KR20140038439A - 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별기법 - Google Patents

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브라이언 스콧 머피
스티븐 지 라타
대런 알렉산더 베네트
페드로 페레즈
숀 씨 라이트
렐자 마코빅
라이언 루카스 해스팅스
케빈 게이스너
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Abstract

특정 사용자가 복수의 다른 사용자들 각각과 인터랙션할 때 특정 사용자의 감정 반응 데이터가 수집된다. 감정 반응 데이터를 사용하여, 복수의 다른 사용자들 각각과 인터랙션할 때의 특정 사용자의 감정이 결정된다. 결정된 감정에 기반하여, 특정 사용자와 온라인 경험을 공유하도록 복수의 다른 사용자들 중 한 명 이상의 사용자가 식별된다.

Description

온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별기법{EMOTION-BASED USER IDENTIFICATION FOR ONLINE EXPERIENCES}
사용자는 온라인 게임 서비스를 통해서 혼자 게임을 하거나 한 명 이상의 자신의 친구들과 함께 게임을 할 수 있다. 많은 사용자들이 친구들과 함께 게임하는 것을 매우 즐기지만, 문제가 없는 것은 아니다. 이런 문제점 하나가 사용자가 게임을 같이 즐길 수 있는 다른 사용자들을 선택하는 것이 어려울 수 있다는 점이다. 이런 선택 과정이 사용자에게 불만족스러울 수 있어, 게임의 사용자 친화도가 감소된다.
본 요약은 아래의 상세한 설명에서 추가적으로 설명되는 일련의 개념을 간략화된 형태로 소개하기 위한 것이다. 본 요약은 특허 청구된 대상의 핵심적인 특징 또는 필수적인 특징을 밝히기 위한 것이 아니며, 특허 청구된 대상의 범위를 결정하는 데 일조하기 위해 사용되는 것도 아니다.
하나 이상의 양태에 따르면, 특정 사용자가 다수의 다른 사용자들 각각과 인터랙션할 때 그 특정 사용자의 감정이 결정된다. 결정된 감정에 기반하여, 그 특정 사용자와 온라인 경험을 공유하도록 다수의 다른 사용자들 중 한 명 이상이 식별된다.
하나 이상의 양태에 따르면, 다수의 다른 사용자들 각각과 인터랙션할 때 특정 사용자의 감정의 지표(indication)가 수신된다. 이 수신된 감정의 지표에 기반하여, 그 사용자의 온라인 경험을 공유할 하나 이상의 다른 사용자가 식별된다.
도면 전체에서 동일한 특징을 지칭하는 데 동일한 참조 부호가 사용된다.
도 1은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하는 시스템의 일례를 도시한다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치 및 디스플레이의 일례를 더욱 상세하게 도시한다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따른 사용자가 자신의 감정의 탐지 여부를 선택하게 하기 위해 사용자에게 디스플레이될 수 있는 사용자 인터페이스의 일례를 도시한다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따른 감정-기반 사용자 식별 시스템의 일례를 도시한다.
도 5는 하나 이상의 실시예에 따른 감정-기반 사용자 식별 시스템의 다른 일례를 도시한다.
도 6은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하는 프로세스의 일례를 도시하는 순서도이다.
도 7은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하는 프로세스의 다른 일례를 도시하는 순서도이다.
도 8은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하도록 구성될 수 있는 컴퓨팅 장치의 일례를 도시한다.
이제부터 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별이 논의된다. 사용자의 감정 반응(emotional response)은 예를 들어, 다른 사용자들과 온라인 게임을 하는 중에, 또는 다른 사용자들과 통신하는 중에 등과 같이, 사용자와 다른 사용자들 간의 인터랙션에 기반하여 탐지된다. 이런 감정 반응은 얼굴 표정, 음향 표현(audible expression), 메시지 속 언어 등과 같이 다양한 형태를 취할 수 있다. 이렇게 수집된 감정 반응 데이터는 함께 온라인 경험을 공유할(예컨대, 함께 온라인 게임을 하거나, 온라인 영화를 같이 보는 등) 다른 사용자들을 식별하는 팩터(factor)로 사용되어, 그 사용자를 위한 보다 흥미로운 온라인 경험을 위해 다른 사용자들을 선택할 수 있게 된다(예컨대, 사용자가 인터랙션을 할 때 자주 만족스러워지는 다른 사용자들을 선택할 수 있다). 온라인 경험을 함께 공유할 다른 사용자들을 식별할 때, 사용자들 간의 지리적 거리, 사용자들 간의 소셜 거리(social distance) 등과 같이 각종 다른 팩터들도 고려할 수 있다.
도 1은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하는 예시적인 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 네트워크(106)를 통해 서로 통신할 수 있는 복수의(x) 컴퓨팅 장치(102)와 온라인 서비스(104)를 포함한다. 네트워크(106)는 인터넷, 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 개인 영역 네트워크(PAN), 전화 네트워크, 인트라넷, 기타 공공 및/또는 사설 네트워크, 이들의 조합 등을 포함하는 각종 다른 네트워크일 수 있다.
각각의 컴퓨팅 장치(102)는 여러 다른 유형의 컴퓨팅 장치들일 수 있다. 다른 컴퓨팅 장치들(102)은 동일하거나 다른 유형의 장치일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(102)는 데스크탑 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 랩탑 또는 넷북 컴퓨터, 태블릿 또는 노트패드 컴퓨터, 이동국, 엔터테인먼트 가전(entertainment appliance), 디스플레이 장치에 통신 연결된 셋탑 박스, 텔레비전 또는 기타 디스플레이 장치, 휴대 전화 또는 기타 무선 전화, 게임 콘솔, 자동차용 컴퓨터 등일 수 있다.
온라인 서비스(104)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자들에게 하나 이상의 다양한 온라인 서비스를 제공하여, 사용자들이 온라인 경험을 공유할 수 있게 한다(예컨대, 온라인 게임을 함께 하거나, 같이 영화를 볼 수 있다). 컴퓨팅 장치들(102)이 네트워크(106)를 통해 서비스(104)(및/또는 다른 컴퓨팅 장치들(102))에 액세스하기 때문에 서비스(104)를 온라인 서비스라고 한다. 온라인 서비스(104)는 계정 액세스 서비스(110), 게임 플레이 서비스(112), 소셜 네트워킹 서비스(114), 엔터테인먼트 서비스(116), 및 매치메이킹(matchmaking) 서비스(118)를 포함하며, 이들 각각은 서로 통신할 수 있다. 서비스(110-118)는 온라인 서비스(104) 안에서 및/또는 컴퓨팅 장치들(102)을 통해서 서로 통신할 수 있다. 복수의 서비스를 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 온라인 서비스(104)는 도 1에 도시된 모든 서비스(110-118)를 포함할 필요는 없음을 알 것이다. 예를 들어, 온라인 서비스(104)는 소셜 네트워킹 서비스(114) 및/또는 엔터테인먼트 서비스(118)를 포함하지 않을 수 있다. 또한, 온라인 서비스(104)는 이메일 또는 문자 메시지 서비스, 전화 서비스, 비디오 컨퍼런스 서비스 등과 같은 추가 서비스를 포함할 수도 있음을 알 것이다.
계정 액세스 서비스(110)는 온라인 서비스(104)의 사용자 계정을 지원하는 여러 기능을 제공한다. 서로 다른 사용자 및/또는 컴퓨팅 장치(102)는 통상적으로 온라인 서비스(104)의 다른 계정을 갖고 있으며, 계정 액세스 서비스(110)를 통해 자신의 계정에 로그인할 수 있다. 사용자 또는 컴퓨팅 장치(102)는 아이디(예컨대, 사용자 이름, 이메일 주소 등) 및 비밀 번호, 스마트카드의 디지털 인증서 또는 기타 데이터와 같은 자격 증명(credential) 정보를 제공하는 계정에 로그인한다. 계정 액세스 서비스(110)는 자격 증명 정보를 확인하거나 인증하여, 자격 증명 정보가 확인되거나 인증되면 사용자 또는 컴퓨팅 장치(102)가 그 계정에 액세스하게 하고, 자격 증명 정보가 확인되지 않거나 인증되지 않으면 사용자 또는 컴퓨팅 장치(102)의 계정으로의 액세스를 금지할 수 있다. 사용자의 자격 증명 정보가 인증되면, 사용자는 온라인 게임 서비스(104)에서 제공되는 다른 서비스들을 사용할 수 있다. 계정 액세스 서비스(110)는 또한 자격 증명 정보의 변경 허용, 새로운 계정 생성, 계정 삭제 등과 같은 다양한 추가 계정 관리 기능을 제공할 수 있다.
게임 플레이 서비스(112)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자들이 하는 하나 이상의 다른 게임 플레이를 지원하는 여러 기능을 제공한다. 게임 플레이 서비스(112)는 서로 다른 게임 타이틀(예컨대, 하나 이상의 다른 스포츠 게임 타이틀, 하나 이상의 다른 전략 게임 타이틀, 하나 이상의 다른 어드벤쳐 게임 타이틀, 하나 이상의 다른 시뮬레이션 게임 타이틀 등)을 지원할 수 있다. 게임 타이틀은 실행 시 게임을 구현하는 특정 명령어 집합(예컨대, 특정 제조 업체의 테니스 게임에 관한 명령어 집합, 특정 제조 업체의 특정 레이싱 게임에 관한 명령어 집합 등)을 말한다. 게임 타이틀의 특정 실행을 게임이라고도 한다. 동일한 게임 타이틀의 복수 개의 게임이 다른 사용자들에 의해 동시에 플레이될 수 있으며, 여기서 각각의 게임은 게임 타이틀의 개별 실행이다. 게임은 멀티-플레이어 게임으로 실행 및 플레이될 수 있으며, 이 때 하나 이상의 컴퓨팅 장치(102)의 복수의 사용자들이 동일한 게임을 플레이하고, 각각의 사용자가 게임의 하나 이상의 캐릭터를 제어하고 있을 수 있다.
소셜 네트워킹 서비스(114)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자들에게 소셜 네트워킹을 지원하는 각종 기능을 제공한다. 소셜 네트워킹을 통해 사용자는 다른 사용자들과 코멘트, 사진, 비디오, 웹 사이트 링크 등의 정보를 공유할 수 있다. 이런 정보는 벽(wall)이나 다른 위치에 포스팅되거나, 앨범 또는 라이브러리에 포함되거나, 메시지 또는 기타 통신에 포함됨으로써 공유될 수 있다.
