KR101244989B1

KR101244989B1 - 사회적 네트워크 관계들의 식별 및 채택

Info

Publication number: KR101244989B1
Application number: KR1020107017357A
Authority: KR
Inventors: 카메론 매로우; 마크 데이비스; 닐 샘플; 마이클 커티스; 리안 케네디; 야틴 크리스나파; 루크 우로블레스키; 마르코 보리에스; 조 하야시
Original assignee: 야후! 인크.
Priority date: 2008-01-04
Filing date: 2008-12-16
Publication date: 2013-03-18
Also published as: CN103793809B; HK1151369A1; CN103793809A; CN101911066A; TW200937214A; US20090177744A1; TWI393013B; KR20100107495A; WO2009088671A1; CN101911066B; US8954500B2

Abstract

다수의 네트워크들 및/또는 통신 채널들에 걸쳐서 사회적 관계들을 검출하기 위한 방법들 및 장치가 설명된다. 이들 사회적 관계들은 그 후 광범위의 사용자 서비스들을 지원하고 강화하기 위해 매우 다양한 방법으로 이용될 수 있다.

Description

사회적 네트워크 관계들의 식별 및 채택{IDENTIFYING AND EMPLOYING SOCIAL NETWORK RELATI0NSHIPS}

<관련 출원 데이터>

본 출원은 35 U.S.C 120의 규정 하에 2008년 2월 11일에 출원된 미국 특허 출원 번호 12/069,731(대리인 사건 번호 YAH1P134/Y04232US01)의 우선권을 주장하고, 35 U.S.C 119(e)의 규정 하에 2008년 1월 4일에 출원된 미국 가특허 출원 번호 61/019,215(대리인 사건 번호 YAH1P134P/Y04232US00)의 우선권을 주장하며, 이들 모두의 전체 명세서들은 모든 점에서 본원에 참고로 통합된다.

본 발명은 웹 상의 사회적 네트워크들에 관한 것으로, 특히, 다수의 다른 소스들로부터 사회적 네트워크 데이터를 집계하는 기법들에 관한 것이다.

월드 와이드 웹의 다수의 사용자들은 사용자들의 다중 네트워크들의 멤버들이고, 그 네트워크들 각각은 전형적으로 그것의 멤버들 사이의 연결들을 나타내는 데이터를 포함하여, 그것의 데이터에 대한 배타적인 제어를 행사하는 서비스 공급자에 의해 제어된다. 그러한 네트워크들의 예들은, 예를 들면, 야후(Yahoo!?), 페이스북(Facebook), 마이스페이스(MySpace), 플리커(Flickr), 링크드인(LinkedIn), 트위터(Twitter) 등을 포함한다.

이러한 상황이 주어지면, 전형적으로 상이한 서비스 공급자들 각각에게 명백하거나 이용 가능하지 않은, 주어진 사용자의 사회적 연결망을 나타내는 상당한 양의 데이터가 존재한다. 그 결과, 사용자도 서비스 공급자도 사용자의 사회적 연결들의 완전한 잠재력(full potential)을 이용할 수 없다.

본 발명에 따르면, 광범위의 기능성을 지원하기 위해 개인들의 사회적 관계들이 식별되고 이용되게 하는 기법들이 제공된다. 특정한 실시예에 따르면, 제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하기 위한 방법들 및 장치가 제공된다. 상기 제1 엔티티의 제어 하에 상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련된 제1 데이터 소스, 및 상기 제1 엔티티의 제어를 받지 않고 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부의 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여, 상기 제1 사용자의 아이덴티티가 생성된다. 상기 제1 데이터 소스, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 상기 제1 사용자와 관계를 갖는 복수의 콘택트들이 식별된다. 상기 콘택트들 중 제1 콘택트들은 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않다. 상기 콘택트들 각각에 대하여 상기 제1 사용자와 상기 콘택트 사이의 관계의 관련성을 나타내는 관련성 측정(relevancy measure)이 결정된다. 각 콘택트에 대한 상기 관련성 측정은 상기 제1 데이터 소스 또는 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 중 하나 이상을 참조하여 결정된다.

다른 특정한 실시예에 따르면, 제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하기 위한 방법들 및 장치가 제공된다. 상기 제1 사용자와 관계를 갖는 복수의 콘택트들이 상기 제1 사용자에게 제시된다. 상기 복수의 콘택트들은 상기 제1 엔티티의 제어 하에 상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련된 제1 데이터 소스, 상기 제1 엔티티의 제어를 받지 않고 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부의 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 결정되었다. 상기 아이덴티티는 상기 제1 데이터 소스 및 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여 결정되었다. 상기 콘택트들 중 제1 콘택트들은 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않다. 상기 복수의 콘택트들은 상기 제1 사용자와 상기 관련된 콘택트 사이의 관계의 관련성을 나타내는 상기 콘택트들 각각과 관련된 관련성 측정에 따라서 제시된다. 각 콘택트에 대한 상기 관련성 측정은 상기 제1 데이터 소스 또는 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 중 하나 이상을 참조하여 결정되었다.

일부 실시예들에 따르면, 다수의 컨텍스트들에 걸친 바이탤러티(vitality)의 집계(aggregation)가 가능하게 된다. 추가의 실시예들에 따르면, 각 외부 데이터 소스는 그 외부 데이터 소스와 관련된 정보에의 액세스를 제어하기 위한 허가 모델(permissioning model)을 채용한다. 다양한 외부 데이터 소스들에 대한 허가 모델들이 집계되고 그에 의해 그것의 대응하는 허가 모델에 따른 각 외부 데이터 소스와 관련된 상기 정보에의 액세스를 가능하게 한다.

본 발명의 특징 및 이점들에 대한 추가적인 이해는 본 명세서의 나머지 부분들 및 도면들을 참조함으로써 실현될 수 있다.

도 1-3은 본 발명의 특정한 실시예에 따른 프로세스 플로우를 예시하는 스크린 샷들이다.
도 4는 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 컴퓨팅 컨텍스트를 예시하는 단순화된 네트워크 다이어그램이다.
도 5-18은 본 발명의 특정한 실시예들에 따른 프로세스 플로우를 예시하는 스크린 샷들이다.
도 19 및 20은 본 발명의 실시예들에서 채용될 수 있는 인터페이스들의 표현들이다.
도 21-25는 본 발명의 다른 특정한 실시예들에 따른 프로세스 플로우를 예시하는 모바일 스크린 샷들이다.

지금부터 본 발명을 수행하기 위해 본 발명자들에 의해 구상된 최선의 양태들을 포함하는 본 발명의 특정한 실시예들이 더 상세히 참조될 것이다. 이들 특정한 실시예들의 예들은 첨부 도면들에서 예시된다. 본 발명은 이들 특정한 실시예들에 관련하여 설명되지만, 본 발명을 설명된 실시예들에 제한하고자 하는 것이 아님을 이해할 것이다. 그에 반하여, 부속된 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 정신 및 범위 내에 포함될 수 있는 대안들, 변경들, 및 동등물들을 커버하고자 한다. 다음의 설명에서는, 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위하여 특정한 상세들이 진술된다. 본 발명은 이들 특정한 상세들 중 일부 또는 전부가 없이도 실시될 수 있다. 또한, 본 발명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 잘 알려진 특징들은 상세히 설명되지 않았을 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 다수의 네트워크들 또는 통신 채널들, 예를 들면, 사회적 네트워크들, 포털들, 통신 또는 메시징 시스템들 등에 걸쳐서 주어진 사용자에 대한 명백한(manifest) 및 잠재적인(latent) 사회적 관계들 양쪽 모두를 검출하도록 동작 가능한 방법들 및 장치가 제공된다. 이들 사회적 관계들은 그 후 광범위의 사용자 서비스들을 지원하고 및/또는 강화하기 위해 매우 다양한 방법으로 이용될 수 있다.

명백한 관계들은, 예를 들면, 사용자와, (예를 들면, 주소록들, 콘택트 목록들, 친구 목록들 등에서의) 다른 사용자들과 관련된 아이덴티티들 또는 아이덴티티 토큰들 사이의 명시적인 연결들에 의해 표현될 수 있다. 잠재적인 관계들은, 일반적으로, 덜 명시적이고, 예를 들면, 통신 패턴들 또는 서로의 친구 연결들(mutual friend connections)에 의해 표현될 수 있다. 본 발명의 실시예들은 잠재적인 및 명백한 사회적 관계들 양쪽 모두를 이용하고, 연결의 "네트워크 중심적인(network-centric)" 또는 "채널 중심적인(channel-centric)" 모델로부터 다수의 사회적 네트워크들, 및 통신 및 바이탤러티 채널들에 걸쳐서 작동하는 "인간 중심적인(person-centric)" 모델로의 변천(shift away)을 나타낸다. 후술되는 바와 같이, 잠재적인 및 명백한 사회적 관계들의 다양한 유형들은 다양한 방법으로 검출될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 매우 다양한 소스들로부터 바이탤러티의 집계를 가능하게 한다. 바이탤러티(vitality)는 특정한 개인 또는 개인들의 그룹에 대응하는 이벤트들 또는 동작들(예를 들면, 콘텐츠의 게시, 상태의 변화, 애플리케이션들의 설치 및 사용 등), 예를 들면, 사용자의 콘택트들이 웹 상에서 하고 있는 것을 지칭한다. 바이탤러티는, 예를 들면, 전자 메일은 그 전자 메일을 읽는 권한을 갖는 수신인들의 그룹을 명시적으로 정의한다는 점에서 메시징-유형 연결들과 구별될 수 있다. 대조적으로, 바이탤러티는 사회적 관계들의 그래프에 의해 정의된 수신인들의 암묵적인 세트를 갖는 사용자 동작들에 기초한 브로드캐스트 통신 형태를 갖는다. 이 사회적 관계들의 그래프는 "친구들(friends)", "가족(family)", "학교(school)", "직장(work)", 및/또는 많은 다른 그룹 또는 조직 기반 단체와 같은 카테고리 라벨들(categorical labels)에 따라서 라벨링되고 및/또는 세분될 수 있다.

