JP2013543610A - 消費者発信メディアの評判管理のシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

ソーシャル・メディア・コンテンツを集めるように構成されたコンピューティングシステムは、メモリと；メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、１つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと；メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムとを含む。
【選択図】 図２

Description

優先権の主張

本願は、２０１０年９月１０日に出願された米国仮出願第６１／３８１，７８３号に対する優先権および利益を主張し、米国仮出願第６１／３８１，７８３号は、その全体が参照により、ここで完全に述べられているかのように本明細書に組み込まれる。

著作権表示

本開示は、合衆国および国際著作権法の下で保護される。（Ｃ）２００６−２０１１，Ｖｉｓｉｂｌｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ。著作権所有。この特許文献の開示の一部は、著作権保護を受ける資料を含む。著作権所有者は、ＵＳＰＴＯによる正式な公開の後、特許商標局の特許出願または記録に見られるような、特許文献または特許開示のいずれかによるファクシミリ複製に対する異議を有していないが、全てのあらゆる著作権を別途保護する。

本明細書において使用されるように、「消費者発信メディア」（以下、ＣＧＭ）という用語は、様々なインターネット・ウェブ・ページまたはサイトを記述するフレーズであり、これは時として、ウェブログまたは「ブログ」、携帯ブログまたは「モブログ」、動画投稿ブログまたは「ｖログ」または「ｖブログ」、フォーラム、電子討論メッセージ、Ｕｓｅｎｅｔ、メッセージボード、ＢＢＳエミュレートサービス、製品レビュー、および討論ウェブサイト、顧客コメントを支持するオンライン小売サイト、ソーシャルネットワーク、メディアリポジトリ、オーディオおよびビデオ共有サイト／ネットワーク、および電子図書館として、個別にラベル付けされる。個人用非インターネット情報システムは、Ｓｈａｒｅｐｏｉｎｔ、Ｗｉｋｉ、Ｊｉｒａ、ＣＲＭシステム、ＥＲＰシステム、および広告システムなどの環境を通じて、ＣＧＭコンテンツもホストすることができる。この空間を記述するその他の頭字語は、ＣＣＣ（消費者作成コンテンツ）、ＷＳＭ（ウェブログおよびソーシャルメディア）、ＷＯＭＭ（口コミメディア）またはＯＷＯＭ（オンライン口コミ）、その他多数である。

本明細書において使用されるように、「キーフレーズ」という用語は、特定のトピックに関連するであろうＣＧＭコンテンツを見いだすためのモデルとして使用されるブール演算子を備える、単語、単語の列、または単語のグループを指す。コンテンツの発見および照合に使用される特性を有する画像、音声ファイル、または動画ファイルもまた、一例となり得る。

本明細書において使用されるように、「投稿」という用語は、１片のＣＧＭコンテンツを指す。これは文字によるウェブログ投稿、コメント、フォーラム返信、製品レビュー、またはその他いずれかのＣＧＭコンテンツの単一要素であってもよい。

本明細書において使用されるように、「サイト」という用語は、ＣＧＭコンテンツを含むインターネットサイトを指す。

本明細書において使用されるように、「ブログ」という用語は、ＣＧＭコンテンツを含むインターネットサイトを指す。

本明細書において使用されるように、「コンテンツ」という用語は、ＣＧＭサイトに存在するメディアを指す。ＣＧＭは文字列であることが多いが、音声ファイルおよびストリーム（ポッドキャスト、ｍｐ３、ストリームキャスト、インターネットラジオなど）、動画ファイルおよびストリーム、アニメーション（ｆｌａｓｈ（登録商標）、ｊａｖａ（登録商標））、およびその他の形態のマルチメディアを含む。

本明細書において使用されるように、「ＵＩ」という用語はユーザインターフェースを指し、これのユーザはコンピュータソフトウェアと相互対話し、作業を行い、結果を確認する。

本明細書において使用されるように、「ＩＭ」という用語はインスタントメッセンジャを指し、これは周知の相手との間で直接的なテキストベースの通信を可能にする、ソフトウェアアプリケーションのクラスである。

本明細書において使用されるように、「スレッド」という用語は、「元の」投稿およびこれにつながるコメントの全てを指し、ブログまたはフォーラム上に存在する。討論スレッドはコンテンツ表示順の情報を保持し、このためこのメッセージが最初に来て、次にこれ、また次にこれ、となる。

本明細書において使用されるように、「固定リンク」という用語は、個別のＣＧＭスレッドを持続的に提示するＵＲＬを指す。

インターネットおよびその他のコンピュータネットワークは通信システムである。時間および技術的進歩とともに、この通信の精巧さは改良され、プライマリモードは差別化されてきた。オンライン通信の各プライマリモードは、３つの基本値の組み合わせに基づいて変動する：プライバシー、持続性、および制御性である。通信メディアとしてのＥメールは、個人用であって（通信は当初、記名された受信者の間でのみ行われる）、持続性であるが（受信箱またはメールサーバに保存される）、制御性に欠ける（一旦メッセージを送信したら、これを回収したり、編集したり、またはこれの再利用を制限したりすることができない）。インスタントメッセージは個人用であり、通常は持続性がなく（今では新しいクライアントのいくつかはユーザが履歴を保存できるようになっているので、このモードは変化しつつある）、制御性に欠ける。掲示板は公共用であり（通常は全てのメンバー、そして多くの場合は全てのインターネットユーザが、あなたのメッセージにアクセスできる）、持続性があるが、制御性に欠ける（これらは通常、掲示板の中心的所有者によって管理される）。チャットルームは公共用であり（やはりいくつかは会員制である）、通常は持続性がなく、制御性に欠ける。

ブログおよびソーシャルネットワークは、執筆者制御性を容認する主要な通信メディアである。費用、技術的精巧さ、およびウェブサイトを作成および管理するために必要とされる経験を低減することにより、ブログおよびその他の持続性オンライン通信は、何百万人ものオンライン執筆者に対して前例のないほどの編集権を与えてきた。これは、編集権、費用、技術的専門知識、または配布／露出の歴史的制限を伴わずに、創造的な表現、解説、論文、および批評のための独特な新しい環境を作り上げてきた。

この公共用メディア内に含まれる情報には、多大な価値がある。意見、議題、言及されるブランドおよび有名人、ならびに明らかになった関係は、通常は全く自発的なので、よく検討されていれば、提示された情報は、社会的洞察、消費者のフィードバック、意見測定、人気分析、およびメッセージングデータの、すばらしい新規ソースを提示する。これはまた、相手の完全に露出された粒状ネットワーク、ならびに権限および影響の大きい階層関係も提示する。この情報のマーケティング、広告、および販促価値は、前代未聞である。

この新しいメディアは、当事者がよく理解して相互対話するという、重要な挑戦を意味する。２００７年第一四半期の時点で、稼働中している固有のオンラインＣＧＭサイト数（フォーラム、ブログ、ソーシャルネットワークなど）の推定は５０００万から７１００万の範囲であり、毎日数十万の新規サイトが作成されるという成長率である。（１０００を超えるテレビチャンネル、１０００を超えるラジオ局、１０００を超える主要時事出版物、１０〜２０を超えるいずれか任意の主題の主要な評論家など）と相互対話する、販促、広告、およびマーケティングビジネスおよび部門の一般的な媒体と比較すると、これは潜在的相互対話対象の数においてほぼ１万倍の増加を表す。

ビジネスおよびその他の動機付けされたコミュニケータは、顧客およびその他の標的グループ（投票者、消費者、評論家、オピニオンリーダ、アナリスト、リポータなど）との、加速され、整理され、優先され、追跡され、分析された相互対話を容易にするために、ビジネスインテリジェンス、顧客関係管理、および企業資源管理タスクを実行するソフトウェアに依存するようになってきた。これらのシステムは、ＩＭ、Ｅメール、および電話による相互対話も容易にするように拡張されてきた。予測可能な方法でこのデータと相互対話できるようにするセット・データ・フォーマット（ｊａｂｂｅｒ、ｐｏｐ３、ｓｍｔｐ、ｐｏｔｓ、ｉｍａｐ）と全ての関連するアプリケーションが一致することを要求する基準のため、これらのメディアはうまく統合されてきた。

ブログおよびその他のＣＧＭは、この通信を管理するためにカスタムまたはオープンソースのソフトウェアを使用する個人用サイト上でも、また巨大な公共ホスト向けにも、この所有者にとってのビジネス価値を生み出す。これらのサイトは広告収入を生み出すので、これらのサイト上のコンテンツを保護するために執筆者／所有者による動機があり、このため通信に参加／観察するために、読者／加入者／相手はサイトを訪問しなければならず、収入を生み出す広告に曝されるようになる。この金銭的な阻害要因のため、完全なデータを含むブログのための統一的な基準がない。ＲＳＳおよびＡｔｏｍフィードは、サイト上の通信のある部分の構造化通信を可能にするが、特定のサイト上で利用可能なデータの非常に不完全な表示であることが多い。サイトはまた、ＣＡＰＴＣＨＡ（「コンピュータと人間を区別するために完全に自動化された公開チューリング・テスト」）のアレイ、Ｅメール認証、携帯電話テキストメッセージ認証、パスワード認証、クッキー追跡、統一資源指定子（ＵＲＬ）難読化、タイムアウト、およびインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス追跡を用いて、これのコンテンツが自動化システムによって「盗まれる」のも防止する。

結果は、理解および相互対話する価値が非常に高い、極めて多様なコミュニティであって、著しい技術的多様性によって集約および統一的な相互対話に対抗するコミュニティと、完全な情報データ基準に対する抵抗と、コンテンツを用いる１対１のヒューマンインタラクションを必要とするように試みるテストとである。

本発明の好適なおよび代替的な実施形態は、以下の図面を参照して後に詳細に記載される。
図１Ａは、消費者発信メディア評判管理の例示的システムを示す。 図１Ｂは、消費者発信メディア評判管理の例示的システムを示す。 図２は、消費者発信メディア評判管理方法を示す。 図３は、一実施形態において取り込みシステムに送達されている収集からの受信データを示す。 図４は、ＣＧＭサイト発見システムの一実施形態の描写である。 図５は、一実施形態における取り込みの概略図である。 図６は、一実施形態における手動スコアリングを示す。 図７は、一実施形態における、ユーザスコアリングと自動スコアリングとの間の滑らかな推移を示す。 図８は、一実施形態における、ユーザスコアリングと自動スコアリングとの間の滑らかな推移を示す。 図９は、一実施形態における、ユーザスコアリングと自動スコアリングとの間の滑らかな推移を示す。 図１０は、ＣＧＭ応答エンジンの一実施形態の描写である。 図１１は、登録および応答特性のスクリーンショットを示す。 図１２は、登録および応答特性のスクリーンショットを示す。 図１３は、登録および応答特性のスクリーンショットを示す。 図１４は、ＴｒｕＣａｓｔログイン認証画面の例示的スクリーンショットを示す。 図１５は、ユーザ・インターフェース・ホームページの例示的スクリーンショットを示す。 図１６は、アカウント・マネージャ・パネルの例示的スクリーンショットを示す。 図１７は、ユーザ・マネージャ・パネルの例示的スクリーンショットを示す。 図１８は、トピック・マネージャ・パネルの例示的スクリーンショットを示す。 図１９は、キーフレーズタブがアクティブになっている、トピック・マネージャ・パネルの例示的スクリーンショットを示す。 図２０は、分類マネージャの例示的スクリーンショットを示す。 図２１は、ユーザタブがアクティブになっている、分類マネージャの例示的スクリーンショットを示す。 図２２は、スコアリングマネージャの例示的スクリーンショットを示す。 図２３は、新規トピック・クリエータ・スクリーンショットがアクティブになっている、スコアリングマネージャの例示的スクリーンショットを示す。 図２４は、応答マネージャの例示的スクリーンショットを示す。 図２５は、管理キューの例示的スクリーンショットを示す。 図２６は、ダッシュボードランチャの例示的スクリーンショットを示す。 図２７は、影響ダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図２８は、センチメントダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図２９は、センチメント履歴ダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図３０は、権限マップダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図３１は、データ・ドリルダウン・ダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図３２は、生態系マップダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図３３は、生態系マップ縮小図の例示的スクリーンショットを示す。 図３４は、センチメント要約の例示的スクリーンショットを示す。 図３５は、１組のトップリストの例示的スクリーンショットを示す。 図３６は、報告の例示的スクリーンショットを示す。 図３７は、集約性能ダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。 図３８は、詳細なシステム概略図を示す。 図３９は、ある実施形態によって生成されたグラフィカル・ユーザ・インターフェースを示す。 図４０は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４１は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４２は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４３は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４４は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４５は、ある実施形態による呼び出しＥメール・メッセージ・ウィンドウを表す。 図４６は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４７は、ある実施形態によるラベル付けされたメッセージを表す。 図４８は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図４９は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェースの例示的スクリーンショットを示す。 図５０は、本発明のある実施形態によるダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。

