(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織内での人間行動を分析する方法であって、
複数の人間によって装着される複数のウェアラブルで電子的なバッジを提供する過程であって、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジのそれぞれが、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを備え、これら複数のセンサが、赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、および複数のマイクロホンを含む、過程と、
装着中の前記ウェアラブルで電子的なバッジが、ベースステーションを介して、又は前記無線通信モジュールによって直接に、前記センサデータをサーバに送信する過程と、
前記サーバが、複数のセンサデータを集約し、これら複数のセンサデータを処理することによって、人間行動データのセットを作成する過程と、
複数の尺度を算出するように、人間行動データの前記セットを分析する過程であって、１つまたは複数のプロセッサによって実行される過程と、
少なくとも１つのユーザ指定に従って、前記複数の尺度の視覚的表現を、コンピュータ画面上に作成及び表示する過程と、
を備え、
前記無線通信モジュールが電波信号の強度を測定するものであり、前記コンパスが向きを測定するものであり、測定された前記電波信号の強度が、測定された前記向きと組み合わせて用いられることにより、２人以上の人間が会話をしているときを判定する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、別の人間に対する近接度、直接対面インタラクション、場所、個人の発話パターン、会話ターンテイキングパターン、向き、身体動作パターン、および姿勢パターンのうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、前記センサデータが、さらに、別の人間とのインタラクションに関する情報を含む、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、前記別の人間が、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジを装着しておらず、前記所与のバッジの前記カメラが別の人間の顔を検出するのに用いられ、前記複数のセンサデータを処理することによって人間行動データのセットを作成する前記過程が、さらに、前記複数のセンサから取り込まれた他のセンサデータと組み合わせて前記別の人間の顔の前記検出を利用して、前記人間と前記別の人間が会話をしているときを判定する、方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法において、さらに、前記人間と前記別の人間とのインタラクションを、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、および前記カメラのうちの少なくとも２つによる組合せを用いることによって判定する過程を備えた、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、前記人間の、会話ターンテイキングパターンを含み、当該会話ターンテイキングパターンが、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、前記カメラ、および前記複数のマイクロホンのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される、方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジが、既存の人事識別ネットワークに組み込まれ、所与のバッジの前記固有識別コードが、前記既存の人事識別ネットワークによって振り当てられて電磁的データ転送モジュールを介してその所与のバッジに通信される番号であるか、あるいは、手動で振り当てられる番号である、方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、前記複数の尺度が、複数の社会的ネットワーク尺度、複数の会話ターンテイキング尺度、および複数の社会的信号発信尺度のうちの少なくとも１つである、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法において、前記複数の尺度が複数の社会的ネットワーク尺度を含み、当該複数の社会的ネットワーク尺度が、媒介中心性、次数中心性、凝集性、統合性、および探検性のうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、前記複数の尺度が複数の会話ターンテイキング尺度を含み、当該複数の会話ターンテイキング尺度が、発話交代数、ポーズ数、割込み成功数、割込み不成功数、平均ターン長さ、平均ポーズ長さ、ターンテイキング行列、発言時間、沈黙時間、聴取時間、発話オーバーラップ時間、独占性、インタラクティブ性、参加率、参加バランス、およびターンテイキングバランスのうちの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、前記複数の尺度が複数の社会的信号発信尺度を含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、活性、持続性、ミラーリング、および影響のうちの少なくとも１つを含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、身体動作パターン、個人の発話パターン、および会話ターンテイキングパターンのいずれかによって算出される、方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法において、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、当該複数の尺度のうちの任意の１つとパフォーマンス尺度のセットとの関係を表し、当該パフォーマンス尺度のセットが、生産性、職務満足度、従業員エンゲージメント、およびドライブから選択される、方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法において、前記視覚的表現が、さらに、前記パフォーマンス尺度における変化と感知された前記人間行動における変化との対応を表す、方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法において、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、さらに、場所に応じた当該複数の尺度の視覚的表現を含む、方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法において、前記ウェアラブルで電子的なバッジそれぞれの前記複数のセンサが、さらに、電磁的データ転送モジュールを含み、当該電磁的データ転送モジュールが、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、および無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュールのうちの少なくとも１つである、方法。
【請求項１６】
組織内での人間行動を分析するシステムであって、
複数のウェアラブルで電子的なバッジであって、それぞれ、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを含み、これら複数のセンサが、赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、および複数のマイクロホンを含む、複数のウェアラブルで電子的なバッジと、
複数のセンサデータを前記バッジから受け取る１つもしくは複数のベースステーションと、
（ｉ）前記１つもしくは複数のベースステーションまたは前記ウェアラブルで電子的なバッジから前記複数のセンサデータを受け取り、（ｉｉ）前記複数のセンサデータを処理することにより、人間行動データのセットを作成し、（ｉｉｉ）複数の尺度を算出するように、人間行動データの前記セットを分析する、サーバと、
プロセッサおよびディスプレイモニタを含むユーザ端末であって、前記複数の尺度の視覚的表現を、少なくとも１つのユーザ指定に従ってそのディスプレイモニタ上に表示することによって提供するユーザ端末と、
を備え、
前記無線通信モジュールが電波信号の強度を測定するものであり、前記コンパスが向きを測定するものであり、測定された前記電波信号の強度が、測定された前記向きと組み合わせて用いられることにより、２人以上の人間が会話をしているときを判定する、システム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムにおいて、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、別の人間に対する近接度、会話ターンテイキングパターン、および姿勢パターンのうちの少なくとも１つを含む、システム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のシステムにおいて、前記センサデータが、さらに、別の人間とのインタラクションに関する情報を含む、システム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のシステムにおいて、前記別の人間が、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジを装着しておらず、前記所与のバッジの前記カメラが別の人間の顔を検出するのに用いられ、前記複数のセンサデータを処理することによって人間行動データのセットを作成する前記過程が、さらに、前記複数のセンサから取り込まれた他のセンサデータと組み合わせて前記別の人間の顔の前記検出を利用して、前記人間と前記別の人間が会話をしているときを判定する、システム。
【請求項２０】
請求項１８に記載のシステムにおいて、前記サーバが、さらに、前記人間と前記別の人間とのインタラクションを、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、および前記カメラのうちの少なくとも２つによる組合せを用いることによって判定するように構成された、システム。
【請求項２１】