따라서, 각 개인의 바이탤러티의 "수신인들(recipients)"은 선험적으로(a priori) 정의되고, 전형적으로 그 수신인들이 해당 콘텐츠를 소비할 암묵적인 권한을 이미 갖고 있는 콘텐츠의 게시가 일어날 때 그 콘텐츠의 게시의 통지들을 수신한다. 바이탤러티의 집계를 가능하게 하는 본 발명의 실시예들은 사용자들이 그 바이탤러티에 액세스하고 그것을 집계하고 디스플레이하기 위해 다양한 네트워크들 및/또는 채널들의 현존하는 권한들 및 프라이버시 모델들을 이용함으로써 네트워크들 및/또는 통신 채널들에 걸쳐서 그들의 콘택트들과 관련된 바이탤러티 이벤트들(예를 들면, 상태 텍스트 업데이트, 사진 업로드, 애플리케이션 설치 등)을 보는 것을 허용한다.

예를 들어보면 교육적으로 효과가 있다. 2명의 사용자들은 그들이 Yahoo!? 메일을 이용하여 서로 이메일하도록 Yahoo!? 네트워크에 명시적으로 연결될 수 있다. 그 동일한 2명의 사용자들은 또한 몇몇 다른 연결들, 예를 들면, Flickr 콘택트들, Facebook 친구들, Twitter 추종자들, LinkedIn 연결들 등을 가질 수 있고, 그들 중 일부는 명백한 것으로서 특징지워질 수 있고, 그들 중 일부는 잠재적인 것으로서 특징지어질 수 있다. 그 사용자들 중 1명이 (예를 들면, 도 1의 "Simplify Your Inbox!" 버튼을 이용하여) 커넥션즈 액티베이터(Connections Activator)를 시작할 경우, 커넥션즈 액티베이터는 먼저 시작하는 사용자가 누구인지를 결정한다. 하나의 실시예들의 세트에 따르면, 이것은 현재의 네트워크 컨텍스트, 예를 들면 (특히 Yahoo! 네트워크 상의 사용자의 로그인된 아이덴티티를 이용하여) Yahoo!? 네트워크를 검색하고, 또한 보다 광범위한 웹 컨텍스트(어쩌면 웹 상의 속성들 또는 네트워크들의 어떤 특정된 세트)를 잠재적으로 이용하고, 사용자가 식별될 수 있도록 하는 데이터, 예를 들면, 사용자 프로파일들, 현재의 및 다른 네트워크들에서 생성된 페이지들 및 바이탤러티 등; 사용자를 식별하기 위해 이용될 수 있는 임의의 정보의 토큰을 집계하는 것에 의해 행해진다.

사용자의 아이덴티티는 또한, 적어도 부분적으로, 사용자 자신으로부터 입력을 요청하는 것에 의해 결정될 수 있다. 이것은 사용자에게 그 사용자가 속해 있는 또는 그 사용자가 어떤 식으로든 나타내어져 있는 다른 네트워크들, 현재의 네트워크 내의 다른 속성들, 또는 다른 시스템들을 구체적으로 식별하도록 요청하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 데이터는 그 후 그 사용자의 표현이 되도록 통합된다. 이것은 예를 들면 도 2의 Yahoo!? Mail 인터페이스에 나타내어진 바와 같이 사용자에게 제시될 수 있다.

일단 사용자가 식별되면, (예를 들면, 도 2의 "Activate your network" 버튼을 이용하여) 활성화의 다음 단계가 시작될 수 있고 그동안에 커넥션즈 액티베이터는 그 사용자와 (현재의 네트워크, 현재의 네트워크의 다른 속성들, 웹 상의 다른 네트워크들 또는 시스템들 등에서) 상호 작용하는 다른 사람들에 관한 데이터를 검색하고 수집한다. 이들 다른 사람들은, 예를 들면, 사용자의 통신 패턴들, 현재의 컨텍스트 및 다른 네트워크들에서의 사용자와의 관계들, 주소록들, 콘택트 목록들, 사용자에 의해 소비되는 바이탤러티 등으로부터 식별될 수 있다. 이들 데이터는 그 후 그 사용자와 관계들을 갖는 사람들의 표현들로 통합된다.

일부 경우에, 상이한 네트워크들 내의 아이덴티티들 또는 아이덴티티 토큰들이 동일한 사람에 대응하는지, 및 만일 그렇다면, 그 아이덴티티들이 단일 사람의 표현으로 통합되거나 "중복 제거(de-duplicate)"되어야 하는지에 대하여 결정이 행해질 필요가 있을 수 있다. 이것은, 예를 들면, 한 사람이 상이한 네트워크들에서 상이한 이름들을 사용하는 경우에 일어날 수 있다. 통합은 자동, 수동(예를 들면, 사용자로부터의 입력에 의해), 또는 시스템 및 사용자가 중복 제거 프로세스에서 서로로부터의 피드백을 이용하여 그 프로세스에서 동작들을 인터리빙할 수 있는 반자동일 수 있다. 이 중복 제거는, 예를 들면, 이름들, 전자 메일 주소들, 전화 번호들 등과 같은 아이덴티티 토큰들을 비교하는 것에 의해 행해질 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 데이터의 수집은 다양한 기법들을 이용하여 달성될 수 있다. 예를 들면, 현재의 네트워크 내의 데이터 리포지토리(data repository)는 사용자에 관한 사용자 프로파일 데이터를 가질 수 있고, 한편 다른 것은 콘택트의 이름(first name), 성(last name), 및 전자 메일 주소를 가질 수 있다. 다른 네트워크 내의 리포지토리는 그 콘택트의 이름 및 성과 함께 다른 정보, 예를 들면, 전화 번호 또는 웹 페이지 URL을 가질 수 있다. 그 다른 네트워크 내의 또 다른 리포지토리는 사용자 자신에 관한 추가적인 정보를 가질 수 있다. 사용자에 관한 각각의 추가적인 정보 또는 토큰은 사용자의 아이덴티티에 추가되고 사용자 및 다른 사람들과의 그의 관계들에 관한 다른 관련 정보를 식별하기 위해 이용될 수 있다. 유사하게, 다른 사용자들에 관한 각각의 추가적인 부분 정보 및 토큰은 그들 각각의 아이덴티티들을 확대(augment)하고 그들을 사용자와 연결하는 사회적 그래프의 구성을 통지하기 위해 이용될 수 있다.

그러한 정보가 추출될 수 있는 방식은 또한 다양한 요인들에 따라서 상당히 변화할 수 있다. 예를 들면, 현재의 네트워크 컨텍스트의 운영자는 명백하게 그 네트워크와 관련된 데이터 리포지토리들에의 직접적이고 일관된 액세스를 갖는다. 그러나, 다른 네트워크들 상의 정보에의 액세스의 특징은 네트워크들 사이의 관계들 및/또는 다른 네트워크들의 운영자의 개방성에 따라서 현저히 변화할 수 있다. 일부 경우에는, 다른 네트워크의 운영자와의 상업상의 관계가 그 네트워크의 데이터에의 직접적인 액세스, 또는 그 네트워크에의 어떤 더 제한된 레벨의 액세스, 예를 들면, API 레벨 액세스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 어떤 관계도 존재하는 않는 다른 상황에서는, 스크린 스크래핑(screen scraping), 이미지 인식(image recognition), 및 리버스 광학 문자 인식(reverse optical character recognition)과 같은 기법들이 이용될 필요가 있을 수 있다. 이들 접근법들의 조합들이 채용될 수도 있다.

일부 실시예들에 따르면, 주어진 사용자와 관계들을 갖는 개인들은 그 콘택트의 사용자와의 관련성, 예를 들면, 관계의 친밀도(closeness) 또는 강도, 관계의 유형, 또는 그 개인들이 속해 있는 그룹을 참조하여 우선 순위가 매겨지거나(prioritized), 랭킹되거나(ranked), 정렬된다(sorted). 이것들은, 예를 들면, 그 개인들 사이의 통신의 최신(recency), 빈도(frequency), 양(volume), 및/또는 주기성(periodicity), 상이한 네트워크들 또는 속성들에서의 연결들의 수, 사용자들이 연결되는 네트워크들의 유형, 관계의 유형(아래 참조) 등을 포함하는 매우 다양한 정보를 참조하여 결정될 수 있다.

일단 관계가 검출되면(및 어쩌면 분류되고 및/또는 통합되면), 그 관계는 또한 확인(confirm)될 수 있다. 이것은 그 사용자 및/또는 관계 내의 다른 사람에게 보내지는 그 관계를 확인하는 명시적인 초대를 수반할 수 있다. 일례로, 이것은 각각의 확인을 위해 사용자에게 반환되는 (어쩌면 전술한 바와 같이 정렬된) 사용자와 관계들을 갖는 사람들의 목록의 형태를 취할 수 있다(도 3 참조). 일부 실시예들에 따르면, 관계들에 대한 지식은 확인 없이 이용될 수 있다.

일부 실시예들에 따르면, 커넥션즈 액티베이터는 검출된 관계들에 대응하는 사람들 및 그들의 관계들에 관한 다양한 정보를 이용하여 그들이 주어진 유형의 관계를 갖는다는 것을 결정한다. 그러한 정보는, 예를 들면, 사람들 사이의 통신의 특징 및 콘텐츠, 그들이 서로 및 다른 네트워크들(예를 들면, MySpace, Facebook, LinkedIn) 상의 다른 사용자들과 갖는 관계들, 인구학 정보(demographic information) 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 검출된 관계는 정적인 데이터(예를 들면, 콘택트 정보)와 또한 동적인 데이터(예를 들면, 통신 패턴들) 양쪽 모두로부터의 추론들에 기초하여 가족, 친구, 지인, 사업 관련 등으로서 분류될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 커넥션즈 액티베이터는 사람들의 현존하는 관계들 및 다른 네트워크들에서의 통신 패턴들에 관한 데이터를 조사(mine)하는 것에 의해 그 사람들 사이의 관계들의 암묵적인 커뮤니티의 모델을 구축한다. 일부 실시예들에서 주어진 사용자에 관하여 사람들의 스택 랭크 또는 그룹핑(stack rank or grouping)에 의해 나타내어지는 이 모델은 그 후 매우 다양한 목적을 위해 이용될 수 있다.

