JP6169511B2 - コメント文章に基づいて投稿者の心理遷移を分析する装置、プログラム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えばＳＮＳ(Social Networking Service)のようなコミュニケーションサイトサーバに投稿されるコメント文章を分析する技術に関する。

近年、不特定多数の第三者によって、ＳＮＳサイトサーバを介して、自らのコメント文章（テキスト情報）を活発に発信することができる。ＳＮＳサイトサーバは、１人のユーザによって投稿されたコメント文章を、グループからなる多数のユーザへ公開する。例えばfacebook（登録商標）やtwitter（登録商標）、***＋（登録商標）、mixi（登録商標）があり、一般にミニブログサイトとも称される。

一方で、ユーザによって発信されるコメント文章には、そのユーザ自身の心理状態が、意識的又は無意識的に含まれている場合が多い。特に、マーケティングによれば、商品役務に関するユーザの心理的な発言を分析することが所望される。具体的には、ユーザのコメント文章と、そのユーザのプロフィール情報とを収集し、プロフィール項目に応じた多数のコメント文章の傾向を分析することができる。同じ商品等であっても、ユーザのプロフィール情報（年代、性別、趣味等）によっては、そのコメント文章の内容が異なるものとなるからである。

従来、ユーザからＳＮＳやブログサイトへ投稿されたコメント文章に基づいて、そのユーザに広告情報を提示する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、特定の商品役務に対して言及したユーザを発見し、そのユーザへ当該商品役務に関する広告情報を配信することができる。
また、ＳＮＳにおける特定ユーザの投稿内容を遡って収集し、それら投稿内容に出現する単語の特徴から、当該ユーザのプロフィール情報（年代、性別など）を推定する技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、ユーザの固定的な情報を推定することができる。
更に、特定の商品役務に関する投稿数の時系列変化をモデル化することによって、将来的な投稿数の変化を予測する技術もある（例えば特許文献３参照）。この技術によれば、膨大な数のユーザの傾向を予測することができる。

特開２０１３−００４０２７号公報 特開２０１３−１９６０７０号公報 特開２００６−２２７９６５号公報

特許文献１に記載の技術によれば、ユーザにとって唐突に配信される広告情報は、一般的に煩わしく受け止められやすい。即ち、ユーザ自身その商品役務の購入意志が有る場合、その広告情報は好意的に受け入れられるが、その商品役務の購入意志が無い場合、その広告情報は煩わしいものとなる。即ち、広告情報の効果は、当該商品役務に対するユーザの心理状態によって大きく異なるものとなってしまう。
特許文献２に記載の技術によれば、ユーザについて時系列に変化する情報の推定については全く想定されていない。
特許文献３に記載の技術によれば、ユーザ毎の傾向を予測するものではない。

図１は、従来技術におけるシステム構成図である。

図１によれば、不特定多数の第三者は、各自の端末３を用いて、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２へ、コメント文章を送信することができる。
（Ｓ１１）ユーザは、ａ社スマホに少しだけ「注目」(Attention)している程度の心理状態にあるときに、コメント文章「ａ社スマホのＣＭよく見るなあ」を、ＳＮＳサイトサーバ２へ発信したとする。
（Ｓ１２）このユーザによって投稿されたコメント文章は、例えばａ社の広告配信サーバ４によって取得されたとする。
（Ｓ１３）このとき、広告配信サーバ４が、当該ユーザの端末３へ、スマホを売り込むための広告情報「スマホが実質０円！お得なクーポンはこちら！http://www・・・」を送信する。
（Ｓ１４）ユーザは、ａ社スマホに少しだけ「注目」した程度の心理状態である。そのために、端末３に表示された広告情報を閲覧したユーザは、その広告情報を煩わしく感じることとなる。
逆に、ａ社スマホを直ぐに購入したいと「記憶」(Memory)しているような心理状態であれば、その広告情報にお得感を持つこととなる。

これに対し、本願の発明者らは、ＳＮＳに投稿された商品役務に関するコメント文章から、ユーザの心理状態を推定することはできないか？と考えた。例えば当該商品役務に対するユーザの購買行動の心理状態を推定することができれば、適切な広告情報を当該ユーザに配信することができるのではないか？と考えた。

そこで、本発明は、ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、商品役務等の対象キーワードに対する当該ユーザの心理状態の遷移を分析する装置、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

