(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタル情報への適応を提供するソーシャルインデクシングシステムにおいて実施される方法であって、
前記ソーシャルインデクシングシステムに含まれるコンピュータが、
トピックにより限定された対象領域についての複数のエバーグリーンインデックスを維持し、対象領域のそれぞれは電子的に保存されたディジタル情報を含み、
エバーグリーンインデックスのそれぞれに対し、
トピックの階層を特定し、前記トピック階層におけるトピックのそれぞれに対してトピックモデルを組み合わせ、各トピックモデルはディジタル情報に対して評価可能なパターンを含み、該パターンはトピックモデルのトピックに一致するディジタル情報を識別し、
前記エバーグリーンインデックスの少なくとも１つについての対象領域に対して前記ディジタル情報におけるユーザ関心度を受信し、
トピックモデルについてのパターンのそれぞれを、ディジタル情報に対して評価し、
視覚的表示によって、対象領域におけるトピックのそれぞれに従って編成されたディジタル情報へのアクセスを提供する、
ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記視覚的表示において記事中の文字コンテンツを識別し、
前記文字コンテンツをトピック階層におけるトピックに合致させる、
ことをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
オンラインコミュニティによって指定された少なくとも１つのエバーグリーンインデックスの対象領域におけるトピックのそれぞれに、ランク付けを関連づけ、
識別されたトピックモデルに対応するトピックを識別し、識別されたトピックに関連づけられたランキングにもとづき少なくとも１つのエバーグリーンインデックスをランク付けし、
提供された前記トピックを、視覚的表示において、それぞれのエバーグリーンインデックスの前記ランク付けに基づいて偏向させる、
ことをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
前記ユーザ関心度に対する、前記トピックの最も近い合致にもとづき、前記少なくとも１つのエバーグリーンインデックスの提示を偏向させることをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、
関連する増強コミュニティによって前記表示中で視覚的に分離された、前記エバーグリーンインデックスを提示することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
前記記事と、識別された前記トピックモデルのそれぞれについてのトピックとを含むガイドをオンデマンドで生成することをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、
前記ディジタル情報は、印刷された文書と、ウェブページと、ディジタル媒体中に書かれた材料とのうちの１つ以上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】
本願は一般に、ディジタル情報のセンスメーキング（ｓｅｎｓｅｍａｋｉｎｇ）に関し、より詳細には、ディジタル情報への適用を提供するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この非仮特許出願は、２００７年１０月１２日に出願された米国仮特許出願第６０／９９８６３６号に対して米国特許法１１９条（ｅ）に基づく優先権を主張するものであり、この開示を本願に引用して援用する。
【０００３】
ディジタルセンスメーキングは、ワールドワイドウェブ（「ウェブ」）などのディジタル情報インフラストラクチャが介在するセンスメーキングである。ウェブを介して、ユーザは、様々なソースからの過去の情報を公開する「従来の」ウェブサイトと、モデレータがいるウェブログ、すなわち「ブログ」、ユーザフォーラム、およびユーザが新しい情報を能動的にランク付けすることのできる投票付きウェブサイトを含む対話型ウェブサイトとの両方にアクセスすることができる。
【０００４】
ディジタル情報リポジトリとして、ウェブは継続的に発展する。新しい情報が絶えず公開されるが、これはしばしば、トピック別の質問と回答の相互作用がそれに関して展開した、新しい主題についての成長する領域に応答して行われる。この継続的な発展にもかかわらず、ウェブを介した情報認識は、人工的に制約されたままである。主流メディアウェブサイトは一般に、ニュース、ビジネス、政治、スポーツ、娯楽、天気など、人気のあるトピックのみをカバーするが、読者または発行者の中心的な関心セットの範囲から外れるかもしれない多数の追加のトピックも、他のウェブソースを介して存在する。これらのトピックは、例えば技術ニュースなどやや人気の劣るトピックから、地域のコミュニティカレッジの夜間クラススケジュールなど、比較的少数の人に関連する特殊なまたは目立たないトピックまでの範囲にわたる。
【０００５】
多くの市場における物への需要は、非特許文献１に記述されているような「ロングテール」分布に従い、この開示を本願に引用して援用する。図１は、ディジタル情報の仮定的なロングテール分布１０を、例として示すグラフである。Ｘ軸はディジタル情報を表し、Ｙ軸は人気レベルを表す。分布のヘッドに見られる項目１１は、数は少ないが最も高い人気を得ており、これらは少数の人気カテゴリに入るメディア報道内容などである。しかし、より読者の少ないニッチトピックをカバーする「ロングテール」に沿った項目１２は、ヘッド項目１１に数で勝る。ヘッド項目１１のどの１つをとってもロングテール項目１２のいずれか１つよりも高い人気を得ているが、十分なロングテール項目１２が含まれるときには、ロングテール項目１２の十分に大きいグループの総計としての人気は、すべてのヘッド項目１１の人気を上回ることになる。このことは、閲覧者を習熟させ、ロングテールトピックに気付かせることができるならば、ロングテールトピックに焦点を合わせることによってより大きな閲覧者総体に達することができることを含意する。
【０００６】
情報の消費者は、限られた時間しか有さず、あらゆるものに注意を払うことはできない。より多くのトピックが利用可能になるのに伴い、主流トピックはますます読者からわずかな注目しか受けなくなる。これに似て、プライムタイムのテレビジョン視聴者は現在、ケーブルおよび衛星ネットワークがその番組を改良してその視聴者数を増加させるのに伴って減少している。同様に、音楽「ヒット」は今日、より多くの選択肢および購入オプションが利用可能になるのに伴い、１０年前よりも販売コピー数が少ない。これらの観察から、経済および人気の傾向は、次のように簡潔に要約することができる。すなわち、「選択肢を与えれば人々はそれらを利用する」、また「分布の上部は縮小しつつある」。
【０００７】
問題は、単に新しいまたは人気のある情報を見つけることだけではない。問題は、新しい対象領域に馴染みがなく、尋ねるべき適切な質問が不確実または不明であっても、この対象領域に関する質問に対して正しい回答が得られることである。ウェブ上で利用可能な情報の常連読者は、主題の中心領域における共通の関心を共有する個人の、非公式のコミュニティを表す。彼らのオンラインのやりとりを介して、対象領域は展開され成熟する。例えば、特定の事柄に関する最良のリソースへの有用なハイパーリンクがしばしば、オンラインフォーラム投稿を介して交換されるか、または対象領域専用に設けられたウェブサイト中で記憶に留められる。しかし、対象領域への新来者は、どこから始めるべきか、さらには何を尋ねるべきかさえ知っていることは稀であり、有用なハイパーリンクのような、価値のあるちょっとした知識は、おそらく的を絞った検索を介して見つけない限り手が届かないままである。
