JP2006285521A - Information re-notification system, terminal device, and information re-notification method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は情報再通知システム、端末装置、情報再通知方法に関し、特にユーザに提示した情報のうち、認知に失敗した情報を再度通知する情報再通知システム、端末装置、情報再通知方法に関する。 The present invention relates to an information re-notification system, a terminal device, and an information re-notification method, and more particularly to an information re-notification system, a terminal device, and an information re-notification method for re-notifying information that has failed to be recognized among information presented to a user.
一般に、広告情報等、様々な情報をPush型送信等によって送信する場合、その情報を受信したユーザ側では受信した情報をディスプレイ画面に表示したり、音声情報として出力したりする。その場合、表示された情報等がユーザに認知されたかどうかを、その情報の送信側で知ることはできない。
このような広告情報のうち、タイムサービス等の時間制限がある情報については、その時間帯よりも前に通知することが望ましく、ユーザが認識していない場合はその情報を再度通知して認識させることが望ましい。しかしながら、上述したように情報等がユーザに認知されたかどうかを、その情報の送信側で知ることはできない。
In general, when various information such as advertisement information is transmitted by Push-type transmission or the like, the user side that has received the information displays the received information on a display screen or outputs it as audio information. In that case, it is impossible for the transmission side of the information to know whether or not the displayed information is recognized by the user.
Among such advertising information, it is desirable to notify information that has a time limit such as a time service before the time zone, and if the user does not recognize it, notify the information again to be recognized. It is desirable. However, as described above, it is impossible for the information transmission side to know whether information or the like has been recognized by the user.
ところで、現在、パーソナルコンピュータ(以下、PCと略称する)、PDA(Personal Digital Assistance)や携帯電話機のような携帯端末、テレビ、ラジオ、カーナビゲーションシステムのような様々な情報通知装置が利用されている。このような中で、情報の種類、ユーザの行動、周囲の状況などに基づいて情報通知を制御する方法が多数提案されている。 By the way, various information notification devices such as personal computers (hereinafter abbreviated as PCs), PDAs (Personal Digital Assistance) and portable terminals such as cellular phones, televisions, radios, and car navigation systems are currently used. . Under such circumstances, many methods for controlling information notification based on the type of information, user behavior, surrounding conditions, and the like have been proposed.
例えば、ある情報通知装置では、情報に優先度を付加する手段やユーザの興味に合わせた重要度を判定する手段を有し、情報を表示する順序や個々の情報の詳細度を決定して、情報を提示する(例えば、特許文献1参照)。この情報通知装置はネットワークからの収集情報のタイミングを制御する手段を有する。
また、他の情報通知装置は、様々な情報源からユーザ状況を獲得し、情報量を調整し、ユーザの行動に合わせてタイミング良く提示する手段を有する。その他、大量の情報から適切な情報を取得する技術として、ユーザ嗜好と一致した情報をサーバから送りつけるPush型情報通知技術や、送られてきた情報の中からユーザ嗜好と一致した情報を選択・提示する情報フィルタリング技術、ユーザの嗜好に合わせてネットワークから情報を収集するエージェント技術などがある。
For example, a certain information notification device has a means for adding priority to information and a means for determining importance according to the user's interest, and determines the order of displaying information and the detail level of individual information, Information is presented (see, for example, Patent Document 1). This information notification device has means for controlling the timing of collected information from the network.
Another information notification device has means for acquiring user situations from various information sources, adjusting the amount of information, and presenting the information in a timely manner according to the user's behavior. In addition, as a technique for acquiring appropriate information from a large amount of information, a Push type information notification technique that sends information that matches user preferences from the server, or information that matches user preferences is selected from the sent information. There are information filtering technology to be presented, agent technology to collect information from the network according to user's preference, and the like.
一方、市販されている電子メールソフトウェアでは、受信ユーザが参照していない電子メールについては、受信ユーザが識別しやすいような表示をする工夫がされ、まだ開封していないメールについては、送信者に開封メッセージを送付しない、といった制御をするものも存在する。
しかし、上記従来技術にかかる情報通知装置は、以下に示すような問題点があった。すなわち、上記従来技術にかかる情報通知装置は、情報通知時に適応的に通知制御するものであり、通知した情報がユーザに認知されたかどうかについては考慮していない。
また、上記メールソフトウェアは、ソフトウェアに対する明示的なユーザインタラクションに応じて制御するものである。したがって、通知装置に対する明示的なユーザインタラクションが前提となっており、例えば、流れながら、あるいは切り替わりながら画面上に一方的に表示されている情報に対しては、ユーザの明示的なインタラクションが無いため、ユーザが受信したかどうか不明である。そして、受信しなかった情報は二度と表示されないため、ユーザは本情報を、認知することは将来的にできなくなり、ユーザの不利益、あるいは情報通知者の不利益をもたらす。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的はユーザの情報認知度に応じて情報の再通知を可能とする情報再通知システム、端末装置、情報再通知方法を提供することである。
However, the information notification device according to the above prior art has the following problems. That is, the information notification device according to the above-described conventional technique adaptively controls notification at the time of information notification, and does not consider whether the notified information is recognized by the user.
The mail software is controlled according to explicit user interaction with the software. Therefore, it is assumed that there is an explicit user interaction with the notification device. For example, there is no explicit user interaction with information that is unilaterally displayed on the screen while flowing or switching. Whether the user has received is unknown. Since the information that has not been received is never displayed again, the user will not be able to recognize this information in the future, resulting in a disadvantage for the user or a disadvantage for the information notifier.
The present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and an object of the present invention is to provide an information re-notification system, a terminal device, and an information It is to provide a notification method.
本発明の請求項1による情報再通知システムは、ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知システムであって、前記ユーザが前記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定手段(例えば、図1中の情報認知度推定部126に対応)と、前記情報認知度推定手段の推定結果に基づいて前記通知済情報を再度通知するか判定する判定手段(例えば、図1中の再通知決定部124に対応)とを含み、前記判定手段の判定結果に応じて前記通知済情報を再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知が可能になる。
The information re-notification system according to claim 1 of the present invention is an information re-notification system for re-notifying notified information which is information notified to a user, and the degree to which the user perceives and recognizes the content of the notified information. Information recognition degree estimation means for estimating information recognition degree indicating the information recognition degree (for example, corresponding to the information recognition
本発明の請求項2による情報再通知システムは、請求項1において、前記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得手段(例えば、図1中の環境ユーザ状態管理部160に対応)を更に含み、前記情報認知度推定手段は前記環境状態取得手段により取得した前記ユーザの環境状態に基づいて前記情報認知度を推定することを特徴とする。このように構成すれば、情報をユーザへ通知した後、通知の際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。特に、ユーザ要求に起因しないPush型情報通知において、ユーザに確実に情報を伝えることができる。
An information re-notification system according to claim 2 of the present invention further includes, in claim 1, environmental status acquisition means for acquiring the environmental status of the user (for example, corresponding to the environmental user
本発明の請求項3による情報再通知システムは、請求項1又は2において、前記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積手段(例えば、図1中の通知済情報蓄積部132に対応)を更に含み、前記判定手段の判定結果が再度通知すべき旨である場合、前記通知済情報蓄積手段に蓄積されている前記通知済情報を、再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、一旦通知した情報をそのまま蓄積するので、情報を容易に再通知できる。
An information re-notification system according to claim 3 of the present invention is the information re-notification system according to claim 1 or 2, further comprising notified information storage means for storing the notified information (for example, corresponding to the notified
本発明の請求項4による情報再通知システムは、請求項1から請求項3までのいずれか1項において、前記情報認知度推定手段の推定結果に基づいて推定され、かつ、前記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出手段(例えば、図1中の再通知決定部124に対応)を更に含み、
前記判定手段は、前記期待認知情報量算出手段により算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。期待認知情報量に応じて再度通知するか判定することにより、情報をより適切に再通知できる。
An information re-notification system according to a fourth aspect of the present invention is the information re-notification system according to any one of the first to third aspects, wherein the information re-notification system is estimated based on the estimation result of the information recognition degree estimating means and An expected recognition information amount calculation means (for example, corresponding to the
The determination means determines whether to notify the notified information again according to the expected recognition information amount calculated by the expected recognition information amount calculation means. Information can be re-notified more appropriately by determining whether to notify again according to the expected recognition information amount.
本発明の請求項5による情報再通知システムは、請求項4において、前記期待認知情報量算出手段によって算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積手段(例えば、図1中の期待情報量認知量蓄積部128に対応)を更に含み、
前記判定手段は、前記期待認知情報量算出手段によって新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積手段に蓄積されている過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。過去の再通知判定時に算出した期待情報認知量を再度利用することにより、複数回提示された同一の情報についての期待情報認知量を加算することができ、これによりそれぞれの通知量が少ない場合でも、情報が認知された可能性が高いものとして、より正確な再通知判定が実現できる。
An information re-notification system according to claim 5 of the present invention is the information re-notification system according to claim 4, wherein the expected cognitive information amount storage means for storing the expected cognitive information amount calculated by the expected cognitive information amount calculation means (e.g. Corresponding to the information amount accumulating amount storage unit 128),
The determination means determines the notified information according to the expected recognition information amount newly calculated by the expected recognition information amount calculation means and the past expected recognition information amount stored in the expected recognition information amount storage means. It is characterized by determining whether to notify again. By reusing the expected information recognition amount calculated at the time of past re-notification determination, it is possible to add the expected information recognition amount for the same information presented multiple times, so even if each notification amount is small More accurate re-notification determination can be realized on the assumption that information is likely to be recognized.
