) each message in association with each 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 information storage unit 123 according to the embodiment stores various types of information regarding user actions. 7 is a diagram illustrating an example of an action history information storage unit according to the embodiment; FIG. The action history information storage unit 123 shown in FIG. 7 includes items such as "user ID", "action ID", "date and time", "type", and "content".

「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 information storage unit 123 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. Also, FIG. 7 shows the case where the action information is stored in the action history information storage unit 123 for each user ID, but the action information is not limited to each user ID and may be stored, for example, in chronological order.

(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 information storage unit 124 according to the embodiment stores various types of information related to the influencer level, which indicates the degree of influence of the user on other users. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an influencer degree information storage unit according to the embodiment; The influencer level information storage unit 124 shown in FIG. 8 includes items such as "user ID", "influencer level", "category", and "target range".

「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 information storage unit 124 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose. For example, the influencer level information storage unit 124 may store information indicating the date and time when the influencer level was estimated in association with 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 information processing apparatus 100 by, for example, a CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit). Various programs (corresponding to an example of an information processing program) are executed by using the RAM as a work area. Also, the control unit 130 is a controller, and is implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

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 determination unit 132, an estimation unit 133, and a provision unit 134, and implements or executes the information processing functions and actions described below. . Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 4, and may be another configuration as long as it performs information processing to be described later.

(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 storage unit 120 such as the user information storage unit 121, the message information storage unit 122, the action history information storage unit 123, the influencer level information storage unit 124, and the like. For example, the acquisition unit 131 receives various information from an external information processing device such as the terminal device 10 .

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 determination unit 132 executes determination processing for determining various types of information. The determination unit 132 determines various information based on the various information stored in the storage unit 120 . The determination unit 132 determines various information based on the various information acquired by the acquisition unit 131 .

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 determination unit 132 executes processing for determining the content of the message. The determination unit 132 executes analysis processing according to the modal of information included in the message, and determines the contents of the message.

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 unit 132 executes processing for analyzing character information included in the message by appropriately using natural language processing technology such as morphological analysis. The determination unit 132 identifies (determines) the content of the message by semantic analysis of the character information of the message. The determination unit 132 identifies (determines) the contents of the character information by analyzing the character information using semantic analysis as appropriate. For example, the determination unit 132 determines the contents of the character information by analyzing the character information using various conventional techniques such as syntax analysis as appropriate.

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 determination unit 132 executes processing for analyzing the image information included in the message by appropriately using techniques such as image analysis. In addition, when the message includes voice information, the determination unit 132 executes processing for analyzing the voice information included in the message by appropriately using a technique such as automatic speech recognition (ASR). For example, the determination unit 132 converts voice information included in the message into text, and uses the textualized information (character information) to specify (determine) the contents of the voice information.

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 determination unit 132 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 131 . The determination unit 132 determines whether the second user has purchased the transaction object corresponding to the message. The determining unit 132 determines whether the second user has performed a related action at a time after the message was provided. The determination unit 132 determines whether the second user has performed a related action within a predetermined period of time after the message was provided. The determining unit 132 determines whether the second user has performed a related action related to the category to which the message corresponds.

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 determination unit 132 extracts various information. The determination unit extracts target information from various types of information. For example, the determination unit 132 extracts various information from the storage unit 120 such as the user information storage unit 121, the message information storage unit 122, the action history information storage unit 123, the influencer degree information storage unit 124, and the like.

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 determination unit 132 extracts from the message information storage unit 122 information about the first user's message to be estimated. The determination unit 132 also extracts from the action history information storage unit 123 the action history of a user (second user) other than the first user to be estimated.

(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 estimation unit 133 estimates various information. The estimation unit 133 estimates various information. For example, the estimation unit 133 performs estimation based on various information acquired from an external information processing device such as the terminal device 10 or the service providing device 20 . For example, the estimation unit 133 performs estimation based on various information stored in the storage unit 120 . For example, the estimation unit 133 estimates based on information determined by the determination unit 132 .

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 unit 133 estimates the degree of influence indicating the degree of influence of the first user on the actions of other users based on the determination result of the determining unit 132 . The estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user as an influencer. The estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user among multiple users.

