JP2019185740A - 通信チャネルにおける情報の共有方法を推奨するためのシステム、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】共有データ項目分析に基づくチャネル推奨を可能とするシステム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】通信チャネルインターフェースはチャネルの通信ストリームにデータ項目を追加する旨のユーザからの要求を検出し、通信ストリームを考慮してデータ項目を分析して、データ項目の関連性スコアを決定し、データ項目の関連性スコアに基づいて、要求に対する制御インターフェースを提供することを含む。制御インターフェースは、オーディエンスレポート、通知、以前の投稿へのリンク、代替チャネルの推奨、非公開メッセージへの招待、又は投稿に進むコマンドなどを備える。【選択図】図３

Description

本開示は、データ項目分析に基づくチャネル推奨のためのシステム、方法、及びプログラムに関する。

職場のコミュニケーションは、グループメールやチャットベース通信プラットフォームを介して頻繁に発生している。従来技術による実装形態では、チャットベース通信プラットフォームにより、ユーザが情報を共有したり、投稿の中央ストリーム（ユーザグループ内でのメッセージやチャット会話のやり取り）に公開される投稿を通じて、コンテンツを送信したりチャネルに参加しているユーザ間で共有することが可能となっている。従来、トピックを効率的に編成し、その会話へのアクセスを制御し、且つ非公開（プライベート）のサブ会話を容易に行えるようにするために、種々のチャットのチャネル又はスレッドが実装されている。しかしながら、ユーザが以前に共有した情報を再度チャネルに対して投稿したり、或いはそのチャネルのトピックとは無関係な情報を誤って投稿したりする場合に、チャットベースの通信チャネルの有効性が損なわれてしまうことになる。重複している投稿や無関係な投稿を受信すると、ユーザはチャットのチャネルから離脱したり、或いはこれを無視したりする可能性が生じる。

ユーザが異なるグループやサブグループ用に設定された、より多くのチャネルに参加するようになると、複数のチャットのチャネルで共有しているコンテンツ量により、典型的には情報過多の状態が起こることになる。また、チャットのチャネルに参加している登録ユーザは急速に変化し、異なるチャットのチャネルには重複するユーザが存在している可能性があり、これがコミュニケーションの失敗や重複した共有をもたらしている。したがって、ユーザは新規且つ有用な情報を共有するための、意図した視聴者との適切な通信チャネルを特定することに困難を感じている。

米国特許第６７７５６８９号明細書

BILLSUS, D., et al., Improving Proactive Information Systems, In Proceedings of the 10th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI'05), ２００５年１月９〜１２日，米国カリフォルニア州サンディエゴ，pp. 159-166 IRIZZO, G., et al., What Fresh Media Are You Looking For? Retrieving Media Items from Multiple Social Networks, In Proceedings of the 2012 International Workshop on Socially-Aware Multimedia (SAM'12), ２０１２年１０月２９日，日本国奈良県，pp. 15-20 CARTER, S., et al., Building Connections Among Loosely Coupled Groups: Hebb's Rule at Work, Computer Supported Cooperative Work (CSCW), ２００４年８月，１３巻３−４号，pp. 305-327

本明細書に記載の例示的な実装形態は、チャットベースのコミュニケーションのためのチャネル推奨を含むシステム及び方法を提供している。本開示の技術は、共有データ項目分析に基づくチャネル推奨を可能とすることを目的としている。

例示的な実装形態は、デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を検出し、前記グループの２人以上のユーザと関連付けられた１又は複数の代替デジタル通信チャネルを識別し、前記ユーザと前記受信者グループとの通信履歴を分析して、前記データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを検出し、前記類似のコミュニケーションに対して実行する制御を提供することを含む。

例示的な実装形態は、チャネルの通信ストリームにデータ項目を追加する旨のユーザからの要求を検出し、前記通信ストリームを考慮して前記データ項目を分析して、前記データ項目の関連性スコアを決定し、前記データ項目の関連性スコアに基づいて、前記要求に対して実行する制御インターフェースを提供することを含む、方法である。前記制御インターフェースは例えば、オーディエンスレポート（ａｕｄｉｅｎｃｅ ｒｅｐｏｒｔ）、通知、以前の投稿へのリンク、代替チャネルの推奨、非公開メッセージへの招待、又は投稿に進むコマンドなどを含むことができる。

前記データ項目の関連性スコアを決定することは、前記要求が発生してから直近の前記通信ストリームにおける他のコンテンツに少なくとも基づいていてもよい。

前記関連性スコアはさらに、前記要求が発生してから直近の、前記チャネルにおける他のユーザの関与を判定することに基づいていてもよい。

前記関連性スコアはさらに、前記チャネルのコンテキストに少なくとも基づいていてもよい。

前記関連性スコアはさらに、前記要求が発生してから直近の、前記チャネルにおける他のユーザに少なくとも基づいていてもよい。

前記関連性スコアはさらに、前記要求が発生してから直近の、前記チャネルにおける他のユーザの関与を判定することに基づいていてもよい。

前記制御インターフェースは、前記関連性が、前記通信ストリームにおいて前記データ項目が以前に投稿されたことを示していることに応答した、重複警告を備えていてもよい。

本方法は、前記要求による前記データ項目と、前記以前の投稿のデータ項目とにおけるコンテンツの相違点を判定することをさらに含んでいてもよい。

前記通信ストリームを考慮して前記データ項目を分析することは、前記チャネルの他のユーザを識別し、前記他のユーザの少なくとも１人を含むユーザの１又は複数の代替チャネルを決定し、前記１又は複数の代替チャネルに基づく代替関連性が、前記関連性よりも高いかどうかを判定すること、をさらに含んでいてもよい。

前記代替関連性が前記関連性よりも高いことに応答して、前記制御インターフェースは、前記１又は複数の代替チャネルに前記データ項目を追加する旨の前記要求をリダイレクトするコマンドを提供していてもよい。

別の例示的な実装形態は、コンピュータに方法を実行させるプログラムであって、前記方法は、デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を検出し、前記グループの２人以上のユーザと関連付けられた１又は複数の代替デジタル通信チャネルを識別し、前記ユーザと前記受信者グループとの通信履歴を分析して、前記データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを検出し、前記類似のコミュニケーションに対する制御のセットを提供することを含む。

前記制御が、前記代替デジタル通信チャネルを提示すること、前記類似のコミュニケーションの受信者のサブグループリストを提示すること、前記類似のコミュニケーションへのリンクを提示すること、のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。

前記通信履歴を分析することは、コンテキスト分析、コンテンツ分析、及びユーザ分析のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。

前記通信履歴を分析することは、前記通信履歴を考慮して前記データ項目を分析して、前記１又は複数の代替デジタル通信チャネルのそれぞれに対する関連性スコアを決定し、前記関連性スコアに基づいて代替デジタル通信チャネルを提案すること、をさらに含んでいてもよい。

別の例示的な実装形態は、メモリと、前記メモリと動作可能に結合されたプロセッサと、
を備えたシステムであって、前記プロセッサが、デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を検出し、前記グループの２人以上のユーザと関連付けられた１又は複数の代替デジタル通信チャネルを識別し、前記ユーザと前記受信者グループとの通信履歴を分析して、前記データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを検出し、前記類似のコミュニケーションに対する制御のセットを提供するように構成される。

