WO2011149104A1 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および、記録媒体 - Google Patents

Abstract

　記事データを取得し（Ｓ１）、取得した記事データから特徴語を抽出し（Ｓ２）、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶したデータベース１２ｂに地域語として記憶されていない特徴語を、抽出した特徴語の中から特定し（Ｓ３）、特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得し（Ｓ４、Ｓ５）、検索結果に基づき記事データに関連した地域を特定して地理情報を求め（Ｓ６）、特定された地域と関連付けて、特定された特徴語を、地域語としてデータベース１２ｂに記憶する（Ｓ７）。

Description

情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および、記録媒体

　本発明は、インターネット上の情報を処理する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および、記録媒体の技術分野に関する。

　インターネットの利用拡大に応じて、インターネット上における膨大な情報を整理し、ユーザに分かりやすく表示するための様々な技術が開発されている。例えば、特許文献１では、クラスタ間の関係や文書とクラスタ間の関係、文書間の関係を容易に把握できるクラスタリング結果を時系列で表示して文書群のトレンドの推移を分析可能にする分類結果表示装置が開示されている。

特開２００５－６３２４９号公報

　しかしながら、上記のような技術では、情報がクラスタにより分類されるが、ニュース記事等で新しく出現した情報の場合、クラスタから孤立する確率が高く、新しく出現した情報と他の情報との関連性を示すことが難しかった。特に、新しく建造された建造物等の新しいランドマークの場合、地名等用のデータベースに存在しないことが多く、どこの地域にあるか等の関連性を見出すために、ユーザは他のウェブサイトの検索等をして調べる必要があった。

　本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、記事に出現した用語であって、データベースに存在しない用語であっても、地域を特定できる情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および、記録媒体を提供することを目的とする。

　上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶する地域語記憶手段と、記事データを取得する記事データ取得手段と、前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段と、前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段と、前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段と、を備え、前記地域特定手段が、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする。

　請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記特徴語抽出手段が、前記検索結果手段の検索結果より検索結果特徴語を抽出し、前記地域特定手段が、前記地域語記憶手段を参照して、前記検索結果特徴語から地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする。

　請求項３に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記検索結果手段が、前記特定された特徴語を中心とする関連する単語を複数検索し、前記地域特定手段が、前記関連する単語より地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする。

　請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記地域特定手段が、前記記事データにおいて前記抽出した特徴語の出現頻度を算出し、当該算出した出現頻度に基づき地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする。

　請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の情報処理装置において、前記地域語記憶手段が、前記地域語毎に重み付けの値を有し、前記地域特定手段が、前記算出した出現頻度と前記重み付けの値とに基づき地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする。

　請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記記事データの記事内容を特定する記事内容特定手段と、前記特定した記事内容および前記特定された地域に関連付けて前記記事データを記憶する記事データ記憶手段と、前記特定された地域に基づき、前記記事データに対応するシンボルを地図上にマッピングするマッピング手段と、前記記事データ記憶手段を参照して、前記特定された地域と前記特定した記事内容とに関連した記事の情報を収集する関連記事収集手段と、を更に備え、前記マッピング手段は、前記収集した記事の数に応じたシンボルをマッピングすることを特徴とする。

　請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の情報処理装置において、前記マッピング手段が、前記記事データの情報量に応じて、前記シンボル内における前記記事データの配置位置を決定することを特徴とする。

　請求項８に記載の発明は、請求項６または請求項７に記載の情報処理装置において、前記記事内容特定手段が、前記記事内容のカテゴリを特定し、前記マッピング手段が、前記シンボルの態様を前記カテゴリ毎に変更することを特徴とする。

　請求項９に記載の発明は、請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置において、記事データ取得手段が、検索キーワードに関連した記事データを取得し、前記記事データが配信された配信時間情報を前記記事データから特定する配信時間情報特定手段と、前記マッピング手段が、前記検索キーワードに関連した記事データにおいて、前記配信時間情報が互いに異なる複数の前記記事データに対応するシンボル同士を、地図上で可視的に関連付けるための可視化情報をマッピングすることを特徴とする。

　請求項１０に記載の発明は、情報処理装置が情報処理をする情報処理方法において、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて地域語記憶手段に記憶する地域語記憶ステップと、記事データを取得する記事データ取得ステップと、前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定ステップと、前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果ステップと、前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定ステップと、を有し、前記地域特定ステップにおいて、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする。

　請求項１１に記載の発明は、コンピュータに、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶する地域語記憶手段、記事データを取得する記事データ取得手段、前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段、前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段、前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段、および、前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段として機能させ、前記地域特定手段が、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする。

　請求項１２に記載の発明は、コンピュータに、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶する地域語記憶手段、記事データを取得する記事データ取得手段、前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段、前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段、前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段、および、前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段として機能させ、前記地域特定手段が、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする情報処理プログラムを記録する。

　本発明によれば、記事データから特徴語を抽出し、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶したデータベースに地域語として記憶されていない特徴語を、抽出した特徴語の中から特定し、特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得し、検索結果に基づき記事データに関連した地域を特定して地理情報を求めることにより、記事に出現した用語であって、データベースに存在しない語であっても、地域を特定することができる。

本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概要構成例を示す模式図である。 図１の情報処理サーバの概要の一例を示すブロック図である。 図２の地域語データベースのデータ構造の一例を示す模式図である。 図２の地域語データベースのデータ構造の一例を示す模式図である。 図２の地域語データベースのデータ構造の一例を示す模式図である。 図２の地域語データベースのデータ構造の一例を示す模式図である。 図２の地域語データベースのデータ構造の一例を示す模式図である。 図１の検索サーバの概要の一例を示すブロック図である。 図４の単語連想データベースのデータ構造の一例を示す模式図である。 図１の端末の概要構成の一例を示すブロック図である。 図１の情報処理サーバが地域を特定する第１実施形態の動作例を示すフローチャートである。 図１の情報処理サーバが記事データをマッピングする動作例を示すフローチャートである。 情報処理サーバが取得する記事データの一例を示す模式図である。 抽出された地域語の頻度の一例を示す模式図である。 図１の情報処理サーバのデータベースに構築されるテーブルの一例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。 図１の端末に表示される記事データに対応するシンボルの一例を示す模式図である。 図１の端末に表示される記事データに対応するシンボルの一例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。 情報処理サーバが取得する記事データの変形例を示す模式図である。 情報処理サーバが取得する記事データの変形例を示す模式図である。 記事から抽出された特徴語の関連の一例を示す模式図である。 図１の情報処理サーバの動作の変形例を示すフローチャートである。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の変形例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の変形例を示す模式図である。 図１の情報処理サーバの第２実施形態の動作例を示すフローチャートである。 図１の情報処理サーバのデータベースに構築されるテーブルの一例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。 可視化情報の第１変形例を示す模式図である。 可視化情報の第２変形例を示す模式図である。 図１の端末に表示されるウィンドウ画面の変形例を示す模式図である。

　以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。

［１．情報処理システムの構成および機能概要］

　まず、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概要について、図１を用いて説明する。

　図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の概要構成例を示す模式図である。

　図１に示すように、情報処理システム１は、例えば、ニュース配信サイト５等から記事データを取得し、記事データに関する地域を特定する情報処理サーバ（情報処理装置の一例）１０と、記事データに関する地域を特定するための検索データベースを有する検索サーバ２０（検索装置の一例）と、情報処理サーバ１０によりまとめられた記事データを閲覧するユーザの端末３０と、を備えている。

　情報処理サーバ１０と、検索サーバ２０とは、ローカルエリアネットワーク等により接続され、相互にデータの送受信が可能になっていて、サーバシステム７を構成している。そして、サーバシステム７と、複数の端末３０とは、ネットワーク３により接続され、通信プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ）により、データの送受信が可能になっている。なお、ネットワーク３は、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、および、ゲートウェイ等により構築されている。なお、情報処理サーバ１０は、ローカルエリアネットワーク等により、ショッピングサイトを管理するショッピングサーバ（図示せず）と接続されていてもよい。

　情報処理サーバ１０は、ニュース配信サイト５等から取得した記事データに含まれる地名やランドマーク等の特徴語を抽出し、記事データに関連した地域を特定する。そして、情報処理サーバ１０は、特定した地域に関する地理情報に基づき、記事データに対応するシンボルを地図上にマッピングしたＷｅｂページを端末３０に提供する。ここで、地理情報とは、地域名、ランドマークのような地域関連用語、住所、郵便番号のようなコード、緯度経度等の地域に関連する情報である。

