WO2019111508A1 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法およびプログラム Download PDF

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WO2019111508A1
WO2019111508A1 PCT/JP2018/036382 JP2018036382W WO2019111508A1 WO 2019111508 A1 WO2019111508 A1 WO 2019111508A1 JP 2018036382 W JP2018036382 W JP 2018036382W WO 2019111508 A1 WO2019111508 A1 WO 2019111508A1
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WO
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user
event
online
validity
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Application number
PCT/JP2018/036382
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English (en)
French (fr)
Inventor
恒樹 高橋
クリストファー ライト
マシュー ローレンソン
Original Assignee
ソニー株式会社
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Filing date
Publication date
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Priority to EP18884975.6A priority patent/EP3722964A4/en
Priority to JP2019558027A priority patent/JPWO2019111508A1/ja
Priority to CN201880063747.8A priority patent/CN111164588A/zh
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23—Updating
    • G06F16/2365—Ensuring data consistency and integrity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • 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

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
  • Non-Patent Document 1 services using peer-to-peer databases such as block chain data disclosed in Non-Patent Document 1 below have been actively developed.
  • Bitcoin of Non-Patent Document 2 below which uses block chain data for exchanging virtual currency, may be mentioned.
  • a service using a peer-to-peer database such as block chain data can prevent falsification of information managed by the peer-to-peer database and can guarantee the authenticity of the information.
  • social media may have been exposed to less reliable information.
  • research journal publishers may have published articles on social media that are rarely reviewed. It is not easy for the user to judge the authenticity of the disclosed information.
  • a distributed peer-to-peer database distributed in a peer-to-peer network is used.
  • the peer-to-peer network may also be called a peer-to-peer distributed file system.
  • the peer-to-peer network may be referred to as a "P2P network” and the peer-to-peer database as a "P2P database”.
  • P2P network block chain data distributed in the P2P network may be used. Therefore, first, an outline of a block chain system will be described as an example.
  • block chain data examples include block chain data used for exchanging data of virtual currency such as Bitcoin.
  • the block chain data used to exchange virtual currency data includes, for example, a hash of the immediately preceding block and a value called nonce.
  • the hash of the immediately preceding block is information used to determine whether or not the "right block" is correctly linked from the immediately preceding block.
  • a nonce is information used to prevent impersonation in authentication using a hash, and tampering is prevented by using the nonce.
  • the nonce includes, for example, a character string, a number string, or data indicating a combination thereof.
  • FIG. 2 is a diagram showing how target data is registered by the user A in the block chain system.
  • the user A digitally signs the target data to be registered in the block chain data, using the user A's private key. Then, user A broadcasts a transaction including the electronically signed target data on the P2P network. This ensures that the holder of the target data is user A.
  • FIG. 3 is a diagram showing how target data is migrated from user A to user B in the block chain system.
  • the user A electronically signs the transaction using the user A's private key, and includes the user B's public key in the transaction. This indicates that the target data has been transferred from user A to user B.
  • the user B may obtain the public key of the user A from the user A, and may obtain the electronically signed or encrypted target data.
  • social media is one of the main means for users to access various information. It's getting to work. For example, according to recent research, 44% of Americans use Facebook (registered trademark) to obtain news information, and social media, especially for young users (for example, 18 to 24 years old). Is becoming an alternative to television broadcasting.
  • users tend to acquire or share only information that matches their beliefs and opinions.
  • the information acquired or shared by the user is biased, a specific viewpoint, ideology or idea is selectively supported, and other viewpoints are excluded. This limits the opportunity for the user to learn and think about conflicting perspectives.
  • the information provided to the user is controlled based on the user's browsing history or the like, this influence is further increased. For example, if the user continues to browse or agree to the information provided by the browsing history or the like, the bias of the provided information becomes larger. At this time, if the provided information includes an error or a misleading expression that is misleading, this is a problem because it leads to the user having an erroneous recognition.
  • the information providing apparatus 100 is an information processing apparatus that provides online information to a user.
  • the information providing device 100 may be a device that provides an SNS, and may provide the user with online information by arranging the online information on the SNS site published on the Internet.
  • the information providing apparatus 100 may provide information arranged on a network other than the Internet.
  • the information providing apparatus 100 may provide the information disposed on the intranet.
  • the online information may be, but is not limited to, any document, any article or any post, and so on.
  • the node device 200 calculates the validity evaluation value based on the event information.
  • the validity evaluation value is a value obtained by quantifying the reliability of online information based on event information (in other words, a value before user weighting is applied). More specifically, when an event indicating the reliability of online information is performed (for example, “Like!” Is performed on online information, etc.), the validity evaluation value is Evaluation value is higher when an event is performed that has a higher value and indicates that the reliability of online information is lacking (for example, when "bad evaluation" is performed on online information, etc.) Is a lower value.
  • +1 indicates that the reliability of the online information is the highest, and can be calculated, for example, when a highly savvy user consistently evaluates that the reliability of the online information is high.
  • 0 indicates that the evaluation that online information is reliable and the evaluation that it is not reliable are in conflict.
  • the information providing apparatus 100 acquires the validity reliability value of the online information stored in the P2P database, and the validity Update the trust value.
  • the information providing apparatus 100 updates the validity confidence value each time a plurality of users carry out an event.
  • the method of updating the validity confidence value is not particularly limited.
  • the information providing apparatus 100 calculates the validity confidence value corresponding to the new event by the above method, and uses the newly calculated validity confidence value and the validity confidence value stored in the P2P database.
  • the validity confidence value may be updated by calculating the average of the validity confidence value.
  • step S1000 it is assumed that an event A is performed in which the user A shares the online information with the user B.
  • step S1004 the information providing apparatus 100 acquires the history information of the user A registered in the P2P database from the node device 200, evaluates the familiarity of the user A with the online information based on the history information, and performs weighting. Do.
  • step S1008 the information providing apparatus 100 calculates the validity evaluation value based on the event information.
  • step S1012 the information providing apparatus 100 calculates the validity confidence value using the weighting of the user A and the validity evaluation value. The relevance confidence value is then registered into the P2P database.
  • step S1016 it is assumed that an event B is performed in which the user B adds a comment to the online information shared by the user A and shares the online information with the user C.
  • the information providing apparatus 100 acquires, from the node device 200, the history information of the user B registered in the P2P database, evaluates the familiarity of the user B with the online information based on the history information, and weights. Do.
  • step S1024 the information providing apparatus 100 calculates the validity evaluation value based on the event information.
  • step S1032 the information providing apparatus 100 acquires the validity confidence value registered in the P2P database, and updates the validity confidence value using the weighting of the user B and the validity evaluation value. Thereafter, the updated validity confidence value is registered in the P2P database.
  • the node device 200 performs acquisition of information from the P2P database and registration of the information in the P2P database.
  • the node device 200 acquires user's history information and the validity reliability value at that time from the P2P database at the time of updating the validity reliability value, and provides the information provision device 100 with it.
  • the node device 200 acquires the validity confidence value at that time from the P2P database and provides the information providing device 100 with it.
  • the case where the node device 200 acquires information from the P2P database is not limited to these.
  • the node device 200 is basically provided in the P2P database when acquiring information from the P2P database, registering the information in the P2P database, etc. , Called “P2P database program”.
  • P2P database program By using the P2P database program, various processes other than virtual currency transactions such as, for example, Bitcoin etc. are realized according to predetermined rules.
  • the risk of the program being tampered with is reduced.
  • the P2P network 400 is a network in which a P2P database is distributed. As described above, by connecting to the P2P network 400, each node device 200 can update the P2P database while maintaining consistency with the P2P database held by the other node devices 200.
  • the P2P network 400 may be realized by a dedicated line network such as an IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).
  • IP-VPN Internet Protocol-Virtual Private Network
  • the P2P network 400 is realized by the public network such as the Internet, a telephone network, a satellite communication network, or various LANs (Local Area Networks) including Ethernet (registered trademark), WAN (Wide Area Network), etc. It is also good.
  • the P2P network 400 may be realized by a wireless communication network such as Wi-Fi (registered trademark) or Bluetooth (registered trademark).
  • the user using the user device 300 includes a person who carries out an event on the online information or a person who is provided with the online information.
  • the user is not limited to an individual.
  • the user includes any organization or any organization (e.g., a company, an association, a circle, etc.).
  • the user is given an ID as identification information, and information on the user is managed by the P2P database.
  • the acquisition unit 111 is a functional configuration that acquires various information. For example, when the user performs an arbitrary event by operating the user device 300, the acquisition unit 111 detects that the event has been performed, and determines whether the event is for online information. Do. Then, when the event is for online information, the acquisition unit 111 acquires event information.
  • the acquiring unit 111 determines that the user does not perform the event on the online information, and the non-execution event information
  • the non-execution event information is an ID that can identify the online information for which the event was not performed, the contents of the event that could not be carried out although it was possible, and the date on which it was decided that the event was not carried out
  • it includes, but is not limited to, the date and time when the display screen of online information is closed, an ID capable of identifying the user who did not carry out the event, or an ID capable of identifying the used user apparatus 300.
  • the acquisition unit 111 adds tag information that distinguishes event information and non-execution event information to event information or non-execution event information.
  • the non-execution event information may also be used to evaluate the reliability of the online information.
  • the acquisition unit 111 acquires the history information of the user and the validity confidence value at that time. More specifically, the acquiring unit 111 generates acquisition request information for requesting acquisition of history information stored in the P2P database and validity reliability value at that time, and transmits the information to the node device 200. Then, obtain the user's history information and the validity confidence value at that time. At this time, the acquisition unit 111 designates history information using the ID of the user included in the event information, and designates the validity confidence value at that time using the ID of the online information included in the event information.
  • the user weighting calculation unit 112a is a functional configuration that evaluates the familiarity of the user with the online information on which the event has been performed based on the history information of the user, and weights the user.
  • the user weighting calculation unit 112a can evaluate the familiarity of the user with the online information by various methods and perform weighting of the user.
  • the user weighting calculation unit 112a may perform weighting based on the degree of temporal proximity between the event and each history. For example, the user weighting calculation unit 112a extracts the occurrence date and time of the history related to the online information from the history information, and compares the occurrence date and time of the history that occurred last among the occurrence date and time of the event. Then, the user weighting calculation unit 112a may perform weighting based on the degree of proximity of the date and time. Thereby, for example, the user weighting calculation unit 112a determines that the user who has recently studied the topic is more familiar with the user who has not studied the same topic for several years, and weights according to the familiarity It can be performed.
  • the above is merely an example, and the method of calculating the degree of temporal proximity between an event and each history and the method of weighting are not particularly limited.
  • the user weighting calculation unit 112a may perform weighting for each topic. For example, when the online information includes two topics of biology and chemistry, and the user has only history information on biology, the user weighting calculation unit 112a only relates to the portion of the biology in the online information. Higher weighting may be performed. At this time, the user weight calculation unit 112a may add tag information to the weighted topics so that the weighting of each topic in the online information is identified.
  • the user weighting calculation unit 112a analyzes the event information and the like included in the history information to determine whether the user has a strong tendency to perform an appropriate evaluation (for example, the evaluation by the user and other large-scale evaluations). Whether or not the similarity of evaluation by a large number of users is high) may be determined, and weighting may be performed based on the determination result.
  • the user weighting calculation unit 112a may perform weighting by evaluating the familiarity of the user to online information by combining the above methods. Further, the above method is merely an example, and the user weighting calculation unit 112a may evaluate and weight the familiarity of the user to the online information by a method other than the above. The user weighting calculation unit 112a provides information on the weighting of the user to the validity confidence value calculation unit 112c.
  • the validity evaluation value calculation unit 112 b is a functional configuration that calculates a validity evaluation value based on event information.
  • the validity evaluation value calculation unit 112b can calculate the validity evaluation value by various methods.
  • the validity evaluation value calculation unit 112b analyzes the added information and evaluates the validity based on the analysis result. The value may be calculated. For example, when it is analyzed that a representation (for example, text or pictograms) indicating that the user trusts the online information is included in the added information, the validity evaluation value calculation unit 112 b is higher The validity evaluation value may be calculated.
  • the validity evaluation value calculation unit 112b may calculate the validity evaluation value based on the event performed in the past by the user. More specifically, the validity evaluation value calculation unit 112b recognizes an event that the user has performed in the past based on the history information. Then, for example, when the user performs a similar event more than a predetermined number of times within a predetermined period, the validity evaluation value calculation unit 112b determines that the event is not special to the user, Lower validity assessment values may be calculated.
  • the validity evaluation value calculation unit 112b may calculate the validity evaluation value based on the non-execution event information (in other words, the validity evaluation value calculation unit 112b may treat the non-execution event as an event). Well, you may treat non-execution event information as event information).
  • the occurrence of the non-implementation event indicates that the user does not emphasize online information, it may act to increase the validity evaluation value, but may lower the validity evaluation value.
  • the validity evaluation value calculation unit 112b calculates a low validity evaluation value based on the non-execution event information. You may
  • the validity confidence value calculation unit 112 c is a functional configuration that calculates the validity confidence value based on the weighting of the user and the validity evaluation value. More specifically, the validity confidence value calculation unit 112c calculates the validity confidence value by performing a predetermined operation using the weighting of the user and the validity evaluation value. For example, as described above, the validity confidence value calculation unit 112 c outputs the validity confidence value represented by the scale of ⁇ 1 to +1.
  • the validity confidence value calculation unit 112c updates the validity confidence value every time an event occurs.
  • the validity confidence value calculation unit 112c can reflect an appropriate validity confidence value early, so that, for example, the spread of online information including false information can be prevented.
  • event information may be falsified before batch processing.
  • the validity confidence value is updated each time an event occurs, such tampering is prevented.
  • the aspect of the update of the validity confidence value is not limited to the above.
  • the validity confidence value calculation unit 112 c associates the calculated validity confidence value with the number of events.
  • the accuracy of the validity confidence value may be low because the number of samples is small.
  • the validity confidence value calculation unit 112 c provides the calculated validity confidence value to the registration control unit 113.
