(57)【要約】      （修正有）【課題】ソーシャルネットワークを解析するための方法およびシステムを提供する。【解決手段】プロセッサにより、ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤをそれぞれ有する複数のユーザグループにソーシャルネットワークを分離するステップ５０２と、プロセッサにより、複数のユーザグループのうち１つのユーザグループを調べるステップ５０４と、ユーザ数、ユーザの関係、ユーザの対話、ユーザのアフィニティ、またはユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える複数のソーシャル変数をデータから識別するステップ５０６と、複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を、複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と同等とみなすステップ５０８と、複数のソーシャル変数に基づき、複数の熱力学変数の定量値を決定するステップ５１０と、ソーシャルネットワークを解析するために、定量値に基づき仮想熱力学系を生成するステップ５１２とを備える。【選択図】図５
2014132450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルネットワークを解析する方法であって、
プロセッサにより、前記ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤをそれぞれ有する複数のユーザグループに前記ソーシャルネットワークを分離するステップと、
前記プロセッサにより、前記複数のユーザグループのうち１つのユーザグループからのデータを調べるステップと、
ユーザ数、前記ユーザの関係、前記ユーザの対話、前記ユーザのアフィニティ、または前記ユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える複数のソーシャル変数を前記データから識別するステップと、
分子、体積、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを備える複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と前記複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を同等とみなすステップと、
１つまたは複数の熱状態を制御することにより決定される、前記複数の熱力学変数の定量値を、前記複数のソーシャル変数に基づき決定するステップと、
前記ソーシャルネットワークを解析するために、前記ソーシャルネットワークに類似する仮想熱力学系を、前記定量値に基づき生成するステップと
を備える方法。
【請求項２】
前記分子は、前記人数と同等とみなされ、前記体積は、前記ユーザ間の前記関係と同等とみなされ、前記内部エネルギーは、前記ユーザ間の前記対話と同等とみなされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記仮想熱力学系の挙動に基づき、前記ユーザグループに関連情報を再帰的に拡散させるステップと、
前記ユーザグループ内を再帰的に拡散させられた前記関連情報に基づき、前記ソーシャルネットワーク内の影響解析を行うステップと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記拡散の期間が満了したとき、前記ユーザグループ内の前記関連情報の前記拡散を終了させるステップをさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記関連情報を拡散させるステップは、広告キャンペーンを前記ユーザグループに広めるステップ、携帯データを前記ユーザグループに流すステップ、政治運動および社会運動を前記ユーザグループに広めるステップ、ニュースを前記ユーザグループに広めるステップ、および前記ユーザグループの圧力ゾーンを識別するステップのうち少なくとも１つを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のソーシャル変数の変化に基づき、１つまたは複数の熱力学変数に関連する前記定量値を動的に変更するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記熱状態は、断熱圧縮、定積加熱、断熱冷却、および定積冷却のうち少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ソーシャルネットワークを解析するシステムであって、前記システムは、
メモリと、
前記メモリに結合されたプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
前記ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤをそれぞれ有する複数のユーザグループに前記ソーシャルネットワークを分離するステップと、
前記複数のユーザグループのうち１つのユーザグループからのデータを調べるステップと、
ユーザ数、前記ユーザの関係、前記ユーザの対話、前記ユーザのアフィニティ、または前記ユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える複数のソーシャル変数を前記データから識別するステップと、
分子、体積、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを備える複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と前記複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を同等とみなすステップと、
１つまたは複数の熱状態を制御することにより決定される、前記複数の熱力学変数の定量値を、前記複数のソーシャル変数に基づき決定するステップと、
前記ソーシャルネットワークを解析するために、前記ソーシャルネットワークに類似する仮想熱力学系を、前記定量値に基づき生成するステップと
