(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行する、
個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）固有のキーワードを先天的及び遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、及び意識レベル別に分類したソースデータとして格納する第１データ格納工程と、
前記ソースデータ内の前記キーワードの分類によるインセンティブ適合性データを、ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、及び行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）を含むパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に格納する第２データ格納工程と、
ユーザーからアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）に基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報、並びにスパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ：ＳＤ）に基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する第１情報収集工程と、
前記第１情報収集工程で収集した前記個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び前記個人意識レベルと状態及び行動類型情報と前記第２データ格納工程で格納した前記インセンティブ適合性データに基づいて予め設定された商品推薦アルゴリズムを介して前記ユーザーに適合する商品をキュレーションする商品キュレーション工程と、
前記商品のキュレーションを受けた前記ユーザーの前記商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する第２情報収集工程と、
前記第２情報収集工程で収集した前記ユーザー反応情報に基づいて前記商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する循環的精巧化実施工程と、
を備える、
無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項２】
前記第１情報収集工程は、設問調査を介して前記ユーザーから前記個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び前記個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する工程を含む、
請求項１に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項３】
前記第１情報収集工程は、オンライン上で前記ユーザーの主要関心事領域及び前記意識レベル及び状態を収集する工程を含む、
請求項１に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項４】
前記ソースデータは、アストロロジーに基づいて主要テーマ及び類型を適用し、統合理論のＡＱＡＬ（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ  Ａｌｌ  Ｌｅｖｅｌｓ）に基づいて主要監視領域を適用し、スパイラルダイナミックスに基づいて意識レベル及び状態を適用し、気質と性格をキーワードで表すプロファイリングチャートを含む、
請求項１に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項５】
前記第１情報収集工程の結果に基づいて前記ユーザーに適合するコミュニティーグループを推薦するコミュニティーグループ推薦工程と、
前記ユーザーの前記コミュニティーグループでの活動情報を収集する第３情報収集工程と、
前記第３情報収集工程で収集した前記活動情報を前記循環的精巧化のためのデータとして入力する工程をさらに備える、
請求項２ないし請求項４の何れか一項に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項６】
前記コミュニティーグループ推薦工程は、前記ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する工程を含む、
請求項５に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項７】
前記第１情報収集工程の結果に基づいて前記ユーザーに類似する関心事を有する小グループを推薦する小グループ推薦工程と、
前記ユーザーの前記小グループでの活動情報を収集する第４情報収集工程と、
前記第４情報収集工程で収集した前記活動情報を前記循環的精巧化のためのデータとして入力する工程と、
をさらに備える、
請求項２ないし請求項４の何れか一項に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項８】
前記小グループ推薦工程は、前記ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する工程を含む、
請求項７に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項９】
前記設問調査は、
１２個の気質で分けられたアストロロジー的結果、２つに分けられた性別特性で構成された第１設問工程と、
５つの段階に分けられたスパイラルダイナミックスで構成された第２設問工程を含む、
請求項２に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１０】
前記第１設問工程は、前記ユーザーの誕生日と性別を入力して１２個の気質で分けられたアストロロジー的結果、２つに分けられた性別特性の気質の値を決定する工程を含み、
前記第２設問工程は、ＳＤ意識レベル測定のための心理検査を介してＳＤ性向の値を決定する工程を含む、
請求項９に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１１】
前記心理検査は、スパイラルダイナミックス理論に基づいてそれぞれの意識レベルを代表する名詞及び形容詞を定義した後、前記ユーザーにランダムに羅列した複数の単語を提示し、前記ユーザーが自分と適合する所定の数の単語を選択する工程を含む、
請求項１０に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１２】
前記ＳＤ性向の値を決定する工程は、前記ユーザーが選択したそれぞれの単語が代表するＳＤ工程毎に一定の点数を割り当て、適合度が最も高い単語には加重値を与えることで前記ユーザーのＳＤ性向の値を決定する工程を含む、
請求項１１に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１３】
前記商品キュレーション工程は、前記遺伝的気質によるｎ種類の類型と前記スパイラルダイナミックスに基づいたｍ種類のレベルで組み合わせたｎ×ｍ個の商品群を中心に商品をキュレーションする工程を含む、
請求項１に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１４】
前記ユーザー反応情報は、前記商品に対するクリック率、前記商品が提示されたページでの滞留時間、前記商品のかご入れ率、前記商品の推薦率、前記商品の購買率、前記商品に対する購買レビュー記録率のうち少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１５】
前記第２データ格納工程は、
１２個の類型別に第１商品群リストと第１サービス群リストを作成する第１作成工程と、
５つの特性別に第２商品群リストと第２サービス群リストを作成する第２作成工程と、
前記第１商品群リスト、前記第１サービス群リスト、前記第２商品群リスト、及び前記第２サービス群リストを前記ユーザーの類型と特性に対応するようにデータテーブルを作成する第３作成工程と、
前記ユーザーの趣向と選好度を考慮したアイテム選定ガイドを作成する工程と、
を含み、
前記商品キュレーション工程は、
前記アイテム選定ガイドを介して前記ユーザーに適合するアイテムを選定する工程と、
選定した前記アイテムを前記データテーブルにマッチングさせる工程と、
前記ユーザーの情報及び前記設問調査によって解析した定性的データを前記ソースデータとマッチングした結果値に合うように複数の商品及びサービスを前記アイテムとして選定する工程と、
を含み、
前記循環的精巧化実施工程は、
前記第２情報収集工程で収集した前記ユーザー反応情報に基づいてデータ信頼度をアップデートする信頼度アップデート工程と、
アップデートした前記データ信頼度に基づいて前記アイテムを再選定するアイテム再選定工程と、
前記信頼度アップデート工程及び前記アイテム再選定工程の結果に基づいて前記第１作成工程、前記第２作成工程、及び前記第３作成工程を繰り返して前記ソースデータをアップデートする工程と、
を含む、
請求項２に記載の無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法。
【請求項１６】
個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）固有のキーワードを先天的及び遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、及び意識レベル別に分類して格納し、ソースデータを作成して格納装置に格納する第１データ格納部と、
前記ソースデータ内の前記キーワードの分類によるインセンティブ適合性データを、ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、及び行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）を含むパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に前記格納装置に格納する第２データ格納部と、
ユーザーからアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）に基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）に基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する第１情報収集部と、
前記第１情報収集部で収集した前記個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び前記個人意識レベルと状態及び行動類型情報と前記第２データ格納部で格納した前記インセンティブ適合性データに基づいて、予め設定された商品推薦アルゴリズムを介して前記ユーザーに適合する商品をキュレーションする商品キュレーション部と、
前記商品のキュレーションを受けた前記ユーザーの前記商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する第２情報収集部と、
前記第２情報収集部で収集した前記ユーザー反応情報に基づいて前記商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する循環的精巧化実施部と、
を備える、
