JP5581364B2 - 情報発信促進装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

この発明は、ＳＮＳ（Social Networking Service）等のコミュニティサービスを利用した情報交換システムで使用される情報発信促進装置、方法及びプログラムに関する。

情報通信技術の発達と、携帯電話機やスマートフォン、タブレット型端末等の携帯端末の普及に伴い、多くの人が携帯端末を使用して電子メールやＳＮＳ等のコミュニティサービスを利用した情報発信を行うようになっている。このうちコミュニティサービスは、自由に要望を書き込んだり他人の要望に賛同する等して、自身の意思や要望等の情報を容易に発信できる利点がある。しかし、情報発信の心的負担が大きいため、誰もが気軽に情報を発信するとは限らない。

情報発信の心理的負担の要因としては、情報を発信する際の操作の煩わしさがまず考えられる。しかし、近年はスマートフォンの登場によりユーザインタフェース（ＵＩ）が洗練されてきており、他にも情報発信操作を容易にする技術が種々提案されている（例えば、特許文献１を参照）。このため、情報発信操作は比較的容易になりつつある。

一方、心理的負担の別の要因としては、他ユーザの存在により情報発信を行う心理的な障壁が高くなってしまうという点が考えられる。これは物理的距離が離れたネットワークに限定せず、地域ＳＮＳや災害時の避難所等、近距離にメンバが存在する場合にはより顕著になると考えられる。例えば、災害時の避難所等の環境下において、自分の要望より他の人の要望を優先すべきという自己判断や自分だけが要望を発信するのはよくないといった、同じ避難所のメンバ（同じコミュニティのメンバ）に対し遠慮等の心理が働き、自分の意見を言い出せないで我慢してしまうという現象が多く観察されている（例えば、非特許文献１を参照）。

心理的な障壁が高いために情報が発信されないと、コミュニティの中で多くの人が要望している情報や、多くの人が優先順位が高いと考える要望の情報が発信されないといった問題が起こり得る。このため、特に避難所での生活のような特殊な状況下では、コミュニティの構成メンバに情報を発信させるため、心理的な障壁をできる限り低くする必要がある。

そこで従来では、例えばコミュニティ、コミュニティメンバの活動状態を様々なセンシング技術を用いて自動的に収集し、コミュニケーションのアクティビィティを提示することにより、コミュニティへの帰属意識等の共有感を高め、これによりコミュニケーションのための情報発信の心理的障壁を低くするという対策が提案されている（例えば、特許文献２を参照）。

特開２０１２−１６８５８６号公報 特開２００５−３０３８４８号公報

「障害保健福祉研究情報システム」、公益財団法人 日本障害者リハビリテーション協会情報センター、［平成２４年９月２４日検索］、インターネット＜URL:http://www.dinf.ne.jp/doc/japanese/resource/bf/saigaiji_shien.html＞

ところが、特許文献２に記載された手法は、様々なセンシング技術を必要とし、さらにユーザによってはアクティビィティを公開することを嫌うため、依然として心理的障壁が高かった。
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、種々のセンシング技術を必要とすることなく、またアクティビィティの常時の共有及び公開なしに情報発信の心理的障壁を低くできるようにした情報発信促進装置、方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から上記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた情報発信促進装置にあって、上記複数のユーザの識別情報にそれぞれ関連付けて当該ユーザの属性情報を記憶するユーザ情報記憶手段と、配信先ユーザ選択手段と、送信手段を備える。そして、上記投稿情報を受信した場合に、上記配信先ユーザ選択手段により、上記ユーザ情報記憶手段に記憶された属性情報をもとに当該発信元のユーザと他の各ユーザとの間の類似度をそれぞれ計算し、この計算された類似度が予め設定されたしきい値を超えるユーザを上記公開情報の配信先ユーザとして選択し、さらに当該配信先として選択された配信先ユーザを、前記類似度の計算結果をもとに第１のユーザグループと当該第１のユーザグループより類似度が低い第２のユーザグループに分割する。そして、上記送信手段により、上記選択された配信先ユーザのうち、先ず第１のユーザグループを選択して当該グループに属するユーザ端末へ前記公開情報を送信し、当該送信先の第１のユーザグループに属するユーザ端末からの賛同数を集計し、その集計結果が予め設定したしきい値を超えた場合に前記第２のユーザグループを選択して当該グループに属するユーザ端末に対し、上記公開情報を送信するようにしたものである。

また、この発明の第１の観点は以下のような態様を備えることを特徴とする。
第１の態様は、配信先ユーザ選択手段に、予め設定した複数の投稿カテゴリの各々に対応付けてユーザの属性情報に対する重み付け情報を記憶した投稿カテゴリ別重み付け情報記憶手段を設ける。そして、上記受信された投稿情報と上記複数の投稿カテゴリとの間の関連度を算出して、この関連度をもとに予め設定した条件を満たす投稿カテゴリを選択し、当該選択された投稿カテゴリに対応付けられた重み付け情報を上記投稿カテゴリ別重み付け情報記憶手段から読み出す。そして、上記ユーザ情報記憶手段に記憶された属性情報に上記読み出された重み付け情報を加味して、上記発信元のユーザと他の各ユーザとの間の類似度をそれぞれ計算し、この計算された類似度が予め設定されたしきい値を超えるユーザを、上記公開情報の配信先ユーザとして選択するようにしたものである。

第２の態様は、送信手段において、上記選択された配信先ユーザが使用するユーザ端末に対し上記公開情報を送信した後、当該ユーザ端末からの賛同の有無を表す情報の返送を監視して、その監視結果に基づいて上記公開情報を送信済でかつ未賛同のユーザを選択し、当該選択されたユーザが使用するユーザ端末へ上記公開情報を再送するようにしたものである。

この発明の第２の観点は、各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から上記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた情報発信促進装置にあって、上記投稿情報を受信した場合に、上記ユーザの数及び上記公開情報の配信先ユーザ数のうちの少なくとも一方を関数として、上記投稿情報に対する賛同者数を割増しするための多数化数を算出する。そして、当該算出された多数化数を反映した割増し後の賛同者数を表す情報と、上記受信された投稿情報を含む公開情報を作成し、この作成された公開情報を上記他のユーザ端末に対し送信するようにしたものである。

この発明の第３の観点は、各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から上記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた情報発信促進装置にあって、上記公開情報の配信後に、当該配信先のユーザ端末からの賛同の有無を表す情報の収集結果をもとに上記公開情報に対する賛同者数を計算する。そして、この計算された賛同者数が予め設定された第１の公開閾値を超えた場合に、投稿情報に対する賛同状況を表す情報を作成して上記特定端末へ送信するようにしたものである。

またこの発明の第３の観点は、上記複数のユーザ端末及び特定端末に加え、公共エリアに設置された公開端末との間でも通信ネットワークを介して通信が可能な場合に、上記計算された賛同者数が予め設定された第２の公開閾値を超えた場合に、上記公開情報を上記公開端末へ送信することも特徴とする。

この発明の第１の観点によれば、発信ユーザ及び他の各ユーザの属性情報をもとに、発信ユーザと類似度が高く賛同が得やすいと推測されるユーザに対して公開情報が配信される。このため、賛同への心理的障壁を緩和して賛同者数を増やし、これにより多くのメンバに要望情報の発信を促すことが可能となる。
さらに、類似度の高い第１のユーザグループに属するユーザに加え、当該第１のユーザグループに属するユーザの賛同数が多い場合には類似度の低い第２のユーザグループに属するユーザにも公開情報が配信される。このため、類似度の低いユーザも投稿情報に賛同し易くなり、これにより投稿情報に対する賛同者をさらに増加させることができる。

第１の観点の第１の態様によれば、発信ユーザ及び他のユーザの属性情報に、さらに投稿カテゴリ別に設定した重み付け係数を加味して類似度が算出されるので、公開情報の送信対象ユーザとして、投稿情報の中身に応じてより賛同しそうなユーザを選ぶことができ、これにより賛同してもらえる確率をさらに高めることが可能となる。

第１の観点の第２の態様によれば、公開情報を送信したもののまだ賛同していないユーザに対し公開情報が再送信される。このため、賛同人数のさらなる増加が期待できる。

この発明の第２の観点によれば、他のユーザ端末に対し公開情報を配信する際に、ユーザ数又は配信先ユーザ数に応じて設定された割増し数が反映された賛同者数を含む公開情報が作成されて送信される。このため、ユーザには賛同者数が実際より多めに提示されることになり、これにより賛同への心理的障壁を緩和して賛同者数を増やし、より多くのメンバに要望情報の発信を促すことが可能となる。

