JP2013168021A - Event detection device - Google Patents
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Abstract
Description
本件は、ソーシャルメディアの投稿データからイベントを検知する技術に関する。 This case relates to a technique for detecting an event from posted data on social media.
近年、ブログ或いはマイクロブログといったネットワーク上で個人が気軽に投稿できるサービスが急速に普及している。これらのサービスでは、ユーザの発信した情報がインターネット等のネットワークを介して公開され、この公開された情報を不特定のユーザが閲覧し、引用や返信といったレスポンスが行われる。このようなソーシャルなインタラクションを通じて集積し、伝達される情報は、掲示板やクチコミサイトに見られるように、集合知（Wisdom of Crowds）となり、これを媒介する掲示板、クチコミサイト等は、ソーシャルメディアやコンシューマー・ジェネレーテッド・メディアなどと称される（以下単にソーシャルメディアと称す）。このようにユーザの投稿によって作られるソーシャルメディアとしては、ブログ、マイクロブログ、掲示板、クチコミサイトのほか、ソーシャルブックマーク、ソーシャルニュースサイト、オンライン百科事典、ＦＡＱサイト、ビデオ投稿共有サイトなどが挙げられる。 In recent years, services such as blogs and microblogs that allow individuals to easily post on the network are rapidly spreading. In these services, information transmitted by a user is disclosed via a network such as the Internet, and the specified information is browsed by an unspecified user, and a response such as quoting or reply is performed. Information gathered and communicated through such social interactions becomes Wisdom of Crowds, as seen on bulletin boards and word-of-mouth websites. -It is called Generated Media etc. (hereinafter simply referred to as social media). Examples of social media created by user posts include social bookmarks, social news sites, online encyclopedias, FAQ sites, and video post sharing sites, as well as blogs, microblogs, bulletin boards, and review sites.
ソーシャルメディアへの投稿は、一般に携帯電話やスマートフォンといったモバイル機器を用いて簡単に行うことができ、ユーザが体験している事象をリアルタイムに投稿することができる。従って、事故で電車が止まった場合や、事故で道路が通行止めになった場合に、その場にいるユーザが、事故の情報をソーシャルメディアに投稿すると、他のユーザは、ほぼリアルタイムに事故の情報を得ることができる。 In general, posting to social media can be easily performed using a mobile device such as a mobile phone or a smartphone, and events experienced by the user can be posted in real time. Therefore, when a train stops due to an accident or when a road is closed due to an accident, if the user at that location posts the accident information on social media, the other users will see the accident information in near real time. Can be obtained.
なお、鉄道や高速道路の事故の情報は、鉄道会社や道路の運営団体から正式な情報が発表されるが、正確を期するために確認作業等を経るので、発生から発表までに時間差が生じてしまう。 As for information on accidents on railways and expressways, official information is announced by railway companies and road management organizations, but since confirmation work is performed to ensure accuracy, there is a time difference between occurrence and announcement. End up.
このためユーザからの投稿に基づいて電車の運行状況をリアルタイムに閲覧可能にしたサービスが知られている。 For this reason, a service is known in which train operation status can be browsed in real time based on posts from users.
上述のように、鉄道の事故等について、公式な発表を待てば正確な情報が得られるが、入手可能になる時期が遅い(例えば３０分後)という問題点があった。 As described above, accurate information on railway accidents, etc. can be obtained by waiting for an official announcement, but there is a problem that the time when it becomes available is late (for example, after 30 minutes).
一方、道路の渋滞情報を提供するシステムでは、道路上に設置したセンサによって速やかに正確な情報が検出できる。この場合、渋滞といった限定的な事象を検出すれば良いが
、鉄道の運行情報のように、信号機故障、人身事故、混雑、風雨など、様々な要因の影響を受けるものは、センサの設置が困難である。また、テレビ番組の盛り上がりのように機械的に判定出来ないものはセンサの設置が困難である。
On the other hand, in a system that provides road traffic jam information, accurate information can be quickly detected by a sensor installed on the road. In this case, it is only necessary to detect limited events such as traffic jams, but it is difficult to install sensors that are affected by various factors such as traffic signal failures, personal injury, congestion, and wind and rain, such as railway operation information. is there. Moreover, it is difficult to install a sensor that cannot be mechanically determined, such as a TV program.
このため、ソーシャルメディアへの投稿に基づいて鉄道の遅延や、テレビ番組の盛り上がりの情報を速やかに提供する技術が知られている。しかしながら、ソーシャルメディアへの投稿は、各ユーザが個人的に発信した情報を単に集めたものであるので、必ずしも正確な情報ではなく、信頼性が低いという問題点があった。 For this reason, there is known a technology for promptly providing information on railway delays and the excitement of television programs based on posts on social media. However, since posting to social media is simply a collection of information personally transmitted by each user, it is not necessarily accurate information and has a problem of low reliability.
そこで、本発明は、ソーシャルメディアへの投稿情報に基づいて精度良くイベントの検出を行う技術を提供する。 Therefore, the present invention provides a technique for accurately detecting an event based on information posted to social media.
開示の技術の一側面は、次の情報処理装置の構成によって例示される。すなわち、本イベント検出装置は、
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信する投稿情報収集部と、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出する抽出部と、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるスコア算出部と、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するイベント検出部と、
前記イベント発生の検出結果を出力する出力制御部と、
を備える。
One aspect of the disclosed technology is exemplified by the following configuration of the information processing apparatus. In other words, this event detection device
A posted information collection unit that receives the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
An extraction unit that extracts information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
A score calculation unit for obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
An event detection unit that detects the occurrence of an event when the score of posted information from which information related to the event is extracted is greater than a normal value by a predetermined value or more;
An output control unit for outputting a detection result of the event occurrence;
Is provided.
また、本発明の一形態であるイベント検出方法は、
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータが実行する。
An event detection method according to one aspect of the present invention includes:
Receiving the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
Extracting information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
Obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
Detecting the occurrence of an event when the score of the posted information from which information related to the event is extracted is larger than a normal value by a predetermined value or more;
Outputting a detection result of the event occurrence;
Is executed by the computer.
また、本発明は、上記イベント検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであっても良い。更に、前記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていても良い。 The present invention may be a program for causing a computer to execute the event detection method. Furthermore, the program may be recorded on a computer-readable recording medium.
ここで、コンピュータが読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体の内コンピュータから取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R/W、DVD、DAT、８mmテープ、メモリカード等がある。 Here, the computer-readable recording medium refers to a recording medium that accumulates information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from the computer. . Examples of such a recording medium that can be removed from the computer include a flexible disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R / W, a DVD, a DAT, an 8 mm tape, and a memory card.