本発明によれば、投稿者毎に、発信されたコメント文章から、商品役務に基づく対象キーワードに対する心理遷移を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する広告情報蓄積手段と、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する心理遷移判定手段と、
広告情報蓄積手段を用いて、現在までの時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索し、該広告情報を当該投稿者へ提示する広告情報提示手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡＩＤＭＡ(Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶->Action：行動）モデルに対応させており、心理状態毎に、対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理状態には、Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａの順に大きくなる数値が割り当てられており、
時系列の心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
コメント文章に、発信時刻が含まれており、
心理状態判定手段は、心理キーワードを含むコメント文章の発信時刻も、当該心理状態と共に出力し、
心理遷移判定手段は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を登録しており、
時系列の心理遷移は、時系列に並ぶ数値に対して、前段の経過時間間隔が長くなるほど当該数値に対する重みを小さくし、前段の経過時間間隔が短くなるほど当該数値に対する重みを大きくする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
心理遷移判定手段は、時系列に並ぶ数値を、前段所定範囲の移動平均値とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。

本発明によれば、投稿者毎に、発信されたコメント文章から、商品役務に基づく対象キーワードに対する心理遷移を分析する装置であって、
各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する広告情報蓄積手段と、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する心理遷移判定手段と、
広告情報蓄積手段を用いて、現在までの時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索し、該広告情報を当該投稿者へ提示する広告情報提示手段と
を有することを特徴とする。

本発明によれば、投稿者毎に、発信されたコメント文章から、商品役務に基づく対象キーワードに対する心理遷移を分析する装置の心理分析方法であって、
装置は、
各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する広告情報蓄積部と、
心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部と
を有し、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を取得する第１のステップと、
投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書部の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する第２のステップと、
投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する第３のステップと、
広告情報蓄積部を用いて、現在までの時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索し、該広告情報を当該投稿者へ提示する第４のステップと
を有することを特徴とする。

本発明の装置、プログラム及び方法によれば、ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、商品役務等の対象キーワードに対する当該ユーザの心理状態の遷移を分析することができる。また、ユーザ毎に、当該対象キーワードに対する心理状態の遷移に応じて、そのユーザに適切な広告情報を送信することができる。

従来技術におけるシステム構成図である。 本発明におけるシステム構成図である。 本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。 コメント文章を表す説明図である。 本発明における広告情報の配信シーケンスである。

以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

図２は、本発明におけるシステム構成図である。

図２によれば、図１と比較して、本発明の心理遷移分析装置１がインターネットに接続されている。心理遷移分析装置１は、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２と通信する。心理遷移分析装置１は、ＳＮＳサイトサーバ２に対して、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介して、投稿者毎のコメント文章を取得することができる。ＡＰＩは、アプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースであって、種々のサーバ毎に異なるものとして用意されている。

尚、心理遷移分析装置１が、コメント文章を予めデータベースに蓄積したものであってもよい。即ち、心理遷移分析装置１が、ＳＮＳサイトサーバ２と通信することを必須とするものではない。

図２によれば、心理遷移分析装置１は、ユーザから発信されたコメント文章から、心理状態を推定し、その心理状態に応じた広告情報を、ユーザの端末３へ送信することができる。
（Ｓ２１）ユーザは、ａ社スマホに少しだけ「注目」(Attention)している程度の心理状態にあるときに、コメント文章「ａ社スマホのＣＭよく見るなあ」を、ＳＮＳサイトサーバ２へ発信したとする。
（Ｓ２２）このユーザによって投稿されたコメント文章は、心理遷移分析装置１によって取得されたとする。
（Ｓ２３）このとき、心理遷移分析装置１は、「ａ社スマホ」に対して、そのコメント文章に含まれる心理状態を分析する。ここで、そのユーザは、ａ社スマホに少しだけ「注目」した程度の心理状態に過ぎないと判定される。そうすると、心理遷移分析装置１は、スマホのラインナップを紹介する程度の広告情報「ａ社スマホのラインナップは、こちらからどうぞ http://www・・・」を送信する。
（Ｓ２４）端末３に表示された広告情報を閲覧したユーザは、控えめな広告情報を比較的煩わしく感じることがなく、逆に好感を持つこととなる。

図３は、本発明における心理遷移分析装置の機能構成図である。

本発明の心理遷移分析装置１は、投稿者毎に、発信されたコメント文章から、対象キーワードに対する心理遷移を分析することができる。心理遷移分析装置１は、通信インタフェース部と共に、心理キーワード辞書部１０１と、コメント文章取得部１１と、心理状態判定部１２と、心理遷移判定部１３と、広告情報蓄積部１０２と、広告情報提示部１４とを有する。通信インタフェース部を除くこれら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、装置の心理遷移分析方法としても理解できる。