を行うために、前記メモリに格納された、プログラムされた命令を実行するように構成されたシステム。
【請求項９】
前記分子は、前記人数と同等とみなされ、前記体積は、前記ユーザ間の前記関係と同等とみなされ、前記内部エネルギーは、前記ユーザ間の前記対話と同等とみなされる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記仮想熱力学系の挙動に基づき、前記ユーザグループに関連情報を再帰的に拡散させるステップと、
前記ユーザグループ内を再帰的に拡散させられた前記関連情報に基づき、前記ソーシャルネットワーク内の影響解析を行うステップと
をさらに備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記拡散の期間が満了したとき、前記ユーザグループ内の前記関連情報の前記拡散を終了させるステップをさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記関連情報を拡散させるステップは、広告キャンペーンを前記ユーザグループに広めるステップ、携帯データを前記ユーザグループに流すこと、政治運動および社会運動を前記ユーザグループに広めるステップ、ニュースを前記ユーザグループに広めるステップ、および前記ユーザグループの圧力ゾーンを識別するステップのうち少なくとも１つを備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記複数のソーシャル変数の変化に基づき、１つまたは複数の熱力学変数に関連する前記定量値を動的に変更するステップをさらに備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記熱状態は、断熱圧縮、定積加熱、断熱冷却、および定積冷却のうち少なくとも１つを備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
ソーシャルネットワークを解析するためのコンピュータプログラムを具体化したコンピュータプログラム製品であって、
前記ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤをそれぞれ有する複数のユーザグループに前記ソーシャルネットワークを分離するステップと、
前記複数のユーザグループのうち１つのユーザグループからのデータを調べるステップと、
ユーザ数、前記ユーザの関係、前記ユーザの対話、前記ユーザのアフィニティ、または前記ユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える複数のソーシャル変数を前記データから識別するステップと、
分子、体積、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを備える複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と前記複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を同等とみなすステップと、
１つまたは複数の熱状態を制御することにより決定される、前記複数の熱力学変数の定量値を、前記複数のソーシャル変数に基づき決定するステップと、
前記ソーシャルネットワークを解析するために、前記ソーシャルネットワークに類似する仮想熱力学系を、前記定量値に基づき生成するステップと
のためのプログラムコード
を備えるコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で説明する本発明の主題は、一般にソーシャルネットワークにおけるデータ解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連出願の相互参照および優先権）
本出願者は、２０１２年１２月１２日に出願された特許文献１の優先権を主張するものであり、この出願の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
フェイスブック（Ｆａｃｅｂｏｏｋ）（登録商標）、ツイッター（Ｔｗｉｔｔｅｒ）（登録商標）、フォースクエア（Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ）（登録商標）、リンクトイン（Ｌｉｎｋｅｄｉｎ）（登録商標）などのソーシャルネットワークは、何１００万人もの利用者を引きつけることができてきた。これらのユーザは、ソーシャルネットワークに登録し、さまざまな活動を、たとえば情報の共有、グループの作成、人々と関係を持つこと、コメントの投稿、気持ちの共有などを行う。これらのソーシャルネットワーク上で何１００万もの活動が毎日行われている。ユーザの活動、好み、習慣、および人口統計プロファイルが、これらのソーシャルネットワークからデータとして調べられてもよい。ソーシャルネットワークから調べられるまたは取り出されるデータが、異なるタイプであってもよい、および／またはユーザグループのコミュニティまたはグループの状況に関係する挙動と関係があってもよいことを理解しなければならない。データ間に複雑な関係が存在するので、データ解析は複雑な作業である。
【０００４】