本明細書に記載される実施形態は、ソーシャルメディア空間の社会的知性を維持するための、増強されたコンピュータおよびネットワークベースの方法、技術、およびシステムを提供する。例示的な実施形態はソーシャル・インテリジェンス・システム（「ＳＩＳ」）を提供し、これはユーザがソーシャルメディアを検索、監視、エクスポート、比較、発見、関与、および／または管理することができるようにする。一実施形態において、ＳＩＳは、メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されたときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、１つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと；メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されたときに、取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムと、を含む。このような技術の一例は、参照によりこれの全体が本明細書に組み込まれる、２００７年５月７日付け出願の、「消費者発信メディア評判管理システムおよび方法」と題される、米国特許第７，７２０，８３５号明細書に記載されている。

以下のセクションは、様々なアーキテクチャ構成要素、データフロー、および例示的ＳＩＳを実現するために使用される様々なプロセスを含むＳＩＳの例示的実施形態の別の態様を、記載する。これは、ＳＩＳの様々な実施形態によって採用されてもよい、様々な代替的または付加的技術を、さらに記載する。その他のシステム構成およびプロセスフローもまた、ＳＩＳの能力を実現するために使用され得る。

実施形態は、グローバル２０００の顧客、代理店、および統合パートナーが彼らのマーケットにより有効に従事できるように設計された、プラットフォームおよびサービスを含む。実施形態は、構造化されていないソーシャル・メディア・データの塊を、購買挙動、改善された顧客サービス、およびブランド忠誠心を奨励する実用的なビジネス見識に、変換する。

一実施形態において、ブログ、マイクロブログ、ソーシャルネットワーク、ソーシャル・ニュース・サイト、掲示板およびフォーラム、ソーシャル動画サイトから、ソーシャルデータが収集される。これはソーシャル必需サイト：ツイッター（登録商標）、フェースブック（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）、ＬｉｎｋｅｄＩｎを含む。詳細は、以下の例を含むがこれらに限定されない：
・ツイッター−ツイッターデータは、保存した検索に入力された特定の検索語にしたがってもよい。
・フェースブック−フェースブックのディスカッションエリア。
・ブログ−２億の英語ブログおよび１３００万の外国語ブログを優に超えるアクセスおよびクローリング。
・マイクロブログ
・ソーシャルネットワーク−フェースブック、ＭｙＳｐａｃｅ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、およびその他の小規模サイトのディスカッションおよびブログエリア。
・フォーラム−２００Ｋ近い固有のディスカッションボード、およびこれらに含まれる数百万のフォーラム。
・動画／写真−ＹｏｕＴｕｂｅデータは、ＹｏｕＴｕｂｅ ＡＰＩを通じて直接収集されてもよい。
・ニュースおよびＭＳＭ（主流メディア）。
・ブックマーク／シェア。
・レビュー／ショッピング−履歴データ−ブログおよびフォーラムコンテンツについては２００５年まで遡る。
・５０カ国語を超えるコンテンツ。
・全投稿収集−全スレッド、またはスレッド上の検索一致投稿の収集。
・ソーシャル動画−ＹｏｕＴｕｂｅコンテンツの全てを含む、２０を優に超えるサイトが網羅された、Ｇｏｏｇｌｅの動画検索エンジンを使用（省略された結果、パルスのようなｐｉｎｇ送信）。
・グローバル・ニュース・フィード−３５，０００を超える情報源、全ての言語、過去のものを含み、基本的に「全ての」公開ニュースコンテンツ（Ｍｏｒｅｏｖｅｒ／Ｅｆｆｙｉｓ）。
・フェースブック ＡＰＩの組み込み−全ての公開ページ上のページ投稿／コメントを収集するために、少なくとも１つ、しかし好ましくは４つの主要なフェースブックグラフＡＰＩに接続。
・Ｇｌｏｂａｌ Ｈｏｔｓｉｔｅｓ−世界的対象範囲を改善するために、優先言語による我々の独占クローラを用いるカスタム・コレクション。
キーワード適合するであろう追加ＲＳＳデータソースを追加する能力が、ある実施形態に存在する。

データは、これのメディアタイプで利用可能な言語で収集されてもよい。例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒは英語、日本語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、およびスペイン語で利用可能であり、これは翻って実施形態が収集できるものである。

スレッドコンテンツは利用可能であり、元の投稿およびこの投稿に対して書き込まれた全てのコメントを含む。

動画または写真へのハイパーリンク（固定リンクとしても知られる）は、好ましくはソースサイトへの簡単なワンクリックビューの投稿を用いて提示される。

ある実施形態は、あなたのワークスペースの各々のために作成された保存した検索に適合するキーワードで、インターネットを四六時中定期的に検索し、またソーシャルメディア上の会話の温床であるソーシャルの人気領域からの全サイト収集も行う。ある実施形態はまた、あなたに関係のあるサイト（「ホットサイト」としても知られる）向けにカスタマイズされたテンプレートも構築するが、これは実行するために追加費用を要するだろう。

ある実施形態は、（１）クライアントがこれのユーザ名およびパスワードを用いてアクセスを承認する場合（例えばＬｉｎｋｅｄＩｎ）、および（２）これのサイトおよびユーザが収集を実行するために特殊なテンプレートが構築される場合に、ケースバイケースでパスワード保護されたサイトから収集する能力を有する。

データ収集は、四六時中発生している進行中のプロセスである。ほとんどのコンテンツが、インターネット上に公開されてから数分または数時間以内に特定および収集される。データがある実施形態によるシステム内に一旦入ると、以下に詳細に論じられるように、これはクリーニングおよび強化され、３０分から５時間でどこにいるユーザにも利用可能となる。

ある実施形態が異なるメディアソースから収集する全てのコンテンツは、データ正規化、重複排除、スパムフィルタリング、および自動スコアリングを含む、共通取り込みおよびＱＡプロセスを受ける。

いずれの検索にも使えるフィルタリングオプションは、以下を含む：
・以下を含んでもよい上級ブール論理：
・キーワードおよびフレーズの「含む／除く」
・正確なフレーズのサイズ制限なし
・「ＡＮＤ」／「ＯＲ」
・グループ化
・「ＮＥＡＲ」（ユーザ指定されたキーワードからの距離）
・ワイルドカード検索（単一および複数のワイルド文字検索）
・曖昧検索
・特殊文字
・ドメイン
・投稿タイトル
・執筆者名
・メディアタイプ
・執筆者−含む／除く。カンマで区切って複数の値が入力され得る。
・サイト−含む／除く。カンマで区切って複数の値が入力され得る。
・時間
・センチメント

データは、３つの原則主題−執筆者、サイト、およびコンテンツ−によって、さらにセンチメント、量、リスト、動向、メディアタイプ、地理、および期間によって、セグメント化されることが可能である。データはさらに、フィルタを用いてキーワードを含むまたは除くことでセグメント化されることが可能である。

ある実施形態において、ワードクラウドは、フィルタリングされた検索結果内に現れる最も共通性のある単語および用語を特定する。クラウドは相互対話型であり、ユーザがある単語またはフレーズをクリックすると、検索がこれの単語または用語を含むように（一時的に）更新され、検索結果を絞り込む。これは、ウイルス性になる前にブランドまたは論点の範囲内で成長しつつあるトピック動向を迅速に判断し、特定期間の間に人々が何について話し合っているかのパルス上にユーザの指を維持するのに役立つための、非常に有用な方法となり得る。

影響者は、上位ウェブサイト上の最もアクティブな執筆者、執筆者を含む、ツール内の多くの方法を用いて特定されることが可能である。

分析論は、動向を特定し、動向における推移の背後にある推進力を掘り下げ、ユーザのソーシャル・メディア・チーム、製品革新チーム、ブランドマネージャおよびマーケティング専門家からの要求に応じて取り扱われるように適切な洞察にタグ付けする能力を、提供する。

自動センチメント（自動化センチメントとしても知られる）は、自然言語処理および肯定、否定、中間、または混合センチメントの割当てを通じた、状況更新のプログラムによるレビューおよび分析、ツイート、およびブログ投稿である。

ある実施形態は、制御されるコンテンツ全てに業界をリードするセンチメントスコアリングを提供するために、独自のアルゴリズム、豊富な自然言語処理、および機械学習を利用する。全てのデータはセンチメントについて肯定、否定、中間（灰色の円）および混合（黄色の面）で自動的にスコアリングされてもよい（いくつかの競合はサンプルしかスコアリングしない）。

検索は、探しているデータを見つけるために、マルチワードフレーズ（引用符号で囲まれる）に基づいて検索し、複合検索演算子およびワイルドカード（「ＮＥＡＲ」のような近接が含まれてもよい）を使用する能力を含んでもよい。

データの地理的ソースは、最大量サイトについて、（ホストドメイン／ＵＲＬの）ＩＰ識別およびマニュアルサイト認証を用いて国レベルで特定されてもよい。

データは局地的およびグローバルウェブサイトの両方から収集されてもよい。ある実施形態は緯度および経度レベルで何らかの固有の地理的データを収集する。

ある実施形態において、カスタムタグ付けは、ユーザにとって最善に働く戦略を定義する能力を提供する。これらのタグは次にいずれかの投稿に加えられ、タグ付けされた投稿が探している特定のタグにしたがってユーザのためにフィルタリングおよび表面化される際のワークフローの基準を提供する。いずれの投稿も、アプリケーション内からシステム外部のユーザにＥメールとして送られることも可能であり、特定のデータへの露出を提供し、アクションを可能にする。

ユーザは、ツールを通じて直接的にツイッターに取り組んでもよく、またフェースブックへのいずれの投稿も促進してよい。

ユーザは、投稿上にいながらドロップダウンをクリックし、後に選択されたサイトにログインすることによって投稿促進してもよく、あるいはログイン済みの場合には、ある実施形態は、ユーザの時間短縮を支援するために適切な＠ｍｅｎｔｉｏｎまたはリツイート記号を用いてこのための投稿の本文をコピーする。

例えば、表示された投稿から直接的にユーザが行ってもよいことは：
・ツイッターへのリツイート
・ツイッターへの返信
・フェースブックへの投稿促進
・Ｄｉｇｇへの投稿促進
・Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓへの投稿促進
・ＭｙＳｐａｃｅへの投稿促進
加えて、ユーザは見直しているいずれの投稿をＥメールするようにも選択できる。投稿本文は、Ｅメールツールを自動記入し、ユーザが「宛先」アドレスを入力できるようにする。

ある実施形態において、監視タブは、ユーザが保存した検索を見て、データセットを掘り下げ、経時的な変化を追跡し、潜在的洞察およびより深い調査のための領域を見いだす場所である。ユーザが高レベル測定基準から粒状投稿レベルビュー詳細まで掘り下げられるようにする、少なくとも１つ、しかし好ましくは少なくとも２７個の明確なビューが存在する。ユーザは、複数のピボットに基づいてデータをスライスすることができる：
・注目エリアによって
・コンテンツ−人々が話していること
・サイト−人々が会話をする場所
・執筆者−会話をしている人々が誰か
・ビューエリアによって
・リスト
・量（動向、地理、期間、時間、メディアタイプなどの追加ピボットを用いてさらに掘り下げ可能）
・センチメント（動向、地理、期間、時間、メディアタイプなどの追加ピボットを用いてさらに掘り下げ可能）