［２．サーバ等の構成および機能］
（２．１　情報処理サーバ１０の構成および機能）
　次に、情報処理サーバ１０の構成および機能について、図２を用いて説明する。

　図２は、情報処理サーバ１０の概要の一例を示すブロック図である。

　図２に示すように、コンピュータとして機能する情報処理サーバ１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入出力インターフェース部１３と、システム制御部１４を備えている。そして、システム制御部１４と入出力インターフェース部１３とは、システムバス１５を介して接続されている。

　通信部１１は、ネットワーク３に接続してニュース配信サイト５および端末３０等との通信状態を制御し、さらに、ローカルエリアネットワークに接続して、ローカルエリアネットワーク上の検索サーバ２０等とデータの送受信を行う。

　記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ等により構成されており、オペレーティングシステムおよびサーバプログラムや、端末３０等にダウンロードして実行させるプログラム等の各種プログラムや、データ等を記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワーク３を介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。また、記憶部１２には、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）等のマークアップ言語等により記述されたＷｅｂページのファイル等が記憶されている。

　また、記憶部１２は、ニュース配信サイト５等から取得した記事データ等を記憶する記事データベース（以下「記事ＤＢ」とする。）１２ａや、地名やランドマーク等の地域語および地域関連語が地域毎に記憶された地域語データベース（以下「地域語ＤＢ」とする。）１２ｂや、地図に関する情報を記憶するマップデータベース（以下「マップＤＢ」とする。）１２ｃや、ユーザ情報を記憶するユーザ情報データベース（以下「ユーザ情報ＤＢ」とする。）１２ｄ、記事データ同士を地図上で可視的に関連付けるための可視化情報を記憶する可視化情報データベース（以下「可視化情報ＤＢ」とする。）１２ｅ等を有している。

　記事データ記憶手段の一例である記事ＤＢ１２ａには、例えば、取得した記事データと共に、記事データに関連した記事内容、カテゴリ、配信時間情報、および、地理情報が記事ＩＤに関連付けられ記憶されている。また、記事ＤＢ１２ａには、記事内容や記事のカテゴリを特定するためのキーワードも記憶されている。また、記事ＤＢ１２ａには、特定した地域に関する地理情報毎かつ記事内容毎や、特定した地域毎かつカテゴリ毎に記事数をカウントした記事数テーブルが記憶されている。さらに、記事ＤＢ１２ａには、ニュース記事検索のため、ニュース配信サイト５等から取得した記事データからインデクサーにより生成されたインデックス情報や、スニペット等が記憶されている。また、記事ＤＢ１２ａには、検索された記事データに関して、記事データの位置情報や配信時間情報に基づきグループ化するためのテーブルが記憶されている。

　地域語記憶手段の一例である地域語ＤＢ１２ｂには、図３Ａから図３Ｅに示すように、都道府県名、市区町村名、郵便番号、住所名といった地域語や、ランドマーク名等の地域関連語が、その地域が示す経度・緯度の情報等の地理情報に関連付けて記憶されている。なお、地域語や地域関連用語は、地図上に対応する地名毎等の割り当てた地理コード（例えば、各地方公共団体に割り当てられた地方公共団体コード等）と関連付けて記憶されてもよい。

　図３Ａから図３Ｅに示すように、地域語ＤＢ１２ｂは、ランドマーク用のテーブル、都道府県名用のテーブル、市区町村名用のテーブル、郵便番号用のテーブル、番地名まで特定された住所用のテーブルを有している。そして、記事データから地域を特定する際に、記事データから抽出された特徴語の統計処理を行う際の重み付けがされている。例えば、図３Ａに示すようなランドマーク用のテーブルの場合、ランドマーク名に対して５倍の重みを与える。図３Ｂに示すような都道府県名用のテーブルの場合、都道府県名に対して１倍の重みを与える。図３Ｃに示すような市区町村名用のテーブルの場合、市区町村名に対して２倍の重みを与える。図３Ｄに示すような郵便番号用のテーブルの場合、郵便番号に対して３倍の重みを与える。図３Ｅに示すような番地名まで特定された住所用のテーブルの場合、特定された住所に対して４倍の重みを与える。これらの各テーブルに対する重みが、地域語ＤＢ１２ｂに記憶されている。なお、図３Ａに示すように、ランドマーク用のテーブルには、ランドマークが住所とも関連付けて記録されている。

　マップＤＢ１２ｃには、例えば、様々な縮尺の地図の画像データ共に、経度・緯度のデータ、郵便番号のデータ、住所のデータが記憶されている。

　ユーザ情報ＤＢ１２ｄには、会員登録されたユーザのユーザＩＤと、氏名と、住所と、出身地と、電話番号と、メールアドレスと、ユーザの性別や年齢といった属性情報が登録されている。また、ユーザ情報ＤＢ１２ｄには、ユーザＩＤをキーにして、各ユーザにおけるショッピングサイト等で購入した商品等の購買履歴が記憶されている。なお、購買履歴は、ローカルエリアネットワーク等を介して、ショッピングサーバから取得されるようにしてもよい。

　可視化情報ＤＢ１２ｅには、例えば、矢印（可視化情報の一例）の基本形態等が記憶されている。なお、この矢印の太さや、長さ、方向、形状、色、始点および終点の形状等が、記事の記事数や、収集された記事データの配信時間情報や、地図上の所定のエリアにおける人口データ等に基づき制御された変形タイプも記憶されている。

　入出力インターフェース部１３は、通信部１１および記憶部１２とシステム制御部１４との間のインターフェース処理である。

　システム制御部１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４ｃ等により構成されている。システム制御部１４は、ＣＰＵ１４ａがＲＯＭ１４ｂや記憶部１２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより、取得した記事データに対する処理を行う。

　また、システム制御部１４は、通信部１１を介して、ニュース配信サイト５から記事データの収集や、処理された記事データの端末３０への送信を行う。

（２．２　検索サーバ２０の構成および機能）
　次に、検索サーバ２０の構成および機能について、図に基づき説明する。
　図４は、検索サーバ２０の概要構成の一例を示すブロック図である。

　図４に示すように、検索サーバ２０は、通信部２１と、記憶部２２と、入出力インターフェース部２３と、システム制御部２４と、を備え、システム制御部２４と入出力インターフェース部２３とは、システムバス２５を介して接続されている。なお、検索サーバ２０の構成および機能は、情報処理サーバ１０の構成および機能とほぼ同じであるので、情報処理サーバ１０の各構成や各機能において、異なるところを中心に説明する。

　通信部２１は、ネットワーク３やローカルエリアネットワーク等を通して、情報処理サーバ１０等と通信状態を制御等するようになっている。

　記憶部２２には、検索データベース（以下「検索ＤＢ」とする。）２２ａや、単語連想データベース（以下「単語連想ＤＢ」とする。）２２ｂ等が構築されている。

　検索ＤＢ２２ａには、検索キーワードと関連したＷｅｂサイトの情報が記憶されている。例えば、ＷｅｂサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）情報や、検索のためのインデックス情報や検索結果のスニペット等が検索ＤＢ２２ａに記憶されている。

　単語連想ＤＢ２２ｂには、図５に示すように、単語間の関連に応じて単語間を連想付けた単語連想記憶データベースの一例として、単語間の関連度等に応じて、単語に対して関連する単語が記憶されている。関連語が複数ある場合、第１関連語、第２関連語等のように関連語が記憶される。

　システム制御部２４は、ＣＰＵ２４ａ、ＲＯＭ２４ｂ、ＲＡＭ２４ｃ等により構成されている。そして、システム制御部２４は、ＣＰＵ２４ａが、ＲＯＭ２４ｂや記憶部２２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより、情報処理サーバからの要求により検索等の処理を行う。

（２．３　端末３０の構成および機能）

　次に、端末３０の構成および機能について、図６を用いて説明する。
　図６は、端末３０の概要構成の一例を示すブロック図である。

　図６に示すように、コンピュータとして機能する端末３０は、例えば、パーソナルコンピュータや携帯型無線電話機やＰＤＡ等の携帯端末であり、通信部３１と、記憶部３２と、表示部３３と、操作部３４と、入出力インターフェース部３５と、システム制御部３６とを備えている。そして、システム制御部３６と入出力インターフェース部３５とは、システムバス３７を介して接続されている。

