(57)【要約】ソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価するための方法、装置、システム及び製品を開示する。本明細書に開示した例示の方法は、（１）あるアセットに関連する、ユーザに関連付けされたユーザ識別子に関連付けされたソーシャルメディアメッセージを識別するステップと、（２）アセットに露出された１群の人物に関連付けされたデモグラフィックスを決定するステップと、（３）ユーザ識別子をアセットと関連付けするステップと、（４）（１）から（３）までを反復するステップと、を含む。この例示の方法は、（５）ユーザ識別子を関連付けさせる対象となった２つ以上の異なる群の人物に関連付けされたデモグラフィックスを合成してユーザのデモグラフィックプロフィールを評価するステップをさらに含む。【選択図】  図１
2016505975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディアのユーザのデモグラフィックスを評価するための方法であって、
（１）あるアセットに関連する、前記ユーザに関連付けされたユーザ識別子に関連付けされたソーシャルメディアメッセージを識別するステップと、
（２）前記アセットに露出された１群の人物に関連付けされたデモグラフィックスを決定するステップと、
（３）前記ユーザ識別子を前記デモグラフィックスと関連付けするステップと、
（４）（１）から（３）までを反復するステップと、
（５）前記ユーザ識別子を関連付けさせる対象となった２つ以上の異なる群の人物に関連付けされたデモグラフィックスを合成し、前記ユーザのデモグラフィックプロフィールを評価するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記アセットに関する前記ソーシャルメディアメッセージを識別する前記ステップが、
前記ソーシャルメディアメッセージのテキスト内において前記アセットに対する言及を識別するサブステップと、
前記ソーシャルメディアメッセージの特性が前記アセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうかを判定するサブステップと、
をさらに含み、且つ
前記アセットに露出された前記１群の人物に関連付けされた前記デモグラフィックスを決定する前記ステップが、前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記アセットに関連付けされた前記規則を満足するとの判定に応答して前記アセットに露出された前記１群の人物に関連付けされた前記デモグラフィックスを決定するサブステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記アセットがメディアイベントであり且つ前記アセットに関連付けされた前記規則が前記アセットの放送時間を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記アセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうか判定する前記サブステップが、前記ソーシャルメディアメッセージに関連付けされたタイムスタンプが前記規則によって規定された時間期間内にあるかどうかを判定することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記アセットに露出された前記１群の人物が前記アセットに関するオーディエンスである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記アセットが製品であり且つ前記アセットに関連付けされた前記規則が前記アセットを供給する販売元を識別している、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記アセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうか判定するサブステップが、前記ソーシャルメディアメッセージの前記テキストが前記販売元に言及しているかどうかを判定することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記アセットに露出された前記１群の人物が前記アセットの購入者である、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザ識別子が第１のユーザ識別子であり、
前記ユーザに関連付けされた第２のユーザ識別子を識別するステップをさらに含み、且つ
前記ユーザの前記デモグラフィックプロフィールを評価する前記ステップが、前記第１のユーザ識別子と前記第２のユーザ識別子を関連付けさせる対象となった２つ以上の異なる群に関連付けされたデモグラフィックスを合成するサブステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記２つ以上の異なる群が少なくとも、第１のアセットに露出された前記第１のアセットのオーディエンスである第１群の人物と、第２のアセットに露出された前記第２のアセットの購入者である第２群の人物と、を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザの前記デモグラフィックプロフィールを評価する前記ステップが、
前記２つ以上の異なる群に関連付けされた前記デモグラフィックスに対して統計的方法を適用するサブステップと、
前記統計的方法の結果に基づいて可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを決定するサブステップと、
前記デモグラフィックカテゴリーを前記ユーザと関連付けするサブステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記統計的方法を適用する前記サブステップが前記デモグラフィックスに対してベイズ解析を実行することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記統計的方法を適用する前記サブステップが前記デモグラフィックスに対して主成分解析を実行することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
タグ付き識別子ログ記録器であって、
（１）あるアセットに関連する、ユーザ識別子に関連付けされたソーシャルメディアメッセージを識別するため、
（２）前記アセットに露出された１群の人物に関連付けされたデモグラフィックスを決定するため、
（３）前記ユーザ識別子を前記デモグラフィックスと関連付けするため、
（４）（１）から（３）までを反復するため、
のタグ付き識別子ログ記録器と、
前記タグ付き識別子ログ記録器によって前記ユーザ識別子を関連付けさせる対象となった２つ以上の異なる群に関連付けされたデモグラフィックスを合成し前記ユーザ識別子に関連付けされたユーザのデモグラフィックプロフィールを評価するためのプロフィール作成器と、
を備えるシステム。
【請求項１５】
前記ソーシャルメディアメッセージが前記アセットに対する言及を含むかどうかを判定するためのメッセージ解析器と、
前記ソーシャルメディアメッセージの特性が前記アセットに関連付けされた規則を満足するかどうかを判定するための規則チェッカーと、
をさらに備える請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記アセットがメディアイベントであり且つ前記アセットに関連付けされた前記規則が前記アセットの放送時間を指定している、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記規則チェッカーが、前記ソーシャルメディアメッセージに関連付けされたタイムスタンプが前記アセットの前記放送時間のしきい値時間の域内にあるかどうかを判定することによって前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記アセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうかを判定するためのものである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記アセットに露出された前記１群の人物が前記アセットに関するオーディエンスである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記アセットが製品であり且つ前記アセットに関連付けされた前記規則が前記アセットを供給する販売元を指定している、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記規則チェッカーが、前記ソーシャルメディアメッセージが前記販売元に対する言及を含むかどうかを判定することによって前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記アセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうかを判定するためのものである、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記アセットに露出された前記１群の人物が前記アセットの購入者である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ユーザ識別子が第１のユーザ識別子であり、前記タグ付き識別子ログ記録器が前記ユーザに関連付けされた第２のユーザ識別子を識別するためのものであり且つ前記プロフィール作成器が前記第１のユーザ識別子と前記第２のユーザ識別子を関連付けさせる対象となった２つ以上の異なる群に関連付けされたデモグラフィックスを合成するためのものである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２３】
前記２つ以上の異なる群が少なくとも、第１のアセットに露出された前記第１のアセットのオーディエンスである第１群の人物と、第２のアセットに露出された前記第２のアセットの購入者である第２群の人物と、を含む、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記２つ以上の異なる群に関連付けされた前記デモグラフィックスに対して統計的方法を適用するためのデモグラフィックス解析器と、
前記デモグラフィックス解析器の出力に基づいて可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを決定するための評価器であって、前記デモグラフィックカテゴリーを前記ユーザと関連付けするための評価器と、
をさらに備える請求項１４に記載のシステム。
【請求項２５】
前記デモグラフィックス解析器によって適用される前記統計的方法がベイズ解析である、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記デモグラフィックス解析器によって適用される前記統計的方法が主成分解析である、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２７】
実行させたときにプロセッサに対して少なくとも、
第１のアセットに関連する、ユーザ識別子に関連付けされたユーザによって発せられた第１のソーシャルメディアメッセージを識別すること、
前記第１のアセットのオーディエンスと関連付けされた第１のデモグラフィックスを決定すること、
前記ユーザ識別子を前記第１のデモグラフィックスと関連付けすること、
第２のアセットに関連する、前記ユーザ識別子に関連付けされた前記ユーザによって発せられた第２のソーシャルメディアメッセージを識別すること、
前記第２のアセットのオーディエンスに関連付けされた第２のデモグラフィックスを決定すること、
前記ユーザ識別子を前記第２のデモグラフィックスと関連付けすること、
少なくとも前記第１のデモグラフィックスと前記第２のデモグラフィックスとを合成して前記ユーザのデモグラフィックプロフィールを評価すること、
を行わせる命令を備える有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２８】
前記命令がさらに、
前記第１のソーシャルメディアメッセージのテキスト内で前記第１のアセットに対する言及を識別すること、
前記第１のソーシャルメディアメッセージの特性が前記第１のアセットに関連付けされた第１の規則を満足するかどうかを判定すること、
前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記第１の規則を満足する場合に前記ユーザ識別子を前記第１のデモグラフィックスと関連付けすること、
によって前記プロセッサに対して前記ユーザ識別子を前記第１のデモグラフィックスと関連付けさせる、請求項２７に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２９】
前記第１のアセットがメディアイベントであり且つ第１の規則が前記第１のアセットの放送時間後の時間フレームを指定している、請求項２８に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３０】
前記命令がさらに前記プロセッサに対して、前記第１のソーシャルメディアメッセージに関連付けされたタイムスタンプが前記時間フレーム内に発生したかどうか判定し、前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記第１の規則を満足するかどうかを判定させている、請求項２９に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３１】
前記第１のアセットが製品であり且つ前記第１の規則が前記第１のアセットを供給する販売元を指定している、請求項２８に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３２】
前記命令がさらに前記プロセッサに対して、前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記テキストが前記販売元に言及しているかどうかを判定させる、請求項３１に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３３】
前記ユーザ識別子が第１のユーザ識別子であり且つ前記命令がさらに前記プロセッサに対して、
前記ユーザに関連付けされた第２のユーザ識別子を識別すること、
前記第１のデモグラフィックスを、前記第２のユーザ識別子が関連付けされる対象の前記第２のデモグラフィックスと合成し、前記ユーザのデモグラフィックプロフィールを評価すること、
を行わせる、請求項２７に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３４】
前記命令がさらに前記プロセッサに対して、
前記ユーザ識別子を関連付けさせる対象となった第１のデモグラフィックス及び第２のデモグラフィックスに統計的方法を適用すること、
前記統計的方法の結果に基づいて可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを決定すること、
前記デモグラフィックカテゴリーを前記ユーザと関連付けすること、
を行わせる、請求項２７に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３５】
前記統計的方法が前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対するベイズ解析を含む、請求項３４に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３６】
前記統計的方法が前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対する主成分解析を含む、請求項３４に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0002]本開示は一般的にはオーディエンス測定に関し、またより詳細にはソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価するための方法及び装置に関する。
【関連出願】
【０００２】
