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技術 投稿抽出装置、投稿抽出方法、及びプログラム

出願人 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
発明者 ブヌダリアアントニア岡田崇
出願日 2016年3月31日 (4年3ヶ月経過) 出願番号 2016-083206
公開日 2017年10月12日 (2年8ヶ月経過) 公開番号 2017-188051
状態 特許登録済
技術分野 検索装置
主要キーワード 次期製品 アピールポイント 対象車種 関連ゲーム 製品モデル 投稿者情報 手放し 購入計画
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年10月12日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (8)

課題

対象製品に関する投稿を好適に抽出する。

解決手段

投稿抽出装置は、ネットワークサービス公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出部と、対象製品の分野に関連する関連用語と対象製品名を含む投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、投稿に対して対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、購入抽出部によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理部と、購入抽出部によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理部とを備える。

概要

背景

SNS(Social Networking Service)などのネットワークサービスを利用して、製品評価などの製品に関する情報を収集する技術が知られている(例えば、特許文献1及び特許文献2)。
例えば、特許文献1に記載の技術では、ネットワーク上から製品の評価項目を抽出し、抽出した評価項目をキーワードとして、製品の評価項目に関する情報を収集する。
また、特許文献2に記載の技術では、SNSを利用して、実店舗来店した人を対象に製品に関する情報を収集する。

概要

対象製品に関する投稿を好適に抽出する。投稿抽出装置は、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出部と、対象製品の分野に関連する関連用語と対象製品名を含む投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、投稿に対して対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、購入抽出部によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理部と、購入抽出部によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理部とを備える。

目的

本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、対象製品に関する投稿を好適に抽出することができる投稿抽出装置、投稿抽出方法、及びプログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

ネットワークサービス公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出部と、対象製品の分野に関連する関連用語と前記対象製品名を含む前記投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、前記投稿に対して前記対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、前記購入抽出部によって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理部と、前記購入抽出部によって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理部とを備えることを特徴とする投稿抽出装置

請求項2

前記ネットワークサービスに公開されている投稿を投稿者単位で抽出し、抽出した当該抽出結果に、前記投稿者の投稿に関連する他の投稿者による投稿を付加した投稿の集合を生成する投稿分類部と、投稿分類部で生成された前記投稿の集合に含まれる複数の投稿について、投稿間に関連性を持つ全ての投稿を1つの投稿として結合するとともに、話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を1つの投稿として結合する結合処理部とを備え、前記購入抽出部は、前記結合処理部によって結合された前記投稿に対して、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿を抽出することを特徴とする請求項1に記載の投稿抽出装置。

請求項3

前記第2除外処理部は、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿に対して、家族に関連する単語及び知人に関連する単語に基づいて、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していない投稿を判定する第1の処理と、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿に対して、前記対象製品が関連する仮想世界に関する用語に基づいて、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していない投稿を判定する第2の処理と、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿に対して、購入の未実行を示す用語に基づいて、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していない投稿を判定する第3の処理と、のうちの少なくとも1つの処理を実行し、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の投稿抽出装置。

請求項4

前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから前記第1除外処理部及び前記第2除外処理部が除外して生成された投稿に対応する前記投稿者を前記ネットワークサービスにおいて特定する投稿者情報を抽出する投稿者抽出部を備えることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の投稿抽出装置。

請求項5

購入抽出部が、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出ステップと、第1除外処理部が、対象製品の分野に関連する関連用語と前記対象製品名を含む前記投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、前記投稿に対して前記対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理ステップと、第2除外処理部が、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理ステップとを含むことを特徴とする投稿抽出方法

請求項6

コンピュータに、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出ステップと、対象製品の分野に関連する関連用語と前記対象製品名を含む前記投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、前記投稿に対して前記対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理ステップと、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理ステップとを実行させるためのプログラム

技術分野

0001

本発明は、投稿抽出装置、投稿抽出方法、及びプログラムに関する。

背景技術

0002

SNS(Social Networking Service)などのネットワークサービスを利用して、製品評価などの製品に関する情報を収集する技術が知られている(例えば、特許文献1及び特許文献2)。
例えば、特許文献1に記載の技術では、ネットワーク上から製品の評価項目を抽出し、抽出した評価項目をキーワードとして、製品の評価項目に関する情報を収集する。
また、特許文献2に記載の技術では、SNSを利用して、実店舗来店した人を対象に製品に関する情報を収集する。

先行技術

0003

特開2015−210700号公報特許第5271439号公報

発明が解決しようとする課題

0004

ところで、近年、製品のリコールに繋がるような故障に関する情報を早期に発見したいというニーズが高まっている。このような故障の発見が遅れると、不具合を含む製品を生産し続けることになり、リコール時のコスト増に繋がり、また、問題が安全にかかわるものの場合、製造メーカ信頼問題にも繋がる恐れがある。
例えば、リコールに繋がるような故障には、対象製品所有者大多数が実際に経験し世間的に明らかなケースと、多くの所有者には問題が顕在化していないケースとがある。多くの所有者には問題が顕在化していないケースでは、例えば、対象製品を実際に所有していない投稿者からの投稿も多数含まれるネットワーク上の膨大な投稿の中から、この問題を経験した少数の所有者の投稿を収集する必要があり、予め抽出した評価項目から情報を収集する特許文献1や、収集対象が来店した際に登録した人に限られる特許文献2に記載の技術では、このような所有者の投稿を正確かつ効率的に収集することは困難であった。
このように、上述した技術では、対象製品に関する投稿を好適に抽出することが困難な場合があった。

0005

本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、対象製品に関する投稿を好適に抽出することができる投稿抽出装置、投稿抽出方法、及びプログラムを提供することにある。

課題を解決するための手段

0006

上記問題を解決するために、本発明の一態様は、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出部と、対象製品の分野に関連する関連用語と前記対象製品名を含む前記投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、前記投稿に対して前記対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、前記購入抽出部によって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理部と、前記購入抽出部によって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理部とを備えることを特徴とする投稿抽出装置である。

