KR102378855B1

KR102378855B1 - 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102378855B1
Application number: KR1020217043299A
Authority: KR
Inventors: 마이클 리차드 쉐퍼드; 메튜 비 레이드; 알레한드로 테라자스; 피터 오토 로버트 리파; 브라이언 조지 실러
Original assignee: 더 닐슨 컴퍼니 (유에스) 엘엘씨
Priority date: 2013-08-28
Filing date: 2014-08-25
Publication date: 2022-03-25
Also published as: JP6115901B2; AU2014311451A1; US20150067075A1; KR20220003661A; KR20150067224A; HK1212130A1; US20190379629A1; CA2889349A1; CN104756504A; EP3039875A4; BR112015009526A2; US11496433B2; KR101706745B1; KR20170018467A; WO2015031262A1; KR102347083B1; CA2889349C; KR20210006505A; US10333882B2; JP2016505975A

Abstract

소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하기 위한 방법, 기기, 시스템 및 제조 물품이 개시되어 있다. 본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 (1) 자산에 대한 것으로 사용자와 관련된 사용자 식별자와 연결되는 소셜 미디어 메시지를 식별하는 단계; (2) 자산에 노출된 사람들의 그룹과 관련된 통계를 판단하는 단계; (3) 사용자 식별자를 통계와 연관시키는 단계; (4) 단계 (1)에서 단계 (3)을 반복하는 단계를 포함한다. 예시적인 방법은 또한 사용자 식별자가 사용자에 대한 통계 프로파일을 추정하도록 연관된 2 이상의 다른 그룹의 사람들과 관련된 통계를 조합하는 단계를 포함한다.

Description

소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하는 방법 및 장치{METHODS AND APPARATUS TO ESTIMATE DEMOGRAPHICS OF USERS EMPLOYING SOCIAL MEDIA}

본 출원은 2013년 12월 27일자로 출원한 발명의 명칭이“METHODS AND APPARATUS TO ESTIMATE DEMOGRAPHICS OF USERS EMPLOYING SOCIAL MEDIA”인 미국특허출원 No. 14/142,411 및, 또한, 2013년 8월 28일자로 출원한 발명의 명칭이 “METHODS AND APPARATUS TO ESTIMATE DEMOGRAPHICS OF USERS EMPLOYING SOCIAL MEDIA”인 미국 가출원 No. 61/871,243의 우선권을 주장하고, 미국특허출원 No. 14/142,411 및 미국 가출원 No. 61/871,243은 전체적으로 본 명세서에 참조로 합체되어 있다.

본 출원은 일반적으로 시청률 조사에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 소셜 미디어를 사용하는 사용자들의 통계를 추정하는 방법 및 기기에 관한 것이다.

미디어의 시청률 조사(가령, 방송 텔레비전 및/또는 라디오와 같은 임의의 타입의 컨텐츠 및/또는 광고, 디지털 비디오 레코더 또는 디지털 비디오 디스크와 같은 메모리로부터 재생되는 저장된 오디오 및/또는 비디오, 인터넷을 통해 표시되는(가령, 스트림되는) 웹페이지의 오디오 및/또는 비디오, 비디오 게임 등)는 종종 미디어 식별 데이터(가령, 서명(들), 핑거프린트(들), 코드(들), 조정된 채널 식별정보, 노출시간 정보, 등) 및 인구 데이터(가령, 사용자 식별자(들), 시청회원(들)과 관련된 통계 데이터 등)의 수집을 포함한다. 미디어 식별 데이터 및 인구 데이터는 가령, 미디어의 특정 피스(들)에 노출된 사람들의 양(들) 및/또는 타입(들)을 나타내는 미디어 노출 데이터를 생성하도록 조합될 수 있다.

본 발명의 내용에 포함됨.

도 1은 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하기 위해 본원의 교시에 따라 구성된 예시적인 시스템의 도면이다.
도 2는 도 1의 예시적인 시청률 조사 엔티티에 의해 저장될 수 있는 예시적인 데이터 테이블이다.
도 3은 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계 추정을 용이하게 할 수 있는 도 1의 시청률 조사 엔티티 서버의 예시적인 수단의 블록도이다.
도 4는 자산통계정보로 소셜 미디어 사용자 식별자의 태깅을 용이하게 할 수 있는 도 3의 태그된 식별자 로거의 예시적인 수단의 블록도이다.
도 5는 도 1, 3, 및 4의 예시적인 시청률 조사 엔티티 서버에 의해 수집될 수 있는 자산통계로 태그된 소셜 미디어 사용자 식별자를 나타내는 데이터를 저장하는 예시적인 데이터 테이블이다.
도 6은 도 1, 3, 및 4의 예시적인 시청률 조사 엔티티 서버에 의해 수집될 수 있는 소셜 미디어 사용자 식별자에 따른 추정된 통계를 나타내는 데이터를 저장하는 예시적인 데이터 테이블이다.
도 7은 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하기 위해 실행될 수 있는 예시적인 기계판독가능 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 8은 관심 자산의 통계로 소셜 미디어 메시지의 사용자 식별자를 태그하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계판독가능 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 9는 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하는 프로파일을 생성하기 위해 실행될 수 있는 예시적인 기계판독가능 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 10은 도 1, 3, 및/또는 4의 예시적인 시청률 조사 엔티티 서버를 실행하기 위해 도 7 내지 9의 예시적인 기계판독가능 명령어를 실행할 수 있는 예시적인 프로세싱 플랫폼의 블록도이다.

본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 시스템 및 장치는 알고 있는 제 1 집단의 사람들에 대한 통계정보를 미지의 제 2 집단의 사람들에 대해 전가하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 본 명세서에 개시된 교시는 소셜 미디어를 사용하는 사용자의 통계를 추정할 수 있다 .

소셜 메시지는 사용자가 정보를 퍼뜨리고 수신하는 광범위하게 사용되는 미디어가 되었다. (트위터 또는 페이스북과 같은) 온라인 소셜 메시징 서비스는 사용자가 소셜 미디어 메시지 또는 인스턴스 메시지를 한번에 다수의 사용자들에 전송하게 할 수 있다. 몇몇 소셜 메시지 서비스는 다른 사용자를 "팔로워" 또는 "친구맺기"(가령, (예를 들어, Twitter^® 서비스를 통해) 선택한 사용자가 전송한 메시지를 수신하도록 가입, 상태 업데이트(가령, Facebook^® 서비스 또는 Google^+TM 소셜 서비스), 등)하게 할 수 있다. 예컨대, Twitter^® 서비스의 유명인사를 팔로잉하는(가령, 가입, 온라인 친구맺기 등) 사용자는 유명인사가 소셜 미디어 메시지를 전송 또는 포스트할 때 클라이언트 애플리케이션(가령, TweetDeck^® 클라이언트 애플리케이션 또는 임의의 다른 소셜 미디어 메시징 클라이언트 애플리케이션)을 통해 표시를 수신할 수 있다.

소셜 미디어 메시지(때로 본 명세서에서 "메시지", "상태", "텍스트" 또는 "트윗"이라 함)는 다른 많은 타입의 정보를 전송하는데 사용될 수 있다. 몇몇 예에서, 소셜 미디어 메시지는 사용자에 대한 전반적인 정보를 중계하는데 사용된다. 예컨대, 메시지 전송자는 그들이 지루한 것을 나타내는 소셜 미디어 메시지를 전송할 수 있다. 몇몇 예에서, 소셜 미디어 메시지는 미디어 이벤트, 제품 또는 서비스와 같은 자산에 대한 메시지 전송자에 의한 정보 셀프리포팅 활동을 전송하는데 사용된다. 예컨대, 메시지 전송자는 어떤 텔레비전 프로그램을 보는 것, 어떤 노래를 드는 것, 또는 그냥 어떤 책을 구매하는 것을 나타내는 소셜 미디어 메시지를 전송할 수 있다. 자산관련 소셜 미디어 메시지는 대중에 퍼뜨려진 소셜 미디어 메시지이며 자산에 노출을 나타낸다. 본 명세서에 개시된 몇몇 예에서, 자산관련 소셜 미디어 메시지를 식별하기 위해 소셜 미디어 메시지가 수집되고 그런 후 필터된다.

그러나, 통계 및/또는 다른 사용자 정보를 메시지 전송자에 링크시키는 것이 유용하다. 예컨대, 회사 및/또는 개인은 전달, 생산 및/또는 제공하는 자산(가령, 미디어 이벤트, 제품 및/또는 서비스)의 도달 범위 및 노출을 알고 싶어한다. 예컨대, 매우 많은 노출 및/또는 매우 많은 연관성의 발생과 관련된 미디어 이벤트는 사용자 행동에 영향을 주는데 더 효과적인 것으로 간주될 수 있다.

몇몇 예에서, 미디어 이벤트, 제품 및/또는 서비스와 같은 동일한 자산관련 소셜 미디어 메시지를 전송하는 온라인 소셜 메시징 서비스의 사용자에 대한 통계를 추론하기 위해 패널(가령, 텔레비전 패널, 고객카드 패널 등)용으로 개발된 통계가 미디어 이벤트에 대한 동시발생 메시지 및/또는 거의 동시발생 메시지를 포스팅하는 소셜 미디어의 사용자 통계를 추정하기 위해 사용된다. 몇몇 예에서, 텔레비전 프로그램, 광고 등과 같은 제 1 미디어 이벤트용으로 개발된 패널리스트 통계가 동시 메시지 및/또는 미디어 이벤트에 대한 동시 메시지를 포스팅하는 소셜 미디어의 사용자의 통계를 추정하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 미디어 이벤트(가령, 텔레비전 컨텐츠 및/또는 광고)에 대한 노출을 식별하는 타임스탬프식 레코드와 미디어 이벤트에 주석을 다는 타임스탬프식 소셜 미디어 메시지가 식별된다. 해당 미디어의 표현의 타임 윈도에 가까운(가령, 인접한, 임계시간 내에 있고/있거나, 겹치는) 타임 윈도우 내에서 관심 미디어(가령, 텔레비전 컨텐츠 및/또는 광고)에 해당하는 메시지를 포스팅하는 사용자는 참조 미디어 이벤트의 시청자에 속하는 것으로 가정된다. 미디어 이벤트(가령, 관심 자산)에 대한 통계는 가령 소비자의 패널을 기초로 시청률 조사 엔티티(가령, The Nielsen Company(미국), LLC)에 의해 식별될 수 있다. 단일 미디어 이벤트(가령, 특별한 텔레비전 쇼 및/또는 광고)에 대한 통계는 많은 통계 세그먼트들(가령, 20-25세의 남성 20%, 20-25세의 여성 25%, 20세 미만의 남성 10%, 20세 미만의 여성 3%, 40-50세의 남성 30%, 40-50세의 여성 12%)에 걸쳐 분포될 수 있다. 따라서, 단일 미디어 이벤트의 시청자에 속하는 것으로 소셜 미디어 사용자를 식별하는 것은 사용자가 이들 통계 세그먼트들(때로 "통계 버켓", "통계 풀", "통계 카테고리", "통계 성분" 또는 "마켓 브레이크"이라고 함) 중 어느 하나에 적합한 표시를 제공한다. 시청자의 퍼센트 성분은 소셜 미디어 사용자가 통계 버켓(가령, 사용자가 40-50세 여성일 가능성 12%) 중 하나에 맞는 가능성에 대한 프록시로서 사용될 수 있다. 이들 퍼센트는 공지의 소셜 미디어 사용 패턴을 기초로 변형될 수 있다. 예컨대, 40-50세 여성이 40-50세 남성보다 소셜 미디어를 사용할 가능성이 더 많다면, 통계 성분의 퍼센트는 가중화될 수 있거나 그렇지 않으면 이들 가능성을 반영하기 위해 조정될 수 있다.

미디어 이벤트에 대한 한 사용자 메시지를 이용하는 것은 이와 같은 이벤트와 관련된 통계의 폭이 주어질 경우 소셜 네트워크 사용자의 통계의 정확한 지표가 아닐 수 있는 반면, 다수의 미디어 이벤트들에 대한 동일한 사용자에 의한 메시지를 규합함으로써 그래뉼리티 및/또는 정확도가 높아진다. 예컨대, 베이지안 분석(Bayesian analysis)과 같은 통계방법은 사용자의 더 정확한 통계 추정을 얻기 위해 동일한 사용자가 소셜 미디어 메시지를 전송한 것으로 알려진 (가령, 미디어 이벤트에 대한 시청자에 속한 것으로 알려진) 다른 미디어 이벤트들과 관련된 다른 통계정보 풀에 적용될 수 있다. 예컨대, 소셜 미디어 사용자가 메시지를 보낸 제 2 미디어 이벤트가 단지 40-50세의 여성 1%, 40-50세의 남성 없음, 및 20-25세의 여성 50%인 경우, 제 2 미디어 이벤트에 대한 확률세트를 상기 예에 대한 제 1 미디어 이벤트에 대한 확률세트와 연결지음으로써 소셜 미디어 사용자는 40-50세 여성 또는 40-50세 남성일 가능성이 줄어들고 상기 사용자가 20-25세일 가능성이 더 커진다.

