WO2022234672A1 - 影響力算出装置、影響力算出方法、及びプログラム - Google Patents

影響力算出装置、影響力算出方法、及びプログラム Download PDF

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WO2022234672A1
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穂乃香 戸田
滋 藤村
篤 中平
盛徳 大橋
啓太 鈴木
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日本電信電話株式会社
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Definitions

  • the present invention relates to an influence calculation device, an influence calculation method, and a program.
  • SNS social networking services
  • influencers This kind of marketing is also called influencer marketing, and by having influencers send information about products and services on SNS, it aims to improve awareness of the products and services and to increase purchasing motivation. be.
  • a user's influence in an SNS is generally evaluated by the number of followers, the number of interactions such as "likes" for posts by the user, and the like. Further, for example, a method of more accurately calculating a user's influence has been proposed by adjusting the influence of purchasing the number of followers, purchasing interactions, and the like.
  • An embodiment of the present invention has been made in view of the above points, and aims to accurately evaluate a user's influence within a specific group.
  • an influence calculation device includes an extraction unit for extracting a subset related to a given topic from a set of users, the partial a calculation unit that calculates the influence of the target user in the subset based on the relationship between the target user included in the set and other users included in the subset; and the target in the subset. and a display control unit for displaying the influence of the user on the display unit.
  • an influence calculation device 10 capable of accurately evaluating the influence of a certain user in a group of users who are interested in a certain topic
  • the topic refers to some kind of object, matter, matter, event, topic, or the like.
  • each user can post some kind of content (characters, images, videos, sounds, etc.), and can interact with the post, such as “Like”.
  • users can have a relationship called follow (or link) with each other, and other users who follow a certain user are sometimes called “followers” or the like.
  • followers A state in which users follow each other is called “mutual follow” or the like.
  • impressions represent how many chances a certain post has been seen by other users.
  • impressions the number of times a user's post is displayed to other users.
  • targeting users on SNS is an example and is not limited to this, and the present embodiment can be similarly applied to groups having the same or similar properties as SNS.
  • SNS there is a set of subjects equivalent to users on SNS, a subset of the set can be extracted on a given topic, and a subject sends a message similar to a post, and another subject It is possible to interact with this message, and it is also applicable if impressions can be calculated for the message and there can be one-way or two-way links between entities. .
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the hardware configuration of an influence calculation device 10 according to this embodiment.
  • the influence calculation device 10 is realized by the hardware configuration of a general computer or computer system, and includes an input device 101, a display device 102, an external I/F 103, a communication It has an I/F 104 , a processor 105 and a memory device 106 . Each of these pieces of hardware is communicably connected via a bus 107 .
  • the input device 101 is, for example, a keyboard, mouse, touch panel, or the like.
  • the display device 102 is, for example, a display. Note that the influence calculation device 10 does not have to include at least one of the input device 101 and the display device 102 .
  • the external I/F 103 is an interface with an external device such as the recording medium 103a.
  • the influence calculation device 10 can perform reading, writing, etc. of the recording medium 103 a via the external I/F 103 .
  • Examples of the recording medium 103a include CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disk), SD memory card (Secure Digital memory card), USB (Universal Serial Bus) memory card, and the like.
  • the communication I/F 104 is an interface for connecting the influence calculation device 10 to a communication network such as the Internet.
  • the processor 105 is, for example, various arithmetic units such as a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the memory device 106 is, for example, various storage devices such as HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), and flash memory.
  • the influence calculation device 10 can realize the influence calculation processing described later.
  • the hardware configuration shown in FIG. 1 is an example, and the influence calculation device 10 may have other hardware configurations.
  • the influence calculation device 10 may have multiple processors 105 and may have multiple memory devices 106 .
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the influence calculation device 10 according to this embodiment.
  • the influence calculation device 10 has a group extraction unit 201, a post collection unit 202, an influence calculation unit 203, and a display control unit 204. Each of these units is implemented by processing that one or more programs installed in the influence calculation device 10 cause the processor 105 to execute.
  • the influence calculation device 10 also has a post database 205 .
  • Post database 205 is implemented by memory device 106 .
  • the post database 205 may be implemented by, for example, a storage device or the like connected to the influence calculation device 10 via a communication network.
  • the group extraction unit 201 extracts a group of users who are interested in a certain topic (hereinafter also referred to as "target group").
  • the post collection unit 202 collects various information about posts of users whose influence is to be evaluated (hereinafter also referred to as “target users”) through SNS services (more accurately is collected or calculated from a server that provides an SNS service).
  • the post collection unit 202 also creates post data from the collected or calculated information, and stores the post data in the post database 205 .
  • the influence calculation unit 203 uses the post data stored in the post database 205 to calculate the influence of the target user within the target group.
  • the display control unit 204 displays the influence calculated by the influence calculation unit 203 (that is, the influence of the target user within the target group).
  • the display control unit 204 may display the influence of the target user in the target group on the display device 102 of the influence calculation device 10, or via the influence calculation device 10 and the communication network The influence may be displayed on the display of the connected terminal.
  • the post database 205 stores post data.
  • An example of the post database 205 will now be described with reference to FIG.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the post database 205. As shown in FIG.
  • the post database 205 shown in FIG. 3 stores a plurality of post data with the user name "u001" and the user name "ABC".
  • the "user name” is identification information for identifying the user on the SNS
  • the "user name” is the name used by the user on the SNS.