엔터테인먼트 서비스(116)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자들에게 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 각종 기능을 제공한다. 오디오 재생 기능, 오디오/비디오 재생 기능 등과 같은 다양한 유형의 엔터테인먼트 기능이 엔터테인먼트 서비스(116)에서 제공될 수 있다. 예를 들어, 엔터테인먼트 서비스(116)는 복수의 사용자들이 동일한 음악 타이틀(예컨대, 노래)을 들을 수 있고, 그 음악 타이틀을 듣는 동안 서로 대화할(또는 통신할) 수 있게 하는 뮤직 플레이어 기능을 포함할 수 있다. 다른 예를 들면, 엔터테인먼트 서비스(116)는 복수의 사용자들이 동일한 타이틀(예컨대, 텔레비전 쇼, 영화)을 보고 그 타이틀을 보는 동안 서로 대화할(또는 통신할) 수 있게 하는 오디오/비디오(예컨대, 영화 또는 텔레비전 쇼) 플레이어 기능을 포함할 수 있다.
온라인 서비스(104)를 통해 복수의 사용자들은 온라인 경험을 공유할 수 있다. 온라인 경험이란 온라인 서비스(예컨대, 온라인 서비스(104))로부터의 컨텐츠, 타이틀, 게임 타이틀 등의 재생 또는 사용을 말한다. 공유된 온라인 경험 또는 온라인 경험을 공유하는 사용자들은 온라인 서비스(예컨대, 온라인 서비스(104))를 통해 동일한 컨텐츠, 타이틀 또는 게임 타이틀을 동시에 재생 또는 사용하고 있는 둘 이상의 사용자를 가리킨다. 둘 이상의 사용자들은 온라인 경험을 공유하는 중에는 통상적으로 다른 컴퓨팅 장치(102)를 사용하지만, 반드시 그러한 것은 아니다. 예를 들어, 복수의 사용자들은 게임 플레이 서비스(112)를 사용하여 멀티-플레이어 비디오 게임에서 플레이함으로써 온라인 경험을 공유할 수 있다. 또 다른 예로, 복수의 사용자는 엔터테인먼트 서비스(116)를 사용하여 동일한 영화를 보면서(또한 영화 보는 중에 서로 대화함으로써) 온라인 경험을 공유할 수 있다.
매치메이킹 서비스(118)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자가 온라인 경험을 공유할 수 있는 다른 사용자들을 선택 가능하게 하는 각종 기능을 제공한다. 매치메이킹 서비스(118)는 아래에서 보다 상세하게 설명될 바와 같이, 특정 사용자가 온라인 경험을 공유할 수 있는 다른 사용자들을 여러 다른 팩터를 사용하여 다양한 방식으로 식별할 수 있다. 매치메이킹 서비스(118)는 계정 액세스 서비스(110)가 인지하고 있는 사용자 계정에 기반하거나, (예컨대, 계정 액세스 서비스(110)에서 보여주는 대로) 특정 시간에 자신의 계정에 로그인한 사용자들에 기반하거나, 다른 서비스의 계정에 기반하여 다른 사용자들을 식별할 수 있다. 매치메이킹 서비스(118)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자가 동일 및/또는 상이한 유형의 컴퓨팅 장치들(102)을 통해 온라인 경험을 공유할 다른 사용자들을 식별할 수 있다(예컨대, 한 명 이상의 데스크탑 컴퓨터 사용자 및 한 명 이상의 게임 콘솔 사용자, 한 명 이상의 전화 사용자 및 한 명 이상의 게임 콘솔 등). 마찬가지로, 매치메이킹 서비스(118)는 컴퓨팅 장치(102)의 사용자가 동일 및/또는 상이한 유형의 서비스를 통해 온라인 경험을 공유할 다른 사용자들을 식별할 수 있다(예컨대, 한 명 이상의 게임 플레이 서비스(112)의 사용자 및 한 명 이상의 엔터테인먼트 서비스(116)의 사용자).
매치메이킹 서비스(118)는 감정-기반 사용자 식별 시스템(120)을 포함한다. 감정-기반 사용자 식별 시스템(120)은 사용자가 다른 사용자들과 인터랙션할 때 그 사용자의 감정을 결정한다. 매치메이킹 서비스(118)는 이렇게 결정된 감정을 특정 사용자가 온라인 경험을 공유할 다른 사용자들을 식별할 때 팩터로써 사용하며, 이는 아래에서 보다 상세하게 설명될 것이다.
서비스(110-118) 각각은 하나 이상의 컴퓨팅 장치를 사용하여 구현될 수 있다. 통상적으로 이들 컴퓨팅 장치는 서버 컴퓨터이지만, 다양한 다른 유형의 컴퓨팅 장치(예컨대, 컴퓨팅 장치(102)와 관련하여 앞서 논의된 임의의 유형의 장치)가 대신 사용될 수 있다. 서비스(110-118) 각각은 다른 컴퓨팅 장치를 사용하여 구현될 수 있고, 또는 하나 이상의 서비스(110-118) 중 적어도 일부가 동일한 컴퓨팅 장치를 사용하여 구현될 수도 있다.
각각의 서비스(110-118)는 통상적으로 하나 이상의 프로그램을 실행시켜 동작한다. 서비스(110-118)를 동작시키기 위해 실행되는 프로그램은 컴퓨팅 장치(102) 및/또는 온라인 서비스(104)를 구현하는 장치 상에서 실행될 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 서비스(110-118)는 컴퓨터 장치(102) 상에서 실행되는 프로그램이고, 이 서비스(110-118)는 다른 컴퓨팅 장치들(102) 간의 통신을 관리한다. 다른 실시예에서, 서비스(110-118)는 컴퓨터 장치(102) 상에서 실행되는 프로그램이고, 이 서비스(110-118)는 다른 컴퓨팅 장치들(102) 간의 통신 구축을 용이하게 한다. 두 컴퓨팅 장치들(102) 간의 통신이 구축된 후에, 서비스(110-118)의 관여 없이 이들 두 컴퓨팅 장치들(102) 간에 통신이 이루어질 수 있다. 다른 실시예에서, 온라인 서비스(104)는 서비스(110-118)를 위한 하나 이상의 프로그램을 실행시켜, 컴퓨팅 장치들(102)의 사용자로부터 입력을 수신하고, 컴퓨팅 장치들(102)의 사용자에 대한 디스플레이 또는 기타 프리젠테이션을 위해 생성될 출력을 나타내는 데이터를 반환한다.
또한, 서비스(110-118)는 별개의 서비스로 도시되어 있지만, 이들 서비스 중 하나 이상이 하나의 서비스로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 게임 플레이 서비스(112)와 매치메이킹 서비스(118)가 하나의 서비스로 구현될 수 있다. 나아가, 하나 이상의 서비스(110-118)의 기능이 복수의 서비스로 분리될 수 있다. 또한, 온라인 서비스(114)의 기능이 복수의 서비스로 분리될 수도 있다. 예를 들어, 온라인 서비스(104)가 계정 액세스 서비스(110) 및 게임 플레이 서비스(112)를 포함하고, 다른 서비스가 소셜 네트워크 서비스(114)를 포함하고, 다른 서비스가 엔터테인먼트 서비스(116)를 포함하고, 다른 서비스가 매치메이킹 서비스(118)를 포함할 수 있다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따른 컴퓨팅 장치 및 디스플레이의 일례를 더욱 상세하게 도시한다. 도 2는 디스플레이 장치(204)(예컨대, 텔레비전)에 연결된 컴퓨팅 장치(202)를 도시하고 있으며, 이 컴퓨팅 장치(202)는 도 1의 컴퓨팅 장치(102)일 수 있다. 컴퓨팅 장치(202) 및 디스플레이 장치(204)는 유선 및/또는 무선 접속을 통해 통신할 수 있다. 컴퓨팅 장치(202)는 감정-기반 사용자 식별 시스템(212) 및 입/출력(I/O) 모듈(214)을 포함한다. 감정-기반 사용자 식별 시스템(212)이 온라인 서비스가 아닌 컴퓨팅 장치(202)에 구현되어 있는 것으로 도시되어 있지만, 이 감정-기반 사용자 식별 시스템은 도 1의 감정-기반 사용자 식별 시스템(120)과 유사하다.
입/출력 모듈(214)은 컴퓨팅 장치(202)에 의한 입력 인식 및/또는 출력 제공(예컨대, 디스플레이 또는 기타 프리젠테이션)과 관련된 기능을 제공한다. 예컨대, 입/출력 모듈(214)은 키보드 또는 마우스로부터 입력을 수신하고, 제스처를 식별하여 그 제스처에 대응하는 동작을 실행시키도록 구성될 수 있다. 입력은 여러 다양한 방식으로 입/출력 모듈(214)에서 탐지될 수 있다.
입/출력 모듈(214)은 도시된 것처럼 컨트롤러(216)와 같은 하드웨어 장치와의 터치 인터랙션(touch interaction)을 통해 하나 이상의 입력을 수신하도록 구성될 수 있다. 터치 인터랙션은 버튼 누르기, 조이스틱 움직이기, 트랙 패드 상의 움직임, 디스플레이 장치(204) 또는 컨트롤러(216)의 터치 스크린의 사용(예컨대, 사용자의 손가락 또는 스타일러스의 탐지), 모션 탐지 컴포넌트에서 인식되는 그 밖의 물리적 입력(예컨대, 장치 흔들기, 장치 돌리기) 등을 포함할 수 있다. 터치 입력의 인식은, 게임과의 인터랙션, 컴퓨팅 장치(202)의 하나 이상의 세팅 변경 등과 같은 컴퓨팅 장치(202)의 사용자 인터페이스 출력과의 인터랙션을 위해 입/출력 모듈(214)에서 사용될 수 있다. 장치와의 터치 인터랙션을 포함하는 여러 다른 하드웨어 장치들도 고려된다. 이런 하드웨어 장치의 예시로는 커서 제어 장치(예컨대, 마우스), 리모콘(예컨대, 텔레비전 리모콘), 이동 통신 장치(예컨대, 컴퓨팅 장치(202)의 하나 이상의 동작을 제어하도록 구성된 무선 전화), 및 사용자 또는 객체의 일부에서 터치를 포함하는 기타 장치들이 포함된다.
