JP2017021782A - 挙動奨励のための指令決定 - Google Patents

Abstract

【課題】挙動奨励のための指令決定を提供する。【解決手段】方法は、複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングし、クラウドソーシングされた入力に基づいて目標を生成する。方法は、指令についての優先度スコアを、該指令の優先度ランキングに基づいて決定する。指令は、ユーザーの目標に関連付けられる。方法は、ユーザーによる指令の実行の機会に関係した機会データに基づいて、指令についての機会スコアを決定する。加えて、優先度スコアおよび機会スコアに基づいて、指令についての全スコアを決定する。さらに、全スコアに基づいてユーザーに指令を提示する。【選択図】図４

Description

本開示において論じられる実施形態は、挙動奨励（behavior encouragement）のための指令（directive）決定に関する。

特に断わりのない限り、背景セクションにおいて記述される素材は本願の請求項に対する従来技術ではなく、このセクションに含まれることによって従来技術であると認められるのではない。たとえば説得または社会的影響を通じてユーザーの態度または挙動を奨励する技術が設計されることがある。

ユーザーが良好な習慣を作り出すのを助ける技術が設計されうるものの、挙動変更は難しく、多くの試みが失敗している。

本開示において請求される主題は、何らかの欠点を解決するまたは上記のような環境においてのみ動作する実施形態に限定されるものではない。むしろ、この背景は、記載されるいくつかの実施形態が実施されうる一つの例示的な技術領域を示すために与えられているだけである。

ある実施形態のある側面によれば、方法が、指令についての優先度スコアを、該指令の優先度ランキングに基づいて決定することを含んでいてもよい。前記指令は、ユーザーの目標に関連付けられていてもよい。本方法は、前記ユーザーによる前記指令の実行の機会に関係した機会データに基づいて、前記指令についての機会スコアを決定することをも含んでいてもよい。加えて、本方法は、前記優先度スコアおよび前記機会スコアに基づいて前記指令についての全スコアを決定することをさらに含んでいてもよい。さらに、本方法は、前記全スコアに基づいて前記ユーザーに前記指令を提示することをも含んでいてもよい。さらに、本方法は、複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングし、クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成することをも含んでいてもよい。本方法は、複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングし、クラウドソーシングされた入力に基づいて前記指令を生成することをも含んでいてもよい。

前記実装の目的および利点は、少なくとも、請求項において具体的に指摘される要素、特徴および組み合わせによって、実現され、達成されるであろう。

以上の概括的な記述および以下の詳細な記述はいずれも、例として与えられており、例示的であり、特許請求される本発明を制約するのではないことは理解しておくものとする。

付属の図面を使ってさらに具体的かつ詳細に、例示的実施形態について記述し、説明する。
目標に関連付けられた指令のライブラリを生成するよう構成された例示的システムを表わす図である。 前記目標に関連付けられた一つまたは複数の提案される指令を生成するよう構成されたもう一つの例示的システムを表わす図である。 ユーザーに提示する指令の集合を生成するよう構成されたもう一つの例示的システムを表わす図である。 前記ユーザーに提示する指令を決定するよう構成されたもう一つの例示的システムを表わす図である。 挙動奨励モジュールを含みうる例示的な情報処理システムを示すブロック図である。 挙動奨励のための指令を決定することに関係した例示的環境を表わす図である。 挙動奨励のための指令を決定する例示的方法のフローチャートである。 挙動奨励のための指令を決定するもう一つの例示的方法のフローチャートの一部である。 挙動奨励のための指令を決定するもう一つの例示的方法のフローチャートの一部である。 挙動奨励のための指令を決定するもう一つの例示的方法のフローチャートの一部である。

動機または機会なくしては、人が挙動変更するのは難しいことがある。他方、動機、機会およびトリガーが集束するときには、特定の挙動が起こりうる。挙動変更は、最終目標（たとえば挙動変更）の達成に導く、より小さなステップ（たとえば一つまたは複数の特定の挙動）の完了によって容易にされることもある。さらに、本開示において記述される一つまたは複数の実施形態では、指令が、目標の達成に導きうるあるステップを完了させるようユーザーを奨励するまたは促すトリガーとして作用しうる。指令が決定され、該指令を実行することについてのユーザーの優先度および該指令を実行するユーザーの機会もしくは能力に基づいてユーザーに提示されるとき、ユーザーは指令を実行する可能性が高くなることがありうる。よって、本開示に記載される一つまたは複数の実施形態は、ユーザーに提示する指令を、他の指令に比べたときの該指令を実行するためのユーザーの優先度および機会に基づいて決定するために使用されうる。さらに、本開示において記載される一つまたは複数の実施形態では、指令は、ユーザーを取り巻くコンテキストに基づいて決定され、ユーザーに提示されてもよい。コンテキストはたとえば、位置、時刻、感情状態または直前のアクションを含む。

ある例示的実施形態は、ユーザーに提示する指令を決定する方法を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、ユーザーの目標に対応する一つまたは複数の指令を取得することによって指令を取得することを含んでいてもよい。本方法は、指令の優先度ランキングに基づいて指令についての優先度スコアを決定することを含んでいてもよい。本方法は、指令に関係した機会データを受領することをも含んでいてもよい。これは、指令に関連付けられたセンサーおよび指令に関連付けられたアンケートの一つまたは複数から機会データを受領することを含んでいてもよい。一つまたは複数のセンサーおよび／または一つまたは複数のアンケートから受領され、特定の指令に関係しているデータは、本開示では、「機会データ（opportunity data）」と称されることがあり、ユーザーによるその特定の指令の実行の機会を示しうる。用語「機会データ」は、ユーザーによるその特定の指令の実行の確からしさまたは該実行の見込みなさを示しうるデータを含んでいてもよい。本方法はさらに、機会データに基づいて指令についての機会スコアを決定することを含んでいてもよい。本方法は、優先度スコアおよび機会スコアに基づいて指令についての全スコアを決定することをも含んでいてもよい。本方法は、全スコアに基づいて、ユーザーが一つまたは複数の他の指令ではなくその指令を実行する可能性がより高いことを判別することをも含んでいてもよい。本方法はさらに、ユーザーが他の指令ではなくその指令を実行する可能性がより高いことを判別することに応答して、ユーザーにその指令を提示することを含んでいてもよい。

図１Ａは、本開示において記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、目標１０４に関連付けられた指令のライブラリ１０２を生成するよう構成された例示的システム１００を表わす図である。いくつかの実施形態では、システム１００は、指令のライブラリ１０２を生成するよう構成された挙動奨励モジュール（BEM: behavior encouragement module）１０６を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、目標１０４はユーザーによって手動で入力されてもよい。あるいはまた、いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーに一つまたは複数の可能な目標を提示するよう構成されていてもよく、ユーザーは可能な目標から目標１０４を選択してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６によってユーザーに提示される可能な目標は、一つまたは複数のクラウドソーシングされた目標を含んでいてもよい。該クラウドソーシングされた目標は、他のユーザーによって入力され、クラウドソーシングされた入力に基づいてBEM １０６によって選択されてもよい。これについてはのちにより詳細に説明する。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、目標１０４を受領し、目標１０４に一つまたは複数の事前構築された指令１０８が関連付けられているかどうかを判定するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、事前構築された指令１０８は、一つまたは複数のクラウドソーシングされた指令１１０を含んでいてもよい。該クラウドソーシングされた指令は、他のユーザーによって手動で入力され、クラウドソーシングされた入力に基づいてBEM １０６によって選択されてもよい。これについてはのちにより詳細に説明する。いくつかの実施形態では、事前構築された指令は、ブログ、助言コラムなどといったさまざまなオンライン資源から導出されてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、目標１０４に関連付けられた事前構築された指令１０８の一つまたは複数を指令のライブラリ１０２に含めるよう構成されていてもよい。たとえば、BEM １０６は、事前構築された指令１０８のうち目標１０４と関連付けられているすべてを指令のライブラリ１０２に含めるよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、指令のライブラリ１０２をユーザーに提示するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は指令のライブラリ１０２を、たとえばスマートフォンのようなユーザー装置を介してユーザーに提示するよう構成されていてもよい。

