WO2016009985A1

WO2016009985A1 - プロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析するプログラム、装置及び方法

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Publication number: WO2016009985A1
Application number: PCT/JP2015/070016
Authority: WO
Inventors: 池田　和史; 服部　元; 滝嶋　康弘
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2014-07-15
Filing date: 2015-07-13
Publication date: 2016-01-21
Anticipated expiration: 2017-01-15
Also published as: CN106471494B; JP6257086B2; JP2016021174A; CN106471494A

Abstract

　ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、プロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析することができるプログラム等を提供する。本プログラムは、投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、該基準コメント文章と、その過去に生成された１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章と、その未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段へ指示するスコア更新手段としてコンピュータを機能させ、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識する。

Description

プロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析するプログラム、装置及び方法

　本発明は、例えばＳＮＳ(Social Networking Service) サイトサーバのようなコミュニケーションサイトサーバに投稿されるコメント文章を分析する技術に関する。

　本出願は、パリ条約の下、２０１４年７月１５日に出願された日本国特許出願ＪＰ２０１４－１４５０５０についての優先権の利益を主張しており、その日本国特許出願は、ＰＣＴ規則第２０．６の規定によって、引用によりその全体が本明細書に組み込まれる。

　近年、不特定多数の第三者が、ＳＮＳサイトサーバを介して、自ら作成したコメント文章（テキスト情報）を発信することが活発に行われている。ＳＮＳサイトサーバは、１人のユーザによって投稿されたコメント文章を、グループ内の多数のユーザへ公開する。ＳＮＳには、例えばfacebook（登録商標）やtwitter（登録商標）、google＋（登録商標）、mixi（登録商標）があり、一般にミニブログサイトとも称される。

　このユーザによって発信されるコメント文章には、そのユーザ自身の心理状態が、意識的又は無意識的に含まれている場合が多い。ここで、特に、マーケティングでは、商品役務に関するユーザの心理面に係る発言を分析することが所望される。そのための手法として、具体的には、ユーザの作成したコメント文章と、そのユーザのプロフィール情報とを収集し、プロフィール項目に応じた多数のコメント文章の傾向を分析することが挙げられる。これは、同じ商品等に対するコメント文章であっても、ユーザのプロフィール情報（年代、性別、趣味等）によって、そのコメント文章の内容が異なり得ることによる。

　また、これに関連する従来技術として、例えば特許文献１には、Ｗｅｂページ上のバナー広告の効果を、ユーザのオンライン上での行動ログによって解析する技術が開示されている。ここで、行動ログとして、例えば、バナー広告のクリック数や、クリック後における広告主サイト内での購買行動への遷移をとることができる。遷移元のＷｅｂページのバナー広告を特定できるようにリンク先を設定することによって、広告主は、何れのＷｅｂページのバナー広告が有効であったかを把握することができる。

　また、例えば特許文献２には、コンテンツに対するブログの投稿内容を収集し、そのコンテンツに関する評判情報を検索する技術が開示されている。この技術では、評判情報は、その広告から受けたポジティブ又はネガティブの印象を、定量的に評価したものとなっている。

　さらに、例えば特許文献３は、購買行動に関する経済学のモデルであるＡＩＤＭＡモデルを用いて、広告効果を分析する技術を開示している。経済学の一般的な知見によれば、ユーザの購買行動に関する心理状態は、Ａ(Attention：注目) →Ｉ(Interest：興味) →Ｄ(Desire:欲望) →Ｍ(Memory:記憶) →Ａ(Action:行動)のように変化する。広告の種類又はアクション種別（テレビ広告、雑誌広告、メール、Ｗｅｂページ、バナーに対するクリック、ブックマーク、クーポン取得など）毎に、ＡＩＤＭＡの各フェーズを割り当て、それらの件数（テレビ広告であればその本数、バナーのクリックであればクリック数）を測定する。特許文献３の技術では、これによって、広告がＡＩＤＭＡの各フェーズに与える影響を定量化している。

　また、例えば特許文献３には、ＳＮＳにおける特定ユーザの投稿内容を遡って収集し、それらの投稿内容に出現する単語の特徴から、当該ユーザのプロフィール情報（年代、性別など）を推定する技術が開示されている。この技術によれば、任意のユーザに対し、プロフィール情報を推定することができる。