また、コンピュータに固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。 Further, there are a hard disk, a ROM (read only memory), and the like as a recording medium fixed to the computer.
本発明は、ソーシャルメディアへの投稿情報に基づいて精度良くイベントの検出を行う技術を提供できる。 The present invention can provide a technique for accurately detecting an event based on information posted to social media.
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。以下の実施の形態の構成は例示であり、本発明は実施の形態の構成に限定されない。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. The configuration of the following embodiment is an exemplification, and the present invention is not limited to the configuration of the embodiment.
＜イベント検出システムの構成＞
図１は、本実施形態１に係るイベント検知システムの一例を示す図、図２はイベント検出システムの機能ブロック図である。
<Configuration of event detection system>
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an event detection system according to the first embodiment, and FIG. 2 is a functional block diagram of the event detection system.
図１に例示するように、本実施形態１のイベント検出システム（イベント検出装置）１０は、ＳＮＳサーバ９から投稿情報を取得し、当該投稿情報に基づいてイベントを検知し
てユーザ端末８に提供する。ＳＮＳサーバ９は、ソーシャル・ネットワーク・サービスを提供するサーバであり、ユーザ端末７から投稿された情報を投稿時刻と共に記憶し、投稿情報としてユーザ端末７等、他の装置へ送信する。ユーザ端末７，８は、携帯電話やスマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、タブレットＰＣなど、ネットワークを介してＳＮＳサーバ９やイベント検出システム１０と通信可能な装置であれば良い。なお、図１では、便宜上、ユーザ端末７がＳＮＳサーバ９に投稿するユーザ端末、ユーザ端末８がイベント検出システム１０からイベントの情報の提供を受けるユーザ端末、として別々に示したが、一つの端末が、ＳＮＳサーバ９へ投稿する処理と、イベントの情報の提供を受ける処理とを実行しても良い。
イベント検出システム１０は、図２に示すように、投稿情報収集部１１、信頼度判定部１２、抽出部１３、スコア算出部１４、イベント検出部１５、出力制御部１６、そして未分析情報一時記憶部２１、抽出条件記憶部２２、判定結果記憶部２３、抽出結果記憶部２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６といった機能部を有している。
As illustrated in FIG. 1, the event detection system (event detection device) 10 according to the first exemplary embodiment acquires post information from the
As shown in FIG. 2, the
投稿情報収集部１１は、ＳＮＳサーバ９にアクセスし、ソーシャル・ネットワーク・サービス（ＳＮＳサーバ９）が提供するＡＰＩ（例えばsearch APIやStreaming API）など
の所定のインタフェースを用いて投稿情報を要求し、これに応じてＳＮＳサーバ９から送られた投稿情報を受信して未分析情報一時記憶部２１に記憶させる。
The posting
信頼度判定部１２は、投稿情報がブラックリストに該当するか、共起タグフィルタに該当するか、といった所定の信頼条件と照合して信頼度を判定し、判定結果記憶部２３に記憶させる。
The
抽出部１３は、抽出条件記憶部２２から所定の抽出条件を読み出し、当該抽出条件に適合する情報を検出対象のイベントに係る情報として抽出し、抽出結果記憶部２４に記憶させる。
The
スコア算出部１４は、受信した投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求め、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させる。
The
イベント検出部１５は、イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時スコア記憶部２６から読み出した平常時のスコアに対して所定値（閾値）以上大きい場合にイベントの発生を検出する。
The
出力制御部１６は、イベントの検出結果を出力してユーザに提供する。例えば、出力制御部１６は、検出結果を電子メールやＳＭＳ（Short Message Service）等を用いてユー
ザ端末８へプッシュ配信する。また、検出結果の出力は、プッシュ配信に限らず、受動的な電子メールによる配信や、ウエブページによる閲覧等でも良い。
The
未分析情報一時記憶部２１は、ＳＮＳサーバ９から受信した未分析の投稿情報を一時的に記憶する。なお、投稿情報は、文字（テキスト）や、画像、音、動画など、投稿された内容を示す情報と、投稿時刻とを含む。また、投稿情報は、ユーザを識別するためのＩＤや、アドレス等の識別情報を含んでも良い。更に、投稿情報は、ユーザから投稿された情報が画像や動画等のファイルの場合、ファイル名やファイルのプロパティ等の属性情報を含んでも良い。また、受信した投稿情報のそれぞれを一意に識別するための識別情報を付加しても良い。
The unanalyzed information
抽出条件記憶部２２は、検出対象のイベントを示す投稿情報を抽出するための所定の抽出条件を記憶する。抽出条件は、イベント検出システム１０のオペレータ等によって予め入力される。抽出条件は、例えば文字を抽出する場合、鉄道の遅延や事故、テレビ局名、
テレビ番組名といったキーワードである。また、パターンマッチングによって類似画像を抽出するための画像パターンであっても良い。
The extraction
Keywords such as TV program names. Moreover, the image pattern for extracting a similar image by pattern matching may be sufficient.
