KR101401407B1 - 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법 및 그 데이터베이스를 이용한 검색 방법 - Google Patents

질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법 및 그 데이터베이스를 이용한 검색 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 관한 것이다.
본 발명의 방법은 정보 제공자 서버가 인터넷 사이트의 메인 페이지에 선택형 질문 콘텐트(-이 질문 콘텐트는 정해진 시간 또는 정보 제공자 서버의 등록절차에 따라 다른 질문 콘텐트로 변경된다)를 표시하는 단계와, 사용자 단말이 인터넷 사이트에 접속하여 입력수단을 이용하여 질문 콘텐트에 응답하는 단계 및 정보 제공자 서버가 사용자 단말의 성향 정보가 포함된 리서치 데이터베이스를 갱신하는 단계를 포함한다.

Description

질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법 및 그 데이터베이스를 이용한 검색 방법{METHOD OF BUILDING RESEARCH DATABASE USING QUEST AND SEARCH METHOD USING THE DATABASE}
본 발명은 온라인 데이터베이스 구축 방법 및 검색 방법에 관한 것이다. 특히 인터넷을 통해 사용자가 참여하여 구축한 정보를 효과적으로 관리하고 제공하는 방법과 그 시스템에 관련된다.
인간은 질문을 던진다. 세계에 대해서 질문을 던지면서 인간은 성장하고 인류는 발전해 왔다. 질문은 다양한 내용의 답을 찾는다. 인간은 아주 오래전부터 세계의 본질과 다양한 현상에 대해서 질문을 던져 왔다. 그리고 질문에 대한 답과 해명을 찾아가면서 철학, 정치학, 경제학, 사회학 등의 학문을 발전시켜 왔다. 문학과 예술도 세계와 존재에 대한 질문을 통해서 자기 위상을 정립했다. “왜?”, “그것은 무엇인가?”라는 추상적이고 근원적인 질문에서부터, “어떻게 할 것인가?”, “무엇을 선택할 것인가?”라는 실천적이고 구체적인 질문에 이르기까지 다양한 질문으로 가득하다. 질문과 그 질문을 찾아가는 여정이 곧 인류의 역사다.
질문은 거의 무한대의 영역으로 반복되며 새롭게 생성된다. 인간의 모든 이성적인 인식, 일련의 행위, 기호, 감정, 그리고 관계들은 그와 관련된 다양한 질문에 대해 개인적으로 혹은 집단적으로 해답을 찾아가는 과정 또는 결과로 이해될 수 있다.
인식론적인 차원이 아닌, 실천적이고 행동적인 관점에서도, 즉 인간 상호 간의 “관계”라는 관점에서도 질문은 매우 중요한 역할을 한다. 마치 어린 아이들이 스스로에게 혹은 타자에게 질문을 하면서 세상을 인식하고 관계를 맺어가는 것처럼, 모든 인간은 질문과 해명이라는 프레임 속에서 살아간다. 인간의 인식과 행위는 근원적으로 질문에서 나온다. 인간은 질문을 끊임없이 되풀이한다.
지식이 범람하고 있다. 특히 인터넷의 등장으로 지식은 온라인 세계에서 가득하다. 그것은 신속하고 광범위하며 제한 없이 유통되기 때문이다. 그러나 지금까지의 지식은 어딘가에 존재했던 질문에 대한 해명자료들에 초점이 맞춰있다. 흥미로운 사실은 동일하고 유사한 내용의 지식이 반복적으로 축적된다는 점이다. 이는 이미 남이 했던 질문을 또 다른 개인이 반복하기 때문이다. 답을 찾아가는 과정은 모든 인간에서 선험적으로 주어지는 것이 아니라, 개별적인 탐구과정을 거친다는 것이다. 즉, 지식은 반복적으로 개별화된다.
인터넷을 통해 지식은 광범위한 데이터베이스로 구축된다. 검색 엔진은 이 데이터베이스에 효과적으로 접근하는 소프트웨어 수단을 제공한다. 그러나 종래의 데이터베이스는 온라인에 접속한 사용자들이 남긴 지식을 수집하는 것에 불과하다. 사용자의 자발성과 우연성에 의존한다. 검색 사이트 혹은 포털 사이트가 정교한 기획에 의해 데이터베이스를 구축하지는 못했다. 그러다 보니 온라인을 통해 지식을 제공하는 데에는 역할을 했지만, 온라인을 통한 지식의 사회적, 상업적, 정치적 활용에는 언제나 의문이 따랐다. 그것은 정확성과 신뢰성의 문제였다.