  • each post data includes "post ID”, “date and time of posting”, “number of impressions within group”, “number of followers and within group interactions”, “number of followers and non-group interactions", and “non-follower and group It includes information such as the number of interactions within the group, the number of non-follower and non-group interactions, and the number of mutual follow-up interactions within the group. These pieces of information are information collected or calculated by the post collection unit 202 .
  • “Post ID” is identification information that identifies the post of the user.
  • the “posted date and time” is the date and time when the post was made.
  • “Number of impressions within the group” is the total number of impressions of the post within the target group.
  • “Follower and in-group interactions” is the total number of interactions with the post by users who are followers of the user and who belong to the target group.
  • “Follower and non-group interactions” is the total number of interactions with the post by users who are followers of the user and who do not belong to the target group.
  • the “number of non-follower and intra-group interactions” is the total number of interactions with the post by users who are not followers of the user and who belong to the target group.
  • the “number of non-follower and non-group interactions” is the total number of interactions with the post by users who are not followers of the user and who do not belong to the target group.
  • the “number of mutual follow interactions within a group” is the total number of interactions with respect to the post by users who are in a mutual follow relationship with the user within the target group.
  • Each record stored in the posting database 205 may contain various information other than the above.
  • information representing the content of each post that is, text representing the content of the post, as well as images, videos, sounds, etc.
  • interactions of users who do not belong to the target group are not used for calculation of influence. may not be included in the posted data. In this case, these information may not be collected or calculated.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of influence calculation processing according to the present embodiment.
  • the influence calculation device 10 is provided with a certain topic and information indicating a target user (for example, a user ID of the target user, etc.).
  • Information indicating these topics and target users may be given from the input device 101 of the influence calculation device 10, or the keyboard, mouse, etc. of a terminal connected to the influence calculation device 10 via a communication network. may be given from Also, two or more pieces of information indicating target users may be given, and two or more topics may be given.
  • the group extraction unit 201 extracts a group of users who are interested in the topic as a target group (step S101).
  • the group extraction unit 201 collects user IDs or user names from SNS services (more precisely, servers that provide SNS services), and then selects characters or character strings related to the topic as user IDs.
  • SNS services more precisely, servers that provide SNS services
  • a group of users included in the user name may be extracted as the target group.
  • the target group is a group of users whose user IDs or user names include characters or character strings representing the game name or character name. should be extracted as
  • the above extraction method is only an example, and the target population may be extracted by various methods other than this.
  • the user ID or user name of each user is expressed as a word vector, and a set of users having user IDs or user names whose distance from the word vector representing characters or character strings related to the topic is equal to or less than a predetermined threshold You may extract as a target group.
  • a set of users who have posted such posts a predetermined number of times or more may be extracted as the target group.
  • a hash tag is a tag or label that a user can add to a post, and is generally represented by adding a hash symbol before a keyword.
  • a target group is extracted as a range for evaluating the influence of target users.
  • the conventional method of calculating the influence of users on SNS does not consider such a target group, it is difficult to accurately evaluate the influence of a group of users who are interested in a certain topic. can't.
  • the group extraction unit 201 determines whether or not the target user is included in the target group extracted in step S101 (step S102).
  • the influence calculation device 10 ends the influence calculation process. In this case, since the target user is not included in the target group, the target user does not have influence over each user included in the target group. At this time, the display control unit 204 displays information indicating that the target user does not have influence in the target group on the display device 102 of the influence calculation device 10 or on the display of the terminal connected via the communication network. may be displayed.
  • the post collection unit 202 collects or calculates various information related to the target user's post from the SNS service, and collects or calculates this information.
  • the post data created from is stored in the post database 205 (step S103). That is, the post collection unit 202 collects “post ID”, “post date and time”, “number of impressions within the group”, “number of follower interactions within the group”, and “number of follower interactions outside the group” for each post of the target user. , “Number of non-follower interactions within the group”, “Number of non-follower and non-group interactions", “Number of mutual follow interactions in the target group”, etc.
  • the data is stored in post database 205 .
  • each piece of information can be collected directly from the SNS service, the information can be used to create the post data, but if certain information cannot be collected directly, the information is calculated from other information. After that, post data is created using the calculated information. For example, while it is not possible to directly collect "follower and in-group interactions" and "follower and out-of-group interactions", if the number of follower interactions and the target user's follower user ID can be collected, the number of follower interactions and Using the user ID of the follower of the target user and the target group, the "follower and the number of interactions within the group" and the "follower and the number of interactions outside the group” may be calculated. This can be calculated by simple addition and subtraction. Similarly, with respect to other information, if the above information cannot be directly collected from the SNS service, the above information can be calculated by addition or subtraction from collectable information.
  • step S103 information for a past period before the present is collected or calculated, but this period needs to be set appropriately. This is because collecting or calculating information for too long a period of time increases the processing load, and it is thought that the number of impressions and interactions of posts in the past has little relationship with the current actual influence of the target user. It's for. Therefore, in step S103, it is preferable to collect or calculate information for a period of one month to several months from the present. In the following, it is assumed that in step S103 above, the information for the period from the present to the past one month has been collected or calculated (thus, the post database 205 stores the information for the past one month from the present (that is, the latest This means that the post data related to the post is stored.).
  • the post collection unit 202 also collects the number of followers of each user included in the target group from the SNS service.
