(57)【要約】オンラインコンテンツ領域における会話を監視する。ソーシャル分析モジュールは、オンラインコンテンツ領域内において、発行元間の個々の会話を分析する。会話に影響を及ぼす発行元が識別される。ソーシャルメディアを分析するためのシステムであって、ソーシャルメディア内における会話を監視するための会話監視モジュールであって、個々の会話は、特定のトピックについてインターネット上で公開されている投稿についてのネットワークディスカッションである会話監視モジュールと、会話と関連付けられたウェブコンテンツおよび会話の展開を示す社会的関係を分析するためのソーシャル分析モジュールとを備える、システム。
2009528639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディアを分析するためのシステムであって、
前記ソーシャルメディア内における会話を監視するための会話監視モジュールであって、個々の会話は、特定のトピックについてインターネット上で公開されている投稿についてのネットワークディスカッションである会話監視モジュールと、
会話と関連付けられたウェブコンテンツおよび前記会話の展開を示す社会的関係を分析するためのソーシャル分析モジュールと
を備える、システム。
【請求項２】
前記ソーシャル分析モジュールは、選択された会話のインフルエンサーを識別するための影響エンジンを含み、前記インフルエンサーは、平均レベルの影響と比較して前記会話の進行に統計的に大きい影響を有する投稿である、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記影響エンジンは、ページの人気、サイトの人気、関連性、最新利用日、およびリンク属性のうちの少なくとも１つを使用して、投稿の影響をランク付けする、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記リンク属性は、インリンク：関連性、最新利用日、ページの人気、およびサイト属性を包含するページの属性を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記会話監視モジュールは、ランタイムに、信頼できる発行元のソーシャルメディアの会話インデックスを自動的に生成し、前記影響エンジンは、前記会話インデックスを分析する、請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
前記会話監視モジュールは、ウェブコンテンツを収集して前記会話インデックスを生成するために、クローラを利用する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
ユーザ定義のトピック定義は、キーワードおよびブール演算子を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記ユーザ定義のトピック定義は、少なくとも１つのＵＲＬを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記システムは、投稿間の前記社会的関係の会話を表すマップを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ソーシャル分析モジュールは、肯定的な言葉および否定的な言葉が会話においてどのように使用されているかを示すトーンファクタを生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ソーシャル分析モジュールは、新たなエージェントが会話に参加する速度を示す速度ファクタ、発行元が会話に参加する可能性を示す感受性ファクタ、および選択された発行元が会話に参加する際のインスタンスからなる群から、会話の伝播に関連する少なくとも１つの属性を特徴付ける、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムは、投稿間のリンクを分析し、投稿ノード間の分離度、ノード間のリンクの指向性、関係の強さ、およびトピック関連性に基づいて、社会的関係を判断する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、会話に関連する広告を設置するための公開ノードおよび時刻を判断するために、広告サーバ用の出力を生成する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記システムは、会話に影響を及ぼすための関与ポイントを判断する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記関与ポイントは、少なくとも１つの影響力の大きい投稿を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記関与ポイントは、会話の展開に関連する少なくとも１つの属性に基づく時刻を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ソーシャルメディアは、ブログを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
インターネット上で公開されている投稿のソーシャルメディアを分析するためのシステムであって、
信頼できる関係の周囲にソーシャルメディアの会話インデックスを生成するために、関連するクローラおよび信頼フィルタを有する会話監視モジュールと、
選択された会話に対する個々の発行元の影響を示す社会的関係について前記会話インデックスを分析するための影響エンジンを含むソーシャル分析モジュールであって、選択された会話は、ユーザ定義のトピック定義に基づいて選択された特定のトピックに関するソーシャルメディア発行元間のネットワークディスカッションである、モジュールと
を備える、システム。
【請求項１９】
前記影響エンジンは、平均レベルの影響と比較して前記会話の進行に統計的に大きい影響を有する発行元を含むインフルエンサーのリストを決定する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記影響エンジンは、ページの人気、サイトの人気、関連性、最新利用日、およびリンク属性のうちの少なくとも１つを使用して、発行元の影響をランク付けする、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記リンク属性は、インリンク関連性、インリンク最新利用日、インリンクページの人気、およびインリンクサイト属性を含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ユーザ定義のトピック定義は、ユーザのクエリ文字列に関連する少なくとも１つのＵＲＬを含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２３】
前記ソーシャル分析モジュールは、肯定的な言葉および否定的な言葉が会話においてどのように使用されているかを示すトーンファクタを生成する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２４】
前記ソーシャル分析モジュールは、新たなエージェントが会話に参加する速度を示す速度ファクタ、発行元が会話に参加する可能性を示す感受性ファクタ、および選択された発行元が会話に参加する際のインスタンスからなる群から、会話の伝播に関連する少なくとも１つの属性を特徴付ける、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２５】
前記システムは、投稿間のリンクを分析し、ノード間の分離度、投稿ノード間のリンクの指向性、関係の強さ、およびトピック関連性に基づいて、社会的関係を判断する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２６】
前記システムは、会話に関連する広告を設置するためのインフルエンサーの公開ノードを判断するために、広告サーバ用の出力を生成する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２７】
前記システムは、会話に影響を及ぼすためにインフルエンサーを関与させるための関与ポイントを判断する、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２８】
前記関与ポイントは、会話の展開に関連する少なくとも１つの属性に基づく時刻を含む、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
インターネット上で公開されている投稿のソーシャルメディアを分析するためのシステムであって、
信頼できる関係の周囲にソーシャルメディアの会話インデックスを生成するために、関連するクローラおよび信頼フィルタを有する会話監視モジュールと、
選択された会話に対する個々の発行元の影響を示す社会的関係について前記会話インデックスを分析するための影響エンジンを含むソーシャル分析モジュールであって、選択された会話は、ユーザ定義のトピック定義に基づいて選択された特定のトピックに関するソーシャルメディア発行元間のネットワークディスカッションである、モジュールと、
前記ソーシャル分析モジュールに連結されたアプリケーションモジュールであって、前記選択された会話に関連する決定を行うために、前記影響エンジンによって生成された影響データを利用するアプリケーションモジュールと
を備える、システム。
【請求項３０】
前記アプリケーションモジュールは、ブランド化されたエンティティまたはブランドの評判と関連付けられた会話内におけるインフルエンサーに関する警告を生成するためのブランド監視モジュールである、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記アプリケーションモジュールは、広告を供給する発行元および時刻を判断するための、オンライン広告ターゲティング／配信モジュールである、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３２】
前記アプリケーションモジュールは、発行元コンテンツネットワークである、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３３】
前記アプリケーションモジュールは、検索エンジン最適化制御である、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３４】
前記アプリケーションモジュールは、インフルエンサー間の関係を表示するための、インフルエンサー関係管理パネルである、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３５】
前記ソーシャルメディアは、ブログ、ウィキ、オンラインコミュニティ、およびソーシャルメディアを可能にするその他のプラットフォームを含む、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３６】
インリンクの属性は、前記ページ上の前記インリンクの場所を含み、それは公開されたものである、請求項２０に記載のシステム。
【請求項３７】
前記インリンクがコメント内に見つかった場合に、前記コメントは前記会話内の別の発行元に帰属するか匿名であり、前記コメントは日付を有するか有さないかのいずれかである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
信頼できる関係の周囲のオンラインソーシャルメディア内で公開された投稿の会話インデックスを生成することと、
選択された会話のユーザ定義のトピック定義に基づいて前記会話インデックスを分析することであって、前記選択された会話は、前記ユーザ定義のトピック定義に基づく特定のトピックに関するソーシャルメディア発行元間のネットワークディスカッションである、ことと、
前記選択された会話における投稿の影響を判断することと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、「Ａ  Ｓｏｃｉａｌ  Ａｎａｌｙｔｉｃｓ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｆｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ  Ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ」と題された、２００６年２月２８日出願の仮特許出願第６０／７７７，９７５号の優先権の利益を主張し、この仮特許出願の全体は、参照により本明細書に援用される。
【０００２】
本発明は、概して、会話型ネットワーク内における会話を分析するための技術に関する。より具体的には、本発明は、会話型ネットワーク内における、ソーシャルメディアコンテンツおよびその発行元の影響を分析することを対象とする。
【背景技術】
【０００３】
ソーシャルメディア用のプラットフォームとして、インターネットがますます使用されるようになっている。ウェブログ（ブログ）およびウィキは、ソーシャルメディアの２つの一般的な形態である。しかしながら、より普遍的には、ソーシャルメディアは、投票、コメント、およびトラックバック等の相互作用的側面を含んでもよく、多数の異なる形態をとり得る。図１Ａを参照すると、ソーシャルメディアは、概して、人々が互いに意見、見識、経験、および展望を共有するために使用する、オンライン技術および実践について述べるものである。ソーシャルメディアの例としては、ソーシャルネットワーク、ブログシステム、メディア共有プラットフォーム、オンラインフォーラム、およびミームアグリゲータが挙げられる。
【０００４】
ソーシャルメディアは、ユーザ間の信頼関係を育成し表現する傾向があるリンクおよびトラックバックを作成する能力をユーザに提供する、広く使用可能なツールに基づく。信頼関係を育成するソーシャルメディアには、いくつかの態様がある。ソーシャルメディア内において信頼関係を育成するソーシャルメディアの一態様は、個々の発行元の献身レベルである。ソーシャルメディアコンテンツを発行することは、あるトピックへの独自の関心の表現である。このコンテンツ周囲の会話に加わっている個人は、読む時間、トラックバック、タグ、速度、および／または共有されているものについてのコメントを投資する。ソーシャルメディアの発行元およびその周囲の会話に加わっている個人の献身レベルは、ソーシャルメディア内において信頼を推進する１つの要因である。信頼関係は、会話に加わっている個人の、コンテキストを追加したりエラーを訂正したりするために投稿についてコメントする能力によっても発展する。また、ソーシャルメディアは、発行元間にリンクを確立することを可能にする。発行元間のリンクは、アイデアの普及を促進し、コミュニティ内における迅速なフィードバックも可能にする。さらに、ソーシャルメディア内において、影響力の大きいおよび／または信頼できる発行元ならびに会話へのその他の参加者は、リンク、コメント、投票等を介して、その他の発行元の投稿の信憑性を重み付けることができる。例えば、ブロゴスフィア（ｂｌｏｇｏｓｐｈｅｒｅ）において、影響力の大きいブロガーは、投稿中に、リンクされたブログ投稿によるディスカッションへの影響を増大させる、その他のブログへのリンクを含み得る。
【０００５】
ソーシャルメディアの一態様は、事実上、高度に会話型であることである。本特許出願において使用する場合、ソーシャルメディア内における個々の会話は、特定のトピックに関するソーシャルメディア発行元間のネットワークディスカッションである。会話は、ＣＮＮのようなオンラインニュースソース等、少なくとも１つのソーシャルメディア発行元と従来のオンラインメディアとの間の相互作用を含んでもよい。会話型ネットワークは、すべてのトピックに関するオンラインディスカッションに加わっている個人、サイト、およびページから構成される。ネットワーク内における会話は、特定のトピックに関するものである。個々の発行物は、パーマリンクによって位置付けられることができ、さらなるリンクを包含してもよい、単体メディアである投稿に対応する。個々の発行元は、ソーシャルメディアに投稿する人物またはエンティティ（例えば、１つ以上のパーマリンク付きの投稿と関連付けられた人物またはエンティティ）である。