[0001]本特許は、「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＴＯ  ＥＳＴＩＭＡＴＥ  ＤＥＭＯＧＲＡＰＨＩＣＳ  ＯＦ  ＵＳＥＲＳ  ＥＭＰＬＯＹＩＮＧ  ＳＯＣＩＡＬ  ＭＥＤＩＡ」と題する２０１３年１２月２７日に出願された米国特許出願第１４／１４２，４１１号からの優先権を主張するものであり、さらにまた「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＴＯ  ＥＳＴＩＭＡＴＥ  ＤＥＭＯＧＲＡＰＨＩＣＳ  ＯＦ  ＵＳＥＲＳ  ＥＭＰＬＯＹＩＮＧ  ＳＯＣＩＡＬ  ＭＥＤＩＡ」と題する２０１３年８月２８日に出願された米国特許仮出願第６１／８７１，２４３号からの優先権を主張するものである。米国特許出願第１４／１４２，４１１号及び米国特許仮出願第６１／８７１，２４３号は参照によりその全体を本明細書に組み入れるものとする。
【背景技術】
【０００３】
[0003]メディア（例えば、放送されるテレビ及び／又はラジオ、ディジタルビデオレコーダやディジタルビデオディスクなどのメモリから再生される保存済みオーディオ及び／又はビデオ、ウェッブページ、インターネットを介して提示される（例えば、ストリーミングされる）オーディオ及び／又はビデオ、ビデオゲーム、その他などの任意のタイプのコンテンツ及び／又は宣伝）に関するオーディエンス測定では、メディア識別データ（例えば、署名（複数可）、指紋（複数可）、コード（複数可）、チューニングチャンネル識別情報、露出情報時間、その他）と人物データ（例えば、ユーザ識別子（複数可）、オーディエンスメンバー（複数可）に関連付けされたデモグラフィックデータ、その他）との収集を必要とすることが多い。このメディア識別データと人物データは、例えば特定のメディア（複数可）に露出した人物の人数（複数可）及び／又は種別（複数可）を表したメディア露出データを作成するために合成することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】本開示の教示に従ってソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価するように構築された例示のシステムの図である。
【図２】図１の例示のオーディエンス測定主体によって保存されることがある例示のデータテーブルの図である。
【図３】ソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスの評価を容易にし得る図１のオーディエンス測定主体サーバの例示の実装形態のブロック図である。
【図４】ソーシャルメディアユーザ識別子に対するアセットデモグラフィック情報によるタグ付けを容易にし得る図３のタグ付き識別子ログ記録器の例示の実装形態のブロック図である。
【図５】図１、３及び４の例示のオーディエンス測定主体サーバによって収集し得るアセットデモグラフィックスでタグ付けされたソーシャルメディアユーザ識別子を表したデータを保存している例示のデータテーブルの図である。
【図６】図１、３及び４の例示のオーディエンス測定主体サーバによって収集し得るソーシャルメディアユーザ識別子に対応する評価済みのデモグラフィックスを表したデータを保存している例示のデータテーブルの図である。
【図７】ソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価するように実行し得る例示のマシン読み取り可能命令を表した流れ図である。
【図８】ソーシャルメディアメッセージのユーザ識別子に対して関心対象のアセットのデモグラフィックスでタグ付けするように実行し得る例示のマシン読み取り可能命令を表した流れ図である。
【図９】ソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価しているプロフィールを作成するように実行し得る例示のマシン読み取り可能命令を表した流れ図である。
【図１０】図１、３及び／又は４の例示のオーディエンス測定主体サーバを実装するように図７〜９の例示のマシン読み取り可能命令を実行することが可能な例示の処理プラットフォームのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
[0014]本明細書に開示した例示の方法、システム及び装置は、既知の第１群の人物に関するデモグラフィック情報を未知の第２群の人物に代入（ｉｍｐｕｔｅ）するために使用することができる。例えば、本明細書に開示した技法によればソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価することが可能である。
【０００６】
[0015]ソーシャルメッセージ転送は、ユーザが情報を流布させたり受け取ったりするために広範に使用されるメディアになっている。オンラインソーシャルメッセージ転送サービス（ＴｗｉｔｔｅｒやＦａｃｅｂｏｏｋなど）は、多くのユーザにソーシャルメディアメッセージやインスタントメッセージを同時に送ることをユーザに対して可能にしている。幾つかのソーシャルメッセージ転送サービスによればユーザは、他のユーザを「フォローすること」又は他のユーザに対して「友だち設定すること」（例えば、ユーザ選択（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）サービスを介する）、ステータス更新（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）サービスやＧｏｏｇｌｅ＋（商標）ソーシャルサービスを介する）、その他によって送られるメッセージを受け取るように加入登録すること）が可能となる。例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）サービスにおいてある有名人をフォローしている（例えば、加入登録した、オンライン友だち設定した、その他の）ユーザは、その有名人があるソーシャルメディアメッセージを送る又はポストしたときにクライアントアプリケーション（例えば、ＴｗｅｅｔＤｅｃｋ（登録商標）クライアントアプリケーションや他の任意のソーシャルメディアメッセージ転送クライアントアプリケーション）を介して指摘を受け取ることができる。
【０００７】
[0016]ソーシャルメディアメッセージ（本明細書ではときに、「メッセージ」、「ステータス」、「テキスト」又は「ツイート」とも呼ぶ）は、異なる多くのタイプの情報を伝達するために使用されることがある。幾つかの例ではソーシャルメディアメッセージは、ユーザに関する一般的な情報を取り次ぐために使用される。例えばメッセージ送り手は、自分たちが退屈していることを表したソーシャルメディアメッセージを送ることがある。幾つかの例ではソーシャルメディアメッセージは、メディアイベント、製品又はサービスなどのアセットに関してメッセージ送り手が活動を自己報告している情報を伝達するために使用される。例えばメッセージ送り手は、メッセージ送り手があるテレビ番組を視聴していること、ある楽曲を聴いていること、又はある書籍を購入したばかりであることを表したソーシャルメディアメッセージを伝達することがある。アセット関連のソーシャルメディアメッセージとは、マスオーディエンスに対して流布されると共にアセットに対する露出を表したソーシャルメディアメッセージである。本明細書に開示した幾つかの例ではソーシャルメディアメッセージは、収集された後にアセット関連のソーシャルメディアメッセージを識別するためにフィルタ処理（ｆｉｌｔｅｒ）を受ける。
【０００８】
[0017]しかし、デモグラフィックス及び／又は他のユーザ情報をメッセージ送り手とリンクさせることは有用である。例えば、企業及び／又は個人は、自らが伝達、作成及び／又は提供するアセット（例えば、メディアイベント、製品及び／又はサービス）に関する到達及び露出について理解することを希望する。例えば、多数回の露出及び／又は多数回の関連付けの発生に関連付けされるメディアイベントはユーザ挙動への影響の点でより有効であると考えることができる。
【０００９】
[0018]幾つかの例では、あるパネル（例えば、テレビパネル、ポイントカードパネル、その他）向けに開発されたデモグラフィックスは、メディアイベント、製品及び／又はサービスなどの同じアセットに関するソーシャルメディアメッセージを送り出すオンラインソーシャルメッセージ転送サービスのユーザに関するデモグラフィックスを推測するために用いられる。幾つかの例では、メディアイベントに関して同時性のメッセージ及び／又はほぼ同時性のメッセージをポストするソーシャルメディアのユーザに関するデモグラフィックスを評価するためにテレビ番組、宣伝、その他などの第１のメディアイベント向けに開発されたパネリストデモグラフィックスが用いられることがある。例えば、メディアイベント（例えば、テレビコンテンツ及び／又は宣伝）に対する露出を識別しているタイムスタンプ付きの記録やメディアイベントに対してコメントを付けているタイムスタンプ付きのソーシャルメディアメッセージが識別される。対応するメディアが提示されている時間窓に接近した（例えば、近くの、しきい値時間域内にある及び／又は重なりあう）時間窓の中で、関心対象のメディア（例えば、テレビコンテンツ及び／又は宣伝）について対応（例えば、記載及び／又は言及）するメッセージをポストしているユーザは当該メディアイベントのオーディエンス中にある、したがってメディアイベントのオーディエンスのデモグラフィックス域内にあると想定される。メディアイベント（例えば、関心対象のアセット）に関するデモグラフィックスは、消費者パネルに基づいて例えばオーディエンス測定主体（例えば、Ｔｈｅ  Ｎｉｅｌｓｅｎ  Ｃｏｍｐａｎｙ（ＵＳ），ＬＬＣ）によって識別されることがある。ある単一のメディアイベント（例えば、特定のあるテレビショー及び／又は宣伝）に関するデモグラフィックスが多くのデモグラフィック区分にわたる広がりをもつこと（例えば、２０％が年齢２０〜２５歳の男性、２５％が年齢２０〜２５歳の女性、１０％が年齢２０歳未満の男性、３％が年齢２０歳未満の女性、３０％が年齢４０〜５０歳の男性、１２％が年齢４０〜５０歳の女性）がある。したがって、ソーシャルメディアユーザが当該の単一のメディアイベントのオーディエンスの中にあると識別することによって、そのユーザがこうしたデモグラフィック区分（本明細書ではときに、「デモグラフィックバケット」、「デモグラフィックプール」、「デモグラフィックカテゴリー」、「デモグラフィック組成」又は「マーケットブレイク」とも呼ぶ）のうちのいずれかに当てはまることの指摘が提供される。オーディエンスの百分率組成は、そのソーシャルメディアユーザがデモグラフィックバケットのうちの１つに当てはまる可能性に関するプロキシとして用いられることがある（例えば、１２％の確率でそのユーザは年齢４０〜５０歳の女性である）。これらの百分率は既知のソーシャルメディア使用パターンに基づいて修正されることがある。例えば、年齢４０〜５０歳の女性が年齢４０〜５０歳の男性と比べてソーシャルメディアを使用する可能性がより高ければ、これらの可能性を反映するようにデモグラフィック組成の百分率に対して重み付けするかさもなければ調整を施すことがある��
【００１０】
[0019]あるメディアイベントに関するあるユーザメッセージを使用することは、こうしたイベントに関連付けされるデモグラフィックスの幅が与えられたとしてもソーシャルネットワークユーザのデモグラフィックスの精細な指標となり得ないことがあるが、同じユーザによる複数のメディアイベントに関するメッセージを集合することによってグラニュラリティ及び／又は正確性が上昇する。例えば、同じユーザがソーシャルメディアメッセージを送ったことが分かっているような（例えば、そのメディアイベントに関するオーディエンスの中にいることが既知であるような）異なるメディアイベントに関連付けされた異なるデモグラフィックプールに対して、当該ユーザに関するより精細なデモグラフィックス評価を取得するためにベイズ解析などの統計的方法が適用されることがある。例えば、ソーシャルメディアユーザがあるメッセージを送った第２のメディアイベントが年齢４０〜５０歳の女性がわずか１％であり、年齢４０〜５０歳の男性はなく且つ年齢２０〜２５歳の女性が５０％である場合に、この第２のメディアイベントの確率の集合を上の例に関する第１のメディアイベントの確率の集合と結合させることによって、そのソーシャルメディアユーザが年齢４０〜５０歳の女性であるか年齢４０〜５０歳の男性である可能性は低下し且つそのユーザが年齢２０〜２５歳の男性である可能性が大幅に増大される。
【００１１】
[0020]デモグラフィック情報は、ソーシャルメディアユーザのデモグラフィックスを評価するために異なるタイプのパネルから用いられることがある。例えば、テレビパネルからのデモグラフィックスが上で説明したようにして用いられることがある。別法として、消費者購入パネル（例えば、ＮｉｅｌｓｅｎのＨｏｍｅｓｃａｎ（商標）パネル、ポイントカードパネル、その他）からのデモグラフィックスが用いられることがある。Ｈｏｍｅｓｃａｎ（商標）に会員登録した参加者は、製品を購入した後に製品識別子（例えば、バーコード）をスキャンする。この製品識別子に対してパネリスト識別子が関連付けされており、またパネリストのデモグラフィックスが既知であるため、対応する製品に対するデモグラフィック情報を決定することが可能である。幾つかの例では、２つ以上の異なるタイプのパネル（例えば、テレビパネルとＨｏｍｅｓｃａｎ（商標）パネル）に関するデモグラフィックスが使用される。例えばソーシャルメディアユーザは、あるテレビ番組やテレビ番組の特性について記載している第１のメッセージを送り、また次いである製品（例えば、ランニングシューズ）や製品の特性について記載している第２のメッセージを送ることがある。幾つかの例では、ソーシャルメディアユーザのデモグラフィックスを評価するために、例えばテレビパネルを介して収集したテレビ番組に関する視聴者の既知のデモグラフィックスが、例えばＨｏｍｅｓｃａｎ（商標）パネルを介して収集したランニングシューズの購入者に関する既知のデモグラフィックスと合成されることがある。
【００１２】
[0021]幾つかの例では、ある種のアセット所有者（例えば、小売業者（例えば、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ）などアセットの配給者、制作者及び／又は提供者）はユーザに対して、ユーザが購入を行った後にメッセージ（例えば、ツイート、ステータス更新、その他）をポストすることを可能にしている。幾つかの例では、ユーザがメッセージをポストするように選定したときに、そのメッセージに「今、購入したところ」などのある特定のフレーズ、購入したアセット（例えば、「プロテインバーを１箱」）、及びアセット所有者識別子（例えば、「＠Ａｍａｚｏｎ経由」）が含まれることがある。幾つかの例ではアセット所有者は、メッセージがポストされたときにそのユーザの識別子（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒハンドル）を記録することがある。このような幾つかの例ではアセット所有者は、そのユーザ及び／又は他のユーザによってなされた過去の購入から伝えられたデモグラフィック情報とそのユーザを関連付けすることがある。
【００１３】
[0022]幾つかの例ではアセット所有者は、ソーシャルメディアユーザがメッセージをポストするときにソーシャルメディアユーザの識別子を記録しないことがある。本明細書に開示した例示の方法は、具体的なあるアセット（例えば、プロテインバーなどの関心対象アセット）の購入に関連付けされた１組のポスト済みメッセージを識別し、これにより１組の関連付けされたユーザ識別子の収集を可能にしている。ユーザ識別子の各々は当該アセットに関連付けされたデモグラフィックスと関連付けさせることがある。上で検討したように、ポストされたメッセージが１つでも発生するとそのメッセージポスト者に関して何らかのデモグラフィック情報が提供されることになるが、そのユーザがポストした複数のメッセージに関連付けされたデモグラフィックスを収集することによってよりグラニュラリティが高い（例えば、特異的である）及び／又はより正確なユーザデモグラフィックスプロフィールを作成することが可能となる。したがって、本明細書に開示した例は、具体的なあるユーザに関連付けされたデモグラフィックスをユーザ識別子を介して予測するために複数のメッセージを時間の経過に従って解析している。幾つかの例では、デモグラフィックス評価を展開するために統計的解析（例えば、ベイズ解析、主成分解析、その他）が用いられる。幾つかの例では、それぞれのデモグラフィックスに対して異なる重みを関連付けし、正確性及び精度がより高いデモグラフィックプロフィールを作成している。
【００１４】