사람들은 어떤 질문을 던지고 또한 그 질문에 대해서 어떻게 답하느냐에 따라 개인의 관심사, 가치관, 성정, 정체성 등의 공통점과 차이점을 파악할 수 있다. 개인의 관심사, 가치관, 성정, 정체성 등이 전혀 다른 사람들은 전혀 다른 질문을 던지거나 혹은 전혀 다른 해명을 얻는다. 그러나 답변은 일련의 경향을 띤다. 그렇기 때문에 각종 리서치는 객관식 질문에 기초하는 것이다. 따라서 광범위한 질문과 답변을 통해서 어느 한 개인에 대한 정보뿐만 아니라, 사회적 통계자료를 얻을 수 있게 된다. 그러나 이런 성찰에 기초하여 서비스되는 데이터베이스 구축 방법은 알려진 바가 없다.
본 발명의 발명가는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 오랫동안 연구 노력한 끝에 본 발명을 완성하게 되었다.
본 발명의 목적은 검색 사이트 혹은 포털 사이트 등 정보 제공자가 범주화되고 주기적으로 바뀌는 질문을 사용자에게 던지고 사용자들이 질문에 답을 함으로써 광범위한 리서치 엔진을 구축함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 온라인 세계에 접속한 사용자들의 사회적 성향을 파악하여 그것에 대한 성향 정보를 구축함과 동시에, 사용자들에게는 사회적 성향에 관한 실존적 위치를 제공함에 있다.
한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.
위와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 제 1 국면은 질문을 매개로 하는 리서치 데이터베이스 구축 방법으로서:
정보 제공자 서버가 인터넷 사이트의 메인 페이지에 선택형 질문 콘텐트(-이 질문 콘텐트는 정해진 시간 또는 상기 정보 제공자 서버의 등록절차에 따라 다른 질문 콘텐트로 변경된다)를 표시하는 단계;
사용자 단말이 상기 인터넷 사이트에 접속하여 입력수단을 이용하여 상기 질문 콘텐트에 응답하는 단계; 및
상기 정보 제공자 서버가 상기 사용자 단말의 성향 정보가 포함된 리서치 데이터베이스를 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 사용자 단말은 자신이 가입한 소셜 네트워크의 개인 계정 페이지를 가지며, 상기 선택형 질문 콘텐트를 상기 개인 계정 페이지에 공유하는 단계;
상기 사용자 단말과 소셜 네트워킹하는 다른 사용자 단말이 상기 사용자 단말의 상기 개인 계정 페이지에서 상기 선택형 질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트를 생성하는 단계; 및
상기 정보 제공자 서버가 상기 다른 사용자 단말의 성향 정보가 포함된 리서치 데이터베이스를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 정보 제공자 서버가 상기 질문 콘텐트를 상기 인터넷 페이지의 메인 페이지에 업로드 할 때, 검색용 태그 정보를 등록할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 질문 콘텐트는 정치, 비즈니스, 기술, 스포츠, 건강, 예술, 엔터테인먼트, 여행 중 하나 이상의 범주를 포함하며,
상기 질문 콘텐트가 표시되는 영역에 인접하여 범주 표시부가 위치하며,
상기 사용자 단말이 상기 범주 표시부에 표시된 범주를 변경하는 경우, 상기 질문 콘텐트가 선택된 범주에 해당하는 질문 콘텐트로 변경되도록 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 정보 제공자 서버가 상기 질문 콘텐트에 응답한 상기 사용자 단말에게 성향 분석 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 성향 분석 정보는 테이블 또는 그래프로 가시화할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 정보 제공자 서버가 상기 질문 콘텐트에 대한 응답을 한 사용자 단말(P, Q)들에 있어서, 사용자 단말 간의 유사성 지수를 생성하여 사용자 단말(P)에게 높은 순서의 유사성 지수를 갖는 다른 사용자 단말(Q)의 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법에 있어서, 상기 정보 제공자 서버가 질문 콘텐트에 대한 사용자 단말들의 답변 정보를 범주별, 시계열별, 지역별, 연령별, 또는 성별로 분류한 성향정보로서 기록한 리서치 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 2 국면은 위에서 설명한 방법에 의해 구축된 리서치 데이터베이스를 갖는 정보 제공자 서버의 인터넷 사이트에 접속하여 검색하는 방법으로서:
사용자 단말이 상기 인터넷 사이트에 접속하여 키워드를 입력하는 단계;
상기 정보 제공자 서버의 검색 엔진이 데이터베이스를 검색하는 단계; 및
상기 정보 제공자 서버가 상기 사용자 단말에게, 일반 데이터베이스 검색결과 이외에, 상기 리서치 데이터베이스에서 추출한 성향 정보를 검색결과로서 제공하는 단계를 포함하는 검색 방법을 특징으로 한다.
본 발명의 위와 같은 해결수단을 통해서, 인터넷 사이트를 운영하고 관리하는 정보 제공자는 사용자들의 다양한 성향정보를 이용하여 보다 정확한 통계 정보를 구축하는 리서치 데이터베이스를 확보하고 관리하며 활용할 수 있는 뛰어난 효과를 발휘한다.