통계정보는 소셜 미디어 사용자의 통계를 추정하기 위해 다른 타입의 패널들로부터 사용될 수 있다. 예컨대, 텔레비전 패널로부터 통계정보가 상술한 바와 같이 사용될 수 있다. 대안으로, 소비자 구매 패널(가령, Nielsen’s Homescan^™ 패널, 고객카드 패널 등)로부터의 통계가 사용될 수 있다. Homescan^™ 에 등록된 참가자들은 제품을 구매한 후 제품 식별자(가령, 바코드)를 스캔한다. 패널리스트 식별자는 제품 식별자와 연관되고, 패널리스트에 대한 통계가 알려져 있기 때문에, 해당 제품에 대한 통계정보가 결정될 수 있다. 몇몇 예에서, 2 이상의 다른 타입의 패널들(가령, 텔레비전 패널 및 Homescan^™ 패널)에 대한 통계정보가 사용된다. 예컨대, 소셜 미디어 사용자는 텔레비전 프로그램 또는 텔레비전 프로그램의 특징을 언급하는 제 1 메시지를 전송할 수 있고 그런 후 제품(가령, 운동화) 또는 제품의 특징을언급한 제 2 메시지를 전송할 수 있다. 몇몇 예에서, 가령 텔레비전 패널을 통해 수집된 텔레비전 프로그램의 시청자에 대한 알려진 통계들이 가령, Homescan^™ 패널을 통해 수집된 운동화를 구매한 사람들의 알려진 통계와 결합되어 소셜 미디어 사용자의 통계를 추정할 수 있다.

몇몇 예에서, 소정의 자산 소유자들(가령, 판매자(예컨대, Amazon.com)와 같은 자산의 유통업자, 생산자 및/또는 공급자)은 사용자가 구매를 한 후 사용자가 메시지를 포스트(가령, 트위트, 상태 업데이트 등)하게 할 수 있다. 몇몇 예에서, 사용자가 메시지를 포스트하도록 채택할 경우, 메시지는 "I just bought"와 같은 특정 어구 및 (가령, "@Amazon.com을 통해) 자산 소유자 식별자를 포함할 수 있다. 몇몇 예에서, 자산 소유자는 메시지 포스팅시 사용자에 대한 식별자(가령, Twitter 핸들)를 기록할 수 있다. 몇몇 이와 같은 예에서, 자산 소유자는 사용자 및/또는 다른 사용자들이 한 과거의 구매로부터 통지된 상기 사용자와 통계정보를 연관시킬 수 있다.

몇몇 예에서, 자산 소유자는 사용자가 메시지를 포스트할 때 소셜 미디어의 식별자를 기록할 수 없다. 본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 특정 자산의 구매와 관련된 한 세트의 포스팅된 메시지(가령, 프로틴 바와 같은 관심 자산)를 식별하고, 이로써 한 세트의 관련된 사용자 식별자를 수집할 수 있다. 각각의 사용자 식별자는 특정 자산과 연관된 통계와 관련될 수 있다. 상술한 바와 같이, 포스팅된 메시지의 한 인스턴스가 메시지 포스터에 대한 일부 통계정보를 제공하나, 사용자가 포스팅한 복수의 메시지들과 관련된 통계를 수집함으로써 더 그래뉼적(가령, 특정적) 및/또는 더 정확한 사용자 통계 프로파일이 생성될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시된 예들은 사용자 식별자를 통해 특정 사용자와 관련된 통계를 예측하기 위해 시간에 걸쳐 복수의 메시지들을 분석한다. 몇몇 예에서, 통계 추정을 개발하기 위해 통계 분석(가령, 베이지안 분석, 주성분 분석 등)이 사용된다. 몇몇 예에서, 다른 가중치들이 더 큰 정확도와 정밀도의 통계 프로파일을 생성하기 위해 각각의 통계와 관련된다.

도 1은 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하도록 본 명세서에 개시된 예들이 실행될 수 있는 예시적인 환경(100)의 도면이다. 도 1의 예시적인 환경(100)은 시청률 조사 엔티티(AME)(102), 메시지 호스팅 서버(104) 및 자산 소유자(106)를 포함한다. 도시된 예의 AME(102)는 소셜 미디어의 포스트를 모니터 및/또는 리포트하는 엔티티이다. 도 1의 도시된 예에서, AME(102)는 예시적인 AME 서버(108)를 동작 및/또는 호스트한다. 도시된 예의 AME 서버(108)는 자산과 관련된 소셜 미디어 메시지(가령, 미디어 이벤트, 제품 및/또는 서비스)를 수집 및/또는 수신하고 메시지 포스터의 통계를 추정하는 서버 및/또는 데이터베이스이다. 몇몇 예에서, AME 서버(108)는 다수의 디바이스들을 이용해 실행되고/되거나 메시지 호스팅 서버(104)가 다수의 디바이스들을 이용해 실행된다. 예컨대, AME 서버(108) 및/또는 메시지 호스팅 서버(104)는 서로 통신하는 디스크 어레이들 또는 다수의 워크스테이션(가령, 데스크탑 컴퓨터, 워크스테이션 서버, 랩탑 등)을 포함할 수 있다. 도시된 예에서, AME 서버(108)는 네트워크(110)로 표현된 하나 이상의 유무선 네트워크를 통한 메시지 호스팅 서버(104) 및/또는 자산 소유자(106)와 선택적으로 통신한다. 예시적인 네트워크(110)는 예컨대, 하나 이상의 데이터 버스, 하나 이상의 LAN, 하나 이상의 무선 LAN, 하나 이상의 셀룰러 네트워크, 인터넷 등을 포함한 임의의 적절한 유무선 네트워크(들)을 이용해 실행될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "통신하는"과 같이 그 변형을 포함한 어구는 직접 통신 및/또는 하나 이상의 중간 성분들을 통한 간접 통신을 포함하고 직접 물리적(가령, 유선) 통신 및/또는 지속적 통신을 필요로 하지 않으나 오히려 추가로 주기적 또는 비주기적 간격뿐만 아니라 일회성 이벤트의 선택적 통신을 포함한다.

도 1의 도시된 예에서, 온라인 소셜 메시징 서비스는 AME 서버(108)에 의해 소셜 미디어 메시지에 대한 요청에 응답하는 메시지 호스팅 서버(104)를 동작 및/또는 호스트한다. 추가로 또는 대안으로, 메시지 호스팅 서버(104)는 소셜 미디어 메시지를 호스트하는 지리적으로 떨어져 있는 메시지 데이터베이스(가령, 온라인 메시징 서비스에 의해 계약된 제 3 자의 서버)와 통신할 수 있다. 이런 예에서, 메시지 호스팅 서버(104)는 요청 AME 서버(108)로 메시지를 제공하기 위해 이격된 메시지 데이터베이스로부터 메시지를 검색한다. 대안으로, 이격된 메시지 데이터베이스에는 요청 AME 서버(108)에 직접 호스트 메시지를 제공하기 위해 서버가 제공될 수 있다. 또한, 간략히 하기 위해, 단 하나의 메시지 호스팅 서버(104)만이 도 1에 도시되어 있으나, 다수의 메시지 호스팅 서버들이 있을 수 있다.

도시된 예에서, 사용자는 소셜 미디어 메시지를 읽고/읽거나 전달(또는 전송_하기 위해 사용자 식별자(가령, 예시적인 사용자 식별자(112))로 온라인 소셜 미디어 서비스에 신호를 보낸다. 예시적인 사용자 식별자(112)는 그런 후 사용자에 대한 활동과 연관된다. 예컨대, 사용자 식별자(112)는 소셜 미디어 메시지와 함께 디스플레이(또는 표현)될 수 있다.

도시된 예에서, 메시지 전송자는 소셜 미디어 메시지(114)를 포스트하거나 전송할 경우, 상기 소셜 미디어 메시지(114)는 메시지 호스팅 서버(104)로 전송된다. 예시적인 메시지 호스팅 서버(104)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A) 및 비자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)를 호스트한다. 도시된 예에서, 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)는 관심 자산으로 적어도 부분적으로 보내지는 참조(들)(가령, 텍스트)를 포함하고 또한 관심 자산에 노출을 나타내는 특징들을 포함한다. 예컨대, 관심 자산은“The Daily Show with Jon Stewart”일 수 있다. 이런 경우, 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)는 텍스트 "Jon Stewart is really funny on The Daily Show right now!"를 포함할 수 있고 상기 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)가 관심 자산의 방송동안 메시지 전송자에 의해 포스팅된 것을 나타내는 메시지 타임스탬프(116)를 포함할 수 있다.

대조적으로, 비자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)는 관심 자산에 대한 참조를 포함하지 않고/않거나 관심 자산에 노출을 나타내는 특징을 포함하지 않는다. 예컨대, 비자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)는 관심 자산에 대한 참조(가령, 텍스트 "Just ran into Jon Stewart from The Daily Show at my favorite pizza parlor!")를 포함할 수 있으나, 메시지는 텔레비전 쇼와 관련된 방송 시간 동안 메시지 전송자에 의해 포스팅될 수 없었다. 도시된 예에서, 메시지 호스팅 서버(104)는 동일한 방식으로 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 비자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)를 AME 서버(108)에 제공한다. 예컨대, 메시지 하우징 서버(104)는 소셜 미디어 메시지(114)가 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A) 또는 비자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)인지 무관하게 소셜 미디어 메시지(114)에 대한 요청을 유사하게 처리한다.

도 1의 도시된 예에서, 자산 소유자(106)는 미디어 이벤트, 제품 및/또는 서비스를 매우 많은 가입자들에 배포 및/또는 제공한다. 자산 제공을 하는 대신, 가입자는 자산 소유자(106)에 등록된다. 이 등록의 일부로서, 가입자는 상세한 사용자 통계정보를 제공한다. 이런 자산 소유자(106)의 예로는 Amazon.com, eBay, Pandora, Hulu, 등과 같은 판매자 및/또는 서비스 공급자를 포함한다.

도시된 예의 예시적인 AME 서버(108)는 알고 있는 제 1 그룹의 사람들의 통계정보를 미지의 제 2 그룹의 사람들로 전가시키도록 동작한다. 예컨대, 자산관련 소셜 미디어 메시지를 전송하는 소셜 미디어의 사용자에 대한 통계를 추론하기 위해, AME 서버(108)는 패널(가령, 텔레비전 패널, 고객카드 패널, 등)용으로 개발된 통계를 이용할 수 있다. 몇몇 예에서, AME 서버(108)는 키워드 리스트를 이용해 소셜 미디어 메시지에 대한 메시지 호스팅 서버(104)를 주기적으로 및/또는 비주기적으로 쿼리한다. 메시지 호스팅 서버(104)에 의해 반환된 소셜 미디어 메시지(115)는 미디어 이벤트, 제품 및/또는 서비스와 같은 관심 자산에 해당하는지 여부를 판단하도록 처리된다. 도 1의 예에서, 소셜 미디어 메시지(114 및 115)는 시간상 2개의 다른 지점들에서 동일한 메시지이다. 메시지(114)는 AME 서버(108)에 이용되기 이전의 (가령, 메시지 호스팅 서버(104)에 호스팅되는 동안) 메시지이다. 메시지(115)는 제공 후의 메시지이다. 예시적인 AME 서버(108)는 반환된 소셜 미디어 메시지(115)와 관련된 사용자 식별자(112)를 식별하고 자산에 대한 공지의 통계정보로 사용자 식별자(112)를 태그한다.

도시된 예에서, 관심 자산에 대한 공지의 통계정보로 사용자 식별자(112)를 태그하기 위해, 도시된 예의 AME(102)는 또한 관심 자산(들)에 대한 통계정보를 수집 및/또는 액세스한다. 예컨대, AME(102)는 텔레비전과 같은 미디어 프리젠테이션 디바이스에 의한 미디어 노출 환경(가령, 텔레비전 룸, 패밀리 룸, 거실, 바, 레스토랑, 가게, 카페테리아, 등)에 있는 특정 미디어를 나타내는 미디어 식별 정보를 수집하고 통계정보를 저장할 수 있다. 그런 후 AME(102)는 복수의 패널리스트 사이트로부터 수집된 데이터와 이들 사이트들에서 패널리스트의 통계를 상관시킬 수 있다. 예컨대, 제 1 미디어 피스가 맨 먼저 모니터되는 환경에서 검출되는 각 패널리스트 사이트에 대해, 제 1 미디어 피스에 대한 미디어 식별 정보는 맨 먼저 환경에서 검출된 현장 정보와 상관된다. 다수의 패널 리스트들로부터 데이터 및/또는 결과들이 전체적으로 제 1 미디어 피스에 집단의 노출을 나타내는 통계정보를 제공하기 위해 조합 및/또는 분석된다.

