JP2010160719A - 評価度合いデータの表示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】特定事象の評価を示す数値データが存在する場合に、その数値データの相対的な評価度合いをユーザに分かり易いスケールに変換して表示する。
【解決手段】処理装置１０は、機能的に、文書抽出部１１、解析処理部１２及び表示処理部１３を備える。表示処理部１３は、解析処理部１２が求めた共感度値を、共感度合いを示す数値又は記号等に変換する。この変換は、共感度値の最大値と最小値とを特定し、両者の差分の数値幅をスケール幅とし、これを等分して共感度合いのスケールを決定し、該スケールに共感度値を当て嵌めることで行われる。変換された共感度合い値は、端末装置３１の端末機３１１に送信され、表示部３１に表示される。
【選択図】図２

Description

本発明は、特定事象の評価が数値表現された数値データが存在する場合に、その数値データの相対的な評価度合いをユーザに分かり易い態様で表示する方法に関する。

社会現象の解明や事象の予測を行う手法の一つとして、多変量解析手法がある。一般に多変量解析は、少なくとも一つの目的変数と、複数の説明変数との間に因果関係式（重回帰式）を当て嵌め、目的変数が説明変数によってどの程度説明できるのかを定量的に分析するものである。

このほか多変量解析手法は、インターネット上のブログサイト等においてユーザが共感できる他人を見つけるための手法としても、活用が検討されている。これまでは、ブログサイト等においてキーワード検索を実行する手法が既知である（例えば特許文献１参照）。多変量解析手法では、既にサイト上で文書交信の実績をもつ者が作成した文書、つまり実際に共感している者によって現に作成された文書から抽出されるデータを多変量解析することで、共感度を数値判定する因果関係式を求め、この因果関係にまだ出会っていない者同士の作成に係る文書を当てはめて、その者同士の共感度を自動判定するものである。この場合、前記共感度は、多変量解析により導出された数値データ（共感度値）で表現されている。

特開２００７−１１６５１号公報

上記共感度は、例えばユーザがブログサイト等にアクセスした際に、当該ユーザが使用している端末機の表示装置に何らかの態様で表示することが望まれる。この場合、共感度値そのものを表示してもユーザは相対的な評価度合いを把握することが困難であるので、何らかのスケールに変換して表示する必要がある。しかし、多変量解析の数値データは、一定の数値幅の範囲に収まる性質のものではなく、単純に閾値を設定したスケール変換や、共感度値の偏差値を用いたスケール変換では、共感度値の相対的な評価度合いをユーザに分かり易く表示することが困難である。

本発明は、上記の点に鑑みて為されたもので、共感度のような特定事象の評価を示す数値データが存在する場合に、その数値データの相対的な評価度合いをユーザに分かり易いスケールに変換して表示することができる方法を提供することを目的とする。

本発明の一の局面に係る評価度合いデータの表示方法は、特定事象の評価を数値で表現した第１の評価値を複数個含んだ数値データ群を取得するステップと、前記数値データ群内において前記第１の評価値の最大値と最小値とを特定するステップと、前記最大値と前記最小値との差分の数値幅をスケール幅とし、該スケール幅の範囲において評価度合いを数値で表現する第２の評価値のスケールを決定するステップと、前記数値データ群内の前記第１の評価値を各々前記スケールに従って変換して、第２の評価値を取得するステップと、前記第２の評価値を所定の表示手段に表示させるステップと、を含むことを特徴とする（請求項１）。

この構成によれば、第１の評価値の最大値から最小値までの範囲をスケール幅として、第２の評価値のスケールが決定される。このため、第１の評価値のレンジ、つまり最大値や最小値の予測がつかない場合であっても、取得された数値データ群内の各第１の評価値について、それぞれ前記スケールに基づいて、相対的な評価度合いが明確な第２の評価値に変換することができる。従って、ユーザに分かり易い形態で、ユーザに評価度合いを提供することが可能となる。

上記構成において、前記第２の評価値のスケールが、前記最大値と前記最小値との差分の数値幅を等分したものからなることが望ましい（請求項２）。この構成によれば、第２の評価値による評価度合いを単純に自然数で表現することができ、一層ユーザに分かり易い形態での表示が可能となる。

