JP7422988B2 - 自己肯定化及び有目的行動の発展のための電子デバイス及び方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
この特許出願は、２０１９年４月２４日出願の米国仮特許出願第６２／８３８，０１６号に対する優先権を主張するものであり、その開示を本出願の開示の一部と見なし、これによりその全体を参照により援用する。

この開示は、概括的には自己肯定化及び有目的行動（purposeful behavior、目的のある行動）の発展に関し、より具体的には自己肯定化及び有目的行動の発展のための電子デバイス及び方法に関する。

目的を持って生活することは、自己肯定化として知られるプロセスで自身のベストセルフ（＝最良の自己（best self））特性を識別することによって促進される。自己肯定化のプロセスを通じて個人の目的とベストセルフに焦点を当てることは、強い情動の自己規制、前向きな感情、抑えた防衛性を促し個人のより良好な行動結果をもたらすプラスの神経学的効果と関連づけられる。ベストセルフ特性は、個人の中の最良のものを引き出し、個人が学校、職場、家庭、又は他の環境での日常の業務に秀でることができるようにする特性である。各個人は、異なるベストセルフ特性又はベスト特性を有しているし、この特性を引き出す異なるやり方を有している。各個人はまた、特定のベストセルフ特性を発揮することによって、なおいっそう?栄し、より有目的な生活を送ることができるだろう。例えば、個人は、他者の役に立つという形で有用性を発揮するときには、よりしっかり目的を持ち、より達成感を感じるだろう。より有目的であると感じることは、個人が自身の日常生活の中でより幸福になり、より生産的になるのに役立つだろう。

個人のベストセルフ特性を反映した習慣の形成を成功させるには有目的行動の識別が必要であり、それは活動追跡と行為変容の形態であることもある。自身をベストセルフ特性に整合させたいと願う個人にとっては、自身が焦点を当てたい特性を識別し、その特性に個人が焦点を当てるにはどんな活動が助けとなり得るかを決定し、それらの活動を周期的に行うためにそれらの活動から習慣を作り出す、ということが好都合なのではないだろうか。例えば、もっと人の役に立ちたいと願う学校の生徒は、毎週金曜日の午後に自分のクラスメートに勉強を教えることによってもっと人の役に立つようになりたいと思うかもしれない。

強い目的意識が、例えば長寿、心血管疾患及びアルツハイマー病のリスク、ストレスに対する強靭性、身体的病と精神的病の両方からの回復能力などの健康面の成果に及ぼす効果；人生の満足と幸福に及ぼす効果；及び、病気と行動変容の両方を仲介する生物学的及び神経学的プロセスに及ぼす効果を、数多くの科学的研究が実証している。自己肯定化として知られるプロセスを通して自身の目的について又は自身の価値や強さについて思考することが、心理的防衛性を和らげ、健康や他のメッセージに対する開放性を高め、行動に積極的な変容を起こす能力を向上させる、ということを研究は示している。また、自己肯定化プロセスを自我脅威の様な知覚される脅威と対にした介入は、自己改善リソースの即時可用性と相まって、これらの構成要素の１つ又はそれ以上を欠く自己肯定化介入と比較して、優れた行動面の成果を生み出す。

雇用主、グループの監督者、又は他のタイプのグループ管理者が、自分たちの従業員やグループメンバーに、有目的な生活を送り自身のベストセルフに整合することを奨励したいと思うこともある。雇用主、グループの監督者、又は他のタイプのグループ管理者として、自分たちの従業員又はグループメンバーのベスト特性について学習することは、従業員又はグループメンバーが自身のベストセルフに整合し有目的な生活を送れるようになるために必要なリソースを、雇用主、グループの監督者、又はグループ管理者が提供するのに役立つだろう。

このように関連技術では改善の必要性が広く認識されている。

米国仮特許出願第６２／８３８，０１６号

本開示は有目的行動の識別のための様々な電子デバイス及び方法を提供している。開示の１つの態様は方法を提供している。方法は、電子デバイスのディスプレイ上に複数のナビゲーション要素を表示する段階を含んでいる。複数のナビゲーション要素のそれぞれは自己肯定化活動に対応していてもよい。複数のナビゲーション要素は、探索インターフェースに対応している第１のナビゲーション要素を含んでいる。方法は、データ処理ハードウェアにて、第１のナビゲーション選択入力を受信する段階を更に含んでいる。第１のナビゲーション選択入力は、第１のナビゲーション要素に対応している。方法は、ディスプレイ上に、探索インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。探索インターフェースは、複数の探索インターフェース要素を含んでいる。各探索インターフェース要素は特定の活動に対応している。方法は、データ処理ハードウェアにて、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信する段階を更に含んでいる。１つ又はそれ以上の探索選択入力は、特定の探索インターフェース要素に対応している。方法は、データ処理ハードウェアと通信しているメモリにて、１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいる。

開示の諸実施形は同じく以下の特徴の１つ又はそれ以上を含んでいてもよい。幾つかの実施形では、方法は、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素を表示用に生成する段階を更に含んでいる。１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素は、１つ又はそれ以上の探索選択入力のそれぞれに対応していてもよい。

幾つかの実施形では、方法は、１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを記憶したことに応えて、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素を表示用に生成する段階を更に含んでいる。

幾つかの実施形では、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素は探索インターフェースがリフレッシュされたときに表示される。

幾つかの実施形では、方法は、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素を表示用に生成する段階を更に含んでいる。

幾つかの実施形では、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素は探索インターフェースがリフレッシュされたときに表示される。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含んでいる。探索インターフェース要素は個別化データセットからのデータに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースはグループレベルデータセットを含んでいる。探索インターフェース要素は、人工知能アルゴリズムとグループレベルデータセットからのデータとに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、複数のナビゲーション要素は第２のナビゲーション要素を更に含んでいる。第２のナビゲーション要素は行為インターフェースに対応していてもよい。

幾つかの実施形では、方法は、入力デバイスを介し第２のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、ディスプレイ上に行為インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。行為インターフェースは１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素を含んでいてもよい。１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は特定の活動に対応していてもよい。

幾つかの実施形では、１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は、１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素を含んでいる。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含み、１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含んでいる。１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素は個別化データセットに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースはグループレベルデータセットを含み、１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は、１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含んでいる。１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素はグループレベルデータセットに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、複数のナビゲーション要素は第３のナビゲーション要素を更に含んでいる。第３のナビゲーション要素は省察インターフェースに対応していてもよい。

幾つかの実施形では、方法は、入力デバイスを介し第３のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、ディスプレイ上に省察インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。省察インターフェースは、特定のベスト特性に対応している複数の省察インターフェース要素を含んでいてもよい。複数の省察インターフェース要素は人工知能アルゴリズムを使用して生成される。

幾つかの実施形では、方法は、省察選択入力を受信する段階を更に含んでいる。省察選択入力は複数の省察インターフェース要素の１つ又はそれ以上に対応していてもよい。方法は、省察選択入力を受信したことに応えて、省察選択入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、特定の情動に対応している。

幾つかの実施形では、複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、特定のベスト特性に対応している。

幾つかの実施形では、方法は、ディスプレイ上に省察インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。省察インターフェースは、自由形式テキスト入力を受容するように構成された省察テキストボックスを含んでいてもよい。方法は、入力デバイスを介し省察テキストボックス入力を受信したことに応えて、省察テキストボックス入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、有目的問合わせインターフェース（purposeful inquiry interface）はウェルカムメッセージを含んでいる。ウェルカムメッセージは、少なくとも１つのデータベース内に記憶されているデータに基づいて生成されてもよい。

開示の別の態様によれば、方法が提供されている。方法は、電子デバイスのディスプレイ上に複数の自己評価インターフェース要素を表示する段階を含んでいる。複数の自己評価インターフェース要素のそれぞれはベスト特性に対応している。方法は、データ処理ハードウェアにて、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信する段階を更に含んでいる。１つ又はそれ以上の自己評価選択入力は特定の自己評価インターフェース要素に対応している。方法は、データ処理ハードウェアと通信しているメモリにて、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいる。方法は、ディスプレイ上にグループレベル視覚化インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。グループレベル視覚化インターフェースは、特定のグループについての複数のベスト特性を含んでいる。

開示のこの態様は同じく以下の特徴の１つ又はそれ以上を含んでいてもよい。幾つかの実施形では、グループレベル視覚化インターフェースはリアルタイムで更新される。

幾つかの実施形では、特定のグループについての複数のベスト特性はワードクラウドを介して表現される。

幾つかの実施形では、方法は、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、ディスプレイ上にコンステレーションを表示する段階を更に含んでいる。コンステレーションは１つ又はそれ以上の自己評価選択入力に対応したデータに基づいて生成されてもよい。

開示の別の態様によれば、有目的行動を識別するための電子デバイスが提供されている。電子デバイスは、ディスプレイ、入力デバイス、１つ又はそれ以上のプロセッサ、及び１つ又はそれ以上のプロセッサと通信しているメモリであって、１つ又はそれ以上のプロセッサ上で実行されたときに１つ又はそれ以上のプロセッサにオペレーションを遂行させる１つ又はそれ以上のプログラムを記憶しているメモリ、を含んでいる。この態様によれば、オペレーションは方法を実施する。方法は、ディスプレイ上に有目的問合わせインターフェースを表示する段階を含んでいる。有目的問合わせインターフェースは複数のナビゲーション要素を含んでいる。複数のナビゲーション要素のそれぞれは自己肯定化活動に対応している。複数のナビゲーション要素は、探索インターフェースに対応している第１のナビゲーション要素を含んでいる。方法は、有目的問合わせインターフェースを表示している間に、入力デバイスを介し第１のナビゲーション選択入力を受信する段階を更に含んでいる。第１のナビゲーション選択入力は、第１のナビゲーション要素に対応している。方法は、第１のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、ディスプレイ上に、探索インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。探索インターフェースは、複数の探索インターフェース要素を含んでいる。各探索インターフェース要素は特定の活動に対応している。方法は、探索インターフェースを表示している間に、入力デバイスを介し１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信する段階を更に含んでいる。１つ又はそれ以上の探索選択入力は、特定の探索インターフェース要素に対応している。方法は、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいる。

この態様は同じく以下の特徴の１つ又はそれ以上を含んでいてもよい。幾つかの実施形では、オペレーションは、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素を表示用に生成する段階を含む方法を実施する。１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素のそれぞれは１つ又それ以上の探索選択入力のそれぞれに対応している。方法は、１つ又はそれ以上の探索選択入力に関連づけられたデータを記憶したことに応えて、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素を表示用に生成する段階を更に含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素は探索インターフェースがリフレッシュされたときに表示される。

幾つかの実施形では、方法は、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素を表示用に生成する段階を更に含んでいる。

幾つかの実施形では、１つ又はそれ以上の新しい探索インターフェース要素は探索インターフェースがリフレッシュされたときに表示される。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含んでいる。探索インターフェース要素は個別化データセットからのデータに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースはグループレベルデータセットを含んでいる。探索インターフェース要素はグループレベルデータセットからのデータに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、複数のナビゲーション要素は第２のナビゲーション要素を更に含んでいる。第２のナビゲーション要素は行為インターフェースに対応していてもよい。

幾つかの実施形では、方法は、入力デバイスを介し第２のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、ディスプレイ上に行為インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。行為インターフェースは１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素を含んでいてもよい。１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は特定の活動に対応していてもよい。

幾つかの実施形では、１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は、１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素を含んでいる。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含み、１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含んでいる。１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素は個別化データセットに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、少なくとも１つのデータベースはグループレベルデータセットを含み、１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含んでいる。１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素はグループレベルデータセットに基づいて生成されてもよい。

幾つかの実施形では、複数のナビゲーション要素は第３のナビゲーション要素を更に含んでいる。第３のナビゲーション要素は省察インターフェースに対応していてもよい。

幾つかの実施形では、方法は、入力デバイスを介し第３のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、ディスプレイ上に省察インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。省察インターフェースは、特定のベスト特性に対応している複数の省察インターフェース要素を含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、方法は、省察選択入力を受信する段階を更に含んでいる。省察選択入力は複数の省察インターフェース要素の１つ又はそれ以上に対応していてもよい。方法は、省察選択入力を受信したことに応えて、省察選択入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、特定の情動に対応している。

幾つかの実施形では、複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、特定のベスト特性に対応している。

幾つかの実施形では、方法は、ディスプレイ上に省察インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。省察インターフェースは、自由形式テキスト入力を受容するように構成された省察テキストボックスを含んでいてもよい。方法は、入力デバイスを介し省察テキストボックス入力を受信したことに応えて、省察テキストボックス入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、有目的問合わせインターフェースはウェルカムメッセージを含んでいる。ウェルカムメッセージは、少なくとも１つのデータベース内に記憶されているデータに基づいて生成されてもよい。

開示の別の態様によれば、電子デバイスが提供されている。電子デバイスは、ディスプレイ、入力デバイス、１つ又はそれ以上のプロセッサ、及び１つ又はそれ以上のプロセッサと通信しているメモリであって、１つ又はそれ以上のプロセッサ上で実行されたときに１つ又はそれ以上のプロセッサにオペレーションを遂行させる１つ又はそれ以上のプログラムを記憶しているメモリ、を含んでいる。この態様によれば、オペレーションは方法を実施する。方法は、ディスプレイ上に自己評価インターフェースを表示する段階を含んでいる。自己評価インターフェースは複数の自己評価インターフェース要素を含んでいる。複数の自己評価インターフェース要素のそれぞれはベスト特性に対応している。方法は自己評価インターフェースを表示している間に、入力デバイスを介し１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信する段階を更に含んでいる。１つ又はそれ以上の自己評価選択入力は特定の自己評価インターフェース要素に対応している。方法は、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力と関連づけられたデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階を更に含んでいる。方法は、ディスプレイ上にグループレベル視覚化インターフェースを表示する段階を更に含んでいる。グループレベル視覚化インターフェースは特定のグループについての複数のベスト特性を含んでいる。

この態様は同じく以下の特徴の１つ又はそれ以上を含んでいてもよい。幾つかの態様では、オペレーションは、リアルタイムで更新されるグループレベル視覚化インターフェースを含む方法を実施する。

幾つかの実施形では、特定のグループについての複数のベスト特性はワードクラウドを介して表現される。

幾つかの実施形では、方法は１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、更に含んでいる。方法はまた、ディスプレイ上にコンステレーションを表示する段階を更に含んでいてもよい。コンステレーションは、更に、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力に対応しているデータに基づいて生成されてもよい。

