KR20120137586A - 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 그 제공방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 그 제공방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성거나, 각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하여, 이를 중심으로 정보 컨텐츠를 통계처리하여 주체 사용자에게 실질적으로 관련성이 있고 유익한 정보 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 그 제공방법에 관한 것이다.

Description

집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 그 제공방법{SNS SYSTEM USING COLLECTIVE INTELLIGENCE AND SNS METHOD USING COLLECTIVE INTELLIGENCE}

본 발명은 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 그 제공방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하거나, 각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하여, 이를 중심으로 정보 컨텐츠를 통계처리하여 주체 사용자에게 실질적으로 관련성이 있고 유익한 정보 컨텐츠를 제공할 수 있도록 하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 그 제공방법에 관한 것이다.

집단지성은 웹2.0로 명명되는 현재의 인터넷의 중요한 특징 중의 하나이다. 집단지성 혹은 집단지능이라고 번역되는 collective intelligence는 다수의 사람들에 의해 제공되는 정보를 통합적으로 처리하여 유용한 일에 사용하는 능력이라고 할 수 있다(Alag, 2009). Time Magazine은 매년 세상을 변화시키는데 앞장선 그해의 인물을 선정하는데, 2006년 올해의 인물(Person of the Year)로 사이버 공간에서 정보를 제공하고 지식을 생성하는 일에 동참하는 다수의 이름없는 인터넷 사용자를 선정했었다. 이제 많은 인터넷 사용자들은 단순히 제공된 정보를 소비하는 소비자의 역할에 만족하지 않고 정보의 생산과 지식의 형성에 적극적으로 참여하는 특징을 나타내고 있다. 이러한 현상들은 계속 되어질 것이며, 이러한 대중의 정보와 지식을 공유하는 욕구를 만족시키려는 여러가지 새로운 모습의 웹 사이트들이 최근 등장해왔다.

그러나 집단지성의 구현이 인터넷 환경에만 국한되는 것은 아니다. 인류가 시작되어 집단을 형성하고 생활한 이후로 집단의 지성 혹은 지능은 인류, 특히 집단공동의 문제를 해결하는데 중요한 역할을 해왔다. 그럼에도 불구하고 집단지성이 오늘날 새롭게 부각되는 이유는 세계 곳곳에 흩어져 있는 다수의 사람들의 생각과 의견, 행동을 실시간 통합적으로 연결해주는 IT 기술 때문이다. IT 기술을 통한 정보와 지식의 공유는 집단지성의 발현이 내가 속해 있는 조직, 현재 살고 있는 지역, 내가 알고 있는 지인들을 넘어서서 가능하게 한다.

집단지성이 우리의 실생활과 미래사회에 중요한 영향을 미치는 개념이라는데에는 많은 사람들이 동의한다. 구체적으로 어떤 형태로 영향을 미치고 있는지에 대해서도 많은 연구가 되어왔고 다양한 사례들이 소개되고 있다. 집단지성은 흔히 IT 기술의 바탕 위에서 구현되는데, 참여자들의 직접적인 협업에 근거한 위키피디아나 한국의 지식iN 같은 협업형(collaborative) 집단지성으로부터, 사용자들의 직접적인 협업이 아니라 독립되고 분산된 정보를 고도로 발달된 기술과 알고리즘을 통하여 통합적으로 처리하여 새로운 지식을 만들어내는 구글의 페이지랭크(PageRank)와 같은 통합형(integrative) 집단지성에 이르기까지 다양하다. IT 시스템이 협업형 집단지성에서는 지식공유와 협업에 필요한 장을 제공하는 역할을 주로 하는 반면에, 통합형 집단지성에서는 분산되고 독립적으로 존재하는 정보를 통합하고 변환하여 새로운 형태의 지식을 만들어내는 역할을 한다. 집단지성의 결과물을 만들어내기 위해서 협업형 집단지성에서는 이미 어느 정도 지식화된 콘텐츠의 입력이 요구되는 반면에, 통합형 집단지성에서는 입력된 내용에 분명하게 나타나 있지 않았던 새로운 지식을 찾아내고 생성하기 때문에 이미 지식화된 자료의 입력이 요구되지는 않는다. 소셜 네트워크 서비스와 관련해서 지금까지 집단지성이 여러가지 공헌을 해왔으나, 대부분은 다수 참여자들의 협업에 의하여 콘텐츠를 형성하는 단순한 협업형 집단지성의 형태에 국한되어져 왔고, 고도의 기술력이 결집한 통합형 집단지성의 소셜 네트워크 서비스 시스템은 아직 개발이 미흡한 단계이다.

본 발명은 단순히 콘텐츠의 취합을 목적으로 하는 협업형 집단지성에 기반한 집단지성의 패러다임을 뛰어넘어, 집단지성을 통하여 사회역학을 생성함으로써 소셜 네트워크 서비스에 참여하는 사람들의 활동 동기를 고취시키는, 고도의 기술력에 기반한 통합형 집단지성의 새로운 모델을 제시하고자 한다.

또한, 기존의 소셜 네트워크 시스템의 참여 저하에 관련된 근본적인 문제점을 해결하는 방안을 모색함과 동시에 소셜 네트워크 시스템과 집단지성을 연결하려는 최근의 기술적 시도에 새로운 패러다임을 제공함을 목적으로 한다.

