"ソーシャルメディアコンテンツを集めるように構成されたコンピューティングシステムにおいて、メモリと、前記メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された前記検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、1つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと、前記メモリに記憶され、前記コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、前記取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムとを備える、コンピューティングシステム。本明細書に記載される実施形態は、ソーシャルメディア空間の社会的知性を維持するための、増強されたコンピュータおよびネットワークベースの方法、技術、およびシステムを提供する。例示的な実施形態はソーシャルインテリジェンスシステムSISを提供し、これはユーザがソーシャルメディアを検索、監視、エクスポート、比較、発見、関与、および/または管理することができるようにする。一実施形態において、SISは、メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されたときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、1つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと;メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されたときに、取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムと、を含む。このような技術の一例は、参照によりこれの全体が本明細書に組み込まれる、2007年5月7日付け出願の、消費者発信メディア評判管理システムおよび方法と題される、米国特許第7,720,835号明細書に記載されている。以下のセクションは、様々なアーキテクチャ構成要素、データフロー、および例示的SISを実現するために使用される様々なプロセスを含むSISの例示的実施形態の別の態様を、記載する。これは、SISの様々な実施形態によって採用されてもよい、様々な代替的または付加的技術を、さらに記載する。その他のシステム構成およびプロセスフローもまた、SISの能力を実現するために使用され得る。実施形態は、グローバル2000の顧客、代理店、および統合パートナーが彼らのマーケットにより有効に従事できるように設計された、プラットフォームおよびサービスを含む。実施形態は、構造化されていないソーシャルメディアデータの塊を、購買挙動、改善された顧客サービス、およびブランド忠誠心を奨励する実用的なビジネス見識に、変換する。一実施形態において、ブログ、マイクロブログ、ソーシャルネットワーク、ソーシャルニュースサイト、掲示板およびフォーラム、ソーシャル動画サイトから、ソーシャルデータが収集される。これはソーシャル必需サイト:ツイッター登録商標、フェースブック登録商標、YouTube登録商標、LinkedInを含む。詳細は、以下の例を含むがこれらに限定されない:ツイッター-ツイッターデータは、保存した検索に入力された特定の検索語にしたがってもよい。フェースブック-フェースブックのディスカッションエリア。ブログ-2億の英語ブログおよび1300万の外国語ブログを優に超えるアクセスおよびクローリング。マイクロブログソーシャルネットワーク-フェースブック、MySpace、LinkedIn、およびその他の小規模サイトのディスカッションおよびブログエリア。フォーラム-200K近い固有のディスカッションボード、およびこれらに含まれる数百万のフォーラム。動画/写真-YouTubeデータは、YouTubeAPIを通じて直接収集されてもよい。ニュースおよびMSM主流メディア。ブックマーク/シェア。レビュー/ショッピング-履歴データ-ブログおよびフォーラムコンテンツについては2005年まで遡る。50カ国語を超えるコンテンツ。全投稿収集-全スレッド、またはスレッド上の検索一致投稿の収集。ソーシャル動画-YouTubeコンテンツの全てを含む、20を優に超えるサイトが網羅された、Googleの動画検索エンジンを使用省略された結果、パルスのようなping送信。グローバルニュースフィード-35,000を超える情報源、全ての言語、過去のものを含み、基本的に全ての公開ニュースコンテンツMoreover/Effyis。フェースブックAPIの組み込み-全ての公開ページ上のページ投稿/コメントを収集するために、少なくとも1つ、しかし好ましくは4つの主要なフェースブックグラフAPIに接続。GlobalHotsites-世界的対象範囲を改善するために、優先言語による我々の独占クローラを用いるカスタムコレクション。キーワード適合するであろう追加RSSデータソースを追加する能力が、ある実施形態に存在する。データは、これのメディアタイプで利用可能な言語で収集されてもよい。例えば、Twitterは英語、日本語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、およびスペイン語で利用可能であり、これは翻って実施形態が収集できるものである。スレッドコンテンツは利用可能であり、元の投稿およびこの投稿に対して書き込まれた全てのコメントを含む。動画または写真へのハイパーリンク固定リンクとしても知られるは、好ましくはソースサイトへの簡単なワンクリックビューの投稿を用いて提示される。ある実施形態は、あなたのワークスペースの各々のために作成された保存した検索に適合するキーワードで、インターネットを四六時中定期的に検索し、またソーシャルメディア上の会話の温床であるソーシャルの人気領域からの全サイト収集も行う。ある実施形態はまた、あなたに関係のあるサイトホットサイトとしても知られる向けにカスタマイズされたテンプレートも構築するが、これは実行するために追加費用を要するだろう。ある実施形態は、1クライアントがこれのユーザ名およびパスワードを用いてアクセスを承認する場合例えばLinkedIn、および2これのサイトおよびユーザが収集を実行するために特殊なテンプレートが構築される場合に、ケースバイケースでパスワード保護されたサイトから収集する能力を有する。データ収集は、四六時中発生している進行中のプロセスである。ほとんどのコンテンツが、インターネット上に公開されてから数分または数時間以内に特定および収集される。データがある実施形態によるシステム内に一旦入ると、以下に詳細に論じられるように、これはクリーニングおよび強化され、30分から5時間でどこにいるユーザにも利用可能となる。ある実施形態が異なるメディアソースから収集する全てのコンテンツは、データ正規化、重複排除、スパムフィルタリング、および自動スコアリングを含む、共通取り込みおよびQAプロセスを受ける。いずれの検索にも使えるフィルタリングオプションは、以下を含む:以下を含んでもよい上級ブール論理:キーワードおよびフレーズの含む/除く正確なフレーズのサイズ制限なしAND/ORグループ化NEARユーザ指定されたキーワードからの距離ワイルドカード検索単一および複数のワイルド文字検索曖昧検索特殊文字ドメイン投稿タイトル執筆者名メディアタイプ執筆者-含む/除く。カンマで区切って複数の値が入力され得る。サイト-含む/除く。カンマで区切って複数の値が入力され得る。時間センチメントデータは、3つの原則主題-執筆者、サイト、およびコンテンツ-によって、さらにセンチメント、量、リスト、動向、メディアタイプ、地理、および期間によって、セグメント化されることが可能である。データはさらに、フィルタを用いてキーワードを含むまたは除くことでセグメント化されることが可能である。ある実施形態において、ワードクラウドは、フィルタリングされた検索結果内に現れる最も共通性のある単語および用語を特定する。クラウドは相互対話型であり、ユーザがある単語またはフレーズをクリックすると、検索がこれの単語または用語を含むように一時的に更新され、検索結果を絞り込む。これは、ウイルス性になる前にブランドまたは論点の範囲内で成長しつつあるトピック動向を迅速に判断し、特定期間の間に人々が何について話し合っているかのパルス上にユーザの指を維持するのに役立つための、非常に有用な方法となり得る。影響者は、上位ウェブサイト上の最もアクティブな執筆者、執筆者を含む、ツール内の多くの方法を用いて特定されることが可能である。分析論は、動向を特定し、動向における推移の背後にある推進力を掘り下げ、ユーザのソーシャルメディアチーム、製品革新チーム、ブランドマネージャおよびマーケティング専門家からの要求に応じて取り扱われるように適切な洞察にタグ付けする能力を、提供する。自動センチメント自動化センチメントとしても知られるは、自然言語処理および肯定、否定、中間、または混合センチメントの割当てを通じた、状況更新のプログラムによるレビューおよび分析、ツイート、およびブログ投稿である。ある実施形態は、制御されるコンテンツ全てに業界をリードするセンチメントスコアリングを提供するために、独自のアルゴリズム、豊富な自然言語処理、および機械学習を利用する。全てのデータはセンチメントについて肯定、否定、中間灰色の円および混合黄色の面で自動的にスコアリングされてもよいいくつかの競合はサンプルしかスコアリングしない。検索は、探しているデータを見つけるために、マルチワードフレーズ引用符号で囲まれるに基づいて検索し、複合検索演算子およびワイルドカードNEARのような近接が含まれてもよいを使用する能力を含んでもよい。データの地理的ソースは、最大量サイトについて、ホストドメイン/URLのIP識別およびマニュアルサイト認証を用いて国レベルで特定されてもよい。データは局地的およびグローバルウェブサイトの両方から収集されてもよい。ある実施形態は緯度および経度レベルで何らかの固有の地理的データを収集する。ある実施形態において、カスタムタグ付けは、ユーザにとって最善に働く戦略を定義する能力を提供する。これらのタグは次にいずれかの投稿に加えられ、タグ付けされた投稿が探している特定のタグにしたがってユーザのためにフィルタリングおよび表面化される際のワークフローの基準を提供する。いずれの投稿も、アプリケーション内からシステム外部のユーザにEメールとして送られることも可能であり、特定のデータへの露出を提供し、アクションを可能にする。ユーザは、ツールを通じて直接的にツイッターに取り組んでもよく、またフェースブックへのいずれの投稿も促進してよい。ユーザは、投稿上にいながらドロップダウンをクリックし、後に選択されたサイトにログインすることによって投稿促進してもよく、あるいはログイン済みの場合には、ある実施形態は、ユーザの時間短縮を支援するために適切なmentionまたはリツイート記号を用いてこのための投稿の本文をコピーする。