KR20130039296A - 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여 - Google Patents

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Abstract

본원 발명은 소셜 플랫폼에서 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 일 실시태양에서, 방법은 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어를 발생하도록 주제 품질 사정 파라미터에 적어도 기초하여 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 상기 하나 이상의 주제와 관련된 복수의 사용자 기여 컨텐트 각각의 품질을 사정하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 상기 주제 품질 스코어의 일부에 기초하여, 상기 사용자 기여 컨텐트를 기여한 복수의 사용자각각에 대한 신뢰도 스코어를 발생하는 단계를 포함한다. 상기 신뢰도 스코어에 기초하여, 복수의 사용자로부터 하나 이상의 신뢰할 수 있는 사용자가 식별되어 하나 이상의 웹 기반 소셜 플랫폼의 품질 및 웹 기반 소셜 플랫폼의 사용자 참여를 향상시킨다.

Description

소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여 {CONTENT QUALITY AND USER ENGAGEMENT IN SOCIAL PLATFORMS}
본원 대상 발명은 일반적으로 소셜 플랫폼에 관한 것이며, 특히, 소셜 플랫폼에서 사용자 참여(engagement) 및 컨텐트 품질(quality)을 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근, 인터넷 사용은 소셜 플랫폼 상에서 사람들 간의 상호작용의 증가로 이어졌다. 몇몇의 소셜 플랫폼, 예컨대 소셜 네트워크 웹사이트, 블로그, 웹 포럼, 및 소셜 북마크 사이트는 월드 와이드 웹(www) 상에서 이용가능하고, 사용하는 현재 소셜 플랫폼의 웹사이트 상에 등록함으로써 개인 프로필을 생성할 수 있다. 사용자를 또한 소셜 플랫폼의 구성원이라 한다. 사용자는 소셜 플랫폼에 컨텐트를 기여함으로써 오래된 친구를 찾을 수 있고, 새로운 친구를 만들 수 있으며, 다양한 주제에 대한 경험, 정보, 지식, 견해 또는 리뷰, 및 기타 유사한 것들을 공유할 수 있다.
일반적으로, 임의의 소셜 플랫폼에 대한 인기도와 수익성은 소셜 플랫폼과 연관된 사용자의 수, 소셜 플랫폼 내의 사용자들의 활동 및 관여를 포함하는 다양한 요소에 달려있다. 따라서, 소셜 플랫폼의 인기도와 수익성을 증대시키기 위해, 소셜 플랫폼은 현재 대중의 요구 및 기대를 고려하여 소셜 플랫폼의 웹 사이트에 더 많은 특징들을 제공하여, 웹사이트를 향상시킴으로써, 소셜 플랫폼에 가입할 신규 사용자를 이끄는데 주력한다. 예를 들어, 몇몇의 소셜 플랫폼은 사용자의 개인 프로필에 있는 개인 정보를 다른 사용자와 매칭시켜서 사용자에게 특정 친구를 추천하고, 사용자가 그들의 친구의 개인 프로필 상에 컨텐트를 기입하는 것을 추천하고, 사용자가 토론, 질의/응답, 투표 또는 여론 조사에 참여하고, 소셜 플랫폼에 점점 더 많은 컨텐트를 기여하도록 추천할 수 있다. 대게, 사용자가 포스팅할 컨텐트의 유형에 대한 제한은 없다. 따라서, 사용자는 가치있는 컨텐트부터 무형의, 공격적인, 그리고 악의적인 컨텐트까지 다양한 컨텐트를 포스팅할 수 있다.
여기에서는 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여에 대한 개념을 소개하도록 한다. 이 개념은 이하 상세한 설명에서 추가적으로 기술된다. 이러한 내용은 청구 대상의 본질적인 특징을 확인하려는 의도는 아니며, 청구 대상의 범위를 제한하거나 결정하는 용도의 의도도 아니다.
소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위한 시스템 및 방법이 기술된다. 일 실시태양으로, 본 방법은 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어를 발생하기기 위해 적어도 주제 품질 사정(assessment) 파라미터에 기초하여 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 하나 이상의 주제에 관련된 복수의 사용자 기여 컨텐트의 각각의 품질을 사정하는(assessing) 단계를 포함한다. 또한, 본 방법은 상기 주제 품질 스코어의 일부에 기초하여 사용자 기여 컨텐트에 기여한 복수의 사용자 각각에 대한 신뢰도 스코어를 발생하는 단계를 포함한다. 상기 신뢰도 스코어에 기초하여, 복수의 사용자로부터 하나 이상의 신뢰할 만한 사용자가 식별되어, 하나 이상의 웹 기반 소셜 플랫폼의 품질 및 웹 기반 소셜 플랫폼의 사용자 참여를 향상시키게 된다.
여기에 기술된 본원 대상 발명은 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시켜 소셜 플랫폼의 인기도 및 수익성을 증가시킬 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 여기에 언급된 소셜 플랫폼은 소셜 네트워크 웹사이트, 블로그, 웹 포럼, 소셜 북마크 사이트 및 기타 유사한 것들을 포함한다. 그러한 소셜 플랫폼을 또한 웹 기반 소셜 플랫폼이라 한다. 이러한 소셜 플랫폼은 사용자가 소셜 플랫폼에 컨텐트를 기여함으로써 오랜 친구를 찾고, 새로운 친구를 만들고, 다양한 주제에 대한 경험, 정보, 지식, 견해 또는 리뷰, 및 기타 유사한 것들을 공유하도록 할 수 있다. 컨텐트는 텍스트, 이미지, 비디오, 투표, 선호/비선호, 순위, 다른 웹사이트로의 하이퍼링크, 및 이와 유사한 것들의 형태로 기여될 수 있다.
일반적으로, 소셜 플랫폼은 관심을 끌만한 웹사이트, 웹사이트 내 다수의 특징, 웹사이트의 정기적인 업데이트를 제공하고, 현재 마켓 트랜드 및 대중의 요구를 고려하여 그 특징을 변경함으로써 상기 소셜 플랫폼에 가입할 신규 사용자들을 이끌도록 노력한다. 또한, 소셜 플랫폼은 사용자가 소셜 플랫폼 내의 다양한 활동에 참여하고, 소셜 플랫폼에 더 많은 컨텐트를 기여하도록 추천한다. 그러나, 그러한 통상의 기술은 사용자들에 의해 기여되는 컨텐트의 품질에 집중되어 있지 않다. 이러한 소셜 플랫폼은 사용자들이 자유롭게 그들의 생각, 아이디어와 견해를 공개할 수 있도록 하기 때문에, 사용자들은 조금 공격적인 컨텐트에서부터 사실상 사용할 수 없는 소셜 플랫폼의 양상, 예컨대 스팸으로 충분히 렌더링할 만한 악의적인 컨텐트까지 범위의 컨텐트를 포스팅할 수 있다. 사용자에 의해 포스팅된 그러한 컨텐트가 소셜 플랫폼의 인기도 및 수익성을 결국 감소시킬 수 있다.
본원 발명은, 소셜 플랫폼과 연관된 다양한 주제의 컨텐트 품질을 향상시켜서, 소셜 플랫폼의 사용자 참여와 컨텐트 품질을 향상시키는 효과를 발휘한다.
첨부된 도면을 참조하여 발명을 실시하기 위한 구체적인 설명이 제공된다. 도면에서는, 도면 부호의 제일 왼쪽의 수가 도면을 식별하고, 도면에 도면 부호가 먼저 나타난다. 동일한 부호가 발명의 특징과 구성요소를 참조하도록 도면 전체에 사용된다.
도 1은 본원 발명의 실시태양에 따른 품질 관리 시스템을 구현하는 네트워크 환경을 도시하고 있다.
도 2는 본원 발명의 실시태양에 따른 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위한 방법을 도시하고 있다.
일 실시태양으로서, 소셜 플랫폼에서 다양한 사용자에 의해 복수의 주제로 기여되는 컨텐트를 분류할 수 있도록, 주제 인덱스가 생성된다. 주제는 토론 또는 상호작용의 다양한 주제로 이해될 수 있다. 주제는, 이들에 제한되는 것은 아니지만, 스포츠, 정치, 과학 및 기술을 포함한다. 사용자에 의해 신규 컨텐트가 기여될 때마다 후속하여 신규 컨텐트는 주제 인덱스의 적절한 주제로 인덱싱된다. 신규 주제가 식별되거나 기존 주제의 변경이 요구될 경우, 주제 인덱스는 주기적으로 업데이트될 수 있는 것으로 이해될 것이다.
