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JP2013196120A - 評判情報システム - Google Patents

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Abstract

【課題】店舗の商品等に関するユーザによる口コミ情報の広がりを、店舗側の意図に応じて好適な速度・範囲などになるように制限(制御)ができる技術を提供する。
【解決手段】本口コミ情報システム(サイト1)は、店舗2の人による設定に応じて口コミ情報の広がりを制限する処理を行う口コミ情報制限機能1Bを有する。ユーザ信頼度判定・計算部41は、登録者(A)による店舗2の利用の実績を判定することにより、ユーザ信頼度を判定・計算し、ユーザ信頼度が低い場合は制限対象とする。登録者制限処理部61は、制限対象のユーザによる口コミ情報の登録を制限する処理を行い、閲覧者制限処理部62は、制限対象のユーザにより登録された口コミ情報を閲覧するユーザによる口コミ情報の閲覧を制限する処理を行う。
【選択図】図1

Description

本発明は、コンピュータやインターネット等の技術に関し、特に、口コミ(クチコミ)情報、評判情報を処理するシステム等に関する。
インターネット上で、実店舗(各種ビジネス)の商品・サービス等に関する口コミ情報が流通している。例えば、口コミ情報サイト(サービス)等において、ユーザ(顧客、生活者等)により、飲食店(料理)や宿泊施設(旅行)などに関する評判・感想などの口コミ情報が投稿(登録、書き込み)され、他ユーザがその口コミ情報を閲覧し参考にして、利用する店舗(商品・サービス等)を選んでいる。また上記口コミ情報を通じてユーザが交流している。
口コミ情報が投稿される側の店舗(その経営者等)としては、自分の商品・サービス等を良く評価してくれるユーザの口コミ情報の広がりによって、集客や認知度向上につながったり、投稿された口コミ情報の内容を参考にして経営活用などができる。
口コミ情報サイト(サービス)の例としては「食べログ」(非特許文献1)など各種が存在する。
口コミ情報の処理に関する先行技術例としては、特開2011−221805号公報(特許文献1)などがある。
特許文献1(「情報投稿制御システム」等)では、「ユーザが携行している移動端末から通知される位置情報に基づき、店舗や施設への利用実績を管理する。管理されている利用実績に基づいて、ユーザによる投稿の書込み可否を判定する。店舗や施設に実際に行った人のみが、その店舗や施設について、Webサイトへのクチコミ情報を書込むことができるため、ユーザの利用実績に基づく、より正確な情報を提供できる。」との記載がある。
その他関連する技術として、位置情報サービス(例えば、(公序良俗違反につき、不掲載))、SNS(例えば、(公序良俗違反につき、不掲載))、EC(Eコマース)(例えば、(公序良俗違反につき、不掲載))等がある。
特開2011−221805号公報
食べログ,<URL:(公序良俗違反につき、不掲載)>
インターネットにより、実店舗の商品・サービス等に関するユーザの口コミ情報の広がりが速くなったという現状がある。即ち、口コミ情報サイト等を通じて、ユーザ間で口コミ情報が伝搬することで、口コミ情報が短期間で広範囲に拡散することも生じている。
(1) これにより、口コミ情報が投稿される側の店舗(経営者等)としては、基本的にはネット及びリアル(良質な口コミ情報)を通じた顧客層の広がり等に期待ができる。しかしその一方で、あまりに速く口コミ情報が広がりすぎても困る場合がある。例えば以下の場合である。
(a) 例えば良心的な店舗(経営者等)が新たな商品・サービス等を開発・提供したい場合において、最初は試作品などを提供して顧客の反応を見て、その後改良などを加えながらじっくりと商品価値を見極めつつその新商品等を顧客へ広めて行きたい、という場合がある。最初の試しの段階(時期)で、あるユーザの口コミ情報、例えばそのユーザの好み等に合わなかったので低評価の内容の情報、がネット(口コミ情報サイト等)に書き込まれたとする。ネットを通じてその口コミ情報が他のユーザに閲覧され、特に多数のユーザに高速に拡散したとする。このように口コミ情報(低評価)が広がってしまった場合、その店舗としては、その後望むような商品展開ができない可能性があり、ビジネス上の損害になる。
上記の場合、ネット上の口コミ情報の広がり(特に高速・広範囲な拡散)の仕組みは、店舗(経営者等)にとっては、不利、アンバランス等であると言える。またとりわけ、悪意を持つユーザにより低品質な内容(例えば営業妨害のための根拠の無い低評価の内容)の口コミ情報が書き込まれ広がってしまう場合なども考えられ、より深刻な問題となる。上記の場合、理想を言えば、最初の段階ではあまり口コミ情報が広がらないようにされ、その後商品展開に伴い徐々に口コミ情報が広がるようになると好ましい。
(b) また例えば、上記同様に良心的な店舗が新商品等を提供したい場合において、あるユーザの口コミ情報、例えばそのユーザの好み等に合っていたので高評価の内容の情報、がネットに書き込まれ、上記同様に高速・広範囲に拡散したとする。そして、その口コミ情報による評判を聞いて短期間で一気に多数の顧客がその店舗に押し寄せてしまう場合が考えられる。この場合、店舗や人員のキャパシティ等により多数の顧客に応対ができず問題を招いてしまう可能性がある。例えば多数の顧客が不満から低評価を与える可能性がある。この場合も同様に、店舗にとって不利等と言える。
(2) また特に、上記の口コミ情報を書き込むユーザが、影響力が強い人(例えばSNSで多数の友人やフォロワーを持つ人)であるほど、口コミ情報の広がりの力・速度等も強くなる。そのため、店舗にとって、上記影響力が強いユーザによる高品質の口コミ情報の広まりによる良い効果が期待できる場合もあるが、その一方、前述の場合のように低品質の口コミ情報の広まりによる悪い効果(問題)が生じる可能性もある。口コミ情報の広がりによる良い効果・悪い効果のいずれも、ネットの仕組みに依存して増幅されている。言い換えると、店舗側が、情報の拡散・増幅にうまく対応できない。
(3) また口コミ情報の品質の問題(口コミ情報の信憑性や、口コミ情報の投稿者(ユーザ)の信頼性の問題)を考えてみる。前述のように悪意を持つユーザ等により低品質な内容の口コミ情報が書き込まれる場合がある。例えば実店舗で実際の商品・サービス等を利用していないにも係わらず根拠の無い評価が書き込まれる場合がある。言うまでもなく口コミ情報は人の主観的な情報、個人的な好み等を反映した情報であり、誤りや嘘がある可能性も含め、その信憑性については基本的に各自が判断して利用すべきものである。しかしながら、前述のようにネット上の情報の拡散・増幅の作用があるので、信頼性の低いユーザによる信憑性の低い口コミ情報が拡散して問題を招く場合がある。
なお、前記特許文献1では、ユーザによる店舗の利用実績(移動端末の位置情報を利用した来店実績(滞在時間や滞在回数))に基づく、ユーザのクチコミ情報の書込み(投稿)の制限、及び出力(表示)の制限などが記載されている。特に、常連度が高いユーザ(投稿者)のクチコミ情報のみを表示して閲覧できること等が記載されている。
