(57)【要約】  事業体の業績を測定し、その将来の業績を予測するためのシステムおよび方法を開示する。事業体に関する生情報を内部ソースおよび外部ソースから収集する。その情報は誤検出を除去するためにクリーニングされる。業績カテゴリを使用して、該情報を、業績分析エンジンに対して有意義なデータに編成し、変換する。該有意義な情報は、産業の種類によってスケーリングすることにより正規化される。業績スコアが、正規化されたデータに基づいて業績分析エンジンによって計算される。さらに、競合関係スコアが業績スコアおよび正規化データに基づいて計算される。それらのスコアは事業体の業績を表示するユーザインタフェースに報告され、他の要因の中でも特に、事業体の将来の業績を評価する予測分析エンジンに対する入力として使用される。
2011530138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事業体の業績を測定するための方法であって、
内部ソースおよび外部ソースから前記事業体に関する生情報を入力するステップと、
誤検出を排除するために前記生情報をクリーニングするステップと、
業績カテゴリ毎にスコアを生成することによって、前記クリーニングした情報を業績カテゴリに編成するステップと、
生成した業績カテゴリスコアを前記事業体の産業の種類によってスケーリングすることにより、前記編成した情報を正規化するステップと、
前記正規化した情報に基づいて業績スコアを計算するステップと、
前記正規化した情報と前記業績スコアとに基づいて競合関係スコアを計算するステップと、
前記業績スコアと前記競合関係スコアとを表示のために報告するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記事業体に関する生情報を入力するステップは、
前記内部ソースからのソーシャルダイナミクス情報を集約して、チームメンバと貢献者の結び付きの種類および結び付きの強さにするステップ
をさらに含み、
前記クリーニングした情報を業績カテゴリに編成するステップは、
前記チームメンバと貢献者のネットワーク係数を計算するステップと、
前記チームメンバと貢献者との間の前記結び付きの種類に重み付けをするステップと、
前記計算したネットワーク係数と前記重み付けした結び付きの種類とに基づいて、ソーシャルダイナミクススコアを生成するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記クリーニングした情報を業績カテゴリに編成するステップは、
前記業績カテゴリを、事前コード化されたデータの階層として定義するステップと、
業績カテゴリ毎に、
前記クリーニングした情報を前記事前コード化されたデータに変換するステップと、
前記階層内の前記事前コード化されたデータを集約して前記業績カテゴリスコアを生成するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
事業体の業績を測定するためのシステムであって、
内部ソースおよび外部ソースから前記事業体に関する生情報を入力するデータ収集モジュールと、
誤検出を排除するために前記生情報をクリーニングするデータクリーニングモジュールと、
業績カテゴリ毎にスコアを生成することによって、前記クリーニングした情報を業績カテゴリに編成するデータ編成モジュールと、
生成した業績カテゴリスコアを前記事業体の産業の種類によってスケーリングすることにより、前記編成した情報を正規化するデータ正規化モジュールと、
前記正規化した情報に基づいて業績スコアを計算する業績モジュールと、
前記正規化した情報と前記業績スコアとに基づいて競合関係スコアを計算する競合関係モジュールと、
前記業績スコアと前記競合関係スコアとを表示のために報告する報告モジュールと
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項５】
前記データ収集モジュールは、前記内部ソースからのソーシャルダイナミクス情報を集約して、チームメンバと貢献者の結び付きの種類および結び付きの強さにするようにさらに構成され、
前記データ編成モジュールは、
前記チームメンバと貢献者のネットワーク係数を計算し、
前記チームメンバと貢献者との間の前記結び付きの種類に重み付けし、
前記計算したネットワーク係数と前記重み付けした結び付きの種類とに基づいて、ソーシャルダイナミクススコアを生成する
ようにさらに構成されることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記データ編成モジュールは、
前記業績カテゴリを、事前コード化されたデータの階層として定義し、
業績カテゴリ毎に、
前記クリーニングした情報を前記事前コード化されたデータに変換し、
前記階層内の前記事前コード化されたデータを集約して前記業績カテゴリスコアを生成する
ようにさらに構成されることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
プロセッサによって実行されたときに、前記プロセッサに、
内部ソースおよび外部ソースからの前記事業体に関する生情報を入力し、
誤検出を排除するために前記生情報をクリーニングし、
業績カテゴリ毎にスコアを生成することによって前記クリーニングした情報を業績カテゴリに編成し、
生成した業績カテゴリスコアを前記事業体の産業の種類によってスケーリングすることにより、前記編成した情報を正規化し、
前記正規化した情報に基づいて業績スコアを計算し、
前記正規化した情報と前記業績スコアとに基づいて競合関係スコアを計算し、
前記業績スコアと前記競合関係スコアとを表示のために報告すること
を実行させる命令を記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項８】
前記プロセッサに、
前記内部ソースからのソーシャルダイナミクス情報を、チームメンバと貢献者の結び付きの種類および結び付きの強さへと集約し、
前記チームメンバと貢献者のネットワーク係数を計算し、
前記チームメンバと貢献者との間の前記結び付きの種類に重み付けし、
前記計算したネットワーク係数と前記重み付けした結び付きの種類とに基づいてソーシャルダイナミクススコアを生成すること
を実行させる命令をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項９】
前記プロセッサに、
前記業績カテゴリを、事前コード化されたデータの階層として定義し、
業績カテゴリ毎に、
前記クリーニングした情報を前記事前コード化されたデータに変換し、
前記階層内の前記事前コード化されたデータを集約して前記業績カテゴリスコアを生成すること
を実行させる命令をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載のコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項１０】
産業における複数の事業体の市場勢力を決定するための方法であって、
公知の複数の事業体をメタデータでタグ付けするステップと、
前記産業において活動している複数の事業体に関するメディアストリームを受信するステップと、
前記公知の複数の事業体に対して前記活動している複数の事業体を認証するステップと、
前記受信したメディアストリームをフィルタリングして誤検出を除去するステップと、
前記活動している複数の事業体に関する前記受信したメディアストリームおよび前記メタデータにスコアを付けることによって、前記活動している複数の事業体を分析するステップと、
前記活動している複数の事業体の分析に基づいて関係スコアを決定するステップと、
前記関係スコアに基づいて前記活動している複数の事業体の市場勢力マップを報告するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
産業における複数の競合事業体を接続するための方法であって、
競合事業体に関するメディア記事を取り出すステップと、
前記競合事業体を、メタデータを備える公知の複数の事業体に対して認証するステップと、
前記認証した事業体から、接続される競合相手の候補セットを生成するステップであって、少なくとも２つの競合相手の間の接続が、受信したメディア記事が該少なくとも２つの競合相手に言及していることに応答して作成される、ステップと、
前記接続される競合相手のメタデータを集約することによって、前記接続される競合相手の候補セットの接続を強化するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
事業体の将来の業績を予測するための方法であって、
ある期間にわたる複数の事業体に関する情報を受信するステップと、
前記期間にわたる前記複数の事業体の業績スコアを測定するステップと、
該決定された業績スコアから、予測インジケータを識別するステップと、
特定の事業体の現在の業績を受信するステップと、
前記予測インジケータを使用して前記特定の事業体の前記現在の業績を分析するステップと、
前記特定の事業体の将来の業績を予測するステップと、
前記特定の事業体の前記将来の業績を報告するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、事業体（entity）に関する情報を収集し、公開会社（public company）、非営利団体、社会事業、初期段階および後期段階の「新興企業（startup）」、ならびに全体のエコシステムを含む事業体の業績（performance）を評価し、予測するプロセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
２００７年に米国だけで６７０億ドルもの現金が新興企業に投資された。現在、体系的かつ分析的にそれらの投資判断を提供することができる信頼性がある定量的なツールは存在しない。そのようなツールの開発は、次の３つの理由から困難である。１つには、それらの事業体に関する情報を有する包括的なデータベースが存在しないこと、２つには、所与の新興企業の業績を体系的に評価する標準化された方法の欠如、そして、事業体の将来の業績を予想する予測アルゴリズムおよびモデルの欠如である。現在、財政的、社会的および人的な資源、関連する報道および論評、ならび設立者や貢献者のソーシャルダイナミクスに対する事業体のアクセスに関する事実を収集する、情報の中央リポジトリは存在していない。さらに、経時的にそれらの事業体の業績を体系的に計算して監視する追跡ツールが欠如している。したがって、事業体の業績に影響する要因を経験的かつ分析的に判断することが、現在に至るまで挑戦されている。これらの要因および入力を用いずに予測アルゴリズムを開発することはできない。
【０００３】