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 estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user in a group chat in which multiple users participate in the messenger application. The estimating unit 133 estimates the influence degree relationship of each user among a plurality of users.

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 estimation unit 133 increases the degree of influence of the first user when the second user performs related behavior. The estimation unit 133 reduces the degree of influence of the first user when the second user does not perform the related action. The estimation unit 133 estimates a change in the degree of influence of the first user according to an increase or decrease in the degree of influence of the first user. The estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user on the category.

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 estimation unit 133 executes generation processing for generating various types of information. The estimation unit 133 generates various information based on various information stored in the storage unit 120 . For example, the estimation unit 133 also functions as a generation unit that generates various types of information. The estimation unit 133 generates various information. For example, the estimation unit 133 generates various information from information stored in the user information storage unit 121, the message information storage unit 122, the action history information storage unit 123, the influencer degree information storage unit 124, and the like.

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 estimation unit 133 generates various information provided by the provision unit 134 . When the degree of influence of user X in category Y is equal to or greater than a threshold, the estimation unit 133 generates recommendation information that recommends user X, such as "user X is an influencer for category Y."

(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 terminal device 10 and the service providing device 20 . The providing unit 134 transmits various types of information to the terminal device 10 and the service providing device 20 . The providing unit 134 provides various information based on the various information acquired by the acquiring unit 131 . The providing unit 134 provides various information according to the determination by the determining unit 132 . The providing unit 134 provides various information according to the estimation by the estimating unit 133 .

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 unit 133 . The providing unit 134 provides a service of recommending the user to other users according to the degree of influence of the user. The providing unit 134 provides information generated by the estimating unit 133 . The providing unit 134 provides the recommended information generated by the estimating unit 133 to the terminal device 10 used by the user to whom the information is provided.

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 terminal devices 10 used by other users.

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 terminal devices 10 used by other users, recommendation information for recommending the user X such as "user X is an influencer for the category Y".

〔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 information processing system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 9 . FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of information processing according to the embodiment;

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 information processing apparatus 100 acquires message information indicating a message from the first user (step S101). For example, the information processing apparatus 100 acquires message information indicating the message MS1 from the user U1 who is the first user.

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 information processing apparatus 100 also acquires behavior information indicating the behavior of the second user who is different from the first user (step S102). For example, the information processing apparatus 100 acquires action histories indicating the actions of the user U2 and the user U3 who are the second users after the date and time dt12 when the message MS1 was sent.

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 information processing apparatus 100 also 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 (step S103). For example, based on the message information of the message MS1 of the user U1 and the action histories of the users U2 and U3 after date and time dt12, the information processing apparatus 100 determines whether the user U2 and the user U3 are related actions related to the message. determine whether or not

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 information processing apparatus 100 estimates the degree of influence indicating the degree of influence of the first user on the actions of other users based on the determination result (step S104). For example, the information processing apparatus 100 estimates the degree of influencer of the user U1 based on whether or not the user U2 and the user U3 purchased the book B1 after the date and time dt12.

〔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 information processing apparatus 100 according to the embodiment has the acquisition unit 131 , the determination unit 132 and the estimation unit 133 . Acquisition unit 131 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 132 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 131 . The estimating unit 133 estimates the degree of influence indicating the degree of influence of the first user on the actions of other users based on the determination result of the determining unit 132 .

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment determines the degree of influence of the first user according to the message of the first user, depending on whether or not the second user has performed a related action that is an action related to the message. By estimating, it is possible to appropriately estimate the degree of influence of the user.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user as an influencer.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the influence of the user as an influencer by estimating the influence of the first user as an influencer.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires message information indicating a message addressed to the second user.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, according to a message sent from the first user to the second user, depending on whether the second user has performed a related action that is an action related to the message, By estimating the degree of influence of the first user, it is possible to appropriately estimate the degree of influence of the user.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires message information indicating messages in exchanges between multiple users including the first user and the second user via the messenger application.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment determines whether or not the second user performs a related action, which is an action related to the message, according to the message via the messenger application. By estimating , it is possible to appropriately estimate the degree of influence of the user.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user among multiple users.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the degree of influence of the user by estimating the degree of influence of the first user among a plurality of users.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user in a group chat in which multiple users participate in a messenger application.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the user's degree of influence by estimating the degree of influence of the first user in the group chat.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates the influence degree relationship of each user among a plurality of users.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the degree of influence of each user by estimating the relationship of the degree of influence of each user among a plurality of users.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 increases the degree of influence of the first user when the second user performs related behavior.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the degree of influence of the user by increasing the degree of influence of the first user when the second user performs the related action.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 lowers the degree of influence of the first user when the second user does not perform the related action.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the user's degree of influence by lowering the degree of influence of the first user when the second user does not perform related actions. .