도 1의 도시된 예에서, AME(102)는 관심 자산을 식별하고 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 참조 데이터베이스(118)에 포함된 자산의 공지의 통계정보(가령, 공지의 시청자 구성에 해당하는 다른 통계 버킷 세트)로 사용자 식별자(112)를 태그하기 위한 예시적인 참조 데이터베이스(118)를 포함한다. 하기에 더 상세히 기술된 바와 같이, 예시적인 참조 데이터베이스(118)는 가령 관심 식별자(120)의 자산(가령, "The Daily Show with Jon Stewart"), 자산과 관련된 하나 이상의 규칙(들)(122)(가령, 10:00 p.m. 미국중앙표준시(CST)와 10:30 p.m. CST 월요일에서 목요일 사이의 방송), 자산에 대한 공지의 통계정보(124)(가령, 20-29세의 남성 70%, 20-29세의 여성 20%, 20세 미만의 남성 6%, 20세 미만의 여성 4%와 같은 세그먼트 또는 마켓 브레이크), 및 통계 세그먼트와 관련된 통계 태그(126)(가령, 태그 A)를 포함할 수 있다. 예시적인 참조 데이터베이스(118)는 휘발성 메모리(가령, SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory), DRAM(Dynamic Random Access Memory), RDRAM(RAMBUS Dynamic Random Access Memory) 등) 및/또는 비휘발성 메모리(가령, 플래시 메모리)를 포함할 수 있다. 예시적인 참조 데이터베이스(118)는 DDR, DDR2, DDR3, 모바일 DDR(mDDR), 등과 같은 하나 이상의 DDR(Double Data Rate) 메모리를 포함할 수 있다. 예시적인 참조 데이터베이스(118)는 하드 드라이브 디스크(들), 컴팩트 디스크 드라이버(들), 디지털 다목적 디스크 드라이브(들), 등과 같이 하나 이상의 대용량 저장장치를 추가로 또는 대안으로 포함할 수 있다. 도시된 예에서 참조 데이터베이스(118)는 단일 데이터베이스로 도시되어 있으나, 참조 데이터베이스(118)는 임의의 개수 및/또는 타입(들)의 데이터베이스로 구현될 수 있다.

몇몇 예에서, AME(102)는 소비자 구매 패널(가령, Nielsen’s Homescan^™ 패널, 고객카드 패널, Nielsen 텔레비전 패널, Nielsen 온라인 패널, Nielsen 라디오 패널 등)으로부터 통계를 사용한다. 이런 패널리스트 기반의 시스템(가령, 텔레비전 패널, 소비자 구매 패널 등)에서, 가령, 사용자가 패널에 대해 가입 및/또는 등록할 경우(예컨대, 패널에 모니터되는 것에 대한 동의할 경우) 사용자로부터 사용자 통계정보가 얻어진다. 가령, 전화 인터뷰, 개인 인터뷰를 통해 사용자가 설문(가령, 온라인 설문) 등을 마침으로써 사용자 통계정보(가령, 인종, 연령 또는 연령대, 성별, 수입, 교육수준 등)가 사용자로부터 얻어질 수 있다. 몇몇 예에서, AME(102)는 등록한 사람들(가령, 패널리스트)로부터 수집된 통계정보를 이용해 이들 패널리스트들에 대한 자산 노출과 다른 통계 마켓 간에 연속 상관관계가 이루어질 수 있게 한다. 예컨대, AME(102)는 이들 패널 방식들에 노출된 자산(가령, 미디어 이벤트, 제품, 서비스 등)을 결정하기 위해 이들 패널 회원들을 모니터할 수 있다. 그런 후 AME(102)는 수집된 데이터를 자산에 노출된 사람들의 다른 통계 버켓들을 정확히 식별하는 통계 리포트로 컴파일한다.

몇몇 예에서, AME(102)는 자산 소유자(106)로부터 자산통계정보(124)를 수집 및/또는 얻을 수 있다. 이런 몇몇 예에서, AME(102)는 소셜 미디어의 사용자들과 연관시키기 위해 더 광범위한 자산통계정보(124) 및/또는 사용자 데이터를 수집하기 위해 자산 소유자(106)의 기존 데이터베이스를 레버리지할 수 있다. 자산 소유자(106)의 사용자들 및/또는 등록된 패널리스트와 관련된 사용자 통계정보로 인해 AME(102)는 이들의 패널 데이터를 외부 소스(가령, 자산 소유자(106))로부터 실질적으로 신뢰할 수 있는 통계정보와 더불어 확장 또는 보충될 수 있어, 자산에 대한 공지의 통계정보의 범위, 정확도 및/또는 완성도를 넓힌다. 이종의 데이터 소스들(가령, 시청률 엔티티의 패널(들)로부터 고품질 통계정보 및/또는 자산 소유자(106)의 등록된 사용자 데이터)로부터 통계정보의 사용으로 AME(102)에 의해 소셜 미디어의 특정 사용자와 관련된 통계의 예측이 향상된다.

도시된 예에서, AME 서버(108)는 이들의 사용자 식별자(112)를 통해 사용자와 관련된 통계정보를 이용해 사용자에 대한 사용자 프로파일(128)을 생성한다. 예컨대, AME 서버(108)는 주기적으로 및/또는 비주기적으로 사용자 식별자(112)와 관련된 통계 타겟(126)을 식별하고 해당 통계의 베이지안 분석과 같은 통계 분석을 수행한다. 몇몇 예에서, AME 서버(108)는 사용자 프로파일(128)을 생성하기 위해 통계내에서 변화에 대한 통계분석을 수행한다. 몇몇 예에서, AME 서버(108)는 동일한 사용자에 대한 다수의 이벤트들 (가령, 하나 이상의 텔레비전 쇼에 대한 하나 이상의 노출 및/또는 하나 이상의 제품 구매)의 통계 성분을 조합해 사용자에 대한 통계를 더 정확하게 결정한다. 예컨대, 사용자가 2 이상의 이벤트들로부터 다른 시청 성분을 기초로 다른 통계 카테고리에 적합한 가능성들을 조합함으로써 사용자의 통계에 대한 가능성 세트가 조합된다. 가장 높은 가능성을 가진 통계 카테고리(가령, 세그먼트 또는 마켓 브레이크)가 사용자에 대한 통계로서 식별된다. 시간에 걸쳐(가령, 사용자 식별자(112)를 통해) 소정의 사용자와 관련될 수 있는 매우 많은 이벤트/시청자 참여는 더 나은 통계 전가의 정확도를 달성한다. 도시된 예의 AME(102)는 자산을 생산하는 회사 및/또는 개인들에게 생성된 프로파일(128)을 제공할 수 있다.

도 2는 소셜 미디어 서비스의 사용자를 통계정보와 연관시키기 용이하도록 도 1의 예시적인 AME(102)의 예시적인 참조 데이터베이스(118)에 의해 저장될 수 있는 예시적인 데이터 테이블(200)를 도시한 것이다. 도 2의 도시된 예에서, 데이터 테이블(200)는 자산 식별자(120)를 하나 이상의 규칙(들)(122), 자산통계정보(124) 및 통계 태그(126)와 연관시킨다. 데이터 테이블(200)의 동일한 행의 적절한 열에 데이터를 둠으로써 연관이 수행된다. 도시된 예에서, 자산 식별자(120)는 텔레비전 프로그램(가령, 행(202)의 자산(The Daily Show with Jon Stewart)), 책(가령, 행(204)의 자산(Twilight(책)), 제품(가령, 행(206)의 자산(목걸이)) 등과 같은 관심 자산을 식별한다. 예시적인 하나 이상의 규칙(들)(122)은 해당 자산 식별자(120)와 관련된 기준에 따라 하나 이상의 값들 및/또는 데이터를 포함한다. 몇몇 예에서, 하나 이상의 규칙(들)(122)은 텔레비전 쇼가 방송되는 동안 타임 블록을 포함한다. 예컨대, 행(202)에서, 자산(The Daily Show with Jon Stewart)과 관련된 하나 이상의 규칙(들)(122)은 자산(The Daily Show with Jon Stewart)이 월요일에서 목요일까지 10:00 p.m. 미국중앙표준시(CST)와 10:30 p.m. CST 사이에 방송되는 것을 나타낸다. 몇몇 예에서, 하나 이상의 규칙(들)(122)은 참조 데이터베이스(118)에 포함된 제품을 판매 및/또는 미디어(가령, 관심 자산)를 제공하는 판매자 및/또는 상인을 포함한다. 예를 들어, 행(208)에서, 자산(End of the World(영화))과 관련된 하나 이상의 규칙(들)(122)은 Amazon.com로부터 및/또는 iTunes®를 통해 액세스(가령, 구매, 스트리밍 등)될 수 있다.

상술한 바와 같이, AME(102)에 의해 자산에 대한 통계정보가 수집 및/또는 레버리지될 수 있다. 도 2의 데이터 테이블(200)은 해당 자산과 관련된 자산통계정보(124)(가령, 통계 세그먼트, 마켓 브레이크 등)을 포함한다. 자산통계정보(124)는 자산 식별자(120)와 관련된 연령 또는 연령대(가령, 20-29), 성별, 교육수준, 등 중 하나 이상을 나타내는 데이터 및/또는 값(들)을 포함할 수 있다. 몇몇 예에서, AME(102)는 관심 자산(들)에 대한 통계정보를 수집 및/또는 액세스한다. 예컨대, AME(102)는 복수의 모니터되는 패널리스트 사이트들로부터 수집된 데이터와 이들 사이트들에서 패널리스트의 통계 및/또는 등록된 패널리스트와 관련된 사용자 통계정보 및/또는 자산 소유자(106)의 사용자를 상관시킬 수 있다. 예컨대, 행(206)에서, 자산(목걸이)과 관련된 자산통계정보(124)는 자산(목걸이)의 구매자가 여성일 가능성이 70%이고 남성일 가능성이 30%인 것을 나타낸다. 또한, 행(210)에서, 자산(End of the World(노래))과 관련된 자산통계정보(124)는 자산(End of the World(노래))에 액세스(가령, 구매, 스트리밍 등)한 사용자가 20-29세일 가능성이 70%, 20세 미만성일 가능성이 20%, 30-39세일 가능성이 10%인 것을 나타낸다. 도 2의 도시된 예에서, 통계 태그(126)는 자산통계정보(124)에 해당하고 관련된 자산 식별자(120)의 통계 세그먼트를 뜻하는 것으로 사용될 수 있다. 예컨대, 행(206)에서, 자산(목걸이)과 관련된 통계 태그(126)는 자산(목걸이)의 통계 세그먼트가 태그(Tag C)로 언급될 수 있음을 나타낸다. 하나 이상의 통계 태그(가령, 하나 이상의 값들 또는 데이터)가 임의의 소정 자산에 적용될 수 있다. 따라서, 통계 태그(126)에는 하나 이상의 태그들이 덧붙여질 수 있다.

도 3은 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 평가하기 용이하게 할 수 있는 도 1의 시청률 조사 엔티티(AME) 서버(108)의 예시적인 수단의 블록도이다. 도시된 예의 예시적인 AME 서버(108)는 예시적인 태그된 식별자 로거(302), 예시적인 태그된 식별자 데이터베이스(304), 예시적인 프로파일 생성자(306), 예시적인 프로파일 데이터베이스(314), 예시적인 타임 스템퍼(316), 예시적인 데이터 저장장치(318), 및 예시적인 리포터(320)를 포함한다.