【０００６】
図１Ｂは、ソーシャルメディア内で会話がどのように流れ、また従来のオンライン主流メディアおよび企業メディアと相互作用することができるかの仮説例を示す。図１Ｂの例において、説明的な例は、ラップトップ電池に関する問題のものである。ソーシャルメディア内において、ソーシャルネットワーク内の発行元間のリンクは、異なる発行元がウェブコンテンツを投稿し、コメントを提供し、リンクを投稿することを可能にする。結果として、あるトピックに関する会話は、ソーシャルメディアを介して流れ、増幅されることができ、また、従来のオンラインメディアと相互作用することもできる。図１Ｂの例において、ソーシャルネットワーク１５０内の発行元は、ブロガー１５２の投稿の信憑性を保証し、ブロガー１５２によって投稿された話の信頼レベルを増大させることができる。ブロガー１５２は、ラップトップ電池問題のビデオクリップを有するメディア共有ウェブサイト１５４等の別のサイトへの、また、当該問題に関するさらなる情報を有する企業メディアウェブサイト１５３へのリンクを含んでもよい。オンラインフォーラム１５６は、ビデオクリップに関する好意的なコメントを有し得、同じクリップを投稿している主流オンラインメディア１５８への別のリンクと共に、メディア共有ウェブサイト１５６へのリンクを含み得る。本例において、ミームアグリゲータ１６６は、オンライン主流メディア１５８へのリンクを有してもよい。図１Ｂの例において、他者の投稿の信憑性を支持するコメントをする発行元、エラーを訂正するためのコメントをする発行元、ならびに、ソーシャルメディア内のその他の発行元への、および従来のオンライン主流メディア１５８および企業メディア１５３へのリンクを提供する発行元等、信頼関係の態様のいくつかを観察することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来のインターネット検索ツールは、動的な会話内における相互作用を理解するという観点から、ソーシャルメディア内における会話の調査には不十分であることが判明している。ソーシャルメディア内における会話は、驚くべきスピードで伝播および増幅し得る。しかしながら、従来のインターネット検索エンジンの情報受信者指向実装は、ソーシャルメディア内における会話の多くの特徴が十分に理解されることを可能にするものではない。
【０００８】
従来のインターネット検索エンジンは、汎用ユーザが関心を持ちそうなインターネットの広い断面のインデックスを作成するためのクローリング戦略を有する。検索エンジンは、一般に、検索基準に基づいて関連性があるものとして表現され、図１Ｃのように、関連性曲線上に描かれ得る曲線上に「関連性が最も高い」から「関連性が最も低い」まで分配されるクエリの結果を生成する。そこで、仮説例として、図１Ｂの例を再度考慮する。ユーザが「Ａｐｐｌｅ  Ｌａｐｔｏｐ  Ｅｘｐｌｏｄｉｎｇ」というクエリ用語を用いて従来の検索エンジンに検索クエリを入力すれば、関連性によってランク付けされた５００，０００ヒットを受信する場合がある。従来の検索エンジンは、検索用語が最も頻繁に発生するページを探すことにより、関連性の結果を提示し、また、ヒットをランク付けするために、その他いくつかの関連要因を考慮に入れ得る。例えば、Ｇｏｏｇｌｅのページランクアルゴリズムは、多数のインバウンドリンクを有する最大数のサイトによって最もポイントされたサイトを識別し、それらのポインタを、ページ上のデータの信頼性を表すプロキシとして使用するために、各ページをポイントしているサイトの数を関連性がある検索用語と連接（ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ）する。その他多くのサイトが当該ページをポイントしている場合には、最も正確な検索結果となるはずであると推論される。このアプローチは、多数の記事を生み出す、その他のサイトによってポイントされるサイトに、多くの場合、当該サイトが新たな関連コンテンツを生み出すことを停止したずっと後に、結果に対する不均衡な影響を与えて、図１Ｃのパワー曲線の頂点に結果を歪める。したがって、例えば、図１Ｂの仮説例を再度参照すると、従来の検索エンジンは、ラップトップ電池に関する古い記事に不均衡な関連性を与える場合がある。
【０００９】
従来の検索エンジンのもう１つの問題は、不正が行われ得ることである。例えば、Ｇｏｏｇｌｅ検索エンジンについて考慮してみよう。Ｇｏｏｇｌｅは、主として、容量分析に基づくウェブページのランキングである。Ｇｏｏｇｌｅのページランクは、検索クエリを受けて、検索トピックと関連付けられたその他のページからの明示的リンクを、未公開の次数に連接する（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ、つまり「ＵＲＩ」によってその他のページをポイントするページ）ことにより、ページ上の情報のランクを算出しており、情報内の権限の概念は、所与のページをポイントしているリンクの数が大きくなるほど、それが正確である可能性が高くなるという容量測定的な考えの上に構築されている。このアプローチは、その権限を上げるためにページをポイントするサイトを立ち上げることによって不正が行われ（したがって、Ｇｏｏｇｌｅは不正を防止するためにそのインデックス作成アルゴリズムを常に調整しなくてはならず）、履歴歪曲サイトに悩まされる場合がある。権限の容量測定は、多くのエラーを起こす傾向があり、情報がいかにして現在の形態および権限に到達したかをユーザが理解することに寄与しない多くの要因によって歪められる場合がある。
【００１０】
従来の検索エンジン技術には、提案されている種々の改変がある。例えば、タイムフレームによってリンクの人気を調査する検索エンジンが開発されてきた。現在のデータから２週間または１か月等、所与のタイムフレーム内のページをポイントしているリンクの数によって人気を判断することにより、履歴歪曲を制限する。しかしながら、この改良は、ソーシャルメディア内における会話を理解するためには依然として不十分なものである。所与のタイムフレーム内のリンクの数は、あるサイトへのすべてのリンクを含む全体的なもの、および、ターゲット検索語句を扱っているリンクだけを含むトピック固有のものである。その結果、全体的なリンクを有するサイトは重くなりすぎ、結果としてトピック固有の会話をかき消してしまう。
【００１１】
従来の検索エンジンは、ソーシャルメディアのインデックス作成を完全には行わないというもう１つの制限も有する。すなわち、従来の検索エンジンにおけるインデックスは、会話を適切に表現および／または分析するために十分な情報を捕捉しない。従来の検索エンジンは、ウェブ全体を検索するための汎用エンジンとして設計されており、一般にソーシャルメディアのインデックス作成を十分には行わないクローリング方針を有する。１つの制限は、従来の検索エンジンが、直接的にサイトをクローリングすること、または、インデックスを生成するためのＲＳＳ（Ｒｅａｌｌｙ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ）フィードによって新たな情報を捕捉することに依存しており、検索の到達をいくつかの重要な手法に制限していることである。
【００１２】
第１に、従来のクローリングの１つの制限は、最新利用日が圧倒的な量のコンテキスト与えることである。ページのコンテンツは、包括的なものであるべく、ホームページから最終アーカイブページを通ってサイトをクロールすることによって捕捉されなくてはならないため、いかなるウェブインデックスも完全ではなく、最高でもおそらくウェブ上の情報の２０パーセントを表現しているに過ぎない。限られたリソース、およびほとんどの検索インデックスのより全体的な集中により、クロールは、多くのウェブサイトの全コンテンツのうちの一部のみを網羅する傾向があり、例えばクローラは、サイトのホームページより下の３ページしか見ることができない。最近の情報は、サイトの深部の３つを超えるリンクであり得るアーカイブページ上にある傾向があるため、サイトのトピックの対象範囲は、当該サイトが表現している作業の全体像ではなく最新投稿のコンテンツについてのみ判断され得、このことは、その他のサイトが短時間で「情報技術経営」または「法律実務」等の少数の狭いトピックのトピックに関心を持つようになった場合に、それらのトピックに深く集中しているサイトの重要性を低くし得る。
【００１３】
第２に、従来のクローリングの別の制限は、多くの場合、ＲＳＳを介して公表されるコメントをソーシャルメディアが制限すること、つまり、従来のクローラがソーシャルメディアのインデックス作成を十分には行えないことである。特に、ＲＳＳを介してコメントを公表しているブログは少なく、主な投稿のＲＳＳフィードからコメントを分離する傾向があり、サイト上で議論されているトピックに関連するコメントの分析を排除、またはより一層困難なものにしている。これは、コメント内におけるディスカッションのクロスリンクを追跡するインデクサの能力の価値を低下させ、トピックのディスカッションを評価する際に特定のサイトの周囲に存在するコミュニティの役割を最小化する。
【００１４】
第３に、従来のクローリングの別の制限は、ピング依存性があることである。ＲＳＳフィードだけに依存しているインデックスは、インデックスサーバを「ピングする」（すなわち、ターゲットサイトにおける最近の変化を調べるようにインデックスに要求するＸＭＬ‐ＲＰＣ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  Ｃａｌｌ）コマンドを送信することをブロガーおよび発行元に頼っている。そのようなインデックスが多数あり、次々に出現するので、ピングすることによって実際に市場を断片化し、検索会社にピングを共有するための連合を形成させ、更新された投稿情報を全会員に分配する。サイトの直接クロールによって補完されないピングベースのシステムは、ネットワーク会話内のサイト上およびその周囲のすべての活動を首尾よく捕捉しない。
【００１５】
従来の検索ツールにおける種々の欠点は、ソーシャルメディア内における会話を分析する個人の能力を極度に制限する。１つのレベルにおいて、従来の検索エンジンは、多すぎるヒットを生み出すことが多いであろう。例えば、Ｇｏｏｇｌｅ等の従来の検索エンジンは、数個の検索用語が入力された単純なクエリから、何百万ものヒットを生み出す場合がある。一方、従来の検索エンジンは、上述したＲＳＳフィードに関連する問題、および、従来の検索エンジンがウェブのごく一部のみのインデックス作成を行うという事実により、多数のウェブ投稿を識別できない場合がある。
【００１６】
従来の検索エンジンのさらに重大な弱点は、従来の検索エンジンが、ソーシャルメディア内における会話のダイナミクスを理解することに直接関連する情報を提供しないことである。特に、先行技術の検索技術は、ソーシャルメディア内における会話がいかにして影響を及ぼされるかを理解する能力を提供せず、且つ、潜在的な信頼できる会話へのエントリポイントの理解を提供しない。
【００１７】
そこで、上述の問題に鑑みて、本発明の装置、方法、システム、およびコンピュータ可読媒体が開発された。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
システムがソーシャルメディアを分析し、当該ソーシャルメディアは、インターネット上で分配されたオンラインコンテンツ領域内において投稿されたコンテンツを含む。会話監視モジュールがソーシャルメディア内における会話を監視し、個々の会話は、特定のトピックについてインターネット上で公開されている投稿についてのネットワークディスカッションである。ソーシャル分析モジュールは、会話と関連付けられたコンテンツの、当該会話の展開を示す社会的関係を分析する。一実施形態において、ソーシャル分析モジュールは、選択された会話における投稿の影響を判断する影響エンジンを含む。一実施形態において、影響エンジンは、投稿の影響および選択された会話内に複数の投稿を有する発行元を判断する。一実装において、オンラインコンテンツ領域の信頼フィルタリングを実行するために信頼フィルタが設けられ、信頼できる関係の周囲のソーシャルメディア内で公開された投稿の会話インデックスが生成される。
【００１９】
方法の一実施形態は、信頼できる関係の周囲のオンラインソーシャルメディア内で公開された投稿の会話インデックスを生成するステップを含む。会話インデックスは、選択された会話のユーザ定義のトピック定義に基づいて分析され、当該選択された会話は、ユーザ定義のトピック定義に基づく特定のトピックに関するソーシャルメディア発行元間のネットワークディスカッションである。選択された会話内における投稿の影響が判断される。一実施形態において、選択された会話内における投稿および発行元の影響が判断される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下の詳細な説明に関連して、添付の図面をあわせて考慮することにより、本発明がさらに完全に理解されるであろう。
【００２１】
（Ｉ．序論および概要）
図２Ａは、本発明の一実施形態によるシステムを示すブロック図である。会話監視モジュール２１０は、ソーシャルメディア２０４を含み、従来のオンラインコンテンツも含み得るオンラインコンテンツ領域２０２を監視する。例えば、主流オンラインメディア２０６および企業オンラインメディア２０８等である。一実装において、会話監視モジュールは、以下でさらに詳細に説明するように、オンラインコンテンツ領域２０２を監視するためにクローラ（図２Ａには示さず）を利用する。会話監視モジュール２１０の一態様は、例えば、信頼関係２２２を位置付けるためのサブモジュールを提供し、スパムおよびブログ２２６を除去し、コンテンツ２２４内のメニューを排除することによって会話を識別するための識別モジュール２２２である。会話処理モジュール２３０は、パーマリンク識別２３２、公開データ決定２３６、およびコンテンツタイプ決定２３９のためのサブモジュールを含む。ソーシャルメディア内における投稿の会話インデックス２４０が生成され、個々の投稿は関連付けられたパーマリンクを有する。時間の経過と共に、個々のブロガー等の個々の発行元は、会話インデックス内でインデックス作成された多数の投稿を有し得る。ソーシャル分析モジュール２５０は、影響エンジン２５２を含む。影響エンジン２５２は、影響信号２４５を発見し、インフルエンサーおよびそれらの信頼できるネットワーク２５６を識別するためのサブモジュールを含む。個々のインフルエンサーは個々の投稿に対応するが、特定の投稿は関連する発行元、公開サイト等も有し、長期にわたって、ある一定の会話内に影響力の大きい複数の投稿を包含し得ることが理解されるであろう。個々の投稿はまた、１つ以上のウェブページに対応し得る。
【００２２】
会話に影響を及ぼす要因を判断することは、多くのコンテキストにおいて有用である。影響エンジンの出力は、ブランド、製品、および評判監視アプリケーションモジュール２６１；オンライン広告ターゲティングおよび配信アプリケーションモジュール２６２；影響エンジンによって判断されるような特定のトピックに関するインフルエンサーおよび発行元のセットに基づいて、ユーザが影響力の大きいページ間をナビゲートすることを可能にするための、発行元コンテンツネットワークアプリケーションモジュール２６３；検索エンジン最適化制御アプリケーションモジュール２６４；ならびに、インフルエンサー関係管理パネルアプリケーションモジュール２６５等、異なるアプリケーション２６０のために使用され得る。
【００２３】