［心理キーワード辞書部１０１］
心理キーワード辞書部１０１は、心理状態毎に、心理キーワードを予め登録したものである。心理状態は、ＡＩＤＭＡモデルに対応させて、以下のような時系列に遷移させる。
認知段階： Attention：注目->
感情段階： Interest：興味->
Desire：欲望->
Memory：記憶->
行動段階： Action：行動

ＡＩＤＭＡモデルとは、広告宣伝に対する消費者の心理のプロセスを表す略語である。対象キーワード（対象となる商品役務）に関して、同一ユーザの発言を時系列に追跡することによって、経済学における購買心理状態の遷移モデルに当てはめて推定することができる。

心理キーワード辞書部１０１は、心理状態（Ａ，Ｉ．Ｄ，Ｍ，Ａ）毎に、対象キーワード（例えば「ａ社スマホ」）に対する心理キーワードを登録する。
注目状態：発売、ＣＭ、新作、新製品、・・・
興味状態：ラインナップ、パンフレット、ＨＰ、友達、・・・
欲望状態：欲しい、価格、スペック、デザイン、・・・
記憶状態：ショップ、展示、実物、下見、・・・
行動状態：買う、ゲット、諦め、機種変
これは、対象キーワードに対して、各心理状態に特徴的に表れる語を、辞書的に登録したものである。

尚、心理キーワード辞書部１０１は、基本的に予め人手で作成されたものである。但し、予め人手によって登録された心理キーワードをシード（教師データ）として、各心理状態に特徴的に表れる語を、統計的な指標（例えばΧ²値や赤池情報量基準（ＡＩＣ））を用いて算出することもできる。

［コメント文章取得部１１］
コメント文章取得部１１は、ＳＮＳサイトサーバ２から、投稿者毎（ユーザＩＤ毎）に、対象キーワード（例えば「ａ社スマホ」）を検索キーとして、コメント文章を取得する。対象キーワードは、商品役務の名称であってもよい。取得されたコメント文章は、心理状態判定部１２へ出力される。

図４は、コメント文章を表す説明図である。

図４（ａ）によれば、対象キーワード（a社スマホ）について、多数のユーザにおける様々なコメント文章が表されている。
図４（ｂ）によれば、対象キーワード（a社スマホ）について、ユーザＡＡＡにおけるコメント文章のみに絞り込まれている。

［心理状態判定部１２］
心理状態判定部１２は、投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワード辞書手段の心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する。
例えば対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「ＣＭ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、注目(Attention)状態にあると推定することができる。
また、例えば対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「友達」とを含むコメント文章から、そのユーザは、興味(Interest)状態にあると推定することができる。
更に、例えば対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「欲しい」とを含むコメント文章から、そのユーザは、欲望(Desire)状態にあると推定することができる。
また、例えば対象キーワード「ａ社スマホ」と心理キーワード「ショップ」とを含むコメント文章から、そのユーザは、記憶(Memory)状態にあると推定することができる。

図４（ｃ）によれば、対象キーワード（a社スマホ）について、ユーザＡＡＡにおけるコメント文章毎に、心理状態が推定されている。

他の実施形態として、１つのコメント文章に複数の心理キーワードが含まれる場合、その出現頻度に基づいてコメント文章全体の心理状態を決定するものであってもよい。また、教師データにおける語の出現傾向から、サポートベクタマシンのような識別器を用いて心理状態を決定するものであってもよい。更に、ＡＩＤＭＡモデルに加えて、その尤度を付与してもよい。
「ａ社スマホの新作発売されるのか」
新作＝Ａ、発売＝Ａ
Ａ＝２、Ｉ＝０、Ｄ＝０、Ｍ＝０、Ａ＝０
Ａの尤度＝１００％

［心理遷移判定部１３］
心理遷移判定部１３は、投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する。例えば以下のような心理遷移が出力される。
Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ

ここで、心理遷移には、Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａの順に大きくなる数値を割り当てることも好ましい。これによって、心理遷移は、心理状態の数値を時系列に並べたものとなる。数値の大きさによって、次の心理状態へ遷移したことが理解できる。
Ａ＝０、Ｉ＝１、Ｄ＝２、Ｍ＝３
Ａ，Ａ，Ｉ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｍ，Ｍ，Ｍ
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
０，０，１，０，１，１，２，１，２，２，３，３，３
但し、この場合、心理状態が前後する場合も当然に生じる。

