BR112021005416A2 - sistema e método para distribuir a receita entre usuários com base em dados emocionais quantificados e qualificados - Google Patents

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Abstract

sistema e método para distribuir a receita entre usuários com base em dados emocionais quantificados e qualificados. trata-se de um sistema e método para distribuir receita entre os usuários com base em dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários. o método inclui as etapas de: coletar dados de biorritmo do usuário por meio de um dispositivo vestível de usuário; analisar os dados de biorritmo e calcular e monitorar uma pontuação emocional; enviar referências a usuários em potencial para realizar ações pertencentes a plataformas e produtos; calcular a subpontuação total individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e qualificados por um intervalo de tempo; calcular pontuações de subtotal com base em cálculos realizados nas referências e referências relacionadas de cada usuário; calcular as pontuações de subtotal para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma; combinar a pontuação subtotal individual e a pontuação subtotal calculada pelo enésimo módulo de computação para obter uma pontuação única para se obter uma pontuação única para cada usuário; gerar receita quando os usuários em potencial executarem ações pertencentes à plataforma e ao produto e distribuírem uma quantia predefinida de dinheiro para cada usuário.

Description

“SISTEMA E MÉTODO PARA DISTRIBUIR A RECEITA ENTRE USUÁRIOS COM BASE EM DADOS EMOCIONAIS QUANTIFICADOS E QUALIFICADOS” CAMPO TÉCNICO
[0001] A presente invenção se refere a uma plataforma de compartilhamento de receita integrada, em particular a um sistema e método para distribuir receita entre usuários com base em dados emocionais quantificados e/ou dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes.
ANTECEDENTES DA INVENÇÃO
[0002] Tradicionalmente, o marketing/propaganda boca-a-boca de um negócio é baseado nas referências fornecidas pelos usuários existentes a novos usuários. Além disso, as organizações usam modelos de negócios para recompensar financeiramente os usuários por indicar efetivamente outros usuários a usar os produtos/serviços da empresa. Esses modelos de negócios são benéficos para as organizações e os usuários que participam dos programas de referência. No entanto, a maioria dos métodos de compartilhamento de receita é baseada no volume total do produto de referência ou números de vendas. Além disso, os métodos de compartilhamento de receita existentes priorizam e incentivam as vendas absolutas de produtos antes das necessidades reais dos clientes. Além disso, os sistemas e métodos de compartilhamento de receita existentes não consideram o estado emocional de um usuário para fornecer qualquer incentivo ou receita. Além disso, os sistemas e métodos existentes recompensam financeiramente os usuários que podem criar uma cooperação negativa entre os usuários. A maioria dos sistemas e métodos existentes no domínio médico não utiliza programas de referência digital para recompensar financeiramente os usuários por referências.
[0003] A patente dos E.U.A. número US 10.120, 413 B2, depositada por Aimone et al., divulga um aparelho de treinamento com um dispositivo de entrada e um dispositivo de computação vestível com um sensor de biossinal e uma tela para fornecer um ambiente de RV interativo para um usuário. O sensor de biossinal recebe dados de biossinais do usuário. O sensor de biossinal inclui um sensor de ondas cerebrais. A RV pode fornecer uma experiência simulada por computador que replica, cria ou aprimora um ambiente que simula a presença física em lugares do mundo real ou não real. No entanto, o aparelho de treinamento divulgado em Aimone et al. em referência não reforça ou incentiva diretamente o usuário a instar outros a interagir com o aparelho de treinamento.
[0004] A patente dos E.U.A. número US 9.983.670 B2 depositada por Coleman et al. divulga um método de treinamento para permitir que os usuários aprendam a controlar suas ondas cerebrais de modo a possibilitar o uso de BCIs. O método diminui a curva de aprendizado para o uso de um BCI. O método identifica características do estado cerebral de um usuário para determinar o estado cognitivo ou emocional do usuário, independentemente da capacidade do usuário de controlar um BCI. No entanto, o método de treinamento divulgado em Coleman et al. em referência não é eficaz porque não incentiva ou recompensa outros usuários em potencial a adotar o método de treinamento divulgado.
[0005] Portanto, há uma necessidade de um sistema e método que incentive fortemente os usuários a apresentar o sistema a outros usuários em potencial. Como o sistema deve apoiar a saúde e o bem-estar dos usuários, o sistema precisa ser atraente - apoiado por um modelo financeiro forte de distribuição de receita. É necessário reforçar os comportamentos saudáveis medidos e recompensados com base em dados emocionais quantificados e qualificados coletados de cada usuário. Também é necessário um sistema e método para distribuir a receita entre os usuários com base em dados emocionais quantificados e qualificados dos respectivos usuários. Além disso, existe a necessidade de um sistema e método para distribuir receita entre os usuários com base em uma experiência ideal dos usuários de um produto ou plataforma. Além disso, há uma necessidade de um sistema e método para incentivar o usuário com base na melhora emocional do usuário, um estado mental positivo do usuário e uma pontuação emocional do usuário.