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 다음과 같은 과제 해결 수단을 제공한다.

본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법의 일실시예로서, 사용자 데이터베이스(12)와, 동류집단 데이터베이스(14)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법을 제공한다.

이는 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자에게 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기에서, 상기 주체 사용자와 상기 주체 사용자에 대응하지 않는 가상적 동류집단에 대하여도 상기 특성 정보에 기초하여 유사도를 수치적으로 결정하는 단계와, 상기 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단 내에 속한 사용자들의 수가 소정의 수 이하인 경우에는, 각각의 가상적 동류집단들의 집단지성적 연결 정보를 상기 유사도에 따른 가중치를 두어 평균값을 계산하고, 이를 상기 주체 사용자에게 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 실시 예를 구성하는 단계 이외에, 상기 가상적 동류집단별로 통계 처리된 집단지성적 연결 정보를 상기 동류집단 데이터베이스(14)에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법의 다른 실시예로서, 사용자 데이터베이스(12)와, 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법을 제공한다.

이는 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 각각의 주체 사용자로부터 특성 정보 중 소정의 특성 기준과 함께 이에 맞는 선택적 준거집단(reference group)의 생성 요청을 전송받는 단계와, 각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 상기 사용자 데이터베이스(12)에서 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 선택적 준거집단 별로 통계 처리하여, 이를 준거집단 데이터베이스(15)에 저장하는 단계와, 각각의 주체 사용자에게 생성된 선택적 준거집단 내의 사용자 정보 및 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 단계를 포함한다.

이 경우, 소정의 시간 간격으로 상기의 단계를 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 한다.

상기 특성 정보는, 사용자의 정보 지식 배경, 정보 학습 목표, 정보 학습 행동 중의 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

상기 집단지성적 연결 정보는, 사용자간의 정보간 학습 경로, 정보 컨텐츠에 관한 키워드 및 설명, 정보 컨텐츠에 대한 평가 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

상기 선택적 준거집단의 생성은 요청에 대해 실시간으로 행해지는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법의 또 다른 실시예로서, 사용자 데이터베이스(12)와, 동류집단 데이터베이스(14)와, 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 제공방법이 가능하다.

이는 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 각각의 주체 사용자별로 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 동류집단 데이터베이스(14)에 저장하는 단계와, 각각의 주체 사용자로부터 특성 정보 중 소정의 특성 기준에 맞는 선택적 준거집단(reference group)의 생성 요청을 전송받는 단계와, 각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 상기 사용자 데이터베이스(12)에서 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 선택적 준거집단 별로 통계 처리하여 이를 준거집단 데이터베이스(15)에 저장하는 단계와, 각각의 주체 사용자에게 주체 사용자가 속하는 가상적 동류집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보 및 선택적 준거집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템을 더욱 제공하는데, 그 실시 예로서, 사용자별 특성 정보와 집단지성적 연결 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스(12), 상기 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자별로 이와 유사한 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단들을 개별적으로 생성하고, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하는 연산부(16), 및 상기 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 저장하는 동류집단 데이터베이스(14)를 포함하는 주서버(10)와, 상기 주서버(10)와 통신네트워크를 통해 연결되어 있는 사용자 클라이언트(30)를 포함하고, 상기 주서버(10)는 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자들의 사용자 클라이언트(30)로 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 다른 실시 예로서, 사용자별 특성 정보와, 집단지성적 연결 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스(12), 요청받는 특성 기준에 기초하여 기준에 부합하는 사용자를 상기 사용자 데이터베이스(12)로부터 선별하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단을 실시간으로 생성하고, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 통계처리하는 연산부(16), 및 상기 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 저장하는 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)와, 상기 주서버(10)와 통신네트워크를 통해 연결되어 있는 사용자 클라이언트(30)를 포함하고, 상기 주서버(10)는 각각의 선택적 준거집단의 주체 사용자들의 상기 사용자 클라이언트(30)로부터 특성 기준 및 선택적 준거집단 생성에 대한 요청을 받고, 생성된 선택적 준거집단 중 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 그 사용자 클라이언트(30)로 전송하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 단순히 콘텐츠의 취합을 목적으로 하는 협업형 집단지성에 기반한 집단지성의 패러다임을 뛰어넘어, 집단지성을 통하여 사회역학을 생성함으로써 소셜 네트워크 서비스에 참여하는 사람들의 활동 동기를 고취시키는, 고도의 기술력에 기반한 통합형 집단지성의 새로운 모델을 제시하는 효과가 있다.

또한, 기존의 소셜 네트워크 시스템의 참여 저하에 관련된 근본적인 문제점을 해결하는 방안을 모색함과 동시에 소셜 네트워크 시스템과 집단지성을 연결하려는 최근의 기술적 시도에 새로운 패러다임을 제공하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 개념도.
도 2는 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 구성도.
도 4는 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 구성도.
도 5는 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 구성도.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해 구체적으로 살펴보기로 한다.

다만, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 용어가 동일하더라도 표시하는 부분이 상이하면 도면 부호가 일치하지 않음을 미리 말해두는 바이다.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 설정된 용어들로서 이는 실험자 및 측정자와 같은 사용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명에서 사용하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스의 개략적인 개념도를 도시한 것이다.