  • various types of information for calculating the influence of the target user on the target group are collected from the SNS service (or calculated from the information collected from the SNS service).
  • the conventional method of calculating the influence of users on SNS does not consider the target group, and thus the above various information is not collected or calculated.
  • the influence calculation unit 203 uses the post data stored in the post database 205 to calculate the influence of the target user within the target group (step S104).
  • the post database 205 stores post data on n posts by the target user in the past month (last one month) (that is, post data) is stored.
  • the influence calculation unit 203 calculates the influence of the target user in the target group by the following formula (1).
  • n is the number of posts in the past month (most recent month)
  • xi is the number of interactions with posts i from users included in the target group
  • yi is included in the target group and mutual follow The number of interactions for post i from users who have Note that x i is the sum of the “follower and in-group interactions” and the “non-follower and in-group interactions” regarding post i.
  • the above formula (1) calculates influence after excluding interactions from users who follow each other.
  • customary or ritualistic interactions for example, because they are friends or because they follow each other.
  • x i is the number of interactions with respect to post i from users included in the target group, but is not limited to this. Let x i be the number of interactions for post i from .
  • c is the number of times the user has interacted with the number of posts n.
  • the influence of the target user within the target group is calculated using the above equation (2), taking into account the value of each user j's interaction. This is calculated by replacing x i ⁇ y i in the above equation (1) with b in the above equation (2). Specifically, it is calculated by the following formula (3).
  • b ji is user j's interaction value for post i.
  • b ji b j for each i ⁇ [1, n] from the definition of the above equation (2), but may be different for each post i. For example, the newer the posted date and time, the larger the bji , and the older the posted date and time, the smaller the bji .
  • the influence of the target user in the target group is calculated in consideration of the number of followers of users other than the target user. Specifically, the influence of the target user within the target group is calculated by the following formula (4).
  • f ji is the number of followers of user j.
  • f ji f j for each i ⁇ [1, n], but for example, f ji , the number of followers of user j at the time of post i, and f ji' may be different, so f ji is used.
  • the influence is calculated by multiplying the reference value by the number of followers. ) is not used as a basis for calculating influence by multiplying it by the number of followers.
  • any of the above influence calculation examples 1 to 3 it is possible to eliminate or mitigate the influence of blind interaction based on mutual follow-up, so the influence of the target user within the target group can be accurately calculated. Or it becomes possible to evaluate with high accuracy.
  • conventional methods for calculating the influence of a user in SNS there are those that adjust the influence (that is, reduce the influence) due to the purchase of the number of followers, the purchase of interactions, etc.
  • the present embodiment As explained, it is believed that there is no method for eliminating or mitigating the effects of blind interaction based on mutual follow-up.
  • step S104 the display control unit 204 displays the influence calculated in step S104 (that is, the influence of the target user in the target group) on the display device 102 of the influence calculation device 10. Alternatively, it is displayed on the display of the terminal connected via the communication network (step S105).
  • various display contents by the display control unit 204 are conceivable. user ID and user name.
  • those who conduct influencer marketing or the target users themselves) can evaluate how much influence the target users have within a group of users. Become.
  • the display control unit 204 also displays the formula used to calculate the influence (formula (1), (3) or (4 )) may be displayed, or together with (or in place of) the expression, the content of the expression may be displayed in sentences, diagrams, or the like.
  • the display control unit 204 may display the influence of each target user as well as their ranking.
  • the ranking of the influence of each target user may be based on the magnitude of the numerical value representing influence, or may be the ranking of influence of each target user.
  • the rank indicates to which numerical value range the numerical value representing influence belongs to among a plurality of predetermined numerical value ranges. attached.
  • the conventional method also ranks the influence and displays it on a display, etc., it is believed that the influence of the target user within the target group is not ranked.
  • the influence calculation device 10 can calculate the influence of a certain user in a group of users who are interested in a certain topic, targeting users on the SNS. can.
  • the influence calculation device 10 according to the present embodiment eliminates or mitigates the influence of the target user and the user who follows each other, for example, so that the influence of habitually or ritually interaction on the influence is reduced. can be eliminated or mitigated. For this reason, for example, when a person who conducts influencer marketing or the target user himself/herself evaluates influence, more accurate evaluation becomes possible.
  • the information indicating the topic and the target user is provided to the influence calculation device 10, but for example, only the information indicating the target user may be provided.
  • a group of users who are interested in the specified topic may be set as the target group.
