JP2014211869A - 属性を基礎とし対話型ディスプレイを介する情報スペースの探索およびフィルタリング - Google Patents

Abstract

【課題】情報スペースを、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して探索しかつフィルタリングするためのコンピュータ実装システムおよび方法を提供する。
【解決手段】検索される対象は、情報スペースに関連するエンティティであり、エンティティに関連づけられる属性が識別される。エンティティは、リストとして表示される。エンティティのステータス表現、およびエンティティリストからの属性の１つを基礎とする少なくとも１つの属性グラフが提示される。エンティティのうちの１つまたはそれ以上に関して、ユーザのステータスが追跡される。この１つまたは複数のエンティティに対するステータスは、ユーザから受信される。ユーザのステータスは、ステータス表現および属性グラフに適用される。
【選択図】図２

Description

本出願は、概して、属性を基礎とする情報のフィルタリングに関し、具体的には、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して情報スペースを探索しかつフィルタリングするためのコンピュータ実装システムおよび方法に関する。

リサーチは、知識を向上させるために必要であって、しばしば特定の問題点またはトピックに関するユーザの理解を深めるために実行される。現時点で、大部分のリサーチは、ウェブを介して実行される。しかしながら、入手可能な電子文書は膨大であり、その全部を読むことはできない場合が多いことに起因して、リサーチの実行は時間がかかり、非効率的かつ不正確である可能性がある。

従来、ユーザは、クエリを入力し、このクエリを満足する結果を位置決めし、かつリストとして提供される場合が多い結果の少なくとも一部を精査することによってリサーチを実行している。例えば、プラダーウィリー症候群について論文を書いているユーザは、この症候群に関するリサーチを、この症候群に言及する、または関連する文書を識別することによって実行する。一旦アクセスすると、ユーザは文書の精査を開始することができるが、プラダーウィリー症候群の情報スペースに関してどのくらいの量のマテリアルにアクセスしているのかを判断することはできない。したがって、ユーザは、十分な量のマテリアルをカバーしたと自らが確信するまで読み続けなければならない。十分なマテリアルを精査したことを示すユーザにとっての合図は、異なるソースから同じマテリアルの幾分かを目にし始めた時点である。しかしながら、生来的な記憶力の限界により、文書精査から抽出される知識に加えて進捗状況の心象地図を保つユーザの能力は著しく限定される。

また、従来の検索方法の使用では、ユーザは、自分が情報スペースのどのくらいの量までリサーチしているのかを識別することができず、よって、リサーチを実行し続けるべきかどうか、あるいはこれまでアクセスして精査してきた文書がプラダーウィリーに関する情報をカバーするに足るものであるかどうかが分からない。したがって、現在の検索ツールは、ユーザに情報スペースの概観を提供するものではなく、またはユーザに、そのスペースを介する進捗状況を追跡しかつトピックがユーザにより十分にリサーチされた時点を認識するための手段を提供するものでもない。

したがって、ユーザがトピックの検索スペースを見て、そのスペースの精査の進捗状況を追跡することを可能にするツールを提供する必要がある。好ましくは、そのツールは、ユーザが対処可能な精査リストにまでセットダウンされた結果のフィルタリングをガイドに従って実行できるような対話型である。

一実施形態は、対話型ディスプレイを介して検索結果をフィルタリングするためのコンピュータ実装システムおよび方法を提供する。提供されるコンピュータ実装システムおよび方法は、情報スペースを、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して探索しかつフィルタリングするためのものである。検索される対象は、情報スペースに関連するエンティティであって、エンティティに関連づけられる属性が識別される。エンティティは、リストとして表示される。エンティティのステータス表現、およびエンティティリストからの１つまたは複数の属性を基礎とする少なくとも１つの属性グラフが提示される。エンティティのうちの１つまたはそれ以上に関して、ユーザのステータスが追跡される。この１つまたはそれ以上のエンティティに対するステータスは、ユーザから受信される。ユーザのステータスは、ステータス表現および属性グラフに適用される。

当業者には、本発明を実行するように企図される最良の態様を例示する本発明の実施形態について記述する以下の詳細な説明から、本発明のさらに他の実施形態が容易に明らかとなるであろう。認識されるであろうが、本発明は他の異なる実施形態でも可能であって、本発明の幾つかの詳細は全て、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、様々な点で修正が可能である。したがって、下記の図面および詳細な説明は、元来、限定的ではなく、例示的なものとして考慮されるべきである。

図１は、一実施形態による、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して情報スペースを探索しかつフィルタリングするためのコンピュータ実装システムを示すブロック図である。 図２は、一実施形態による、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して情報スペースを探索しかつフィルタリングするための方法を示すフロー図である。 図３は、エンティティおよびエンティティの視覚化を表示するためのビジュアルインタフェースを例示するスクリーンショットである。 図４は、あるエンティティビューとのビジュアルインタフェースを例示するスクリーンショットである。 図５は、あるテーマビューとのビジュアルインタフェースを例示するスクリーンショットである。 図６は、エンティティをフィルタリングするためのビジュアルインタフェースを例示するスクリーンショットである。

従来の検索ツールを用いる情報スペースの探索は、入手可能な情報量が膨大であることに起因して時間がかかり、苛立たしいものである可能性がある。現行の検索エンジンは、結果を何頁にも渡ってリストされる可能性がある文書リストとして表示することから、精査の間、ユーザは、自分が特定の情報スペースのどのくらいの量までカバーしているのかを判断することができない。さらに、従来の検索ツールは、多くの場合大量である結果の除外作業を全くアシストしていない。対話型フィルタツールは、ユーザが、情報スペースを視覚化し、情報スペース内のエンティティを精査し、精査する最も重要なエンティティを識別しかつ情報スペースのどの部分を次に精査すべきかを決定することを可能にする。