도 3의 도시된 예에서, AME 서버(108)는 관심 자산에 대해 사용자가 포스트한 소셜 미디어 메시지와 관련된 사용자 식별자를 로그하기 위해 예시적인 태그된 식별자 로거(302)를 포함한다. 하기에 더 상세히 기술된 바와 같이, 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114a)와 관련된 사용자 식별자(112)를 자산과 관련된 공지의 통계정보로 태그한다. 예컨대, 태그된 식별자 로거(302)는 자산 식별자(120)와 관련된 소셜 미디어 메시지(114)에 대한 메시지 호스팅 서버들(가령, 도 1의 메시지 호스팅 서버(104)))을 쿼리할 수 있다. 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 반환된 소셜 미디어 메시지(115)를 처리하고 도시된 예의 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 상기 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 관심 자산에 대한 참조를 포함하고 관심 자산에 대한 노출을 나타내는 (가령, 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)인) 특징을 포함한다고 판단하면, 태그된 식별자 로거(302)는 도 1의 예시적인 참조 데이터베이스(118)를 이용해 식별된 자산과 관련된 통계정보를 식별한다. 도 3의 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 사용자 식별자(112)를 식별하고 참조 데이터베이스(118)로부터 검색된 자산통계정보(124)로 상기 사용자 식별자(112)를 태그한다(가령, 관련시킨다).

도 3의 도시된 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 예시된 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 태그된 사용된 식별자의 기록을 저장한다. 태그된 식별자 데이터베이스(304)는 휘발성 메모리(가령, SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory), DRAM(Dynamic Random Access Memory), RDRAM(RAMBUS Dynamic Random Access Memory) 등) 및/또는 비휘발성 메모리(가령, 플래시 메모리)를 포함할 수 있다. 태그된 식별자 데이터베이스(304)는 DDR, DDR2, DDR3, 모바일 DDR(mDDR), 등과 같은 하나 이상의 DDR(Double Data Rate) 메모리를 포함할 수 있다. 태그된 식별자 데이터베이스(304)는 하드 드라이브 디스크(들), 컴팩트 디스크 드라이버(들), 디지털 다목적 디스크 드라이브(들), 등과 같이 하나 이상의 대용량 저장장치를 추가로 또는 대안으로 포함할 수 있다. 도시된 예에서 태그된 식별자 데이터베이스(304)는 단일 데이터베이스로 도시되어 있으나, 태그된 식별자 데이터베이스(304)는 임의의 개수 및/또는 타입(들)의 데이터베이스로 구현될 수 있다.

도 3의 도시된 예에서, AME 서버(108)는 관심 자산관련 소셜 미디어 메시지(가령, 예시적인 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A))를 포스트하는 해당 사용자들에 대한 추정된 통계를 포함한 사용자 프로파일(128)을 생성하기 위한 예시적인 프로파일 생성기(306)를 포함한다. 예컨대, 프로파일 생성기(306)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 포함된 사용자 식별자(112)를 주기적으로 및/또는 비주기적으로 처리하고 사용자 식별자(112)에 태그된 자산통계정보(124)의 통계분석을 수행할 수 있다. 분석의 결과를 이용해, 예시적인 프로파일 생성기(306)는 사용자 식별자(112)와 관련된 사용자에 대한 통계를 추정한다.

몇몇 예에서, 프로파일 생성기(306)는 요청시 사용자 프로파일(128)을 생성한다. 예컨대, 프로파일 생성기(306)는 가령 예시적인 리포터(320)로부터 요청을 수신해 소정 사용자에 대한 사용자 프로파일(128)을 생성할 수 있다. 몇몇 예에서, 프로파일 생성기(306)는 비주기적으로 (가령, 프로파일 생성기(306)가 예시적인 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 저장된 정보의 변화를 감지할 때) 사용자 프로파일(128)을 생성한다. 예컨대, 태그된 식별자 로거(302)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 태그된 식별자를 기록하면, 프로파일 생성기(306)는 새로운 기록을 감지하고 새로운 기록을 처리할 수 있다. 예컨대, 프로파일 생성기(306)는 새로운 기록의 사용자 식별자(112)와 관련된 이전에 생성된 사용자 프로파일(128)을 업데이트시킬 수 있다. 몇몇 예에서, 프로파일 생성기(306)는 주기적으로 사용자 프로파일(128)을 생성한다. 예컨대, 프로파일 생성기(306)는 24시간마다 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 포함된 하나 이상의 사용자 식별자(112)에 대해 사용자 프로파일(128)을 생성할 수 있다. 예시된 예의 프로파일 생성자(306)는 예시적인 통계 필터기(308), 예시적인 통계 분석기(310) 및 예시적인 추정기(312)를 포함한다.

도 3의 도시된 예에서, 프로파일 생성기(306)는 특정 사용자 식별자과 관련된 통계정보를 식별하기 위해 예시적인 통계 필터기(308)를 포함한다. 예컨대, 통계 필터기(308)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)를 파싱하고 사용자 식별자(112)에 태그된 다른 통계를 식별할 수 있다. 몇몇 예에서, 통계 필터기(308)는 구별되는 사용자 식별자(112)를 기초로 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 기록을 분류 및/또는 조합한다. 예컨대, 통계 필터기(308)는 사용자 식별자(112)와 관련된 하나 이상의 통계 태크(126)를 함께 링크시킬 수 있다. 몇몇 예에서, 통계 필터기(308)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 포함된 2 이상의 사용자 식별자(112)에 대한 통계정보를 규합한다. 가령, 통계 필터기(308)는 다른 사용자 식별자(112)를 동일한 사용자와 연관시킬 수 있다. 예컨대, 통계 필터기(308)는 가령, 하나 이상의 자산 소유자들(106)로부터 수신된 정보를 기초로 교차 참조하는 룩업 테이블, 파일, 데이터베이스, 리스트, 등과 같은 데이터 구조에 액세스할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 제 1 사용자 식별자(가령, "@JohnDoe")를 이용해 제 1 온라인 소셜 미디어 서비스로 등록하고 제 2 사용자 식별자(가령, "Johnny_Doe")를 이용해 제 2 온라인 소셜 미디어 서비스로 등록할 수 있다. 몇몇 예에서, 통계 필터기(308)는 상당히 동일한(가령, 사용자 식별자"@Jane_Doe", "Jane Doe", 및 "Doe, Jane") 2 이상의 사용자 식별자들을 식별하고 다른 사용자 식별자와 동일한 사용자를 연관시킬 수 있다. 몇몇 이러한 예에서, 통계 필터기(308)는 제 1 사용자 식별자 및 제 2 사용자 식별자에 태그된 통계정보를 결합해 사용자에 대한 프로파일을 생성한다.

도 3의 도시된 예에서, 프로파일 생성기(306)는 예시적인 통계 분석기(310)를 포함해 통계 태그(126)에 의해 식별된 통계 분석을 분석하고 사용자가 다른 통계 버킷에 맞을 가능성을 결정한다. 몇몇 예에서, 통계 분석기(310)는 사용자와 관련된 식별된 통계 내에서의 변화에 대한 통계 분석을 수행한다. 가령, 통계 분석기(310)는 다른 통계에 베이지안 분석 또는 주성분 분석을 적용해 가능성을 나타낸다. 몇몇 이런 예에서, 통계 분석기(310)는 사용자의 더 정확한 통계추정을 얻기 위해 사용자와 관련된 다른 통계 풀에 통계 방법(가령, 베이지안 분석)을 적용한다. 예컨대, 사용자가 2 이상의 태그된 식별자 기록(가령, 하나 이상의 텔레비전 프로그램 및/또는 하나 이상의 제품 구매를 위한 1회 이상의 노출)으로부터 다른 시청자 성분을 기초로 다른 통계 카테고리에 적합할 가능성을 조합함으로써 사용자의 통계에 대한 가능성 세트가 조합된다. 몇몇 예에서, 통계 분석기(310)는 사용자에 태그된 다른 통계정보와 가중치를 연관시킨다. 그러나, 예시저긴 통계 분석기(310)는 다른 통계 절차(가령, 주성분 분석)을 이용해 사용자가 다른 통계 버킷에 맞을 가능성을 결정할 수 있다.

도 3의 도시된 예에서, 프로파일 생성기(306)는 예시적인 통계 분석기(310)에 의해 수행된 분석의 결과를 기초로 사용자에 대한 통계를 추정하기 위한 예시적인 생성기(312)를 포함한다. 예컨대, 추정기(312)는 통계 카테고리(또는 카테고리들)를 가장 큰 가능성으로 식별하고 해당 통계 카테고리를 사용자와 연관시킬 수 있다. 일반적으로, 시간에 걸쳐 소정의 사용자와 관련된 매우 많은 태그된 식별자 기록들(및 해당 통계정보)은 통계 전가의 정확도를 높인다. 도 3의 도시된 예에서, 프로파일 생성기(306)는 추정기(312)의 결과를 이용해 사용자 프로파일(128)을 생성한다.

도 3의 도시된 예에서, 프로파일 생성기(306)는 예시적인 프로파일 데이터베이스(314)에 생성된 사용자 프로파일(128)을 저장한다. 프로파일 데이터베이스(314)는 휘발성 메모리(가령, SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory), DRAM(Dynamic Random Access Memory), RDRAM(RAMBUS Dynamic Random Access Memory) 등) 및/또는 비휘발성 메모리(가령, 플래시 메모리)를 포함할 수 있다. 프로파일 데이터베이스(314)는 DDR, DDR2, DDR3, 모바일 DDR(mDDR), 등과 같은 하나 이상의 DDR(Double Data Rate) 메모리를 포함할 수 있다. 프로파일 데이터베이스(314)는 하드 드라이브 디스크(들), 컴팩트 디스크 드라이버(들), 디지털 다목적 디스크 드라이브(들), 등과 같이 하나 이상의 대용량 저장장치를 추가로 또는 대안으로 포함할 수 있다. 도시된 예에서 프로파일 데이터베이스(314)는 단일 데이터베이스로 도시되어 있으나, 프로파일 데이터베이스(314)는 임의의 개수 및/또는 타입(들)의 데이터베이스로 구현될 수 있다.

도 3의 예시적인 타임 스탬퍼(316)는 클록 및 캘린더를 포함한다. 타임 스탬퍼(316)는 시간주기(가령, 1:00 a.m. 미국중앙표준시(CST)에서 1:01 a.m. CST 및/또는 일자(가령, 2013년 1월 1일))를, 가령, 시간 주기 및/또는 정보를 사용자 프로파일(128)에서 일자의 마지막에 추가함으로써 각각 생성된 사용자 프로파일(128)과 연관시킨다.

도 3의 도시된 예에서, AME 서버(108)는 예시적인 데이터 저장장치(318)르 포함해 예시적인 프로파일 생성기(306)에 의해 생성된 예시적인 태그된 식별자 로거(302) 및/또는 사용자 프로파일(128)에 의해 로그된 태그된 식별자 기록을 저장한다.

도시된 예에서, 리포터(320)는 생성된 사용자 프로파일을 기초로 리포터를 생성한다. 몇몇 예에서, 리포터(320)는 소정 사용자에 대한 리포터를 생성한다. 가령, 리포터(320)는 예컨대 AME(102)로부터 소정 사용자에 대한 쿼리를 수신할 수 있다. 몇몇 이러한 예에서, 리포터(320)는 프로파일 생성기(306)가 특정 사용자에 대한 리포터를 생성하게 한다. 몇몇 예에서, 리포터는 다른 자산을 만드는 회사들 및/또는 개인들에 보내진다. 리포터는 어떤 연령대(들) 및/또는 성별들이 자산에 노출될 경우 소셜 미디어 메시지를 전송할 것 같은지와 같은 자산 노출의 다른 태양들을 식별할 수 있다. 예컨대, 리포터는 실시간으로 미디어 이벤트(가령, 텔레비전 프로그램)에 대한 소셜 미디어 메시지를 보내는 사람들은 미디어 이벤트의 시청자와 동일한 통계 분포인지 판단할 수 있다. 리포터는 소셜 미디어 사용자들이 제 1 미디어 이벤트에 대해서는 젊으나 제 2 미디어 이벤트에 대해서는 상대적으로 나이가 있는 것을 또한 나타낼 수 있다.