예를 들면, 그러한 관계들에 대한 지식은 바이탤러티를 집계하기 위해 이용될 수 있다. 즉, 다른 네트워크들에서의 관계들을 식별하는 것에 의해, 및 다중 아이덴티티들이 동일한 개인에 대응한다는 것을 결정하는 것에 의해, 본 발명의 실시예들은 다중 네트워크들에 걸쳐서 특정한 개인에 의해 생성되는 바이탤러티를 집계(aggregate)하기 위해 이용될 수 있다. 이것은, 상이한 네트워크들에서 그들의 친구들에 의해 생성되는 바이탤러티를 소비하기 위하여, 사용자들이 상이한 네트워크들 모두를 가로질러야 하는 현재의 상황과 대조될 것이다.

특정한 실시예들에 따르면, 바이탤러티의 집계는 바이탤러티의 다양한 소스들과 관련된 허가 모델들의 집계에 의해 가능하게 된다. 즉, 사회적 네트워크들과 같은 바이탤러티의 소스들은 그들의 사용자들의 콘텐츠 및 정보에의 액세스를 가능하게 하거나 제한하기 위한 상이한 모델들을 채용한다. 일부는 모든 또는 대부분의 멤버들이 다른 네트워크 멤버들의 콘텐츠 및 정보의 일부 또는 전부에 액세스할 수 있는 비교적 개방형 모델들(open models)을 채용한다. 일부는 멤버가 명확하게 식별된 개인들, 그룹들, 또는 관계의 유형들에의 액세스를 제한할 수 있는 보다 제한적인 모델들을 채용한다. 사용자가 그 사용자가 상호 작용하는 네트워크들 또는 시스템들 각각에 대한 필수 정보를 커넥션즈 액티베이터에 제공할 경우, 커넥션즈 액티베이터는, 각각과 관련된 허가 모델에 따라서, 그 네트워크들 및 시스템들, 그 네트워크들 및 시스템들 내의 콘텐츠 및 정보에 액세스할 수 있다. 그 후 사용자가 하나의 컨텍스트에서 접촉하는 개인이 다른 컨텍스트에서의 아이덴티티와 동일한 사람인 것을 인지함으로써, 커넥션즈 액티베이터는 상이한 컨텍스트들에서의 허가 모델들이 근본적으로 상이할 수 있다는 사실에 관계없이 사용자에 대한 그 개인의 바이탤러티를 집계할 수 있다. 따라서, 특정한 실시예들에 따르면, 본 발명에 의해 가능하게 되는 커넥션즈 액티베이트는 각각의 허가 모델들을 보존하면서 다수의 상이한 컨텍스트들에서의 콘텐츠 및 정보에의 단일 액세스 제어를 효과적으로 제공한다.

일부 실시예들에 따르면, 사회적 연결들 및 관계들에 관한 정보는 네트워크 상의 다른 유형의 거동들에 가중치를 주기 위해 이용될 수 있다. 즉, 사용자가 누구와 관계가 있는지를 아는 것, 및 어쩌면 그 관계의 특징 및 강도는 매우 다양한 기능을 가능하게 할 수 있다.

예를 들면, 그러한 정보는 받은편지함(inbox) 내의 메시지들을 정돈(order)하거나, 필터링하거나, 강조하기 위해 이용되어, 예를 들면, 전자 메일들 또는 다른 통신 유형들(예를 들면, 음성 메일, SMS, IM 메시지 등)을 사용자가 가장 많이 통신하는 사람들로부터 사용자가 가장 적게 통신하는 사람들까지 정돈하여 제공할 수 있다. 다른 예에서, 착신되는 메시지들에는 관계의 친밀도 및/또는 유형에 기초하여 다양한 우선 순위 레벨들이 할당되어, 일부 메시지들은 통과하는 반면 다른 것들은 통과하지 않거나, 또는 지정된 우선 순위 레벨보다 높은 메시지들만이 경고 또는 호출음(ring tone)을 생성하도록 할 수 있다. 또 다른 예에서, 높은 우선 순위 콘택트들로부터의 전자 메일 메시지들은 그것들을 전자 메일 받은편지함으로부터 입수해야 하는 것보다는 웰컴 페이지 탭(welcome page tab) 상에서 사용자에게 제시될 수 있다.

또 다른 예에서는, 사용자에 의해 소비되는 콘텐츠가 그러한 정보를 참조하여 필터링되거나 선택될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 친밀한 및/또는 특정한 유형의 관계를 갖는 다른 사용자들에 의해 현재 또는 최근에 소비된 뉴스 피드들(news feeds)이 이런 식으로 선택될 수 있다.

추가의 예에서는, 반환된 콘택트들을 통신의 최신(recency), 빈도(frequency), 및/또는 양(volume) 및/또는 사회적 관계의 친밀도 및/또는 유형을 참조하여 정돈하기 위해 주소록 자동완성 기능(address book auto-complete function)이 보강된다. 즉, 예를 들면, 만일 사용자가 "Joe"로 명명되는 5개의 콘택트들을 갖는다면, 수신인 필드에서 "Joe"를 입력하는 것에 응답하여 반환된 첫 번째 콘택트는 알파벳순으로 첫 번째인 콘택트보다는 사용자가 가장 자주 통신하는 콘택트일 것이다.

또 다른 예에서는, 사용자가 시작하기를 원할 수 있는 연결들에 대하여 사용자에게 추천하기 위하여 사용자의 사회적 네트워크가 채용될 수 있다. 예를 들면, 만일 사용자가 다른 사용자의 LinkedIn 네트워크에 있다면, 제1 사용자는 제2 사용자에게 Facebook 또는 MySpace 같은 사회적 네트워크에서 연결하거나, 또는 Yahoo!? Messenger 같은 메시징 시스템에서 콘택트가 되도록 초청하기를 원할 수 있다.

연결들의 순서, 우선 순위, 또는 랭크는 또한 특정한 애플리케이션에 따라서 매우 다양한 방법으로 표현되거나 이용될 수 있다. 그것은 백 엔드 프로세스(back end process)에 의해 채택되는 단순한 스택 랭크 또는 선형 목록(linear list)에 의해 명시될 수 있다. 대안적으로, 다양한 연결들이 속해 있는 상이한 그룹들을 식별하기 위해, 예를 들면, 특정한 사용자의 관점에서 그룹들의 상대적인 중요도를 나타내기 위해 매우 다양한 시각적 표현들이 채택될 수 있다.

Yahoo!? Mail의 최초 컨텍스트에서의 다른 이용 케이스 예는 교육적일 수 있다. 이 예에서 사용자는 로그인하여 그의 전자 메일 주소를 제공한다. 그의 사서함의 콘텐츠들에 의해 결정된 사용자의 콘택트들의 랭킹된 목록이 결정되고 반환(return)된다. 제2 단계에서, 사용자는 연속하여 그의 Yahoo!? Address Book 로그인, 그의 Twitter 로그인, 그의 Facebook 계정에의 액세스, 및 그의 Flickr 계정에의 액세스를 제공한다. 각 계정이 추가될 때, 사용자를 중심으로 하고 다양한 네트워크들로부터 축적된 데이터에 의해 통지된 서서히 발전하는 사회적 그래프에 기초하여 목록의 초기 버전에서의 연결들의 랭킹의 변화들이 초래된다.

그러한 플로우의 예가 도 5-18의 스크린 샷들에서 예시되어 있다. 도 5-8은 소스 사용자가 제1 데이터 소스로서 그의 Yahoo!? Address Book을 선택하고 연결 활성화 프로세스를 시작하기 위해 대응하는 로그인 이름 및 암호를 제공하는 화면들을 나타낸다. 이 결과로 도 9에 도시된 바와 같이 Yahoo!? 네트워크에서 이용 가능한 데이터에 따라서 랭킹된 콘택트들의 목록이 생성된다. 각 콘택트 항목은 Yahoo!?로서 소스를 나타내는 관련된 데이터를 갖는다. 이들 데이터는 그것들이 도출된 소스 또는 원본 데이터에의 액세스를 제공하는 링크들로서 구체화될 수 있다. 그것들은 또한, 예를 들면, 그 콘택트와 통신하기 위해 메시징 인터페이스를 여는 것과 같은 동작들을 시작할 수 있다. 그것들은 또한 관련된 콘택트에 의해 생성된 바이탤러티의 표현들 및 그러한 바이탤러티에의 링크들로서 기능할 수 있다.

소스 사용자는 그 후 추가적인 데이터 소스로서 Facebook을 선택하고(도 10), 그것에 응답하여 도 11에 도시된 바와 같이 업데이팅된 콘택트 목록이 제시된다. 이 경우, 항목들은 Facebook으로부터 도출된 새로운 정보를 고려하여 상이하게 랭킹되었을 뿐만 아니라, 소스로서 Facebook을 나타내는 각 항목에 대한 데이터로 보강되었다. 유사한 업데이팅이 Flikr(도 12 및 13), 및 그 후 Twitter(도 14 및 15)에 관련하여 일어난다. 이런 식으로, 소스 사용자는 다양한 네트워크들 및/또는 통신 채널들에서 멤버십을 "선언하고" 시스템은 이들 소스의 다양한 아이덴티티 토큰들을 함께 연결하고, 그에 의해 다양한 컨텍스트들로부터의 소스 사용자의 콘택트들의 집계 및/또는 통합, 그 콘택트들의 그룹핑 및/또는 랭킹뿐만 아니라, 바이탤러티의 집계 및 다른 통신의 형태들을 가능하게 한다.

도 16, 17, 및 18은 목록 내의 콘택트들의 수를 감소시키는 효과를 갖는, 소스 사용자가 콘택트 목록에 상이한 필터링의 레벨들을 부과하는 것(즉, "무(none)"에서 "낮음(low)"으로 "중간(medium)"으로 "높음(high)"으로)의 효과들을 나타낸다. 본 명세서의 다른 곳에서 논의된 바와 같이, 그러한 필터링은 소스 사용자와 콘택트들 각각의 사이의 관계 및/또는 통신 활동의 강도 또는 친밀도를 참조하여 행해질 수 있다.