【０００８】
【非特許文献１】Ｃ．アンダーソン、「Ｔｈｅ  Ｌｏｎｇ  Ｔａｉｌ：Ｗｈｙ  ｔｈｅ  Ｆｕｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｉｓ  Ｓｅｌｌｉｎｇ  Ｌｅｓｓ  ｏｆ  Ｍｏｒｅ」、（Ｈｙｐｅｒｉｏｎ  Ｐｒｅｓｓ）（２００６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、読者が新しい対象領域に効率的に適応できるようにし、すでに対象領域に精通しており対象領域の助けとなる他の読者の労力を利用する必要性が、ディジタルセンスメーキングにおいて依然としてある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
ディジタル情報への適応を提供するためのシステムおよび方法は、新しいもの、本当のもの、および重要なものを提供する。「新しいもの」は、中心的なトピックセットの境界の外から最新の情報を伝えることを意味する。「本当のもの」は、複数のソースからの情報がすでに社会的に吟味されて、関心レベルおよび信頼性が確立されていることを意味する。「重要なもの」は、情報が読者の対象領域中の重要トピックに従って自動的にカテゴリ化されることを意味する。
【００１１】
知識分野専門家すなわち「少人数の精力的な仕事」によって導かれるきめ細かいトピック式インデックスを利用すること、ユーザの大規模なコミュニティすなわち「多人数の軽い仕事」または「集団の知恵」によるランク付けとよりよいカテゴリ化に関する提案とを集約すること、および、機械支援学習すなわち「機械の根気強い仕事」を介してトピック式インデックスを拡張することにより、新しく関連性のあるディジタル情報が読者の増強コミュニティによって開示される。各増強コミュニティはエバーグリーンインデックスを有し、エバーグリーンインデックスは、各トピックおよびサブトピックにつき、所与の材料が適合するかどうかテストするのに使用できるパターンなどのトピックモデルを含む。「エバーグリーン」という用語は、インデックスの新鮮さおよび現在性の質を暗示するものとし、したがって、新しい記事は、出現したときに自動的に分類されてインデックスに追加されることになり、必要に応じて新しいトピックをインデックスに追加することができる。
【００１２】
特定の対象領域に馴染みのない読者は、その対象領域中の中心的な関心を有する増強コミュニティに属するトピック式エバーグリーンインデックスの力を利用することによって、素早く適応することができる。各エバーグリーンインデックスは、トピックおよびサブトピックの階層型編成を呈し、この階層型編成は、インデックスを所有する増強コミュニティのメンバがどのように対象領域中の情報を使用したいと思うかに関する専門家の判断を具現する。トピックおよびサブトピックは、対象領域に関して尋ねることのできる重要な質問になぞらえることができる。インデックスの構造化は、すでに対象領域に精通または適応しているコミュニティメンバによって暗黙的に「承認」されている、どのように最もよく対象領域をナビゲートするかに関する１つの観点を記述する。
【００１３】
一実施形態は、ディジタル情報への適応を提供するためのシステムおよび方法を提供する。対象領域についての複数のエバーグリーンインデックスが維持される。エバーグリーンインデックスはディジタル情報を含み、エバーグリーンインデックスはそれぞれ、ディジタル情報と照合されるトピックモデルを含むトピックによって編成される。ディジタル情報内のユーザ関心が決定される。エバーグリーンインデックスのトピックモデルがユーザ関心に対して評価され、ユーザ関心に最もよく合致するトピックモデルが識別される。少なくとも１つのエバーグリーンインデックス中の少なくとも１つのトピックモデルを介して、ディジタル情報へのアクセスが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
全体を通して以下の用語を使用するが、これらの用語は、特に指示がない限り以下の意味を有する。
【００１５】
コーパス：記事、文書、ウェブページ、電子書籍、または、印刷物として利用可能な他のディジタル情報の、集まりまたはセット。
【００１６】
文書：コーパス内の個別の記事。文書はまた、本の章または節、あるいは、より大きな著作物の他の下位区分を含むこともできる。１つの文書が、種々のトピックに関するいくつかの引用ページを含む場合がある。
【００１７】
引用ページ：インデックス中の引用（ページ番号など）が参照する、文書内の位置。引用ページは、単一のページとすることもでき、あるいは１組のページとすることもできるが、これは例えば、サブトピックがトピックモデルにより拡張され、１組のページが、トピックモデルに合致するすべてのページを含む場合である。引用ページはまた、トピックモデルが合致することのできる、ページ全体よりも小さいもの（段落など）とすることもできる。
【００１８】
対象領域：エバーグリーンインデックスを含めたソーシャルインデックス中のトピックまたはサブトピックのセット。
【００１９】
トピック：ソーシャルインデックス内の単一のエントリ。エバーグリーンインデックス中では、トピックには、パターンなど、コーパス内の文書との照合に使用されるトピックモデルが付随する。
【００２０】
サブトピック：ソーシャルインデックス内のトピックの下に階層的にリストされる単一のエントリ。エバーグリーンインデックス中では、サブトピックにもトピックモデルが付随する。
【００２１】
コミュニティ：特定の対象領域中の主要な関心トピックをオンラインで共有し、相互間の対話が少なくとも部分的にコンピュータネットワークで媒介される人々のグループ。対象領域は、ヨットレースや有機園芸のような趣味、歯学や内科学のような専門的関心、または遅発性糖尿病の管理のような医学的関心など、大まかに定義される。
【００２２】
増強コミュニティ：対象領域に関するソーシャルインデックスを有するコミュニティ。増強コミュニティは、ソーシャルインデックスによって引用された対象領域内の文書の閲覧および投票に参加する。
【００２３】
エバーグリーンインデックス：エバーグリーンインデックスは、コーパスと共に最新の状態を継続的に維持するソーシャルインデックスである。
【００２４】
ソーシャルインデクシングシステム：増強コミュニティ間の情報交換を容易にし、ステータスインジケータを提供し、対象文書をある増強コミュニティから別の増強コミュニティに渡すのを可能にする、オンライン情報交換インフラストラクチャ。相互接続された１組の増強コミュニティが、コミュニティの社会的ネットワークを形成する。
【００２５】