도 1의 시청률 조사 엔티티(AME) 서버(108)를 실행하는 예시적인 방법이 도 3에 도시되어 있으나, 도 3에 도시된 하나 이상의 요소들, 프로세스들 및/또는 디바이스들은 임의의 다른 식으로 조합, 분할, 재정렬, 생략, 제거, 및/또는 실행될 수 있다. 또한, 예시적인 태그된 식별자 로그(302), 예시적인 태그된 식별자 데이터베이스(304), 예시적인 프로파일 생성기(306), 예시적인 통계 필터기(308), 예시적인 통계 분석기(310), 예시적인 추정기(312), 예시적인 프포파일 데이터베이스(314), 예시적인 타임 스탬퍼(316), 예시적인 데이터 저장장치(318), 예시적인 리포터기(320) 및/또는 더 일반적으로 예시적인 AME 서버(108)는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 임의의 조합에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 가령, 예시적인 태그된 식별자 로그(302), 예시적인 태그된 식별자 데이터베이스(304), 예시적인 프로파일 생성기(306), 예시적인 통계 필터기(308), 예시적인 통계 분석기(310), 예시적인 추정기(312), 예시적인 프포파일 데이터베이스(314), 예시적인 타임 스탬퍼(316), 예시적인 데이터 저장장치(318), 예시적인 리포터기(320) 및/또는 더 일반적으로 도 1의 예시적인 AME 서버(108) 중 어느 하나는 하나 이상의 아날로그 또는 디지털 회로(들), 논리회로, 프로그램가능한 프로세서(들), ASIC(s)(Application Specific Integrated Circuit(s)), PLD(s)(Programmable Logic Device(s)) 및/또는 FPLD(s)(Field Programmable Logic Device(s))에 의해 실행될 수 있다. 순수한 소프트웨어 및/또는 펌웨어 구현을 다루기 위해 본 출원의 기기 또는 시스템 청구항 중 어느 하나를 읽을 경우, 예시적인 태그된 식별자 로그(302), 예시적인 태그된 식별자 데이터베이스(304), 예시적인 프로파일 생성기(306), 예시적인 통계 필터기(308), 예시적인 통계 분석기(310), 예시적인 추정기(312), 예시적인 프포파일 데이터베이스(314), 예시적인 타임 스탬퍼(316), 예시적인 데이터 저장장치(318), 및/또는 예시적인 리포터기(320) 중 적어도 하나는 본 명세서에 명백히 소프웨어 및/또는 펌웨어를 저장한 접촉식 컴퓨터 판독가능 저장장치 또는 메모리, DVD, CD, 블루레이 디스크 등과 같은 저장 디스크를 포함하도록 정의되어 있다. 또한 여전히, 도 1의 예시적인 AME 서버(108)는 도 3에 도시된 것들 이외에 또는 대신에 하나 이상의 요소들, 프로세서들 및/또는 디바이스들을 포함할 수 있고/있거나 도시된 요소들, 프로세스들 및 디바이스들 중 어느 하나 이상 또는 모두를 포함할 수 있다.

도 4는 자산과 관련된 공지의 통계정보로 관심 자산에 대한 사용자에 의해 포스트된 소셜 미디어 메시지와 관련된 사용자 식별자를 태깅하는 것을 용이하게 할 수 있는 도 3의 태그된 식별자 로거(302)의 예시적인 구현의 블록도이다. 도시된 예의 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 예시적인 메시지 검색기(402), 예시적인 메시지 분석기(404), 예시적인 타임스탬프 검색기(406), 예시적인 룰 체커(408), 및 예시적인 식별자 태거(410)를 포함한다.

도 4의 도시된 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 메시지 호스팅 서버(가령, 도 1의 예시적인 메시지 호스팅 서버(104))로부터 소셜 미디어 메시지(가령, 도 1의 예시적인 소셜 미디어 메시지(114,115)를 검색하기 위한 예시적인 메시지 검색기(402)를 포함한다. 예컨대, 메시지 검색기(402)는 주기적인 간격(가령, 매 24시간, 매 월요일 등)으로, 비주기적 간격(가령, 요청시)으로, 및/또는 1회 이벤트로서 소셜 미디어 메시지(114)에 대한 메시지 호스팅 서버(104)를 쿼리할 수 있다. 도 4의 도시된 예에서, 메시지 검색기(402)는 메시지 호스팅 서버(104) 쿼리시 하나 이상의 키워드(들)을 포함한 예시적인 키워드 리스트(412)를 사용한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "키워드"라는 어구는 사전 정의를 갖고/갖거나 이름과 일치하고/하거나 허용된 사전 정의를 가질 수 없는 전문가 협의에 해당하는 워드 및/또는 구를 포함한다. 또한, 본 명세서에 개시된 예들은 리스트와 연계해 기술되었으나, 키워드 리스트(412)를 실행하는 다른 많은 방법들이 대안으로 사용될 수 있다. 예컨대, 개시된 기술들은 표(가령, 룩업테이블), 파일, 데이터베이스 등과 연계해 또한 사용될 수 있다.

도시된 예에서, 키워드 리스트(412)는 예시적인 키워드(412A, 412B, 412C, 412D)를 포함한다. 도시된 예의 예시적인 메시지 검색기(402)가 소셜 미디어 메시지에 대해 메시지 호스팅 서버(104)를 쿼리할 경우, 메시지 검색기(402)는 키워드 리스트(412)에서 키워드를 포함한 이들 소셜 미디어 메시지(114)만을 요청한다. 이런 식으로, 예시적인 메시지 검색기(402)는 관심 식별자(120)의 자산과 관련된 사용자에 의해 포스팅되지 않은 메시지 호스팅 서버(104)에 의해 반환된 소셜 미디어 메시지(115)의 개수를 줄인다(가령, 최소화시킨다). 예컨대, 응급실에서 대기중인 사용자에 의해 포스팅된 소셜 미디어 메시지(115)를 반환할 수 있는 텔레비전 프로그램 명(E.R.)을 포함한 소셜 미디어 메시지(114)에 대한 메시지 호스팅 서버(104)를 쿼리하기보다, 도시된 예의 예시적인 메시지 검색기(402)는 "I'm watching"이라는 키워드뿐만 아니라 텔레비전 프로그램(가령, @Hulu)을 시청 및/또는 배급할 수 있는 미디어 공급자를 포함할 수 있다. 몇몇 예에서, 메시지 검색기(402)는 메시지 호스팅 서버(104)로부터 하나 이상의 소셜 미디어 메시지(114)를 요청하고, 그런 후 키워드 리스트(412)를 이용해 소셜 미디어 메시지(115)를 필터하여 연달아 처리할 소셜 미디어 메시지(115) 세트를 줄인다. 예컨대, 메시지 검색기(402)는 시간주기(가령, 5:00 p.m. 미국중앙표준시(CST)에서 5:59 p.m. CST) 및/또는 일자 또는 일자범위 내에서 메시지 호스팅 서버(104)에 포스팅된 모든 소셜 미디어 메시지(114)를 요청할 수 있다. 예시적인 메시지 검색기(402)는 키워드 리스트(412)를 이용해 소셜 미디어 메시지(115)를 연이어 필터할 수 있다. 몇몇 예에서, 메시지 검색기(402)는 소셜 미디어 메시지를 검색할 경우 하나 이상의 키워드를 사용한다. 예컨대, 메시지 검색기(402)는 제 1 키워드(가령, E.R.과 같은 자산 식별자(120))를 이용해 소셜 미디어 메시지(114)에 대해 메시지 호스팅 서버(104)를 쿼리하고 제 2 키워드(가령, "I'm watching via @Hulu")를 이용해 반환된 소셜 미디어 메시지(115)를 연이어 필터한다. 필터링은 불리안 연산(가령, AND, OR, 등)의 임의의 조합을 이용해 수행될 수 있다.

키워드 어구(412D)를 이용해 메시지 호스팅 서버(104)를 커리하는 것은 자산(가령, 텔레비전 프로그램)과 관련된 것들에 대한 소셜 미디어 메시지(115)의 개수를 줄일 수 있는 반면, 소셜 미디어 메시지(115)에 포함된 텔레비전 프로그램은 관심 텔레비전 프로그램에 대한 것이 아닐 수 있다. 도 4의 도시된 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 관심 자산을 포함하는지 판단하기 위해 예시적인 메시지 분석기(404)를 포함한다. 예컨대, 메시지 분석기(404)는 소셜 미디어 메시지(115)의 텍스트를 참조 데이터베이스(118)에 리스트된 자산 식별자(120)와 비교할 수 있다. 몇몇 예에서, 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 관심 자산(가령, 예시적인 비자산 관련 메시지(114b))을 포함하지 않을 경우, 메시지 분석기(404)는 소셜 미디어 메시지(가령, 메시지(114b, 115))를 폐기한다.

도 4에 도시된 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 포스팅됐을 경우(가령, 메시지가 사용자에 의해 전송되었을 경우, 상태가 업데이트되었을 경우, 등)에 해당하는 타임스탬프를 얻기 위해 예시적인 타임스탬프 검색기(406)를 포함한다. 몇몇 예에서, 타임스탬프 검색기(406)는 소셜 미디어 메시지(115)를 파싱해서 메시지 타임스탬프(116)를 식별한다. 몇몇 예에서, 타임스탬프 검색기(406)는 메시지 호스팅 서버(104)로부터 해당하는 메시지 타임스탬프를 요청할 수 있다. 하기에 더 상세히 기술된 바와 같이, 몇몇 예에서, 메시지 타임스탬프(116)는 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 동시에 및/또는 거의 동시에 관심 자산(가령, 미디어 이벤트)에 포스팅되었는지 여부를 판단하는데 사용될 수 있다.

도 4의 도시된 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 자산에 대한 적절한 노출을 나타내는 진술만이 소셜 미디어 메시지 진술에 반영되는 것을 보장하기 위한 예시적인 룰 체커(408)를 포함한다. 예시적인 룰 체커(408)는 소셜 미디어 서비스 사용자에 적절히 통계를 전가하는 예시적인 AME 서버(108)의 확률을 높이는 기능을 한다. 몇몇 예에서, 룰 체커(408)는 폴스 포지티브(false positive) 체커로서 기능한다. 도시된 예에서, 룰 체커(408)는 반환된 소셜 미디어 메시지(115)의 특징을 소셜 미디어 메시지(115)에 식별된 자산 식별자(120)와 관련된 하나 이상의 규칙(들)(122)과 비교한다. 예컨대, 룰 체커(408)는 소셜 미디어 메시지(115)의 텍스트가 식별된 자산(가령, 관심 제품)을 공급(가령, 판매)하는 알려진 판매자 또는 상인을 포함하는지 여부를 판단할 수 있다. 몇몇 예에서, 룰 체커(408)는 메시지 타임스탬프(116)가 텔레비전 프로그램의 방송시간(들)에 상당히 가까운지 판단하기 위해 타임스탬프 검색기(406)에 의해 검색된 메시지 타임스탬프(116)를 비교해 텔레비전 프로그램에 노출을 안전하게 마무리 지음으로써 사용자 식별자(112)를 통해 사용자를 텔레비전 프로그램 시청자의 통계에 링크시킨다. 몇몇 예에서, 룰 체커(408)는 방송시간을 기초로 타임 윈도우를 이용할 수 있다. 예컨대, 룰 체커(408)는 텔레비전 프로그램의 실시간 방송고 텔레비전 프로그램에 관련된 메시지가 사용자에 의해 포스팅될 때 사이의 시간 지연을 결정하기 위해 메시지 타임스탬프의 시계열 분석을 수행할 수 있다. 도시된 예의 예시적인 룰 체커(408)는 소셜 미디어 메시지(115)가 텔레비전 프로그램을 시청하는 사용자에 응답해(가령, 텔레비전 프로그램의 방송 동안 또는 그 후 짧게(가령, 15분 내)) 전송되었는지를 판단하기 위해 시간지연을 이용한다.

도 4의 도시된 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 관심자산의 알려진 통계정보를 사용자와 연관시키기 위한 예시적인 식별자 태거(410)를 포함한다. 몇몇 예에서, 식별자 태거(410)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 파싱하고 상기 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 사용자 식별자(112)를 식별한다. 그런 후 도시된 예의 예시적인 식별자 태거(410)는 사용자 식별자(112)를 관심자산과 관련된 자산통계정보(124)로 태그한다. 예컨대, 식별자 태거(410)는 예시적인 참조 데이터베이스(118)로부터 식별된 자산 식별자(120)와 관련된 자산통계정보(124) 및/또는 통계 태그(126)를 검색하고 자산통계정보(124) 및/또는 통계 태그(126)를 사용자 식별자(112)와 연관시킨다. 몇몇 예에서, 식별자 태거(410)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)에 포함된 텍스트 및/또는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 검색하기 위해 메시지 검색기(402)에 의해 키워드 리스트(412)로부터의 키워드(들)이 사용되는 연속 시간에서 메시지(114A)에 액세스하는 식별자(가령, 메시지 식별자), 메시지 분석기(404)에 의해 식별된 관심 자산 식별자(120), 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 메시지 타임스탬프(116) 등과 같은 태그된 식별자와 함께 추가 정보를 포함할 수 있다.