ダッシュボードは、ユーザと最も関連のある検索および監視ビューを選択し、これらのビューを組み合わせる能力を提供することができ、単一画面ビュー上を検索する。

選択およびデータ点をクリックすると、ドリルダウンは、それぞれの時間枠のための特定のデータ点値を押し進めたコンテンツ（投稿）を示すだろう。したがって、ユーザは選択された期間について、この点に関連づけられた投稿の全てを見てもよい。

ある実施形態は、定義された「正常」範囲から逸脱した量およびトーンの変化を追跡し得る、Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ａｌｅｒｔｓと称されるイベント検出機能を含む。これは、潜在危機発生の監視、動向の予測、およびキャンペーン結果などのようなシナリオにとって、非常に有用である。

１つ以上の実施形態によれば、ソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令とコンピュータ読み取り可能媒体との組み合わせの結果、機械または装置が形成される。同様に、処理装置によるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令の実行の結果、ある実施形態によれば処理装置自体とは異なり得る、機械または装置が形成される。

これに応じて、コンピュータ読み取り可能媒体は、ソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令を記憶することによって変換されることは、理解されるべきである。同様に、処理装置は、ソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令を実行する過程で変換される。加えて、処理装置によるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令の実行の間、もしくはこれに関連して、処理装置に入力される第一セットのデータは、このような実行の結果として第二セットのデータに変換されることも理解されるべきである。この第二データセットは引き続き保存され、表示され、または別途通信されてもよい。上記例の各々において示唆された、このような変換は、コンピュータ読み取り可能媒体の部分の物理的変化の結果であるか、もしくはこれを包含してもよい。上記例の各々において示唆された、このような変換はまた、例えば、処理装置によるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能命令の実行中の、処理装置に関連づけられたレジスタおよび／またはカウンタの状態の、物理的変化の結果であるか、もしくはこれを包含してもよい。

本明細書において使用されるように、「自動的に」実行されるプロセスとは、これのプロセスが機械実行命令の結果として行われ、ユーザ選択の確立以外に、手動の手間を必要としないことを、意味し得る。

図１Ａは、本発明の実施形態が実現されてもよい、適切なコンピューティングシステム環境１００の例を示す。コンピューティングシステム環境１００は、適切なコンピュータ環境の一例に過ぎず、本発明の実施形態の使用および機能性の範囲に関していかなる限定を示唆するようにも意図されるものではない。いずれのコンピュータ環境１００も、例示的動作環境１００に示される構成要素のいずれか１つまたは組み合わせに関していかなる依存または要求も有するように解釈されるべきではない。

本発明の実施形態は、その他多くの汎用または専用コンピューティングシステム環境または構成とともに動作可能である。本発明の実施形態とともに使用するのに適しているであろう周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップ装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブル家電、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、上記システムおよび装置のいずれかを含む分散型コンピュータ環境などを含むが、これらに限定されるものではない。

本発明の実施形態は、コンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈において、記載されてもよい。一般的にプログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実現する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。本発明の実施形態はまた、通信ネットワークを通じてリンクしている遠隔処理装置によってタスクが実行される、分散型コンピュータ環境で実現されてもよい。分散型コンピュータ環境において、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を含む、ローカルおよびリモートコンピュータ記憶媒体の両方に、配置されてもよい。

図１Ａを参照すると、本発明の実施形態を実現するための例示的システムが、計算装置１００などの計算装置を含む。これの最も基本的な構成において、計算装置１００は通常、少なくとも１つの処理ユニット１０２およびメモリ１０４を含む。

計算装置の正確な構成およびタイプに応じて、メモリ１０４は、揮発性（ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）など）、不揮発性（読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリなど）、またはこれら２つの何らかの組み合わせであってもよい。この最も基本的な構成は、破線１０６によって図１Ａに示されている。

加えて、装置１００は、付加的な特徴／機能を有してもよい。例えば、装置１００はまた、磁気または光ディスクまたはテープを含むがこれらに限定されない、追加記憶装置（リムーバブルおよび／または固定型）も含んでよい。このような追加記憶装置は、リムーバブル記憶装置１０８および固定型記憶装置１１０によって、図１Ａに示されている。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を記憶するためのいずれかの方法または技術において実現される、揮発性または不揮発性、リムーバブルまたは固定型の媒体を含む。メモリ１０４、リムーバブル記憶装置１０８、および固定型記憶装置１１０は、全てコンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）またはその他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置またはその他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用可能であって装置１００によってアクセス可能なその他いずれかの媒体を含むが、これらに限定されるものではない。このようなコンピュータ記憶媒体のいずれもが、装置１００の一部であってもよい。

装置１００はまた、装置が他の装置と通信できるようにする、（１つまたは複数の）通信接続１１２も含んでよい。（１つまたは複数の）通信接続１１２は、通信媒体の一例である。通信媒体は通常、搬送波またはその他の搬送機構など、変調データ信号内の、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータを実現し、いずれかの情報伝達媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、これの特性の１つ以上が、これの信号内の情報を符号化するような方法で設定または変更されている信号を、意味する。一例として、非限定的に、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、ならびに音波、高周波（ＲＦ）、赤外線およびその他の無線媒体などの無線媒体を含む。本明細書において使用されるコンピュータ読み取り可能媒体という用語は、記憶媒体と通信媒体の両方を含む。

装置１００はまた、キーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置などの（１つまたは複数の）入力装置１１４も含んでよい。ディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の（１つまたは複数の）出力装置１１６も含まれてもよい。このような装置は全て当該技術において周知であり、本明細書において長々と論じられる必要はない。

ここで図１Ｂを参照すると、本発明のある実施形態が、図示されるような例示的コンピュータ・ネットワーク・システム２００の文脈において記載されることが可能である。システム２００は、ネットワーク２２０（例えばインターネット）などの通信媒体を通じてサーバ２３０などの電子機器またはシステムにリンクしている、パーソナルコンピュータまたはワークステーションなどの電子クライアント装置２１０を含む。サーバ２３０は、データベース２４０およびコンピュータシステム２６０に、さらに結合されるか、またはこれらへのアクセスを有してもよい。図１Ｂに示される実施形態はネットワーク２２０を通じて１つのクライアント装置２１０に結合された１つのサーバ２３０を含むものの、本発明の実施形態が、１つ以上のこのようなサーバに結合された１つ以上のこのようなクライアント装置を用いて実現されてもよいことは、認識されるべきである。

ある実施形態において、クライアント装置２１０およびサーバ２３０の各々は、図１Ａを参照して図示および議論された装置１００に関わる特徴の全て、またはこれより少ない特徴を、含んでもよい。クライアント装置２１０はコンピュータ画面またはディスプレイ２５０を含むか、もしくはこれに結合されている。当該技術において周知のように、クライアント装置２１０は、ネットワークおよびローカル・コンピューティング・プロセスの両方を含む、様々な目的のために使用されることが可能である。

クライアント装置２１０は、クライアント装置２１０上で実行される、例えばブラウザなどのコンピュータプログラムが、サーバ２３０と双方向通信で協働できるように、ネットワーク２２０を通じてサーバ２３０にリンクしている。サーバ２３０は、そこから情報を読み出すためおよびそこに情報を記憶させるために、データベース２４０に結合されてもよい。データベース２４０は、本発明の実施形態の様々な態様の実行を可能にするためにサーバ２３０によって使用されてもよい、複数の異なる表（図示せず）を含んでもよい。加えて、サーバ２３０は、サーバが特定の処理機能をコンピュータシステムに委託できるようにするやりかたで、コンピュータシステム２６０に結合されてもよい。

一実施形態において、方法およびシステムが、協調的なソフトウェアおよびハードウェア・コンピュータ・システムによって実現される。このシステムは、ＴｒｕＣａｓｔによって制御される１組の専用ネットワーク接続サーバを備える。サーバには、市販のソフトウェア、カスタム構成、およびカスタムソフトウェアの組み合わせがインストールされている。ウェブサーバはこれらのモジュールの１つであり、これはウェブベースのクライアント側ＵＩを顧客のウェブブラウザに露出する。ＵＩは、ユーザに情報を伝達するために、専用サーバと相互対話する。これらのシステムの累積論理機能は、ＴｒｕＣａｓｔと称されるシステムおよび方法をもたらす。

代替実施形態において、サーバはクライアント側に配置されてもよく、共有または公有されてもよく、一緒にまたは個別に位置してもよいだろう。サーバは、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）、グリッド、またはその他の分散型ネットワークコンピューティング環境からの非専用計算リソースの集約であってもよい。サーバは、異なる商用アプリケーション、異なる構成を、同じまたは類似の累積論理機能を用いて動作させることができるだろう。このシステムへのクライアントは、サーバから直接動作されてもよく、クライアント側によって実行可能であってもよく、携帯電話または携帯メディア装置上に常駐してもよく、その他の基幹業務アプリケーションまたは管理システムにプラグインしてもよいだろう。このシステムは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）または拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）またはウェブサービスまたはその他のフォーマット済みネットワーク接続のみがサーバシステムに直接形成される、クライアントレスモードで動作することができるだろう。顧客外部のこれらは、カスタム・アプリケーション・コンポーネントとして同じサーバ上にインストールされることが可能であろう。カスタムサーバ側エンジンアプリケーションは、同じまたは類似の累積論理機能を維持しながら、異なる構成概念、構造的方法論、記憶、および処理挙動を用いて、異なる言語で記述されることが可能であろう。ＵＩは、同じまたは類似の累積論理機能を維持しながら、異なる構成概念、構造的方法論、記憶、および処理挙動を用いて、異なる言語で構築されることが可能であろう。

図２は、消費者発信メディア評判管理方法を示す。ＴｒｕＣａｓｔシステムは各要素に分割されることが可能であり、要素は以下のとおりであるが、これらに限定されるものではない：収集、取り込み、分析、報告、および応答である。

収集
一実施形態において、収集システムは、オンライン上の全てのＣＧＭコンテンツに関する大部分の情報を集める。ＴｒｕＣａｓｔは加重されて優先順位付けされた方法で機能するので、これは重み付けおよび優先順位付けされた目標である。この優先順位付けシステムは、収集マネージャと称される、収集システムの随意的に有利な要素である。収集マネージャは、どのサイトが価値のある情報を有しているかについて内部および外部ソースからの入力を受け付け、調整を可能にするために１組の前述の操作可能な共同因子に対してこれの情報を重み付けし、これらのサイトに対する収集の実行を優先順位付ける。

ブログサイトからデータを収集するために、ロボットと称される自動化ウェブスクリプトおよび構文解析システムが構築される。個別の「ロボット」は、ウェブ情報をナビゲートし、構文解析し、返す方法をソフトウェアエンジンに知らせる、知的で調和の取れたスクリプトである。全てのウェブサイトはいくつかの一般的な言語のうちの１つでのコードを備え、ウェブブラウザと称されるソフトウェアアプリケーションがこれを視覚に訴える「ウェブサイト」に「レンダリング」または変換する。ブラウザと類似のロボットは、出力をレンダリングするためにサイトコードを解釈する。望ましい出力は、ブラウザが作成するであろう「ウェブサイト」ではなく、これのコンテンツに関する情報の列が特定のサイトに保存されている、ＸＭＬ文書である。ロボットはレンダリングされたページではなくコードにアクセスするので、これらは興味のある特定のコンテンツが記憶されているコード内の場所を特定する、コード中のマークアップ構造へのアクセスを有する。ロボットは、特定のコンテンツＴｒｕＣａｓｔを抽出するために、文書オブジェクトモデル（ＤＯＭ）ツリー、正規表現パターン照合、条件構文解析、予備符号化変換、数学的および論理的規則、タグ、コメント、書式設定、および確率統計学に基づくナビゲーションを利用し、一実施形態においては、生ウェブサイトコードから利用する。この構文解析を実行する機能はロボットエンジン内で要約および成文化されるが、これは特定のロボットスクリプトによって特定のアクションに関して指示される。擬似コードにおいて、ＷｏｒｄＰｒｅｓｓサイト上のブログコンテンツの全てを集めるように設計されたロボットはこのように記述されるだろう：Ｘ ＵＲＬをロードし、「＜本文テキスト＞」が見つかるまでコードを読み出し、「＜／本文テキスト＞」が見つかるまで全てのテキストを返す。見つかったら行１を作成し、このテキストをＡ列１行目に保存する。「ｎｅｘｔ」という単語を含むリンクを見つけてこのリンクをたどる。「＜本文テキスト＞」が見つかるまでコードを読み出し、「＜／本文テキスト＞」が見つかるまで全てのテキストを返す。見つかったら行２を作成し、このテキストをＡ列２行目に保存する。