この発明の第３の観点によれば、賛同者数が増加してその数が公開閾値を上回ると、投稿情報に対する賛同状況を表す情報が作成されて、例えば管理者やリーダ等の特定ユーザの端末に送信される。このため、管理者やリーダ等の特定ユーザは、送られた情報をもとにどの投稿に対する賛同者が多いかを判断して、適切な対応策を講じることが可能となる。

また第３の観点によれば、上記計算された賛同者数が予め設定された第２の公開閾値を超えた場合に、上記公開情報が公共エリアに設置された公開端末へ送信される。このため、投稿情報の送信対象になっていなかったユーザも投稿情報の内容を知ることが可能となり、これによりさらに賛同者を増やすことができる。

すなわちこの発明の各観点によれば、種々のセンシング技術を必要とすることなく、またアクティビィティの常時の共有及び公開なしに情報発信の心理的障壁を低くすることができる情報発信促進装置、方法及びプログラムを提供することができる。

この発明の第１の実施形態に係る情報発信促進装置を備えたコミュニティシステムの構成を示すブロック図。 図１に示した処理端末による処理手順と処理内容の前半部分を示すフローチャート。 図１に示した処理端末による処理手順と処理内容の後半部分を示すフローチャート。 図１に示した処理端末の要望関連情報記憶部（ＤＢ１）に保存される要望関連情報の一例を示す図。 図１に示した処理端末のメンバ情報記憶部（ＤＢ２）に保存されるプロファイル情報の一例を示す図。 図１に示した処理端末のメンバ情報記憶部（ＤＢ２）に保存されるプロファイル付加情報の一例を示す図。 図１に示した処理端末において生成される送信コンテンツの一例を示す図。 この発明の第２の実施形態に係る情報発信促進装置を備えたコミュニティシステムの構成を示すブロック図。 図８に示した処理端末による処理手順と処理内容の前半部分を示すフローチャート。 図８に示した処理端末による処理手順と処理内容の後半部分を示すフローチャート。 図８に示した処理端末において生成される、実名入りの送信コンテンツの一例を示す図。 図８に示した処理端末において生成される、特定端末向けの要望コンテンツの一例を示す図。 この発明の第２の実施形態に係る情報発信促進装置によるメンバ類似度算出処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１３に示したメンバ類似度算出処理で使用する要望カテゴリ別重み付け係数の一例を示す図。 図１３に示したメンバ類似度算出処理で使用する要望カテゴリ別の関連度の一例を示す図。 この発明の第３の実施形態に係る情報発信促進装置を備えたコミュニティシステムの構成を示すブロック図。 図１６に示した処理端末による、要望公開範囲の制御パラメータ設定処理の手順と処理内容の前半部分を示すフローチャート。 図１６に示した処理端末による、要望公開範囲の制御パラメータ設定処理の手順と処理内容の後半部分と、要望の多数意見化処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１６に示した処理端末による、要望公開範囲制御処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１６に示した処理端末の要望関連情報記憶部（ＤＢ１）に保存される要望関連情報の一例を示す図。 図１６に示した処理端末において生成される送信コンテンツの異なる複数の例を示す図。 図１６に示した処理端末において生成される、公共端末向けの要望コンテンツの一例を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる幾つかの実施形態を説明する。
［第１の実施形態］
この発明の第１の実施形態は、組織の中で、情報発信者が投稿情報として入力した要望を表す情報に対し賛同する可能性の高いメンバをメンバの属性情報の類似度をもとに選択し、この選択したメンバに対して、投稿情報を賛同しやすい形態に加工してこれを公開情報として送信するようにしたものである。本実施形態における投稿情報の送信手段としては、複数のメンバに専用コンテンツを送信する電子メール等が考えられる。ただし、電子メールに限らず、個人ごとに専用のコンテンツを閲覧する手段があれば、これを用いてもよい。

（構成）
図１は、この発明の第１の実施形態に係る情報発信促進装置を備えたコミュニティシステムの構成を示すブロック図である。
本実施形態に係るシステムは、情報発信促進装置としての機能を有する処理端末ＴＭ２Ａと、１台の発信者端末ＴＭ１及び複数台（図では９８台の場合を例示）のメンバ端末ＴＭ３〜ＴＭ１００との間で、ネットワークＮＷを介してそれぞれ情報通信を可能にしたものである。各端末ＴＭ１〜ＴＭ１００の利用者はそれぞれ異なる１名とする。なお、メンバ端末ＴＭ３〜ＴＭ１００の台数は任意に変更してもかまわない。また、発信者端末ＴＭ１と処理端末ＴＭ２Ａの機能は同一端末が担ってもよい。さらに、メンバの年齢や性別等の属性情報、つまりプロファイルに関係する情報は、それぞれのメンバが所持する端末ＴＭ３〜ＴＭ１００に保存されており、システムはその情報を活用することができることを前提とする。

発信者端末ＴＭ１は、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末又はパーソナル・コンピュータからなり、キーボード又はタッチパネルからなる入力部１０を有している。この入力部１０は、発信者ユーザが要望や意見等の投稿情報を入力するために使用される。

処理端末ＴＭ２も、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末又はパーソナル・コンピュータからなり、この実施形態を実現するために必要な機能として、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１と、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２と、メンバ類似度算出処理部２３と、要望送信メンバ決定処理部２４と、要望多数化処理部２５を備えている。尚、このうちメンバ類似度算出処理部２３と、要望送信メンバ決定処理部２４と、要望多数化処理部２５は、図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを図示しないＣＰＵに実行させることにより実現される。

要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１は、発信者端末ＴＭ１において入力された要望情報の送信先を制御するために必要なパラメータと、発信者端末ＴＭ１において入力された要望情報に例えば賛同人数等の付加情報を付加するために必要なパラメータを格納するために用いられる。図４（ａ），（ｂ）はこの要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納されるデータの一例を示すもので、（ａ）は情報発信がまだ行われていない初期状態であり、発信者ＩＤ、入力情報、公開閾値ＴＨ及び多数化数Ｐはいずれも“null”に設定される。また（ｂ）は、ある発信者（例えば発信者ＩＤ＝２）から要望情報の発信が行われた場合に、当該発信された要望情報を格納した例を示している。

メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２は、メンバごとにそのＩＤに関連付けて当該メンバのプロファイル情報及びプロファイル付加情報を格納するために用いられる。プロファイル情報は、年齢や性別の他、例えば持病の有無といったメンバの属性を表す情報を含む。図５（ａ）は、格納されたプロファイル情報の一例を示すもので、ここでは１００人分のプロファイル情報を格納した状態を示している。なお、プロファイル情報は、実際には図５（ｂ）に示すように離散的パラメータのデータ形態で格納される。

プロファイル付加情報は、個々のメンバにコンテンツを送信するかどうか等の、システムが動作する上で必要な情報である。図６（ａ），（ｂ）は、格納されたプロファイル付加情報の一例を示すもので、（ａ）は情報発信がまだ行われていない初期状態であり、類似度、送信判定、送信優先度及び賛同判定はいずれも“null”に設定されている。送信除外に関しては、送信対象から除外する端末が予め選択されている場合には、当該端末のＩＤに関連付けて例えば図６（ａ）に示すように送信除外の欄に“○”が記憶される。

メンバ類似度算出処理部２３は、発信者端末ＴＭ１において要望情報を入力したメンバのプロファイル情報と、上記メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に格納された組織内の他の各メンバのプロファイル情報とをそれぞれ比較し、発信者のプロファイル情報と他の各メンバのプロファイル情報との間の類似度を計算する機能を有する。

要望送信メンバ決定処理部２４は、上記メンバ類似度情報算出処理部２３により算出された発信者のプロファイル情報と他の各メンバのプロファイル情報との間の類似度をもとに、発信者端末ＴＭ１において入力された要望情報を含むコンテンツの送信先となるメンバを決定する機能を有する。

要望多数化処理部２５は、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に格納された他のメンバのプロファイル情報を用いて、発信者が発信者端末ＴＭ１において入力した要望情報に関する多数化数Ｐを算出する。そして、上記発信者端末ＴＭ１において入力された要望情報と上記算出された多数化数Ｐをもとに、組織内の他のメンバの賛同を得られ易くするための送信コンテンツを作成する機能を有する。

メンバ端末ＴＭ３〜ＴＭ１００も、上記発信者端末ＴＭ１と同様に例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末又はパーソナル・コンピュータからなり、本実施形態を実現する上で必要な機能として、賛同判定部３０を備えている。賛同判定部３０は、処理端末ＴＭ２からが送られたコンテンツについて当該メンバにより賛同する旨の情報が入力されたか否かを判定し、入力された場合に他のメンバが所持するメンバ端末へ賛同する旨の情報を返送するための機能を有する。