0007

また、本発明の一態様は、上記の投稿抽出装置において、前記ネットワークサービスに公開されている投稿を投稿者単位で抽出し、抽出した当該抽出結果に、前記投稿者の投稿に関連する他の投稿者による投稿を付加した投稿の集合を生成する投稿分類部と、投稿分類部で生成された前記投稿の集合に含まれる複数の投稿について、投稿間に関連性を持つ全ての投稿を1つの投稿として結合するとともに、話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を1つの投稿として結合する結合処理部とを備え、前記購入抽出部は、前記結合処理部によって結合された前記投稿に対して、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿を抽出することを特徴とする。

0008

また、本発明の一態様は、上記の投稿抽出装置において、前記第2除外処理部は、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿に対して、家族に関連する単語及び知人に関連する単語に基づいて、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していない投稿を判定する第1の処理と、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿に対して、前記対象製品が関連する仮想世界に関する用語に基づいて、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していない投稿を判定する第2の処理と、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿に対して、購入の未実行を示す用語に基づいて、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していない投稿を判定する第3の処理と、のうちの少なくとも1つの処理を実行し、前記投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成することを特徴とする。

0009

また、本発明の一態様は、上記の投稿抽出装置において、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから前記第1除外処理部及び前記第2除外処理部が除外して生成された投稿に対応する前記投稿者を前記ネットワークサービスにおいて特定する投稿者情報を抽出する投稿者抽出部を備えることを特徴とする。

0010

また、本発明の一態様は、購入抽出部が、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出ステップと、第1除外処理部が、対象製品の分野に関連する関連用語と前記対象製品名を含む前記投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、前記投稿に対して前記対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理ステップと、第2除外処理部が、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理ステップとを含むことを特徴とする投稿抽出方法である。

0011

また、本発明の一態様は、コンピュータに、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する購入抽出ステップと、対象製品の分野に関連する関連用語と前記対象製品名を含む前記投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、前記投稿に対して前記対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する第1除外処理ステップと、前記購入抽出ステップによって抽出された、前記購入に関する単語及び前記対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が前記対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する第2除外処理ステップとを実行させるためのプログラムである。

発明の効果

0012

本発明によれば、対象製品に関する投稿を好適に抽出することができる。

図面の簡単な説明

0013

本実施形態による投稿抽出装置の一例を示す機能ブロック図である。本実施形態における投稿の分類処理及び結合処理の一例を説明する図である。本実施形態による投稿抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。本実施形態による投稿の分類処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態による購入フィルタリング処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態によるNGワード生成処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態による製品関連ゲーム情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。

実施例

0014

以下、本発明の一実施形態による投稿抽出装置について図面を参照して説明する。
図1は、本実施形態による投稿抽出装置1の一例を示す機能ブロック図である。
図1に示すように、投稿抽出装置1は、NW(ネットワーク)通信部10と、入力部11と、表示部12と、記憶部20と、制御部30とを備えている。

0015

投稿抽出装置1は、入力された対象製品名に基づいて、例えば、SNSなどのネットワークサービスに公開されている投稿の中から、対象製品を実際に購入した投稿者の投稿を抽出するとともに、当該投稿者の一覧を生成する。
なお、本実施形態では、SNSの投稿の一例として、ツイッター(Twitter(登録商標))の投稿(ツイート)を抽出する例について説明する。また、対象製品名として、自動車車種名を指定する場合の一例について説明する。

0016

NW通信部10は、ネットワークNWに接続され、ネットワークNWを介して、SNSサーバ装置2と通信を行う。なお、図1において、SNSサーバ装置2は、例えば、ツイッター(登録商標)のサービスを提供するサーバ装置である。

0017

入力部11は、例えば、キーボードマウスなどの入力デバイスであり、投稿抽出装置1に対する各種入力を受け付ける。入力部11は、例えば、投稿を抽出する対象製品名などを受け付ける。

0018

表示部12(出力部の一例)は、例えば、液晶ディスプレイ装置などであり、各種情報を表示する。表示部12は、例えば、入力部11が受け付けた対象製品名などの情報、投稿の抽出結果、抽出された投稿の投稿者の一覧、等を表示する。

0019

記憶部20は、投稿抽出装置1が実行する処理に利用する各種情報を記憶する。記憶部20は、例えば、分類モデル記憶部201と、購入単語情報記憶部202と、製品関連用語記憶部203と、NGワード記憶部204と、購入者キーワード記憶部205と、贈呈キーワード記憶部206と、ゲーム情報記憶部207と、製品モデル情報記憶部208と、製品関連ゲーム情報記憶部209と、非実購入キーワード記憶部210と、投稿者リスト記憶部211とを備えている。

0020

分類モデル記憶部201は、投稿のテキスト文から投稿の話題を分類する分類モデルを記憶する。分類モデルは、既存技術の機械学習手法を用いて生成される。分類モデル記憶部201は、分類モデルを予め記憶しているものとする。

0021

購入単語情報記憶部202は、製品(例えば、自動車)の購入に関する単語を記憶する。購入に関する単語は、例えば、「購入」、「買った」、「買いました」、「納車」、「届いた」、「ゲット」、「納品」などの単語である。購入単語情報記憶部202は、このような購入に関する単語の一覧を購入単語情報として予め記憶している。

0022

製品関連用語記憶部203は、対象製品の分野(業界)に関連する関連用語を記憶する。関連用語は、対象製品が自動車である場合、例えば、「車」、「エンジン」、「タイヤ」、「オイル」、「ハンドル」、「ミラー」、「シート」、「トランク」、「バッテリ」、「燃費」、「走行性能」などの用語である。製品関連用語記憶部203は、このような関連用語の一覧を予め記憶している。