フィルタツールは、結果を提示するために対話型ディスプレイ内で使用される。図１は、一実施形態による、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して情報スペースを探索しかつフィルタリングするためのコンピュータ実装システムを示すブロック図である。このシステムは、エンドユーザが、ソフトウェアまたは個人データをインストールする必要なしに遠隔に格納されたアプリケーション４９にアクセスして利用できるようにするクラウドコンピューティング環境を介して動作することができる。代わりに、クライアントは、クラウドベースのソフトウェア１３および格納データを受信する。エンドユーザは各々、ネットワーク１１を介して各々リモートサーバ１２およびデータベース１４に格納されたアプリケーション１３およびデータ１５、１６へアクセスするために、デスクトップコンピュータ２０、ラップトップ１７、タブレット１９または携帯電話１８並びに他のタイプのコンピューティングデバイスを含むコンピューティングデイス１７〜２０を操作する。各コンピューティングデバイスは、最低でも、インターネットワークへのアクセス可能性を含み、かつあるアプリケーションを実行する能力を有するものとする。

ユーザデバイス１７〜２０およびサーバ１２は、中央処理装置、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークインタフェースおよび不揮発性記憶装置等の、従来汎用プログラマブルコンピューティングデバイスにおいて見受けられるコンポーネントを含むが、他のコンポーネントである可能性もある。さらに、サーバの代わりに、またはサーバに加えて他の情報ソースも可能であり、かつユーザデバイスの代わりに、またはユーザデバイスに加えて他の情報コンシューマも可能である。

一旦アクセスされると、アプリケーション１３は、ユーザが、情報スペースを視覚化し、情報セットをフィルタリングしかつその情報を介する自らの進捗状況を追跡することを可能にする。情報スペースは、各々がそのエンティティの特性を定義する１つまたは複数の属性に関連づけられる複数のエンティティを含むことが可能であり、またはこれらの複数のエンティティ間の関係性も含むことが可能である。エンティティには、文書、映画、保険金請求、車、特許、写真、およびステータスまたはツィート等のソーシャルネットワーキングの更新が含まれてもよい。エンティティとしては、他のタイプも可能である。例えば、ある情報スペースは、「映画」をカバーすることができ、一方で個々のエンティティは、「ビッグ（Ｂｉｇ）」、「ユー・ガット・メール（Ｙｏｕ‘ｖｅ Ｇｏｔ Ｍａｉｌ）」、「キャント・バイ・ミー・ラブ（Ｃａｎ’ｔ Ｂｕｙ Ｍｅ Ｌｏｖｅ）」、「魔宮の伝説（Ｔｈｅ Ｔｅｍｐｌｅ ｏｆ Ｄｏｏｍ）」、「ウッド（Ｔｈｅ Ｗｏｏｄ）」、他多数等の具体的な映画であってもよい。

最低でも、各エンティティは、１つまたは複数の属性に関連づけられるものとする。例えば、ニュース記事は、発行元、著者、トピック、発行日、その他の属性に関連づけられるのに対して、映画の属性は、監督、俳優、ジャンル、公開日、他を含む。エンティティは、ユーザによる検索を介して、またはデータベース内等に格納された情報にアクセスすることによって取得されることが可能である。ユーザは、ユーザデバイス上のインタフェースを介してエンティティと相互作用してもよい。

ユーザデバイス１７〜２０およびサーバ１２は、本明細書に開示する実施形態を実行するための１つまたは複数のモジュールを含むことが可能である。これらのモジュールは、従来のプログラミング言語でソースコードとして書かれるコンピュータプログラムまたはプロシージャとして実装されることが可能であって、中央処理装置によりオブジェクトまたはバイトコードとして実行されるために提示される。あるいは、これらのモジュールは、ハードウェアにおいて、集積回路または焼き付けられた読取り専用メモリの何れかのコンポーネントとして実装される可能性もある。ソースコードおよびオブジェクトおよびバイトコードの様々な実装は、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、デジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）および類似の記憶媒体等のコンピュータ読取り可能記憶媒体上で保持されることが可能である。他のタイプのモジュールおよびモジュール機能も可能であるだけでなく、他の物理的ハードウェアコンポーネントも可能である。

対話型ディスプレイは、ユーザが情報スペースを視覚化し、かつ適切な精査を行うために結果を絞り込めるようにする。図２は、一実施形態による、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して情報スペースを探索しかつフィルタリングするための方法を示すフロー図である。情報スペースに関連づけられるエンティティは、ユーザからの命令を基礎としてアクセスされる（ブロック４１）。例えば、ユーザは、情報検索を実行することができ、エンティティが検索結果として提供される。さらに、情報スペースは、データベース等の記憶装置からアクセスされてもよい。エンティティの視覚化は複数発生され（ブロック４２）、エンティティリスト、属性グラフおよびエンティティビューを含むことが可能である。各視覚化は、エンティティのソース、エンティティに関連づけられる日付およびそのエンティティに対するユーザステータス等の具体的な属性を基礎としてエンティティを表現することができる。視覚化の様々なタイプについては、図３を参照して後に詳述する。図４を参照して後に詳述するように、テーマ表示等の他の視覚化も可能である。

エンティティの視覚化は、対話型ディスプレイを介してユーザへ提示される（ブロック４３）。提示されると、ユーザは、エンティティのうちの１つまたはそれ以上をステータスでマーキングすることによって（ブロック４４）、または視覚化のうちの１つに表示されるエンティティを選択することによって（ブロック４５）、特定の情報スペースにおけるエンティティと相互作用することができる。マーキングされると、他の視覚化のうちの少なくとも１つは、ユーザのマーキングを反映して更新される（ブロック４６）。エンティティのステータスについては、後に図３を参照してさらに論じる。

ユーザは、特定の情報スペース内の特定の属性タイプのエンティティと、視覚的レイアウトを介して相互作用することができる。図３は、エンティティおよびエンティティの視覚化を表示するためのインタフェース５０を例示するスクリーンショットである。インタフェース５０は、順序フィールド５２と、エンティティリスト５１と、属性グラフ５４とを含むことが可能である。