しかし前記特許文献1等の技術は、口コミ情報の広がりの制限(制御)を考慮及び実現するような技術ではない。例えば後述する本発明のように、店舗側の意図(登録)に応じてユーザによる口コミ情報の登録(登録者)及び閲覧(閲覧者)などを制限(制御)することにより口コミ情報の広がりを抑制するような技術ではない。また特許文献1等ではユーザ(移動端末)の位置情報を判断して来店実績を判断しているが、例えば後述する本発明のように、店舗利用予約や支払いなどによってユーザの来店実績(利用実績)を確認(判定)することにより信頼度(信憑度)を確保するような技術ではない。また例えば後述する本発明のように、ユーザ同士の関係性に基づいて口コミ情報の伝搬を制限するような技術ではない。
以上のように、(1)ネットによる口コミ情報の広がりの速度・範囲等の問題(速く広がりすぎても困る場合がある)、(2)ネットの仕組みやユーザの影響力による口コミ情報の拡散・増幅の問題(店舗側が情報の拡散にうまく対応できない場合がある)、(3)口コミ情報の品質の問題(低品質な情報の拡散で問題を招く場合などがある)、などの問題がある。
上記問題を鑑み、本発明の主な目的は、口コミ情報を処理するシステム等に関して、店舗の商品・サービス等に関するユーザによる口コミ情報の広がりを、店舗側の意図に応じて好適な速度・範囲などになるように制限(制御)ができ、特に高速・広範囲の情報の拡散を抑制・遅延などができ、これにより前述のような問題の発生(店舗の損害等)を防止できる技術を提供することである。
上記目的を達成するため、本発明のうち代表的な形態は、口コミ情報を処理するシステム(口コミ情報システム)等であって、以下に示す構成を有することを特徴とする。
本形態のシステムは、インターネット上のサイト等、ユーザによる店舗の商品・サービス等に関する口コミ情報の登録(書き込み)及び閲覧などを処理する機能を備える口コミ情報システムにおいて、店舗側の意図(設定)に応じて口コミ情報の広がりを好適な速度・範囲などになるように制限(絞り込み)・制御できる機能(口コミ情報制限機能)を備える。具体的な手段として以下である。
本サイトは、基本サービス機能として、店舗情報登録部、店舗情報DB、店舗情報提供部、口コミ情報登録部、口コミ・ユーザ情報DB、口コミ情報提供部を有し、口コミ情報制限機能として、ユーザ信頼度(ないし口コミ信憑度)判定・計算部、登録者制限処理部、閲覧者制限処理部、表示制限処理部を有する。
店舗情報登録部は、店舗の人の操作により画面で店舗情報(店舗・商品・サービス等の情報)を登録する処理を行い、店舗情報を店舗情報DBに格納する。また、店舗情報登録部は、店舗の人により、意図する口コミ情報の広がりの速度・範囲などに関する制限・制御のレベルなどの条件情報を設定(登録)する操作の処理を行う。
店舗情報提供部は、店舗情報DBをもとに、ユーザの操作により画面で店舗情報を閲覧する処理を行う。
口コミ情報登録部は、ユーザの操作により、画面で店舗情報に対する口コミ情報を登録する処理を行い、口コミ・ユーザ情報DBに口コミ情報及びユーザ情報を格納する。
口コミ情報提供部は、口コミ・ユーザ情報DBをもとに、ユーザの操作により、画面で店舗情報に対する口コミ情報を閲覧する処理を行う。
ユーザ信頼度判定・計算部は、上記登録された店舗情報(条件情報)、口コミ情報、ユーザ情報などに基づき、口コミ情報を登録したユーザの信頼度、ないしは対応する登録された口コミ情報の信憑度を判定・計算する処理を行う。そして、ユーザ信頼度判定・計算部は、上記ユーザの信頼度/口コミ情報の信憑度に応じて、当該ユーザの口コミ情報の広がりを制限する対象とするかどうか等を決定し、以下の制限部による制限処理を実行させる。
登録者制限処理部(第1の制限部)は、口コミ情報を登録するユーザ(登録者)及びその登録操作を制限する処理を行う。
閲覧者制限処理部(第2の制限部)は、上記登録された口コミ情報を閲覧するユーザ(閲覧者)及びその閲覧操作を制限する処理を行う。
表示制限処理部(第3の制限部)は、上記画面に表示する口コミ情報やユーザ情報の内容を制限・制御する処理を行う。例えば口コミ情報にユーザ信頼度などの情報を付加表示する処理や、口コミ情報の表示優先順位を制御する処理を行う。
本発明のうち代表的な形態によれば、口コミ情報を処理するシステム等に関して、店舗の商品・サービス等に関するユーザによる口コミ情報の広がりを、店舗側の意図に応じて好適な速度・範囲などになるように制限(制御)ができ、特に高速・広範囲の情報の拡散を抑制・遅延などができ、これにより前述のような問題の発生(店舗の損害等)を防止できる。
本発明の実施の形態1のシステムの全体の構成を示す図である。 本発明の実施の形態2のシステムの全体の構成を示す図である。 ユーザ信頼度判定・計算(店舗利用実績判定)のための構成例について示す図である。 ユーザ信頼度判定・計算(店舗利用実績判定)、及びユーザの制限処理の構成例について示す図である。 ユーザ関係(ソーシャルグラフ)による制限処理について示す図である。 ソーシャルグラフデータ及び制限処理例について示す図である。 ユーザの友達範囲で限定する場合の制限例について示す図である。 第1の画面例(店舗情報登録)を示す図である。 第2の画面例(店舗情報及び口コミ情報提供(閲覧))を示す図である。 第3の画面例(条件設定)を示す図である。 ユーザの口コミ情報の登録時の位置とユーザ信頼度等との関係例を示す図である。
以下、本発明の実施の形態(口コミ情報システム)を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
[システム(1)]
図1に、実施の形態1のシステム(口コミ情報システムを含んで成る)の全体の構成例を示している。本システム全体は、サイト(口コミ情報システム)1と、複数の店舗2(店舗端末20)と、複数のユーザ3(ユーザ端末30)とが、ネットワーク(インターネット)を介して接続される構成である。なお各通信やDB情報(特にユーザ情報)は所定のプロトコル等を用いてセキュアに処理・管理される。
店舗2では、店舗2の経営者や店員などの人が、商品・サービス等を提供し、店舗端末20を操作し、サイト1にアクセス可能である。店舗端末20は、レジ端末装置やPC、あるいはユーザ3側と同様に携帯端末などが可能である。
ユーザ3は、一般の顧客や生活者等であり、店舗2の商品・サービス等を利用(購入等)し、ユーザ端末30を操作し、サイト1にアクセス可能である。ユーザ端末30は、例えばスマートフォンやタブレットPC等の携帯端末、あるいは自宅のPC等である。なお説明上、口コミ情報登録者をユーザA、口コミ情報閲覧者をユーザBとする。ユーザA,Bが同一の場合も勿論ある。
サイト(口コミ情報システム)1は、口コミ情報サービス等を実現する基本サービス機能1Aと、1Aに対する制限(制御)を実現する口コミ情報制限機能1Bとを備える。基本サービス機能1Aは、店舗情報登録部11、店舗情報提供部12、口コミ情報登録部13、口コミ情報提供部14、店舗情報DB51、口コミ・ユーザ情報DB52等を有する。口コミ情報制限機能1Bは、ユーザ信頼度(口コミ信憑度)判定・計算部41、登録者(登録)制限処理部61、閲覧者(閲覧)制限処理部62、表示制限処理部63などを有する。
店舗情報登録部11は、店舗2の人により画面(後述、図8)で店舗情報(商品・サービス等の情報を含む)を登録する操作(a1)の処理を行う。11は、登録店舗情報を店舗情報DB51に格納・管理する。本システムでは、特に、店舗2の人に対して口コミ情報制限機能1Bの利用のためのGUI(グラフィカルユーザインタフェース)を提供している。11では、店舗2の人により画面(後述、図10)で口コミ情報の制御に関する条件を設定する操作の処理を行う。