인터넷 세계에서는 어디에서나 광범위한 정보를 얻을 수 있다. 그러나 개인과 사회의 성향을 정확하고 신속하게 파악할 수 있는 정보를 구하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 발명의 리서치 데이터베이스는 네트워크에 속한 사용자들의 자발적인 참여에 의해서 성향정보를 누적한 것이므로, 기존의 어떤 데이터베이스보다 정확하고 경제적이라는 특징을 갖는다.
이러한 광범위한 정보는 상업적, 정치적, 학문적으로 인류 사회에 크게 기여할 수 있을 것으로 전망한다.
본 발명의 명세서에서 구체적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 시스템의 구성을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템을 이용하여 질문 콘텐트를 확산하는 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 인터넷 사이트(100)의 메인 페이지에 표시되는 질문 콘텐트의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 범주 표시부(130)와 인접하여 표시되는 질문 콘텐트의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따라 질문 콘텐트가 표시되는 인터넷 사이트의 다양한 메인 페이지의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 질문 콘텐트가 제공되고 확산되는 프로세스를 개략적으로 나타내는 플로우 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 질문 콘텐트에 대한 답변 정보의 통계 분석 결과를 그래프로 사용자 단말의 화면에 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 답변정보의 통계 분석 결과를 그래프로 사용자 단말의 화면에 표시되는 분포도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 검색결과를 출력하는 시스템 구성을 예시하는 도면이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명한다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 구성을 개략적으로 나타내었다. 정보 제공자 서버(101)는 이 네트워크 시스템을 운영하는 운영자 서버이며, 네트워크상에서 인터넷 사이트(100, 본 발명에서 있어서 더 정확하게는 인터넷 사이트의 “메인 페이지”를 의미한다)를 사용자 단말(10, 10…)에게 제공한다. 사용자 단말(10, 10…)은 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿PC, 스마트 TV 등의 디바이스를 통해서 상기 인터넷 사이트(100)에 접속한다. 유무선 인터넷 또는 데이터 전송망을 통해서 사용자 단말이 상기 인터넷 사이트(100)에 접속하여 일련의 이벤트를 생성하는 것, 그리고 네트워크 시스템을 운영하는 정보 제공자 서버(101)가 데이터 송수신, 데이터 저장, 데이터 처리, 사이트 관리 등의 시스템 운영에 필요한 이벤트를 실행하는 것은 다양한 공지의 소프트웨어를 활용할 수 있다. 더 효율적인 네트워크 관리를 위해서 신규한 소프트웨어로 대체할 수도 있다.
정보 제공자 서버(101)는 다수의 데이터베이스를 가질 수 있다. 데이터베이스(50)는 가입자의 개인정보를 저장한다. 예컨대 이메일 정보, 성별 정보, 연령정보, 지역정보 등이 포함될 수 있다. 데이터베이스(51)는 질문 콘텐트 및 이 질문 콘텐트에 수반되는 답변정보를 저장한다. 데이터베이스(52)는 인터넷 사이트의 운영에 필요한 자원을 저장하는 데이터베이스를 통칭하는 것으로 이해될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예의 네트워크 구성요소 간의 작용관계를 개념적으로 설명하였다. 네트워크(1) 내에는 수많은 사용자 단말(P1, P2, P3, P4, P5)이 존재한다. 이들 사용자 단말(P1, P2, P3, P4, P5)은 네트워크 시스템 운영 서버(정보 제공자 서버)가 제공하는 인터넷 사이트(웹 사이트 혹은 모바일 사이트)에 접속한다. 정보 제공자 서버(S)는 1개 이상의 질문 콘텐트(C1, C2)를 생성할 수 있다. 서버(S)가 직접 질문을 만들거나 혹은 어떤 사용자 단말이 만든 질문 콘텐트를 선정하여 대표 질문 콘텐트로 선택할 수 있다.
이들 질문 콘텐트(C1, C2)는 네트워크(1)에 접속되어 있는 사용자 단말(P1, P2, P3, P4, P5)의 화면을 통해 배포된다. 그리고 사용자 단말(P1, P2, P3, P4, P5)은 질문 콘텐트(C1, C2)에 전부 혹은 선택적으로 답변을 할 수 있다. 예컨대 사용자 단말(P1, P2, P3, P4)는 질문 콘텐트(C1)에 대해서 답변 이벤트를 생성할 수 있다. 또한 사용자 단말(P1, P3, P4, P5)는 질문 콘텐트(C2)에 대한 답변 이벤트를 만들 수 있다.
본 실시예는 단순한 설문조사가 아니다. (1) 질문 콘텐트(C1, C2)가 정기적으로/비정기적으로, 정해진 분류마다, 새롭게 생성되고, 광범위하게 배포되며, 누적됨에 따라서, 수많은 사용자 단말들의 답변 이벤트가 발생하고, 반복되고, 누적된다. 이에 따라 사용자 단말들의 성향을 파악할 수 있으며, 각 사용자 단말 간의 유사성에 관한 정보를 정확히 분석하고 사용자들을 매치할 수 있다. (2) 또한, 사용자 단말들의 답변 이벤트 정보가 누적됨에 따라서 사회 구성원들의 성향에 관한 광범위한 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 개인적인 성향과 사회적인 성향을 보다 정확히 파악할 수 있는 리소스를 얻게 된다.
