KR20220119185A - 변칙성 포스팅에 대한 대상물을 표면화하는 방법 및 시스템 - Google Patents

변칙성 포스팅에 대한 대상물을 표면화하는 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

소셜 미디어 애플리케이션에 대한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스는 지오-태깅된 소셜 미디어 아이템들을 플랫폼에 제출하는 것에 기초하여 특수한 소셜 미디어 활동 정보를 디스플레이한다. 미리 정의된 위치 퍼징 기준을 필요로 하는 사용자들 및/또는 제출된 아이템들의 경우, 이러한 활동은 그래픽 사용자 인터페이스에서 의도적으로 부정확한 위치에 표현된다.

Description

변칙성 포스팅에 대한 대상물을 표면화하는 방법 및 시스템{METHODS AND SYSTEMS FOR SURFACING SUBJECT MATTER ON POSTING ANOMALITY}
우선권 주장
본 출원은 2017년 9월 8일자로 출원된 미국 가출원 일련 번호 제62/556,134호; 2017년 8월 31일자로 출원된 미국 가출원 번호 제62/552,958호; 및 2017년 4월 27일자로 출원된 미국 가출원 제62/491,115호에 대한 우선권의 이익을 주장하는 정규 출원이며, 그 내용은 그 전체가 본 명세서에 참조로 포함된다.
소셜 미디어 애플리케이션들은, 가상 커뮤니티들 및 네트워크들을 통해 정보, 아이디어, 직업 관심사, 및 다른 형태의 표현을 통신하는, 콘텐츠의 생성 및 공유를 허용하는 컴퓨터 매개 기술들(computer-mediated technologies)을 구현한다. 소셜 미디어 플랫폼들은 웹-기반 기술들, 데스크톱 컴퓨터들, 및 모바일 기술들(예를 들어, 스마트폰들 및 태블릿 컴퓨터들)을 사용하여, 개인들, 커뮤니티들, 및 조직들이 사용자-생성 콘텐츠(user-generated content)를 공유, 공동 생성, 논의, 및 수정하거나 온라인으로 포스팅된 콘텐츠를 사전-생성(pre-made)할 수 있는 고도의 대화형 플랫폼들(highly interactive platforms)을 생성한다.
최종 사용자 소셜 미디어 애플리케이션들이 실행될 수 있는 모바일 전자 디바이스들은, 연관된 사용자의 지리적 위치를 나타내는 확장에 의해, 모바일 전자 디바이스의 지리적 위치를 결정하는 지오로케이션 서비스들(geolocation services)을 통상적으로 제공한다. 사용자들에 의해 포스팅되는 소셜 미디어 콘텐츠는 종종 그의 사용에 의해 소셜 미디어 콘텐츠가 캡처되고/되거나 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅되는 모바일 전자 디바이스(예컨대, 모바일 폰)의 지오로케이션에 기초하여 지오-태깅(geo-tag)된다. 다른 실시예들에서, 소셜 미디어 콘텐츠는 활성화된 지오로케이션 서비스들을 갖지 않는 그리고/또는 (데스크톱 PC와 같은) 모바일 디바이스가 아닌 컴퓨터 디바이스를 사용하여 사용자에 의해 명시적으로 지오-태깅될 수 있다.
많은 소셜 미디어 플랫폼들에서, 임의의 특정 사용자에 의한 보기를 위해 이용가능한 개별 소셜 미디어 아이템들의 총 수는 매우 클 수 있다. 사용자들이 관심이 있을 수 있는 소셜 미디어 콘텐츠를 찾아낼 수 있게 하는 검색 메커니즘들은 상당한 서버측 자원들을 소비할 수 있고 종종 만족스러운 검색 결과들보다 적게 제공할 수 있다.
본 개시내용의 일부 양태들이 첨부 도면들에 예시된다. 첨부 도면들은 본 개시내용의 예시적인 실시예들을 도시하고, 본 개시내용의 범위를 제한하는 것으로 고려될 수 없다는 점에 유의한다.
도 1은 네트워크를 통해 소셜 미디어 데이터(예를 들어, 메시지들 및 연관된 콘텐츠)를 교환, 포스팅, 및 소비하기 위한 예시적인 소셜 미디어 플랫폼 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 2는 예시적인 실시예들에 따른, 소셜 미디어 플랫폼 시스템에 관한 추가 상세사항들을 예시하는 블록도이다.
도 3은 특정 예시적인 실시예들에 따른, 소셜 미디어 플랫폼 시스템의 데이터베이스에 저장될 수 있는 데이터를 예시하는 개략도이다.
도 4는 예시적인 실시예들에 따라 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션에 의해 생성되는, 일부 실시예들에 따른, 메시지의 구조를 예시하는 개략도이다.
도 5는 그에 관하여 콘텐츠(예를 들어, 단기적 메시지, 및 데이터의 연관된 멀티미디어 페이로드) 또는 콘텐츠 컬렉션(예를 들어, 단기적 메시지 갤러리 또는 스토리)에 대한 액세스가 시간-제한될 수 있는(예를 들어, 단기적으로 될 수 있는), 예시적인 액세스-제한 프로세스를 도시하는 개략도이다.
도 6a 및 도 6b는 상이한 각자의 예시적인 실시예들에 따른, 소셜 미디어 애플리케이션을 위한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 클라이언트 디바이스의 각자의 개략도들이다.
도 7a 내지 도 7c는 일부 예시적인 실시예들에 따른, 소셜 미디어 애플리케이션에 대한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스의 일부를 형성하는 목적지 선택 인터페이스를 제공하는 클라이언트 디바이스의 각자의 개략도들이다.
도 8a 내지 도 8c는 예시적인 실시예에 따른, 인터페이스의 일부를 형성하는 지도에서의 사용자 아이콘들의 디스플레이에 관한 특징들을 제공하는, 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스의 각자의 스크린샷들이다.
도 9a 및 도 9b는 예시적인 실시예에 따른, 채팅 인터페이스에 대한 액세스를 제공하고 지도의 일부로서 디스플레이된 친구 아이콘을 통해 친구 콘텐츠에 대한 액세스를 제공하는 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스의 기능들의 각자의 스크린샷들이다.
도 10a 내지 도 10d는 각자의 예시적인 실시예들에 따른, 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스의 일부로서 제공되는 검색 인터페이스들의 일련의 스크린샷들이다.
도 11a 및 도 11b는 하나의 예시적인 실시예에 따른, 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스에 의해 제공되는 위치-기반 검색 메커니즘을 예시하는 일련의 개략적인 스크린샷들이다.
도 12는 하나의 예시적인 실시예에 따른, 소셜 미디어 애플리케이션을 위한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 소셜 미디어 플랫폼 시스템의 개략도이다.
도 13a 및 도 13b는 예시적인 실시예에 따른, 활동 열 지도를 포함하는 소셜 미디어 애플리케이션을 위한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 방법의 예시적인 실시예를 예시하는 각자의 흐름도들을 도시한다.
도 14는 예시적인 실시예에 따른, 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스에서 위치-기반 사용자 활동을 표현하는 방법을 나타내는 방법을 예시하는 흐름도를 도시한다.
도 15는 예시적인 실시예에 따른, 지오-공간적으로 변칙적인 소셜 미디어 활동을 식별하고, 그 결과의 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스에서의 콘텐츠의 표면화를 위한 방법을 예시하는 하이-레벨 흐름도를 도시한다.
도 16은 예시적인 실시예에 따라, 이력 모델의 구성에 기초하여 소셜 미디어 플랫폼 상에서 변칙적인 활동(anomalous activity)을 식별하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 17은 예시적인 실시예에 따라, 타겟 영역에 대한 지리적으로 분산된 변칙성 메트릭들의 계산에 기초하여 특이한 소셜 미디어 활동의 클러스터들을 추출하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 18a 및 도 18b는 예시적인 실시예에 따른, 소셜 미디어 아이템들의 세트에 기초하여 계산된 추정 밀도 분포를 예시하는 지도 뷰들이다.
도 19는 예시적인 실시예에 따라, 컬렉션 아이콘들이 기본 소셜 미디어 활동 메트릭에 기초하여 가변적인 시각적 속성들을 갖는 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 20은 본 명세서에 설명된 다양한 하드웨어 아키텍처들과 함께 사용될 수 있는 대표적인 소프트웨어 아키텍처를 예시하는 블록도이다.
도 21은 머신 판독가능 매체(예를 들어, 머신 판독가능 저장 매체)로부터 명령어들을 판독하고 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행할 수 있는, 일부 예시적인 실시예들에 따른, 머신의 컴포넌트들을 예시하는 블록도이다.
본 명세서에서 제공된 서두는 편의를 위한 것일 뿐이며 사용된 용어들의 범위 또는 의미에 반드시 영향을 주는 것은 아니다.
본 개시내용의 일 양태는 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통한 단기적 소셜 미디어 콘텐츠에의 사용자 액세스를 허용하기 위해, 소셜 미디어 플랫폼 또는 애플리케이션에 대한 지리적 지도-기반 GUI를 제공한다. 이러한 인터페이스는 본 명세서에서 "지도 GUI"라고도 지칭된다.
아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 단기적 소셜 미디어 콘텐츠는 단지 제한된 기간 동안 소셜 미디어 애플리케이션을 통해 보기 위해 이용가능한 소셜 미디어 아이템들을 포함한다. 예를 들어, 소셜 미디어 애플리케이션에 사용자에 의해 제출된 단기적 소셜 미디어 아이템 또는 메시지(본 명세서에서 "스냅"이라고도 지칭됨)는 제출에 후속하는 미리 정의된 기간 동안에만 소셜 미디어 애플리케이션의 지도 GUI를 통해 다른 사용자들에 의해 보기 위해 이용가능할 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 각각의 단기적 아이템 또는 스냅은 제출 후 24시간의 이용가능성 수명(본 명세서에서 "갤러리 참여 타이머"라고도 지칭됨)을 갖고, 그 후에 단기적 아이템이 "사라지고" 지도 GUI를 통해 다른 사용자들에 의해 보기 위해 더 이상 이용가능하지 않다. 그러한 단기적 소셜 미디어 아이템들(본 명세서에서 단기적 메시지들로도 지칭됨)은 통상적으로 사진 또는 비디오 콘텐츠를 포함하며, 이는 기본 사진 또는 비디오 콘텐츠에 대해 사용자가 행한 증강들과 함께 또는 증강들 없이 제출될 수 있다.
다수의 상이한 사용자들에 의해 제출된 단기적 메시지들은 단기적 메시지들의 각자의 위치 정보(예를 들어, 지오태그 정보)에 적어도 부분적으로 기초하여 지도 GUI의 일부를 형성하는 지도에 이용가능할 수 있다. 일부 실시예들에서, 지도 GUI는 단기적 소셜 미디어 아이템들(본 명세서에서 갤러리들 또는 "스토리들"로도 알려지고 지칭됨)의 하나 이상의 컬렉션에 대한 위치-기반 액세스를 제공할 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 상이한 사용자들에 의해 제출된 복수의 단기적 메시지들은 복수의 단기적 메시지의 각자의 지오태깅 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 공통의 지오-앵커링된 갤러리 또는 스토리에 포함된다. 이러한 위치-기반 갤러리 또는 스토리는, 일부 실시예들에서, 대응하는 지도 위치에 디스플레이되는 각자의 갤러리 아이콘에 의해 지도 GUI 상에 표현되고, 갤러리 아이콘은 지도 GUI가 렌더링되는 사용자 디바이스 상의 갤러리에서 복수의 단기적 메시지들의 자동화된 순차적 디스플레이를 트리거하기 위해 사용자에 의해 선택가능하다.
일부 실시예들에서, 이러한 지도 GUI는 소셜 미디어 애플리케이션에 의해 액세스된 소셜 네트워크 그래프에서 사용자의 친구들의 적어도 근접한 각자의 포지션들의 (예를 들어, 친구 아이콘들 또는 비트모지(bitmoji)들에 의한) 표현들을 포함하고, 소셜 미디어 애플리케이션은 사용자가 GUI의 사용에 의해 친구들의 위치들 주위의 세계를 탐색할 수 있게 한다. 따라서, 지도 GUI는 일부 실시예들에서 사용자가 업로드된 소셜 미디어 콘텐츠(예를 들어, 개인 사진들 또는 비디오 클립들/스냅들, 또는 사진들, 메시지들, 또는 스냅들의 각자의 컬렉션들을 포함하는 스토리들과 같은 소셜 미디어 갤러리들)를 탐색할 수 있게 할 수 있다.
본 개시내용의 이들 및 추가 양태들은 특정 예시적인 실시예들을 참조하여 아래에 설명될 것이다. 먼저, 다양한 실시예들의 구현에 대한 플랫폼 아키텍처 및 기술적 배경이 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명될 것이다. 그 후, 특정 예시적인 실시예들이 도 6a 내지 도 19를 참조하여 설명된다. 도 20 및 도 21은 일부 인스턴스들에서 설명된 예시적인 실시예들의 구현에 사용되는 소프트웨어 및 하드웨어 컴포넌트들의 양태들을 마지막으로 설명한다.
상세한 설명
뒤따르는 설명은 본 개시내용의 예시적인 실시예들을 구현하는 시스템들, 방법들, 디바이스들, 기법들, 명령어 시퀀스들, 및 컴퓨팅 머신 프로그램 제품들을 포함한다. 이하의 설명에서는, 설명의 목적들을 위해, 다수의 특정 상세사항들이 본 발명의 주제의 다양한 실시예들의 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 본 기술분야의 통상의 기술자들에게는 개시된 주제의 실시예들이 이러한 특정 상세사항들 없이 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 일반적으로, 널리 공지된 명령어 인스턴스들, 프로토콜들, 구조들, 및 기법들은 반드시 상세히 도시되지는 않는다.
시스템 아키텍처 및 동작 환경
도 1은 네트워크를 통해 데이터(예를 들어, 소셜 미디어 아이템들 또는 메시지들 및 연관된 콘텐츠)를 교환하기 위한 예시적인 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)을 도시하는 블록도이다. 본 설명에서, 소셜 미디어 애플리케이션 또는 플랫폼을 통해 하나의 사용자로부터 하나 이상의 다른 사용자들로 통신되는 아이템들뿐만 아니라, 소셜 미디어 애플리케이션 또는 플랫폼을 통해 다른 사용자들에 의한 이용가능성 또는 소비를 위해 소셜 미디어 애플리케이션 또는 플랫폼에 사용자들에 의해 업로드되거나 제공되는 아이템들은 "메시지들"로서 지칭된다. 따라서, 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "메시지들"이라는 용어는 하나의 사용자로부터 특정된 수신 사용자들로의 통신들로 제한되지 않고, 관련 소셜 미디어 플랫폼을 통한 공중 소비(public consumption)에 이용가능하게 된 메시지들을 포함한다.
소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)은 다수의 클라이언트 디바이스(102)를 포함하고, 이들 각각은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)을 포함하는 다수의 애플리케이션을 호스팅한다. 각각의 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)은 네트워크(106)(예를 들어, 인터넷)를 통해 다른 인스턴스들의 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104) 및 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)에 통신가능하게 결합된다.
따라서, 각각의 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)은 네트워크(106)를 통해 다른 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)과 그리고 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)과 통신하고 데이터를 교환할 수 있다. 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)들 사이에 그리고 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)과 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108) 사이에 교환되는 데이터는, 기능들(예를 들어, 기능들을 인보크(invoke)하는 커맨드들)뿐만 아니라, 페이로드 데이터(예를 들어, 텍스트, 오디오, 비디오, 또는 다른 멀티미디어 데이터)를 포함한다.
소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)은 네트워크(106)를 통해 특정 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 서버측 기능성을 제공한다. 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)의 특정 기능들이 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 또는 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)에 의해 수행되는 것으로 본 명세서에 설명되지만, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104) 또는 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108) 내의 특정 기능성의 위치는 설계 선택사항이라는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 처음에는 특정 기술 및 기능성을 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108) 내에 배치하지만, 나중에는 클라이언트 디바이스(102)가 충분한 처리 용량을 갖는 경우 이 기술 및 기능성을 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)으로 이전(migrate)시키는 것이 기술적으로 적절할 수 있다.
소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 제공되는 다양한 서비스들 및 동작들을 지원한다. 그러한 동작들은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 데이터를 송신하고, 그로부터 데이터를 수신하고, 그에 의해 생성된 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 이 데이터에는, 예로서, 메시지 콘텐츠, 클라이언트 디바이스 정보, 지오로케이션 정보, 미디어 주석들 및 오버레이들(media annotations and overlays), 메시지 콘텐츠 지속 조건들(message content persistence conditions), 소셜 네트워크 정보, 및 라이브 이벤트 정보(live event information)를 포함할 수 있다. 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100) 내의 데이터 교환들은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 사용자 인터페이스(UI)들을 통해 이용가능한 기능들을 통해 인보크되고 제어된다.