この場合、前記第１の評価値をα、前記第２の評価値をβ、前記第１の評価値の最大値をα_ＭＡＸ、最小値をα_ＭＩＮ、及び前記第２の評価値のスケールにおける評価段階数をｎとするとき、次式
β＝（ｎ−１）×（α−α_ＭＩＮ）／（α_ＭＡＸ−α_ＭＩＮ）＋１
を用いて、第１の評価値を第２の評価値に変換することができる（請求項３）。この構成によれば、ある第１の評価値が、評価段階のどの順位に位置しているかを簡易に導出することができる。

上記構成において、前記最大値と前記最小値との差分がゼロである場合、前記第１の評価値の全てを、前記スケールの最大値と最小値との間の中間値に変換して前記第２の評価値とすることが望ましい（請求項４）。記最大値と前記最小値との差分がゼロである場合は、上掲に式では第１の評価値を第２の評価値に変換できない。この場合は、相対的な評価度合いが横並びということになるので、前記中間値とすることでその状態を的確に表現することができる。

上記構成において、前記第２の評価値を、その数値に対応した他の記号、文字若しくは図形に変換した上で前記表示手段に表示させることが望ましい（請求項５）。この構成によれば、評価度合いの表示態様を多様化でき、ユーザの多様な嗜好に対応した表示を行うことが可能となる。

上記構成において、前記第１の評価値が時間の経過とともに変化し得る数値であって、第１のタイミングで前記数値データ群を取得して請求項１〜５のいずれかの方法を実行し、前記第１のタイミングの後、前記第１の評価値が変化可能な所定時間を置いた第２のタイミングで、前記数値データ群を取得して請求項１〜５のいずれかの方法を再度実行するようにすることができる（請求項６）。この構成によれば、数値データの最大値及び最小値が日々変化するような場合でも、その日々において的確に相対的な評価度合いを表示することができる。

本発明によれば、共感度のような特定事象の評価を示す数値データが存在する場合に、その数値データの相対的な評価度合いをユーザに分かり易いスケールに変換して表示することができる。従って、ユーザは評価度合いの理解が容易となり、その評価度合いに基づいた次のアクションを取り易くなるという効果を奏する。

本発明に係る評価度合いデータの表示方法が適用されるネットワークシステムのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。 処理装置１０の機能構成を示す機能ブロック図である。 解析処理部１２により算出される共感度値の一例を示す表形式の図である。 比較例１に係る表示データテーブルを示す表形式の図である。 比較例２に係る表示データテーブルを示す表形式の図である。 比較例３に係る表示データテーブルを示す表形式の図である。 （ａ）〜（ｃ）は、本発明の実施形態の手法に基づき、図３に示す解析データテーブルを表示データに変換する場合の手順を模式的に示す図である。 図３に示す解析データテーブル４０を、図７（ａ）〜（ｃ）の手順によって変換した表示データテーブルを示す表形式の図である。 共感度合いのスケール幅の変動状況を示す模式的な図である。 共感度合いの算出動作を示すフローチャートである。 共感度合いの表示処理を示すフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施形態につき詳細に説明する。
図１は、本発明に係る評価度合いデータの表示方法が適用されるネットワークシステムＳのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。このネットワークシステムＳは、処理装置１０と、インターネット上でブログサイト２１を展開させるためのブログシステム２０と、このブログサイト２１の会員Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ・・・に保有されている会員端末装置３１、３２、３３、３４、３５・・・を含む端末装置３０とが、インターネットＩＮを介してデータ通信可能に接続されてなる。

ブログサイト２１は、インターネット上に展開された特定のウエブサイトであって、日記文書や、日記文書に対するコメント文書等が掲載されるサイトである。

会員Ａ〜Ｅは、ブログサイト２１のサイト運営者に対して自身の属性情報を開示し、ブログサイト２１の会員として登録されている者である。会員Ａ〜Ｅは、各自の会員端末装置３１〜３５を介して、ブログサイト２１に日記文書を投稿したり、その日記文書に対してコメント文書を投稿したり、このコメント文書に対してさらにコメント文書を投稿したり、或いはこれら文書を閲覧したりすることが可能とされている。端末装置３０は、代表的には、インターネット接続されたパーソナルコンピュータ、携帯電話機、携帯情報端末機等である。

