JP2012521044A - クライアント中心型の利用分類 - Google Patents

Abstract

１つまたは複数のユーザ入力装置からのユーザ入力動作を受け取ることができ、および当該ユーザ入力動作に関するフィルタされていないユーザ入力情報を、クライアント・コンピューティング環境で収集することができる。当該フィルタされていないユーザ入力情報をフィルタして、フィルタ済みユーザ入力情報を生成することができる。フィルタ済みユーザ入力情報は個人情報を排除することができ、および非個人情報を含むことができる。さらに、ユーザ・プロフィールを、当該フィルタ済みユーザ入力情報を用いて作成することができる。

Description

本発明は、クライアント中心型の利用分類に関する。

多くのユーザが、インターネットのようなグローバル通信ネットワーク上で他人と長時間やりとりをしている。その際、ユーザは、特に検索を行うときは、自分の個人的な興味を表す多数のやりとりに関わることができる。さらに、ユーザのオンラインでの振舞いにより、他人は、ユーザが同意せずとも、または当該ユーザが知ることなく、サーバ側の記録を分析することで当該ユーザを個人的に特定することができる。これは、プライバシの問題を引き起こすおそれがあり、この問題は、大量のウェブサイトにわたって広告を配信する広告ネットワークが、ユーザに関するデータを、全てのアフィリエイト・サイトから収集し、および個人を特定できる情報やこれらのサイトのユーザが公開したくない他の情報を抽出できるときに、より大きな問題となりうる。さらに、この情報を検索情報と組み合わせて、ユーザのオンラインの振舞いパターンに沿ったユーザの具体的な興味と意図を暴くことができる。

ブラウザの中には、オプション的なプライバシ閲覧モードを含めることでユーザのプライバシ問題を解決したものもある。特に、一般的には、これらのモードはクッキーがクライアント・マシンに格納されることを防ぐ。しかし、これでは、ユーザは、データ保持やウェブサイトへの自動ログインのような、クッキーが提供できる便利な機能から利益を享受できない。さらに、かかるモードはユーザのＩＰアドレスのような一部のユーザ情報をネットワーク、検索エンジン、および他のサービスから隠蔽しない。

サーバ・サイドのサービスの中には、クッキー・ベースのオプトアウトを提供するものもある。かかる方式では、オプトアウトされたクッキーがユーザのクライアント・マシンに格納され、ユーザがサーバ・サイドのサービスにより追跡されたくないことを示す。しかし、ユーザが他の閲覧用クッキーを削除したとき、かかるクッキーが不意に削除されるおそれがある。さらに、ユーザはこの場合でもサーバ・サイドのサービスの動作を制御できず、およびサーバ・サイドのサービスはユーザを追跡してユーザ情報を取得する動機をなお有する。さらに、追跡不可とすると、サーバ・サイドのサービスがユーザに提供できるターゲットを絞った情報によってユーザが利益を得ることができなくなるおそれがある。

サーバ・サイドのサービスの中には、定期的にサーバ・サイドで最適化、または定期的にサーバ・ログの有効期限切れを行うものもある。しかし、ユーザは当該最適化および有効期限切れを制御することはなく、およびサーバ・サイドのサービスは、最適化または有効期限切れの方式に従って削除されるまで、なおユーザ情報を保持し続けることとなる。さらに、かかる有効期限切れおよび最適化により、サーバ・サイドのサービスがターゲティングを用いて有用な情報をユーザに提供する能力が失われるおそれがある。

以前のオンライン型のプライバシ保護ツールおよび技法の利点が何であれ、当該ツールおよび技法では、本明細書で説明し、および特許請求の範囲に記載されたクライアント中心型のオンライン利用分類ツールおよび技法も、かかるツールおよび技法がもたらす利点も認識されていない。

一実施形態では、上記ツールおよび技法は、クライアント・コンピューティング環境において、ユーザ入力動作を１つまたは複数のユーザ入力装置から受け取り、および当該ユーザ入力動作に関するユーザ入力情報を収集することを含むことができる。クライアント・コンピューティング環境において、ユーザ入力情報をフィルタして、フィルタ済みユーザ入力情報を生成することができる。フィルタ済みユーザ入力情報は個人情報を排除でき、および非個人情報を含むことができる。さらに、フィルタ済みユーザ入力情報を用いてユーザ・プロフィールを作成することができる。

上記ツールおよび技法の別の実施形態では、ユーザ入力情報をクライアント・コンピューティング環境で収集して、および当該クライアント・コンピューティング環境内において、１つまたは複数の記憶装置に格納することができる。ユーザ入力情報は、クライアント・コンピューティング環境内において、１つまたは複数のユーザ入力装置から受け取ったユーザ入力動作を表すことができる。ユーザ入力情報をクライアント・コンピューティング環境で分類して、初期ユーザ・プロフィールを生成することができ、および当該初期ユーザ・プロフィールを難読化(obfuscate)して、当該難読化ユーザ・プロフィールを作成することができる。難読化ユーザ・プロフィールをクライアント・コンピューティング環境からサーバ・コンピューティング環境に送信することができる。

上記ツールおよび技法のさらに別の実施形態では、１つまたは複数の記憶装置は、１つまたは複数の入力装置から受け取ったユーザ入力動作を表すユーザ入力情報を記憶することができる。さらに、記憶したユーザ入力情報を分類することができ、および当該記憶したユーザ入力情報を分類する際に、個人的なユーザ入力情報が使用されることを防ぐことができる。

本発明の概要を提供し、選択した概念を簡潔な形で導入する。その概念を、以下の「発明を実施するための形態」においてさらに説明する。本発明の概要は、特許請求の範囲の主題の主要な特徴または本質的な特徴を特定しようとするものではなく、特許請求の範囲の主題の範囲を限定するために使用しようとするものでもない。同様に、本発明は、背景技術、発明を実施するための形態、または添付図面で論じる特定の技法、ツール、環境、欠点、または利点を扱う実装形態に限定されるものではない。

説明された１つまたは複数の実施形態を実装できる適切なコンピューティング環境のブロック図である。 クライアント中心型の利用分類環境の概略図である。 クライアントのブラウザ・アプリケーション、分類クライアント、ウェブ・パブリッシャ、および広告ネットワークの間のやりとりにおいてユーザ・プロフィールを使用する技法の概略図である。 クライアント中心型の利用分類技法のフロー図である。 別のクライアント中心型の利用分類技法のフロー図である。

