JP2014026462A - ソーシャルメディアにおけるユーザ信頼度推定装置、方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】ソーシャルメディア上で未知のユーザと交流する際に、その相手が信頼できるユーザなのかを判断するための信頼度を推定するユーザ信頼度推定装置、方法、プログラムおよび記録媒体を提供すること。
【解決手段】ユーザ信頼度推定装置１０は、収集されたユーザ行動情報に基づいて、ユーザの不適切な行動によってそのユーザが損失するソーシャルメディアにおける資産の程度を示す資産影響度、ユーザの不適切な行動がそのユーザの現実世界の評判に与える影響を示す評判影響度、およびユーザとは異なる他ユーザによって作成されたコンテンツをそのユーザが改竄したことを示す情報操作度を検証し、検証した資産影響度、評判影響度および情報操作度に基づいて信頼度を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ソーシャルメディアにおけるユーザの信頼度を推定するユーザ信頼度推定装置、方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

近年、コンピュータネットワークにより社会交流を行うために、ソーシャルネットワーキングが利用されている。ソーシャルネットワーキングの具体的なサービスであるＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）には、プロフィール機能や、メッセージ送受信機能、ユーザ相互リンク機能、ユーザ検索機能、ブログ機能、コミュニティ機能等がある。これらの機能を利用してユーザがコンテンツを形成し、コミュニケーションを行うメディアには、ＳＮＳの他に、ブログ、オークションサイト、Ｑ＆Ａサイト、口コミサイト等がある。このような、ユーザ同士が互いに情報を発信しコンテンツを形成していくメディアをソーシャルメディアという。

これらソーシャルメディアでは、現実世界で交流関係がある知人同士がネット上で交流を行うことにとどまらず、現実世界で全く交流のないユーザとも交流を行う機会が多く存在する。例えば、ユーザにゲームを提供しているＳＮＳでは、ＳＮＳ上のゲーム（ソーシャルゲーム）上でアイテムのトレードを行ったり、ゲームを効率良く進めるために友達・仲間を集める等の機会が多く発生する。
しかし、交流を行う相手のユーザは自分にとって未知の存在である場合が多く、現実世界で自分と交流のあるユーザのように簡単に信頼度を推定するのは困難である。実際、相手のユーザの信頼度を見誤り、トレード上で詐欺の被害にあったり、詐欺を行うユーザの友達・仲間になってしまったことで他ユーザから攻撃の標的にされてしまう等の問題が起こっている。

未知のユーザの信頼度を推定する仕組みを備えるものとしては、ウェブサイト上での人の募集や紹介を支援する募集紹介支援システムを開示する特許文献１が知られている。
この募集紹介支援システムは、入力条件に合致したユーザについて、ＳＮＳやブログ等に掲載されているプロフィールや日記等の情報に基づいてそのユーザの信頼性を検証する。検証する手段の主なものは、プロフィール矛盾チェック処理、コメント内容間の矛盾チェック処理、スパムフィルタ的チェック処理、知人による信頼度チェック処理である。具体的には、プロフィール矛盾チェック処理は、定型的登録事項のうち不変であるはずのものが複数回変更になっていないかをチェックする処理、定型的登録事項と自己紹介文と好きなもの等の自由記入事項とにおいて不自然な語または文章表現が使われていないかをチェックする処理からなる。コメント内容間の矛盾チェック処置は、その人が過去に書き込んだ他の人の日記へのコメントから同一テーマを抽出し、そのテーマにおいてコメントに矛盾がないかをチェックする。スパムフィルタ的チェック処理は、プロフィールの自由記入事項にスパムフィルタを適用し、性的誘惑等のひっかけ表現がないかをチェックする。知人による信頼度チェック処理は、あらかじめユーザ同士で設定しておいた信頼度の評価情報を利用するもので、その人の知人群が設定した信頼度を集計し、その結果に応じて信頼度を決定する。なお、紹介文等が存在する場合は、紹介状の存在や内容に基づいて信頼度を決定する。このような検証手段を用いて、募集紹介支援システムは、募集や紹介する人の信頼性を検証している。