無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法、並びに装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットを用いた電子商取引は、消費者が家で簡単に検索をして商品を購買可能にするが、販売者からはネットワーク上でどんな消費者がどのような商品を購買しようとするのかが具体的にわからないので、消費者のインターネットの使用記録などを分析して関連商品を推薦するマーケティング手法を用いている（例えば、特許文献１及び２参照）。
【０００３】
しかし、インターネットへの接続情報及び検索単語を収集してそれと類似する商品を推薦する手法は断片的なアプローチに過ぎない。例えば、既に購買した商品を続けて推薦する場合、他のユーザーが入力した検索単語を用いてユーザーの趣向に合わない商品を推薦する場合、または購買動機と関係のない種類の検索行為でも関連商品を推薦する場合のように、購買意思が不明確であっても類似する単語を検索したことのみで商品を推薦する手法はターゲティング適合度が低くなるしかない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】韓国特許公開公報第１０−２００８−００８７０７６号
【特許文献１】韓国特許登録公報第１０−１３４８１４２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在のインターネットの検索キーワードに基づいた広告ツールは、断片的な情報を介して関連商品を提供することで、購買転換率が低い。このような問題点を解決するために、ユーザーの気質及び性向を測定する設問調査を実施し、それぞれの気質と性向に合わせる方式で商品をキュレーションし、気質と性向と合うコミュニティー及び遊び場を提示し、商品購買活動及びコミュニティー活動情報を分析した結果をフィードバックすることで、購買転換率の高い商品が推薦されるようにフラットフォームを精巧化する必要がある。
【０００６】
そこで、心理学的理論に基づいた消費者の気質及び性向を用いて、消費者の購買性向と購買意思決定手法を類型化し、気質関連性質と品格及び性向に関連したキュレーションを介して商品購買予測度を高める必要がある。
【０００７】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、心理学的理論に基づいたユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）などのパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム（Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）及び意識的行動類型をプロファイリングする方法を提供することを一つの目的とする。
【０００８】
さらに、心理学的理論に基づいたユーザーの気質、性格、行動誘発要因などのパーソナリティーを形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型をプロファイリングする装置を提供することをもう一つの目的とする。
【０００９】
さらに、常時的趣向収集構造を用いて分類したユーザーからカスタマイズ型の商品キュレーションを介して購買活動情報を収集し、収集した購買活動情報を用いたプロファイリングの結果に基づいてユーザーに適合するコミュニティーと関心事グループを推薦し、積極的なコミュニティー活動を誘導することで、コミュニティー内での活動情報に基づいて趣向情報をアップデートする循環的精巧化フラットフォームを提供することをもう一つの目的とする。
本発明の解決課題は以上で言及されたものに限定されず、言及されていない他の解決課題は下記の記載から当該技術分野における通常の知識を有した者に明確に理解できるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の少なくとも一つの実施例においては、個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）固有のキーワードを先天的及び遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、及び意識レベル別に分類したソースデータとして格納する第１データ格納工程と、前記ソースデータ内の前記キーワードの分類によるインセンティブ適合性データを、ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、及び行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）を含むパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に格納する第２データ格納工程と、ユーザーからアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）に基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報、並びにスパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ：ＳＤ）に基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する第１情報収集工程と、前記第１情報収集工程で収集した前記個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び前記個人意識レベルと状態及び行動類型情報と前記第２データ格納工程で格納した前記インセンティブ適合性データに基づいて予め設定された商品推薦アルゴリズムを介して前記ユーザーに適合する商品をキュレーションする商品キュレーション工程と、前記商品のキュレーションを受けた前記ユーザーの前記商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する第２情報収集工程と、
前記第２情報収集工程で収集した前記ユーザー反応情報に基づいて前記商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する循環的精巧化実施工程と、を備える、無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法を提供する。
【００１１】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記第１情報収集工程は、設問調査を介して前記ユーザーから前記個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び前記個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する工程を含む。
【００１２】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記第１情報収集工程は、オンライン上で前記ユーザーの主要関心事領域及び前記意識レベル及び状態を収集する工程を含む。
【００１３】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記データソースは、アストロロジーに基づいて主要テーマ及び類型を適用し、統合理論のＡＱＡＬ（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ  Ａｌｌ  Ｌｅｖｅｌｓ）に基づいて主要監視領域を適用し、スパイラルダイナミックスに基づいて意識レベル及び状態を適用し、気質と性格をキーワードで表すプロファイリングチャートを含む。
【００１４】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法は、前記第１情報収集工程の結果に基づいて前記ユーザーに適合するコミュニティーグループを推薦するコミュニティーグループ推薦工程と、前記ユーザーの前記コミュニティーグループでの活動情報を収集する第３情報収集工程と、前記第３情報収集工程で収集した前記活動情報を前記循環的精巧化のためのデータとして入力する工程をさらに備える。
【００１５】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記コミュニティーグループ推薦工程は、前記ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する工程を含む。
【００１６】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング方法は、前記第１情報収集工程の結果に基づいて前記ユーザーに類似する関心事を有する小グループを推薦する小グループ推薦工程と、前記ユーザーの前記小グループでの活動情報を収集する第４情報収集工程と、前記第４情報収集工程で収集した前記活動情報を前記循環的精巧化のためのデータとして入力する工程と、をさらに備える。
【００１７】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記小グループ推薦工程は、前記ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する工程を含む。
【００１８】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記設問調査は、１２個の気質で分けられたアストロロジー的結果、２つに分けられた性別特性で構成された第１設問工程と、５つの段階に分けられたスパイラルダイナミックスで構成された第２設問工程を含む。
【００１９】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記第１設問工程は、前記ユーザーの誕生日と性別を入力して１２個の気質で分けられたアストロロジー的結果、２つに分けられた性別特性の気質の値を決定する工程を含み、前記第２設問工程は、ＳＤ意識レベル測定のための心理検査を介してＳＤ性向の値を決定する工程を含む。
【００２０】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記心理検査は、スパイラルダイナミックス理論に基づいてそれぞれの意識レベルを代表する名詞及び形容詞を定義した後、前記ユーザーにランダムに羅列した複数の単語を提示し、前記ユーザーが自分と適合する所定の数の単語を選択する工程を含む。
【００２１】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記ＳＤ性向の値を決定する工程は、前記ユーザーが選択したそれぞれの単語が代表するＳＤ工程毎に一定の点数を割り当て、適合度が最も高い単語には加重値を与えることで前記ユーザーのＳＤ性向の値を決定する工程を含む。
【００２２】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記商品キュレーション工程は、前記遺伝的気質によるｎ種類の類型と前記スパイラルダイナミックスに基づいたｍ種類のレベルで組み合わせたｎ×ｍ個の商品群を中心に商品をキュレーションする工程を含む。
【００２３】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記ユーザー反応情報は、前記商品に対するクリック率、前記商品が提示されたページでの滞留時間、前記商品のかご入れ率、前記商品の推薦率、前記商品の購買率、前記商品に対する購買レビュー記録率のうち少なくとも１つを含む。