（動作）
次に、以上のように構成されたシステムの動作を説明する。図２及び図３は、システムを構成する発信者端末ＴＭ１、処理端末ＴＭ２Ａ及びメンバ端末ＴＭ３〜ＴＭ１００の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

（１）発信者端末ＴＭ１における要望情報の入力
発信者端末ＴＭ１は、ステップＳ１０１で要望情報の入力を監視しており、入力されなければステップＳ１０２で受付待機する。一方、発信者が入力部１０において要望情報を入力すると、発信者端末ＴＭ１は上記入力された要望情報をネットワークＮＷを介して処理端末ＴＭ２Ａへ送信する。要望情報の入力手法は、自由記述、定型文との組み合わせ等、自由に決定することができる。

（２）処理端末ＴＭ２Ａにおけるメンバ類似度計算
処理端末ＴＭ２Ａは、上記発信者端末ＴＭ１から要望情報を受信すると、ステップＳ１０３において、上記受信された要望情報を発信者ＩＤに関連付けて要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納する。またそれと共に、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２の発信者のＩＤと対応する行の送信除外判定のカラムに除外判定を行う旨を追記する。例えば、発信者（ＩＤ＝２）が「温かいお風呂に入りたい」といった要望情報を入力したとする。この場合処理端末ＴＭ２では、図４（ｂ）に示すように、上記入力された「温かいお風呂に入りたい」が要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に発信者ＩＤ＝２と関連付けて記憶される。また、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に、上記発信者ＩＤ＝２に関連付けて送信除外判定を持つメンバである旨の情報が記憶される。

上記要望情報の格納処理が終了すると処理端末ＴＭ２Ａは、次にメンバ類似度算出処理部２３により、要望公開範囲の制御パラメータを決定する処理を以下のように実行する。すなわち、先ずステップＳ１０４において発信者のプロファイル情報をメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から読み出し、メンバ類似度算出処理を実行する。

メンバ類似度算出処理では、先ずステップＳ１０５により、組織内のメンバのプロファイル情報をメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から１名分読み出す。その際、当該メンバが予め定められた送信除外メンバに該当するかどうかを、ステップＳ１０６において、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に予め格納された送信除外判定情報を参照して判定し、送信除外メンバに該当する場合には読み出し対象から除外する。なお、送信除外メンバは、例えば情報の発信者等が該当する。

上記送信除外メンバでないメンバのプロファイル情報が読み出されると、ステップＳ１０７において、当該読み出されたメンバのプロファイル情報と、上記発信者のプロファイル情報との類似度Ｓを計算する。類似度Ｓは、プロファイル情報が例えば図５（ｂ）に示すような情報要素を含んでする場合、これらの情報要素を用いて
Ｓ＝ａ×（年齢スコア）＋ｂ×（性別スコア）+ｃ×（持病スコア）
+ｄ×（薬スコア）+ｅ×（酒スコア）+ｆ×（煙草スコア）
+ｇ×（運動スコア） …（１）
により計算できる。なお、ａ〜ｇは各情報要素に対する重み付け係数である。この式（１）は予め要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶されている。

ここで、各情報要素のスコアは二者の差分が小さいほど高くなるように設定される。例えば、年齢スコアは５歳以内の差ならば５点、１０歳以上ならば２点に設定され、性別スコアは同一ならば５点、異なれば０点に設定される。また、薬スコアや酒スコア等のように二値で表現できない情報要素については例えば５段階評価で表現し、一致すれば５点、差が大きくなるほど減点するように設定する。図５（ｂ）は以上のように設定されたスコアの一例を示すものである。

（３）類似度に基づく送信対象メンバの決定
処理端末ＴＭ２Ａは、続いて要望送信メンバ決定処理部２４により、要望の送信対象となるメンバの決定処理を以下のように実行する。すなわち、先ずステップＳ１０８により、上記計算された類似度Ｓと、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に予め記憶されている類似度の閾値Ｔとを比較する。この比較の結果、Ｓ＞Ｔであれば、当該メンバを送信対象メンバとして判定してその旨の情報をメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に格納する（ステップＳ１０９）。これに対しＳ＜＝Ｔであれば、当該メンバを非送信メンバとして判定してその旨の情報をメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に格納する（ステップＳ１１０）。

類似度の閾値Ｔは、例えば図４（ａ）に示すように「Ｔ＝６０」のように予め要望関連情報記憶部（ＤＢ１）６１に記憶しておいてもよいが、図４（ｂ）に示すようにＩＤ＝２が発信者のＩＤであり、図６（ｂ）に示すようにＩＤ＝２に加えＩＤ＝７も送信除外端末だったとすると、送信除外判定がなされた端末を除いた各メンバの類似度Ｓ１，Ｓ３，…，Ｓ６，Ｓ８，…，Ｓ１００を先に導出して、
Ｔ＝（Ｓ１＋Ｓ３＋…＋Ｓ６＋Ｓ８＋…＋Ｓ１００）／９８
のように算出するようにしてもよい。

以上のように一人のメンバについて、そのプロファイル情報の類似度の計算処理と、計算された類似度に基づく送信対象メンバの判定処理が終了すると、処理端末ＴＭ２ＡはステップＳ１１１において、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）に格納された送信除外メンバを除く全てのメンバについて、上記ステップＳ１０４〜Ｓ１１０による処理が終了したか否か判定する。そして、処理を行っていないメンバが残っていれば、この未処理メンバの各々について上記ステップＳ１０４〜Ｓ１１０による処理を繰り返し実行する。

（４）要望の多数意見化及び送信コンテンツの作成
上記ステップＳ１０４〜Ｓ１１０による処理を繰り返すことにより、全てのメンバについて送信対象メンバであるか非送信メンバであるかの判定が終了すると、処理端末ＴＭ２Ａは続いて要望多数意見化処理部２５の制御の下で、要望の多数意見化処理を以下のように実行する。

多数意見化とは、実際にはまだ賛同が得られていない状態でも、発信者によって記入された要望情報が多くの賛同を集めているように見せかける処理を指す。この見せかける数値の大きさを多数化数Ｐと呼ぶ。多数化数Ｐは、メンバ数をＵallとして、１より大きくかつＵall−１を越えないように決定する。多数化数Ｐは、例えばＵallの関数として
Ｐ＝ｈ×Ｆ(Ｕall) …（２）
により算出できる。なお、ｈは重み付け係数である。この式（１）は予め要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶してある。

要望多数意見化処理部２５は、先ずステップＳ１１２によりＵallをメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から求める。次にステップＳ１１３において、例えば式（２）を、
Ｐ＝floor｛０．１×（Ｕall−１）｝
として算出する。ただし、Pは自然数とする。

例えば、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に図５（ａ）に示すようなメンバ情報が記憶されている場合には、Ｕall ＝１００なので、多数化数ＰはＰ＝９と決定される。多数化数Ｐの算出には、ランダム等の他の式を使ってもよい。また、Ｕallの代わりにメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に保存された送信メンバの合計数Ｓtotalを用いて算出を行ってもよい。

多数化数Ｐが決定されると、要望多数意見化処理部２５はこの決定された多数化数Ｐを要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納する（ステップＳ１１４）。そして、当該多数化数Ｐと発信者が入力した要望情報の内容をもとに、他のユーザに公開するための送信コンテンツ（公開情報）を作成する（ステップＳ１１５）。図７（ａ）は、多数化数ＰがＰ＝９の場合の送信コンテンツの一例を示すものである。なお、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に保存されるプロファイル情報の属性に実名が含まれている場合には、例えば図７（ｂ）に示すように発信者の実名を含むコンテンツを作成してもよい。

（５）送信コンテンツの送信
上記送信コンテンツの作成が終了すると、要望多数意見化処理部２５は、ステップＳ１１６によりメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から送信対象メンバのリストを読み出す。そして、この読み出したリストに記載された送信対象メンバに対し、上記作成されたコンテンツをステップＳ１１７により送信する。

（効果）
以上詳述したように第１の実施形態では、発信者端末ＴＭ１により要望情報が入力された場合に、処理端末ＴＭ２において当該発信者のプロファイル情報とメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶された各メンバのプロファイル情報との類似度Ｓをそれぞれ計算し、この計算された各類似度Ｓを閾値Ｔと比較して、類似度Ｓが閾値Ｔより大きいメンバを送信対象メンバと判定する。また、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶されたメンバの人数Ｕall の関数として、要望情報が多くの賛同を集めているように見せかけるための多数化数Ｐを決定し、この多数化数Ｐと上記発信者により入力された要望情報とを含む送信コンテンツを作成する。そして、この作成した送信コンテンツを、上記判定された送信対象メンバに対し配信するようにしている。