[0006] Portanto, em vista do acima exposto, há uma necessidade há muito sentida na indústria de se abordar as deficiências e inadequações acima mencionadas.
[0007] Outras limitações e desvantagens das abordagens convencionais e tradicionais se tornarão aparentes para as pessoas versadas na técnica por meio da comparação dos sistemas descritos com alguns aspectos da presente divulgação, conforme estabelecido no restante do presente pedido e com referência aos desenhos.
SUMÁRIO DA INVENÇÃO
[0008] Um sistema para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes é fornecido substancialmente, como mostrado e/ou descrito em conexão com pelo menos uma das figuras, conforme estabelecido de forma mais completa nas reivindicações.
[0009] A presente invenção fornece um método para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes. O método inclui a etapa de coleta de dados de biorritmo do usuário por meio de um dispositivo vestível de usuário configurado para ser usado no corpo do usuário, próximo ao corpo ou colocado no corpo do usuário (implantável). O método inclui a etapa de receber os dados de biorritmo dos usuários por meio de uma unidade de computação conectada comunicativamente com o dispositivo vestível de usuário através de uma rede de comunicação. O método inclui a etapa de analisar os dados de biorritmo recebidos e calcular uma pontuação emocional de cada usuário por meio de um módulo algorítmico. O método inclui a etapa de monitorar a pontuação emocional de cada usuário por meio de um módulo de rastreamento. O método inclui a etapa de enviar uma referência a uma pluralidade de usuários em potencial para realizar uma pluralidade de ações pertencentes a uma plataforma e um produto por meio de um módulo de referência.
O método inclui a etapa de calcular a subpontuação total individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e os dados emocionais qualificados por um intervalo de tempo por meio de um primeiro módulo de computação.
O método inclui a etapa de calcular pelo menos uma pontuação subtotal com base em cálculos realizados nas referências de cada usuário e uma pluralidade de referências relacionadas correspondentes a cada usuário e um ou mais subtotais com base em uma pluralidade de outros parâmetros por meio de um enésimo módulo de computação.
O enésimo módulo de computação calcula as pontuações subtotais para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma.
Em um aspecto, o método identifica todos os usuários referidos conectados a cada usuário e calcula uma pontuação para cada um com base em parâmetros definidos.
Por exemplo, isso pode incluir uma pluralidade de referências de primeira geração, uma pluralidade de referências de segunda geração, uma pluralidade de referências de terceira geração e uma pluralidade de referências de enésima geração.
Uma vez que os usuários referidos relevantes são identificados, diferentes cálculos podem ser usados para determinar uma pontuação para cada usuário referido identificado.
Por exemplo, as referências de terceira geração podem ser multiplicadas por um peso menor do que as referências de primeira geração.
O enésimo módulo de computação também calcula outros tipos de pontuações subtotais com base nos dados ou ações do usuário.
O método inclui a etapa de combinar a pontuação subtotal individual calculada pelo primeiro módulo de computação e uma ou mais pontuações subtotais calculadas pelo enésimo módulo de computação para se obter uma pontuação única para cada usuário por meio de um módulo de computação final.
Várias ordens de operações podem ser usadas para se realizar este cálculo.
O método inclui a etapa de geração de receita quando os usuários em potencial realizam a pluralidade de ações pertencentes à plataforma e ao produto por meio de um módulo de distribuição de receita. O método inclui a etapa de distribuição de uma quantia predefinida de dinheiro para cada usuário com base em uma pluralidade de parâmetros por meio do módulo de distribuição de receita. Os parâmetros compreendem pelo menos um dentre as pontuações de dados emocionais calculados dos usuários e um cálculo envolvendo as pontuações de outros usuários presentes na rede do usuário na plataforma.
[00010] Em um aspecto, o dispositivo vestível de usuário inclui vários sensores para detectar um ou mais parâmetros relativos às emoções do usuário.
[00011] Em um aspecto, o módulo de referência facilita aos usuários rastrear o status das referências enviadas e uma ou mais referências recebidas.
[00012] Em um aspecto, o módulo de referência facilita que os usuários associados às referências estabeleçam comunicação entre si.
[00013] Em um aspecto, a pluralidade de ações inclui acesso à plataforma e compra do produto.
[00014] Em um aspecto, os usuários em potencial realizam as ações clicando na referência.