説明された実施形態は、改良されたオンライン・プライバシ保護およびオンライン・サービスのターゲティングのための技法およびツールに関する。かかる改良は、様々な技法およびツールを、独立してまたは組み合わせて使用することによりもたらすことができる。

かかる技法およびツールは、クライアント・コンピューティング環境におけるユーザ入力動作についてのフィルタされていないユーザ入力情報を収集することを含むことができる。そのユーザ入力情報をクライアント・コンピューティング環境内の１つまたは複数の記憶装置に格納することができ、および当該情報を分類してユーザ・プロフィールを作成することができる。しかし、フィルタされていない（すなわち、まだ個人情報を排除するようにフィルタされていない）ユーザ入力情報を、個人情報が分類の際の使用から排除できるように、分類前にフィルタすることができる。

サービスが、ターゲットを絞った広告のような個人用コンテンツ(personalized content)をユーザに提供できるように、プロフィールをサーバ・サイドのサービスに送信することができる。したがって、サーバ・サイドのサービスは、ユーザのユーザ入力情報にアクセスすることはできない。さらに、ユーザ・プロフィールが個人情報を反映しないように、個人情報を分類から排除することができる。ユーザ入力情報から個人情報をフィルタすることに加えて、またはその代りとして、ユーザ・プロフィールを難読化してユーザの真のプロフィールをサーバ・サイドのサービスから隠蔽することができ、およびユーザのコンピューティング環境は、当該サービスから受け取った個人毎のコンテンツを、当該コンテンツをユーザに提示する前に、難読化解除(deobfuscate)することができる。これらのプライバシ保護にも関わらず、サービスはなお個人用コンテンツをユーザに提供することができる。したがって、サーバ・サイドのサービスが、ユーザを追跡する動機は減少する可能性がある。実際、サーバ・サイドのサービスは、ユーザが要求に応じてユーザ・プロフィールを提供することと引き換えに、ユーザ追跡を控えるよう同意することができる。

本明細書で使用する際、ユーザ入力動作は、コンピューティング環境内のイベントを始動する１つまたは複数のユーザ入力装置を介して、ユーザが入力した１つまたは複数の動作を含む。ユーザ入力動作はまた、グローバル・コンピュータ・ネットワーク上で送信されるメッセージのような、他の一部のコンピューティング環境に渡っているメッセージ（例えば、ＨＴＴＰメッセージ）をもたらすものとすることができる。例えば、ユーザ入力動作は、キーボードを用いてグローバル・コンピュータ・ネットワーク上で検索エンジンに渡される検索文字列を入力すること、またはマウスを用いて、表示されたハイパーリンク上にカーソルを配置し、および当該ハイパーリンクをクリックして関連ウェブサイトにナビゲートすることから生ずる動作を含むことができる。ユーザ入力動作をユーザ入力情報で表現することができ、かかるユーザ入力情報は、ユーザ入力動作により始動されるイベントを示すタプル（例えば、{Navigation，http://www.msn.com，9/9/08 8:30am};{Search，’ fast cars’，9/9/08 8:30am}）のようなユーザ動作表現を含むことができる。

ユーザ・プロフィールは、ユーザまたはユーザ・グループの、１つまたは複数の特徴の表現である（例えば、複数のユーザがコンピューティング環境において同一のユーザ・アカウントを使用している場合）。分類は、ユーザ入力情報を使用してユーザ・プロフィールを作成することを指し、既存のユーザ・プロフィールの更新、または新たなユーザ・プロフィールの作成を含むことができる。例えば、分類は、１組のセグメント・ルールをユーザ入力情報に適用して、当該ユーザを１つもしくは複数のセグメントの組、または当該セグメント・ルールにより定義されたカテゴリと相関するユーザ・プロフィールを作成することを含むことができる。

ユーザ・プロフィールは、１つまたは複数のセグメントへの割り当てを含むことができる。例えば、ユーザが「ｗｍ６」または「ｚｕｎｅ（登録商標）」を検索している場合は当該ユーザが「ガジェット検索者」セグメントの一部であると、セグメント・ルールにより記述することができる。かかる割り当てに加えて、またはかかる割り当ての代わりに、ユーザ・プロフィールは、関連するユーザ入力情報が１つまたは複数のセグメントに相関する確率を提供することもできる。かかる確率を、当該相関の尤度を表す任意の方法で表現でき、およびかかる確率は厳密な統計的確率には限定されない。例えば、セグメント・ルールは、ユーザが過去３０日に自動車関連の言葉（Ｆｏｒｄ（登録商標）、Ｃｈｅｖｒｏｌｅｔ（登録商標）、Ｔｏｙｏｔａ（登録商標）、Ｐｏｒｃｓｈｅ（登録商標）、自動車、等）で検索した場合、ユーザ・プロフィールが「車愛好者」セグメントに相関する可能性があり、入力された上記言葉の数が増えれば当該可能性は高まると決定付けることができる。例えば、当該可能性を、最大値を１００として、自動車関連の言葉の数に１０を掛けた数に等しいパーセンテージにより表すことができる。

本技法は、個人情報を分類における使用からフィルタまたは排除することを含むこともできる。個人情報は、例えば、ユーザ入力を制限すること、および／またはルール・サーバのような他のある情報源から生ずるセンシティビティ・ルールに(sensitivity rules)よって、分類における使用を限定する情報である。例えば、センシティビティ・ルールをグローバル通信ネットワーク上のサーバから受け取ることができる。例として、個人情報は個人特定可能情報（ＰＩＩ）を含むことができ、この個人特定可能情報は、それ自体でまたは他の利用可能な情報と組み合わせて使用して特定のユーザを識別できる情報である。しかし、１組の特定のセンシティビティ・ルールでは、かかる情報の一部を個人情報として定義することはできない。さらに、個人情報は、特定のユーザが共有したくない情報のような、センシティビティ・ルールによって定義される他の情報を含むことができる。例えば、あるユーザは、自分がサッカーに興味があるという事実を共有したくない場合は単語「サッカー」を含むユーザ入力情報を共有したくないことを示す制限ユーザ入力(limiting user input)を入力することができる。