이제 구체적으로 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)을 참조하면, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 서버(110)가 애플리케이션 서버(112)에 결합되어 프로그램 방식의 인터페이스(programmatic interface)를 제공한다. 애플리케이션 서버(112)는 데이터베이스 서버(118)에 통신가능하게 결합되고, 이는 애플리케이션 서버(112)에 의해 처리되는 메시지들과 연관된 데이터가 저장되는 데이터베이스(120)로의 액세스를 용이하게 한다.
API 서버(110)를 구체적으로 다루면, 이 서버는 클라이언트 디바이스(102)와 애플리케이션 서버(112) 사이에서 메시지 데이터(예를 들어, 커맨드들 및 메시지 페이로드들)를 수신하고 송신한다. 구체적으로, API 서버(110)는 애플리케이션 서버(112)의 기능성을 인보크하기 위해 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 호출되거나 질의될 수 있는 인터페이스들(예를 들어, 루틴들 및 프로토콜들)의 세트를 제공한다. API 서버(110)는 계정 등록; 로그인 기능성; 애플리케이션 서버(112)를 통해 특정 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)으로부터 다른 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)으로 메시지들을 전송하는 것; 다른 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의한 가능한 액세스를 위해, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)으로부터 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)으로 미디어 파일들(예를 들어, 이미지들 또는 비디오)을 전송하는 것; 미디어 데이터의 컬렉션(예를 들어, 스토리 또는 갤러리)의 설정; 이러한 컬렉션들의 검색; 클라이언트 디바이스(102)의 사용자의 친구들의 리스트 검색; 메시지들 및 콘텐츠의 검색; 소셜 그래프로의 그리고 그로부터의 친구들의 추가 및 삭제; 소셜 그래프 내의 친구들의 위치; 애플리케이션 이벤트(예를 들어, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 관련됨)를 오픈하는 것; 등등을 포함하는, 애플리케이션 서버(112)에 의해 지원되는 다양한 기능을 노출시킨다.
애플리케이션 서버(112)는 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114), 이미지 처리 시스템(116), 및 소셜 네트워크 시스템(122)을 포함하는 다수의 애플리케이션 및 서브시스템을 호스팅한다. 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)은, 특히 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 다수의 인스턴스로부터 수신된 메시지들에 포함된 콘텐츠(예를 들어, 텍스트 및 멀티미디어 콘텐츠)의 집성(aggregation) 및 다른 처리에 관련된, 다수의 메시지 처리 기술들 및 기능들을 구현한다. 더 상세히 설명되는 바와 같이, 다수의 소스로부터의 텍스트 및 미디어 콘텐츠는, 콘텐츠의 컬렉션들(예를 들어, "스토리들" 또는 "갤러리들"이라고 불림)로 집성될 수 있다. 그 후, 이러한 컬렉션들은 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 의해, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 이용 가능하게 된다. 다른 프로세서 및 메모리 집약적인 데이터의 처리는 또한, 그러한 처리를 위한 하드웨어 요건들을 고려하여, 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 의해 서버측에서 수행될 수 있다.
애플리케이션 서버(112)는 전형적으로 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에서 메시지의 페이로드 내에서 수신된 이미지들 또는 비디오에 관하여, 다양한 이미지 처리 동작들을 수행하는 데 전용되는 이미지 처리 시스템(116)을 또한 포함한다.
소셜 네트워크 시스템(122)은 다양한 소셜 네트워킹 기능 및 서비스를 지원하고, 이들 기능 및 서비스를 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 이용 가능하게 한다. 이를 위해, 소셜 네트워크 시스템(122)은 데이터베이스(120) 내에서 엔티티 그래프(304)(도 3을 참조하여 아래에 설명됨)를 유지하고 액세스한다. 소셜 네트워크 시스템(122)에 의해 지원되는 기능들 및 서비스들의 예들은, 특정 사용자가 관계를 가지는 또는 특정 사용자가 "팔로우하는(following)" 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)의 다른 사용자들의 식별(identification), 및 또한 특정 사용자의 다른 속성들 및 관심사항들의 식별을 포함한다. 일부 실시예들에서, 소셜 네트워크 시스템(122)은 대응하는 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)을 사용하여 클라이언트 디바이스(102) 상에 디스플레이가능한 지도-기반 GUI를 통해 특정 사용자에 의한 뷰잉을 위해 그 위치가 이용가능한 다른 사용자들의 식별을 포함한다.
도 2는 예시적인 실시예들에 따른, 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)에 관한 추가 상세사항들을 예시하는 블록도이다.
구체적으로, 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104) 및 애플리케이션 서버(112)를 포함하는 것으로 도시되며, 이는 결국 다수의 일부 서브시스템, 즉, 단기적 타이머 시스템(202), 컬렉션 관리 시스템(204), 및 주석 시스템(206)을 구현한다.
단기적 타이머 시스템(202)은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104) 및 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 의해 허용되는 콘텐츠에 대한 일시적인 액세스를 시행(enforcing)하는 것을 담당한다. 이를 위해, 단기적 타이머 시스템(202)은 메시지, 또는 메시지들의 컬렉션/갤러리(예를 들어, SNAPCHAT 스토리)과 연관된 지속기간 및 디스플레이 파라미터들에 기초하여, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)을 통해 메시지들 및 연관된 콘텐츠를 선택적으로 디스플레이하고 그에 대한 액세스를 가능하게 하는 다수의 타이머를 포함한다. 단기적 타이머 시스템(202)의 동작에 관한 추가 상세사항들이 이하에 제공된다.
컬렉션 관리 시스템(204)은 미디어의 컬렉션들(예를 들어, 텍스트, 이미지, 비디오, 및 오디오 데이터의 컬렉션들)을 관리하는 것을 담당한다. 일부 예들에서, 콘텐츠의 컬렉션(예를 들어, 이미지들, 비디오, 텍스트, 및 오디오를 포함하는 메시지들)은 "이벤트 갤러리" 또는 "이벤트 스토리"로 조직화될 수 있다. 이러한 컬렉션은, 콘텐츠가 관련된 이벤트의 지속기간과 같은 특정된 시간 기간 동안, 또는 갤러리에서 마지막 메시지 또는 스냅(snap)이 만료될 때까지 이용가능하게 될 수 있다. 예를 들어, 음악 콘서트와 관련된 콘텐츠는 그 음악 콘서트의 지속기간 동안 "스토리"로서 이용 가능하게 될 수 있다. 컬렉션 관리 시스템(204)은 또한 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 사용자 인터페이스에 특정 컬렉션의 존재의 통지를 제공하는 아이콘을 게시(publishing)하는 것을 담당할 수 있다. 뒤따르는 특정 예시적인 실시예들을 참조하여 더 상세히 설명되는 바와 같이, 컬렉션 관리 시스템(204)은 또한, 다수의 사용자에 의해 소셜 미디어 플랫폼에 업로드된 소셜 미디어 아이템들 또는 메시지들의 지오-태그 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여, 다수의 위치-기반 소셜 미디어 갤러리들을 컴파일 및 관리하는 것을 담당할 수 있다. 컬렉션 관리 시스템(204)에 의해 제공될 수 있는 다른 타입들의 갤러리들은 미리 정의된 연관된 지리적 영역 내의 위치를 나타내는 지오태그 데이터를 갖는 단기적 메시지들을 수집하는 "장소 스토리(place story)"; 및 기본 위치-기반 소셜 미디어 활동(underlying location-based social media activity)에 기초하여, 예를 들어, 공중 소비를 위해(예를 들어, "라이브 스토리(Live Story)" 또는 "우리의 스토리(Our Story)"에 포함시키기 위해) 사용자들에 의해 제출된 소셜 미디어 아이템들의 지리-시간적 볼륨(geo-temporal volume) 또는 변칙성/특이성(anomality/unusualness)에 기초하여, 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 지도 GUI 상에 동적으로 표면화되는(dynamically surfaced) 애드혹 스토리(ad-hoc story) 또는 스파이크 스토리(spike story)를 포함한다.
"변칙성"이란, 어떤 것이 얼마나 변칙적인지를 나타내는 메트릭을 의미한다.
컬렉션 관리 시스템(204)은 또한 인간 오퍼레이터(예를 들어, 컬렉션 관리자)가 콘텐츠의 특정 컬렉션을 관리 및 큐레이팅하는 것을 허용하는 큐레이션 인터페이스(208)를 포함한다. 예를 들어, 큐레이션 인터페이스(208)는 이벤트 조직자가 특정 이벤트에 관련된 콘텐츠의 컬렉션을 큐레이팅(예를 들어, 부적절한 콘텐츠 또는 중복 메시지들을 삭제)하는 것을 가능하게 한다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 컬렉션 관리 시스템(204)은 머신 비전(또는 이미지 인식 기술), 지오태그 데이터, 및/또는 콘텐츠 규칙들을 사용하여 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 컴파일 및/또는 큐레이팅할 수 있다. 특정 실시예들에서, 사용자-생성 콘텐츠를 컬렉션에 포함시키는 것에 대한 보상이 사용자에게 지불될 수 있다. 그러한 경우들에서, 큐레이션 인터페이스(208)는 그러한 사용자들에게 그들의 콘텐츠를 사용하는 것에 대해 자동으로 지불하도록 동작한다.
주석 시스템(206)은 사용자가 메시지와 연관된 미디어 콘텐츠를 주석부기하거나 다른 방식으로 증강, 수정, 또는 편집하는 것을 가능하게 하는 다양한 기능들을 제공한다. 예를 들어, 주석 시스템(206)은 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)에 의해 처리된 메시지들에 대한 미디어 오버레이들의 생성 및 게시와 관련된 기능들을 제공한다. 주석 시스템(206)은 클라이언트 디바이스(102)의 지오로케이션에 기초하여 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 미디어 오버레이(예를 들어, SNAPCHAT 필터)를 동작적으로 공급한다. 다른 예에서, 주석 시스템(206)은 클라이언트 디바이스(102)의 사용자의 소셜 네트워크 정보와 같은 다른 정보에 기초하여 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 미디어 오버레이를 동작적으로 공급한다. 미디어 오버레이는 오디오 및 시각적 콘텐츠 및 시각적 효과를 포함할 수 있다. 오디오 및 시각적 콘텐츠의 예들은 사진, 텍스트, 로고, 애니메이션, 및 음향 효과를 포함한다. 시각적 효과의 예는 컬러 오버레잉을 포함한다. 오디오 및 시각적 콘텐츠 또는 시각적 효과들은 클라이언트 디바이스(102)에서 미디어 콘텐츠 아이템(예를 들어, 사진)에 적용될 수 있다. 예를 들어, 미디어 오버레이는 클라이언트 디바이스(102)에 의해 촬영된 사진의 최상부에 오버레이될 수 있는 텍스트를 포함한다. 다른 예에서, 미디어 오버레이는 위치 식별 오버레이(예를 들어, Venice Beach), 라이브 이벤트의 이름, 또는 머천트 이름 오버레이(예를 들어, Beach Coffee House)를 포함한다. 다른 예에서, 주석 시스템(206)은 클라이언트 디바이스(102)의 지오로케이션을 사용하여, 클라이언트 디바이스(102)의 지오로케이션에서의 머천트의 이름을 포함하는 미디어 오버레이를 식별한다. 미디어 오버레이는 머천트와 연관된 다른 표시들을 포함할 수 있다. 미디어 오버레이들은 데이터베이스(120)에 저장되고 데이터베이스 서버(118)를 통해 액세스될 수 있다.
하나의 예시적인 실시예에서, 주석 시스템(206)은 사용자들이 지도 상에서 지오로케이션을 선택하고, 선택된 지오로케이션과 연관된 콘텐츠를 업로드하는 것을 가능하게 하는 사용자-기반 게시 플랫폼(user-based publication platform)을 제공한다. 사용자는 또한 특정 미디어 오버레이가 다른 사용자들에게 제공되어야 하는 상황들을 특정할 수 있다. 주석 시스템(206)은 업로드된 콘텐츠를 포함하고 업로드된 콘텐츠를 선택된 지오로케이션과 연관시키는 미디어 오버레이를 생성한다.
다른 예시적인 실시예에서, 주석 시스템(206)은 머천트들이 입찰 프로세스(bidding process)를 통해 지오로케이션과 연관된 특정 미디어 오버레이를 선택하는 것을 가능하게 하는 머천트-기반 게시 플랫폼(merchant-based publication platform)을 제공한다. 예를 들어, 주석 시스템(206)은 최고 입찰 머천트(highest-bidding merchant)의 미디어 오버레이를 미리 정의된 양의 시간 동안 대응하는 지오로케이션과 연관시킨다.
도 3은, 특정 예시적인 실시예들에 따른, 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)의 데이터베이스(120)에 저장될 수 있는 데이터(300)를 예시하는 개략도이다. 데이터베이스(120)의 콘텐츠가 다수의 테이블을 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 데이터는 (예를 들어, 객체 지향 데이터베이스로서) 다른 타입들의 데이터 구조들에 저장될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
데이터베이스(120)는 메시지 테이블(314) 내에 저장된 메시지 데이터를 포함한다. 엔티티 테이블(302)은 엔티티 그래프(304)를 포함하는 엔티티 데이터를 저장한다. 엔티티 테이블(302) 내에 레코드들이 유지되는 엔티티들은, 개인, 법인 엔티티, 조직, 객체, 장소, 이벤트 등을 포함할 수 있다.
타입에 관계없이, 그에 관해 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)이 데이터를 저장하는 임의의 엔티티는 인식된 엔티티(recognized entity)일 수 있다.
각각의 엔티티에는 고유 식별자뿐만 아니라 엔티티 타입 식별자(도시되지 않음)가 제공된다.
엔티티 그래프(304)는 또한 엔티티들 사이의 관계 및 연관에 관한 정보를 저장한다. 그러한 관계들은, 단지 예를 들어, 사회적, 전문적(예를 들어, 일반 법인 또는 조직에서의 일), 관심-기반, 또는 활동-기반일 수 있다.
데이터베이스(120)는 예시적인 필터 형태를 포함하여, 주석 데이터를 주석 테이블(312)에 또한 저장한다. 그에 대해 데이터가 주석 테이블(312) 내에 저장되는 필터들은, 비디오들(그에 대해 데이터가 비디오 테이블(310)에 저장되는) 및/또는 이미지들(그에 대해 데이터가 이미지 테이블(308)에 저장되는)과 연관되고 이들에 적용된다. 하나의 예에서, 필터들은 수신자 사용자에게 프레젠테이션하는 동안 이미지 또는 비디오 상에 오버레이되어 디스플레이되는 오버레이들이다. 필터들은, 전송측 사용자가 메시지를 작성하고 있을 때 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 전송측 사용자에게 제시되는 필터들의 갤러리로부터의 사용자-선택 필터들을 포함한, 다양한 타입들의 필터들일 수 있다. 다른 타입의 필터들은, 지리적 위치에 기초하여 전송측 사용자에게 제시될 수 있는 지오로케이션 필터들(지오-필터들이라고도 알려짐)을 포함한다. 예를 들어, 이웃 또는 특수한 위치에 특정한 지오로케이션 필터들이 클라이언트 디바이스(102)의 글로벌 포지셔닝 시스템(Global Positioning System)(GPS) 유닛에 의해 결정된 지오로케이션 정보에 기초하여 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 사용자 인터페이스 내에 제시될 수 있다. 다른 타입의 필터는, 메시지 생성 프로세스 동안 클라이언트 디바이스(102)에 의해 수집된 다른 입력들 또는 정보에 기초하여, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 전송측 사용자에게 선택적으로 제시될 수 있는 데이터 필터이다. 데이터 필터들의 예들은, 특정 위치에서의 현재 온도, 전송측 사용자가 이동(traveling)하고 있는 현재 속도, 클라이언트 디바이스(102)에 대한 배터리 수명, 또는 현재 시간을 포함한다.
이미지 테이블(308) 내에 저장될 수 있는 다른 주석 데이터는 소위 "렌즈" 데이터이다. "렌즈"는 이미지 또는 비디오에 추가될 수 있는 실시간 특수 효과 및 음향일 수 있다.
주석 테이블(312) 내에 저장될 수 있는 또 다른 주석 데이터는 기본 사진 이미지 또는 비디오를 오버레이하기 위해 사용자에 의해 제공되는 사용자-생성 주석들 또는 증강들이다.
이러한 증강들/주석들은, 예를 들어, 클라이언트 디바이스 터치스크린을 통해 사용자에 의해 제공되는, 예를 들어, 텍스트 주석들 및 그림 주석들 또는 증강들을 포함할 수 있다.
위에 언급한 바와 같이, 비디오 테이블(310)은, 일 실시예에서, 그에 대해 레코드들이 메시지 테이블(314) 내에 유지되는 메시지들과 연관되는 비디오 데이터를 저장한다. 유사하게, 이미지 테이블(308)은 그에 대해 메시지 데이터가 엔티티 테이블(314)에 저장되는 메시지들과 연관된 이미지 데이터를 저장한다. 엔티티 테이블(302)은 주석 테이블(312)로부터의 다양한 주석들을 이미지 테이블(308) 및 비디오 테이블(310)에 저장된 다양한 이미지들 및 비디오들과 연관시킬 수 있다.