[00015] Outro aspecto da presente invenção refere-se a um sistema para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes. O sistema inclui um dispositivo vestível de usuário e uma unidade de computação. O dispositivo vestível do usuário configurado para ser usado no corpo do usuário para coletar dados de biorritmo do usuário. A unidade de computação é conectada comunicativamente com o dispositivo vestível de usuário para receber os dados de biorritmo dos usuários através de uma rede de comunicação. A unidade de computação inclui um processador e uma memória acoplada comunicativamente ao processador. A memória inclui um módulo algorítmico, um módulo de rastreamento, um módulo de referência, um primeiro módulo de computação, um enésimo módulo de computação, um módulo de computação final e um módulo de distribuição de receita. O módulo algorítmico analisa os dados de biorritmo recebidos e calcula uma pontuação emocional de cada usuário. O módulo de rastreamento monitora a pontuação emocional de cada usuário. O módulo de referência permite que o usuário envie uma referência a uma pluralidade de usuários em potencial para realizar uma pluralidade de ações pertencentes a uma plataforma e um produto. Em uma modalidade, as referências podem ser enviadas em vários formatos, como um hiperlink que pode ser codificado em uma imagem, um vídeo, um código QR, um byte de som, um ID, um código de barras ou qualquer outro formato que esteja no formato de link de hiperlink ou entrega em um determinado endereço da web.
[00016] O primeiro módulo de computação calcula a subpontuação total individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e os dados emocionais qualificados para um intervalo de tempo. O enésimo módulo de computação calcula pelo menos uma pontuação subtotal com base em cálculos realizados nas referências de cada usuário e uma pluralidade de referências relacionadas correspondentes a cada usuário e um ou mais subtotais com base em uma pluralidade de outros parâmetros. O enésimo módulo de computação calcula as pontuações subtotais para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma. O módulo de computação final combina a pontuação subtotal individual calculada pelo primeiro módulo de computação e a pontuação subtotal calculada pelo enésimo módulo de computação para obter uma pontuação única para cada usuário. Várias ordens de operações podem ser usadas para se realizar este cálculo. O módulo de distribuição de receita gera receita quando os usuários em potencial realizam a pluralidade de ações pertencentes à plataforma e ao produto. O módulo de distribuição de receita distribui uma quantia predefinida de dinheiro para cada usuário com base em uma pluralidade de parâmetros. Os parâmetros incluem, mas não se limitam às pontuações de dados emocionais calculadas dos usuários e um cálculo envolvendo as pontuações de outros usuários presentes na rede do usuário na plataforma.
[00017] Consequentemente, uma vantagem da presente invenção é que ela fornece uma plataforma de compartilhamento de receita transparente com base nas referências e na pontuação com base na emoção.
[00018] Consequentemente, uma vantagem do método da presente invenção é que melhora as capacidades de tomada de decisão do usuário, foco em tarefas e produtividade.
[00019] Consequentemente, uma vantagem da presente invenção é que ela permite que os usuários monitorem periodicamente seu estado emocional para receber uma receita maior ao longo do tempo, o que teoricamente leva à redução da doença e à melhoria da saúde mental.
[00020] Consequentemente, uma vantagem da presente invenção é que ela obriga os usuários a interagir positivamente com os outros usuários e melhora a saúde emocional dos usuários para elevar suas pontuações e gerar receita adicional
[00021] Consequentemente, uma vantagem da presente invenção é que ela melhora a vida dos usuários e permite que as organizações, bem como os usuários, ganhem dinheiro junto à proliferação do produto e da plataforma.
[00022] Consequentemente, uma vantagem do método da presente invenção é que incentiva os usuários a usar e difundir a plataforma.
[00023] Consequentemente, uma vantagem da presente invenção é que ela inclui vários métodos de transmissão das referências, incluindo, mas não se limitando a, mensagem de texto (SMS), postagens e mensagens de mídia social e links incorporados em imagens e vídeo.
[00024] Outros aspectos das modalidades da presente invenção ficarão evidentes a partir dos desenhos em anexo e a partir da descrição detalhada que se segue.
[00025] Ainda outros objetivos e vantagens da presente invenção transparecerão prontamente aos versados na técnica com base na leitura da descrição detalhada a seguir, em que as modalidades preferidas são ilustradas e descritas à guisa de mera ilustração do melhor modo contemplado no presente documento para se aplicar a invenção. Como se perceberá, a invenção é passível de oferecer outras modalidades diferentes, e seus vários detalhes são passíveis de modificações em vários aspectos óbvios sem, assim, divergir do âmbito da invenção. Logo, os desenhos e a descrição da mesma devem ser considerados de natureza ilustrativa e não restritiva.
BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS
[00026] Nas figuras, componentes e/ou recursos semelhantes podem ter o mesmo rótulo de referência. Ademais, é possível distinguir vários componentes do mesmo tipo acrescendo-se o rótulo de referência com um segundo rótulo que distinga os componentes semelhantes. Ainda que somente o primeiro rótulo de referência seja utilizado no relatório descritivo, a descrição também se aplica a qualquer um dos componentes semelhantes com o mesmo primeiro rótulo de referência, independentemente do segundo rótulo de referência. FIGURA 1
[00027] A [Figura 1] ilustra um diagrama de blocos do presente sistema para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes, de acordo com uma modalidade da presente invenção. FIGURA 2
[00028] A [Figura 2] ilustra um diagrama de blocos dos vários módulos em uma memória de uma unidade de computação, de acordo com outra modalidade da presente invenção. FIGURA 3
[00029] A [Figura 3] ilustra um fluxograma do método para distribuição de receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção.
DESCRIÇÃO DAS MODALIDADES
[00030] Pode-se entender melhor a presente divulgação com referência às figuras detalhadas e relatório descritivo demonstrado neste documento. Várias modalidades foram discutidas com referência às figuras. No entanto, as pessoas versadas na técnica perceberão prontamente que as descrições detalhadas fornecidas neste documento em relação às figuras são meramente para fins explicativos, uma vez que os métodos e sistemas podem se estender para além das modalidades descritas. Por exemplo, os ensinamentos apresentados e as necessidades de uma aplicação particular podem render múltiplas abordagens alternativas e adequadas para implementar a funcionalidade de qualquer detalhe descrito neste documento. Portanto, qualquer abordagem pode se estender para além de certas opções de implementação nas seguintes modalidades.
[00031] Referências a "uma modalidade", "pelo menos uma modalidade", “certa modalidade", "um exemplo", “certo exemplo", "por exemplo" e assim por diante indicam que a modalidade (ou as modalidades) ou exemplo (ou exemplos) pode incluir um determinado recurso, estrutura, característica, propriedade, elemento ou limitação, mas nem toda modalidade ou exemplo inclui necessariamente esse recurso, estrutura, característica, propriedade, elemento ou limitação específica. Assim, o uso repetido do sintagma “em uma modalidade” não se refere necessariamente à mesma modalidade.
[00032] Métodos da presente invenção podem ser implementados executando-se ou completando-se etapas ou tarefas selecionadas manualmente, automaticamente ou uma combinação dos mesmos. O termo "método" refere-se a maneiras, meios, técnicas e procedimentos para se realizar uma determinada tarefa, incluindo, mas não se limitando a, essas maneiras, meios, técnicas e procedimentos conhecidos ou prontamente desenvolvidos a partir de maneiras, meios, técnicas e procedimentos por profissionais da técnica à qual a invenção pertence. As descrições, exemplos, métodos e materiais apresentados nas reivindicações e no relatório descritivo não devem ser interpretados como limitativos, mas sim como meramente ilustrativos. As pessoas versadas na técnica perceberão várias outras variações possíveis dentro do escopo da tecnologia descrita no presente documento.
[00033] A Figura 1 ilustra um diagrama de blocos do presente sistema 100 para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes, de acordo com uma modalidade da presente invenção. O sistema 100 inclui um dispositivo vestível de usuário 102 e uma unidade de computação 104.
[00034] O dispositivo vestível de usuário 102 é configurado para ser usado no corpo do usuário 116, próximo ao corpo ou colocado no corpo do usuário 116 (implantável) para coletar dados de biorritmo do usuário 116. Exemplos do dispositivo vestível de usuário 102 incluem, mas não se limitam ao dispositivo de sensor sem fio implantável, relógio inteligente, joia inteligente, rastreador fitness, tecido inteligente, etc. Em uma modalidade, o dispositivo vestível de usuário 102 inclui vários sensores para detectar um ou mais parâmetros relativos às emoções do usuário 116. Em uma modalidade, o dispositivo vestível de usuário 102 pode incluir um corpo flexível que pode ser preso em torno do corpo do usuário para coletar os dados de biorritmo. Em uma modalidade, o dispositivo vestível de usuário 102 pode incluir um mecanismo de fixação para prender o dispositivo vestível de usuário 102 em um curso fechado em torno de um pulso do usuário 116. O dispositivo vestível de usuário 102 pode utilizar vários protocolos de comunicação com ou sem fio para estabelecer comunicação com a unidade de computação 104.
[00035] A unidade de computação 104 está conectada comunicativamente com o dispositivo vestível de usuário 102 para receber os dados de biorritmo dos usuários 116 através de uma rede de comunicação 106. A rede de comunicação 106 pode ser uma rede com fio ou sem fio, e os exemplos podem incluir, mas não estão limitados à internet, Rede de Área Local Sem Fio (WLAN), Wi-Fi, Evolução de Longo Prazo (LTE), Interoperabilidade Mundial para Acesso de Micro-ondas (WiMAX), General Packet Radio Service (GPRS), protocolos de comunicação Bluetooth (BT), Transmission Control Protocol e Internet Protocol (TCP/IP), User Datagram Protocol (UDP), Hypertext Transfer Protocol (HTTP), File Transfer Protocol (FTP), ZigBee, EDGE, infravermelho (IR), Z-Wave, Thread, 5G, USB, serial, RS232, NFC, RFID, WAN e/ou protocolos de comunicação celular IEEE 802.11, 802.16, 2G, 3G, 4G.