店舗情報提供部12は、店舗情報DB51の店舗情報をもとに、ユーザ3や店舗2の人に対して、画面(後述、図9)で店舗情報を提供(表示)する処理や、あるいは店舗情報をメール等で配信する処理を行う。例えば、口コミ情報の登録者(ユーザA)や閲覧者(ユーザB)は、本画面で店舗情報を閲覧する操作(a2)ができる。また店舗2の人は、本画面で店舗情報を閲覧する操作(a5)ができる。
口コミ情報登録部13は、登録者(ユーザA)により画面で口コミ情報を登録(書き込み)する操作(a3)の処理を行う。13は、登録口コミ情報、及びその登録者(ユーザA)のユーザ情報を、口コミ・ユーザ情報DB52に格納・管理する。例えばユーザAは店舗情報提供部12による画面で店舗情報を見てその店舗に対する口コミ情報を登録可能である。口コミ・ユーザ情報DB52は、口コミ情報とユーザ情報とを含むが、分けて管理しても構わない。
口コミ情報提供部14は、口コミ・ユーザ情報DB52の情報をもとに、ユーザ3(ユーザB)や店舗2の人に対して、画面で口コミ情報を提供(表示)する処理や、あるいは口コミ情報をメール等で配信する処理を行う。特に店舗情報提供部12と連携して店舗情報と関係付けて口コミ情報を提供する。例えばユーザBは画面(図9)で店舗情報と共に口コミ情報を閲覧する操作(a4)ができる。同様に、店舗2の人は、画面で口コミ情報を閲覧する操作(a6)ができる。
ユーザ信頼度(口コミ信憑度)判定・計算部41は、口コミ・ユーザ情報DB52の情報などを用いて、ユーザ3、特に口コミ情報登録者(ユーザA)、の信頼度(αとする)を判定・計算する処理を行う。ないしは、41は、ユーザAにより登録される口コミ情報の信憑度(βとする)を判定・計算する処理を行う。いずれの値を用いる形態も可能である。本実施の形態では、ユーザ単位であるユーザ信頼度(α)を計算し、当該ユーザの口コミ情報の信憑度(β)についてはα値と同じにする。41は、計算した値(αまたはβ)により、例えばそのユーザ信頼度(α)が閾値よりも低いユーザ3(ユーザA)を、口コミ情報に関する制限の対象として決定し、各制限部(61,62,63)の制限処理へ連携(指示)する。
各制限部(61,62,63)は、上記41の処理結果(制限対象ユーザ)に基づき、それぞれ制限処理を実行する(後述、図4)。
[システム(2)]
図2は、実施の形態2のシステムの構成例を示す。実施の形態2は、図1の実施の形態1のシステムに対して追加的な要素を備えた構成例である。以降の説明では実施の形態1が基本であるが必要に応じて実施の形態2の要素について説明する。サイト1は、1A,1Bに連携する連携サービス機能1Cを備える。連携サービス機能1Cは、位置情報サービス、SNS、ECなどの他サービスの処理を行う。連携サービス機能1Cは、位置情報サービス管理部81及びその位置管理情報91と、SNS管理部82及びそのSNS管理情報92と、EC管理部83及びそのEC管理情報93とを有する。各連携サービス(91,92,93)は、後述(図4)の店舗利用実績判定などに関係する。
図2は特に本システムのサイト1内に各連携サービス(91,92,93)を統合した構成例であるが、分離して外部サービス(サイト)との連携を行う形態としてもよい。また各サービス(91,92,93)の中に基本サービス機能1Aの方を統合した形態としてもよい。
ユーザ端末30は、ブラウザ31、GPS機能32、支払機能33、位置情報アプリ34、SNS利用機能35、EC利用機能36等を備える。各利用機能(34,35,36)は基本的にブラウザ31等で操作可能である。
ブラウザ31は、サイト1にアクセスして各サービスの画面を表示する処理などを行う。GPS機能32は、ユーザ端末30の位置(それを携帯するユーザAの位置)をGPSによる位置情報として把握する機能を含む。ユーザ位置をLUとする。支払機能33は、クレジットカードや電子マネー等による料金の支払いを処理する機能である。
位置情報アプリ34は、位置情報サービス(81)にアクセスして利用する処理を行う(c1)。これによりユーザ3はユーザ端末30の画面で店舗2へのチェックイン等の動作が可能である(店舗利用実績判定に関係)。位置情報サービス管理部81は、ユーザ3のチェックイン等の情報(ユーザのID,位置情報や日時情報などを伴う)を位置管理情報91として格納する。
SNS利用機能35は、SNSサービス(82)にアクセスして利用する処理を行う(c2)。これによりユーザ3は画面でメッセージ書き込みやユーザ情報登録などが可能である。SNS管理部82は、SNS管理情報92として、ユーザ3の登録ユーザ情報や、友達等のグループやフォロー関係などの情報、あるいはソーシャルグラフデータなどを格納する。
EC利用機能36は、ECサービス(83)にアクセスして利用する処理を行う(c3)。これによりユーザ3は画面でEC商品購入等の動作が可能である。特に店舗2に関連するEC商品の購入等も可能である。EC管理部83は、EC管理情報93として、EC商品販売管理情報などを格納する。
更に、口コミ情報制限機能1Bは、ユーザ関係把握部71、ユーザ間評価部72、サイト分析部73等を備える。
ユーザ関係把握部71は、口コミ・ユーザ情報DB52、あるいは各連携サービス(81,82,83)の管理情報(91,92,93)等からデータ情報を参照・取得して、
ユーザ3同士の関係を把握し、ユーザ関係によって口コミ情報の広がりを制限するための処理を行う(後述、図5,図6)。71は例えばSNS管理情報92から取得されるユーザ3のソーシャルグラフデータを用いてユーザ関係を把握する。
ユーザ間評価部72は、前記13,14の口コミ情報におけるユーザ3同士の評価(ユーザBによるユーザAの口コミ情報の評価)を可能とし、その評価値(ユーザ間評価値)を用いて、前記41でのユーザ信頼度α等の計算に反映するための処理を行う。なお72の機能は14や73等に統合してもよい。
サイト分析部73は、ユーザ3によるサイト1(基本サービス機能1A、更には連携サービス機能1C)のアクセス・利用状況など(例えば口コミ情報の登録や閲覧の履歴)を分析処理する。73の分析処理結果情報は、前記41のユーザ信頼度αの計算などに反映される。またサイト分析部73により、ユーザ情報登録部15(図4等)による登録ユーザ情報の内容を分析してユーザ3の属性などを把握してもよい。
[ユーザ情報登録]
サイト1は、図4等に示すユーザ情報登録部15を有する。15では、前記口コミ情報登録部13の画面でユーザAが口コミ情報を登録する際や、その事前(例えばサイト1の会員登録時)などにおいて、ユーザAが自分のユーザ情報を登録する操作を可能とする(図1,図3,図4のa8)。ユーザA(ユーザBも同様に可能)は、15の画面に対してユーザ情報を登録(入力)する操作(a8)ができ、15は、登録されたユーザ情報を口コミ・ユーザ情報DB52に格納・管理する。
上記登録ユーザ情報の例としては、ユーザ名,パスワード、連絡先、住所(地域)、性別、年齢、趣味嗜好など、各種の情報(顧客属性情報を含む)が可能である。特に、登録ユーザ情報として、本人特定(本人確認)可能なID情報を登録して利用してもよい(後述の41の処理例)。なおSNS機能(82)等で既に登録・管理されているユーザ情報があればそれを利用してもよい。