스토리 테이블(306)은 컬렉션(예를 들어, SNAPCHAT 스토리 또는 갤러리)으로 컴파일되는, 메시지들 및 연관된 이미지, 비디오, 또는 오디오 데이터의 컬렉션들에 관한 데이터를 저장한다. 특정 컬렉션의 생성은 특정 사용자(예를 들어, 그에 대해 레코드가 엔티티 테이블(302)에 유지되는 임의의 사용자)에 의해 개시될 수 있다. 사용자는 그 사용자에 의해 생성되고 전송/브로드캐스트된 콘텐츠의 컬렉션의 형태로 "개인 스토리"를 생성할 수 있다. 이를 위해, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 사용자 인터페이스는 전송측 사용자가 자신의 개인 스토리에 특정 콘텐츠를 추가하는 것을 가능하게 하기 위해 사용자 선택가능한 아이콘을 포함할 수 있다. 본 설명의 컨텍스트에서, 이러한 메시지들 및 스토리들/갤러리들은, 소셜 미디어 애플리케이션을 통한 보기가 제출 사용자에 의해 식별되는 특정 사용자들로 또는 제출 사용자의 소셜 네트워크의 멤버들인 사용자들로 제한되는, 개인 소비(private consumption)를 위한 것으로 이해된다. 이것은, 소셜 미디어 애플리케이션의 모든 사용자들의 사용자-특정 또는 사용자-지정 서브세트에 제한되지 않는, 소셜 미디어 애플리케이션을 통한 공중 또는 비-개인 소비를 위해 제공되는 소셜 미디어 아이템들과 대조되는 것이다. 공개적으로 볼 수 있는 컬렉션 또는 갤러리의 예가 "Live Story" 또는 "Our Story"이다.
언급한 바와 같이, 컬렉션은 또한, 수동으로, 자동으로, 또는 수동 및 자동 기법들의 조합을 사용하여 생성되는 다수의 사용자로부터의 콘텐츠의 컬렉션인 "라이브 스토리"를 구성할 수 있다. 예를 들어, "라이브 스토리"는 다양한 위치들 및 이벤트들로부터의 사용자-제출 콘텐츠(user-submitted content)의 큐레이팅된 스트림(curated stream)을 구성할 수 있다.
위치 서비스 가능한(location services enabled) 클라이언트 디바이스들을 갖고 특정 시간에 공통 이벤트 위치에 있는 사용자들에게는, 예를 들어, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 사용자 인터페이스를 통해, 특정 라이브 스토리에 콘텐츠를 기여하는 옵션이 제시될 수 있다. 라이브 스토리는 자신의 위치에 기초하여 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 사용자에게 식별될 수 있다. 최종 결과는 커뮤니티 관점에서 말한 "라이브 스토리"이다. 본 개시내용의 일부 예시적인 실시예들에 따르면, 제출 사용자는 소셜 미디어 아이템들 또는 메시지들을 비-특정 공통 라이브 스토리에 제출할 수 있다. 이러한 콘텐츠는 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 다른 사용자들에 액세스가능하며, 이러한 소셜 미디어 아이템들 또는 메시지들은 위치-기반 갤러리 또는 스토리의 일부를 형성하는 것에 의해, 또는 지도 GUI의 일부를 형성하는 위치-기반 검색 메커니즘들을 사용하는 그러한 다른 사용자들에 의해, 대응하는 지오-태그 데이터에 의해 표시된 각자의 위치에 기초하여 지도 GUI를 통해 액세스가능하다.
추가적인 타입의 콘텐츠 컬렉션은, 특정 지리적 위치 내에(예를 들어, 단과대학 또는 대학 캠퍼스에) 위치하는 클라이언트 디바이스(102)를 갖는 사용자가 특정 컬렉션에 기여하는 것을 가능하게 하는 "위치 스토리(location story)"라고 알려져 있다. 일부 실시예들에서, 위치 스토리에 대한 기여는 최종 사용자가 특정 조직 또는 다른 엔티티에 속한다는(예를 들어, 대학 캠퍼스의 학생이라는) 것을 검증하기 위해 제2 인증 정도를 요구할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에서, 사용자가 메시지가 포함되어야 하는 특정한 위치 스토리를 특정하지 않고, 일반적으로 라이브 스토리 또는 우리의 스토리에 업로드되는 메시지는, 메시지의 지오-태그 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 위치 스토리 내에 자동으로 또는 반-자동으로 포함될 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 지도-기반 GUI의 지도 뷰포트(map viewport) 내에 지도를 제시하기 위해 사용될 수 있는 다수의 지도 타일을 지도 타일 테이블(320)이 저장한다. 특정한 예시적인 실시예에서, 각각의 지도 뷰(map view)는 함께 스티칭된 9 또는 16개의 지도 타일로 구성된다. 상이한 지도 줌 레벨들에 대해 복수의 세트의 지도 타일들이 유지될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 지도 타일들의 수퍼세트가 서버측에 유지되고, 특정 요청된 영역들의 지도 표현을 작성하기 위해 요청측 클라이언트 디바이스(102)에 포워딩된다.
사용자 위치 테이블(326)은 소셜 미디어 애플리케이션의 다수의 사용자에 대한 현재 또는 가장 최근의 사용자 위치 데이터를 저장한다. 사용자 위치 데이터는 각자의 사용자들과 연관된 각자의 클라이언트 디바이스들(102)로부터 수신된 위치 데이터에 기초할 수 있다. 이러한 사용자 위치 데이터는, 일부 예시적인 실시예들에서, 요청측 사용자의 소셜 네트워크의 일부를 형성하고/하거나 요청측 사용자가 그들의 위치들을 보기 위한 권한을 제공한 복수의 사용자의 각자의 위치들을 지도-기반 GUI에 디스플레이하는 데 사용된다. 각각의 그러한 사용자는 각자의 사용자 아이콘 또는 비트모지에 의해 지도 GUI의 일부를 형성하는 지도 상에 표현될 수 있다.
도 4는 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 하나의 인스턴스에 의해 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 추가 인스턴스 또는 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 대한 통신을 위해 생성되는, 일부 실시예들에 따른, 소셜 미디어 아이템 또는 메시지(400)의 구조를 예시하는 개략도이다. 특정 메시지(400)의 콘텐츠는 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 의해 액세스 가능한, 데이터베이스(120) 내에 저장된 메시지 테이블(314)을 채우는 데 사용된다. 유사하게, 메시지(400)의 콘텐츠는 클라이언트 디바이스(102) 또는 애플리케이션 서버(112)의 "수송중(in-transit)" 또는 "비행중(in-flight)" 데이터로서 메모리에 저장된다. 메시지(400)는 다음의 컴포넌트들을 포함하는 것으로 도시된다:
메시지 식별자(402): 메시지(400)를 식별하는 고유 식별자.
메시지 텍스트 페이로드(404): 클라이언트 디바이스(102)의 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 의해 생성되고 메시지(400)에 포함되는 텍스트.
메시지 이미지 페이로드(406): 클라이언트 디바이스(102)의 카메라 컴포넌트에 의해 캡처되거나 클라이언트 디바이스(102)의 메모리로부터 검색되고, 메시지(400)에 포함되는 이미지 데이터.
메시지 비디오 페이로드(408): 카메라 컴포넌트에 의해 캡처되거나 클라이언트 디바이스(102)의 메모리 컴포넌트로부터 검색되고 메시지(400)에 포함되는 비디오 데이터.
메시지 오디오 페이로드(410): 마이크로폰에 의해 캡처되거나 클라이언트 디바이스(102)의 메모리 컴포넌트로부터 검색되고, 메시지(400)에 포함되는 오디오 데이터.
메시지 주석(412): 메시지(400)의 메시지 이미지 페이로드(406), 메시지 비디오 페이로드(408), 또는 메시지 오디오 페이로드(410)에 적용될 주석들을 나타내는 주석 데이터(예를 들어, 필터들, 스티커들 또는 다른 개선들).
디스플레이 지속기간 파라미터(414): 메시지의 콘텐츠(예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406), 메시지 비디오 페이로드(408), 및 메시지 오디오 페이로드(410))가 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)을 통해 사용자에게 제시되거나 액세스 가능하게 되는 시간의 양을 초 단위로 표시하는 파라미터 값. 디스플레이 지속기간 파라미터(414)는 본 명세서에서 "디스플레이 지속기간 타이머"라고도 지칭된다.
메시지 지오로케이션 파라미터(416): 메시지(400)의 콘텐츠 페이로드와 연관된 지오로케이션 데이터 또는 지오-태그 데이터(예를 들어, 위도 및 경도 좌표들). 다수의 메시지 지오로케이션 파라미터(416) 값들이 페이로드에 포함될 수 있으며, 이들 파라미터 값들 각각은 콘텐츠(예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 특정 이미지, 또는 메시지 비디오 페이로드(408) 내의 특정 비디오)에 포함된 각자의 콘텐츠 아이템들과 연관된다.
메시지 스토리 식별자(418): 메시지(400)의 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 특정 콘텐츠 아이템이 연관되어 있는 하나 이상의 콘텐츠 컬렉션(예를 들어, "스토리")을 식별하는 식별자 값들. 예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 다수의 이미지는 각각 식별자 값들을 이용하여 다수의 콘텐츠 컬렉션과 연관될 수 있다. 이러한 메시지 스토리 식별자(418)의 예는 일부 실시예들에서 하나 이상의 썸네일 이미지(thumbnail image)를 포함할 수 있다.
메시지 태그(420): 각각의 메시지(400)는 다수의 태그로 태깅될 수 있고, 그 각각은 메시지 페이로드에 포함된 콘텐츠의 주제를 나타낸다. 예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406)에 포함된 특정 이미지가 동물(예를 들어, 사자)을 묘사하는 경우, 관련 동물을 나타내는 태그 값이 메시지 태그(420) 내에 포함될 수 있다. 태그 값들은, 사용자 입력에 기초하여 수동으로 생성될 수 있거나, 또는 예를 들어, 이미지 인식을 사용하여 자동으로 생성될 수 있다.
메시지 전송자 식별자(422): 메시지(400)가 생성되었고 메시지(400)가 전송된 클라이언트 디바이스(102)의 사용자를 나타내는 식별자(예를 들어, 메시징 시스템 식별자, 이메일 주소, 또는 디바이스 식별자).
메시지 수신자 식별자(424): 메시지(400)가 어드레싱되는 클라이언트 디바이스(102)의 사용자를 나타내는 식별자(예를 들어, 메시징 시스템 식별자, 이메일 주소, 또는 디바이스 식별자).
메시지(400)의 다양한 컴포넌트들의 콘텐츠(예를 들어, 값들)는 그 안에 콘텐츠 데이터 값들이 저장되어 있는 테이블들 내의 위치들에 대한 포인터들일 수 있다. 예를 들어, 메시지 이미지 페이로드(406) 내의 이미지 값은 이미지 테이블(308) 내의 위치에 대한 포인터(또는 그의 어드레스)일 수 있다. 유사하게, 메시지 비디오 페이로드(408) 내의 값들은 비디오 테이블(310) 내에 저장된 데이터를 가리킬 수 있고, 메시지 주석(412) 내에 저장된 값들은 주석 테이블(312)에 저장된 데이터를 가리킬 수 있고, 메시지 스토리 식별자(418) 내에 저장된 값들은 스토리 테이블(306)에 저장된 데이터를 가리킬 수 있고, 메시지 전송자 식별자(422) 및 메시지 수신자 식별자(424) 내에 저장된 값들은 엔티티 테이블(302) 내에 저장된 사용자 레코드들을 가리킬 수 있다.
도 5는 그에 관하여 콘텐츠(예를 들어, 단기적 메시지(502), 및 데이터의 연관된 멀티미디어 페이로드) 또는 콘텐츠 컬렉션(예를 들어, 단기적 메시지 스토리(504))에 대한 액세스가 시간-제한될 수 있는(예를 들어, 단기적으로 될 수 있는), 액세스-제한 프로세스(500)를 예시하는 개략도이다.
단기적 메시지(502)는 디스플레이 지속기간 파라미터(506)와 연관되는 것으로 도시되어 있고, 그 값은 단기적 메시지(502)가 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 단기적 메시지(502)의 수신측 사용자에게 디스플레이될 시간의 양을 결정한다. 일 실시예에서, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)이 SNAPCHAT 클라이언트 애플리케이션인 경우, 전송측 사용자가 디스플레이 지속기간 파라미터(506)를 사용하여 특정하는 시간의 양에 따라, 최대 10초 동안 수신측 사용자가 단기적 메시지(502)를 볼 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템은, 예를 들어, 5초의 디폴트 디스플레이 지속기간을 갖는 사진 또는 정지-이미지 메시지들에 디폴트 디스플레이 지속기간 파라미터(506)를 자동으로 부착한다.
비디오-기반 메시지들의 디스플레이 지속기간 파라미터(506)는, 자동으로 시행되는 상한(automatically enforced upper limit)을 갖는, 기본 비디오의 지속기간에 자동으로 대응할 수 있다. 따라서, 10초의 상한이 시행되는 예시적인 실시예에서, 7초 비디오 메시지는 7초의 디스플레이 지속기간 파라미터를 가질 것이다.
디스플레이 지속기간 파라미터(506) 및 메시지 수신자 식별자(424)는 메시지 타이머(512)에 대한 입력들인 것으로 도시되어 있고, 메시지 타이머(512)는 단기적 메시지(502)가 메시지 수신자 식별자(424)에 의해 식별된 특정 수신측 사용자에게 보여지는 시간의 양을 결정하는 것을 담당한다. 특히, 단기적 메시지(502)는 디스플레이 지속기간 파라미터(506)의 값에 의해 결정된 기간 동안 관련 수신측 사용자에게만 보여질 것이다. 메시지 타이머(512)는 수신측 사용자에게 콘텐츠(예를 들어, 단기적 메시지(502))의 디스플레이의 전체 타이밍을 담당하는 더 일반화된 단기적 타이머 시스템(202)에 출력을 제공하는 것으로 도시된다.
단기적 메시지(502)는 단기적 메시지 스토리(504)(예를 들어, 개인 SNAPCHAT 스토리, 또는 이벤트 스토리)의 형태로 소셜 미디어 갤러리 내에 포함되는 것으로 도 5에 도시되어 있다. 단기적 메시지 스토리(504)는 스토리 지속기간 파라미터(508)를 가지며, 그 값은 단기적 메시지 스토리(504)가 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)의 사용자들에게 이용가능하게 되고 액세스 가능한 시간 지속기간(time duration)을 결정한다. 예를 들어, 스토리 지속기간 파라미터(508)는 음악 콘서트의 지속기간일 수 있고, 여기서 단기적 메시지 스토리(504)는 그 콘서트에 관련된 콘텐츠의 컬렉션이다. 대안적으로, 사용자(소유 사용자 또는 큐레이터 사용자)는 단기적 메시지 스토리(504)의 셋업 및 생성을 수행할 때 스토리 지속기간 파라미터(508)에 대한 값을 특정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 스토리 지속기간 파라미터(508)는 특정 단기적 메시지 스토리(504)의 일부를 형성하는 단기적 메시지들(502) 중 하나 이상의 단기적 메시지의 각자의 스토리 참여 파라미터들(510)(또는 수명)에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된다. 하나의 예시적인 실시예에서, 스토리 지속기간 파라미터(508)는 관련 단기적 메시지 스토리(504)에서의 단기적 메시지들(502) 중 마지막-포스팅된 단기적 메시지의 스토리 참여 파라미터(510) 또는 수명에 대응한다.
그러한 경우에, 단기적 메시지 스토리(504)는, 그 안의 마지막-포스팅된 단기적 메시지(502)가 만료될 때(예를 들어, 마지막 단기적 메시지(502)의 스토리 참여 파라미터(510) 또는 수명이 만료될 때) (예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼을 통해 볼 수 없게 됨으로써) 만료된다.
위에서 언급한 바와 같이, 단기적 메시지 스토리(504) 내의 각각의 단기적 메시지(502)는 연관된 스토리 참여 파라미터(510)(본 명세서에서는 "갤러리 참여 파라미터" 또는 "갤러리 참여 타이머"로도 지칭됨)를 갖고, 그 값은 단기적 메시지(502)가 단기적 메시지 스토리(504)의 컨텍스트 내에서 액세스 가능할 시간의 지속기간을 결정한다. 따라서, 특정 단기적 메시지(502)는, 단기적 메시지 스토리(504) 자체가 스토리 지속기간 파라미터(508)에 관하여 만료되기 전에, 단기적 메시지 스토리(504)의 컨텍스트 내에서 "만료"되고 액세스 불가능해질 수 있다. 스토리 지속기간 파라미터(508), 스토리 참여 파라미터(510), 및 메시지 수신자 식별자(424)는 각각 스토리 타이머(514)에 대한 입력을 제공하며, 스토리 타이머(514)는, 먼저, 단기적 메시지 스토리(504)의 특정 단기적 메시지(502)가 특정 수신측 사용자에게 디스플레이될 것인지, 그리고, 그렇다면, 얼마나 오랫동안 디스플레이될 것인지를 동작적으로 결정한다. 단기적 메시지 스토리(504)는 또한 메시지 수신자 식별자(424)의 결과로서 특정 수신측 사용자의 아이덴티티(identity)를 인식한다는 점에 유의한다.