연결 활성화는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 다양한 컨텍스트들에서 일어날 수 있다. 사용자가 Yahoo!? Mail의 컨텍스트에서 커넥션즈 액티베이터를 시작하는 일례가 위에 논의되어 있다. 그러나, 이것은 연결 활성화가 유용할 수 있는 하나의 컨텍스트에 불과하다는 것을 이해해야 한다. 다른 예들은 사실상 임의의 메시징 컨텍스트, 예를 들면, 전자 메일, 음성 메시징, 인스턴트 메시징, SMS 등을 포함한다. 특정한 실시예에 따르면, 임의의 주어진 통신 채널에 대하여 사용자가 그 채널에서 서비스들을 강화하기 위해 이용될 수 있는 사회적 관계들을 식별하기 위해 커넥션즈 액티베이터를 이용하였는지가 결정될 수 있다. 또한, 상이한 컨텍스트들 사이에 관계들에서 높은 확률의 실질적인 오버랩이 주어지면 새로운 채널 또는 컨텍스트를 "활성화"하기 위해 다른 통신 채널들 및/또는 네트워크 컨텍스트들에서 식별된 관계들이 이용될 수 있다. 따라서, 예를 들면, 사용자가 새로운 사회적 네트워킹 사이트에 조인(join)하면, 그 사용자가 연결하기를 원할 수 있는 그 사이트 상의 사람들을 식별하는 프로세스는 새로운 컨텍스트에서 확립될 수 있는 다른 컨텍스트들로부터의 관계들을 식별하기 위해 본 발명을 이용하여 용이하게 될 수 있다.

또한, 사용자가 관련되어 있는 사람들의 통합된 아이덴티티들이 그 사용자의 콘택트 정보 또는 주소록들에서 "구멍들을 채우기(fill the holes)" 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 전자 메일 주소록이 특정한 콘택트의 전자 메일 주소만을 갖는다면, 그 콘택트의 통합된 아이덴티티로부터의 추가적인 아이덴티티 토큰들(예를 들면, 전화 번호, 주소, 화면 이름 등)이 그 주소록 항목 내의 다른 필드들을 채우기 위해 이용될 수 있을 것이다.

다양한 실시예들에 따르면, 커넥션즈 액티베이터는 추적 가능한 콘텐츠 객체들에 관련하여 사용자 동작들에 연결된 가중치들 및 유형들을 갖는 사람들 사이의 연결들의 유기적으로 연관된 그래프를 생성한다. 그 후 이 연결 그래프는, 예를 들면, 바이탤러티 생성 및 소비, 메시징, 콘텐츠 소비, 콘텐츠 전달 등을 포함하는 다양한 컨텍스트들에서 필터로서 이용될 수 있다.

잠재적인 및 명백한 관계들의 세트로부터, 커넥션즈 액티베이터는 관계들의 명백한 그래프를 생성하고, 그것을 시간에 걸쳐서 반복적으로 정련(refine)하고 개선하여 사용자가 누구인지, 사용자가 누구에 연결되어 있는지, 사용자가 그 연결들에 어떻게 관련이 있는지, 및 그 관계들과 관련된 트랜잭션들의 유형들에 대한 모델을 서서히 발전시킨다.

본 발명의 실시예들은 매우 다양한 컴퓨팅 컨텍스트들 중 임의의 컨텍스트에서 사회적 관계들 및 관련 데이터를 식별하고 활용하기 위해 채택될 수 있다. 예를 들면, 도 4에 예시된 바와 같이, 관련된 사용자들의 집단(population)이 임의의 유형의 컴퓨터(예를 들면, 데스크톱, 랩톱, 태블릿 등)(402), 미디어 컴퓨팅 플랫폼들(403)(예를 들면, 케이블 및 위성 셋톱 박스 및 디지털 비디오 녹화기), 핸드헬드 컴퓨팅 장치들(예를 들면, PDA)(404), 휴대폰들(406), 또는 임의의 다른 유형의 컴퓨팅 또는 통신 플랫폼을 통해 다양한 네트워크 환경과 상호 작용하는 구현들이 구상된다.

다양한 실시예들에 따르면, 본 발명에 따라서 처리된 사용자 데이터는 매우 다양한 기법들을 이용하여 수집될 수 있다. 예를 들면, 웹 사이트 또는 웹 기반 애플리케이션 또는 서비스와의 사용자의 상호 작용을 나타내는 데이터(예를 들면, 페이지 뷰들의 수)의 수집은 사용자의 온라인 거동을 기록하기 위한 각종의 주지의 메커니즘들 중 임의의 것을 이용하여 달성될 수 있다. 사용자 데이터는 직접 또는 간접적으로 조사(mine)되거나, 인터넷 상의 임의의 네트워크 또는 통신 시스템과 관련된 데이터 세트들로부터 추론될 수 있다. 이들 예들에도 불구하고, 그러한 데이터 수집의 방법들은 예시적인 것에 불과하고 사용자 데이터는 다수의 방법으로 수집될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

일단 수집되면, 사용자 데이터는 어떤 중앙 집중 방식으로 처리될 수 있다. 이것은, 이해되는 바와 같이, 다수의 분산된 장치들 및 데이터 저장소들에 대응할 수 있는, 서버(408) 및 데이터 저장소(410)에 의해 도 4에 나타내어져 있다. 본 발명은 또한, 예를 들면, TCP/IP 기반 네트워크, 원거리 통신 네트워크, 무선 네트워크 등을 포함하는 매우 다양한 네트워크 환경들에서 실시될 수 있다. 이들 네트워크들뿐만 아니라, 본 발명에 따라 연결 데이터가 집계될 수 있는 다양한 사회적 네트워킹 사이트들 및 통신 시스템들은 네트워크(412)에 의해 나타내어져 있다.

또한, 본 발명의 실시예들이 구현되는 컴퓨터 프로그램 명령들은 임의의 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있고, 클라이언트/서버 모델, 피어-투-피어 모델을 포함하는 각종의 컴퓨팅 모델들에 따라서, 독립 실행형 컴퓨팅 장치 상에서, 또는 여기에 설명된 다양한 기능들이 상이한 위치들에서 달성되거나 채택될 수 있는 분산된 컴퓨팅 모델에 따라서 실행될 수 있다.

이제 Yahoo!? 네트워크의 컨텍스트에서의 예시 구현의 특징들 중 일부가 설명될 것이다. 아래 설명되는 특징들 및 기능들 중 적어도 일부는 위에 언급된 도 5-18뿐만 아니라, 도 19 및 20을 참조하여 이해될 수 있다. 이 구현에 따르면, Yahoo!? 네트워크 상의 사용자의 데이터는, 예를 들면, 사용자가 연결하는 데 관심이 있을 수 있는 다른 사용자들에 대해 추천하거나, 그의 집계된 콘택트 목록에 기초하여 사용자의 주소록을 채우는 쉬운 방법을 제공하는 것과 같은, 관련 서비스들을 제공하기 위해 조사된다. 이 구현은 Yahoo!?뿐만 아니라 Yahoo!? 네트워크 외부의 다수의 위치들에서 사용자가 갖는 풍부한 데이터를 이용한다.

전술한 바와 같이, 이 구현의 커넥션즈 액티베이터는 콘택트 주위의 데이터를 비록 그것이 상이한 소스들로부터의 것일지라도 중복 제거(de-duplicate)하도록 동작 가능하다. 동일한 사람을 나타내는 고유 식별자들의 예들은 전자 메일 주소, 휴대폰 번호, 집 전화 번호, 및 이름 + 성이다. 대부분의 사용자들에 대한 목록은 비교적 작기 때문에, 실수의 위험은 받아들일 수 있고 사용자에 의해 쉽게 정정될 수 있다.

각 관계에 대한 랭킹을 결정할 때, 각 관계의 다양한 측면들에 상이한 가중치들이 주어질 수 있다. 예를 들면, 쌍방(two-way) 관계들에는 일방(one-way) 관계들보다 더 높은 가중치가 주어질 수 있다. 유사한 속성들, 예를 들면, 동일한 성, 대학 이름 등을 갖는 콘택트들도 더 많이 가중치가 주어질 수 있다. 또한, 사용자의 주소록 내의 아이덴티티 토큰(예를 들면, 전자 메일 id 또는 휴대폰 번호)이 네트워크 내의 알려진 사용자에 속한다면, 그 알려진 사용자의 데이터는 그 사용자에 대한 다른 식별자들을 통합하기 위해 이용될 수 있다.

목표는 콘택트들의 목록을 생성하는 것이고, 여기서 콘택트들을 직접(예를 들면, 사용자의 주소록, Yahoo!? Messenger 친구 목록 등으로부터) 입수하는 것이 가능하지만, 또한 친구 목록을 보강하기 위해 다른 소스들, 예를 들면, 사용자의 전자 메일 저장소뿐만 아니라 외부 소스들을 조사하는 것도 가능하다. 이들 집계된 데이터는 보다 드문 데이터에 보다 높은 가중치를 주는 것에 의해 정규화(normalize)된다. 예를 들면, 누군가가 주소록을 이용하고 있다면 그들은 아마 그들의 모든 콘택트들에 대한 모든 모바일 번호 필드들을 가질 것이고, 따라서 모바일 번호와 관련된 가중치는 그 사용자에 대하여 내려갈 수 있다.

가중치들은 글로벌 레벨에서 정의될 수 있지만, 일부 경우에는 상이한 사용자들의 세트들이 그들의 특정한 요구를 반영하도록 상이한 강조들을 허용하는 것이 타당할 수 있다. 예를 들면, 일부 이머징 마켓들(emerging markets)에서는, 모바일 전화들이 지상 통신선보다 더 인기가 있고 따라서 그러한 마켓들에서 모바일 번호들에 대한 가중치들은 덜 강조될 수 있다. 특정한 실시예에 따르면, 가중치가 주어지는 속성들은 디폴트 가중치들과 함께 슬라이더 컨트롤(또는 동등물) 상에서 사용자에게 제시된다. 그 후 사용자는 슬라이더를 이리저리 움직여 가중치들을 변경할 수 있고 콘택트 목록은 새로운 가중치들로 리프레시한다. 사용자가 마치면, 이들 가중치들은 그 사용자에게 특정한 것으로서 저장될 수 있다.