【００２４】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記第２データ格納工程は、１２個の類型別に第１商品群リストと第１サービス群リストを作成する第１作成工程と、５つの特性別に第２商品群リストと第２サービス群リストを作成する第２作成工程と、前記第１商品群リスト、前記第１サービス群リスト、前記第２商品群リスト、及び前記第２サービス群リストを前記ユーザーの類型と特性に対応するようにデータテーブルを作成する第３作成工程と、前記ユーザーの趣向と選好度を考慮したアイテム選定ガイドを作成する工程と、を含み、前記商品キュレーション工程は、前記アイテム選定ガイドを介して前記ユーザーに適合する商品を選定する工程と、選定した前記アイテムを前記データテーブルにマッチングさせる工程と、前記ユーザーの情報及び前記設問調査によって解析した定性的データを前記ソースデータとマッチングした結果値に合うように複数の商品及びサービスを前記アイテムとして選定する工程と、を含み、前記循環的精巧化実施工程は、前記第２情報収集工程で収集した前記ユーザー反応情報に基づいてデータ信頼度をアップデートする信頼度アップデート工程と、アップデートした前記データ信頼度に基づいて前記アイテムを再選定するアイテム再選定工程と、前記信頼度アップデート工程及び前記アイテム再選定工程の結果に基づいて前記第１作成工程、前記第２作成工程、及び前記第３作成工程を繰り返して前記ソースデータをアップデートする工程と、を含む。
【００２５】
本発明の少なくとも一つの実施例においては、個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）固有のキーワードを先天的及び遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、及び意識レベル別に分類して格納し、ソースデータを作成して格納装置に格納する第１データ格納部と、前記ソースデータ内の前記キーワードの分類によるインセンティブ適合性データを、ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、及び行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）を含むパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に前記格納装置に格納する第２データ格納部と、ユーザーからアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）に基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）に基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する第１情報収集部と、前記第１情報収集部で収集した前記個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び前記個人意識レベルと状態及び行動類型情報と前記第２データ格納部で格納した前記インセンティブ適合性データに基づいて、予め設定された商品推薦アルゴリズムを介して前記ユーザーに適合する商品をキュレーションする商品キュレーション部と、前記商品のキュレーションを受けた前記ユーザーの前記商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する第２情報収集部と、前記第２情報収集部で収集した前記ユーザー反応情報に基づいて前記商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する循環的精巧化実施部と、を備える、無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリング装置を提供する。
【００２６】
本発明の少なくとも一つの実施例においては、一点を通過する複数の直線で構成され、個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）それぞれに該当する主要関心領域別にアストロロジーに基づいて主要テーマ及び類型を適用して区画したｎ個の扇形形状の領域と、スパイラルダイナミックスに基づいて意識レベル及び状態を適用し、前記一点を中心に区分けしたｍ個の同心円状のセクターと、前記ｎ個の扇形の領域及び前記ｍ個の同心円状のセクターで構成されるｎｍ個のセルと、を備え、前記ｎｍ個のセルそれぞれに、該当する代表的にキーワードを記入するように構成された、無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリングチャートを提供する。  
【００２７】
本発明の少なくとも一つの実施例において、前記無意識的メカニズム及び意識的行動類型プロファイリングチャートは、前記ｎｍ個のセルそれぞれに対し、一対一でマッピングされるインセンティブサービスまたは商品のリストをさらに備える。
【００２８】
本明細書でそれぞれの実施例は互いに独立的に記載されているが、それぞれの実施例は相互組合せが可能であり、組合せによる実施例も本発明の権利範囲に含まれる。
【００２９】
上述した要約は単に説明のためのものであり、如何なる形でも限定を意図するものではない。上述した説明様態、実施例、及び特徴に加え、追加の様態、実施例、及び特徴が図面及び詳細な説明を参照することで明確になるはずである。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の少なくとも一つの実施例によれば、心理学的理論に基づいたユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）などのパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム（Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）及び意識的行動類型をプロファイリングする方法を提供できるという効果を奏する。
【００３１】
さらに、本発明の少なくとも一つの実施例によれば、心理学的理論に基づいたユーザーの気質、性格、行動誘発要因などのパーソナリティーを形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型をプロファイリングする装置を提供することができるという効果を奏する。
【００３２】
さらに、本発明の少なくとも一つの実施例によれば、常時的趣向収集構造を用いて分類したユーザーからカスタマイズ型の商品キュレーションを介して購買活動情報を収集し、収集した購買活動情報を用いたプロファイリングの結果に基づいてユーザーに適合するコミュニティーと関心事グループを推薦し、積極的なコミュニティー活動を誘導することで、コミュニティー内での活動情報に基づいて趣向情報をアップデートする循環的精巧化フラットフォームを提供することができるという効果を奏する。
【００３３】
本発明の効果は以上で言及されたものなどに限定されず、言及されていない他の効果は下記の記載から当該技術分野における通常の知識を有した者に明確に理解できるはずである。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の少なくとも一つの実施例に係る無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明の少なくとも一つの実施例に係る類型論、統合理論、及び意識レベルに基づいて気質及び性格をキーワードで示すプロファイリングチャート（統合マップ）である。
【図３】図２に示すプロファイリングチャートを作成する過程を示すフローチャートである。
【図４】図２に示すプロファイリングチャートを作成する過程を示すもう一つのフローチャートである。
【図５】本発明の少なくとも一つの実施例に係るソースデータの構造を示す概略図である。
【図６】本発明の少なくとも一つの実施例に係る無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、添付図面を参照し、本発明の少なくとも一つの実施例に係る無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法及び装置について詳しく説明する。
【００３６】
図１は、本発明の少なくとも一つの実施例に係る無意識的メカニズム（Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）及び意識的類型プロファイリング方法を説明するためのフローチャートである
【００３７】
図１に示すように、本発明の少なくとも一つの実施例に係る無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法は、ソースデータを作成及び格納する第１データ格納工程（ステップＳ１１０）、インセンティブ適合性データを無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に格納する第２データ格納工程（ステップＳ１２０）、ユーザーから個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する第１情報収集工程（ステップＳ１３０）、ユーザーに予め設定された商品推薦アルゴリズムを介して適合した商品をキュレーションする商品キュレーション工程（ステップＳ１３５）、キュレーションを受けた商品に対するユーザーの反応情報を収集する第２情報収集工程（ステップＳ１４０）、及び第２情報収集工程で収集したユーザー反応情報に基づいて商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する循環的精巧化実施工程（ステップＳ１５０）を備える。
【００３８】
インセンティブ適合性（Ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ  Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ）は、経済的努力に対して正当な報償が一致する程度または自発的な参加を誘導する策とその結果に対する報償の一致性を意味する。ここで、人間の行動誘発要因や意思決定に必要な動機誘発の前提は合理的な理性ではなく非合理的で無意識なメカニズムによると言う行動経済学的理論に基づいた臨床実験の結果であり、個人のことや行動、消費などを誘導するインセンティブは金だけでなく先天的な気質と後天的な性格によって形成された価値観、情緒、社会的価値、仕事に対する満足度などの身体的、精神的、文化的、及び社会的な動機誘発要因を考慮しなければならない。
【００３９】
インセンティブ適合性データは、上述した様々な動機誘発要因を個人の気質と性向、意識状態と情緒による意思決定方式と消費パターンなどを解析した定性的データである。
【００４０】
商品推薦アルゴリズムにおいて、個人の類型別（１２種類）及び特性別（５種類）プロファイリングによって６０種類の個人プロファイルに分類したマトリックスに一対一対応関係で商品を推薦する。ユーザーが設問に応じた後に会員加入またはログインをすると、ユーザープロファイリングによるデータセル（類型（Ｔｙｐｅ）とレベル（Ｌｅｖｅｌ））が決まり、決まったセルに対応する商品を初期画面に提示する。
【００４１】
商品プロファイリングは、セルごとにユーザーが好む多数の商品やサービスを関心領域とライフスタイルに合わせ、ユーザーが属するコミュニティーと小グループの性格に適合する商品もＡＱＡＬ（主要関心領域と価値観及び行動様式などを考慮した分類）によるカテゴリでＵＩ・ＵＸを構成する。
【００４２】