따라서, 스토리 타이머(514)는 일부 실시예들에서 연관된 단기적 메시지 스토리(504)뿐만 아니라, 단기적 메시지 스토리(504)에 포함된 개별 단기적 메시지(502)의 전체 수명을 동작적으로 제어한다. 일 실시예에서, 단기적 메시지 스토리(504) 내의 각각의 그리고 모든 단기적 메시지(502)는 스토리 지속기간 파라미터(508)에 의해 특정된 기간(time period) 동안 볼 수 있고 액세스 가능하게 유지된다. 추가 실시예에서, 특정 단기적 메시지(502)는 스토리 참여 파라미터(510)에 기초하여 단기적 메시지 스토리(504)의 컨텍스트 내에서 만료될 수 있다. 각자의 디스플레이 지속기간 파라미터(506)는, 단기적 메시지 스토리(504)의 컨텍스트 내에서도, 단기적 메시지(502)의 리플레이 시에 특정 단기적 메시지(502)가 수신측 사용자에게 디스플레이되는 시간의 지속기간을 여전히 결정할 수 있다는 점에 유의한다. 따라서, 디스플레이 지속기간 파라미터(506)는, 수신측 사용자가 단기적 메시지 스토리(504)의 컨텍스트 내부 또는 외부에서 그 단기적 메시지(502)를 보고 있는지에 관계없이, 특정 단기적 메시지(502)가 수신측 사용자에게 디스플레이되는 시간의 지속기간을 결정한다.
단기적 타이머 시스템(202)은 또한 그것이 연관된 스토리 참여 파라미터(510)를 초과했다는 결정에 기초하여 단기적 메시지 스토리(504)로부터 특정 단기적 메시지(502)를 동작적으로 제거할 수 있다. 예를 들어, 전송측 사용자가 포스팅으로부터 24시간의 스토리 참여 파라미터(510)를 확립했을 때, 단기적 타이머 시스템(202)은 특정된 24시간 후에 단기적 메시지 스토리(504)로부터 관련 단기적 메시지(502)를 제거할 것이다. 단기적 타이머 시스템(202)은 또한 단기적 메시지 스토리(504) 내의 각각의 그리고 모든 단기적 메시지(502)에 대한 스토리 참여 파라미터(510)가 만료되었을 때, 또는 단기적 메시지 스토리(504) 자체가 스토리 지속기간 파라미터(508)에 관하여 만료되었을 때 단기적 메시지 스토리(504)를 제거하도록 동작한다. 본 개시내용에서, 적어도 일부 단기적 메시지들(502)은, 임의의 특정 이벤트 갤러리에서 사용자에 의해 포함되지 않고 그리고 지도 GUI 상의 각자의 갤러리 아이콘에 의해 표현되는 임의의 위치-기반 갤러리에 포함되지 않고, 지도-기반 GUI를 통한 일반 또는 공개 보기를 위해 사용자에 의해 소셜 미디어 애플리케이션에 제출될 수 있다는 점에 유의한다. 일부 실시예들에서 이러한 단기적 메시지들(502)은, 이하의 특정한 예시적인 실시예들을 참조하여 설명된 바와 같이, 단기적 메시지들(502)이 집합적 라이브 스토리 또는 우리의 스토리의 일부로서 지도 GUI를 통해 액세스가능한 기간들을 지정하는 각자의 스토리 참여 파라미터들(510)을 또한 갖는다. 특정한 예시적인 실시예에서, 그에 따라 공중 또는 비-개인 뷰를 위해 제출된 각각의 단기적 메시지(502)는 24시간의 디폴트 갤러리 참여 파라미터 또는 스토리 참여 파라미터(510)를 갖는다. 따라서, 이러한 단기적 메시지들(502)은 제출 후 24시간 동안만 지도 GUI를 통해 볼 수 있다.
특정 사용 경우들에서, 특정 단기적 메시지 스토리(504)의 작성자는 부정(indefinite) 스토리 지속기간 파라미터(508)를 특정할 수 있다. 이 경우, 단기적 메시지 스토리(504) 내의 마지막 잔여 단기적 메시지(502)에 대한 스토리 참여 파라미터(510)의 만료는 단기적 메시지 스토리(504) 자체가 만료될 때를 결정할 것이다.
이 경우, 새로운 스토리 참여 파라미터(510)로, 단기적 메시지 스토리(504)에 추가된, 새로운 단기적 메시지(502)가 단기적 메시지 스토리(504)의 수명을 스토리 참여 파라미터(510)의 값과 같도록 효과적으로 연장한다.
단기적 타이머 시스템(202)이 단기적 메시지 스토리(504)가 만료되었다고(예를 들어, 더 이상 액세스 가능하지 않다고) 결정하는 것에 응답하여, 단기적 타이머 시스템(202)은 소셜 미디어 플랫폼 시스템(100)(및, 예를 들어, 구체적으로 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104))과 통신하여, 관련 단기적 메시지 스토리(504)와 연관된 표시(예를 들어, 아이콘)가 더 이상 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 사용자 인터페이스 내에 디스플레이되지 않게 한다. 유사하게, 단기적 타이머 시스템(202)이 특정 단기적 메시지(502)에 대한 스토리 참여 파라미터(510)가 만료되었다고 결정할 때, 단기적 타이머 시스템(202)은 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)이 단기적 메시지(502)와 연관된 표시(예를 들어, 아이콘 또는 텍스트 식별)를 더 이상 디스플레이하지 않게 한다.
지도 GUI 기능성의 예시적인 실시예들
먼저, 본 개시내용의 다양한 양태들 및 특징들이 도 6a 내지 도 11b를 참조하여 논의되고 설명되는 특정 예시적인 실시예들과 관련하여 개념적으로 설명될 것이다.
기본적인 지도 GUI 아키텍처
도 6a는 모바일 폰의 예시적인 형태의 클라이언트 디바이스(102) 상에 디스플레이되는, 지도 GUI(612)로도 지칭되는, 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스의 예시적인 실시예를 도시한다. 이 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)는 햅틱 입력을 수신할 수 있는 터치스크린(606)의 형태로 디스플레이 상에 생성된다. 지도 GUI(612)는 특정 지리적 영역의 양식화된 항공 또는 위성 표현을 나타내는 대화형 지도(618)를 포함한다. 지도(618)는, 이 예시적인 실시예에서 터치스크린(606)의 전체 이용가능한 영역을 이용하는, 지도 뷰포트(621) 내에 디스플레이된다. 다른 예시적인 실시예들에서, 지도 뷰포트(621)는 더 큰 디스플레이 스크린 내의 경계 패널 또는 윈도우일 수 있다. 지도 GUI(612)는 지도(618) 상의 특정한 각자의 지리적 위치들에 디스플레이되는 복수의 사용자-선택가능 그래픽 사용자 인터페이스 요소들을 추가로 포함한다.
각각의 이러한 지오-앵커링된 GUI 요소는 이 예시적인 실시예에서 지도(618) 상에 오버레이된 각자의 표시 또는 아이콘에 의해 표현된다. 상이한 타입들의 아이콘들 및 그것들 각자의 기능성들이 아래에 더 상세히 설명될 것이다. 또한 간략하게 설명되는 바와 같이, 지도 GUI(612)는 기본 지리적 지도(618) 위에 렌더링된 하나 이상의 정보 오버레이를 추가로 포함할 수 있으며, 이 예시적인 실시예에서는 관련 소셜 미디어 애플리케이션에 의해 제공되는 소셜 미디어 플랫폼 상의 기본 소셜 미디어 활동의 지리적 분포를 나타내는 열지도(heatmap)(625)를 포함한다.
언급한 바와 같이, 지도 GUI(612)는 상이한 지리적으로 기반한 콘텐츠 또는 정보를 표시하는 다수의 상이한 사용자-선택가능 아이콘 또는 UI 요소를 포함한다. 이 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)는 본 설명에서 "스토리 아이콘"이라고도 지칭되는, 복수의 상이한 갤러리 아이콘을 포함한다. 각각의 스토리 아이콘은 지도(618) 상의 위치에서 각자의 위치-기반 소셜 미디어 갤러리 또는 컬렉션에 대응하고, 이 예시적인 실시예에서는, 본 명세서의 다른 곳에서 논의되는 바와 같이, 소위 "스냅들"의 예시적인 형태의 단기적 메시지들의 위치-기반 스토리에 대응한다. 지도(618) 상에 각자의 스토리 아이콘들에 의해 표현되는 이러한 스토리들 각각은 각자의 스냅들과 연관된 각자의 지오-태그 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 함께 그룹화되는 각자의 세트의 스냅들(증강된 또는 증강되지 않은 사진 또는 비디오 콘텐츠를 각각 포함함)로 구성된다.
도 6a의 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)는 2개의 상이한 각자의 타입들의 위치-기반 소셜 미디어 갤러리들에 대한 2개의 상이한 타입들의 갤러리 아이콘들, 즉, 각각 연관된 지리적 영역들을 표시하는 지오-태그 데이터를 갖는 소셜 미디어 플랫폼에 대한 소셜 미디어 아이템들/스냅들의 제출에 관한 기본 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 메트릭에 기초하여 지도 GUI(612) 상에 동적으로 표면화되는 스파이크 갤러리들/스토리들에 대한 스파이크 아이콘들(633), 및 장소 갤러리들/스토리들에 대한 장소 아이콘들(631)을 포함한다. 이러한 상이한 타입들의 갤러리들은 상이한 타입들의 아이콘들(631, 633)에 의해 표현된다는 점에 유의한다. 이러한 상이한 타입들의 갤러리들과 대응하는 시각적으로 별개의 갤러리 아이콘들(631, 633) 사이의 차이들은 본 명세서에서 나중에 논의된다.
이 예시적인 실시예에서 지도 GUI(612)는 클라이언트 디바이스(102)와 연관된 사용자의 각자의 친구들의 현재 또는 마지막 알려진 지리적 위치에 기초하여 지도 GUI(612) 상에 디스플레이되는 비트모지들(640)의 예시적인 형태의 친구 아이콘들을 추가로 포함한다.
메시지 및/또는 스토리 단기성
이 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612) 내의 대응하는 스토리 아이콘들(631, 633)의 선택에 의해 선택적으로 플레이가능한 소셜 미디어 아이템들은 단기적 소셜 미디어 아이템들 또는 메시지들이다. 이전에 설명한 바와 같이, 단기적 콘텐츠는, 본 명세서에서 각자의 갤러리 참여 파라미터 또는 타이머라고도 지칭되는, 미리 결정된 제한된 기간 동안에만 지도 GUI(612)를 통해 소셜 미디어 사용자들에 의해 보기 위해 이용가능한 소셜 미디어 콘텐츠(예를 들어, 증강된 및/또는 증강되지 않은 비디오 클립들, 사진들, 및/또는 다른 메시지들)이다. 특정 사용자에 의해 업로드된 임의의 단기적 메시지 또는 스냅에 대한 각자의 갤러리 참여 파라미터 또는 타이머의 만료 후에, 그 단기적 메시지 또는 스냅은 그것들 각자의 클라이언트 디바이스들(102) 상에서 생성된 지도 GUI(612)를 통해 다른 사용자들에 의해 보기 위해 더 이상 이용가능하지 않다. 이러한 단기적 소셜 미디어 콘텐츠의 현재의 예들은 SNAPCHAT 또는 INSTAGRAM 소셜 미디어 애플리케이션들에서 소위 "스토리들"에 포함된 각자의 스냅들 또는 메시지들을 포함한다.
각자의 갤러리 참여 타이머들을 사용하는 스냅별 레벨(per-snap level)에서 단기성의 관리 대신에, 또는 그에 부가하여, 지도 GUI(612)에 의한 단기적 메시지들의 이용가능성은 일부 경우에, 예를 들어, 스토리별 레벨(per-story level)에서 집합적으로 관리될 수 있다. 이러한 경우들에서, 각각의 스토리는, 지도 GUI(612)를 통해 보기 위한 대응하는 스토리의 이용가능성이 종료되는 만료시에, 각자의 스토리 지속기간 파라미터(508)(예를 들어, 대응하는 스토리 타이머(514)에 기초함 - 도 5 참조)를 가질 수 있다. 일부 실시예들에서, 스토리 지속기간 파라미터(508)는 관련 스토리에 포함된 단기적 메시지들 중 하나의 단기적 메시지의 스토리 참여 파라미터(510)에 기초하여 계산된다. 예를 들어, 스토리는 일부 실시예들에서 스토리 내의 마지막 업로드된 아이템이 만료될 때 만료될 수 있고, 그에 응답하여 대응하는 스토리 아이콘(631, 633)은 지도 GUI(612) 상에 더 이상 디스플레이되지 않는다. 하나의 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)는 각자의 이벤트 스토리들에 대응하는 하나 이상의 이벤트 아이콘(예를 들어, 도 6a의 장소 아이콘들(631)과 외관이 유사함)을 포함할 수 있고, 이벤트 스토리의 스토리 지속기간 파라미터(508)는 기본 이벤트의 시작 또는 종결로부터 미리 결정된 기간이 만료되도록 설정된다.
스토리 지속기간 파라미터(508)의 만료시에, 이벤트 스토리에 포함된 각자의 스냅들과 연관된 개별 타이머들에 관계없이, 대응하는 갤러리 아이콘(631, 633)이 지도 GUI(612)로부터 제거된다.
스토리 플레이백
사용자는 선택된 갤러리 아이콘(631/633)의 온-스크린 위치(on-screen location)에서 터치스크린(606)과의 햅틱 접촉에 의해 갤러리 아이콘들(631, 633) 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 이러한 선택에 응답하여, 선택된 스토리에서의 대응하는 단기적 메시지 또는 스냅 세트의 자동화된 순차적 플레이백이 터치스크린(606) 상에서 클라이언트 디바이스(102)에 의해 수행된다. 선택된 스토리의 이러한 자동화된 순차적 플레이백은 다음의 것들로 구성된다:
- 대응하는 디스플레이 지속기간(예를 들어, 사진-기반 메시지들에 대해 5초의 디폴트 값 및 비디오-기반 스냅들에 대해 10초의 최대 값) 동안 단기적 메시지들 중 제1 단기적 메시지의 콘텐츠 또는 미디어 페이로드를 터치스크린(606) 상에 디스플레이하는 것, 이 예시적인 실시예에서는 터치스크린(606) 상의 지도 GUI(612)를 관련 스냅의 풀 스크린 리플레이로 일시적으로 대체하는 것;
- 디스플레이 지속기간의 만료시에, 그 디스플레이 지속기간 동안 다음 스냅/메시지의 콘텐츠를 디스플레이하는 것; 및
- 따라서 스토리 내의 모든 스냅들이 리플레이될 때까지 또는 사용자가 플레이백 시퀀스를 선택적으로 무시(dismiss)할 때까지, 선택된 스토리 내의 모든 단기적 메시지들을 통해 순차적으로 진행하는 것.
일부 실시예들에서, 특정한 스토리/갤러리 내의 모든 스냅들이 반드시 리플레이 시퀀스에 포함되는 것은 아니다. 예를 들어, 다수의 중첩하는 스냅들(예를 들어, 실질적으로 동일한 콘텐츠를 보여주는 스냅들)이 존재하는 경우, 그 스냅들의 일부는 자동으로 스킵되어 연속적인 내러티브(narrative)를 유지하고 상이한 스냅들에 의해 일반적으로 캡처된 이벤트의 일부 섹션들을 반복하지 않는다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)은 일부 실시예들에서 각자의 스냅들과 연관된 타임스탬프 정보에 기초하여 중첩하는 또는 동시적인 스냅들을 식별하고 큐레이팅하도록 자동으로 프로그래밍될 수 있다.
이 예시적인 실시예에서, 리플레이가능 스파이크 스토리 또는 장소 스토리에서 함께 자동으로 수집되는 스냅들은 각자의 타임스탬프들에 기초하여 연대순으로(예를 들어, 가장 오래된 것부터 가장 최신의 것으로 또는 가장 오래전에 포스팅된 것부터 가장 최근에 포스팅된 것으로 순차적으로 플레이됨) 자동으로 플레이되도록 배열된다. 이러한 연대순 플레이백의 이점은, 스토리를 보는 것이 사용자에게 관련 위치에서 일어나는 이벤트들의 순차적으로 배열된 뷰들을 제공한다는 것이다. 그러나, 일부 인스턴스들에서, 인간 큐레이터는, 예를 들어, 스토리의 내러티브 흐름을 개선하기 위해, 연대순으로 스냅들을 재배열하는 것을 선택할 수 있다. 다른 실시예들에서, 스냅들은 가장 최신의 것으로부터 가장 오래된 것으로의 역방향 연대순으로 플레이될 수 있다.