リストに提示されるエンティティは、ある情報スペースに関連づけられる全てのエンティティ、またはユーザが実行する検索の結果として識別されるエンティティを含むことが可能である。ユーザは、文書順序フィールド５２内の適切なボックスを選択することによって、リストされたエンティティを関連性、日付またはソース別に、ならびに他の属性別に順序づけることを選択することができる。図３を参照する例では、エンティティは、「抵当」に関する情報スペースの一部を成す文書である。リストに表示される各エンティティまたは文書は、タイトル、日付、ソース、要約、ステータス１３５、サムネイル１３６および関連性バー１３７等の識別子に関連づけられてもよい。

サムネイル５６は、エンティティの画像であっても、エンティティ表現の画像であってもよい。例えば、エンティティが文書である場合、文書の最初のページが表示されてもよい。あるいは、映画は映画ポスタによって表現されてもよく、これがサムネイルとして表示される。

ユーザは、リスト５３内の１つまたは複数のエンティティまたは文書に、「読む予定」、「重要」、「既読」または「未読」等のステータスを割り当てることにより、エンティティのトリアージを実行することができる。ステータスとしては、他に、「無関係」、「保存」または「へ送信」等も可能である。例えば、ユーザは、異なるステータス間をトグルするために、文書ヘッダの右にあるチェックボックスをクリックしてもよい。また、システムは、ユーザがそのエンティティを選択する場合はポインタデバイスでエンティティを「既読」としてマーキングする、またはユーザがそのエンティティに何らステータスを割り当てない場合は「未読」としてマーキングする等、所定のステータス状態を自動的に割り当てることもできる。また、ステータスは、「読む予定」としてマーキングされているエンティティの優先順位レベル等のサブカテゴリ、またはエンティティが特定のステータスでマーキングされている理由も含むことが可能である。さらに、特定のエンティティを未読または既読として識別するために、ユーザ割当ておよびデフォルト割当ての組合せが使用されてもよい。各ステータスは、異なる色によって、またはテキスト、パターンまたは記号等の他のマーキングによって表現されてもよい。文書のトリアージは、ユーザが、どのエンティティを既に精査したか、まだ精査していないか、または精査する計画であるかを容易に識別できるようにする。

エンティティ属性グラフ５４は、エンティティリスト５１に隣接して位置決めされてリスト内のエンティティの概観を提供することが可能であって、日付ヒストグラム５８と、ソースヒストグラム５９と、ステータスヒストグラム６０とを含むことが可能である。他に、文書エンティティの場合の著者および引用文献、映画エンティティの場合の製作者および俳優、および車エンティティの場合のコストおよび型式を含む属性も可能である。また、エンティティの属性を表現するためには、パイチャート、線グラフ、マップまたはワードクラウド等の他のタイプのグラフも使用されることが可能である。図３を参照する例では、エンティティは文書であって、日付、ソースおよびステータスに関する属性グラフによって表現されている。日付レンジヒストグラム５８は、分、時、日、週、月、年またはこれらより長いものを含む時間レンジ等の変数の階層を表現することが可能な拡大縮小自在の視覚化である。時間レンジは、これら以外も可能である。時間レンジは、ヒストグラムの線の両端を引っ張る、または収縮することによって、またはズームを起動するための明示的ボタン、またはレンジを指定するためのＧＵＩエレメントを有すること等の他の何らかの手段を介して設定されてもよい。レンジ内の各時間期間は、バーによって表され、かつバーの長さは、期間中に発行、発表された、またはその他その特定の時間に関連づけられるリスト５１内のエンティティの数を識別する。より長いバーは、その特定の時間に関連づけられるより多くのエンティティを示し、一方で、より短いバーは、より少ないエンティティを示す。別の実施形態において、日付バーは、エンティティに関連づけられるイベントの日付を表す。

ソースヒストグラム５９は、リスト５１内のエンティティの１つまたは複数のソースを含む。ソースは、エンティティを発行または発表した個人または組織、もしくはエンティティの代表であることが可能である。例えば、ある組織は、ニュース組織、学術研究機関、民間会社または組織内の一部門の変数を含んでもよい。あるいは、ソースは、書籍、新聞、ウェブサイト、雑誌、ビデオまたは他の媒体等、エンティティが最初に発行された媒体の変数を含んでもよい。さらに、ソースヒストグラムは、個々のソースではなくソースのタイプを表示すべくヒストグラムを拡大または縮小すること等によって修正されることも可能である。ヒストグラムの修正は、他に、グラフの延伸および短縮等が可能である。ソースのタイプには、ニュース記事、学術論文、社内短信、機密文書、等々が含まれることが可能である。ソースとしては、これら以外も可能である。ユーザは、リスト等からソースのどれをヒストグラムに表示すべきかを選択することができる。ヒストグラムにリストされる各ソースは、その特別なソースに関連づけられるエンティティの数を表すバーに関連づけられてもよい。ソースヒストグラムの拡大および縮小等のズームケイパビリティは、ソースの階層を示すことが可能である。

一方で、ステータスヒストグラム６０は、エンティティのステータスを示すユーザのトリアージアクティビティを含むことが可能である。ユーザステータスの変数には、「未読」、「既読」、「読む予定」および「重要」が含まれてもよいが、他のステータスも可能である。各ステータスについて、マーキングされたエンティティの数が計算され、そのステータスのバーの長さを決定するために使用される。ユーザは、ステータスヒストグラム６０を利用して、エンティティを通じた自らの進捗状況を判断することができる。一実施形態では、各ステータスに異なるステータス間を区別するための異なる色が割り当てられ、その色は、そのステータスのバーに適用されてもよい。例えば、未読ステータスには灰色が割り当てられ、既読ステータスには青色、読むステータスには緑色、および重要ステータスには赤色が割り当てられる。色としては、これら以外も可能である。