情報ダイエット：情報ダイエットは、ユーザが「消費」する情報、すなわち関心のある対象にわたって読む情報を、特徴付ける。例えば、ユーザは、自分の情報消費活動において、自分の時間の２５％を選挙ニュースに費やし、１５％を地域社会ニュースに費やし、１０％を娯楽トピックに費やし、１０％を親類に関係のある健康トピックに関する新しい情報に費やし、２０％を自分の特定の専門的関心事における新しい進展に費やし、１０％を経済進展に費やし、１０％をエコロジーおよび新エネルギー源における進展に費やす場合がある。ソーシャルインデクシングのためのシステムが与えられれば、ユーザは、自分の情報ダイエット中の自分の主要な関心のそれぞれにつき、別々の増強コミュニティに加入することまたはそれをモニタすることができる。
【００２６】
ウェブおよび他のオンライン情報リソースは、絶えず発展し拡張し続けるディジタル情報ソースを提供する。主題の新しい領域が、読者が引き付けられ対話するのに伴って出現し発展する。ディジタルセンスメーキングは、これらのリソース中の情報から意味を理解することに関するものである。図２は、ソーシャルインデクシング２１における課題、すなわちディジタル情報の開示２２、探査２３、および適応２４を示す機能ブロック図２０である。他の課題も可能である。これらの課題は情報採集の種々の面を表し、これらの面は、トピックの点できめ細かい、社会的に吟味されるインフラストラクチャを介して、新しく関連性があり信頼性があるディジタル情報を提供するように、相乗作用的に働く。次に、各課題について要約する。
【００２７】
ディジタル情報開示２２は、中心的な関心のセットについて、新しいトピックの点で関連性のある情報を識別することに焦点を合わせる。これについては、２００８年８月１２日に出願された同一出願人による係属中の米国特許出願第１２／１９０５５２号にさらに記載されており、この開示を本願に引用して援用する。ディジタル情報開示は、各自が中心的な関心のセットを有し、ロングテールトピックを含めた、中心的な関心内の様々な重要性レベルの複数のトピックにわたる情報を必要としているということを前提として開始する。鍵となる課題は、中心的な関心に関する新しい情報を効率的に追跡することにある。
【００２８】
ディジタル情報探査２３は、観念統合の助けとして個人の情報フロンティアを採集または採掘することに焦点を合わせる。これについては、２００８年８月１２日に出願された同一出願人による係属中の米国特許出願第１２／１９０５６０号にさらに記載されており、この開示を本願に引用して援用する。情報探査は、コミュニティの社会的ネットワークを利用することにより、ディジタル情報開示２２を介して基本的に満たされる個人の情報ダイエットを既存の関心を越えて拡張する。例えば、地域ニュースに関する情報フロンティアは、近隣の町および都市からのニュースを含む。別の例として、かかりつけの歯科などの専門的関心に関する情報フロンティアは、関係する分野からの関連トピック、例えば歯科衛生、新しい歯科材料、およびおそらく、新しい抗生物質、または美容歯科からの結果を潜在的に含む。ディジタル情報探査は、未踏査の新しいトピックグラウンドをカバーする際に、注意が逸らされたり非効率的になったりするリスクを冒さずに、効果的に注目を割り振ることを容易にする。鍵となる課題は、フロンティアに沿った近隣対象領域から最も関連性のある情報を見つけることにある。
【００２９】
最後に、本出願の焦点であるディジタル情報適応２４は、以下で始めに図７を参照してさらに説明するように、馴染みのない対象領域に適応することに関するものである。ディジタル情報適応は、新しい対象領域の理解を効率的に得ることに関するものである。この活動は、情報開示および情報フロンティア探査と相補的であり、主題について全体的に知るために領域を探索することが目的である場合を反映する。この活動は、トピック構造および主要な結果を知ること、ならびに適切な参照を識別することを含む。
【００３０】
ディジタルセンスメーキングは、ディジタル情報インフラストラクチャが介在するセンスメーキングであり、ディジタル情報インフラストラクチャは、インターネットなどの公衆データネットワークと、スタンドアロンコンピュータシステムと、ディジタル情報の様々なリポジトリとを含む。図３は、ディジタル情報センスメーキングのための例示的な環境３０を示すブロック図である。同じ基本的なシステムコンポーネントが、ディジタル情報の開示２２、探査２３、および適応２４に利用される。
【００３１】
ディジタル情報は、ディジタル形式で利用可能な情報である。インターネットなどのディジタルデータ通信ネットワーク３１が、適したディジタル情報交換インフラストラクチャを提供するが、他のインフラストラクチャ、例えば私設の法人企業ネットワークも可能である。ネットワーク３１は、ディジタル情報の提供およびディジタル情報へのアクセスをそれぞれ行う様々な情報ソースおよび情報消費者への、相互接続性を提供する。ウェブサーバ３４ａ、ニュースアグリゲータサーバ３４ｂ、投票付きニュースサーバ３４ｃ、および他のディジタル情報リポジトリが、情報ソースとしての働きをする。これらのソースはそれぞれ、ウェブコンテンツ３５ａ、ニュースコンテンツ３５ｂ、コミュニティによって投票される、すなわち「吟味される」コンテンツ３５ｃ、および他のディジタル情報を、パーソナルコンピュータや類似のデバイスなど、情報消費者として機能するユーザデバイス３３ａ〜３３ｃに供給する。
【００３２】
一般に、各ユーザデバイス３３ａ〜３３ｃは、サーバ３４ａ〜３４ｃとのインタフェーシングおよび情報交換をサポートするウェブブラウザまたは類似のアプリケーションを実行する、ウェブ対応デバイスである。ユーザデバイス３３ａ〜３３ｃとサーバ３４ａ〜３４ｃは両方とも、中央処理装置、メモリ、入出力ポート、ネットワークインタフェース、および不揮発性記憶装置など、プログラム可能な汎用コンピューティングデバイス中に従来見られるコンポーネントを備えるが、他のコンポーネントも可能である。さらに、サーバ３４ａ〜３４ｃに代えてまたは追加で、他の情報ソースも可能であり、ユーザデバイス３３ａ〜３３ｃに代えてまたは追加で、他の情報消費者も可能である。
【００３３】
ディジタルセンスメーキング、および特にディジタル情報適応２４は、ソーシャルインデクシングシステム３２によって容易になる。ソーシャルインデクシングシステム３２もまた、ネットワーク３１を介して情報ソースおよび情報消費者に相互接続される。ソーシャルインデクシングシステム３２は、エバーグリーンインデックス中のトピックモデルを、記事の主題への新来者であるかまたは記事の主題に馴染みがないかもしれない読者によって読まれている記事または他の著述中の特定コンテンツと組み合わせることによって、自動化されたディジタル情報適応を容易にする。
【００３４】
ユーザの視点からは、ソーシャルインデクシングシステムは単一の情報ポータルに見えるが、実際にはこれは、統合ディジタル情報処理環境によって提供される１組のサービスである。図４は、図３のソーシャルインデクシングシステム３２中で使用される主要なコンポーネント４０を示す機能ブロック図である。これらのコンポーネントはディジタル情報探査に焦点が合わせられており、他のコンポーネントを使用してディジタル情報の開示、適応、関心度、および他のサービスを提供することもできる。
【００３５】
