JPWO2009013788A1 - 情報伝播解析システム、情報伝播解析装置、情報伝播解析方法およびそのプログラム。 - Google Patents
情報伝播解析システム、情報伝播解析装置、情報伝播解析方法およびそのプログラム。 Download PDFInfo
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Abstract
本発明は、情報伝播解析システムおよび情報伝播解析方法を提供することを目的とする。情報伝播解析装置３は、ウェブサーバ２４によって管理されるコミュニティスペース内でやりとりされる複数のメッセージ情報間の関係を解析し、メッセージ間チェーン構造に関する情報を作成する。情報伝播解析装置３は、メッセージ間チェーン構造に基づいて、メッセージ情報それぞれのメッセージ伝播力を算出する。情報伝播解析装置３は、メッセージ伝播力に基づいて、コミュニティに属するメンバ間の情報の伝播度を算出する。情報伝播解析装置３は、メンバ間の情報伝播度から、情報がその中で伝播しやすい傾向にあるグループからなる社会ネットワークを構築する。
Description
本発明は、情報伝播解析システム、情報伝播解析装置、情報伝播解析方法およびそのプログラムに関する。
近年、社会的なつながりによって形成される社会ネットワークに着目したサービスの提供や研究が多くなされている。
ここで、社会ネットワークとは、人と人との間に形成され、意識的もしくは無意識に影響を及ぼす相互関係によって構成されるネットワークである。
また、社会ネットワークの構造を発見するような研究がなされている。
例えば、非特許文献１は、検索エンジンを用いてウェブページなどから人の名前を発見して、人間関係を抽出する方法を開示する。
また、特許文献１は、複数の利用者にて共有したい情報を含む共有情報コンテンツをコンピュータネットワークを介して配信する配信サーバにおいて、共有情報コンテンツの作成者等の共有情報コンテンツへのアクセス権を設定する権限を有する権限利用者が、共有情報コンテンツへのアクセス権を設定するための情報共有設定方法を開示する。
また、特許文献２は、偏ネットモデルを基本構造として、個人の位置関係を用いて情報伝達ネットワークを生成する方法を開示する。
また、特許文献３は、「核−衛星」関係に基づくネットワーク構造を表現するネットワークグラフを作成し、表示する相互関係表示装置を開示する。
また、非特許文献２は、電子メールによるコミュニケーション量などからコミュニティの構造を抽出する方法を開示する。
ここで、社会ネットワークとは、人と人との間に形成され、意識的もしくは無意識に影響を及ぼす相互関係によって構成されるネットワークである。
また、社会ネットワークの構造を発見するような研究がなされている。
例えば、非特許文献１は、検索エンジンを用いてウェブページなどから人の名前を発見して、人間関係を抽出する方法を開示する。
また、特許文献１は、複数の利用者にて共有したい情報を含む共有情報コンテンツをコンピュータネットワークを介して配信する配信サーバにおいて、共有情報コンテンツの作成者等の共有情報コンテンツへのアクセス権を設定する権限を有する権限利用者が、共有情報コンテンツへのアクセス権を設定するための情報共有設定方法を開示する。
また、特許文献２は、偏ネットモデルを基本構造として、個人の位置関係を用いて情報伝達ネットワークを生成する方法を開示する。
また、特許文献３は、「核−衛星」関係に基づくネットワーク構造を表現するネットワークグラフを作成し、表示する相互関係表示装置を開示する。
また、非特許文献２は、電子メールによるコミュニケーション量などからコミュニティの構造を抽出する方法を開示する。
一方、電子掲示板、電子メール、ブログ（ウェブログ；Weblog）などにおける情報の流れから社会ネットワークを構築する方法が提案されている。
例えば、特許文献４は、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツを他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算してオピニオンリーダーを抽出し、広告コンテンツの流通経路を分析する方法を開示する。
また、非特許文献３は、電子掲示板におけるコメントの返信関係（コメントチェーン）から人の情報伝播力を抽出する方法を開示する。
また、非特許文献４は、ブログ（ウェブログ；Weblog）において、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）の出現タイミングによって情報の流れを分析する方法を開示する。
特開２００７−０５２５５７号公報
特開２００１−２７３４５５号公報
特開平１１−２６５３６９号公報
特開２００４−１７１０４２号公報
「Social Network Miningと人工知能」松尾、濱崎. The 20th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2006
「Email as spectroscopy: Automated discovery of community structure within organization」 Tyler, Wilkinson, Huberman. Proceedings of the International conference on communities and technologies
「テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル」松村、大澤、石塚. 人工知能学会論文誌 １７巻３号、２００２
「Implicit structure and the dynamics of blogspace」 Adar、Adamic. the 13th International World Wide Web Conference
例えば、特許文献４は、広告コンテンツの流通経路上でその広告コンテンツを他のユーザへ紹介した度合いを示す紹介スコアを計算してオピニオンリーダーを抽出し、広告コンテンツの流通経路を分析する方法を開示する。
また、非特許文献３は、電子掲示板におけるコメントの返信関係（コメントチェーン）から人の情報伝播力を抽出する方法を開示する。
また、非特許文献４は、ブログ（ウェブログ；Weblog）において、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）の出現タイミングによって情報の流れを分析する方法を開示する。
本発明は、上述した背景からなされたものであって、情報の伝播力を算出する情報伝播解析システム、情報伝播解析装置および情報伝播解析方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明にかかる情報伝播解析システムは、ネットワークを介して相互に接続された複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納して前記ネットワークに対して提供する情報提供装置と、情報伝播解析装置とを有する情報伝播解析システムであって、前記情報伝播解析装置は、前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析手段と、前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出手段と、前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出手段と、前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択手段と、前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築手段とを有する。
また、本発明にかかる情報伝播解析装置は、複数のユーザ端末および前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納してネットワークに対して提供する情報提供装置と前記ネットワークを介して相互に接続された情報伝播解析装置であって、前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析手段と、前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出手段と、前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出手段と、前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択手段と、前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築手段とを有する。
また、本発明にかかる情報伝播解析方法は、ネットワークを介して相互に接続された複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納して前記ネットワークに対して提供する情報提供装置と、情報伝播解析装置とにおいてなされる情報伝播解析方法であって、前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析ステップと、前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出ステップと、前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出ステップと、前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択ステップと、前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築ステップとを含む。
また、本発明にかかる情報伝播解析プログラムは、ネットワークを介して相互に接続された複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納して前記ネットワークに対して提供する情報提供装置と、情報伝播解析装置とにおいて実行される情報伝播解析プログラムであって、前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析ステップと、前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出ステップと、前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出ステップと、前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択ステップと、前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築ステップとをコンピュータに実行させる。
本発明によれば、情報の伝播力を算出する情報伝播解析システム、情報伝播解析装置および情報伝播解析方法を提供することができる。
［本発明の背景］
本発明の理解を助けるために、まず、本発明がなされるに至った背景を説明する。
社会ネットワークは日常の生活から常に形成され、変化していくものであるが、近年、ソーシャルネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）など、インターネット上の大規模なコミュニティの場が提供されている。
このインターネット上の大規模なコミュニティの場において、参加者は、電子メール、掲示板（ＢＢＳ）、ブログなどを利用して、興味を持つ事柄やその事柄に関連する情報を発信し、その情報はインターネット上に公開される。
そして、何百、何千人もの人が、その情報にアクセスし、発信者に対して共感や意見を述べることができる。
また、それらの人がさらに知人に対してその情報を紹介したりすることによって、人とのつながりの輪をどんどん広げていくことが可能になり、従来の対面関係と比べて、より広範囲にわたる社会ネットワークが、容易に形成されるようになってきている。
上述の社会ネットワークおよびコミュニティに関して、近年、すでにインターネット上に存在するコミュニティやそのコミュニティにおける社会ネットワークの構造を発見する技術が提案されている。
また、情報コミュニティ内の情報の流れから社会ネットワークを構築する技術が提案されている。
本発明の理解を助けるために、まず、本発明がなされるに至った背景を説明する。
社会ネットワークは日常の生活から常に形成され、変化していくものであるが、近年、ソーシャルネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）など、インターネット上の大規模なコミュニティの場が提供されている。
このインターネット上の大規模なコミュニティの場において、参加者は、電子メール、掲示板（ＢＢＳ）、ブログなどを利用して、興味を持つ事柄やその事柄に関連する情報を発信し、その情報はインターネット上に公開される。
そして、何百、何千人もの人が、その情報にアクセスし、発信者に対して共感や意見を述べることができる。
また、それらの人がさらに知人に対してその情報を紹介したりすることによって、人とのつながりの輪をどんどん広げていくことが可能になり、従来の対面関係と比べて、より広範囲にわたる社会ネットワークが、容易に形成されるようになってきている。
上述の社会ネットワークおよびコミュニティに関して、近年、すでにインターネット上に存在するコミュニティやそのコミュニティにおける社会ネットワークの構造を発見する技術が提案されている。
また、情報コミュニティ内の情報の流れから社会ネットワークを構築する技術が提案されている。
ここで、上記で述べた技術の問題点について記述する。
上述した社会ネットワークを発見する方法は、情報の伝播について考慮されたモデルに関する方法ではない。
たとえば、上述した技術は、コンテントに出現した名前の人や、同じ人の名前が出現するコンテントの所有者間に人間関係があると仮定しているが、必ずしもその人の間に情報が流れているとは限らず、したがって、情報を共有する人間関係を正確に反映しておらず、また、共通した名前が出現しない場合は関係を抽出できない。
また、会社内の組織関係や位置関係から構築される社会ネットワークに関する技術は、組織では表現されない関係を抽出できない。
またメールネットワークの分析に関する技術については、メールによって直接情報のやり取りをした人の間の関係は反映されるが、そこからさらに別の人に情報が渡ったなどといった２次的な情報の伝播までは考慮できない。
上述した社会ネットワークを発見する方法は、情報の伝播について考慮されたモデルに関する方法ではない。
たとえば、上述した技術は、コンテントに出現した名前の人や、同じ人の名前が出現するコンテントの所有者間に人間関係があると仮定しているが、必ずしもその人の間に情報が流れているとは限らず、したがって、情報を共有する人間関係を正確に反映しておらず、また、共通した名前が出現しない場合は関係を抽出できない。
また、会社内の組織関係や位置関係から構築される社会ネットワークに関する技術は、組織では表現されない関係を抽出できない。
またメールネットワークの分析に関する技術については、メールによって直接情報のやり取りをした人の間の関係は反映されるが、そこからさらに別の人に情報が渡ったなどといった２次的な情報の伝播までは考慮できない。
また、情報の流れを分析する方法については、コミュニケーションによって人から人への情報の流れは考慮しているが、掲示板などの公共のコミュニケーションの場で公開された情報について、他の人がその情報を参照した場合における暗示的な情報の流れが反映されていない。
またＵＲＬの出現タイミングによって参照による情報の流れは分析できるが、掲示板のコメントなどのようにＵＲＬがほとんど出現しない場合の情報の流れは取り扱えない。
以下に説明する情報伝播解析システム１は、上記で述べた問題点を解消するように構成されている。
またＵＲＬの出現タイミングによって参照による情報の流れは分析できるが、掲示板のコメントなどのようにＵＲＬがほとんど出現しない場合の情報の流れは取り扱えない。
