KR20150128808A - 리뷰 시스템 - Google Patents

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KR20150128808A
KR20150128808A KR1020157027455A KR20157027455A KR20150128808A KR 20150128808 A KR20150128808 A KR 20150128808A KR 1020157027455 A KR1020157027455 A KR 1020157027455A KR 20157027455 A KR20157027455 A KR 20157027455A KR 20150128808 A KR20150128808 A KR 20150128808A
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크리쉬난 라마찬드란
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퀄컴 인코포레이티드
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Abstract

사용자-특정 콘텍스에 기초하여 리뷰들을 인증 및/또는 계량함으로써 리뷰들에서의 편향에 대처하기 위한 기법들이 제공된다. 예를 들어, 리뷰들은 사용자의 위치 및 다른 사용자들에 대한 사용자의 상대적 포지션에 기초하여 인증될 수도 있다. 예를 들어, 연장된 시간 주기에 대해 원호 형상으로 영화 극장에 앉은 다수의 사용자들은 사용자들이 영화 극장에서 영화를 보고 있다는 것을 나타낼 수도 있다. 여기에 설명된 기법들은 사용자들이 원호 형성물을 깨뜨려 영화의 완료를 나타냄에 따라 영화 극장에 대한 리뷰를 제공하기 위한 인터페이스를 사용자들에게 제공할 수도 있다. 다른 예에서, 디바이스를 사용한, 미디어 클립들과 같은 콘텐츠의 리뷰들은 또한, 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 인증 및/또는 계량될 수도 있다. 조명 조건들, 리뷰의 시각 등과 같은 사용자-특정 콘텍스트는, 사용자가 콘텐츠를 조사한 세부사항의 레벨을 나타내고 리뷰들을 인증 및/또는 계량하기 위한 메트릭을 제공할 수 있다.

Description

리뷰 시스템{REVIEW SYSTEM}
본 개시물의 양태들은 콘텐츠에 대한 리뷰들의 신뢰성을 개선시키기 위한 시스템들, 방법들, 장치들, 및 컴퓨터 판독가능 매체들과 같은 컴퓨팅 기술들에 관한 것이다.
시설, 기사 또는 레스토랑에서의 음식과 같은 콘텐츠에 대한 리뷰들은 소비자들이 다른 사용자들의 경험들에 기초한 선택들을 알게 하는 것을 돕는다. 그러나, 현재 리뷰 시스템들은 사용자들에 의해 인터넷을 통해 서브밋 (submit) 된 콘텐츠에 대해 편향된 리뷰들에 대처하는 수단이 거의 없거나 또는 전혀 없다. 예를 들어, 한 사람은 경쟁자의 레스토랑에 대해 편향될 수도 있고 그 레스토랑에 방문한 적 없이 폄하한 리마크들로 경쟁자의 레스토랑을 낮게 레이팅할 (rate) 수도 있다. 유사하게, 사용자들은, 사용자가 어떻게 미디어 클립을 수신하였는지 또는 미디어 클립의 소스와 같은, 미디어 클립 자체의 콘텐츠 이외의 팩터 (factor) 들에 기초하여, 모바일 디바이스 상의 미디어 클립들과 같은 콘텐츠를 리뷰하는 동안 자연적인 편향을 가질 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자가 좋아하지 않는 사용자 자료들을 보통 전송하는 친구에 의해 포워딩된 경우 또는 그것과 연관된 신문에 기초하여 기사를 매우 낮게 레이팅할 수도 있다. 이러한 경우들에서, 사용자는 기사를 읽은 적 없이 콘텐츠를 리뷰하고 레이팅할 수도 있다.
사용자-특정 콘텍스에 기초하여 리뷰들을 인증 및/또는 계량 (weigh) 함으로써 리뷰들에서의 편향에 대처하기 위한 기법들이 제공된다. 예를 들어, 리뷰들은 사용자의 위치 및 다른 사용자들에 대한 사용자의 상대적 포지션에 기초하여 인증될 수도 있다. 예를 들어, 연장된 시간 주기에 대해 원호 형상으로 영화 극장에 앉은 다수의 사용자들은 사용자들이 영화 극장에서 영화를 보고 있다는 것을 나타낼 수도 있다. 여기에 설명된 기법들은 사용자들이 원호 형성물을 깨뜨려 영화의 완료를 나타냄에 따라 영화 극장에 대한 리뷰를 제공하기 위한 인터페이스를 사용자들에게 제공할 수도 있다. 다른 예에서, 디바이스를 사용한, 미디어 클립들과 같은 콘텐츠의 리뷰들은 또한, 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 인증 및/또는 계량될 수도 있다. 조명 조건들, 리뷰의 시각 등과 같은 사용자-특정 콘텍스트는, 사용자가 콘텐츠를 조사한 세부사항의 레벨을 나타내고 리뷰들을 인증 및/또는 계량하기 위한 메트릭을 제공할 수 있다.
콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 일 예시적인 방법은, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 단계, 및 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 단계를 포함할 수도 있다. 하나의 구현에서, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고, 여기서 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 단계는, 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 단계, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 단계, 및 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 단계를 포함한다.
하나 이상의 실시형태들에서, 다음의 피처 (feature) 들이 구현될 수도 있다. 예를 들어, 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 위치를 나타내는 콘텍스트 정보 중 하나 이상일 수도 있다. 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링 (social gathering), 사업체, 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물 (local attraction), 기사 또는 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 미디어 클립의 일부분 중 하나 이상일 수도 있다. 하나의 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 다른 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것을 포함하고, 여기서 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함할 수도 있고, 여기서 활동의 완료를 검출하는 것은, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 것을 포함한다. 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 것을 더 포함할 수도 있다.
본 개시물의 부가적인 양태들에서, 이 방법은 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 단계를 포함할 수도 있다. 이 방법은 또한 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하는 단계를 포함할 수도 있다. 또한, 이 방법은 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량할 수도 있다.
리뷰를 계량하는 단계는, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 단계를 포함할 수도 있고, 여기서 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰이다. 그룹 활동은, 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 것을 포함할 수도 있다. 이 방법은 또한, 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하는 단계, 및 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 그룹 리뷰를 위해 리뷰를 계량하는 단계에 대해 구현될 수도 있다. 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 단계, 및 결정된 리뷰의 신뢰성에 기초하여 리뷰를 계량하는 단계를 포함하는, 리뷰를 계량하는 단계는 또한 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초할 수도 있다.
이 방법의 일부 구현들에서, 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 콘텐츠의 뷰잉을 위해 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 리뷰의 특이성 (specificity) 을 결정하는 것 중 하나 이상이다.
서버와 같은 일 예시적인 디바이스는, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것, 및 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 것을 포함할 수도 있는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 것을 위해 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수도 있다. 하나의 구현에서, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고, 여기서 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것은, 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스하는 것, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 하나 이상의 프로세서들에 의해 액세스하는 것, 및 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 하나 이상의 프로세서들에 의해 결정하는 것을 포함한다.
하나 이상의 실시형태들에서, 다음의 피처들이 구현될 수도 있다. 예를 들어, 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 위치를 나타내는 콘텍스트 정보 중 하나 이상일 수도 있다. 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링, 사업체, 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물, 기사 또는 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 미디어 클립의 일부분 중 하나 이상일 수도 있다. 하나의 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 하나 이상의 프로세서들에 의해 결정하는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 다른 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 하나 이상의 프로세서들에 의해 결정하는 것을 포함하고, 여기서 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함할 수도 있고, 여기서 활동의 완료를 검출하는 것은, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 것을 포함한다. 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 하나 이상의 프로세서들에 의해 검출하는 것을 더 포함할 수도 있다.
본 개시물의 부가적인 양태들에서, 이 디바이스는 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 사용자-특정 콘텍스트를 하나 이상의 프로세서들에 의해 인증하도록 구성될 수도 있다. 이 디바이스는 또한 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하도록 구성될 수도 있다. 또한, 이 디바이스는 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량할 수도 있다.
리뷰를 계량하는 것은, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰이다. 그룹 활동은, 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 것을 포함할 수도 있다. 이 디바이스는 또한, 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 하나 이상의 프로세서들에 의해 결정하고, 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 그룹 리뷰를 위해 리뷰를 계량하도록 구성될 수도 있다. 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 것, 및 결정된 리뷰의 신뢰성에 기초하여 리뷰를 계량하는 것을 포함하는, 리뷰를 계량하는 것은 또한 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초할 수도 있다.
이 디바이스의 일부 구현들에서, 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 콘텐츠의 뷰잉을 위해 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 리뷰의 특이성을 결정하는 것 중 하나 이상이다.
프로세서에 커플링된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 여기서 일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것, 및 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 것을 포함할 수도 있는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위해 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 하나의 구현에서, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고, 여기서 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것은, 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 것, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 것, 및 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것을 포함한다.
하나 이상의 실시형태들에서, 다음의 피처들이 구현될 수도 있다. 예를 들어, 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 위치를 나타내는 콘텍스트 정보 중 하나 이상일 수도 있다. 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링, 사업체, 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물, 기사 또는 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 미디어 클립의 일부분 중 하나 이상일 수도 있다. 하나의 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 다른 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것을 포함하고, 여기서 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함할 수도 있고, 여기서 활동의 완료를 검출하는 것은, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 것을 포함한다. 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 것을 더 포함할 수도 있다.
본 개시물의 부가적인 양태들에서, 이 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다. 이 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 또한 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다. 또한, 이 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다.
리뷰를 계량하는 것은, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰이다. 그룹 활동은, 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 것을 포함할 수도 있다. 이 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 또한, 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하고, 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 그룹 리뷰를 위해 리뷰를 계량하기 위한 명령들을 더 포함할 수도 있다. 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 것, 및 결정된 리뷰의 신뢰성에 기초하여 리뷰를 계량하는 것을 포함하는, 리뷰를 계량하는 것은 또한 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초할 수도 있다.
이 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 일부 구현들에서, 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 콘텐츠의 뷰잉을 위해 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 리뷰의 특이성을 결정하는 것 중 하나 이상이다.
콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 일 예시적인 디바이스는 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 수단, 및 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 수단을 포함할 수도 있다. 하나의 구현에서, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고, 여기서 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것은, 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 수단, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 수단, 및 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 수단을 포함한다.
하나 이상의 실시형태들에서, 다음의 피처들이 구현될 수도 있다. 예를 들어, 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 위치를 나타내는 콘텍스트 정보 중 하나 이상일 수도 있다. 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링, 사업체, 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물, 기사 또는 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 미디어 클립의 일부분 중 하나 이상일 수도 있다. 하나의 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 수단을 포함할 수도 있고, 여기서 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 수단은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 다른 구현에서, 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 수단을 포함하고, 여기서 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 수단은 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초한다. 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함할 수도 있고, 여기서 활동의 완료를 검출하는 것은, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 수단을 포함한다. 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 것을 더 포함할 수도 있다.
본 개시물의 부가적인 양태들에서, 이 디바이스는 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 수단을 포함할 수도 있다. 이 디바이스는 또한 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하는 수단을 포함할 수도 있다. 또한, 이 디바이스는 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하는 수단을 포함할 수도 있다.
리뷰를 계량하는 수단은, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 것을 포함할 수도 있고, 여기서 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰이다. 그룹 활동은, 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 수단을 포함할 수도 있다. 이 디바이스는 또한, 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하고, 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 그룹 리뷰를 위해 리뷰를 계량하는 수단을 구현할 수도 있다. 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 수단, 및 결정된 리뷰의 신뢰성에 기초하여 리뷰를 계량하는 수단을 포함하는, 리뷰를 계량하는 수단은 또한 리뷰의 사용자-특정 콘텍스트에 기초할 수도 있다.
이 디바이스의 일부 구현들에서, 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 콘텐츠의 뷰잉을 위해 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 리뷰의 특이성을 결정하는 것 중 하나 이상이다.
전술한 것은, 후속하는 상세한 설명이 더 양호하게 이해되도록 하기 위해, 본 개시물에 따른 예들의 피처들 및 기술적 이점들을 다소 광범위하게 약술하였다. 부가적인 피처들 및 이점들은 이하 설명될 것이다. 개시된 개념 및 특정 예들은, 본 개시물의 동일한 목적들을 수행하기 위해 다른 구조들을 변형 또는 설계하기 위한 기반으로서 용이하게 활용될 수 있다. 이러한 등가 구성들은, 첨부된 청구항들의 사상 및 범위를 벗어나지 않는다. 여기에 개시된 개념들의 특징인 것으로 여겨지는 피처들은, 연관된 이점들과 함께, 이들의 조직 및 동작 방법 양쪽에 대해, 첨부한 도면들과 관련하여 고려될 경우 다음의 설명으로부터 더 양호하게 이해될 것이다. 도면들 각각은, 청구항들의 제한들의 정의로서가 아니라 단지 예시 및 설명의 목적을 위해 제공된다.