開示の１つ又はそれ以上の実施形の詳細事項は、添付図面及び以下の説明に示されている。他の態様、特徴、及び利点は、説明及び図面から及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。

これより添付図を参照してゆくが、それらの図は必ずしも縮尺を合わせて描かれているとは限らない。

本開示の原理による、行動分析及びベストセルフ整合（best-self alignment）のためのコンピュータ化された方法を実施している或る例示としてのシステムの概略図である。 本開示の原理によるベストセルフ問合わせインターフェースを示す。 図２Ａのベストセルフ問合わせインターフェースの別の図を示す。 図２Ａのベストセルフ問合わせインターフェースの別の図を示す。 本開示の原理によるベストセルフリキャップインターフェースを示す。 本開示の原理によるグループベストセルフリキャップインターフェースを示す。 本開示の原理よる仕事問合わせインターフェースを示す。 図２Ｆの仕事問合わせインターフェースの別の図を示す。 図２Ｆの仕事問合わせインターフェースの別の図を示す。 本開示の原理による仕事リキャップインターフェースを示す。 本開示の原理によるグループ仕事リキャップインターフェースを示す。 本開示の原理による有目的問合わせインターフェースを示す。 本開示の原理による省察問合わせインターフェースを示す。 図３Ｂの省察問合わせインターフェースの別の図を示す。 図３Ｂの省察問合わせインターフェースの別の図を示す。 本開示の原理による省察改善インターフェースを示す。 図３Ｅの省察改善インターフェースの別の図を示す。 本開示の原理による省察精錬インターフェースを示す。 本開示の原理による省察完了インターフェースを示す。 本開示の原理による行為リストインターフェースを示す。 本開示の原則による行為完了インターフェースを示す。 本開示の原理による探索インターフェースを示す。 開示の或る例示としての実施形態による有目的行動の識別のためのコンピュータ化された方法を示すフローチャートである。 開示の或る例示としての実施形態による有目的行動の識別のための別のコンピュータ化された方法を示すフローチャートである。 本明細書に記載のシステム及び方法を実施するのに使用され得る或る例示としてのコンピューティングデバイスの概略図である。

様々な図面中の同様の参照符号は同様の要素を表す。

添付図面を参照しながら開示の幾つかの実施形をより完全に説明してゆく。但し、この開示は多くの異なる形態に具現化されることができ、本明細書に示される実施形に限定されると解釈されてはならない。

開示の例示としての諸実施形は、有目的行動を識別するための電子デバイス及び方法を提供している。

これより図１を参照して、幾つかの実施形では、有目的行動識別システム１００が、ユーザー１０１にデジタル有目的行動プログラム１２０へのアクセスを提供し、ユーザー１０１の、デジタル有目的行動プログラム１２０との対話に関連づけられるイベントを監視する。デジタル有目的行動プログラム１２０は、グループ管理者から取得される定期購読として記述されているが、幾つかの実施形によれば定期購読はグループ管理者からの委譲を要件としないということを理解しておきたい。むしろ、その様な実施形ではデジタル有目的行動プログラム１２０がグループ管理者からの定期購読なしにユーザーに利用可能になっているかもしれないが、デジタル有目的行動プログラム１２０はそれでもなお本明細書に記載のデジタル有目的行動プログラム１２０の記述に従って機能する。

本明細書での使用に際し、デジタル有目的行動プログラムは、ユーザーが自身の最大の可能性に到達する又は自身のベストセルフになるのを可能にするためのエビデンスベースの心理社会的手法を配信するように構成されたデジタル行動プログラムと呼称されてもよい。現事例では、ユーザー１０１はグループ（例えば、ユーザー１０１のグループ）のメンバーである。ユーザー１０１を監督している権限のあるグループ管理者１０９（例えば、雇用主、リソースグループリーダー）は、ユーザー１０１が自身のベストセルフとの整合を追求する際に整合したいと願うベスト特性をユーザー１０１が識別するのを支援するように設計されたデジタル有目的行動プログラム１２０を定期購読するようにユーザー１０１に要求又は要請することができる。グループ管理者１０９は、雇用主、教会指導者、支援グループの監督者、保護観察官、青少年グループリーダー、保険プロバイダ、介護者、コーチ、ユーザーがメンバーである組織の管理者、又はユーザー１０１を監督するか又はそれ以外に見守る他の監督専門家又は個人であってもよい。

幾つかの実施例では、システム１００は、ネットワーク１０６、ユーザーデバイス１０２、グループ管理者システム１４０、及び有目的行動サービス１６０を含んでいる。ネットワーク１０６は、リモートデバイス上にサービスのパフォーマンスを提供するために有目的行動サービス１６０を実行するクラウドコンピューティングリソース１５０（例えば、分散型システム）へのアクセスを提供する。従って、ネットワーク１０６は、ユーザー１０１とグループ管理者１０９の間での有目的行動サービス１６０との対話を可能にする。例えば、有目的行動サービス１６０は、ユーザー１０１にデジタル有目的行動プログラム１２０へのアクセスを提供し、ユーザー１０１とデジタル有目的行動プログラム１２０との対話に関連づけられるユーザー１０１によって入力されたイベントデータ１２２を受信することができる。すると今度は有目的行動サービス１６０がイベントデータ１２２をクラウドコンピューティングリソース１５０のストレージシステム１５６上に記憶することができる。

ネットワーク１０６は、通信信号の送信及び受信を可能にする任意の型式のネットワークを含み、例えば、無線通信ネットワーク、携帯電話ネットワーク、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、モバイル通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ）、第３世代（３Ｇ）ネットワーク、第４世代（４Ｇ）ネットワーク、衛星通信ネットワーク、及び他の通信ネットワークなどを含み得る。ネットワーク１０６は、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、及びパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）のうちの１つ又はそれ以上を含み得る。幾つかの実施例では、ネットワーク１０６は、データネットワークの組合せ、電気通信ネットワークの組合せ、及びデータネットワークと電気通信ネットワークの組合せを含む。

ユーザーデバイス１０２とグループ管理者システム１４０と有目的行動サービス１６０は、ネットワーク１０６を介して信号（有線又は無線）を送信及び受信することによって相互に通信することができる。幾つかの実施例では、ネットワーク１０６は、ネットワーク１０６経由で利用可能なエラスティック／オンデマンドコンピューティングであり得るクラウドコンピューティングリソース及び／又はストレージリソース１５６へのアクセスを提供する。「クラウド」サービスという用語は、概して、ユーザーのデバイス上でローカルに遂行されるのではなくむしろ１つ又はそれ以上のネットワーク２０を介してアクセス可能な１つ又はそれ以上のリモートデバイスから配信されるサービスを指す。

ユーザーデバイス１０２は、限定するわけではないが、携帯型電子デバイス（例えば、スマートフォン、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント、パーソナルコンピュータ、又はワイヤレスタブレットデバイス）、デスクトップコンピュータ、スマートスピーカ、又はネットワーク１０６を介して情報を送信及び受信できる何れかの他の電子デバイスを含み得る。ユーザーデバイス１０２は、データ処理ハードウェア１１２（命令を実行するコンピューティングデバイス）、データ処理ハードウェア１１２と通信しているメモリハードウェア１１４及びディスプレイ１１６を含んでいる。幾つかの実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１がデータを入力できるようにするための、キーボード１４８、マウス、マイク、及び／又はカメラを含んでいる。ディスプレイ１１６に加え又はディスプレイ１１６の代わりに、ユーザーデバイス１０２はユーザー１０１への音声データを出力する１つ又はそれ以上のスピーカを含んでいてもよい。例えば、スピーカはデジタル有目的行動プログラム１２０と関連づけられる何らかの時間依存イベントについてユーザー１０１に通知するために可聴アラートを出力するようになっていてもよい。

幾つかの実施形では、ユーザーデバイス１０２は、デジタル有目的行動プログラム１２０にアクセスするべく有目的行動サービス１６０との接続を確立するためのユーザーアプリケーション１０３を含んでいる（又はウェブベースのユーザーアプリケーションにアクセスする）。例えば、ユーザー１０１は、デジタル有目的行動プログラム１２０の継続期間（例えば１２ヶ月）の間、ユーザーアプリケーション１０３にアクセスすることができる。ここで、ユーザーデバイス１０２は、最初に、ユーザー１０１が有目的行動の識別を通じて自身のベストセルフに整合することを可能にさせるよう特別に仕立てられた有目的行動サービス１６０からのデジタル有目的行動プログラム１２０と関連付けられたコンテンツにユーザー１０１がアクセスできるようにするアクセスコード１０４を提供することによって、ユーザーアプリケーション１０３を立ち上げることができる。ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２のデータ処理ハードウェア１１２上で実行されると、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に、種々のグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）、中でも特にユーザー１０１がイベントデータ１２２を入力できるようにするＧＵＩを表示することができる。

ストレージリソース１５６は、ユーザー１０１から受信されたイベントデータ１２２を対応するユーザー記録１０５内に記憶するとともにユーザー１０１によって定期購読されるデジタル有目的行動プログラム１２０を記憶するためのデータストレージ１５８（例えば、少なくとも１つのデータベース）を提供するものであってもよい。幾つかの実施形では、データストレージ１５８は、個人ユーザー１０１に関連するデータ（例えば、電子メールアドレス、氏名、ベストセルフ特性など）を記憶している個別化データセット、又はユーザー１０１のグループに関連するデータ（例えば、構成、コンテンツなど）を記憶しているグループレベルデータセットを含んでいてもよい。幾つかの実施形では、データストレージ１５８は、個々のユーザー１０１か又はユーザー１０１のグループに関連するデータを１つ又はそれ以上のデータセットに記憶する単一のデータベースである。他の実施形では、データストレージ１５８は複数のデータベースであり、各データベースが個々のユーザー１０１か又はユーザー１０１のグループに対応している１つ又はそれ以上のデータセットを含んでいる。

ユーザー記録１０５は、データストレージ１５８内に記憶されている間は暗号化されていてもよいが、後にユーザー１０１がユーザー記録１０５を要求したときには（要求者はユーザー記録１０５にアクセスする権限／認証を有するものと仮定）復号化され得る。ユーザーデバイス１０２とクラウドコンピューティングシステム１５０との間のネットワーク１０６経由で伝送されるすべてのデータが暗号化されセキュアな通信チャネルを経由して送信されるようになっていてもよい。例えば、ユーザーアプリケーション１０３は、イベントデータ１２２を有目的行動サービス１６０への伝送前にＨＴＴＰＳプロトコルを介して暗号化し、また有目的行動サービス１６０から受信したユーザー記録１０５を復号化するようになっていてもよい。ネットワーク接続性が利用可能でないとき、ユーザーアプリケーション１０３はネットワーク接続性が利用可能になるまでイベントデータ１２２をメモリハードウェア１１４内の暗号化されたキューに記憶するようになっていてもよい。

グループ管理者システム１４０は、雇用者の事業所、監督者のオフィス、又はグループ管理者１０９によって管理される施設に置かれ、データ処理ハードウェア１４２、メモリハードウェア１４４、及びディスプレイ１４６を含んでいてもよい。メモリハードウェア１４４及びディスプレイ１４６はデータ処理ハードウェア１４２と通信している。例えば、データ処理ハードウェア１４２は、グループ管理者１０９が有目的行動サービス１６０へデータ（例えば、複数のユーザー１０１についての集合データ）を入力し及び取り出すことを可能にするためのデスクトップコンピュータ又は携帯電子デバイス上に常駐していてもよい。

幾つかの実施例では、グループ管理者１０９は、最初に、グループ管理者が１人又はそれ以上の特定のユーザー１０１にデジタル有目的行動プログラム１２０を定期購読するように提案、要求、又は要請した時点でのその様な（単数又は複数の）ユーザー１０１に対応したデータ１０７（例えば、氏名、雇用の日付、肩書きなど）を伝送してもよい。グループ管理者システム１４０は、キーボード１４８、マウス、マイク、スピーカ、及び／又はカメラを含んでいてもよい。

幾つかの実施形では、グループ管理者システム１４０（即ち、データ処理ハードウェア１４２を介する）は、有目的行動サービス１６０との接続を確立してデータを入力したりそこから取り出したりするためのグループ管理者アプリケーション１１０を含んでいる（又はウェブベースのユーザーアプリケーションにアクセスする）。例えば、グループ管理者システム１４０は、グループ管理者１０９が対応した集合匿名化ユーザー記録１０５にアクセスする権限を与えられていることの正当性を立証する認証トークン１０８を提供することによって、有目的行動サービス１６０によってストレージリソース１５６上にセキュアに記憶されている集合匿名化ユーザー記録１０５にアクセスすることができる。認証トークン１０８は、グループ管理者１０９の特定のグループメンバーシップ及びグループ管理者システム１４０が有目的行動サービス１６０から取得することを許可される集合匿名化ユーザー記録１０５を識別することができる。幾つかの実施形では、グループ管理者１０９は何れかのユーザー１０１の個別のデータ又はエントリにアクセスできるようにはなっておらず、グループ管理者１０９が何れかの個人ユーザー１０１のユーザーアプリケーション１０３の利用又はアクセスを追跡できないようにされている。ユーザー記録１０５は、ユーザーデバイス１０２上で実行されたユーザーアプリケーション１０３を通じてデジタル有目的行動プログラム１２０と交わされたユーザーの対話を示すタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を含んでいてもよい。幾つかの実施形では、ユーザー記録１０５のタイムスタンプ付きイベントデータ１２２は匿名化される。

クラウドコンピューティングリソース１５０は、スケーラブル／エラスティックリソース１５２を有する分散型システム（例えば、リモート環境）であってもよい。リソース１５２は、コンピューティングリソース１５４（例えば、データ処理ハードウェア）及び／又はストレージリソース１５６（例えば、メモリハードウェア）を含む。クラウドコンピューティングリソース１５０は、ユーザーデバイス１０２とグループ管理者システム１４０との通信を容易にするため及びデータストレージ１５８内のストレージリソース１５６にデータを記憶するため、有目的行動サービス１６０を実行する。幾つかの実施例では、有目的行動サービス１６０及びデータストレージ１５８は独立型コンピューティングデバイス上に常駐している。有目的行動サービス１６０は、ユーザー１０１に、データ処理ハードウェア１１２上で実行可能で且つユーザー１０１が有効なアクセスコード１０４を提供したときにユーザーデバイス１０２を介しネットワーク１０６を通してアクセス可能なユーザーアプリケーション１０３（例えば、モバイルアプリケーション、ウェブサイトアプリケーション、又は命令のセットを含んでいるダウンロード可能なプログラム）を提供することができる。同様に、有目的行動サービス１６０は、グループ管理者１０９に、データ処理ハードウェア１４２上で実行可能で且つグループ管理者システム１４０を介しネットワーク１０６を通してアクセス可能なグループ管理者アプリケーション１１０（例えば、モバイルアプリケーション、ウェブサイトアプリケーション、又は命令のセットを含んでいるダウンロード可能なプログラム）を提供することができる。