したがって、プロファイル情報をもとに賛同が得やすいと推測されるメンバに対して要望情報を配信することができ、その際に多数意見化処理により賛同者数を実際より多めに提示することで、賛同への心理的障壁を緩和して賛同者数を増やし、これにより多くのメンバに要望情報の発信を促すことができる。

［第２の実施形態］
例えば避難所のようなコミュニティでは、リーダが情報発信者からの要望を取りまとめて外部に伝達することが多い。その際、大量の要望の発信があれば、多数の人が同意した重要な要望事項としてリーダに伝達することができ、これをリーダが外部に伝達することで当該要望が叶う確率が高まる。

そこで、この発明の第２の実施形態は、前記第１の実施形態で述べた要望公開範囲の制御パラメータ決定処理機能（ステップＳ１０４〜Ｓ１１１）に加えて、公開閾値決定処理機能と要望公開範囲の制御処理機能を設け、これによりリーダに対しより多くの人が賛同した要望事項を伝達するようにしたものである。

また、前記第１の実施形態では、多数意見化を行う際に多数化数Ｐをメンバ数Ｕallや送信対象メンバの合計数Ｓtotalの関数として算出していた。しかし、この方法では多数化数Ｐが非常に大きくなる可能性があり、自然な多数意見化にならない場合がある。そこで第２の実施形態は、公開閾値決定処理により決定された公開閾値ＴＨ１を多数化数Ｐの算出に活用することで、多数化数Ｐの値を自然な値に保つようにしたものである。

（構成）
図８は、この発明の第２の実施形態に係る情報発信促進装置を備えたコミュニティシステムの構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図１と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。
本実施形態のシステムは、特定メンバが使用する特定端末ＴＭ１０１をさらに備え、処理端末ＴＭ２Ｂと当該特定端末ＴＭ１０１との間でネットワークＮＷを介して情報通信が可能となっている。特定端末ＴＭ１０１は、スマートフォン、タブレット端末、パーソナル・コンピュータ等の情報端末からなり、表示部４０を有する。

処理端末ＴＭ２Ｂは、この実施形態を実現するために必要な機能として、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２、メンバ類似度算出処理部２３、要望送信メンバ決定処理部２４及び要望多数化処理部２５に加え、公開閾値決定処理部２６と、要望公開範囲変更処理部２７をさらに備えている。尚、このうちメンバ類似度算出処理部２３と、要望送信メンバ決定処理部２４と、要望多数化処理部２５と、公開閾値決定処理部２６と、要望公開範囲変更処理部２７は、図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを図示しないＣＰＵに実行させることにより実現される。

公開閾値決定処理部２６は、発信者から発信された要望情報をリーダに公開する際に、要望情報の賛同数がどのくらいになった場合にリーダに公開するかを判定するための公開閾値ＴＨ１を決定する機能を有する。

要望公開範囲変更処理部２７は、賛同したメンバ数が公開閾値ＴＨ１を上回った場合に、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２で定義されている発信者以外の送信除外者のメンバ端末へ送信した発信者からの要望情報と、その時点での賛同人数をもとに要望コンテンツを作成して送信する機能を有する。

（動作）
次に、以上のように構成されたシステムの動作を説明する。図９及び図１０は当該システムの発信側端末ＴＭ１、処理端末ＴＭ２Ｂ及び特定端末ＴＭ１０１による処理手順と処理内容を示すフローチャートである。尚、同図において前記図２及び図３と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。

（１）公開閾値の決定
公開閾値決定処理部２６は、先ずステップＳ２０２において、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から送信対象メンバであるか非送信メンバであるかを表す情報を読み出し、この読み出した情報をもとに送信対象メンバの合計数Ｓtotalを算出する。なお、上記メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶された送信対象メンバであるか非送信メンバであるかを表す情報は、先に要望送信メンバ決定処理部２４の制御の下ステップＳ１０８〜Ｓ１１０により判定された情報である。

公開閾値決定処理部２６は、続いてステップＳ２０３において、公開閾値ＴＨ１を上記送信対象メンバの合計数Ｓtotalの関数として、１より大きくかつＳtotalより小さい範囲で決定する。例えば、
ＴＨ１＝ｉ×Ｇ（Ｓtotal） …（３）
により算出する。尚、ｉは重み付け係数である。この式（３）は要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に予め格納してある。

より具体的には、ＴＨ１＝floor｛０．６×Ｓtotal｝として算出する。なお、公開閾値ＴＨ１は、送信対象メンバの合計数Ｓtotal以下の値であれば、ランダム設定などの別の手法で決定してもよい。公開閾値決定処理部２６は、上記算出された公開閾値ＴＨ１をステップＳ２０４において要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶する。

（２）要望の多数意見化及び送信コンテンツの作成
処理端末ＴＭ２Ｂは、続いて要望多数意見化処理部２５の制御の下、ステップＳ２０５〜Ｓ２０８により多数化数Ｐを決定する。多数化数Ｐは、例えば公開閾値ＴＨ１の関数として、
Ｐ＝ｊ×Ｈ（ＴＨ１） …（４）
により算出できる。なお、ｊは重み付け係数である。この計算式（４）は要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に予め格納されている。

具体的には、Ｐ＝floor｛０．１×（ＴＨ１）｝として算出する。例えば、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１にＴＨ１＝９０と保存されている場合にはＰ＝９となる。ただし、Ｐは自然数である。なお、多数化数Ｐの計算には、ランダム抽出等の他の式を使ってもよい。

上記多数化数Ｐが決定されると、要望多数意見化処理部２５は当該多数化数Ｐを要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶する（ステップＳ２０６）。そして、この多数化数Ｐと、発信者が入力した要望情報の内容とをもとに、ステップＳ２０７により送信コンテンツを作成する。図７（ａ）は、Ｐ＝９の場合の送信コンテンツの内容を示すものである。なお、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に保存されるプロファイル情報の属性に実名が含まれている場合には、図７（ｂ）に示すように発信者の実名をコンテンツに含めるようにしてもよい。そして、上記作成された送信コンテンツを要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶する（ステップＳ２０８）。

（３）要望公開範囲の変更
処理端末ＴＭ２Ｂは、次に要望公開範囲変更処理部２７の制御の下で、要望情報の公開範囲を以下のように決定する。
すなわち、先ずステップＳ２０９において、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から送信対象と判定されているメンバのリストを読み出す。そして、ステップＳ２１０において、上記要望多数意見化処理により決定された多数化数Ｐと、先に発信者端末ＴＭ１から受信した要望情報とをもとに作成された送信コンテンツを、上記リストに従い送信対象メンバのメンバ端末へ送信する。この結果、送信対象メンバの端末には上記送信コンテンツが表示される。図７（ａ），（ｂ）はその一例を示すもので、「賛同する」場合にメンバが押下するためのソフトウエアボタンが表示される。

送信コンテンツを受け取った各メンバは、自己の端末に表示された要望の内容と賛同者数をもとに当該要望に対し賛同するか否かを判断する。そして、賛同する場合には、例えば図７（ａ），（ｂ）に示した「賛同する」ボタンを押す。この「賛同する」ボタンの押下は賛同判定部３０により検出され、賛同したことを表す情報がメンバ端末から処理端末ＴＭ２Ｂに返送される。

なお、送信コンテンツに、「賛同する」ボタン以外に、例えば図１１に示すように「確かに必要だ」、「私も欲しい」といった、より具体的な回答内容を返送させるためのボタンを表示させ、メンバがこれらのボタンを押下した場合にその情報を処理端末ＴＭ２Ｂに返送するようにしてもよい。

処理端末ＴＭ２Ｂは、要望公開範囲変更処理部２７の制御の下で、ステップＳ２１１により、賛同したことを表す情報の返送の有無とその数を監視しており、メンバ端末から賛同したことを表す情報が返送されると、当該賛同したことを表す情報を返送元のメンバのＩＤに関連付けてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶させる（ステップＳ２１３）。

そして、ステップＳ２１４において、上記賛同したことを表す情報を返送したメンバの合計数を、上記公開閾値決定処理部２６がステップＳ２０２〜Ｓ２０４により決定し保存した公開閾値ＴＨ１と比較する。この比較の結果、賛同したメンバの合計数が公開閾値ＴＨ１以下であればステップＳ２１２に戻って賛同者数がさらに増加するまで待機する。

