WO2010150371A1 - 人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラム - Google Patents

人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラム Download PDF

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WO2010150371A1
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WO
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evaluation
person
event data
combination
coverage rate
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PCT/JP2009/061520
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English (en)
French (fr)
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泰次 岡本
宏 山川
信雄 渡部
Original Assignee
富士通株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • the present invention relates to a person evaluation device, a person evaluation method, and a person evaluation program.
  • auction sites have used a mechanism that allows sellers and successful bidders to evaluate each other based on past transaction results and refer to the results. , Only part of the seller's network activity. For this reason, it is difficult to appropriately evaluate whether or not the exhibitor is a reliable person only from the activity status at the auction site being exhibited.
  • Patent Document 1 As a technique for appropriately identifying a person, for example, a technique is known in which an arbitrary evaluation method can be selected from a plurality of types of evaluation methods, and evaluation is performed based on the selected evaluation method ( Patent Document 1).
  • the disclosed technology has been made in view of the above, and it is possible to improve the comprehensiveness of events to be used with a limited number of evaluation methods (evaluation means), and a more fair and more reliable evaluation value. It is an object to provide a person evaluation device, a person evaluation method, and a person evaluation program.
  • the person evaluation device disclosed in the present application is a collection unit that collects event data recording member activities on a membership system site from a plurality of membership sites, and an evaluation item included in the event data.
  • a combination candidate generation unit that generates a combination of evaluation programs for calculating an evaluation value of the evaluation target person specified based on a value set in a predetermined item.
  • the event data related to the member corresponding to the person to be evaluated is a coverage rate that is a ratio used for calculating the evaluation value by at least one evaluation program included in the combination generated by the combination candidate generation unit.
  • the coverage rate calculation unit to be calculated on the basis of the coverage rate calculated by the coverage rate calculation unit
  • a selection result output unit that outputs information on the evaluation program contained in combination.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the person evaluation apparatus.
  • FIG. 2A is a diagram illustrating an example of site information.
  • FIG. 2-2 is a diagram illustrating an example of site information.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of person information.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of event information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the evaluation program specification information.
  • FIG. 6A is a flowchart of a process procedure of the combination selection process.
  • FIG. 6B is a flowchart of a process procedure of the evaluation execution availability determination process.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a data structure used in the combination selection process.
  • FIG. 8 is a functional block diagram illustrating a computer that executes a program.
  • the person evaluation method according to the present embodiment will be described.
  • the person is evaluated based on activity records (hereinafter referred to as “events”) collected from a plurality of membership sites.
  • a plurality of types of evaluation means for evaluating a person are prepared according to the purpose, and evaluation items used for evaluation by each evaluation means are determined in advance.
  • the combination that can evaluate the evaluation target person most fairly is selected from combinations of evaluation means including a predetermined number of evaluation means. Specifically, for each combination of evaluation means, the coverage rate, which is the rate at which the events of the evaluation target person are used for evaluation, is calculated, and the combination with the highest coverage rate is the combination that can evaluate the evaluation target person fairly. Selected as.
  • a high coverage rate means that there is a high possibility that events that are advantageous to the evaluation target and events that are disadvantageous to the evaluation target are included without any bias. For this reason, it is considered that by selecting a combination of evaluation means having a high coverage rate, the evaluation subject can be evaluated fairly without using all combinations of evaluation means.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of the person evaluation apparatus 10.
  • a person evaluation apparatus 10 is connected to a user terminal 20 and membership sites 30a to 30n via a network 1 such as the Internet.
  • the user terminal 20 is a terminal device operated by a user who wants to evaluate an evaluation target person using the person evaluation apparatus 10, and is a personal computer, for example.
  • the membership sites 30a to 30n are server devices that provide membership services such as net auctions and SNS.
  • the person evaluation apparatus 10 is an information processing apparatus that executes the person evaluation method according to the present embodiment, and includes a network interface unit 110, a storage unit 120, an event collection unit 130, an evaluation execution unit 140, and a recommended program selection unit. 150.
  • the network interface unit 110 performs various controls for communicating with the user terminal 20 and the membership sites 30a to 30n via the network 1.
  • the storage unit 120 is a storage device that stores various types of information, such as a hard disk device.
  • the storage unit 120 stores site information 121, person information 122, event information 123, evaluation program specification information 124, a plurality of evaluation programs 125, and the like.
  • the site information 121 is information related to the membership sites 30a to 30n.
  • An example of the site information 121 is shown in FIG. As shown in FIG. 2A, the site information 121 has items such as a site name and an address, and data is stored for each membership site.
  • the site name is the name of the membership site.
  • the address is a network address for accessing the membership site.
  • the person information 122 is information about a person registered as a member in the membership sites 30a to 30n.
  • An example of the person information 122 is shown in FIG.
  • the person information 122 has items such as a person ID, a name, and registration sites 1 to N, and data is stored for each person.
  • the person ID is an identification number for specifying a person.
  • the person ID may be an identification number uniquely assigned by the person evaluation apparatus 10, or may be an identification number that can be used in common by a plurality of membership sites, such as OpenID.
  • the name is the name of the person.
  • “Registration site 1 to registration site N” are items related to a registration site in which a person is registered as a member, and each has sub-items of a site name and a member ID.
  • the site name is the name of the registered site where the person is registered as a member, and corresponds to the site name of the site information 121.
  • the member ID is a person identification number in the membership system site.
  • the contents of the registration sites 1 to N may be set based on, for example, a person's self-application, a common identification number such as an OpenID, payment information such as a credit number, an address It is good also as collecting automatically using a clue etc. as a clue.
  • the event information 123 is information in which various events collected from the membership sites 30a to 30n are shaped into a predetermined format and stored.
  • An example of the event information 123 is shown in FIG.
  • the event information 123 includes items such as an event ID, an acquisition source, a member ID, and a person ID, and various evaluation items, and data is stored for each event.
  • Event ID is an identification number for identifying an event.
  • the acquisition source is the name of the membership system site from which the event is acquired, and corresponds to the site name of the site information 121.