[0023]図１は、本明細書に開示した例をソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価するように実装し得るような例示の環境１００の図である。図１の例示の環境１００は、オーディエンス測定主体（ＡＭＥ）１０２と、メッセージホスティングサーバ１０４と、アセット所有者１０６と、を含む。図示した例のＡＭＥ１０２は、ソーシャルメディアメッセージのポストに関する監視及び／又は報告を行う主体である。図１の図示した例においてＡＭＥ１０２は、例示のＡＭＥサーバ１０８に対する運用及び／又はホストを行う。図示した例のＡＭＥサーバ１０８はアセット（例えば、メディアイベント、製品及び／又はサービス）に関連するソーシャルメディアメッセージを収集する及び／又は受け取るサーバ及び／又はデータベースであり、且つメッセージポスト者のデモグラフィックスを評価する。幾つかの例ではＡＭＥサーバ１０８が複数のデバイスを用いて実装される及び／又はメッセージホスティングサーバ１０４が複数のデバイスを用いて実装される。例えばＡＭＥサーバ１０８及び／又はメッセージホスティングサーバ１０４は、互いに連絡させたディスクアレイ又は複数のワークステーション（例えば、デスクトップコンピュータ、ワークステーションサーバ、ラップトップ、その他）を含むことがある。図示した例ではＡＭＥサーバ１０８は、ネットワーク１１０で示した１つ又は複数の有線式及び／又はワイヤレス式のネットワークを介してメッセージホスティングサーバ１０４及び／又はアセット所有者１０６と選択的に連絡させている。例示のネットワーク１１０は、例えば１つ又は複数のデータバス、１つ又は複数のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、１つ又は複数のワイヤレスＬＡＮ、１つ又は複数のセルラー式ネットワーク、インターネット、その他を含む適当な任意の有線式及び／又はワイヤレス式ネットワーク（複数可）を用いて実装されることがある。本明細書で使用する場合に、「連絡させた（ｉｎ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）」というフレーズはこれの変化形を含め、１つ又は複数の媒介する構成要素を通じた直接的な連絡及び／又は間接的な連絡を包含しており、また必ずしも直接的で物理的な（例えば、有線式の）連絡及び／又は定常的な連絡を必要としておらず、むしろ追加として周期的又は非周期的な間隔並びに一時的イベントにおける選択的な連絡が含まれる。
【００１５】
[0024]図１の図示した例においては、ＡＭＥサーバ１０８によるソーシャルメディアメッセージに対する要求に応答するメッセージホスティングサーバ１０４を、オンラインソーシャルメッセージ転送サービスによって運用及び／又はホストしている。追加として又は代替としてメッセージホスティングサーバ１０４は、ソーシャルメディアメッセージをホストしている地理的に離れたメッセージデータベース（例えば、オンラインソーシャルメッセージ転送サービスが契約しているサードパーティのサーバ）と連絡させることがある。このような例ではメッセージホスティングサーバ１０４は、離れたメッセージデータベースからメッセージを取り出して、そのメッセージを要求元のＡＭＥサーバ１０８に提供している。別法として、ホストされたメッセージが要求元のＡＭＥサーバ１０８に直接提供されるようにその離れたメッセージデータベースがサーバを備えることがある。さらに、図１では簡略とするためのメッセージホスティングサーバ１０４を１つだけしか示していないが、複数のメッセージホスティングサーバを存在させる可能性が高い。
【００１６】
[0025]図示した例ではユーザは、ソーシャルメディアメッセージを読むため及び／又は伝達する（又は、送る）ために、ユーザ識別子（例えば、例示のユーザ識別子１１２）を用いてオンラインソーシャルメディアサービスにサインインする。次いでこの例示のユーザ識別子１１２はユーザの活動と関連付けされている。例えばユーザ識別子１１２をそのソーシャルメディアメッセージと一緒に表示させる（又は、提示させる）ことがある。
【００１７】
[0026]図示した例では、メッセージ送り手がソーシャルメディアメッセージ１１４をポストする又は送ると、当該ソーシャルメディアメッセージ１１４がメッセージホスティングサーバ１０４に送られる。例示のメッセージホスティングサーバ１０４は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａと非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂとをホストする。図示した例ではアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａは、関心対象のアセットに対して少なくとも部分的に向けられた言及（複数可）（例えば、テキスト）を含み、またさらに関心対象のアセットに対する露出を表した特性を含む。例えばある関心対象のアセットが「ジョン・スチュワートのザ・デイリー・ショー（Ｔｈｅ  Ｄａｉｌｙ  Ｓｈｏｗ  ｗｉｔｈ  Ｊｏｎ  Ｓｔｅｗａｒｔ）」であることがある。このような例において、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａは、「今しがたのザ・デイリー・ショーのジョン・スチュワートは実に面白い！」というテキストを含むことがあり、またその関心対象のアセットの放送中にメッセージ送り手によってアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａがポストされたことを示すメッセージタイムスタンプ１１６を含むことがある。
【００１８】
[0027]これに対して非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂは、関心対象のアセットに対する言及を含まない、及び／又は関心対象のアセットに対する露出を示す特性を含まない。例えば非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂは、関心対象のアセット（例えば、「今、お気に入りのピザ屋でザ・デイリー・ショーからジョン・スチュワートに駆け込んだところ！」というテキスト）に対する言及を含むことがあるが、このメッセージはこのテレビショーに関連付けされた放送時間中にメッセージ送り手によってポストされたものでないことがある。図示した例ではメッセージホスティングサーバ１０４は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａと非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂを同じ方式でＡＭＥサーバ１０８に供給する。例えばメッセージホスティングサーバ１０４は、ソーシャルメディアメッセージ１１４に関する要求を、そのソーシャルメディアメッセージ１１４がアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａであるか非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂであるかに関わらず同様に処理する。
【００１９】
[0028]図１の図示した例においてアセット所有者１０６は、大人数の加入登録者にメディアイベント、製品及び／又はサービスを配給及び／又は提供する。アセットの提供に関するやり取りにおいて加入登録者はアセット所有者１０６に登録を行う。この登録の一部として加入登録者は、詳細なユーザデモグラフィック情報を提供する。このようなアセット所有者１０６の例には、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ、ｅＢａｙ、Ｐａｎｄｏｒａ、Ｈｕｌｕ、その他などの小売業者及び／又はサービス提供者が含まれる。
【００２０】
[0029]図示した例の例示のＡＭＥサーバ１０８は、既知の第１群の人物のデモグラフィック情報を未知の第２群の人物に代入するように運用する。例えば、あるアセットに関するソーシャルメディアメッセージを送るソーシャルメディアのユーザについてのデモグラフィックスを推測するために、ＡＭＥサーバ１０８はあるパネル（例えば、テレビパネル、ポイントカードパネル、その他）向けに開発されたデモグラフィックスを用いることがある。幾つかの例ではＡＭＥサーバ１０８は、キーワードリストを用いてメッセージホスティングサーバ１０４に対してソーシャルメディアメッセージに関する問い合わせを周期的及び／又は非周期的に出す。メッセージホスティングサーバ１０４によって戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５は、メディアイベント、製品及び／又はサービスなどの関心対象アセットに対応するかどうかを判定するように処理される。図１の例ではソーシャルメディアメッセージ１１４と１１５が異なる２つの時点における同じメッセージとなっている。メッセージ１１４は、ＡＭＥサーバ１０８に提供される前のメッセージ（例えば、メッセージホスティングサーバ１０４でホストされている間のメッセージ）である。メッセージ１１５は提供後のメッセージである。例示のＡＭＥサーバ１０８は戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５に関連付けされたユーザ識別子１１２を識別すると共に、このユーザ識別子１１２に対してそのアセットに関する既知のデモグラフィック情報でタグ付けする。
【００２１】
[0030]図示した例では、ユーザ識別子１１２を関心対象のアセットに関する既知のデモグラフィック情報でタグ付けするために図示した例のＡＭＥ１０２はまた、関心対象のアセット（複数可）に関するデモグラフィック情報の収集及び／又はデモグラフィック情報へのアクセスを行う。例えばＡＭＥ１０２は、メディア露出環境（例えば、テレビルーム、家族ルーム、リビングルーム、バー、レストラン、店舗、カフェテリア、その他）でテレビなどのメディア提示デバイスによって提示されている具体的なメディアを示すメディア識別情報を収集すると共に、そのデモグラフィック情報を保存することがある。ＡＭＥ１０２は次いで、複数のパネリストサイトから収集したデータを、これらのサイトにおけるそのパネリストのデモグラフィックスと相関させることがある。例えば、第１のメディアが第１の時点で監視された環境内で検出されるような各パネリストサイトについて、この第１のメディアに関するメディア識別情報を当該環境内で第１の時点で検出された存在情報と相関させている。複数のパネリストサイトからのデータ及び／又は結果は、母集団の全体としての第１のメディアに対する露出を示したデモグラフィック情報を提供するために合成及び／又は解析される。
【００２２】
[0031]図１の図示した例においてＡＭＥ１０２は、例示の基準データベース１１８を含んでおり、これにより関心対象のアセットを識別すると共に、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子１１２を基準データベース１１８内に含まれたアセットの既知のデモグラフィック情報（例えば、既知のオーディエンス組成に対応する１組の異なるデモグラフィックバケット）でタグ付けする。より詳細には以下で説明するが例示の基準データベース１１８は例えば、関心対象アセット識別子１２０（例えば、「ジョン・スチュワートのザ・デイリー・ショー」）と、このアセットに関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）１２２（例えば、月曜日から木曜日までの米国中部標準時（ＣＳＴ）午後１０：００とＣＳＴ午後１０：３０の間の放送）と、そのアセットに関する既知のデモグラフィック情報１２４（例えば、７０％が年齢２０〜２９歳の男性、２０％が年齢２０〜２９歳の女性、６％が年齢２０歳未満の男性、４％が年齢２０歳未満の女性などの区分又はマーケットブレイク）と、デモグラフィックスタグ１２６に関連付けされたデモグラフィック区分（例えば、タグＡ）と、を含むことがある。例示の基準データベース１１８は、揮発性メモリ（例えば、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ、その他）及び／又は不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ）を含むことがある。例示の基準データベース１１８は、ＤＤＲ、ＤＤＲ２、ＤＤＲ３、モバイルＤＤＲ（ｍＤＤＲ）、その他などの１つ又は複数のダブルデータレート（ＤＤＲ）メモリを含むことがある。例示の基準データベース１１８は追加として又は代替として、ハードドライブディスク（複数可）、コンパクトディスクドライブ（複数可）、ディジタル多目的ディスクドライブ（複数可）、その他などの１つ又は複数の大容量記憶デバイスを含むことがある。図示した例では基準データベース１１８を単一のデータベースであるように示しているが、基準データベース１１８は任意の数及び／又は任意のタイプ（複数可）のデータベースによって実装することができる。
【００２３】
[0032]幾つかの例ではＡＭＥ１０２は、消費者購入パネル（例えば、ＮｉｅｌｓｅｎのＨｏｍｅｓｃａｎ（商標）パネル、ポイントカードパネル、Ｎｉｅｌｓｅｎテレビパネル、Ｎｉｅｌｓｅｎオンラインパネル、Ｎｉｅｌｓｅｎラジオパネル、その他）からのデモグラフィックスを使用する。このようなパネリストベースのシステム（例えば、テレビパネル、消費者購入パネル、その他）では、例えばユーザがパネルに参加及び／又は登録（例えば、パネルに入る監視を受けることに同意）したときにユーザからユーザデモグラフィック情報が取得される。ユーザデモグラフィック情報（例えば、人種、年齢や年齢層、性別、収入、教育レベル、その他）は、例えば、電話インタビューを介する、本人インタビューを介する、ユーザに調査票（例えば、オンライン調査票）を記載させることによる、その他によってユーザから取得されることがある。幾つかの例ではＡＭＥ１０２は、会員登録している人物（例えば、パネリスト）から収集したデモグラフィック情報を使用し、これによりこれらのパネリストに対するアセット露出と異なるデモグラフィックマーケットの間での後続の相関を行うことができる。例えばＡＭＥ１０２は、これらのパネル方式に対して露出されたアセット（例えば、メディアイベント、製品、サービス、その他）を決定するためにこれらのパネルメンバーを監視することがある。ＡＭＥ１０２は次いで収集したこのデータを、そのアセットに対して露出された人物の異なるデモグラフィックバケットを正確に識別している統計報告の形に編集する。
【００２４】
[0033]幾つかの例ではＡＭＥ１０２は、アセット所有者１０６からアセットデモグラフィック情報１２４を収集及び／又は取得することがある。このような幾つかの例ではＡＭＥ１０２は、アセット所有者１０６の既存のデータベースを活用してソーシャルメディアのユーザと関連付けするためのより広範なアセットデモグラフィック情報１２４及び／又はユーザデータを収集することがある。アセット所有者１０６の登録済みパネリスト及び／又はユーザに関連付けされたユーザデモグラフィック情報を収集することによってＡＭＥ１０２は、そのパネルデータを外部ソース（例えば、アセット所有者１０６）からの実質的に信頼性が高いデモグラフィック情報で拡張又は補足し、これによりアセットに関する自身の既知のデモグラフィック情報のカバー範囲、正確性及び／又は完全性を拡張することが可能である。異質のデータソース（例えば、オーディエンス測定主体のパネル（複数可）からの高品質のデモグラフィック情報及び／又はアセット所有者１０６の登録済みのユーザデータ）からのデモグラフィック情報を使用することによって、具体的なあるソーシャルメディアのユーザと関連付けされたデモグラフィックスのＡＭＥ１０２による予測が向上することになる。
【００２５】
[0034]図示した例ではＡＭＥサーバ１０８は、ユーザに関するユーザプロフィール１２８を、そのユーザ識別子１１２を介してユーザに関連付けされたデモグラフィック情報を使用して作成する。例えばＡＭＥサーバ１０８は、ユーザ識別子１１２と関連付けされたデモグラフィックスタグ１２６を周期的及び／又は非周期的に識別すると共に、対応するデモグラフィックスに対してベイズ解析などの統計的解析を実行することがある。幾つかの例ではＡＭＥサーバ１０８は、ユーザプロフィール１２８を作成するためにデモグラフィックス内の変動に関する統計的解析を実行する。幾つかの例ではＡＭＥサーバ１０８は、同じユーザに関する複数のイベント（例えば、１つ又は複数のテレビショーに対する１回又は複数回の露出及び／又は１回又は複数回の製品購入）のデモグラフィック組成を合成し、そのユーザに関するデモグラフィックスをより正確に決定する。例えば、２つ以上のイベントからの異なるオーディエンス組成に基づいてそのユーザが異なるデモグラフィックカテゴリーに当てはまる可能性を合成することによってユーザのデモグラフィックスに関する可能性の合成組が得られる。可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリー（例えば、区分又はマーケットブレイク）がそのユーザに関するデモグラフィックスであると識別される。所与のユーザと（例えば、ユーザ識別子１１２を介して）時間の経過に伴って関連付け可能なイベント／オーディエンス参加の回数が多いほど得られるデモグラフィックス代入の正確性がより高くなる。図示した例のＡＭＥ１０２は、作成されたプロフィール１２８をアセットを製作している企業及び／又は個人に提供することがある。