上述の理由は、任意の所与の事業体、特に私的な事業体（例えば、新興企業）のリスクおよび潜在的な利益を定量的に評価する予測ツールが現在存在していない理由を説明する。同様に、同一の基準に基づいて新興企業の体系的な比較を可能にする普遍的な標準スコアリングシステムも存在していない。したがって、新興企業タイプの事業体に対する標準化されたランク付けを開発することは困難である。現在、投資家は、そのような新興企業に対するリスク分析を、限られたデータに基づいて手作業で比較実行している。任意の一個人または組織によってアクセス可能な情報のボリューム（すなわち、各事業体に関するデータポイントの数およびデータの深さ）は、統計的に関連していなかった。さらに、一個人または事業体は、世界の様々な位置および業界にわたる、新興企業に対応する情報を含む大きなデータセットへのアクセスを有していなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
分析のための情報を効果的に収集することに関する問題を解決することにおける現在の試みは、重要な対象に到達する際にはリソースが集中し、散発的となり、不成功となる。従来のデューデリジェンス（due diligence）および意志決定ガイドラインなどのツールは、限られた数のサンプルポイントから人によって導き出される。したがって、この人間による偏りにより、初期の新興企業などの事業体の将来の業績に影響を与えることとなる、経験的および統計的に証明されていない要因に誤った焦点を当てた投資基準の現在の状況が生じる。一般に、事業体の業績の客観的かつ普遍的な分析が欠如している。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】命令をマシン読み取り可能な媒体から読み取り、プロセッサ（またはコントローラ）で実行することができる例示的なマシンのコンポーネントの一実施形態を示す図である。
【図２Ａ】事業体の予測モデルを構築するために経時的に事業体の業績を追跡する処理の概要を表すハイレベルのフローチャートである。
【図２Ｂ】業績追跡機構の一実施形態を示す図である。
【図３】新興企業予測器のデータフローの一実施形態を示す図である。
【図４】新興企業予測器内の分析エンジンのデータフローの一実施形態を示す図である。
【図５】新興企業予測器内のソーシャルネットワーク分析エンジンのデータフローの一実施形態を示す図である。
【図６】新興企業のプロファイル情報のスクリーンショットの一実施形態を示す図である。
【図７】新興企業追跡アプリケーションのスクリーンショットの一実施形態を示す図である。
【図８】市場勢力マップアプリケーションのスクリーンショットの一実施形態を示す図である。
【図９】事業体およびその事業体に関する情報の一実施形態のハイレベルのブロック図である。
【図１０】一実施形態の２つの事業体間のリンク形式のハイレベルのブロック図である。
【図１１】事業体の初期ネットワークを構築する方法の一実施形態を示す図である。
【図１２】一実施形態の事業体の初期ネットワークのハイレベルのブロック図である。
【図１３】一実施形態における事業体の初期ネットワークをリンクおよびフィルタリングするために用いられる情報の種類のハイレベルのブロック図である。
【図１４】一実施形態の事業体のクリーニングされたネットワークを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
開示される実施形態は、詳細な説明、特許請求の範囲、および添付の図面から明らかになる他の利点および特徴を有する。
【０００７】
図面および以下の詳細な説明は、単に例としての好ましい実施形態に関する。以下の記載から、本明細書に開示される構成および方法の代替的な実施形態が、本発明の原理から逸脱することなく用いることが可能な代替として容易に認識されるであろうことに留意されたい。
【０００８】
様々な実施形態、添付の図面に図示される例を詳細に参照する。図面では、使用可能な同様または類似の参照符号を使用して、同様または類似の機能を示すことに留意されたい。図面は、開示されるシステム（または方法）の実施形態を単に例示の目的で示している。当業者は、以下の説明から、本明細書で説明される原理から逸脱することなく、本明細書で示される構造および方法の代替実施形態を用いることができることを容易に理解するであろう。
【０００９】
構成の概要
新興企業タイプの事業体に関する予測モデルを構築する第１のステップは、標準のスコアリングシステムを通じてそのような事業体の業績を計算する方法を作成することである。事業体の業績を分析して評価することは、一般的に、事業体に関するデータを収集すること、そのデータをクリーニングしてフィルタリングすること、業績カテゴリに従ってデータを分析すること、および有意義な方法で分析の結果を報告することを含む。本明細書で使用されるとき、「事業体（entities）」は、公開会社、非営利団体、社会事業、初期段階および後期段階の「新興企業」、およびエコシステム全体も含む。本明細書を通して、事業体を「新興企業」と呼ぶことがあるが、当業者には、同様の方法を使用して、上述の他の事業体を分析してその業績を追跡することができることが認識されよう。
【００１０】
事業体（例えば、初期段階の新興企業）の業績を評価するための構成には、３つの構成要素、すなわち、データの収集、データのクリーニングとフィルタリング、クリーンデータの分析、および結果の報告がある。データ収集は、事業体のプロファイルを見せるソーシャルネットワークプラットフォームなどの内部ソース、および主立ったメディアやソーシャルメディアを含む外部ソースからデータを取り出すことを含む。事業体の設立（founding）、事業体のウェブサイトにおけるトラフィック（例えば、ウィジェット（widgets）の販売における同等のトラフィック）、業界固有の情報（例えば、出願された特許の数や監督機関のコンプライアンス（regulatory agency compliance））、およびデータセットに対するアナリスト修正（analyst modification）など、他の情報を収集することもできる。事業体の業績を評価するためには、この情報をクリーニングおよびフィルタリングして、誤検出（事業体の業績評価に影響し得る無関係な情報（irrelevant information））を取り除く必要がある。
【００１１】
クリーンデータが分析されると、その結果は、有意義な方法でユーザに報告される。一実施形態では、ユーザは、ある事業体を市場勢力マップにおける他の事業体に対して比較することもできる。競合する事業体のネットワーク、およびそれらの事業体のコネクション（またはリンク）を示すように、市場勢力マップは、少なくとも１つの事業体を別の事業体との関係で言及している取り出されたメディア記事から導き出される、関係スコア（relationship score）（またはリンクスコア）に基づいている。予測モデルコンピューティングシステムは、この情報を多くの他の入力のうちの１つとして使用して、初期段階の新興企業などの事業体の将来の成功を予測し、将来の或る時点における事業体の予測した評価を提供することができる。
【００１２】
一実施形態において、事業体の業績を測定するための方法は、内部ソースおよび外部ソースから事業体に関する生情報（raw information）を収集することを含む。この生情報をクリーニングして、誤検出を除外する。業績カテゴリを使用して、この情報を、業績分析エンジンにとって有益なデータ（meaningful data）に編成し、変換する。この有益なデータを産業の種類によってスケーリングすることによって、その情報が正規化される。業績分析エンジンにより、正規化されたデータに基づいて業績スコアが計算される。さらに、業績スコアおよび正規化データに基づいて、競合関係スコア（competitive relationship score）が計算される。これらのスコアは、事業体の業績を表示するユーザインタフェースで報告される。
【００１３】
別の実施形態において、事業体の業績を測定するためのシステムは、内部ソースおよび外部ソースから事業体に関する生情報を収集するデータ収集モジュールを含む。データクリーニングモジュールが、この生情報をクリーニングして誤検出を除外し、一方、データ分類モジュールは、その情報を業績カテゴリに編成するように構成される。これらの業績カテゴリを、予め定義することができ、あるいは新しいデータが収集されるときに作成することもできる。スコアは、事業体に関して収集された情報に基づいて、業績カテゴリ毎に生成される。データ正規化モジュールを使用して、事業体の産業の種類に応じて業績カテゴリスコアをスケーリングする。例えば、バイオテック産業では、ＦＤＡ規制認可を受けることなど、業界固有の業績カテゴリに大きな重みを置くことができる。したがって、データ正規化モジュールは、そのような重み付けに応じて他のスコアを減らすであろう。業績モジュールは、正規化された情報に基づいて業績スコアを計算する。競合関係モジュールは、業績スコアおよび正規化された情報に基づいて競合関係スコアを計算する。最終的に、業績スコアおよび競合関係スコアが、報告モジュールによって報告される。
【００１４】
事業体の現在の業績（または、断面的なスナップショット）の全ての態様を定量的方法（経営状態、チームのロバスト性、スペース／セクタにおける位置付け、効率、需要（popularity）など）で測定することにより、ある期間にわたる事業体の業績スコアを受信して、その事業体に関する履歴データを構築する。したがって、事業体の統計的に有意なデータベースの長期的な記録により、識別される予測インジケータ（indicator）のパターンに基づいて予測モデルの作成および継続的な修正が可能になる。予測インジケータを使用して、特定の事業体の将来の業績を、その事業体の現在の形態、チームの構成、スペースにおける位置付けおよび全体的な業績に基づいて予測することができる。一実施形態において、グラフにより、経時的な事業体の進展を報告し、その事業体の将来の業績を報告することができる。他の実施形態では、様々な事業体のスコアを、スコアのランク付けよってソートされたインデックスで表示することができる。
【００１５】
コンピューティングマシンのアーキテクチャ
図１は、マシン読み取り可能な媒体から命令を読み取ることができ、該命令をプロセッサ（またはコントローラ）で実行することができる、例示的なマシンのコンポーネントを図示したブロック図である。特に、図１は、マシンの図形的表現をコンピュータシステム１００の例示的な形式で示しており、該コンピュータシステム１００において、マシンに、本明細書で説明される方法のうちの１つまたは複数の方法を実行させるための命令１２４（例えば、ソフトウェア）が実行される。代替的な実施形態において、マシンは、スタンドアロン装置として動作し、あるいは他のマシンに接続（例えば、ネットワーク化）されることもある。ネットワーク化された構成では、マシンは、サーバ・クライアントネットワーク環境においてサーバマシンまたはクライアントマシンとして機能することができ、あるいはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境においてピアマシンとして動作することができる。
【００１６】