日本国特開２０１２－０８８９９４号公報日本国特許第４３５９７８７号日本国特開２００３－０４４７３８号公報日本国特開２０１３－１９６０７０号公報

　特許文献１に記載の技術では、ニュース記事やＳＮＳ上のコメント文章をきっかけとして購買サイトにアクセスがあったとしても、それらの記事や文章の掲載されたＷｅｂページを特定することは難しい。即ち、第三者によって発信されたＷｅｂページと、実店舗サイトと間の関係を特定することができず、その結果、オンライン上のプロモーションサイトの影響を定量化することは難しい。

　また、特許文献２に記載の技術では、プロモーションサイトの評判は、ユーザの購買行動に必ずしも直結するわけではない。例えば、ポジティブな印象を与えるプロモーションサイトであっても、商品内容の具体的説明が不足していれば、ユーザは商品を購入することはない。一方で、ネガティブな印象を与えるプロモーションサイトであっても、ユーザの印象に残れば、商品の購入につながる場合もある。

　さらに、特許文献３に記載の技術では、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ＡＩＤＭＡモデルにおける心理状態を推定することまでは想定されていない。また、特許文献４に記載の技術でも、プロフィール情報が時系列に伴って変化することまでは想定されていない。

　これに対し、本願の発明者らは、ＳＮＳに投稿された商品役務に関するコメント文章から、ユーザの心理状態の遷移に寄与したプロモーションサイトを推定することはできないものかと考えた。ここで、例えば、プロモーションサイト毎に、当該商品役務に対するユーザの心理状態の遷移に寄与したスコア値を蓄積することができるのではないかと考えた。これによって、どのようなプロモーションサイトがマーケティングに有効であるか、を判断することができる。

　そこで、本発明は、ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、プロモーションサイトによるユーザの心理状態の遷移の効果を分析することができるプログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。

　本発明によれば、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
　心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
　投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
　投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段に登録された心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
　サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
　コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、その基準コメント文章と、その過去に生成された１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章と、その未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段へ指示するスコア更新手段と
してコンピュータを機能させるプログラムが提供される。このプログラムは、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識することを特徴とする。

　また、本発明のプログラムにおける一実施形態によれば、
　心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡＩＤＭＡ（Attention→Interest→Desire→Memory→Action）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

　さらに、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　心理状態には、Ａ、Ｉ、Ｄ、Ｍ、Ａの順に大きくなる数値が割り当てられており、
　時系列の心理状態の遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものであり、
　スコア更新手段は、時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

　また、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

　さらに、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

　また、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　心理状態ＡＩＤＭ(Attention→Interest→Desire→Memory）の重みｗbは、心理状態Ａ'（Action）の重みｗbよりも大きくなり、
　心理状態ＡＩＤＭ(Attention→Interest→Desire→ Memory）の重みｗaは、心理状態Ａ'（Action）の重みｗaよりも小さくなる
ように重みを予め設定するようにコンピュータを機能させることも好ましい。

　さらに、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　スコア更新手段は、基準コメント文章とその未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みｗaがより小さくなるように設定する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

　また、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードであり、
　サイトアドレスは、商品役務のプロモーションサイトのＵＲＬ(Uniform Resource Locator)である
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。

　さらに、本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
　サイトアドレス毎に、スコア記憶手段に記憶された心理状態毎のスコアを、送信するプロモーション効果通知手段と
してコンピュータを更に機能させることも好ましい。

　本発明によれば、また、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析する装置であって、
　心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
　投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
　投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段に登録された心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
　サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
　コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、その基準コメント文章とその前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶手段へ指示するスコア更新手段と
を有し、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識することを特徴とする。

　本発明によれば、さらに、装置を用いて、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析する方法であって、
　前記装置は、
　心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部と、
　サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶部と
を有し、
　本方法は、
　投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するステップと、
　投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書部の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力するステップと、
　コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、その基準コメント文章とその前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、スコア記憶部へ指示するステップと
を有し、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識することを特徴とする。

　本発明のプログラム、装置及び方法によれば、ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、プロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析することができる。