  • the member ID is an identification number in the membership system site from which the event of the person who performed the activity corresponding to the event is acquired, and corresponds to any one of the member IDs of the registration sites 1 to N.
  • the person ID is an identification number in the person evaluation apparatus 10 of the person who performed the activity corresponding to the event, and corresponds to the person ID of the person information 122.
  • the evaluation items are items indicating the contents of the collected events, and are, for example, sending results, other party evaluations, borrowing amounts, repayment times, and the like. Note that not all of these evaluation items are set, and only a portion that can be set from the contents of the event is set based on a rule defined in advance for each event type.
  • Membership sites 30a-30n record member activities and related information as events in accordance with the type of service provided.
  • a member-based site providing an auction service records, as an event, the type of item exhibited, the number of bids, the winning bid price, the delivery record, the evaluation from the winning bidder, etc. .
  • the membership site that provides the auction service records, as an event, the type of product for which a successful bid is made, the successful bid price, the remittance record, the evaluation from the exhibitor, etc., for the activity that the member makes a successful bid.
  • the membership system site that provides the SNS service has, as an event, whether or not the comment has been approved for public release, whether or not the comment has been deleted, etc. Record.
  • a member-based site that provides financial services records the amount of borrowing and the number of repayments as one event for an activity in which a member performs cashing.
  • the person evaluation apparatus 10 acquires an event related to the exhibition from the membership system site that provides the auction service
  • the person evaluation device 10 sets the sending result and the evaluation from the winning bidder as the evaluation item sending result and the other person evaluation item, respectively.
  • the borrowing amount and the number of repayments are set in the items of the borrowing amount and the number of repayments of the evaluation items, respectively.
  • Evaluation program specification information 124 is information related to the specification of each evaluation program 125.
  • An example of the evaluation program specification information 124 is shown in FIG. As shown in FIG. 5, the evaluation program specification information 124 has items such as a program ID, a program name, a category, and a parameter, and data is stored for each evaluation program 125.
  • the program ID is an identification number for identifying the evaluation program 125.
  • the program name is the name of the evaluation program 125.
  • the category is a field in which the evaluation program 125 evaluates a person. For example, if the evaluation program 125 evaluates a person's activity in an auction service, “auction” is set as the category. Further, if the evaluation program 125 evaluates a person's activity in the financial service, “financial transaction” is set as the category.
  • the parameter indicates which evaluation item of the event information 123 is used for the evaluation program 125 to evaluate the person.
  • the parameter has a sub-item corresponding to each evaluation item of the event information 123, and “1” is set in each sub-item of the parameter when the evaluation program 125 uses the corresponding evaluation item of the event information 123. Otherwise, “0” is set.
  • the evaluation program 125 is a program for evaluating a person based on their own specifications, and corresponds to the above-described evaluation means. Each evaluation program 125 extracts, from the event information 123, data in which the person ID matches the person ID of the evaluation target person and the value is set in the evaluation item necessary for calculating the evaluation value. And the value set to the evaluation item of the extracted data is data-processed with a predetermined logic, and an evaluation value as an evaluation result is output.
  • the event collection unit 130 collects events from the membership sites 30 a to 30 n based on the addresses registered in the site information 121, performs shaping processing, and stores them in the event information 123. When storing the collected event in the event information 123, the event collection unit 130 compares the event acquisition source and the member ID included in the event with the site name and the member ID included in the person information 122 and determines the person ID. Identify. Note that the timing of collecting events may be regular or irregular.
  • the evaluation execution unit 140 performs person evaluation. Specifically, when there is a person evaluation request from the user terminal 20 to the person evaluation device 10, the evaluation execution unit 140 includes a person ID of the evaluation target person and an evaluation program for evaluating the evaluation target person. An input screen for designating the program ID is displayed on the user terminal 20. This input screen is described in, for example, HTML (HyperText Markup Language).
  • the evaluation execution unit 140 specifies the transmitted person ID as the person ID of the evaluation target person. Then, the evaluation program 125 corresponding to the transmitted program ID is activated. When the activated evaluation program 125 outputs the evaluation result, an evaluation result screen including the evaluation result is displayed on the user terminal 20.
  • This evaluation result screen is described in HTML, for example.
  • the exchange of information between the user terminal 20 and the person evaluation device 10 shown here is an example, and the exchange of information may be performed by any method.
  • information may be exchanged by e-mail, or information may be exchanged based on a unique protocol.
  • the recommended program selection unit 150 selects a combination of evaluation programs 125 suitable for evaluating a person. In order to select a suitable evaluation program 125, the recommended program selection unit 150 receives designation of the person ID of the evaluation target person, the category of the evaluation program 125, and the number of evaluation programs 125 included in the combination.
  • the recommended program selection unit 150 displays an input screen on the user terminal 20. Display.
  • This input screen is described in, for example, HTML, and can specify the person ID of the person to be evaluated, the category of the evaluation program 125, and the number of evaluation programs 125 included in the combination.
  • the recommended program selection unit 150 selects a combination of the evaluation programs 125 having a high coverage based on the transmitted information.
  • the selection result is displayed on the user terminal 20.
  • the recommended program selection unit 150 includes a combination candidate generation unit 151, a coverage rate calculation unit 152, and a selection result output unit 153 as processing units for selecting and displaying a combination of the evaluation programs 125 having a high coverage rate. .
  • the combination candidate generation unit 151 extracts data whose category value matches the specified category from the evaluation program specification information. When no category value is specified, the combination candidate generation unit 151 extracts all data from the evaluation program specification information 124. Then, the combination candidate generation unit 151 generates all combinations that can be generated by combining the program IDs of the extracted data for each designated number.
  • the coverage rate calculation unit 152 calculates the coverage rate for each combination generated by the combination candidate generation unit 151. Specifically, the coverage rate calculation unit 152 acquires the event data of the evaluation target person by extracting data whose value of the person ID matches the specified person ID from the event information 123.