請求項１６に記載のシステムにおいて、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、前記人間の、会話ターンテイキングパターンを含み、当該会話ターンテイキングパターンが、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、前記カメラ、および前記複数のマイクロホンのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される、システム。
【請求項２２】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジが、既存の人事識別ネットワークに組み込まれ、所与のバッジの前記固有識別コードが、前記既存の人事識別ネットワークによって振り当てられて電磁的データ転送モジュールを介してその所与のバッジに通信される番号であるか、あるいは、手動で振り当てられる番号である、システム。
【請求項２３】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度が、複数の社会的ネットワーク尺度、複数の会話ターンテイキング尺度、および複数の社会的信号発信尺度のうちの少なくとも１つである、システム。
【請求項２４】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度が複数の社会的ネットワーク尺度を含み、当該複数の社会的ネットワーク尺度が、媒介中心性、次数中心性、凝集性、統合性、および探検性のうちの少なくとも１つを含む、システム。
【請求項２５】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度が複数の会話ターンテイキング尺度を含み、当該複数の会話ターンテイキング尺度が、発話交代数、ポーズ数、割込み成功数、割込み不成功数、平均ターン長さ、平均ポーズ長さ、ターンテイキング行列、発言時間、沈黙時間、聴取時間、発話オーバーラップ時間、独占性、インタラクティブ性、参加率、参加バランス、およびターンテイキングバランスのうちの少なくとも１つを含む、システム。
【請求項２６】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度が複数の社会的信号発信尺度を含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、活性、持続性、ミラーリング、および影響のうちの少なくとも１つを含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、身体動作パターン、個人の発話パターン、および会話ターンテイキングパターンのうちのいずれかから算出される、システム。
【請求項２７】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、当該複数の尺度のうちの任意の１つとパフォーマンス尺度のセットとの関係を表し、当該パフォーマンス尺度のセットが、生産性、職務満足度、従業員エンゲージメント、およびドライブから選択される、システム。
【請求項２８】
請求項２７に記載のシステムにおいて、前記視覚的表現が、さらに、前記パフォーマンス尺度における変化と感知された前記人間行動における変化との対応を表す、システム。
【請求項２９】
請求項１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、さらに、場所に応じた当該複数の尺度の視覚的表現を含む、システム。
【請求項３０】
請求項１７に記載のシステムにおいて、前記ウェアラブルで電子的なバッジそれぞれの前記複数のセンサが、さらに、電磁的データ転送モジュールを含み、当該電磁的データ転送モジュールが、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、および無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュールのうちの少なくとも１つである、システム。
【請求項３１】
請求項１４において、前記複数の尺度の前記視覚的表現であって、位置に依存する前記視覚的表現が、２人以上の人間においてインタラクションが生じた場所を示す位置マッピングを含む、方法。
【請求項３２】
請求項２９において、前記複数の尺度の前記視覚的表現であって、位置に依存する前記視覚的表現が、２人以上の人間においてインタラクションが生じた場所を示す位置マッピングを含む、システム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本願は、2013年6月7日付出願の米国仮特許出願第61/832,580号の利益を主張する。この米国仮特許出願の全教示内容は、参照をもって本明細書に取り入れたものとする。
【背景技術】
【０００２】
組織内の社会的ネットワーク（交流ネットワーク）を感知し、これをモデル化することは、生産性や職場での幸福感を向上させるうえで有用である。具体的に述べると、研究者達は、電話や電子メールなどの仮想的なコミュニケーション手段を捕え集めることにより、人間同士のネットワークについての完全なモデルを開発しようと試みている。データを扱う研究アプローチによって、研究者達は、組織内でどのようにコミュニケーションネットワークが機能しているのかを理解することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、大きい組織内での多数のメンバ同士のインタラクション（対話）を捕え集めようと試みることは、不可能に見えないとしても、困難になり得る。典型的に、多くの研究者達は、せいぜい数名のユーザ間のインタラクションを研究することしかできず、しかも、そのようなインタラクションの多くは、ユーザからの主観的なインプットを必要とするので、最終的にデータに悪影響を及ぼす可能性がある。人間行動研究において調査対象とすることが可能な人間の数に限りがあるというボトルネックを解消し、より多くのユーザから情報を集めるために、ウェアラブルなコンピュータ（装着型のコンピュータ）を用いる技術が様々な組織によって提案されている。
【０００４】
このようなウェアラブルなコンピュータは、一般的に赤外線通信に頼り、大型であり、かつ、コミュニケーションネットワークのなかでも他の機器よりも目立つ。また、一部のウェアラブルなコンピュータは、ユーザが特定のインタラクションの際にどのように感じたか（すなわち、インタラクションが上手く行ったと感じた、インタラクションが上手く行かなかったと感じた）について、そのユーザが主観的な尺度をインプットすることを要請する。当然ながら、これらの短所は、組織内での人間行動を研究する研究者達にとって、数多くの過誤を招きかねない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、組織内での人間行動を分析する、方法、システムおよびコンピュータプログラムプロダクトであって、既存の人事識別（personnel identification）システムに組み込むことが可能な方法。システムおよびコンピュータプログラムプロダクトを提供することにより、従来技術の上記短所を克服する。いくつかの実施形態は、人間行動データを取り込む著しく向上した感知システムと、取り込まれたセンサデータを処理する向上した人間行動分析システムとを含む。
【０００６】
一実施形態において、本発明は、組織内での人間行動を分析する方法、システムまたはコンピュータプログラムプロダクトである。この方法、システムまたはコンピュータプログラムプロダクトは、複数の人間によって装着される複数のウェアラブルで電子的なバッジを提供することを含む。ウェアラブルで電子的な各バッジは、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを備える。例示的な一実施形態において、前記複数のセンサは、次に述べるもの又はその等価物を含む：赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、複数のマイクロホン、電磁的データ転送モジュール、および誘導バッテリ充電器。前記電磁的データ転送モジュールは、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、または無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュールであってもよい。前記方法、前記システムまたは前記コンピュータプログラムプロダクトは、さらに、装着中の前記ウェアラブルで電子的なバッジが、ベースステーションを介して、又は前記無線通信モジュールによって直接に、前記センサデータを前記サーバに送信することと、前記サーバが複数のセンサデータを受け入れて、これら複数のセンサデータを処理することにより、人間行動データのセットを作成することと、複数の尺度（複数のメトリックそれぞれによる複数の値（a plurality of metrics））を算出するように、人間行動データの前記セットを分析すること（１つまたは複数のプロセッサによって実行される）と、少なくとも１つのユーザ指定に従って、前記複数の尺度の視覚的表現を、コンピュータ画面上に作成及び表示すること（あるいは、提供すること）と、を含む。
【０００７】
他の実施形態において、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、別の人間に対する近接度、直接対面インタラクション、場所（位置）、個人の発話パターン、会話ターンテイキングパターン、向き、身体動作パターン、および姿勢パターンのうちの少なくとも１つを含む。
【０００８】
他の実施形態において、前記センサデータが、さらに、前記別の人間とのインタラクションに関する情報を含む。
【０００９】
他の実施形態において、前記別の人間が、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジを装着していない。
【００１０】
他の実施形態において、前記人間の、前記別の人間に対する前記近接度が、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、および前記カメラのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される。
【００１１】