図１Ｂは、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、目標１０４に関連付けられた一つまたは複数の提案される指令１１２を生成するよう構成されたもう一つの例示的システム１１１を表わす図である。図１Ｂに示されるように、いくつかの実施形態では、ユーザー習慣１１４に基づいて目標１０４に関連付けられた提案される指令１１２を生成するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザー習慣１１４を決定するために、一つまたは複数のセンサーまたは一つまたは複数のアンケートから得られる機会データを収集および／または解析するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、機会データは、たとえば、履歴データまたはセンサーまたはアンケートから過去に得られたデータを含んでいてもよい。たとえば、目標１０４は、一日当たりある歩数歩くことに関係していてもよく、BEM １０６は、ユーザーが朝のある時間にユーザーの犬を散歩させる習慣をもつことを示す具体的な機会データを受領してもよい。ユーザー習慣に基づいて、BEM １０６は、ユーザーが一日当たりある歩数歩くという目標１０４を達成するのを助けるために、朝犬を散歩させることに関係した提案される指令を生成するよう構成されていてもよい。

図１Ｃは、本開示において記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、指令の集合１１６を生成するよう構成された例示的システム１１５を表わす図である。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーによって入力される一つまたは複数の指令１１８を受領するよう構成されていてもよい。該指令１１８は目標１０４に関連付けられていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６によって受領された指令の一つまたは複数は、ユーザーによって手動で入力されてもよい。いくつかの実施形態では、提案される指令１１２は、指令のライブラリ１０２に含められてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーによってなされた選択に基づいて指令の集合１１６を生成するよう構成されていてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、BEM １０６は、一つまたは複数の可能な指令１１９をユーザーに提示するよう構成されていてもよい。可能な指令１１９は、ユーザーによって入力された指令１１８、指令のライブラリ１０２および提案される指令１１２のうちの一つまたは複数を含んでいてもよい。ユーザーは、可能な指令１１９から指令の集合１１６を選択してもよい。たとえば、目標１０４は、「一日当たり10分歩く」ことを含んでいてもよい。可能な指令１１９はユーザーに提示され、ユーザーは以下の指令を指令の集合１１６として選択してもよい：「歩いて出勤する」、「モールにおいて歩く」、「昼食のためにレストランまで歩く」、「友人と一緒に歩いて、話す」。いくつかの実施形態では、ユーザーは、指令の集合１１６を選択するときに、実行のための優先度を含めてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは、ユーザーの実行のための優先度に基づいて指令の集合１１６を選択してもよく、BEM １０６は指令の集合１１６を生成してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは一つまたは複数の優先度ランキング１２０（図１Ｃには示さないが図１Ｄに示す）を生成するために、指令の集合１１６内の指令を互いに対してランク付けしてもよく、BEM １０６は、優先度ランキング１２０を受領するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは指令の一つまたは複数に同じランキングを与えてもよい。いくつかの実施形態では、優先度ランキング１２０は、可能な指令１１９のうちの一つを実行することについての、可能な指令１１９のうちの別のものに対するユーザーの優先度を示してもよい。

たとえば、ユーザーは指令の集合１１６のうちの特定の指令「昼食のためにレストランまで歩く」を高優先度としてランク付けし、指令の集合１１６のうちの特定の指令「歩いて出勤する」を低優先度とランク付けしてもよく、それらの優先度ランキング１２０がBEM １０６によって受領されてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６によって受領される優先度ランキング１２０は数を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は優先度ランキング１２０に数を割り当ててもよい。たとえば、実行のためのユーザーの優先度に基づいて、特定の指令「昼食のためにレストランまで歩く」は高い優先度ランキングを受領してもよく、BEM １０６は該高い優先度ランキングに、数1など、いかなる数を割り当ててもよい。実行のためのユーザーの優先度に基づいて、特定の指令「歩いて出勤する」は、数2など、低い優先度ランキングを受領してもよい。いくつかの実施形態では、指令１１６の集合の一つまたは複数の特定の指令は、同じ優先度ランキングを有していてもよい。

図１Ｄは、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、ユーザーに提示する指令１２２を決定するよう構成されたシステム１２１を表わす図である。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーに呈する指令１２２を、次のうちの一つまたは複数に基づいて決定してもよい：指令の集合１１２、機会データ、たとえば指令の集合に関係したセンサー・データ１２４および／または指令の集合に関係したアンケート・データ１２６および優先度ランキング１２０。

以下の議論の簡単のため、指令の集合１１６は二つの指令をもつと想定される。しかしながら、指令の集合１１６はいくつの指令を含んでいてもよく、BEM １０６は、下記で述べる動作と同様に、指令の集合１１６の各指令について、優先度スコア、機会スコアおよび全スコアを決定してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、指令の集合１１６の他の指令ではなく、指令の集合１１６のある特定の指令を実行する可能性がより高いことを判別してもよく、下記で述べる動作と同様に、その特定の指令をユーザーに提示してもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の指令の第一の優先度ランキング１２０に基づいて指令の集合１１６の第一の指令について第一の優先度スコア（priority score）m_p1を決定するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の指令の第二の優先度ランキング１２０に基づいて指令の集合１１６の第二の指令について第二の優先度スコアm_p2を決定するよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、それぞれ第一の指令および第二の指令に関係した第一および第二の機会データを受領するよう構成されていてもよい。たとえば、BEM １０６は、次のうちの一つまたは複数から第一の指令に関係した第一の機会データを受領するよう構成されていてもよい：第一の指令に関連付けられた一つまたは複数のセンサーおよび第一の指令に関連付けられた一つまたは複数のアンケート。同様に、BEM １０６は、次のうちの一つまたは複数から第二の指令に関係した第二の機会データを受領するよう構成されていてもよい：第二の指令に関連付けられた一つまたは複数のセンサーおよび第二の指令に関連付けられた一つまたは複数のアンケート。本開示では、用語「センサー」は、一つまたは複数の指標またはパラメータを感知または検出しうる物理的なセンサーを指すことがある。本開示では、用語「センサー」は、情報を収集しうるシステム、装置、デバイスまたはモジュールをも指すことがある。いくつかの実施形態では、第一の指令に関連付けられていてもよいセンサーと第二の指令に関連付けられていてもよいセンサーは、次のうちの一つまたは複数を含んでいてもよい：気象センサー、位置センサー、スケジュール・センサー、心拍数センサー、動きセンサーおよび睡眠センサー。

いくつかの実施形態では、位置センサーは、ユーザーの位置を検出または決定するよう構成されていてもよい。たとえば、位置センサーは、GPS受信器、Wi-Fi信号検出器、GSM(登録商標)信号検出器、ブルートゥース・ビーコン検出器、インターネット・プロトコル（IP）アドレス検出器または位置の機会を検出または決定しうる他の任意のシステム、装置、デバイスまたはモジュールを含んでいてもよい。

これらまたは他の実施形態において、気象センサーは、決定された位置に基づいてユーザーの位置についての気象情報を取得または測定するよう構成されていてもよい。たとえば、気象センサーは、決定された位置についてインターネットから気象報告を取得するよう構成されていてもよい。これらおよび他の実施形態において、気象センサーは、周囲の環境における気象条件を検出しうる一つまたは複数のセンサーを含んでいてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、気象センサーは、温度センサー、気圧センサー、湿度センサーなどの一つまたは複数を含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、スケジュール・センサーは、ユーザーに関連付けられた一つまたは複数のカレンダーからスケジュール・データを抽出するよう構成された一つまたは複数のシステム、装置、デバイスまたはモジュールを含んでいてもよい。たとえば、スケジュール・センサーは、ユーザーのアウトルック・カレンダー、グーグル・カレンダーまたは他の電子式カレンダーからスケジュール・データを抽出するよう構成されていてもよい。スケジュール・データは、いくつかの実施形態では、機会データに含められてもよい。