0023

NGワード記憶部204(非関連用語記憶部の一例)は、投稿に対して対象製品との関連性が低いとみなされるNGワード(非関連用語)を記憶する。NGワードは、対象製品の分野に関連する上述した関連用語と対象製品名を含む投稿とに基づいて生成される。NGワードは、例えば、対象製品名が「フォーカス」という車種名である場合に、「フォーカスレンズ」、「オートフォーカス」、「フォーカスデイシリーズ」、「フォーカスする」などの単語である。NGワード記憶部204は、このようなNGワードの一覧を予め記憶している。なお、NGワードの生成処理の詳細については後述する。また、以下の説明において、車種名が「フォーカス」である場合の一例を説明する。

0024

購入者キーワード記憶部205は、家族に関連する単語及び知人に関連する単語を記憶する。ここで、家族及び知人は、投稿者以外の購入者になる可能性のある人であり、購入者キーワード記憶部205は、家族に関連する単語及び知人に関連する単語を、購入者キーワードとして記憶する。購入者キーワードは、例えば、「」、「母」、「友人」、「親戚」などのキーワードである。購入者キーワード記憶部205は、このような購入者キーワードの一覧を予め記憶している。

0025

贈呈キーワード記憶部206は、贈呈(ギフト)に関連する単語を記憶する。贈呈(に関連する単語は、例えば、「貰った」、「あげた」、「譲渡」、「プレゼント」などの贈呈キーワードである。贈呈キーワード記憶部206は、このような贈呈キーワードの一覧を予め記憶している。

0026

ゲーム情報記憶部207は、現在知られているゲーム名を示すゲーム情報を記憶する。ゲーム情報記憶部207は、例えば、ネットワークNWから検索されたゲーム名の一覧をゲーム情報として記憶する。ゲーム情報記憶部207が記憶するゲーム名の一覧は、定期的(例えば、1週間ごと、1カ月ごと)に更新される。

0027

製品モデル情報記憶部208は、対象製品の分野(業界)において、現在知られている製品名(製品モデル名)を記憶する。製品モデル情報記憶部208は、例えば、ネットワークNWから検索された車種名の一覧を製品モデル情報として記憶する。製品モデル情報記憶部208が記憶する車種名の一覧は、定期的(例えば、1週間ごと、1カ月ごと)に更新される。

0028

製品関連ゲーム情報記憶部209は、対象製品に関連するゲームに関する用語を記憶する。すなわち、製品関連ゲーム情報記憶部209は、対象製品に関連する仮想世界に関する用語を記憶する。対象製品に関連するゲームに関する用語は、例えば、ゲーム内で自動車を利用するゲーム名のうち、対象製品の車種名と関連が高いゲーム名である。製品関連ゲーム情報記憶部209は、対象製品の車種名と関連が高いゲーム名の一覧を製品関連ゲーム情報として記憶する。なお、製品関連ゲーム情報の生成処理の詳細については後述する。

0029

非実購入キーワード記憶部210は、投稿者が現実に対象製品を購入していないこと(購入の未実行)を示す用語を非実購入キーワードとして記憶する。非実購入キーワードは、例えば、仮定の購入、将来の購入計画、過去の購入計画などを示す用語であり、例えば、「将来」、「購入予定」、「つもり」などの用語である。非実購入キーワード記憶部210は、このような非実購入キーワードの一覧を予め記憶している。

0030

投稿者リスト記憶部211は、投稿抽出装置1が対象製品に対して抽出した投稿を公開した投稿者を示す情報の一覧を、投稿者リストとして記憶する。投稿者リストは、抽出された投稿に対応する投稿者をネットワークサービス(例えば、SNS)において特定する投稿者情報(例えば、ユーザID、ユーザ名など)の一覧である。

0031

制御部30は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などを含むプロセッサであり、投稿抽出装置1を統括的に制御する。制御部30は、例えば、入力部11を介して、対象製品名(例えば、車種名)を取得し、NW通信部10を介して、SNSサーバ装置2から投稿を取得する。制御部30は、SNSサーバ装置2から取得した投稿のうちから、例えば、取得した車種名の自動車を購入した投稿者の投稿を抽出するとともに、当該投稿者のユーザIDの一覧を生成する。制御部30は、生成したユーザIDの一覧を、例えば、表示部12などの出力部に出力する。また、制御部30は、投稿分類部31と、結合処理部32と、分野抽出部33と、購入抽出部34と、対象製品抽出部35と、購入フィルタリング部36と、投稿者抽出部37とを備えている。

0032

投稿分類部31は、投稿の話題を分類する分類モデルを記憶する分類モデル記憶部201から取得した分類モデルに基づいて、ネットワークサービスに公開されている投稿の話題を分類する。投稿分類部31は、分類モデル記憶部201が記憶する分類モデルを取得し、例えば、SNSサーバ装置2から取得した投稿を、当該分類モデルに基づいて、投稿の話題を分類する。投稿分類部31は、投稿に、例えば、車に関連する単語が含まれている場合に、話題を「車」と分類する。投稿分類部31は、ネットワークサービスに公開されている投稿を投稿者単位で抽出し、抽出した抽出結果に、投稿者の投稿に関連する他の投稿者による投稿(例えば、リプライ投稿(返信投稿)、等)を付加した投稿の集合を生成する。

0033

結合処理部32は、投稿分類部31によって分類された投稿の話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を、1つの投稿として結合する。結合処理部32は、例えば、1人の投稿者の複数の投稿に対して、分類された投稿の話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を、1つの投稿として結合する。また、結合処理部32は、1人の投稿者の投稿に対するリプライ投稿(返信投稿)を当該投稿者の投稿として結合する。すなわち、結合処理部32は、投稿分類部31で生成された投稿の集合に含まれる複数の投稿について、投稿間に関連性を持つ全ての投稿を1つの投稿として結合するとともに、話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を1つの投稿として結合する。