特開２００８−２４２８３５号公報

しかしながら、特許文献１に開示された発明は、対象ユーザが現実世界とかけ離れた人格・キャラクタをＳＮＳやブログ上で作り上げていないかを推定の指標とし、現実世界で交流する際に必要となる信頼度を導出するシステムであり、ソーシャルメディア上での交流を想定した信頼度を導出するシステムではない。
ソーシャルメディア上で交流する際に必要となる信頼度は、現実世界ではなく、あくまでもソーシャルメディア上での振る舞いに基づいて推定され、そのユーザが今後ソーシャルメディア上で自分に対して悪影響をあたえないことを示すものである必要がある。

本発明は、ソーシャルメディア上で未知のユーザと交流する際に、その相手が信頼できるユーザなのかを判断するための信頼度を推定するユーザ信頼度推定装置、方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。

本発明では、ソーシャルメディアにおけるユーザが同サービス上の他ユーザと交流する際に必要となるユーザ信頼度を推定する装置において、ユーザが不適切な行動を起こした場合に、ソーシャルメディアにおいてどれほど損失を受けるかを検証する資産影響度検証手段と、そのユーザの現実世界の評判にどれほど影響があるのかを検証する評判影響度検証手段と、を信頼度推定に利用する。資産影響度検証手段および評判影響度検証手段は、ユーザがソーシャルメディア上で他ユーザに迷惑をかけるような行動をとった場合に、そのユーザに起こり得る不利益を考慮した手段である。
この不利益のうち一つ目の不利益として、不適切な行動を行ったことに対してサービス提供者がユーザを強制退会させることによってアカウントが消去されたり、被害を受けた他ユーザがその報復にソーシャルメディア上のサービスを通して攻撃や嫌がらせ等を行い、その結果アカウントが通常通り利用できない状況に追い込まれる等が考えられる。逆に考えると、ソーシャルメディアの利用度・実績度が高くアカウントへの執着が大きいユーザは、不適切な行動をとることでアカウントを失いたくないため、そのような行動をとる可能性は低いと考えられ、資産影響度検証手段はこのようなユーザにとってのアカウントの価値がどれほどあるかを測定する。
二つ目の不利益として、ソーシャルメディア上で開示している情報もしくはソーシャルメディア上でつながっている現実世界の友人により自分が行った不適切な行動が外部へ晒され、ソーシャルメディア上のアカウントだけでなく現実世界の自らの評判に影響がでることが考えられる。逆に考えると、自己の情報を多く開示しているユーザや、現実世界のユーザとソーシャルメディア上でつながりがあるユーザは不適切な行動をとることで自分の評判を落としたくないため、そのような行動をとる可能性は低くなると考えられ、評判影響度検証手段はこのような現実世界とのつながりがどの程度あるかを測定する。
具体的には、以下のような解決手段を提供する。
（１） コンピュータネットワークを介してユーザが互いに情報を発信しコンテンツを形成していくソーシャルメディアにおいて、当該ソーシャルメディアにおける前記ユーザの信頼度を推定するユーザ信頼度推定装置であって、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザに関する記録を記憶するユーザ記録記憶手段から前記ユーザの行動を示すユーザ行動情報を収集する情報収集部と、前記情報収集部によって収集された前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザについての信頼を示す信頼度を推定する信頼度推定部と、を備えるユーザ信頼度推定装置。

（１）の構成によれば、本発明に係るユーザ信頼度推定装置は、ソーシャルメディアにおけるユーザ行動情報を収集し、収集したユーザ行動情報に基づいて、ソーシャルメディアにおけるユーザについての信頼度を推定する。