図２Ａ－図３Ｌは、ユーザー１０１が有目的行動の識別を通じて自身のベストセルフに整合することを可能にするためにユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に表示されるデジタル有目的行動プログラム１２０の例示としてのＧＵＩ（例えば、ユーザーアプリケーション１０３の実行による）の概略図を示している。以下に詳しく説明される様に、例示としてのＧＵＩは、ユーザー１０１が、タッチ入力、スピーチ入力、又は例えばマウス、スタイラス、キーボード、ジェスチャー、又は視線を介する他の入力技法の様な、入力を介して選択することのできるグラフィカル要素（例えば、ボタン）を表示するようになっていてもよい。

図２Ａ－図２Ｃを参照して、幾つかの実施形では、ユーザー１０１が定期購読しているデジタル有目的行動プログラム１２０と関連づけられたユーザーアプリケーション１０３が立ち上げられると、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を言い表すのに使用しようとする特定のベスト特性を入力できるようにするベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２を表示する。これより図２Ａを参照して、図示の実施例では、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２は、複数の選択可能なベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４（例えば、ボタン）を提供しており、各２０４ａ－２０４ｎは、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を最もうまく言い表すと思うところの対応したベスト特性、又はユーザー１０１がベストにあるために自身を整合させたいと願うところの対応したベスト特性、と関連付けられている。ベストセルフ特性又はベスト特性は、個人が持つ特性であって、学校、職場、家庭、教会グループ、支援グループ、又は他の環境の様な、自身の生活の或る特定の環境の中で自身を秀でさせる特性である。自身のベストセルフ特性に整合している個人は、自身が生活面でより有目的であると感じ、自身の充足感の結果として生活面で生産的になり得る。ベストセルフ特性の例には、限定するわけではないが、親切、集中的、打たれ強い、希望に満ちている、共感的、楽観的、又は個人がその特性を実際に示したときに本人が自身のベストセルフにより整合するところの何れかの他の特性が挙げられる。考えられるベストセルフ特性をユーザー１０１が閲覧及び視認することを可能にすることは、ユーザー１０１が選択するべきポジティブな特性を選び出す間に無制限の特性候補を絞り込んでゆくことによって、ユーザーが自身のベスト特性を識別するのを支援する。

図示の実施例はインターフェース要素２０４ａ－２０４ｆを描いているが、ユーザーは、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上で（例えば、スワイプジェスチャーを介して）スクロールすることによって追加のインターフェース要素２０４ｎを見ることができる。幾つかの実施形態では、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４は、一般的な母集団のメンバーが自身のベストにあるときに有していると考える共通の特性に基づいて事前に入力され得る。他の実施形態では、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４は、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されているサブグループ又は組織のメンバーの様な複数のユーザー１０１によって共有される共通の特性に基づいて事前に入力され得る。幾つかの実施例では、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４はランダム化され、各ユーザー１０１について異なる順番で表示される。他の実施形態では、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４は、ユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報に基づいて生成される。例えば、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４は、特定のユーザー１０１について、当該特定のユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成され表示されてもよい。幾つかの実施形では、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４は、ユーザー１０１がメンバーであるグループに関して収集され記憶された（例えば、データストレージ１５８内）情報に基づいて生成される。例えば、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４は、ユーザー１０１のグループについて収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成されてもよい。

ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２は命令２０３（例えば、「あなたは自身のベストにあるときに自身をどのように言い表すでしょう？」及び「２つ選んでください」）を提供するようになっていてもよい。命令２０３は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身をどのように言い表そうとするかに対応した入力を打ち込むようユーザー１０１を促してもよい。命令２０３はまた、ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４を幾つ選択するべきかに関してユーザー１０１に命令してもよい。ユーザー１０１は、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２内に表示された対応する（単数又は複数の）ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４を選択することによって、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身をどのように言い表そうとするかを示すことができる。図示の実施例では、第１のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ（「気配りできる」）は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を気配りできると言い表そうとすることを示唆する。第２のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｂ（「親切」）は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を親切だと言い表そうとすることを示唆する。第３のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｃ（「打たれ強い」）は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を打たれ強いと言い表そうとすることを示唆する。第４のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｄ（「楽しい」）は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を楽しいと言い表そうとすることを示唆する。第５のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｅ（「愛情深い」）は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を愛情深いと言い表そうとすることを示唆する。第６のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｆ（「エネルギッシュ」）は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身をエネルギッシュだと言い表そうとすることを示唆する。

ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｆは、すべてのベストセルフ問合わせインターフェース要素の網羅的なリストではなく、むしろベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２の一部として含まれ得るベストセルフ問合わせインターフェース要素の例示としてのリストを表現している。更に、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２は、本明細書の教示から逸脱することなく、ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｆに加えて、他のベストセルフ問合わせインターフェース要素を含むことができ、又は１つ又はそれ以上のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｆを省略することができる。

これより図２Ｂを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、特定のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｎに対応したベストセルフ問合わせ選択入力２０６（例えば、タッチ又は発話）を検知する。幾つかの実施形では、ユーザーデバイス１０２は、ただ１つのベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｎに対応した単一のベストセルフ問合わせ選択入力２０６しか検知しない。他の実施形では、ユーザーデバイス１０２は、２つ以上のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｎに対応した２つ以上のベストセルフ問合わせ選択入力２０６を検知する。例えば、ユーザーデバイス１０２は、各ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｎに対応した「ｎ」個までのベストセルフ問合わせ選択入力２０６を検知するようになっていてもよい。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を親切だと言い表そうとすることを示唆するベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｂ（「親切」）に対応した第１のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ａを検知する。幾つかの実施形では、第１のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ａは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は自身が親切であるときに自身のベストセルフにあると考えているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの実施形では、第１のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上にベストセルフリキャップＧＵＩ２０８（図２Ｄ）を表示するべく進む。他の実施形では、第１のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は選択されたベストセルフ問合わせインターフェース要素の選択を示す。例えば、図２Ｂに描かれている様に、ユーザーアプリケーション１０３は、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２を表示し続けながら、ディスプレイ１１６上の選択された（単数又は複数の）ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｎ（例えば、要素２０４ｂ）の表示を変化させてもよい（例えば、強調表示する、色を変える、チェックマークを表示する、又はそれ以外のやり方で要素の選択を示す）。ユーザーアプリケーション１０３はまた、命令２０３の更新バージョンを表示して、ユーザー１０１が選択を行った（例えば、２つのうちの１つが選択された）ことを確認するメッセージを表示することもできる。

これより図２Ｃを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が自身のベストにあるときに自身を打たれ強いと言い表そうとすることを示唆するベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ｃ（「打たれ強い」）に対応した第２のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ｂを検知する。幾つかの実施形では、第２のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ｂは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は自身が打たれ強いときに自身のベストセルフにあると考えているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。ユーザーアプリケーション１０３はまた、命令２０３の更新バージョンを表示して、ユーザー１０１が別の選択を行った（例えば、２つのうちの２つが選択された）ことを確認するメッセージを表示することもできる。

幾つかの実施例では、第２のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ｂを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上でベストセルフリキャップＧＵＩ２０８（図２Ｄ）へ進む。幾つかの構成では、第２のベストセルフ問合わせ選択入力２０６ｂを検知したことが、ユーザーアプリケーション１０３に自動的にベストセルフリキャップＧＵＩ２０８を表示させる。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１に、確認要素２０５（例えば、図２Ｃに示されているボタン又は矢印）を選択することによって、選択されたベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４をまず確認するよう要請する。これらの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、確認要素２０５の選択に応えてベストセルフリキャップＧＵＩ２０８を表示する。

図２Ｄにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２にベストセルフリキャップＧＵＩ２０８を表示させる。ベストセルフリキャップＧＵＩ２０８はコンステレーション画像２１０を表示するようになっていてもよい。コンステレーション画像２１０は、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２（図２Ａ）でのユーザー１０１による選択に基づいて変わり得る。幾つかの構成では、コンステレーション画像２１０は、各ユーザー１０１についてランダム化される。ベストセルフリキャップＧＵＩ２０８上のコンステレーション画像２１０の表示は例示であり、コンステレーション画像２１０はユーザーアプリケーション１０３の任意の画面全体を通して存在していてもよい。ベストセルフリキャップＧＵＩ２０８は、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２でのユーザー１０１の選択を補強し及びユーザーに念押しすることによってユーザー１０１を自身の特性に整合させるうえで有益であり得る。特に、ベストセルフリキャップＧＵＩ２０８は、ベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４ａ－２０４ｎに対応した１つ又はそれ以上の単語又はメッセージを有する表示される確認メッセージ２１３を含んでいてもよい。例えば、図２Ｄに描かれている様に、確認メッセージ２１３は、ベストセルフ問合わせＧＵＩ２０２での選択されたベストセルフ問合わせインターフェース要素の２０４ｂ及び２０４ｃに対応した「親切」及び「打たれ強い」という語を含んでいてもよい。

幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーアプリケーション１０３がユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上にグループベストセルフリキャップＧＵＩ２１２（図２Ｅ）を表示するべく進むために、ユーザー１０１に確認要素２１１（例えば、図２Ｄに示されているボタン又は矢印）を選択するよう要請する。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、短時間（例えば、１０秒）が経過した後にユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上にグループベストセルフリキャップＧＵＩ２１２を表示するべく進む。

図２Ｅにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２にグループベストセルフリキャップＧＵＩ２１２を表示させる。グループベストセルフリキャップＧＵＩ２１２は、特定のグループに対応した複数のベストセルフ特性を提示するようになっていてもよい。グループは、サブグループ、地理的母集団、又は完全なユーザー母集団に基づいて入力され得る。図示の実施例では、グループベストセルフリキャップＧＵＩ２１２は、ベストセルフ特性インターフェース要素（例えば、ベストセルフ特性インターフェース要素２０４ａ－２０４ｎ）に対応した表示される複数の単語２１４を含んでいる。幾つかの実施形では、単語２１４は、ワードクラウド２１７によって表現されており、ワードクラウド２１７内の各単語２１４は特定のベスト特性に対応していて、各単語２１４の大きさは当該単語がグループ内の個人によって選択された頻度に対応している。例えば、ワードクラウド２１７内の各単語２１４は、ベストセルフ特性インターフェース要素２０４ａ－２０４ｎにてグループ内の１人又はそれ以上の個人（例えば、１人又はそれ以上のユーザー１０１）によって選択された特定のベストセルフ特性に対応していて、各単語２１４の大きさは当該単語２１４がベストセルフ特性インターフェース要素２０４ａ－２０４ｎにてグループ内の個人によって選択された頻度に対応しているとしてもよい。図２Ｅは、グループに対応した複数のベストセルフ特性を表現するべくワードクラウド２１７によって表現された複数の単語２１４を有するディスプレイを描いているが、複数のベストセルフ特性は、スタック型ランク付けリスト、グラフ、又は他のデータ視覚化方法を介して表現されることもできることに留意したい。図２Ｅは、ユーザーの１０１の雇用の場、ユーザー１０１の雇用の場内の特定の部門、又はユーザー１０１が居住する国、州、又は地区の様な特定の地域に対応したデータを表示し、ユーザー１０１が、自身のベストセルフ特性が多様なタイプの社会的グルーピングとどのように整合するかを眺められるようにしているものである。

幾つかの実施形では、複数の単語２１４は特定のグループによって打ち込まれたデータに基づいて生成される。他の実施形では、複数の単語２１４は、グループに関してアプリケーション１０３を使って収集されデータストレージ１５８内に記憶されたデータに対応したデータと共に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成される。幾つかの実施形では、複数の単語２１４はリアルタイムで更新される。幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーアプリケーション１０３がユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に仕事問合わせＧＵＩ２１６（図２Ｆ）を表示するべく進むために、ユーザー１０１に確認要素２１５（例えば、図２Ｅに示されているボタン又は矢印）を選択するよう要請する。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、短時間（例えば、１０秒）が経過した後にユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に仕事問合わせＧＵＩ２１６を表示するべく進む。

図２Ｆ－図２Ｈにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２に仕事問合わせＧＵＩ２１６を表示させ、ユーザー１０１が仕事時の自身のベストにあるときに自身を言い表すのに使用しようとする特定のベスト特性を入力できるようにする。図示の実施例では、ＧＵＩ２１６は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を言い表す特性に対応した入力を選択できるようにしている。仕事問合わせＧＵＩ２１６は、教会、学校、支援グループ、家庭の様な他の環境でのユーザー１０１の特性について問い合わせるようになっていてもよいことに留意したい。ここで図２Ａを参照して、図示の実施例では、仕事問合わせＧＵＩ２１６は、複数の選択可能な仕事問合わせインターフェース要素２１８（例えば、ボタン）を提供していて、各仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｎは、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を言い表すのに使用し得る対応した仕事時特性に関連づけられている。図示の実施例は仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｆを示しているが、ユーザー１０１は、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上で（例えば、スワイプジェスチャーを介して）スクロールすることによって追加のインターフェース要素２１８ｎを見ることができる。仕事問合わせインターフェース要素は、個人が仕事時に自身のベストにあるときに自身を言い表すのに使用され得る特性を表現している。仕事問合わせインターフェース要素を表示することは、好都合にもユーザー１０１が仕事時に自身をベストにすると感じる特性を識別できるようにし且つユーザーが自身のベストにあるためにこれらの特性に整合するべきであるとの発想を強化することによって、ユーザー１０１が自身の行動を識別し自身のベストセルフに整合するのを可能にさせる。