他の実施形態において、前記人間の、前記会話ターンテイキングパターンが、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、前記カメラ、および前記複数のマイクロホンのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される。
【００１２】
他の実施形態において、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジが、既存の人事識別ネットワークに組み込まれ、前記固有識別番号が、前記既存の人事識別ネットワークによって振り当てられた番号であるか、あるいは、手動で振り当てられる番号である。
【００１３】
他の実施形態において、前記複数の尺度が、複数の社会的ネットワーク尺度（social network metrics）、複数の会話ターンテイキング尺度（conversational turn-taking metrics）、および複数の社会的信号発信尺度（social signaling metrics）のうちの少なくとも１つである。
【００１４】
他の実施形態において、前記複数の社会的ネットワーク尺度が、媒介中心性、次数中心性、凝集性、統合性（integration）、および探検性（exploration）のうちの少なくとも１つを含む。
【００１５】
他の実施形態において、前記複数の会話ターンテイキング尺度が、ターン数、ポーズ数、割込み成功数、割込み不成功数、平均ターン長さ、平均ポーズ長さ、ターンテイキング行列、発言時間、沈黙時間、聴取時間、発話オーバーラップ時間、独占性、インタラクティブ性、参加率、参加バランス、およびターンテイキングバランスのうちの少なくとも１つを含む。
【００１６】
他の実施形態において、前記複数の社会的信号発信尺度が、活性、持続性、ミラーリング、および影響のうちの少なくとも１つを含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、身体動作パターン、個人の発話パターン、および会話ターンテイキングパターンのうちの任意１つ又は任意の組合せに基づいて算出される。
【００１７】
他の実施形態において、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、当該複数の尺度のうちの任意の１つとパフォーマンス尺度のセットとの関係を表し、当該パフォーマンス尺度のセットが、生産性、職務満足度、従業員エンゲージメント、およびドライブ（活力）から選択される。
【００１８】
他の実施形態において、前記視覚的表現が、さらに、感知された前記人間行動における変化に対応する、前記パフォーマンス尺度における変化を表す。
【００１９】
他の実施形態において、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、さらに、場所に応じた（場所との相関関係における）当該複数の尺度の視覚的表現を含む。
【００２０】
一実施形態において、本発明は、組織内での人間行動を分析する方法、システムまたはコンピュータプログラムプロダクトである。この方法、システムまたはコンピュータプログラムプロダクトは、複数の人間によって装着される複数のウェアラブルで電子的なバッジを提供することを含む。ウェアラブルで電子的な各バッジは、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを備える。例示的な一実施形態において、複数のセンサは、赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、複数のマイクロホン、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュール、および誘導バッテリ充電器を含む。ここで、前記センサデータは、前記無線通信モジュールと前記複数のセンサのうちの当該無線通信モジュール以外の少なくとも１つのセンサとの組合せによって取り込まれる。前記方法、前記システムまたは前記コンピュータプログラムプロダクトは、さらに、装着中の前記ウェアラブルで電子的なバッジが、前記センサデータを、（ベースステーションを介して、前記無線通信モジュールによって、あるいは、その他の方法によって）サーバに送信することと、前記サーバが複数のセンサデータを受け入れて、これら複数のセンサデータを処理することにより、人間行動データのセットを作成することと、複数の尺度を算出するように、人間行動データの前記セットを分析すること（１つ以上のプロセッサによって実行される）と、少なくとも１つのユーザ指定に従って、前記複数の尺度の視覚的表現を、コンピュータ画面上に提供（生成）及び表示することと、を含む。他の実施形態において、前記無線通信モジュールは、電波信号の強度を測定するものであり、測定されたその電波信号の強度が、前記複数のセンサからの取り込まれた前記センサデータと組み合わせて用いられることにより、２人以上の人間が会話をしているときを判定する。
【００２１】
前述の内容は、添付の図面を参照しながら行う、本発明の例示的な実施形態についての以下の詳細な説明から明らかになる。図面において同じ符号は、異なる図をとおして同一の構成／構成要素を指すものとする。図面は必ずしも縮尺どおりではなく、むしろ、本発明の実施形態を示すことに重点を置いている。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の例示的な一実施形態を示すブロックフロー図である。
【図２】本発明にかかるソーシャルセンシング・行動分析システムの図である。
【図３】本発明にかかるバッジの一例を示す概略図である。
【図４Ａ】本発明にかかるシステムで算出された尺度の分析の、グラフィカルなインターフェースの一画面例を示す図である。
【図４Ｂ】本発明にかかるシステムで算出された尺度の分析の、グラフィカルなインターフェースの他の画面例を示す図である。
【図４Ｃ】本発明にかかるシステムで算出された尺度の分析の、グラフィカルなインターフェースのさらなる他の画面例を示す図である。
【図４Ｄ】本発明にかかるシステムで算出された尺度の分析の、グラフィカルなインターフェースのさらなる他の画面例を示す図である。
【図４Ｅ】本発明にかかるシステムで算出された尺度の分析の、グラフィカルなインターフェースのさらなる他の画面例を示す図である。
【図４Ｆ】本発明にかかるシステムで算出された尺度の分析の、グラフィカルなインターフェースのさらなる他の画面例を示す図である。
【図５】本発明を実現することが可能な、コンピュータネットワークまたは同様のデジタル処理環境を示す図である。
【図６】図５のコンピュータシステムに含まれるコンピュータ（例えば、クライアント側処理装置（プロセッサ）／デバイスまたはサーバコンピュータ）の、その内部構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下では、本発明の例示的な実施形態について説明する。
【００２４】
図１は、本発明の例示的な一実施形態における方法（およびシステム）１００を示すブロックフロー図である。ステップ１０５において、複数のウェアラブル（着用可能）で電子的なバッジ（単に「バッジ」と称する場合もある）が、組織（組織内の人々）の各個人に対して、一人につき１個ずつ与えられる。このバッジが何で構成されているのかについては、後で図３を参照しながら詳細に説明する。例示的な一実施形態において、各バッジは、組織内の既存の人事識別ネットワークに組み込まれる。一例として、前記バッジは、組織内の人間の識別カード内に組み込まれている。他の例として、前記バッジは、組織内の人間の識別カードに代わる代替品とされる。
【００２５】
ステップ１０５の各バッジには、複数のセンサが備え付けられている。ステップ１１０において、前記バッジのセンサデータがバッジごとに取り込まれて、まずはバッジ自体に記憶される。前記バッジによって取り込まれる前記センサデータには、例えば、別の人間に対する近接度、直接対面インタラクション、場所、個人の発話パターン、会話ターンテイキング（発話順序の交代）パターン、向き、身体動作パターン、姿勢パターンが含まれる。前記バッジは、装着者が他の人々とインタラクション（対話）を行う日中に装着するように構成されており、個人の様々な行動の違いを追跡する。前記センサデータの種類の、さらなる他の例については、後で「分析」という見出しが付いた欄のなかで説明する。
【００２６】
ステップ１１５において、前記バッジから、前記センサデータが、ベースステーションに転送される。ベースステーションへの前記センサデータの転送は、機械的なもの、電気的なもの、および無線によるものを含め、当業者にとって既知であるどのような手段で行われるものであってもよい。無線データ通信（つまり転送）は、例えば、ローカルエリアネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線電波転送（wireless radio transfer）等によって実現することができる。一部の実施形態では、複数のベースステーションが存在する。他の実施形態では、後で説明するようにベースステーションが存在しない。
【００２７】
ステップ１２０において、各ベースステーションが、収集したセンサデータをサーバに送信する。ステップ１２５において、前記サーバは、複数のベースステーションからのデータを集約し、さらに、集約されたデータをデータベースに記憶する。前記サーバは、集約されたデータを処理して人間行動の生データのセットを得る。他の実施形態において、各バッジは、センサデータを、例えば電子的に、あるいは、無線データ通信によって無線で、サーバに直接送信する。なお、このステップ１２５において前記バッジからのセンサデータを前記サーバが受け取り、集約し、記憶するにあたって、その他のデータ転送方法やデータ転送技術も適用可能である。
【００２８】
ステップ１３０において、前記人間行動の生データは、複数の尺度を作成する（又は生成する）ように、コンピュータまたはプロセッサによって分析される。この複数の尺度を作成するための算出方法については、後で「分析」という見出しが付いた欄のなかで簡単に説明する。詳細な算出方法については、本願の出願人による同時係属出願である米国特許出願第14/172,872号を参照されたい。なお、この米国特許出願の全教示内容は、参照をもって本願に取り入れたものとする。
【００２９】
ステップ１３５において、生成された前記複数の尺度について、その視覚的表現が、ユーザの指定（ユーザ指定）に従って、コンピュータ画面上に作成及び表示される。この視覚的表現の例、およびユーザの指定に関する詳細については、後で図４Ａ〜図４Ｆを参照しながら説明する。