またサイト1は、登録ユーザ情報を参照または分析(サイト分析部73等)することにより、ユーザ属性(顧客属性)を把握し、口コミ情報の制限に利用してもよい。
[処理(1):ユーザ情報取得]
図3は、本システムで、ユーザ信頼度判定・計算部41により口コミ情報登録者(ユーザA)の信頼度(α)を判定・計算するための構成例として、ユーザAの店舗利用実績を判定するための各種情報を取得する構成例について示す。サイト1は、ユーザ情報取得部201、店舗利用予約部202などを備える。ユーザ端末30の構成は前述(図2)同様である。
店舗端末20は、ブラウザ21、GPS機能22、会計機能23などを備える。ブラウザ21は、サイト1にアクセスしてサービスの画面を表示する処理などを行う。GPS機能22は、店舗2(店舗端末20)の位置をGPSによる位置情報として把握する機能を含む(必須ではない)。店舗位置をLTとする。GPS機能22は、位置情報アプリの機能としてもよい。会計機能23は、クレジットカードや電子マネー等による料金の支払いを受け付けて外部の決済システム6(クレジットカード会社や銀行等)との連携により処理する。
サイト1は、以下のb1〜b6等に示すユーザ3(ユーザA)の動作・操作に基づく情報を、ユーザ情報取得部201等により取得して、ユーザ信頼度(口コミ信憑度)判定・計算部41における店舗利用実績判定処理(図4)に用いる。ユーザ信頼度(口コミ信憑度)判定・計算部41は、上記取得情報を用いて、ユーザ信頼度α(口コミ信憑度β)を計算し、その情報をユーザ情報の一部として、口コミ・ユーザ情報DB52に格納する。
(b1) ユーザ端末30を携帯するユーザAは、店舗2に行き店舗2に入る。この際(随時)、GPS機能32によるユーザA(30)の位置情報・端末IPアドレス情報などがサイト1(201)へ送られる。ユーザ情報取得部201は、取得情報からユーザA(30)の位置(LU)を把握し、日時情報などと共に、ユーザ情報(52)の一部として格納する。また位置情報アプリ34の場合、ユーザAによる当該店舗2へのチェックイン動作の実行により、チェックイン情報がサイト1(201)へ送られる。ユーザ情報取得部201は、同様に取得情報からユーザA(30)の位置(LU)などを把握し、ユーザ情報(52)の一部として格納する。
(b2) ユーザAは、店舗2内で店員等により提供される商品・サービス等を利用する。またユーザAは、店舗2内で当該店舗2に関する口コミ情報をサイト1(13)へ投稿する場合もあるし、後で(店舗2外で)投稿する場合もある。その他、ユーザAは、店舗2内で、何らかの位置情報サービス(81)を受ける場合や、SNSサービス(82)等に投稿する場合や、ECサービス(83)のEC商品(特に当該店舗2に関連する商品)を購入する場合などがある。商品(例えば料理)の写真を撮影(許可される場合)して投稿する場合などもある。それら各種の場合に応じて、サイト1(201)では、ユーザ端末30等から上記サービス利用を示す情報などを取得して把握し、ユーザ情報(52)の一部として格納する。
(b3) ユーザAは店舗2から出る。この際(随時)、b1と同様に、GPS機能32によるユーザA(30)の位置情報などがサイト1(201)へ送られ、ユーザA(30)の位置(LU)が把握される。
(b4,b5) またユーザAは、店舗2の商品・サービス等の利用(b2)に伴い、ユーザ端末30の支払機能33を用いて料金の支払いをしてもよい(b4)。その場合、店舗端末20の会計機能23でその支払い(b4)を受け付け、決済システム6との連携で処理する。その支払い(決済)の情報が、店舗端末20または決済システム6から、ユーザ端末30やサイト1(201)へ送られる(b5)。ユーザ情報取得部201は、取得したユーザAの支払いの情報(ユーザAが店舗2を利用したことを示す情報)をユーザ情報(52)の一部として格納する。
(b6) またユーザAは、店舗2に行く(b1)よりも前に、サイト1(202)で店舗2の利用の予約をしてもよい。例えばユーザAはユーザ端末30からサイト1(12)にアクセスして画面(図9)で店舗情報を閲覧し、店舗2(商品・サービス等)の利用の予約を実行する。店舗利用予約部202は、その予約を受け付け処理し、該当の店舗2の店舗端末20と連携して予約処理を行う(b6)。ユーザ情報取得部201は、上記店舗利用予約部202のユーザAの予約情報を取得し、ユーザ情報(52)の一部として格納する。同様に店舗端末20や店舗サイトで予約を受け付けて処理し、サイト1へ予約情報を送ってもよい。
[処理(2):店舗利用実績判定]
図4は、図3に続き、ユーザAの店舗利用実績を判定する構成例、及びユーザA,Bの制限処理の構成例について示す。ユーザ信頼度判定・計算部41は、前述(図3)の取得情報に基づき、ユーザAによる店舗2(商品・サービス等)の利用(利用実績)を判定する処理(401)(下記a〜d等)を行い、その店舗利用実績に応じて、ユーザ信頼度α(口コミ信憑度β)を計算する処理を行う。この判定は、ユーザ3(ユーザA)が実際に店舗2の商品・サービス等を利用して口コミ情報を登録しているかどうかを判定(確認、推測等を含む)するものである。なお関連としてユーザAの口コミ情報登録時の位置に関しては図11でも示している。
(a)位置・時間: 第1の店舗利用判定処理として、前述のb1等のGPS位置情報などを用いて、ユーザAが店舗2内の位置(またはその近隣範囲/地域)にいるかどうか、及びその滞在時間などを判定する(判定情報はユーザ情報として格納する)。例えばあるユーザAがある店舗Tに関する口コミ情報Xを登録している場合に、そのユーザAによる店舗Tの利用の実績を上記のように判定(または判定情報の参照・確認)する。41は、利用実績がある場合はそのユーザA(口コミ情報X)の信頼度α(信憑度β)を上げ、無い場合は下げる。
また41は、上記ユーザAの店舗2の滞在時間が例えば閾値以上である場合はαまたはβを上げるといった処理を行う。
(b)予約: 第2の店舗利用判定処理として、前述のb6の予約の有無について判定する。例えば店舗Tの口コミ情報Xを登録しているユーザAが、店舗Tの利用の予約をしていたかどうかを判定(確認)する。41は、予約していた場合はそのユーザA(口コミ情報X)の信頼度α(信憑度β)を上げるといった処理を行う。
(c)チェックイン: 第3の店舗利用判定処理として、前述のb1のチェックイン等の有無について判定する。例えば店舗Tの口コミ情報Xを登録しているユーザAが、店舗Tへのチェックイン動作をしていたかどうかを判定(確認)する。41は、チェックインしていた場合はそのユーザA(口コミ情報X)の信頼度α(信憑度β)を上げるといった処理を行う。
(d)支払い: 第4の店舗利用判定処理として、前述のb4等の支払いの有無について判定する。例えば店舗Tの口コミ情報Xを登録しているユーザAが、店舗Tでの支払い動作をしていたかどうかを判定(確認)する。41は、支払いしていた場合はそのユーザA(口コミ情報X)の信頼度α(信憑度β)を上げるといった処理を行う。
上記店舗利用実績判定処理(401)では、上記a〜d等のいずれか1つの判定のみでもよいし、複数の判定をしてもよい。また上記a〜d等の判定に加え、前述の登録ユーザ情報(例えばユーザ3の本人特定可能なID情報を含む)によるID確認処理を併用してもよい。組み合わせにすることで信頼度αなどの確からしさが上がる。