以下に説明する情報伝播解析システム１は、上記で述べた問題点を解消するように構成されている。
［情報伝播解析システム］
以下、本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態にかかる情報伝播解析システム１の構成を例示する図である。
図１に示すように、情報伝播解析システム１は、ＰＣなどのユーザ端末２０−１〜２０−Ｎ（Ｎは２以上の整数。但し、Ｎが常に同じ数であるとは限らない）と、ウェブサーバ２４と、情報伝播解析装置３とが、ネットワーク１００を介して接続されるように構成される。
以下、本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態にかかる情報伝播解析システム１の構成を例示する図である。
図１に示すように、情報伝播解析システム１は、ＰＣなどのユーザ端末２０−１〜２０−Ｎ（Ｎは２以上の整数。但し、Ｎが常に同じ数であるとは限らない）と、ウェブサーバ２４と、情報伝播解析装置３とが、ネットワーク１００を介して接続されるように構成される。
なお、以下、ユーザ端末２０−１〜２０−Ｎなど、複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示すときには、単に、ユーザ端末２０などと略記することがある。
また、以下、情報伝播解析装置３など、情報伝播解析システム１において、情報処理および通信の主体となりうる装置を、ノードと総称することがある。
また、図１に示した情報伝播解析システム１を構成する装置のうち、任意の２つ以上は、適宜、一体に構成されうる。
さらに、情報伝播解析装置３およびウェブサーバ２４は、それぞれ複数の装置であってもよい。
また、以下の各図において、実質的に同じ構成部分および処理には同じ番号が付される。
また、以下、情報伝播解析装置３など、情報伝播解析システム１において、情報処理および通信の主体となりうる装置を、ノードと総称することがある。
また、図１に示した情報伝播解析システム１を構成する装置のうち、任意の２つ以上は、適宜、一体に構成されうる。
さらに、情報伝播解析装置３およびウェブサーバ２４は、それぞれ複数の装置であってもよい。
また、以下の各図において、実質的に同じ構成部分および処理には同じ番号が付される。
ユーザ端末２０は、図４を用いて後述するように、電子メールを作成してネットワーク１００に対して送信し、またネットワーク１００から電子メールを受信する。
また、ユーザ端末２０は、ユーザがネットワーク１００を介して電子掲示板などによって公開したいメッセージ情報を、ウェブサーバ２４に対して送信する。
なお、本実施形態においては、ユーザ端末２０はＰＣであるとしたが、たとえば携帯電話やＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などとしてもよい。
ウェブサーバ２４は、図５を用いて後述するように、ユーザ端末２０からのメッセージ情報を格納する。
また、ウェブサーバ２４は、格納したメッセージ情報を、ネットワーク１００に接続されたノードに対して提供することによって、ウェブページなどの情報を公開する。
また、ウェブサーバ２４は、ユーザ端末２０の複数のユーザが、そのユーザ間でメッセージのやり取り等を行って議論または交流を行うための仮想的な場を管理する。
また、ユーザ端末２０は、ユーザがネットワーク１００を介して電子掲示板などによって公開したいメッセージ情報を、ウェブサーバ２４に対して送信する。
なお、本実施形態においては、ユーザ端末２０はＰＣであるとしたが、たとえば携帯電話やＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などとしてもよい。
ウェブサーバ２４は、図５を用いて後述するように、ユーザ端末２０からのメッセージ情報を格納する。
また、ウェブサーバ２４は、格納したメッセージ情報を、ネットワーク１００に接続されたノードに対して提供することによって、ウェブページなどの情報を公開する。
また、ウェブサーバ２４は、ユーザ端末２０の複数のユーザが、そのユーザ間でメッセージのやり取り等を行って議論または交流を行うための仮想的な場を管理する。
ここで、「仮想的な場」とは、たとえば、ＳＮＳ（Social Networking Service）、ブログ、電子掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）、メーリングリストなどであり、本明細書では、これらを総称してコミュニティスペースと呼ぶ。
さらに、本明細書では、このコミュニティスペースを介して形成される仮想的な共同体を、コミュニティあるいは情報コミュニティと呼ぶ。
また、本明細書では、コミュニティの参加者（つまり、コミュニティを構成するユーザ）を、コミュニティメンバ、あるいは単にメンバと呼ぶ。
さらに、本明細書では、このコミュニティスペースを介して形成される仮想的な共同体を、コミュニティあるいは情報コミュニティと呼ぶ。
また、本明細書では、コミュニティの参加者（つまり、コミュニティを構成するユーザ）を、コミュニティメンバ、あるいは単にメンバと呼ぶ。
情報伝播解析装置３は、図７などを用いて後述するように、ウェブサーバ２４によって管理されるコミュニティスペース内でやりとりされる複数のメッセージ情報間の関係を解析し、図２を用いて例示するメッセージ間チェーン構造に関する情報を作成する。
また、情報伝播解析装置３は、メッセージ間チェーン構造に基づいて、メッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力（メッセージ伝播力）を算出する。
また、情報伝播解析装置３は、メッセージ伝播力に基づいて、コミュニティに属するメンバ間の情報の伝播度を算出する。
さらに、情報伝播解析装置３は、メンバ間の情報伝播度から、情報がその中で伝播しやすい傾向にあるグループからなる社会ネットワークを構築する。
また、情報伝播解析装置３は、メッセージ間チェーン構造に基づいて、メッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力（メッセージ伝播力）を算出する。
また、情報伝播解析装置３は、メッセージ伝播力に基づいて、コミュニティに属するメンバ間の情報の伝播度を算出する。
さらに、情報伝播解析装置３は、メンバ間の情報伝播度から、情報がその中で伝播しやすい傾向にあるグループからなる社会ネットワークを構築する。
また、情報伝播解析装置３は、各メンバの、他のメンバに対する影響力を算出し、影響力の最も大きなメンバをインフルエンサとして選択する。
ここで、インフルエンサとは、社会ネットワークにおける話題や意見などに対して強い影響力を与える人のことであり、オピニオンリーダあるいは世論形成者などともいう。
さらに、情報伝播解析装置３は、インフルエンサのユーザ端末２０などに対して、広告などの情報を提供する。
ここで、インフルエンサとは、社会ネットワークにおける話題や意見などに対して強い影響力を与える人のことであり、オピニオンリーダあるいは世論形成者などともいう。
さらに、情報伝播解析装置３は、インフルエンサのユーザ端末２０などに対して、広告などの情報を提供する。
ここで、メッセージ間チェーン構造および情報の伝播について説明する。
図２は、メッセージ間チェーン構造および情報の伝播の態様を例示する図である。
図２の例では、ある電子掲示板などのコミュニティスペースにおいて、メッセージ＃ｉ，＃ｉ＋１，＃ｉ＋２，＃ｉ＋３，および＃ｉ−１がネットワーク１００を介して公開されていると仮定する。
図２は、メッセージ間チェーン構造および情報の伝播の態様を例示する図である。
図２の例では、ある電子掲示板などのコミュニティスペースにおいて、メッセージ＃ｉ，＃ｉ＋１，＃ｉ＋２，＃ｉ＋３，および＃ｉ−１がネットワーク１００を介して公開されていると仮定する。
メッセージ＃ｉは、メンバ＃Ａによって時刻Ｔ１に作成され、キーワード＃Ｘ，＃Ｙ，＃Ｚを含む。
メッセージ＃ｉ＋１は、メンバ＃Ｂによって時刻Ｔ２に作成され、キーワード＃Ｙ，＃Ｚを含む。
メッセージ＃ｉ＋２は、メンバ＃Ｅによって時刻Ｔ３に作成され、キーワード＃Ｚを含む。
メッセージ＃ｉ＋３は、メンバ＃Ｃによって時刻Ｔ４に作成され、キーワード＃Ｘ，＃Ｙを含む。
メッセージ＃ｉ−１は、メンバ＃Ｄによって時刻Ｔ０に作成された。
メッセージ＃ｉ＋１は、メンバ＃Ｂによって時刻Ｔ２に作成され、キーワード＃Ｙ，＃Ｚを含む。
メッセージ＃ｉ＋２は、メンバ＃Ｅによって時刻Ｔ３に作成され、キーワード＃Ｚを含む。
メッセージ＃ｉ＋３は、メンバ＃Ｃによって時刻Ｔ４に作成され、キーワード＃Ｘ，＃Ｙを含む。
メッセージ＃ｉ−１は、メンバ＃Ｄによって時刻Ｔ０に作成された。
メッセージ＃ｉ＋１は、矢印（Ａ）で示すように、メッセージ＃ｉに対して返信されたメッセージである。
メッセージ＃ｉ＋３は、矢印（Ｂ）で示すように、メッセージ＃ｉ＋１に対して返信されたメッセージである。
メッセージ＃ｉ＋２は、矢印（Ｃ）で示すように、メッセージ＃ｉ−１に対して返信されたメッセージである。
また、図２において、右のメッセージの方が左のメッセージよりも後に作成されており、Ｔ０＜Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ３＜Ｔ４である。
メッセージ＃ｉ＋３は、矢印（Ｂ）で示すように、メッセージ＃ｉ＋１に対して返信されたメッセージである。
メッセージ＃ｉ＋２は、矢印（Ｃ）で示すように、メッセージ＃ｉ−１に対して返信されたメッセージである。
また、図２において、右のメッセージの方が左のメッセージよりも後に作成されており、Ｔ０＜Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ３＜Ｔ４である。
ここで、メッセージ＃ｉ，＃ｉ＋１，＃ｉ＋３は、それぞれ返信関係にあり、メッセージ＃ｉから＃ｉ＋１を介して＃ｉ＋３まで返信関係で接続されている。
なお、返信関係とは、あるメッセージ情報がどのメッセージ情報に返信しているか、あるいは逆にあるメッセージがどのメッセージから返信されているかを示す関係である。
また、メッセージ＃ｉ−１，＃ｉ＋２についても、それぞれ返信関係にあり、メッセージ＃ｉ−１から＃ｉ＋２まで返信関係で接続されている。
このように、返信関係で接続されたメッセージのつながりをメッセージ間チェーン構造という。
たとえば、図２の例では、メッセージ＃ｉ，＃ｉ＋１，＃ｉ＋３は、メッセージ間チェーン構造１０２−１を構成し、メッセージ＃ｉ−１，＃ｉ＋２は、メッセージ間チェーン構造１０２−２を構成する。
なお、返信関係とは、あるメッセージ情報がどのメッセージ情報に返信しているか、あるいは逆にあるメッセージがどのメッセージから返信されているかを示す関係である。
また、メッセージ＃ｉ−１，＃ｉ＋２についても、それぞれ返信関係にあり、メッセージ＃ｉ−１から＃ｉ＋２まで返信関係で接続されている。
このように、返信関係で接続されたメッセージのつながりをメッセージ間チェーン構造という。
たとえば、図２の例では、メッセージ＃ｉ，＃ｉ＋１，＃ｉ＋３は、メッセージ間チェーン構造１０２−１を構成し、メッセージ＃ｉ−１，＃ｉ＋２は、メッセージ間チェーン構造１０２−２を構成する。
次に、図２を用いて、メッセージ＃ｉから他のメッセージに情報が伝播する態様を説明する。
メッセージ＃ｉに含まれるキーワード＃Ｙは、そのメッセージ＃ｉの返信メッセージであるメッセージ＃ｉ＋１にも含まれる。
したがって、キーワード＃Ｙは、矢印（ａ）で示すように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１に伝播したといえる。
さらに、キーワード＃Ｙは、メッセージ＃ｉ＋１の返信メッセージであるメッセージ＃ｉ＋３にも含まれる。
したがって、キーワード＃Ｙは、矢印（ｂ）で示すように、メッセージ＃ｉ＋１からメッセージ＃ｉ＋３に伝播したといえる。
ここで、キーワード＃Ｙは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１を介してメッセージ＃ｉ＋３に伝播しているので、キーワード＃Ｙは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋３に伝播したともいえる。
メッセージ＃ｉに含まれるキーワード＃Ｙは、そのメッセージ＃ｉの返信メッセージであるメッセージ＃ｉ＋１にも含まれる。
したがって、キーワード＃Ｙは、矢印（ａ）で示すように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１に伝播したといえる。
さらに、キーワード＃Ｙは、メッセージ＃ｉ＋１の返信メッセージであるメッセージ＃ｉ＋３にも含まれる。
したがって、キーワード＃Ｙは、矢印（ｂ）で示すように、メッセージ＃ｉ＋１からメッセージ＃ｉ＋３に伝播したといえる。
ここで、キーワード＃Ｙは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１を介してメッセージ＃ｉ＋３に伝播しているので、キーワード＃Ｙは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋３に伝播したともいえる。
メッセージ＃ｉに含まれるキーワード＃Ｘは、メッセージ＃ｉ＋３にも含まれる。
メッセージ＃ｉ＋３はメッセージ＃ｉの返信メッセージではないが、メッセージ＃ｉ＋３およびメッセージ＃ｉは、同じメッセージ間チェーン構造１０２−１に含まれている。
したがって、メッセージ＃３を作成したメンバ＃Ｃは、メッセージ＃ｉの影響を受けてメッセージ＃ｉ＋３を作成したと推定できる。
つまり、キーワード＃Ｘは、矢印（ｃ）で示すように、メッセージ＃ｉから、メッセージ＃ｉ＋１をスキップして、メッセージ＃ｉ＋３に伝播したといえる。
メッセージ＃ｉに含まれるキーワード＃Ｚは、メッセージ＃ｉの返信メッセージであるメッセージ＃ｉ＋１にも含まれる。
したがって、キーワード＃Ｚは、矢印（ｄ）で示すように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１に伝播したといえる。
メッセージ＃ｉ＋３はメッセージ＃ｉの返信メッセージではないが、メッセージ＃ｉ＋３およびメッセージ＃ｉは、同じメッセージ間チェーン構造１０２−１に含まれている。
したがって、メッセージ＃３を作成したメンバ＃Ｃは、メッセージ＃ｉの影響を受けてメッセージ＃ｉ＋３を作成したと推定できる。
つまり、キーワード＃Ｘは、矢印（ｃ）で示すように、メッセージ＃ｉから、メッセージ＃ｉ＋１をスキップして、メッセージ＃ｉ＋３に伝播したといえる。
メッセージ＃ｉに含まれるキーワード＃Ｚは、メッセージ＃ｉの返信メッセージであるメッセージ＃ｉ＋１にも含まれる。
したがって、キーワード＃Ｚは、矢印（ｄ）で示すように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１に伝播したといえる。
さらに、キーワード＃Ｚは、メッセージ＃ｉ＋２にも含まれる。
ここで、メッセージ＃ｉ＋２は、メッセージ＃ｉと同じメッセージ間チェーン構造１０２−１には含まれない。
しかし、メッセージ＃ｉ＋２はメッセージ＃ｉよりも後で作成されたので、時刻Ｔ１と時刻Ｔ３との時間差が小さい場合、メッセージ＃ｉ＋２を作成したメンバ＃Ｅは、メッセージ＃ｉの影響を受けてメッセージ＃ｉ＋２を作成したと推定できる。
したがって、キーワード＃Ｚは、矢印（ｅ）で示すように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋２に伝播したといえる。
ここで、メッセージ＃ｉ＋２は、メッセージ＃ｉと同じメッセージ間チェーン構造１０２−１には含まれない。
しかし、メッセージ＃ｉ＋２はメッセージ＃ｉよりも後で作成されたので、時刻Ｔ１と時刻Ｔ３との時間差が小さい場合、メッセージ＃ｉ＋２を作成したメンバ＃Ｅは、メッセージ＃ｉの影響を受けてメッセージ＃ｉ＋２を作成したと推定できる。
したがって、キーワード＃Ｚは、矢印（ｅ）で示すように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋２に伝播したといえる。
