"エンティティー相互の社会的つながりを識別するためにコンピューターにより実現されるプロセスであって、コンピューティングデバイスを使用するステップを備え、前記コンピューティングデバイスは、エンティティー間の社会的つながりを識別するWebページの集合を受信し、前記Webページの各々の内容を構文解析して情報ブロックにし、前記情報ブロックにある前記エンティティーの名前を識別し、前記情報ブロックにある前記名前の位置および周囲の文字列を考慮して、前記情報ブロックにある前記エンティティーの名前相互の社会的つながりをランク付けし、前記全ての情報ブロックから前記ランク付けされた社会的つながりを統合して、前記エンティティーの名前に関連する前記エンティティー間の前記つながりの強さを判定することを特徴とするコンピューターにより実現されるプロセス。前記エンティティーの名前に関連する前記エンティティー間の前記つながりの前記強さに基づいて、ソーシャルネットワーキンググラフを作成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のコンピューターにより実現されるプロセス。前記エンティティーの名前相互の前記社会的つながりをランク付けすることはさらに、つながりの重みを、エンティティーの名前に関連付けるステップを備えることを特徴とする請求項1に記載のコンピューターにより実現されるプロセス。前記Webページの各々の前記内容を構文解析することはさらに、ビジュアルパーサーを使用して前記内容を情報ブロックにするステップを備えることを特徴とする請求項1に記載のコンピューターにより実現されるプロセス。一般のWebページから抽出されるエンティティーの名前相互の社会的つながりを、2次元グラフを作成する形式で、名前を表す頂点の集合と、社会的つながりを表す辺の集合とともに、表示するシステムであって、汎用コンピューティングデバイスと、前記汎用コンピューティングデバイスにより実行可能なプログラムモジュールを備えるコンピュータープログラムとを備え、前記コンピューティングデバイスは、前記コンピュータープログラムのプログラムモジュールにより、ソーシャルグラフの所有者と追加エンティティーとの間の社会的つながりのランク付けされたリストを入力し、前記ソーシャルグラフの所有者を、中心点として前記2次元グラフの中心に配置し、前記ランク付けされたリストにある各エンティティーに対し、前記ランク付けされたリストにあるエンティティーの名前を表す頂点を、前記中心点の周りの異なる軌道に配置し、前記軌道においては、前記軌道の半径がより短ければ、前記軌道にある前記頂点と前記中心点との間の前記社会的つながりはより強く、前記頂点間のつながり度に準じて、前記頂点を異なるクラスターにクラスタリングし、力学モデルを使用して2次元のレイアウトの均一性を最適化するように指示され、前記力学モデルは、各2つの頂点の間の斥力と、前記辺相互の引力と、隣接軌道間の斥力と、互いにつながりを有さないクラスターを隔離する突き抜け不可の境界とを備えることを特徴とするシステム。各頂点、各辺、各軌道、および各突き抜け不可の境界は、力に準じて移動が可能となるように、放射状にもしくは接線方向のいずれかに自由であり、または放射状におよび接線方向の両方に自由であることを特徴とする請求項5に記載のシステム。ディスプレイ上に2次元のグラフを表示し、ユーザーに前記2次元グラフの操作を可能とさせるグラフィカルユーザーインターフェースをさらに備えることを特徴とする請求項5に記載のシステム。前記グラフィカルユーザーインターフェースはさらに、前記2次元グラフの前記頂点を色付きで表示し、互いに近接する頂点は近似する色で表示されることを特徴とする請求項5に記載のシステム。前記頂点の前記色は、0度から360度までの前記頂点の位置の極座標に準じて変化することを特徴とする請求項5に記載のシステム。前記グラフィカルユーザーインターフェースはさらに、ユーザーが頂点を選択するときに新しい2次元グラフに変化しようとする2次元グラフを備える、アニメーションを備えることを特徴とする請求項5に記載のシステム。自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術の以下の詳細な説明では、本明細書の一部をなし、かつ例示の方法により、本明細書で記載する自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術が実施されうることを示す図面への参照がされる。その他のコンポーネントが利用され、特許請求の範囲に記載された内容の範囲から逸脱せずに構造的な変更がされてもよいことが理解される。1.0自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術以下のセクションは、ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術と、その技術を用いる例示的なアーキテクチャー、プロセス、およびユーザーインターフェースの概説を提供する。