일 실시태양으로서, 주제 인덱스의 각 주제와 연관된 컨텐트의 품질은 적어도 다양한 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 사정될 수 있다. 주제 품질 사정 파라미터는, 이들에 제한되는 것은 아니지만, 그 주제로 포스팅된 컨텐트에 대한 다양한 사용자의 감정(감정), 다양한 포스트에 대한 투표, 그 주제로 포스팅된 컨텐트에 대한 선호 또는 비선호 표시, 그 주제에 포스팅된 리뷰 또는 피드백, 및 그 주제에 스팸 또는 정크 컨텐트를 포함할 수 있다. 상기 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여, 각 주제에 대한 주제 품질 스코어가 산출(computing)될 수 있다. 주제에 대한 주제 품질 스코어는 그 주제에 포스팅된 컨텐트의 전체 품질을 나타낸다.
일 실시태양으로서, 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어가 낮다고 밝혀지면, 그러한 주제는 개별적으로 또는 공동으로 상기 주제 내의 컨텐트의 품질을 향상시키도록 추가로 처리될 수 있다. 예를 들어, 상기 주제에 대한 사용자의 신뢰도가 결정될 수 있다. 일반적으로, 복수의 사용자 중 일부는 특정 주제에서 전문지식에 근거해 품질 컨텐트를 기여하는데 능숙할 수 있는 반면에, 다른 사용자들은 그들의 지식 및 전문 지식에 따라 다른 주제에서 품질 컨텐트를 기여하는데 능숙할 수 있다. 따라서, 신뢰할 수 있는 사용자, 즉, 고려중이고 처리중인 주제의 품질 컨텐트를 기여하는데 능숙한 사용자가 식별되고, 그 주제에서 품질 컨텐트를 더 많이 기여하도록 고무되어, 주제 품질이 개선될 수 있다.
일 실시태양에서, 사용자의 신뢰도를 결정하도록 고려중인 주제에 대하여 사용자의 신뢰도 스코어가 산출될 수 있다. 신뢰도 스코어는 개별적인 주제, 주제의 그룹, 또는 공통적인 모든 주제에 대해 산출될 수 있다. 명확히 하기 위해, 신뢰도 스코어가 하나의 주제 또는 함께 처리되는 주제의 그룹에 대해 산출될 경우, 그러한 신뢰도 스코어를 주제 선택적 신뢰도 스코어라 한다. 신뢰도 스코어가 함께 처리되는 모든 주제에 대해 산출되면, 그러한 신뢰도 스코어를 글로벌 신뢰도 스코어라 한다. 더 높은 주제 선택적 스코어를 지닌 사용자는 선택된 주제(들), 즉, 이러한 주제(들)에 관련된 양질의 컨텐트를 기여할 수 있는 사용자에 대하여 신뢰할 수 있는 사용자로 간주된다. 한편, 높은 글로벌 신뢰도 스코어를 지닌 사용자는 주제 인덱스에서 함께 처리되는 모든 주제 내에 양질의 컨텐트를 포스팅할 수 있는 신뢰할 수 있는 사용자로 간주된다.
일 실시태양에서, 주제 선택적 신뢰도 스코어는 선택된 주제(들) 내에 사용자에 의한 기여의 품질에 기초하여 산출된다. 또 다른 일 실시예에서, 사용자의 주제 선택적 신뢰도 스코어는 선택된 주제(들) 내에 사용자의 인기도, 및 그 주제(들)에서의 기여의 품질 또는 가치에 기초하여 추가로 산출된다. 따라서, 낮은 주제 품질 스코어를 지닌 주제와 같은 주제들은 개별적으로 또는 그룹으로 고려될 수 있으며, 개별적인 주제 또는 주제 그룹에 대한 사용자의 신뢰도는 신뢰할 수 있는 사용자를 식별하도록 결정될 수 있다. 그 후에, 신뢰할 수 있는 사용자가 고려중인 주제(들)의 컨텐트의 품질을 향상시키도록 타겟팅되어, 소셜 플랫폼 내의 컨텐트의 품질을 향상시킬 수 있을 것이다.
일 실시태양에서, 주제 인덱스 내의 함께 처리되는 모든 주제에서 사용자에 의한 기여의 품질에 기초하여 글로벌 신뢰도 스코어가 산출된다. 또 다른 실시예에서, 소셜 플랫폼으로의 기여에 대한 가치 및 사용자의 인기도에 기초하여 사용자에 대한 글로벌 신뢰도 스코어가 추가로 산출된다. 상기 글로벌 신뢰도 스코어에 기초하여, 소셜 플랫폼으로의 신뢰할 수 있는 사용자가 식별되고, 소셜 플랫폼의 사용자 참여를 향상시키도록 타게팅될 수 있다. 예를 들어, 신뢰할 수 있는 사용자는 소셜 플랫폼에서 사용자 참여를 향상시키기 위해, 보상으로 격려하거나 포상을 줄 수도 있다.
소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위한 시스템 및 방법의 양태로서, 얼마든지 상이한 컴퓨터 시스템, 환경, 및/또는 구성으로 구현될 수 있으며, 실시예는 아래의 예시적인 시스템 양식에서 기술된다.
도 1은 품질 관리 시스템(102)을 구현하는 네트워크 환경(100)을 도시하고 있다. 일 실시태양에서, 네트워크 환경(100)은 공용 네트워크일 수 있으며, 공용 네트워크는 다수의 퍼스널 컴퓨터, 랩탑, 다양한 서버, 예컨대, 고밀도 서버, 및 그 외 컴퓨터 장치를 포함한다. 또 다른 실시예에서, 상기 네트워크 환경(100)은 일부의 퍼스널 컴퓨터, 서버, 랩탑 및 그외 컴퓨터 장치를 구비한 개인 네트워크 환경일 수도 있다.
이하 시스템(102)라 하는, 품질 관리 시스템(102)은 네트워크(106)을 통해 복수의 사용자 장치(104-1, 104-2,...104-N)에 통신 가능하도록 연결되어 있다. 그러한 사용자 장치(104-1, 104-2,...104-N)는 공통하여 사용자 장치(104)라 하며, 개별적으로 사용자 장치(104)라 한다. 시스템(102) 및 사용자 장치(104)가 서버, 데스크탑 퍼스널 컴퓨터, 노트북 또는 휴대용 컴퓨터, 워크스테이션, 메인프레임 컴퓨터, 이동성 컴퓨터 장치, 및 랩탑을 포함하는 임의의 다양한 통상의 컴퓨터 장치로 구현될 수 있다. 또한, 일 실시태양으로서, 시스템(102)은 분배되거나 중앙 집권화된 네트워크 시스템일 수 있다. 이 시스템 내에서는 상이한 컴퓨터 장치가 상기 시스템(102)의 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 관리할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 시스템(102)의 다양한 구성요소가 동일한 컴퓨터 장치의 일부로서 구현될 수 있다.
네트워크(106)는 무선 네트워크, 유선 네트워크, 또는 그들의 조합일 수 있다. 네트워크(106)는 또한 개별적 네트워크 또는 서로 상호연결되고 하나의 큰 네트워크, 예컨대, 인터넷(Internet) 또는 인트라넷(intranet)으로 기능하는 다수의 그러한 개별적 네트워크의 집합일 수도 있다. 네트워크(106)는 네트워크의 상이한 유형들, 예컨대 인트라넷, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷, 및 이와 유사한 것 중 하나로서 구현될 수 있다. 네트워크(106)는 전용 네트워크 또는 공유 네트워크일 수 있으며, 이는 서로 통신할 수 있는 다양한 프로토콜, 예를 들어, 하이퍼텍스트 전송 규약(HTTP), 전송 제어 프로토콜/인터넷 프로토콜(TCP/IP) 등을 사용하는 네트워크의 상이한 유형들의 연관성을 나타낸다. 또한, 네트워크(106)는 네트워크 장치, 예컨대 시스템(102)과 사용자 장치(104) 간의 링크를 제공하기 위한 네트워크 스위치, 허브, 라우터를 포함할 수 있다. 네트워크(106) 내의 네트워크 장치는 상기 통신 링크를 통해 시스템(102)을 사용자 장치(104)와 상호 작용하도록 한다.