  • influence calculation device 101 input device 102 display device 103 external I/F 103a recording medium 104 communication I/F 105 processor 106 memory device 107 bus 201 group extraction unit 202 post collection unit 203 influence calculation unit 204 display control unit 205 post database

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Abstract

一実施形態に係る影響力算出装置は、与えられたトピックに基づいて、複数のユーザで構成される集合から、前記トピックに関する部分集合を抽出する抽出部と、前記部分集合に含まれる対象ユーザと、前記部分集合に含まれる他のユーザとの間の関係性に基づいて、前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を算出する算出部と、前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を表示部に表示させる表示制御部と、を有する。

Description

影響力算出装置、影響力算出方法、及びプログラム
　本発明は、影響力算出装置、影響力算出方法、及びプログラムに関する。
　近年、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ：Social networking service）で強い影響力を持つユーザ（いわゆるインフルエンサーと呼ばれるユーザ）を活用したマーケティングが注目されている。このようなマーケティングはインフルエンサーマーケティングとも呼ばれ、ＳＮＳ上で商品やサービス等に関する情報をインフルエンサーに発信してもらうことにより、その商品やサービス等の認知度向上や購買意欲向上等を図るものである。
　このため、インフルエンサーマーケティングでは、ＳＮＳにおけるユーザの影響力（特に、マーケティングの対象となる或る一定のトピックに興味を持つユーザの集団内での影響力）を評価することが重要となる。ＳＮＳにおけるユーザの影響力は、一般に、フォロワー数や、ユーザの投稿に対する「いいね」等といったインタラクション数等により評価される。また、例えば、フォロワー数の購入やインタラクションの購入等による影響を調整することで、ユーザの影響力をより正確に算出する手法等も提案されている。
特開２０１３－１８２６０２号公報
　しかしながら、従来では、或る一定のトピックに興味を持つユーザの集団というものを考慮していなかった。また、ＳＮＳの特性上、例えば、友人だからという理由や相互フォローしているからという理由等で、或るユーザの投稿に対して習慣的又は儀礼的にインタラクションを行っていることがある。
　このため、或る一定のトピックに興味を持つユーザの集団内での影響力を評価する場合には、その影響力を正確に評価することができなかった。
　本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、特定の集団内におけるユーザの影響力を正確に評価することを目的とする。
　上記目的を達成するため、一実施形態に係る影響力算出装置は、与えられたトピックに基づいて、複数のユーザで構成される集合から、前記トピックに関する部分集合を抽出する抽出部と、前記部分集合に含まれる対象ユーザと、前記部分集合に含まれる他のユーザとの間の関係性に基づいて、前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を算出する算出部と、前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を表示部に表示させる表示制御部と、を有する。
　特定の集団内におけるユーザの影響力を正確に評価することができる。
本実施形態に係る影響力算出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る影響力算出装置の機能構成の一例を示す図である。 投稿データベースの一例を示す図である。 本実施形態に係る影響力算出処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の一実施形態について説明する。本実施形態では、ＳＮＳ上のユーザを対象として、或る一定のトピックに興味を持つユーザの集団内で或るユーザの影響力を正確に評価することができる影響力算出装置１０について説明する。ここで、トピックとは何等かの対象、事項、事柄、出来事、話題等を指すものとする。
　なお、ＳＮＳでは、一般に、各ユーザは何等かのコンテンツ（文字、画像、動画、音声等）を投稿することができると共に、この投稿に対して「いいね」等といったインタラクションを行うことができる。また、ユーザ同士はフォロー（又はリンク）等と呼ばれる関係性を持つことが可能であり、或るユーザをフォローしている他のユーザのことは「フォロワー」等と呼ばれることがある。なお、ユーザ同士が互いにフォローしている状態のことは「相互フォロー」等と呼ばれる。
　また、インフルエンサーマーケティングでは「インプレッション」と呼ばれる指標も存在する。インプレッションとは、或る投稿が他のユーザに見られる機会がどの程度あったかを表すものである。以下では、ユーザの投稿が他のユーザに表示された回数のことを「インプレッション」又は「インプレッション数」と呼ぶ。
　ただし、ＳＮＳ上のユーザを対象とすることは一例であって、これに限られず、本実施形態はＳＮＳと同様又は類似の性質を持つ集合に対しても同様に適用可能である。つまり、ＳＮＳ上のユーザに相当する何等かの主体の集合があり、与えられたトピックに関して当該集合の部分集合を抽出可能で、また主体が投稿に類似するメッセージの発信を行い、他の主体がこのメッセージに対してインタラクションを行うことが可能であり、更にメッセージに対してインプレッションが算出可能で、かつ、主体間に片方向又は双方向のリンクが存在し得る場合には同様に適用可能である。
　＜影響力算出装置１０のハードウェア構成＞