[00036] Exemplos da unidade de computação 104 incluem, mas não se limitam a um laptop, um desktop, um smartphone, um dispositivo inteligente, um relógio inteligente, um phablet e um tablet. A unidade de computação 104 inclui um processador 108, uma memória 110 acoplada comunicativamente ao processador e uma interface do usuário 112. A unidade de computação 104 está comunicativamente acoplada a uma base de dados
114. A base de dados 114 recebe, armazena e processa os dados emocionais e dados de referência que podem ser usados para análise e previsão adicionais para que o presente sistema possa aprender e melhorar a análise usando o histórico de dados emocionais e dados de referência. Embora o presente assunto seja explicado considerando-se que o presente sistema 100 é implementado em um dispositivo de nuvem, pode ser entendido que o presente sistema 100 também pode ser implementado em uma variedade de sistemas de computação, como uma nuvem de computação elástica Amazon (Amazon EC2), um servidor de rede e semelhantes.
[00037] O processador 108 pode incluir pelo menos um processador de dados para a execução de componentes do programa para a execução de solicitações geradas pelo usuário ou pelo sistema. Um usuário pode incluir uma pessoa, uma pessoa que usa um dispositivo, como os incluídos nesta invenção, ou o próprio dispositivo. O processador 108 pode incluir unidades de processamento especializadas, como controladores de sistema integrado (barramento), unidades de controle de gerenciamento de memória, unidades de ponto flutuante, unidades de processamento gráfico, unidades de processamento de sinal digital, etc.
[00038] O processador 108 pode incluir um microprocessador, como microprocessador AMD® ATHLON®, microprocessador DURON® OU microprocessador OPTERON®, aplicativo ARM, processadores integrados ou seguros, POWERPC® IBM®, processador INTEL'S CORE®, processador ITANIUM®, processador XEON®, processador CELERON® ou outra linha de processadores, etc. O processador 108 pode ser implementado usando-se mainframe, processador distribuído, multi-core, paralelo, grade ou outras arquiteturas. Algumas modalidades podem utilizar tecnologias incorporadas, como circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), processadores de sinal digital (DSPs), Arranjo de Portas Programáveis em campo (FPGAs), etc.
[00039] O processador 108 pode estar disposto em comunicação com um ou mais dispositivos de entrada/saída (E/S) por meio de uma interface E/S. A interface de E/S pode empregar protocolos/métodos de comunicação, como, sem limitação, áudio, analógico, digital, RCA, estéreo, IEEE-1394, barramento serial, barramento serial universal (USB), infravermelho, PS/2, BNC, coaxial, componente, compósito, interface visual digital (DVI), interface multimídia de alta definição (HDMI), antenas RF, S-Video, VGA, IEEE
802.n/b/g/n/x, Bluetooth, celular (por exemplo, acesso múltiplo por divisão de código (CDMA), acesso a pacotes de alta velocidade (HSPA+), sistema global para comunicações móveis (GSM), evolução de longo prazo (LTE), WiMax ou semelhantes), etc.
[00040] Memória 110, que pode ser uma memória não volátil ou uma memória volátil. Exemplos de memória não volátil podem incluir, mas não estão limitados a memória flash, uma memória somente leitura (ROM), uma ROM programável (PROM), uma PROM apagável (EPROM) e uma memória eletricamente EPROM (EEPROM). Exemplos de memória volátil podem incluir, mas não estão limitados a Memória de Acesso Aleatório Dinâmico (DRAM) e Memória de Acesso Aleatório Estático (SRAM).
[00041] A interface de usuário 112 pode apresentar os dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados de acordo com a solicitação de um administrador do presente sistema. Em uma modalidade, a interface de usuário (UI ou GUI) 112 é uma interface conveniente para se acessar a plataforma e visualizar os produtos ou serviços.
[00042] A Figura 2 apresenta um diagrama de blocos dos vários módulos em uma memória 110 de uma unidade de computação 104, de acordo com outra modalidade da presente invenção. A Figura 2 é explicada em conjunto com a Figura 1. A memória 110 inclui um módulo algorítmico 202, um módulo de rastreamento 204, um módulo de referência 206, um primeiro módulo de computação 208, um enésimo módulo de computação 210, um módulo de computação final 214 e um módulo de distribuição de receita 212. Em uma modalidade, a memória 110 pode funcionar independentemente como um servidor de nuvem para processar as funcionalidades dos módulos.
