CN106605218A - 收集和处理与基于网络的内容的交互过程中的计算机用户数据的方法 - Google Patents

收集和处理与基于网络的内容的交互过程中的计算机用户数据的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106605218A
CN106605218A CN201580046758.1A CN201580046758A CN106605218A CN 106605218 A CN106605218 A CN 106605218A CN 201580046758 A CN201580046758 A CN 201580046758A CN 106605218 A CN106605218 A CN 106605218A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
user
computing device
behavioral data
webpage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201580046758.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106605218B (zh
Inventor
埃尔纳·哈吉耶夫
马丁·萨洛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Realeyes OU
Original Assignee
Realeyes OU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Realeyes OU filed Critical Realeyes OU
Publication of CN106605218A publication Critical patent/CN106605218A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106605218B publication Critical patent/CN106605218B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3438—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment monitoring of user actions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/302—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a software system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3089—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in sensing the monitored data, e.g. interfaces, connectors, sensors, probes, agents
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
    • G06F11/3476—Data logging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/43—Querying
    • G06F16/438—Presentation of query results
    • G06F16/4387—Presentation of query results by the use of playlists
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/958—Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • G06F16/986—Document structures and storage, e.g. HTML extensions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/10—Network architectures or network communication protocols for network security for controlling access to devices or network resources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2201/00—Indexing scheme relating to error detection, to error correction, and to monitoring
    • G06F2201/86—Event-based monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2201/00—Indexing scheme relating to error detection, to error correction, and to monitoring
    • G06F2201/875—Monitoring of systems including the internet

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本发明的实施方式提供一种在计算机用户与计算设备之间的交互过程中收集计算机用户行为数据的计算机实现方法。提供行为数据收集激活脚本，可在网页的可执行代码或在网页上可执行的媒体播放器内提供该激活脚本。在网页或媒体播放器的加载过程中或在执行网页或媒体播放器内的具体操作或动作时，运行该脚本。该脚本经由基于浏览器的应用编程接口(API)触发计算设备上的数据记录部件的激活，并且触发计算设备上的行为数据收集应用的启动，该行为数据收集应用从数据记录部件接收信息作为输入。

Description

收集和处理与基于网络的内容的交互过程中的计算机用户数 据的方法
技术领域
本发明涉及计算机用户在与基于网络的内容的交互过程中(例如，在观看视频或从事活动时)，计算机用户行为数据的收集和处理。具体地，本发明涉及用于收集和处理关于用户的情绪状态信息的系统、方法和计算机程序产品。这种信息的收集和处理允许由广告和内容制作商、分销商、网络运营商和相似实体利用的系统响应于这种信息(例如，在基于其优化内容的传输、评估性能、定位广告等时)。
背景技术
从商业视角来看，重要的是，能够评估线上提供的内容(例如，广告(“ad”)、游戏、音乐视频、电视节目等)的性能。已知系统允许计算机用户例如，通过选择合适的等级值来手动评估内容，并且接收调查问卷或访谈作为有效性跟踪方案的一部分。
用于测量计算机用户的情绪的技术(例如，通过面部特征跟踪等)已被结合至评估视频内容的性能的方法。例如，诸如网络摄像头的成像单元可用于在他或她观看视频内容时，捕获计算机用户的面部特征。捕获的图像可被处理以在视频中的某些点处生成关于计算机用户情绪的信息，该信息是关于视频的性能的有价值反馈。
视频和捕获图像可通过互联网传输，由此，可自动从多个远程计算机用户收集反馈。例如，US 2012/0222057讨论了一种系统，在该系统中，视频被嵌入在网络使能接口中，该网络使能接口被布置为收集针对观看嵌入式视频的计算机用户的精神状态数据。网络使能接口本身可例如，通过向多个预期观看者发送适当URL而被分配。
发明内容
本发明的实施方式提出使得行为数据收集激活脚本可用于网页或在网页上可执行的媒体播放器，由此网页的访客能够执行行为数据收集激活脚本以参与行为数据收集。
根据本发明的一个实施方式，提供一种在计算机用户与计算设备之间的交互过程中收集计算机用户行为数据的计算机实现方法。根据该实施方式的方法包括：运行可用于网页或媒体播放器的、可被包括在网页或媒体播放器的源代码中的数据收集激活脚本。运行数据收集激活脚本包括：定位与网页或媒体播放器相关联的可跟踪元素；在定位可跟踪元素时，调用基于浏览器的应用程序接口以触发计算设备上的数据记录部件的激活，并且触发计算设备上的行为数据收集应用的启动。