例えば、表示された投稿から直接的にユーザが行ってもよいことは:ツイッターへのリツイートツイッターへの返信フェースブックへの投稿促進Diggへの投稿促進Deliciousへの投稿促進MySpaceへの投稿促進加えて、ユーザは見直しているいずれの投稿をEメールするようにも選択できる。投稿本文は、Eメールツールを自動記入し、ユーザが宛先アドレスを入力できるようにする。ある実施形態において、監視タブは、ユーザが保存した検索を見て、データセットを掘り下げ、経時的な変化を追跡し、潜在的洞察およびより深い調査のための領域を見いだす場所である。ユーザが高レベル測定基準から粒状投稿レベルビュー詳細まで掘り下げられるようにする、少なくとも1つ、しかし好ましくは少なくとも27個の明確なビューが存在する。ユーザは、複数のピボットに基づいてデータをスライスすることができる:注目エリアによってコンテンツ-人々が話していることサイト-人々が会話をする場所執筆者-会話をしている人々が誰かビューエリアによってリスト量動向、地理、期間、時間、メディアタイプなどの追加ピボットを用いてさらに掘り下げ可能センチメント動向、地理、期間、時間、メディアタイプなどの追加ピボットを用いてさらに掘り下げ可能ダッシュボードは、ユーザと最も関連のある検索および監視ビューを選択し、これらのビューを組み合わせる能力を提供することができ、単一画面ビュー上を検索する。選択およびデータ点をクリックすると、ドリルダウンは、それぞれの時間枠のための特定のデータ点値を押し進めたコンテンツ投稿を示すだろう。したがって、ユーザは選択された期間について、この点に関連づけられた投稿の全てを見てもよい。ある実施形態は、定義された正常範囲から逸脱した量およびトーンの変化を追跡し得る、IntelligentAlertsと称されるイベント検出機能を含む。これは、潜在危機発生の監視、動向の予測、およびキャンペーン結果などのようなシナリオにとって、非常に有用である。1つ以上の実施形態によれば、ソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令とコンピュータ読み取り可能媒体との組み合わせの結果、機械または装置が形成される。同様に、処理装置によるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令の実行の結果、ある実施形態によれば処理装置自体とは異なり得る、機械または装置が形成される。これに応じて、コンピュータ読み取り可能媒体は、ソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令を記憶することによって変換されることは、理解されるべきである。同様に、処理装置は、ソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令を実行する過程で変換される。加えて、処理装置によるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令の実行の間、もしくはこれに関連して、処理装置に入力される第一セットのデータは、このような実行の結果として第二セットのデータに変換されることも理解されるべきである。この第二データセットは引き続き保存され、表示され、または別途通信されてもよい。上記例の各々において示唆された、このような変換は、コンピュータ読み取り可能媒体の部分の物理的変化の結果であるか、もしくはこれを包含してもよい。上記例の各々において示唆された、このような変換はまた、例えば、処理装置によるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令の実行中の、処理装置に関連づけられたレジスタおよび/またはカウンタの状態の、物理的変化の結果であるか、もしくはこれを包含してもよい。本明細書において使用されるように、自動的に実行されるプロセスとは、これのプロセスが機械実行命令の結果として行われ、ユーザ選択の確立以外に、手動の手間を必要としないことを、意味し得る。図1Aは、本発明の実施形態が実現されてもよい、適切なコンピューティングシステム環境100の例を示す。コンピューティングシステム環境100は、適切なコンピュータ環境の一例に過ぎず、本発明の実施形態の使用および機能性の範囲に関していかなる限定を示唆するようにも意図されるものではない。いずれのコンピュータ環境100も、例示的動作環境100に示される構成要素のいずれか1つまたは組み合わせに関していかなる依存または要求も有するように解釈されるべきではない。本発明の実施形態は、その他多くの汎用または専用コンピューティングシステム環境または構成とともに動作可能である。本発明の実施形態とともに使用するのに適しているであろう周知のコンピューティングシステム、環境、および/または構成の例は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップ装置、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、プログラマブル家電、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システムおよび装置のいずれかを含む分散型コンピュータ環境などを含むが、これらに限定されるものではない。本発明の実施形態は、コンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈において、記載されてもよい。一般的にプログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実現する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。本発明の実施形態はまた、通信ネットワークを通じてリンクしている遠隔処理装置によってタスクが実行される、分散型コンピュータ環境で実現されてもよい。分散型コンピュータ環境において、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を含む、ローカルおよびリモートコンピュータ記憶媒体の両方に、配置されてもよい。図1Aを参照すると、本発明の実施形態を実現するための例示的システムが、計算装置100などの計算装置を含む。これの最も基本的な構成において、計算装置100は通常、少なくとも1つの処理ユニット102およびメモリ104を含む。計算装置の正確な構成およびタイプに応じて、メモリ104は、揮発性ランダムアクセスメモリRAMなど、不揮発性読み取り専用メモリROM、フラッシュメモリなど、またはこれら2つの何らかの組み合わせであってもよい。この最も基本的な構成は、破線106によって図1Aに示されている。加えて、装置100は、付加的な特徴/機能を有してもよい。例えば、装置100はまた、磁気または光ディスクまたはテープを含むがこれらに限定されない、追加記憶装置リムーバブルおよび/または固定型も含んでよい。このような追加記憶装置は、リムーバブル記憶装置108および固定型記憶装置110によって、図1Aに示されている。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令、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記憶するためのいずれかの方法または技術において実現される、揮発性または不揮発性、リムーバブルまたは固定型の媒体を含む。メモリ104、リムーバブル記憶装置108、および固定型記憶装置110は、全てコンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多用途ディスクDVDまたはその他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置またはその他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用可能であって装置100によってアクセス可能なその他いずれかの媒体を含むが、これらに限定されるものではない。このようなコンピュータ記憶媒体のいずれもが、装置100の一部であってもよい。装置100はまた、装置が他の装置と通信できるようにする、1つまたは複数の通信接続112も含んでよい。1つまたは複数の通信接続112は、通信媒体の一例である。通信媒体は通常、搬送波またはその他の搬送機構など、変調データ信号内の、コンピュータ読み取り可能命令、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実現し、いずれかの情報伝達媒体を含む。変調データ信号という用語は、これの特性の1つ以上が、これの信号内の情報を符号化するような方法で設定または変更されている信号を、意味する。一例として、非限定的に、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、ならびに音波、高周波RF、赤外線およびその他の無線媒体などの無線媒体を含む。本明細書において使用されるコンピュータ読み取り可能媒体という用語は、記憶媒体と通信媒体の両方を含む。装置100はまた、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置などの1つまたは複数の入力装置114も含んでよい。ディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の1つまたは複数の出力装置116も含まれてもよい。このような装置は全て当該技術において周知であり、本明細書において長々と論じられる必要はない。ここで図1Bを参照すると、本発明のある実施形態が、図示されるような例示的コンピュータネットワークシステム200の文脈において記載されることが可能である。システム200は、ネットワーク220例えばインターネットなどの通信媒体を通じてサーバ230などの電子機器またはシステムにリンクしている、パーソナルコンピュータまたはワークステーションなどの電子クライアント装置210を含む。サーバ230は、データベース240およびコンピュータシステム260に、さらに結合されるか、またはこれらへのアクセスを有してもよい。図1Bに示される実施形態はネットワーク220を通じて1つのクライアント装置210に結合された1つのサーバ230を含むものの、本発明の実施形態が、1つ以上のこのようなサーバに結合された1つ以上のこのようなクライアント装置を用いて実現されてもよいことは、認識されるべきである。ある実施形態において、クライアント装置210およびサーバ230の各々は、図1Aを参照して図示および議論された装置100に関わる特徴の全て、またはこれより少ない特徴を、含んでもよい。クライアント装置210はコンピュータ画面またはディスプレイ250を含むか、もしくはこれに結合されている。当該技術において周知のように、クライアント装置210は、ネットワークおよびローカルコンピューティングプロセスの両方を含む、様々な目的のために使用されることが可能である。クライアント装置210は、クライアント装置210上で実行される、例えばブラウザなどのコンピュータプログラムが、サーバ230と双方向通信で協働できるように、ネットワーク220を通じてサーバ230にリンクしている。