判定結果記憶部２３は、各投稿情報の信頼度を記憶する。例えば各投稿情報の識別情報と信頼度判定部１２の判定結果とを対応付けて記憶する。
The determination
抽出結果記憶部２４は、抽出部１３による抽出結果を記憶する。例えば、抽出結果記憶部２４は、抽出部１３で抽出した検出対象のイベントを示す投稿情報の全てを記憶しても良いし、抽出した投稿情報の識別情報や投稿時刻といった一部の項目を記憶しても良い。
The extraction
抽出情報スコア記憶部２５は、スコア算出部１４によって算出したスコアを記憶する。例えば、抽出情報スコア記憶部２５は、電車遅延が発生した路線やテレビ番組といったイベントに係る情報と、そのスコアとを対応付けて記憶する。
The extracted information
平常時スコア記憶部２６は、抽出部１３で抽出された投稿情報のうち、イベントが発生していない期間（通常時）に投稿された投稿情報のスコアを平常時スコアとして記憶する。例えば平常時スコア記憶部２６は、検出対象のイベントに係る情報と、平常時スコアとを対応付けて記憶する。
The normal
前記投稿情報収集部１１、信頼度判定部１２、抽出部１３、スコア算出部１４、イベント検出部１５、出力制御部１６といった機能部は、情報処理装置（コンピュータ）のプロセッサが、コンピュータプログラムに従いソフトウェア的に、それらの機能を実現する構成でも良いし、専用に設計された電子回路から構成された専用の電子機器（ハードウェア）であっても良い。
The functional units such as the posted
また、未分析情報一時記憶部２１、抽出条件記憶部２２、判定結果記憶部２３、抽出結果記憶部２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６は、例えば、ＤＲＡＭやＳＲＡＭといったメモリや、ＳＳＤやＨＤといった記憶装置であっても良い。
The unanalyzed information
本イベント検出システム１０は、上記各機能部１１〜２６を一体の装置に備えた構成であっても良いし、ネットワークを介して接続した複数の装置に分散配置した構成であっても良い。
The
＜実施形態１＞
《システム構成》
図３は、実施形態１のイベント検出システム１０を示す図である。本実施形態１では、ソーシャルメディア（マイクロブログ）への投稿に基づいて鉄道の運行に関するイベントを検出する例を示す。
<
"System configuration"
FIG. 3 is a diagram illustrating the
本実施形態１のイベント検出システム１０は、図３のように、収集システム（投稿情報収集部）１１、信頼度判定システム（信頼度判定部）１２、状況判定システム（抽出部）１３、スコア算出システム（スコア算出部）１４、遅延イベント検出システム（イベント検出部）１５、遅延情報配信システム（出力制御部）１６、未分析情報一時記憶部２１、抽出条件記憶部２２、判定結果記憶部２３、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６を備えている。上記システム１１〜１６は、前述の機能部１１〜１６に相当するものであり、各システム１１〜１６は、同符号の機能部と同じ機能を提供する。
As shown in FIG. 3, the
また、本実施形態１のイベント検出システム１０は、イベント状況推定システム（状況推定部）１７や、ユーザ別正解率更新システム（正解率更新部）１８、閾値更新システム
（閾値更新部）１９、路線別閾値記憶部２７、ユーザ別正解率記憶部２８、状況判定辞書記憶部（抽出条件記憶部）２９を備えている。
In addition, the
イベント状況推定システム１７は、イベントが発生した駅、発生した事象、原因といったイベントの状況を推定する。例えば、抽出結果記憶部２４からＮ件の投稿情報を読み出し、Ｎ件中、事象、原因、駅などについて最尤な情報をイベント状況として求める。
The event
ユーザ別正解率更新システム１８は、各投稿情報から求めたイベント状況が、公式情報と比較して正しかったか否かを判定し、投稿情報を投稿したユーザ別に正解率を求め、ユーザ別正解率記憶部２８に記憶させる。
The user-specific correct
路線別閾値記憶部２７は、遅延イベント検出システム１５が、抽出した投稿情報のスコアと平常時のスコアとを比較してイベントの発生を検出する際、このイベント発生の基準として用いる閾値を路線別に記憶する。
When the delayed
閾値更新システム１９は、遅延イベント検出システム１５から遅延イベントの検出結果を検出ログとして受信し、検出ログを公式情報と比較して正しく検出されたか否かの判定を行い、正しく検出されなかった場合に路線別閾値記憶部２７に記憶されている閾値を更新する。
When the
本実施形態１のイベント検出システム１０を構成する各システム１１〜１９は、それぞれが情報処理装置（コンピュータ）であり、他の情報処理装置（システム）１１〜１９とネットワークを介して接続している。
Each system 11-19 which comprises the
図４は、各システム１１〜１９の構成例を示す。図４に示すように、各システム１１〜１９は、本体内にＣＰＵ（Central Processing Unit）やメインメモリ等よりなる演算処
理部１０６、演算処理の為のデータやソフトウェアを記憶した記憶部（フラッシュメモリ）１０３、入出力ポート１０４、通信制御部（ＣＣＵ：Communication Control Unit）１０５等を備えたコンピュータである。
FIG. 4 shows a configuration example of each of the
当該入出力ポート１０４には、キーボードやポインティングデバイス、記憶媒体（メモリカードやＣＤ−ＲＯＭ等）の読み取り装置等の入力デバイス、そして表示装置や記憶媒体の書き込み装置等の出力デバイスが適宜接続される。
The input /
ＣＣＵ１０５は、ネットワークを介して他のコンピュータと通信を行うものである。
The
記憶装置１０３には、オペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションソフト、データ等が記憶される。
The
演算処理部１０６は、前記ＯＳやアプリケーションプログラムを記憶装置１０３から適宜読み出して実行し、入出力ポート１０４やＣＣＵ１０５から入力された情報、及び記憶装置１０３から読み出した情報を演算処理することにより、各システムの機能、即ち前記各機能部１１〜１９の機能を実現する。
The
《イベント検出方法》
イベント検出システム１０の各システム１１〜１９によって実行されるイベント検出方法について説明する。図５は、収集システム１１による収集処理の説明図、図６は状況判定システム１３による判定処理の説明図、図７は信頼度判定システム１２による判定処理の説明図、図８はスコア算出システム１４によるスコア算出処理の説明図、図９は遅延イベント検出システム１５による検出処理の説明図、図１０はイベント状況推定システム１
７による推定処理の説明図、図１１は遅延情報配信システム１６による配信処理の説明図、図１２はユーザ別正解率更新システム１８による更新処理の説明図、図１３は閾値更新システム１９による更新処理の説明図である。
<Event detection method>
An event detection method executed by each of the
FIG. 11 is an explanatory diagram of the distribution process by the delay
収集システム１１は、図５に示すように、オペレータの指示等により処理が開始されると、先ずソーシャルメディアとしてのＳＮＳサーバ９から投稿情報を収集（受信）する（ステップＳ１１）。
As shown in FIG. 5, when the processing is started by an operator's instruction or the like, the
そして収集システム１１は、受信した投稿情報を未分析情報一時記憶部２１に記憶させる。なお、未分析情報一時記憶部２１は、独立したファイルサーバやＮＡＳであっても良いし、収集システム１１の記憶装置１０３であっても良い。図１４は、未分析情報一時記憶部２１に記憶させた投稿情報の一例を示す。図１４の例では、マイクロブログに投稿された文書を本文（ユーザから投稿された情報に相当）とし、投稿時刻と、投稿者（ユーザ）の識別情報と、文書ＩＤとを対応付けて記憶している。なお、文書ＩＤは、収集した投稿情報を一意に識別するために収集システム１１が付加した識別情報である。
Then, the
収集システム１１は、定期的に或いは所定のタイミングでこの処理Ｓ１１〜Ｓ１２を繰り返す。