  • the provision control unit 114 is a functional configuration that controls provision of online information to the user. More specifically, the provision control unit 114 controls the provision of the online information to the user based on the validity reliability value of the online information. For example, the provision control unit 114 may not provide (or may not display) the online information for which the validity confidence value is lower than a predetermined value by performing the filtering process. This prevents the user from accessing unreliable online information.
  • the provision control unit 114 provides online information not only to users with high familiarity but also to users with low familiarity, and finally, all users May provide information online. As a result, the provision control unit 114 can provide the low-skilled user with the online information for which the high-accuracy validity confidence value is calculated.
  • the control method of provision of on-line information is not limited above.
  • the storage unit 120 is a functional configuration that stores various types of information.
  • the storage unit 120 may include online information provided to the user, a validity confidence value of the online information, and various information output in the process of various processing (for example, event information, user weighting, validity evaluation value, or event). Remember the number of times etc).
  • the storage unit 120 also stores programs or parameters used by each functional configuration of the information providing apparatus 100.
  • stores is not limited to these.
  • the communication unit 130 is a functional configuration that controls various communications with the node device 200 and the user device 300. For example, at the time of updating the validity confidence value, the communication unit 130 receives, from the user device 300, operation information used for performing an event, and when an event is performed based on the operation information, the communication unit 130 The history information of the user who performed the event and the validity confidence value at that time are received from the node device 200. After the validity confidence value has been updated, the communication unit 130 outputs the updated validity confidence value and various information output in the process of various processes (for example, event information, user weighting, validity evaluation value, etc. Or the number of events etc.) is transmitted to the node device 200
  • the communication unit 130 receives the validity confidence value of the online information from the node device 200, and the control information generated based on the validity confidence value is used as a user device. Send to 300
  • the information which the communication part 130 communicates, and the case where it communicates are not limited to these.
  • the functional configuration example of the information providing apparatus 100 has been described above.
  • the above functional configuration described using FIG. 6 is merely an example, and the functional configuration of the information providing apparatus 100 is not limited to such an example.
  • the information providing apparatus 100 may not necessarily include all of the configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the information providing apparatus 100 can be flexibly deformed according to the specification and the operation.
  • the node device 200 includes a control unit 210, a storage unit 220, and a communication unit 230. Further, the control unit 210 includes an acquisition unit 211 and a registration control unit 212. Further, the storage unit 220 includes a P2P database 221, and the P2P database 221 is provided with a P2P database program 222.
  • the control unit 210 is a functional configuration that generally controls the overall processing performed by the node device 200.
  • the control unit 210 can control start and stop of each component, or control an output unit (not shown) such as a display or a speaker by generating a control signal.
  • the control content of the control part 210 is not limited to these.
  • the control unit 210 may control processing generally performed in various servers, general-purpose computers, PCs, tablet PCs, and the like.
  • the registration control unit 212 is a functional configuration that controls registration of various information in the P2P database 221. For example, when calculation or update of the validity confidence value is performed, the registration control unit 212 receives the validity confidence value and various information output in the process of processing provided from the information providing apparatus 100 (for example, event information , User's weighting, validity evaluation value, number of events, etc.) are registered in the P2P database 221.
  • various information output in the process of processing provided from the information providing apparatus 100 for example, event information , User's weighting, validity evaluation value, number of events, etc.
  • the storage unit 220 is a functional configuration that stores various types of information.
  • the storage unit 220 stores programs or parameters used by each functional configuration of the node device 200.
  • stores is not limited to these.
  • the P2P database 221 is a database commonly held by each node device 200, and is, for example, block chain data. As described above, in the P2P database 221, history information (for example, learning history information, job history information, action history information, purchase history information, etc.), online information, validity reliability value, and various kinds of information output in the process of various processes. Information (eg, event information, user weighting, validity evaluation value or number of events, etc.) is registered. Various pieces of information registered in the P2P database 221 may be provided with an electronic signature using an encryption key or may be encrypted using an encryption key. The information registered in the P2P database 221 is not limited to the above.
  • the P2P database program 222 is a predetermined program provided in the P2P database 221 and executed on the P2P database 221. By using the P2P database program 222, various processes other than virtual currency transactions such as, for example, Bitcoin etc. are realized while maintaining consistency according to predetermined rules. Also, by providing the P2P database program 222 in the P2P database 221, the risk that the program is tampered with is reduced.
  • the P2P database program 222 is a chain code in the Hyperledger, but is not limited thereto. For example, the P2P database program 222 may refer to a smart contract.
  • the P2P database program 222 can implement the entire process performed on the P2P database 221.
  • the P2P database program 222 can realize acquisition processing of various information, registration processing of various information, and the like performed by accessing the P2P database 221.
  • the process implemented by the P2P database program 222 is not limited to the above.
  • the development language of the P2P database program 222 or the number of P2P database programs 222 provided on the P2P database 221 is not particularly limited.
  • the communication unit 230 is a functional configuration that controls various communications with the information providing device 100 and other node devices 200. For example, at the time of updating the validity confidence value, the communication unit 230 receives the acquisition request information from the information providing device 100, and transmits the history information and the validity confidence value obtained based on the information to the information providing device 100. . In addition, after the validity confidence value is updated, the communication unit 230 receives the updated validity confidence value from the information providing device 100.
  • the communication unit 230 receives acquisition request information from the information providing apparatus 100, and transmits the validity reliability value acquired based on the information to the information providing apparatus 100.
  • the information which the communication part 230 communicates, and the case where it communicates are not limited to these.
  • the functional configuration of the node device 200 has been described.
  • the above functional configuration described using FIG. 7 is merely an example, and the functional configuration of the node device 200 is not limited to such an example.
  • the node device 200 may not necessarily have all of the configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the node device 200 can be flexibly deformed in accordance with the specifications and the operation.
  • the user device 300 includes a control unit 310, an input unit 320, an output unit 330, a storage unit 340, and a communication unit 350.
  • the input unit 320 is a functional configuration that receives an input from the user.
  • the input unit 320 includes input means such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a switch, or a microphone, and the user can perform various events by using these input means.
  • the input unit 320 provides the control unit 310 with the input content.
  • the input means provided in the input unit 320 is not particularly limited.
  • the output unit 330 is a functional configuration that outputs various information.
  • the output unit 330 includes a display unit such as a display or an audio output unit such as a speaker, and displays on-line information or validity reliability value on a display or the like based on control of the control unit 310. Audio output by a speaker or the like.
  • the output unit provided in the output unit 330 is not particularly limited.
  • the storage unit 340 is a functional configuration that stores various types of information.
  • the storage unit 340 stores online information or validity confidence value or the like, and stores a program or parameter used by each functional configuration of the user device 300. Note that the information stored in the storage unit 340 is not limited to these.
  • the communication unit 350 is a functional configuration that controls various communications with the information providing device 100. For example, when the user implements an event, the communication unit 350 transmits the operation information generated based on the user operation to the information providing apparatus 100. As a result, an event is implemented by the information providing apparatus 100.
  • the example of the functional configuration of the user apparatus 300 has been described above.
  • the above functional configuration described using FIG. 8 is merely an example, and the functional configuration of the user apparatus 300 is not limited to such an example.
  • the user apparatus 300 may not necessarily include all of the configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the user apparatus 300 can be flexibly deformed according to the specification and the operation.
  • step S1100 of FIG. 9 the user operates the input unit 320 of the user device 300 to perform various inputs.
  • control unit 310 generates operation information based on the user's operation, and communication unit 350 transmits the information to information providing apparatus 100.
  • the control unit 110 of the information providing device 100 performs various processes based on the operation information. If an event such as sharing of online information is performed, the acquisition unit 111 detects the event and acquires event information in step S1108.
  • step S1112 the acquisition unit 111 generates acquisition request information for requesting acquisition of the history information of the user registered in the P2P database 221 and the validity reliability value at that time, and the communication unit 130 outputs the information to the node device Send to 200
  • step S1116 the acquisition unit 211 of the node device 200 acquires the history information of the user and the validity confidence value at that time from the P2P database 221.
  • step S1120 the communication unit 230 transmits the history information of the user and the validity reliability value at that time to the information providing apparatus 100.
  • the user weighting calculation unit 112a of the information providing device 100 performs weighting of the user based on the history information and the online information of the user. For example, the user weighting calculation unit 112a determines the topic of the online information, and performs weighting based on the degree of association between the topic and the history information of the user.
  • step S1300 the user uses the input unit 320 of the user device 300 to perform an operation to request provision of online information.
  • the control unit 310 generates provision request information based on the operation by the user, and the communication unit 350 transmits the information to the information providing apparatus 100.
  • the acquisition unit 111 of the information providing device 100 generates acquisition request information for requesting acquisition of the validity reliability value of online information requested by the user based on the provision request information, and the communication unit 130 outputs the information as a node device Send to 200
  • step S1312 the acquiring unit 211 of the node device 200 acquires the validity confidence value from the P2P database 221.
  • step S1316 the communication unit 230 transmits the validity confidence value to the information providing apparatus 100.
  • step S1320 the provision control unit 114 of the information providing device 100 controls the provision of the on-line information based on the validity confidence value. For example, the provision control unit 114 controls not to provide the user with the online information whose validity confidence value is lower than a predetermined value, or controls to provide the validity confidence value and the online information in association with each other. Do.
  • step S1324 the provision control unit 114 generates control information based on the control content, and the communication unit 130 transmits the information to the user device 300.
  • step S1328 the control unit 310 of the user device 300 controls the output unit 330 such as a display or a speaker based on the control information to realize the output of the on-line information, and the series of processing ends.
  • the information providing apparatus 100 may request the user to provide feedback, which is a type of event, in order to more accurately evaluate the reliability of the online information. More specifically, when the information providing apparatus 100 detects that an event has been performed, the reason (for example, the reason for sharing the on-line information, etc.), the impression or opinion on the on-line information, or Feedback may be required, such as any expected value indicating reliability.
  • the information providing device 100 transmits a predetermined control signal to the user device 300 to understand why the event was performed, feedback or opinion on online information, or A pop-up including a pull-down menu or a text box or the like which can input an expected value or the like indicating the reliability may be displayed on the display screen of the user device 300.
  • the information providing apparatus 100 uses the feedback to calculate and update the validity confidence value. For example, when the information providing apparatus 100 calculates the validity evaluation value based on the event information, the user feedback from the user, the reason for carrying out the event, the impression or opinion on the online information, or any expected value indicating the reliability Etc. may be analyzed, and the validity evaluation value may be calculated using the analysis result. As a result, the accuracy of the validity evaluation value is improved, and the accuracy of the validity reliability value that is finally output is improved.
  • the control unit 110 or the acquisition unit 111 of the information providing device 100 functions as a feedback request unit that requests the user to give feedback, but the present invention is not limited to this.
  • the information providing apparatus 100 (3.2. Response to changes in evaluation)
  • the assessment of the reliability of online information can change over time. Therefore, the information providing apparatus 100 according to the modification preferentially uses information on a newer event to update the validity confidence value. More specifically, as described above, the validity evaluation value and the weighting of the user used for updating the validity confidence value are registered in the P2P database 221. Then, when updating the validity confidence value, the information providing apparatus 100 updates the validity confidence value using a predetermined number of validity evaluation values and user weightings calculated within a predetermined period from that time. Do. If the validity evaluation value and the weight of the user are greater than the predetermined number, the information providing apparatus 100 updates the validity reliability value using more recent information.
  • the information providing apparatus 100 is used at the previous updating of the validity confidence value based on the weighting of the user. It may be determined whether to replace the validity evaluation value and the user's weight with a new one. More specifically, if the newly performed user weighting is lower than a predetermined value, the validity evaluation value used when updating the previous validity confidence value and the user weighting are not replaced with new ones. May be As a result, since the evaluation performed in the past by the user who is highly familiar with the online information and the evaluation that is newly performed by the user who is less familiar with the online information are not interchanged, the accuracy of the validity reliability value is improved.
  • the information providing apparatus 100 determines that the validity validity value of the last time was trusted.
  • the validity confidence value may be updated by replacing the validity evaluation value and the user weighting for the user, which were used when updating the value, with new ones.
  • FIG. 12 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the information providing device 100, the node device 200 or the user device 300.
  • the information providing device 100, the node device 200, or the user device 300 may be embodied by the information processing device 900 illustrated in FIG.
  • the information processing apparatus 900 includes, for example, an MPU 901, a ROM 902, a RAM 903, a recording medium 904, an input / output interface 905, an operation input device 906, a display device 907, and a communication interface 908. Further, the information processing apparatus 900 connects the respective constituent elements by, for example, a bus 909 as a data transmission path.
  • the ROM 902 stores programs used by the MPU 901, control data such as calculation parameters, and the like.
  • the RAM 903 temporarily stores, for example, a program executed by the MPU 901.
  • the recording medium 904 functions as the storage unit 120 of the information providing apparatus 100, the storage unit 220 of the node apparatus 200, or the storage unit 340 of the user apparatus 300, for example, information according to the present embodiment such as online information and validity reliability value. Stores various data such as processing data and various programs.
  • examples of the recording medium 904 include a magnetic recording medium such as a hard disk, and a non-volatile memory such as a flash memory. Also, the recording medium 904 may be detachable from the information processing apparatus 900.
  • the input / output interface 905 connects, for example, the operation input device 906 and the display device 907.
  • the input / output interface 905 for example, a USB (Universal Serial Bus) terminal, a DVI (Digital Visual Interface) terminal, an HDMI (High-Definition Multimedia Interface) (registered trademark) terminal, various processing circuits, and the like can be given.
  • USB Universal Serial Bus
  • DVI Digital Visual Interface
  • HDMI High-Definition Multimedia Interface
  • the operation input device 906 is provided, for example, on the information processing apparatus 900, and is connected to the input / output interface 905 inside the information processing apparatus 900.
  • Examples of the operation input device 906 include a keyboard, a mouse, a keypad, a touch panel, a microphone, an operation button, a rotary selector such as a direction key or a jog dial, or a combination thereof.
  • the operation input device 906 functions as the input unit 320 of the user device 300.
  • the display device 907 is provided, for example, on the information processing apparatus 900, and is connected to the input / output interface 905 inside the information processing apparatus 900.