サーバ230は、そこから情報を読み出すためおよびそこに情報を記憶させるために、データベース240に結合されてもよい。データベース240は、本発明の実施形態の様々な態様の実行を可能にするためにサーバ230によって使用されてもよい、複数の異なる表図示せずを含んでもよい。加えて、サーバ230は、サーバが特定の処理機能をコンピュータシステムに委託できるようにするやりかたで、コンピュータシステム260に結合されてもよい。一実施形態において、方法およびシステムが、協調的なソフトウェアおよびハードウェアコンピュータシステムによって実現される。このシステムは、TruCastによって制御される1組の専用ネットワーク接続サーバを備える。サーバには、市販のソフトウェア、カスタム構成、およびカスタムソフトウェアの組み合わせがインストールされている。ウェブサーバはこれらのモジュールの1つであり、これはウェブベースのクライアント側UIを顧客のウェブブラウザに露出する。UIは、ユーザに情報を伝達するために、専用サーバと相互対話する。これらのシステムの累積論理機能は、TruCastと称されるシステムおよび方法をもたらす。代替実施形態において、サーバはクライアント側に配置されてもよく、共有または公有されてもよく、一緒にまたは個別に位置してもよいだろう。サーバは、ピアツーピアP2P、グリッド、またはその他の分散型ネットワークコンピューティング環境からの非専用計算リソースの集約であってもよい。サーバは、異なる商用アプリケーション、異なる構成を、同じまたは類似の累積論理機能を用いて動作させることができるだろう。このシステムへのクライアントは、サーバから直接動作されてもよく、クライアント側によって実行可能であってもよく、携帯電話または携帯メディア装置上に常駐してもよく、その他の基幹業務アプリケーションまたは管理システムにプラグインしてもよいだろう。このシステムは、アプリケーションプログラミングインターフェースAPIまたは拡張マークアップ言語XMLまたはウェブサービスまたはその他のフォーマット済みネットワーク接続のみがサーバシステムに直接形成される、クライアントレスモードで動作することができるだろう。顧客外部のこれらは、カスタムアプリケーションコンポーネントとして同じサーバ上にインストールされることが可能であろう。カスタムサーバ側エンジンアプリケーションは、同じまたは類似の累積論理機能を維持しながら、異なる構成概念、構造的方法論、記憶、および処理挙動を用いて、異なる言語で記述されることが可能であろう。UIは、同じまたは類似の累積論理機能を維持しながら、異なる構成概念、構造的方法論、記憶、および処理挙動を用いて、異なる言語で構築されることが可能であろう。図2は、消費者発信メディア評判管理方法を示す。TruCastシステムは各要素に分割されることが可能であり、要素は以下のとおりであるが、これらに限定されるものではない:収集、取り込み、分析、報告、および応答である。収集一実施形態において、収集システムは、オンライン上の全てのCGMコンテンツに関する大部分の情報を集める。TruCastは加重されて優先順位付けされた方法で機能するので、これは重み付けおよび優先順位付けされた目標である。この優先順位付けシステムは、収集マネージャと称される、収集システムの随意的に有利な要素である。収集マネージャは、どのサイトが価値のある情報を有しているかについて内部および外部ソースからの入力を受け付け、調整を可能にするために1組の前述の操作可能な共同因子に対してこれの情報を重み付けし、これらのサイトに対する収集の実行を優先順位付ける。ブログサイトからデータを収集するために、ロボットと称される自動化ウェブスクリプトおよび構文解析システムが構築される。個別のロボットは、ウェブ情報をナビゲートし、構文解析し、返す方法をソフトウェアエンジンに知らせる、知的で調和の取れたスクリプトである。全てのウェブサイトはいくつかの一般的な言語のうちの1つでのコードを備え、ウェブブラウザと称されるソフトウェアアプリケーションがこれを視覚に訴えるウェブサイトにレンダリングまたは変換する。ブラウザと類似のロボットは、出力をレンダリングするためにサイトコードを解釈する。望ましい出力は、ブラウザが作成するであろうウェブサイトではなく、これのコンテンツに関する情報の列が特定のサイトに保存されている、XML文書である。ロボットはレンダリングされたページではなくコードにアクセスするので、これらは興味のある特定のコンテンツが記憶されているコード内の場所を特定する、コード中のマークアップ構造へのアクセスを有する。ロボットは、特定のコンテンツTruCastを抽出するために、文書オブジェクトモデルDOMツリー、正規表現パターン照合、条件構文解析、予備符号化変換、数学的および論理的規則、タグ、コメント、書式設定、および確率統計学に基づくナビゲーションを利用し、一実施形態においては、生ウェブサイトコードから利用する。この構文解析を実行する機能はロボットエンジン内で要約および成文化されるが、これは特定のロボットスクリプトによって特定のアクションに関して指示される。擬似コードにおいて、WordPressサイト上のブログコンテンツの全てを集めるように設計されたロボットはこのように記述されるだろう:XURLをロードし、<本文テキスト>が見つかるまでコードを読み出し、</本文テキスト>が見つかるまで全てのテキストを返す。見つかったら行1を作成し、このテキストをA列1行目に保存する。nextという単語を含むリンクを見つけてこのリンクをたどる。<本文テキスト>が見つかるまでコードを読み出し、</本文テキスト>が見つかるまで全てのテキストを返す。見つかったら行2を作成し、このテキストをA列2行目に保存する。投稿、コメント、またはサイトに含まれる、テキスト本文、執筆者の名前、投稿日、投稿への固定リンク、投稿のタイトル、ページ上の位置、これに対するコメント数、執筆者、日付、順序、いずれかのハイパーリンク、画像、スクリプト、顔文字、またはその他のマルチメディアファイルを含むこれらコメントに関する全情報を含む、我々が訪問する全てのウェブサイトから知り得る1組の非常に完成した情報を収集および変換する能力を、複数のロボットが有するので、これは明らかに不完全な例である。ロボットは、個別のサイトからのみデータを集めるように設計されるか、または類似サイト間のばらつきに適応するように、より大まかに作られることが、可能である。ロボットは、全範囲の非構造化ウェブサイトコードを構文解析して、所定の設計データ仕様に適合するXML符号化テキストにする。一実施形態において、システムは、全ての投稿、全てのコメント、および全ての望ましいコンテンツを、ロボットが訪問する全てのページから収集する。ロボットは、コンテンツ構文解析、階層的一時メモリ分析、確率ベースのポジティブヒューリスティックのためのこれらの方法に限定されるものではなく、ロボットがより広範なサイトから情報を収集できるようにするために、構造推論技術が使用されることも可能である。いくつかのサイトは、これのために特定のセットのロボットが存在する、全データRSSまたはAtomフィード通常切り捨てられるフィードとは異なるを有する。我々はいくつかのフォーマットで全データフィードを送達するデータベンダーを有しており、これらのフィードは別のクラスのロボットによってXMLデータ仕様に変換される。ロボットは、ウェブコンテンツ収集に限定されるものではなく、構文解析向けのスクリプト可能なシステムを代表しており、所定の規則に基づいて受信および送信データを変換する。図3は、CGMデータ収集システムの一実施形態を描写する。一実施形態において、このシステムの第一ステップは、収集の潜在的な標的を優先順位付けすることである。この優先順位付けへの入力は、顧客によって特に要求されたサイト305およびシステムが所定サイトに書いた応答の数310、このサイトからのコンテンツの関連性があるとわかったアカウント数315、サイト上で取得可能な関連コンテンツの総数320、サイトに書き込まれた最新投稿の日付325、およびこのサイトからのコンテンツ収集におけるシステムの過去の実績330を含むが、これらに限定されるものではない。優先順位データベースは、これらの入力に基づいて各サイトについて計算された優先順位である、共同因子の更新済みリストを保持する。収集マネージャ340がより多くのロボットを実行するために過剰な帯域幅/リソースを有すると判断すると、これはどのロボット345かを判断するために優先順位データベース335をポーリングし、これらを実行する。収集マネージャはまた、この情報を優先順位データベース335に追加できるように、ロボットの活動の記録を保存する。ロボットは、一旦収集マネージャによって起動されると、XML形式のCGMコンテンツを取り込みシステム355に返すために、これの標的350と相互対話する。図4は、CGMサイト発見システムの一実施形態の描写である。サイト発見は、インターネット上の新しいブログのURLを見つけるプロセスである。調整は、発見ロボットマネージャ372によって行われる。このシステムは、3つの方法の性能情報を維持し、可能な限り最も新しいURLを発見するために3つの方法の各々を実行するのにどのくらいのパーセンテージの利用可能なリソースCPU時間、帯域幅が使われるかを判断する。発見ロボットマネージャは、3つの方法の各々を実行するのに必要とされる情報の全て、とりわけ各方法でのURL目標を保存する、発見目標DB370からの入力を受け付ける。このシステムには、顧客、または内部検索で発見されたURL362、周知の検索エンジンのURL364、CGMコンテンツの投稿本文中で見つかったURL366、および主要なブログホストの各々のディレクトリページのURL368が、供給される。各方法は、新たなCGMのURLを発見するために、この情報、およびロボットと称されるウェブインタラクション用のスクリプトを利用する。第一の方法は、不動産法と称される。発見ロボットマネージャ372がこうするのが効率的だと判断すると、これは特定の検索エンジン374向けに不動産ロボットを起動し、発見目標DB370内に保持されている全てのアカウントトピックからのキーワードのリストをこれに供給する。このロボットは、検索エンジンを訪問して各キーワードを検索フォームに入力し、通常の表現パターン抽出によって、結果の最初の4ページから結果のURLを集める。この情報はXML形式で、周知のURLを除外する重複排除装置388に送達され、収集のために収集優先順位付けDB390に保存される。第二の方法であるサイト検索は、不動産法と非常によく似ており、同じロボットを使用するが、異なる入力を用いて異なる方法で挙動する。不動産ロボットは、アカウント中のトピックからのキーワードを利用する。サイト検索法は、ウェブ上の討論の全範囲を表すように設計されたキーフレーズの所定のリストを有する。発見ロボットマネージャ372は、この情報を発見目標DB370から収集して、サイト検索ロボットを実行し、これは結果の最初の20ページを読み出すために入力キーフレーズを検索する。はるかに多い検索のため、これらのロボットは、検索エンジンサーバとのパターン化されたインタラクションをひどく難読化して回避するように設計されている。