前記制御が、前記代替デジタル通信チャネルを識別することと、前記類似のコミュニケーションの受信者のサブグループリストを提供することと、前記類似のコミュニケーションへのリンクを提示すること、のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。

前記通信履歴を分析することは、コンテキスト分析、コンテンツ分析、及びユーザ分析のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。

前記通信履歴を分析することは、前記通信履歴を考慮して前記データ項目を分析して、前記１又は複数の代替デジタル通信チャネルのそれぞれに対する関連性スコアを決定し、
前記関連性スコアに基づいて代替デジタル通信チャネルを提案すること、をさらに含んでいてもよい。

本発明の概念におけるその他の特徴及び利点は、以下の詳細な説明と添付の図面とを検討することにより当業者により容易に明らかとなる。

例示的な実装形態の構造及び動作は、以下の詳細な説明と添付の図面とを検討することにより理解される。ここでは、同一の参照番号は同様の部分を示している。

例示的な実装形態による、例示的な通信チャネルインターフェースを示す。 例示的な実装形態によるシステムの概要を示す。 例示的な実装形態による、コンテキスト制御処理の例示的なフロー図を示す。 例示的な実装形態による、コンテキスト処理の例示的なフロー図を示す。 例示的な実装形態による、チャネル制御処理の例示的なフロー図を示す。 例示的な実装形態による、チャネル処理の例示的なフロー図を示す。 例示的な実装形態による、例示的な制御インターフェースを示す。 例示的な実装形態による、例示的な制御インターフェースを示す。 例示的な実装形態において使用するのに適した例示的なコンピュータ装置を備える、例示的なサーバコンピューティング環境を示す。 例示的な実装形態において使用するのに適した例示的なコンピュータ装置を備える、例示的なネットワーク環境を示す。

以下の詳細な説明により、本出願の図面及び例示的な実装形態のさらなる詳細が示される。図面間の重複する要素の参照番号及び説明は、明確さを期すために省略されている。本明細書全体を通して使用されている用語は例示のものとして示されており、限定を意図するものではない。たとえば、「自動」という用語の使用は、本出願の実装形態を実施する当業者の所望の実装形態に応じて、その実装形態の特定の態様に対するユーザ又はオペレータによる制御を含む、全自動若しくは半自動の実装形態を含んでいてもよい。

本明細書に記載しているように、チャネル推奨システムではコンテキスト・キュー（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ ｃｕｅ：データの背景や背後関係に関する手がかり）を使用して、重複しているコンテンツが、公開による共有、及び職場の通信プラットフォームなどの半公開による共有の少なくとも一方の設定で共有されるときを、知的（インテリジェント）に検出している。例示的な実装形態では、本システムは、過去に共有されているコンテンツと、同一又は類似のコンテンツが共有されたかどうかや、どのように、いつ、どこで、誰と、そのコンテンツが共有されたかを検出している。本システムは、情報を共有しようとしている受信者グループの通信履歴を分析して、送信者にそのコンテンツを共有するための情報と共有する際の制御オプションとを提示する。たとえば送信者に対して、当該コンテンツを共有しているユーザが参加しているチャネルの代替チャネルとしての推奨、共有しようとしているコンテンツの注目度指標、共有しようとしているコンテンツのバージョン情報、関与（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）履歴などを含む、適応型通知インターフェース又は共有コンテンツの重複に対する警告を提示することができる。したがって、本システムは、データを投稿する前にユーザに高度な情報を提供し、受信者における情報過多の状態を緩和すると同時に、忘却されたり見過ごされたりした可能性のある関連情報を再浮上させることを補助している。

例示的な実装形態は、チャネル（たとえばチャット通信プラットフォームでは、メッセージや情報を共有するユーザグループ）の通信ストリーム（たとえばチャット通信の場合では、チャネルに参加するユーザ同士のメッセージやチャットのやりとり）にデータ項目を追加する旨のユーザからの要求を検出し、通信ストリームを考慮してデータ項目を分析して、データ項目の関連性スコアを決定し、データ項目の関連性スコアに基づいて、ユーザからのデータ項目の追加要求に対する制御インターフェースを提供することを含む。制御インターフェースは例えば、オーディエンスレポート、通知、以前の投稿へのリンク、代替チャネルの推奨、非公開メッセージによる招待、又は投稿に進むコマンドなどを含むことができる。

通信プラットフォームのユーザは、非公開又は公開のユーザグループと情報（ＵＲＬ、文書、又はその他のコンテンツなど）を共有するためのチャネルを選択することができる。典型的なチャット通信プラットフォームの例では、各チャネルに設定したテーマでの情報共有を意図してチャネルが設定され、関連する情報を共有したり送受信するユーザによるグループが設定される。しかしながら、ユーザは以前に情報を共有していたチャネル又はグループを見つけ出すのに苦労することがよくある。その上、たとえば２人の個人が２つの異なる公開チャネルで同じデータ項目（たとえば、ウェブサイトのアドレスや文書データ等）を共有し、当該チャネルが共通の重複するメンバーを何人か含んでいた場合、情報過多又はデータ項目の重複が起こる可能性がある（たとえば、４人が同じデータ項目コンテンツを２回受信してしまうなど）。別の例としては、複数のユーザが公開のスレッドにおいて、上方の内容を見たり以前に投稿された内容を確認したりすることなく、同じ課題又は構想について言及する場合がある。

例示的な実装形態の態様は、通信プラットフォーム内で既に共有されている情報を誰かが共有しようとすることを、動的に検出することを対象としている。例示的な実装形態では、機械学習を用いてその人が共有しようとするデータ項目と、想定される受信者の通信履歴とに基づいてコンテキスト分析を行い、当該情報の想定される受信者に情報を共有しようとする人に対して、データ項目の共有に対する制御オプションやデータ項目の共有に対する重複の警告の少なくとも一つを生成している。本システムは、直接やりとりしないグループ間で共有コンテンツの重複があるかどうかについて経時的に学習し、これをチャネル推奨エンジンの訓練用行動モデルに対する入力データとして使用している。例示的な態様では、既存の通信プラットフォームに組み込まれるか、又は追加される制御インターフェースを介して、不要な割り込みを低減するための記憶補助を提供している。

例示的な実装形態の一態様は、オフィス環境などの職場のコミュニケーションに関連して記載されている。しかしながら、例示的な実装形態の範囲は特定の環境に限定されず、また本発明の範囲から逸脱することなく、これを他の環境に置き換えることができる。例えば、これに限定されないが、チャネル推奨制御を実行できる他の環境としては、地域団体、治療環境などの、オフィス又は職場以外のレクリエーション環境を含み得る。

図１は、例示的な実装形態による、例示的な通信チャネルインターフェース１００を示す。通信プラットフォームは、種々のユーザのグループ又はサブグループとの会話を円滑化するための複数の異なる通信チャネルを備えることができる。いくつかの例では、異なる通信チャネルにおけるユーザのグループ又はサブグループはその時々において動的に変化し、かつ重複しているユーザを有する可能性がある。例示的な通信インターフェース１００は、ユーザグループを有する通信チャネル用の通信ストリーム１２０を含むことができる。

