WO2023181303A1 - 高影響ユーザ検索装置、高影響ユーザ検索方法、及びプログラム - Google Patents

高影響ユーザ検索装置、高影響ユーザ検索方法、及びプログラム Download PDF

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  • the communication terminal 5 is a computer that includes a CPU 501, ROM 502, RAM 503, SSD 504, external device connection I/F (Interface) 505, network I/F 506, display 507, pointing device 508, and media. It includes an I/F 509 and a bus line 510.
  • I/F Interface
  • the input unit 31 receives input of posted data from an unspecified number of users regarding a predetermined service from the analyst a via the communication terminal 5 and the network I/F 306.

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Abstract

本開示は、ウェブ上の膨大なデータの中からサービスの改善に役立つ投稿のデータを効率的に収集することを目的とする。　そのため、本開示は、ウェブ上の投稿のデータから高影響ユーザの投稿のデータを検索する高影響ユーザ検索装置（３）であって、前記ウェブ上の所定のサービスに関する所定の投稿のデータを入力する入力部（３１）と、所定の投稿のデータに基づいて、前記所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータのうち、少なくとも１つを推定する解析を行う投稿解析部（３４）と、前記推定された結果に基づき、スコアを合計し、所定値以上の高スコアのユーザを特定するスコア計算部（３５）と、前記高スコアのユーザの特定の投稿のデータを出力する出力部（３８）と、を有する高影響ユーザ検索装置（３）である。

Description

高影響ユーザ検索装置、高影響ユーザ検索方法、及びプログラム
　本開示は、SNS(Social Networking Service)等のWeb（ウェブ）からユーザ特性に基づいて投稿を抽出する技術に関する。
　近年、サービスにおいては、SNSを用いたマーケティングの重要性が増加している。サービスについて膨大な量のレビューや反応が投稿されているため、SNSはサービスの開発者にとってユーザの生の声を取得できる場となっている。ところが、膨大な量の投稿から、売り上げ、SNS上の影響力、長期にわたる利用など、サービスへの影響度の高いユーザの感想を抽出することは困難である。そのため、従来は、Webアンケート等によりユーザの声を収集して集計が行われている。例えば、図１１に示すように、課金サービスの場合，少数の高額課金者が売上金額割合上で高い割合を占めている（非特許文献１参照）。図１１は、課金額によるユーザ人数割合（左）と金額割合（右）を示す図である。
株式会社三菱総合研究所、「スマホゲームに関するアンケート結果」、2016 年 3 月 24 日、p.1―48<https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_policy/policy_coordination/internet_committee/pdf/160324shiryo1-1.pdf>
　しかし、Web（ウェブ）アンケート等によりユーザの声を収集して集計する場合、効率的に重要度の高い意見収集が困難であるという課題が生じる。また、自発的にWebアンケートに参加しないユーザの反応を得ることができないという課題が生じる。
　本発明は上述した課題を解決するためになされたもので、ウェブ上の膨大なデータの中からサービスの改善に役立つ投稿のデータを効率的に収集することを目的とする。
　上記課題を解決するため、請求項１に係る発明は、ウェブ上の投稿のデータから高影響ユーザの投稿のデータを検索する高影響ユーザ検索装置であって、前記ウェブ上の所定のサービスに関する所定の投稿のデータを入力する入力部と、所定の投稿のデータに基づいて、前記所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータのうち、少なくとも１つを推定する解析を行う投稿解析部と、前記推定された結果に基づき、スコアを合計し、所定値以上の高スコアのユーザを特定するスコア計算部と、前記高スコアのユーザの特定の投稿のデータを出力する出力部と、を有する高影響ユーザ検索装置である。