本システムでは、特に、(1)ユーザAが店舗2の利用の予約をしたこと、(2)GPS位置やチェックインに基づきユーザAが実際にその店舗2にいること(行ったこと)、等の組み合わせで判定(確認)する構成である。あるいは同様に、(1)ユーザAが店舗2の利用の支払いをしたこと、(2)GPS位置やチェックインに基づきユーザAが実際にその店舗にいること(行ったこと)、等の組み合わせで判定(確認)する構成である。これにより信頼度α(信憑度β)を確保し、その信頼度α(信憑度β)に応じて制限対象を決定して制限を実行する構成である。先行技術例のようにGPS位置情報のみで判定する構成ではない。
ユーザ信頼度判定・計算部41は、上記判定(401)に基づき計算したユーザ信頼度α(口コミ信憑度β)情報から、例えばαが閾値よりも低いユーザ3(ユーザA)を、制限対象として決定する。そして41は、その制限対象の情報を各制限処理部(61〜63)に与える。
[処理(3):重み付け計算]
更に、図4で示す、重み付け計算部74を追加した構成としてもよい。重み付け計算部74は、ユーザ信頼度判定・計算部41でのユーザ信頼度α(口コミ信憑度β)の計算に反映するための重み付け値(γとする)を計算する。41は、例えば、基本計算したα(β)値に、74の重み付け値(γ)を乗算する。重み付け計算部74は、例えば以下の要素(a〜d等)を考慮してγ値を計算する。各要素の計算は既存技術を適用してもよい。
(a)来店回数・リピート率: 74は、401のaの判定に関連して、ユーザAが同じ店舗2を利用(来店)した回数やリピート率(時間あたりの回数)を計算する。そして、同じ店舗2の来店数やリピート率が高い場合には、その分、当該ユーザAの信頼度αを上げるべく重み付け値(γ)を高くする。
(b)サイト利用状況: 74は、ユーザAによるサイト1のアクセスの回数や時間などの利用状況をもとに、重み付け値(γ)を計算する。サイト分析部73による分析処理結果を用いる。例えばユーザAの口コミ情報の登録(書き込み)の数に応じてγ値を変える。例えばユーザAがサイト1に口コミ情報を登録している回数や時間が適切であると判断した場合にはその分γ値を高くし、適切でないと判断した場合にはγ値を低くする。
(c)口コミ情報品質: 74は、サイト1に登録された口コミ情報の内容の品質に基づき、重み付け値(γ)を計算する。サイト分析部73による分析処理結果を用いる。サイト分析部73は、ユーザAが登録した口コミ情報の内容(文章や店舗評価値)や、登録日時、登録数などを分析処理する。例えば辛口のコメントや店舗評価値の量で判断する。また例えば複数の口コミ情報における文章や店舗評価値の偏りの大きさで判断する。
74は、上記分析結果をもとに、ユーザAの登録口コミ情報の品質が高いと判断した場合には、その分、ユーザAの信頼度α(口コミ情報の信憑度β)を上げるべく、γ値を高くし、品質が低いと判断した場合にはγ値を低くする。
(d)ユーザ間評価: 74は、ユーザ情報(52)のうちのユーザ間評価部72によるユーザAの評価値を参照し、この評価値が高いユーザAの場合には、信頼度αを上げるべく、重み付け値(γ)を高くする。ユーザ間評価部72の処理例は後述する。
[処理(4):制限処理]
次に、同じく図4で、各制限処理部(61〜63)は、上記ユーザ信頼度判定・計算部41によるユーザ信頼度α(口コミ信憑度β)情報ないし制限対象情報を用いて、各制限処理を実行する。以下、αが低いあるユーザAが制限対象であるとする。なお随時ユーザ信頼度α等が変化し得るので、該当ユーザAの信頼度αが上がった時などには制限が解除される。
(1) 登録者(登録)制限処理部61は、口コミ情報登録者(ユーザA)による口コミ情報の登録に関する制限処理を行う。
(a) 例えば、登録者制限処理部61は、制限対象となるαが低い登録者(ユーザA)による前記13の画面での口コミ情報の登録(書き込み)の操作(a3)を制限(登録自体を不許可)する。これは強い制限にする場合である。
あるいはもう少し弱い制限にする場合は、61の登録制限は無し(登録自体は許可)とし、下記の62,63の処理を使用して登録口コミ情報の広がりを制限(抑制)する。
(2) 閲覧者(閲覧)制限処理部62は、口コミ情報閲覧者(ユーザB)による口コミ情報の閲覧(a4)に関する制限処理を行う。この62のユーザBの制限は、61のユーザAの制限との関係で行われる。
(a) 例えば、閲覧者制限処理部62は、制限対象となるαが低いユーザAにより登録されている口コミ情報(Xとする)があるとき、別のユーザBが前記14の画面で当該ユーザAの口コミ情報(X)を閲覧する操作(a4)を制限(不許可)する。
あるいはもう少し弱い制限にする場合は、62の閲覧制限は無し(閲覧自体は許可)とし、下記の63の処理を使用して登録口コミ情報の広がりを制限(抑制)する。
(3) 表示制限処理部63は、上記61,62の制限処理との関係で、制限対象となるαが低いユーザAによる登録口コミ情報(X)を画面に表示する際における表示内容を制御する。あるいはメール配信の場合であれば配信情報内容を同様に制御する。
(a) 例えば、表示制限処理部63は、前記14の画面にユーザAの登録口コミ情報を表示してユーザBにより閲覧する際に、該当ユーザAの信頼度αないしは該当口コミ情報(X)の信憑度βの値(情報)を付加表示する(後述図9の画面G2のh)。なお値が高い場合のみ表示する形式でもよいし、値が低い場合のみ表示する形式でもよい。これにより、ユーザBがユーザAの口コミ情報を判断する際に参考になるので、当該口コミ情報の広がりに影響し、例えば信憑性が低い口コミ情報の広がりを抑制できる(信憑性が高い口コミ情報の広がりを助長できる)。
(b) 例えば、表示制限処理部63は、上記画面に複数の口コミ情報を表示する際に、それらの表示優先順を上記のαまたはβ値に応じて制御する。例えばα値が低いユーザAの口コミ情報については表示優先順を低くする。これにより、同様に、当該口コミ情報の広がりに影響し、例えば信憑性が低い口コミ情報の広がりを抑制できる(信憑性が高い口コミ情報の広がりを助長できる)。
[処理(5):ユーザ間評価]
ユーザ間評価部72を用いた処理例について説明する。図4等で、口コミ情報提供部14による口コミ情報の閲覧の画面(図9)で、ユーザB(あるいは別のしかるべきユーザ3やサイト担当者など)は、ユーザAによる登録口コミ情報を閲覧し(a4)、その際、その口コミ情報(ユーザA)に対する評価を登録することができる(a7)。例えば図9の画面G2のgで示す。
ユーザ間評価部72は、上記評価登録値(ユーザ間評価値)をもとに、対象のユーザA/口コミ情報を評価(総合評価)し、その値(本システムによる評価値)を、前記41のユーザ信頼度α/口コミ信憑度βの計算に反映する。ユーザ信頼度判定・計算部41は、上記72によるユーザA単位での評価値を用いて、当該ユーザAの信頼度α(口コミ情報の信憑度β)を計算する。または重み付け計算部74で上記ユーザA単位の評価値を用いて重み付け値(γ)を計算する。なお簡略化した形態としては、上記評価値をそのままユーザ信頼度α/口コミ信憑度βとして使用する形態も可能である。
[処理(6):ユーザ関係把握]