図２Ｂは、会話の前処理（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）に関連する会話監視モジュール２１０の態様をさらに詳細に示す。一実施形態において、会話処理モジュール２３０は、コンテンツ分類、パーマリンク識別、および公開日抽出を実装する。集められたメタデータは、その後、会話インデックス２４０内に格納される。データは、長期ブロガー等の信頼できるソースに由来するものであってもよい。しかしながら、十分に吟味されていない情報ソースについては、スパムおよびスプログ（スパムブログ）をフィルタリングして除外するために、スパム／スプログ遮断の初期段階が実行されることに留意されたい。サブモジュール２２２内の信頼フィルタは、インデックス作成されているコンテンツが、会話インデックス内における発行元間の信頼できる関係の１つ以上のネットワークに源を発するコンテンツと一致することを検証する。特に、信頼フィルタリングは、コンテンツが信頼関係ネットワークと一致していることを示す１つ以上のキューについて、コンテンツを調査することができる。一実施形態において、信頼フィルタは、リンクの挙動が、信頼関係において通常観察されるタイプのリンクの挙動と一致しているか否かに関連する基準に基づいて、フィルタリング決定を行う。例えば、十分に吟味されていない投稿をフィルタリングしないという決定は、信頼できる投稿から十分に吟味されていない投稿への事前選択数のリンクを見出すことに基づき得る。換言すると、ソーシャルメディア内における信頼関係と一致していないことを示す１つ以上の兆候を有するコンテンツをフィルタリングして除外することが望ましい。例えば、ブログの場合、ブログが信頼関係ネットワークの一部であり、悪質な、欺瞞的な、または信頼に値しないソースから生じた投稿ではないという兆候を判断するために、ブログの実験的研究が実行され得る。インターネットは長期にわたって常に進化するため、信頼フィルタリングが、信頼できるネットワーク内における「通常の」投稿の挙動を、信頼できないその他のタイプの投稿から区別するために、長期にわたるインターネット使用における変化に信頼フィルタリングアルゴリズムを適合させるための実験的研究を必要とすることが、当業者には理解されるであろう。一実施形態において、個々の発信元の信用性に関する履歴データは、長期にわたって維持され得ることに留意されたい。スパム／スプログの遮断と信頼フィルタリングの実行とを組み合わせて、インデックス作成されるコンテンツの品質を改良する。
【００２４】
一実施形態において、ユーザ定義の入力トピック／ターゲットに基づいて、特定の会話が識別される。説明的な例として、一実施形態において、キーワード、ブール演算子、およびＵＲＩ（またはＵＲＩのセット）のセットは、ユーザが模索したい会話のトピックを定義するために、ユーザによって入力され得る。続いて、会話インデックスの検索が実行され、当該会話インデックスは、関連性等のトピックの情報と、企業サイト、ソーシャルおよび主流メディア間の関係等の発行元間の関係とを含む、ウェブ会話の検索可能なインデックスである。会話インデックス２４０は、ソーシャルメディアの投稿および発行元の影響を後押しする暗黙的および明示的なウェブユーザアクションを説明するものである。影響エンジン２５２は、関連性、発生、注目、人気、およびトラフィック等、種々の要因に基づいて、ソーシャルメディアネットワーク内における影響を算出する。その結果は、例えば、特定の会話に対するインフルエンサーのランキング、投稿と会話内におけるその他の参加者との間における関係の視覚表現であるソーシャルマップ、ソーシャルメディアの投稿の周囲の関係の近傍、またはその他の出力を判断するために使用され得る。
【００２５】
図３Ａは、影響を分析し、特定の会話に対するインフルエンサーのリストを決定するために影響エンジン２５２が実装するプロセスの例を示す。第１段階において、影響エンジン２５２は、会話のための文書の初期候補のプールを選択し、各文書は、関連する発行元を有する。実際の応用において、会話インデックスは、キーワードおよびブール演算子のみに基づく、関連性のある多数の文書を包含し得る。重み関数を使用して関連性に加えてさらなる次元（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）を追加し、次元の選択されたセットを使用して、影響得点が算出される３１６。一実施形態において、ページの人気３０２、サイトの人気３０４、関連性３０６、最新利用日３０８、インリンク最新利用日３１０、インリンクページの人気３１２、およびインリンクの人気３１４を含む少なくとも７つの次元が調査される。インリンクは、ソーシャルメディア内の投稿へのインバウンドリンクである。影響得点から、特定の会話に対するインフルエンサーのリスト３１８が生成される。用途に応じて、出力は、最大の影響を有する文書と共に、発行元のリストを含んでもよい。本出願の別の箇所に記載しているように、その他の改変は、長期にわたる影響における変化等、影響得点に基づいて、その他のタイプの情報を生成することを含む。例えば、ａ）新しいトピック、または製品／サービス／候補の印象を変更し得るトピックの解釈を導入することと、ｂ）長期にわたるディスカッションにおいて支持を得るか失うことで、近い将来、最終的に変化した検索結果を反映させ、したがって、製品／サービス／候補の認知を変更し得ることと、ｃ）組み合わせた場合に、個々の認知の影響とそれらのアイデアがネット上に流れる速度とを迅速に変換する所望のコミュニティを探すことと、によって、ディスカッションの性質を変化させている、ブログ投稿、メディア内における記事、またはウェブサイトであるかを問わず、オンラインディスカッションへのそれらの寄与率を識別するために有用となる、多くの用途がある。
【００２６】
図３Ｂは、本発明の一実施形態による、文書の影響を算出することに関連する、さらなる態様を示す。一実施形態において、文書の影響は、２つの異なる側面に基づいて算出される。第１に、特定の文書の影響の１つの態様は、関連性３３２、最新利用日３３４、ページの人気３３６、およびページサイトの人気３３８等、文書に直接関連付けられた特性である。当該文書の影響の別の態様は、文書の隣接物の態様であり、隣接物は、影響が考慮されている文書と直接的にリンクする文書、または、考慮されている文書への中間リンク（当該文書から離れた最大４つのリンク等、最大事前選択数までの中間リンク）を介する文書へのリンクのいずれかである。文書の最終影響得点は、文書の属性の異なる寄与率に重み付けする第１の得点、および隣接物の寄与率に重み付けする第２の得点という２つの得点に基づくものである。
【００２７】
一実施形態において、隣接物は、隣接物の関連性（関連性あり／関連性なし）、パーマリンク／非パーマリンク、および日付あり／日付なし等の属性に基づいて、グループに割り当てられる。隣接物のグループ内において、寄与率が合計されてグループ値を生成する。一実施形態において、文書の影響に対する各隣接物の寄与率は、関連性ありパーマリンク日付あり隣接物の寄与率３４１、関連性あり非パーマリンク日付あり隣接物の寄与率３４２、関連性ありパーマリンク日付なし隣接物の寄与率３４３、関連性あり非パーマリンク日付なし隣接物の寄与率３４４、関連性なし日付あり隣接物の寄与率３４５、および関連性なし日付なし隣接物の寄与率３４６に基づくものである。グループ合計に対する各隣接物の寄与率は、隣接物の関連性、それ自体のページの人気、およびページサイトの人気の関数であり、当該隣接物の最新利用日も含み得る。公開日に基づいて隣接物の古いコンテンツの寄与率を低減させるために、時間減衰関数が使用され得る。グループ内の隣接物は、同サイトからの大量のリンクの寄与率を低減させるために「同サイト減衰」関数をそれらの寄与率に適用するサイト識別によって二次的にグループ化されてもよい（多数の機械生成されたリンクは、信頼関係を反映しないため、ほとんど重みを与える必要がない）。同サイトからの最近の人気のある隣接物のほとんどが、最終影響得点に最も寄与することを確実にするために、それらの最新利用日およびページの人気によって降順にソートされた文書に同サイト減衰関数を適用してもよい。隣接物および当該文書自体の態様からの寄与率に重み付けして、当該文書の素影響得点（ｒａｗ  ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ  ｓｃｏｒｅ）を判断するために、重み関数が使用される。すべての候補文書に素影響得点が割り当てられると、すべての文書について正規化された影響得点が算出される。
【００２８】
以下の節では、本発明のさらなる態様、実施形態、および利益についてさらに詳細に説明する。当業者には、以下の節を通して、図示および記述を目的としたさらなる例として、上述したシステムの異なる実装および用途に議論が及ぶことが理解されるであろう。
【００２９】
（ＩＩ．影響の動的分析）
本発明の一態様は、異なる文書／発行元の影響を、定量的に計測し、時間に対して比較分析できることである。会話の個々の投稿について影響が計測され得る。例えば、一個人はワンタイム投稿を行うことができ、会話に対する当該投稿の影響が計測され得る。また、あるトピックに関して多数の投稿を行った発行元の影響の態様を計測することもできる。
【００３０】
本発明の一態様は、影響を長期にわたって計測できることである。図４Ａに示すように、時刻１（ｔ１）および時刻２（ｔ２）における影響の差異は、本発明が、ウェブページ上にテキストで表されるように、または、音声および画像ソース等のシステムに接続され得る言語処理システムによって、特定のアイデアの周囲にある接続の変化数を追跡することを可能にする。これは、長期にわたって、影響が増しつつある、または消えつつあるソースを本発明のシステムが選び出すことを可能にし、アプリケーション２６０がいつどこで会話に関与するかを選定することを可能にする。例えば、影響の閾値レベルまたは影響の変化率等、客観的基準が選択され得る。これは、いつどこで会話に関与するかの決定を行うことを可能にする。例えば、影響力の大きい発行元および当該影響力の大きい発行元を関与させるための時間が識別され得る。逆に、会話内における影響が減少し始めている場合等、客観的基準を利用して、会話に関与しないという決定を行うこともできる。
【００３１】
本発明は、影響分析のさらに高度な技術をサポートするように拡大されることもできる。一実施形態においては、多次元追跡がサポートされる。本実施形態において、システムは、単一の検索パラメータによって定義された１つのトピックベクトルではなく、多数の次元において市場を見る。これは、２つの相補的な会話が、単一のブログ投稿、記事、または他のウェブサイトにおいて、いつどのようにして交差するかについて高い見識を提供し、数学的に拡張されたディスカッションによって幾何学的に多くの読者を実現することにより、突然、劇的に加速する場合がある。図４Ｂにおいて、２つの異なる会話が追跡されている。それらは「ａ＋ｂ」および「ｃ」という異なるトピックに関するものであるが、時刻２（０２）になると、会話Ａは会話Ｂ内におけるトピックをそのテキストに追加する。これは、２００５年夏に起こったことであるが、ブロガーであるＪｅｆｆ  Ｊａｒｖｉｓは、ブロガーが企業について批判しても真摯に受け止めてもらえないという事実について頻繁にブログに書き込み（この場合、ブロガー間でよくディスカッションされるトピックである、討論「ｃ」）、この考えを、Ｄｅｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ社の顧客サービスサポートの欠如に関する自身の個人的な不満にリンクさせた（「ａ＋ｂ」）。会話運動量は時刻３（図４Ｃにおける「ｔ３」）において増大し、Ｄｅｌｌ社、ブログ、およびメディアについて議論しているサイト間にかなり多くのリンクをもたらした。
【００３２】
本発明の一実施形態は、予測分析をサポートする。新興のディスカッションのコミュニティを識別する能力は、エンドユーザによってＷＨＡＴ‐ＩＦシナリオ内に入れられた変数を使用して、現在のディスカッションにおけるアイデアおよび個々の寄稿者の速度および影響の予測を生成する独自の能力を本発明に与える。本実施形態は、図４Ａ、４Ｂ、および４Ｃに示すように、以前の挙動およびトピック交差の潜在的影響に基づいて、ソーシャルネットワークがどのように挙動することが予想され得るかをユーザが調査することを可能にする、ＩＦ‐ＴＨＥＮシナリオ構築機構を提供する。
【００３３】
一実施形態において、遡及クローリングがサポートされる。図５は、会話インデックス２４０のディスカッションおよび社会的関係５１１の時系列履歴をアセンブルするために使用され得るプロセスの例をさらに詳細に示す。本例において、「Ｐｅｒｓｕａｄｉｏ  Ｍａｒｋｅｔ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ」（ＰＭＩ）システム５０５は、ウェブおよびピングデータ５０７をクロールする。システム５０５は、コンテンツ、つまりハイパーリンクを抽出し、スクリプト、形態、およびレイアウトタグの分析等のさらなる分析を実行して、作成されたデータ、データのタイプ、およびソーシャルリンク５０９を識別するために使用される。図５に示すように、個々のサイトのコンテンツは、情報がいつ出現したか、当該情報がどのフォーマットで生み出されたか（例えば、ブログ投稿、ニュース記事、記事またはブログ投稿に関するコメント）を区別し、データ内における社会的なやりとりのナビゲート可能な履歴を構成するために調査される。人々とデータを作成した組織との間の関係が再構成され、異なるサイト間を流れるアイデアが個々の参加者によってどのように増幅されたか、および、認知のどのような変化がターゲットトピックのディスカッション中に反映されたかを明らかにする。
【００３４】
本発明の一実施形態は、従来のインターネット検索エンジンでは不可能な手法で、ソーシャルメディアにおける会話を分析することを可能にする。先行技術の検索およびブログ監視ツールは、従来の関連得点に基づく特定のトピックに関するディスカッションの量の履歴表示を対象としているが、これは通常、ヒストグラムとしてのみ提示されるものである。従来の関連マッチングのみに基づく検索マッチは、どの参加者が会話を加速させたか、または、どのページ／投稿が、リンク付けおよび社会的影響によってトピックに関する会話内におけるサイトの数を増大させたかを公表しない。特に以前関心を持たれていた参加者および社会的関係に関する履歴データは、商用ブランド認知におけるインフルエンサーの役割の記録のみならず、将来の挙動を推定するための基礎を提供する。
【００３５】
従来の検索エンジンとは異なり、本発明の一実施形態は、単一のパワー曲線上でランク付けされた文書のセットとしてインターネット全体を取り扱うものではない。むしろ、トピックに基づいて会話を精査するものである。また、会話は、関連サイトを含むさらに洗練されたパワー曲線を生み出すために、履歴データならびに、それが追跡している文書および著者のコンポーネント要素に基づく現行の社会的関係を基にし、精査されることができ、これは、「注目レンズ」と称され得る。例えば、「レイクウッドにおける道路税」−異なる州のいくつの都市に言及するものであってもよい−について会話が継続している場合があり、会話のいずれも他のものと関連性がないが、従来の検索エンジンによって単一の主題として扱われる。参加者サイトの場所、投稿の言語、会話内における主要プレーヤーの名称、および、長期にわたるリンク関係の拡張または収縮の分析を含む、初期注目レンズを生み出す較正プロセスによって特定のレイクウッドを隔離することにより、当該ディスカッション内における影響の極めて粒度の細かいビューを提供することができる。
【００３６】
サイトおよび文書が会話に参加、または離脱すると、会話の速度および範囲の変化を反映させるために、注目レンズ内におけるサイトのリンク付けによってフィルタリングされる場合がある。参加者の参加またはターゲットトピックへの投稿の頻度の観点において急速に拡張する会話は、他のコミュニティへ波及して、会話の主要な主題となる見込みが増大し得る。したがって、本発明の一実施形態は、ネット上で行われているすべてのトピックに関する会話全体を要約した単一のパワー曲線だけを監視するのではなく、多数の小さなパワー曲線を識別して、会話のパターン、影響、および範囲がなぜ変化しているのかに関する有用な説明を提供するために、各会話の活動を離散的に、および会話間の交差を長期にわたって追跡する。
【００３７】
本発明の別の実施形態は、ディスカッションを縦方向に、また、アーカイブコンテンツから日時情報を抽出することにより遡及的に調査する能力をサポートし、それにより、影響のベンチマークを確立することができ、それに対する将来の会話範囲、速度、および影響が計測され得る。クロールを繰り返すことにより、個々の投稿および記事がディスカッション内において有する影響の量に変化が求められ、個々の参加者が最も気に掛けることに対する広範な見識、参加者が返答しそうなもの、および、参加者が特定のトピックに関するディスカッション内に引き込まれ得る見込みを提供する。