本発明による装置を含むシステムの一実施形態を示す模式図である。本発明における心理遷移分析装置の一実施形態を示す機能ブロック構成図である。図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｃは、コメント文章の例を表す説明図である。本発明における第１のスコア更新を示す説明図である。本発明における第２のスコア更新を示す説明図である。本発明における第１の重みを付けたスコア更新を示す説明図である。本発明における第２の重みを付けたスコア更新を示す説明図である。

　以下、本発明のいくつかの例示的な実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。

　図１は、本発明による装置を含むシステムの一実施形態を示す模式図である。

　図１によれば、本発明の心理遷移分析装置１がインターネットに接続されている。心理遷移分析装置１は、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２と通信する。心理遷移分析装置１は、ＳＮＳサイトサーバ２から、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介して、投稿者毎のコメント文章を取得することができる。ＡＰＩは、アプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースであって、種々のサーバ毎に異なるものとして用意されている。

　尚、心理遷移分析装置１は、コメント文章を予めデータベースに蓄積していてもよい。即ち、心理遷移分析装置１がＳＮＳサイトサーバ２と通信することは必須ではない。

　不特定の第三者は、各自の端末３を用いて、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２へ、コメント文章を送信することができる。また、心理遷移分析装置１は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態の遷移を分析する。

　対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである。また、コメント文章には、商品役務に関するプロモーションサイトアドレスを含むものが混在している。プロモーションサイトアドレスとは、その商品役務のプロモーションサイトのＵＲＬである。

（Ｓ１１）ユーザが、端末３を用いて、例えばニュースサイトを閲覧したとする。また、このユーザは、そのニュースサイトのＵＲＬを含む以下のコメント文章を、ＳＮＳサイトサーバ２へ発信したとする。
　　　「α社スマホの新作発売されるのか。http://news.html」
　このユーザによって投稿されたコメント文章は、心理遷移分析装置１によって取得される。心理遷移分析装置１は、「α社スマホ」に対して、このコメント文章に含まれる心理状態を分析する。ここで、このユーザは、α社のスマホに少しだけ「注目」した程度の心理状態に過ぎないと判定される。

（Ｓ１２）その後、ユーザは、例えば製品紹介サイトを閲覧したとする。このとき、このユーザは、その製品紹介サイトのＵＲＬを含む、以下のコメント文章を、ＳＮＳサイトサーバ２へ発信したとする。
　　　「ＨＰにα社スマホが載ってた。http://hp.html」
　このユーザによって投稿されたコメント文章は、心理遷移分析装置１によって取得される。心理遷移分析装置１は、「α社スマホ」に対して、このコメント文章に含まれる心理状態を分析する。ここで、このユーザは、α社のスマホに「興味」を持った心理状態に遷移したと判定される。

　即ち、ユーザによるプロモーションサイトの閲覧前と閲覧後との間で、このユーザの心理状態が遷移した場合、このプロモーションサイトがその心理状態の遷移に寄与したものと判定する。これらの判定結果を累積することによって、当該プロモーションサイトによる心理状態の遷移に与える効果を推定することがでできる。

　図２は、本発明における心理遷移分析装置の一実施形態を示す機能ブロック構成図である。

　本発明の心理遷移分析装置１は、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するプロモーションサイトによる心理状態遷移を分析することができる。心理遷移分析装置１は、通信インタフェース部と共に、心理キーワード辞書部１０１と、スコア記憶部１０２と、コメント文章取得部１１と、心理状態判定部１２と、スコア更新部１３と、プロモーション効果通知部１４とを有する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の心理遷移分析方法としても理解できる。

［心理キーワード辞書部１０１］
　心理キーワード辞書部１０１は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録したものである。心理状態は、ＡＩＤＭＡモデルに対応させて、以下のように時系列に遷移する。
　　認知段階：　注目（Ａ，Attention）-->
　　感情段階：　興味（Ｉ，Interest）-->
　　　　　　　　欲望（Ｄ，Desire）-->
　　　　　　　　記憶（Ｍ，Memory）-->
　　行動段階：　行動（Ａ，Action）

　ＡＩＤＭＡモデルとは、広告宣伝に対する消費者の心理のプロセスを表すモデルである。対象キーワード、例えば対象となる商品役務に関して、同一ユーザの発言を時系列に追跡し、経済学における購買心理状態の遷移モデルを適用して、当該心理プロセスを推定することができる。