The
また、状況判定システム１３は、図６に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出す（ステップＳ２１）。
Further, as shown in FIG. 6, the
次に、状況判定システム１３は、読み出した未分析文書からイベントに係る情報を抽出するための抽出条件として、路線辞書、駅辞書、事象辞書及び原因辞書を読み出す（ステップＳ２２）。図１５（ａ）は路線辞書を例示する図、図１５（ｂ）は駅辞書を例示する図、図１５（ｃ）は事象辞書を例示する図、図１５（ｄ）は原因辞書を例示する図である。図１５（ａ）において、路線辞書は、路線を一意に識別するための識別情報である路線ＩＤと、路線名とを対応付けて記憶している。図１５（ｂ）において、駅辞書は、駅を一意に識別するための識別情報である駅ＩＤと、当該駅が属する路線の路線ＩＤと、駅名とを対応付けて記憶している。図１５（ｃ）において、事象辞書は、運行の見合わせや遅延といった事象の名称と、事象を一意に識別するための識別情報である事象ＩＤと、当該事象を索出するためのキーワードとを対応付けて記憶している。図１５（ｄ）において、原因辞書は、事故や故障といった原因の名称と、原因を一意に識別するための識別情報である原因ＩＤと、当該原因を索出するためのキーワードとを対応付けて記憶している。
Next, the
次に、状況判定システム１３は、未分析文書の本文を文単位に分割し（ステップＳ２３）、各文から各辞書に記憶されている路線名、駅名、事象或いは原因と適合する語（イベントに係る情報）を抽出する（ステップＳ２４）。
Next, the
そして、状況判定システム１３は、抽出した路線名又は駅名と事象とのペアや、抽出した路線名又は駅名と原因とのペアを決める（ステップＳ２５）。例えば、路線名又は駅名と最も近い位置にある事象や原因とをペアとする。また、掛かり受け分析を行い路線名又は駅名に掛かっている事象や原因と当該路線名又は駅名とをペアとする。
Then, the
また、状況判定システム１３は、路線名又は駅名と事象とのペアや、抽出した路線名又は駅名と原因とのペアが抽出された場合、これを文書ＩＤと対応付けて状況情報とし、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４に記憶する（ステップＳ２６）。なお、路線名又は駅名と事象とのペアや、抽出した路線名又は駅名と原因とのペアが抽出されなかった場合には記憶させない。
In addition, when the route name or station name / event pair or the extracted route name / station name / cause pair is extracted, the
そして、状況判定システム１３は、全ての未分析文書について処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ２７）、完了していなければステップＳ２４〜Ｓ２６を繰り返し、完了していれば処理を終了する。
Then, the
図１６は、状況情報の一例を示す図である。図１６では、状況情報として、文書ＩＤや、路線ＩＤ、駅ＩＤ、事象ＩＤ、原因ＩＤ、投稿者の識別情報、投稿時刻を対応付けて記憶している。 FIG. 16 is a diagram illustrating an example of status information. In FIG. 16, document ID, route ID, station ID, event ID, cause ID, poster identification information, and posting time are stored in association with each other as situation information.
一方、信頼度判定システム１２は、図７に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出し（ステップＳ３１）、未分析の文書の一つを処理対象としてフォーカスする（ステップＳ３２）。
On the other hand, as shown in FIG. 7, the
次に信頼度判定システム１２は、記憶装置１０３からＮＧユーザを読み込み（Ｓ３３）、フォーカスした文書のユーザがＮＧユーザに該当するか否かを判定する（ステップＳ３４）。ＮＧユーザに該当する場合、信頼度判定システム１２は、当該文書の信頼度を０とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３５）。
Next, the
また、ＮＧユーザに該当しない場合、信頼度判定システム１２は、記憶装置１０３からＮＧキーワードを読み込み（Ｓ３６）、フォーカスした文書にＮＧキーワードが含まれているか否かを判定する（ステップＳ３７）。
If the user does not correspond to an NG user, the
また、ＮＧキーワードが存在する場合、信頼度判定システム１２は、当該文書の信頼度を０とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３５）。ＮＧキーワードが存在しない場合、信頼度判定システム１２は、フォーカスした文書から時間表現を抽出し（ステップＳ３８）、「昨日」、「この前」など過去の時間表現が存在するか否かを判定する（ステップＳ３９）。
If the NG keyword is present, the
過去の時間表現が存在する場合、信頼度判定システム１２は、当該文書の信頼度を０とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３５）。過去の時間表現が存在しない場合、信頼度判定システム１２は、ユーザ別正解率記憶部２８からフォーカスした文書を投稿したユーザの正解率を読み込み（ステップＳ４１）、当該ユーザの正解率がユーザ別正解率記憶部２８に存在するか否かを判定する（ステップＳ４２）。
When the past time expression exists, the
当該ユーザの正解率が存在した場合には、読み込んだ正解率を信頼度とし、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ４３）。また、当該ユーザの正解率が存在しない場合には、任意に設定した所定の正解率を信頼度とし（ステップＳ４４）、文書ＩＤと対応付けて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ４３）。
If the correct answer rate of the user exists, the read correct answer rate is set as the reliability, and is stored in the determination
そして、信頼度判定システム１２は、全ての未分析文書について処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ４５）、完了していなければステップＳ３２〜Ｓ４４を繰り返し、完了していれば処理を終了する。
Then, the
図１７は、信頼度判定システム１２によって判定結果記憶部２３に記憶させた判定結果（文書ＩＤ付き信頼度データ）の一例を示す図である。図１７では、文書ＩＤと、信頼度と、投稿時刻とを対応付けて記憶している。なお、図１７において信頼度は、０〜１の実数としている。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the determination result (document ID-added reliability data) stored in the determination
次に、スコア算出システム１４は、図８に示すように、先ず、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４から状況情報を読み出す（ステップＳ５１）。
Next, as shown in FIG. 8, the
また、スコア算出システム１４は、各状況情報の文書ＩＤに対応する信頼度を判定結果記憶部２３から読み出し（ステップＳ５２）、信頼度が所定値（例えば０）より大きい状況情報を用い、路線別にスコアを算出し、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させる。ここで、スコアの算出は、例えば、以下の手法が挙げられる。
Further, the
（１）直近ｎ分間の投稿数ｍ件をスコアとする。 (1) The number of posts in the last n minutes is the score.