　まず、本実施形態に係る影響力算出装置１０のハードウェア構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る影響力算出装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
　図１に示すように、本実施形態に係る影響力算出装置１０は一般的なコンピュータ又はコンピュータシステムのハードウェア構成で実現され、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、プロセッサ１０５と、メモリ装置１０６とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０７により通信可能に接続される。
　入力装置１０１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等である。表示装置１０２は、例えば、ディスプレイ等である。なお、影響力算出装置１０は、入力装置１０１及び表示装置１０２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。
　外部Ｉ／Ｆ１０３は、記録媒体１０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。影響力算出装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して、記録媒体１０３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。なお、記録媒体１０３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。
　通信Ｉ／Ｆ１０４は、影響力算出装置１０をインターネット等の通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。プロセッサ１０５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。メモリ装置１０６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等の各種記憶装置である。
　本実施形態に係る影響力算出装置１０は、図１に示すハードウェア構成を有することにより、後述する影響力算出処理を実現することができる。なお、図１に示すハードウェア構成は一例であって、影響力算出装置１０は、他のハードウェア構成を有していてもよい。例えば、影響力算出装置１０は、複数のプロセッサ１０５を有していてもよいし、複数のメモリ装置１０６を有していてもよい。
　＜影響力算出装置１０の機能構成＞
　次に、本実施形態に係る影響力算出装置１０の機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施形態に係る影響力算出装置１０の機能構成の一例を示す図である。
　図２に示すように、本実施形態に係る影響力算出装置１０は、集団抽出部２０１と、投稿収集部２０２と、影響力算出部２０３と、表示制御部２０４とを有する。これら各部は、影響力算出装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０５に実行させる処理により実現される。
　また、本実施形態に係る影響力算出装置１０は、投稿データベース２０５を有する。投稿データベース２０５は、メモリ装置１０６により実現される。なお、投稿データベース２０５は、例えば、影響力算出装置１０と通信ネットワークを介して接続される記憶装置等により実現されてもよい。
　集団抽出部２０１は、或る一定のトピックに興味を持つユーザの集団（以下、「対象集団」ともいう。）を抽出する。
　投稿収集部２０２は、集団抽出部２０１によって抽出された対象集団に基づいて、影響力を評価したいユーザ（以下、「対象ユーザ」ともいう。）の投稿に関する種々の情報をＳＮＳサービス（より正確には、ＳＮＳサービスを提供するサーバ）から収集又は算出する。また、投稿収集部２０２は、これらの収集又は算出した情報から投稿データを作成した上で、その投稿データを投稿データベース２０５に格納する。
　影響力算出部２０３は、投稿データベース２０５に格納されている投稿データを用いて、対象集団内における対象ユーザの影響力を算出する。
　表示制御部２０４は、影響力算出部２０３によって算出された影響力（つまり、対象集団内における対象ユーザの影響力）を表示させる。ここで、表示制御部２０４は、例えば、影響力算出装置１０の表示装置１０２上に対象集団内における対象ユーザの影響力を表示させてもよいし、影響力算出装置１０と通信ネットワークを介して接続される端末のディスプレイ上に当該影響力を表示させてもよい。
　投稿データベース２０５は、投稿データを格納する。ここで、投稿データベース２０５の一例について、図３を参照しながら説明する。図３は、投稿データベース２０５の一例を示す図である。
　図３に示す投稿データベース２０５には、一例として、ユーザ名「ｕ００１」及びユーザ名「ＡＢＣ」の複数の投稿データが格納されている。ここで、「ユーザ名」はＳＮＳ上でユーザを識別する識別情報であり、「ユーザ名」はＳＮＳ上でユーザが使用する名称である。
　また、各投稿データには、「投稿ＩＤ」、「投稿日時」、「集団内インプレッション数」、「フォロワーかつ集団内のインタラクション数」、「フォロワーかつ集団外のインタラクション数」、「フォロワー外かつ集団内のインタラクション数」、「フォロワー外かつ集団外のインタラクション数」、「集団内の相互フォローのインタラクション数」等の情報が含まれる。これらの情報は、投稿収集部２０２によって収集又は算出された情報である。
　「投稿ＩＤ」は、当該ユーザの投稿を識別する識別情報である。「投稿日時」は、当該投稿が行われた日時である。「集団内インプレッション数」は、対象集団内における当該投稿のインプレッションの合計である。「フォロワーかつ集団内のインタラクション数」は、当該投稿に対して、当該ユーザのフォロワーであって、かつ、対象集団に属するユーザが行ったインタラクションの合計である。「フォロワーかつ集団外のインタラクション数」は、当該投稿に対して、当該ユーザのフォロワーであって、かつ、対象集団に属さないユーザが行ったインタラクションの合計である。「フォロワー外かつ集団内のインタラクション数」は、当該投稿に対して、当該ユーザのフォロワーでなく、かつ、対象集団に属するユーザが行ったインタラクションの合計である。「フォロワー外かつ集団外のインタラクション数」は、当該投稿に対して、当該ユーザのフォロワーでなく、かつ、対象集団に属さないユーザが行ったインタラクションの合計である。「集団内の相互フォローのインタラクション数」は、当該投稿に対して、対象集団の中で当該ユーザと相互フォローの関係にあるユーザが行ったインタラクションの合計である。