【００３８】
その他の検索エンジンおよびブログ監視サービスとは異なり、本発明の実施形態は、現存する投稿からディスカッションの履歴を再構成する能力をユーザに提供する。一実施形態において、システムの検索機構およびハイパーテキストマークアップ言語／拡張マークアップ言語（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ／Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ；ＨＴＭＬ／ＸＭＬ）構文解析能力は、ディスカッションスレッドを含むブログであるかニュースストーリーであるかにかかわらず、テキストのページ上に出現し得る個々のコメントのみならず、ドメイン、サイト、ページ、投稿本体、および作成時間を含む、クロールが発見する各文書に関する情報の階層を、当該システムが抽出することを可能にする。システムは、情報がいつ追加されたかに基づいて、ページのコンポーネントを分解し、単一サイト内において、および複数のサイトにわたって、会話のスレッド化されたビューを提供する。サイト間に明示的接続がない場合であっても、アイデアがいつ会話に入ってきたかを調査するシステムの能力は、属性不明の影響（例えば、ソースサイトへリンクすることなく第２のサイト上に出現する引用文）の分析を可能にする。
【００３９】
また、従来の検索エンジンとは異なり、本発明の一実施形態は、ソーシャルメディア内における会話を検索するために最適化された会話インデックス２４０から開始する。上述したように、本発明の会話インデックスは、好ましくは、会話イデックス内の品質コンテンツを改良するために信頼フィルタリングを利用する。また、以下でさらに詳細に説明するように、本発明の一実施形態において、従来の検索エンジンでは通常インデックス作成されないコメントおよびその他の態様のインデックスを作成するために、従来のクローリング技術におけるさらなる変形がサポートされる。
【００４０】
（ＩＩＩ．信頼できるネットワーク分析およびソーシャル分析メトリクス）
上述したように、ソーシャル分析モジュール２５０は、会話を分析するためにツールを使用する。これらのツールは、信頼できる関係を有するソーシャルネットワークの理解に基づく種々の定義を利用するものであり、それらについてここでさらに詳細に定義する。当業者には、特定の実装について、定義は以下に記載のものと異なっていてもよく、それらは例示にすぎないことが理解されるであろう。しかしながら、重要なのは、主要インフルエンサーおよび会話のその他の態様を判断するために、ソーシャルメディア内における会話の態様を客観的に定量化および比較することを可能にするソーシャルネットワークの理解に基づいて、ソーシャル分析メトリクスが開発され得るという認識である。
【００４１】
図６は、ノード１、２、３、４、５、６、および７を有するソーシャルネットワーク６００を示す。ノード間のリンクを矢印で示す。図６に示すように、ソーシャルネットワーク関係は、方向感覚、ソーシャル度、ノード間の強さ、およびマルチトピックの社会的関係を有する。ソーシャルネットワークは、サイトからサイトへのリンクでできている。例えば、個々の話は、一連のノードを介し、ノード間の社会的関係に基づいて伝播および増幅（または漸減）され得る。個々のノードは、ソーシャルメディアが投稿されたサイト（すなわち、パーマリンクされたページ）におけるソーシャルメディア投稿に対応し、その他のノードと可変数のリンクとを有し得る。すなわち、ソーシャルメディアは、ネットワーク化されたパーマリンクページ上に投稿される。リンクは、一方向であってもよいし、二方向であってもよい。また、ノード７等の個々のノードは、リンクを有さない場合があり、したがって社会的関係を有さない場合がある。ノードにおける関係の強さは、リンクのタイプ、特に、当該リンクがその他のノードとの一方向または二方向リンクのいずれであるか、および、リンクの数（すなわち、複数のリンクは、単一のリンクよりも強い関係を示す）次第となる。また、トピック関連性は、ソーシャルネットワークの一態様である。個々のサイトは、図６でマルチトピックの関係を表現しているように、八角形の面によって表現されているようないくつかの異なるトピックについて議論することができる。マルチトピックの関係においては、コミュニティと別個の関心および共通の目標とを橋渡しするための機会が存在する。
【００４２】
図６に示すソーシャルネットワークは、関係を特徴付けることができる異なる手法を理解するための有用な開始点である。関係の特徴付けは、同様に、信頼関係および／または信頼できるネットワークのインジケータを識別するためにも有用であり得る。上述したように、ソーシャルメディアは、コンテンツが自動修正式である信頼関係を育成する傾向がある。例えば、読者を有するブログは、リンクされたエリアにおける先験的な相対的専門家であり、それらは同様に、その著者も、誤った情報を根絶することについて概して狂信的な、同エリア内のその他のブログにリンクする。同様に、ブログにおいて提示された優れたアイデアは、信頼関係によって直ちに増幅される傾向がある。図６に示すもの等のソーシャルネットワーク内における関係の態様を慎重に定義することにより、信頼関係の種々の属性に、信頼関係を有するソーシャルネットワークの影響およびその他の態様を定量化およびマッピングすることを可能にする定義を割り当てることができる。
【００４３】
エージェントは、会話のやりとりの参加者であり、人物、インターネット上に格納された文書もしくはファイル、または、関係および論題への影響を識別するために分析され得る文書もしくは音声／画像記録であってもよい。図６において、各ノードは関連付けられたエージェントを有する。
【００４４】
「次数（ｄｅｇｒｅｅ）」は、ネットワーク内における２つのエージェント間の１段階接続を表すソーシャル計測の単位である。第１次関係は、あるサイトへの直接接続を有するすべてのサイトを含み、第２次関係は、ソーシャルネットワーク分析内の中心またはターゲットサイトから２段階である。図６において、ノード１は、ノード３および４と第１次関係を有する。ノード１は、ノード２、５、および６と第２次関係を有する。
【００４５】
コンピュータ媒介型社会的関係を表現するために使用される場合、リンクは、ハイパーリンク、またはウェブサイトもしくはページの本体内に埋め込まれたその他のポインタであり、当該リンクは続いて、ネットワークユーザにより、１つのファイルまたはページからネットワーク上の別のファイルまたはページへ、接続をクリックまたは起動され得る。その他の社会的関係を表現するために使用される場合、リンクは、別の人物に言及して話されたもの、または書かれたものであってもよいし、テキストで、または音声もしくは画像コンテンツで表されるようなアイデアであってもよい。
【００４６】
リンクは、指向性を有する。いくつかのノード関係は、特定のトピックについてノードがどのように互いをポイントするかに関して、一方向関係である。例えば、ノード３および４は、ノード１にインバウンドリンク（インリンク）を提供し、ノード１からのリンクを受けない。その他のノードは、二方向関係を有する。例えば、ノード４および６は、特定のトピックに関する互いのコンテンツをポイントしているため、二方向関係を有する。
【００４７】
コンテンツには階層がある。システムは、好ましくは、ウェブログまたはオンライン雑誌上の個々の投稿を含む、ウェブサイトまたはネットワークサーバ上のファイル、記事、およびページの間に線引きをし、ドメイン、サイト、ページ、投稿、およびコメントの階層を使用して、会話の個々のコンポーネント（「階層コンポーネント」）としてそれぞれを取り扱う。ドメインは、多数の個々のサイトまたはブログを含み得る、「ｂｌｏｇｇｅｒ．ｃｏｍ」または「ｂｕｚｚｌｏｇｉｃ．ｃｏｍ」等、サイトまたはネットワークサーバのトップレベルドメイン名である。サイトは、ドメイン名のサブドメイン（例えば、「ｂｌｏｇｓ．ｂｕｚｚｌｏｇｉｃ．ｃｏｍ」）、または、個々のサイトもしくはブログを表すサブディレクトリ（例えば、「ｂｌｏｇｇｅｒ．ｃｏｍ／ｍｉｔｃｈｂｌｏｇ」または「ｃｎｎ．ｃｏｍ／ａｎｄｅｒｓｏｎｃｏｏｐｅｒ」）を有するＵＲＩに基づく独自のネットワーク宛先である。ページは、サイトの一部である、または、ファイルまでのフルパスをＵＲＩ記述することによって識別されるネットワークサーバに格納された、個々の文書である。投稿は、ユーザＩＤ、時刻、または日付に基づいて複数のエントリを表示する、ウェブログまたはその他の表示インタフェースの個々のコンポーネントである。コメントは、新聞ウェブサイトまたはウェブログにおける読者の応答等、サイトへの訪問者によるページまたは投稿に添付された、テキスト、音声、または画像の応答である。
【００４８】
リンクは、アウトバウンドリンクまたはインバウンドリンクのいずれかとして特徴付けられる。アウトバウンドは、記録内、または、サイト、ページ、投稿、もしくはコメント上の、ハイパーリンク、ネットワークポインタ、または論題の参照である。インバウンドリンクは、ターゲットサイト、ページ、投稿、またはコメントとの関係を示す、記録内の、または、サイト、ページ、投稿、もしくはコメント上の、ハイパーリンク、ネットワークポインタ、または論題の参照である。
【００４９】
エージェントは、アクティブまたは非アクティブのいずれかとして特徴付けられる。アクティブエージェントは、ユーザ定義のタイムフレーム内における特定の主題に関する公開に現在関与しているエージェントまたはサイトである。
【００５０】
ソーシャルネットワーク分析は、マップ内におけるポイントの分布を有する。したがって、中心は、ソーシャルネットワーク分析またはマップの中心点を定義するターゲットドメイン、サイト、ページ、または投稿として定義され得る。
【００５１】
コンテンツの関連性は、焦点排他性ファクタ（ｆｏｃａｌ  ｅｘｃｌｕｓｉｖｉｔｙ  ｆａｃｔｏｒ）によって定義され得る。焦点排他性は、その他の意味的に重要な用語と比較した検索用語とのマッチ総数に基づいて、サイト、ページ、投稿、またはコメントの関係性を表現する、ゼロ（０）とイチ（１）との間の値である。当該値は、検索用語、およびターゲット階層コンポーネント内のその他の繰り返し用語を抽出し、検索用語の発生の数を意味的に重要な繰り返し用語の総数で除算することによって算出される。
【００５２】
関係は、社会的強さによって特徴付けられ得る。社会的強さは、それらを接続する一方向および相互リンクの数に基づいて、２つのサイト、人々、またはアイデア間における関係の強さを表現する値である。関係の社会的強さは、すべての社会的関係のインデックスの一部としての規模で表示されてもよいし、個々の関係の相対的重要性を評価するために、エージェントによって維持される社会的関係のメジアンまたは平均強さを算出するために使用されてもよい。
【００５３】
関係は、社会的重み（影響）によって特徴付けられ得る。社会的重みは、各変数にユーザ定義の重みを用いた算出に基づいて、ドメイン、サイト、ページ、投稿、またはコメントすべての関係の累積強度を表す値である。
【００５４】
【化１】
2009528639.tif 000003
コンテンツは、肯定的または否定的な特徴付けのいずれかを会話に関連付ける程度によって特徴付けられ得る。トーンファクタは、ターゲット検索用語に関連付けられた肯定的用語と否定的用語との比率を表現する、イチ（１）とマイナスイチ（−１）との間の値として定義され得る。各ワークスペースについて、肯定的な言葉および否定的な言葉のテーブルが維持される。各肯定的な言葉は１としてカウントされ、各否定的な言葉は−１としてカウントされる。すべての肯定的な言葉および否定的な言葉について各階層コンポーネントを検索することにより、デフォルトとして、肯定的な言葉および否定的な言葉を表す値の和が求められる。続いて、＋１〜−１の範囲に値を正規化することが分かっている言葉の合計でこの和を除算する。検索用語とトーン用語とがいかに近接して同時発生するかを表現する近接値をトーンに追加してもよい。
【００５５】
サイトは、当該サイトがディスカッションに関与する可能性を示す値に帰するものであってもよい。検索用語の発生の総数によって除算されたターゲット検索用語、およびユーザ定義のタイムフレーム中に作成されたページ、投稿、またはコメントの総数によって除算された関連用語に関するディスカッションに、サイトが関与する可能性を表現する、ゼロ（０）とイチ（１）との間の値として定義される。
【００５６】
新たなエージェントが算出に参加する速度が特徴付けられ得る。速度ファクタは、検索用語にマッチするページ、投稿、またはコメントの総数をカウントし、新たなエージェントの数に達するように前回クロール時の総マッチ数を減算することによって算出される、会話に新たなエージェントが参加している頻度を表現する、ゼロ（０）とイチ（１）との間の値である。
【００５７】
一実施形態において、影響は、特定の主題に関する２つ以上のエージェント間の会話の相関関係を表す値によって特徴付けられ得る。影響は、関連性（発行元による投稿のテキストが、ユーザのクエリにいかに近接してマッチするか）、発生（発行元により長期にわたって公開された関連性のある投稿の数のカウント）、注目（関連性、および会話内の項目へのインバウンドリンクの最新利用日の得点）、人気（インバウンドリンクの総数）、およびトラフィック（Ｙ世代インフルエンサーと称されるウェブユーザの数、当該インフルエンサーが蓄積するページビュー、および／または当該インフルエンサーがとるその他のアクションの数を採点する）等のファクタを使用して算出され得る。
【００５８】
インフルエンサーは、選択されたエージェントの母集団のメジアンよりも大きい社会的重みを有するサイト、ページ、または投稿として定義される。いくつかのサイトは、会話を推進することによって一貫して会話をリードするため、インフルエンサーはターゲット検索言語に関連するものであってもよいし、そうでなくてもよい。
【００５９】
会話がどのようにして増幅されるかを特徴付けることが望ましい。アンプリファイアーは、所与のターゲットＵＲＩのメジアンよりも大きい第１次アウトバウンドの社会的重み（重み付けされていないその他の変数すべて、または０［ゼロ］）を有するサイト、ページ、または投稿として定義される。いくつかのサイトは、メッセージを繰り返すことによって一貫して会話を広げるため、アンプリファイアーはターゲット検索用語に関連するものであってもよいし、そうでなくてもよい。トピックアンプリファイアーは、アンプリファイアー（上記参照）であり、ターゲット検索言語を包含し、インフルエンサーのメッセージを繰り返す、またはポイントするサイト、ページ、または投稿として定義される。
【００６０】
リーダーシップを定義することができる。２つのエージェント間における関係について述べる場合、リーダーは、より多くのインバウンドリンクを受けるサイト、ページ、または投稿である。選択されたエージェントの母集団内におけるサイト、ページ、または投稿の位置について述べる場合、リーダーは、ネットワーク全体のメジアン社会的強さよりも大きい社会的強さを有する。
【００６１】
非持久性（ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ）ファクタを定義することができる。非持久性は、ユーザ定義中にサイトが公開するページまたは投稿の数を表現する範囲値（高＝１、平均＝０．５０、低＝０）として定義されることができ、ユーザ定義の規模に基づく、または、ターゲットサイト上のページもしくは投稿の数をサンプル集団のメジアン値と比較することによって算出された、リテラル数であってもよい。
【００６２】
トピックの非持久性は、２４時間毎に関連性のある検索用語または関連用語に関してサイトが公開するページまたは投稿の数を表現する範囲値（高＝１、平均＝０．５０、低＝０）として定義され、ユーザ定義の規模に基づく、または、ターゲットサイト上のページもしくは投稿の数をサンプル集団のメジアン数値と比較することによって算出された、リテラル数であってもよい。
【００６３】
背景の社会的関係は、検索用語を参照しない、ドメイン、サイト、ページ、または投稿の集約的な社会的重みを特徴とし、これは、すべてのリンク関係を含む。
【００６４】
ミームの相関関係は、２つ以上のサイト上における特定の検索用語の相関関係をユーザ指定の期間にわたって表現する、ゼロ（０）とイチ（１）との間の値である。
