JP2012523059A - ソーシャルネットワークに対するメトリックベースのイベント - Google Patents

Abstract

メトリックに関して発生するイベントを定義する。メトリックに関してイベントが発生すると、イベントの通知を、企業ソーシャルネットワークといったソーシャルネットワークにおいて生成する。通知には、イベントに関連するユーザの名前およびイベントの名前を含んでもよい。イベントの通知に関してコメントを残すことができる。コメントを取り出して分析することができる。

Description

本発明は、ソーシャルネットワークに対するメトリックベースのイベントの定義に関する。

組織では、組織およびその雇用者の業績を監視するために、しばしばメトリックを定義し評価する。メトリックは、組織またはその雇用者の業績の特性の定量化可能な基準である。例えば、病院で雇用されている看護師の業績の一面を、ある特定時点に看護師が担当している患者数を達成値または目標値に対して評価することによって、測定することができる。別のシナリオにおいて、販売員の業績の一面を、ある特定の時点に販売員があげた売上高を売上目標に対して比較することによって、評価することができる。このような方法で、個人、グループ、部門、および組織全体に対してさえも、メトリックを定義し監視することができる。

メトリックは、個人および組織の業績を測定するためによく利用されるが、メトリックの潜在力は、多くのシナリオにおいて充分に実現されてはいない。例えば、一つの例示のシナリオにおいては、看護師のチームが、各看護師が担当している患者数を追跡するためにスプレッドシートを維持している場合がある。看護師が担当している患者数がある値より多い場合、その看護師には過剰に負荷がかかっている。看護師が担当する患者数が別の値より少ない場合、その看護師は、他の過剰に負荷がかかっている看護師を援助するか、または帰宅する余裕がある。このように、看護師それぞれがスプレッドシートを利用し、チームの他の看護師の現状を監視することができる。しかしながら、看護師がお互いに直接会って、看護師自身の間で患者の割り当てについて交渉することがなければ、スプレッドシートにより定義され監視されるメトリックの価値は低減する。これは、多くの組織内で定義され監視されるメトリックのよくある欠点である。

本明細書に提示する開示は、これらおよび他の考察に関して行うものである。

ソーシャルネットワークに対するメトリックベースのイベントに関する技術を本明細書に説明する。本明細書に提示する実施形態の実装を通じて、メトリックに関してイベントが発生すると、ソーシャルネットワーク内に通知を生成する。通知を通じて、ソーシャルネットワークのユーザにイベントの発生を知らせ、ユーザは適切なアクションをとることができる。例えば、上に挙げた例において、看護師のうちの１人に過剰に患者の負荷がかかっている場合、ソーシャルネットワークの看護師それぞれに、通知を与えることができる。すると、看護師は過剰に負荷がかかっている看護師を援助するために協調したアクションを取ることができる。

本明細書に提示するいくつかの実施形態によると、メトリックに関して発生するイベントを定義することができるメカニズムを提供する。例えば、ユーザは、メトリックに対する閾値を指定することによって、イベントを定義することができる。メトリックに対する実際値が閾値を超える（例えば、閾値より小さくなる、または大きくなる）場合、メトリックに関してイベントが発生したとみなされる。ユーザはまた、イベントを言い表す分かりやすい名前をつけることができる。

イベントが定義されると、メトリックに対する実際値をデータソースから取り出すことができる。次いで、実際値を定義された閾値と比較して、イベントが発生したかどうかを判定することができる。イベントが発生した場合、イベントの通知を、企業ソーシャルネットワークといったソーシャルネットワーク内に生成する。例えば、イベントに関連するユーザの名前およびイベントの名前を、ソーシャルネットワークのイベントフィードまたはニュースフィードに表示することができる。このように、イベントの通知を、ソーシャルネットワークに「プッシュ配信」することができる。あるいは、イベントの通知を、ＲＳＳ（Ｒｅａｌｙ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ）またはＡＴＯＭのフィードリーダを使用するなどして、取り出し可能にすることができる。

他の態様によると、ユーザがソーシャルネットワークのイベントフィードまたはニュースフィード内にイベントに関するコメントを残すことができるようにすることができる。一実装においては、イベントに関連するコメントを取り出して記憶する。次いで、コメントを分析して、例えば、どんなイベントが発生しているのか、イベントの根底にあるデータの重要性、および、各イベントに関与するユーザを、判定することができる。次いで、この分析の結果を様々な目的に利用することができる。例えば、この分析の結果を利用して、メトリックに対して利用したデータソースを最適化することができる。

当然のことながら、上述の主題を、コンピュータ制御機器、コンピュータプロセス、コンピュータシステムとして、コンピュータ記憶媒体といった製品として、または別の方法で実装することができる。これらおよび他の様々な特徴は、以下の「発明を実施するための形態」を読み、関連図面を精査すると、明らかとなろう。