類型別商品分類では、先天的な気質による好みの商品群、デザイン、カラー、行動誘発要因などを考慮する。特性別商品分類では、意識レベルと価値観による商品群、文化的趣味、消費性向、購買方式、イベントなどを考慮する。このような商品プロファイリングのメリットは、ユーザーに不必要な商品情報をソーシングするための時間と疲労感を低減し、ショッピングのストレスを減らしてユーザーに選択の負担を軽くしてあげるショッピングエージェントの機能を果たす。
【００４３】
ステップＳ１１０の第１データ格納工程では、個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）固有のキーワードを先天的及び遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、及び意識レベル別に分類して格納し、ソースデータを作成して格納する。
【００４４】
４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）は、米国の思想家Ｋｅｎ  Ｗｉｌｂｅｒが東洋と西洋の知恵と哲学的遺産を集大成した統合理論（Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｔｈｅｏｒｙ）の主要概念であるＡＱＡＬ（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ  Ａｌｌ  Ｌｅｖｅｌｓ）の水平的な領域区分で、個体内面、個体外面、集団内面、及び集団外面で構成される。
【００４５】
個体内面は、一人称単数の概念で習慣的であり、精神・意志・心理・芸術の分野と哲学・心理学・文学の学問に基づく。真正性（美）に価値の妥当性を置き、義務・誠実・正直・思想の自由・謙遜・寛容などを健康な価値として認める。
【００４６】
個体外面は、三人称単数の概念で客観的であり、身体・行動・商品・データ・情報の分野と科学・医学の学問に基づく。客観的な事実（真）に価値の妥当性を置き、健康・忍耐・寛大・能力・卓越・自治・機知などを健康な価値として認める。
【００４７】
集団内面は、一人称複数の概念で相互主観的な関係を表し、相通・文化・教育・共同体の分野と倫理学・教育学・歴史学の学問に基づく。正当性（善）に価値の妥当性を置き、責任・善良な倫理・共感・激励・常識合意・調和・敬聴・自律などを健康な価値として認める。
【００４８】
集団外面は、三人称複数の概念で相互客観的であり、システムを表し、データ・ネットワーク・生態系の分野と政治経済学・経営学・ＩＴ融複合の学問に基づく。機能的適合性（真）に価値の妥当性を置き、安全・公益・福祉・民主的手続き・持続可能性・正義などを健康な価値として認める。
【００４９】
ステップＳ１２０の第２データ格納工程では、ソースデータ内のキーワードの分類によるインセンティブ適合性データを、ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、及び行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）を含むパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に格納する。
【００５０】
ステップＳ１３０の第１情報収集工程では、ユーザーからアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）に基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）に基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する。
【００５１】
スパイラルダイナミックスは、人間発達についての深い洞察を示す理論である。これは、Ｃｌａｒｅ  Ｇｒａｖｅｓと彼の弟子であるＤｏｎ  Ｂｅｃｋ、Ｃｈｒｉｓ  Ｃｏｗａｎの個人と社会の意識発達に関する社会心理学的理論で、文化的遺伝子であるミーム（Ｍｅｍｅ）によって意識が発達し、意識発達の段階によって価値観と行動様式及び社会関係が形成されるとの理論である。この理論は、ある組織や社会システムでなぜ個人の価値構造が重要であり、欲望と価値がどのように作動するかをよく説明している。
【００５２】
ステップＳ１３５の商品キュレーション工程では、第１情報収集工程（ステップＳ１３０）で収集した個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び個人意識レベルと状態及び行動類型情報と第２データ格納工程（ステップＳ１２０）で格納したインセンティブ適合性データに基づいて予め設定された商品推薦アルゴリズムを介してユーザーに適合する商品をキュレーションする。
【００５３】
ステップＳ１４０の第２情報収集工程では、商品のキュレーションを受けたユーザーの商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する。
【００５４】
ステップＳ１５０の循環的精巧化実施工程では、第２情報収集工程（ステップＳ１４０）で収集したユーザー反応情報に基づいて商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化を実施する。
【００５５】
本発明の少なくとも一つの実施例による無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法は、ユーザーに適合するコミュニティーグループを推薦するコミュニティーグループ推薦工程（ステップＳ１５５）、ユーザーのコミュニティーグループでの活動情報を収集する第３情報収集工程（ステップＳ１６０）、及びユーザーのコミュニティーグループでの活動情報を循環的精巧化のためのデータとして入力する工程をさらに備える。
【００５６】
ステップＳ１５５のコミュニティーグループ推薦工程では、第１情報収集工程（ステップＳ１３０）の結果に基づいてユーザーに適合するコミュニティーグループを推薦する。
【００５７】
ステップＳ１６０の第３情報収集工程では、ユーザーのコミュニティーグループでの活動情報を収集する。
【００５８】
データ入力工程では、第３情報収集工程（ステップＳ１６０）で収集した活動情報を循環的精巧化のためのデータとして入力する。
【００５９】
本発明の少なくとも一つの実施例において、コミュニティーグループ推薦工程（ステップＳ１５５）は、ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する工程を含む。
【００６０】
本発明の少なくとも一つの実施例による無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法は、ユーザーに類似する関心事を有する小グループを推薦する小グループ推薦工程（ステップＳ１６５）、ユーザーの小グループでの活動情報を収集する第４情報収集工程（ステップＳ１７０）、及びユーザーの小グループでの活動情報を循環的精巧化のためのデータとして入力するデータ入力工程をさらに備える。
【００６１】
ステップＳ１６５の小グループ推薦工程では、第１情報収集工程（ステップＳ１３０）の結果に基づいてユーザーに類似する関心事を有する小グループを推薦する。
【００６２】
ステップＳ１７０の第４情報収集工程では、ユーザーの小グループでの活動情報を収集する。
【００６３】
データ入力工程では、第４情報収集工程（ステップＳ１７０）で収集した活動情報を循環的精巧化のためのデータとして入力する。
【００６４】
本発明の少なくとも一つの実施例において、小グループ推薦工程（ステップＳ１６５）は、ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する工程を含む。
【００６５】
本発明の少なくとも一つの実施例において、ステップＳ１５５のコミュニティーグループ推薦工程では、ユーザーの誕生日と設問によって解析した結果に基づいてユーザーが面白くて有益に活動できるコミュニティーを推薦する。例えば、１２月１０日生まれのユーザーは、冒険を楽しんで、自由でロマンチックな生き方を求める気質がある。これは、先天的及び遺伝的に与えられる性質で、特に長距離旅行とドライブを楽しむ傾向があるので、旅行と自動車のコミュニティーを推薦すると積極的で楽しく活動する可能性が高い。
【００６６】
さらに、設問を介して主要関心領域と意識のレベルを把握すると、消費性向とこれを満足させる方法などが分かる。これに基づいて関心事と意識レベルが似たようなユーザーらが互いに疎通可能なグループを推薦すると、ユーザーが自ら関心事領域のコンテンツを生産し、グループの独特な特性と価値を持つ商品とサービスを享有する可能性が高くなる。
【００６７】
このように、コミュニティーと関心事グループを推薦すると、ユーザーらが会員として加入し、持続的な活動をする可能性が高くなる。その結果、ユーザーらは自分が望むインセンティブをカスタマイズ型で提供され、これはインセンティブを提供した企業と自然な疎通となり、ユーザーと企業間の信頼できるネットワークが形成されることに繋がる。
【００６８】
ユーザーの気質と性向を分析した結果で旅行コミュニティーを推薦し、旅行コミュニティーの会員（Ｍｅｍｂｅｒ）となったユーザーが旅行に行こうと旅行情報を検索する場合を例に挙げて説明する。
【００６９】
誕生日によって先天的、遺伝的に与えられる気質によって１２種類の類型に分類するアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）によると、誰にでも気質別に追及する主要テーマ（Ｔｈｅｍｅ）があり、その気質によってそれぞれ様々な欲求が発現され、その欲求を衝動する行動誘発要因と実現方式が互いに異なる。
【００７０】
例えば３月３０日に生まれたユーザーは、冒険と挑戦と言う主要テーマが与えられ、６月１０日に生まれたユーザーは、情報と疎通と言う主要テーマが与えられる。そして、前者は直感的で衝動的な行動誘発要因があり、後者は知的、疎通的な行動誘発要因がある。
【００７１】
ユーザーが会員加入や航空券の予約時に提供した誕生日情報から、ユーザーの欲求と行動誘発要因に基づいて旅行に必要な商品とサービスの類型を複数に推薦するキュレーションデータを用意することができる。
【００７２】
一方、スパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ：ＳＤ）理論に基づいてユーザーの現在の意識状態とレベルを測定する設問を提示することで、ユーザーの意識性向とレベルによる行動類型と関心事を把握することができる。
【００７３】
従って、上記のように得られたキュレーションデータと設問結果に基づいて旅行に行こうとするユーザーに適合する方式で商品とサービスを選別し、予め提示（Ｃｕｒａｔｉｏｎ）することができる。
【００７４】
図２は、本発明の少なくとも一つの実施例による類型論、統合理論、及び意識レベルに基づいて気質及び性格をキーワードで示すプロファイリングチャート（統合マップ）である。図３は、図２に示すプロファイリングチャートを作成する過程を示すフローチャートである。
【００７５】
図２に示すプロファイリングチャートは、生まれた月日による気質のうち、主要テーマ（Ｔｈｅｍｅ）と類型（Ｔｙｐｅ）はアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）から、主要関心領域は統合理論（ＡＱＡＬ）から、後天的特性（意識レベルと状態）はＳｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓの８段階に分けた意識レベルのうち各段階別の人口分布数と経済活動に参加可能な経済人口数を考慮し、下位１段階と上位２段階を除いた５段階のみを部分的に適用し、気質と性格をキーワードで示している。
【００７６】