（２）１秒間当たりの投稿数（投稿速度）をスコアとする。
ｍ／（ｎ×６０）[件／秒]
(2) The number of posts per second (posting speed) is used as a score.
m / (n x 60) [cases / second]
（３）直近ｎ分間の各投稿の信頼度の合計をスコア(ｋ点)とする。
ｋ＝Σｘ（ｘはｎ分間の各投稿の信頼度）
(3) A score (k points) is defined as the total reliability of each post for the last n minutes.
k = Σx (x is the reliability of each post for n minutes)
（４）上記スコア合計（ｋ点）から求めた速度をスコアとする。
ｋ／（ｎ×６０）[点／秒]
(4) The speed obtained from the total score (k points) is used as the score.
k / (n × 60) [points / second]
（５）図１８に示すように、１〜２分、２〜３分、３〜４分といった各期間の件数の推移を線形近似した直線の傾きをスコアとする。 (5) As shown in FIG. 18, the slope of a straight line obtained by linear approximation of the transition of the number of cases in each period such as 1-2 minutes, 2-3 minutes, 3-4 minutes is used as a score.
図１９は、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させたスコアの一例を示す図である。図１９では、路線ＩＤと、当該路線のスコアとを対応付けて記憶している。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of scores stored in the extracted information
そして、遅延イベント検出システム１５は、図９に示すように、抽出情報スコア記憶部２５から路線別のスコア情報を読み出し(ステップＳ６１)、平常時スコア記憶部２６から平常時スコアを読み出し(ステップＳ６２)、路線別閾値記憶部２７から路線別の閾値を読み出す(ステップＳ６３)。
Then, as shown in FIG. 9, the delay
図２０は平常時スコア記憶部２６に記憶させた平常時スコアの一例を示す図であり、時間帯と当該時間帯の平常時スコアとを対応付けて記憶している。なお、図２０では時間帯毎の平常時スコアを示したが、これに限らず路線別平常時スコアを記憶したものでも、時間帯毎の平常時スコアを路線別に記憶したものであっても良い。図２１は、路線別閾値記憶部２７に記憶させた路線別閾値の一例を示す図であり、路線ＩＤと閾値とを対応付けて記憶している。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a normal score stored in the normal
次に遅延イベント検出システム１５は、抽出情報スコア記憶部２５から読み出した路線別のスコアを平常時スコアで除し、この値が閾値より大きいか否かを判定する(ステップ
Ｓ６４)。この値が閾値より大きくない場合、路線別のスコアと平常時スコアの平均を求
めて平常時スコア記憶部２６に記憶させ、平常時スコアを更新する(ステップＳ６５)。
Next, the delay
また、路線別のスコアを平常時スコアで除した値が閾値より大きい場合、遅延イベント検出システム１５は、イベントの発生が検出したことを検出し(ステップＳ６６)、イベント状況推定システム１７に問い合わせて事象や原因といったイベントに係る情報を取得する(ステップＳ６７)。そして、遅延イベント検出システム１５は、イベントが生じた路線や駅、イベント状況推定システム１７から得た事象、原因などの情報を遅延情報配信システム１６へ渡す(ステップＳ６８)。
If the value obtained by dividing the route-specific score by the normal score is larger than the threshold value, the delayed
なお、ステップＳ６７にて遅延イベント検出システム１５から問い合わせを受けたイベント状況推定システム１７は、図１０に示すように、問い合わせのあった路線について、直近ｎ分の状況情報をイベント状況記憶部２４から読み出す(ステップＳ７１)。また、イ
ベント状況推定システム１７は、ステップＳ７１で読み出した状況情報の文書ＩＤと対応する信頼度を判定結果記憶部２３から読み出す(ステップＳ７２)。
In response to the inquiry from the delayed
そしてイベント状況推定システム１７は、信頼度が所定値（例えば０）より大きい状況情報の駅、事象、原因といったイベント状況（イベントに係る情報）を抽出し、遅延イベント検出システム１５へ提供する(ステップＳ７３)。
Then, the event
なお、イベント状況の推定手法は、例えば、直近の近況情報の複数件（ｎ件）から、遅延、見合わせ、不明といった事象の件数をそれぞれ求め、最も多い事象を採用しても良い。同様に、事故、故障、風の影響といった原因のうち最も多い原因を採用しても良い。 Note that the event situation estimation method may determine the number of events such as delay, appointment, and unknown from a plurality of recent status information (n), and may employ the most events. Similarly, the most common causes among accidents, breakdowns, and wind effects may be adopted.
そして、遅延情報配信システム１６は、図１１に示すように、遅延イベント検出システム１５からイベントが発生した路線や、事象・原因といったイベント状況を受信し（ステップＳ８１）、ネットワークを介してユーザ端末８へ配信する（ステップＳ８２）。
Then, as shown in FIG. 11, the delay
また、ユーザ別正解率更新システム１８は、図１２に示すように、定期的に公式情報を取得し（ステップＳ８３）、取得した場合に次のステップＳ８４へ移行し、公式情報から路線、駅、事象、原因、時間帯といった情報を抽出する。なお、公式情報は、例えば各路線の鉄道会社のウェブサイトや、鉄道会社のボットによって投稿された投稿情報などから取得する。
In addition, as shown in FIG. 12, the correct
次に、ステップＳ８４で抽出した路線及び時間帯と対応する状況情報をイベント状況記憶部２４から読み出し（ステップＳ８５）、読み出した状況情報の得点を初期化する（ステップＳ８６）。 Next, the situation information corresponding to the route and time zone extracted in step S84 is read from the event situation storage unit 24 (step S85), and the score of the read situation information is initialized (step S86).