以上より、矢印（１），（２），（３）で示すように、メッセージ＃ｉからは、メッセージ＃ｉ＋１，＃ｉ＋３，＃ｉ＋２に情報（この例ではキーワード＃Ｘ，＃Ｙ，＃Ｚ）が伝播したといえる。
なお、矢印（１），（２），（３）で示す情報の伝播経路に関する情報の伝播力はそれぞれ異なるが、その算出方法については図１２などを用いて後述する。
なお、矢印（１），（２），（３）で示す情報の伝播経路に関する情報の伝播力はそれぞれ異なるが、その算出方法については図１２などを用いて後述する。
［ハードウェア］
図３は、図１に示したユーザ端末２０、ウェブサーバ２４および情報伝播解析装置３のハードウェア構成を例示する図である。
図３に示すように、ユーザ端末２０、ウェブサーバ２４および情報伝播解析装置３は、ＣＰＵ１２２およびメモリ１２４などを含む本体１２０、キーボードおよび表示装置などを含む入出力装置１２６、他のノードとの通信を行う通信装置１２８、および、ＣＤ装置およびＨＤＤ装置など、記録媒体１３２に対するデータの記録および再生を行う記録装置１３０から構成される。
つまり、ユーザ端末２０、ウェブサーバ２４および情報伝播解析装置３は、情報処理および他のノードとの通信が可能なコンピュータとしてのハードウェア構成部分を有している。
図３は、図１に示したユーザ端末２０、ウェブサーバ２４および情報伝播解析装置３のハードウェア構成を例示する図である。
図３に示すように、ユーザ端末２０、ウェブサーバ２４および情報伝播解析装置３は、ＣＰＵ１２２およびメモリ１２４などを含む本体１２０、キーボードおよび表示装置などを含む入出力装置１２６、他のノードとの通信を行う通信装置１２８、および、ＣＤ装置およびＨＤＤ装置など、記録媒体１３２に対するデータの記録および再生を行う記録装置１３０から構成される。
つまり、ユーザ端末２０、ウェブサーバ２４および情報伝播解析装置３は、情報処理および他のノードとの通信が可能なコンピュータとしてのハードウェア構成部分を有している。
［ユーザ端末プログラム］
図４は、図１に示したユーザ端末２０において実行されるユーザ端末プログラム２００の構成を示す図である。
図４に示すように、ユーザ端末プログラム２００は、通信処理部２０２、ユーザインターフェース（ＵＩ）２０４、メール作成部２１０、メール送信部２１２、メール受信部２１４、ウェブページ閲覧処理部２１６およびメッセージ情報作成部２１８から構成される。
ユーザ端末プログラム２００は、例えば、ネットワーク１００あるいは記録媒体１３２を介してユーザ端末２０に供給され、メモリ１２４にロードされ、ユーザ端末２０にインストールされ、実行されるＯＳ（図示せず）上で、ユーザ端末２０のハードウエア資源を具体的に利用して実行される（以下の各プログラムについて同様）。
図４は、図１に示したユーザ端末２０において実行されるユーザ端末プログラム２００の構成を示す図である。
図４に示すように、ユーザ端末プログラム２００は、通信処理部２０２、ユーザインターフェース（ＵＩ）２０４、メール作成部２１０、メール送信部２１２、メール受信部２１４、ウェブページ閲覧処理部２１６およびメッセージ情報作成部２１８から構成される。
ユーザ端末プログラム２００は、例えば、ネットワーク１００あるいは記録媒体１３２を介してユーザ端末２０に供給され、メモリ１２４にロードされ、ユーザ端末２０にインストールされ、実行されるＯＳ（図示せず）上で、ユーザ端末２０のハードウエア資源を具体的に利用して実行される（以下の各プログラムについて同様）。
ユーザ端末プログラム２００において、通信処理部２０２は、他の処理ノードとの通信のための制御を行う。
ＵＩ２０４は、入出力装置１２６に対するユーザの操作を受け入れて、メール作成部２１０およびメッセージ情報作成部２１８に対して受け入れた操作を示すデータを出力する。
また、ＵＩ２０４は、ユーザの操作に応じて、ユーザ端末プログラム２００の他の構成部分の処理を制御する。
ＵＩ２０４は、入出力装置１２６に対するユーザの操作を受け入れて、メール作成部２１０およびメッセージ情報作成部２１８に対して受け入れた操作を示すデータを出力する。
また、ＵＩ２０４は、ユーザの操作に応じて、ユーザ端末プログラム２００の他の構成部分の処理を制御する。
メール作成部２１０は、ＵＩ２０４からユーザの操作を示すデータを受け入れて電子メールを作成し、作成した電子メール情報をメール送信部２１２に対して出力する。
メール送信部２１２は、ユーザの操作に応じて作成された電子メールを、通信処理部２０２およびネットワーク１００を介して、電子メールに含まれる宛先アドレスが示すノードに対して送信する。
メール受信部２１４は、ネットワーク１００および通信処理部２０２を介して受信した電子メールを、ＵＩ２０４に対して出力する。
ＵＩ２０４は、メール受信部２１４からの電子メール情報を、入出力装置１２６に対して表示する。
メール送信部２１２は、ユーザの操作に応じて作成された電子メールを、通信処理部２０２およびネットワーク１００を介して、電子メールに含まれる宛先アドレスが示すノードに対して送信する。
メール受信部２１４は、ネットワーク１００および通信処理部２０２を介して受信した電子メールを、ＵＩ２０４に対して出力する。
ＵＩ２０４は、メール受信部２１４からの電子メール情報を、入出力装置１２６に対して表示する。
ウェブページ閲覧処理部２１６は、たとえばウェブブラウザなどであり、ウェブサーバ２４などによって公開されたウェブページなどの情報を閲覧するための処理を行い、処理した情報をＵＩ２０４に対して出力する。
ウェブページ閲覧処理部２１６は、たとえば、ウェブページのＵＲＬを対応するウェブサーバ２４に対して送信し、このウェブサーバ２４からこのＵＲＬに対応するウェブデータなどの情報を受信する。
ＵＩ２０４は、ウェブページ閲覧処理部２１６からの情報を、入出力装置１２６に対して表示する。
メッセージ情報作成部２１８は、ＵＩ２０４からユーザの操作を示すデータを入力してウェブサーバ２４などによって公開されるメッセージ情報を作成し、作成したメッセージ情報をウェブページ閲覧処理部２１６に対して出力する。
ウェブページ閲覧処理部２１６は、メッセージ情報作成部２１８からのメッセージ情報を、通信処理部２０２およびネットワーク１００を介して、メッセージ情報に含まれる宛先アドレスが示すノードに対して送信する。
ウェブページ閲覧処理部２１６は、たとえば、ウェブページのＵＲＬを対応するウェブサーバ２４に対して送信し、このウェブサーバ２４からこのＵＲＬに対応するウェブデータなどの情報を受信する。
ＵＩ２０４は、ウェブページ閲覧処理部２１６からの情報を、入出力装置１２６に対して表示する。
メッセージ情報作成部２１８は、ＵＩ２０４からユーザの操作を示すデータを入力してウェブサーバ２４などによって公開されるメッセージ情報を作成し、作成したメッセージ情報をウェブページ閲覧処理部２１６に対して出力する。
ウェブページ閲覧処理部２１６は、メッセージ情報作成部２１８からのメッセージ情報を、通信処理部２０２およびネットワーク１００を介して、メッセージ情報に含まれる宛先アドレスが示すノードに対して送信する。
［ウェブサーバプログラム］
図５は、図１に示したウェブサーバ２４において実行されるウェブサーバプログラム２４０の構成を示す図である。
図５に示すように、ウェブサーバプログラム２４０は、通信処理部２４２、ユーザ識別子受信部２４４、メッセージ情報受信部２４８、メール受信部２５０、メール送信部２５２、ＵＲＬ受信部２５４、ウェブデータ送信部２５６、コミュニティスペース管理部２６０およびコミュニティスペースデータベース（ＤＢ）２７０から構成される。
ウェブサーバプログラム２４０において、通信処理部２４２は、他の処理ノードとの通信のための制御を行う。
ユーザ識別子受信部２４４は、ネットワーク１００および通信処理部２４２を介してユーザ端末２０から電子メールおよびメッセージ情報を受信した場合などに、そのユーザ端末２０から、電子メールアドレスまたはＩＰアドレスなどの識別子（ユーザ識別子）を受信する。
また、ユーザ識別子受信部２４４は、受信したユーザ識別子を、コミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
図５は、図１に示したウェブサーバ２４において実行されるウェブサーバプログラム２４０の構成を示す図である。
図５に示すように、ウェブサーバプログラム２４０は、通信処理部２４２、ユーザ識別子受信部２４４、メッセージ情報受信部２４８、メール受信部２５０、メール送信部２５２、ＵＲＬ受信部２５４、ウェブデータ送信部２５６、コミュニティスペース管理部２６０およびコミュニティスペースデータベース（ＤＢ）２７０から構成される。
ウェブサーバプログラム２４０において、通信処理部２４２は、他の処理ノードとの通信のための制御を行う。
ユーザ識別子受信部２４４は、ネットワーク１００および通信処理部２４２を介してユーザ端末２０から電子メールおよびメッセージ情報を受信した場合などに、そのユーザ端末２０から、電子メールアドレスまたはＩＰアドレスなどの識別子（ユーザ識別子）を受信する。
また、ユーザ識別子受信部２４４は、受信したユーザ識別子を、コミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
コミュニティスペース管理部２６０は、電子掲示板などのコミュニティスペースを用いたサービスを、ネットワーク１００に接続されたノードに、ウェブデータとして提供するための処理を行う。
また、コミュニティスペース管理部２６０は、メッセージ情報などのコミュニティスペースに関する情報を管理する。
さらに、コミュニティスペース管理部２６０は、ユーザ識別子受信部２４４からのユーザ識別子に基づいて、ユーザの認証などの処理を行う。
コミュニティスペース管理部２６０は、この認証処理によって、認証されたユーザのユーザ端末２０のみに対して、コミュニティスペースを用いたサービスを提供するようにしてもよい。
また、コミュニティスペース管理部２６０は、メッセージ情報などのコミュニティスペースに関する情報を管理する。
さらに、コミュニティスペース管理部２６０は、ユーザ識別子受信部２４４からのユーザ識別子に基づいて、ユーザの認証などの処理を行う。
コミュニティスペース管理部２６０は、この認証処理によって、認証されたユーザのユーザ端末２０のみに対して、コミュニティスペースを用いたサービスを提供するようにしてもよい。
メッセージ情報受信部２４８は、ネットワーク１００および通信処理部２４２を介して、ユーザ端末２０からメッセージ情報を受信する。
また、メッセージ情報受信部２４８は、受信したメッセージ情報を、コミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
コミュニティスペース管理部２６０は、メッセージ情報受信部２４８からのメッセージ情報を、コミュニティスペースＤＢ２７０に格納し、その情報の入出力などの管理を行う。
また、メッセージ情報受信部２４８は、受信したメッセージ情報を、コミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
コミュニティスペース管理部２６０は、メッセージ情報受信部２４８からのメッセージ情報を、コミュニティスペースＤＢ２７０に格納し、その情報の入出力などの管理を行う。
図６は、メッセージ情報の構成を例示する図である。
図６に示すように、メッセージ情報は、コミュニティの識別子（コミュニティ識別子）、メッセージの識別子（メッセージ識別子）、メッセージ情報を作成したメンバの識別子（メンバ識別子）、そのメッセージ情報が作成された時刻を示す時刻情報、そのメッセージ情報が返信した先のメッセージ情報の識別子（返信先メッセージ識別子）、およびメッセージ内容情報を含む。
コミュニティ識別子は、たとえば、ＵＲＬに関連付けられるようにしてもよい。
図６に示すように、メッセージ情報は、コミュニティの識別子（コミュニティ識別子）、メッセージの識別子（メッセージ識別子）、メッセージ情報を作成したメンバの識別子（メンバ識別子）、そのメッセージ情報が作成された時刻を示す時刻情報、そのメッセージ情報が返信した先のメッセージ情報の識別子（返信先メッセージ識別子）、およびメッセージ内容情報を含む。
コミュニティ識別子は、たとえば、ＵＲＬに関連付けられるようにしてもよい。
また、「そのメッセージ情報が返信した先のメッセージ情報」とは、たとえば、メッセージＡがメッセージＢに返信された場合における、メッセージＢのメッセージ情報である。
つまり、この場合、メッセージＡに関するメッセージ情報に含まれる返信先メッセージ識別子は、メッセージＢのメッセージ識別子である。
なお、そのメッセージがどのメッセージに対する返信メッセージでない場合は、返信先メッセージ識別子は、メッセージ情報には含まれない。
図２の例において、メッセージ＃ｉ＋１に関するメッセージ情報には、返信先メッセージ識別子としてメッセージ＃ｉの識別子が含まれ、メッセージ＃ｉに関するメッセージ情報には、返信先メッセージ識別子が含まれない。
メッセージ内容情報は、たとえば、電子掲示板への書き込みデータ、または、ブログなどを構成するデータ等を含み、テキストデータであってもよく、画像データなどを含んでもよい。
つまり、この場合、メッセージＡに関するメッセージ情報に含まれる返信先メッセージ識別子は、メッセージＢのメッセージ識別子である。
なお、そのメッセージがどのメッセージに対する返信メッセージでない場合は、返信先メッセージ識別子は、メッセージ情報には含まれない。
図２の例において、メッセージ＃ｉ＋１に関するメッセージ情報には、返信先メッセージ識別子としてメッセージ＃ｉの識別子が含まれ、メッセージ＃ｉに関するメッセージ情報には、返信先メッセージ識別子が含まれない。
メッセージ内容情報は、たとえば、電子掲示板への書き込みデータ、または、ブログなどを構成するデータ等を含み、テキストデータであってもよく、画像データなどを含んでもよい。
メール受信部２５０（図５）は、ネットワーク１００および通信処理部２４２を介して、ユーザ端末２０から電子メールを受信する。
また、メール受信部２５０は、受信した電子メールを、コミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
コミュニティスペース管理部２６０は、メール受信部２５０からの電子メールに基づいて、コミュニティスペースを管理するための所定の処理を行う。
また、コミュニティスペース管理部２６０は、必要に応じて、メンバのユーザ端末２０に送信するための電子メールを、自動で、もしくは管理者によって手動で作成し、作成した電子メールをメール送信部２５２に対して出力する。
メール送信部２５２は、コミュニティスペース管理部２６０によって作成された、あるユーザ端末２０宛の電子メールを、通信処理部２４２およびネットワーク１００を介して、そのユーザ端末２０に対して送信する。
また、メール受信部２５０は、受信した電子メールを、コミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
コミュニティスペース管理部２６０は、メール受信部２５０からの電子メールに基づいて、コミュニティスペースを管理するための所定の処理を行う。
また、コミュニティスペース管理部２６０は、必要に応じて、メンバのユーザ端末２０に送信するための電子メールを、自動で、もしくは管理者によって手動で作成し、作成した電子メールをメール送信部２５２に対して出力する。
メール送信部２５２は、コミュニティスペース管理部２６０によって作成された、あるユーザ端末２０宛の電子メールを、通信処理部２４２およびネットワーク１００を介して、そのユーザ端末２０に対して送信する。
ＵＲＬ受信部２５４は、ネットワーク１００に接続されたノードから通信処理部２４２を介してＵＲＬを受信し、そのＵＲＬをコミュニティスペース管理部２６０に対して出力する。
コミュニティスペース管理部２６０は、ＵＲＬ受信部２５４からのＵＲＬに対応するウェブデータを、ウェブデータ送信部２５６に対して出力する。
ウェブデータ送信部２５６は、コミュニティスペース管理部２６０からのウェブデータを、通信処理部２４２およびネットワーク１００を介して、ＵＲＬを送信したノードに対して送信する。