　通信部３１は、ネットワーク３を通して、情報処理サーバ１０等と通信を制御する。なお、端末３０が携帯型無線電話機の場合、ネットワーク３の移動体通信網に接続するために、通信部３１は、無線通信機能を有する。

　記憶部３２は、例えば、ハードディスクドライブ等からなり、オペレーティングシステム、Ｗｅｂブラウザプログラム等を記憶する。

　表示部３３は、例えば、液晶表示素子またはＥＬ（Electro Luminescence）素子等によって構成されている。表示部３３には、マウスの操作により移動するポインタや、情報処理サーバ１０から取得した、記事データが含まれるＷｅｂページ等が表示される。

　操作部３４は、例えば、キーボードおよびマウス等によって構成されている。操作部３４により、マップ上に配置された記事データに対応したシンボルが選択等される。

　入出力インターフェース部３５は、通信部３１および記憶部３２とシステム制御部３６とのインターフェースである。

　システム制御部３６は、例えば、ＣＰＵ３６ａと、ＲＯＭ３６ｂと、ＲＡＭ３６ｃとを有する。そして、システム制御部３６は、ＣＰＵ３６ａが、ＲＯＭ３６ｂや、ＲＡＭ３６ｃや、記憶部３２に記憶された各種プログラムを読み出して実行する場合や、Ｗｅｂページのスクリプトを実行することにより、情報処理サーバ１０から取得したＷｅｂページを表示部３３に表示させる。

［３．情報処理システムの第１実施形態の動作］
　次に、情報処理システム１の第１実施形態の動作について図７から図１４を用いて説明する。

（３．１　地域の特定）
　まず、地域語ＤＢ１２ｂに存在しない新しいランドマーク等の地域を特定し、地域語ＤＢ１２ｂに登録する情報処理について図７を用いて説明する。
　図７は、情報処理サーバ１０が地域を特定する動作例を示すフローチャートである。

　図７に示すように、情報処理サーバ１０は、記事データを取得する（ステップＳ１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データ取得手段の一例として、ニュース配信サイト５から通信部１１を介して、ニュース配信サイトに掲載されている記事データの文章等を取得する。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ニュース配信サイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）情報に基づき、ニュース配信サイトにアクセスして記事データを取得する。なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事を特定するために、記事データに記事ＩＤを付して記事ＤＢ１２ａに記憶する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データから特徴語を抽出する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データの文章に対して形態素解析や構文解析等をして、地域語や地域関連語の候補として、名詞等の特徴語を抽出する。このとき、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、抽出した特徴語の数をカウントする。このように情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段の一例として機能する。

　次に、情報処理サーバ１０は、抽出した特徴語が地域語ＤＢ１２ｂに存在するか否かを判定する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語ＤＢ１２ｂのランドマーク用のテーブル、都道府県名用のテーブル、市区町村名用のテーブル、郵便番号用のテーブル、番地名まで特定された住所用のテーブルを参照して、抽出した特徴語が、地域語ＤＢ１２ｂに登録されている地域語等に該当するか判定を行う。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語または地域関連語として地域語ＤＢ１２ｂに記憶されていない特徴語を特定する。例えば、「○○ツリー」というランドマークが建築中であり、「○○ツリー」が地域語ＤＢ１２ｂに存在しない場合である。このように情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段の一例として機能する。

　抽出した特徴語が地域語ＤＢ１２ｂに存在しない場合（ステップＳ３；ＮＯ）、情報処理サーバ１０は、特徴語に基づき検索する（ステップＳ４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、特定された特徴語に対してＷｅｂ検索を行う要求を検索サーバ２０に対して行う。

　次に、情報処理サーバ１０は、検索結果より検索結果特徴語を抽出する（ステップＳ５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、検索サーバ２０から、スニペット等の検索結果を取得する。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、検索結果から、ステップＳ２のように形態素解析等を行い、検索結果特徴語を抽出する。このように情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段の一例として機能する。

　次に、情報処理サーバ１０は、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、検索結果特徴語から地域を特定する（ステップＳ６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、地域語や地域関連語である検索結果特徴語を抽出する。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、抽出した検索結果特徴語の中で、出現頻度に応じて地域を特定したり、地域語ＤＢ１２ｂのランドマーク用のテーブル等の各テーブルに割り当てられた重みを考慮して地域を特定したりする。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、特定した地域の緯度経度（地理情報の一例）を求める。このように情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、検索結果手段の検索結果に基づき、記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、検索結果手段の検索結果より検索結果特徴語を抽出する特徴語抽出手段、および、地域語記憶手段を参照して、検索結果特徴語から地域を特定して地理情報を求める地域特定手段の一例として機能する。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、算出した出現頻度と重み付けの値とに基づき地域を特定して地理情報を求める地域特定手段の一例として機能する。なお、地域の特定の仕方の詳細については後述する。

　次に、情報処理サーバ１０は、特定された地域と関連付けて特徴語を地域関連語として記憶する（ステップＳ７）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語ＤＢ１２ｂのランドマーク用のテーブルに、特定した地域の緯度・経度や住所等の地理情報と関連付けて記憶する。例えば、「○○ツリー」という新しいランドマーク（地域関連語の一例）が、緯度経度や住所に関連付けて地域語ＤＢ１２ｂに登録される。このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、特定された地域と関連付けて、特定された特徴語を、地域語として地域語記憶手段に、記憶する地域特定手段の一例として機能する。

　ステップＳ７の後、または、抽出した特徴語が地域語ＤＢ１２ｂに存在する場合（ステップＳ３；ＹＥＳ）の場合、情報処理サーバ１０は、抽出した全ての特徴語に対して、処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ８）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、抽出した特徴語の数（カウント数）から、１ずつマイナスして、ゼロになったならば（ステップＳ８；ＮＯ）、処理を終了する。カウント数がゼロでない場合（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ステップＳ３に戻り、次の特徴語に対する処理を行う。

（３．２　マッピングのための記事データの取得）
　次に、記事データを収集し、記事データが示す地域を特定して、図式化するために必要な処理について図８から図１１を用いて説明する。

　図８は、情報処理サーバ１０が記事データをマッピングする動作例を示すフローチャートである。図９は、情報処理サーバ１０が取得する記事データの一例を示す模式図である。図１０は、抽出された地域語の頻度の一例を示す模式図である。図１１は、情報処理サーバ１０のデータベースに構築されるテーブルの一例を示す模式図である。

　まず、ステップＳ１１からステップＳ１８において、記事データをニュース配信サイト５等から取得し、記事ＤＢ１２ａに記事データ等を記憶するまでの動作について説明する。

　情報処理サーバ１０は、記事データを取得する（ステップＳ１１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ１と同様の処理により、図９に示すような記事データを取得する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事内容を特定する（ステップＳ１２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事内容特定手段の一例として、形態素解析をして、記事データの文章から特徴語を抽出し、特徴語と、記事ＤＢ１２ａに記憶されている記事内容を特定するためのキーワードとの照合を行い、記事内容を特定する。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データの中に、”ホームラン”、”バッター”等の野球に関する特徴語がある場合、”野球”の記事内容であると特定する。なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、既存の文章要約のアルゴリズム等により、記事内容を特定してもよい。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事カテゴリを特定する（ステップＳ１３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事内容特定手段の一例として、記事ＤＢ１２ａを参照して、特定された記事内容が属するカテゴリを特定する。例えば、記事内容が”野球”ならば、カテゴリは”スポーツ”である。なお、通常、ニュース配信サイトにおいては、ニュース記事が”国際”、”スポーツ”等のようにカテゴリに分けられており、ニュース配信サイトにおける、どのカテゴリから記事データを取得したかにより、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事カテゴリを特定してもよい。例えば、ニュース配信サイトによっては、ＵＲＬ情報の中にカテゴリの情報があるので、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データがあったＵＲＬ情報に基づき、記事カテゴリを特定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データの情報量を求める（ステップＳ１４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事の長さに対応する記事データのデータ量や、文章の字数や単語数等により、記事データの情報量を求める。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、形態素解析や構文解析等により、記事データの文章における名詞の数、形容詞の数、副詞の数を求め、これらの品詞の数に基づき記事データの情報量を求めてもよい。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データから地域語を抽出する（ステップＳ１５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ２と同様に特徴語を抽出し、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、取得した記事データから地理情報の一例として地名やランドマークを抽出する。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データの中に、”○○ツリー”、”東京”、”△タワー”、”都内ホテル”、”▽▽区”、”○△会社”といった地域語、地域関連語を抽出する。なお、地域語ＤＢ１２ｂに存在しない特徴語の場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ４からステップＳ７を経て、地域関連語として抽出してもよい。