マシンは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、スマートフォン、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、または、マシンが行うべき動作を指定する命令１２４を（順次またはその他の方法で）実行することができる任意のマシンとすることができる。さらに、単一のマシンのみを図示しているが、用語「マシン」は、本明細書せ説明される方法の１つまたは複数の方法を実行するための命令１２４を個々にまたは共同で実行する複数のマシンの集合も含む。
【００１７】
例示のコンピュータシステム１００は、プロセッサ１０２（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つまたは複数の高周波用集積回路（ＲＦＩＣ）、あるいはこれらの組み合わせ）、メインメモリ１０４、およびスタティクメモリ１０６を含み、これらはバス１０８を介して相互に通信するように構成される。コンピュータシステム１００は、さらに、グラフィックス表示ユニット１１０（例えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、または陰極線管（ＣＲＴ））を含むことができる。コンピュータシステム１００は、英数字入力装置１１２（例えば、キーボード）、カーソル制御装置１１４（例えば、マウス、トラックボール、ジョイステック、動きセンサ、または他のポインティング機器）、記憶装置１１６、信号生成装置１１８（例えば、スピーカ）、ならびにネットワークインタフェース装置８２０も含むことができ、これらもバス１０８を介して通信するように構成される。
【００１８】
記憶部１１６は、本明細書で説明される方法または機能の１または複数を具現化する命令１２４（例えば、ソフトウェア）を記憶したマシン読み取り可能な媒体１２２を含む。命令１２４（例えば、ソフトウェア）は、コンピュータシステム１００による実行の間、完全にまたは少なくとも部分的にメインメモリ１０４またはプロセッサ１０２（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）に存在することもあり、このメインメモリ１０４およびプロセッサ１０２もマシン読み取り可能な媒体を構成する。命令１２４（例えば、ソフトウェア）は、ネットワーク１２によりネットワークインタフェース装置１２０を介して送受信される。
【００１９】
マシン読み取り可能な媒体１２２は、例示的な実施形態では単一の媒体として示されているが、用語「読み取り可能な媒体」は、命令（例えば、命令１２４）を記憶することができる単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中データベースまたは分散データベース、あるいは関連するキャッシュおよびサーバ）を含む。また、用語「読み取り可能な媒体」は、マシンによる実行のため、および本明細書で説明される方法の１つまたは複数をマシンに実行させる命令（例えば、命令１２４）を記憶することができる媒体を含む。用語「読み取り可能な媒体」には、半導体メモリ、光媒体、および磁気媒体の形式のデータリポジトリを含むが、これらには限定されない。
【００２０】
事業体構成の予測分析の概要
図２Ａは、主要な初期状態を識別すること、および経時的に事業体の業績を追跡することにより、事業体の予測モデルを構築するプロセスの高レベルのフローチャートを図示している。事業体の初期スコア（initial score）２００Ａは、事業体に関する以前の知識（previous knowledge）を使用して入力される。一実施形態では、事業体の初期スコア２００Ａはゼロである。一実施形態において、業績追跡機構（performance tracker mechanism）２００Ｂ〜２００Ｅ、および予測スコア（predicted score）２００Ｆを計算する機構を、サーバコンピュータにおいて実装することができる。機構２００Ｂ〜２００Ｅは、プロセッサ（または処理ユニット）によって実行可能な命令（またはアルゴリズム）を備えるソフトウェアプログラム（またはソフトウェアプログラム製品）として具現化することができる。予測スコア２００Ｆも同様に、プロセッサ（または処理ユニット）によって実行可能な命令（またはアルゴリズム）を備えるソフトウェアプログラム（またはソフトウェアプログラム製品）として具現化することができる。プロセッサによって実行可能な命令は、処理（または方法）に対応する。
【００２１】
業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅは、内部ソースおよび外部ソースからの事業体に関する生データを入力として取得する（２０２）。生データは、クリーニング基準（cleaning criteria）に基づいてデータセットから誤検出を除去することにより、クリーニングされて、誤検出または不適切な生データが除去される（２０４）。クリーンデータは、該クリーンデータを予め定義された業績カテゴリ、または予めコード化された業績カテゴリに編成することによって分析される（２０６）。次いで、カテゴリに分類されたデータを、各事業体の産業の種類によって正規化する（２０８）が、これは事業体の業績に影響を与える要因は、様々な産業にわたって変化するからである。その後、正規化されたデータに基づいて、業績スコア（performance score）を計算することができる（２１０）。さらに、事業体の競合関係スコアを、関係する事業体の正規化されたデータと、計算された業績スコアとに基づいて計算することができる（２１２）。
【００２２】
図２Ａは、４つの業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅの例を図示しているが、当業者には、経時的により多くの反復が可能であることが明らかであろう。一実施形態では、別の機構を使用して、業績インジケータのパターンを識別する予測モデルを用いて予測スコア２００Ｆを計算する。
【００２３】
業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅによって追跡されている事業体は、実際の会社、すなわち、建物、製品を生産するチームで働いている人々、および実際の世界の商業に作用するサービスを有する会社を表す。これらの事業体に関するニュース記事は、実際の世界で起きている出来事に関する情報を含む。このようなニュース記事および他の業績指標（performance measure）が収集され、分析され、そして業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅのユーザに報告および表示される有益な情報に変換される。このように、ユーザは、複数の事業体の業績を視覚的に追跡し、そして変換された情報を、市場勢力における他の事業体と比較することもできる。一実施形態において、変換された情報は、予測スコア２００Ｆ側に沿って表示される。したがって、予測スコア２００Ｆをグラフ化することによって、事業体の将来の業績を視覚化することができる。
【００２４】
データ収集の構成
図２Ｂを参照すると、業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅの一実施形態が図示されている。本実施形態において、業績追跡機構は、新興企業の「業績スコア」２２６を計算するのに使用されるプロセスを備えている。
【００２５】
新興企業に対する外部データ２１４は、ニュース、ソーシャルメディアおよびソーシャルネットワークサイトから、該新興企業に関して収集される（２１８）。ソーシャルメディアには、ツイッター（TWITTER）やディグ（DIGG）などの、個人によって共有される非公式のニュースソース２１４が含まれる。従来のメディアには、ニューヨークタイムス（THE NEWYORK TIMES）およびニューズウィーク（NEWSWEEK）のような外部ニュースソース２１４が含まれる。フィルタ２２０によってこの情報に対してコンテンツ分析を実行して、「業績追跡」アルゴリズムに対するその関連性を決定する。内部ソース２１６から収集された機密情報（proprietary information）を、重み付け式２２４を使用して、外部収集された情報２１４と結合し、そして事業体に対する業績スコア２２６を計算してデータベース２２２に格納する。さらに、競合関係スコア２２８も、同じ外部データ２１６および内部データ２１４を使用して計算される。業績スコア２２６は、新興企業の潜在的成功の予測のために、考慮される変数の１つとしてプロセスに供給される。業績スコア２２６を新興企業に対する独立のスコアとして使用して、需要および現在の業績のレベルを評価することもできる。
【００２６】
業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅは、内部２１６および外部２１４の双方のインターネットソースの範囲からデータを収集して、人々が新興企業に対してどのように反応するかを評価するように構成される。モニタリングされるソースのいずれか１つのソースにおいて新興企業が言及される（「コメント」）毎に、（１）ソースの信頼レベル（インバウンドリンク（inbound link）によって測定される、既存の信頼メトリクス、例えば、ＴＥＣＨＮＯＲＡＴＩ（コンピュータに詳しい人）の「権限」スコアなど）、（２）コメントのコンテキストがどの程度肯定的であるか（キーワードの分析、顔文字の存在などを使用する）、（３）コメントがどれくらい前に投稿されたのか、に対してスコアが与えられる。さらに、ソースはそれぞれ、異なって重み付けされる（例えば、ＤＩＧＧのコメントは、ＴＷＩＴＴＥＲのコメントとは別に重み付けされる）。重み付け方程式２２４を特定の新興企業に関するコメントの属性に適用すること、およびユーザがその新興企業にどのように反応するかを記述する内部成功予測プラットフォームから内部的に収集されるデータ（例えば、「フォローする」パターン（新興企業からニュース提供を受信するのにサインアップするユーザが、その新興企業を「フォローする」こと）、ページビュー、その新興企業とやり取りするユーザの専門的なバックグラウンドなど）を組み合わせることによって、業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅは、さらに後述される業績スコア２２６および競合関係スコア２２８を決定することができる。これらのスコアは、次いで、スコアを有益な方法でユーザに報告するアプリケーションによって、ユーザのためにデータベース２２２に格納される。
【００２７】
図３は、予測モデルを用いて事業体の将来の業績を評価する新興企業予測器（startup predictor）に関するデータフローの一実施形態を図示している。具体的に、図３は、データ収集方法３０２の概要、およびデータを予測プロセスに供給する方法の概略を図示している。データが収集された後（３０２）、該データはクリーニングされ（３１６）、分類される（３１８）。業績分析エンジン３２０を使用して、特定の事業体に関する情報が分析されて、インデックス付けされる（３２２）。
【００２８】