引き続き図２Ｆを参照して、幾つかの実施形態では、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、一般的な母集団のメンバーが仕事時にベストにあるときに有していると考える共通の特性に基づいて事前に入力され得る。他の実施形態では、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されているサブグループ又は組織のメンバーの様な複数のユーザー１０１によって共有される共通の特性に基づいて事前に入力され得る。幾つかの実施形態では、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８はランダム化され、各ユーザー１０１について異なる順番で表示される。他の実施形態では、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、ユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報に基づいて生成される。例えば、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、特定のユーザー１０１について、当該特定のユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成され表示されてもよい。幾つかの実施形では、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、ユーザー１０１がメンバーであるグループに関して収集され記憶された（例えば、データストレージ１５８内）情報に基づいて生成される。例えば、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、ユーザー１０１のグループについて収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成されてもよい。

仕事問合わせＧＵＩ２１６は命令２１９（例えば、「あなたは仕事時に自身のベストにあるときに自身をどのように言い表すでしょう？」及び「２つ選んでください」）を提供するようになっていてもよい。命令２１９は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときにどのように自身を言い表そうとするかに対応した入力を打ち込むようユーザー１０１を促してもよい。命令２１９はまた、仕事問合わせインターフェース要素２１８を幾つ選択するべきかに関してユーザー１０１に命令してもよい。ユーザー１０１は、仕事問合わせＧＵＩ２１６内に表示された対応する仕事問合わせインターフェース要素２１８を選択することによって、自身と関連付けられる特定の特性を示すことができる。図示の実施例では、第１の仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ（「集中的」）は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を集中的であると言い表そうとすることを示唆する。第２の仕事問合わせインターフェース要素２１８ｂ（「連携的」）は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を連携的であると言い表そうとすることを示唆する。第３の仕事問合わせインターフェース要素２１８ｃ（「意欲的」）は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を意欲的であると言い表そうとすることを示唆する。第４の仕事問合わせインターフェース要素２１８ｄ（「役に立つ」）は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を役に立つと言い表そうとすることを示唆する。第５の仕事問合わせインターフェース要素２１８ｅ（「精力的」）（一部が視界から欠けている）は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を精力的であると言い表そうとすることを示唆する。第６の仕事問合わせインターフェース要素２１８ｆ（「生産的」）（一部が視界から欠けている）は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を生産的であると言い表そうとすることを示唆する。

仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｆは、すべての仕事問合わせインターフェース要素の網羅的なリストではなく、むしろ仕事問合わせＧＵＩ２１６上に含まれ得る仕事問合わせインターフェース要素の例示としてのリストを表現している。更に、仕事問合わせＧＵＩ２１６は、本明細書の教示から逸脱することなく、仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｆに加えて、他の仕事問合わせインターフェース要素を含むことができ、又は１つ又はそれ以上の仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｆを省略することができる。

これより図２Ｇを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、特定の仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８４ｎに対応した仕事問合わせ選択入力２２０（例えば、タッチ又は発話）を検知する。幾つかの実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、１つの仕事問合わせインターフェース要素に対応した単一の仕事問合わせ選択入力２２０しか検知しない。他の実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、２つ以上の仕事問合わせインターフェース要素に対応した２つ以上の仕事問合わせ選択入力２２０を検知する。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を集中的であると言い表そうとすることを示唆する仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ（「集中的」）に対応した第１の仕事問合わせ選択入力２２０ａを検知する。幾つかの実施形では、第１の仕事問合わせ選択入力２２０ａは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は仕事時に自身が集中的であるときに自身のベストセルフにあると考えているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの実施形では、第１の仕事問合わせ選択入力２２０ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に仕事リキャップＧＵＩ２２２（図２Ｉ）を表示するべく進む。他の実施形では、第１の仕事問合わせ選択入力２２０ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は選択された仕事問合わせインターフェース要素の選択を示す。例えば、図２Ｇに描かれている様に、ユーザーアプリケーション１０３は、仕事問合わせＧＵＩ２１６を表示し続けながら、ディスプレイ１１６上の選択された（単数又は複数の）仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｎ（例えば、要素２１８ａ）の表示を変化させてもよい（例えば、強調表示する、色を変える、チェックマークを表示する、又はそれ以外のやり方で要素の選択を示す）。ユーザーアプリケーション１０３はまた、命令２１９の更新バージョンを表示して、ユーザー１０１が選択を行った（例えば、２つのうちの１つが選択された）ことを確認するメッセージを表示することもできる。

これより図２Ｈを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が仕事時に自身のベストにあるときに自身を役に立つと言い表そうとすることを示唆する仕事問合わせインターフェース要素２１８ｄ（「役に立つ」）に対応した第２の仕事問合わせ選択入力２２０ｂを検知する。幾つかの実施形では、第２の仕事問合わせ選択入力２２０ｂは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は仕事時に自身が役に立つときに自身のベストセルフにあると考えているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。ユーザーアプリケーション１０３はまた、命令２１９の更新バージョンを表示して、ユーザー１０１が別の選択を行った（例えば、２つのうちの２つが選択された）ことを確認するメッセージを表示することもできる。

幾つかの実施例では、第２の仕事問合わせ選択入力２２０ｂを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上で仕事リキャップＧＵＩ２２２（図２Ｉ）へ進む。幾つかの構成では、第２の仕事問合わせ選択入力２２０ｂを検知したことが、ユーザーアプリケーション１０３に自動的に仕事リキャップＧＵＩ２２２を表示させる。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１に、確認要素２２１（例えば、図２Ｈに示されているボタン又は矢印）を選択することによって、選択された仕事問合わせインターフェース要素２１８をまず確認するよう要請する。これらの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、確認要素２２１の選択を識別する選択表示に応えて仕事リキャップＧＵＩ２２２を表示する。

図２Ｉにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２に仕事リキャップＧＵＩ２２２を表示させる。仕事リキャップＧＵＩ２２２は仕事コンステレーション画像２２４を表示するようになっていてもよい。仕事コンステレーション画像２２４は、仕事問合わせＧＵＩ２１６（図２Ｆ）でのユーザー１０１による選択に基づいて変わり得る。幾つかの構成では、仕事コンステレーション画像２２４は、各ユーザー１０１についてランダム化される。仕事リキャップＧＵＩ２２０上の仕事コンステレーション画像２２４の表示は例示であり、仕事コンステレーション画像２２４はユーザーアプリケーション１０３の任意の画面全体を通して存在していてもよい。仕事リキャップＧＵＩ２２２は、仕事問合わせＧＵＩ２１６でのユーザー１０１の選択を補強し及びユーザーに念押しすることによって、ユーザー１０１を自身のベスト特性に整合させることにとって有益であり得る。特に、仕事リキャップＧＵＩ２２２は、仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｎに対応した１つ又はそれ以上の単語又はメッセージを有する表示される確認メッセージ２２３を含んでいてもよい。例えば、図２Ｉに描かれている様に、確認メッセージ２２３は、仕事問合わせＧＵＩ２１６での選択された仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ及び２１８ｄに対応した「集中的」及び「役に立つ」という語を含んでいてもよい。

幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーアプリケーション１０３がユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上にグループ仕事リキャップＧＵＩ２２６（図２Ｊ）を表示するべく進むために、ユーザー１０１に確認要素２２５（例えば、図２Ｉに示されているボタン又は矢印）を選択するよう要請する。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、短時間（例えば、１０秒）が経過した後にユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上にグループ仕事リキャップＧＵＩ２２６を表示するべく進む。

図２Ｊにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２にグループ仕事リキャップＧＵＩ２２６を表示させる。グループ仕事リキャップＧＵＩ２２６は、個人が仕事時に有し得る複数のベストセルフ特性であって特定のグループに対応する複数のベストセルフ特定を提示するようになっていてもよい。グループは、サブグループ、地理的母集団、又は完全なユーザー母集団に基づいて入力され得る。図示の実施例では、グループ仕事リキャップＧＵＩ２２６は、仕事問合わせインターフェース要素（例えば、仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｎ）に対応した表示される複数の単語２２８を含んでいる。幾つかの実施形では、単語２２８は、ワードクラウド２２７によって表現されており、ワードクラウド２２７内の各単語２２８は個人が仕事時に有し得る特定の仕事特性に対応していて、各単語２２８の大きさは当該単語がグループ内の個人によって選択された頻度に対応している。例えば、ワードクラウド２２７内の各単語２２８は、仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｎにてグループ内の１人又はそれ以上の個人（例えば、１人又はそれ以上のユーザー１０１）によって選択された特定の仕事特性に対応していて、各単語２２８の大きさは当該単語２２８が仕事問合わせインターフェース要素２１８ａ－２１８ｎにてグループ内の個人によって選択された頻度に対応しているとしてもよい。図２Ｊは、個人が仕事時に有し得る複数のベストセルフ特性であってグループに対応した複数のベストセルフ特性を表すべくワードクラウド２２７によって表現された複数の単語２２８を有するディスプレイを描いているが、個人が仕事時に有し得る複数のベストセルフ特性は、スタック型ランク付けリスト、グラフ、又は他のデータ視覚化方法を介して表現されることもできることに留意したい。図２Ｊは、ユーザーの１０１の雇用の場、ユーザー１０１の雇用の場に係る特定の部門、又はユーザー１０１が居住する国、州、又は地区の様な特定の地域に対応したデータを表示し、ユーザー１０１が、仕事時に有し得る自身のベストセルフ特性が多様なタイプの社会的グルーピングとどのように整合するかを眺められるようにしている。

幾つかの実施形では、複数の単語２２８はデータストレージ１５８内に記憶されているデータに基づいて生成される。他の実施形では、複数の単語２２８は、グループに関してアプリケーション１０３を使って収集されデータストレージ１５８内に記憶されたデータに対応したデータと共に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成される。更に他の構成では、複数の単語２２８は、データクラスタリングによって生成されるか、又はデータストレージ１５８内のデータを分類するトポロジー（例えば、目的タイプに基づく分類）を使用して生成される。複数の単語２２８は更にリアルタイムで更新されてもよい。

幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーアプリケーション１０３がユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に有目的問合わせＧＵＩ３０２（図３Ａ）を表示するべく進むために、ユーザー１０１に確認要素２２９（例えば、図２Ｊに示されているボタン又は矢印）を選択するよう要請する。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、短時間（例えば、１０秒）が経過した後にユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上で有目的問合わせＧＵＩ３０２（図３Ａ）へ進む。

図３Ａにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２に、ユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかを言い表すのに使用しようとする特定の有目的アイコンを入力できるようにする有目的問合わせＧＵＩ３０２を表示させる。図示の例では、ＧＵＩ３０２は、ユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかを言い表すための様々な情動の顔によって表現されている特定の有目的アイコンのうちの１つを選択することによって、自身がその日にどれほど有目的であったかに対応した入力をユーザー１０１が選択できるようにしている。有目的問合わせＧＵＩ３０２は、複数の選択可能な有目的アイコンインターフェース要素３０４（例えば、ボタン）を提供しており、各有目的アイコンインターフェース要素３０４ａ－３０４ｄは、ユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかを言い表すのに使用し得る対応する有目的レベルと関連づけられている。図示の実施例は、有目的アイコンインターフェース要素３０４を様々な情動の顔として描写しているが、ＧＵＩ３０２は、ユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかに対応したデータを打ち込むための他の手段、例えばスライド制インターフェース要素又はユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかを単語又は数字を介して打ち込むためのフリーテキスト入力など、を提供してもよいことに留意したい。同じく留意すべきこととして、図示の実施例では、ＧＵＩ３０２はユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかに対応した情報をユーザー１０１に求めているが、他の実施形では、ＧＵＩ３０２は他の環境での他のベスト特性、例えばユーザー１０１がその日にどれほど打たれ強かったか又はユーザー１０１がその日又はその週の仕事時にどれほど集中的であったかなどについて尋ねてもよい。

有目的問合わせＧＵＩ３０２は、有目的メッセージ３０３（例えば、「こんばんは、ティム」及び「今日あなたはどれほど有目的でしたか？」）を提供するようになっていてもよい。有目的メッセージ３０３は、ユーザー１０１がその日にどれほど有目的であったかについて問い合わせることができる。ユーザー１０１は、有目的ＧＵＩ３０２内に表示された対応する有目的アイコンインターフェース要素３０４を選択することによって、自身がその日にどれほど有目的であったかを示すことができる。図示の実施例では、第１の有目的アイコンインターフェース要素３０４ａは、ユーザー１０１が有目的な日を過ごさなかったことを示唆する。第２の有目的アイコンインターフェース要素３０４ｂは、ユーザー１０１が、有目的アイコンインターフェース要素３０４ａによって表現されている有目的性（purposefulness）の量より多い有目的性の程度まで有目的な日を過ごしたことを示唆する。第３の有目的アイコンインターフェース要素３０４ｃは、ユーザー１０１が、有目的アイコンインターフェース要素３０４ｂによって表現されている有目的性の量より多い有目的性の程度まで有目的な日を過ごしたことを示唆する。第４の有目的アイコンインターフェース要素３０４ｄは、ユーザー１０１が、有目的アイコンインターフェース要素３０４ｃによって表現されている有目的性の量より多い有目的性の程度に及ぶ非常に有目的な日を過ごしたことを示唆する。

幾つかの構成では、ユーザーデバイス１０２は、特定の有目的アイコンインターフェース要素３０４ａ－３０４ｄに対応した有目的選択入力３０５（例えば、タッチ又は発話）を検知する。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が自身は非常に有目的な日を過ごしたと考えていることを示唆する第４の有目的アイコンインターフェース要素３０４ｄに対応した有目的選択入力３０５を検知する。幾つかの実施形では、有目的選択入力３０５は、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は非常に有目的な日を過ごしたと考えているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの実施形では、有目的選択入力３０５を検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に省察問合わせＧＵＩ３０８（図３Ｂ）を表示するべく進む。他の実施形では、有目的選択入力３０５を検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は選択された有目的アイコンインターフェース要素３０４の選択を示す。例えば、ユーザーアプリケーション１０３は、ＧＵＩ３０２を表示し続けながら、ディスプレイ１１６上の有目的アイコンインターフェース要素（例えば、要素３０４ｄ）の表示を変化させてもよい（例えば、強調表示する、色を変える、チェックマークを表示する、又はそれ以外のやり方で要素の選択を示す）。