다음의 설명은 도면들을 참조하여 제공되고, 여기서 동일한 참조 부호들은 전반에 걸쳐 동일한 엘리먼트들을 지칭하는데 사용된다. 하나 이상의 기법들의 다양한 세부사항들이 여기에 설명되지만, 다른 기법들도 또한 가능하다. 일부 경우들에서, 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 다양한 기법들을 설명하는 것을 용이하게 하기 위해 블록 다이어그램 형태로 도시된다.
본 개시물에 의해 제공되는 예들의 본질 및 이점들의 추가적인 이해는 명세서의 나머지 부분들 및 도면들을 참조하여 실현될 수 있고, 여기서 동일한 참조 부호들은 동일한 컴포넌트들을 지칭하기 위해 몇몇의 도면들 전반에 걸쳐 사용된다. 일부 경우들에서, 서브-라벨 (sub-label) 은 다수의 유사한 컴포넌트들 중 하나를 나타내기 위해 참조 부호와 연관된다.
도 1 은 본 발명의 실시형태들을 수행하는데 사용될 수도 있는 모듈들을 예시한 블록 다이어그램이다.
도 2 는 본 발명의 하나의 실시형태를 수행하기 위한 방법 (200) 을 예시한 단순화된 플로우 다이어그램이다.
도 3 은 본 발명의 하나의 실시형태를 수행하기 위한 방법 (300) 을 예시한 다른 단순화된 플로우 다이어그램이다.
도 4 는 디바이스들의 사용자들에 의해 수행된 활동을 나타내는 모바일 디바이스들의 일 예시적인 구성이다.
도 5a 및 도 5b 는 디바이스들의 사용자들에 의해 수행된 활동에 대한 부가적인 예시적인 구성을 예시한다.
도 6 은 사용자들에 의한 그룹 활동의 완료를 나타내는 일 예시적인 구성을 예시한다.
도 7 은 디바이스를 사용하여 기사를 리뷰하기 위한 본 발명의 일 예시적인 실시형태이다.
도 8 은 바람직한 이미지들을 보유하기 위한 일 예시적인 방법 (800) 을 예시한 단순화된 플로우 다이어그램이다.
도 9 는 네트워크와 상호작용하는 복수의 디바이스들을 예시한 일 예시적인 시스템 다이어그램이다.
도 10 은 본 개시물의 하나 이상의 양태들이 구현될 수도 있는 일 예시적인 디바이스를 예시한다.
본 개시물에 따른 기법들은 기존 기법들에 비해 다수의 이익들을 제공할 수도 있다. 몇몇 예시적인 실시형태들은 그 일부를 형성하는 첨부 도면들과 관련하여 이제 설명될 것이다. 본 개시물의 하나 이상의 양태들이 구현될 수도 있는 특정 실시형태들이 아래에 설명되지만, 본 개시물의 범위 또는 첨부된 청구항들의 사상을 범어나는 일 없이 다른 실시형태들이 사용될 수도 있고 다양한 변형들이 이루어질 수도 있다.
본 발명의 실시형태들은 리뷰 시스템의 결과들을 개선시키기 위한 기법들을 설명한다. 하나의 실시형태에서, 여기에 설명된 리뷰 시스템은 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자 편향에 대처하기 위한 기법들을 설명한다. 리뷰는 미디어 클립, 기사, 발행물, 제품, 서비스, 회사, 위치, 시설 또는 라이브 이벤트와 같은 콘텐츠의 평가를 지칭할 수도 있다. 리뷰는 콘텐츠의 레이팅 (rating) 또는 설문 조사들에 대한, 서면의 또는 구두의 평가, 응답을 포함할 수도 있다. 레이팅은, 품질, 양, 또는 이들 양쪽의 일부 조합의 관점에서, 어떤 것의 평가 또는 판정일 수도 있다. 일부 구현들에서, 레이팅은, 예를 들어, 1 내지 10 의 스케일로의 수치적 평가일 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 리뷰 시스템은 사용자로부터의 실시간 또는 근 실시간 리뷰들을 수신하기 위한 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 사용자에 대한 인터페이스를 자동으로 트리거링한다. 하나의 구현에서, 리뷰 시스템은 특정 위치에서의 사용자의 존재를 검출하고 또한 사용자의 활동을 추론한다. 사용자의 활동은 다양한 모바일 디바이스들의 서로에 대한 상대적 포지션을 사용하여 추론될 수도 있다. 하나의 양태에서, 활동의 완료는 사용자의 모바일 디바이스 상에 리뷰를 자동으로 서브밋 (submit) 하기 위한 사용자 인터페이스를 트리거링할 수도 있다.
모바일 디바이스는 도 10 에 도시된 디바이스 (1000) 와 같은 임의의 컴퓨팅 디바이스일 수도 있다. 디바이스 (1000) 는 센서들 (1050) 과 같은 하나 이상의 입력 감각 유닛 또는 입력 디바이스들 (1015) 및 디스플레이 유닛 또는 터치 스크린과 같은 하나 이상의 입력/출력 디바이스들을 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (1000) 의 예들은, 비디오 게임 콘솔들, 태브릿들, 스마트 폰들, 랩톱들, 넷북들, 또는 다른 휴대용 디바이스들을 포함하지만 이들로 제한되지 않는다.
리뷰 시스템은 특정 장소에서의 사용자의 활동 패턴을 검출하고 활동의 완료시 인터페이스를 사용자에게 실시간으로 제공할 수도 있다. 예를 들어, 시스템의 사용자들이 레스토랑을 방문하여 리뷰를 제공하는 경우, 시스템은 사용자에 의해 수행된 활동의 본질 (예를 들어, 레스토랑에서의 점심, 바에서의 드링크, 당구대에서의 게임 등) 을 결정할 수도 있다. 일단 활동의 완료가 검출된다면, 인터페이스는 리뷰를 입력하고 서브밋하기 위해 사용자들의 디바이스들을 통해 그 활동에 관여된 사용자들의 그룹에게 제공될 수도 있다.
본 발명의 실시형태들은 몇몇 이점들을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시형태들은 부정한 리뷰들을 대폭적으로 감소시키고 리뷰 시스템에 의해 제공된 레이팅 및 리뷰들의 전체 품질을 개선시킬 수도 있다. 예를 들어, 경쟁자들은 시설을 실제로 방문하여 리뷰 프로세스를 트리거링하는 활동을 수행하는 일 없이 거짓된 리뷰들을 쉽게 서브밋할 수 없을 것이다. 또한, 시설에서의 고용인들이, 이들이 정기적으로 일하러 가는 것처럼, 기관을 방문하는 것만으로 호의적인 리뷰들을 입력할 수 없을 것이다. 리뷰를 서브밋하기 위해, 고용인들은 리뷰를 서브밋하기 전에 임의의 다른 사용자가 관여한 것와 동일한 활동에 실제로 관여하여, 레스토랑의 레이팅을 인위적으로 부풀리기 위해 가짜 리뷰들을 지속적으로 서브밋하는 것을 실행불가능하게 해야 한다. 유사하게, 본 발명의 실시형태들은, 사용자의 프라이버시 설정들에 기초하여, 사용자의 상호작용의 필요성 없이, 로열티 프로그램들에 대해, 특정 위치에서의 자동 체크인을 용이하게 할 수도 있다. 또한, 사용자 인터페이스는 실시간으로 사용자들에게 제공되어 리뷰들을 더욱 정확하고, 신뢰성있으며 시기적절하게 한다.
다른 실시형태에서, 리뷰 시스템은, 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여, 미디어 클립 또는 기사와 같은, 디바이스를 통해 리뷰된 콘텐츠에 대한 리뷰 및 레이팅들의 정확도를 개선시킨다. 부가적으로, 리뷰 시스템은 사용자로부터 수신된 리뷰 및 레이팅을 계량 (weigh) 함에 있어서, 콘텐츠를 리뷰함에 있어서 사용자가 콘텐츠들의 세부사항들에 전념한 주의력의 레벨을 추론할 수도 있다. 하나의 구현에서, 리뷰들의 계량은 시간 및 상이한 사용자-콘텍스트들에 걸친 리뷰들의 정규화를 발생시킨다. 리뷰들 및 레이팅들의 가중된 축적이 검색 엔진들에 의해 사용되어 검색 질의에 가장 관련된 결과들을 적절히 생성하고 디스플레이할 수도 있다.
도 1 은 본 발명의 실시형태들을 수행하는데 사용될 수도 있는 모듈들을 예시한 블록 다이어그램이다. 도 1 과 관련하여 설명된 모듈들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 여기서, 용어 "모듈" 은 구조를 지칭하고 일시적인 전파 신호들 또는 소프트웨어 그 자체를 지칭하지 않는다. 하나의 구현에서, 도 1 에 설명된 모듈들은 도 10 에 설명된 컴포넌트들과 유사한 컴포넌트들을 사용하는 모바일 디바이스에서 구현된다. 다른 구현에서, 도 1 에 설명된 모듈들은 또한 도 10 으로부터의 하나 이상의 컴포넌트들을 사용하는 원격 서버에서 구현된다. 또 다른 구현에서, 모바일 디바이스 및 원격 서버는 도 1 과 관련하여 설명된 모듈들을 공동으로 구현한다.
블록 102 는 입력 모듈이고, 블록 104 는 콘텍스트-관련 파라미터 모듈이며 블록 106 은 사용자-특정 콘텍스트 모듈이다. 일 예시적인 구현에서, 입력 모듈 (102), 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (106) 및 사용자-특정 콘텍스트 모듈은 하나 이상의 원격 서버들을 동작시킬 수도 있다. 입력 모듈 (102) 은 무선 통신, 유선 통신 또는 이들의 임의의 조합을 통해 모바일 디바이스 상에 존재하는 다양한 센서들 및 컴퓨팅 기술들로부터 정보를 수신한다. 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 은 입력 모듈로부터 정보를 수신하고 콘텍스트-관련 파라미터들을 도출한다. 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 은 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 수신하고 사용자-특정 콘텍스트를 도출한다.
일 예시적인 시나리오에서, 사용자들의 그룹은 레스토랑에서 당구를 치고 있다. 입력 모듈 (102) 은 치고 있는 사용자들에 대한 다양한 모바일 디바이스들에 대한 위치 정보 (예를 들어, 의사 거리들, 좌표들 등) 와 같은 센서 정보를 수신할 수도 있다. 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 은 입력 모듈 (102) 로부터의 센서 정보를 사용하여 콘텍스트-관련 파라미터들을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 콘텍스트-관련 파라미터 모듈은 각각의 모바일 디바이스로부터의 위치 정보를 사용하여, 디바이스의 위치인 각각의 모바일 디바이스에 대한 제 1 콘텍스트-관련 파라미터를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 입력 모듈 (102) 로부터의 위치 정보는 위치 좌표들을 지칭할 수도 있는 반면, 위치는 레스토랑과 같은 실제 시설을 지칭할 수도 있다. 부가적으로, 콘텍스트-관련 파라미터 모듈은 위치 정보를 사용하여, 부근에서의 다른 모바일 디바이스들에 대한 모바일 디바이스의 상대적 포지셔닝을 표현하기 위한 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 생성할 수도 있다. 다음에, 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 은, 당구대를 갖는 레스토랑과 같은, 모바일 디바이스의 위치, 및 직사각형 영역 내의 이동과 같은, 모바일 디바이스들의 사용자들의 상대적 포지셔닝을 사용하여, 모바일 디바이스 사용자들의 그룹이 레스토랑에서 당구를 치고 있다는 것을 결정한다.
위의 예에서 설명된 바와 같이, 입력 모듈 (102) 은 모바일 디바이스 상에 존재하는 다양한 센서들 및 컴퓨팅 기술들로부터 입력을 수신한다. 예를 들어, 입력 모듈 (102) 은 위치 정보, 예컨대, GPS 모듈로부터의 좌표들, 위치 태그 (예를 들어, QR 코드, RFID 태그), 어드레스, IP 어드레스, 액세스 포인트 정보, 신호 강도 정보, 카메라 데이터, 관성 센서들 정보 등을 수신할 수도 있다. 사용자-특정 콘텍스트를 도출하는데 유용한 다른 정보가 또한 입력 모듈 (102) 에 수신될 수도 있고, 앰비언스 정보 (ambiance information), 조명 조건들, 모바일 디바이스 카메라로부터의 이미지들 또는 비디오 클립들, 모바일 디바이스 부근의 노이즈 레벨, 모바일 디바이스의 오디오 레벨, 시각 정보, 및 포인터/마우스 정보, 스크롤 정보, 및 줌 레벨 정보를 포함하는 디스플레이 정보를 포함할 수도 있지만, 이들로 제한되지 않는다.
콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 은 입력 모듈 (102) 로부터 수신된 정보를 사용하여 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 획득, 수신, 액세스 또는 도출할 수도 있다. 콘텍스트-관련 파라미터들의 예들로는 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 콘텐츠의 뷰잉을 위해 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것 및 리뷰의 특이성 (specificity) 을 결정하는 것을 포함하지만 이들로 제한되지 않는다.