予測モデルコンピューティングシステムは、事業体に関する情報を収集する様々な方法を用いる。新興企業予測器３０４に入力されたデータは、事業体の将来の業績に関連すると識別された一連の質問に応答するものである。データは、事業体によって入力されたプロファイル情報３０６から収集されることもある。既に上述したように、データは、ＡＬＥＸＡなどのインターネットソースからマイニングされることもある。インタビュー３１０を実施して、さらなる情報を収集することもできる。関連するグループとの戦略的パートナーシップ（例えば、学識的パートナー、ベンチャー投資家（ＶＣ）、およびサービスプロバイダ（例えば、会計士、コンサルタント、法律家など））により、初期段階の新興企業などの事業体に関するより特定的なデータを収集することもできる。さらに、事業計画のコンペ（competition）は、そのような事業体に関するデータ３１４の別のソースを提供する。
【００２９】
上記の全ての手段を介して収集されるデータ３０２は、次の変数、すなわち、各チームメンバによって設立された以前の会社の（所定の年数の後の）評価；各チームメンバの関連産業においてフルタイムで働いている年数；各チームメンバによって設立された会社においてフルタイムで働いている年数；各チームメンバの新興企業で過ごしている時間量；（開始日後の所定の年数の間の）新興企業の評価目的；各チームメンバの完全な企業家的追跡記録（entrepreneurial track record）；各チームメンバの完全な職歴（work history）；チームおよび各チームメンバのソーシャルグラフ；業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅによって測定された（インターネットソースに応じた）新興企業の業績レベル；今までの経時的な財源および評価の変化；今までの収益；および産業を含むが、これらには限定されない。
【００３０】
クリーニングおよびフィルタリングデータの構成
図２に図示されるデータのフィルタリング２０８をさらに説明する。データのクリーニング３１６は、複数のクローラ２０６によって取り出されるメディア記事が無関係なデータを含む可能性があるために必要とされる。例えば、ある事業体が、実際には関係しない場合であってもメディア記事において他のより有名な事業体とともに言及されることがある。これを「ノイズ」として説明することができるが、これは、初期段階の新興企業に関する情報など、必要とされるデータは、データベース２１０に格納された情報の価値を潜在的に希薄化する無関係な情報も含むためである。また、その無関係なデータは、自身のブログに記事を掲載するソーシャルネットワークウェブサイトのユーザなど、そのメディア記事に関係のない事業体の業績スコアを増大させる可能性があるため、この「ノイズ」を「誤検出」として説明することもできる。この場合、記事をホストするプラットフォームとして使用されているソーシャルネットワークウェブサイトは、その記事とは実質的に関係していない。したがって、フィルタ２１０は、データ収集に影響しないように、この状況を取り除くように構成される。
【００３１】
この「ノイズ」、またはこれらの「誤検出」をフィルタリングすることによって、関係のある情報を取得することができる。一実施形態において、フィルタ２１０は、これらの誤検出を取り除く特定のキーワードまたは修飾語（modifier）を含むことができる。別の実施形態では、１つのメディア記事における事業体の長いリストにより、一度言及されただけの事業体は「ノイズ」であり、その記事において記述される事業体とは実質的に関係がないことを示すことができる。さらに別の実施形態では、事業体は、その事業体のウェブサイトの一意のＵＲＬまたはその事業体の名称などの識別子によって、データベースに格納された公知の事業体に対して認証される。さらなる実施形態では、頻繁に現れ、さらに「ノイズ」を構成する特定の名称を、初めから取り除いてもよい。他の実施形態では、「Ｄｉｇｇ」または「Ｃｈｅｃｋ  ｍｅ  ｏｕｔ  ｏｎ  ｍｙｓｐａｃｅ」などの特定のフレーズを無視し、あるいは初めからデータセットから除去してもよい。別の実施形態では、インターネットソースから取り出された記事を、その記事のＵＲＬ構造によってフィルタリングして、ＵＲＬ文字列の「ｙｏｕｔｕｂｅ／ｗａｔｃｈ」などの誤検出を識別することができる。最後に、データ収集の手作業による識別およびクリーニングでは、さらにデータセットをクリーニングする。業績追跡機構のクリーニングモジュールは、これらの様々なクリーニング方法を使用して、関連性に関して集中的にデータセットをクリーニングする。
【００３２】
データ分類および事業体業績分析
データ分類３１８は、生データを取得し、該生データを定量化可能な情報部分に編成するプロセスである。設計的な選択事項として、データをソートし、所定の分類の階層に編成することができる。この方法では、データは、分析のために様々な変換プロセスを使用して「事前コード化（pre-coded）」され、準備される。変換プロセスでは、メインストリームニュース記事、ブログのエントリ、マイクロブログのエントリ、ソーシャルネットワークの分析、新しい財源、新しい雇用など、外部および内部ソースから取り出されるデータの寄せ集めを、業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅが使用することができるデータの事前コード化されたカテゴリに変換して、特定の事業体の業績におけるニュースイベントの影響を数値化する。
【００３３】
変換プロセスの一例として、新興企業のプロファイルに入力される情報には、チームメンバが学んだ、および一部の場合には卒業した単科大学または総合大学が含まれ得る。大学の名称は、その大学がトップの５％（１）、２５％（２）にランク付けされるか、またはより低い２５％（３）にランク付けされるかどうかに基づいて、単純に１、２、３としてコード化することができる。事前コード化の別の例は、新興企業が属する産業にコードを割り当てることである（例えば、コンシューマインターネット＝１０１１０１、バイオテック＝１６１６１６）。データを様々なソースから受信すると、これらのコードがそれぞれ、階層に編成され、様々な重み付けを与えられる。例えば、メインストリームメディア記事は完全なクレジットを受信し、一方、ソーシャルメディア記事は５０％のクレジットのみを受信することがある。
【００３４】
事前コード化されたデータを、他の方法で階層化させることもできる。図４でより詳細に説明されるチームメンバの「在職スコア（Incumbent Score）」、中間スコア（intermediary score）の計算は、別の事前コード化ステップであるが、これは、個人の過去の学歴、他のチームメンバとの過去の交友関係、新興企業の過去の業績など、取り出された個人に関するデータが集約され、在職スコアに変換されるためである。また、以下で説明されるように、在職スコアはインパクトスコアに供給され、そしてその後にチームスコアに供給されることから、このデータは階層的である。全体として、受信した事業体に関する情報は、最終的に、次のカテゴリのスコア、すなわち、メディアスコア（メディアの言及（ソーシャルおよびメインストリーム））、トラフィック、財源（現金）、および従業員の数のうちの１つまたは複数に変換される。これらのカテゴリスコアの業績スコアへの分析および変換については、以下に詳細に説明される。
【００３５】
引き続き図３を参照するが、業績分析エンジン３２０と、分析およびインデックス３２２とを使用して、特定の事業体の業績を決定する。受信した情報をフィルタリングし、クリーニングし、分類した後、該分類したデータにアルゴリズムを適用することによって業績スコアを決定することができる。変数は段階的処理で組み合わされる。パラメータおよび重みは、産業によって異なるであろう。さらに、公開会社に対する分析は、利用可能な情報の種類に起因して、私的な会社と対比するとわずかに異なる（例えば、株価資本（stock market capitalization）情報は公開取引会社には利用可能であるが、現金準備は私的会社には利用可能でないことがある）。しかしながら、情報の分類、すなわち、現金、トラフィック、ニュース、業界固有のコンポーネント、およびアナリスト修正は、全ての種類の事業体に対して同じままである。
【００３６】
私的事業体について、現金スコア（cash score）は、これまでに計上された合計の財源、その会社のフルタイム従業員（もしくはフルタイムに等しい従業員）の数、および私的事業体の推定年間収入から導出される。公開会社については、株価資本が現金スコアとして使用される。
【００３７】
トラフィックスコアは、様々なソースから取り出されたデータを集約することによって計算することができる。事業体のウェブサイトのトラフィックは、ＡＬＥＸＡ、ＣＯＭＰＥＴＥ、およびＱＵＡＮＴＣＡＳＴなどの第三者ベンダから取得することができる。他のウェブサイトのトラフィックデータには、ＣＲＵＮＣＨＢＡＳＥプロファイルページ、内部ウェブサイトページのビューおよびフォローワー、およびオーガニックサーチ照会（organic search referral）に対するトラフィックが含まれる。事業体がウェブサイトを有していない場合、あるいは事業体の生産性を判断する他の手段（ソフトウェアダウンロードまたはアプリケーションの使用の数など）を有している場合には、トラフィックと同等のものを生成して、そのようなデータをトラフィックスコアに変換する。さらに、トラフィックスコアを、事業体の産業に応じてスケーリングすることができる（例えば、ウェブサイトに対する１０００のビューは、プラットフォームタイプの事業体にとっては、あまり大きな意味を持たないが、隙間産業の新興企業体にはかなりの意味を持つことがある）。
【００３８】
メディア記事を含むニュースは、特定の事業体のメディアスコアを計算するのに組み合わされる様々なソースからも取り出される。ニュースソースは、ニューヨークタイムスおよびＣＮＥＴなどの従来のメインストリームメディアから、ブログ、メッセージング、およびソーシャルネットワーキングウェブサイトなどのソーシャルメディアに及ぶ。一実施形態において、メディアスコアはニューススコアの種類によって重み付けされる。別の実施形態では、ソーシャルメディア記事は、メインストリームメディア記事に与えられるクレジットの半分を受け取る。そのニュースコンポーネントはニュースソースに基づいて取り出したニュース記事の重み付け平均を用いて結合される。
【００３９】
ニュースには有効期限がある（古いニュースは最近のニュースよりも価値が小さいことを意味する）ため、時間減衰の要因（factor）が各メディア記事に適用される。したがって、各ニュースソースが個々のスコアに対数的に変換される。この個別のスコアは、特定の記事のメディアスコアが減衰する所定の時間フレーム（例えば、４０日の時間帯）で平均化される。
【００４０】
業界固有の情報が、事業体の業績スコアに影響することもある。例えば、バイオテック産業では、ある特定の情報、すなわち、特許の数、臨床試験の数および段階、ならびにＦＤＡ規制認可が、高い業績の事業体のインジケータとして識別されていた。他の業界固有の情報には、（アナリストまたは他の機構によって識別されるような）主要なイベント、クリーンテクノロジ企業の証明、および（画期的な研究に対して与えられる）ＳＢＩＲ許可が含まれることがある。