继续本实施方式，对基于浏览器的应用程序接口进行调用以访问数据记录部件，以便在计算机用户与计算设备之间的交互过程中，收集由数据记录部件记录的行为数据。可通过被部署作为行为数据收集应用的一部分的程序代码对基于浏览器的应用程序接口进行调用。在可跟踪元素不存在或者不能够被定位的情况下，将受观察的网页、视频或其他内容项加载在计算设备上而不收集行为数据，例如，呈现网页并且数据记录部件保持处于不收集行为数据的状态。
如本领域技术人员认识到的，该方法将行为数据收集应用或过程的启动与网页或媒体播放器的访问或操作、或者与网页或媒体播放器上的一个或多个元素或与其相关联的一个或多个元素链接。如本领域技术人员进一步认识到并且如本文详细描述的，将激活脚本、应用程序接口、可跟踪元素以及行为数据收集应用实现为在作为计算设备的一部分的处理器上执行的程序代码，该计算设备还包括存储器以及与处理器和存储器通信的数据存储部件。
在一个实施方式中，行为数据收集激活脚本(本文中也被称为“数据收集激活脚本”、“激活脚本”或仅“脚本”)在计算设备的浏览器上的网页的加载过程中运行，或者可与网页内的具体操作或动作链接。可替换地或另外地，激活脚本可在媒体播放器的执行过程中运行，或者可与媒体播放器内的具体操作或动作链接。实际上，可跟踪元素可以是媒体播放器本身，例如，当嵌入在网页中时。例如，运行数据收集激活脚本可响应于任意一个或多个事件而出现(例如，可由一个或多个事件的检测触发)，其包括但不限于：加载媒体播放器；检测媒体播放器上的预定媒体内容(例如，视频广告)的回放；接收媒体播放器上的用户输入(例如，选择“播放”按钮或“暂停”按钮)；开始播放列表中的项目在媒体播放器上的的回放等。
数据收集激活脚本可调用基于浏览器的应用程序接口(“API”)，诸如WebRTC，以访问并激活与由用户操作的计算设备通信的数据记录部件。因此，数据记录部件的控制可保持在浏览器内，并且保持在激活脚本和/或行为数据收集应用的编程方向上。
运行数据收集激活脚本可包括：定位可跟踪元素。在一个实施方式中，当激活脚本定位可跟踪元素时，数据记录部件被激活。以此方式，本发明的实施方式可防止在由用户访问的基于网络的内容不适于收集行为数据的情况下，处理能力向数据记录部件的不必要分配，由此最大化有限网络和本地计算资源的利用。
运行数据收集激活脚本可包括：启动事件日志以用于记录可跟踪元素处的事件。事件日志可包括存储在本地用户计算设备上或存储在通过计算机网络可访问的远程位置上的一个或多个数字文件。本文中，可跟踪元素是指用户可以以留下可记录痕迹的方式(包括但不限于，命令、光标运动、点击流数据等)与其进行交互的网页或媒体播放器的任意部分。例如，可跟踪元素可包括媒体播放器，并且事件日志可记录关于在媒体播放器上回放的内容的信息以及涉及用户与媒体播放器的交互的信息。可跟踪元素的其他实例包括但不限于：交互媒体部件、网络形式等。
事件日志可在事件日志应用或相似程序代码的控制下操作，其可利用通过订阅与可跟踪元素相关联的应用程序接口(API)所获得的数据来填充事件日志。根据一个实施方式，事件日志记录针对给定网页上的一个或多个可跟踪元素的信息。因此，事件日志可提供丰富的用户交互信息源，以用于由其他计算进程(诸如，广告定位应用或活动跟踪软件)使用。此外，事件日志可与由数据记录部件(例如，通过时间戳等)收集的行为数据同步。这使事件日志能够提供用于收集的行为数据的额外分析维度。
本文中，术语“行为数据”一般用来指可用于分类或识别用户的任意种类的信息。行为数据可包括情绪反应信息、生理数据以及其他用户相关的数据中的任意一种或多种。
可通过分析收集的数据(例如，网络摄像头图像和音频)以得到指示用户当前情绪(例如，愤怒、厌恶、中性、悲伤、害怕、快乐、惊讶及其衍生物)的信息，而获得情绪状态信息。情绪状态信息也可被得到以表示临时情绪状态，诸如无聊、忙碌、正面或负面情绪或甚至持久的情绪状态，诸如，总是抑郁、心情不好、心情好等。情绪状态信息可经过进一步分析以获得不同情绪状态之间的相关性系数。这种相关性系数提供用于收集和处理的进一步的数据点，这可导致进一步细化由接收这种处理信息作为输入的应用程序或进程采取的动作或响应。
情绪状态信息可与其他用户相关的数据(参见以下)结合以得到计算机用户的反应(例如，参与度等)的进一步指示符。本文中，情绪状态信息可包括从如上所述的面部表情检测的情绪。可替换地或另外地，情绪状态信息可从收集的关于身体手势(例如，头部、手部或整个身体的移动)的信息得到。例如，点头可表示同意，或者频繁头部移动可表示精神不集中。情绪状态信息可进一步包括视线跟踪以监测用户注意力集中在哪里。
如本文使用的，术语“生理数据”可包括经由合适传感器从与媒体内容交互的用户收集到的信息。生理数据可包括但不必限于：指示诸如心率、血压(例如，基于肤色)、眨眼、呼吸速率等的生理参数的信息。
如本文使用的，术语“其他用户相关的数据”可包括人口统计学数据，诸如年龄、性别、民族等。可从用户的网络摄像头视频流推断出人口统计学数据。对于针对多个用户记录的聚合结果的分割，该数据可能是有价值的。其他用户相关的数据也可包括关于计算设备上的其他用户动作的信息，例如，浏览历史、点击流数据等。例如，其他用户相关的数据可包括鼠标或光标移动图案。
数据收集激活脚本也可用作初步过滤器或数据捕获能力检查，以确保计算设备具有记录行为数据的必要可用部件并且确保捕获数据将具有足够质量以用作对后续应用程序的输入。因此，运行数据收集激活脚本可包括：执行初步数据捕获能力检查以确认计算设备能够执行行为数据收集。以此方式，本发明的实施方式可防止在计算设备不适于收集行为数据的情况下，处理能力向收集行为数据的不必要分配，这再次降低了对有限计算和网络基础设施施加的压力。
数据记录部件可以是网络摄像头和/或麦克风，其中，可从来自网络摄像头的视频馈送以及来自麦克风的音频馈送的各种组合得到行为数据。更常见地，数据记录部件可包括能够测量用户的生理参数的任意硬件传感器(例如，使能的臂带或其他可穿戴设备)以用于测量心率、体温、皮肤水分含量等。这种设备可提供可用于解释用户的情绪状态的信息，例如，提供本发明的实施方式收集的、用于处理的特定生理数据点。
因此，初步数据捕获能力检查可执行一个或多个检查，激活脚本可在尝试收集用户行为数据之前执行该一个或多个检查。根据本发明的各种实施方式，检查可包括但不限于，硬件/软件能力检查；用户需求检查(例如，为了防止重复记录，如果早已针对给定用户获得情绪响应，或者为了确保用户拥有期望的人口统计学特征)；以及媒体需求检查(例如，为了检查是否已禁用或不需要针对待显示的媒体内容的行为数据记录)。
数据收集激活脚本也可用于获得计算机用户访问相关硬件和软件部件的许可，并且发送用于分析的数据。因此，运行数据收集激活脚本可包括：检测用户许可触发事件，并且当检测用户许可触发事件时，触发计算设备上的用户许可对话的显示。数据收集激活脚本也可检查先前是否已给出许可，例如，通过寻找专用标记的状态或寻找相关小型文本文件(cookies)的存在，其中的任一个可被本地或远程设置并保持。
用户许可触发事件可链接至一个或多个用户激励的提供，例如，作为用于鼓励用户赋予用于收集他们的行为数据的许可的技术。可与用户许可对话一起或在用户许可对话之前，向用户显示可用的用户激励的标识。用户激励的实例包括但不限于如下任意一个或多个：访问奖赏内容，诸如针对已给予许可的用户保留的内容；礼品券，例如，提供针对用户感兴趣的产品或服务的折扣；针对例如，在论坛或其他社交评分系统上的用户资历分数的附加点；以及访问针对用户和/或广大受众记录的情绪响应数据，即，访问针对多个用户记录的聚合信息。
行为数据收集应用的启动可包括：建立计算设备与远程服务器之间的通信，并且将收集的行为数据发送至远程服务器以用于分析。分析结果可从远程服务器返回至计算设备，在该计算设备中，分析结果可被显示或以另外方式用于触发进一步动作，例如，向在计算设备(或另一设备)上执行的程序代码提供信号以影响或改变网页和/或可跟踪网络元素的操作。行为数据收集应用可布置为在收集的行为数据被传输至远程服务器以用于分析之前，对其进行部分处理(或甚至全部处理)。
收集的行为数据的分析可用于生成用于计算机用户的情绪状态演变数据日志。本发明的实施方式设想通过将行为数据与被包括在事件日志中的数据覆盖或交叉引用，来将事件日志与在数据记录部件中收集的行为数据同步。情绪状态演变数据日志的生成允许其他软件和硬件进程以及由广告商、程序分销商和网络运营商等运行的系统调查事件日志中的事件如何影响用户的情绪状态。并且如以下更详细描述的，来自多个用户的这种同步数据的聚合使能够检测通用行为模式。
