データ処理センタにおける方法であって、所定の領域内に位置する複数のモバイル電子装置センサにより送信された、前記複数のセンサにより検出された前記複数のモバイル電子装置のデータを含む複数のパケットを受け取るステップと、前記複数のパケットに含まれる、前記複数のセンサにより収集された、前記複数のモバイル電子装置に属する複数の一意の装置識別子を含むデータの部分を少なくとも記憶するステップと、前記一意の装置識別子の少なくとも2つが連続していると判断することに応答して、前記少なくとも2つの一意の装置識別子に基づく値の組を、前記複数のモバイル電子装置のうちの同じ第1のモバイル電子装置に属するものとして関連付けるステップと、を含むことを特徴とする方法。前記記憶されるデータの部分が、前記複数のモバイル電子装置の検出時刻をさらに含み、前記少なくとも2つの一意の装置識別子を関連付ける前に、前記少なくとも2つの一意の装置識別子が所定の時間内に検出されたと判断する、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記値の組が、前記少なくとも2つの一意の装置識別子の暗号化バージョンを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記少なくとも2つの一意の装置識別子を関連付けるステップが、前記少なくとも2つの一意の装置識別子の各々を暗号化するステップと、前記少なくとも2つの暗号化した一意の装置識別子の各々を、前記第1のモバイル電子装置に属するものとして関連付けるステップと、を実行するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記一意の識別子を、前記第1のモバイル電子装置のために作成された装置プロファイルに記憶するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記複数のセンサの1又はそれ以上により検出された、前記少なくとも2つの一意の装置識別子に関する前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のモバイル電子装置が存在していた1又はそれ以上の装置場所の組を特定するステップと、前記装置場所の組と相関する1又はそれ以上の物理的場所の組の人口学的データに基づいて、前記装置プロファイルに属性情報を割り当てるステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。前記複数のセンサが、WiFi検出器、Bluetooth受信機、及び無線周波数RF受信機からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記複数のモバイル電子装置が、WiFi対応装置、セルラー式携帯電話機、及びBluetooth対応装置からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。モバイル電子装置と、該モバイル電子装置を検出するセンサとの間の距離を求める方法であって、前記センサにより検出された前記モバイル電子装置の第1の信号に関連する、該第1の信号の信号強度値を含むデータを含む、前記センサにより送信された第1の1又はそれ以上のパケットの組を受け取るステップと、前記センサの近傍の1又はそれ以上のアクセスポイントの組から、複数の第2の信号に関連する、各第2の信号の信号強度値を含むデータを含む、前記センサにより送信された第2の複数のパケットの組を受け取るステップと、ある期間に渡る前記第2の信号の信号強度値の変化を求めるステップと、前記第2の信号の信号強度値の変化に基づいて、相対距離と信号強度を関連付けるステップと、前記関連付けた相対距離と信号強度を使用するとともに前記第1の信号の信号強度値に基づいて、前記モバイル電子装置と前記センサの間の距離値を求めるステップと、を含むことを特徴とする方法。前記センサが、WiFi検出器、Bluetooth受信機、及び無線周波数RF受信機からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。前記モバイル電子装置が、WiFi対応装置、セルラー式携帯電話機、及びBluetooth対応装置からなる群の1つである、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。前記モバイル電子装置と前記信号の間の前記距離値に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイル電子装置の場所を特定するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。前記第1のパケットの組内のデータが、前記モバイル電子装置の一意の装置識別子及び前記第1の信号の検出時刻をさらに含み、前記センサ及び1又はそれ以上のその他のセンサの組により結び付けられた所定の領域内の時刻及び場所において、一意のオンライン識別子により識別されるオンラインアイデンティティがオンライン活動を行った旨の指示を受け取るステップと、前記指示されたオンライン活動の前記場所及び時刻が、前記第1の信号の検出時刻における前記モバイル電子装置の場所にほぼ一致すると判断することに応答して、前記一意のオンライン識別子を前記一意の装置識別子に基づく値に関連付けるステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。前記一意の装置識別子に基づく値が、前記一意の装置識別子の暗号化バージョンである、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記モバイル電子装置の場所を、人口学的データに関連する物理的場所に相関付けるステップと、前記人口学的データに基づいて、前記モバイル電子装置に関連する装置プロファイルに1又はそれ以上の人口学的属性の組を割り当てるステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。前記人口学的属性の組に基づいて、関心のあるオブジェクトを決定するステップと、前記モバイル電子装置の場所に近い範囲内のインターフェイスを介して、前記関心のあるオブジェクトが提示されるようにするステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。データ処理センタ内の装置であって、1又はそれ以上のプロセッサの組と、命令を記憶する非一時的機械可読記憶媒体と、を備え、前記命令が、前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、所定の領域内に位置する複数のモバイル電子装置センサにより送信された、前記複数のセンサにより検出された前記複数のモバイル電子装置のデータを含む複数のパケットを受け取るステップと、前記複数のパケットに含まれる、前記複数のセンサにより収集された、前記複数のモバイル電子装置に属する複数の一意の装置識別子を含むデータの部分を少なくとも記憶するステップと、前記一意の装置識別子の少なくとも2つが連続しているとの判断に応答して、前記少なくとも2つの一意の装置識別子に基づく値の組を、前記複数のモバイル電子装置のうちの同じ第1のモバイル電子装置に属するものとして関連付けるステップと、を実行させることを特徴とする装置。