입/출력 모듈(214)은 또한 터치 또는 물리적 접촉이 없는 다른 방식으로 하나 이상의 입력을 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 입/출력 모듈(214)은 마이크(예컨대, 컴퓨팅 장치(202)의 일부로서 포함되거나 컴퓨팅 장치(202)에 접속됨)를 사용하여 오디오 입력을 수신하도록 구성될 수 있다. 또 다른 예로, 입/출력 모듈(214)은 카메라(218)를 사용하여 제스처, 프리젠테이션된 객체, 이미지 등을 인식하도록 구성될 수 있다. 특정 사용자(예컨대, 얼굴 인식을 통함), 객체 등을 식별하는 기술 등 다양한 다른 기능을 제공하기 위해 컴퓨팅 장치(202)에서 이미지도 사용할 수 있다.
컴퓨팅 장치(202)는 인체의 특정 포인트들(예컨대, 48 골격 포인트)의 특징 추출에 따른 골격 매핑을 실행하여 하나 이상의 사용자를(예컨대, 네 명의 사용자를 동시에) 트래킹하여 모션 분석을 하기 위해 카메라(218)를 사용할 수 있다. 예를 들어, 카메라(218)는, 사용자가 취한 모션뿐만 아니라 어느 신체 부위가 그 모션을 만드는 데 사용되었는지를 포함하여 사용자가 취한 하나 이상의 모션을 인식하기 위해 입/출력 모듈(214) 또는 컴퓨팅 장치(202)에서 실행되고 있는 게임에서 분석되는 이미지를 캡쳐할 수 있다. 이 모션들은 입/출력 모듈(214) 또는 실행 중인 게임에 의해 대응 동작을 시작하기 위한 제스처로써 식별될 수 있다.
감정-기반 사용자 식별 시스템(예컨대, 도 2의 시스템(212) 또는 도 1의 시스템(120))은 사용자의 감정을 결정한다. 하나 이상의 실시예에서, 그렇게 하겠다는 사용자의 동의를 받은 후에만 사용자의 감정이 결정된다. 이런 사용자 동의는, 사용자의 임의의 감정이 결정되기 전에 사용자가 감정 결정의 실행을 요청하는 승낙 행위(affirmative action)을 취하는, 참여(opt-in) 동의일 수 있다. 아니면, 이 사용자 동의는, 사용자의 감정 결정을 실행하지 않음을 사용자가 요청하는 승낙 행위를 취하는, 합의 거부(opt-out) 동의일 수 있다. 사용자가 이런 결정을 합의 거부하기로 선택하지 않으면, 사용자의 감정 반응을 결정하기로 사용자가 묵시적으로 동의한 것이 된다. 마찬가지로, 데이터 마이닝, 위치 검출, 및 기타 정보는 사용자 동의를 받은 후에만 본원에서 논의된 감정-기반 사용자 식별 시스템에서 얻어서 사용할 수 있다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따른 사용자가 자신의 감정 결정 여부를 선택하게 하기 위해 사용자에게 디스플레이될 수 있는 사용자 인터페이스의 일례를 도시한다. 사용자의 감정이 왜 결정되거나 탐지되는지를 사용자에게 해명하는 설명(302)를 포함하는 감정 결정 제어창(300)이 디스플레이된다. 개인 정보 정책으로의 링크(304)도 디스플레이된다. 사용자가 링크(304)를 선택하면, 어떻게 사용자 정보가 기밀로 유지되고 있는지를 설명하는 (예컨대, 도 1의 온라인 서비스(104)의) 개인 정보 정책이 디스플레이된다.
또한, 사용자는 감정 결정에 참여하는 라디오 버튼(306) 또는 감정 결정을 거부하려는 라디오 버튼(308)을 선택할 수 있다. 라디오 버튼(306 또는 308)이 선택되면, 사용자는 "예" 버튼을 선택하여 자신의 선택을 저장할 수 있다. 라디오 버튼 및 "예" 버튼은 감정 반응 결정의 참여 또는 거부를 위해 사용자에게 제공 가능한 사용자 인터페이스의 예시에 불과하며, 여러 다른 종래의 사용자 인터페이스 기술이 대신 사용될 수 있음을 알 것이다. 이후에 감정-기반 사용자 식별 시스템은 사용자의 선택에 따라서 감정 반응 데이터를 수집하여 사용자의 감정을 결정하거나, 또는 감정 반응 데이터를 수집하지 않고 사용자의 감정을 결정하지 않는 쪽으로 진행된다.
감정 결정과 관련하여 논의되었지만, 감정 결정 제어창(300)과 유사한 추가적인 제어창이 디스플레이되어, 사용자가 본원에서 설명된 감정-기반 사용자 식별 시스템에서 사용되는 다른 데이터 마이닝, 위치 검출 등을 켜고 끌 수 있게 할 수 있다. 아니면, 본원에서 설명된 감정-기반 사용자 식별 시스템에서 사용되는 데이터 마이닝, 위치 검출 등을 식별하는 추가적인 정보가 감정 결정 제어창(300)에 디스플레이되어, 사용자가 본원에서 설명된 감정-기반 사용자 식별 시스템에서 사용되는 다른 데이터 마이닝, 위치 검출 등을 켜고 끌 수 있게 할 수 있다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따른 예시적인 감정-기반 사용자 식별 시스템(400)을 도시한다. 감정-기반 사용자 식별 시스템(400)은 예컨대, 도 1의 감정-기반 사용자 식별 시스템(120)이거나 도 2의 감정-기반 사용자 식별 시스템(212)일 수 있다. 감정-기반 사용자 식별 시스템(400)은 온라인 서비스(예컨대, 도 1의 온라인 서비스(104))의 적어도 일부 및/또는 컴퓨팅 장치(예컨대, 도 1의 컴퓨팅 장치(102) 또는 도 2의 컴퓨팅 장치(202))의 적어도 일부에서 구현될 수 있다. 시스템(400)은 감정 반응 데이터 수집 모듈(402), 감정 결정 모듈(404), 및 데이터 저장소(410)를 포함한다.
일반적으로, 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)은 시스템(400)의 사용자들의 감정 반응에 관한 다양한 데이터를 수집한다. 감정 결정 모듈(404)은 시스템(400)의 사용자의 감정 반응에 관해 수집된 데이터를 분석하고, 사용자가 한 명 이상의 다른 사용자와 인터랙션할 때 시스템(400)의 그 한 명 이상의 다른 사용자들 각각에 대해 사용자의 감정을 결정한다.
감정 반응 데이터 수집 모듈(402)은 한 명 이상의 다른 사용자들 각각에 대해 시스템(400)의 사용자에 관한 데이터를 수집한다. 데이터가 수집되는 대로 수집된 데이터가 감정 결정 모듈(404)로 제공되거나, 아니면 수집된 데이터가 데이터 저장소(410)에 유지되고 추후에 감정 결정 모듈(404)이 받을 수도 있다. 재생되거나 사용된 컨텐츠 또는 타이틀이 다른 사용자들과 같더라도, 사용자는 다른 사용자들과 공유하고 있는 온라인 경험 중에 다른 감정 반응을 가질 수 있다. 예를 들어, 사용자는 어느 한 사용자와 게임 플레이를 할 때 다른 사용자와 플레이할 때보다 더 많이 웃을 수 있다. 따라서, 모듈(402)에서 수집된 데이터는 한 명 이상의 다른 사용자들 각각에 대해서 시스템(400)의 사용자에 대해 수집되며, 각각의 다른 사용자에 관해 각 사용자에 대해 수집된 데이터에 대한 별개의 기록이 (예컨대, 데이터 저장소(410)에) 유지된다.
사용자는 다른 사용자들과 다른 종류의 경험을 공유할 수 있다. 경험의 종류는 사용되거나 재생되는 특정 컨텐츠, 타이틀 또는 게임 타이틀(예컨대, 특정 제조업체로부터의 특정 테니스 게임 타이틀, 특정 영화 타이틀 등)을 나타낼 수 있다. 또는, 경험의 종류는 사용되거나 재생되는 컨텐츠, 타이틀 또는 게임 타이틀의 특정 분류 또는 장르(예컨대, 스포츠 게임, 코메디 영화 또는 텔레비전 쇼 등)를 가리킬 수도 있다.
또한, 사용자는 동일한 사용자와 다른 종류의 공유된 온라인(또는 다른) 경험 중에 다른 감정 반응을 갖고 있을 수 있다. 예를 들어, 특정 게임을 플레이하는 온라인 경험 중의 감정 반응이 동일한 사용자와의 다른 게임을 플레이하는 온라인 경험 중의 감정 반응과 다를 수 있다. 따라서, 하나 이상의 실시예에서, 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)은 특정 사용자의 감정 반응의 지표(indication), 그 감정 반응이 일어났을 때 그 특정 사용자가 인터랙션하고 있는 다른 사용자의 지표, 및 그 감정 반응이 일어났을 때 경험 종류의 지표를 포함하는 기록을 생성한다.
하나 이상의 실시예에서, 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)은 다른 사람과의 공유 온라인 경험에서 사용자의 그 다른 사용자와의 인터랙션 중에 사용자의 감정 반응을 나타내는 데이터를 수집한다. 감정 반응 데이터는 그 다른 사용자와의 복수의 온라인 경험에 대해 수집될 수도 있다. 수집된 데이터의 경우, 온라인 경험의 종류는 물론 온라인 경험의 일부였던 그 다른 사용자의 기록도 모듈(402)에서 유지한다. 감정 반응을 나타내는 데이터는 탐지된 얼굴 특징, 탐지된 소리 등과 같은 다양한 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 여러 다른 종래의(및/또는 독점) 얼굴 특징 탐지 기법을 사용하여 사용자가 미소 짓거나, 찡그릴 때를 탐지하는 등의 사용자의 다른 얼굴 표정들을 탐지할 수 있다. 모듈(402)은 이렇게 탐지된 얼굴 표정을 나타내는 데이터는 물론, 언제 얼굴 표정이 탐지되었는지를 나타내는 데이터(및 선택적으로는 사용자가 얼마 동안이나 웃고 있는 지와 같이 얼굴 표정의 기간)도 수집할 수 있다. 다른 예를 들면, 여러 다른 종래의(및/또는 독점) 오디오 특징 탐지 기법을 사용하여 사용자가 웃거나, 울고 있는 때를 탐지하는 등 사용자의 다른 음성 표현을 탐지할 수 있다. 모듈(402)은 이렇게 탐지된 음성 표현을 나타내는 데이터는 물론, 언제 음성 표현이 탐지되었는지를 나타내는 데이터(및 선택적으로는 사용자가 얼마 동안이나 웃고 있는 지와 같이 음성 표현의 기간)도 수집할 수 있다.