用于检测通用行为模式的技术可被表示为分析计算机用户行为的计算机实现方法。根据一个实施方式，这种方法包括：在分析服务器处从多个远程计算设备中的每一个远程计算设备接收事件日志以及收集的行为数据流(例如，情绪状态演变数据日志)，其中，每个事件日志包括相应计算设备上的可跟踪元素处出现的事件的历史，并且每个收集的行为数据流包括表示与事件历史相对应的计算机用户行为的历史的数据。该方法进一步包括：基于其中的一个或多个对应事件，匹配来自不同用户的多个事件日志；针对匹配的多个事件日志，聚合收集的行为数据流；以及显示表示聚合的收集行为数据的输出。
事件日志可以各种方式匹配。例如，匹配多个事件日志可包括：识别事件日志中的每一个事件日志的常见媒体内容的回放。因此，每个事件日志及其对应行为数据的一部分可被提取以用于在聚合步骤中使用。替换地或结合上述内容，事件日志及对应行为数据可用作持续的信息流，该信息流可用于分析其他外部因素的影响。
根据一个实施方式，该方法包括：在分析服务器处接收表示由多个计算机用户体验的全局事件的历史的全局事件日志。匹配多个事件日志可包括：同步暴露至全局事件的多个计算机用户的事件日志；针对同步的多个事件日志，聚合收集的行为数据流；以及显示表示聚合的收集行为数据的输出。
全局事件日志的使用允许识别全局事件的影响。例如，多个用户可驻留于特定位置中，并且全局事件日志可表示特定位置(例如，城镇或城市)中的天气状况。那些用户的情绪反应可(基于对他们的位置的了解)被聚合以便例如，与针对不同位置获得的相似数据相比较，来分析天气状况对用户的情绪反应的影响。
这些和其他方面、特征和实施方式将从本发明的某些实施方式的所附详细模式中更全面地了解。
附图说明
以下参考附图详细讨论本发明的实例，其中：
图1是用于实现根据本发明的一个实施方式的用于收集和处理计算机用户行为数据的方法的系统的示意图；
图2是示出根据本发明的一个实施方式的在行为数据收集激活脚本的方向上执行的功能的示意性功能框图；
图3是描绘根据本发明的一个实施方式的用于收集和处理计算机用户行为数据的方法的流程图；
图4是描绘根据本发明的一个实施方式的启动数据收集模块所涉及的步骤的流程图；
图5是描绘根据本发明的另一个实施方式的经由媒体播放器启动数据收集模块所涉及的步骤的流程图；以及
图6是示出根据本发明的一个实施方式的针对用户收集的与外部事件标识符结合以用于后续分析的时间序列数据的实例的示意性曲线图。
具体实施方式
图1描绘示例性环境100，本发明的实施方式可在该示例性环境内操作。用户102在与网络使能计算设备(例如，PC、膝上型电脑、平板电脑、智能电视、机顶盒、游戏控制台或智能电话)相关联的显示器104上观看基于网络的内容。因此，计算设备能够通过诸如互联网的网络112发送和接收数据。
计算设备或显示器104连接至或具有用于记录行为数据的内置模块或电路，诸如，麦克风、网络摄像头106等。按照常规，用户102经由合适的网络浏览器108查看基于网络的内容(例如，网页)。网络浏览器108可包括例如，可用于或嵌入其中的适用于播放媒体(例如，视频或音频)内容的媒体播放器109。媒体播放器可以是本地应用(诸如，Windows媒体播放器、QuickTime播放器、Audacious、Amarok、Banshee、MPlayer、Rhythmbox、SMPlayer、Totem、VLC以及xine)或线上视频播放器(诸如优酷播放器、AOL播放器、JW播放器、Flowplayer以及Brightcove)。
计算设备具有与其相关联的行为数据收集应用110，例如，存储在计算设备上的存储器中或者经由网络可下载或可访问。例如，在查看网络浏览器108上的媒体内容时，用户102可在计算设备上接收参与行为数据收集练习的邀请。然而，用户不需要特定的邀请，例如经由电子邮件等。如下说明的，通过结合或使得网页或在网页上可执行的媒体播放器的代码内的行为数据收集激活脚本可用，网页的访客可参与行为数据收集。
在执行时，行为数据收集应用110可与远程分析服务器114通信以执行并控制行为数据收集练习。应用110可实现为硬件和软件的各种组合，包括在FPGA等中编程的一个或多个定制ASIC中实现的逻辑。
如本文使用的，术语“服务器”和“网络使能的计算设备”(另外“计算设备”或“设备”)指的是具有至少一个处理器的计算机，该处理器执行从存储器结构(例如，RAM)接收的指令以便实现结合本发明的一个或多个实施方式有用的功能。这些设备进一步包括包含硬件和软件的网络接口部件，该网络接口部件被配置为使能够通过网络在服务器与一个或多个计算设备(在该计算设备上，捕获计算机用户行为数据)之间进行通信。通过实例并非限制性方式，通信可包括根据用户数据报协议(“UDP”)或互联网协议(“IP”)构建的数据包。
这些设备具有在相应处理器中执行以实现本文描述的功能的硬件(或来自可访问存储器的软件)。因此，除非以另外方式明确表示，否则本文描述的关于应用的布置、结合一个或多个方法采取的步骤、功能能力等的更一般的陈述是相对于由处理器执行的代码所配置的服务器和/或计算设备进行的。
行为数据收集应用110可以是用于收集指示用户情绪状态的信息的情绪跟踪应用。数据收集应用也可被布置为收集其他类型的行为数据。收集的行为数据可允许在用户与经由网络浏览器108显示的基于网络的内容的交互过程中，跟踪用户情绪。
参考图2更详细地描述执行行为数据收集应用110的方式。一旦执行，行为数据收集应用110可控制初始化过程，该初始化过程建立分析服务器114与模块或电路之间的通信以记录行为数据(例如，网络摄像头106)，以使得收集的数据116(例如，网络摄像头图像、行为数据、媒体属性等)能够在其间传递。
根据各种实施方式，软件(其包括用于由计算设备的处理器执行的程序代码或相似指令)可用于建立这种通信。例如，初始化过程可包括建立跨网络112的通信(例如，获取用于通信的授权)。因此，收集的数据116可通过网络被发送至分析服务器114，其中，关于用户情绪的信息可被提取并且用于进一步处理和分析。然而，根据本发明的某些实施方式，如以下在图2中描述的，可通过在网页上运行行为数据收集激活脚本而执行初始化过程中的一些或所有。
可使用用于配置本地计算机的处理器的程序代码来跟踪用户情绪，以确定计算机用户情绪，诸如上述六种普遍情绪。替换地，可使用在分析服务器114中执行的程序代码来跟踪用户情绪，该程序代码配置服务器的处理器，以便在传输至任意远程服务器之前，使用原始捕获的图像数据或使用由本地计算机中的行为数据收集应用110处理的信号来确定计算机用户情绪，诸如，上述六种普遍情绪。
收集的行为数据的处理可包括若干子处理步骤，该若干子处理步骤中的至少一个将已被收集的计算机用户行为数据转换为适于传输至远程服务器的数据包，并且更优选地，包括与视频回放相关的时间信息以及在收集计算机用户行为数据过程中在客户端计算机中播放的时刻或片段。
收集的数据可经过额外处理，可在收集的数据转换为用于通过网络传输的数据包或文件之前进行该额外处理，以便将捕获的计算机用户行为数据与在媒体回放过程中提供至计算设备的视频的时刻或片段(至少包括在计算设备中的视频广告的媒体回放过程中的时刻或片段)进行协调。这种处理包括由计算设备的处理器执行的指令，该指令诸如通过将时间代码或视频的时间代码的范围与捕获的计算机用户行为数据相关联，来将捕获的图像与在用户的计算设备中回放的媒体内的时间位置同步。对于解决与计算设备中的流内容的接收相关联的、与本地处理(诸如，可能改变媒体回放相对于流内容传输至计算设备的时刻的那些处理)相关联的延迟问题以及计算设备中的也可能影响媒体回放的时间窗口的事件(例如，作为一个非限制性实例，用户暂停或倒带回放)，同步可能是重要的。
根据本发明的本方面的额外处理使得除了计算机用户行为数据本身传输至分析服务器114以外，与计算机用户行为数据有关的时间信息被包括在传输至分析服务器114的数据包中。
在进一步更具体的方面中，用于计算机用户行为数据被捕获过程中的时刻或片段的时间代码可包括相对于视频广告(并且可选地，相对于在媒体回放应用中回放的其他视频内容)的时间偏移。
在本发明的又一方面中，计算设备可被配置为更高效地利用它们的资源以最小化回放过程中的媒体的中断。就这一点而言，系统部件被监测，并且在确定关于何时执行某些本地处理时，利用它们的性能或值。因此，考虑到在其上执行处理的用户计算设备的性能能力并且进一步考虑到计算设备与该计算设备连接至的网络之间的连接，可动态执行(开始和停止)计算机用户行为数据的处理。
除了上述以外，收集的数据116可在计算设备104中被部分或完全处理，其中，在其上观看媒体的计算设备104的处理能力是足够的。通过执行行为数据收集激活脚本(可例如通过检查计算设备104上的所需API的处理能力和/或可用性)，来做出关于是否以此方式执行客户侧处理的决定。