前記記憶されるデータの部分が、前記複数のモバイル電子装置の検出時刻をさらに含み、前記少なくとも2つの一意の装置識別子を関連付ける前に、前記プロセッサの組が、前記少なくとも2つの一意の装置識別子が所定の期間内に検出されたとさらに判断する、ことを特徴とする請求項17に記載の装置。前記値の組が、前記少なくとも2つの一意の装置識別子の暗号化バージョンを含む、ことを特徴とする請求項17に記載の装置。前記プロセッサの組が、前記少なくとも2つの一意の装置識別子の各々を暗号化するステップと、前記少なくとも2つの暗号化した一意の装置識別子の各々を、前記第1のモバイル電子装置に属するものとして関連付けるステップと、を実行することにより、前記少なくとも2つの一意の装置識別子を関連付ける、ことを特徴とする請求項17に記載の装置。前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記一意の識別子を、前記第1のモバイル電子装置のために作成された装置プロファイルに記憶させる命令をさらに含む、ことを特徴とする請求項17に記載の装置。前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記複数のセンサの1又はそれ以上により検出された、前記少なくとも2つの一意の装置識別子に関する前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のモバイル電子装置が存在していた1又はそれ以上の装置場所の組を特定するステップと、前記装置場所の組と相関する1又はそれ以上の物理的場所の組の人口学的データに基づいて、前記装置プロファイルに属性情報を割り当てるステップと、を実行させる命令をさらに含むことを特徴とする請求項21に記載の装置。前記複数のセンサが、WiFi検出器、Bluetooth受信機、及び無線周波数RF受信機からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項17に記載の装置。前記複数のモバイル電子装置が、WiFi対応装置、セルラー式携帯電話機、及びBluetooth対応装置からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項17に記載の装置。モバイル電子装置と、前記モバイル電子装置を検出するセンサとの間の距離を求めるための装置であって、1又はそれ以上のプロセッサの組と、命令を記憶する非一時的機械可読記憶媒体と、を備え、前記命令が、前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記センサにより検出された前記モバイル電子装置の第1の信号に関連する、該第1の信号の信号強度値を含むデータを含む、前記センサにより送信された第1の1又はそれ以上のパケットの組を受け取るステップと、前記センサの近傍の1又はそれ以上のアクセスポイントの組から、複数の第2の信号に関連する、各第2の信号の信号強度値を含むデータを含む、前記センサにより送信された第2の複数のパケットの組を受け取るステップと、ある期間に渡る前記第2の信号の信号強度値の変化を求めるステップと、前記第2の信号の信号強度値の変化に基づいて、相対距離と信号強度を関連付けるステップと、前記関連付けた相対距離と信号強度を使用するとともに前記第1の信号の信号強度値に基づいて、前記モバイル電子装置と前記センサの間の距離値を求めるステップと、を実行させることを特徴とする装置。前記センサが、WiFi検出器、Bluetooth受信機、及び無線周波数RF受信機からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項25に記載の装置。前記モバイル電子装置が、WiFi対応装置、セルラー式携帯電話機、及びBluetooth対応装置からなる群の1つである、ことを特徴とする請求項25に記載の装置。前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記モバイル電子装置と前記信号の間の前記距離値に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイル電子装置の場所を特定するステップを実行させる命令をさらに含む、ことを特徴とする請求項25に記載の装置。前記第1のパケットの組内のデータが、前記モバイル電子装置の一意の装置識別子及び前記第1の信号の検出時刻をさらに含み、前記非一時的機械可読記憶媒体が、前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記センサ及び1又はそれ以上のその他のセンサの組により結び付けられた所定の領域内の時刻及び場所において、一意のオンライン識別子により識別されるオンラインアイデンティティがオンライン活動を行った旨の指示を受け取るステップと、前記指示されたオンライン活動の前記場所及び時刻が、前記第1の信号の検出時刻における前記モバイル電子装置の場所にほぼ一致するとの判断に応答して、前記一意のオンライン識別子を前記一意の装置識別子に基づく値に関連付けるステップと、を実行させる命令をさらに含むことを特徴とする請求項28に記載の装置。前記一意の装置識別子に基づく値が、前記一意の装置識別子の暗号化バージョンである、ことを特徴とする請求項29に記載の装置。前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記モバイル電子装置の場所を、人口学的データに関連する物理的場所に相関付けるステップと、前記人口学的データに基づいて、前記モバイル電子装置に関連する装置プロファイルに1又はそれ以上の人口学的属性の組を割り当てるステップと、を実行させる命令をさらに含むことを特徴とする請求項28に記載の装置。前記プロセッサの組により実行された時に、前記プロセッサの組に、前記人口学的属性の組に基づいて、関心のあるオブジェクトを決定するステップと、前記モバイル電子装置の場所に近い範囲内のインターフェイスを介して、前記関心のあるオブジェクトが提示されるようにするステップと、を実行させる命令をさらに含むことを特徴とする請求項31に記載の装置。本発明は、過去の行動及び予測される行動を提供するために、歩行者トラフィックを追跡してデータを分析するための方法及び装置である。1つの実施形態では、本発明は、以下の1又はそれ以上を実行することができる。-ユーザが持ち運ぶ電子装置が発した信号の存在を検出すること。-ユーザの場所及びその場所の時刻を特定すること。-訪問した場所に基づいてユーザの人口学的属性を割り当てること。-次に考えられるユーザの場所を予測すること。-ユーザにとって関心のある場所を推薦すること。-ユーザにとって関心のあるオブジェクトを推薦すること。-推薦の有効性を測ること。本発明の実施形態を例示するために使用する以下の説明及び添付図面を参照することにより、本発明を最も良く理解することができる。以下の説明では、数多くの具体的な詳細を示す。しかしながら、本発明の実施形態は、これらの具体的な詳細を伴わずに実施できると理解されたい。その他の場合、本説明の理解を曖昧にしないように、周知の回路、構造及び/又は技術については詳細に示していない。当業者であれば、本明細書に含める説明により、必要以上の実験を行わずに適当な機能を実施できるであろう。