一方、上記賛同者数が増加してその合計数が公開閾値ＴＨ１を上回ると、要望公開範囲変更処理部２７はステップＳ２１５により、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記録されている発信者からの要望の内容ごとにその時点での賛同人数を示した要望コンテンツを作成する。そして、この作成された要望コンテンツをステップＳ２１６により特定端末ＴＭ１０１へ送信する。

この結果、特定端末ＴＭ１０１では上記要望コンテンツが受信され、表示部４０に表示される。図１２はこの表示された要望コンテンツの一例を示すものである。リーダは、特定端末ＴＭ１０１に表示された要望コンテンツをもとに、どの要望に対する賛同者が多いかを判断し、この賛同者が多い要望事項を支援機関等に伝達する。

（効果）
以上詳述したように第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、発信者の要望情報が、発信者の意見に賛同する可能性が高いと推測されるメンバに対して、多くのメンバが賛同しているように意見多数化されて送信されるので、メンバにとっては、賛同に対する心理的障壁が低くなると共に、賛同し易い意見ばかりが配信されてくるので、受信者がその後自分で要望を発信する行動を起こし易くなるという効果が期待できる。

しかも第２の実施形態では、公開閾値決定処理部２６により、要望ごとに、１より大きくかつ送信対象メンバの合計数Ｓtotal未満となるような公開閾値ＴＨを設定し、当該要望に対する賛同者数がこの公開閾値ＴＨを超えた場合に上記要望の内容とその賛同者数を含む送信コンテンツを送信対象メンバに配信するようにしている。このため、賛同者数の多い要望が選択されて送信対象メンバに配信されるので、メンバの要望発信に対する心理的障壁をさらに緩和することができる。さらに、公開閾値決定処理部２６により決定された公開閾値ＴＨ１を多数化数Ｐの算出に活用するため、多数化数Ｐの値が大きくなり過ぎないようにすることができ、これにより多数化数Ｐの値を自然な数に保つことができる。

［第３の実施形態］
前記第２の実施形態では、メンバ類似度算出処理部２３において、要望発信者及びメンバのプロファイル情報だけをパラメータとして類似度を算出するようにした。これに対しこの発明の第３の実施形態は、要望発信者及びメンバのプロファイル情報に要望情報の内容を加味して類似度を算出し、これにより要望の送信対象メンバをさらに高精度に決定できるようにしたものである。

（構成及び動作）
図１３は、この発明の第３の実施形態に係る情報発信促進装置のメンバ類似度算出処理部２３による処理手順と処理内容を示すフローチャートである。尚、この図１３に示した処理は図９のステップＳ１０７に代わるものである。その他、装置の構成及び処理手順、処理内容については、図８、図９及び図１０に示したものと同一なので、ここでの説明は省略する。

第３の実施形態では、要望情報のカテゴリ（要望カテゴリ）が予め複数種類定義され、この要望カテゴリが要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に予め記憶されている。また、要望カテゴリ別に類似度算出に用いる重み付け係数が予め設定され、この重み付け係数が要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶されている。図１４はこの要望カテゴリ別の重み付け係数の一例を示すもので、要望カテゴリを８５種類定義し、これら８５種類の要望カテゴリの各々について年齢、性別、飲酒頻度、喫煙頻度の重み付け係数を記憶したものを示している。なお、要望カテゴリとしては、例えば「入浴」、「食事」、「飲み物」、「たばこ」、「運動」等が定義される。

メンバ類似度算出処理部２３は、先ずステップＳ３０１により要望情報を要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１から読み出す。続いてステップＳ３０２により、要望カテゴリの一覧情報を要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１から読み出す。そして、メンバ類似度算出処理部２３は、ステップＳ３０３において、要望情報と各要望カテゴリとの関連度を計算して点数化し、関連が高い要望カテゴリを決定する。

要望カテゴリの関連度を計算する手法としては複数の手法が考えられるが、任意の手法を用いてかまわない。一例を挙げる。要望カテゴリごとに、この要望カテゴリに属する単語データベースを要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に登録しておく。そして、要望情報を既存の形態素解析手法等により分析し、これらの分解された単語がカテゴリ別の単語データベースに登録されているか否かを判定する。この判定の結果、あるカテゴリの単語データベースに該当する単語が登録されていた場合に、当該カテゴリに点数を加算する。最終的に、カテゴリごとの点数によってどのカテゴリに属しているのかを決定する（ステップＳ３０４）。

例えば、いま要望情報が「お風呂に入りたい」であり、要望カテゴリの関連計算の対象が名詞「お風呂」だけだったとする。さらに「お風呂」が、要望カテゴリ「入浴」の単語データベースにのみ登録があったとすると、入浴カテゴリに点数が加算される。この加算処理により５点が加点されたとすると、この要望情報の要望カテゴリとの関連度は入浴５点、他０点で、ここでは、「入浴」カテゴリが選択される。

入浴カテゴリが選択された場合、第１の実施形態で述べた類似度Ｓの計算式（１）の年齢スコアの重み付け係数ａの部分に図１４の「ａａ１」が代入される。また、性別スコアの重み付け係数ｂの部分に図１４の「ｆｆ１」が代入される。このように、選択された要望カテゴリごとに、類似度Ｓの計算式（１）に重み付け係数が代入される。

なお、図１４では一部の項目についてのみの例を示しているが、類似度Ｓの計算式（１）に合わせて、プロファイルで用いられるすべての項目について重み付け係数を用意しておく。ここで選択された重み付け係数を用いて、発信者とメンバの類似度を計算する（ステップＳ３０５）。

また、先の例では要望カテゴリを１種類のみ選択したが、要望情報が「食事」と「入浴」等のように、複数の要望カテゴリと関連を持つ場合も考えられる。このような場合は、図１４に示すように各要望カテゴリの行に格納されている重み付け係数と、図１５に示すような要望カテゴリごとの関連度を用いて、各要望カテゴリの重み付け係数を重み付けして、類似度Ｓの計算式（１）の重み付け係数として用いることができる。

例えば、「お風呂に入って美味しい食事がしたい」という要望が入力され、さらに例えば図１５に示すように要望カテゴリ別の関連度が算出されたとき、
（６×ａａ１＋４×ａａ２＋３×ａａ３）／（６＋４＋３）
を、式（１）の重み付け係数ａに代入すればよい。

（効果）
以上詳述したように第３の実施形態では、要望発信者及びメンバのプロファイル情報に、さらに要望カテゴリ別に設定した重み付け係数を加味して類似度を算出するようにしている。したがって、要望情報の送信対象メンバを要望情報の中身に応じて、より賛同しそうなメンバを送信メンバとして選ぶことができ、これにより賛同してもらえる確率のさらなる向上が期待できる。

［第４の実施形態］
この発明の第４の実施形態は、複数のメンバを、発信者との間のプロファイル情報の類似度を基準にグループ分けし、先ず類似度の高いグループ（賛同判定を得やすいと考えられるメンバで構成される）へ要望情報のコンテンツを送信し、一定の賛同が得られたのちに類似度の低いグループへ当該コンテンツを送信するようにしたものである。また、要望情報のコンテンツを送信したもののまだ賛同していないメンバに対して要望情報のコンテンツを再度送信するようにしたものである。さらに、賛同人数が一定数を超えると、パブリックディスプレイ等の公共空間に要望情報を表示するようにしたものである。

（構成）
図１６は、この発明の第４の実施形態に係る情報発信促進装置を含むコミュニティシステムの構成を示すブロック図である。尚、同図において前記図１及び図８と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。
本実施形態のシステムは、公共端末ＴＭ１０２をさらに備え、処理端末ＴＭ２Ｂから送信されたコンテンツをネットワークＮＷを介して上記公共端末ＴＭ１０２へ送信し表示することが可能となっている。公共端末ＴＭ１０２は、例えば不特定多数の人に情報を提示するためにビルのロビー、集会場又は街頭に設置されたパブリックディスプレイからなり、上記処理端末ＴＭ２Ｃから送信されたコンテンツを受信して表示部４１に表示する。

（動作）
次に、本実施形態に係るシステムの動作を処理端末ＴＭ２Ｃの動作を中心に説明する。図１７〜図１９はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、図１７において前記図２又は図９と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。

本実施形態は、メンバを類似度に応じて、コンテンツを送信する５つのグループと送信しないグループとからなる、合わせて６つのグループに分ける。なお、グループ数は６グループに限らず任意に設定可能である。発信者に応じて設定された類似度閾値Ｔ１〜Ｔ５、公開閾値ＴＨ１〜ＴＨ５及び多数化数Ｐ１〜Ｐ５は、例えば図２０（ａ），（ｂ）に示すようにそれぞれ５種類存在し、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に予め記憶されている。また、このうち類似度閾値Ｔ１〜Ｔ５については、図２０（ｃ）に示すように要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に単独で記憶されている。