【００４１】
アナリスト修正は、事業体の業績スコアへの別の入力を表す。アナリストは、特定の事業体に関して取り出された情報に基づいて、最終スコアを引き上げることができる。アナリストは、主要なイベント（key event）を入力して小規模な引き上げを行うこともできる。さらに、アナリストは、トラフィック値を編集し、あるいは事業体の産業を修正してトラフィックスコアのスケーリングを変更することもできる。一実施形態において、アナリストは、業績追跡機構２００Ｂ〜２００Ｅの自動化エージェントである。
【００４２】
取り出された情報が、トラフィック、現金、ニュース、産業固有、および／またはアナリスト修正として適切に分類された後、基本スコア（baseline score）が計算される。基本スコアは、より長い時間スケールにわたるスコアを表し、チームスコア（以下に説明される）に組みこまれる。基本スコアは、経時的にゆっくりと変化し、早く変化することは期待されない。まず、次の特定の式を用いて、トラフィックスコア（Ｔ）と現金スコア（Ｃ）と結合される（ＴＣ）。  
TC＝T＋C*[a1−（a2−b）T]/a3
ここで、ａ1，ａ2およびａ3は、調整可能なパラメータを表す。調整可能なパラメータｂは、結果として得られる業績スコアと経験的データとの間（すなわち、会社の実際の価値と予測評価）の相関を最適化するために、経験的および履歴的なデータを用いて計算される係数である。したがって、パラメータは、良好な業績のインジケータとして受信される新しい情報を示すように調整可能である。この式は、トラフィックスコアが、それらのスコアの基礎を形成し、および現金スコアによりこのトップの引き上げがもたらされることを示す。例示的なパラメータは、ａ1＝０．７５，ａ2＝０，およびａ3＝１．３である。トラフィックが０から増加して１．３に到達すると、現金からの寄与は、０．７５から０に減少する。
【００４３】
次に、ニュース（Ｎ）は、以下の式で基本スコアに組み込まれる。  
TCN＝b1*TFE＋N*[b2−（b2-1-b1）TFE]/b3
ここで、ＴＦＥはトラフィック／財源（上記のＴＣ）であり、ｂ1，ｂ2およびｂ3は調整可能なパラメータを表す。例示的なパラメータは、ｂ1＝０．８，ｂ2＝０．４，およびｂ3＝１．３である。トラフィック／財源は、結合されたスコアの総計の０．８をとり、トラフィック／財源が０から１．３まで増加するとニュースは０．４と０．２との間で加算する。
【００４４】
最終基本スコア（ＳＢ）は、業界固有の情報を加えること、およびアナリスト修正を加えることによって計算される。  
SB＝c1*TFEN＋C2*I＋A
ここで、ＴＦＥＮはトラフィック／財源およびニュース（上記のＴＣＮ）であり、ｃ1およびｃ2は調整可能なパラメータを表す。例示的なパラメータは、ｃ1＝０．９，ｃ2＝０．１であり、これにより、スコアは、トラフィック／財源／ニュースコンポーネントに対して重み付けされる。
【００４５】
次に、変数スコアは、より最近取り出された情報を示すように作成される。変数スコアは、より小さい時間フレーム（例えば、１０日周期の平均）を使用するトラフィックスコア（ＴV）、より短い半減期を使用するニューススコア（ＮV）、および（仕事が掲載された日からの半減期の減衰を使用する）新しい雇用情報（ＨV）を備える。半減期関数を、より滑らかなカーブで置き換えることができることに留意されたい。他の変数スコアコンポーネントには、内部ウェブサイト（および他の種類のソーシャルグラフ情報）におけるフォローワーの数の変化が含まれる。簡単な結合関数を使用して、変数スコア（ＳV）を次のように計算する。
SV＝d1*TV＋d2*NV＋d3*HV
ここで、ｄ1，ｄ2およびｄ3は調整可能なパラメータを表す。
【００４６】
最終的に、業績スコアは、重み付け平均として基本スコアと変数スコアとを結合することによって決定される。最終的な業績スコアのうちの大きな割合、例えば、最終的な業績スコアの８５％が、基本スコアの結果に起因すると考えられる。その業績スコアの残りの部分は、変数スコアである。一実施形態において、業績スコアは、チームメンバの過去の履歴、前の互いのソーシャルインタラクション、交友関係、およびチームに関して取り出された他の情報に基づいてチームの将来性を測定する、チームスコア（後述）も含む。
【００４７】
業績スコアは、産業によって異なるものとすることができる。上述の特定の要因を、特定の産業に適合させることができる。異なる産業に対してトラフィックスコアを再スケーリングし、異なるセクタにトラフィックの値を反映させることができる。異なるセクタにおけるトラフィックレベルの分布からトラフィックスコアに対する新たなスケーリングを展開すること、あるいはトラフィックの相対的価値の何らかの設計的考慮のいずれかによって、再スケーリングを設計することができる。一例として、ソフトウェア会社にとって、トラフィックは販売につながる可能性が高いことから、より価値が高く、一方、消費者のインターネットのトラフィックは、クリック当たりで発生する収入が小さいことかことから、価値はあまり高くない。したがって、それに応じてトラフィックスコアをスケーリングすることができる。さらに、重みの値およびパラメータの値を、産業によって指定することができ、また産業固有のコンポーネントに、産業の種類に応じて、より多くまたは少ない重みを与えることができる。
【００４８】
一実施形態では、業績スコアの範囲を１００に制限しなくても良いが、大部分の事業体は、０から１００ポイントまでの業績スコアを有することに留意されたい。スコアの範囲は、単調増加関数により会社の評価との相関性を示す。例えば、１００ポイントのスコアは評価Ｘ（例えば、２億ドル）を意味し、一方、２０ポイントのスコアは、Ｘより小さい評価（例えば、１００万ドル）を意味する。
【００４９】
予測事業体の分析
図４は、新興企業予測器内の分析エンジン４００に関するデータフローの一実施形態を図示している。この分析は数学的に、例えば、線形関数、指数関数、デルタ関数もしくは修正デルタ関数、ガウス、対数正規もしくはべき法則（power law）などに基づくものとすることができる。このチャートは、データに対して実行された分析のサンプリングを提供し、適切な場合には追加の分析を適用することができる。一実施形態において、所定の数の回帰（regression）を処理して、新興企業の成功に対して影響を有する変数のパターンを見つける。新興企業に関するデータを分析して、該新興企業が、成功した新興企業のパターンにどの位適合しているかを識別する。成功のパターンは、収集された履歴データの分析（すなわち、パターン認識）を実行することにより識別された。パターンの数および種類は、より多くのデータが収集されることにより変化し得る。経験的データ（例えば、実際に新興企業に何が起こるか）を評価予測に対して比較することにより、モデルを改善し、反復する。この回帰分析を、以下に説明されるソーシャルネットワーク分析において用いることができることに留意されたい。さらに、業績指標を評価以外の値（例えば、「インパクト」）で表すことができる。
【００５０】
図４に図示されるように、（他の数学式のうち）指数および接線変換（exponential and tangential translation）を使用して多くの要因を組み合わせて、チームの特定のメンバの「在職スコア」４１６を決定する。それらの要因には、関連産業における実務経験年数４０２、以前に設立された会社における勤務年数４０４、以前に設立した会社の評価４０６、高等教育で勉強した年数４０８、年齢４１０、および他の要因４１２が含まれるが、これらには限定されない。他の要因４１２には、ＣＥＯの初任給、経営管理チームのメンバに対して許可されたオプションの数、大学を中退したチームメンバがいるかどうか、および誰であるか（もしいる場合には、どの大学か）、取得した学位、過去の給与履歴、および事業体プロファイル情報が入力されたときに提示された質問に対する他の回答を含まれ得る。この種類の情報を「人的資源（human capital）」情報と見なすことができる。
【００５１】
在職スコア４１６は、そのチームメンバ４１４の時間的な貢献（hourly contribution）によってオフセットされて、インパクトスコア４１８を生成する。インパクトスコアは、０と１との間の数値であり、チームメンバ毎に計算される。最後に、０と１との間の数値であるチームスコア４２６は、全てのチームメンバ４２０および４２２の「インパクトスコア」と他の考慮事項４２４とを結合する式の結果として計算される。考慮事項４２４には、チームメンバの数およびそのチームに対するアドバイザの数に応じた変数が含まれるが、これには限定されない。
【００５２】
チームスコア４２６および業績スコア２２６は、次いで、財務上の要因４２８（すなわち、事業体がどれくらい財源を有しているか）、チームが目標としている評価４３０、および他の要因４３２など、他の要因および情報と組み合わされる。他の要因４２３には、産業の増加（industry boost）、領域の増加（region boost）、ＵＲＬ長の増加、およびＵＲＬドメインの増加が含まれ得る。これらの他の要因は、時間とともに変化し得る、可変の設計特徴（variable design feature）を含む。アルゴリズムには、累乗および指数変換の使用が含まれるが、これには限定されない。スコアおよび要因は、「予測評価（Predicted Valuation）」４３４を出力するモデルに供給され、予測評価４３４は、将来の所与の時間スケールにおける新興企業の予測評価をドルで提供する。一実施形態において、他の種類のインパクトは、ドルによる予測評価以外に、プレスインパクト（press impact）、ソーシャルインパクト、環境インパクト、市場浸透率などを含め、上述のものと同じスコアおよび要因を使用して予測され得る。将来に対するこれらの種類の業績指標を、上述の要因およびスコアを使用して予測することもできる。
【００５３】
ソーシャル分析
次に図５を参照すると、一実施形態のソーシャルネットワーク分析機構５００の高レベルのブロック図が図示されている。データの事前コード化５０２は、結び付き（tie）の種類および結び付きの強度へのソーシャルダイナミクス（social dynamics）の変換（５０４）を含む。この事前コード化された情報は、新興企業データベース５０６に格納される。ソーシャルネットワーク分析５１６は、新興企業データベース５０６から、チームメンバおよびチーム貢献者のネットワーク係数を計算し（５０８）、新興企業の成功との関連性との関係で結び付きの種類に重み付けをし（５１０）、ネットワーク構造およびアーキテクチャの特性を決定し（５１２）、ネットワーク特性に基づいて、成功のための主要なネットワーク要因を決定するシミュレーションを実行する（５１４）ことによって行うことができる。ソーシャル分析エンジン５１８は、上述の機能によってフィルタリングされるように、ソーシャルネットワーク情報を収集して集約するのに適用され、将来の会社の評価５２０、チームスコア４２６、新興企業ホットリスト（hot list）５２２および適合推薦（matching recommendation）５２４などの他のスコアを計算する際の要因として組み込むことができる。