本明細書における1つの実施形態ある実施形態実施形態例などに対する言及は、説明する実施形態が特定の特徴、構造又は特性を含むことができることを示すものであるが、必ずしも全ての実施形態がこの特定の特徴、構造又は特性を含んでいないこともある。さらに、このような語句は、必ずしも同じ実施形態を示すとは限らない。さらに、ある実施形態に関連して特定の特徴、構造又は特性を説明する場合、明示的に説明するかどうかに関わらず、このような特徴、構造又は特性を他の実施形態との関連において実現することは、当業者の認識の範囲に含まれると考える。以下の説明及び特許請求の範囲では、結合されたcoupled及び接続されたconnectedという用語をこれらの派生語とともに使用することがある。これらの用語は、互いに同意語として意図されるものではないと理解されたい。結合されたは、2又はそれ以上の要素が、互いに直接物理的又は電気的に接触している場合又はしていない場合があり、互いに協調している場合又はしていない場合があり、或いは互いに相互作用している場合又はしていない場合があることを示すために使用する。接続されたは、互いに結合された2又はそれ以上の要素間に通信が確立されていることを示すために使用する。図1に、1つの実施形態による全体的なシステムアーキテクチャを示す。図1に示すように、このシステムは、歩行者のモバイル電子装置が信号範囲内に存在する時に、このモバイル電子装置からデータを収集する1又はそれ以上のセンサのネットワーク10、このセンサのネットワーク10が収集したデータを記憶して処理するデータ収集ストア12を含むデータ処理センタ5、記憶されたデータを処理して小売ゲノムデータベース18を更新するヒューリスティックモジュール14、予測エンジン20、及び装置プロファイル15を含む。本明細書で使用するユーザとは、モバイル電子装置を持ち運ぶ人物のことである。本明細書では、このユーザを説明目的で歩行者と呼ぶことがある。しかしながら、本発明の少なくともいくつかの実施形態は、他のタイプのユーザ自転車、車いす、スケートボード、インラインスケートなどを使用するユーザなどにも適用可能である。図1に示すアーキテクチャは例示的なものであり、他の実施形態では、追加の構成要素を含めること、及び/又は図1に示す構成要素のいくつかを省略することができる。予測エンジン20は、ヒューリスティックモジュール14、小売ゲノムデータベース18、及びメディアインベントリ22からのデータを処理し、その結果をリアルタイム結果インターフェイス26に送信する。分析モジュール24は、この処理データをシステムの顧客小売店などに対して表示する。例えば、この処理データは、一意の装置の数によって示される店を訪れた人々の人数、人々が店内に滞在した時間、訪問者の頻度などを示すことができる。リアルタイム結果インターフェイス26は、検出された装置の次に考えられる一連の訪問及び関心のある場所及びオブジェクトの推薦を含む処理データにアクセスするための汎用インターフェイスである。分析モジュール24及びリアルタイム結果インターフェイス26を、データ処理センタ5の一部とすることもできる。サードパーティメタデータ16は、データソースの一般的記述の集合である。サードパーティメタデータ16のソースは、公的に利用可能なもの又は民間企業の合意を通じて利用可能なもののいずれかである。サードパーティメタデータ16内のデータは、オンラインレビューサイト、国勢調査データ、小売店舗のビデオフィードなどのソースから取得することができる。サードパーティメタデータ16は、以下に限定されるわけではないが、営業時間、購買層、売り場データ、気象条件、市場イベント、及び全地球的イベント及び/又は経済的イベントなどの、小売店舗の記述を含むことができる。メディアインベントリ22は、ビデオ、オーディオ、バナー、ピクチャなどの、ユーザにとって潜在的に関心のあるオブジェクトである広告媒体の記述である。後でより詳細に説明するように、いくつかの実施形態では、単複の関心のあるオブジェクトが、ユーザに割り当てられる人口学的属性に基づいてユーザに提示される。装置プロファイル15は、装置のプロファイルを記憶する。各装置プロファイルは、人口学的属性情報、訪問履歴情報、装置情報単複のMACアドレス、単複のメーカーなど暗号化可能、及び単複のオンライン識別子のうちの1又はそれ以上を含む1又はそれ以上の属性の組を含むことができる。装置プロファイル15は、分析モジュール24及び/又はリアルタイム結果インターフェイス26によって使用することができる。より詳細には、引き続き図1の発明を参照すると、センサのネットワーク10は、モバイル電子装置の組各センサ10の能力に基づくWiFi対応装置、セルラー式携帯電話機、Bluetooth登録商標対応装置などがセンサ10の範囲内に位置する時に、各々がこれらのモバイル電子装置の組からの無線信号を検出する複数のセンサを含む。例えば、いくつかの実装では、センサのネットワーク10が、商業地区などの所定の領域内に位置し、モバイル電子装置の組がその範囲内に存在する時に、これらのモバイル電子装置の組からの信号を検出する。センサのネットワーク10は、1又はそれ以上のアクセスポイントを検出することもできる。いくつかの実施形態では、センサのネットワーク内のセンサをアクセスポイントとすることもできる。1つの実施形態では、センサのネットワーク10内の各センサが、信号を受動的に検出する。センサのネットワーク10内のセンサの各々は、無線信号を検出した後しばらくして、収集したデータを、有線又は無線データ通信チャネルを介してデータ収集12に送信する。センサのネットワーク10は、定期的に信号を検出し、データ収集12にパケットを送信する。1つの実施形態では、暗号化接続セキュアソケットレイヤSSL接続などを介してデータが送信される。データ収集12は、センサのネットワーク10から受け取ったデータを記憶する。センサのネットワークからの収集データは、各装置の各検出された信号の単複の媒体アクセス制御MACアドレス、信号強度、検出時刻、及び一意の識別子単複のMACアドレスとは異なる場合のうちの1又はそれ以上を含む。ヒューリスティックモジュール14は、データ収集12内の記憶データを処理し、小売ゲノムデータベース18及び予測エンジン20の両方を、センサのネットワーク10が収集した各装置の処理データで更新する。本明細書では、このヒューリスティックモジュール14によって処理されるデータを訪問データと定義する。ヒューリスティックモジュール14が実行する処理に関する詳細については、後で図4及び図5に関連してより詳細に説明する。小売ゲノムデータベース18は、サードパーティメタデータ16と訪問データを統合する。1つの実施形態では、この統合データが、サードパーティメタデータ内で場所の人口学的情報とともに特定される、各場所への全訪問のログである。予測エンジン20は、ヒューリスティックモジュール14により提供される現在の訪問データ及び小売ゲノムデータベース18からの以前の訪問のログに基づいて、検出された装置の次に考えられる訪問の組を予測する。次に考えられる訪問の組を予測するための例示的な動作については、図14を参照しながら説明する。予測エンジン20は、メディアインベントリ22から、小売ゲノムデータベース18が取得した人口学的属性に一致する可能性が最も高い広告を求めることができる。ユーザに関連する人口学的情報に基づいてユーザにとって関心のあるオブジェクトを選択して提示するための例示的な動作については、図15を参照しながら説明する。図2に、1つの実施形態による、モバイル電子装置からのデータの収集をより詳細に示す。