사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 은 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 로부터 수신된 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하여 사용자-특정 콘텍스트를 도출한다. 하나의 실시형태에서, 당구를 치는 것 또는 온라인 기사를 리뷰하는 것과 같은 특정 활동에의 사용자의 관여는 사용자-특정 콘텍스트로 간주될 수도 있다. 예를 들어, 하나의 실시형태에서, 사용자-특정 콘텍스트 결정 모듈은 디바이스의 위치 및 다른 디바이스들에 대한 디바이스의 상대적 포지셔닝을 수신하고 디바이스의 사용자가 당구 게임에 관여되는 것을 추론한다. 상술된 시나리오에서, 사용자가 당구를 치는 것은 사용자-특정 콘텍스트이다.
블록 108 에서, 콘텐츠 검출 모듈은 사용자에 의해 리뷰되고 있는 타깃인 콘텐츠를 검출한다. 하나의 실시형태에서, 콘텐츠 검출 모듈 (108) 은 또한 리뷰될 콘텐츠를 결정함에 있어서 사용자-특정 콘텍스트를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 위의 예에서, 사용자-특정 콘텍스트는 특정 레스토랑에서 당구를 치는 것일 수도 있다. 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여, 콘텐츠 검출 모듈 (108) 은 리뷰될 콘텐츠가 레스토랑 그 자체일 수도 있거나 또는 레스토랑에서 당구를 치는 것일 수도 있다는 것을 결정할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 사용자가 모바일 디바이스 상의 기사 또는 오디오 또는 비디오 클립과 같은 미디어 클립을 리뷰하고 있는 경우, 콘텐츠 검출 모듈 (108) 은 리뷰될 콘텐츠가 기사 또는 미디어 클립이거나 또는 기사 또는 미디어 클립의 일부분인 것을 결정할 수도 있다.
블록 110 에서, 인증 모듈은 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 로부터의 사용자-특정 콘텍스트 및 사용자가 콘텐츠 결정 모듈 (108) 로부터 리뷰할 콘텐츠를 수신한다. 인증 모듈 (110) 은 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증한다. 일부 경우들에서, 인증은 사용자가 태스크를 수행하고 있거나 또는 태스크를 수행했다는 것, 또는 콘텐츠를 리뷰할 목적들을 위해 콘텐츠에 대한 적절한 노출 레벨을 갖는 것을 검증하는 것을 지칭할 수도 있다.
블록 112 에서, 계량 모듈은 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들, 사용자-특정 콘텍스트 및 콘텐츠에 기초하여 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 기사를 리뷰할 때, 계량 모듈은 리뷰 및 레이팅에 할당하기 위한 가중치를 결정함에 있어서, 사용자가 기사를 읽고 있는 동안의 모바일 디바이스 주위의 조명 조건들, 자료들과의 사용자의 친밀성, 사용자가 읽은 기사의 일부 등과 같은 다른 사용자-특정 콘텍스트 정보를 고려할 수도 있다. 사용자가 기사를 읽었을 때 주위가 밝아져서, 디스플레이 상의 직사 일광처럼 디스플레이가 읽기 어렵게 된 경우, 사용자가 기사에서의 세부사항들에 대해 세심한 주의를 하지 못했을 가능성이 있어서, 계량 모듈 (110) 은 사용자에 의한 리뷰 및 레이팅에 보다 적은 가중치를 할당할 수도 있다.
블록 114 에서, 사용자 인터페이스 모듈은 사용자에게 리뷰를 생성하고 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 제공한다. 하나의 실시형태에서, 사용자 인터페이스 모듈은 인증 모듈 (110) 이 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 제공하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증한 후에만 단지 사용자에게 사용자 인터페이스를 제공한다.
하나의 실시형태에서, 블록 116 에서, 레이팅 모듈은 계량 모듈 (112) 과는 별개의 모듈로서 구현될 수도 있고, 계량 모듈 (112) 로부터의 정보를 사용하여 다른 레이팅들에 대한 사용자로부터의 레이팅을 정규화할 수도 있다. 다른 실시형태에서, 레이팅 모듈 (116) 은 콘텐츠의 레이팅과 연관된 가중치와는 개별적으로 각각의 사용자로부터의 콘텐츠에 대한 레이팅을 유지할 수도 있다. 사용자에 의한 콘텐츠와 연관된 레이팅 정보 및 사용자에 대한 콘텐츠와 연관된 가중치는 공동으로 또는 개별적으로 검색 모듈 (118) 에 의해 사용될 수도 있다.
검색 모듈 (118) 은 사용자에 의해 서브밋된 검색 요청들에 응답한다. 하나의 경우에서, 검색 모듈은 특정 질의에 대한 검색 결과들을 취출하고 조직화함에 있어서 리뷰의 레이팅을 결합할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 모바일 디바이스들 상의 배터리 전력을 절약하기 위한 최상의 기법들 또는 특정 위치에서 최상의 당구대들을 요청하는 질의를 서브밋하는 경우, 다양한 사용자들로부터의 (정규화된) 리뷰들 및 레이팅들은 검색 모듈 (118) 에 의해 생성된 검색 결과들이 고려될 수도 있다.
도 2 는 본 발명의 하나의 실시형태를 수행하기 위한 방법 (200) 을 예시한 단순화된 플로우 다이어그램이다. 이 방법은 모바일 디바이스에서 또는 네트워크 상의 하나 이상의 서버들에서 또는 이들의 일부 조합에서 수행될 수도 있다. 방법 (200) 은 하드웨어 (회로부, 전용 로직 등), (예컨대, 범용 컴퓨팅 시스템 또는 전용 머신 상에서 실행되는) 소프트웨어, 펌웨어 (임베딩된 소프트웨어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 하나의 실시형태에서, 방법 (200) 은, 원격 서버 또는/및 모바일 디바이스와 같은, 도 1 의 시스템 (100) 에 의해 수행된다.
도 1 및 도 2 를 참조하면, 단계 202 에서, 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 과 같은, 컴퓨터 시스템의 컴포넌트들은, 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 사용자-특정 콘텍스트의 예들로는 사용자가 레스토랑에서 당구를 치는 것, 또는 사용자가 맑은 날에 정원에서 정오에 온라인 기사를 읽는 것을 포함할 수도 있다. 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 은, 사용자-특정 콘텍스트를 결정함에 있어서, 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104), 및 입력 모듈 (102) 과 같은, 리뷰 시스템의 다른 모듈들로부터의 정보를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 도 1 에 상세히 설명된 바와 같이, 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 은 콘텍스트-관련 파라미터들 모듈로부터 모바일 디바이스의 위치 (예를 들어, 레스토랑) 및 다수의 모바일 디바이스들의 상대적 포지셔닝과 같은 콘텍스트-관련 파라미터들을 수신하고, 사용자가 레스토랑에서 당구를 치고 있다는 것을 결정할 수도 있다.
단계 204 에서, 인증 모듈 (110) 은 사용자-특정 콘텍스트가 콘텍스트에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증한다. 하나의 구현에서, 인증 모듈 (110) 과 같은, 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 리뷰가 진품인지를 결정함에 있어서 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 로부터의 사용자-특정 콘텍스트 및 콘텐츠 검출 모듈 (108) 로부터의 콘텐츠를 사용할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 리뷰의 진품의 결정은 사용자에게 리뷰 및 레이팅을 입력하고 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 전에 이루어진다. 이 결정은 모바일 디바이스 상에서 또는 원격 서버 상에서 이루어질 수도 있다. 일단 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠를 리뷰하기 위한 적절한 콘텍스트인 것에 대해 인증된다면, 사용자에게는 콘텐츠에 대한 리뷰 및 레이팅을 입력하고 서브밋하는 옵션이 자동으로 제시될 수도 있다. 다른 구현에서, 인증 모듈은 리뷰의 서브미션 (submission) 을 허용할 수도 있지만, (206 에서 아래에 설명되는 바와 같이) 리뷰와 연관된 가중치가 상당히 낮은 리뷰를 폐기할 수도 있고, 또는 리뷰가 진품이 아니라는 결정에 대해 다른 단계들을 수행할 수도 있다.
단계 206 에서, 리뷰는 리뷰의 신뢰성을 적절히 평가하고 고려하기 위해 옵션적으로 계량될 수도 있다. 예를 들어, 계량 모듈 (112) 은 검출된 가능한 편향 또는 가능한 에러에 대처하거나 보상하기 위해 각각 수집된 리뷰를 계량할 수도 있다. 예를 들어, 리뷰 시스템 (100) 이 기사의 일부분에 대한 리뷰를 수신한 경우, 본 발명의 실시형태들은 사용자가 기사를 읽고 있는 동안의 조명 조건들, 기사의 소스, 기사를 사용자에게 포워딩한 방법, 사용자의 읽기 속도, 사용자가 기사 전체 또는 기사의 일부만을 스트롤하는 경우 등과 같은 팩터 (factor) 들에 기초하여 리뷰를 계량할 것이다. 일부 구현에서, 계량 모듈 (112) 은 인증 모듈 (110) 과 함께 또는 인증 모듈 대신에 사용될 수도 있다.
도 2 에 예시된 특정 단계들이 본 발명의 일 실시형태에 따른 동작 모드들 사이를 스위칭하는 특정 방법을 제공한다는 것을 인식해야 한다. 대안적인 실시형태들에서 이에 따라 단계들의 다른 시퀀스들이 또한 수행될 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적인 실시형태들이 상이한 순서로 위에서 약술된 단계들을 수행할 수도 있다. 예시하기 위해, 사용자는 제 3 동작 모드로부터 제 1 동작 모드로, 제 4 동작 모드로부터 제 2 동작 모드로, 또는 그 사이의 임의의 조합으로 변경하도록 선택할 수도 있다. 또한, 도 2 에 예시된 개별 단계들은 개별 단계에 대해 적절하게 다양한 시퀀스들에서 수행될 수도 있는 다수의 서브-단계들을 포함할 수도 있다. 또한, 부가적인 단계들이 특정 애플리케이션들에 따라 부가 또는 제거될 수도 있다. 당업자는, 방법 (200) 의 많은 변경들, 변형들, 및 대안들을 인지 및 인식할 것이다.
도 3 은 본 발명의 하나의 실시형태를 수행하기 위한 방법 (300) 을 예시한 다른 단순화된 플로우 다이어그램이다. 이 방법은 모바일 디바이스에서 또는 네트워크 상의 하나 이상의 서버들에서 또는 이들의 일부 조합에서 수행될 수도 있다. 방법 (300) 은 하드웨어 (회로부, 전용 로직 등), (예컨대, 범용 컴퓨팅 시스템 또는 전용 머신 상에서 실행되는) 소프트웨어, 펌웨어 (임베딩된 소프트웨어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 하나의 실시형태에서, 방법 (300) 은, 원격 서버 또는/및 모바일 디바이스와 같은, 도 1 의 시스템 (100) 에 의해 수행된다.
단계 302 에서, 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 과 같은, 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스할 수도 있다. 위치는 위치를 나타내는 정보, 예컨대, GPS 모듈로부터의 좌표들, 위치 태그 (예를 들어, QR 코드, RFID 태그), 어드레스, IP 어드레스, 액세스 포인트 정보, 신호 강도, 카메라, 관성 센서들 등을 사용하여 도출될 수도 있다.
예를 들어, 도 4 에 도시된 바와 같이, 4명의 친구들의 그룹이 당구대를 가진 레스토랑 또는 나이트 클럽에 밤에 갈 수도 있다. 입력 모듈 (102) 은 위치 태그 정보, 위치 좌표들 등과 같은 모바일 디바이스에 대한 위치 정보를 수신할 수도 있다. 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 은 위치 정보에 기초하여 위치를 결정하고 사용자가 특정 레스토랑에 있는 것을 결정할 수도 있다. 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 은 또한 레스토랑 또는 나이트 클럽의 특정 영역 내의 모바일 디바이스의 위치와 같은 보다 미세한 그레인 (grain) 의 위치 세부사항들을 결정할 수도 있다.
단계 304 에서, 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 과 같은, 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스할 수도 있다. 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (106) 은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 디바이스의 포지셔닝을 결정할 수도 있다. 이러한 결정은 디바이스들의 서로에 대한 상대적 포지셔닝을 계산함으로써 이루어질 수도 있다. 하나의 구현에서, 디바이스들의 서로에 대한 상대적 포지셔닝은 디바이스 상에 로컬로 결정된다. 모바일 디바이스들은 WiFi, 블루투스 등과 같은 무선 수단을 사용하여 서로 직접 통신할 수도 있다. 다른 구현에서, 모바일 디바이스들은 다양한 디바이스들 사이의 상대적 포지셔닝을 계산하기 위해 이들의 위치 정보를 원격 서버에 전송할 수도 있다.