[00043] O módulo algorítmico 202 analisa os dados de biorritmo recebidos e calcula uma pontuação emocional de cada usuário. O módulo de rastreamento 204 monitora a pontuação emocional de cada usuário. Em uma modalidade, o módulo algorítmico 202 é um algoritmo que pode ser executado em vários sistemas operacionais, como Android, IOS, Windows e Linux, etc.
[00044] O módulo de referência 206 permite que o usuário envie uma referência a uma pluralidade de usuários em potencial para realizar uma pluralidade de ações pertencentes a uma plataforma e a um produto. Em uma modalidade, o módulo de referência facilita aos usuários rastrear o status das referências enviadas e uma ou mais referências recebidas. Em uma modalidade, a referência é exclusiva para cada usuário em potencial. Em uma modalidade, o módulo de referência 206 facilita os usuários associados às referências para estabelecer comunicação uns com os outros. Em uma modalidade, as ações incluem, mas não se limitam a, acesso à plataforma e compra do produto. Em uma modalidade, os usuários em potencial realizam as ações clicando na referência.
[00045] O primeiro módulo de computação 208 calcula a subpontuação total individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e os dados emocionais qualificados em um intervalo de tempo. Assim, as pontuações totais individuais para cada usuário usando os dados emocionais qualitativos, dados emocionais quantitativos e outros dados de saúde por um intervalo de tempo são calculados pelo primeiro módulo de computação 208. O intervalo de tempo pode ser uma semana, um mês ou um ano, e essas pontuações totais podem ser calculadas periodicamente, por exemplo, mensalmente.
[00046] O enésimo módulo de computação 210 calcula pelo menos uma pontuação subtotal com base em cálculos realizados nas referências de cada usuário e uma pluralidade de referências relacionadas correspondentes a cada usuário e um ou mais subtotais com base em uma pluralidade de outros parâmetros. O enésimo módulo de computação 210 calcula as pontuações subtotais para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma. Em uma modalidade, o enésimo módulo de computação 210 identifica todos os usuários referidos conectados a cada usuário e calcula uma pontuação para cada um com base em parâmetros definidos. Por exemplo, isso pode incluir uma pluralidade de referências de primeira geração, uma pluralidade de referências de segunda geração, uma pluralidade de referências de terceira geração e uma pluralidade de referências de enésima geração. Uma vez que os usuários referidos relevantes são identificados, diferentes cálculos podem ser usados para determinar uma pontuação para cada usuário referido identificado. Por exemplo, as referências de terceira geração podem ser multiplicadas por um peso menor do que as referências de primeira geração. O enésimo módulo de computação 210 também calcula outros tipos de pontuações subtotais com base nos dados ou ações do usuário. O módulo de computação final 214 combina a pontuação subtotal individual calculada pelo primeiro módulo de computação e uma ou mais pontuações subtotais calculadas pelo enésimo módulo de computação para obter uma única pontuação para cada usuário. Várias ordens de operações podem ser usadas para se realizar este cálculo.
[00047] O módulo de distribuição de receita 212 determina um pool de receita a ser alocado para distribuição entre os usuários e obtido de uma ou mais empresas ou fluxos de receita de terceiros. O valor é uma parte, porcentagem ou algum valor calculado derivado de um ou mais fluxos de receita. O módulo de distribuição de receita 212 pode usar vários métodos de computação ou equações para diferentes fluxos de receita. O cálculo também leva em consideração apenas a receita de um período específico de tempo. Por exemplo, o cálculo pode ser executado em um período semanal, quinzenal, mensal ou trimestral. A receita total para este período seria então dividida entre os usuários qualificados com base em parâmetros adicionais.
[00048] Além disso, o módulo de distribuição de receita 212 distribui uma quantidade predefinida de dinheiro para cada usuário com base em uma pluralidade de parâmetros. Isso pode recompensar os usuários que têm melhor desempenho na plataforma (têm pontuações individuais mais altas). Pontuações mais altas podem ser alcançadas exibindo- se/produzindo-se dados fisiológicos mais saudáveis - um resultado de comportamentos e hábitos saudáveis consistentes. Além disso, o módulo de distribuição de receita 212 pode definir a recompensa de uma forma que os usuários recebam mais crédito por encaminharem usuários à plataforma. Menos crédito pode ser dado a novos usuários que se inscrevem por meio de referências down-chain (referências de segundo, terceiro ou enésimo nível).
[00049] A Figura 3 ilustra um fluxograma 300 do método para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes, de acordo com uma modalidade alternativa da presente invenção. O método inclui a etapa 302 de coleta de dados de biorritmo do usuário por meio de um dispositivo vestível de usuário configurado para ser usado no corpo do usuário, próximo ao corpo ou colocado no corpo do usuário (implantável). Em uma modalidade, o dispositivo vestível de usuário inclui vários sensores para detectar um ou mais parâmetros relativos às emoções do usuário. Em uma modalidade, o dispositivo vestível de usuário pode incluir um corpo flexível que pode ser preso em torno do corpo do usuário para coletar dados de biorritmo.