具体的には、図2には、追跡するモバイル電子装置の組、モバイル電子装置を追跡するために使用するセンサ、及びセンサにより収集されたデータを伝送する方法を示している。図2に示すように、検出できる装置の組は、以下に限定されるわけではないが、WiFi装置28、セルラー式携帯電話機30又はその他の携帯電話機、及びBluetooth登録商標装置32である。なお、単一の装置が複数の検出信号を有することができると理解されたい。例えば、1又はそれ以上のセンサが、WiFi接続、セルラー接続、及び/又はBluetooth登録商標接続、又はその他のスマートフォン無線技術を介してスマートフォンをほぼ同時に検出することができる。センサ10は、WiFi装置28からのWiFi信号を検出するためのWiFi検出器34を含むことができる。センサ10は、セルラー式携帯電話機30により生成されたRF信号を検出する無線周波数RF受信機36を含むこともできる。センサ10は、Bluetooth登録商標対応装置32により生成された信号を検出するためのBluetooth登録商標受信機38を含むこともできる。センサ10の各々は、その収集したデータを記憶するために、汎用バックホール通信チャネルを介してデータを送信する。バックホール通信チャネルの例としては、以下に限定されるわけではないが、有線イーサネット登録商標40、900MHz無線42、及びセルラー44が挙げられる。センサ10は、バックホール通信チャネルを含むことができ、及び/又は既存の又は別個のバックホール通信チャネルを利用することができる。1つの実施形態では、センサが、単方向アンテナ又は多方向アンテナを含むことができる。1つの実施形態では、WiFi検出器34が、WiFi対応装置28のWiFi構成要素のMACアドレス、収集時点での信号強度、及び検出時刻を収集する。信号強度が入手不可能な場合、範囲値が最大範囲となるWiFi検出器34の範囲に基づいて、検出された装置の場所を推定することができる。1つの実施形態では、RF受信機36が、セルラー対応装置30の各々の一意の識別子装置の国際移動体加入者識別番号IMSI、装置の国際移動体装置識別番号IMEI、装置の一時的IMSIなど、収集時点での信号強度、及び検出時刻を収集する。信号強度が入手不可能な場合、1つの実施形態では、範囲値が最大範囲となるRF受信機36の範囲に基づいて、検出されたセルラー対応装置30の場所が推定される。1つの実施形態では、Bluetooth登録商標受信機38が、Bluetooth登録商標対応装置32のBluetooth登録商標構成要素のMACアドレス、収集時点での信号強度、及び検出時刻を収集する。信号強度が入手不可能な場合、1つの実施形態では、範囲値が最大範囲となるBluetooth登録商標検出器38の範囲に基づいて、検出されたBluetooth登録商標対応装置32の場所が推定される。図3に、1つの実施形態による、データ処理センタにおけるデータ収集手順をより詳細に示す。ヒットコレクタモジュール46は、センサのネットワーク10から送信されたデータパケットを受け取る1又はそれ以上のソフトウェアモジュールの組である。ヒットコレクタモジュール46は、データ処理センタに存在する。ヒットコレクタモジュール46は、受け取ったデータパケットを、センサ毎の生データ情報48とリアルタイム処理情報50とに区分する。センサ毎の生データ情報48は、後で処理するために収集されるデータである。リアルタイム処理情報は、リアルタイム処理のために収集されるデータである。センサ毎の生データ情報は、センサ毎に例えば、センサ識別子毎にセグメント化される。情報を検出したセンサがリアルタイム処理のフラグを立てた場合には、ヒットコレクタモジュール46が、リアルタイム処理情報50を送信する。1つの実施形態では、センサ毎の生データ情報48が、図4を参照しながら説明するヒューリスティックモジュール14の第1のヒューリスティックの組センサ毎の生データヒューリスティックによって処理され、リアルタイム処理情報50が、図5を参照しながら説明するヒューリスティックモジュール14の第2のヒューリスティックの組リアルタイム処理ヒューリスティックによって処理される。図4に、データ処理センタで実行される、1つの実施形態によるヒューリスティックモジュール14の第1の動作セットを示す。詳細には、この第1の動作セットは、センサからのデータをフィルタ処理すること、及びこのフィルタ処理されたデータを分析することを含む。ヒューリスティックモジュール14は、センサ毎の生データヒューリスティックモジュール400を含む。センサ毎の生データヒューリスティックモジュール400は、複製データを除去するための最適化処理であるサンプルサイズ縮小処理54を含む。例えば、サンプルサイズ縮小処理54では、構成可能な時間ウィンドウ内のデータ値の統計的平均値を計算することによって複製データを求め、これに従って複製データを除去する。複製が除去された後、1又はそれ以上のデータ外挿処理56の組が実行されて、センサ毎の生データ48からのデータが外挿される。例えば、データ外挿処理56は、メーカー抽出処理420、アクセスポイント抽出処理422、一意の識別子暗号化処理424、及び追加のMACアドレス外挿426を含むことができる。サンプルサイズ縮小処理54及び単複のデータ外挿処理56の結果は、センサ毎のフィルタ処理済みセンサデータ58に記憶される。メーカー抽出処理420は、検出された装置のMACアドレスOrganizationallyUniqueIdentifierOUIの最初の3つのオクテットを使用して、IEEE登録認定機関から装置のメーカーを特定する。この装置のメーカーを、その装置に関連するプロファイルに関連付けることができる。アクセスポイント抽出処理422は、アクセスポイント及びこれらの信号強度データを抽出し、1つの実施形態では、これを同じ時間ウィンドウ内のデータセットの較正機構として使用する。例示的な較正機構については、図9を参照しながら説明する。一意の識別子暗号化処理424は、データの一意の識別子MACアドレスなどを一方向性ハッシュなどで暗号化する。図4には、センサから生データを受け取った後に単複の一意の識別子を暗号化することを示しているが、他の実施形態では、センサ10がデータ例えば、MACアドレスなどの一意の識別子を暗号化し、この暗号化したデータをデータ収集12に送信する。上述したように、装置は、センサ10の1又はそれ以上によって検出される複数のMACアドレスを有する複数の構成要素を含むことができる。例えば、スマートフォン装置は、WiFiトランシーバ、セルラートランシーバ、及び/又はBluetooth登録商標トランシーバを含むことができ、これらの各々は、別個のMACアドレスを有することができる。多くの場合、特定の装置では、これらのMACアドレスが連続している。追加のMACアドレス外挿処理426は、検出された装置から単複のMACアドレスを抽出して相関付け、特定の装置のMACアドレスの範囲を計算する。単一の装置の一意の識別子MACアドレスなどを関連付けるための例示的な動作については、図11を参照しながら説明する。データが外挿され、フィルタ処理したセンサデータ58に記憶された後しばらくして、このフィルタ処理したセンサデータが、1又はそれ以上の複数センサデータ処理60の組によって処理される。例えば、複数センサデータ処理60は、速度フィルタ処理430、緯度及び経度計算処理432、ゾーン計算処理434、動き計算処理436、及び一意の識別子関連付け処理438を含むことができる。