コンポーネント４０は、情報収集４１、適応および分析４２、ユーザサービス４３の、３つの機能領域に大まかにグループ化することができるが、他の機能領域も可能である。これらの機能グループは、相互接続され相互依存しており、同じまたは別々の計算プラットフォーム上で実施することができる。情報収集４１は、ウェブコンテンツ３５ａ、ニュースコンテンツ３５ｂ、および「吟味される」コンテンツ３５ｃなどの入来コンテンツ４６を、ウェブサーバ３４ａ、ニュースアグリゲータサーバ３４ｂ、および投票付きニュースサービス３４ｃを含めた情報ソースから得る。情報ソースは、各増強コミュニティにコンテンツを提供するフィードおよびソースを含む。入来コンテンツ４６は、スケジューラの指示の下で動作して定期的にまたはオンデマンドで新しい情報を情報ソースから収穫するメディアコレクタによって収集される。入来コンテンツ４６は、構造化されたリポジトリに記憶してもよく、あるいは、入来コンテンツの実際のコピーをローカルに維持する代わりに、入来コンテンツへの参照または引用のみを保存することによって、例えばハイパーリンクを記憶することによって、間接的に記憶してもよい。
【００３６】
新しい対象領域に関する情報は、オンラインのどこかで利用可能かもしれないが、新来者にとっては、対象に馴染みがないため役に立たない。適応および分析４２により、新来者は、すでにその対象で専門知識を発達させた増強コミュニティの労力を利用することによって、対象領域で情報の足場を確立することができる。ガイドジェネレータ４４を介して、新来者は、図８の参照からさらに後述するように、新しい対象領域内の特定のトピックに関する記事を探索すること、または新しい対象領域にわたる複数のトピックを調査することができる。ガイドジェネレータ４４はトピックモデル照合部４５に依拠し、トピックモデル照合部４５は、何万から何十万までものエバーグリーンインデックスからのトピックモデルを網羅的に照合する。
【００３７】
最後に、ユーザサービス４３は、配信インデックス４７および入来コンテンツ４６にアクセスするためのフロントエンドをユーザ４８ａ〜４８ｂに提供する。各エバーグリーンインデックス４９は、「増強」コミュニティとして知られるユーザのコミュニティに結び付けられ、「増強」コミュニティは、中心的な対象領域中の、進行中の関心を有する。コミュニティは、以下で図１０からさらに論じるように、引用された情報を、その情報が割り当てられたトピック内での投票５０によって「吟味」する。
【００３８】
情報「ダイエット」は、ユーザが特別な関心のある対象にわたってどんな情報を消費するか、ならびに、フロンティア増強コミュニティからの選ばれたコンテンツを特徴付ける。これについては、２００８年８月１２日に出願された同一出願人による係属中の米国特許出願第１２／１９０５６０号に記載されており、この開示を本願に引用して援用する。ダイエットはまた、ユーザが各対象を「消化」することに割り振るのをいとわない時間量を反映する。ディジタル情報探査は、ダイエットの第１のアスペクトを、すなわち特別な関心のある対象中の情報に寄与する。
【００３９】
ユーザの情報ダイエットを満たすために、中心的なトピックのセット外から関連性および信頼性のあるディジタル情報を探査することが重要である。あらゆる種類のデータがオンラインで広く利用可能であるものの、ソースから直接得られる「生の」ディジタル情報には一般に、包括的な編成方式および適当なランク付け方法がない。図５は、ディジタル情報プロバイダの現在の編成状況の例としてグラフ６０を示した図である。双方向のＸ軸は、ディジタル情報のトピック編成の程度を示し、双方向のＹ軸は、批評レビューすなわち「吟味」の量を表す。Ｘ軸の左端６２の情報は、まとまりのあるトピック編成に欠け、単一の対象領域を参照する。従来の手法の下では、情報はかなり静的であり、編成は少数のトピックに限られる。Ｘ軸の右端６３の情報は、きめ細かくリッチなトピック編成を受け、複数の対象領域をカバーする。各対象領域は、多くのサブトピックに深く編成される。
【００４０】
Ｙ軸は、記事を「吟味」およびランク付けするのに用いられる専門知識および労力の量を特徴付ける。Ｙ軸の最下部では、記事にはどんな編集も施されず、記事はどんな吟味もなしに提示される。原点６１に近づくと、少数の編集者までの小規模なチームが記事の吟味に関与する。Ｙ軸のより高い所では、人々の単一コミュニティ、すなわち「多人数の軽い仕事」および「集団の知恵」が、能動的に記事を閲覧し、投票または吟味する。Ｙ軸の最上部では、複数のコミュニティが記事を吟味し、各コミュニティは特定の対象領域に焦点を合わせる。
【００４１】
現在の手法はせいぜい、粗く編成され、批評的な重み付けまたは「吟味」が軽く行われるだけである。例えば、南西象限では、従来の編成手法は、大まかできめの粗い、あるいは存在しないトピック編成６２を使用し、吟味する編集者はほとんどいないか全くいない（６４）。ｗｗｗ．ａｕｄｉｏｐｈｉｌｉａ．ｃｏｍで利用可能なＡｕｄｉｏｐｈｉｌｉａ、およびｗｗｗ．ｈｙｂｒｉｄｃａｒｓ．ｃｏｍで利用可能なｈｙｂｒｉｄｃａｒｓなど、専門ウェブサイト６６は、単一の専門編集者によって導かれる狭い読者基盤に対応し、主題の中心はニッチトピックに置かれ、このニッチトピックの下にさらなるトピック編成は必要とされず望まれもしない。ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｒｅａｄｅｒで利用可能なＧｏｏｇｌｅリーダなど、ＲＳＳリーダ６７は、専用トピックに関する自動化されたフィードの下で自動的に新しい情報を報告する。同様に、ｎｅｗｓ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍで利用可能なＧｏｏｇｌｅニュースなど、自動化された主流メディアウェブサイト６８は、限られた人気ニュースカテゴリを使用し、これらのカテゴリの下に、情報が編集者の必要なしに自動的にグループ化される。しかし、記事のカテゴリ化は、非常に粗いきめによって制限され、このような大まかなカテゴリ中での記事分類は、技術ニュースやスポーツニュースなど単一トピックのソースから記事を選択することによって行われる可能性がある。最後に、ｗｗｗ．ｎｙｔｉｍｅｓ．ｃｏｍで利用可能なＮｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｔｉｍｅｓ、およびｗｗｗ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍで利用可能なｃｎｅｔなど、主流メディアウェブサイト６９は、ニュースを人気ニュースカテゴリに編成する個別の編集者または小規模な編集者チームを雇っており、これらのカテゴリは、自動化された主流メディアウェブサイト６８を介して利用可能なトピックよりも広い範囲のトピックを含む場合がある。コミュニティベースの、公平であると推定される吟味が欠けていること、および、きめ細かいトピック編成が欠けていることにより、これらの手法は、関心を持つ増強コミュニティに関連する、または関心を持つかもしれない近隣コミュニティに関連する、広範囲の対象領域をカバーする情報を提供することができない。
【００４２】