  • the coverage rate calculation unit 152 collates the setting state of the evaluation item of the event data with the evaluation program specification information 124, so that at least one of the evaluation programs included in each combination can execute the evaluation based on the event data. Make sure. “Evaluation is executable” here means that values are set for all evaluation items required by the evaluation program.
  • the coverage rate calculation unit 152 calculates, for each combination, the ratio of event data that can be evaluated by at least one of the evaluation programs included in the combination among the event data of the evaluation target person as the coverage rate.
  • the selection result output unit 153 causes the user terminal 20 to display the program ID and program name of the evaluation program included in the combination for which the highest coverage rate is calculated, the coverage rate, and the like as the selection result.
  • a result display screen for displaying these pieces of information is described in, for example, HTML.
  • the evaluation execution unit 140 executes the evaluation program included in the combination for which the highest coverage rate is calculated, and simultaneously displays the evaluation results obtained. Also good. Moreover, it is good also as not displaying only the information regarding the combination in which the highest coverage rate was calculated but displaying the information regarding a plurality of combinations in order of the calculated coverage rate.
  • FIG. 6A is a flowchart of a process procedure of the combination selection process.
  • the combination candidate generation unit 151 extracts data corresponding to the specified category from the evaluation program specification information 124, and generates all combinations including the specified number of program IDs. (Step S101).
  • a data structure as shown in FIG. 7 is generated.
  • the example shown in FIG. 7 is the case where the evaluation program specification information 124 is shown in FIG. 5 and “Auction” is designated as the category and “2” is designated as the number.
  • a combination of “PRG001, PRG002”, “PRG001, PRG004”, “PRG002, PRG004” is generated by combining three program IDs “PRG001”, “PRG002”, and “PRG004”.
  • the number of events to be evaluated which is the number of event data that can be evaluated for each combination, and the coverage rate can be set.
  • the coverage rate calculation unit 152 initializes the total number of events indicating the total number of event data of the evaluation target person to 0 (step S102), and initializes the number of evaluation target events corresponding to each combination to 0 (step S103). ).
  • the coverage rate calculation unit 152 acquires one event data from the event information 123 whose person ID value matches the designated person ID (step S104).
  • the coverage rate calculation unit 152 adds 1 to the total number of events (Step S106).
  • the coverage rate calculation unit 152 executes an evaluation execution possibility determination process, which will be described later, and adds 1 to the number of evaluation target events corresponding to each combination including an evaluation program that can be evaluated based on the acquired event data. (Step S107).
  • the process returns to step S104 and an attempt is made to acquire the next event data. Then, when all the event data of the person to be evaluated has been acquired and new event data has not been acquired (Yes at Step S105), the coverage rate calculation unit 152 calculates the coverage rate of each combination (Step S108). .
  • Coverage rate Number of events subject to evaluation corresponding to the combination / Total number of events
  • the selection result output unit 153 causes the user terminal 20 to display information regarding the combination with a high coverage rate as a selection result (step S109).
  • FIG. 6B is a flowchart of the processing procedure of the evaluation execution availability determination process.
  • the coverage rate calculation unit 152 acquires one combination from among the combinations of program IDs (step S201).
  • the coverage rate calculation unit 152 can execute at least one evaluation program corresponding to the acquired combination of program IDs based on the acquired event. Determination is made (step S203).
  • the coverage rate calculation unit 152 adds 1 to the number of evaluation target events corresponding to the acquired combination of program IDs (Step S205).
  • the number of evaluation target events is not updated.
  • the configuration of the person evaluation device 10 according to the present embodiment shown in FIG. 1 can be variously changed without departing from the gist.
  • the evaluation program 125 is referred to the evaluation program specification information 124 in order to determine whether the evaluation program 125 can execute the evaluation based on the event data.
  • the evaluation program 125 is actually executed. It is good also as judging by.
  • information is created in the same format as the event information 123 in which random values are set in the same evaluation items as the event data to be evaluated whether or not the evaluation can be performed, and an evaluation program for the information Let 125 perform the evaluation. If the evaluation results obtained by changing the values of the evaluation items are different, it can be determined that the evaluation program 125 can execute the evaluation based on the event data to be determined.
  • the reliability of the membership site from which the event was acquired may be taken into consideration.
  • a weight value item is added to the site information 121 and a weight value is set for each membership site.
  • the weight value is a value representing the reliability of the event acquired from the membership system site. With 1 as a reference, a larger value is set as the reliability is higher, and a smaller value is set as the reliability is lower. For example, a small weight value is set for an auction site where the user's morality is low and an exhibitor or successful bidder is often given inappropriate evaluation. On the other hand, a large weight value is set for an auction site where the user's morality is high and appropriate evaluation is often given to exhibitors and successful bidders.
  • the coverage rate calculation unit 152 determines that the number of events to be evaluated is not 1 but the event number Add the weight value corresponding to the membership system site from
  • the recommended program selection unit 150 selects a combination including an evaluation program that calculates a highly reliable evaluation value using a high percentage of events acquired from a highly reliable membership system site. It becomes easy to be done.
  • the maximum value of the weight value may be set to 1 instead of setting the reference value of the weight value for each membership system site to 1.
  • the maximum coverage rate in step S106 of the combination selection process shown in FIG. 6A, not the total event is 1, but the event acquisition source membership site is supported.
  • the weight values to be added may be added.
  • the user who requested the combination selection process may designate the weight value for each membership site.
  • each processing unit of the person evaluation device can be implemented as software and executed by a computer, so that the same function as the person evaluation device 10 can be realized.
  • An example of a computer that executes the recommended program selection program 1071 in which the function of the recommended program selection unit 150 is implemented as software is shown below.
  • FIG. 8 is a functional block diagram showing the computer 1000 that executes the recommended program selection program 1071.
  • the computer 1000 includes a CPU (Central Processing Unit) 1010 that executes various arithmetic processes, an input device 1020 that receives input of data from a user, a monitor 1030 that displays various information, and a medium that reads a program from a recording medium.