ソーシャルメディアにおけるユーザ行動情報には、例えば、ユーザが、ソーシャルメディアにおいて日記等のコンテンツを作成したり、ゲームを行って実績を上げたりすることによって築き上げられた資産を示す情報等が含まれる。
ここで、ユーザが他ユーザに迷惑をかけるような不適切な行動を行うことによって、そのユーザが信用や資産を失うという不利益を受ける場合、そのユーザは不適切な行動をとる可能性が低いと考えられる。
したがって、本発明に係るユーザ信頼度推定装置は、ソーシャルメディアにおけるユーザ行動情報に基づくことにより、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度を推定することができる。

（２） 前記信頼度推定部は、前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ユーザの不適切な行動によって前記ユーザが損失する前記ソーシャルメディアにおける資産の程度を示す資産影響度を検証する資産影響度検証部を備え、前記資産影響度検証部によって検証された前記資産影響度に基づいて前記信頼度を推定する（１）に記載のユーザ信頼度推定装置。

したがって、（２）に係るユーザ信頼度推定装置は、ユーザの不適切な行動によってそのユーザが損失するソーシャルメディアにおける資産の程度を検証するので、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度をさらに正確に推定することができる。

（３） 前記信頼度推定部は、前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ユーザの不適切な行動が前記ユーザの現実世界の評判に与える影響を示す評判影響度を検証する評判影響度検証部をさらに備え、前記評判影響度検証部によって検証された前記評判影響度に基づいて前記信頼度を推定する（１）または（２）に記載のユーザ信頼度推定装置。

したがって、（３）に係るユーザ信頼度推定装置は、ユーザの不適切な行動がそのユーザの現実世界の評判に与える影響を検証するので、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度をさらに正確に推定することができる。

（４） 前記信頼度推定部は、前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ユーザとは異なる他ユーザによって作成されたコンテンツを前記ユーザが改竄したことを示す情報操作度を検証する情報操作検証部をさらに備え、前記情報操作検証部によって検証された前記情報操作度に基づいて前記信頼度を推定する（１）から（３）のいずれかに記載のユーザ信頼度推定装置。

他ユーザによって作成されたコンテンツをユーザが改竄することは、ソーシャルメディアにおいて自分を良く見せるために情報操作を行ったと考えられる。
したがって、（４）に係るユーザ信頼度推定装置は、ユーザが改竄したことを検証するので、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度をさらに正確に推定することができる。

（５） （１）に記載されたユーザ信頼度推定装置が実行するユーザ信頼度推定方法であって、前記情報収集部が、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザに関する記録を記憶するユーザ記録記憶手段から前記ユーザの行動を示すユーザ行動情報を収集する情報収集ステップと、前記信頼度推定部が、前記情報収集ステップによって収集された前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザについての信頼を示す信頼度を推定する推定ステップと、を備えるユーザ信頼度推定方法。

したがって、本発明に係るユーザ信頼度推定方法は、（１）と同様に、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度を推定することができる。

（６） （５）に記載のユーザ信頼度推定方法をコンピュータに実行させるためのユーザ信頼度推定プログラム。

したがって、本発明に係るユーザ信頼度推定プログラムは、（１）と同様に、コンピュータに、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度を推定させることができる。

（７） （６）に記載のユーザ信頼度推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

したがって、本発明に係るユーザ信頼度推定プログラムを記録した記録媒体は、コンピュータに読み取られて、（１）と同様に、コンピュータに、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度を推定させることができる。

本発明によれば、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度を推定することができる。例えば、本発明によれば、ソーシャルゲームで仲間を集めたり、アイテムのトレードをしたり、オークションサイトで売買の取引をしたりする等の状況において、現実世界でその相手ユーザを知らない場合でも、推定された正確な信頼度を得ることができる。これにより、リテラシーの低いユーザでも多数の未知ユーザの中から信頼度の高いユーザを容易に選ぶことができるようになり、ソーシャルメディア上の詐欺や攻撃による炎上等の被害を減らすことができる。