投稿、コメント、またはサイトに含まれる、テキスト本文、執筆者の名前、投稿日、投稿への固定リンク、投稿のタイトル、ページ上の位置、これに対するコメント数、執筆者、日付、順序、いずれかのハイパーリンク、画像、スクリプト、顔文字、またはその他のマルチメディアファイルを含むこれらコメントに関する全情報を含む、我々が訪問する全てのウェブサイトから知り得る１組の非常に完成した情報を収集および変換する能力を、複数のロボットが有するので、これは明らかに不完全な例である。ロボットは、個別のサイトからのみデータを集めるように設計されるか、または類似サイト間のばらつきに適応するように、より大まかに作られることが、可能である。ロボットは、全範囲の非構造化ウェブサイトコードを構文解析して、所定の設計データ仕様に適合するＸＭＬ符号化テキストにする。一実施形態において、システムは、全ての投稿、全てのコメント、および全ての望ましいコンテンツを、ロボットが訪問する全てのページから収集する。

ロボットは、コンテンツ構文解析、階層的一時メモリ分析、確率ベースのポジティブヒューリスティックのためのこれらの方法に限定されるものではなく、ロボットがより広範なサイトから情報を収集できるようにするために、構造推論技術が使用されることも可能である。

いくつかのサイトは、これのために特定のセットのロボットが存在する、全データＲＳＳまたはＡｔｏｍフィード（通常切り捨てられるフィードとは異なる）を有する。我々はいくつかのフォーマットで全データフィードを送達するデータベンダーを有しており、これらのフィードは別のクラスのロボットによってＸＭＬデータ仕様に変換される。ロボットは、ウェブコンテンツ収集に限定されるものではなく、構文解析向けのスクリプト可能なシステムを代表しており、所定の規則に基づいて受信および送信データを変換する。

図３は、ＣＧＭデータ収集システムの一実施形態を描写する。一実施形態において、このシステムの第一ステップは、収集の潜在的な標的を優先順位付けすることである。この優先順位付けへの入力は、顧客によって特に要求されたサイト（３０５）およびシステムが所定サイトに書いた応答の数（３１０）、このサイトからのコンテンツの関連性があるとわかったアカウント数（３１５）、サイト上で取得可能な関連コンテンツの総数（３２０）、サイトに書き込まれた最新投稿の日付（３２５）、およびこのサイトからのコンテンツ収集におけるシステムの過去の実績（３３０）を含むが、これらに限定されるものではない。優先順位データベースは、これらの入力に基づいて各サイトについて計算された優先順位である、共同因子の更新済みリストを保持する。収集マネージャ（３４０）がより多くのロボットを実行するために過剰な帯域幅／リソースを有すると判断すると、これはどのロボット（３４５）かを判断するために優先順位データベース（３３５）をポーリングし、これらを実行する。収集マネージャはまた、この情報を優先順位データベース（３３５）に追加できるように、ロボットの活動の記録を保存する。ロボットは、一旦収集マネージャによって起動されると、ＸＭＬ形式のＣＧＭコンテンツを取り込みシステム（３５５）に返すために、これの標的（３５０）と相互対話する。

図４は、ＣＧＭサイト発見システムの一実施形態の描写である。サイト発見は、インターネット上の新しいブログのＵＲＬを見つけるプロセスである。調整は、発見ロボットマネージャ（３７２）によって行われる。このシステムは、３つの方法の性能情報を維持し、可能な限り最も新しいＵＲＬを発見するために３つの方法の各々を実行するのにどのくらいのパーセンテージの利用可能なリソース（ＣＰＵ時間、帯域幅）が使われるかを判断する。発見ロボットマネージャは、３つの方法の各々を実行するのに必要とされる情報の全て、とりわけ各方法でのＵＲＬ目標を保存する、発見目標ＤＢ（３７０）からの入力を受け付ける。このシステムには、顧客、または内部検索で発見されたＵＲＬ（３６２）、周知の検索エンジンのＵＲＬ（３６４）、ＣＧＭコンテンツの投稿本文中で見つかったＵＲＬ（３６６）、および主要なブログホストの各々のディレクトリページのＵＲＬ（３６８）が、供給される。各方法は、新たなＣＧＭのＵＲＬを発見するために、この情報、およびロボットと称されるウェブ・インタラクション用のスクリプトを利用する。第一の方法は、「不動産」法と称される。発見ロボットマネージャ（３７２）がこうするのが効率的だと判断すると、これは特定の検索エンジン（３７４）向けに不動産ロボットを起動し、発見目標ＤＢ（３７０）内に保持されている全てのアカウントトピックからのキーワードのリストをこれに供給する。このロボットは、検索エンジンを訪問して各キーワードを検索フォームに入力し、通常の表現パターン抽出によって、結果の最初の４ページから結果のＵＲＬを集める。この情報はＸＭＬ形式で、周知のＵＲＬを除外する重複排除装置（３８８）に送達され、収集のために収集優先順位付けＤＢ（３９０）に保存される。第二の方法であるサイト検索は、不動産法と非常によく似ており、同じロボットを使用するが、異なる入力を用いて異なる方法で挙動する。不動産ロボットは、アカウント中のトピックからのキーワードを利用する。サイト検索法は、ウェブ上の討論の全範囲を表すように設計されたキーフレーズの所定のリストを有する。発見ロボットマネージャ（３７２）は、この情報を発見目標ＤＢ（３７０）から収集して、サイト検索ロボットを実行し、これは結果の最初の２０ページを読み出すために入力キーフレーズを検索する。はるかに多い検索のため、これらのロボットは、検索エンジンサーバとのパターン化されたインタラクションをひどく難読化して回避するように設計されている。サイト検索ロボットによって発見されたＵＲＬは、重複排除装置（３８８）へ、そこから収集優先順位付けＤＢ（３９０）へ、送達される。サイト検索ロボットはまた、検索エンジンの代わりにブログサイトである入力ＵＲＬに、代わりに送られてもよい。この文脈において、これらはサイト上の全てのハイパーリンクを訪問し、以前は知られていなかったサイトへの新しいリンクを検索する。これは、その他の方法と類似の新規ＵＲＬ出力として送達される。ホストクロールと称される第三の方法は、主要なＣＧＭホストエンジン上のディレクトリを記載するページを訪問するために、異なるロボットを使用する。これらのディレクトリページのＵＲＬは、発見目標ＤＢ（３７０）に保存される。発見ロボットマネージャ（３７２）は、ＣＧＭホスト・ディレクトリ・ページ（３８２）を訪問し、このページ上のハイパーリンクの全てを訪問して、利用可能なＵＲＬの全てを読み出す、ホストクロール・ロボット（３７６）を起動する。この情報は、重複排除装置（３８８）に、そして収集優先順位付けＤＢ（３９０）に、送られる。

取り込み
図５は、データ取り込みシステムの一実施形態を描写する。このシステムは、収集マネージャ（８００）によって起動および管理されるロボットのＸＭＬデータ出力からの入力を受け付ける。これらのＸＭＬデータソースは取り込みキュー（８０５）に並ばせられる。残りのステップの全ては、最大効率で作業するためにコンテンツの安定したストリームを必要とするストリーム処理方法なので、この待ち行列プロセスは緩衝機能である。ＸＭＬデータ入力量の動的性質のため、取り込みキューは受信データのバックログを保持し、これを現在は１秒あたり５００文書の、一定の速度で出力する。データの流れは、データがシステム内にすでに存在しないことを保証するために、投稿日、固定リンクＵＲＬ、および投稿本文に基づいて、受信ＣＧＭコンテンツ情報を先に収集されたコンテンツと比較するシステムに、最初に送達される。これは重複排除装置（８１０）である。一旦このシステムが重複文書を選択すると、本発明の一実施形態におけるシステム内の固有のコンテンツを容易に索引付けおよび追跡するために、新しい固有のＩＤ番号を作成する、ＵＲＥＦコンストラクタ（８１５）に、これらの文書を渡す。次に、コンテンツはＧＭＴ時間整合器に送達され、これは全ての日時スタンプをグリニッジ標準時に対応するように変換する（８２０）。次に、このＸＭＬ形式情報は、ＸＳＬＴ（８２５）または拡張スタイル言語変換処理装置を用いて変換され、これは高速送達用のデータを、索引付けシステムおよび関連するＤＢシステム（８３０）に再フォーマットする。一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔは、ＸＭＬ形式で同封されたＣＧＭコンテンツを受信すると、いくつかのクリーニングおよび精緻化ステップを実行する。システムは、投稿本文、固定リンク、および日付情報に基づく、既存の保存されているコンテンツと新たに受信するコンテンツとの曖昧論理比較を用いて、重複コンテンツを排除する。この比較は調整可能であって重み付けされており、ここで正の一致は重複の明らかな指標であるが、重複を確認するためには複数の値にわたって一致が必要とされる。例えば、秒数まで全く同じ日時での２つの投稿の場合、これらは本当に異なる個別の投稿であるという可能性は低いが、あり得ることである。しかしながら、本文テキストが９０％同じであって、ＵＲＬも９０％同じである場合には、２つの投稿が固有のものである可能性は極端に低い。本文テキスト上で、一意性をさらに評価するための計算コストが低い方法として語数カウントを利用するために、この比較はテキストクラスタリング分析を含む。データ仕様に照らして不正形式のまたは不完全なコンテンツは取り除かれ、責任のある収集マネージャ要素に警告が送られる。一旦文書が固有であると判断されると、システム内でこの情報を示すのに関連する単一の値があるように、ＵＲＥＦ（一意的参照）値が作成されてこれに付加される。全ての受信投稿日は、ＧＭＴに整合される。一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔは、別のデータとの関連性、キーワードの存在、アカウントの関連性、および日付に基づいて迅速に検索され得るような方法で、データをフォーマットする索引付けシステムに、用意された全てのコンテンツを送達する。この構造は、いくつかのＳＱＬデータベースとともに、分散され索引付けされたデータリポジトリ内に、データの記憶部を含む。各ＳＱＬデータベースは、異なる消費システム向けに最適化されている：ＵＩ、可視化システム、報告および統計システム、収集優先順位データベース、および目標発見データベース、ならびに個別アカウントレベルのデータ記憶部である。

分析
一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔは、高い信頼度を持って、「トピック」または概念空間に対する所定のＣＧＭコンテンツの概念的関連性を判断するように、設計されている。トピックは、いかなる幅を有することもできる（「戦争」も、「２００２年シボレー・シルバラード・エクステンド・キャブ、ドア・ヒンジ・ボルト、錆」と全く同じように十分なトピックである）。トピックは、所定のＣＧＭコンテンツに関連する情報の要約識別子である。各トピックはまた、ブール演算子を備える「キーフレーズ」またはキーワードのリストとして理解されることも可能である。各トピックは、個別のアカウントに関連するコンテンツを特定するためのパターン照合の第一層として機能する、無制限の数のキーフレーズを含むことができる。一実施形態において、システムによって発見された各投稿は、１つのトピック、多数のトピック、多数のアカウントにわたる多数のトピックに関連する可能性があり、あるいはどのトピックにも全く関連しない可能性もある。