여기에서 지식노드인 관심 자료 또는 소주제를 통해서 사용자 간의 비가시적인 근접성 정보를 추출해 낼 수 있고 이를 기반으로 각개 사용자를 위한 익명적이고 가상적인 동류집단(Virtual Peer Group) 또는 준거집단(Reference Group)을 조직할 수 있다.

이러한 집단은 사용자가 얼마나 그것을 의식적으로 인식하고 참여하는가에 따라 그 기능이 달라지게 되며, 또한 그 축을 따라 보다 암묵적인 형태에서 의식적이고 명시적인 형태로 진화해 갈 수 있다. 제안된 시스템에서는 집단지성 발휘를 위해 세 가지 단계로 이를 조직해 갈 수 있도록 사용자들을 지원한다. 이에 대해서는 본 발명에서 설명하는 구성요소에 따라 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

본 명세서에서 사용하는 "사용자"는 사용자 단말기 또는 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 서버에 저장된 사용자 계정 등을 의미하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명의 가장 큰 특징은 가상적 동류집단 또는 선택적 준거집단을 형성할 때, 가상적 동류집단 또는 선택적 준거집단에 속하는 사용자들의 집단 범위가 서로 일치하지 않는다는 점에 있다.

즉, 사용자별로 생성되는 가상적 동류집단 또는 선택적 준거집단의 범위가 모두 다를 수 있다는 것이다. 본 명세서에서 "주체 사용자"의 개념을 사용하는데, 이는 가상적 동류집단 또는 선택적 준거집단이 생성된 기준이 되는 사용자이며, 주체 사용자 별로 가상적 동류집단 또는 선택적 준거집단은 모두 상이하다. 주체 사용자마다 학습 특성 정보가 다르기 때문에, 이를 기준으로 유사한 다른 사용자들을 검색하고 이의 정보를 획득하여 가상적 동류집단 또는 선택적 준거집단을 형성하기 때문이다.

도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 구성도의 일실시예를 구성하고 있다. 구체적으로는, 사용자별 특성 정보와 집단지성적 연결 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스(12), 상기 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자별로 이와 유사한 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단들을 개별적으로 생성하고, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하는 연산부(16), 및 상기 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 저장하는 동류집단 데이터베이스(14)를 포함하는 주서버(10)와, 상기 주서버(10)와 통신네트워크를 통해 연결되어 있는 사용자 클라이언트(30)를 포함하고, 상기 주서버(10)는 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자들의 사용자 클라이언트(30)로 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.

본 명세서에서 사용되는 가상적 동류집단(Virtual Peer Group)의 개념에 대해 설명하기로 한다. 초기의 정보에 대한 관심성향의 유사성에 기반한 동류집단은 반드시 사용자 본인이 그 집단의 존재나 그 집단에 자신이 소속되었음을 인식하고 있지 않을 수 있으나, 사용자가 통상의 동류집단을 통해 자신에게 특화된 유용한 정보를 획득하도록 돕는 것과 유사한 기능을 발휘하므로, 본 명세서에서는 이를 가상적 동류집단(Virtual Peer Group)으로 명명하고 제안된 시스템의 집단지성의 출발점이 되는 인적 조직으로 삼는다.

그런데 네트워크 시스템의 사용자는 자신에게 제공되는 정보가 자신과 비슷한 특성을 가진 이 동류집단으로부터 제공되는 것은 알고 있지만, 그 집단 자체를 대상으로 인식하고 상호작용하는 것은 아니다. 이 동류집단과 각 사용자 사이에는 본 명세서에서 "집단 지성적 연결 정보"라고 명명한 정보가 매개체 역할을 하게 된다.

"집단 지성적 연결 정보"은 동종의 동물 또는 곤충의 궤적이나 특성 정보를 교환하는 냄새 정보를 의미하는 "페로몬"에 비유할 수 있는 개념으로서, 본 명세서에서는 동류집단의 정보가 사용자에게 특히 선별적으로 제공되는 것의 유용성을 표현하기 위한 은유로 사용한다. 이러한 "집단 지성적 연결 정보"은 "동류집단" 수준뿐 아니라 후술하는 "캐러밴" 수준에서도 기본적으로 같은 방식으로 제공될 수 있다.

도 4 및 도 5는 본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템의 구성도의 다른 실시 예를 구성하고 있다. 구체적으로는, 사용자별 특성 정보와, 집단지성적 연결 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스(12), 요청받는 특성 기준에 기초하여 기준에 부합하는 사용자를 상기 사용자 데이터베이스(12)로부터 선별하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단을 실시간으로 생성하고, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 통계처리하는 연산부(16), 및 상기 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 저장하는 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)와, 상기 주서버(10)와 통신네트워크를 통해 연결되어 있는 사용자 클라이언트(30)를 포함하고, 상기 주서버(10)는 각각의 선택적 준거집단의 주체 사용자들의 상기 사용자 클라이언트(30)로부터 특성 기준 및 선택적 준거집단 생성에 대한 요청을 받고, 생성된 선택적 준거집단 중 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 그 사용자 클라이언트(30)로 전송하는 것을 특징으로 한다.

본 명세서에서 사용되는 선택적 준거집단(Reference Group)의 개념에 대해 설명하기로 한다.