  • Examples of the display device 907 include a liquid crystal display (Liquid Crystal Display) and an organic EL display (Organic Electro-Luminescence Display).
  • the display device 907 functions as the output unit 330 of the user device 300.
  • the input / output interface 905 can also be connected to an external operation input device of the information processing apparatus 900 or an external device such as an external display device.
  • the display device 907 may be a device capable of display and user operation, such as a touch panel, for example.
  • the communication interface 908 is a communication unit included in the information processing apparatus 900, and functions as the communication unit 130 of the information providing apparatus 100, the communication unit 230 of the node apparatus 200, or the communication unit 350 of the user apparatus 300.
  • the communication interface 908 may have a function of performing wireless or wired communication with any external device such as a server via (or directly with) any network.
  • a communication antenna and an RF (Radio Frequency) circuit wireless communication
  • an IEEE 802.15.1 port and a transmitting / receiving circuit wireless communication
  • an IEEE 802.11 port and a transmitting / receiving circuit wireless communication
  • LAN Local Area Network
  • the information processing system according to the present disclosure can more appropriately evaluate the reliability of online information. Then, the information processing system according to the present disclosure can control the provision of online information based on the reliability. Thus, the information processing system according to the present disclosure can prevent providing unreliable online information to the user (or can provide the user with information regarding the reliability of the online information), The learning effect can be further enhanced.
  • the history information includes learning history information, job history information, action history information or purchasing history information.
  • the evaluation unit evaluates the reliability based on a type of the event, information added by the user at the event, and an event performed in the past by the user.
  • the evaluation unit updates the reliability evaluation based on the information on the event and the history information.
  • the evaluation unit updates the reliability evaluation each time the event occurs.
  • the evaluation unit updates the reliability evaluation by preferentially using information on newer events.
  • the system further includes a registration control unit that controls registration of the reliability evaluation result in the P2P database.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (8).
  • the evaluation unit is provided in the P2P database, and evaluates the reliability using a predetermined program executed on the P2P database.
  • the information processing apparatus according to (9). (11) In the event, the share of the online information, “Like!”, “+1”, “litize”, “good / bad evaluation”, “referenced / not helpful” for the online information. Or include the implementation of a “five-step evaluation”, the contribution of comments to the online information, or the registration of the online information in the “bookmark”.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (10).
  • control unit 111 acquisition unit 112 evaluation unit 112 a user weighting calculation unit 112 b validity evaluation value calculation unit 112 c validity reliability value calculation unit 113 registration control unit 114 provision control unit 120 storage unit 130 communication unit 200 node device 210 Control unit 211 Acquisition unit 212 Registration control unit 220 Storage unit 221 P2P database 222 P2P database program 230 Communication unit 300 User device 310 Control unit 320 Input unit 330 Output unit 340 Storage unit 350 Communication unit 400 P2P network 500 Network

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Abstract

【課題】オンライン情報の信頼性をより適切に評価することを可能にする。 【解決手段】ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得する取得部と、前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価する評価部と、を備える、情報処理装置が提供される。

Description

情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
　近年、以下の非特許文献１に開示されているブロックチェーンデータをはじめとしたピアツーピアデータベースを使用するサービスが盛んに開発されている。例えば、仮想通貨のやり取りにブロックチェーンデータを使用する、以下の非特許文献２のBitcoin等が挙げられる。ブロックチェーンデータをはじめとしたピアツーピアデータベースを使用するサービスは、ピアツーピアデータベースにて管理されている情報の改ざん等を防ぎ、情報の真正性を担保することができる。
　さて、ここで、各種情報を公開するメディアについて考えてみると、インターネットの利用者数の増加に伴い、ＳＮＳ（Social
Networking Service）を含むソーシャルメディアの利用者数が増加し続けている。その結果、ソーシャルメディアは、ユーザが各種情報へアクセスする際の主要な手段の一つとして機能するようになってきている。ソーシャルメディアにおいて、ユーザは、任意の情報の公開、シェアまたは評価等の様々なイベントを手軽に実施することができる。
Melanie Swan,"Blockchain",（米）,O’Reilly Media, 2015-01-22 Andreas M.Antonopoulos,"Mastering Bitcoin",（米）,O’Reilly Media, 2014-12-01
　しかし、その手軽さから、ソーシャルメディアに信頼性が低い情報が公開される場合があった。例えば、研究誌発行者によって、ほとんど査読されていないような論文がソーシャルメディアに公開されること等があった。ユーザが公開された情報の真偽を判断することは容易ではない。
　そこで、本開示は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本開示の目的とするところは、オンラインに公開された情報（以降、「オンライン情報」とも呼称する）の信頼性をより適切に評価することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することにある。
　本開示によれば、ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得する取得部と、前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価する評価部と、を備える、情報処理装置が提供される。
　また、本開示によれば、ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得することと、前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価することと、を有する、コンピュータにより実行される情報処理方法が提供される。
　また、本開示によれば、ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得することと、前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価することと、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
　以上説明したように本開示によれば、オンライン情報の信頼性をより適切に評価することが可能となる。
　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
ピアツーピアデータベースの一種であるブロックチェーンデータの概要について説明する図である。 ピアツーピアデータベースの一種であるブロックチェーンデータの概要について説明する図である。 ピアツーピアデータベースの一種であるブロックチェーンデータの概要について説明する図である。 本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明する図である。 本実施形態に係る情報提供装置１００による妥当性信頼値の算出処理および更新処理の具体例について説明する図である。 本実施形態に係る情報提供装置１００の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係るノード装置２００の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態に係るユーザ装置３００の機能構成例を示すブロック図である。 妥当性信頼値の更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 妥当性信頼値の更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 オンライン情報の提供処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る情報提供装置１００、ノード装置２００またはユーザ装置３００を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　なお、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．ピアツーピアデータベースの概要
　２．実施形態
　　２．１．概要
　　２．２．システム構成例
　　２．３．情報提供装置１００の機能構成例
　　２．４．ノード装置２００の機能構成例
　　２．５．ユーザ装置３００の機能構成例
　　２．６．処理の流れ
　３．変形例
　　３．１．ユーザへのフィードバックの要求
　　３．２．評価の変化への対応
　　３．３．Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２による妥当性信頼値の更新
　４．ハードウェア構成例
　５．まとめ
　　＜１．ピアツーピアデータベースの概要＞
　本開示の一実施形態について説明する前に、まず、ピアツーピアデータベースの概要について説明する。
　本実施形態に係る情報処理システムでは、ピアツーピアネットワークに流通している分散型のピアツーピアデータベースが利用される。なお、ピアツーピアネットワークは、ピアツーピア型分散ファイルシステムと呼ばれる場合もある。以下では、ピアツーピアネットワークを「Ｐ２Ｐネットワーク」、ピアツーピアデータベースを「Ｐ２Ｐデータベース」と示す場合がある。Ｐ２Ｐデータベースの例として、Ｐ２Ｐネットワークに流通しているブロックチェーンデータが利用される場合がある。よって最初に、一例として、ブロックチェーンシステムの概要について説明する。
　図１に示すように、ブロックチェーンデータは、複数のブロックがあたかも鎖のように連なって含まれるデータである。それぞれのブロックには、１または２以上の対象データが、トランザクション（取引）として格納されうる。
　ブロックチェーンデータとしては、例えば、Bitcoin等の仮想通貨のデータのやり取りに用いられるブロックチェーンデータが挙げられる。仮想通貨のデータのやり取りに用いられるブロックチェーンデータには、例えば、直前のブロックのハッシュと、ナンスと呼ばれる値が含まれる。直前のブロックのハッシュは、直前のブロックから正しく連なる、「正しいブロック」であるか否かを判定するために用いられる情報である。ナンスは、ハッシュを用いた認証においてなりすましを防ぐために用いられる情報であり、ナンスを用いることによって改ざんが防止される。ナンスとしては、例えば、文字列、数字列、あるいは、これらの組み合わせを示すデータ等が挙げられる。
　また、ブロックチェーンデータでは、各トランザクションのデータに暗号鍵を用いた電子署名が付与されることによって、なりすましが防止される。また、各トランザクションのデータは公開され、Ｐ２Ｐネットワーク全体で共有される。なお、各トランザクションのデータは暗号鍵を用いて暗号化されてもよい。
　図２は、ブロックチェーンシステムにおいて、対象データがユーザＡによって登録される様子を示す図である。ユーザＡは、ブロックチェーンデータに登録する対象データを、ユーザＡの秘密鍵を用いて電子署名する。そしてユーザＡは、電子署名された対象データを含むトランザクションをＰ２Ｐネットワーク上にブロードキャストする。これによって、対象データの保有者がユーザＡであることが担保される。
　図３は、ブロックチェーンシステムにおいて、対象データがユーザＡからユーザＢに移行される様子を示す図である。ユーザＡは、トランザクションにユーザＡの秘密鍵を用いて電子署名を行い、またトランザクションにユーザＢの公開鍵を含める。これにより、対象データがユーザＡからユーザＢに移行されたことが示される。また、ユーザＢは、対象データの取引に際して、ユーザＡからユーザＡの公開鍵を取得し、電子署名された、または暗号化された対象データを取得してもよい。
　また、ブロックチェーンシステムでは、例えばサイドチェイン技術を利用することによって、Bitcoinのブロックチェーンデータなどの、既存の仮想通貨のデータのやり取りに用いられるブロックチェーンデータに、仮想通貨とは異なる他の対象データを含めることが可能である。
　　＜２．実施形態＞
　上記では、ピアツーピアデータベースの概要について説明した。続いて、本開示の一実施形態について説明する。
　（２．１．概要）
　まず、本開示の一実施形態の概要について説明する。
　上記のとおり、インターネットの利用者数の増加に伴い、ＳＮＳを含むソーシャルメディアの利用者数も増加し続けており、ソーシャルメディアは、ユーザが各種情報へアクセスする際の主要な手段の一つとして機能するようになってきている。例えば、近年の研究によれば、アメリカ人の４４％がfacebook（登録商標）を用いてニュース情報を取得しており、特に若年層（例えば、１８歳～２４歳）のユーザにとっては、ソーシャルメディアがテレビ放送に代わる存在になりつつある。