（１）メンバのグループ化
処理端末ＴＭ２Ｃは、要望送信メンバ決定処理部２４の制御の下で、以下のように送信対象メンバを決定する処理を実行する。
すなわち、先ずプロファイル情報の類似度が計算されたメンバがどのグループに所属するかを判定する。次に、図１７に示すようにステップＳ４０１において、メンバ類似度算出処理部２３により計算された類似度を上記要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶された閾値Ｔ５と比較する。そして、類似度がＴ５以下であれば、ステップＳ４０２により当該メンバは非送信メンバと決定し、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶する。これに対し、類似度がＴ５より大きいときには、ステップＳ４０３により当該類似度を閾値Ｔ４と比較する。閾値Ｔ４は上記閾値Ｔ５より大きな値に設定されている。

この比較の結果、類似度がＴ４以下であれば、ステップＳ４０４により当該メンバを第５次送信メンバと決定して、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶する。一方、類似度が閾値Ｔ４より大きい場合には、当該類似度を閾値Ｔ４より大きく設定された閾値Ｔ３，Ｔ２と順次比較し、その比較結果類似度が閾値Ｔ３，Ｔ２以下であれば当該メンバをそれぞれ第４次及び第３次送信メンバと決定してメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶する。また、類似度が上記閾値Ｔ２よりさらに大きければ、当該類似度を値が最も大きな閾値Ｔ１とステップＳ４０４で比較する。そして、その比較の結果類似度が閾値Ｔ１以下であれば、ステップＳ４０５により当該メンバを第２次送信メンバと決定してメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記録させる。これに対し類似度が閾値Ｔ１より大きい場合には、ステップＳ４０６により当該メンバを第１次送信メンバと決定してメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記録させる。

例えば、いま類似度閾値Ｔ１〜Ｔ５が図２０（ｃ）に示すようにＴ１＝６０、Ｔ２＝５０、Ｔ３＝４０、Ｔ４＝２５、Ｔ５＝１０に設定され、この状態でＩＤ＝１００に対応するメンバの発信者に対する類似度＝６５と算出されたとする。この場合、類似度＝６５は閾値Ｔ５〜Ｔ１のどれよりも大きいため、当該メンバは第１次送信メンバと決定されて記憶される。例えば図６（ｂ）に示すように、上記ＩＤ＝１００のメンバは送信対象メンバであることが記憶されると共に、送信優先度のカラムに“１”が記憶される。これらの情報から、ＩＤ＝１００のメンバは第１次送信メンバのグループに属していると判定できる。

（２）公開閾値の決定
上記要望送信メンバ決定部２３において、発信者と特定メンバを除く全てのメンバについてその類似度に応じたグループ化処理が終了したことがステップＳ１１１で判定されると、処理端末ＴＭ２Ｃは公開閾値決定部２６の制御の下で、以下のように公開閾値の決定処理を実行する。

すなわち、公開閾値決定部２６は先ずステップＳ４０７においてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から第１次送信メンバ（ユーザ）を抽出してその数Ｓtotal１を算出し、続いてステップＳ４０８により公開閾値ＴＨ１を１より大きくかつ上記第１次送信メンバ数Ｓtotal１より小さい範囲で決定する。そして、この決定された第１次送信メンバに対応する公開閾値ＴＨ１を、ステップＳ４０９により要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納する。

次にステップＳ４１０において、今度は第２次送信メンバ（ユーザ）をメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から抽出してその数Ｓtotal２を算出し、続いてステップＳ４１１により公開閾値ＴＨ２をＴＨ１より大きくかつ上記第１次送信メンバ数Ｓtotal２より小さい範囲で決定して、この決定された第２次送信メンバに対応する公開閾値ＴＨ２をステップＳ４１２により要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納する。
以下同様に、第３次送信メンバ、第４次送信メンバ及び第５次送信メンバのそれぞれについて公開閾値ＴＨ３，ＴＨ４，ＴＨ５が決定される。

最後に公開閾値決定部２６は、ステップＳ４１３において、全体公開閾値ＴＨall を、第５次送信メンバに対応する公開閾値ＴＨ５より大きくかつ全メンバ数より小さい範囲で決定し、この決定された全体公開閾値ＴＨall をステップＳ４１４により要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納する。全体公開閾値ＴＨall は、公開範囲をコミュニティ全体とするときの賛同人数の閾値である。これはＴＨ５より大きくかつ全送信ユーザ数以下の範囲で、例えばランダムに定めてもよい。

なお、ステップＳ４０７からＳ４１２までの処理は第２の実施形態と同様に行うことができ、また第５次送信ユーザに送信するときの公開閾値ＴＨ５は、その時点で送信されているユーザの合計ΣＳtotal（ｋ）の関数として、式（３）と同様の手法で決定することができる。

（３）要望の多数意見化及び送信コンテンツの作成
以上のように公開閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３，ＴＨ４，ＴＨ５及びＴＨall が決定されると、要望多数意見化処理部２５の制御の下で、要望情報を多数意見化して送信コンテンツを生成する処理を以下のように実行する。

すなわち、先ず多数化数Ｐ１〜Ｐ５をそれぞれ決定する。Ｐ（ｋ）は、図１８に示すようにステップＳ４１６，Ｓ４２０，…，Ｓ４２４において、
Ｐ（ｋ）＝ｍ×Ｈ（ＴＨ（ｋ）） …（５）
により算出できる。ｋは１〜５の整数、ｍは重み付け係数である。この式（５）は要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に予め記憶されている。

上記式（５）は、例えば
Ｐ（ｋ）＝floor｛０．６８×（ＴＨ（ｋ））｝
とする。ただし、Ｐ（ｋ）は自然数とする。
この式を用いると、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に例えばＴＨ５＝３０と保存されている場合にはＰ５＝２０となる。なお、多数化数Ｐ（ｋ）の算出には、ランダム設定等の他の式を使ってもよい。
以上のように算出された多数化数Ｐ１〜Ｐ５は、それぞれステップＳ４１７，Ｓ４２１，…，Ｓ４２５により要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶される。

要望多数意見化処理部２５は、次にステップＳ４１８，Ｓ４２２，…，Ｓ４２６において、要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に格納されている要望情報と上記算出された多数化数Ｐ（ｋ）とをもとに、それぞれ第１次送信コンテンツから第５次送信コンテンツまでを作成する。そして、作成した送信コンテンツをステップＳ４１９，Ｓ４２３，…，Ｓ４２７により要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶させる。図２１（ａ），（ｂ）は、上記作成された送信コンテンツのうち、それぞれ第１次及び第２次送信メンバ向けの送信コンテンツの表示例を示すものである。

なお、第２次送信メンバ向けの送信コンテンツを作成する際に、例えば第１次送信メンバで賛同していないメンバに向けて、図２１（ｃ）に示すように再送信用のコンテンツを作成して要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記憶するようにしてもよい。

（４）要望公開範囲の変更
上記のように第１次乃至第５次の各送信グループ別に、要望の多数意見化処理とその多数化数Ｐ（ｋ）に応じた送信コンテンツの作成が終了すると、処理端末ＴＭ２Ｃは要望公開範囲変更処理部２７の制御の下で、メンバ端末ＴＭ３〜ＴＭ１００への送信グループ別の送信コンテンツの送信処理と、特定端末ＴＭ１０１及び公共端末ＴＭ１０２への要望コンテンツ及び要望情報の送信処理を以下のように実行する。

すなわち、先ずステップＳ４２８において、メンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から送信対象と判定されているメンバのうち第１次送信グループに属するメンバのリストを読み出す。そして、ステップＳ４２９において、上記要望多数意見化処理により作成された第１次送信メンバ向けの送信コンテンツを、上記リストに従い第１次送信メンバのメンバ端末へ送信する。この結果、第１次送信メンバの端末には上記送信コンテンツが表示される。図２１（ａ）にその表示結果の一例を示す。同図に示すように送信コンテンツには、「賛同する」場合にメンバが押下するためのソフトウエアボタンが表示される。

送信コンテンツを受け取った第１次送信メンバは、自己の端末に表示された要望の内容と賛同者数をもとに当該要望に対し賛同するか否かを判断する。そして、賛同する場合には、例えば図２１（ａ）に示した「賛同する」ボタンを押す。この「賛同する」ボタンの押下は賛同判定部３０により検出され、賛同したことを表す情報がメンバ端末から処理端末ＴＭ２Ｃに返送される。