【００２６】
[0035]図２は、ソーシャルメディアサービスのユーザのデモグラフィック情報との関連付けを容易にするために図１の例示のＡＭＥ１０２の例示の基準データベース１１８によって保存されることがある例示のデータテーブル２００を示している。図２の図示した例においてデータテーブル２００は、１つ又は複数の規則（複数可）１２２、アセットデモグラフィック情報１２４及びデモグラフィックスタグ１２６と、アセット識別子１２０を関連付けしている。この関連付けは、データテーブル２００の同じ横列の適当な縦列内にデータを配置することによって実施される。図示した例ではアセット識別子１２０は、テレビ番組（例えば、横列２０２のアセット（ジョン・スチュワートのザ・デイリー・ショー））、書籍（例えば、横列２０４のアセット（Ｔｗｉｌｉｇｈｔ（書籍）））、製品（例えば、横列２０６のアセット（ネックレス））、その他などの関心対象のアセットを識別する。例示の１つ又は複数の規則（複数可）１２２は、対応するアセット識別子１２０と関連付けされた判定基準に対応した１つ又は複数の値及び／又はデータを含む。幾つかの例では１つ又は複数の規則（複数可）１２２は、テレビショーが放送されている間にあたる時間ブロックを含む。例えば横列２０２では、アセット（ジョン・スチュワートのザ・デイリー・ショー）と関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）１２２は、このアセット（ジョン・スチュワートのザ・デイリー・ショー）が月曜日から木曜日までの米国中部標準時（ＣＳＴ）午後１０：００と午後１０：３０（ＣＳＴ）の間に放送されることを示している。幾つかの例では１つ又は複数の規則（複数可）１２２は、製品を販売する及び／又は基準データベース１１８内に含まれたメディア（例えば、関心対象のアセット）を提供する販売元及び／又は商店主を含む。例えば横列２０８では、アセット（Ｅｎｄ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ（映画））に関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）１２２は、このアセット（Ｅｎｄ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ（映画））にＡｍａｚｏｎ．ｃｏｍから及び／又はｉＴｕｎｅｓ（登録商標）を通じてアクセス（例えば、購入、ストリーミング、その他）を行い得ることを示している。
【００２７】
[0036]上で検討したように、アセットに関するデモグラフィック情報はＡＭＥ１０２によって収集される及び／又は活用されることがある。図２のデータテーブル２００は、対応するアセットに関連付けされたアセットデモグラフィック情報１２４（例えば、デモグラフィック区分、マーケットブレイク、その他）を含む。アセットデモグラフィック情報１２４は、アセット識別子１２０に関連付けされた年齢又は年齢層（例えば、２０〜２９歳）、性別、教育レベル、その他のうちの１つ又は幾つかを示したデータ及び／又は値（複数可）を含むことがある。幾つかの例ではＡＭＥ１０２は、関心対象のアセット（複数可）に関するデモグラフィック情報を収集する及び／又はこの情報にアクセスする。例えばＡＭＥ１０２は、監視対象の複数のパネリストサイトから収集したデータをこれらのサイトにあるパネリストのデモグラフィックス及び／又はアセット所有者１０６に関する登録済みパネリスト及び／又はユーザに関連付けされたユーザデモグラフィック情報と相関させることがある。例えば横列２０６では、アセット（ネックレス）に関連付けされたアセットデモグラフィック情報１２４は、このアセット（ネックレス）の購入者が７０％の可能性で女性であり且つ３０％の可能性で男性であることを示している。さらに横列２１０では、アセット（Ｅｎｄ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ（楽曲））に関連付けされたアセットデモグラフィック情報１２４は、このアセット（Ｅｎｄ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ（楽曲））にアクセス（例えば、購入、ストリーミング、その他）を行うユーザは、７０％の可能性で年齢が２０〜２９歳の間にあり、２０％の可能性で年齢が２０歳未満であり、且つ１０％の可能性で年齢が３０〜３９歳の間にあることを示している。図２の図示した例では、デモグラフィックスタグ１２６がアセットデモグラフィック情報１２４に対応しており、またこれを関連付けされたアセット識別子１２０のデモグラフィック区分を指示するために使用することがある。例えば横列２０６では、アセット（ネックレス）に関連付けされたデモグラフィックスタグ１２６は、このアセット（ネックレス）のデモグラフィック区分をタグ（タグＣ）によって指示し得ることを示している。所与の任意のアセットに対して１つ又は複数のデモグラフィックタグ（例えば、１つ又は複数の値又はデータ）を付与することがある。したがってデモグラフィックスタグ１２６には１つ又は複数のタグを装備することがある。
【００２８】
[0037]図３は、ソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスの評価を容易にし得る図１のオーディエンス測定主体（ＡＭＥ）サーバ１０８の例示の実装形態のブロック図である。図示した例の例示のＡＭＥサーバ１０８は、例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２と、例示のタグ付き識別子データベース３０４と、例示のプロフィール作成器３０６と、例示のプロフィールデータベース３１４と、例示のタイムスタンプ付与器３１６と、例示のデータ記憶器３１８と、例示の報告器３２０と、を含む。
【００２９】
[0038]図３の図示した例においてＡＭＥサーバ１０８は、関心対象のアセットに関連するユーザによってポストされたソーシャルメディアメッセージに関連付けされたユーザ識別子のログを取るための例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２を含む。より詳細には以下で説明するが例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４ａに関連付けされたユーザ識別子１１２に対して、そのアセットに関連付けされた既知のデモグラフィック情報でタグ付している。例えばタグ付き識別子ログ記録器３０２は、アセット識別子１２０に関連付けされたソーシャルメディアメッセージ１１４についてメッセージホスティングサーバ（例えば、図１のメッセージホスティングサーバ１０４）に問い合わせをする。例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２は、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５を処理すると共に、図示した例の例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２によって戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセットに対する言及を含み且つ関心対象のアセットに対する露出を示す特性を含む（例えば、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５がアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａである）と判定されると、タグ付き識別子ログ記録器３０２は図１の例示の基準データベース１１８を用いて識別したアセットに関連付けされたデモグラフィック情報を識別する。図３の例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子１１２を識別すると共に、このユーザ識別子１１２に対して基準データベース１１８から取り出したアセットデモグラフィック情報１２４によってタグ付けする（例えば、関連付けする）。
【００３０】
[0039]図３の図示した例においてタグ付き識別子ログ記録器３０２は、例示のタグ付き識別子データベース３０４内にタグ付け済みユーザ識別子の記録を保存する。タグ付き識別子データベース３０４は、揮発性メモリ（例えば、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ、その他））及び／又は不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ）を含むことがある。タグ付き識別子データベース３０４は、ＤＤＲ、ＤＤＲ２、ＤＤＲ３、モバイルＤＤＲ（ｍＤＤＲ）、その他などの１つ又は複数のダブルデータレート（ＤＤＲ）メモリを含むことがある。タグ付き識別子データベース３０４は追加として又は代替として、ハードドライブディスク（複数可）、コンパクトディスクドライブ（複数可）、ディジタル多目的ディスクドライブ（複数可）、その他などの１つ又は複数の大容量記憶デバイスを含むことがある。図示した例ではタグ付き識別子データベース３０４を単一のデータベースであるように示しているが、タグ付き識別子データベース３０４は任意の数及び／又は任意のタイプ（複数可）のデータベースによって実装することができる。
【００３１】
[0040]図３の図示した例においてＡＭＥサーバ１０８は、関心対象のアセットに関するソーシャルメディアメッセージ（例えば、例示のアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａ）をポストする対応するユーザについての評価済みデモグラフィックスを含んだユーザプロフィール１２８を作成するための例示のプロフィール作成器３０６を含む。例えばこのプロフィール作成器３０６は、タグ付き識別子データベース３０４内に含まれるユーザ識別子１１２を周期的及び／又は非周期的に処理すると共に、ユーザ識別子１１２にタグ付けされたアセットデモグラフィック情報１２４に関する統計的解析を実行することがある。この解析の結果を用いて例示のプロフィール作成器３０６は、ユーザ識別子１１２に関連付けされたユーザに関するデモグラフィックスを評価する。
【００３２】
[0041]幾つかの例ではプロフィール作成器３０６は、要求があったときにユーザプロフィール１２８を作成する。例えばプロフィール作成器３０６は、例えば例示の報告器３２０からある種のユーザについてのユーザプロフィール１２８を作成するように要求を受け取ることがある。幾つかの例ではプロフィール作成器３０６は、ユーザプロフィール１２８を非周期的に（例えば、プロフィール作成器３０６が例示のタグ付き識別子データベース３０４に保存された情報に変更を検出したときに）作成する。例えば、タグ付き識別子ログ記録器３０２がタグ付き識別子をタグ付き識別子データベース３０４に記録したときに、プロフィール作成器３０６はこの新たな記録を検出しこの新たな記録を処理することがある。例えばプロフィール作成器３０６は、この新たな記録のユーザ識別子１１２に関連付けされた以前に作成されたユーザプロフィール１２８を更新することがある。幾つかの例ではプロフィール作成器３０６は、ユーザプロフィール１２８を周期的に作成する。例えばプロフィール作成器３０６は、タグ付き識別子データベース３０４内に含まれる１つ又は複数のユーザ識別子１１２に関するユーザプロフィール１２８を２４時間ごとに作成することがある。図示した例のプロフィール作成器３０６は、例示のデモグラフィックスフィルタ処理器３０８と、例示のデモグラフィックス解析器３１０と、例示の評価器３１２と、を含む。
【００３３】
[0042]図３の図示した例においてプロフィール作成器３０６は、ある特定のユーザ識別子に関連付けされたデモグラフィック情報を識別するための例示のデモグラフィックスフィルタ処理器３０８を含む。例えばデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、タグ付き識別子データベース３０４を構文解析しユーザ識別子１１２にタグ付けされた異なるデモグラフィックスを識別することがある。幾つかの例ではデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、タグ付き識別子データベース３０４内の記録を、特徴的なユーザ識別子１１２に基づいて並べ替え及び／又は合成する。例えばデモグラフィックフィルタ処理器３０８は、ユーザ識別子１１２と関連付けされた１つ又は複数のデモグラフィックスタグ１２６を互いにリンクさせることがある。幾つかの例ではデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、タグ付き識別子データベース３０４内に含まれた２つ以上のユーザ識別子１１２に関するデモグラフィック情報を集合させることがある。例えばデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、異なるユーザ識別子１１２を同じユーザと関連付けすることがある。例えばデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、例えば１つ又は複数のアセット所有者１０６から受け取った情報に基づいて相互参照するルックアップテーブル、ファイル、データベース、リスト、その他などのデータ構造にアクセスすることがある。例えばユーザが、第１のユーザ識別子（例えば、「＠ＪｏｈｎＤｏｅ」）を用いて第１のオンラインソーシャルメディアサービスに登録し、且つ第２のユーザ識別子（例えば、「Ｊｏｈｎｎｙ＿Ｄｏｅ」）を用いて第２のオンラインソーシャルメディアサービスに登録することがあり得る。幾つかの例ではデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、十分に同じとされるような２つ以上のユーザ識別子（例えば、ユーザ識別子「＠Ｊａｎｅ＿Ｄｏｅ」、「Ｊａｎｅ  Ｄｏｅ」及び「Ｄｏｅ，Ｊａｎｅ」）を識別し、この異なるユーザ識別子を同じユーザと関連付けすることがある。このような幾つかの例ではデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、第１のユーザ識別子と第２のユーザ識別子とにタグ付けされたデモグラフィック情報を合成してそのユーザに関するプロフィールを作成する。
【００３４】
[0043]図３の図示した例においてプロフィール作成器３０６は、デモグラフィックスタグ１２６によって識別されたデモグラフィック情報を解析すると共にユーザが異なるデモグラフィックバケットに当てはまる可能性を決定するための例示のデモグラフィックス解析器３１０を含む。幾つかの例ではデモグラフィックス解析器３１０は、ユーザと関連付けされた識別済みのデモグラフィックス内での変動に対して統計的解析を実行する。例えばデモグラフィックス解析器３１０は、可能性を展開するために異なるデモグラフィックスに対してベイズ解析又は主成分解析を適用することがある。このような幾つかの例ではデモグラフィックス解析器３１０は、ユーザに関連付けされた異なるデモグラフィックプールに対して統計的方法（例えば、ベイズ解析）を適用し当該ユーザについてのより精細なデモグラフィック評価を取得している。例えば、２つ以上のタグ付き識別子記録（例えば、１つ又は複数のテレビ番組に対する１回又は複数回の露出及び／又は１つ又は複数の製品購入）からの異なるオーディエンス組成に基づいてユーザが異なるデモグラフィックカテゴリーに当てはまる可能性を合成することによって、ユーザのデモグラフィックスに関する可能性の合成組が得られる。幾つかの例ではデモグラフィックス解析器３１０は、ユーザにタグ付けされた異なるデモグラフィック情報と重みを相関させている。しかし例示のデモグラフィックス解析器３１０は、他の統計的手続き（例えば、主成分解析）を用いてユーザが異なるデモグラフィックバケットに当てはまる可能性を決定することがある。
【００３５】
[0044]図３の図示した例においてプロフィール作成器３０６は、例示のデモグラフィックス解析器３１０によって実行された解析の結果に基づいてユーザに関するデモグラフィックスを評価するための例示の評価器３１２を含む。例えば評価器３１２は、可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリー（又は、複数のカテゴリー）を識別すると共に、この対応するデモグラフィックカテゴリーをユーザと関連付けすることがある。一般に、所与のユーザと時間の経過に伴って関連付けされたタグ付き識別子記録（及び、対応するデモグラフィック情報）が多いほど、デモグラフィックス代入の正確性が高まる。図３の図示した例においてプロフィール作成器３０６は、評価器３１２の結果を用いてユーザプロフィール１２８を作成する。