引き続き図３Ａを参照して、幾つかの構成では、有目的問合わせＧＵＩ３０２は、複数のナビゲーション要素３０６を提示しており、各ナビゲーション要素３０６ａ－３０６ｃはユーザーアプリケーション１０３の特定のＧＵＩに対応している。ナビゲーション要素３０６を表示することは、ユーザーがユーザーアプリケーション１０３の複数のＧＵＩを自由にナビゲートしてゆけるようにする。複数のナビゲーション要素３０６のそれぞれは、省察活動、教育活動、又は行動識別又は最適化活動の様な、自己肯定化活動に対応していてもよい。有目的問合わせＧＵＩ３０２上の複数のナビゲーション要素３０６の表示は例示であり、複数のナビゲーション要素３０６はユーザーアプリケーション１０３の任意の画面全体を通して存在していてもよい。図示の実施例では、第１のナビゲーション要素３０６ａ（「省察」）は、省察問合わせＧＵＩ３０８、省察改善ＧＵＩ３１４、省察精錬ＧＵＩ３２０、及び省察完了ＧＵＩ３２４（図３Ｂ－３Ｈ）に対応する。第２のナビゲーション要素３０６ｂ（「アクト（Ａｃｔ）」）は、行為リストＧＵＩ３２８及び習慣問合わせＧＵＩ３３２（図３Ｉ－３Ｊ）に対応する。第３のナビゲーション要素３０６ｃ（「探索」）は、探索ＧＵＩ３４０（図３Ｋ）に対応する。

幾つかの実施形では、ユーザーデバイス１０２は、特定のナビゲーション要素３０６ａ－３０６ｃに対応したナビゲーション選択入力３０７（例えば、タッチ又は発話）を検知する。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が省察問合わせＧＵＩ３０８へ進みたがっていることを示唆するナビゲーション要素３０６ａ（「省察」）に対応したナビゲーション選択入力３０７を検知する。幾つかの実施形では、ナビゲーション選択入力３０７は、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１が省察問合わせＧＵＩ３０８へ進みたいと願っているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。ナビゲーション選択入力３０７を検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に、省察問合わせＧＵＩ３０８（図３Ｂ）を表示するべく進むことができる。

図３Ｂ－図３Ｄを参照して、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１が過去１か月に自身が誇りに感じる特定のベスト特性を入力できるようにする省察問合わせＧＵＩ３０８を表示する。図示の実施例では、ＧＵＩ３０８は、ユーザーが過去１か月に誇れたと識別するところの特性について尋ねているが、ＧＵＩ３０８は、ユーザー１０１が過去の時間、日、週、年、又は任意の時間量内で誇れると識別した領域又は特性について尋ねることもできることに留意したい。ＧＵＩ３０８はまた、ユーザーが誇れると識別した特定のベスト特性について問い合わせることに限定されなくてもよい。例えば、ＧＵＩ３０８は、ユーザー１０１が何を学習したか又はユーザー１０１が何を感謝しているかの様な、他の質問をユーザー１０１に尋ねてもよい。ＧＵＩ３０８は、ユーザー１０１が過去１か月に亘って自身がどうであったかを誇れたのはどの領域かに関しユーザー１０１が省察できるようにする。

これより図３Ｂを参照して、図示の実施例では、省察問合わせＧＵＩ３０８は、複数の選択可能な省察インターフェース要素３１０（例えば、ボタン）を提供しており、各省察インターフェース要素３１０ａ－３１０ｄは、ユーザー１０１が過去１か月に亘って自身の行動がそれにどれほど整合したかを誇れるところの対応した特性と関連づけられている。幾つかの実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０は、一般的な母集団のメンバーが自身の生活の中で誇れると考える共通の特性に基づいて事前に入力され得る。他の実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０は、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されているサブグループ又は組織のメンバーの様な複数のユーザー１０１によって共有される共通の特性に基づいて事前に入力され得る。幾つかの実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０はランダム化され、各ユーザー１０１について異なる順番で表示される。他の実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０は、ユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報に基づいて生成される。例えば、複数の省察インターフェース要素３１０は、特定のユーザー１０１について、当該特定のユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成され表示されてもよい。幾つかの実施形では、複数の省察インターフェース要素３１０は、ユーザー１０１がメンバーであるグループに関して収集され記憶された（例えば、データストレージ１５８内）情報に基づいて生成される。例えば、複数の省察インターフェース要素３１０は、ユーザー１０１のグループについて収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成されてもよい。

幾つかの実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０は、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４（図２Ａ－２Ｃ）に対応していてもよい。他の実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０は、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８（図２Ｆ－２Ｈ）に対応していてもよい。更に他の実施形態では、複数の省察インターフェース要素３１０は、ベストセルフ問合わせ選択入力２０６（図２Ｂ－２Ｃ）及び仕事問合わせ選択入力２２０（図２Ｇ－２Ｈ）に対応していてもよい。

省察問合わせＧＵＩ３０８は、問合わせメッセージ３０９（例えば、「過去１か月に亘ってあなたがどうだったかを誇れるのはどの領域ですか？」及び「最近、私はこうだった．．．」）を提供してもよい。問合わせメッセージ３０９は、ユーザー１０１が過去１か月に亘って自身がどうだったかを誇れるのはどの領域かに対応した入力を打ち込むようユーザー１０１を促すことができる。ユーザー１０１は、省察問合わせＧＵＩ３０８内に表示された対応する省察インターフェース要素３１０を選択することによって、過去１か月に亘って自身がどうだったかを誇れるのはどの領域かを示すことができる。図示の実施例では、第１の省察インターフェース要素３１０ａ（「親切」）は、ユーザー１０１が過去１か月に亘って自身がどれほど親切だったかを誇っている、ということを示唆する。第２の省察インターフェース要素３１０ｂ（「打たれ強い」）は、ユーザー１０１が過去１か月にわたって自身がどれほど打たれ強かったかを誇っている、ということを示唆する。第３の省察インターフェース要素３１０ｃ（「集中的」）は、ユーザー１０１が過去１か月に亘って自身がどれほど集中的であったかを誇っている、ということを示唆する。第４の省察インターフェース要素３１０ｄ（「役に立つ」）は、ユーザー１０１が過去１か月に亘って自身がどれほど役に立ったかを誇っている、ということを示唆する。

省察インターフェース要素３１０ａ－３１０ｄは、すべての省察インターフェース要素の網羅的なリストではなく、むしろ省察問合わせＧＵＩ３０８の一部として含まれ得る省察インターフェース要素の例示としてのリストを表現している。更に、省察問合わせＧＵＩ３０８は、本明細書の教示から逸脱することなく、省察インターフェース要素３１０ａ－３１０ｄに加えて、他の省察インターフェース要素を含むことができ、又は１つ又はそれ以上の省察インターフェース要素３１０ａ－３１０ｄを省略することができる。

これより図３Ｃを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、特定の省察インターフェース要素３１０ａ－３１０ｄに対応した省察問合わせ選択入力３１２（例えば、タッチ又は発話）を検知する。幾つかの実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、１つの省察インターフェース要素に対応した単一の省察問合わせ選択入力３１２しか検知しない。他の実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、２つ以上の省察インターフェース要素に対応した２つ以上の省察問合わせ選択入力３１２を検知する。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が過去１か月間に自身がどれほど親切だったかを誇っている、ということを示唆する省察インターフェース入力３１０ａ（「親切」）に対応した第１の省察問合わせ選択入力３１２ａを検知する。幾つかの実施形では、第１の省察問合わせ選択入力３１２ａは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は過去１か間に自身がどれほど親切だったかを誇っているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの実施形では、第１の省察問合わせ選択入力３１２ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に省察改善ＧＵＩ３１４を表示するべく進む。他の実施形では、第１の省察問合わせ選択入力３１２ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は選択された省察インターフェース要素３１０の選択を示す。例えば、図３Ｃに描かれている様に、ユーザーアプリケーション１０３は、省察問合わせＧＵＩ３０８を表示し続けながら、ディスプレイ１１６上の選択された（単数又は複数の）省察インターフェース要素３１０ａ－３１０ｎ（例えば、要素３１０ａ）の表示を変化させてもよい（例えば、強調表示する、色を変える、チェックマークを表示する、又はそれ以外のやり方で要素の選択を示す）。

これより図３Ｄを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１は過去１か月間に自身がどれほど役に立ったかを誇っている、ということを示唆する省察インターフェース入力３１０ｄ（「役に立つ」）に対応した第２の省察問合わせ選択入力３１２ｂを検知する。幾つかの実施形では、第２の省察問合わせ選択入力３１２ｂは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１は過去１か月間に自身がどれほど役に立ったかを誇っているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの実施例では、第２の省察問合わせ選択入力３１２ｂを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６の省察改善ＧＵＩ３１４（図３Ｅ）へ進む。幾つかの構成では、第２の省察問合わせ選択入力３１２ｂを検知したことが、ユーザーアプリケーション１０３に自動的に省察改善ＧＵＩ３１４を表示させる。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１に、確認要素３１１（例えば、図３Ｂ－図３Ｄに示されているボタン又は矢印）を選択することによって、選択された省察問合わせインターフェース要素３１０をまず確認するよう要請する。これらの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、３１１の選択を識別する選択表示に応えて省察改善ＧＵＩ３１４を表示する。

図３Ｅ－図３Ｆを参照して、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１が改善に取り組みたいと思う特定の特性を入力できるようにする省察改善ＧＵＩ３１４を表示する。これより図３Ｅを参照して、図示の実施例では、省察改善ＧＵＩ３１４は複数の選択可能な省察改善インターフェース要素３１６（例えば、ボタン）を提供しており、各３１６ａ－３１６ｄはユーザー１０１が改善に取り組みたいと願う可能性のある対応する特性と関連付けられている。幾つかの実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、一般的な母集団のメンバーが改善に取り組みたいと願う共通の特性に基づいて事前に入力され得る。他の実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されるサブグループ又は組織のメンバーの様な複数のユーザー１０１によって共有される共通の特性に基づいて事前に入力され得る。幾つかの実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６はランダム化され、各ユーザー１０１について異なる順番で表示される。他の実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、ユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報に基づいて生成される。例えば、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、特定のユーザー１０１について、当該特定のユーザー１０１に関して収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成され表示されてもよい。幾つかの実施形では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、ユーザー１０１がメンバーであるグループに関して収集され記憶された（例えば、データストレージ１５８内）情報に基づいて生成される。例えば、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、ユーザー１０１のグループについて収集されデータストレージ１５８内に記憶された情報を基に機械学習アルゴリズム又は人工知能アルゴリズムを使用して生成されてもよい。

幾つかの実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、複数のベストセルフ問合わせインターフェース要素２０４（図２Ａ－図２Ｃ）に対応していてもよい。他の実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８（図２Ｆ－図２Ｈ）に対応していてもよい。更に他の実施形態では、複数の省察改善インターフェース要素３１６は、ベストセルフ問合わせ選択入力２０６（図２Ｂ－図２Ｃ）及び仕事問合わせ選択入力２２０（図２Ｇ－図２Ｈ）に対応していてもよい。

省察改善ＧＵＩ３１４は、命令３１５（例えば、「さあ、あなたが改善に取り組みたい領域を選んでください」及び「私はもっとこうありたい．．．」）を提供してもよい。命令３１５は、ユーザー１０１が改善に取り組みたい領域に対応した入力を打ち込むようユーザー１０１を促すことができる。ユーザー１０１は、省察改善ＧＵＩ３１４内に表示された対応する省察改善インターフェース要素３１６を選択することによって、自身が改善に取り組みたい領域を示すことができる。ユーザー１０１が改善したいと思う特性を識別し選択できるようにすることは、ユーザーが、自身の行動を識別して自身のベストセルフに整合するのを可能にするうえで好都合である。図示の実施例では、第１の省察改善インターフェース要素３１６ａ（「親切」）は、ユーザー１０１がより親切であることに関して改善を図りたいことを示唆する。第２の省察改善インターフェース要素３１６ｂ（「打たれ強い」）は、ユーザー１０１がより打たれ強くあることに関して改善を図りたいことを示唆する。第３の省察改善インターフェース要素３１６ｃ（「集中的」）は、ユーザー１０１がより集中的であることに関して改善を図りたいことを示唆する。第４の省察インターフェース要素３１６ｄ（「役に立つ」）は、ユーザー１０１がより役に立つことに関して改善を図りたいことを示唆する。

省察改善インターフェース要素３１６ａ－３１６ｄは、すべての省察改善インターフェース要素の網羅的なリストではなく、むしろ省察改善ＧＵＩ３１４の一部として含まれ得る省察改善インターフェース要素の例示としてのリストを表現している。更に、省察改善ＧＵＩ３１４は、本明細書の教示から逸脱することなく、省察改善インターフェース要素３１６ａ－３１６ｄに加えて、他の省察改善インターフェース要素を含むことができ、又は１つ又はそれ以上の省察改善インターフェース要素３１６ａ－３１６ｄを省略することができる。

これより図３Ｆを参照して、図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、特定の省察改善インターフェース要素３１６ａ－３１６ｄに対応した省察改善選択入力３１８（例えば、タッチ又は発話）を検知する。幾つかの実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、たった１つの省察改善インターフェース要素に対応した単一の省察改善選択入力３１８しか検知しない。他の実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、２つ以上の省察改善インターフェース要素に対応した２つ以上の省察改善選択入力３１８を検知する。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１がより打たれ強くあることに関して改善を図りたいことを示唆する省察改善インターフェース要素３１６ｂ（「打たれ強い」）に対応した第１の省察改善選択入力３１８ａを検知する。幾つかの実施形では、第１の省察改善選択入力３１８ａは、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１がより打たれ強くあることに関して改善を図りたいということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの実施形では、第１の省察改善選択入力３１８ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に省察精錬ＧＵＩ３２０（図３Ｇ）を表示するべく進む。他の実施形では、第１の省察改善選択入力３１８ａを検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は選択された省察改善インターフェース要素の選択を示す。例えば、図３Ｆに描かれている様に、ユーザーアプリケーション１０３は、ＧＵＩ３１４を表示し続けながら、ディスプレイ１１６上の選択された（単数又は複数の）省察改善要素３１８ａ－３１８ｄ（例えば、要素３１８ａ）の表示を変化させてもよい（例えば、強調表示する、色を変える、チェックマークを表示する、又はそれ以外のやり方で要素の選択を示す）。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１に、確認要素３１７（例えば、図３Ｆに示されているボタン又は矢印）を選択することによって、選択された省察改善インターフェース要素３１８をまず確認するよう要請する。これらの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、確認要素３１７の選択を識別する選択表示に応えて省察精錬ＧＵＩ３２０を表示する。