　以上説明したように本発明によれば、ウェブ上の膨大なデータの中からサービスの改善に役立つ投稿のデータを効率的に収集することができるという効果を奏する。
通信システムの概略図である。 高影響ユーザ検索装置の電気的なハードウェア構成図である。 通信端末の電気的なハードウェア構成図である。 高影響ユーザ検索装置の機能構成図である。 高影響ユーザの検索処理を示すフローチャートである。 サービスを使用している最古のツイートの例を示す図である。 インプレッションが高いツイートの例を示す図である。 課金状況がうかがえる投稿の例を示す図である。 サービスＡの商品料金表を示す図である。 表示される投稿の例を示す図である。 課金額によるユーザ人数割合（左）と金額割合（右）を示す図である。
　以下、図面に基づいて本発明の実施形態を説明する。
　〔実施形態のシステム構成〕
　まず、図１を用いて、本実施形態の通信システムの構成の概略について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る通信システムの概略図である。
　図１に示されているように、本実施形態の通信システム１は、高影響ユーザ検索装置３、及び通信端末５によって構築されている。通信端末５は、分析者ａによって管理及び使用される。
　また、高影響ユーザ検索装置３と通信端末５は、インターネット等の通信ネットワーク１００を介して通信することができる。通信ネットワーク１００の接続形態は、無線又は有線のいずれでも良い。
　高影響ユーザ検索装置３は、単数又は複数のコンピュータによって構成されている。高影響ユーザ検索装置３が複数のコンピュータによって構成されている場合には、「高影響ユーザ検索装置」と示しても良いし、「高影響ユーザ検索システム」と示しても良い。
　高影響ユーザ検索装置３は、ユーザの影響度に着目し、ユーザのサービス利用歴（使用歴）、ユーザの発信力、ユーザのサービスへの課金状況の３つの指標（属性）をスコア化することで、影響度の高いユーザの意見を抽出する。なお、３つの指標は限らない。他には、例えば性別や年代等の指標を考慮してもよい。
　通信端末５は、コンピュータであり、図１では、一例としてノート型パソコンが示されている。図１では、分析者ａが、通信端末５を操作する。なお、通信端末５を用いずに、高影響ユーザ検索装置３単独で処理をしてもよい。
　〔ハードウェア構成〕
　＜高影響ユーザ検索装置のハードウェア構成＞
　次に、図２を用いて、高影響ユーザ検索装置３の電気的なハードウェア構成を説明する。図２は、高影響ユーザ検索装置の電気的なハードウェア構成図である。
　高影響ユーザ検索装置３は、コンピュータとして、図２に示されているように、ＣＰＵ(Central Processing Unit)３０１、ＲＯＭ(Read Only Memory)３０２、ＲＡＭ(Random Access Memory)３０３、ＳＳＤ(Solid State Drive)３０４、外部機器接続Ｉ／Ｆ(Interface)３０５、ネットワークＩ／Ｆ３０６、メディアＩ／Ｆ３０９、及びバスライン３１０を備えている。
　これらのうち、ＣＰＵ３０１は、高影響ユーザ検索装置３全体の動作を制御する。ＲＯＭ３０２は、ＩＰＬ(Initial Program Loader)等のＣＰＵ３０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。
　ＳＳＤ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って各種データの読み出し又は書き込みを行う。なお、ＳＤＤ３０４の代わりに、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)を用いても良い。
　外部機器接続Ｉ／Ｆ３０５は、各種の外部機器を接続するためのインターフェースである。この場合の外部機器は、ディスプレイ、スピーカ、キーボード、マウス、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ、及びプリンタ等である。
　ネットワークＩ／Ｆ３０６は、通信ネットワーク１００を介してデータ通信をするためのインターフェースである。
　メディアＩ／Ｆ３０９は、フラッシュメモリ等の記録メディア３０９ｍに対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。記録メディア３０９ｍには、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)やＢｌｕ-ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標）等も含まれる。
　バスライン３１０は、図２に示されているＣＰＵ３０１等の各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。
　＜通信端末のハードウェア構成＞
　次に、図３を用いて、通信端末５の電気的なハードウェア構成を説明する。図３は、通信端末の電気的なハードウェア構成図である。