１つの例では、送信者はデータ項目１０５を入力して、通信チャネル１２０で共有又は投稿する１１０ことができる。例示的な実装形態によれば、チャネル推奨システムは、データ項目１０５が通信チャネルのチャットやメール、メッセージ等のやり取りの場である通信ストリーム１２０に公開される前に、メッセージの投稿やデータ項目の共有に対する要求を受信することができる。チャネル推奨システムは、通信チャネルの通信ストリーム１２０と、チャネルに設定されたグループに含まれる想定される受信者の通信履歴とを考慮してデータ項目１０５を分析し、制御インターフェース１３０に情報１４０と制御オプション１３５とを提供することができる。
例示的な実装形態では、ユーザはウェブサイトのアドレスを示すデータ項目１０５の投稿を要求すると、チャネル推奨システムは、投稿を要求している当該ウェブサイトのコンテンツを分析し、ユーザグループの通信チャネル又は過去の通信履歴を分析し、通信プラットフォーム全体にわたって、投稿しようとしているウェブサイトのアドレスに関する以前の投稿や類似のコンテンツを識別したり検出する処理を実行する。制御インターフェース１３０は、そのグループ及びプラットフォームの少なくとも一方のユーザ間における、当該ウェブサイトの注目度と関与履歴とに関する情報１４０を提供し、そのウェブサイトのデータ項目１０５に関して以前に投稿されていることをユーザに警告し、通信チャネル又は代替チャネルなどにおけるサブグループに対して、当該ウェブサイトのデータ項目１０５を共有する際の追加の共有方法に関する制御オプション１３５を提供することができる。

図２は、例示的な実装形態による、チャネルエンジン２１０を備えるシステムの概要を示す。

チャネルエンジン２１０は、１又は複数のＩ／Ｏインターフェース２１２と、インターフェースモジュール２１５と、メッセージ支援システム２３０と、制御モジュール２４０とを備える。チャネルエンジン２１０は、データ（たとえば、情報、モデル、データ項目、文書リポジトリ、通信履歴、メタデータなど）を格納するための１又は複数のデータストア２０３と結合されている。チャネルエンジン２１０は、通信プラットフォームにわたる通信履歴のパターンを識別し、トピックモデル（ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌ）を使用したコンテキスト分析及び分類に基づいて、類似及び関連する投稿を検出することができる。通信チャネル、ユーザグループ、又はデータ項目の共有要求に基づいてカスタマイズしたトピックモデルを生成することができる。

例示的な実装形態では、データ項目を共有するためのオプション（選択肢）の推奨を支援するために、チャネルエンジン２１０を通信プラットフォームと一体化するか、又はその外部に配置することができる。

チャネルエンジン２１０は、図３〜図６に関連して記載したように、要求を処理する際に効率的な判定を可能とするために、複数の通信チャネルを監視し、投稿（たとえば、通信履歴）を一覧する機能を備えることができる。例示的な実装形態では、チャネルエンジン２１０のメッセージ支援システム２３０は、たとえば各データ項目を一覧にする機械学習を用いて、通信履歴のメタデータを生成することができる。

例示的な実装形態では、Ｉ／Ｏインターフェース２１２は、ネットワーク２０２又は異なる種類の装置２０５ａ〜２０５ｃと通信可能に接続された１又は複数の通信インターフェースを備える。

チャネルエンジン２１０を、１又は複数の装置２０５ａ〜２０５ｂなどの１又は複数の処理装置上で、ネットワーク２０２を介して遠隔に、クラウドサービス２０５ｃとして実行されるソフトウェア（たとえば、持続性コンピュータ可読媒体上の命令）の形態で実装するか、或いは当業者に既知のその他の構成にしてもよい。

「コンピュータ」、「コンピュータプラットフォーム」、処理装置、及び装置という用語は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、メインフレームコンピュータ、サーバ、ハンドヘルド装置、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、組込みプロセッサなどの任意のデータ処理装置、又はデータを処理できる他の任意の装置を含むことが意図されている。コンピュータ又はコンピュータプラットフォームは、１又は複数の持続性コンピュータ可読媒体と、１又は複数のネットワークとに通信可能に接続される、１又は複数のマイクロプロセッサを備えるように構成されている。

チャネルエンジン２１０はデータストア２０３などのメモリ（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、内部記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、半導体記憶装置（ｓｏｌｉｄ−ｓｔａｔｅ ｓｔｏｒａｇｅ）、及び有機記憶装置の少なくとも一つ）を直接的又は間接的に備えており、これらのうちの任意のものを、情報通信のための通信機構（又はバス）上に結合することができる。

例示的な実装形態では、チャネルエンジン２１０はクラウドサービス２０５ｃにホストされることができ、データを送受信するためにネットワーク２０２を介して装置２０５ａ〜２０５ｂと通信可能に接続されることができる。「通信可能に接続する」という用語は、データ通信を行うことができる有線又は無線の任意のタイプの接続を含むことを意図している。「通信可能に接続する」という用語は、複数の装置と単一のコンピュータ内のプログラム間、又は、複数の装置とネットワークにおける個々のコンピュータ間の接続を含むことを意図しているが、これらに限定されない。「ネットワーク」という用語は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ＴＣＰ／ＩＰ（インターネット）などのパケット交換ネットワークを含むことを意図しているが、これらに限定されない。また、「ネットワーク」は、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、低消費電力無線エリアネットワーク上のインターネットプロトコルバージョン６（６ＬｏｗＰＡＮ）、電力線通信（ＰＬＣ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）（たとえば、１０メガバイト（Ｍｂ）、１００Ｍｂ及び１ギガバイト（Ｇｂ）Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）の少なくとも一つ）又は他の通信プロトコルなどを含むが、これらに限定されない各種伝送手段を使用することができる。

Ｉ／Ｏインターフェース２１２は、データストア２０３、異なる種類装置２０５ａ〜２０５ｃ、インターネット、非公開のデータリポジトリ、又はネットワーク２０２などを介した種々の発信元からデータを受信することができる。さらに、Ｉ／Ｏインターフェース２１２は、外部通信プラットフォームの通信チャネルを監視し、データストア２０３、異なる種類の装置２０５ａ〜２０５ｃ、又はネットワーク２０２などを介した種々の発信元からの通信履歴を分析することができる。

装置２０５ａ〜２０５ｃの例としては、モバイルコンピュータ装置２０５ａ（たとえば、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットなど）、コンピュータ装置２０５ｂ（たとえば、デスクトップ、メインフレームコンピュータ、ネットワーク機器など）、マルチメディアライブラリ、及びクラウドサービス（ｃｌｏｕｄ ｓｅｒｖｉｃｅ）２０５ｃ（たとえば、遠隔利用可能な専用又は公開されたコンピューティング資源）が挙げられる。装置２０５ａ〜２０５ｃは、たとえばデータ項目及びメッセージデータの収集、送信、及び共有の少なくとも一つの機能を有する通信サービスにアクセスすることができる。

１つの例では、データストア２０３は、ある期間（たとえば、数時間、数日、数週間、数カ月など）の通信履歴を格納しており、通信履歴として、重複しているデータ項目を検出した場合にユーザ制御を生成するために使用される、コンテキスト、カテゴリ、受信者のリスト、関与データなどを含むメタデータを格納することができる。いくつかの例示的な実装形態では、１又は複数のアプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）２１９は、一例としてデータ項目のバージョンを比較するための外部情報（たとえば、文書リポジトリ、専用データベース、外部システムなどからの）を提供することができる。