処理端末ＴＭ２Ｃは、要望公開範囲変更処理部２７の制御の下で、ステップＳ４３０により、第１次送信メンバからの賛同したことを表す情報の返送の有無とその数を監視しており、メンバ端末から賛同したことを表す情報が返送されると、当該賛同したことを表す情報を返送元のメンバのＩＤに関連付けてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶させる（ステップＳ４３２）。

そして、ステップＳ４３３において、上記賛同したことを表す情報を返送したメンバの合計数を、上記公開閾値決定処理部２６がステップＳ４０７〜Ｓ４０９により決定して保存した公開閾値ＴＨ１と比較する。この比較の結果、第１次送信メンバのうち賛同したメンバの合計数が公開閾値ＴＨ１以下であれば、ステップＳ４３１に移行して賛同者数がさらに増加するまで待機する。

一方、上記第１次送信メンバの賛同者数が増加してその合計数が公開閾値ＴＨ１を上回ると、要望公開範囲変更処理部２７は続いてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から送信対象と判定されているメンバのうち第２次送信グループに属するメンバのリストを読み出す。そして、先に要望多数意見化処理により作成された第２次送信メンバ向けの送信コンテンツを、上記リストに従い第２次送信メンバのメンバ端末へ送信する。この結果、第２次送信メンバの端末には上記送信コンテンツが表示される。図２１（ｂ）にその表示結果の一例を示す。同図に示すようにこの場合も送信コンテンツには、「賛同する」ボタンが表示される。

尚、このとき、上記第１次送信グループの中でまだメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２のプロファイル付加情報の賛同判定がなされていないメンバを抽出し、この抽出した第１次送信メンバに第２次送信コンテンツを再送信するようにしてもよい。その際、未賛同の第１次送信メンバに対し再送信するコンテンツの内容は、第２次送信メンバに送信するコンテンツとは異ならせるようにするとよい。例えば、第１次送信メンバのうち未賛同のメンバに再送するコンテンツの内容を、図２１（ｃ）に示すように「最初にお知らせした時から１５人増えました！」なる一文を追記したものとする。

尚、送信コンテンツが送信済でかつ賛同判定がまだなされていないメンバに対する再度の送信は、送信コンテンツを未送信のメンバに送信するタイミングと同時でなくても構わない。また、送信回数が複数回あってもよく、そのコンテンツは送信コンテンツでも、また別に準備したコンテンツであってもよい。

上記送信コンテンツを受け取った第２次送信メンバは、自己の端末に表示された要望の内容と賛同者数をもとに当該要望に対し賛同するか否かを判断する。そして、賛同する場合には、例えば図２１（ｂ）に示した「賛同する」ボタンを押す。この「賛同する」ボタンの押下は賛同判定部３０により検出され、賛同したことを表す情報がメンバ端末から処理端末ＴＭ２Ｃに返送される。

処理端末ＴＭ２Ｃは、要望公開範囲変更処理部２７の制御の下で、第２次送信メンバからの賛同したことを表す情報の返送の有無とその数を監視しており、メンバ端末から賛同したことを表す情報が返送されると、当該賛同したことを表す情報を返送元のメンバのＩＤに関連付けてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶させる。

そして、上記賛同したことを表す情報を返送したメンバの合計数を、上記公開閾値決定処理部２６がステップＳ４１０〜Ｓ４１２により決定して保存した公開閾値ＴＨ２と比較する。この比較の結果、第２次送信メンバのうち賛同したメンバの合計数が公開閾値ＴＨ２以下であれば、賛同者数がさらに増加するまで待機する。

尚、上記第１次送信グループの中でまだ賛同していないメンバにも第２次送信メンバ向けのコンテンツを送信した場合には、当該第１次送信メンバからの賛同情報の返信を受付け、その結果を返送元のメンバのＩＤに関連付けてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶させる。

一方、上記第２次送信メンバの賛同者数が増加してその合計数が公開閾値ＴＨ２を上回ると、要望公開範囲変更処理部２７は上記第１次及び第２次送信メンバに対する処理と同様に、第３次送信メンバに対し当該第３次送信メンバ向けの送信コンテンツの送信を行う。そして、当該第３次送信メンバからの賛同数を計算してその数が公開閾値ＴＨ３より大きくなると、続いて第４次送信メンバに対し送信コンテンツを送信し、かつ当該第４次送信メンバからの賛同数が公開閾値ＴＨ４を超えるか否かを判定する。

上記判定の結果、第４次送信メンバからの賛同数が公開閾値ＴＨ４を超えたとする。そうすると要望公開範囲変更処理部２７は、最後にステップＳ４３４によりメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２から送信対象と判定されているメンバのうち第５次送信グループに属するメンバのリストを読み出す。そして、先に要望多数意見化処理により作成された第５次送信メンバ向けの送信コンテンツを、ステップＳ４３５において上記リストに従い第５次送信メンバのメンバ端末へ送信する。

尚、上記第３次、第４次及び第５次の各送信メンバに送信コンテンツを送信する際に、それぞれ第２次、第３次、第４次の各送信メンバの中でまだ賛同情報を返信していないメンバに対し、上記第３次、第４次及び第５次の各送信メンバ向けのコンテンツを再送信するようにしてもよい。その際、再送信するコンテンツの内容を、再送信であることがメンバに伝わるように、第３次、第４次及び第５次の各送信メンバに向けて初めて送信するコンテンツとは異ならせるようにしてもよい。

処理端末ＴＭ２Ｃは、要望公開範囲変更処理部２７の制御の下で、ステップＳ４３６において第５次送信メンバからの賛同したことを表す情報の返送の有無とその数を監視しており、第５次送信メンバの端末から賛同したことを表す情報が返送されると、当該賛同したことを表す情報を返送元のメンバのＩＤに関連付けてメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶させる（ステップＳ４３８）。

そして、上記賛同したことを表す情報を返送したメンバの合計数を、上記公開閾値決定処理部２６がステップＳ４１３〜Ｓ４１５により決定し保存した公開閾値ＴＨ５と比較する。この比較の結果、第５次送信メンバのうち賛同したメンバの合計数が公開閾値ＴＨ５以下であれば、賛同者数がさらに増加するまでステップＳ４３７で待機する。

さて、上記第５次送信メンバの賛同者数が増加してその合計数が公開閾値ＴＨ５を上回ると、要望公開範囲変更処理部２７はステップＳ４４０において要望関連情報記憶部（ＤＢ１）２１に記録されている発信者からの要望の内容ごとにその時点での賛同人数を示した要望コンテンツを作成する。そして、この作成された要望コンテンツをステップＳ４４１により特定端末ＴＭ１０１へ送信する。

この結果、特定端末ＴＭ１０１では上記要望コンテンツが受信され、表示部４０に表示される。図１２にこその表示結果の一例を示す。リーダは、この特定端末ＴＭ１０１に表示された要望コンテンツをもとに、どの要望に対する賛同者が多いかを判断し、この賛同者が多い要望事項を支援機関等に伝達することができる。

次に要望公開範囲変更処理部２７は、上記特定端末ＴＨ１０１に対し要望コンテンツを送信した後も送信済のメンバ端末からの賛同情報の返信をステップＳ４４２で監視し、返信があるとその賛同情報をステップＳ４４４でメンバ情報記憶部（ＤＢ２）２２に記憶する。そして、その賛同者数の合計値を計算し、この賛同者数の合計値をステップＳ４４５により公開閾値ＴＨall と比較する。この比較の結果、賛同者数の合計値が公開閾値ＴＨall 以下であればステップＳ４４３にて賛同者数の増加を待機する。一方、賛同者数の合計値が公開閾値ＴＨallを越えると、ステップＳ４４６において公開端末向けの要望情報を作成し、この作成した要望情報を公開端末ＴＭ１０２へ送信する。

公開端末ＴＭ１０２は、処理端末ＴＭ２Ｃからの要望情報を受信すると、この要望情報を表示部４１に表示する。図２２はその表示結果の一例を示すものである。したがって、この公開端末ＴＭ１０２に表示された要望情報を見ることにより、メンバは例えば端末を所持していない場合や所持していても端末の電源を切っていた場合でも、要望情報の内容を確認することが可能となる。また、非送信グループに属するメンバも要望情報の内容を知ることができ、これにより賛同情報を発信することが可能となる。

（効果）
以上詳述したように第４の実施形態によれば、類似度の高いメンバだけでなく類似度の低いメンバにも要望情報が配信されるので、類似度の低いメンバも要望情報に賛同し易くなり、これにより要望情報に対する賛同者をさらに増加させることができる。また、賛同していないメンバに対して要望情報のコンテンツを再送信することで、賛同人数のさらなる増加が期待できる。さらに、賛同人数が一定数ＴＨall を超えた場合には当該要望情報が公共端末ＴＭ１０２に表示される。このため、要望情報の送信対象になっていなかったメンバも要望情報を知ることが可能となり、これによりさらに賛同者を増やすことができる。