1.1技術の概説最近では、ソーシャルネットワーキングが非常に関心を受けてきた。ソーシャルネットワーキングアプリケーションおよびサービス例えば、Facebook登録商標およびTwitter登録商標により、ユーザーは自身のプライベートなソーシャルネットワークを成長させることが可能となる。しかしながら、インターネットは実際には、一般のWebページにある文字列を基にしたパブリックなソーシャルネットワークを包含する。例えば、社会的活動を記載するWebページは、それらのページ上で言及される人々またはエンティティー相互の暗黙の社会的つながりを提供する。これらのパブリックな暗黙の社会的つながりを、巨大なソーシャルネットワーキンググラフとして見ることができる。ソーシャルネットワーキングアプリケーションのために特に設計がされていないWebページから、人々とその他のエンティティー相互の社会的つながりの識別および提示を自動的に行うことの研究はほとんどされなかった。一実施例では、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術は、一般のWebページから自動的にソーシャルネットワーキングのつながりを識別し、2次元レイアウトのソーシャルネットワーキンググラフを提供する。当該グラフにより、ビューアは人々またはエンティティー間のつながりと、それらのつながりの強さを容易に識別することが可能となる。一実施例では、その技術は2次元の視覚化レイアウトを作成する。当該レイアウトは、エンティティーとその他のエンティティーとの間のつながり、およびそのつながりの強さに基づいて放射状レイアウトで配列された頂点名前の集合、および辺社会的つながりの集合として、特定のエンティティーのソーシャルネットワーキンググラフを提供する。ソーシャルグラフの所有者例えば、グラフが生成されるエンティティーは、中心に配置される。上記説明したマイニングプロセスおよびレイアウトプロセスにより、Webからソーシャルネットワーキンググラフが自動的に生成され、かつ視覚化される。1.2例示的なアーキテクチャー図1は、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術の一実施例を用いる例示的なアーキテクチャー100を提供する。図1で示すように、アーキテクチャー100は、コンピューティングデバイス600上に存在するソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化モジュール102を用いる。コンピューティングデバイス600は、図6を考慮してより詳細に述べられるであろう。ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化モジュール102は、ソーシャルネットワーキンググラフ104をマイニングし、当該グラフを、ユーザー108がユーザーインターフェース110を介して操作することができるディスプレイ106上で、ユーザーに提示する。Webページ112は、ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化モジュール102へ入力される。Webページビジュアルパーサー114は、Webページの各々からWepページの内容を構文解析し、情報ブロック116にする。情報ブロック116は、情報ブロックからエンティティー名を認識するネームエクストラクター118へ入力される。例えば、人々、組織、またはキーワードがこれらのエンティティーになることができる。タグ付けされたエンティティー名を備える情報ブロック120は、タグ付けされた情報ブロック116で識別されたエンティティー間の1または複数のつながりを判定し、ランク付けをするソーシャルコネクションランカー122へ入力される。ソーシャルコネクションランカー122はまた、つながりの強さを識別し、その強さに重みを割り当てる。ランキングを判定する1の例示的なプロシージャーは、後により詳細に述べられるであろう。ソーシャルコネクションランカー122は、ランク付けされたエンティティー名およびそれらのつながりの重み124を出力する。これらのつながりの重み124は、ソーシャルコネクションインテグレーター126へ入力される。ソーシャルコネクションインテグレーター126は、ランク付けされたエンティティー名およびそれらのつながりの重み124の全てを統合し、力学モデルを使用して、ディスプレイ106上にソーシャルネットワーキンググラフ104の作成および出力を行う。一旦、ソーシャルネットワーキンググラフ104の一部がディスプレイ106上に表示されると、ユーザー108はソーシャルネットワーキンググラフ104を操作して、ユーザーインターフェース110を介して、ソーシャルネットワーキンググラフ104のその他の部分を示すことができる。ユーザーインターフェース110は、後により詳細に述べられるであろう。