次に、図5は、ユーザ関係把握部71により口コミ情報登録者(ユーザA)に関するユーザ関係を把握してそのユーザ関係で口コミ情報の閲覧等を制限する処理例について示す。ユーザ関係把握部71は、口コミ・ユーザ情報DB52からユーザ情報を取得し、あるいは連携サービス機能1CのSNS管理情報92等からデータ情報を取得し、ユーザ3(特にユーザA)に関するソーシャルグラフデータ54を取得または生成する。ソーシャルグラフデータ54は、ユーザ3同士の関係を示すデータ情報である。71は、ソーシャルグラフデータ54を用いて、口コミ情報登録者(ユーザA)と関係(リンク)を持つ他のユーザ3(特にユーザB)を把握し、当該ユーザAの口コミ情報の閲覧を制限する対象となるユーザBを決定する。それに従い、71から、前記61,62等へ連携し、制限の実行を指示する。例えば62は、制限対象ユーザBによるユーザAの口コミ情報の閲覧を制限する。
図6で、上記ソーシャルグラフデータ54及び制限処理例を示す。ノード(ユーザ3)とリンクによるグラフで、ある口コミ情報(X)を登録するユーザAを中心(上位)として階層的に示している。リンク階層をKとする。ノード間のリンクは、例えばSNS(82)でのユーザ3の友達・家族等の関係のグループやフォロー関係などに対応する。
本システムは、例えばある登録者(ユーザA)から見て所定のリンク階層Kまでの範囲のユーザ3を制限無し(例えばユーザBの閲覧許可など)とし、それ以降のユーザ3を制限有り(例えばユーザBの閲覧不許可など)にする。図6の例では、K=1までのユーザ3が制限無しである。また上記のように制限有無の2段階に限らず、多段階的に制限内容を対応付けてもよい。
上記のように本システムでは、ユーザAから他ユーザBへのつながりの所で制限(絞り込み)する。これにより口コミ情報の広がりの抑制・遅延、高速・広範囲な拡散の防止などができる。また店舗2側の意図(設定)に応じて制限範囲・効果を調整できる。
更に、ユーザ関係把握部71により、ユーザAのソーシャルグラフデータ54のリンク数(ユーザAと関係を持つユーザ数)などに基づき、当該ユーザAの影響力(口コミ情報の広がりへの影響力)を計算し、この値に応じて前記重み付け計算や制限処理などを行う構成としてもよい。このリンク数が多い場合、口コミ情報の広がりへの影響力が強いと考えられる。
[処理(7):その他制限処理]
前記61〜63の制限処理の他にも、口コミ情報の広がりを制限・制御するために既存の各種の制限処理を併用してもよい。対応して、図5のサイト制限部64を用いて、ユーザ3によるサイト1(1A)の利用(口コミ情報の登録や閲覧など)に関する追加的な制限処理を実行する。例えば以下の制限の手法を適用可能である。
(a)ログイン: 例えばサイト1(1A)へのユーザ3のログインの制限である。
(b)ランク: 例えばサイト1におけるランクが低いユーザの制限である。例えば利用回数/ポイント、有料会員などに応じて、ユーザIDごとにランク付けし、顧客属性情報として管理し、そのランクに応じて、情報の閲覧の可否を制御する。
(c)グループ化: ユーザグループ単位での制限である。例えば地域、趣味嗜好性、友達関係などでグループ化し、当該グループ単位で、情報の閲覧の可否を制御する。
(d)課金: 例えば口コミ情報の閲覧などの操作に課金することである。
(e)キャンペーンメール・問い合わせ等: 例えば情報の閲覧等のために所定の手続きを設けることである。例えばキャンペーンメールをユーザ3に送付し、そのメールからアクセス・ログインしてきたユーザ3に限定して情報の閲覧を許可する等。また例えば予め電話やWeb経由で問い合わせ等のアクションをしてきたユーザ3に限定して情報を公開する等。
(f)チャット: 例えばチャット等の一時的な場(サイト1の機能)に限定して情報を公開する等。
(g)サイト利用状況: 例えばユーザ3によるサイト1のアクセス・利用状況(滞在時間や回数など)(サイト分析部73による)に応じて、例えば店舗情報・商品情報などをきちんと見ているユーザ3に限定する等。
[店舗情報]
DB(51)に管理される店舗情報の構成例は以下である。テーブル項目として、店舗ID、店舗名称、商品・サービス情報(説明情報)、店舗位置情報(住所、地域、アクセス情報など)、営業日・営業時間情報、店舗利用予約情報、EC商品情報、店舗写真情報、店舗サイト情報などがある。また後述(図10)の条件設定情報(口コミ情報の広がりの制御に関する条件)がある。
[口コミ情報]
DB(52)に管理される口コミ情報の構成例は以下である。登録(投稿)単位の口コミ情報を管理する。テーブル項目として、口コミ情報のID,登録日時,登録者(ユーザAのユーザID等),対象店舗情報(店舗ID等),口コミ情報内容(文章や店舗評価値など)、等がある。特に登録者の位置情報も記憶すると好ましい。
[ユーザ情報]
DB(52)に管理されるユーザ情報(ユーザ3単位のユーザ情報)の構成例として、テーブル項目として例えば以下を有する:
(a)ユーザID,ユーザ名,パスワード,
(b)ユーザ端末情報(IPアドレス、メールアドレス),
(c)顧客属性情報(年齢、性別、地域、趣味嗜好などの各種情報),
(d)店舗利用実績情報(予約,チェックイン,購入(EC),支払い等),
(e)位置情報,日時情報,状態情報,
(f)サイト利用状況(履歴等),
(g)各種サービス情報(位置情報サービス,SNS,EC等)、
(h)ユーザ間評価値,
(i)ユーザ信頼度(口コミ信憑度)情報。
[第1の画面例]
図8は、本システムが提供する第1の画面例として、店舗情報登録の画面G1を示す。店舗情報登録部11により店舗2の人(店舗端末20)に対して本画面G1を提供し(a1)、店舗情報の登録、編集、削除などの操作が可能である。例えばa〜i等の情報を入力設定可能である。aは店舗の名称、bは商品・サービス等の名称やカテゴリ、cは店舗の営業日時、dは店舗のアクセス・所在地などである。eは店舗の利用の予約の可否やリンクなどの設定情報である。fは店舗に関係するEC商品の購入の可否やリンクなどの設定情報である。gは掲載する店舗写真(画像)の情報、hは店舗サイトへのリンク情報である。iは店舗・商品・サービス等に関する説明・紹介の文章などである。
[第2の画面例]
図9は、第2の画面例として、店舗情報一覧(及び口コミ情報一覧)の画面G2を示す。本画面G2は、店舗情報提供部12による店舗情報の一覧、及び口コミ情報提供部14による口コミ情報の一覧を含んだ形式(各店舗情報に各ユーザの口コミ情報が付属する形式)で表示する例である。ユーザ3や店舗2の人は、本画面G2で、例えばメニューやボタン等の操作に基づき、店舗情報及び口コミ情報の検索・閲覧(a2,a4,a5,a6)や、口コミ情報の登録(a3)などが可能である。検索はユーザA単位などの各種条件で検索可能である。ユーザAによる口コミ情報の登録(a3)は、表示されている店舗情報に対する登録操作を可能としてもよいし、あるいはユーザ情報登録(a8)の上で専用画面から登録可能としてもよい。
aは、1件目の店舗情報であり、店舗名などの情報である。bは、店舗情報の内容の各種情報である(G1の登録内容と対応)。なお各情報は例えばリンクで詳細情報などへ遷移可能である。例えば前述の店舗利用予約やEC商品購入などへ遷移可能である。cは、店舗・商品・サービス等の説明情報である(G1の登録内容と対応)。dは、上記店舗情報に関係付けられる口コミ情報の件数である。eは、1件目の口コミ情報であり、登録者(ユーザA)のユーザ名、属性、登録日(投稿日)などの情報である。fは、口コミ情報の内容であり、文章(感想など)、店舗評価値などである。gは、上記登録者(ユーザA)/登録口コミ情報への閲覧者(ユーザB)による評価を登録する場合の情報(リンクやボタン等)や、それに基づくユーザ間評価値(前記72による)の表示情報である。評価形式は例えば肯定評価登録や否定評価登録などである。例えばユーザBにとって当該口コミ情報が役に立ったのであれば肯定評価ボタンを押す等である。hは、本システムによる、当該登録者(ユーザA)/登録口コミ情報への評価値(信頼度α/信憑度β)を表示する場合の情報である。iは、2件目のユーザの口コミ情報である。以降同様に他の口コミ情報や店舗情報が表示される。このような画面の一覧における各情報の表示内容や表示優先順は前述の表示制限処理部63によっても制御される。
[第3の画面例]
図10は、第3の画面例として、前述の店舗情報登録(画面G1)の際に更に、口コミ情報の制御に関する条件を設定する場合の画面(G3)を示す。本画面G3で、店舗2の人あるいはサイト1担当者などが、口コミ情報の制御(制限)に関する条件を設定可能である。例えばaで、口コミ情報の広がりの制限に関するレベルを選択指定可能である。例えばレベル0(デフォルト)は制限無し、レベル1は弱い制限有りとして表示制限(前記63の処理に対応)、レベル2は中程度の制限有りとして閲覧制限(前記62の処理に対応)、レベル3は強い制限有りとして登録制限(前記61の処理に対応)、等である。なおレベルではなく速度や範囲などの表現としてもよい。
またbで、前述の制限対象判定のためのユーザ信頼度α等に対する閾値などを設定可能である。またcで、前述の制限有無の境界とするリンク階層(K)などを設定可能である。上記の条件の設定により、店舗2(経営者等)の意図に応じて口コミ情報の広がりを制御しやすくなる。その他、本システムの各種機能の使用可否などが設定可能である。
[友達限定]
リアル(非ネット)での人から人への口コミの特徴として、友達や家族などの関係の範囲内での伝搬や、地域などの範囲内での伝搬が一般的である。即ちある程度の範囲内に限定されている。このようなリアルの特徴を踏まえ、本システムでは、ネット上の口コミ情報の広がり(拡散・増幅)を抑制してリアルの特徴に近付けるように、口コミ情報の利用(閲覧等)を制限・制御する仕組みである。
特に、本システムでは、前述のユーザ3・ユーザ端末30の情報(ID,端末IPアドレス,GPS位置情報、ソーシャルグラフデータ54,その他ユーザ登録情報など)に基づき、ユーザ3(A,B)の口コミ情報の利用を、ユーザAの友達や家族などの関係の範囲内での限定になるように制限(友達範囲外を制限)してもよい。
図7は、上記ユーザ3の友達範囲で限定する場合の制限例について示す。ある店舗T1の近隣範囲にいる又はいたユーザA1が、店舗T1に関する口コミ情報Xを登録しているとする。まず前述の店舗利用実績判定(401)に基づいて、例えば店舗T1の位置LTとユーザA1の位置LUとが同じ又は近いため、ユーザA1が店舗T1を利用したと考え、ユーザA1の信頼度αまたは口コミ情報Xの信憑度βを高くし、これにより制限非対象となる。また別に、店舗T1の近隣範囲にいない又はいなかったユーザA2が、店舗T1に関する口コミ情報Yを登録している。T1の位置とA2の位置とが遠いため、ユーザA2が店舗T1を利用していないと考え、ユーザA2の信頼度αまたは口コミ情報Xの信憑度βを低くし、これにより制限対象となる。
ここで、ユーザA1(α値が高い)の口コミ情報X(制限非対象)を閲覧しようとする例えばユーザB1やB2については、A1と友達関係かどうかに係わらず、口コミ情報Xの閲覧等に関する制限無し(OK)となる。また、ユーザA2(α値が低い)の口コミ情報Y(制限対象)を閲覧しようとする例えばユーザB3やB4については、A1と友達関係であるユーザB3の場合は、制限無し(OK)とし、友達関係ではないユーザB4については、制限有り(NG)とする。例えば図6と同様にユーザA1からリンク階層K=1のユーザまでは制限無し(OK)、K=2以降を制限有り(NG)とする。ユーザB3やB4と関係を持つ他のユーザBによる口コミ情報Yの閲覧等が制限有り(NG)となる。
[登録位置]
図11は、補足として、ユーザAの口コミ情報の登録時の位置とユーザ信頼度α等との関係例を示す。本システムでは、ユーザ3の現在及び過去の位置情報・地域情報の把握などに基づき、店舗2の位置、ユーザ3の口コミ情報登録時の位置などに応じてユーザ信頼度α等を計算する。あるユーザA(A1)はある店舗2(T1)よりも遠い位置(異なる地域)に住んでいるとする。
(1)まずユーザA1が店舗T1に行く前の時点で、店舗T1に関する口コミ情報X1を登録したとする。この場合、前述(図3,図4)のような店舗利用実績が確認できないので、ユーザA1の信頼度αや口コミ情報X1の信憑度βは低くなる。
(2)次にユーザA1が店舗T1に行き、商品・サービス等を利用し、店舗T1内/近隣の位置(LU2)で、店舗T1に関する口コミ情報X2を登録したとする。この場合、前述(図3,図4)のような店舗利用実績が確認できるので、ユーザA1の信頼度αや口コミ情報X2の信憑度βは高くなる。
(3)次にユーザA1が店舗T1から出て帰った後、店舗T1の位置LTよりも遠い位置LU3で、店舗T1に関する口コミ情報X3を登録したとする。この場合、前述(図3,図4)のような店舗利用実績が確認できるので、ユーザA1の信頼度αや口コミ情報X3の信憑度βは高くなる。
[効果等]
以上説明したように、本実施の形態によれば、口コミ情報システムに関して、店舗2の商品・サービス等に関するユーザ3による口コミ情報の広がりを、店舗2側の意図に応じて好適な速度・範囲などになるように制限(制御)ができ、特に高速・広範囲の情報の拡散を抑制・遅延などができ、これにより前述のような問題の発生(店舗の損害等)を防止できる。特に、店舗2の人が口コミ情報の効果的な制限(制御)を操作できるようなサービス、GUI等を提供できる。
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。実施の形態の変形例として以下が挙げられる。
(1) 基本サービス機能1Aや連携サービス機能1C(81〜83)が既存(外部サイト)である場合に、口コミ情報制限機能1Bを主サービス(店舗2の人による口コミ情報の広がりの制限・制御のためのGUI提供を含むサービス)として提供するシステムとしてもよい。
(2) 1つの店舗2で扱う複数の商品・サービス等がある場合に、商品・サービス等ごとに、異なる制限の方針(レベル等)を設定可能とする。例えば、商品Aは口コミ情報の拡散、商品Bは口コミ情報の防止、といった制御を可能とする。
(3) 前述のユーザ信頼度(α)と口コミ信憑度(β)を分けてそれぞれ管理する例: 例えばαについては、下記のような場合にα値を高くする。ユーザ情報登録などによりきちんと名前など(本人特定可能なID情報など)を明かした登録者(ユーザA)である場合。有料会員ユーザである場合。他ユーザのファンが多い場合(フォロワーが多い、ユーザ間評価値が高い等)。口コミ情報を何度も登録しておりそれらの口コミ情報内容に偏りが少ない場合。またβについて、下記のような場合にβ値を高くする。その口コミ情報の登録者(ユーザA)がきちんと店舗を利用した実績(位置や支払などに基づく)がある場合。その口コミ情報の内容が具体的である場合。
本発明は、口コミ情報を取り扱う、実店舗ビジネス全般や、各種サイト・サービス等(口コミ情報サイト、位置情報サービス、SNS、EC等)に利用可能である。