チャネルエンジン２１０は制御オプションを出力するために、データリポジトリと対話し、通信セッションを格納することができる。メッセージ支援システム（ＭＳＳ）２３０はパターンモジュール２３３と、類似性モジュール２３６と、リンクモジュール２３７と、チャネルモジュール２３９とを備えることができ、これらはＩ／Ｏインターフェース２１２、インターフェースモジュール２１５、及び制御モジュール２４０と対話している。例示的な実装形態では、メッセージ支援システム２３０は、投稿されたデータ項目と関連付けられたコンテキスト、コンテンツ、及びユーザを分析するための分析処理を備える。当該処理では通信履歴を追跡し、会話のコンテキストを判定し、会話パターンを特定する。

実装形態によれば、ＭＳＳ２３０は情報共有のパターンを学習し、共用データ項目の重複を回避するための制御オプションを推奨するために、通信ストリームを分析している。たとえば、ＭＳＳ２３０は語彙パターン及び構文パターン分析を用いてメッセージを分類して、グループ会話におけるパターンを学習するための分類モデルを訓練してもよい。パターンモジュール２３３は受信したデータを分析して、チャネルエンジン２１０が使用するトピックモデルを作成する。類似性モジュール２３６は、構文解析を用いてメッセージからコンテキスト因子を決定する。例示的な実装形態では、類似性モジュール２３６は、メッセージを分類し、且つ共有予定のデータ項目とメッセージとの関連性にスコアを付ける際の基準として、その情報が有用であるかどうかを判定するためのポリシーのセットを備えることができる。

ＭＳＳ２３０のパターンモジュール２３３と類似性モジュール２３６とは、たとえば機械学習プロセスを通して、追加のパラメータに基づいて重み付け係数をチャネル又は投稿に割り当てることを含み得る規則を作成する。例示的な実装形態によれば、類似性モジュール２３６は、当該データを使用してデータ項目のコンテキスト因子を認識し、データ項目が当該チャネルの関連コンテキスト又はトピックと関連付けられているかどうかを対話的に判定又は検証することができる。例示的な実装形態では、語彙的且つ構文的質問パターンを使用して特徴を検出し、分類モデルを構築している。図３〜図６に関連してさらに詳述するように、本実施形態における機械学習プロセスは、訓練データ又は動的に更新されるモデルに基づくメッセージの経験的評価を完全に自動化するように実施される。

リンクモジュール２３７は、別々のチャネルにおける、また異なるユーザグループにおける投稿間の相関を識別する。リンクモジュール２３７は、図３〜図７に関連してさらに詳述しているように、パターンモジュール２３３及びチャネルモジュール２３９と対話して、データ項目又は投稿又は他のメッセージを関連付けることができる。

チャネルモジュール２３９は、通信プラットフォームと関連付けられた活動を監視することができる。いくつかの実装形態では、チャネルモジュール２３９はチャネルエンジン２１０に含まれ、装置２０５ａ〜２０５ｃによってホストされてもよく、チャネルエンジン２１０にデータ（たとえば、情報、要求、データ項目など）について通知してもよい。例示的な実装形態では、チャネルモジュール２３９は、複数のチャネルにわたってユーザのメッセージやチャットの投稿といった通信動作と、ユーザのデータ項目への関与とを追跡している。ＭＳＳ２３０は通信履歴を分析して、類似性モジュール２３６からのスコアを付けたデータ項目の関連性を用いて通信モデルを作成し、データ項目をカテゴリ、トピック、及びスコアの少なくとも一つによりラベル付けすることができる。

例示的な実装形態では、ＭＳＳ２３０は制御モジュール２４０と対話して、ユーザが１又は複数の受信者に対して、過去にすでに共有されているデータ項目の重複している共有又は無関係なデータ項目の共有を実行しようとしていることに応答して、データ項目を効率的に共有するための制御オプションを能動的に提供している。制御モジュール２４０はまた、ＭＳＳ２３０による分析に基づいて、データ項目の注目度指標、視覚的グラフィック、以前の重複あるいは関連したデータ項目に関する投稿へのリンク、推奨される代替チャネル、及び推奨される受信者のサブグループの少なくとも一つを提供することもできる。ユーザが時間の経過と共に異なる制御オプションを選択すると、チャネルエンジン２１０はそのユーザの送信者としての行動に基づいて、その後の投稿要求のための制御オプションを、過去のそのユーザの行動に合わせて適合させてもよい。その際、そのユーザの制御オプションの選択履歴や、選択履歴に基づく学習によって制御オプションを適合させてもよい。

図３は、例示的な実装形態による、コンテキスト制御処理３００の例示的なフロー図を示す。当該方法３００は、ハードウェア（回路、専用論理回路など）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるものなど）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行することができる。方法３００を、図２のチャネルエンジン２１０によって実行されることができる。方法３００を、処理装置によって実行するものとして記載しているが、その他の処理ロジックによって実行することもできる。

３１０で、処理装置は、チャネルの通信ストリーム（たとえばチャット通信プラットフォームにおけるチャネル内でのメッセージやチャットのやり取り）にデータ項目を追加する旨のユーザからの要求を検出する。３２０で、処理装置は、通信ストリームを考慮してデータ項目を分析して、データ項目の関連性スコアを決定する。関連性スコアは、要求が発生してから直近の他の投稿を分析することによって決定することができる。例示的な実装形態では、データ項目の関連性スコアを通信ストリームの他のコンテンツ、チャネルにおける他のユーザの関与、チャネルのコンテキスト、又は他のチャネルのトピックとの類似性に基づいて決定することができる。

例示的な実装形態では、データ項目の追加を要求したチャネルの他のユーザを識別し、他のユーザの少なくとも１人を含む１又は複数の代替チャネルを決定し、１又は複数の代替チャネルに基づく代替関連性が、元の（ユーザが当初共有しようとした）通信チャネルにおける関連性よりも高いかどうかを判定することによって、データ項目を、通信チャネルを考慮して分析してもよい。

３３０で、処理装置は、データ項目の関連性スコアに基づいて、データ項目の追加要求に対する制御インターフェースを提供する。たとえば、制御インターフェースは、通信ストリームにおいてデータ項目が以前に投稿されたチャネルに対する当該データ項目の関連性が高い場合に、データ項目の重複を警告するインターフェースを表示することを含むことができる。３４０で、ユーザは制御インターフェースで選択を行い、要求を処理する。

図４は、例示的な実装形態による、コンテキスト処理４００の例示的なフロー図を示す。４０５で、ユーザはデジタル通信チャネルを介してチャネルに登録されている受信者にデータ項目を送信することを要求する。４１０で、データ項目が以前の投稿と一致するかどうかが照合される。データ項目が以前の投稿と一致しない場合、データ項目は４７０で当該チャネルの通信ストリームに投稿される。

データ項目が以前の投稿と一致する場合、４２０でデータ項目のコンテンツが以前の投稿におけるコンテンツと比較されて、そのコンテンツが同じバージョンであるかどうかが判定される。そのコンテンツが異なる場合、ユーザには、４２５で以前の投稿を確認する制御、及び４７０でデータ項目を投稿する制御、の少なくともいずれかを行う選択肢が提供される。