【００６５】
サイト範囲は、訪問者のログを分析することによって、または、プロキシ計測もしくは第三者監査を介して確認され得る、エージェントが定期的にアドレス指定する読者／視聴者の数を表現する整数値によって定義され得る。
【００６６】
（ＩＶ．ホストサービス実施形態）
本発明の実施形態は、企業内で、またはコンピュータ可読媒体として等、異なる手法で実装され得る。しかしながら、本発明の一実装は、ホストサービスとしてのものである。図７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、および７Ｄを参照すると、本発明の一実施形態は、仮出願第６０／７７７，９７５号において「Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ」７０２として前述したサーバを利用するホストサービスとしてのものである。図７Ａ、７Ｂ、７Ｃ、および７Ｄ中の矢印および線は、ホストサービスの動作の異なるモードを示すために使用される。一実施形態において、ホストサービスは、会話を監視し、マッピングし、計測し、それらに関与するために使用される。ソーシャルメディアの関係のフルテキストリンクは、好ましくは、ネットワーク会話の記述および分析の生成をサポートするようにインデックス作成される。上述したように、会話のトピックを定義するために、ユーザによって入力基準（例えば、キーワードおよびＵＲＩ）が入力され得る。続いて、サービスは、ソーシャル分析ツールを使用して会話を監視する。会話の展開をマッピングし、影響またはインフルエンサーのリスト等、種々のメトリクスの計測結果を生成することができる。好ましくは、会話への関与がサポートされ、ここで関与とは、ユーザが会話に入った場合の１つ以上の投稿および／または発行元である。例えば、関与は、ターゲット広告を介して、または、直接的接触のための、影響力の大きい個々の発行元を識別することによって、発生し得る。ホストサービスは、危機を管理すること、製品を発売すること、ブランドを推進すること、広報活動、マーケティング、競合情報収集、および、製品に関連する問題を監視すること等の用途を有する。一実施形態において、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏクライアントアプリケーション７０４は、会話、インフルエンサー、およびコンテンツの周囲にユーザをガイドするためのダッシュボード（本明細書にて後にさらに詳細に説明する）を含む。クライアントアプリケーション７０４は、例えば、会話の量が突然増大した場合、その他の分散を超過した場合、または、特定の発行元（例えば、特定のブロガー）が会話に参加した場合に、ユーザに通知するための警告を発するのをサポートすることができる。ダッシュボードは、会話内における投稿とその他の参加者との間の関係のソーシャルマップ等、ソーシャルメディアの会話ネットワークの視覚表現を生成することもできる。
【００６７】
本例において、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２は、上述した会話監視およびソーシャル分析を実装する。Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２は、いくつかの異なる用途を有する。１つの用途は、ブログ、ウェブサイト、またはその他のソーシャルメディア内において、いつどこに広告を設置するかを判断するために、広告設置７０７用の広告サーバ７０６にデータを提供することである。別の用途は、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏクライアントアプリケーション７０４に渡され得るデータを提供することである。
【００６８】
図７Ａは、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバと従来の検索エンジンとの間の関係を示す。図７Ａに示すように、一実施形態において、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバは、社会的関係の結果をアセンブルおよび分析するために第三者検索エンジンにクエリを行うように実装され得る。検索結果は、ソーシャルデータによる注釈付きの結果をＰｅｒｓｕａｄｉｏクライアントアプリケーション７０４に提供するため、または、ソーシャル分析のためにさらなるウェブクローリングおよびデータ収集を構成するために使用され得る。
【００６９】
図７Ｂは、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２とウェブサイト７１２との間の関係を示す。図７Ｂに示すように、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２は、好ましくは、ウェブサイトの各ページから完了ＨＴＭＬ７１３を収集するためにウェブクローリングツール７１４を使用する。ＨＴＭＬは、ウェブページのコンポーネントを識別し、ディスカッションにおける情報の役割を示すＨＴＭＬタグ等の関連テキストおよびデータを収集および格納するために分析される。ウェブサイトの社会的影響データは、広告設置サーバへ転送され、ディスカッションのネットワーク全体のビューを作成するためにブログおよびその他のデータと組み合わせられ、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏクライアントアプリケーション７０４へ配信され得る。
【００７０】
図７Ｃは、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２とブログサイト７２２との間の関係を示す。図７Ｃに示すように、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバは、好ましくは、ブログ等のソーシャルメディアからデータを捕捉する能力も有する。一実施形態において、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２は、ブログによって生成され、または、ｐｉｎｇｏｍａｔｉｃ．ｃｏｍまたはＶｅｒｉｓｉｇｎｓ’ｓ  Ｗｅｂｌｏｇｓ．ｃｏｍ．等の集中型ＰＩＮＴサーバ７３６において収集されたウェブクローリング７１４およびＸＭＬ‐ＲＰＣピング７３４を使用して、ブログからデータを捕捉する。ブログをクロールする際、フルＨＴＭＬは、好ましくは、ページ上に表示された個々の投稿、コメント、およびトラックバックを差別化するページのコンポーネントを識別するためのタグを使用して、ページから捕捉される。ページの各部分は、ネットワークディスカッションの特定の部分を理解するのに重要である。ページのクロールを開始するために、ピングを使用してもよい。
【００７１】
図７Ｄは、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２と出力の生成との関係を示す。図７Ｄに示すように、一実装において、Ｐｅｒｓｕａｄｉｏサーバ７０２は、その他のアプリケーションまたはサーバによって使用され得るＸＭＬフィード７４２を生成する。ＸＭＬフィード７４２は、例えば、特定のトピックに関連する広告を挿入するために主要発行元および主要時間を識別すること等、広告ターゲティングを改良するための情報を提供し得る。ＸＭＬフィード７４２は、例えば、会話の主要インフルエンサーのリストを識別し、ネットワークディスカッションまたはその他の出力の視覚化を提供することもできる。また、ＸＭＬフィード７４２は、エンドユーザがネットワークディスカッションを理解するための視覚化、スプレッドシート、またはその他の情報を作成するために使用され得る。例えば、エンドユーザは、会話における主要インフルエンサーを識別する視覚化またはリスト、会話の展開の閾値（すなわち、会話における進展の主要時間）、または会話の成長を示すマップを望む場合がある。
【００７２】
ホストサービスは、好ましくは、データを収集し、ソーシャルメトリクスを算出し、個人およびエンティティが特定のトピックに関してウェブリンク、注目、およびその他の情報をやりとりする会話型ネットワークを表現するためにそれらのメトリクスを表すための、拡張可能なシステムおよび方法として実装される。ホストシステムは、ソフトウェア関数のコレクション、ならびに、最適データ収集、分析処理、および結果として生じた安定な標準プロトコルとしてのメトリクスの公開のための、それらの関数の構成として実装され得る。ホストサービスは、会話内における全体的な影響、特定の寄稿者に対する影響、トーン（肯定的または否定的）、ならびに、加わり続ける見込みおよび当該参加の程度を含む社会的特徴をそれぞれのコンポーネントが有する、記事、ウェブログ投稿、または読者コメント等の社会的相互作用の個々のコンポーネントを識別するために、多くの人々による寄与およびさらなる参加者のアイデアを表すリンクを包含し得る、インターネット上に格納されたウェブページおよび文書のソースコードを調査する。また、前述の実施形態において、各エージェントまたは会話のコンポーネントは、ディスカッション中の特定のトピックに依存する社会的特徴を有することになり、これを、選択されたタイムフレームにおける参加者の全体的な影響との関係と相関させることができる。
【００７３】
図８は、検索サーバ８３０、長期的なデータベース８４０、クライアントまたは第三者アプリケーション８５０を有する実施形態を使用して、インターネット８２０上のコンテンツにアクセスしているネットワーク化された環境における相互作用を示す。当該システムは、好ましくは、Ｅメール、ショートメッセージシステムを介して直に、またはその他の記録されたやりとりで行われる、人々の間のデータ記述ディスカッションのインポートをサポートする。それには、メディア監視、文書内における広告の価格設定および設置、検索結果の提示、ターゲティングマーケティングコミュニケーション、ならびに図８に示すようなネットワーク視覚化を含むがこれらに限定されない種々の用途において使用するための統計的メトリクスを表すための、メタデータフォーマットを含む。メタデータＸＭＬプロトコルは、一実施形態においてＸＭＬ名前空間を使用するものであり、社会的関係を表現する影響値および／または位置座標の算出において使用され得る複数の変数を表す。ＸＭＬ名前空間は、種々のエンドユーザアプリケーションによって使用するためのソーシャルメトリクスを伝達するための拡張基盤を提供する。メタデータプロトコルは、多次元のソーシャルデータを提供するために、すべての国際文字セット内における可変サイズのテキストおよび整数フォーマットをサポートする。
【００７４】
ＸＭＬプロトコルは、システムによって生成されたソーシャルデータを格納するための標準化フォーマットであり、データを解釈するように構成された企業所有もしくは第三者アプリケーションへの出力、または、企業所有もしくは第三者データソースからのデータの入力に使用され得る。特定のフィールドは、会話を分析することに関連する属性用に使用され得る。
以下の表は、ＸＭＬプロトコルのいくつかの例示的なフィールド定義を示す。ＸＭＬプロトコルの用途については、後にさらに詳細に説明する。
【００７５】
【表１−１】
2009528639.tif 000004
【００７６】
【表１−２】
2009528639.tif 000005
（Ｖ．説明的な較正、クロール、およびソーシャル分析方法論）
上述したように、本発明の一態様は、会話インデックスを取り込むためにクローラを使用し得る会話監視モジュールである。また、上述したように、影響エンジンは、影響得点を判断するために、文書がどのように隣接物にリンクされているか（直接的に、または、中間リンクを介して間接的に）に関する情報を使用し得る。したがって、クローリングおよびソーシャル分析の較正および最適化を実行することが望ましい。
【００７７】
ここで、例示的な、較正方法論、クロール方法論、およびソーシャル分析方法論について、図９を参照してさらに詳細に説明する。実践的システムの態様のいくつかは、較正、クロール方法論、およびソーシャルアナライザを含む。
【００７８】
較正プロセスは、会話の市場を定義する影響力の大きい代表的なサイトの集中型インデックスを開発するための、初期の一連のクロールを含む。較正プロセスは、ウェブクローラまたは「スパイダ」アプリケーション９０５、およびデータベース主導型のクエリ語句のコレクションで作業する検索エンジンベースのアナライザを利用する。データベースは、現在および履歴クロールの結果用のストレージボリュームを提供する。ＨＴＭＬ  ＸＭＬパーサ９１５は、データベース内に格納されたヒントを使用して、クロールデータベース内の生データから階層および時系列情報を抽出するプロセスを実装する。ＬＩＮＫＬＯＧＧＥＲ９２０は、ソースＵＲＩ−＞ターゲットＵＲＩ関係をすべて抽出および記録し、それらをクロールデータベース内に記録するプロセスを実装する。
【００７９】
システムは、初期ターゲット検索を定義するために、種々のユーザ選択の入力に基づいて調査クロールを構成することができる。ユーザ選択の入力の一例は、ターゲットのサイトレベルＵＲＩにリンクしているすべてのサイトを捕捉するための「リンク：」検索コマンドを使用し、単一ＵＲＩに基づいて初期ターゲット検索を定義することである。あるいは、ユーザは、初期ターゲット検索を定義するために、ターゲットＵＲＩのネットワークを設けてもよい。初期ターゲット検索は、ターゲット用語を検索することにより、さらに限定される。説明的な例として、ターゲット用語にマッチするページの検索は、公的または個人的なアプリケーションプログラミングインタフェースを有する３２の異なる検索インデックスを含み得る。システムは、冗長なＵＲＩを排除し、単一の採点システムに対する異なるインデックスにおいて使用されるランキング得点を正規化した後、定義された数の結果に基づいてそのクローリングを開始するように構成されてもよい。本願に記載の例において、システムは１０００の結果を選択する。
【００８０】
例示的な較正プロセス
例示的な較正プロセスは、５つの較正ステップを含む。
【００８１】
第１の較正ステップ（ステップ１）において、初期ターゲットデータセットを使用し、システムは、ページの関連性を優先して、シードＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）のコレクションをキュー上に設置することから始める。分離プロセスは、キューから最も関連性のあるＵＲＬを引き、そのアウトリンクをすべてクロールし、関連性のあるＵＲＬから第２次のところまでクロールするまで、キュー上にＵＲＬを設置し続ける。また、システムは、後方リンク参照を使用して、キュー上のページをポイントしているすべてのリンクを見出し、それらのＵＲＬを回収し、子ページを優先してキューにそれらを追加する。
【００８２】
較正の第２のステップ（ステップ２）において、システムは、ＨＴＭＬ／ＸＭＬパーサ９１５を使用して、コンテンツと、第１次クロール［上記参照］において捕捉された文書のコードとを分析する。データベース内に格納されたコード構文解析ヒントを使用し、階層（ドメイン、サイト、ページ、投稿、コンテンツ）に基づいてコンテンツをコンポーネント部分に分解する。また、システムは、情報の時系列を確立し、階層のコンポーネントが作成された日時（例えば、ページは、ページ作成日後に作成された投稿またはコメントを有し得る）を追跡するために、タイムスタンプ情報を抽出する。当該システムによって追跡される社会的特徴を有する階層のコンポーネントは、サイト、ページ、投稿、およびコメントである。
【００８３】
システムはまた、すべてのアウトバウンドリンクを抽出し、ソースＵＲＩ（例えば、コメント者のブログのＵＲＩ）と関連付けられた作成者（ページ作成者、著者、投稿者、またはコメント者）のＩＤのインデックスを作成し、分析の次のステップにおいてこれがクロールされ得る。
【００８４】
ユーザ指定の較正のタイムフレームに基づいて、システムは、ユーザ定義の日付以前にインターネット上に作成および投稿されたコンテンツを収集してもよいし、しなくてもよい。当該システムが履歴データを収集する場合、これはクロールデータベース内に格納される。
【００８５】