　通信端末５は、コンピュータとして、図３に示されているように、ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、ＳＳＤ５０４、外部機器接続Ｉ／Ｆ(Interface)５０５、ネットワークＩ／Ｆ５０６、ディスプレイ５０７、ポインティングデバイス５０８、メディアＩ／Ｆ５０９、及びバスライン５１０を備えている。
　これらのうち、ＣＰＵ５０１は、通信端末５全体の動作を制御する。ＲＯＭ５０２は、ＩＰＬ等のＣＰＵ５０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。
　ＳＳＤ５０４は、ＣＰＵ５０１の制御に従って各種データの読み出し又は書き込みを行う。なお、ＳＳＤ５０４の代わりに、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)を用いてもよい。
　外部機器接続Ｉ／Ｆ５０５は、各種の外部機器を接続するためのインターフェースである。この場合の外部機器は、ディスプレイ、スピーカ、キーボード、マウス、ＵＳＢメモリ、及びプリンタ等である。
　ネットワークＩ／Ｆ５０６は、通信ネットワーク１００を介してデータ通信をするためのインターフェースである。
　ディスプレイ５０７は、各種画像を表示する液晶や有機ＥＬ(Electro Luminescence)などの表示手段の一種である。
　ポインティングデバイス５０８は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などを行う入力手段の一種である。なお、分析者ａがキーボードを使う場合は、ポインティングデバイス５０８の機能をＯＦＦにしてもよい。
　メディアＩ／Ｆ５０９は、フラッシュメモリ等の記録メディア５０９ｍに対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。記録メディア５０９ｍには、ＤＶＤやＢｌｕ-ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標）等も含まれる。
　バスライン５１０は、図４に示されているＣＰＵ５０１等の各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。
　〔高影響ユーザ検索装置の機能構成〕
　次に、図４を用いて、高影響ユーザ検索装置の機能構成について説明する。図４は、本発明の実施形態における高影響ユーザ検索装置の機能構成図である。
　図４において、高影響ユーザ検索装置３は、入力部３１、入力処理部３２、投稿解析部３４、スコア計算部３５、分析部３６、出力処理部３７、及び出力部３８を有する。これら各部は、プログラムに基づき図２のＣＰＵ３０１による命令によって実現される機能である。
　更に、図２のＲＡＭ３０３又はＨＤ３０４には、投稿情報ＤＢ(Data Base)３３が構築されている。
　＜投稿情報ＤＢ＞
　投稿情報ＤＢ３３には、投稿のデータから取得された、投稿の日付、文面、インプレッション等のデータが管理される。
　＜各機能構成＞
　続いて、図２乃至図４を用いて、高影響ユーザ検索装置の各機能構成について説明する。
　入力部３１は、分析者ａから通信端末５及びネットワークＩ／Ｆ３０６を介して、所定のサービスに関する不特定多数のユーザの投稿データの入力を受け付ける。
　入力処理部３２は、入力部３１で入力されたデータを、その後に処理しやすいように加工する。
　投稿解析部３４は、所定の投稿のデータに基づいて、所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータを推定する解析を行う。
　スコア計算部３５は、投稿解析部３４によって推定された結果に基づき、スコアSを合計し、所定値以上の高スコアのユーザを特定する。
　分析部３６は、入力部３１から通信ネットワーク１００を介して外部のサーバ等と通信することで、後述の各定数α，β，γを計算及び調整する。
　出力処理部３７は、分析部３６から分析データ（高スコアのユーザの特定の投稿のデータ）を取得して、分析者ａが閲覧できるような分析結果データを作成する。
　出力部３８は、分析結果データを出力する。出力方法としては、通信端末５に出力結果のデータを送信したり、表示したり、又は印刷したりすることが挙げられる。
　〔実施形態の処理又は動作〕
　続いて、図５乃至図１０を用いて、本実施形態の処理又は動作について詳細に説明する。図５は、高影響ユーザの検索処理を示すフローチャートである。ここでは、分析者ａが自社の開発した所定のサービスとしてのサービスＡについてのユーザの評判を収集する例について説明する。
　STEP1：図５に示されているように、まず、入力部３１は、分析者ａから通信端末５を介して、サービスの名称でSNSの投稿のデータを取得する。または、入力部３１は、直接、サービスの名称でSNSの投稿のデータを検索する。入力処理部３２は、投稿のデータから、投稿の日付、文面、インプレッションを取得し、それらの情報を投稿情報ＤＢ３３に格納する。