文書リスト５１および属性グラフ５４は相互相関され、よって、図６を参照して後に詳述するように、これらのセクションの一方におけるエンティティまたは属性の選択は、もう一方のセクションに反映される。

ユーザは、エンティティのうちの１つを選択することにより、エンティティをさらに詳しく分析して精査することができる。図４は、あるエンティティビューとのインタフェースを例示するスクリーンショットである。選択した時点で、インタフェース１５０のビューセクション７１に、エンティティに関連づけられるテキストおよび画像が表示されることが可能である。エンティティに関連づけられる情報は、その少なくとも一部が表示されてもよい。しかしながら、一実施形態では、そのエンティティ全体またはエンティティの表現全体が提供されてもよく、ユーザは、表示されるエンティティをスクロールバーによってスクロールすることができる。スクロールバーは、可動バー１５３とトラック１５４とを含むことが可能である。

エンティティは、テーマ別にクラスタリングされてディスプレイに提示されることが可能である。図５は、テーマビューとの視空間的検索インタフェース８０を例示するスクリーンショットである。その開示が参照により組み込まれる、Ｉｓａａｃｓにより２０１３年４月１９日に提出されて係属中である「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｅａｒｃｈ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ， Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｔｒｉａｇｅ， ａｎｄ Ｃｏｖｅｒａｇｅ Ｔｒａｃｋｉｎｇ」と題する本願と所有者を同じくする米国特許出願において記述されているように、テーマビューは、クラスタリングされたエンティティ８３の視覚的表示を提供するグラフセクション８１を含んでもよい。図５を参照する例において、エンティティは、「抵当危機」に関する情報スペース内の文書である。エンティティリスト５１は、情報スペース内の全てのエンティティを包含し、これらは、エンティティの少なくとも１つの属性によってクラスタリングされる。本例において、文書は、「ファニー・メイ」、「抵当」および「米国住宅バブル」を含む文書トピックによってクラスタリングされている。クラスタリングされたエンティティ８３は、次に、グラフセクション８１内のテーマボックスを介して表示される。各テーマボックスは、アイコンまたは四角または円等の形状によって表現されてもよく、かつトピックの名称等の識別子に関連づけられてもよい。テーマボックスとしては、他のタイプも可能である。文書は各々、１つまたは複数のトピックに関連づけられてもよい。

クラスタリングされたエンティティ８３は、ランダムに、または特定の順序で表示されることが可能であるが、これは、ユーザにより、またはデフォルトとして選択されることが可能である。一実施形態において、関連性が高いトピック結果はグラフ内で互いに近づいて配置されるが、関連性が低いトピックは遠く離して位置決めされる。

さらなる例において、メーカおよび型式に関するエンティティを含む車の情報スペースは、製造業者によってグルーピングされることが可能である。したがって、テーマボックスは、「Ｆｏｒｄ」、「Ｃｈｅｖｒｏｌｅｔ」、「Ｈｏｎｄａ」、「Ｔｏｙｏｔａ」、「Ｈｙｕｎｄａ」、「Ａｕｄｉ」、「Ｓａａｂ」、等々を表すことになる。テーマボックス「Ｈｏｎｄａ」により表されるエンティティは、「Ｃｉｖｉｃ」、「Ａｃｃｏｒｄ」、「Ｐｉｌｏｔ」、「Ｐａｓｓｐｏｒｔ」および「Ｏｄｙｓｓｅｙ」、ならびに他の型式のホンダ製造車を包含する可能性がある。さらなる例において、エンティティとして個別の映画を有する映画関連の情報スペースは、ロマンチックコメディ、コメディ、ホラー、アクション、アドベンチャー、ドラマ、ファンタジーおよびサイエンスフィクションを含むジャンルを基礎としてクラスタリングされることが可能である。ジャンルとしては、これら以外のものも可能である。また、エンティティは、エンティティに関連づけられる他の属性によってクラスタリングされることも可能である。例えば、車は、排気量または１ガロン当たりの平均走行マイル数を基礎としてクラスタリングされてもよく、一方で映画は、製作者、俳優または年度によってクラスタリングされてもよい。

グラフセクション８１は、ユーザが１つまたは複数のエンティティを基礎として検索を実行できるように、検索フィールド８２を含むことも可能である。例えば、図５の例を基礎とすると、ユーザは、具体的な属性を有するエンティティのトピックを識別することを希望する場合がある。ユーザは、「サブプライム抵当危機」および「サブプライム危機影響時系列」に関連する検索トピックを用いてクエリを入力する。検索クエリを満足するエンティティを有するトピックは検索結果として表され、よって、クエリに最も関連の深いトピックはエンティティグラフ８１のトップ近くに位置決めされ、かつ関連の少ないトピックはグラフのさらに下方に位置決めされる。エンティティのリスト５１は、リストに表示された結果トピックに関連づけられるエンティティのみを包含して更新されることが可能である。また、属性グラフも、結果トピックに関連づけられるエンティティのみを包含して更新されてもよい。

先の映画の例に戻ると、ユーザは、俳優「Ｔｏｍ Ｈａｎｋｓ」が１９８０年代に演じた映画のタイプを見たいと希望する。結果は、ロマンチックコメディ、コメディおよび犯罪というジャンルを包含する可能性がある。ロマンチックコメディのジャンルにおけるエンティティには、「ビッグ（Ｂｉｇ）」、「スプラッシュ（Ｓｐｌａｓｈ）」および「マネー・ピット（Ｔｈｅ Ｍｏｎｅｙ Ｐｉｔ」が含まれ、一方でコメディのジャンルには、「ドラグネット／正義一直線（Ｄｒａｇｎｅｔ）」、「恋のじゃま者（Ｎｏｔｈｉｎｇ ｉｎ Ｃｏｍｍｏｎ）」および「ターナー＆フーチ／すてきな相棒（Ｔｕｒｎｅｒ ａｎｄ Ｈｏｏｃｈ）」が含まれる。「ドラグネット／正義一直線（Ｄｒａｇｎｅｔ）」および「ターナー＆フーチ／すてきな相棒（Ｔｕｒｎｅｒ ａｎｄ Ｈｏｏｃｈ）」は、さらに、犯罪のジャンルにもグループ分けされる。エンティティリストおよび属性グラフは、検索に応答して、表示されたジャンルに関連づけられるエンティティのみを包含して更新される。