일 실시태양에서, 시스템(102)은 소셜 플랫폼과 연관된 다양한 사용자로부터 컨텐트를 수신한다. 일반적으로, 소셜 플랫폼에 가입되어 그들의 해당 개인 프로필을 가지는 사용자들은 소셜 플랫폼에 컨텐트를 기여함으로써, 경험, 정보, 지식, 다양한 주제에 대한 견해 또는 리뷰 등을 공유할 수 있다. 사용자에 의해 소셜 플랫폼에 기여된 컨텐트를 사용자 기여 컨텐트라 한다. 사용자 기여 컨텐트는 소셜 플랫폼의 유형에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 투표, 선호/비선호, 순위, 웹 링크, 및 이와 유사한 것의 형태일 수 있다. 예를 들어, 토론 포럼은 사용자에게 텍흐트 및 이미지 형태의 컨텐트를 기여하도록 할 수 있다. 페이스북(FacebookTM)과 같은 소셜 네트워킹 웹사이트는 사용자로 하여금 텍스트, 이미지, 비디오, 투표, 웹 링크, 선호/비선호, 및 이와 유사한 것의 형태인 컨텐트를 기여하도록 한다.
사용자 기여 컨텐트를 수신받으면, 시스템(102)이 사용자 기여 컨텐트를 처리하여, 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시킬 수 있다. 이러한 목적으로, 시스템(102)은 하나 이상의 프로세서(들)(108), 인터페이스(들)(110), 및 상기 프로세서(들)(108)에 연결된 메모리(112)를 포함한다. 프로세서(들)(108)는 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컴퓨터, 마이크로제어기, 디지털 신호 처리기, 중앙 처리 유닛, 상태 기계, 논리 회로, 및/또는 작동 지시에 따라 신호를 조작하는 임의의 장치로서 구현될 수 있다. 다른 가능성으로, 프로세서(들)(108)는 메모리(112)에 저장된 컴퓨터 판독가능 지시 및 데이터를 불러와서 실행하도록 구성된다.
인터페이스(들)(110)는 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 인터페이스, 예를 들어, 주변 장치(들)를 위한 인터페이스, 예컨대 키보드, 마우스, 외부 메모리, 프린터 등을 포함할 수 있다. 또한, 인터페이스(들)(110)은 시스템(102)이 네트워크(106)을 통해 통신할 수 있도록 하며, 시스템(102)을 그외 컴퓨터 장치, 예컨대 웹 서버 및 외부 데이터베이스와 연결하기 위한 하나 이상의 포트를 포함할 수 있다. 인터페이스(들)(110)은 다양한 프로토콜 및 네트워크, 예컨대 LAN, 케이블 등의 유선 네트워크, 및 WLAN, 무선 전화, 위성 등의 무선 네트워크를 포함하는 네트워크 내의 다중 통신을 용이하게 할 수 있다.
메모리(112)는 휘발성 메모리, 예컨대 정적 기억 장치(SRAM) 및 동적 기억 장치(DRAM), 및/또는 비휘발성 메모리, 예컨대 읽기전용 메모리(ROM), 소거 및 프로그램 가능 ROM, 플래시 메모리, 하드 디스크, 광 디스크, 및 자기테이프를 포함하는 이 분야에 통용되는 임의의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 메모리(112)는 또한 모듈(114) 및 데이터(116)을 포함한다.
모듈(114)은 루틴, 프로그램, 구성 요소, 데이터 구조 등을 포함하며, 특정한 임무를 수행하거나 특정한 추상적 데이터 유형을 실행한다. 프로그램 모듈(114)은 인덱싱 모듈(118), 주제 품질 사정 모듈(120), 신뢰도 결정 모듈(122) 및 그외 모듈(124)을 더 포함한다. 그외 모듈(124)은 시스템(102) 상의 적용 및 기능을 보충하는 프로그램 또는 코드화된 지시, 예를 들어, 작동 시스템에서의 프로그램을 포함할 수 있다.
다른 것들 사이에 있는 데이터(116)는 하나 이상의 모듈(114)에 의해 처리되고, 수신받고, 발생되는 데이터를 저장하기 위한 저장소로서 제공된다. 데이터(116)는 주제 인덱스(126), 주제 품질 스코어(128), 기여 스코어(130), 사용자 값(132), 인기도 스코어(134), 신뢰도 스코어(136) 및 그외 데이터(138)을 포함한다. 그외 데이터(138)는 상기 모듈(114) 내의 하나 이상의 모듈의 실행에 대한 결과로서 발생되는 데이터를 포함할 수 있다.
본원 발명의 실시예에 따른 시스템(102)은 다양한 주제로 사용자 기여 컨텐트를 분류하고, 그러한 주제의 품질을 사정하고, 소셜 플랫폼에 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위해 타게팅될 수 있는 사용자의 신뢰도를 평가한다. 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질 및 사용자 참여 향상의 전체 프로세스는 다음 부분, 즉, 컨텐트 분류, 주제 품질 사정, 및 신뢰도 결정의 부분에서 상세히 설명된다.
컨텐트 분류
일 실시태양에서, 시스템(102)은 주제 인덱스(126)를 포함하며, 소셜 플랫폼의 다양한 사용자에 의해 복수의 주제로 기여되는 컨텐트를 분류하기 위해, 주제 인덱스가 시스템 관리자에 의해 생성되고, 시스템(102) 내에 저장될 수 있다. 복수의 주제는, 이에 제한되는 것은 아니지만, 스포츠, 정치, 과학, 기술, 점성술학, 및 뉴스를 포함한다. 일 실시태양에서, 그러한 주제는 부주제, 예컨대 크리켓, 하키, 의회, 바티야 잔타 정당(Bhartiya Janta Party, BJP), 및 특정 주제에 일어날 수 있는 추가적인 부주제, 예컨대 XYZ 날짜에 열린 인도 대 파키스탄 크리켓 경기, 수상의 네팔 방문, 및 망갈로르에서 비행기 사고를 포함할 수 있다. 따라서, 주제 인덱스(126)는 일반 주제부터 더 특정된 부주제의 범위의 다양한 주제를 포함하는 주제의 계층 구조를 포함할 수 있다. 명확히 하기 위해, 주제 및 부주제는 공통으로 t 주제라고 하고, 개별적으로는 주제라고 한다. 주제 인덱스(126)는 신규 주제가 확인되거나 기존 주제가 변경될 것이 요구될 경우 주기적으로 업데이트될 수 있다.
작동시, 시스템(102) 내의 인덱싱 모듈(118)은 사용자로부터 사용자 기여 컨텐트를 수신하여, 주제 인덱스(126)에 적절한 주제(들)로 컨텐트를 인덱싱한다. 예를 들어, 스포츠에 관계된 사용자 기여 컨텐트는 스포츠 주제에 인덱싱되고, 정치에 관계된 사용자 기여 컨텐트는 정치 주제에 인덱싱될 수 있다. 일 실시태양에서, 인덱싱 모듈(118)은 인덱싱 규칙에 기초하여 사용자 기여 컨텐트를 인덱싱한다. 인덱싱 규칙은 예를 들어, 그 분야에 통용되는 텍스트 마이닝 기술을 사용할 수 있다. 인덱싱 규칙에 기초하여, 인덱싱 모듈(118)이 적절한 주제(들)에 태그된 사용자 기여 컨텐트에 기초하여 하나 이상의 키워드를 식별하도록 사용자 기여 컨텐트를 분석한다. 적절한 주제(들)를 주제 인덱스(126)에서 발견할 수 없을 경우, 인덱싱 모듈(118)은 시스템 관리자에게 주제 인덱스(126)에 신규 주제를 생성하도록 추천할 수 있다.