1.3自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術により用いられた例示的なプロセス以下の段落は、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術を用いる例示的なプロセスの説明を提供する。一部の動作の順序を入れ替えることができる場合もあり、一部の動作を省略しさえもできる場合があることを理解されるべきである。1.3.1自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニング自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化の一実施例を用いるプロセスの高レベルフローチャートが図2で示される。この技術の実施例は、社会的つながりとそのつながりの強さとを一般のWebページからマイニングする。図2のブロック202で示すように、これらのWebページはプロセスに入力される。これらの入力されたWebページを、例えば、インターネットをクローリングcrawlingするWebクローラーにより見出すことができる。ブロック204で示すように、入力されたWebページの各々の内容が、構文解析され、情報ブロックにされる。例えば、文字列のブロックまたはその他の連続ブロックを識別するビジュアルパーサーを使用して、Webページの内容を構文解析することができる。種々の従来からの技術を使用して、この文字列またはデータのその他の連続ブロックの識別および構文解析を行うことができる。ブロック206で示すように、情報ブロック内で見出された人々の名前またはエンティティー名は、それから識別される。例えば、当該識別は、従来からのネームファインダーによりなされる。ここで、従来からのネームファインダーとは、情報ブロックからエンティティー名を自動的に見出すことができる任意のコンピュータールゴリズムに言い及ぶ。ブロック208で示すように、情報ブロックにあるエンティティー名相互の社会的つながりは、それからランク付けされる。この技術の一実施例では、情報ブロックにある名前の位置と周囲の文字列例えば、名前の位置、および文字列にある名前を分離する単語の特定の距離もしくは数とを考慮する。2つの名前が互いにより近接すると、つながりがより強いとみなされる。この技術の一実施例により用いられるランキングプロシージャーに関する詳細は、後に与えられる。ブロック210で示すように、全ての情報ブロックからのランク付けされた社会的つながりは、それから統合され、Webページ上で見出されたエンティティー間の社会的つながりが判定される。自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術の一実施例では、統合は、各情報ブロックに対して見出されるつながりの強さを判定する際に、同一の名前の集合がWebページ上で見出される頻度と、情報ブロックにある名前の近さとが考慮される。ブロック212で示すように、それから社会的つながりの強さを種々の目的のために使用することができる例えば、ある人の友人が誰であるかを判定するため、またはこれらの社会的つながりをグラフ化して、人々とその他のエンティティーとの間の社会的つながりを判定する際のビジュアル的な補助を提供するため。1.3.2社会的つながりの視覚化図3は、社会的つながりを視覚化するために、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術により用いられる1の例示的なプロセス300のフローチャートを提供する。この技術の実施例では、一般のWebページから抽出された人々の名前/エンティティー名相互の社会的つながりが、名前を表す頂点の集合と、社会的つながりを表す辺の集合とともに2次元の形式で表される。力学モデルを使用して2次元グラフを表し、エネルギー最小化プロシージャーを使用して2次元グラフのレイアウトを大幅に最適化し、または向上させる。ブロック302で示すように、ランク付けされた社会的つながりのリストが入力される。ブロック304で示すように、ソーシャルグラフの所有者グラフが表示される人が、中心点として2次元グラフの中心に配置される。ブロック306で示すように、ソーシャルグラフの所有者との社会的つながりを有する人々の名前、またはその他のエンティティー名を表す頂点は、頂点の周りの異なる軌道ランキングに基づく中心点の周りの軌道に配置される。軌道の半径がより短ければ、軌道にある頂点と中心点との間の社会的つながりはより強い。中心点の周りの1の軌道が、中心点に最も近接する所有者との最も強い社会的つながりを有する頂点エンティティーとともに、社会的つながりの各々に対して作成される。ブロック308で示すように、それから、頂点間のつながり度に準じて、頂点を異なるクラスターへクラスタリングすることができる例えば、頂点間のつながり、および下記でより詳細に記載されるであろうエネルギー最小化プロシージャーに準じてクラスタリングされる。同一クラスターの頂点例えば、これらの頂点は、その頂点間の2以上のつながりを有するは、互いに近接して配置される。