本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置のサービスアカウントＤＢのサービス利用状況の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置のサービスアカウントＤＢのプロフィール情報およびリンク情報の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置のサービスアカウントＤＢの更新履歴情報の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置の信頼度ＤＢの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置の処理内容を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置の出力情報の例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置１０の構成を示すブロック図である。
ユーザ信頼度推定装置１０は、ＳＮＳ、ブログ、オークション、Ｑ＆Ａサイト、口コミサイト等のソーシャルメディアに適用することが可能であるが、以下ではそのうちの一つであるＳＮＳを例にして実施形態を示す。
ユーザ信頼度推定装置１０は、信頼度推定のための調査条件を入力する入力部１１と、ソーシャルメディア上に存在する信頼度推定対象ユーザの情報を収集する情報収集部１２と、収集した情報を格納するサービスアカウントＤＢ３１と、対象ユーザの信頼度を推定する信頼度推定部１３と、信頼度推定部１３による調査結果を格納する信頼度ＤＢ３２と、調査結果をユーザに出力する出力部１４とを備える。以下、各部について詳述する。

入力部１１は、信頼度推定のための調査条件として、信頼度推定調査の対象ユーザを一意に識別できる情報（ＳＮＳ上のユーザＩＤ、名前等）および調査期間を依頼者から受け付ける。具体的には、入力部１１は、表示装置６０に案内メッセージを表示し、入力装置６１を介して依頼者からユーザＩＤや、調査開始期間および調査終了期間を受け付ける。入力部１１は、複数のユーザＩＤの指定を受け付けてもよい。ユーザ信頼度推定装置１０は、入力部１１によって受け付けられた調査期間のデータに基づいて、受け付けられたユーザＩＤの信頼度を推定する。

情報収集部１２は、ソーシャルメディアにおけるユーザに関する記録を記憶するユーザ記録ＤＢ４０から対象ユーザの行動を示すユーザ行動情報を収集する。具体的には、ユーザ記録ＤＢ４０は、ユーザが参加しているソーシャルメディアにおいて、ユーザが登録している個人情報や、ユーザが作成したコンテンツ、日記やゲーム等のサービスを利用した記録等を記憶している。情報収集部１２が収集したユーザ行動情報は、サービス利用情報、ユーザのプロフィール情報、友人関係のリンク情報、更新履歴情報等である。情報収集部１２は、収集した情報をサービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。

例えば、ユーザのプロフィール情報とは、ユーザの名前、生年月日、出身地等の情報である。友人関係のリンク情報とは、ＳＮＳ上でリンクしているユーザの関係を示す紹介文や評価文等の情報である。

サービス利用情報とは、ユーザがＳＮＳ上で利用可能なサービス、例えば、日記、アルバム、アプリ（ゲーム）等の利用状況を示す情報である。サービスの利用状況を示す情報は、ユーザがそのサービスに対してどの程度、時間、金銭等の投資を行っているか、どれほどの実績があるかが分かる情報、例えば、日記・アルバムの量、ゲームのプレイ時間・実績等がふさわしい。

更新履歴情報とは、他ユーザが対象ユーザに対してコメントできるサービス、例えば、伝言板、掲示板等の情報と、その情報の更新履歴とを対象ユーザのＳＮＳサイトから収集した情報である。なお、ＳＮＳによっては情報の更新履歴が蓄積されていないものがあるが、その場合は本情報収集を、入力部１１で受け付けた調査期間中、定期的に実行し、差分を蓄積していく。

情報収集部１２は、これらの収集した情報をサービスアカウントＤＢ３１に格納する。サービスアカウントＤＢ３１に収集された情報の例を図２から図４に示す。
図２は、サービスアカウントＤＢ３１のサービス利用状況の例を示す図である。図２が示すように、サービスアカウントＤＢ３１は、情報収集部１２が収集した日記使用量や、ゲーム時間等のサービス利用情報を、ユーザＩＤごとに対応付けて記憶する。
図３は、サービスアカウントＤＢ３１のプロフィール情報およびリンク情報の例を示す図である。図３（１）が示すように、サービスアカウントＤＢ３１は、情報収集部１２が収集したプロフィール情報を、ユーザＩＤごとに対応付けて記憶する。また、図３（２）が示すように、サービスアカウントＤＢ３１は、情報収集部１２が収集した友人関係のリンク情報を、ユーザＩＤごとに対応付けて記憶する。
図４は、サービスアカウントＤＢ３１の更新履歴情報の例を示す図である。図４が示すように、サービスアカウントＤＢ３１は、更新履歴情報を、ユーザＩＤごとに対応付けて記憶する。