コミュニティスペース管理部２６０は、ＵＲＬ受信部２５４からのＵＲＬに対応するウェブデータを、ウェブデータ送信部２５６に対して出力する。
ウェブデータ送信部２５６は、コミュニティスペース管理部２６０からのウェブデータを、通信処理部２４２およびネットワーク１００を介して、ＵＲＬを送信したノードに対して送信する。
なお、メッセージ情報は、電子メールによって作成されるようにしてもよい。
この場合、メッセージ情報受信部２４８およびメール受信部２５０は同じ構成としてもよい。
また、この場合、メール送信部２５２は、コミュニティ管理部２６０が管理するコミュニティに所属するメンバ全員のユーザ端末２０に対して、メール受信部２５０が受信した電子メールを転送する処理を行うようにしてもよい。
また、図６に示したメッセージ情報に含まれる返信先メッセージ識別子は、ユーザ端末プログラム２００内の構成要素（たとえばメッセージ情報作成部２１８など）によってメッセージ情報に付与されてもよいし、ウェブサーバプログラム２４０内の構成要素（たとえばコミュニティスペース管理部２６０など）によってメッセージ情報に付与されるようにしてもよい。
この場合、メッセージ情報受信部２４８およびメール受信部２５０は同じ構成としてもよい。
また、この場合、メール送信部２５２は、コミュニティ管理部２６０が管理するコミュニティに所属するメンバ全員のユーザ端末２０に対して、メール受信部２５０が受信した電子メールを転送する処理を行うようにしてもよい。
また、図６に示したメッセージ情報に含まれる返信先メッセージ識別子は、ユーザ端末プログラム２００内の構成要素（たとえばメッセージ情報作成部２１８など）によってメッセージ情報に付与されてもよいし、ウェブサーバプログラム２４０内の構成要素（たとえばコミュニティスペース管理部２６０など）によってメッセージ情報に付与されるようにしてもよい。
［情報伝播解析プログラム］
図７は、図１に示した情報伝播解析装置３において実行される情報伝播解析プログラム３０の構成を示す図である。
図７に示すように、情報伝播解析プログラム３０は、通信処理部３００，３０２、管理者インターフェース（ＩＦ）３０４、メッセージ間構造解析部３２、メッセージ伝播力解析部３４、メンバ間関係解析部３６、インフルエンサ解析部３８、グループ関係表示部３１０、インフルエンサ表示部３１２、提供情報受入部３１４および提供情報送信部３１６から構成される。
情報伝播解析プログラム３０において、通信処理部３００は、ネットワーク１００に接続されたウェブサーバ２４との通信のための制御を行う。
通信処理部３０２は、ネットワーク１００に接続されたユーザ端末２０との通信のための制御を行う。
図７は、図１に示した情報伝播解析装置３において実行される情報伝播解析プログラム３０の構成を示す図である。
図７に示すように、情報伝播解析プログラム３０は、通信処理部３００，３０２、管理者インターフェース（ＩＦ）３０４、メッセージ間構造解析部３２、メッセージ伝播力解析部３４、メンバ間関係解析部３６、インフルエンサ解析部３８、グループ関係表示部３１０、インフルエンサ表示部３１２、提供情報受入部３１４および提供情報送信部３１６から構成される。
情報伝播解析プログラム３０において、通信処理部３００は、ネットワーク１００に接続されたウェブサーバ２４との通信のための制御を行う。
通信処理部３０２は、ネットワーク１００に接続されたユーザ端末２０との通信のための制御を行う。
管理者ＩＦ３０４は、入出力装置１２６を用いたシステム管理者の操作によって、解析の対象となるコミュニティの識別子（コミュニティ識別子）を、メッセージ間構造解析部３２に対して出力する。
メッセージ間構造解析部３２は、図８などを用いて後述するように、管理者ＩＦ３０４からのコミュニティ識別子によって示されるコミュニティスペース内でやりとりされる複数のメッセージ情報とメッセージ情報間の関係を解析する。
さらに、メッセージ間構造解析部３２は、この解析によってメッセージ間の返信関係を導き出し、この返信関係に基づいて、図１１を用いて後述するチェーン構造情報を作成する。
メッセージ間構造解析部３２は、図８などを用いて後述するように、管理者ＩＦ３０４からのコミュニティ識別子によって示されるコミュニティスペース内でやりとりされる複数のメッセージ情報とメッセージ情報間の関係を解析する。
さらに、メッセージ間構造解析部３２は、この解析によってメッセージ間の返信関係を導き出し、この返信関係に基づいて、図１１を用いて後述するチェーン構造情報を作成する。
メッセージ伝播力解析部３４は、図１２などを用いて後述するように、チェーン構造情報を用いて、メッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力（メッセージ伝播力）を算出する。
メンバ間関係解析部３６は、図１５などを用いて後述するように、算出されたメッセージ伝播力を用いて、コミュニティに属するメンバ間の情報の伝播度（メンバ間伝播度）を算出する。
さらに、メンバ間関係解析部３６は、メンバ間伝播度を用いて、情報がその中で伝播しやすい傾向にあるグループを構築し、そのグループの情報をグループ関係表示部３１０に対して出力する。
インフルエンサ解析部３８は、図２０などを用いて後述するように、各メンバの、他のメンバに対する影響力を算出する。
さらに、インフルエンサ解析部３８は、影響力の最も大きなメンバをインフルエンサとして選択し、そのインフルエンサの情報をインフルエンサ表示部３１２に対して出力する。
メンバ間関係解析部３６は、図１５などを用いて後述するように、算出されたメッセージ伝播力を用いて、コミュニティに属するメンバ間の情報の伝播度（メンバ間伝播度）を算出する。
さらに、メンバ間関係解析部３６は、メンバ間伝播度を用いて、情報がその中で伝播しやすい傾向にあるグループを構築し、そのグループの情報をグループ関係表示部３１０に対して出力する。
インフルエンサ解析部３８は、図２０などを用いて後述するように、各メンバの、他のメンバに対する影響力を算出する。
さらに、インフルエンサ解析部３８は、影響力の最も大きなメンバをインフルエンサとして選択し、そのインフルエンサの情報をインフルエンサ表示部３１２に対して出力する。
グループ関係表示部３１０は、メンバ間関係解析部３６からグループの情報を受け入れ、そのグループの情報を表示するための処理を行って、管理者ＩＦ３０４に対して出力する。
インフルエンサ表示部３１２、インフルエンサ解析部３８からインフルエンサの情報を受け入れ、そのインフルエンサの情報を表示するための処理を行って、管理者ＩＦ３０４に対して出力する。
管理者ＩＦ３０４は、グループ関係表示部３１０からのグループの情報およびインフルエンサ表示部３１２からのインフルエンサの情報を、入出力装置１２６に対して表示する。
また、管理者ＩＦ３０４は、入出力装置１２６を用いたシステム管理者の操作によって作成された広告などの提供情報を、提供情報受入部３１４に対して出力する。
提供情報受入部３１４は、管理者ＩＦ３０４からの提供情報を受け入れ、提供情報送信部３１６に対して出力する。
インフルエンサ表示部３１２、インフルエンサ解析部３８からインフルエンサの情報を受け入れ、そのインフルエンサの情報を表示するための処理を行って、管理者ＩＦ３０４に対して出力する。
管理者ＩＦ３０４は、グループ関係表示部３１０からのグループの情報およびインフルエンサ表示部３１２からのインフルエンサの情報を、入出力装置１２６に対して表示する。
また、管理者ＩＦ３０４は、入出力装置１２６を用いたシステム管理者の操作によって作成された広告などの提供情報を、提供情報受入部３１４に対して出力する。
提供情報受入部３１４は、管理者ＩＦ３０４からの提供情報を受け入れ、提供情報送信部３１６に対して出力する。
提供情報送信部３１６は、提供情報受入部３１４から提供情報を受け入れる。
また、提供情報送信部３１６は、メンバ間関係解析部３６からグループの情報を、インフルエンサ解析部３８からインフルエンサの情報を、それぞれ受け入れる。
さらに、提供情報送信部３１６は、受け入れたグループの情報から、受け入れた提供情報を普及させるグループを選択する。
また、提供情報送信部３１６は、選択したグループに関連するインフルエンサの情報を抽出し、そのインフルエンサの識別子に関連するユーザ端末２０に対して、提供情報を送信する。
なお、提供情報を、提供情報送信部３１６からユーザ端末２０に対して直接送信する代わりに、たとえば、提供情報送信部３１６がウェブサーバ２４に対して送信して、ウェブサーバ２４からインフルエンサのユーザ端末２０に対して提供情報を送信するような構成としてもよい。
また、提供情報送信部３１６は、メンバ間関係解析部３６からグループの情報を、インフルエンサ解析部３８からインフルエンサの情報を、それぞれ受け入れる。
さらに、提供情報送信部３１６は、受け入れたグループの情報から、受け入れた提供情報を普及させるグループを選択する。
また、提供情報送信部３１６は、選択したグループに関連するインフルエンサの情報を抽出し、そのインフルエンサの識別子に関連するユーザ端末２０に対して、提供情報を送信する。
なお、提供情報を、提供情報送信部３１６からユーザ端末２０に対して直接送信する代わりに、たとえば、提供情報送信部３１６がウェブサーバ２４に対して送信して、ウェブサーバ２４からインフルエンサのユーザ端末２０に対して提供情報を送信するような構成としてもよい。
また、提供情報送信部３１６は、受け入れたグループの情報に基づいて、そのグループに属する全てのメンバのユーザ端末２０に対して提供情報を送信してもよいし、受け入れたインフルエンサの情報に関連する全てのインフルエンサのユーザ端末２０に対して提供情報を送信してもよい。
また、提供情報送信部３１６は、提供情報を送信する際、グループの情報およびインフルエンサの情報に基づくようにしなくともよい。
すなわち、グループ関係表示部３１０およびインフルエンサ表示部３１２の処理による表示を管理者が入出力装置１２６によって確認し、管理者自身がどのインフルエンサに提供情報を送信するか判断して、そのインフルエンサのユーザ端末２０に対して提供情報を送信するように操作する構成としてもよい。
また、提供情報送信部３１６は、提供情報を送信する際、グループの情報およびインフルエンサの情報に基づくようにしなくともよい。
すなわち、グループ関係表示部３１０およびインフルエンサ表示部３１２の処理による表示を管理者が入出力装置１２６によって確認し、管理者自身がどのインフルエンサに提供情報を送信するか判断して、そのインフルエンサのユーザ端末２０に対して提供情報を送信するように操作する構成としてもよい。
図８は、図７に示したメッセージ間構造解析部３２の構成を示す図である。
図８に示すように、メッセージ間構造解析部３２は、コミュニティ識別子受入部３２０、メッセージ情報取得部３２２、メッセージ情報管理部３２４、メッセージ情報ＤＢ３２６、メッセージ情報解析部３２８、チェーン構造情報管理部３３０およびチェーン構造情報ＤＢ３３２から構成される。
メッセージ間構造解析部３２において、コミュニティ識別子受入部３２０は、入出力装置１２６から管理者ＩＦ３０４を介してコミュニティ識別子を受け入れ、メッセージ情報取得部３２２に対して出力する。
図８に示すように、メッセージ間構造解析部３２は、コミュニティ識別子受入部３２０、メッセージ情報取得部３２２、メッセージ情報管理部３２４、メッセージ情報ＤＢ３２６、メッセージ情報解析部３２８、チェーン構造情報管理部３３０およびチェーン構造情報ＤＢ３３２から構成される。
メッセージ間構造解析部３２において、コミュニティ識別子受入部３２０は、入出力装置１２６から管理者ＩＦ３０４を介してコミュニティ識別子を受け入れ、メッセージ情報取得部３２２に対して出力する。
メッセージ情報取得部３２２は、コミュニティ識別子受入部３２０からコミュニティ識別子を受け入れる。
また、メッセージ情報取得部３２２は、コミュニティ識別子が示すコミュニティスペースに対応するウェブサーバ２４に対して、メッセージ情報を含むウェブページの情報を送信するように要求する。
さらに、メッセージ情報取得部３２２は、ウェブサーバ２４からウェブページの情報を受信し、そのウェブページから図６に示したメッセージ情報を複数抽出して、メッセージ情報管理部３２４に対して出力する。
また、メッセージ情報取得部３２２は、コミュニティ識別子が示すコミュニティスペースに対応するウェブサーバ２４に対して、メッセージ情報を含むウェブページの情報を送信するように要求する。
さらに、メッセージ情報取得部３２２は、ウェブサーバ２４からウェブページの情報を受信し、そのウェブページから図６に示したメッセージ情報を複数抽出して、メッセージ情報管理部３２４に対して出力する。
メッセージ情報管理部３２４は、メッセージ情報取得部３２２からの複数のメッセージ情報を、メッセージ情報ＤＢ３２６に格納し、その情報の入出力などの管理を行う。
メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報管理部３２４からメッセージ情報を取得し、図９および図１０を用いて後述する処理を行って、チェーン構造情報を作成する。
また、メッセージ情報解析部３２８は、作成したチェーン構造情報をチェーン構造情報管理部３３０に対して出力する。
チェーン構造情報管理部３３０は、メッセージ情報解析部３２８が作成したチェーン構造情報をチェーン構造情報ＤＢ３３２に格納し、その情報の入出力を管理する。
メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報管理部３２４からメッセージ情報を取得し、図９および図１０を用いて後述する処理を行って、チェーン構造情報を作成する。
また、メッセージ情報解析部３２８は、作成したチェーン構造情報をチェーン構造情報管理部３３０に対して出力する。
チェーン構造情報管理部３３０は、メッセージ情報解析部３２８が作成したチェーン構造情報をチェーン構造情報ＤＢ３３２に格納し、その情報の入出力を管理する。
図９および図１０は、メッセージ情報解析部３２８の処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図９に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、メッセージ情報解析部３２８は、全てのメッセージ情報＃ｉについて解析を行ったか否か判断し、そうであれば図１０に示すＳ１１０に進み、そうでなければＳ１０２に進む。
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、メッセージ情報解析部３２８は、解析対象のメッセージ情報＃ｉを、未解析のメッセージ情報とする。
図９に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、メッセージ情報解析部３２８は、全てのメッセージ情報＃ｉについて解析を行ったか否か判断し、そうであれば図１０に示すＳ１１０に進み、そうでなければＳ１０２に進む。
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、メッセージ情報解析部３２８は、解析対象のメッセージ情報＃ｉを、未解析のメッセージ情報とする。
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報管理部３２４からメッセージ情報＃ｉを取得する。
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報に含まれるメンバ識別子および時刻情報を抽出し、またメッセージ内容情報から、キーワード情報を抽出する。
なお、抽出するキーワード情報は、主にテキストデータであるが、画像データであってもよい。
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報に含まれるメンバ識別子および時刻情報を抽出し、またメッセージ内容情報から、キーワード情報を抽出する。
なお、抽出するキーワード情報は、主にテキストデータであるが、画像データであってもよい。