단지 네트워크상에서 정보 제공자 서버(S)가 질문 콘텐트를 생성하거나 사용자 단말들이 답변 이벤트를 생성했다는 것에 본 발명의 특징이 있는 것은 아니다. 질문과 답변 그 자체는 “Q&A” 형식으로 새로울 것이 없다.
그러나 본 발명에서는, 정보 제공자 서버(S)가 인터넷 사이트의 메인 페이지(100, “메인 페이지”라 함은 사용자 단말이 네트워크에 접속할 때 사용자 단말 화면에 최초로 표시되는 인터넷 사이트의 페이지를 말한다)에 질문 콘텐트를 게시한다는 것이며, 이것이 시계열적으로 갱신되며, 범주에 따라 분류되고, 사용자 단말의 소셜 네트워크에 의해 광범위하게 확산된다.
도 3에 나타난 것처럼, 질문 콘텐트(120)는 인터넷 사이트의 메인 페이지(100)에 표시된다. 인터넷 사이트에서의 표시 방법은 구글TM의 메인 페이지(www.google.com)처럼 검색 박스(110) 바로 아래에 표시될 수 있다. 일반적으로 메인 페이지의 검색 박스는 사용자의 눈에 가장 잘 보이는 곳에 위치하기 때문이다. 즉 사용자 단말이 인터넷 사이트에 접속할 때 최초로 표시되는 화면에 질문 콘텐트(120)가 표시되는 것이다.
도 3의 예처럼, 사용자 단말에 인터넷 사이트에 접속하면, “2014 월드컵에서 누가 우승할까?”라는 질문이 사용자 단말의 화면에 표시된다. 본 발명에 질문 콘텐트는 주관식 문항이 아니라 선택형 문항으로 제시된다. 데이터베이스를 효과적으로 기획하고 관리하기 위함이다.
바람직한 일 실시예에서는 메인 페이지의 질문 콘텐트(120) 바로 위에 범주 표시부(130)를 위치시킬 수 있다. 도 4에 나타난 것처럼, “세상에서 가장 좋은 스마트폰은? (1) 안드로이드폰 (2) 아이폰 (3) 윈도우폰 (4) 기타”라는 질문 콘텐트(120) 바로 위에 범주 표시부(130)를 위치시키는 것이다. 이때 해당 질문 콘텐트(120)의 분류, 예컨대 비즈니스 분류(132)가 다른 범주와 구별되게 표시될 수 있다.
범주 표시부(130)는 정치, 비즈니스, 기술, 스포츠, 건강, 예술, 엔터테인먼트, 여행 등이 포함될 수 있다. 사용자 단말이 이 중 어느 하나의 범주를 입력수단에 의해 선택한다면, 해당 범주에, 현재, 등록되어 있는 질문 콘텐트로 메인 페이지상의 질문 콘텐트가 변경될 수 있다.
본 발명의 인터넷 사이트는 구글과 같은 검색 사이트, 페이스북TM(facebook.com)이나 트위터TM(twitter.com)와 같은 소셜 네트워크 사이트, 다음TM(daum.net)이나 네이버TM(naver.com)와 같은 포털 사이트일 수 있다. 또한 쇼핑몰 사이트일 수 있다.
예컨대 구글의 경우 도 5(a)처럼 메인 페이지(100)의 검색 박스(110) 바로 아래에 질문 콘텐트(120)가 표시될 수 있다. SNS 서비스를 제공하는 페이스북이나 트위터의 경우에는 메인 페이스(100)의 개인정보란(140) 우측, 타임라인란(141)의 위쪽에, 5(b)와 같이 질문 콘텐트(120) 표시 영역이 위치할 수 있다. 포털 사이트의 경우에는 메인 페이지(100)의 검색 박스(110) 아래 그리고 포털 페이지 바로 위에 질문 콘텐트(120)가 위치할 수 있다.
도시되어 있지는 않지만, 질문 콘텐트는 사용자 개인 계정 페이지로 공유할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자 단말이 이 인터페이스를 선택함으로써 자신의 개인 계정, 예컨대 SNS 페이지(facebook처럼)에 질문 콘텐트를 공유하도록 할 수 있다. 예컨대 API를 이용하여 질문 콘텐트를 공유하는 것이다. 공유된 질문 콘텐트는 해당 페이지에서 답변 이벤트를 생성할 수 있으며, 답변 정보는 공유된 페이지를 포함하여 수집된다.