投稿しようとしているデータ項目のコンテンツが以前の投稿と同じバージョンである場合、４３０で今回の要求によってデータ項目が共有される受信者が、以前の投稿の受信者と照合されて、重複している受信者が存在するかどうかが判定される。

重複している受信者については、４４０でデータ項目のコンテキストを他のチャネルのコンテキストと比較して、４４５においてデータ項目を共有するためのより適切なコンテキストを有する代替チャネルが存在するかどうかを判定することができる。

データ項目のコンテキストがデジタル通信チャネルの会話に類似している場合、４５０で以前の投稿を確認して、受信者がデータ項目にアクセスしたり閲覧したりといった関与をしたかどうかを判定することができる。

いくつかの例では、受信者が以前の投稿でデータ項目に関与していなかった場合には、データ項目を再投稿することは有用であり得る。ユーザは、４５５で考慮すべきデータ項目の注目度に関する情報（たとえば、利用状況指標、エンゲージメント統計など）を受信することができる。

受信者が以前の投稿でデータ項目に関与していた場合には、今回のデータ項目の投稿によって、重複しているデータ項目を受信することが邪魔になり、チャネルやデータ共有からの離脱行動を引き起こす可能性がある。したがって、４６０で、ユーザは以前の投稿に関与した受信者に対してデータ項目を隠す選択肢を受信することができる。たとえば、デジタル通信チャネルの登録ユーザが追加されたり変更された場合には、ユーザは以前の投稿に関与していない新規の受信者に対してデータ項目を再投稿することができる。例示的な実装形態では、以前の投稿に関与した受信者のために、データ項目の重複投稿を、（たとえば、抑制、最小化、グレー表示するなどの方法によって）目立たせないようにすることができる。

図５は、例示的な実装形態による、チャネル制御処理５００の例示的なフロー図を示す。５１０で、当該処理において、デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を検出する。５２０で、当該処理において、当該チャネルの受信者グループの２人以上のユーザと関連付けられた１又は複数のチャネルを代替デジタル通信チャネルとして識別する。５３０で、当該処理において、ユーザと受信者グループとの通信履歴を分析して、データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを検出する。５４０で、当該処理において、類似のコミュニケーションに対する制御のセットを提供する。たとえば、制御のセットは、代替デジタル通信チャネルを識別する、類似のコミュニケーションの受信者のサブグループをリストする、及び類似のコミュニケーションへのリンクを提供するなどの処理を行うための制御オプション（選択肢）を含むことができる。５５０で、データ項目の送信要求は、制御インターフェースからユーザが選択した制御オプションに従って処理される。

図６は、例示的な実装形態による、チャネル処理６００の例示的なフロー図を示す。例示されるチャネル処理６００は、機械学習を用いて、データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを判定するための例示的な実装形態である。データ項目の送信要求によるデータ項目と意図された受信者グループとが分析されて、類似する受信ユーザを含んだ異なる通信チャネルにおける類似のコミュニケーションが検出される。要求に関する通信チャネルと受信者グループの通信履歴とを並列で、又は逐次的に分析してもよい。いくつかの例示的な実装形態では、より少数の、又はより多数の異なるブロックにより処理６００を実装してもよい。処理６００を、媒体に格納することができ、１又は複数のコンピュータ装置の１又は複数のプロセッサにロードでき、コンピュータ実施の方法として実行することができる、コンピュータ実行可能命令として実装してもよい。

ブロック６１０で、システムは、デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を受信する。ブロック６２０で、システムはデータ項目のコンテンツを分析する。ブロック６２５で、システムは、要求発生時の通信チャネルのコンテキストを分析する。たとえば、通信チャネルへの最近の投稿を分析して、チャネルでのメッセージによって共通のトピックについて議論されているか、又は共通のトピックが存在しないかを特定することができる。通信チャネルにはテーマ又はトピックを割り当てられていてもよく、プライバシー設定がされたプロファイルを有するチャネルを備えてもよい。システムは、受信者グループの通信履歴から投稿を分析する。メッセージ支援システムを介して通信履歴を処理してコンテンツを分析し、トピックモデルを作成し、通信履歴にカテゴリを割り当てることができる。

ブロック６３０で、システムは、当該通信チャネルにおける各ユーザの通信履歴を追跡する。追跡システム（たとえば、図２のチャネルモジュール２３９）は、複数のチャネルを有するプラットフォームにわたって、当該通信チャネル内の各ユーザの通信履歴を追跡することができる。たとえば、１つの職場においても異なる部署、及び異なるトピックなどのために異なる通信チャネル、あるいは一連の通信チャネルを有する可能性がある。通信履歴をたとえば前週、前月などの直近の期間を対象に限定してもよい。さらに、通信履歴をたとえば非公開チャネル、公開チャネルなどの特定のタイプのチャネルを対象に限定することもできる。ブロック６３５で、システムは、当該投稿内又はその関連事項におけるキーワードを検出して、通信履歴における代替チャネルのコンテキストを決定する。

ブロック６４０で、システムは、データ項目の送信要求によるデータ項目と類似したデータ項目を通信履歴から検索する。ブロック６４５で、システムは検出されたキーワードとコンテキストとに基づいて、通信履歴における投稿を分類する。分類された通信履歴は類似の投稿へのリンクにより関連付けられ、これにより、複数のチャネルにわたってのトピック傾向を生成することができる。分析済みの直近の通信履歴と関連付けられたトピック及びカテゴリの少なくとも一方を、メッセージ支援システムによって使用することができる。たとえば、データ項目のトピック及びカテゴリの少なくとも一方を検出して、類似のトピックまたはカテゴリの少なくとも一方を有する投稿又はデータ項目を有する共通のユーザが登録された通信チャネルを、１又は複数の代替デジタル通信チャネルとして識別することができる。メッセージ支援システムは、データ項目のトピック及びカテゴリの少なくとも一方を、視聴者の通信履歴におけるパターン検出及び分類のための重み付け入力として使用することができる。

別の実装形態によれば、送信が要求されたデータ項目に類似したデータ項目を含む投稿を使用して、以前の投稿または代替チャネルへのリンクの少なくとも一方を有する注目度指標を生成することができる。たとえば、特徴ベクトルと構文パターン分析とを用いることができる。パターン分析の例としては、異なるデータ項目からの反復キーワードの識別、遠隔コンテンツソースへのアクセス検出、投稿後の会話率などが挙げられる。抽出（ｍｉｎｉｎｇ）及び傾向付けプロセスは完全に自動化することができ、これは、訓練データ又は動的に更新されるモデルに基づいて通信履歴の経験的評価を行う際に、人間の介入を全く必要としないものとなっている。通信履歴のトピックを検出する他の方法は、キーワード抽出やトピック、カテゴリの抽出等の手法、あるいは一般的な自然言語処理の手法に基づいていてもよい。