複数センサデータ処理60の結果は、マルチセンサデータストア62に記憶される。速度フィルタ処理430は、モバイル電子装置を携行/使用している歩行者の速度を計算する。この速度は、複数のセンサが所与の期間内に同じ装置を検出した時間に基づいて計算される。緯度及び経度計算処理432は、検出された装置の緯度及び経度を計算する。1つの実施形態では、緯度及び経度計算が、信号強度データのガウス分布を使用してハーバーサインの公式を適用した近似値に基づく。ゾーン計算処理434は、ゾーンを計算して、検出された装置に割り当てる。ゾーンは、緯度点及び経度点の組によって定められ、構成可能とすることができる。1つの実施形態では、検出された装置の位置を特定した例えば、検出された装置の緯度及び経度を特定した後、ゾーン計算処理により、この装置が収集時点に存在していたゾーンに装置を割り当てる。動き計算処理436は、所定の領域内の装置の動きを計算する。1つの実施形態では、動き計算処理436が、計算した装置の単複のゾーン又は緯度/経度点を使用して、単複のゾーン又は緯度/経度点に検出時刻を関連付けることにより動きを計算する。いくつかの実施形態では、本明細書で説明するシステムへの入力として、外部システムからの既知のオンライン活動が提供される。例えば、このオンライン活動は、歩行者がある時点にある場所で存在を登録すること、歩行者をある時間帯に所定の場所に導く宝探し、歩行者がある時点にある場所で自身の装置に所定の信号パターンを発信させることを含むことができる。これらの既知のオンライン活動は、これらの活動に関連するユーザの識別子ユーザ名又は他のオンラインアイデンティティなどを提供することができる。一意の識別子関連付け処理438は、オンライン活動の場所及び時間が、同様の時点における所定の領域内のある地点ゾーン又は緯度点/経度点などの装置に一致するかどうかを判定する。一致する場合、一意の識別子関連付け処理438は、装置の単複の匿名識別子装置の匿名MACアドレスなどを歩行者の一意の識別子に関連付け、これを装置に関連するプロファイルに記憶することができる。一意の識別子関連付け処理438を複数のセンサデータ処理に関連して説明しているが、実施形態によっては、一意の識別子関連付け処理438を単一のセンサに関連して実行することもできる。一意のオンライン識別子を1又はそれ以上の装置識別子に関連付けるための例示的な動作については、図12に関連して説明する。フィルタセンサデータストア58及びマルチセンサデータストア62からの結果は、信号較正のために時間ウィンドウを調整してアクセスポイントのリストを更新することにより、データ較正フィルタ処理64によって使用される。いくつかの例示的なデータ外挿処理56について説明したが、データ外挿処理56に加えて、又はこの代わりに、他の外挿技術を適用することもできると理解されたい。また、いくつかの例示的な複数センサデータ処理60について説明したが、複数センサデータ処理60に加えて、又はこの代わりに、他の複数センサデータ処理を実行することもできると理解されたい。複数センサデータ処理60を、データ外挿処理56の後に実行されるものとして説明したが、複数センサデータ処理60の1又はそれ以上を、データ外挿処理56の1又はそれ以上の前又はこれと同時に実行することもできると理解されたい。図5に、1つの実施形態によるヒューリスティックモジュール14の、データ処理センタにおいて実行される第2の動作セットを示す。具体的には、この第2の動作セットは、センサからのデータをフィルタ処理し、このフィルタ処理したデータを分析するための追加処理を含む。ヒューリスティックモジュール14は、リアルタイムデータ処理66、関連フィルタ処理68、データウィンドウ70及び場所計算処理72を含むリアルタイム処理ヒューリスティックモジュール500を含む。リアルタイムデータ処理66は、所与の期間における全ての検出された装置からの全てのデータを関連フィルタ68に送信する。1つの実施形態では、リアルタイムデータ処理66が、各検出されたデータセットに関して、データを検出したセンサの一意の識別子、検出された装置の単複の一意の識別子検出された装置の単複のMACアドレスなど、及び検出された装置の信号強度を送信する。関連フィルタ68は、さらなるデータ処理のために、無関係なデータを除去してデータウィンドウ70を作成する。1つの実施形態では、関連フィルタ68が、リアルタイム処理を望む全てのセンサ識別子のリストを維持する。一例として、映像掲示板、音声掲示板、又は広告を表示/再生するのに適したその他のインターフェイスに物理的に近接するセンサは、そのインターフェイスの近くで単複のユーザのいくつかの装置が検出された時に、選択されたオブジェクト例えば、選択された広告をユーザ又はユーザグループに実質的にリアルタイムで表示できるようにリアルタイム処理を望むことができる。別の例として、顧客は、すぐに結果が欲しい場合、1又はそれ以上のセンサのリアルタイム処理を選択することができる例えば、顧客は、特定のユーザが所定の領域内に存在する場合に近リアルタイムでアラートを受けたいと望むことができる。リアルタイムデータ処理66から受け取ったデータが、リアルタイム処理を要求するセンサ識別子の1つに一致しなかった場合、関連フィルタ68は、このデータを廃棄する。残りのデータは、データウィンドウ70にセグメント化される。データウィンドウ70は、例えば、リアルタイム処理を要求したものとして識別される全ての関心のあるセンサデータの所定のスライドウィンドウを含む。1つの実施形態では、データウィンドウ70の各々が、所定の期間15分以下などにわたってセンサからのデータを保持する。予測エンジン20は、データウィンドウ70内のデータを読み取る。場所計算処理72は、データウィンドウ70から読み取りを行って、データウィンドウ70内の検出された装置のゾーン又は緯度/経度のいずれかを計算する。例えば、1つの実施形態では、データウィンドウ70の各々に関して、場所計算処理72が、そのデータウィンドウ内の各検出された装置の場所を特定するのに最適なアルゴリズムを決定し、そのデータウィンドウ内の各検出された装置の緯度及び経度を計算すること、又は所定のゾーン内の各検出された装置の相対的位置を計算することによって場所を特定する。1つの実施形態では、複数のセンサにおいて受け取られた所定の領域内の同じ装置からの複数の信号を三角測量することによって場所が取得される。別の実施形態では、センサの範囲内に存在することによって場所が推定される。場所計算処理72の結果は、装置プロファイル15内の、装置に関連するプロファイルに記憶することができる。図6に、1つの実施形態による小売ゲノムデータベース18をより詳細に示す。小売ゲノムデータベース18は、訪問情報更新モジュール76、ゲノムデータモジュール78及びユーザデータ作成モジュール80を含む、データ処理センタに存在するソフトウェアモジュールの組を含む。小売ゲノムデータベース18は、センサ10により収集されたデータを、訪れた物理的場所の人口学的属性に相関付けるための動作を含む。上述したように、サードパーティメタデータ16は、以下に限定されるわけではないが、営業時間、購買層、売り場データ、気象条件、市場イベント、及び全地球的イベント及び/又は経済的イベントなどの、小売店舗の記述を含む。サードパーティメタデータ16のソースは、公的に利用可能なもの又は民間企業の合意を通じて利用可能なもののいずれかである。サードパーティメタデータ16内のデータは、オンラインレビューサイト、国勢調査データ、小売店舗のビデオフィードなどのソースから取得することができる。サードパーティメタデータ16を小売店に関連して説明しているが、実施形態によっては、サードパーティメタデータ16が、小売店のデータに加え、又はこの代りに、他の種類の機関慈善団体、宗教団体、非小売業などのデータを含む。ゲノムデータモジュール78は、サードパーティメタデータ16のソースからのデータと訪問情報更新モジュール76の結果とを統合する。また、ゲノムデータモジュール78は、訪問情報更新処理76を通じてリアルタイム処理ヒューリスティックモジュール500により提供されたデータを記録する。ゲノムデータモジュール78は、図7に関連してより詳細に説明する予測エンジン20へのインターフェイスでもあり、予測エンジン20の結果は、ゲノムデータモジュール78によって統合される。訪問情報更新モジュール76は、マルチセンサデータ62の結果を、サードパーティメタデータ16からゲノムデータ78内に提供された小売店舗の物理的場所に一致させる。ユーザデータ作成モジュール80は、ゲノムデータモジュール78に記憶されたデータの1又はそれ以上の視覚化を生成する。例えば、視覚化は、一群の歩行者トラフィック、歩行者による動き、歩行者の人口統計データの外挿、小売店舗の滞在時間、小売店舗のインとアウトの比率、及び予測エンジンからトラフィックに影響を与える有効性を含む。結果として得られる情報を記憶し、これを分析モジュール24が使用して、顧客に表示することができる。図7に、1つの実施形態による予測エンジン20をより詳細に示す。予測エンジン20は、場所の予測、並びに関心のある場所及びオブジェクトの推薦を含む動作を実行する。予測エンジン20は、メモリ内クエリツリーモジュール86及びクエリ実行モジュール88を含む、データ処理センタに存在するソフトウェアモジュールの組を含む。メモリ内クエリツリーモジュール86は、データの到来を前提として、予測エンジンが回答する必要がある質問のプログラム表示を記憶する。メモリ内クエリツリーモジュール86は、プログラム的に定義された論理を実行する。メモリ内クエリツリーモジュール86への入力は、メディアインベントリ22及び/又は小売ゲノムデータベース18内のデータの記述である。一例として、メモリ内クエリツリーモジュール86は、メディアインベントリ22内のデータの記述を条件付きロジックにマップする。クエリ実行モジュール88が起動した時に、定義された全ての条件が当てはまる場合、メディアインベントリ22から特定のメディアアイテムが選択される。クエリ実行モジュール88は、データウィンドウ70からの場所データをマージして、メモリ内クエリツリーモジュール86に定められたプログラムを実行する。1つの実施形態では、クエリ実行モジュール88が、データウィンドウ70の各々を5分以下など定期的にメモリ内クエリツリーモジュール86にマージする。クエリ実行モジュール88は、データウィンドウ70からのデータを使用して、メモリ内クエリツリーモジュール86が定めた条件付きロジックを実行し、結果を取得する。この出力は、クエリ実行モジュール88が完了した時点で、メモリ内クエリツリーモジュール86が定めた全ての条件に合格するメディアインベントリ22からのメディアのリストである。この出力は、クエリログ84に記憶され、これを小売ゲノムデータベース78への入力として使用することができる。小売ゲノムデータベース78への入力は、小売ゲノムデータベース78に定義された小売店舗内又はその近くの関連する関心のあるメディアであると考えられる。ユーザに関連する人口学的情報に基づいて、ユーザにとって関心のあるオブジェクトを選択して提示するための例示的な動作については、図15を参照しながら説明する。図8に、1つの実施形態による、所定の領域内のユーザの動きの検出を示す。図8に示すように、センサのネットワーク10は、センサ800A~Nを含む。センサ800A~Nの1又はそれ以上は、歩行者が持ち運ぶ1又はそれ以上の装置810から発せられた信号に基づいて、物理的場所X1小売店などにおける歩行者を検出する。例えば、単複の装置810から発せられた信号に基づいて装置の場所を特定することができ、この装置の場所を物理的場所に相関付けることができる。歩行者の場所は、上述したように特定することができる。物理的場所X1に関連する人口学的属性データに装置の場所を相関付けることもできる。しばらく後に、センサ800A~Nの1又はそれ以上は、歩行者が持ち運ぶ1又はそれ以上の装置810から発せられた信号に基づいて、物理的場所X2における歩行者を検出する。この装置の場所を、物理的場所X1に関連する人口学的属性データに相関付けることができる。これらの2つの場所に基づいて、歩行者の動きを特定することができる。図9は、1つの実施形態による、モバイル電子装置とセンサの間の距離を求めるための例示的な動作を示すフロー図である。動作910において、センサから得られた装置の信号強度を収集する。例えば、図1を参照すると分かるが、センサのネットワーク10内のセンサは、装置に対する相対的な信号強度を含めて装置を検出し、この情報をデータ収集12に記憶する。動作910のしばらく前又は後に、動作915において、センサの近くの利用可能なアクセスポイントの信号強度を収集する。例えば、センサのネットワーク10内のセンサは、単複のアクセスポイントに対する相対的な信号強度を含めて1又はそれ以上の固定アクセスポイントを検出し、この情報をデータ収集12に記憶する。この信号強度に基づいて、近似距離を求めることができる。フローは、動作915から動作925に移り、ある期間にわたる単複のアクセスポイントの信号強度の変動を求める信号強度は変動することがある。フローは、動作910から920に移り、装置の相対的信号強度に基づいて、センサと装置の間の相対距離を関連付ける一般に、信号強度が高ければ、相対的に低い信号強度よりも装置がセンサに近いことを示す。信号強度と相関性のある距離の履歴又はライブラリに基づいて、センサと装置の間の距離を求めることができる。異なる装置異なるメーカー及び/又は異なるモデルなどでは、信号強度が異なることもある。或いは、センサと1又はそれ以上のアクセスポイントの間の単複の距離と、その相対的信号強度との間の関連性に基づいて、センサと装置の間の距離を推定することができるセンサと単複のアクセスポイントの相対距離を求めた時にこれらが物理的に動いていないと仮定する。次に、フローは動作930に移り、動作920において求めた単複のアクセスポイントの信号強度の変動に基づいて、装置とセンサの間の相対距離を調整する。例えば、単複のアクセスポイントの信号強度が一定期間にわたって低下した場合、相対的に単複の装置の信号強度が低下する可能性がありセンサと単複のアクセスポイントの間の距離が相対的に変化しないと仮定する、同様に単複のアクセスポイントの信号強度が高まった場合、相対的に単複の装置の信号強度が高まる可能性がある。従って、アクセスポイントの信号強度データの変動を使用して、センサと検出された装置との間の相対距離の測定を調整することができる。次に、フローは動作935に移り、この新たな相対距離をセンサの信号強度に適用して、この新たに較正した距離と信号強度の関連性が将来的な計算動作920において実行される計算などで使用されるようにする。図10は、1つの実施形態による、ユーザの動きを検出するための例示的な動作を示すフロー図である。図10の動作を、図8の例示的な実施形態を参照しながら説明する。しかしながら、図10の動作を、図8を参照しながら説明する以外の本発明の実施形態によって実行することもでき、図8を参照しながら説明する実施形態において、図10を参照しながら説明する実施形態とは異なる動作を実行することもできると理解されたい。動作1010において、1又はそれ以上のセンサ800が、一意の識別子MACアドレスなどを有するモバイル電子装置から第1の信号を受け取る。このモバイル電子装置は、WiFi装置、Bluetooth登録商標装置、セルラー装置、又はその他の無線装置とすることができる。次に、フローは動作1015に移り、この信号に基づいて装置の場所を特定する。1つの実施形態では、センサの範囲、及び装置との相対的な信号強度に基づいて場所が推定される。1つの実施形態では、複数のセンサにおいて受け取られた同じ装置からの複数の信号を三角測量することによって場所が取得される。次に、フローは動作1020に移り、1又はそれ以上のセンサ800が、モバイル電子装置から第2の信号を受け取る。次に、動作1025において、この第2の信号に基づいて装置の場所を特定する。動作1030において、これらの2つの地点に基づいて装置の動きを識別する。図11は、1つの実施形態による、単一のモバイル電子装置からの一意の識別子MACアドレスなどを関連付けるための例示的な動作を示すフロー図である。動作1110において、異なるセンサタイプの複数のセンサ10WiFi検出器、RF受信機、Bluetooth登録商標受信機などが、複数の信号を受け取る。これらの複数のセンサは、同じ所定の領域の一部例えば、同じセンサネットワークの一部である。これらの信号の各々は、信号を送信した装置の一意の識別子MACアドレスなどを含む。次に、フローは動作1115に移り、信号から収集した情報をデータ収集12などに記憶する。この収集した情報は、信号毎に、一意の装置識別子を含むことができる。この収集した情報は、その他のデータ検出時刻、信号強度などを含むこともできる。次に、フローは動作1120に移る。動作1120において、記憶したパラメータを調べて処理する。例えば、図4に示す1又はそれ以上の処理サンプルサイズ縮小処理54、データ外挿処理56の1又はそれ以上などを実行することができる。特定の例として、MACアドレス外挿処理426が行われる。次に、フローは動作1125に移り、異なるセンサタイプにおいて受け取られた連続する一意の装置識別子が存在するかどうかを判定する。例えば、スマートフォンは、WiFiトランシーバ、セルラートランシーバ、及び/又はBluetooth登録商標トランシーバを含むことができ、これらの各々の独自のMACアドレスは連続していることが多い。存在する場合、フローは動作1130に移り、これらの一意の装置識別子を、同じモバイル電子装置に属するものとして関連付ける。存在しない場合、動作は終了する。1つの実施形態では、これらの一意の装置識別子が、装置のために作成された装置プロファイルに記憶される。この装置プロファイルは、人口学的属性情報、単複の小売店舗の滞在時間、単複の小売店舗のインとアウトの比率、訪問履歴データなどを含むこともできる。これらの動作は、一意の装置識別子が連続しているかどうかを判定することに加え、これらの連続する装置識別子が1時間以内、1日以内などの近い時間内で検出されたかどうかを判定するステップを含むこともできる。ある一意の装置識別子の検出と別の連続する識別子の検出との間の時間が長いと、これらの識別子が別個の装置に基づくものである可能性が高まる。同じセンサネットワーク内では、2つのセルラー式携帯電話機などの別個のモバイル電子装置に基づく連続する装置識別子が比較的短い時間内で検出される可能性は低い。図12は、1つの実施形態による、一意のオンライン識別子を1又はそれ以上の一意の装置識別子に関連付けるための例示的な動作を示すフロー図である。動作1210において、所定の領域内の1又はそれ以上のセンサ例えば、同じセンサネットワークの一部が、1又はそれ以上の装置の組からの1又はそれ以上の信号の組を受け取る。これらの信号の各々は、この信号を送信した装置の一意の装置識別子を含む。次に、フローは動作1215に移り、信号から収集した情報をデータ収集12などに記憶する。この収集した情報は、信号毎に、一意の装置識別子及び検出時刻を含むことができる。この収集した情報は、その他のデータ信号強度などを含むこともできる。次に、フローは動作1220に移る。動作1220において、特定のオンラインアイデンティティがある時点に所定の領域内の場所でオンライン活動を行った旨の指示を受け取る。この指示は、外部システムから受け取ることができる。一例として、このオンライン活動は、ユーザが、所定の領域内のある場所で例えば、小売店で、小売店の特定部門でユーザの存在を登録すること、ユーザが、ユーザをある時間帯に所定の場所に導く宝探しに参加すること、及び/又はユーザが、自身のモバイル電子装置に所定の信号パターンを発信させることであってもよい。この指示は、オンライン識別子の識別子ユーザ名などを含むこともできる。動作1220を、動作1215に後続するものとして示しているが、他の実施形態では、動作1220が動作1210及び/又は1215よりも前に実行される。フローは、動作1220から動作1225に移る。動作1225において、記憶したパラメータを調べて処理する。例えば、図4に示す1又はそれ以上の処理サンプルサイズ縮小処理54、データ外挿処理56の1又はそれ以上、及び複数センサデータ処理60の1又はそれ以上などを実行することができる。特定の例として、一意の識別子の関連付け処理438が行われる。次に、フローは動作1230に移る。動作1230において、その場所ゾーン又は緯度/経度点などの近くで、及び実質的にオンライン活動の時点に検出された信号が存在するかどうかを判定する。一致が存在する場合、フローは動作1235に移り、この一致する信号のオンラインアイデンティティと一意の装置識別子又は一意の装置識別子のハッシュを関連付ける。1つの実施形態では、この関連性が、装置のために作成されたプロファイルに記憶され、この関連性は、人口学的属性情報、単複の小売店舗の滞在時間、単複の小売店舗のインとアウトの比率、訪問履歴データなどのその他の項目を含むこともできる。一致が存在しない場合、動作は終了する。1つの実施形態では、偽陽性を低減するために、オンライン活動と信号データの複数回の照合が必要とされる。例えば、ユーザが、所定の場所で複数の識別されているオンライン活動を行う必要がある宝探しに参加しているような状況では、1つの実施形態では、オンライン識別子を適当な単複の装置識別子に相関付けるために、これらのオンライン活動のうちの複数の活動が信号データに一致する必要があり得る。図13は、1つの実施形態による、装置に1又はそれ以上の属性の組を割り当てるための例示的な動作を示すフロー図である。1つの実施形態では、図13に関連して説明する動作が、ヒューリスティックモジュール14によって行われる。動作1310において、装置の単複の一意の識別子に基づいて、装置を装置プロファイルに関連付ける。図12を参照しながら上述したように、単一の装置の装置プロファイルに関連する一意の識別子は複数存在することができる例えば、装置に複数のMACアドレスを関連付けることができる。