データを解析するためには、データ間の関係を理解するためのいくつかの複雑なアルゴリズムが必要となる場合がある。ユーザの挙動が不確定であり、かつソーシャルネットワークの動向が絶えず変化するために、データの解析結果に基づき結論を導き出すことはさらに重荷となる。データは、ソーシャルネットワークで事業関連の活動を行うために解析されてもよい。事業関連の活動は、ソーシャルネットワークでの製品またはサービスの広告または販売促進を含んでもよい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】インド仮特許出願第３４９８／ＭＵＭ／２０１２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この概要は、ソーシャルネットワークに基づき仮想熱力学系を生成するためのシステムおよび方法に関連する概念を紹介するために提供され、この概念は以下の詳細な説明でさらに説明される。この概要は、特許請求される主題の本質的特徴を明らかにするものでもなく、特許請求される主題の範囲を決定する、または限定することに使用するものでもない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実装形態では、ソーシャルネットワークを解析するための方法およびシステムが開示され、方法は、プロセッサにより、ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤをそれぞれ有する複数のユーザグループにソーシャルネットワークを分離するステップと、プロセッサにより、複数のユーザグループのうち１つのユーザグループからのデータを調べるステップと、ユーザ数、ユーザの関係、ユーザの対話、ユーザのアフィニティ、またはユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える複数のソーシャル変数をデータから識別するステップと、複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を、分子、体積、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを備える複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と同等とみなすステップと、１つまたは複数の熱状態を制御することにより決定される、複数の熱力学変数の定量値を、複数のソーシャル変数に基づき決定するステップと、ソーシャルネットワークを解析するために、ソーシャルネットワークに類似する仮想熱力学系を、定量値に基づき生成するステップとを備える。
【０００８】
さらに、ソーシャルネットワークを解析するためのコンピュータプログラムを具体化したコンピュータプログラム製品が開示され、コンピュータプログラム製品は、ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤをそれぞれ有する複数のユーザグループにソーシャルネットワークを分離するステップと、プロセッサにより、複数のユーザグループのうち１つのユーザグループからのデータを調べるステップと、ユーザ数、ユーザの関係、ユーザの対話、ユーザのアフィニティ、またはユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える複数のソーシャル変数をデータから識別するステップと、複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を、分子、体積、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを備える複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と同等とみなすステップと、１つまたは複数の熱状態を制御することにより決定される、複数の熱力学変数の定量値を、複数のソーシャル変数に基づき決定するステップと、ソーシャルネットワークを解析するために、ソーシャルネットワークに類似する仮想熱力学系を、定量値に基づき生成するステップとのためのプログラムコードを備える。
【０００９】
添付図面を参照して詳細な説明を示す。図面では、参照番号の１つまたは複数の最も左の数字が、その参照番号が最初に出現する図面を識別する。類似の特徴および構成要素を指すために、図面全体を通して同じ番号を使用する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の主題の一実施形態により開示される、ソーシャルネットワークを解析するためのソーシャルネットワーク解析システムのネットワーク実装を示す。
【図２】本発明の主題の一実施形態による、図１のソーシャルネットワーク解析システムを示す。
【図３】本発明の主題の一実施形態による、ソーシャルネットワーク内の温度に対するエネルギーの変動のグラフ表示を示す。
【図４】本発明の主題の一実施形態による、ソーシャルネットワーク内の体積に対する圧力の変動のグラフ表示を示す。
【図５】本発明の主題の一実施形態に従ってソーシャルネットワークを解析する方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明は、ソーシャルネットワークを解析するためのシステムおよび方法を開示する。説明するソーシャルネットワークを解析するためのシステムおよび方法の様態は、任意の数の異なるコンピューティングシステム、環境、および／または構成で実装されてもよいが、実施形態について、以下の例示的システムに関連して説明する。
【００１２】
次に、図１を参照すると、本発明の主題の一実施形態に従ってソーシャルネットワークを解析するためのソーシャルネットワーク解析システム（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｓｙｓｔｅｍ、ＳＮＡＳ）１０２のネットワーク実装１００が示されている。ソーシャルネットワークの例が、フェイスブック、ツイッター、フォースクエア、リンクトインなどを含んでもよい。
【００１３】
ソーシャルネットワーク解析システム１０２がサーバ上に実装されることを考慮して本発明の主題について説明するが、ソーシャルネットワーク解析システム１０２はまた、さまざまなコンピューティングシステム、たとえばラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブック、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワークサーバなどに実装されてもよいと理解されてもよい。一実装形態では、ＳＮＡＳ１０２は、クラウドベースの環境に実装されてもよい。ＳＮＡＳ１０２は、以下、集合的にユーザ１０４、または１つもしくは複数のユーザデバイス１０４と呼ぶ、１つもしくは複数のユーザデバイス１０４−１、１０４−２、…、１０４−Ｎ、またはユーザデバイス１０４上に常駐しているアプリケーションを通してユーザによりアクセスされてもよいことが理解されよう。ユーザデバイス１０４の例には、携帯型コンピュータ、携帯情報端末、ハンドヘルドデバイス、およびワークステーションが含まれてもよいが、これらに限定されない。ユーザデバイス１０４は、ネットワーク１０６を通してソーシャルネットワーク解析システムに通信可能に結合される。