  • a bus 1080 includes a reading device 1040, a network interface device 1050 that exchanges data with other computers via a network, a RAM (Random Access Memory) 1060 that temporarily stores various information, and a hard disk device 1070. Connected and configured.
  • the hard disk device 1070 has a recommended program selection program 1071 having the same function as the recommended program selection unit 150 shown in FIG. 1 and recommended programs corresponding to various data stored in the storage unit 120 shown in FIG. Selection data 1072 is stored. Note that the recommended program selection data 1072 may be appropriately distributed and stored in another computer connected via a network.
  • the recommended program selection program 1071 functions as the recommended program selection process 1061.
  • the recommended program selection process 1061 expands information read from the recommended program selection data 1072 as appropriate to an area allocated to itself on the RAM 1060, and executes various data processing based on the expanded data.
  • the recommended program selection program 1071 is not necessarily stored in the hard disk device 1070, and the computer 1000 may read and execute this program stored in a storage medium such as a CD-ROM. Good.
  • the computer 1000 stores the program in another computer (or server) connected to the computer 1000 via a public line, the Internet, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or the like. You may make it read and run a program from these.

Abstract

　評価対象の人物を公平に評価するため、人物評価装置１０は、複数の会員制サイトから会員の活動を記録したイベントデータを収集するイベント収集部１３０と、イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成部１５１と、収集されたイベントデータのうち、評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を組合せ毎に算出する網羅率算出部１５２と、網羅率算出部１５２によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力部１５３とを備える。

Description

人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラム
　本発明は、人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムに関する。
　近年、インターネットの普及にともなって、オークションサイトやＳＮＳ（Social　Network　Service）サイト等の各種会員制サイトにおいて様々な活動が行われるようになっている。また、ＯｐｅｎＩＤのように、複数の会員制サイトを共通の会員ＩＤで利用することができるサービスも広く利用されるようになりつつある。
　このような背景の下、ネットワーク上で関与した人物がどのような人物であるかを適正に評価する技術の実現が強く要望されている。例えば、オークションサイトで商品の落札を希望する利用者は、詐欺行為等の障害を回避するため、その商品の出品者が信頼できる人物であるかを確認したいと希望する。
　従来より、オークションサイトでは、過去の取引結果に基づいて出品者と落札者が相互に評価し合い、その結果を参照可能にする仕組みが利用されているが、特定のオークションサイト内での活動は、出品者のネットワーク上の活動の一部にしか過ぎない。このため、出品中のオークションサイトでの活動状況からだけでは、出品者が信頼できる人物であるか否かを適正に評価することは難しい。
　人物を適正に的確するための技術としては、例えば、複数種の評価方法の中から任意の評価方法を選択可能にし、選択された評価方法に基づいて評価を実施する技術が知られている（特許文献１参照）。
特開２００４－５４３９３号公報
　しかしながら、人物評価に関する上記の従来技術を用いても、多数の評価方法があったとき、評価方法ごとのイベントの網羅性の違いを考慮していない、そのために、どの評価手段を選べば、網羅性が高まって、より公平な、より信頼できる評価値がえられるか、を判定できないという問題があった。
　開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、限られた数の評価方法（評価手段）で、利用するイベントの網羅性を高めることができ、より公平な、より信頼できる評価値を得られる人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムを提供することを目的とする。
　本願の開示する人物評価装置は、一つの態様において、複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集部と、前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成部と、前記収集部によって収集された前記イベントデータのうち、前記評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成部によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出部と、前記網羅率算出部によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力部とを備える。
　本願の開示する人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムの一つの態様によれば、評価対象の人物を公平に評価することができるという効果を奏する。