1…サイト(口コミ情報システム)、1A…基本サービス機能、1B…口コミ情報制限機能、1C…連携サービス機能、2…店舗、3…ユーザ、6…決済システム、11…店舗情報登録部、12…店舗情報提供部、13…口コミ情報登録部、14…口コミ情報提供部、15…ユーザ情報登録部、20…店舗端末、21…ブラウザ、22…GPS機能、23…会計機能、30…ユーザ端末、31…ブラウザ、32…GPS機能、33…支払機能、34…位置情報アプリ、35…SNS利用機能、36…EC利用機能、41…ユーザ信頼度(口コミ信憑度)判定・計算部、51…店舗情報DB、52…口コミ・ユーザ情報DB、54…ソーシャルグラフデータ、61…登録者(登録)制限処理部、62…閲覧者(閲覧)制限処理部、63…表示制限処理部、64…サイト制限部、71…ユーザ関係把握部、72…ユーザ間評価部、73…サイト分析部、74…重み付け計算部、81…位置情報サービス管理部、82…SNS管理部、83…EC管理部、91…位置管理情報、92…SNS管理情報、93…EC管理情報、201…ユーザ情報取得部、202…店舗利用予約部。

Claims (10)

  1. 店舗の端末と、前記店舗を利用するユーザの端末と、前記ユーザによる前記店舗に関する評判情報の登録及び閲覧を含む機能を提供するサイトと、を有する評判情報システムであって、
    前記ユーザは、前記サイトに前記評判情報を登録する第1のユーザと、前記第1のユーザにより登録された評判情報を閲覧する第2のユーザと、を有し、
    前記サイトは、評判情報登録部、評判・ユーザ情報DB、評判情報提供部を有し、
    前記評判情報登録部は、前記ユーザの操作により画面で前記店舗情報に対する評判情報を登録する処理を行い、前記評判・ユーザ情報DBに評判情報及びユーザ情報を格納する処理を行い、
    前記評判情報提供部は、前記評判・ユーザ情報DBをもとに、前記ユーザの操作により画面で店舗情報に対する評判情報を閲覧する処理を行い、
    前記サイトは、前記店舗の人による設定に応じて前記評判情報の広がりを制限する処理を行う評判情報制限機能を有し、
    前記評判情報制限機能は、ユーザ信頼度判定・計算部、第1の制限処理部、第2の制限処理部を有し、
    前記ユーザ信頼度判定・計算部は、前記第1のユーザによる前記店舗の利用の実績を判定することにより、前記第1のユーザの信頼度を判定・計算する第1の処理を行い、前記第1のユーザの信頼度が閾値よりも低い場合は制限対象とし、
    前記第1の制限処理部は、前記制限対象の第1のユーザによる前記評判情報の登録を制限する処理を行い、
    前記第2の制限処理部は、前記制限対象の第1のユーザにより登録された評判情報を閲覧する前記第2のユーザによる評判情報の閲覧を制限する処理を行うこと、を特徴とする評判情報システム。
  2. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記サイトは、店舗情報登録部、店舗情報DB、店舗情報提供部を有し、
    前記店舗情報登録部は、前記店舗の人の操作により画面で商品やサービスの情報を含む店舗情報を登録し、前記店舗情報DBに格納する処理を行い、
    前記店舗情報提供部は、前記店舗情報DBをもとに、前記ユーザの操作により画面で店舗情報を閲覧する処理を行い、
    前記店舗情報登録部は、前記店舗の人の操作により前記店舗に関する評判情報の広がりの制限のレベルを含む条件情報を設定し、前記店舗情報DBに格納する処理を行い、
    前記評判情報制限機能は、前記条件情報に従い、前記店舗に関する評判情報の広がりの制限を制御すること、を特徴とする評判情報システム。
  3. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記ユーザ信頼度判定・計算部は、前記ユーザの端末からのGPS位置情報を用いて、第1の店舗の位置と、前記第1の店舗に関する評判情報を登録した第1のユーザの位置とを比較し、当該位置が同じ又は近い場合は、前記第1のユーザの信頼度を高くし、遠い場合は低くすること、を特徴とする評判情報システム。
  4. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記ユーザ信頼度判定・計算部は、前記第1のユーザによる第1の店舗の利用に関する予約の情報を用いて、前記第1の店舗に関する評判情報を登録した第1のユーザが前記第1の店舗の利用の予約をしていた場合は、前記第1のユーザの信頼度を高くすること、を特徴とする評判情報システム。
  5. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記ユーザ信頼度判定・計算部は、位置情報サービスによる前記第1のユーザによる第1の店舗へのチェックイン動作の情報を用いて、前記第1の店舗に関する評判情報を登録した第1のユーザが前記第1の店舗でのチェックイン動作をしていた場合は、前記第1のユーザの信頼度を高くすること、を特徴とする評判情報システム。
  6. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記ユーザ信頼度判定・計算部は、前記第1のユーザによる第1の店舗の利用に関する支払いの情報を用いて、前記第1の店舗に関する評判情報を登録した第1のユーザが前記第1の店舗の利用の支払いをしていた場合は、前記第1のユーザの信頼度を高くすること、を特徴とする評判情報システム。
  7. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記評判情報制限機能は、第3の制限処理部を有し、
    前記第3の制限処理部は、前記制限対象の第1のユーザにより登録された評判情報を画面に表示する際に、前記信頼度の情報を付加表示する処理を行うこと、を特徴とする評判情報システム。
  8. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記評判情報制限機能は、第3の制限処理部を有し、
    前記第3の制限処理部は、前記制限対象の第1のユーザにより登録された評判情報を画面に表示する際に、表示優先順位を前記信頼度に応じて変える処理を行うこと、を特徴とする評判情報システム。
  9. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記サイトは、前記ユーザにより登録されるユーザ情報、あるいは前記ユーザのソーシャルグラフデータを用いて、前記ユーザ同士の関係を把握するユーザ関係把握部を有し、
    前記第2の制限処理部は、前記制限対象の第1のユーザに対して、友達または同じグループの関係、またはフォロワー関係である他の第2のユーザを制限対象として、前記評判情報の閲覧を制限する処理を行うこと、を特徴とする評判情報システム。
  10. 請求項1記載の評判情報システムにおいて、
    前記サイトは、前記ユーザのソーシャルグラフデータを用いて、前記ユーザ同士の関係を把握するユーザ関係把握部を有し、
    前記第2の制限処理部は、前記制限対象の第1のユーザに対して所定のリンク階層以降の他の第2のユーザを制限対象として、前記評判情報の閲覧を制限する処理を行うこと、を特徴とする評判情報システム。
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