ユーザーの誕生日が与えられると、類型が決定されてそれぞれの類型別に人生の主要テーマが定まる。主要テーマは、ユーザーが何をするかにかかわらずついており、無意識的に影響を及ぼす運命的なテーマと言える。
【００７７】
類型別主要関心領域分類を基準に、統合理論（ＡＱＡＬ）によって４つの領域に分け、類型別に先天的に与えられる主要関心領域とマッチングして類型別領域を割り当てる。主要関心領域は、仕事と関係、好む商品とサービスなど先天的、遺伝的欲望を現す領域である。
【００７８】
図２に示すように、上記のように作成したプロファイリングチャートは、個体外面（ＵＲ：Ｕｐｐｅｒ  Ｒｉｇｈｔ）がＴＹＰＥ１、ＴＹＰＥ２、及びＴＹＰＥ６を含み、個体内面（ＵＬ：Ｕｐｐｅｒ  Ｌｅｆｔ）がＴＹＰＥ９、ＴＹＰＥ１１、及びＴＹＰＥ１２を含み、集団内面（ＬＬ：Ｌｏｗｅｒ  Ｌｅｆｔ）がＴＹＰＥ３、ＴＹＰＥ４、及びＴＹＰＥ７を含み、集団外面（ＬＲ：Ｌｏｗｅｒ  Ｒｉｇｈｔ）がＴＹＰＥ５、ＴＹＰＥ８、及びＴＹＰＥ１０を含む。ＴＹＰＥ１ないしＴＹＰＥ１２は、図２に示すように、ユーザーの生まれた月日によって決定される。
【００７９】
意識レベルと状態を把握するためのキーワードは、Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論に基づいた意識レベルと文化的遺伝子（Ｍｅｍｅ）を現すキーワードのうち、類型別に与えられる気質を表すキーワードと一致するキーワードを選定し、Ｍａｇｅｎｔａ（Ｍ）、Ｒｅｄ（Ｒ）、Ｂｌｕｅ（Ｂ）、Ｏｒａｎｇｅ（Ｏ）、及びＧｒｅｅｎ（Ｇ）の順に配置する。
【００８０】
図３に示すように、本発明の少なくとも一つの実施例によるプロファイリングチャートは、主要テーマ及び類型適用工程（ステップＳ３１０）、主要関心領域適用工程（ステップＳ３２０）、意識レベル及び状態適用工程（ステップＳ３３０）、及びプロファイリングチャート作成工程（ステップＳ３４０）で作成する。
【００８１】
ステップＳ３１０の主要テーマ及び類型適用工程では、アストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）から主要テーマ及び類型を適用する。
【００８２】
ステップＳ３２０の主要関心領域適用工程では、統合理論（ＡＱＡＬ）から主要関心領域を適用する。
【００８３】
ステップＳ３３０の意識レベル及び状態適用工程では、スパイラルダイナミックスから意識レベル及び状態を適用する。
【００８４】
ステップＳ３４０のプロファイリングチャート作成工程では、ステップＳ３１０からステップＳ３３０で得られた結果に基づいて類型論、統合理論、及び意識レベルのプロファイリングチャートを完成する。
【００８５】
図４は、図２に示すプロファイリングチャートを作成する過程を示すもう一つのフローチャートである。
【００８６】
図３に示すプロファイリングチャートの作成例ではアストロロジーに基づいて主要テーマ及び類型を適用した後に、ＡＱＡＬに基づいて主要関心領域を適用し、最後にＳＤに基づいて意識レベル及び状態を適用する順になっているが、図４に示す実施例では最初の二つのステップの順番が異なる。
【００８７】
図４に示すように、本発明の少なくとも一つの実施例によるプロファイリングチャートは、主要関心領域適用工程 （ステップＳ４１０）、主要テーマ及び類型適用工程（ステップＳ４２０）、意識レベル及び状態適用工程（ステップＳ４３０）、及びプロファイリングチャート作成工程（ステップＳ４４０）で作成する。
【００８８】
ステップＳ４１０の主要関心領域適用工程では、統合理論（ＡＱＡＬ）から主要関心領域を適用する。
【００８９】
ステップＳ４２０の主要テーマ及び類型適用工程では、アストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）から主要テーマ及び類型を適用する。
【００９０】
ステップＳ４３０の意識レベル及び状態適用工程では、スパイラルダイナミックスから意識レベル及び状態を適用する。
【００９１】
ステップＳ４４０のプロファイリングチャート作成工程では、ステップＳ４１０からステップＳ４３０で得られた結果に基づいて類型論、統合理論、及び意識レベルのプロファイリングチャートを完成する。
【００９２】
本発明の少なくとも一つの実施例において、インセンティブキュレーションは、類型別、特性別（意識レベルと状態）に商品群を選定した後に、類型別、レベル別キーワードにマッチングするアイテムをソースデータから選定して複数提示する。ソースデータには類型別、特性（意識レベルと状態）別の欲望を現すキーワードの意味と価値を含み、その価値を実現させ、満足度を高めて感動を呼ぶことができるアイテムを選定し、類型別（１２）ｘ特性別（５）に分けられた６０個のセル（Ｃｅｌｌ）にそれぞれマッチングして格納する。
【００９３】
図５は、本発明の少なくとも一つの実施例によるソースデータの構造を示す概略図である。
【００９４】
図５に示すように、本発明の少なくとも一つの実施例によるソースデータは、ユーザーの生まれた月日によって決定される１２種類のＴｙｐｅ（Ｔｙｐｅ１〜Ｔｙｐｅ１２）、それぞれのＴｙｐｅを５種類の意識レベルと状態に分類するＳＤ（ＳＤ１〜ＳＤ５）、及びこれらの組み合わせである６０種類の商品群（商品群１〜商品群６０）で構成される。
【００９５】
即ち、図２に示すプロファイリングチャートで５つの同心円とその中心を横切る６つの直線で分割されるそれぞれのセグメント毎に１つの商品群が割り当てられる。
【００９６】
図５で、入力には第１情報収集工程（ステップＳ１３０）で収集したユーザー情報が入力される。入力された情報に基づいて該当する商品群が提示される。
【００９７】
例えば、１９８０年５月３０日生まれの女性ユーザーの場合、Ｔｙｐｅ３の類型に分類され、設問によってＴｙｐｅ３にあるキーワード（魔法−好奇心−包装術、話術−逆説的ユーモア−情報共有）のうち、現在の自分を現すかまたは意識レベルと状態を最もよく現す順に３つのキーワードを選択する。
【００９８】
選択の結果が情報共有−好奇心−包装術または話術の順であれば、インセンティブキュレーションソースデータから、主要関心事に対する高級情報を渡し合えるメンバーシップ無料加入券とプライベートなパーティーへの招待券をメインとして提示し、新しい機能が備えられたユーティリティー新商品や好奇心を刺激する神秘的な旅行商品、ブラックコメディジャンルの演劇のチケットなどをサブとして提示（意識レベルに合うインセンティブキュレーション）または類型別に好むブルー系の宝石、エメラルド、ターキー石、高級な香水、商品券、スカーフ、ネックレス、カシミヤマフラー、癒す香を出すキャンドル、アフターシェーブローションなどを提示する。
【００９９】
ユーザーのアイテムに対する使用レビューや満足度などを調査し、選択してないアイテムについても購買意思を尋ねるかまたは新しいアイテムに対する推薦などを設問から把握する再帰的反復作業を介して今後ソースデータをアップデートし、インセンティブ適合性を高めることができる。
【０１００】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第１情報収集工程（ステップＳ１３０）は、設問調査を介してユーザーからアストロロジーに基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックスに基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する工程を含む。
【０１０１】
本発明の少なくとも一つの実施例において、設問調査は、１２個の気質で分けられたアストロロジー的結果（Ｔｙｐｅ１〜Ｔｙｐｅ１２）、２つに分けられた性別特性（ＧＤ１、ＧＤ２）で構成された第１設問工程及び５つ段階に分けられたスパイラルダイナミックス（ＳＤ１〜ＳＤ５）で構成された第２設問工程を含む。
【０１０２】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第１設問工程はユーザーの誕生日と性別を入力してＴｙｐｅ及びＧＤの気質の値を決定する工程を含み、第２設問工程はＳＤ意識レベル測定のための心理検査を介してＳＤ性向の値を決定する工程を含む。
【０１０３】
本発明の少なくとも一つの実施例において、心理検査はスパイラルダイナミックス理論に基づいてそれぞれの意識レベルを代表する名詞、形容詞を定義した後、ユーザーにランダムに羅列した複数の単語を提示し、ユーザーが自分と適合する所定の数の単語を選択する工程を含む。
【０１０４】
本発明の少なくとも一つの実施例において、ＳＤ性向の値を決定する工程は、ユーザーが選択したそれぞれの単語が代表するＳＤ工程毎に一定の点数を割り当て、適合度が最も高い単語には加重値を与えることでユーザーのＳＤ性向の値を決定する工程を含む。
【０１０５】
即ち、設問調査を介してユーザーに複数のキーワードを提示し、提示された複数のキーワードのうち、自分を最もよく表すかまたは自分の意識レベルと状態を最もよく現す複数のキーワードを選択するようにする。提示する複数のキーワードは、Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論に基づいて作成した特性別（性格と意識レベル）ソースデータのそれぞれのレベル別キーワードから、例えば、５つずつランダムに抽出することができる。
【０１０６】
次は、このような設問調査の例を示す。
【０１０７】
誕生日：１９６０年１１月２７日
【０１０８】
設問１。次に提示する５つのグループの単語のうち、自分に最も適合する単語を一つずつ選択してください。
【０１０９】
１）配慮・合理・秩序・熱情・神秘
【０１１０】
２）自然交感・規則・分け合う・冒険・実用
【０１１１】
３）安定・システム・個性・芸術性・生態的感性
【０１１２】
４）幸運・分析・多様性・義理・勇気
【０１１３】
５）共有・科学・霊的感覚・誠実・組織
【０１１４】
設問２。選択した単語のうち、自分との適合度が最も高いと思われる単語は何でしょうか？熱情
【０１１５】
ここでは、ユーザーが設問１のグループ１）で「熱情」を選択し、グループ２）で「実用」を選択し、グループ３）で「個性」を選択し、グループ４）で「分析」を選択し、グループ５）で「霊的感覚」を選択し、選択した単語のうち自分との適合度が最も高いと思われる単語として「熱情」を選択したと仮定する。
【０１１６】
本発明の少なくとも一つの実施例において、設問結果は次のようにパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ：パーソナリティー）、固有な魅力、主要テーマ、イメージ、行動誘発要因、及び影の管理に対して提示する。
【０１１７】
パーソナリティー：分析心理学の創始者カール・ユング（Ｃａｒｌ  Ｇｕｓｔａｖ  Ｊｕｎｇ）の性格類型論と、現在心理学界で最も認められているＢｉｇ５（ＯＣＥＡＮ）性格検査では、性格形成に遺伝的要因が５０％以上の影響を及ぼすと言う。換言すると、誰でも生まれるときに先天的にプログラミングされる性格があると言うことである。勿論、実際には成長の過程で形成される後天的性格がよりよく現れる。従って、個人の性格は、先天的要因と後天的要因を分けて把握することが自分を理解するのに役に立つ。先天的な要因は変わらないが、後天的要因は変化可能である。ここでは、先天的要因に該当するパーソナリティーのみを提示する。
【０１１８】
固有の魅力：誰でも生まれるときに固有の先天的、遺伝的魅力を潜在能力として持って生まれる。ただ、環境的要因と発達過程によって早期に発現されたりすることもあるが、一生その能力を発揮できずに生きることもある。固有の魅力を知って、仕事と関係に活用すれば欲しいものを得られる可能性が高くなる。
【０１１９】