エンティティグラフ８１におけるエンティティの１つまたは複数のクラスタは、ユーザによって選択されることが可能であり、選択されたエンティティクラスタに関連づけられる残りのエンティティクラスタを識別することができる。ユーザは、エンティティクラスタ８３を、マウス、スタイラス、指または他のタイプのポインタデバイス等のポインタデバイスを介して選択することができる。具体的には、ユーザは、ポインタデバイスを用いて、トピックに関連づけられるトピックボックス上をホバーする、またはトピックボックス上をクリック、またはタッピングすることができる。関連づけられるエンティティクラスタ８３は、このエンティティクラスタ８３と選択されるエンティティクラスタ８３との関連性を基礎として関連のテーマボックスを強調する、またはカラーコーディングすることにより、識別されることが可能である。ある例では、選択されるエンティティクラスタ８３に対してより高い関連性を有するエンティティクラスタ８３に、選択されるエンティティクラスタ８３の色に似た色が割り当てられてもよく、一方で、関連性の少ないエンティティクラスタ８３には、異なる色が割り当てられる。その他、同系性を視覚化する方法としては、色の暗さを変えて関連性の程度を示すこと、または形状、知覚深度、フォント処理またはアニメーション、ならびにパターンおよびアイコンを用いること等が可能である。エンティティクラスタの関連性または同系性は、選択されるエンティティクラスタに関連づけられるエンティティと、他の各エンティティクラスタのエンティティとを比較することによって決定されてもよい。選択されるエンティティクラスタのエンティティに最も関連の深いエンティティを有するエンティティクラスタは、関連するエンティティクラスタとして選択される。ある例において、エンティティは、コサイン類似度を用いて比較されることが可能である。しかしながら、関連性を決定する他の手段が使用されてもよい。

結果トピックが選択されると、リスト内の文書も、選択された結果トピックに関連づけられる文書のみを反映して更新される。ならびに、文書属性グラフも各々、関連するトピックに関連づけられる文書を反映して更新される。

特定のエンティティを識別するためには、フィルタが適用されてもよい。フィルタを基礎とするエンティティの変更は、属性グラフを含む他のエンティティ視覚化に適用されることも可能である。図６は、エンティティをフィルタリングするためのビジュアルインタフェース９０を例示するスクリーンショットである。エンティティは、日付、ソースまたはステータスを含む、エンティティに関連づけられる属性のうちの１つまたはそれ以上を基礎としてフィルタリングされてもよい。他に、文書の場合の著者および引用文献、映画の場合の製作者および俳優、および車の場合のコストおよび型式を含む属性も可能である。しかしながら、以下の例では、文書エンティティを参照して日付、ソースおよびステータスのフィルタについて論じる。リスト内の全てのエンティティの日付レンジ９１は、選択された日付レンジ内に包含されるエンティティのサブセットのみを表示するように調整されることが可能である。例えば、エンティティが文書である場合、文書は、日付ヒストグラム５８に沿った発行日別に編成されてもよい。情報スペースに関連づけられる全文書の時間レンジは、１９９０年から２０１２年までである。しかしながら、大部分の文書は２００５年から２０１２年までの最近に発生していて、特に２００７年および２００８年にほとんどの文書が発行されている。したがって、ユーザは、ほとんどの文書が発行されたこれらの年に集中してより念入りに検討することを希望する可能性もある。

文書をフィルタリングするために、ユーザは、日付レンジを１９９０年〜２０１２年から２００７年〜２００８年へ変更することができる。１９９０年〜２００６年までと、２００９年〜２０１２年までに発行された文書は、日付ヒストグラムにもはや表示されず、かつエンティティリストおよび他の属性グラフにも同じ変更が行われ、よって、各ディスプレイには、２００７年〜２００８年までの間に発行された文書しか表示されない。表示されない文書は、色強度またはサイズを低減すること等によってディスプレイから除去され、または背景へと消えていってもよい。その他、日付フィルタとしては、月、日または時刻等が使用されてもよい。さらに、日付ヒストグラムの時間レンジが大幅に縮小されることから、１９９０年〜２０１２年までの日付ヒストグラム全体が年を表現してバーを用いたのに対して、各バーは、月等のより短い時間量を表現できることになる。例としては、これ以外も可能である。エンティティリストおよび他の属性グラフを含む他の視覚化は、２００７年または２００８年の間に発行された文書のみを包含して更新されてもよい。