따라서, 예시적인 지도 GUI(612)는, 단기적 소셜 미디어 아이템들의 각자의 컬렉션들의 플레이백을 트리거하기 위해 사용자-선택가능한 스토리 아이콘들(631, 633)의 예시적인 형태의 다수의 위치-기반 갤러리 아이콘들을 포함하고, 이 예시적인 실시예에서는 (본 설명에서는 "스냅들"로도 지칭되는) 단기적 메시지들의 각자의 세트들로 이루어진 각자의 단기적 스토리들이라는 것을 알 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 각자의 스토리 아이콘들(631, 633)에 의해 표현되는 복수의 위치-기반 스토리 각각은 다수의 상이한 사용자들에 의해 기여되는 미디어 콘텐츠를 포함할 수 있다.
우리의 스토리 및 우리의 스토리에의 단기적 메시지들의 게시
각자의 단기적 스토리들은 이 예시적인 실시예에서 각각의 스냅들의 지오-태깅에 적어도 부분적으로 기초하여 다수의 사용자들에 의해 제출된 단기적 메시지들로부터 컴파일된다. 지도 GUI(612)를 통해 보기 위해 이용가능하게 된 단기적 메시지들은 이 예시적인 실시예에서 지도 GUI(612)가 생성되는 클라이언트 디바이스(102)를 갖는 사용자의 애플리케이션-내 소셜 네트워크(in-application social network)의 멤버들인 다른 사용자들에 의해 제공되는 콘텐츠로 제한되지 않는다는 점에 유의한다. 대신에, 지도 GUI(612)가 액세스를 허용하는 소셜 미디어 콘텐츠는, 이 예시적인 실시예에서 지도 GUI(612)를 통해 공개적으로 액세스가능하도록 임의의 사용자에 의해 업로드되거나 제출된 스냅들에 의해 제공된다.
예시적인 지도 GUI(612)의 일 양태는 사용자들이 지도 GUI(612)를 통해 공개적으로 볼 수 있는 소셜 미디어 콘텐츠를 제출하는 기능성을 제공한다. 도 7a를 간단히 참조하면, 사용자에게 스냅을 캡처할 때 지도 GUI(612)를 통해 공개적으로 볼 수 있는 스냅을 만들기 위한 선택가능 옵션을 제공하는 메커니즘을 제공하기 위해 지도 GUI(612)의 일부를 형성하는 목적지 선택 인터페이스(707)의 예시적인 실시예가 도시되어 있다.
이 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)의 일부를 형성하는 카메라 소프트 버튼(650)(도 6a)의 동작에 의해 (도 6a에서 볼 수 있는 바와 같이) 지도 뷰포트(621)가 디스플레이되는 동안 지도 GUI(612)를 통해 스냅들이 캡처될 수 있다. 카메라 소프트 버튼(650)의 동작에 의해 사진 또는 비디오 콘텐츠를 캡처한 후에, 캡처된 미디어 콘텐츠는 목적지 선택 인터페이스(707)와 함께 터치스크린(606)(도 7a) 상에 디스플레이된다. 이 예시적인 실시예에서, 사용자는 도 7a에서 각자의 라디오 버튼들(radio buttons)(714, 721)로 표현된 "My Story" 및 "Our Story"로서 도 7a에서 식별된 하나 또는 둘 다의 목적지 옵션을 선택할 수 있다. Our Story 라디오 버튼(721)을 선택하고 그 후에 "Send" 소프트 버튼(728)을 선택함으로써, 사용자는 스냅이 지도 GUI(612)를 통해 비-개인 게시를 위해 이용가능하다는 표시와 함께 네트워크(106)를 통해 애플리케이션 서버(112)에 스냅을 제출할 수 있다. 스냅이 사용자에 의해 그렇게 마킹되지 않으면, 예를 들어, 단지 My Story 라디오 버튼(714)의 선택과 연관되어 있으면, 본 명세서에서 나중에 설명되는 바와 같이, 스냅은 스토리 아이콘들(631, 633)과 연관된 스토리들 중 임의의 스토리에 포함하기 위해 이용가능하지 않고, 지도 GUI(612)를 통한 위치-기반 검색의 검색 결과들에 포함하기 위해 이용가능하지 않다. My Story 갤러리에만 포함된 스냅들은 사용자의 친구들(예를 들어, 업로드하는 사용자의 소셜 네트워크의 멤버들)에게만 이용가능하다. My Story 갤러리는 친구 사용자들에게만 이용가능한 단기적 메시지들의 사용자별 위치-애그노스틱 갤러리(per-user location-agnostic gallery)이고, 따라서 비-공개 또는 개인 갤러리이다.
본 명세서에 설명된 다른 예시적인 실시예들에서, 지도 GUI(612)를 통해 공개 보기를 위해 다수의 사용자에 의해 이용가능하게 되는 단기적 메시지들의 수퍼세트는 대안적으로 "라이브 스토리" 또는 단순히 "라이브" 갤러리로서 지칭된다. 본 명세서에서의 예시적인 실시예들의 설명의 목적들을 위해, "라이브 스토리" 및 "우리의 스토리"는 따라서 동의어인 것으로 읽혀져야 한다. 본 예시적인 실시예에서, 갤러리 아이콘들(631, 633)의 컴파일 및/또는 표면화 그리고 열지도(625)의 렌더링은, 우리의 스토리에 업로드된 스냅들에 의해 제공되는 공개적으로 이용가능한 소셜 미디어 콘텐츠에 배타적으로 기초한다. 지도 GUI(612)의 하나 이상의 양태가 기초하는 소셜 미디어 활동의 메트릭들 또는 속성들(예를 들어, 각자의 지리적 영역들 내의 소셜 미디어 활동의 지리-시간적 특이성 또는 변칙성을 표시하는 특이성 또는 변칙성 메트릭)의 계산은 이 예시적인 실시예에서 마찬가지로 우리의 스토리에 업로드된 스냅들에 배타적으로 기초한다.
상이한 스토리 타입들에 대한 스토리 아이콘들 사이의 시각적 구별들
이제 상이한 타입들의 갤러리 아이콘들(631, 633) 사이의 시각적 구별들 또는 차이들로 돌아가서, 이 예시적인 실시예에서의 각각의 갤러리 아이콘(631/633)은 각자의 스토리에 포함된 스냅들 중 하나의 스냅에 의해 제공되는 썸네일 이미지를 갖는 원형 그래픽 사용자 인터페이스 요소를 포함한다는 점에 유의할 것이다. 그러나, 각각의 장소 아이콘(631)은 연관된 장소의 텍스트 표시를 갖는 연관된 라벨(635)도 포함한다. 이 예시적인 실시예에서, 라벨들(635)은 예시적인 지도(618)에 현재 디스플레이되는 지리적 윈도우에서 표면화된 장소 스토리들의 각자의 장소들을 각각 Rockefeller Center, Bryant Park, 및 Empire State Building으로 표시한다.
다른 예시적인 실시예들에서, 상이한 타입들의 스토리 아이콘들 사이의 시각적 구별들이 상이한 방식으로 제공될 수 있다. 도 6b는, 예를 들어, 도 6a의 예시적인 실시예와 유사한 지도 GUI(612)의 다른 예시적인 실시예를 도시하며, 주요한 차이는 장소 아이콘들(631)과 스파이크 아이콘들(633) 사이의 시각적 구별이 상이한 형상의 썸네일 이미지들에 의해 적어도 부분적으로 제공된다는 것이다. 도 6b의 예에서, 장소 아이콘들(631)의 썸네일들은 직사각형이고, 스파이크 아이콘들(633)의 썸네일들은 원형이다.
스파이크 아이콘들(633)에 대해 사용되는 각자의 썸네일 이미지들은 도 6a 및 도 6b의 예시적인 실시예들에서 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)에 의해 자동으로 선택된다. 이 경우에, 스파이크 아이콘(633)에 대한 썸네일 이미지는 대응하는 스파이크 스토리의 일부를 형성하는 각자의 스냅들의 포스팅 시간에 기초하여 자동으로 선택되고, 이 경우에는 관련 스토리에서 가장 최근에 포스팅된 스냅으로서 선택된다.
다른 실시예들에서, 스파이크 아이콘(633)에서 사용될 썸네일 이미지의 자동 선택은 스파이크 스토리의 일부로서 볼 수 있도록 여전히 이용가능한 가장 오래전에 포스팅된 단기적 메시지/스냅을 선택하는 것에 기초할 수 있다. 장소 아이콘들(631)에 대한(또는 이벤트 스토리들과 같은 다른 큐레이팅된 스토리들과 연관된 아이콘들에 대한) 썸네일 이미지들은 일부 실시예들에서 마찬가지로 자동으로 선택될 수 있다. 그러나, 이 실시예에서, 장소 아이콘들(631)에 대한 썸네일 이미지들은 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)의 일부를 형성하는 콘텐츠 관리 인터페이스를 통해 인간 오퍼레이터에 의해 대응하는 스토리/갤러리에 포함된 스냅들로부터 선택될 수 있다. 썸네일 이미지에 사용될 특정 스냅의 그러한 명시적 지정이 없으면, 썸네일 선택은 이전에 설명한 바와 같이 자동 디폴트 선택으로 되돌아갈 수 있다.
상이한 스토리 타입들 사이의 차이들
장소 스토리들
도 6a를 참조하면, 지도 GUI(612) 상의 각자의 스토리 아이콘들(631, 633)을 통해 액세스가능한 상이한 타입들의 소셜 미디어 갤러리들 또는 스토리들 사이의 차이들이 이제 간략하게 논의될 것이다.
각자의 장소 아이콘들(631)에 의해 표현되는 장소 스토리들은 정의된 위치들 또는 장소들에 대한 소셜 미디어 갤러리들이고, 통상적으로는 일관되게 활동량이 비교적 많은 장소들(예를 들어, Times Square, Universal Studios 등)이다. 이 예시적인 실시예에서, 모든 정의된 장소들이 각자의 장소 아이콘들(631)에 의해 지도 GUI(612)에서 디폴트로 표면화되지는 않는다는 점에 유의한다. 대신에, 지오-앵커링된 장소 스토리들은 연관된 지오-태그 데이터에 의해 표시된 바와 같이 관련 장소와 연관된 정의된 지리적 영역 내에서 캡처된 활동의 양(예를 들어, 업로드된 스냅들의 미가공 개수)에 기초하여 표면화된다. 이것은, 비교적 큰 볼륨들의 스냅들을 규칙적으로 또는 항상 끌어들이는 장소들이 지도(618) 상에 그와 같이 식별되는 것을 보장한다.
지도 GUI(612)에서 장소 아이콘들(631)이 표면화될 수 있는 정의된 장소들은, 이 예시적인 실시예에서 서버측 소셜 미디어 플랫폼 시스템(1200)(도 12)에 의해 제공되는 서버측 갤러리 관리 시스템 또는 콘텐츠 관리 시스템(CMS)(1224)을 사용하여 하나 이상의 인간 오퍼레이터에 의해 수동으로 생성된다.
이 예시적인 실시예에서, 각각의 정의된 장소는 다음의 것들을 갖는다:
(a) 장소 스토리에 대한 특정 지리적 영역을 지정하는, 그의 지리적 경계들을 마킹하는 연관된 오퍼레이터-정의된 다각형;
(b) 그 장소와 연관된 갤러리 또는 스토리에 대한 장소 아이콘(631)이 지도(618)에 디스플레이되는 지도상의 포지션(on-map position)을 지정하는, 통상적으로 연관된 다각형 내에 놓이는, 썸네일 위치 또는 아이콘 위치; 및
(c) 장소가 식별되는 이름. 도 6a의 예시적인 실시예에서, 이것은 장소 아이콘(631)의 연관된 라벨(635) 상에 디스플레이되는 이름이다.
다른 실시예들에서, 이러한 장소들 및 연관된 장소 스토리들은 이력 스냅 볼륨에 의해 자동으로 식별된다. 일부 이러한 실시예들에서, 정의된 장소들 및 그것들의 연관된 스토리들/갤러리들은 서버측 절차들에 의해 자동으로 생성 및 큐레이팅된다.
일부 인스턴스들에서, 각각의 장소 스토리는 연관된 다각형 내에 놓이는 지리적 위치를 표시하는 지오태그 정보를 갖는 스냅들 전부를 포함한다. 이러한 경우들에서, 특정한 장소 아이콘(631)의 선택(예를 들어, 데스크톱 애플리케이션에서 클릭함으로써 또는 도 6a의 예시적인 실시예에서의 터치스크린(606)을 탭핑(tapping)함으로써)은 대응하는 다각형 내로부터의 모든 스냅들을 플레이한다. 이 예시적인 실시예에서, CMS(1224)는 임의의 오퍼레이터-선택된 정의된 장소(예를 들어, 대응하는 다각형에 의해 정의된 특정한 지리적 영역)와 연관된 스냅들의 컬렉션을 큐레이팅하기 위해 오퍼레이터들 또는 관리자들에게 기능성을 제공한다. 따라서, 오퍼레이터 또는 하나 이상의 자동화된 절차는, 예를 들어, 장소 스토리로부터 개별 스냅들을 삭제할 수 있거나, 장소 스토리에 포함시키기 위한 개별 스냅들을 선택할 수 있다.
스냅들이 장소 아이콘(631)의 선택에 응답하여 플레이될 때, 장소의 이름은 각자의 스냅들의 리플레이된 콘텐츠 또는 페이로드와 함께 스크린 상에 나타난다. 언급한 바와 같이, 이 예시적인 실시예에서, 관련 장소 아이콘(631) 내의 대응하는 썸네일에 의해 표현된 스냅이 먼저 플레이되고, 이어서 나머지가 시간 순서로 플레이된다.
스파이크 스토리들
라벨링되지 않은 원형 스파이크 아이콘들(633)은 비정상적으로 높은 활동이 있는 지리적 영역들에 대해 자동으로 표면화되고, 각자의 연관된 스파이크 스토리들 또는 애드 혹 갤러리들은 연관된 지리적 영역 내의 만료되지 않은 스냅들을 포함한다. 도 6a의 예시적인 실시예에서, 스파이크 아이콘들(633)과 연관된 모든 애드 혹 갤러리들은 언모더레이트(unmoderated)되므로, 스파이크 아이콘(633)을 선택하면 스파이크 아이콘(633)과 연관된 지리적 영역 내의 모든 스냅들의 자동화된 순차적 리플레이가 트리거된다. 특정한 예시적인 실시예에서, 스파이크 아이콘(633)과 연관된 지리적 영역은 선택된 스파이크 아이콘(633)의 지도상의 위치의 미리 정의된 반경 내에 위치하는 모든 지리적 포인트를 포함한다.
따라서, 스파이크 아이콘(633)을 클릭 또는 탭핑하면, 그 클러스터 내의 모든 스냅들이 플레이되어, 먼저 썸네일 내의 스냅을 보여주고 이어서 나머지 스냅들을 시간 순서로 보여준다. 또한, 공통 스파이크 아이콘(633) 아래에 클러스터링된 스냅들은 이 예에서 다수의 상이한 각자의 소셜 미디어 사용자들에 의해 우리의 스토리(Our Story)에 업로드되고, 모더레이터들(moderators)에 의해 큐레이팅되지 않는다는 점에 유의한다. 다른 실시예들에서, 이러한 스파이크 썸네일들 하에서 수집된 스토리들은 큐레이팅될 수 있다.
지도 GUI(612)에서의 표면화를 위한 스파이크 아이콘들(633)(및 따라서 연관된 소셜 미디어 갤러리, 컬렉션, 또는 스토리)의 자동화된 선택은 이 예시적인 실시예에서 상이한 지리적 영역들에 대한 각자의 변칙성 또는 특이성 메트릭 값들의 계산에 적어도 부분적으로 기초한다. 따라서, 특정한 지리-시간적 공간에서 사용자 활동의 특이성 또는 변칙성의 레벨이 더 높으면, 그러한 인스턴스들에서 특정한 스파이크 스토리가 대응하는 스파이크 아이콘(633)의 디스플레이에 의해 지도 GUI(612) 상에 표면화될 가능성이 증가할 것이다. 언급한 바와 같이, 변칙성 메트릭은 소셜 미디어 활동의 지리-시간적 특이성 또는 변칙성의 레벨의 표시를 제공한다. 변칙성 메트릭의 계산은 일부 실시예들에서 주어진 영역 내의 이력 활동 레벨들과 현재 시간 윈도우에서의 활동 레벨들 사이의 차이의 레벨 또는 백분율을 계산하는 것을 포함할 수 있다. 열 지도 컬러레이션 및 콘텐츠 표면화는 포지티브 변칙성 레벨들의 증가(즉, 비정상적으로 높은 소셜 미디어 활동을 표시함)에 따라 증가한다는 것을 알 것이다. 또한, 일부 실시예들에서, 열 지도 생성 및/또는 콘텐츠 표면화 시의 소셜 미디어 활동 메트릭은, 변칙성 메트릭을 포함하는 인자들의 조합에 기초한다는 점에 유의한다. 특정한 예시적인 실시예에서, 소셜 미디어 활동 메트릭은 미가공 활동 메트릭과 변칙성 메트릭의 조합에 의해 제공된다.