【００３０】
＜バッジ、およびシステムの概要＞
図２は、図１の方法１００の各種ステップを実現する、コンピュータベースのソーシャルセンシング・行動分析システム２００の図である。組織（例えば、雇用先の職場、オフィス等）内において、複数のウェアラブルで電子的なバッジ２０５ａ〜２０５ｎが、複数の人間（個人）に行き渡っている。ウェアラブルなバッジ２０５ａ〜２０５ｎのそれぞれは、固有識別コードを備えている。この固有識別コードは、人間によって手動で入力されるか、あるいは、識別カードから、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュール等を介して電子的に通信される（又は電磁的に転送される）。各バッジ２０５ａ〜２０５ｎには、さらに、無線送受信部が備え付けられている。一実施形態では、複数のベースステーション２１０ａ〜２１０ｎが、オフィス又は対象の組織若しくは職場の敷地内にわたって様々な場所に設置されている。バッジ２０５ａ〜２０５ｎは、センサデータを、無線で、あるいは、機械的結合又は電気的結合（例えば、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）等）によって、ベースステーション２１０ａ〜２１０ｎに送信する。さらに、さらに、ベースステーション２１０ａｎ〜２１０ｎのそれぞれも、固有識別コードを備え得る。
【００３１】
例示的な一実施形態において、ベースステーション２１０ａ〜２１０ｎは、バッジ２０５ａ〜２０５ｎ内のセンサと同様の複数のセンサを備えており、位置マッピング（location mapping）に利用されてもよい。ベースステーション２１０ａ〜２１０ｎは、コミュニケーションパターンの空間ライブラリを作成する。このコミュニケーションパターンの空間ライブラリは、バッジ２０５ａ〜２０５ｎから収集されたセンサデータと組み合わせて利用可能である。これらのデータセット同士の組合せにより、ユーザが誰とインタラクションしたかのみならず、そのインタラクションが敷地内のどこで生じたのかをも、分析ツールによって示すことが可能になる。コミュニケーションパターンおよび会話パターンが組み合わされた、オフィスレイアウトとパフォーマンス尺度によって、どの空間が、より高いレベルの生産性、職務満足度および従業員エンゲージメントなどの組織の成果を促しているかを判定できる。
【００３２】
ベースステーション２１０ａ〜２１０ｎが、収集されたセンサデータを、無線で又は電気的に又は機械的に、複数の中央コンピュータ２１５ａ〜２１５ｎに送信する。中央コンピュータ２１５ａ〜２１５ｎは、無線で又は機械的に又は電気的に、サーバ２２０に接続されている。サーバ２２０は、さらに、データベース２２３に接続される。データベース２２３は、サーバ２２０内部に設けられてよく、あるいは、サーバ２２０外部に記憶されるものであってもよい。ベースステーション２１０ａ〜２１０ｎからのセンサデータがサーバ２２０に集約され、人間行動データへと加工（処理）される。
【００３３】
なお、システム２００の構成としては、この他にも、ベースステーション２１０および／または中央コンピュータ２１５を有する／有さない多種多様な構成が適用可能である。バッジ２０５が、収集されたセンサデータを、無線で、あるいは、機械的結合又は電気的結合によって、サーバ２２０に直接送信してもよい。
【００３４】
上記のように集約されたデータおよび／または処理された人間行動データは、サーバ２２０から、ディスプレイが備え付けられたコンピュータ２２５ａ〜２２５ｎに転送される。コンピュータ２２５ａ〜２２５ｎでは、前記集約されたデータおよび／または前記人間行動データが、ユーザに対してフィードバックを提供するように分析及び処理される。ユーザは、コンピュータ２２５ａ〜２２５ｎにおいて、ユーザ指定の尺度のうち、選択した任意の尺度を見ることができる。
【００３５】
図３は、バッジ２０５の一例を示す概略図である。バッジ２０５は、複数のセンサによって、ユーザのコミュニケーションパターン、社会的信号発信パターン、およびインタラクションパターンについてのリアルタイム情報を取り込む。例示的な一実施形態において、バッジ２０５は、マイクロコントローラ３０１を備えている。このマイクロコントローラは、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリ３２０に記憶された組込みオペレーティングシステムを実行する。センサから収集されたデータも、そのＮＡＮＤ型フラッシュメモリ３２０に記憶される。メモリコントローラ３０２によって、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリ３２０からマイクロコントローラ３０１にデータが流れる。メモリコントローラ３０２は、さらに、ＳＤＲＡＭメモリユニット３２２にも接続されている。さらに、マイクロコントローラ３０１には、内部読出し専用メモリ３２５および内部シンクロナスランダムアクセスメモリ３２７が接続されてもよい。
【００３６】
前記センサデータは、マイクロコントローラ３０１に接続された複数のペリフェラル（周辺装置）によって収集される。収集されたセンサデータは、バッジ２０５内のリアルタイムクロック３５５からタイムスタンプされる。以後に示す各種センサは、あくまでも例示に過ぎず、本発明を限定するものではない。その理由は、本発明の目的を達成し得る追加のセンサ又は代わりのセンサを、当業者が見出すことも考えられるからである。
【００３７】
バッジ２０５には、複数のデジタルＭＥＭＳマイクロホン３４０が備え付けられている。マイクロホン３４０は、バッジ２０５を装着している人間からのみならず、その人間の近傍の別の個人からも発話および発話パターンを取り込むために、任意の方向に向けられることができる。例示的な一実施形態において、マイクロホン３４０は、バッジ２０５を装着している人間とインタラクションしている、バッジを装着していない個人の発話および発話パターンを取込み可能なものとされる。マイクロホン３４０によって収集されたデータは、オーディオコーデック３４２によって処理される。このオーディオコーデック３４２は、バッジ２０５内のシリアルシンクロナスコントローラ（ＳＳＣ）３４５またはシリアルペリフェラルインターフェースバス（ＳＰＩ）３３０に接続されている。
【００３８】
シリアルペリフェラルインターフェースバス３３０には、さらに、デジタル３軸コンパス３３２およびデジタル３軸加速度計３３５が接続されている。デジタルコンパス３３２によって、バッジ２０５は、そのバッジ２０５を装着している人間の向きについてのデータをより良好に収集できる。デジタルコンパス３３２は、２人の人間がインタラクションしていたのか、つまり２人の人間が対面していたのかを分析系統が判定するのを支援する。同様に、加速度計３３５は、バッジ２０５を装着している人間の動作に関するデータを収集する。「動作」には、例えば、動作の速度、身体の位置（どのように立っているのかを含む）、姿勢等が含まれる。コンパス３３２および加速度計３３５からのデータは、単一のパッケージとして集められてもよい。
【００３９】
バッジ２０５には、さらに、赤外線（ＩＲ）データを収集する赤外線データ協会準拠（アイアールディーエ）のトランシーバ（ＩｒＤＡ）３０５が備え付けられてもよい。ＩｒＤＡ３０５は、汎用非同期送受信回路（ＵＡＲＴ）３０３と結合されてもよい。ＩＲデータは、別の人間に対する近接度および対面インタラクションを検出するのに部分的に利用される。バッジ２０５には、さらに、画像センサインターフェース（本明細書において「カメラ」と称される）３５７が備え付けられてもよい。画像センサインターフェース３５７は、２人の人間が対面でインタラクション（対面インタラクション）をしているときの顔の表情を検出するのに使用される。例示的な一実施形態において、カメラ３５７は、相補型金属酸化膜シリコン（ＣＭＯＳ）カメラである。
【００４０】
また、バッジ２０５内には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュールなどの無線通信モジュール３１０が採用されてもよい。無線通信モジュール３１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に限定されない。無線通信モジュール３１０は、２．４〜２．４８５ギガヘルツ（ＧＨｚ）のＩＳＭバンド内のどのような短波長ＵＨＦ電波であってもよく、あるいは、その他の適切な無線通信方法であってもよい。この無線通信モジュールは、バッジ２０５内のその他の任意のセンサと併用されてデータ（例えば、電波信号）を収集できる。（モジュール３１０からの）Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）データと、（モジュール３０５からの）ＩＲデータとを組み合わせて近接度の検出を行う構成は、環境および近隣の人間についてのより正確な情報を得ることを可能にするユニークな解決法である。具体的に述べると、ＩＲセンサ３０５の限られたレンジ（検出範囲）は、対面インタラクションのより正確な検出を可能にする。そのため、ＩＲセンサは実際の対面会話を検出するのに用いられ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低電力消費モジュール３１０は近接度の検出に用いられる。一例において、無線通信モジュール３１０は、別の人間が装着しているバッジ２０５などの別の発信源から受け取った電波信号について、その強度を測定し得る。測定された電波信号の強度と、複数のセンサから取り込まれたセンサデータとの組合せにより、本システムは、２人以上の人間が会話をしているときを判定できる。他の例において、長いレンジ（長距離検出機能）を有する赤外線送信波（infrared transmission）は、壁で跳ね返されることから、対面範囲（face-to-face range）外の人間の検出を増加させてしまう。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（又は電波信号の強度若しくはデータ）およびＩＲデータに、マイクロホン３４０からの発話データを組み合わせることにより、ＩＲセンサ３０５のＩＲ信号のみを用いる場合に比べて、会話を遥かに高い精度で検出することができる。
【００４１】
