KR20090126241A

KR20090126241A - 개인정보 식별 및 변경 시스템

Info

Publication number: KR20090126241A
Application number: KR1020097016813A
Authority: KR
Inventors: 래퍼 가브리엘; 브라이언 켈리; 제임스 오브리; 데이비스 톰슨; 마이클 페틱
Original assignee: 레퓨테이션 디펜더, 인코포레이티드
Priority date: 2007-01-31
Filing date: 2008-01-30
Publication date: 2009-12-08
Also published as: WO2008094638A2; US20110153551A1; US20130018877A1; US20080183700A1; US20120124033A1; JP2010517196A; EP2108159A1; US8027975B2; CN101675429A; US8321413B2; BRPI0807063A2; CA2676914A1; US8060508B2

Abstract

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 얻고, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성의 지시를 수신하고, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성에 기초한 액션을 수행하는 것을 포함하는, 사용자에 관한 정보를 분석하는 시스템, 장치 및 방법이 제공된다.

또한, 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 수집하고, 상기 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과의 사용자 평판에 대한 효과를 판정하고, 및 상기 데이터 소스로부터의 적어도 하나의 검색 결과로부터 사용자의 판정된 평판의 효과에 기초하여 사용자에 대한 평판 점수를 연산하는 것을 포함하는 사용자 평판을 나타내는 평판 점수를 판정하는 시스템, 장치 및 방법이 제시된다.

사용자, 검색어, 데이터 소스, 검색 결과, 액션, 사용자 평판, 평판 점수, 연관성, 제 3자, 중요도, 모듈

Description

개인정보 식별 및 변경 시스템{IDENTIFYING AND CHANGING PERSONAL INFORMATION}

본 발명은 개인 정보의 식별, 이러한 정보의 변경 및/또는 삭제, 및 식별된 정보에 기초하여 대상 개인의 평판 점수화 또는 등급화의 생성을 용이하게 하는 방법, 시스템, 및 장치에 관한 것이다.

1990년대 초반 이후에, 월드 와이드 웹과 인터넷을 사용하는 사람의 수가 상당한 비율로 증가해왔다. 사용자가 웹사이트에 등록, 전자적으로 코멘트 및 정보를 포스팅하거나, 또는 간단히 다른 것들에 관한 정보를 포스팅하는 회사(온라인 신문, 또는 소셜 네트워킹 웹사이트와 같은)와 상호작용함으로써 인터넷에서 가용한 서비스를 이용할수록, 점점더 사용자에 관한 정보가 공개되어 온라인에서 이용가능하게 된다. 당연히, 전문가, 부모, 대학 응시자, 취업 응시자, 피고용인, 자선단체 및 기업과 같은 개인, 기관, 및 회사는, 가장 일반적인 인터넷 사용자에 관한 온라인 컨텐츠 조차도 유해하고, 치명적이거나, 부정한 것이 될 수 있기 때문에 인터넷상에서 가용한 그들에 관한 정보의 양이 증가하는 것에 대처하는데에 심각한 그리고 법적인 우려가 증가해왔다.

다양한 직업적 및/또는 개인적 관점에서의 사용자 평가의 프로세스는 인터넷 상의 그 사용자에 관한 가용한 정보의 유형 및 양에 대해 점차적으로 민감하게되어왔다. 사용자는 자신 또는 자신이 상호작용하는 누군가가 전체적으로 그들 평판에 관해 포지티브 또는 네거티브, 또는 그들의 평판의 특정한 측면에 관해 포지티브 또는 네거티브인 평판을 발생시키는지 여부를 평가하기 위한 용이한 방식을 원해왔다. 다른 사람과의 사용자의 예시적인 상호작용은 예를 들면, 연애 관계의 시작, 취업 또는 사업 기회 제공, 또는 재무 거래의 계약 체결을 포함한다. 온라인 상에서 가용한 사용자에 관한 정보의 양이 증가하기 때문에, 이러한 정보 모두를 조사하고, 그의 연관된 중요도를 평가하고, 그를 분류하고, 그것을 사용자의 공개, 온라인, 평가의 일반적인 평가로 종합하는 프로세스는 보다 위협이 된다.

따라서, 인터넷상에서 그들에 관한 정보가 부정확하지 않고, 비방적이지 않고, 욕설이 아니고, 또는 그들의 평판 또는 웰-빙에 해를 가하지 않는 것을 보장하면서 그들로 하여금 인터넷 이용을 지속하도록 하는 방법, 장치, 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 그들의 평판이 인터넷상에서 그들에 관해 가용한 정보에 기초하여 다른 개인, 그룹, 기관, 및/또는 회사에 의해 어떻게 인지될 수 있는지 그들에게 급격하고 폭넓게 이해될 수 있도록 하는 시스템에 대한 요구가 있다.

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 얻고, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 바람직한 표시를 수신하고, 바람직한 상기 적어도 하나의 검색 결과에 기초한 액션을 수행하는 것을 포함하는, 사용자에 관한 정보를 분석하는 시스템, 장치 및 방법이 제공된다.

데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 수집하고, 상기 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과의 사용자 평판에 대한 영향을 판정하고, 및 상기 데이터 소스로부터의 적어도 하나의 검색 결과로부터 사용자 평판에 대해 판정된 영향에 기초하여 사용자에 대한 평판 점수를 연산하는 것을 포함하는 사용자 평판을 나타내는 평판 점수를 판정하는 시스템, 장치 및 방법이 제시된다.

또한, 사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 적어도 하나의 검색 결과를 얻고, 상기 적어도 하나의 검색 결과를 사용자에게 제공하는 적어도 하나의 검색 결과의 연관성을 판정하고, 상기 적어도 하나의 검색 결과 중 연관성있는 또는 바람직한 검색결과의 사용자의 표시를 수신하고, 및 바람직한 상기 적어도 하나의 검색 결과에 기초한 액션을 수행하는 것을 포함하는, 사용자에 관한 정보를 분석하는 시스템, 장치 및 방법이 제공된다.

일부 실시예에서, 시스템, 장치 및 방법은 검색 결과를 얻기 위해 추가적인 검색어를 판정하는 단계 및 추가적인 검색어를 이용하는 단계를 또한 포함한다. 추가적인 검색어를 판정하는 단계는 자동으로 수행되거나 및/또는 관리자 또는 사용자에 의해 수행될 수 있다.

일부 실시예에서, 검색 결과가 원하지 않는 검색 결과일 수 있다는 지시가 수신될 수 있다. 수행된 액션은 원하지 않는 검색 결과가 얻어진 데이터 소스에서 원하지 않는 검색 결과를 제거하거나 또는 변경하도록 할 수 있다. 원하지 않는 검색 결과는 정확하지 않은 또는 사용자의 평판에 불리한 사용자에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 수행된 액션은 원하지 않는 검색 결과가 얻어진 데이터 소스에서 원하지 않는 검색 결과를 변경 또는 제거하는지 여부를 판정하는 것을 포함하고, 원하지 않는 검색 결과가 데이터 소스에서 변경 또는 제거될 수 있으면, 데이터 소스에서 원하지 않은 검색 결과를 변경, 수정, 또는 삭제하도록 할 수 있다.

일부 실시예에서, 적어도 하나의 검색 결과의 연관성을 판정하는 것은 상기 적어도 하나의 검색 결과가 사용자에 연관된 정보를 포함하는지 여부를 판정하고 및/또는 상기 검색 결과가 사용자에 연관된 정보를 포함하지 않는다면 검색 결과를 무시하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 적어도 하나의 검색 결과가 사용자에 연관된 정보를 포함하지 않는다면, 배제한 검색어가 후속하는 검색에 추가되어, 배제한 검색어가 사용자에 연관된 정보를 포함하지 않은 적어도 하나의 검색 결과를 배제하도록 설계될 수 있다.