　心理キーワード辞書部１０１は、心理状態（Ａ，Ｉ．Ｄ，Ｍ，Ａ）毎に、対象キーワード（例えば「α社スマホ」）に対する心理キーワードを登録する。
　　注目状態：発売、ＣＭ、新作、新製品、・・・
　　興味状態：ラインナップ、パンフレット、ＨＰ、友達、・・・
　　欲望状態：欲しい、価格、スペック、デザイン、・・・
　　記憶状態：ショップ、展示、実物、下見、・・・
　　行動状態：買う、ゲット、諦め、機種変
　これは、対象キーワードに対して、各心理状態に特徴的に表れる語を、辞書の形で登録したものである。

　尚、心理キーワード辞書部１０１は、基本的に予め人手で作成されたものである。但し、予め人手によって登録された心理キーワードをシード（教師データ）として、各心理状態に特徴的に表れる語を、統計的な指標、例えばΧ²値や赤池情報量基準（ＡＩＣ）を用いて算出することもできる。

［コメント文章取得部１１］
　コメント文章取得部１１は、ＳＮＳサイトサーバ２から、投稿者毎（ユーザＩＤ毎）に、対象キーワード（例えば「α社スマホ」）を検索キーとして、コメント文章を時系列で取得する。対象キーワードは、商品役務の名称であってもよい。取得されたコメント文章は、心理状態判定部１２へ出力される。

　図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｃは、コメント文章の例を表す説明図である。

　図３Ａによれば、対象キーワード（α社スマホ）について、多数のユーザにおける様々なコメント文章が取得されている。ここで、コメント文章には、商品役務に関するプロモーションサイトアドレス（ＵＲＬ）を含むものが混在している。本発明によれば、これらプロモーションサイトアドレスが、ユーザの心理状態遷移に寄与する効果を推定することができる。

　図３Ｂによれば、対象キーワード（α社スマホ）について、コメント文章がユーザＡＡＡのものに絞り込まれている。

［心理状態判定部１２］
　図２に戻って、心理状態判定部１２は、投稿者のそれぞれについて、コメント文章が心理キーワード辞書手段の心理キーワードを含んでいる場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する。
　例えば対象キーワード「α社スマホ」と心理キーワード「新作」とを含むコメント文章から、そのユーザは、注目（Ａ）状態にあると推定することができる。また、例えば対象キーワード「α社スマホ」と心理キーワード「ＣＭ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、注目（Ａ）状態にあると推定することができる。また、例えば対象キーワード「α社スマホ」と心理キーワード「ＨＰ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、興味（Ｉ）状態にあると推定することができる。さらに、例えば対象キーワード「α社スマホ」と心理キーワード「欲しい」とを含むコメント文章から、そのユーザは、欲望（Ｄ）状態にあると推定することができる。また、例えば対象キーワード「α社スマホ」と心理キーワード「ショップ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、記憶（Ｍ）状態にあると推定することができる。

　図３Ｃによれば、対象キーワード（α社スマホ）について、ユーザＡＡＡにおけるコメント文章毎に、心理状態が推定されている。

　他の実施形態として、１つのコメント文章に複数の心理キーワードが含まれる場合、その出現頻度に基づいてコメント文章全体の心理状態を決定してもよい。また、教師データにおける語の出現傾向から、サポートベクタマシンのような識別器を用いて心理状態を決定してもよい。さらに、ＡＩＤＭＡモデルに加えて、その尤度を付与して分析を行ってもよい。
　　「α社スマホの新作発売されるのか」について、
　　　新作＝Ａ、発売＝Ａ
　　　Ａ＝２、Ｉ＝０、Ｄ＝０、Ｍ＝０、Ａ＝０
　　　Ａの尤度＝１００％

［スコア記憶部１０２］
　スコア記憶部１０２は、サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶する。

［スコア更新部１３］
　スコア更新部１３は、大きく分けて、＜心理遷移判定ステップ＞及び＜スコア更新ステップ＞の２つのステップを実行する。

＜心理遷移判定ステップ＞
　スコア更新部１３は、投稿者毎に、心理状態を時系列に並べたデータである心理遷移を推定する。例えば以下のような心理遷移が推定される。
　　Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ

　ここで、心理遷移には、Ａ、Ｉ、Ｄ、Ｍ、Ａ（Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａ）の順に大きくなる数値を割り当てることも好ましい。これによって、心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものとなる。数値の大きさによって、次の心理状態へ遷移したことが理解できる。
　　Ａ＝０、Ｉ＝１、Ｄ＝２、Ｍ＝３
　　Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
　　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓
　　０，０，１，０，１，１，２，１，２，２，３，３，３
　ここで、このような心理遷移において、心理状態が前後する場合も当然に生じる。

（心理遷移の移動平均による補正）
　これに対し、スコア更新部１３は、時系列に並ぶ数値を、できる限り昇順となるように補正する。具体的には、隣接する前後ｎコメントの心理状態の平均値を、当該コメントの心理状態とする。または、当該コメントの心理状態を、前段所定範囲の移動平均値とすることも好ましい。
　　隣接する前後２項の平均を取る場合、
　　Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
　　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓
　　０，０，１，０，１，１，２，１，２，２，３，３，３
　　0.3,0.3,0.4,0.6,１，１，1.4,1.6,２, 2.2,2.4,2.6,2.75,３
　　（（（（（（（（（↓四捨五入↓））））））））））））
　　０，０，０，１，１，１，１，２，２，２，２，３，３，３
　　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓　↓
　　Ａ，Ａ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ

（心理状態の遷移間の時間差に基づく補正）
　コメント文章には、発信時刻が含まれている。また、心理状態判定部１２は、心理キーワードを含むコメント文章の発信時刻も、当該心理状態と共に出力する。この両時刻を用いることによって、スコア更新部１３は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を登録することができる。

　そして、スコア更新部１３は、時系列の心理遷移における時系列に並ぶ数値に対して、以下に示したような重みを付ける。
　　前段の経過時間間隔が長くなるほど当該数値に対する重みを小さくする。
　　前段の経過時間間隔が短くなるほど当該数値に対する重みを大きくする。

　尚、他の実施形態として、０～４の数値に対して、推定された心理状態の尤度の積を用いてもよい。Ａ＝１０％、Ｉ＝７０％、Ｄ＝２０％、Ｍ＝０％の場合、０～３の整数値を使って以下のように乗算する。
　　０×１０％＋１×７０％＋２×２０％＋３×０％＝１．１

＜スコア更新ステップ＞
　スコア更新部１３は、以下の２つの更新ステップのいずれか一方又は両方を実行し、スコア記憶部１０２へ指示を行う。
（基準更新ステップ）コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、その基準コメント文章とその過去に生成された１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
（後方更新ステップ）基準コメント文章とその未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する。

　具体的には、ユーザ毎に、基準コメント文章からみて前方／後方にあたるコメント文章でのＡＩＤＭＡの遷移を以下のように表す。
　　前方コメント文章 --> 基準コメント文章：ｄb(a,i,d,m,a')
　　基準コメント文章 --> 後方コメント文章：ｄa(a,i,d,m,a')
　　(a,i,d,m,a')の各要素は、0/1の値をとる。

　図４は、本発明における第１のスコア更新を示す説明図である。

（Ｓ４１）ユーザＡＡＡについて、以下のように心理状態が変化している。
　　「α社スマホのＣＭよく見るなあ。」（前方コメント文章）-->注目Ａ
　　（http://hp.htmlの閲覧）
　　「ＨＰにα社スマホが載ってた。http://hp.html」（基準コメント文章）-->興味Ｉ
　ここでは、ユーザＡＡＡは、http://hp.htmlを閲覧することによって、心理状態が注目Ａから興味Ｉへ遷移している。このとき、http://hp.htmlは、興味Ｉへの心理状態の遷移に寄与したものと判断される。この判断に基づき、スコア記憶部１０２において、http://hp.htmlにおける興味Ｉのスコア値Ｐ（Ｉ）を１だけ増分する。
　　前方コメント文章-->基準コメント文章：ｄb(0,1,0,0,0)