本発明の請求項6による情報再通知システムは、請求項1から請求項5までのいずれか1項において、前記判定手段は、前記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。このように構成すれば、情報の重要度に応じて、再通知の可能性を調整でき、重要な情報は確実に再通知し、ユーザに認知させることができる。 The information re-notification system according to claim 6 of the present invention is the information re-notification system according to any one of claims 1 to 5, wherein the determination unit retransmits the notified information according to the importance of the notified information. It is characterized by determining whether to notify. If comprised in this way, according to the importance of information, the possibility of a re-notification can be adjusted, important information can be re-notified reliably, and a user can be recognized.
本発明の請求項7による端末装置は、自装置においてユーザに提示した情報である通知済情報に関する情報を出力する手段(例えば、図1中の情報提示管理部204に対応)を含むことを特徴とする。ユーザに提示した通知済情報に関する情報をユーザ端末から出力することにより、その情報を利用して情報を適切に再通知することができる。
本発明の請求項8による端末装置は、請求項7において、自装置のユーザの状態に関するユーザ状態情報を取得して出力する手段(例えば、図1中の状態情報用データ収集部206aに対応)を更に含むことを特徴とする。ユーザ状態情報を出力し、これを利用することにより、情報を通知した際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。
The terminal device according to claim 7 of the present invention includes means (for example, corresponding to the information
The terminal device according to claim 8 of the present invention is the terminal device according to claim 7, which obtains and outputs user status information relating to the status of the user of the device (for example, corresponding to the status information
本発明の請求項9による情報再通知方法は、ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知方法であって、前記ユーザが前記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定ステップと、前記情報認知度推定ステップによる推定結果に基づいて前記通知済情報を再度通知するか判定する判定ステップとを含み、前記判定ステップによる判定結果に応じて前記通知済情報を再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知が可能になる。 The information re-notification method according to claim 9 of the present invention is an information re-notification method for re-notifying notified information which is information notified to the user, and the degree to which the user perceives and recognizes the content of the notified information. An information recognition degree estimation step for estimating the information recognition degree, and a determination step for determining whether to notify the notified information again based on an estimation result obtained by the information recognition degree estimation step. In response, the notified information is notified again. If comprised in this way, re-notification of information will become possible according to a user's information recognition degree.
本発明の請求項10による情報再通知方法は、請求項9において、前記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得ステップを更に含み、前記情報認知度推定ステップにおいては前記環境状態取得ステップにおいて取得した前記ユーザの環境状態に基づいて前記情報認知度を推定することを特徴とする。このように構成すれば、情報をユーザへ通知した後、通知の際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。特に、ユーザ要求に起因しないPush型情報通知において、ユーザに確実に情報を伝えることができる。
The information re-notification method according to
本発明の請求項11による情報再通知方法は、請求項9又は10において、
前記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積ステップを更に含み、前記判定ステップによる判定結果が再度通知すべき旨である場合、前記通知済情報蓄積ステップにおいて蓄積された前記通知済情報を、再度通知することを特徴とする。このように構成すれば、一旦通知した情報をそのまま蓄積するので、情報を容易に再通知できる。
The information re-notification method according to claim 11 of the present invention is the information re-notification method according to
A notification information accumulation step for accumulating the notification information; and when the determination result in the determination step is to notify again, the notification information accumulated in the notification information accumulation step is notified again. It is characterized by doing. If configured in this way, once notified information is stored as it is, information can be re-notified easily.
本発明の請求項12による情報再通知方法は、請求項9から請求項11までのいずれか1項において、
前記情報認知度推定ステップにおける推定結果に基づいて推定され、前記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出ステップを更に含み、
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。期待認知情報量に応じて再度通知するか判定することにより、情報をより適切に再通知できる。
An information re-notification method according to claim 12 of the present invention is any one of claims 9 to 11,
An expected recognition information amount calculating step of calculating an expected recognition information amount that is an amount estimated based on the estimation result in the information recognition degree estimation step and recognized for the notified information;
In the determination step, it is determined whether to notify the notified information again according to the expected recognition information amount calculated in the expected recognition information amount calculation step. Information can be re-notified more appropriately by determining whether to notify again according to the expected recognition information amount.
本発明の請求項13による情報再通知方法は、請求項12において、前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積ステップを更に含み、
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積ステップにおいて蓄積した過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。過去の再通知判定時に算出した期待情報認知量を再度利用することにより、複数回提示された同一の情報についての期待情報認知量を加算することができ、これによりそれぞれの通知量が少ない場合でも、情報が認知された可能性が高いものとして、より正確な再通知判定が実現できる。
An information re-notification method according to claim 13 of the present invention further includes an expected recognition information amount accumulation step of accumulating the expected recognition information amount calculated in the expected recognition information amount calculation step in claim 12,
In the determination step, the notified information is again determined according to the expected recognition information amount newly calculated in the expected recognition information amount calculation step and the past expected recognition information amount accumulated in the expected recognition information amount accumulation step. It is characterized by determining whether to notify. By reusing the expected information recognition amount calculated at the time of past re-notification determination, it is possible to add the expected information recognition amount for the same information presented multiple times, so even if each notification amount is small More accurate re-notification determination can be realized on the assumption that information is likely to be recognized.
本発明の請求項14による情報再通知方法は、請求項9から請求項13までのいずれか1項において、前記判定ステップにおいては、前記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする。このように構成すれば、情報の重要度に応じて、再通知の可能性を調整でき、重要な情報は確実に再通知し、ユーザに認知させることができる。 The information re-notification method according to claim 14 of the present invention is the information re-notification method according to any one of claims 9 to 13, wherein in the determination step, the notified information is changed according to the importance of the notified information. It is characterized by determining whether to notify again. If comprised in this way, according to the importance of information, the possibility of a re-notification can be adjusted, important information can be re-notified reliably, and a user can be recognized.
要するに本発明では、情報再通知を実行する上で、ユーザによる情報認知度というユーザの状態を考慮して再通知を行うかどうか判定し、再通知制御している。具体的には、様々な情報表示端末が散在する実世界で生活するユーザや、情報表示端末を所持しているユーザに対して、明確なユーザリアクションを必要とせずに、ユーザによる情報の受信状態を推定し、受信したかどうかを判定し、受信していないと判定した場合には、再度通知する。ここで、「情報認知度」とは、ユーザが情報の内容を知覚し、認識する度合いを指す。この要素は、人間の情報処理過程の中で比較的低位の要素であり、情報の内容への依存度は小さい。これにより、従来のユーザ主導(要求)型による情報通知では発生しなかった、ProactiveなPush型情報通知において、なんらかの状態により受信に失敗した情報を検知し、ユーザに再度通知することで、情報の受信ロスを回避することが可能となる。 In short, in the present invention, in performing information re-notification, it is determined whether re-notification is performed in consideration of the user's state of information recognition by the user, and re-notification control is performed. Specifically, for users living in the real world where various information display terminals are scattered, or for users who have information display terminals, the state of receiving information by the user without requiring a clear user reaction It is estimated whether it has been received, and if it is determined that it has not been received, it is notified again. Here, the “information recognition degree” indicates the degree to which the user perceives and recognizes the content of information. This element is a relatively low-level element in the human information processing process, and is less dependent on the information content. As a result, in Proactive Push type information notification that did not occur in the conventional user-driven (request) type information notification, information that has failed to be received due to some state is detected and notified to the user again. Reception loss can be avoided.
具体的には、情報が通知された際のユーザ状態、例えば、情報表示端末上のユーザ注視状態、情報端末上のタスク、ユーザのタスク習熟度、ユーザ動作状態、情報内容(情報緊急度、情報量)、情報認知速度、および、通知後の状態変化、アプリケーション変化等などを考慮して、ユーザによる情報受信状態を推定する。また、本発明にかかる端末装置であるユーザ端末は、情報を提示可能な任意の情報通知装置、例えば表示型装置を含む。例えば、デスクトップ型PCやテレビ、電子看板、情報ウインドウ、ノート型PC、PDA、ハンドヘルド端末、携帯電話機、腕時計、将来のノート式ディスプレイなどが情報通知装置として含まれる。 Specifically, the user status when the information is notified, for example, the user gaze status on the information display terminal, the task on the information terminal, the user task proficiency level, the user operation status, the information content (information urgency level, information Amount), information recognition speed, state change after notification, application change, and the like are estimated, and the information reception state by the user is estimated. Moreover, the user terminal which is a terminal device concerning this invention contains the arbitrary information notification apparatuses which can show information, for example, a display type apparatus. For example, a desktop PC, a television, an electronic signboard, an information window, a notebook PC, a PDA, a handheld terminal, a mobile phone, a wristwatch, a future notebook display, and the like are included as the information notification device.