映画に関して言えば、時間は、特定の映画が公開された日付を表すことができる。例えば、先の例におけるタイムラインを用いて、エンティティリストには、１９９０年から２０１２年までの時間レンジの間の日付に関連づけられる全てのエンティティが表示される。リストは、「キャント・バイ・ミー・ラブ（Ｃａｎ‘ｔ Ｂｕｙ Ｍｅ Ｌｏｖｅ）」、「ダークナイト（Ｔｈｅ Ｄａｒｋ Ｋｎｉｇｈｔ）」、「トワイライト−初恋（Ｔｗｉｌｉｇｈｔ）」、「ウォーリー（Ｗａｌｌ−Ｅ）」、「ダイハード（Ｄｉｅ Ｈａｒｄ）」、「ショーシャンクの空に（Ｔｈｅ Ｓｈａｗｓｈａｎｋ Ｒｅｄｅｍｐｔｉｏｎ）」、「ゴッドファーザー（Ｔｈｅ Ｇｏｄａｆａｔｈｅｒ）」、「メン・イン・ブラック（Ｍｅｎ ｉｎ Ｂｌａｃｋ）」、「インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）」、「トランスフォーマー（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）」、「オーシャンズ１３（Ｏｃｅａｎ’ｓ Ｔｈｉｒｔｅｅｎ）」、「キャプテン・アメリカ／ザ・ファースト・アベンジャー（Ｃａｐｔａｉｎ Ａｍｅｒｉｃａ： Ｔｈｅ Ｆｉｒｓｔ Ａｖｅｎｇｅｒ）」、「ホビット（Ｔｈｅ Ｈｏｂｂｉｔ）」、他多数等の映画を包含することが可能である。表示されるエンティティの数を減らし、かつ特定の時間期間からのエンティティのみを精査するために、ユーザは、２００７年から２００８年まで等のより短い時間レンジを選択することができる。したがって、日付ヒストグラムは、２００７年および２００８年の間に公開された、例えば「ダークナイト（Ｔｈｅ Ｄａｒｋ Ｋｎｉｇｈｔ）」、「トワイライト−初恋（Ｔｗｉｌｉｇｈｔ）」、「ウォーリー（Ｗａｌｌ−Ｅ）」、「トランスフォーマー（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）」および「オーシャンズ１３（Ｏｃｅａｎ’ｓ Ｔｈｉｒｔｅｅｎ）」を含む映画のみを反映して更新される。エンティティリストおよび他の属性グラフは、２００７年および２００８年の間に公開された映画のみを包含して更新される。

また、エンティティは、ソースによってフィルタリングされてもよい。ソースヒストグラム５９は、情報スペースに関連づけられるエンティティを発行ソース別に編成する。ソースには、企業、雑誌、新聞、大学、ブリーフ、ウェブ公開文書および書籍、ならびにニューヨークタイムズ（ＮＹＴ）、ＡＰ通信社（ＡＰ）、ウォールストリートジャーナル（ＷＳＪ）、ロイターおよびワシントンポスト（ＷＰｏｓｔ）を含む具体的な組織等の他のソースが含まれてもよい。ある例において、ユーザは、ＷＳＪおよびＷＰｏｓｔ等の具体的なソースからの文書のみをさらに調べることを選択してもよい。したがって、ＮＹＴ、ＡＰおよびロイターにより発行された文書は除去される、またはより明るい色またはテキストを用いることによりユーザに見えにくくされることが可能である。さらに、エンティティリストおよび他の属性グラフは、ＷＳＪおよびＷＰｏｓｔにより発行された文書のみを包含または強調して更新される。

映画の例において、映画のソースは、映画を公開した製作会社を参照することが可能であって、アポロピクチャーズ、ワーナーブラザーズ、キャッスルロックエンターテイメント、コロンビアピクチャーズ社、ドリームワークスＳＫＧ、パラマウントピクチャーズ、ニューラインシネマおよび２０世紀フォックスフィルム社、ならびに他の多くの製作会社が含まれてもよい。ユーザは、ワーナーブラザーズおよびパラマウントピクチャーズ等の１つまたは複数の製作会社を選択することができ、よって、ワーナーブラザーズ製作の「ダークナイト（Ｔｈｅ Ｄａｒｋ Ｋｎｉｇｈｔ）」および「インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）」およびパラマウントピクチャーズ製作の「キャプテン・アメリカ：ザ・ファースト・アベンジャー（Ｃａｐｔａｉｎ Ａｍｅｒｉｃａ： Ｔｈｅ Ｆｉｒｓｔ Ａｖｅｎｇｅｒ）」および「ゴッドファーザー（Ｔｈｅ Ｇｏｄｆａｔｈｅｒ）」等の映画は、ソースヒストグラムに包含するためにフィルタリングされ、一方でワーナーブラザーズまたはパラマウントピクチャーズの製作でない残りの映画は、グラフから除去されることが可能である。エンティティのリストおよび他の属性グラフは、ワーナーブラザーズおよびパラマウントピクチャーズからの映画のみを包含して更新される。

ステータスフィルタは、ユーザによって特定のステータスでマーキングされているリストに表示されたエンティティの一部を識別するために使用されることが可能である。ユーザステータスには、「未読」、「既読」、「読む予定」および「重要」が含まれてもよい。エンティティが文書である場合、ステータスヒストグラム６０は、文書をユーザステータス別に編成するために使用されることが可能である。ある例において、ユーザは、自らが「読む予定」とマーキングした全ての文書を精査することを希望する可能性がある。「読む予定」の文書は、ステータスヒストグラム６０のステータス「読む予定」に関連づけられるバーをポインタデバイスで選択することによって選択されることが可能である。ステータスが「読む予定」である文書はエンティティリストにそのまま表示されるが、他のステータスの文書は、表示から除去されるか、「読む予定」の文書がより目立って表示されるように視覚的に低減される。残りの属性グラフは、選択されたユーザステータスに関連づけられる文書のみを包含して更新される。

映画の例に関して言えば、異なるステータスには、「見る」、「見る予定」、「見るつもりなし」および「友人が推奨」が含まれてもよい。ユーザは、エンティティをフィルタリングするために１つまたは複数のステータスを選択し、かつ選択されたステータスの１つに関連づけられるエンティティのみを識別することができる。エンティティリストおよび属性グラフは、選択されたステータスを有するエンティティのみを包含して更新される。

さらに、ユーザは、各属性毎にフィルタを満足するエンティティを識別するために、２つ以上のエンティティ属性にフィルタを適用することができる。例えば、ユーザは、読んだことがありかつ２００８年に発行された全ての文書エンティティを精査することを希望する可能性もある。フィルタを適用するために、ユーザは、２００８年に関連づけられるバーを識別し、かつポインタデバイスを用いて「既読」のステータスに関連づけられる青色を選択することができる。したがって、フィルタを基礎として、日付ヒストグラム、ソースヒストグラムおよびエンティティリストは、２００８年に発行されてユーザが読んだ文書のみを表示して更新されることが可能である。