そして、ユーザ別正解率更新システム１８は、状況情報の事象と公式情報の事象を比較し、一致するか否かを判定し（ステップＳ８７）、一致すれば得点に０．５ポイント加算する（ステップＳ８８）。また、ユーザ別正解率更新システム１８は、状況情報の原因と公式情報の原因とを比較し、一致するか否かを判定し（ステップＳ８９）、一致すれば得点に０．５ポイント加算する（ステップＳ９０）。なお、これに限らず、他のユーザに引用された場合に引用数に応じたポイント（例えば０．１〜０．５）を加算しても良い。
Then, the correct
次にユーザ別正解率更新システム１８は、当該ユーザの答え合わせ済みの投稿数をカウントアップすると共に、ステップＳ８８，Ｓ９０で獲得したポイントを当該ユーザの正解数又は正解点に加算し、投稿数で除して正解率を再計算し（ステップＳ９１）、ユーザ別正解率記憶部２８に記憶させてユーザ別正解率を更新する（ステップＳ９２）。
Next, the user-specific correct
そして、ユーザ別正解率更新システム１８はステップＳ８５で読み出した状況情報の全てについて処理が完了したか否かを判定し（ステップＳ９３）、完了していなければステップＳ８６〜Ｓ９２を繰り返し、完了していれば処理を終了する。
Then, the correct rate update system for each
図２２は、ユーザ別正解率更新システム１８によりユーザ別正解率記憶部２８に記憶させたユーザ別正解率の一例を示す図である。図２２では、ユーザの識別情報と、答え合わせ済みの投稿数、正解数、正解率を対応付けて記憶している。
FIG. 22 is a diagram illustrating an example of the correct answer rate for each user stored in the correct answer
更に閾値更新システム１９は、図１３に示すように、定期的に公式情報を取得し（ステップＳ９４）、取得した場合に次のステップＳ９５へ移行し、公式情報から路線、駅、事象、原因、時間帯といった情報を抽出する。
Further, as shown in FIG. 13, the
次に、ステップＳ９５で抽出した路線及び時間帯と対応する検出ログを遅延イベント検
出システム１５から取得し、検出ログと公式情報とを比較して正常に検出したか否かを判定する（ステップＳ９７）。ここで、正式情報に示されたイベントを正常に検出した場合、閾値更新システム１９は、当該路線の閾値を所定値上げるように変更し（ステップＳ９８）、正常に検出していない場合、当該路線の閾値を所定値下げるように変更する（ステップＳ９９）。なお、イベントを正常に検出したと判定した場合（ステップＳ９７）、ステップＳ９８で閾値を変更しないこととしても良い。また、公式情報でイベントの発生が発表されなかった時間帯でイベントの発生を検出した場合に、閾値を所定値上げるように変更しても良い。
Next, a detection log corresponding to the route and time zone extracted in step S95 is acquired from the delay
以上のように本実施形態１によれば、マイクロブログ等のソーシャルメディアへの投稿情報を用いて、鉄道の遅延が発生したといったイベントの発生を精度良く検出することができる。 As described above, according to the first embodiment, it is possible to accurately detect the occurrence of an event such as a railway delay using post information to social media such as a microblog.
特に、本実施形態１によれば、ソーシャルメディアから受信した投稿情報のスコアと、平常時のスコアとを比較することにより、精度良くイベントの発生を検出することができる。 In particular, according to the first embodiment, the occurrence of an event can be detected with high accuracy by comparing the score of post information received from social media with the normal score.
また、本実施形態１によれば、投稿者であるユーザ毎の正解率に基づいて信頼度を判定し、信頼度の高い投稿情報に基づいてイベントの発生を検出できるので、検出結果の信頼性が向上する。 Further, according to the first embodiment, the reliability can be determined based on the correct answer rate for each user who is a contributor, and the occurrence of an event can be detected based on posted information with high reliability. Will improve.
＜実施形態２＞
《システム構成》
図２３は、実施形態２のイベント検出システム１０を示す図である。本実施形態１では、ソーシャルメディア（マイクロブログ）への投稿に基づいてテレビ番組の盛り上がりをイベントとして検出する例を示す。
<
"System configuration"
FIG. 23 is a diagram illustrating the
本実施形態２のイベント検出システム１０は、図２３のように、収集システム（投稿情報収集部）１１、信頼度判定システム（信頼度判定部）１２、番組判定システム（抽出部）１３、スコア算出システム（スコア算出部）１４、盛り上がりイベント検出システム（イベント検出部）１５、盛り上がり情報配信システム（出力制御部）１６、未分析情報一時記憶部２１、番組データ記憶部３１、判定結果記憶部２３、イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）２４、抽出情報スコア記憶部２５、平常時スコア記憶部２６を備えている。上記システム１１〜１６は、前述の機能部１１〜１６に相当するものであり、各システム１１〜１６は、同符号の機能部と同じ機能を提供する。
As shown in FIG. 23, the
本実施形態２のイベント検出システム１０を構成する各システム１１〜１６は、それぞれが情報処理装置（コンピュータ）であり、他の情報処理装置（システム）１１〜１６とネットワークを介して接続している。各システム１１〜１６のハードウェア構成は、前述の図４に示したものと同様である。
Each system 11-16 which comprises the
《イベント検出方法》
本実施形態２において、イベント検出システム１０の各システム１１〜１６によって実行されるイベント検出方法について説明する。図５は、収集システム１１による収集処理の説明図、図２４は信頼度判定システム１２による判定処理の説明図、図２５は状況判定システム１３による番組判定処理の説明図、図２６はスコア算出システム１４によるスコア算出処理の説明図、図２７は盛り上がりイベント検出システム１５による検出処理の説明図、図２８はイベント状況推定システム１７による推定処理の説明図である。
<Event detection method>
In the second embodiment, an event detection method executed by each of the
収集システム１１は、前述の実施形態１と同じく図５に示すように、オペレータの指示
等により処理が開始されると、先ずソーシャルメディアとしてのＳＮＳサーバ９から投稿情報を収集（受信）する（ステップＳ１１）。
As shown in FIG. 5, the
そして収集システム１１は、受信した投稿情報を未分析情報一時記憶部２１に記憶させる。図２８は、未分析情報一時記憶部２１に記憶させた投稿情報の一例を示す。図２８の例では、マイクロブログに投稿された文書を本文（ユーザから投稿された情報に相当）とし、放送局を示すタグと、投稿時刻と、投稿者（ユーザ）の識別情報と、文書ＩＤとを対応付けて記憶している。なお、タグは、ユーザが投稿時に視聴しているテレビ局を示すために本文に付加した情報である。
Then, the
収集システム１１は、定期的に或いは所定のタイミングでこの処理Ｓ１１〜Ｓ１２を繰り返す。
The
信頼度判定システム１２は、図２４に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出し（ステップＳ１３１）、記憶装置１０３からＮＧ設定ファイルを読み出す（ステップＳ１３２）。そして信頼度判定システム１２は、ＮＧ設定ファイルに記憶されたＮＧユーザ、ＮＧワード、ＮＧ共起タグと合致する語が投稿情報に存在すれば、当該項目の値をtrueとし、合致する語が存在しなければ当該項目の値をfalseとし、文書ＩＤと対応つけて判定結果記憶部２３に記憶させる（ステップＳ１３３）。
As shown in FIG. 24, the
図２９は、信頼度判定システム１２によって判定結果記憶部２３に記憶させる判定結果の一例を示した図である。図２９では、ＮＧユーザ、ＮＧワード、ＮＧ共起タグの存在の有無を示す情報と文書ＩＤとを対応付けて記憶している。
FIG. 29 is a diagram illustrating an example of a determination result stored in the determination
また、番組判定システム１３は、図２５に示すように、先ず未分析文書（投稿情報）を未分析情報一時記憶部２１から読み出す（ステップＳ１４１）。
Further, as shown in FIG. 25, the
次に、番組判定システム１３は、読み出した未分析文書からイベントに係る情報を抽出するための抽出条件として、読み出した文書の投稿時刻に放送中の番組データを読み出す（ステップＳ１４２）。図３０は番組データ記憶部３１に記憶させた番組データの一例を示す図である。図３０では、放送局名、番組のタイトル、タグ、放送時刻などの項目を番組ＩＤと対応つけて記憶している。
Next, the
そして、番組判定システム１３は、読み出した未分析文書と同じタグを持つ番組への投稿として、当該投稿情報の文書ＩＤと番組ＩＤとを対応つけた状況情報を生成してイベント状況記憶部２４に記憶させる（ステップＳ１４３）。
Then, the
図３１は、状況情報の一例を示す図である。図３１では、状況情報として、文書ＩＤや、番組ＩＤ、タグ、投稿時刻を対応付けて記憶している。 FIG. 31 is a diagram illustrating an example of status information. In FIG. 31, the document ID, program ID, tag, and posting time are stored in association with each other as the situation information.