ブロック310で示すように、頂点のクラスターはまた、当該頂点のクラスターが互いに重なり合わないように配置される。ブロック312で示すように、それから力学モデルを使用して、2次元グラフのレイアウトの均一性を大幅に最適化する。図4は、この技術の一実施例により創作される2次元グラフのレイアウト400の例を提供する。ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術のこの実施例において、力学モデルは力の集合およびエネルギー最小化プロシージャーを用いることにより、レイアウトが均一になるように大幅に最適化する。1各2つの頂点の間の斥力402図4で示す例2頂点に沿った引力404例えば、頂点間の社会的つながりの間3隣接軌道間の斥力4064互いにつながりを有さないクラスターを隔離するよう形付けられる突き抜け不可の境界4085グラフにあるオブジェクトの各々例えば、各頂点、辺、軌道、および突き抜け不可の境界は、力学モデルの力に準じて移動できるように、放射状に/接線方向にのいずれか、またはその両方に自由となる。したがって各頂点では、力学モデルにおける4つの種類の異なる力が存在する。iは、第i番目の頂点を表し、jは、第j番目の頂点を表す。dは、距離を表す。Okは、第k番目の軌道を表す。Umは、第m番目の突き抜け不可の境界を表す。C123は、定数を表す。θは、頂点および中心点を通る線の正の交角、ならびに突き抜け不可の境界を表す。τは、一定の閾値を表す。上記定義が与えられ、1の頂点での集中した力は、1の頂点で力が均衡しているときは、その頂点の集中した力はゼロである。したがって、この技術は頂点全ての集中した力の合計を最小化しようとする。それから、レイアウトアルゴリズムが頂点の適切な位置を見出し、そこでは、は、レイアウトのエネルギーとしてみなすことができ、レイアウトアルゴリズムは、実際に力学モデルのエネルギーの総量を減少させる。この技術の一実施例では、エネルギー最小化プロセスが反復する方法で実行される。各反復では、各頂点が集中した力の方向に沿って移動される。このプロセスは、エネルギーが、あるレベルに集まるときに停止する。特に、エネルギーが下がるにつれて、頂点の変位の総量も減少する。この技術は、一定の閾値を設定する。この値よりも頂点の変位の総量が少ないときに、反復プロセスは停止する。このポイントまでは、頂点は各反復で移動し続け、すなわち、頂点の位置が変化する。1.3.3社会的なつながりのランク付け前に述べたように、ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術の一部の実施例は、ランキングプロシージャーを用いて、エンティティー間の社会的つながりをランク付けする。以下のセクションは、この技術の一実施例において使用されるランキングプロシージャーに関する追加の情報を与える。この技術の一実施例により用いられるランク付けを、以下のように説明することができる。エンティティー名X={x0,x1,...}のリスト、およびWebページW={w0,w1,...}のリストが与えられると、各Webページは情報ブロックB={b0,b1,...}を有し、1の情報ブロックでxiおよびxjが発生する場合は、情報ブロックにあるこれら2つの名前の間の関係の重みは、として定義される。Rdは、関係の距離測度を表し、Rcは、関係のコンテキスト測度を表す。これら2つの測度の定義は、以下のように、ここで、dxi,xjは、情報ブロックにあるxiとxjとの間の文字の距離を表す。情報ブロックにあるxiおよびxjが同時に出現しない場合は、dxi,xjは無限となる。すなわち、Rdはゼロとなる。変数Kxi,xjは、情報ブロックにある2つの名前の間で発見されていた関係キーワードの集合例えば、妻および友人などを表す。変数kmは、所定のキーワードの重みKm>1.0を表す。一実施例では、各関係キーワードは、所定の重み例えば、2.0の重みを有する妻、および1.6の重みを有する友人を有する。Kxi,xjは、2つの名前に対する関係のキーワードに対応する重みの集合である。xiおよびxjに対し、関係キーワードがない場合は、Kxi,xjは空集合であり、φにより表される。一方、Kxi,xjは、1または複数の値例えば、{1.6,2.0,...}を有する。一実施例では、キーワードの集合は手動で収集される。この集合からのキーワードが、2つのエンティティー名とともに情報ブロックに存在する場合、プロシージャーを使用して、2つのエンティティー名の間の関係を記載するのにこのキーワードを使用するかを決定する。それから、xiおよびxjのグローバルな関係の重みは、として定義される。ランキングプロシージャーは、したがって、情報ブロックにある全てのエンティティー間の関係の重みを算出することができ、併せてエンティティーと、そのエンティティーの関連する関係の重みとをランク付けすることができる。ソーシャルグラフは、G=V,Eとして定義され、Vは頂点の集合であり、Eは辺の集合であることに留意する。Webから発見される各一意なエンティティー名、および人の名前は、グラフにおける頂点であり、すなわち、V={x0,x1,...