在分析服务器114中，从用户接收的信息可用于各种目的，例如，生成指示由用户查看的基于网络的内容的相对质量的信息。根据一个实施方式，分析服务器114被布置为从多个用户接收收集的数据116，收集的数据116可被聚合并且随后与自身或涉及其他基于网络的内容的存储数据相比较，以确定并输出指示基于网络的内容的相对质量的信息。如通过由处理器执行的程序代码所确定的，输出信息可本地显示和/或例如，远程通信至用户或第三方(例如，媒体的所有者)以实现这种功能。
本发明的实施方式描述用于通过加载内容项的动作来触发行为数据收集的技术，例如，经由在加载网页时运行的脚本的激活。与已知的行为数据收集技术相对，本发明的实施方式不绑定至特定用户、用户组或特定媒体(例如，特定视频广告)。相比之下，由本发明的实施方式预期的方法允许从用户收集与他或她的持续在线呈现相对应的行为数据的准连续流。
这种流收集技术存在许多优点。例如，这种技术显著拓宽通过其执行收集和分析的用户池。在先前收集方案中，通常只能够从预选择的用户组中收集数据，例如，一组审查小组成员。相比之下，本发明使得能够利用能够捕获行为数据的设备(例如，拥有照相机、麦克风等)从访问网址的任意用户进行行为数据收集。提供更广泛的用户池使得通过利用捕获的行为数据的系统而能够具有更好的人口统计学定位能力、更快的数据收集、显著更大的数据样本以用于收集数据的更好统计意义以及更少的偏差数据(例如，用户付费观看的事实不再对结果有影响)。
除了上述以外，根据本发明的实施方式的数据收集技术为用户数据打开了进一步的分析纬度。例如，具有行为数据的准连续流可使外部事件(例如，当天时间、季节、天气、经济学因素(通用和用户特定)、用户位置等)能够对待分析的用户行为产生影响。此外，在这种准连续的行为数据可用于多个用户的情况下，对关于例如以一定方式(例如基于人口统计信息、用户位置、浏览历史)聚合的用户数据的外部因素的更全面分析进行分析。
例如，访问某一网页或网页组(或网页的一部分)的多个用户的行为信息可被聚合为时间序列数据。本身，该信息可提供关于对网页的通用用户响应的不间断反馈。然而，进一步分析维度可包括：将聚合数据与外部事件的对应时间序列相比较，以评估是否存在与用户对网页响应的任意相关性。
适于本发明使用的行为数据收集激活脚本可插入合适网页的可由网页发布商执行的源代码中。本领域技术人员认识到，网页也可以提供激活脚本，但其不作为网页的源代码的一部分，例如，通过插件或相似架构(其扩展了由特定网页提供的功能)，通过从远程位置下载以用于本地执行或通过远程执行。可由发布商从数据分析运营商获得脚本，该脚本可通过在管理网站注册而获得。注册过程可利用分析服务器提交或以另外方式注册相关网页，并且使得网页发布商访问针对来自分析服务器的网页所收集的计算机用户行为数据的报告。
除了可用于使网页设计者和发布商插入网页的源代码以外，行为数据收集激活脚本可插入软件应用中，诸如，独立媒体播放器的执行例程。因此，在执行媒体播放器而不是加载网页时，运行脚本，并且因此，与特定网页发布商相对，脚本可由媒体播放器所有者插入播放器中。在所有其他方面中，脚本可以相同方式起作用。
图2是示出根据本发明的一个实施方式的运行行为数据收集激活脚本的效果的功能框图。从图2可看出，脚本可负责执行若干功能例程或模块。
执行脚本的动作可由编程触发器触发，诸如通过加载网页或运行媒体播放器。脚本150的执行可触发执行检查的捕获能力检查模块152以确认在其上运行脚本的计算设备是否能够收集和传输行为(并且具体地，情绪状态)数据。例如，捕获能力检查模块152可检查功能照相机的存在(例如，外围网络摄像头或一体式智能电话照相机)。在某些实施方式中，模块152可检查操作系统以及计算设备的可用处理能力以确保它们与行为数据收集兼容，并且检查例如，网络状态以确保支持必要数据量的流。
脚本的执行也可触发获取许可例程154，该获取许可例程154可引起程序代码的执行以便向用户呈现对话框请求许可访问照相机并将行为数据传输至分析服务器。例程可包括可被设为表示用户不想被再次询问许可收集数据(例如，自愿授权用于行为数据收集的持续许可)的标志。
如果该标志被设置并检测到(其可在脚本执行150时被检测到)，可绕过获取许可例程154。获取许可例程154可在运行脚本时立即触发，或者它可通过检测到网页上的特定事件而被触发，例如，某一点击事件(例如，激活媒体播放器)或媒体播放器内的播放事件。
脚本也可被布置为通过用于定位或检测网页上的可跟踪元素的处理器执行程序代码156。本文中，“可跟踪”指的是通过其执行或通过用户的一些交互，生成可记录事件的元素。在本文给出的实例中，可跟踪元素可以是可显示待由用户消费的媒体内容的媒体播放器。在此情况下的可记录事件可表示媒体播放器中的媒体内容的加载、播放、暂停、静音等。这种实例并非意味着限制性的，并且实际上，可跟踪元素也可包括光标位置信息、点击流数据等。
本领域技术人员进一步认识到，整个网页例如，基于在其上呈现的动态事件的行为，本身可被处理为可跟踪元素。例如，可监测网页内的元素的出现、消失或移动或者网页的可见部分中的其他改变。整个浏览器窗口也可以是可跟踪元素，其中，监测并记录诸如滚动、可见浏览器区域尺寸(改变)、标签开关、按键、最小化/最大化窗口的动作。
在定位或检测可跟踪元素时，脚本可使得处理器执行用于订阅模块160的程序代码，该订阅模块160订阅在与相关可跟踪元素相关联的API内出现的事件。脚本也使得处理器执行以例程162的形式的程序代码，该程序代码生成事件日志，其中，将来自订阅API的事件报告至该程序代码。因此，事件日志可表示基于网页的活动的历史。如上所述，获取许可例程154可由来自可跟踪元素的已检测事件的触发。
脚本也可启动数据收集模块158(例如，对应于上述行为数据收集应用)。在接收来自获取许可例程154的认可时，数据收集模块158可访问照相机和/或其他数据记录设备(例如，麦克风)以开始捕获计算机用户行为数据。
数据收集模块158可作用于生成情绪状态数据日志164，该情绪状态数据日志可包括指示用户情绪状态的时间序列数据。从收集的计算机用户行为数据中提取情绪状态信息，其可部分或完全出现计算设备本身上，可出现在分析服务器中，或其各种组合。
因此，脚本可引起事件历史与用户行为信息历史的平行记录。这两个数据集可结合在同步输出生成模块166中，其中，同步输出生成模块166可在计算设备本身上或在分析服务器中。如由用于处理器上的同步输出执行的程序代码确定的，同步输出可以是一个显示器，其覆盖关于来自用户的对应情绪状态信息的事件历史中的相关事件的显示器。可替换地或另外地，同步输出可用于在分析服务器或可操作以接收并作用于这种输出的其他下游系统中，触发用户计算设备中的进一步动作。
通过获取来自多个用户的同步输出，本发明的实施方式可用于发现某些事件(诸如，基于网页的事件)与对应用户行为(以及情绪状态)之间的相关性。
以上概述的由部署作为激活脚本的一部分的程序代码执行的处理可用于实现结合如下描述的图3至图5所示的方法中的一个或多个。
图3呈现一流程图，该流程图示出根据本发明的一个实施方式的方法200的基本步骤。方法200以第一步骤202开始，该第一步骤加载用户的网络使能计算设备(例如，PC、膝上型电脑、平板电脑、智能电话等)上的网络浏览器中的网页。网页包括以程序代码形式的脚本，例如代码等，当由网络使能计算设备的处理器执行该脚本时，触发上述行为数据收集应用110的启动。脚本被布置为初始化针对脚本中指定的一个或多个网络性能报告性能数据。
在本发明的示例性实施方式中，该方法继续第二步骤204，该第二步骤执行脚本以启动行为数据收集应用。行为数据收集应用可本地存储(诸如，在用户的计算设备或本地网络上)或远程存储(例如，在分析服务器或第三方设备上)。脚本可引用(例如，调用)文件以执行应用。在执行行为数据收集应用(其可包括行为数据的收集)之后，该方法继续第三步骤206，该第三步骤将收集的行为数据通信至分析服务器。
在一个实施方式中，行为数据收集应用可被布置为接收由与计算设备相关联的一个或多个收集设备(例如，照相机、麦克风)捕获的数据。在此实施方式中，脚本可被布置为启动一个或多个收集设备，并且通过识别用户(并且如果期望的话，记录用户与其交互的网页上的区域)来初始化收集过程。
基于这一点，图4呈现一流程图，该流程图示出实现这些目的的方法300的一个实施方式。方法300以第一步骤302开始，该第一步骤定位并激活本地数据收集设备。这可使用例如，WebRTC API或由浏览器或第三方库/应用提供的任意其他API来实现，并且这允许网络浏览器访问照相机或其他外围记录设备。
在第二步骤304中，该方法获取用户ID。这可例如通过显示用户提示主动完成，或者例如参考先前输入的用户凭证或从相同或前一浏览会话中的较早事件传递的信息被动完成。在一个实施方式中，该方法可捕获用户面部的图像，并且采用面部识别技术以识别与图像中的用户相关联的用户ID。将用户ID与收集的行为信息一起传输至分析服务器。用户ID可与例如存储在分析服务器中或通过分析服务器可访问的用户资料相关联，该用户资料可提供关于用户的进一步信息(例如，人口统计信息、购买历史等)以有助于比较分析。