"가상적 동류집단"이 사용자의 기본 정보와 활동 내용으로부터 시스템이 자동으로 형성해 준 그룹인데 반해, 본 명세서에서 사용하는 "선택적 준거집단"은 사용자가 지정한 특징으로 규정되는 불특정한 사용자 집단을 가리킨다.

사용자는 자신이 튜닝하고 싶은 사용자 집단을 그 개인적인 이름이나 아이디를 지정함 없이 특징을 기입함으로써 지정할 수 있다. 따라서 이러한 "선택적 준거집단"은 복수로 형성할 수 있다. 이것은 그 사회적 기능에서 동류집단이라기보다 사람들이 자신의 특성과 환경과 태도, 가치관, 행동 등으로 맞춰가는 집단인 준거집단의 성격에 가깝다고 할 수 있다.

"선택적 준거집단"은 "집단 지성적 연결 정보"를 받는 "가상적 동류집단"과 비교하여 보다 세부적으로 정의되고 그 구성원 수도 적으므로, 시스템은 이를 미리 집단으로 묶어놓지 않고 각각의 사용자의 필요와 요구에 따라 실시간으로 정보가공을 하여 제공한다.

"선택적 준거집단" 운영상태에서는 그에 소속된 상대 사용자의 정보가 더 많이 노출되고 있으므로 이들은 명시적으로 특정 상대 또는 대상범위를 지정하여 메일 교환, 댓글 활동 등을 튜닝할 수 있다. 즉 각 사람이 지정한 "선택적 준거집단"의 구성원이 다르지만, 그들에게만 메일을 보낸다거나 그들의 글 또는 댓글만 특히 표시하여 반응한다든가 하는 것이 가능해진다. 그 외의 학습경로 또는 평가 등에 있어서는 가상동류집단의 "집단 지성적 연결 정보"의 경우와 동일하게 필터링된 정보를 얻을 수 있는데, 다른 점은 그 대상 "선택적 준거집단"을 사용자가 원하는 때마다 지정할 수 있다는 것이다.

이 두 수준의 집단지성 구조는 가시화의 수준을 높이며 점진적으로 형성 가능하게 설계되어 있다. 또한 사용자는 필요에 따라 한 수준에서 계속 머물 수도 있다. 집단지성 구조를 연결하고 집단지성적 행동을 촉발하는 기본 정보로 삼은 "집단 지성적 연결 정보"은 가장 기초적인 동류집단에서부터 "선택적 준거집단"의 활동에 이르기까지 같은 형태와 기능을 유지하면서 일관성 있게 제공된다. 단, 사용자의 집단역학과 정보 학습 필요에 따라 그 활용 방식 및 정보의 강조점이 변이되어 가게 되며, 이는 태스크 분석을 통해 사용자 인터페이스의 설계에 반영되게 된다.

본 발명의 핵심적인 사항 중의 하나인 "집단 지성적 연결 정보"는 가상적 동류집단 및 선택적 준거집단을 형성하는 중요한 요소가 되고, 특히 공유할 수 있는 관심사에 대한 기본 정보를 담고 있다고 할 수 있다.

본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법의 일실시예로서, 사용자 데이터베이스(12)와, 동류집단 데이터베이스(14)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법을 제공한다.

이는 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자에게 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이러한 단계를 구성하는 데에 있어서 중요한 역할을 하는 "집단 지성적 연결 정보"를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들은 자신의 활동 및 획득하고자 하는 정보의 학습을 계획하고 최적화하기 위해서 서로의 행동에서 많은 정보를 얻는다. 특히 자신과 같은 상황의 다른 사용자들이 참고하거나 학습하는 정보의 빈도와 여러 측면의 평가 내용이 매우 중요한 정보가 된다. 이와 같은 정보는 이미 인터넷 상의 서적이나 영화에 대한 정보 사이트에서 제공되어 활용되고 있으며, 그 정보의 질이 그러한 사이트들의 주요 경쟁력 요소가 되고 있다. 또한 그 정보의 질이 단지 해당 기업의 노력에 의하여 결정되는 것이 아니며, 참여하고 있는 다른 정보수요자들에 의한 집단적 파생 정보라는 점이 주목할 만하다. 즉, 직접 정보제공자가 아닌 참여자들의 규모와 수준에 의해 그 정보의 공신력과 유용성이 결정되는 것이다. 이것이 앞에서 말한 협업성 집단지성의 장점이기도 하며 또한 문제점이 되기도 한다.

본 발명에서 제안하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 간의 관심 대상의 공통성 여부에 따라 해당 정보의 유용성이 달라진다. 소셜 네트워크 서비스를 통해 얻고자 하는 정보 컨텐츠의 목표치, 현재 알고 있는 정도(수준), 개인별 성향 뿐만 아니라 얻고자 하는 자기 기획요소인 목표 시간과 이에 관련된 자료의 특성에 대한 선호도, 즉 자료의 깊이 대 범위 (Depth vs. Coverage 또는 Level vs. Comprehensiveness) 같은 특성 역시 이에 영향을 준다.