主要テーマ：主要テーマは、成長と進化の過程を言語で表現したものである。成長と進化への道を行く過程で中間目標が与えられ、その目標を成遂げる過程で現れる個性と性向がこのテーマの実現に適合するように発現されなければならない。何をするかにかかわらずこのテーマが付いて来ることになる。コンピューターに例えると、ハードウェアに装着されたＣＰＵチップである。
【０１２０】
イメージ：先天的に与えられた気質によって外に現れる姿である。意識的に包装したり仮面（ペルソナ：Ｐｅｒｓｏｎａ）で偽装したりすることが可能であるが、意識的にコントロールできない状況または突発的な状況でよく現れる。
【０１２１】
行動誘発要因：判断しなくても自然に起きる習慣的な行動や意思決定、判断の根拠が確実でないときに意識に影響を及ぼして判断に導く無意識的要素である。
【０１２２】
影の管理：存在するあらゆるものには相反する性質がコインの両面のようにともに存在する。これを両極性または二元性とも言うが、光と影、善と悪、男性と女性など物事のみならず概念的にも構成される。夜空に星は暗闇を背景にしてこそ見られる理屈である。誰でも先天的に与えられる暗い気質がある。カール・ユングはこれを影と言い、明るくて健康な気質と共に消えないので上手く管理する必要があると力説した。どんなに努力しても成果が出ない、または底のない壺に水を灌ぐようにどんなに努力しても常に同じ場でぐるぐる回ってエネルギーを使い果たすことが繰り替えるようであれば、影が原因となって足首を掴んでいる可能性が高い。自分に暗い面、即ち影があることを認め、もう一人の自分として受け入れると、影による苦痛を減らすか、または影から切り抜けることができる。
【０１２３】
上記の設問結果に基づいて、次の表１のように提示することができる。
【０１２４】
表１。設問結果の提示
0006716188.tif 000002
0006716188.tif 000003
【０１２５】
本発明の少なくとも一つの実施例において、商品キュレーション工程（ステップＳ１３５）は、気質によるｎ種類の類型とＳＤに基づいたｍ種類のレベル（段階）で組み合わせたｎ×ｍ個の商品群を中心に商品をキュレーションする工程を含む。
【０１２６】
例えば、商品キュレーション工程（ステップＳ１３５）は、気質による12種類の類型とＳＤに基づいた5種類のレベルで組み合わせた60個の商品群を中心に商品をキュレーションする工程を含む。
【０１２７】
本発明の少なくとも一つの実施例において、ユーザー反応情報は、提示された商品に対するクリック率、商品が提示されたページ滞留時間、提示された商品のかご入れ率、提示された商品の推薦率、提示された商品の購買率、提示された商品に対する購買レビュー記録率のうち少なくとも１つを含む。
【０１２８】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第２データ格納工程（ステップＳ１２０）は、１２個の類型別に第１商品群リストと第１サービス群リストを作成する第１作成工程、５つの特性別に第２商品群リストと第２サービス群リストを作成する第２作成工程、第１商品群リスト、第１サービス群リスト、第２商品群リスト、及び第２サービス群リストをユーザーの類型と特性に対応するようにデータテーブルを作成する第３作成工程、及びユーザーの趣向と選好度を考慮したアイテム選定ガイドを作成する工程を含む。
【０１２９】
本発明の少なくとも一つの実施例において、商品キュレーション工程（ステップＳ１３５）は、アイテム選定ガイドを介してユーザーに適合する商品を選定する工程、選定されたアイテムをデータテーブルにマッチングさせる工程、及びユーザーの情報及び設問調査によって解析した定性的データをソースデータとマッチングした結果値に合うように複数の商品及びサービスをアイテムとして選定する工程を含む。
【０１３０】
本発明の少なくとも一つの実施例において、循環的精巧化実施工程（ステップＳ１５０）は、第２情報収集工程（ステップＳ１４０）で収集したユーザー反応情報に基づいてデータ信頼度をアップデートする信頼度アップデート工程、アップデートされたデータ信頼度に基づいてアイテムを再選定するアイテム再選定工程、及び信頼度アップデート工程及びアイテム再選定工程の結果に基づいて第１作成工程、第２作成工程、及び第３作成工程を繰り返してソースデータをアップデートする工程を含む。
【０１３１】
例えば、設問２で選択したキーワードが「熱情」であるので、次の表２のように、１順位キーワードに該当する意識レベル（熱情＝Ｒｅｄ）の世界観、価値、及びインセンティブを提示する。
【０１３２】
表２。意識レベル（熱情＝Ｒｅｄ）の世界観、価値、及びインセンティブ
0006716188.tif 000004
【０１３３】
設問1で選択したキーワードに該当する意識のスペクトラム（例：熱情（レッド）、実用（オレンジ）、個性（レッド）、分析（オレンジ）、霊的感覚（マジック））に対してそれぞれの意識レベル別のインセンティブを２次群として提示する。
【０１３４】
本発明の少なくとも一つの実施例において、ユーザーの類型はユーザーの生まれた月日に基づいて選択する。設問調査に用いるキーワードはＳｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論によって分類した意識レベルによる価値観と世界観、文化的性向と態度、行動類型などに適合するキーワードを選別してソースデータに格納する。
【０１３５】
魔法的世界観レベルキーワード：本能・性衝動・欲望・幻想・童話・魔法（術）・変身・偽装・幸運・神秘感・予感・直観・予言・自然交感・紫色
【０１３６】
英雄的世界観レベルキーワード：力・戦闘・戦士・勝利・冒険・熱情・勇気・開拓・偶像・命令・服従・ナルシシズム・野性・個性・猪突的・ドライブ・過激な運動・身体的優越感・エリート意識
【０１３７】
神話的絶対的世界観キーワード：安定・秩序・伝統・保護・規則・礼儀・義理・友情・責任感・民族・愛国・信頼・節制・管理・同志・同僚・統制
【０１３８】
合理的科学的世界観キーワード：理性・論理・分析・実用・批判・自由主義・個人主義・資本・資産・知識・体系・システム・中産層
【０１３９】
生態的多元的世界観キーワード：配慮・分け合う・分配・参与・連帯・平等・多様性・連結・ネットワーク・有機体・地球環境・公益・公正・共有・共に・一緒に・同行
【０１４０】
本発明の少なくとも一つの実施例において、設問キーワードの選択はソースデータに格納した意識レベル別のキーワードから、例えば、５〜１０個ずつランダムに選定して計２５〜５０個のキーワードを提示し、自分の現在状態と文化、態度、素養などを表すのに適合するキーワード５〜１０個を選択するようにする。そして、選択されたキーワードから自分の状態を現すのに最も適合するキーワードを１つ選択するようにする。
【０１４１】
設問に応じた結果から選択されたキーワードを意識レベル別に分布度を測定する。例えば、２５個のキーワードを提示して魔法的世界観に属するキーワードが１つ、英雄的世界観に属するキーワードが２つ、神話的絶対的世界観に属するキーワードが２つ選択結果として出て、そのうち英雄的世界観のキーワードを１順位に決めたとすると、応答者の意識レベルは英雄的世界観を中心とし、神話的絶対的世界観、その次に魔法的世界観の順に行動類型と価値観が形成されたと言えるので、ソースデータにマッチングして意識レベルによる世界観と価値観、文化的性向と態度、行動類型などを知らせる。
【０１４２】
Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論によると、個人の意識レベルは複数の段階にかけて分布するが、大概の場合は中心段階が形成され、その中心段階の上下に３、４段階にかけて分布する。
【０１４３】
多くの個人は中心段階の意識レベルによる価値観と行動様式を現すが、特定の状況と雰囲気の中では中心段階の上位または下位段階の価値観と行動様式が作動することもある。従って、個人の意識レベルを表すキーワードを設問として提示し、複数のキーワードを選択すると、選択されたキーワードの数と最も好むキーワードを介して意識レベルの分布度を計量することができる。
【０１４４】
設問実験では５段階のレベル別キーワードをそれぞれ５つずつ提示し、選択されたキーワードごとに、例えば１５点を与え、最も好むキーワードに、例えば２５点を与え、合計した結果を１００点として意識レベル別の分布度を点数として提示する。このように、最も好むキーワードに重みを与えることで、より正確に意識レベル別の分布度を測ることができる。
【０１４５】
本発明の少なくとも一つの実施例によるソースデータは、次の表３のように生まれた月日による１２種類の先天的人間類型を含む。
【０１４６】
表３。１２種類の先天的人間類型
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本発明の少なくとも一つの実施例によるソースデータは、次の表４のように、意識レベルによる価値観と世界観を含む。
【０１４７】
表４。意識レベルによる価値観と世界観
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【０１４８】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第１情報収集工程（ステップＳ１３０）は、オンライン上でユーザーの個人素養と態度、仕事のやり方、適合した仕事と職業群、生まれつきの才能（Ｔａｌｅｎｔ）と陥穽（Ｐｉｔｆａｌｌ）、影（Ｓｈａｄｏｗ）及びペルソナ（Ｐｅｒｓｏｎａ）、主要テーマ（Ｔｈｅｍｅ）及び関心事領域、世界観、価値観、嗜好商品及びサービス、文化 趣向、消費性向、意識レベル及び状態を収集する工程を含む。
【０１４９】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第１情報収集工程（ステップＳ１３０）は、オンライン上でユーザーがアップロードしたポスティングに用いられた単語の頻度数及び核心キーワード分析を介して主要関心事領域及び意識レベル及び状態を把握する工程を含む。
【０１５０】
ＳＮＳ活動をするユーザーのキーワードを分析すると、設問を介せずにユーザーの気質と性格、性向はもちろん、主要関心事領域と意識レベル及び状態を把握することができる。統合理論（Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｔｈｅｏｒｙ）のＡＱＡＬ（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ Ａｌｌ  Ｌｅｖｅｌｓ）によると、存在するすべての領域を次のように大きく４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）に区分し、その基準は個体と集団、外面（見える領域・測定可能な領域）内面（見えない領域・解析すべき領域）である。
【０１５１】
個体外面：目に見える領域・単数・物質・身体・行動・データ・情報・記録物など
【０１５２】
個体内面：目に見えない領域・単数・意識・心・情緒・感情・知識など
【０１５３】
集団内面：目に見えない領域・複数・関係・対話・疎通・文化など
【０１５４】
集団外面：目に見える領域・複数・仕事・制度・システム・社会・環境など
【０１５５】
上記のように４つの領域は相互作用を介して複雑系を構成するが、存在するすべてのものは個の４つの領域の属性を同時に有する。人間個体を見ると、個体外面に該当する身体、個体内面に該当する意識、対話や疎通をする集団内面（それぞれの内面は対話や書かれた文章を介して解析してやっと分かる）、社会の構成員としての義務と仕事をする集団外面を同時に有することになる。それぞれの個人毎に４つの領域の発達程度が異なり、使用する言語からユーザーの無意識的メカニズムと内面（心）の状態と意識レベル、適合した業務領域と実務能力、文化コード、世界観などが含まれた行動類型が分かる。
【０１５６】