ブログシステム２０は、ブログサーバ２２及び会員サーバ２３を備えている。ブログサーバ２２は、ブログサイト２１を運用するためのサーバであって、ブログサイト２１に投稿された文書の文書データと、その文書の投稿日時、投稿者等の各種データとを関連付けて蓄積するサーバである。会員サーバ２３は、ブログサイト２１に登録されている会員（ユーザ）、つまりブログサイト２１への投稿が予定されている記述者の属性情報（氏名、会員番号、住所、端末装置のＩＰアドレス、年齢、性別、興味関心事など）が蓄積されたサーバである。

処理装置１０は、相互間で文書交信の実績をもつユーザの属性、基本情報及びこれらユーザ間で作成されブログサイト２１に投稿された文書を文書解析して得られたデータに基づいて多変量解析行い、その結果として得られた判定式を用いて、まだ交信実績のない会員同士の共感度を評価するための装置である。処理装置１０は、ブログサイト２１に対して多数のユーザ（記述者）から投稿された日記文書とコメント文書とを照合させ、文書解析処理を行うことによって、日記記述者（共感先）とコメント記述者（共感元）との共感度判定を行う。

この共感度判定結果は、例えば会員Ａ〜Ｅからブログサイト２１へのアクセスがあったときに、その会員端末装置３１〜３５に送信され、表示される。本実施形態では、かかる共感度判定結果の表示に、本発明に係る評価度合いデータの表示方法が適用される例を示す。共感度判定結果を受領した会員Ａ〜Ｅは、自分と相性が良さそうな他の会員の情報を与えられることになる。これにより、会員の積極的なブログサイト２１へ書き込みが誘発され、ブログサイト２１の活性化を図ることが可能となる。

図２は、処理装置１０の機能構成を示す機能ブロック図である。処理装置１０は、例えば上記の分類処理等を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）を備えた大型のコンピュータ装置であって、ブログサーバ２２及び会員サーバ２３に対してデータ通信可能に接続されている。前記ＣＰＵは、分類処理を行うべくプログラミングされたソフトウェアが実行されることで、図２に示す機能部を具備するように動作する。処理装置１０は、機能的に、文書抽出部１１、解析処理部１２及び表示処理部１３を備える。

文書抽出部１１は、ブログサーバ２２に蓄積されている文書データの中から、一人のユーザ毎に、当該ユーザが投稿した日記文書と、他人の日記文書又は他人のコメント文書に呼応して当該ユーザが投稿したコメント文書とを抽出する。抽出期間は、例えば過去２４時間以内、過去３日以内若しくは過去１週間以内等に限定して抽出するようにしても良い。文書群抽出部１１により抽出された文書のファイルデータは、図略の文書メモリに一時的に格納される。

解析処理部１２は、ブログサイト２１において文書交信の実績をもつユーザの投稿文書同士を文書解析し、つまり、既に共感している者同士の間で交わされた文書を文書解析し、これを多変量解析して共感度を評価するための判定式を導出する。この文書解析としては、各分類対象文書の正規化処理、文書構造解析処理などが行われる。正規化処理は、文書構造解析を正常に行い得るようにするために、分類対象文書から解析に不要な文字、記号等を削除すると共に、全角・半角文字の統一等を行う処理である。文書構造解析処理は、正規化処理後の分類対象文書に対しそれぞれ、例えば形態素解析を実施して文書を単語単位に分割する処理、構文解析処理を実施して単語間の係り受け（名詞と動詞との関係付け等）を特定する処理などである。このような文書構造解析処理のため、解析処理部１３は、同義語及び表記の揺れを吸収するシソーラス（同義語辞書）を活用する。また、多変量解析の手法としては、例えば重回帰分析、判別分析、数量化Ｉ類、数量化II類を採用することができる。この際、前記文書解析で得られたパラメータが、適宜「目的変数」、「説明変数」として設定される。

さらに、解析処理部１２は、上記判定式を用いて、まだ交信実績のないユーザ同士Ｘ、Ｙの共感度を評価する処理を行う。この際、ユーザＸ、ユーザＹが過去に他のユーザに対してブログサイト２１に投稿した文書について文書解析を行い、上記「目的変数」、「説明変数」となるパラメータを導出し、これを前記判定式に適用してユーザ同士の共感度を数値で評価するための共感度値（第１の評価値）を算出する。