0034

ここで、図2を参照して、投稿分類部31による投稿を分類する分類処理、及び結合処理部32による投稿を結合する結合処理について説明する。
図2は、本実施形態における投稿の分類処理及び結合処理の一例を説明する図である。
この図において、投稿T1〜投稿6、投稿T8、及び投稿T9は、投稿者が“userA”の時系列の投稿を示している。また、投稿T7は、投稿T6に対する投稿者が“userB”によるリプライ投稿を示している。

0035

図2に示すように、投稿分類部31は、分類モデルに基づいて、投稿T1、及び投稿T2のそれぞれの話題を「学校」と分類し、投稿T3の話題を「Non topic」(話題無)と分類する。ここで、投稿分類部31は、分類モデルに基づいて話題が分類不能の場合に、「Non topic」と分類する。また、投稿分類部31は、分類モデルに基づいて、投稿T4〜投稿T8のそれぞれの話題を「車」と分類する。また、投稿分類部31は、分類モデルに基づいて、投稿T9の話題を「旅行」と分類する。

0036

次に、図2に示すように、結合処理部32は、投稿の話題「学校」が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿(投稿T1〜投稿T3)を1つの投稿GT1として結合する。また、結合処理部32は、投稿の話題「車」が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿(投稿T4〜投稿T8)を1つの投稿GT2として結合する。また、結合処理部32は、投稿の話題「旅行」と分類されている投稿T9以降を1つの投稿GT3として結合する。

0037

図1の説明に戻り、分野抽出部33は、投稿分類部31によって分類された話題に基づいて、対象製品の分野に関する第1の投稿を抽出する。分野抽出部33は、結合処理部32によって結合された投稿に対して、投稿分類部31によって分類された話題に基づいて、第1の投稿を抽出する。例えば、対象製品が車種名である場合には、話題の分類が「車」である投稿(例えば、図2の投稿GT2など)を第1の投稿として抽出する。

0038

購入抽出部34は、分野抽出部33によって抽出された第1の投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む第2の投稿を抽出する。購入抽出部34は、第1の投稿のうちから、購入単語情報記憶部202が記憶する購入に関する単語と対象製品の車種名との両方を含む投稿を、第2の投稿として抽出する。購入抽出部34は、例えば、“納車18日に決まりました!!フォーカスのSEスポーツパッケージブラックです”という投稿に対して、対象の車種名「フォーカス」と、購入に関する単語である「納車」との両方を含んでいるため、当該投稿を第2の投稿として抽出する。このように、購入抽出部34は、対象製品を購入したと推定される投稿を抽出する。

0039

対象製品抽出部35(第1除外処理部の一例)は、投稿に対して対象製品との関連性が低いとみなされるNGワードを含む投稿を、購入抽出部34によって抽出された第2の投稿のうちから除外した第3の投稿を抽出する。対象製品抽出部35は、例えば、第2の投稿のうちから、NGワード記憶部204が記憶するNGワードを含む投稿を除外し、第3の投稿を抽出する。対象製品抽出部35は、例えば、“初めてフォーカスデイシリーズのコンタクトを買った”という投稿に対して、NGワード「フォーカスデイシリーズ」を含むため、除外対象であると判定し、第2の投稿のうちから除外する。このように、対象製品抽出部35は、対象車種名の単語を含むが、対象車種とは異なる製品に対する投稿を除外する。

0040

購入フィルタリング部36(第2除外処理部の一例)は、対象製品抽出部35によって抽出された第3の投稿のうちから、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外(フィルタリング)した第4の投稿を生成する。購入フィルタリング部36は、例えば、以下の3つの検証処理により投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を、第3の投稿のうちから除外する。

0041

(1)購入フィルタリング部36は、第3の投稿に対して、家族に関連する単語及び知人に関連する単語に基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する購入者検証処理(第1の処理)を実行する。
(2)購入フィルタリング部36は、第3の投稿に対して、対象製品が関連する仮想世界に関する用語に基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する現実世界検証処理(第2の処理)を実行する。
(3)購入フィルタリング部36は、第3の投稿に対して、購入の未実行を示す用語に基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する実購入検証処理(第3の処理)を実行する。

0042

なお、購入フィルタリング部36は、上述した(1)〜(3)の検証処理のうちの少なくとも1つの処理を実行し、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。
また、購入フィルタリング部36は、購入者検証部361と、現実世界検証部362と、実購入検証部363とを備えている。

0043

購入者検証部361は、上述した購入者検証処理を実行するとともに、購入者検証処理によって投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を、第3の投稿のうちから除外する。購入者検証部361は、例えば、購入者キーワード記憶部205が記憶する購入者キーワードに基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する。すなわち、購入者検証部361は、購入者キーワードが主体になって購入している投稿を投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿であると判定し、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。

0044

また、購入者検証部361は、例えば、贈呈キーワード記憶部206が記憶する贈呈キーワードに基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する。すなわち、購入者検証部361は、例えば、贈呈キーワードを含む投稿を、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿であると判定し、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。なお、購入者検証部361は、贈呈キーワードを含む投稿のうち、投稿者本人が贈呈先と推定される投稿を、除外対象から外して第4の投稿に含めてもよい。

0045

現実世界検証部362は、上述した現実世界検証処理を実行するとともに、現実世界検証処理によって投稿者が対象製品を実際に購入していない(仮想世界において購入している)と判定された投稿を、第3の投稿のうちから除外する。すなわち、現実世界検証部362は、例えば、製品関連ゲーム情報記憶部209が記憶する製品関連ゲーム情報に基づいて、仮想世界において対象製品を購入している投稿を判定する。現実世界検証部362は、製品関連ゲーム情報記憶部209が記憶する対象製品の車種名と関連が高いゲーム名を含む投稿を、仮想世界において対象製品を購入している投稿であると判定し、当該投稿を第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。
なお、製品関連ゲーム情報記憶部209が記憶する製品関連ゲーム情報は、ゲーム情報記憶部207が記憶するゲーム情報と、製品モデル情報記憶部208が記憶する製品モデル情報とに基づいて生成され、その生成処理の詳細については後述する。