【００３６】
[0045]図３の図示した例においてプロフィール作成器３０６は、作成されたユーザプロフィール１２８を例示のプロフィールデータベース３１４内に保存する。プロフィールデータベース３１４は、揮発性メモリ（例えば、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ、その他））及び／又は不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ）を含むことがある。プロフィールデータベース３１４は、ＤＤＲ、ＤＤＲ２、ＤＤＲ３、モバイルＤＤＲ（ｍＤＤＲ）、その他などの１つ又は複数のダブルデータレート（ＤＤＲ）メモリを含むことがある。プロフィールデータベース３１４は追加として又は代替として、ハードドライブディスク（複数可）、コンパクトディスクドライブ（複数可）、ディジタル多目的ディスクドライブ（複数可）、その他などの１つ又は複数の大容量記憶デバイスを含むことがある。図示した例ではプロフィールデータベース３１４を単一のデータベースであるように示しているが、プロフィールデータベース３１４は任意の数及び／又は任意のタイプ（複数可）のデータベースによって実装することができる。
【００３７】
[0046]図３の例示のタイムスタンプ付与器３１６は、クロック及びカレンダーを含む。例示のタイムスタンプ付与器３１６は、例えばユーザプロフィール１２８のデータの最後に時間期間及び／又は日付情報を添付することによって、ある時間期間（例えば、米国中部標準時（ＣＳＴ）午前１：００から午前１：０１（ＣＳＴ）まで及び／又は日付（例えば、２０１３年１月１日））を作成された各ユーザプロフィール１２８と関連付けする。
【００３８】
[0047]図３の図示した例においてＡＭＥサーバ１０８は、例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２によってログ記録されたタグ付き識別子記録及び／又は例示のプロフィール作成器３０６によって作成されたユーザプロフィール１２８を保存するために例示のデータ記憶器３１８を含む。
【００３９】
[0048]図示した例では報告器３２０は作成されたユーザプロフィールに基づいて報告を作成する。幾つかの例では報告器３２０はある種のユーザに関する報告を作成する。例えば報告器３２０は、例えばＡＭＥ１０２からある種のユーザに対する問い合わせを受け取ることがある。このような幾つかの例では報告器３２０はプロフィール作成器３０６に対して、指定されたユーザに関する報告を作成させている。幾つかの例では、様々なアセットを製作している企業及び／又は個人に対して報告が提示される。この報告は、アセットに対して露出されたときにどのような年齢層（複数可）及び／又は性別の人がソーシャルメディアメッセージを送る可能性がより高いかなど様々な面のアセット露出を識別することがある。例えばこの報告によって、メディアイベント（例えば、テレビ番組）に関するソーシャルメディアメッセージをリアルタイムで送る人がそのメディアイベントの視聴者と同じデモグラフィック分布にあるかどうかを判定することがある。報告はさらに、第１のメディアイベントに関してはソーシャルメディアユーザが若いが第２のメディアイベントに関してはこれよりかなり年齢が高いことを示すことがある。
【００４０】
[0049]図３において図１のオーディエンス測定主体（ＡＭＥ）サーバ１０８を実装する例示の方式について図示しているが、図３に示した要素、処理及び／又はデバイスのうちの１つ又は幾つかを他の任意の方法で組み合わせる、分割する、再配置する、省略する、排除する及び／又は実装することがあり得る。さらに、例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２、例示のタグ付き識別子データベース３０４、例示のプロフィール作成器３０６、例示のデモグラフィックスフィルタ処理器３０８、例示のデモグラフィックス解析器３１０、例示の評価器３１２、例示のプロフィールデータベース３１４、例示のタイムスタンプ付与器３１６、例示のデータ記憶器３１８、例示の報告器３２０及び／又はより一般的に図１の例示のＡＭＥサーバ１０８は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアによって、及び／又はハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアの任意の組合せによって実装することができる。したがって例えば、例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２、例示のタグ付き識別子データベース３０４、例示のプロフィール作成器３０６、例示のデモグラフィックスフィルタ処理器３０８、例示のデモグラフィックス解析器３１０、例示の評価器３１２、例示のプロフィールデータベース３１４、例示のタイムスタンプ付与器３１６、例示のデータ記憶器３１８、例示の報告器３２０及び／又はより一般的には例示のＡＭＥサーバ１０８のうちのいずれかを、１つ又は複数のアナログ又はディジタル回路（複数可）、論理回路、プログラム可能なプロセッサ（複数可）、特定用途向け集積回路（複数可）（ＡＳＩＣ（複数可））、プログラム可能な論理デバイス（複数可）（ＰＬＤ（複数可））及び／又は現場プログラム可能な論理デバイス（複数可）（ＦＰＬＤ（複数可））によって実装することが可能である。純粋にソフトウェア及び／又はファームウェアの実装形態を包含する本特許の装置又はシステムの特許請求項のいずれかを読む際に、例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２、例示のタグ付き識別子データベース３０４、例示のプロフィール作成器３０６、例示のデモグラフィックスフィルタ処理器３０８、例示のデモグラフィックス解析器３１０、例示の評価器３１２、例示のプロフィールデータベース３１４、例示のタイムスタンプ付与器３１６、例示のデータ記憶器３１８及び／又は例示の報告器３２０のうちの少なくとも１つは本明細書において、ソフトウェア及び／又はファームウェアを保存しているメモリ、ディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ブルーレイディスク、その他などのコンピュータ読み取り可能な有形の記憶デバイスや記憶ディスクを含むように明示的に規定されている。またさらに図１の例示のＡＭＥサーバ１０８は、図３に示したものに加えて又はこれに代えて複数の要素、処理及び／又はデバイスのうちの１つ又は幾つかを含むことがある、及び／又は図示した要素、処理及びデバイスのうちのいずれか又は全部の中からその複数個を含むことがある。
【００４１】
[0050]図４は、関心対象のアセットに関連するユーザによってポストされたソーシャルメディアメッセージに関連付けされたユーザ識別子に対してそのアセットに関連付けされた既知のデモグラフィック情報でタグ付けすることを容易にし得る図３のタグ付き識別子ログ記録器３０２の例示の実装形態のブロック図である。図示した例の例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２は、例示のメッセージ取出器４０２と、例示のメッセージ解析器４０４と、例示のタイムスタンプ取出器４０６と、例示の規則チェッカー４０８と、例示の識別子タグ付け器４１０と、を含む。
【００４２】
[0051]図４の図示した例においてタグ付き識別子ログ記録器３０２は、メッセージホスティングサーバ（例えば、図１の例示のメッセージホスティングサーバ１０４）からソーシャルメディアメッセージ（例えば、図１の例示のソーシャルメディアメッセージ１１４、１１５）を取り出すための例示のメッセージ取出器４０２を含む。例えばメッセージ取出器４０２は、ソーシャルメディアメッセージ１１４についてメッセージホスティングサーバ１０４に対して、周期的な間隔で（例えば、２４時間ごと、毎月曜日、その他）、非周期的な間隔で（例えば、要求を受けたとき）、及び／又は一時的イベントとして問い合わせを出すことがある。図４の図示した例においてメッセージ取出器４０２は、メッセージホスティングサーバ１０４に問い合わせを出すときに１つ又は複数のキーワード（複数可）を含んだ例示のキーワードリスト４１２を使用する。本明細書で使用する場合に、「キーワード」というフレーズは、辞書定義を有するような及び／又は名称に対応するような及び／又は受け容れられた辞書定義を有しないことがあるコロキアム（ｃｏｌｌｏｑｕｉｕｍ）に対応するような単語及び／又はフレーズを含む。さらに、本明細書に開示した例についてあるリストと連携して説明しているが、キーワードリスト４１２を実装する他の多くの方法を代替として使用することができる。例えば開示した技法はまた、テーブル（例えば、ルックアップテーブル）、ファイル、データベース、その他と連携して使用することもできる。
【００４３】
[0052]図示した例ではキーワードリスト４１２は、例示のキーワード４１２Ａ、４１２Ｂ、４１２Ｃ、４１２Ｄを含む。図示した例の例示のメッセージ取出器４０２がソーシャルメディアメッセージについてメッセージホスティングサーバ１０４に問い合わせをすると、メッセージ取出器４０２はキーワードリスト４１２内にそのキーワードを含むようなソーシャルメディアメッセージ１１４だけを要求する。この方式によって例示のメッセージ取出器４０２は、関心対象アセット識別子１２０に関連付けされたユーザがポストしていないメッセージホスティングサーバ１０４によって戻されるソーシャルメディアメッセージ１１５の数を低減している（例えば、最小化している）。例えば、手術室で待機しているユーザによってポストされたソーシャルメディアメッセージ１１５が戻されることがあり得るようなテレビ番組名（Ｅ．Ｒ．）を含むソーシャルメディアメッセージ１１４についてメッセージホスティングサーバ１０４に問い合わせを出すことなく、図示した例の例示のメッセージ取出器４０２はさらに、キーワード「見ているところ」並びにテレビ番組を見ること及び／又は配給することが可能なメディア提供者（例えば、＠Ｈｕｌｕ）を含むことがある。幾つかの例ではメッセージ取出器４０２は、メッセージホスティングサーバ１０４からの１つ又は複数のソーシャルメディアメッセージ１１４を要求し、次いでキーワードリスト４１２を用いてソーシャルメディアメッセージ１１５をフィルタ処理し、引き続き処理すべきソーシャルメディアメッセージ１１５の組を低減している。例えばメッセージ取出器４０２は、メッセージホスティングサーバ１０４に対してある時間期間内に（例えば、米国中部標準時（ＣＳＴ）午後５：００から午後５：５９（ＣＳＴ）まで）及び／又はある日付や日付範囲にポストされたすべてのソーシャルメディアメッセージ１１４を要求することがある。例示のメッセージ取出器４０２は引き続いて、キーワードリスト４１２を用いてソーシャルメディアメッセージ１１５をフィルタ処理する。幾つかの例ではメッセージ取出器４０２は、ソーシャルメディアメッセージの取り出しの際に１つ又は複数のキーワードを使用する。例えばメッセージ取出器４０２は、第１のキーワード（例えば、Ｅ．Ｒ．などのアセット識別子１２０）を用いてソーシャルメディアメッセージ１１４についてメッセージホスティングサーバ１０４に問い合わせを出すと共に、引き続いて第２のキーワード（例えば、「＠Ｈｕｌｕ経由で見ているところ」）を用いて戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５に対してフィルタ処理することがある。このフィルタ処理は、ブール演算（例えば、ＡＮＤ、ＯＲ、その他）を任意に組み合わせて使用して実行されることがある。
【００４４】
[0053]キーワードフレーズ４１２Ｄを用いてメッセージホスティングサーバ１０４に問い合わせを出すとアセット（例えば、テレビ番組）に関するものに対する戻されるソーシャルメディアメッセージ１１５の数を低減することができるが、ソーシャルメディアメッセージ１１５に含まれるテレビ番組は関心対象のテレビ番組に関するものでないことがある。図４の図示した例においてタグ付き識別子ログ記録器３０２は、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセットを含むかどうかを判定するための例示のメッセージ解析器４０４を含む。例えばメッセージ解析器４０４は、ソーシャルメディアメッセージ１１５のテキストを基準データベース１１８にリストされたアセット識別子１２０に対して比較することがある。幾つかの例では、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセット（例えば、例示の非アセット関連のメッセージ１１４ｂ）を含まなければ、メッセージ解析器４０４はそのソーシャルメディアメッセージ（例えば、メッセージ１１４ｂ、１１５）を棄却する。
【００４５】
[0054]図４の図示した例においてタグ付き識別子ログ記録器３０２は、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５がポストされた時点（例えば、メッセージがユーザによって送られた時点、ステータスが更新された時点、その他の時点）に対応するタイムスタンプを取得するための例示のタイムスタンプ取出器４０６を含む。幾つかの例ではタイムスタンプ取出器４０６は、ソーシャルメディアメッセージ１１５を構文解析し、メッセージタイムスタンプ１１６を識別する。幾つかの例ではタイムスタンプ取出器４０６は、メッセージホスティングサーバ１０４からの対応するメッセージタイムスタンプを要求することがある。より詳細には以下で説明するが、幾つかの例ではメッセージタイムスタンプ１１６は、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセット（例えば、メディアイベント）と同時性及び／又はほぼ同時性にポストされたかどうかを判定するために使用されることがある。
【００４６】
[0055]図４の図示した例においてタグ付き識別子ログ記録器３０２は、あるアセットに対する適当な露出を示す文面だけがソーシャルメディアメッセージの文面に反映されていることを保証するための例示の規則チェッカー４０８を含む。例示の規則チェッカー４０８は、例示のＡＭＥサーバ１０８がデモグラフィックスをソーシャルメディアサービスユーザに適正に代入する確率を増大させるように機能する。幾つかの例では規則チェッカー４０８は、偽陽性チェッカーとして機能する。図示した例では規則チェッカー４０８は、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５の特性を、ソーシャルメディアメッセージ１１５内で識別されたアセット識別子１２０に関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）１２２に対して比較する。例えば規則チェッカー４０８は、ソーシャルメディアメッセージ１１５のテキストが識別されたアセット（例えば、関心対象の製品）を供給（例えば、販売）している既知の販売元又は商店主を含むかどうかを判定することがある。幾つかの例では規則チェッカー４０８は、タイムスタンプ取出器４０６によって取り出されたメッセージタイムスタンプ１１６を比較し、そのメッセージタイムスタンプ１１６がテレビ番組の放送時間（複数可）の十分近くにあり発生したテレビ番組に対する露出が安全に結論付けられるかどうかを判定し、これによってユーザをユーザ識別子１１２を介してそのテレビ番組オーディエンスのデモグラフィックスにリンクさせる。幾つかの例では規則チェッカー４０８は、放送時間に基づいた時間窓を使用することがある。例えば規則チェッカー４０８は、テレビ番組の放送の実時間とそのテレビ番組に関するメッセージがユーザによってポストされた時点との間のタイムラグを決定するためにメッセージタイムスタンプに対して時系列解析を実行することがある。図示した例の例示の規則チェッカー４０８はこのタイムラグを用いて、ユーザがテレビ番組を見たことに応答して（例えば、テレビ番組の放送中又は放送後すぐに（例えば、１５分以内に））そのソーシャルメディアメッセージ１１５が送られたかどうかを判定する。
【００４７】