図３Ｇにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２に省察精錬ＧＵＩ３２０を表示させる。省察精錬ＧＵＩ３２０は、ユーザー１０１が、なぜ特定のベスト特性に取り組むことが自身にとって重要なのかに対応するフリーテキストを挿入できるようにする自由形式テキスト入力３２２を表示してもよい。幾つかの実施形では、ユーザーアプリケーション１０３は、アプリケーションコンテンツを生成するべく、ユーザーのフリーテキスト入力を人工知能を通して処理するために自然言語処理を使用することができる。例えば、人工知能を通して、ユーザーアプリケーション１０３は、将来の省察を選択するため又はアプリケーション内のコンテンツを生成するために、ユーザーのフリーテキスト入力に自然言語処理を利用することができる。ユーザー１０１が、なぜ特定の特性に取り組むことが重要なのかに対応したフリーテキストをユーザー１０１が入力することは、ユーザー１０１の行動を識別する上で好都合であり、というのもそれは、なぜ特定の特性に取り組むことが有利なのかをユーザー１０１に記述してもらうことによってユーザー１０１の自己省察が促されるからである。これは、なぜその特性に整合することが重要なのかをユーザー１０１が認識するのを支援することによって、ユーザー１０１が当該特性に整合することを容易にするのに役立つ。図示の実施例では、省察精錬ＧＵＩ３２０は、ユーザー１０１に、なぜ特定の特性に整合することが自身にとって重要であるかを尋ねているが、省察精錬ＧＵＩ３２０は、どんな特性がユーザー１０１にとって重要なのかをユーザー１０１が省察できるようにしユーザー１０１が自身のベストセルフに整合するのを更に支援する他の問合わせを作成することもできることに留意したい。幾つかの実施形では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザー１０１が特定のベスト特性に取り組むことがなぜ自身にとって重要なのかを入力させるのに、フリーテキスト入力の代わりに又はフリーテキスト入力に加えて、イエス／ノー質問、ラジオボタン質問、スライダー質問、チェックリスト質問などを利用することもできる。

引き続き図３Ｇを参照して、省察精錬ＧＵＩ３２０は、問合わせメッセージ３２１（例えば、「オーケー。」、「では、それに取り組むことから始めましょう。」及び「それはなぜあなたにとって重要ですか？」）を提供してもよい。問合わせメッセージ３２１は、なぜそれがユーザー１０１にとってそれほど重要なのかに対応した入力を打ち込むようユーザー１０１を促してもよい。図示の実施例では、ユーザー１０１は、ユーザー１０１がストレスによりうまく対処したいことを示唆するテキスト入力３２２（「私はストレスにもっとうまく対処したい」）を入力した。幾つかの実施形では、テキスト入力３２２は、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１がストレスによりうまく対処したがっているということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を、有目的行動サービス１６０（図１）へ伝送させる。

幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーアプリケーション１０３がユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に省察完了ＧＵＩ３２４（図３Ｈ）を表示するべく進むために、ユーザー１０１に確認要素３２３（例えば、図３Ｇに示されているボタン又は矢印）を選択するよう要請する。他の構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、短時間（例えば、１０秒）が経過した後にユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に省察完了ＧＵＩ３２４を表示するべく進む。

図３Ｈにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２に省察完了ＧＵＩ３２４を表示させる。省察完了ＧＵＩ３２４は、ユーザー１０１が自身の省察を完了させたことを示唆する確認メッセージ３２５を表示してもよい。確認メッセージ３２５は、ユーザー１０１が他の活動（例えば、フォローアップ省察）に着手するのを奨励するメッセージを更に含んでいてもよい。これらの他の活動は、ユーザー１０１が自身の行動を識別し自らを自身のベスト特性に整合させるのを可能にする活動であるとしてもよい。省察完了ＧＵＩ３２４は、更に、複数の提案活動インターフェース要素３２６を表示してもよく、それぞれの提案活動インターフェース要素３２６ａ－３２６ｎは、ユーザー１０１が自身の行動を識別し自身のベストセルフに整合できるようにする特定の活動に対応している。図示の実施例は、提案活動インターフェース要素３２６ａ－３２６ｂを描写しているが、ユーザー１０１は、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上で（例えば、スワイプジェスチャーを介して）スクロールすることによって追加のインターフェース要素３２６ｎを見ることができる。提案活動インターフェース要素３２６ｎは、ユーザー１０１が自身のベストセルフに整合するために又は自身の行動を識別するために着手することのできる活動を含んでいる。図示の実施例では、第１の提案活動インターフェース要素３２６ａ（「あなたの仕事環境を省察しましょう」）は、ユーザー１０１が自身の仕事環境を省察するという活動に着手することを検討すべきであることを提案している。第２の提案活動インターフェース要素３２６ｂ（「あなたの周りの他者の役に立ちましょう」）は、ユーザー１０１が自身の周りの他者の役に立つという活動に着手することを検討すべきであることを提案している。

引き続き図３Ｈを参照して、幾つかの実施形態では、複数の提案活動インターフェース要素３２６は、一般的な母集団のメンバーが自身のベストセルフに整合するために着手する共通の活動に基づいて事前に入力され得る。他の実施形態では、複数の仕事問合わせインターフェース要素２１８は、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されるサブグループ又は組織のメンバーによって着手される共通の活動に基づいて事前に入力され得る。

提案活動インターフェース要素３２６は、すべての提案活動インターフェース要素の網羅的なリストではなく、むしろ省察完了ＧＵＩ３２４上に含まれ得る提案活動インターフェース要素の例示としてのリストを表現している。更に、省察完了ＧＵＩ３２４は、本明細書の教示から逸脱することなく、提案活動インターフェース要素３２６ａ－３２６ｂに加えて、他の提案活動インターフェース要素を含むことができ、又は１つ又はそれ以上の提案活動インターフェース要素３２６ａ－３２６ｂを省略することができる。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザーデバイス１０２に行為リストＧＵＩ３２８を表示させる第２のナビゲーション要素３０６ｂ（「アクト」）に対応したアクト入力３２７（例えばタッチ又は発話）を検知する。

これより図３Ｉを参照して、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３はユーザーデバイス１０２に行為リストＧＵＩ３２８を表示させる。行為リストＧＵＩ３２８は、ユーザー１０１が着手でき且つユーザー１０１が自身の行動を識別して自身のベストセルフに整合できるようにするはずの特定の行為又は活動にそれぞれ対応した複数の行為リスト活動を提供することができる。図示の実施例では、行為リストＧＵＩ３２８は、複数の行為リストインターフェース要素３３０を提示しており、各行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｎは、ユーザー１０１を自身のベストセルフに整合できるようにする対応した活動と関連づけられている。図示の実施例は、行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｃを描写しているが、ユーザー１０１は、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上で（例えば、スワイプジェスチャーを介して）スクロールすることによって追加のインターフェース要素３３０ｎを見ることができる。行為リストインターフェース要素は、ユーザー１０１によって遂行され又は完結されたならユーザーの行動を識別しユーザーを自身のベストセルフに整合できるようにするはずの活動又は行為を表現している。好都合にも、行為リストインターフェース要素を表示することは、ユーザー１０１に自身が参加したいと願う行為又は活動を識別させ、ユーザー１０１は自身のベストセルフに整合するためにこれらの行為を遂行する又はこれらの活動を完結させるべきであるという考えを強化することによって、ユーザー１０１が自身の行動を識別し自身のベストセルフに整合するためにはどんな特定の活動又は行為を遂行し又は完結させればよいかをユーザー１０１に知らせる。

引き続き図３Ｉを参照して、幾つかの実施形態では、複数の行為リストインターフェース要素３３０は、一般的な母集団のメンバーが自身のベストセルフに整合するために着手し又は完結させる共通の活動又は行為に基づいて事前に入力され得る。他の実施形態では、複数の行為リストインターフェース要素３３０は、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されるサブグループ又は組織のメンバーによって着手される共通の活動に基づいて事前に入力され得る。ユーザー１０１は、行為リストＧＵＩ３２８をナビゲートしてゆき、活動について学び且つユーザー１０１が自身のベストセルフに整合するために参加したいと願う活動を選択するために、異なる行為リストインターフェース要素３３０を探索することができる。図示の実施例では、第１の行為リストインターフェース要素３３０ａ（「チーム『スタンドアップ』を持ちましょう」）は、ユーザー１０１がチーム「スタンドアップ」を持ってみてはどうかということを提案している。第２の行為リストインターフェース要素３３０ｂ（「夕食を見直しましょう」）は、ユーザー１０１が夕食を見直してみてはどうかということを提案している。第３の行為リストインターフェース要素３３０ｃ（「どのように瞑想はあなたの脳を強くするのでしょう」）は、ユーザー１０１がどのように瞑想が自身の脳を強くするかについて読んでみてはどうかということを提案している。行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｎは、テキスト、音声、ビデオ、画像、又は外部コンテンツへのリンクを含んでいてもよい。

行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｃは、すべての行為リストインターフェース要素の網羅的なリストではなく、むしろ行為リストＧＵＩ３２８上に含まれ得る行為リストインターフェース要素の例示としてのリストを表現している。更に、行為リストＧＵＩ３２８は、本明細書の教示から逸脱することなく、行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｃに加えて、他の行為リストインターフェース要素を含んでもよいし、又は１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｃを省略してもよい。幾つかの実施形態では、ユーザーデバイス１０２は、特定の行為リストインターフェース要素３３０ａ－３３０ｃに対応した行為リスト入力３３１（例えば、タッチ又は発話）を検知する。図示の実施例では、ユーザーデバイス１０２は、ユーザー１０１が夕食を見直すという提案を選択したことを示唆する第２の行為リストインターフェース要素３３０ｂ（「夕食を見直しましょう」）に対応した行為リスト入力３３１を検知する。幾つかの実施形では、行為リスト入力３３１は、ユーザーアプリケーション１０３に、ユーザー１０１が夕食を見直すという提案を選択したということを識別する選択表示を含むタイムスタンプ付きイベントデータ１２２を有目的行動サービス１６０（図１）に伝送させる。

図３Ｊにて、幾つかの実施形では、行為リスト入力３３１を検知した後、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２のディスプレイ１１６上に習慣問合わせＧＵＩ３３２を表示するべく進む。習慣問合わせＧＵＩ３３２は、習慣問合わせインターフェース要素３３４を表示し、ユーザー１０１に、行為リスト入力３３１に対応した行為リストインターフェース要素を習慣にしたいかどうかを尋ねる。「はい」を選択すると、ユーザー１０１は、ユーザーアプリケーション１０３に、行為リスト入力３３１に対応した行為リストインターフェース要素を保存して行為リストＧＵＩ３２８（図３Ｉ）内に存在したままにさせることができる。「いいえ」を選択すると、ユーザー１０１は、アプリケーション１０３に、行為リスト入力３３１に対応した行為リストインターフェース要素を行為リストＧＵＩ３２８から削除させることができる。幾つかの実施形では、ユーザーデバイス１０２は探索入力３３６を検知し、ユーザーアプリケーション１０３を探索ＧＵＩ３４０（図３Ｋ）へ進ませる。

図３Ｋにて、幾つかの構成では、ユーザーアプリケーション１０３は、ユーザーデバイス１０２に探索ＧＵＩ３４０を表示させる。探索ＧＵＩ３４０は、様々な活動、ヒント、推奨事項、及びリソースを含み得る探索インターフェース要素３４２のリストを表示することができる。探索インターフェース要素３４２のリストは、ユーザー１０１の行動を改善又は最適化するはずの様々な活動、ヒント、推奨事項、リソース、及び他の関連するタイプの情報をユーザー１０１に提供することによって、ユーザー１０１が自身のベストセルフに整合することを可能にさせるうえで好都合である。幾つかの実施形態では、探索インターフェース要素３４２のリストは、一般的な母集団のメンバーが自身の生活の中で使用する共通の活動、ヒント、推奨事項、及びリソースに基づいて事前に入力されている。他の実施形態では、探索インターフェース要素３４２のリストは、デジタル有目的行動プログラム１２０を使用することが意図されるサブグループ又は組織のメンバーの様な複数のユーザー１０１によって共有される共通の活動、ヒント、推奨事項、及びリソースに基づいて事前に入力され得る。例えば、探索インターフェース要素３４２のリストは、データストレージ１５８内の、個々のユーザー１０１又は複数のユーザー１０１の性格データの様なデータに基づいて生成されてもよい。幾つかの実施形態では、探索インターフェース要素３４２のリストは、データストレージ１５８からのユーザー１０１に対応したデータを使用する機械学習アルゴリズム及び人工知能アルゴリズムに基づいて生成される。他の実施形態では、探索インターフェース要素３４２のリストは、データストレージ１５８内に記憶されている、ユーザー１０１がメンバーであるグループに対応したデータを使用する機械学習アルゴリズム及び人工知能アルゴリズムに基づいて生成される。

図４は、開示された技術の或る例示としての実施形による、有目的行動の識別のための方法４００を示すフローチャートである。１つの実施例によれば、方法４００は、ユーザーデバイス１０２の様な電子デバイスによって遂行され得る。方法４００は、電子デバイスが有目的問合わせインターフェース（例えば、探索ＧＵＩ３４０）を表示するブロック４０２にて始まる。有目的問合わせインターフェースは、複数のナビゲーション要素（例えば、選択可能なインターフェース要素３４２）を含んでいてもよい。複数のナビゲーション要素のそれぞれは、自己肯定化活動に対応していてもよい。複数のナビゲーション要素は探索インターフェースに対応した第１のナビゲーション要素を含んでいてもよい。

ブロック４０４にて、方法は、電子デバイスにて第１のナビゲーション選択入力を受信する段階を含んでいる。例えば、電子デバイスはユーザー１０１からの第１のナビゲーション選択入力を受信してもよい。幾つかの実施形では、電子デバイスは、有目的問合わせインターフェースを表示している間に第１のナビゲーション選択入力を受信する。第１のナビゲーション選択入力は第１のナビゲーション要素に対応していてもよい。

ブロック４０６にて、方法は、電子デバイス上に探索インターフェースを表示する段階を含み得る。幾つかの実施形では、電子デバイスは、ブロック４０４にて第１のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、ブロック４０６にて探索インターフェースを表示する。探索インターフェースは複数の探索インターフェース要素を含んでいてもよい。各探索インターフェース要素は特定の活動に対応していてもよい。

ブロック４０８にて、方法は、電子デバイスにて１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信する段階を含み得る。幾つかの実施形では、電子デバイスは探索インターフェースを表示している間に１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信する。１つ又はそれ以上の探索選択入力は特定の探索インターフェース要素に対応していてもよい。