図６は、ブログ投稿にトピック関連性およびトピックセンチメントをマニュアルで付加するためのシステムの一実施形態を描写する。このプロセスは、キーフレーズによる潜在的関連コンテンツの発見によって開始する。キーフレーズは、トピック毎にグループ分けされる。トピックおよびキーフレーズは、ＵＩ内のトピック・マネージャ・パネル（４１０）内でユーザ（４０５）によって作成される。一旦新しいトピックおよびキーフレーズが作成されると、この情報は、このキーフレーズに対する照合のため全ての受信データを検査し始める、索引付けシステム（４１５）に送信される。情報はまた、図３８に示されるような履歴データプロセッサの保存ＤＢコンポーネントでもある関係データベースシステム（４２０）にも渡される。このシステムは、この新しいキーフレーズと一致するかどうか調べるために、すでに処理済みの全てのデータを検査する。ストリーム処理向けの（４１５）の最適化された構造、および著しく大きいデータセットに対するより狭く深い検索のための（４２０）の最適化された構造のため、この分離は両方のプロセスを加速させる。これらシステムの両方からの情報は、関係ＤＢ（４３５）に保存されているトピック関連性およびトピックセンチメント情報にユーザが注釈を付けるためにＵＩを提供する、スコアリングマネージャ（４２５）に、キューの形態で渡される。一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔは、ユーザがトピックを作成し、このトピックと関連する可能性のある投稿を検索するために使用されるキーフレーズを作成し、見直しのために潜在的関連コンテンツをキューに配置し、個々のコンテンツのテキストおよび文脈を見直し、このコンテンツを１つまたは複数のトピックに関連する、またはいずれにも関連しないとして標識を付け、（これによって人間による関連性の判断を捕捉し）、関係データベース内でこれの情報を保存することを可能にする、ユーザインターフェースを含む。このシステムは、スコアリングマネージャと称される。

投稿がキーフレーズによって照合され、人間によってスコアリングされ、ＴｒｕＣａｓｔの出力に送達される、この方法は、一実施形態（可視化、報告、および応答）において、システムの最も基本的な「マニュアル」挙動である。

関連性発見および分析のこの層構造システムの挙動は、これの文脈要求がはるかに高いので、システムのより知的な要素の成熟を反映するように、時間をかけて変化する。キーフレーズ照合は絶対的である：投稿が適切なキーフレーズを含む場合には、一致が存在するか否かに関して疑いはない。正確なキーフレーズ照合とは無関係に所定投稿の概念関連性を判定するための一連の事例ベース予測アルゴリズムを適用するため、概念分類システムが構築される。これは、一実施形態においてシステムをより堅牢にし、より人間に関連する情報を提供する。例示的な実施形態において、ブログ投稿本文は、以下のテキストを含む：「私は我が家の前の景色を見るために窓から外を眺めるのを本当に楽しんでいる。きれいだ。本当にすばらしい。私のコンピュータもこのくらいすてきだったらいいのだが、残念ながらＥｄｇｙ Ｅｆｔがちょっと壊れている）」。（例１）
彼らの新しいオペレーティングシステムに関するオンラインディスカッションを見つけるために「ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標） ＶＩＳＴＡ ｃｏｍｐｕｔｅｒ」という単語を探す、マイクロソフト社（登録商標）向けのトピックは、ユーザが競合のオペレーティングシステムであるＵｂｕｎｔｕ６．０８のコードネームである「Ｅｄｇｙ Ｅｆｔ」を使って議論しているという事実にも関わらず、キーフレーズ照合によってこの投稿を見つけるだろう。修理を必要としている窓に関する議論を探しているＭｉｌｇａｒｄ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） ａｎｄ Ｄｏｏｒｓ社のトピックも、明らかに書き手は壊れていない窓からの眺めを楽しんでいるという事実にも関わらず、「ｂｒｏｋｅｎ ｈｏｕｓｅ ｗｉｎｄｏｗｓ」というキーフレーズを探してこの同じ投稿を見つけるだろう。自らの映画会社である「Ｂｕｅｎａ Ｖｉｓｔａ」に関する議論を探して、ディズニー社は、彼らとは全く関係のないこの投稿を見つけるだろう。未成熟の赤いイモリの参照を探している生物学研究者は「イモリ（Ｅｆｔ）」のみを検索して、悲しいことにＵｂｕｎｔｕのソフトウェアに関する別の結果にがっかりすることになるだろう。これら全てのケースにおいて、キーフレーズ照合は、関連コンテンツを当事者にうまく一致させるには不十分であることが証明された。ブール演算子は役に立つが（ｖｉｓｔａ ＮＯＴ Ｂｕｅｎａ）、一貫して期待にはほど遠いままであり、直感的ではなく時間のかかる研究および専門知識を必要とする。

自動化概念分類
図７〜９は、ユーザスコアリングと自動スコアリングとの間の滑らかな推移を示し、自動化分類およびセンチメント分析のための一実施形態の動作の進行を描写する。この進行は、文脈例の欠如のため自動化システムの性能が乏しい初期状態から、しっかりした文脈例の結果として自動化システムが優れた性能を発揮する成熟状態までにわたって発生する。一実施形態において、システムは、確信度および事例セットサイズが増加するにつれて、ユーザへの投稿キュー送達率を低下させ、自動化システムからの分析された投稿の受け入れを増加させることによって、この改良に対応する。このプロセスは、取り込みシステム（３５０）から２つの異なるキューへの入力を受け入れる。第一キューはコンテンツを、人間（６１５）によってスコアリングされるスコアリングマネージャ（６１０）に送達し、後にトピック関連性に基づいてトピック別事例セット（６２０）へ、応答における保存および使用のための関係データベース（６２５）、可視化および報告セクション、ならびに一致分析システム（６４５）へ、送達される。第二キューは、トピック別事例セットからの入力、ならびに一致分析システム（６４５）からのトピック性能および調整情報も受け付ける自動化分類システムに、コンテンツを送達する。このシステムは、事例および一致分析調整データへのアクセスも有するセンチメント分析システムに、概念的関連コンテンツを渡す。自動化システムは、「確信」スコアをこれの評価に追加するが、これらは評価の精度における信頼性を決定するための閾値として使用される。システムの初期挙動において、事例および一致分析調整データの欠如のため、この確信スコアは非常に低い場合が多い。より多くの手動スコアリングが完了し、一致分析が改善するにつれて、自動化システムに流入するデータのパーセンテージは増加し、一旦全データストリーム上で性能が証明されれば、手動スコアリングアプリケーションへのデータの流れは減少し始める。一致分析システムの継続的追跡は、トピックの仲間言葉、ユーザ語彙、または新しい共通フレーズ、語形変化における変化の結果として自動化システムが作成可能な様々なレベルの不確かさを追跡し、あるいは受信ＣＧＭコンテンツ内に存在する典型的なワードパターンのその他の変化が、これら２つのシステムに流入するデータのパーセンテージの動的調節によって反映される。時間をかけて、人間による十分で正確なスコアリングがあれば、自動化システムは受信文書の１００％に対して正確な分析が可能なはずであり、これは必要とされるヒューマンインタラクションの役割を、最小限のスコアリングによる監査およびこの時代の仲間言葉の更新の提供のみにまで減少させるだろう。一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔは、スコアリングシステムを用いて人間によって提供される例に対する統計的分析によって、関連性について投稿を評価する機能を有する、概念分類システムを含む。人間がコンテンツを見直すので、特定の顧客の視点から、このコンテンツはこれの文脈において確実にスコアリングされる。上記の例示的投稿（例１）がマイクロソフトのための人間スコアラによってスコアリングされた場合、これはＷＩＮＤＯＷＳ ＶＩＳＴＡオペレーティングシステムとは関係がないことがわかるだろう。個別のトピックと関連があるまたは無関係と標識付けられた数百の投稿の統計的分析によって、システムは、関連性を判定するために、キーワードのみならず、投稿の全文を利用することができる。この統計計算は、ストップワード排除、名詞および代名詞重み付け、句読点観察、および類義語語幹解釈評価によって支援されるテキストクラスタリングを活用する。非テキスト分類分析のため、一実施形態においてＴｒｕＣａｓｔは、光学式文字認識（ＯＣＲ）画像テキスト変換、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、および粒状合成（ＧＳ）分析ベースの音声テキスト変換、ならびに階層的一時メモリ（ＨＴＭ）処理を活用することができる。この比較、ならびに所定の投稿が特定のトピックに関連するという結果的な閾値フィルタリング済み確率は、一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔにこのメタ情報を割り当てさせる。この方法は、キーフレーズ照合よりも人間による分析の方がはるかに正確である。これはまた、ＵＩ内で実行中のスコアリングによって継続的に調整されるという随意的に有利な特徴も有し、これは時間が経つにつれて新しい事例データを提供する。

自動化センチメント分析
ユーザがスコアリングマネージャ内の関連性についてコンテンツをスコアリングするとき、これらはまた、ユーザのアカウントの観点から、これが関連しているという各トピックのコンテンツのセンチメントを主張する場合がある。ユーザは、（ユーザ管理者によって記述される１組のスコアリング規則によって通知されるように）ユーザの観点から、各トピックに関して反映されたセンチメントを標識付ける。この情報は、後の使用のために関係データベース内に保存される。

これら人間による標識付けアクションは、２つの目的に寄与する。１つ目は、一実施形態において、応答システム内での直接的使用のためにこのデータを捕捉すること、およびＴｒｕＣａｓｔが収集するコンテンツに関する不明確な情報を明確化させるためにトピックおよびセンチメント情報を活用する一連のデータ可視化である。これは一実施形態において、データがシステム内を流れるための「マニュアル」経路である。これらの投稿の第二の使用は、これらが概念分類システムを映し出す事例駆動自動化センチメント分析システム用の例示的データの役割を果たすことである。

分類のプロセスと同様に、一実施形態においてシステムは、個別の投稿中に含まれるトピック毎のセンチメントを判定するために、自動アルゴリズム比較を実行するために文書の事例セットを活用する。これは保存された４つの異なるセンチメント値「良い」、「悪い」、「普通」、および「どちらでもない」のため、分類分析よりも多くの例を必要とする（約１００／センチメント値／トピック）。人間言語内のセンチメント言語の著しい複雑さのため、分析の精度を向上させるために、各文書に対して追加処理が行われる。センチメント用語集がシステム内に記憶されており、これの存在は分析に対して重み付けされた影響を有している。否定用語およびフレーズ構造もまた、センチメント用語に関連づけられた値を変化させる。ストップ・ワード・リストは、テキスト内の連結用語、目的語名詞、およびその他の非センチメント用語を除外し、フィルタリングをすり抜ける比較が有する雑音を減少させる。文検出は、個別の分析のために投稿をより小さいセクションにさらに分割するために、言語分析を用いる。分析システムの性能が各トピックに合わせて調整されるようにするため、一連のアルゴリズムは、トピック毎に精度および性能について比較される。

自動化分析管理
これらのプロセスはいずれも取り込み後コンテンツに対して作用し、自動的に分析された文書をシステムワークフローの残りに向ける。このプロセスは、利用可能な事例文書の数に反応する。受信コンテンツが特定のトピックとキーフレーズ関連している場合、ユーザからシステムによって十分な事例文書が集められたか否かが判断される。十分な例示的文書が入手できない場合、これの投稿はスコアリング・マネージャ・インターフェースにコンテンツを供給するスコアリングキューに送達される。いくつかの文書が事例として存在する場合には、システムは自動化分類およびセンチメント分析を試みることになるが、やはり投稿をスコアリングマネージャに送達する。これは、１つはコンピュータから、もう１つはユーザからの、１対の分析結果を作成する。これらは比較され、十分な整合（一致頻度）に到達すると、システムは自動分析されたコンテンツを報告および応答システムに直接送達し始め、人間の手間を省く。