いくつかの実施形態では、心拍数センサーは、心拍数または心拍数の指標を測定または決定するよう構成されていてもよい。たとえば、心拍数センサーは、パルス、皮膚温度などを検出するよう構成された一つまたは複数のセンサーを含んでいてもよい。これらまたは他の実施形態において、心拍数センサーは、検出された指標に基づいて心拍数を決定するよう構成された一つまたは複数のシステム、装置、デバイスまたはモジュールを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、動きセンサーは、動きを決定または検出するよう構成されていてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、動きセンサーは、傾き、振れ、回転、旋回および他の任意の動きの一つまたは複数を検出または決定することができる任意の好適なシステム、装置、デバイスまたはルーチンを含んでいてもよい。これらまたは他の実施形態において、動きセンサーは、ジャイロスコープ、加速度計、磁気計、歩数計、GPS受信器および動きを検出しうる他の任意のセンサーのうちの一つまたは複数を含んでいてもよい。追加的または代替的に、動きセンサーは、該センサーによって検出されうる情報に基づいて動きを決定するよう構成された一つまたは複数のシステム、装置、デバイスまたはモジュールを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、睡眠センサーは、ユーザーが眠っているかどうかを決定するおよび／またはユーザーが眠っているという指標を検出するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、睡眠センサーは、ユーザーが眠っているかどうか、どのくらいユーザーが眠っているか、ユーザーの睡眠パターン、どのくらいよくユーザーが眠っているかまたはユーザーの睡眠の品質などの指標を検出することのできる物理的センサーを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、センサーは、ユーザー装置内に含まれていても、あるいはユーザー装置に接続されていてもよい。いくつかの実施形態では、センサーは、ユーザー装置に無線で接続されてもよい。これらまたは他の実施形態において、睡眠センサーは、前記指標に基づいてユーザーが眠っていることを判別するよう構成された一つまたは複数のシステム、装置、デバイスまたはモジュールを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、アンケートがユーザーから機会データを集めてもよく、第一および／または第二の指令に関連付けられてもよい。たとえば、アンケートは、次の型の機会データの一つまたは複数に関係してもよい：感情データ、ソーシャル・データおよび食事データ。いくつかの実施形態では、アンケートは、ソーシャル・データを決定するために、たとえば、「ご友人のサーシャは今日空いていますか？」といった質問を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、アンケートは、たとえば、食事データを決定するために、「今日朝食に何を食べましたか？」といった質問を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、感情データを決定するために、たとえば「ミーティングが終わって元気がありますか？」といった質問を含んでいてもよい。ソーシャル・データに関係するアンケートは本稿では「ソーシャル・アンケート」と称されることがあり、感情データに関係するアンケートは本稿では「感情アンケート」と称されることがあり、食事データに関係するアンケートは本稿では「食事アンケート」と称されることがある。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、たとえばスマートフォンのようなユーザー装置を使ってアンケートをユーザーに提示するよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の指令に一つまたは複数のセンサーおよび／または一つまたは複数のアンケートが関連付けられているかどうかを判定するよう構成されていてもよい。追加的または代替的に、BEM １０６は、第二の指令に一つまたは複数のセンサーおよび／または一つまたは複数のアンケートが関連付けられているかどうかを判定するよう構成されていてもよい。特定の指令に関連付けられた特定のセンサーは、その特定の指令の実行に関する機会データを生成しうる。これらまたは他の実施形態において、特定の指令に関連付けられた特定のアンケートは、該アンケートへのユーザーの応答に基づいて、その特定の指令の実行に関する機会データを生成しうる。

たとえば、目標１０４は「一日当たり10分歩く」ことを含んでいてもよく、ユーザーによって選択され、BEM １０６によって生成される指令の集合１１６は第一の指令「昼食のためにレストランまで歩く」および第二の指令「エレベーターの代わりにビルの階段を使う」を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の指令「昼食のためにレストランまで歩く」がたとえばスケジュール・センサー、感情アンケート、気象センサーおよびソーシャル・アンケートに関連付けられていることを判別してもよい。換言すれば、ケジュール・センサー、感情アンケート、気象センサーおよびソーシャル・アンケートが、第一の指令「昼食のためにレストランまで歩く」に関連する機会データを生成しうる。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の指令が第一の指令と同じまたは異なるセンサーおよび／またはアンケートに関連付けられていてもよいことを判別してもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一および第二の指令に関連付けられた機会データに、該機会データがユーザーによる第一および第二の指令の実行の確からしさまたは該実行の見込みのなさのどちらを示すかに基づいて、肯定的または否定的としてラベル付けするよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、特定の機会データに、特定の指令に関して肯定的または否定的としてラベル付けするよう構成されていてもよい。たとえば、戸外が暖かいまたは晴れであることを示す第一の気象センサーからの機会データは、BEM １０６によって、第一の指令「昼食のためにレストランまで歩く」に関して肯定的としてラベル付けされてもよく、BEM １０６によって、第二の指令「20分間アイススケートをしにいく」に関して否定的としてラベル付けされてもよい。もう一つの例として、ユーザーが「疲れている」ことを示す機会データまたは感情アンケートへの回答は、第一の指令「両つま先に触る」について肯定的としてBEM １０６によってラベル付けされてもよく、一方、感情アンケートに対する「疲れている」という回答は、第二の指令「6マイル走る」に関して否定的としてBEM １０６によってラベル付けされてもよい。さらなる例については、スケジュール・センサーからの空きスケジュール信号は、第一の指令「ジムに行く」および第二の指令「泳ぎに行く」両方について肯定的としてBEM １０６によってラベル付けされてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、機会関数に従って第一の機会データに基づいて第一の機会スコア（opportunity score）m_o1を決定するよう構成されていてもよい。機会関数の例は本開示において記述される。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、前記機会関数に従って第二の機会データに基づいて第二の機会スコアm_o2を決定するよう構成されていてもよい。第一の機会データおよび第二の機会データに基づいてそれぞれ第一および第二の機会スコアを決定するために、さまざまな機会関数が使用されうる。本開示は単に、第一および第二の機会スコアが機会関数に従ってどのように決定されうるかの例を記述するものである。たとえば、機会関数に従って、第一の機会スコアm_o1は、特定の第一の指令および当該ユーザーに関して肯定的であるとラベル付けされた機会データの、該特定の第一の指令および当該ユーザーに関して否定的であるとラベル付けされた機会データに対する割合がある閾値割合を超えるとき、たとえば1のような値を割り当てられてもよい。たとえば、閾値割合は50パーセントに等しくてもよく、肯定的にラベル付けされた機会データが肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含む全機会データの50パーセントを超えるときに、第一の機会スコアm_o1は値1を割り当てられてもよい。前記機会関数に従って、第一の機会スコアm_o1は、肯定的にラベル付けされた機会データが全機会データの50パーセントを超えないときに、たとえば0のような別の値に等しいよう計算されてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １９６は、第一の機会スコアと同様の仕方で前記機会関数に従って第二の指令についての第二の機会スコアm_o2を決定するよう構成されていてもよい。たとえば、前記機会関数に従って、第二の機会スコアm_o2は、特定の第二の指令および当該ユーザーに関して肯定的であるとラベル付けされた機会データの、該特定の第二の指令および当該ユーザーに関して否定的であるとラベル付けされた機会データに対する割合がある閾値割合を超えるとき、たとえば1のような値を割り当てられてもよい。たとえば、閾値割合は50パーセントに等しくてもよく、肯定的にラベル付けされた機会データが肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含む全機会データの50パーセントを超えるときに、第二の機会スコアm_o2は値1を割り当てられてもよい。前記機会関数に従って、第二の機会スコアm_o2は、肯定的にラベル付けされた機会データが全機会データの50パーセントを超えないときに、たとえば0のような別の値に等しいよう計算されてもよい。たとえば、前記機会関数に従って、第二の機会スコアm_o2は、特定の第二の指令および当該ユーザーに関して肯定的であるとラベル付けされた機会データの、該特定の第二の指令および当該ユーザーに関して否定的であるとラベル付けされた機会データに対する割合がある閾値割合を超えるとき、たとえば1のような数に等しくなるよう計算されてもよい。いくつかの実施形態では、前記第一の機会スコアを決定するために使われる機会関数は、前記第二の機会スコアを決定するために使われる別の機会関数とは異なっていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の優先度スコアm_p1および第一の機会スコアm_o1に基づいて第一の指令についての第一の全スコアt₁を決定するよう構成されていてもよい。同様に、いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の優先度スコアm_p2および第二の機会スコアm_o2に基づいて指令関数を使って第二の指令についての第二の全スコアt₂を決定するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の全スコアおよび第二の全スコアを指令関数に従って計算するよう構成されていてもよい。たとえば、BEM １０６は、いくつかの実施形態では次の例示的表式：
t₁＝a₁×m_p1＋b₁×m_o1
a₁＋b₁＝1
に従って第一の全スコアt₁を計算するよう構成されていてもよい。

同様に、BEM １０６は、いくつかの実施形態では次の例示的表式：
t₂＝a₂×m_p2＋b₂×m_o2
a₂＋b₂＝1
に従って第二の全スコアt₂を計算するよう構成されていてもよい。