도 4 에 의해 예시된 예에서, 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (106) 은, 단계 304 에서 설명된 바와 같이, 제 1 모바일 디바이스와 미리 결정된 그룹의 부근 또는 일부에서의 모바일 디바이스들 사이의 거리를 계산함으로써 다른 디바이스들 (예를 들어, 404, 406, 408) 에 대한 도 4 의 디바이스 (402) 와 같은 제 1 디바이스의 포지셔닝을 결정할 수도 있다.
단계 306 에서, 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (106) 과 같은, 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 콘텍스트를 결정한다. 하나의 실시형태에서, 사용자-특정 콘텍스트는, 당구를 치는 것, 영화 극장에 앉아서 영화를 보는 것, 또는 커피를 주문하기 위해 커피 숍에 줄을 서 있는 것과 같은, 사용자에 의해 수행된 활동을 포함할 수도 있다. 도 4 에 의해 예시된 예에서, 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 사용자가 당구대들을 가진 레스토랑 또는 나이트 클럽과 같은 위치에 있는 것을 결정한다. 시스템 (100) 의 컴포넌트들에 의해 수행된 방법은 다양한 모바일 디바이스들의 서로에 대한 포지셔닝을 추가로 분석한다. 하나의 시나리오에서, 이 방법은 제 2 디바이스 또는 다른 디바이스들에 대한 제 1 디바이스의 구성이 모바일 디바이스들의 사용자들이 시설에서 당구를 친다는 것을 나타내는 패턴을 형성하는 것을 결정한다.
하나의 구현에서, 시스템 (100) 의 컴포넌트들에 의해 수행된 방법은, 사용자가 시설에서 당구 게임에 관여된다는 결정에 응답하여, 당구를 치기 위한 레스토랑 또는 나이트 클럽과 같은 위치에 대한 리뷰를 입력하고 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 사용자에게 자동으로 제공할 수도 있다. 다른 구현에서, 인증 모듈 (110) 과 같은 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 리뷰의 서브미션을 허용할 수도 있지만, (206 에서 설명된 바와 같이) 리뷰와 연관된 가중치가 상당히 낮은 리뷰를 폐기할 수도 있고, 또는 리뷰가 진품이 아니라는 결정에 대해 다른 단계들을 수행할 수도 있다.
하나의 실시형태에서, 단계 308 에서, 콘텐츠에 대해 사용자에 의해 입력되고 서브밋된 리뷰는, 리뷰의 콘텐츠 및 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여, 리뷰 시스템 (100) 의 계량 모듈 (112) 에 의해 추가로 계량될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 정식 당구 플레이어이고 많은 시설들에서 쳤었고 많은 장소들에 대해 발행된 리뷰들을 갖는 경우, 사용자의 리뷰들은 당구를 좀처럼 치지 않는 사용자보다 더 많은 가중치가 계량 모듈 (112) 에 의해 부여될 수도 있다. 하나의 구현에서, 계량 모듈 (112) 은 인증 모듈 대신에 구현될 수도 있고, 각각의 리뷰 콘텍스트의 명시적 인증 대신에 각각의 리뷰를 계량함으로써 리뷰들의 큰 샘플을 통해 리뷰들에서의 편향이 정규화될 수도 있다.
도 3 에 예시된 특정 단계들이 본 발명의 일 실시형태에 따른 동작 모드들 사이를 스위칭하는 특정 방법을 제공한다는 것을 인식해야 한다. 대안적인 실시형태들에서 이에 따라 단계들의 다른 시퀀스들이 또한 수행될 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적인 실시형태들이 상이한 순서로 위에서 약술된 단계들을 수행할 수도 있다. 예시하기 위해, 사용자는 제 3 동작 모드로부터 제 1 동작 모드로, 제 4 동작 모드로부터 제 2 동작 모드로, 또는 그 사이의 임의의 조합으로 변경하도록 선택할 수도 있다. 또한, 도 3 에 예시된 개별 단계들은 개별 단계에 대해 적절하게 다양한 시퀀스들에서 수행될 수도 있는 다수의 서브-단계들을 포함할 수도 있다. 또한, 부가적인 단계들이 특정 애플리케이션들에 따라 부가 또는 제거될 수도 있다. 당업자는, 방법 (300) 의 많은 변경들, 변형들, 및 대안들을 인지 및 인식할 것이다.
하나의 구현에서, 인증 모듈 (110) 과 같은, 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 당구를 치는 것, 바에서 드링킹하는 것, 식사하거나 댄스 플로어에서 춤추는 것과 같은, 시설에서 수행된 활동의 완료 후에 리뷰를 입력하고 그것을 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 사용자에게 제공할 수도 있다. 본 발명의 실시형태들은 활동이 완료된 것을 결정하기 위한 상이한 기법들을 사용할 수도 있다. 도 5a 및 도 5b 는 하나의 구현을 예시하고, 여기서 리뷰 시스템에 의해 당구를 치는 사용자들 주위에 인위적인 임계 경계가 확립될 수도 있다. 예를 들어, 임계치는, 활동의 완료를 트리거링하는 일 없이, 도 5a 및 도 5b 각각의 500 및 502 와 같은 경계에 의해 나타낸 영역에서 돌아다니도록 모바일 디바이스의 사용자들을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 도 5a 는 모바일 디바이스들의 사용자들이 제 1 구성에 있는 것을 도시하는 반면, 도 5b 는 모바일 디바이스들의 사용자들이 제 2 구성에 있고 제 1 구성에서보다는 영역에 더욱 분산된 것을 도시한다. 당구 게임 동안 사람들이 주변으로 이동하고, 장소들을 교환하며 당구대에 더욱 멀리 이동하거나 더 가깝게 오기 때문에, 본 발명의 실시형태들은 경계 내에 사용자가 머무르는 동안은 활동의 완료를 플래깅 (flag) 하지 않을 수도 있다.
부가적으로, 일부 구현들에서, 본 발명의 실시형태들은 활동의 완료를 나타내는 일 없이 (위의 예에서 당구를 치는) 그룹에 속하는 모바일 디바이스들이 경계 또는 거리 임계치를 일시적으로 떠나고 다시 들어가는 것을 허용하는 시간 임계치를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 당구대에서의 플레이어들 일부는 화장실을 사용하거나 바에서 드링크를 얻기 위해 일시적으로 떠날 수도 있다.
도 6 은 리뷰 시스템이 활동의 완료를 검출하는 일 예시적인 설정을 예시한 도면이다. 하나의 양태에서, 활동은 다른 모바일 디바이스에 대한 하나의 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함할 수도 있다. 그리고 활동의 완료는, 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의 거리의, 경계 또는 거리 임계치를 넘는 증가를 검출하는 것을 포함할 수도 있다. 도 6 에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스들의 사용자들이 당구를 치는 것이 끝남에 따라, 모바일 디바이스들 (602, 604, 606, 및 608) 의 사용자들은 경계 (600) 외측으로 떠나 이동하여 당구대로부터 서로 멀리 이동한다. 모바일 디바이스 또는 서버는 디바이스들의 서로에 대한 분산을 계산한다. 본 발명의 실시형태들이 모바일 디바이스들이 당구대로부터 멀리 이동하고 있어서 경계 외측에 있는 것을 검출하기 때문에, 본 발명의 실시형태들은 사용자들이 당구를 치는 것이 끝났고 활동이 완료된 것을 결정할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 사용자들에게는, 당구 게임이 끝난 것을 검출한 것에 응답하여, 리뷰를 입력하고 서브밋하기 위해 이들의 모바일 디바이스 상에 사용자 인터페이스가 자동으로 제시된다.
일부 실시형태들에서, 인증된 리뷰는 사용자-특정 콘텍스트 정보를 사용하여 추가로 계량될 수도 있다. 예를 들어, 리뷰를 계량하는 것은 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 것을 포함할 수도 있다. 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰일 수도 있다. 그룹 활동은 그룹과 동일한 활동에 참가한 모바일 디바이스들의 그룹을 모바일 디바이스와 연관시키는 것을 포함할 수도 있다. 도 4, 도 5a, 도 5b 및 도 6 의 위의 예에서, 당구를 치는 4명의 친구들이 그룹 활동에 관여된다. 일단 친구들이 당구를 치는 것을 완료했다면, 이들의 모바일 디바이스는 리뷰들을 입력하고 서브밋하기 위한 인터페이스를 자동으로 제공할 수도 있다. 활동이 그룹 활동으로서 태깅되는 경우, 그룹 활동과 연관된 리뷰들은 더 높은 가중치가 부여될 수도 있다. 리뷰 시스템은 더 높은 가중치를 그룹 활동과 연관시킬 수도 있는데, 이는 그것이 각각의 모바일 디바이스로부터의 정보를 사용하여 인증의 더 많은 포인트들을 제공하여, 리뷰의 진품의 확신을 추가로 제공할 수도 있기 때문이다. 또한, 리뷰 시스템은 모바일 디바이스들 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용함으로써 활동 그룹이 알려진 그룹인 것을 결정할 수도 있다. 알려진 그룹의 평판은 또한 리뷰들 및 레이팅을 계량함에 있어서의 결정 팩터가 될 수도 있다. 예를 들어, 콘텐츠를 리뷰하는 플레이어들의 그룹은 당구 플레이어들의 프로페셔널 리그 (소셜 네트워크에서의 서클/그룹) 에 속할 수도 있다.
콘텐츠를 리뷰함에 있어서의 유사한 편향은 또한 기사들, 신문들, 오디오 및 비디오 클립들과 같은 미디어 콘텐츠를 리뷰하는 동안 명백해질 수도 있다. 소셜 네트워크들은 인터넷 전반에 걸쳐 콘텐츠의 빠른 보급을 용이하게 한다. 그러나, 예를 들어, 친구들에게 포워딩할 때 기사가 친구들 및 친척들로부터 더 높은 "찬성 (thumbs up)" 을 얻을 수도 있기 때문에, 리퍼럴 (referral) 들에 기초하여 정보를 보급하는 이러한 수단은 편향된 레이팅을 초래한다. 이것은 포워딩된 기사의 수신자가 기사를 읽지 않았거나 콘텐츠를 심지어 부분적으로 뷰잉했을 수도 있는 시나리오들에서도 해당할 수도 있다. 이것은 "불찬성 (thumbs down)" 레이팅에도 또한 해당한다. 사람은 콘텐츠가 관련된 개인을 향해 편견을 가진 의견을 가질 수도 있어서, 적절한 고려 없이 "불찬성" 을 유발할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 콘텐츠는 모바일 디바이스를 사용하여 리뷰될 수도 있다.
또한, 사용자가 기사들을 특정 토픽, 예를 들어, "배터리 절약 방법들" 에 대해 이들의 가장 높이 레이팅된 것에 기초하여 찾고 있을 때, 검색은 배터리 절약 방법들에 대한 레이팅들에 기초하여 기사들을 풀 업할 수도 있다. 그러나, 도 8 에 도시된 바와 같이, 전력 절약들에 관해 관심있는 발견들을 가질 수도 있는 GPS 에 관한 평범한 기사가 존재하는 경우, 그리고 기사가 모두 낮게 레이팅된 경우, 기사는 검색에서 보여주는 기회가 보다 적다. 본 발명의 실시형태들에서, 본 발명의 실시형태들을 수행하는 방법은 상이한 콘텐츠에 대한 사용자의 레이팅들을 입증하고 또한 콘텐츠의 서브-섹션들을 태깅하고 리뷰하기 위한 방법을 제공할 수 있다. 또한, 리뷰 시스템 (100) 은 기사의 특정 섹션을 사용자가 하이라이트할 때 사용자가 리뷰하기 위한 콘텐츠에 대한 사용자 인터페이스를 자동-생성할 수도 있다.
도 7 은 본 발명의 하나의 실시형태를 수행하기 위한 방법 (700) 을 예시한 단순화된 플로우 다이어그램이다. 이 방법은 모바일 디바이스에서 또는 네트워크 상의 하나 이상의 서버들에서 또는 이들의 일부 조합에서 수행될 수도 있다. 방법 (700) 은 하드웨어 (회로부, 전용 로직 등), (예컨대, 범용 컴퓨팅 시스템 또는 전용 머신 상에서 실행되는) 소프트웨어, 펌웨어 (임베딩된 소프트웨어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 하나의 실시형태에서, 방법 (700) 은, 원격 서버 또는/및 모바일 디바이스와 같은, 도 1 의 시스템 (100) 에 의해 수행된다.
앞서 설명된 바와 같이, 리뷰 시스템 (100) 의 입력 모듈 (102) 은 모바일 디바이스 및 원격 데이터베이스들과 같은 다양한 소스들로부터 입력을 수신한다. 입력은 LCD 터치 스크린, 키 패드 센서, 마이크로폰, 스피커, 카메라, 블루투스 또는 WiFi 제어기와 같은 모바일 디바이스로부터의 데이터를 포함할 수도 있다. 단계 702 에서, 콘텍스트-관련 파라미터 모듈 (104) 은 입력 모듈 (102) 로부터 수신된 정보를 사용하여 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 획득, 수신, 액세스 또는 도출할 수도 있다. 콘텍스트-관련 파라미터들의 예들로는 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 콘텐츠의 뷰잉을 위해 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 리뷰의 특이성을 결정하는 것을 포함할 수도 있지만 이들로 제한되지 않는다.