信頼度推定部１３は、情報収集部によって収集されたユーザ行動情報に基づいて、ソーシャルメディアにおけるユーザについての信頼を示す信頼度を推定する。
具体的には、信頼度推定部１３は、収集されたユーザ行動情報に基づいて、ソーシャルメディアにおけるユーザの不適切な行動によるユーザ自身への影響を検証し、検証した影響に基づいてソーシャルメディアにおけるユーザについての信頼を示す信頼度を推定する。
すなわち、信頼度推定部１３は、ソーシャルメディアにおいてどれほど損失を受けるかを検証する資産影響度検証部１３１と、ユーザが不適切な行動を起こした場合にそのユーザの現実世界の評判にどれほど影響があるのかを検証する評判影響度検証部１３２と、他ユーザが生成した情報を改竄していないかを検証する情報操作検証部１３３とによって影響を検証する。

資産影響度検証部１３１は、情報収集部１２によって収集されたユーザ行動情報に基づいて、ユーザの不適切な行動によってそのユーザが損失するソーシャルメディアにおける資産の程度を示す資産影響度を、検証する。すなわち、資産影響度検証部１３１は、ユーザにとってＳＮＳアカウント（資産）がどれほど価値のあるものかをユーザ行動情報に基づいて測定し、測定した価値に基づいて資産影響度を検証する。
本発明では、ＳＮＳアカウントに執着のあるユーザは、強制退会等でアカウントを廃棄された場合に損失が大きいため、不適切な行動を行わないという考えに基づいたものであり、ＳＮＳまたはＳＮＳが提供するサービスにおけるユーザの利用度・実績度を資産価値とする。なお、利用度・実績度が高いユーザはＳＮＳあるいはＳＮＳのアカウントへの執着が大きいと考えられるので、利用度・実績度の高さは、資産影響度の高さと考えられる。

具体的には、資産影響度検証部１３１は、ユーザがＳＮＳ上で利用可能なサービス、例えば、日記、アルバム、アプリ（ゲーム）等を対象に、日記・アルバムの総数あるいは総量、アプリの利用時間（利用時間が明確に出力されないものはそれに代わる値、例えばアプリのログイン履歴、ゲームのレベル等）、アプリにおける実績（アプリで作成したコンテンツの総量、ゲーム内の勝敗数等のアカウントステータス等）等、ユーザがＳＮＳあるいはＳＮＳ上で提供されているアプリ・ゲームにどれほど執着しているのか、ＳＮＳあるいはゲーム上の自らのアカウントにどれほど執着しているのかが分かる情報を測定する。
次に、資産影響度検証部１３１は、図２が示すように、測定した日記使用量やアルバム使用量を示すページ数に重み（例えば、１．０）を乗算し、ゲーム使用時間に重み（例えば、０．１）を乗算し、それぞれを加算して資産影響度を検証し、サービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。

評判影響度検証部１３２は、情報収集部１２によって収集されたユーザ行動情報に基づいて、ユーザの不適切な行動がそのユーザの現実世界の評判に与える影響を示す評判影響度を、検証する。具体的には、評判影響度検証部１３２は、ユーザの個人情報開示度を測定する情報開示度測定処理と、現実世界の友人とのつながりを測定する現実友人測定処理とを備え、ＳＮＳアカウントとユーザの現実環境がどれほど繋がっているかをユーザ行動情報に基づいて測定し、測定した公開項目数や現実友人数に基づいて評判影響度を検証する。