사용자 레벨 및 시스템 레벨의 어느 한쪽 또는 양쪽 모두에 기계 학습이 통합될 수 있다. 예를 들면, 시스템은 사용자가 수락하거나 거절하는 콘택트들, 및 사용자가 수락하거나, 이름을 바꾸거나, 변경하는 카테고리들에 기초하여 학습하도록 구성될 수 있다.

추천된 각 콘택트는 요약 정보(예를 들면, 모든 소스들로 통합된) 및 각각에 관하여 액션을 취하기 위한 컨트롤들(예를 들면, "초청(Invite)", "거절(Reject)", 또는 "나중에(Later)" 버튼들)을 포함할 수 있다. 사용자는 모두를 수락하고, 모두를 거절하고, 그 사이에서 커스터마이즈(customize in between)하는 것이 가능할 수 있다. "Invite" 버튼은 초청 플로우를 트리거한다. "Reject" 버튼은 그 콘택트가 미래에 추천으로서 나타내어지는 것으로부터 제외되게 한다. "Later" 버튼은 콘택트가 다시 추천되게 한다(그것이 표준의 관련성 기준을 만족시킨다고 가정하여).

커넥션즈 액티베이터의 이 구현은 (구성 가능한 주기로) 주기적으로 실행하여, 온 및 오프 Yahoo!? 사이트들로부터의 정보를 리프레시하고, 관련성을 업데이트할 수 있다. 정확성을 개선하기 위해 (예를 들면, 메일 공급자들 및 메신저 로그들로부터의) 통신 피드들이 채택될 수 있다.

사용자에 의해 활성화된 임포트(user activated import), 또는 막후의 주기적인 임포트(behind-the-scenes periodic import)에서, 커넥션즈 액티베이터의 이 구현은 사용자와 관련된 또는 식별된 내부 및/또는 외부 네트워크들 및/또는 시스템들의 세트로부터 데이터를 검색한다. 그 후 커넥션즈 액티베이터는 지속적으로 저장되거나 그렇지 않을 수 있는, 제3자 자격 증명들(third party credentials)의 적절한 세트를 인증 시스템으로부터 요청한다.

GUID(globally unique identifier)로부터 식별되는, 소스 사용자, 즉, 임포트를 시작한 사용자에 대하여, 사용자가 임포트를 위하여 승인한 인증된 제3자 콘택트 목록들뿐만 아니라, Yahoo!? 내부 콘택트 목록들이 임포트된다. 임포트 후에, 만일 사용자가 해당 옵션을 선택하였다면 특정한 목록들이 사용자의 주소록에 이용 가능하게 될 수 있다.

글로벌 콘택트 목록(Global Contact List)은 GUID를 통해 식별된 주어진 소스 사용자에 대한 콘택트들의 정돈된 목록이다. 콘택트 목록 내의 대상(target)들은 반드시 GUID 기반은 아니고, 각 항목은 만일 그 항목에 대하여 다수의 식별자들이 존재한다면 동일한 엔티티인 것으로 추측되고 및/또는 확인되는 식별자들의 세트를 포함한다. 소스 사용자의 데이터, 예를 들면, 동일한 전자 메일 주소들을 갖는 2개의 임포트된 항목들에서만 제공되는 정보로부터 그들을 중복 제거하기 위하여 미등록된 사용자들에 최적 추측들(best guesses)이 적용된다. GUID 데이터베이스는 최적 추측 분석으로부터 추측될 수 없는 관계들(예를 들면, 매칭하는 전자 메일 주소, 휴대폰 번호, 이름, 성 등)을 식별함으로써 중복 제거를 지원하기 위해 참고될 수 있다.

임포트 동작은 콘택트 목록을 리프레시하기 위해 재실행될 수 있다. 만일 어떤 포인트에서, 소스 사용자가 특정한 네트워크 또는 시스템에서 나가기로 결정하면, 그 통합 소스에의 참조들은 후속 임포트에서 글로벌 콘택트 목록으로부터 제거된다.

전술한 바와 같이, 가중치들의 세트가 각 콘택트와 관련되고, 콘택트에 대한 총 가중치가 산출된다. 각 통합 소스는 그것과 관련된 플러스 또는 마이너스 가중치를 갖는다. 높은 플러그 값은 강한 관계를 나타내고, 마이너스 값은 약한 관계를 나타낸다. 총 가중치는 각 항목에 대한 기여하는 가중치들 전부를 합산하는 것에 의해 계산된다. 다수의 통합 소스들로부터 오는 항목들에 대해서는 가중치들이 더 높지만, 각 통합 소스는 가중치에 상이하게 기여할 수 있다.

중복 제거된(de-duped) 및 랭킹된 글로벌 콘택트 목록에 기초한 제안된 콘택트 목록이 활성화를 위해 사용자에게 반환된다. 제안된 콘택트 목록은, 예를 들면, 소스 사용자가 이미 액션을 취한 글로벌 콘택트 목록으로부터의 항목들, 예를 들면, 쌍방 연결 세트에 이미 있는 항목들, 이전에 초청되었지만 거부되었거나 또는 여전히 미결정인 항목들 등을 빼는 것에 의해 도출될 수 있다.

제안된 콘택트 목록으로부터, 소스 사용자는 Yahoo!? 네트워크에 등록될 수 있거나 그렇지 않을 수 있는 대상들의 세트의 메시(mesh)를 생성한다. 이것은, 예를 들면, 소스 사용자가 관련된 콘택트에 연결을 위한 초청(예를 들면, 링크를 포함하는 이메일)을 보내기 위한 욕구를 나타내기 위해 각 항목과 관련된 확인란(checkbox)을 마크하는 것에 의해 달성될 수 있다. 소스가 제안된 연결을 무시하기 위한 욕구를 나타낼 수 있는 메커니즘이 또한 제공될 수 있고, 그 경우 해당 항목은 더 이상 목록에서 나타나지 않을 것이다.

연결 활성화의 다른 형태는 단일 사용자가 상호연결된 콘택트들의 세트에 대한 사회적 연결들을 활성화할 수 있는 "메시(mesh)" 활성화이다. 메시 활성화 데이터베이스는 대상들의 세트뿐만 아니라 단순히 그룹 내의 콘택트들 중 하나로서 간주되는 소스 사용자도 저장한다. 각 항목은 3개의 필드, 즉 메시 그룹 id, 사용자 식별자(GUID 또는 어떤 다른 아이덴티티 토큰, 예를 들면, 전자 메일 주소), 및 "수락된(accepted)", "거부된(denied)", 또는 "미결정(pending)"을 나타내는 액션 상태를 포함한다. 다른 테이블은 메시 그룹 id를 메시 그룹 생성 시간과 관련시킨다. 메시의 생성 시에, 소스 사용자는 디폴트로 "수락된" 상태에 있다. 메시 그룹 내의 모든 다른 콘택트들 또는 사용자들은 처음에 "미결정" 상태에 있다.

메시 그룹 내의 다른 사용자들이 초청을 수락할 경우, 그들은 이미 수락한 그룹 내의 모든 사람에 연결되고 "수락된" 상태에 놓인다. 수락하는 사용자는 또한 수락한 메시 그룹 내의 모든 사람으로부터의 초청을 수락한 사용자와 동일한 상태에 놓이고, 그룹의 나머지 멤버들에게 초청을 보낸다. 메시 그룹 내의 사용자들이 초청을 거부할 경우, 그들은 "거부된" 상태에 놓인다. 메시 내의 모든 사용자들이 "수락된" 또는 "거부된" 상태에 있는 경우, 메시 초청은 완료되고, 그 후 수락하지 않은 항목들은 제거될 수 있다.

미결정 상태의 콘택트들에 대하여, 그 콘택트들이 어떤 구성 가능한 시간 기간, 예를 들면, 15일 동안 "미결정" 상태에 있었을 때 초청들이 다시 보내진다. 메시 초청은 만일 모든 사용자들이 "수락된" 또는 "거부된" 상태에 있거나, 또는 다른 구성 가능한 시간 기간, 예를 들면, 30일보다 더 오래 "미결정" 상태에 있다면 완료된 것으로 간주된다. 그 후 수락하지 않은 항목들은 제거될 수 있다.

이해되는 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들과 관련하여 매우 다양한 사용자 인터페이스 특징들이 채택될 수 있다(예를 들면, 도 1-3 및 5-18의 인터페이스들을 참조). 바로 앞의 단락에서 설명된 구현에 따르면, 및 도 19에 도시된 바와 같이, 제안된 콘택트 목록 내의 제안된 연결들은 이미지, 이름(first name), 및 성(last name)으로 나타내어진다. 예를 들면, 전자 메일 주소, 전화 번호, 카테고리, 네트워크 연합(network affiliation), 연결 대 연결(connection to connection) 등과 같은 다른 이용 가능한 정보를 포함하는 각 제안된 연결의 상세 뷰(detailed view)도 제시될 수 있다. 콘택트가 이미 특정한 사회적 네트워크에 있는지를 나타내는 아이콘들도 제시될 수 있다. 이 정보는 특히 소스 사용자가 친구들에게 새로운 사회적 네트워크에 참가(sign up)하도록 초청하는 경우에 관련된다.

소스들을 추가하거나 제거하기 위한 메커니즘들뿐만 아니라, 주어진 콘택트에 대한 데이터의 소스를 나타내는 아이콘들도 포함될 수 있다. 예를 들면, 도 5-18에 도시된 바와 같이, 소스 사용자가 이용 가능한 소스들 중에서 선택할 수 있는 드롭 다운 메뉴가 제공될 수 있다. 대안적으로, 도 20에 도시된 바와 같이 소스들을 추가하거나 제거하는 데 전용되는 페이지가 제시될 수 있다. 소스들은 Yahoo!? 네트워크 및 어쩌면 Yahoo!? 네트워크, 외부 소스들(예를 들면, 다른 네트워크들, 사회적 네트워크 사이트들, 통신 시스템들 등) 내의 특정한 속성들뿐만 아니라, 사용자의 장치에 상주하거나 원격에 저장될 수 있는 임의의 주소록 또는 콘택트 정보를 포함한다. 각각은 관련된 로고 및 소스 이름과 함께 제시될 수 있다. 커넥션즈 액티베이터가 추가적인 데이터의 소스들에 액세스할 수 있도록 소스 사용자가 임의의 필요한 로그인 또는 암호 정보를 제공할 수 있는 입력 필드들을 포함하는 각 소스에 대한 상세 뷰들이 제시될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자가 디스플레이된 콘택트들의 수에 영향을 미치게 하는 컨트롤이 콘택트 목록과 관련된다. 정규화된 가중치 스케일에 기초하여 디스플레이된 콘택트들의 수를 필터링하는 효과를 갖는 "가장 가까운(Closest)"으로부터 "모두(All)"로 이동하는 관계들의 친밀도의 범위를 나타내는 슬라이더가 제공되는 예가 도 19에 도시되어 있다. 처음에, 디폴트 수의 콘택트들(예를 들면, 50)이 디스플레이되고 그 디폴트는 슬라이더의 위치에 반영되어 있다.