단계 704 에서, 리뷰 시스템은 사용자-특정 콘텍스트 및 콘텐츠를 결정한다. 사용자-특정 콘텍스트는 사용자가 콘텐츠를 리뷰하는 환경일 수도 있다. 사용자-특정 콘텍스트의 하나의 예로는 디바이스의 디스플레이 상에 수직인 태양 광선을 갖는 낮 동안 사용자가 온라인의 기사를 읽어서, 디스플레이가 읽기 매우 어렵게 되는 것일 수도 있다. 이 예시적인 사용자-특정 콘텍스트는, 콘텐츠가 리뷰되는 시각을 결정하는 것, 사용자의 위치를 결정하는 것, 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 및 조명 조건들을 결정하는 것과 같은 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트 모듈 (108) 에 의해 도출될 수도 있다. 사용자-특정 콘텍스트에 부가적으로, 리뷰되고 있는 콘텐츠가 또한 결정될 수도 있다. 이 예시적인 시나리오에서, 콘텐츠 결정 모듈 (108) 은 사용자가 뉴욕 타임즈 온라인의 스포츠 섹션에서 기사의 하이라이트들을 읽고 있는 것을 결정할 수도 있다.
단계 706 에서, 리뷰 시스템 (100) 은 리뷰 및 레이팅을 계량함에 있어서 사용자-특정 세부사항들을 사용하기 전에, 프라이버시 설정들과 같은, 어카운트의 사용자-특정 세부사항들을 로딩할 수도 있다. 사용자-특정 설정들은 사용자의 모바일 디바이스로부터 수신될 수도 있고 또는 원격 데이터베이스에 저장될 수도 있다. 하나의 시나리오에서, 사용자는 리뷰를 계량함에 있어서 사용자에 관한 정보를 사용하지 않는 것을 택할 수도 있다. 이러한 시나리오에서, 리뷰 시스템 (100) 은 사용자의 리뷰를 발행 또는 사용하지 않을 수도 있고 또는 다른 리뷰들에 비해 리뷰를 낮게 계량할 수도 있다.
단계 708 에서, 사용자 인터페이스 모듈 (114) 과 같은, 리뷰 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 콘텐츠에 대한 리뷰를 입력하고 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 사용자 인터페이스는 일단 사용자가 콘텐츠를 리뷰하는 것을 완료하였다면 자동으로 제공될 수도 있다. 대안적으로, 사용자 인터페이스 모듈 (114) 은 기사와 같은 콘텐츠 또는 다양한 섹션들에 배치된 버튼 또는 리뷰 표시자를 사용자에게 제공하여 사용자 인터페이스를 수동으로 호출할 수도 있다. 자동과 수동 양쪽의, 사용자 인터페이스를 호출하는 다른 적합한 방법들이 본 발명의 실시형태들에 사용될 수도 있다.
단계 710 에서, 리뷰 시스템 (100) 은 사용자-특정 콘텍스트 및 콘텐츠에 기초하여 사용자로부터의 리뷰를 계량할 수도 있다. 사용자로부터 리뷰들 및 레이팅들을 계량하기 위한 하나의 구현이 아래에 설명된다. 예를 들어, W1, W2 .... WN 은 사용자들의 수 (N1, N2 ... Nn) 에 대한 가중치들이고, 여기서 거동은 상술된 상태들 중 임의의 것에 매칭할 수도 있다.
총 가중치 (W) 는 다음과 같이 계산될 수도 있다:
W = (W1 * N1 + W2 * N2 + .... + Wn * Nn) / N,
여기서 W1, W2, ... Wn 은 위의 상태들에 대한 가중치이고,
여기서 N1, N2, ... Nn 은 상술된 상태들 중 하나에서의 사용자들의 수이며,
여기서 N = 사용자들의 총 수이고 N1, N2, ... Nn < N 이다.
이 예시적인 방법은 콘텐츠에 대한 사용자들에 의해 부여된 직접적인 레이팅들에 부가적으로 리뷰 시스템에 의해 적용될 수도 있다. 설명된 위의 레이팅 방법은 가중치 모듈에서 구현될 수도 있는 상이한 방법들의 일 예이다. 부가적인 방법이 다음과 같이 적용될 수도 있다:
리뷰어 당 가중치 = W / T,
여기서 W 는 조건들을 충족시킨 속성들의 수이고, T 는 디바이스에서 지원되는 총 속성들이다.
도 7 에 예시된 특정 단계들이 본 발명의 일 실시형태에 따른 동작 모드들 사이를 스위칭하는 특정 방법을 제공한다는 것을 인식해야 한다. 대안적인 실시형태들에서 이에 따라 단계들의 다른 시퀀스들이 또한 수행될 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 대안적인 실시형태들이 상이한 순서로 위에서 약술된 단계들을 수행할 수도 있다. 예시하기 위해, 사용자는 제 3 동작 모드로부터 제 1 동작 모드로, 제 4 동작 모드로부터 제 2 동작 모드로, 또는 그 사이의 임의의 조합으로 변경하도록 선택할 수도 있다. 또한, 도 7 에 예시된 개별 단계들은 개별 단계에 대해 적절하게 다양한 시퀀스들에서 수행될 수도 있는 다수의 서브-단계들을 포함할 수도 있다. 또한, 부가적인 단계들이 특정 애플리케이션들에 따라 부가 또는 제거될 수도 있다. 당업자는, 방법 (700) 의 많은 변경들, 변형들, 및 대안들을 인지 및 인식할 것이다.
도 8 은 본 발명의 실시형태들을 가능하게 할 수도 있는 일 예시적인 모바일 디바이스 (802) 를 예시한다. 모바일 디바이스는 도 10 에 설명된 하나 이상의 컴포넌트들을 사용하여 구현될 수도 있다. 모바일 디바이스는 디스플레이 터치 스크린 (806) 을 가질 수도 있다. 일 예시적인 시나리오에 도시된 바와 같이, 온라인 기사가 디스플레이 디바이스 (806) 상에 디스플레이될 수도 있다. 온라인 기사는 특정 발행자, 신문 및 저자와 연관될 수도 있다. 부가적으로, 온라인 기사는 다양한 별개의 토픽들을 설명하는 몇몇 섹션 헤딩들을 가질 수도 있다. 도 8 에서의 예시적인 기사는, 도 8 에서 가시적이고 "성능 향상들" 과 "배터리 절약 방법들" 을 포함하는 몇몇 서브섹션들을 갖는 "설명된 차세대 GPS 구현 기법들" 이라는 명칭의 기사이다. 이 기사는 또한 디스플레이 스크린 상에 가시적이지 않은 섹션 헤딩들을 갖는 다른 서브-섹션들을 포함할 수도 있지만, 스크롤 바 (810) 를 스크롤하는 것 또는 포인터 (812) 를 이동시키는 것에 의해 액세스될 수도 있다.
하나의 구현에서, 설명된 리뷰 시스템 (100) 의 컴포넌트들은, 도 9 에 추가로 설명되는 바와 같이, 클라우드의 일부로서, 네트워크에서의 하나 이상의 원격 서버들 상에서 구현될 수도 있다. 원격 서버는 도 10 에 설명된 하나 이상의 컴포넌트들을 사용하여 구현될 수도 있다. 원격 서버는 입력 모듈 (102) 을 사용하여 모바일 디바이스 (802) 로부터 센서 및 다른 입력을 수신할 수도 있다. 다른 구현에서, 도 1 에 설명된 리뷰 시스템 (100) 의 컴포넌트들 중 일부 또는 전부는 모바일 디바이스 (802) 상에서 구현될 수도 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 모바일 디바이스 (802) 는 사용자-특정 콘텍스트를 도출하는데 사용될 수도 있는 센서 정보를 (모바일 디바이스 (802) 의 내부 컴포넌트들 또는 원격 서버에) 일시적으로 중계함으로써 콘텐츠의 리뷰를 용이하게 할 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 모바일 디바이스 (802) 는 사용자의 위치, 포지션, 배향 및 활동과의 연관에 의해 콘텐츠의 리뷰를 용이하게 할 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 모바일 디바이스 (802) 는 도 8 에 도시된 바와 같이 미디어 클립 또는 기사와 같은 콘텐츠에 사용자를 노출시키는데 참가한다.
일부 실시형태들에서, 리뷰 시스템 (100) 은 콘텐츠의 서브-부분 (즉, 전체 콘텐츠 내의 부분적인 콘텐츠에 대해) 을 리뷰하는 것을 가능하게 할 수도 있고 여기서 콘텐츠는 텍스트, 오디오 또는 비디오 또는 이들의 조합과 같은 미디어 클립일 수도 있다.
예를 들어, 도 8 에서, 리뷰어는 "GPS 구현 기법들" 에 관한 기사를 읽을 수도 있고, 도 8 에서 블록 804 로 나타낸, GPS 를 사용하는 동안의 "배터리 절약 방법들" 에 관한 섹션만을 단지 좋아할 수도 있고, 나머지 기사는 좋아하지 않는다. 이러한 시나리오에서, 리뷰 시스템 (100) 은 기사에서 언급된 특정 포인트/콘텍스트에 관한 레이팅을 제공하기 위한 인터페이스를 리뷰어에게 제공할 수도 있다. 일 예시적인 구현에서, 사용자는 특정 문구를 갖는 문장을 하이라이트할 수도 있고, 리뷰 시스템 (100) 은 그 문구와 연관된 태그 또는 콘텍스트를 도출하고 사용자가 기사에서 언급된 그 특정 포인트/콘텍스트를 레이팅하게 할 수도 있다. 예를 들어, 도 8 에서 디스플레이된 기사에서, 리뷰 시스템 (100) 은 사용자가 헤딩 "배터리 절약 방법들" 을 갖는 섹션을 리뷰하게 할 수도 있다. 다른 구현에서, 리뷰 시스템 (100) 에 대한 사용자 인터페이스 (114) 는, 리뷰를 제공하기 위한 사용자 인터페이스를 호출하기 위해 사용자가 조작할 수도 있는, 전체 기사 (808) 및 기사의 서브-부분들 (814) 에 대한 표시자들을 제공할 수도 있다.
검색 모듈 (118) 이 배터리 절약 기법들에 대해 사용자로부터 입력을 수신할 때, 검색 모듈 (118) 은, 그 섹션이 특정 포인트 및 콘텍스트에 대한 충분히 높은 레이팅들을 가졌다면, 기사에서 하이라이트된 배터리 절약 기법들을 가진 이 특정 기사에 대해 히트 (hit) 들로 리턴할 수도 있다.
유사한 기법들이 이미지 콘텐츠에 대해서도 또한 적용가능할 수도 있고, 여기서 리뷰어는 풀 (full) 이미지 내의 이미지의 서브-부분을 리뷰하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들어, 리뷰어가 전경에 있는 다수의 사람들을 가진 이미지 내의 에펠 탑을 레이팅할 수 있는 경우, 리뷰 시스템 (100) 은 사용자에 의한 이미지 내의 에펠 탑 부분의 선택에 대해 레이팅을 비교하고 그의 이미지 데이터베이스에 대해 검색함으로써 레이팅이 에펠 탑에 대한 것인 것을 결정하고 그에 따라 서브-부분을 태깅할 수 있다. 부가적으로, 리뷰 시스템 (100) 은 에펠 탑의 사용자의 태깅에 의존할 수도 있고, 그의 시스템 내의 에펠 탑에 대한 리뷰 및 레이팅을 연관시킬 수도 있다. 그 결과, 가장 높은 레이팅들을 가진 에펠 탑에 대한 검색은, 다수의 사용자들에 의해 레이팅된 경우, 보다 위쪽의 픽처를 리턴할 수도 있다.
오디오 또는 비디오 클립들과 같은 다른 미디어 클립들의 경우, 리뷰 시스템 (100) 은 리뷰어들이 특정 순간들을 리뷰 또는 레이팅하게 하고, 저자 또는 다른 사람들에 의해 보다 큰 콘텐츠 내에 삽입된 마커들, 태그들 또는 GMP들 (Good moment points) 에 기초하여 콘텍스트를 결정하게 할 수도 있다.
예를 들어, 5 분의 콘텐츠에 대해, 리뷰어는 1 분과 2 분 사이의 콘텐츠에 "찬성" 을 부여하고 싶을 수도 있어서, 리뷰 시스템 (100) 이 이들 순간들과 연관된 콘텍스트를 태깅할 수도 있다. 예를 들어, 오디오 클립에서, 1 분과 2 분 사이의 시간은, 연주되는 바이올린과 같은 특정 악기로부터의 음악을 가질 수도 있다. 다른 예는 마킹된 터치 다운 순간들을 갖는 완전한 풋볼 매치 비디오일 것이다.