【００１４】
一実装形態では、ネットワーク１０６は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、または有線ネットワークと無線ネットワークの組合せであってもよい。ネットワーク１０６を、たとえばイントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどの異なるタイプのネットワークの１つとして実装することができる。ネットワーク１０６は、専用ネットワークであっても、共有ネットワークであってもよい。共有ネットワークは、さまざまなプロトコル、たとえばハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ワイヤレス・アプリケーション・プロトコル（ＷＡＰ）などを使用して、互いに通信する、異なるタイプのネットワークの関連づけを表す。さらに、ネットワーク１０６は、ルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティングデバイス、記憶装置などを含むさまざまなネットワークデバイスを含んでもよい。
【００１５】
次に、図２を参照すると、本発明の主題の一実施形態によるソーシャルネットワーク解析システム１０２が示されている。一実施形態では、ソーシャルネットワーク解析システム１０２は、少なくとも１つのプロセッサ２０２、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース２０４、およびメモリ２０６を含んでもよい。少なくとも１つのプロセッサ２０２は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル・シグナル・プロセッサ、中央処理装置、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づき信号を操作する任意のデバイスとして実装されてもよい。さまざまな能力の中でもとりわけ、少なくとも１つのプロセッサ２０２は、メモリ２０６に格納されたコンピュータ可読命令を取り出し、実行するように構成される。
【００１６】
Ｉ／Ｏインタフェース２０４は、さまざまなソフトウェアおよびハードウェアのインタフェースを、たとえばウェブインタフェース、グラフィカル・ユーザ・インタフェースなどを含んでもよい。Ｉ／Ｏインタフェース２０４により、ＳＮＡＳ１０２がユーザと直接、またはクライアントデバイス１０４を通して対話することが可能になってもよい。さらに、Ｉ／Ｏインタフェース２０４により、ソーシャルネットワーク解析システム１０２が他のコンピューティングデバイスと、たとえばウェブサーバおよび外部のデータサーバ（図示せず）と通信することが可能になってもよい。Ｉ／Ｏインタフェース２０４は、有線ネットワーク、たとえばＬＡＮ、ケーブルなど、および無線ネットワーク、たとえばＷＬＡＮ、携帯電話、または衛星を含む、多種多様なネットワークおよびプロトコルのタイプの範囲内で複数の通信を容易にすることができる。Ｉ／Ｏインタフェース２０４は、いくつかのデバイスを互いに、または他のサーバに接続するための１つまたは複数のポートを含んでもよい。
【００１７】
メモリ２０６は、たとえば、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、ならびに／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリを含む、当技術分野で公知の任意のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ２０６はモジュールを含んでもよい。モジュールは、特定のタスク、機能を実現する、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム命令、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。モジュールは、ＳＮＡＳ１０２の機能を実現するために、プロセッサにより実行される。
【００１８】
一実装形態では、ソーシャルネットワークを解析するために、ソーシャルネットワーク解析システム１０２は、最初にソーシャルネットワークを複数のユーザグループに分離してもよい。ユーザグループは、ソーシャルネットワーク内のサブネットワークまたはサブシステムと理解されてもよい。分離は、ソーシャルネットワーク内で各グループが所有する固有ＩＤ／特徴に基づき行われてもよい。たとえば、１８歳〜２１歳の年齢グループがグループＧ１に分離されてもよく、Ｎｅｗ  ＤｅｌｈｉのユーザがグループＧ２に分離されてもよく、特定の政党を支持しているユーザがグループＧ３に分離されてもよく、特定の製品を支持している、または推奨しているユーザがグループＧ４に分離されてもよく、類似の資格を有するユーザがグループＧ５に分離されてもよく、同様に、ソーシャルネットワーク全体が、グループの固有の特質／特徴に基づきサブシステム／グループ／サブネットワークに分離されてもよい。
【００１９】
ソーシャルネットワークを分離した後、プロセッサ２０２は、ソーシャルネットワークから１つまたは複数のグループのデータを調べても、取り出してもよい。データは、当技術分野で公知のデータマイニング技法を使用して調べられてもよい。データは、各グループ別個に調べられると理解されたい。一例では、データはグループＧ１から調べられてもよい。グループＧ１からのデータを調べた後、プロセッサ２０２は、データから１組のソーシャル変数を識別してもよい。一実施形態では、１組のソーシャル変数は、グループＧ１内のユーザ数、グループＧ１のユーザの関係、グループＧ１のユーザの対話、グループＧ１のユーザのアフィニティ、およびグループＧ１のユーザによる投稿／コメント、グループＧ１のユーザによるブログまたは記事、グループＧ１のユーザのプロファイル情報、グループＧ１のユーザが共有する習慣などを含んでもよい。同様に、データは、他のグループ、たとえばグループＧ２、Ｇ３、Ｇ４などについて調べられてもよい。