１つの通信チャネルに固有の追加のカテゴリを、たとえばトピックモデルを使用して徐々に生成してもよい。一例として、潜在的ディリクレ配分法（Ｌａｔｅｎｔ Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）を使用して、観測されないグループによって明らかとなる一連の観測の統計モデルを生成し、類似するデータの一部を関連付けることができる。推論学習（たとえば、ベイズ推定、ギブスサンプリング（Ｇｉｂｂｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ）、及び期待値伝搬法（ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ））を用いて一連のトピックの分布、関連する単語の確率、各単語のトピック、及び投稿又はチャネルにおける特定のトピック混合などを判定することができる。この分析を使用して、データ項目、チャネル、トピックなどに関連付けられた注目度指標を提供することができる。

コンテキスト関連用語（たとえば、重要な単語又は固有の（ユニークな）単語）を検出し、これらをパターン分析に含めることができる。たとえば、職場での会話は頭字語や、業界固有又は組織固有の用語や略語によって多くが占められている場合がある。例示的な実装形態によれば、複数のチャネルをまたいで頻繁に連携するユーザのチャネル又はグループに関連して、固有の用語をフラグに設定することができる。たとえば、この処理は、自然言語処理（ＮＬＰ）に基づく用語頻度−文書頻度の逆数のベクトル空間モデル化と高度なキーフレーズ検出方法とを含むことができる。投稿又は別々のチャネルにおけるキーワードの関連性ランキングを計算することができる。

ブロック６５０で、システムは当該投稿を関連性スコアでラベル付けする。例示的な実装形態では、システムは各投稿を分析して、通信履歴における各投稿の関連性にスコアを付ける。たとえばエンジンは、要求によるデータ項目との潜在的一致、要求によるデータ項目と類似の発信元、要求によるデータ項目と類似のトピック、以前のデータ項目と関連付けられた関与量、重複する受信者などに基づいて関連性スコアを決定することができる。

ブロック６５５で、システムは、要求を送信したユーザに推奨するための制御オプションのセットを生成する。ブロック６６０で、システムは要求されたチャネル、提案された代替チャネル、サブグループなどへのデータ項目の投稿を制御する。

図７Ａ及び図７Ｂは、例示的な実装形態による、例示的な制御インターフェースを示す。例示的な制御インターフェースは、たとえばオーディエンスレポート、通知、以前の投稿へのリンク、代替チャネルの推奨、非公開メッセージへの招待、及び投稿に進むコマンドの少なくとも一つを含む種々の制御オプションの組み合わせを備えることができる。

例示的なチャットベース協同プラットフォーム（ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ）（たとえば、グループチャット、Ｈａｎｇｏｕｔ（商標）、Ｓｌａｃｋ（商標）など）では、情報を種々の粒度レベルで共有することができる。たとえば、種々のチャネルは、すべての従業員に公開されている公開チャネル（たとえば、＃ｇｅｎｅｒａｌ）であってよく、公開チャネルはメンバーである従業員のサブセット（＃ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｃｏｍｍ）を有し、小グループに対する直接（非公開）メッセージ、及び一人に対する１対１の直接非公開メッセージがあってもよい。

インターフェース７００は、データ項目の以前の投稿に関する情報（たとえば、チャネル）をユーザに提供し、データ項目と共に最近の投稿を表示し、以前の投稿を確認する処理を実行するか、又はデータ項目を共有する処理を実行するかを選択するための制御オプションを提供することができる。インターフェース７１０は、データ項目が別のチャネルで最近共有されたことをユーザに通知し、重複する受信者を表示し、データ項目を再投稿するための制御オプションを提供することができる。インターフェース７２０は、データ項目の異なるバージョンが最近共有されたことと、当該バージョン間の相違点とをユーザに通知してもよく、以前のバージョンを表示して確認する処理を実行するか、当該要求によるデータ項目を投稿する処理を実行するかを選択するための制御オプションを提供することができる。

インターフェース７３０は、重複するあるいは類似するデータ項目を有する他の代替チャネルについてユーザに通知し、当該データ項目を含む他の投稿のプレビューを提供し、データ項目を代替チャネルに投稿する処理を実行するための制御オプションを提供することができる。インターフェース７４０は、データ項目の関連コンテキストを有する他の代替チャネルについてユーザに通知し、代替チャネルを確認してデータ項目を投稿する処理を実行するための制御オプションを提供することができる。インターフェース７５０は、データ項目の注目度やデータ項目のトピック（たとえば、グラフ、指標など）についてユーザに通知し、データ項目に関与している他のユーザを示したり、またはデータ項目を共有するための代替チャネルを提案する処理を実行することの少なくとも一つを行うことができる。

図８は、いくつかの例示的な実装形態において使用する外部ホストと関連付けられた例示的なコンピュータ装置を備える、例示的なコンピューティング環境を示す。コンピューティング環境８００におけるコンピュータ装置８０５は、１又は複数の処理ユニット、コア、又はプロセッサ８１０、メモリ８１５（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭなど）、内部記憶装置８２０（たとえば、磁気記憶装置、光学記憶装置、半導体記憶装置、及び／又は有機記憶装置）、及びＩ／Ｏインターフェース８２５を備えることができ、これらのうちの任意のものを、情報通信のための通信機構又はバス８３０上に結合するか、或いはコンピュータ装置８０５に組み込むことができる。

コンピュータ装置８０５は、入力／ユーザインターフェース８３５と、出力装置／インターフェース８４０とに通信可能に結合されることができる。入力／ユーザインターフェース８３５及び出力装置／インターフェース８４０の一方又は両方は有線又は無線インターフェースであってもよく、取外し可能であってもよい。入力／ユーザインターフェース８３５は、入力を付与するために使用できる、物理的又は仮想的な任意の装置、コンポーネント、センサ、又はインターフェース（たとえば、ボタン、タッチスクリーンインターフェース、キーボード、ポインティング／カーソル制御装置、マイクロフォン、カメラ、点字、モーションセンサ、光学レーダーなど）を含んでいてよい。

出力装置／インターフェース８４０はディスプレイ、テレビ、モニタ、プリンタ、スピーカ、点字などを含んでいてよい。いくつかの例示的な実装形態では、入力／ユーザインターフェース８３５と出力装置／インターフェース８４０とをコンピュータ装置８０５に組み込むか、又は物理的に結合させることができる。他の例示的な実装形態では、他のコンピュータ装置が、コンピュータ装置８０５のための入力／ユーザインターフェース８３５及び出力装置／インターフェース８４０として機能するか、又はこれらの機能を提供することができる。

コンピュータ装置８０５の例としては、高移動性の装置（たとえば、スマートフォン、車両及び他のマシン内の装置、及び人間及び動物が持ち運ぶ装置など）と、モバイル機器（たとえば、タブレット、ノートパソコン、ラップトップコンピュータ、パソコン、ポータブルテレビ、ラジオなど）と、移動用に設計されていない装置（たとえば、デスクトップコンピュータ、他のコンピュータ、情報キオスク、１又は複数のプロセッサが内部に組み込まれてるか結合されたテレビ、ラジオなど）とが含まれ得るが、これらに限定されない。

コンピュータ装置８０５は、外部記憶装置８４５、並びに、同じ構成又は異なる構成の１又は複数のコンピュータ装置を含む、ネットワークに接続された任意の数のコンポーネント、装置、及びシステムと通信できるようにするためのネットワーク８５０に、通信可能に（たとえば、Ｉ／Ｏインターフェース８２５を介して）結合されることができる。コンピュータ装置８０５又は接続される任意のコンピュータ装置は、サーバ、クライアント、シンサーバ、汎用マシン、専用マシン、又は別のラベルとして機能し、そのサービスを提供し、又は上記のように呼ぶことができる。