　例えば、入力部３１は、サービスＡの名称で投稿のデータの一例としてTwitterの検索を行い、所定の投稿のデータを取得する。
　STEP2：投稿解析部３４は、任意のユーザが所定のサービスを使用していると思われる最古の投稿のデータを検索（取得）し、正規化を含めて、ユーザのサービス利用歴を推定する。
　例えば、図６に示すように、投稿解析部３４は、ユーザの過去のツイートを検索し、サービスＡを使用していると思われる最古のツイートを検索して、サービス利用歴を推定する。図６は、ユーザがサービスを使用している最古のツイートの例を示す図である。
　STEP3：投稿解析部３４は、任意のユーザの現在から過去の所定期間（例えば、１ヶ月間）分の投稿のデータうち、インプレッション（回数）が閾値以上の所定数のツイートを抽出（取得）し、このインプレッションを合計後に正規化して、ユーザの影響力を推定する。
　例えば、図７に示すように、投稿解析部３４は、ユーザの現在から過去1か月分の投稿のうち最もインプレッションが高いツイートを１０例ほど抽出し、インプレッション数を合計して、ユーザの影響力を推定する。図７は、インプレッションが高いツイートの例を示す図である。
　STEP4：投稿解析部３４は、現在から過去の所定期間（例えば、１ヵ月間）分の任意のユーザの課金状況がうかがえる投稿を検索（取得）し、正規化を含めて、ユーザの課金状況を推定する。課金状況は、サービス内課金システムを表す単語（「有料プラン」，「コイン○○枚」，「ガシャ○○連」等）の抽出により推定される。
　例えば、図８及び図９に示すように、投稿解析部３４は、現在から過去1か月分のユーザの課金状況がうかがえる投稿を検索し、（式1）を用いて金額を推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　f:１ツイートあたりの課金推定金額である。
　更に、続けて説明する。
　STEP5：スコア計算部３５は、（式２）を用いてスコアを合計し、所定値以上の高スコアのユーザ（特定のユーザ）を特定する。なお、（式２）は一例である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　S:影響度スコア
　α，β，γ：定数
　DR：サービスＡのリリース日からの日数
　DS：ユーザがサービスＡを使用していると思われる最古のツイートからの日数
　R：Rt数（ポジティブなインプレッションの総和）
　L：「いいね」数
　M：推定課金金額
　続けて説明する。
　また、スコア計算部３５は、Σ(R＋L)を以下の手順で正規化する。
　スコア計算部３５は、サービスについて言及された投稿からランダムに３０例以上を選出し、インプレッションのt分布を作成する。そして、スコア計算部３５は、作成した分布よりΣ(R＋L)の標準偏差を導出する。本実施形態では、正規化にt分布を採用する手法を行ったが、他の手法を行ってもよい。
　なお、スコア計算部３５は、ユーザのサービス利用歴の推定(STEP2参照)、ユーザの影響力の推定(STEP3参照)、ユーザの課金状況の推定(STEP4参照)の結果のうち、少なくとも一つを用いて、スコアを計算することも可能である。例えば、リリースされて間もない新製品に関するサービスの分析の場合、このサービスの使用歴(STEP2参照)の重要度は小さくなると考えられるため、影響度スコアの項からは除外してもよい。
　STEP6：分析部３６は、入力部３１から通信ネットワーク１００を介して外部のサーバ等と通信することで、各定数α，β，γを計算及び調整する。
　例えば、サービスＡがリリース間もないため長期ユーザの重要性が低い場合は、分析部３６は定数αを小さくするように調整する。また、広報活動に注力したいためインフルエンサの意見を重視したい場合は、分析部３６は定数βを大きくするように調整する。
　STEP7：出力処理部３７は、分析部３６から分析データ（高スコアのユーザの特定の投稿のデータ）を取得して、分析者ａが閲覧できるような分析結果データを作成する。出力部３８は、図１０に示すような、高スコアユーザーの投稿を含めた分析結果データを出力する。
　〔実施形態の効果〕
　以上説明したように本実施形態によれば、SNS等のWeb（ウェブ）の投稿のデータからユーザの属性を推定する（式２）を用いることで、膨大なデータの中からサービスの改善に役立つ投稿を効率的に収集することができるという効果を奏する。例えば、サービスへの影響度の高いユーザの意見を取り入れることで，効率的に重要度の高い意見収集が可能になる。また、自発的にアンケートには参加しないユーザの反応を得ることが可能になる。更に、新規アプリケーションのリリースの際にインフルエンサを起用する場合に、既存の類似ゲームで検索を行い最適なユーザ選出が可能になる。
　〔補足〕
　本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような構成又は処理（動作）であってもよい。
（１）高影響ユーザ検索装置３はコンピュータとプログラムによっても実現できるが、このプログラムを（非一時的な）記録媒体に記録することも、通信ネットワーク１００を介して提供することも可能である。