　なお、投稿データベース２０５に格納されている各レコードには、上記以外にも様々な情報が含まれていてもよい。例えば、各投稿の内容を表す情報（つまり、当該投稿の内容を表すテキストの他、画像、動画、音声等）が含まれていてもよい。
　また、後述するように、本実施形態では、対象集団に属しないユーザのインタラクションは影響力の算出に使用しないため、「フォロワーかつ集団外のインタラクション数」と「フォロワー外かつ集団外のインタラクション数」を投稿データに含めなくてもよい。この場合、これらの情報は収集又は算出されなくてもよい。
　＜影響力算出処理＞
　次に、本実施形態に係る影響力算出処理の詳細について、図４を参照しながら説明する。図４は、本実施形態に係る影響力算出処理の一例を示すフローチャートである。以下では、或る一定のトピックと対象ユーザを示す情報（例えば、対象ユーザのユーザＩＤ等）とが影響力算出装置１０に与えられたものとする。なお、これらのトピック及び対象ユーザを示す情報は、影響力算出装置１０の入力装置１０１から与えられてもよいし、影響力算出装置１０と通信ネットワークを介して接続される端末のキーボードやマウス等から与えられてもよい。また、対象ユーザを示す情報が２つ以上与えられてもよいし、トピックが２つ以上与えられてもよい。
　まず、集団抽出部２０１は、当該トピックに興味を持つユーザの集合を対象集団として抽出する（ステップＳ１０１）。ここで、集団抽出部２０１は、例えば、ＳＮＳサービス（より正確には、ＳＮＳサービスを提供するサーバ）からユーザＩＤ又はユーザ名を収集した上で、当該トピックに関連する文字又は文字列がユーザＩＤ又はユーザ名に含まれるユーザの集合を対象集団として抽出すればよい。具体例を挙げると、或るゲーム又はキャラクターに興味を持つユーザの集団を特定したい場合、そのゲーム名又はキャラクター名を表す文字又は文字列がユーザＩＤ又はユーザ名に含まれるユーザの集合を対象集団として抽出すればよい。
　ただし、上記の抽出方法は一例であって、これ以外も種々の方法により対象集団が抽出されてもよい。例えば、各ユーザのユーザＩＤ又はユーザ名を単語ベクトルとして表現し、当該トピックに関連する文字又は文字列を表す単語ベクトルとの距離が所定の閾値以下のユーザＩＤ又はユーザ名を持つユーザの集合を対象集団として抽出してもよい。又は、例えば、当該トピックを表すハッシュタグが付与された投稿をＳＮＳサービスから収集した上で、このような投稿を所定の回数以上行ったユーザの集合を対象集団として抽出してもよい。なお、ハッシュタグとはユーザが投稿に対して付与することができるタグ又はラベルのことであり、一般にはキーワードの前にハッシュ記号を付与した形式で表される。
　このように、本実施形態では、対象ユーザの影響力を評価する範囲となる対象集団を抽出する。なお、ＳＮＳにおけるユーザの影響力を算出する従来手法では、このような対象集団を考慮していないため、或る一定のトピックに興味を持つユーザの集合に対して正確な影響力を評価することはできない。
　次に、集団抽出部２０１は、上記のステップＳ１０１で抽出した対象集団の中に対象ユーザが含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。
　上記のステップＳ１０２で対象集団の中に対象ユーザが含まれないと判定された場合は、影響力算出装置１０は、影響力算出処理を終了する。この場合、対象ユーザが対象集団に含まれないため、対象集団に含まれる各ユーザに対して対象ユーザは影響力を有しないためである。なお、このとき、表示制御部２０４は、影響力算出装置１０の表示装置１０２又は通信ネットワークを介して接続される端末のディスプレイ上に、対象ユーザは対象集団で影響力を有しない旨を示す情報を表示させてもよい。
　一方で、上記のステップＳ１０２で対象集団の中に対象ユーザが含まれると判定された場合、投稿収集部２０２は、対象ユーザの投稿に関する種々の情報をＳＮＳサービスから収集又は算出し、これらの情報から作成した投稿データを投稿データベース２０５に格納する（ステップＳ１０３）。すなわち、投稿収集部２０２は、対象ユーザの各投稿に関する「投稿ＩＤ」、「投稿日時」、「集団内インプレッション数」、「フォロワーかつ集団内のインタラクション数」、「フォロワーかつ集団外のインタラクション数」、「フォロワー外かつ集団内のインタラクション数」、「フォロワー外かつ集団外のインタラクション数」、「対象集団の相互フォローのインタラクション数」等といった情報を収集又は算出し、これらの情報で構成される投稿データを投稿データベース２０５に格納する。
　なお、このとき、各情報がＳＮＳサービスから直接収集可能であればその情報を用いて投稿データを作成すればよいが、或る情報が直接には収集できない場合は他の情報から当該情報を算出した上で、その算出した情報を用いて投稿データを作成する。例えば、「フォロワーかつ集団内のインタラクション数」と「フォロワーかつ集団外のインタラクション数」は直接収集できない一方で、フォロワーのインタラクション数と対象ユーザのフォロワーのユーザＩＤは収集できる場合、フォロワーのインタラクション数と対象ユーザのフォロワーのユーザＩＤと対象集団とを用いて、「フォロワーかつ集団内のインタラクション数」と「フォロワーかつ集団外のインタラクション数」を算出すればよい。これは簡単な加減算により算出することが可能である。その他の情報に関しても同様に、上記の各情報がＳＮＳサービスから直接収集できない場合は、収集可能な情報から加減算等により上記の各情報を算出すればよい。