【００５４】
上述したように、初期段階の新興企業などの事業体に関するソーシャルネットワークプラットフォームは、事業体に関するデータを収集するのに使用されることに加えて、事業体がそれ自身を編成するのを助けるツール、投資家に見せるべき機会、および将来の事業体の評価を予測するツールを提供するのにも使用される。ソーシャルネットワークプラットフォームは、フォローしている他の事業体などユーザ間のやりとりを観察することができ、そのような行動（behavior）をユーザのソーシャルネットワークに関する具体的な情報に変換することができる。このソーシャルダイナミクスの変換５０４は、結び付き（ユーザ間のコネクション）および結び付きの強さ（定性的指標または数値としてのコネクションの強さ）の種類を識別する。ユーザがソーシャルネットワークプラットフォームの使用を継続しているとき、そのプラットフォームにおける行動が記録され、その結び付きの強さを強く（または弱く）する。そして、それらの行動メトリックスが、新興企業データベース５０６に格納される。
【００５５】
新興企業データベース５０６内のデータに基づいて、チームメンバおよびチーム貢献者のネットワーク係数を計算することができる（５０８）。ネットワーク係数の分析は、チームメンバとチーム貢献者との間の或る特定の結び付きが、新興企業の成功に関連して、さらに重み付けをするべきであること（５１０）を示すことがある。さらに、成功した事業体およびそれらのチームメンバの特徴を決定し（５１２）、それにより、ネットワークの特徴をシミュレートして、成功のための主要なネットワーク要因を決定する（５１４）。ソーシャル分析エンジン５１８は、将来の会社の評価５２０を計算する際の要因として、事業体のチームスコア４２６を決定する際の別の要因として、新興企業のホットリスト５２２をランク付けする際のメトリクスとして、および適合推薦５２４を行う際のインジケータとして、そのソーシャルネットワーク分析がどのように他のスコアに影響するかを決定するために、これらのインジケータを利用し、これらのインジケータを事業体に適用することができる。
【００５６】
事業体の業績分析のアプリケーション
図６および図７は、現在と将来の双方の事業体の業績分析のアプリケーションの実施形態を示している。図６には、事業体のプロファイル６００のスクリーンショットが図示されている。上述のように、プロファイル６００は、収集したデータおよびそのデータの分析に対するアクセスを含む。基本プロファイル情報６０２は、事業体に関する主要な事実を示し、業績スコア６０４のチャートも同時に表示されている。さらに、関連する事業体６０６が、事業体の市場勢力の認識をユーザに与えるのに表示されている。メインストリームメディア６０８からの新しい記事が、ソーシャルメディア記事とともに表示されている。ユーザは、タブ６１２または検索バー６１４を使用してウェブサイトをナビゲートすることができる。
【００５７】
図６では、１つのスクリーンプロファイル６００上に、多くの種類のユーザに有益な様々な種類のデータを一緒に提供している。基本プロファイル情報６０２は、ユーザが事業体の事業計画を素早く理解できるようにし、一方、業績スコア図６０４は、その事業計画向けた事業体の進展を示す。さらに、ユーザは、関連する事業体６０６をひと目見ることにより、競合の感触を得ることができる。最後に、ソーシャルメディア６１０およびメインストリームメディア６０８における最近のニュース記事は、ユーザが事業体の現在の業績について素早く到達することを可能にする。ユーザが、他の事業体を見ること、またはブラウズすることを望む場合、ナビゲーションタブ６１２および検索バー６１４は、他の事業体への容易なアクセスを提供する。
【００５８】
図７は、一実施形態において新興企業トラッカと呼ばれる、いくつかの事業体を１つのスクリーン７００上に統合するアプリケーションのスナップショットを図示している。フォローされている事業体について、より小さなバージョンの業績スコアチャート７０２が表示されている。さらに、スコアおよびそのスコアにおける変化が、チャート７０２の次に表示される。新興企業トラッカ７００は、ポートフォリオ管理のために設計されているため、別個のポートフォリオチャート７０４が生成される。ユーザは、異なる時間枠にわたる傾向を見ることを望むことがあり、また様々な時間枠７０６の中から選択することができる。新興企業トラッカ７００を使用して、複数のポートフォリオを管理することができる。あるポートフォリオから別のポートフォリオにナビゲートするために、ユーザは、いずれのポートフォリオを見るかメニュー７０８から選択することができる。最後に、新興企業トラッカ７００は、ポートフォリオ内の事業体を特徴付ける最新のニュース記事もユーザに提供する。したがって、ユーザは、ポートフォリオ内の事業体の業績（または低い業績（underperformance））に関する最新のニュースを素早く見ることができる。
【００５９】
市場勢力マップ
図８には、一実施形態にかかる市場勢力が図示されている。市場勢力マップ８０２では、ノード８０４は事業体を表しており、そのノードのサイズは、ノードの業績スコアのみで決定される訳ではないが、ノードの業績スコアによって影響される。２つのノード間の接続８０６は、このノード間の関係スコアを表している。以下で詳述するが、関係スコアは、関係スコアには少なくとも２つの事業体が含まれることを除いて、業績スコアの生成と同様のプロセスによって生成される。したがって、あるメディア記事が、同じ記事内で２つの事業体に関して共に言及している（co-mention）場合、その２つの事業体の間の関係を形成することができる。図８のカジュアル／ソーシャルゲーム産業などの産業を示す市場勢力マップでは、異なる色を、その産業における異なる役割８０８に割り当てることができる。市場勢力マップ８０２に示される事業体の業績スコア８１０を、その事業体の名称およびＵＲＬとともに表示することができる。
【００６０】
図８は、産業全体の市場勢力マップのスクリーンショットを示している。他の実施形態では、同一の相対的サイズ（業績スコア）のノードに対する市場勢力マップを生成することができる。さらに、ノード間の接続は、異なる太さおよび方向を有している。接続の表示の太さは、接続の強度が増加するほど太くなる。同様に、接続の方向または相互関係（一方向対双方向）は競合関係スコアに影響を与える。ある会社の他の会社に対する関連性が強い場合（例えば、会社Ａが会社Ｂに対して、その逆よりも「より重要」である場合）、その方向は２番目の会社に向けてより強い（Ａ→Ｂ）。会社Ｂが言及されているときはいつも同じ記事に会社Ａが言及されているが、会社Ａが言及されているときに、会社Ｂは常に言及されているわけではないので、会社Ａは、会社Ｂに対して「より重要」であるとすることができる。
【００６１】
例えば、会社Ａは、安定した後期段階の新興企業であるとする。会社Ｂは、会社Ａの製品提供によって提供された機能を利用して新しい製品および／またはサービスを作成しようとしている、初期段階の新興企業であるとする。この観点において、その新しい製品および／またはサービスは、全体的に会社Ａに依存しているため、会社Ａは会社Ｂに対して、その逆よりも「より重要」である。相対的に、会社Ａは実際には、会社Ｂの成功には関心を持っていない。したがって、接続の方向がＡからＢであり、その接続は、接続の強さ（すなわち、会社Ｂは会社Ａに大いに依拠している）のために適切な太さである。この例では、会社Ｂは会社Ａに完全に依拠しているが、そのような依拠は、接続の方向性を決定する際には必ずしも必要ではない。「コメンション（co-mentions）」の数（すなわち、同じ記事内で２つの事業体を説明している記事の数）が、接続の方向性の決定要因となる。
【００６２】
図９〜図１４では、一実施形態にかかる、２つの事業体間の関係スコアを決定するプロセスを段階的に説明する。図９は、ノード９０２、会社Ａ、およびそのプロパティ９０４を示している。これらは、ニュース記事、タグ付け情報、業績スコア、および産業分類子を含む。上述のように、ノードは事業体を表している。ニュース記事は、メインストリームメディア記事と、ブログやツイッターなどのソーシャルメデイア記事の双方を備えることができる。事業体に対して、その事業体を記述するメタデータを用いて「タグ付け」することができ、例えば、「ソーシャルネットワーキング」、「プラットフォーム」、「ソーシャルゲーム」、「フレンド」などを、様々なネットワーキングウェブサイトに対するタグとすることができる。一実施形態では、限られた数のタグを使用することができる（例えば、３０）。業績スコアは、上述したように、事業体に関する新しい記事を受信すると常に変化する。ノード９０２は、バイオテック、ソフトウェア開発、またはコンシューマインターネットなど、事業体が行っている産業の種類を示す産業分類子を含む。
【００６３】
図１０は、リンクまたは接続が２つのノード間でどのように形成されるかを示す高レベルのブロック図である。第１の図において、ある記事が会社Ａと会社Ｂの双方に共に言及しているとき、ノード９０２は、会社Ｂを表すノード１００２とのリンク１００８を形成する。このリンク形成の方法を、メディアのコメンション（media co-mention）１００４として示すことができる。コメンションの全ての数の合計は、関係の強さ、または関係スコア（リンクスコアとも呼ばれる）を決定する。
【００６４】
第２の図では、一実施形態おいて、共有される業界固有タグのために、ノード９０２は、ノード１００２とのリンク１００８を形成する。このリンク形成の方法を、共有タグ１００６として示すことができる。上述のように、タグは特定の事業体に関するメタデータである。タグは特異性（specificity）によって異なり、「Ｗｅｂ２．０」などのタグは、「マイクロプロセッサデザイン」よりも一般的である。一実施形態では、リンク形成の共有タグの方法１００６を、産業によってカスタマイズすることができる。リンク１００８がどのように形成されたかに関わらず、関係スコアまたはリンクスコアが、２つの事業体の間に生成される。リンクスコアの計算は、以下でさらに説明する。
【００６５】
図１１は、一実施形態に従って、競合事業体の初期ネットワークを構築する一連のステップを図示している。会社について言及している新しい記事を収集する（１１０２）。その記事内の名称を、会社に関する現存のデータベースに対してマッチングする（１１０４）。その新しい記事から誤検出を除去する（１１０６）。コメンションマトリックスを生成して、単一の会社Ａ（または複数の会社）を中心にする（１１０８）。各会社のタグ付け情報を収集し（１１１０）、コメンション情報と結合して（１１１２）会社Ａに対する初期関係ネットワークを構築する。
【００６６】
会社の現存のデータベースに対して収集された新しい記事１１０２において言及される会社の名称をマッチングすることは（１１０４）、ニュース記事をフィルタリングして、公知の事業体または会社を言及しているニュース記事のみにする点において有利である。一実施形態において、知られてない事業体を少なくとも１つの公知の事業体との関連で言及している少なくとも１つの記事に基づいて、新しいノードすなわち事業体をその現存のデータベース内に作成することができる。他の実施形態では、その知られていない事業体のコメンションを有する閾値数の記事を受信したとき、新しいノードが作成される。