図１は、人物評価装置の構成を示すブロック図である。 図２－１は、サイト情報の一例を示す図である。 図２－２は、サイト情報の一例を示す図である。 図３は、人物情報の一例を示す図である。 図４は、イベント情報の一例を示す図である。 図５は、評価プログラム仕様情報の一例を示す図である。 図６－１は、組合せ選択処理の処理手順を示すフローチャートである。 図６－２は、評価実行可否判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、組合せ選択処理で用いられるデータ構造の一例を示す図である。 図８は、プログラムを実行するコンピュータを示す機能ブロック図である。
　以下に、本願の開示する人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
　まず、本実施例に係る人物評価方法について説明する。本実施例に係る人物評価方法では、複数の会員制サイトから収集された活動記録（以下、「イベント」という）に基づいて人物の評価が行われる。人物を評価するための評価手段は、目的に応じて複数種類用意され、それぞれの評価手段が評価のために用いる評価項目は予め決まっている。
　人物を公平に評価するには、全ての評価手段を用いて評価を行うことも考えられるが、それでは、評価手段の数が増えるほど評価結果も増えることとなり、それらの評価結果を適切に利用することが難しくなる。また、多数の評価結果がまとめて参照されると、年齢、職業、居住地等の評価対象者が本来秘匿しておきたい個人情報が推定され易くなるという問題も生じる。
　そこで、本実施例に係る人物評価方法では、所定の数の評価手段を含む評価手段の組合せの中から評価対象者を最も公平に評価できる組合せが選択される。具体的には、評価手段の組合せ毎に、評価対象者のイベントが評価に利用される割合である網羅率を算出し、網羅率が最も高い組合せが、評価対象者を最も公平に評価できる組合せとして選択される。
　網羅率が高いと言うことは、評価対象者にとって有利なイベントと、評価対象者にとって不利なイベントとが偏りなく含まれている可能性が高いことを意味する。このため、網羅率が高い評価手段の組合せを選択することにより、全ての評価手段の組合せを用いることなく、評価対象者を公平に評価できると考えられる。
　次に、本実施例に係る人物評価方法を実行する人物評価装置１０について説明する。図１は、人物評価装置１０の構成を示すブロック図である。図１に示すように、人物評価装置１０は、インターネット等のネットワーク１を介して、利用者端末２０および会員制サイト３０ａ～３０ｎと接続される。
　利用者端末２０は、人物評価装置１０を利用して評価対象者の評価を行おうとする利用者が操作する端末装置であり、例えば、パソコンである。会員制サイト３０ａ～３０ｎは、ネットオークションやＳＮＳ等の会員制サービスを提供するサーバ装置である。
　人物評価装置１０は、本実施例に係る人物評価方法を実行する情報処理装置であり、ネットワークインターフェース部１１０と、記憶部１２０と、イベント収集部１３０と、評価実行部１４０と、推奨プログラム選択部１５０とを有する。ネットワークインターフェース部１１０は、ネットワーク１を介して利用者端末２０や会員制サイト３０ａ～３０ｎと通信を行うための各種制御を行う。
　記憶部１２０は、各種情報を記憶する記憶装置であり、例えば、ハードディスク装置である。記憶部１２０は、サイト情報１２１、人物情報１２２、イベント情報１２３、評価プログラム仕様情報１２４、複数の評価プログラム１２５等を記憶する。
　サイト情報１２１は、会員制サイト３０ａ～３０ｎに関する情報である。サイト情報１２１の一例を図２－１に示す。図２－１に示すように、サイト情報１２１は、サイト名、アドレスといった項目を有し、会員制サイト毎にデータが格納される。サイト名は、会員制サイトの名称である。アドレスは、会員制サイトにアクセスするためのネットワークアドレスである。

　人物情報１２２は、会員制サイト３０ａ～３０ｎに会員登録されている人物に関する情報である。人物情報１２２の一例を図３に示す。図３に示すように、人物情報１２２は、人物ＩＤ、名前、登録サイト１～登録サイトＮといった項目を有し、人物毎にデータが格納される。人物ＩＤは、人物を特定するための識別番号である。なお、人物ＩＤは、人物評価装置１０が独自に割り当てた識別番号であってもよいし、ＯｐｅｎＩＤのように複数の会員制サイトで共通して利用可能な識別番号であってもよい。名前は、人物の氏名である。
　登録サイト１～登録サイトＮは、人物が会員登録している登録サイトに関する項目であり、それぞれ、サイト名と会員ＩＤというサブ項目を有する。サイト名は、人物が会員登録している登録サイトの名称であり、サイト情報１２１のサイト名と対応する。会員ＩＤは、会員制サイトにおける人物の識別番号である。
　なお、登録サイト１～登録サイトＮは、必ずしも全ての項目が設定されるわけではなく、人物が会員登録されている登録サイトの数だけ設定される。また、登録サイト１～登録サイトＮの内容は、例えば、人物の自己申請に基づいて設定することとしてもよいし、ＯｐｅｎＩＤのような共通の識別番号や、クレジット番号のような決済情報や、住所等を手掛かりにして自動的に収集することとしてもよい。
　イベント情報１２３は、会員制サイト３０ａ～３０ｎから収集された各種イベントが所定の形式に整形されて格納された情報である。イベント情報１２３の一例を図４に示す。図４に示すように、イベント情報１２３は、イベントＩＤ、取得元、会員ＩＤ、人物ＩＤといった項目と、各種評価項目とを有し、イベント毎にデータが格納される。
　イベントＩＤは、イベントを識別するための識別番号である。取得元は、イベントの取得元である会員制サイトの名称であり、サイト情報１２１のサイト名と対応する。会員ＩＤは、イベントに対応する活動を行った人物のイベントの取得元の会員制サイトにおける識別番号であり、登録サイト１～登録サイトＮの会員ＩＤのいずれか１つと対応する。人物ＩＤは、イベントに対応する活動を行った人物の人物評価装置１０における識別番号であり、人物情報１２２の人物ＩＤと対応する。
　評価項目は、収集されたイベントの内容を示す項目であり、例えば、送付実績、他者評価、借入金額、返済回数等である。なお、これらの評価項目は、全てが設定されるわけではなく、イベントの種類毎に予め定義されたルールに基づいて、イベントの内容から設定可能な部分のみが設定される。
　ここで、会員制サイト３０ａ～３０ｎから収集されるイベントについて説明しておく。会員制サイト３０ａ～３０ｎは、提供するサービスの種類に応じて、会員の活動とそれに関連する情報をイベントとして記録する。
　例えば、オークションサービスを提供する会員制サイトは、会員が商品を出品するという活動について、出品した商品の種別、応札数、落札価格、送付実績、落札者からの評価等を１つのイベントとして記録する。また、オークションサービスを提供する会員制サイトは、会員が商品を落札するという活動について、落札した商品の種別、落札価格、送金実績、出品者からの評価等を１つのイベントとして記録する。
　また、ＳＮＳサービスを提供する会員制サイトは、会員が他の会員の日記にコメントを書くという活動について、コメントが公開を承認されたか否か、コメントが削除されたか否か等を１つのイベントとして記録する。また、金融サービスを提供する会員制サイトは、会員がキャッシングをするという活動について、借入金額、返済回数を１つのイベントとして記録する。
　そして、人物評価装置１０は、オークションサービスを提供する会員制サイトから出品に関するイベントを取得すると、送付実績と落札者からの評価を、それぞれ、評価項目の送付実績と他者評価の項目に設定する。また、金融サービスを提供する会員制サイトからキャッシングに関するイベントを取得すると、借入金額と返済回数を、それぞれ、評価項目の借入金額と返済回数の項目に設定する。