하나 이상의 실시예에서, 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)은 다른 사용자와의 직접적인 경험(in-person experience) 동안 사용자와 다른 사용자의 인터랙션 중에 사용자의 감정 반응을 나타내는 데이터를 수집한다. 그 다른 사용자와의 직접적인 다수의 경험에 대한 감정 반응 데이터가 수집될 수 있다. 직접적인 경험이란 둘 이상의 사용자가 서로의 참석 하에 동일한 컨텐츠나 타이틀을 재생 또는 사용하는 것을 말하여, 이는 온라인 경험과 유사하지만 사용자들이 온라인 서비스(예컨대, 도 1의 온라인 서비스(104))를 사용하여 인터랙션할 필요는 없다. 예를 들어, 사용자들은 동일한 방에서 게임을 플레이하거나 영화를 보면서 앉아 있을 수 있지만, 온라인 서비스에는 로그인하지 않을 수 있다. 수집된 데이터의 경우, 모듈(402)은 경험의 종류는 물론 직접적인 경험의 일부인 다른 사용자의 기록도 유지한다. 감정 반응을 나타내는 데이터는, 온라인 경험 중에 사용자의 감정 반응을 나타내는 데이터를 수집하는 모듈(402)과 관련하여 앞서 논의한 것과 유사하게, 탐지된 얼굴 표정, 탐지된 소리 등과 같은 다양한 형태를 취할 수 있다. 또한, 감정 반응을 나타내는 데이터는 둘 이상의 사용자들의 물리적인 인터랙션에 의해 탐지될 수 있다. 예를 들어, 여러 다른 종래의(및/또는 독점) 제스처 또는 모션 탐지 기법을 사용하여, 사용자들이 서로 하이-파이브를 하는지, 서로 포옹하는지 등을 탐지하는 것과 같이 둘 이상의 사용자들 사이의 다른 물리적 인터랙션을 탐지할 수 있다.
하나 이상의 실시예에서, 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)은 메시지 또는 기타 통신(예컨대, 텍스트 메시지, 이메일 메시지 등)인 다른 사용자들과의 인터랙션으로부터 사용자의 감정 반응을 나타내는 데이터를 수집한다. 이들 통신은 예컨대, 도 1의 소셜 네트워킹 서비스(114)를 통해 전송될 수 있다. 이들 통신의 언어를 분석하여 감정 반응을 식별할 수 있다. 예컨대, 여러 가지 다른 종래의(및/또는 독점) 데이터 마이닝 기법을 사용하여 통신에 나타난 다른 기분(예컨대, 행복함, 슬픔 등)을 탐지할 수 있다. 모듈(402)은 이렇게 탐지된 기분을 나타내는 데이터를 다른 사용자들 각각과 통신할 때의 사용자의 감정 반응으로써 수집할 수 있다.
감정 결정 모듈(404)은 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)에서 수집된 감정 반응 데이터를 분석하여 시스템(400)의 사용자의 감정을 결정한다. 이런 분석은, 사용자들을 포함하는 공유된 경험 동안 규칙적으로 또는 불규칙적인 간격으로, 또는 사용자들의 인터랙션의 마지막에(예컨대, 두 명의 사용자가 플레이하던 게임 또는 게임 레벨이 끝났을 때) 등과 같이 여러 다른 시기에 실행될 수 있다. 모듈(404)에서 결정되는 사용자의 감정은 특정 한 명의 다른 사용자에 대한 사용자의 감정이며, 또한 선택적으로는 그 특정 한 명의 다른 사용자와의 특정 종류의 경험에 대한 것이다. 따라서, 사용자에 대한 복수의 감정이 결정되고, 여기서 그 각각의 결정된 감정은 특정 다른 사용자에 대응하고, 선택적으로는 특정 종류의 경험에 대응하게 된다.
감정 결정 모듈(404)은 여러 다른 종래의 및/또는 독점 기법을 사용하여 감정 반응 데이터 수집 모듈(402)에서 수집된 감정 반응 데이터를 분석하여, 수집된 데이터에 기반하여 감정을 결정할 수 있다. 결정된 감정은 다양한 형태로 표현될 수 있다. 예를 들어, 결정된 감정은 불린 값(Boolean value)으로 표현될 수 있다(예컨대, 감정이 행복하거나 행복하지 않음을 나타내거나, 감정이 슬프거나 슬프지 않음을 나타냄). 다른 예를 들면, 결정된 감정은 가능한 값들(예컨대, 매우 슬픔, 슬픔, 행복함, 매우 행복함 등의 가능한 값들)의 집합에서의 특정 값으로 표현될 수 있다. 또 다른 예를 들면, 결정된 감정은 사용자의 감정 반응을 나타내는 숫자(예컨대, 1-100 사이에 분포, 1은 매우 불행함을 나타내고 100은 매우 행복함을 나타냄)로 표현될 수 있다.
감정 결정 모듈(404)은 여러 다른 규칙, 기준 및/또는 알고리즘을 사용하여 감정을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 적어도 임계 시간 동안 미소 짓고 및/또는 웃고 있는 것으로 탐지되는지에 대한 확인이 이루어질 수 있으며, 사용자가 적어도 임계 시간 동안 미소 짓고 및/또는 웃고 있다고 탐지되면 불린 값은 행복한 것(예컨대, 값이 1 또는 참(True))으로 설정되고, 사용자가 적어도 임계 시간 동안 미소 짓고 및/또는 웃고 있다고 탐지 되지 않으면 불린 값은 행복하지 않은 것(예컨대, 값이 0 또는 거짓(False))으로 설정된다. 다른 예를 들면, 행복한 기분을 표현한 것으로 식별되는 두 사용자들 간의 통신(예컨대, 문자 메시지 및 이메일 메시지)의 수를 두 사용자들 간의 통신 수로 나눔으로써 두 사용자들 간에 "행복한" 통신의 퍼센트를 결정할 수 있고, 퍼센트에 100을 곱하여 1-100 사이의 숫자를 결정하여 두 사용자들 간의 통신 중 몇 퍼센트가 행복한 기분을 표현하는지를 나타낼 수 있다.
감정 결정 모듈(404)은 결정된 사용자의 감정을 선택적으로 데이터 저장소(410)에 저장할 수 있다. 또한 모듈(404)은 이렇게 저장된 감정을, 모듈(402)에서 추가 감정 반응 데이터를 수집함에 따라(예컨대, 사용자들 간의 추가 인터랙션으로 인함) 점차 선택적으로 업데이트할 수 있다.
따라서, 시스템(400)의 각 사용자에 대한 감정의 집합이 결정될 수 있다. 이 결정된 감정 집합은 시스템(400)의 복수의 다른 사용자들의 각각의 다른 사용자에 대해 결정된 감정을 포함하며, 선택적으로는 시스템(400)의 복수의 다른 사용자들의 각각의 다른 사용자와의 각각의 경험 종류에 대해 결정된 감정을 포함한다. 이런 특정 사용자에 대한 감정의 집합은 그 특정 사용자가 온라인 경험을 공유할 한 명 이상의 다른 사용자를 식별하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자가 특정 다른 사용자와 온라인 경험을 공유할 때 통상적으로 웃거나 미소 짓고 있는 경우, 그 특정 다른 사용자는 그 특정 사용자가 온라인 경험으로 공유할 사용자로 식별될 수 있다.
감정 결정 모듈(404)은 결정된 감정의 지표가 사용자와 온라인 경험을 공유할 다른 사용자들을 식별하는 데 적어도 부분적으로는 사용되도록 다른 컴포넌트 또는 모듈에 제공한다. 결정된 감정의 지표는 온라인 경험을 위한 사용자들을 식별하는 사용자 식별 모듈로 제공될 수 있다. 또는, 결정된 감정 반응에 적어도 부분적으로 기반하여 스코어(score)를 생성하여 온라인 경험을 위한 사용자를 식별하는 사용자 식별 모듈에 스코어를 제공하는 스코어 생성 모듈에 결정된 감정의 지표가 제공될 수 있다.
사용자에 대한 감정의 집합을 결정하는 것에 더해서(아니면 이를 대신해서), 모듈(404)은 사용자 그룹에 대한 감정의 집합을 결정할 수 있다. 그룹 내의 개별 사용자들의 결정된 감정은 그룹의 결정된 감정과 함께 유지되거나, 또는 그룹의 결정된 감정은 그 그룹 내의 개별 사용자의 결정된 감정 없이 유지될 수 있다. 그룹의 감정은 수집된 감정 반응 데이터에 기반하여 다양한 여러 다른 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 그룹 멤버들의 결정된 감정을 사용하여 그룹의 감정을 결정할 수 있다(예컨대, 적어도 그룹의 임계 멤버 수에 대한 불린 값이 행복을 나타내는 것으로 설정되면, 그룹의 결정된 감정은 행복한 것이고, 그렇지 않으면 그룹의 결정된 감정은 행복하지 않은 것이다). 다른 예를 들면, 수집된 감정 반응 데이터를 사용하여 그룹의 멤버들의 감정을 결정할 수 있다(예컨대, 전체적으로 그룹 멤버들이 적어도 임계 시간 동안 미소 짓고 및/또는 웃고 있다고 탐지되면 그룹의 결정된 감정은 행복한 것이고, 그렇지 않으면 그룹의 결정된 감정은 행복하지 않은 것이다). 사용자 그룹은 시스템(400)의 개발자 또는 제조업체에 의해, 온라인 서비스 사용 시스템(400)에 의해, 시스템(400)의 사용자에 의하는 등 다른 방식들로 정의될 수 있다. 예를 들어, 그룹은 모/녀 한 쌍, 형제 한 쌍, 4 인조, 동일한 컴퓨팅 장치를 사용하는 사람들 및/또는 동시에 같은 방에 있는 사람들 등으로 정의될 수도 있다.