サイト検索ロボットによって発見されたURLは、重複排除装置388へ、そこから収集優先順位付けDB390へ、送達される。サイト検索ロボットはまた、検索エンジンの代わりにブログサイトである入力URLに、代わりに送られてもよい。この文脈において、これらはサイト上の全てのハイパーリンクを訪問し、以前は知られていなかったサイトへの新しいリンクを検索する。これは、その他の方法と類似の新規URL出力として送達される。ホストクロールと称される第三の方法は、主要なCGMホストエンジン上のディレクトリを記載するページを訪問するために、異なるロボットを使用する。これらのディレクトリページのURLは、発見目標DB370に保存される。発見ロボットマネージャ372は、CGMホストディレクトリページ382を訪問し、このページ上のハイパーリンクの全てを訪問して、利用可能なURLの全てを読み出す、ホストクロールロボット376を起動する。この情報は、重複排除装置388に、そして収集優先順位付けDB390に、送られる。取り込み図5は、データ取り込みシステムの一実施形態を描写する。このシステムは、収集マネージャ800によって起動および管理されるロボットのXMLデータ出力からの入力を受け付ける。これらのXMLデータソースは取り込みキュー805に並ばせられる。残りのステップの全ては、最大効率で作業するためにコンテンツの安定したストリームを必要とするストリーム処理方法なので、この待ち行列プロセスは緩衝機能である。XMLデータ入力量の動的性質のため、取り込みキューは受信データのバックログを保持し、これを現在は1秒あたり500文書の、一定の速度で出力する。データの流れは、データがシステム内にすでに存在しないことを保証するために、投稿日、固定リンクURL、および投稿本文に基づいて、受信CGMコンテンツ情報を先に収集されたコンテンツと比較するシステムに、最初に送達される。これは重複排除装置810である。一旦このシステムが重複文書を選択すると、本発明の一実施形態におけるシステム内の固有のコンテンツを容易に索引付けおよび追跡するために、新しい固有のID番号を作成する、UREFコンストラクタ815に、これらの文書を渡す。次に、コンテンツはGMT時間整合器に送達され、これは全ての日時スタンプをグリニッジ標準時に対応するように変換する820。次に、このXML形式情報は、XSLT825または拡張スタイル言語変換処理装置を用いて変換され、これは高速送達用のデータを、索引付けシステムおよび関連するDBシステム830に再フォーマットする。一実施形態において、TruCastは、XML形式で同封されたCGMコンテンツを受信すると、いくつかのクリーニングおよび精緻化ステップを実行する。システムは、投稿本文、固定リンク、および日付情報に基づく、既存の保存されているコンテンツと新たに受信するコンテンツとの曖昧論理比較を用いて、重複コンテンツを排除する。この比較は調整可能であって重み付けされており、ここで正の一致は重複の明らかな指標であるが、重複を確認するためには複数の値にわたって一致が必要とされる。例えば、秒数まで全く同じ日時での2つの投稿の場合、これらは本当に異なる個別の投稿であるという可能性は低いが、あり得ることである。しかしながら、本文テキストが90同じであって、URLも90同じである場合には、2つの投稿が固有のものである可能性は極端に低い。本文テキスト上で、一意性をさらに評価するための計算コストが低い方法として語数カウントを利用するために、この比較はテキストクラスタリング分析を含む。データ仕様に照らして不正形式のまたは不完全なコンテンツは取り除かれ、責任のある収集マネージャ要素に警告が送られる。一旦文書が固有であると判断されると、システム内でこの情報を示すのに関連する単一の値があるように、UREF一意的参照値が作成されてこれに付加される。全ての受信投稿日は、GMTに整合される。一実施形態において、TruCastは、別のデータとの関連性、キーワードの存在、アカウントの関連性、および日付に基づいて迅速に検索され得るような方法で、データをフォーマットする索引付けシステムに、用意された全てのコンテンツを送達する。この構造は、いくつかのSQLデータベースとともに、分散され索引付けされたデータリポジトリ内に、データの記憶部を含む。各SQLデータベースは、異なる消費システム向けに最適化されている:UI、可視化システム、報告および統計システム、収集優先順位データベース、および目標発見データベース、ならびに個別アカウントレベルのデータ記憶部である。分析一実施形態において、TruCastは、高い信頼度を持って、トピックまたは概念空間に対する所定のCGMコンテンツの概念的関連性を判断するように、設計されている。トピックは、いかなる幅を有することもできる戦争も、2002年シボレーシルバラードエクステンドキャブ、ドアヒンジボルト、錆と全く同じように十分なトピックである。トピックは、所定のCGMコンテンツに関連する情報の要約識別子である。各トピックはまた、ブール演算子を備えるキーフレーズまたはキーワードのリストとして理解されることも可能である。各トピックは、個別のアカウントに関連するコンテンツを特定するためのパターン照合の第一層として機能する、無制限の数のキーフレーズを含むことができる。一実施形態において、システムによって発見された各投稿は、1つのトピック、多数のトピック、多数のアカウントにわたる多数のトピックに関連する可能性があり、あるいはどのトピックにも全く関連しない可能性もある。図6は、ブログ投稿にトピック関連性およびトピックセンチメントをマニュアルで付加するためのシステムの一実施形態を描写する。このプロセスは、キーフレーズによる潜在的関連コンテンツの発見によって開始する。キーフレーズは、トピック毎にグループ分けされる。トピックおよびキーフレーズは、UI内のトピックマネージャパネル410内でユーザ405によって作成される。一旦新しいトピックおよびキーフレーズが作成されると、この情報は、このキーフレーズに対する照合のため全ての受信データを検査し始める、索引付けシステム415に送信される。情報はまた、図38に示されるような履歴データプロセッサの保存DBコンポーネントでもある関係データベースシステム420にも渡される。このシステムは、この新しいキーフレーズと一致するかどうか調べるために、すでに処理済みの全てのデータを検査する。ストリーム処理向けの415の最適化された構造、および著しく大きいデータセットに対するより狭く深い検索のための420の最適化された構造のため、この分離は両方のプロセスを加速させる。これらシステムの両方からの情報は、関係DB435に保存されているトピック関連性およびトピックセンチメント情報にユーザが注釈を付けるためにUIを提供する、スコアリングマネージャ425に、キューの形態で渡される。一実施形態において、TruCastは、ユーザがトピックを作成し、このトピックと関連する可能性のある投稿を検索するために使用されるキーフレーズを作成し、見直しのために潜在的関連コンテンツをキューに配置し、個々のコンテンツのテキストおよび文脈を見直し、このコンテンツを1つまたは複数のトピックに関連する、またはいずれにも関連しないとして標識を付け、これによって人間による関連性の判断を捕捉し、関係データベース内でこれの情報を保存することを可能にする、ユーザインターフェースを含む。このシステムは、スコアリングマネージャと称される。投稿がキーフレーズによって照合され、人間によってスコアリングされ、TruCastの出力に送達される、この方法は、一実施形態可視化、報告、および応答において、システムの最も基本的なマニュアル挙動である。関連性発見および分析のこの層構造システムの挙動は、これの文脈要求がはるかに高いので、システムのより知的な要素の成熟を反映するように、時間をかけて変化する。キーフレーズ照合は絶対的である:投稿が適切なキーフレーズを含む場合には、一致が存在するか否かに関して疑いはない。正確なキーフレーズ照合とは無関係に所定投稿の概念関連性を判定するための一連の事例ベース予測アルゴリズムを適用するため、概念分類システムが構築される。これは、一実施形態においてシステムをより堅牢にし、より人間に関連する情報を提供する。例示的な実施形態において、ブログ投稿本文は、以下のテキストを含む:私は我が家の前の景色を見るために窓から外を眺めるのを本当に楽しんでいる。きれいだ。本当にすばらしい。私のコンピュータもこのくらいすてきだったらいいのだが、残念ながらEdgyEftがちょっと壊れている。例1彼らの新しいオペレーティングシステムに関するオンラインディスカッションを見つけるためにWINDOWS登録商標VISTAcomputerという単語を探す、マイクロソフト社登録商標向けのトピックは、ユーザが競合のオペレーティングシステムであるUbuntu6.08のコードネームであるEdgyEftを使って議論しているという事実にも関わらず、キーフレーズ照合によってこの投稿を見つけるだろう。修理を必要としている窓に関する議論を探しているMilgardWindows登録商標andDoors社のトピックも、明らかに書き手は壊れていない窓からの眺めを楽しんでいるという事実にも関わらず、brokenhousewindowsというキーフレーズを探してこの同じ投稿を見つけるだろう。自らの映画会社であるBuenaVistaに関する議論を探して、ディズニー社は、彼らとは全く関係のないこの投稿を見つけるだろう。未成熟の赤いイモリの参照を探している生物学研究者はイモリEftのみを検索して、悲しいことにUbuntuのソフトウェアに関する別の結果にがっかりすることになるだろう。これら全てのケースにおいて、キーフレーズ照合は、関連コンテンツを当事者にうまく一致させるには不十分であることが証明された。ブール演算子は役に立つがvistaNOTBuena、一貫して期待にはほど遠いままであり、直感的ではなく時間のかかる研究および専門知識を必要とする。自動化概念分類図7~9は、ユーザスコアリングと自動スコアリングとの間の滑らかな推移を示し、自動化分類およびセンチメント分析のための一実施形態の動作の進行を描写する。この進行は、文脈例の欠如のため自動化システムの性能が乏しい初期状態から、しっかりした文脈例の結果として自動化システムが優れた性能を発揮する成熟状態までにわたって発生する。一実施形態において、システムは、確信度および事例セットサイズが増加するにつれて、ユーザへの投稿キュー送達率を低下させ、自動化システムからの分析された投稿の受け入れを増加させることによって、この改良に対応する。このプロセスは、取り込みシステム350から2つの異なるキューへの入力を受け入れる。第一キューはコンテンツを、人間615によってスコアリングされるスコアリングマネージャ610に送達し、後にトピック関連性に基づいてトピック別事例セット620へ、応答における保存および使用のための関係データベース625、可視化および報告セクション、ならびに一致分析システム645へ、送達される。第二キューは、トピック別事例セットからの入力、ならびに一致分析システム645からのトピック性能および調整情報も受け付ける自動化分類システムに、コンテンツを送達する。