以上説明したように本発明は、ユーザの情報認知度を推定し、この推定結果に基づいて通知済情報を再度通知するか判定することにより、情報を受信したという明示的なユーザリアクションを必ずしも利用する必要がなく、情報を受信したかどうかを推定し、受信していないと判定された場合には通知済情報を再度通知することで、ユーザが情報を認知する可能性を高めることができると共に、ロスした情報を補うことができるという効果がある。 As described above, the present invention does not necessarily use an explicit user reaction that information has been received by estimating whether the user is aware of information and determining whether to notify the notified information again based on the estimation result. It is possible to increase the possibility of the user recognizing the information by estimating whether or not the information is received and notifying the notified information again when it is determined that the information is not received. There is an effect that lost information can be compensated.
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図において、同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
(情報再通知システムの構成)
図1は、本実施形態による情報再通知システムの構成例を示すブロック図である。同図において、本実施形態による情報再通知システム10は、再通知を制御する通知制御サーバ100と、ユーザが通知情報を受信・参照するユーザ端末200と、通知情報をユーザに送信する情報提供者300とを含んで構成されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that, in each drawing referred to in the following description, the same reference numerals are used for components having the same function, and repeated description is omitted.
(Configuration of information re-notification system)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an information re-notification system according to the present embodiment. In the figure, an
(通知制御サーバの構成)
通知制御サーバ100は、情報再通知に関するユーザ状態を推定して再通知を行うか判定し、判定結果に応じて再通知依頼を行う再通知制御部120と、再通知制御部120と接続され通知制御を行うサーバ側通知制御部140と、再通知制御部120に接続しユーザ状態を取得・管理する環境ユーザ状態管理部160とを含んで構成されている。
通知制御サーバ100内の再通知制御部120は、ユーザの状態を推定して情報の再通知を行うか否かの判定を行う再通知判定部122と、再通知判定部122の再通知判定結果情報S101に基づいて通知済情報を再通知する通知情報再蓄積依頼S102を送信する再通知依頼部130と、情報通知依頼S103を蓄積しておく通知済情報蓄積部132とを含んで構成されている。
(Notification control server configuration)
The notification control server 100 estimates whether or not to perform re-notification by estimating a user state related to information re-notification, and is connected to the re-notification control unit 120 that makes a re-notification request according to the determination result, and is connected to the re-notification control unit 120 for notification. A server-side
The re-notification control unit 120 in the notification control server 100 includes a re-notification determination unit 122 that determines whether to re-notify information by estimating a user state, and a re-notification determination result of the re-notification determination unit 122. It is configured to include a
(再通知判定部)
再通知判定部122は、再通知を行うか否かの判定を行う再通知決定部124と、ユーザの状態を推定する情報認知度推定部126と、期待情報認知量を蓄積しておく期待情報認知量蓄積部128とを含んで構成されている。
(再通知決定部)
再通知判定部122内の再通知決定部124は、ユーザ端末200から入力される提示制御情報S104に応じて、情報認知度推定依頼S105を情報認知度推定部126に出力する。ここで、提示制御情報S104は、通知制御サーバ100から送信されてユーザに提示された通知情報(すなわち通知済情報)の識別子、および、通知済情報がユーザに通知された時刻を示す時刻情報等から構成されている。また、情報認知度推定依頼S105には、通知済情報の識別子、および、通知済情報がユーザに通知された時刻(すなわち提示時刻)情報等から構成されている。そして、再通知決定部124は、情報認知度推定部126から返却された情報認知度情報S106に基づいて、期待情報認知量を算出する。期待情報認知量は、通知済情報がユーザにより認知されたと推定される情報量である。この期待情報認知量については後述する。
(Re-notification determination unit)
The re-notification determination unit 122 includes a
(Re-notification determination unit)
The
さらに、再通知決定部124は、通知済情報蓄積部132に通知済情報長取得依頼S107を出力し、通知済情報の識別子に相当する情報の情報長および関連するメタ情報からなる応答S108を取得する。また、再通知決定部124は、期待情報認知量蓄積部128に、過去に通知した際の期待情報認知量(以下、前期待情報認知量と呼ぶ)を取得するための前期待情報認知量取得依頼S109を出力し、それに対する前期待情報認知量取得依頼応答S110に含まれている、通知済情報の識別子に相当する情報の前期待情報認知量を取得する。
Further, the
そして、再通知決定部124は、先に計算した期待情報認知量と、過去の前期待情報認知量を考慮した期待情報認知量と、通知済情報の情報長および通知済情報のメタ情報(重要度情報等)とを比較する。これらを比較することで、再通知決定部124は、再通知を行うかどうかを判定し、再通知判定結果情報S101を再通知依頼部130に出力する。再通知判定結果情報S101は、再通知する場合は“1”、再通知しない場合は“0”を示す再度通知を決定する判定情報と、通知済情報の識別子とから構成される。詳細については後述する。
The
さらに、再通知決定部124は、上記の判定後、期待情報認知量蓄積削除依頼S111を期待情報認知量蓄積部128に出力する。再通知する場合は、この期待情報認知量蓄積削除依頼S111には、新たに計算された期待情報認知量と通知済情報の識別子とが含まれる。一方、再通知しない場合は、通知済情報の識別子および“0”の値を有する期待情報認知量とが期待情報認知量蓄積削除依頼S111に含まれる。
Further, the
(情報認知度推定部)
再通知判定部122内の情報認知度推定部126では、情報認知度情報S106とこの情報認知度情報S106に関連する複数の観測可能要素情報とから構成されるベイジアンネットワークにより管理する。ベイジアンネットワークは、複数の確率変数間の定性的な依存関係をグラフ構造により表現し、個々の変数間の定量的な関係を条件付き確率で表したモデルである。ベイジアンネットワークおよびそれを構成する観測可能要素情報については後述する。
(Information recognition estimation unit)
The information recognition
情報認知度推定部126は、再通知決定部124から入力される情報認知度推定依頼に応じて情報認知度情報を推定し、情報認知度を再通知決定部124へ返却する。情報認知度の推定にあたり、情報認知度推定部126は、環境ユーザ状態情報取得依頼S119を環境ユーザ状態管理部160へ出力する。環境ユーザ状態情報取得依頼S119は、取得する対象の観測可能要素情報の識別子と、通知済情報が提示された提示時刻情報とを含んでいる。一方、環境ユーザ状態情報取得依頼S119の返り値として、環境ユーザ状態情報S120が環境ユーザ状態管理部160から情報認知度推定部126に入力され、上記ベイジアンネットワークの推定方法により、情報認知度情報を推定する。
The information recognition
(期待情報認知量蓄積部)
再通知判定部122内の期待情報認知量蓄積部128は、再通知決定部124から前期待情報認知量取得依頼を入力し、本依頼に含まれる通知済情報の識別子に相当する期待情報認知量が内部に蓄積されているかどうかを検索する。蓄積されている場合には、期待情報認知量情報を前期待情報認知量情報の再通知決定部124へ返却し、蓄積されていない場合には“0”を返却する。
(Expectation information recognition amount accumulation part)
The expected information recognition
一方、期待情報認知量蓄積部128には、再通知決定部124における再通知判定の後、期待情報認知量蓄積削除依頼S111が入力される。上述したように、再通知する場合、期待情報認知量蓄積削除依頼S111には、通知済情報の識別子とともに、判定のために計算した期待情報認知量が含まれており、これらを期待情報認知量蓄積部128に蓄積する。また再通知しない場合、期待情報認知量蓄積削除依頼S111には、通知済情報の識別子と“0”の期待情報認知量とが含まれており、通知済情報の識別子を元にして、既に期待情報認知量情報が期待情報認知量蓄積部128に蓄積されているかを検索する。そして、期待情報認知量蓄積部128に蓄積されている場合には、その期待情報認知量情報を削除する。
On the other hand, after the re-notification determination by the
再通知依頼部130は、再通知決定部124から入力される再通知判定結果情報が“1”の場合には、通知済情報取得削除依頼S112を通知済情報蓄積部132へ出力する。通知済情報取得削除依頼S112には、取得か削除かを示すフラグ情報(この場合は“1”)と通知済情報の識別子とが含まれている。そして、通知済情報の識別子に相当する通知済情報S113が、通知済情報蓄積部132から再通知依頼部130に入力されると、再通知依頼部130はサーバ側通知制御部140に通知情報再蓄積依頼S102を出力する。この通知情報再蓄積依頼S102には、通知済情報が含まれている。一方、再通知決定部124から入力される再通知判定結果情報が“0”の場合には、通知済情報蓄積部132に通知済情報取得削除依頼を同様に出力する。通知済情報消去依頼情報は、取得か削除かを示すフラグ情報(この場合は“0”)と再通知しない通知済情報の識別子を含む。