情報開示度測定処理は、ユーザのプロフィールでどれほど個人情報が公開されているかを測定するもので、名前、生年月日、性別、出身地等の定型的登録事項の公開項目数を測定する。例えば、図３（１）が示すように、情報開示度測定処理は、測定した公開項目数をサービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。

現実友人測定処理は、ユーザとＳＮＳ上でリンクしている（友人関係にある）他ユーザの中に、ネット上だけの付き合いではなく現実世界でも関係があるユーザ数を測定する。具体的には、現実友人測定処理は、他ユーザの紹介文を解析して、現実世界で交流のある友人の紹介文として出現しやすいキーワードが含まれているものを現実世界でも関係があるユーザと判定する。例えば、現実友人測定処理は、図３（３）に示すようなキーワードテーブルに基づいて、“学校”、“クラス”、“先輩”等、ユーザとの現実環境の関係が示されているものや、“可愛い”、“背が高い”等、現実の人物を見たユーザしかわからないような情報を示すキーワードの個数を図３（２）のように測定し、測定した値が閾値を超える場合に、現実世界でも関係があるユーザと判定し、現実世界での友人数をサービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。
図３（３）に示すようなキーワードテーブルは、あらかじめ現実世界で交流のあるユーザの紹介文と、ネット上のみで交流のあるユーザの紹介文とを解析し、現実世界での関係を示すキーワードを抽出して作成されるとしてもよい。
また、現実友人測定処理は、あらかじめ現実世界で交流のあるユーザの紹介文と、ネット上のみで交流のあるユーザの紹介文とを解析し、それぞれのキーワードの特徴を分析し、対象紹介文がどちらの集合属性に近いかで、現実世界でも関係があるユーザと判定してもよい。
また、現実友人測定処理は、対象ユーザと、対象ユーザに関する紹介文を書いている他ユーザの属性情報（年齢、出身地、位置情報等）に複数の共通項目がある場合に、現実世界でも関係があるユーザと判定してもよい。

次に、評判影響度検証部１３２は、図３（２）が示すように、測定した公開項目数に重み（例えば、１０）を乗算し、現実世界での友人数に重み（例えば、１０）を乗算し、それぞれを加算して評判影響度を検証し、サービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。

情報操作検証部１３３は、情報収集部１２によって収集されたユーザ行動情報に基づいて、ユーザとは異なる他ユーザによって作成されたコンテンツをそのユーザが改竄したことを示す情報操作度を、検証する。すなわち、情報操作検証部１３３は、対象ユーザが他ユーザから自分を良くみせるために、他ユーザからの評価や他ユーザとの交流の履歴を編集・削除する等の情報操作を行っているかどうかをユーザ行動情報に基づいて測定し、測定した情報操作回数に基づいて情報操作度を検証する。

具体的には、情報操作検証部１３３は、ソーシャルメディアにおける対象ユーザが持つ領域（例えば、マイページ）の中で、対象ユーザとは異なる他ユーザがコンテンツを作成することができる領域（例えば、伝言板、紹介文等）に、他ユーザによって作成されたコンテンツを、対象ユーザが編集・削除した数を測定し、改竄数とする。
なお、情報操作検証部１３３は、対象ユーザが編集・削除した内容を解析し、対象ユーザにとってネガティブな評価のみを編集・削除した数を測定し、改竄数とするとしてもよい。

次に、情報操作検証部１３３は、図４が示すように、測定した改竄数に重み（例えば、１０）を乗算して情報操作度を検証し、サービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。

信頼度推定部１３は、資産影響度検証部１３１、評判影響度検証部１３２および情報操作検証部１３３でそれぞれ検証された資産影響度、評判影響度および情報操作度の値を集計し、信頼度を推定する。具体的には、信頼度推定部１３は、ユーザＩＤごとに、測定され、検証された値を集計し、信頼度を推定し、信頼度ＤＢ３２に記憶させる。
図５は、信頼度ＤＢ３２の例を示す図である。例えば、図５が示すように、信頼度推定部１３は、資産影響度と評判影響度とを加算し、情報操作度を減算して集計し、信頼度として信頼度ＤＢ３２に記憶させる。