}となる。ゼロでない重みを有するxiとxjとの各ペアの間では、辺eijが定義される。それから、E={eij}ではRxi,xj>0となる。1.4例示的なユーザーインターフェース図5は、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび可視化技術の一実施例に準じて、ソーシャルグラフを表示し、操作する例示的なユーザーインターフェース500を示す。この実施例では、ユーザーは、サーチボックス502に名前例えば、この例ではCを入力することにより、エンティティー名例えば、人、組織、またはキーワードを検索することができる。エンティティー名例えば、Cは、中心点504として示され、その他のつながりのあるエンティティーは中心点504の周りの頂点506として示される。頂点506間の社会的つながりの強さは、辺508として示される。2つの頂点506の間の辺508がより短いと、つながりのある頂点により表されるエンティティー間の関係はより強い。2つの頂点506の間の辺508がより長いと、つながりのある頂点により表されるエンティティー間の関係はより弱い。一実施例では、頂点506の色と、随意にその頂点の後方の背景は、虹状の色のシーケンス例えば、赤510、オレンジ512、黄514、緑516、青518、および紫520で0度から360度まで変わる。さらに、ノードまたは頂点506がより近接すると、ノードの色また、随意に、ノードの後方の背景がより近似する。一実施例では、ノード/頂点の色は、0度から360度までの極座標に準じて変化する。一実施例では、例示的なユーザーインターフェース500はまた、アニメーション動画を提供する。例えばユーザーが、ユーザー入力デバイスにより1の頂点506をクリック例えば、選択するときに、ソーシャルグラフ/マップ522全体が、頂点上にクリックされた例えば、選択された上の中心にある新しいマップに変化する。このスイッチ遷移の最中に、3つの種類のアニメーションがあり、a当初は表示され、新しいマップ上にはない頂点は、もはや表示されない。b当初は表示され、新しいマップ上にいまだにある頂点は、新しい場所に移動する。c当初のマップにはない新しい頂点は、現れ、かつ移動して位置あわせをする。ユーザーインターフェース500はまた、カーソルコントロール524を含むことができる。カーソルコントロール524により、ユーザーはマップ522の周りを移動して、グラフの追加部分を表示することが可能となる。ユーザーはまた、種々の頂点506を選択して、その頂点に関する追加情報を調査することができる。例えば一実施例では、ユーザーがマウスまたはその他の入力デバイスにより頂点を選択する場合、選択された頂点に関連するエンティティーに関する追加情報とともに、ポップアップウインドウまたはディスプレイスクリーンが表示される。2.0コンピューティング環境自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術が設計され、コンピューティング環境で動作する。以下の説明は、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術を実装することができる適切なコンピューティングコンピューティング環境の簡易かつ一般的な説明を提供することを意図する。その技術は、数々の汎用もしくは専用コンピューティングシステム環境または構成により動作する。適切となりうる既知のコンピューティングシステム、環境、および/または構成は、パーソナルコンピューター、サーバーコンピューター、ハンドヘルドデバイスもしくはラップトップデバイス例えば、メディアプレイヤー、ノートブックコンピューター、携帯電話、携帯情報端末PDA、およびボイスレコーダ、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム制御が可能な家庭用電化製品、ネットワークPC、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、および上記任意のシステムもしくはデバイスを含む分散型コンピューティング環境などを含むが、これらに限定されない。図6は、適切なコンピューティングシステム環境の例を明らかにする。コンピューティングシステム環境は、適切なコンピューティング環境の1例にすぎず、本技術の使用または機能の範囲に関して、いかなる限定を示唆することを意図しない。コンピューティング環境は、例示的な動作環境において明らかとされるコンポーネントの任意の1つまたはその組み合わせに関して、いかなる依存または必須要件を有するとして解釈されるべきではない。図6を参照すると、自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術を実装する例示的なシステムは、コンピューティングデバイス600のようなコンピューティングデバイスを含む。最も基本的な構成においては、コンピューティングデバイス600は主として、少なくとも1つのプロセッシングユニット602、およびメモリ604を含む。