本「発明の概要」は、以下の「発明を実施するための形態」でさらに説明する概念から選択したものを、簡略化した形で導入するために与えるものである。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用いようとするものでもない。さらに、特許請求する主題を、本開示の何らかの部分で記した何らかまたは全ての不利な点を解決する実装に限定するものではい。

本明細書に提示する実施形態において設けるいくつかのソフトウェアコンポーネントの態様を示すコンピュータシステムアーキテクチャの図である。 本明細書に提示する実施形態において設けるいくつかのソフトウェアコンポーネントの態様を示すコンピュータシステムアーキテクチャの図である。 本明細書に提示する、ソーシャルネットワーク内にメトリックベースのイベントを与えるためのいくつかの実施形態の態様を例示するルーチンを示すフロー図である。 本明細書に提示する実施形態を実装可能なコンピュータシステムのための例示的なコンピュータハードウェアアーキテクチャおよびコンピュータソフトウェアアーキテクチャを示すコンピュータアーキテクチャの図である。

以下の詳細な説明は、ソーシャルネットワークに対するメトリックベースのイベントに関する技術を対象とする。本明細書に説明する主題を、コンピューティングシステム上のオペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムの実行とともに実行するプログラムモジュールの一般的なコンテキストで提示するが、他の実装を、他の種類のプログラムモジュールと組み合わせて実施することができることは、当業者には認識されよう。一般に、プログラムモジュールには、ルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造、および、特定のタスクを実施するか特定の抽象データ型を実装する他の種類の構造を含む。さらに、本明細書に説明する主題を、ハンドヘルド装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な家庭用電化製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む、他のコンピュータシステム構成で実現することができることは、当業者には理解されよう。

以下の詳細な説明において、その一部を成す添付図面を参照するが、それらは例示として、特定の実施形態または特定の例を示している。ここで図面を参照して、ソーシャルネットワークにおけるメトリックベースのイベントに対する概念及び技術について説明する。図面において、同一番号は、いくつかの図面にわたって同一の要素を表す。

ここで図１に移ると、本明細書に提示する実施形態によって設けるいくつかのソフトウェアコンポーネントに関する詳細が与えられている。特に、図１は、本明細書の一実施形態において設ける、ソーシャルネットワーク内にメトリックベースのイベントを生成するためにシステム１００を示す。システム１００は、ソーシャルネットワークに関するメトリックベースのイベント（「ＭＢＥＳＮ」）システム１０２を含む。以下に詳細に論じるように、ＭＢＥＳＮシステム１０２は、定義されたイベントがメトリックに関して発生するとソーシャルネットワーク内にイベントを生成するよう集合的に構成された、１つまたは複数のコンピューティングシステムおよびソフトウェアコンポーネントを備える。上に論じたように、メトリックは、組織または雇用者の業績の特性の定量化可能な基準である。メトリックを、本明細書の方法で、個人、グループ、部門、および組織全体に対して定義し利用することができる。当然のことながら、図１に示し本明細書で説明するＭＢＥＳＮシステム１０２は、多くのコンピュータシステムおよびソフトウェアコンポーネントを備え、様々なネットワークを利用することができるが、そのすべてを本明細書に例示し、説明することはできない。これもまた当然のことながら、図１に例示するシステム１００は、論じやすいように簡略化したものであり、システム１００の実際の実装には、図１には例示していないまたは本明細書に説明していない、さらに多くのコンピューティングシステム、ソフトウェアコンポーネント、およびネットワークを含むことができる。

いくつかの実装によると、ＭＢＥＳＮシステム１０２は、メトリック定義システム１０４とともに動作する。メトリック定義システム１０４により、ユーザは、ある特定のメトリックによって利用されるデータを定義することができる。この定義は、メトリック定義１０６に反映される。例えば、メトリックのためのデータをデータベースから取り出す一実装においては、メトリック定義１０６は、メトリックを評価するのに必要なデータを取り出すためのデータベースクエリを含むことができる。メトリック定義１０６を、以下に説明する方法で、ＭＢＥＳＮシステム１０２によって利用する。

いくつかの実装においては、メトリック定義１０６は、メトリックを評価するためのデータをデータソース１１４から取り出す方法に関する命令を与える。当然のことながら、データソース１１４は、データをそこから取り出すことができる任意の種類の電子ソースを含んでもよく、この電子ソースには、データベース、データウェアハウス、会計システムといったＭＢＥＳＮの外部にあるシステム、スプレッドシート、テキスト文書、または別の種類のデータソースを含むが、これらに限らない。