주제 품질 사정
주제 인덱스(126)에 적절한 주제(들)로 사용자 기여 컨텐트를 분류하는 것에 후속하여, 주제 인덱스(126)의 각 주제에서, 주제 품질이라고도 하는 컨텐트의 품질이 다양한 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 사정된다. 일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)은 주제 품질, 즉, 다양한 주제하에 포스팅된 컨텐트의 품질을 적어도 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 사정한다. 주제 품질 사정 파라미터는, 이들에 제한되는 것은 아니지만, 컨텐트 유형, 컨텐트에 대한 감정(긍정적 또는 부정적), 투표, 주제에 대한 순위, 선호 또는 비선호, 리뷰 또는 피드백, 및 다양한 사용자에 의해 그 주제에 포스팅된 스팸 또는 정크를 포함할 수 있다. 컨텐트 유형은 파라미터, 예컨대 창작물 및 상호작용을 포함한다. 창작물 및 상호작용의 파라미터는 사용자가 창작한 컨텐트를 소유하는지, 다른 사용자에 의해 창작한 컨텐트에 대한 스레드(thread) 또는 상호작용으로서의 포스팅한 컨텐트를 소유하는지를 나타낸다. 컨텐트에 대한 감정은 창작물 또는 상호작용이 긍정적인지 부정적인지를 나타내는 긍정적 감정 또는 부정적 감정의 형태로 나타나질 수 있다. 이러한 감정은 이 분야에서 통용되는 감정 분석 기술을 사용하여 컨텐트 상에서 감정 분석을 수행하여 결정된다. 사정의 결과로, 주제 품질 스코어가 주제에 대해 발생된다.
일 실시태양에서, 주제 품질 스코어 임계치가 주제 인덱스(126) 내의 주제에 할당될 수 있다. 주어진 주제에 대한 주제 품질 스코어가 주제 품질 스코어 임계치보다 낮음이 밝혀지는 경우, 주제 품질은 형편없고 빈약하다고 여겨진다. 반면에, 주제 품질 스코어가 주제 품질 스코어 임계치보다 높은 경우, 주제 품질이 양호한 것으로 여겨진다.
일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)은 미리 결정된 시간간격으로 주제 품질 스코어를 발생할 수 있다. 또 다른 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)은 주제 품질을 사정하기 위한 요청을 시스템 관리자로부터 수신받으면, 주제 품질 스코어를 발생할 수 있다. 또 다른 일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)은 신규 컨텐트가 주제에 인덱싱되면 주제 품질 스코어를 발생할 수 있다. 각 주제에 대응하는 주제 품질 스코어는 시스템(102) 내의 주제 품질 스코어(128)로서 저장될 수 있다.
일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120) 다음의 식 (1), (2), (3), 및 (4)을 사용하여 주제 품질 스코어(Q)를 산출한다.
Figure pat00001
(1)
이때, C(α)가 사용자에 의해 기여된 컨텐트의 초기 품질이고, 주제(들)에 대한 사용자의 인기도의 기능을 한다. 일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)이 C(α)를 산출한다. 인기있는 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트는 더 많은 사용자에 의해 읽혀지고, 더 많은 사용자가 인기있는 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트에 연속해서 추가의 컨텐트를 포스팅할 확률이 크다. 예를 들어, 더 많은 사용자가 선호 또는 비선호 지시자를 사용하여 그들의 견해를 제공하고, 그들의 견해 또는 그 견해에 대한 리뷰를 포스팅하고, 그들의 친구 또는 팔로워 등과 컨텐트를 더 공유할 수도 있다. 따라서, 인기있는 사용자가 포스팅하면, 컨텐트는 높은 초기 품질을 가질 것이다. 상기 실시예에서, P creator 가 사용자의 인기도를 나타내며, 이하 언급할 식 (6)을 사용하여 산출된다.
컨텐트의 초기 품질이 산출되면, 주제 품질 사정 모듈(120)은 다음의 식을 사용하여 컨텐트의 현재 품질을 산출한다.
Figure pat00002
(2)
이때, C가 컨텐트 및
Figure pat00003
의 현재 품질이며, 고려중인 컨텐트에 대한 상호 작용에 기초하여 사정되는 컨텐트 품질을 의미한다. 컨텐트 품질은 상기 언급한 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 산출될 수 있다. 주제 품질 사정 모듈(120)은 가중치 기술을 사용하여 컨텐트 품질을 사정한다. 가중치 기술은 주제 품질 사정 파라미터의 각각에 대한 가중치을 정의하고, 해당하는 가중치 및 해당하는 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 컨텐트에 값을 할당하는 것을 포함한다.
예를 들어, 가중치 2가 파라미터 '컨텐트의 유형'에 할당될 수 있는데, 예컨대, 컨텐트의 유형이 컨텐트가 창작물에 있다는 것을 지시한다면, 값 2가 파라미터 '컨텐트의 유형'에 대하여 컨텐트에 할당될 수 있다. 반면에, 컨텐트의 유형이 컨텐트가 상호작용에 있다는 것을 지시한다면, 값 1이 컨텐트에 할당될 수 있다. 또한, 가중치 1이 선호에 할당될 수도 있고, -1이 비선호에 할당될 수도 있다. 그러므로, 컨텐트에 연관된 1 선호 및 10 비선호가 존재한다면, 값 -9가 컨텐트에 할당될 수 있으므로, 일반적으로 사용자들에 의해 비선호되는 컨텐트임을 나타낸다. 게다가, 가중치 5가 '감정'에 할당될 수 있으며, 감정 분석이 컨텐트의 성질이 부정적이라고 지시한다면, 값 -5가 컨텐트에 할당될 것이다. 반면에, 컨텐트의 성질이 긍정적이라고 지시한다면, 값 5가 컨텐트에 할당될 것이다. 또한, 부정 또는 긍정의 정도에 따라 -5 내지 5의 값이 컨텐트에 할당될 수 있다. 예를 들어, 컨텐트의 성질이 조금, 말하자면 20%, 부정적이면, 값 -1이 컨텐트에 할당될 수 있다. 따라서, 컨텐트 품질이 긍정적인 또는 부정적인 값을 가질 수 있으며, 이로써 인기있을 수 있는 사용자에 의해서 포스팅된 컨텐트도 정크 컨텐트를 포스팅할 경우 높은 값을 갖지 않는다는 것을 보장할 수 있다.
상기 실시예에서, 값에 대한 가산이 컨텐트
Figure pat00004
의 품질을 나타낸다. 따라서,
Figure pat00005
는 현재 컨텐트의 품질인 C를 획득하기 위해 C(α)에 더해져서 산출된다.
일단 컨텐트의 현재 품질(C)이 산출되면, 각 컨텐트에 대한 컨텐트의 현재 품질의 가산이 주제에 대한 컨텐트의 전체 품질(V)을 나타낸다. 전체 품질(V)은 다음의 식 (3)에 의해 나타내진다.
Figure pat00006
(3)
이때, 인덱스 'i'는 주제에 대해 포스팅된 컨텐트의 수를 나타내며, 이는 역시 포스트의 수라 할 수 있다.
주제에 연관하여 상기 획득된 컨텐트의 전체 품질(V)은 주제 품질(Q)를 획득하기 위한 식 (4)를 사용하여 정규화될 수 있다.
Figure pat00007
(4)
상기 식에 따르면, 컨텐트의 전체 품질을 정규화하기 위해, 컨텐트의 현재 품질 C가 컨텐트의 초기 품질 C(α)에 의해 나누어진다. 그렇게 함으로써, 주제 품질(Q)가 획득되며, 이는 컨텐트 및 포스트 수에 독립적이다. 따라서, 다수의 컨텐트이지만 높은 품질이 아닌 컨텐트를 가진 주제가 소수의 포스팅이지만 높은 품질을 가진 주제과 비교하여 높은 주제 품질을 가질 수 없을 수 있다.
신뢰도 결정
일 실시태양에서, 주제 품질 스코어에 기초하여, 낮은 품질 스코어 또는 빈약한 품질 스코어를 가진 주제가 식별될 수 있다. 그리고 나서, 그러한 주제는 추가의 처리 또는 개선이 고려될 수 있다. 일반적으로, 몇몇의 사용자들은 그들의 지식과 전문지식에 기초하여 특정한 주제에 관련된 컨텐트를 기여하는데 능숙할 수 있다. 예를 들어, 사용자 'A'는 스포츠에 관련된 컨텐트를 기여하는데 능숙할 수 있고, 또 다른 사용자 'B'는 정치에 관련된 컨텐트를 기여하는데 능숙할 수 있고, 또 다른 사용자 'C'는 스포츠 및 점성술학에 관련된 컨텐트를 기여하는데 능숙할 수 있다. 따라서, 고려중인 주제에 관련된 컨텐트를 기여하는데 대한 사용자의 신뢰도가 결정될 수 있다. 일 실시태양에서, 사용자에 대한 신뢰도 스코어가 주제에 관련되어 사용자에 의해 기여된 컨텐트의 품질에 적어도 기초하여 산출될 수 있다. 신뢰도 스코어에 기초하여 사용자의 신뢰도가 결정될 수 있다. 예를 들어, 주제에서 높은 신뢰도 스코어를 가진 사용자가 그 주제에 대하여 신뢰할 수 있는 사용자로 간주될 수 있다.