図３は、解析処理部１２により算出される共感度値の一例を示す表形式の図である。この図３に示す解析データテーブル４０では、会員Ａを共感元とし、会員Ａが所定期間（例えば過去１日間）中にブログサイト２１へ投稿した宛名人別（会員Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ｂ）に、共感度値が表示されている。この解析データテーブル４０の共感度値は、解析処理部１２が共感度値の算出処理を行う度に変動し得る数値である。例えば１日ごとに算出処理が行われるとする場合、その翌日の算出処理時点までの間に会員Ａが会員Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ｂのいずれか又は全員を名宛人として文書を投稿した場合、新たな文書解析データがもたらされることになるので、当然共感度値も変動するようになる。

表示処理１３は、上記の解析データテーブル４０の共感度値を、ユーザに判り易い情報に変換して、会員の端末装置３０へ送信する。すなわち、共感度値は「２１２．３３」、「８７．２」・・・といった機械的な数値であり、この数値をユーザが受領しても、自分とどの程度共感しているのかの相対的な評価度合い（これを「共感度合い」という）を把握することは困難である。このような共感度値を用いれば、共感度値の高い順にランキング付けを行い、これを共感度合いとして表示することは可能であるが、ランキング１位と２位との間にどの程度の差があるのかを表現することはできない。

そこで表示処理部１３は、前記共感度値を所定の手法（後記で詳述する）で共感度合い（第２の評価値）を示す数値又は記号等に変換し、これを例えば会員Ａの端末装置３１の端末機３１１に送信する。かかる共感度合いデータは、端末装置３１に備えられているディスプレイ等の表示部３１に表示される。

ここで、本実施形態に対する比較例について説明する。図４は、図３に示す解析データテーブル４０を表示部３１への表示用に変換した、比較例１に係る表示データテーブル４１を示す表形式の図である。この表示データテーブル４１では、会員Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ｂのそれぞれ対して求められた会員Ａの共感度値に、各々の共感度値の最大桁数で数値を丸める処理を施すことで、各者の共感度合いを導出している。例えば、共感度合い＝９０という値であれば、共感度値は８５．０〜９４．９のいずれかの値であり、共感度合い＝１００という値であれば、共感度値は９５．０〜１４９のいずれかの値である。

この比較例１の方法では、結局、共感度値そのままの値の概算値を共感度合いとして表示するに過ぎない。従って、共感度合いの数値範囲が図４に例示するように「２００〜１」と広くなってしまったり、逆に極端に狭くなったりして、ユーザにとって分かり難い表示となる可能性が高い。

図５は、図３に示す解析データテーブル４０を表示部３１への表示用に変換した、比較例２に係る表示データテーブル４２を示す表形式の図である。この表示データテーブル４２では、共感度値を、予め設定された固定的な閾値を用いてスケール変換し、これを共感度合いとする例を示している。ここでは、共感度値＝１以上１０未満のときが共感度合い＝３、共感度値＝１０以上１００未満のときが共感度合い＝４、共感度値＝１００以上５００未満のときが共感度合い＝５という閾値を設定されている場合を例示している。

この比較例２の方法は、共感度値が必ず一定範囲内の値を取ることが確定している場合には有用である。しかし、共感度値は日々変動し、どのような数値になるかが予測できない性質を有する。このため閾値の設定が困難であり、共感度値が予測を超えて大きく変動したような場合には、例えば全ての会員に対する共感度合いが最高値を示してしまうような不具合も生じ得る。

図６は、図３に示す解析データテーブル４０を表示部３１への表示用に変換した、比較例３に係る表示データテーブル４３を示す表形式の図である。この表示データテーブル４３では、共感度値の偏差値を求め、さらにこの偏差値を比較例１と同様にして最大桁数で数値を丸めたものを、共感度合いとする例を示している。この比較例３の方法では、上記比較例２の問題には対処可能ではあるが、偏差値を用いるため一般に共感度合いの数値範囲が狭くなり、共感度値間の差を共感度合いの差として表現し難くなる。