　なお、例えば、会員制サイトから出品に関するイベントを取得した場合でも、送付実績や落札者からの評価が設定されていない場合があり、その場合、対応する項目は未設定となる。
　評価プログラム仕様情報１２４は、各評価プログラム１２５の仕様に関する情報である。評価プログラム仕様情報１２４の一例を図５に示す。図５に示すように、評価プログラム仕様情報１２４は、プログラムＩＤ、プログラム名、カテゴリ、パラメータといった項目を有し、評価プログラム１２５毎にデータが格納される。
　プログラムＩＤは、評価プログラム１２５を識別するための識別番号である。プログラム名は、評価プログラム１２５の名称である。カテゴリは、評価プログラム１２５が人物を評価する分野である。例えば、評価プログラム１２５が、オークションサービスにおける人物の活動を評価するものであれば、カテゴリとして「オークション」が設定される。また、評価プログラム１２５が、金融サービスにおける人物の活動を評価するものであれば、カテゴリとして「金融取引」が設定される。
　パラメータは、評価プログラム１２５が人物を評価するためにイベント情報１２３のどの評価項目を用いるかを示す。パラメータは、イベント情報１２３の各評価項目と対応するサブ項目を有し、パラメータの各サブ項目には、評価プログラム１２５がイベント情報１２３の対応する評価項目を利用する場合には「１」が設定され、さもなければ「０」が設定される。
　例えば、図５に示した評価プログラム仕様情報１２４の１行目のデータは、「送付実績」のサブ項目のみに「１」が設定されている。これは、１行目のデータに対応する評価プログラム１２５が、イベント情報１２３の「送付実績」の評価項目の値のみを用いて人物を評価することを示している。
　また、図５に示した評価プログラム仕様情報１２４の２行目のデータは、「送付実績」と「他者評価」のサブ項目に「１」が設定されている。これは、２行目のデータに対応する評価プログラム１２５が、イベント情報１２３の「送付実績」と「他者項目」の評価項目の値を用いて人物を評価することを示している。
　評価プログラム１２５は、それぞれが独自の仕様に基づいて人物を評価するプログラムであり、上述した評価手段に相当する。それぞれの評価プログラム１２５は、イベント情報１２３から、人物ＩＤが評価対象者の人物ＩＤと一致し、かつ、評価値の算出に必要な評価項目に値が設定されているデータを抽出する。そして、抽出したデータの評価項目に設定されている値を所定のロジックでデータ処理して評価結果である評価値を出力する。
　イベント収集部１３０は、サイト情報１２１に登録されているアドレスに基づいて、会員制サイト３０ａ～３０ｎからイベントを収集し、整形処理してイベント情報１２３に格納する。収集されたイベントをイベント情報１２３に格納するに際して、イベント収集部１３０は、イベントの取得元およびイベントに含まれる会員ＩＤを、人物情報１２２に含まれるサイト名および会員ＩＤと照合して人物ＩＤを特定する。なお、イベントを収集するタイミングは、定期的であってもよいし不定期であってもよい。
　評価実行部１４０は、人物の評価を実行する。具体的には、利用者端末２０から人物評価装置１０に対して人物の評価要求があると、評価実行部１４０は、評価対象者の人物ＩＤと、評価対象者を評価するための評価プログラムのプログラムＩＤを指定するための入力画面を利用者端末２０に表示させる。この入力画面は、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText　Markup　Language）で記述される。
　そして、入力画面で指定された人物ＩＤとプログラムＩＤが利用者端末２０から人物評価装置１０へ送信されると、評価実行部１４０は、送信された人物ＩＤを評価対象者の人物ＩＤとして指定して、送信されたプログラムＩＤに対応する評価プログラム１２５を起動する。そして、起動した評価プログラム１２５が評価結果を出力すると、その評価結果を含む評価結果画面を利用者端末２０に表示させる。この評価結果画面は、例えば、ＨＴＭＬで記述される。
　なお、ここで示した利用者端末２０と人物評価装置１０の間の情報のやり取りは一例であり、どのような方式で情報のやり取りが行われてもよい。例えば、電子メールによって情報がやり取りされてもよいし、独自のプロトコルに基づいて情報がやり取りされてもよい。
　推奨プログラム選択部１５０は、人物を評価するために好適な評価プログラム１２５の組合せを選択する。推奨プログラム選択部１５０は、好適な評価プログラム１２５を選択するために、評価対象者の人物ＩＤと、評価プログラム１２５のカテゴリと、組合せに含める評価プログラム１２５の個数の指定を受け付ける。
　具体的には、利用者端末２０から人物評価装置１０に対して人物を評価するために好適な評価プログラム１２５の選択要求があると、推奨プログラム選択部１５０は、入力画面を利用者端末２０に表示させる。この入力画面は、例えば、ＨＴＭＬで記述され、評価対象者の人物ＩＤと、評価プログラム１２５のカテゴリと、組合せに含める評価プログラム１２５の個数を指定できるようになっている。
　そして、入力画面で指定された情報が利用者端末２０から人物評価装置１０へ送信されると、推奨プログラム選択部１５０は、送信された情報に基づいて、網羅率の高い評価プログラム１２５の組合せを選択し、選択結果を利用者端末２０に表示させる。推奨プログラム選択部１５０は、網羅率の高い評価プログラム１２５の組合せを選択し、表示させるための処理部として、組合せ候補生成部１５１と、網羅率算出部１５２と、選択結果出力部１５３とを有する。
　組合せ候補生成部１５１は、評価プログラム仕様情報からカテゴリの値が指定されたカテゴリと一致するデータを抽出する。なお、カテゴリの値の指定がない場合は、組合せ候補生成部１５１は、評価プログラム仕様情報１２４から全てのデータを抽出する。そして、組合せ候補生成部１５１は、抽出されたデータのプログラムＩＤを指定された個数ずつ組み合わせて、生成可能な全ての組合せを生成する。
　このように、カテゴリの指定に基づいて評価プログラムを絞り込むことにより、利用者の意図に合った評価値を算出する評価プログラムの組合せを選択することが可能になる。
　網羅率算出部１５２は、組合せ候補生成部１５１によって生成された組合せ毎に網羅率を算出する。具体的には、網羅率算出部１５２は、イベント情報１２３から人物ＩＤの値が指定された人物ＩＤと一致するデータを抽出することにより、評価対象者のイベントデータを取得する。
　そして、網羅率算出部１５２は、イベントデータの評価項目の設定状況を評価プログラム仕様情報１２４と照合することにより、各組合せに含まれる評価プログラムの少なくとも１つがそのイベントデータに基づいて評価を実行可能か確認する。ここでいう「評価を実行可能」とは、評価プログラムが必要とする全ての評価項目に値が設定されていることを意味する。
　そして、網羅率算出部１５２は、評価対象者のイベントデータのうち、組合せに含まれる評価プログラムの少なくとも１つが評価を実行可能なイベントデータの割合を、網羅率として組合せ毎に算出する。
　選択結果出力部１５３は、最も高い網羅率が算出された組合せに含まれる評価プログラムのプログラムＩＤやプログラム名と、網羅率等とを選択結果として利用者端末２０に表示させる。これらの情報を表示するための結果表示画面は、例えば、ＨＴＭＬで記述される。
　なお、結果表示画面を利用者端末２０に表示させる場合に、最も高い網羅率が算出された組合せに含まれる評価プログラムを評価実行部１４０に実行させて得られた評価結果を同時に表示させることとしてもよい。また、最も高い網羅率が算出された組合せに関する情報だけを表示するのではなく、算出された網羅率が高い順に複数個の組合せに関する情報を表示することとしてもよい。