시스템(102) 내의 신뢰도 결정 모듈(122)은 복수의 사용자 각각에 대한 신뢰도 스코어를 산출하고, 시스템(102) 내의 신뢰도 스코어(136)로서 그러한 신뢰도 스코어를 저장할 수도 있다. 일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 사용자에 대한 주제 선택적 신뢰도 스코어를 산출한다. 또 다른 실시예에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 사용자에 대한 글로벌 신뢰도 스코어를 산출한다. 주제 선택적 신뢰도 스코어가 선택된 주제(들), 예를 들어, 하나의 주제, 예컨대 크리켓 또는 주제의 그룹, 예컨대 스포츠에 대해 산출될 경우, 사용자에 대해 기여 스코어로서 이해될 수도 있다. 주제 선택적 기여 스코어는 선택된 주제(들)에 대해 신뢰할 수 있는 사용자를 식별하는데 유용할 수 있다. 한편, 글로벌 신뢰도 스코어는 주제 인덱스(126)의 모든 주제에 대해 산출되는 경우, 사용자에 대한 신뢰도 스코어로 이해될 수 있다. 글로벌 신뢰도 스코어는 소셜 플랫폼에서 신뢰할 수 있는 사용자를 식별하는데 유용할 수 있다.
일 실시태양에서, 신뢰할 수 있는 사용자가 선택된 주제(들)에 관한 신뢰할 수 있는 사용자를 식별한다면, 선택된 주제(들)의 컨텐트의 품질을 향상시키는데 다양한 품질 개선 또는 향상 작용이 취해질 수 있다. 예를 들어, 신뢰할 수 있는 사용자는 주제(들)에 더 많은 품질 컨텐트를 기여하는 신뢰할 수 있는 사용자를 격려할 수 있도록 포상이 주어질 수 있어서, 그 주제(들)의 품질은 향상될 수 있다. 일 실시태양에서, 주제 품질이 양호하다고 할지라도, 신뢰할 수 있는 사용자를 식별하여, 주제에 양질 컨텐트를 기여하는 것을 계속하도록 동기부여를 할 수 있어서, 주제 품질을 유지할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 소셜 플랫폼을 통해 신뢰할 수 있는 사용자를 식별하면, 소셜 플랫폼에서 사용자 참여를 향상시키도록 다양한 향상 작용이 일어날 수 있다. 예를 들어, 소셜 플랫폼을 통해 양호한 기여을 한 그러한 신뢰할 수 있는 사용자가 식별될 수 있고, 사용자 및 다른 사용자로부터 더 많은 참여를 격려하도록 특별한 제안 또는 서비스 비용의 면제의 보상을 받을 수 있다. 다양한 제안을 보상받은 사용자는 또한 신규 사용자가 소셜 플랫폼에 가입하도록 이끌 수 있고, 보상이라는 경쟁적인 환경에서 만족할 수도 있다. 예를 들어, 장려책으로서 무료 광고가 소셜 플랫폼에 포스팅될 수 있다. 상기 예에서, 사업주 또는 마켓 전문직인 사용자는 그러한 무료 서비스에 도움이 되고 그들의 제품 및 전문적인 서비스를 프로모션하도록 소셜 플랫폼에 참여를 증대하도록 격려된다. 또한, 신규 사용자, 예컨대 신규 사업주 및 마켓 전문직이 그들의 제품 및 전문적인 서비스를 프로모션하도록 광고 서비스 무료 당첨의 의도로 소셜 플랫폼에 가입하도록 격려할 수 있다.
주제 선택적 신뢰도 스코어 및 글로벌 신뢰도 스코어를 포함하는 신뢰도 스코어가 산출되는 방식은 다음에서 상세히 설명된다.
일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 선택된 주제(들)에 기여하는 사람들에 의해 기여된 컨텐트의 품질에 적어도 기초하여 주제 선택적 신뢰도 스코어를 발생한다. 컨텐트의 그러한 품질은 대응하는 사용자 값으로부터 결정될 수 있다. 사용자 값은 그들의 해당 기여 스코어 및 해당 주제 품질 스코어에 기초하여 결정될 수 있다. 기여 스코어는 주제(들)에서 사용자에 의해 기여된 컨텐트의 양을 나타낸다. 사용자 값은 사용자 기여가 주제(들)에 가져오는 값을 나타낸다. 다시 말해서, 사용자 값은 주제(들)에서 그들의 기여의 품질을 나타낸다.
각 개별적인 사용자는 선택된 주제(들)에 대한 기여의 양에 따라, 각 주제에 대한 상이한 또는 유사한 기여 스코어를 가질 수 있다. 예를 들어, 사용자 'A'가 주제 'ABC'에서 60% 기여도 스코어를 가질 수 있고, 또 다른 사용자 'B'가 주제 'ABC'에서 20% 기여도 스코어를 가질 수 있다. 이 예에서, 사용자 'A'는 주제(들)에서 양호한 양의 컨텐트를 포스팅했던 사용자로 간주될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 사용자 'A' 및 'B'에 대응하는 사용자 값은 주제에 대한 그들의 기여 값을 나타내고, 주제 품질에 따라서 변화할 수 있다. 예를 들어, 사용자 'A'가 빈약한 품질 주제로서 간주될 수 있는 20%의 주제 품질 스코어를 가지는 주제 'ABC'에 대해 60% 기여 스코어를 가질 수 있고, 따라서, 사용자 'A'는 12%의 사용자 값을 가질 수 있다. 반면에, 사용자 'B'는 양호한 품질 주제로서 간주될 수 있는 90%의 주제 품질 스코어를 가지는 주제 'DEF'에 대해 20% 기여 스코어를 가질 수 있고, 따라서, 사용자 'B'는 18%의 사용자 값을 가질 수 있다. 상기 예에서, 사용자 'A'가 사용자 'B'보다 더 많은 양의 컨텐트를 기여한다 할지라도, 사용자 'A'의 사용자 값이 사용자 'B'의 사용자 값보다 더 낮다. 이는 사용자 'A'에 의한 기여의 값은 양호하지만 주제의 품질을 개선시키기에 충분히 양호하지 않기 때문이다.
일 실시태양에서, 신뢰할 수 있는 사용자는 임계치 사용자 값보다 크거나 같은 사용자 값을 가지는 사용자일 수 있다. 임계치 사용자 값 스코어는 미리 결정된 스코어, 즉, 17%일 수 있거나, 사용자가 선택된 주제 하에서 얻은 가장 높은 사용자 값일 수도 있다. 그러한 신뢰할 수 있는 사용자는 주제(들)에서 컨텐트의 품질을 개선하도록 타게팅될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 신뢰도 결정 모듈(122)이 추가로 선택된 주제(들)에 대하여 사용자의 인기도 스코어에 기초하여 주제 선택적 신뢰도 스코어를 발생한다.
인기도 스코어는 선택된 주제(들)에 대하여 사용자의 인기도를 나타낸다. 사용자가 인기가 있으면, 그 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트는 그 주제(들)에 참여하는 다수의 다른 사용자들에 의해 읽혀질 확률이 크다. 따라서, 인기있는 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트는 주제 품질 상의 엄청난 임팩트를 가질 수 있다.
상기 실시예에서, 사용자가 주제(들) 내의 양호한 양의 품질 컨텐트를 포스팅하는 능력을 가지고 있는 경우, 및 사용자가 인기가 있는 경우, 그러한 사용자는 그 주제(들)에 관하여 신뢰할 수 있는 사용자로 간주될 수 있다. 신뢰할 수 있는 사용자는 그 주제(들)에서 컨텐트의 품질을 개선하도록 타게팅될 수 있다.