これは、１００％のＵＩ送達および０％の自動分析から、わずか１〜１０％のＵＩ送達および１００％の自動分析までの滑り率である。一旦人間スコアラによって見直されるコンテンツの比率が１０％に到達し、自動化分析の正確な性能が維持されると、自動化システムの成熟した動作が実現される。これは一実施形態において、システムの最も効率的な動作である。

時間が経つにつれて、最も以前に人間によってスコアリングされた投稿が事例セットから放出されて新たに人間によってスコアリングされた投稿に置き換えられることを保証するために、システムは熟成および監査システムを利用する。システムはまた、内部クラスタ分析を実行し、システムから著しい外れ値を放出する。これらのプロセスはいずれも管理制御パネルによって調整可能である。この熟成および監査の結果は、仲間言葉、単語の用法、および特定のトピックの中での議題が時間とともに変化するにつれて、事例文書はこれの変化を反映し続け、関連性を正確にマッピングすることとなるはずである。

報告
一実施形態において、トピック関連の分析されたコンテンツを受け付けるデータベースのシステムは、ＵＩのユーザが一実施形態におけるシステムによって捕捉された討論に関する貴重な情報を理解できるようにするために、一連のウェブベースの可視化に接続されている。可視化は、図２７〜３８に示されている。

応答
図１０は、ＣＧＭ応答エンジンの一実施形態の描写である。この実施形態において、応答マネージャＵＩ（７５２）にはユーザ（７５８）による書き込み応答が存在する。このユーザは、アカウントデータベース（７５４）の記憶値に対する権限許可について、評価される。ユーザが適切な権限を有していない場合には、これの応答は、管理者によって承認されるために権限キュー（７５６）に送達されることになる。応答が承認されていない場合、これは削除される。応答者が権限を有しているか、またはこれの応答が承認されている場合、これは、所定の承認済み投稿のためにいずれかの遅延または促進が必要とされているか否かを判断する、応答優先順位プロセッサ（７６０）に送達されることになる。これはまた、応答されているコンテンツの元の投稿日を観察し、最新の投稿日に基づいて優先順位付けする。応答エンジンマネージャ（７６４）は、応答優先順位プロセッサ（７６０）からの応答を登録および応答ロボットに送達するように要求する。応答エンジンマネージャは、所定のＵＲＬがすでに作成された応答ロボットを有するか否かを確認するために、応答性能ＤＢ（７６６）を調べる。ない場合には、応答および全ての関連情報が、応答ロボットコンストラクタ（７２２）に送られる。このツールは、応答をサイトに送達するための目標ＣＧＭサイトの登録および応答システムとの半自動化相互対話を可能にし、相互対話を記録する、相互対話型ＵＩを提供する。これらの相互対話は、ページをロードすることと、ハイパーリンクをたどることと、入力データをサイトフォームのフィールドに割り当てることと、認証メッセージ用のウェブ・メール・システムにナビゲートすることと、ＣＡＰＴＣＨＡテストを完成することと、ＩＭおよびＳＭＳシステムと相互対話することと、連続相互対話を正しい順序で実行することと、フォームを送信することと、を含む。これらのアクションの結果は、新規登録されたユーザ（サイトによって必要とされる場合）、およびブログサイトに書き込まれた応答であるべきである。相互対話は、登録および応答ロボットセット（７７０、７７４）に記録および記憶される。応答エンジンマネージャに応答を送るときに、ロボットがすでに存在すると判断された場合には、これはヒューマンインタラクションを伴わずにこのロボットを実行する。これは同じ効果を有し、必要であれば新しい登録を作成して、ＣＧＭサイトに応答を書き込む。ロボットおよびロボットコンストラクタのアクションの成否は、必要であれば評価およびマニュアルコード改正のため、応答性能ＤＢに記録される。

応答マネージャは、コメントによってＣＧＭコンテンツに応答するタスクを扱いやすく拡張可能なビジネスプロセスに変換するためのシステムである。双方向性を可能にする全てのＣＧＭシステム（＞９０％）は、コンテンツの読者がコメント、注釈、またはその他の保存メッセージによって応答できるようにするためのウェブベースのシステムを有する。これはしばしば、ユーザ名、パスワード、およびその他の個人的詳細を提供することによって、ユーザが自分でサイトに登録することを要求する。これは場合により、起動リンクが送られるＥメールアドレス、またはパスワードが送られるインスタント・メッセンジャ・アカウントを提供する必要がある。これは、特に数少ないサイトにしかアクセスしない場合には、一時ユーザにとって維持するのは難しくない。しかしながら常習ユーザはしばしば数千もの異なるサイトにアクセスしなければならない。システムは、一実施形態において、登録および応答プロセスを自動化することによって、応答者のこの作業負荷を低減することを目指す。

応答ワークフロー
一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔ ＵＩシステムは、多くのユーザが調和の取れた管理された方法でＣＧＭコンテンツにアクセスするためのワークフローを、容易にする。一旦投稿が、スコアリングマネージャ内のユーザまたは自動化分析システムのいずれかによって成功裏に分析されると、これは応答マネージャ内で利用可能になる。これは、ユーザが関連のある投稿への応答にコメントを書き込めるようにするＵＩシステムである。ＵＩは二分されており、１つは応答対象の投稿に関する情報を示し（執筆者、日付、本文テキスト、およびスレッド内からのその他のコメント、ならびに執筆者およびコンテンツのサイト責任者に関する統計データ）、２つ目はユーザが書き込んでいる新しい応答を含む。システムは、マネージャがメッセージコンポーネント、テキストの断片、名前、統計データ、および応答者に注目してもらいたい議論の一部を下書きするための、応答保管庫と称されるインターフェースを提供する。これらの断片は、編集中に応答本体にコピーされることが可能である。一旦ユーザが応答を書き終わると、新しく書かれた応答を関係データベースに送達する「送信」ボタンをクリックすることができる。

応答自動化
図１１〜１３は、登録および応答特性のスクリーンショットを示す。一実施形態において、一旦システムが応答マネージャから応答記録を受信すると、どのブログサイトが元のメッセージ、ならびにこのサイトおよびメッセージ向けの応答ページへのリンクを含むかを、判断する。一実施形態において、システムが以前このサイトに応答を書き込んだことがない場合には、記録は会社従業員によって稼働されている、応答インタラクタＵＩまたは応答ロボットコンストラクタに送達される。このＵＩは、従業員が適切なサイトを訪問し、適切なフィールドにナビゲートし、サイトに応答を記録させるようになるサイト上のフィールドに記録からの情報を割り当てることができるようにする。このアクションは、記録されてスクリプトに変換され、後の再利用のために新しいロボットとして保存される。ＴｒｕＣａｓｔが所定サイトに応答をすでに書き込んでいる場合、このスクリプトは繰り返されるヒューマンインタラクションの必要性を排除して利用される。

このシステムは、収集システムと類似のエンジンおよびスクリプト方法論を利用する。登録および応答ロボットは、ＣＧＭコンテンツページ、ウェブページ、ｐｏｐ３またはウェブベースのＥメールシステム、およびその他のデータ構造のコードを解釈し、これらの構造との所定の確率的な、または規則に準じた相互対話を実行する、スクリプトされた自動化である。ページコードおよびスクリプト化された命令を解釈することにより、画面ナビゲーション機能を実行すること、データを挿入すること、データを収集すること、および成否を報告することによって、これらの構造の人間ユーザのアクションをエミュレートすることができる。例示的な登録ロボットは、一実施形態において、データ入力としてシステムの個別ユーザのための登録情報を付与し、ユーザが登録したいと望むサイトへのＵＲＬを付与するだろう。ロボットは、サイトを訪問し、ページコードに事前識別されたマーカによってこの情報を挿入するための適切なフォーム位置までナビゲートし、これの挿入を確認し、成功、ならびにサイトからのいずれかの出力情報を、報告するだろう。例示的な応答ロボットは、入力として、一実施形態において、システムの所定ユーザのための登録情報、ユーザが書き込んだブログ応答、およびユーザが応答したいと望むサイトへのＵＲＬを、受け付けるだろう。ロボットは、サイトをメモリにロードし、ハイパーリンクまたは所定の確率的な、または規則に準じた情報によってページをナビゲートし、この入力データを挿入すべき適切なフォームフィールドを発見するためにページ・ソース・コードを検査し、このようにして、成功を報告するだろう。このソリューションのその他の実施形態は、登録および応答タスクを実行するために、同じ割当ておよびＣＧＭサイトとのスクリプト化された相互対話を実行する、目標構築スクリプトを含むことができるだろう。より小規模なシステムは、ユーザにマニュアルフィールド入力およびナビゲーションタスクを実行させるだろうが、分析システムによって、会話関与識別および維持のためにこれらの相互対話を捕捉する。

一実施形態において、一旦システムが応答マネージャから応答記録を受信すると、どのブログサイトが元のメッセージ、ならびにこのサイトおよびメッセージ向けの応答ページへのリンクを含むかを、判断する。一実施形態において、システムが以前このサイトに応答を書き込んだことがない場合には、記録は会社従業員によって稼働されている、応答インタラクタＵＩに送達される。このＵＩは、従業員が適切なサイトを訪問し、適切なフィールドにナビゲートし、サイトに応答を記録させるようになるサイト上のフィールドに記録からの情報を割り当てることができるようにする。このアクションは、後の使用のために記録されてスクリプトに変換される。ＴｒｕＣａｓｔが所定サイトに応答をすでに書き込んでいる場合、このスクリプトは繰り返されるヒューマンインタラクションの必要性を排除して利用される。

このシステムは、収集システムと類似のエンジンおよびスクリプト方法論を利用する。このソリューションのその他の実施形態は、登録および応答タスクを実行するために、同じ割当ておよびＣＧＭサイトとのスクリプト化された相互対話を実行する、目標構築スクリプトを含むことができるだろう。より小規模なシステムは、ユーザにマニュアルフィールド入力およびナビゲーションタスクを実行させるだろうが、分析システムによって、会話関与識別および維持のためにこれらの相互対話を捕捉する。

ＣＧＭサイト上の登録および応答フォームとの自動化相互対話を防止するための高性能システムが、いくつか存在する。ＴｒｕＣａｓｔはエンジンおよびスクリプトによって駆動され、各トランザクションはモジュール実行システムによって発生するので、我々はこれらの自動化防止システムに打ち勝つために、プロセスを外部支援モジュールに結びつけることができる。応答自動化システムは、登録で使用するためのＥメールアドレスを作成し、これらのアドレスを受信メールと突き合わせ、より一般的なウェブコンテンツと同じくらい簡単にメール内容をナビゲートすることができる、完全ｐｏｐ３Ｅメール相互対話システムを有する。応答自動化システムは、ＣＡＰＴＣＨＡ保護に打ち勝つために、人間による調整とともに高度なＯＣＲ処理を利用する。システムは、自動化ＩＭアカウントを作成するため、およびＳＭＳによって携帯電話システムと相互対話するため、Ｊａｂｂｅｒプロトコル相互対話へのアクセスを有する。ＴｒｕＣａｓｔはまた、接触式カード形式で、応答者に関する情報の重要な部分を記憶するので、より複雑な登録質問も正確に回答されることが可能である。

会話
ＴｒｕＣａｓｔ内の応答システムは投稿をブログサイトに送達するが、これらは収集システムの標的である。一実施形態において、システムがコンテンツを収集すると、システムが相互対話していたスレッドにこのコンテンツが属するか否かを評価するために、受信コンテンツを照合する。ＴｒｕＣａｓｔが書いた応答の後に書かれた投稿をシステムが発見すると、これは再考優先順位をもって、この応答を書いたユーザに割り当てられた投稿のキューに戻される。このようにして、会話は促進される。我々はまた、ブロガーとＴｒｕＣａｓｔユーザとの間の会話に相互対話のタイムラインを付与する、監査パネルによる会話の見直しも可能にする。