【００２０】
ソーシャルネットワーク内に存在する１つまたは複数のグループについてデータを調べた後、プロセッサ２０２は、グループＧ１の複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数を、複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と同等とみなしてもよい。複数の熱力学変数は、分子、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、体積、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを含んでもよい。ソーシャル変数を熱力学変数と同等とみなすことは、分子を人数に、体積をユーザ間の関係に、内部エネルギーをユーザ間の対話に、エントロピーをユーザが存在することができる可能な状態数に、仕事をソーシャルネットワークの状態を変更する際に力により行われた努力になどに類比することを意味してもよい。この方法では、ソーシャル変数を熱力学変数と同等にしてもよい。
【００２１】
ソーシャル変数と熱力学変数の間の関係を理解するために、以下の例が考慮されてもよい。この例では、１８歳〜２１歳の年齢グループのユーザを有するグループＧ１に焦点が当てられてもよい。グループＧ１のデータを調べた後、グループＧ１内のユーザ数が１，０００人であり、グループＧ１のユーザの関係が５０，０００あり、グループＧ１のユーザの対話が１００万回あり、グループＧ１のユーザによる投稿／コメントが２５，０００件あり、グループＧ１のユーザによるブログが５，０００あるなどと結論づけてもよい。この方法では、ソーシャル変数すべての定量値が決定されてもよい。ソーシャル変数の定量値から、分子がユーザ数に等しいので、ソーシャルネットワーク内の分子数が１，０００であり、体積が関係の数に等しいので、ソーシャルネットワークの体積が５０，０００立方センチメートル（ｃｃ）であり、内部エネルギーが対話の数に等しいので、ソーシャルネットワークの内部エネルギーが１００万ジュール（Ｊ）であると決定されてもよい。複数のソーシャル変数がソーシャルネットワーク内で変化するとき、対応する熱力学変数の値もまた変化することを理解しなければならない。
【００２２】
したがって、ソーシャルネットワークと仮想熱力学系の間の類似点は、ソーシャル変数を熱力学変数と同等とみなすことによりもたらされる場合があると理解されてもよい。ユーザが互いに対話すること、すなわち、他のユーザが常に取る方法に影響を及ぼす感情および意見を交換することが、ソーシャルネットワーク内の一方のユーザから他方のユーザへの内部エネルギーの移動が存在することを示唆する。したがって、ソーシャルネットワークは内部エネルギーを何らかの形で所有しており、常に平衡状態に到達しようとしていると結論づけることがおそらく正しい場合がある。
【００２３】
ある種の熱力学変数の値がソーシャル変数の値から直接決定される場合があるが、他の熱力学変数を得なければならない場合もある。たとえば、ソーシャルネットワークのエントロピー、ソーシャルネットワーク内の圧力、ソーシャルネットワークの温度、ソーシャルネットワーク内の内部エネルギーの変化などが、ある種の熱力学原理を適用して決定されてもよい。一実施形態では、これらの熱力学変数は、ソーシャルネットワークの熱状態の制御を必要とする場合がある。熱状態は、従来技術で公知の熱力学原理に基づき制御されてもよい。熱状態の例が、断熱圧縮、定積加熱、断熱冷却、および定積冷却を含んでもよい。この実施形態では、自動車の「オットーサイクル（Ｏｔｔｏ  Ｃｙｃｌｅ）」で大いに使用される熱システムが、最も近い類似の過程と考えられ、この過程は、１）断熱圧縮：仕事量が熱を散逸することなく温度を上昇させる、２）定積加熱：一定の圧力で加えられた熱が温度を上昇させる、３）断熱冷却：圧力の極端な低下が熱損失につながる、４）定積冷却：熱損失による定積での温度の急激な低下という４つの段階を伴う。定積加熱および断熱冷却は、モデル化され、ソーシャル・ネットワーク・システムに「オットーサイクル」のようにマッピングされる。
事例１：定積加熱
【００２４】
一実施形態では、条件：（Ｎ−ユーザ、Ｖ−体積｜関係）の下で圧力を計算するために、定積加熱が考慮される。この場合、ソーシャルネットワークが、十分な関係を形成することにより、十分に発達した体積に到達し、その後、ソーシャルネットワークが、さまざまな外的影響により発生する対話により加熱されたときに、ソーシャルネットワークの定積加熱が実現されてもよい。この時点で、ソーシャルネットワークは条件（Ｖが一定、ΔＶ＝０）に従い、時間的な圧力、温度、および経時的な内部エネルギーの変化の計算が実現可能になる。
【００２５】
理想気体の法則の方程式によれば、圧力「Ｐ」掛ける体積「Ｖ」は、モル数「ｎ」掛ける気体定数「Ｒ」および温度「Ｔ」に等しい、すなわち、次式となる。
【００２６】
（数１）
ＰＶ＝ｎＲＴ・・・（１）
【００２７】
しかしながら、ソーシャル関連ではあいまいで不明確な単位であるモル数に依存することはかなり困難であるので、式（１）はソーシャルネットワークと同期しないと考えられる場合がある。したがって、他の方程式が考慮されてもよい、すなわち、次式となる。
【００２８】
（数２）
ＰＶ＝ＮＫＢＴ＝ｎＲＴ・・・（２）
【００２９】
普遍的なボルツマン定数ＫＢは信頼されてもよいが、必要とされる同じ熱力学変数を保持している。モルの代わりに、気体の密度、すなわち体積当たりの粒子数を考慮する分子数（Ｎ）が方程式（２）の右辺に配置されている。さらに、定積加熱では、ソーシャルネットワークが十分に発達したレベルに到達した後、拡大をやめたとき、体積は定数になる、すなわち、次式となる。
【００３０】
（数３）
ＰαＴ；ここでＶは定数である・・・（３）
【００３１】
さらに、圧力およびエネルギー密度は同じではないが、関係がある。ＫＢＴ、すなわち気体の運動エネルギー密度を考慮するとき、一見したところ同じであるように思える。しかしながら、厳密に調べると、圧力は空間方向に加えられた運動量フラックスであるが、エネルギーは時間方向に対応する、すなわち、次式となる。