[00050] O método inclui a etapa 304 de receber os dados de biorritmo dos usuários por meio de uma unidade de computação conectada comunicativamente com o dispositivo vestível de usuário através de uma rede de comunicação. O método inclui a etapa 306 de analisar os dados de biorritmo recebidos e calcular uma pontuação emocional de cada usuário por meio de um módulo algorítmico. O método inclui a etapa 308 de monitorar a pontuação emocional de cada usuário por meio de um módulo de rastreamento.
[00051] O método inclui a etapa 310 de enviar uma referência a uma pluralidade de usuários em potencial para realizar uma pluralidade de ações pertencentes a uma plataforma e a um produto através de um módulo de referência. Em uma modalidade, o módulo de referência facilita aos usuários rastrear o status das referências enviadas e uma ou mais referências recebidas. Em uma modalidade, a referência é exclusiva para cada usuário em potencial. Em uma modalidade, o módulo de referência facilita aos usuários associados às referências estabelecer comunicação entre si. Em uma modalidade, a pluralidade de ações inclui acesso à plataforma e compra do produto. Em uma modalidade, os usuários em potencial realizam as ações clicando na referência.
[00052] O método inclui a etapa 312 de calcular a subpontuação total individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e os dados emocionais qualificados em um intervalo de tempo por meio de um primeiro módulo de computação. O método inclui a etapa 314 de calcular pelo menos uma pontuação subtotal com base em cálculos realizados nas referências de cada usuário e uma pluralidade de referências relacionadas correspondentes a cada usuário e um ou mais subtotais com base em uma pluralidade de outros parâmetros por meio de um enésimo módulo de computação. O enésimo módulo de computação calcula as pontuações subtotais para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma. Em um aspecto, o método identifica todos os usuários referidos conectados a cada usuário e calcula uma pontuação para cada um com base em parâmetros definidos. Por exemplo, isso pode incluir uma pluralidade de referências de primeira geração, uma pluralidade de referências de segunda geração, uma pluralidade de referências de terceira geração e uma pluralidade de referências de enésima geração. Uma vez que os usuários referidos relevantes são identificados, diferentes cálculos podem ser usados para determinar uma pontuação para cada usuário referido identificado. Por exemplo, as referências de terceira geração podem ser multiplicadas por um peso menor do que as referências de primeira geração. O enésimo módulo de computação também calcula outros tipos de pontuações subtotais com base nos dados ou ações do usuário. O método inclui a etapa 316 de combinar a pontuação subtotal individual calculada pelo primeiro módulo de computação e uma ou mais pontuações subtotais calculadas pelo enésimo módulo de computação para se obter uma única pontuação para cada usuário por meio de um módulo de computação final. Várias ordens de operações podem ser usadas para se realizar este cálculo.
[00053] O método inclui a etapa 318 de gerar receita quando os usuários em potencial executam a pluralidade de ações pertencentes à plataforma e ao produto por meio de um módulo de distribuição de receita. O método inclui a etapa 320 de distribuição de uma quantia predefinida de dinheiro para cada usuário com base em uma pluralidade de parâmetros por meio do módulo de distribuição de receita. Os parâmetros compreendem pelo menos uma das pontuações de dados emocionais calculados dos usuários, e um cálculo envolvendo as pontuações de outros usuários presentes na rede do usuário na plataforma.
[00054] Assim, o presente sistema e método fornece uma plataforma de compartilhamento de receita baseada em recompensa pela qual os usuários do presente dispositivo vestível de usuário podem gerar receita para si próprios com base em uma pluralidade de parâmetros predefinidos. Além disso, a plataforma de compartilhamento de receita e baseada em recompensa recompensa os usuários financeiramente pela utilização ideal do sistema.
[00055] Embora tenha-se ilustrado e descrito modalidades da presente invenção, fica claro que a invenção não se limita apenas a essas modalidades. Várias modificações, mudanças, variações, substituições e equivalentes serão aparentes às pessoas versadas na técnica, sem divergir do escopo da invenção, conforme descrito das reivindicações.