　次に、情報処理サーバ１０は、地域語および地域関連語から記事データに関する地域を特定する（ステップＳ１６）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データにおいて抽出した地理情報の出現頻度を算出する。図１０に示すように、抽出した地域語および地域関連語のヒストグラムを求める。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、算出した出現頻度に基づき、地域を特定する。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事おいて一番多くカウントした「○○ツリー」を求め。次に、地域語ＤＢ１２ｂのランドマーク用のテーブル等を参照して、記事を地図上にマッピングするのに必要な「○○ツリー」の緯度・経度を求める。繰り返し記事データ中に出現する地理情報は、記事データを特定する地理情報である確率が高い。

　なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域に対応する地理コードのような地理情報を求めてもよい。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、地域関連語”△△ドーム”が存在する地方公共団体の地方公共団体コードを地理コードとして決定する。また、”○△会社”の場合は、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、本社の所在地を地理情報として特定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、特定した記事内容と、特定したカテゴリと、特定した地域とに関連付けて記事データを記憶する（ステップＳ１７）。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データ記憶手段の一例として、取得した記事データに関連付けて、特定した記事内容”野球”と、特定したカテゴリ”スポーツ”と、特定した地域語”東京都△△区”の緯度・経度、および地理コードとを記事ＤＢ１２ａに記憶する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事内容および地理情報に関連した記事の記事数をカウントする（ステップＳ１８）。具体的には、図１１に示すように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、関連記事収集手段の一例として、記事ＤＢ１２ａに構築されたテーブル１２ｔにおいて、取得した記事データの地理コード、かつ、記事内容に対応するカウンタを１つ増加させる。このとき、図１１に示すように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、カウンタをカテゴリに対しても関連付けておく。このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、テーブル１２ｔにおいてカウント数を増やすことにより、特定された地理情報かつ記事内容に関連した記事の情報を収集する。

　なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、特定された地域かつ記事内容に関連した記事の一例として、取得した記事の内容等が類似の記事の情報を収集してもよい。類似の記事の一例として、カテゴリが同じ記事、カテゴリが近い記事、地理的に近い位置の記事等が挙げられる。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、類似の記事の数をカウントしてもよい。

（３．３　記事データの表示）
　次に、ステップＳ２０からステップＳ２４において、端末３０の表示部３３に表示させるためのＷｅｂページ（ウィンドウ画面）の生成の動作について図１２から図１６を用いて説明する。

　図１２は、端末３０に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。図１３は、端末３０に表示される記事データに対応するシンボルの一例を示す模式図である。図１４は、端末３０に表示される記事データに対応するシンボルの一例を示す模式図である。図１５および図１６は、端末３０に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。

　図８に示すように、情報処理サーバ１０は、地図情報を取得する（ステップＳ２０）。例えば、図１２に示すように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、マップＤＢ１２ｃから、日本の地図情報４１を取得する。

　次に、情報処理サーバ１０は、各カテゴリおよび地域における記事数に応じてシンボルの大きさを設定する（ステップＳ２１）。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、マッピング手段の一例として、記事ＤＢ１２ａに構築されたテーブル１２ｔを参照し、例えば、都道府県単位で各県に属する地理コード、および、各カテゴリに属する記事内容のカウント数を集計して記事数を求め、図１２に示すようにマッピングする各シンボル５０の大きさを設定する。このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ１８（関連記事収集手段）の結果に応じてシンボルの大きさを制御して表示させる。

　次に、情報処理サーバ１０はカテゴリによるシンボルの色を設定する（ステップＳ２２）。図１２において色に対応したハッチング線で示すよう、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、各シンボル５０のカテゴリに従い配色を設定する。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図１２に示すように、カテゴリ欄４２におけるシンボルの凡例の配色も設定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データの情報量に基づき、シンボル内における記事データの配置位置を決定する（ステップＳ２３）。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図１３に示すように、例えば、シンボル５０を記事数に応じて同心円状の領域５０ａ、５０ｂ、５０ｃ等に分けて、中心部の領域５０ａには、情報量が少ない記事データを対応させる。外側の領域５０ｂ、５０ｃには、図１４のバルーン５５に示すように、より情報量が多い記事データを順次対応させる。

　また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図１３および図１４に示すように、端末３０の操作部３４により操作されるポインタ４５が、各領域５０ａ、５０ｂ、５０ｃに重なったとき、記事データの文書がバルーン５５の中に表示されるようにＷｅｂページ等を設定する。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、各領域５０ａ、５０ｂ、５０ｃが操作部３４によりクリックされると、詳細な記事データや記事データに関するリンク先が表示されるようにＷｅｂページ等を設定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データに対応するシンボルを地図上にマッピングしたＷｅｂページを生成する（ステップＳ２４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、マッピング手段の一例として、図１２に示すように、日本の地図情報４１の上に、記事データに対応するシンボル５０をマッピングしたＷｅｂページ４０を生成する。

　また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図１５に示すように、日本の地図情報の中の他のエリア４１Ｂに関するＷｅｂページ４０Ｂも作成する。この場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、表示させるエリアに含まれる地理コードに基づき、テーブル１２ｔを有する記事ＤＢ１２ａを参照して、記事データや、各カテゴリの記事数等に関する情報を集計する。

　さらに、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、Ｗｅｂページ４０Ｂにおけるカテゴリ欄４２Ｂの特定のカテゴリがクリックされると、図１６に示すように、”野球”、”サッカー”等の記事内容毎のシンボル５０が表示させるように、テーブル１２ｔを有する記事ＤＢ１２ａを参照してＷｅｂページ４０Ｃを生成する。ここで、Ｗｅｂページ４０Ｃには、記事内容欄４２Ｃが表示される。なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図１５や図１６に示すように、記事の要約欄４４Ｂ、４４Ｃを表示するようにＷｅｂページを生成してもよい。

　そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、端末３０の要求に応じ、通信部１１を介してＷｅｂページ４０に関する情報を端末３０に送信する。

　次に、Ｗｅｂページ４０に関する情報を、通信部３１を介して受信した端末３０のシステム制御部３６は、表示部３３にＷｅｂページ４０、４０Ｂ、４０Ｃ等を表示させる。

　以上、本実施形態によれば、記事データから特徴語を抽出し、地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶した地域語ＤＢ１２ｂに地域語として記憶されていない特徴語を、抽出した特徴語の中から特定し、特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得し、検索結果に基づき記事データに関連した地域を特定して地理情報を求め、特定された地域と関連付けて、特定された特徴語を、地域語として地域語ＤＢ１２ｂに記憶することにより、記事に出現した用語であって、地域語ＤＢ１２ｂに存在しない語であっても、地域を特定することができる。

　また、検索結果より検索結果特徴語を抽出し、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、検索結果特徴語から地域を特定する場合、ウェブサイト等の情報から地域名を特定できる特徴語を幅広く収集して利用することにより、地域を特定する精度を向上させることができる。

　また、取得した記事データの記事内容および記事データに関する地理情報を特定し、記事データに対応するシンボル５０であって、特定された地理情報かつ記事内容に関連した記事の情報に応じた大きさのシンボル５０を、特定した地理情報に基づき地図上にマッピングして表示させる場合、ユーザの利便性を向上させるように、記事データを可視化することができる。また、特定された地理情報かつ記事内容に関連した記事の情報に応じた大きさのシンボル５０により、関連した記事が地図上のどこに多く現れているかをユーザが認識しやすくなる。

　また、図１３および図１４に示すように、記事データの情報量に応じて、シンボル５０内における記事データの配置位置を決定する場合、記事の長さ等に応じて、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザに記事データを分かりやすく提供することができる。特に、シンボル５０の中心部の領域５０ａに記事の長さが短い記事を配置する場合、短い記事は端的に客観的な事実のみに基づいた記事が多いため、シンボル５０の領域５０ａをクリックされることにより、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、日付、人物、場所、公に明らかになっている事実等の客観的な事実の記事をユーザに提供できる。

　また、記事内容のカテゴリを特定し、シンボル５０の態様をカテゴリ毎に設定する場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、シンボル５０の態様により、カテゴリが分かりやすくなり、ユーザが選択しやすい記事データの表示を提供できる。

　また、記事データにおける地理情報の出現頻度に基づき地理情報を特定する場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、雑音の地理情報に影響されにくく、精度よく地理情報を特定できる。