信頼度の推定方法は、あらかじめＳＮＳ上のユーザ群において、資産影響度検証部１３１、評判影響度検証部１３２および情報操作検証部１３３によって検証し、検証したそれぞれの値が全体の集合値に比べてどれほど高いか（低いか）により値を割り当てる方法としてもよい。

出力部１４は、データを抽出し、出力する。具体的には、出力部１４は、資産影響度、評判影響度および情報操作度と、信頼度とを、表示装置６０に表示する。
図７は、本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置１０の出力情報の例を示す図である。図７が示すように、表示装置６０は、入力部１１によって受け付けられたユーザＩＤおよび調査日時（期間）を入力欄６０１に表示し、資産影響度検証部１３１、評判影響度検証部１３２および情報操作検証部１３３によりそれぞれ検証された値と、信頼度推定部１３により推定された信頼度とを、信頼度表示欄６０２に表示する。

本実施形態のユーザ信頼度推定装置１０は、コンピュータおよびその周辺装置によって実現され、本実施形態における各部は、コンピュータおよびその周辺装置が備えるハードウェア（例えば、制御装置としてのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、記憶装置としてメモリやハードディスク、表示装置６０としてディスプレイ、入力装置６１としてキーボード、通信装置等）並びに該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。

図６は、本発明の一実施形態に係るユーザ信頼度推定装置１０の処理内容を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、ユーザ信頼度推定装置１０のＣＰＵ（以下、単にＣＰＵという）（入力部１１）は、対象ユーザの指定を受け付ける。より具体的には、ＣＰＵは、表示装置６０に案内メッセージを表示し、入力装置６１を介して依頼者からユーザＩＤや、調査開始期間および調査終了期間を受け付ける。その後、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０２に移す。

ステップＳ１０２において、ＣＰＵ（情報収集部１２）は、対象ユーザに関する情報を収集する。より具体的には、ＣＰＵは、ステップＳ１０１で受け付けた対象ユーザの行動を示すユーザ行動情報（サービス利用情報、ユーザのプロフィール情報、友人関係のリンク情報、更新履歴情報）をユーザ記録ＤＢ４０から収集し、サービスアカウントＤＢ３１に格納する。その後、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０３に移す。

ステップＳ１０３において、ＣＰＵ（資産影響度検証部１３１）は、サービス利用状況を測定し、資産影響度を検証する。より具体的には、ＣＰＵは、日記使用量やアルバム使用量を示すページ数や、ゲーム使用時間に基づいて、資産影響度を検証し、サービスアカウントＤＢ３１に記憶させる。その後、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０４に移す。

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ（評判影響度検証部１３２）は、個人情報の開示度を測定し、現実の友人数を測定し、評判影響度を検証する。より具体的には、ＣＰＵは、ユーザのプロフィールにおいて定型的登録事項の公開項目数を測定する。次に、ＣＰＵは、リンクしている他ユーザの中に、ネット上だけの付き合いではなく現実世界でも関係があるユーザ数を測定し、評判影響度を検証する。その後、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０５に移す。

ステップＳ１０５において、ＣＰＵ（情報操作検証部１３３）は、情報の改竄数を測定し、情報操作度を検証する。より具体的には、ＣＰＵは、ソーシャルメディアにおける対象ユーザの領域であって対象ユーザとは異なる他ユーザがコンテンツを作成することができる領域に、他ユーザによって作成されたコンテンツを対象ユーザが編集・削除した数を測定し、改竄したことを示す情報操作度を検証する。その後、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０６に移す。

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ（信頼度推定部１３）は、信頼度を推定する。より具体的には、ＣＰＵは、検証された値を集計し、信頼度を推定し、信頼度ＤＢ３２に記憶させる。その後、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０７に移す。

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ（出力部１４）は、信頼度を出力する。より具体的には、ＣＰＵは、ステップＳ１０１によって受け付けられたユーザＩＤおよび調査日時（期間）と、ステップＳ１０３からステップＳ１０５により測定された値および検証された値と、ステップＳ１０６により推定された信頼度とを、表示装置６０に表示する。その後、ＣＰＵは、処理を終了する。