성향이 같은 사용자로부터의 정보가 가장 유용한 것은 사실이나, 문제는 이것이 세분화될수록 정보원의 수가 적어지며, 그것이 그 집합적 정보의 질에 부정적 영향을 줄 수 있으므로 이애 대한 절충적 방안이 필요하다. 또한 그러한 요소 간의 내재적 관계를 미리 면밀히 분석하여 최소한의 분류로 가장 많은 정보량을 표현하게 하는 사용자 특성표현 방법이 중요하게 된다.

본 발명에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들(가입자)의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계를 포함한다.

상기 특성 정보는, 사용자의 정보 지식 배경, 정보 학습 목표, 정보 학습 행동 중의 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

본 발명에서는 가상적 동류집단을 형성하기 위한 가장 중요한 특성을 사용자의 정보 지식 배경과 정보 학습의 목표, 그리고 정보 학습 행동의 세 부문으로 정의하고, 다음과 같은 정보항목을 그 중요한 하위요소로 고려한다.

사용자의 정보 지식 배경은, 사용자가 기존에 가지고 있던 정보에 대한 관련 지식의 범위와 수준을 나타낸다. 이는 사용자의 지식 범위, 해당 분야에 대한 사용자의 지식과 경험 수준, 사용자의 개인적 정보 학습 능력 등을 포함할 수 있다.

정보 학습 목표는 각 사용자가 현재 계획하고 있는 획득하려는 정보의 대상 또는 목표와 그에 따른 요소에 관한 것이다. 사용자가 얻기 원하는 정보 주제의 범위, 사용자가 해당 정보 주제에 대하여 얻고자 하는 지식의 깊이, 사용자가 해당 정보 주제에 할애하고자 하는 시간 등을 포함할 수 있다.

정보 학습 행동은 각 사용자의 정보를 학습해가는 과정을 의미하는 것으로서, 사용자의 정보 주제와 정보를 포함한 컨텐츠 사이의 이동, 사용자가 각 주제 또는 자료에 대해 할애하는 노력과 시간, 사용자의 각 주제 또는 자료에서의 학습 성과, 사용자가 각 자료에 대해 가지는 주관적인 인식과 경험 등을 포함할 수 있다.

이들 항목 정보를 사용자에게 직접적으로, 그리고 명시적으로 설문하여 답을 얻는다는 것은 사용자 경험의 측면에서 보면 자연스런 참여를 저해하는 추가적 부담이 될 소지가 있으며, 또한 주관적이고 정성적인 응답은 객관적으로 공유하고 활용할 수 있는 정보로 가공하는 데 적합하지 않다. 따라서 사용자의 정보 학습 동기와 의욕을 방해하지 않는 범위 내에서 명시적 정보 입력을 할 수 있게 하고, 그 나머지에 대하여는 암묵적(covert) 의사소통의 원리에 따라 사용자의 행동 이력으로부터 위 정보 항목들을 가장 근접하게 추정할 수 있는 정보, 또는 위 항목들이 반영되어 특성 지어지는 정보들로 이들을 대신하는 방법을 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 원칙하에 제안된 시스템에서는 사용자에게 자기 정보의 직접 입력을 요구하는 경우는 가능한 한 사용자가 초기에 자신의 정보를 등록할 때, 또한 그 정보 제공의 활동에서의 지원을 통한 보상이 충분하다고 여겨지는 것에 한해서 요구하는 것으로 제한하는 것이 바람직하다.

각 사용자가 집단에 제공할 유용한 "집단 지성적 연결 정보"의 항목들은 다음과 같이 구득 가능 정보로부터 가공될 수 있다.

사용자 발(發) 연결 정보 기반 정보와 구득 방법

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해당 주제에서의 사용자 수준; 자기평가 + 선택/사용 자료

해당 주제에서의 사용자 목표; 직접입력 + 소요시간 계획+과거학습경로해석

사용자의 정보 학습 경로; 학습경로 (자료 활용 시간 정보)

사용자가 각 자료에 소요한 시간; 사용자 행동정보

사용자가 자료에 남긴 키워드+주석; 사용자 입력정보

사용자의 자료에 대한 평가; 사용자 입력정보(난이도, 정보성, 질)

즉, 상기 집단지성적 연결 정보는, 사용자간의 정보간 학습 경로, 정보 컨텐츠에 관한 키워드 및 설명, 정보 컨텐츠에 대한 평가 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

각 사용자로부터 발신되는 "집단지성적 연결 정보"는 통계적으로 처리되어 다른 사용자에게 수신된다. 이때에 각 사용자는 자신과 가장 유사한 사용자들로 구성된 익명적인 동류집단의 정보를 본인의 의사와 관계없이 선별적으로 수신하게 된다. 예를 들어 한 주제에 대한 여러 정보 자료의 평가를 토대로 자신의 정보 학습 계획을 세우려고 하는 사용자는 자신과 유사한 수준, 유사한 목표, 또한 과거 학습경로가 겹치는 정도에 따라 가중치가 매겨진 다른 사용자의 평균 평가를 보게 된다. 이로써 같은 자료라도 누가 보는가에 따라 다른 평가를 보게 되어 각 자료는 목표집단을 암묵적으로 가지게 된다.

이하, 이러한 집단지성적 연결 정보에 기초한 가상적 동류집단의 형성 과정에 대해 설명하기로 한다.