[0056]図４の図示した例においてタグ付き識別子ログ記録器３０２は、ユーザに対して関心対象のアセットの既知のデモグラフィック情報を関連付けするための例示の識別子タグ付け器４１０を含む。幾つかの例では識別子タグ付け器４１０はアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａを構文解析すると共にメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子１１２を識別する。図示した例の例示の識別子タグ付け器４１０は次いで、ユーザ識別子１１２に対して関心対象のアセットに関連付けされたアセットデモグラフィック情報１２４でタグ付けする。例えば識別子タグ付け器４１０は、アセットデモグラフィック情報１２４及び／又は識別アセット識別子１２０に関連付けされたデモグラフィックスタグ１２６を例示の基準データベース１１８から取り出すと共に、アセットデモグラフィック情報１２４及び／又はデモグラフィックスタグ１２６をユーザ識別子１１２と関連付けすることがある。幾つかの例では識別子タグ付け器４１０は、タグ付き識別子と一緒に、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに含まれたテキスト及び／又は後続の時点でメッセージ１１４Ａにアクセスするための識別子（例えば、メッセージ識別子）、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａの取り出しのためにメッセージ取出器４０２によってキーワードリスト４１２からのどのキーワード（複数可）が使用されたか、メッセージ解析器４０４によって識別された関心対象アセット識別子１２０、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたメッセージタイムスタンプ１１６、その他などの追加の情報を含むことがある。
【００４８】
[0057]図４において図３のタグ付き識別子ログ記録器３０２を実装する例示の方式について図示しているが、図４に示した要素、処理及び／又はデバイスのうちの１つ又は幾つかを他の任意の方法で組み合わせる、分割する、再配置する、省略する、排除する及び／又は実装することがあり得る。さらに、例示のメッセージ取出器４０２、例示のメッセージ解析器４０４、例示のタイムスタンプ取出器４０６、例示の規則チェッカー４０８、例示の識別子タグ付け器４１０及び／又はより一般的には図３の例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアによって、及び／又はハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアの任意の組合せによって実装することができる。したがって例えば、例示のメッセージ取出器４０２、例示のメッセージ解析器４０４、例示のタイムスタンプ取出器４０６、例示の規則チェッカー４０８、例示の識別子タグ付け器４１０及び／又はより一般的には例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２のうちのいずれかを、１つ又は複数のアナログ又はディジタル回路（複数可）、論理回路、プログラム可能なプロセッサ（複数可）、特定用途向け集積回路（複数可）（ＡＳＩＣ（複数可））、プログラム可能な論理デバイス（複数可）（ＰＬＤ（複数可））及び／又は現場プログラム可能な論理デバイス（複数可）（ＦＰＬＤ（複数可））によって実装することが可能である。純粋にソフトウェア及び／又はファームウェアの実装形態を包含する本特許の装置又はシステムの特許請求項のいずれかを読む際に、例示のメッセージ取出器４０２、例示のメッセージ解析器４０４、例示のタイムスタンプ取出器４０６、例示の規則チェッカー４０８及び／又は例示の識別子タグ付け器４１０のうちの少なくとも１つは本明細書において、ソフトウェア及び／又はファームウェアを保存しているメモリ、ディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ブルーレイディスク、その他などのコンピュータ読み取り可能な有形の記憶デバイスや記憶ディスクを含むように明示的に規定されている。またさらに図３の例示のタグ付き識別子ログ記録器３０２は、図４に示したものに加えて又はこれに代えて複数の要素、処理及び／又はデバイスのうちの１つ又は幾つかを含むことがある、及び／又は図示した要素、処理及びデバイスのうちのいずれか又は全部の中からその複数個を含むことがある。
【００４９】
[0058]図５は、図１、３及び／又は４の例示のＡＭＥサーバ１０８によって収集し得るタグ付き識別子を表したデータを保存している例示のデータテーブル５００を示している。図５の図示した例においてデータテーブル５００は、ユーザ識別子１１２、デモグラフィックスタグ１２６、メッセージ識別子５０２、メッセージキーワード情報５０４、アセット識別子１２０及びメッセージタイムスタンプ１１６を識別する。図示した例ではＡＭＥサーバ１０８は、メッセージ１１４Ａが関心対象のアセットに対応する（例えば、アセット識別子１２０に対する言及を含む）ときにアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａからユーザ識別子１１２を抽出する。例えば横列５１４ではユーザ識別子１１２が、ユーザ識別子１１２に関連付けされたユーザ（＠ｕｓｅｒ３）が対応するアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａをポストしたことを示している。さらにＡＭＥサーバ１０８は、アセット識別子１２０（ネックレス）に関連付けされたデモグラフィック情報を識別すると共に、このユーザ識別子１１２（＠ｕｓｅｒ３）に対して対応するデモグラフィックスタグ１２６（タグＣ）でタグ付けする。図示した例ではＡＭＥサーバ１０８はまた、タグ付き識別子記録にあるアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａからの追加の情報も保存する。例えば横列５１０では、タグ付き識別子ログ記録器３０２がアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａをメッセージ識別子５０２（１０１１０１）と関連付けし、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａを取り出したときにメッセージ取出器４０２によって使用されたキーワード（複数可）５０４（「今、＠ａｍａｚｏｎで購入したところ」））を保存し、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａ内のアセット識別子１２０（Ｔｗｉｌｉｇｈｔ（書籍））を保存し、且つアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａがユーザによってポストされた時点を示すタイムスタンプ取出器４０６によって取り出されたメッセージタイムスタンプ１１６（１１／１０／２０１３、午前９：４５：０５）を保存する。
【００５０】
[0059]図６は、図１、３及び／又は４の例示のＡＭＥサーバ１０８によって収集し得るソーシャルメディアユーザ識別子の評価済みのデモグラフィックスを表したデータを保存している例示のデータテーブル６００を示している。図６の図示した例においてデータテーブル６００は、ユーザ識別子１１２とユーザ識別子１１２にタグ付けされたアセットデモグラフィック情報１２４とを識別する。図示した例ではＡＭＥサーバ１０８は、タグ付き識別子データベース３０４からタグ付き識別子情報を抽出する。例えばプロフィール作成器３０６は、タグ付き識別子データベース３０４に保存されたタグ付き識別子を構文解析し同じユーザ識別子１１２に対応する記録を合成することがある。例えば横列６０４では、ユーザ識別子１１２（＠ｕｓｅｒ２）に関連付けされたアセットデモグラフィック情報１２４によって、ユーザ識別子１１２に関連付けされたユーザ（＠ｕｓｅｒ２）が、タグ付き識別子ログ記録器３０２によってログ記録された３件のアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａをポストしたことを示している。さらにデータテーブル６００は、ＡＭＥサーバ１０８によって実行されたデモグラフィック解析の結果（例えば、デモグラフィックス解析結果６１０）を含む。例えばデモグラフィックス解析器３１０は、例えば異なるアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子１１２による判定に従って、異なるメッセージ１１４Ａを同じユーザが送ったことが既知であるような異なるアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされた異なるデモグラフィック区分に対してベイズ解析などの統計的方法を適用することがある。図示した例ではデータテーブル６００は、対応するデモグラフィックス解析結果６１０に基づいて評価済みのユーザデモグラフィック情報６１２を含む。図示した例ではＡＭＥサーバ１０８は、可能性が最も高いデモグラフィック区分がそのユーザに関するデモグラフィックス（例えば、評価済みのユーザデモグラフィック情報６１２）であると識別することがある。幾つかの例では、ユーザデモグラフィック情報６１２を評価する際にデモグラフィック解析結果６１０の百分率を、既知のソーシャルメディア使用パターンに基づいて修正することがある（例えば、年齢２０歳未満の男性と比べて年齢２０歳未満の女性がソーシャルメディアを使用する可能性がより高い場合は、これらの可能性を反映させるようにデモグラフィック解析結果６１０の百分率に重み付けするか、さもなければ調整を施すことがある）。
【００５１】
[0060]図７〜９には、図１、３及び／又は４のＡＭＥサーバ１０８に実装するための例示のマシン読み取り可能命令を表した流れ図を示している。この例においてこのマシン読み取り可能命令は、図１０に関連して以下で検討する例示のプロセッサプラットフォーム１０００に示したプロセッサ１０１２などのプロセッサによって実行させるためのプログラムを備える。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク（登録商標）、ハードドライブ、ディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク又はプロセッサ１０１２に関連付けされたメモリなどの有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体上に保存されたソフトウェアの形で具現化させることがあるが、代替としてプログラム全体及び／又はその一部をプロセッサ１０１２以外のデバイスによって実行させること及び／又はファームウェアや専用のハードウェアの形で具現化させることも可能である。さらにこの例示のプログラムについて図７〜９に示した流れ図を参照しながら説明することにするが、代替として図１、３及び／又は４の例示のＡＭＥサーバ１０８を実装する他の多くの方法を使用することができる。例えば、ブロックの実行順序を変更することができる、及び／又は記載したブロックのうちの幾つかを変更、排除又は組み合わせることができる。
【００５２】
[0061]上で言及したように図７〜９の例示のプロセスは、任意の持続期間にわたって（例えば、長い時間期間にわたって、永久に、瞬時的に、一時的なバッファ目的で、及び／又は情報のキャッシュの目的で）情報がその中に保存されるハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、キャッシュ、ランダムなアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は他の任意の記憶デバイスや記憶ディスクなどの有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体上に保存されたコード化済み命令（例えば、コンピュータ及び／又はマシン読み取り可能命令）を用いて実装されることがある。本明細書で使用する場合に有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体という用語は、任意のタイプのコンピュータ読み取り可能記憶デバイス及び／又は記憶ディスクを含むように、且つ伝播する信号が除外されまた伝送媒体が除外されるように明示的に規定される。本明細書で使用する場合に「有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体」と「有形マシン読み取り可能記憶媒体」とは区別なく使用している。追加として又は代替として図７〜９の例示のプロセスは、任意の持続期間にわたって（例えば、長い時間期間にわたって、永久に、瞬時的に、一時的なバッファ目的で、及び／又は情報のキャッシュの目的で）情報がその中に保存されるハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、コンパクトディスク、ディジタル多目的ディスク、キャッシュ、ランダムなアクセスメモリ及び／又は他の任意の記憶デバイスや記憶ディスクなどの非一時的コンピュータ及び／又はマシン読み取り可能媒体上に保存されたコード化済み命令（例えば、コンピュータ及び／又はマシン読み取り可能命令）を用いて実装されることがある。本明細書で使用する場合に非一時的コンピュータ読み取り可能媒体という用語は、任意のタイプのコンピュータ読み取り可能記憶デバイス及び／又は記憶ディスクを含むように、且つ伝播する信号が除外されまた伝送媒体が除外されるように明示的に規定される。本明細書で使用する場合に、「少なくとも」というフレーズは、請求項のプリアンブルにおける移行句として使用している場合、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（を備える、を含む）」という用語が非限定的であるのと同じ意味でこれも非限定的である。
【００５３】
[0062]図７の例示のプログラム７００は、例示のＡＭＥサーバ１０８（図１、３及び／又は４）においてソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価する。図７の例示のプログラム７００は、ＡＭＥサーバ１０８がアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａを識別するブロック７０２で開始される。例えばタグ付き識別子ログ記録器３０２（図３及び／又は４）は、メッセージホスティングサーバ１０４（図１）から戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５を取り出すと共にソーシャルメディアメッセージ１１５のテキストを解析して、ユーザが基準データベース１１８（図１）に含まれる関心対象のアセットに関するソーシャルメディアメッセージ１１５をポストしたかどうか（例えば、アセット識別子１２０に対する言及を介して識別される）を判定する。
【００５４】
[0063]ブロック７０４ではＡＭＥサーバ１０８は、関心対象のアセットに関連付けされたアセットデモグラフィック情報を決定する。例えばタグ付き識別子ログ記録器３０２は、基準データベース１１８に保存されたデータテーブル２００からアセットデモグラフィック情報１２４を取り出すことがある。ブロック７０６ではＡＭＥサーバ１０８は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子に対して決定されたアセットデモグラフィック情報１２４のタグ付け（例えば、関連付け）を行う。例えばタグ付き識別子ログ記録器３０２は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子１１２を識別すると共に、そのユーザ識別子１１２をアセットデモグラフィック情報１２４でタグ付けすることがある。幾つかの例ではタグ付き識別子ログ記録器３０２は、タグ付き識別子をタグ付き識別子データベース３０４（図３）内に記録する。
【００５５】
[0064]ブロック７０８ではＡＭＥサーバ１０８は、ユーザ識別子１１２に関連付けされたユーザのプロフィールを作成すべきかどうかを判定する。例えば報告器３２０（図３）は、ある種のユーザに関するプロフィールについてプロフィール作成器３０６に問い合わせを出すことがある。ブロック７０８においてプロフィール作成器３０６がユーザプロフィールを作成すべきであると判定すると、ブロック７１０でプロフィール作成器３０６はそのユーザに関連付けされたユーザ識別子１１２にタグ付けされたデモグラフィック情報を用いてユーザプロフィールを作成する。例えばプロフィール作成器３０６は、タグ付き識別子データベース３０４からのユーザに関連付けされた１つ又は複数のタグ付き識別子を識別すると共に、ユーザ識別子１１２にタグ付けされたアセットデモグラフィック情報１２４に対して統計的解析を実行することがある。幾つかの例ではプロフィール作成器３０６は、作成されたユーザプロフィール１２８をプロフィールデータベース３１４（図３）内に保存する。
【００５６】