마찬가지로, 신뢰도 결정 모듈(122)이 주제 인덱스에서 함께 처리되는 모든 주제와 관련한 사용자에 의해 기여되는 컨텐트의 품질에 적어도 기초하여 글로벌 신뢰도 스코어을 산출하며, 상기 주제 각각에 관하여 사용자의 사용자 값을 더하여 획득할 수 있다. 사용자 값에 더하여, 신뢰도 결정 모듈(122)은 소셜 플랫폼에서 사용자의 인기도 스코어에 기초하여 글로벌 신뢰도 스코어를 산출한다. 높은 글로벌 신뢰도 스코어 가진 사용자는 소셜 플랫폼에서 신뢰할 수 있는 사용자로 간주되며, 이러한 사용자는 소셜 플랫폼에 사용자 참여를 개선하도록 보상으로 격려하거나 포상을 줄 수도 있다.
기여 스코어, 사용자 값, 및 인기도 스코어가 산출되는 방식이 이하 자세히 기술된다. 기여 스코어, 사용자 값, 및 인기도 스코어 각각은, 주제 선택적 신뢰도 스코어가 산출될 때 선택된 주제(들)에 대해 산출될 수 있으며, 글로벌 신뢰도 스코어가 산출될 때 모든 주제에 대해 산출될 수 있다고 이해된다. 설명의 목적으로, 기여 스코어, 사용자 값, 및 인기도 스코어 각각이 선택된 주제(들)에 대해 이하 설명된다. 기여 스코어, 사용자 값, 및 인기도 스코어 각각이 함께 취급되는 모든 주제에 대해서도 산출될 수 있음을 인식할 수 있을 것이다.
복수의 사용자 각각에 대한 기여 스코어는 고려중인 주제(들)에 대하여 사용자에 의해 기여된 컨텐트의 양에 기초하여 산출될 수 있다.
일 실시태양에서, 기여 스코어(Z)가 고려중인 주제(들)에서 사용자에 의해 기여된 컨텐트 또는 포스트 수의 가산에 의해 산출된다. 예를 들어, 기여 스코어가 두 가지 주제, 즉, 주제 'ABC' 및 주제 'DEF'에 대해 산출되는 되면, 그 후, 주제 'ABC'에서 사용자에 의해 기여된 포스트 수, 즉 10 포스트가 주제 'DEF'에서 사용자에 의해 기여된 포스트 수, 즉 30 포스트에 더해져서 40 포스트로 기여 스코어가 획득된다. 또한, 기여 스코어, 즉 40 포스트는 그 주제에 연관된 포스트의 전체 수를 고려하는 퍼센티지의 형태로 나타내질 수 있다. 예를 들어, 주제 'ABC' 및 'DEF'와 연관된 포스트의 전체 수가 100이라면, 사용자의 기여 스코어는 40%로 나타나질 수 있다. 신뢰도 결정 모듈(122)은 기여 스코어(130)에서 산출된 기여 스코어를 저장할 수도 있다.
사용자 값은 선택된 주제(들)에 대응하는 주제 품질 스코어 및 기여 스코어에 기초하여 산출된다. 시스템(102) 내의 신뢰도 결정 모듈(122)이 선택된 주제(들)에서 기여된 컨텐트를 가지는 각 사용자에 대한 사용자 값을 산출한다. 일 실시예에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 선택된 주제(들)에 대응하는 주제 품질 스코어(Q)를 가지는 주제 스코어(Z)를 조작하여 j번째 사용자에 대해 사용자 값(O)을 산출한다. 실시예에서, 정해진 사용자 및 주제에 대한 사용자 값은 다음의 식(5)에 의해 표현되는 매트릭스 O의 요소 Oij로 나타낼 수 있다.
Figure pat00008
(5)
이때, 인덱스 'm'이 주제(들)의 수를 나타내고, 인덱스 'n'은 사용자 수를 나타내며, O(m, n)은 사용자가 그 주제(들)에 기여한 품질 양의 가산으로 계산되는 사용자 기여의 합계 매트릭스를 나타낸다.
일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)이 인기도 평가 파라미터에 기초하여 각 사용자에 대한 인기도 스코어를 산출한다. 인기도 평가 파라미터는, 이들에 제한되지는 않지만, 사용자와 연관된 '친구' 또는 '팔로워', 선택된 주제(들)에서 사용자의 활동 및 지속성, 선택된 주제(들)에서 다른 사용자와 사용자의 상호작용에 근거한 사용자에 대한 리뷰 또는 피드백을 포함한다. 일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 다음의 식 (6)을 사용하여 각 사용자에 대한 인기도 스코어(P)를 산출한다.
Figure pat00009
(6)
이때, P a 는 선택된 주제(들)에서 사용자의 활동과 연관된 파라미터를 나타내고, P r 는 '친구' 또는 '팔로워'에의 도달과 연관된 파라미터를 나타내는데, '친구' 또는 '팔로워'에의 도달은 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트가 다른 사용자, 예컨대 소셜 플랫폼과 연관된 '친구' 및 '팔로워'의 얼마나 많은 수에 도달할 수 있는지를 지시한다. P h 는 사람들에게 재활동을 재게하도록 하는 사용자의 권한과 연관된 파라미터를 나타내는데, 사용자 권한은 얼마나 많은 사용자가 다른 사용자에게 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트를 포워드하거나 유포시키는지를 지시한다. TwitterTM 같은 소셜 플랫폼에서는, 다수의 다른 사용자들이 사용자에 의해 포스팅된 트윗(tweet)을 리-트윗(re-tweet)할때, 권한 값이 높을 수 있다. FacebookTM 같은 소셜 플랫폼에서는, 다수의 다른 사용자가 그들 자신이 소유하는 개인적 프로필 또는 다른 사람의 프로필에서 사용자에 의해 생성된 포스팅을 공유할때, 권한에 대응하는 값이 높을 수 있다. 또한, P f 는 리뷰, 순위, 선호/비선호 등의 형태로 다른 사용자로부터 획득되어, 사용자와 연관된 피드백과 연관된 파라미터를 나타낸다. 대응하는 값들이 각 사용자에 대한 상기 언급된 파라미터로 할당될 수 있다.
각각의 파라미터 P a, P r, P h, 및 P f 는 그와 연돤된 대응하는 임계치를 가질 수 있으며, 상기 임계치는 각각 P A, P R, P H, 및 P F 으로 표현된다. 임계치 값은 파라미터와 연관된 가장 높은 값일 수 있다. 이러한 임계치 값이 소셜 플랫폼 특정 값이다. 각 소셜 플랫폼은 이 파라미터에 대한 상이하거나 유사한 임계치 값을 정의해도 좋다.
P a, P r, P h, 및 P f 각각은 정규화된 값을 획득하기 위해 대응하는 값인 P A, P R, P H, 및 P F 으로 나누어진다. 정규화된 값은 인기도(P)를 획득하도록 더해질 수 있다. 또한, 소셜 플랫폼 계수, 예컨대 α, β, γ, 및 δ가 인기도(P) 상의 정규화된 값의 임팩트를 변화시키도록 정규화된 값과 연관될 수 있다. 예를 들어, 소셜 플랫폼 P h 를 위해, 인기도를 산출하기 위한 파라미터가 무시되는 경우, 사용자의 인기도에 대한 파라미터 P h 에 대한 임팩트를 무시하거나 감소시키기 위하여 더 작은 값이 대응하는 계수 γ와 연관될 수 있다. 일 실시태양에서는, 신뢰도 결정 모듈(122)은 시스템(102) 내의 인기도 스코어(134)로서 인기도 스코어를 저장한다.
이미 기재한 바와 같이, 일 실시태양에서는, 사용자에 대한 신뢰도 스코어가 선택된 주제(들)에서 사용자에 의한 품질 기여에 기초하며, 사용자 값에 의해 결정된다. 상기 실시태양에서, 신뢰도 스코어는 사용자의 사용자 값과 동일하다.
또 다른 실시태양에서, 사용자에 대한 신뢰도 스코어는 사용자 값 및 인기도 값에 기초한다. 상기 실시태양에서, 사용자에 대한 신뢰도 스코어(R)가 사용자 값(O) 및 인기도 스코어(P)를 더하여 산출되며, 이는 다음의 식 (7)으로 표현된다.