소스 사용자는 다양한 포인트들 및 컨텍스트들로부러 커넥션즈 액티베이터 플로우에 들어갈 수 있다는 것에 유의해야 한다. 예를 들면, 소스 사용자는 Yahoo!? 네트워크의 멤버가 아닐 수 있다. 그러한 경우, 커넥션즈 액티베이터는 그 사용자가 등록할 때까지 Yahoo!? 데이터베이스들로부터 그 사용자에 관한 현존하는 데이터(예를 들면, 아이덴티티 토큰들)를 조사할 수 없을 것이다. 대안적으로, 현존하는 Yahoo!? 멤버는 처음으로 또는 추가 등록 프로세스(supplemental registration process)를 통해 반복 사용자로서 플로우에 들어갈 수 있다. 또한, 소스 사용자는 다양한 컨텍스트들로부터 플로우에 들어갈 수 있다. 예를 들면, 플로우는 Yahoo!? Mail에서 시작될 수 있다. 대안적으로, 플로우는 사용자의 Yahoo!? 360 페이지로부터 시작될 수 있다. 다른 대안으로 플로우는 Yahoo!? oneConnect 모바일 서비스로부터 진입될 수 있다. 플로우는 외부 네트워크 또는 시스템으로부터 진입될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 연결 활성화 플로우는 시스템 자체에 의해 시작될 수도 있다. 예를 들면, 만일 특정한 사용자와 고정된 그룹 사이에 통신의 패턴이 검출된다면, 사용자는 전형적인 "허브 앤 스포크(hub and spokes)" 토폴로지(사용자는 허브이고, 스포크들은 사용자를 그의 연결들에 연결한다)에서 그의 연결들을 활성화하기 위해 커넥션즈 액티베이터를 이용하는 능력을 제공받을 수 있다. 대안적으로, 사용자는 전술한 바와 같이 메시 그룹을 생성할 수 있다. 이 메시 그룹 활성화 프로세스는 사용자가 이 그룹의 사용자들과 통신하기 위한 쉬운 방법을 제공하지만, 또한 그룹의 모든 다른 멤버와 연결하기 위해 그룹의 멤버들 각각에 초청을 보낼 것이다(만일 그들이 이미 연결되어 있지 않다면). 이 그룹에의 멤버십을 수락함으로써, 사용자는 그 그룹의 모든 다른 멤버에 연결되는 것에 동의한다.

다양한 실시예들에 따르면, 연결의 관련성은 그의 사회적 성질(즉, "누가(Who)")에만 기초하지 않고, 다양한 다른 특징들, 예를 들면, 그의 공간적 측면(즉, "어디서(Where)"), 그의 시간적 측면("언제(When)"), 및/또는 그의 화제의(즉, "무엇(What)") 측면에도 기초할 수 있다. 이들 추가적인 공간적, 시간적, 및 화제의 측면들의 관련성은 콘택트들 사이의 이들 측면들의 유사성뿐만 아니라 각각의 사회적, 공간적, 시간적, 및 화제의 측면들 내의 및 그들 사이의 이들 유사성들의 패턴들을 분석하는 것에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면, 공간적 및 시간적 근접성에 의해 콘택트들(즉, 현재 사용자의 위치 근처에 있는 콘택트들)을 그룹핑하도록 동작 가능한 실시예들이 구상된다. 공간적 정보는, 예를 들면, 모바일 장치, GPS 시스템 등과 관련된 위치 및/또는 근접 데이터를 참조하여 쉽사리 결정될 수 있다. 시간적 정보도 본 발명에 따라 집계될 수 있는 다양한 시스템들에서 널리 이용 가능하다. 콘택트와 관련이 있는 시간적 정보는 콘택트들 사이의 통신의 콘텐츠뿐만 아니라 하나 이상의 사회적 네트워크 서비스들에서의 콘택트의 프로파일 상에 표현된 (선언된 관심들과 같은) 명시적인 프로파일 데이터를 포함하지만, 이에 제한되지 않는 다양한 소스들로부터 이용 가능하다. 또한, 개인들 및 관계들과 관련된 다양한 유형의 메타데이터의 동적인 속성이 주어지면, 콘택트들을 그룹핑하거나 랭킹하기 위해 채택된 관련성 알고리즘은 주기적으로 및/또는 메타데이터의 변화들에 응답하여 관련성 측정들을 다시 계산할 수 있다. 이에 따라 컨텍스트에서 더 사용자에 관련된 정보가 생성될 수 있다.

이제 도 21-25를 참조하여 그러한 개념들을 구체화하는 구현들의 예가 설명될 것이다. 도면들에서 Yahoo! oneConnect로 불리는, 이 예는 모바일 장치의 컨텍스트에서 구현되고, 각 콘택트와 관련된 콘택트 정보를 이용하여, 바이탤러티뿐만 아니라, 다양한 형태의 직접 통신, 예를 들면, 인스턴트 메시징, SMS, 전자 메일, 음성 등을 집계하도록 동작 가능하다.

도 21의 화면들은 사용자의 Facebook 계정과 관련된 콘택트들이 Facebook에 대한 사용자의 로그인 정보(화면 2102)를 이용하여 다른 네트워크들 및 통신 채널들로부터의 것들과 함께 집계될 수 있는 플로우를 나타낸다. 일단 사용자의 네트워크들 및/또는 채널들이 집계되면, 이용 가능한 정보의 다양한 상이한 뷰들이 다양한 스키마에 따라 제시될 수 있다. 예를 들면, 도 22a에 도시된 바와 같이 다양한 통신 채널들에서의 사용자의 콘택트들과의 대화들이 제시될 수 있다. 다른 예에서는, 도 22b에 도시된 바와 같이 다양한 네트워크들에서의 사용자의 콘택트들의 현재 상태가 제시될 수 있다. 제시된 정보는 또한 단일 콘택트에 관련하여 필터링될 수 있다. 즉, 네트워크들 및/또는 통신 채널들의 일부 또는 전부로부터 집계된 단일 콘택트에 관한 바이탤러티 및/또는 이벤트들이 그 콘택트를 선택하는 것에 의해 도 22c에 도시된 바와 같이 단일 뷰로 제시될 수 있다. 사용자는 또한 도 22d에 예시된 메커니즘을 통해 그가 관련되어 있는 네트워크들 또는 통신 채널들의 일부 또는 전부에서 그의 현재 상태를 수정할 수 있게 될 수 있다.

도 23의 화면들은 사용자가 그가 그의 콘택트들을 필터링하고 및/또는 볼 수 있는 그룹핑을 선택할 수 있는 플로우를 예시한다. 화면 2302에 예시된 바와 같이, 옵션들은 사용자 자신에 의해 정의된 그룹들뿐만 아니라, 시스템에 이용 가능한 다양한 데이터 중 임의의 데이터로부터 시스템에 의해 추론된 그룹핑에 대응하는 "스마트 그룹들(Smart Groups)"을 포함할 수 있다. 사용자 정의된 그룹들은, 예를 들면, 친구들(Friends) 및 직장(Work) 그룹들을 포함할 수 있다. 스마트 그룹들은, 예를 들면, 시스템에 의해 식별되고 집계된 모든 사용자의 콘택트들, 사용자가 통신한 가장 최근의 콘택트들, 현재 온라인에 있는 콘택트들, 지리적 관점에서 근처에 있는 콘택트들 등을 포함하는 그룹을 포함할 수 있다.

근처의(Nearby) 콘택트들을 선택함으로써, 사용자는 화면 2304에서 예시된 바와 같이 어떤 프로그램 가능한 임계 거리 내의 및/또는 거리에 의해 정렬된 그의 콘택트들로부터의 집계된 바이탤러티를 볼 수 있다. 사용자에게는 또한 사용자에 근접해 있지만 아직 그 사용자에 대한 콘택트로서 식별되지 않을 수 있는 다른 사람들에 관한 정보가 제시될 수 있다. 그러한 개인들은, 예를 들면, 그들도 oneConnect 서비스를 이용하기 때문에, 식별될 수 있다.

근처의 콘택트들은 그 후 다양한 방법으로, 예를 들면, 진행 중인 대화(2306), 또는 다양한 네트워크들에서의 현재 상태(2308)에 관하여 보여질 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 사용자는 그의 콘택트들 및 그들의 바이탤러티를 집계된 다양한 네트워크들 및/또는 통신 채널들 중 임의의 것에서 그들의 가장 최근의 활동에 관하여 볼 수 있다(예를 들면, 화면 2310에 도시된 "펄스(Pulse)" 뷰). 펄스 뷰는 활동의 특징 및/또는 콘텐츠뿐만 아니라, 그것이 일어난 컨텍스트 및 시간을 나타낼 수 있다. 화면 2310의 예에서, 활동의 특징은 Facebook에서의 콘택트의 상태의 변화이다.

도 24는 펄스 뷰에서 제시된 콘택트들의 일부 추가적인 예들을 나타낸다. 도 24a의 화면은 사용자의 콘택트들 중 임의의 콘택트에 관한 이벤트들을 포함하고 시간에 의해 정렬되어 있다. 도 24b의 화면은 사용자의 현재 위치에의 지리적 근접에 의해 더 필터링되어 있는 이벤트들을 포함한다. 나타내어진 바와 같이, 그러한 이벤트들은 콘텐츠의 게시(posting)(예를 들면, Flickr에서의 사진들, 사회적 네트워크 게시들), 취해진 액션(예를 들면, 사진을 태깅(tagging), 노래를 평가(rating), 애플리케이션을 설치), 프로파일들의 업데이팅(예를 들면, 작업 제목 또는 새로운 콘택트 정보를 추가) 등을 포함할 수 있다. 네트워크들 또는 통신 채널들 중 임의의 네트워크 또는 통신 채널 내의 사실상 임의의 활동이 나타내어질 수 있다.