やや対照的に、北西象限では、現在の手法はまた、大まかできめの粗い、あるいは存在しないトピック編成６２を使用し、個別のまたは小規模コミュニティのユーザによる吟味６５を提供する。ｇｏｏｇｌｅｂｌｏｇ．ｂｌｏｇｓｐｏｔ．ｃｏｍで利用可能なＧｏｏｇｌｅブログ検索、およびｗｗｗ．ｉｃｅｒｏｃｋｅｔ．ｃｏｍで利用可能なｉｃｅｒｏｃｋｅｔなど、ブログ検索エンジン７０は、ブログ専用のウェブ検索エンジンだが、ブログは、トピック編成を使用せずに受動的に検索される。ｗｗｗ．ｔｏｐｉｘ．ｃｏｍで利用可能なＴｏｐｉｘなど、ニュースアグリゲータ７１は、ＺＩＰコードによって編成されたニュースを、広範な、通常は人気のあるトピック領域に、自動的にまとめるものであり、限られたコミュニティベースのレビューを伴う。最後に、ｗｗｗ．ｓｌａｓｈｄｏｔ．ｏｒｇで利用可能なＳｌａｓｈｄｏｔ、ｗｗｗ．ｒｅｄｄｉｔ．ｃｏｍで利用可能なＲｅｄｄｉｔ、およびｗｗｗ．ｄｉｇｇ．ｃｏｍで利用可能なＤｉｇｇなど、投票付きニュースウェブサイト７２は、わずかによりきめ細かい、しかしなお比較的大きいトピックカテゴリを提供し、単一ユーザコミュニティによる吟味を伴う。個別のまたは小規模なユーザコミュニティに批評レビューを開放することにより、公平さが増大し、したがって信頼性に対するユーザの確信が増大するが、きめ細かいトピック編成が同様に欠けていることにより、新しい関連情報のカスタマイズされた開示ができない。北西象限の手法はまた、ＲｅｄｄｉｔおよびＤｉｇｇウェブサイトをよく訪れる「技術屋ゲーマー」コミュニティに代表されるような単一ユーザコミュニティに制限されるか、あるいはＴｏｐｉｘウェブサイトのように複数のコミュニティを有するが、きめ細かいトピックカバー範囲または多様な対象領域がない。Ｄａｙｌｉｆｅなど、他の手法もなお存在する。Ｄａｙｌｉｆｅは、典型的なニュースウェブサイトよりも多くのトピックを有するが、やはり、きめ細かいトピックを含む階層型のトピック式インデックスに情報を編成しない。さらにこのサイトは、メンバとメンバのインデックスとを伴うコミュニティに編成されず、ユーザが新しいコミュニティを定義することもできない。
【００４３】
前述の従来手法とは対照的に、本明細書に述べる手法は、（１）Ｘ軸の右端を使用可能にするためのインデックス訓練および外挿と、（２）Ｙ軸の上端を使用可能にするための、複数の増強コミュニティ中での投票とを用いる。ソーシャルインデクシングシステム７３は、複数のユーザコミュニティによる吟味６５と共に、エバーグリーンインデックス４９を介したきめ細かいトピック編成６３を提供することにより、北東象限を独自に占める。ソーシャルの部分は、プロセスにおける人的要素を指す。この編成手法およびコミュニティベースの吟味により、各ユーザは確実に、新しい対象領域に適応するためにユーザによって選択された、自分の関心のあるすべての対象領域中で、関連性と信頼性の両方がある情報を受け取る。
【００４４】
エバーグリーンインデックスは、専門家によって選択されたトピックの結合に沿ってマテリアルを識別し、関係付けるが、これらのトピックの結合は、重要なマテリアルについて、専門家の視点をその増強コミュニティに代わって反映する。エバーグリーンインデックスは、増強コミュニティ内の人々がどのように引用情報を使用することになるかについての判断を具現し、主題の専門家の、重要なトピックとこれらのトピックが論じられている場所への参照との関連付けを反映する。
【００４５】
情報をきめ細かいカテゴリに分割することで、いくつかの機能が可能になる。これには、記事投票を、１つまたは少数の大きい対象領域グループのみではなく、きめ細かいトピックグループに分離する機能を提供することが含まれる。この機能はまた、記事の質をきめ細かく推定することを可能にし、トピック内の記事の有意義な比較をもたらす。この機能がなければ、投票の有用性は主に、「最も人気のある」報道内容を決定するためである。ロングテールの報道内容、すなわち狭い関心の報道内容は、本質的に視野から消える。階層型トピック編成のもう１つの利益は、ユーザによって編集可能な「ウィキ（ｗｉｋｉ）のような」注解をコミュニティ中の各トピックに関連付ける能力を可能にする。この能力は、各トピックのコミュニティ議論および要約のための場を提供する。
【００４６】
エバーグリーンインデックスは、監視付き機械学習を介して作成され、インデックス外挿によって適用される。これについては、２００８年８月１２日に出願された同一出願人による係属中の米国特許出願第１２／１９０５５２号に記載されており、この開示を本願に引用して援用する。図６は、エバーグリーンインデックス訓練の概観を示すデータフロー図である。簡潔に言えば、エバーグリーンインデックス８８は、トピックまたはサブトピック８９をトピックモデル９０と対にすることによって形成される。エバーグリーンインデックス８８は、訓練インデックス８１で開始することによって訓練され、訓練インデックス８１は、本や、ウェブページへのハイパーリンクなどの場合のような、従来のインデックスであってもよく、あるいは既存のエバーグリーンインデックスであってもよい。各インデックスエントリ８２につき、訓練インデックス８１中のトピックおよびサブトピックのセットからシードワード８４が選択される（操作８３）。シードワード８４から、パターンなどの候補トピックモデル８６が生成される（操作８５）。トピックモデルは、従来のインデックスに見られるような直接的なページ引用を、所与のテキストがトピックに関するものかどうかテストするのに使用できる表現に変換する。トピックモデルは、パターンとして、ならびに、用語ベクトル、または他の任意の形のテスト可能な表現として指定することができる。最後に、候補トピックモデル８６は、正と負の訓練セット９１、９２に対して評価される（操作８７）。候補トピックモデル８６は、複雑さの低い順および確率の高い順に生成されるので、最良の候補トピックモデル８６が普通は最初に生成される。単純な、または複雑さの低い候補トピックモデル８６の方を優遇することにより、トピックモデル評価部は、オッカムのかみそりの哲学に従って、データを説明する最も単純な候補トピックモデル８６を選択する。構造の複雑さを考慮することはまた、特に訓練データが乏しいときに、機械学習におけるオーバーフィッティングを回避するのにも有用である。
【００４７】
エバーグリーンインデックスを使用して新しいディジタル情報を自動的にカテゴリ化することは、継続的なプロセスである。エバーグリーンインデックス８８中のトピックモデル９０は、新しく関連性のあるディジタル情報が、インデックス外挿を介して自動的にトピック８９によってカテゴリ化されることを可能にする。従来のインデックスとは異なり、エバーグリーンインデックス８８は、引用ではなくトピックモデル８９を含むが、これによりエバーグリーンインデックス８８は、特定のディジタル情報に束縛されないと共にどんなディジタル情報にも適用可能な、動的な構造として機能することができる。新しいページ、記事、または他の形のディジタル情報が、ウェブクローラなどを介して自動的に、あるいは増強コミュニティまたはその他によって手動で識別される。ページはエバーグリーンインデックス８８のトピックモデル９０と照合されて、情報に最もよく適合するトピックまたはサブトピック８９が決定される。あらゆる文書が、正しく合致するトピックモデル９０を見つけることになるわけではない。いくらかの情報は誤って合致することがあり、他の情報は全く合致しないことがあるが、それでもなお、新しいトピックまたはサブトピック８９としてエバーグリーンインデックス８８に追加するに値する場合がある。
【００４８】
各エバーグリーンインデックスは、トピックおよびサブトピックの階層構造化を介して、増強コミュニティによる対象領域のマッピングおよび暗黙的な理解を編成する。エバーグリーンインデックスは、知識分野専門家、すなわちエバーグリーンインデックスのトピックを導くことを担う増強コミュニティのリーダの指導を介して、および、エバーグリーンインデックスの下に現れる記事を読んでランク付けすなわち「吟味」するコミュニティのメンバによって、集団で作成され展開される。
【００４９】