일부 실시예에서, 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 것은 여러 회 수행되고, 상기 획득 단계의 다수 수행으로부터의 적어도 하나의 검색 결과에 기초하여 검색 랭킹 시스템을 생성하고, 상기 검색 랭킹 시스템에 기초하여 추가적인 검색 결과를 소팅하는 것과 같은 추가적인 단계들이 수행될 수 있다. 검색 랭킹 시스템을 생성하는 단계는 베이스 네트워크(Bayesian network)를 이용하여 수행된다. 상기 베이스 네트워크는 무관성-지시 토큰의 코퍼스와 연관성-지시 토큰의 코퍼스를 활용할 수 있다.

일부 실시예에서, 적어도 하나의 검색 결과가 주기적으로 획득된다. 상기 획득 단계 수행의 주기성은 사용자 특성 또는 데이터 소스 특성에 기초하여 결정된다.

일부 실시예에서, 적어도 하나의 검색 결과 획득은 다수회 수행되고, 현재 획득된 검색 결과에 대한 서명을 판정하고, 미리 획득된 검색 결과에 대한 미리 획득된 서명에 상기 서명을 비교하고, 현재 획득된 서명과 미리 획득된 서명이 상이 할 때 상기 검색 결과에 대한 연관성을 판정하는 단계와 같은 추가적인 단계가 수행된다.

일부 실시예에서, 연관성을 판정하는 단계는 관리자에게 적어도 하나의 검색 결과를 제공하는 단계, 관리자로부터 적어도 하나의 검색 결과의 카테고리화의 지시를 획득하는 단계, 및 자동으로 상기 관리자로부터의 지시에 기초하여 적어도 하나의 검색 결과를 카테고리화하는 단계를 포함한다.

일부 실시예에서, 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계는 예를 들면 관리자 또는 사용자로부터 적어도 하나의 검색 결과를 수신하는 단계, 및 그의 연관성을 판정하는 단계를 포함한다. 검색 결과의 연관성을 판정하는 단계는 예를 들면 관리자 또는 사용자로부터 적어도 하나의 검색 결과의 카테고리화의 지시를 획득하는 단계, 및 예를 들면 관리자 또는 사용자로부터의 지시에 기초하여 적어도 하나의 검색 결과를 자동으로 카테고리화하는 단계를 포함한다.

데이터 소스로부터 데이터를 수집하고, 상기 데이터 소스로부터의 데이터의 사용자의 평판에 대한 영향을 판정하고, 상기 데이터 소스로부터 데이터의 평판에 대한 영향에 기초하여 사용자에 대한 평판 점수를 결정하는 것에 의해 사용자의 평판을 판정하는 시스템, 방법 및 장치가 또한 제공된다. 일부 실시예에서, 사용자가 점수가 지시하는 대로 평판이 있다는 것을 보증하기 위해 사용자의 요청시 제 3자에게 상기 평판 점수를 제공하는 단계, 사용자가 점수가 지시하는 대로 평판이 있다는 것을 보증하기 위해 제 3 자의 요청시에 상기 평판 점수를 제 3자에게 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 데이터 소스는 예를 들면 신용 에이전시 데이터베이스, 범죄 데이터베이스, 보험 데이터베이스, 소셜 네트워킹 데이터베이스, 및/또는 뉴스 데이터베이스를 포함한다.

일부 실시예에서, 평판에 대한 영향을 판정하는 단계는 그의 무드 및/또는 중요도에 따라 적어도 하나의 검색 결과의 엘리먼트를 카테고리화하는 단계, 및 상기 무드 및/또는 중요도의 카테고리화(들)에 따라 평판에 대한 영향을 바이어싱하는 단계를 포함한다. 일부 실시예에서, 평판에 대한 영향을 판정하는 단계는 포지티브에서 네거티브 스케일을 따라 적어도 하나의 검색 결과의 엘리먼트를 연관시키는 단계, 및 포지티브에서 네거티브 연관도에 대한 평판에 대한 영향을 바이어싱하는 단계를 포함한다.

일부 실시예에서, 사용자에 대한 평판 점수를 판정하는 단계는 데이터 소스로부터의 검색결과의 평판에 대한 영향에 기초하여 사용자에 대해 적어도 하나의 평판의 서브-점수를 판정하는 단계를 포함한다. 평판의 서브-점수의 유형은 예를 들면, 피고용인, 고용주, 영향력 있는 사람(significant others), 변호사로서의 평판, 또는 잠재적인 부모로서의 평판과 같은 적절한 평판 속성을 포함할 수 있다.

본 명세서에 통합되고 그의 일부를 구성하는 첨부 도면이 상세한 설명과 함께 본발명의 실시예를 예시하며, 본 발명의 원리를 설명하는 기능을 한다.

도 1은 사용자에 관한 정보를 분석하는 예시적인 시스템을 도시하는 블록도,

도 2는 데이터 소스로부터의 불리한 검색 결과를 변경 및/또는 제거하는 프로세스를 도시하는 플로우차트,

도 3은 검색 결과를 소팅하는 프로세스를 도시하는 플로우차트,

도 4는 검색 결과에 대해 기록된 서명이 검색 결과에 대해 미리 기록된 서명과 동일한지를 판정하는 프로세스를 도시하는 플로우차트,

도 5는 검색 결과의 카테고리화를 지시하는 프로세스를 도시하는 플로우차트, 및

도 6은 사용자에 대한 평판 점수를 계산하는 프로세스를 도시하는 플로우차트이다.

첨부 도면에서, 본 발명의 예시적인 실시예에 대한 참조가 상세히 이루어지며, 이의 예시는 첨부 도면에 도시된다. 동일한 참조 번호는 동일한 또는 유사한 부분을 가리키기 위해 도면 전체에서 사용될 것이다.

도 1은 사용자에 관한 정보를 분석하기 위한 예시적인 시스템(100)을 도시하는 블록도이다. 예시적인 시스템(100)에서, 검색 모듈(120)은 사용자 정보 처리 모듈(110), 데이터 저장 모듈(130), 및 네트워크(140)에 결합된다. 검색 모듈(120)은 또한 네트워크(140) 또는 기타 커플링(도시되지 않음)에 의해 데이터 소스(151, 152, 및/또는 153)와 같은 적어도 하나의 데이터 소스에 결합된다. 데이터 소스(151, 152, 및/또는 153)는 하나 이상의 사용자(161, 162, 및/또는 163)에 관한 정보를 포함하는 전용 데이터베이스가 될 수 있다. 예시적인 데이터 소스(151, 152, 및/또는 153)는 예를 들면, "블로그" 또는 소셜 네트워킹 웹사이트, 뉴스 에이전시 웹사이트, 개인 웹사이트, 또는 회사 웹사이트와 같은 웹사이트가 될 수 있다. 예시적인 데이터 소스(151, 152, 및/또는 153)는 Google™ 또는 Yahoo!™에 의해 유지관리되는 것과 같은 검색 데이터베이스에 저장되는 캐싱된 정보가 될 수 있다. 예시적인 데이터 소스(151, 152, 153)는 예를 들면 범죄자 데이터베이스 또는 리스팅, 신용 에이전시 데이터 소스, 보험 데이터베이스, 또는 사용자(161, 162, 및/또는 163)에 관한 임의의 전자 또는 기타 소스가 될 수 있다. 시스템(100)은 임의의 수의 데이터 소스(151, 152, 및/또는 153)를 포함할 수 있고, 임의의 수의 사용자, 관리자, 및/또는 제 3자에 의해 사용될 수 있다.

하나 이상의 사용자(161, 162, 및 163)는 예를 들면, 개인용 컴퓨터, 개인용 데이터 디바이스, 전화, 또는 네트워크(140)(도시되지 않음), 또는 정보 처리 모듈(110)과 상호작용하는 기타 커플링에 의해 사용자 정보 모듈(110)에 결합되는 기타 디바이스를 통해 사용자 정보 처리 모듈(110)과 상호작용한다.