　また、特定された地理情報かつ記事内容に関連した記事の記事数をテーブル１２ｔにおいてカウントし、記事数に応じてシンボルの大きさを制御して表示させる場合、容易に記事数をカウントできる。また、地図上のどこに関連した記事が多く現れているかを、ユーザが認識しやすくなる。

　次に、ステップＳ６およびステップＳ１６における地域の特定の変形例について図１７から図１９を用いて説明する。

　記事データから抽出した地域語および地域関連用語の頻度が同じであった場合でも地域が特定できるように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地域語ＤＢ１２ｂに記憶されている各テーブルの重みに応じて、地域語および地域関連用語の頻度に対して重み付けを行う。”△タワー”は、ランドマークであるので、重みが５倍であり、スコアが”５”となる。一方、”△○県”および”△▽県”は、都道府県名であるので、重みが１倍で、スコアは「１」となる。そして、配信された記事から「△タワー」一番多くカウントしたことになり、配信した記事をマッピングする位置情報として、ランドマーク用のテーブルを参照して”△タワー”に対応する緯度、経度が特定される。

　次の変形例として、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、特徴語、地域語および地域関連用語に対してｔｆ－idf（Term Frequency－Inverse Document Frequency）を適用してもよい。例えば、図１７に示すような記事の場合、段落Ａが、記事の主要部である場合、段落Ａのみの情報を有する記事が１００件ほど配信され、段落Ａ+段落Ｂの情報を有する記事が２０件ほど配信されたとする。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ｔｆ－idfを適用することにより、各地域語および地域関連用語に対してスコアを求める。例えば、”△タワー”の出現頻度が”４”で、”○▽市”の出現頻度が”１”でも、”○▽市”のスコアが、”△タワー”のスコアよりも高くなり、”○▽市”が記事の地域として特定される。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データを”○▽市”の緯度・経度にマッピングする。この場合、配信された記事から、出現が希少の地名にマッピングすることができる。一方、段落Ａのみの情報を有する記事が２０件ほど配信され、段落Ａ+段落Ｂの情報を有する記事が１００件ほど配信されたとする。この場合、ｔｆ－ｉｄｆを適用することで、”△タワー”のスコアが”○▽市”のスコアよりも高くなることもある。

　このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記事データにおいて抽出した特徴語の出現頻度を算出し、当該算出した出現頻度に基づき地域を特定する場合、地域を特定する精度を向上させることができる。

　次の変形例として、図１８に示すように、記事中に”●●●●さん”のように、固有名詞（人名）が含まれている場合は、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、”品川区ｘｘｘ”という詳細な地域のレベルではなく、”品川区”という大まかな地域を特定する。さらに、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事中を”▼▼▼店を”東京都品川区”に、”品川区ｘｘｘ”を ”品川区ｘｘｘ”に置き換え、記事をマッピングする緯度、経度を”東京都品川区”に対応する緯度、経度にする。この場合、固有名詞が含まれている記事が、より正確にかつ詳細にマッピングされるのを防ぐことができる。

　ここで、異なる場所に同一の地名が存在する場合の地域を特定する処理について説明する。

　同じ記事内にある他の地域名や地域関連語から、地域を特定する。例えば、”大手町”という地域名は、東京都と愛媛県とにあるので、”大手町”が抽出された場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データ内の他の地域語、地域関連用語等の地理情報を参照して、東京都に関連する地名やランドマーク等であれば、”東京の大手町”と特定する。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、特定する際に、ステップＳ１６で示したように、記事データが示す地域を特定する。

　または、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データ内の特徴語同士の関連を求め、特定した特徴語の一例として”大手町”を中心として特徴語を関連させる。なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、形態素解析をして、記事内のおける特徴語間の文字数の距離等や、検索サーバ２０の単語連想ＤＢ２２ｂにより、”大手町”を中心として特徴語や、その他の単語を関連させる。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、”大手町”を中心した関連先の単語の中で、地域名か地域関連語を検索して、記事を示す地域を特定する。

　このように特定された特徴語を中心とする関連する単語を複数検索し、関連する単語より地域を特定する場合、関連する単語より地名を割り出すことにより、地域を特定する精度を向上させることができる。なお、図１９に示すように、”大手町”を中心した関連先の単語を示したグラフを端末３０の表示部３３に表示させて、特定された地域が正しいか否かをユーザに判断させて、入力を受け付けてもよい。ユーザによる判断を反映して、記事が示す地域が特定される。

　次に、動作の変形例について、図２０および図２１を用いて説明する。なお、この変形例は、ステップＳ２０以降の記事データの表示に関する動作の変形例であり、ステップＳ１１からステップＳ１８の説明は省略する。

　図２０は、情報処理サーバ１０の動作の変形例を示すフローチャートである。図２１は、端末３０に表示されるウィンドウ画面の変形例を示す模式図である。

　図２０に示すように、情報処理サーバ１０は、ユーザ情報を取得する（ステップＳ３０）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ情報ＤＢ１２ｄ等から、ショッピングサイト等のログインしているユーザのユーザＩＤに基づき、ユーザの氏名と、住所と、出身地と、ユーザの性別と、年齢と、購買履歴等とを取得する。

　次に、情報処理サーバ１０は、ユーザ情報に基づき、地図情報を取得する（ステップＳ３１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ情報の住所や出身地等のユーザ地理情報に基づき、マップＤＢ１２ｃから地図情報を取得する。

　次に、ステップＳ２２のように、情報処理サーバ１０は、各カテゴリおよび地域における記事数によりシンボルの大きさを設定する（ステップＳ３２）。

　次に、情報処理サーバ１０は、ユーザ情報のユーザ地理情報に応じて、ローカルニュースに対応するシンボルを強調する（ステップＳ３３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ情報のユーザ住所や出身地に応じて、ローカルニュースに対応するシンボルを強調する。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ住所等のエリアにマッピングされたシンボル５１が他のシンボルと重なっている場合、図２１に示すように、シンボル５１を表示上一番上に表示させることによりシンボルを強調させる。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザの出身地等のエリアにマッピングされたシンボル５２の形状を変えることによりシンボルを強調させる。

　次に、情報処理サーバ１０は、ユーザ情報に基づき、ユーザが関心を示しそうな記事内容のシンボルを強調する（ステップＳ３４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ情報ＤＢ１２ｄ等からユーザの年齢や購買履歴等のユーザ情報からユーザが関心を示しそうな記事内容やカテゴリを特定する。そして、例えば、ユーザがスポーツに関心がある場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、スポーツを示すシンボルを、一番目に付きやすい、シンボルの色やパターンに等に変更する。図２１に示すように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、カテゴリ欄４２におけるシンボル４２ａとシンボル４２ｂの凡例の配色を交換し、地図上におけるシンボル５１とシンボル５３との配色を交換する。なお、これらシンボルの強調表示はシンボルを点滅させる等、シンボルが何らかの方法で強調されればよい。

　次に、ステップＳ２４のように、情報処理サーバ１０は、記事データに対応するシンボルを地図上にマッピングしたＷｅｂページを生成する（ステップＳ３５）。

　以上のように、ユーザ情報のユーザ住所に関連した地域にマッピングされているシンボル５０、５１、５２の表示を設定する場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ毎に分かりやすくカスタマイズされた記事データの表示を提供できる。

　また、ユーザ情報を取得し、ユーザ情報に応じてシンボル５０、５３の表示を設定する場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ毎に分かりやすくカスタマイズされた記事データの表示を提供できる。また、自分の住居地等に関する記事を把握できる。さらに、過去の記事を累積してシンボルの中に対応付けて表示させる場合、過去にさかのぼり、記事を把握できる。

　なお、情報処理サーバ１０は、マッピング手段の一例として、ユーザ情報に応じて、記事をマッピングする地図の表示スケールを設定してもよい。図２２に示すように、ユーザ情報のうちユーザ住所や出身地等のユーザ地理情報に応じて、例えば出身地のエリアのマップの表示スケールを地図情報６１のように拡大して、Ｗｅｂページ６０を生成する。この場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザ毎に分かりやすくカスタマイズされた記事データの表示を提供できる。