一実装においては、メトリック定義１０６により、ＭＢＥＳＮシステム１０２はデータソース１１４から値１１６、１１８、および１２０を取り出すことができる。値１１８は、メトリックに対する目標値である。たとえば、目標値１１８は、販売員の売り上げ目標を含むことができる。値１１６は、メトリックに対する実際値である。たとえば、販売員に関して上に挙げた例では、実際値１１６は所与の期間に販売員があげた実際の売上高を表すことができる。値１２０は、メトリックに関してイベントをいつ生成すべきかを示す閾値である。例えば、閾値１２０を、販売員の目標値１１８の５０％、１００％、および１５０％と設定することができる。このように、販売員の実際値１１６が閾値１２０のそれぞれを横切ると、イベントを生成することができる。当然のことながら、本明細書で用いるように、用語「横切る」とは、実際値１１６が、メトリックに関して定義されたある特定のイベントに対する閾値１２０より大きくなる、または小さくなることを指す。当然のことながら、目標値１１８および閾値１２０を、実際値１１６を記憶するために利用するデータソースとは別個のデータソース１１４に記憶することができる。

いくつかの実装によると、ユーザ１０８が目標値１１８及び閾値１２０を定義する。ユーザ１０８は、メトリックによって評価されている実際のユーザとすることができ、または評価されるユーザの管理者もしくは監督者とすることができる。これに関して、ユーザ１０８が、ソーシャルネットワーク内に通知をトリガすべきイベントを定義するイベント定義１１０を与える。いくつかの実施形態によると、イベント定義１１０は、ユーザ１０８および定義された特定のメトリックに適用可能なデータソースの部分を指定する。たとえば、データソース１１４がスプレッドシートを含む場合、イベント定義１１０はユーザ１０８に対する実際値１１６を識別するスプレッドシートの特定の部分を識別することができる。データソース１１４がデータベーステーブルを含む場合、イベント定義１１０は、ユーザ１０８に対する実際値１１６を識別するデータベーステーブルの特定の行および列を定義することができる。データソース１１４を利用して目標値１１８および閾値１２０を記憶する一実施形態においては、イベント定義１１０はまた、データソース１１４内のこれらの値の場所を指定することができる。

いくつかの実施形態によると、イベント定義１１０はまた、ある特定のメトリックに関してイベントが発生したかどうかを判定するために利用すべき閾値１２０を識別する。ユーザ１０８が指定した各閾値１２０に対して、実際値１１６が閾値１０２を横切ったときに発生したイベントを識別するイベント名を与えることができる。例えば、看護師のチームに関して上に挙げた例では、ユーザ１０８が、イベント定義１１０を、各看護師に対応するデータソース１１４の特定の部分を識別するよう構成することができる。ユーザ１０８はまた、各看護師が現在担当している患者数（実際値１１６）およびいくつかの閾値１２０を識別するデータソース１１４の部分を識別することができる。例えば、ユーザ１０８は、看護師に過剰に負荷がかかっていることを示す閾値、および看護師に負荷がかかっていないことを示す閾値を指定することができる。ユーザ１０８はまた、各閾値に対する特定の状況、およびチームが理解できるそれらの状況に割り当てる名前を、入力することができる。例えば、ユーザ１０８は、「ヘルプ求む」と名付けたイベントは、ナースのだれかが担当する現在の患者数が、指定した最大限の閾値１２０より多い場合に発生するものであると示すことができる。同様に、ユーザ１０８は、「フリー」と名付けたイベントは、看護師が担当する実際の患者数が、最小限の閾値１２０より少ない場合に生成されるものであると定義することができる。当然のことながら、閾値１２０のいかなる数字も、この形式でメトリックに関して識別することができる。

実装によると、ＭＢＥＳＮシステム１０２を、各イベント定義１１０に対する実際値１１６の変化に関してデータソース１１４を監視するよう構成する。実際値１１６を横切る閾値１２０の結果として状態変化が起こるときに、ソーシャルネットワーク１２６にイベント通知１２４を与えるよう、ＭＢＥＳＮシステム１０２を構成する。上に挙げた例においては、看護チームの看護師全てがソーシャルネットワーク１２６のメンバーであり、イベント通知１２４を受け取ることができる。当技術分野で既知のように、ソーシャルネットワーク１２６は、個人的な関係に基づく個人のネットワークを備える。ソーシャルネットワーク１２６は、ユーザのソーシャルネットワークの他のメンバーが提供した更新情報を見るための機能、および更新情報にコメントするための機能を提供することができる。ソーシャルネットワークの例には、ＦＡＣＥＢＯＯＫ、ＩＮＣ．、ＴＷＩＴＴＥＲなどが提供するソーシャルネットワークを含むが、これらに限らない。