그 대신에, 또는 추가적으로, 인간 큐레이터들은, CMS(1224)를 통해, 특정 스파이크 스토리들 또는 클러스터들을 "관심있는 것"으로서 또한 마킹할 수 있고, 그에 의해 각자의 스파이크의 특이성 또는 변칙성 스코어를 높일 수 있다.
도 6a를 참조하여 설명된 예시적인 실시예에서, 상이한 소셜 미디어 활동 속성들 또는 메트릭들이 각각 장소 아이콘들(631) 및 스파이크 아이콘들(633)의 표면화를 위해 사용된다는 점에 유의한다. 논의된 바와 같이, 스파이크 아이콘들(633)은 이 예시적인 실시예에서 변칙성 메트릭 값들에 기초하여 표면화되고, 장소 아이콘들(631)은 미가공 스냅 볼륨에 기초하여 표면화된다. 다른 실시예들에서, 장소 아이콘들(631)의 표면화는 또한 연관된 변칙성 값들에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 바와 같은 소셜 미디어 표면화의 다양한 양태들(열지도 계산 및 생성, 스토리 표면화 등을 포함함)은 변칙성 이외의 속성들에 기초한다는 점에 유의한다. 예를 들어, 열지도(625) 및 스토리 표면화는 일 실시예에서 미가공 활동 레벨들에 기초한다. 따라서, 변칙성 메트릭에 기초한 정보 오버레이들(예컨대, 열지도(625)) 및 콘텐츠 표면화에 관한 본 개시내용의 양태들의 본 명세서에서의 논의는, 다른 실시예들에서, 주어진 기간 내의 미가공 스냅 개수, 스냅 빈도, 스냅 밀도, 또는 그와 유사한 것과 같은 상이한 소셜 미디어 활동 값에 기초하여 수행되는 것으로서 읽혀져야 한다.
다른 타입들의 스토리들 또는 단기적 소셜 미디어 갤러리들
그 대신에, 또는 추가적으로, 다른 실시예들은 도 6a 및 도 6b를 참조하여 설명된 장소 스토리들 및 스파이크 스토리들과 상이한 소셜 미디어 갤러리 타입들을 제공할 수 있다. 각각의 이러한 상이한 타입의 갤러리는 시각적으로 별개의 타입의 아이콘 또는 다른 사용자 인터페이스 요소에 의해 지도(618) 상에 표현될 수 있다.
하나의 예시적인 실시예는 특정한 위치에서 발생하는 특정 이벤트들에 관한 이벤트 갤러리들을 제공한다. 이러한 이벤트들은, 예를 들어, 콘서트, 페스티벌, 스포츠 이벤트 등을 포함할 수 있다. 이들 이벤트 갤러리들은 일 실시예에서 CMS(1224)를 사용하여 인간 오퍼레이터들에 의해 서버측에서 생성되고 큐레이팅된다.
일부 실시예들은, 비-공개 스냅들, 예를 들어, 소셜 네트워크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 액세스-제한되는 스냅들 또는 스토리들과 관련하여 스토리 아이콘들 또는 썸네일들을 지도(618) 상에 표면화하는 것을 제공한다. 예를 들어, 친구 사용자들에 의해 업로드된 개별 스토리들은 일부 실시예들에서 각자의 아이콘 또는 썸네일에 의해 지도(618) 상에 표현될 수 있다. 예를 들어, 친구 사용자들의 My Story는 일부 실시예들에서 지도(618)를 통해 직접 액세스가능할 수 있다. 이러한 스토리 아이콘들은 일부 실시예들에서 대응하는 스토리가 생성되었던 위치에 대응하는 지도(618) 상에 위치하는 각자의 친구 아이콘 또는 비트모지(640)에 의해 표시된다. 다른 실시예들에서, 각각의 이러한 사용자 스토리 아이콘은 이전에 설명된 예시적인 스토리 아이콘들(631, 633)과 유사한 원형 썸네일에 의해 지도 GUI(612) 상에 표시될 수 있다.
사용자-선택된 위치-기반 스토리들에 대한 스냅 제출
본 개시내용의 다른 특징은, 예를 들어, 연관된 클라이언트 디바이스(102)에 의해 표시되는 바와 같이 사용자의 현재 위치에 지리적으로 근접해 있는, 사용자가 포스팅할 수 있는 위치들에서 일어날 수 있는 임의의 그리고 모든 라이브 스토리들 또는 단기적 갤러리들에 포함시키기 위해 지정된 공개적으로 볼 수 있는 스냅들을 사용자들이 제출할 수 있게 한다. 이러한 방식으로, 사용자는 위에서 논의한 바와 같이 장소 스토리들, 이벤트 스토리들, 또는 다른 위치-기반 단기적 소셜 미디어 갤러리들에 포함시키기 위해 스냅들을 특정할 수 있다.
도 7b 및 도 7c는 도 7a를 참조하여 이전에 설명한 예시적인 실시예에 대해 대안적인 그러한 목적지 선택을 위한 메커니즘을 제공하는 목적지 선택 인터페이스(707)의 예시적인 실시예를 도시한다. 도 7b의 목적지 선택 인터페이스(707)는 사용자가 예를 들어 스냅을 캡처함으로써 스냅 제출 흐름을 개시하는 것에 응답하여 클라이언트 디바이스(102) 상에 디스플레이된다.
도 7b의 목적지 선택 인터페이스(707)는, 각자의 라디오 버튼들(714, 721)의 형태의 2개의 상이한 사용자-선택가능 사용자 인터페이스 요소가 사용자-특정 My Story(라디오 버튼(714)) 또는 공개적으로 볼 수 있는 Our Story(라디오 버튼(721))에 스냅을 포스팅하기 위해 제시된다는 점에서, 도 7a의 예시적인 실시예와 유사하다.
도 7a와 도 7b의 목적지 선택 인터페이스(707) 사이의 구별은, 도 7b의 Our Story 셀이 라디오 버튼(721)의 선택 시에 자동으로 확장되어, 연관된 스냅의 지오-태그 또는 디바이스 위치에 기초하여 스냅이 제출될 수 있는 로컬 장소 스토리들 및/또는 이벤트 스토리들의 부제들(subtitles)을 보여준다는 것이다.
도 7c는 Our Story 라디오 버튼(721)을 선택한 결과로서 제시된 추가적인 옵션들을 도시하며, 스냅이 적격인 각자의 로컬 스토리들을 보여주는 리스트가 열린다. 이 예시적인 실시예에서, 모든 서브옵션(suboption)은 각자의 라디오 버튼들(750)을 통해 디폴트로 선택된다. 다른 실시예들에서, 개별 서브옵션들의 별개의 선택이 요구될 수 있다. 사용자가 옵션들 모두를 선택하고서 스냅을 제출하기로 선택하는 경우, 그 스냅은 선택된 서브옵션들 각각과 자동으로 연관되고, 또한 전술한 바와 같이, 임의의 큐레이팅된 위치-기반 장소 또는 이벤트 갤러리/스토리와는 별개로, Our Story의 일부로서 지리적으로 기반하여 볼 수 있게 된다.
사용자는 도 7c에 도시된 바와 같이, 대응하는 디폴트-선택된 라디오 버튼(750)을 클릭 또는 탭핑함으로써 임의의 특정 서브옵션들을 선택해제(deselect)할 수 있으며, 도 7c에서는 서브옵션들 중 최하위 서브옵션이 선택해제되었다. 모든 서브옵션들이 선택해제되는 경우, 스냅은 임의의 큐레이팅된 위치-기반 스토리에 포스팅되지 않지만, 본 명세서의 다른 곳에서 설명된 바와 같이, 지도 GUI(612)를 통해 공개적으로 볼 수 있도록 Our Story에만 포스팅된다.
열지도 고려사항들
도 6a에 도시된 바와 같이, 이 예시적인 실시예에서 소셜 미디어 애플리케이션 지도 GUI(612)는 지리적 지도(618) 상에 오버레이된 열지도 레이어(heat map layer)를 포함하고, 따라서 소셜 미디어 애플리케이션 내의 사용자 활동의 하나 이상의 속성의 지리적 분포를 표시하는 열지도(625)를 제공한다. 이전에 논의한 바와 같이, 열지도(625)는 공개적으로 볼 수 있는 지오태그된 콘텐츠를 포스팅하는 것(예를 들어, 라이브 스토리들/우리의 스토리)과 관련하여 사용자 활동 레벨들을 표시한다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 열지도(625)는 일부 실시예들에서 지도 GUI(612)가 디스플레이되는 클라이언트 디바이스(102)를 갖는 특정 사용자가 볼 수 있는 스냅들에 기초할 수 있으며, 이 경우 열지도(625)는 뷰어에게 그들의 스냅들을 볼 수 있는 권한을 부여하는 사람에 따라 사람마다 다를 수 있다.
이 예시적인 실시예에서, 지도(618)는 더 높은 레벨들의 특이성에 대응하는 더 따뜻한 컬러들로 컬러-코딩되고(color-coded), 더 높은 변칙성 메트릭 값들로 표시된다. 따라서, 도 6a에 도시된 지도(618)에서, 열지도(625)의 적색 영역들은 가장 높은 변칙성 메트릭 값들에 대응하는 스냅 클러스터들을 갖는 그러한 지리적 영역들을 표시한다. 또한, 열지도(625)의 생성을 위한 상이한 메트릭들 또는 속성들이 다른 실시예들에서 사용될 수 있으며, 예를 들어, 스냅 밀도(예를 들어, 지도(618)의 단위 면적 당 미가공 스냅 볼륨)에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 지도 GUI(612)는 상이한 확대 레벨들에서 상이하게 열지도(625)에 관한 정보를 디스플레이한다. 예를 들어, 변칙성 메트릭들의 계산 및 그에 기초한 열지도(625)의 결과적인 렌더링은 일부 실시예들에서 복수의 줌 레벨들 각각에 대해 개별적으로 수행된다. 또한, 상이한 세트들의 스파이크 아이콘들(633)은 상이한 확대 레벨들에서 표면화될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 열지도(625)는 지도 GUI(612)에서 표면화된 개별 스파이크 아이콘들(633) 없이 제1 줌 레벨에서 디스플레이될 수 있고, 다수의 갤러리 또는 스토리 아이콘들(631, 633)은 제1 줌 레벨로 도시된 지도(618)의 특정 부분에 대해 사용자-제어 줌인하는 것에 응답하여 자동으로 표면화된다.
변칙성 메트릭 계산
이 예시적인 실시예에서의 지도 GUI(612)의 일부 특징들은 소셜 미디어 콘텐츠의 지리공간적(geospatial) 변칙성 또는 특이성을 정량화하는 변칙성 메트릭을 소셜 미디어 콘텐츠와 관련하여 계산하고, 상이한 영역들에서의 변칙성 메트릭에 대한 각자의 값들에 기초하여 지도 GUI(612)에서 소셜 미디어 콘텐츠를 표면화하는 것을 제공한다. 이 예시적인 실시예에서, 상이한 지리적 위치들과 연관된 스냅들의 각자의 컬렉션들은 대응하는 변칙성 메트릭 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 순위화되고, 미리 결정된 수의 컬렉션들은 각자의 스파이크 아이콘들(633)과 함께 지도 GUI(612) 상에 표면화하기 위해 그들의 변칙성 순위들에 기초하여 자동으로 선택된다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 미리 정의된 임계값보다 높은 포지티브 변칙성 메트릭 값(즉, 변칙적으로 높은, 낮지 않은, 활동을 반영함)을 갖는 모든 스파이크 스토리들은 대응하는 스파이크 아이콘(633)의 디스플레이에 의해 자동으로 표면화될 수 있다. 본 명세서의 다른 곳에서 설명되는 바와 같이, 열지도 정보의 계산 및 디스플레이는 일부 실시예들에서 변칙성 메트릭 계산에 적어도 부분적으로 기초한다.
일부 실시예들에서, 변칙성 메트릭들은 개별 소셜 미디어 아이템들에 대해 계산될 수 있다. 그러나, 이 예시적인 실시예에서, 변칙성 메트릭은 집합적 사용자 거동(collective user behavior)에 대해 계산된다. 특히, 다수의 스냅의 지리-시간적 분포와 관련 지리적 위치 내의 또는 그 주위의 이력 지리-시간적 소셜 미디어 거동 사이의 비교에 기초하여 다수의 스냅(이 예에서는 각자의 지오태그된 소셜 미디어 제출들임)에 대해 변칙성 메트릭들이 계산된다.
변칙성 메트릭들의 계산은 이 예시적인 실시예에서 시간에 민감하다는 점에 유의한다. 따라서, 특정한 위치에서의 동일한 볼륨의 스냅들은 하루 중 하나의 시간에는 변칙적이지만 다른 시간에는 그렇지 않은 것으로서 식별될 수 있다. 예를 들어, 엠파이어 스테이트 빌딩(Empire State Building)에서의 특정 레벨의 소셜 미디어 활동(여기서는, 스냅들을 Our Story에 포스팅하는 것)은 4 AM에는 임계-초과(above-threshold) 변칙적인 것으로서 플래깅될 것이지만, 주간 동안에는 변칙적인 것으로서 식별되지 않을 것이다.
본 개시내용의 양태는, 다수의 소셜 미디어 포스팅들 각각에 대해, 포스팅을 시간 및/또는 공간에서 분포를 갖는 것으로서 표현하는 것을 포함하는 프로세스에 의해 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 지리-시간적 속성을 결정하는 것을 제공한다. 일부 실시예들에서, 각자의 포스팅들을 지리-시간적 분포를 갖는 것으로서 표현하는 것은, 각자의 소셜 미디어 아이템들을, 예를 들어, 가우시안 분포(Gaussian distribution)를 갖는, 확률 클라우드(probability cloud)로서 취급하는 것을 포함한다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 본 방법은 다수의 이력 지오-태깅된 소셜 미디어 아이템에 대해 실행된 리샘플링 절차에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 미디어 활동의 이력 모델 또는 이력 표현을 생성 또는 외삽하는 것을 포함할 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 리샘플링 절차는 부트스트래핑 동작을 포함한다.
일부 실시예들에서, 소셜 미디어 포스팅들을 시간 및/또는 공간에서 각자의 분포들을 갖는 것으로서 표현하는 것은, 특정 지리적 영역에 대한 이력 소셜 미디어 활동에 대한 지리-시간적 기준 프로파일 또는 모델을 나타내기 위한 동작의 일부로서 수행된다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 소셜 미디어 포스팅들을 시간 및/또는 공간에서 각자의 분포들을 갖는 것으로서 표현하는 것은, 특정 지리적 영역 내의 최근 또는 근사-라이브(near-live) 소셜 미디어 활동을 표현하기 위한 절차의 일부로서 수행될 수 있다. 이러한 경우들에서, 지리-시간적 기준 프로파일 및 최근 또는 근사-라이브 소셜 미디어 활동의 표현은, 예를 들어, 지리-시간적 기준 프로파일과 최근 또는 근사-라이브 소셜 미디어 활동의 대응하는 표현 사이의 차이에 기초하여 정량화된 변칙성 메트릭의 지리적 분포를 계산함으로써, 지리적 영역 내에서, 관심있는 또는 변칙적인 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 영역을 식별하기 위해 조합하여 사용될 수 있다.
아이콘 크기의 동적 변동
간략하게 도 6b를 참조하면, 그 안에 예시된 지도 GUI(612)는 기본 소셜 미디어 활동의 정량화된 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 각자의 소셜 미디어 콘텐츠와 연관된 사용자 인터페이스 요소들의 하나 이상의 시각적 속성들의 자동화된 변동을 제공하는 본 개시내용의 양태의 예시적인 실시예를 제공한다는 것을 알 수 있을 것이다. 특히, 도 6b의 예시적인 실시예는 대응하는 클러스터들 또는 스파이크 갤러리들에 대한 각자의 변칙성 메트릭 값들에 기초한 각자의 스파이크 아이콘들(633)의 온-스크린 크기의 동적 변동을 제공한다. 따라서, 각자의 스파이크 아이콘들(633)의 온-스크린 크기는 기본 소셜 미디어 활동의 특이성 또는 변칙성의 레벨을 표시한다. 달리 말하면, 스파이크 아이콘(633)의 크기는 그 스폿에서 관련된 양의 활동이 존재하는 것이 얼마나 특이한지를 나타내고, 더 큰 스파이크 아이콘(633)은 더 큰 레벨의 특이성을 표시한다.