一方、４つの領域毎に固有の価値、発達ライン、レベル（段階）を表す言語があり、Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論によると、発達レベル別に主に用いる言語が分かる。社会心理学であるクレアグレーブス（Ｃｌａｒｅ  Ｗ。  Ｇｒａｖｅｓ）は、社会または社会的要因が人間と文化が進化する過程で決定的な影響を及ぼすと見て「生物的−心理的−文化的−社会的」意識発達モデルであるＳｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論を提示した。この理論によると、人間の意識は魔法的−自己中心的、英雄的−伝統的、神話的−科学的、合理的−生態的−統合的過程を経て意識が発達し、それによる世界観と価値観が形成され、世界観と価値観によって使用する言語や行動類型が異なって現れることを臨床実験と事例を挙げて見せている。従ってソーシャルメディア（ＳＮＳ）でユーザーが表現する言語を分析すると、その意識レベルと状態、世界観、価値観、行動類型などが分かる。
【０１５７】
例えば、ユーザーがよく使用する単語が熱情・成功・マーケティング営業・ファイト・きっと・自信感を表す表現・伝統的で家父長的なリーダーシップなどで、心の状態や知識、文化的レベルを現す単語の使用頻度が低いと、そのユーザーの意識レベルは力と伝統的秩序を重視する世界観が中心となり、主要関心事領域は職場と仕事で、相対的に文化と心の領域は軽視することがある。
【０１５８】
ＳＮＳ上でユーザーがよく使用するキーワードを分析または解析する前に４つの領域固有のキーワードを先天的遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、意識レベル別に分類して格納し、ＡＩマシンラーニングのソースデータとして用いる。このキーワードには名詞はもちろん、意識状態と情緒を表す肯定と否定の形容詞と動詞も収集及び分類してソースデータとして格納し、ユーザーの使用した言語の頻度数と領域別に使用された単語の数を分析または解析する基準として活用する。
【０１５９】
ユーザーがアップロードした文章やポスティングに用いられた単語の頻度数と核心キーワードの分析を介して主要関心事領域と意識レベル及び状態を把握する。ここで適用する理論的な根拠として、統合理論のＡＱＡＬ（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ  Ａｌｌ Ｌｅｖｅｌｓ）による領域別価値の差別化及びそれぞれの領域別の価値による欲求（Ｎｅｅｄｓ）と欲望（Ｄｅｓｉｒｅ）の分布図が提示される。
【０１６０】
さらに、既存のビックデータ分析法によるキーワード分類とそれによるインセンティブ適合性（Ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ  Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ）データを気質、性格、性向別に分類して格納する。以降、ユーザーがよく使用する言語とイメージ、ユーザーが活動するコミュニティーグループの特性、商品とサービスの選好度、文化コードなどを把握し、Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論を適用した設問と無意識のメカニズムを適用した心理実験の結果を統合心理学的解析を介してＡＩマシンラーニングアルゴリズムのソースデータとして活用する。
【０１６１】
ＡＩマシンラーニングアルゴリズムのソースデータにはユーザーの会員情報とＳＮＳ及びコミュニティー活動過程でよく使用するキーワード分析、設問と心理実験の結果を解析した結果値によってユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）などのパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型などを把握できるように設計し、これを介してユーザーの先天的遺伝的類型と後天的な特性にデータを分類して格納する。ＡＩマシンラーニングによって分類及び格納されたデータは、新規ユーザーを類型別、特性別に分類し、それに合うインセンティブをキュレーションするときに同じ方法で用いられる。
【０１６２】
さらに、ＡＩマシンラーニングのアルゴリズムは、ユーザーの実名ではなく、自分のアイデンティティーとイメージが含まれたＩＤと類型別、特性別キャラクターをアバターで提示し、煩わしいログインや実名で会員加入をしなくても様々なＳＮＳ活動とショッピングができるようにすることが可能である。換言すれば、ＡＩマシンラーニングアルゴリズムによって提示されるＩＤとキャラクターのアバターはユーザーのユニークな統合ＩＤとして実名認証の効果が出るように保安認証ソリューションが追加で備えられる。
【０１６３】
ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）などのパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型の下位構成要素には、素養と態度、仕事をするスタイル、適合した仕事と職業群、生まれつきの才能（Ｔａｌｅｎｔ）と罠（Ｐｉｔｆａｌｌ）、影（Ｓｈａｄｏｗ）とペルソナ（Ｐｅｒｓｏｎａ）、主要テーマ（Ｔｈｅｍｅ）と関心事、世界観、価値観、嗜好商品とサービス、文化趣向、消費性向、意識レベル及び状態などが含まれる。
【０１６４】
ＡＩマシンラーニングアルゴリズムの設計に必要なソースデータには、類型別に分類するための無意識的メカニズムと統合心理学的解析の基準と手がかりが優先的に提示され、この基準と手がかりは、ユーザーの定性的データと非定形データを収集、解析、分類、及び格納するのに的確に適用される。
【０１６５】
ＡＩマシンラーニングアルゴリズムによるインセンティブキュレーションのソースデータは、まずユーザーの類型と特性に対応できるようにコード化し、データテーブルに分類する。例えば、１２種類の類型と５種類特性に性別、年齢別に組み合わせると、少なくとも１２×５×２×６＝７２０種類の商品とサービス群に分類してインセンティブ適合性（Ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ  Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ）を最適化することができる。さらに、インセンティブを提供する企業がユーザーのデータに基づいてスポンサーをしたり、広告をするときに基準となるクリック率と購買転換率が高まるように持続的なモニタリングと反応率及び満足度調査などを介してユーザーのデータをアップデートしたりし、この過程で収集されたデータを再帰的反復アルゴリズムによって再解析されるようにする。
【０１６６】
本発明の少なくとも一つの実施例において、インセンティブキュレーションの過程は、例えば次のようである。
【０１６７】
１。誕生日によって決定されるそれぞれの類型別行動誘発要因による意思決定方式と購買パターン、主要関心事、好む品物や商品、カラー、雰囲気などに適合する商品を分類し、これらを再び性別、年齢別に細かく分けてソースデータに格納する。
【０１６８】
２。意識レベルによる価値観と世界観、文化的性向と行動類型に適合する商品を分類してソースデータとして格納する。
【０１６９】
３。誕生日によって決定される類型と設問応答によって決定される意識レベル別商品をソースデータから複数キュレーションし、１つを選択するようにする。
【０１７０】
４。ソーシャルメディア（ＳＮＳ）でユーザーがよく使用する言語を収集してキーワードを分析する場合には、別途の設問なしでセメンティック検索技法を活用し、ソースデータに格納したキーワードと一致するか、または類似するキーワードをマッチングして頻度数を測定し、主要関心事と意識レベルを決定した後に、上で説明した方法によってインセンティブキュレーションを提示する。
【０１７１】
類型別ソースデータの作成例（人間類型キーワード）を羊座（３/２１〜４/２０）を例に挙げて次の表５に示す。
【０１７２】
表５。羊座（３/２１〜４/２０）に該当する類型別ソースデータの例
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【０１７３】
特性別（性格・意識レベル）ソースデータの例を次の表６に示す。
【０１７４】
表６。特性別（性格・意識レベル）ソースデータ
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本発明の少なくとも一つの実施例において、Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ理論によって分類した意識レベルによる商品分類の例を次の表７に示す。
表７。意識レベルによる商品分類（インセンティブパッケージ）
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【０１７５】
本発明の少なくとも一つの実施例において、複数のインセンティブキュレーションの提示を受けたユーザーがインセンティブ商品やサービスを選択した結果を分析し、追加設問を提示し、類型別、意識レベル別商品選好度、選択商品に対する満足度、追加で選択したいインセンティブ、適正な価格帯、追加で要請する商品群などをユーザーソースデータに反映する過程を繰り返すことで、より的確なインセンティブキュレーションができるのみならず、データの信頼度を持続的に高めることができる。
【０１７６】
インセンティブキュレーションの循環的精巧化過程を順に説明すると次のようである。
【０１７７】
１。１２種類の類型別に好む商品群リストとサービス群のリストを作成する。
【０１７８】
２。５種類の特性別に適合した商品群リストとサービス群のリストを作成する。
【０１７９】
３。ユーザーの趣向と選好度を考慮したアイテム選定ガイドを作成する。
【０１８０】
４。選定したアイテムを類型別、特性別データテーブルにマッチングさせる。
【０１８１】
５。ユーザーの情報や設問によって解析した定性的データをソースデータとマッチングした結果値に合わせて分類したインセンティブ商品とサービスを複数推薦する。
【０１８２】
６。インセンティブ商品及びサービスに対するレビューと設問に対する応答などインセンティブ受諾時に約束した後続活動に対するモニタリングを介して信頼度データ（クリック率・キュレーション適合度・受諾していない商品及びサービスに対する購買可能性など）をアップデートする。
【０１８３】
アップデートされた信頼度データは、設問によって分類された意識レベルと状態、主要関心事、商品選好度、インセンティブ適合性などを補正するのに用いられ、テータの適格性と参加率を上げるのに影響を与える。
【０１８４】
７。後続活動信頼度による追加インセンティブキュレーション商品とサービスを再選定して提示する。
【０１８５】
８。１〜３の過程を繰り返してユーザーと合意したデータをアップデートする。
【０１８６】
本発明の少なくとも一つの実施例において、類型別コミュニティー及び関心事別グループ推薦の例を挙げると、次のようである。
【０１８７】
コミュニティー：Ｓｕｎ・Ｍｏｏｎ・Ｍｅｒｃｕｒｙ・Ｖｅｎｕｓ・Ｍａｒｓ・Ｊｕｐｉｔｅｒ・Ｓａｔｕｒｎ・Ｕｒａｎｕｓ・Ｎｅｐｔｕｎｅ・Ｐｌｕｔｏ
【０１８８】
関心事別グループ：インセンティブと連携
【０１８９】
Ｍａｇｉｃグループ：ダンス・ミュージック・行為、設置芸術・自然、メンタル領域
【０１９０】
Ｐｏｗｅｒグループ：ゲーム・ファッション・デザイン・ペイントアート・工房・クラフト・インテリア・建築・空間、創造領域
【０１９１】
Ｏｒｄｅｒグループ：リーダーシップ・組織・行政、管理、政治・小商工業・ローカル、関係領域
【０１９２】