　ここで、一般に、上記のステップＳ１０３では、現在よりも以前の過去の期間の情報を収集又は算出することになるが、この期間は適切に設定される必要がある。これは、あまりに長い期間の情報を収集又は算出すると処理負荷が高くなると共に、あまりにも過去の投稿のインプレッション数やインタラクション数は対象ユーザの現在の実際の影響力とは関係性が低いと考えられるためである。このため、上記のステップＳ１０３では、例えば、現在から過去１か月～数か月程度の期間の情報を収集又は算出することが好ましい。以下では、上記のステップＳ１０３では現在から過去１か月の期間の情報が収集又は算出されたものとする（したがって、投稿データベース２０５には、現在から過去１か月間（つまり、直近１か月）の投稿に関する投稿データが格納されていることになる。）。
　なお、後述する式（４）で影響力を算出する場合には、上記のステップＳ１０３で、投稿収集部２０２は、対象集団に含まれる各ユーザのフォロワー数もＳＮＳサービスから収集する。
　このように、本実施形態では、対象集団における対象ユーザの影響力を算出するための各種情報をＳＮＳサービスから収集（又はＳＮＳサービスから収集した情報から算出）する。なお、ＳＮＳにおけるユーザの影響力を算出する従来手法では、上述したように、対象集団を考慮していないため、上記の各種情報は収集又は算出されない。
　次に、影響力算出部２０３は、投稿データベース２０５に格納されている投稿データを用いて、対象集団内における対象ユーザの影響力を算出する（ステップＳ１０４）。
　ここで、以下では、投稿データベース２０５には、対象ユーザの過去１か月（直近１か月）のｎ個の投稿に関する投稿データ（つまり、ｉ∈［１，ｎ］として、各投稿ｉに関する投稿データ）が格納されているものとする。
　（影響力の算出例その１）
　このとき、１つの例として、影響力算出部２０３は、以下の式（１）により、対象集団内における対象ユーザの影響力を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ｎは過去１か月（直近１か月）の投稿数、ｘｉは対象集団に含まれるユーザからの投稿ｉに対するインタラクション数、ｙｉは対象集団に含まれ、かつ、相互フォローしているユーザからの投稿ｉに対するインタラクション数、ｚｉは対象集団における投稿ｉのインプレッション数である。なお、ｘｉは、投稿ｉに関する「フォロワーかつ集団内のインタラクション数」と「フォロワー外かつ集団内のインタラクション数」との合計である。
　すなわち、上記の式（１）は、相互フォローしているユーザからのインタラクションは除いた上で、影響力を算出している。これにより、例えば、友人だからという理由や相互フォローしているからという理由等による習慣的又は儀礼的なインタラクションを排除し、対象集団内における対象ユーザの影響力を正確に評価することが可能となる。なお、ここでは、友人である場合は相互フォローしているのが通常である、という前提に基づいている。
　なお、上記の式（１）ではｘｉは対象集団に含まれるユーザからの投稿ｉに対するインタラクション数としたが、これに限られず、例えば、フォロワー外のユーザで、かつ、対象集団に含まれるユーザからの投稿ｉに対するインタラクション数をｘｉとしてもよい。
　（影響力の算出例その２）
　或るユーザのインタラクションの価値ｂは以下の式（２）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、ｃは、投稿数ｎのうち、当該ユーザがインタラクションした回数である。
　つまり、同一のユーザからのインタラクションの頻度が高い場合はその価値は低くなり、頻度が低い場合はその価値は高くなる。以下では、対象集団内で対象ユーザを除いたユーザ数をｍとして、対象ユーザを除いた各ユーザをユーザｊとする。
　このとき、上記の式（２）を用いて、各ユーザｊのインタラクションの価値を考慮して、対象集団内における対象ユーザの影響力を算出する。これは、上記の式（１）のｘｉ－ｙｉを上記の式（２）のｂに置き換えたもので算出される。具体的には、以下の式（３）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　ここで、ｂｊｉは投稿ｉに対するユーザｊのインタラクション価値である。なお、上記の式（２）の定義より、各ｉ∈［１，ｎ］に対してｂｊｉ＝ｂｊであるが、投稿ｉ毎に異ならせてもよい。例えば、投稿日時が新しいほどｂｊｉが大きく、投稿日時が古いほどｂｊｉが小さくなるようにする等である。
　これにより、対象集団内の各ユーザのインタラクション価値を考慮した影響力を算出することができる。このため、上記の影響力の算出例その１と同様に、例えば、友人だからという理由や相互フォローしているからという理由等による習慣的又は儀礼的なインタラクションを排除し、対象集団内における対象ユーザの影響力を正確に評価することが可能となる。なお、ここでは、友人や相互フォローしているユーザは頻繁にインタラクションを行うのが通常である、という前提に基づいている。
　（影響力の算出例その３）
　上記の影響力の算出例その２に対して、対象ユーザ以外のユーザのフォロワー数を考慮して対象集団内における対象ユーザの影響力を算出する。具体的には、以下の式（４）により、対象集団内における対象ユーザの影響力を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　ここで、ｆｊｉはユーザｊのフォロワー数である。なお、各ｉ∈［１，ｎ］に対してｆｊｉ＝ｆｊとしてもよいが、例えば、投稿ｉのときのユーザｊのフォロワー数ｆｊｉと投稿ｉ'のときのユーザｊのフォロワー数ｆｊｉ'とが異なる場合もあるため、ｆｊｉとしたものである。
　これにより、対象集団内の各ユーザのインタラクション価値に加えて、そのユーザのフォロワー数も考慮した影響力を算出することができる。これは、一般に、フォロワー数が多いユーザからのインタラクションはその価値が高いと考えられるためである。
　なお、ＳＮＳにおけるユーザの影響力を算出する従来手法でも、基準となる値にフォロワー数を掛けて影響力を算出することは行われているが、本実施形態のように、上記の式（３）を基準としてそれにフォロワー数を掛けて影響力を算出することは行われていない。
　以上の影響力の算出例１～算出例３のいずれにおいても、相互フォローに基づく盲目的なインタラクションによる影響を排除又は緩和させることが可能となるため、対象集団内における対象ユーザの影響力を正確又は精度良く評価することが可能となる。なお、ＳＮＳにおけるユーザの影響力を算出する従来手法の中にはフォロワー数の購入やインタラクションの購入等による影響を調整する（つまり、その影響を低減する）ものは存在するが、本実施形態で説明したように、相互フォローに基づく盲目的なインタラクションによる影響を排除又は緩和させる手法は存在しないものと考えられる。