그 대신에, 또는 추가적으로, 장소 아이콘들(631)의 시각적 속성(예컨대, 온-스크린 크기)이 마찬가지로 대응하는 변칙성 값에 기초하여 가변적일 수 있다. 그러나, 도 6b의 예시적인 실시예에서, 장소 아이콘들(631)의 온-스크린 크기는 스냅 볼륨에 기초하여 가변적이고, 임의의 장소 스토리에 포함된 더 많은 수의 스냅들은 연관된 장소 아이콘(631)의 더 큰 온-스크린 크기에 대응한다. 따라서, 도 6b에 도시된 예시적인 스크린샷으로부터, Universal Studios 스토리가 Venice Boardwalk 스토리보다 더 많은 수의 스냅들을 갖는다는 것이 직관적으로 이해가능하다.
위치 공유 및 사용자 아이콘들
사용자 위치 디스플레이
이전에 언급한 바와 같이, 지도 GUI(612)는 클라이언트 디바이스(102) 및/또는 다른 사용자들과 연관된 사용자의 연관된 위치들의 그래픽 표현을 포함하고, 각각의 사용자는 (보는 사용자(viewing user)와 연관된 애플리케이션-내 소셜 그래프의 멤버들인 사용자들에 대해) 각자의 사용자 아이콘 또는 친구 아이콘에 의해 표현되고, 예시된 실시예들에서는 각자의 비트모지들(640)의 형태로 되어 있다. 이 예시적인 실시예에서, 소셜 미디어 플랫폼의 사용자는 그들이 지도 GUI(612)와 상호 작용한 적이 없다면 그들의 위치를 공유하지 않을 것이다. 사용자가 지도 GUI(612)와 처음으로 상호작용할 때, 사용자는 개별 위치 공유 선호도들(individual location sharing preferences)의 설정을 허용하는 온-보딩 흐름(on-boarding flow)으로 안내된다.
사용자가 누군가에게 그들의 위치를 보여주도록 선택했는지에 관계없이, 사용자는 항상 지도 상의 자신의 현재 위치를 볼 수 있고, 사용자의 비트모지(640)가 더 이상 보이지 않으면, 다시 스냅하여, 지도 포커스가 사용자 위치에 다시 중심을 두게 할 수 있다. 도 8a는 보는 사용자의 위치가 사용자의 비트모지(640)의 형태로 커스텀 사용자-선택 또는 사용자-생성 사용자 인터페이스 요소에 의해 표시되는 예시적인 실시예를 도시한다.
위치 공유 선호도들은 도 8a의 그래픽 사용자 인터페이스로부터 변경될 수 있다. 이 실시예에서, 위치 공유 선호도들에 대한 변경들은 (a) 사용자의 위치가 임의의 다른 사용자에 의해 보이지 않는 비가시 모드(본 명세서에서 고스트 모드(Ghost Mode)로도 지칭됨)에 진입하는 것, 및 (b) 디폴트 위치 공유 설정들 및/또는 상이한 친구 사용자들 및/또는 친구 사용자 그룹들에 대한 각자의 설정들을 변경하는 것에 의해 영향을 받을 수 있다.
위치 공유는 지도 GUI(612) 내에서 턴 오프 또는 온됨으로써, 고스트 모드에 진입 또는 퇴장할 수 있다. 이 실시예에서, 고스트 모드는 우측 상부의 지도 핀 아이콘(808)을 통해 온/오프로 토글링될 수 있다(도 8a 참조). 위치 공유가 오프일 때(즉, 고스트 모드에 있을 때), 사용자의 위치는 다른 사용자의 클라이언트 디바이스들(102) 상의 지도 GUI(612)에 더 이상 디스플레이되지 않는다.
그러나, 사용자는 자신의 디바이스 상의 지도 GUI에서 자신의 위치를 여전히 볼 수 있다. 고스트 모드에 있을 때, 지도 핀 아이콘(808) 대신에 고스트 아이콘(도시되지 않음)이 스크린의 우측 상부에서 천천히 펄싱(pulse)한다.
본 명세서에 설명된 고스트 모드 기능성은 모바일 사용자 디바이스 상의 위치 서비스들을 턴 오프하는 것과 구별되어야 한다는 점에 유의한다. 따라서, 고스트 모드가 턴 온될 때, 클라이언트 디바이스(102)의 디바이스 위치 서비스들은 여전히 기능하고 있으며, 따라서 사용자 위치는 여전히 결정되어서 사용자 자신의 디바이스(102)의 지도 GUI(612) 상에 디스플레이될 수 있고, 고스트 모드에서 캡처된 소셜 미디어 콘텐츠는 여전히 지오-태그된다.
사용자가 이전에 지도 상에 존재한 이후에 고스트 모드를 턴 온할 때, 사용자의 비트모지(640)는 다른 사람들의 지도들로부터 몇 초 내에 사라진다. 고스트 모드에 있을 때, 사용자는 사용자와 자신의 위치를 공유하도록 선택한 지도 상의 누구라도 여전히 볼 수 있다.
사용자가 그 자신의 비트모지(640)를 선택하면, 터치스크린(606)의 하부에서 사용자 버블 또는 사용자 패널(816)이 론치(launch)되어, 사용자가 설정 소프트 버튼(824)을 통해 위치 공유 선호도들에 액세스할 수 있게 한다. 사용자 패널(816)은 My Story 아이콘(832)의 형태의 위치-애그노스틱 컬렉션 아이콘(location-agnostic collection icon)을 추가로 포함한다. My Story 아이콘(832)은, 사용자에 의해 제출된 소셜 미디어 아이템들(여기서, 단기적 스냅들)의 위치-애그노스틱 컬렉션인, 보는 사용자의 My Story의 리플레이를 론치하도록 선택가능하다. 본 명세서에 개시된 다른 위치-애그노스틱 GUI 특징들과 유사하게, 이 컨텍스트에서의 위치-애그노스틱은, My Story 아이콘(832)을 통해 플레이가능한 소셜 미디어 아이템들의 컬렉션이 임의의 위치 제약에 관계없이 집결(collated)되고 디스플레이되며, 따라서 각자의 아이템들과 연관된 지오-태깅 정보에 의해, 사용자의 현재 위치에 의해, 또는 지도(618)의 현재 포커스에 의해 영향을 받지 않는다는 것을 의미한다.
위치 공유 선호도들
설정 소프트 버튼(824)을 선택하면, 이 예시적인 실시예에서, 누가 자신의 위치를 볼 수 있는지, 그리고 어떤 세분성(granularity)인지를 지정하기 위한 옵션들을 사용자에게 제공하는, 위치 공유 선호도 인터페이스(840)(도 8b)가 지도 GUI(612)에 디스플레이된다. 이 예시적인 실시예에서 제공되는 디폴트 공유 세분성 옵션들은 다음을 포함한다:
- 이 실시예에서, 사용자의 비트모지(640)가 사용자의 실제 위치(예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)의 위치 서비스들에 의해 표시됨)에서 그들의 지도 GUI들(612)을 통해 친구 사용자들에게 디스플레이되는 것을 의미하는 정밀도(Precise). 즉, 사용자에 대한 디스플레이 위치 및 실제 위치는 실질적으로 동일하다; 및
- 사용자의 비트모지(640)의 디스플레이 위치가 실제 위치와 상이할 것이지만, 현재의 실제 위치에 대응하는 정의된 지리적 영역 내에 위치될 것임을 의미하는 도시(City). 이 예시적인 실시예에서, 사용자의 위치가 디스플레이되는 정의된 지리적 영역은 도시 레벨(예를 들어, Venice, CA, London 등)에 있다.
특정의 사용자 그룹에 대해 또는 특정 개인들에 대해 도시 옵션이 선택되는 경우, 이 예시적인 실시예에서 사용자의 비트모지(640)는 그 도시 내의 랜덤 위치에서 선택된 사람들(또는 선택된 그룹 내의 사람들)의 사용자 디바이스들(102) 상에 생성된 지도 GUI(612)에 도시될 것이며, 이는 이 실시예에서는 사용자가 그 도시를 떠나지 않으면 변경되지 않을 것이다. 도 8c는 이러한 도시-레벨 디스플레이 세분성에서 지도 GUI(612)의 대화형 지도(618)에서의 사용자 비트모지(640)의 디스플레이의 예를 도시하며, 여기서는, 광범위하게, 사용자가 위치하는 도시(도시된 예시적인 실시예에서, Santa Monica)를 지정하는 연관된 라벨(860)과 함께, 사용자 비트모지(640)가 도시 내의 랜덤 위치에 도시되어 있다.
사용자의 위치의 의도적으로 부정확한 디스플레이에 관련된 특징들은, 한편으로는, 그 자신의 디바이스(102) 상에서 생성된 지도 GUI(612)의 인스턴스(예를 들어, 사용자 비트모지(640)의 디스플레이 위치가 사용자의 실제 위치에 대응하는 도 8a), 및 다른 한편으로는, 비-정밀 보기 권한을 갖는 친구 사용자들의 사용자 디바이스들(102) 상에서 생성된 지도 GUI(612)의 인스턴스들(예를 들어, 사용자 비트모지(640)의 디스플레이 위치가 사용자의 실제 위치와 상이한, 도 8c에 도시된 것과 같은 라벨링된 도시-레벨 디스플레이)로, 사용자의 위치가 상이하게 디스플레이되는 효과가 있다는 점에 유의한다. 이 예시적인 실시예에서, 비-정밀 지역 레벨(예를 들어, 도시 레벨)에서의 사용자 비트모지(640)의 디스플레이 위치는 상이한 친구 사용자 디바이스들(102)에 걸쳐 동일하며, 따라서 상이한 친구들은 사용자 비트모지(640)를 동일한 랜덤 위치에서 디스플레이되는 것으로서 볼 수 있다. 다른 실시예들에서, 디스플레이 위치는 상이한 친구 사용자들에 대해 상이할 수 있다.
따라서, 본 개시내용의 이러한 양태는, 소셜 미디어 애플리케이션의 사용자와 연관된 사용자 디바이스의 위치를 결정하는 단계; 사용자 위치가 소셜 미디어 애플리케이션의 다른 사용자들에게 디스플레이되는 지도-기반 GUI 상에 디스플레이되는 방식을 지정하는 사용자-선택 위치 디스플레이 설정을 결정하는 단계 - 위치 디스플레이 설정은 지도-기반 GUI 상에서의 상이한 각자의 정밀도 레벨들에서의 사용자 위치의 디스플레이에 대응하는 미리 결정된 위치 디스플레이 설정 세트로부터 선택됨 - ; 및 선택된 위치 디스플레이 설정에 따라 지도-기반 GUI 상의 위치에서 사용자와 연관된 UI 요소를 렌더링함으로써 친구 사용자의 지도-기반 GUI 상에 사용자를 표현하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다는 것을 알 것이다.
정의된 지리적 영역은 도 8b의 예시적인 실시예에서 도시 레벨로만 이용가능하다.
다른 실시예들에서, 예를 들어, 카운티, 도시, 타운, 또는 이웃 레벨과 같은, 지도 제작상으로 및/또는 정치적으로 정의된 지리적 영역들의 상이한 레벨들을 식별하는, 상이한 또는 추가적인 레벨들의 디스플레이 세분성이 제공될 수 있다. 도 8b의 예시적인 실시예에서, 고스트 모드는 (고스트 모드 토글(841)을 통해) 일반적인 레벨에서 토글될 수 있을 뿐만 아니라, 그룹 선택기(842) 및 친구 선택기(843)를 통해 각각 사용자 그룹들에 대해 또는 개별적인 친구 사용자들에 대해서도 선택될 수 있다는 점에 유의한다. 일부 실시예들에서, 디스플레이된 사용자 위치는 사용자 디바이스(102)가 정의된 지리적 영역을 떠날 때까지 랜덤하게 선택된 디스플레이 위치에 고정된 채로 유지된다. 따라서, 새로운 디스플레이 위치는 일부 실시예들에서 사용자가 관련 영역에 진입할 때마다 결정된다.
언급한 바와 같이, 사용자는 또한 위치 공유 선호도 인터페이스(840)를 통해 자신의 위치가 디스플레이될 다른 사용자들의 상이한 그룹들을 선택할 수 있고, 일부 실시예들에서 상이한 각자의 그룹들에 대해 또는 상이한 각자의 개인들에 대해 상이한 디스플레이 속성들을 지정할 수 있다. 이 예에서, 그룹 선택기(842)를 통해 이용가능한 청중 옵션들(audience options)은: 가장 친한 친구들(Best Friends), 친구들(Friends), 및 커스텀(Custom)(친구 선택기(843)에 의해 지정된 사람들의 개별-레벨 화이트리스트임)을 포함한다.
친구들이 선택되면, 사용자의 친구 리스트에 추가된 모든 새로운 사람들은 그룹 선택기(842)에서 선택된 세분성 레벨에 따라(예를 들어, 도 8b의 그룹 선택기(842)에서 정밀도 또는 도시 레벨로 선택가능함), 자신의 위치를 자동으로 볼 수 있을 것이다. 그들이 사용자와 이미 공유하고 있다면, 그들은 사용자의 지도 상에 몇 초 내에 나타난다.
이 예시적인 실시예에서, 위치 공유 관계들은 양방향(two-way)이다 - John이 자신의 위치를 Jack과 공유하고 있는 경우, Jack이 John을 친구로서 추가하지 않는 한, Jack은 자신의 지도(618) 상에서 John을 보지 못할 것이다. 사용자는 커스텀 섹션에 친구가 아닌 누구라도 추가할 수 없다. 또한, 사용자는, 친구 선택기(843)를 통해, 디폴트 설정을 무효화하는, 특정 사람들에 대한 더욱 전문화된 권한들을 정의할 수 있다.
지도 GUI(612)를 볼 때, 사용자는 따라서 지도(618) 상에서 자신과 위치를 공유한 모든 자신의 친구들의 위치들을 볼 수 있을 것이다. 논의한 바와 같이, 각각의 사용자는 이 예시적인 실시예에서 비트모지(640)에 의해 표현된다. 친구가 비트모지(640)를 갖지 않는 경우, 일반 UI 요소 내의 프로파일 사진이 도시된다. 특정 친구에 대해 이용가능한 프로파일 사진들이 없는 경우, 디폴트 아이콘(예를 들어, 블랭크 프로파일)이 대응하는 위치에 디스플레이된다.
친구 아이콘/친구 캐러셀을 통한 친구-레벨 액세스
이 예시적인 실시예에서, 친구 정보 및 친구-특정 콘텐츠에 대한 친구-레벨 액세스는 대화형 지도(618)를 통해 인에이블된다.
이러한 친구-레벨 액세스는 각자의 지오-앵커링된 스토리 아이콘들(631, 633)을 통해 액세스가능한 위치-기반 검색 또는 스냅 컬렉션들과 같은 위치-기반 액세스 메커니즘들과 구별된다. 이러한 친구-레벨 액세스 메커니즘의 일 예는, 사용자가 디스플레이된 친구의 비트모지(640)를 탭핑할 때 스크린의 하단에 팝업하는 친구 버블 또는 친구 패널(909)(도 9a)이다.
친구 패널(909) 및 그의 일부를 형성하는 친구 캐러셀(918)은 다수의 기능성을 사용자에게 제공한다.
도 9a의 예시적인 실시예에서, 친구 패널(909)은 사용자에 관한 요약 정보를 디스플레이한다. 도 9a에 예시된 바와 같이, 친구 패널(909)은 사용자가 상이한 친구들 사이에서 선택적으로 포커스를 전환할 수 있게 하는 친구 캐러셀(918)의 일부를 형성한다. 메인 친구 패널(909)에 부가하여, 친구 캐러셀(918)은 그 좌측 에지가 터치스크린(606)의 우측 상에 노출되는 다음 친구 패널(909)을 포함한다는 점에 유의한다.
사용자는 친구 캐러셀(918)을 통해 지도(618) 상의 친구들 사이에서 스와이프(swipe)할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 친구들 사이의 전환은 현재 포커스 친구 패널(909)을 좌측 또는 우측으로 스와이핑함으로써 달성된다. 친구 패널(909)에서 좌측 또는 우측으로 스와이핑하면, 경우에 따라, 다음 또는 이전 친구 패널(909)을 볼 수 있게 된다. 이 예시적인 실시예에서, 특정 친구로의 스와이핑은 자동으로 지도(618)의 중심을 그 친구의 비트모지(640)에 둔다. 지도 뷰포트(621)에서 보이는 친구들만이 아니라, 사용자가 보기 권한을 갖는 친구들 모두가 친구 캐러셀(918)의 일부로서 이용가능해야 한다는 점에 유의한다. 이 실시예에서 친구들은 업데이트 최신성(update recency)에 의해 캐러셀에 정렬된다.
친구 패널(909)은, 지도 GUI(612)를 떠나지 않고, 일시적으로 대화형 지도(618)를 대신하여 채팅 인터페이스(950)(도 9b 참조)를 론치하도록 선택될 수 있는 채팅 소프트 버튼(918)을 또한 포함한다. 다른 실시예들에서, 친구 비트모지들(640)을 탭핑하면, 플라이-아웃 메뉴(fly-out menu)가 디스플레이되고, 채팅 세션의 개시는 선택가능 옵션들 중 하나이다.