上記の表式において、a₁およびa₂は優先度スコアm_p1およびm_p2にそれぞれ割り当てられる重みを表わす。上記の表式において、b₁およびb₂は機会スコアm_o1およびm_o2にそれぞれ割り当てられる重みを表わす。いくつかの実施形態では、a₁およびa₂はそれぞれ、実行のための優先度に基づく、第一の指令および第二の指令をユーザーが実行する確率を表わしていてもよい。いくつかの実施形態では、b₁およびb₂はそれぞれ、実行のための機会に基づく、第一の指令および第二の指令をユーザーが実行する確率を表わしていてもよい。たとえば、ユーザーが、第一の指令の実行についてのユーザーの機会ではなく第一の指令の実行についてのユーザーの優先度に基づいて、第一の指令を実行する可能性がより高い場合、a₁はb₁より大きくてもよい。同様に、ユーザーが、第二の指令の実行についてのユーザーの機会ではなく第二の指令の実行についてのユーザーの優先度に基づいて、第二の指令を実行する可能性がより高い場合、a₂はb₂より大きくてもよい。いくつかの実施形態では、a₁およびa₂は等しくてもよく、実行についての優先度に基づく、ユーザーが指令の集合１１６内の任意の所与の指令または全部の指令を実行する確率を表わしていてもよい。いくつかの実施形態では、b₁およびb₂は等しくてもよく、実行についての機会に基づく、ユーザーが指令の集合１１６内の任意の所与の指令または全部の指令を実行する確率を表わしていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の全スコアおよび／または第二の全スコアを計算するための指令関数を決定するよう構成されていてもよい。指令関数は、回帰を使って特定のユーザーに適合されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いと判定し、第二の指令ではなく第一の指令をユーザーに提示することに応答して、BEM １０６は、第二の指令より第一の指令に、より大きなバイナリー値または確率値を割り当ててもよい。たとえば、ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いと判定し、第一の指令のみをユーザーに提示することに応答して、BEM １０６は、ユーザーが第一の指令を実行することに応答して第一の指令に1のバイナリー値または確率値を割り当ててもよい。BEM １０６は第二の指令には0のバイナリー値または確率値を割り当ててもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、a₁、b₁、a₂およびb₂を決定するために回帰分析においてバイナリー値m_p1、m_o1、m_p2およびm_o2を使うよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、第一の全スコアを計算するために使われる特定の指令関数は、第二の全スコアを計算するために使われる別の指令関数とは異なっていてもよい。特に、いくつかの実施形態では、第一の全スコアを計算するために使われる指令関数におけるa₁およびb₁は、第二の全スコアを計算するために使われる指令関数におけるa₂およびb₂とは異なっていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いことを、第一の全スコアおよび第二の全スコアの比較に基づいて判定するよう構成されていてもよい。たとえば、第一の全スコアt₁が第二の全スコアt₂より高いことがあり、そのことはユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いことを示しうる。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いことを判定するのに応答して、ユーザーに対して第一の指令を提示するよう構成されていてもよい。これらまたは他の実施形態において、BEM １０６は、第一の全スコアt₁および第二の全スコアt₂がいずれもある閾値を満たすときは、第一および第二の指令の両方をユーザーに提示するよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、設定されたスケジュールに従って、たとえば毎時、毎日、指令の集合１１６内の第一の指令または他の指令の提示もしくは完了時、またはユーザーによる要求時に、第一の機会スコアm_o1を更新または調整するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の指令または指令の集合１１６中の別の指令に関係する更新されたセンサー・データからの機会データに基づいて、および／または第一の指令または指令の集合１１６中の別の指令に関係するアンケートからの機会データに基づいて、第一の機会スコアを更新または調整するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、指令の集合１１６中のどの特定の指令をユーザーに提示するかを、少なくとも部分的には、更新された第一の機会スコアに基づいて決定してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の機会スコアm_o2を同様に更新するよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、設定されたスケジュールに従って、たとえば毎時、毎日、指令の集合１１６内の第一の指令または他の指令の提示もしくは完了時、またはユーザーによる要求時に、第一の優先度スコアm_p1を更新または調整するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の優先度スコアを更新することを、ランク付けしてもらうためにユーザーに指令の集合１１６を再提示してユーザーから更新されたランキングを受領することによって行なうよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、指令の集合１１６中のどの特定の指令をユーザーに提示するかを、少なくとも部分的には、更新された第一の優先度スコアに基づいて決定してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の優先度スコアm_p2を同様に更新するよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の指令についての第一の優先度スコアm_p1および／または第一の機会スコアm_o1を、ユーザー習慣に基づいて更新するよう構成されていてもよい。同様に、いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の指令についての第二の優先度スコアm_p2および／または第二の機会スコアm_o2を、前記ユーザー習慣または異なるユーザー習慣に基づいて更新するよう構成されていてもよい。

たとえば、目標１０４は一日当たりある歩数歩くことに関係していてもよい。一日当たり前記ある歩数歩くことに関連し、ユーザーによって選択された、指令の集合１１６中の指令は、第一の指令「犬を散歩させる」および第二の指令「歩いて出勤する」を含んでいてもよい。ユーザーは、優先度ランキング１２０を生成するために、第一および第二の指令を、互いに対してランク付けしてもよく、BEM １０６は優先度ランキング１２０に基づいて第一および第二の優先度スコアを生成してもよい。BEM １０６は、ユーザーが朝のある時間にユーザーの犬を散歩させる習慣をもつことを示す特定の機会データを受領してもよい。該ユーザー習慣に基づいて、BEM １０６は、第一および／または第二の優先度スコアを更新するよう構成されていてもよい。たとえば、BEM １０６は、第一の指令がユーザー習慣と一致する、関連しているまたは同様であるときに、第一の優先度スコアを増大させてもよい。たとえば、前記ユーザー習慣に基づいて、BEM １０６は、第一の指令「犬を散歩させる」についての第一の優先度スコアを増大させてもよい。該指令は前記ユーザー習慣に関連しているからである。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の指令がユーザー習慣と関連しているときに、同様に第二の優先度スコアを増大させてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第一の指令がユーザー習慣と関連していないときは、第一の優先度スコアを減少させてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、第二の指令がユーザー習慣と関連していないときは、第二の優先度スコアを減少させてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、ユーザーに対する第一の指令の提示の時間がユーザー習慣の実行の時間に一致するとき、第一の機会スコアm_o1を更新または調整するよう構成されていてもよい。同様に、BEM １０６は、ユーザーに対する第一の指令の提示の時間がユーザー習慣の実行の時間に一致するとき、第二の機会スコアm_o2を更新または調整するよう構成されていてもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６は、指令の集合１１６のある特定の指令の、ユーザーに対する提示の時間を、設定されたスケジュールに従って、たとえば毎時、毎日、別の指令の完了時に、決定してもよい。また、いくつかの実施形態では、BEM １０６は、指令の集合１１６の、ユーザーに対する提示の時間を、設定されたスケジュールに従って、たとえば毎時、毎日、指令の集合１１６中のある指令の完了時に、決定してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、前記特定の指令および／または前記指令の集合１１６の提示の時間を、ユーザーによって要求されたときに、決定してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、前記特定の指令および／または前記指令の集合１１６のユーザーへの提示の時間にまたは該時間の近くに、一つまたは複数のアンケートを送ってもよい。

いくつかの実施形態では、BEM １０６がユーザーに対して可能な指令１１９を提示することに応答して、ユーザーは、指令の集合１１６の代わりに単一の指令を選択してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、該単一の指令について優先度ランキング１２０および優先度スコアを生成してもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、前記優先度スコアおよび該単一の指令についての機会スコアに基づいて該単一の指令についての全スコアを決定するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、BEM １０６は、該単一の指令をユーザーに提示するか否かを、該指令についての全スコアがある閾値を満たすまたは超えることに基づいて決定してもよい。

したがって、いくつかの実施形態では、システム１００は、目標１０４に関連する指令１２２を、指令１２２を実行することについてのユーザーの優先度および該指令を実行するユーザーの機会もしくは能力に基づいて、決定し、ユーザーに対して提示するよう構成されていてもよい。こうして、ユーザーは、指令１２２を実行する可能性が高くなりうる。

本開示の範囲から外れることなく図１に修正、追加または省略がなされてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、指令１１６の集合は、次のうちの一つまたは複数を含まなくてもよい：ユーザーによって入力された指令１１８、指令のライブラリ１０２および提案される指令１１２。もう一つの例として、いくつかの実施形態では、BEM １０６は、機会データ、たとえば指令の集合に関連付けられたセンサー・データ１２４および／または指令の集合に関連付けられたアンケート・データ１２６を使って指令１２２を生成してもよい。

図２は、本開示において記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成されたBEM ２０２を含んでいてもよい例示的な情報処理システム２００を示している。BEM ２０２は図１のBEM １０６を含んでいたり、またはBEM １０６に対応したりしていてもよい。情報処理システム２００は、コンピューティング・システム２０４、一つまたは複数のセンサー２０６および通信モジュール２０８を含んでいてもよい。センサー２０６は、上記のような気象センサー、位置センサー、スケジュール・センサー、心拍数センサー、動きセンサーおよび睡眠センサーのうちの一つまたは複数を含んでいてもよい。