透過性
ＣＧＭ空間の揮発性、これが示す値、およびコメントでの応答による相互対話を選択するいずれかの会社またはその他の当事者への悪評の危険を考えると、正確な帰属の外観を維持することは、非常に重要である。ユーザは、作成するコンテンツに対して責任がある。受信コメントのソースを評価するためにＣＧＭサイト所有者にとって利用可能な高性能分析ツールのため、一実施形態において、システムが正確な帰属を正しく描くことは、重要である。ブログサイトへの応答送達を自動化するためにＴｒｕＣａｓｔシステムを使用しながら、コンテンツの作成元の正確な帰属が維持される。

作成元の指標は：（１）登録／応答プロセスで使用されるＥメールアドレス；（２）ＷＨＯＩＳ情報によって報告されるようなＥメール・アドレス・ドメインの所有者；（３）一実施形態において、正しい顧客によってこのアドレスに送信されたＥメールの、システムに対する受信証明；（４）応答／登録プロセスで使用されるＩＰアドレス；（５）応答／登録プロセスで使用されるＩＰアドレス上のＤＮＳ逆引き、ならびに結果的なＷＨＯＩＳ情報；および／または（６）ブログユーザ登録情報の内部整合性、を含む。

いずれか任意の顧客またはユーザは、ブログ投稿応答に適切なドメイン名を指示し、このドメイン（およびこれのＭＸ記録）をウェブ接続可能なサーバに接続する。このサーバは、ここにホストされるＥメールアドレスを、ｐｏｐ３接続を通じて利用可能にすべきである。これは、登録用Ｅメールが生成されるドメインの所有権をユーザの手に渡すことによって、問題１および２を解決する。

ロボットによって作成されたＥメールアドレスとユーザマネージャにリストされたＥメールアドレスとの間の送信システムが、存在する。このＴｒｕＣａｓｔ制御サイトから顧客のＥメールにメッセージを送信することは、Ｅメールによって返信するブロガーからのいかなるメッセージも顧客が確実に受信するようにする。これは問題３を解決する。

応答自動化ツールは、Ｅメールサーバ設置のために使用されるＩＰアドレスからのポート８０を受け、サーバは、自動化応答を実行するために作成されたスクリプトの実行で使用するための応答自動化エンジンをホストする。これは、コメントのＩＰソースをコメントのＥメールソースと整合させることによって、問題４および５を解決する。

ツールは、応答者に関して通常必要とされるよりも非常に多くの情報を収集する。これは、登録が完了し、特徴に富み、透過性があることを保証するために、誕生日、好きな車、母親の旧姓、好きなアイスキャンディの味、ユーザの写真などのような不明確な情報を含む。マニュアル応答アプリおよびロボットは、応答および登録ステップにおいてこのデータを受け付ける。これは問題６を解決する。

透過性に対するこの統一的手法によって、帰属の精度が常時保持されるはずである。

顧客またはその他のユーザがメッセージソースの誤帰属を望む場合には、ＩＰおよびＥメール匿名化機能が起動されてもよい。これは、最大不透明性のためにＰ２Ｐおよびタマネギ型トポロジーを活用する回転ＩＰプロキシ環境によって、出力メッセージのソースを難読化する。

管理
適切なことを言い、説得力のある議論をし、コミュニティ内の思いやりのある参加者でいる、ブログに焦点を当てた作業者をメッセージ上に残すことは、価値がある。これを促進するために、一実施形態において、システムは１組の権限機能を有する。管理者は、「送信」ボタンを押したときに、ユーザが書く投稿を応答自動化システムに代わって見直しキューに送達されるように強制する、ユーザ別トグルへのアクセスを有する。このキューは、メッセージが送られる前に、見直し、編集、または拒絶を可能にするため、管理者によってアクセス可能である。

管理者はまた、トピック、サイト、エンジン、執筆者、および日付情報に基づいてユーザスコアリングおよび応答キュー内のコンテンツを優先順位付けする、分類規則を作成および操作することができる。これはユーザが適切なコンテンツ上で作業するように強制し、管理者がスコアリングおよび応答タスクを、特定のトピック、サイト、エンジン、または執筆者のほとんどの文脈を有するＳＭＥに分割できるようにする。

アカウント
システム内のユーザは、一実施形態において、アカウントのメンバーであり、アカウント別に管理ユーザによってユーザに割り当てられた役割に基づいて、システム内の許可を与えられている。役割は、事前拘束許可セットである。管理者は、アカウントを除くシステム内の全てを作成、編集、および削除することができる。複数のアカウントへのアクセスを有するグループ管理者は、アカウントを作成することができ、作成した、またはアクセスを与えたアカウントを、編集および削除することができる。システム管理者は、全てのアカウントを追加、編集、および削除することができるので、この許可の役割は内部サポートのみを対象とする。システム内のユーザは、一実施形態において、スコアリングおよび応答作業の大部分を実行するように意図されており、したがってスコアリングマネージャ、応答マネージャ、および彼らの能力を見直すための彼ら自身のユーザマネージャへのアクセスのみを有する。グループユーザはこれらのタスクを、複数の割当てアカウントについて行うことができる。システム内の視聴者は、一実施形態において、全てのＵＩ制御へのアクセスのみを読み出している。グループ視聴者は、複数のアカウントを見直すことができる。アカウントはまとめてイネーブルまたはディスエーブルされることが可能であり、こうしてユーザのアカウントがディスエーブルになった場合にユーザがシステムにアクセスするのを妨害し、いかなるアカウント固有の収集、分析、または処理タスクも停止する。

図１５はユーザ・インターフェース・ホームページ１３００の例示的スクリーンショットを示す。ホームページ１３００は、ＵＩの異なる機能を通じてユーザがナビゲートできるようにする。ツールバーが画面の下部に位置し、２つのメニュー（アカウントメニューおよびコントロールパネル）および１列になった８つのアイコンを特徴とする：すなわち、アカウントマネージャ１３０５、ユーザマネージャ１３１０、トピックマネージャ１３１５、ソーティング１３２０、スコアリングマネージャ１３２５、応答マネージャ１３３０、ダッシュボード１３３５、および報告１３４０である。アカウントマネージャ１３０５は、アカウントを作成／設定し、アカウントを停止／再開するために使用される。ユーザマネージャ１３１０は、ユーザを設定／作成し、グループの権利および許可を確立し、ユーザアクティビティを見直すために、使用される。トピックマネージャ１３１５は、トピックを設定／作成し、キーフレーズを設定／作成するために使用される。ソーティング１３２０は、トピック、サイト、執筆者、エンジン、および／または日付のスコアリングおよび応答規則を設定／作成し、特定のユーザに規則を割り当てるために使用される。スコアリングマネージャ１３２５は、投稿を読み出し／スコアリングし、投稿をスコアリングしている間に新しいトピックを作成するために使用される。応答マネージャ１３３０は、略リアルタイムで投稿に応答し、ペルソナおよび所定の応答を作成／保存する。ダッシュボード１３３５は、センチメント、影響、権限、およびデータをマッピングおよびグラフ表示するために使用される。報告１３４０は、統計図を表示するために使用される。最後にコントロールパネル１３４５は、ＴｒｕＣａｓｔをログアウトするために使用され、Ｅメールがユーザサポートに直接送られるようにする。

図１６は、アカウントマネージャ１３０５の例示的スクリーンショットを示す。アカウントマネージャは、図１５のボタン１３０５を通じてユーザによってアクセスされる。アカウントマネージャ１３０５は、ＴｒｕＣａｓｔ内でアカウントを作成および管理する。アカウントは、関連ユーザ、トピック、およびその他のシステム要素の論理グループの役割を果たす。この作成アクションは、このアカウントに関するデータを特定するためにバックエンドシステムによって使用される新しいＧＵＩＤ識別アカウントＩＤを確立する。アカウントは、ＴｒｕＣａｓｔの顧客と同義語であることが多い。

図１７は、ユーザマネージャ１３１０の例示的スクリーンショットを示す。ユーザマネージャ１３１０は、管理者がユーザを設定し、特定の権利／許可をユーザに割り当て、ＴｒｕＣａｓｔ内のユーザのアクティビティを評価できるようにする。このようにして、ＣＧＭ空間内の特定の標的問題を解決するために作業チームが作られる。各新規ユーザは、ユーザのアクティビティを追跡し、ユーザのアクションをデータベースレベルで特定し、許可を執行してアクセスを制限するために、ユーザＩＤ値が割り当てられる。ＴｒｕＣａｓｔにログインする全てのユーザは、すでにユーザＩＤを持っている。応答権限を必要とするフラグは、ユーザの応答が権限システムを通じて管理者によって承認される必要があるか否かを判断する。

図１８は、トピックマネージャ１３１５の例示的スクリーンショットを示す。図１９は、キーフレーズタブがアクティブになっている、トピックマネージャ１３１５の例示的スクリーンショットを示す。トピックマネージャ１３１５は、管理者がトピックのタイトルを定義し、トピックの記述を作成し、キーフレーズを決定し、割り当てられたトピックから特定のフレーズを除外するところである。これは、ＴｒｕＣａｓｔにおける関連性分析のキーフレーズ層と一致するコンテンツを判定することになる。トピックは分析点でもあるので、これらは後に、可視化システム内で比較および対比させるために使用される。各トピックおよびキーフレーズは、データベースシステム内でこれを識別するＧＵＩＤ値を有する。

図２０は、分類マネージャ１３２０の例示的スクリーンショットを示す。図２１は、ユーザタブがアクティブになっている、分類マネージャの例示的スクリーンショットを示す。ソーティング１３２０は、管理者がスコアリングおよび応答ガイドラインを定義できるようにする。管理者は、全ユーザもしくは特定ユーザのスコアリングに影響を及ぼす規則を作成することができ、あるいは応答キューがソートされることになる。これらのソートは照合によってキューに影響を及ぼすので、規則と一致する全ての投稿はキューの一番上にソートされ、これは、管理者によって特に彼らに割り当てられた投稿のスコアリングを完了した後に、一般的な重要性のアイテムをユーザがスコアリングできるようにする。

図２２は、スコアリングマネージャ１３２５の例示的スクリーンショットを示す。投稿が、キーフレーズまたは概念分類のいずれかと投稿が一致し、ソーティングシステムによってフィルタリングされたと判断した分析システムは、順次キューの投稿をスコアリングシステムに送達する。スコアリングは、ユーザが自動化システムの機能に影響を及ぼすための中心的な方法であり、取り込みから可視化および応答にするために、これの動作の例および文脈ならびにこれの最短経路を投稿に提供する。投稿はテキストボックス２００５に入れられ、投稿が関連するトピックはボックス２０１０内にあり、ユーザは提示されたラジオボタンを用いてこれを評価することになる。最後に、投稿に関連するサイト情報がボックス２０１５に入れられる。

図２３は、スコアリングマネージャ１３２５内における新規トピック２１１０作成の例示的スクリーンショットを示す。所定のトピックはＴｒｕＣａｓｔによって発見される討論内に存在する範囲または問題に及ばない可能性があるので、ＴｒｕＣａｓｔは、スコアリングユーザが、新規トピック・テキスト・ボックス２１１０内でトピックを作成し、討論の新しい場所が存在するという見解を、オンザフライで捕捉できるようにする。これらのトピックには、このステップにおいてキーフレーズが存在していない。代わりに管理者は、この新規トピックを同時に発見した可能性のある全てのチームメンバーが、最終的なトピックのタイトルをどうすべきかに関する管理者からの指示、ならびに記述とこれをどのように解釈するかに関するスコアリング規則による命令を確実に受け取ることができるように、トピックマネージャからのトピックを融合および削除する能力を有する。

図２４は、応答マネージャ１３３０の例示的スクリーンショットを示す。分析システムおよびスコアリングマネージャ１３２５からの出力は、管理者によって割り当てられた適用可能なソーティング規則に基づいて、応答マネージャ１３３０に供給される。タイピングされたメッセージが確実に目標サイト上のコメントとして反映されるために必要とされるのは、ブロック２２１０において応答を書き込み、「投稿」をクリックすることだけである。書き込みプロセスは、元の執筆者および彼らが投稿したサイトに関するトピック関連性およびセンチメントスコア情報から統計データまでの重要な文脈情報によって、支援される。１つの応答を一旦送信すると、次に見直すアイテムは同じパネル内でただちに利用可能となり、次に通信する場所を見つけるために他のページまたはサイトにナビゲートする必要はない。