도 3의 태그된 식별자 로거(302)를 실행하는 예씨적인 방법이 도 4에 도시되어 있으나, 도 4에 도시된 하나 이상의 요소들, 프로세스들 및/또는 디바이스들은 임의의 다른 방식으로 조합, 분할, 재정렬, 생략, 제거 및/EH는 구현될 수 있다. 또한, 예시적인 메시지 검색기(402), 예시적인 메시지 분석기(404), 예시적인 타임스탬프 검색기(406), 예시적인 룰 체커(408), 예시적인 식별자 태거(410) 및/또는 보다 일반적으로, 도 3의 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 임의의 조합에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 가령, 예시적인 메시지 검색기(402), 예시적인 메시지 분석기(404), 예시적인 타임스탬프 검색기(406), 예시적인 룰 체커(408), 예시적인 식별자 태거(410) 및/또는 보다 일반적으로 예시적인 태그된 식별자 로거(302) 중 어느 하나는 하나 이상의 아날로그 또는 디지털 회로(들), 논리회로, 프로그램가능한 프로세서(들), ASIC(s)(Application Specific Integrated Circuit(s)), PLD(s)(Programmable Logic Device(s)) 및/또는 FPLD(s)(Field Programmable Logic Device(s))에 의해 실행될 수 있다. 순수한 소프트웨어 및/또는 펌웨어 구현을 다루기 위해 본 출원의 기기 또는 시스템 청구항 중 어느 하나를 읽을 경우, 메시지 검색기(402), 예시적인 메시지 분석기(404), 예시적인 타임스탬프 검색기(406), 예시적인 룰 체커(408), 및/또는 예시적인 식별자 태거(410)는 본 명세서에 명백히 소프웨어 및/또는 펌웨어를 저장한 접촉식 컴퓨터 판독가능 저장장치 또는 메모리, DVD, CD, 블루레이 디스크 등과 같은 저장 디스크를 포함하도록 정의되어 있다. 또한 여전히, 도 3의 예시적인 태그된 식별자 로거(302)는 도 4에 도시된 것들 이외에 또는 대신에 하나 이상의 요소들, 프로세서들 및/또는 디바이스들을 포함할 수 있고/있거나 도시된 요소들, 프로세스들 및 디바이스들 중 어느 하나 이상 또는 모두를 포함할 수 있다.

도 5는 도 1, 3 및/또는 4의 예시적인 AME 서버(108)에 의해 수집될 수 있는 태그된 식별자를 나타내는 데이터를 저장하는 예시적인 데이터 테이블(500)을 도시한 것이다. 도 5의 도시된 예에서, 데이터 테이블(500)은 사용자 식별자(112), 통계 태그(126), 메시지 식별자(502), 메시지 키워드 정보(504), 자신 식별자(120), 및 메시지 타임스탬프(116)를 식별한다. 도시된 예에서, AME 서버(108)는 메시지(114A)가 관심자산에 해당하는(가령, 자산 식별자(120)에 대한 참조를 포함하는) 경우 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)로부터 사용자 식별자(112)를 추출한다. 예컨대, 행(514)에서, 사용자 식별자(112)는 상기 사용자 식별자(112)(@user3)와 관련된 사용자가 해당하는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 포스팅한 것을 나타낸다. 또한, AME 서버(108)는 자산 식별자(120)(목걸이)와 관련된 통계정보를 식별하고 해당 통계 태그(126)(Tag C)로 사용자 식별자(112)(@user3)를 태그한다. 도시된 예에서, AME 서버(108)는 또한 태그된 식별자 기록에서 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)로부터 추가 정보를 저장한다. 예컨대, 행(510)에서, 태그된 식별자 로거(302)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 메시지 식별자(502)(101101)와 연관시키고, 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 검색할 경우 메시지 검색기(402)에 의해 사용된 메시지 키워드(들)(504)("I just bought via @amazon")을 저장하며, 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)에서 자산 식별자(120)(Twilight(책))을 저장하고, 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)가 사용자에 의해 포스팅될 때를 나타내는 타임스탬프 검색기(406)에 의해 검색된 메시지 타임스탬프(116)(9:45:05 a.m. 11/10/2013)를 저장한다.

도 6은 도 1, 3 및/또는 4의 예시적인 AME 서버(108)에 의해 수집될 수 있는 태그된 소셜 미디어 사용자 식별자의 추정 통계를 나타내는 데이터를 저장하는 예시적인 데이터 테이블(600)을 도시한 것이다. 도 6의 도시된 예에서, 데이터 테이블(600)은 사용자 식별자(112)와 상기 사용자 식별자(112)에 태그된 자산통계정보(124)를 식별한다. 도시된 예에서, AME 서버(108)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)로부터 태그된 식별자 정보를 추출한다. 예컨대, 프로파일 생성기(306)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 저장된 태그된 식별자를 파싱하고 동일한 사용자 식별자(112)에 해당하는 기록을 조합한다. 예컨대, 행(604)에서, 사용자 식별자(112)(@user2)와 관련된 자산통계정보(124)는 사용자 식별자(112)(@user2)와 관련된 사용자가 태그된 식별자 로거(302)에 의해 로깅된 3개의 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 포스팅한 것을 나타낸다. 또한, 데이터 테이블(600)은 AME 서버(108)에 의해 수행된 통계분석의 결과(가령, 통계분석결과(610))를 포함한다. 예컨대, 통계분석기(310)는 가령 다른 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 사용자 식별자(112)에 의해 결정되는 바와 같이 다른 메시지(114A)를 전송하는 것으로 동일한 사용자에게 알려진 다른 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 다른 통계 세그먼트들에 베이지안 분석과 같은 통계 방법을 적용할 수 있다. 도시된 예에서, 데이터 테이블(600)은 해당 통계분석결과(610)를 기초로 추정된 사용자 통계정보(612)를 포함한다. 도시된 예에서, AME 서버(108)는 사용자 대한 통계(예컨대, 추정된 사용자 통계정보(612))로서 가장 가능성이 높은 통계 세그먼트를 식별할 수 있다. 몇몇 예에서, 사용자 통계정보(612)를 추정할 경우, 통계분석결과(610)의 퍼센트는 알고 있는 소셜 미디어 사용자 패턴을 기초로 변경될 수 있다(가령, 20세 미만의 여성이 20세 미만의 남성보다 소셜 미디어를 더 많이 사용할 것 같은 경우, 통계분석결과(610)의 퍼센트는 가중화될 수 있거나 그렇지 않으면 이들 가능성을 반영하기 위해 조절될 수 있다).

도 1, 3 및/또는 4의 예시적인 AME 서버(108)를 실행하기 위한 예시적인 기계판독가능 명령어를 나타내는 흐름도가 도 7-9에 도시되어 있다. 이 예에서, 기계판독가능 명령어는 도 10과 연계해 하기에 논의된 예시적인 프로세서 플랫폼(1000)에 도시된 프로세서(1012)와 같은 프로세서에 이해 실행하기 위한 프로그램을 포함한다. 프로그램은 CD-ROM, 플로피 디스크, 하드 드라이버, DVD, 블루레이 디스크, 또는 프로세서(1012)와 관련된 메모리와 같은 접촉식 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 소프트웨어로 구현될 수 있으나, 대안으로 전체 프로그램 및/또는 그 일부가 프로세서(1012)와는 다른 디바이스에 의해 실행 및/또는 펌웨어 또는 전용 하드웨어에 구현될 수 있다. 또한, 예시적인 프로그램은 도 7-9에 도시된 흐름도를 참조로 기술되어 있으나, 도 1, 3 및/또는 4의 예시적인 AME 서버(108)를 실행하기 위한 다른 많은 방법들이 대안으로 사용될 수 있다. 예컨대, 블록들의 실행 순서는 바뀔 수 있고/있거나 기술된 블록들 중 일부는 변경, 제거, 또는 조합될 수 있다.

상술한 바와 같이, 도 7-9의 예시적인 프로세스는 정보가 임의의 기간 동안(가령, 확장된 시간주기 동안, 영구히, 짧은 기간 동안, 일시적 버퍼링 동안, 및/또는 정보의 캐싱 동안)저장되는 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, ROM, CD, DVD 및/또는 임의의 다른 저장장치 또는 저장 디스크와 같은 접촉식 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 코드화 명령어(가령, 컴퓨터 및/또는 기계판독가능 명령어)를 이용해 실행될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 접촉식 컴퓨터 판독가능 저장매체라는 용어는 임의의 타입의 컴퓨터 판독가능 저장장치 및/또는 저장 디스크를 포함하고 전파 신호를 배제하며 송신 매체를 배제하도록 명백히 정의된다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "접촉식 컴퓨터 판독가능 저장매체" 및 "접촉식 기계 판독가능 저장매체"는 바꿔가며 사용된다. 추가로 또는 대안으로, 도 7-9의 예시적인 프로세스는 정보가 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, ROM, CD, DVD, 캐시, RAM 및/또는 임의의 기간 동안(가령, 확장된 시간주기 동안, 영구히, 짧은 기간 동안, 일시적 버퍼링 동안, 및/또는 정보의 캐싱 동안)저장되는 임의의 다른 저장장치 또는 저장 디스크와 같은 비일시적 컴퓨터 및/또는 기계판독가능 저장매체에 저장되는 코드화 명령어(가령, 컴퓨터 및/또는 기계 판독가능 명령어)를 이용해 실행될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 임의의 타입의 컴퓨터 판독가능 저장장치 및/또는 저장 디스크를 포함하고 전파 신호를 배제하며 송신 매체를 배제하도록 명백히 정의된다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, "적어도"라는 어구는 특허청구범위의 전제부에서 전환 용어로 사용될 경우, "포함하는"이라는 용어가 개방형인 것과 동일한 방식으로 개방형이다.

도 7의 예시적인 프로그램(700)은 예시적인 AME 서버(108)(도 1, 3 및/또는 4)에서 소셜 미디어를 이용해 사용자의 통계를 추정한다. 도 7의 예시적인 프로그램(700)은 AME 서버(108)가 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 식별할 때 블록(702)에서 시작한다. 예컨대, 태그된 식별자 로거(302)(도 3 및/또는 4)는 메시지 호스팅 서버(104)(도 1)로부터 반환된 소셜 미디어 메시지(115)를 검색하고 사용자가 참조 데이터베이스(118)(도 1)에 포함된 관심 자산에 대한(가령, 자산 식별자(120)에 대한 참조를 통해 식별된) 소셜 미디어 메시지(115)를 포스팅했는지 여부를 판단하기 위해 소셜 미디어 메시지(115)의 텍스트를 분석할 수 있다.

블록(704)에서, AME 서버(108)는 관심 자산과 관련된 자산통계정보를 결정한다. 가령, 태그된 식별자 로거(302)는 참조 데이터베이스(118)에 저장된 데이터 테이블(200)로부터 자산통계정보(124)를 검색할 수 있다. 블록(706)에서, AME 서버(108)는 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 사용자 식별자를 결정된 자산통계정보(124)로 태그한다(가령, 연관시킨다). 예컨대, 태그된 식별자 로거(302)는 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 사용자 식별자(112)를 식별하고 상기 사용자 식별자(112)를 자산통계정보(124)로 태그한다. 몇몇 예에서, 태그된 식별자 로거(302)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)(도 3)에 태그된 식별자를 기록한다.

블록(708)에서, AME 서버(108)는 사용자 식별자(112)와 관련된 사용자의 프로파일을 생성하는지 여부를 결정한다. 예컨대, 리포터(320)(도 3)는 소정의 사용자에 대한 프로파일에 대해 프로파일 생성자(306)를 쿼리할 수 있다. 블록(708)에서, 프로파일 생성자(306)가 사용자 프로파일을 생성하도록 판단하면, 블록(710)에서, 프로파일 생성자(306)는 사용자와 관련된 사용자 식별자(112)에 태그된 통계정보를 이용해 사용자 프로파일을 생성하다. 예컨대, 프로파일 생성자(306)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)로부터 사용자와 관련되고 사용자 식별자(112)에 태그된 자산통계정보(124)에 대해 통계분석을 수행하는 하나 이상의 태그된 식별자들을 식별할 수 있다. 몇몇 예에서, 프로파일 생성자(306)는 프로파일 데이터베이스(314)(도 3)에 생성된 사용자 프로파일(128)을 저장한다.

블록(708)에서, 프로파일 생성자(306)는 사용자 프로파일(128)을 생성하지 않도록 결정하거나 프로파일 생성자(306)가 블록(710)에서 사용자 블록(128)을 생성한다면, AME 서버(108)가 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 계속 추정하는지 여부를 판단하는 블록(712)으로 컨트롤이 진행된다. 블록(712)에서, AME 서버(108)가 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 계속 추정하도록(가령, 태그된 식별자 로거(302)가 메시지 호스팅 서버(104)로부터 소셜 미디어 메시지(115)를 계속 검색하고, 프로파일 생성기(306)가 사용자 프로파일(128)에 대한 요청을 계속 수신하는 등으로) 결정하면, 프로파일 생성자(306)는 자산(가령, 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A))와 관련된 또 다른 소셜 미디어 메시지를 식별하기 위해 블록(702)으로 반환을 제어한다. 그렇지 않으면, 블록(712)에서, AME 서버(108)는 (가령, 서버의 셧다운 이벤트 등으로 인해) 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하는 것을 중단하도록 결정하면, 도 7의 예시적인 프로세스(700)는 중단한다.