各増強コミュニティは、他の増強コミュニティとは別個のエンティティとして存在する。コミュニティの分離性または識別は、コミュニティのエバーグリーンインデックスによって反映される。しかしなお、これらが別々に存在するにもかかわらず、共通のオンラインリソースセットから主題を引き出すことの自然な副作用として、各コミュニティが包含する主題の類似および重複が生じる。図７は、増強コミュニティのセットの中心的な主題の範囲を、例として示すデータフロー図１００である。増強コミュニティに知られる情報の相関の程度は、それぞれのエバーグリーンインデックス中で引用される主題の範囲に依存する。
【００５０】
増強コミュニティはしばしば、ウェブサイトやフィードなどの共通の情報ソースへのアクセスを共有し、各コミュニティは、それぞれのエバーグリーンインデックスに内在するトピックモデルを介して、それ自体の中心的な関心の領域を切り開く。エバーグリーンインデックスは、ディジタル情報発見を介してデータ投入されるが、これについては、２００８年８月１２日に出願された同一出願人による係属中の米国特許出願第１２／１９０５５２号に記載されており、この開示を本願に引用して援用する。トピックの関心の相関および重複は、各増強コミュニティの情報境界に沿って生じ、この情報境界は、特定のコミュニティにとっての情報フロンティアを構成する。
【００５１】
エバーグリーンインデックスの対象領域は、野球１０２ａ、オートバイ１０２ｂ、または医学１０２ｃなどのように、大まかに指定することができる。対象領域内で、各増強コミュニティは、そのトピック階層を対話式に構築するが、これは通常、拡張的なトピックの基本的な概要で開始し、これらのトピックは、コミュニティの関心および嗜好に合わせた特定化されたトピックおよびサブトピックのより簡潔なセットに、共同作業で拡張および精緻化される。エバーグリーンインデックスが成熟し成長するにつれて、個々のトピックと対になったトピックモデルは、ますます精密になり、コーパスのより大きくしかもより厳密な部分に合致するキャパシティを持つようになる。したがって、個々の増強コミュニティによって使用されるソースおよびトピックが重複する可能性は増大する。
【００５２】
増強コミュニティは、関連する主題に関心のあるネットワーク内のコミュニティ間の関係を表す社会的ネットワークとして構成することができる。野球１０３ａ〜１０３ｄ、オートバイ１０４ａ〜１０４ｄ、および医学１０５ａ〜１０５ｃなど、同じ対象に共通の関心を持つ近隣の増強コミュニティが、増強コミュニティのセットを形成し、この中では、共有の主題についての異なる解釈が見られる場合がある。新来者１０１は、適応するためのリソースとして、増強コミュニティ１０２ａおよび１０３ａ〜１０３ｄ、１０２ｂおよび１０４ａ〜１０４ｄ、１０２ｃおよび１０５ａ〜１０５ｃの各セットに頼ることができる。
【００５３】
増強コミュニティのメンバにとっては、メンバのエバーグリーンインデックス中に見られるトピックおよびサブトピックは、メンバがどのように自分達の選択した対象に関する情報を編成しそれにアクセスするのを好むかを表す。部外者にとっては、エバーグリーンインデックスは、すでに対象に精通または「適応」している人々にとって有用であることが証明されている編成方式を、トピック式に記述する。図８は、一実施形態による、ディジタル情報への適応を提供する方法１２０を示すデータフロー図である。方法１２０は、サーバまたは他のコンピューティングデバイスによって、一連のプロセスステップとして実施される。
【００５４】
読者１２１は、別個だが相互依存する２つの形式のガイド付き検索を記事およびトピックにわたって利用することにより、適応することができる。読者１２１は、後でさらに述べるようにガイドの生成元となる記事で開始する。ガイドは、記事を、記事内に見られるトピックを階層型に構成したリストと対にする。各トピックはトピックモデルと結合され、読者１２１は、図１０を参照してさらに後述するように、ユーザインタフェースを使用して、トピックを選択してより多くの情報を取り出すことができる。１つの増強コミュニティにつき１つのリストを生成することができ、読者１２１は、各コミュニティと共に提供されたリストを探索して、自分のニーズに最も合うリストを見つけることができる。
【００５５】
したがって、エバーグリーンインデックス中のトピックおよびサブトピックは、インデックスの対象領域に関して尋ねる重要な質問になぞらえることができる。トピックおよびサブトピックを介して参照される記事および著述は、これらの暗黙的な質問に対する承認された回答を提供する。読んでいる記事内に見られる特定のトピック１２２についてもっと知ろうとする読者１２１は、このトピック１２２のトピックモデルによって参照される１つの記事１２３ａから、同じトピックに関する他の記事１２３ｂ〜１２３ｃに跳んでいくことができる。別法として、読者１２１は、１つのトピック１２４ａ〜１２４ｃについて他の増強コミュニティがそれぞれのエバーグリーンインデックスを介してどの記事１２５ａ〜１２５ｃを参照したかを見ることによって、１つのトピック１２４ａ〜１２４ｃのみに焦点を合わせたままでいることもできる。他の操作も可能である。
【００５６】
増強コミュニティは、メンバがその集団的な注目を１つ以上の中心的なトピックに集中させる社会的グループを提供する。ディジタル情報適応により、新しい対象に馴染みのない新来者は、単にこれらの中心的なトピックをナビゲートするガイドを要求するだけで、素早く自分の方向を把握することができる。ガイドは、他の増強コミュニティの仕事を利用する。
【００５７】
ガイドは、様々な状況下で必要とされる場合がある。例えば、ユーザは、自分が読んでいるページ上のトピックへのガイドが欲しいと決定する場合があり、これについては、２００８年１月３１日に公開された同一出願人による係属中の米国特許出願公開第２００８／００２７７０７号に記載されており、この開示を本願に引用して援用する。別法として、ユーザはクエリをタイプ入力することで開始することができ、システムは、クエリに対処するトピックへのガイドを自動的に作成する。これについては、２００３年１０月１６日に公開された同一出願人による係属中の米国特許出願公開第２００３／０１９５９４４号に記載されており、この開示を本願に引用して援用する。両方の状況で、ページかクエリかにかかわらず入力を使用して、関心のあるトピックに対する制約を設定する。次いでシステムは、制約に合致する完全なインデックスのサブセットを表示する。サブセットは、以下を含む種々の方法で提供することができる。
１）完全な、辞書編集的にソートされたインデックスが与えられた場合に、インデックスを横断して、制約を満たすトピックのみを表示する。ページの場合は、サブセットは、ページに合致するパターンを有するトピックのみを含むことになる。クエリの場合は、クエリに関係する特徴語スコアが十分に高いトピックのみが返されることになる。
２）トピックのセットが与えられた場合に、合致するトピックを決定して、合致トピックを辞書編集的にソートする。
【００５８】