エンティティを精査する間、ユーザは、興味のないエンティティを識別する場合もある。ユーザは、そのエンティティを削除する、または表示しないメニュオプション（図示せず）を選択することにより、エンティティの除去を選ぶことができる。エンティティが除去されると、対話型システムは、どのエンティティがユーザに関連しないかを学習してエンティティリストおよび属性グラフを更新する。

さらに、エンティティを精査する間の任意の時点で、ユーザは、小さいステータスマーキングを簡単に見ることができるように、ヒストグラムの任意の部分上へポインタデバイスを置いてグラフの小領域９１をより高い解像度で反映させることができる。さらに、グラフ小領域の表示は、ユーザにより、変数に関連づけられるヒストグラムバーの１つの一部を選択するために使用されることが可能である。例えば、ユーザは、日付ヒストグラム上でそのポインタデバイスをホバーしてポップアップウィンドウ９１を開き、２００８年の５月、６月および７月といった月をさらに詳しく表示することができる。ポップアップウィンドウは月変数９１をより詳細に表示し、よってユーザは、２００８年６月に発行されてユーザが既に読んだことのある文書等のバーの１つに表示されたユーザステータスを選択することにより、エンティティをフィルタリングすることができる。２００８年６月の既読の文書は、６月変数に関する既読エンティティの表示上の濃い縞模様を含む色または記号によって示されてもよい。

ユーザは、１つまたは複数のエンティティに割り当てられるステータスを用いて、その調査を容易に追跡することができる。具体的には、ユーザは、エンティティの精査に関する自らのステータスを、属性グラフを用いて追跡することもできる。例えば、ユーザは、特定のステータス、日付またはソース、ならびに他の属性にどれだけのエンティティが関連づけられるかを目にすることができる。エンティティが文書である場合、文書のユーザステータスは、ユーザがどれだけの量のマテリアルをカバーしているかをソースおよび時間別に示すために、日付ヒストグラムおよびソースヒストグラムを含む属性グラフ上に反映されてもよい。日付ヒストグラムに関して言えば、ユーザステータスは、ヒストグラムのバーに適切なステータスカラーを適用することによって表示されてもよい。例えば、図５を参照すると、日付ヒストグラム５８における２００８年は、最も多くの文書が発行された年度を示す最も長いバーに関連づけられている。仮に２００８年に４００の文書が発行され、ユーザがそのうちの２０文書を読んでいるとすれば、バーの長さの一部が、２００８年に発行されてユーザにより読まれた文書の量を示す紫に着色される。具体的には、紫に着色されるバーのこの部分は、読まれた文書の数に比例する。したがって、２００８年度のバーの５％、または１／２０が紫に着色される。また、この例において、ユーザは、２００８年度の合計文書の１２．５％に当たる５０文書をステータス「読む予定」でマーキングしている。したがって、バーの１２．５％は、２００８年に発行された文書のうちのユーザが読もうとしている一部を示して緑で陰影を付けられ、または着色される。緑色は、既読文書を表す赤色の隣に適用されてもよい。

ユーザステータスが各バーに沿って表示される順序は、ユーザによって選択されても、デフォルトとして実装されても、任意であってもよい。ユーザステータスを表示する色またはマーキングは、他のものも可能である。ユーザステータスは、同様に、ソースにより編成された文書に対するユーザによる精査の進捗状況を示すためにソースヒストグラム１３９に適用されることが可能である。ソースヒストグラムをユーザステータスでカラーコーディングすることは、所定のソースにより発行された文書に関してユーザがどのくらいの量のマテリアルをカバーしているかを識別することにおいて、ユーザをアシストすることができる。

ユーザがリスト内の文書の１つにステータスを割り当てるにつれて、このステータスは、ステータスヒストグラムおよびトピック結果のステータスバーにも反映される。ユーザのステータスを追跡することにより、そのユーザは、読んだものが文書全体、文書の一部または文書の要約であるかに関わらず、結果トピックに関連づけられる文書を自らがどれだけカバーしているかを理解することができる。ユーザは、次に、追跡された情報を用いて、検索クエリのトピックを取り巻く情報を適正に理解するためには、さらにどのくらいの量のマテリアルを精査する必要があるかを判断することができる。

映画の例に戻ると、ユーザは、各ジャンルにおいて、各公開年度において、各製作会社から、ならびに他の属性を基礎として、何本の映画を見ているかを追跡することができる。また、ユーザは、この追跡情報を用いて、自分の好みのタイプの映画、または映画の年代等の何かを学習することができる。例えば、ユーザが１９８０年〜１９９０年までの間に公開された多くの映画を見ていて、その大部分がロマンチックコメディであれば、ユーザは、自分の好みがロマンチックコメディであり、またその時代でもあると判断する可能性もある。よって、ユーザは、これらと同じ属性または少なくともこれらの属性の１つを有する他の映画を容易に見つけることができる。例えば、ユーザは単に、自分が８０年代に公開された映画を好むと判断する可能性もあり、かつ８０年代に公開されたアクションとして分類される映画を探したいと思う可能性もある。

カバレッジの追跡は、ユーザが、特定のエンティティに対して何らかの偏向を有しているかもしれないと判断することをも可能にする。例えば、文書の例に関して言えば、ユーザは、住宅危機に注目した余りに早期の文書の精査を忘れたことから、２００８年より以前に発行された文書を精査していなかったと判断するかもしれない。さらに、ユーザは、この追跡を用いて、異なる属性に関して幾つの文書を精査したかを判断することにより、ある情報スペースに関する調査に焦点を絞ることができる。例えば、ユーザは、自分がウォールストリートジャーナルおよびワシントンポストが刊行した文書しか閲覧しておらず、よって他のソースからの文書の精査を開始すべきであることについて認識していないかもしれない。また、抵当文書の例に戻ると、ユーザは、抵当に関する全ての文書を容易に識別し、次いで日付ヒストグラムを用いてこれらの文書での進捗状況を追跡することができる。日付ヒストグラムに適用されるステータスを基礎とすれば、ユーザは、その精査の大部分を専ら住宅危機以前の文書に費やして不釣り合いな文書精査を行っていたことを発見する。したがって、この情報スペースを適正にカバーするために、ユーザは、住宅抵当に関するこの重要な時間期間をカバーすべく住宅危機の間に発行された文書の精査を開始すべきである。