该方法300继续第三步骤306，该第三步骤识别网页上的感兴趣区域。如果未识别到感兴趣区域，则可不启动行为数据收集。
在识别到感兴趣区域之后，该方法继续第四步骤308，该第四步骤开始与所识别的感兴趣区域相关联的数据收集。该步骤可包括：将来自在步骤302中激活的一个或多个数据收集设备的捕获的图像或音频信息和/或相关点击流数据(其可包括事件信息)传递至行为数据收集应用。该数据可原样传输至分析服务器。替换地，数据在发送之前，可在计算设备上部分或完全处理。例如，行为数据收集应用可被布置为从捕获的图像提取情绪状态信息。提取的状态信息可根据来自控制传输过程的程序代码的指令，被传输至分析服务器。
图5示出根据本发明的另一个实施方式的将行为数据传递至远程分析服务器的方法400。在图5的实施方式中，包括行为数据激活脚本的程序代码被嵌入在媒体播放器本身的可操作代码中，或以另外方式使得可用于媒体播放器，并且通过媒体播放器发生与分析服务器的通信。换言之，行为数据收集应用从媒体播放器框架内启动，例如，作为与媒体播放器相关联的API。
方法400以第一步骤402开始，该第一步骤加载其上具有兼容媒体播放器的网页。本文中，“兼容”媒体播放器指的是与行为数据收集API(使用允许收集的数据被报告至远程分析服务器的协议)兼容的媒体播放器。替换地，网页中的程序代码(或以另外方式可访问客户端设备)可引起兼容媒体播放器的实例化和执行。
方法400继续第二步骤404，该第二步骤操作媒体播放器以触发包括行为数据激活脚本的程序代码的执行。可通过加载或执行媒体播放器的动作来使得运行行为数据激活脚本，可通过在媒体播放器内执行的特定动作、设置在客户端计算设备上的标志等来触发行为数据激活脚本的运行。如上所述，行为数据激活脚本可定位可跟踪元素(其可在媒体播放器框架内，或者如果安全设定允许，其可在承载媒体播放器的网页内)以准备行为数据收集。
在执行行为数据激活脚本之后，方法400可继续第三步骤406，该第三步骤启动行为数据收集模块，该模块引起程序代码的执行以便获得对一个或多个数据收集设备(例如，网络摄像头、麦克风)的访问并且开始收集行为数据。即使当在媒体播放器上不存在媒体回放时，行为数据收集应用也可在媒体播放器框架内运行。因此，针对用户与网页的交互，可收集行为数据，而不论该交互是否包括消耗媒体内容。
在启动行为数据收集应用之后，方法400继续第四步骤408，该第四步骤将收集的数据通信至分析服务器。如上所述，数据在发送之前，可在计算设备上被部分或完全处理。
图6示意性示出可使用根据本发明的实施方式的方法来收集针对用户的信息。图6呈现图500，该图具有水平时间轴502以及沿着竖直轴空间上彼此隔开的三个时间串联的数据集504、506、508。数据集504、506、508仅用于说明的目的，并非旨在限制可被聚集的信息的类型。
第一数据集504对应于用户的浏览历史。在携带用于报告行为数据的脚本的每个网页上，将存在用户与该网页交互的一段时间。这些时间段被划分为第一数据集504上的单独子会话510。通过记录用户与其交互的网页(或如果更合适的话，网络特性)，本发明的实施方式使能够利用该网页聚合来自多个用户的行为数据。该聚合的数据可以是全局聚合(其可包括所有时间内的所有用户)或者可例如通过人口统计信息、时长等来分段以生成进一步洞察。在网页没有携带行为数据收集脚本或用户停止与计算设备交互的情况下(例如，用户不在照相机前方或不与设备交互的情况)，在浏览历史时间序列数据504中将存在表示用户在线呈现的暂停的间隙。
第二数据集506表示情绪或其他行为数据参数(例如，注意力或参与度)的时间演变。图6仅是一个参数的示意图。实际上，从计算设备收集的信息可被分析以获得关于多个情绪状态和其他行为数据的信息。然而，重要地，在与多个网页交互的过程中，第二数据集506提供关于用户的情绪状态的准连续信息流。这打开了在传统情绪检测技术(其仅在用户暴露于特定媒体的有限时间窗口的过程中，捕获数据)中不可用的广泛的进一步分析选项。例如，提供准连续的情绪状态信息流使得用户对网页的响应能够被置于暴露于诸如网页、视频等的内容项之前和之后展现的情绪的情绪背景中。
此外，通过提供针对每个用户的准连续的情绪状态信息流，来提高分析从多个用户聚合的行为数据的可能性。可基于关于用户的信息(诸如，人口统计学或基于位置的信息)来聚合情绪状态信息。可替换地或另外地，可基于浏览历史聚合情绪状态信息，诸如，将具有相似浏览模式的用户分组在一起，或收集一段用户在特定时间对特定网页的响应。
第三数据集508表示可对用户具有影响的外部事件，包括用户的情绪状态。这些外部事件可以是用户特定的，例如，与用户的位置或周围有关，包括但不限于：天气、经济事件、犯罪事件，或者它们可以是通用的，例如，与诸如当天时间、季节等的全局现象有关。外部事件可以在个体级别以及聚合级别为所收集的行为数据提供另一分析维度。
图1至图6是允许解释本发明的概念示图。本领域技术人员应理解，本发明的实施方式的各个方面可实现为硬件、固件、软件或其组合。在这种实施方式中，各种部件和/或步骤将实现为硬件、固件和/或软件以执行本发明的功能。就是说，相同硬件、固件或软件的模块可执行所示框(例如，部件或步骤)中的一个或多个。
在软件实现过程中，计算机软件(例如，程序或其他指令)和/或数据被存储在机器可读介质上作为计算机程序产品的一部分，并且经由可移除存储器驱动、硬盘驱动或通信接口加载至计算机系统或其他设备或机器。计算机程序(也被称为计算机控制逻辑或计算机可读程序代码)存储在主存储器和/或次存储器中，并且由一个或多个硬件处理器(控制器等)执行以使得一个或多个处理器执行如本文描述的本发明的功能。在该文献中，术语“机器可读介质”、“计算机程序介质”和“计算机可用介质”用于总体指代诸如随机存取存储器(RAM)；只读存储器(ROM)；可移除存储单元(例如，磁盘或光盘、闪存设备等)；硬盘等的介质。
明显地，以上的图和实例并非旨在将本发明的范围限制为单个实施方式，因为通过所描述或示出的元件的一些或所有的互换的方式，其他实施方式是可能的。此外，在本发明的某些元件可使用已知的部件来部分或完全实现时，只描述这种已知部件的对本发明的理解必要的那些部分，并且省略这种已知部件的其他部分的详细说明，以便不会使得本发明模糊。在本说明书中，示出单数部件的实施方式不必限制为包括多个相同部件的其他实施方式，并且反之亦然，除非本文中另外明确说明。此外，申请人并非旨在使说明书或权利要求中的任何术语归属于不常见或特殊的意思，除非明确如此阐述。此外，本发明包括与通过说明的方式在本文中被称为已知部件的当前和未来的已知等同物。
具体实施方式的以上描述将充分揭示本发明的一般实质，使得在不脱离本发明的一般构思的情况下，通过应用相关领域(多个领域)技术人员的知识(包括通过引证在此引用和结合的文档的内容)，人们可针对各种应用轻易修改和/或调整这些具体实施方式，而无需进行过度试验。因此，基于本文呈现的教导和指示，这样的调整和修改旨在处于所公开实施方式的等同物的意义和范围内。应理解，本文的措辞或专业词汇用于描述并非限制的目的，使得本说明书的专业词汇或措辞由本领域技术人员根据本文呈现的教导和指示，结合相关领域(多个领域)技术人员的知识来解释。
尽管上文描述了本发明的各种实施方式，但是应理解，通过实例并非限制性的方式呈现这些实施方式。对本领域(多个领域)技术人员显而易见的是，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可对其中的形式和细节进行各种改变。因此，本发明不应限于上述示例性实施方式中的任一个，而是应该只根据以下权利要求及其等同物来限定。

Claims (19)

1.一种在计算机用户与计算设备之间的交互过程中收集计算机用户行为数据的计算机实现方法，所述计算设备具有与存储程序代码的存储器通信的处理器和数据记录部件，所述方法包括：
使用在所述处理器上执行的程序代码，运行可用于网页或媒体播放器的数据收集激活脚本，其中，运行所述数据收集激活脚本包括：
使用在所述处理器上执行的程序代码，定位与所述网页或所述媒体播放器相关联的可跟踪元素；
在定位可跟踪元素时，使用在所述处理器上执行的程序代码，调用基于浏览器的应用程序接口以触发所述计算设备上的所述数据记录部件的激活；以及
使用在所述处理器上执行的程序代码，触发所述计算设备上的行为数据收集应用的启动；以及
使用在所述处理器上执行的程序代码，由所述行为数据收集应用调用所述基于浏览器的应用程序接口以访问所述数据记录部件，以便在所述计算机用户与所述计算设备之间的交互过程中，收集由所述数据记录部件记录的行为数据。