各増強コミュニティは、エバーグリーンインデックスを特徴とし、エバーグリーンインデックスは、コミュニティの中心的な関心を反映するトピックおよびサブトピックをリストする。新来者は、エバーグリーンインデックスからのトピックを自分の読んでいる記事と照合するためのガイドを作成するよう、ソーシャルインデクシングシステムに要求する。ガイドは、いくつかのディジタル情報センスメーキングニーズに役立つ。あるシナリオでは、ユーザは、関心のあるトピックを扱う「最良のコミュニティ」を探している。このニーズは、ある種のコミュニティ検索である。別のシナリオは、「社会的透過性」として知られ、これは、図９を参照してさらに後述するように、近隣コミュニティのソーシャルインデックスをタブで構成することによって提供されるような、あるコミュニティから別のコミュニティへと見る能力に関する。例えば、ユーザが「カリフォルニア民主党」インデックスからの大統領選挙に関する記事を読んでいる場合、「緑の党」、「カリフォルニア共和党」、「自由党」など、他のインデックス中への可視性があることがあり、これらのインデックスでは、異なる観点からではあるが類似のトピックに関する類似の記事が論じられている。社会的透過性のシナリオでは、提示は、複数のコミュニティのメンバからの貢献を伴う。
【００５９】
ガイドは、いくつかの機能を提供する。第１に、ガイドは、合致するエバーグリーンインデックスからのトピックおよびサブトピックの階層である、体系的にまとめられたまたは的を絞ったインデックスを読者に提供する。ガイドはまた、合致するトピックを扱う増強コミュニティを識別する。最後に、ガイドは、どこで情報を得るか、だれがソースを使用しているか、および、どの増強コミュニティが同じ情報ソースを共有することによって近隣を構成する可能性があるかを含めて、合致するコミュニティによって使用される情報のソースを提供する。
【００６０】
ガイドは、後でさらに述べるようにトピックモデル照合を介して生成することができ、あるいは、手がかり（ｓｃｅｎｔ）インデックス決定などの非特徴語モデリング技法を介して生成することができる。これについては、２００３年１０月１６日に公開された同一出願人による係属中の米国特許出願公開第２００３／０１９５９４４号に記載されており、この開示を本願に引用して援用する。一実施形態では、手がかりインデックスは、固定サイズのスライディングウィンドウを介して決定される共起関係に基づく。ユーザクエリの検索語は、識別された共起に基づいて自動的に拡張され、ユーザクエリからの活性化拡散がラベル語に適用されて、可能性の高いエバーグリーンインデックスエントリがもたらされる。次いでエントリは、図１０を参照してさらに後述するように、新来者が読んでいる記事中のトピックについてもっと知るためのガイドとして提供される。他のガイド作成方法も可能である。
【００６１】
適応するニーズは一般に、新しいが馴染みのない対象領域に属する記事から取り出されたページを読むことに読者が直面したときに生じる。ページは、信用される増強コミュニティによって使用された評判のよいソースにわたる検索の結果としての、任意のウェブ検索からのものである場合があり、あるいは、他の何らかの方法で発生したものである場合がある。ページ上に現れる何らかのトピックが開始点であるか、さらにはページ自体が開始点であるかにかかわらず、読者は依然として、どこで開始するかを理解することに直面する。したがって、読者のガイド要求に応答して、１つ以上のエバーグリーンインデックスからのトピックモデルがページと照合されるが、何万から何十万までものエバーグリーンインデックスと照合すれば、優れた結果をより生みやすいであろう。コーパスへの参照の他の照合も可能である。
【００６２】
ユーザは、ユーザの関心を示すことによって、利用可能なソーシャルインデックスへのガイドを要求することができ、ユーザの関心を示すことはいくつかの方法で行うことができる。例えば、ユーザは、自分が読んでいるかまたは開いた記事中に見られるトピックを識別する。これに応答して、ソーシャルインデクシングシステムは、既知のインデックスすべての中をループして、各インデックスにつきトピックを記事と照合する。システムは、合致するトピックを有するかまたは合致するほとんどのトピックを有するインデックスを含む、インデックスのリストを作成する。この手法は、インデックス外挿によって作成されたパターンベースのトピックモデルを使用する。
【００６３】
別の実施形態では、ユーザは、いくつかのトピック検索語を含むクエリを入力することができる。別法として、ユーザは、エバーグリーンインデックス中に現れるトピックによって提供されるものなどのトピック階層を閲覧し、関心のあるトピックを選択することができる。これらの開始点により、ソーシャルインデクシングシステムは、既知のコミュニティインデックスすべてを調べ、記事またはトピック検索語にそれぞれ最もよく合致するトピックを含むインデックスのリストを作成する。この手法は、各トピック領域の記事によって計算される、トピックの特徴語モデルを使用する。
【００６４】
照合に続いて、合致したページ内のトピックのパーセンテージなどにより、ページとの正の合致を呈するエバーグリーンインデックスが格付けされる。最後に、図１０を参照してさらに後述するように、二重検索ユーザインタフェースを介してトピックモデルが読者に提供される。一実施形態では、コーパス中の記事は、識別されたトピックモデルを使用して分類され、ユーザインタフェース内で関心度によって提供される。他のトピックモデル照合操作も可能である。
【００６５】
ソーシャルインデクシングにおける情報開示は、インデックス外挿を、トピックによって範囲を定められた投票と組み合わせたものである。投票は、「多人数の軽い仕事」を具体化する。投票には、きめ細かいカテゴリ化が非常に重要である。というのは、カテゴリ化は、各トピック下の記事の評価の原因となるからである。カテゴリ化は、どの記事が最良であり読者の注目に最も値するかを突き止める。投票は、エバーグリーンインデックスの特色を表すユーザインタフェースを介して提供される。
【００６６】
ウェブブラウザは、ユビキタスかつ広く採用される情報提供インタフェースになってきており、これは、適応に使用するディジタル情報を空間的に提示するための、唯一ではないが理想的なプラットフォームを提供する。図９は、関心度によって編成されたディジタル情報を提供するユーザインタフェース１８０の例を示したスクリーンショット図である。ユーザインタフェース１８０は、情報ダイエットの２つの面、すなわち関連性および関心度を投票と結び付ける。ユーザインタフェース１８０は例示的な提示を提供するものだが、他のインタフェーシング方法も等しく可能である。
【００６７】
各増強コミュニティによって投票されたディジタル情報の格付けを、タブ１８１または他のマーカによって索引付けされた個別ウェブページ上で提供することができる。タブは、社会的透過性、すなわち、類似のまたは関連のトピックに関して他の増強コミュニティが何を考えているかを見る能力を、読者が体験できるようにする。タブは、インデックス中のトピックをユーザの関心と合致させることによって、エバーグリーンインデックスの提示を偏向させる働きをする。読者は、タブを選択するだけで、関心のある領域を近隣のコミュニティがどのように吟味したかがわかる。他の視覚的なまたは構成上のレイアウトも可能である。
【００６８】
各増強コミュニティのタブ内では、この増強コミュニティのトピックおよびサブトピック１８２を最初にリストすることができ、より大きいフォントまたはより目立つ表示属性が、最も人気のある文書を強調する。前述のように、トピックおよびサブトピック１８２は、増強コミュニティのエバーグリーンインデックスから選択され、文書は、ディジタル情報のコーパスをエバーグリーンインデックス中のトピックモデルと照合することによって識別され、エバーグリーンインデックスは、フロンティアコミュニティから探査されたディジタル情報を含むことができる。