これまでの例は、専ら文書および映画に関するものであったが、エンティティとしては、車、特許、写真および保険金請求を含む他のものも可能である。最低でも、各エンティティは、エンティティをフィルタリングしかつユーザによるエンティティの精査を追跡するために使用されることが可能な１つまたは複数の属性に関連づけられるべきものである。

本発明を、その実施形態を参照して具体的に示しかつ説明したが、当業者には、本発明に対し、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、形式および詳細に関してこれまでに述べた変更および他の変更を行ない得ることが理解されるであろう。

Claims (10)

1. 情報スペースを、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して探索しかつフィルタリングするコンピュータ実装システムであって、
   情報スペースに関連するエンティティと、
   前記エンティティに関連づけられる属性を識別するための属性モジュールと、
   前記エンティティをリストとして表示するためのディスプレイと、
   前記エンティティのステータス表現、および前記エンティティリストからの前記属性の１つを基礎とする少なくとも１つの属性グラフと、
   前記エンティティのうちの１つまたはそれ以上に関してユーザのステータスを追跡するためのステータストラッカであって、
   ユーザから１つまたは複数のエンティティのステータスを受信するためのステータス受信モジュールと、
   前記ユーザステータスを前記ステータス表現および前記属性グラフへ適用するためのステータス適用モジュールと、を備えるステータストラッカと、を備えるコンピュータ実装システム。
2. 前記リスト内の前記エンティティを前記属性のうちの１つまたはそれ以上を基礎としてフィルタリングするためのフィルタモジュールと、
   前記１つまたは複数の属性を満足するエンティティのみを包含して前記リストを更新するためのエンティティ更新モジュールと、
   前記１つまたは複数の属性を満足するエンティティのみを包含して前記属性グラフを更新するための属性更新モジュールと、をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
3. クラスタリングされたエンティティを表示するために、前記属性の少なくとも１つを基礎として前記エンティティをクラスタリングするためのクラスタリングモジュールと、
   前記リスト内の前記エンティティの１つの選択を受信しかつ前記選択されたエンティティの少なくとも一部を表示するための受信モジュールと、
   のうちの少なくとも一方をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
4. 前記ステータス適用モジュールが、
   各ユーザステータスへ色を割り当てるための割当てモジュールと、
   前記グラフにより表現される前記属性の各変数に関して各ユーザステータスを満足するエンティティの数を決定するための決定モジュールと、
   そのステータスに関連づけられる前記エンティティの数を基礎として、各変数の前記グラフへ前記割り当てられた色を適用するための色適用モジュールとを備える、請求項１に記載のシステム。
5. 前記属性グラフを修正するための修正モジュールであって、
   ユーザが前記属性グラフ上へポインタデバイスを置くと、前記属性グラフの少なくとも一部をより大きい解像度で表示するための解像モジュールと、
   前記属性グラフを拡大または縮小するためのズームモジュールと、を備える修正モジュールと、
   ユーザから前記属性グラフの１つの少なくとも一部の選択を受信し、かつ前記属性グラフの前記選択された部分に対応するエンティティのみを包含して前記エンティティのリストを更新するための受信モジュールと、
   のうちの少なくとも一方をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
6. 情報スペースを、属性を基礎とし対話型ディスプレイを介して探索しかつフィルタリングするコンピュータ実装方法であって、
   情報スペースに関連するエンティティを検索することと、
   前記エンティティに関連づけられる属性を識別することと、
   前記エンティティをリストとして表示することと、
   前記エンティティのステータス表現、および前記エンティティリストからの前記属性の１つを基礎とする少なくとも１つの属性グラフを提示することと、
   前記エンティティのうちの１つまたはそれ以上に関してユーザのステータスを追跡することであって、
   ユーザから前記１つまたは複数のエンティティのステータスを受信することと、
   前記ユーザステータスを前記ステータス表現および前記属性グラフへ適用することを含む追跡することと、を含むコンピュータ実装方法。
7. 前記リスト内の前記エンティティを前記属性のうちの１つまたはそれ以上を基礎としてフィルタリングすることと、
   前記１つまたは複数の属性を満足するエンティティのみを包含して前記リストを更新することと、
   前記１つまたは複数の属性を満足するエンティティのみを包含して前記属性グラフを更新することと、をさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記属性の少なくとも１つを基礎として前記エンティティをクラスタリングし、かつ前記クラスタリングされたエンティティを表示することと、
   前記リスト内の前記エンティティの１つの選択を受信し、かつ前記選択されたエンティティの少なくとも一部を表示することと、
   のうちの少なくとも一方をさらに含む、請求項６に記載の方法。
9. 前記ユーザステータスを前記属性グラフへ適用することをさらに含み、前記適用することは、
   各ユーザステータスへ色を割り当てることと、
   前記グラフにより表現される前記属性の各変数に関して各ユーザステータスを満足するエンティティの数を決定することと、
   そのステータスに関連づけられる前記エンティティの数を基礎として、各変数の前記グラフへ前記割り当てられた色を適用することと、を含む、請求項６に記載の方法。
10. 前記属性グラフを修正することであって、
    ユーザが前記属性グラフ上へポインタデバイスを置くと、前記属性グラフの少なくとも一部をより大きい解像度で表示することと、
    前記属性グラフを拡大または縮小することを含むことと、を含む修正することと
    ユーザから前記属性グラフの１つの少なくとも一部の選択を受信し、かつ前記属性グラフの前記選択された部分に対応するエンティティのみを包含して前記エンティティのリストを更新することと、
    のうちの少なくとも一方をさらに含む、請求項６に記載の方法。