　また、記事の配信元がＣ地方の新聞社であって、記事内にＸ地方を含む周辺の地域名や地域関連語がある場合、記事をＸ地方に関連付けてもよい。

　なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ４１において、検索キーワードに基づき記事データを検索した結果を、記事データとして取得し、ステップＳ４２からステップＳ４６の処理を行い、ステップＳ４９以降の処理を行ってもよい。また、記事データは、配信社が発信するニュースの記事以外でも、一般ユーザがブログやツイッター等において、特定の分野の出来事を記載した情報でもよい。

　また、カテゴリ毎でまとめてシンボルを出す代わりに、記事１つをシンボルとして、地図上にマッピングしてもよい。

　また、地図を表示させる地域によって、地図の縮尺を変更してもよい。東京などの記事が多い地域は、縮尺を大きくして拡大した地域が表示され、逆に記事が少ない地域は、縮尺を小さくして広域が表示されてもよい。

　シンボルの大きさに関して、東京地区等、記事が多い地域は、記事の数に応じたシンボルの大きさの変化を緩やかにしてもよい。また、記事のカテゴリの種類によって、記事数に対するシンボルの大きさを調節してもよい。例えば、記事の多いカテゴリは、シンボルが小さめで、記事数に応じたシンボルの大きさの変化を緩やかにしてもよい。また、表示させる地域の人口に応じて、記事数に応じたシンボルの大きさを調節してもよい。例えば、人口が多い地域は、記事数に応じたシンボルの大きさの変化を緩やかにしてもよい。

　また、各地域で、全記事中の各カテゴリの数（例えば、全記事数に対するスポーツに関する記事の割合）が表示されてもよい。

［４．情報処理システムの第２実施形態の動作］
　次に、情報処理システム１における第２実施形態の動作について図２３から図２６を用いて説明する。なお、前記第１実施形態と同一または対応する部分には、同一の符号を用いて説明する。その他の実施形態および変形例も同様とする。

　図２３は、情報処理サーバ１０の動作例を示すフローチャートである。図２４は、情報処理サーバ１０の記事ＤＢ１２ａに構築されるテーブルの一例を示す模式図である。図２５は、端末３０に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。図２６は、端末３０に表示されるウィンドウ画面の一例を示す模式図である。

（４．１　記事データの記憶）
　まず、ステップＳ４１からステップＳ４６において、記事データをニュース配信サイト５等から取得し、記事ＤＢ１２ａに記事データ等を記憶するまでの動作について説明する。

　まず、図２３に示すように、情報処理サーバ１０は、記事データを取得する（ステップＳ４１）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ１のように、記事データの文章等を取得する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データの情報量等を求める（ステップＳ４２）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ１４のように、記事データの情報量を求める。そして、端末３０からの検索キーワードによりニュース記事を検索するために、インデクサーによりインデックス情報や、スニペット等を生成し、記事ＩＤに関連付けて記事ＤＢ１２ａに記憶する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データから地域を特定する（ステップＳ４３）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ１５のように、記事データから地域語を抽出し、ステップＳ１６のように抽出した地域語から記事データが示す地域を特定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、特定された地域から地図上の位置に関する位置情報の設定する（ステップＳ４４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、位置情報特定手段の一例として、地域語ＤＢ１２ｂを参照して、特定した地域の緯度経度情報や地理コードに基づき、地図上の位置に関する位置情報を設定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、記事データの配信時間情報を特定する（ステップＳ４５）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データに含まれる記事の配信時間や記事データがアップロードされた時間等により、記事データの配信時間情報を特定する。

　次に、情報処理サーバ１０は、特定した位置情報と、特定した配信時間情報とに関連付けて記事データを記憶する（ステップＳ４６）。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データ記憶手段の一例として、取得した記事データの記事ＩＤに関連付けて、抽出した地域語”東京都△△区”の地理コードと、特定した配信時間情報と、記事データの情報量等とを、記事ＤＢ１２ａに記憶する。

（４．２　記事データの検索およびグループ化）
　次に、ステップＳ４７からステップＳ５０において、検索キーワードに基づき適合する記事データを検索し、記事データの位置情報および配信時間情報に基づき、記事データをグループ化する動作について説明する。

　まず、情報処理サーバ１０は、検索キーワードを取得する（ステップＳ４７）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、端末３０のユーザが入力した検索キーワード（例えば”△○▽”）を端末３０から通信部１１を介して受信して取得する。

　次に、情報処理サーバ１０は、検索キーワードに基づき記事データを検索する（ステップＳ４８）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事ＤＢ１２ａを参照して、検索キーワードに適合する記事データを検索して、該当する記事データを収集する。

　次に、情報処理サーバ１０は、配信時間が互いに時間的に近い記事データであって、位置情報が示す位置が地理的に近い記事データをグルーピングする（ステップＳ４９）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事が配信された配信時間が互いに近い記事（例えば、同日に配信された記事や、３月５日～３月６日ように連日に配信された記事）であって、所定のエリアに属する地理コードの記事（特定の位置情報に関連した記事の一例）をグルーピングする。さらに具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図２４に示すように、テーブル１２ｓにおいて、検索した記事データを配信時間情報の順に並べ、同一のエリアに属する地理コードを有する記事データにグループ番号を割り当てる。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、配信時間情報が互いに異なる複数の記事データの位置情報に基づき、記事データをグループ化するグループ化手段の一例として機能する。

　次に、情報処理サーバ１０は、グループに含まれる記事数を算出する（ステップＳ５０）。具体的には、図２４に示すように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事数算出手段の一例として、記事ＤＢ１２ａに構築されたテーブル１２ｓを参照して、同じグループ番号の記事の記事数を算出する。

（４．３　記事データの表示）
　次に、ステップＳ５１からステップＳ５４において、端末３０の表示部３３に表示させるためのＷｅｂページ（ウィンドウ画面）の生成の動作について説明する。

　情報処理サーバ１０は、記事データに対応するシンボルの大きさをグループの記事数に応じて設定する（ステップＳ５１）。具体的には、まず、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図２５に示すように、マップＤＢ１２ｃから、日本の地図情報７１を取得する。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事ＤＢ１２ａに構築されたテーブル１２ｓを参照し集計した各グループの記事数に応じて、Ｗｅｂページ７０の地図情報７１上にマッピングする各シンボル８１、８２、８３の大きさを設定する。テーブル１２ｓにおいて、シンボル８１は、”グループ番号：００１”に対応し、シンボル８２は、”グループ番号：００２”に対応し、シンボル８３は、”グループ番号：００３”に対応する。なお、検索キーワードに適合する記事が属するニュースのカテゴリによりシンボルの色等を設定してもよい。

　次に、情報処理サーバ１０は、各記事データの情報量に基づきシンボル８１、８２、８３内における記事データの配置位置を決定する（ステップＳ５２）。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ステップＳ２３のように、記事データの配置位置を決定する

　次に、情報処理サーバ１０は、配信時間の時系列に従って、地図上の矢印を生成する（ステップＳ５３）。例えば、図２５に示すように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、まず、シンボル８１を、３月４日に配信された記事から生成する。そして、３月５日～３月７日に配信された記事からシンボル８２を生成する。

　そして、システム制御部１４は、地図情報７１上で可視的に関連付けるための可視化情報の一例として、矢印９０を生成する。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、例えば、シンボル８１およびシンボル８２の地図情報７１上における位置座標を算出し、算出した座標に基づき、矢印９０の長さ、および、矢印９０の方向を算出する。そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、シンボル８２およびシンボル８３の地図情報７１上における位置座標を算出し、算出した座標に基づき矢印９０の長さ、および、矢印９０の方向を算出する。

　ここで、シンボル８１、８２、８３等の地図情報７１上における位置は、シンボル８１、８２、８３等に対応する各記事データの位置情報（経度緯度情報、地理コード等）に基づき決定される。例えば、シンボル８１、８２、８３等の位置は、地理コードが示す住所の位置や、グループ化された各記事データの地理コードが示す住所の位置の平均や、グループが示す地図上のエリアの中心部等の所定の位置等に決定される。このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、可視化情報生成手段の一例として、記事が配信された配信時間情報が互いに異なる複数の記事データのグループであって、グループ内の記事データの位置情報からＷｅｂページ７０におけるグループの座標を決定する。そして、決定した座標に基づいて、グループの位置関係を、例えば、図２５に示した地図上で可視的に関連付けるための情報（矢印９０）を生成する。