【００６９】
関心度（ＤＯＩ）は、何らかの情報がどれくらい関心をそそることになるかを反映するように導出され意図された数値尺度を指す。ＤＯＩは、所与のトピックに関する特定の記事に対して決定することができ、また、２次トピックを１次トピックに関係付けるために計算することもできる。ＤＯＩは、個人の履歴または状態に特有の情報に基づいて、個人に適応させることができる。利用可能なときは、ＤＯＩを使用して情報の提示を最適化することができ、したがって、情報により多くの空間を与えたり情報をより目立たせたりするなどによって、最も高いＤＯＩを有する情報が優遇される。例えば、最も高くランク付けされたページ１８３には最大量の空間を割り振ることができ、グラフィックス、タイトル、記事のソースに関する情報、および要約がすべて提供される。他の情報、あるいは他の形の視覚強調または表示強調を提供することもできる。同様に、より低く格付けされたページ１８４にはより少ない空間を割り振ることができ、グラフィックスなしで、より小さいフォントサイズを使用することができる。最後に、最も低く格付けされたページ１８５は、タブの下部に追いやることができ、ページのソースおよびタイトルのみが提供される。便利なように、全ページの数の要約１８６を含めることもできる。
【００７０】
ガイドは、読者からサブミットされた記事のページに合致するトピックモデルを有する的を絞ったインデックスを、各エバーグリーンインデックスにつき少なくとも１つ作成する。図１０は、ディジタル情報適応を提供するユーザインタフェース２００の例を示したスクリーンショット図である。ユーザインタフェース２００は２つのペイン２０１，２０２に編成されているが、単一の結合ペイン、またはペインの複数の組合せを使用することもできる。閲覧ペイン２０１は、関心のある本またはオンライン対象領域の中のページ間をナビゲートするのに使用される。インデックスペインまたは「ガイド」２０２は、的を絞ったインデックスを提供し、この中で読者は、閲覧ペインのテキスト２０３中で提示されたトピックおよびサブトピックに限定された、エバーグリーンインデックスの関連サブセット２０４を見る。別の実施形態では、読者は、関心のあるトピックをクエリとして入力することができ、このクエリは、記事からのページの代わりに使用される。さらに別の実施形態では、ページが本から、またはページに分割された他の形のコーパスからとられている場合、ページ番号に合致するすべてのインデックスエントリの逆引きを実施することができ、合致するページ番号を有するトピックが提供される。読者は、別のタブを選択することにより、合致するトピックモデルを有する他の増強コミュニティの的を絞ったインデックスにアクセスする。エバーグリーンインデックスは、ソーシャルインデクシングシステムによって決定されたそれらのランク付けの順に配列される。他のユーザインタフェースも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】ディジタル情報の仮定的なロングテールの分布例を示したグラフ図である。
【図２】ディジタルセンスメーキングにおける課題を示す機能ブロック図である。
【図３】ディジタル情報センスメーキングのための例示的な環境を示すブロック図である。
【図４】図３のソーシャルインデクシングシステムで使用される主要なコンポーネントを示す機能ブロック図である。
【図５】ディジタル情報プロバイダの現在の編成状況の例を示したグラフ図である。
【図６】エバーグリーンインデックス訓練の概観を示すデータフロー図である。
【図７】増強コミュニティのセットの中心的な主題の範囲の例を示したデータフロー図である。
【図８】一実施形態によるディジタル情報への適応を提供する方法を示すデータフロー図である。
【図９】関心度によって編成されたディジタル情報を提供するユーザインタフェースの例を示したスクリーンショット図である。
【図１０】関心度によって編成されたディジタル情報適応を提供するユーザインタフェースの例を示したスクリーンショット図である。
【符号の説明】
【００７２】
１０  ディジタル情報についての仮定的なロングテール分布、１１  ヘッド項目、１２  ロングテール項目、２１  ソーシャルインデクシング、２２  開示、２３  探査、２４  適応、３０  ディジタル情報センスメーキングのための例示的な環境、３１  ネットワーク、３２  ソーシャルインデクシングシステム、３３ａ，３３ｂ，３３ｃ  ユーザ、３４ａ  ウェブサーバ、３４ｂ  ニュースアグリゲータサーバ、３４ｃ  投票付きニュースサーバ、３５ａ  ウェブコンテンツ、３５ｂ  ニュースコンテンツ、３５ｃ  「吟味される」コンテンツ、４０  ソーシャルインデクシングシステム３２中で使用される主要なコンポーネント、４１  情報収集、４２  適応および分析、４３  ユーザサービス、４４  ガイドジェネレータ、４５  トピックモデル照合部、４６  入来コンテンツ、４７  配信インデックス、４８ａ，４８ｂ  ユーザ、４９  エバーグリーンインデックス、６０  ディジタル情報プロバイダの現在の編成状況を例として示すグラフ、６６  専門ウェブサイト、６７  ＲＳＳリーダ、６８  自動化された主流メディアウェブサイト、６９  主流メディアウェブサイト、７０  ブログ検索エンジン、７１  ニュースアグリゲータ、７２  投票付きニュースウェブサイト、７３  ソーシャルインデクシングシステム、８０  エバーグリーンインデックス訓練、８１  訓練インデックス、８２  インデックスエントリ、８３  シードワード選択、８４  シードワード、８５  トピックモデル生成、８６  候補トピックモデル、８７  トピックモデル評価、８８  エバーグリーンインデックス、８９  トピックまたはサブトピック、９０  トピックモデル、９１  正の訓練セット、９２  負の訓練セット、１００  増強コミュニティのセットの中心的な主題の範囲を例として示すデータフロー図、１０１  新来者、１０２ａ  野球、１０２ｂ  オートバイ、１０２ｃ  医学、１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃ，１０３ｄ  野球、１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ，１０４ｄ  オートバイ、１０５ａ，１０５ｃ，１０５ｄ  医学、１２０  ディジタル情報への適応を提供する方法、１２１  読者、１２２  トピック、１２３ａ，１２３ｂ，１２３ｃ  記事、１２４ａ，１２４ｂ，１２４ｃ  トピック、１２５ａ，１２５ｂ，１２５ｃ  記事、１８０  ユーザインタフェース、１８１  タブ、１８２  トピックおよびサブトピック、１８３  最も高くランク付けされたページ、１８４  より低く格付けされたページ、１８５  最も低く格付けされたページ、１８６  全ページの数の要約、２００  ユーザインタフェース、２０１  閲覧ペイン、２０２  インデックスペインまたはガイド、２０３  テキスト、２０４  エバーグリーンインデックスの関連サブセット。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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