【００３２】
（数４）
Ｔ＝Ｑ／Ｓ・・・（４）
【００３３】
式（４）中の温度と熱とエントロピーの間の関係を考慮すると、エントロピーが外部で計測される独立変数である熱力学系では、温度は、エントロピーに対する内部エネルギーの導関数として定義されてもよいことが演繹されてもよい、すなわち、次式となる。
【００３４】
（数５）
Ｑ熱＝Ｕ内部エネルギー＋Ｗ仕事量・・・（５）
【００３５】
仕事量がゼロである間、ΔＶ＝０である。
【００３６】
（数６）
Ｔ＝ｄＵ／ｄＳ・・・（６）
【００３７】
熱ΔＱ＝ΔＵ（新しい対話が生み出され、情報が流れたときの内部エネルギーの変化）は、次式となる。
【００３８】
（数７）
ΔＱ＝ΣλｉＮｉＩｉ・・・（７）
【００３９】
λｉはソーシャル係数である。
【００４０】
ソーシャルネットワークのユーザ間のどの対話も等しいエネルギーを保持しているわけではなく、対話のタイプで変わる。これを、ソーシャルネットワーク従属変数、すなわちソーシャル係数λｉと呼んでもよい。
Ｎｉ−対話に関与するユーザ数であり、対話、グループメッセージ、共有、コメントなどのタイプに依存する
Ｖｙ−自分の関係に基づく主観的体積
Ｉｚ−対話の変化
【００４１】
さらに、エントロピーの物理方程式に従って、次式となる。
【００４２】
（数８）
Ｓ＝Ｋｓｌｎ（Ω（Ｎ，Ｖ，Ｕ））・・・（８）
【００４３】
ここで、Ｓはソーシャルネットワークのエントロピーである。
【００４４】
式（８）中で使用される熱力学変数Ω（Ｎ，Ｖ，Ｕ，Ｘ…）は、実験中に変わってもよい１つまたは複数の熱力学変数を備えてもよい。式（８）は、他の状況のように、この場合もエントロピーの特性としては逆説的なエントロピー減少を観察することができるときに役立つ場合がある。ソーシャルネットワークの中に注入されているどんな新しい情報も、ユーザ間のある種の対話である。これらの対話は、ソーシャルネットワークの中にエネルギーを追加する役割を果たす。光子と同様に、これらの対話は無視できる質量を有するが、あらゆる可能な方法でソーシャルネットワークにエネルギーを与える役割を果たし、したがって、ソーシャルネットワークの通信動力学に影響を及ぼす。
【００４５】
人々またはユーザは、対話に関してエネルギーを放出する分子であるが、ユーザ間の関係は、実際の体積のために構成されたパイプに類似する。ユーザが増えれば、エネルギーが増大する。すべてのパイプが情報を転送する同じ能力を有する同じ体積からなると仮定するが、実際は、ユーザ間のアフィニティが増すと共に、パイプの体積（すなわち、末端間を通過する情報の確率）が増大する場合がある。理想的には、ユーザ間の橋渡しがなければ、ユーザ単独では問題にならないので、将来のモデルでは強い結びつきおよび弱い結びつきが要因として考慮されるべきである。換言すれば、孤立分子がソーシャルネットワークに影響を及ぼすことは決してできない。
【００４６】
理想的シナリオでは、分子は、この場合も、ソーシャルネットワーク内で発生した熱からエネルギーを得る。結合された分子間のソーシャルアフィニティに、さらにはデータの拡散に影響を及ぼす、何らかの形のポテンシャルエネルギーが存在する、すなわち、次式となる。
【００４７】
（数９）
仕事＝ｐｄＶ・・・（９）
【００４８】
この場合、仕事量＝０である。
事例２：断熱冷却
【００４９】
断熱的な熱力学的過程では、システムと周囲の間で熱移動を行うことができない。断熱的な熱力学的過程は、大部分は急激な事象であり、熱交換を容易にするだけの十分な時間がない。自由膨張は、真空中での膨張過程であり、ソーシャルネットワークでは、ユーザが外圧なしに関係を結ぶことに対応する。自由傍聴は、影響力の大きいユーザの出現によりトリガされることができ、非常に大きな衝撃をソーシャルネットワークに生み出す。外部ユーザの出現にもかかわらず、ユーザ数が大きいときには、ユーザ数への影響が無視できるので、ネットワークは依然として閉じていると考えられてもよい。発生した衝撃は、外圧なしにソーシャルネットワークを急激な膨張状態にする。この短い期間に新しい対話が行われる可能性は無視できるので、内部エネルギーの変化は無視される。
【００５０】
（数１０）
ΔＨ＝ΔＵ＋ΔＷ・・・（１０）
【００５１】
（数１１）
ΔＨ＝ΔＷ  ｛ΔＵ＝０のとき｝・・・（１１）
【００５２】
この過程全体は非可逆性であり、ソーシャルネットワークは自由膨張に入るので、ソーシャルネットワーク全体の圧力に急激な変動が存在し、エントロピーおよび体積が突然一時的に低下する。そのため、熱力学変数の定量化は実行不可能である。
仮想熱力学系の生成
【００５３】
複数のソーシャル変数に基づき、および１つまたは複数の熱状態に基づき、複数の熱力学変数の定量値を決定した後、プロセッサが仮想熱力学系を生成してもよいと理解されてもよい。具体的には、仮想熱力学系は、熱力学変数の定量値に基づき生成されてもよい。仮想熱力学系（ｖｉｒｔｕａｌ  ｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｓ  ｓｙｓｔｅｍ、ＶＴＳ）はソーシャルネットワークに類似し、ソーシャルネットワークを解析するために使用されてもよい。一例では、ソーシャルネットワーク／ＶＴＳの内部エネルギーが特定のグループ内で高い場合、人が、この特定のグループ内で関連情報を再帰的に拡散させるために、このグループの高い内部エネルギーを使用してもよい。関連情報を拡散させることは、広告キャンペーンをユーザグループに広めること、携帯データをユーザグループに流すこと、政治運動および社会運動をユーザグループに広めること、ニュースをユーザグループに広めること、ユーザグループの圧力ゾーンを識別することを意味してもよい。一例では、関連情報は、実業家により提供された、グループ内のユーザの関心を集めてもよい製品またはサービスに関する情報を示してもよい。関連情報は、所定の期間、再帰的に拡散させられてもよく、その後、終了してもよい。
【００５４】