도 8의 예시적인 프로그램(800)은 자산 관련 소셜 미디어 메시지와 관련된 사용자 식별자를 도 1, 3 및/또는 4의 AME 서버(108)에서 동일한 관심 자산과 관련된 통계정보로 자산 관련 소셜 미디어 메시지와 관련된 사용자 식별자를 태그한다. 도 8의 예시적인 프로그램은 도 7의 블록(702, 704, 및 706)을 실행하는데 사용될 수 있다. 도 8의 예시적인 프로그램(800)은 태그된 식별자 로거(302)(도 3 및/또는 4)가 키워드 리스트에 포함된 하나 이상의 워드(들)을 포함한 소셜 미디어 메시지를 검색하는 블록(802)에서 시작한다. 예컨대, 메시지 검색기(402)는 키워드 리스트(412)에 포함된 하나 이상의 워드(들)을 포함하는 소셜 미디어 메시지(114)에 대한 메시지 호스팅 서버(104)에 대한 쿼리에 응답해 소셜 미디어 메시지(115)를 검색할 수 있다.

블록(804)에서, 태그된 식별자 로거(302)는 반환된 미디어 메시지(115)가 관심 자산을 참조하는 여부를 결정한다. 예컨대, 메시지 분석기(404)는 소셜 미디어 메시지(115)의 텍스트를 데이터 테이블(200)에 포함된 자산 식별자(120)와 비교할 수 있다. 블록(804)에서, 메시지 분석기(404)는 자산 식별자(120)와 일치하는(가령, 같거나 거의 같은) 참조를 식별하면, 블록(806)에서, 태그된 식별자 로거(302)는 소셜 미디어 메시지(115)가 포스팅되었을 때(가령, 메시지 전송자에 의해 전송되거나 전달되었을 때)와 관련된 타임스탬프(116)를 검색한다. 예컨대, 타임스탬프 검색기(406)는 소셜 미디어 메시지(115)의 텍스트로부터 메시지 타임스탬프(116)를 검색할 수 있다. 몇몇 예에서, 타임스탬프 검색기(406)는 미디어 호스팅 서버(104)로부터 메시지 타임스탬프(116)를 요청할 수 있다.

블록(808)에서, 태그된 식별자 로거(302)는 소셜 미디어 메시지(115)의 문자들이 식별된 관심자산과 관련된 하나 이상의 규칙(들)(가령, 특정 기준)을 만족하는지 여부를 결정한다. 예컨대, 룰 체커(408)는 메시지 타임스탬프(116)가 텔레비전 프로그램의 방송시간(들)에 아주 가까운지 판단할 수 있어 사용자가 생성한 텔레비전 프로그램에 노출을 무사히 마치게 한다. 몇몇 예에서, 룰 체커(408)는 소셜 미디어 메시지(115)의 텍스트가 관심 자산을 공급(가령, 배포, 판매 및/또는 제공)하는 알려진 판매자를 포함하는지 여부를 판단할 수 있다. 몇몇 예에서, 룰 체커(408)는 텔레비전 프로그램의 실시간 방송과 상기 텔레비전 프로그램에 대한 소셜 미디어 메시지가 사용자에 의해 보내진 때 간의 시간지연을 판단하도록 메시지 타임스탬프(116)의 시계열 분석을 수행할 수 있다. 예시적인 룰 체커(408)는 소셜 미디어 메시지가 텔레비전 쇼의 방송 후(가령, 15분 이내에) 텔레비전을 시청한 사용자에 응답해 사용자에 의해 보내졌는지 여부를 판단하기 위해 시간지연을 사용할 수 있다.

블록(808)에서, 룰 체커(408)는 소셜 미디어 메시지(115)가 식별된 관심 자산과 관련된 하나 이상의 규칙(들)을 만족하는지 여부를 판단하면(가령, 소셜 미디어 메시지(115)가 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)), 블록(810)에서, 태그된 식별자 로거(302)는 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)와 관련된 사용자 식별자를 관심 자산과 관련된 자산 통계정보로 태그하다. 예컨대, 식별자 태거(410)는 자산관련 소셜 미디어 메시지(114A)를 파싱해 사용자 식별자(112)를 식별한다. 식별자 태거(410)는 또한 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114A)에 식별된 자산 식별자(120)를 기초로 데이터 테이블(200)로부터 자산통계정보(124)를 검색하고 사용자 식별자(112)에 상기 자산통계정보(124)를 태그(가령, 연관)시킬 수 있다. 블록(812)에서, 태그된 식별자 로거(302)는 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 태그된 식별자의 기록을 저정한다.

블록(804)에서, 메시지 분석기(404)는 소셜 미디어 메시지(115)가 관심 자산에 대한 참조를 포함하지 않은 것으로(가령, 소셜 미디어 메시지(115)가 데이터 테이블(200)에 포함된 자산 식별자(120)에 대한 참조를 포함하지 않고, 이로써 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)가 아니라고) 판단하거나, 블록(808)에서, 룰 체커(408)가 소셜 미디어 메시지(115)가 관심 자산과 관련된 하나 이상의 규칙(들)을 만족하지 않는 것으로(가령, 소셜 미디어 메시지(115)가 자산 관련 소셜 미디어 메시지(114B)가 아니라고) 판단하거나, 태그된 식별자 로거(302)가 블록(812)에서 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 태그된 식별자의 기록을 저장한 후에는, 태그된 식별자 로거(302)가 식별된 관심 자산과 관련된 통계정보로 사용자 식별자를 계속 태그하는지 여부를 결정하는 블록(814)으로 컨트롤이 진행된다. 블록(814)에서, 태그된 식별자 로거(302)가 식별된 관심 자산과 관련된 통계정보로 사용자 식별자를 계속 태그하도록 결정하면(가령, 태그된 식별자 로거(302)가 메시지 호스팅 서버(104)로부터 소셜 미디어 메시지(115)를 계속 검색하면), 반환된 소셜 미디어 메시지(115)가 관심 자산을 참조하는지 여부를 판단하기 위해 블록(804)으로 컨트롤이 진행된다. 그렇지 않으면, 블록(814)에서, 태그된 식별자 로거(302)가 식별된 관심 자산과 관련된 통계정보로 사용자 식별자를 태그하는 것을 멈추도록(가령, 서버 셧다운 이벤트 등으로 인해 추가 소셜 미디어 메시지들이 처리되지 않도록) 결정하면, 도 8의 예시적인 프로세스(800)는 중단된다.

도 9의 예시적인 프로그램(900)은 예시적인 AME 서버(108)(도 1, 3 및/또는 4)에서 소셜 미디어를 이용하는 사용자의 통계를 추정하는 사용자 프로파일을 생성한다. 도 9의 예시적인 프로그램(900)은 도 7의 블록(710)을 실행하기 위해 사용될 수 있다. 도 9의 예시적인 프로그램(900)은 AME 서버(108)가 사용자 식별자와 관련된 통계정보를 식별할 경우 블록(902)에서 시작한다. 예컨대, 통계 필터기(308)(도 3)는 사용자 식별자(112)로 태그된(가령, 관련된) 자산통계정보(124)에 대해 태그된 식별자 데이터베이스(304)에 저장된 태그된 식별자 기록을 파싱할 수 있다. 몇몇 예에서, 통계 필터기(308)는 동일한 사용자와 관련된 2 이상의 사용자 식별자(112)로 태그된 자산통계정보(124)를 조합한다.

블록(904)에서, AME 서버(108)는 식별된 자산통계정보(124)의 통계분석을 수행한다. 예컨대, 통계분석기(310)(도 3)는 사용자가 다른 통계 세그먼트(가령, 데이터 테이블(600)에 포함된 통계분석결과(610))에 맞을 가능성을 판단하기 위해 자산통계정보(124)에 베이지안 분석과 같은 통계방법을 적용할 수 있다. 블록(906)에서, AME 서버(108)는 사용자 식별자(112)와 관련해 사용자에 대한 통계를 추정한다. 예컨대, 추정기(312)(도 3)는 가장 높은 가능성으로 통계 카테고리(또는 카테고리들)을 식별하고 해당 통계 카테고리를 사용자(데이터 테이블(600)에 포함된 추정된 사용자 통계정보(612))와 연관시킬 수 있다. 일반적으로, 시간에 걸쳐 소정의 사용자와 관련된 매우 많은 태그된 식별자 기록(및 해당 통계정보)은 통계 전가(가령 추정된 사용자 통계)의 정확도를 높인다.

블록(908)에서, AME 서버(108)는 사용자에 대한 투정된 사용자 통계를 포함한 사용자에 대한 사용자 프로파일을 저장한다. 예컨대, 프로파일 생성기(306)(도 3)는 추정된 사용자 통계정보(612)를 이용해 사용자에 대한 사용자 프로파일(128)을 생성하고 프로파일 데이터베이스(314)(도 3)에 생성된 사용자 프로파일(128)을 저장할 수 있다. 블록(910)에서, AME 서버(108)는 추정된 사용자 통계정보(612)와 함께 타임스탬프를 저장한다. 예컨대, 타임 스탬퍼(316)(도 3)는 시간 주기(가령, 1:00 a.m. 중앙시(CST)에서 1:01 a.m. 중앙시(CST) 및/또는 일자(가령, 2013년 1월 1일)를 가령 사용자 프로파일(128)에서 일자의 끝에 시간 주기 및/또는 일자 정보를 첨부함으로써 각각 생성된 사용자 프로파일(128)과 연관시킬 수 있다.

블록(912)에서, AME 서버(108)는 사용자 프로파일을 계속 생성할지 여부를 결정한다. 블록(912)에서, AME 서버(108)가 사용자 프로파일을 계속 생성하기로 결정하면(가령, 프로파일 생성기(306)가 사용자 프로파일(128) 등에 대한 요청을 계속 수신하면), 또 다른 사용자와 관련된 통계정보를 식별하기 위해 블록(902)으로 컨트롤이 진행된다. 그렇지 않고, 블록(912)에서, AME 서버(108)는 사용자 프로파일 생성을 중단하도록 결정하면(가령, 서버 셧다운 이벤트 등으로 인해 사용자 프로파일을 생성하는 추가 요청이 없으면), 도 9의 예시적인 프로세스(900)는 중단된다.

도 10은 도 1, 3 및/또는 4의 예시적인 AME 서버(108)를 실행하기 위해 도 7-9의 명령어를 실행할 수 있는 예시적인 프로세서 플랫폼(100)의 블록도이다. 프로세서 플랫폼(1000)은 가령, 서버, 개인용 컴퓨터, 모바일 디바이스(가령, 휴대폰, 스마트폰, iPad^TM과 같은 태블릿), PDA, 인터넷 어플라이언스, DVD 플레이어, CD 플레이어, 디지털 비디오 레코더, 블루레이 플레이어, 게임 콘솔, 개인용 비디오 레코더, 셋톱박스, 또는 임의의 다른 타입의 컴퓨텅 장치일 수 있다.

도시된 예의 프로세서 플랫폼(1000)은 프로세서(1012)를 포함한다. 도시된 예의 프로세서(1012)는 하드웨어이다. 예컨대, 프로세서(1012)는 임의의 소정의 군(群) 또는 제조업체로부터 하나 이상의 집적회로, 논리회로, 마이크로프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행될 수 있다.

도시된 예의 프로세서(1012)는 로컬 메모리(1013)(가령, 캐시)를 포함한다. 도시된 예의 프로세서(1012)는 버스(1018)를 통해 휘발성 메모리(1014) 및 비휘발성 메모리(1016)를 포함한 메인 메모리와 소통한다. 휘발성 메모리(1014)는 SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory), DRAM(Dynamic Random Access Memory), RDRAM(RAMBUS Dynamic Random Access Memory) 및/또는 임의의 다른 타입의 RAM 디바이스에 의해 실행될 수 있다. 비휘발성 메모리(1016)는 플래시 메모리 및/또는 임의의 다른 타입의 메모리 디바이스에 의해 실행될 수 있다. 메인 메모리(1014,1016)에 대한 액세스는 메모리 컨트롤러에 의해 제어된다.