하나 이상의 사용자(161, 162, 및/또는 163)는 사용자를 식별하는 정보 또는 검색어를 사용자 정보 처리 모듈(110)에 직접 또는 간접적으로 제공한다. 사용자 정보 처리 모듈(110) 또는 검색 모듈(120)은 사용자에 관한, 정보를 찾거나 또는 결과를 검색하기 위한 검색을 구축하는 식별 정보 또는 검색어를 이용한다. 검색 모듈(120)은 그런다음 사용자에 관한 정보에 대해 적어도 하나의 검색어를 이용하여 데이터 소스(151, 152, 153)를 검색한다. 사용자에 관한 검색 결과는 데이터 저장 모듈(130)에 저장되고 및/또는 사용자 정보 처리 모듈(110)에 의해 분석된다. 사용자에 관한 데이터를 분석 및 저장하는 특정한 실시예가 도 2, 3, 4, 5, 및 6에 대해 기술된다.

예를 들면, 네트워크(140)는 인터넷, 인트라넷, LAN, WAN, 캠퍼스 지역 네트워크, 도시 지역 네트워크, 엑스트라넷, 사설 엑스트라넷, 임의의 2 개 이상의 결합된 전자 디바이스의 세트, 또는 이러한 또는 적절한 네트워크의 결합이 될 수 있다.

모듈 사이, 또는 모듈과 네트워크(140) 사이의 커플링은 전자적 연결, 동축 케이블, 구리선, 및 광섬유, 네트워크(140)를 구비하는 와이어를 포함하지만 그에 한정되는 것은 아니다. 커플링은 또한 레이저 및 라디오파 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것들과 같은 음향 또는 광파의 형태를 취할 수 있다. 커플링은 또한 다른 데이터 디바이스에 대한 하나 이상의 네트워크를 통한 정보 또는 데이터 통신 제어에 의해 달성될 수 있다.

상술한 논리적 또는 기능적 모듈 각각은 다수의 모듈을 구비할 수 있다. 모듈들은 독립적으로 구현되거나, 또는 자신들의 기능이 다른 모듈의 기능과 조합된다. 추가로, 각각의 모듈은 개별 컴포넌트 상에서 구현되거나, 또는 모듈은 컴포넌트의 조합으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 사용자 정보 처리 모듈(110), 검색 모듈(120), 및 데이터 저장 모듈(130)은 각각 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 반도체(ASIC), 복합 프로그래머블 논리 소자(CPLD), 인쇄 회로기판(PCB), 프로그래머블 논리 컴포넌트와 프로그래머블 인터커넥트의 조합, 단일 CPU 칩, 메인보드 상에 조합된 CPU 칩, 범용 컴퓨터, 또는 모듈(110, 120, 130)의 태스크를 실행할 수 있는 디바이스 또는 모듈의 기타 조합에 의해 수행될 수 있다. 데이터 저장 모듈(130)은 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 프로그래머블 판독 전용 메모리(PROM), 필드 프로그래머블 판독 전용 메모리(FPROM), 또는 사용자 정보 처리 모듈(110) 또는 검색 모듈(120)에 의해 사용될 정보 및 지시를 저장하는 기타 동적 스토리지 디바이스를 포함한다. 데이터 저장 모듈(130)은 또한 데이터베이스, 디렉토리 구조로 된 하나 이상의 컴퓨터 파일, 또는 메모리와 같은 기타 적절한 데이터 스토리지 메커니즘을 포함할 수 있다.

도 2는 데이터 소스로부터 적어도 하나의 사용자에 관한 불리한 검색 결과를 발견, 및 변경 및/또는 제거하는 프로세스를 도시하는 플로우차트이다. 단계(210)에서, 적어도 하나의 검색어를 포함하는 검색을 실행하는 명령은 예를 들면 시스템 또는 장치에 의해 수신된다. 상기 명령은 예를 들면 사용자로부터 직접, 제 3자, 또는 사용자 또는 제 3자가 가입한 온라인 데이터 검색 서비스로부터 수신된다. 상기 명령은 또한 저장 장치로부터 수신된다.

사용자 또는 제 3자는 예를 들면, 개인용 컴퓨터, 개인용 데이터 디바이스, 또는 웹사이트를 통해 온라인 데이터 검색 서비스에 가입한다. 가입시, 사용자 또는 제 3 자는 예를 들면 사용자 또는 타인에 연관된 검색을 구축하기 위해 정보 처리 모듈, 또는 검색 모듈에 의해 사용될 수 있는 그들 자신 또는 다른 사람에 관한 식별 정보를 제공한다. 일부 실시예에서, 수신된 명령 및/또는 적어도 하나의 검색어는 예를 들면, 사용자, 그룹, 조직, 또는 회사에 연관될 수 있다.

단계(220)에서, 검색 모듈은 수신된 명령 및/또는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 적어도 하나의 검색 결과를 획득할 수 있다. 상기 검색 결과는 데이터 소스로부터 획득될 수 있다. 검색 결과는 Google™ 또는 Yahoo!™ 검색과 같은 공개 사용가능한 검색 엔진, 또는 Westlaw™ 검색 또는 LexisNexis™ 검색과 같은 사설 검색 엔진 상에서 "스크린 스크랩핑"을 통해 획득될 수 있다. 검색 결과는 또한 검색 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 또는 구조체 데이터 교환(익스텐시블 마크업 랭귀지와 같은)을 통해 획득될 수도 있다. 검색은 예를 들면 사용자 또는 제 3자에 의해 제공되는 정보에 기초하여 제공 또는 생성되는 적어도 하나의 검색어를 이용하여 수행된다. 예시적인 검색에서, 사용자는 검색을 위해 검색어로서 단독으로 또는 서로 결합하여 사용될 수 있는 자신의 고향, 거주 도시, 모교와 같은 검색어를 제공한다. 검색 결과는 자동으로 또는, 명령 및/또는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 사용자, 제 3자 또는 관리자에 의해 수동으로 획득될 수 있다. 단계(220)에서 획득된 검색 결과는 저장될 수 있다(단계(230)).

검색 결과가 획득되면, 검색 결과의 연관성이 단계(240)에서처럼 판정될 수 있다. 상기 연관성은 예를 들면 검색 결과의 데이터 또는 엘리먼트의 특정 유형이 검색 결과에 나타나는 횟수에 기초하여 자동으로 판정될 수 있다. 검색 결과의 연관성은 예를 들면 획득된 데이터 소스, 검색 결과의 컨텐츠, 또는 발견된 검색 결과의 유형에 기초한다. 추가로 또는 대안으로, 검색 결과의 연관성은 예를 들면 관리자 또는 사용자에 의해 직접 판정될 수 있다.

획득된 검색 결과의 연관성은 상기 검색 결과의 무드 및/또는 중요도를 판단 하는 것을 포함할 수 있다. 검색 결과의 무드는 검색 결과의 컨텐츠에 관한 데이터를 포함하고 예를 들면 검색 결과 또는 그의 데이터 소스의 감성적 컨텍스트 또는 검색 결과 내의 표현의 특성에 관한 것일 수 있다. 검색 결과에 대한 무드의 판정 및/또는 할당은 평판에 대한 그의 포지티브 또는 네거티브 영향에 기초할 수 있다. 검색 결과의 상이한 부분은 예를 들면 그의 컨텐츠에 기초한 상이한 무드를 가질 수 있다. 무드와 서브-무드에 수치 값이 할당된다. 평판에 대한 검색 결과의 무드 및 서브-무드의 영향을 연산하는 것은 하기에 더 상세히 기술된다.