0046

実購入検証部363は、上述した実購入検証処理を実行するとともに、実購入検証処理によって投稿者が対象製品を実際に購入していない(例えば、仮定の話や、将来の計画などで対象製品を実際に購入していない)と判定された投稿を、第3の投稿のうちから除外する。すなわち、実購入検証部363は、例えば、非実購入キーワード記憶部210が記憶する非実購入キーワードに基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する。実購入検証部363は、非実購入キーワードを含む投稿を、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿であると判定し、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。

0047

投稿者抽出部37は、上述した購入フィルタリング部36によって、フィルタリング処理された第4の投稿に対応する投稿者をネットワークサービスにおいて特定する投稿者情報(例えば、ユーザID)を抽出する。投稿者抽出部37は、対象製品を購入した投稿者の投稿であって、評価において信頼性の高い投稿に対応する投稿者のユーザIDを抽出し、当該ユーザIDの一覧を生成する。投稿者抽出部37は、生成したユーザIDの一覧を、投稿者リスト記憶部211に記憶させる。

0048

次に、図面を参照して、本実施形態による投稿抽出装置1の動作について説明する。
図3は、本実施形態による投稿抽出装置1の動作の一例を示すフローチャートである。
なお、図3に示す例では、対象製品が、自動車である場合の一例を説明する。
図3に示すように、投稿抽出装置1は、まず、対象車種名を取得する(ステップS101)。投稿抽出装置1の制御部30は、例えば、入力部11を介して受け付けた対象車種名を取得する。

0049

次に、制御部30は、対象車種名を含む投稿を取得する(ステップS102)。制御部30は、例えば、NW通信部10及びネットワークNWを介して、SNSサーバ装置2から対象車種名を含む投稿を取得する。

0050

次に、制御部30の投稿分類部31は、対象車種名を含む投稿に対応する投稿者の全投稿の話題を分類する(ステップS103)。なお、投稿分類部31による処理の詳細については、図4を参照して後述する。

0051

次に、制御部30の結合処理部32は、話題ごとに投稿を結合する(ステップS104)。結合処理部32は、図2に示すように、分類された投稿の話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を、1つの投稿として結合する。また、結合処理部32は、投稿者の投稿に対するリプライ投稿(返信投稿)を当該投稿者の投稿として結合する。

0052

次に、制御部30の分野抽出部33は、車に関連する投稿を抽出する(ステップS105)。分野抽出部33は、結合処理部32によって結合された投稿に対して、投稿分類部31によって分類された話題が「車」である投稿(例えば、図2の投稿GT2など)を第1の投稿として抽出する。ここで、第1の投稿は、対象車種名を含む投稿に対応する投稿者全員の全投稿のうちの、分類された話題が「車」である投稿であり、第1の投稿には、複数の投稿者による投稿が含まれている。

0053

次に、制御部30の購入抽出部34は、対象車種名及び購入に関する単語を含む投稿を抽出する(ステップS106)。購入抽出部34は、第1の投稿のうちから、例えば、購入単語情報記憶部202が記憶する購入に関する単語と対象製品の車種名との両方を含む投稿を、第2の投稿として抽出する。

0054

次に、制御部30の対象製品抽出部35は、対象車種名に関するNGワードを含む投稿を除外する(ステップS107)。対象製品抽出部35は、例えば、第2の投稿のうちから、NGワード記憶部204が記憶するNGワードを含む投稿を除外し、第3の投稿を抽出する。

0055

次に、制御部30の購入フィルタリング部36は、投稿者が実際に購入していない投稿を除外する(ステップS108)。購入フィルタリング部36は、上述した(1)〜(3)の検証処理を実行し、投稿者が対象車種名の自動車を実際に購入していないと判定された投稿を、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。なお、購入フィルタリング部36によるフィルタリング処理の詳細については、図5を参照して後述する。

0056

次に、制御部30の投稿者抽出部37は、抽出された投稿に対応する投稿者情報を抽出する(ステップS109)。投稿者抽出部37は、フィルタリング処理された第4の投稿に対応する投稿者に対応する、例えば、ユーザIDを抽出する。投稿者抽出部37は、抽出したユーザIDの一覧(リスト)を生成し、生成したユーザIDの一覧を投稿者リスト記憶部211に記憶させる。

0057

次に、投稿抽出装置1は、投稿者情報の一覧を出力する(ステップS110)。すなわち、投稿抽出装置1の制御部30は、投稿者リスト記憶部211が記憶するユーザIDの一覧を、例えば、表示部12に表示(出力)させる。ステップS110の処理後に、制御部30は、処理を終了する。

0058

なお、上述した図3に示す一例では、制御部30が、入力部11を介して、対象車種名(対象製品名)を取得する例を説明したが、例えば、ネットワークNWに接続されているクライアント端末装置(不図示)から、ネットワークNW及びNW通信部10を介して、対象車種名(対象製品名)を取得してもよい。
また、上述した図3に示す一例では、制御部30が、表示部12を出力部として、投稿者情報の一覧(ユーザIDの一覧)を出力する例を説明したが、例えば、NW通信部10及びネットワークNWを介して、上述したクライアント端末装置に、投稿者情報の一覧(ユーザIDの一覧)を出力するようにしてもよい。

0059

また、上述したステップS105による分野抽出部33の処理は、省略されてもよい。また、ステップS110の処理後に、投稿者情報の一覧に基づいて、抽出した投稿の投稿者による購入以降の投稿を監視モニター)する際に、分野抽出部33は、上述したステップS105と同様に、投稿分類部31によって分類された話題が「車」である投稿を抽出するようにしてもよい。

0060

次に、図4を参照して、上述した図3のステップS103の処理の詳細について説明する。
図4は、本実施形態による投稿の分類処理の一例を示すフローチャートである。
図4に示すように、投稿分類部31は、まず、対象車種名を含む投稿に対応する投稿者を抽出する(ステップS201)。投稿分類部31は、NW通信部10及びネットワークNWを介して、SNSサーバ装置2に存在する投稿のうちから、対象車種名を含む投稿に対応する投稿者(例えば、ユーザID)を全て抽出する。