データは、ＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納され、すべてのＵＲＩタイプが単一エントリに記載されることができ、階層の最下位は、このエントリ／行を表す、データベース内のその他のフィールドによって記述されたターゲットＵＲＩである。階層の各層は下位層から継承され、例えば、ドメインは、サイトの特徴：ＤＯＭＡＩＮ＿ＵＲＩ：トップレベルドメイン名、例えば、ｂｕｚｚｌｏｇｉｃ．ｃｏｍ等；ＳＩＴＥ＿ＵＲＩ：単一の著者／編集者、または著者／編集者のグループによって支配されるサイトの個々のセクションを示すサブドメインまたはディレクトリを含むＵＲＩ、例えば、ｗｗｗ．ｂｌｏｇｈｏｓｔ．ｃｏｍ／Ｔｏｍｂｌｏｇまたは「ｂｌｏｇｓ．ｂｌｏｇｈｏｓｔ．ｃｏｍ」もしくは「ｍｏｎｅｙ．ｃｎｎ．ｃｏｍ」等；ＰＡＧＥ‐ＰＯＳＴ＿ＵＲＩ：ユーザが監視したいと望む、検索用語または著者によるその他の発言を含むサイトまたはサーバに格納された単一の文書の絶対ＵＲＩ；ＣＯＭＭＥＮＴ＿ＵＲＩ：ページまたは投稿に対する単一のコメント、トラックバック、またはその他の読者への注釈の絶対ＵＲＩ、を継承する。
【００８６】
ＬＩＮＫＬＯＧＧＥＲ９２０は、すべてのアウトバウンドリンクを発見するためにＨＴＭＬ／ＸＭＬパーサによって識別された階層の各コンポーネントを調査し、これがクロールデータベース内に記録される（例えば、すべてのリンクが記録されるまで「ソースＵＲＩ」−＞「ターゲットＵＲＩ」である）。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＯｕｔｂｏｕｎｄｓＵＲＩ：ＵＲＩ−＞ＵＲＩ：［作成時間］に基づいてフィールド内に格納される。
【００８７】
第２次および参加者のソースＵＲＮについてステップ２が繰り返され、すべてのアウトバウンドリンク、時系列、参加者ＩＤソースＵＲＩを抽出するために、すべてのデータおよびコードを収集する。続いて、第３次およびユーザが指定するようなさらなる次数について、ステップ２を繰り返してもよい。
【００８８】
較正の第３のステップ（ステップ３）において、ネットワーク内におけるインバウンド、アウトバウンド、および双方向リンク関係、ならびに、最終次において非ネットワークサイトへのアウトバウンドリンクのためにステップ２で作成されたＵＲＩ／文書のデータセットについて、チェックが実行される。
【００８９】
サイトの各対の社会的強さの較正は、以下で示す方向矢印によって示されるようなリンクの指向性に基づいて実行される。
【００９０】
【表２】
2009528639.tif 000006
データは、以下のＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納される。
【００９１】
１）ＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：焦点排他性を含まない第１次の社会的重みを有する、上位３０パーセントのサイトのリスト
２）ＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：焦点排他性を強く重み付けされた第１次の社会的重みを有する、上位３０パーセントのサイトのリスト。
較正の第４のステップにおいて、この点でのリンク関係を考慮する際に、焦点排他性を除く階層の各レベルの社会的重みを算出するために、さらなる算出：（インバウンドリンク総数＊重み［値１−＞０］）＋（アウトバウンドリンク総数＊重み［値＋１−＞０］）＋（焦点排他性０）が実行される。この算出により、ドメイン、サイト、ページ、投稿、およびコメントについての社会的重みが生み出される。
【００９２】
次に、階層の各レベルについての焦点排他性を含む社会的重みの算出：（インバウンドリンク総数＊重み［値１−＞０］）＋（アウトバウンドリンク総数＊重み［値＋１−＞０］）＋（焦点排他性＊重み［値１］）が実行される。強いリンクを示すこのデータは、以下のＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納される。
【００９３】
ＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：焦点排他性重みを含まない第１次の社会的重みを有する、上位３０パーセントのサイトのリスト
ＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：焦点排他性を強く重み付けされた第１次の社会的重みを有する、上位３０パーセントのサイトのリスト
焦点排他性データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＦｏｃａｌＥｘ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【００９４】
階層内の識別されたコンポーネントより上の各レベルの階層コンポーネントは、すべての下位階層コンポーネントに基づいて新たな焦点排他性得点を反映させるために更新される。このデータは、ＸＭＬプロトコル：＊ＦｏｃａｌＥｘ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【００９５】
各ＵＲＩ／階層コンポーネントは、焦点重みを含まない社会的重みについてランク付けされる。このデータは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【００９６】
各ＵＲＩ／階層コンポーネントは、焦点重みを含む社会的重みについてランク付けされる。このデータは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【００９７】
階層内の識別されたコンポーネントより上の各レベルの階層コンポーネントは、焦点重み得点を含まない新たな社会的重みを（トピックに関連しない背景の社会的連結性を）反映させるために更新される。このデータは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【００９８】
階層内の識別されたコンポーネントより上の各レベルの階層コンポーネントは、得点を含む新たな社会的重みを（検索用語に基づく背景の社会的連結性を）反映させるために更新される。このデータは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【００９９】
毎日の較正プロセスの結果は、翌日のクロールにおいて使用するために、クロールデータベース内に格納される。システムが分析またはベンチマーキングにおいて使用するための履歴データを捕捉するように構成されていた場合、当該データは、以下のクロールの節に記載するパラメータにしたがって、クロールデータベース内に格納される。
【０１００】
較正の第５のステップ（ステップ５）において、日常のクロール後、新たなドメイン／サイト／投稿／コメントが追加され、較正期間中にステップ１〜４におけるすべての分析が行われる。検索用語を含むすべてのサイトのメジアン社会的重みを集約するために、さらなる算出が実行される。最高得点から降順になったネットワークのメジアン社会的重みを超えるすべてのＯＲ３９５サイトの選択が行われる。続いて、強い対の社会的強さ関係を有する検索用語を含むすべてのサイトの選択が行われる。次いで、結果として生じたサイトのインデックスのメジアン社会的重みの算出が行われる。結果は、毎日クロールされ、新たなサイトを追加し、新たに見出されたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）をネットワークに追加するための「再較正」を日常的に行い、周期的なサイクローリングのためにすべてのサイトの完全な記録を維持する、永久インデックスである。較正プロセスの結果は、クローラによって使用するために、クロールデータベース内に格納される。
【０１０１】
例示的なクローリング方法論
クローリングシステムは、会話環境の現在のソーシャルメトリクスを抽出するために当該システムがユーザ定義のスケジュールを採用したステップを実装する。クローリングシステムは、ＱＵＥＲＩＥＳテーブル９２５で作業するクローラおよび検索エンジンベースのアナライザを含む。クロールデータベースは、現在のクロールの結果を表すストレージボリュームである。（ＨＴＭＬ／ＸＭＬ）パーサ９１５は、クロールデータベース内に格納されたヒントを使用して、クロールデータベース内の生データから階層および時系列情報を抽出するプロセスである。ＬＩＮＫＬＯＧＧＥＲ９２０は、ソースＵＲＩ−＞ターゲットＵＲＩ関係をすべて抽出および記録し、それらをＣＵＲＢ  ＤＢ９１０内に記録するプロセスである。
【０１０２】
クロールの第１のステップにおいて、クロール時に、クローラは検索パラメータのクエリのデータベーステーブルを調査する。クロールの第１日目には、較正プロセス中にシステムによって生成された、較正済みクエリテーブルを使用する。連日、較正済みクエリテーブルに包含されるシードＵＲＩ、さらに、システムによって関連性のあるものとして識別され、クロールデータベース内のＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓおよびＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓＮｏＦｏｃフィールドに格納されたすべてのＵＲＩを使用する。
【０１０３】
クローラは、較正中に作成された永久インデックス内に記載されたサイトのページコンテンツおよびコード、さらに、前回のクロール時から追加されたすべてのコンテンツの、第１次、第２次、および第ｎ次リンクを捕捉し、すべてのコンテンツおよびコードをクロールデータベース内に格納する。
【０１０４】
クローリングの第２のステップにおいて、検索エンジンは、ユーザ指定のパラメータ（例えば、近接、トーン等）による検索用語の発生に基づいてインデックスを構築する。
【０１０５】
検索エンジンは、新たに発生した検索用語をすべてクロールデータベース内に記録する。
【０１０６】
ＨＴＭＬ／ＸＭＬパーサ９１５は、階層の異なるコンポーネントに該当するページの部分を抽出するために、クロールデータベース内に格納されたヒントを使用して、クロールされたページの新たなデータのコンテンツを調査する。
【０１０７】
データは、ＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納され、すべてのＵＲＩタイプが単一エントリに記載されることができ、階層の最下位は、このエントリ／行を表す、データベース内のその他のフィールドによって記述されたターゲットＵＲＩである。階層の各層は下位層から継承され、例えば、ドメインはサイトの特徴を継承する：
１）ＤＯＭＡＩＮ  ＵＲＩ：トップレベルドメイン名、例えば、ｂｕｚｚｌｏｇｉｃ．ｃｏｍ等
２）ＳＩＴＥ＿ＵＲＩ：単一の著者／編集者、または著者／編集者のグループによって支配されるサイトの個々のセクションを示すサブドメインまたはディレクトリを含むＵＲＩ、例えば、ｗｗｗ．ｂｌｏｇｈｏｓｔ．ｃｏｍ／Ｔｏｍｂｌｏｇまたは「ｂｌｏｇｓ．ｂｌｏｇｈｏｓｔ．ｃｏｍ」もしくは「ｍｏｎｅｙ．ｃｎｎ．ｃｏｍ」等
３）ＰＡＧＥ‐ＰＯＳＴ＿ＵＲＩ：ユーザが監視したいと望む、検索用語または著者によるその他の発言を含むサイトまたはサーバに格納された単一の文書の絶対ＵＲＩ
４）ＣＯＭＭＥＮＴ＿ＵＲＩ：ページまたは投稿に対する単一のコメント、トラックバック、またはその他の読者への注釈の絶対ＵＲＩ
ＬＩＮＫＬＯＧＧＥＲ９２０は、すべてのアウトバウンドリンクを発見するためにＨＴＭＬ／ＸＭＬパーサ９１５によって識別された階層の各コンポーネントを調査し、これがクロールデータベース内に記録される（例えば、すべてのリンクが記録されるまで「ソースＵＲＩ」−＞「ターゲットＵＲＩ」である）。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＯｕｔｂｏｕｎｄｓＵＲＩ：ＵＲＩ−＞ＵＲＩ：［作成時間］に基づいてフィールド内に格納される。
【０１０８】
クローリングの第３のステップにおいて、各ＵＲＩ／階層コンポーネントは、焦点排他性についてランク付けされる。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＦｏｃａｌＥｘ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【０１０９】
階層内の識別されたコンポーネントより上の各レベルの階層コンポーネントは、すべての下位階層コンポーネントに基づいて新たな焦点排他性得点を反映させるために更新される。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＦｏｃａｌＥｘ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【０１１０】
各ＵＲＩ／階層コンポーネントは、焦点重みを含まない社会的重みについてランク付けされる。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【０１１１】
各ＵＲＩ／階層コンポーネントは、焦点重みを含む社会的重みについてランク付けされる。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【０１１２】
階層内の識別されたコンポーネントより上の各レベルの階層コンポーネントは、焦点重み得点を含まない社会的重みを（トピックに関連しない背景の社会的連結性を）反映させるために更新される。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【０１１３】
階層内の識別されたコンポーネントより上の各レベルの階層コンポーネントは、得点を含む新たな社会的重みを（検索用語に基づく背景の社会的連結性を）反映させるために更新される。データは、ＸＭＬプロトコル：＊ＴａｒｇｅｔＷｅｉｇｈｔ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：値に基づいてフィールド内に格納される。
【０１１４】
クローリングの第４のステップにおいて、各現在のＵＲＩ／階層コンポーネントは、強い第１次社会的関係（背景の強い関係）を識別するために、対リンクについて分析される。
【０１１５】
各現在のＵＲＩ／階層コンポーネントは、第１次のトピックに関連する強い関係を識別するために、検索用語マッチを有するターゲットへの対リンクについて分析される。各現在のＵＲＩは、各階層レベルにおける既知のリンク関係についてクロールデータベースと比較され、その結果が抽出されてクロールデータベース内に格納される。データは、以下のＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納される：
ＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：焦点排他性重みを含まない第１次の社会的重みを有する、上位３０パーセントのサイトのリスト
ＳｔｒｏｎｇＬｉｎｋｓＮｏＦｏｃ［ＨＩＥＲＡＲＣＨＹ  Ｌｅｖｅｌ］：焦点排他性を強く重み付けされた第１次の社会的重みを有する、上位３０パーセントのサイトのリスト
例示的なソーシャル分析方法論
ステップ１：ネットワーク縫い進み（ｗｅａｖｉｎｇ）
クロールシーケンスの終わりに、ソーシャル分析モジュールは、トピック／キーワードによる、ソーシャルネットワーク母集団内のすべてのサイト間のリンク関係を具体化するために、クロールデータベースに対して一連のデータベース検索を実行する。ＵＲＩは、データベース内に格納され、それらの履歴コンテンツ（関連コンテンツを有するすべてのページがデータベース内に格納され、関連性のないページのコンテンツはダンプされるが、さらなる分析を行うための潜在的な将来の回収のために、ＵＲＩおよび作成時間は格納される）と相互参照される。
【０１１６】
所与のＴＡＲＧＥＴ＿ＵＲＩへのすべてのインバウンドリンクが識別され、ＸＭＬプロトコル：ＩｎｂｏｕｎｄｓＵＲＩ：各ＵＲＩおよび作成時間のリストに基づいてフィールド内に格納される。
【０１１７】
所与のＴＡＲＧＥＴ＿ＵＲＩからのすべてのアウトバウンドリンクが識別され、ＸＭＬプロトコル：ＯｕｔｂｏｕｎｄｓＵＲＩ：各ＵＲＩおよび作成時間のリストに基づいてフィールド内に格納される。