정보 제공자 서버의 입장에서 선택형 질문 콘텐트를 인터넷 사이트의 메인 페이지에 업로드함에 있어, 질문 콘텐트에 대한 범주를 전술한 바와 같이 지정할 수 있다. 또한 질문 또는 답변 문항에 대해서 검색 태그를 등록할 수 있다. 또한, 해당 질문 콘텐트가 개시되는 지역을 등록할 수 있다. 또한, 해당 질문 콘텐트의 표시시간을 설정할 수 있다.
질문 콘텐트에 대한 사용자 단말들의 답변 이벤트가 발생하고, 반복되고, 누적됨에 따라서 사용자 단말의 성향이 어느 정도 유사한지를 분석하고 매치할 수 있다. 본 발명에서 사용자 단말이 질문 콘텐트를 많이 생성하면 생성할수록, (1) 정보 제공자 서버는 사용자 단말들의 답변 이벤트 정보가 누적됨에 따라서 사회 구성원들의 성향에 관한 광범위한 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 가장 정확한 리서치 자원을 구축할 수 있다. 또한, 사용자들의 성향을 구체적인 항목에 의해서 비교할 수 있으므로, (2) 사용자 단말의 성향과 유사한 성향을 갖고 있는 다른 사용자 단말의 존재를 알 수 있게 된다. 그리고 이런 정보를 사용자 단말에게 제공함으로써 사용자 단말 간의 소셜 네트워크를 활성화하는 계기를 마련할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 질문 콘텐트가 표시, 참여, 확산되는 일련의 프로세스를 나타낸다. 먼저 네트워크 시스템을 운영하는 정보 제공자 서버가 인터넷 사이트의 메인 페이지에 선택형 질문 콘텐트를 업로드 하게 된다. 이 질문 콘텐트는 정해진 시간 또는 정보 제공자 서버가 다른 질문 콘텐트로 변경하여 등록하는 절차에 따라 변경될 수 있다.
사용자 단말이 정보 제공자 서버의 인터넷 사이트의 메인 페이지에 접속한다(S100). 그러면 사용자 단말의 화면을 통해서 질문 콘텐트가 사용자 단말에 제시된다(S110).
어떤 실시예에서는 사용자 단말은 이 질문 콘텐트에 대해 응하지 않을 수 있다. 질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트는 사용자의 자유 영역에 속하도록 할 수 있다. 다른 실시예에서는 사용자 단말이 이 질문 콘텐트에 응해야만 사이트를 이용할 수 있도록 할 수 있다.
어떤 경우이든간에 사용자 단말이 입력수단을 통하여 질문 콘텐트에 응답을 한다면(S120), 본 발명의 정보 제공자 서버는 이 답변 이벤트에 대응하여 데이터베이스를 갱신하게 된다. 정보 제공자 서버는 사용자 단말의 개인정보, 예컨대 지역, 성별, 연령 등을 미리 수집하고 있으므로 성향 정보가 포함된 리서치 데이터베이스를 구축할 수 있게 된다.
사용자 단말은 개인 계정 페이지를 가질 수도 있으며 그렇지 않을 수도 있다. 여기서 말하는 개인 계정 페이지는 해당 인터넷 사이트의 개인 계정뿐만 아니라, 질문 콘텐트를 공유할 수 있는 다른 사이트의 개인 계정을 포함한다.
사용자 단말이 개인 계정 페이지를 가지고 있는지 여부를 판단하고(S130), 만일 개인 계정 페이지를 가지고 있다면 이를 공유할 것인지에 따라서(S140), 해당 질문 콘텐트를 개인 페이지에 공유할 수 있다(S150). 공유된 개인 계정 페이지에서 다른 사용자 단말이 응답할 수 있으며, 이때 정보 제공자 서버는 다른 사용자 단말에서 발생한 답변 이벤트에 대응하여 리서치 데이터베이스를 갱신할 수 있다.
정보 제공자 서버는 사용자 단말의 답변 이벤트를 이용해서 성향 분석 정보를 추출할 수 있다. 성향 데이터 분석 정보는 다음과 같은 데이터가 포함될 수 있다. (1) 답변 이벤트에 참석한 사용자 단말의 수, 연령, 성별, 혈액형, 종교, 정치적 성향, 거주지, 답변 이력, 가장 많이 채택된 답변을 기준으로 한 근접성 점수 등. (2) 해당 질문 콘텐트에 대해서 가장 많이 채택된 답변정보와 선택비율 취득함으로써 사람들의 일반적인 성향(사회적 성향)에 관한 정보. (3) 어떤 사용자 단말(P)과 다른 사용자 단말(Q) 사이의 성향 유사성 지수.
어떤 성향 분석 정보는 답변 이벤트 발생 시에 사용자 데이터베이스에 기록되어 있는 데이터를 추출하여 얻을 수 있다. 또한, 다른 질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트 정보를 통해서 사전에 기록된 데이터를 결합하여 추출할 수도 있다.
어떤 성향 데이터 분석 정보는 다양한 수학적 연산과 통계적 기법을 이용하여 추출할 수 있다. 그 대표적인 것으로 사회 통념에 대한 근접성 점수와 사용자 단말 사이의 유사성 지수가 그러하다.