　ソーシャルメディアにおいて、ユーザは手軽に情報を公開することができる一方で、虚偽情報も制限なく公開されてしまう。例えば、研究誌発行者によって、ほとんど査読されていないような論文がソーシャルメディアに公開されること等がある。ユーザが公開されたオンライン情報の真偽を判断することは容易ではない。
　また、ユーザは、自らの信念や意見に合う情報だけを取得したり、シェアしたりする傾向がある。このように、ユーザが取得したりシェアしたりする情報が偏ってしまうと、特定の視点、イデオロギーまたは思想等が選択的に支持され、他の視点等が排除されてしまう。これによって、ユーザが互いに相反する視点等について学んだり考えたりする機会が制限されてしまう。
　仮に、ユーザの閲覧履歴等に基づいてユーザに提供される情報が制御される場合、この影響はさらに大きくなる。例えば、ユーザが閲覧履歴等によって提供された情報を閲覧し続けたり、同意したりすることによって、提供される情報の偏りはより大きくなる。このとき、提供される情報に誤りが含まれていたり、誤解を招くような紛らわしい表現が含まれたりする場合には、ユーザが誤った認識をもつことにつながるため問題である。
　本件の開示者は、上記事情に鑑み、本開示を創作するに至った。本開示に係る情報処理システムは、オンライン情報の信頼性をより適切に評価することができる。そして、本開示に係る情報処理システムは、信頼性に基づいてオンライン情報の提供を制御することができる。これによって、本開示に係る情報処理システムは、信頼性の低いオンライン情報をユーザに提供することを防ぐことができる（または、オンライン情報の信頼性に関する情報をユーザに提供することができる）ため、学習効果をより高めることができる。
　（２．２．システム構成例）
　上記では、本実施形態の概要について説明した。続いて、図４を参照して、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明する。
　図４に示すように、本実施形態に係る情報処理システムは、情報提供装置１００と、複数のノード装置２００（図中では、ノード装置２００ａ～ノード装置２００ｄ）と、ユーザ装置３００と、を備える。また、複数のノード装置２００は、それぞれＰ２Ｐネットワーク４００に接続している。さらに、情報提供装置１００とノード装置２００ａがネットワーク５００ａによって接続されており、情報提供装置１００とユーザ装置３００がネットワーク５００ｂによって接続されている。なお、本実施形態に係る情報処理システムの構成は、図４の構成に限定されない。例えば、情報処理システムを構成する各装置の台数は適宜変更されてもよい。また、情報提供装置１００は、ノード装置２００ａ以外のノード装置２００に接続されていてもよい。
　（情報提供装置１００）
　情報提供装置１００は、ユーザに対してオンライン情報を提供する情報処理装置である。例えば、情報提供装置１００は、ＳＮＳを提供する装置であり、インターネットに公開されたＳＮＳサイトにオンライン情報を配置することで、ユーザに対してオンライン情報を提供してもよい。なお、情報提供装置１００は、インターネット以外のネットワーク上に配置された情報を提供してもよい。例えば、情報提供装置１００は、イントラネット上に配置された情報を提供してもよい。ここで、オンライン情報は、任意のドキュメント、任意の記事または任意の投稿等であり得るが、これらに限定されない。
　また、情報提供装置１００は、ユーザ装置３００からの入力に基づいてオンライン情報に対する各種イベントを実施する情報処理装置でもある。ここで、イベントは、オンライン情報のシェア、facebook（登録商標）における「いいね(Like)！」の実施、google＋（登録商標）における「＋１」の実施、twitter（登録商標）における「リツィート」の実施、その他、「good/bad評価」の実施、「参考になった／参考にならなかった」の実施、「５段階評価」の実施、オンライン情報へのコメントの寄稿、または、オンライン情報の「ブックマーク」への登録等を含む。なお、イベントは、これらに限定されず、オンライン情報に対して行われる処理であればいかなるものでもよい。例えば、イベントは、任意の情報を任意のネットワーク上に配置することを含んでもよい。
　そして、情報提供装置１００は、各種イベントに関する情報（以降、「イベント情報」と呼称する）と、Ｐ２Ｐデータベースに記憶されている、イベントを実施したユーザの履歴情報に基づいてオンライン情報の信頼性を評価する。
　より具体的には、後述するノード装置２００は、Ｐ２Ｐデータベースを保持しており、Ｐ２Ｐデータベースにユーザの各種履歴情報が記憶されている。履歴情報は、例えば、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報等を含み、これらに限定されない。情報提供装置１００は、イベントを実施したユーザの履歴情報をノード装置２００から取得し、当該履歴情報に基づいて、イベントが実施されたオンライン情報に対するユーザの精通度を評価し、重み付けを行う。例えば、建築に関するオンライン情報をシェアするイベントが実施され、学習履歴情報に基づいて、当該イベントを実施したユーザが建築学を専攻していたことが判明した場合、情報提供装置１００は、当該ユーザのオンライン情報への精通度は高いと判断し、精通度に応じた重み付けを行う。
　さらに、ノード装置２００は、イベント情報に基づいて妥当性評価値を算出する。ここで、妥当性評価値とは、イベント情報に基づいてオンライン情報の信頼性が数値化されたもの（換言すると、ユーザの重み付けが適用される前の値）である。より具体的には、オンライン情報の信頼性を示すようなイベントが実施された場合（例えば、オンライン情報に対して「いいね(Like)！」が実施された場合等）、妥当性評価値はより高い値となり、オンライン情報の信頼性が欠如している旨を示すようなイベントが実施された場合（例えば、オンライン情報に対して「bad評価」が実施された場合等）、妥当性評価値はより低い値となる。
　そして、情報提供装置１００は、ユーザの重み付けと妥当性評価値に基づいてイベントが実施されたオンライン情報の信頼性を評価する。より具体的には、情報提供装置１００は、ユーザの重み付けと妥当性評価値を用いて所定の演算を行い、オンライン情報の信頼性が数値化されたものである妥当性信頼値を算出する。例えば、情報提供装置１００は、－１～＋１のスケールによって表される妥当性信頼値を出力する。この場合、－１は、オンライン情報の信頼性が最も低いことを示しており、例えば、精通度の高いユーザによって一貫してオンライン情報の信頼性が低いという評価が行われた場合に算出され得る。一方、＋１はオンライン情報の信頼性が最も高いことを示しており、例えば、精通度の高いユーザによって一貫してオンライン情報の信頼性が高いという評価が行われた場合に算出され得る。また、０は、オンライン情報が信頼できるという評価と、信頼できないという評価が拮抗していることを示している。
　ここで、あるオンライン情報に対して実施されたイベントの回数（以降、「イベント回数」と呼称する）が所定値よりも少ない場合、サンプル数が少ないため、妥当性信頼値の精度が低い可能性がある。そこで、イベント回数が所定値よりも少ない場合、情報提供装置１００は、妥当性信頼値を０にしてもよい。これにより、情報提供装置１００は、精度の低い妥当性信頼値に基づいて各種処理が行われることを回避することができる。なお、妥当性信頼値の演算内容は特に限定されない。
　さらに、情報提供装置１００は、算出した妥当性信頼値のＰ２Ｐデータベースへの登録を制御する。より具体的には、情報提供装置１００は、妥当性信頼値をＰ２Ｐデータベースに登録するようノード装置２００に要求する。妥当性信頼値がＰ２Ｐデータベースに登録されることで、妥当性信頼値の真正性が担保される。
　そして、その後、同一のオンライン情報に対して新たなイベントが実施された場合には、情報提供装置１００は、Ｐ２Ｐデータベースに記憶されている、当該オンライン情報の妥当性信頼値を取得し、妥当性信頼値を更新する。換言すると、複数人のユーザが同一のオンライン情報に対してイベントを実施した場合、情報提供装置１００は、複数人のユーザがイベントを実施する度に妥当性信頼値を更新する。これによって、あるオンライン情報に対してイベントを実施したユーザが多いほど、当該オンライン情報の妥当性信頼値の精度が向上する。妥当性信頼値の更新方法は特に限定されない。例えば、情報提供装置１００は、上記の方法で新たなイベントに対応する妥当性信頼値を算出し、この新たに算出した妥当性信頼値とＰ２Ｐデータベースに記憶されている妥当性信頼値を用いて妥当性信頼値の平均値を算出することで、妥当性信頼値を更新してもよい。
　ここで、図５を参照して、情報提供装置１００による妥当性信頼値の算出処理および更新処理の具体例を説明する。例えば、ステップＳ１０００にて、ユーザＡがオンライン情報をユーザＢにシェアするというイベントＡを実施したとする。ステップＳ１００４では、情報提供装置１００が、Ｐ２Ｐデータベースに登録されているユーザＡの履歴情報をノード装置２００から取得し、当該履歴情報に基づいてオンライン情報に対するユーザＡの精通度を評価し、重み付けを行う。ステップＳ１００８では、情報提供装置１００がイベント情報に基づいて妥当性評価値を算出する。ステップＳ１０１２では、情報提供装置１００が、ユーザＡの重み付けと妥当性評価値を用いて妥当性信頼値を算出する。その後、妥当性信頼値は、Ｐ２Ｐデータベースへ登録される。
　ステップＳ１０１６では、ユーザＢが、ユーザＡからシェアされたオンライン情報に対してコメントを付加してユーザＣにシェアするというイベントＢを実施したとする。ステップＳ１０２０では、情報提供装置１００が、Ｐ２Ｐデータベースに登録されているユーザＢの履歴情報をノード装置２００から取得し、当該履歴情報に基づいてオンライン情報に対するユーザＢの精通度を評価し、重み付けを行う。ステップＳ１０２４では、情報提供装置１００がイベント情報に基づいて妥当性評価値を算出する。ステップＳ１０３２では、情報提供装置１００が、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている妥当性信頼値を取得し、ユーザＢの重み付けと妥当性評価値を用いて当該妥当性信頼値を更新する。その後、更新された妥当性信頼値は、Ｐ２Ｐデータベースへ登録される。
　そして、情報提供装置１００は、妥当性信頼値に基づいてオンライン情報の提供を制御する。例えば、ユーザがユーザ装置３００を用いてオンライン情報を要求する操作を行った場合（例えば、ユーザが任意のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を指定した場合）、情報提供装置１００は、当該オンライン情報の妥当性信頼値をノード装置２００に要求する。そして、情報提供装置１００は、Ｐ２Ｐデータベースから取得された妥当性信頼値に基づいて当該オンライン情報の提供を制御する。例えば、情報提供装置１００は、妥当性信頼値が所定値よりも低いオンライン情報についてはユーザに提供しなくてもよい（例えば、オンライン情報を表示しなくてもよい）。これによって、ユーザが信頼性の低いオンライン情報を取得することが回避される。また、情報提供装置１００は、妥当性信頼値とオンライン情報を対応付けることで、オンライン情報だけでなく妥当性信頼値も併せて提供してもよい（例えば、オンライン情報だけでなく妥当性信頼値も併せて表示してもよい）。これによって、ユーザがオンライン情報を取得した際に、当該オンライン情報の信頼性の高さを認識することができる。
　なお、情報提供装置１００の種類は特に限定されない。例えば、情報提供装置１００は、汎用コンピュータ、ＰＣ（Personal
Computer）、タブレットＰＣ等、任意の装置であってよい。
　（ノード装置２００）
　ノード装置２００は、Ｐ２Ｐネットワーク４００に接続しており、Ｐ２Ｐデータベースを保持している情報処理装置である。上記のとおり、Ｐ２Ｐデータベースには、ユーザの各種履歴情報が登録されている。履歴情報は、例えば、各教育機関（例えば、保育園、幼稚園、小学校、中学校、高等学校、大学、大学院、学習塾、予備校または資格学校等）によって登録された、ユーザの学習到達記録（例えば、試験結果、取得単位または取得資格等に関する記録）およびユーザの活動記録（例えば、クラブ活動、生徒会活動または出席状況等に関する記録）等の学習履歴情報を含む。また、履歴情報は、職務履歴情報（例えば、業界名、企業名、職務内容、職務開始日、職務終了日または役職等）、行動履歴情報（例えば、行動内容、行動日時、行動場所または行動頻度等。イベント情報も行動履歴情報に含まれる）または購買履歴情報等（例えば、物品名、金額または購入日等）を含んでもよい。
　また、Ｐ２Ｐデータベースには、イベントが実施されたオンライン情報、または、オンライン情報の妥当性信頼値も登録される。なお、Ｐ２Ｐデータベースに登録される情報はこれらに限定されない。例えば、Ｐ２Ｐデータベースには、妥当性信頼値の算出に使用された妥当性評価値またはユーザの重み付け等が登録されてもよい。これらの情報は、Ｐ２Ｐデータベースに登録されることによって真正性が担保される。
　そして、ノード装置２００は、Ｐ２Ｐデータベースからの情報の取得およびＰ２Ｐデータベースへの情報の登録を行う。情報の取得については、ノード装置２００は、妥当性信頼値の更新時において、ユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値をＰ２Ｐデータベースから取得し、情報提供装置１００へ提供する。また、情報提供装置１００がユーザからオンライン情報を要求された場合には、ノード装置２００は、その時点の妥当性信頼値をＰ２Ｐデータベースから取得し、情報提供装置１００へ提供する。なお、ノード装置２００がＰ２Ｐデータベースから情報を取得するケースはこれらに限定されない。
　情報の登録については、ノード装置２００は、情報提供装置１００により算出および更新された妥当性信頼値等をＰ２Ｐデータベースへ登録する。また、ユーザの新たな履歴情報が提供された場合には、ノード装置２００は、当該履歴情報をＰ２Ｐデータベースへ登録する。なお、ノード装置２００がＰ２Ｐデータベースへ情報を登録するケースはこれらに限定されない。
　なお、ノード装置２００は、Ｐ２Ｐデータベースから情報を取得する場合およびＰ２Ｐデータベースへ情報を登録する場合等には、基本的に、Ｐ２Ｐデータベースに設けられ、Ｐ２Ｐデータベース上で実行される所定のプログラム（以降、「Ｐ２Ｐデータベースプログラム」と呼称する）を用いる。Ｐ２Ｐデータベースプログラムが用いられることによって、例えば、Bitcoin等のような仮想通貨の取引以外の様々な処理が所定のルールに従って実現される。Ｐ２Ｐデータベースプログラムは、Ｐ２Ｐデータベースに設けられることによって当該プログラムが不正に改変されるリスクが低減される。
　Ｐ２Ｐデータベースプログラムは、ハイパーレッジャー（Hyperledger）におけるチェーンコードであるが、これに限定されない。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラムは、スマートコントラクトを指してもよい。なお、ノード装置２００は、適宜、Ｐ２Ｐデータベースプログラム以外のプログラムも用いて、Ｐ２Ｐデータベースからの情報の取得およびＰ２Ｐデータベースへの情報の登録を実現してもよい。また、情報提供装置１００と同様に、ノード装置２００の種類は特に限定されない。
　また、本実施形態では、複数のノード装置２００が同一の機能を有している例について説明するが、各ノード装置２００は、互いに異なる機能を有していてもよい。例えば、Ｐ２Ｐデータベースへの情報の登録を承認するノード装置２００（例えば、Endorsing Peer等）、承認後に各ノード装置２００に対して登録を指示するノード装置２００（例えば、Ordering Peer等）、Ｐ２Ｐデータベースに情報を登録するノード装置２００（例えば、Committing Peer等）が設けられてもよい。
　（Ｐ２Ｐネットワーク４００）
　Ｐ２Ｐネットワーク４００は、Ｐ２Ｐデータベースが流通しているネットワークである。上記のとおり、各ノード装置２００は、Ｐ２Ｐネットワーク４００に接続することで、他のノード装置２００が保持するＰ２Ｐデータベースと整合性を保ちながら、Ｐ２Ｐデータベースを更新することができる。
　なお、Ｐ２Ｐネットワーク４００の種類は特に限定されない。例えば、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、複数組織によって運営されるコンソーシアム型、単一組織によって運営されるプライベート型、または、参加者を特に限定しないパブリック型のうちの、いずれの種類であってもよい。
　なお、Ｐ２Ｐネットワーク４００に用いられる通信方式および回線の種類等は特に限定されない。例えば、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、ＩＰ－ＶＰＮ（Internet Protocol-Virtual Private Network）等の専用回線網で実現されてもよい。また、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等で実現されてもよい。さらに、Ｐ２Ｐネットワーク４００は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信網で実現されてもよい。
　（ユーザ装置３００）
　ユーザ装置３００は、ユーザがオンライン情報に対してイベントを実施する際に使用される装置である。より具体的には、ユーザは、ユーザ装置３００を操作することによって、オンライン情報に対してシェア等のイベントを実施するための入力を行うことができる。ユーザ装置３００は、ユーザからの入力に基づいて操作情報を生成し、当該情報を情報提供装置１００に提供することでイベントを実現させる。
　また、ユーザ装置３００は、情報提供装置１００からオンライン情報の提供を受ける装置である。例えば、ユーザ装置３００は、インターネットに公開されたＳＮＳサイトに配置されたオンライン情報を情報提供装置１００から提供される。ユーザは、ユーザ装置３００を操作することによってオンライン情報の提供を要求する提供要求情報を生成し、当該情報を情報提供装置１００へ送信することで、所望のオンライン情報を取得することができる。なお、情報提供装置１００と同様に、ユーザ装置３００の種類は特に限定されない。
　ここで、ユーザ装置３００を使用するユーザは、オンライン情報に対してイベントを実施する者またはオンライン情報を提供される者を含む。また、ユーザは、個人に限定されない。例えば、ユーザは、任意の組織または任意の団体（例えば、企業、協会またはサークル等）を含む。ユーザには識別情報としてＩＤが付与され、ユーザに関する情報はＰ２Ｐデータベースにて管理される。
　（ネットワーク５００）