0061

次に、投稿分類部31は、抽出した投稿者に対応する全投稿を取得する(ステップS202)。投稿分類部31は、対象車種名を含む投稿に対応するユーザIDごとの全投稿を、NW通信部10及びネットワークNWを介して、SNSサーバ装置2から取得する。なお、投稿分類部31は、ステップS201において抽出した全ユーザIDのそれぞれに対しての全投稿を、NW通信部10及びネットワークNWを介して、SNSサーバ装置2から取得する。

0062

次に、投稿分類部31は、分類モデルに基づいて全投稿の話題を分類する(ステップS203)。投稿分類部31は、分類モデル記憶部201が記憶する分類モデルに基づいて、図2に示すように、ユーザIDごとに投稿の話題を分類する。ステップS203の処理後に、投稿分類部31は、投稿の分類処理を終了する。

0063

次に、図5を参照して、上述した図3のステップS108の処理の詳細について説明する。
図5は、本実施形態による購入フィルタリング処理の一例を示すフローチャートである。
図5に示すように、購入フィルタリング部36は、まず、購入者キーワードに基づいて投稿者以外が購入している投稿を除外する(ステップS301)。購入フィルタリング部36の購入者検証部361は、例えば、購入者キーワード記憶部205が記憶する購入者キーワードに基づいて、購入者キーワードが主体になって購入している投稿を投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿であると判定し、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。

0064

また、購入者検証部361は、例えば、贈呈キーワード記憶部206が記憶する贈呈キーワードを含む投稿を、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿であると判定し、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。

0065

次に、購入フィルタリング部36の現実世界検証部362は、製品関連ゲーム情報に基づいて仮想世界で購入している投稿を除外する(ステップS302)。現実世界検証部362は、製品関連ゲーム情報記憶部209が記憶する対象製品の車種名と関連が高いゲーム名を含む投稿を、仮想世界において対象製品を購入している投稿であると判定し、当該投稿を第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。

0066

次に、購入フィルタリング部36の実購入検証部363は、非実購入キーワードに基づいて実購入していない投稿を除外する(ステップS303)。実購入検証部363は、例えば、非実購入キーワード記憶部210が記憶する非実購入キーワードを含む投稿を、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿であると判定し、第3の投稿のうちから除外した第4の投稿を生成する。ステップS303の処理後に、購入フィルタリング部36は、購入フィルタリング処理を終了する。

0067

次に、図6を参照して、本実施形態によるNGワードの生成処理の詳細について説明する。
図6は、本実施形態によるNGワードの生成処理の一例を示すフローチャートである。
なお、ここでは、NGワードの生成処理を対象製品抽出部35が実行する一例として説明する。

0068

図6に示すように、対象製品抽出部35は、まず、全投稿から製品関連用語記憶部203が記憶する車関連用語を含む投稿を除外して、車関連用語を含まない投稿を抽出する(ステップS401)。対象製品抽出部35は、全投稿を、NW通信部10及びネットワークNWを介して、SNSサーバ装置2から取得する。対象製品抽出部35は、取得した全投稿から製品関連用語記憶部203が記憶する車関連用語を含む投稿を除外して、車関連用語を含まない投稿を抽出する。対象製品抽出部35は、例えば、「車」、「エンジン」、「タイヤ」、「オイル」、「ハンドル」、「ミラー」、「シート」、「トランク」、「バッテリ」、「燃費」、「走行性能」などの用語を含まない投稿を抽出する。

0069

次に、対象製品抽出部35は、車関連用語を含まない投稿から対象車種名を含むが車と無関係な単語を抽出する(ステップS402)。対象製品抽出部35は、例えば、車種名が「フォーカス」である場合に、「フォーカスレンズ」、「オートフォーカス」、「フォーカスデイシリーズ」、「フォーカスする」などの単語を抽出する。
次に、対象製品抽出部35は、抽出した単語をNGワードとしてNGワード記憶部204に記憶させる(ステップS403)。ステップS403の処理後に、対象製品抽出部35は、NGワードの生成処理を終了する。

0070

なお、図6に示すNGワードの生成処理は、投稿抽出装置1が、対象車種名を取得してから図3のステップS107の処理を実行するまでの間で実行される。また、過去に、同一の対象車種名に対して投稿の抽出を実行している場合には、対象製品抽出部35は、過去に生成したNGワードを使用して、NGワードの生成処理を実行しなくてもよい。

0071

次に、図7を参照して、製品関連ゲーム情報の生成処理の詳細について説明する。
図7は、本実施形態による製品関連ゲーム情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。
なお、ここでは、製品関連ゲーム情報の生成処理を現実世界検証部362が実行する一例として説明する。

0072

図7に示すように、現実世界検証部362は、まず、ゲーム情報記憶部207が記憶する全ゲーム名と対象車種名とをネットワークNW上で検索して、対象車種名に関連するゲーム名を抽出する(ステップS501)。現実世界検証部362は、例えば、NW通信部10を介して、インターネット上の検索エンジンを利用して、対象車種名に関連するゲーム名を抽出する。

0073

次に、現実世界検証部362は、抽出したゲーム名と対象車種名とが一緒に検索されるヒット数検索数)を取得する(ステップS502)。現実世界検証部362は、例えば、インターネット上の検索エンジンを利用して、対象車種名と各ゲーム名とを一緒に検索し、対象車種名と各ゲーム名とを一緒に検索したヒット数(検索数)を取得する。

0074

次に、現実世界検証部362は、抽出したゲーム名と製品モデル情報記憶部208が記憶する各車種名とが一緒に検索されるヒット数(検索数)を取得し、平均ヒット数(平均検索数)を算出する(ステップ503)。現実世界検証部362は、例えば、インターネット上の検索エンジンを利用して、抽出した各ゲーム名と各車種名との組み合わせを一緒に検索したヒット数(検索数)を取得する。そして、現実世界検証部362は、各組合せのヒット数(検索数)の平均を平均ヒット数(平均検索数)として算出する。