装置プロファイル内で単複の一意の識別子を関連付ける代わりに、装置プロファイル内で単複の一意の識別子のハッシュ又はその他の暗号化バージョンを関連付けることもできる。次に、フローは動作1315に移る。動作1315において、センサネットワーク内のこの装置の場所を特定する。この場所は、本明細書で上述した動作により特定することができる。次に、フローは動作1320に移り、この場所を物理的場所小売店などに相関付ける。この物理的場所は、人口学的情報に関連付けられる。例えば、サードパーティメタデータ16は、物理的場所の人口学的情報を含むことができる。次に、フローは動作1325に移り、物理的場所の人口学的データに少なくとも部分的に基づいて、装置プロファイルに1又はそれ以上の属性が割り当てられる。これらの属性は、装置プロファイル内の装置の特性装置のメーカーなど、前回の訪問情報、異なる場所における滞在の長さ、装置が異なる場所をどれほど頻繁に訪問しているかなどの1又はそれ以上に基づいて割り当てることもできる。装置プロファイルに割り当てられたこれらの属性情報を使用して、例えば、装置を使用するユーザにとって関心のあるオブジェクトを推薦すること、及び/又は装置を使用するユーザにとって関心のある場所を推薦することができる。図14は、1つの実施形態によるユーザの場所を予測するための例示的な動作を示すフロー図である。動作1410において、モバイル電子装置の場所を識別することによってユーザの場所を特定する。この場所は、本明細書で上述した動作により特定することができる。次に、動作1415において、以前の場所データに基づいて、次に考えられるユーザの場所を特定する。例えば、小売ゲノムデータベース18から得られる以前の訪問データのログ及び現在の装置の場所に基づいて、次に考えられる装置の場所を特定することができる。図15は、1つの実施形態による、ユーザの組に関連する人口学的情報に基づいて、1又はそれ以上のユーザの組にとって関心のあるオブジェクトを選択して提示するための例示的な動作を示すフロー図である。動作1510において、1又はそれ以上のモバイル電子装置の場所を識別することにより、ユーザの組の場所を特定する。この場所は、本明細書で上述した動作により特定することができる。次に、動作1515において、ユーザの組に関連する人口学的属性情報を特定する。例えば、検出された装置に関連する単複のプロファイルにアクセスして人口学的属性情報を読み取る。次に、フローは動作1520に移り、ユーザの組の人口学的属性情報に基づいて関心のあるオブジェクトを決定する。この関心のあるオブジェクトは、メディアインベントリ22に記憶することができ、ビデオ、オーディオ、バナー、ピクチャなどとすることができる。次に、フローは動作1525に移り、このオブジェクトを単複のユーザのユーザインターフェイス内に提示する。このユーザインターフェイスは、単複のユーザの場所の近くの映像掲示板、単複のユーザの場所の近くの音声掲示板、及び/又は単複のユーザに関連する単複のモバイル電子装置とすることができる。1つの実施形態では、映像掲示板、音声掲示板又はその他の好適なユーザインターフェイスなどのユーザインターフェイスの近くで単複の装置が検出された時に、選択したオブジェクトが単複のユーザにほぼリアルタイムで提示されるように、ユーザの組に関心のあるオブジェクトを提示するための動作がほぼリアルタイムで実行される。いくつかの実施形態では、次にフローは動作1530に移る。動作1530において、単複の装置又はユーザインターフェイスの場所を、選択したオブジェクトに関連付けるオブジェクトロケーション。次に、動作1535において、所定の数又はパーセンテージのモバイル電子装置の組が第2の場所に移動した例えば、大多数の装置が第2の場所に移動したことを識別することにより、ユーザの組の第2の場所を特定する。次に、フローは動作1540に移り、オブジェクトロケーションを第2の場所と比較することにより、提示したオブジェクトの相対的有効性を判断する。例えば、提示するオブジェクトは、ある商業地区の特定の部分第2の場所で提供される製品に関する広告を含むことができる。ユーザが第2の場所に移動した場合、この広告が有効である可能性がある。別の例として、オブジェクトを数回提示した後の第2の場所のトラフィックレベルを、オブジェクトを提示する前の第2の場所のトラフィックレベルと比較することができる。有効性の高いオブジェクトは、相対的に有効性の低いオブジェクトよりも第2の場所へのトラフィックを増加させる。なお、提示したオブジェクトの相対的有効性の判断は、リアルタイム処理によって行うことも、又はオブジェクトを提示した数日後、数週間後、数か月後などのしばらく経ってから行われる処理によって行うこともできると理解されたい。本発明の実施形態の利点としては、限定的な意味ではないが、本発明を効果的にするために人間の行動の変化を必要としない点が挙げられる。少なくともいくつかの実施形態では、歩行者トラフィックが受動的に検出され、歩行者トラフィックが匿名で追跡され例えば、一意の識別子を暗号化することができる、歩行者トラフィックをリアルタイムで検出及び分析することができる。これにより、装置が一意に識別される。本発明は、コストが低く維持するのに手がかからないので、急速に広げることができる。図示の技術は、1又はそれ以上の電子装置データ処理センタ内の1又はそれ以上のコンピュータ装置など上に記憶されて実行されるコード及びデータを使用して実現することができる。このような電子装置は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体磁気ディスク、光ディスク、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリデバイス、相変化メモリなど及び一時的コンピュータ可読通信媒体電気信号、光信号、音響信号、又は搬送波、赤外線信号、デジタル信号などのその他の形の伝搬信号などなどのコンピュータ可読媒体を使用してコード及びデータを記憶し内部的に及び/又はネットワークを介して他の電子装置と通信する。また、通常、このような電子装置は、1又はそれ以上の記憶装置非一時的機械可読記憶媒体、ユーザ入力/出力装置キーボード、タッチスクリーン、及び/又はディスプレイなど及びネットワーク接続などの1又はそれ以上の他の構成要素に結合された1又はそれ以上のプロセッサの組を含む。通常、このプロセッサの組と他の構成要素の結合は、1又はそれ以上のバス及びブリッジバスコントローラとも呼ばれるを介して行われる。従って、通常、所与の電子装置の記憶装置は、その電子装置の1又はそれ以上のプロセッサの組上で実行されるコード及び/又はデータを記憶する。当然ながら、本発明の実施形態の1又はそれ以上の部分を、ソフトウェア、ファームウェア及び/又はハードウェアの異なる組み合わせを使用して実施することもできる。図の中のフロー図には、本発明のいくつかの実施形態により実行される特定の動作順序を示しているが、このような順序は例示的なものである例えば、代替の実施形態では、動作を異なる順序で実行し、いくつかの動作を組み合わせ、いくつかの動作を重複させることができると理解されたい。いくつかの実施形態に関して本発明を説明したが、当業者であれば、本発明が説明した実施形態に限定されるものではなく、添付の特許請求の範囲の思想及び範囲内で修正及び変更を行うことができると理解するであろう。従って、本記述は限定ではなく例示であると見なすべきである。