Ｉ／Ｏインターフェース８２５は、音声及びデータ網の少なくとも一方を介した無線通信を支援する無線通信コンポーネント（図示せず）を備えていてもよい。無線通信コンポーネントは、１又は複数のアンテナを有するアンテナシステム、無線システム、ベースバンドシステム、又はこれらの任意の組み合わせを備えていてもよい。無線システムの管理下で、無線周波数（ＲＦ）信号をアンテナシステムによって無線で送受信してもよい。

Ｉ／Ｏインターフェース８２５は、コンピュータ環境８００において接続された少なくともすべてのコンポーネント、装置、及びネットワークに対して情報を送受信するために、任意の通信プロトコル若しくは通信規格又はＩ／Ｏプロトコル若しくはＩ／Ｏ規格（たとえば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、８０２．１１ｘ、ユニバーサルシステムバス、ＷｉＭａｘ（登録商標）、モデム、セルラーネットワークプロトコルなど）を使用する、有線及び無線の少なくとも一方のインターフェースを含み得るが、これらに限定されない。ネットワーク８５０は任意のネットワーク又はネットワークの組み合わせとすることができる（たとえば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、電話ネットワーク、セルラーネットワーク、衛星ネットワークなど）。

コンピュータ装置８０５は、一時的媒体及び持続性媒体を含むコンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体を使用し、これらにより通信することができる。一時的媒体には伝送媒体（たとえば、金属ケーブル、光ファイバ）、信号、搬送波などが含まれる。持続性媒体には磁気媒体（たとえば、ディスク及びテープ）、光媒体（たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルビデオディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、半導体媒体（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、半導体記憶装置）、及び他の不揮発性記憶装置又はメモリが含まれる。

コンピュータ装置８０５を使用して、いくつかの例示的なコンピューティング環境において技法、方法、アプリケーション、処理、又はコンピュータ実行可能命令を実装することができる。コンピュータ実行可能命令を一時的媒体から取得することができ、またこれらを持続性媒体に格納し、そこから取得することができる。実行可能命令は任意のプログラミング言語、スクリプト言語、及び機械語（たとえば、Ｃ言語、Ｃ＋＋言語、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、Ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）など）のうちの１又は複数から生じていてもよい。

プロセッサ８１０は、ネイティブ環境又は仮想環境において、任意のオペレーティングシステム（ＯＳ）（図示せず）下で実行することができる。論理ユニット８５５、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）ユニット８６０、入力ユニット８６５、出力ユニット８７０、チャネル推奨エンジン８７５、及び制御モジュール８８０を備える１又は複数のアプリケーションを配置することができる。

たとえば、入力ユニット８６５、チャネル推奨エンジン８７５、及び制御モジュール８８０は図２、図４、図５及び図８に示す１又は複数の処理を実施してもよい。記載されたユニット及び構成要素は設計、機能、構成、又は実装において変更可能であり、本明細書で提供した記載に限定されるものではない。

いくつかの例示的な実装形態では、情報又は実行命令がＡＰＩユニット８６０によって受信されると、これは１又は複数の他のユニット（たとえば、論理ユニット８５５、出力ユニット８７０、入力ユニット８６５、チャネル推奨エンジン８７５及び制御モジュール８８０）に送信されてもよい。

入力ユニット８６５は、ＡＰＩユニット８６０を介してチャネル推奨エンジン８７５及び制御モジュール８８０と対話して、データ項目を投稿する旨の要求と関連付けられた制御オプションを提供してもよい。いくつかの例では、論理ユニット８５５は、上記のいくつかの例示的な実装形態においてユニット間の情報フローを制御し、ＡＰＩユニット８６０、入力ユニット８６５、出力ユニット８７０、チャネル推奨エンジン８７５、及び制御モジュール８８０によって提供されるサービスを指示する配備するようにを構成されてもよい。たとえば、１又は複数の処理又は実装のフローは論理ユニット８５５によって単独で、或いはＡＰＩユニット８６０と連携して制御されてもよい。

図９は、いくつかの例示的な実装形態に適した例示的な環境を示す。環境９００は、装置９０５〜９５０を備え、これらはそれぞれ、一例としてネットワーク９６０を介して（たとえば、有線接続及び無線接続の少なくとも一方によって）少なくとも１つの他の装置と通信可能に接続されている。いくつかの装置は、１又は複数の記憶装置９３０及び９４５と通信可能に接続されてもよい。

例えば、１又は複数の装置９０５〜９５０はそれぞれ、図８に関して記載したコンピュータ装置８０５であってもよい。装置９０５〜９５０は、上述したようにディスプレイ及び関連するウェブカメラを有するコンピュータ９０５（たとえば、ラップトップコンピュータ装置）と、モバイル装置９１０（たとえば、スマートフォン又はタブレット）と、テレビ９１５と、車両９２０と関連付けられた装置と、サーバコンピュータ９２５と、コンピュータ装置９３５〜９４０と、記憶装置９３０及び９４５とを含み得るが、これらに限定されない。上述したように、ユーザの会合環境は様々であり、オフィス環境に限定されない。

いくつかの実装形態では、装置９０５〜９２０、９５０を、企業のユーザと関連付けられたユーザ装置と見なしてもよい。装置９２５〜９５０は、クライアントサービスと関連付けられた装置であってもよい（たとえば、図１〜図６に関連して上述したサービス及びそれに関する情報の少なくとも一方を提供するために、ユーザ又は管理者によって使用される）。

詳細な説明の一部は、コンピュータ内の動作のアルゴリズム及び象徴的表現に関して示されている。これらのアルゴリズム記述及び象徴的表現は、データ処理分野の当業者がそれらの技術革新の本質を他の当業者に伝えるために使用する手段である。アルゴリズムとは、所望の最終状態又は結果に至る、一連の定義済み操作のことである。例示的な実装形態では、実行される操作は、具体的な結果を達成するために具体的な量の物理的操作を必要とする。

特段の記載のない限り、説明から明らかなように、本明細書全体を通して、「決定する」、「分析する」、「提供する」、「識別する」などの用語を使用している説明は、コンピュータシステムのレジスタ又はメモリ内で物理的（電子的）量として表されるデータを操作し、これを、コンピュータシステムのメモリ又はレジスタ若しくは他の情報記憶装置、情報送信装置、或いは情報表示装置内で同様に物理的量として表される他のデータへと変換する、コンピュータシステム又は他の情報処理装置における動作と処理とを含み得ることが理解される。

例示的な実装形態は、本明細書における操作を実行するための装置に関連していてもよい。本装置は、必要な目的のために特別に構成されていてもよく、或いは１又は複数のコンピュータプログラムによって選択的に起動又は再構成される１又は複数の汎用コンピュータを備えていてもよい。このようなコンピュータプログラムを、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読信号媒体などのコンピュータ可読媒体に格納してもよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、光ディスク、磁気ディスク、読取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、半導体装置及び半導体ドライブ、又は電子情報を格納するのに適した任意のその他のタイプの有形若しくは持続性媒体を含み得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体は、搬送波などの媒体を含み得る。本明細書に提示しているアルゴリズム及び表示は、特定のコンピュータ又は他の装置とは本質的に無関係である。コンピュータプログラムは、所望の実装形態の操作を実行する命令を含む、純粋なソフトウェア実装を含むことができる。