2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所述数据收集激活脚本被包含在所述网页或所述媒体播放器的源代码中。
3.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所述基于浏览器的应用程序接口是WebRTC。
4.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，运行所述数据收集激活脚本包括：启动针对关于所述可跟踪元素的记录事件的事件日志。
5.根据权利要求4所述的计算机实现方法，其中，运行所述数据收集激活脚本包括：
订阅与所述可跟踪元素相关联的应用程序接口；以及
在所述事件日志中存储在多个所述可跟踪元素处发生的事件。
6.根据权利要求4或5所述的计算机实现方法，其中，运行所述数据收集激活脚本包括：
定位与所述网页或所述媒体播放器相关联的多个所述可跟踪元素；以及
在所述事件日志中记录在多个所述可跟踪元素处发生的事件。
7.根据权利要求4至6中任一项所述的计算机实现方法，包括：将所述事件日志与在所述数据记录部件处收集的所述行为数据同步。
8.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，运行所述数据收集激活脚本包括：
执行初步数据捕获能力检查以确认所述计算设备是否能够执行行为数据收集。
9.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，运行所述数据收集激活脚本包括：
检测用户许可触发事件；以及
在检测所述用户许可触发事件时，触发所述计算设备上的用户许可对话的显示。
10.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，所述行为数据收集应用的启动包括：
建立所述计算设备与远程服务器之间的通信；以及
将所收集的行为数据发送至所述远程服务器以用于分析。
11.根据权利要求10所述的计算机实现方法，包括：
将分析结果从所述远程服务器发送至所述计算设备；以及
在所述计算设备上显示所述分析结果。
12.根据权利要求10或11所述的计算机实现方法，包括：在所收集的行为数据被发送至所述远程服务器以用于分析之前，对所收集的行为数据进行部分处理。
13.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，所述行为数据包括指示所述计算机用户的情绪状态的信息。
14.根据权利要求13所述的计算机实现方法，包括：生成用于所述计算机用户的情绪状态演变数据日志。
15.根据权利要求7所述的计算机实现方法，其中，将所述事件日志与在所述数据记录部件处收集的所述行为数据同步包括：覆盖用于所述计算机用户的情绪状态演变数据日志以及所述事件日志。
16.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，所述数据记录部件是网络摄像头，并且其中，所述方法包括：从来自所述网络摄像头的视频馈送得到所述行为数据。
17.根据任一项前述权利要求所述的计算机实现方法，其中，所述数据记录部件是麦克风，并且其中，所述方法包括：从来自所述麦克风的音频馈送得到所述行为数据。
18.根据权利要求1至17中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述数据收集激活脚本被包含在网页的所述源代码中，并且与所述网页相关联的所述可跟踪元素是嵌入在所述网页中的媒体播放器。
19.根据权利要求1至17中任一项所述的计算机实现方法，其中，响应于选自由如下组成的组中的事件运行所述数据收集激活脚本：加载所述媒体播放器、检测所述媒体播放器上的预定媒体内容的回放、接收所述媒体播放器上的预定用户输入以及开始播放列表中的预定项目在所述媒体播放器上的回放。
CN201580046758.1A 2014-07-03 2015-06-30 收集和处理与基于网络的内容的交互过程中的计算机用户数据的方法 Active CN106605218B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GB1411912.7 2014-07-03
GBGB1411912.7A GB201411912D0 (en) 2014-07-03 2014-07-03 Method of collecting computer user data
PCT/EP2015/064900 WO2016001257A1 (en) 2014-07-03 2015-06-30 Method of collecting and processing computer user data during interaction with web-based content

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106605218A true CN106605218A (zh) 2017-04-26
CN106605218B CN106605218B (zh) 2020-07-17

Family

ID=51410610

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580046758.1A Active CN106605218B (zh) 2014-07-03 2015-06-30 收集和处理与基于网络的内容的交互过程中的计算机用户数据的方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10423512B2 (zh)
EP (1) EP3164802B1 (zh)
JP (1) JP7018312B2 (zh)
CN (1) CN106605218B (zh)
GB (1) GB201411912D0 (zh)
WO (1) WO2016001257A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111134642A (zh) * 2020-01-16 2020-05-12 焦作大学 基于计算机的家用健康监测系统
CN111767201A (zh) * 2020-06-29 2020-10-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 用户行为分析方法、终端设备、服务器及存储介质
CN113608987A (zh) * 2021-08-10 2021-11-05 瑞庭网络技术（上海）有限公司 采集信息与回溯构建用户行为的方法、设备及存储介质

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10460015B1 (en) * 2015-03-27 2019-10-29 Open Text Corporation Assimilation in multi model webpage composition
US10389795B2 (en) * 2015-10-09 2019-08-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Distributed extension execution in computing systems
US10725993B1 (en) 2015-12-30 2020-07-28 Amazon Technologies, Inc. Indexing data sources using a highly available ETL for managed search
US10452675B1 (en) 2015-12-30 2019-10-22 Amazon Technologies, Inc. Source detection and indexing for managed search
US10614090B1 (en) * 2015-12-30 2020-04-07 Amazon Technologies, Inc. Indexing and archiving streaming sources for managed search
CN107179979B (zh) * 2016-03-10 2020-11-06 菜鸟智能物流控股有限公司 一种远程终端信息的获取、分析方法、装置及系统
EP3220334A1 (en) * 2016-03-16 2017-09-20 Sony Mobile Communications, Inc System and method for providing generic user profiles based on user behaviour