도시된 예의 프로세서 플랫폼(1000)은 또한 인터페이스 회로(1020)를 포함한다. 인터페이스 회로(1020)는 이더넷 인터페이스, USB, 및/또는 PCI 익스프레스 인터페이스와 같은 임의의 타입의 인터페이스 표준에 의해 구현될 수 있다.

도시된 예에서, 하나 이상의 입력 디바이스들(1022)이 인터페이스 회로(1020)에 연결되어 있다. 입력 디바이스(들)(1022)은 사용자가 데이터를 입력하게 하고 프로세서(1012)에 명령을 내린다. 입력 디바이스(들)은 가령, 오디오 센서, 마이크로폰, 카메라(정지 또는 비디오), 키보드, 버튼, 마우스, 터치스크린, 트랙패드, 트랙볼, 아이소포인트(isopoint) 및/또는 음성인식시스템에 의해 구현될 수 있다.

하나 이상의 출력 디바이스들(1024)도 또한 도시된 예의 집적회로(1020)에 연결된다. 출력 디바이스들(1024)은 가령 디스플레이 디바이스(예컨대, LED, OLED, 액정 디스플레이, 음극선관 디스플레이(CRT), 터시스크린, 접촉식 출력 디바이스, 프린터기 및/또는 스피커)에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 도시된 예의 집적회로(1020)는 일반적으로 그래픽 드라이버 카드, 그래픽 드라이버 칩 또는 그래픽 드라이버 프로세서를 포함한다.

도시된 예의 집적회로(1020)는 또한 네트워크(1026)(가령, 이더넷 연결, 디지털 가입자 회선(DSL), 전화선, 동축 케이블, 휴대폰 시스템 등)를 통해 외부 장치(가령, 임의 종류의 컴퓨팅 디바이스)와의 데이터 교환을 용이하게 하기 위해 송신기, 수신기, 송수신기, 모뎀 및/또는 네트워크 인터페이스 카드와 같은 통신 디바이스를 포함한다.

도시된 예의 프로세서 플랫폼(1000)은 또한 소프트웨어 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 저장장치(1028)를 포함한다. 이런 대용량 저장장치(1028)의 예로는 플로피 디스크 드라이브, 하드 드라이브 디스크, 컴팩트 디스크 드라이브, 블루레이 디스크 드라이브, RAID 시스템, 및 DVD 드라이브를 포함한다.

도 7-9의 코드화 명령어(1032)는 대용량 저장장치(1028), 휘발성 메모리(1014), 비휘발성 메모리(1016), 및/또는 CD나 DVD와 같은 착탈가능한 접촉식 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장될 수 있다.

상술한 바로부터, 알고 있는 제 1 그룹의 사람을 미지의 제 2 그룹의 사람으로 통계정보를 전가할 수 있고 이로써 제 2 그룹의 사람들에 의해 자산에 보고된 노출을 기초로 자산의 범위와 효과를 추적할 수 있는 방법, 기기 및 제조 물품들이 개시된 것을 알 것이다. 이런 전가는 (1) 제 2 그룹의 사람들에 의해 소셜 미디어 사이트들을 통해 행해진 포스트 및 (2) 제 1 그룹의 사람들에 대해 수집된 미디어 노출 데이터와 통계를 기초로 할 수 있다. 제 1 그룹의 사람은 시청자 및/또는 시장조사 연구의 패널리스트들일 수 있다.

몇몇 예시적인 방법, 기기 및 제조 물품들이 개시되었으나, 본 출원의 보호범위는 이에 국한되지 않는다. 반대로, 본 출원은 본 출원의 특허청구범위 내에 있는 모든 방법, 기기 및 제조 물품들을 명백히 포함한다.

Claims

적어도 하나의 메모리;
장치 내의 명령어; 및
프로세서 회로로서:
제1 자산을 언급하는 제1 소셜 미디어 메시지를 식별하고;
컴퓨터 데이터베이스에 포함되는 제1 자산 식별자에 기반하여 컴퓨터 데이터베이스로부터 제1 자산과 연관되는 제1 인구통계를 결정하고;
제1 자산과 연관되는 제1 인구통계를 결정하는데 응답하여, 제1 인구통계를 사용자와 연관시키고;
제2 자산을 언급하는 제2 소셜 미디어 메시지를 식별하고;
컴퓨터 데이터베이스에 포함되는 제2 자산 식별자에 기반하여 컴퓨터 데이터베이스로부터 제1 자산과 연관되는 제2 인구통계를 결정하고;
제2 자산과 연관되는 제2 인구통계를 결정하는데 응답하여, 사용자에 대한 인구통계 프로필을 추정하기 위하여 제1 인구통계와 제2 인구통계를 조합하기 위하여 명령어를 실행하는 프로세서 회로를 포함하고,
제1 소셜 미디어 메시지는 컴퓨터 네트워크화된 소셜 미디어 서비스를 통하여 소셜 미디어 시스템의 사용자에 의해 유래되거나 수신되고,
제1 자산 식별자는 제1 자산과 연관되고,
제2 소셜 미디어 메시지는 컴퓨터 네트워크화된 소셜 미디어 서비스를 통하여 소셜 미디어 시스템의 사용자에 의해 유래되거나 수신되고,
제2 자산 식별자는 제2 자산과 연관되는 장치.
청구항 1에 있어서,
제1 소셜 미디어 메시지를 식별하는 것은 프로세서 회로가:
소셜 미디어 메시지의 텍스트에서 제1 자산의 언급을 식별하고;
소셜 미디어 메시지의 특성이 제1 자산과 연관되는 규칙을 만족하는지 여부를 결정하는 것을 포함하는 장치.
청구항 2에 있어서,
제1 자산은 미디어 이벤트이고 제1 자산과 연관되는 규칙은 제1 자산의 방송 시간과의 관계를 명시하는 장치.
청구항 2에 있어서,
소셜 미디어 메시지의 특성이 제1 자산과 연관되는 규칙을 만족하는지 여부를 결정하는 것은 프로세서 회로가 소셜 미디어 메시지와 연관되는 타임스탬프가 규칙에 의해 정의된 기간 내에 속하는지 여부를 결정하는 것을 더 포함하는 장치.
청구항 2에 있어서,
제1 자산은 제품이고 제1 자산과 연관되는 규칙은 제1 자산을 공급하는 판매자를 식별하는 장치.
청구항 5에 있어서,
소셜 미디어 메시지의 특성이 제1 자산과 연관되는 규칙을 만족하는지 여부를 결정하는 것은 프로세서 회로가 소셜 미디어 메시지의 텍스트가 판매자를 언급하는지 여부를 결정하는 것을 더 포함하는 장치.
청구항 6에 있어서,
제1 인구통계는 제1 자산의 구매자인 사람들의 그룹과 연관되는 장치.
청구항 1에 있어서,
제1 인구통계는 제1 자산의 청중에 포함되는 사람들의 그룹과 연관되는 장치.
청구항 1에 있어서,
제1 소셜 미디어 메시지 및 제2 소셜 미디어 메시지는 제1 사용자 식별자와 연관되고,
프로세서 회로는 제3 자산을 언급하는 제3 소셜 미디어 메시지를 식별하고,
제3 소셜 미디어 메시지는 사용자와 연관되는 제2 사용자 식별자와 연관되고, 제2 사용자 식별자는 제1 사용자 식별자와 상이하고,
사용자에 대한 인구통계 프로필을 추정하는 것은 제1 사용자 식별자 및 제2 사용자 식별자가 연관되는 둘 이상의 상이한 그룹과 연관되는 인구통계를 조합하는 것을 포함하는 장치.
청구항 1에 있어서,
제1 인구통계는 제1 자산의 청중에 포함되는 제1 사람들의 그룹과 연관되고 제2 인구통계는 제2 자산의 구매자인 제2 사람들의 그룹과 연관되는 장치.
청구항 1에 있어서,
사용자에 대한 인구통계 프로필을 추정하는 것은 프로세서 회로가:
제1 인구통계 및 제2 인구통계를 분석하고;
분석 결과에 기반하여 가장 높은 가능성을 가지는 인구통계 카테고리를 결정하고;
가장 높은 가능성을 가지는 인구통계 카테고리를 사용자와 연관시키는 것을 포함하는 장치.
청구항 11에 있어서,
제1 인구통계 및 제2 인구통계를 분석하는 것은 프로세서 회로가 제1 인구통계 및 제2 인구통계에 베이지안 분석을 수행하는 것을 포함하는 장치.
청구항 11에 있어서,
제1 인구통계 및 제2 인구통계를 분석하는 것은 프로세서 회로가 제1 인구통계 및 제2 인구통계에 주성분 분석을 수행하는 것을 포함하는 장치.
적어도 하나의 메모리;
장치 내의 명령어; 및
프로세서 회로로서:
미디어 자산과 연관되는 텔레비전 패널의 일부의 제1 인구통계를 식별하고;
컴퓨터 네트워크 상으로 전송되고 미디어 자산을 언급하는 소셜 미디어 메시지를 감지하고;
감지에 응답하여, 소셜 미디어 시스템의 사용자에 대응하는 제2 인구통계를 추정하는데 사용하기 위하여 제1 인구통계의 소셜 미디어 시스템의 사용자와의 연관을 저장하기 위하여 명령어를 실행하는 프로세서 회로를 포함하고,
텔레비전 패널의 일부의 제1 인구통계는 미디어 자산의 미디어 식별 정보와 복수의 텔레비전 패널리스트를 상관시킴으로써 시청률 조사 엔티티에 의하여 미리 결정되고,
소셜 미디어 메시지는 소셜 미디어 시스템의 사용자에 의해 유래되거나 수신되는 장치.
청구항 14에 있어서,
소셜 미디어 메시지와 연관되는 사용자 식별자는 제1 인구통계로 태그되는 장치.
청구항 14에 있어서,
제1 인구통계의 연관을 저장하는 것은 프로세서 회로가 제1 인구통계로 태그되는 사용자 식별자의 기록을 저장하는 것을 포함하는 장치.
청구항 15에 있어서,
프로세서 회로는 사용자 식별자와 연관되는 것으로 식별될 때 제1 인구통계에 통계적 분석을 수행하는 장치.
청구항 17에 있어서,
프로세서 회로는 통계적 분석에 기반하여 사용자 프로필을 생성하는 장치.
청구항 14에 있어서,
미디어 자산은 적어도 하나의 키워드와 연관되는 장치.
청구항 14에 있어서,
소셜 미디어 메시지는 미디어 자산 규칙을 만족하는 장치.
적어도 하나의 메모리;
장치 내의 명령어; 및
프로세서 회로로서:
제1 자산을 언급하는 제1 소셜 미디어 메시지 및 제2 자산을 언급하는 제2 소셜 미디어 메시지를 검색하고;
제1 소셜 미디어 메시지 및 제2 소셜 미디어 메시지가 자산 규칙을 만족한다고 결정하고;
결정에 응답하여, 소셜 미디어 시스템의 사용자에 대응하는 제3 인구통계를 추정하는데 사용하기 위하여 제1 자산으로부터의 제1 인구통계 및 제2 자산으로부터의 제2 인구통계의 소셜 미디어 시스템의 사용자와의 연관을 저장하기 위하여 명령어를 실행하는 프로세서 회로를 포함하고,
제1 소셜 미디어 메시지 및 제2 소셜 미디어 메시지는 소셜 미디어 시스템의 사용자에 의해 유래되거나 수신되는 장치.
청구항 21에 있어서,
자산 규칙은 방송 기간 임계치, 판매자 및 시간 지연 중 적어도 하나를 포함하는 장치.
청구항 22에 있어서,
프로세서 회로는 제1 소셜 미디어 메시지와 연관되는 타임스탬프를 검색하는 장치.
청구항 23에 있어서,
상기 타임스탬프는 제1 타임스탬프이고, 제1 자산은 방송과 연관되고, 방송은 제2 타임스탬프와 연관되는 장치.
청구항 24에 있어서,
프로세서 회로는 방송 기간이 방송 기간 임계치를 초과하지 않는데 응답하여 제1 소셜 미디어 메시지가 자산 규칙을 만족함을 결정하고, 방송 기간은 제1 타임스탬프 및 제2 타임스탬프 간의 기간인 장치.
청구항 22에 있어서,
프로세서 회로는 제1 소셜 미디어 메시지 또는 제2 소셜 미디어 메시지가 판매자와 연관되는데 응답하여 제1 소셜 미디어 메시지나 제2 소셜 미디어 메시지 중 적어도 하나가 자산 규칙을 만족함을 결정하는 장치.
청구항 21에 있어서,
프로세서 회로는 제1 자산 및 제2 자산이 관심 자산임을 결정하는 장치.