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報に、そのメッセージの返信先のメッセージ識別子（返信先メッセージ識別子）が含まれるか否か判断し、含まれる場合はＳ１１０に進み、そうでない場合はＳ１１２に進む。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報から、返信先メッセージ識別子を抽出する。
ステップ１１２（Ｓ１１２）において、メッセージ情報解析部３２８は、抽出した情報を格納し、Ｓ１００に戻る。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報から、返信先メッセージ識別子を抽出する。
ステップ１１２（Ｓ１１２）において、メッセージ情報解析部３２８は、抽出した情報を格納し、Ｓ１００に戻る。
ステップ１２０（Ｓ１２０）（図１０）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１１２で格納した情報から、全ての返信先メッセージ識別子のないメッセージ情報を抽出したか否かを判断し、抽出した場合は処理を終了し、そうでない場合はＳ１２２に進む。
ステップ１２２（Ｓ１２２）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１１２で格納した情報から、返信先メッセージ識別子のないメッセージ情報＃Ｉを抽出する。
ステップ１２４（Ｓ１２４）において、メッセージ情報解析部３２８は、取得したメッセージ情報のうち、メッセージ情報＃Ｉに返信しているメッセージ情報があるか否か判断し、ある場合はＳ１２６に進み、ない場合はＳ１３２に進む。
ステップ１２２（Ｓ１２２）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１１２で格納した情報から、返信先メッセージ識別子のないメッセージ情報＃Ｉを抽出する。
ステップ１２４（Ｓ１２４）において、メッセージ情報解析部３２８は、取得したメッセージ情報のうち、メッセージ情報＃Ｉに返信しているメッセージ情報があるか否か判断し、ある場合はＳ１２６に進み、ない場合はＳ１３２に進む。
ステップ１２６（Ｓ１２６）において、メッセージ情報解析部３２８は、メッセージ情報＃Ｉに返信しているメッセージ情報を抽出する。
ステップ１２８（Ｓ１２８）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１２６またはＳ１３０で抽出したメッセージ情報に返信しているメッセージ情報があるか否か判断し、ある場合はＳ１３０に進み、ない場合はＳ１３２に進む。
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１１２で格納した情報から、そのメッセージ情報に返信しているメッセージ情報を抽出し、Ｓ１２８に戻る。
ステップ１３２（Ｓ１３２）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１２２〜Ｓ１３０で抽出したメッセージ情報を用いて、図１１に示すチェーン構造情報を作成し、Ｓ１２０に戻る。
ステップ１２８（Ｓ１２８）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１２６またはＳ１３０で抽出したメッセージ情報に返信しているメッセージ情報があるか否か判断し、ある場合はＳ１３０に進み、ない場合はＳ１３２に進む。
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１１２で格納した情報から、そのメッセージ情報に返信しているメッセージ情報を抽出し、Ｓ１２８に戻る。
ステップ１３２（Ｓ１３２）において、メッセージ情報解析部３２８は、Ｓ１２２〜Ｓ１３０で抽出したメッセージ情報を用いて、図１１に示すチェーン構造情報を作成し、Ｓ１２０に戻る。
なお、図９および図１０に示した各処理の順序などは、適宜、変更しても構わない。
このことは、以下に示すフローチャート、シーケンス等についても同様である。
このことは、以下に示すフローチャート、シーケンス等についても同様である。
図１１は、チェーン構造情報の構成を例示する図である。
図１１に示すように、チェーン構造情報は、メッセージ間チェーン構造の識別子（メッセージ間チェーン構造識別子）、そのメッセージ間チェーン構造内で最初に作成されたメッセージの識別子＃１、メッセージ＃１に返信したメッセージの識別子＃２、メッセージ＃２に返信したメッセージの識別子＃３、・・・、メッセージ＃Ｍ−１に返信したメッセージ識別子＃Ｍ（Ｍは２以上の整数）、各メッセージを作成したメンバの識別子、各メッセージが作成された時刻情報、および、各メッセージ情報に含まれるキーワード情報を含む。
例えば、図２のメッセージ間チェーン構造１０２−１では、Ｍ＝３であり、最初に作成されたメッセージ識別子＃１は＃ｉ、メッセージ識別子＃２は＃ｉ＋１、メッセージ識別子＃３は＃ｉ＋３である。
つまり、メッセージ間チェーン構造は、このチェーン構造情報に基づいて構築されうる。
図１１に示すように、チェーン構造情報は、メッセージ間チェーン構造の識別子（メッセージ間チェーン構造識別子）、そのメッセージ間チェーン構造内で最初に作成されたメッセージの識別子＃１、メッセージ＃１に返信したメッセージの識別子＃２、メッセージ＃２に返信したメッセージの識別子＃３、・・・、メッセージ＃Ｍ−１に返信したメッセージ識別子＃Ｍ（Ｍは２以上の整数）、各メッセージを作成したメンバの識別子、各メッセージが作成された時刻情報、および、各メッセージ情報に含まれるキーワード情報を含む。
例えば、図２のメッセージ間チェーン構造１０２−１では、Ｍ＝３であり、最初に作成されたメッセージ識別子＃１は＃ｉ、メッセージ識別子＃２は＃ｉ＋１、メッセージ識別子＃３は＃ｉ＋３である。
つまり、メッセージ間チェーン構造は、このチェーン構造情報に基づいて構築されうる。
図１２は、図７に示したメッセージ伝播力解析部３４の構成を示す図である。
図１２に示すように、メッセージ伝播力解析部３４は、メッセージ伝播力算出部３４０、伝播力情報管理部３５２およびメッセージ伝播力情報ＤＢ３５６から構成される。
メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造内情報伝播力算出部３４２およびチェーン構造外情報伝播力算出部３５０を含む。
チェーン構造内情報伝播力算出部３４２は、他メッセージ経由情報伝播力算出部３４４および直接情報伝播力算出部３４６を含む。
図１２に示すように、メッセージ伝播力解析部３４は、メッセージ伝播力算出部３４０、伝播力情報管理部３５２およびメッセージ伝播力情報ＤＢ３５６から構成される。
メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造内情報伝播力算出部３４２およびチェーン構造外情報伝播力算出部３５０を含む。
チェーン構造内情報伝播力算出部３４２は、他メッセージ経由情報伝播力算出部３４４および直接情報伝播力算出部３４６を含む。
メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ間構造解析部３２からチェーン構造情報を取得する。
また、メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造内情報伝播力算出部３４２およびチェーン構造外情報伝播力算出部３５０を用いて、図１３を用いて後述する処理を行う。
さらに、メッセージ伝播力算出部３４０は、この処理の結果として、各メッセージ情報の、別のメッセージ情報それぞれに対するメッセージ伝播力を算出する。
また、メッセージ伝播力算出部３４０は、算出したメッセージ伝播力に基づいて、図１４を用いて後述するメッセージ伝播力情報を作成し、伝播力情報管理部３５２に対して出力する。
伝播力情報管理部３５２は、受け入れたメッセージ伝播力情報をメッセージ伝播力情報ＤＢ３５６に格納し、この情報の入出力を管理する。
また、メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造内情報伝播力算出部３４２およびチェーン構造外情報伝播力算出部３５０を用いて、図１３を用いて後述する処理を行う。
さらに、メッセージ伝播力算出部３４０は、この処理の結果として、各メッセージ情報の、別のメッセージ情報それぞれに対するメッセージ伝播力を算出する。
また、メッセージ伝播力算出部３４０は、算出したメッセージ伝播力に基づいて、図１４を用いて後述するメッセージ伝播力情報を作成し、伝播力情報管理部３５２に対して出力する。
伝播力情報管理部３５２は、受け入れたメッセージ伝播力情報をメッセージ伝播力情報ＤＢ３５６に格納し、この情報の入出力を管理する。
チェーン構造内情報伝播力算出部３４２は、他メッセージ経由情報伝播力算出部３４４および直接情報伝播力算出部３４６を用いて、あるメッセージ情報の、同じメッセージ間チェーン構造内にある別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出する。
他メッセージ経由情報伝播力算出部３４４は、あるメッセージ情報の、同じメッセージ間チェーン構造内にある別のメッセージ情報に対する情報の伝播力のうち、他のメッセージを経由して情報が伝播する伝播力を算出する。
たとえば、図２の例では、矢印（ａ）から矢印（ｂ）で示す経路のように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１を介してメッセージ＃ｉ＋３に対して情報が伝播する伝播力を算出する。
他メッセージ経由情報伝播力算出部３４４は、あるメッセージ情報の、同じメッセージ間チェーン構造内にある別のメッセージ情報に対する情報の伝播力のうち、他のメッセージを経由して情報が伝播する伝播力を算出する。
たとえば、図２の例では、矢印（ａ）から矢印（ｂ）で示す経路のように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１を介してメッセージ＃ｉ＋３に対して情報が伝播する伝播力を算出する。
直接情報伝播力算出部３４６は、あるメッセージ情報の、同じメッセージ間チェーン構造内にある別のメッセージ情報に対する情報の伝播力のうち、他のメッセージのうち少なくとも１つを経由せずに情報が伝播する伝播力を算出する。
たとえば、図２の例では、矢印（ｃ）で示す経路のように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１を介さずに、直接メッセージ＃ｉ＋３に対して情報が伝播する伝播力を算出する。
チェーン構造外情報伝播力算出部３５０は、あるメッセージ情報の、同じメッセージ間チェーン構造内にない別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出する。
たとえば、図２の例では、矢印（ｅ）で示す経路のように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋３に対して情報が伝播する伝播力を算出する。
たとえば、図２の例では、矢印（ｃ）で示す経路のように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋１を介さずに、直接メッセージ＃ｉ＋３に対して情報が伝播する伝播力を算出する。
チェーン構造外情報伝播力算出部３５０は、あるメッセージ情報の、同じメッセージ間チェーン構造内にない別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出する。
たとえば、図２の例では、矢印（ｅ）で示す経路のように、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋３に対して情報が伝播する伝播力を算出する。
図１３は、メッセージ伝播力算出部３４０の処理（Ｓ２０）を示すフローチャートである。
図１３に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、全てのメッセージ情報＃ｉについて解析を行ったか否か判断し、そうであれば処理を終了し、そうでなければＳ２０２に進む。
ステップ２０２（Ｓ２０２）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、解析対象のメッセージ情報＃ｉを、未解析のメッセージ情報とする。
ステップ２０４（Ｓ２０４）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ間構造解析部３２からメッセージ情報＃ｉを取得する。
図１３に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、全てのメッセージ情報＃ｉについて解析を行ったか否か判断し、そうであれば処理を終了し、そうでなければＳ２０２に進む。
ステップ２０２（Ｓ２０２）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、解析対象のメッセージ情報＃ｉを、未解析のメッセージ情報とする。
ステップ２０４（Ｓ２０４）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ間構造解析部３２からメッセージ情報＃ｉを取得する。
ステップ２０６（Ｓ２０６）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ情報＃ｉよりも後に書きこまれた全てのメッセージ情報＃ｊについて解析を行ったか否か判断し、そうであればＳ２００に戻り、そうでなければＳ２０８に進む。
ステップ２０８（Ｓ２０８）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、解析対象のメッセージ情報＃ｊを、未解析のメッセージ情報とする。
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ間構造解析部３２から、メッセージ情報＃ｊを取得する。
ステップ２０８（Ｓ２０８）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、解析対象のメッセージ情報＃ｊを、未解析のメッセージ情報とする。
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ間構造解析部３２から、メッセージ情報＃ｊを取得する。
ステップ２１２（Ｓ２１２）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ情報＃ｊがメッセージ情報＃ｉと同じメッセージ間チェーン構造内にあるか否かを判断し、あればＳ２１４に進み、なければＳ２１６に進む。
ステップ２１４（Ｓ２１４）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造内情報伝播力算出部３４２を用いて、以下に示す数式を用いて、同じチェーン構造内のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出する。
ステップ２１４（Ｓ２１４）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造内情報伝播力算出部３４２を用いて、以下に示す数式を用いて、同じチェーン構造内のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出する。
ここで、Ii,jは、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｊに対するメッセージ伝播力である。
また、I'i,jは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１までメッセージ間チェーン構造内の全てのメッセージを経由して伝播されたキーワードと、メッセージ＃ｊに含まれるキーワードとに基づいて算出され、以下の式で表される。
また、I'i,jは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１までメッセージ間チェーン構造内の全てのメッセージを経由して伝播されたキーワードと、メッセージ＃ｊに含まれるキーワードとに基づいて算出され、以下の式で表される。