（Ｓ４２）次に、ユーザＡＡＡについて、以下のように心理状態が変化している。
　　「ＨＰにα社スマホが載ってた。http://hp.html」（基準コメント文章）-->興味Ｉ
　　「私もα社スマホ欲しい　RT@XXX」（後方コメント文章）-->欲望Ｄ
　ここでは、ユーザＡＡＡは、http://hp.htmlを閲覧することによって、心理状態が更に興味Ｉから欲望Ｄへ遷移している。このとき、http://hp.htmlは、欲望Ｄへの心理状態の遷移に寄与したものと判断される。この判断に基づき、スコア記憶部１０２において、http://hp.htmlにおける欲望のスコア値Ｐ（Ｄ）を１だけ増分する。
　　基準コメント文章->後方コメント文章：ｄa(0,0,1,0,0)

　以上に説明したようにｄb(a,i,d,m,a')及びｄa(a,i,d,m,a')を累積することによって、最終的に、プロモーションサイト毎のスコアが推定される。図２のスコア記憶部１０２によれば、以下のような推定が行われる。
　ニュースサイトページＡ(http://news.html)は、心理状態「注目（Ａ）」への寄与が若干高い。
　製品紹介サイトページＢ(http://hp.html)は、心理状態「行動（Ａ'）］への寄与が最も高く、次いで、心理状態「欲望（Ｄ）」への寄与が高い。
　話題サイトページＣ(http://aaa.html)は、心理状態「注目（Ａ）］への寄与が最も高く、次いで、心理状態「興味（Ｉ）」及び「欲望（Ｄ）」への寄与が高い。

　図５は、本発明における第２のスコア更新を示す説明図である。

（Ｓ５１）ユーザＡＡＡについて、以下のように心理状態が変化している。
　　「α社スマホの新作発売されるのか。http://news.html」-->注目Ａ
　　「α社スマホのＣＭ、面白い」-->興味Ｉ
　ここでは、ユーザＡＡＡは、http://news.htmlを閲覧することによって、心理状態が注目Ａから興味Ｉへ遷移している。このとき、http://news.htmlは、興味Ｉへの心理状態の遷移に寄与したものと判断される。この判断に基づき、スコア記憶部１０２において、http://news.htmlにおける興味Ｉのスコア値Ｐ（Ｉ）を１だけ増分する。

（Ｓ５２）次に、ユーザＡＡＡについて、以下のように心理状態が変化している。
　　「α社スマホのＣＭ、面白い」-->興味Ｉ
　　「ＨＰにα社スマホが載ってた。http://hp.html」-->興味Ｉ
　ここでは、ユーザＡＡＡは、http://hp.htmlを閲覧しても、心理状態が興味Ｉのままで遷移していない。そのため、スコア記憶部１０２においてスコア値は何ら更新されない。

（Ｓ５３）次に、ユーザＡＡＡについて、以下のように心理状態が変化している。
　　「ＨＰにα社スマホが載ってた。http://hp.html」-->興味Ｉ
　　「友達もα社スマホ持ってた」-->興味Ｉ
　ここでも、ユーザＡＡＡは、http://hp.htmlを閲覧しても、心理状態が興味Ｉのままで遷移していない。そのため、スコア記憶部１０２においてスコア値は何ら更新されない。

　図６は、本発明における第１の重みを付けたスコア更新を示す説明図である。

　図６によれば、図４と同様のスコア更新が実行されている。但し、以下に示すように、心理状態毎に異なる重みをスコアに付けて増分している。
（Ｓ６１）基準コメント文章の心理状態に対する重みｗb（Weight before）
　　　　　　ｗb(A)、ｗb(I)、ｗb(D)、ｗb(M)、ｗb(A')
（Ｓ６２）後方コメント文章の心理状態に対する重みｗa（Weight after）（≠ｗb）
　　　　　　ｗa(A)、ｗa(I)、ｗa(D)、ｗa(M)、ｗa(A')
　この場合、スコア値Ｐは、以下のような式で表される。
　　Ｐ＝Σ_i=A～A'（ｗb(i)×ｄb(i)＋ｗa(i)×ｄa(i)）

　心理状態ＡＩＤＭ（注目-->興味-->欲望-->記憶）の重みｗbは、心理状態Ａ'（行動）の重みｗbよりも大きい値に設定する。これは、基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合において、心理状態Ａ'に遷移した基準コメント文章に記述されたプロモーションサイトと比較して、心理状態ＡＩＤＭに遷移した基準コメント文章に記述されたプロモーションサイトの方が、その心理状態遷移に対する寄与が高いことを意味する。