검색 질의가 터치 다운 순간들 또는 바이올린 콘텐츠에 대해 검색 모듈 (118) 에 의해 수신될 때, 리뷰 시스템 (100) 은 위의 조건들에 매칭하는 콘텐츠를 리턴할 수도 있고 사용자의 검색이 매칭한 타임 스탬프로부터의 콘텐츠를 플레이하기 시작할 수도 있다. 예를 들어, 수신된 검색 질의가 터치 다운 순간들에 관한 것이고 검색이 완전한 풋볼 콘텐츠에 존재하는 순간들에 매칭한다면, 터치 다운 순간들이 취출되어 사용자에게 디스플레이될 수도 있다. 완전한 풋볼 매치는 그 후에 가장 높은 레이팅들을 갖는 터치 다운에 대해 마킹된 타임라인을 가질 수도 있다. 사용자가 비디오를 클릭할 때, 시작점으로부터 플레이하는 대신에, 사용자 인터페이스 (114) 는 풋볼 매치 동안 터치 타운이 일어나려고 하기 전의 또는 그 무렵의 순간들로부터 플레이하기 시작할 수도 있다.
다음은 리뷰 시스템 (100) 의 계량 모듈 (112) 에 의해, 콘텐츠에 대한 리뷰들을 계량함에 있어서의 예시적인 콘텍스트 정보 및 그의 의미를 갖는 표이다.
콘텍스트 정보 예시적인 의미
1 사용자가 콘텐츠를 뷰잉한 지속기간 콘텐츠를 리뷰함에 있어서 사용자에 의해 소비된 시간 및 노력을 나타냄
2 뷰잉의 시간 늦은 밤 또는 이른 아침, 사용자는 덜 기민할 수도 있음
3 스크롤 바의 이동 사용자에 의해 읽은 기사의 섹션들을 나타냄
4 스크롤 바의 속도 사용자가 자료들에 대해 콘텐츠를 상세히 또는 단지 훑어서 읽었는지를 나타냄
5 줌 레벨 진짜 리뷰를 제공하기 위해 텍스트가 현재 줌 레벨에서 사용자에게 적절히 가시적인지 여부를 나타냄
6 오디오 볼륨 사용자가 명백히 콘텐츠를 리뷰하고 있는 동안 오디오 레벨이 너무 낮은지 또는 묵음인지 여부를 나타냄
7 헤드폰 헤드폰이 연결되었지만, 콘텐츠를 리뷰하는 동안 사용자에 의해 착용되지 않았는가?
8 디스플레이 스크린 기사를 읽거나 비디오를 보는 동안 디스플레이 스크린이 온되었는가?
9 미디어 클립을 리뷰하는 동안의 끊임없는 일시정지들 사용자가 산만한 것을 나타낼 수도 있음
10 사용자가 콘텐츠를 리뷰하고 있는 동안 디바이스 상의 다른 활동들 사용자가 디바이스 상의 다른 활동들로 산만하여 콘텐츠를 백그라운드에서 실행하고 있는 것을 나타낼 수도 있음
11 사용자의 지난 판독 거동 사용자가 평균 1 분간 100개의 단어들을 읽을 수 있고 기사가 약 500개의 단어들이 있는 경우 그리고 사용자가 1 분 미만으로 기사를 읽는 것을 완료한 경우, 사용자가 기사를 전부 리뷰하지 않았다고 추론될 수도 있음
12 사용자의 눈동자 시선 사용자가 기사 또는 비디오를 뷰잉하고 있었는지 여부를 나타냄
13 그립 센서 디바이스가 뷰잉하기에 또는 읽기에 양호한 포지션에서 홀딩되고 있는지를 나타냄
14 연결된 디바이스의 상태 피어-피어 네트워크 상에서 디바이스 1 (스마트 폰) 이 다른 디바이스들 (태블릿) 과 연결될 때
15 GPS, WiFi 등을 사용한 사용자의 위치 기사를 레이팅하는 동안 사용자가 집에 있는지, 운전하고 있는지, 회의 룸에 앉아 있는지 여부를 나타냄
16 사용자의 신체 상태 앉기, 서기 등
17 주위 조건들 콘텐츠를 레이팅하는 동안 주변 환경에서의 주위 조건들
18 마이크로폰 센서 노이즈 조건들. 예: 비디오를 보거나 오디오를 듣는 동안 TV 가 온되었는가?
19 조명 조건들 비디오 콘텐츠를 보는 동안 LCD 스크린에 대해 너무 밝았거나 리뷰어가 외부에서 햇빛 아래에 있어서, 비디오를 리뷰하기가 어려워짐
20 기사와 리뷰어 사이의 관계 예를 들어, 1) 기사가 랜드 마크에 관한 것인 경우, 리뷰어도 또한 그 위치로부터 있는가?
2) 콘텐츠가 제품/조직에 관한 것인 경우, 그 제품을 제조한 회사와 사용자 사이의 어떠한 직접적인 관계/연결이 존재하는가?
3) 리뷰어가 그/그녀의 소셜 네트워킹 상태 및/또는 연결들을 체크하는 것에 의해 그 분야의 전문가인가?
4) 리뷰어가 그의 소셜 네트워킹 서클을 체크하는 것에 의해 저자와 직접적으로 관련되는가?
5) 동일한 저자에 대해 리뷰어가 이전 레이팅들을 부여하였는지를 체크하는 것에 의해 리뷰어가 저자에 관해 편견을 가진 레이팅인가?
21 사용자가 제품을 소유하는가? 기사가 제품에 관한 것이고 리뷰어가 기사를 레이팅하고 있는 경우, 리뷰어가 그 제품을 소유하는가? 하나의 실시형태에서, 리뷰어는 디바이스의 이미지를 업로드하거나 또는, 예를 들어, 아이템의 바 코드를 스캔함으로써, 그/그녀가 소유자인지를 입증할 수 있는 정보를 제공할 수도 있음
22 리뷰에서 콘텐츠의 특정한 세부사항들에 관한 리뷰어 코멘트가 있었는가? 더욱 특정한 세부사항들은 리뷰어가 콘텐츠를 주의깊게 읽거나 뷰잉하였음 또는 기관/시설을 실제로 방문하였음을 의미할 수도 있음
23 라이브 이벤트의 리뷰 리뷰어가 GPS, 마이크로폰 센서를 사용하여 그 위치에 존재하였는가 또는 마이크로폰 센서를 사용하여 TV 를 통해 보고 있었는가?
24 리뷰에 선행하는 사용자에 의한 액션들 사용자가 그/그녀가 리뷰한 콘텐츠에 관한 일부 특정 포인트들에 관한 검색을 하였는가?
도 9 는 네트워크 리소스들에 연결된 다수의 모바일 디바이스들 (910, 912, 914 및 916) 을 예시한 단순화된 그리고 예시적인 도면이다. 네트워크 리소스들은 네트워크 연결성, 프로세싱 파워 (processing power), 저장 용량 및 소프트웨어 인프라스트럭처를 포함할 수도 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 일부 구현들에서, 네트워크 리소스의 전부 또는 일부는 "클라우드" 라고 지칭될 수도 있다. 원격 데이터베이스(들) (904), 원격 서버(들) (906) 및 소셜 네트워크(들) (908) 는 네트워크 (902) 의 일부로서 존재할 수도 있고 또는 네트워크 (902) 에 연결될 수도 있으며 도 10 에 설명된 하나 이상의 컴포넌트들을 사용하여 구현될 수도 있다. 소셜 네트워크들은 소셜 연결성 네트워크들 및 소셜 미디어 네트워크들, 예컨대, Facebook®, Twitter®, Four-Square®, Google Plus® 등을 포함할 수도 있다. 모바일 디바이스들은 무선 또는 유선 연결을 통해 다양한 네트워크 리소스들에 연결할 수도 있다.
도 10 은 본 발명의 실시형태들을 실시함에 있어서 채용된 디바이스의 부분들을 포함하는 일 예시적인 컴퓨팅 디바이스를 예시한다. 예를 들어, 디바이스 (1000) 는 상술된 모바일 디바이스의 컴포넌트들 중 일부를 나타낼 수 있다. 모바일 디바이스는 카메라 및 디스플레이 유닛과 같은 입력 감각 유닛을 갖는 임의의 컴퓨팅 디바이스일 수도 있다. 모바일 디바이스의 예들로는 비디오 게임 콘솔들, 태블릿들, 스마트 폰들, 카메라 디바이스들 및 본 발명의 실시형태들을 수행하는데 적합한 임의의 다른 핸드헬드 디바이스들을 포함하지만 이들로 제한되지 않는다. 디바이스 (1000) 는 또한 원격 서버들 또는 네트워크 또는 클라우드에서 동작하는 다른 엔티티들, 예컨대, 원격 데이터베이스 또는 원격 소셜 네트워크의 컴포넌트들 중 하나 이상을 나타낼 수도 있다. 도 10 은, 여기에 설명된 바와 같이, 다양한 다른 실시형태들에 의해 제공된 방법들을 수행할 수 있는 디바이스 (1000) 의 하나의 실시형태의 개략적인 예시를 제공한다. 도 10 은 다양한 컴포넌트들의 일반화된 예시만을 제공하도록 의도되며, 이들 중 임의의 컴포넌트 또는 모두는 적절히 활용될 수도 있다. 따라서, 도 10 은, 개별 시스템 엘리먼트들이 비교적 분리된 방식 또는 비교적 더 많이 통합된 방식으로 구현될 수도 있는 방법을 광범위하게 예시한다. 하나의 실시형태에서, 도 10 에 설명된 컴포넌트들 중 일부만이 본 발명의 실시형태들을 수행하기 위해 구현되고 인에이블된다. 예를 들어, 카메라 디바이스는 도 10 에 설명된 다른 컴포넌트들과 함께 하나 이상의 카메라들, 스토리지, 또는 프로세싱 컴포넌트들을 가질 수도 있다.
디바이스 (1000) 는, 버스 (1005) 를 통해 전기적으로 커플링될 수 있는 (또는 그렇지 않으면 적절히 통신할 수도 있는) 하드웨어 엘리먼트들을 포함하는 것으로 도시된다. 하드웨어 엘리먼트들은, 하나 이상의 범용 프로세서들 및/또는 (디지털 신호 프로세싱 칩들, 그래픽 가속 프로세서들 등과 같은) 하나 이상의 특수-목적 프로세서들을 제한 없이 포함하는 하나 이상의 프로세서들 (1010), 카메라, 센서들 (관성 센서들을 포함함), 마우스, 키보드 등을 제한 없이 포함할 수 있는 하나 이상의 입력 디바이스들 (1015), 및 디스플레이 유닛, 프린터 등을 제한 없이 포함할 수 있는 하나 이상의 출력 디바이스들 (1020) 을 포함할 수도 있다. 부가적으로, 하드웨어 엘리먼트들은 또한 센서 입력을 획득하기 위해 도 10 에 도시된 바와 같이 하나 이상의 센서들 (1050) 을 포함할 수도 있다.
디바이스 (1000) 는, 로컬 및/또는 네트워크 액세스가능 스토리지를 제한 없이 포함할 수 있거나 및/또는 디스크 드라이브, 드라이브 어레이, 광학 저장 디바이스, 프로그래밍가능, 플래시-업데이트가능 등이 가능한 판독 전용 메모리 ("ROM") 및/또는 랜덤 액세스 메모리 ("RAM") 와 같은 고체-상태 저장 디바이스를 제한 없이 포함할 수 있는 하나 이상의 비일시적 저장 디바이스들 (1025) 을 더 포함 (및/또는 그와 통신) 할 수도 있다. 이러한 저장 디바이스들은, 다양한 파일 시스템들, 데이터베이스 구조들 등을 제한 없이 포함하는 임의의 적절한 데이터 스토리지를 구현하도록 구성될 수도 있다.
디바이스 (1000) 는, 모뎀, 네트워크 카드 (무선 또는 유선), 적외선 통신 디바이스, (Bluetooth™ 디바이스, 802.11 디바이스, WiFi 디바이스, WiMax 디바이스, 셀룰러 통신 설비들 등과 같은) 무선 통신 디바이스 및/또는 칩셋 등을 제한 없이 포함할 수 있는 통신 서브시스템 (1030) 을 또한 포함할 수도 있다. 통신 서브시스템 (1030) 은, 데이터가 (하나의 예를 들자면, 후술되는 네트워크와 같은) 네트워크, 다른 컴퓨터 시스템들, 및/또는 여기에 설명된 임의의 다른 디바이스들과 교환되게 할 수도 있다. 많은 실시형태들에서, 디바이스 (1000) 는 상술된 바와 같이, RAM 또는 ROM 디바이스를 포함할 수 있는 비일시적 작업 메모리 (1035) 를 더 포함할 것이다.