センシティビティ・ルールは、センシティブ・ユーザ動作ルールを含むことができ、当該ユーザ動作ルールの各々は、他のユーザ動作表現を参照せずに個人情報を公開する、１つまたは複数の個人ユーザ動作表現を定義することができる。例えば、センシティブ・ユーザ動作ルールは、ＰＩＩ（名前、クレジット・カード番号、ユーザ名、住所、等）を公開する語句を含み、および／または特定の信仰宗教、病気、または成人限定のテーマを示す、ユーザ動作表現を定義することができる。センシティブ・ユーザ動作ルールを１組のルールとしてクライアント・コンピューティング環境にインストールすることができ、および／または当該ユーザ動作ルールをクライアント・コンピューティング環境においてユーザにより作成もしくは変更することができる。

センシティビティ・ルールはセンシティブ推論ルールを含むこともでき、当該センシティブ推論ルールの各々は、統合すると個人情報を公開するユーザ動作表現のパターンを定義することができる。例えば、かかるルールの１つは、ユーザが「腹痛」を検索し、およびその後すぐ「虫」を検索した場合には、対応するユーザ動作表現の両方を削除する（またはそれらのうち１つを削除する）、と決定付けることができる。センシティブ・ユーザ動作ルールと同様に、センシティブ推論ルールを１組のルールとしてクライアント・コンピューティング環境にインストールすることができ、および／または当該センシティブ推論ルールをクライアント・コンピューティング環境においてユーザにより作成もしくは変更することができる。

センシティビティ・ルールにより、個人情報を、分類における使用からフィルタあるいは排除すると決定付けることができるが、これを様々な方法で行うことができる。例えば、個人情報を分類モジュールにより無視し、削除し、隔離し（例えば、分類の際に使用される情報とは別に格納するか、または分類から排除するようフラグ付けする）、または一般化することができる。一般化の例として、ユーザが「Ｆｏｒｄ」入力し、およびそれを個人情報であると考えた場合は、「Ｆｏｒｄ」をユーザ動作表現において「自動車」と置き換えることができる。したがって、個人情報（Ｆｏｒｄ）をフィルタすることができるが、一部の対応する有用な情報（自動車）をなお分類において使用することができる。

ユーザ入力情報を分類することによってユーザ・プロフィールを作成できるので、ユーザ入力情報をユーザのコンピューティング環境における１つまたは複数の記憶装置に格納することができる。リモート・コンピューティング環境が、ユーザを個人用情報でターゲットするユーザ・プロフィールを有することを望む場合は、ユーザのコンピューティング環境は当該プロフィールを当該リモート・コンピューティング環境に送信することができる。したがって、ユーザ入力情報をユーザによって制御することができる。さらに、ユーザは、なおリモート・コンピューティング環境から、ターゲットを絞った情報の利益を享受することができる。ユーザは、例えば匿名ネットワーク（例えば、オニオン・ルーティングを用いた匿名ネットワーク）を使用することによって、リモート・コンピューティング環境に関して匿名性を維持する追加ステップを行うことができる。別の代替手段として、ユーザは、複数の信頼できるサード・パーティのコンピューティング環境をユーザのコンピューティング環境とリモート・コンピューティング環境（複数可）の間のプロキシまたはブローカとして動作させることによって、リモート・コンピューティング環境の一部または全部に対してある程度の匿名性を維持することができる。

添付の特許請求の範囲で定義される主題は、必ずしも本明細書で説明される利益に限定されない。本発明の特定の実装形態が、本明細書で説明する利益の全部、一部を提供してもよく、当該利益を提供しなくともよい。本明細書では説明の目的のため様々な技法に関する動作を特定の逐次的順序で説明するが、この記述方法には特定の順序が必要とされない限り、動作順序を再配置したものも含まれていることを理解されたい。例えば、逐次的に記述した動作を、幾つかの場合では並列に再配置または実施することができる。フロー図を参照して本明細書で説明する技法を、本明細書で説明した１つもしくは複数のシステムおよび／または１つもしくは複数の他のシステムとともに使用することができる。さらに、簡単にするため、フロー図は、特定の技法を他の技法と関連して使用できる様々な方法を示さなくともよい。

Ｉ．例示的なコンピューティング環境
図１は、説明された１つまたは複数の実施形態を実装できる適切なコンピューティング環境（１００）の一般化した例を示す。例えば、１つまたは複数のかかるコンピューティング環境を、クライアント・コンピューティング環境、ルール・ソース、またはサーバとして使用することができる。一般に、様々な異なる汎用または専用のコンピューティング・システム構成を使用することができる。本明細書で説明されるツールおよび技法との使用に適し得る周知のコンピューティング・システム構成の例には、サーバ・ファーム、サーバ・クラスタ、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、ハンドヘルド・デバイスまたはラップトップ・デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのシステム、プログラム可能消費家電、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、上述のシステムまたは装置の何れかを含む分散コンピューティング環境、等が含まれるがこれらに限らない。

本発明を多様な汎用または専用のコンピューティング環境で実装できるので、コンピューティング環境（１００）は発明の使用範囲または機能範囲に関する何らの限定を示唆しようとするものではない。

図１を参照すると、コンピューティング環境（１００）は少なくとも１つの処理装置（１１０）とメモリ（１２０）を備える。図１では、この最も基本的な構成（１３０）を点線で囲んである。処理装置（１１０）はコンピュータ実行可能命令を実行し、実プロセッサまたは仮想プロセッサであってもよい。マルチプロセッシング・システムでは、複数の処理装置がコンピュータ実行可能命令を実行して処理能力を増大させる。メモリ（１２０）は揮発性メモリ（例えば、レジスタ、キャッシュ、ＲＡＭ）、不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ）、またはこの２つの何らかの組合せであってもよい。メモリ（１２０）はクライアント中心型の利用分類を実装するソフトウェア（１８０）を格納する。

明確にするため図１の様々なブロックを線で示しているが、実際は、様々な構成要素はここまで明確に区別されず、および比喩的に言えば、当該線はより正確にはグレーでありファジーであるはずである。例えば、表示装置のようなプレゼンテーション・コンポーネントがＩ／０コンポーネントであると考えてもよい。また、プロセッサはメモリを有する。本発明の発明者は、これが当該技術分野の性質であると認識しており、および図１は本発明の１つまたは複数の実施形態と関連して使用できる例示的なコンピューティング装置を示すにすぎないことを繰り返しておく。「ワークステーション」、「サーバ」、「ラップトップ」、「ハンドヘルド・デバイス」、等のようなカテゴリは、これら全てが図１の範囲内にあると考えられため、「コンピュータ」、「コンピューティング環境」、または「コンピューティング装置」への参照と区別されない。