ここで、wiは、メッセージ＃ｉに含まれるキーワードの集合である。
また、wi,j-1は、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１の間のメッセージ間チェーン構造のメッセージの全てに含まれるキーワードの集合であり、以下の式で表される。
また、wi,j-1は、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１の間のメッセージ間チェーン構造のメッセージの全てに含まれるキーワードの集合であり、以下の式で表される。
図２の例において、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋３に対する他のメッセージを経由したメッセージ伝播力を算出する場合（すなわち、ｊ＝ｉ＋３）、
wi＝｛＃Ｘ，＃Ｙ，＃Ｚ｝，|wi|＝３
wj＝｛＃Ｘ，＃Ｙ｝，|wj|＝２
wi,j-1＝｛＃Ｙ，＃Ｚ｝，|wi,j-1|＝２
である。
wi＝｛＃Ｘ，＃Ｙ，＃Ｚ｝，|wi|＝３
wj＝｛＃Ｘ，＃Ｙ｝，|wj|＝２
wi,j-1＝｛＃Ｙ，＃Ｚ｝，|wi,j-1|＝２
である。
さらに、
wi,j-1∩wj＝｛＃Ｙ｝
|wi,j-1∩wj|＝１
である。
したがって、上記の例では、
I'i,j＝1／(2×2)＝1／4
である。
wi,j-1∩wj＝｛＃Ｙ｝
|wi,j-1∩wj|＝１
である。
したがって、上記の例では、
I'i,j＝1／(2×2)＝1／4
である。
I"i,jは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１までに伝播されたキーワード以外のキーワードと、メッセージ＃ｊに含まれるキーワードとに基づいて算出される。
すなわち、I"i,jは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１までに伝播されたキーワード以外のキーワードであって、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊに伝播されたキーワードに基づいて算出され、以下の式で表される。
すなわち、I"i,jは、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊ−１までに伝播されたキーワード以外のキーワードであって、メッセージ＃ｉからメッセージ＃ｊに伝播されたキーワードに基づいて算出され、以下の式で表される。
ここで、
図２の例において、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋３に対する直接の伝播力を算出する場合（すなわち、ｊ＝ｉ＋３）、
wi+1∪・・・∪wj-1＝｛＃Ｙ,＃Ｚ｝
であるので、
wi+1∪・・・∪wj-1＝｛＃Ｙ,＃Ｚ｝
であるので、
したがって、上記の例では、
I"i,j＝1／(1×2)＝1／2
である。
I"i,j＝1／(1×2)＝1／2
である。
また、di,jは、メッセージ間チェーン構造のメッセージ＃ｉとメッセージ＃ｊとの間隔を示すパラメータであり、たとえば、メッセージ＃ｉとメッセージ＃ｊと間のメッセージ数である。
図２の例において、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋３に対するメッセージ伝播力を算出する場合、di,j＝２である。
図２の例において、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋３に対するメッセージ伝播力を算出する場合、di,j＝２である。
また、
Ii,j-1＝2／(3×2)＝1／3
であるので、図２の例におけるメッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋３に対するメッセージ伝播力は、
Ii,j＝(1／3)*(1／4)＋(1／2)*(1／2)＝1／3
である。
Ii,j-1＝2／(3×2)＝1／3
であるので、図２の例におけるメッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋３に対するメッセージ伝播力は、
Ii,j＝(1／3)*(1／4)＋(1／2)*(1／2)＝1／3
である。
ステップ２１６（Ｓ２１６）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、メッセージ情報＃ｊがメッセージ情報＃ｉが書き込まれてから所定時間後に書き込まれたか否かを判断し、そうであればＳ２１８に進み、そうでなければＳ２０６に進む。
ステップ２１８（Ｓ２１８）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造外情報伝播力算出部３５０を用いて、以下に示す数式を用いて、別のチェーン構造のメッセージに対するメッセージ伝播力を算出する。
ステップ２１８（Ｓ２１８）において、メッセージ伝播力算出部３４０は、チェーン構造外情報伝播力算出部３５０を用いて、以下に示す数式を用いて、別のチェーン構造のメッセージに対するメッセージ伝播力を算出する。
ここで、Di,jは、メッセージ間チェーン構造のメッセージ＃ｉとメッセージ＃ｊとの間隔を示すパラメータであり、たとえば、メッセージ＃ｉとメッセージ＃ｊと間のメッセージ数である。
図２の例において、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋２に対するメッセージ伝播力を算出する場合、Di,j＝３である。
図２の例において、メッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋２に対するメッセージ伝播力を算出する場合、Di,j＝３である。
また、
wi＝｛＃Ｘ，＃Ｙ，＃Ｚ｝，|wi|＝３
wj＝｛＃Ｚ｝，|wj|＝１
wi∩wj＝｛＃Ｚ｝，|wi∩wj|＝１
である。
したがって、上記の例では、
I'i,j＝1／(3×1)＝1／3
である。
図２の例におけるメッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋２に対するメッセージ伝播力は、
Ii,j＝1／3×1／3＝1／9
である。
wi＝｛＃Ｘ，＃Ｙ，＃Ｚ｝，|wi|＝３
wj＝｛＃Ｚ｝，|wj|＝１
wi∩wj＝｛＃Ｚ｝，|wi∩wj|＝１
である。
したがって、上記の例では、
I'i,j＝1／(3×1)＝1／3
である。
図２の例におけるメッセージ＃ｉのメッセージ＃ｉ＋２に対するメッセージ伝播力は、
Ii,j＝1／3×1／3＝1／9
である。
図１４は、メッセージ伝播力解析部３４によって作成されたメッセージ伝播力情報の構成を例示する図である。
図１４に示すように、メッセージ伝播力情報は、情報が伝播する元となるメッセージ情報の識別子（伝播元メッセージ識別子）と、その伝播元のメッセージを書き込んだメンバの識別子（伝播元メッセージ書込メンバ識別子）と、情報の伝播先となるメッセージ情報の識別子（伝播先メッセージ識別子）と、その伝播先となるメッセージを書き込んだメンバの識別子（伝播先メッセージ書込メンバ識別子）と、伝播力情報とを含む。
また、このメッセージ伝播力情報は、情報の伝播元メッセージと伝播先メッセージごとに、それぞれ作成される。
たとえば、図２の例では、矢印（２）に示すメッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋３への情報の伝播に関するメッセージ伝播力情報については、伝播元メッセージ識別子はメッセージ＃ｉの識別子、伝播元メッセージ書込メンバ識別子はメンバ＃Ａの識別子、伝播先メッセージ識別子はメッセージ＃ｉ＋３の識別子、伝播先メッセージ書込メンバ識別子はメンバ＃Ｃの識別子となる。
図１４に示すように、メッセージ伝播力情報は、情報が伝播する元となるメッセージ情報の識別子（伝播元メッセージ識別子）と、その伝播元のメッセージを書き込んだメンバの識別子（伝播元メッセージ書込メンバ識別子）と、情報の伝播先となるメッセージ情報の識別子（伝播先メッセージ識別子）と、その伝播先となるメッセージを書き込んだメンバの識別子（伝播先メッセージ書込メンバ識別子）と、伝播力情報とを含む。
また、このメッセージ伝播力情報は、情報の伝播元メッセージと伝播先メッセージごとに、それぞれ作成される。
たとえば、図２の例では、矢印（２）に示すメッセージ＃ｉからメッセージ＃ｉ＋３への情報の伝播に関するメッセージ伝播力情報については、伝播元メッセージ識別子はメッセージ＃ｉの識別子、伝播元メッセージ書込メンバ識別子はメンバ＃Ａの識別子、伝播先メッセージ識別子はメッセージ＃ｉ＋３の識別子、伝播先メッセージ書込メンバ識別子はメンバ＃Ｃの識別子となる。
図１５は、図７に示したメンバ間関係解析部３６の構成を示す図である。
図１５に示すように、メンバ間関係解析部３６は、メンバ間伝播度算出部３６０、メンバ間伝播度情報管理部３６２、メンバ間伝播度情報ＤＢ３６４、メンバ間関係選択部３６６、メンバ間関係情報管理部３６８、メンバ間関係情報ＤＢ３７０、グループ構築部３７２、グループ関係情報管理部３７４およびグループ関係情報ＤＢ３７６から構成される。
メンバ間関係解析部３６において、メンバ間伝播度算出部３６０は、図１６に示す処理を行って、メンバ間伝播度を算出し、図１７を用いて後述するメンバ間伝播度情報を作成する。
さらに、メンバ間伝播度算出部３６０は、作成したメンバ間伝播度情報を、メンバ間伝播度情報管理部３６２に対して出力する。
図１５に示すように、メンバ間関係解析部３６は、メンバ間伝播度算出部３６０、メンバ間伝播度情報管理部３６２、メンバ間伝播度情報ＤＢ３６４、メンバ間関係選択部３６６、メンバ間関係情報管理部３６８、メンバ間関係情報ＤＢ３７０、グループ構築部３７２、グループ関係情報管理部３７４およびグループ関係情報ＤＢ３７６から構成される。
メンバ間関係解析部３６において、メンバ間伝播度算出部３６０は、図１６に示す処理を行って、メンバ間伝播度を算出し、図１７を用いて後述するメンバ間伝播度情報を作成する。
さらに、メンバ間伝播度算出部３６０は、作成したメンバ間伝播度情報を、メンバ間伝播度情報管理部３６２に対して出力する。
図１６は、メンバ間伝播度算出部３６０の処理（Ｓ３０）を示すフローチャートである。
図１６に示すように、ステップ３００（Ｓ３００）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、全てのメンバ＃ｍ（ｍは複数の整数。但し、全てのｍが同じ数とは限らない）について解析を行ったか否か判断し、そうであれば処理を終了し、そうでなければＳ３０２に進む。
ステップ３０２（Ｓ３０２）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、解析対象の伝播元のメッセージ情報を作成したメンバ（伝播元メンバ）＃ｍを、未解析のメンバとする。
図１６に示すように、ステップ３００（Ｓ３００）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、全てのメンバ＃ｍ（ｍは複数の整数。但し、全てのｍが同じ数とは限らない）について解析を行ったか否か判断し、そうであれば処理を終了し、そうでなければＳ３０２に進む。
ステップ３０２（Ｓ３０２）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、解析対象の伝播元のメッセージ情報を作成したメンバ（伝播元メンバ）＃ｍを、未解析のメンバとする。
ステップ３０４（Ｓ３０４）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、全てのメンバ＃ｎ（ｎは複数の整数。但し、全てのｎが同じ数とは限らない）について解析を行ったか否か判断し、そうであればＳ３００に戻り、そうでなければＳ３０６に進む。
ステップ３０６（Ｓ３０６）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、解析対象の伝播先のメッセージ情報を作成したメンバ（伝播先メンバ）＃ｎを、未解析のメンバとする。
ステップ３０８（Ｓ３０８）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、メンバ＃ｍが書き込んだメッセージが情報の伝播元であって、メンバ＃ｎが書き込んだメッセージが情報の伝播先であるメッセージ伝播力情報を、メッセージ伝播力解析部から、全て抽出する。
ステップ３１０（Ｓ３１０）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、抽出したメッセージ伝播力情報に関する伝播力の合計を算出し、Ｓ３０４に戻る。
Ｓ３１０の処理を数式で表すと、以下の通りである。
ステップ３０６（Ｓ３０６）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、解析対象の伝播先のメッセージ情報を作成したメンバ（伝播先メンバ）＃ｎを、未解析のメンバとする。
ステップ３０８（Ｓ３０８）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、メンバ＃ｍが書き込んだメッセージが情報の伝播元であって、メンバ＃ｎが書き込んだメッセージが情報の伝播先であるメッセージ伝播力情報を、メッセージ伝播力解析部から、全て抽出する。
ステップ３１０（Ｓ３１０）において、メンバ間伝播度算出部３６０は、抽出したメッセージ伝播力情報に関する伝播力の合計を算出し、Ｓ３０４に戻る。
Ｓ３１０の処理を数式で表すと、以下の通りである。
ここで、Pijは、メンバ＃ｉのメンバ＃ｊに対する情報の伝播度、Siはメンバ＃ｉが書き込んだメッセージの集合、Sjはメンバ＃ｊが書き込んだメッセージの集合である。
図１７は、メッセージ伝播度算出部３６０によって作成されたメンバ間伝播度情報の構成を例示する図である。
図１７に示すように、メンバ間伝播度情報は、情報が伝播する元となるメンバの識別子（伝播元メンバ識別子）と、情報の伝播先となるメンバの識別子（伝播先メンバ識別子）と、伝播度情報とを含む。
また、このメッセージ伝播力情報は、情報の伝播元メンバと伝播先メンバごとに、それぞれ作成される。
図１７に示すように、メンバ間伝播度情報は、情報が伝播する元となるメンバの識別子（伝播元メンバ識別子）と、情報の伝播先となるメンバの識別子（伝播先メンバ識別子）と、伝播度情報とを含む。
また、このメッセージ伝播力情報は、情報の伝播元メンバと伝播先メンバごとに、それぞれ作成される。
メンバ間伝播度情報管理部３６２（図１５）は、メッセージ伝播度算出部３６０によって作成されたメンバ間伝播度情報を受け入れ、メンバ間伝播度情報ＤＢ３６４に格納する。
また、メンバ間伝播度情報管理部３６２は、メンバ間伝播度情報ＤＢ３６４に格納した情報の入出力を管理する。
また、メンバ間伝播度情報管理部３６２は、メンバ間伝播度情報ＤＢ３６４に格納した情報の入出力を管理する。
メンバ間関係選択部３６６は、メンバ間伝播度情報管理部３６２からメンバ間伝播度情報を取得し、その伝播度が所定値（たとえば０．５）以上であるメンバ間伝播度情報を抽出する。
さらに、メンバ間関係選択部３６６は、抽出したメンバ間伝播度情報の、伝播元メンバと伝播先メンバとの組を選択し、その組を示す情報をメンバ間関係情報管理部３６８に対して出力する。
メンバ間関係情報管理部３６８は、メンバ間関係選択部３６６が選択したメンバの組を示す情報（メンバ間関係情報）を受け入れ、メンバ間関係情報ＤＢ３７０に格納する。
さらに、メンバ間関係情報管理部３６８は、メンバ間関係情報ＤＢ３７０に格納した情報の入出力を管理する。
さらに、メンバ間関係選択部３６６は、抽出したメンバ間伝播度情報の、伝播元メンバと伝播先メンバとの組を選択し、その組を示す情報をメンバ間関係情報管理部３６８に対して出力する。
メンバ間関係情報管理部３６８は、メンバ間関係選択部３６６が選択したメンバの組を示す情報（メンバ間関係情報）を受け入れ、メンバ間関係情報ＤＢ３７０に格納する。
さらに、メンバ間関係情報管理部３６８は、メンバ間関係情報ＤＢ３７０に格納した情報の入出力を管理する。