ブロック４１０にて、方法は、電子デバイスにて１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを記憶する段階を含み得る。幾つかの実施形では、電子デバイスは、１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを記憶する。電子デバイスはデータを少なくとも１つのデータベース内に記憶してもよい。ブロック４１０に続いて方法４００は終了することになる。

図５は、開示された技術の或る例示としての実施形による、有目的行動の識別のための別の方法５００を示すフローチャートである。１つの実施例によれば、方法５００は、ユーザーデバイス１０２の様な電子デバイスによって遂行され得る。方法５００は、電子デバイスが自己評価インターフェース（例えば、省察問合わせＧＵＩ３０８）を表示するブロック５０２にて始まる。自己評価インターフェースは複数の自己評価インターフェース要素（例えば、選択可能なインターフェース要素３１０）を含んでいてもよい。複数の自己評価インターフェース要素のそれぞれはベスト特性に対応していてもよい。ブロック５０４にて、方法は、電子デバイスにて１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信する段階を含む。例えば、電子デバイスはユーザー１０１からの省察問合わせ選択入力を受信し得る。幾つかの実施形では、電子デバイスは自己評価インターフェースを表示している間に省察問合わせ選択入力を受信する。１つ又はそれ以上の自己評価選択入力は特定の自己評価インターフェース要素に対応していてもよい。

ブロック５０６にて、方法は、電子デバイスにて１つ又はそれ以上の自己評価選択入力と関連付けられたデータを記憶する段階を含み得る。幾つかの実施形では、電子デバイスは、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、１つ又はそれ以上の自己評価選択入力に関連づけられたデータを記憶する。電子デバイスは、データを少なくとも１つのデータベース内に記憶する。ブロック５０８にて、電子デバイスはグループレベル視覚化インターフェースを表示する。グループレベル視覚化インターフェースは、特定のグループについての複数のベスト特性を含んでいる。ブロック５０８に続いて方法５００は終了することになる。

図６は、この文書に記載されたシステム及び方法を実施するのに使用され得る例示としてのコンピューティングデバイス６００の概略図である。コンピューティングデバイス６００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバー、ブレードサーバー、メインフレーム、及び他の適切なコンピュータの様な、様々な形態のデジタルコンピュータを代表するものとする。本明細書に示された構成要素、それらの接続及び関係、及びそれらの機能は、単に例示とすることを意図しており、この文書の中で説明され及び／又は請求される発明の実施形を限定しようとするものではない。

コンピューティングデバイス６００は、プロセッサ６１０と、メモリ６２０と、ストレージデバイス６３０と、メモリ６２０及び高速拡張ポート６５０へ接続している高速インターフェース／コントローラ６４０と、低速バス６７０及びストレージデバイス６３０へ接続している低速インターフェース／コントローラ６６０と、を含んでいる。各構成要素６１０、６２０、６３０、６４０、６５０、及び６６０は、各種バスを用いて相互接続されていて、共通のマザーボード上に又は適切な他の方法で実装されることができる。プロセッサ６１０は、メモリ６２０内又はストレージデバイス６３０上に記憶された命令を含め、コンピューティングデバイス６００内で実行するための命令を処理して、高速インターフェース６４０へ連結されたディスプレイ６８０の様な外部入力／出力デバイス上に、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）のためのグラフィカル情報を表示させることができる。他の実施形では、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスが、適宜、複数のメモリ及び複数のメモリタイプと共に使用され得る。更に、複数のコンピューティングデバイス６００が接続されていて、各デバイスが必要なオペレーションの諸部分を提供していてもよい（例えば、サーバーバンク、ブレードサーバーのグループ、又はマルチプロセッサシステムとして）。

メモリ６２０は、情報をコンピューティングデバイス６００内に非一時的に記憶する。メモリ６２０は、コンピュータ可読媒体、（単数又は複数の）揮発性メモリユニット、又は（単数又は複数の）不揮発性メモリユニットであってもよい。非一時的メモリ６２０は、プログラム（例えば、命令のシーケンス）又はデータ（例えば、プログラム状態情報）を、コンピューティングデバイス６００による使用のために、仮に又は永久的に記憶するのに使用される物理的なデバイスとすることができる。不揮発性メモリの例としては、限定するわけではないが、フラッシュメモリ及び読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）／プログラム可能読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）／消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）／電子的消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）（例えば、ブートプログラムの様なファームウェア向けに使用されるのが典型的）が挙げられる。揮発性メモリの例としては、限定するわけではないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、並びにディスク又はテープが挙げられる。

ストレージデバイス６３０は、コンピューティングデバイス６００のための大容量ストレージを提供可能である。幾つかの実施形では、ストレージデバイス６３０は、コンピュータ可読媒体である。種々の異なる実施形では、ストレージデバイス６３０は、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光学ディスクデバイス、又はテープデバイス、フラッシュメモリ又は他の類似の固体メモリデバイス、又はストレージエリアネットワーク又は他の構成にあるデバイスを含むデバイスのアレイであってもよい。追加の実施形では、コンピュータプログラム製品が情報担体内に実体的に具現化される。コンピュータプログラム製品は、実行されると上述の様な１つ又はそれ以上の方法を遂行する命令を格納している。情報担体は、メモリ６２０、ストレージデバイス６３０、又はプロセッサ６１０上のメモリの様な、コンピュータ可読媒体又は機械可読媒体である。

高速コントローラ６４０は、コンピューティングデバイス６００のための帯域幅集約的オペレーションを管理し、一方、低速コントローラ６６０は、より低い帯域幅集約的オペレーションを管理している。その様な動作責務の割付けは単に例示である。幾つかの実施形では、高速コントローラ６４０は、メモリ６２０へ、ディスプレイ６８０へ（例えば、グラフィックスプロセッサ又はアクセラレータを通して）、及び各種拡張カード（図示せず）を受容し得る高速拡張ポート６５０へ、連結されている。

コンピューティングデバイス６００は、図に示されている様に多数の異なる形態に実施され得る。例えば、それは、標準的サーバー６００ａとして又は多くの場合その様なサーバー６００ａのグループとして、ラップトップコンピュータ６００ｂとして、又はラックサーバーシステム６００ｃの一部として、実施され得る。

他にも利点はあるが中でも、本開示は、ユーザーが、自己肯定化及びデータ視覚化、毎日の又は周期的な省察、及び／又は、キュレート型及び人工知能／機械学習主導型トリップ（推奨事項）を通じて、自身のベストセルフ特性に整合するのを支援するための電子デバイス及び方法を提供している。

本開示は、更に、ベストセルフ特性（性格）を捕捉し、個人データ視覚化をリアルタイムで構築し、グループデータ視覚化（目的グラフ）をリアルタイムで構築する、自動化された自己肯定化プロセスのための電子デバイス及び方法を提供している。

本開示は、更に、目的整合並びにベストセルフ整合を捕捉し、整合を時間経過とともに視覚的にチャート化し、動的な推奨事項を知らせる、毎日の有目的ベストセルフ省察プロセスのための電子デバイス及び方法を提供している。

本開示は更に、自己肯定化／目的データを組み入れて、オプションのセットの中から人工知能主導型の提案又は教訓を作り、スポンサー又はユーザーからのカスタムコンテンツ（提案又は教訓）を組み入れ、機械学習を利用して、ユーザー属性とコンテンツパフォーマンスに基づいて時間経過とともに有目的提案を精緻化する、推奨事項エンジンのための電子デバイス及び方法を提供している。

本開示は更に、目的及びベストセルフ整合に関するグループレベルデータを調査して、グループ及びサブグループレベルデータ視覚化を提供し、人工知能主導型の洞察及び決定支援を配信し、組織についての目的整合を追跡し、定義されたビジネス成果との関係を示す、分析論エンジンのための電子デバイス及び方法を提供している。

開示された技術の特定の実施形が、開示された技術の例示としての実施形によるシステム及び方法及び／又はコンピュータプログラム製品のブロック線図及びフロー線図を参照して以上に説明されている。ブロック線図及びフロー線図の１つ又はそれ以上のブロック、及びブロック線図及びフロー線図の中のブロックの組合せは、それぞれ、コンピュータ実行可能プログラム命令によって実施できることが理解されるであろう。同様に、ブロック線図及びフロー線図の幾つかのブロックは、開示された技術の幾つかの実施形態によれば、必ずしも提示された順序で遂行される必要はなく、繰り返されてもよく、又はそもそも実行される必要が必ずしもあるとは限らない。

本明細書で使用される用語は、特定の例示としての構成を説明することのみを目的としており、限定を課すことを意図していない。本明細書での使用に際し、原文の単数を表す冠詞「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」の対訳である「或る」、「一」、又は「当該」は、文脈によって別途明確に示されていない限り、複数形も含むものとする。「備える」、「備えている」、「含んでいる」、「有している」という用語は、包含的であり、したがって特徴、工程、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を特定するが、１つ又はそれ以上の他の特徴、工程、動作、要素、構成要素、及び／又はそれらの群の存在又は追加を排除しない。本明細書に記載の方法の工程、プロセス、及び動作は、特に遂行順序として識別されていない限り、必ずそれらが論じられ又は例示されている特定の順序で遂行されることを要件とするとの解釈をされてはならない。追加の又は代わりの工程が採用されてもよい。

以下の説明は、様々な要素を説明するのに「第１の」、「第２の」などの用語を使用しているが、これらの要素は用語によって制限されるものではない。これらの用語は、１つの要素をもう１つの要素と区別するためだけに使用される。例えば、記載の様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、第１の言及物（touch）が第２の言及物と呼称されることもあり得るし、同様に第２の言及物が第１の言及物と呼称されることもあり得る。第１の言及物と第２の言及物はどちらも言及物であるが、それらは同じ言及物ではない。

ここに記載されている電子デバイス、システム、技法、及びモジュールの様々な実施形は、デジタル電子回路構成及び／又は光学回路構成、集積回路構成、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組合せ、に実現され得る。これらの様々な実施形は、専用又は汎用であって、データ及び命令をストレージリソース、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力デバイスから受信するように、及びデータ及び命令をストレージリソース、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力デバイスへ送信するように、連結されている少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサ、を含むプログラム可能なシステム上で実行可能及び／又は翻訳可能である１つ又はそれ以上のコンピュータプログラムでの実施形を含むことができる。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとしても知られている）は、プログラム可能なプロセッサのための機械命令を含み、高水準手続き型及び／又はオブジェクト指向型のプログラミング言語に、及び／又はアセンブリ／機械言語に、実施され得る。ここでの使用に際し、「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械命令を機械可読信号として受信する機械可読媒体を含め、機械命令及び／又はデータをプログラム可能なプロセッサへ提供するのに使用される任意のコンピュータプログラム製品、非一時的コンピュータ可読媒介、装置、及び／又はデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ））を指す。「機械可読信号」という用語は、機械命令及び／又はデータをプログラム可能なプロセッサへ提供するのに使用される任意の信号を指す。

この明細書に記載のプロセス及び論理フローは、１つ又はそれ以上のコンピュータプログラムを実行して入力データに対するオペレーションと出力生成によって機能を遂行させる、データ処理ハードウェアと呼ばれることもある１つ又はそれ以上のプログラム可能なプロセッサによって遂行され得る。プロセス及び論理フローは、同様に、専用論理回路構成、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって遂行されることもできる。コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサには、一例として、汎用と専用の両方のマイクロコンピュータ、及び任意の種類のデジタルコンピュータの何れか１つ又はそれ以上のプロセッサが挙げられる。概して、プロセッサは、命令及びデータを、読み出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はそれら両方から受信するだろう。コンピュータの必須要素は、命令を遂行するためのプロセッサと、命令及びデータを記憶するための１つ又はそれ以上のメモリデバイスである。概して、コンピュータは、更に、データ記憶用の１つ又はそれ以上のマスストレージデバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、を含んでいるか、又はその様なマスストレージデバイスからデータを受信する又はマスストレージデバイスへデータを伝送する又はその両方を行うように動作可能に連結されているだろう。とはいえ、コンピュータはその様なデバイスを有していなくてもよい。コンピュータプログラム、命令、及びデータを記憶するのに適したコンピュータ可読媒体には、あらゆる形態の不揮発性メモリ、媒体、及びメモリデバイスが含められ、一例として半導体メモリデバイス、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイス；磁気ディスク、例えば、内部ハードディスク又はリムーバブルディスク；光磁気ディスク；及びＣＤ ＲＯＭディスク及びＤＶＤ－ＲＯＭディスク、が挙げられる。プロセッサ及びメモリは、専用論理回路構成によって補完されていてもよいし、専用論理回路構成に組み入れられていてもよい。

ユーザーとの対話を提供するために、開示の１つ又はそれ以上の態様は、ユーザーへの情報を表示するためのディスプレイデバイス、例えば、ＣＲＴ（ブラウン管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ、又はタッチスクリーンと、随意的にはユーザーが入力をコンピュータへ提供できるようにするキーボード及びポインティングデバイス、例えばマウス又はトラックボールと、を有するコンピュータ上に実装できる。ユーザーとの対話を提供するのに同様に他の種類のデバイスを使用することもでき、例えば、ユーザーへ提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックであってもよいし、またユーザーからの入力は、音響入力、発話入力、又は触覚入力を含む任意の形態で受信されてもよい。加えて、コンピュータは、ユーザーによって使用されているデバイスへドキュメントを送信し及びユーザーによって使用されているデバイスからドキュメントを受信することによってユーザーと対話することができ、例えば、ユーザーのクライアントデバイス上のウェブブラウザから受信された要求に応えてウェブページをウェブブラウザへ送信することによって対話することができる。

数多くの実施形を説明してきた。それでもなお、様々な修正が開示の精神及び範囲を逸脱することなくなされ得るものと理解しておきたい。したがって、他の実施形は付随の特許請求の範囲の内にある。