＜心理遷移の移動平均による補正＞
これに対し、心理遷移判定部１３は、時系列に並ぶ数値を、できる限り昇順となるように補正する。具体的には、隣接する前後ｎコメントの心理状態の平均値を、当該コメントの心理状態とする。即ち、前段所定範囲の移動平均値とすることも好ましい。
隣接する前後２項の平均を取る。
Ａ， Ａ， Ｉ， Ａ， Ｉ，Ｉ，Ｄ， Ｉ， Ｄ，Ｄ， Ｍ， Ｍ， Ｍ
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
０， ０， １， ０， １，１，２， １， ２，２， ３， ３， ３
0.3, 0.3, 0.4, 0.6, 1, 1, 1.4, 1.6, 2, 2.2, 2.4, 2.6, 2.75, 3
（（（（（（（（（（（（（（↓四捨五入↓）））））））））））））））））
０， ０， ０， １， １，１，１， ２， ２，２， ２， ３， ３， ３
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
Ａ， Ａ， Ａ， Ｉ， Ｉ，Ｉ，Ｉ， Ｄ， Ｄ，Ｄ， Ｄ， Ｍ， Ｍ， Ｍ

＜心理状態の遷移間の時間差に基づく補正＞
コメント文章には、発信時刻が含まれている。また、心理状態判定部１２は、心理キーワードを含むコメント文章の発信時刻も、当該心理状態と共に出力する。これによって、し、心理遷移判定部１３は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を登録することができる。

そして、心理遷移判定部１３は、時系列の心理遷移における時系列に並ぶ数値に対して、以下のように重み付ける。
前段の経過時間間隔が長くなるほど当該数値に対する重みを小さくする
前段の経過時間間隔が短くなるほど当該数値に対する重みを大きくする

尚、他の実施形態として、０〜４の数値に対して、推定された心理状態の尤度の積を用いてもよい。Ａ＝１０％、Ｉ＝７０％、Ｄ＝２０％、Ｍ＝０％の場合、以下のように乗算する。
０×１０％＋１×７０％＋２×２０％＋３×０％＝１．１

［広告情報蓄積部１０２］
対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードであるとする。広告情報蓄積部１０２は、その商品役務（対象キーワード）毎に、ＡＩＤＭＡの各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する（図３参照）。広告情報蓄積部１０２は、広告情報提示部１４から参照される。

［広告情報提示部１４］
広告情報提示部１４は、広告情報蓄積部１０２を用いて、現在までの時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索する。そして、その広告情報を、当該投稿者へ提示する。

＜停滞状態の検出＞
心理遷移判定部１３は、心理状態間で所定時間以上経過している場合、又は、１つの心理状態が所定数以上連続して経過した場合、その心理状態で「停滞」していると判断する。この場合、停滞状態にあるユーザに対して、心理を動かすような広告情報を配信することもできる。例えば投稿回数５回以上の場合、停滞状態Ｓと補正する。
Ａ，Ａ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，・・・
↓
Ａ，Ａ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｓ，Ｓ

＜逆行状態の検出＞
心理遷移判定部１３は、ＡＩＤＭＡモデルと逆行している場合、その心理状態で「逆行」していると判断する。この場合、逆行状態にあるユーザに対して、心理を動かすような広告情報も配信することができる。逆行した場合、逆行状態Ｒと補正する。
Ａ，Ａ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｉ，Ｉ，・・・
↓
Ａ，Ａ，Ａ，Ｉ，Ｉ，Ｉ，Ｄ，Ｄ，Ｄ，Ｒ，Ｒ，・・・

図５は、本発明における広告情報の配信シーケンスである。

（Ｓ５１）コメント文章「ａ社スマホのＣＭよく見るなあ」に対して、「ＣＭ」によって心理状態「注目」と判定され、「ａ社スマホのラインナップは、これ！ http://www.・・・」の広告情報がユーザへ送信される。
（Ｓ５２）コメント文章「ａ社スマホ、確か友達が持ってたよな？」に対して、「友達」によって心理状態「興味」と判定され、「ａ社スマホがお勧めです。これ！ http://www.・・・」の広告情報がユーザへ送信される。
（Ｓ５３）コメント文章「ａ社スマホ、欲しい」に対して、「欲しい」によって心理状態「欲望」と判定され、「ａ社スマホが実質０円！お得なクーポンはこちらからどうぞ http://www.・・・」の広告情報がユーザへ送信される。
（Ｓ５４）コメント文章「ａ社スマホのショップに行ってみるか？」に対して、「ショップ」によって心理状態「記憶」と判定され、「ｘショップでは、ａ社スマホのキャンペーン実施中 http://www.・・・」の広告情報がユーザへ送信される。
（Ｓ５５）結果的に、ユーザの心理状態「行動」となって、ショップへ訪問することが期待できる。