첫째 근접성 점수는 질문 콘텐트에 대해서 가장 많이 선택된 답변과의 관계를 점수로 표현하거나, 점수를 이용해서 근접성 정도를 가시화하는 것을 말한다. 가장 간단한 수학적 모델은 가장 많이 선택된 답변과 자신이 선택한 답변이 일치하면 100점, 답변이 일치하지 않으면 0점으로 계산하는 방식이다. 여기에 질문 콘텐트마다 가중치를 부여할 수 있다. 그리고 질문 콘텐트의 누적된 결과를 반영하고, 평균 일치율 혹은 평균값을 가공하여 사회 주류성향과 어느 정도 근접해 있는지에 대한 데이터를 생성할 수 있다. 통계값을 얻는 수학적 모델 방법은 기존의 통계학적 방법론을 따른다.
둘째 유사성 지수는 사용자 단말(P와 Q) 사이에 어느 정도의 성향의 유사성이 있는지 그 정도를 나타낸다. 가장 간단한 수학적 모델은, 동일한 질문 콘텐트에 대해서 답변이 일치하면 100점, 답변이 일치하지 않으면 0점으로 계산하는 방식이다. 질문 콘텐트가 누적됨에 따라서 평균값을 얻을 수 있다. 여기에 질문 콘텐트마다 가중치를 부여할 수 있다. 질문 콘텐트가 많지 않을 때에는 유사성 지수의 변동이 심하지만, 질문 콘텐트가 누적될수록 일정한 값으로 수렴할 것이다.
이렇게 추출된 사용자 단말의 성향 분석 정보는 사용자 단말(P, Q)의 사용자 페이지를 통해 제공될 수 있다. 바람직하게는 텍스트, 이미지, 테이블, 그래프 등의 형식으로 다양하게 가시화될 수 있다.
상기 근접성 점수와 유사성 지수의 산출방식은 다양하게 변형될 수 있으며, 산출하는 규칙을 프로그램에 의해 미리 설정한 다음에 자동으로 이뤄지게 할 수 있다.
유사성 지수가 높은 답변자일수록 서로 성향이 비슷할 것으로 추론된다. 이들 간의 개인적인 네트워크는 매우 유용할 수 있다. 따라서 유사성 지수가 높은 사용자 단말 사이에 소셜 네트워크 관계가 형성되는 경우 상호 만족할 가능성이 크다. 정보 제공자 서버는 질문 콘텐트에 참여한 사용자 단말에게 유사성 지수에 기초한 다른 사용자 단말의 정보를 제공할 수 있다.
상세히 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 인터넷 사이트 메인 페이지를 통해서 질문 콘텐트가 표시되고 사용자들이 답변을 할 것이다. 다양한 사용자 단말이 답변 이벤트에 참가함으로써 중요한 성향 데이터를 얻을 수 있다. 시스템 서버는 이것을 기록하여 데이터베이스를 구축할 수 있다. 또한, 이 데이터베이스에서 통계 데이터를 추출하여 다양한 디자인 포맷으로 질문을 한 사용자 단말에게 제시할 수 있다. 공지의 연산방법과 통계 기법이 활용될 수 있다.
도 7은 답변 이벤트의 상세 정보를 사용자 단말 화면에 표시하는 예를 개략적으로 나타낸다. 질문 표시부(121)에는 질문 콘텐트가 표시될 것이고, 다양한 사용자 단말이 이 질문에 답변을 했다고 가정하자. 예컨대 도 3과 같은 질문이었다. 도 7에 도시된 것처럼, 이에 대한 답변 통계 정보를 원형 그래프(160)로 나타낼 수 있다. 가장 많은 선택을 받은 답변은 ①번임이 시각적으로 분명하게 나타나게 된다.
반드시 원형 그래프일 필요는 없다. 막대 그래프, 도넛 그래프, 선형 그래프, 분포도 등의 다양한 표시 방법을 선택할 수 있다. 답변 정보가 사용자 화면에 시각적으로 제공될 수 있다. 또한, 답변 이벤트에 참석한 답변자의 화면에도 시각적으로 제공될 수 있다. 이로써 해당 질문에 대한 사회적, 개인적 취향을 사용자 단말이 쉽게 파악할 수 있게 된다.
반드시 그래프일 필요는 없다. 테이블 형식으로 나타내는 것도 가능하다. 또한, 텍스트로 표현할 수도 있다. 예컨대 “현재 이 퀘스트의 가장 많은 선택을 받은 답변은 (1) 브라질입니다.”이다. 또한, 텍스트, 테이블 또는 그래프를 병용할 수도 있다.
또한, 답변 결과를 상세하게 분석한 텍스트와 그래프가 제공될 수 있다. 답변 결과를 성별, 지역별, 연령별, 혈액형별로 분석한 결과를 통계정보로 제공할 수 있다. 그 밖의 다양한 분석 정보가 추가되거나 변형될 수 있다.