上に簡潔に論じたように、ソーシャルネットワーク１２６は、ユーザが、ソーシャルネットワーク１２６に発せられたイベント通知１２４に関して連携する機能を提供することができる。例えば、ユーザがソーシャルネットワーク１２６上にコメント１２８を投稿することができるようにすることができる。一実装においては、ＭＢＥＳＮシステム１０２を、ソーシャルネットワーク１２６からイベント通知１２４に関する利用データを取り出すよう構成する。特に、一実装においては、ＭＢＥＳＮシステム１０２を、イベント通知１２４に関してソーシャルネットワーク１２６からコメント１２８を取り出すよう構成する。コメント１２８の分析をＭＢＥＳＮシステム１０２によって行い、利用データ１３０を生成することができる。利用データ１３０を利用データウェアハウス１３２に記憶し、ＭＢＥＳＮシステム１０２の動作を改善するために利用することができる。例えば、利用データ１３０を利用して、例えばどんなイベントが発生しているか、イベントの根底にあるデータの重要性、および各イベントに興味のあるユーザを判定することができる。それによりこの分析結果を様々な目的に利用することができる。その目的には、実際値１１６を生成するために利用したデータソース１１４を最適化することを含むが、これに限らない。当然のことながら、利用データ１３０を他の目的に利用することができる。本明細書に提示する１つの特定の実施形態におけるＭＢＥＳＮシステム１０２の構成および動作に関するさらなる詳細を、図２〜３を参照して以下に説明する。

ここで図２を参照して、本明細書に提示する一実装形態におけるＭＢＥＳＮシステム１０２の構成および動作に関して、さらなる詳細を与える。図２に関して上に簡潔に論じたように、メトリック定義システム１０４を利用して、メトリック定義１０６を与えることができる。これもまた上に論じたように、メトリック定義１０６を利用して、データソース１１４から、値１１６、１１８、および１２０を取り出すことができる。ＭＢＥＳＮシステム１０２の一実装において、変化発見プロセス２０２がメトリック定義１０６を利用する。特に、変化発見プロセス２０２を、メトリックに関してイベントが発生したかどうかを、実際値１１６を閾値１２０と比較することによって判定するよう構成する。この機能を実施するために、変化発見プロセス２０２はまた、ＭＢＥＳＮシステム１０２内のデータ記憶装置２０４に記憶されたイベント定義１１０を取り出す。

変化発見プロセス２０２が実際値１１６に対する変化２０６を識別した場合、変化発見プロセス２０２はその変化２０６を、一意イベント発見プロセス２０８に与える。例えば、変化発見プロセス２０２は、実際値１１６がイベント定義１１０によって定義されたメトリックに関して変化したと判定した場合、その変化２０６を一意イベント発見プロセス２０８に与える。

一意イベント発見プロセス２０８を、プロセス２０２によって識別された変化２０６が新イベントを識別するかどうかを判定するよう構成する。このように、一意イベント発見プロセス２０８により、同一イベントに対して位置より多くの回数が通知が与えられるのを防ぐ。一意イベント発見プロセス２０８が、メトリックに関して一意イベントが発生したと判定した場合、プロセス２０８が新イベント２１２を生成し、新イベント２１２をデータ記憶装置２１４に記憶する。新イベントは、新イベント２１２を生成させた特定の閾値１２０に関連するイベント名２１０を含むことができる。例えば、看護チームに関して上に挙げた例において、ベティという名の看護師に対して、「ベティに過剰に負荷がかかっている」または「ベティは余裕がある」ことを示す新イベント２１２を生成することができる。新イベント２１２に実際値１１６を続けることができる。この例では、新イベントが、看護師に現在割り当てられている患者数を示すことができる。

新イベント２１２を一意イベント発見プロセス２０８が識別すると、イベント通知１２４も生成される。イベント通知１２４は、イベント名、イベントに関連するユーザ１０８の名前、およびイベントに関連する実際値１１６を含むことができる。ソーシャルネットワーク１２６にイベント通知１２４をプッシュ配信するために、イベント通知１２４を発行プロセス２１６に与えることができる。これに関して、ソーシャルネットワーク１２６は、ＡＰＩ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を公開して、発行プロセス２１６がイベント通知１２４を与えることができるようにできる。あるいは、イベント通知を「プル」機構を介して与えることができる。例えば、一実装においては、イベント通知１２４をソーシャルネットワーク１２６が取り出せるようにするレンダリングプロセス２１８を設ける。実装によると、ＸＭＬ（ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ ｍａｒｋｕｐ ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のＲＳＳまたはＡＴＯＭのフィードを、レンダリングプロセス２１８によって与えることができる。当然のことながら、発行プロセス２１６およびレンダリングプロセス２１８それぞれに、他の種類のプッシュ機構またはプル機構を利用することができる。