コンピューティング環境（１００）は追加の機能を有してもよい。図１では、コンピューティング環境（１００）は記憶装置（１４０）、１つまたは複数の入力装置（１５０）、１つまたは複数の出力装置（１６０）、および１つまたは複数の通信接続（１７０）を備える。バスのような相互接続機構（図示せず）、コントローラ、またはネットワークがコンピューティング環境（１００）のコンポーネントを相互接続する。一般に、オペレーティング・システム・ソフトウェア（図示せず）が、コンピューティング環境（１００）内で実行される他のソフトウェアに対する動作環境を提供し、およびコンピューティング環境（１００）のコンポーネントの動作を調整する。

記憶装置（１４０）は取外し可能または取外し不能であってもよく、物理記憶ユニットまたは仮想記憶ユニットとして配置してもよい。記憶装置（１４０）は磁気ディスク、磁気テープもしくはカセット、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、または情報の記憶に使用できコンピューティング環境（１００）内部でアクセス可能な他の任意の媒体を含んでもよい。記憶装置（１４０）はソフトウェア（１８０）に対する命令を記憶する。

入力装置（複数可）１５０は、キーボード、マウス、ペン、もしくはトラックボールのようなタッチ入力装置、音声入力装置、スキャン装置、ネットワーク・アダプタ、ＣＤ／ＤＶＤリーダ、またはコンピューティング環境（１００）に入力を提供する別の装置であってもよい。出力装置（複数可）（１６０）はディスプレイ、プリンタ、スピーカ、ＣＤ／ＤＶＤライタ、ネットワーク・アダプタ、またはコンピューティング環境（１００）からの出力を提供する別の装置であってもよい。

通信接続（複数可）（１７０）により通信媒体を介して別のコンピューティング・エンティティへの通信が可能となる。したがって、コンピューティング環境（１００）は、パーソナル・コンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピア・デバイス、または別の共通ネットワーク・ノードのような１つまたは複数のリモート・コンピューティング装置へのローカル接続を用いてネットワーク環境で動作することができる。通信媒体は、データまたはコンピュータ実行可能な命令もしくは要求のような情報を変調データ信号で伝達する。変調データ信号とは、１つまたは複数のその特性集合を有するかまたはその信号内の情報をエンコードするように変化した信号である。限定ではなく例として、通信媒体は、電気、光、ＲＦ、赤外線、音響、または他のキャリアで実装した有線技術または無線技術を含む。

上記ツールおよび技法をコンピュータ可読記憶媒体の一般的なコンテキストで説明することができる。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピューティング環境内部でアクセス可能な任意の利用可能な媒体である。限定ではなく例として、コンピューティング環境（１００）では、コンピュータ可読記憶媒体はメモリ（１２０）、記憶装置（１４０）、およびこれらの組合せを備える。

上記ツールおよび技法を、プログラム・モジュールに含まれる命令のような、ターゲットの実プロセッサまたは仮想プロセッサ上でのコンピューティング環境で実行されているコンピュータ実行可能命令の一般的なコンテキストで説明することができる。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実施するかまたは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、ライブラリ、オブジェクト、クラス、コンポーネント、データ構造、等を含む。プログラム・モジュールの機能を、様々な実施形態で必要に応じて、プログラム・モジュール間で組み合わせるかまたは分割してもよい。プログラム・モジュールに関するコンピュータ実行可能命令を、ローカル・コンピューティング環境または分散コンピューティング環境内部で実行してもよい。分散コンピューティング環境では、プログラム・モジュールをローカル・コンピュータ記憶媒体およびリモート・コンピュータ記憶環境の両方に配置してもよい。

説明の目的のため、当該詳細な説明では、「判定する」、「選択する」、「フィルタする」、および「送信する」といった言葉を使用し、コンピューティング環境におけるコンピュータの動作を記述する。これらおよび他の同様の言葉は、コンピュータによって実施される動作を高レベルに抽象化したものであり、および人間（例えば、「ユーザ」）による動作の実施が明示的に示されない限り、人間によって実施される動作と混同すべきではない。これらの言葉に対応する実際のコンピュータ動作は実装形態に応じて異なる。

ＩＩ．クライアント中心型利用分類システムおよび環境
図２は、クライアント中心型利用分類システム（２００）のブロック図である。分類システム（２００）はセグメント・ルール・ソース（２１０）を含むことができ、セグメント・ルール・ソース（２１０）は、図１を参照して上述したような１つまたは複数の記憶装置内において、セグメント・ルール（２１２）を生成および記憶するコンピューティング環境とすることができる。

分類システム（２００）はセンシティビティ・ルール・ソース（２２０）を含むこともできる。センシティビティ・ルール・ソース（２２０）は、コンピューティング環境とすることができ、当該コンピューティング環境において、センシティブ推論ルール（２２２）およびセンシティブ・ユーザ動作ルール（２２４）のような、センシティブ・ルールを、図１を参照して上述したような１つまたは複数の記憶装置内において生成および記憶することができる。

分類システム（２００）はルール・サーバ（２３０）を含むこともでき、ルール・サーバ（２３０）は、セグメント・ルール（２１２）を、セグメント・ルール・ソース（２１０）から受け取り、およびセンシティビティ・ルール（２２２および２２４）をセンシティビティ・ルール・ソース（２２０）から受け取り、およびこれらのルール（２１２、２２２および２２４）を、図１を参照して上述したような１つまたは複数の記憶装置に格納するコンピューティング環境とすることができる。

ルール・サーバ（２３０）は、ルール（２１２、２２２、および２２４）をクライアント・コンピューティング環境（２４０）に送信することができ、クライアント・コンピューティング環境（２４０）はまた分類システム（２００）の一部とすることができる。ルール（２１２、２２２、および２２４）をクライアント・コンピューティング環境（２４０）における１つまたは複数の記憶装置に格納することができる。