0075

次に、現実世界検証部362は、抽出したゲーム名と対象車種名とを一緒に検索したヒット数が、平均ヒット数より大きいゲーム名を抽出する(ステップS505)。これにより、現実世界検証部362は、対象車種名との検索頻度が平均より高いゲーム名を抽出する。すなわち、現実世界検証部362は、対象車種名と関連の高いゲーム名を抽出する。
次に、現実世界検証部362は、抽出したゲーム名を製品関連ゲーム情報として、製品関連ゲーム情報記憶部209に記憶させる(ステップS506)。ステップS506の処理後に、現実世界検証部362は、製品関連ゲーム情報の生成処理を終了する。

0076

なお、図7に示す製品関連ゲーム情報の生成処理は、投稿抽出装置1が、対象車種名を取得してから図3のステップS108の処理を実行するまでの間で実行される。また、過去に、同一の対象車種名に対して投稿の抽出を実行している場合には、現実世界検証部362は、過去に生成した製品関連ゲーム情報を使用して、製品関連ゲーム情報の生成処理を実行しなくてもよい。また、現実世界検証部362は、製品モデル情報記憶部208が記憶する全車種名に対して、定期的(例えば、1週間ごと、1カ月ごとなど)に、製品関連ゲーム情報の生成処理を実行するようにしてもよい。

0077

また、図7に示す例では、現実世界検証部362は、ゲーム名と車種名とを一緒に検索したヒット数(検索数)を利用して、対象車種名と関連の高いゲーム名を抽出したが、ヒット数(検索数)の代わりに一緒に検索される検索頻度、検索ランキングなどを利用してもよい。

0078

なお、本実施形態では、投稿抽出装置1は、投稿分類部31と、分野抽出部33とを備える一例を説明したが、投稿分類部31と、分野抽出部33とを備えない構成であってもよい。この場合、購入抽出部34は、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する。
また、対象製品抽出部35の処理と購入フィルタリング部36の処理とは、処理の順番が逆であってもよい。すなわち、購入フィルタリング部36は、購入抽出部34によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成するようにしてもよい。

0079

以上説明したように、本実施形態による投稿抽出装置1は、購入抽出部34と、対象製品抽出部35(第1除外処理部)と、購入フィルタリング部36(第2除外処理部)とを備えている。購入抽出部34は、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する。対象製品抽出部35は、対象製品の分野に関連する関連用語と対象製品名を含む投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、投稿に対して対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、購入抽出部34によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する。購入フィルタリング部36は、購入抽出部によって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する。

0080

これにより、本実施形態による投稿抽出装置1は、対象製品を購入した投稿者の投稿(第4の投稿)を正確に抽出することができる。すなわち、本実施形態による投稿抽出装置1では、ネットワークNW上に投稿された膨大な投稿の中から、対象製品に関する情報を好適に収集可能な投稿を効率良く抽出することができる。よって、本実施形態による投稿抽出装置1は対象製品に関する投稿を好適に抽出することができる。
なお、本実施形態による投稿抽出装置1は、例えば、抽出した投稿の日付から、対象製品を購入した日付を正確に把握することが可能である。そのため、本実施形態による投稿抽出装置1は、例えば、抽出した投稿の投稿者による購入以降の投稿を監視することで、効率良く対象製品に関する情報を取得することができる。また、本実施形態による投稿抽出装置1は、対象製品を購入した日付により、例えば、対象製品のバージョンを把握できるため、バージョンごとの対象製品に関する情報を収集することができる。

0081

また、本実施形態による投稿抽出装置1は、投稿分類部31と、結合処理部32とを備えている。投稿分類部31は、ネットワークサービスに公開されている投稿を投稿者単位で抽出し、抽出した抽出結果に、投稿者の投稿に関連する他の投稿者による投稿を付加した投稿の集合を生成する。結合処理部32は、投稿分類部31で生成された投稿の集合に含まれる複数の投稿について、投稿間に関連性を持つ全ての投稿を1つの投稿として結合するとともに、話題が他の話題に切り替わるまでの期間における全ての投稿を1つの投稿として結合する。そして、購入抽出部34は、結合処理部32によって結合された投稿に対して、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する。
これにより、本実施形態による投稿抽出装置1は、例えば、短文投稿などにおいて、投稿の話題が複数にまたがっており、1つの投稿からその内容を正確に判定できない場合でも、適切に投稿を抽出することができる。よって、本実施形態による投稿抽出装置1は、対象製品に関する投稿をさらに好適に抽出することができる。

0082

また、本実施形態では、購入フィルタリング部36は、購入者検証処理(第1の処理)と、現実世界検証処理(第2の処理)と、実購入検証処理(第3の処理)とのうちの少なくとも1つの処理を実行し、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿(第4の投稿)を生成する。購入フィルタリング部36は、購入者検証処理(第1の処理)として、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿に対して、家族に関連する単語及び知人に関連する単語に基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する。購入フィルタリング部36は、現実世界検証処理(第2の処理)として、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿に対して、対象製品が関連する仮想世界に関する用語に基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する。購入フィルタリング部36は、実購入検証処理(第3の処理)として、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿に対して、購入の未実行を示す用語に基づいて、投稿者が対象製品を実際に購入していない投稿を判定する。

0083

これにより、本実施形態による投稿抽出装置1は、購入者検証処理(第1の処理)により、対象製品を購入した投稿のうちから家族や知人が購入した場合を除外できる。また、本実施形態による投稿抽出装置1は、現実世界検証処理(第2の処理)により、対象製品を購入した投稿のうちから、例えば、ゲームなどの仮想世界において対象製品を購入した場合を除外できる。また、本実施形態による投稿抽出装置1は、実購入検証処理(第3の処理)により、対象製品を購入した投稿のうちから、例えば、将来の計画や予定、仮定の作り話などの実際に購入していない場合(購入の未実行の場合)を除外できる。よって、本実施形態による投稿抽出装置1は、対象製品を購入した投稿者の投稿をさらに正確に抽出することができる。