次に、スコア算出システム１４は、図２６に示すように、先ず、番組データ記憶部３１を参照して現在放送中の番組データを読み出し（ステップＳ１５１）、該当する番組ＩＤを有する状況情報をイベント状況記憶部２４から読み出す（ステップＳ１５２）。
Next, as shown in FIG. 26, the
また、スコア算出システム１４は、各状況情報の文書ＩＤに対応する信頼度を判定結果記憶部２３から読み出し（ステップＳ１５３）、信頼度が規定より大きい（例えば全てFalseや、Falseが２項目以上など）状況情報を用い、番組別にスコアを算出し、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させる（ステップＳ１５４）。ここで、スコア算出システム１４は、例えば、単位時間(６０秒等)当たりの投稿数をスコア(投稿速度)として算出する。
In addition, the
図３２は、抽出情報スコア記憶部２５に記憶させたスコア(投稿速度)の一例を示す図である。図３２では、番組ＩＤと、投稿速度とを対応付けて記憶している。
FIG. 32 is a diagram illustrating an example of a score (posting speed) stored in the extracted information
そして、盛り上がりイベント検出システム１５は、図２７に示すように、先ず、番組データ記憶部３１を参照して現在放送中の番組データを読み出し（ステップＳ１６１）、該当する番組ＩＤを有する投稿速度データを抽出情報スコア記憶部２５から読み出す（ステップＳ１６２）。
Then, as shown in FIG. 27, the excitement
また、盛り上がりイベント検出システム１５は、現在の時間帯の平常時平均投稿速度データを平常時スコア記憶部２６から読み出す（ステップＳ１６３）。図３３は平常時スコア記憶部２６に記憶した平常時平均投稿速度データ（平常時スコア）の一例を示す図である。図３３では、時間帯と当該時間帯の平常時スコアとを対応付けて記憶している。
Further, the excitement
そして、盛り上がりイベント検出システム１５は、抽出情報スコア記憶部２５から読み出した番組別の投稿速度を平常時投稿速度で除し、この値が閾値より大きいか否かを判定する(ステップＳ１６４)。この値が閾値より大きくない場合、番組別の投稿速度と平常時投稿速度の平均を求めて平常時スコア記憶部２６に記憶させ、平常時投稿速度（スコア）を更新する(ステップＳ１６５)。
Then, the excitement
また、番組別の投稿速度を平常時投稿速度で除した値が閾値より大きい場合（ステップＳ１６４，Ｙｅｓ）、盛り上がりイベント検出システム１５は、イベントの発生が検出したことを検出する(ステップＳ１６６)。なお、閾値は一つに限らず、複数の閾値を設定して、盛り上がりの程度（レベル）を検出するようにしても良い。
If the value obtained by dividing the posting speed for each program by the normal posting speed is larger than the threshold (step S164, Yes), the climax
また、盛り上がり情報配信システム１６は、前述の図１１に示したシステムと同様に、盛り上がりイベント検出システム１５から盛り上がっている番組名や盛り上がりの程度、といったイベント状況を受信し（ステップＳ８１）、ネットワークを介してユーザ端末８へ配信する（ステップＳ８２）。
The excitement
以上のように本実施形態２によれば、マイクロブログ等のソーシャルメディアへの投稿情報を用いて、番組の盛り上がりといったイベントの発生を精度良く検出することができる。 As described above, according to the second embodiment, it is possible to accurately detect the occurrence of an event such as a program excitement using post information to social media such as a microblog.
特に、本実施形態１によれば、ソーシャルメディアから受信した投稿情報の投稿速度と、平常時投稿速度とを比較することにより、精度良くイベントの発生を検出することができる。 In particular, according to the first embodiment, the occurrence of an event can be detected with high accuracy by comparing the posting speed of posting information received from social media with the normal posting speed.
〈その他〉
本発明は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
<Others>
The present invention is not limited to the illustrated examples described above, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
例えば、以下に付記した構成であっても上述の実施形態と同様の効果が得られる。また、これらの構成要素は可能な限り組み合わせることができる。 For example, the same effects as those of the above-described embodiment can be obtained even with the configurations described below. These components can be combined as much as possible.
（付記１）
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信する投稿情報収集部と、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出する抽出部と、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるスコア算
出部と、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するイベント検出部と、
前記イベント発生の検出結果を出力する出力制御部と、
を備えたイベント検出装置。
(Appendix 1)
A posted information collection unit that receives the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
An extraction unit that extracts information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
A score calculation unit for obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
An event detection unit that detects the occurrence of an event when the score of posted information from which information related to the event is extracted is greater than a normal value by a predetermined value or more;
An output control unit for outputting a detection result of the event occurrence;
An event detection device comprising:
（付記２）
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部を更に備える付記１に記載のイベント検出装置。
(Appendix 2)
The event detection apparatus according to
（付記３）
前記検出結果を公式情報と比較して検出の成否を求め、該検出の成否に応じて前記閾値を更新する閾値更新部を更に備える付記１又は２に記載のイベント検出装置。
(Appendix 3)
The event detection device according to
（付記４）
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するユーザ別正解率記憶部と、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部とを備え、
前記イベント検出部が、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する付記１〜３の何れか一項に記載のイベント検出装置。
(Appendix 4)
The post information includes user identification information, and a correct rate storage unit for each user that stores a correct rate for each user identified by the identification information;
A reliability determination unit that determines the reliability of the posted information posted by the user based on the accuracy rate for each user;
The event detection device according to any one of
（付記５）
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するユーザ別正解率更新部を更に備える付記４に記載のイベント検出装置。
(Appendix 5)
The event detection according to
（付記６）
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータが実行するイベント検出方法。
(Appendix 6)
Receiving the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
Extracting information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
Obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
Detecting the occurrence of an event when the score of the posted information from which information related to the event is extracted is larger than a normal value by a predetermined value or more;
Outputting a detection result of the event occurrence;
An event detection method that the computer executes.