US20170272336A1 (en) * 2016-03-17 2017-09-21 Dell Software, Inc. Determining data that is collected when an employee uses corporate resources
US11715494B2 (en) 2016-07-28 2023-08-01 Miruni Inc. Diagnostic system and method
US10382370B1 (en) * 2016-08-11 2019-08-13 Amazon Technologies, Inc. Automated service agents
US11282091B2 (en) * 2016-09-30 2022-03-22 Transitiv, Inc. Systems, methods, and devices for dynamic page feed management
US10484313B1 (en) 2016-10-28 2019-11-19 Amazon Technologies, Inc. Decision tree navigation through text messages
US10469665B1 (en) 2016-11-01 2019-11-05 Amazon Technologies, Inc. Workflow based communications routing
US20180205994A1 (en) * 2017-01-17 2018-07-19 Hong Fu Jin Precision Industry (Shenzhen) Co., Ltd Collection and processing method for information as to viewing of videos by user and device and server using the same
US10958743B2 (en) * 2017-07-31 2021-03-23 Fanplayr Inc. Method and system for segmentation as a service
CN107483622A (zh) * 2017-09-06 2017-12-15 广州供电局有限公司 基于组件的浏览器操作行为数据采集方法
CN107894945A (zh) * 2017-11-17 2018-04-10 深圳市泉眼网络科技有限公司 埋点添加方法、移动终端及计算机可读存储介质
US11562312B1 (en) * 2018-02-15 2023-01-24 EMC IP Holding Company LLC Productivity platform providing user specific functionality
GB201809388D0 (en) 2018-06-07 2018-07-25 Realeyes Oue Computer-Implemented System And Method For Determining Attentiveness of User
US20190385711A1 (en) 2018-06-19 2019-12-19 Ellipsis Health, Inc. Systems and methods for mental health assessment
JP2021529382A (ja) 2018-06-19 2021-10-28 エリプシス・ヘルス・インコーポレイテッド 精神的健康評価のためのシステム及び方法
CN109815081A (zh) * 2018-12-14 2019-05-28 深圳壹账通智能科技有限公司 数据库性能的远程收集方法及收集装置
GB201911564D0 (en) * 2019-08-13 2019-09-25 Realeyes Oue System and method for collecting data to assess effectiveness of displayed content
US11425470B2 (en) * 2020-02-21 2022-08-23 Rovi Guides, Inc. Graphically animated audience
GB202004669D0 (en) * 2020-03-31 2020-05-13 Realeyes Oue System and method for collecting data from a user device
CN111506471A (zh) * 2020-03-31 2020-08-07 微梦创科网络科技（中国）有限公司 一种基于Js埋点的数据监测方法及系统
EP4168896A1 (en) * 2020-06-22 2023-04-26 Miruni Inc. Diagnostic system and method
IT202000030989A1 (it) * 2020-12-16 2022-06-16 Univ Degli Studi Di Brescia Metodi, tecniche e strumenti hardware e software per il monitoraggio dell'attività di utenti al videoterminale (vdt)
US11841919B2 (en) * 2022-01-21 2023-12-12 Content Square SAS Frustration scores for flows, page views, webpages, sessions, and websites
CN115242623A (zh) * 2022-07-25 2022-10-25 济南浪潮数据技术有限公司 一种日志收集方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130132833A1 (en) * 2008-04-15 2013-05-23 Foresee Results, Inc. Systems and Methods For Remote Tracking And Replay Of User Interaction With A Webpage
US20140012792A1 (en) * 2012-07-06 2014-01-09 Quanta Computer Inc. Systems and methods for building a virtual social network
US20140109085A1 (en) * 2011-06-07 2014-04-17 Blackberry Limited Methods and devices for controlling access to computing resources
CN104184646A (zh) * 2014-09-05 2014-12-03 深信服网络科技（深圳）有限公司 Vpn网络数据交互方法和系统及其网络数据交互设备

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050289582A1 (en) * 2004-06-24 2005-12-29 Hitachi, Ltd. System and method for capturing and using biometrics to review a product, service, creative work or thing
US8549550B2 (en) * 2008-09-17 2013-10-01 Tubemogul, Inc. Method and apparatus for passively monitoring online video viewing and viewer behavior
US8266281B1 (en) * 2010-04-22 2012-09-11 Imdb.Com, Inc. Collecting client-side performance metrics and latencies
AU2012256402A1 (en) * 2011-02-27 2013-07-11 Affectiva, Inc, Video recommendation based on affect