추가적으로 또는 대안으로, 획득된 검색 결과의 연관성은 검색 결과 또는 데이터 소스에 대해 중요도를 판정하고 및/또는 할당하는 것을 포함한다. 중요도는 예를 들면, 고에서 저의 범위가 될 수 있다. 검색 결과 또는 데이터 소스의 중요도는 덜 중요한 검색 결과 또는 데이터 소스와의 비교시 더 중요한 검색 결과 또는 데이터 소스가 더 큰 중요도를 가지고 및/또는 할당되도록 가중치 값이 할당될 수 있다. 검색 결과 또는 데이터 소스는 고, 중, 또는 저 중요도로 판정 및/또는 할당될 수 있다. 데이터 소스의 중요도는 예를 들면 데이터 소스로의 인바운드 링크의 수, 데이터 소스로의 인바운드 링크를 보고하는 검색 엔진의 수, 또는 데이터 소스로의 인바운드 링크의 수에 비례하는 합성 측정치에 기초하여 판정 또는 할당될 수 있다. 예시적인 고 중요도 데이터 소스는 MyFace.com™, iTunes™, 또는 NYtimes.com™을 포함한다.

검색 결과의 중요도는 검색 결과에서의 단어의 총수에 대한 검색 사용자의 명칭의 참조비, 검색 결과의 타이틀에서의 사용자의 명칭의 존재, 사용자 명칭을 둘러싸는 폰트 디자인 또는 그래픽 엘리먼트, 또는 데이터 소스의 명칭 쿼리에서의 사용자 명칭의 랭크에 기초하여 판정 및/또는 할당된다. 데이터 소스는 예를 들면 그것을 방문하는 횟수, 또는 얼마나 잘알려진 데이터 소스인지에 기초하여 중요도가 할당된다. 예시적인 고 중요도 검색 결과는 데이터 소스에 대해 현저하게 또는 반복적으로 언급된 사용자의 명칭을 포함한다. 평판에 대한 검색 결과의 무드 또는 서브-무드의 효과를 연산하는 것을 하기에 더 상세히 논의된다.

일부 실시예에서, 단계(240)는 검색 결과 랭킹 시스템을 생성하는 단계 및/또는 도 3에 도시된 예에서처럼 검색 결과 랭킹 시스템에 기초하여 검색 결과를 소팅하는 단계를 포함한다. 단계(250)에서, 검색 결과는 예를 들면 사용자, 관리자, 또는 소프트웨어 프로그램에 출력 또는 디스플레이된다. 검색 결과의 연관성 또한 예를 들면 사용자, 관리자, 또는 소프트웨어 프로그램에 출력 또는 디스플레이된다. 검색 결과 및/또는 그의 연관성은 이메일, 팩스, 웹페이지, 또는 임의의 적절한 방식을 통해 출력 또는 디스플레이된다. 검색 결과 및/또는 그의 연관성은 예를 들면 원래 검색 결과의 복사본, 검색 결과로의 링크, 검색 결과의 스크린 샷, 또는 기타 적절한 표시로서 디스플레이될 수 있다.

단계(260)에서, 추가적인 검색어가 검색을 위해 요구될 수 있다. 추가적인 검색어가 검색에 요구된다면, 추가적인 검색어는 추가적인 검색 결과를 얻기 위해 사용될 수 있다(단계(270)). 예를 들면, 사용자의 명칭에 관한 검색이 사용자가 작업하는 도시를 명확하게 한다면, 도시의 명칭이 적어도 하나의 미래의 검색에 대해 검색어에 추가될 수 있다. 추가적인 예로서, 사용자에 대한 새로운 닉네임 또 는 사용자명칭이 발견되면, 그것은 검색에 대한 추가적인 검색어로서 사용될 수 있다. 추가로, 검색 결과가 동일한 사용자에 관한 것인지에 관한 판정이 이루어질 수 있다. 검색 결과가 동일한 사용자에 관한 것이라면, 검색어는 상술한 바와 같이 추가될 수 있다. 검색 결과가 사용자에 연관된 것이 아니거나 또는 다른 사용자에 연관된 것이라면, 배타적인 검색어가 검색을 위해 검색어에 추가될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 조지 워싱턴이라고 명칭이 주어지면, 검색 결과가 "조지 워싱턴 대학", "대통령 조지 워싱턴", 또는 "조지 워싱턴 조각가"에 연관되는 것으로 결과가 나오지 않도록 보장하기 위해 단계(270)의 일부로서 배타적인 용어를 부가하는 것이 적절한 것이 될 수 있다.

검색에 대한 추가적인 검색어는 임의의 적절한 방법에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 검색 결과가 사용자에게 제시되고, 사용자는 부가적인 검색어를 선택할 수 있다. 대안으로, 관리자는 검색 결과를 리뷰하고 추가적인 검색어를 제공한다. 추가적인 검색어는 또한 예를 들면, 검색 모듈, 사용자 정보 처리 모듈, 또는 관리자에 의해 자동으로 결정될 수 있다. 추가적인 검색어의 자동 결정은 적절한 연산 또는 분석에 기초할 수 있다. 예를 들면, 특정한 검색어가 사용자에 연관된 이전의 검색에서 자주 발생했다면, 특정한 검색어가 새로운 검색에 대한 추가적인 검색어로서 사용될 수 있다.

단계(280)에서, 불리한 검색 결과가 플래그된다. 검색 결과의 플래그는 예를 들면 사용자, 관리자, 컴퓨터 소프트웨어 프로그램에 의해 예를 들면 관리자에 대한 웹 인터페이스, 이메일, 메일 또는 팩스를 통해 전자적으로 구현될 수 있다. 검색 결과는 예를 들면 데이터 저장 모듈에 적절한 플래그를 배치하거나 또는 검색 결과가 제거 또는 변경될 것을 지시하는 것에 의해 플래그될 수 있다.

단계(290)에서, 플래그된 검색 결과는 적절히 제거 및/또는 변경될 수 있다. 사용자는 검색 결과에서 자신에 관한 모든 정보를 플래그하고, 변경 및/또는 제거하거나, 또는 검색 결과 내의 특정한 정보만 변경 또는 제거시킬 것을 요구할 수 있다. 플래그된 결과의 제거 또는 변경은 연관된 데이터 소스에 대한 API를 통해 달성될 수 있다. 예를 들면, 구조체 데이터 소스는 데이터 소스로부터 데이터를 변경 또는 제거할 수 있는 API를 구비한다. 검색 모듈, 또는 기타 적절한 모듈은 사용자에 대한 정보가 제거 또는 변경될 것을 데이터 소스에 대해 지시하기 위한 데이터 소스의 API를 이용한다. 플래그된 결과는 또한 사용자 및/또는 관리자가 전화, 이메일, 메일, 또는 데이터 소스로부터 정보를 변경 또는 제거하는 것에 대해 담당하는 관리자와 접촉할 때 제거 또는 변경될 수 있다. 일부 경우, 단계(290)는 사용자에 연관된 데이터를 변경 또는 제거하기 위해 상기 데이터 소스에 책임을 지는 관리자를 설득하기 위해 사용자 편에서 편지를 초안을 잡아주는 변호사와 같은 관리자를 포함한다. 다른 경우, 단계(290)는 사법부가 데이터 소스에 대해 책임을 지는 관리자 또는 회사에게 사용자에 연관된 데이터를 변경 또는 제거하는 것을 강제하도록 데이터 소스에 대해 책임을 지는 관리자 또는 회사에 대해 민법 또는 형법상의 소송을 개시하는 것을 포함한다.

일부 실시예에서, 단계(220-270)는 정기적, 비정기적, 또는 랜덤한 인터벌로 시행될 수 있다. 예를 들면, 단계(220-270)는 시간단위, 일단위, 또는 임의의 적 절한 인터벌로 수행될 수 있다. 단계(220-270)는 업데이트의 가능성, 거주 지역의 시간대, 사용자 선호도 등과 같은 사용자 특성에 기초하여 다른 것보다 일부 사용자에 대해 보다 자주 수행된다. 추가로, 단계(220-270)는 무엇보다 일부 데이터 소스에 대해 보다 자주 수행될 수 있다. 예를 들면, 소셜 네트워킹 사이트가 회사 웹사이트보다 더 자주 업데이트되는 것이 알려지면, 단계(220-270)는 회사 웹사이트 보다 소셜 네트워킹 사이트에 대해 더 자주 수행될 수 있다.