クライアント・コンピューティング環境（２４０）は、図１を参照して上述したような、１つまたは複数の入力装置（２４４）を含むことができる。入力装置（複数可）（２４４）はユーザ入力動作を提供することができ、かかるユーザ入力動作をクライアント環境（２４０）によって処理して、１つまたは複数のブラウザ・アプリケーションのような１つまたは複数のアプリケーション（２４２）によって動作を始動し、当該ユーザ入力が示す動作を実施することができる。例えば、アプリケーション（２４２）は、グローバル・コンピュータ・ネットワーク上でデジタル・ドキュメントを、検索を始動するかまたは特定のウェブページを要求するＨＴＴＰメッセージを送信することなどの標準的な方法で要求することができる。アプリケーション（２４２）は、フィルタされていないユーザ入力情報（２４６）を分類クライアント（２５０）に渡すことができ、分類クライアント（２５０）は、ユーザ入力情報（２４６）を分類するクライアント・モジュールとすることができる。分類クライアント（２５０）はスタンド・アロンのアプリケーションとすることができ、またはブラウザ・アプリケーション（例えば、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ(登録商標)インターネット・ブラウザ、等）のような１つまたは複数の他のアプリケーションの一部とすることができる。

分類クライアント（２５０）は受信情報をセンシティブ・ユーザ動作フィルタ（２５２）を介して渡すことができ、センシティブ・ユーザ動作フィルタ（２５２）は、センシティブ・ユーザ動作ルール（２２４）にアクセスし、および当該ルールを適用して、これらのルールにより記述される個人ユーザ入力情報を、フィルタされていないユーザ入力情報（２４６）から除去することができる。分類クライアント（２５０）は次いで、センシティブ・ユーザ動作フィルタ（２５２）によって除去されていないユーザ入力情報をセンシティブ推論フィルタ（２５４）に渡すことができる。センシティブ推論フィルタ（２５４）は、クライアント環境（２４０）における１つまたは複数の記憶装置に既に格納されたフィルタ済みユーザ入力情報（２６０）にアクセスすることもでき、およびセンシティブ推論ルール（２２２）によって定義されるように、個人情報を公開し得るユーザ入力情報のパターンを特定し、および除去するセンシティブ推論ルール（２２２）にアクセスすることができる。結果としてもたらされたフィルタ済み情報を、既存のフィルタ済みユーザ入力情報（２６０）とともに、図１を参照して上述される記憶装置の一種のような、クライアント環境（２４０）における１つまたは複数の記憶装置に格納することができる。

最新のバージョンをルール・サーバ（２３０）から受け取った際、および／またはセンシティビティ・ルールを、クライアント環境（２４０）のユーザ入力装置を介してユーザが入力を提供することによって、追加、削除、または修正する際に、センシティビティ・ルール（２２２および２２４）を更新することができる。例えば、クライアントはスケジュールに従って、またはユーザ入力によってそのように指示されたとき、ルール・サーバ（２３０）からの最新情報をチェックすることができる。センシティビティ・ルール（２２２または２３４）を更新するとき（および／またはスケジュールに従って、および／または他のある方式に従って）、分類クライアント（２５０）は、格納されたフィルタ済みユーザ入力情報（２６０）を、フィルタ（２５２および２５３）を介してフィードバックし、および結果としてもたらされたフィルタ済み情報を格納することができる。このように、分類クライアント（２５０）は、ルール（２２２および２２４）を更新する前にはセンシティビティ・ルール（２２２および２２４）に従って個人情報を構成しないが、センシティビティ・ルール（２２２および２２４）を更新した後には１つまたは複数の当該ルール（２２２および２２４）に従って個人情報を構成することとなる既存のユーザ入力情報をフィルタすることができる。

分類クライアント（２５０）はまた、分類器（２７０）を含むことができ、分類器（２７０）は、フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）を分類することができる。例えば、分類器（２７０）は、フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）が、セグメント・ルール（２１２）のセグメントに対応するかどうかを判定することができる。フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）がセグメント・ルール（２１２）のセグメントに対応する場合は、分類器（２７０）はユーザ・プロフィール（２８０）における対応するセグメントに対する１つまたは複数の相関関係を含むことができる。例えば、当該相関関係は、対応するセグメントに対する割り当てとすることができる（例えば、ユーザ・プロフィールは、フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）が対応するセグメントのリストを含むことができる）。当該相関関係は、フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）が、対応するセグメントに対応する確率を含むこともできる（例えば、ユーザ・プロフィール（２８０）は、各セグメントが、ユーザ入力情報が当該セグメントに対応する確率の対応する数字表示器(numerical indicator)を含む、セグメントのリストを含むことができる）。ユーザ・プロフィール（２８０）を、クライアント環境（２４０）における１つまたは複数の記憶装置に格納することができる。

ユーザ・プロフィール（２８０）を、１つまたは複数のサーバ環境（図示せず）に渡すことで、サーバ環境（複数可）は個人用コンテンツをクライアント環境（２４０）に提供することができる。例えば、個人用コンテンツは個人用広告、ウェブサイト・ニュース・コンテンツ、ＲＳＳフィード、等とすることができる。

フィルタリングおよび分類を、上述した方法とは異なる方法で行うことができる。例えば、ユーザ入力情報（２４６）を、フィルタせずに格納することができ、およびユーザ入力情報（２４６）を、記憶装置から分類器（２７０）に渡す際にフィルタすることができる。しかし、ユーザ入力情報（２４６）を最初にフィルタせずに記憶すると、一部のユーザにはプライバシ問題が生ずるおそれがある。

セグメント・ルール・ソース（２１０）は、セグメント・ルール発見問合せをルール・サーバ（２３０）を介してクライアント環境（２４０）に送信することができる。これらの発見問合せは、セグメント・ルール（２１２）と同様のフォーマットとすることができる。ルール（２１２、２２２、および２２４）を、一般にはクライアント環境（２４０）に永続的な状態で記憶することができるが、発見問合せはクライアント環境（２４０）に永続的な状態で格納しなくてもよい。さらに、発見問合せは、クライアント環境（２４０）を始動して、フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）を即座に分類し、対応する新たな一時セグメントに対する相関関係を含むセグメント発見ユーザ・プロフィールを生成し、および当該セグメント発見ユーザ・プロフィールをセグメント・ルール・ソース（２１０）に送信することができる。セグメント・ルール・ソース（２１０）は、当該発見問合せで特定される新たな一時セグメントを、セグメント・ルール（２１２）により特定されるセグメントとして含むべきかどうかの判定において、セグメント発見ユーザ・プロフィールを使用することができる。例えば、セグメント・ルール・ソース（２１０）は、一連の通常のセグメント・ルール（２１２）における対応するセグメント・ルールを含むのに十分なユーザ・プロフィールが一時セグメントに相関するかどうかを判定することができる。