　次に、図１に示した人物評価装置１０によって実行される組合せ選択処理の処理手順について説明する。図６－１は、組合せ選択処理の処理手順を示すフローチャートである。図６－１に示すように、まず、組合せ候補生成部１５１が、指定されたカテゴリに該当するデータを評価プログラム仕様情報１２４から抽出し、指定された個数のプログラムＩＤを含む全ての組合せを生成する（ステップＳ１０１）。
　この段階で、例えば、図７に示したようなデータ構造が生成される。図７に示した例は、評価プログラム仕様情報１２４が図５に示したものであり、カテゴリとして「オークション」が指定され、個数として「２」が指定された場合のものである。この場合、「ＰＲＧ００１」、「ＰＲＧ００２」、「ＰＲＧ００４」という３つのプログラムＩＤを２つずつ組み合わせて「ＰＲＧ００１、ＰＲＧ００２」、「ＰＲＧ００１、ＰＲＧ００４」、「ＰＲＧ００２、ＰＲＧ００４」という組合せが生成される。そして、組合せ毎に評価を実行可能なイベントデータの数である評価対象イベント数と、網羅率が設定可能にされる。
　そして、網羅率算出部１５２が、評価対象者のイベントデータの総数を表す総イベント数を０に初期化し（ステップＳ１０２）、各組合せに対応する評価対象イベント数を０に初期化する（ステップＳ１０３）。
　そして、網羅率算出部１５２が、人物ＩＤの値が指定された人物ＩＤと一致するイベントデータをイベント情報１２３から一件取得する（ステップＳ１０４）。ここで、イベントデータを取得できた場合は（ステップＳ１０５否定）、網羅率算出部１５２は、総イベント数に１を加算する（ステップＳ１０６）。
　そして、網羅率算出部１５２は、後述する評価実行可否判定処理を実行して、取得したイベントデータに基づいて評価を実行可能な評価プログラムを含む各組合せに対応する評価対象イベント数に１を加算する（ステップＳ１０７）。

　こうして取得されたイベントデータに関する処理が終了したならば、ステップＳ１０４に戻って次のイベントデータの取得が試みられる。そして、評価対象者のイベントデータを全て取得し終わり、新たなイベントデータを取得できなかった場合は（ステップＳ１０５肯定）、網羅率算出部１５２が、各組合せの網羅率を算出する（ステップＳ１０８）。
　各組合せの網羅率は、以下の式によって算出される。
　　　網羅率　＝　組合せに対応する評価対象イベント数　／　総イベント数
　そして、選択結果出力部１５３が、網羅率の高い組合せに関する情報を選択結果として利用者端末２０に表示させる（ステップＳ１０９）。
　図６－２は、評価実行可否判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図６－２に示すように、網羅率算出部１５２は、プログラムＩＤの組合せの中から組合せを１件取得する（ステップＳ２０１）。ここで、組合せを取得できた場合は（ステップＳ２０２否定）、網羅率算出部１５２は、取得したプログラムＩＤの組合せに対応する評価プログラムの少なくとも１つが、取得したイベントに基づいて評価を実行可能か判定する（ステップＳ２０３）。
　そして、評価を実行可能と判定された場合（ステップＳ２０４肯定）、網羅率算出部１５２は、取得したプログラムＩＤの組合せに対応する評価対象イベント数に１を加算する（ステップＳ２０５）。評価を実行可能と判定されなかった場合は（ステップＳ２０４否定）、評価対象イベント数は更新されない。こうして取得された組合せに関する処理が終了したならば、ステップＳ２０１に戻って次の組合せの取得が試みられる。
　なお、図１に示した本実施例に係る人物評価装置１０の構成は、要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができる。例えば、上記の説明では、評価プログラム１２５がイベントデータに基づいて評価を実行可能か否かを判断するために評価プログラム仕様情報１２４を参照することとしたが、実際に評価プログラム１２５を実行することによって判定することとしてもよい。
　具体的には、評価を実行可能か否かを判定する対象のイベントデータと同じ評価項目にランダムな値が設定されたイベント情報１２３と同じ形式の情報を作成し、その情報を対象として評価プログラム１２５に評価を実行させる。そして、評価項目の値を変更して得られた評価結果が異なっていれば、判定対象のイベントデータに基づいてその評価プログラム１２５が評価を実行可能であると判断できる。
　また、網羅率の算出において、イベントの取得元の会員制サイトの信頼性を考慮することとしてもよい。会員制サイトの信頼性を考慮して網羅率を算出するには、例えば、図２－２に示すように、サイト情報１２１に重み値の項目を追加し、会員制サイトごとに重み値を設定する。重み値は、会員制サイトから取得されたイベントの信頼度を表す値であり、１を基準として、信頼度が高いほど大きな値が設定され、信頼度が低いほど小さな値が設定される。例えば、利用者のモラルが低く、出品者や落札者に不適切な評価が与えられることが多いオークションサイトに対しては値の小さな重み値が設定される。一方、利用者のモラルが高く、出品者や落札者に適切な評価が与えられることが多いオークションサイトに対しては値の大きな重み値が設定される。
　そして、網羅率算出部１５２は、図６－２に示した評価実行可否判定処理のステップＳ２０４で評価を実行可能と判定された場合に、ステップＳ２０５で、評価対象イベント数に１ではなく、イベントの取得元の会員制サイトに対応する重み値を加算する。このような構成とすることにより、信頼性の高い会員制サイトから取得されたイベントを高い比率で用いて信頼性の高い評価値を算出する評価プログラムを含む組合せが、推奨プログラム選択部１５０によって選択されやすくなる。
　なお、網羅率の最大値を１（１００％）とするために、会員制サイト毎の重み値の基準値を１にするのではなく、重み値の最大値を１としてもよい。また、網羅率の最大値を１（１００％）とするために、図６－１に示した組合せ選択処理のステップＳ１０６で、総イベントに１ではなく、イベントの取得元の会員制サイトに対応する重み値を加算することとしてもよい。また、会員制サイト毎の重み値を、組合せ選択処理を依頼した利用者が指定することとしてもよい。
　また、人物評価装置の各処理部の機能をソフトウェアとして実装し、これをコンピュータで実行することにより、人物評価装置１０と同等の機能を実現することもできる。以下に、推奨プログラム選択部１５０の機能をソフトウェアとして実装した推奨プログラム選択プログラム１０７１を実行するコンピュータの一例を示す。
　図８は、推奨プログラム選択プログラム１０７１を実行するコンピュータ１０００を示す機能ブロック図である。このコンピュータ１０００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１０１０と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置１０２０と、各種情報を表示するモニタ１０３０と、記録媒体からプログラム等を読み取る媒体読取り装置１０４０と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置１０５０と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）１０６０と、ハードディスク装置１０７０とをバス１０８０で接続して構成される。
　そして、ハードディスク装置１０７０には、図１に示した推奨プログラム選択部１５０と同様の機能を有する推奨プログラム選択プログラム１０７１と、図１に示した記憶部１２０に記憶される各種データに対応する推奨プログラム選択用データ１０７２とが記憶される。なお、推奨プログラム選択用データ１０７２を、適宜分散させ、ネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶させておくこともできる。
　そして、ＣＰＵ１０１０が推奨プログラム選択プログラム１０７１をハードディスク装置１０７０から読み出してＲＡＭ１０６０に展開することにより、推奨プログラム選択プログラム１０７１は、推奨プログラム選択プロセス１０６１として機能するようになる。そして、推奨プログラム選択プロセス１０６１は、推奨プログラム選択用データ１０７２から読み出した情報等を適宜ＲＡＭ１０６０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。
　なお、上記の推奨プログラム選択プログラム１０７１は、必ずしもハードディスク装置１０７０に格納されている必要はなく、ＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＷＡＮ（Wide　Area　Network）等を介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ１０００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
　　　１　ネットワーク
　　１０　人物評価装置
　１１０　ネットワークインターフェース部
　１２０　記憶部
　１２１　サイト情報
　１２２　人物情報
　１２３　イベント情報
　１２４　評価プログラム仕様情報
　１２５　評価プログラム
　１３０　イベント収集部
　１４０　評価実行部
　１５０　推奨プログラム選択部
　１５１　組合せ候補生成部
　１５２　網羅率算出部
　１５３　選択結果出力部
１０００　コンピュータ
１０１０　ＣＰＵ
１０２０　入力装置
１０３０　モニタ
１０４０　媒体読取り装置
１０５０　ネットワークインターフェース装置
１０６０　ＲＡＭ
１０６１　推奨プログラム選択プロセス
１０７０　ハードディスク装置
１０７１　推奨プログラム選択プログラム
１０７２　推奨プログラム選択用データ
１０８０　バス
　　２０　利用者端末
　　３０ａ～３０ｎ　会員制サイト

Claims (8)

  1. 　複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集手順と、
    　前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成手順と、
    　前記収集手順によって収集された前記イベントデータのうち、指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成手順によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出手順と、
    　前記網羅率算出手順によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力手順と
    　をコンピュータに実行させることを特徴とする人物評価プログラム。
  2. 　前記網羅率算出手順は、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータのうち、前記組合せ候補生成手順によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるイベントデータの件数をそれぞれのイベントデータの収拾元の会員サイト毎に設定された信頼度に基づいて重み付けして集計した値と、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータの総数に基づいて前記網羅率を算出することを特徴とする請求項１に記載の人物評価プログラム。
  3. 　前記選択結果出力手順は、選択された組合せに含まれる評価プログラムに前記指定された評価対象人物の評価値を算出させ、該評価値を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の人物評価プログラム。
  4. 　前記網羅率算出手順は、前記イベントデータが前記評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるか否かを、該イベントデータと同じ評価項目に値が設定されたイベントデータを対象として該評価プログラムを実行して判断することを特徴とする請求項１または２に記載の人物評価プログラム。
  5. 　複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集部と、
    　前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成部と、
    　前記収集部によって収集された前記イベントデータのうち、前記評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成部によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出部と、
    　前記網羅率算出部によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力部と
    　を備えたことを特徴とする人物評価装置。
  6. 　前記網羅率算出部は、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータのうち、前記組合せ候補生成部によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるイベントデータの件数をそれぞれのイベントデータの収拾元の会員サイト毎に設定された信頼度に基づいて重み付けして集計した値と、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータの総数に基づいて前記網羅率を算出することを特徴とする請求項５に記載の人物評価装置。
  7. 　複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集工程と、
    　前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成工程と、
    　前記収集工程によって収集された前記イベントデータのうち、前記評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成工程によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出工程と、
    　前記網羅率算出工程によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力工程と
    　を含んだことを特徴とする人物評価方法。
  8. 　前記網羅率算出工程は、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータのうち、前記組合せ候補生成工程によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるイベントデータの件数をそれぞれのイベントデータの収拾元の会員サイト毎に設定された信頼度に基づいて重み付けして集計した値と、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータの総数に基づいて前記網羅率を算出することを特徴とする請求項７に記載の人物評価方法。
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