図１８は、メンバ間関係を例示する図である。
図１８の例では、メンバ識別子＃Ａのメンバ（メンバ＃Ａ）からメンバ識別子＃Ｂのメンバ（メンバ＃Ｂ）に対して情報が伝播している。
また、メンバ＃Ａからメンバ識別子＃Ｃのメンバ（メンバ＃Ｃ）に対して情報が伝播し、メンバ＃Ｂからメンバ識別子＃Ｄのメンバ（メンバ＃Ｄ）に対して情報が伝播している。
さらに、メンバ＃Ｃからメンバ＃Ｄに対して情報が伝播している。
メンバ間情報管理部３６８は、図１８に示すようなメンバ識別子の組を示すメンバ間関係情報を管理する。
図１８の例では、メンバ識別子＃Ａのメンバ（メンバ＃Ａ）からメンバ識別子＃Ｂのメンバ（メンバ＃Ｂ）に対して情報が伝播している。
また、メンバ＃Ａからメンバ識別子＃Ｃのメンバ（メンバ＃Ｃ）に対して情報が伝播し、メンバ＃Ｂからメンバ識別子＃Ｄのメンバ（メンバ＃Ｄ）に対して情報が伝播している。
さらに、メンバ＃Ｃからメンバ＃Ｄに対して情報が伝播している。
メンバ間情報管理部３６８は、図１８に示すようなメンバ識別子の組を示すメンバ間関係情報を管理する。
グループ構築部３７２（図１５）は、メンバ間関係情報管理部３６８からメンバ間関係情報を抽出し、抽出したメンバ間関係情報に基づいて、情報がその中で伝播しやすい傾向にあるグループを構築する。
さらに、グループ構築部３７２は、そのグループに関する情報（グループ関係情報）をそのグループの識別子と対応づけて作成し、グループ関係情報管理部３７４に対して出力する。
さらに、グループ構築部３７２は、そのグループに関する情報（グループ関係情報）をそのグループの識別子と対応づけて作成し、グループ関係情報管理部３７４に対して出力する。
図１９は、図１８において例示したメンバ間関係から構築されたグループ関係を示す図である。
図１９に示すように、グループ＃１で示されるグループは、メンバ識別子＃Ａ、＃Ｂ，＃Ｃ，＃Ｄで示されるメンバから構成されており、メンバ＃Ａからメンバ＃Ｂに情報が伝播し、メンバ＃Ｂからメンバ＃Ｄに情報が伝播やすい傾向にある。
さらに、メンバ＃Ａからメンバ＃Ｃに情報が伝播し、メンバ＃Ｃからメンバ＃Ｄに情報が伝播やすい傾向にある。
図１９に示すように、グループ＃１で示されるグループは、メンバ識別子＃Ａ、＃Ｂ，＃Ｃ，＃Ｄで示されるメンバから構成されており、メンバ＃Ａからメンバ＃Ｂに情報が伝播し、メンバ＃Ｂからメンバ＃Ｄに情報が伝播やすい傾向にある。
さらに、メンバ＃Ａからメンバ＃Ｃに情報が伝播し、メンバ＃Ｃからメンバ＃Ｄに情報が伝播やすい傾向にある。
グループ関係情報管理部３７４（図１５）は、グループ構築部３７２からグループ関係情報を受け入れ、グループ関係情報ＤＢ３７６に格納する。
さらに、グループ関係情報管理部３７４は、グループ関係情報ＤＢ３７６に格納した情報の入出力を管理する。
また、グループ関係情報管理部３７４は、必要に応じて、グループ関係情報を、グループ関係情報表示部３１０および提供情報送信部３１６に対して出力する。
さらに、グループ関係情報管理部３７４は、グループ関係情報ＤＢ３７６に格納した情報の入出力を管理する。
また、グループ関係情報管理部３７４は、必要に応じて、グループ関係情報を、グループ関係情報表示部３１０および提供情報送信部３１６に対して出力する。
図２０は、図７に示したインフルエンサ解析部３８の構成を示す図である。
図２０に示すように、インフルエンサ解析部３８は、メンバ影響力算出部３８０、メンバ影響力情報管理部３８２、メンバ影響力情報ＤＢ３８４、インフルエンサ選択・管理部３８６およびインフルエンサ情報ＤＢ３８８から構成される。
インフルエンサ解析部３８において、メンバ影響力算出部３８０は、図２１に示す処理を行って、各メンバの他のメンバに対する影響力を算出し、図２２を用いて後述するメンバ影響力情報を作成する。
さらに、メンバ影響力算出部３８０は、作成したメンバ影響力情報を、メンバ影響力情報管理部３８２に対して出力する。
図２０に示すように、インフルエンサ解析部３８は、メンバ影響力算出部３８０、メンバ影響力情報管理部３８２、メンバ影響力情報ＤＢ３８４、インフルエンサ選択・管理部３８６およびインフルエンサ情報ＤＢ３８８から構成される。
インフルエンサ解析部３８において、メンバ影響力算出部３８０は、図２１に示す処理を行って、各メンバの他のメンバに対する影響力を算出し、図２２を用いて後述するメンバ影響力情報を作成する。
さらに、メンバ影響力算出部３８０は、作成したメンバ影響力情報を、メンバ影響力情報管理部３８２に対して出力する。
図２１は、メンバ影響力算出部３８０の処理（Ｓ４０）を示すフローチャートである。
図２１に示すように、ステップ４００（Ｓ４００）において、メンバ影響力算出部３８０は、全てのメンバ＃ｍについて解析を行ったか否か判断し、そうであれば処理を終了し、そうでなければＳ４０２に進む。
ステップ４０２（Ｓ４０２）において、メンバ影響力算出部３８０は、解析対象の伝播元メンバ＃ｍを、未解析のメンバとする。
図２１に示すように、ステップ４００（Ｓ４００）において、メンバ影響力算出部３８０は、全てのメンバ＃ｍについて解析を行ったか否か判断し、そうであれば処理を終了し、そうでなければＳ４０２に進む。
ステップ４０２（Ｓ４０２）において、メンバ影響力算出部３８０は、解析対象の伝播元メンバ＃ｍを、未解析のメンバとする。
ステップ４０４（Ｓ４０４）において、メンバ影響力算出部３８０は、メンバ＃ｍの書き込んだメッセージを伝播元とするメッセージ伝播力情報を、メッセージ伝播力解析部３４から、全て抽出する。
ステップ４０６（Ｓ４０６）において、メンバ影響力算出部３８０は、抽出した全てのメッセージ伝播力情報に関する伝播力の合計を算出し、Ｓ４００に戻る。
Ｓ４０６の処理を式で表すと、以下の通りである。
ステップ４０６（Ｓ４０６）において、メンバ影響力算出部３８０は、抽出した全てのメッセージ伝播力情報に関する伝播力の合計を算出し、Ｓ４００に戻る。
Ｓ４０６の処理を式で表すと、以下の通りである。
Piは、メンバ＃ｉの影響力である。
また、Iiは、以下の式で表される。
また、Iiは、以下の式で表される。
図２２は、メンバ影響力算出部３８０によって作成されたメンバ影響力情報の構成を例示する図である。
図２２に示すように、メンバ影響力情報は、メンバ識別子と、そのメンバの影響力情報とを含む。
また、このメンバ影響力情報は、メンバごとにそれぞれ作成される。
図２２に示すように、メンバ影響力情報は、メンバ識別子と、そのメンバの影響力情報とを含む。
また、このメンバ影響力情報は、メンバごとにそれぞれ作成される。
メンバ影響力情報管理部３８２（図２０）は、メンバ影響力算出部３８０によって作成されたメンバ影響力情報を受け入れ、メンバ影響力情報ＤＢ３８４に格納する。
また、メンバ影響力情報管理部３８２は、メンバ影響力情報ＤＢ３８４に格納した情報の入出力を管理する。
また、メンバ影響力情報管理部３８２は、メンバ影響力情報ＤＢ３８４に格納した情報の入出力を管理する。
インフルエンサ選択・管理部３８６は、メンバ影響力情報ＤＢ３８４に格納されたメンバ影響力情報に関する影響力が、所定の値以上である場合、そのメンバ影響力情報に関するメンバをインフルエンサとして選択する。
また、インフルエンサ選択・管理部３８６は、選択した各インフルエンサの識別子を、インフルエンサ情報ＤＢ３８８に格納する。
さらに、インフルエンサ選択・管理部３８６は、インフルエンサ情報ＤＢ３８８に格納した情報の入出力を管理する。
また、インフルエンサ選択・管理部３８６は、必要に応じて、インフルエンサ情報を、インフルエンサ情報をインフルエンサ表示部３１２および提供情報送信部３１６に対して出力する。
また、インフルエンサ選択・管理部３８６は、選択した各インフルエンサの識別子を、インフルエンサ情報ＤＢ３８８に格納する。
さらに、インフルエンサ選択・管理部３８６は、インフルエンサ情報ＤＢ３８８に格納した情報の入出力を管理する。
また、インフルエンサ選択・管理部３８６は、必要に応じて、インフルエンサ情報を、インフルエンサ情報をインフルエンサ表示部３１２および提供情報送信部３１６に対して出力する。
なお、インフルエンサ情報は、前述したグループの識別子と関連づけるようにしてもよい。
すなわち、グループ内で最も影響力の大きなメンバをインフルエンサとする（たとえば、図１９の例では、グループ＃１のインフルエンサをメンバ＃Ａなどとする）ように、インフルエンサ情報またはグループ関係情報を構成してもよい。
すなわち、グループ内で最も影響力の大きなメンバをインフルエンサとする（たとえば、図１９の例では、グループ＃１のインフルエンサをメンバ＃Ａなどとする）ように、インフルエンサ情報またはグループ関係情報を構成してもよい。
図２３は、メッセージ間チェーン構造の例と本実施形態における解析結果を例示する図である。
図２３（Ａ）は、メッセージ間チェーン構造の第１の例を示す図であり、図２３（Ｂ）は、第１の例におけるグループ関係を例示する図であり、図２３（Ｃ）は、第１の例における各メンバの影響力を例示する図である。
図２３（Ａ）に示すように、第１の例においては、各メッセージには返信関係がなく、また各メッセージは、キーワード＃Ｘを含む。
図２３（Ａ）は、メッセージ間チェーン構造の第１の例を示す図であり、図２３（Ｂ）は、第１の例におけるグループ関係を例示する図であり、図２３（Ｃ）は、第１の例における各メンバの影響力を例示する図である。
図２３（Ａ）に示すように、第１の例においては、各メッセージには返信関係がなく、また各メッセージは、キーワード＃Ｘを含む。
本例の場合、メッセージ間構造解析部３２、メッセージ伝播力解析部３４およびメンバ間関係解析部３６における処理によって、図２３（Ｂ）に示すようなグループ関係が構築される。
さらに、インフルエンサ解析部３８における処理によって、図２３（Ｃ）に示すように、各メンバの影響力が算出される。
ここでは、メンバ＃Ａの影響力が最も大きいので、インフルエンサとしてメンバ＃Ａが選択されうる。
本実施形態においては、各メッセージは互いに返信関係を持たないが、全てのメッセージにキーワード＃Ｘが含まれることを考慮して、グループ関係および各メンバの影響力が適切に導かれる。
さらに、インフルエンサ解析部３８における処理によって、図２３（Ｃ）に示すように、各メンバの影響力が算出される。
ここでは、メンバ＃Ａの影響力が最も大きいので、インフルエンサとしてメンバ＃Ａが選択されうる。
本実施形態においては、各メッセージは互いに返信関係を持たないが、全てのメッセージにキーワード＃Ｘが含まれることを考慮して、グループ関係および各メンバの影響力が適切に導かれる。
図２４は、メッセージ間チェーン構造の例と本実施形態における解析結果を例示する図である。
図２４（Ａ）は、メッセージ間チェーン構造の第２の例を示す図であり、図２４（Ｂ）は、第２の例におけるグループ関係を例示する図であり、図２４（Ｃ）は、第２の例における各メンバの影響力を例示する図である。
図２４（Ａ）に示すように、第２の例においては、各メッセージは直前に書き込まれたメッセージに対して返信しており、またメッセージ＃１，＃２，＃５はキーワード＃Ｘを含み、メッセージ＃３，＃４はキーワード＃Ｙを含む。
図２４（Ａ）は、メッセージ間チェーン構造の第２の例を示す図であり、図２４（Ｂ）は、第２の例におけるグループ関係を例示する図であり、図２４（Ｃ）は、第２の例における各メンバの影響力を例示する図である。
図２４（Ａ）に示すように、第２の例においては、各メッセージは直前に書き込まれたメッセージに対して返信しており、またメッセージ＃１，＃２，＃５はキーワード＃Ｘを含み、メッセージ＃３，＃４はキーワード＃Ｙを含む。
第２の例の場合、メッセージ間構造解析部３２、メッセージ伝播力解析部３４およびメンバ間関係解析部３６における処理によって、図２４（Ｂ）に示すようなグループ関係が構築される。
さらに、インフルエンサ解析部３８における処理によって、図２４（Ｃ）に示すように、各メンバの影響力が算出される。
ここでは、メンバ＃Ａの影響力が最も大きいので、インフルエンサとしてメンバ＃Ａが選択されうる。
さらに、インフルエンサ解析部３８における処理によって、図２４（Ｃ）に示すように、各メンバの影響力が算出される。
ここでは、メンバ＃Ａの影響力が最も大きいので、インフルエンサとしてメンバ＃Ａが選択されうる。
第２の例においては、メッセージ＃１とメッセージ＃５との間隔、および、メッセージ＃２とメッセージ＃５との間隔は、間に他のメッセージがあるため、離れている。
一方、本実施形態においては、それぞれのメッセージに同じキーワード＃Ｘが含まれることを考慮して、メッセージ＃１からメッセージ＃５に対して情報が伝播する伝播力、および、メッセージ＃２からメッセージ＃５に対して情報が伝播する伝播力が適切に導かれる。
したがって、本実施形態においては、メンバ＃Ａのメンバ＃Ｅに対する情報の伝播度、および、メンバ＃Ｂのメンバ＃Ｅに対する情報の伝播度が適切に導かれる。
よって、第２の例についても、本実施形態によって、グループ関係および各メンバの影響力が適切に導かれる。
一方、本実施形態においては、それぞれのメッセージに同じキーワード＃Ｘが含まれることを考慮して、メッセージ＃１からメッセージ＃５に対して情報が伝播する伝播力、および、メッセージ＃２からメッセージ＃５に対して情報が伝播する伝播力が適切に導かれる。
したがって、本実施形態においては、メンバ＃Ａのメンバ＃Ｅに対する情報の伝播度、および、メンバ＃Ｂのメンバ＃Ｅに対する情報の伝播度が適切に導かれる。
よって、第２の例についても、本実施形態によって、グループ関係および各メンバの影響力が適切に導かれる。
図２５は、メッセージ間チェーン構造の例と本実施形態における解析結果を例示する図である。
図２５（Ａ）は、メッセージ間チェーン構造の第３の例を示す図であり、図２５（Ｂ）は、第３の例におけるグループ関係を例示する図であり、図２５（Ｃ）は、第３の例における各メンバの影響力を例示する図である。
図２５（Ａ）に示すように、第３の例においては、各メッセージはキーワード＃Ｘを含み、メッセージ＃３はメッセージ＃１に返信し、メッセージ＃４はメッセージ＃２に返信し、メッセージ＃５はメッセージ＃４に返信している。
図２５（Ａ）は、メッセージ間チェーン構造の第３の例を示す図であり、図２５（Ｂ）は、第３の例におけるグループ関係を例示する図であり、図２５（Ｃ）は、第３の例における各メンバの影響力を例示する図である。
図２５（Ａ）に示すように、第３の例においては、各メッセージはキーワード＃Ｘを含み、メッセージ＃３はメッセージ＃１に返信し、メッセージ＃４はメッセージ＃２に返信し、メッセージ＃５はメッセージ＃４に返信している。
第３の例の場合、メッセージ間構造解析部３２、メッセージ伝播力解析部３４およびメンバ間関係解析部３６における処理によって、図２５（Ｂ）に示すようなグループ関係が構築される。
さらに、インフルエンサ解析部３８における処理によって、図２５（Ｃ）に示すように、各メンバの影響力が算出される。
ここでは、メンバ＃Ａの影響力が最も大きいので、インフルエンサとしてメンバ＃Ａが選択されうる。
さらに、インフルエンサ解析部３８における処理によって、図２５（Ｃ）に示すように、各メンバの影響力が算出される。
ここでは、メンバ＃Ａの影響力が最も大きいので、インフルエンサとしてメンバ＃Ａが選択されうる。
第３の例においては、メッセージ＃１，＃３から構成されるメッセージ間チェーン構造と、メッセージ＃２，＃４，＃５から構成されるメッセージ間チェーン構造との２つのメッセージ間チェーン構造が形成されている。
一方、本実施形態においては、それぞれのメッセージに同じキーワード＃Ｘが含まれることを考慮して、異なるメッセージ間チェーン構造に渡って、各メッセージの別のメッセージに対するメッセージ伝播力が導かれる。
したがって、本実施形態においては、メンバ＃Ａのメンバ＃Ｂ，＃Ｄ，＃Ｅに対する情報の伝播度、メンバ＃Ｂのメンバ＃Ｃに対する情報の伝播度、および、メンバ＃Ｃのメンバ＃Ｄ，＃Ｅに対する情報の伝播度が適切に導かれる。
よって、第３の例についても、本実施形態によって、グループ関係および各メンバの影響力が適切に導かれる。
一方、本実施形態においては、それぞれのメッセージに同じキーワード＃Ｘが含まれることを考慮して、異なるメッセージ間チェーン構造に渡って、各メッセージの別のメッセージに対するメッセージ伝播力が導かれる。