カメラ３５７およびコンパス３３２は、対面インタラクションの検出を支援する追加の構成要素となり得る。２人の人間がインタラクションしているときに、２つのＩＲ送受信部３０５が互いを検出できない場合には、コンパス３３２がそれぞれのユーザの向きを検出する。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０で受信する受信信号強度表示（ＲＳＳＩ）値が十分に強いならば、そのユーザ同士が互いに向き合っている場合には会話が生じている可能性が高い。ＩｒＤＡトランシーバ３０５単独では会話に参加しているユーザ全員を検出できない場合や、バッジを装着していない参加者とユーザがインタラクションしている場合には、カメラ３５７が顔の検出に用いられ得る。このように、ＩｒＤＡトランシーバ３０５と、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０と、コンパス３３２と、カメラ３５７との協働により、センサは、対面インタラクションの様子をより正確に切り取り出す（描写する）ことができる。
【００４２】
バッジ２０５は、充電可能なリチウムポリマーバッテリ３６５によって給電される。バッジ２０５は、モメンタリーオン触覚プッシュボタンで給電される。これによって、電力管理システムが、マイクロコントローラ３０１、各種センサ、および各種メモリユニットに給電を行う。バッジ２０５には、さらに、バッテリ３６５の残存容量についての正確な情報を提供するバッテリ充電監視部３５２が備え付けられる。リアルタイムクロック３５５には、バッテリ３６５からの電力を消耗しないように、低ドロップアウトレギュレータを介して給電され得る。
【００４３】
バッジ２０５には、さらに、誘導充電受信部３７０（例えば、Ｑｉ準拠の誘導充電受信部）が備え付けられてもよい。バッテリ３６５には、電圧レギュレータ部３６７が接続されてもよい。このレギュレータ部３６７は、ＵＳＢアダプタ付きの誘導バッテリ充電器に結合されている。バッジ２０５には、ベースステーション２１０、コンピュータ２１５またはサーバ２２０と直接接続のためのＵＳＢポート３０７，３１２が備え付けられてもよい。
【００４４】
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０は、誘導充電受信部３７０と組み合わされて、完全にワイヤレスな解決法を提供することができる。デュアルモードＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール３１０は、既存の古いＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術を有するコンピュータに高速データレートで確実に接続できるだけでなく、近接度検出の解決法を低電力で提供することもできる。
【００４５】
バッジ２０５には、さらに、近距離無線通信（ＮＦＣ）リーダ／ライタ／エミュレータ３３７および／または無線周波数識別（ＲＦＩＤ）リーダ／ライタ３５０が備え付けられる。ＮＦＣモジュール３３７およびＲＦＩＤモジュール３５０がそれぞれ（別々に）、識別にＮＦＣ又はＲＦＩＤを利用する既存の識別カードとペアを形成することにより、バッジ２０５は、当該バッジ２０５を装着している人間を特定することができる。さらに、ＮＦＣモジュール３３７およびＲＦＩＤモジュール３５０は、バッジ２０５が、組織内の既存の人事識別システムに識別カードなどを介して組み込まれることを可能にする。あるいは、ＮＦＣモジュール３３７およびＲＦＩＤモジュール３５０は、既存の識別カードに付加される。例示的な一実施形態において、バッジ２０５は、電源が入れられた際に、人間の識別カードとペアを形成してもよい。バッジ２０５の電源が入ってＬＥＤインジケータ３１７が点滅している（光っている）のは、バッジ２０５がユーザの識別カードとのペアを形成するためにＮＦＣモジュール３３７および／またはＲＦＩＤモジュール３５０を探していることを示しているので、ユーザはそのバッジ２０５を、識別カードとペアにすることができる。バッジ２０５を識別カードとペアにすることにより、そのバッジ２０５は、当該バッジ２０５の内部メモリを用いて、その人間のアイデンティティ（身分証明）を記憶できる。ＮＦＣモジュール３３７もＲＦＩＤモジュール３５０も検出できない場合、バッジ２０５は、自身に対して１６進数の識別コードを振り当て得る。この１６進数の識別コードは、後で分析できるように記憶される。
【００４６】
ＮＦＣモジュール３３７およびＲＦＩＤモジュール３５０は、バッジ２０５の近傍の他のバッジまたは識別カードを読み取り得る。これにより、バッジ２０５は、そのバッジ２０５を装着している人間とインタラクションしている人々の指標（indication）を特定し、当該指標を記憶することができる。
【００４７】
＜分析＞
この欄では、バッジ２０５、ベースステーション２１０およびコンピュータ２１５，２２０によって実行される分析について、簡単な概要を説明する。より詳細な説明については、本願の出願人による同時係属出願である米国特許出願第14/172,872号を参照されたい。なお、この米国特許出願の全教示内容は、参照をもって本願に取り入れたものとする。
【００４８】
バッジ２０５から収集されたセンサデータは、複数の尺度を算出するように処理及び分析される。この分析には、その複数の尺度を算出するために、ＩｒＤＡトランシーバ３０５、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０、コンパス３３２、複数のマイクロホン３４０、加速度計３３５、およびカメラ３５７のうちの１つ又はこれらの組合せからの感知されたデータを使用することを含め、各種センサ及び対応する各種センサデータのあらゆる組合せが使用される。
【００４９】
一実施形態において、バッジを装着している人間の、別の人間に対する近接度は、ＩｒＤＡトランシーバ３０５、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０、コンパス３３２、およびカメラ３５７のうちの少なくとも２つによる組合せからの感知されたデータによって測定される。
【００５０】
一実施形態において、バッジを装着している人間の、別の人間に対する近接度は、ＩｒＤＡトランシーバ３０５で感知されたデータとＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０で感知されたデータとの組合せによって測定される。
【００５１】
他の実施形態において、バッジを装着している人間の、会話ターンテイキングパターンは、ＩｒＤＡトランシーバ３０５、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０、コンパス３３２、カメラ３５７、および複数のマイクロホン３４０のうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される。
【００５２】
他の実施形態において、バッジを装着している人間の、会話ターンテイキングパターンは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０で感知されたデータと複数のマイクロホン３４０で感知されたデータとの組合せによって測定される。
【００５３】
他の実施形態において、前記センサデータは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デュアルモードモジュール３１０と残りの複数のセンサのうちのいずれか１つ以上との組合せによって取り込まれる。
【００５４】
バッジ２０５からダウンロードされたセンサデータのセットは、所与のプロジェクトに特化した分析となるようにグループ分けされる。各データセットの構造は、異なるパラメータ同士をひとまとめにして分析できるように、参加者、チームおよびセッションのリストを特定可能なものである。センサデータは、単一の状態又は複数を集約した状態で、ユーザが望む任意のフォーマット（例えば、ＣＳＶ、Ｅｘｃｅｌ  Ｓｐｒｅａｄｓｈｅｅｔ）でエクスポート可能なものである。
【００５５】
提供可能な出力の種類には、１つのセッションの参加者ごとに単一の数値を生成するＳｃａｌａｒＤａｔａｓｏｕｒｃｅ（スカラデータソース）、１つのセッションの参加者ごとに複数の数値を生成するＭｕｌｔｉＳｃａｌａｒＤａｔａｓｏｕｒｃｅ（マルチスカラデータソース）、参加者ごとに単位時間当たり単一の数値が存在するＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＤａｔａｓｏｕｒｃｅ（タイムシリーズデータソース）、参加者ごとに単位時間当たり複数の数値が存在するＭｕｌｔｉＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＤａｔａｓｏｕｒｃｅ（マルチタイムシリーズデータソース）、および１つのセッションのデータセットごとの単一のネットワーク行列であるＮｅｔｗｏｒｋＤａｔａｓｏｕｒｃｅ（ネットワークデータソース）が含まれる。
【００５６】
システム２００は、さらに、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のＭＡＣアドレス、バッジ２０５が最後に当該システム２００のメソッドに接続した時刻、およびバッジ２０５の各種コンフィギュレーションパラメータを含め、各バッジ２０５の様々なパラメータを追跡する。バッジ２０５のファームウェア構成は、システム２００にバッジ２０５が接続した際にソフトウェアによって更新可能なものとされる。このとき、様々なサンプリング頻度および追加の機能（フィーチャ）を有効にすることが可能である。各種センサのサンプリング頻度を変更することにより、バッジ２０５は、電力を節約したり、より多くのデータを収集したりできる。前記追加の機能には、１２８ビットＡＥＳ暗号化、生オーディオ（生の音声）を有効にすること、生メルバンド（raw Mel Band）のリアルタイム解析を有効にすること、および他のバッジ２０５だけでなく一般的なＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）デバイスの検出を有効にすることが含まれる。
【００５７】
分析に用いられる前記複数の尺度には、例えば、複数の社会的ネットワーク尺度、複数の会話ターンテイキング尺度、および複数の社会的信号発信尺度が含まれる。
【００５８】
