JP6487204B2 - コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知するプログラム、装置及び方法 - Google Patents

コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知するプログラム、装置及び方法 Download PDF

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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は、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。多数のユーザのコメント文章を分析することによって、例えばユーザのプロフィール（年代、性別、趣味等）に応じた傾向を知ることができる。同じ商品役務に対しても、ユーザのプロフィールによっては、そのコメント文章の内容が異なるものとなる場合がある。
企業は、現実（リアル）空間の場所（例えば店や駅、イベント等）で、広告媒体（例えばポスターや看板、デジタルサイネージ）を用いて、自らの商品役務を広告しようとする。効果的な広告場所を決定するために、例えば人や車の通行量をその場所の広告価値とすることが多い。但し、通行量が多いからといって、通った人の購買心理に影響するとは限らない。
従来、広告主毎に、広告看板における設置場所が効果的な否かを選択する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、広告看板の前を通過する人物をカメラで撮影し、その人物属性及び通行量を分析する。広告主にとってアピールしたい人物属性の通行量に応じて、広告看板の効果的な設置場所を選択することができる。
また、場所に対するユーザの評価スコアを算出する技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、特定ユーザに訪問すべき場所を提示するため、そのユーザ及び他のユーザの訪問履歴（いつどの場所を訪れたのか）を用いて、各場所に対する評価スコアを算出する。
尚、他の従来技術として、購買行動に関する経済学のモデルであるＡＩＤＭＡモデルを用いて、広告効果を分析する技術もある（例えば特許文献３参照）。経済学の一般的な知見によれば、ユーザの購買行動に関する心理状態は、Ａ(Attention：注目)->Ｉ(Interest：興味)->Ｄ(Desire:欲望)->Ｍ(Memory:記憶)->Ａ(Action:行動)のように変化する。広告の種類又はアクション（テレビ広告、雑誌広告、メール、Ｗｅｂページ、バナーに対するクリック、ブックマーク、クーポン取得など）にそれぞれ、ＡＩＤＭＡの各フェーズを割り当てて、それらの件数（テレビ広告であれば本数、バナーのクリックであれば、クリック数）を測定する。これによって、広告が、ＡＩＤＭＡの各フェーズに与える影響を定量化している。
特開２００７−２９３５４４号公報 特開２０１３−２５７６７１号公報 特開２００３−０４４７３８号公報
ユーザによって投稿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、マーケティングの用途によれば、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。
これに対し、本願の発明者らは、特定の商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その心理状態に寄与した「場所（例えば場所名称（駅や店等）や緯度経度）」を検知することはできないか？と考えた。例えば、場所情報毎に、当該商品役務に対するユーザの心理状態に寄与したスコア値を蓄積することはできないか？と考えた。これによって、どの場所が、ユーザに対して、マーケティングやプロモーションにおける心理状態に影響を与えているか、を検知することができる。
特に、本願の発明者らは、「場所」に基づくインフルエンサを効率的に抽出したいと考えた。具体的には、ある場所でユーザの心理状態が遷移した場合、その場所に設置された広告媒体が、その心理状態の遷移に寄与した可能性がある。ここでの「インフルエンサ」とは、ユーザがその場所に滞在した際に、購買心理状態が遷移する可能性が高い場所を意味する。インフルエンサの影響度が高い場所ほど、商品役務を紹介するために、マーケティング又はプロモーションとして効果が大きいことを意味する。
ここで、特許文献１に記載の技術によれば、場所における人の通行量を分析しているが、その人の購買心理への影響までも推定するものではない。即ち、商品役務の購買を促進する広告媒体の設置場所として、効果的か否かは想定できない。例えば、人が多い渋谷駅前の広告媒体よりも、地元のショッピングセンタの広告媒体の方が、購買に繋がる可能性も考えられる。
また、特許文献２に記載の技術によれば、ユーザにとって訪問するに有益な場所かどうかという価値を推定しているに過ぎず、ユーザの購買心理についてまで推定するものではない。
尚、特許文献３に記載の技術によれば、ＡＩＤＭＡモデルにおける心理状態の推定について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章を想定したものではない。
そこで、本発明は、コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知することができるプログラム、装置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の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析するように、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、
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、
場所情報毎に、その場所に滞在するユーザの各心理状態に影響を与える度合いを意味するスコアを記憶するスコア記憶手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、心理キーワードが記述されているコメント文章に、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されているコメント文章に、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