種々の汎用システムを本明細書の例によるプログラム及びモジュールと共に使用してもよく、或いは所望の方法における操作を実行するためのより専門化された装置を構築することが好都合であると判明する可能性がある。また、例示的な実装形態は、特定のプログラミング言語を何ら参照することなしに記載されている。本明細書に記載しているような例示的な実装形態の開示内容を実装するために、種々のプログラミング言語を使用できることが理解されるはずである。プログラミング言語による命令は、たとえば中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、又はコントローラなどの１又は複数の処理装置によって実行されることができる。

当技術分野で知られているように、上記の操作をハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェアとハードウェアとを一部組み合わせたものによって実行することができる。これらの例示的な実装形態の様々な態様を、回路及び論理装置（ハードウェア）を使用して実装してもよく、また一方で他の態様を、機械可読媒体（ソフトウェア）上に格納され、プロセッサによって実行されると、本出願の実装形態を実施するための方法をプロセッサに実行させる命令を使用して実装してもよい。

また、本出願のいくつかの例示的な実装形態をハードウェアでのみ実行してもよく、また一方で他の例示的な実装形態をソフトウェアでのみ実行してもよい。さらに、記載された種々の機能は、単一のユニットで実行することも、或いは任意の方法で複数の構成要素にわたって分散されてもよい。本方法をソフトウェアによって実行する場合、コンピュータ可読媒体に記憶された命令に基づいて、汎用コンピュータなどのプロセッサによって実行されることができる。命令は、必要に応じて圧縮形式及び暗号化形式の少なくとも一方で媒体上に格納することができる。

これらの例示的な実装形態は、従来技術に対して種々の相違点と利点とを有し得る。例えば、これに限定されないが、従来技術に関して上述したようなＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）でウェブページを実装するのとは対照的に、テキスト操作及びマウス操作（たとえば、ポインティング）を映像ドキュメントにおいて検出且つ分析してもよい。

また、本出願の他の実装形態は、本明細書の考察と本出願の開示内容の実施とから当業者には明らかとなる。記載している例示的な実装形態の種々の態様及び構成要素の少なくとも一方を単独で、又は任意の組み合わせで使用してもよい。本明細書及び例示的な実装形態は単なる例示として考慮されるものであり、本出願の真の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲によって示される。

Claims (19)

1. メモリと、
   前記メモリと動作可能に結合されたプロセッサと、
   を備え、前記プロセッサが、
   デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を検出し、
   前記グループの２人以上のユーザと関連付けられた１又は複数の代替デジタル通信チャネルを識別し、
   前記ユーザと前記受信者グループとの通信履歴を分析して、前記データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを検出し、
   前記類似のコミュニケーションに対して実行する制御を提供するように構成される、
   システム。
2. 前記制御が、前記代替デジタル通信チャネルを提示することと、前記類似のコミュニケーションの受信者のサブグループリストを提示することと、前記類似のコミュニケーションへのリンクを提示すること、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記通信履歴を分析することは、コンテキスト分析、コンテンツ分析、及びユーザ分析のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記通信履歴を分析することは、
   前記通信履歴を考慮して前記データ項目を分析して、前記１又は複数の代替デジタル通信チャネルのそれぞれに対する関連性スコアを決定し、
   前記関連性スコアに基づいて代替デジタル通信チャネルを提案すること、
   をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
5. デジタル通信チャネルを介して受信者グループにデータ項目を送信する旨のユーザからの要求を検出し、
   前記グループの２人以上のユーザと関連付けられた１又は複数の代替デジタル通信チャネルを識別し、
   前記ユーザと前記受信者グループとの通信履歴を分析して、前記データ項目と関連付けられた類似のコミュニケーションを検出し、
   前記類似のコミュニケーションに対して実行する制御のセットを提供する、
   ことを含む方法をコンピュータに実行させる、プログラム。
6. 前記制御が、前記代替デジタル通信チャネルを提示すること、前記類似のコミュニケーションの受信者のサブグループリストを提示すること、前記類似のコミュニケーションへのリンクを提示すること、のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載のプログラム。
7. 前記通信履歴を分析することは、コンテキスト分析、コンテンツ分析、及びユーザ分析のうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載のプログラム。
8. 前記通信履歴を分析することは、
   前記通信履歴を考慮して前記データ項目を分析して、前記１又は複数の代替デジタル通信チャネルのそれぞれに対する関連性スコアを決定し、
   前記関連性スコアに基づいて代替デジタル通信チャネルを提案すること、
   をさらに含む、請求項５に記載のプログラム。
9. チャネルの通信ストリームにデータ項目を追加する旨のユーザからの要求を検出し、
   前記通信ストリームを考慮して前記データ項目を分析して、前記データ項目の関連性スコアを決定し、
   前記データ項目の前記関連性スコアに基づいて、前記要求に対する制御インターフェースを提供すること
   を含む、方法。
10. 前記制御インターフェースは、オーディエンスレポート、通知、以前の投稿へのリンク、代替チャネルの推奨、非公開メッセージへの招待、及び投稿に進むコマンドのうちの少なくとも１つを備える、請求項９に記載の方法。
11. 前記データ項目の関連性スコアを決定することは、前記要求が発生してから直近の前記通信ストリームにおける他のコンテンツに少なくとも基づいている、請求項９に記載の方法。
12. 前記関連性スコアはさらに、前記要求が発生してから直近の、前記チャネルにおける他のユーザの関与を判定することに基づいている、請求項１１に記載の方法。
13. 前記関連性スコアはさらに、前記チャネルのコンテキストに少なくとも基づいている、請求項１１に記載の方法。
14. 前記関連性スコアはさらに、前記要求が発生してから直近の、前記チャネルにおける他のユーザに少なくとも基づいている、請求項１３に記載の方法。
15. 前記関連性スコアはさらに、前記要求が発生してから直近の、前記チャネルにおける他のユーザの関与を判定することに基づいている、請求項９に記載の方法。
16. 前記制御インターフェースは、前記関連性が、前記通信ストリームにおいて前記データ項目が以前に投稿されたことを示していることに応答した、重複警告を備える、請求項９に記載の方法。
17. 前記要求による前記データ項目と、前記以前の投稿のデータ項目とにおけるコンテンツの相違点を判定することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記通信ストリームを考慮して前記データ項目を分析することは、
    前記チャネルの他のユーザを識別し、
    前記他のユーザの少なくとも１人を含むユーザの１又は複数の代替チャネルを決定し、
    前記１又は複数の代替チャネルに基づく代替関連性が、前記関連性よりも高いかどうかを判定すること、
    をさらに含む、請求項９に記載の方法。
19. 前記代替関連性が前記関連性よりも高いことに応答して、前記制御インターフェースは、前記１又は複数の代替チャネルに前記データ項目を追加する旨の前記要求をリダイレクトするコマンドを提供する、請求項１８に記載の方法。