第一に、前記複数の社会的ネットワーク尺度には、媒介中心性、次数中心性、凝集性、統合性（integration）、探検性（exploration）などが含まれる。「媒介中心性」は、人間同士の社会的ネットワークをノードと頂点（エンドノード）との図で表現した場合に、頂点と頂点とを結ぶ全経路の最短経路で特定のノードを通過するものの数に等しい。なお、その図における各ノードや頂点は、社会的ネットワーク内での特定の人間とその他の人間との関係を表している。「次数中心性」は、特定のノードが有する紐帯（tie）の数として定義される。ネットワークの「凝集性」は、社会的ネットワークからグループを１つ外すうえで切り離す必要のある、最低限のノードの数として定義される。「統合性」は、特定のノードが一部を成すトライアドの数を、形成可能なトライアドの最大数で除算したものである。「探検性」は、１つのグループ内の特定の人間がそのグループ外の人間と費やした時間を、総インタラクション時間で除算してなる割合として算出される。
【００５９】
第二に、前記複数の会話ターンテイキング尺度には、グループの中での会話の量および質を分析するための数多くの尺度が含まれる。一実施形態において、前記会話ターンテイキング尺度は、ターンテイキング統計値（statistics）を求めるものであり、当該ターンテイキング統計値には、会話（speaking）中に１人の人間が取るターン数（交代数）、ポーズ数、割込み成功数／割込み不成功数、平均ターン長さ、および平均ポーズ長さが含まれる。他の実施形態において、前記会話ターンテイキング尺度は、１つのグループ内で誰の後に誰が発言したのか、および１つのグループ内で各人間がどれほど発言したのかを特定する、ターンテイキング行列を測定する。また、前記会話ターンテイキング尺度は、特定の人間が沈黙している時間、その人間が聴取している時間、および発話オーバーラップ（すなわち、２人以上の人間が同時に発言しているとき）の頻度を測定できる。また、前記会話ターンテイキング尺度は、特定の発言者の独占性、参加率、参加バランス、ターンテイキング率、ターンテイキングバランス、その人間の他の人々との中でのインタラクティブ性などを測定できる。
【００６０】
第三に、前記複数の社会的信号発信尺度は、人間が１人または集団で与えたり受け取ったりする社会的信号の尺度を提供する。前記複数の社会的信号発信尺度には、活性（Activity）、持続性（Consistency）、影響、ミラーリングなどが含まれる。
【００６１】
「活性」は、低次の経時的な社会的信号の全体としての大きさを定量化する。「身体動作」が、一般的に加速度計３３５によって測定される。この「身体動作」は、身体動作平均エネルギの測定値、加速度ベクトルの大きさの測定値、および姿勢の測定値を含む。人間の「姿勢」は、前／後と左／右の２種類の角度で構成される。これらの角度は、生加速度ベクトル（raw acceleration vector）から算出される。
【００６２】
「発話」は、複数のマイクロホン３４０およびオーディオコーデック３４２によって測定される。この尺度は、発話の大きさの測定値、および発話の周波数の測定値を含む。いずれの測定値も、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって求められる。また、複数のマイクロホン３４０およびオーディオコーデック３４２から受け取るデータから、生ケプストラム（raw cepstrum）、メル周波数ケプストラム、および平均ターン数が算出される。
【００６３】
「持続性」は、低次の経時的な社会的信号の変化又は変動を定量化する。これは、身体動作の持続性、ターンテイキングの持続性、音量の持続性、および音声基本周波数の持続性を含む。この「持続性」尺度は、各尺度の変動を正規化することによって外れ値を考慮に入れるものとなる。
【００６４】
「影響」は、インタラクション中に１人の人間からの社会的信号が他の人々の社会的信号に引き起こす変化を定量化する。この尺度は、複数の人間のあいだのセンサデータを比較する。この尺度の下で測定されるデータは、ある人間の、別の人間の身体動作に対する影響を測定すること、別の人間の信号振幅に対する影響を測定すること、別の人間の信号周波数に対する影響を測定すること、および別の人間のターンテイキングに対する影響を測定することを含む。
【００６５】
「ミラーリング」は、人々のあいだの社会的信号の類似性を定量化する。この尺度は、例えば、別の人間の身体動作のミラーリング、別の人間の音量のミラーリング、別の人間の音声基本周波数のミラーリング、別の人間のターンテイキングのミラーリング等を測定する。
【００６６】
これらの他にも、尺度として、統合性、インタラクティブ性、探検性、ドライブ（drive）、エンゲージメント（engagement）、同じチーム内のメンバとのその人間の比較、生産性、職務満足度、および従業員エンゲージメントを測定することが考えられる。
【００６７】
＜視覚的表現＞
上記のようにして「分析」の欄で測定された尺度は、コンピュータ２２５のディスプレイモニタ上で見られるように、さらに処理されて可視化される。このような視覚的表現は、バッジを装着している個人についての情報を含む。この情報は、例えば、その人間の尺度の、他の人間の平均との比較、同じチームの平均との比較、組織の平均との比較等である。「チーム」とは、自らチームと認識している人々の集まり、あるいは、組織又は管理側によってチームとして識別されている人々の集まりを指す。また、前記視覚的表現は、組織内の様々なチーム間の尺度を比較できる。具体例として、前記視覚的表現は、前記複数の尺度のうちの任意のものとパフォーマンス尺度のセットとの関係を表す。「パフォーマンス尺度」とは、生産性、職務満足度、従業員エンゲージメント、ドライブなどの尺度を指す。また、前記視覚的表現は、人間行動における変化が前記複数の尺度にどのような変化を与え得るのかを表す。
【００６８】
また、前記視覚的表現は、複数の人間について前記複数の尺度を算出してこれらを場所（位置）又はオフィスレイアウト応じて管理する。これにより、ユーザは、様々な種類のインタラクションが組織内のどこで生じているのかを判定できる。
【００６９】
また、前記視覚的表現は、組織全体としての情報を含む。組織についてのデータに基づいて生成され得る視覚的表現には、例えば：組織ダイナミクスの外観（overview）；どのように組織内の個人同士が互いにインタラクションするのか；何時、どこで、どのようにユーザ同士が対面でコミュニケーション（対面コミュニケーション）をしているのかについてのグラフィカルな表示；等が含まれる。また、前記視覚的表現は、ユーザ間の、電子メールでのコミュニケーションに関するデータ、インスタントメッセージでのコミュニケーションに関するデータ、電話でのコミュニケーションに関するデータ、および対面インタラクションに関するデータを含み得る。
【００７０】
図４Ａは、本発明の実施形態によって生成された視覚的表現の、グラフィカルなユーザインターフェースの一例を示す図である。視覚的表現エリア４０５は、測定された尺度についての情報を表示する。この情報は、ユーザがデータを容易に読み取って容易に理解することを可能にするグラフ、テーブル（表）又はその他のチャートであってもよい。グロッサリエリア４１０は、視覚的表現エリア４０５に表示された様々なアイテムについての説明を提供する。サマリーエリア４１５は、データを要約する。カレンダー（データ選択）エリア４２０は、ユーザがカレンダーの様々な日付又は日付範囲を選択してこれに対応する日付又は期間のデータを見ることを可能にする。前述したように、データは、バッジ２０５内のリアルタイムクロック３５５を用いてタイムスタンプされる。これにより、分析系統は、特定のアクションが何時実行されたのかを特定できる。また、前記視覚的表現は、行動データのトレンド（傾向）を明示してもよい。ユーザがカレンダーエリア４２０の日付範囲を選択すると、視覚的表現エリア４０５は、ユーザが選択した日付範囲のデータのグラフ、テーブル又はチャートを提供する。
【００７１】
また、ユーザは、どの尺度を視たいのかを指定できる。図４Ａの尺度には、例えば、統合性４２５、インタラクティブ性４３０、探検性４３５、ドライブ４４０．エンゲージメント４４５、およびチーム比較４５０が含まれる。ユーザインターフェースに含まれる尺度の数はこれよりも多くても少なくてもよく、上記の尺度はあくまでも例示に過ぎない。
【００７２】
図４Ｂは、チーム比較４５０の視覚的表現の、グラフィカルなユーザインターフェースの一例を示す画面図である。チームの統合性４２５は、例えば、特定の人間が一部を成すトライアド（３人の集まり）の数を、形成可能なトライアドの数と比較したものとして測定される。視覚表現エリア４０５は、この情報を用いて、チームの各メンバが同じチームの他のメンバとどのようにインタラクションするのかについての視覚的表現を作成し得る。また、図４Ｂの例では、視覚的表現４０５が、４つのチームの統合性数値を表し、どのチームが最も高い統合性スコアを有してどのチームが最も低い統合性スコアを有するのかをサマリーエリア４１５において強調する。また、ユーザは、前述のようにカレンダーエリア４２０の日付範囲を選択可能である。視覚的表現エリア４０５には、各チームの統合性スコアが、折れ線グラフ４５５で４週間にわたって表現されている。折れ線グラフ４５５の隣りでは、テーブル４６０に、４週間にわたる統合性スコアのデータがまとめられている。
【００７３】
図４Ｃは、チームのインタラクティブ性４３０を表すように生成された、グラフィカルなユーザインターフェースの一例を示す画面図である。チームのインタラクティブ性４３０は、任意の時間長さにおける（例えば、一分ごと、一時間ごと、セッション全体）ターンテイキング行列および／または参加バランスから測定される。図４Ｃでは、視覚的表現エリア４０５が、大きさの異なる円を含むグラフを表示している。それぞれの円の大きさは、グロッサリエリア４１０で説明されているように、総発言時間におけるそれぞれの割合に比例する。
【００７４】
図４Ｄは、組織の探検性４３５を表すように生成された、グラフィカルなユーザインターフェースの一例を示す画面図である。組織の探検性４３５は、組織内の各チーム内における対面インタラクションの量、および、そのチームが他のチームとどれほどインタラクションを有するかである。
【００７５】
図４Ｅは、個人のエネルギを表すように生成された、グラフィカルなユーザインターフェースの一例を示す画面図である。視覚的表現エリア４０５は、特定の人間のドライブ４４０スコアのグラフを表している。ドライブ４４０は、グロッサリエリア４１０において、特定の人間が一日のあいだどの程度又はどれほどエネルギッシュであるかとして説明されている。エネルギは、一日のあいだの身体動作量に比例するものとされ、加速度計３３５のセンサデータを用いて（サンプルごとの、一秒ごとの、一分ごとの、あるいは、その他の任意の時間分解能の）３軸加速度ベクトルの大きさとして算出される。また、身体の姿勢および姿勢の変化は、生加速度ベクトル（ドット積の逆余弦）から算出される２種類の角度（前／後と左／右）を用いて推定され得る。