도 3은 검색 결과를 소팅(sort)하는 프로세스를 도시하는 플로우차트이다. 단계(310)에서, 획득된 검색 결과의 연관성은 상술한 바와 같이 자동으로 또는 인간의 간섭을 통해 결정 및/또는 지시된다. 단계(320)에서, 검색 결과 랭킹 시스템이 생성될 수 있다. 검색 결과 랭킹 시스템은 연관성, 무드 또는 중요도, 결과의 연한, 그 결과가 불리한지, 유리한지, 또는 사용자에게 얼마나 무해한지와 같은 하나 이상의 고려사항, 또는 기타 적절한 랭킹 수단에 기초하여 검색 결과를 랭킹을 매긴다. 단계(330)에서, 검색 결과는 검색 결과 랭킹 시스템에서의 그들의 랭킹에 기초하여 소팅된다. 검색 결과가 소팅되는 순서는 검색결과가 어떻게 디스플레이되는지를 정의한다. 예를 들면, 검색 결과는 가장 새로운 및/또는 가장 불리한 검색 결과가 먼저 디스플레이되고, 다음의 가장 새로운, 및/또는 가장 불리한 검색 결과가 이어지도록 소팅된다.

일부 실시예에서, 단계(320, 330)는 신경망, 베이스 분류(Bayesian classifier), 또는 검색 랭킹 시스템을 생성하기 위한 기타 적절한 수단을 이용하여 수행된다. 베이스 분류가 사용되면, 그것은 예를 들면 관리자 및/또는 사용자 입력을 이용하여 구축된다. 일부 실시예에서, 관리자 및/또는 사용자는 "연관" 또는 "무관" 중 어느 하나로서 검색 결과를 지시한다. 검색 결과가 "연관" 또는 "무관"으로 플래그될 때 마다, 그 검색 결과로부터의 토큰이 예를 들면, "연관성-지시 검색 결과 코퍼스(corpus)" 또는 "무관성-지시 검색 결과 코퍼스"와 같은, 데이터의 적절한 코퍼스로 부가된다. 검색을 위한 데이터 수집 전에, 베이스 네트워크는 예를 들면 사용자 또는 기타 소스로부터 수집된 검색어(고향, 거주지, 성 등)로 시작된다. 검색결과를 연관성-지시 또는 무관성-지시로서 분류한 후에, 검색 결과에서의 토큰(단어 또는 구)이 대응하는 코퍼스에 부가될 수 있다. 일부 실시예에서, 검색 결과의 일부만이 대응하는 코퍼스에 부가된다. 예를 들면, "a", "the", 및 "and"와 같은 공통된 단어 또는 토큰은 코퍼스에 부가되지 않는다.

베이스 분류자를 유지관리하는 일부로서, 토큰의 해시 테이블이 코퍼스에서의 토큰의 발생 횟수에 기초하여 생성된다. 추가적으로, "conditionalProb" 해시 테이블이 또한, 그 토큰을 포함하는 검색 결과가 연관성-지시 또는 무관성-지시일 조건부 확률을 지시하기 위해 코퍼스 중 어느 하나 또는 양측 모두에서의 토큰에 대해 생성된다. 검색 결과가 연관 또는 무관인 조건부 확률은 차례로 연관성-지시 및 무관성-지시 코퍼스에서의 토큰의 발생 횟수에 기초한 적절한 연산에 기초하여 결정된다. 예를 들면, 토큰이 사용자에 무관한 조건부 확률은 하기의 식에 의해 정의된다:

prob=max(MIN_RELEVANT_PROB,

min(MAX_IRRELEVANT_PROB, irrelevatProb/total)),

여기서:

MIN_RELEVANT_PROB=0.01(연관성 확률에 대한 하한의 임계값),

MAX_IRRELEVANT_PROB= 0.99(연관성 확률에 대한 상한의 임계값),

LET r=RELEVANT_BIAS*(토큰이 "연관성-지시" 코퍼스에 나타난 횟수),

LET i=IRRELEVANT_BIAS*(토큰이 "무관성-지시" 코퍼스에 나타난 횟수),

RELEVANT_BIAS=2.0,

IRRELEVANT_BIAS=1.0(일부 실시예에서, "연관성-지시" 용어는 거짓 양성(false positive)를 향하고, 거짓 음성(false negative)으로부터 멀어지도록 바이어싱하도록 "무관성-지시" 보다 더 바이어싱되어야 하는데, 이는 연관성 바이어스가 무관성 바이어스 보다 더 높기 때문이다.),

nrel= 연관성-지시 코퍼스에서의 엔트리의 총수,

nirrel= 무관성-지시 코퍼스에서의 엔트리의 총수,

relevantProb=min(1.0, r/nrel),

irrelevantProb=min(1.0, i/nirrel), 및

total=relevantProb + irrelevantProb.

일부 실시예에서, 연관성-지시 및 무관성-지시 코퍼스가 시딩되고 특정한 토큰에 무관성의 디폴트 조건부 확률이 주어지면, 상술한 바와 같이 연산된 조건부 확률은 디폴트값으로 평균화된다. 예를 들면, 사용자는 그가 하버드 대학을 간 것으로 분류하면, 토큰 "하버드"는 연관성-지시 시드로서 지시되고 토큰 하버드에 대해 저장된 조건부 확률은 0.01(1% 가능성의 무관성)이 된다. 이 경우, 상기와 같 이 연산된 조건부 확률은 0.01의 디폴트값으로 평균화된다.

일부 실시예에서, 어느 하나의 코퍼스 또는 조합된 2개의 코퍼스에서 특정한 토큰에 대해 특정한 임계값 미만의 엔트리가 있다면, 토큰이 무관성-지시인 조건부 확률은 연산되지 않는다. 검색 결과의 연관성이 지시될 때, 토큰이 무관성-지시인 조건부 확률은 예를 들면 단계(320)의 일부로서 새롭게 지시된 검색 결과에 기초하여 업데이트된다.

새로운 검색 결과가 획득될 때, 검색 결과의 컨텐츠는 적어도 하나의 토큰으로 분리된다. 토큰이 연관성-지시 및/또는 무관성-지시인 확률은 그런다음 예를 들면 랭킹 시스템에 기초하여 결정된다. 토큰(들) 중에 연관성-지시 및/또는 무관성-지시의 가장 높은 확률의 것이 그런다음 베이스 확률을 연산하기 위해 사용된다. 예를 들면, 가장 높은 N 확률이 "probs"라고 하는 어레이에 배치되면, 베이스 조합된 확률이 하기와 같이 나이브 베이스 분류자(naive bayesian classifier) 룰에 기초하여 연산된다:

검색 결과는 각각의 검색 결과가 연관성이 있는지 및/또는 무관한지의 확률에 의해 소팅된다.

상기 연산된 베이스 확률은 검색 결과가 "연관성" 및/또는 "무관성"인 확률을 나타낸다. 이것은 베이스 정리의 반복된 응용의 하나의 식일 뿐이다. 다른 식 들이 또한 예를 들면 Paoulis, A.의 "Bayes' Theorem in Statistics" 및 "Bayes' Theorem in Statistics(Reexamined)", §3-5 및 4-4 in Probability, Random Variables, and Stochastic Processes,(2판, New York: McGraw-Hill, pp.38-39, 78-81, 및 112-114, 1984, 이하 "(Papoulis 1984)")에 기술된 하나 이상의 식과 같이, 무조건부 확률에 기초하여 조건부 확률을 연산하는데에 사용된다. (Papoulis 1984)의 pp.38-39에 기술된, Bayes' Theorem의 예시적인 대안의 폼은 또한 검색 결과가 "연관성" 및/또는 "무관성"인 확률을 연산하는데에 사용될 수도 있다. 유사한 프로세스가 검색 결과 또는 데이터 소스의 무드 및/또는 중요도를 연관 및/또는 판정하는데에 사용될 수 있다.