コンピューティング・システム２０４は、BEM ２０２を使って挙動奨励のための指令を決定するよう構成されたいかなる好適なシステム、装置またはデバイスを含んでいてもよい。コンピューティング・システム２０４は、メモリ２１２に通信上結合されたプロセッサ２１０を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、BEM ２０２は、プロセッサ２１０による実行のためのメモリ２１２内に存在する論理または命令において具現されていてもよい。追加的または代替的に、センサー２０６のうち一つまたは複数のセンサーの一つまたは複数のモジュールがプロセッサ２１０による実行のためにメモリ２１２内に存在する論理または命令において具現されていてもよい。

プロセッサ２１０は、さまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含むいかなる好適な特殊目的または汎用コンピュータ、コンピューティング・エンティティまたは処理装置を含んでいてもよく、いかなる適用可能なコンピュータ可読記憶媒体上に記憶された命令を実行するよう構成されていてもよい。たとえば、プロセッサ２１０はマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（DSP）、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）またはプログラム命令をインタープリットおよび／または実行するおよび／または機会データを含むデータを処理するよう構成された他の任意のデジタルもしくはアナログ回路を含んでいてもよい。図２では、プロセッサ２１０は、本稿に記載される任意の数の動作を個々にまたは集団的に実行するよう構成された任意の数のプロセッサを含んでいてもよい。さらに、前記プロセッサのうち一つまたは複数が一つまたは複数の異なる電子デバイス上に存在していてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１０は、プログラム命令をインタープリットおよび／または実行するおよび／またはメモリ２１２に記憶された機会データを含むデータを処理することを行なってもよい。

メモリ２１２は、コンピュータ実行可能な命令またはデータ構造を担持するまたは記憶するコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサ２１０のような汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうるいかなる利用可能な媒体であってもよい。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読記憶媒体は、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み出し専用メモリ（EEPROM）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）または他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ・デバイス（たとえば半導体メモリ・デバイス）またはコンピュータ実行可能な命令またはデータ構造の形で所望されるプログラム・コードを担持または記憶するために使用されうる、汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうる他の任意の記憶媒体を含む、有体または非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。上記のものの組み合わせも、コンピュータ可読記憶媒体の範囲内に含まれうる。コンピュータ実行可能な命令はたとえば、プロセッサ２１０に、ある機能または機能群を実行させるよう構成された命令およびデータを含んでいてもよい。

BEM ２０２は、プロセッサ２１０に挙動奨励のための一つまたは複数の指令を決定させるよう構成された命令およびデータを含んでいてもよい。よって、いくつかの実施形態では、コンピューティング・システム２０４は、図２に示されるように、メモリ２１２にBEM ２０２を組み込んでもよい。

通信モジュール２０８は、BEM ２０２と情報処理システム２００の他のコンポーネントとの間の通信を扱うためのルーチンを含むソフトウェアを含んでいてもよい。代替的または追加的に、通信モジュール２０８は、機会データを含むデータをネットワークを介して一つまたは複数の他のエンティティに送り、一つまたは複数の他のエンティティから受領するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、通信モジュール２０８は、センサー２０６および／またはユーザーによって回答されたアンケートからの機会データを受領し、該機会データをメモリ２１２に記憶してもよい。これらまたは他の実施形態において、通信モジュール２０８は、機会データを含むデータをメモリ２１２から取り出し、該データをBEM ２０２に送るよう構成されていてもよい。

図３は、本開示に記載された少なくとも一つの実施形態に従って構成された、ユーザーに提示するための一つまたは複数の指令を決定することに関係する例示的環境３００を表わす図である。いくつかの実施形態では、環境３００は、位置サーバー３０２、気象サーバー３０４、スケジュール・サーバー３０６および情報処理システム３０８を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、情報処理システム３０８は、図２の情報処理システム２００を含んでいたり、または情報処理システム２００に対応したりしていてもよい。いくつかの実施形態では、情報処理システム３０８は、ネットワーク３１２に通信上結合されていてもよい。環境３００は、図３に示されない他のサーバーまたは装置を含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、ネットワーク３１２は有線または無線ネットワークを含んでいてもよく、スター構成、トークンリング構成または他の構成などいかなる好適な構成を有していてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、ネットワーク３１２はイーサネット〔登録商標〕ネットワーク、ローカル・エリア・ネットワーク（LAN）、広域ネットワーク（WAN）（たとえばインターネット）および／またはそれを通じて複数の装置が通信しうる相互接続されたデータ経路を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク３１２は、ピアツーピア・ネットワークを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク３１２は、多様な異なる通信プロトコルにおけるデータの通信を可能にしてもよい遠隔通信ネットワークの諸部分に通信上結合されていたり、あるいは該諸部分を含んでいたりしてもよい。

いくつかの実施形態では、ネットワーク３１２は、データを送受信するためにブルートゥース（登録商標）通信ネットワークおよび／またはセルラー通信ネットワークを含んでいてもよい。該送受信は、ショート・メッセージング・サービス（SMS）、マルチメディア・メッセージング・サービス（MMS）、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP）、直接データ接続、無線アプリケーション・プロトコル（WAP）、電子メールなどを介することを含んでいてもよい。ネットワーク３１２は、スマート・エネルギー・プロファイル（SEP: smart energy profile）、エコーネット・ライト（Echonet Lite）、オープンADRまたは他の好適なプロトコル（たとえば、ワイアレス・フィデリティ（Wi-Fi）、ジグビー（ZigBee）、ホームプラグ・グリーン（HomePlug Green）など）といった標準ベースのプロトコルを介した通信を可能にしてもよい。

位置サーバー３０２は、プロセッサ、メモリおよびネットワーク通信機能を含むハードウェア装置を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、位置サーバー３０２はネットワーク３１２に通信上結合されていてもよい。位置サーバー３０２は、ネットワーク３１２を介して情報処理システム３０８に機会データを送り、情報処理システム３０８から機会データを受領してもよい。たとえば、位置サーバー３０２はユーザーの位置を検出して、該位置および／または他の位置データをネットワーク３１２を介して情報処理システムに送ってもよい。位置サーバー３０２は位置サービス３１６を含んでいてもよい。位置サービス３１６は、たとえば、ユーザーの位置、スピードまたはレストランなどのような他のオブジェクトおよび位置からの距離といった位置データを追跡、記録および／または通信するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、位置サービス３１６は位置センサーを含んでいたり、または位置センサーに対応したりしていてもよく、位置データは機会データであってもよい。

気象サーバー３０４は、プロセッサ、メモリおよびネットワーク通信機能を含むハードウェア装置を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、気象サーバー３０４はネットワーク３１２に通信上結合されていてもよい。気象サーバー３０４は、ネットワーク３１２を介して情報処理システム３０８に機会データを送り、情報処理システム３０８から機会データを受領してもよい。たとえば、気象サーバー３０４は気象データをネットワーク３１２を介して情報処理システムに送ってもよい。

気象サーバー３０４は気象サービス３２０を含んでいてもよい。気象サービス３２０は、たとえばユーザーの位置のような一つまたは複数の位置に対応する気象データを追跡、記録および／または通信するよう構成されていてもよい。気象データは、温度、降水量、湿度、霧の存在、雪の存在、雨の存在、みぞれの存在、あられの存在、風状況、日の出、日没などに関する情報を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、気象サービス３２０は、気象センサーを含んでいたり、または気象センサーに対応したりしていてもよく、気象データは機会データであってもよい。

スケジュール・サーバー３０６は、プロセッサ、メモリおよびネットワーク通信機能を含むハードウェア・サーバーを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、スケジュール・サーバー３０６はネットワーク３１２に通信上結合されていてもよい。スケジュール・サーバー３０６は、ネットワーク３１２を介して情報処理システム３０８に機会データを送り、情報処理システム３０８から機会データを受領してもよい。たとえば、スケジュール・サーバー３０６はスケジュール・データをネットワーク３１２を介して情報処理システムに送ってもよい。

スケジュール・サーバー３０６はスケジュール・サービス３２４を含んでいてもよい。スケジュール・サービス３２４は、ユーザーのアウトルック・カレンダー、グーグル・カレンダーまたは他の電子式カレンダーから、機会データ、たとえばスケジュール・データを、抽出するよう構成されていてもよい。スケジュール・データは、たとえば、ユーザーの予定された約束、ミーティングまたは活動を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、スケジュール・サーバー３０６および／またはスケジュール・サービス３２４はスケジュール・センサーを含んでいたり、またはスケジュール・センサーに対応したりしていてもよい。

図４は、本開示において記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、挙動奨励のための指令を決定する例示的方法４００のフローチャートである。本方法は、いかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。方法４００は、いくつかの実施形態では、図１Ａ〜１Ｄのシステムまたは図２の情報処理システム２００の一つまたは複数のようなシステムによって実装されてもよい。たとえば、図１Ａ〜１ＤのBEM １０６または図２のBEM ２０２は、方法４００に関連する一つまたは複数の動作を実行するよう構成されていてもよい。離散的なブロックとして示されているが、さまざまなブロックは、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。