したがって、本実施形態においては、メンバ＃Ａのメンバ＃Ｂ，＃Ｄ，＃Ｅに対する情報の伝播度、メンバ＃Ｂのメンバ＃Ｃに対する情報の伝播度、および、メンバ＃Ｃのメンバ＃Ｄ，＃Ｅに対する情報の伝播度が適切に導かれる。
よって、第３の例についても、本実施形態によって、グループ関係および各メンバの影響力が適切に導かれる。
［情報伝播解析システム１の全体的な動作］
以下、情報伝播解析システム１の全体的な動作を説明する。
図２６は、図１に示した情報伝播解析システム１の全体的な動作（Ｓ５０）を示す通信シーケンス図である。
図２６に示すように、ステップ５００−１〜５００−Ｎ（Ｓ５００−１〜５００−Ｎ）において、ユーザ端末２０−１〜２０−Ｎは、ユーザ識別子を含むメッセージ情報をウェブサーバ２４に対して送信する。
ステップ５０２（Ｓ５０２）において、情報伝播解析装置３は、ウェブサーバ２４から、メッセージ情報を取得する。
以下、情報伝播解析システム１の全体的な動作を説明する。
図２６は、図１に示した情報伝播解析システム１の全体的な動作（Ｓ５０）を示す通信シーケンス図である。
図２６に示すように、ステップ５００−１〜５００−Ｎ（Ｓ５００−１〜５００−Ｎ）において、ユーザ端末２０−１〜２０−Ｎは、ユーザ識別子を含むメッセージ情報をウェブサーバ２４に対して送信する。
ステップ５０２（Ｓ５０２）において、情報伝播解析装置３は、ウェブサーバ２４から、メッセージ情報を取得する。
ステップ５０４（Ｓ５０４）において、情報伝播解析装置３は、メッセージ伝播力を算出する。
ステップ５０６（Ｓ５０６）において、情報伝播解析装置３は、メンバ間関係解析を行い、メンバ間関係の選択およびグループの構築を行う。
ステップ５０８（Ｓ５０８）において、情報伝播解析装置３は、インフルエンサ解析を行い、インフルエンサを選択する。
ステップ５１０（Ｓ５１０）において、情報伝播解析装置３は、インフルエンサのユーザ端末２０−１に対して、ある情報を提供する。
インフルエンサは、その提供された情報を他のメンバにも伝達させることを所望して他のメンバのユーザ端末２０に対して情報を提供し、情報を提供されたメンバがさらに別のメンバのユーザ端末２０に対して情報を提供するといったように、情報を伝播させることができる。
ステップ５０６（Ｓ５０６）において、情報伝播解析装置３は、メンバ間関係解析を行い、メンバ間関係の選択およびグループの構築を行う。
ステップ５０８（Ｓ５０８）において、情報伝播解析装置３は、インフルエンサ解析を行い、インフルエンサを選択する。
ステップ５１０（Ｓ５１０）において、情報伝播解析装置３は、インフルエンサのユーザ端末２０−１に対して、ある情報を提供する。
インフルエンサは、その提供された情報を他のメンバにも伝達させることを所望して他のメンバのユーザ端末２０に対して情報を提供し、情報を提供されたメンバがさらに別のメンバのユーザ端末２０に対して情報を提供するといったように、情報を伝播させることができる。
本発明は、情報伝播解析システムなどに利用可能である。
１・・・情報伝播解析システム，
１００・・・ネットワーク，
２０・・・ユーザ端末，
１２０・・・本体，
１２２・・・ＣＰＵ，
１２４・・・メモリ，
１２６・・・入出力装置，
１２８・・・通信装置，
１３０・・・記録装置，
１３２・・・記録媒体，
２００・・・ユーザ端末プログラム，
２０２・・・通信処理部，
２０４・・・ＵＩ，
２１０・・・メール作成部，
２１２・・・メール送信部，
２１４・・・メール受信部，
２１６・・・ウェブページ閲覧処理部，
２１８・・・メッセージ情報作成部，
２４・・・ウェブサーバ，
２４０・・・ウェブサーバプログラム，
２４２・・・通信処理部，
２４４・・・ユーザ識別子受信部，
２４８・・・メッセージ情報受信部，
２５０・・・メール受信部，
２５２・・・メール送信部，
２５４・・・ＵＲＬ受信部，
２５６・・・ウェブデータ送信部，
２６０・・・コミュニティスペース管理部，
２７０・・・コミュニティスペースＤＢ，
３・・・情報伝播解析装置，
３０・・・情報伝播解析プログラム，
３００，３０２・・・通信処理部，
３０４・・・管理者ＩＦ，
３２・・・メッセージ間構造解析部，
３２０・・・コミュニティ識別子受入部，
３２２・・・メッセージ情報取得部，
３２４・・・メッセージ情報管理部，
３２６・・・メッセージ情報ＤＢ，
３２８・・・メッセージ情報解析部，
３３０・・・チェーン構造情報管理部，
３３２・・・チェーン構造情報ＤＢ，
３４・・・メッセージ伝播力解析部，
３４０・・・メッセージ伝播力算出部，
３４２・・・チェーン構造内情報伝播力算出部，
３４４・・・他メッセージ経由情報伝播力算出部，
３４６・・・直接情報伝播力算出部，
３５０・・・チェーン構造外情報伝播力算出部，
３５２・・・伝播力情報管理部，
３５６・・・メッセージ伝播力情報ＤＢ，
３６・・・メンバ間関係解析部，
３６０・・・メンバ間伝播度算出部，
３６２・・・メンバ間伝播度情報管理部，
３６４・・・メンバ間伝播度情報ＤＢ，
３６６・・・メンバ間関係選択部，
３６８・・・メンバ間関係情報管理部，
３７０・・・メンバ間関係情報ＤＢ，
３７２・・・グループ構築部，
３７４・・・グループ関係情報管理部，
３７６・・・グループ関係情報ＤＢ，
３８・・・インフルエンサ解析部，
３８０・・・メンバ影響力算出部，
３８２・・・メンバ影響力情報管理部，
３８４・・・メンバ影響力情報ＤＢ，
３８６・・・インフルエンサ選択・管理部，
３８８・・・インフルエンサ情報ＤＢ，
３１０・・・グループ関係表示部，
３１２・・・インフルエンサ表示部，
３１４・・・提供情報受入部，
３１６・・・提供情報送信部，
１００・・・ネットワーク，
２０・・・ユーザ端末，
１２０・・・本体，
１２２・・・ＣＰＵ，
１２４・・・メモリ，
１２６・・・入出力装置，
１２８・・・通信装置，
１３０・・・記録装置，
１３２・・・記録媒体，
２００・・・ユーザ端末プログラム，
２０２・・・通信処理部，
２０４・・・ＵＩ，
２１０・・・メール作成部，
２１２・・・メール送信部，
２１４・・・メール受信部，
２１６・・・ウェブページ閲覧処理部，
２１８・・・メッセージ情報作成部，
２４・・・ウェブサーバ，
２４０・・・ウェブサーバプログラム，
２４２・・・通信処理部，
２４４・・・ユーザ識別子受信部，
２４８・・・メッセージ情報受信部，
２５０・・・メール受信部，
２５２・・・メール送信部，
２５４・・・ＵＲＬ受信部，
２５６・・・ウェブデータ送信部，
２６０・・・コミュニティスペース管理部，
２７０・・・コミュニティスペースＤＢ，
３・・・情報伝播解析装置，
３０・・・情報伝播解析プログラム，
３００，３０２・・・通信処理部，
３０４・・・管理者ＩＦ，
３２・・・メッセージ間構造解析部，
３２０・・・コミュニティ識別子受入部，
３２２・・・メッセージ情報取得部，
３２４・・・メッセージ情報管理部，
３２６・・・メッセージ情報ＤＢ，
３２８・・・メッセージ情報解析部，
３３０・・・チェーン構造情報管理部，
３３２・・・チェーン構造情報ＤＢ，
３４・・・メッセージ伝播力解析部，
３４０・・・メッセージ伝播力算出部，
３４２・・・チェーン構造内情報伝播力算出部，
３４４・・・他メッセージ経由情報伝播力算出部，
３４６・・・直接情報伝播力算出部，
３５０・・・チェーン構造外情報伝播力算出部，
３５２・・・伝播力情報管理部，
３５６・・・メッセージ伝播力情報ＤＢ，
３６・・・メンバ間関係解析部，
３６０・・・メンバ間伝播度算出部，
３６２・・・メンバ間伝播度情報管理部，
３６４・・・メンバ間伝播度情報ＤＢ，
３６６・・・メンバ間関係選択部，
３６８・・・メンバ間関係情報管理部，
３７０・・・メンバ間関係情報ＤＢ，
３７２・・・グループ構築部，
３７４・・・グループ関係情報管理部，
３７６・・・グループ関係情報ＤＢ，
３８・・・インフルエンサ解析部，
３８０・・・メンバ影響力算出部，
３８２・・・メンバ影響力情報管理部，
３８４・・・メンバ影響力情報ＤＢ，
３８６・・・インフルエンサ選択・管理部，
３８８・・・インフルエンサ情報ＤＢ，
３１０・・・グループ関係表示部，
３１２・・・インフルエンサ表示部，
３１４・・・提供情報受入部，
３１６・・・提供情報送信部，
Claims (11)
- ネットワークを介して相互に接続された複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納して前記ネットワークに対して提供する情報提供装置と、情報伝播解析装置とを有する情報伝播解析システムであって、
前記情報伝播解析装置は、
前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析手段と、
前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出手段と、
前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出手段と、
前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択手段と、
前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築手段と
を有する
情報伝播解析システム。 - 前記情報伝播解析装置は、
前記算出された伝播力に基づいて、前記メッセージ情報を送信したユーザ端末のユーザの、他のユーザに対する影響力を算出するユーザ影響力算出手段と、
前記算出されたユーザの影響力に基づいて、前記影響力の最も大きなユーザを選択する最大影響力ユーザ選択手段と
をさらに有する
請求の範囲第１項に記載の情報伝播解析システム。 - 前記グループ構築手段によって構築されたグループに関する情報および前記最大影響力ユーザ選択手段によって選択されたユーザに関する情報の少なくとも１つに基づいて、前記ユーザ端末に所定の情報を送信する情報送信手段
をさらに有する請求の範囲第１項または第２項に記載の情報伝播解析システム。 - 前記情報間関係解析手段は、
前記複数のメッセージ情報それぞれから、そのメッセージの返信先のメッセージの識別子を抽出する返信先メッセージ識別子抽出手段と、
前記複数のメッセージ情報それぞれから１つ以上のキーワード情報を抽出するキーワード情報抽出手段と、
抽出した前記返信先メッセージ識別子とに基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれと別のメッセージ情報とが返信関係にあるか否かを解析し、返信関係にある複数のメッセージ情報を接続した返信関係構造に関する情報を作成する返信関係構造情報作成手段と
を有し、
前記メッセージ伝播力算出手段は、
前記複数のメッセージ情報の内の第１のメッセージ情報から、前記第１のメッセージ情報と同じ返信関係構造内の第２のメッセージ情報に対して、前記返信関係構造内の前記第１のメッセージ情報と前記第２のメッセージ情報との間のメッセージ情報を経由して、前記キーワード情報が伝播する伝播力を算出する他メッセージ経由情報伝播力算出手段と、
前記第１のメッセージ情報から、前記第２のメッセージ情報に対して、前記返信関係構造内の前記第１のメッセージ情報と前記第２のメッセージ情報との間のメッセージ情報のうちの少なくとも１つを経由せずに、前記キーワード情報が伝播する伝播力を算出する直接情報伝播力算出手段と、
前記第１のメッセージ情報から、前記第１のメッセージ情報とは異なる返信関係構造内にある第３のメッセージ情報に対して、前記キーワード情報が伝播する伝播力を算出する返信関係構造外情報伝播力算出手段と
の内の少なくとも２つを含む
請求の範囲第１項〜第３項のいずれかに記載の情報伝播解析システム。 - 前記第３のメッセージ情報は、前記第１のメッセージ情報が作成されてから所定時間内に作成されている
請求の範囲第４項に記載の情報伝播解析システム。 - 前記複数のユーザ端末と、前記情報提供装置と、前記情報伝播解析装置とのうち、少なくとも２つが物理的に同じノード内にある
請求の範囲第１項〜第５項のいずれかに記載の情報伝播解析システム。 - 複数のユーザ端末および前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納してネットワークに対して提供する情報提供装置と前記ネットワークを介して相互に接続された情報伝播解析装置であって、
前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析手段と、
前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出手段と、
前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出手段と、
前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択手段と、
前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築手段と
を有する
情報伝播解析装置。 - 前記算出された伝播力に基づいて、前記メッセージ情報を送信したユーザ端末のユーザの、他のユーザに対する影響力を算出するユーザ影響力算出手段と、
前記算出されたユーザの影響力に基づいて、前記影響力の最も大きなユーザを選択する最大影響力ユーザ選択手段と
をさらに有する
請求の範囲第７項に記載の情報伝播解析装置。 - ネットワークを介して相互に接続された複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納して前記ネットワークに対して提供する情報提供装置と、情報伝播解析装置とにおいてなされる情報伝播解析方法であって、
前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析ステップと、
前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出ステップと、
前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出ステップと、
前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択ステップと、
前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築ステップと
を含む情報伝播解析方法。 - 前記算出された伝播力に基づいて、前記メッセージ情報を送信したユーザ端末のユーザの、他のユーザに対する影響力を算出するユーザ影響力算出ステップと、
前記算出されたユーザの影響力に基づいて、前記影響力の最も大きなユーザを選択する最大影響力ユーザ選択ステップと
をさらに含む請求の範囲第８項に記載の情報伝播解析方法。 - ネットワークを介して相互に接続された複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末から受け入れた複数のメッセージ情報を格納して前記ネットワークに対して提供する情報提供装置と、情報伝播解析装置とにおいて実行される情報伝播解析プログラムであって、
前記情報提供装置から前記複数のメッセージ情報を取得して、前記複数のメッセージ情報間の関係を解析する情報間関係解析ステップと、
前記メッセージ情報間の関係に基づいて、前記複数のメッセージ情報それぞれの、別のメッセージ情報に対する情報の伝播力を算出するメッセージ伝播力算出ステップと、
前記算出された伝播力に基づいて、前記複数のメッセージ情報を送信した複数のユーザ端末のユーザ間の情報の伝播度を算出するユーザ間情報伝播度算出ステップと、
前記算出された複数のユーザ間情報伝播度のうち、所定の値よりも大きいユーザ間情報伝播度を有する１つ以上のユーザの組を選択するユーザ間関係選択ステップと、
前記選択された１つ以上のユーザの組に基づいて、所定のグループを構築するグループ構築ステップと
をコンピュータに実行させる
情報伝播解析プログラム。
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