一実装によると、ソーシャルネットワーク１２６が提供するイベントフィード２２０に、イベント通知１２４を与える。イベントフィード２２０は、ユーザ１０８に関して発生しているイベントの時系列のリストを含み、ソーシャルネットワーク１２６内の他のユーザ全てに提供される。看護チームに関する上に挙げた例では、イベントフィード２２０は、チームの看護師それぞれが与えるイベント通知１２４を含むことができ、イベントフィード２２０を、チームの看護師それぞれに配信することができる。当然のことながら、イベントフィード２２０を、「ニュース」フィードと称するすることができる。これもまた当然のことながら、ソーシャルネットワーク１２６は、一実装において、企業ソーシャルネットワーク１２６を含む。企業ソーシャルネットワーク１２６は、ある特定の企業内で利用されるソーシャルネットワークである。この種の実装においては、典型的にそのソーシャルネットワーク１２６は、一般の人は利用できない。

実装によると、ソーシャルネットワーク１２６のメンバーが、イベントフィード２２０に識別されたイベントに連携できる機構を提供するよう、ソーシャルネットワーク１２６を構成する。たとえば、ソーシャルネットワーク１２６のメンバーは、イベント通知１２４のそれぞれに関してコメント１２８を与えることができる。看護師のチームに関して本明細書に挙げた例において、チームの看護師の内の一人が、他の看護師に過剰に負荷がかかっていることを示すイベント通知１２４を見ると、それに応答して、過剰に負荷がかかっている看護師を自分達が援助することができることを示すコメント１２８を残すことができる。このように、ソーシャルネットワーク１２６のメンバーはイベント通知１２４を受け取るだけでなく、イベント通知に関して連携し、ある特定のイベントに対処するために行動方針を共同で決定することもできる。

図２に示すように、利用監査プロセス２２２を、ＭＢＥＳＮシステム１０２により実行することできる。利用監査プロセス２２２もまた、イベント通知１２４を受け取る。さらに、利用監査プロセス２２２はソーシャルネットワーク１２６からコメント１２８および他の種類の利用データ１２０を取り出し、利用データウェアハウス１３２内に利用データ１３０をまとめて記憶する。上に論じたように、このデータを利用して、発生したイベント、イベントの根底にあるデータおよびイベントそのものの重要性、および各イベントに関連するユーザ１０８を分析することができる。次いで、この分析の結果を利用して、例えばメトリックを生成するために利用したデータソース１１４を最適化することができる。

ここで図３を参照して、本明細書に提示する、ソーシャルネットワーク内にメトリックベースのイベントを与えるための実施形態に関して、さらなる詳細を与える。特に、図３は、本明細書に与える、ソーシャルネットワーク内にメトリックベースのイベントを生成するための一実施形態の態様を示すフロー図である。

当然のことながら、本明細書に説明する論理動作を、（１）一連のコンピュータ実装のアクトもしくはコンピューティングシステム上で実行するプログラムモジュールとして、および／または、（２）コンピューティングシステム内で相互接続したマシン論理回路もしくは回路モジュールとして、実装する。実装は、コンピューティングシステムの性能および他の要件に応じた選択によるものである。従って、本明細書に説明する論理動作は、状態動作、構造装置、アクト、またはモジュールと、様々な呼び方をする。これらの動作、構造装置、アクト、およびモジュールを、ソフトウェア、ファームウェア、特殊目的のデジタル論理、およびそれらの任意の組み合わせにおいて実装することができる。これもまた当然のことながら、図に示し本明細書に説明するものよりも、多くのまたは少ない動作を実施することができる。これらの動作を、本明細書に説明するものとは異なる順序で実施することができる。

ルーチン３００は動作３０２において開始し、ＭＢＥＳＮシステム１０２がイベント定義１１０を受け取り、データ記憶装置２０４にイベント定義を記憶する。次いで、ルーチン３００は動作３０４に進み、ＭＢＥＳＮシステム１０２がメトリック定義１０６を受け取る。次いで、変化発見プロセス２０２がメトリック定義１０６を利用して、メトリックに対する実際値１１６および閾値１２０を、データソース１１４から取り出す。データソース１１４から取り出した値に基づき、動作３０６において、変化発見プロセス２０２が、実際値１１６が変化したかどうかを判定する。変化がなんら検出されない場合、ルーチンは動作３０８から動作３０４にすすみ、後に、変化発見プロセス２０２によりデータソース１１４の別のクエリを行う。変化発見プロセス２０２が、実際値１１６への変化を検出した場合、ルーチン３００は動作３０８から動作３１０に進む。