このシステムは、事例および一致分析調整データへのアクセスも有するセンチメント分析システムに、概念的関連コンテンツを渡す。自動化システムは、確信スコアをこれの評価に追加するが、これらは評価の精度における信頼性を決定するための閾値として使用される。システムの初期挙動において、事例および一致分析調整データの欠如のため、この確信スコアは非常に低い場合が多い。より多くの手動スコアリングが完了し、一致分析が改善するにつれて、自動化システムに流入するデータのパーセンテージは増加し、一旦全データストリーム上で性能が証明されれば、手動スコアリングアプリケーションへのデータの流れは減少し始める。一致分析システムの継続的追跡は、トピックの仲間言葉、ユーザ語彙、または新しい共通フレーズ、語形変化における変化の結果として自動化システムが作成可能な様々なレベルの不確かさを追跡し、あるいは受信CGMコンテンツ内に存在する典型的なワードパターンのその他の変化が、これら2つのシステムに流入するデータのパーセンテージの動的調節によって反映される。時間をかけて、人間による十分で正確なスコアリングがあれば、自動化システムは受信文書の100に対して正確な分析が可能なはずであり、これは必要とされるヒューマンインタラクションの役割を、最小限のスコアリングによる監査およびこの時代の仲間言葉の更新の提供のみにまで減少させるだろう。一実施形態において、TruCastは、スコアリングシステムを用いて人間によって提供される例に対する統計的分析によって、関連性について投稿を評価する機能を有する、概念分類システムを含む。人間がコンテンツを見直すので、特定の顧客の視点から、このコンテンツはこれの文脈において確実にスコアリングされる。上記の例示的投稿例1がマイクロソフトのための人間スコアラによってスコアリングされた場合、これはWINDOWSVISTAオペレーティングシステムとは関係がないことがわかるだろう。個別のトピックと関連があるまたは無関係と標識付けられた数百の投稿の統計的分析によって、システムは、関連性を判定するために、キーワードのみならず、投稿の全文を利用することができる。この統計計算は、ストップワード排除、名詞および代名詞重み付け、句読点観察、および類義語語幹解釈評価によって支援されるテキストクラスタリングを活用する。非テキスト分類分析のため、一実施形態においてTruCastは、光学式文字認識OCR画像テキスト変換、高速フーリエ変換FFT、および粒状合成GS分析ベースの音声テキスト変換、ならびに階層的一時メモリHTM処理を活用することができる。この比較、ならびに所定の投稿が特定のトピックに関連するという結果的な閾値フィルタリング済み確率は、一実施形態において、TruCastにこのメタ情報を割り当てさせる。この方法は、キーフレーズ照合よりも人間による分析の方がはるかに正確である。これはまた、UI内で実行中のスコアリングによって継続的に調整されるという随意的に有利な特徴も有し、これは時間が経つにつれて新しい事例データを提供する。自動化センチメント分析ユーザがスコアリングマネージャ内の関連性についてコンテンツをスコアリングするとき、これらはまた、ユーザのアカウントの観点から、これが関連しているという各トピックのコンテンツのセンチメントを主張する場合がある。ユーザは、ユーザ管理者によって記述される1組のスコアリング規則によって通知されるようにユーザの観点から、各トピックに関して反映されたセンチメントを標識付ける。この情報は、後の使用のために関係データベース内に保存される。これら人間による標識付けアクションは、2つの目的に寄与する。1つ目は、一実施形態において、応答システム内での直接的使用のためにこのデータを捕捉すること、およびTruCastが収集するコンテンツに関する不明確な情報を明確化させるためにトピックおよびセンチメント情報を活用する一連のデータ可視化である。これは一実施形態において、データがシステム内を流れるためのマニュアル経路である。これらの投稿の第二の使用は、これらが概念分類システムを映し出す事例駆動自動化センチメント分析システム用の例示的データの役割を果たすことである。分類のプロセスと同様に、一実施形態においてシステムは、個別の投稿中に含まれるトピック毎のセンチメントを判定するために、自動アルゴリズム比較を実行するために文書の事例セットを活用する。これは保存された4つの異なるセンチメント値良い、悪い、普通、およびどちらでもないのため、分類分析よりも多くの例を必要とする約100/センチメント値/トピック。人間言語内のセンチメント言語の著しい複雑さのため、分析の精度を向上させるために、各文書に対して追加処理が行われる。センチメント用語集がシステム内に記憶されており、これの存在は分析に対して重み付けされた影響を有している。否定用語およびフレーズ構造もまた、センチメント用語に関連づけられた値を変化させる。ストップワードリストは、テキスト内の連結用語、目的語名詞、およびその他の非センチメント用語を除外し、フィルタリングをすり抜ける比較が有する雑音を減少させる。文検出は、個別の分析のために投稿をより小さいセクションにさらに分割するために、言語分析を用いる。分析システムの性能が各トピックに合わせて調整されるようにするため、一連のアルゴリズムは、トピック毎に精度および性能について比較される。自動化分析管理これらのプロセスはいずれも取り込み後コンテンツに対して作用し、自動的に分析された文書をシステムワークフローの残りに向ける。このプロセスは、利用可能な事例文書の数に反応する。受信コンテンツが特定のトピックとキーフレーズ関連している場合、ユーザからシステムによって十分な事例文書が集められたか否かが判断される。十分な例示的文書が入手できない場合、これの投稿はスコアリングマネージャインターフェースにコンテンツを供給するスコアリングキューに送達される。いくつかの文書が事例として存在する場合には、システムは自動化分類およびセンチメント分析を試みることになるが、やはり投稿をスコアリングマネージャに送達する。これは、1つはコンピュータから、もう1つはユーザからの、1対の分析結果を作成する。これらは比較され、十分な整合一致頻度に到達すると、システムは自動分析されたコンテンツを報告および応答システムに直接送達し始め、人間の手間を省く。これは、100のUI送達および0の自動分析から、わずか1~10のUI送達および100の自動分析までの滑り率である。一旦人間スコアラによって見直されるコンテンツの比率が10に到達し、自動化分析の正確な性能が維持されると、自動化システムの成熟した動作が実現される。これは一実施形態において、システムの最も効率的な動作である。時間が経つにつれて、最も以前に人間によってスコアリングされた投稿が事例セットから放出されて新たに人間によってスコアリングされた投稿に置き換えられることを保証するために、システムは熟成および監査システムを利用する。システムはまた、内部クラスタ分析を実行し、システムから著しい外れ値を放出する。これらのプロセスはいずれも管理制御パネルによって調整可能である。この熟成および監査の結果は、仲間言葉、単語の用法、および特定のトピックの中での議題が時間とともに変化するにつれて、事例文書はこれの変化を反映し続け、関連性を正確にマッピングすることとなるはずである。報告一実施形態において、トピック関連の分析されたコンテンツを受け付けるデータベースのシステムは、UIのユーザが一実施形態におけるシステムによって捕捉された討論に関する貴重な情報を理解できるようにするために、一連のウェブベースの可視化に接続されている。可視化は、図27~38に示されている。応答図10は、CGM応答エンジンの一実施形態の描写である。この実施形態において、応答マネージャUI752にはユーザ758による書き込み応答が存在する。このユーザは、アカウントデータベース754の記憶値に対する権限許可について、評価される。ユーザが適切な権限を有していない場合には、これの応答は、管理者によって承認されるために権限キュー756に送達されることになる。応答が承認されていない場合、これは削除される。応答者が権限を有しているか、またはこれの応答が承認されている場合、これは、所定の承認済み投稿のためにいずれかの遅延または促進が必要とされているか否かを判断する、応答優先順位プロセッサ760に送達されることになる。これはまた、応答されているコンテンツの元の投稿日を観察し、最新の投稿日に基づいて優先順位付けする。応答エンジンマネージャ764は、応答優先順位プロセッサ760からの応答を登録および応答ロボットに送達するように要求する。応答エンジンマネージャは、所定のURLがすでに作成された応答ロボットを有するか否かを確認するために、応答性能DB766を調べる。ない場合には、応答および全ての関連情報が、応答ロボットコンストラクタ722に送られる。このツールは、応答をサイトに送達するための目標CGMサイトの登録および応答システムとの半自動化相互対話を可能にし、相互対話を記録する、相互対話型UIを提供する。これらの相互対話は、ページをロードすることと、ハイパーリンクをたどることと、入力データをサイトフォームのフィールドに割り当てることと、認証メッセージ用のウェブメールシステムにナビゲートすることと、CAPTCHAテストを完成することと、IMおよびSMSシステムと相互対話することと、連続相互対話を正しい順序で実行することと、フォームを送信することと、を含む。これらのアクションの結果は、新規登録されたユーザサイトによって必要とされる場合、およびブログサイトに書き込まれた応答であるべきである。相互対話は、登録および応答ロボットセット770、774に記録および記憶される。応答エンジンマネージャに応答を送るときに、ロボットがすでに存在すると判断された場合には、これはヒューマンインタラクションを伴わずにこのロボットを実行する。これは同じ効果を有し、必要であれば新しい登録を作成して、CGMサイトに応答を書き込む。ロボットおよびロボットコンストラクタのアクションの成否は、必要であれば評価およびマニュアルコード改正のため、応答性能DBに記録される。応答マネージャは、コメントによってCGMコンテンツに応答するタスクを扱いやすく拡張可能なビジネスプロセスに変換するためのシステムである。双方向性を可能にする全てのCGMシステム>90は、コンテンツの読者がコメント、注釈、またはその他の保存メッセージによって応答できるようにするためのウェブベースのシステムを有する。これはしばしば、ユーザ名、パスワード、およびその他の個人的詳細を提供することによって、ユーザが自分でサイトに登録することを要求する。これは場合により、起動リンクが送られるEメールアドレス、またはパスワードが送られるインスタントメッセンジャアカウントを提供する必要がある。これは、特に数少ないサイトにしかアクセスしない場合には、一時ユーザにとって維持するのは難しくない。しかしながら常習ユーザはしばしば数千もの異なるサイトにアクセスしなければならない。システムは、一実施形態において、登録および応答プロセスを自動化することによって、応答者のこの作業負荷を低減することを目指す。応答ワークフロー一実施形態において、TruCastUIシステムは、多くのユーザが調和の取れた管理された方法でCGMコンテンツにアクセスするためのワークフローを、容易にする。