집단지성적 연결 정보는 전체 모집단에 대해 상당히 세분화된 동종의 집단 사이에 선별적으로 생성되고 교환되는 정보로서 그 활용 가치가 있다. 따라서 사용자 본인들이 의식하지 않더라도 그들에게 제공되는 집단지성적 정보는 각자가 소속되거나 근접성있는 비교적 균질적인 집단으로부터 채취되어야 하며, 이는 "가상적 동류집단"의 개념으로 표현된다.

이러한 집단지성적 연결 정보는 하나의 "가상적 동류집단"에 속하는 모든 사람들의 정보를 통계처리하여 제공되는 것이 일반적이나, 사용자가 원하는 상위 그룹에 속하는 사람들의 연결 정보를 통계처리하여 제공하는 것도 가능하다. 이는 사용자가 모방하고 싶은 또는 알기를 원하는 "모범사용자 그룹"을 "가상적 동류집단" 내의 상위 몇% 이내의 사람들로 설정하는 단계를 더 추가하는 것이다. 이는 보통 Champion의 개념으로 대체할 수 있다. 물론, 분포 중에서 원하는 범위를 선택하여 설정하는 것도 가능하다.

본 명세서에서 "집단지성적 연결 정보를 통계처리한다"함은 이와 같이 "가상적 동류집단"에 속하는 모든 사람들의 정보를 통계처리하는 것 이외에도 "가상적 동류집단"에 속하는 사람들 중 사용자가 원하는 상위 그룹 또는 특정 범위의 그룹에 속하는 사람들만을 한정한 정보를 통계처리하는 것을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 이를 위해 시스템 구동 상에 사용자로부터 원하는 범위를 획득하는 단계를 포함시키는 것이 가능하다.

또한, 통계처리 한다 함은 각 정보를 수치화하여 이에 대한 평균을 내는 것을 포함한 수치처리 단계를 포함한다. 그리고, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자에게 전송하는 단계를 포함한다. 상기 실시 예를 구성하는 단계 이외에, 상기 가상적 동류집단별로 통계 처리된 집단지성적 연결 정보를 상기 동류집단 데이터베이스(14)에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

집단지성적 연결 정보의 교환에 활용하는 동류집단을 형성하는 것은 기본적 자기 입력 정보와 자료 활용정보를 기초로 하여 이루어진다. 자기 입력정보는 소주제에 대한 관심 범위의 일치성, 할애하려고 하는 시간, 기존배경지식 등이며, 자료활용정보는 어떤 자료를 어느 정도 이상 진지하게 활용하였는가 하는 것인데, 어느 정도 시스템 내에 머무른 사용자들 사이에서는 자료 활용 정보가 실제로 본인 입력 부분을 포함한 다른 정보를 능가하는 현시적인 중요성을 갖는다고 간주할 수 있다. 학습 중에 사용자는 상당히 빠른 변화를 보일 수 있기 때문이며 또한 그 변화 속도가 개인에 따라 차이가 크기 때문이다. 예를 들어 Java에 초보였던 사람이 1개월 뒤에는 더 이상 초보가 아닐 수 있지만 개인 정보를 수정할 가능성은 보장되지 않는다. 그러나 그 이후 그 사용자의 자료 선택을 보면 Java를 마스터한 것으로 간주할 만한 움직임을 포착할 수 있는 것이다.

본 발명에서는 이러한 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단의 특성 정보에 기초하여 집단지성적 연결 정보에 대한 유사도를 수치적으로 결정하여 이를 주체 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 한다. 다만, 가상적 동류집단의 구성원의 수가 적을 경우에는 원래 의도했던 것과 같은 정확한 데이터의 전송이 어렵게 될 수 있다.

따라서, 본 발명에 의한 실시예는 상기 주체 사용자와 상기 주체 사용자에 대응하지 않는 가상적 동류집단에 대하여도 상기 특성 정보에 기초하여 유사도를 수치적으로 결정하는 단계와, 상기 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단 내에 속한 사용자들의 수가 소정의 수 이하인 경우에는, 각각의 가상적 동류집단들의 집단지성적 연결 정보를 상기 유사도에 따른 가중치를 두어 평균값을 계산하고, 이를 상기 주체 사용자에게 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.

다만, 모든 가상적 동류집단들의 정보를 받는 것이 아니라, 유사도가 높은 상위 몇 개의 가상적 동류집단들을 선정하고, 이들의 집단지성적 연결 정보를 가장평균하는 것이 바람직하다.

본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법의 다른 실시예로서, 사용자 데이터베이스(12)와, 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법을 제공한다.

이는 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 각각의 주체 사용자로부터 특성 정보 중 소정의 특성 기준과 함께 이에 맞는 선택적 준거집단(reference group)의 생성 요청을 전송받는 단계와, 각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 상기 사용자 데이터베이스(12)에서 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 선택적 준거집단 별로 통계 처리하여, 이를 준거집단 데이터베이스(15)에 저장하는 단계와, 각각의 주체 사용자에게 생성된 선택적 준거집단 내의 사용자 정보 및 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 단계를 포함한다.