動作３１０において、一意イベント発見プロセス２０８が、変化発見プロセス２０２が識別した変化２０６が、定義されたメトリックに関して新イベントを識別するものであるかどうかを判定する。そうでない場合、ルーチン３００は動作３１０から動作３０４に戻り、そこで後にデータソース１１４の別のクエリを行う。一意イベント発見プロセス２０８が動作３１０において一意イベントを識別した場合、ルーチン３００は動作３１２に進み、そこで新イベント２１２を識別しているデータをデータ記憶装置２１４に記憶する。次いでルーチン３００は動作３１４に進み、そこでＭＢＥＳＮシステム１０２が、新イベントの通知１２４をソーシャルネットワーク１２６内に生成させる。上に論じたように、ソーシャルネットワーク１２６は、一実装において、企業ソーシャルネットワークを含む。さらに、これも上述したように、発行プロセス２１６またはレンダリングプロセス２１８により、イベント通知１２４をソーシャルネットワーク１２６のイベントフィード２２０において与える。

ルーチン３００は、動作３１４から動作３１６に進み、そこで利用監査プロセス２２２が、ソーシャルネットワーク１２６から利用データ１３０を取り込み、記憶する。上に論じたように、利用データ１３０には、イベントフィード２２０において発行されたイベント通知１２４に関してユーザ１０８によってだされた、コメント１２８を含むことができる。利用監査プロセス２２２が、利用データウェアハウス１３２にデータ１３０を記憶する。

利用データ１３０がデータウェアハウス１３２に記憶されると、動作３１８において、監査プロセス２２２が利用データ１３０を定期的に分析することができる。上に論じたように、利用データ１３０の分析を、データソース１１４の最適化を含む様々な目的に利用することができる。動作３１８から、ルーチン３００は動作３０４にもどり、上述の処理を繰り返す。

当然のことながら、イベント定義１１０によって定義され、データ記憶装置２０４に記憶されたイベントそれぞれに対して、ＭＢＥＳＮシステム１０２は図３に示す処理を繰り返す。これもまた当然のことながら、ＭＢＥＳＮシステム１０２は、多くのこのような評価を並行して実施し、従って、多くの異なるイベントに対して同時にイベント通知１２４を与えることができる。これもまた当然のことながら、ＭＢＥＳＮシステム１０２が評価するメトリックには、任意の種類のメトリックを含むことができ、それには、ＫＰＩ（ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ：重要業績評価指標）を含むが、これに限らない。さらに当然のことながら、本明細書に挙げた例は単なる例示であり、本明細書に提示する開示の範囲を限定するものとみなすべきではない。

図４は、本明細書に説明する、ソーシャルネットワーク内にメトリックベースのイベントを与えるためのソフトウェアコンポーネントを実行することが可能なコンピュータ４００の例示的コンピュータアーキテクチャを示す。図４に示すコンピュータアーキテクチャは、従来のデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、またはサーバコンピュータを例示し、本明細書に提示するソフトウェアコンポーネントの任意の態様を実行するために利用することができる。

図４に示すコンピュータアーキテクチャは、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）４０２、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）４１４およびＲＯＭ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）４１６を含むシステムメモリ４０８、およびＣＰＵ４０２にメモリを結合するシステムバス４０４を含む。起動中などに、コンピュータ４００内の要素間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンを含む基本入／出力システムを、ＲＯＭ４１６に記憶する。コンピュータ４００はさらに、オペレーティングシステム４１８、アプリケーションプログラム、および、本明細書にさらに詳しく説明する他のプログラムモジュールを記憶するための大容量記憶装置４１０を含む。

大容量記憶装置４１０を、バス４０４に接続した大容量記憶装置コントローラ（図示せず）を介して、ＣＰＵ４０２に接続する。大容量記憶装置４１０およびそれに関連するコンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ４００のための不揮発性ストレージを設ける。本明細書に含まれるコンピュータ記憶媒体の説明は、ハードディスクまたはＣＤ‐ＲＯＭドライブといった大容量記憶装置を指すが、当業者には当然のことながら、コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ４００がアクセスできる任意の利用可能なコンピュータ記憶媒体とすることができる。

例であって、限定するものではないが、コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータといった情報を記憶するための任意の方法または技術で実装された、揮発性および不揮発性、取外し可能および取外し不可能な媒体を含むことができる。たとえば、コンピュータ可読媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他の固体メモリ技術、ＣＤ‐ＲＯＭ、ＤＶＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）、ＨＤ‐ＤＶＤ、ＢＬＵ‐ＲＡＹ、もしくは他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するのに使用でき、コンピュータ４００がアクセス可能な他の任意の媒体を含むが、これらに限らない。