디바이스 (1000) 는 또한, 작업 메모리 (1035) 내에 현재 위치되는 것으로서 도시되며, 오퍼레이팅 시스템 (1040), 디바이스 드라이버들, 실행가능 라이브러리들, 및/또는 다양한 실시형태들에 의해 제공된 컴퓨터 프로그램들을 포함할 수도 있거나 및/또는 여기에 설명된 바와 같이 다른 실시형태들에 의해 제공된 방법들을 구현하거나 및/또는 시스템들을 구성하도록 설계될 수도 있는 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들 (1045) 과 같은 다른 코드를 포함하는 소프트웨어 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 상술된 방법(들) 에 대해 설명된 하나 이상의 프로시저들은, 컴퓨터 (및/또는 컴퓨터 내의 프로세서) 에 의해 실행가능한 코드 및/또는 명령들로서 구현될 수도 있으며; 그 후에, 일 양태에서, 이러한 코드 및/또는 명령들은 설명된 방법들에 따라 하나 이상의 동작들을 수행하도록 범용 컴퓨터 (또는 다른 디바이스) 를 구성 및/또는 적응하는데 사용될 수 있다.
이들 명령들 및/또는 코드의 세트는, 상술된 저장 디바이스(들) (1025) 와 같은 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수도 있다. 일부 경우들에서, 저장 매체는 디바이스 (1000) 와 같은 디바이스 내에 포함될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 저장 매체는, 저장 매체가 명령들/코드가 저장된 범용 컴퓨터를 프로그래밍, 구성 및/또는 적응하는데 사용될 수 있도록, 디바이스와는 분리 (예를 들어, 콤팩트 디스크와 같은 착탈형 매체) 일 수도 있거나, 및/또는 설치 (installation) 패키지에 제공될 수도 있다. 이들 명령들은, 디바이스 (1000)에 의해 실행가능한 실행가능 코드의 형태를 취할 수도 있거나 및/또는 디바이스 (1000) 상에서의 (예를 들어, 다양한 일반적으로 이용가능한 컴파일러들, 설치 프로그램들, 압축/압축해제 유틸리티들 등 중 임의의 것을 사용하여) 컴파일 및/또는 설치시에, 실행가능 코드의 형태를 그 후에 취하는 소스 및/또는 설치가능한 코드의 형태를 취할 수도 있다.
실질적인 변화들이 특정한 요건들에 따라 행해질 수도 있다. 예를 들어, 커스터마이징된 하드웨어가 또한 사용될 수도 있거나, 및/또는 특정 엘리먼트들이 하드웨어, (애플릿들 등과 같은 휴대용 소프트웨어를 포함하는) 소프트웨어, 또는 둘 모두로 구현될 수도 있다. 추가로, 네트워크 입력/출력 디바이스들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들로의 연결이 채용될 수도 있다.
일부 실시형태들은, 본 개시물에 따른 방법들을 수행하도록 (디바이스 (1000) 와 같은) 디바이스를 채용할 수도 있다. 예를 들어, 설명된 방법들의 프로시저들 중 일부 또는 전부는, 프로세서 (1010) 가 작업 메모리 (1035) 에 포함된 (오퍼레이팅 시스템 (1040) 및/또는 애플리케이션 프로그램 (1045) 과 같은 다른 코드에 포함될 수도 있는) 하나 이상의 명령들의 하나 이상의 시퀀스들을 실행하는 것에 응답하여, 디바이스 (1000) 에 의해 수행될 수도 있다. 이러한 명령들은, 저장 디바이스(들) (1025) 중 하나 이상과 같은 다른 컴퓨터 판독가능 매체로부터 작업 메모리 (1035) 로 판독될 수도 있다. 단지 예로서, 작업 메모리 (1035) 에 포함된 명령들의 시퀀스들의 실행은 프로세서(들) (1010) 로 하여금 여기에 설명된 방법들 중 하나 이상의 프로시저들을 수행하게 할 수도 있다.
여기에 사용된 바와 같이, 용어들 "머신 판독가능 매체" 및 "컴퓨터 판독가능 매체" 는, 머신으로 하여금 특정 방식으로 동작하게 하는 데이터를 제공하는 것에 참가하는 임의의 제조 물품 또는 매체를 지칭할 수도 있다. 디바이스 (1000) 를 사용하여 구현된 실시형태에서, 다양한 컴퓨터 판독가능 매체들은, 실행을 위해 프로세서(들) (1010) 에 명령들/코드를 제공하는 것에 관여될 수도 있거나 및/또는 이러한 명령들/코드를 (예를 들어, 신호들로서) 저장 및/또는 반송하는데 사용될 수도 있다. 많은 구현들에서, 컴퓨터 판독가능 매체는 물리적 및/또는 유형의 저장 매체이다. 이러한 매체는, 비휘발성 매체들, 휘발성 매체들, 및 송신 매체들을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 많은 형태들을 취할 수도 있다. 비휘발성 매체들은, 예를 들어, 저장 디바이스(들) (1025) 와 같은 광학 및/또는 자기 디스크들을 포함한다. 휘발성 매체들은 작업 메모리 (1035) 와 같은 동적 메모리를 제한 없이 포함한다. 여기에 사용된 "컴퓨터 판독가능 매체", "저장 매체", 및 다른 용어들은 일시적인 전파 신호들을 지칭하지 않는다. 물리 및/또는 유형의 컴퓨터 판독가능 매체들의 일반적인 형태들은, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 매체, 펀치카드들, 페이퍼테이프, 홀들의 패턴들을 갖는 임의의 다른 물리적 매체, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지를 포함한다.
다양한 형태들의 컴퓨터 판독가능 매체들은, 실행을 위해 프로세서(들) (1010) 에 하나 이상의 명령들의 하나 이상의 시퀀스들을 반송하는 것에 관여될 수도 있다. 단지 예로서, 명령들은 원격 컴퓨터의 자기 디스크 및/또는 광학 디스크 상에서 초기에 반송될 수도 있다.
통신 서브시스템 (1030) (및/또는 그의 컴포넌트들) 은 일반적으로 신호들을 수신할 것이고, 그 후에 버스 (1005) 는 프로세서(들) (1010) 가 명령들을 취출하고 실행하는 작업 메모리 (1035) 로 신호들 (및/또는 신호들에 의해 반송된 데이터, 명령들 등) 을 반송할 수도 있다. 작업 메모리 (1035) 에 의해 수신된 명령들은 옵션적으로, 프로세서(들) (1010) 에 의한 실행 이전 또는 이후에 비일시적 저장 디바이스 (1025) 상에 저장될 수도 있다.
상술된 방법들, 시스템들, 및 디바이스들은 예들이다. 다양한 실시형태들은, 다양한 프로시저들 또는 컴포넌트들을 적절히 생략, 대체, 또는 부가할 수도 있다. 예를 들어, 대안적인 구성들에서, 설명된 방법들은 설명된 것과는 상이한 순서로 수행될 수도 있거나, 및/또는 다양한 스테이지들이 부가, 생략, 및/또는 조합될 수도 있다. 또한, 특정 실시형태들에 대해 설명된 피처 (feature) 들은 다양한 다른 실시형태들에서 조합될 수도 있다. 실시형태들의 상이한 양태들 및 엘리먼트들은 유사한 방식으로 조합될 수도 있다. 또한, 기술이 발전하므로, 엘리먼트들의 대부분은 본 개시물의 범위를 이들 특정 예들로 제한하지 않는 예들이다.
특정한 세부사항들은 실시형태들의 완전한 이해를 제공하도록 설명에서 제공된다. 그러나, 실시형태들은 이들 특정한 세부사항들 없이 실시될 수도 있다. 예를 들어, 잘 알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들, 및 기법들은 실시형태들을 불명료하게 하는 것을 피하기 위해 불필요한 세부사항 없이 도시되었다. 이러한 설명은 예시적인 실시형태들만을 제공하며, 본 발명의 범위, 적용능력, 또는 구성을 제한하도록 의도되지 않는다. 오히려, 실시형태들의 이전 설명은, 본 발명의 실시형태들을 구현하기 위한 가능한 설명을 당업자들에게 제공할 것이다. 다양한 변화들은, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나는 일 없이 엘리먼트들의 기능 및 어레인지먼트 (arrangement) 에 행해질 수도 있다.
또한, 일부 실시형태들은 플로우 다이어그램들 또는 블록 다이어그램들로서 도시된 프로세스들로서 설명되었다. 각각이 순차적인 프로세스로서 동작들을 설명할 수도 있지만, 동작들의 대부분은 병행하여 또는 동시에 수행될 수 있다. 부가적으로, 동작들의 순서는 재배열될 수도 있다. 프로세스는 도면에 포함되지 않은 부가적인 단계들을 가질 수도 있다. 또한, 방법들의 실시형태들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 설명 언어들, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수도 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 또는 마이크로코드로 구현되는 경우, 연관된 태스크들을 수행하기 위한 프로그램 코드 또는 코드 세그먼트들은 저장 매체와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수도 있다. 프로세서들은 연관된 태스크들을 수행할 수도 있다.
몇몇 실시형태들을 설명했지만, 다양한 변형들, 대안적인 구성들, 및 등가물들은 본 개시물의 사상을 벗어나는 일 없이 사용될 수도 있다. 예를 들어, 위의 엘리먼트들은 단지 더 큰 시스템의 컴포넌트일 수도 있으며, 여기서 다른 규칙들은 본 발명의 애플리케이션보다 우선하거나 또는 그렇지 않으면 그 애플리케이션을 변형시킬 수도 있다. 또한, 다수의 단계들은, 위의 엘리먼트들이 고려되기 전에, 동안, 또는 그 후에 착수될 수도 있다. 따라서, 위의 설명은 본 개시물의 범위를 제한하지 않는다.

Claims (64)

  1. 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋 (submit) 하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법으로서,
    하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 단계; 및
    상기 사용자-특정 콘텍스트가 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 단계
    를 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 단계는,
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 단계;
    상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 단계; 및
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 단계
    를 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 상기 위치를 나타내는 콘텍스트 정보로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링 (social gathering), 사업체, 상기 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물 (local attraction), 기사 또는 상기 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 상기 미디어 클립의 일부분으로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함하고,
    상기 활동의 완료를 검출하는 것은, 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 것을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 상기 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 것을 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 상기 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 단계를 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 상기 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하는 단계를 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량 (weigh) 하는 단계를 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 리뷰를 계량하는 단계는, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 단계를 포함하고,
    상기 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰인, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 그룹 활동은, 상기 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 것을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 상기 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 상기 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하는 단계, 및 상기 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 상기 그룹 리뷰를 위해 상기 리뷰를 계량하는 단계를 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하는 단계는,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 단계; 및
    결정된 상기 리뷰의 신뢰성에 기초하여 상기 리뷰를 계량하는 단계
    를 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 상기 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 상기 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 상기 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 상기 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 상기 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 상기 콘텐츠의 뷰잉을 위해 상기 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 상기 사용자의 위치를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 상기 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 상기 리뷰의 특이성 (specificity) 을 결정하는 것을 포함하는 그룹으로부터 선택되는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 방법.
  17. 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 서버로서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은,
    하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하고;
    상기 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하도록
    구성되는, 서버.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한,
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하고;
    상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하며;
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하도록
    구성되는, 서버.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 상기 위치를 나타내는 콘텍스트 정보로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 서버.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링, 사업체, 상기 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물, 기사 또는 상기 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 상기 미디어 클립의 일부분으로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 서버.
  21. 제 17 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 서버.
  22. 제 17 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 서버.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함하고,
    상기 활동의 완료를 검출하는 것은, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 것을 포함하는, 서버.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 활동의 완료는, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해, 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 상기 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 것을 더 포함하는, 서버.
  25. 제 17 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한, 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 상기 사용자-특정 콘텍스트를 인증하도록 구성되는, 서버.
  26. 제 17 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한, 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의한, 사용자 인터페이스를 생성하고 상기 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하도록 구성되는, 서버.
  27. 제 17 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한, 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하도록 구성되는, 서버.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 리뷰를 계량하는 것은, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 것을 포함하고,
    상기 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰인, 서버.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 그룹 활동은, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해, 상기 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 것을 포함하는, 서버.
  30. 제 28 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 또한, 상기 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 상기 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 상기 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하고, 상기 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 상기 그룹 리뷰를 위해 상기 리뷰를 계량하도록 구성되는, 서버.
  31. 제 27 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하고;
    결정된 상기 리뷰의 신뢰성에 기초하여 상기 리뷰를 계량하도록
    구성되는, 서버.
  32. 제 27 항에 있어서,
    상기 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 상기 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 상기 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 상기 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 상기 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 상기 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 상기 콘텐츠의 뷰잉을 위해 상기 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 상기 사용자의 위치를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 상기 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 상기 리뷰의 특이성을 결정하는 것을 포함하는 그룹으로부터 선택되는, 서버.