セグメント・ルール・ソース（２１０）、センシティビティ・ルール・ソース（２２０）、およびルール・サーバ（２３０）は全て、グローバル・コンピュータ・ネットワーク（例えば、インターネット）のような１つまたは複数のコンピュータ・ネットワークに接続されるサーバ・コンピューティング環境とすることができる。セグメント・ルール・ソース（２１０）、センシティビティ・ルール・ソース（２２０）、ルール・サーバ（２３０）、およびクライアント環境（２４０）の間で送信されるメッセージおよび関連するデータ（例えば、ルール（２１２、２２２、および２２４））を、例えばＨＴＴＰまたはＦＴＰメッセージをグローバル・コンピュータ・ネットワーク上で送信するといった、標準的な方法で送信することができる。勿論、様々なコンピューティング環境の間で通信する他の方法も可能である。さらに、ルール・ソース（２１０および２２０）の役割とルール・サーバ（２３０）を全て、単一のコンピューティング環境によって、またはコンピューティング環境のある異なる組合せによって、実施することができる。

ＩＩＩ．利用分類の例：ターゲットを絞った広告提供
図３を参照すると、クライアント・ブラウザ・アプリケーション（３１０）、（図２を参照して上述される分類クライアントと同様に動作してもしなくてもよい）分類クライアント（３１２）、ウェブ・パブリッシャ（３１４）、および広告ネットワーク（３１６）の間の対話においてプロフィールを使用する技法（３００）を説明する。

ユーザ動作に応答して、ブラウザ・アプリケーション（３１０）は、ＨＴＴＰ取得要求のようなページ取得要求（３２０）を、グローバル・コンピュータ・ネットワークを介して、標準的なウェブ・サーバのようなウェブ・パブリッシャ（３１４）に送信することができる。ウェブ・パブリッシャ（３１４）は、応答（３２２）を返すことができ、当該応答（３２２）は要求されたページを含むことができる。当該応答（３２２）内の当該要求されたページは、広告を当該ページに描画するように要求する、ＨＴＭＬページに含まれる典型的なスクリプトのような、スクリプトを含むことができる。かかるスクリプトは、一般的に広告要求を直接的に広告ネットワークに送信するが、応答（３２２）内のスクリプトを、ブラウザ・アプリケーション（３１０）を実行するクライアント・コンピューティング環境によって実行して、ローカルな広告取得要求（３２４）をブラウザ・アプリケーション（３１０）と同一のコンピューティング環境内の分類クライアント（３１２）に送信することができる。例えば、当該ローカルな広告取得要求（３２４）は、分類クライアント（３１２）に対するアプリケーション・プログラミング・インタフェース呼出しとすることができる。ローカルな広告取得要求（３２４）に応答して、分類クライアント（３１２）は、リモートな広告取得要求（３２６）を広告ネットワーク（３１６）に送信することができる。リモートな広告取得要求（３２６）は、適切なＨＴＴＰメッセージ、または他のある種類のメッセージとすることができる。

リモートな広告取得要求（３２６）は、難読化ユーザ・プロフィール（３２８）を含むことができる。難読化ユーザ・プロフィール（３２８）を、ある実装形態ではフィルタ済み情報を用いて生成し、および他の実装形態ではフィルタされていない情報で生成してもよい。分類クライアント（３１２）は、例えば偽のユーザ・セグメントの相関関係をプロフィール内に含めることなどにより、真正なユーザ・プロフィールを難読化して、難読化ユーザ・プロフィール（３２８）を生成することができる。偽のユーザ・セグメントの相関関係は、ローカルなユーザ入力情報が実際には対応しないセグメントを示すことができる。難読化ユーザ・プロフィール（３２８）は、真正なユーザ・セグメントの相関関係を含むこともでき、当該真正なユーザ・セグメントの相関関係は、ローカルなユーザ入力情報が実際に対応するセグメントを示すことができる。あるいは、他のある難読化技法を使用することができ、または何ら難読化せずにプロフィールを送信することができる。

広告ネットワーク（３１６）は、リモートな広告取得要求（３２６）とともに送信される難読化ユーザ・プロフィール（３２８）を使用して、ユーザ・プロフィール（３２８）内の相関関係により示される偽のセグメントおよび真正なセグメントに対応する広告等の情報のユニットを選択することができる。これを、広告に対する広告ネットワーク分類を使用して、および当該分類をプロフィール内の相関関係と照合するような、広告を選択する既存技法と同様のやり方で行うことができる。広告ネットワーク（３１６）は、ウェブ・パブリッシャ（３１４）からブラウザ・アプリケーション（３１０）への応答（３２２）で送信されるページ内容のような、他の要因を考慮してもよい。ユーザ・プロフィール（３２８）が難読化されているので、真正なユーザ・プロフィールを広告ネットワークから隠蔽することができ、それにより、対応するユーザの秘匿性を高めることができる。

広告ネットワーク（３１６）は選択された広告を、適切なＨＴＴＰメッセージ、または他のある種類のメッセージのような、リモート広告応答（３３０）で送信することができる。リモート広告応答（３３０）は、含まれる広告の各々が対応するセグメントの表示を含むこともできる。リモート広告応答（３３０）をクライアント・コンピューティング環境で受け取ると、分類クライアント（３１２）は、例えば難読化ユーザ・プロフィール（３２８）内の広告ネットワーク（３１６）に送信される偽のセグメントの相関関係に対応する広告を除去することによって、難読化広告を除去（３３２）することができる。次いで、広告提供を、例えば閲覧ログにエントリを含めること、および／または今後のユーザ・プロフィールの生成の際に使用される関連するユーザ入力情報に格納することにより、分類クライアントが記録（３３４）することができる。次いで、難読化解除した広告を、ローカル広告応答（３３６）でブラウザ・アプリケーション（３１０）に渡すことができる。例えば、これをアプリケーション・プログラミング・インタフェース呼出しで行うことができる。ブラウザ・アプリケーション（３１０）は、以前に提供したウェブページに広告を描画（３３８）して、当該広告およびウェブページをコンピュータ表示装置上でユーザに表示することができる。