一旦投稿が、スコアリングマネージャ内のユーザまたは自動化分析システムのいずれかによって成功裏に分析されると、これは応答マネージャ内で利用可能になる。これは、ユーザが関連のある投稿への応答にコメントを書き込めるようにするUIシステムである。UIは二分されており、1つは応答対象の投稿に関する情報を示し執筆者、日付、本文テキスト、およびスレッド内からのその他のコメント、ならびに執筆者およびコンテンツのサイト責任者に関する統計データ、2つ目はユーザが書き込んでいる新しい応答を含む。システムは、マネージャがメッセージコンポーネント、テキストの断片、名前、統計データ、および応答者に注目してもらいたい議論の一部を下書きするための、応答保管庫と称されるインターフェースを提供する。これらの断片は、編集中に応答本体にコピーされることが可能である。一旦ユーザが応答を書き終わると、新しく書かれた応答を関係データベースに送達する送信ボタンをクリックすることができる。応答自動化図11~13は、登録および応答特性のスクリーンショットを示す。一実施形態において、一旦システムが応答マネージャから応答記録を受信すると、どのブログサイトが元のメッセージ、ならびにこのサイトおよびメッセージ向けの応答ページへのリンクを含むかを、判断する。一実施形態において、システムが以前このサイトに応答を書き込んだことがない場合には、記録は会社従業員によって稼働されている、応答インタラクタUIまたは応答ロボットコンストラクタに送達される。このUIは、従業員が適切なサイトを訪問し、適切なフィールドにナビゲートし、サイトに応答を記録させるようになるサイト上のフィールドに記録からの情報を割り当てることができるようにする。このアクションは、記録されてスクリプトに変換され、後の再利用のために新しいロボットとして保存される。TruCastが所定サイトに応答をすでに書き込んでいる場合、このスクリプトは繰り返されるヒューマンインタラクションの必要性を排除して利用される。このシステムは、収集システムと類似のエンジンおよびスクリプト方法論を利用する。登録および応答ロボットは、CGMコンテンツページ、ウェブページ、pop3またはウェブベースのEメールシステム、およびその他のデータ構造のコードを解釈し、これらの構造との所定の確率的な、または規則に準じた相互対話を実行する、スクリプトされた自動化である。ページコードおよびスクリプト化された命令を解釈することにより、画面ナビゲーション機能を実行すること、データを挿入すること、データを収集すること、および成否を報告することによって、これらの構造の人間ユーザのアクションをエミュレートすることができる。例示的な登録ロボットは、一実施形態において、データ入力としてシステムの個別ユーザのための登録情報を付与し、ユーザが登録したいと望むサイトへのURLを付与するだろう。ロボットは、サイトを訪問し、ページコードに事前識別されたマーカによってこの情報を挿入するための適切なフォーム位置までナビゲートし、これの挿入を確認し、成功、ならびにサイトからのいずれかの出力情報を、報告するだろう。例示的な応答ロボットは、入力として、一実施形態において、システムの所定ユーザのための登録情報、ユーザが書き込んだブログ応答、およびユーザが応答したいと望むサイトへのURLを、受け付けるだろう。ロボットは、サイトをメモリにロードし、ハイパーリンクまたは所定の確率的な、または規則に準じた情報によってページをナビゲートし、この入力データを挿入すべき適切なフォームフィールドを発見するためにページソースコードを検査し、このようにして、成功を報告するだろう。このソリューションのその他の実施形態は、登録および応答タスクを実行するために、同じ割当ておよびCGMサイトとのスクリプト化された相互対話を実行する、目標構築スクリプトを含むことができるだろう。より小規模なシステムは、ユーザにマニュアルフィールド入力およびナビゲーションタスクを実行させるだろうが、分析システムによって、会話関与識別および維持のためにこれらの相互対話を捕捉する。一実施形態において、一旦システムが応答マネージャから応答記録を受信すると、どのブログサイトが元のメッセージ、ならびにこのサイトおよびメッセージ向けの応答ページへのリンクを含むかを、判断する。一実施形態において、システムが以前このサイトに応答を書き込んだことがない場合には、記録は会社従業員によって稼働されている、応答インタラクタUIに送達される。このUIは、従業員が適切なサイトを訪問し、適切なフィールドにナビゲートし、サイトに応答を記録させるようになるサイト上のフィールドに記録からの情報を割り当てることができるようにする。このアクションは、後の使用のために記録されてスクリプトに変換される。TruCastが所定サイトに応答をすでに書き込んでいる場合、このスクリプトは繰り返されるヒューマンインタラクションの必要性を排除して利用される。このシステムは、収集システムと類似のエンジンおよびスクリプト方法論を利用する。このソリューションのその他の実施形態は、登録および応答タスクを実行するために、同じ割当ておよびCGMサイトとのスクリプト化された相互対話を実行する、目標構築スクリプトを含むことができるだろう。より小規模なシステムは、ユーザにマニュアルフィールド入力およびナビゲーションタスクを実行させるだろうが、分析システムによって、会話関与識別および維持のためにこれらの相互対話を捕捉する。CGMサイト上の登録および応答フォームとの自動化相互対話を防止するための高性能システムが、いくつか存在する。TruCastはエンジンおよびスクリプトによって駆動され、各トランザクションはモジュール実行システムによって発生するので、我々はこれらの自動化防止システムに打ち勝つために、プロセスを外部支援モジュールに結びつけることができる。応答自動化システムは、登録で使用するためのEメールアドレスを作成し、これらのアドレスを受信メールと突き合わせ、より一般的なウェブコンテンツと同じくらい簡単にメール内容をナビゲートすることができる、完全pop3Eメール相互対話システムを有する。応答自動化システムは、CAPTCHA保護に打ち勝つために、人間による調整とともに高度なOCR処理を利用する。システムは、自動化IMアカウントを作成するため、およびSMSによって携帯電話システムと相互対話するため、Jabberプロトコル相互対話へのアクセスを有する。TruCastはまた、接触式カード形式で、応答者に関する情報の重要な部分を記憶するので、より複雑な登録質問も正確に回答されることが可能である。会話TruCast内の応答システムは投稿をブログサイトに送達するが、これらは収集システムの標的である。一実施形態において、システムがコンテンツを収集すると、システムが相互対話していたスレッドにこのコンテンツが属するか否かを評価するために、受信コンテンツを照合する。TruCastが書いた応答の後に書かれた投稿をシステムが発見すると、これは再考優先順位をもって、この応答を書いたユーザに割り当てられた投稿のキューに戻される。このようにして、会話は促進される。我々はまた、ブロガーとTruCastユーザとの間の会話に相互対話のタイムラインを付与する、監査パネルによる会話の見直しも可能にする。透過性CGM空間の揮発性、これが示す値、およびコメントでの応答による相互対話を選択するいずれかの会社またはその他の当事者への悪評の危険を考えると、正確な帰属の外観を維持することは、非常に重要である。ユーザは、作成するコンテンツに対して責任がある。受信コメントのソースを評価するためにCGMサイト所有者にとって利用可能な高性能分析ツールのため、一実施形態において、システムが正確な帰属を正しく描くことは、重要である。ブログサイトへの応答送達を自動化するためにTruCastシステムを使用しながら、コンテンツの作成元の正確な帰属が維持される。作成元の指標は:1登録/応答プロセスで使用されるEメールアドレス;2WHOIS情報によって報告されるようなEメールアドレスドメインの所有者;3一実施形態において、正しい顧客によってこのアドレスに送信されたEメールの、システムに対する受信証明;4応答/登録プロセスで使用されるIPアドレス;5応答/登録プロセスで使用されるIPアドレス上のDNS逆引き、ならびに結果的なWHOIS情報;および/または6ブログユーザ登録情報の内部整合性、を含む。いずれか任意の顧客またはユーザは、ブログ投稿応答に適切なドメイン名を指示し、このドメインおよびこれのMX記録をウェブ接続可能なサーバに接続する。このサーバは、ここにホストされるEメールアドレスを、pop3接続を通じて利用可能にすべきである。これは、登録用Eメールが生成されるドメインの所有権をユーザの手に渡すことによって、問題1および2を解決する。ロボットによって作成されたEメールアドレスとユーザマネージャにリストされたEメールアドレスとの間の送信システムが、存在する。このTruCast制御サイトから顧客のEメールにメッセージを送信することは、Eメールによって返信するブロガーからのいかなるメッセージも顧客が確実に受信するようにする。これは問題3を解決する。応答自動化ツールは、Eメールサーバ設置のために使用されるIPアドレスからのポート80を受け、サーバは、自動化応答を実行するために作成されたスクリプトの実行で使用するための応答自動化エンジンをホストする。これは、コメントのIPソースをコメントのEメールソースと整合させることによって、問題4および5を解決する。ツールは、応答者に関して通常必要とされるよりも非常に多くの情報を収集する。これは、登録が完了し、特徴に富み、透過性があることを保証するために、誕生日、好きな車、母親の旧姓、好きなアイスキャンディの味、ユーザの写真などのような不明確な情報を含む。マニュアル応答アプリおよびロボットは、応答および登録ステップにおいてこのデータを受け付ける。これは問題6を解決する。透過性に対するこの統一的手法によって、帰属の精度が常時保持されるはずである。顧客またはその他のユーザがメッセージソースの誤帰属を望む場合には、IPおよびEメール匿名化機能が起動されてもよい。これは、最大不透明性のためにP2Pおよびタマネギ型トポロジーを活用する回転IPプロキシ環境によって、出力メッセージのソースを難読化する。管理適切なことを言い、説得力のある議論をし、コミュニティ内の思いやりのある参加者でいる、ブログに焦点を当てた作業者をメッセージ上に残すことは、価値がある。これを促進するために、一実施形態において、システムは1組の権限機能を有する。管理者は、送信ボタンを押したときに、ユーザが書く投稿を応答自動化システムに代わって見直しキューに送達されるように強制する、ユーザ別トグルへのアクセスを有する。このキューは、メッセージが送られる前に、見直し、編集、または拒絶を可能にするため、管理者によってアクセス可能である。管理者はまた、トピック、サイト、エンジン、執筆者、および日付情報に基づいてユーザスコアリングおよび応答キュー内のコンテンツを優先順位付けする、分類規則を作成および操作することができる。