Ａｕｔｏｎｏｍｙグループ：ＩＴ・ビックデータ・ＡＩ・ブロックチェーン・スタートアップベンチャー企業・科学、システム領域
【０１９３】
Ｇｒｅｅｎグループ：人文哲学・社会的経済・生態環境・都市再生・ネットワーク、公共領域
【０１９４】
図６は、本発明の少なくとも一つの実施例による無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング装置６００の機能ブロック図である。
【０１９５】
図６に示すように、本発明の少なくとも一つの実施例による無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング装置６００は、ソースデータを作成して格納装置６１５に格納する第１データ格納部６１０、インセンティブ適合性データを格納装置６１５に格納する第２データ格納部６２０、ユーザーの個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する第１情報収集部６３０、ユーザーに適合する商品をキュレーションする商品キュレーション部６３５、ユーザーの商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する第２情報収集部６４０、及び商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する循環的精巧化実施部６５０を備える。
【０１９６】
第１データ格納部６１０は、個体外面、個体内面、集団外面、及び集団内面を含む４つの領域（Ａｌｌ  Ｑｕａｄｒａｎｔｓ）固有のキーワードを先天的及び遺伝的気質による類型別、後天的に形成された特性別、及び意識レベル別に分類して格納し、ソースデータを作成して格納装置６１５に格納する。
【０１９７】
第２データ格納部６２０は、ソースデータ内のキーワードの分類によるインセンティブ適合性データを、ユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、及び行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）を含むパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に格納装置６１５に格納する。
【０１９８】
第１情報収集部６３０は、ユーザーからアストロロジー（Ａｓｔｒｏｌｏｇｙ）に基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックス（Ｓｐｉｒａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）に基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する。
【０１９９】
商品キュレーション部６３５は、第１情報収集部６３０で収集した個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及び個人意識レベルと状態及び行動類型情報と第２データ格納部６２０で格納したインセンティブ適合性データに基づいて予め設定された商品推薦アルゴリズムを介してユーザーに適合する商品をキュレーションする。
【０２００】
第２情報収集部６４０は、商品のキュレーションを受けたユーザーの商品に対する反応を表すユーザー反応情報を収集する。
【０２０１】
循環的精巧化実施部６５０は、第２情報収集部６４０で収集したユーザー反応情報に基づいて商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ）を実施する。
【０２０２】
本発明の少なくとも一つの実施例において、無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング装置６００は、第１情報収集部６３０の収集結果に基づいてユーザーに適合するコミュニティーグループを推薦するコミュニティーグループ推薦部６５５及びユーザーのコミュニティーグループでの活動情報を収集する第３情報収集部６６０をさらに備える。第３情報収集部６６０は、収集した活動情報を循環的精巧化実施部６５０に循環的精巧化のためのデータとして入力する。
【０２０３】
本発明の少なくとも一つの実施例において、コミュニティーグループ推薦部６５５は、ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する。
【０２０４】
本発明の少なくとも一つの実施例において、無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング装置６００は、第１情報収集部６３０の収集結果に基づいてユーザーに類似する関心事を有する小グループを推薦する小グループ推薦部６６５及びユーザーの小グループでの活動情報を収集する第４情報収集部６７０をさらに備える。第４情報収集部６７０は、収集した活動情報を循環的精巧化実施部６５０に循環的精巧化のためのデータとして入力する。
【０２０５】
本発明の少なくとも一つの実施例において、小グループ推薦部６６５、ユーザーのアイデンティティー及びイメージを表現するＩＤと類型別及び特性別キャラクターをアバターで提示する。
【０２０６】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第１情報収集部６３０は、設問調査を介してユーザーからアストロロジーに基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックスに基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集する。
【０２０７】
第１情報収集部６３０がユーザーからアストロロジーに基づく個人気質、性格、及び行動誘発要因情報及びスパイラルダイナミックスに基づく個人意識レベルと状態及び行動類型情報を収集するのに用いる設問調査の具体的な内容は前述の方法の説明での設問調査と類似しているので重複する説明を省略する。
【０２０８】
本発明の少なくとも一つの実施例において、第１情報収集部６３０は、オンライン上でユーザーがアップロードしたポスティングに用いられた単語の頻度数及び核心キーワード分析を介して主要関心事領域及び意識レベル及び状態を把握する。
【０２０９】
その他、前述した方法の説明での内容が装置にも適用されるので、重複する説明を省略する。
【０２１０】
以上で説明したように、本発明の少なくとも一つの実施例によると、心理学的理論に基づいたユーザーの気質（Ｔｅｍｐｅｒａｍｅｎｔ）、性格（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、行動誘発要因（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒｓ）などのパーソナリティー（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）を形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型をプロファイリングする方法を提供することができる。
【０２１１】
さらに、本発明の少なくとも一つの実施例によると、心理学的理論に基づいたユーザーの気質、性格、行動誘発要因などのパーソナリティーを形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型をプロファイリングする装置を提供することができる。
【０２１２】
さらに、本発明の少なくとも一つの実施例によると、常時的趣向収集構造を用いて分類したユーザーからカスタマイズ型の商品キュレーションを介して購買活動情報を収集し、収集した購買活動情報を用いたプロファイリングの結果に基づいてユーザーに適合するコミュニティーと関心事グループを推薦、積極的なコミュニティー活動を誘導することで、コミュニティー内での活動情報に基づいて趣向情報をアップデートする循環的精巧化フラットフォームを提供することができる。
【０２１３】
さらに、本発明の少なくとも一つの実施例によると、無意識的メカニズムと統合心理学によって解析した個人の定性的データ及び否定形データをソースデータとして用いてＡＩマシンラーニングによって提示されたユーザー（会員顧客）の気質、性格、行動誘発要因などのパーソナリティーを形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型に適合する商品とサービスをインセンティブキュレーションとして提示すると、ユーザーのクリック率と購買転換率を画期的に高めることができ、これは当該インセンティブを提供する企業の商品とサービスの広告費用を節減し、売上を上げることができる。
【０２１４】
さらに、本発明の少なくとも一つの実施例によると、ユーザーのプライバシー公開範囲を自ら選択するようにし、ユーザーのデータをアップデートする権限をユーザーに与えることで、個人情報保護法や法律遵守事項を違反することを元から遮断しながらデータの価値を増加させる効果がある。さらに、ユーザーにデータ取引の決定権を与えてユーザーとユーザーの間、ユーザーと企業の間の自由な取引を個人情報保護法を違反しないで成功させることで、ユーザーはデータの提供による収益を出すことができる。このような過程を経てユーザーは自分が選択した商品とサービスに対する満足度と信頼度を高めることができ、持続的なコミュニティー活動とインセンティブキュレーションサービスに対する忠誠度を維持及び成長させる効果がある。従って、ユーザーの欲求（Ｎｅｅｄｓ）と欲望（Ｄｅｓｉｒｅ）を解消させてあげるためのＡＩディープラーニングアルゴリズムの適格性を高めることができる。
【０２１５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【０２１６】
６００：無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング装置
６１０：第１データ格納部
６１５：格納装置
６２０：第２データ格納部
６３０：第１情報収集部
６３５：商品キュレーション部
６４０：第２情報収集部
６５０：循環的精巧化実施部
６５５：コミュニティーグループ推薦部
６６０：第３情報収集部
６６５：小グループ推薦部
６７０：第４情報収集部
【要約】      （修正有）【課題】心理学的理論に基づいたユーザーの気質、性格、行動誘発要因などのパーソナリティーを形成する無意識的メカニズム及び意識的行動類型をプロファイリングする方法を提供する。【解決手段】無意識的メカニズム及び意識的類型プロファイリング方法は、ソースデータを作成及び格納する第１データ格納工程、インセンティブ適合性データを無意識的メカニズム及び意識的行動類型別に格納する第２データ格納工程、ユーザーから個人気質及び行動類型情報を収集する第１情報収集工程、ユーザーに予め設定された商品推薦アルゴリズムを介して適合した商品をキュレーションする商品キュレーション工程及びキュレーションを受けた商品に対するユーザーの反応情報を収集する第２情報収集工程及び第２情報収集工程で収集したユーザー反応情報に基づいて商品推薦アルゴリズムに対して循環的精巧化を実施する循環的精巧化実施工程を含む。【選択図】図１【図１】
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【図２】
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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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