【００７６】
図４Ｆは、個人の発話プロファイルを明示する（又は表す）ように生成された、グラフィカルなユーザインターフェースの一例を示す画面図である。視覚的表現エリア４０５は、個人の発話プロファイルのパイグラフを表している。発話プロファイルは、個人が沈黙している時間（又は割合）、個人が聴取している時間（又は割合）および個人が発言している時間（又は割合）を表す。このデータは、任意の音声検出アルゴリズム（例えば、エネルギベース、クラスタリングベース等の音声検出アルゴリズム）によって検出可能なものとされる。「聴取」のタグは、前記個人以下の、そのインタラクショングループ内の誰かが発言していると付される。「オーバーラップ」のタグは、前記個人が発言しているときにそのインタラクショングループ内の誰かが発言すると付される。個人の参加とは、その個人の発言時間を、現在のインタラクショングループ内の総発言時間で除算したものとされる。独占性は、割込み成功・割込み不成功数、ターン数、および個人の参加スコアに基づいたものとされる。
【００７７】
また、上記以外に測定されて表示され得るターンテイキング尺度には、ターン数、ポーズ数、割込み成功数、割込み不成功数、平均ターン長さ、平均ポーズ長さ、ターンテイキング行列、発言時間、沈黙時間、聴取時間、発話オーバーラップ時間、独占性、インタラクティブ性、参加率、参加バランス、およびターンテイキングバランスが含まれる。
【００７８】
図５に、本発明が実現され得るコンピュータネットワークまたは同様のデジタル処理環境を示す。
【００７９】
少なくとも１つのクライアント側コンピュータ／デバイス５０および少なくとも１つのサーバコンピュータ６０が、アプリケーションプログラムを実行する処理機能、記憶機能および入出力装置などを提供し得る。少なくとも１つのクライアント側コンピュータ／デバイス５０は、通信ネットワーク７０を介して別のコンピューティングデバイス（別のクライアント側デバイス／処理装置（プロセッサ）５０および少なくとも１つの別のサーバコンピュータ６０が含まれ得る）に接続可能である。通信ネットワーク７０は、リモートアクセスネットワークの一部、グローバルネットワーク（例えば、インターネット等）の一部、世界規模のコンピュータの集まりの一部、ローカルエリアネットワークの一部、ワイドエリアネットワークの一部、あるいは、各種プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）を用いて相互通信するゲートウェイの一部であり得る。クライアント側デバイス／コンピュータ５０が、前述したバッジ（センサ）２０５およびコンピュータ２２５を実現し、サーバ６０が、前述したベースステーション２１０、中央コンピュータ２１５およびサーバ２２０を実現する。それ以外の電子デバイス／コンピュータネットワークアーキテクチャも使用可能である。
【００８０】
図６は、図５のコンピュータシステムに含まれるコンピュータ（例えば、クライアント側処理装置／デバイス５０、サーバコンピュータ６０等）の内部構造を示す図である。各コンピュータ５０，６０は、システムバス７９を備える。システムバス７９は、コンピュータ（又は処理系統）の構成要素間のデータ転送に用いられるハードウェアラインのセットである。また、バス７９は、コンピュータシステムにおける相異なる構成要素（例えば、プロセッサ、ディスクストレージ、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークポート等）同士を接続する共有の配管のようなものであり、それら構成要素間の情報のやり取りを可能にする。システムバス７９には、様々な入出力装置（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等）をコンピュータ５０，６０に接続するためのＩ／Ｏ装置インターフェース８２が取り付けられている。ネットワークインターフェース８６は、コンピュータがネットワーク（例えば、図５のネットワーク７０）に取り付けられた他の様々なデバイスに接続することを可能にする。メモリ９０は、本発明の一実施形態（例えば、前述したセンサデータ分析、算出された尺度の視覚的表現、当該視覚的表現のユーザインターフェース、コード１００の支援）を実現するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４を記憶する揮発性メモリである。ディスクストレージ９５は、本発明の一実施形態を実施するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４を記憶する不揮発性ストレージである。システムバス７９には、さらに、コンピュータ命令を実行する中央演算処理装置８４も取り付けられている。
【００８１】
一実施形態において、処理装置のルーチン９２およびデータ９４は、本発明にかかるシステムに対するソフトウェア命令の少なくとも一部を提供するコンピュータプログラムプロダクト（概して符号９２で示す）である。コンピュータプログラムプロダクト９２には、コンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、少なくとも１つのＤＶＤ−ＲＯＭ、少なくとも１つのＣＤ−ＲＯＭ、少なくとも１つのディスク、少なくとも１つのテープなどといった取外し可能な記憶媒体等）が含まれる。コンピュータプログラムプロダクト９２は、当該技術分野において周知である任意の適切なソフトウェアインストール方法によってインストール可能なものであってもよい。他の実施形態において、前記ソフトウェア命令の少なくとも一部は、ケーブルおよび／または通信および／または無線接続を介してダウンロード可能なものである。さらなる他の実施形態において、本発明にかかるプログラムは、伝播媒体による伝播信号（例えば、電波、赤外線波、レーザ波、音波、インターネットなどといったグローバルネットワークやその他の少なくとも１つのネットワークによって伝播される電気信号）によって実現される、コンピュータプログラム伝播信号プロダクト１０７である。このような搬送媒体または搬送信号が、本発明にかかるルーチン／プログラム９２用のソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する。
【００８２】
さらなる他の実施形態において、前記伝播信号は、伝播媒体によって搬送されるアナログ搬送波またはデジタル信号である。例えば、前記伝播信号は、グローバルネットワーク（例えば、インターネット等）、電気通信ネットワークまたはその他のネットワークによって搬送されるデジタル信号であり得る。一実施形態において、前記伝播信号は、所与の期間のあいだ伝播媒体によって送信される信号であり、例えば、数ミリ秒、数秒、数分またはそれ以上の期間のあいだネットワークによってパケットで送信される、ソフトウェアアプリケーション用の命令等であり得る。他の実施形態において、コンピュータプログラムプロダクト９２の前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータシステム５０が受け取って読み取り可能な伝播媒体である。例えば、コンピュータシステム５０は、前述したコンピュータプログラム伝播信号プロダクトの場合のように、伝播媒体を受け取ってその伝播媒体内に組み込まれた伝播信号を特定する。
【００８３】
一般的に、「搬送媒体」や過渡的キャリアという用語は、前述したような過渡的な信号、伝播信号、伝播媒体、記憶媒体、およびその他を包含する用語である。
【００８４】
本明細書で引用した全ての特許公報、特許出願公開公報および刊行物は、それらの全教示内容を参照をもって本明細書に取り入れたものとする。
【００８５】
本発明を例示的な実施形態を参照しながら具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含される本発明の範囲から逸脱することなく、形態および細部の詳細な変更が可能であることを理解するであろう。
なお、本発明は、実施の態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
組織内での人間行動を分析する方法であって、
複数の人間によって装着される複数のウェアラブルで電子的なバッジを提供する過程であって、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジのそれぞれが、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを備え、これら複数のセンサが、赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、複数のマイクロホン、電磁的データ転送モジュール、および誘導バッテリ充電器を実質的に含む、過程と、
装着中の前記ウェアラブルで電子的なバッジが、ベースステーションを介して、又は前記無線通信モジュールによって直接に、前記センサデータをサーバに送信する過程と、
前記サーバが、複数のセンサデータを集約し、これら複数のセンサデータを処理することによって、人間行動データのセットを作成する過程と、
複数の尺度を算出するように、人間行動データの前記セットを分析する過程であって、１つまたは複数のプロセッサによって実行される過程と、
少なくとも１つのユーザ指定に従って、前記複数の尺度の視覚的表現を、コンピュータ画面上に作成及び表示する過程と、
を備える、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、別の人間に対する近接度、直接対面インタラクション、場所、個人の発話パターン、会話ターンテイキングパターン、向き、身体動作パターン、および姿勢パターンのうちの少なくとも１つを含む、方法。
〔態様３〕
態様２に記載の方法において、前記センサデータが、さらに、前記別の人間とのインタラクションに関する情報を含む、方法。
〔態様４〕
態様３に記載の方法において、前記別の人間が、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジを装着していない、方法。
〔態様５〕
態様２に記載の方法において、前記人間の、前記別の人間に対する前記近接度が、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、および前記カメラのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される、方法。
〔態様６〕