　また、心理状態ＡＩＤＭ（注目-->興味-->欲望-->記憶）の重みｗaは、心理状態Ａ'（行動）の重みｗaよりも小さい値に設定する。これは、後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合において、心理状態Ａ'に遷移した基準コメント文章に記述されたプロモーションサイトと比較して、心理状態ＡＩＤＭに遷移した基準コメント文章に記述されたプロモーションサイトの方が、その心理状態遷移に対する寄与が低いことを意味する。

　図７は、本発明における第２の重みを付けたスコア更新を示す説明図である。

　図７によれば、スコア更新部１３は、基準コメント文章とその未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みｗaが小さくなるように設定する。ここで、基準コメント文章に対して前方／後方に隣接する１件のコメント文章だけでなく、複数のコメント文章を用いる。この場合、以下のように重みを設定する。
　基準コメント文章に対して時間的又は件数的に近いコメント文章によって遷移した心理状態ほど、より大きい重みを設定する。
　基準コメント文章に対して時間的又は件数的に遠いコメント文章によって遷移した心理状態ほど、より小さい重みを設定する。

［プロモーション効果通知部１４］
　プロモーション効果通知部１４は、サイトアドレス毎に、スコア記憶部１０２に記憶された心理状態毎のスコアを送信する。

　以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、プロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析することができる。ここで、ユーザを購買行動に近づけるようなプロモーションサイトほど、価値が高いと言える。本発明によれば、単にコメント文章の心理状態を参照するのではなく、ユーザの購買心理状態の変化に基づいてプロモーションサイトの効果を推定することができる。特に、従来、プロモーション効果を推定することができなかったニュース記事やＳＮＳのコメントについても、オンライン上のプロモーション効果を推定することができる。

　前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

　１　心理遷移分析装置
　１０１　心理キーワード辞書部
　１０２　スコア記憶部
　１１　コメント文章取得部
　１２　心理状態判定部
　１３　スコア更新部
　１４　プロモーション効果通知部
　２　ＳＮＳサイトサーバ
　３　端末
　４　Ｗｅｂサイトサーバ

Claims

　投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
　心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
　投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
　投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段に登録された心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
　サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
　コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、該基準コメント文章と、その過去に生成された１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章と、その未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段へ指示するスコア更新手段と
してコンピュータを機能させ、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識することを特徴とするプログラム。
　心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡＩＤＭＡ（Attention→Interest→Desire→Memory→Action）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
　心理状態には、Ａ、Ｉ、Ｄ、Ｍ、Ａの順に大きくなる数値が割り当てられており、
　時系列の心理状態の遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものであり、
　前記スコア更新手段は、時系列に並ぶ数値を、所定範囲の移動平均値とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
　前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
　前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
　心理状態ＡＩＤＭ(Attention→Interest→Desire→Memory）の重みｗbは、心理状態Ａ'（Action）の重みｗbよりも大きくなり、
　心理状態ＡＩＤＭ(Attention→Interest→Desire→ Memory）の重みｗaは、心理状態Ａ'（Action）の重みｗaよりも小さくなる
ように重みを予め設定する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
　前記スコア更新手段は、基準コメント文章とその未来に生成された１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みｗaがより小さくなるように設定する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
　対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードであり、
　サイトアドレスは、商品役務のプロモーションサイトのＵＲＬ(Uniform Resource Locator)である
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
　サイトアドレス毎に、前記スコア記憶手段に記憶された心理状態毎のスコアを、送信するプロモーション効果通知手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
　投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析する装置であって、
　心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
　投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
　投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段に登録された心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
　サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶手段と、
　コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、該基準コメント文章とその前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶手段へ指示するスコア更新手段と
を有し、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識する
ことを特徴とする装置。
　装置を用いて、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関する商品役務のプロモーションサイトによるユーザの心理状態遷移の効果を分析する方法であって、
　前記装置は、
　心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部と、
　サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶するスコア記憶部と
を有し、
　前記方法は、
　投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するステップと、
　投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書部の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力するステップと、
　コメント文章の群の中で、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、該基準コメント文章とその前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分するように、前記スコア記憶部へ指示するステップと
を有し、当該サイトアドレスが寄与する心理状態の遷移を認識する
ことを特徴とする方法。