以上の比較例１〜３の不都合に鑑みて、本実施形態の表示処理部１３は、次に示す（１）〜（４）のステップに基づいて共感度合いを求める。
（１）一人の会員を共感元とし、該一人の会員の共感先となった全ての会員に対する共感度値を含んだ数値データ群を解析処理部１２から取得する。
（２）前記数値データ群内において、共感度値の最大値と最小値とを特定する。
（３）前記最大値と前記最小値との差分の数値幅をスケール幅とし、該スケール幅の範囲において共感度合いを数値で表現するスケールを決定する。
（４）前記数値データ群内の共感度値を各々前記スケールに従って変換して、共感度合いの数値を取得する。
（５）取得した共感度合いを、前記一人の会員に提供する。

図７は、上記（１）〜（４）のステップを、図３に示す解析データテーブル４０の表示データへの変換に適用する場合の手順を模式的に示す図である。ここでは、先ずステップ（１）として表示処理部１３は、図３の解析データテーブル４０を、解析処理部１２から取得する。図７（ａ）は、解析データテーブル４０の各共感先の共感度値が、水平軸上に表示されている。そして、最小値として会員Ｂの共感度値＝１．０１３を、最大値として会員Ｃの共感度値＝２１２．３３をそれぞれ特定する（ステップ（２））。

次に表示処理部１３は、最小値１．０１３〜最大値２１２．３３の数値幅をスケール幅とし、図７（ｂ）に示すように、このスケール幅を１０等分し、１０段階で共感度合いを表現できるようスケールを定める。勿論、１０段階の評価は一例であり、１０より低い段階数でも、１０より大きい段階数でも構わない。また、スケール幅を必ずしも等分する必要はないが、等分であればスケール決定の処理が容易に行える利点がある。

しかる後、表示処理部１３は、図７（ｂ）で決定したスケールに従って、会員Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ｂのそれぞれについての会員Ａの共感度値を変換する。図７（ｃ）は、その変換状態を模式的に示している。図８は、図３に示す解析データテーブル４０を、図７（ａ）〜（ｃ）の手順によって変換した表示データテーブル４４を示す表形式の図である。すなわち、解析データテーブル４０における会員Ｃ，Ｅ，Ｄ，Ｂの共感度値が、図７（ｂ）のスケールに従って、それぞれ共感度合い１０、５，３，１に変換されている。

このような変換手法を一般式化すると、次の通りとなる。ここに、共感度値（第１の評価値）をα、求める共感度合い（第２の評価値）をβ、共感度値の最大値をα_ＭＡＸ、共感度値の最小値をα_ＭＩＮ、及び共感度合いβの評価スケールにおける評価段階数をｎとするとき、次式で共感度値αを共感度合いβに変換することができる。
β＝（ｎ−１）×（α−α_ＭＩＮ）／（α_ＭＡＸ−α_ＭＩＮ）＋１
図７に示した例では、評価段階数ｎ＝１０、α_ＭＡＸ＝２１２．３３、α_ＭＩＮ＝１．０１３であるので、例えば会員Ａの会員Ｅに対する共感度合いβ_Ｅを求めるならば、次の通りとなる。
β_Ｅ＝（10−1）×（87.2−1.013）／（212.33−1.013）＋1 ＝ 4.67 ≒ ５

表示処理部１３は、例えば１日単位で共感度値の算出処理がなされる場合には、一日に一度、定められた時刻に共感度値を共感度合いに変換する処理を行う。過去一日間でブログサイト２１において交わされた文書の内容によっては、共感度値は大きく変わり、このため共感度合いを評価するスケール幅も大きく変動することになる。

図９は、共感度合いのスケール幅の変動状況を示す模式的な図である。上述の通り、共感度値は日々変化するので、例えば会員Ａを共感元とし、他の会員を共感先とする共感度合いのスケール幅Ｗも日々変化し得る。１日目の共感度合い算出処理時点における変換結果が、図８に示す表示データテーブル４４の通りであったとすると、会員Ｅの共感度合いは、そのスケール幅Ｗ１の中間値となる。

しかし、２日目の算出処理時点までの間に、会員Ａが会員Ｅと文書交信せずとも、その他の会員との文書交信によって共感度値の最大値が下がる一方で最小値が上がることがある。このような２日目のスケール幅Ｗ２で見ると、会員Ｅの共感度合いは相対的に上位に位置することとなる。逆に、３日目の算出処理時点では、共感度値の最大値が大きく上がった例を示しており、このような３日目のスケール幅Ｗ３で見ると、会員Ｅの共感度合いは相対的に下位に位置することとなる。