いくつかの実施形態では、方法４００は、他のユーザーによって入力された一つまたは複数の目標がクラウドソーシングされうるブロック４０２を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、他のユーザーによって入力された目標をクラウドソーシングすることは、該他のユーザーをポーリングして、該他のユーザーによって入力された目標のどれが該他のユーザーたちの間で人気があるかを決定することを含んでいてもよい。たとえば、該他のユーザーは、該他のユーザーによって入力された目標について投票してもよい。

ブロック４０４では、クラウドソーシングされた入力に基づいて目標が生成されてもよい。いくつかの実施形態では、該目標は、クラウドソーシングされた入力から、前記他のユーザーでのその人気に基づいて選択することによって生成されてもよく、次いで、ユーザーに提示されてもよい。いくつかの実施形態では、目標は、図１に関して言及した可能な目標の一つに対応してもよく、可能な目標のライブラリに含められてもよい。いくつかの実施形態では、可能な目標のライブラリがユーザーに提示されてもよい。

ブロック４０６では、それら他のユーザーによって入力された一つまたは複数の指令がクラウドソーシングされてもよい。いくつかの実施形態では、該他のユーザーによって入力された指令をクラウドソーシングすることは、該他のユーザーをポーリングして、該他のユーザーによって入力された指令のどれが該他のユーザーたちの間で人気があるかを決定することを含んでいてもよい。

ブロック４０８では、クラウドソーシングされた入力に基づいて指令が生成されてもよい。いくつかの実施形態では、該指令は、クラウドソーシングされた入力から、前記他のユーザーでのその人気に基づいて選択することによって生成されてもよい。いくつかの実施形態では、該指令は、指令のライブラリに含まれてもよく、指令の集合においてユーザーに提示されてもよい。該指令のライブラリは図１の指令のライブラリ１０２を含んでいたり、または図１の指令のライブラリ１０２に対応したりしていてもよく、指令の集合は図１の指令の集合１１６に対応していてもよい。

ブロック４１０では、前記指令についての優先度スコアが、前記指令の優先度ランキングに基づいて決定されてもよい。前記指令は、前記目標と関連付けられていてもよい。ブロック４１２では、前記指令に関係した機会データに基づいて、前記指令についての機会スコアが決定されてもよい。ブロック４１４では、前記指令についての全スコアが、前記優先度スコアおよび前記機会スコアに基づいて決定されてもよい。ブロック４１６では、前記指令は、全スコアに基づいてユーザーに提示されてもよい。

当業者は、本稿で開示されるこのおよび他のプロセスおよび方法について、それらのプロセスおよび方法において実行される機能が異なる順序で実装されてもよいことを認識するであろう。さらに、概説した工程および動作は単に例として与えられており、開示される実施形態の本質を損なうことなく、それらの工程および動作のいくつかは任意的であったり、より少数の工程および動作に組み合わされたり、あるいは追加的な工程および動作に展開されたりしてもよい。

たとえば、ブロック４０２および４０４は、方法４００から省略されてもよい。追加的または代替的に、ブロック４０６および４０８は、方法４００から省略されてもよい。指令および／または目標は、本開示において記載されるように、クラウドソーシング以外の方法を通じて生成されてもよい。たとえば、指令および／または目標は、ユーザーによって手動で入力されてもよい。もう一つの例として、指令は、提案された指令であってもよく、ユーザー習慣に基づいて生成されてもよい。

図５Ａ〜Ｃは、本開示において記述される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、挙動奨励のための指令を決定するもう一つの例示的方法５００のフローチャートである。本方法は、いかなる好適なシステム、装置またはデバイスによって実行されてもよい。方法５００は、いくつかの実施形態では、図１Ａ〜１Ｄのシステムまたは図２の情報処理システム２００のようなシステムによって実装されてもよい。たとえば、図１Ａ〜１ＤのBEM １０６または図２のBEM ２０２は、方法５００に関連する一つまたは複数の動作を実行するよう構成されていてもよい。離散的なブロックとして示されているが、さまざまなブロックは、所望される実装に依存して、追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。

ブロック５０２では、ユーザーの目標に対応する第一の指令が取得されてもよい。いくつかの実施形態では、目標は、ユーザーによって手動で入力されてもよい。いくつかの実施形態では、目標はユーザーによって選択されてもよい。いくつかの実施形態では、第一の指令はユーザーによって手動で入力されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは、前記目標に関連付けられた指令のライブラリから前記第一の指令を、指令の前記ライブラリがユーザーに対して提示されるのに応答して、選択してもよい。

ブロック５０４では、前記目標に対応する第二の指令が取得されてもよい。いくつかの実施形態では、第二の指令はユーザーによって手動で入力されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは、前記目標に関連付けられた指令の前記ライブラリからの前記第二の指令を、指令の前記ライブラリがユーザーに対して提示されるのに応答して、選択してもよい。

ブロック５０６では、前記第一の指令についての第一の優先度スコアが、前記第一の指令の第一の優先度ランキングに基づいて決定されてもよい。さらに、ブロック５０８では、前記第一の指令に関係した第一の機会データが受領されてもよい。いくつかの実施形態では、前記第一の指令に関係した第一の機会データを受領することは、前記第一の指令に関連付けられたセンサーおよび前記第一の指令に関連付けられたアンケートの一つまたは複数から第一の機会データを受領することを含んでいてもよい。

さらに、ブロック５１０では、前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアが決定されてもよい。さらに、ブロック５１２では、前記第一の指令についての第一の全スコアが、前記第一の優先度スコアおよび前記第一の機会スコアに基づいて決定されてもよい。さらに、ブロック５１４では、前記第二の指令についての第二の優先度スコアが、前記第二の指令の第二の優先度ランキングに基づいて決定されてもよい。

ブロック５１６では、前記第二の指令に関係した第二の機会データが受領されてもよい。いくつかの実施形態では、前記第二の指令に関係した第二の機会データを受領することは、前記第二の指令に関連付けられたセンサーおよび前記第二の指令に関連付けられたアンケートの一つまたは複数から第二の機会データを受領することを含んでいてもよい。

ブロック５１８では、前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアが決定されてもよい。さらに、ブロック５２０では、前記第二の指令についての第二の全スコアが、前記第二の優先度スコアおよび前記第二の機会スコアに基づいて決定されてもよい。さらに、ブロック５２２では、第一の全スコアと第二の全スコアの比較に基づいて、ユーザーは第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いことが判別されてもよい。

さらに、ブロック５２４では、ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いと判定することに応答して、第一の指令がユーザーに提示されてもよい。ブロック５２６では、ユーザー習慣が他のデータに基づいて判別されてもよい。ブロック５２８では、該ユーザー習慣に基づいて第一の優先度スコアが更新されてもよい。いくつかの実施形態では、方法５００は次いでブロック５０６に進んでもよく、方法は継続してもよい。

当業者は、本稿で開示されるこのおよび他のプロセスおよび方法について、それらのプロセスおよび方法において実行される機能が異なる順序で実装されてもよいことを認識するであろう。さらに、概説した工程および動作は単に例として与えられており、開示される実施形態の本質を損なうことなく、それらの工程および動作のいくつかは任意的であったり、より少数の工程および動作に組み合わされたり、あるいは追加的な工程および動作に展開されたりしてもよい。たとえば、ブロック５２６および５２８は方法５００から省略されてもよい。

上記のように、本稿に記載される実施形態は、のちにより詳細に論じるさまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含む特殊目的または汎用のコンピュータの使用を含んでいてもよい。さらに、上記のように、本開示において記載される実施形態は、コンピュータ実行可能な命令またはデータ構造を担持するまたは記憶しているコンピュータ可読媒体を使って実装されてもよい。

本開示における用法では、用語「モジュール」または「コンポーネント」は、コンピューティング・システムの汎用ハードウェア（たとえばコンピュータ可読媒体、処理装置など）に記憶されるおよび／または実行されうるモジュールまたはコンポーネントおよび／またはソフトウェア・オブジェクトまたはソフトウェア・ルーチンのアクションを実行するよう構成された特定のハードウェア実装を指しうる。いくつかの実施形態では、本開示において記載される種々のコンポーネント、モジュール、エンジンおよびサービスは、コンピューティング・システム上で実行されるオブジェクトまたはプロセスとして（たとえば別個のスレッドとして）実装されてもよい。本開示において記載されるシステムおよび方法のいくつかは一般に、（汎用ハードウェアに記憶されるおよび／または実行される）ソフトウェアにおいて実装されるものとして記述されるものの、個別的なハードウェア実装またはソフトウェアと個別的なハードウェア実装の組み合わせも可能であり、考えられている。本稿において、「コンピューティング・エンティティ」は、本開示において先に定義された任意のコンピューティング・システムまたはコンピューティング・システム上で走る任意のモジュールもしくはモジュール類の組み合わせでありうる。