　ネットワーク５００は、ノード装置２００および情報提供装置１００間、情報提供装置１００およびユーザ装置３００間を接続するネットワークである。なお、Ｐ２Ｐネットワーク４００と同様に、ネットワーク５００に用いられる通信方式および回線の種類等は特に限定されない。
　以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。なお、図４を参照して説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。例えば、情報提供装置１００の機能の一部は、ノード装置２００またはユーザ装置３００に備えられてもよい。例えば、情報提供装置１００の機能の一部を提供するソフトウェア（例えば、所定のＡＰＩ（Application Programming Interface）が使用されたＷＥＢアプリケーション等）がノード装置２００またはユーザ装置３００上で実行されてもよい。また、ノード装置２００の機能の一部は、情報提供装置１００またはユーザ装置３００に備えられてもよい。換言すると、情報提供装置１００またはユーザ装置３００は、Ｐ２Ｐネットワーク４００に参加し、Ｐ２Ｐデータベースを保持していてもよい。本実施形態に係る情報処理システムの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（２．３．情報提供装置１００の機能構成例）
　上記では、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。続いて、図６を参照して、情報提供装置１００の機能構成例について説明する。
　図６に示すように、情報提供装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、を備える。また、制御部１１０は、取得部１１１と、評価部１１２と、登録制御部１１３と、提供制御部１１４と、を備え、評価部１１２は、ユーザ重み付け算出部１１２ａと、妥当性評価値算出部１１２ｂと、妥当性信頼値算出部１１２ｃと、を備える。
　（制御部１１０）
　制御部１１０は、情報提供装置１００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、制御部１１０は、各構成の起動や停止を制御したり、制御信号を生成することによって、ディスプレイまたはスピーカ等の出力部（図示なし）等を制御したりすることができる。なお、制御部１１０の制御内容はこれらに限定されない。例えば、制御部１１０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、タブレットＰＣ等において一般的に行われる処理を制御してもよい。
　（取得部１１１）
　取得部１１１は、各種情報を取得する機能構成である。例えば、ユーザがユーザ装置３００を操作することで任意のイベントを実施した場合には、取得部１１１は、イベントが実施されたことを検知し、イベントがオンライン情報に対するものであるか否かを判断する。そして、イベントがオンライン情報に対するものである場合、取得部１１１はイベント情報を取得する。
　ここで、イベント情報は、イベントが実施されたオンライン情報を識別可能なＩＤ、イベントの内容（例えば、オンライン情報のシェア、facebook（登録商標）における「いいね(Like)！」の実施、google＋（登録商標）における「＋１」の実施、twitter（登録商標）における「リツィート」の実施、その他、「good/bad評価」の実施、「参考になった／参考にならなかった」の実施、「５段階評価」の実施、オンライン情報へのコメントの寄稿、または、オンライン情報の「ブックマーク」への登録等）、イベントが実施された日時、イベントを実施したユーザを識別可能なＩＤ、または、使用されたユーザ装置３００を識別可能なＩＤ等を含み、これらに限定されない。また、オンライン情報へのコメントの寄稿等のように、ユーザが何らかの情報を付加した場合には、付加された情報（例えば、コメント等）自体もイベント情報に含まれてもよい。
　また、取得部１１１は、ユーザがオンライン情報に対してイベントを実施可能だったにもかかわらず実施しない旨の決定を下したことを検知し、その実施されなかったイベントに関する情報（以降、「不実施イベント情報」と呼称する。また、実施されなかったイベント自体を「不実施イベント」と呼称する）を取得してもよい。例えば、ユーザがオンライン情報を閲覧した際にシェア等のイベントを実施しなかった場合、取得部１１１は、ユーザがオンライン情報に対してイベントを実施しない旨の決定を下したとして、不実施イベント情報を取得してもよい。ここで、不実施イベント情報は、イベントが実施されなかったオンライン情報を識別可能なＩＤ、実施可能だったのに実施されなかったイベントの内容、イベントを実施しない旨の決定が下された日時（例えば、オンライン情報の表示画面が閉じられた日時等）、イベントを実施しなかったユーザを識別可能なＩＤ、または、使用されたユーザ装置３００を識別可能なＩＤ等を含み、これらに限定されない。なお、取得部１１１は、イベント情報と不実施イベント情報を区別するタグ情報をイベント情報または不実施イベント情報に付加する。当該不実施イベント情報もオンライン情報の信頼性の評価に使用され得る。
　また、妥当性信頼値の更新の際、取得部１１１は、ユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値を取得する。より具体的には、取得部１１１は、Ｐ２Ｐデータベースに記憶されている履歴情報およびその時点の妥当性信頼値の取得を要求する取得要求情報を生成し、当該情報をノード装置２００に送信することで、ユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値を取得する。このとき、取得部１１１は、イベント情報に含まれるユーザのＩＤを用いて履歴情報を指定し、イベント情報に含まれるオンライン情報のＩＤを用いてその時点の妥当性信頼値を指定する。
　また、オンライン情報の提供がユーザから要求されている場合（例えば、ユーザがオンライン情報の閲覧を希望している場合等）、取得部１１１は、当該オンライン情報の妥当性信頼値を取得する。より具体的には、取得部１１１は、Ｐ２Ｐデータベースに記憶されている妥当性信頼値の取得を要求する取得要求情報を生成し、当該情報をノード装置２００に送信することで、妥当性信頼値を取得する。なお、取得部１１１によって取得される情報はこれらに限定されない。
　（評価部１１２）
　評価部１１２は、上記のとおり、ユーザ重み付け算出部１１２ａと、妥当性評価値算出部１１２ｂと、妥当性信頼値算出部１１２ｃと、を備え、これらの各機能構成を用いることでオンライン情報の信頼性を評価する機能構成である。
　（ユーザ重み付け算出部１１２ａ）
　ユーザ重み付け算出部１１２ａは、ユーザの履歴情報に基づいて、イベントが実施されたオンライン情報に対するユーザの精通度を評価し、ユーザの重み付けを行う機能構成である。ユーザ重み付け算出部１１２ａは、様々な方法でオンライン情報に対するユーザの精通度を評価し、ユーザの重み付けを行うことができる。
　より具体的に説明すると、まず、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報を解析することで、オンライン情報のトピックを判断する。ここで、トピックは、オンライン情報に含まれる話題やテーマを指し、任意の事物を含む。例えば、トピックは、科目名（例えば、数学、理科または歴史等）、ニュースカテゴリ名（例えば、政治、経済、スポーツまたはエンターテイメント等）、業界名（例えば、製造業、建築、美容またはサービス等）、有体物の名称または無体物の名称等を含む。トピックの判断方法は特に限定されない。例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報を解析することでオンライン情報に含まれる複数のキーワードを抽出する。そして、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、予め用意された、様々なトピックに関連するキーワード群と、オンライン情報から抽出したキーワードとのマッチングを行い、共通のキーワードが最も多いトピックを探索することで、オンライン情報のトピックを判断してもよい。
　そして、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報のトピックとユーザの履歴情報との関連度に基づいて重み付けを行う。例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、履歴情報を解析することで履歴情報に含まれる複数のキーワードを抽出する。そして、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、トピックのキーワード群と、履歴情報から抽出したキーワードとのマッチングを行うことで互いの関連度を求め、当該関連度が反映された重み付けを行ってもよい。例えば、オンライン情報のトピックが建築であり、建築のキーワード群と、履歴情報から抽出されたキーワードとの関連度が高い場合、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、当該ユーザのオンライン情報への精通度は高いと判断し、その精通度に応じて重み付けを行う。
　なお、一度、履歴情報から抽出されたキーワードは、履歴情報と対応付けてＰ２Ｐデータベースに記憶されてもよい。これによって、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、その後、履歴情報を解析することなくキーワードを抽出することができる。
　また、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報のトピックについてのユーザの知識の量と質に基づいて重み付けを行ってもよい。例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、履歴情報を解析することによって、ユーザがトピックについて学習した期間の長さを算出し、トピックについてのユーザの知識の量を評価する。また、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、履歴情報からトピックに関する試験の成績等を抽出することで、トピックについてのユーザの知識の質を評価する。そして、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、これらの情報を用いて所定の演算を行うことで重み付けを行ってもよい。これによって、例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報のトピックについての知識の量がより多く、知識の質がより高いユーザについては、オンライン情報への精通度が高いと判断し、その精通度に応じて重み付けを行うことができる。なお、上記はあくまで一例であり、トピックについてのユーザの知識の量と質の評価方法および重み付けの方法は特に限定されない。
　また、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、イベントと各履歴との時間的な近接度に基づいて重み付けを行ってもよい。例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、履歴情報からオンライン情報に関連する履歴の発生日時を抽出し、そのうち、最後に発生した履歴の発生日時と、イベントの発生日時とを比較する。そして、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、それらの日時の近接度に基づいて重み付けを行ってもよい。これによって、例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、最近、トピックについて研究したユーザについては、同一のトピックを数年間研究していないユーザよりも精通度が高いと判断し、その精通度に応じて重み付けを行うことができる。なお、上記はあくまで一例であり、イベントと各履歴との時間的な近接度の算出方法および重み付けの方法は特に限定されない。
　また、オンライン情報が複数のトピックを含む場合、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、トピック毎に重み付けを行ってもよい。例えば、オンライン情報が生物学と化学という２つのトピックを含んでおり、ユーザが生物学についての履歴情報のみを有している場合、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報における生物学の部分についてのみ、より高い重み付けを行ってもよい。このとき、オンライン情報における各トピックの重み付けが識別されるように、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、重み付けしたトピックにタグ情報を付加してもよい。
　また、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報に含まれる複数のトピックのうち、ユーザが精通しているトピックの数に基づいて重み付けを行ってもよい。例えば、オンライン情報に５つのトピックが含まれ、５つ全てのトピックについて精通しているユーザと、１つのトピックのみに精通しているユーザが存在する場合、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、そのトピック数に応じて、前者のユーザに対してより高い重み付けを行ってもよい。
　また、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、履歴情報に含まれるイベント情報等を解析することで、ユーザが適切な評価をする傾向が強いユーザなのか否か（例えば、当該ユーザによる評価と、他の大多数のユーザによる評価の類似度が高いか否か等）を判断し、その判断結果に基づいて重み付けを行ってもよい。
　なお、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、上記の方法を組み合せることで、ユーザのオンライン情報への精通度を評価し、重み付けを行ってもよい。また、上記の方法はあくまで一例であり、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、上記以外の方法でユーザのオンライン情報への精通度を評価し、重み付けを行ってもよい。ユーザ重み付け算出部１１２ａは、ユーザの重み付けに関する情報を妥当性信頼値算出部１１２ｃへ提供する。
　（妥当性評価値算出部１１２ｂ）
　妥当性評価値算出部１１２ｂは、イベント情報に基づいて妥当性評価値を算出する機能構成である。妥当性評価値算出部１１２ｂは、様々な方法で妥当性評価値を算出することができる。
　例えば、妥当性評価値算出部１１２ｂは、イベントの種類に基づいて妥当性評価値を算出してもよい。例えば、妥当性評価値算出部１１２ｂは、ユーザがより気軽に実施できるイベント（例えば、情報のシェアよりも気軽に実施され得る「いいね(Like)！」等）については、他のイベントに比べてより低い妥当性評価値を算出してもよい。
　また、オンライン情報へのコメントの寄稿等のように、ユーザが何らかの情報を付加した場合には、妥当性評価値算出部１１２ｂは、付加された情報を解析し、解析結果に基づいて妥当性評価値を算出してもよい。例えば、ユーザがオンライン情報を信頼している旨の表現（例えば、テキストまたは絵文字等）が、付加された情報に含まれていると解析される場合、妥当性評価値算出部１１２ｂは、より高い妥当性評価値を算出してもよい。
　また、妥当性評価値算出部１１２ｂは、ユーザによって過去実施されたイベントに基づいて妥当性評価値を算出してもよい。より具体的には、妥当性評価値算出部１１２ｂは、履歴情報に基づいて当該ユーザが過去に実施したイベントを認識する。そして、例えば、当該ユーザが所定の期間内に所定の回数より多く類似のイベントを実施している場合、妥当性評価値算出部１１２ｂは、イベントが当該ユーザにとって特別なものではないと判断し、より低い妥当性評価値を算出してもよい。
　また、妥当性評価値算出部１１２ｂは、不実施イベント情報に基づいて妥当性評価値を算出してもよい（換言すると、妥当性評価値算出部１１２ｂは、不実施イベントをイベントとして扱ってもよく、不実施イベント情報をイベント情報として扱ってもよい）。ここで、不実施イベントの発生は、ユーザがオンライン情報を重要視していないことを示していると言え、妥当性評価値を高めるように作用する場合もあるが、妥当性評価値を下げるように作用する場合もある。例えば、オンライン情報への精通度が高く、頻繁にイベントを実施するユーザがイベントを実施しなかった場合、妥当性評価値算出部１１２ｂは、不実施イベント情報に基づいて低い妥当性評価値を算出してもよい。
　なお、不実施イベント情報に基づいて算出された妥当性評価値は精度が低い場合がある（換言すると、イベントが実施されなかったことと、オンライン情報の信頼性との相関が低い場合がある）。したがって、その旨が考慮されて、不実施イベント情報に基づいて算出された妥当性評価値が妥当性信頼値に及ぼす影響は、イベント情報に基づいて算出された妥当性評価値が妥当性信頼値に及ぼす影響に比べて小さく取り扱われてもよい。これによって、より精度の高い妥当性信頼値が算出され得る。
　なお、妥当性評価値算出部１１２ｂは、上記の方法を組み合せることで妥当性評価値を算出してもよい。また、上記の方法はあくまで一例であり、妥当性評価値算出部１１２ｂは、上記以外の方法で妥当性評価値を算出してもよい。妥当性評価値算出部１１２ｂは、算出した妥当性評価値を妥当性信頼値算出部１１２ｃへ提供する。
　（妥当性信頼値算出部１１２ｃ）
　妥当性信頼値算出部１１２ｃは、ユーザの重み付けおよび妥当性評価値に基づいて妥当性信頼値の算出を行う機能構成である。より具体的には、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、ユーザの重み付けと妥当性評価値を用いて所定の演算を行うことで妥当性信頼値を算出する。例えば、上記のとおり、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、－１～＋１のスケールによって表される妥当性信頼値を出力する。
　また、対象のオンライン情報について、過去に算出された妥当性信頼値が存在する場合には、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、当該妥当性信頼値、ユーザの重み付けおよび妥当性評価値に基づいて妥当性信頼値の更新を行う。より具体的には、新たなイベントが発生した場合には、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、Ｐ２Ｐデータベースに記憶されている妥当性信頼値を取得し、妥当性信頼値を更新する。例えば、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、上記の方法で新たなイベントに対応する妥当性信頼値を算出し、この新たに算出した妥当性信頼値とＰ２Ｐデータベースに記憶されている妥当性信頼値を用いて妥当性信頼値の平均値を算出することで、妥当性信頼値を更新してもよい。