これはユーザが適切なコンテンツ上で作業するように強制し、管理者がスコアリングおよび応答タスクを、特定のトピック、サイト、エンジン、または執筆者のほとんどの文脈を有するSMEに分割できるようにする。アカウントシステム内のユーザは、一実施形態において、アカウントのメンバーであり、アカウント別に管理ユーザによってユーザに割り当てられた役割に基づいて、システム内の許可を与えられている。役割は、事前拘束許可セットである。管理者は、アカウントを除くシステム内の全てを作成、編集、および削除することができる。複数のアカウントへのアクセスを有するグループ管理者は、アカウントを作成することができ、作成した、またはアクセスを与えたアカウントを、編集および削除することができる。システム管理者は、全てのアカウントを追加、編集、および削除することができるので、この許可の役割は内部サポートのみを対象とする。システム内のユーザは、一実施形態において、スコアリングおよび応答作業の大部分を実行するように意図されており、したがってスコアリングマネージャ、応答マネージャ、および彼らの能力を見直すための彼ら自身のユーザマネージャへのアクセスのみを有する。グループユーザはこれらのタスクを、複数の割当てアカウントについて行うことができる。システム内の視聴者は、一実施形態において、全てのUI制御へのアクセスのみを読み出している。グループ視聴者は、複数のアカウントを見直すことができる。アカウントはまとめてイネーブルまたはディスエーブルされることが可能であり、こうしてユーザのアカウントがディスエーブルになった場合にユーザがシステムにアクセスするのを妨害し、いかなるアカウント固有の収集、分析、または処理タスクも停止する。図15はユーザインターフェースホームページ1300の例示的スクリーンショットを示す。ホームページ1300は、UIの異なる機能を通じてユーザがナビゲートできるようにする。ツールバーが画面の下部に位置し、2つのメニューアカウントメニューおよびコントロールパネルおよび1列になった8つのアイコンを特徴とする:すなわち、アカウントマネージャ1305、ユーザマネージャ1310、トピックマネージャ1315、ソーティング1320、スコアリングマネージャ1325、応答マネージャ1330、ダッシュボード1335、および報告1340である。アカウントマネージャ1305は、アカウントを作成/設定し、アカウントを停止/再開するために使用される。ユーザマネージャ1310は、ユーザを設定/作成し、グループの権利および許可を確立し、ユーザアクティビティを見直すために、使用される。トピックマネージャ1315は、トピックを設定/作成し、キーフレーズを設定/作成するために使用される。ソーティング1320は、トピック、サイト、執筆者、エンジン、および/または日付のスコアリングおよび応答規則を設定/作成し、特定のユーザに規則を割り当てるために使用される。スコアリングマネージャ1325は、投稿を読み出し/スコアリングし、投稿をスコアリングしている間に新しいトピックを作成するために使用される。応答マネージャ1330は、略リアルタイムで投稿に応答し、ペルソナおよび所定の応答を作成/保存する。ダッシュボード1335は、センチメント、影響、権限、およびデータをマッピングおよびグラフ表示するために使用される。報告1340は、統計図を表示するために使用される。最後にコントロールパネル1345は、TruCastをログアウトするために使用され、Eメールがユーザサポートに直接送られるようにする。図16は、アカウントマネージャ1305の例示的スクリーンショットを示す。アカウントマネージャは、図15のボタン1305を通じてユーザによってアクセスされる。アカウントマネージャ1305は、TruCast内でアカウントを作成および管理する。アカウントは、関連ユーザ、トピック、およびその他のシステム要素の論理グループの役割を果たす。この作成アクションは、このアカウントに関するデータを特定するためにバックエンドシステムによって使用される新しいGUID識別アカウントIDを確立する。アカウントは、TruCastの顧客と同義語であることが多い。図17は、ユーザマネージャ1310の例示的スクリーンショットを示す。ユーザマネージャ1310は、管理者がユーザを設定し、特定の権利/許可をユーザに割り当て、TruCast内のユーザのアクティビティを評価できるようにする。このようにして、CGM空間内の特定の標的問題を解決するために作業チームが作られる。各新規ユーザは、ユーザのアクティビティを追跡し、ユーザのアクションをデータベースレベルで特定し、許可を執行してアクセスを制限するために、ユーザID値が割り当てられる。TruCastにログインする全てのユーザは、すでにユーザIDを持っている。応答権限を必要とするフラグは、ユーザの応答が権限システムを通じて管理者によって承認される必要があるか否かを判断する。図18は、トピックマネージャ1315の例示的スクリーンショットを示す。図19は、キーフレーズタブがアクティブになっている、トピックマネージャ1315の例示的スクリーンショットを示す。トピックマネージャ1315は、管理者がトピックのタイトルを定義し、トピックの記述を作成し、キーフレーズを決定し、割り当てられたトピックから特定のフレーズを除外するところである。これは、TruCastにおける関連性分析のキーフレーズ層と一致するコンテンツを判定することになる。トピックは分析点でもあるので、これらは後に、可視化システム内で比較および対比させるために使用される。各トピックおよびキーフレーズは、データベースシステム内でこれを識別するGUID値を有する。図20は、分類マネージャ1320の例示的スクリーンショットを示す。図21は、ユーザタブがアクティブになっている、分類マネージャの例示的スクリーンショットを示す。ソーティング1320は、管理者がスコアリングおよび応答ガイドラインを定義できるようにする。管理者は、全ユーザもしくは特定ユーザのスコアリングに影響を及ぼす規則を作成することができ、あるいは応答キューがソートされることになる。これらのソートは照合によってキューに影響を及ぼすので、規則と一致する全ての投稿はキューの一番上にソートされ、これは、管理者によって特に彼らに割り当てられた投稿のスコアリングを完了した後に、一般的な重要性のアイテムをユーザがスコアリングできるようにする。図22は、スコアリングマネージャ1325の例示的スクリーンショットを示す。投稿が、キーフレーズまたは概念分類のいずれかと投稿が一致し、ソーティングシステムによってフィルタリングされたと判断した分析システムは、順次キューの投稿をスコアリングシステムに送達する。スコアリングは、ユーザが自動化システムの機能に影響を及ぼすための中心的な方法であり、取り込みから可視化および応答にするために、これの動作の例および文脈ならびにこれの最短経路を投稿に提供する。投稿はテキストボックス2005に入れられ、投稿が関連するトピックはボックス2010内にあり、ユーザは提示されたラジオボタンを用いてこれを評価することになる。最後に、投稿に関連するサイト情報がボックス2015に入れられる。図23は、スコアリングマネージャ1325内における新規トピック2110作成の例示的スクリーンショットを示す。所定のトピックはTruCastによって発見される討論内に存在する範囲または問題に及ばない可能性があるので、TruCastは、スコアリングユーザが、新規トピックテキストボックス2110内でトピックを作成し、討論の新しい場所が存在するという見解を、オンザフライで捕捉できるようにする。これらのトピックには、このステップにおいてキーフレーズが存在していない。代わりに管理者は、この新規トピックを同時に発見した可能性のある全てのチームメンバーが、最終的なトピックのタイトルをどうすべきかに関する管理者からの指示、ならびに記述とこれをどのように解釈するかに関するスコアリング規則による命令を確実に受け取ることができるように、トピックマネージャからのトピックを融合および削除する能力を有する。図24は、応答マネージャ1330の例示的スクリーンショットを示す。分析システムおよびスコアリングマネージャ1325からの出力は、管理者によって割り当てられた適用可能なソーティング規則に基づいて、応答マネージャ1330に供給される。タイピングされたメッセージが確実に目標サイト上のコメントとして反映されるために必要とされるのは、ブロック2210において応答を書き込み、投稿をクリックすることだけである。書き込みプロセスは、元の執筆者および彼らが投稿したサイトに関するトピック関連性およびセンチメントスコア情報から統計データまでの重要な文脈情報によって、支援される。1つの応答を一旦送信すると、次に見直すアイテムは同じパネル内でただちに利用可能となり、次に通信する場所を見つけるために他のページまたはサイトにナビゲートする必要はない。図25は、管理キュー2300の例示的スクリーンショットを示す。管理キューツールは、管理者がユーザ応答アクティビティに対する制御を行使できるようにする。これらのキューは、管理監督、法的見直し、戦術分析、訓練、フィードバック、および性能監査のために使用されることが可能である。これらは応答プロセスに対する管理権限のための枠組みを作成する。図26は、ダッシュボードマネージャ1335の例示的スクリーンショットを示す。ダッシュボードは、動的な絵図表およびグラフにおいてデータを表示する。これは、影響、センチメント、権限、およびデータに基づいて情報をマッピングおよび報告する。これは、ユーザが重要事項を容易に特定でき、CGM討論の量、広さ、深さ、トーン、および相互関連性について議題を比較できるようにし、CGM空間に関するその他の有用な洞察も可能にする。図27は、影響ダッシュボード2500の例示的スクリーンショットを示し、これは、1つまたは多くのトピック内に含まれる討論の広さ、深さ、および参加状況を描写する、日々の総数を経時的に示す3本1組の線グラフを指す。この情報は、ある期間の3つのグラフの合計値を示す極座標と組み合わせられる。図28は、センチメントダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す:相対投稿量対選択したトピックの平均センチメントを示す、単一期間のスナップショット図を指す。図29は、センチメント履歴ダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。このディスプレイは、経時的にこの情報を表示する履歴ビューに接続されている。図30は、権限マップダッシュボードの例示的スクリーンショットである:特定のトピックの中の個別執筆者の相互関連性および相対的権限を示す、ノード/エッジ型対話式ディスプレイを指す。これは、トピックを中心ノードとして、関連コンテンツを含むサイトを第一エッジノードとして、執筆者を第二エッジノードとして、示している。執筆者の間のエッジは、関係およびコミュニケーションを識別する方法としてのコメント、リンク、引用、およびトラックバックを暗示する。画面右側のリストは、ディスプレイ内で特定の執筆者またはサイトを迅速に見つけられるようにする。調整可能な深さ制御のレベルは、ディスプレイ上のノードの可視性に影響する制約3つ以上のリンクを有する執筆者のみを表示、肯定的な執筆者のみを表示、などを、ユーザが確立できるようにする。