본 명세서에서 “집단지성적 연결 정보를 통계처리한다”함은 "가상적 동류집단" 또는 "선택적 준거집단”에 속하는 모든 사람들의 정보를 통계처리하는 것 이외에도 "가상적 동류집단" 또는 "선택적 준거집단"에 속하는 사람들 중 특성 정보를 근거로 사용자를 분포시켰을 때에, 특정 사용자가 원하는 상위 또는 하위 그룹에 속하는 사람들만을 한정한 정보를 통계 처리하는 것을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 특성 정보가 유사한 사용자라 함은, 학습 특성 정보를 이루는 항목 정보을 미리 수치화된 값으로 변환하고, 이러한 값의 차이가 소정의 범위 이내에 있는 사용자를 의미한다.

상기 선택적 준거집단의 생성은 요청에 대해 실시간으로 행해지는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 "선택적 준거집단"은 암묵적으로 각 사용자에게 적용되던 동류집단을 사용자가 능동적으로 정의하여 자신의 정보 획득 용도 및 활동 용도에 맞게 집단지성 환경을 조성할 수 있게 하는 구조이다. 여기에서 각 사용자는 자신의 현 상태대로 "선택적 준거집단"을 형성할 수도 있고 향후 자기의 계획에 관련된 정보를 초기 기본정보로 입력하여 "선택적 준거집단"을 형성할 수도 있다.

예를 들어 현재는 Java와 관련 환경을 학습하고 있었으나 앞으로 좀더 확장하여 소프트웨어 개발체계에 관련된 학습을 하고 싶다고 했을 때, 사용자는 이에 관련된 관심 주제들을 리스트에서 선택하고 학습 기간을 표시하여 자신의 학습 의도를 표현하고, 목표로 삼은 학습 심도 등을 지정하여 선택적 준거집단을 형성한다. 선택적 준거집단은 일정한 사용자들의 집합으로 나타나지는 않는다. 어느 정도 범위 내에 드는 사용자를 그때그때 정보 교환대상으로 삼는다. 이는 많은 사용자들이 끊임없이 주제들을 이동하고 있는 상황에서 가장 자연스럽고 견고한 집단정의를 취하려는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 전자학습 시스템은 가상적 동류집단 및 선택적 준거집단이 동시에 활용되는 것도 가능하다. 다만, 선택적 준거집단을 활용하는 것이 가상적 동류집단을 활용하는 것에 우선적으로 적용되는 것이 바람직하다. 따라서, 동시에 사용자에게 제공될 수 있지만, 사용자가 선택적 준거집단을 활용하는 의사표시를 하는 경우에는 선택적 준거집단에 근거한 집단지성적 연결 정보가 우선적으로 제공되어야 한다.

사용자가 선택적 준거집단을 활용하는 의사 표시를 철회하는 경우에는 가상적 동류집단에 근거한 집단지성적 연결 정보가 보완적으로 제공되는 것이 바람직하다.

본 발명에 따른 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법의 또 다른 실시예로서, 사용자 데이터베이스(12)와, 동류집단 데이터베이스(14)와, 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템 제공방법이 가능하다.

이는 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와, 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와, 각각의 주체 사용자별로 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 동류집단 데이터베이스(14)에 저장하는 단계와, 각각의 주체 사용자로부터 특성 정보 중 소정의 특성 기준에 맞는 선택적 준거집단(reference group)의 생성 요청을 전송받는 단계와, 각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 상기 사용자 데이터베이스(12)에서 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하는 단계와, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 선택적 준거집단 별로 통계 처리하여 이를 준거집단 데이터베이스(15)에 저장하는 단계와, 각각의 주체 사용자에게 주체 사용자가 속하는 가상적 동류집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보 및 선택적 준거집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

본 명세서에서 특성 정보가 유사한 사용자라 함은, 특성 정보를 이루는 항목 정보을 미리 수치화된 값으로 변환하고, 이러한 값의 차이가 소정의 범위 이내에 있는 사용자를 의미한다.

상기 선택적 준거집단의 생성은 요청에 대해 실시간으로 행해지는 것을 특징으로 한다.

상기 사용자 데이터베이스(12) 및 상기 준거집단 데이터베이스(15)에 저장된 정보를 주기적으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 특성 정보 및 특성 기준은, 사용자의 지식 배경, 학습 목표, 학습 행동 중의 어느 하나인 것과, 상기 집단지성적 연결 정보는, 사용자의 정보 컨텐츠간 학습 경로, 정보 컨텐츠 이용 빈도, 정보 컨텐츠에 관한 키워드 및 설명, 정보 컨텐츠 학습에 소요된 시간, 정보 컨텐츠에 대한 평가 중의 어느 하나인 것은 앞에서 설명한 바와 동일하다.

본 발명은 상기와 같은 실시예에 의해 권리범위가 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적인 사상을 가지고 있다면 모두 본 발명의 권리범위에 해당된다고 볼 수 있으며, 본 발명은 특허청구범위에 의해 권리범위가 정해짐을 밝혀둔다.