도 5는 하나 이상의 실시예에 따른 또 다른 예시적인 감정-기반 사용자 식별 시스템(500)을 도시한다. 감정-기반 사용자 식별 시스템(500)은, 예를 들어, 도 1의 감정-기반 사용자 식별 시스템(120) 또는 도 2의 감정-기반 사용자 식별 시스템(212)일 수 있다. 감정-기반 사용자 식별 시스템(500)은 적어도 부분적으로는 온라인 서비스(예컨대, 도 1의 온라인 서비스(104))에서, 및/또는 적어도 부분적으로는 컴퓨팅 장치(예컨대, 도 1의 컴퓨팅 장치(102) 또는 도 2의 컴퓨팅 장치(202))에서 구현될 수 있다.
시스템(500)은 감정 결정 모듈(502), 지리적 거리 결정 모듈(504), 소셜 네트워크 데이터 마이닝 모듈(506), 소셜 거리 결정 모듈(508) 및 엔티티(entity) 관계 결정 모듈(510)을 포함한다. 한 명 이상의 사용자가 특정 사용자와 온라인 경험을 공유하도록 식별될 시스템(500)의 그 특정 사용자의 지표가 모듈(502-510) 각각에 제공된다. 본원에서는 한 명 이상의 사용자가 온라인 경험을 공유하도록 식별될 이 특정 사용자를 대상 사용자(subject user)라고도 한다. 한 명 이상의 사용자가 선택될 복수의 다른 사용자들의 지표 또한 모듈(502-510) 각각에 제공된다. 이 복수의 다른 사용자들은 대상 사용자의 친구, 대상 사용자의 친구의 친구, 대상 사용자가 식별한 사용자, 대상 사용자와 같은 온라인 서비스에 현재 로그인되어 있고 특정 종류의 경험을 공유하는 데 흥미를 보인 다른 사용자 등과 같이 여러 다른 방식들로 식별될 수 있다.
각각의 모듈(502-510)은 다양한 팩터에 기반하여 복수의 다른 사용자들 각각에 대하여 대상 사용자에 대한 값을 생성하고 이 값들을 스코어 생성 모듈(520)에 제공한다. 복수의 다른 사용자들 각각에 관해 모듈(502-510) 각각에서 생성된 값은 특정 다른 사용자 및 대상 사용자 모두에 기반한다. 스코어 생성 모듈(520)은 이 값들을 결합하여 복수의 다른 사용자들 각각에 대한 스코어를 생성하여, 이 스코어를 사용자 식별 모듈(522)에 제공하고, 사용자 식별 모듈(522)은 스코어에 기반하여 복수의 다른 사용자들 중 한 명 이상을 식별한다.
감정 결정 모듈(502)은, 도 4의 시스템(400)과 관련하여 상기에서 설명한 바와 같이, 사용자의 감정을 결정하고, 결정된 감정을 나타내는 값을 스코어 생성 모듈(520)에게 제공한다. 감정 결정 모듈(502)은 예컨대, 도 4의 감정 결정 모듈(404)일 수 있다.
또한, 상기에서 설명한 바와 같이, 결정된 감정은 다른 사용자는 물론 경험의 종류에도 기반할 수 있다. 따라서, 감정 결정 모듈(502)은 복수의 다른 감정에 대한 복수 값을 스코어 생성 모듈(520)에게 제공하고, 이런 각각의 값이 대응하는 경험의 종류를 표시할 수 있다. 다음으로 스코어 생성 모듈(520)은, 사용자 식별 모듈(522)에서 사용자 식별이 이루어지고 있는 경험의 종류에 대응하는 모듈(502)로부터의 값에 기반하여 스코어를 생성할 수 있다. 또는, 사용자 식별 모듈(522)에서 사용자 식별이 이루어지고 있는 경험의 종류가 감정 결정 모듈(502)로 제공되고, 이 모듈(502)은 그 경험의 종류에 대해 결정된 감정의 값을 스코어 생성 모듈(520)에 제공할 수 있다.
지리적 거리 결정 모듈(504)은 사용자의 지리적 거리를 결정하고, 지리적 거리를 나타내는 값을 스코어 생성 모듈(520)에게 제공한다. 사용자의 지리적 거리는 그 사용자와 대상 사용자 사이의 지리적 거리를 말한다. 지리적 거리는 사용자들 간의 대략적인 마일 수를 표시하는 숫자와 같은 다양한 다른 방식들로 표시될 수 있다. 사용자들이 사용하고 있는 장치의 위치는, 사용자가 사용 중인 장치의 위도 및 고도를 결정하거나(예컨대, 장치의 위성 항법 시스템(GPS) 컴포넌트 사용), 사용자가 사용 중인 장치가 위치하고 있는 우편 번호를 결정하는(예컨대, 장치의 설정 세팅 또는 장치가 액세스하고 있는 인터넷 서비스 제공자에 기반) 등의 다른 방식들로 결정될 수 있다. 장치의 위치가 주어지면, 사용자들 간의 대략적인 또는 추정된 마일 수가 용이하게 확인될 수 있다.
또는 사용자들 간의 지리적 거리가 다른 방식으로 표시될 수도 있다. 예를 들어, 사용자들 간의 지리적 거리를 나타내는 값은, 예컨대, 사용자들이 같은 도시에 있으면 15, 사용자들이 같은 주에 있으나 다른 도시에 있으면 10, 사용자들이 같은 나라에 있으나 다른 도시에 있으면 5가 되는 등, 사용자들이 같은 도시, 주, 나라 등에 있는지에 기반하여 생성될 수 있다. 다를 예를 들면, 지리적 거리의 범위를 나타내는 값은, 예컨대, 사용자들이 서로 20 마일 이내에 있으면 15, 사용자들이 서로로부터 20에서 100 마일 안에 있으면 10, 사용자들이 서로 100에서 500 마일 사이에 있으면 5가 되는 등, 사용자들의 위치에 기반하여 생성될 수 있다.
소셜 네트워크 데이터 마이닝 모듈(506)은 소셜 네트워킹 서비스(예컨대, 도 1의 소셜 네트워킹 서비스(114))로부터 데이터를 얻어서, 대상 사용자 및 다른 사용자에 대해 소셜 네트워킹 서비스로부터 얻어진 데이터 간의 유사성에 기반한 값을 생성한다. 사용자들이 열거한 공통 관심사, 사용자들이 승인하거나 좋아한다고 표시한 영화 혹은 웹사이트, 사용자들의 고향, 사용자들의 학력, 사용자들의 사진에서 식별된 정보(예컨대, 사진에서의 스포츠 팀, 사진 안의 도시 등) 등의 다양한 데이터를 소셜 네트워킹 서비스로부터 얻을 수 있다.
소셜 네트워킹 서비스로부터 얻어진 데이터에 기반하여 다양한 여러 다른 방식으로 사용자들 간의 유사성을 나타내는 값을 생성할 수 있다. 예를 들어, 다른 값들이 데이터에서 식별된 각각의 유사성과 연계될 수 있고(예컨대, 같은 고향을 가진 사용자들과 연계된 값, 공통 관심사를 갖고 있는 사용자들과 연계된 값 등), 각각의 유사성과 연계된 값들이 서로 더해진다. 또는, 소셜 네트워킹 서비스로부터 얻어진 데이터에 기반하여 사용자들 간의 유사성을 나타내는 값을 생성하기 위해 다양한 다른 규칙, 기준, 알고리즘 등이 적용될 수 있다.
소셜 거리 결정 모듈(508)은 소셜 네트워킹 서비스(예컨대, 도 1의 소셜 네트워킹 서비스(114))로부터 데이터를 얻어서, 대상 사용자와 다른 사용자 사이의 소셜 거리를 나타내는 값을 생성한다. 이 소셜 거리는 대상 사용자의 소셜 그래프에서 대상 사용자와 다른 사용자 간의 거리를 가리킨다. 소셜 네트워킹 서비스는 각각의 사용자에 대해 그 사용자의 친구들의 기록을 유지한다. 친구들은 사적인 친분, 직장 내 친분, 가족 구성원 등과 같이 여러 다른 형태를 취할 수 있다. 두 사용자 간의 소셜 거리는 두 사용자 간의 사용자 레벨 또는 단계를 가리킨다. 예를 들어, 소셜 거리는 다른 사용자가 대상 사용자의 친구이면 30, 다른 사용자가 대상 사용자의 친구의 친구이면 15, 다른 사용자가 대상 사용자의 친구의 친구의 친구이면 7 등의 값이 될 수 있다.
엔티티 관계 결정 모듈(510)은 소셜 네트워킹 서비스(예컨대, 도 1의 소셜 네트워킹 서비스(114))로부터 데이터를 얻어서, 대상 사용자와 다른 사용자 간에 존재하는 관계 유형을 나타내는 값을 생성한다. 다른 사용자들은 사적인 친분, 직장 내 친분, 가족 구성원 등과 같이 다른 유형의 관계를 가질 수 있다. 직장 친분에는 1, 가족 구성원에는 5, 사적인 친분에는 10 등과 같이, 각각의 특정 유형의 관계에 값이 연계될 수 있다.
스코어 생성 모듈(520)은 복수의 다른 사용자들 각각에 대해 모듈(502-510)로부터 수신되는 값들을 다양한 다른 방식으로 결합할 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 모듈(502-510)로부터의 값은, 특정 팩터가 다른 팩터들보다 모듈(520)에서 생성된 스코어에 더 많은 영향을 미치도록 선택적으로 가중될 수 있다. 인가되는 가중치는, 시스템(500)의 개발자 또는 관리자가 실행하는 경험적 분석에 기반하거나, 사용자 입력(예컨대, 시스템(500)의 사용자가 사용하기 원하는 가중치를 표시)에 기반하는 등과 같이 다양한 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 스코어 생성 모듈(520)은 모듈(502-510)에서 출력되는 각각의 값에 그 모듈(502-510)에 연계된 가중치를 곱하여 가중된 값을 생성할 수 있다. 가중치는 양수, 음수, 정수, 분수, 이들의 조합 등을 포함할 수 있음을 알 것이다. 다음으로 모듈(520)은 가중된 값을 합산하거나 평균을 내어(또는 하나 이상의 다른 수학적 함수를 계산하여) 스코어를 생성할 수 있다.
모듈(520)에서 사용자에 대해 생성된 스코어는 대상 사용자가 온라인 경험을 공유할 때 다른 복수의 사용자들에 대해 대상 사용자가 얻을 것으로 예상되는 즐거움 정도의 지표이다. 예를 들어, 대상 사용자는 높은 스코어(예컨대, 큰 숫자인 스코어)를 갖고 있는 다른 사용자와 온라인 경험을 공유할 때 낮은 스코어(예컨대, 작은 숫자인 스코어)를 갖고 있는 또 다른 사용자와 온라인 경험을 공유할 때보다 더 큰 즐거움을 얻을 가능성이 있다고 결정될 수 있다.