[0065]ブロック７０８においてプロフィール作成器３０６がユーザプロフィール１２８の作成を要しないと判定した場合又はプロフィール作成器３０６がブロック７１０でユーザプロフィール１２８を作成した後に、制御はＡＭＥサーバ１０８がソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスの評価を継続すべきかどうかを判定するブロック７１２に進む。ブロック７１２においてＡＭＥサーバ１０８がソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスの評価を継続すべきであると判定した場合（例えば、タグ付き識別子ログ記録器３０２がメッセージホスティングサーバ１０４からのソーシャルメディアメッセージ１１５の取り出しを継続している場合、プロフィール作成器３０６がユーザプロフィール１２８の要求の受け取りを継続している場合、その他）、制御はアセットに関連付けされた別のソーシャルメディアメッセージ（例えば、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａ）を識別するためにブロック７０２に戻る。一方ブロック７１２においてＡＭＥサーバ１０８が（例えば、サーバシャットダウン事象その他のために）ソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスの評価を終了すべきであると判定した場合、図７の例示のプロセス７００は終了する。
【００５７】
[0066]図８の例示のプログラム８００は、図１、３及び／又は４のＡＭＥサーバ１０８においてアセット関連のソーシャルメディアメッセージに関連付けされたユーザ識別子に対して同じ関心対象のアセットに関連付けされたデモグラフィック情報でタグ付けする。図８の例示のプログラムは図７のブロック７０２、７０４及び７０６を実装するために使用されることがある。図８の例示のプログラム８００は、タグ付き識別子ログ記録器３０２（図３及び／又は４）がキーワードリストに含まれる１つ又は複数の単語（複数可）を含んだソーシャルメディアメッセージを取り出すブロック８０２で開始される。例えばメッセージ取出器４０２は、キーワードリスト４１２に含まれる１つ又は複数の単語（複数可）を含んだソーシャルメディアメッセージ１１４についてのメッセージホスティングサーバ１０４への問い合わせに応答してソーシャルメディアメッセージ１１５を受け取ることがある。
【００５８】
[0067]ブロック８０４ではタグ付き識別子ログ記録器３０２は、戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセットに言及しているかどうかを判定する。例えばメッセージ解析器４０４は、ソーシャルメディアメッセージ１１５のテキストを、データテーブル２００に含まれるアセット識別子１２０と比較することがある。ブロック８０４においてメッセージ解析器４０４がアセット識別子１２０と一致する（例えば、これと同じ又はほぼ同じ）言及を識別すると、ブロック８０６でタグ付き識別子ログ記録器３０２は、ソーシャルメディアメッセージ１１５がポストされた（例えば、メッセージ送り手によって送られた又は伝達された）時点と関連付けされたタイムスタンプ１１６を取り出す。例えばタイムスタンプ取出器４０６は、ソーシャルメディアメッセージ１１５のテキストからメッセージタイムスタンプ１１６を取り出すことがある。幾つかの例ではタイムスタンプ取出器４０６は、メディアホスティングサーバ１０４からのメッセージタイムスタンプ１１６を要求することがある。
【００５９】
[0068]ブロック８０８ではタグ付き識別子ログ記録器３０２は、ソーシャルメディアメッセージ１１５の特性が、識別した関心対象のアセットに関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）（例えば、特定の判定基準）を満足するかどうかを判定する。例えば規則チェッカー４０８はそのメッセージタイムスタンプ１１６が、ユーザが発生させたテレビ番組に対する露出を無難に（ｓａｆｅｌｙ）結論付けられるほど十分にテレビ番組の放送時間（複数可）に近いかどうかを判定することがある。幾つかの例では規則チェッカー４０８は、ソーシャルメディアメッセージ１１５のテキストが関心対象のアセットを供給する（例えば、配給する、販売する及び／又は提供する）既知の販売元を含むかどうかを判定することがある。幾つかの例では規則チェッカー４０８は、テレビ番組の放送の実時間とそのテレビ番組に関するソーシャルメディアがユーザによって送られた時点との間のタイムラグを決定するためにメッセージタイムスタンプ１１６に対して時系列解析を実行することがある。例示の規則チェッカー４０８はこのタイムラグを用いて、ユーザがテレビショーを見たことに応答して（例えば、テレビショーの放送中又は放送後すぐに（例えば、１５分以内に））ユーザによってソーシャルメディアメッセージが送られたかどうかを判定することがある。
【００６０】
[0069]ブロック８０８において規則チェッカー４０８によってソーシャルメディアメッセージ１１５が識別された関心対象のアセットに関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）を満足すると判定された場合（例えば、ソーシャルメディアメッセージ１１５がアセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａである場合）、ブロック８１０でタグ付き識別子ログ記録器３０２は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａに関連付けされたユーザ識別子に対して、関心対象のアセットに関連付けされたアセットデモグラフィック情報でタグ付けする。例えば識別子タグ付け器４１０は、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａを構文解析しユーザ識別子１１２を識別する。識別子タグ付け器４１０はまた、アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ａ内で識別されたアセット識別子１２０に基づいてデータテーブル２００からアセットデモグラフィック情報１２４を取り出すと共に、このアセットデモグラフィック情報１２４のユーザ識別子１１２へのタグ付け（例えば、関連付け）を行う。ブロック８１２ではタグ付き識別子ログ記録器３０２は、タグ付き識別子の記録をタグ付き識別子データベース３０４内に保存する。
【００６１】
[0070]ブロック８０４においてメッセージ解析器４０４によってソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセットに対する言及を含まない（例えば、ソーシャルメディアメッセージ１１５がデータテーブル２００に含まれるアセット識別子１２０に対する言及を含まず、このため非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂである）と判定された場合、又はブロック８０８において規則チェッカー４０８によってソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセットに関連付けされた１つ又は複数の規則（複数可）を満足しない（例えば、ソーシャルメディアメッセージ１１５が非アセット関連のソーシャルメディアメッセージ１１４Ｂである）と判定された場合、又はタグ付き識別子ログ記録器３０２がブロック８１２においてタグ付き識別子データベース３０４内にタグ付き識別子の記録を保存した後では、制御はタグ付き識別子ログ記録器３０２がユーザ識別子に対する識別された関心対象のアセットに関連付けされたデモグラフィック情報によるタグ付けを継続すべきかどうかを判定するブロック８１４に進む。ブロック８１４においてタグ付き識別子ログ記録器３０２によってユーザ識別子に対して識別された関心対象のアセットに関連付けされたデモグラフィック情報によるタグ付けを継続するように決定された場合（例えば、タグ付き識別子ログ記録器３０２がメッセージホスティングサーバ１０４からのソーシャルメディアメッセージ１１５の取り出しを継続している場合）、制御は戻されたソーシャルメディアメッセージ１１５が関心対象のアセットを指示しているかどうかを判定するためにブロック８０４に戻る。一方ブロック８１４においてタグ付き識別子ログ記録器３０２によってユーザ識別子に対する識別された関心対象のアセットに関連付けされたデモグラフィック情報によるタグ付けを終了するように決定された場合（例えば、サーバシャットダウン事象その他のために処理すべき追加のソーシャルメディアメッセージが存在しない場合）、図８の例示のプロセス８００は終了となる。
【００６２】
[0071]図９の例示のプログラム９００は、例示のＡＭＥサーバ１０８（図１、３及び／又は４）においてソーシャルメディアを利用するユーザのデモグラフィックスを評価するユーザプロフィールを作成する。図９の例示のプログラム９００は、図７のブロック７１０を実装するために使用されることがある。図９の例示のプログラム９００は、ＡＭＥサーバ１０８がユーザ識別子に関連付けされたデモグラフィック情報を識別するブロック９０２で開始される。例えばデモグラフィックスフィルタ処理器３０８（図３）は、ユーザ識別子１１２によってタグ付けされた（例えば、関連付けされた）アセットデモグラフィック情報１２４の有無についてタグ付き識別子データベース３０４に保存されたタグ付き識別子記録を構文解析することがある。幾つかの例ではデモグラフィックスフィルタ処理器３０８は、同じユーザに関連付けされた２つ以上のユーザ識別子１１２でタグ付けされたアセットデモグラフィック情報１２４を合成する。
【００６３】
[0072]ブロック９０４ではＡＭＥサーバ１０８は、識別したアセットデモグラフィック情報１２４に対する統計的解析を実行する。例えばデモグラフィックス解析器３１０（図３）は、ユーザが異なるデモグラフィック区分に当てはまる可能性を決定する（例えば、データテーブル６００に含まれるデモグラフィックス解析結果６１０）ためにアセットデモグラフィック情報１２４に対してベイズ解析などの統計的方法を適用することがある。ブロック９０６ではＡＭＥサーバ１０８は、ユーザ識別子１１２に関連付けされたユーザに関するデモグラフィックスを評価する。例えば評価器３１２（図３）は、可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリー（又は、複数のカテゴリー）を識別すると共に、対応するデモグラフィックカテゴリーをユーザと関連付けする（例えば、データテーブル６００に含まれる評価済みのユーザデモグラフィック情報６１２）ことがある。一般に、所与のユーザと時間の経過に伴って関連付けされたタグ付き識別子記録（及び、対応するデモグラフィック情報）が多いほど、デモグラフィックス代入（例えば、評価済みのユーザデモグラフィックス）の正確性が高まる。
【００６４】
[0073]ブロック９０８ではＡＭＥサーバ１０８は、ユーザに関する評価済みのユーザデモグラフィックスを含んだそのユーザに関するユーザプロフィールを保存する。例えばプロフィール作成器３０６（図３）は、評価済みのユーザデモグラフィック情報６１２を用いてユーザに関するユーザプロフィール１２８を作成すると共に、作成されたこのユーザプロフィール１２８をプロフィールデータベース３１４（図３）内に保存することがある。ブロック９１０ではＡＭＥサーバ１０８は、評価済みのユーザデモグラフィック情報６１２と一緒にタイムスタンプを保存する。例えばタイムスタンプ付与器３１６（図３）は、例えばユーザプロフィール１２８のデータの最後に時間期間及び／又は日付情報を添付することによって、時間期間（例えば、米国中部標準時（ＣＳＴ）午前１：００から午前１：０１（ＣＳＴ）まで及び／又はある日付（例えば、２０１３年１月１日）を作成された各ユーザプロフィール１２８と関連付けすることがある。
【００６５】
[0074]ブロック９１２ではＡＭＥサーバ１０８は、ユーザプロフィールの作成を継続すべきかどうかを判定する。ブロック９１２においてＡＭＥサーバ１０８によって、ユーザプロフィールの作成を継続すべきであると判定された場合（例えば、プロフィール作成器３０６がユーザプロフィール１２８の要求の受け取りを継続している、その他の場合）、制御は別のユーザに関連付けされたデモグラフィック情報を識別するためにブロック９０２に戻る。一方ブロック９１２においてＡＭＥサーバ１０８によってユーザプロフィールの作成を終了すべきであると判定された場合（例えば、サーバシャットダウン事象その他のためにユーザプロフィールを作成する追加の要求が存在しない場合）、図９の例示のプロセス９００は終了する。
【００６６】
[0075]図１０は、図１、３及び／又は４の例示のＡＭＥサーバ１０８を実装するために図７〜９の命令を実行することが可能な例示のプロセッサプラットフォーム１０００のブロック図である。プロセッサプラットフォーム１０００は例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス（例えば、携帯電話、スマートフォン、ｉＰａｄ（商標）などのタブレット）、パーソナルディジタルアシスタンス（ＰＤＡ）、インターネット機器、ＤＶＤプレーヤ、ＣＤプレーヤ、ディジタルビデオレコーダ、ブルーレイプレーヤ、遊戯コンソール、パーソナルビデオレコーダ、セットトップボックス、又は他の任意のタイプのコンピューティングデバイスとすることが可能である。
【００６７】
[0076]図示した例のプロセッサプラットフォーム１０００はプロセッサ１０１２を含む。図示した例のプロセッサ１０１２はハードウェアである。例えばプロセッサ１０１２は、所望の任意のファミリー又は製造者からの１つ又は複数の集積回路、論理回路、マイクロプロセッサ又は制御器によって実装することが可能である。
【００６８】
[0077]図示した例のプロセッサ１０１２は、ローカルメモリ１０１３（例えば、キャッシュ）を含む。図示した例のプロセッサ１０１２は、揮発性メモリ１０１４及び不揮発性メモリ１０１６を含むメインメモリとバス１０１８を介して連絡している。揮発性メモリ１０１４は、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ）及び／又は他の任意のタイプのランダムアクセスメモリデバイスによって実装されることがある。不揮発性メモリ１０１６は、フラッシュメモリ及び／又は他の任意の所望のタイプのメモリデバイスによって実装されることがある。メインメモリ１０１４、１０１６へのアクセスは、メモリ制御器によって制御されている。
【００６９】
[0078]図示した例のプロセッサプラットフォーム１０００はまたインターフェース回路１０２０を含む。インターフェース回路１０２０は、イーサネット（登録商標）インターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、及び／又はＰＣＩ  ｅｘｐｒｅｓｓインターフェースなどの任意のタイプのインターフェース標準によって実装されることがある。
【００７０】
[0079]図示した例では、インターフェース回路１０２０に１つ又は複数の入力デバイス１０２２を接続させている。入力デバイス（複数可）１０２２によってユーザはデータ及びコマンドをプロセッサ１０１２に入力することが可能となる。入力デバイス（複数可）は例えば、オーディオセンサ、マイクロフォン、カメラ（スチルカメラ又はビデオカメラ）、キーボード、ボタン、マウス、タッチ画面、トラックパッド、トラックボール、アイソポイント及び／又は音声認識システムによって実装することが可能である。
【００７１】
[0080]図示した例のインターフェース回路１０２０には、１つ又は複数の出力デバイス１０２４も接続されている。出力デバイス１０２４は例えば、表示デバイス（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、液晶ディスプレイ、陰極線管ディスプレイ（ＣＲＴ）、タッチ画面、触覚出力デバイス、プリンタ及び／又はスピーカ）によって実装することが可能である。したがって図示した例のインターフェース回路１０２０は典型的には、グラフィックスドライバカード、グラフィックスドライバチップ又はグラフィックスドライバプロセッサを含む。
【００７２】
[0081]図示した例のインターフェース回路１０２０はまた、ネットワーク１０２６（例えば、イーサネット接続、ディジタル加入登録者線（ＤＳＬ）、電話線、同軸ケーブル、セルラー式電話システム、その他）を介した外部の機械（例えば、任意の種類のコンピューティングデバイス）とのデータのやり取りを容易にするための、送信機、受信機、送受信機、モデム及び／又はネットワークインターフェースカードなどの通信デバイスを含む。
【００７３】
[0082]図示した例のプロセッサプラットフォーム１０００はまた、ソフトウェア及び／又はデータを保存するための１つ又は複数の大容量記憶デバイス１０２８を含む。このような大容量記憶デバイス１０２８の例には、フロッピーディスクドライブ、ハードドライブディスク、コンパクトディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ、ＲＡＩＤシステム及びディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）ドライブが含まれる。
【００７４】