さらに、４日目の算出処理時点までの間に、会員Ａが会員Ｅと文書交信することによって会員Ａの会員Ｅに対する共感度値が上昇したとすると、そのスケール幅Ｗ４で見たときの、会員Ｅの共感度合いは相対的に上位に上がる。しかし、５日目の算出処理時点までの間に、共感度値の最大値が上がると、そのスケール幅Ｗ５で見たときの、会員Ｅの共感度合いは再び下がることになる。従って会員Ａは、会員Ｅに着目したときはその共感度合いの会員全員に対する相対評価値を日々的確に把握でき、また共感度合いが高い（低い）会員が誰であるのかを知見することができる。

以上の通り、本実施形態によれば、解析処理部１２が導出する共感度値の最大値から最小値までの範囲をスケール幅として、共感度合いのスケール幅Ｗが算出処理時毎に決定される。このため、共感度値のようにレンジ、つまり最大値や最小値の予測がつかない場合であっても、取得された会員毎の共感度値について、日々のスケール幅に基づいて、相対的な評価度合いが明確な共感度合い値に変換することができる。従って、各会員に相対評価が分かり易い形態で共感者の情報を提供することが可能となる。

共感者の情報は、会員がブログサイト２１にアクセスした際に表示処理部１３から各会員の端末機に提供される。この際、上記の共感度合い値をそのまま提供しても良いが、これを共感度合いの数値に対応した他の記号、文字若しくは図形のデータに変換した上で、各端末機に提供するようにしても良い。例えば、○△×等による記号での表示、ハートマーク等による表示、顔文字やキャラクタの動作等による表示、図形やブラフ等による表示、「とっても共感」などといった文章での表示等が例示できる。

続いて、以上の通り構成された処理装置１０（専ら表示処理部１３）における共感度合いの算出動作を、図１０に示すフローチャートに基づいて説明する。処理が開始されると、表示処理部１３は、解析処理部１２により求められた共感度値のデータ（数値データ群）の取得タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１）。取得タイミングでない場合（ステップＳ１でＮＯ）は待機し、取得タイミングである場合（ステップＳ１でＹＥＳ）、つまり共感度合い算出処理時点である場合、表示処理部１３は、共感元、共感先及び共感度値を含むデータを取得する（ステップＳ２）。

次に表示処理部１３は、共感元を一次キーとし、共感度値を二次キーとして、データの並び替えを行うソート処理を実行する（ステップＳ３）。これにより、図３に示すような解析データテーブル４０が、共感元が会員毎に整理された状態で作成されることとなる。この際、複数人の共感元ｎに対して順次１〜ｍのナンバリングが与えられる。

その後表示処理部１３は、カウンタをｎ＝１に設定し（ステップＳ４）、１番目の共感元ｎ（例えば会員Ａ）についての共感度合いの算出準備を整える。そして、共感元ｎについて、共感度値の最大値α_ＭＡＸと最小値α_ＭＩＮとを特定する（ステップＳ５）。続いて、最大値α_ＭＡＸと最小値α_ＭＩＮとが同値であるか否かを確認する（ステップＳ６）。両者が同値でない場合は（ステップＳ６でＮＯ）、表示処理部１３は、上記の算出式を用いて、各共感先について共感度合いを算出する処理を行う（ステップＳ７）。

一方、両者が同値である場合は（ステップＳ６でＹＥＳ）、全ての共感先の共感度値が同じか、或いは１人しか共感先が存在しないかであり、この場合は共感度合いを相対評価する意味がない。従って、この場合には、全ての共感先の共感度合いを中間値に設定する（ステップＳ８）。例えば共感度合いを１０段階で評価しているならば、全ての共感先の共感度合いを“５”と評価する。

続いて表示処理部１３は、算出された１番目の共感元ｎについての共感度合いの値を、メモリ領域に記憶する（ステップＳ９）。その後、カウンタｎ＝ｍであるか否かを確認し（ステップＳ１０）、ｎ＝ｍでない場合は（ステップＳ１０でＮＯ）、つまり未処理の共感元が未だ残っている場合は、カウンタを１つインクリメントし（ステップＳ１１）、２番目の共感元ｎについての共感度合いを求めるために、ステップＳ５に戻って処理を繰り返す。一方、ｎ＝ｍである場合は（ステップＳ１０でＹＥＳ）、処理を終了する。