１００ 有目的行動識別システム
１０１ ユーザー
１０２ ユーザーデバイス
１０３ ユーザーアプリケーション
１０４ アクセスコード
１０５ ユーザー記録
１０６ ネットワーク
１０７ データ
１０８ 認証トークン
１０９ グループ管理者
１１０ グループ管理者アプリケーション
１１２ データ処理ハードウェア
１１４ メモリハードウェア
１１６ ディスプレイ
１２０ デジタル有目的行動プログラム
１２２ イベントデータ
１４０ グループ管理者システム
１４２ データ処理ハードウェア
１４４ メモリハードウェア
１４６ ディスプレイ
１４８ キーボード
１５０ クラウドコンピューティングリソース
１５２ スケーラブル／エラスティックリソース
１５４ コンピューティングリソース
１５６ ストレージリソース
１５８ データストレージ
１６０ 有目的行動サービス
２０２ ベストセルフ問合わせＧＵＩ
２０３ 命令
２０４、２０４ａ－２０４ｎ ベストセルフ問合わせインターフェース要素
２０５ 確認要素
２０６、２０６ａ－２０６ｂ ベストセルフ問合わせ選択入力
２０８ ベストセルフリキャップＧＵＩ
２１０ コンステレーション画像
２１１ 確認要素
２１２ グループベストセルフリキャップＧＵＩ
２１３ 確認メッセージ
２１４ 表示される単語
２１５ 確認要素
２１６ 仕事問合わせＧＵＩ
２１７ ワードクラウド
２１８、２１８ａ－２１８ｎ 仕事問合わせインターフェース要素
２１９ 命令
２２０、２２０ａ、２２０ｂ 仕事問合わせ選択入力
２２１ 確認要素
２２２ 仕事リキャップＧＵＩ
２２３ 確認メッセージ
２２４ 仕事コンステレーション画像
２２５ 確認要素
２２６ グループ仕事リキャップＧＵＩ
２２７ ワードクラウド
２２８ 単語
２２９ 確認要素
３０２ 有目的問合わせＧＵＩ
３０３ 有目的メッセージ
３０４、３０４ａ－３０４ｄ 有目的アイコンインターフェース要素
３０５ 有目的選択入力
３０６、３０６ａ－３０６ｃ ナビゲーション要素
３０７ ナビゲーション選択入力
３０８ 省察問合わせＧＵＩ
３０９ 問合わせメッセージ
３１０、３１０ａ－３１０ｎ 省察インターフェース要素
３１１ 確認要素
３１２、３１２ａ、３１２ｂ 省察問合わせ選択入力
３１４ 省察改善ＧＵＩ
３１５ 命令
３１６、３１６ａ－３１６ｎ 省察改善インターフェース要素
３１７ 確認要素
３１８、３１８ａ 省察改善選択入力
３２０ 省察精錬ＧＵＩ
３２１ 問合わせメッセージ
３２２ テキスト入力
３２３ 確認要素
３２４ 省察完了ＧＵＩ
３２５ 確認メッセージ
３２６、３２６ａ－３２６ｎ 提案活動インターフェース要素
３２７ アクト入力
３２８ 行為リストＧＵＩ
３３０、３３０ａ－３３０ｎ 行為リストインターフェース要素
３３１ 行為リスト入力
３３２ 習慣問合わせＧＵＩ
３３４ 習慣問合わせインターフェース要素
３３６ 探索入力
３４０ 探索ＧＵＩ
３４２ 探索インターフェース要素
４００、５００ 有目的行動の識別のための方法
６００ コンピューティングデバイス
６００ａ 標準的サーバー
６００ｂ ラップトップコンピュータ
６００ｃ ラックサーバーシステム
６１０ プロセッサ
６２０ メモリ
６３０ ストレージデバイス
６４０ 高速インターフェース／コントローラ
６５０ 高速拡張ポート
６６０ 低速インターフェース／コントローラ
６７０ 低速バス
６８０ ディスプレイ

Claims (38)

1. ユーザーに関連付けられた電子デバイスのディスプレイ上に、複数のナビゲーション要素のそれぞれが前記ユーザーのベストセルフに前記ユーザーが整合することを可能にするための自己肯定化活動に対応している前記複数のナビゲーション要素を表示する段階であって、前記複数のナビゲーション要素は、探索インターフェースに対応している第１のナビゲーション要素を含んでいる、複数のナビゲーション要素を表示する段階と、
   データ処理ハードウェアにて、前記電子デバイスから、前記第１のナビゲーション要素に対応している第１のナビゲーション選択入力を受信する段階と、
   前記データ処理ハードウェアにて、人工知能アルゴリズムを使用して、複数の探索インターフェース要素を選択する段階であって、前記複数の探索インターフェース要素のそれぞれが特定の活動に対応しており、前記人工知能アルゴリズムがグループレベルのデータセットからのデータを処理して前記複数の探索インターフェース要素を選択しており、前記グループレベルのデータセットが前記ユーザーを含むユーザーのグループための自己肯定化活動を表現する、前記複数の探索インターフェース要素を選択する段階と、
   前記ディスプレイ上に、前記複数の探索インターフェース要素を含む探索インターフェースを表示する段階と、
   前記データ処理ハードウェアにて、前記電子デバイスから、１つ又はそれ以上の探索選択入力のそれぞれが特定の探索インターフェース要素に対応している前記１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信する段階と、
   前記データ処理ハードウェアと通信しているメモリにて、前記１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを、前記グループレベルのデータセットを含む少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階と、
   を備えている方法。
2. 前記少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含み、前記探索インターフェース要素は前記個別化データセットからのデータに基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
3. 前記探索インターフェース要素は、人工知能アルゴリズムと前記グループレベルのデータセットからのデータとに基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
4. 前記複数のナビゲーション要素は、行為インターフェースに対応している第２のナビゲーション要素を更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
5. 前記方法は、入力デバイスを介し第２のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に前記行為インターフェースを表示する段階を更に含み、前記行為インターフェースは特定の活動に対応している１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素を提示する、請求項４に記載の方法。
6. 前記１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は、１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素を含んでいる、請求項５に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含み、前記１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含み、前記１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素は前記個別化データセットに基づいて生成される、請求項５に記載の方法。
8. 前記１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含み、前記１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素は前記グループレベルのデータセットに基づいて生成される、請求項５に記載の方法。
9. 前記複数のナビゲーション要素は、省察インターフェースに対応している第３のナビゲーション要素を更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
10. 前記方法は、入力デバイスを介し第３のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に前記省察インターフェースを表示する段階を含み、前記省察インターフェースは、特定のベスト特性に対応している複数の省察インターフェース要素を提示し、前記複数の省察インターフェース要素は人工知能アルゴリズムを使用して生成される、請求項９に記載の方法。
11. 前記方法は、前記複数の省察インターフェース要素の１つ又はそれ以上に対応している省察選択入力を受信する段階と、前記省察選択入力を受信したことに応えて、前記省察選択入力と関連づけられたデータを前記少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階と、を更に含んでいる、請求項１０に記載の方法。
12. 前記複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、前記ユーザーがどれほど有目的であったかを示すように特定の情動を描写する顔に対応している、請求項１１に記載の方法。
13. 前記複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、特定のベスト特性に対応している、請求項１１に記載の方法。
14. 前記方法は、前記ディスプレイ上に、自由形式テキスト入力を受容するように構成された省察テキストボックスを含む前記省察インターフェースを表示する段階と、入力デバイスを介し省察テキストボックス入力を受信したことに応えて、前記省察テキストボックス入力と関連づけられたデータを前記少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階と、を更に含んでいる、請求項９に記載の方法。
15. 前記ディスプレイ上に、前記少なくとも１つのデータベース内に記憶されているデータに基づいて生成されるウェルカムメッセージを含む有目的問合わせインターフェースを表示する段階を更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
16. 前記ディスプレイ上に、それぞれがベスト特性に対応している複数の自己評価インターフェース要素を表示する段階と、
    前記データ処理ハードウェアにて、特定の自己評価インターフェース要素に対応している１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信する段階と、
    前記データ処理ハードウェアと通信している前記メモリにて、前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力と関連づけられたデータを前記少なくとも１つのデータベース内に記憶する段階と、
    前記ディスプレイ上に、特定のグループについての複数のベスト特性を含むグループレベル視覚化インターフェースを表示する段階と、
    を更に備えている、請求項１に記載の方法。
17. 前記グループレベル視覚化インターフェースはリアルタイムで更新される、請求項１６に記載の方法。
18. 前記特定のグループについての前記複数のベスト特性はワードクラウドを介して表現される、請求項１６に記載の方法。
19. 前記方法は、前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に、前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力に対応しているデータに基づいて生成されるコンステレーションを表示する段階を更に含んでいる、請求項１６に記載の方法。
20. 電子デバイスであって、前記電子デバイスは、
    ディスプレイと、
    入力デバイスと、
    １つ又はそれ以上のプロセッサと、
    前記１つ又はそれ以上のプロセッサと通信しているメモリであって、前記１つ又はそれ以上のプロセッサ上で実行されたときに前記１つ又はそれ以上のプロセッサに以下を備えるオペレーションを遂行させる１つ又はそれ以上のプログラムを記憶しているメモリと、を備えており、前記オペレーションは、
    前記ディスプレイ上に、複数のナビゲーション要素のそれぞれがユーザーのベストセルフにユーザーが整合することを可能にするための自己肯定化活動に対応している前記複数のナビゲーション要素を含む有目的問合わせインターフェースを表示することであって、前記複数のナビゲーション要素は、探索インターフェースに対応している第１のナビゲーション要素を含んでいる、有目的問合わせインターフェースを表示すること、
    前記有目的問合わせインターフェースを表示している間に、前記１つ又はそれ以上のプロセッサにて、前記入力デバイスを介し、前記第１のナビゲーション要素に対応している第１のナビゲーション選択入力を受信すること、
    前記１つ又はそれ以上のプロセッサにて、人工知能アルゴリズムを使用して、複数の探索インターフェース要素を選択することであって、前記複数の探索インターフェース要素のそれぞれが特定の活動に対応しており、前記人工知能アルゴリズムがグループレベルのデータセットからのデータを処理して前記複数の探索インターフェース要素を選択しており、前記グループレベルのデータセットが前記ユーザーを含むユーザーのグループための自己肯定化活動を表現する、前記複数の探索インターフェース要素を選択することと、
    前記第１のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に、前記複数の探索インターフェース要素を含む前記探索インターフェースを表示すること、
    前記探索インターフェースを表示している間に、前記１つ又はそれ以上のプロセッサにて、前記入力デバイスを介し、特定の探索インターフェース要素に対応している１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信すること、及び、
    前記１つ又はそれ以上の探索選択入力を受信したことに応えて、前記メモリにて、前記１つ又はそれ以上の探索選択入力と関連づけられたデータを、前記グループレベルのデータセットを含む少なくとも１つのデータベース内に記憶すること、を備えている、電子デバイス。
21. 前記少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含み、前記探索インターフェース要素は、前記個別化データセットからのデータに基づいて生成される個別化インターフェース要素を含んでいる、請求項２０に記載の電子デバイス。
22. 前記探索インターフェース要素は、前記グループレベルのデータセットからのデータに基づいて生成されるグループレベルインターフェース要素を含んでいる、請求項２０に記載の電子デバイス。
23. 前記複数のナビゲーション要素は、行為インターフェースに対応している第２のナビゲーション要素を更に含んでいる、請求項２０に記載の電子デバイス。
24. 前記１つ又はそれ以上のプログラムは、入力デバイスを介し第２のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に行為インターフェースを表示するための命令を更に含み、前記行為インターフェースは、特定の活動に対応している１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素を含んでいる、請求項２３に記載の電子デバイス。
25. 前記１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は、１つ又はそれ以上の行為リストインターフェース要素を含んでいる、請求項２４に記載の電子デバイス。
26. 前記少なくとも１つのデータベースは個別化データセットを含み、前記１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含み、前記１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素は前記個別化データセットに基づいて生成される、請求項２４に記載の電子デバイス。
27. 前記１つ又はそれ以上の行為インターフェース要素は１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素を含み、前記１つ又はそれ以上のＡＩ生成行為インターフェース要素は前記グループレベルのデータセットに基づいて生成される、請求項２４に記載の電子デバイス。
28. 前記複数のナビゲーション要素は、省察インターフェースに対応している第３のナビゲーション要素を更に含んでいる、請求項２０に記載の電子デバイス。
29. 前記１つ又はそれ以上のプログラムは、前記入力デバイスを介し第３のナビゲーション選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に前記省察インターフェースを表示するための命令を更に含み、前記省察インターフェースは、特定のベスト特性に対応している複数の省察インターフェース要素を含んでいる、請求項２８に記載の電子デバイス。
30. 前記１つ又はそれ以上のプログラムは、
    前記複数の省察インターフェース要素の１つ又はそれ以上に対応している省察選択入力を受信するための命令、及び、
    前記省察選択入力を受信したことに応えて、前記省察選択入力と関連づけられたデータを前記少なくとも１つのデータベース内に記憶するための命令、
    を更に含んでいる、請求項２９に記載の電子デバイス。
31. 前記複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、前記ユーザーがどれほど有目的であったかを示すように特定の情動を描写する顔に対応している、請求項３０に記載の電子デバイス。
32. 前記複数の省察インターフェース要素は、それぞれ、特定のベスト特性に対応している、請求項３０に記載の電子デバイス。
33. 前記１つ又はそれ以上のプログラムは、
    前記ディスプレイ上に、自由形式テキスト入力を受容するように構成された省察テキストボックスを含む前記省察インターフェースを表示するための命令、及び、
    前記入力デバイスを介し省察テキストボックス入力を受信したことに応えて、前記省察テキストボックス入力と関連づけられたデータを前記少なくとも１つのデータベース内に記憶するための命令、
    を更に含んでいる、請求項２８に記載の電子デバイス。
34. 前記有目的問合わせインターフェースは、前記少なくとも１つのデータベース内に記憶されているデータに基づいて生成されるウェルカムメッセージを含んでいる、請求項２０に記載の電子デバイス。
35. 前記１つ又はそれ以上のプログラムは、
    前記ディスプレイ上に、それぞれがベスト特性に対応している複数の自己評価インターフェース要素を含む自己評価インターフェースを表示すること、
    前記自己評価インターフェースを表示している間に、前記入力デバイスを介し、特定の自己評価インターフェース要素に対応している１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信すること、
    前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力と関連づけられたデータを前記少なくとも１つのデータベース内に記憶すること、及び、
    前記ディスプレイ上に、特定のグループについての複数のベスト特性を含むグループレベル視覚化インターフェースを表示することのための命令を更に含んでいる、請求項２０に記載の電子デバイス。
36. 前記グループレベル視覚化インターフェースはリアルタイムで更新される、請求項３５に記載の電子デバイス。
37. 前記特定のグループについての前記複数のベスト特性はワードクラウドを介して表現される、請求項３５に記載の電子デバイス。
38. 前記１つ又はそれ以上のプログラムは、前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力を受信したことに応えて、前記ディスプレイ上に、前記１つ又はそれ以上の自己評価選択入力に対応しているデータに基づいて生成されるコンステレーションを表示するための命令を更に含んでいる、請求項３５に記載の電子デバイス。

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