　次に、情報処理サーバ１０は、矢印とシンボルとを地図上にマッピングしたＷｅｂページ７０を生成する（ステップＳ５４）。具体的には、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、図２５に示すように、表示期間に対応した配信時間情報の記事データに関して、日本の地図情報７１の上に、シンボル８１、８２、８３と、矢印９０とを、シンボル８１、８２、８３に対応する各記事データの位置情報に基づき、地図情報７１上にマッピングしたＷｅｂページ７０を生成する。なお、図２５に示すように、Ｗｅｂページ７０には、記事の日付と、検索キーワード”△○▽”とが、各シンボル８１、８２、８３の近傍に表示される。

　そして、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、端末３０の要求に応じ、通信部１１を介してＷｅｂページ７０に関する情報を端末３０に送信する。

　次に、Ｗｅｂページ７０に関する情報を、通信部３１を介して受信した端末３０のシステム制御部３６は、表示部３３にＷｅｂページ７０を表示させる。

　次に、図２６に示すように、所定期間内の配信時間情報に対応した記事データを表示させる表示期間が変更された場合、ステップＳ５３で、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、シンボル８４、８５、８６、８７と、矢印９０と、シンボル８４、８５、８６、８７に対応する各記事データの位置情報に基づき、地図情報７１上にマッピングしたＷｅｂページ７０を生成する。なお、シンボル８４、８５、８６、８７は、所定の日に最も記事数が多い地域とする。また、所定日に記事数が同数の場合、表示させる地域を１つの地域に限定してもよいし、複数個表示させてもよい。さらに、所定の日に記事があった地域すべてにシンボルを表示させてもよい。これらの場合、同じシンボルから複数の矢印９０が出てもよい。

　以上、本実施形態によれば、端末から検索キーワードを取得し、検索キーワードに関連した記事データを取得し、記事データが示す地域を特定し、特定された地域から地図上における位置に関する位置情報を特定し、記事データが配信された配信時間情報を記事データから設定し、設定した位置情報および配信時間情報に関連付けて記事データを記憶し、配信時間情報が互いに異なる複数の記事データ（例えば、シンボル８１が示す記事データおよびシンボル８２が示す記事データ）の位置情報が示す地図上の位置同士を、地図上で可視的に関連付けるための可視化情報（例えば、矢印９０）を生成し、可視化情報を地図と共に端末３０の表示部３３に表示させることにより、ニュース記事の情報の広がりや伝搬の様子を可視化し、ユーザの利便性を向上させることができる。また、ユーザは、Ｗｅｂページ７０の地図上において、検索キーワードに関連した記事の伝わり方、移動の様子と言った情報の伝搬の具合を見ることができる。また、可視化情報により、記事を介して検索キーワード（言葉）の広がりを、ユーザが把握することができる。

　次に、可視化情報の変形例について、図２７から図２９を用いて説明する。
　図２７から図２９は、可視化情報（矢印９０）の様々な変形例を示す模式図である。

　可視化情報の第１変形例は、図２７に示すように、可視化情報の一例の矢印９１の両端のシンボル８１、８２またはシンボル８２、８３の大きさ（記事数に対応）に応じて、矢印９１の形態を変更する場合である。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事数が少ないシンボル８１から、記事数の多いシンボル８２への矢印９１の場合、矢印９１の柄の基端部側を細くし、矢印９１の柄の先端部側を太くする。一方、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事数が多いシンボル８２から、記事数の少ないシンボル８３への矢印９１の場合、矢印９１の柄の基端部側を太くし、矢印９１の柄の先端部側を細くする。なお、図２７に示すように、記事数の増減に応じて、矢印９１の色等を変えてもよい。

　このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記事ＤＢ１２ａを参照して、特定の位置情報に関連した記事の記事数を算出し、記事数に基づき、矢印９１等の可視化情報を設定することで、ユーザは直感的に情報の広がりを認識しやすくなる。また、地図上のどこに関連した記事が多く配信されているかを、認識しやすくなる。

　可視化情報の第２変形例は、あるエリアに記事が、連日”３月５日～３月７日”のように、一定期間留まっている場合に、その滞在時間に応じて矢印の形態を変更する場合である。例えば、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、矢印の基端部の大きさを、記事の滞在時間に応じて変更させる。滞在時間は、各グループの記事データの配信時間情報に基づき決定される。例えば、テーブル１２ｓにおいて”グループ番号００２”の場合、配信時間情報より、記事の滞在時間は３日となる。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事の滞在時間に応じて、矢印の柄部の太さや、矢印の先端部の大きさを変更させてもよい。

　このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、記事データ記憶手段の一例であるテーブル１２ｓを参照して、地図上の所定のエリア（所定の範囲内）に属する位置に関連した位置情報を有する記事データを収集し、収集された記事データの配信時間情報に基づき、可視化情報を設定する場合、ユーザは、直感的に情報の広がりを把握することができる。特に、あるエリア内において、”３月５日～３月７日”の連日に記事の情報がある場合、そのエリアに何か有用な情報が存在する可能性があり、情報における地域の特異性を可視的に把握することができる。

　可視化情報の第３変形例は、第２変形例と第３変形例とを組み合わせた場合である。可視化情報の一例の矢印の基端部は、第３変形例の基端部に対応し、矢印の柄部と、矢印の先端部とは、第２変形例の矢印の柄部と先端部に対応する。この場合、ユーザは直感的に情報の量の広がりを認識しやすくなると共に、地域の特異性を把握することができる。

　可視化情報の第４変形例は、図２８に示すように、Ｗｅｂページ７０の画面の表示枠の地図情報７１以外の場所との情報の関連を示す場合である。この変形例は、特に海外の記事データとの関連を表現するための変形例である。

　可視化情報の一例の矢印９４は、シンボル８１の記事データより古い記事データを有する地図情報７１以外の場所を起点として、シンボル８１に向かって延びる。この矢印９４により、ユーザは、情報源の地理的イメージを把握できる。また、可視化情報の一例の矢印９５は、シンボル８３を起点にして、シンボル８３より新しい記事データを有する地図情報７１以外の場所に向かって延びている。この矢印９５により、ユーザは、地図情報７１以外における記事の情報の行き先の地理的イメージを把握できる。

　また、可視化情報の一例の矢印９４、９５により、ユーザは、大局的なニュース記事の情報の広がりや伝搬の様子を可視的に把握できる。

　なお、ある国の要人が、来日した記事の場合、矢印９４の基端部の方向が、その国の地理的位置を示したり、矢印９５の先端部の方向がその国の地理的位置を示すようにしてもよい。この場合、記事と他の国との関係を示すことができる。

　可視化情報の第５変形例は、記事データへのアクセス回数に応じて可視化情報を変更した場合と、記事数をシンボルの色等により表現した場合とである。

　情報処理サーバ１０のシステム制御部１４が、会員情報ＤＢ１２ｂを参照して、ショッピングサイト等にログインしているユーザのユーザＩＤやログインＩＤに基づき、各記事データに対するアクセス回数を算出する。また、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、クッキー（Cookie）により、各記事データに対するアクセス回数を算出でもよい。なお、このアクセス回数、各ユーザにより閲覧された回数を正確に測定するため、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、ユーザＩＤ等の判定により同一ユーザの場合は、アクセス回数を増加させない方が好ましい。

　可視化情報の一例の矢印の基端部が、”グループ番号：００１”に属する各記事データへのアクセス回数の合計に応じて、基端部の大きさが変更されてもよい。また、矢印の基端部が、”グループ番号：００２”に属する各記事データへのアクセス回数の合計に応じて、基端部の大きさが変更されてもよい。また、矢印の基端部側の柄部が、基端部の大きさに応じて、太くなってもよい。アクセス数が多いということは、そのエリアに関する記事に、関心を示して見ている人の数が多い可能性が高いことを、情報の伝搬と共にユーザは可視的に把握することができる。

　また、記事数に対応したシンボルの大きさの代わりに、シンボルの様に、濃淡や色により、記事数を表してもよい。

　次に、端末３０に表示されるウィンドウ画面の変形例について、図２９を用いて説明する。
　図２９は、端末３０に表示されるウィンドウ画面の変形例を示す模式図である。

　この図２９は、図２５においてシンボル８２が表示されているエリア７２を拡大して表示させた場合である。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、テーブル１２ｓにおいて、”グループ番号００２”を地理コードに基づき、記事データをさらに細かくグルーピングしてサブグループにする。細かくグルーピングされた結果のサブグループに、シンボル８２Ａ、８２Ｂ、８２Ｃが対応し、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、シンボル８２Ａのサブグループからシンボル８２Ｂのサブグループへの矢印９０と、シンボル８２Ｂのサブグループからシンボル８２Ｃのサブグループへの矢印９０と、を生成する。