　そして、上記のステップＳ１０４に続いて、表示制御部２０４は、上記のステップＳ１０４で算出された影響力（つまり、対象集団内における対象ユーザの影響力）を、影響力算出装置１０の表示装置１０２又は通信ネットワークを介して接続される端末のディスプレイ上に表示させる（ステップＳ１０５）。
　ここで、表示制御部２０４による表示内容は様々に考えられるが、対象集団内における対象ユーザの影響力に加えて、例えば、対象ユーザのユーザＩＤ及びユーザ名、トピック、対象集団に含まれる各ユーザのユーザＩＤ及びユーザ名を表示する。これにより、例えば、インフルエンサーマーケティングを行う者（又は対象ユーザ自身等）は、対象ユーザが、どのようなユーザで構成される集団内でどの程度の影響力を持つのかを評価することが可能となる。
　また、このとき、表示制御部２０４は、どのような式により影響力を算出したのかを示すために、影響力の算出に用いられた式（上記の式（１）、（３）又は（４））を表示してもよいし、この式と共に（又は、この式に代えて）、当該式の内容を文・図等で表現したものを表示してもよい。
　更に、例えば、複数の対象ユーザが与えられた場合には、表示制御部２０４は、各対象ユーザの影響力を表示すると共に、その順位付けを表示してもよい。このとき、各対象ユーザの影響力の順位付けは影響力を表す数値の大小関係による順位付けであってもよいし、各対象ユーザの影響力に対するランク付けであってもよい。ランクは、例えば、影響力を表す数値が、予め決められた複数の数値幅のうちのどの数値幅に属するかを表し、例えば、影響力が高い数値幅から順にＡ、Ｂ、Ｃ等とランク付けされる。
　なお、影響力をランク付けしてディスプレイ等に表示することは従来手法でも行われているが、対象集団内における対象ユーザの影響力をランク付けすることは行われていないと考えられる。
　＜まとめ＞
　以上のように、本実施形態に係る影響力算出装置１０は、ＳＮＳ上のユーザを対象として、或る一定のトピックに興味を持つユーザの集団内における或るユーザの影響力を算出することができる。このとき、本実施形態に係る影響力算出装置１０は、対象ユーザと相互フォローしているユーザの影響を排除又は緩和させることで、例えば、習慣的又は儀礼的にインタラクションが影響力に与える影響を排除又は緩和させることが可能となる。このため、例えば、インフルエンサーマーケティングを行う者や対象ユーザ自身が影響力を評価する際に、より正確な評価が可能となる。
　なお、本実施形態では、トピックと対象ユーザを示す情報が影響力算出装置１０に与えられたが、例えば、対象ユーザを示す情報のみが与えられてもよい。この場合、対象ユーザが興味を持つトピックをユーザＩＤやユーザ名等から特定した上で、特定したトピックに興味を持つユーザの集合を対象集団とすればよい。
　本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。
　１０　　　　影響力算出装置
　１０１　　　入力装置
　１０２　　　表示装置
　１０３　　　外部Ｉ／Ｆ
　１０３ａ　　記録媒体
　１０４　　　通信Ｉ／Ｆ
　１０５　　　プロセッサ
　１０６　　　メモリ装置
　１０７　　　バス
　２０１　　　集団抽出部
　２０２　　　投稿収集部
　２０３　　　影響力算出部
　２０４　　　表示制御部
　２０５　　　投稿データベース

Claims (7)

  1. 　与えられたトピックに基づいて、複数のユーザで構成される集合から、前記トピックに関する部分集合を抽出する抽出部と、
    　前記部分集合に含まれる対象ユーザと、前記部分集合に含まれる他のユーザとの間の関係性に基づいて、前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を算出する算出部と、
    　前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を表示部に表示させる表示制御部と、
    　を有する影響力算出装置。
  2. 　前記関係性は、前記対象ユーザと前記他のユーザとの間に双方向のリンクが存在することを示すものであり、
    　前記算出部は、
    　前記対象ユーザとの間に双方向のリンクが存在する他のユーザからの影響を排除又は低減した前記影響力を算出する、請求項１に記載の影響力算出装置。
  3. 　前記関係性は、前記対象ユーザが発信したメッセージに対して、前記他のユーザが行ったインタラクションの頻度を示すものであり、
    　前記算出部は、
    　前記インタラクションの頻度に応じて前記他のユーザからの影響を低減した前記影響力を算出する、請求項１に記載の影響力算出装置。
  4. 　前記算出部は、
    　前記インタラクションの頻度と、前記他のユーザとの間に片方向又は双方向のリンクが存在するユーザ数とに応じて、前記他のユーザからの影響を低減した前記影響力を算出する、請求項３に記載の影響力算出装置。
  5. 　前記表示部は、前記影響力算出装置、又は、前記影響力算出装置と通信ネットワークを介して接続される他の装置、のいずれかが有する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の影響力算出装置。
  6. 　与えられたトピックに基づいて、複数のユーザで構成される集合から、前記トピックに関する部分集合を抽出する抽出手順と、
    　前記部分集合に含まれる対象ユーザと、前記部分集合に含まれる他のユーザとの間の関係性に基づいて、前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を算出する算出手順と、
    　前記部分集合における前記対象ユーザの影響力を表示部に表示させる表示制御手順と、
    　をコンピュータが実行する影響力算出方法。
  7. 　コンピュータを、請求項１乃至５の何れか一項に記載の影響力算出装置として機能させるプログラム。
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