図２５は、管理キュー２３００の例示的スクリーンショットを示す。管理キューツールは、管理者がユーザ応答アクティビティに対する制御を行使できるようにする。これらのキューは、管理監督、法的見直し、戦術分析、訓練、フィードバック、および性能監査のために使用されることが可能である。これらは応答プロセスに対する管理権限のための枠組みを作成する。

図２６は、ダッシュボードマネージャ１３３５の例示的スクリーンショットを示す。ダッシュボードは、動的な絵図表およびグラフにおいてデータを表示する。これは、影響、センチメント、権限、およびデータに基づいて情報をマッピングおよび報告する。これは、ユーザが重要事項を容易に特定でき、ＣＧＭ討論の量、広さ、深さ、トーン、および相互関連性について議題を比較できるようにし、ＣＧＭ空間に関するその他の有用な洞察も可能にする。

図２７は、影響ダッシュボード２５００の例示的スクリーンショットを示し、これは、１つまたは多くのトピック内に含まれる討論の広さ、深さ、および参加状況を描写する、日々の総数を経時的に示す３本１組の線グラフを指す。この情報は、ある期間の３つのグラフの合計値を示す極座標と組み合わせられる。

図２８は、センチメントダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す：相対投稿量対選択したトピックの平均センチメントを示す、単一期間のスナップショット図を指す。図２９は、センチメント履歴ダッシュボードの例示的スクリーンショットを示す。このディスプレイは、経時的にこの情報を表示する履歴ビューに接続されている。

図３０は、権限マップダッシュボードの例示的スクリーンショットである：特定のトピックの中の個別執筆者の相互関連性および相対的権限を示す、ノード／エッジ型対話式ディスプレイを指す。これは、トピックを中心ノードとして、関連コンテンツを含むサイトを第一エッジノードとして、執筆者を第二エッジノードとして、示している。執筆者の間のエッジは、関係およびコミュニケーションを識別する方法としてのコメント、リンク、引用、およびトラックバックを暗示する。画面右側のリストは、ディスプレイ内で特定の執筆者またはサイトを迅速に見つけられるようにする。調整可能な深さ制御のレベルは、ディスプレイ上のノードの可視性に影響する制約（３つ以上のリンクを有する執筆者のみを表示、肯定的な執筆者のみを表示、など）を、ユーザが確立できるようにする。

図３１は、データダッシュボードの例示的スクリーンショットである：選択されたトピックと一致する投稿を表にした結果を示すディスプレイを指す。この表は、１行に１つの投稿、列には日付、執筆者名、固定リンク、サイト名、センチメント、およびトピックを示す。このビューは、キーフレーズ関連性、または完全分析された関連性に基づく情報のみ、またはこれら２つを一緒に示すことができる。その他いくつかのダッシュボードには、特定のトピックまたは執筆者に関するさらなる情報へのリンクが存在する。これらのリンクはこのディスプレイに向いている。

図３２は、生態系マップの例示的スクリーンショットである：１つまたは複数の特定のトピックのための討論生態系を作り上げるサイトの全てのノード／エッジ型ディスプレイである、生態系マップを指す。これは、ダッシュボード・ランチャ・パネルで選択されたトピックまたは選択された日付範囲に関連する投稿またはコメントを含む各サイトのノードを示す。ノードの間には、ノードを結びつける各リンクのエッジが存在すべきである。

図３１〜３２は、ノードの例示的スクリーンショットを示しており、投稿／関連投稿をいくつ有するかに応じてサイズ調整され、平均センチメント毎に色分けされている。エッジは、２つのノードの間にいくつのリンクが存在するかに応じて太くなり、優勢な方向またはリンクの割合を示すサイズ調整された矢印を有する。ノードをクリックすると、サイト名、総投稿数、関連投稿数、およびセンチメントのパーセンテージを示すべきである。名前はサイトへのハイパーリンクである。個別のトピックを選択することによって、特定のトピックにとって最も重要なサイトおよび執筆者を伴うより詳細なディスプレイが表示される。ノードをダブルクリックすると、全てのタイトルおよびこれのサイト上の関連投稿への固定リンクのリストを備える、データダッシュボードに飛ぶ。クリックされると、エッジは、表示されるリンクの数、方向性のパーセンテージを示す。

図３５は、センチメント要約の例示的スクリーンショットを示す：特定のトピックまたはトピックの総和におけるセンチメントカテゴリ毎の執筆者数を示す、単一トピックディスプレイを指す。

図３６は、トップリストの例示的スクリーンショットである：これはユーザ選択に応じて、最も関連性がある、最も人気がある、最も否定的な、最も肯定的な、最も権威がある、最も影響力のある、最もリンクされている、最もコメントされている、または最も応答されている、サイト、執筆者、および投稿の順位リストのセットをユーザに提供する。

図３７は、報告の例示的スクリーンショットである：報告システムは、ＣＧＭコンテンツを軸とする選択基準に基づいて、一連の図表を提供する。日付範囲による、１つまたは複数のトピック、サイト、執筆者毎の、キーフレーズ照合または投稿分析照合による投稿の１日のまたは合計の値である。スコアラおよび応答者の性能測定基準もまた、サイト、トピック、または日付範囲毎に入手可能である。

図３８は、集約性能ダッシュボードの例示的スクリーンショットである。このダッシュボードは、一実施形態において、ＴｒｕＣａｓｔ内で利用可能なデータに関連づけられたいくつかのＫＰＩの間の関係を追跡するために、構成可能なウィジェットのクラスタを提供する。

図３９は、ある実施形態によって生成されたグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００である。インターフェース３９００は、ビュー選択メニュー３９０５、フィルタ選択メニュー３９１０、および時間枠セレクタ３９１５を含む。図３９に示されるように、ビューメニュー３９０５から「量」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、およびフィルタメニュー３９１０から「動向」設定の選択は、７日の期間にわたって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数のグラフ３９２０を生じる。

図４０は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００の例示的スクリーンショットである。図４０に示されるように、ビューメニュー３９０５から「量」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、およびフィルタメニュー３９１０から「地理」（すなわち地図）設定の選択は、所定の地理的領域に関して７日の期間にわたって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数を、図示される実施形態では色分けによって示す、図解４０００を生じる。所定の地理的領域に関して７日の期間にわたってユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数を示すテキスト形式の表４０１０もまた、生成されてもよい。

図４１は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００の例示的スクリーンショットである。図４１に示されるように、ビューメニュー３９０５から「量」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、およびフィルタメニュー３９１０から「期間」設定の選択は、ユーザが選択した２つの異なる７日間にわたって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数の比較を示す、棒グラフ４１００を生じる。

図４２は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００の例示的スクリーンショットである。図４２に示されるように、ビューメニュー３９０５から「量」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、およびフィルタメニュー３９１０から「メディアタイプ」の選択は、７日間にわたる所定のソーシャルまたはその他のメディアにしたがって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数の比較を示す、棒グラフ４２００を生じる。

図４３は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００の例示的スクリーンショットである。図４３に示されるように、ビューメニュー３９０５から「センチメント」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、およびフィルタメニュー３９１０から「動向」の選択は、検索語／フレーズと関連して表現されたセンチメントにしたがって、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、ユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数の、ユーザが選択した７日間にわたる比較を示す、グラフ４３００を生じる。

図４４は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００の例示的スクリーンショットである。図４４に示されるように、ビューメニュー３９０５から「リスト」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、およびフィルタメニュー３９１０から「コンテンツ詳細」設定の選択は、ユーザが選択した検索語／フレーズに関して、ユーザが選択した７日間のうちに投稿された複数のメッセージのユーザ選択メッセージ４４００を生じる。ある実施形態において、複数のうちのユーザによって選択されたその他いずれのメッセージと同様に、メッセージ４４００はアクションメニュー４４１０を含むように表示される。

図４５を参照すると、アクションメニュー４４１０からの「Ｅメール」オプションの選択は、これによってインターフェース３９００が生成される、計算装置に関連づけられたＥメールアプリケーションに、Ｅメール・メッセージ・ウィンドウ４５００を呼び出させる。ウィンドウ４５００は、ユーザがメッセージ４４００の内容を、自分で選択した受信者にメールできるようにする。

図４６を参照すると、アクションメニュー４４１０からの「タグ」オプションの選択は、タグメニュー４６００を呼び出す。ユーザによるタグメニュー４６００からのオプションの選択は、具体的な所定のカテゴリに属するように、もしくは何らかのタイプのフォローアップアクションを必要とするようにメッセージを指定する方法で、ユーザがメッセージ４４００に標識を付けられるようにする。例えば、図４７を参照すると、タグメニュー４６００からの「機会」オプションの選択は、対応する標識４７００がメッセージ４４００内に表示されるようにする。

図４８を参照すると、アクションメニュー４４１０からの「促進］オプションの選択は、促進メニュー４８００を呼び出す。ユーザによる促進メニュー４８００からのオプションの選択は、選択された促進メニューオプションに対応するソーシャルネットワーキングまたはその他のプラットフォームにしたがって、ユーザがメッセージ４４００を投稿／ツイートできるようにする。

図４９は、ある実施形態によるグラフィカル・ユーザ・インターフェース３９００の例示的スクリーンショットである。図４９に示される例において、インターフェース３９００は、そこからユーザが１つ以上の検索語／フレーズを選択できる、比較メニュー４９０５を含む。比較メニュー４９０５からのオプションの選択は、複数の検索語／フレーズに関するコンテンツデータの同時図解を可能にする。図４９に示されるように、例えば、ビューメニュー３９０５から「量」設定、時間枠セレクタ３９１５から「７日」設定、フィルタメニュー３９１０から「動向」設定、および比較メニュー４９０５から「Ｌｏｗｅの」設定の選択は、本明細書に記載されるある実施形態によるシステムによって判断される、７日間にわたってユーザが選択した検索語／フレーズが言及された回数の比較を示す、グラフ４９００を生じる。複数の検索語／フレーズに関するデータのこの同時図解は、単一の検索語／フレーズに関連して図３９〜４８について上記で論じられたのと類似の方法で、インターフェース３９００によって構成されてもよい。

図５０は、本発明のある実施形態によるダッシュボード５０００の例示的スクリーンショットである。図５０に示されるように、ダッシュボード５０００は、図３９〜４９に記載され、これらを参照して論じられた図解のうちの複数の図解の、集塊を備えてもよい。

本発明の好適な実施形態が図示および記載されてきたが、先に記されたように、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、多くの変更がなされてもよい。したがって本発明の範囲は、好適な実施形態の開示によって限定されるものではない。むしろ本発明は、完全に添付請求項の参照によって判断されるべきである。

独占的な権利および恩典が主張される本発明の実施形態は、以下のように定義される：
メモリと、
メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、１つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと、
メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムと、
を備える、ソーシャル・メディア・コンテンツを集めるように構成されたコンピューティングシステム。

独占的な権利および恩典が主張される本発明の実施形態は、以下の特許請求の範囲のように定義される。

Claims (1)

1. ソーシャル・メディア・コンテンツを集めるように構成されたコンピューティングシステムにおいて、
   メモリと、
   前記メモリに記憶され、コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、受信した収集要求を用いてコンテンツソースの検索を指示し、指示された前記検索の結果をデータ記憶部に取り込むために、１つ以上のコンピューティングシステムと通信するように構成されている、コンテンツ収集および取り込みシステムと、
   前記メモリに記憶され、前記コンピュータプロセッサ上で実行されるときに、前記取り込まれた結果をディスプレイ上に表示するように構成されている、コンテンツ管理システムと
   を備える、コンピューティングシステム。

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