[0083]図７〜９のコード化済み命令１０３２は、大容量記憶デバイス１０２８内、揮発性メモリ１０１４内、不揮発性メモリ１０１６内、及び／又はＣＤやＤＶＤなどの取外し可能で有形のコンピュータ読み取り可能記憶媒体内に保存されることがある。
【００７５】
[0084]以上のことから、既知の第１群の人物のデモグラフィック情報の未知の第２群の人物への代入を可能にし、これにより第２群の人物によるアセットに対する報告された露出に基づいてアセットの到達及び有効性の追跡を可能にするような方法、装置及び製品が開示されたことが理解されよう。このような代入は、（１）ソーシャルメディアサイトを介して第２群の人物によってなされたポスト及び（２）第１群の人物に関して収集されたデモグラフィックスやメディア露出データに基づくことがある。第１群の人物はオーディエンス及び／又はマーケットリサーチ調査のパネリストとすることがある。
【００７６】
[0085]ある種の例示の方法、装置及び製品について本明細書に開示しているが、本特許の包含範囲はこれらに限定されるものではない。そうではなく本特許は、本特許の特許請求の範囲の趣旨域内に妥当に属するとされるすべての方法、装置及び製品を包含するものである。
【図１】
2016505975.tif 000003
【図２】
2016505975.tif 000004
【図３】
2016505975.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
2016505975.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成27年6月19日(2015.6.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディアのユーザのデモグラフィックスを評価するための方法であって、
プロセッサによって、前記ユーザによって発せられた又は受け取られた、第１のアセットについて記載している第１のソーシャルメディアメッセージを識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記第１のアセットに対して露出された第１群の人物に関連付けされた第１のデモグラフィックスを決定するステップと、
前記プロセッサによって、前記第１のデモグラフィックスを前記ユーザと関連付けするステップと、
前記プロセッサによって、前記ユーザによって発せられた又は受け取られた、第２のアセットについて記載している第２のソーシャルメディアメッセージを識別するステップと、
前記プロセッサによって、前記第２のアセットに対して露出された第２群の人物に関連付けされた第２のデモグラフィックスを決定するステップと、
前記プロセッサによって、前記第１のデモグラフィックスと前記第２のデモグラフィックスを合成し、前記ユーザのデモグラフィックプロフィールを評価するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記第１のソーシャルメディアメッセージに関して識別する前記ステップが、
ソーシャルメディアメッセージのテキスト内で前記第１のアセットに対する言及を識別するサブステップと、
前記ソーシャルメディアメッセージの特性が前記第１のアセットに関連付けされた規則を満足するかどうかを判定するサブステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のアセットがメディアイベントであり且つ前記第１のアセットに関連付けされた規則が前記アセットの放送時間との関係性を指定している、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記第１のアセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうかに関して決定する前記ステップが、前記ソーシャルメディアメッセージに関連付けされたタイムスタンプが前記規則によって規定された時間期間内にあるかどうかを判定するサブステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のアセットが製品であり且つ前記第１のアセットに関連付けされた前記規則が前記第１のアセットを供給する販売元を識別している、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記第１のアセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうかに関して前記決定するステップが、前記ソーシャルメディアメッセージの前記テキストが前記販売元について記載しているかどうかを判定するサブステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１のアセットに対して露出された前記第１群の人物が前記第１のアセットの購入者である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のアセットに対して露出された前記第１群の人物が前記第１のアセットに関するオーディエンスである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のソーシャルメディアメッセージ及び前記第２のソーシャルメディアメッセージが第１のユーザ識別子と関連付けされており、
前記方法が、
第３のアセットについて記載している第３のソーシャルメディアメッセージを識別するステップであって、前記第３のソーシャルメディアメッセージは、前記ユーザに関連付けされた前記第１のユーザ識別子と異なる第２のユーザ識別子に関連付けされている、ステップをさらに含んでおり、
前記ユーザに関する前記デモグラフィックプロフィールを評価する前記ステップが、前記第１のユーザ識別子と前記第２のユーザ識別子を関連付けさせる対象となった２つ以上の異なる群に関連付けされたデモグラフィックスを合成するサブステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のアセットに対して露出された前記第１群の人物が前記第１のアセットに関するオーディエンスであり且つ前記第２のアセットに対して露出された前記第２群の人物が前記第２のアセットの購入者である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザの前記デモグラフィックプロフィールを評価する前記ステップが、
前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析するサブステップと、
前記解析の結果に基づいて可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを決定するサブステップと、
前記可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを前記ユーザと関連付けするサブステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析する前記サブステップが、前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対してベイズ解析を実行することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析する前記サブステップが、前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対して主成分解析を実行することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
タグ付き識別子ログ記録器であって、
ユーザによって発せられた又は受け取られた、第１のアセットについて記載している第１のソーシャルメディアメッセージを識別し、
前記第１のアセットに対して露出された第１群の人物と関連付けされた第１のデモグラフィックスを決定し、
前記第１のデモグラフィックスを前記ユーザと関連付けし、
前記ユーザによって発せられた又は受け取られた、第２のアセットについて記載している第２のソーシャルメディアメッセージを識別し、
前記第２のアセットに対して露出された第２群の人物と関連付けされた第２のデモグラフィックスを決定する、
タグ付き識別子ログ記録器と、
前記第１のデモグラフィックスと前記第２のデモグラフィックスを合成して前記ユーザのデモグラフィックプロフィールを評価するプロフィール作成器と、
を備えるシステム。
【請求項１５】
前記第１のソーシャルメディアメッセージが前記第１のアセットについて記載しているかどうかを判定するメッセージ解析器と、
前記第１のソーシャルメディアメッセージの特性が前記第１のアセットに関連付けされた規則を満足するかどうかを判定する規則チェッカーと、
をさらに含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第１のアセットがメディアイベントであり且つ前記第１のアセットに関連付けされた前記規則が前記第１のアセットの放送時間との関係性を指定している、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記規則チェッカーが、前記第１のソーシャルメディアメッセージに関連付けされたタイムスタンプが前記第１のアセットの前記放送時間のしきい値時間の域内にあるかどうかを判定することによって、前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記第１のアセットに関連付けされた前記規則を満足するか否かを判定するためのものである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記第１のアセットに露出された前記第１群の人物が前記第１のアセットに関するオーディエンスである、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記第１のアセットが製品であり且つ前記第１のアセットに関連付けされた前記規則が前記第１のアセットを供給する販売元を指定している、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記規則チェッカーが、前記第１のソーシャルメディアメッセージが前記販売元に対する言及を含むかどうかを判定することによって、前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記第１のアセットに関連付けされた前記規則を満足するかどうかを判定する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記第１のアセットに露出された前記第１群の人物が前記第１のアセットの購入者である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記第１のアセットに対して露出された前記第１群の人物が前記第１のアセットに関するオーディエンスであり且つ前記第２のアセットに対して露出された前記第２群の人物が前記第２のアセットの購入者である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２３】
前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析する解析器と、
前記解析器の出力に基づいて可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを決定する評価器であって、前記可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを前記ユーザと関連付けする評価器と、
をさらに含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項２４】
前記解析器が前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対してベイズ解析を適用している、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記解析器が前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対して主成分解析を適用している、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
実行させたときにプロセッサに対して少なくとも、
ユーザによって発せられた又は受け取られた、第１のアセットについて記載している第１のソーシャルメディアメッセージを識別すること、
前記第１のアセットに対して露出された第１群の人物と関連付けされた第１のデモグラフィックスを決定すること、
前記第１のデモグラフィックスを前記ユーザと関連付けすること、
前記ユーザによって発せられた又は受け取られた、第２のアセットについて記載している第２のソーシャルメディアメッセージを識別すること、
前記第２のアセットに対して露出された第２群の人物に関連付けされた第２のデモグラフィックスを決定すること、
前記第１のデモグラフィックスと前記第２のデモグラフィックスとを合成して前記ユーザのデモグラフィックプロフィールを評価すること、
を行わせる命令を備える有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２７】
前記命令が、前記プロセッサに対して、
ソーシャルメディアメッセージのテキスト内で前記第１のアセットに対する言及を識別すること、
前記ソーシャルメディアメッセージの特性が前記第１のアセットに関連付けされた規則を満足するかどうかを判定すること、
によって、前記第１のソーシャルメディアメッセージを識別させる、請求項２６に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２８】
前記第１のアセットがメディアイベントであり且つ前記規則が前記第１のアセットの放送時間後の時間フレームを指定している、請求項２７に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２９】
前記命令が、前記プロセッサに対して、前記第１のソーシャルメディアメッセージに関連付けされたタイムスタンプが前記時間フレーム内に発生したかどうか判定することによって、前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記特性が前記規則を満足するかどうかを判定させる、請求項２８に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３０】
前記第１のアセットが製品であり且つ前記規則が前記第１のアセットを供給する販売元を指定している、請求項２７に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３１】
前記命令が、さらに前記プロセッサに対して、前記第１のソーシャルメディアメッセージの前記テキストが前記販売元について記載しているかどうかを判定させる、請求項３０に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３２】
前記命令が、さらに前記プロセッサに対して、
前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析すること、
前記解析の結果に基づいて可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを決定すること、
前記可能性が最も高いデモグラフィックカテゴリーを前記ユーザと関連付けすること、
を行わせる、請求項２６に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３３】
前記命令が、前記プロセッサに対して、前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対してベイズ解析を実行することによって前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析させる、請求項３２に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項３４】
前記命令が、前記プロセッサに対して、前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスに対して主成分解析を実行することによって前記第１のデモグラフィックス及び前記第２のデモグラフィックスを解析させる、請求項３２に記載の有形コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【国際調査報告】
2016505975.tif 000013
2016505975.tif 000014