場所情報及び心理状態が対応付けられたコメント文章毎に、当該場所情報における当該心理状態に基づくスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
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、
スコア更新手段は、
コメント文章の群の中で、場所情報を含む基準コメント文章について、該基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該場所情報及び当該心理状態に対応するスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該場所情報及び当該心理状態に対応するスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新する
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、
コメント文章は、ＳＮＳに基づくものであり、
対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである
ようにコンピュータを更に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、
場所名称を記憶した場所名称記憶手段を更に有し、
場所心理判定手段は、場所名称記憶手段に記憶された場所名称を検索する
ようにコンピュータを更に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、
場所名称記憶手段は、複数の場所名称に対して代表場所名称を対応付けており、
場所心理判定手段は、場所名称を、場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
ようにコンピュータを更に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、
場所情報は、緯度経度を更に含み、
場所名称記憶手段は、場所名称に、緯度経度の所定範囲を対応付けており、
場所心理判定手段は、場所情報としての緯度経度を、場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
ようにコンピュータを更に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、
心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡtＩＤＭＡc（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、Ａt->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａc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り、
スコア更新手段は、各コメント文章の心理状態を、当該コメント文章から前後所定範囲の複数のコメント文章の心理状態の数値における平均値に基づく心理状態とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
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、
スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
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ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗbは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗbよりも大きく、
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗaは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗaよりも小さくなる
べく重みを予め設定する
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、
スコア更新手段は、
基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みｗaが小さくなるように設定する
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の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する装置であって、
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、
場所情報毎に、その場所に滞在するユーザの各心理状態に影響を与える度合いを意味するスコアを記憶するスコア記憶手段と、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
投稿者毎に、心理キーワードが記述されているコメント文章に、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されているコメント文章に、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
場所情報及び心理状態が対応付けられたコメント文章毎に、当該場所情報における当該心理状態に基づくスコアを増分するように、スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
を有することを特徴とする。
本発明によれば、
装置を用いて、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する方法であって、
装置は、
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、