ユーザが、例えば適切なマウス・クリックなどユーザ入力を提供することによって広告の１つを選択した場合、ブラウザ・アプリケーション（３１０）は、ＨＴＴＰ取得要求のような、広告主ページ取得メッセージ（３５０）を、広告ネットワーク（３１６）に送信することができる。広告ネットワーク（３１６）は、選択された広告主のウェブサイトに関連付けられるＵＲＬを含むリダイレクト・メッセージ（３５２）を送信することにより、広告主ページ取得メッセージ（３５０）に応答することができる。ブラウザ・アプリケーション（３１０）は、例えば広告主のウェブページを取得するＨＴＴＰ取得要求を送信することによって、リダイレクト・メッセージ（３５２）を標準的な方法で処理することができる。

ブラウザ・アプリケーション（３１０）および分類クライアント（３１２）は、クライアント・コンピュータ環境の一部とすることができ、ならびにウェブ・パブリッシャ（３１４）および広告ネットワーク（３１６）は、両方ともサーバ・コンピュータ環境の一部とすることができ、これらは全て、グローバル・コンピュータ・ネットワーク（例えば、インターネット）のような、１つまたは複数のコンピュータ・ネットワークに接続することができる。図３を参照して上述されるメッセージおよび関連データを全て、ＨＴＴＰメッセージをグローバル・コンピュータ・ネットワーク上で送信すること、またはアプリケーション・プログラミング・インタフェース呼出しを送信すること等の標準的な方法で送信することができる。勿論、様々なコンピューティング環境の間で通信する他の方法も可能である。

あるいは、ローカルに保持したプロフィールを、他の方法で使用して、個人用情報をリモート・コンピューティング環境から取得することができる。例えば、プロフィールをサーバに送信して、個人用ニュース・フィード、等を取得することができる。個人用（ターゲットを絞った）広告を取得することに関しても、他のシナリオが可能である。例えば、ウェブ・パブリッシャは、ウェブページをクライアント環境に送信する前に、広告を当該ウェブページに含めることができる。

ＩＶ．クライアント中心型の利用分類のための技法
図４を参照して、クライアント中心型の利用分類技法を説明する。本明細書で説明される図４の技法および他の技法では、上述されるコンピューティング環境、または他のあるコンピューティング環境を利用してもよい。図４の技法では、ユーザ入力動作を、例えばクライアント・コンピューティング環境における標準的なユーザ入力装置から受け取ることができる（４１０）。例えば、ユーザ入力動作は、グローバル・コンピュータ・ネットワークのようなネットワーク上での通信をもたらすユーザ入力動作とすることができ、および／または当該ユーザ入力動作は、クライアント・コンピューティング環境におけるローカル応答をもたらす入力動作とすることができる。ユーザ入力動作に関する入力情報（ユーザ入力情報）を収集することができる（４２０）。例えば、ユーザ入力情報を分類クライアント・コンピューティング・コンポーネントに渡すことができる。ユーザ入力情報をフィルタして（４３０）、個人的と考えられる個人情報を、個人的と考えられない非個人情報から分離することができる。例えば、これを、ユーザが入力した、および／または、ルール・サーバ・コンピューティング環境のような外部から受け取った１つまたは複数のセンシティビティ・ルールに従って行ってもよい。ユーザ・プロフィールを、個人情報は用いずに非個人情報を用いて作成することができる（４４０）。例えば、非個人情報をクライアント・コンピューティング環境内の情報サイロ(information silo)に格納する前に、個人情報をフィルタすることができる。あるいは、全てのユーザ入力情報を記憶することができ、およびユーザ・プロフィールを生成する分類技法でフィルタ済み入力情報が分類される前に、個人情報をフィルタすることができる。

ここで図５を参照して、別のクライアント中心型の利用分類技法を論ずる。１つまたは複数の入力動作を受け取ることができ（５１０）、および受け取った入力動作に応答して１つまたは複数のメッセージを送信することができる（５１２）。例えば、メッセージは、ウェブ・ナビゲーションまたは検索と関連付けられるメッセージのような、グローバル・コンピュータ・ネットワーク上で送信される１つまたは複数のメッセージとすることができる。入力動作に関する入力情報を収集することができ（５２０）、およびフィルタ（５３０）して個人情報を排除することができる。フィルタ済み非個人情報を、例えば入力を受け取る（５１０）、クライアント・コンピューティング環境における１つまたは複数の記憶装置に格納することができる（５３２）。

１つまたは複数のセグメント・ルールまたは分類ルールを受け取ることができる（５３６）。例えば、セグメント・ルールによりフィルタ済み入力情報を分類し、または相関付けることが可能なセグメントを記述して、ユーザ・プロフィールを生成することができる（５４０）。ユーザ・プロフィールは、フィルタ済み入力情報とセグメント・ルール内のセグメントの間の１つまたは複数の相関関係を含むことができる。さらに、プロフィールを、例えば１つまたは複数の偽の相関関係を真正な相関関係とともに当該プロフィールに含めることによって、難読化することができる（５４２）。難読化ユーザ・プロフィールを、リモート・コンピューティング環境に送信することができる（５４４）。例えば、プロフィールを、リモート広告ネットワークにあるウェブ・サーバ、または他のあるリモート・コンテンツ・プロバイダに送信することができる。

リモート・コンピューティング環境は、プロフィールを使用して、個人用コンテンツ、またはターゲットを絞ったコンテンツを選択し、当該プロフィールを送信したクライアント・コンピューティング環境に返すことができる。クライアント・コンピューティング環境は、個人用コンテンツを受け取ることができ（５４６）、および当該個人用コンテンツを（例えば、難読化プロフィール内の偽のセグメントに対応するコンテンツを除去して）難読化解除することができる（５４８）。次いで、難読化解除した個人用コンテンツを、例えばクライアント・コンピューティング環境で表示されるウェブページに個人用広告または個人用ニュース・フィードを含めることによって、クライアント・コンピューティング環境で表示することができる（５５０）。

主題を構造上の特徴および／または方法論的動作に固有な言葉で説明したが、添付の特許請求の範囲で定義した主題は上述の固有な特徴または動作に必ずしも限定されないことは理解されよう。むしろ、上述の固有な特徴および動作は特許請求の範囲の実装する例として開示されている。