시스템 서버는 답변에 참석한 개인의 성향정보를 데이터베이스로 구축할 수 있으며, 통계작업을 통해서 사회적 성향정보를 분석하여 추출할 수 있을 것이다. 사용자 단말은 자기의 성향과 다른 사람들의 일반적인 성향을 비교할 수 있게 된다.
도 8은 사용자 단말의 화면에 표시되는 분포도의 일 예를 나타낸다. 이것은 1개의 질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트의 통계에 기초할 수 있다. 또한, 누적된 질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트의 통계를 기초로 만들어질 수 있다. 도 8의 분포도를 통해서 사회적 성향과 개인의 성향을 비교할 수 있다.
질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트는 기록된다. 유저마다의 답변 정보는 기록되고 수집된다. 답변 이벤트가 발생할 때마다 어떤 항목이 가장 많이 선택됐는지를 알 수 있다. 가장 많이 선택된 문항이 바로 해당 질문에 대한 사회 주류의 성향을 나타낸다. 하지만 답변에 참여한 사람의 수와 범위에 따라서 표본이 부정확할 수 있다.
질문 콘텐트에 대한 답변 참여가 많아지는 경우, 질문 콘텐트가 다른 사이트로 확산되어 자연스럽게 답변 참여가 많아지는 경우에는 표본의 정확성, 즉 사회 주류의 성향의 정확성은 더 커진다. 특히 정보 제공자 서버가 질문 콘텐트를 생성하여 광범위하게 배포함으로써 답변 참여가 많아질 수밖에 없다. 그러므로 표본은 더욱 정확해진다. 그리고 서버의 질문 콘텐트의 수가 많아지고, 그에 따른 특정 유저의 답변 참여 횟수가 증가함으로써, 더욱 정확해진 사회 주류 성향을 파악할 수 있다. 또한, 특정 개인이 사회 주류 성향과 비교할 때 어느 정도 유사한지에 대한 상세한 정보를 얻을 수 있다.
도 8의 분포도(190)에 주류성향을 나타내는 표지(191)가 표시된다. 그리고 전술한 바와 같이 사용자의 답변 정보에 기초하여 산출된 근접성 점수를 이용하여 사용자의 개인성향의 위치를 나타내는 표지(195)가 표시된다. 바람직하게는 분포도에 사용자의 사진이나 이미지가 함께 표시될 수 있다.
바람직한 실시예에서는 주류 성향에 대한 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 주류 성향의 특징(연령이나 지역 등)을 추가하여 제공하거나, 주류 성향에 속한 사람의 사용자 정보(사진이나 이미지)를 예시하여 나타낼 수도 있다.
또한 분포도(190)를 확대하거나 특정 영역을 터치(클릭)하여 추가 정보를 얻도록 할 수 있다. 예컨대 개인성향 표지(195)를 터치하거나 클릭하는 경우, 자신이 속한 위치에 인접한 유사한 성향을 갖고 있는 사람의 정보가 분포도에 표시되도록 구성할 수 있다.
정보 제공자 서버는 질문 콘텐트에 대한 사용자 단말의 답변 이벤트가 발생할 때마다 답변정보를 리서치 데이터베이스에 기록한다. 질문정보와 답변정보는 누적되고 답변 이벤트에 대응하여 실시간으로 갱신된다.
이 리서치 데이터베이스는 태그 정보 및 범주 분류 정보를 가질 수 있다. 태그 정보 및 범주 분류 정보는 질문 콘텐트가 작성될 때 함께 등록될 수 있다. 범주는 정치, 비즈니스, 기술, 스포츠, 건강, 예술, 엔터테인먼트, 여행 등이 포함될 수 있다. 그 밖에 교육, 게임 및 취미, 정부 및 조직, 어린이 및 가족, 음악, 종교 및 역학, 사회 및 문화, 음식 등이 포함될 수 있다. 각 범주마다 개인적 성향과 사회적 성향들이 질문 콘텐트의 답변 결과로서 기록될 수 있다.
또한, 리서치 데이터베이스는 정보를 콘텐트의 개시 시간, 사용자들의 기등록된 일반정보(연령, 성별, 지역 등)와 매치되어 분류될 수 있다. 즉 리서치 데이터베이스에 있는 성향정보는 범주별 시계열별, 연령별, 지역별, 성별로 분류되어 저장될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시형태에서는 전술한 리서치 데이터베이스를 이용한 검색방법이 제공된다. 검색 엔진이 시스템에 설치된다. 이들 검색 엔진은 공지의 검색 알고리즘이나 새롭게 개선된 기능의 검색 알고리즘이 이용될 수 있다. 도 9에 나타난 것처럼, 사용자 단말이 키워드를 입력하면 검색 엔진(200)은 일반적인 데이터베이스(251)를 검색하여 일반 검색 결과(290)를 출력한다. 이 검색결과는 통상의 검색 결과를 표상한다. 본 발명에서 검색 엔진(200)은 성향정보가 기록된 리서치 데이터베이스(252)를 검색하여 성향정보 검색 결과(291)를 출력한다.