10 : 주서버, 12 : 사용자 데이터베이스, 14 : 동류집단 데이터베이스, 16 : 연산부, 18 : 컨텐츠 데이터베이스, 30 : 사용자 클라이언트

Claims (11)

1. 사용자 데이터베이스(12)와, 동류집단 데이터베이스(14)와, 컨텐츠 데이터베이스(18)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법에 있어서,
   소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와,
   상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와,
   상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계와,
   각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자에게 전송하는 단계를 포함하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
2. 사용자 데이터베이스(12)와, 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법에 있어서,
   소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와,
   상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와,
   각각의 주체 사용자로부터 특성 정보 중 소정의 특성 기준과 함께 이에 맞는 선택적 준거집단(reference group)의 생성 요청을 전송받는 단계와,
   각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 상기 사용자 데이터베이스(12)에서 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하는 단계와,
   각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 선택적 준거집단 별로 통계 처리하여, 이를 준거집단 데이터베이스(15)에 저장하는 단계와,
   각각의 주체 사용자에게 생성된 선택적 준거집단 내의 사용자 정보 및 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 단계를 포함하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   소정의 시간 간격으로 상기의 단계를 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 가상적 동류집단별로 통계 처리된 집단지성적 연결 정보를 상기 동류집단 데이터베이스(14)에 저장하는 단계를 더 포함하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
5. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 특성 정보는, 사용자의 정보 지식 배경, 정보 학습 목표, 정보 학습 행동 중의 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
6. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 집단지성적 연결 정보는, 사용자간의 정보간 학습 경로, 정보 컨텐츠에 관한 키워드 및 설명, 정보 컨텐츠에 대한 평가 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
7. 청구항 1에 있어서,
   상기 주체 사용자와 상기 주체 사용자에 대응하지 않는 가상적 동류집단에 대하여도 상기 특성 정보에 기초하여 유사도를 수치적으로 결정하는 단계와,
   상기 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단 내에 속한 사용자들의 수가 소정의 수 이하인 경우에는, 각각의 가상적 동류집단들의 집단지성적 연결 정보를 상기 유사도에 따른 가중치를 두어 평균값을 계산하고, 이를 상기 주체 사용자에게 전달하는 단계를 더 포함하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
8. 청구항 2에 있어서,
   상기 선택적 준거집단의 생성은 요청에 대해 실시간으로 행해지는 것을 특징으로 하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법.
9. 사용자 데이터베이스(12)와, 동류집단 데이터베이스(14)와, 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)가 수행하는, 소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자에게 집단지성적 연결 정보를 제공하는 집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법에 있어서,
   소셜 네트워크 서비스 시스템을 이용하는 사용자들의 특성 정보 및 집단지성적 연결 정보를 수집하여 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장하는 단계와,
   상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자들 중 주체 사용자들을 결정하는 단계와,
   각각의 주체 사용자별로 상기 사용자 데이터베이스(12)에 저장된 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자와 유사한 성향의 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단(virtual peer group)들을 개별적으로 생성하는 단계와,
   각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하여, 이를 동류집단 데이터베이스(14)에 저장하는 단계와,
   각각의 주체 사용자로부터 특성 정보 중 소정의 특성 기준에 맞는 선택적 준거집단(reference group)의 생성 요청을 전송받는 단계와,
   각각의 주체 사용자별로 특성 정보 중 요청받은 소정의 특성 기준을 가지는 사용자들을 상기 사용자 데이터베이스(12)에서 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단(reference group)들을 개별적으로 생성하는 단계와,
   각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 선택적 준거집단 별로 통계 처리하여 이를 준거집단 데이터베이스(15)에 저장하는 단계와,
   각각의 주체 사용자에게 주체 사용자가 속하는 가상적 동류집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보 및 선택적 준거집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 단계를 포함하는,
   집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공방법
10. 사용자별 특성 정보와 집단지성적 연결 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스(12), 상기 사용자별 특성 정보에 기초하여 각각의 주체 사용자별로 이와 유사한 사용자들을 추출하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단들을 개별적으로 생성하고, 각각의 가상적 동류집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 각각의 가상적 동류집단별로 통계 처리하는 연산부(16), 및 상기 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 저장하는 동류집단 데이터베이스(14)를 포함하는 주서버(10)와,
    상기 주서버(10)와 통신네트워크를 통해 연결되어 있는 사용자 클라이언트(30)를 포함하고,
    상기 주서버(10)는 각각의 가상적 동류집단의 주체 사용자들의 사용자 클라이언트(30)로 각각의 주체 사용자에 대응하는 가상적 동류집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는,
    집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템.
11. 사용자별 특성 정보와, 집단지성적 연결 정보가 저장되는 사용자 데이터베이스(12), 요청받는 특성 기준에 기초하여 기준에 부합하는 사용자를 상기 사용자 데이터베이스(12)로부터 선별하여 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단을 실시간으로 생성하고, 각각의 선택적 준거집단 내에 포함된 사용자들의 집단지성적 연결 정보를 통계처리하는 연산부(16), 및 상기 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 저장하는 준거집단 데이터베이스(15)를 포함하는 주서버(10)와,
    상기 주서버(10)와 통신네트워크를 통해 연결되어 있는 사용자 클라이언트(30)를 포함하고,
    상기 주서버(10)는 각각의 선택적 준거집단의 주체 사용자들의 상기 사용자 클라이언트(30)로부터 특성 기준 및 선택적 준거집단 생성에 대한 요청을 받고, 생성된 선택적 준거집단 중 각각의 주체 사용자에 대응하는 선택적 준거집단의 통계처리된 집단지성적 연결 정보를 그 사용자 클라이언트(30)로 전송하는 것을 특징으로 하는,
    집단지성을 이용한 소셜 네트워크 서비스 시스템.
    

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