（付記７）
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定するステップを更に実行する付記６に記載のイベント検出方法。
(Appendix 7)
The event detection method according to
（付記８）
前記検出結果を公式情報と比較して検出の成否を求め、該検出の成否に応じて前記閾値を更新する閾値更新部を更に備える付記６又は７に記載のイベント検出方法。
(Appendix 8)
The event detection method according to
（付記９）
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するステップと、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定するステップとを更に実行し、
前記イベントを検出するステップにて、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する付記６〜９の何れか一項に記載のイベント検出方法。
(Appendix 9)
Storing the accuracy rate for each user identified by the identification information, wherein the posting information includes user identification information;
Further determining the reliability of the posted information posted by the user based on the accuracy rate for each user,
The event detection method according to any one of
（付記１０）
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するステップを更に実行する付記９に記載のイベント検出方法。
(Appendix 10)
The event detection method according to
（付記１１）
ユーザから投稿された情報を投稿時刻と共に投稿情報として他の装置へ送信可能としたサーバから、前記投稿情報を受信するステップと、
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのイベント検出プログラム。
(Appendix 11)
Receiving the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
Extracting information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
Obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
Detecting the occurrence of an event when the score of the posted information from which information related to the event is extracted is larger than a normal value by a predetermined value or more;
Outputting a detection result of the event occurrence;
Event detection program that causes a computer to execute.
（付記１２）
前記投稿情報のうち、所定の信頼条件に基づいて前記投稿情報の信頼度を判定するステップを更に実行する付記１１に記載のイベント検出プログラム。
(Appendix 12)
The event detection program according to
（付記１３）
前記検出結果を公式情報と比較して検出の成否を求め、該検出の成否に応じて前記閾値を更新する閾値更新部を更に備える付記１１又は１２に記載のイベント検出プログラム。
(Appendix 13)
The event detection program according to
（付記１４）
前記投稿情報がユーザの識別情報を含み、前記識別情報によって識別されるユーザ毎の正解率を記憶するステップと、
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定するステップとを更に実行し、
前記イベントを検出するステップにて、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する付記１１〜１３の何れか一項に記載のイベント検出プログラム。
(Appendix 14)
Storing the accuracy rate for each user identified by the identification information, wherein the posting information includes user identification information;
Further determining the reliability of the posted information posted by the user based on the accuracy rate for each user,
The event detection program according to any one of
（付記１５）
前記投稿情報を公式情報と比較して投稿内容の正誤を求め、該投稿内容の正誤に応じて前記ユーザ毎の正解率を更新するステップを更に実行する付記１４に記載のイベント検出プログラム。
(Appendix 15)
15. The event detection program according to
７，８ ユーザ端末
９ ＳＮＳサーバ
１０ イベント検出システム
１１ 収集システム（投稿情報収集部）
１２ 信頼度判定システム（信頼度判定部）
１３ 抽出部（状況判定システム、番組判定システム）
１４ スコア算出システム（スコア算出部）
１５ 遅延イベント検出システム（イベント検出部、イベント検出システム）
１６ 出力制御部（遅延情報配信システム，盛り上がり情報配信システム）
１７ イベント状況推定システム
１８ ユーザ別正解率更新システム
１９ 閾値更新システム
２１ 未分析情報一時記憶部
２２ 抽出条件記憶部
２３ 判定結果記憶部
２４ イベント状況記憶部（抽出結果記憶部）
２５ 抽出情報スコア記憶部
２６ 平常時スコア記憶部
２７ 路線別閾値記憶部
２８ ユーザ別正解率記憶部
３１ 番組データ記憶部
１０３ 記憶装置
１０４ 入出力ポート
１０６ 演算処理部
7, 8
12 Reliability determination system (Reliability determination unit)
13 Extraction unit (situation determination system, program determination system)
14 Score calculation system (score calculation unit)
15 Delayed event detection system (event detection unit, event detection system)
16 Output control unit (delay information distribution system, excitement information distribution system)
17 Event
25 Extracted information
Claims (6)
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出する抽出部と、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるスコア算出部と、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するイベント検出部と、
前記イベント発生の検出結果を出力する出力制御部と、
を備えたイベント検出装置。 A posted information collection unit that receives the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
An extraction unit that extracts information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
A score calculation unit for obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
An event detection unit that detects the occurrence of an event when the score of posted information from which information related to the event is extracted is greater than a normal value by a predetermined value or more;
An output control unit for outputting a detection result of the event occurrence;
An event detection device comprising:
前記ユーザ別正解率に基づいて、前記ユーザが投稿した投稿情報の信頼度を判定する信頼度判定部とを備え、
前記イベント検出部が、前記投稿情報のうち前記信頼度が所定値以上の投稿情報に基づいてイベントの発生を判定する請求項１又は２に記載のイベント検出装置。 The post information includes user identification information, and a correct rate storage unit for each user that stores a correct rate for each user identified by the identification information;
A reliability determination unit that determines the reliability of the posted information posted by the user based on the accuracy rate for each user;
The event detection apparatus according to claim 1, wherein the event detection unit determines the occurrence of an event based on posted information having the reliability higher than or equal to a predetermined value in the posted information.
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータが実行するイベント検出方法。 Receiving the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
Extracting information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
Obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
Detecting the occurrence of an event when the score of the posted information from which information related to the event is extracted is larger than a normal value by a predetermined value or more;
Outputting a detection result of the event occurrence;
An event detection method that the computer executes.
受信した投稿情報から、所定の抽出条件に基づいて検出対象のイベントに係る情報を抽出するステップと、
前記投稿情報の投稿時刻から単位時間当たりの投稿数に基づくスコアを求めるステップと、
前記イベントに係る情報が抽出された投稿情報のスコアが平常時のスコアに対して所定値以上大きい場合にイベントの発生を検出するステップと、
前記イベント発生の検出結果を出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのイベント検出プログラム。 Receiving the posted information from a server that can transmit information posted by the user together with the posting time as posted information to another device;
Extracting information related to an event to be detected based on a predetermined extraction condition from the received posting information;
Obtaining a score based on the number of posts per unit time from the posting time of the posting information;
Detecting the occurrence of an event when the score of the posted information from which information related to the event is extracted is larger than a normal value by a predetermined value or more;
Outputting a detection result of the event occurrence;
Event detection program that causes a computer to execute.
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