US9210208B2 (en) 2011-06-21 2015-12-08 The Nielsen Company (Us), Llc Monitoring streaming media content
CN103685195A (zh) * 2012-09-21 2014-03-26 华为技术有限公司 用户验证处理方法、用户设备和服务器
US9628566B2 (en) * 2013-10-15 2017-04-18 Verizon Patent And Licensing Inc. Communication of data of a web real-time communication via a carrier-grade environment
US10843084B2 (en) * 2013-10-30 2020-11-24 Nvidia Corporation Method and system for gathering time-varying metrics
KR20150083165A (ko) * 2014-01-08 2015-07-17 한국전자통신연구원 시간의 흐름에 따른 오피니언 분석 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130132833A1 (en) * 2008-04-15 2013-05-23 Foresee Results, Inc. Systems and Methods For Remote Tracking And Replay Of User Interaction With A Webpage
US20140109085A1 (en) * 2011-06-07 2014-04-17 Blackberry Limited Methods and devices for controlling access to computing resources
US20140012792A1 (en) * 2012-07-06 2014-01-09 Quanta Computer Inc. Systems and methods for building a virtual social network
CN104184646A (zh) * 2014-09-05 2014-12-03 深信服网络科技（深圳）有限公司 Vpn网络数据交互方法和系统及其网络数据交互设备

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111134642A (zh) * 2020-01-16 2020-05-12 焦作大学 基于计算机的家用健康监测系统
CN111767201A (zh) * 2020-06-29 2020-10-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 用户行为分析方法、终端设备、服务器及存储介质
CN111767201B (zh) * 2020-06-29 2023-08-29 百度在线网络技术（北京）有限公司 用户行为分析方法、终端设备、服务器及存储介质
CN113608987A (zh) * 2021-08-10 2021-11-05 瑞庭网络技术（上海）有限公司 采集信息与回溯构建用户行为的方法、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20170139802A1 (en) 2017-05-18
US10423512B2 (en) 2019-09-24
EP3164802B1 (en) 2018-04-18
GB201411912D0 (en) 2014-08-20
CN106605218B (zh) 2020-07-17
WO2016001257A1 (en) 2016-01-07
JP7018312B2 (ja) 2022-02-10
JP2017526094A (ja) 2017-09-07
EP3164802A1 (en) 2017-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106605218A (zh) 收集和处理与基于网络的内容的交互过程中的计算机用户数据的方法
JP6561057B2 (ja) コンピュータユーザデータの対話型収集を含む、動画印象解析のサポートにおける方法
KR102139241B1 (ko) 스펙테이팅 시스템과 게임 시스템들 통합
McDuff et al. Crowdsourcing facial responses to online videos
US11632590B2 (en) Computer-implemented system and method for determining attentiveness of user
US20130022947A1 (en) Method and system for generating behavioral studies of an individual
US11481791B2 (en) Method and apparatus for immediate prediction of performance of media content
US10503964B1 (en) Method and system for measuring and visualizing user behavior in virtual reality and augmented reality
CN105339969A (zh) 链接的广告
WO2015148773A1 (en) Data session management method and system including content recognition of broadcast data and remote device feedback
US20140325540A1 (en) Media synchronized advertising overlay
CN106796696A (zh) 基于凝视信息的朝向刺激的关注的确定
US20160267521A1 (en) Systems and methods for electronically monitoring audience attentiveness and receptiveness
US11812105B2 (en) System and method for collecting data to assess effectiveness of displayed content
US20130347023A1 (en) Method for requesting digital content, for providing digital content, and for producing a personal profile of a user
US20230082197A1 (en) System and Method for Analyzing Videos in Real-Time
Laghari On quality of experience (QoE) for multimedia services in communication ecosystem
US20240169692A1 (en) System and method for self-supervised video transformer
KR20230138813A (ko) 바이어 관심 분석 기반 메타버스 박람회 제공 시스템 및 방법
WO2021198158A1 (en) System and method for collecting data from a user device
CN109670841A (zh) 信息状态的切换方法和装置
Gunawardana et al. Mind reading: a survey and a proof of concept platform for perception analysis
EP2667321A1 (en) Method for requesting digital content, for providing digital content, and for producing a personal profile of a user

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant