【手続補正書】
【提出日】令和2年10月22日(2020.10.22)
【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】
所望の母集団に対する１つまたは複数のモバイルアプリケーションの使用状況データを決定するための方法であって、
モバイルデバイスにインストールされたユーティリティアプリケーションを有する複数のユーザによる１つまたは複数のモバイルアプリケーションの使用状況データを取得するステップであって、前記使用状況データは、各モバイルデバイス上のデータパケットを検査することにより前記ユーティリティアプリケーションによって取得される、取得するステップと、
ユーティリティアプリケーションユーザに所望のユーザ属性を提供するよう要求することであって、前記ユーティリティアプリケーションは、アプリにおけるアンケートによってユーザから前記ユーザ属性を取得するためのものである、こと、
前記要求に応答して、前記複数のユーザのサブセットに関する前記所望のユーザ属性の値を受信すること、
前記複数のユーザの前記サブセットの各々に前記ユーザ属性を割り当てること、および
モデルのトレーニングセットに対する前記割り当てられたユーザ属性を使用して前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルをトレーニングすること
によって、前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルを取得するステップと、
所望のユーザ属性を提供する要求を送信されなかった前記複数のユーザに対して、前記モデルを使用して前記ユーザが前記ユーザ属性を有するかどうかを予測すること、
前記予測することに基づいて前記複数のユーザに前記予測されたユーザ属性を割り当てること、
前記ユーティリティアプリケーションを使用する前記複数のユーザの前記ユーザ属性の集約を所望の母集団に対する前記ユーザ属性の集約と比較すること、および
前記ユーザ属性の前記集約の前記比較に基づいて前記取得された使用状況データを重み付けすること
によって、前記取得された使用状況データをデバイアスするステップと、
前記重み付けされた使用状況データに基づいて前記所望の母集団に対する前記使用状況データの報告を生成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
各ユーザ属性のユーザに対する前記使用状況データは、サンプリングされた母集団からのユーザに対して外挿される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザ属性に対して前記取得された使用状況データは、信頼スコアを割り当てられる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記使用状況データの重み付けは、前記使用状況データの関連付けられた信頼スコアによって割り引かれる請求項１に記載の方法。
【請求項５】
各所望のユーザ属性に対してサンプリングされた母集団は、調査を行うことによって取得される請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーティリティアプリケーションは、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）アプリケーションである請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーティリティアプリケーションは、データ収集ユーティリティアプリケーションである請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するためのモデルを取得するステップは、
サードパーティシステム上において広告を購入するステップであって、前記広告は、前記ユーザ属性を有するユーザのみが前記広告を供給されるのに適格であるというターゲティング基準を含む、ステップと、
前記ユーティリティアプリケーションによってデータパケットを検査することによって、前記複数のユーザのサブセットを観察するステップと、
前記複数のユーザの前記サブセットの各々に前記ユーザ属性を割り当てるステップと、
前記モデルのためのトレーニングセットに対する前記割り当てられたユーザ属性を使用して前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルをトレーニングするステップと
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
モバイルデバイス上のアプリケーションの使用状況を追跡するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、コンピュータに、
モバイルデバイスにインストールされたユーティリティアプリケーションを有する複数のユーザによる１つまたは複数のモバイルアプリケーションの使用状況データを取得するステップであって、前記使用状況データは、各モバイルデバイス上のデータパケットを検査することにより前記ユーティリティアプリケーションによって取得される、取得するステップと、
ユーティリティアプリケーションユーザに所望のユーザ属性を提供するよう要求することであって、前記ユーティリティアプリケーションは、アプリにおけるアンケートによってユーザから前記ユーザ属性を取得するためのものである、こと、
前記要求に応答して、前記複数のユーザのサブセットに関する前記所望のユーザ属性の値を受信すること、
前記複数のユーザの前記サブセットの各々に前記ユーザ属性を割り当てること、および
モデルのトレーニングセットに対する前記割り当てられたユーザ属性を使用して前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルをトレーニングすること
によって、前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルを取得するステップと、
所望のユーザ属性を提供する要求を送信されなかった前記複数のユーザに対して、前記モデルを使用して前記ユーザが前記ユーザ属性を有するかどうかを予測すること、
前記予測することに基づいて前記複数のユーザに前記予測されたユーザ属性を割り当てること、
前記ユーティリティアプリケーションを使用する前記複数のユーザの前記ユーザ属性の集約を所望の母集団に対する前記ユーザ属性の集約と比較すること、および
前記ユーザ属性の前記集約の前記比較に基づいて前記取得された使用状況データを重み付けすること
によって、前記取得された使用状況データをデバイアスするステップと、
前記重み付けされた使用状況データに基づいて前記所望の母集団に対する前記使用状況データの報告を生成するステップと
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１０】
各ユーザ属性のユーザに対する前記使用状況データは、サンプリングされた母集団からのユーザに対して外挿される請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記ユーザ属性に対して前記取得された使用状況データは、信頼スコアを割り当てられる請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記使用状況データの重み付けは、前記使用状況データの関連付けられた信頼スコアによって割り引かれる請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
各所望のユーザ属性に対してサンプリングされた母集団は、調査を行うことによって取得される請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記ユーティリティアプリケーションは、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）アプリケーションである請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記ユーティリティアプリケーションは、データ収集ユーティリティアプリケーションである請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するためのモデルを取得するステップは、
サードパーティシステム上において広告を購入するステップであって、前記広告は、前記ユーザ属性を有するユーザのみが前記広告を供給されるのに適格であるというターゲティング基準を含む、ステップと、
前記ユーティリティアプリケーションによってデータパケットを検査することによって、前記複数のユーザのサブセットを観察するステップと、
前記複数のユーザの前記サブセットの各々に前記ユーザ属性を割り当てるステップと、
前記モデルのためのトレーニングセットに対する前記割り当てられたユーザ属性を使用して前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルをトレーニングするステップと
をさらに含む請求項９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
所望の母集団に対する１つまたは複数のモバイルアプリケーションの使用状況データを決定するためのシステムであって、
モバイルデバイスにインストールされたユーティリティアプリケーションを有する複数のユーザによる１つまたは複数のモバイルアプリケーションの使用状況データを取得し、前記使用状況データは、各モバイルデバイス上のデータパケットを検査することにより前記ユーティリティアプリケーションによって取得され、
ユーティリティアプリケーションユーザに所望のユーザ属性を提供するよう要求することであって、前記ユーティリティアプリケーションは、アプリにおけるアンケートによってユーザから前記ユーザ属性を取得するためのものである、こと、
前記要求に応答して、前記複数のユーザのサブセットに関する前記所望のユーザ属性の値を受信すること、
前記複数のユーザの前記サブセットの各々に前記ユーザ属性を割り当てること、および
モデルのトレーニングセットに対する前記割り当てられたユーザ属性を使用して前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルをトレーニングすること
によって、前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルを取得し、
所望のユーザ属性を提供する要求を送信されなかった前記複数のユーザに対して、前記モデルを使用して前記ユーザが前記ユーザ属性を有するかどうかを予測すること、
前記予測することに基づいて前記複数のユーザに前記予測されたユーザ属性を割り当てること、
前記ユーティリティアプリケーションを使用する前記複数のユーザの前記ユーザ属性の集約を所望の母集団に対する前記ユーザ属性の集約と比較すること、および
前記ユーザ属性の前記集約の前記比較に基づいて前記取得された使用状況データを重み付けすること
によって、前記取得された使用状況データをデバイアスし、
前記重み付けされた使用状況データに基づいて前記所望の母集団に対する前記使用状況データの報告を生成する
よう構成されたシステム。
【請求項１８】
各ユーザ属性のユーザに対する前記使用状況データは、サンプリングされた母集団からのユーザに対して外挿される請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ユーザ属性に対して前記取得された使用状況データは、信頼スコアを割り当てられる請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記使用状況データの重み付けは、前記使用状況データの関連付けられた信頼スコアによって割り引かれる請求項１７に記載のシステム。
【請求項２１】
各所望のユーザ属性に対してサンプリングされた母集団は、調査を行うことによって取得される請求項１７に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ユーティリティアプリケーションは、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）アプリケーションである請求項１７に記載のシステム。
【請求項２３】
前記ユーティリティアプリケーションは、データ収集ユーティリティアプリケーションである請求項１７に記載のシステム。
【請求項２４】
前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するためのモデルを取得することは、
サードパーティシステム上において広告を購入することであって、前記広告は、前記ユーザ属性を有するユーザのみが前記広告を供給されるのに適格であるというターゲティング基準を含む、購入することと、
前記ユーティリティアプリケーションによってデータパケットを検査することによって、前記複数のユーザのサブセットを観察することと、
前記複数のユーザの前記サブセットの各々に前記ユーザ属性を割り当てることと、
前記モデルのためのトレーニングセットに対する前記割り当てられたユーザ属性を使用して前記複数のユーザのうちのユーザがユーザ属性を有するかどうかを予測するための前記モデルをトレーニングすることと
をさらに含む請求項１７に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
アプリケーションに対する使用状況データは、ユーティリティアプリケーションユーザのユーザ属性に基づいて、バイアスされる。ユーティリティアプリケーションユーザは、使用状況データが所望されるサンプル母集団（または所望の母集団）を反映していないことがあるので、デバイアシングモジュール１１０は、使用状況データをデバイアスする。使用状況データまたはあらゆる他のデータメトリックをデバイアスするために、ユーザ属性を含むサンプル母集団（または所望の母集団）が、サンプリングモジュール１２０によって取得される。サンプリングモジュール１２０は、各所望のユーザ属性に対するサンプル母集団を取得するために、調査を行うことができる。サンプリングされた母集団は、デバイアシングモジュール１１０に送信される。さらにデバイアシングモジュール１１０は、与えられた属性に対するユーティリティアプリ使用状況データの集約と、サンプリングされた母集団からのユーザ属性の集約とを比較することによって、ユーザ属性に対する使用状況データを重み付けする。重み付けされた使用状況データセットに基づいて、使用状況データまたはあらゆる他のデータメトリックの報告、たとえば、セッションごとに使用されたＭｂが、サンプリングされた母集団について生成される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
図３，４は、本開示の一実施形態に係る、所望の母集団に対する１つまたは複数のモバイルアプリケーションについて決定するための方法を例示するフロー図である。ユーティリティアプリケーション１０８は、クライアントデバイス１０６への、およびクライアントデバイス１０６からのネットワークトラフィックを監視し、解析して、クライアントデバイス１０６上において１つまたは複数のモバイルアプリケーションの使用状況を決定する。デバイアシングモジュール１１０は、ユーティリティアプリケーション１０８によって追跡された複数のユーザについて、１つまたは複数のモバイルアプリケーションに対する使用状況データを取得する３０２。さらに、デバイアシングモジュール１１０は、ユーティリティアプリケーションユーザが、ユーザ属性を有するかどうかを予測するためのモデルを取得する３０４。モデルを取得するために、デバイアシングモジュール１１０は、さらに説明されるように、ステップ３０６から３１２を実行する。一実施形態において、デバイアシングモジュール１１０は、所望のユーザ属性を提供するように、ユーザに要求を送信する３０６ことができる。たとえば、ユーティリティアプリケーション１０８が、ユーザに、彼らのジェンダー、年齢、またはあらゆる他の上述のユーザ属性を提供するように要求することができる。別の実施形態において、デバイアシングモジュール１１０は、ユーザ属性に合致する、すなわち、ユーザ属性を有するユーザが、広告を供給されるのに適格である、ターゲティング基準付きの、サードパーティシステムからの広告を購入する３０６。広告は、ほとんどの場合、広告を供給する１つまたは複数のモバイルアプリケーションによって、クライアントデバイス１０６上に表示される。いったん広告がクライアントデバイス１０６上に表示されれば、ユーティリティアプリケーション１０８は、ネットワークトラフィックを監視して、どの広告が、クライアントデバイス１０６上においてクリックされたか、またはクライアントデバイス１０６によってダウンロードされたかを決定し、情報をデバイアシングモジュール１１０に転送する。デバイアシングモジュール１１０は、複数のユーザのサブセットを観察して３０８、どの広告がどのユーザに供給されたか、さらにどの広告がどのユーザによって消費されたかを決定し、決定に基づいて、ユーザ属性をユーザに割り当てる３１０。デバイアシングモジュールは、割り当てられたデータをトレーニングセットとして使用して、ユーティリティアプリケーションユーザがユーザ属性を有するか否かを予測するコンピュータモデルをトレーニングする３１２。