  33. 프로세서에 커플링된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는,
    하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것; 및
    상기 사용자-특정 콘텍스트가 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 것
    을 포함하는, 상기 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것은,
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 것;
    상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 것; 및
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것
    을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 상기 위치를 나타내는 콘텍스트 정보로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  36. 제 33 항에 있어서,
    상기 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링, 사업체, 상기 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물, 기사 또는 상기 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 상기 미디어 클립의 일부분으로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  37. 제 33 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  38. 제 33 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함하고,
    상기 활동의 완료를 검출하는 것은, 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  40. 제 39 항에 있어서,
    상기 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 상기 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 것을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  41. 제 33 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 상기 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 것을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  42. 제 33 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 상기 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하는 것을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  43. 제 33 항에 있어서,
    상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하는 것을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  44. 제 43 항에 있어서,
    상기 리뷰를 계량하는 것은, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 것을 포함하고,
    상기 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  45. 제 44 항에 있어서,
    상기 그룹 활동은, 상기 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 것을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  46. 제 44 항에 있어서,
    상기 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 상기 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 상기 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하는 것, 및 상기 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 상기 그룹 리뷰를 위해 상기 리뷰를 계량하는 것을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  47. 제 43 항에 있어서,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하는 것은,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 것; 및
    결정된 상기 리뷰의 신뢰성에 기초하여 상기 리뷰를 계량하는 것
    을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  48. 제 33 항에 있어서,
    상기 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 상기 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 상기 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 상기 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 상기 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 상기 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 상기 콘텐츠의 뷰잉을 위해 상기 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 상기 사용자의 위치를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 상기 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 상기 리뷰의 특이성을 결정하는 것을 포함하는 그룹으로부터 선택되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  49. 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치로서,
    하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 수단; 및
    상기 사용자-특정 콘텍스트가 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 적절한 콘텍스트인 것을 인증하는 수단
    을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  50. 제 49 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들은 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터 및 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터를 적어도 포함하고,
    상기 하나 이상의 콘텍스트-관련 파라미터들을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 것은,
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치를 나타내는 제 1 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 수단;
    상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 나타내는 제 2 콘텍스트-관련 파라미터에 액세스하는 수단; 및
    상기 제 1 모바일 디바이스의 위치 및 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 포지셔닝을 사용하여 상기 사용자-특정 콘텍스트를 결정하는 수단
    을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  51. 제 50 항에 있어서,
    상기 위치는 위치 어드레스, 위치 명칭, 위치 태그, 위치 좌표들, 및 상기 위치를 나타내는 콘텍스트 정보로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  52. 제 49 항에 있어서,
    상기 콘텐츠는 위치, 소셜 개더링, 사업체, 상기 사업체에서의 활동, 이벤트, 지역 명물, 기사 또는 상기 기사의 일부분, 및 미디어 클립 또는 상기 미디어 클립의 일부분으로 이루어지는 그룹으로부터의 것인, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  53. 제 49 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 수행했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  54. 제 49 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 인증하는 것은, 사용자가 상기 리뷰와 연관된 활동을 완료했다는 것을 결정하는 수단을 포함하고,
    상기 사용자가 활동을 완료했다는 것을 결정하는 것은 상기 콘텍스트-관련 파라미터들에 기초하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  55. 제 54 항에 있어서,
    상기 활동은 제 2 모바일 디바이스에 대한 제 1 모바일 디바이스의 변경된 포지셔닝을 포함하고,
    상기 활동의 완료를 검출하는 것은, 상기 제 2 모바일 디바이스에 대한 상기 제 1 모바일 디바이스의 상대적 포지션에서의, 거리 임계치를 넘는, 거리의 증가를 검출하는 수단을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  56. 제 55 항에 있어서,
    상기 활동의 완료는 시간 임계치를 넘는 시간 주기에 대해 상기 거리 임계치를 넘는 거리의 증가를 검출하는 수단을 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  57. 제 49 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하기 전에 상기 사용자-특정 콘텍스트를 인증하는 수단을 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  58. 제 49 항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하고, 상기 사용자-특정 콘텍스트가 인증되지 않은 경우 미인증된 리뷰 프로세스를 개시하는 수단을 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  59. 제 49 항에 있어서,
    상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하는 수단을 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  60. 제 59 항에 있어서,
    상기 리뷰를 계량하는 것은, 비-그룹 리뷰보다 더 높은 가중치를 그룹 리뷰와 연관시키는 수단을 포함하고,
    상기 그룹 리뷰는 그룹 활동과 연관된 제 1 모바일 디바이스에 의해 생성된 리뷰인, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  61. 제 60 항에 있어서,
    상기 그룹 활동은, 상기 제 1 모바일 디바이스를, 그룹과 동일한 활동에 참가하는 모바일 디바이스들의 그룹과 연관시키는 수단을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  62. 제 60 항에 있어서,
    상기 그룹 활동을 수행하는 그룹이, 상기 그룹으로부터의 다른 모바일 디바이스들과 상기 제 1 모바일 디바이스 사이에서 이전에 형성된 연관들 또는 소셜 네트워킹 정보를 사용하는 것에 의해 알려진 그룹인지를 결정하는 수단, 및 상기 알려진 그룹과 연관된 정보에 기초하여 상기 그룹 리뷰를 위해 상기 리뷰를 계량하는 수단을 더 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  63. 제 59 항에 있어서,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰를 계량하는 것은,
    상기 리뷰의 상기 사용자-특정 콘텍스트에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 리뷰의 신뢰성을 결정하는 수단; 및
    결정된 상기 리뷰의 신뢰성에 기초하여 상기 리뷰를 계량하는 수단
    을 포함하는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
  64. 제 49 항에 있어서,
    상기 콘텍스트-관련 파라미터는, 리뷰되고 있는 위치에 대한 방문들의 빈도를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 사용자에 의해 소비된 시간을 검출하는 것, 상기 콘텐츠가 리뷰된 시각을 결정하는 것, 상기 콘텐츠의 리뷰의 완료를 결정하는 것, 리뷰되고 있는 상기 콘텐츠의 소비를 결정하는 것, 유사한 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자의 지난 거동을 결정하는 것, 상기 사용자가 콘텐츠를 뷰잉하고 있었는지를 결정하기 위해 상기 사용자의 눈동자 시선을 검출하는 것, 디바이스가 상기 콘텐츠의 뷰잉을 위해 상기 사용자를 향해 적절히 배향되는지를 결정하는 것, 상기 사용자의 위치를 결정하는 것, 상기 콘텐츠를 리뷰하는 동안 상기 사용자가 관여된 활동을 결정하는 것, 상기 콘텐츠와 리뷰어 사이의 관계를 결정하는 것, 및 상기 리뷰의 특이성을 결정하는 것을 포함하는 그룹으로부터 선택되는, 콘텐츠에 대한 리뷰를 서브밋하기 위한 프로세스에서 사용자-특정 콘텍스트를 인증하기 위한 장치.
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Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10229610B2 (en) 2012-03-30 2019-03-12 Qualcomm Incorporated Contextual awareness using relative positions of mobile devices
US20140365476A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-11 Broadcom Corporation Virtual tag, client hosted and client sourced content/services rating and ranking support
WO2015148562A1 (en) * 2014-03-25 2015-10-01 Osram Sylvania Inc. Commissioning a luminaire with location information
US9824323B1 (en) * 2014-08-11 2017-11-21 Walgreen Co. Gathering in-store employee ratings using triggered feedback solicitations
KR20170011870A (ko) * 2015-07-24 2017-02-02 삼성전자주식회사 콘텐트를 제공하는 전자 장치 및 방법
US10366422B2 (en) * 2015-09-09 2019-07-30 Google Llc Quality visit measure for controlling computer response to query associated with physical location
CN105549045A (zh) * 2015-12-14 2016-05-04 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法及电子设备
US9507831B1 (en) 2015-12-29 2016-11-29 International Business Machines Corporation Credibility enhancement for online comments and recommendations
JP6590710B2 (ja) * 2016-01-27 2019-10-16 三菱電機株式会社 情報処理装置、情報処理サーバおよびプログラム
US10127619B2 (en) 2016-03-08 2018-11-13 International Business Machines Corporation Determination of targeted food recommendation
JP6818420B2 (ja) * 2016-03-24 2021-01-20 Ｌｉｎｅ株式会社 端末装置の制御方法、端末装置およびプログラム
ES2598164B1 (es) * 2016-05-04 2017-10-31 Sergio CAMACHO ROJAS Sistema de localización de personas
KR20180083090A (ko) * 2017-01-12 2018-07-20 삼성전자주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 위치 기반 정보 제공 방법
US11301910B2 (en) * 2017-07-31 2022-04-12 Melini LLC System and method for validating video reviews
US10824721B2 (en) 2018-05-22 2020-11-03 International Business Machines Corporation Detecting and delaying effect of machine learning model attacks
US11222631B2 (en) * 2018-12-11 2022-01-11 International Business Machines Corporation Performance evaluation using audio and structured feedback
KR102224979B1 (ko) * 2019-01-30 2021-03-08 에스케이브로드밴드주식회사 게시물 신뢰도 제공장치 및 게시물 신뢰도 제공장치의 동작 방법
US11815671B2 (en) 2019-09-04 2023-11-14 Vanderbilt University Flat optics for image differentiation
EP4046037A1 (en) 2019-10-18 2022-08-24 Revuie Limited Review recordation and evaluation systems and methods
CN113762907A (zh) * 2020-10-13 2021-12-07 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种审核对象的方法和装置
US20230244823A1 (en) * 2022-01-31 2023-08-03 Dell Products L.P. Selective display information security system
CN116976836B (zh) * 2023-09-22 2023-12-26 中节能大数据有限公司 一种基于可视化界面的智能管理分析方法和系统

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5952959A (en) * 1995-01-25 1999-09-14 American Technology Corporation GPS relative position detection system
US6963848B1 (en) * 2000-03-02 2005-11-08 Amazon.Com, Inc. Methods and system of obtaining consumer reviews
US6542749B2 (en) * 2000-06-10 2003-04-01 Telcontar Method and system for connecting proximately located mobile users based on compatible attributes
CA2638754C (en) * 2001-09-05 2013-04-02 Newbury Networks, Inc. Position detection and location tracking in a wireless network
US7519562B1 (en) * 2005-03-31 2009-04-14 Amazon Technologies, Inc. Automatic identification of unreliable user ratings
EP1994737A4 (en) * 2006-01-24 2009-04-08 Envio Networks Inc METHOD OF DISTRIBUTING DIGITAL CONTENT TO USERS OF MOBILE COMMUNICATION DEVICES
US8489438B1 (en) * 2006-03-31 2013-07-16 Intuit Inc. Method and system for providing a voice review
US8407213B2 (en) * 2006-08-31 2013-03-26 Ektimisi Semiotics Holdings, Llc System and method for identifying a location of interest to be named by a user
US8768744B2 (en) * 2007-02-02 2014-07-01 Motorola Mobility Llc Method and apparatus for automated user review of media content in a mobile communication device
US8229458B2 (en) * 2007-04-08 2012-07-24 Enhanced Geographic Llc Systems and methods to determine the name of a location visited by a user of a wireless device
JP2009129396A (ja) * 2007-11-28 2009-06-11 Ones:Kk 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
US20100185552A1 (en) * 2009-01-16 2010-07-22 International Business Machines Corporation Providing gps-based location and time information
US20100317371A1 (en) * 2009-06-12 2010-12-16 Westerinen William J Context-based interaction model for mobile devices
US20110173559A1 (en) * 2010-01-13 2011-07-14 Schaefer Iv William Benjamin Method and system for publishing an online post from a device
US8200247B1 (en) * 2010-02-08 2012-06-12 Google Inc. Confirming a venue of user location
US20110238755A1 (en) * 2010-03-24 2011-09-29 Hameed Khan Proximity-based social networking
JP5508348B2 (ja) * 2011-06-27 2014-05-28 日本電信電話株式会社 評価装置、評価方法及び評価プログラム
JP5209089B2 (ja) * 2011-06-29 2013-06-12 ヤフー株式会社 投稿情報評価装置及び投稿情報評価方法
JP5318917B2 (ja) * 2011-06-30 2013-10-16 楽天株式会社 レビュー投稿制御装置、レビュー投稿制御方法、レビュー投稿制御プログラム、及びそのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20130055354A1 (en) * 2011-08-23 2013-02-28 Microsoft Corporation Business review relevance using geo-based history
US8725168B2 (en) * 2011-10-17 2014-05-13 Facebook, Inc. Content surfacing based on geo-social factors
US8892461B2 (en) * 2011-10-21 2014-11-18 Alohar Mobile Inc. Mobile device user behavior analysis and authentication
US20130198275A1 (en) * 2012-01-27 2013-08-01 Nils Forsblom Aggregation of mobile application services for social networking
US20140004875A1 (en) * 2012-06-29 2014-01-02 International Business Machines Corporation Ascertaining presence regions for mobile telephony
US20150058357A1 (en) * 2012-11-02 2015-02-26 Google Inc. Ratings weighted or filtered by context

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