図31は、データダッシュボードの例示的スクリーンショットである:選択されたトピックと一致する投稿を表にした結果を示すディスプレイを指す。この表は、1行に1つの投稿、列には日付、執筆者名、固定リンク、サイト名、センチメント、およびトピックを示す。このビューは、キーフレーズ関連性、または完全分析された関連性に基づく情報のみ、またはこれら2つを一緒に示すことができる。その他いくつかのダッシュボードには、特定のトピックまたは執筆者に関するさらなる情報へのリンクが存在する。これらのリンクはこのディスプレイに向いている。図32は、生態系マップの例示的スクリーンショットである:1つまたは複数の特定のトピックのための討論生態系を作り上げるサイトの全てのノード/エッジ型ディスプレイである、生態系マップを指す。これは、ダッシュボードランチャパネルで選択されたトピックまたは選択された日付範囲に関連する投稿またはコメントを含む各サイトのノードを示す。ノードの間には、ノードを結びつける各リンクのエッジが存在すべきである。図31~32は、ノードの例示的スクリーンショットを示しており、投稿/関連投稿をいくつ有するかに応じてサイズ調整され、平均センチメント毎に色分けされている。エッジは、2つのノードの間にいくつのリンクが存在するかに応じて太くなり、優勢な方向またはリンクの割合を示すサイズ調整された矢印を有する。ノードをクリックすると、サイト名、総投稿数、関連投稿数、およびセンチメントのパーセンテージを示すべきである。名前はサイトへのハイパーリンクである。個別のトピックを選択することによって、特定のトピックにとって最も重要なサイトおよび執筆者を伴うより詳細なディスプレイが表示される。ノードをダブルクリックすると、全てのタイトルおよびこれのサイト上の関連投稿への固定リンクのリストを備える、データダッシュボードに飛ぶ。クリックされると、エッジは、表示されるリンクの数、方向性のパーセンテージを示す。図35は、センチメント要約の例示的スクリーンショットを示す:特定のトピックまたはトピックの総和におけるセンチメントカテゴリ毎の執筆者数を示す、単一トピックディスプレイを指す。図36は、トップリストの例示的スクリーンショットである:これはユーザ選択に応じて、最も関連性がある、最も人気がある、最も否定的な、最も肯定的な、最も権威がある、最も影響力のある、最もリンクされている、最もコメントされている、または最も応答されている、サイト、執筆者、および投稿の順位リストのセットをユーザに提供する。図37は、報告の例示的スクリーンショットである:報告システムは、CGMコンテンツを軸とする選択基準に基づいて、一連の図表を提供する。日付範囲による、1つまたは複数のトピック、サイト、執筆者毎の、キーフレーズ照合または投稿分析照合による投稿の1日のまたは合計の値である。スコアラおよび応答者の性能測定基準もまた、サイト、トピック、または日付範囲毎に入手可能である。図38は、集約性能ダッシュボードの例示的スクリーンショットである。このダッシュボードは、一実施形態において、TruCast内で利用可能なデータに関連づけられたいくつかのKPIの間の関係を追跡するために、構成可能なウィジェットのクラスタを提供する。図39は、ある実施形態によって生成されたグラフィカルユーザインターフェース3900である。インターフェース3900は、ビュー選択メニュー3905、フィルタ選択メニュー3910、および時間枠セレクタ3915を含む。図39に示されるように、ビューメニュー3905から量設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、およびフィルタメニュー3910から動向設定の選択は、7日の期間にわたって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数のグラフ3920を生じる。図40は、ある実施形態によるグラフィカルユーザインターフェース3900の例示的スクリーンショットである。図40に示されるように、ビューメニュー3905から量設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、およびフィルタメニュー3910から地理すなわち地図設定の選択は、所定の地理的領域に関して7日の期間にわたって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数を、図示される実施形態では色分けによって示す、図解4000を生じる。所定の地理的領域に関して7日の期間にわたってユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数を示すテキスト形式の表4010もまた、生成されてもよい。図41は、ある実施形態によるグラフィカルユーザインターフェース3900の例示的スクリーンショットである。図41に示されるように、ビューメニュー3905から量設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、およびフィルタメニュー3910から期間設定の選択は、ユーザが選択した2つの異なる7日間にわたって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数の比較を示す、棒グラフ4100を生じる。図42は、ある実施形態によるグラフィカルユーザインターフェース3900の例示的スクリーンショットである。図42に示されるように、ビューメニュー3905から量設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、およびフィルタメニュー3910からメディアタイプの選択は、7日間にわたる所定のソーシャルまたはその他のメディアにしたがって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数の比較を示す、棒グラフ4200を生じる。図43は、ある実施形態によるグラフィカルユーザインターフェース3900の例示的スクリーンショットである。図43に示されるように、ビューメニュー3905からセンチメント設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、およびフィルタメニュー3910から動向の選択は、検索語/フレーズと関連して表現されたセンチメントにしたがって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数の、ユーザが選択した7日間にわたる比較を示す、グラフ4300を生じる。図44は、ある実施形態によるグラフィカルユーザインターフェース3900の例示的スクリーンショットである。図44に示されるように、ビューメニュー3905からリスト設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、およびフィルタメニュー3910からコンテンツ詳細設定の選択は、ユーザが選択した検索語/フレーズに関して、ユーザが選択した7日間のうちに投稿された複数のメッセージのユーザ選択メッセージ4400を生じる。ある実施形態において、複数のうちのユーザによって選択されたその他いずれのメッセージと同様に、メッセージ4400はアクションメニュー4410を含むように表示される。図45を参照すると、アクションメニュー4410からのEメールオプションの選択は、これによってインターフェース3900が生成される、計算装置に関連づけられたEメールアプリケーションに、Eメールメッセージウィンドウ4500を呼び出させる。ウィンドウ4500は、ユーザがメッセージ4400の内容を、自分で選択した受信者にメールできるようにする。図46を参照すると、アクションメニュー4410からのタグオプションの選択は、タグメニュー4600を呼び出す。ユーザによるタグメニュー4600からのオプションの選択は、具体的な所定のカテゴリに属するように、もしくは何らかのタイプのフォローアップアクションを必要とするようにメッセージを指定する方法で、ユーザがメッセージ4400に標識を付けられるようにする。例えば、図47を参照すると、タグメニュー4600からの機会オプションの選択は、対応する標識4700がメッセージ4400内に表示されるようにする。図48を参照すると、アクションメニュー4410からの促進]オプションの選択は、促進メニュー4800を呼び出す。ユーザによる促進メニュー4800からのオプションの選択は、選択された促進メニューオプションに対応するソーシャルネットワーキングまたはその他のプラットフォームにしたがって、ユーザがメッセージ4400を投稿/ツイートできるようにする。図49は、ある実施形態によるグラフィカルユーザインターフェース3900の例示的スクリーンショットである。図49に示される例において、インターフェース3900は、そこからユーザが1つ以上の検索語/フレーズを選択できる、比較メニュー4905を含む。比較メニュー4905からのオプションの選択は、複数の検索語/フレーズに関するコンテンツデータの同時図解を可能にする。図49に示されるように、例えば、ビューメニュー3905から量設定、時間枠セレクタ3915から7日設定、フィルタメニュー3910から動向設定、および比較メニュー4905からLoweの設定の選択は、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、7日間にわたってユーザが選択した検索語/フレーズが言及された回数の比較を示す、グラフ4900を生じる。複数の検索語/フレーズに関するデータのこの同時図解は、単一の検索語/フレーズに関連して図39~48について上記で論じられたのと類似の方法で、インターフェース3900によって構成されてもよい。図50は、本発明のある実施形態によるダッシュボード5000の例示的スクリーンショットである。図50に示されるように、ダッシュボード5000は、図39~49に記載され、これらを参照して論じられた図解のうちの複数の図解の、集塊を備えてもよい。本発明の好適な実施形態が図示および記載されてきたが、先に記されたように、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、多くの変更がなされてもよい。したがって本発明の範囲は、好適な実施形態の開示によって限定されるものではない。むしろ本発明は、完全に添付請求項の参照によって判断されるべきである。独占的な権利および恩典が主張される本発明の実施形態は、以下のように定義される:メモリと、メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、1つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと、メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムと、を備える、ソーシャルメディアコンテンツを集めるように構成されたコンピューティングシステム。独占的な権利および恩典が主張される本発明の実施形態は、以下の特許請求の範囲のように定義される。"