本開示、特に付属の請求項（たとえば付属の請求項の本文）で使われる用語は一般に「オープン」な用語として意図されている（たとえば、用語「含む」は「含むがそれに限られない」と解釈されるべきであり、用語「もつ」は「少なくとも…をもつ」と解釈されるべきであり、用語「含む」は「含むがそれに限られない」と解釈されるべきであるなど）。

さらに、導入される請求項の記載の特定の数が意図される場合、そのような意図は請求項において明示的に記載される。そのような記載のない場合には、そのような意図はない。たとえば、理解の助けとして、以下の付属の請求項は、請求項の記載を導入するために「少なくとも一つの」および「一つまたは複数の」という導入句の使用を含むことがありうる。しかしながら、たとえ同じ請求項が導入句「一つまたは複数の」または「少なくとも一つの」および「a」または「an」のような不定冠詞を含むときでも、そのような句の使用は、不定冠詞「a」または「an」による請求項の記載の導入が、そのように導入された請求項の記載を含む何らかの特定の請求項を、そのような記載を一つだけ含む実施形態に限定することを含意していると解釈されるべきではない（たとえば、「a」および／または「an」は、「少なくとも一つの」または「一つまたは複数の」を意味するものと解釈されるべきである）。同じことは、請求項の記載を導入する定冠詞の使用についても成り立つ。

さらに、たとえ導入される請求項の記載の特定の数が明示的に記載されていたとしても、当業者は、そのような記載が、少なくともその記載された数を意味すると解釈されるべきであることを認識するであろう（たとえば、他の修飾語なしで単に「二つの記載」という記載は、少なくとも二つの記載または二つ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、ＢおよびＣなどのうちの少なくとも一つ」または「Ａ、ＢおよびＣなどの一つまたは複数」に類似する慣用句が使われる事例においては、一般に、そのような構文はＡだけ、Ｂだけ、Ｃだけ、ＡおよびＢ両方、ＡおよびＣ両方、ＢおよびＣ両方またはＡ、ＢおよびＣ全部などを含むことが意図される。

さらに、明細書であれ請求項であれ図面であれ、二つ以上の代替的な用語を呈示するあらゆる離接的な語句は、該用語の一つを含む、該用語のいずれかを含むまたは該用語の両方を含む可能性を考えているものと理解されるべきである。たとえば、「ＡまたはＢ」という句は、「Ａ」または「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解されるべきである。

本開示において記載されるすべての例および条件付きの言辞は、本発明および発明者によって当技術分野の発展のために寄与される概念の理解において読者を助ける教育目的を意図されており、そのような特定的に挙げられる例および条件に限定することなく解釈されるものとする。本開示の実施形態について詳細に述べてきたが、本開示の精神および範囲から外れることなく、これにさまざまな変化、代替および変更をなすことができることは理解しておくべきである。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
ユーザーの目標に対応する第一の指令を取得する段階と；
前記目標に対応する第二の指令を取得する段階と；
前記第一の指令についての第一の優先度スコアを、前記第一の指令の第一の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階と；
前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階と；
前記第一の指令についての第一の全スコアを、前記第一の優先度スコアおよび前記第一の機会スコアに基づいて決定する段階と；
前記第二の指令についての第二の優先度スコアを、前記第二の指令の第二の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
前記第二の指令の実行の機会に関係した第二の機会データを受領する段階と；
前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアを決定する段階と；
前記第二の指令についての第二の全スコアを、前記第二の優先度スコアおよび前記第二の機会スコアに基づいて決定する段階と；
前記第一の全スコアと前記第二の全スコアの比較に基づいて、ユーザーが前記第二の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いことを判別する段階と；
ユーザーが前記第二の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いと判定することに応答して、前記第一の指令をユーザーに提示する段階とを含む、
方法。
（付記２）
前記第一の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、
前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が高いことを示し、
前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が低いことを示し、
前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階が：
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第一の機会スコアに第一の値を割り当てること；または
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第一の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
付記１記載の方法。
（付記３）
前記第一の指令および前記第二の指令を含む、前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階と；
前記指令のライブラリをユーザーに提示する段階とをさらに含む、
付記１記載の方法。
（付記４）
前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階が：
複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングする段階と；
クラウドソーシングされた入力に基づいて前記第一の指令を生成する段階とを含む、
付記３記載の方法。
（付記５）
複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングする段階と；
クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成する段階とをさらに含む、
付記１記載の方法。
（付記６）
前記第二の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が高いことを示し、前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が低いことを示し、
前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアを決定する段階が：
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第二の機会スコアに第一の値を割り当てること；および
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第二の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
付記１記載の方法。
（付記７）
前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階が：前記第一の指令に関連付けられた第一のセンサーおよび前記第一の指令に関連付けられた第一のアンケートの一つまたは複数から前記第一の機会データを受領することを含む、付記１記載の方法。
（付記８）
ユーザー習慣を他のデータに基づいて判別する段階と；
前記ユーザー習慣に基づいて前記第一の優先度スコアを更新する段階とをさらに含む、
付記１記載の方法。
（付記９）
システムに動作を実行させるよう構成されたコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作は、
ユーザーの目標に対応する第一の指令を取得する段階と；
前記第一の指令についての第一の優先度スコアを、前記第一の指令の第一の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階と；
前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階と；
前記第一の指令についての第一の全スコアを、前記第一の優先度スコアおよび前記第一の機会スコアに基づいて決定する段階と；
前記第一の全スコアに基づいて、ユーザーが一つまたは複数の他の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いことを判別する段階と；
ユーザーが前記一つまたは複数の他の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いと判定することに応答して、前記第一の指令をユーザーに提示する段階とを含む、
コンピュータ可読記憶媒体。
（付記１０）
前記一つまたは複数の他の指令が第二の指令を含み、前記動作がさらに：
前記第二の指令についての第二の優先度スコアを、前記第二の指令の第二の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
前記第二の指令の実行の機会に関係した第二の機会データを受領する段階と；
前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアを決定する段階と；
前記第二の指令についての第二の全スコアを、前記第二の優先度スコアおよび前記第二の機会スコアに基づいて決定する段階とを含む、
付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１１）
前記第一の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が高いことを示し、前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が低いことを示し、
前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階が：
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第一の機会スコアに第一の値を割り当てること；または
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第一の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１２）
前記動作が：
前記第一の指令および前記第二の指令を含む、前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階と；
前記指令のライブラリをユーザーに提示する段階とを
さらに含む、
付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１３）
前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階が：
複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングする段階と；
クラウドソーシングされた入力に基づいて前記第一の指令を生成する段階とを含む、
付記１２記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１４）
前記動作が：
複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングする段階と；
クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成する段階とをさらに含む、
付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１５）
前記第二の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が高いことを示し、前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が低いことを示し、
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第二の機会スコアに第一の値を割り当てること；および
前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第二の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１６）
前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階が：前記第一の指令に関連付けられた第一のセンサーおよび前記第一の指令に関連付けられた第一のアンケートの一つまたは複数から第一の機会データを受領することを含む、付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１７）
前記動作が：
ユーザー習慣を他のデータに基づいて判別する段階と；
前記ユーザー習慣に基づいて前記第一の優先度スコアを更新する段階とをさらに含む、
付記９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（付記１８）
ユーザーの目標に関連している指令についての優先度スコアを、前記指令の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
ユーザーによる前記指令の実行の機会に関係した機会データに基づいて前記指令についての機会スコアを決定する段階と；
前記指令についての全スコアを、前記優先度スコアおよび前記機会スコアに基づいて決定する段階と；
前記全スコアに基づいて、前記指令をユーザーに提示する段階とを含む、
方法。
（付記１９）
複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングする段階と；
クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成する段階とをさらに含む、
付記１８記載の方法。
（付記２０）
複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングする段階と；
クラウドソーシングされた入力に基づいて前記指令を生成する段階とをさらに含む、
付記１８記載の方法。