関連情報に対するユーザグループＧ１の反応に基づき、ソーシャルネットワーク内で影響解析が行われてもよい。一実施形態では、影響解析は、２つ以上のグループで関連情報を拡散させる影響を照合することにより行われてもよい。換言すれば、影響解析は、関連情報がソーシャルネットワーク内で定義されたグループに及ぼす影響を理解するための、ソーシャルネットワークの部分または全体についての全体論的観点である。
【００５５】
他の実施形態では、影響解析は、ソーシャルネットワーク内の粘度を考慮して行われてもよい。粘度は、ユーザ、または１つのグループ、または複数のグループが自分を通して情報を通過させることにより示される抵抗であると理解されてもよい。たとえば、グループＸ内のｉｐｈｏｎｅ（登録商標）ファンが、Ａｐｐｌｅ（登録商標）に関して肯定的などんなことも喜んで共有するが、Ｆｏｒｄ  Ｍｏｔｏｒｓ（登録商標）についてはそうする気持ちがない場合がある。換言すれば、グループＸの人々はＦｏｒｄ  Ｍｏｔｏｒｓに対して閉ざされている。この例では、Ａｐｐｌｅは影響者である。整理すると、システム１０２は、影響力の大きいユーザ／グループの状態の変化による、１つまたは複数のグループ内の粘度の低下を計測する。
方法の流れ図
【００５６】
次に、図５を参照すると、本発明の主題の一実施形態に従ってソーシャルネットワークを解析する方法５００が示されている。方法５００は、コンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明されてもよく、プロセッサ２０２により実現される。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実現する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、手続き、モジュール、機能などを含むことができる。方法５００はまた、通信ネットワークを通して連結された遠隔処理デバイスより機能が実現される分散コンピューティング環境で実施されてもよい。分散コンピューティング環境では、コンピュータ実行可能命令は、メモリ記憶装置を含む、ローカルおよび遠隔両方のコンピュータ格納媒体の中に配置されてもよい。
【００５７】
方法５００について説明する順序は、制限と解釈されるものではなく、説明する任意の数の方法ブロックを、方法５００または代替の方法を実装するために任意の順序で組み合わせることができる。さらに、個々のブロックは、本明細書で説明する主題の精神および範囲を逸脱することなく、方法５００から削除されてもよい。さらに、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、およびこれらの組合せで方法を実装することができる。しかしながら、説明を容易にするために、以下で説明する実施形態では、方法５００は、上述のシステム１０２の中に実装されると考えられてもよい。
【００５８】
ブロック５０２で、ソーシャルネットワークが複数のユーザグループに分離されてもよい。各ユーザグループが、ソーシャルネットワーク内で固有ＩＤを有する。
【００５９】
ブロック５０４で、複数のユーザグループのうち１つのユーザグループのデータが、ソーシャルネットワークから調べられてもよい。
【００６０】
ブロック５０６で、複数のソーシャル変数がデータから識別されてもよい。複数のソーシャル変数は、ユーザ数、ユーザの関係、ユーザの対話、ユーザのアフィニティ、またはユーザによる投稿のうち少なくとも１つを備える。
【００６１】
ブロック５０８で、複数のソーシャル変数のうち１つのソーシャル変数が、複数の熱力学変数のうち１つの熱力学変数と同等とみなされてもよい。複数の熱力学変数は、分子、体積、内部エネルギー、圧力、温度、エントロピー、質量、粘度、密度、仕事、および分子間の結合のうち少なくとも１つを備える。
【００６２】
ブロック５１０で、複数の熱力学変数の定量値が、複数のソーシャル変数に基づき決定されてもよい。定量値は、１つまたは複数の熱状態、たとえば断熱圧縮、定積加熱、断熱冷却、および定積冷却を制御することにより決定される。
【００６３】
ブロック５１２で、ソーシャルネットワークを解析するために、定量値に基づき仮想熱力学系が生成されてもよい。仮想熱力学系は、ソーシャルネットワークに類似する。
実施例
【００６４】
２５０，０００人のユーザを結びつけるソーシャルネットワーク上で、システムおよび方法を試験した。考察するソーシャルネットワークは、その創設以来、約８７７，０００，０００の関係が認識された新興のネットワークである。半年の期間の過去データが解析のために考慮された。実験のための適切な環境をシミュレートするために、受ける変更が最小の、成熟した関係を選択し、ネットワーク内で芽生えたばかりの関係を無視した。これらの１組の関係、および関係があるユーザが、マクロ状態を表す。これらのマクロ状態に対して、新しい関係が発展しないので、体積（Ｖ）は一定のままであり、体積を定積のソシオ−熱力学過程と考えることができる。
【００６５】
本発明の例示的一実施形態では、ネットワークを他の妨害するデータから隔離することにより、スケジューリングが開始された。観察された対話の量を使用して、閉じたマクロ状態／グループのエネルギーを定量化する。すべての可能なマクロ状態／グループの尺度としてエントロピーを計算する。これらの値を使用して、一定期間にわたるエネルギーおよびエントロピーを比較することにより、選択したマクロ状態／グループの温度および圧力を計算する。
【００６６】
表１はこのような１つのマクロ状態／グループからのデータを列挙し、これらの関係の範囲内で生成された対話から１カ月の期間にわたり７２３の関係が集められた。これらのデータは、温度および圧力のほぼ直線的増加を示し、対応するエネルギーの増加が図３にプロットされている。
【００６７】
表１（ａ）：定積加熱過程のための時間を越えて動作するさまざまな熱力学変数
【表１】
2014132450.tif 000003
【００６８】