様々な実施形態によると、コンピュータ４００は、ネットワーク４２０といったネットワークを介したリモートのコンピュータへの論理接続を用いて、ネットワーク環境で動作することができる。コンピュータ４００は、バス４０４に接続されたネットワークインタフェースユニット４０６を介してネットワーク４２０に接続することができる。当然のことながら、ネットワークインタフェースユニット４０６を利用して、他の種類のネットワークおよびリモートのコンピュータシステムに接続することができる。コンピュータ４００はまた、キーボード、マウスまたは電子スタイラス（図４に示さず）を含む他のいくつかの装置からの入力を受け取り処理するための、入／出力コントローラ４１２を含むことができる。同様に入／出力コントローラは、表示画面、プリンタ、または他の種類の出力装置（これも図４に示さず）に出力を与えることができる。

簡潔に上述したように、いくつかのプログラムモジュールおよびデータファイルを、ネットワーク化されたデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、またはサーバコンピュータの動作を制御するのに適したオペレーティングシステム４１８を含む、コンピュータ４００の大容量記憶装置４１０およびＲＡＭ４１４に記憶することができる。大容量記憶装置４１０およびＲＡＭ４１４はまた、１つまたはそれより多くのプログラムモジュールを記憶することができる。特に、大容量記憶装置４１０およびＲＡＭ４１４は、図１〜３に関してそれぞれを上に詳しく説明した、ＭＢＥＳＮシステム１０２ならびにデータ記憶装置２０４および２１４のいくつかまたは全ての機能を実装するための、ＣＰＵ４０２により実行するよう構成されたプログラムモジュールを記憶することができる。大容量記憶装置４１０およびＲＡＭ４１４はまた、他の種類のプログラムモジュールおよびデータを記憶することができる。

当然のことながら、本明細書に説明するソフトウェアコンポーネントは、ＣＰＵ４０２にロードされ実行されると、ＣＰＵ４０２およびコンピュータ４００全体を、汎用コンピュータシステムから、本明細書に提示する機能を促進するようカスタマイズされた特殊目的のコンピュータシステムに変換することができる。ＣＰＵ４０２は、任意数のトランジスタまたは他のディスクリート回路素子から構築することができ、個々にまたはまとめて様々な状態を担うことができる。より具体的には、ＣＰＵ４０２は、本明細書に開示するソフトウェアモジュール内に含まれる実行可能命令に応じて、有限状態マシンとして動作することができる。これらのコンピュータ実行可能命令は、ＣＰＵ４０２が状態間でどのように遷移するかを指定し、それによってＣＰＵ４０２を構成するトランジスタまたは他のディスクリートハードウェア素子を変換することによって、ＣＰＵ４０２を変換することができる。

本明細書に提示するソフトウェアモジュールの符号化により、本明細書に提示するコンピュータ記憶媒体の物理的構造を変換することができる。本説明の異なる実装において、物理的構造の特定の変換は、様々な要因よるものとすることができる。そのような要因の例には、コンピュータ記憶媒体を実装するために用いられる技術、コンピュータ記憶媒体が、主要なストレージとして特徴づけられているか、二次的なストレージとして特徴づけられているかどうかなどを含むことができるが、これらに限らない。例えば、コンピュータ記憶媒体を半導体ベースのメモリとして実装する場合、本明細書に開示するソフトウェアを、半導体メモリの物理的状態を変換することによって、コンピュータ記憶媒体上で符号化することができる。例えば、ソフトウェアは、半導体メモリを構成するトランジスタ、コンデンサ、または他のディスクリート回路素子の状態を変換することができる。ソフトウェアはまた、このようなコンポーネントの物理的状態を、その上にデータを記憶するために変換することができる。

別の例として、本明細書に開示するコンピュータ記憶媒体を、磁気技術または光技術を用いて実装することができる。そのような実装では、本明細書に提示するソフトウェアは、ソフトウェアがそこで符号化されると、磁気媒体または光媒体の物理的状態を変換することができる。これらの変換には、所与の磁気媒体内の特定の場所の磁気特性を変更することを含むことができる。これらの変換にはまた、所与の光媒体内の特定の場所の光特性を変化させるために、それらの場所の物理的特徴または物理的特性を変更することを含むことができる。本説明の範囲及び趣旨から逸脱することなく、本議論を促進するためだけに与えた前述の例で、他の物理的媒体の変換が可能である。

上述を踏まえると、当然のことながら、本明細書に提示するソフトウェアコンポーネントを記憶し実行するために、多くの種類の物理的変換がコンピュータ４００において行われる。これもまた当然のことながら、コンピュータ４００は、ハンドヘルドコンピュータ、埋め込み式コンピューティングシステム、携帯情報端末、および当業者に既知の他の種類のコンピューティング装置を含む、他の種類のコンピューティング装置を含むことができる。コンピュータ４００はまた、図４に示すコンポーネントの全てを含まないようにすることができる、図４に明示的に示していない他のコンポーネントを含むことができる、または図４に示すものとは全く異なるアーキテクチャを利用することができると考えられる。