　ここで、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、イベントが発生する度に妥当性信頼値を更新する。これによって、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、早期に適切な妥当性信頼値を反映することができるため、例えば、虚偽情報を含むオンライン情報が蔓延すること等を防ぐことができる。また、例えば、複数のイベントが発生した後にバッチ処理によって妥当性信頼値が更新される場合、バッチ処理の前にイベント情報が改ざんされる可能性がある。この点、イベントが発生する度に妥当性信頼値が更新された場合、このような改ざんが行われることが防がれる。なお、妥当性信頼値の更新の態様は上記に限定されない。
　さらに、妥当性信頼値算出部１１２ｃは、算出した妥当性信頼値とイベント回数を対応付ける。ここで、イベント回数が所定値よりも少ない場合、サンプル数が少ないため、妥当性信頼値の精度が低い可能性がある。イベント回数が妥当性信頼値に対応付けられることによって、妥当性信頼値の精度が判断され得る。妥当性信頼値算出部１１２ｃは、算出した妥当性信頼値を登録制御部１１３へ提供する。
　（登録制御部１１３）
　登録制御部１１３は、各種情報のＰ２Ｐデータベースへの登録を制御する機能構成である。例えば、妥当性信頼値の算出または更新が行われた場合、登録制御部１１３は、妥当性信頼値および処理の過程で出力された各種情報（例えば、イベント情報、ユーザの重み付け、妥当性評価値またはイベント回数等）のＰ２Ｐデータベースへの登録を要求する登録要求情報を生成し、ノード装置２００へ送信する。これによって、これらの情報がＰ２Ｐデータベースに登録される。
　登録制御部１１３は、ユーザの履歴情報のＰ２Ｐデータベースへの登録を制御してもよい。例えば、登録制御部１１３は、情報提供装置１００によって提供されるＳＮＳ等の各種サービスにおけるユーザの行動に関する履歴情報のＰ２Ｐデータベースへの登録を制御してもよい。なお、Ｐ２Ｐデータベースへの登録が制御される情報はこれらに限定されない。例えば、登録制御部１１３は、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報等を取得し、これらの履歴情報のＰ２Ｐデータベースへの登録を制御してもよい。
　（提供制御部１１４）
　提供制御部１１４は、オンライン情報のユーザへの提供を制御する機能構成である。より具体的には、提供制御部１１４は、オンライン情報の妥当性信頼値に基づいて、当該オンライン情報のユーザへの提供を制御する。例えば、提供制御部１１４は、妥当性信頼値が所定値よりも低いオンライン情報については、フィルタリング処理を行うことでユーザに提供しなくてもよい（または、表示させなくてもよい）。これによって、ユーザが信頼性の低いオンライン情報へアクセスすることが回避される。
　また、提供制御部１１４は、妥当性信頼値とオンライン情報を対応付けることで、オンライン情報だけでなく妥当性信頼値も併せて提供してもよい。例えば、提供制御部１１４は、オンライン情報だけでなく妥当性信頼値も併せて表示されるようにしてもよい。また、提供制御部１１４は、オンライン情報自体もしくはオンライン情報に関する情報（例えば、ＵＲＬ等）の色分けによって妥当性信頼値を通知してもよい。また、提供制御部１１４は、ポップアップによる通知等を行うことで妥当性信頼値を通知してもよい（例えば、妥当性信頼値が所定値より低い場合にポップアップによる警告を行う等）。また、提供制御部１１４は、妥当性信頼値が高い順にオンライン情報を並べて提供してもよい（換言すると、提供制御部１１４はランキング形式でオンライン情報を提供してもよい）。これらの処理によって、ユーザがオンライン情報を確認する際に、当該オンライン情報の信頼性の高さを認識することができる。
　ここで、上記のとおり、妥当性信頼値が０になっている場合は、オンライン情報が信頼できるという評価と信頼できないという評価が拮抗していること、または、イベント回数が所定値よりも少ないため妥当性信頼値の精度が低いことのどちらかが示されている。そこで、妥当性信頼値が０の場合、提供制御部１１４は、どちらの理由で妥当性信頼値が０になっているのかについても何らかの方法でユーザに通知する（例えば、テキスト、色分けまたは音等による通知）。なお、イベント回数が所定値よりも少ないため妥当性信頼値が０になっている場合、提供制御部１１４は、イベント回数も併せて通知してもよい。
　また、イベント回数が所定値よりも少ないため妥当性信頼値が０になっている場合、提供制御部１１４は、精通度の高いユーザのみに対して当該オンライン情報を提供してもよい。これによって、精通度の高いユーザが当該オンライン情報に対してイベントを実施することで、精度の高い妥当性信頼値が早期に得られる。このとき、オンライン情報が複数のトピックを含む場合、提供制御部１１４は、複数のトピックの全てもしくは一部について精通度の高いユーザに対してオンライン情報を提供する。そして、提供制御部１１４は、イベント回数が増えるにつれて段階的にオンライン情報を提供するユーザの範囲を広げていってもよい。より具体的には、提供制御部１１４は、イベント回数が増加するにつれて、精通度の高いユーザだけでなく精通度の低いユーザに対してもオンライン情報を提供していき、最後には、全ユーザに対してオンライン情報を提供してもよい。これによって、提供制御部１１４は、精通度の低いユーザに対しては、高い精度の妥当性信頼値が算出されたオンライン情報を提供することができる。なお、オンライン情報の提供の制御方法は上記に限定されない。
　（記憶部１２０）
　記憶部１２０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部１２０は、ユーザに提供されるオンライン情報、当該オンライン情報の妥当性信頼値および各種処理の過程で出力された各種情報（例えば、イベント情報、ユーザの重み付け、妥当性評価値またはイベント回数等）を記憶する。また、記憶部１２０は、情報提供装置１００の各機能構成によって使用されるプログラムまたはパラメータ等を記憶する。なお、記憶部１２０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
　（通信部１３０）
　通信部１３０は、ノード装置２００およびユーザ装置３００との各種通信を制御する機能構成である。例えば、妥当性信頼値の更新時には、通信部１３０は、ユーザ装置３００からイベントの実施に用いられる操作情報を受信し、当該操作情報に基づいてイベントが行われた際には、通信部１３０は、イベントを実施したユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値をノード装置２００から受信する。妥当性信頼値の更新が行われた後には、通信部１３０は、更新後の妥当性信頼値および各種処理の過程で出力された各種情報（例えば、イベント情報、ユーザの重み付け、妥当性評価値またはイベント回数等）をノード装置２００へ送信する。
　また、ユーザがオンライン情報を要求している場合、通信部１３０は、ノード装置２００から当該オンライン情報の妥当性信頼値を受信し、当該妥当性信頼値に基づいて生成された制御情報をユーザ装置３００へ送信する。なお、通信部１３０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
　以上、情報提供装置１００の機能構成例について説明した。なお、図６を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、情報提供装置１００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、情報提供装置１００は、図６に示す構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、情報提供装置１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（２．４．ノード装置２００の機能構成例）
　上記では、情報提供装置１００の機能構成例について説明した。続いて、図７を参照して、ノード装置２００の機能構成例について説明する。
　図７に示すように、ノード装置２００は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信部２３０と、を備える。また、制御部２１０は、取得部２１１と、登録制御部２１２と、を備える。また、記憶部２２０は、Ｐ２Ｐデータベース２２１を備え、Ｐ２Ｐデータベース２２１には、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２が設けられている。
　（制御部２１０）
　制御部２１０は、ノード装置２００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、制御部２１０は、各構成の起動や停止を制御したり、制御信号を生成することによって、ディスプレイまたはスピーカ等の出力部（図示なし）等を制御したりすることができる。なお、制御部２１０の制御内容はこれらに限定されない。例えば、制御部２１０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、タブレットＰＣ等において一般的に行われる処理を制御してもよい。
　（取得部２１１）
　取得部２１１は、Ｐ２Ｐデータベース２２１から各種情報を取得する機能構成である。例えば、妥当性信頼値の更新時には、取得部２１１は、Ｐ２Ｐデータベース２２１からユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値を取得する。また、ユーザがオンライン情報を要求している場合には、取得部２１１は、Ｐ２Ｐデータベース２２１からその時点の妥当性信頼値を取得する。なお、取得部２１１がＰ２Ｐデータベース２２１から取得する情報および取得するケースはこれらに限定されない。取得部２１１は、取得した情報を通信部２３０に提供することで、当該情報の情報提供装置１００への送信を可能にする。
　（登録制御部２１２）
　登録制御部２１２は、各種情報のＰ２Ｐデータベース２２１への登録を制御する機能構成である。例えば、妥当性信頼値の算出または更新が行われた場合、登録制御部２１２は、情報提供装置１００から提供された、妥当性信頼値および処理の過程で出力された各種情報（例えば、イベント情報、ユーザの重み付け、妥当性評価値またはイベント回数等）をＰ２Ｐデータベース２２１へ登録する。
　また、登録制御部２１２は、ユーザの履歴情報のＰ２Ｐデータベース２２１への登録を制御してもよい。例えば、登録制御部２１２は、情報提供装置１００から提供された、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報等をＰ２Ｐデータベース２２１へ登録する。なお、登録制御部２１２がＰ２Ｐデータベース２２１へ登録する情報および登録するケースはこれらに限定されない。
　（記憶部２２０）
　記憶部２２０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部２２０は、ノード装置２００の各機能構成によって使用されるプログラムまたはパラメータ等を記憶する。なお、記憶部２２０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
　（Ｐ２Ｐデータベース２２１）
　Ｐ２Ｐデータベース２２１は、各ノード装置２００によって共通に保持されるデータベースであり、例えば、ブロックチェーンデータである。上記のとおり、Ｐ２Ｐデータベース２２１には、履歴情報（例えば、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報等）、オンライン情報、妥当性信頼値および各種処理の過程で出力された各種情報（例えば、イベント情報、ユーザの重み付け、妥当性評価値またはイベント回数等）が登録される。Ｐ２Ｐデータベース２２１に登録される各種情報は、暗号鍵を用いた電子署名が付与されたり、または暗号鍵を用いて暗号化されたりしてもよい。なお、Ｐ２Ｐデータベース２２１に登録される情報は、上記に限定されない。
　（Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２）
　Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、Ｐ２Ｐデータベース２２１に設けられ、Ｐ２Ｐデータベース２２１上で実行される所定のプログラムである。Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２が用いられることによって、例えば、Bitcoin等のような仮想通貨の取引以外の様々な処理が所定のルールに従って一貫性を保ちつつ実現される。また、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２がＰ２Ｐデータベース２２１に設けられることによって当該プログラムが不正に改変されるリスクが低減される。Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、ハイパーレッジャー（Hyperledger）におけるチェーンコードであるが、これに限定されない。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、スマートコントラクトを指してもよい。
　Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、Ｐ２Ｐデータベース２２１に対して行われる処理全般を実現することができる。例えば、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、Ｐ２Ｐデータベース２２１にアクセスして行われる、各種情報の取得処理および各種情報の登録処理等を実現することができる。なお、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２によって実現される処理は上記に限定されない。Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２の開発言語またはＰ２Ｐデータベース２２１上に設けられるＰ２Ｐデータベースプログラム２２２の個数等は特に限定されない。
　（通信部２３０）
　通信部２３０は、情報提供装置１００および他のノード装置２００との各種通信を制御する機能構成である。例えば、妥当性信頼値の更新時には、通信部２３０は、情報提供装置１００から取得要求情報を受信し、当該情報に基づいて取得された履歴情報および妥当性信頼値を情報提供装置１００へ送信する。また、妥当性信頼値の更新が行われた後には、通信部２３０は、情報提供装置１００から更新後の妥当性信頼値を受信する。
　また、ユーザがオンライン情報を要求している場合、通信部２３０は、情報提供装置１００から取得要求情報を受信し、当該情報に基づいて取得された妥当性信頼値を情報提供装置１００へ送信する。なお、通信部２３０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
　以上、ノード装置２００の機能構成例について説明した。なお、図７を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、ノード装置２００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、ノード装置２００は、図７に示す構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、ノード装置２００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（２．５．ユーザ装置３００の機能構成例）
　上記では、ノード装置２００の機能構成例について説明した。続いて、図８を参照して、ユーザ装置３００の機能構成例について説明する。
　図８に示すように、ユーザ装置３００は、制御部３１０と、入力部３２０と、出力部３３０と、記憶部３４０と、通信部３５０と、を備える。
　（制御部３１０）
　制御部３１０は、ユーザ装置３００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、制御部３１０は、ユーザによって入力部３２０を用いて行われる入力、または、通信部３５０を介して受信される情報提供装置１００からの制御情報等に基づいて各構成の起動や停止を制御したり、ディスプレイまたはスピーカ等の出力部３３０を制御したりすることができる。なお、制御部３１０の制御内容はこれらに限定されない。例えば、制御部３１０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、タブレットＰＣ等において一般的に行われる処理を制御してもよい。
　（入力部３２０）
　入力部３２０は、ユーザによる入力を受ける機能構成である。例えば、入力部３２０はマウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチまたはマイクロフォン等の入力手段を備えており、ユーザがこれらの入力手段を用いることによって、各種イベントを実施することができる。入力部３２０は、入力された内容を制御部３１０に提供する。なお、入力部３２０が備える入力手段は特に限定されない。
　（出力部３３０）
　出力部３３０は、各種情報を出力する機能構成である。例えば、出力部３３０は、ディスプレイ等の表示手段またはスピーカ等の音声出力手段等を備えており、制御部３１０の制御に基づいて、オンライン情報または妥当性信頼値等をディスプレイ等に表示したり、スピーカ等によって音声出力したりする。なお、出力部３３０が備える出力手段は特に限定されない。
　（記憶部３４０）
　記憶部３４０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部３４０は、オンライン情報または妥当性信頼値等を記憶したり、ユーザ装置３００の各機能構成によって使用されるプログラムまたはパラメータ等を記憶したりする。なお、記憶部３４０が記憶する情報はこれらに限定されない。
　（通信部３５０）
　通信部３５０は、情報提供装置１００との各種通信を制御する機能構成である。例えば、ユーザがイベントを実施する場合には、通信部３５０は、ユーザ操作に基づいて生成された操作情報を情報提供装置１００へ送信する。これによって、情報提供装置１００によってイベントが実施される。
　また、ユーザがオンライン情報を要求する場合、通信部３５０は、ユーザ操作に基づいて生成された提供要求情報を情報提供装置１００へ送信する。そして、その後、通信部３５０は、情報提供装置１００から制御情報を受信する。当該制御情報によって、オンライン情報の表示等の制御が実施される。
　以上、ユーザ装置３００の機能構成例について説明した。なお、図８を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、ユーザ装置３００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、ユーザ装置３００は、図８に示す構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、ユーザ装置３００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（２．６．処理の流れ）
　上記では、ユーザ装置３００の機能構成例について説明した。続いて、各装置による処理の流れについて説明する。
　（妥当性信頼値の更新処理の流れ）
　まず、図９および図１０を参照して、妥当性信頼値の更新処理の流れの一例について説明する。
　まず、図９のステップＳ１１００にて、ユーザがユーザ装置３００の入力部３２０を操作することで各種入力を行う。ステップＳ１１０４では、制御部３１０がユーザによる操作に基づいて操作情報を生成し、通信部３５０が当該情報を情報提供装置１００へ送信する。情報提供装置１００の制御部１１０は、操作情報に基づいて各種処理を行う。仮に、オンライン情報のシェア等のイベントが実施された場合、ステップＳ１１０８にて、取得部１１１が、当該イベントを検知し、イベント情報を取得する。ステップＳ１１１２では、取得部１１１が、Ｐ２Ｐデータベース２２１に登録されているユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値の取得を要求する取得要求情報を生成し、通信部１３０が当該情報をノード装置２００へ送信する。ステップＳ１１１６では、ノード装置２００の取得部２１１がＰ２Ｐデータベース２２１からユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値を取得する。ステップＳ１１２０では、通信部２３０がユーザの履歴情報およびその時点の妥当性信頼値を情報提供装置１００へ送信する。
　ステップＳ１１２４では、情報提供装置１００の評価部１１２が、ユーザの履歴情報、イベント情報およびその時点の妥当性信頼値を用いて妥当性信頼値を更新する。妥当性信頼値の更新処理の流れについては後述する。ステップＳ１１２８では、登録制御部１１３が、妥当性信頼値および各種処理の過程で出力された各種情報（例えば、イベント情報、ユーザの重み付け、妥当性評価値またはイベント回数等）のＰ２Ｐデータベース２２１への登録を要求する登録要求情報を生成し、通信部１３０が当該情報および妥当性信頼値等をノード装置２００へ送信する。ステップＳ１１３２では、ノード装置２００の登録制御部２１２が、妥当性信頼値等をＰ２Ｐデータベース２２１に登録することで、一連の処理が終了する。
　続いて、図１０を参照して、上記ステップＳ１１２４の妥当性信頼値の更新処理の流れの一例について説明する。図１０のステップＳ１２００では、情報提供装置１００のユーザ重み付け算出部１１２ａが、ユーザの履歴情報およびオンライン情報に基づいてユーザの重み付けを実施する。例えば、ユーザ重み付け算出部１１２ａは、オンライン情報のトピックを判断し、当該トピックとユーザの履歴情報との関連度に基づいて重み付けを行う。
　ステップＳ１２０４では、妥当性評価値算出部１１２ｂがイベント情報に基づいて妥当性評価値を算出する。例えば、妥当性評価値算出部１１２ｂは、各イベントの種類等に基づいて妥当性評価値を算出する。ステップＳ１２０８では、妥当性信頼値算出部１１２ｃが、ユーザの重み付け、妥当性評価値、および、Ｐ２Ｐデータベース２２１から取得されたその時点の妥当性信頼値に基づいて妥当性信頼値を更新することで、一連の処理が終了する。
　（オンライン情報の提供処理の流れ）
　続いて、図１１を参照して、オンライン情報の提供処理の流れの一例について説明する。
　ステップＳ１３００では、ユーザがユーザ装置３００の入力部３２０を用いてオンライン情報の提供を要求する操作を行う。ステップＳ１３０４では、制御部３１０がユーザによる操作に基づいて提供要求情報を生成し、通信部３５０が当該情報を情報提供装置１００へ送信する。情報提供装置１００の取得部１１１は、提供要求情報に基づいてユーザによって要求されているオンライン情報の妥当性信頼値の取得を要求する取得要求情報を生成し、通信部１３０が当該情報をノード装置２００へ送信する。
　ステップＳ１３１２では、ノード装置２００の取得部２１１がＰ２Ｐデータベース２２１から妥当性信頼値を取得する。ステップＳ１３１６では、通信部２３０が妥当性信頼値を情報提供装置１００へ送信する。ステップＳ１３２０では、情報提供装置１００の提供制御部１１４が妥当性信頼値に基づいてオンライン情報の提供を制御する。例えば、提供制御部１１４は、妥当性信頼値が所定値よりも低いオンライン情報についてはユーザに提供しないように制御したり、妥当性信頼値とオンライン情報を対応付けて提供するように制御したりする。ステップＳ１３２４では、提供制御部１１４が制御内容に基づいて制御情報を生成し、通信部１３０が当該情報をユーザ装置３００へ送信する。ステップＳ１３２８では、ユーザ装置３００の制御部３１０が制御情報に基づいてディスプレイまたはスピーカ等の出力部３３０を制御することでオンライン情報の出力を実現し、一連の処理が終了する。
　なお、図９～図１１に示したフローチャートまたはシーケンス図における各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。すなわち、フローチャートまたはシーケンス図における各ステップは、記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
　　＜３．変形例＞
　上記では、各装置による処理の流れについて説明した。続いて、本開示の変形例について説明する。
　（３．１．ユーザへのフィードバックの要求）
　変形例に係る情報提供装置１００は、オンライン情報の信頼性をより正確に評価するために、イベントの一種であるフィードバックをユーザに要求してもよい。より具体的には、情報提供装置１００は、イベントが実施されたことを検知した場合、当該イベントを実施した理由（例えば、オンライン情報をシェアした理由等）、オンライン情報に対する感想もしくは意見、または、信頼性を示す何らかの予想値等のフィードバックを要求してもよい。
　例えば、ユーザがユーザ装置３００を操作してイベントを実施した場合、情報提供装置１００は所定の制御信号をユーザ装置３００へ送信することで、イベントを実施した理由、オンライン情報に対する感想もしくは意見、または、信頼性を示す何らかの予想値等を入力可能なプルダウンメニューもしくはテキストボックス等を含むポップアップをユーザ装置３００の表示画面に表示させてもよい。
　そして、ユーザが当該ポップアップを用いてフィードバックを行った場合、情報提供装置１００は、当該フィードバックを妥当性信頼値の算出および更新に使用する。例えば、情報提供装置１００は、イベント情報に基づいて妥当性評価値を算出する際、ユーザからフィードバックされた、イベントを実施した理由、オンライン情報に対する感想もしくは意見、または、信頼性を示す何らかの予想値等を解析し、その解析結果も用いて妥当性評価値を算出してもよい。これによって、妥当性評価値の精度が向上するため、最終的に出力される妥当性信頼値の精度が向上する。なお、本変形例においては、情報提供装置１００の制御部１１０または取得部１１１がユーザに対してフィードバックを要求するフィードバック要求部として機能することを想定しているが、これに限定されない。
　ここで、情報提供装置１００は、イベントを実施したユーザ全員にフィードバックを要求するのではなく、より高い重み付けがなされたユーザのみに対してフィードバックを要求してもよい。より具体的には、イベントが実施された後に、情報提供装置１００がユーザの履歴情報およびオンライン情報に基づいてユーザの重み付けを実施する。そして、情報提供装置１００は、その重み付けが所定値より高ければ、当該ユーザに対して上記の方法でフィードバックを要求してもよい。これによって、情報提供装置１００は、オンライン情報への精通度の高いユーザのみに対してフィードバックを要求することができるため、妥当性信頼値の精度を向上させることができる。なお、フィードバックの内容、または、ユーザへフィードバックを要求する方法は上記に限定されない。
　（３．２．評価の変化への対応）
　オンライン情報の信頼性の評価は時間の経過とともに変わる可能性がある。そこで、変形例に係る情報提供装置１００は、より新しいイベントに関する情報を優先的に使用して妥当性信頼値を更新する。より具体的に説明すると、上記のとおり、妥当性信頼値の更新に用いられた妥当性評価値およびユーザの重み付けはＰ２Ｐデータベース２２１に登録されている。そして、情報提供装置１００は、妥当性信頼値を更新する際、その時点から所定の期間内に算出された、所定の個数の妥当性評価値とユーザの重み付けを用いて妥当性信頼値を更新する。仮に、妥当性評価値とユーザの重み付けが所定の個数より多い場合には、情報提供装置１００は、より新しい情報を用いて妥当性信頼値を更新する。換言すると、新たなイベントが発生し、妥当性評価値の算出およびユーザの重み付けが行われた場合、情報提供装置１００は、前回の妥当性信頼値の更新時に使用された妥当性評価値とユーザの重み付けを新しいものに入れ替えて妥当性信頼値を更新する。これによって、情報提供装置１００は、時間の経過とともに変わる評価を妥当性信頼値に反映することができる。
　また、新たなイベントが発生し、妥当性評価値の算出およびユーザの重み付けが行われた場合、情報提供装置１００は、ユーザの重み付けに基づいて、前回の妥当性信頼値の更新時に使用された妥当性評価値とユーザの重み付けを新しいものに入れ替えるか否かを判断してもよい。より具体的には、新たに行われたユーザの重み付けが所定値よりも低い場合には、前回の妥当性信頼値の更新時に使用された妥当性評価値とユーザの重み付けを新しいものに入れ替えなくてもよい。これによって、オンライン情報への精通度が高いユーザが過去に行った評価と、精通度が低いユーザが新たに行った評価が入れ替えられることがなくなるため、妥当性信頼値の精度が向上する。
　また、新たなイベントを実施したユーザと同一のユーザに関する妥当性評価値とユーザの重み付けが、前回の妥当性信頼値の更新時に使用されている場合、情報提供装置１００は、前回の妥当性信頼値の更新時に使用された、当該ユーザに関する妥当性評価値とユーザの重み付けを新しいものに入れ替えて妥当性信頼値を更新してもよい。これによって、例えば、同一のユーザが同一のオンライン情報に対して複数のイベントを連続して実施した場合であっても、当該ユーザに関する最新の妥当性評価値とユーザの重み付けのみが妥当性信頼値の更新に用いられるため、同一のユーザが同一のオンライン情報に対して複数のイベントを連続して実施することによって妥当性信頼値が操作されることが防がれる。
　なお、情報提供装置１００は、イベントが発生する度に、Ｐ２Ｐデータベース２２１から妥当性評価値およびユーザの重み付けを取得するのではなく、これらの情報を自装置内にキャッシュしておくことで上記処理を実現してもよい。より具体的には、新たなイベントが発生した場合に、情報提供装置１００は、前回の妥当性信頼値の更新時に使用された妥当性評価値とユーザの重み付けをキャッシュから取得し、これらの情報を新しいものに入れ替えることで妥当性信頼値を更新してもよい。
　（３．３．Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２による妥当性信頼値の更新）
　上記では、情報提供装置１００が妥当性信頼値の更新を行っていた。ここで、変形例においては、ノード装置２００のＰ２Ｐデータベースプログラム２２２が妥当性信頼値の更新を行ってもよい。
　より具体的には、情報提供装置１００は、イベントの発生を検知した場合、イベント情報をノード装置２００に提供しＰ２Ｐデータベース２２１に登録させる。その後、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、Ｐ２Ｐデータベース２２１に登録されているユーザの履歴情報に基づいて、イベントが実施されたオンライン情報に対するユーザの精通度を評価し、ユーザの重み付けを行う。そして、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、Ｐ２Ｐデータベース２２１に登録されているイベント情報等に基づいて妥当性評価値を算出する。さらに、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、ユーザの重み付け、妥当性評価値、および、Ｐ２Ｐデータベース２２１に登録されているその時点の妥当性信頼値に基づいて妥当性信頼値を更新する。最後に、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、更新された妥当性信頼値および処理の過程で出力された各種情報（例えば、ユーザの重み付けまたは妥当性評価値等）をＰ２Ｐデータベース２２１に登録する。
　これによって、イベントが発生してから妥当性信頼値が更新されるまでの処理が自動化される。また、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は耐改ざん性を有するため、一連の処理によって出力される妥当性信頼値等が改ざんされることを防ぐことができる。なお、Ｐ２Ｐデータベースプログラム２２２は、上記で説明してきた様々なバリエーションの処理を実現してもよい。
　　＜４．ハードウェア構成例＞
　上記では、本開示の変形例について説明した。続いて、図１２を参照して、各装置のハードウェア構成について説明する。
　図１２は、情報提供装置１００、ノード装置２００またはユーザ装置３００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報提供装置１００、ノード装置２００またはユーザ装置３００は、図１２に示す情報処理装置９００によって具現され得る。
　情報処理装置９００は、例えば、ＭＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０２と、ＲＡＭ９０３と、記録媒体９０４と、入出力インタフェース９０５と、操作入力デバイス９０６と、表示デバイス９０７と、通信インタフェース９０８とを備える。また、情報処理装置９００は、例えば、データの伝送路としてのバス９０９で各構成要素間を接続する。
　ＭＰＵ９０１は、例えば、ＭＰＵなどの演算回路で構成される、１または２以上のプロセッサや、各種処理回路などで構成され、情報提供装置１００の制御部１１０、ノード装置２００の制御部２１０またはユーザ装置３００の制御部３１０として機能する。なお、情報提供装置１００の制御部１１０、ノード装置２００の制御部２１０またはユーザ装置３００の制御部３１０は、上記で説明した各種処理を実現可能な専用の（または汎用の）回路（例えば、ＭＰＵ９０１とは別体のプロセッサなど）で構成されていてもよい。
　ＲＯＭ９０２は、ＭＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データなどを記憶する。ＲＡＭ９０３は、例えば、ＭＰＵ９０１により実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。
　記録媒体９０４は、情報提供装置１００の記憶部１２０、ノード装置２００の記憶部２２０またはユーザ装置３００の記憶部３４０として機能し、例えば、オンライン情報、妥当性信頼値等の本実施形態に係る情報処理に関するデータや各種プログラムなど様々なデータを記憶する。ここで、記録媒体９０４としては、例えば、ハードディスクなどの磁気記録媒体や、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられる。また、記録媒体９０４は、情報処理装置９００から着脱可能であってもよい。
　入出力インタフェース９０５は、例えば、操作入力デバイス９０６や、表示デバイス９０７を接続する。ここで、入出力インタフェース９０５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）端子や、ＤＶＩ（Digital　Visual　Interface）端子、ＨＤＭＩ（High-Definition　Multimedia　Interface）（登録商標）端子、各種処理回路などが挙げられる。
　また、操作入力デバイス９０６は、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９０５と接続される。操作入力デバイス９０６としては、例えば、キーボード、マウス、キーパッド、タッチパネル、マイクロホン、操作ボタン、方向キーまたはジョグダイヤルなどの回転型セレクタ、あるいは、これらの組み合わせなどが挙げられる。操作入力デバイス９０６は、ユーザ装置３００の入力部３２０として機能する。
　また、表示デバイス９０７は、例えば、情報処理装置９００上に備えられ、情報処理装置９００の内部で入出力インタフェース９０５と接続される。表示デバイス９０７としては、例えば、液晶ディスプレイ（Liquid　Crystal　Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic　Electro-Luminescence　Display）などが挙げられる。表示デバイス９０７は、ユーザ装置３００の出力部３３０として機能する。
　なお、入出力インタフェース９０５が、情報処理装置９００の外部の操作入力デバイスや外部の表示デバイスなどの外部デバイスと接続することも可能であることは、言うまでもない。また、表示デバイス９０７は、例えばタッチパネルなど、表示とユーザ操作とが可能なデバイスであってもよい。
　通信インタフェース９０８は、情報処理装置９００が備える通信手段であり、情報提供装置１００の通信部１３０、ノード装置２００の通信部２３０またはユーザ装置３００の通信部３５０として機能する。また、通信インタフェース９０８は、任意のネットワークを介して（あるいは、直接的に）、例えば、サーバなどの任意の外部装置と、無線または有線で通信を行う機能を有していてもよい。ここで、通信インタフェース９０８としては、例えば、通信アンテナおよびＲＦ（Radio　Frequency）回路（無線通信）や、ＩＥＥＥ８０２．１５．１ポートおよび送受信回路（無線通信）、ＩＥＥＥ８０２．１１ポートおよび送受信回路（無線通信）、あるいはＬＡＮ（Local　Area　Network）端子および送受信回路（有線通信）などが挙げられる。
　なお、情報処理装置９００のハードウェア構成は、図１２に示す構成に限られない。例えば、情報処理装置９００は、接続されている外部の通信デバイスを介して通信を行う場合には、通信インタフェース９０８を備えていなくてもよい。また、通信インタフェース９０８は、複数の通信方式によって通信を行うことが可能な構成であってもよい。また、情報処理装置９００は、例えば、操作入力デバイス９０６または表示デバイス９０７等を備えなくてもよい。また、例えば、図１２に示す構成の一部または全部は、１または２以上のＩＣ（Integrated　Circuit）で実現されてもよい。
　　＜５．まとめ＞