コンピューティングデバイスの的確な構成およびタイプに応じて、メモリ604は、揮発性例えば、RAM、不揮発性例えば、ROM、フラッシュメモリなど、またはその2つの一部の組み合わせであってもよい。この最も基本的な構成は、図6の波線606により明らかにされる。さらに、デバイス600はまた、追加の特徴/機能を有してもよい。例えば、デバイス600はまた、磁気もしくは光学のデバイスもしくはテープを含むこれらに限定されない追加の記憶装置着脱可能および/または着脱不能を含んでもよい。このような追加の記憶装置は、図6の着脱可能記憶装置608および着脱不能記憶装置610により明らかにされる。コンピューター記憶媒体は、揮発性および不揮発性、着脱可能および着脱不能媒体を含む。当該媒体は、コンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を格納する任意の手段および技術により実装される。メモリ604、着脱可能記憶装置608、および着脱不能記憶装置610は、コンピューター記憶媒体の全ての例となる。コンピューター記憶媒体は、所望の情報を記憶するのに使用することができ、デバイス600によりアクセスすることができるRAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリもしくはその他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多用途ディスクDVDもしくはその他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくはその他の磁気記憶デバイス、またはその他の媒体を含むが、これらに限定されない。コンピューター可読媒体は、一過性信号および伝播信号の両方、およびコンピューター可読記憶媒体を含む。任意のこのようなコンピューター記憶媒体は、デバイス600の一部であってもよい。デバイス600はまた、当該デバイスがその他のデバイスおよびネットワークと通信することを可能とさせる通信コネクション612を包含してもよい。通信コネクション612は、通信メディアの例となる。通信メディアは主として、変調データ信号例えば、搬送波やその他の搬送メカニズムなどにおけるコンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータを具象化し、かつ情報伝送媒体を含む。変調データ信号の用語は、信号における情報をエンコードする形式で設定または変更される1または複数の特性を有する信号を意味し、その信号により信号の受信デバイスの構成または状態を変更する。例として、通信媒体は、有線ネットワークもしくは直接配線接続のような有線媒体、ならびに音声、RF、赤外線およびその他の無線媒体のような無線媒体を含むが、これらに限定されない。本明細書で使用されるコンピューター可読媒体の用語は、記憶媒体および通信媒体の両方を含む。デバイス600は、種々の入力デバイス614例えば、ディスプレイ、キーボード、マウス、ペン、カメラ、およびタッチ入力デバイスなどを有してもよい。出力デバイス616例えば、ディスプレイ622、スピーカー、およびプリンターなどが含まれてもよい。これらのデバイスの全てが当分野において既知であり、これ以上述べる必要はない。自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術は、コンピューティングデバイスにより実行されるプログラムモジュールのようなコンピューター実行可能命令の一般的なコンテキストで説明されてもよい。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し、特定の抽象データタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、およびデータ構造などを含む。自動ソーシャルネットワーキンググラフマイニングおよび視覚化技術は、分散型コンピューティング環境で実装されてもよい。分散型コンピューティング環境では、通信ネットワークを通じてリンクされるリモートプロセッシングデバイスにより、タスクが実行される。また、分散型コンピューティング環境では、プログラムモジュールはメモリ記憶デバイスを含むローカルおよびリモートのコンピューター記憶媒体の両方に位置してもよい。本明細書で説明した上記代替の実施例のうちのいくらかまたは全てが、追加的に混合した実施形態を形成するのに望ましい任意の組み合わせで使用されてもよいことに留意すべきである。上記明細書、例、およびデータは、実施例の組成物の製造および使用の完全な説明を提供する。請求対象は、構造的特長および/または方法論的動作に特有の言語において説明されてきたが、添付の請求項において定義される請求対象は、必ずしも説明された特定の特長または動作に限定されないことを理解されたい。そうではなく、上記説明した特定の特長および動作は、請求項を実装する例示的な形態として開示される。"