【０１１８】
上の階層へ上がると、各識別された階層コンポーネントに関するすべてのインバウンドリンクおよびアウトバウンドリンクが捕捉され、以下のＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納される：
ＩｎＢｏｕｎｄｓ［Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｌｅｖｅｌ］：各ＵＲＩおよび作成時間のリスト
Ｏｕｔｂｏｕｎｄｓ［Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｌｅｖｅｌ］：各ＵＲＩおよび作成時間のリスト。
ステップ２：アンプリファイアーマッピング
ＣＵＲＲ＿ＤＢ９１０およびＨＩＳＴＯＲＩＣＡＬ＿ＤＢ９５０のコンテンツは、検索用語とマッチする階層コンポーネントおよびそれらのＵＲＩが作成された時間についてクエリされる。その結果は、ネットワークにおける関連コンテンツの出現の時系列および背景の関係の流れを生み出すために構文解析される。サンプル集団にリンクされているページのメジアン数よりも多くインバウンドリンクされているページについて、時系列が調査される。
【０１１９】
所与のＴＡＲＧＥＴ＿ＵＲＩについてすべてのアンプリファイアーが識別され、ＸＭＬプロトコル：Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ：各ＵＲＩおよび作成時間のリストに基づいてフィールド内に格納される。ＵＲＩは、ターゲットＵＲＩ（降順）への最多数のリンクによってランク付けされる。
【０１２０】
上の階層へ上がると、各識別された階層コンポーネントについてすべてのアンプリファイアーが捕捉され、ＸＭＬプロトコル：Ａｍｐｌｉｆｉｅｒｓ［Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｌｅｖｅｌ］：各ＵＲＩおよび作成時間のリストに基づいてフィールド内に格納される。ターゲットＵＲＩ（降順）への最多数のリンクによってランク付けされる。
【０１２１】
サイトレベル（すなわち、単一の著者／編集者、または著者／編集者のグループによって支配されるブログまたはサイト）において、アンプリファイアーは、すべてのサイト関係および当該サイトが長期にわたって有するトピックベースの関係について分析され、以下のＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納される。
【０１２２】
ＳｉｔｅＡｍｐｌｉｆｉｅｒ：各サイト、サイトからターゲットサイトへのインバウンド接続の数、およびリンク作成時間のリスト。ターゲットＵＲＩ（降順）への最多数のリンクによってランク付けされる。
【０１２３】
ＴｏｐｉｃＡｍｐｌｉｆｉｅｒ：サイトが包含する各検索用語に関する、それらの用語を包含するページにリンクされたサイトおよびリンクが作成された時間のリスト。ターゲットＵＲＩ（降順）への最多数のリンクによってランク付けされる。
【０１２４】
最後に、ユーザ指定のタイムフレームにおいて、ターゲットサイトに−概して、検索用語を包含するページに−リンクされたサイトを識別するために個々のＡｍｐｌｉｆｉｅｒ時系列が調査され、以下のＸＭＬプロトコルに基づいてフィールド内に格納される。
【０１２５】
ＲｅｃｅｎｔＡｍｐｌｉｆｉｅｒｓ：各サイト、サイトからターゲットサイトへのインバウンド接続の数、およびリンク作成時間のリスト。指定されたタイムフレーム中に、ターゲットＵＲＩ（降順）への最多数のリンクによってランク付けされる。
【０１２６】
ＲｅｃｅｎｔＴｏｐｉｃＡｍｐｌｉｆｉｅｒｓ：各サイト、サイトからターゲットサイトへのインバウンド接続の数、およびリンク作成時間のリスト。指定されたタイムフレーム中に、ターゲットＵＲＩ（降順）への最多数のリンクによってランク付けされる。
【０１２７】
ステップ３：リーダー／フォロワー分析
ステップＡ
このステップにおいて、ソーシャルネットワークのごく一部における強い関係を求め、それらの関係が、信頼性のあるリーダー／フォロワー挙動を生み出す可能性を算出する。サイトは、リーダーおよびフォロワーの両方であってもよい。
【０１２８】
ステップ２において作成されたＡｍｐｌｉｆｉｅｒ時系列を使用して、ユーザ定義のタイムフレームにわたるサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のインバウンドリンク関係の正規分布を算出する。作成されたＵＲＩの分布を求める：ＵＲＩは、作成された各ＵＲＩをポイントしている。
【０１２９】
リンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、作成された任意のＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サンプル全体についての見込みを格納する。
【０１３０】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１３１】
サイトレベルのリーダー関係を求めるために、ＵＲＩリストから繰り返しのないサイト関係をすべて排除し、それにより、サンプルは、その他のサイトから繰り返しインバウンドリンクを獲得するＵＲＩのみをサイト内に包含する。
【０１３２】
ユーザ定義のタイムフレームにわたるサイト関係のサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のインバウンドリンク関係の正規分布を算出する。
【０１３３】
サイトリンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、これらのサイトの１つにおいて作成された任意のＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サイト関係のサンプル全体についての見込みを格納する。
【０１３４】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１３５】
ステップＢ
このステップにおいて、キーワード焦点排他性に基づいて、強いリンク関係を求める。
【０１３６】
ステップ２において作成されたＴｏｐｉｃＡｍｐｌｉｆｉｅｒ時系列を使用して、ユーザ定義のタイムフレームにわたるサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のインバウンドリンク関係の正規分布を算出する。作成されたＵＲＮの分布を求める：ＵＲＩは、作成された各ＵＲＩをポイントしている。
【０１３７】
リンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、作成された任意のトピック固有のＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サンプル全体についての見込みを格納する。
【０１３８】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１３９】
サイトレベルのトピック固有のリーダー関係を求めるために、ＵＲＩリスト内から繰り返しのないサイト関係をすべて排除し、それにより、サンプルは、その他のサイトから繰り返しインバウンドリンクを獲得するＵＲＩのみをサイト内に包含する。
【０１４０】
ユーザ定義のタイムフレームにわたるサイト関係のサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のインバウンドリンク関係の正規分布を算出する。
【０１４１】
サイトリンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、これらのサイトの１つにおいて作成された任意のＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サイト関係のサンプル全体についての見込みを格納する。
【０１４２】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがインバウンドリンクを受ける見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１４３】
ステップＣ
ＵＲＩレベルおよびサイトレベルの見込みを、データベース内の各ＵＲＩに割り当てる。これらの見込みは、任意のサイト、ブログ、投稿、またはコメントがさらなるディスカッションを引き起こす可能性を推測するのに適用可能な範囲である。
【０１４４】
トピック固有のＵＲＩレベルおよびサイトレベルの見込みを、データベース内の各トピック固有のＵＲＩに割り当てる。これらの見込みは、任意のトピック固有のサイト、ブログ、投稿、またはコメントがさらなるディスカッションを引き起こす可能性を推測するのに適用可能な範囲である。
【０１４５】
ステップＤ
サンプル集団から「リーダー」を識別する。リーダーとは、複数のリンクを引き寄せるための、平均が最も高いＵＲＩレベルの見込みを有するサイトである。
【０１４６】
サンプル集団において「トピックリーダー」を識別する。トピックリーダーとは、複数のリンクを引き寄せるための、平均が最も高いトピック固有のＵＲＩ見込みを有するサイトである。
【０１４７】
ステップＥ
フォロワー分析は、「感受性」として表現される、会話に最も引き込まれやすいサイトを識別する。
【０１４８】
ステップ２において作成されたＡｍｐｌｉｆｉｅｒ時系列を使用して、ユーザ定義のタイムフレームにわたるサンプル集団内のすべてのＵＲＩのアウトバウンドリンク関係の正規分布を算出する。
【０１４９】
リンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、作成された任意のＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サンプル全体についての見込みを格納する。
【０１５０】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１にいて作成されたＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１５１】
サイトレベルのフォロワー関係を求めるために、ＵＲＩリストから繰り返しのないサイト関係をすべて排除し、それにより、サンプルは、その他のサイトへの繰り返しアウトバウンドリンクを含むＵＲＩのみをサイト内に包含する。
【０１５２】
ユーザ定義のタイムフレームにわたるサイト関係のサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のアウトバウンドリンク関係の正規分布を算出する。
【０１５３】
サイトリンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、これらのサイトの１つにおいて作成された任意のＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サイト関係のサンプル全体についての見込みを格納する。
【０１５４】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１５５】
ステップＦ
このステップにおいて、キーワード焦点排他性に基づいて、感受性を求める。
【０１５６】
ステップ２において作成されたＴｏｐｉｃＡｍｐｌｉｆｉｅｒ時系列を使用して、ユーザ定義のタイムフレームにわたるサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のアウトバウンドリンク関係の正規分布を算出する。
【０１５７】
リンク関係の分布内におけるメジアンおよび分散を求める。続いて、作成された任意のトピック固有のＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サンプル全体についての見込みを格納する。
【０１５８】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１５９】
サイトレベルのトピック固有のフォロワー関係を求めるために、ＵＲＩリスト内から繰り返しのないサイト関係をすべて排除し、それにより、サンプルは、その他のサイトへの繰り返しアウトバウンドリンクを作成するＵＲＩのみをサイト内に包含する。
【０１６０】
ユーザ定義のタイムフレームにわたるサイト関係のサンプル集団について、すべてのソースとターゲットＵＲＩとの間のアウトバウンドリンク関係の正規分布を算出する。
【０１６１】
サイトリンク関係の分布内におけるメジアンと分散を求める。続いて、これらのサイトの１つにおいて作成された任意のＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、サイト関係のサンプル全体についての見込みを格納する。
【０１６２】
次に、正規分布を割合別に分解し、それぞれ１０パーセントの角括弧として、その分布の１０分の１において作成されたＵＲＩがアウトバウンドリンクを含む見込みを算出する。その他の算出において使用するために、各角括弧についての見込みを格納する。
【０１６３】
ステップＧ
ＵＲＩレベルおよびサイトレベルのアウトバウンドリンク見込みを、データベース内の各ＵＲＩに割り当てる。これらの見込みは、任意のサイト、ブログ、投稿、またはコメントが現存する会話に参加する可能性を推測するのに適用可能な範囲である。
【０１６４】
トピック固有のＵＲＩレベルおよびサイトレベルのアウトバウンドリンク見込みを、データベース内の各トピック固有のＵＲＩに割り当てる。これらの見込みは、任意のトピック固有のサイト、ブログ、投稿、またはコメントが現存するトピック固有の会話に参加する可能性を推測するのに適用可能な範囲である。
【０１６５】
ステップＤ
サンプル集団から「フォロワー」を識別する。フォロワーとは、複数のアウトバウンドリンクを作成するための、平均が最も高いＵＲＩレベルの見込みを有するサイトである。
【０１６６】
サンプル集団において、「トピックフォロワー」を識別する。トピックフォロワーとは、複数のアウトバウンドリンクを作成するための、平均が最も高いトピック固有のＵＲＩ見込みを有するサイトである。
【０１６７】
ステップ４：速度
インバウンドおよびアウトバウンドリンクデータストアは、ユーザ定義のタイムフレーム（日／週／２週／月）中に、新たな参加者によって作成されたリンクについて調査される。当該タイムフレーム中の階層の全レベルにおける新たな参加者の総数を、ユーザ定義のタイムフレームと等しい前期間における新たな全参加者から減算する。直近のタイムフレームにおける新たな参加者のほうが多い場合、積は負数となり、前のタイムフレームの合計で除算してゼロ［０］とイチ［１］との間の割合値を生み出すために、これを正数に転換しなくてはならない。直近のタイムフレームにおける加入者のほうが少ない場合、積は正数となり、前のタイムフレームの合計で除算してゼロ［０］とマイナスイチ［−１］との間の負の割合値を生み出すために、これを負数に転換しなくてはならない。
【０１６８】
（ＶＩ．会話の動的分析をサポートするためのランタイム分析）
ソーシャルメディアにおける会話の一態様は、会話が急速に伝播し、増幅されることができるものである。多くの用途において、極めて動的な会話を監視しそれに関与するエンドユーザの能力をサポートすることが望ましい。説明的な例として、マーケティング担当者は、特定の製品に関する会話に影響を及ぼす日々の出来事を知りたい場合がある。別の例として、製品欠陥の場合、企業の幹部は、影響がいかに動的に変化しているかを理解したい場合がある。したがって、クエリされている特定の会話に対するインフルエンサーのランタイムビューを提供する能力をサポートすることが有用である。また、いくつかの用途において、エンドユーザのためのインフルエンサーのビューを、会話のためのインフルエンサーの日ビューを生成する等、スケジュールどおりに自動的に生成することが望ましい。
【０１６９】