　以上で説明してきたように、本開示に係る情報処理システムは、オンライン情報の信頼性をより適切に評価することができる。そして、本開示に係る情報処理システムは、信頼性に基づいてオンライン情報の提供を制御することができる。これによって、本開示に係る情報処理システムは、信頼性の低いオンライン情報をユーザに提供することを防ぐことができる（または、オンライン情報の信頼性に関する情報をユーザに提供することができる）ため、学習効果をより高めることができる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
　ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得する取得部と、
　前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価する評価部と、を備える、
　情報処理装置。
（２）
　前記評価部は、前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報に対する前記ユーザの精通度を評価することで、前記信頼性を評価する、
　前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記評価部は、前記オンライン情報のトピックと前記履歴情報との関連度、前記トピックについての前記ユーザの知識の量と質、前記イベントと各履歴との時間的な近接度、または、前記ユーザが精通している前記トピックの数に基づいて前記精通度を評価する、
　前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記履歴情報は、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報を含む、
　前記（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　前記評価部は、前記イベントの種類、前記イベントにて前記ユーザによって付加された情報、前記ユーザによって過去実施されたイベントに基づいて前記信頼性を評価する、
　前記（１）から（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
　前記評価部は、前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記信頼性の評価を更新する、
　前記（１）から（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
　前記評価部は、前記イベントが発生する度に前記信頼性の評価を更新する、
　前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記評価部は、より新しいイベントに関する情報を優先的に使用して前記信頼性の評価を更新する、
　前記（６）または（７）に記載の情報処理装置。
（９）
　前記信頼性の評価結果の前記Ｐ２Ｐデータベースへの登録を制御する登録制御部をさらに備える、
　前記（１）から（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
　前記評価部は、前記Ｐ２Ｐデータベースに設けられ、前記Ｐ２Ｐデータベース上で実行される所定のプログラムを用いて前記信頼性の評価を行う、
　前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
　前記イベントは、前記オンライン情報のシェア、前記オンライン情報に対する「いいね(Like)！」、「＋１」、「リツィート」、「good/bad評価」、「参考になった／参考にならなかった」もしくは「５段階評価」の実施、前記オンライン情報へのコメントの寄稿、または、前記オンライン情報の「ブックマーク」への登録を含む、
　前記（１）から（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）
　前記イベントは、前記ユーザが前記オンライン情報に対して実施可能だったにもかかわらず実施しなかったイベントも含む、
　前記（１）から（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）
　前記イベントの一種である、前記オンライン情報へのフィードバックを前記ユーザに要求するフィードバック要求部をさらに備える、
　前記（１）から（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
　前記信頼性の評価結果に基づいて、前記オンライン情報の提供を制御する提供制御部をさらに備える、
　前記（１）から（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）
　前記提供制御部は、前記信頼性の評価結果を示す値が所定値よりも低い前記オンライン情報を提供しない、または、前記オンライン情報と前記信頼性の評価結果を示す値を対応付けて提供する、
　前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
　前記提供制御部は、前記オンライン情報に対する精通度に基づいて前記オンライン情報を提供するユーザを制御する、
　前記（１４）または（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
　前記オンライン情報は、ソーシャルメディアに公開された情報を含む、
　前記（１）から（１６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１８）
　前記Ｐ２Ｐデータベースはブロックチェーンデータである、
　前記（１）から（１７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１９）
　ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得することと、
　前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価することと、を有する、
　コンピュータにより実行される情報処理方法。
（２０）
　ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得することと、
　前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価することと、
　をコンピュータに実現させるためのプログラム。
　１００　　情報提供装置
　１１０　　制御部
　１１１　　取得部
　１１２　　評価部
　１１２ａ　　ユーザ重み付け算出部
　１１２ｂ　　妥当性評価値算出部
　１１２ｃ　　妥当性信頼値算出部
　１１３　　登録制御部
　１１４　　提供制御部
　１２０　　記憶部
　１３０　　通信部
　２００　　ノード装置
　２１０　　制御部
　２１１　　取得部
　２１２　　登録制御部
　２２０　　記憶部
　２２１　　Ｐ２Ｐデータベース
　２２２　　Ｐ２Ｐデータベースプログラム
　２３０　　通信部
　３００　　ユーザ装置
　３１０　　制御部
　３２０　　入力部
　３３０　　出力部
　３４０　　記憶部
　３５０　　通信部
　４００　　Ｐ２Ｐネットワーク
　５００　　ネットワーク

Claims (20)

  1. 　ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得する取得部と、
    　前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価する評価部と、を備える、
    　情報処理装置。
  2. 　前記評価部は、前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報に対する前記ユーザの精通度を評価することで、前記信頼性を評価する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記評価部は、前記オンライン情報のトピックと前記履歴情報との関連度、前記トピックについての前記ユーザの知識の量と質、前記イベントと各履歴との時間的な近接度、または、前記ユーザが精通している前記トピックの数に基づいて前記精通度を評価する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記履歴情報は、学習履歴情報、職務履歴情報、行動履歴情報または購買履歴情報を含む、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 　前記評価部は、前記イベントの種類、前記イベントにて前記ユーザによって付加された情報、前記ユーザによって過去実施されたイベントに基づいて前記信頼性を評価する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記評価部は、前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記信頼性の評価を更新する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記評価部は、前記イベントが発生する度に前記信頼性の評価を更新する、
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記評価部は、より新しいイベントに関する情報を優先的に使用して前記信頼性の評価を更新する、
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  9. 　前記信頼性の評価結果の前記Ｐ２Ｐデータベースへの登録を制御する登録制御部をさらに備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　前記評価部は、前記Ｐ２Ｐデータベースに設けられ、前記Ｐ２Ｐデータベース上で実行される所定のプログラムを用いて前記信頼性の評価を行う、
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記イベントは、前記オンライン情報のシェア、前記オンライン情報に対する「いいね(Like)！」、「＋１」、「リツィート」、「good/bad評価」、「参考になった／参考にならなかった」もしくは「５段階評価」の実施、前記オンライン情報へのコメントの寄稿、または、前記オンライン情報の「ブックマーク」への登録を含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　前記イベントは、前記ユーザが前記オンライン情報に対して実施可能だったにもかかわらず実施しなかったイベントも含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記イベントの一種である、前記オンライン情報へのフィードバックを前記ユーザに要求するフィードバック要求部をさらに備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 　前記信頼性の評価結果に基づいて、前記オンライン情報の提供を制御する提供制御部をさらに備える、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 　前記提供制御部は、前記信頼性の評価結果を示す値が所定値よりも低い前記オンライン情報を提供しない、または、前記オンライン情報と前記信頼性の評価結果を示す値を対応付けて提供する、
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 　前記提供制御部は、前記オンライン情報に対する精通度に基づいて前記オンライン情報を提供するユーザを制御する、
    　請求項１４に記載の情報処理装置。
  17. 　前記オンライン情報は、ソーシャルメディアに公開された情報を含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  18. 　前記Ｐ２Ｐデータベースはブロックチェーンデータである、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  19. 　ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得することと、
    　前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価することと、を有する、
    　コンピュータにより実行される情報処理方法。
  20. 　ユーザがオンライン情報に対して実施したイベントに関する情報と、Ｐ２Ｐデータベースに登録されている前記ユーザの履歴情報を取得することと、
    　前記イベントに関する情報および前記履歴情報に基づいて前記オンライン情報の信頼性を評価することと、
    　をコンピュータに実現させるためのプログラム。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019111506A1 (ja) 2017-12-04 2019-06-13 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP2021105750A (ja) * 2018-04-02 2021-07-26 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
US11252166B2 (en) 2019-07-31 2022-02-15 Advanced New Technologies Co., Ltd. Providing data authorization based on blockchain
US11251963B2 (en) 2019-07-31 2022-02-15 Advanced New Technologies Co., Ltd. Blockchain-based data authorization method and apparatus
US11057189B2 (en) * 2019-07-31 2021-07-06 Advanced New Technologies Co., Ltd. Providing data authorization based on blockchain
US11310051B2 (en) 2020-01-15 2022-04-19 Advanced New Technologies Co., Ltd. Blockchain-based data authorization method and apparatus

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013200684A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Toyota Central R&D Labs Inc 情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法、及びプログラム
JP2013222278A (ja) * 2012-04-16 2013-10-28 Alpine Electronics Inc 施設評価装置、施設評価システム、施設評価方法およびプログラム
JP2014010768A (ja) * 2012-07-02 2014-01-20 Ricoh Co Ltd ラベル印刷システム、画像出力プログラム及び画像出力装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10169717B2 (en) * 2015-08-13 2019-01-01 International Business Machines Corporation System and method for defining and using different levels of ground truth
US10949511B2 (en) * 2017-11-30 2021-03-16 Bank Of America Corporation Multicomputer processing for data authentication using a blockchain approach

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013200684A (ja) * 2012-03-23 2013-10-03 Toyota Central R&D Labs Inc 情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法、及びプログラム
JP2013222278A (ja) * 2012-04-16 2013-10-28 Alpine Electronics Inc 施設評価装置、施設評価システム、施設評価方法およびプログラム
JP2014010768A (ja) * 2012-07-02 2014-01-20 Ricoh Co Ltd ラベル印刷システム、画像出力プログラム及び画像出力装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Integration of education and finance Sony applied blockchain in education field", BOSS, vol. 31, no. 6, 2060601, pages 21 *
ANDREAS M. ANTONOPOULOS: "Mastering Bitcoin", 1 December 2014, O'REILLY MEDIA
ANONYMOUS: "Blockchain, revolution in IoT part 2: example of utilization It also spreads in real state, agriculture, data transaction and non-finantial sector", NIKKEI ELECTRONICS, no. 1182, 20 July 2017 (2017-07-20), pages 37 - 41, XP009519383 *
MELANIE SWAN: "Blockchain", 22 January 2015, O'REILLY MEDIA
See also references of EP3722964A4 *
YASUI, ET AL: "A study on sustainable product sales system using blockchain", DICOMO2017 MULTIMEDIA, DISTRIBUTED, COOPERATIVE, AND MOBILE SYMPOSIUM, IPSJ SYMPOSIUM SERIES, vol. 2017, no. 1, 28 June 2017 (2017-06-28), pages 792 - 795, XP009519384 *

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