【００６７】
誤検出は、業績トラッカによる使用のために、既に上述したメディアストリームのクリーニング／フィルタリングにおける方法によって新しい記事から除去される。さらに、タグ付け情報または他の基準などの変更子を使用して、誤検出を除去することができる。例えば、ソーシャルネットワーキングウェブサイトのユーザは、該ユーザ自身のブログにクリーンテック新興企業会社へのリンクを掲載する可能性がある。この場合、ソーシャルネットワーキングウェブサイトは単に記事を発行する伝達手段であるため、そのソーシャルネットワーキングウェブサイトとクリーンテック新興企業会社とのコメンションは、誤検出である。変更子は、特にこのような状況の発生を排除することができ、あるいは、ソーシャルネットワーキングウェブサイトは、おそらくタグとして「クリーンテック」を有してないため、「クリーンテック」などのタグにより、その記事をコメンションのニュース記事として除去することができる。
【００６８】
図１１に示されるように、コメンションマトリックスを生成して（１１０６）単一の事業体の周りに集中させることができる。生成したコメンションマトリックスを、受信した新しい記事における単一の事業体と他の事業体の各々との間のコメンションの数を返す。例えば、会社Ａが、あるコメンションマトリックスが生成された単一の事業体であった場合、会社Ａとともに他の事業体に言及している新しい記事の全てが、誤検出を除去した後に、他の事業体毎にカウントされる。
【００６９】
コメンションマトリックスにおける会社毎のタグ付け情報が収集され（１１１０）、コメンションマトリックスにおいて識別された会社毎に関係スコア、またはリンクスコアを計算するためにコメンション情報と結合される（１１１２）。タグ付け情報は、上述したように、２つの事業体がタグを共有しているか否かに関する情報を含むことができる。その２つの事業体に共に言及している多くの記事と結合されるタグ付け情報は、例えば、高い関係のスコアを決定するために結合される。
【００７０】
図１２は、一実施形態にかかる競合事業体の初期ネットワーク１２００を示している。ノード９０２は、その周囲にコメンションマトリックスが生成された単一の事業体である。ノード１２０２〜１２１６によって表される会社Ｂ〜Ｉは、ノード９０２によって表された会社Ａと少なくとも共に言及されているか、または会社Ａとタグを共有する。したがって、初期ネットワーク１２００は、何らかの意味で会社Ｂ〜Ｉが会社Ａと関連を有するという点で有益な情報を提供する。しかしながら、関連した会社の数が増えるほど、強く関連する会社、すなわち主要な競合会社が、多くの会社の中では分からなくなるため、この情報の価値は低くなる。
【００７１】
コネクションのリンク関連性およびランキング
図１３は、一実施形態にかかる競合事業体の初期ネットワークをランキング付けおよびフィルタリングするのに用いられる情報の種類を示す高レベルのブロック図である。最左には、ノード９０２が、ノード１２０２によって表される会社Ｂとのリンクを有するように図示されている。リンクスコア１３０２は、多くの要因に重み付けする公式に基づいて生成される。それらの要因は、コメンション記事の総数１３０６、各ソースの権限１３０８、ニュースの類似性１３０４、ノードサイズ１３１６、タグの一意性１３１２、タグクラウド（tag cloud）の類似性１３１４、タグ付けスコア１３１０、および上述のリンクの相互的性質（方向性）１３１８を含む。それらの要因は、重み付け方程式を使用して結合されて２つの事業体間のリンクスコアを決定する。
【００７２】
市場勢力マップは、競合する事業体間の比較的強いリンクを強調しているため、リンクスコア１３０２を閾値として使用して、ランクおよび総リンクスコア１３２０によって競合する事業体をフィルタリングすることができる。上述の要因によって計算されるように、リンクスコア１３０２が、絶対（absolute）リンクスコア１３２０と合致するか、またはそれより大きい場合、リンクスコア１３０２は市場勢力マップに表示され、クリーニングしたネットワーク１３２４に含まれる。したがって、そのリンク１３２を維持するかどうかの質問が、競合する事業体の初期ネットワーク内の事業体の各々に適用される。その結果、クリーニングされたネットワーク１３２４が生成される。
【００７３】
図１４は、一実施形態にかかる競合事業体のクリーニングされたネットワーク１３２４を示している。会社Ａを表すノード９０２は、図１２の初期ネットワークにおける８つのノードの代わりに４つのノードのみにリンクされる。リンク１４０２〜１４０８は、他の要因の中でも特に、ランク、ノードサイズ、タグ付け類似性、および相互関係に基づいて存在している。したがって、会社Ａの市場勢力マップは、会社Ｂ、Ｄ、Ｅ、Ｇを表すノード１２０２、１２０６、１２０８、１２１２のみを示している。
【００７４】
追加構成の検討
公開情報が広く取得可能でない他の事業体は、本明細書で説明される原理および処理によって利益を得ることができる。例えば、政府機関（地方、州、国家）は、それらのコミュニティをサポートするビジネス上の投資の経済的影響を測定することを決定することができる。上述のモデルと同様の業績追跡機構を使用して、政府機関および個人は、様々なソースからその投資に関するデータを収集し、コミュニティによって感じ取られる特定の経済的影響に関連するような、そのビジネスの業績を追跡することができる。さらに、そのビジネスの将来の業績を予測することもでき、したがって、政府機関は、該政府機関による投資をさらに効率的に管理することができる。同様に、スコアリングシステムを適用して、エコシステムまたはクラスタ全体の効率性、業績および経営状態を測定することができる。
【００７５】
投資を受けるが、その事業体に関する公開情報は広まっていない別の種類の事業体は、非営利団体および社会事業体である。慈善団体、個人、または社会的志向のベンチャーキャピタルは、非営利団体として働く人々の数、非営利団体の労働のためコミュニティ（地方、州、国家）で受ける影響、特定の非営利的労働に対するコミュニティの反応の感触、および多くの他の種類の業績指標の観点から非営利団体の業績を追跡することを望むことがある。慈善団体は、このような情報、および業績追跡データから導出されたアプリケーションを用いて慈善事業の許可の決定を行うことができる。ピアツーピアの寄付（peer-to-peer donation）は、コミュニティに影響する非営利団体および他の個人を助けることを望む個人によって求められることがある。さらに、慈善団体は、非営利団体の将来の予測業績に基づいて、最良の将来の予測業績を有する非営利団体を選択して資金を提供することができる。さらに、助成探求者（grant seeker）は、エンジェルインベスタおよびベンチャーキャピタルが、上述のソーシャルネットワークプラットフォームにおいて初期段階の新興企業とマッチングを行う方法と同様の方法で、財団法人（foundation）とのマッチングを行うことができる。
【００７６】
さらに、起業精神を有する人々を求める人材スカウト会社は、上述の業績追跡機構によって収集および分類された情報を利用することができる。そのような人々に関する情報は広く取得可能ではなく、それらの人々に接触することを目的とした人材スカウト会社にとって有益である。ある意味では、「新興企業のバグ（startup bug）をキャッチする」人々は、その公開情報を広く取得できない事業体である。一実施形態において、人の将来の業績を、データポイントの大きなデータベースから収集された予測インジケータを用いて人の現在の業績に基づいて、予測することができる。このように、人材スカウト会社は、最高の将来の予測業績を有するトップタレントを選択的に採用することができる。
【００７７】
それらの追加の構成の各々において、事業体に関して検索されたデータは存在するが、そのデータは、公的には取得可能ではなく、定量化データには正規化されない。上記した方法および機構は、これらの事業体に関するデータを収集し、そのデータをクリーニングして正規化し、意味のあるデータにするための方法でデータを報告する。さらに、時間経過に従って計算された業績データを、予測インジケータのパターンに対して分析することができる。これらの予測インジケータを使用して、公開会社、非営利団体、社会的事業、初期段階および後期段階の「新興企業」、および全体的なエコシステムを含む、事業体の将来の業績を予測することができる。
【００７８】
本明細書を通して、複数の例が一例として説明されたコンポーネント、動作、または構成を実装することができる。１つまたは複数の方法の個々の動作を個別の動作として示し、説明したが、その個々の動作の１つまたは複数を同時に実行することもでき、その動作を、図示された順序で実行する必要はない。例示的な構成において別個のコンポーネントとして提示された構造および機能を、組み合わせた構造またはコンポーネントとして実装することもできる。同様に、１つのコンポーネントとして提示された構造および機能を、別個のコンポーネントとして実装することもできる。これらおよび他の変更、修正、追加、および改良は本明細書の構成の範囲内にある。
【００７９】
本明細書において、諸実施形態は、ロジックまたは複数のコンポーネント、モジュール、または機構を含むものとして説明される。モジュールは、ソフトウェアモジュール（例えば、マシン読み取り可能な媒体、または送信信号内に具現化されるコード）またはハードウェアモジュールを構成することができる。ハードウェアモジュールは、特定の動作を実行することができる有形のユニットであり、特定の方法で構成され、または配置される。実施形態の例においては、１つまたは複数のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロン、クライアントまたはサーバコンピュータシステム）、あるいはコンピュータシステムの１つまたは複数のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサもしくはプロセッサのグループ）は、ソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーションの部分）によって、本明細書で説明されるような特定の動作を実行するように動作するハードウェアモジュールとして構成することができる。
【００８０】
様々な実施形態においては、ハードウェアモジュールを、機械的または電子的に実装することができる。例えば、ハードウェアモジュールは、（例えば、ＦＰＧＡ（field programmable gate array）またはＡＳＩＣ（application-specific integrated circuit）などの特定の目的のプロセッサとして）永続的に構成されて特定の動作を実行する専用回路またはロジックを備えることができる。ハードウェアモジュールは、ソフトウェアによって一時的に構成されて特定の動作を実行する、（例えば、汎用プロセッサまたは他のプログラマブルプロセッサ内に包含されるような）プログラマブルロジックまたは回路を備えることもできる。ハードウェアモジュールを機械的に、専用かつ永続的に構成される回路に、あるいは（例えば、ソフトウェアによって構成された）一時的に構成された回路に実装することの決定は、コストおよび時間の考慮によって行うことができる。