　さらに、可視化情報の第４変形例のように、矢印９４Ｂは、地図情報７１Ｂ外のシンボル８１のエリアを起点として、シンボル８２Ａに向かい、矢印９５Ｂは、シンボル８２Ｃを起点とし、地図情報７１Ｂ外のシンボル７３のエリアに向かう。

　この変形例の場合、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、端末３０から、シンボル８２が表示されているエリア７２を拡大させる旨の要求を受信すると、マップＤＢ１２ｃから、シンボル８２が表示されているエリア７２の地図情報を取得する。情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、端末３０から地図の拡大や縮小の要求を受信し、マップＤＢ１２ｃから地図情報を取得することにより、端末３０の表示部３３に表示させる地図のスケールを設定する地図スケール手段として機能する。

　次に、ステップＳ４９のように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、配信時間が互いに時間的に近い記事データであって、位置情報が示す位置が地理的に近い記事データをグルーピングするが、”グループ番号００２”に属する記事データに関して、所定のエリアをさらに狭くして、記事データのグルーピングを行い、サブグループを生成する。例えば、図２９に示すように、シンボル８２Ａ、８２Ｂ、８２Ｃに対応するサブグループが生成される。このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、地図のスケールが制御された場合に、グループされた記事データを、位置情報に基づきグループ化し直す。

　次に、ステップＳ５０のように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、サブグループに含まれる記事数を算出する。

　次に、ステップＳ５１のように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、記事データに対応するシンボル８２Ａ、８２Ｂ、８２Ｃの大きさをサブグループの記事数により設定する。

　次に、ステップＳ５２のように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、各記事データの情報量に基づきシンボル８２Ａ、８２Ｂ、８２Ｃにおける記事データの配置位置を決定する。

　次に、ステップＳ５３のように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、配信時間の時系列に従って、シンボル８２Ａからシンボル８２Ｂへの矢印９０と、シンボル８２Ｂからシンボル８２Ｃへの矢印９０と、を生成する。なお、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、サブグループ内の記事データの平均配信時間を用いてもよく、平均配信時間に従い、矢印９０の方向を決定する。このように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、グループ化された記事データの位置情報が示す位置に基づき、シンボル８２Ａ、８２Ｂ、８２Ｃの地図上で配置を決め、グループに対応してシンボル同士を、地図上で可視的に関連付けるための矢印９０を生成する。

　次に、ステップＳ５４のように、情報処理サーバ１０のシステム制御部１４は、サブグループ化された記事データの位置情報が示す位置に基づき、矢印とシンボルとを、スケールが変更された地図上にマッピングしたＷｅｂページ７０を生成する。

　本変形例の場合、シンボル８２に対する情報の流れとして、シンボル８２Ａ、矢印９０、シンボル８２Ｂ、矢印９０、シンボル８２Ｃのように、詳細な情報の流れと共に、ユーザは矢印９４Ｂ、９５Ｂのように、全体の情報の流れも把握できる。

　なお、検索装置の一例の検索サーバ２０は、サーバシステム７内でなく、ネットワーク３を介した外部の検索サーバでもよい。また、情報処理装置の一例の情報処理サーバ１０が、検索装置を有してもよい。すなわち、情報処理サーバ１０が、検索ＤＢ２２ａを有し、検索サーバ２０の代わりに、情報処理サーバ１０が、特定された特徴語による検索を行い、検索結果を取得してもよい。

　さらに、本発明は、上記各実施形態に限定されるものではない。上記各実施形態は、例示であり、本発明の特許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなるものであっても本発明の技術的範囲に包含される。

　３：ネットワーク
　１０：情報処理サーバ（情報処理装置）
　１２：記憶部
　１２ａ：記事ＤＢ（記事データ記憶手段）
　１２ｂ：地域語ＤＢ（地域語記憶手段）
　１２ｃ：マップＤＢ
　１２ｄ：ユーザ情報ＤＢ
　１２ｅ：可視化情報ＤＢ
　２０：検索サーバ（検索装置）
　２２：記憶部
　２２ａ：検索ＤＢ
　２２ｂ：単語連想ＤＢ
　５０、５１、５２、５３：シンボル
　９０、９１、９４、９４Ｂ、９５、９５Ｂ：矢印（可視化情報）

Claims (12)

1. 　地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶する地域語記憶手段と、
   　記事データを取得する記事データ取得手段と、
   　前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、
   　前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段と、
   　前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段と、
   　前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段と、
   　を備え、
   　前記地域特定手段が、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする情報処理装置。
2. 　請求項１に記載の情報処理装置において、
   　前記特徴語抽出手段が、前記検索結果手段の検索結果より検索結果特徴語を抽出し、
   　前記地域特定手段が、前記地域語記憶手段を参照して、前記検索結果特徴語から地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする情報処理装置。
3. 　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   　前記検索結果手段が、前記特定された特徴語を中心とする関連する単語を複数検索し、
   　前記地域特定手段が、前記関連する単語より地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする情報処理装置。
4. 　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   　前記地域特定手段が、前記記事データにおいて前記抽出した特徴語の出現頻度を算出し、当該算出した出現頻度に基づき地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする情報処理装置。
5. 　請求項４に記載の情報処理装置において、
   　前記地域語記憶手段が、前記地域語毎に重み付けの値を有し、
   　前記地域特定手段が、前記算出した出現頻度と前記重み付けの値とに基づき地域を特定して地理情報を求めることを特徴とする情報処理装置。
6. 　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   　前記記事データの記事内容を特定する記事内容特定手段と、
   　前記特定した記事内容および前記特定された地域に関連付けて前記記事データを記憶する記事データ記憶手段と、
   　前記特定された地域に基づき、前記記事データに対応するシンボルを地図上にマッピングするマッピング手段と、
   　前記記事データ記憶手段を参照して、前記特定された地域と前記特定した記事内容とに関連した記事の情報を収集する関連記事収集手段と、を更に備え、
   　前記マッピング手段は、
   　前記収集した記事の数に応じたシンボルをマッピングすることを特徴とする情報処理装置。
7. 　請求項６に記載の情報処理装置において、
   　前記マッピング手段が、
   　前記記事データの情報量に応じて、前記シンボル内における前記記事データの配置位置を決定することを特徴とする情報処理装置。
8. 　請求項６または請求項７に記載の情報処理装置において、
   　前記記事内容特定手段が、前記記事内容のカテゴリを特定し、
   　前記マッピング手段が、前記シンボルの態様を前記カテゴリ毎に変更することを特徴とする情報処理装置。
9. 　請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   　記事データ取得手段が、検索キーワードに関連した記事データを取得し、
   　前記記事データが配信された配信時間情報を前記記事データから特定する配信時間情報特定手段と、
   　前記マッピング手段が、前記検索キーワードに関連した記事データにおいて、前記配信時間情報が互いに異なる複数の前記記事データに対応するシンボル同士を、地図上で可視的に関連付けるための可視化情報をマッピングすることを特徴とする情報処理装置。
10. 　情報処理装置が情報処理をする情報処理方法において、
    　地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて地域語記憶手段に記憶する地域語記憶ステップと、
    　記事データを取得する記事データ取得ステップと、
    　前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、
    　前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定ステップと、
    　前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果ステップと、
    　前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定ステップと、
    　を有し、
    　前記地域特定ステップにおいて、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする情報処理方法。
11. 　コンピュータに、
    　地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶する地域語記憶手段、
    　記事データを取得する記事データ取得手段、
    　前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段、
    　前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段、
    　前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段、および、
    　前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段として機能させ、
    　前記地域特定手段が、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする情報処理プログラム。
12. 　コンピュータに、
    　地域を示す地域語を、地域を特定するための地理情報に関連付けて記憶する地域語記憶手段、
    　記事データを取得する記事データ取得手段、
    　前記記事データから特徴語を抽出する特徴語抽出手段、
    　前記地域語記憶手段に地域語として記憶されていない特徴語を、前記抽出した特徴語の中から特定する特徴語特定手段、
    　前記特定された特徴語により、検索装置で行った検索結果を取得する検索結果手段、および、
    　前記検索結果手段の検索結果に基づき、前記記事データに関連した地域を特定して地理情報を求める地域特定手段として機能させ、
    　前記地域特定手段が、前記特定された地域と関連付けて、前記特定された特徴語を、地域語として前記地域語記憶手段に記憶することを特徴とする情報処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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