（２）高影響ユーザ検索装置３と通信端末５との間の通信において、他の装置（サーバ、ルータ等）がデータを中継してもよい。例えば、本明細書では、簡略化のために、高影響ユーザ検索装置３の入力部３１が通信端末５に対してデータを送信する旨が記載しているが、この送信処理には、他の装置がデータを中継する場合も含まれる趣旨である。
（４）上記実施形態では、通信端末５の一例としてノート型パソコンが示されているが、これに限るものではなく、例えば、デスクトップパソコン、タブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、カーナビゲーション装置、冷蔵庫、電子レンジ等であってもよい。
（５）各ＣＰＵ３０１，５０１は、単一だけでなく、複数であってもよい。
（６）投稿解析部３４又は分析部３６が実行する処理の少なくとも一部において、ニューラルネットワーク(Neural Network)を用いてもよい。
１　通信システム
３　高影響ユーザ検索装置
５　通信端末
３１　入力部
３２　入力処理部
３３　投稿情報ＤＢ（投稿情報管理部の一例）
３４　投稿解析部
３５　スコア計算部
３６　分析部
３７　出力処理部
３８　出力部

Claims (8)

  1. 　ウェブ上の投稿のデータから高影響ユーザの投稿のデータを検索する高影響ユーザ検索装置であって、
    　前記ウェブ上の所定のサービスに関する所定の投稿のデータを入力する入力部と、
    　所定の投稿のデータに基づいて、前記所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータのうち、少なくとも１つを推定する解析を行う投稿解析部と、
    　前記推定された結果に基づき、スコアを合計し、所定値以上の高スコアのユーザを特定するスコア計算部と、
    　前記高スコアのユーザの特定の投稿のデータを出力する出力部と、
    　を有する高影響ユーザ検索装置。
  2. 　ウェブ上の投稿のデータから高影響ユーザの投稿のデータを検索する高影響ユーザ検索装置であって、
    　前記ウェブ上の所定のサービスに関する所定の投稿のデータを入力する入力部と、
    　所定の投稿のデータに基づいて、前記所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータを推定する解析を行う投稿解析部と、
    　前記推定された結果に基づき、スコアを合計し、所定値以上の高スコアのユーザを特定するスコア計算部と、
    　前記高スコアのユーザの特定の投稿のデータを出力する出力部と、
    　を有する高影響ユーザ検索装置。
  3. 　前記投稿解析部は、前記所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータをそれぞれ正規化する、請求項２に記載の高影響ユーザ検索装置。
  4. 　前記投稿解析部は、ユーザが所定のサービスを使用していると思われる最古の投稿を取得することで、前記ユーザのサービス利用歴を推定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の高影響ユーザ検索装置。
  5. 　前記投稿解析部は、ユーザの現在から過去の所定期間分の投稿のうち、インプレッションが閾値以上の所定数のツイートを取得し、当該インプレッションを合計することで、前記ユーザの影響力を推定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の高影響ユーザ検索装置。
  6. 　前記投稿解析部は、現在から過去の所定期間分のユーザの課金状況がうかがえる投稿のデータを取得することで、前記ユーザの課金状況を推定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の高影響ユーザ検索装置。
  7. 　ウェブ上の投稿のデータから高影響ユーザの投稿のデータを検索する高影響ユーザ検索装置が実行する高影響ユーザの検索方法であって、
    　高影響ユーザ検索装置は、
    　前記ウェブ上の所定のサービスに関する所定の投稿のデータを入力する入力部と、
    　所定の投稿のデータに基づいて、前記所定のサービスに関するユーザのサービス利用歴のデータ、前記所定のサービスに関する前記ユーザの影響力のデータ、及び前記所定のサービスに関する前記ユーザの課金状況のデータのうち、少なくとも１つを推定する解析を行う投稿解析部と、
    　前記推定された結果に基づき、スコアを合計し、所定値以上の高スコアのユーザを特定するスコア計算部と、
    　前記高スコアのユーザの特定の投稿のデータを出力する出力部と、
    　を有する高影響ユーザ検索方法。
  8. 　コンピュータに、請求項７に記載の方法を実行させるプログラム。
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