以上、詳細に説明したように、本発明の装置、プログラム及び方法によれば、ユーザから発信されたコメント文章に基づいて、商品役務等の対象キーワードに対する当該ユーザの心理状態の遷移を分析することができる。また、ユーザ毎に、当該対象キーワードに対する心理状態の遷移に応じて、そのユーザに適切な広告情報を送信することができる。

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

１ 心理遷移分析装置
１０１ 心理キーワード辞書部
１０２ 広告情報蓄積部
１１ コメント文章取得部
１２ 心理状態判定部
１３ 心理遷移判定部
１４ 広告情報提示部
２ ＳＮＳサイトサーバ
３ 端末
４ 広告配信サーバ

Claims (7)

1. 投稿者毎に、発信されたコメント文章から、商品役務に基づく対象キーワードに対する心理遷移を分析するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
   各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する広告情報蓄積手段と、
   心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
   投稿者毎に、前記対象キーワードを含むコメント文章を取得するコメント文章取得手段と、
   投稿者毎に、前記コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の前記心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
   投稿者毎に、前記心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する心理遷移判定手段と、
   前記広告情報蓄積手段を用いて、現在までの前記時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索し、該広告情報を当該投稿者へ提示する広告情報提示手段と
   してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
2. 前記心理キーワード辞書手段は、前記心理状態を、ＡＩＤＭＡ(Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶->Action：行動）モデルに対応させており、心理状態毎に、前記対象キーワードに対する心理キーワードを登録する
   ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
3. 前記心理状態には、Ａ->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａの順に大きくなる数値が割り当てられており、
   前記時系列の心理遷移は、前記心理状態の数値を時系列に並べたものである
   ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
4. コメント文章に、発信時刻が含まれており、
   前記心理状態判定手段は、前記心理キーワードを含むコメント文章の発信時刻も、当該心理状態と共に出力し、
   前記心理遷移判定手段は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を登録しており、
   前記時系列の心理遷移は、時系列に並ぶ数値に対して、前段の経過時間間隔が長くなるほど当該数値に対する重みを小さくし、前段の経過時間間隔が短くなるほど当該数値に対する重みを大きくする
   ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
5. 前記心理遷移判定手段は、時系列に並ぶ数値を、前段所定範囲の移動平均値とする
   ようにコンピュータを機能させることを特徴とすることを特徴とする請求項３又は４に記載のプログラム。
6. 投稿者毎に、発信されたコメント文章から、商品役務に基づく対象キーワードに対する心理遷移を分析する装置であって、
   各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する広告情報蓄積手段と、
   心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書手段と、
   投稿者毎に、前記対象キーワードを含むコメント文章を取得するコメント文章取得手段と、
   投稿者毎に、前記コメント文章に、前記心理キーワード辞書手段の前記心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する心理状態判定手段と、
   投稿者毎に、前記心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する心理遷移判定手段と、
   前記広告情報蓄積手段を用いて、現在までの前記時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索し、該広告情報を当該投稿者へ提示する広告情報提示手段と
   を有することを特徴とする装置。
7. 投稿者毎に、発信されたコメント文章から、商品役務に基づく対象キーワードに対する心理遷移を分析する装置の心理分析方法であって、
   前記装置は、
   各心理状態に対応した広告情報を予め蓄積する広告情報蓄積部と、
   心理状態毎に、心理キーワードを予め登録した心理キーワード辞書部と
   を有し、
   投稿者毎に、前記対象キーワードを含むコメント文章を取得する第１のステップと、
   投稿者毎に、前記コメント文章に、前記心理キーワード辞書部の前記心理キーワードが含まれている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する第２のステップと、
   投稿者毎に、前記心理状態を時系列に並べた心理遷移を出力する第３のステップと、
   前記広告情報蓄積部を用いて、現在までの前記時系列の心理遷移に応じた広告情報を検索し、該広告情報を当該投稿者へ提示する第４のステップと
   を有することを特徴とする装置の心理分析方法。

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