도 4는 현재 검색 결과에 대해 기록된 서명이 미리 기록된 서명과 동일한지 여부를 판정하기 위한 프로세스를 도시한 플로우차트이다. 검색 결과의 서명은 예를 들면 연관된 웹페이지의 해시, 검색 결과 또는 검색 결과로부터의 정보의 요약한 형태, 검색 결과 또는 검색의 컨텐츠에 기초한 기타 연산의 해시가 될 수 있다. 예를 들면, 해시는 적어도 하나의 검색어에 관한 검색 결과의 일부와 같은 완전한 검색 결과 또는 검색 결과의 일부에 기초할 수 있다. 검색 결과는 예를 들면, 웹사이트 또는 웹사이트 내의 웹페이지를 포함할 수 있다. 검색 결과에 대해 기록된 서명은 검색 결과에 대한 URL, 또는 검색 결과 유형의 분류 및/또는 웹사이트의 서명과 같은, 검색 결과를 식별하는 정보를 포함한다. 검색 결과의 서명은 단계(420)에서 미리 획득된 검색 결과의 미리 획득된 서명과 비교된다.

단계(430)에서, 현재 검색 결과의 서명이 미리 획득된 검색 결과의 서명과 동일한지 여부가 판정된다. 현재 검색 결과가 미리 획득된 검색 결과와 동일하다면, 현재 검색 결과는 더 분석되지 않고, 도 4에 도시된 프로세스가 종료된다. 현재 및 미리 획득된 검색 결과의 서명이 상이하다면, 현재 검색 결과의 컨텐츠는 더 분석될 수 있다(단계(440)). 예를 들면, 소셜 네트워킹 사이트가 사용자에 관한 정보를 포함하고, 사이트가 사용자를 위해 매일 검색된다면, 가장 최근에 획득된 검색 결과의 서명(연관된 웹페이지의 해시와 같은)은 미리 획득된 검색 결과의 서명과 비교된다. 2개의 서명이 동일하다면, 검색 결과의 컨텐츠는 변경되지 않고 적어도 소스가 다음번에 검색될 때까지 가장 최근에 획득된 검색 결과를 더 분석할 필요가 없다.

도 5는 검색 결과의 카테고리화를 지시하는 프로세스를 도시하는 플로우차트이다. 단계(510)에서, 검색 결과는 예를 들면 웹 인터페이스, 컴퓨터 프로그램의 그래픽 사용자 인터페이스, 또는 기타 적절한 수단을 통해 사용자 및/또는 관리자에 제공된다. 디스플레이된 검색 결과는 임의의 적절한 수단을 통해 얻어진다. 예를 들면, 하나 이상의 공개 검색 엔진(Google™ 또는 Yahoo!™), 사설 검색 엔진(LexisNexis™ 또는 Westlaw™), 또는 임의의 데이터 소스를 통해 검색이 수행될 때, 검색 결과는 예를 들면 사용자 및/또는 관리자에게 디스플레이된다.

단계(520)에서, 검색 결과는 예를 들면 사용자 또는 관리자에 의해 식별된다. 단계(525)에서, 검색 결과에 대한 분류가 결정된다. 분류는 예를 들면 관리자, 사용자, 베이스 분류자에 의해 결정된다. 예시적인 분류는: 사용자에 대한 연관성, 사용자에 대해 얼마나 불리한 결과인가, 또는 검색 결과의 소스의 유형(소셜 네트워킹 사이트, 뉴스 데이터베이스, 등)을 포함한다. 검색 결과는 예를 들면 관리자 또는 사용자의 판단, 표준 룰(예를 들면, 부가적인 것을 포함하는 사용자를 참조하는 페이지가 불리함으로서 플래그됨), 또는 사용자에 지정된 룰(예를 들면, 사용자가 자신과 그의 이전의 직업에 대한 모든 참조를 불리함으로 플래그되도록 요청할 수 있음)에 기초하여 분류된다.

단계(530)에서, 검색 결과의 카테고리화는 적절한 시스템 또는 모듈에 대해 표시된다. 예를 들면, 관리자가 사용자에 관한 정보를 검색하는데에 웹 브라우저를 이용하고, 검색 결과가 불리함으로 분류되어야만하는 것으로 판정하며, 관리자는 검색 결과가 불리하다는 것을 지시하기 위해 자신의 컴퓨터 마우스를 이용하여 "북마크렛" 상에 "클릭"한다. 분류는 예를 들면, "북마크렛:, 프로그래머블 버튼, 사용자 인터페이스 엘리먼트, 또는 임의의 적절한 수단을 통해 지시된다. 북마크렛 또는 프로그래머블 버튼은 웹브라우저의 일부로서, 적어도 일부에서 컴퓨터 프로그램 실행이 될 수 있고, 또는 웹브라우저에 결합된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다. 북마크렛은, 클릭 되었을때 사용자 정보 처리 모듈, 서버 모듈, 또는 기타 적절한 모듈로 검색 결과가 플래그되는 지시를 전송하는 스크립트 또는 프로그램을 실행하도록 하는 그래픽 버튼이다. 선택시, 사용자 인터페이스 엘리먼트는 표시된 검색 결과가 플래그되도록 지시하는 액션이 수행되도록 한다. 검색 결과와 그에 연관된 플래그 또는 플래그들은 데이터 저장 모듈에 저장된다. 지시된 플래그는 부분적으로 검색 결과의 연관성을 판정하는 데에 사용되고, 또는 검색 결과가 디스플레이될 때 도시된다.

도 6은 평판 점수를 연산하는 프로세스를 도시하는 플로우차트이다. 평판 점수는 예를 들면 전체적으로 또는 피고용인, 고용주, 영향력있는 타인, 잠재적 부모, 또는 기타 적절한 크기 또는 고려사항으로서의 사용자의 평판을 나타낸다. 추가로, 평판 점수는 특정한 지식의 도메인 또는 상호작용의 유형과 같은 사용자 평판의 서브-엘리먼트에 기초한 하나 이상의 평판 서브-점수를 포함한다. 예를 들면 개인의 평판 점수는 일반적으로 개인, 사업 동료, 피고용인, 고용주, 영향력있는 타인, 변호사, 또는 잠재적 부모로서의 그들의 평판에 관한 서브-점수를 포함한다. 평판 점수는 신용점수, eBay 판매자 점수 또는 Slashdot™과 같은 웹사이트 상의 카르마(karma), 또는 기타 적절한 구성요소와 같은 기타 점수 및 정보에 기초할 수 있다.

도 6에서의 단계는 단일 평판 점수, 다수 유형의 평판 점수, 또는 하나 이상의 평판 서브-점수를 판정하도록 수행되고, 이들은 집합된 평판 점수를 연산하도록 조합된다. 평판 점수만들기는 예를 들면 그것이 예를 들면 사용자에 관한 검색 결과를 간단한 요약 점수, 등급 또는 기타 적절한 측정치로 감소시키는 사용자 평판 점수에 영향을 주는 수단이다. 평판 점수만들기는 예를 들면 사용자 또는 관리자로 하여금 평판 점수에 영향을 줄 수 있는 주된 온라인 임팩트 아이템에 집중하도록 하는 것이다. 평판 점수는 또한 예를 들면 사용자 또는 관리자가 데이터에 연관된 변화, 검색 결과의 서명, 및/또는 검색 결과를 추적하도록 한다.

단계(610)에서, 검색 결과가 수집된다. 수집된 검색 결과는 예를 들면 데이터소스로부터의 사용자 또는 제 3자에 관한 임의의 데이터이다. 수집된 검색 결과 는 예를 들면 도 2, 3, 4 및/또는 5의 프로세스를 통해 획득된 데이터이다. 수집된 검색 결과는 또한 기타 수단을 통해 수집된 데이터가 될 수 있고, 또는 예를 들면 사용자 또는 관리자에 의해 직접 제공될 수 있다.