When the re-notification determination result information input from the
サーバ側通知制御部140内のサーバ側通知実行部144が情報通知依頼S103をユーザ端末200に出力すると、通知済情報蓄積依頼S114がサーバ側通知実行部144から通知済情報蓄積部132に入力される。通知済情報蓄積部132に入力される通知済情報蓄積依頼S114には、通知済情報及びその識別子と、通知済情報の情報長とが含まれている。通知済情報蓄積部132は、通知済情報蓄積依頼S114が入力されると、通知済情報、通知済情報の識別子、通知済情報の情報長、及び、そのメタ情報を蓄積・管理する。一方、通知済情報蓄積部132には、再通知決定部124からの通知済情報長取得依頼S107が入力され、通知済情報の情報長及びそのメタ情報を応答S108として返却する。
When the server-side
また、通知済情報蓄積部132には、再通知依頼部130からの通知済情報取得削除依頼S112が入力される。通知済情報蓄積部132は、通知済情報取得削除依頼S112に含まれる、取得か削除かを示すフラグ情報が“1”の場合には、その依頼S112に含まれる、通知済情報の識別子に対応する通知済情報S113を返却する。一方、取得か削除かを示すフラグ情報が“0”の場合には、その依頼S112に含まれる、通知済情報の識別子に対応する通知済情報を内部から削除する。
In addition, the notified
(環境ユーザ状態管理部)
環境ユーザ状態管理部160は、ユーザ端末200に設けられている状態情報用データ収集部206aやユーザ端末200以外に設けられている状態情報用データ収集部206bから収集情報S115a、S115bを取得する。この収集情報S115a、S115bには、センス情報、例えばセンサの出力であるセンサ情報や、インタラクション情報が含まれている。収集情報S115a、S115bを受信した環境ユーザ状態管理部160は、それらの情報を変換したり解釈したりすることで、情報認知度推定部126で使用される要素情報を生成する。例えば、環境ユーザ状態管理部160は、受信したセンス情報に対して前処理や正規化処理、特徴抽出処理、そしてクラスタリングなどの識別処理を行う。また環境ユーザ状態管理部160は、センサ情報を処理することにより環境状態情報を作成し、インタラクション情報を処理することによりユーザ情報を作成し、環境ユーザ状態情報を作成する。
(Environmental User Status Management Department)
The environment user
(サーバ側通知制御部)
サーバ側通知制御部140は、情報提供者300からの通知情報依頼情報を受信し蓄積する通知候補情報蓄積部142と、通知候補情報蓄積部142に存在する通知候補情報をユーザ端末200内のユーザ側通知実行部202に出力するサーバ側通知実行部144とを含んで構成されている。
(通知候補情報蓄積部)
通知候補情報蓄積部142は、情報提供者300からの通知依頼S116を受信する。この通知依頼S116には、ユーザ端末200に通知すべき通知情報をはじめ、情報量、有効時間までの残り時間、送信者情報による重み付け情報等のメタ情報も付与される。通知候補情報蓄積部142は、各通知情報に、識別子をそれぞれ付与し、蓄積する。受信した通知情報の蓄積順序としては、受信順序、有効時間までの残り時間、ユーザプリファレンスによる重み付け、送信者情報による重み付け、等が利用できる。
(Server-side notification control unit)
The server-side
(Notification candidate information storage unit)
The notification candidate
通知依頼S116の受信方法には、電子メール、電子ニュース、メールマガジン等による受信、ページャサービスによる配信、ラジオの文字放送、WWWコンテンツ、インスタントメッセージ(IM)による受信が含まれる。また、ユーザ自身が登録したスケジューラ、To−Doリストなども通知情報に含まれる。また情報の種類としては、ニュース(例えば政治、経済、社会、文化、スポーツ、天気)、映画情報、グルメ情報、交通情報、テレビ番組、株式情報、天候、運勢、イベント情報、学習情報(英単語暗記サービス)、知人からの電子メール、会社からの連絡、災害などの緊急連絡、広告、献立サービス、忘れ物サービス、落し物サービス、健康促進情報、終電情報などが挙げられる。 The reception method of the notification request S116 includes reception by e-mail, electronic news, mail magazine, etc., distribution by a pager service, radio text broadcasting, WWW content, and reception by instant message (IM). The notification information also includes a scheduler, a To-Do list, and the like registered by the user. The types of information include news (eg politics, economy, society, culture, sports, weather), movie information, gourmet information, traffic information, TV programs, stock information, weather, fortune, event information, learning information (English words Memorization service), e-mail from acquaintances, contact from company, emergency contact such as disaster, advertisement, menu service, lost item service, lost item service, health promotion information, last train information.
通知候補情報蓄積部142は、再通知依頼部130からの通知情報再蓄積依頼S102を受信すると、その依頼された情報を蓄積する。さらに、通知候補情報蓄積部142は、サーバ側通知実行部144からの蓄積通知候補情報取得依頼S117を入力すると、その応答S118として通知候補情報等を出力する。
このような構成からなる通知候補情報蓄積部142は、情報提供者300から受け取った通知依頼S116の内容を蓄積し、管理する。その蓄積時には、通知依頼に含まれる通知情報にそれぞれユニークな識別子を付与し、各情報受信した順序に基づいて待ち通知情報バッファに通知候補情報を蓄積する。また通知候補情報の内容、例えば、重要度、緊急度、送信者に基づいて順序を決定し蓄積することも可能である。また、通知候補情報蓄積部142は、サーバ側通知実行部144からの問い合わせである蓄積通知候補情報取得依頼S117に応じて、蓄積されている通知候補情報、情報数、を返答する。
Upon receiving the notification information re-accumulation request S102 from the
The notification candidate
(サーバ側通知実行部)
サーバ側通知実行部144は、通知候補情報蓄積部142に蓄積通知候補情報取得依頼S117を出力し、応答S118として通知候補情報を取得する。そして、サーバ側通知実行部144は、通知候補情報を情報通知依頼S103として、ユーザ端末200内のユーザ側通知実行部202に送出する。また、サーバ側通知実行部144は、通知済情報蓄積依頼S114を通知済情報蓄積部132へ送出する。通知済情報蓄積依頼S114には、通知済情報、その識別子の他に、情報提供者300より受信した情報長、有効時間までの残り時間、送信者情報による重み付け情報等のメタ情報が含まれている。
(Server-side notification execution unit)
The server-side
このような構成からなるサーバ側通知実行部144は、通知すべき候補情報が通知候補情報蓄積部142に存在するか(蓄積されているか)否かを判定し、通知候補情報が存在する場合にはそれをユーザ端末200に通知する。ここで、サーバ側通知実行部144は、情報が通知候補情報蓄積部142の待ち通知情報バッファに登録された順番に基づいて、通知候補情報を情報通知依頼S103に含め、ユーザ端末200内のユーザ側通知実行部202へ送出する。
さらに、サーバ側通知実行部144は、情報通知依頼S103に含まれている通知候補情報を、通知済情報として通知済情報蓄積依頼S114に含めて、通知済情報蓄積部132に送る。通知済情報蓄積部132は、サーバ側通知実行部144から取得した通知済情報を、内部に蓄積する。
The server-side
Further, the server-side
(ユーザ端末)
ユーザ端末200は、サーバ側通知実行部144より情報通知依頼S103を受け取り、通知候補情報をユーザに提示するユーザ側通知実行部202と、提示制御情報S104を再通知決定部124に送信する情報提示管理部204と、環境ユーザ状態管理部160において環境ユーザ状態情報を作成するために使用する情報を収集して送信する状態情報用データ収集部206aとを含んで構成されている。
(User terminal)
The user terminal 200 receives the information notification request S103 from the server-side
ユーザ側通知実行部202は、サーバ側通知実行部144からの情報通知依頼S103を受け取ると、情報通知依頼S103に含まれている通知候補情報を、自端末のユーザである情報受信者400に提示するため、ユーザ端末200から外部へ出力する。この場合、例えば、テキストや画像情報等の視覚情報はユーザ端末上のディスプレイにより、音声情報等の聴覚情報はスピーカにより、知覚情報は知覚インタフェースを有するデバイス(例えば、バイブレータ等)により、提示される。
Upon receiving the information notification request S103 from the server-side
そして、ユーザ側通知実行部202は、通知候補情報を情報受信者400に提示するのと同時に、提示イベント情報S121を情報提示管理部204へ出力する。提示イベント情報S121には、通知情報の識別子および提示時刻情報が含まれている。
情報提示管理部204は、ユーザ側通知実行部202からの通知イベント情報に基づき、通知情報の提示後あるいは提示が終了した後、提示制御情報を再通知決定部124へ出力する。ここで、提示制御情報S104には、提示開始(“1”)または提示終了(“0”)を示すフラグ情報、通知済情報の識別子、および、通知済情報の提示開始または提示終了時刻を示す時刻情報が含まれている。なお、時刻情報は、ユーザ端末200において用いられているOS(Operating System)から取得することで獲得する。
Then, the user-side
Based on the notification event information from the user side
以上のような構成からなるユーザ端末200の動作について説明する。
ユーザ端末200内のユーザ側通知実行部202は、サーバ側通知実行部144より受信した情報通知依頼を用いて、実際に情報端末外部出力器に情報を提示する。ユーザ端末は通知情報を表示することが可能なユーザインタフェース能力を有しており、表示位置・大きさ、テキスト提示方法、および情報の更新頻度(速度)を制御する。ユーザインタフェースは、情報通知におけるタイミングや表現方法をユーザにより調節可能である。さらに、ユーザインタフェースは、情報受信者すなわちユーザからのインタラクションを受け付けることが可能である。例えば、ユーザ端末200は、図2(a)に示されているように画面全体に情報を表示することや、同図(b)に示されているように画面下部に情報を表示することが可能である。
The operation of the user terminal 200 configured as above will be described.
The user side
ユーザ端末200には、上下左右にスクロールさせる等、表示位置や大きさを変更可能なボタンや、表示更新頻度(速度)を変更可能なボタン、表示自体を停止するボタンなどが設けられており、ユーザの好みに応じた表示が可能である。また、情報自体をクリックして指定することでリンク情報へのアクセスも可能である。
状態情報用データ収集部206a、206bは、加速度センサ、振動センサ、マイクロフォン、カメラなどの各種のセンサや、コンピュータ、携帯電話などの端末などの、ユーザや環境の状態を示す情報を獲得・出力する機能を有するもの全てを指す。さらに、情報提示管理部204上の、表示速度調整操作、表示サイズ調整操作に加え、プライマリタスク実行速度も含まれ、このタスク実行速度を測定する。また同時に、各種アプリケーション開始までのボタン操作の速度、メール編集時の文字入力速度や、Web参照時のブラウジングの速度などを測定し、非明示的なフィードバック情報、例えば情報通知時に既にユーザが行っていた情報表示端末上のタスク速度の変化を取得する。
The user terminal 200 is provided with buttons that can change the display position and size, such as scrolling up and down, left and right, buttons that can change the display update frequency (speed), buttons that stop the display itself, and the like. The display according to the user's preference is possible. It is also possible to access link information by clicking and specifying the information itself.
The state information
(状態情報用データ収集部)
ユーザ端末200に設けられている状態情報用データ収集部206aは、環境ユーザ状態管理部160で環境ユーザ状態情報を作成するために使用する情報を周期的、あるいはイベントに応じて収集し、収集情報S115aとして環境ユーザ状態管理部160へ出力する。この収集情報S115aにはそれぞれ時刻情報が付与される。
また、状態情報用データ収集部206bは、ユーザ端末200以外に設けられている。例えば、ユーザである情報受信者400がユーザ端末200とは別に装着しているセンサや、ユーザが居る場所周辺の壁等に設けられているセンサが、状態情報用データ収集部206bに該当する。
(Data collection unit for status information)
The status information
Further, the status information
つまり、状態情報用データ収集部206aによる収集情報S115a及び状態情報用データ収集部206bによる収集情報S115bには、ユーザの使用する情報表示端末や環境に埋め込まれたデバイスなどの全てのデバイスから出力される情報が含まれる。例えば、ユーザの情報表示端末上のインタラクション情報や、ユーザ端末200に装着された加速度センサのセンス情報などが収集情報S115a及びS115bに含まれる。
That is, the collected information S115a by the status information
(再通知制御システムの動作)
続いて、本実施形態にかかる再通知制御システムの動作について図3を参照して説明する。同図は、図1中の情報再通知システム10において再通知を行う手順を示すシーケンス図である。
同図において、ユーザ端末200で収集可能な、情報受信者400によるインタラクション情報、アプリケーション状態情報、OS情報は、常に状態情報用データ収集部206aで周期的に収集される。この周期的に収集された情報は、収集情報S115aとして時刻情報とともに環境ユーザ状態管理部160に通知されている。同様に、ユーザ端末に装着されたセンサからの情報は図示せぬ状態情報用データ収集部206bで収集され、収集情報S115bとして時刻情報とともに環境ユーザ状態管理部160に通知されている。
(Operation of re-notification control system)
Next, the operation of the re-notification control system according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a sequence diagram showing a procedure for performing re-notification in the
In the figure, interaction information, application state information, and OS information that can be collected by the user terminal 200 by the
まず、情報提供者300は、通知依頼S116をサーバ側通知制御部140内の通知候補情報蓄積部142へ送出する。ここで通知依頼S116には、通知情報の内容(すなわち、通知情報コンテンツ)が含まれている。さらに、通知依頼S116には、通知情報に関するメタ情報、例えば、情報長、重要度、有効時間、が含まれていても良い。
通知候補情報蓄積部142がこの通知依頼S116を受け取ると、通知依頼S116に含まれる通知情報にユニークな識別子を付与し、通知候補情報として蓄積する。その後、蓄積通知候補情報取得依頼S117がサーバ側通知実行部144から通知候補情報蓄積部142に入力されると、その応答S118として通知候補情報がサーバ側通知実行部144に入力される。
First, the
When the notification candidate
サーバ側通知制御部140内のサーバ側通知実行部144は、同サーバ側通知制御部140内の通知候補情報蓄積部142内の通知候補情報を情報通知依頼S103としてユーザ端末200内のユーザ側通知実行部202に通知する。
さらに、サーバ側通知実行部144は、再通知制御部120内の通知済情報蓄積部132に通知済情報蓄積依頼S114を送出する。ここで、通知済情報蓄積依頼S114は、通知候補情報とその識別子を含む。
ユーザ側通知実行部202は、情報通知依頼S103を受け取ると、その中に含まれる通知候補情報を外部に出力して情報受信者400に提示する。また、ユーザ側通知実行部202は、提示イベント情報S121を情報提示管理部204へ送出する。
以上が、通知制御の動作である。
The server-side
Further, the server-side
Upon receiving the information notification request S103, the user-side
The above is the notification control operation.
次に、再通知制御に関する動作について説明する。
情報提示管理部204は、情報提示後、提示開始を示すフラグ情報(=1)と通知済情報の識別子、および、提示された時刻に関する提示時刻情報を提示制御情報S104として、再通知制御部120内の再通知決定部124に通知する。
再通知決定部124が提示制御情報S104を受け取ると、提示制御情報の内、提示開始か終了を示すフラグ情報が“1”の時、その情報を元に、情報認知度推定依頼S105を情報認知度推定部126へ送出する。ここで、情報認知度推定依頼S105には、通知済情報がユーザ端末200上に提示された時刻を示す提示時刻情報が含まれている。
Next, operations related to re-notification control will be described.
After the information is presented, the information
When the
情報認知度推定部126が情報認知度推定依頼を受け取ると、環境ユーザ状態管理部160に環境ユーザ状態情報取得依頼S119を送信する。ここで環境ユーザ状態情報取得依頼S119には、再通知決定部124より受け取った提示時刻情報と、内部で管理されたベイジアンネットワークの観測可能要素情報の複数の識別子とが含まれている。
情報認知度推定部126が環境ユーザ状態管理部160から環境ユーザ状態情報S120を受け取ると、それらの情報を元に確率推論計算により情報認知度を計算し、その計算結果を情報認知度情報S106として再通知決定部124へ返却する。
When the information recognition
When the information recognition
一方、再通知決定部124は、通知済情報長取得依頼S107を通知済情報蓄積部132へ送出する。ここで、通知済情報長取得依頼S107には、提示イベント情報に含まれていた通知済情報の識別子が含まれている。
通知済情報蓄積部132が通知済情報長取得依頼S107を受け取ると、通知済情報の識別子を元に、通知済情報およびその情報長及び関連するメタ情報からなる応答S108を、再通知決定部124に返信する。
On the other hand, the
When the notified
さらに、再通知決定部124は、前期待情報認知量取得依頼S109を期待情報認知量蓄積部128へ送出する。ここで、前期待情報認知量取得依頼S109には、通知済情報の識別子が含まれている。期待情報認知量蓄積部128が前期待情報認知量取得依頼S109を受け取ると、通知済情報の識別子を元に、既に期待情報認知量が蓄積されているか検索し、蓄積されている場合には、前期待情報認知量取得依頼応答S110として前期待情報認知量を再通知決定部124へ返信する。一方、検索の結果、蓄積されていない場合には、前期待情報認知量取得依頼応答S110として前期待情報認知量を“0”として返信する。
Further, the
再通知決定部124は、情報認知度推定部126より情報認知度情報S106を、通知済情報蓄積部132より通知済情報の情報長及びそのメタ情報を含む応答S108を、期待情報認知量蓄積部128より前期待情報認知量を含む前期待情報認知量取得依頼応答S110として前期待情報認知量を、それぞれ受け取ると、情報認知度から計算される情報認知量と通知済情報の情報長及びそのメタ情報とを比較することで、再通知を行うかどうかを判定し、再通知判定結果を作成する。作成した再通知判定結果は、再通知判定結果情報S101として再通知依頼部130へ送出される。ここで、再通知判定結果情報S101には、通知済情報の識別子と、再通知を行うか否かのフラグとが含まれている。このフラグは、再通知を行う場合には“1”が、行わない場合には“0”が記述される。
The
また、再通知決定部124は、上記の処理後、期待情報認知量蓄積削除依頼S111を期待情報認知量蓄積部128へ送出する。ここで、期待情報認知量蓄積削除依頼S111には、再通知を行う場合は、正の値を有する期待情報認知量が含まれ、再通知を行わない場合には“0”の値を有する期待情報認知量が含まれることになる。
期待情報認知量蓄積部128が期待情報認知量蓄積削除依頼S111を受け取ると、期待情報認知量が正の場合には、通知済情報の識別子とともに期待情報認知量を蓄積し、そうで無い場合には、通知済情報の識別子に相当する情報を削除する。
The
When the expected information recognition
次に、再通知依頼部130が再通知判定結果S101を受け取ると、通知済情報取得削除依頼S112を通知済情報蓄積部132に送出する。ここで、通知済情報取得削除依頼S112には、通知済情報の識別子と先の再通知を行うか否かのフラグとが含まれている。
通知済情報蓄積部132が通知済情報取得削除依頼S112を受け取ると、再通知を行うか否かのフラグが1の場合には、通知済情報取得削除依頼S112に含まれる通知済情報の識別子に相当する通知済情報を再通知依頼部130へ返信し、そうで無い場合には通知済情報の識別子に相当する蓄積情報を削除する。
再通知を行う場合、再通知依頼部130は、通知済情報取得削除依頼S112に対する応答として通知済情報S113を受け取ると、通知情報再蓄積依頼S102を通知候補情報蓄積部142に通知する。ここで、通知情報再蓄積依頼S102には、通知済情報およびその識別子が含まれている。
以降は、上記の処理が繰り返される。
Next, when the
When the notified
When performing the re-notification, when the
Thereafter, the above process is repeated.
(ベイジアンネットワーク)
次に、先に述べた情報認知度推定部126におけるベイジアンネットワークおよびそれを構成する観測可能要素情報について説明する。
ベイジアンネットワークは、モデル表現による可視化の容易性だけでなく、各問題領域に関する事前知識を用いて確率変数間の順序関係としてモデル構造に反映することが可能である。このように、各問題領域に適合したベイジアンネットワークを用いることで、一部の変数を観測した際のその他の変数の確率や、対象確率変数が最大となる状態を予測することが可能である点が、従来のグラフィカルモデリングとの大きな差異といえる。なお、ベイジアンネットワークについては、Heckerman,D.による文献“A tutorial on learning with Bayesian networks”,[1995],Microsoft Research MSR-TR-95-06, Revised June 1996.に記載されている。
(Bayesian network)
Next, the Bayesian network and the observable element information constituting it in the information recognition
The Bayesian network can be reflected in the model structure as an order relationship between random variables using prior knowledge about each problem area, as well as ease of visualization by model representation. In this way, by using a Bayesian network suitable for each problem area, it is possible to predict the probability of other variables when some variables are observed and the state where the target random variable is maximized However, it can be said that it is a big difference from the conventional graphical modeling. The Bayesian network is described in the document “A tutorial on learning with Bayesian networks” by Heckerman, D., [1995], Microsoft Research MSR-TR-95-06, Revised June 1996.
情報認知度推定部126における情報認知度に関連する複数の観測可能要素情報から構成されるベイジアンネットワークは、通知時の人間の内部状態要素である「情報認知度」要素、状態情報用データ収集部206a、206bにより取得でき環境ユーザ状態管理部160で作成(解釈)可能であり、かつ先の情報の認知度要素と因果関係を有する「ユーザ特性」、「ユーザ状態」、「タスク状態」などの観測可能状態要素情報、および通知時の情報の表示方法を決定する「情報表現」要素情報、および通知後に観測可能な要素である「リアクション状態」要素情報間の関係を、条件付確率表現で管理する。具体的には、非観測ユーザ状態要素、すなわち「情報認知度」情報の原因要素として、「ユーザ特性」要素情報、「ユーザ状態」要素情報、「タスク状態」要素情報、の少なくとも一方と、「情報表現」要素情報から構成される。さらに、「リアクション状態」要素情報が、「情報認知度」の結果要素となるとなる因果ネットワークとなる。
ベイジアンネットワークの例が図4に示されている。同図中の各要素間に矢印で示されているリンクは、要素から要素へ移行する確率を示している。ただし同図中の各要素間のリンクは、あくまで例であり、因果関係の強度に応じて動的に変更される。
A Bayesian network composed of a plurality of observable element information related to information recognition level in the information recognition
An example of a Bayesian network is shown in FIG. The links indicated by arrows between the elements in the figure indicate the probability of transition from element to element. However, the links between the elements in the figure are merely examples, and are dynamically changed according to the strength of the causal relationship.
次に、ベイジアンネットワークを構成する要素について説明する。
「ユーザ特性」要素情報は、刻一刻と変化するような「ユーザ状態」とは異なり、ある程度静的な要素情報である。例えば、“利用端末やアプリケーションの使用習熟度」”について“習熟度高”、“習熟度中”、“習熟度低”などの離散変数値を有する。これらの情報は、平均的なタスク処理、例えば複数ユーザの平均的文字入力速度と、対象ユーザの文字入力速度比率から取得可能である。
Next, elements constituting the Bayesian network will be described.
“User characteristic” element information is element information that is static to some extent, unlike a “user state” that changes every moment. For example, “use proficiency of terminal or application” has discrete variable values such as “high proficiency”, “medium proficiency”, “low proficiency”, etc. These information includes average task processing, For example, it can be acquired from the average character input speed of a plurality of users and the character input speed ratio of the target user.
「ユーザ状態」要素情報は、ユーザの状態を示す要素情報であり、例えば、動作情報や画面への注視状態等である。前者については、例えば“じっとしている”、“歩いている”、“走っている”、“階段を昇っている”、“階段を降りている”などの離散変数値を有する。これらの状態の取得方法としては、外部カメラを用いた画像認識による方法、ウェアラブルセンサからの情報を解析する方法などが適用可能である。一方、後者については、“画面に注視している”、“画面に注視していない”などの離散変数値を有する。ただし、“情報表示端末を見ているが何もしていない”については、情報表示端末上のOSあるいはアプリケーション状態情報から取得できない。このため、情報表示端末上にユーザの視線が存在するか否かすなわち注視状態については、外部カメラを用いた画像認識による方法、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)などをユーザが装着する方法、端末に装着したセンサからの情報を解析する方法などが適用可能である。 The “user state” element information is element information indicating the state of the user, and is, for example, operation information or a state of gazing on the screen. The former has discrete variable values such as “still,” “walking,” “running,” “up the stairs,” “down the stairs,” and the like. As a method for acquiring these states, a method based on image recognition using an external camera, a method of analyzing information from a wearable sensor, and the like can be applied. On the other hand, the latter has discrete variable values such as “looking at the screen” and “not looking at the screen”. However, “I am viewing the information display terminal but not doing anything” cannot be acquired from the OS or application status information on the information display terminal. For this reason, whether or not the user's line of sight exists on the information display terminal, that is, the gaze state, is a method based on image recognition using an external camera, a method where a user mounts a head mounted display (HMD), etc. A method of analyzing information from the sensor that has been used can be applied.
「タスク状態」要素情報は、情報表示端末上でのユーザの作業状態を示す要素情報である。例えば、“何もしていない”、“情報表示端末を見ているが何もしていない”、“Webブラウジング”、“E−Mail編集中”、“辞書検索”、“画像参照”、“端末設定”、“ストリーミング鑑賞”、“ドキュメント参照”などの離散変数値を有する。これらは、情報表示端末上のOSあるいはアプリケーション状態情報から取得することが可能である。 The “task state” element information is element information indicating the user's work state on the information display terminal. For example, “I do nothing”, “I am watching the information display terminal but do nothing”, “Web browsing”, “Editing E-Mail”, “Dictionary search”, “Image reference”, “Terminal settings” Discrete variable values such as “streaming appreciation” and “document reference” are included. These can be acquired from the OS or application status information on the information display terminal.
「情報表現」要素情報は、情報表示端末上の情報表現・表示方法を示す要素情報である。例えば、テキスト、アニメーション、動画などのビジュアルメディア、オーディオメディア、振動メディアなどのメディアタイプを示す。またテキストメディアについては、表示位置・大きさ、テキスト提示方法、および情報の更新頻度(速度)の区別がある。
上述した図2に示されているように、表示位置・大きさについては、例えば、画面全体への表示と画面下部、画面横部への表示があり、提示方法については、水平方向や垂直方向のスクロール表示や、切り替わりタイプがある。また、スクロールや切り替えにおいても、その頻度(速度)として、高速表示と低速表示がある。これらは、後述するユーザ側通知実行部202において制御される。
The “information expression” element information is element information indicating an information expression / display method on the information display terminal. For example, media types such as visual media such as text, animation, and video, audio media, and vibration media are shown. As for text media, there is a distinction between display position / size, text presentation method, and information update frequency (speed).
As shown in FIG. 2, the display position / size includes, for example, display on the entire screen and display on the lower part of the screen and the horizontal part of the screen. Scroll display and switching type. Also, in scrolling and switching, there are high-speed display and low-speed display as the frequency (speed). These are controlled by a user-side
一方、「リアクション情報」要素情報については、通知後に得られる情報を示す要素情報である。ユーザによる明示的なインタラクション(通知情報の参照のためのボタン押下やメーラの参照履歴等)だけでなく、通知を行っていない時と比較した場合のメインタスクの処理速度比率、メインタスクにおける操作ミス、等があげられる。
以上のような観測可能状態要素としての「ユーザ特性」、「ユーザ状態」、「タスク状態」および「リアクション情報」要素が得られる場合、情報認知度推定部126は、これらの観測可能状態要素と、「情報認知度」要素情報から構成されるベイジアンネットワークを元に、確率計算を行う。
On the other hand, “reaction information” element information is element information indicating information obtained after notification. Not only explicit interaction by the user (button presses for referring to notification information, mailer reference history, etc.), but also the processing speed ratio of the main task when compared with the time when notification is not performed, operation error in the main task , Etc.
When the “user characteristic”, “user state”, “task state”, and “reaction information” elements as the observable state elements as described above are obtained, the information recognition
ここで、これらの構造モデルを作成するためのモデルパラメータ推定による学習については、事前にオフラインにて学習する必要がある。また、オンラインにて学習することも可能である。オフライン学習については、モデルを構成する要素の取り得る離散変数値の全組み合わせが発生するような状況を作り出し、客観情報を観測することにより実現する。モデル構造は、例えば、AIC(Akaike's information criterion)、MDL(Minimum description length)、BIC(Bayesian information criterion)を用いて決定される。 Here, learning by model parameter estimation for creating these structural models requires offline learning in advance. It is also possible to learn online. Off-line learning is realized by creating a situation in which all combinations of discrete variable values that can be taken by the elements constituting the model occur and observing objective information. The model structure is determined using, for example, AIC (Akaike's information criterion), MDL (Minimum description length), and BIC (Bayesian information criterion).
一方、「情報認知度」を求めるには、観測可能状態要素を元に、確率推論を行うことで実現する。アルゴリズムとしては、ループの無いネットワークにおいてはPolytreeアルゴリズム、ループのあるネットワークについては Junction Treeアルゴリズム、等の推論アルゴリズムが使用でき、また近似計算としては、Loopy Belief Propagationアルゴリズム等が利用できる。
以上説明したように、情報認知度をベイジアンネットワークモデルにより管理し、情報認知度の確率を推定すれば、直接観測できない人間の情報認知度を推定することができる。この推定結果に基づいて、再通知するか否かを判定するので、情報の再通知を適切に行うことができる。
On the other hand, “information recognition degree” is obtained by probabilistic inference based on observable state elements. As an algorithm, an inference algorithm such as a Polytree algorithm can be used for a network without a loop, a Junction Tree algorithm can be used for a network with a loop, and a Loopy Belief Propagation algorithm can be used for an approximate calculation.
As described above, if the information recognition degree is managed by the Bayesian network model and the probability of the information recognition degree is estimated, it is possible to estimate the human information recognition degree that cannot be directly observed. Since it is determined whether or not to re-notify based on the estimation result, re-notification of information can be appropriately performed.
(期待情報認知量の算出)
次に、先に述べた再通知決定部124で計算する期待情報認知量の算出方法および判定方法について説明する。
再通知決定部124は、情報認知度推定依頼応答に含まれる情報認知度の事後確率P(IA(m,k))から、再通知すべきかどうかを判定する。判定にあたっては、情報認知度の離散状態値IA(m,k)に対応した情報認知量を決定する関数がΨ(IA(m,k))として与えられ、現在判定対象となっている通知済情報mの提示時間がT(m)として計算されるとき、期待情報認知量EAI(Expected Awareness Information)を求める。ここでΨ(IA(m,k))は単位時間あたりの認知情報処理速度ととらえ、例えば単位は[bytes/sec]となり、EAI(m)の単位は[bytes]となる。具体的には、各離散状態kにおける情報認知量について、状態kとなる確率を乗じて、すべてのk(K個)について総和をとることで導出する。以上より以下の式(1)で表現される。
EAI(m)=Σp(IA(m,k))×Ψ(IA(m,k))×T(m)…(1)
なお、式(1)中の“Σ”は、k=1からk=Kまでの総和である。
(Calculation of expected information recognition amount)
Next, a calculation method and a determination method of the expected information recognition amount calculated by the
The
EAI (m) = Σp (IA (m, k)) × Ψ (IA (m, k)) × T (m) (1)
Note that “Σ” in the equation (1) is a total from k = 1 to k = K.
再通知決定部124は上式により得られたEAI値と、通知済情報長取得依頼応答に含まれる通知済情報mの情報長L(m)とを比較する。そして、EAI<α×L(m)の場合には、再通知するものと判定し、そうでない場合には、再通知しないものと判定する。ここで、αは、閾値を制御するパラメータである。
具体的には以下のようになる。離散状態Kが“3”であり、高い確率(以下、高確率)、低い確率(以下、低確率)、それらの中間の確率(以下、中確率)の3種類を定義する。例えば、高確率が0.8、中確率が0.15、低確率が0.05である。また、単位時間あたりの認知情報処理速度Ψ(IA(m,k))について、高確率が20文字/秒、中確率が10文字/秒、低確率が5文字/秒であるとする。このような場合、通知済情報mを1秒(T(m)=1)提示する時、式(1)に従ってこれらを掛け合わせると、0.8×20+0.15×10+0.05×5=17.75文字が期待情報認知量となる。
The
Specifically: The discrete state K is “3”, and three types of high probability (hereinafter, high probability), low probability (hereinafter, low probability), and intermediate probability (hereinafter, medium probability) are defined. For example, the high probability is 0.8, the medium probability is 0.15, and the low probability is 0.05. In addition, regarding the cognitive information processing speed Ψ (IA (m, k)) per unit time, it is assumed that the high probability is 20 characters / second, the medium probability is 10 characters / second, and the low probability is 5 characters / second. In such a case, when the notified information m is presented for 1 second (T (m) = 1), when these are multiplied according to the equation (1), 0.8 × 20 + 0.15 × 10 + 0.05 × 5 = 17 .75 characters is the expected information recognition amount.
ここで通知済情報長取得依頼応答に含まれる通知済情報のメタ情報に含まれる重要度情報に応じて、重要度が高い場合にはαの値を大きくし、そうで無い場合には低くすることで、重要な情報は再度通知が行われ易くすることができる。また、ユーザ側の設定ポリシーを予め入力することで、最適な制御が可能となる。
さらに、過去に通知した際の期待情報認知量を考慮してEAIを計算することが可能である。具体的には、過去に通知した際の期待情報認知量(すなわち前期待情報認知量)を、前期待情報認知量取得依頼応答S110に含まれている前期待情報認知量から取得し、これをEAIprevとして以下のように計算する。
EAI(m)=Σp(IA(m,k))
×Ψ(IA(m,k))×T(m)+EAIprev(m)…(2)
なお、式(2)中の“Σ”は、k=1からk=Kまでの総和である。
Here, according to the importance information included in the meta information of the notified information included in the notified information length acquisition request response, the value of α is increased when the importance is high, and is decreased otherwise. Thus, important information can be easily notified again. In addition, optimal control can be performed by inputting the setting policy on the user side in advance.
Furthermore, EAI can be calculated in consideration of the expected information recognition amount when notified in the past. Specifically, the expected information recognition amount (that is, the previous expected information recognition amount) when notified in the past is acquired from the previous expected information recognition amount included in the previous expected information recognition amount acquisition request response S110. EAIprev is calculated as follows.
EAI (m) = Σp (IA (m, k))
× Ψ (IA (m, k)) × T (m) + EAIprev (m) (2)
Note that “Σ” in the equation (2) is a total from k = 1 to k = K.
上記の式(1)を採用し、新たに算出された期待認知情報量に応じて通知済情報を再度通知するか判定すれば、通知した情報がユーザに認知される可能性を高めることができる。しかしその反面、すでにユーザが認知している情報について再度通知される可能性が高くなり、ユーザが煩わしく感じる場合もある。
一方、式(2)を採用し、新たに算出された期待認知情報量の他に、過去の期待認知情報量である前期待情報認知量に応じて通知済情報を再度通知するか判定すれば、情報を再通知する処理の全体を早期に完了させることができ、ユーザが煩わしく感じることは少ない。しかしその反面、ユーザに認知される可能性が低くなる場合もある。
By adopting the above equation (1) and determining whether to notify the notified information again according to the newly calculated expected recognition information amount, the possibility that the notified information is recognized by the user can be increased. . However, on the other hand, there is a high possibility that the information already recognized by the user will be notified again, and the user may feel troublesome.
On the other hand, if formula (2) is adopted and it is determined whether to notify the notified information again according to the previous expected information recognition amount which is the past expected recognition information amount in addition to the newly calculated expected recognition information amount. The entire process of re-notifying information can be completed at an early stage, and the user is unlikely to feel bothered. However, on the other hand, the possibility of being recognized by the user may be low.
(まとめ)
続いて、本実施形態にかかる再通知制御システムの作用および効果について説明する。本実施形態にかかる情報再通知システム10においては、ユーザ端末に提示された提示イベントをトリガとして、再通知決定部124から情報認知度推定部126に情報認知度の計算を依頼し、その結果から計算される期待情報認知量と、過去に通知した際の前期待情報認知量とを利用して、当該通知済情報の情報長と比較することで、本情報がユーザに認識されたかどうかを推定し、完全に認識されていないと判定された場合には、再度通知を行うことを実現する。特に、本例によれば、情報を通知した後に、通知をした際の状況を把握し、通知によるリアクションを考慮して、ユーザが通知情報を認知したかどうかを推定・判定し、認知していない場合には再通知を行うことで、情報ロスによるユーザ不利益を回避することができる。これは、情報受信者である一般的なユーザだけでなく、確実にあるいは効率的に情報を通知したい情報提供者にとっても有効な通知制御を実現する。実現にあたっては、情報認知という直接観測することが不可能な人間の内部状態要素への影響を有する観測可能要素を導入し、これら複数の要素間の関係構造を動的に保持・管理することにより、情報通知時および通知後の状態管理が可能となり、その状態に基づいて、適切な情報再通知判断が可能となる。
(Summary)
Then, the effect | action and effect of the re-notification control system concerning this embodiment are demonstrated. In the
(変形例)
続いて、本実施形態にかかる情報再通知システム10の変形例について説明する。変形の一例が図5に示されている。すなわち、図1では、通知制御サーバ100全体がユーザ端末200とはネットワークを介して接続されているのに対し、図5では、通知制御サーバ100の機能が、ユーザ端末200内に位置している。このような構成を採用すれば、通知制御サーバをネットワーク上に用意する必要がなくなる。
(Modification)
Subsequently, a modification of the
さらに他の変形例が図6に示されている。すなわち、図5の構成に加え、状態情報用データ収集部206bがネットワークを介してユーザ端末200内の環境ユーザ状態管理部160と接続されている。このような構成を採用すれば、通知制御サーバをネットワーク上に用意する必要がなくなるとともに、ユーザが居る場所周辺の壁等に設けられているセンサからの情報をも収集し、情報がユーザに認識されたかどうかを推定できる。
なお、図1の場合は、いずれも状態情報用データ収集部206a及び状態情報用データ収集部206bが設けられているが、これら状態情報用データ収集部はいずれか一方のみが設けられていても良い。
Yet another variation is shown in FIG. That is, in addition to the configuration of FIG. 5, the status information
In the case of FIG. 1, the status information
(情報再通知方法)
ところで、上述した情報再通知システムでは、以下のような情報再通知方法が実現されている。すなわち、ユーザに通知した情報である通知済情報を再度通知する情報再通知方法であり、上記ユーザが上記通知済情報の内容を知覚し認識する度合いを示す情報認知度を推定する情報認知度推定ステップと、上記情報認知度推定ステップによる推定結果に基づいて上記通知済情報を再度通知するか判定する判定ステップとを含み、上記判定ステップによる判定結果に応じて上記通知済情報を再度通知する情報再通知方法が実現されている。このようにすれば、ユーザの情報認知度に応じて情報の再通知が可能になる。
(Information re-notification method)
By the way, in the information re-notification system described above, the following information re-notification method is realized. That is, it is an information re-notification method for re-notifying notified information that is information notified to the user, and information recognizing estimation for estimating the degree of information recognizing that the user perceives and recognizes the content of the notified information. Information for re-notifying the notified information according to the determination result of the determination step, and a determination step of determining whether to notify the notified information again based on the estimation result of the information recognition degree estimation step A re-notification method is realized. If it does in this way, it becomes possible to re-notify of information according to a user's information recognition degree.
また、上記ユーザの環境状態を取得する環境状態取得ステップを更に含み、上記情報認知度推定ステップにおいては上記環境状態取得ステップにおいて取得した上記ユーザの環境状態に基づいて上記情報認知度を推定することが望ましい。このようにすれば、情報をユーザへ通知した後、通知の際のユーザの状態や、ユーザリアクション等に基づいて、ユーザの情報認知度を判定し、その結果に基づいて再通知を行うことができる。特に、ユーザ要求に起因しないPush型情報通知において、ユーザに確実に情報を伝えることができる。 Further, the method further includes an environmental state acquisition step of acquiring the environmental state of the user, and the information recognition degree is estimated based on the environmental state of the user acquired in the environmental state acquisition step in the information recognition degree estimation step. Is desirable. In this way, after notifying the user of the information, it is possible to determine the information recognition level of the user based on the state of the user at the time of notification, the user reaction, etc., and perform the re-notification based on the result. it can. In particular, information can be reliably transmitted to the user in the push-type information notification not caused by the user request.
さらに、上記通知済情報を蓄積する通知済情報蓄積ステップを更に含み、上記判定ステップによる判定結果が再度通知すべき旨である場合、上記通知済情報蓄積ステップにおいて蓄積された上記通知済情報を、再度通知するのが望ましい。このようにすれば、一旦通知した情報をそのまま蓄積するので、情報を容易に再通知できる。
また、上記情報認知度推定ステップにおける推定結果に基づいて推定され、上記通知済情報について認知された量である期待認知情報量を算出する期待認知情報量算出ステップを更に含み、上記判定ステップにおいては、上記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量に応じて上記通知済情報を再度通知するか判定するのが望ましい。期待認知情報量に応じて再度通知するか判定することにより、情報をより適切に再通知できる。
In addition, the method further includes a notified information storage step for storing the notified information, and if the determination result in the determining step is to be notified again, the notified information stored in the notified information storage step is It is desirable to notify again. In this way, once notified information is stored as it is, information can be easily re-notified.
In addition, the method further includes an expected recognition information amount calculating step of calculating an expected recognition information amount that is an amount recognized based on the estimation result in the information recognition degree estimation step and recognized for the notified information. It is desirable to determine whether to notify the notified information again according to the expected recognition information amount calculated in the expected recognition information amount calculation step. Information can be re-notified more appropriately by determining whether to notify again according to the expected recognition information amount.
さらに、上記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量を蓄積する期待認知情報量蓄積ステップを更に含み、上記判定ステップにおいては、上記期待認知情報量算出ステップにおいて新たに算出された期待認知情報量と上記期待認知情報量蓄積ステップにおいて蓄積した過去の期待認知情報量とに応じて上記通知済情報を再度通知するか判定するのが望ましい。過去の再通知判定時に算出した期待情報認知量を再度利用することにより、複数回提示された同一の情報についての期待情報認知量を加算することができ、これによりそれぞれの通知量が少ない場合でも、情報が認知された可能性が高いものとして、より正確な再通知判定が実現できる。
なお、上記判定ステップにおいては、上記通知済情報の重要度に応じて、該通知済情報を再度通知するか判定するのが望ましい。このように構成すれば、情報の重要度に応じて、再通知の可能性を調整でき、重要な情報は確実に再通知し、ユーザに認知させることができる。
Furthermore, it further includes an expected recognition information amount accumulation step for accumulating the expected recognition information amount calculated in the expected recognition information amount calculation step, and in the determination step, the expectation newly calculated in the expected recognition information amount calculation step It is desirable to determine whether to notify the notified information again according to the amount of recognition information and the past expected recognition information amount accumulated in the expected recognition information amount accumulation step. By reusing the expected information recognition amount calculated at the time of past re-notification determination, it is possible to add the expected information recognition amount for the same information presented multiple times, so even if each notification amount is small More accurate re-notification determination can be realized on the assumption that information is likely to be recognized.
In the determination step, it is desirable to determine whether to notify the notified information again according to the importance of the notified information. If comprised in this way, according to the importance of information, the possibility of a re-notification can be adjusted, important information can be re-notified reliably, and a user can be recognized.
本発明は、ユーザに情報を通知して認知させる場合に利用することができる。 The present invention can be used when notifying a user of information for recognition.
10 情報再通知システム
100 通知制御サーバ
120 再通知制御部
122 再通知判定部
124 再通知決定部
126 情報認知度推定部
128 期待情報認知量蓄積部
130 再通知依頼部
132 通知済情報蓄積部
140 サーバ側通知制御部
142 通知候補情報蓄積部
144 サーバ側通知実行部
160 環境ユーザ状態管理部
200 ユーザ端末
202 ユーザ側通知実行部
204 情報提示管理部
206a、206b 状態情報用データ収集部
300 情報提供者
400 情報受信者
DESCRIPTION OF
Claims (14)
前記判定手段は、前記期待認知情報量手段により算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項1から請求項3までのいずれか1項に記載の情報再通知システム。 An expected recognition information amount means that calculates an expected recognition information amount that is estimated based on an estimation result of the information recognition degree estimation means and that is recognized for the notified information;
4. The method according to claim 1, wherein the determination unit determines whether to notify the notified information again according to the expected recognition information amount calculated by the expected recognition information amount unit. Information re-notification system described in the section.
前記判定手段は、前記期待認知情報量手段によって新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積手段に蓄積されている過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項4記載の情報再通知システム。 An expected recognition information amount storage means for storing the expected recognition information amount calculated by the expected recognition information amount means;
The determination means again determines the notified information according to the expected recognition information amount newly calculated by the expected recognition information amount means and the past expected recognition information amount stored in the expected recognition information amount storage means. 5. The information re-notification system according to claim 4, wherein it is determined whether to notify.
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて算出された期待認知情報量に応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項9から請求項11までのいずれか1項に記載の情報再通知方法。 An expected recognition information amount calculating step of calculating an expected recognition information amount that is an amount estimated based on the estimation result in the information recognition degree estimation step and recognized for the notified information;
12. The method according to claim 9, wherein, in the determination step, it is determined whether to notify the notified information again according to the expected recognition information amount calculated in the expected recognition information amount calculation step. The information re-notification method according to claim 1.
前記判定ステップにおいては、前記期待認知情報量算出ステップにおいて新たに算出された期待認知情報量と前記期待認知情報量蓄積ステップにおいて蓄積した過去の期待認知情報量とに応じて前記通知済情報を再度通知するか判定することを特徴とする請求項12記載の情報再通知方法。 An expected recognition information amount accumulation step for accumulating the expected recognition information amount calculated in the expected recognition information amount calculation step;
In the determination step, the notified information is again determined according to the expected recognition information amount newly calculated in the expected recognition information amount calculation step and the past expected recognition information amount accumulated in the expected recognition information amount accumulation step. 13. The information re-notification method according to claim 12, wherein it is determined whether to notify.
Priority Applications (5)
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Citations (2)
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JP2003527713A (en) * | 2000-03-16 | 2003-09-16 | マイクロソフト コーポレイション | Notification platform architecture |
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