0084

また、本実施形態による投稿抽出装置1は、第4の投稿に対応する投稿者をネットワークサービスにおいて特定する投稿者情報(例えば、ユーザID)を抽出する投稿者抽出部37を備える。すなわち、投稿抽出装置1は、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから対象製品抽出部35及び購入フィルタリング部36が除外して生成された投稿に対応する投稿者をネットワークサービスにおいて特定する投稿者情報を抽出する投稿者抽出部37を備える。
これにより、本実施形態による投稿抽出装置1は、対象製品を購入した投稿者を適切に抽出することができる。そのため、本実施形態による投稿抽出装置1は、例えば、抽出した投稿者の投稿を監視(モニター)することにより、対象製品に関連する情報を効率良く収集することができる。本実施形態による投稿抽出装置1は、例えば、多くの所有者には問題が顕在化していない対象製品のリコールに繋がるようなレアケースの故障を素早く検出することが可能になる。

0085

また、本実施形態による投稿抽出方法は、購入抽出ステップと、対象製品抽出ステップ(第1除外処理ステップ)と、除外処理ステップ(第2除外処理ステップ)とを含んでいる。購入抽出ステップにおいて、購入抽出部34が、ネットワークサービスに公開されている投稿のうちから、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿を抽出する。対象製品抽出ステップにおいて、対象製品抽出部35が、対象製品の分野に関連する関連用語と対象製品名を含む投稿とに基づいて生成された非関連用語であって、投稿に対して対象製品との関連性が低いとみなされる非関連用語を含む投稿を、購入抽出ステップによって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから除外した投稿を生成する。除外処理ステップにおいて、購入フィルタリング部36が、購入抽出ステップによって抽出された、購入に関する単語及び対象製品名を含む投稿のうちから、投稿者が対象製品を実際に購入していないと判定された投稿を除外した投稿を生成する。
これにより、本実施形態による投稿抽出方法は、上述した投稿抽出装置1と同様に、対象製品に関する投稿を好適に抽出することができる。

0086

なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の実施形態において、投稿抽出装置1は、記憶部20を備える例を説明したが、記憶部20の一部、又は全部を、投稿抽出装置1の外部に備えるようにしてもよい。例えば、ネットワークNWに接続されたサーバ装置が、記憶部20の一部、又は全部を備えるようにしてもよい。

0087

また、上記の実施形態において、投稿抽出装置1は、1つの装置である例を説明したが、複数の装置によって実現されてもよい。
また、上記の実施形態において、対象製品抽出部35が、NGワードの生成処理を実行する例を説明したが、対象製品抽出部35の代わりに他の構成がNGワードの生成処理を実行するようにしてもよいし、投稿抽出装置1の外部に備える装置が、NGワードの生成処理を実行するようにしてもよい。

0088

また、上記の実施形態において、現実世界検証部362が製品関連ゲーム情報の生成処理を実行する例を説明したが、現実世界検証部362の代わりに他の構成が製品関連ゲーム情報の生成処理を実行するようにしてもよいし、投稿抽出装置1の外部に備える装置が、製品関連ゲーム情報の生成処理を実行するようにしてもよい。

0089

また、上記の実施形態において、ネットワークサービスの一例として、ツイッター(登録商標)の投稿を抽出する例を説明したが、これに限定されるものではない。投稿抽出装置1は、例えば、Facebook(登録商標)などの他のSNSや、掲示板チャット、製品のフォーラムなどのネットワークサービスの投稿を抽出するようにしてもよい。
また、上記の実施形態において、対象製品が自動車である例を説明したが、これに限定されるものではなく、投稿抽出装置1は、他の分野(業界)の製品に対して投稿を抽出するようにしてもよい。

0090

また、上記の実施形態において、投稿の抽出対象として、リコールに繋がるような故障問題の投稿の発見を目的とした場合における対象製品を購入した人の投稿を抽出する例を説明したが、これに限定されるわけではなく、目的が異なる場合、抽出の対象を変更してもよい。例えば、次期製品開発のためにその製品の改良点要望を検出したい場合、対象製品を手放した人を抽出対象としてもよい。また、同様に車の販売において試乗は重要な要素を占めるが、販売員が試乗時に有用なアピールポイントを発見したい場合、対象製品を試乗した人を抽出対象としてもよい。

0091

また、上記の実施形態において、投稿抽出装置1は、抽出した投稿の投稿者情報(例えば、ユーザID)を抽出する例を説明したが、投稿者情報を抽出後に、当該投稿者情報に対応する投稿者の投稿を監視して、投稿から対象製品に関する所望の情報を収集する収集処理部を備えるようにしてもよい。

0092

なお、上述した投稿抽出装置1が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した投稿抽出装置1が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した投稿抽出装置1が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやWAN、LAN、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、CD−ROM等の非一過性の記録媒体であってもよい。

0093

また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に投稿抽出装置1が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラム)であってもよい。

0094

また、上述した機能の一部又は全部を、LSI(Large Scale Integration)等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

0095

1投稿抽出装置
2SNSサーバ装置
10 NW通信部
11 入力部
12 表示部
20 記憶部
30 制御部
31 投稿分類部
32結合処理部
33 分野抽出部
34購入抽出部
35対象製品抽出部
36 購入フィルタリング部
37投稿者抽出部
201分類モデル記憶部
202 購入単語情報記憶部
203製品関連用語記憶部
204NGワード記憶部
205購入者キーワード記憶部
206贈呈キーワード記憶部
207ゲーム情報記憶部
208製品モデル情報記憶部
209 製品関連ゲーム情報記憶部
210 非実購入キーワード記憶部
211 投稿者リスト記憶部
361 購入者検証部
362現実世界検証部
363 実購入検証部
NW ネットワーク

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