本実施形態によれば、ユーザ信頼度推定装置１０は、ソーシャルメディアにおけるユーザ行動情報を収集し、収集したユーザ行動情報に基づいて、ソーシャルメディアにおけるユーザの不適切な行動によるユーザ自身への影響を検証し、検証した影響に基づいてソーシャルメディアにおけるユーザについての信頼度を推定する。すなわち、ユーザ信頼度推定装置１０は、収集されたユーザ行動情報に基づいて、ユーザの不適切な行動によってそのユーザが損失するソーシャルメディアにおける資産の程度を示す資産影響度、ユーザの不適切な行動がそのユーザの現実世界の評判に与える影響を示す評判影響度、およびユーザとは異なる他ユーザによって作成されたコンテンツをそのユーザが改竄したことを示す情報操作度を検証し、検証した資産影響度、評判影響度および情報操作度に基づいて信頼度を推定する。
したがって、ユーザ信頼度推定装置１０は、ソーシャルメディア上で交流するユーザの信頼度を正確に推定することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１０ ユーザ信頼度推定装置
１１ 入力部
１２ 情報収集部
１３ 信頼度推定部
１３１ 資産影響度検証部
１３２ 評判影響度検証部
１３３ 情報操作検証部
１４ 出力部
３１ サービスアカウントＤＢ
３２ 信頼度ＤＢ
４０ ユーザ記録ＤＢ
６０ 表示装置
６１ 入力装置

Claims (7)

1. コンピュータネットワークを介してユーザが互いに情報を発信しコンテンツを形成していくソーシャルメディアにおいて、当該ソーシャルメディアにおける前記ユーザの信頼度を推定するユーザ信頼度推定装置であって、
   前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザに関する記録を記憶するユーザ記録記憶手段から前記ユーザの行動を示すユーザ行動情報を収集する情報収集部と、
   前記情報収集部によって収集された前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザについての信頼を示す信頼度を推定する信頼度推定部と、
   を備えるユーザ信頼度推定装置。
2. 前記信頼度推定部は、前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ユーザの不適切な行動によって前記ユーザが損失する前記ソーシャルメディアにおける資産の程度を示す資産影響度を検証する資産影響度検証部を備え、前記資産影響度検証部によって検証された前記資産影響度に基づいて前記信頼度を推定する請求項１に記載のユーザ信頼度推定装置。
3. 前記信頼度推定部は、前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ユーザの不適切な行動が前記ユーザの現実世界の評判に与える影響を示す評判影響度を検証する評判影響度検証部をさらに備え、前記評判影響度検証部によって検証された前記評判影響度に基づいて前記信頼度を推定する請求項１または２に記載のユーザ信頼度推定装置。
4. 前記信頼度推定部は、前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ユーザとは異なる他ユーザによって作成されたコンテンツを前記ユーザが改竄したことを示す情報操作度を検証する情報操作検証部をさらに備え、前記情報操作検証部によって検証された前記情報操作度に基づいて前記信頼度を推定する請求項１から３のいずれかに記載のユーザ信頼度推定装置。
5. 請求項１に記載されたユーザ信頼度推定装置が実行するユーザ信頼度推定方法であって、
   前記情報収集部が、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザに関する記録を記憶するユーザ記録記憶手段から前記ユーザの行動を示すユーザ行動情報を収集する情報収集ステップと、
   前記信頼度推定部が、前記情報収集ステップによって収集された前記ユーザ行動情報に基づいて、前記ソーシャルメディアにおける前記ユーザについての信頼を示す信頼度を推定する推定ステップと、
   を備えるユーザ信頼度推定方法。
6. 請求項５に記載のユーザ信頼度推定方法をコンピュータに実行させるためのユーザ信頼度推定プログラム。
7. 請求項６に記載のユーザ信頼度推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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