Claims (15)

1. ユーザ入力動作を、クライアント・コンピューティング環境（２４０）における１つまたは複数のユーザ入力装置（１５０、２４４）から受信することと、
   前記クライアント・コンピューティング環境（２４０）における前記ユーザ入力動作に関するフィルタされていないユーザ入力情報（２４６）を収集することと、
   前記フィルタされていないユーザ入力情報（２４６）をフィルタして、フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）を前記クライアント・コンピューティング環境（２４０）において生成することであって、前記フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）は、前記フィルタされていないユーザ入力情報（２４６）の個人情報を除外し、および前記フィルタされていないユーザ入力情報（２４６）の非個人情報を含むことと、
   前記フィルタ済みユーザ入力情報（２６０）を用いてユーザ・プロフィール（２８０）を生成することと
   を備えた動作を実行する具現化されたコンピュータ実行可能命令を記憶したことを特徴とする１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
2. 前記フィルタすることは、前記フィルタ済みユーザ入力情報から、それぞれが他のユーザ動作表現を参照せずに個人情報を公開する１つまたは複数の個人ユーザ動作表現を除外することを備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
3. 前記フィルタすることは、１つまたは複数のユーザ動作表現の個人パターンを除外することを備え、各個人パターンは、前記パターン内で統合されると個人情報を公開するユーザ動作表現を備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
4. 前記ユーザ・プロフィールは、１つまたは複数のセグメントに対する１つまたは複数の割り当てを備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
5. 前記ユーザ・プロフィールは、前記フィルタ済みユーザ入力情報が１つまたは複数のセグメントに相関する１つまたは複数の確率を備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
6. 前記ユーザ・プロフィールを作成することは、前記フィルタ済みユーザ入力情報を１つまたは複数の一時セグメントに従って分類することと、および前記動作は、前記ユーザ・プロフィールを用いて、前記１つまたは複数の一時セグメントに対応するセグメント・ルールを、一連のセグメント・ルールに含めるかどうかを判定することをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
7. 前記動作は、ユーザ・セグメント・ルールを、グローバル・コンピュータ・ネットワークを介してサーバ・コンピューティング環境から受信することをさらに備え、およびユーザ・プロフィールを作成することは、前記クライアント・コンピューティング環境における前記フィルタ済みユーザ入力情報を、前記ユーザ・セグメント・ルールに従って分類することを備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
8. 前記動作は、前記ユーザ・プロフィールを、グローバル・コンピュータ・ネットワークを介してサーバ・コンピューティング環境に送信することをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記フィルタすることは、前記ユーザ・プロフィールの作成の際の使用から排除する個人情報を定義する１つまたは複数のセンシティビティ・ルールに従ってフィルタすることを備え、
   前記ユーザ・プロフィールは、１つまたは複数のセグメント・ルールに従う、１つまたは複数のセグメントに対する１つまたは複数の相関関係を備え、および
   前記動作はさらに、
   メッセージを、前記ユーザ入力動作に応答して、グローバル・コンピュータ・ネットワークを介して送信することと、
   前記ユーザ・プロフィールを、リモート・サーバに、前記グローバル・コンピュータ・ネットワークを介して送信することと、
   １つまたは複数の広告を、前記ユーザ・プロフィールの送信に応答して、前記グローバル・コンピュータ・ネットワークを介して受信することと
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体。
10. クライアント・コンピューティング環境（２４０）における１つまたは複数のユーザ入力装置（１５０、２４４）から受信したユーザ入力動作を表すユーザ入力情報（２４６、２６０）を、前記クライアント・コンピューティング環境（２４０）で収集することと、
    前記ユーザ入力情報（２４６、２６０）を、前記クライアント・コンピューティング環境（２４０）における１つまたは複数の記憶装置（１４０）に格納することと、
    前記収集したユーザ入力情報（２４６、２６０）を、前記クライアント・コンピューティング環境で分類して、初期ユーザ・プロフィール（２８０）を作成することと、
    前記初期ユーザ・プロフィール（２８０）を難読化して、難読化ユーザ・プロフィール（３２８）を作成することと、
    前記難読化ユーザ・プロフィール（３２８）を、サーバ・コンピューティング環境（３１６）に送信することと
    を備えたことを特徴とするコンピュータ実行方法。
11. 前記初期ユーザ・プロフィールは、分類時に前記ユーザ入力情報が相関していた１つまたは複数のセグメントに対する１つまたは複数の真正な相関関係を備え、および前記難読化ユーザ・プロフィールは、前記１つまたは複数の真正な相関関係と、分類時に前記ユーザ入力情報が相関していなかった１つまたは複数のセグメントに対する１つまたは複数の偽の相関関係とを備えたことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータ実行方法。
12. 前記難読化ユーザ・プロフィールに応答して、前記１つまたは複数の偽の相関関係に対応する１つまたは複数の情報ユニットと、前記１つまたは複数の真正な相関関係に対応する１つまたは複数の情報ユニットとを受信することと、
    前記クライアント・コンピューティング環境内のディスプレイに、前記１つまたは複数の真正な相関関係に対応する前記１つまたは複数の情報ユニットの、１つまたは複数の表現を表示するが、前記１つまたは複数の偽の相関関係に対応する前記１つまたは複数の情報ユニットの表現は表示しないことと
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ実行方法。
13. コンピュータ・システム（２００）内の１つまたは複数の入力装置（１５０、２４４）から受信したユーザ入力動作を表すユーザ入力情報（２４６、２６０）を格納する１つまたは複数の記憶装置（１４０）と、
    前記格納したユーザ入力情報（２４６、２６０）を分類する手段と、
    前記格納したユーザ入力情報（２４６、２６０）を分類する際に個人的なユーザ入力情報が使用されることを防止する手段と
    を備えたことを特徴とするコンピュータ・システム（２００）。
14. 前記個人的なユーザ入力情報が分類の際に使用されることを防止する前記手段は、前記個人的なユーザ入力情報の少なくとも一部を一般化する手段を備えたことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ・システム。
15. 前記分類する手段は、セグメント・ルールを、グローバル・コンピュータ・ネットワークを介して受信し、および前記セグメント・ルールを、前記格納したユーザ入力情報に適用する手段を備えたことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ・システム。

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