場所情報毎に、その場所に滞在するユーザの各心理状態に影響を与える度合いを意味するスコアを記憶するスコア記憶部と
を有し、
装置は、
投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第１のステップと、
投稿者毎に、心理キーワードが記述されているコメント文章に、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、場所情報が記述されているコメント文章に、当該場所情報を対応付ける第２のステップと、
場所情報及び心理状態が対応付けられたコメント文章毎に、当該場所情報における当該心理状態に基づくスコアを増分するように、スコア記憶部を更新する第３のステップと、
スコア記憶部を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する第４のステップと
を有することを特徴とする。
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知することができる。具体的には、特定の商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その購買心理状態に影響した場所情報を検知することができる。
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。 時系列に投稿されたコメント文章を表す説明図である。 対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。 対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態を付与した説明図である。 本発明における第１のスコア更新を表す説明図である。 本発明における第２のスコア更新を表す説明図である。 本発明における第１の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。 本発明における第２の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。
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１は、本発明におけるシステム構成図である。
図１によれば、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。
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。また、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の群から、対象キーワードに関するユーザ心理遷移を分析する。「対象キーワード」とは、商品役務に基づくキーワードである。また、多数のコメント文章には、場所情報を含むものや含まないものが混在する。
場所情報としては、例えば「場所名称」及び／又は「緯度経度」である。「場所名称」として、例えば「東京駅」「川越ＳＣ」「渋谷駅」のように具体的な場所名であってもよい。また、例えばFoursquare（登録商標）のＵＲＬ(Uniform Resource Locator)（チェックイン情報）であってもよい。場所の粒度に関しては、緯度経度やfoursquareのチェックイン情報の場合、レストラン等の具体的な店名まで特定することができる。
図２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の群から、対象キーワードに関するユーザ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、スコア記憶部１０２と、場所名称記憶部１０３と、コメント文章取得部１１と、場所心理判定部１２と、スコア更新部１３と、場所価値検知部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、これら機能構成部の処理の流れは、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、以下のように時系列に遷移する。
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
心理キーワード辞書部１０１は、対象キーワード毎に、各心理状態に登録する心理キーワードも異なることが好ましい。
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、可愛い、・・・
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））を用いて算出したものであってもよい。
［スコア記憶部１０２］
スコア記憶部１０２は、各場所情報における各心理状態のスコアを記憶する。図２によれば、スコア記憶部１０２は、各場所名称（行）と、各心理状態（列）とのスコアからなるテーブルで表されている。スコアは、スコア更新部１３によって更新される。
［場所名称記憶部１０３］
場所名称記憶部１０３は、少なくとも場所名称（例えば駅名、施設名、店名など）を記憶したものである。また、同じ場所に基づく複数の場所名称に対して、１つの代表場所名称を対応付けたものであってもよい。図２によれば、例えば場所名称「ハチ公前」は、「渋谷駅」にまとめられている。
また、各場所名称は、緯度経度の所定範囲に対応付けられたものであってもよい。緯度経度が同一の所定範囲は、１つの代表的な場所名称にまとめることできる。即ち、ユーザのコメント文章に、緯度経度情報が記述されている場合であっても、場所名称に対応付けることができる。
［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、ユーザアドレス（投稿者）毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する。「対象キーワード」は、例えば、広告場所を分析したい商品役務の名称であってもよい。この対象キーワードは、システム利用者、例えば企業のプロモーション担当者に設定される。
図３は、時系列に投稿されたコメント文章を表す説明図である。
心理遷移分析装置１は、対象キーワード「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とする。図３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。これらコメント文章には、自らのコメントの中で引用した場所情報（場所名称や緯度経度）を含むものも混在している。例えば以下のような時系列で、コメント文章が発信されたとする。
ユーザ@CCC「いつａ社スマホ発売なんですか？」
ユーザ@ABC「新型ａ社スマホです。http://news.html」
ユーザ@AAA「今日は一日外出！」
ユーザ@AAA「ａ社スマホの新作の広告発見 東京駅」
ユーザ@BBB「やっぱａ社スマホに変えるかなぁ」
ユーザ@AAA「恒例のドラマなう」
ユーザ@DEF「新しいａ社スマホ、使いやすくてオススメ」
ユーザ@AAA「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」
ユーザ@AAA「I'm at 川越ＳＣ https://www.shopping.com」
・・・ 「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
図４は、対象キーワードを含むコメント文章を、ユーザアドレス毎に区分した説明図である。
図４によれば、ユーザ「@AAA」から投稿されたコメント文章のみが表されている。
ユーザ@AAA「今日は一日外出！」
ユーザ@AAA「ａ社スマホの新作の広告発見 東京駅」
ユーザ@AAA「恒例のドラマなう」
ユーザ@AAA「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」
ユーザ@AAA「I'm at 川越ＳＣ https://www.shopping.com」
ユーザ@AAA「待ち合わせなう。ハチ公前 人多い〜」
ユーザ@AAA「ａ社スマホ、キャンペーンやってるんだ。欲しい！」
ユーザ@AAA「・・・・・・・・・・・・・・・・・・・」
ユーザ@AAA「今度、ショップでａ社スマホ、下見しようかな」
［場所心理判定部１２］
場所心理判定部１２は、コメント文章毎に、以下の２つの要素を対応付ける。
（判定１）場所心理判定部１２は、投稿者毎について、コメント文章に、心理キーワード辞書部１０１の心理キーワードが記述されている場合、当該心理キーワードの心理状態を出力する。
（判定２）場所心理判定部１２は、投稿者毎について、コメント文章に、場所名称記憶部１０３の場所情報が記述されている場合、当該場所情報を対応付ける。場所情報は、場所名称、及び／又は、緯度経度である。ここで、場所心理判定部１２は、場所名称を、場所名称記憶部１０３に記憶された代表場所名称に変換するものであってもよい。また、場所心理判定部１２は、場所情報としての緯度経度を、場所名称記憶部１０３に記憶された代表場所名称に変換するものであってもよい。
図５は、対象キーワードを含むコメント文章に、心理状態を付与した説明図である。
心理キーワード「新作」及び場所情報「東京駅」を含むコメント文章から、そのユーザは、場所「東京駅」で注目(Attention)状態にあると推定する。
心理キーワード「可愛い」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。
場所情報「I'm at 川越ＳＣ https://www.shopping.com」を含むコメント文章から、そのユーザは、場所「川越ＳＣ」（ＵＲＬに基づく緯度経度であってもよい）に滞在していると認定する。
場所情報「ハチ公前」を含むコメント文章から、そのユーザは、場所「ハチ公前」に滞在していると認定する。
心理キーワード「欲しい」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。
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
心理キーワード「ショップ」「下見」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。
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、その出現数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。
「今度、ショップでａ社スマホ、下見しようかな」
ショップ＝Ｍ、下見＝Ｍ
Ａ＝０、Ｉ＝０、Ｄ＝０、Ｍ＝２、Ａ＝０
Ｍの尤度＝１００％
［スコア更新部１３］
スコア更新部１３は、場所心理判定部１２によって判定された際に、当該場所情報に、当該心理状態のスコアを増分する。スコアは、その場所が、その場所に滞在するユーザの購買心理に影響を与える度合いを意味する。ここで、スコア更新部１３は、大きく以下の２つのステップを有する。
＜心理遷移判定ステップ＞
＜スコア更新ステップ＞
＜心理遷移判定ステップ＞
スコア更新部１３は、投稿者毎に、心理状態を時系列に並べた心理遷移を推定する。例えば以下のような心理遷移が推定される。
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、スコア更新部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、前後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, 0.25, 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、投稿時刻が含まれている。また、場所心理判定部１２は、心理キーワードを含むコメント文章の投稿時刻も、当該心理状態と共に出力する。これによって、し、スコア更新部１３は、時系列に並ぶ心理状態の間に、経過時間間隔を知ることができる。
そして、スコア更新部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
＜スコア更新ステップ＞
スコア更新部１３は、コメント文章の群の中で、場所情報を含む基準コメント文章について、以下の２つの更新ステップのいずれか一方又は両方を実行し、スコア記憶部１０２へ指示する。
（基準更新ステップ）基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
（後方更新ステップ）基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する。
具体的には、ユーザ毎に、基準コメント文章からみて、前方／後方のコメント文章のＡＩＤＭＡの遷移を以下のように表す。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(At,I,D,M,Ac)
基準コメント文章->後方コメント文章：ｄa(At,I,D,M,Ac)
(At,I,D,M,Ac)の各要素は、0/1で表す。
場所情報を含む基準コメント文章から見て、前後のコメントとの間で、ユーザの心理状態が購買行動に近づくほど、その場所情報の影響度が大きいと考えられる。
図６は、本発明における第１のスコア更新を表す説明図である。
（Ｓ６１）ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「ａ社スマホ、新作の広告発見 東京駅」 ->注目Ａt
ここでは、ユーザ@AAAは、場所「東京駅」で広告を発見したことによって、心理状態が注目Ａへ遷移している。そのために、スコア記憶部１０２について、場所情報「東京駅」の注目Ａtのスコア値Ｐ（Ａt）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,1,0,0,0)
（Ｓ６２）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」 ->興味Ｉ
ここでは、ユーザ@AAAは、心理状態が注目Ａへ遷移している。このとき、基準コメント文章の前後所定数（又は前後所定時間範囲）のコメント文章を検討する。尚、基準コメントから前方にｎb個及び／又は後方にｎa個のコメント文章を検討する。また、前方にｔb時間及び／又は後方にｔa時間のコメント文章を検討するものであってもよい。
１個後方のコメント文章では、以下のように記述されている。
「I'm at 川越ＳＣ https://www.shopping.com」
ここでは、ユーザ@AAAは、「川越ＳＣ」に滞在していると認定できる。そのために、スコア記憶部１０２について、場所情報「川越ＳＣ」の興味Ｉのスコア値Ｐ（Ｉ）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,1,0,0,0)
（Ｓ６３）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「ａ社スマホ、キャンペーンやってるんだ。欲しい！」 ->欲望Ｄ
ここでは、ユーザ@AAAは、心理状態が欲望Ｄへ遷移している。このとき、基準コメント文章の前後所定数（又は前後所定時間範囲）のコメント文章を検討する。
１個前方のコメント文章では、以下のように記述されている。
「待ち合わせなう。ハチ公前 人多い〜」
ここでは、ユーザ@AAAは、「ハチ公前」に滞在していると認定できる。また、場所名称記憶部１０２によれば、「ハチ公前」は、「渋谷駅」に代表的に対応付けられている。そのために、スコア記憶部１０２について、場所情報「渋谷駅」の欲望Ｄのスコア値Ｐ（Ｄ）を１増分する。
前方コメント文章->基準コメント文章：ｄb(0,0,1,0,0)
最終的に、ユーザアドレス毎に、ｄb(at,i,d,m,ac)及びｄa(at,i,d,m,ac)を累積することによってスコアが推定される。
図７は、本発明における第２のスコア更新を表す説明図である。
図７によれば、その場所でユーザの心理状態が遷移した場合にのみ、その場所が心理状態の遷移に寄与したものと判定するものであってもよい。従って、その場所でユーザの心理状態が遷移していない場合、スコアを更新しない。
（Ｓ７１）ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「ａ社スマホのラインナップ、いいな〜」->興味Ｉ
「ａ社スマホ、色変わってる。可愛い！」->興味Ｉ
ここでは、ユーザ@AAAは、場所「川越ＳＣ」にあっても、心理状態が興味Ｉのままで遷移していない。そのために、スコア記憶部１０２についてスコア値を何ら更新しない。
（Ｓ７２）次に、ユーザ@AAAについて、以下のように心理状態が変化している。
「a社スマホのデザインがGOOD！」 ->欲望Ｄ
「待ち合わせなう。ハチ公前 人多い〜」->欲望Ｄ
ここでは、ユーザ@AAAは、場所「渋谷駅」にあっても、心理状態が欲望Ｄのままで遷移していない。そのために、スコア記憶部１０２についてスコア値を何ら更新しない。
図８は、本発明における第１の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。
図８によれば、スコアに、心理状態毎に異なる重みを付けて増分している。
（Ｓ８１）基準コメント文章の心理状態に対する重みｗb（Weight before）
ｗb(At)、ｗb(I)、ｗb(D)、ｗb(M)、ｗb(Ac)
（Ｓ８２）後方コメント文章の心理状態に対する重みｗa（Weight after）（≠ｗb）
ｗa(At)、ｗa(I)、ｗa(D)、ｗa(M)、ｗa(Ac)
この場合、影響度Ｐは、状態変化ｄb(i)及びｄa(i)を用いて、以下のような式で表される。
Ｐ＝Σi=At〜Ac（ｗb(i)×ｄb(i)＋ｗa(i)×ｄa(i)）
図８によれば、重みｗb(i)及びｗa(i)それぞれについて、５×５の行列で設定することができる。例えばｂatiは、AttentionからInterestへの遷移に対する重みを意味する。この行列の各要素の値を調整することによって、特定の状態遷移を重視した影響度を算出することができる。
心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗbは、行動状態Ａc(Action）の重みｗbよりも大きく設定する。基準コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合、行動状態Ａcに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスと比較して、心理状態ＡtＩＤＭに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスの方が、その心理状態へ遷移した寄与が高いことを意味する。
また、心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗaは、行動状態Ａc(Action)の重みｗaよりも小さく設定する。後方コメント文章の心理状態のスコアを増分する場合、行動状態Ａcに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスと比較して、心理状態ＡtＩＤＭに遷移した基準コメント文章に記述されたユーザアドレスの方が、その心理状態へ遷移した寄与が低いことを意味する。
図９は、本発明における第２の重みを付けたスコア更新を表す説明図である。
図９によれば、スコア更新部１３は、基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みｗaが小さくなるように設定する。即ち、基準コメント文章に対して前方／後方に隣接する１件ずつのコメント文章だけでなく、複数のコメントを用いる。その場合、以下のように重みを設定する。
基準コメント文章に対して時刻的又は件数的に近いコメント文章によって遷移した心理状態ほど、大きい重みを設定する。
基準コメント文章に対して時刻的又は件数的に遠いコメント文章によって遷移した心理状態ほど、小さい重みを設定する。
本発明によれば、比較的長期間に収集したコメント文章群から、場所名称毎の各心理状態のスコアを算出することが好ましい。一方で、投稿時間が短いコメント文章間ほど、それに基づいて算出されたスコアに大きい重みを付与することも好ましい。即ち、ユーザがその場所に滞在した後、短い期間に心理状態が変化するほど、そのスコアに大きい重みを付与する。
［場所価値検知部１４］
場所価値検知部１４は、スコア記憶部１３を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する。例えばスコアが、当該心理状態について所定閾値以上（例えば２０以上）となる場所は、その心理状態への遷移に対するインフルエンサであるとして検知される。
例えば図２のスコア記憶部１０２によれば、以下のように推定される。
場所「東京駅」は、心理状態「注目（Ａ）」への寄与が高いインフルエンサであると認められる。
場所「川越ＳＣ」は、心理状態「興味（Ｉ）」「欲望（Ｄ）」への寄与が高いインフルエンサであると認められる。
場所「渋谷駅」は、心理状態「記憶（Ｍ）」への寄与が高いインフルエンサであると認められる。
他の実施形態として、１つの場所名称について、その場所に広告媒体を設置する前と、広告媒体を設置した後とでそれぞれ、スコアを算出することも好ましい。スコアの差分から、広告媒体の設置効果を検知することができる。
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、コメント文章から人の心理状態に影響した場所を検知することができる。具体的には、特定の商品役務について、ＳＮＳに投稿されたコメント文章から、ユーザの購買心理状態を推定し、その購買心理状態に影響した場所情報を検知することができる。
本発明によれば、リアルな場所における、ユーザの購買心理に対する影響力（広告等を設置するための場所の価値）を検知することができる。これにより、広告媒体の効果的な設置場所を明らかにしたり、広告媒体を設置した後にその場所の価値の変化を検知することもできる。
尚、本発明によれば、購買心理の推移の要因となった場所１ヶ所についてその価値を検知しようとしている。複数の場所のつながり（場所の移動と心理状態の遷移）を検知することもできる。
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 スコア記憶部
１０３ 場所名称記憶部
１１ コメント文章取得部
１２ 場所心理判定部
１３ スコア更新部
１４ 場所価値検知部
２ ＳＮＳサイトサーバ
３ 端末

Claims (14)

  1. 投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析するように、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、
    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、
    場所情報毎に、その場所に滞在するユーザの各心理状態に影響を与える度合いを意味するスコアを記憶するスコア記憶手段と、
    投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
    投稿者毎に、前記心理キーワードが記述されているコメント文章に、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、前記場所情報が記述されているコメント文章に、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
    前記場所情報及び前記心理状態が対応付けられたコメント文章毎に、当該場所情報における当該心理状態に基づくスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
    前記スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
    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. 前記スコア更新手段は、
    コメント文章の群の中で、場所情報を含む基準コメント文章について、該基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該場所情報及び当該心理状態に対応するスコアを増分し、及び／又は、基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、当該場所情報及び当該心理状態に対応するスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新する
    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. 前記コメント文章は、ＳＮＳ(Social Networking Service)に基づくものであり、
    前記対象キーワードは、商品役務に基づくキーワードである
    ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
  4. 場所名称を記憶した場所名称記憶手段を更に有し、
    前記場所心理判定手段は、前記場所名称記憶手段に記憶された場所名称を検索する
    ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に
    記載のプログラム。
  5. 前記場所名称記憶手段は、複数の場所名称に対して代表場所名称を対応付けており、
    前記場所心理判定手段は、場所名称を、前記場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
    ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
  6. 前記場所情報は、緯度経度を更に含み、
    前記場所名称記憶手段は、場所名称に、緯度経度の所定範囲を対応付けており、
    前記場所心理判定手段は、場所情報としての緯度経度を、前記場所名称記憶手段に記憶された代表場所名称に変換する
    ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項４又は５に記載のプログラム。
  7. 心理キーワード辞書手段は、心理状態を、ＡtＩＤＭＡc（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を特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のプログラム。
  8. 心理状態には、Ａt->Ｉ->Ｄ->Ｍ->Ａc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り、
    前記スコア更新手段は、各コメント文章の心理状態を、当該コメント文章から前後所定範囲の複数のコメント文章の心理状態の数値における平均値に基づく心理状態とする
    ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
  9. 前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとを異なる値として設定し、スコアに重みを付けて増分する
    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７又は８に記載のプログラム。
  10. 前記スコア更新手段は、基準コメント文章の心理状態に対する重みｗbと、後方コメント文章の心理状態に対する重みｗaとについて、心理状態毎に異なる重みを付けて増分する
    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９に記載のプログラム。
  11. 心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗbは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗbよりも大きく、
    心理状態ＡtＩＤＭ（Attention：注目->Interest：興味->Desire：欲望->Memory：記憶）の重みｗaは、心理状態Ａc（Action：行動）の重みｗaよりも小さくなる
    べく重みを予め設定する
    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９に記載のプログラム。
  12. 前記スコア更新手段は、
    基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章と後方コメント文章との間の投稿時間間隔が長くなるほど、重みｗaが小さくなるように設定する
    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７から１１のいずれか１項に記載のプログラム。
  13. 投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する装置であって、
    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、
    場所情報毎に、その場所に滞在するユーザの各心理状態に影響を与える度合いを意味するスコアを記憶するスコア記憶手段と、
    投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得するコメント文章取得手段と、
    投稿者毎に、前記心理キーワードが記述されているコメント文章に、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、前記場所情報が記述されているコメント文章に、当該場所情報を対応付ける場所心理判定手段と、
    前記場所情報及び前記心理状態が対応付けられたコメント文章毎に、当該場所情報における当該心理状態に基づくスコアを増分するように、前記スコア記憶手段を更新するスコア更新手段と、
    前記スコア記憶手段を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する場所価値検知手段と
    を有することを特徴とする装置。
  14. 装置を用いて、投稿者毎に発信されたコメント文章の群から、対象キーワードに関するユーザの心理遷移の効果を分析する方法であって、
    前記装置は、
    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、
    場所情報毎に、その場所に滞在するユーザの各心理状態に影響を与える度合いを意味するスコアを記憶するスコア記憶部と
    を有し、
    前記装置は、
    投稿者毎に、対象キーワードを含むコメント文章を時系列に取得する第１のステップと、
    投稿者毎に、前記心理キーワードが記述されているコメント文章に、当該心理キーワードの心理状態を対応付け、前記場所情報が記述されているコメント文章に、当該場所情報を対応付ける第２のステップと、
    前記場所情報及び前記心理状態が対応付けられたコメント文章毎に、当該場所情報における当該心理状態に基づくスコアを増分するように、前記スコア記憶部を更新する第３のステップと、
    前記スコア記憶部を用いて、各心理状態について、スコアの上位から所定数の場所情報を、当該心理状態に対する価値が高い場所として出力する第４のステップと
    を有することを特徴とする方法。
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