스코어 생성 모듈(520)은 복수의 다른 사용자들에 대한 스코어를 사용자 식별 모듈(522)에 제공하고, 사용자 식별 모듈(522)은 모듈(520)로부터의 스코어에 기반하여 대상 사용자와 온라인 경험을 공유할 복수의 다른 사용자들 중 한 명 이상을 식별한다. 이 공유된 온라인 경험은 대상 사용자가 플레이하고 싶어하는 특정 게임, 대상 사용자가 보기 원하는 특정 영화 등과 같은 특정 종류의 온라인 경험일 수 있다. 사용자 식별 모듈(522)은 생성된 최고 스코어를 갖고 있는 사용자를 식별하거나, 생성된 최고 스코어들을 갖고 있는 복수의 사용자를 식별하거나(예컨대, 상위 10위까지의 스코어 또는 스코어 중 상위 10%), 임계치를 만족하는(예컨대, 이와 동일하거나 이를 초과하는) 스코어를 갖고 있는 사용자를 식별하는 등과 같이 다양한 방식으로 복수의 다른 사용자들을 식별할 수 있다.
또한, 사용자 식별 모듈(522)은, 식별된 사용자(예컨대, 다수의 다른 사용자들 중 모듈(520)에서 생성된 최고 스코어를 갖고 있는 사용자)를 자동으로 선택하는 등 식별된 사용자들에 기반하여 다양한 동작을 실행할 수 있다. 모듈(522)은 자동으로 선택된 사용자의 지표를, 식별된 사용자와 대상 사용자를 포함하는 온라인 경험을 위한 다른 서비스에 제공할 수 있다. 예를 들어, 모듈(522)은 두 명의 사용자(선택된 사용자 및 대상 사용자)의 지표를 도 1의 게임 플레이 서비스(112)에 제공하고, 이 게임 플레이 서비스(112)는 이 두 명의 사용자를 포함하는 온라인 멀티-플레이어 게임을 설정한다. 다른 예로써, 모듈(522)은 두 명의 사용자의 지표를 도 1의 엔터테인먼트 서비스(116)에 제공하고, 엔터테인먼트 서비스(116)는 이 두 명의 사용자에게 영화를 상영하기 시작한다.
또는, 다른 사용자를 자동으로 선택하는 대신에, 사용자 식별 모듈(522)은 식별된 사용자의 식별자(identifier)(예컨대, 사용자 이름, 온라인 시스템(예컨대, 도 1의 온라인 시스템(104))에서 사용자 아이디 또는 태그 등)를 대상 사용자에게 디스플레이하거나 보여줄 수 있다. 이들 식별된 사용자들 각각에 대해 생성된 스코어가 대상 사용자에게 선택적으로 보여질 수 있다. 식별된 사용자들은, 예컨대, 스코어 생성 모듈(520)에서 생성된 최고 스코어를 갖고 있는 사용자들일 수 있다. 식별된 사용자들의 수는 생성된 최고 스코어를 갖고 있는 사용자들을 식별하거나(상위 7위까지의 스코어 또는 스코어 중 상위 10%), 임계치를 초과하는 스코어를 갖고 있는 사용자들을 식별하는 등의 다른 방식들로 결정될 수 있다. 이후에 대상 사용자가 입력을 제공하여 이들 식별된 사용자들 중 적어도 한 명을 선택할 수 있다. 선택된 사용자(또는 선택된 사용자들)와 대상 사용자의 지표는 이 선택된 사용자와 대상 사용자를 포함하는 온라인 경험을 위한 다른 서비스(예컨대, 멀티-플레이어 게임의 플레이, 영화 상영 등)로 제공되고, 선택적으로는 이 선택된 사용자(또는 선택된 사용자들)가 초대를 수락하거나 또는 공유된 온라인 경험에 참여하기를 동의하는 때에만 지표가 제공된다.
하나 이상의 실시예에서, 모듈(520)에서 생성된 스코어는 사용자 식별 모듈(522)에서 대상 사용자에게 선택적으로 보여줄 수 있는 숫자(예컨대, 1-100 사이)이다. 또는, 스코어는 사용자 식별 모듈(522)에서 대상 사용자에게 선택적으로 보여줄 수 있는 불린 값(예컨대, "즐거움" 또는 "즐겁지 않음"을 표시함)과 같은 다른 값일 수도 있다.
시스템(500)이 복수의 모듈(502-510)을 포함하고 있지만, 시스템(500)은 모듈(502-510) 전부를 포함할 필요는 없음(및/또는 사용할 필요는 없음)을 알 것이다. 예를 들어, 지리적 거리 결정 모듈(504)이 시스템(500)에 포함(또는 사용)되지 않을 수 있으며, 이 경우에는 스코어 생성 모듈(520)에서 스코어를 생성하는 데에 지리적 거리 팩터가 사용되지 않는다. 스코어 생성 모듈(520)에서 사용되는 팩터는, 시스템(500)의 개발자 또는 관리자의 요구에 기반하거나, 사용자 입력(예컨대, 시스템(500)의 사용자가 사용하기 원하는 팩터를 표시)에 기반하는 등과 같이 다양한 방식으로 결정될 수 있다.
하나 이상의 실시예에서, 시스템(500)은 감정 결정 모듈(502)을 포함하지만 모듈(504-510)을 포함하지 않는다(및/또는 사용하지 않는다). 이와 같은 실시예에서, 스코어는 다른 팩터에 기반하지 않고 결정된 감정에만 기반하여 스코어 생성 모듈(520)에서 생성된다. 또한, 이런 실시예에서, 시스템(500)은 스코어 생성 모듈(520)을 포함할 필요가 없다. 대신에, 모듈(502)에서 생성된, 결정된 감정의 지표가 사용자 식별 모듈(522)에 제공되어 모듈(520)에서 생성되는 스코어와 비슷하게 사용될 수 있다.
상기 논의의 일부에서, 복수의 다른 사용자들 각각에 대해 스코어를 생성하는 것으로 설명되었다. 그러나, 본원에서 논의된 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별 기법은 임의의 수의 사용자에게 적용될 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 대상 사용자가 둘 이상의 다른 사용자들이 있는 특정 그룹과 인터랙션을 할 때, 대상 사용자에 대한 감정이 결정될 수 있다(예컨대, 대상 사용자는 오직 한 명이 있는 그룹과 인터랙션하고 있을 때보다 더 많이 웃을 수 있다.) 상기의 논의에서와 마찬가지로 사용자 그룹들에 대해 감정 반응 데이터가 수집되어, 상기의 논의에서와 같이 그 사용자와 그룹에 대한 감정을 결정하는 데 사용될 수 있다. 복수의 다른 사용자들 개개인이 아닌 복수의 다른 사용자들의 그룹에 기반하여 스코어가 생성될 수 있다(스코어 생성 모듈(520)에 의함). 따라서, 예를 들어, 대상 사용자에게 선택할 다른 사용자들의 목록을 보여주는 대신, 선택할 다른 사용자들의 목록 및/또는 다른 사용자들의 그룹들을 보여줄 수 있다.
또한, 상기 논의 일부에서 한 명의 대상 사용자에 대한 감정을 결정하는 것으로 설명되었다. 그러나, 본원에서 논의된 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별 기법은 임의의 수의 사용자에게 적용될 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 앞서 논의된 바와 같이, 사용자 그룹에 대해 감정이 결정되고, 이는 다양한 여러 다른 방식으로 정의될 수 있다. 이 그룹을 대상 사용자라고 하고, 사용자 그룹이 대상 사용자라는 점을 제외하고는 상기의 논의와 마찬가지로 스코어가 생성될 수 있다(스코어 생성 모듈(520)에 의함).
도 6은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하는 예시적인 프로세스(600)를 도시하는 순서도이다. 프로세스(600)는 도 4의 시스템(400) 또는 도 5의 시스템(500)과 같은 시스템에서 실행되며, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 프로세스(600)는 일련의 동작(act)들로 도시되지만, 다양한 동작 운영을 실행하도록 도시된 순서에 제한되지는 않는다. 프로세스(600)는 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하기 위한 예시적인 프로세스이며, 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별 구현의 추가적인 논의는 다른 도면을 참조하여 본원에 포함된다.
프로세스(600)에서, 다른 사용자들에 대한 사용자의 감정 반응에 관한 데이터가 수집된다(동작 602). 사용자의 감정 반응은 앞서 논의한 바와 같이 얼굴 특징 탐지, 오디오 특징 탐지, 데이터 마이닝 통신 등과 같은 여러 다른 방식으로 수집될 수 있다.
다른 사용자와 인터랙션할 때 대상 사용자의 감정이 결정된다(동작 604). 수집된 감정 반응 데이터는 앞서 논의한 바와 같이 여러 다른 규칙, 기준 및/또는 알고리즘을 사용하여 다양한 여러 방식으로 분석되어 대상 사용자의 감정을 결정할 수 있다.
결정된 감정에 기반하여 대상 사용자가 온라인 경험을 함께 공유할 수 있는 한 명 이상의 다른 사용자가 식별된다(동작 606). 이런 식별은 앞서 논의한 바와 같이 최고 스코어를 갖고 있는 다른 사용자들을 식별하는 등 여러 다른 형태로 할 수 있다. 앞서 논의한 바와 같이, 식별된 한 명 이상의 다른 사용자는 대상 사용자와 공유하는 온라인 경험에 포함되도록 자동으로 선택되거나, 또는 대상 사용자가 식별된 사용자들 중 한 명 이상을 선택할 수 있도록 대상 사용자가 확인할 수 있다.
도 7은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하는 다른 예시적인 프로세스(700)를 도시하는 순서도이다. 프로세스(700)는 도 4의 시스템(400) 또는 도 5의 시스템(500)과 같은 시스템에서 실행되며, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 프로세스(700)는 일련의 동작들로 도시되지만, 다양한 동작 운영을 실행하도록 도시된 순서에 제한되지는 않는다. 프로세스(700)는 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하기 위한 예시적인 프로세스이며, 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별 구현의 추가적인 논의는 다른 도면을 참조하여 본원에 포함된다.