これもまた当然のことながら、上述に基づき、ソーシャルネットワーク内にメトリックベースのイベントを与えるための技術を、本明細書に開示した。本明細書に提示した主題を、コンピュータの構造的特徴、方法論的アクトおよび変換するアクト、特定のコンピューティング機械、ならびにコンピュータ可読媒体に特有の言語で説明したが、添付の「特許請求の範囲」において定義する本発明は、必ずしも、本明細書に説明した特定の特徴、アクト、または媒体に限るものではないことは、理解されよう。むしろ、特定の特徴、アクト、または媒体は、請求項を実施する形態の例として開示するものである。

上述の主題は、単なる例示として与えるものであり、限定と見なすべきではない。例示し説明した実施形態例およびアプリケーション例に従うことなく、また以下の請求項に説明する本発明の真の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更を本明細書に説明した主題に加えることができる。

Claims (15)

1. コンピュータ記憶媒体上にコンピュータ実行可能命令を記憶したコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令がコンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、
   メトリックに対する実際値（１１６）を受け取ることと、
   前記メトリックに対する閾値（１２０）を受け取ることと、
   前記メトリックに関してイベント（２１２）が発生したかどうかを、前記実際値（１１６）を前記閾値（１２０）と比較することによって判定することと、
   前記イベント（２１２）が発生したという判定に応じて、ソーシャルネットワーク（１２６）内に前記イベント（２１２）の通知（１２４）を生成させることと
   を行わせることを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
2. 前記コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに前記閾値に対する名前を受け取らせるコンピュータ実行可能命令を、前記コンピュータ記憶媒体上にさらに記憶し、前記ソーシャルネットワーク内に前記イベントの通知を生成させることは、前記ソーシャルネットワークのイベントフィードに、前記名前を表示させることを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ記憶媒体。
3. 前記コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、
   前記イベントフィードから前記イベントの前記通知に関する１つまたはそれより多くののコメントを取り出すことと、
   前記取り出したコメントを分析することによって、前記イベントの重要性を判定することと
   を行わせる前記コンピュータ記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令をさらに有することを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ記憶媒体。
4. 前記ソーシャルネットワークは、企業ソーシャルネットワークを備えることを特徴とする請求項３に記載のコンピュータ記憶媒体。
5. 前記ソーシャルネットワーク内に前記イベントの通知を生成させることは、前記ソーシャルネットワーク内に前記イベントの通知をプッシュ配信することを含むことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ記憶媒体。
6. 前記ソーシャルネットワーク内に前記イベントの通知を生成させることは、前記イベントの前記通知を取り出せるようにすることを含むことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ記憶媒体。
7. 前記メトリックは、ＫＰＩ（ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ：重要業績評価指標）を備えることを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ記憶媒体。
8. 前記イベントの前記通知は、前記イベントに関する前記名前およびユーザの名前を備えることを特徴とする請求項７に記載のコンピュータ記憶媒体。
9. ソーシャルネットワーク（１２６）内にメトリックベースのイベント（２１２）の発生の通知（１２４）を与えるためのコンピュータ実装方法であって、前記コンピュータ実装方法は、
   前記メトリックに対する閾値（１２０）および前記閾値（１２０）に関連する名前（２１０）を受け取ることと、
   前記メトリックに対する実際値（１１６）を取り出すことと、
   前記メトリックに関してイベント（２１２）が発生したかどうかを、前記実際値（１１６）を前記閾値（１２０）と比較することによって判定することと、
   前記イベント（２１２）が発生したという判定に応じて、ソーシャルネットワーク（１２６）内に前記イベント（２１２）の発生の通知（１２４）を生成させることと
   に対するコンピュータ実装動作を実施することを含むことを特徴とするコンピュータ実装方法。
10. 前記通知は、前記閾値に関連する前記名前を備えることを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
11. 前記通知は、前記実際値に関連する前記ユーザの名前をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
12. ソーシャルネットワーク内に前記イベントの前記発生の通知を生成させることは、前記ソーシャルネットワークのイベントフィードに前記イベントの前記通知を生成させることを含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
13. ソーシャルネットワーク内に前記イベントの前記発生の通知を生成させることは、前記ソーシャルネットワーク内に前記イベントの前記通知をプッシュ配信することを含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
14. ソーシャルネットワーク内に前記イベントの前記発生の通知を生成させることは、前記イベントの前記通知を取り出せるようにすることを含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
15. 前記ソーシャルネットワークは、企業ソーシャルネットワークを備えることを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。

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