例示的一実施形態では、図３を参照すると、表１の統計データのグラフ表示が開示されている。データは、４つのシナリオに分割され、生のデータと比較されている。シナリオ１、３、および４は、マクロ状態の大部分の通常の挙動であり、システムのエネルギーの増加と共に圧力がかなり上昇する。グラフの第１ハーフおよび第３ハーフが、平均未満のエネルギーの増加で極端な圧力上昇を示し、第２ハーフが、より高いエネルギー値に対してより低い上昇を示す。この挙動は、生のデータを参照したとき、シナリオ２が、ネットワークへの参加が少ない、長い週末の期間であることを示す。第１ハーフは、大きな影響を及ぼし始める対話と共に開始され、突然、圧力値の急上昇を引き起こし、この急上昇により平衡が達成され、第２ハーフは、この元の対話から得られる対話の大部分を有し、目に見えるどんな影響も圧力に及ぼさない。このシナリオの第３の部分が、プラットフォームの新しい特徴の解放を示し、マクロ状態に対する外圧の影響を示す。最初の仮定の下では、マクロ状態にあるユーザには質量がないと考えられる。シナリオ２の第１段階が、ヘビーユーザにより発生した対話がより大きな圧力を加えたときの、システム内のユーザの質量の影響を示す。このモデルは、質量に基づく、関連する一時的低下および最高値を実際に示すが、他の主要な方程式を定義するために、質量を考慮する大幅な再モデル化を必要とする。任意の所与の時間にマクロ状態に対して一定の外圧が存在すると考えられるが、シナリオ２の段階３から明らかなように、外力はマクロ状態に圧力を実際にもたらし、アルゴリズムは、これらの影響を計測し、かつ定量化するように微調整される必要がある。
【００６９】
ソシオ−熱力学モデルをモデル化し、生のデータでこのモデルを参照しながら、以下の観察が行われた。
【００７０】
観察１：モデルは、情報の流れに対する抵抗が無視でき、あらゆるユーザがマクロ状態で完全な情報ディシペータ（ｄｉｓｓｉｐａｔｅｒ）の役割を果たすと仮定する。しかし、情報拡散は関係の数に大きく依存し、関係の増加が対話パターンに影響を及ぼす。システム内の体積の増加と共に、情報拡散の増大がより明らかになる。これは、関係の増加に伴う拡散しきい値の低下と定義されてもよく、このことは、ソーシャルネットワークでは、情報の流れに対する抵抗を低下させることにより、情報共有に関心のあるグループがより多くなることを意味する。拡散しきい値は、ユーザに吸収された熱に対する発生した熱の比と定義される。換言すれば、拡散しきい値は、対話に対する、発生した対話の比である。また、影響者は、拡散しきい値については非常に低い値を有することが観察され、拡散しきい値はユーザの質量に逆比例することを証明している。
【００７１】
表１（ｂ）：定積加熱過程をカバーするエントロピーに対して一定水準に維持されたときの圧力に対応する温度の変化
【表２】
2014132450.tif 000004
【００７２】
観察２：一定の熱という制約の下で、影響力の大きいと言われる、考えられる高質量の、すなわち影響力の大きい、頻繁に利用するユーザの導入により、ソーシャル熱力学に爆発的影響が及ぼされる。影響力の大きい参加の後に短い時間間隔を仮定すると、マクロ状態は、この非常に短い期間に新しい関係を得る。この期間中、対話が一定のままであるとき、起こり得るマイクロ状態システムが、このとき大きく低減したエネルギー低下を伴う可能性があるので、マクロ状態のエントロピーが急速に低下する。
【００７３】
影響力の大きい人物の出現により、内側に爆発的に広がる力が他のユーザに加えられ、関係が急速に拡大する。関係がこのように突然急拡大することにより、マクロ状態全体の圧力が低下し、システムが安定し、新しい平衡が示される。これはソーシャルネットワーク内のマクロ状態の超拡大期間であり、新しい関係が非常に高速に作られ、この段階で圧力および温度を一定に保つデータが十分に存在せず、システム内の温度および全体の圧力の突然の低下を引き起こす。このシナリオは、ソシオ−熱力学過程の断熱膨張をモデル化する。
【００７４】
表２：体積の変化に伴うエントロピー変化を示す
【表３】
2014132450.tif 000005
【００７５】
例示的一実施形態では、図４は、体積の変化に伴うマクロ状態の圧力の変化を示し、表２は、エントロピー変化を体積の変化と比較している。これは、関係当たりの平均的対話が、考慮した時間に低下したことを意味する。このように、温度および圧力が低いのは、十分な対話が存在しないことによるのではなく、システム全体のエントロピーの低下による。
【００７６】
したがって、一実施形態によれば、本発明により、企業のソーシャルプラットフォーム上に熱力学変数解析をマッピングし、モデル化することが実行できるようになる。一実施形態では、ソーシャルシステムで外部から与えられた衝撃の影響が並列に観察され、実際のデータで解析が行われる。個々の影響を定量化し、かつソーシャルネットワーク内の拡散パターンをマッピングする、考えられる適用領域および研究領域は、以下の通りである。
【００７７】
１）プラットフォーム特有の特定の変数だけを変えることにより、どんな情報の流れのネットワークでもソーシャルネットワークを実装することができる。
【００７８】
２）温度および圧力の変化に基づき情報拡散パターンを追跡して、広告キャンペーンを最適化する、携帯電話データを流す／ルーティングする、影響力の大きいユーザおよび圧力ゾーンを識別するための情報解析ツールを構築すること。
【００７９】
ソーシャルネットワークを解析するための方法およびシステムの実装形態について構造的特徴および／または方法に特有な言語で説明したが、添付の特許請求の範囲は、説明した具体的な特徴または方法に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、具体的な特徴および方法は、ソーシャルネットワークを解析するための実装形態の例として開示される。
【符号の説明】
【００８０】
１００    ソーシャルネットワーク解析システムのネットワーク実装
１０２    ソーシャルネットワーク解析システム
１０４    ユーザ
１０４−１、１０４−２、１０４−Ｎ    ユーザデバイス
１０６    ネットワーク
２０２    プロセッサ
２０４    入出力インタフェース
２０６    メモリ
【図１】
2014132450.tif 000006
【図２】
2014132450.tif 000007
【図３】
2014132450.tif 000008
【図４】
2014132450.tif 000009
【図５】
2014132450.tif 000010
【外国語明細書】
2014132450000001.pdf