본 발명의 실시예들은 전술한 바와 같이 허가 모델들을 집계하기 때문에, 사용자들이 그들이 멤버들인 다양한 네트워크들과 상호 작용할 뿐만 아니라, 그들이 단일 인터페이스에서 채택하는 다양한 채널들을 통해 통신할 수 있는 구현들이 구상된다. 이것의 예는 사용자가 하나의 네트워크에서 콘택트와 온라인 메시징 세션에 참여하고 있고 다른 네트워크를 선택함으로써 중간 대화(mid-conversation)을 변경할 수 있는 도 25의 플로우에 의해 예시되어 있다.

또한, 특정한 네트워크 또는 통신 채널과 관련된 데이터로부터 추론된 활동이 제시될 수 있다. 예를 들면, 콘택트의 모바일 장치의 위치는 알려질 수 있기 때문에(만일 적절한 사용 권한이 승인된다면), 물리적 세계에서의 그 콘택트의 이동들이 나타내어질 수 있다(예를 들면, 콘택트가 함부르크로부터 바르셀로나로 여행하는 것).

본 발명은 특히 그것의 특정한 실시예들에 관하여 도시되고 설명되었지만, 숙련된 당업자들은 본 발명의 정신 및 범위에서 벗어나지 않고 개시된 실시예들의 형태 및 상세의 변경들이 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들면, 본 명세서의 다양한 실시예들의 설명들이 참조하는 컨텍스트들 및 데이터 소스들은 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않아야 한다. 오히려, 사회적 관계들이 검출되고 이용될 수 있는 어떠한 컨텍스트라도, 및 여기에 설명된 기본적인 기능을 지원할 수 있는 어떠한 데이터 소스라도 본 발명의 범위 안에 있다.

또한, 여기서는 다양한 실시예들을 참조하여 본 발명의 다양한 이점들, 양태들 및 목적들이 논의되었으나, 본 발명의 범위는 그러한 이점들, 양태들, 및 목적들에 의해 제한되지 않아야 한다는 것을 이해할 것이다. 오히려, 본 발명의 범위는 부속된 청구항들을 참조하여 결정되어야 한다.