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the estimation unit 133 estimates a change in the degree of influence of the first user according to an increase or decrease in the degree of influence of the first user.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the degree of influence of the user by estimating a change in the degree of influence of the first user according to an increase or decrease in the degree of influence of the first user. can be done.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 132 determines whether or not the second user has purchased the transaction target corresponding to the message.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment appropriately captures whether the second user has performed related actions by determining whether the second user has purchased the transaction target corresponding to the message. be able to.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determining unit 132 determines whether or not the second user has performed the related action after the message is provided.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment determines whether the second user has taken the related action by determining whether the second user has taken the related action after the message is provided. can be captured properly.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 132 determines whether the second user has performed the related action within a predetermined period after the message was provided.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment determines whether the second user has performed the related action in a predetermined period after the message is provided, thereby determining whether the second user has performed the related action. Taka can be properly captured.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 132 determines whether or not the second user has performed a related action related to the category to which the message corresponds. The estimation unit 133 estimates the degree of influence of the first user on the category.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment captures the behavior of the second user for each category and estimates the degree of influence of the first user, thereby appropriately estimating the degree of influence of the user according to the category. can do.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires message information indicating a message including character information.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the degree of influence of the user by using the character information included in the message.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires message information indicating a message including image information.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately estimate the degree of influence of the user by using the image information included in the message.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment also has a providing unit 134 . The providing unit 134 provides a service using the degree of influence of the user estimated by the estimating unit 133 .

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide services using the estimated influence.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment, the providing unit 134 provides a service of recommending the user to other users according to the degree of influence of the user.

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 information processing apparatus 100 according to the embodiment can introduce appropriate users to other users by providing a service that recommends the user to other users according to the degree of influence of the user. .

〔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 information processing apparatus 100 according to the embodiments described above is implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 10, for example. FIG. 10 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus. The computer 1000 includes a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM (Read Only Memory) 1300, a HDD (Hard Disk Drive) 1400, a communication interface (I/F) 1500, an input/output interface (I/F) 1600, and a media interface (I/F). ) 1700.

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 ROM 1300 or HDD 1400 and controls each section. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started up, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

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 HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. Communication interface 1500 receives data from other devices via network N, sends the data to CPU 1100, and transmits data generated by CPU 1100 to other devices via network N. FIG.

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/output interface 1600 . CPU 1100 acquires data from an input device via input/output interface 1600 . CPU 1100 also outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600 .

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 recording medium 1800 and provides them to CPU 1100 via RAM 1200 . CPU 1100 loads such a program from recording medium 1800 onto RAM 1200 via media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.

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 computer 1000 functions as the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the functions of the control unit 130 by executing programs loaded on the RAM 1200 . The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired via the network N from another device.

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 information processing system 100 information processing device 121 user information storage unit 122 message information storage unit 123 action history information storage unit 124 influencer level information storage unit 130 control unit 131 acquisition unit 132 determination unit 133 estimation unit 134 provision unit 10 terminal device 20 Service providing device N network

Claims (19)

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:
前記推定部は、
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.
前記取得部は、
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.
前記取得部は、
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.
前記推定部は、
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.
前記推定部は、
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.
前記推定部は、
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.
前記推定部は、
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.
前記推定部は、
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~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.
前記決定部は、
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~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.
前記決定部は、
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.
前記決定部は、
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.
前記決定部は、
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.
前記取得部は、
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.
前記取得部は、
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.
前記推定部により推定された前記ユーザの前記影響度を用いたサービスを提供する提供部、
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:
前記提供部は、
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.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
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:
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手順と、
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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