図１１は、表示処理部１３による共感度合いの表示処理を示すフローチャートである。表示処理部１３は、共感元からブログサイト２１にアクセスがあるまで待機し（ステップＳ２１）、アクセスがあると（ステップＳ２１でＹＥＳ）、前記メモリ領域からその共感元の会員についての共感度合いの値を読み出す（ステップＳ２２）。そして、該共感度合いを、マーク（絵記号等）に変換する設定が与えられているか否かが確認される（ステップＳ２３）。

マーク変換の設定がある場合は（ステップＳ２３でＹＥＳ）、そのマークデータを作成し（ステップＳ２４）、共感元の端末機にマークデータを送信する（ステップＳ２５）。マーク変換の設定がない場合は（ステップＳ２３でＮＯ）、共感度合いの値のデータを共感元の端末機に送信する。その後、共感元の端末機で、受信した共感度合いの数値又はマークが表示され（ステップＳ２６）、処理を終える。

以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば以下のような変形実施形態を取ることができる。

（１）上記実施形態では、第１の評価値が共感度値であり、第２の評価値が共感度合いである例を示した。これは一例であり、第１の評価値のレンジが予測できない各種の数値データに対して本発明は適用可能である。

（２）上記実施形態の図９等では、第１のタイミングと第２のタイミングとの間が１日間である例を示した。データの種類によっては、時間や分単位、あるいは週、月、年単位であっても良い。

（３）上記実施形態では、第２の評価値（共感度合い）だけを表示手段に表示させる例を示したが、第１の評価値（共感度値）に何らかの有用性がある場合は、この第１の評価値も表示手段に表示させるようにしても良い。

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更及び／又は改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。従って、当業者が実施する変更形態又は改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態又は当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。

１０ 処理装置
１１ 文書抽出部
１２ 解析処理部
１３ 表示処理部
２０ ブログシステム
２１ ブログサイト
３０ 端末装置
３１〜３５ 会員端末装置
３１１ 端末機
３１２ 表示部（表示手段）

Claims (6)

1. 特定事象の評価を数値で表現した第１の評価値を複数個含んだ数値データ群を取得するステップと、
   前記数値データ群内において前記第１の評価値の最大値と最小値とを特定するステップと、
   前記最大値と前記最小値との差分の数値幅をスケール幅とし、該スケール幅の範囲において評価度合いを数値で表現する第２の評価値のスケールを決定するステップと、
   前記数値データ群内の前記第１の評価値を各々前記スケールに従って変換して、第２の評価値を取得するステップと、
   前記第２の評価値を所定の表示手段に表示させるステップと、
   を含むことを特徴とする評価度合いデータの表示方法。
2. 前記第２の評価値のスケールが、前記最大値と前記最小値との差分の数値幅を等分したものからなることを特徴とする請求項１に記載の評価度合いデータの表示方法。
3. 前記第１の評価値をα、前記第２の評価値をβ、前記第１の評価値の最大値をα_ＭＡＸ、最小値をα_ＭＩＮ、及び前記第２の評価値のスケールにおける評価段階数をｎとするとき、次式
   β＝（ｎ−１）×（α−α_ＭＩＮ）／（α_ＭＡＸ−α_ＭＩＮ）＋１
   を用いて、第１の評価値を第２の評価値に変換することを特徴とする請求項２に記載の評価度合いデータの表示方法。
4. 前記最大値と前記最小値との差分がゼロである場合、前記第１の評価値の全てを、前記スケールの最大値と最小値との間の中間値に変換して前記第２の評価値とすることを特徴とする請求項３に記載の評価度合いデータの表示方法。
5. 前記第２の評価値を、その数値に対応した他の記号、文字若しくは図形に変換した上で前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の評価度合いデータの表示方法。
6. 前記第１の評価値が時間の経過とともに変化し得る数値であって、
   第１のタイミングで前記数値データ群を取得して請求項１〜５のいずれかの方法を実行し、
   前記第１のタイミングの後、前記第１の評価値が変化可能な所定時間を置いた第２のタイミングで、前記数値データ群を取得して請求項１〜５のいずれかの方法を再度実行することを特徴とする評価度合いデータの表示方法。

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