態様２に記載の方法において、前記人間の、前記会話ターンテイキングパターンが、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、前記カメラ、および前記複数のマイクロホンのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される、方法。
〔態様７〕
態様１に記載の方法において、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジが、既存の人事識別ネットワークに組み込まれ、所与のバッジの前記固有識別が、前記既存の人事識別ネットワークによって振り当てられて前記電磁的データ転送モジュールを介してその所与のバッジに通信される番号であるか、あるいは、手動で振り当てられる番号である、方法。
〔態様８〕
態様１に記載の方法において、前記複数の尺度が、複数の社会的ネットワーク尺度、複数の会話ターンテイキング尺度、および複数の社会的信号発信尺度のうちの少なくとも１つである、方法。
〔態様９〕
態様８に記載の方法において、前記複数の社会的ネットワーク尺度が、媒介中心性、次数中心性、凝集性、統合性、および探検性のうちの少なくとも１つを含む、方法。
〔態様１０〕
態様８に記載の方法において、前記複数の会話ターンテイキング尺度が、さらに、ターン数、ポーズ数、割込み成功数、割込み不成功数、平均ターン長さ、平均ポーズ長さ、ターンテイキング行列、発言時間、沈黙時間、聴取時間、発話オーバーラップ時間、独占性、インタラクティブ性、参加率、参加バランス、およびターンテイキングバランスのうちの少なくとも１つを含む、方法。
〔態様１１〕
態様８に記載の方法において、前記複数の社会的信号発信尺度が、活性、持続性、ミラーリング、および影響のうちの少なくとも１つを含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、身体動作パターン、個人の発話パターン、および会話ターンテイキングパターンのいずれかによって算出される、方法。
〔態様１２〕
態様１に記載の方法において、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、当該複数の尺度のうちの任意の１つとパフォーマンス尺度のセットとの関係を表し、当該パフォーマンス尺度のセットが、生産性、職務満足度、従業員エンゲージメント、およびドライブから選択される、方法。
〔態様１３〕
態様１２に記載の方法において、前記視覚的表現が、さらに、前記パフォーマンス尺度における変化と感知された前記人間行動における変化との対応を表す、方法。
〔態様１４〕
態様１に記載の方法において、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、さらに、場所に応じた当該複数の尺度の視覚的表現を含む、方法。
〔態様１５〕
態様１に記載の方法において、前記電磁的データ転送モジュールが、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、および無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュールのうちの少なくとも１つを含む、方法。
〔態様１６〕
組織内での人間行動を分析するシステムであって、
複数のウェアラブルで電子的なバッジであって、それぞれ、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを含み、これら複数のセンサが、赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、複数のマイクロホン、電磁的データ転送モジュール、および誘導バッテリ充電器を実質的に含む、複数のウェアラブルで電子的なバッジと、
前記センサデータを前記バッジから受け取る１つもしくは複数のベースステーションと、
（ｉ）前記１つもしくは複数のベースステーションまたは前記ウェアラブルで電子的なバッジから前記センサデータを受け取り、（ｉｉ）前記複数のセンサデータを処理することにより、人間行動データのセットを作成し、（ｉｉｉ）複数の尺度を算出するように、人間行動データの前記セットを分析する、サーバと、
プロセッサおよびディスプレイモニタを含むユーザ端末であって、前記複数の尺度の視覚的表現を、少なくとも１つのユーザ指定に従ってそのディスプレイモニタ上に表示することによって提供するユーザ端末と、
を備える、システム。
〔態様１７〕
態様１６に記載のシステムにおいて、所与のバッジの前記センサデータが、その所与のバッジを装着している人間についてのデータを含み、当該データが、別の人間に対する近接度、直接対面インタラクション、場所、個人の発話パターン、会話ターンテイキングパターン、向き、身体動作パターン、および姿勢パターンのうちの少なくとも１つを含む、システム。
〔態様１８〕
態様１７に記載のシステムにおいて、前記センサデータが、さらに、前記別の人間とのインタラクションに関する情報を含む、システム。
〔態様１９〕
態様１８に記載のシステムにおいて、前記別の人間が、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジを装着していない、システム。
〔態様２０〕
態様１７に記載のシステムにおいて、前記人間の、前記別の人間に対する前記近接度が、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、および前記カメラのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される、システム。
〔態様２１〕
態様１７に記載のシステムにおいて、前記人間の、前記会話ターンテイキングパターンが、前記赤外線センサ、前記無線通信モジュール、前記コンパス、前記カメラ、および前記複数のマイクロホンのうちの少なくとも２つによる組合せによって測定される、システム。
〔態様２２〕
態様１６に記載のシステムにおいて、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジが、既存の人事識別ネットワークに組み込まれ、所与のバッジの前記固有識別が、前記既存の人事識別ネットワークによって振り当てられて前記電磁的データ転送モジュールを介してその所与のバッジに通信される番号であるか、あるいは、手動で振り当てられる番号である、システム。
〔態様２３〕
態様１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度が、複数の社会的ネットワーク尺度、複数の会話ターンテイキング尺度、および複数の社会的信号発信尺度のうちの少なくとも１つである、システム。
〔態様２４〕
態様２３に記載のシステムにおいて、前記複数の社会的ネットワーク尺度が、媒介中心性、次数中心性、凝集性、統合性、および探検性のうちの少なくとも１つを含む、システム。
〔態様２５〕
態様２３に記載のシステムにおいて、前記複数の会話ターンテイキング尺度が、さらに、ターン数、ポーズ数、割込み成功数、割込み不成功数、平均ターン長さ、平均ポーズ長さ、ターンテイキング行列、発言時間、沈黙時間、聴取時間、発話オーバーラップ時間、独占性、インタラクティブ性、参加率、参加バランス、およびターンテイキングバランスのうちの少なくとも１つを含む、システム。
〔態様２６〕
態様２３に記載のシステムにおいて、前記複数の社会的信号発信尺度が、活性、持続性、ミラーリング、および影響のうちの少なくとも１つを含み、当該複数の社会的信号発信尺度が、身体動作パターン、個人の発話パターン、および会話ターンテイキングパターンのうちのいずれかから算出される、システム。
〔態様２７〕
態様１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、当該複数の尺度のうちの任意の１つとパフォーマンス尺度のセットとの関係を表し、当該パフォーマンス尺度のセットが、生産性、職務満足度、従業員エンゲージメント、およびドライブから選択される、システム。
〔態様２８〕
態様２７に記載のシステムにおいて、前記視覚的表現が、さらに、前記パフォーマンス尺度における変化と感知された前記人間行動における変化との対応を表す、システム。
〔態様２９〕
態様１６に記載のシステムにおいて、前記複数の尺度の前記視覚的表現が、さらに、場所に応じた当該複数の尺度の視覚的表現を含む、システム。
〔態様３０〕
態様１７に記載のシステムにおいて、前記電磁的データ転送モジュールが、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、および無線周波数識別（ＲＦＩＤ）モジュールのうちの少なくとも１つを含む、システム。
〔態様３１〕
組織内での人間行動を分析する方法であって、
複数の人間によって装着される複数のウェアラブルで電子的なバッジを提供する過程であって、前記複数のウェアラブルで電子的なバッジのそれぞれが、（ａ）固有識別コード、（ｂ）プロセッサ、メモリユニット、バッテリ、および（ｃ）センサデータを取り込む複数のセンサを備え、これら複数のセンサが、赤外線センサ、無線通信モジュール、カメラ、加速度計、コンパス、複数のマイクロホン、電磁的データ転送モジュール、および誘導バッテリ充電器を含む、過程と、
装着中の前記ウェアラブルで電子的なバッジが、ベースステーションを介して前記センサデータをサーバに送信する過程と、
前記サーバが、複数のセンサデータを集約し、これら複数のセンサデータを処理することによって、人間行動データのセットを作成する過程と、
複数の尺度を算出するように、人間行動データの前記セットを分析する過程であって、１つまたは複数のプロセッサによって実行される過程と、
少なくとも１つのユーザ指定に従って、前記複数の尺度の視覚的表現を、コンピュータ画面上に作成及び表示する過程と、
を備え、
前記無線通信モジュールは、電波信号の強度を測定するものであり、測定された当該電波信号の強度が、前記複数のセンサから取り込まれた前記センサデータと組み合わせて用いられることにより、２人以上の人間が会話をしているときを判定する、方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図４Ｆ】
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【図５】
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【図６】
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