【００８１】
したがって、用語「ハードウェアモジュール」は、具体的なエンティティを含むように理解されるべきであり、特定の方法で動作するように、または本明細書で説明された特定の動作を実行するように、物理的に構成された、永続的に構成された（例えば、ハードウェア）、または一時的に構成された（例えば、プログラムされた）エンティティとすることができる。本明細書で使用されるとき、「ハードウェアで実装されたモジュール」は、ハードウェアモジュールを示す。ハードウェアモジュールを一時的に構成する（例えば、プログラムする）実施形態を考慮すると、ハードウェアモジュールの各々を、ある任意の時間において構成またはインスタンス化する必要はない。例えば、ハードウェアモジュールがソフトウェアを用いて構成された汎用プロセッサを含む場合、その汎用プロセッサを、異なる時間に各々異なるハードウェアモジュールとして構成することができる。したがって、ソフトウェアは、例えば、ある時間には特定のハードウェアモジュールを構成し、異なる時間には異なるハードウェアモジュールを構成するように、プロセッサを構成することができる。
【００８２】
ハードウェアモジュールは、他のハードウェアモジュールに情報を提供し、他のハードウェアモジュールから情報を受信することができる。したがって、説明した複数のハードウェアモジュールは通信可能に結合されているとみなすことができる。そのような複数のハードウェアモジュールが同時に存在する場合には、ハードウェアモジュールを接続する信号送信を通じて（例えば、適切な回路およびバスを介して）、通信を行うことができる。多くのハードウェアモジュールが異なる時間に構成され、またはインスタンス化される実施形態において、そのようなハードウェアモジュール間の通信は、例えば、その多くのハードウェアモジュールがアクセスを有するメモリ構造への情報の保存および取り出しによって行われても良い。例えば、１つのハードウェアモジュールが動作を実行し、通信可能に結合されたメモリ装置にその動作の出力を保存することができる。更なるハードウェアモジュールが、次いで、そのメモリ装置にアクセスして、その保存した出力を取り出して処理することができる。また、ハードウェアモジュールは、入力装置または出力装置との通信を開始することもでき、リソース上で動作すること（例えば、情報の収集）ができる。
【００８３】
本明細書で説明された例示的な方法の様々な動作は、関連する動作を実行するために（例えば、ソフトウェアによって）一時的に構成されるか、または永続的に構成される１つまたは複数のプロセッサによって、少なくとも部分的に行われても良い。一時的に構成されるか永続的に構成されるかに関わらず、そのようなプロセッサは、１つまたは複数の動作または機能を実行するように動作する、プロセッサ実装されるモジュールを構成することができる。本明細書で言及されるモジュールは、一部の例示的な実施形態では、プロセッサ実装されるモジュールを含んでも良い。
【００８４】
同様に、本明細書で説明された方法は少なくとも部分的に、プロセッサで実行することもできる。例えば、方法の動作の少なくとも一部を、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサで実施されるハードウェアモジュールによって行われても良い。動作の所定のパフォーマンスは、１つのマシン内にあるだけでなく多くのマシンにわたって展開された１つまたは複数のプロセッサ間に分散させることができる。一部の例示的な実施形態では、プロセッサまたは複数のプロセッサは、単一の位置（例えば、家庭環境、オフィス環境内またはサーバファームとして）に配置することができるが、他の実施形態では、複数のプロセッサを複数の位置に分散させることもできる。
【００８５】
１つまたは複数プロセッサは、「クラウドコンピューティング」環境における関連する動作のパフォーマンスをサポートするように、または「ソフトウェアアズアサービス（ＳａａＳ：software as a service）」として動作することもできる。例えば、動作の少なくとも一部は、コンピュータのグループ（例として、複数のプロセッサを含む複数のマシン）によって行われることがあり、それらの動作は、ネットワーク（例えば、インターネット）を介して、および１つまたは複数の適切なインタフェース（例えば、複数のＡＰＩ（application program interfaces）を介してアクセス可能である。
【００８６】
動作の所定のパフォーマンスは、１つのマシン内だけでなく、多くのマシン内に展開される１つまたは複数のプロセッサの間に分散させることができる。一部の例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールを、単一の地理的位置（例えば、家庭環境、オフィス環境内またはサーバファームとして）に配置することもできる。他の例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールを、複数の地理的位置に亘って分散させることができる。
【００８７】
本明細書の一部の部分は、マシンメモリ（例えば、コンピュータメモリ）内にビットまたはバイナリのデジタル信号として格納されるデータに対する動作のアルゴリズムまたはシンボル表現の観点から提示されている。それらのアルゴリズムまたはシンボル表現は、データ処理技術分野の当業者によって使用され、他の当業者にそれらの働きの大部分を伝達する技術の例である。本明細書で使用されるとき、「アルゴリズム」は、所望の結果へと導く、動作または同様の処理の一貫したシーケンス（self-consistent sequence）である。このコンテキストにおいて、アルゴリズムおよび動作は、物理的量（physical quantity）の物理的操作を含む。一般的に、必ずしも必要ないが、そのような量は、マシンによって格納し、アクセスし、伝送し、結合し、比較し、あるいは操作することが可能な電気的信号、磁気的信号、または光学的信号の形式とすることができる。場合によっては、共通の利用の理由により、「データ」、「コンテンツ」、「ビット」、「値」、「シンボル」、「特徴」、「条件（terms）」、「数」、「数字」などの言葉を用いてそのような信号に言及することが原理的に便利である。しかしながら、それらの言葉は単に便利なラベルであり、適切な物理量と関連付けられる。
【００８８】
他に特に述べられない限り、「処理する（processing）」、「計算する（calculating）」、「決定する（determining）」、「提示する（presenting）」、「表示する（displaying）」などの言葉を使用する本明細書の説明は、１つまたは複数のメモリ（揮発性メモリ、不揮発性メモリ、またはその組み合わせ）、レジスタ、または情報を受信、格納、送信または表示する他のマシンコンポーネント内の物理的（例えば、電気的、磁気的、または光学的）量として表されるデータを、操作または変換するマシン（例えば、コンピュータ）の動作または処理を指すことがある。
【００８９】
本明細書で使用されるとき、「一実施形態」または「実施形態」についての言及は、その実施形態に関して説明された特定の要素、特徴、構成、または特性が、少なくとも一実施形態に含まれることを意味する。明細書中の様々な部分に現れる表現「一実施形態において」は、必ずしも全て同一の実施形態に対して言及するものではない。
【００９０】
一部の実施形態は、表現「結合した（coupled）」および「接続した（connected）」をそれらの派生語を使用して説明されていることがある。例えば、一部の実施形態は、「接続した（connected）」という用語を使用して、２つまたはそれ以上の要素が互いに直接、物理的または電気的接触していることを示していることがある。他の例において、一部の実施形態は、「結合した（coupled）」という用語を使用して、２つまたはそれ以上の要素が直接物理的または電気的接触していることを示していることがある。しかしながら、その「結合した（coupled）」という用語は、２つまたはそれ以上の要素が互いに直接物理的または電気的接触していないが、互いに協働またはやりとりすることを意味することもある。その実施形態は、このコンテキストには限定されない。
【００９１】
本明細書で用いられるとき、「備える」、「備えている」、「含む」、「含んでいる」、「有する」、「有している」という用語、またはそれらの他のバリエーションは、非排他的な包含を含むことが意図されている。例えば、要素のリストを備える処理、方法、記事、または装置は、それらの要素に必ずしも限定されず、そのような処理、方法、記事、または装置に明白にリストされていないまたは固有の他の要素を含んでも良い。さらに、その逆に明白に述べられていない限り、「または（or）」は、排他的ＯＲではなく包含的ＯＲを指す。例えば、条件ＡまたはＢ（ＡｏｒＢ）は、Ａが真（または存在する）かつＢが偽（または存在しない）、Ａが偽（または存在しない）かつＢが真（または存在）、あるいはＡとＢの双方が真（または存在する）のいずれか１つを満たす。
【００９２】
さらに、「ａ」または「ａｎ」（１つの、または、ある）の使用は本明細書では実施形態の要素およびコンポーネントを説明するために用いられている。これは単に便利のためにされており、本発明の一般的な感覚を提供する。この説明は、１つまたは少なくとも１つを含むように読むべきであり、また単数形は、他のことを意味することが自明でない限り複数を含む。
【００９３】
本開示を読むことにより、当業者には、本明細書での開示の原理を通して、事業体、特に広範な公開情報を取得可能でない事業体の業績を測定するシステムおよび処理に関する追加の代替的構成および機能における設計が理解されよう。したがって、特定の実施形態およびアプリケーションを図示し、説明したが、開示された実施形態は、本明細書に開示された通りの構成およびコンポーネントには限定されないことを理解されたい。特許請求の範囲において定義される精神および範囲を逸脱することなく、当業者に明らかな様々な修正、変更、およびバリエーションを本明細書に開示された方法および装置の配置、動作および詳細に対して行うことができる。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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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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【国際調査報告】
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