Claims (12)

REIVINDICAÇÕES
1. Sistema para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes, em que o sistema é caracterizado pelo fato de que compreende: um dispositivo vestível de usuário para coletar dados de biorritmo do usuário; e uma unidade de computação é conectada comunicativamente com o dispositivo vestível de usuário para receber os dados de biorritmo dos usuários através de uma rede de comunicação, em que a unidade de computação compreende: um processador; e uma memória acoplada comunicativamente ao processador, em que a memória armazena instruções executadas pelo processador, em que a memória compreende: um módulo algorítmico para analisar os dados de biorritmo recebidos e calcular uma pontuação emocional de cada usuário; um módulo de rastreamento para monitorar a pontuação emocional de cada usuário; um módulo de referência permite ao usuário enviar uma ou mais referências a uma pluralidade de usuários em potencial para realizar uma pluralidade de ações pertencentes a uma plataforma e um produto; um primeiro módulo de computação para calcular uma pontuação subtotal individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e os dados emocionais qualificados por um intervalo de tempo; um enésimo módulo de computação para calcular pelo menos uma pontuação de subtotal com base em cálculos realizados nas referências de cada usuário e uma pluralidade de referências relacionadas correspondentes a cada usuário e um ou mais subtotais com base em uma pluralidade de outros parâmetros, em que o enésimo módulo de computação calcula as pontuações subtotais para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma; um módulo de computação final para combinar a pontuação subtotal individual calculada pelo primeiro módulo de computação e as uma ou mais pontuações subtotais calculadas pelo enésimo módulo de computação para obter uma única pontuação para cada usuário; e um módulo de distribuição de receita para gerar receita quando os usuários em potencial realizam a pluralidade de ações pertencentes à plataforma e ao produto, em que o módulo de distribuição de receita distribui uma quantia predefinida de dinheiro para cada usuário com base em uma pluralidade de parâmetros, em que os parâmetros compreendem em pelo menos um dentre: as pontuações de dados emocionais calculados dos usuários; e um cálculo envolvendo pontuações de outros usuários presentes em uma rede do usuário na plataforma.
2. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dispositivo vestível de usuário compreende uma pluralidade de sensores para detectar um ou mais parâmetros relativos às emoções do usuário.
3. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo de referência facilita aos usuários rastrear o status das referências enviadas e uma ou mais referências recebidas.
4. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo de referência facilita aos usuários associados às referências estabelecer uma comunicação entre si.
5. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de ações compreende o acesso à plataforma e compra do produto.
6. Sistema, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os usuários em potencial realizam as ações clicando na referência.
7. Método para distribuir receita entre uma pluralidade de usuários com base em pelo menos um dentre dados emocionais quantificados e dados emocionais qualificados dos usuários correspondentes, em que o método é caracterizado pelo fato de que compreende as etapas de: coletar dados de biorritmo do usuário por meio de um dispositivo vestível de usuário; receber os dados de biorritmo dos usuários por meio de uma unidade de computação conectada comunicativamente com o dispositivo vestível de usuário através de uma rede de comunicação; analisar os dados de biorritmo recebidos e calcular uma pontuação emocional de cada usuário por meio de um módulo algorítmico; monitorar a pontuação emocional de cada usuário por meio de um módulo de rastreamento; enviar uma ou mais referências a uma pluralidade de usuários em potencial para realizar uma pluralidade de ações pertencentes a uma plataforma e um produto por meio de um módulo de referência; calcular uma pontuação subtotal individual para cada usuário usando os dados emocionais quantificados e os dados emocionais qualificados por um intervalo de tempo por meio de um primeiro módulo de computação; calcular pelo menos uma pontuação subtotal com base em cálculos realizados nas referências de cada usuário e uma pluralidade de referências relacionadas correspondentes a cada usuário e um ou mais subtotais com base em uma pluralidade de outros parâmetros por meio de um enésimo módulo de computação, em que o enésimo módulo de computação calcula as pontuações subtotais para cada usuário com base nos dados do usuário individual na plataforma;
combinar a pontuação subtotal individual calculada pelo primeiro módulo de computação e as uma ou mais pontuações subtotais calculadas pelo enésimo módulo de computação para obter uma única pontuação para cada usuário por meio de um módulo de computação final; gerar receita quando os usuários em potencial realizam a pluralidade de ações pertencentes à plataforma e ao produto por meio de um módulo de distribuição de receita; e distribuir uma quantia predefinida de dinheiro para cada usuário com base em uma pluralidade de parâmetros por meio do módulo de distribuição de receita, em que os parâmetros compreendem pelo menos um dentre: as pontuações de dados emocionais calculados dos usuários; e um cálculo envolvendo pontuações de outros usuários presentes em uma rede do usuário na plataforma.
8. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dispositivo vestível de usuário compreende uma pluralidade de sensores para detectar um ou mais parâmetros relativos às emoções do usuário.
9. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo de referência facilita aos usuários rastrear o status das referências enviadas e uma ou mais referências recebidas.
10. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o módulo de referência facilita aos usuários associados às referências estabelecer uma comunicação entre si.
11. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de ações compreende o acesso à plataforma e compra do produto.
12. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os usuários em potencial realizam as ações clicando na referência.
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