프로세스(700)에서, 복수의 다른 사용자들과 인터랙션할 때 사용자의 감정의 지표가 수신된다(동작 702). 감정의 지표는 앞서 논의한 바와 같이 여러 다른 규칙, 기준 및/또는 알고리즘을 사용하여 다양한 여러 방식으로 결정되어 대상 사용자의 감정을 결정할 수 있다. 감정의 지표는 앞서 논의한 바와 같이 행복함 또는 행복하지 않음을 나타내는 불린 값, 가능한 값들의 집합으로부터의 특정 값, 숫자 값 등과 같은 다양한 형태를 취할 수 있다.
수신된 감정의 지표에 기반하여 사용자가 온라인 경험을 함께 공유할 수 있는 한 명 이상의 다른 사용자가 식별된다(동작 704). 이런 식별은 앞서 논의한 바와 같이 최고 스코어를 갖고 있는 다른 사용자들을 식별하는 등 여러 다른 형태로 할 수 있다. 앞서 논의한 바와 같이, 식별된 한 명 이상의 다른 사용자는 대상 사용자와 공유하는 온라인 경험에 포함되도록 자동으로 선택되거나, 또는 대상 사용자가 식별된 사용자들 중 한 명 이상을 선택할 수 있도록 대상 사용자가 확인할 수 있다.
본원에서 논의된 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별 기법은 다양한 사용 시나리오를 지원한다. 예컨대, 온라인 게임 플레이 서비스는 특정 사용자로부터 특정 게임 타이틀의 플레이 요청을 수신할 수 있다. 그 특정 사용자가 이전에 긍정적으로 인터랙션을 했던(예컨대, 특정 사용자가 자주 웃거나 미소 지었던) 여러 다른 사용자들이 식별되어 특정 사용자에게 제공되고, 이로부터 특정 사용자는 자신이 게임 타이틀을 함께 플레이하고 싶은 사용자를 선택할 수 있다. 마찬가지로, 그 특정 사용자가 이전에 부정적으로 인터랙션을 했던(예컨대, 특정 사용자가 자주 웃거나 미소 짓지 않았던) 추가적인 사용자들은 식별되지 않고 특정 사용자에게 제공되지도 않는다.
각종 모듈에서 실행되는 통신, 수신, 저장, 생성, 획득 등의 다양한 동작들이 본원에서 논의된다. 다양한 모듈이 이런 동작들을 실행할 수 있음을 알 것이다. 동작을 실행하는 특정 모듈은 그 동작을 실행하는 그 특정 모듈 자체를 포함하거나, 또는 그 특정 모듈이 동작을 실행하는(또는 그 특정 모듈과 함께 동작을 실행하는) 다른 컴포넌트나 모듈을 동작시키거나 이에 액세스할 수 있다.
도 8은 하나 이상의 실시예에 따른 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별을 구현하도록 구성될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치(800)를 도시한다. 컴퓨팅 장치(800)는 예를 들어, 도 1의 컴퓨팅 장치(102)이거나, 도 1의 온라인 서비스(104)의 적어도 일부를 구현하거나, 도 2의 컴퓨팅 장치(202)이거나, 도 4의 온라인 시스템(400)의 적어도 일부를 구현하거나, 또는 도 5의 시스템(500)의 적어도 일부를 구현할 수 있다.
컴퓨팅 장치(800)는 하나 이상의 프로세서 또는 처리 장치(802), 하나 이상의 메모리 및/또는 저장 컴포넌트(806)를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체(804), 하나 이상의 입/출력(I/O) 장치(808), 및 다양한 컴포넌트 및 장치가 서로 통신할 수 있게 하는 버스(810)를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체(804) 및/또는 I/O 장치들(808)은 컴퓨팅 장치(800)의 일부로 포함되거나, 또는 컴퓨팅 장치(800)에 결합될 수 있다. 버스(810)는 여러 가지 상이한 버스 아키텍처를 사용하는 메모리 버스 또는 메모리 컨트롤러, 주변장치버스, 가속 그래픽 포트, 프로세서 또는 로컬 버스 등을 포함하는 몇몇 유형의 버스 구조 중 하나 이상의 버스 구조를 나타낸다. 버스(810)는 유선 및/또는 무선 버스를 포함할 수 있다.
메모리/저장 컴포넌트(806)는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체를 나타낸다. 컴포넌트(806)는 (RAM(random access memory)과 같은) 휘발성 매체 및/또는 (ROM(read only memory), 플래시 메모리, 광 디스크, 자기 디스크 등과 같은) 비휘발성 매체를 포함할 수 있다. 컴포넌트(806)는 이동식 매체(예를 들어, 플래시 메모리 드라이브, 이동식 하드 드라이브, 광 디스크 등)뿐만 아니라 고정식 매체(예를 들어, RAM, ROM, 고정 하드 드라이브 등)를 포함할 수 있다.
본원에서 논의된 기술은 소프트웨어로 구현될 수 있으며, 인스트럭션은 하나 이상의 처리 장치들(802)에 의해 실행된다. 각기 다른 인스트럭션들이 컴퓨팅 장치(800)의 각기 다른 컴포넌트에, 이를테면 처리 장치(802)에, 처리 장치(802)의 다양한 캐시 메모리에, 컴퓨팅 장치(800)의 그외 다른 캐시 메모리(도시되지 않음)에, 기타 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 게다가, 컴퓨팅 장치(800)에서 인스트럭션들이 저장되는 위치는 시간에 따라 변할 수 있음을 알 수 있을 것이다.
하나 이상의 입/출력 장치(808)는 사용자가 컴퓨팅 장치(800)에 명령어 및 정보를 입력할 수 있게 하고, 또한 정보가 사용자 및/또는 기타 컴포넌트 또는 장치에 표시될 수 있게 한다. 입력 장치의 예로 키보드, 커서 제어 장치(예컨대, 마우스), 마이크, 스캐너 등을 포함한다. 출력 장치의 예는 디스플레이 장치(예컨대, 모니터 또는 프로젝터), 스피커, 프린터, 네트워크 카드 등을 포함한다.
일반적인 소프트웨어 또는 프로그램 모듈과 관련하여 다양한 기술이 본원에서 설명될 수 있다. 일반적으로, 소프트웨어는 특정 작업을 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 애플리케이션, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 이들 모듈 및 기술의 구현은 몇몇 형태의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장되거나 이들 매체를 통해 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨팅 장치가 액세스할 수 있는 임의의 사용 가능한 매체 또는 매체들일 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 판독가능 매체는 "컴퓨터 저장 매체" 및"통신 매체"를 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.
"컴퓨터 저장 매체"는 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disks) 또는 기타 광 보관소, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하나, 이에 제한되는 것은 아니다.
"통신 매체"는 통상적으로 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 반송파 또는 기타 전송 메커니즘과 같은 변조 데이터 신호(modulated data signal)의 기타 데이터를 구현한다. 또한, 통신 매체는 모든 정보 전달 매체를 포함한다. "변조 데이터 신호"라는 용어는, 신호 내의 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 예를 들어, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 연결과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 또한, 상기 매체들의 모든 조합이 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 안에 포함된다.
일반적으로, 본원에서 설명된 임의의 기능 또는 기술은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예를 들어, 고정 논리 회로), 수동 처리, 또는 이들 구현의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 본원에서 사용된 "모듈" 및 "컴포넌트"라는 용어는 일반적으로 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 나타낸다. 소프트웨어 구현의 경우에, 모듈 또는 컴포넌트는 프로세서(예를 들어, CPU 또는 CPU들)에서 실행될 때 지정된 작업을 수행하는 프로그램 코드를 나타낸다. 프로그램 코드는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 메모리 장치에 저장될 수 있고, 그 추가 설명은 도 8을 참조하여 찾아볼 수 있다. 온라인 서비스를 위한 감정-기반 사용자 식별의 특징은 플랫폼 독립적이며, 이는 이 기술이 다양한 프로세서를 갖는 다양한 상용 컴퓨팅 플랫폼에서 구현될 수 있음을 의미한다.
구조적 특징 및/또는 방법적 동작에 특정된 언어로 대상이 설명되었지만, 첨부된 특허청구범위에 정의된 대상이 전술한 특정 기능 또는 동작들로 반드시 제한되는 것은 아님을 이해할 것이다. 오히려, 전술한 특정 기능 및 동작들은 특허청구범위를 구현하는 예시적인 형태로 개시된다.

Claims (10)

  1. 복수의 다른 사용자들 각각에 대해, 상기 다른 사용자와 인터랙션을 할 때의 제 1 사용자의 감정을 결정하는 단계, 및
    상기 결정된 감정에 적어도 부분적으로 기반하여, 상기 제 1 사용자와 온라인 경험을 공유할 상기 복수의 다른 사용자들 중 한 명 이상을 식별하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정된 감정에 기반하여, 상기 복수의 다른 사용자들 각각에 대한 스코어를 생성하는 단계, 및
    최고 스코어를 갖고 있는 상기 복수의 다른 사용자들 중 한 명 이상의 사용자의 식별자를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정 단계는 상기 다른 사용자와의 다른 온라인 경험 동안 상기 제 1 사용자와 상기 다른 사용자의 인터랙션 중의 상기 제 1 사용자의 감정 반응에 기반하여 상기 제 1 사용자의 상기 감정을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정 단계는 상기 다른 사용자와의 직접적인 경험 동안 상기 제 1 사용자와 상기 다른 사용자의 인터랙션 중의 상기 제 1 사용자의 감정 반응에 기반하여 상기 제 1 사용자의 상기 감정을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정 단계는 상기 제 1 사용자와 상기 다른 사용자 사이의 통신 시 상기 제 1 사용자의 감정 반응을 나타내는 데이터에 기반하여 상기 제 1 사용자의 상기 감정을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정 단계는, 복수의 다른 사용자들 각각과의 복수 종류의 경험 각각에 대해서, 상기 종류의 경험으로 상기 다른 사용자와 인터랙션 할 때 상기 제 1 사용자의 감정을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 식별 단계는, 특정 종류의 경험에 대해 상기 결정된 감정에 기반하여, 상기 제 1 사용자와 상기 특정 종류의 경험의 온라인 경험을 공유할 상기 복수의 다른 사용자들 중 한 명 이상의 사용자들을 식별하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 온라인 경험은 멀티-플레이어 온라인 게임을 포함하는 방법.