人々が、新しいソーシャルメディア、およびソーシャルメディア上のトラックバック、タグ、または投票を公開すると、コンテンツのネットワークは成長する。一実装において、会話インデックスは、クエリ時にそれらの変化を反映させる方式で更新される。すなわち、会話インデックスは、当該会話インデックス内においてソーシャルメディアが公開された際に更新される。上述したように、一実施形態において、較正プロセスは、会話ネットワークの調査クロールを実行する。会話インデックスを更新するために定期的なクロール（例えば、日常のクロール）が実行され得、会話インデックス内のコンテンツおよびリンクを更新するために再較正が実行され得る。会話ネットワークの一部である、新たな、および現存するソーシャルメディアコンテンツの両方を調査するようにスパイダに指示するために、ビジネスルールが用いられ得る。いずれの場合も、特定の会話ネットワークについての会話インデックス内におけるコンテンツおよびリンクを更新することにより、クエリ時にインフルエンサーのリストが生成され得る。以下でさらに詳細に説明するように、クエリ時に、および／または、スケジュールにしたがって、インフルエンサーのリストを表示するためのユーザインタフェースを設けてもよい。
【０１７０】
従来の検索エンジンを使用してクエリ時にインフルエンサーのリストを生成することはできないことに留意されたい。上述したように、従来の検索エンジンは、それによってインフルエンサーが判断され得る会話インデックスを生成しない。また、従来の検索エンジンは、本質的に、各文書の周囲のメタデータをフリーズさせた、コンテンツの静的なスナップショットに依存する。
【０１７１】
（ＶＩＩ．説明的なユーザインタフェースおよびダッシュボードツール）
上述したように、本発明の１つの用途は、ネットワーク会話の視覚表現であるマップを生成することである。本システムの一実施形態において、単一のＵＲＩを囲むソーシャルネットワークの２次のマップを表示するために、関係座標および社会的重みが使用される。当該マップは、関係の強さ、トラフィックの流れ、および／または図１０に示すようなサイト間の社会的関係のその他の特徴ではなく、リンクのみを示す。ユーザは、互換性のあるウェブブラウザのアドレスバーにＵＲＬを打ち込むことにより、または、ブラウザ内にサイトオープン用のマップを生成するためのユーザブックマークを介して、マップを生成することができる。マップのＪａｖａ（登録商標）ベースのインタフェースは、マップの左上角のズームイン（「＋」）およびズームアウト（「−」）ボタンの真上にある「サイト：」フィールドに表示されたサイトの名前を見るために、ユーザがマップ内の任意のノードの上にマウスポインタを移動させることを可能にする。ユーザがマップ内のノードの上にマウスポインタを移動させると、サイト間のリンクを有効にすることができる。マップ内の任意のノードをダブルクリックすると、新たなブラウザウィンドウが開き、ウェブサイトを表示する。これは、任意のサイトの周囲の近傍を閲覧するための簡単な手法を提供する。選定されたサイトを中心に有するマップが開き、当該サイトの周囲に円形に配列されるよう、サイトは直接接続されたものであった。第２次接続―第１次サイトには接続されているが、マッピングされたＵＲＩには接続されていないサイト―は、それらがリンクされた第１次サイトの周囲にある。人気のあるサイトのマップは極めて高密度である場合があり、Ｆｅｎｇｓｈｕｉｎａｔｅボックスにチェックを入れ、ネットワーク内の最も中心のサイトを示すようにマップを再配置することにより、すべてのサイトがいかにして相互接続されているかについて、マップを見ることができる。Ｆｅｎｇｓｈｕｉｎａｔｅにチェックを入れなかった場合、その新しい配置においてマップはフリーズした。マップ内の任意のノード上を１回クリックすれば、マップを当該ノードの周囲に再配向するであろう。ユーザは、マップ内のすべてのサイトのリストを表示した「ジャンプ先：」メニューをクリックする―当該サイトの周囲のマップに向けられた「ジャンプ先：」メニュー内のサイトを選択する―ことにより、マップ内のすべてのサイトを閲覧することもできる。マップを変化させることにより、利用可能なウィンドウを外側へ拡張させることができる場合がある。自動的にマップのサイズを変更するためには、「フィット」ボタンをクリックする。「リセンター」ボタンは、マップを、現在のターゲットＵＲＩと共にウィンドウの中央に戻す。
【０１７２】
上述したように、本発明の１つの用途は、ダッシュボードユーザインタフェースを生成することを含む。一実装において、図１１に示すように、マップ内の強い連携が強調される。本例において、マップは、ソーシャルネットワーク内において最も強い対接続を、サイト間の接続を表示しているその他のものよりも太い線として表示している。これにより、ユーザは、ソーシャルネットワーク内における最も強い個人対個人の接続がどこに位置するかを一目で把握することが可能になる。ダッシュボードは、さらなる分析結果がいかにしてディスプレイ内に積層され得るかも示す。この場合、トップインフルエンサー１１０５、トップメディアサイト、トップブログサイト、トップアンプリファイアー、トップの新たな参加者（「新ヒット」として表現される）、会話が他のトピックと交差しているトップサイト、および他のトピックとの交差がないサイトは、ユーザが個々の所望のサイトを発見するために迅速に閲覧することを可能にする。このマップはナビゲート可能でもあり、ノードがその他のトラフィックとどのように関連しているか、特に強い接続について、模索することができるように、ユーザがマップを周囲に再配向するためのノード上をクリックすることを可能にする。トップインフルエンサー、アンプリファイアー等を一覧にしたドロップダウンメニューは、ユーザが選択するサイト上で正しい方向へ向けられた新たなマップを開くことを可能にする。また、当該リストは、一覧表示されたサイトが当該カテゴリ内において上昇しているか低下しているかを示すための矢印記号を提供する。
【０１７３】
図１２は、マーケティングダッシュボードを示す。本例において、ユーザは、検索の大型ライブラリを調べるための設定可能なインタフェースを有し、これは、トピック、検索文字列、および期間毎に閲覧され得る。また、種々のカテゴリにおけるトップサイト（例えば、「トップインフルエンサー」）は、ドロップダウンメニューによって利用可能であり、検索用語とマッチするサイト全体数、それらの検索用語の発生数、会話の集約的なトーン、およびその他のデータを含む、各検索についての概要データが表示される。その他の機構としては、タイプ、ランク、トーン、および範囲毎のインフルエンサーの概要が含まれる。インフルエンサータイプおよび新たな参加者の図式概要が提供され得る。マーケティングダッシュボードは、広報活動において等、多くの潜在的使用法を有する。
【０１７４】
このダッシュボードの設計は、マーケティング担当者が会話情報の複雑性を低減させるのを支援することを意図したものである。サイト上およびブログ内における検索用語の出現を追跡するその他のシステムとは異なり、ダッシュボードは、ユーザが、参加者の母集団を、最も大きい影響、つまり情報の速度およびその他のファクタを増大させる能力を有する母集団まで低減させることを可能にするフィルタを提供する。また、記事のトーンが表示され得、これにより、肯定的な文書と否定的な文書とを識別することが可能になる。
【０１７５】
図１３は、詳細ナビゲーションを示す。このダッシュボードは、各ドロップダウンリスト内の影響を増大または減少させるサイトに関する図形情報―ランキングにおける数的変化によって示される-ならびに、当該リスト内の各サイトに関するさらなるデータ、この場合は、ネットワークトラフィックランキングを表現するＡｌｅｘａデータベースから抜粋されたものと、会話のトーンおよびインバウンドおよびアウトバウンドリンクの数に関するＢｕｚｚＬｏｇｉｃによって生成されたデータとを含む。各リスト内のサイト名のクリック時に検索用語マッチを有する記事のリストが表示され、これらの記事一覧は、クリックされるとブラウザを開き、記事のコンテンツを表示する。上記で説明したものと同様のマップは、ドロップダウンリスト内のクリッカブルアイコンによって利用可能である。図１３から分かるように、一実装において、上位２０のインフルエンサー等のインフルエンサーのリストが提供される。各インフルエンサーについて、インタフェースは、最新記事の一覧を表示させる。影響のその他の態様が表示される。図１２および１３から理解されるように、ダッシュボードは強力な新しいツールを提供する。ユーザによって会話トピックが定義されると、当該ユーザは、インフルエンサーの視覚的表示、会話の重要な態様の概要（トーン等）を受け、インフルエンサーによって投稿された記事に迅速にアクセスすることができる。
【０１７６】
図１４は、「インフルエンサービュー機構」を図示するスクリーンショットを示す。ランク付けされ、割合得点を割り当てられた、インフルエンサーのリストが表示されている。メディアタイプ毎にフィルタリングするために、フィルタが提供される。投稿を行ったすべての関与者のリストが提供される。本例において、インフルエンサーのリストは、投稿のリストに対応する。インフルエンサーのリストは、対応する投稿の概要、サムネイル画像、公開日、および、投稿内外両方のリンク関係の数へのアクセスを可能にする。図１５は、一実施形態において、中心的投稿の周囲の隣接物を表示するソーシャルマップがいかにして生成されるかを示す。図１６は、影響力の大きい投稿の発行元との関与がいかにして記録され得るかを表示したスクリーンショットを示す。
【０１７７】
本発明の実施形態は、コンピュータ可読媒体内において会話識別モジュールおよびソーシャル分析モジュールを実装することを含み得ることが理解されるであろう。したがって、本発明の実施形態は、種々のコンピュータで実装される動作を実行するためのコンピュータコードを有するコンピュータ可読媒体を伴うコンピュータストレージ製品に関する。当該媒体およびコンピュータコードは、本発明の目的のために特別に設計および構成されたものであってもよいし、コンピュータソフトウェア分野の当業者によく知られており、且つ利用可能な種類のものであってもよい。コンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープ等の磁気媒体；ＣＤ‐ＲＯＭ、ＤＶＤ、およびホログラフィックデバイス等の光媒体；光磁気媒体；ならびに、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ‐Ｓｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ；「ＡＳＩＣ」）、プログラム可能論理デバイス（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ；「ＰＬＤ」）、およびＲＯＭおよびＲＡＭデバイス等の、プログラムコードを格納および実行するように特別に構成されたハードウェアデバイスを含むが、これらに限定されない。コンピュータコードの例としては、コンパイラによって生み出されたもの等のマシンコード、および、インタプリタを使用してコンピュータによって実行される、より高レベルなコードを包含するファイルが含まれる。例えば、本発明の一実施形態は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、または、その他のオブジェクト指向プログラミング言語および開発ツールを使用して実装され得る。本発明の別の実施形態は、マシンで実行可能なソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合わせて、配線回路において実装され得る。
【０１７８】
先述の記載では、説明目的で、本発明の完全な理解を提供するために特定の術語を使用した。しかしながら、本発明を実施するために特定の詳細が必要とされないことが当業者には明らかであろう。したがって、本発明の特定の実施形態に関する先述の記載は、図示および説明を目的として提示されるものである。それらは、網羅的であること、または、開示されている厳密な形態に本発明を限定することを意図するものではなく、明らかに、上記の教示に鑑みて、多くの改変および変形形態が可能である。本発明の原理およびその実践的応用を最もよく説明するために、実施形態が選定および記載されたものであり、それにより、当業者は、本発明および検討される特定の使用法に適するような種々の改変を有する種々の実施形態を最もよく利用することができる。以下の特許請求の範囲およびその均等物が、本発明の範囲を定義することが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【０１７９】
【図１Ａ】図１Ａは、ソーシャルメディアタイプを示す。
【図１Ｂ】図１Ｂは、ソーシャルメディア内における会話の展開を示す。
【図１Ｃ】図１Ｃは、従来の検索エンジンの検索結果を表現するｘ‐ｙ関連性曲線を示す。
【図２Ａ】図２Ａは、本発明の一実施形態による、ソーシャルメディア内における会話を監視および分析するためのシステムを示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは、本発明の一実施形態による、会話処理を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、本発明の一実施形態による、ソーシャルメディア内の会話におけるインフルエンサーを判断するためのプロセスを示す。
【図３Ｂ】図３Ｂは、本発明の一実施形態による、文書および隣接する文書の属性に基づいて個々の文書の属性の影響得点を判断するためのプロセスを示す。
【図４Ａ】図４Ａは、時刻１および時刻２における単一のネットワーク投稿または発行元の影響を表示するｘ‐ｙ曲線を示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、時刻１および時刻２における異なるネットワーク会話の影響を表示する２つのｘ‐ｙ曲線を示す。
【図４Ｃ】図４Ｃは、時刻３において図４に表示される２つのディスカッション間のクロスリンクの乗算効果を表示する２つのｘ‐ｙ曲線を示す。
【図５】図５は、本発明の一実施形態による、ソーシャルメディアからの情報の抽出を示す図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態による、ソーシャル度、関係の強さ、および可変量社会的関係の概念を示すネットワーク図である。
【図７Ａ】図７ａは、本発明の一実施形態による、ホストサービスと従来の検索エンジンとの間の相互作用を示す。
【図７Ｂ】図７ｂは、本発明の一実施形態による、ホストサービスとウェブサイトとの間の相互作用を示す。
【図７Ｃ】図７ｃは、本発明の一実施形態による、ホストサービスとブログサーバとの間の相互作用を示す。
【図７Ｄ】図７ｄは、本発明の一実施形態による、ホストサービスエンドユーザと広告サーバアプリケーションとの間の相互作用を示す。
【図８】図８は、本発明の一実施形態による、ＸＭＬプロトコル、ならびにそれらのネットワーク化されたシステムおよびサービスとの相互作用を示すネットワーク図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態による、データ収集プロセスの一実施形態のフローチャートである。
【図１０】図１０は、システムの一実施形態における、ネットワーク会話の視覚化を示す。
【図１１】図１１は、システムの一実施形態における、公的関係監視ダッシュボードの実装を示す。
【図１２】図１２は、ダッシュボードの最高部を示し、図１３は、システムの一実施形態における、データソーシャルメトリクスの関連する詳細ナビゲーションガイドを示す。
【図１３】図１２は、ダッシュボードの最高部を示し、図１３は、システムの一実施形態における、データソーシャルメトリクスの関連する詳細ナビゲーションガイドを示す。
【図１４】図１４〜１６は、本発明の実施形態による、さらなるダッシュボード実施形態を示す。
【図１５】図１４〜１６は、本発明の実施形態による、さらなるダッシュボード実施形態を示す。
【図１６】図１４〜１６は、本発明の実施形態による、さらなるダッシュボード実施形態を示す。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
2009528639.tif 000019
【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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