Figure pat00010
(7)
이때, 계수 μ는 주어진 소셜 플랫폼에 대해 일정하다. 소셜 플랫폼의 종류에 기초하여, 신뢰도의 산출에 사용자의 인기도(P)의 임팩트를 변화시키도록 'μ' 값이 변할 수 있다.
주제 선택적 신뢰도 스코어에 따라, 사용자가 그 주제에서 더 많은 품질 컨텐트를 포스팅하도록 동기부여하기 위해, 주제(들)에 대하여 하나 이상의 신뢰할 수 있는 사용자가 식별될 수 있고, 보상으로 장려될 수 있다. 소셜 플랫폼의 각 그리고 모든 주제의 컨텐트의 품질이 고려되고 각 주제에 컨텐트의 품질을 개선하거나 유지하도록 품질 향상 작용이 취해지며, 이로써, 소셜 플랫폼에 컨텐트의 전체 품질이 상승한다. 또한, 글로벌 신뢰도 스코어에 따라서, 소셜 플랫폼에서 사용자 참여를 개선하기 위해, 소셜 플랫폼에서 하나 이상의 신뢰할 수 있는 사용자가 식별될 수 있고, 보상으로 장려될 수 있다.
일 실시태양에서, 신뢰도 스코어가 대응하는 개인적 프로필 상에 사용자에게 전시될 수도 있다. 대안으로, 사용자는 그들의 개인적 프로필로부터 신뢰도 스코어를 확인할 요청을 전달할 수 있다. 또 다른 실시태양에서, '왓 이프 분석(What if analysis)' 특징이, 사용자가 컨텐트에 들어가서 신뢰도 스코어 상에 컨텐트의 임팩트를 볼 수 있는, 소셜 플랫폼의 웹사이트 상에 제공될 수 있다.
도 2는 본원 대상 발명의 실시예에 따른, 소셜 플랫폼의 컨텐트 품질을 향상시키기 위한 방법(200)을 도시하고 있다. 상기 방법은 본원 발명의 컴퓨터 실행가능 지시에서 기술하고 있다. 상기 방법은 또한 분배된 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있으며, 이러한 환경에서는 통신 네트워크를 통해 링크되는 장치를 원격으로 처리하여 기능이 수행된다. 분배된 컴퓨팅 환경에서는, 컴퓨터 실행가능 지시가 메모리 저장 장치를 포함하는 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 미디어 둘다에 위치될 수 있다.
기재된 방법의 순서는 이로 한정하여 이해하려는 의도가 아니며, 상기 방법 또는 대안 방법을 구현하기 위해 기재된 방법 블록의 임의의 수로 조합될 수 있다. 추가적으로, 개별적인 블록은 여기에 기재된 대상 발명의 범위 및 사상에서 벗어나지 않으면, 상기 방법으로부터 제거될 수도 있을 것이다. 게다가, 상기 방법은 임의의 적절한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다.
블록(202)에서, 소셜 플랫폼의 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어가 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 산출된다. 일 실시태양에서는, 하나 이상의 주제가 주제 인덱스(126)로부터 선택될 수 있다.
일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)이 다양한 주제 품질 사정 파라미터에 적어도 기초하여 하나 이상의 주제와 연관된 컨텐트의 품질을 사정한다. 주제 품질 사정 파라미터의 몇몇의 예시에서, 이들에 한정되는 것은 아니지만, 컨텐트 유형, 다양한 사용자에 의해 그 주제로 포스팅된 컨텐트/상호작용에 대한 감정, 다양한 포스트에 대한 투표, 그 주제로 포스팅된 통신에서의 선호/비선호, 그 주제로 포스팅된 리뷰/피드백을 포함한다.
컨텐트/상호작용에 대한 감정은 컨텐트/상호작용이 긍정적인지 부정적인지에 대해 지시한다. 그러한 감정은 이 분야에 통용되는 자연어 처리(natural language processing, NLP) 기술을 사용하여 컨텐트/상호작용에 대한 감정 분석을 수행하여 식별될 수 있다. 선호/비선호, 리뷰 및 추천글은 다양한 사용자의 피드백을 나타낼 수 있다. 주제 품질 사정 모듈(120)은 사정에 적어도 기초하여 주제에 대한 주제 품질 스코어를 산출한다. 일 실시태양에서, 주제 품질 사정 모듈(120)은 다양한 주제 품질 사정 파라미터를 위해 정의된 가중치에 기초하여 주제 품질 스코어를 산출한다. 가중치에 기초하여, 사용자 기여 컨텐트에 값이 할당될 수 있다. 이러한 값에 대한 평균 또는 가중치된 평균이 주제 품질 스코어로서 발생한다.
주제 품질 사정 모듈(120)은 모든 주제 또는 특정한 선택된 주제에 대한 주제 품질 스코어를 산출할 수 있다. 예를 들어, 서로 관련되거나 동일한 도메인 내에 있는 다중 주제는 사정시 함께 선택될 수 있다. 주제 품질 사정 모듈(120)은 주제 품질 스코어(128)로서 산출된 주제 품질 스코어를 저장할 수 있다.
블록(204)에서, 복수의 사용자 각각에 대한 기여 스코어가 주제에 대해 사용자에 의해 기여된 컨텐트의 양에 기초하여 산출된다. 일 실시태양에서, 사용자에 의해 기여된 컨텐트의 양은 사용자에 의해 생성된 포스트(들)의 수에 기초하여 결정된다. 일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)이 각 사용자에 대하 기여 스코어를 산출하고, 산출된 기여 스코어는 기여 스코어(130)로서 저장될 수 있다. 기여 스코어는 그 주제(들)에 대해 사용자에 의한 기여의 양을 나타낸다. 그 주제에서 많은 양의 컨텐트를 기여하는 사용자는 높은 기여 스코어가 주어진다.
블록(206)에서, 사용자 값이 기여 스코어 및 주제 품질 스코어에 기초하여 복수의 사용자 각각을 위해 결정된다. 사용자 값은 처리중인 주제(들)에서 사용자에 의해 포스팅된 컨텐트에 대하여 기여의 품질을 나타낸다. 일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 사용자 값을 산출하고, 사용자 값(132)으로 사용자 값을 저장한다. 주제(들)에서 많은 양의 컨텐트를 생성하는 사용자는 높은 기여 스코어를 가질 수 있으나, 기여 값이 주제 품질에 따라 그 주제(들)에 제공된다. 예를 들어, 낮은 주제 품질 스코어를 가진 주제에서 많은 양의 컨텐트를 기여한 사용자에게 낮은 주제 선택적 사용자 값이 주어질 수 있고, 반면에 높은 주제 품질 스코어를 가진 주제에서 작은 양의 컨텐트를 기여한 사람에게 높은 주제 선택적 사용자 값이 주어질 수 있다.
블록(208)에서, 복수의 사용자 각각에 대한 인기도 스코어가 인기도 평가 파라미터에 기초하여 평가된다. 일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)이 인기도 평가 파라미터에 기초하여 인기도 스코어를 평가한다. 인기도 평가 파라미터는, 이들에 제한되는 것은 아니지만, 컨텐트의 '친구' 및 '팔로워'의 도달, 주제(들)에 대한 사용자의 권한, 주제(들)에서 사용자의 활동 및 지속성, 추천글, 순위 등의 형태로 포스팅되는 다른 사용자로부터 획득된 리뷰 또는 피드백을 포함한다.
블록(210)에서, 복수의 사용자 각각에 대한 신뢰도 스코어가 대응하는 사용자 값 및 대응하는 인기도 스코어에 기초하여 발생된다. 일 실시태양에서, 신뢰도 스코어가 선택된 주제(들)에 대해 산출될 때, 신뢰도 스코어를 주제 선택적 신뢰도 스코어라 한다. 주제 선택적 신뢰도 스코어는 예를 들어, 선택된 주제(들)에 대해 사용자의 신뢰도를 나타낸다. 또 다른 실시태양에서, 신뢰도 스코어가 소셜 플랫폼의 모든 주제에 대해 산출될 때, 그러한 신뢰도 스코어를 글로벌 신뢰도 스코어라 한다. 글로벌 신뢰도 스코어는 예를 들어, 소셜 플랫폼에서 사용자의 신뢰도를 나타낸다. 일 실시태양에서, 신뢰도 결정 모듈(122)은 대응하는 사용자 값과 대응하는 인기도 스코어에 기초하여 신뢰도 스코어를 발생한다.