１０２ 指令のライブラリ
１０４ 目標
１０６ 挙動奨励モジュール
１０８ 事前構築された指令
１１０ クラウドソーシングされた指令
１１４ ユーザー習慣
１１２ 提案される指令
１１６ 指令の集合
１１８ 指令
１１９ 可能な指令
１２０ 優先度ランキング
１２２ 指令
１２４ センサー・データ
１２６ アンケート・データ
２００ 情報処理システム
２０２ BEM（挙動奨励モジュール）
２０４ コンピュータ・システム
２０６ センサー
２０８ 通信モジュール
２１０ プロセッサ
２１２ メモリ
３０２ 位置サーバー
３０４ 気象サーバー
３０６ スケジュール・サーバー
３０８ 情報処理システム
３１６ 位置サービス
３２０ 気象サービス
３２４ スケジュール・サービス
４０２ 他のユーザーによって入力された目標をクラウドソーシング
４０４ クラウドソーシングされた入力に基づいて目標を生成
４０６ 他のユーザーによって入力された指令をクラウドソーシング
４０８ クラウドソーシングされた入力に基づいて指令を生成
４１０ 指令の優先度ランキングに基づいて、指令についての優先度スコアを決定
４１２ 指令に関係した機会データに基づいて、指令についての機会スコアを決定
４１４ 優先度スコアおよび機会スコアに基づいて、指令についての全スコアを決定
４１６ 全スコアに基づいて指令をユーザーに提示
５０２ ユーザーの目標に対応する第一の指令を取得
５０４ 前記目標に対応する第二の指令を取得
５０６ 第一の指令についての第一の優先度スコアを、第一の指令の第一の優先度ランキングに基づいて決定
５０８ 第一の指令に関係した第一の機会データを受領
５１０ 第一の機会データに基づいて、第一の指令についての第一の機会スコアを決定
５１２ 第一の指令についての第一の全スコアを、第一の優先度スコアおよび第一の機会スコアに基づいて決定
５１４ 第二の指令についての優先度スコアを、第二の指令の第二の優先度ランキングに基づいて決定
５１６ 第二の指令に関係した第二の機会データを受領
５１８ 第二の機会データに基づいて、第二の指令についての第二の機会スコアを決定
５２０ 第二の指令についての第二の全スコアを、第二の優先度スコアおよび第二の機会スコアに基づいて決定
５２２ 第二の全スコアに対する第一の全スコアの比較に基づいて、ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いことを判別
５２４ ユーザーが第二の指令ではなく第一の指令を実行する可能性がより高いと判定することに応答して、第一の指令をユーザーに提示
５２６ ユーザー習慣を他のデータに基づいて判別
５２８ ユーザー習慣に基づいて第一の優先度スコアを更新

Claims (20)

1. ユーザーの目標に対応する第一の指令を取得する段階と；
   前記目標に対応する第二の指令を取得する段階と；
   前記第一の指令についての第一の優先度スコアを、前記第一の指令の第一の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
   前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階と；
   前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階と；
   前記第一の指令についての第一の全スコアを、前記第一の優先度スコアおよび前記第一の機会スコアに基づいて決定する段階と；
   前記第二の指令についての第二の優先度スコアを、前記第二の指令の第二の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
   前記第二の指令の実行の機会に関係した第二の機会データを受領する段階と；
   前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアを決定する段階と；
   前記第二の指令についての第二の全スコアを、前記第二の優先度スコアおよび前記第二の機会スコアに基づいて決定する段階と；
   前記第一の全スコアと前記第二の全スコアの比較に基づいて、ユーザーが前記第二の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いことを判別する段階と；
   ユーザーが前記第二の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いと判定することに応答して、前記第一の指令をユーザーに提示する段階とを含む、
   方法。
2. 前記第一の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、
   前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が高いことを示し、
   前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が低いことを示し、
   前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階が：
   前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第一の機会スコアに第一の値を割り当てること；または
   前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第一の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
   請求項１記載の方法。
3. 前記第一の指令および前記第二の指令を含む、前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階と；
   前記指令のライブラリをユーザーに提示する段階とをさらに含む、
   請求項１記載の方法。
4. 前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階が：
   複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングする段階と；
   クラウドソーシングされた入力に基づいて前記第一の指令を生成する段階とを含む、
   請求項３記載の方法。
5. 複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングする段階と；
   クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成する段階とをさらに含む、
   請求項１記載の方法。
6. 前記第二の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が高いことを示し、前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が低いことを示し、
   前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアを決定する段階が：
   前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第二の機会スコアに第一の値を割り当てること；および
   前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第二の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
   請求項１記載の方法。
7. 前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階が：前記第一の指令に関連付けられた第一のセンサーおよび前記第一の指令に関連付けられた第一のアンケートの一つまたは複数から前記第一の機会データを受領することを含む、請求項１記載の方法。
8. ユーザー習慣を他のデータに基づいて判別する段階と；
   前記ユーザー習慣に基づいて前記第一の優先度スコアを更新する段階とをさらに含む、
   請求項１記載の方法。
9. システムに動作を実行させるよう構成されたコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作は、
   ユーザーの目標に対応する第一の指令を取得する段階と；
   前記第一の指令についての第一の優先度スコアを、前記第一の指令の第一の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
   前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階と；
   前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階と；
   前記第一の指令についての第一の全スコアを、前記第一の優先度スコアおよび前記第一の機会スコアに基づいて決定する段階と；
   前記第一の全スコアに基づいて、ユーザーが一つまたは複数の他の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いことを判別する段階と；
   ユーザーが前記一つまたは複数の他の指令ではなく前記第一の指令を実行する可能性がより高いと判定することに応答して、前記第一の指令をユーザーに提示する段階とを含む、
   コンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記一つまたは複数の他の指令が第二の指令を含み、前記動作がさらに：
    前記第二の指令についての第二の優先度スコアを、前記第二の指令の第二の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
    前記第二の指令の実行の機会に関係した第二の機会データを受領する段階と；
    前記第二の機会データに基づいて、前記第二の指令についての第二の機会スコアを決定する段階と；
    前記第二の指令についての第二の全スコアを、前記第二の優先度スコアおよび前記第二の機会スコアに基づいて決定する段階とを含む、
    請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記第一の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が高いことを示し、前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第一の指令が実行される可能性が低いことを示し、
    前記第一の機会データに基づいて、前記第一の指令についての第一の機会スコアを決定する段階が：
    前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第一の機会スコアに第一の値を割り当てること；または
    前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第一の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
    請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
12. 前記動作が：
    前記第一の指令および前記第二の指令を含む、前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階と；
    前記指令のライブラリをユーザーに提示する段階とを
    さらに含む、
    請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
13. 前記目標に関連付けられた指令のライブラリを生成する段階が：
    複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングする段階と；
    クラウドソーシングされた入力に基づいて前記第一の指令を生成する段階とを含む、
    請求項１２記載のコンピュータ可読記憶媒体。
14. 前記動作が：
    複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングする段階と；
    クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成する段階とをさらに含む、
    請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
15. 前記第二の機会データが、肯定的にラベル付けされた機会データおよび否定的にラベル付けされた機会データを含み、前記肯定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が高いことを示し、前記否定的にラベル付けされた機会データは前記第二の指令が実行される可能性が低いことを示し、
    前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対するある閾値割合を超えることに応答して、前記第二の機会スコアに第一の値を割り当てること；および
    前記肯定的にラベル付けされた機会データの割合が前記否定的にラベル付けされた機会データに対する前記閾値割合を超えないことに応答して、前記第二の機会スコアに第二の値を割り当てることを含む、
    請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記第一の指令の実行の機会に関係した第一の機会データを受領する段階が：前記第一の指令に関連付けられた第一のセンサーおよび前記第一の指令に関連付けられた第一のアンケートの一つまたは複数から第一の機会データを受領することを含む、請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記動作が：
    ユーザー習慣を他のデータに基づいて判別する段階と；
    前記ユーザー習慣に基づいて前記第一の優先度スコアを更新する段階とをさらに含む、
    請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
18. ユーザーの目標に関連している指令についての優先度スコアを、前記指令の優先度ランキングに基づいて決定する段階と；
    ユーザーによる前記指令の実行の機会に関係した機会データに基づいて前記指令についての機会スコアを決定する段階と；
    前記指令についての全スコアを、前記優先度スコアおよび前記機会スコアに基づいて決定する段階と；
    前記全スコアに基づいて、前記指令をユーザーに提示する段階とを含む、
    方法。
19. 複数の他のユーザーによって入力された複数の目標をクラウドソーシングする段階と；
    クラウドソーシングされた入力に基づいて前記目標を生成する段階とをさらに含む、
    請求項１８記載の方法。
20. 複数の他のユーザーによって入力された複数の指令をクラウドソーシングする段階と；
    クラウドソーシングされた入力に基づいて前記指令を生成する段階とをさらに含む、
    請求項１８記載の方法。

Images