단계(620)에서, 수집된 검색 결과는 평판에 대한 그의 영향을 판정하기 위해 분석된다. 이러한 판정은 수동 또는 자동이다. 예를 들면, 관리자 또는 사용자가 사용자의 평판의 특정한 측면에 불리할 수 있는 또는 유리한 것으로서 수집된 검색 결과로부터의 검색 결과 또는 검색 결과의 세그먼트를 플래그한다. 관리자 또는 사용자는 하나 이상의 스펙트럼을 따라 검색 결과가 어떻게 평판 점수에 영향을 주는지를 지시한다.

평판 점수에 대해 수집된 검색 결과의 영향을 판정하는 것은 예를 들면 검색 결과의 컨텐츠, 무드 또는 중요도에 기초하여 검색 결과를 분석하고 지시하는 것에 의해 수행된다. 일부 경우, 이러한 판정 및/또는 그의 지시는 자동이다. 예를 들면, 고용주로서의 사용자의 평판이 판정되고 수집된 검색 결과가 "나쁜 상사"에 관한 정보를 포스팅하는 장소로서 지정된 웹사이트에 사용자를 논의하는 것을 포스팅하는 것을 포함한다면, 그 지시는 웹포스팅이 고용주로서의 사용자의 평판에 불리한 것을 지시하도록 자동으로 생성된다.

일부 실시예에서, 시스템은 연관성 지시 토큰 주변의 토큰이 문맥상 "포지티브" 또는 네거티브"인지를 판정함으로써 검색 결과가 포지티브하게 또는 네거티브하게 사용자의 평판에 영향을 주는지 판정한다. 주변의 토큰의 세트는 양의 정수인 N 이내의 연관성-지시 토큰 세트로서 정의된다. 일부 실시예에서, 주변 토큰의 세트는 검색 결과에서의 모든 토큰으로 정의되거나 또는 기타 적절한 방식으로 정의된다. 시스템은 주변 토큰이 문맥상 포지티브인 토큰의 테이블 또는 데이터베이스에서 그를 검색함으로써 문맥상 포지티브인지 여부를 판정한다. 병렬 프로시저는 문맥상 네거티브인 토큰을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 사용자를 참조하고 연관성-지시 토큰의 N개의 토큰 내에 부가적인 것을 포함하는 검색 결과는 사용자의 평판 점수에 불리한 것으로서 자동으로 분류된다.

추가로, 평판 점수는 연관성-지시 토큰 주변의 토큰 세트에서 발견되는 문맥상 포지티브, 문맥상 네거티브인 및/또는 무드 지시 토큰에 기초하여 부분적으로 연산된다. 문맥상 네거티브이거나 또는 나쁜 무드인 토큰은 사용자의 평판 점수에 역으로 또는 수치적으로 더 낮게되도록 영향을 줄 수 있다. 문맥상 포지티브이거나 좋은 무드인 토큰은 평판 점수를 수치상으로 증가시키거나 또는 개선시킨다. 일부 실시예에서, 문맥상 포지티브 및/또는 문맥상 네거티브인 토큰은 그에 연관된 수치적 가중치 또는 배수를 가진다. 유사하게, 수치적 가중치 또는 배수는 그의 연관성 및/또는 중요도에 기초하여 토큰에 연관된다. 토큰에 보다 높게 가중치가 부여될수록 사용자 평판 점수에 대한 영향이 더 커진다. 일부 포지티브 및 네거티브 문맥 판정은 또한 사용자 정의가 될 수 있다. 예를 들면, 사용자를 언급하는 파티를 논의하는 웹사이트상의 포스팅은 대학생 보다 장관에 대한 평판 점수에 보다 더 불리할 수 있다. 단계(620)는 또한 평판 점수에 대한 검색 결과의 영향에 관한 하나 이상의 사용자 또는 관리자에 의한 자동 판정 및/또는 판정들을 포함한다.

단계(630)에서, 평판 점수가 연산된다. 평판 점수는 임의의 적절한 연산에 기초한다. 예를 들면, 평판 점수는 수집된 검색 결과에서의 포지티브 참조의 수의 합에서 네거티브 참조의 수의 합을 차감한 것이다. 평판 점수는 또한 사용자의 평판에 관한 수집된 검색 결과의 가중치된 합 또는 평균이 될 수 있다. 추가로, 또는 대안으로, 평판 점수는 또한 평판의 서브-점수의 합 또는 가중 평균이 될 수 있고, 이는 상술한 바와 같이 연산될 수 있다.

평판 점수가 연산되면, 단계(640)에서처럼, 요청하는 파티로 보고된다. 예를 들면, 잠재적인 피고용인들이 고용주의 평판을 알기를 원한다면, 잠재적인 피고용인들은 고용주의 평판 점수 보고서를 요청한다. 평판 점수는 또한 사용자에게 보고될 수 있다.

일부 실시예에서, 평판 점수는 사용자의 요청시 제 3자에게 보고되고, 본문에서 실시예 중 하나에 대한 평판 점수를 연산하고 제시하는 파티는 사용자의 평판 점수 제공시 사용자에 대해 "보증"한다. 예를 들면, 사용자가 다른 사람의 룸메이트가 되고자하고 사용자의 평판 점수가 평판 보고 회사에 의해 다른 사람에게 보고되면, 평판 보고 회사는 사용자가 사용자 평판 점수가 지시하는 것과 같은 평판이 있다는 것을 보증하는 것이다.

도 2, 3, 4, 5, 및 6의 예시적인 플로우차트에 도시된 단계들은 사용자 정보 처리 모듈(110), 검색 모듈(120), 또는 임의의 다른 적절한 모듈, 디바이스, 장치 또는 시스템에 의해 실행된다. 또한, 상기 단계들 중 일부는 하나의 모듈, 디바이스, 장치, 또는 시스템에 의해 수행되고, 다른 단계들은 하나 이상의 다른 모듈, 디바이스, 장치, 또는 시스템에 의해 수행된다. 추가로, 일부 실시예에서, 도 2, 3, 4, 5, 및 6의 단계는 도면들 또는 본문의 설명에 예시된 것과 상이한 순서 및/또는 작거나 더 많은 단계로 수행될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예는 본문에 개시된 발명의 명세서 및 실시를 고려하여 당업자에게 명확하게 될 것이다. 명세서 및 예시는 하기의 청구범위에 의해 지시된 본 발명의 범위 및 취지를 가지며, 예시로써만 간주되어야 한다.

Claims

사용자에 관한 정보를 분석하는 방법에 있어서,

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계;

상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성의 지시(indication)를 수신하는 단계; 및

상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성에 기초하여 액션을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과에 기초하여 추가적인 검색어를 판정하는 단계; 및

상기 획득 단계에서 상기 추가적인 검색어를 이용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 추가적인 검색어를 판정하는 단계는 자동으로 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 추가적인 검색어를 판정하는 단계는 관리자 또는 사용자에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 수신단계에서 상기 적어도 하나의 검색결과가 바람직하지 않은 검색 결과라는 지시가 수신되고, 수행되는 액션은:

바람직하지 않은 검색 결과가 획득된 데이터 소스에서 바람직하지 않은 검색 결과를 제거 또는 변경시키도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 수신단계에서 상기 적어도 하나의 검색결과가 바람직하지 않은 검색 결과라는 지시가 수신되고, 수행되는 액션은:

바람직하지 않은 검색 결과가 획득된 데이터 소스에서 바람직하지 않은 검색 결과가 변경될 수 있는지를 판정하는 단계; 및

바람직하지 않은 검색 결과가 데이터 소스에서 변경될 수 있는지에 대한 판정에 기초하여 데이터 소스에서 바람직하지 않은 검색 결과의 변경을 하도록하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 수신단계에서 상기 적어도 하나의 검색결과가 바람직하지 않은 검색 결과라는 지시가 수신되고, 수행되는 액션은:

바람직하지 않은 검색 결과가 획득된 데이터 소스로부터 바람직하지 않은 검색 결과가 제거될 수 있는지를 판정하는 단계; 및

상기 바람직하지 않은 검색 결과가 데이터 소스로부터 제거될 수 있는지에 대한 판정에 기초하여 데이터 소스로부터 바람직하지 않은 검색 결과의 제거를 하 도록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 바람직하지 않은 검색 결과는 부정확한 사용자에 관한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 바람직하지 않은 검색 결과는 사용자의 평판에 불리한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 연관성을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 10 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 연관성을 판정하는 단계는 상기 적어도 하나의 검색 결과가 사용자에 연관된 정보를 포함하는지 여부를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 11 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과가 사용자에 연관된 정보를 포함하지 않는다면 상기 적어도 하나의 검색 결과를 무시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 11 항에 있어서, 적어도 하나의 검색 결과가 사용자에 연관된 정보를 포 함하지 않을때 배타적인 검색어를 판정하는 단계로서, 상기 배타적인 검색어는 사용자에 연관된 정보를 포함하지 않은 검색 결과를 배제하는 단계; 및

상기 배타적인 검색어를 이용하여 사용자에 대한 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 적어도 하나의 추가적인 검색 결과를 획득하는 단계;

상기 적어도 하나의 검색 결과 또는 적어도 하나의 추가적인 검색 결과에 기초하여 검색 랭킹 시스템을 생성하는 단계; 및

검색 랭킹 시스템에 기초하여 상기 검색 결과를 소팅하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 14 항에 있어서, 베이스 네트워크가 상기 검색 랭킹 시스템을 생성하기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 15 항에 있어서, 상기 베이스 네트워크는 무관성-지시 토큰의 코퍼스 및 연관성-지시 토큰의 코퍼스를 활용하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 적어도 하나의 검색 결과에 대한 서명을 판정하는 단계;

상기 서명을 미리-획득된 검색 결과에 대해 미리-획득된 서명과 비교하는 단계; 및

상기 서명과 미리 획득된 서명이 상이할 때 상기 적어도 하나의 검색 결과의 연관성을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계는 주기적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 18 항에 있어서, 상기 획득단계를 수행하는 주기는 사용자 특성에 기초하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 18 항에 있어서, 상기 획득단계를 수행하는 주기는 데이터 소스의 특성에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 적어도 하나의 검색 결과를 관리자에 제공하는 단계;

상기 관리자로부터 상기 적어도 하나의 검색 결과의 카테고리화의 지시를 획득하는 단계; 및

상기 관리자로부터의 지시에 기초하여 자동으로 상기 적어도 하나의 검색 결과를 카테고리화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계는 관리자로부터 적어도 하나의 검색 결과를 수신하는 단계를 포함하고, 상기 방법은:

상기 관리자로부터 상기 적어도 하나의 검색 결과의 카테고리화의 지시를 획득하는 단계; 및

상기 관리자로부터의 지시에 기초하여 자동으로 상기 적어도 하나의 검색 결과를 카테고리화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 사용자 또는 관리자로부터 상기 적어도 하나의 검색 결과의 연관성의 지시를 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계는 관리자로부터 적어도 하나의 검색 결과를 수신하는 단계를 포함하고, 상기 방법은:

상기 관리자로부터 상기 적어도 하나의 검색 결과의 카테고리화의 지시를 획득하는 단계; 및

상기 관리자로부터의 지시에 기초하여 자동으로 상기 적어도 하나의 검색 결과를 카테고리화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
사용자의 평판을 나타내는 평판 점수를 판정하는 방법에 있어서,

데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 수집하는 단계;

데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과의 사용자의 평판에 대한 영향을 판정하는 단계; 및

데이터 소스로부터의 적어도 하나의 검색 결과로부터 사용자의 평판에 관한 판정된 영향에 기초하여 사용자에 대한 평판 점수를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 사용자가 점수가 지시하는 만큼의 평판이 있다는 것을 보증하기 위해 사용자의 요청시 제 3자에게 상기 평판 점수를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 사용자가 점수가 지시하는 만큼의 평판이 있다는 것을 보증하기 위해 제 3 자의 요청시 제 3자에게 상기 평판 점수를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 상기 데이터 소스는 신용 에이전시 데이터베이스, 범죄자 데이터베이스, 보험 데이터베이스, 소셜 네트워킹 데이터베이스, 또는 뉴스 데이터베이스 중에 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 적어도 하나의 검색 결과를 포지티브 또는 네거티브로서 카테고리화하는 단계; 및

상기 적어도 하나의 검색 결과의 포지티브 또는 네거티브 카테고리화에 기초하여 사용자의 평판에 대한 적어도 하나의 검색 결과의 영향을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 포지티브에서 네거티브 스케일까지 적어도 하나의 검색 결과를 연관시키는 단계; 및

상기 적어도 하나의 검색 결과의 포지티브에서 네거티브까지의 연관성에 기초하여 사용자의 평판에 대한 적어도 하나의 검색 결과의 영향을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 상기 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색결과의 사용자의 평판에 대한 영향에 기초하여 사용자에 대한 적어도 하나의 평판의 서브-점수를 연산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 연관성을 나타내는 수치값을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 32 항에 있어서, 수치 가중치를 상기 적어도 하나의 검색 결과의 연관성에 대한 수치값에 연관시키는 단계; 및

검색 결과의 연관성의 수치 값과 수치 가중치를 이용하여 평판 점수를 연산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검색 결과의 무드를 나타내는 수치 값을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 34 항에 있어서, 수치 가중치를 상기 적어도 하나의 검색 결과의 무드를 나타내는 수치값에 연관시키는 단계; 및

검색 결과의 무드의 수치 값과 수치 가중치를 이용하여 평판 점수를 연산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 25 항에 있어서, 데이터소스의 중요도를 표시하는 수치값을 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 36 항에 있어서, 데이터 소스의 중요도를 나타내는 수치값에 수치 가중치를 연관시키는 단계; 및

상기 데이터 소스의 중요도의 수치값과 수치 가중치를 이용하여 평판 점수를 연산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 36 항에 있어서, 상기 데이터 소스의 중요도는 상기 데이터 소스의 평가에 기초하는 것을 특징으로 하는 방법.
사용자에 관한 정보를 분석하는 장치에 있어서,

적어도 하나의 모듈을 포함하고, 상기 모듈은:

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 획득하고;

상기 적어도 하나의 검색 결과를 사용자에게 제공하고;

상기 적어도 하나의 검색 결과의 사용자로부터의 적합성의 지시를 수신하고; 및

상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성에 기초하여 액션을 수행하도록;프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 장치.
적어도 하나의 모듈을 포함하는, 사용자의 평판을 판정하는 장치에 있어서,

상기 모듈은:

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 획득하고;

상기 데이터소스로부터의 적어도 하나의 검색 결과의 사용자 평판에 관한 영향을 판정하고; 및

상기 데이터 소스로부터의 적어도 하나의 검색 결과로부터 사용자의 평판에 관한 판정된 영향에 기초하여 사용자에 대한 평판 점수를 연산하도록;프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 장치.
적어도 하나의 모듈을 구비하는, 사용자에 관한 정보를 분석하는 시스템에 있어서, 상기 모듈은:

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계;

상기 적어도 하나의 검색 결과를 사용자에게 제공하는 단계;

상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성의 지시를 수신하는 단계; 및

상기 적어도 하나의 검색 결과의 적합성에 기초하여 액션을 수행하는 단계;를 수행하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
적어도 하나의 모듈을 구비하는, 사용자의 평판을 나타내는 평판 점수를 판정하는 시스템에 있어서, 상기 모듈은:

사용자를 기술하는 적어도 하나의 검색어에 기초하여 데이터 소스로부터 적어도 하나의 검색 결과를 획득하는 단계;

상기 데이터소스로부터의 검색 결과의 사용자 평판에 관한 영향을 판정하는 단계; 및

상기 데이터 소스로부터의 검색 결과의 사용자의 평판에 관한 판정된 영향에 기초하여 사용자에 대한 평판 점수를 연산하는 단계;를 수행하도록 설정되는 것을 특징으로 하는 시스템.