블록(212)에서, 소셜 플랫폼에서 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시켜, 소셜 플랫폼의 인기도 및 수익성을 향상시킬 수 있도록, 복수의 사용자 각각의 신뢰도 스코어에 기초하여 향상 작용이 일어난다. 일 실시태양에서, 주제에 대한 산출된 주제 품질 스코어가 낮으면, 예를 들어, 주제의 품질이 빈약하면, 높은 주제 선택적 신뢰도 스코어를 지닌 사용자, 즉 신뢰할 수 있는 사용자가 주제의 품질을 개선하도록 동기부여할 수 있다. 예를 들어, 주제에서 많은 양의 품질 컨텐트를 기여하도록 격려하기 위해 신뢰할 수 있는 사용자는 보상으로 장려되거나 포상을 받을 수도 있기 때문에, 주제의 품질, 결국 소셜 플랫폼의 품질이 향상될 수 있다.
일 실시태양에서, 주제에 대한 품질 스코어가 높다면, 즉, 주제의 품질이 양호하다면, 하나 이상의 신뢰할 수 있는 사용자, 예를 들어, 가장 높은 신뢰도 스코어를 가지는 사용자는 주제의 양질을 유지하고, 사용자로 하여금 주제의 품질 컨텐트를 지속적으로 포스팅하도록 동기부여 하기 위해, 주제에서 품질 기여에 대한 포상을 받을 수도 있다.
또 다른 실시태양에서, 높은 글로벌 신뢰도 스코어 사용자는 소셜 플랫폼에서 무료 광고를 포스팅할 것이 제안될 수 있으며, 이로써, 그들의 제품, 서비스 등을 프로모션하려고 하는 사용자들의 참여를 증가시킬 수 있을 것이다. 또한, 신규 사용자가 소셜 플랫폼에 가입하고 그들의 제품, 서비스를 프로모션하도록 무료 광고 서비스에 도움이 되기 위해 소셜 플랫폼의 다양한 활동에 참여하도록 격려할 것이다. 또한, 향상 활동은 소셜 플랫폼의 웹사이트의 홈페이지 상에 글로벌 신뢰도 스코어를 가진 사용자의 사진 및 이름을 전시하는 것을 포함할 수도 있다.
소셜 플랫폼에서 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위한 방법 및 시스템에 대한 실시태양이 구조적 특징 및/또는 방법으로 특정하여 기재되었다 할지라도, 이는 본원 청구대상이 기재된 특정한 특징 또는 방법에만 필수적으로 한정되는 것이 아님을 이해할 것이다. 그러나, 특정한 특징 및 방법은 소셜 플랫폼에서 컨텐트 품질 및 사용자 참여를 향상시키기 위한 예시적인 실시태양으로 개시된다.
102 품질 관리 시스템
108 프로세서(들)
110 인터페이스(들)
112 메모리
114 모듈(들)
116 데이터

Claims (13)

  1. 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어를 발생하도록 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 상기 하나 이상의 주제와 관련된 복수의 사용자 기여 컨텐트 각각의 품질을 사정하는 단계 ―여기서, 상기 사정은 적어도 주제 품질 평가 파라미터에 기초함―;
    상기 주제 품질 스코어에 부분적으로 기초하여, 상기 사용자 기여 컨텐트를 기여한 사용자를 포함하는 복수의 사용자 각각에 대한 신뢰도 스코어를 발생하는 단계; 및
    상기 웹 기반 소셜 플랫폼의 하나 이상의 품질 및 상기 웹 기반 소셜 플랫폼 내의 사용자 참여를 향상시키도록, 상기 신뢰도 스코어에 기초하여 상기 복수의 사용자로부터 하나 이상의 신뢰할 수 있는 사용자를 식별하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 발생하는 단계는 각 사용자에 대응하는 기여 스코어 및 상기 주제 품질 스코어에 기초하여 복수의 사용자 각각에 대한 사용자 값을 평가하는 단계를 포함하며, 상기 사용자 값은 상기 하나 이상의 주제에 대한 상기 복수의 사용자 각각에 의한 품질 기여량을 나타내는 것인, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 발생하는 단계는:
    인기도 평가 파라미터에 기초하여 상기 복수의 사용자 각각에 대한 인기도 스코어를 결정하는 단계; 및
    각 사용자에 대응하는 사용자 값 및 상기 인기도 스코어에 기초하여 상기 복수의 사용자 각각에 대한 상기 신뢰도 스코어를 산출하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사정하는 단계는:
    상기 주제 품질 파라미터 각각에 연관된 가중치에 기초하여, 주제 품질 사정 파라미터 각각에 대하여 상기 복수의 사용자 기여 컨텐트 각각에 대한 값을 사정하는 단계; 및
    상기 복수의 사용자 기여 컨텐트 각각의 품질을 결정하도록 상기 주제 품질 사정 파라미터 각각에 대응하는 값의 가중치 평균을 산출하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사정하는 단계는 상기 복수의 사용자 기여 컨텐트 각각의 초기 품질을 대응하는 사용자의 인기도 스코어에 기초하여 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 방법은 상기 복수의 사용자로부터 상기 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 대응하는 주제로 수신받는, 복수의 사용자 기여 컨텐트를 인덱싱하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 프로세서(108); 및
    상기 프로세서(108)에 연결된 메모리(112)를 포함하고,
    상기 메모리(112)는:
    적어도 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어를 산출하도록 구성된, 주제 품질 사정 모듈(120); 및
    상기 주제 품질 스코어에 부분적으로 기초하여 상기 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 복수의 사용자 각각에 대한 신뢰도 스코어를 발생하도록 구성된, 신뢰도 결정 모듈(122)을 포함하는,
    품질 관리 시스템(102).
  8. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 사용자로부터 수신된 복수의 사용자 기여 컨텐트를 인덱싱 규칙에 기초하여 상기 웹 기반 플랫폼과 연관된 대응하는 주제에 인덱싱하도록 구성된, 인덱싱 모듈(118)을 더 포함하는, 품질 관리 시스템(102).
  9. 제7항에 있어서,
    상기 주제 품질 사정 모듈(120)은 상기 복수의 주제 사정 파라미터 각각에 연관된 가중치에 기초하여 상기 주제 품질 스코어를 산출하는, 품질 관리 시스템(102).
  10. 제7항에 있어서,
    상기 신뢰도 결정 모듈(122)은 각 사용자에 대응하는 기여 스코어 및 상기 주제 품질 스코어에 기초하여, 상기 복수의 사용자 각각에 대한 상기 신뢰도 스코어를 발생하도록 구성되는, 품질 관리 시스템(102).
  11. 제10항에 있어서,
    상기 신뢰도 결정 모듈(122)은 대응하는 인기도 스코어에 더 기초하여, 상기 복수의 사용자 각각에 대한 상기 신뢰도 스코어를 발생하도록 구성되는, 품질 관리 시스템(102).
  12. 제7항에 있어서,
    상기 신뢰도 결정 모듈(122)은 하나 이상의 주제에 대응하는 상기 주제 품질 스코어가 주제 품질 스코어 임계치 미만일 경우, 상기 신뢰도 스코어를 발생하도록 구성되는, 품질 관리 시스템(102).
  13. 적어도 주제 품질 사정 파라미터에 기초하여 웹 기반 소셜 플랫폼과 연관된 하나 이상의 주제와 관련된 복수의 사용자 기여 컨텐트 각각의 품질을 사정하는 단계;
    상기 사정에 기초하여 상기 하나 이상의 주제에 대한 주제 품질 스코어를 발생하는 단계; 및
    상기 주제 품질 스코어에 부분적으로 기초하여 복수의 사용자 각각에 대한 신뢰도 스코어를 평가하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 사용자는 사용자 기여 컨텐트를 기여한 사용자를 포함하고, 또한 사용자에 대응하는 상기 신뢰도 스코어가 상기 하나 이상의 주제에 상기 사용자에 의한 품질 기여량을 나타내는 것인,
    방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
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