  8. 하나 이상의 프로세서, 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서가
    복수의 다른 사용자들 각각과 인터랙션을 할 때 사용자에 대해 상기 사용자의 감정의 지표를 수신하고, 및
    상기 사용자의 수신된 감정의 지표에 적어도 부분적으로 기반하여, 상기 사용자와 온라인 경험을 공유할 상기 다른 사용자들 중 한 명 이상의 사용자를 식별하게 하는 복수의 명령어를 저장하고 있는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨팅 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 사용자의 감정의 지표는 복수 종류의 경험 각각에 대해 상기 복수의 다른 사용자들 각각과 인터랙션할 때의 상기 사용자의 감정의 지표를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서가 상기 다른 사용자들 중 한 명 이상의 사용자를 식별하게 하는 상기 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 복수 종류의 경험의 특정 종류에 대해 상기 수신된 감정의 지표에 기반하여, 상기 사용자와 상기 특정 종류의 경험의 온라인 경험을 공유할 상기 다른 사용자들 중 한 명 이상의 사용자를 식별하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨팅 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 특정 종류의 경험은 특정 게임 타이틀을 포함하는 컴퓨팅 장치.
KR1020137031883A 2011-06-02 2012-05-31 온라인 경험을 위한 감정-기반 사용자 식별기법 KR20140038439A (ko)

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US13/151,903 2011-06-02
US13/151,903 US20120311032A1 (en) 2011-06-02 2011-06-02 Emotion-based user identification for online experiences
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Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10799168B2 (en) 2010-06-07 2020-10-13 Affectiva, Inc. Individual data sharing across a social network
BR112013011819A2 (pt) * 2010-11-17 2019-09-24 Affectiva Inc ''método implantado por computador para comunicar estados mentais,produto de programa de computador incorporado em em meio legivel por computador para comunicar os estados mentais,sistema para compartilhar estados mentais e método por computador para compartilhar estados mentais''
US8832191B1 (en) 2012-01-31 2014-09-09 Google Inc. Experience sharing system and method
US9275403B2 (en) 2012-01-31 2016-03-01 Google Inc. Experience sharing system and method
US8825083B1 (en) 2012-01-31 2014-09-02 Google Inc. Experience sharing system and method
US8903852B1 (en) 2012-01-31 2014-12-02 Google Inc. Experience sharing system and method
US8832062B1 (en) 2012-01-31 2014-09-09 Google Inc. Experience sharing system and method
US8812528B1 (en) 2012-01-31 2014-08-19 Google Inc. Experience sharing system and method
US8832127B1 (en) 2012-01-31 2014-09-09 Google Inc. Experience sharing system and method
US9143834B2 (en) * 2012-02-24 2015-09-22 Wew Entertainment Corporation System and method for organizing a media program guide according to popularity
WO2013138507A1 (en) * 2012-03-15 2013-09-19 Herdy Ronaldo L L Apparatus, system, and method for providing social content
US20130346876A1 (en) * 2012-06-26 2013-12-26 Gface Gmbh Simultaneous experience of online content
US8984065B2 (en) * 2012-08-01 2015-03-17 Eharmony, Inc. Systems and methods for online matching using non-self-identified data
TWI528186B (zh) * 2012-11-09 2016-04-01 財團法人資訊工業策進會 經由音訊發布訊息的系統及方法
US20140157153A1 (en) * 2012-12-05 2014-06-05 Jenny Yuen Select User Avatar on Detected Emotion
JP2014134922A (ja) * 2013-01-09 2014-07-24 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US10070192B2 (en) * 2013-03-15 2018-09-04 Disney Enterprises, Inc. Application for determining and responding to user sentiments during viewed media content
US10223864B2 (en) * 2013-04-09 2019-03-05 Incredible Technologies, Inc. Electronic gaming machine and method for detecting player emotion and generating sensory output
BR112015029324A2 (pt) * 2013-05-30 2017-07-25 Sony Corp dispositivo cliente, método de controle, sistema, e, programa
US9782670B2 (en) 2014-04-25 2017-10-10 Ubisoft Entertainment Computer program, method, and system for enabling an interactive event among a plurality of persons
CA2913580A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Ubisoft Entertainment, S.A. Computer program, method, and system for enabling an interactive event among a plurality of persons
US9205333B2 (en) 2013-06-07 2015-12-08 Ubisoft Entertainment Massively multiplayer gaming
US9154845B1 (en) 2013-07-29 2015-10-06 Wew Entertainment Corporation Enabling communication and content viewing
US9509818B2 (en) * 2013-09-17 2016-11-29 Empire Technology Development Llc Automatic contacts sorting
US9884258B2 (en) * 2013-10-08 2018-02-06 Google Llc Automatic sharing of engaging gameplay moments from mobile
US10050926B2 (en) * 2014-02-05 2018-08-14 Facebook, Inc. Ideograms based on sentiment analysis
US9386110B2 (en) 2014-03-13 2016-07-05 Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. Communications responsive to recipient sentiment
US11269891B2 (en) * 2014-08-21 2022-03-08 Affectomatics Ltd. Crowd-based scores for experiences from measurements of affective response
CN107111359B (zh) * 2014-11-07 2022-02-11 索尼公司 信息处理系统、控制方法和计算机可读存储介质
WO2016072118A1 (ja) * 2014-11-07 2016-05-12 ソニー株式会社 情報処理システム、記憶媒体、および制御方法
CN113778114A (zh) * 2014-11-07 2021-12-10 索尼公司 控制系统、控制方法以及存储介质
US9854317B1 (en) 2014-11-24 2017-12-26 Wew Entertainment Corporation Enabling video viewer interaction
US9721024B2 (en) * 2014-12-19 2017-08-01 Facebook, Inc. Searching for ideograms in an online social network
US9965560B2 (en) * 2015-02-02 2018-05-08 Samsung Electronics Co., Ltd. Social-distance permission-based search algorithm
JP6690556B2 (ja) * 2015-02-13 2020-04-28 ソニー株式会社 情報処理システム、情報処理装置、制御方法、記憶媒体、およびプログラム
US20180225523A1 (en) * 2015-05-05 2018-08-09 Dean Drako 3D Event Sequence Capture and Image Transform Apparatus and Method for Operation
US11025565B2 (en) 2015-06-07 2021-06-01 Apple Inc. Personalized prediction of responses for instant messaging
US10003938B2 (en) 2015-08-14 2018-06-19 Apple Inc. Easy location sharing
US10445425B2 (en) * 2015-09-15 2019-10-15 Apple Inc. Emoji and canned responses
US10176161B2 (en) * 2016-01-28 2019-01-08 International Business Machines Corporation Detection of emotional indications in information artefacts
US10120747B2 (en) 2016-08-26 2018-11-06 International Business Machines Corporation Root cause analysis
DK180171B1 (en) 2018-05-07 2020-07-14 Apple Inc USER INTERFACES FOR SHARING CONTEXTUALLY RELEVANT MEDIA CONTENT
DE102018210973A1 (de) * 2018-07-04 2020-01-09 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zu einem Überwachen eines Patienten während einer medizinischen Bildgebungsuntersuchung, insbesondere einer Magnetresonanzuntersuchung
CN109410082A (zh) * 2018-10-31 2019-03-01 北京航空航天大学 一种基于用户情绪分布的在线社交距离估计方法
US20200184979A1 (en) * 2018-12-05 2020-06-11 Nice Ltd. Systems and methods to determine that a speaker is human using a signal to the speaker
US10770072B2 (en) 2018-12-10 2020-09-08 International Business Machines Corporation Cognitive triggering of human interaction strategies to facilitate collaboration, productivity, and learning
US11074408B2 (en) 2019-06-01 2021-07-27 Apple Inc. Mail application features
US11194467B2 (en) 2019-06-01 2021-12-07 Apple Inc. Keyboard management user interfaces
CN110457691B (zh) * 2019-07-26 2023-03-24 北京影谱科技股份有限公司 基于剧本角色的情感曲线分析方法和装置
US20210150595A1 (en) * 2019-11-18 2021-05-20 Cleareye.ai, Inc. Experience Sensing Engine
GB2618814A (en) * 2022-05-18 2023-11-22 Sony Interactive Entertainment Inc Player selection system and method

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004237022A (ja) * 2002-12-11 2004-08-26 Sony Corp 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
US7677970B2 (en) * 2004-12-08 2010-03-16 Microsoft Corporation System and method for social matching of game players on-line
US8488023B2 (en) * 2009-05-20 2013-07-16 DigitalOptics Corporation Europe Limited Identifying facial expressions in acquired digital images
US7921369B2 (en) * 2004-12-30 2011-04-05 Aol Inc. Mood-based organization and display of instant messenger buddy lists
US8221238B1 (en) * 2005-04-19 2012-07-17 Microsoft Corporation Determination of a reputation of an on-line game player
US20100082480A1 (en) * 2008-09-30 2010-04-01 Jason Alexander Korosec Payments with virtual value
EP1924941A2 (en) * 2005-09-16 2008-05-28 Imotions-Emotion Technology APS System and method for determining human emotion by analyzing eye properties
EP2393069A1 (en) * 2005-12-22 2011-12-07 PKR Limited Improvements Relating to On-line Gaming
US8156064B2 (en) * 2007-07-05 2012-04-10 Brown Stephen J Observation-based user profiling and profile matching
US20090112849A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Searete Llc Selecting a second content based on a user's reaction to a first content of at least two instances of displayed content
US20100086204A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-08 Sony Ericsson Mobile Communications Ab System and method for capturing an emotional characteristic of a user
US8539359B2 (en) * 2009-02-11 2013-09-17 Jeffrey A. Rapaport Social network driven indexing system for instantly clustering people with concurrent focus on same topic into on-topic chat rooms and/or for generating on-topic search results tailored to user preferences regarding topic
US8054964B2 (en) * 2009-04-30 2011-11-08 Avaya Inc. System and method for detecting emotions at different steps in a communication
US9511289B2 (en) * 2009-07-10 2016-12-06 Valve Corporation Player biofeedback for dynamically controlling a video game state
US8667519B2 (en) * 2010-11-12 2014-03-04 Microsoft Corporation Automatic passive and anonymous feedback system
US20120259240A1 (en) * 2011-04-08 2012-10-11 Nviso Sarl Method and System for Assessing and Measuring Emotional Intensity to a Stimulus
US8696466B2 (en) * 2011-05-25 2014-04-15 Sony Computer Entertainment America Llc Method and apparatus for implementing nemesis matchmaking

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Publication number Publication date
WO2012166989A2 (en) 2012-12-06
US20120311032A1 (en) 2012-12-06
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