Claims

제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트(context)에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련되고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있는 제1 데이터 소스와, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부에 있고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있지 않은 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여, 상기 제1 사용자의 아이덴티티(identity)를 확인하는 단계 - 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스는 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부에 있고, 각각의 외부 데이터 소스는 상기 외부 데이터 소스와 연관된 정보에의 엑세스를 제어하기 위한 허가 모델(permissioning model)을 채택함 - ;
대응하는 허가 모델에 따라 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스와 관련된 정보에 액세스하고, 그에 의해 외부 데이터 소스들과 관련된 허가 모델들을 집계하는 단계;
상기 제1 데이터 소스, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 상기 제1 사용자와의 관계를 갖는 복수의 콘택트들을 식별하는 단계 - 상기 콘택트들의 제1 서브세트는 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않음 -;
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및
상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부로부터 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티(vitality) 이벤트들을 집계하는 단계 - 상기 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 단계는 상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트의 내부로부터 한 사람에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 단계를 포함하고, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트는 제1 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크와 각각 연관되고, 그에 의해 다중 네트워크에 걸쳐 상기 한 사람에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계함 -
를 포함하고,
상기 바이탤러티 이벤트들은 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내의 온라인 거동(online activity)들의 속성(nature) 및/또는 컨텐츠를 나타내는, 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 사용자의 아이덴티티를 확인하는 단계는, 상기 제1 데이터 소스 및 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스로부터 복수의 아이덴티티 토큰을 식별하고 집계하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 데이터 소스 및 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스의 각각은 사회적 네트워킹 시스템, 메시징 시스템, 콘텐츠 공유 시스템, 또는 멤버 네트워크 중 하나에 대응하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 콘택트들을 식별하는 단계는 주소록(address book), 콘택트 목록(contact list), 메시지 발신인, 메시지 수신인, 콘텐츠의 게시자(publisher), 콘텐츠에의 가입, 또는 사회적 네트워크 데이터 중 하나 이상을 참조하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 콘택트들 각각에 대하여 상기 제1 사용자와 상기 콘택트 사이의 관계의 관련성을 나타내는 관련성 측정을 결정하는 단계를 더 포함하고, 각각의 콘택트에대한 상기 관련성 측정은 상기 제1 데이터 소스 또는 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 중 하나 이상을 적어도 부분적으로 참조하여 결정되며,
상기 관련성 측정은 통신의 빈도(frequency), 통신의 최신성(recency), 통신의 양(volume), 통신의 주기성(periodicity), 연결들의 수, 그룹 멤버십, 인구학 특징(demographic characteristic), 이름, 관계 카테고리, 또는 지리적 위치 중 하나 이상을 참조하여 더 결정되는 컴퓨터 구현 방법.
제5항에 있어서,
상기 관련성 측정들을 참조하여 상기 복수의 콘택트들을 랭킹(ranking)하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제5항에 있어서,
상기 관련성 측정들을 참조하여 상기 복수의 콘택트를 그룹핑(grouping)하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 사용자에 의해 선택된 상기 콘택트들의 서브세트에 상기 제1 사용자와 연결하는 제1 초청들을 전송하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제5항에 있어서,
상기 복수의 콘택트를 식별하고 상기 제1 사용자에 의해 식별된 추가적인 외부 데이터 소스를 참조하여 상기 관련성 측정들을 결정하는 것을 반복하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 2개 이상의 콘택트들을 상기 한 사람에 대한 단일 콘택트가 되도록 집계하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제5항에 있어서,
상기 관련성 측정들을 참조하여 상기 제1 사용자에 의해 수신된 메시지들을 처리하는 단계를 더 포함하고, 상기 메시지들은 상기 한 사람으로부터의 메시지들을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하기 위한 시스템으로서 - 상기 시스템은 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함함 - ,
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는,
상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련되고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있는 제1 데이터 소스와, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부에 있고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있지 않은 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여, 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 확인하고 - 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스는 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내부에 있고, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트는 상기 제1 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크와 각각 연관되어 있고, 각각의 외부 데이터 소스는 상기 외부 데이터 소스와 연관된 정보에의 엑세스를 제어하기 위한 허가 모델을 채택함 - ;
대응하는 허가 모델에 따라 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스와 관련된 정보에 액세스하고, 그에 의해 외부 데이터 소스들과 관련된 허가 모델들을 집계하고;
상기 제1 데이터 소스, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 상기 제1 사용자와의 관계를 갖는 복수의 콘택트들을 식별하고 - 상기 콘택트들의 제1 서브세트는 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않음 -;
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하고;
상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부로부터 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계 - 상기 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 것은 상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트의 내부로부터 한 사람에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 것을 포함하고, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트는 제1 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크와 각각 연관되고, 그에 의해 다중 네트워크에 걸쳐 상기 한 사람에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계함 - ;
하도록 구성되고,
상기 바이탤러티 이벤트들은 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내의 온라인 거동들의 속성 및/또는 컨텐츠를 나타내는, 시스템.
제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하도록 구성된 장치로서 - 상기 장치는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함함 - ,
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는,
상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련되고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있는 제1 데이터 소스와, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부에 있고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있지 않은 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여, 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 확인하고 - 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스는 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내부에 있고, 각각의 외부 데이터 소스는 상기 외부 데이터 소스와 연관된 정보에의 엑세스를 제어하기 위한 허가 모델을 채택함 - ;
대응하는 허가 모델에 따라 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스와 관련된 정보에 액세스하고, 그에 의해 외부 데이터 소스들과 관련된 허가 모델들을 집계하고;
상기 제1 데이터 소스, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 상기 제1 사용자와의 관계를 갖는 복수의 콘택트들을 식별하고 - 상기 콘택트들의 제1 서브세트는 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않음 -;
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하고;
상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부로부터 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계 - 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들은 상기 한 사람을 포함하고, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트는 제1 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크와 각각 연관되고, 그에 의해 다중 네트워크에 걸쳐 상기 한 사람에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계함 -
하도록 구성되고,
상기 바이탤러티 이벤트들은 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내의 온라인 거동들의 속성 및/또는 컨텐츠를 나타내는, 장치.
제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
상기 제1 사용자와의 관계를 갖는 복수의 콘택트들을 상기 제1 사용자에게 제시하는 단계 - 상기 복수의 콘택트들은 상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련되고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있는 제1 데이터 소스, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부에 있고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있지 않은 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 결정되고, 각각의 외부 데이터 소스는 상기 외부 데이터 소스와 연관된 정보에의 엑세스를 제어하기 위한 허가 모델을 채용하고, 상기 아이덴티티는 상기 제1 데이터 소스 및 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여 결정되고, 상기 콘택트들 중 제1 서브세트는 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않음 -
를 포함하고,
상기 복수의 콘택트들은 상기 제1 사용자와 상기 관련된 콘택트 사이의 관계의 관련성을 나타내는, 상기 콘택트들 각각과 관련된 관련성 측정에 따라 제시되고, 각각의 콘택트에 대한 상기 관련성 측정은 상기 제1 데이터 소스 또는 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 중 하나 이상을 참조하여 결정되며,
상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스는 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내에 있으며,
상기 방법은,
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및
상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부로부터 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티 이벤트들의 집계들을 상기 제1 사용자에게 제시하는 단계 - 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들은 상기 한 사람을 포함하고, 상기 집계들은 대응하는 허가 모델에 따라 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스와 연관된 정보에 액세스함으로써 적어도 부분적으로 결정되며, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트는 제1 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크와 각각 연관되고, 그에 의해 다중 네트워크에 연관된 허가 모델들을 집계함 -
를 더 포함하고,
상기 바이탤러티 이벤트들은 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내의 온라인 거동들의 속성 및/또는 컨텐츠를 나타내는, 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 제1 데이터 소스 및 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스의 각각은 사회적 네트워킹 시스템, 메시징 시스템, 콘텐츠 공유 시스템, 또는 멤버 네트워크 중 하나에 대응하는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 관련성 측정은 통신의 빈도(frequency), 통신의 최신성(recency), 통신의 양(volume), 통신의 주기성(periodicity), 연결들의 수, 그룹 멤버십, 인구학 특징(demographic characteristic), 이름, 관계 카테고리, 또는 지리적 위치 중 하나 이상을 나타내는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 제1 사용자가 상기 제1 사용자와 연결하라는 초청을 연장(extend)하고 싶어하는 상기 콘택트들의 서브세트를 상기 제1 사용자로 하여금 선택할 수 있게 하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 제1 사용자로 하여금 추가적인 데이터 소스를 식별할 수 있게 하고, 상기 복수의 콘택트의 수정된 버전을 제시하는 단계를 더 포함하고, 상기 복수의 콘택트의 수정된 버전은 상기 추가적인 데이터 소스를 참조하여 결정된 상기 콘택트들 각각과 관련된 수정된 관련성 측정에 따라 제시되는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 관련성 측정들에 따라 상기 제1 사용자에게 안내되는 메시지들을 제시하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 관련성 측정들을 참조하여 상기 복수의 콘택트들 랭킹 부여가 수행되고, 상기 복수의 콘택트들은 상기 랭킹에 따라 제시되는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 관련성 측정들을 참조하여 상기 복수의 콘택트의 그룹핑이 수행되고, 상기 복수의 콘택트들은 상기 그룹핑에 따라 제시되는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 바이탤러티 이벤트들의 각각은 대응하는 네트워크 컨텍스트, 및 상기 바이탤러티 이벤트가 발생한 시간을 나타내는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 바이탤러티 이벤트들 중 적어도 일부는 상기 복수의 콘택트들 중 대응하는 콘택트의 상태로의 변경들을 나타내는 텍스트 업데이트들을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 바이탤러티 이벤트들은 콘텐츠의 게시(posting), 취해진 액션들, 프로파일들의 업데이트, 또는 이들의 조합을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제14항에 있어서,
상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트로부터의 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티 이벤트들은 상기 제1 사용자와 연관된 위치를 참조하여 지리적 근접에 의해 필터링되는 컴퓨터 구현 방법.
제12항에 있어서,
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트 각각은 서로 다른 세트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들과 연관되어 있고, 상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트 각각은 상기 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크에 대응하고,
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하는 것은, 상기 복수의 콘택트들 중 제1 콘택트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 제1 세트와 상기 복수의 콘택트들 중 제2 콘택트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 제2 세트를 비교하는 것을 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 다른 네트워크 컨텍스트들 내의 관계들 또는 상호 작용들 중 적어도 하나를 식별하는 단계;
제2 네트워크 컨텍스트에서의 관계 또는 상호 작용 중 하나를 행하고 있는 개인의 아이덴티티가 제3 네트워크 컨텍스트에서의 관계 또는 상호 작용 중 하나를 행하고 있는 동일한 개인에 대응하는 것으로 결정하는 단계 - 상기 제2 네트워크 컨텍스트는 상기 다른 네트워크 컨텍스트들 중 하나의 컨텍스트이고, 상기 제3 네트워크 컨텍스트는 상기 제1 네트워크 컨텍스트 또는 상기 다른 네트워크 컨텍스트들 중 또 다른 하나의 네트워크 컨텍스트임 - ; 및
상기 제2 네트워크 컨텍스트 및 상기 제3 네트워크 컨텍스트에 걸쳐 상기 개인에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 단계
를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제27항에 있어서,
상기 제3 네트워크 컨텍스트에서의 관계 또는 상호 작용은 상기 제1 사용자와 행해지고 있는 컴퓨터 구현 방법.
제27항에 있어서,
상기 제3 네트워크 컨텍스트에서의 관계 또는 상호 작용은 상기 제1 사용자와 행해지는 것이 아닌 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 다른 네트워크 컨텍스트들에서의 상호 작용들을 식별하는 단계;
제2 네트워크 컨텍스트에서의 상호 작용들 중 하나를 행하고 있는 개인의 아이덴티티가 제3 네트워크 컨텍스트에서의 상호 작용들 중 하나를 행하고 있는 동일한 개인에 대응하는 것으로 결정하는 단계 - 상기 제2 네트워크 컨텍스트는 상기 다른 네트워크 컨텍스트들 중 하나의 컨텍스트이고, 상기 제3 네트워크 컨텍스트는 상기 제1 네트워크 컨텍스트 또는 상기 다른 네트워크 컨텍스트들 중 또 다른 하나의 네트워크 컨텍스트임 - ; 및
상기 제2 네트워크 컨텍스트 및 상기 제3 네트워크 컨텍스트에 걸쳐 상기 개인에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 단계
를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 콘택트들의 제2 서브세트는 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하고,
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하는 단계는, 상기 콘택트들의 제1 서브세트 내의 제1 콘택트 및 상기 콘택트들의 제2 서브세트 내의 제2 콘택트가 한 사람에 대응하는 것을 확인하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하는 단계는, 상기 콘택트들의 제1 서브세트 내의 제1 콘택트 및 상기 콘택트들의 제1 서브세트 내의 제2 콘택트가 한 사람에 대응하는 것을 확인하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제12항에 있어서,
상기 복수의 콘택트들 중 2개 이상의 콘택트가 한 사람에 대응하는 것으로 결정하는 것은,
상기 다른 네트워크 컨텍스트들 내의 관계들 또는 상호 작용들 중 적어도 하나를 식별하고;
제2 네트워크 컨텍스트에서의 관계 또는 상호 작용 중 하나를 행하고 있는 개인의 아이덴티티가 제3 네트워크 컨텍스트에서의 관계 또는 상호 작용을 행하고 있는 동일한 개인에 대응하는 것으로 결정하는 것 - 상기 제2 네트워크 컨텍스트는 상기 다른 네트워크 컨텍스트들 중 하나의 컨텍스트이고, 상기 제3 네트워크 컨텍스트는 상기 제1 네트워크 컨텍스트 또는 상기 다른 네트워크 컨텍스트들 중 또 다른 하나의 네트워크 컨텍스트임 - ;
을 포함하는 시스템.
제1 엔티티에 의해 제어되는 제1 네트워크 컨텍스트에서 동작하는 제1 사용자에 대한 사회적 관계들을 식별하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
상기 제1 네트워크 컨텍스트와 관련되고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있는 제1 데이터 소스와, 상기 제1 네트워크 컨텍스트 외부에 있고 상기 제1 엔티티의 제어 하에 있지 않은 적어도 하나의 외부 데이터 소스를 참조하여, 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 확인하는 단계 - 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스는 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부에 있고, 각각의 외부 데이터 소스는 상기 외부 데이터 소스와 연관된 정보에의 엑세스를 제어하기 위한 허가 모델을 채택함 - ;
대응하는 허가 모델에 따라 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스와 관련된 정보에 액세스하고, 그에 의해 외부 데이터 소스들과 관련된 허가 모델들을 집계하는 단계;
상기 제1 데이터 소스, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스, 및 상기 제1 사용자의 아이덴티티를 참조하여 상기 제1 사용자와의 관계를 갖는 복수의 콘택트들을 식별하는 단계 - 상기 콘택트들의 제1 서브세트는 상기 제1 데이터 소스로부터 식별 가능하지 않음 -; 및
상기 제1 네트워크 컨텍스트의 내부 및 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들 내부로부터 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계하는 단계 - 상기 바이탤러티 이벤트들은 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트 내의 온라인 거동들의 속성 및/또는 컨텐츠를 나타냄 -
를 포함하고,
상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트는 제1 사용자가 멤버인 서로 다른 네트워크와 각각 연관되고, 그에 의해 다중 네트워크에 걸쳐 상기 복수의 콘택트들 중 특정 콘택트들에 대한 바이탤러티 이벤트들을 집계하는, 컴퓨터 구현 방법.
제34항에 있어서,
상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 또는 대응하는 네트워크는 상기 제1 사용자에 의해 선택되거나 또는 식별되고, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 또는 대응하는 네트워크에 속하는 로그인 정보가 상기 제1 사용자에 의해 제공되고, 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스와 관련된 정보에 액세스하는 것은 상기 적어도 하나의 외부 데이터 소스 또는 대응하는 네트워크에 속하는 로그인 정보를 이용하여 수행되는 컴퓨터 구현 방법.
제34항에 있어서,
상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 다른 네트워크 컨텍스트들은 서로 다른 웹 사이트에 각각 연관되어 있는 컴퓨터 구현 방법.
제34항에 있어서,
상기 제1 네트워크 컨텍스트 및 상기 하나 이상의 다른 네트워크 컨텍스트들은 2개 이상의 사회적 네트워크 사이트(social networking site)들을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서,
상기 2개 이상의 콘택트들을 상기 한 사람에 대한 단일 콘택트로 통합하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
제26항에 있어서,
아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 각각의 세트는 이름 또는 전화 번호를 포함하고,
상기 복수의 콘택트들 중 제1 콘택트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 제1 세트와 상기 복수의 콘택트들 중 제2 콘택트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 제2 세트를 비교하는 것은, 상기 복수의 콘택트들 중 제1 콘택트의 이름 또는 전화 번호와 상기 복수의 콘택트들 중 제2 콘택트의 이름 또는 전화 번호와 비교하는 것을 포함하는 시스템.
제26항에 있어서,
아이덴티티 토큰들 또는 식별자들이 각각의 세트는 프로파일 데이터를 포함하고,
상기 복수의 콘택트들 중 제1 콘택트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 제1 세트와 상기 복수의 콘택트들 중 제2 콘택트의 아이덴티티 토큰들 또는 식별자들의 제2 세트를 비교하는 것은, 상기 복수의 콘택트들 중 제1 콘택트의 프로파일 데이터와 상기 복수의 콘택트들 중 제2 콘택트의 프로파일 데이터를 비교하는 것을 포함하는 시스템.