성향정보 검색결과(291)는 개인적, 사회적 성향정보가 될 것이다. 추출된 성향 정보는 사용자 단말이나 서버측 단말의 화면에 표시된다. 바람직하게는 테이블 또는 그래프로 가시화되는 통계정보이다. 예컨대 “오바마”를 키워드로 검색한 경우에 오바마에 대한 각종 뉴스나 웹 페이지 검색결과가 일반 검색 결과로 출력됨과 동시에, “오바마”에 관련된 각종 질문 콘텐트에 의해 수집된 통계정보를 성별, 지역별, 연령별로 구분한 테이블이나 그래프로 성향정보 검색결과를 제공하는 것이다.
또한, “스마트폰”을 키워드로 검색한 경우에 일반 검색 결과를 출력함과 동시에 리서치 데이터베이스의 검색결과로서 “스마트폰”과 관련된 다양한 질문 콘텐트에 대한 답변 정보를 통계값으로서 성향정보 검색 결과를 출력할 수 있다.
본 명세서와 첨부된 도면의 형상은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시로서 제공한다. 본 발명의 네트워킹을 구현하기 위한 서버 시스템 구성과 인터넷 사이트는 필수적으로 구성될 것이다. 인터넷 사이트는 다양한 화면 구성과 디자인이 가능하기 때문에, 본 명세서에서는 특징적인 부분만을 강조하여 설명했다. 도면의 표현은 설명의 편의를 위해서 과장했으며 개념적으로 나타냈다. 실제 디자인에서는 다른 기능을 추가할 수도 있을 것이고 변형할 수도 있을 것이다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명의 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (10)

  1. 선택형 질문 콘텐트(-이 질문 콘텐트는 정해진 시간 또는 정보 제공자 서버의 등록절차에 따라 다른 질문 콘텐트로 변경된다)를 매개로 리서치 데이터베이스를 구축하는 방법으로서, 상기 질문 콘텐트는 정치, 비즈니스, 기술, 스포츠, 건강, 예술, 엔터테인먼트, 여행 중 하나 이상의 범주를 포함하며, 상기 질문 콘텐트가 표시되는 영역에 인접하여 범주 표시부가 위치하며:
    (a) 정보 제공자 서버가 인터넷 사이트의 메인 페이지에 상기 선택형 질문 콘텐트를 표시하는 단계;
    (b) N(N은 1보다 큰 정수)개의 사용자 단말이 상기 인터넷 사이트에 접속하여 입력수단을 이용하여 상기 질문 콘텐트에 응답하는 단계;
    (c) 정보 제공자 서버가 상기 사용자 단말의 성향 정보가 포함된 리서치 데이터베이스를 갱신하는 단계; 및
    (d) 상기 사용자 단말이 상기 범주 표시부에 표시된 범주를 변경하는 경우, 상기 질문 콘텐트가 선택된 범주에 해당하는 질문 콘텐트로 변경되고, 변경된 질문 콘텐트에 대하여 상기 (a) 단계 내지 (c) 단계를 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 단말은 자신이 가입한 소셜 네트워크의 개인 계정 페이지를 가지며, 상기 선택형 질문 콘텐트를 상기 개인 계정 페이지에 공유하는 단계;
    상기 사용자 단말과 소셜 네트워킹하는 다른 사용자 단말이 상기 사용자 단말의 상기 개인 계정 페이지에서 상기 선택형 질문 콘텐트에 대한 답변 이벤트를 생성하는 단계; 및
    상기 정보 제공자 서버가 상기 다른 사용자 단말의 성향 정보가 포함된 리서치 데이터베이스를 갱신하는 단계를 더 포함하는, 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 정보 제공자 서버가 상기 질문 콘텐트를 상기 인터넷 페이지의 메인 페이지에 업로드 할 때, 검색용 태그 정보를 등록하는, 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 정보 제공자 서버가 상기 질문 콘텐트에 응답한 상기 사용자 단말에게 성향 분석 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는, 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 성향 분석 정보는 테이블 또는 그래프로 가시화되는 것인, 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 정보 제공자 서버가 상기 질문 콘텐트에 대한 응답을 한 사용자 단말(P, Q)들에 있어서, 사용자 단말 간의 유사성 지수를 생성하여 사용자 단말(P)에게 유사성 지수가 높은 다른 사용자 단말(Q)의 정보를 제공하는 단계를 더 포함한, 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 정보 제공자 서버가 질문 콘텐트에 대한 사용자 단말들의 답변 정보를 범주별, 시계열별, 지역별, 연령별, 또는 성별로 분류한 성향정보로서 기록한 리서치 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 질문을 매개로 한 리서치 데이터베이스 구축 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
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