［その他の実施形態］
第４の実施形態においては未賛同のメンバに対し１回だけ送信コンテンツを再送信するようにしたが、複数回繰り返し送信するようにしてもよい。このようにすると、未賛同のメンバが賛同する機会をさらに増やすことが可能となり、延いては要望情報の発信を促進させることができる。

また、前記実施形態では災害時の避難所における要望を収集する場合を例にとって説明したが、マンションの管理組合や企業の労働組合等の、災害時以外のコミュニティにおける要望情報の収集に本発明を適用することができる。さらに、前記各実施形態では特定の処理端末ＴＭ２においてこの発明に係る情報発信促進処理を実行する場合を例にとって説明したが、例えばクラウドシステムのサーバ装置において情報発信促進処理を実行するようにしてもよい。

その他、メンバ間の類似度を算出するためのプロファイル情報の内容や類似度を判定するための閾値、多数意見数や公開閾値の決定方法、メンバ類似度算出処理、要望送信メンバの決定処理、公開閾値決定処理、要望の多数意見化処理及び要望公開範囲の変更処理の各処理手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

ＴＭ１…発信者端末、ＴＭ２Ａ，ＴＭ２Ｂ，ＴＭ２Ｃ…処理端末、ＴＭ３〜ＴＭ１００…メンバ端末、ＴＭ１０１…特定端末、ＴＭ１０２…公共端末、ＮＷ…ネットワーク、１０…入力部、２１…要望関連情報記憶部（ＤＢ１）、２２…メンバ情報記憶部（ＤＢ２）、２３…メンバ類似度算出処理部、２４…要望送信メンバ決定処理部、２５…要望多数化処理部、２６…公開閾値決定処理部、２７…要望公開範囲変更処理部、３０…賛同判定部、４０，４１…表示部。

Claims (10)

1. 各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から前記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた情報発信促進装置であって、
   前記複数のユーザの識別情報にそれぞれ関連付けて当該ユーザの属性情報を記憶するユーザ情報記憶手段と、
   前記投稿情報を受信した場合に、前記ユーザ情報記憶手段に記憶された属性情報をもとに、当該発信元のユーザと他の各ユーザとの間の類似度をそれぞれ計算し、この計算された類似度が予め設定されたしきい値を超えるユーザを前記公開情報の配信先ユーザとして選択し、さらに当該配信先として選択された配信先ユーザを、前記類似度の計算結果をもとに第１のユーザグループと当該第１のユーザグループより類似度が低い第２のユーザグループに分割する配信先ユーザ選択手段と、
   前記選択された配信先ユーザのうち、先ず第１のユーザグループを選択して当該グループに属するユーザ端末へ前記公開情報を送信し、当該送信先の第１のユーザグループに属するユーザ端末からの賛同数を集計し、その集計結果が予め設定したしきい値を超えた場合に前記第２のユーザグループを選択して当該グループに属するユーザ端末に対し前記公開情報を送信する送信手段と
   を具備することを特徴とする情報発信促進装置。
2. 前記配信先ユーザ選択手段は、
   予め設定した複数の投稿カテゴリの各々に対応付けてユーザの属性情報に対する重み付け情報を記憶した投稿カテゴリ別重み付け情報記憶手段と、
   前記受信された投稿情報と前記複数の投稿カテゴリとの間の関連度を算出して、この関連度をもとに予め設定した条件を満たす投稿カテゴリを選択し、当該選択された投稿カテゴリに対応付けられた重み付け情報を前記投稿カテゴリ別重み付け情報記憶手段から読み出す手段と、
   前記ユーザ情報記憶手段に記憶された属性情報に前記読み出された重み付け情報を加味して、前記発信元のユーザと他の各ユーザとの間の類似度をそれぞれ計算し、この計算された類似度が予め設定されたしきい値を超えるユーザを、前記公開情報の配信先ユーザとして選択する手段と
   を備えることを特徴とする請求項１記載の情報発信促進装置。
3. 前記送信手段は、
   前記選択された配信先ユーザが使用するユーザ端末に対し、前記公開情報を送信する手段と、
   前記ユーザ端末からの賛同の有無を表す情報の返送を監視し、この監視結果に基づいて前記公開情報を送信済でかつ未賛同のユーザを選択して、当該選択されたユーザが使用するユーザ端末へ前記公開情報を再送する手段と
   を備えることを特徴とする請求項１記載の情報発信促進装置。
4. 各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から前記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた情報発信促進装置であって、
   前記投稿情報を受信した場合に、前記ユーザの数及び前記公開情報の配信先ユーザ数のうちの少なくとも一方を関数として、前記投稿情報に対する賛同者数を割増しするための多数化数を算出し、当該算出された多数化数を反映した割増し後の賛同者数を表す情報と前記受信された投稿情報を含む公開情報を作成する公開情報作成手段と、
   前記作成された公開情報を、前記他のユーザ端末に対し送信する送信手段と
   を具備することを特徴とする情報発信促進装置。
5. 各々ユーザが使用する複数のユーザ端末、及び特定ユーザが使用する特定端末の間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から前記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた情報発信促進装置であって、
   前記公開情報の配信後に、当該配信先のユーザ端末からの賛同の有無を表す情報の収集結果をもとに前記公開情報に対する賛同者数を計算し、この計算された賛同者数が予め設定された第１の公開閾値を超えた場合に、投稿情報に対する賛同状況を表す情報を作成して前記特定端末へ送信する送信手段
   を具備することを特徴とする情報発信促進装置。
6. 前記複数のユーザ端末及び特定端末に加え、公共エリアに設置された公開端末との間でも通信ネットワークを介して通信が可能な場合に、
   前記送信手段は、前記計算された賛同者数が予め設定された第２の公開閾値を超えた場合に、前記公開情報を前記公開端末へ送信する手段を、さらに備えることを特徴とする請求項５記載の情報発信促進装置。
7. 各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から前記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた装置が実行する情報発信促進方法であって、
   前記投稿情報を受信した場合に、予め記憶された前記複数のユーザの属性情報をもとに当該発信元のユーザと他の各ユーザとの間の類似度をそれぞれ計算する過程と、
   前記計算された類似度が予め設定されたしきい値を超えるユーザを、前記公開情報の配信先ユーザとして選択し、さらに当該配信先として選択された配信先ユーザを、前記類似度の計算結果をもとに第１のユーザグループと当該第１のユーザグループより類似度が低い第２のユーザグループに分割する過程と、
   前記選択された配信先ユーザのうち、先ず第１のユーザグループを選択して当該グループに属するユーザ端末へ前記公開情報を送信し、当該送信先の第１のユーザグループに属するユーザ端末からの賛同数を集計し、その集計結果が予め設定したしきい値を超えた場合に前記第２のユーザグループを選択して当該グループに属するユーザ端末に対し、前記公開情報を送信する過程と
   を具備することを特徴とする情報発信促進方法。
8. 各々ユーザが使用する複数のユーザ端末との間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から前記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた装置が実行する情報発信促進方法であって、
   前記投稿情報を受信した場合に、前記ユーザの数及び前記公開情報の配信先ユーザ数のうちの少なくとも一方を関数として、前記投稿情報に対する賛同者数を割増しするための多数化数を算出する過程と、
   前記算出された多数化数を反映した割増し後の賛同者数を表す情報と、前記受信された投稿情報とを含む公開情報を作成する過程と、
   前記作成された公開情報を前記他のユーザ端末に対し送信する過程と
   を具備することを特徴とする情報発信促進方法。
9. 各々ユーザが使用する複数のユーザ端末、及び特定ユーザが使用する特定端末の間で通信ネットワークを介して通信が可能であり、ユーザ端末から送信された投稿情報を受信して、この受信された投稿情報を含む公開情報を他のユーザ端末へ配信し、当該配信先のユーザ端末から前記投稿情報に対する賛同の有無を表す情報を収集するコミュニティサービス機能を備えた装置が実行する情報発信促進方法であって、
   前記公開情報の配信後に、当該配信先のユーザ端末からの賛同の有無を表す情報の収集結果をもとに、前記公開情報に対する賛同者数を計算する過程と、
   前記計算された賛同者数が予め設定された第１の公開閾値を超えた場合に、投稿情報に対する賛同状況を表す情報を作成して前記特定端末へ送信する過程と
   を具備することを特徴とする情報発信促進方法。
10. 請求項１乃至６のいずれかに１項に記載の情報発信促進装置が具備する手段に対応する処理を、前記情報発信促進装置のコンピュータに実行させるプログラム。

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