이 예시적인 실시예에서, 채팅 소프트 버튼(918)을 선택하면, 채팅 인터페이스(950)가 지도(618) 위에 모달(modal)로 팝업되고, 이 모달은 스와이프 다운(swipe down)되어 해제될 수 있다. 인입 채팅 통지들은 이 모달 보기(modal view)로 열릴 수 있다.
친구 캐러셀(918)은 지도 GUI(612)를 통해 각자의 친구 사용자들에 의해 제공되는 소셜 미디어 콘텐츠에 대한 위치-애그노스틱 액세스를 추가적으로 제공한다. 이 예시적인 실시예에서, 이러한 위치-애그노스틱 액세스는 친구 패널(909)에 디스플레이된 각자의 친구 스토리 아이콘(932)의 형태로 위치-애그노스틱 컬렉션 아이콘을 통해 이용가능하다. 친구 스토리 아이콘(932)은, 리플레이되는 자료에 대한 임의의 위치 제약 없이, 대응하는 친구 사용자에 의해 업로드된 일련의 스냅들을 포함하는 대응하는 스토리(이 예에서는 선택된 친구의 My Story임)의 리플레이를 트리거하도록 선택가능하다. 다시 말해서, 어떠한 위치 정보도 이러한 스냅들의 이용가능성 및 아이덴티티에 대해 임의의 영향을 미치지 않는다. 따라서, 친구 스토리 아이콘(932)을 통한 친구 캐러셀(918)은, 그에 따라 이용가능한 스냅들 또는 스토리들이 친구 사용자의 현재 위치, 지도 뷰포트(621)의 현재 포커스, 또는 보는 사용자의 현재 위치와 무관하게 동일할 것이라는 점에서, 사용자 위치로부터 어디에도 위치하지 않는 소셜 미디어 콘텐츠로의 링크를 제공한다. 달리 말하면, 지도 GUI(612)의 이러한 그리고 다른 위치-애그노스틱 액세스 특징들은 지도-기반이 아닌 GUI에 의해 제공되는 것과 유사한 방식으로 지도 GUI(612)를 통해 친구 콘텐츠에 대한 액세스를 제공한다. 따라서, 하나의 예시적인 실시예에서, 특정한 친구 비트모지(640)를 선택하면, 각자의 스냅들/스토리들의 임의의 지오-태깅 정보에 관계없이, 타겟 사용자의 이용가능한 스냅들 및/또는 스토리들이 보여질 수 있는 메뉴 또는 사용자 인터페이스 요소(도 9a의 예시적인 실시예에서, 선택된 사용자의 각자의 친구 스토리 아이콘(932))가 디스플레이된다.
아래에 설명되는 바와 같이, 지도 GUI(612)에 의해 제공되는 검색 메커니즘들의 특정 양태들은 유사하게 지도 GUI(612)를 통해 친구 사용자들의 위치-애그노스틱 소셜 미디어 콘텐츠에 대한 액세스를 제공한다.
검색 기능성들
스토리 아이콘들(631, 633)의 선택에 의해 클러스터화된 스토리들을 보는 것에 더하여, 사용자는 지도 GUI(612)에 의해 제공되는 하나 이상의 검색 기능성을 사용하여 스냅들에 액세스할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)는 사용자가 타겟팅된 소셜 미디어 콘텐츠에 액세스할 수 있는 다수의 상이한 검색 메커니즘을 제공하고, 검색 메커니즘들은 다음을 포함한다:
- 텍스트 스트링 검색 질의의 엔트리가 검색 질의(도 10c)를 충족시키는 엔트리들의 리스트를 포함하는 검색 결과들의 디스플레이를 야기할 수 있게 하는 검색 바(665)(도 6a);
- 그들 각자의 지오-태그 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 미디어 콘텐츠를 검색하는 위치-기반 검색들. 일부 실시예들에서, 이들 위치-기반 검색 메커니즘은 다음을 포함한다:
○ (도 11a 및 도 11b에 개략적으로 예시된) 지도(618) 상의 타겟 위치에서 클릭 또는 탭핑함으로써 트리거된 위치-타겟화된 검색(location-targeted search); 및
○ 선택된 친구 사용자의 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 미디어 콘텐츠를 찾는 친구 기반 위치 검색; 및
- 선택된 친구 사용자들의 소셜 미디어 콘텐츠에의 액세스를 제공하는 하나 이상의 친구-레벨 액세스 메커니즘. 특정 실시예에서, 이것들은 다음을 포함한다:
○ 사용자 아이콘들, 친구 캐러셀(918) 및/또는 개별 친구 패널들(909)을 통한 위치-애그노스틱 친구 콘텐츠에의 액세스; 및
○ 검색 결과들의 리스트에서 각자의 친구 사용자들과 연관하여 디스플레이되는 위치-애그노스틱 컬렉션 아이콘들(예를 들어, 도 10a 내지 도 10c를 참조하여 아래에 설명되는 바와 같은 친구 스토리 아이콘들(932)).
검색 바 메커니즘
검색 바(665)를 통해 제공되는 검색 메커니즘의 동작의 2개의 예시적인 실시예가 도 10a 및 도 10b 내지 도 10d를 각각 참조하여 개략적으로 도시된다. 도 10a의 예시적인 실시예를 먼저 논의하면, 검색 바(665)(도 6a)의 선택은 텍스트-기반 검색 질의를 입력하기 위한 검색 상자(1020), 및 검색 상자(1020) 아래에 디스플레이되는 각자의 사용자 인터페이스 셀들 내의 제안들(1030)의 다수의 리스트를 포함하는 드롭-다운 검색 인터페이스(1010)의 디스플레이를 야기한다는 것을 알 것이다. 도 10b 내지 도 10d의 예시적인 실시예들에서, 개별 제안 셀들은 개별 스냅들, 스토리들, 장소들, 및/또는 친구들에 대응한다. 도 10c의 검색 인터페이스(1010)의 대응하는 스크린샷을 참조하여 알 수 있는 바와 같이, 제안들(1030)의 일부로서 디스플레이된 특정 셀들은, 입력된 검색 질의를 충족시키는 스토리들, 친구들, 또는 장소들만을 포함하도록, 검색 상자(1020) 내의 텍스트 엔트리에 응답하여 동적으로 필터링된다.
사용자가 제안들(1030)의 리스트에서 선택된 셀을 클릭하면, 이 예에서 지도 GUI(612)는 지도(618) 상의 대응하는 포인트를 플라이-오버(fly-over)로 자동으로 내비게이션한다. 선택된 셀이 스파이크 컬렉션 또는 클러스터(본 명세서의 다른 곳에서 스파이크 스토리로도 지칭됨)에 대한 것이라면, 대응하는 스토리 내의 스냅들은 순차적으로 플레이하기 시작한다. 선택된 셀이 친구 셀이면, 지도 뷰포트(621)는 대응하는 친구 비트모지(640)를 내비게이션하고, 경우에 따라 연관된 친구 패널(909)이 팝업된다. 도 10a의 예시적인 실시예에서, 디스플레이 검색 결과들 또는 제안들(1030)의 적어도 일부 양태들은, 지도(618)의 사용자 현재 위치 또는 디스플레이 영역에 기초하여 임의의 제약 없이, 임의의 위치로부터 검색 결과들을 반환하는, 위치-애그노스틱이다. 특히, 도 10a의 실시예에서 제안들(1030)의 "My Friends" 섹션은 사용자가 보기 권한을 갖는 임의의 친구들을 포함한다.
따라서, 도 10a의 검색 인터페이스(1010)에 의해 제공되는 특징들은 다음을 포함한다:
- 대응하는 제안 셀을 선택함으로써 세계의 어디에서나 위치를 검색하고 내비게이션하는 것; 및
- 타이핑 전에, 관심있는 소셜 미디어 콘텐츠의 제안들(1030)을 보고, 타이핑 동안 또는 이후에, 검색 질의를 동적으로 충족시키는 제안들을 보는 것. 도 10a의 예시적인 실시예에서, 이것들은 다음을 포함한다:
○ 섹션(1032)에서 "My Friends"로서 식별된 사용자의 친구들;
○ 섹션(1034)에서 "Trending Locations"로서 식별된, 위치에 관계없이, 유행하는 장소 스토리들, 이벤트 스토리들, 및/또는 스파이크 스토리들 또는 클러스터들;
○ 섹션(1036)에서 "Popular Nearby"로서 식별된, 근처 장소 스토리들, 이벤트 스토리들, 및/또는 스파이크 스토리들 또는 클러스터들.
도 10a의 예시적인 실시예에서의 "My Friends" 및 "Trending Locations"는, 뷰포트에 보여지는 친구들/콘텐츠만이 아니라, 전세계의 친구들/콘텐츠를 보여준다는 점에 유의한다. 모든 친구들은 최근에 본 순서로 섹션(1032)에 도시된다. 대조적으로, "Popular Nearby" 엔트리들은 위치 제약이 있으며, 이 예시적인 실시예에서는 현재 지도 뷰포트(621)의 영역 내에 있는 스토리들로 제한된다. 다른 실시예들에서, 위치 제약은 클라이언트 디바이스(102)에 의해 표시된 바와 같이 사용자의 현재 위치에 기초한다.
"Trending Locations" 및 "Popular Nearby" 스토리들은 기본 소셜 미디어 활동에 기초한 메트릭에 따라 전역적으로 순위화되고, 이 예시적인 실시예에서는 스토리에 기여하는 고유 사용자들의 수에 따라 순위화된다. 일부 실시예들에서, 유행하는 위치들은 변칙성 메트릭들 또는 관심도 스코어들(interestingness scores)에 따라 순위화될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 검색 인터페이스(1010)에서의 스토리들의 표면화는 미가공 스냅 볼륨, 시간의 흐름에 따른 스냅 밀도, 스냅 볼륨의 증가 레이트 등에 기초할 수 있다.
사용자들이 검색 상자 드롭다운 내의 엔트리를 클릭하면, 지도 GUI는 지도(618) 상의 대응하는 포인트를 플라이-오버로 내비게이션하고, 그 후에 스토리/스파이크 클러스터가 플레이하기 시작하거나, 경우에 따라 친구 패널(909)이 팝업된다.
지도 GUI(612)의 다른 예시적인 실시예들을 통해 이용가능한 기능성을 검색하는 것이 이제 도 10b 내지 도 10d를 참조하여 설명될 것이다. 도 10c 및 도 10d는 검색 인터페이스(1010)의 일부를 형성하는 검색 상자 내의 사용자에 의한 타이핑 동안 및 이후의 검색 인터페이스의 거동을 도시한다. 타이핑 동안 및 이후에 열거된 아이템들은 지금까지 입력된 검색 스트링을 충족시키는 아이템들(예를 들어, 친구들, 장소들, 이벤트들, 또는 스토리들)로 제한된다는 것이 이해될 것이다. 각자의 엔트리들이 우선순위에 의해 순위화되는 다수의 상이한 섹션들의 제안들(1030) 각각이 아래에 개별적으로 설명될 것이다. 상이한 실시예들은 이러한 제안 섹션들의 상이한 조합들을 이용할 수 있다.
FRIENDS ON THE MAP - 도 10b에서 참조 번호 1040으로 표시된 이 섹션은 지도(618) 상에 있는 친구들을 보여준다. 이 예시적인 실시예에서, 디스플레이된 친구들은 지도 뷰포트(621)에서(즉, 검색 인터페이스(1010)를 론치하기 직전에 디스플레이되는 지도(618)의 지리적 영역에서) 보이는 친구들로 제한된다. 다른 실시예들에서, 디스플레이된 친구들은 지도(618) 상의 어딘가에서 현재 이용가능한 임의의 친구들을 포함한다. 이 예에서, 상위 4개의 친구가 열거되고, 필요한 경우 더 보기(View More) 버튼이 뒤따른다. 사용자는 친구 셀을 탭핑하여 지도(618) 상에 그들을 찾을 수 있다.
각각의 친구 셀은, 이용가능한 경우, 친구 스토리 아이콘(932)의 형태로 위치-애그노스틱 컬렉션 아이콘을 포함한다. 친구 스토리 아이콘들(932) 중 임의의 것이 대응하는 친구 스토리를 모달 방식으로(modally) 보기 위해 탭핑될 수 있다. 스토리를 보는 것은 스토리에 포함된 일련의 스냅들의 순차적 리플레이를 포함한다. 이러한 예시적인 실시예에서의 각각의 친구 스토리 아이콘(932)은 각자의 친구 이름의 우측에 원형 썸네일의 형태의 사용자 인터페이스 요소를 포함한다. 이 예에서, 따라서 플레이가능한 스토리들은, 스토리와 연관될 수 있는 임의의 위치 정보에 관계없이 또는 스토리의 일부를 형성하는 임의의 스냅들과 함께, 따라서 타겟 친구 사용자의 위치-애그노스틱 소셜 미디어 콘텐츠에 대한 지도-기반 액세스의 개시된 특징에 따라, 친구의 스토리들 중 임의의 것을 포함한다. 그러나, 다른 실시예들에서, 리플레이를 위해 표면화된 스토리들은 현재 지도 뷰 상에서 지오-태그된 것들로 제한된다.
친구 스토리 아이콘(932)에 더하여, 이 예시적인 실시예에서의 각각의 친구 엔트리는 연관된 비트모지, 이름, 마지막으로 본 타임스탬프, 및 연관된 위치 표시자를 포함한다. 열거된 친구들은 업데이트 최신성에 의해 정렬된다.
ALL FRIENDS - 도 10c의 참조 번호 1050에 의해 식별되는 이 섹션은, 그 친구가 지도 상에 존재하는지 여부와 무관하게, 검색 스트링을 충족시키는 친구들을 표면화한다는 점에서, 도 10a의 My Friends 섹션(1032)과 유사하다. My Story 아이콘(832)에 더하여, 사용자 이름 및 스코어 표시자가 각각의 친구에 대한 서브텍스트로서 도시되어 있다. 이 예시적인 실시예에서, 표시된 스코어는 사용자의 관여 레벨(engagement level)을 표현하기 위해 애플리케이션 전체에 걸쳐 사용되는 사용자 스코어이다. 일부 실시예들에서, 이전에 설명한 바와 같이, 친구 셀을 탭핑하면, 그 친구의 디스플레이 위치에 포커스를 두도록 지도를 내비게이션한다. 그러나, 이 예시적인 실시예에서는, 친구 셀을 탭핑하면, 채팅 인터페이스(950)를 모달 방식으로 론칭한다(도 9b 참조). 채팅을 해제하면, 사용자가 다시 검색 인터페이스(1010)로 돌아간다.
TOP STORIES - 도 10b의 예시적인 실시예에서 참조 번호 1042로 식별된 이 섹션은, (큐레이터들에 의해 매일 선택되거나 또는 품질 스코어 또는 뷰어 볼륨에 의해 순위화되는) 전세계의 주요 스토리들을 보여준다.
NEARBY STORIES - 도 10b에서 참조 번호 1044로 식별된 이 섹션은, 뷰포트 근처에 또는 그 안에 관심있는 이벤트 클러스터들을 보여준다. 이것들은 내림차순 품질 스코어(descending quality score)에 의해 순위화될 것이다. 일부 실시예들에서, 근처 스토리들은, 변칙성 메트릭에 따라, 또는 변칙성 메트릭에 적어도 부분적으로 기초한 순위 스코어에 따라 순위화될 수 있다.
따라서, 본 개시내용의 일부 실시예들은, 사용자 디바이스와 각자의 갤러리들과 연관된 지오로케이션들 사이의 지리적 근접성에 적어도 부분적으로 기초하여 단기적 갤러리들을 자동으로 표면화하는 소셜 미디어 애플리케이션 검색 인터페이스를 제공한다는 것을 알 것이다. 표면화된 단기적 갤러리들을 순위화하는 것은 각자의 변칙성 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다.
LOCATIONS - 도 10d에서 참조 번호 1060에 의해 식별된 이 섹션은, 검색 질의와 매칭되는 모든 관심 포인트(points of interest)(POI) 또는 장소(CMS(1224)에 의해 정의된 바와 같음)를 보여준다. 일부 실시예들에서, 검색 스트링을 충족시키는 위치들의 표면화 및 순위화는 리플레이에 이용가능한 스토리들을 갖는, 즉, 연관된 장소 스토리를 갖는 위치들을 포함한다. 따라서, 예를 들어, 도 10d의 스크린샷에서는, Blue Lagoon이 Blue Bottle Coffee 위에 순위화되는데, 그것은 후자가 사용자 디바이스(102)의 위치에 더 가까이 있더라도, Blue Lagoon이 연관된 협력적 스토리를 갖기 때문이다.
장소가 스토리를 갖는 경우, 이 예시적인 실시예에서는 썸네일 형태의 스토리 아이콘(1063)이 제목 앞에 도시된다(도 10d 참조). 스토리 아이콘(1063)(또는 셀 내의 어디든지)을 탭핑하면, 지도 상의 장소에 중심을 두고 스토리를 오토-플레이(auto-play)한다. 장소가 썸네일을 갖지 않는 경우, 이 예시적인 실시예에서는 셀을 탭핑하면, 임의의 스토리를 플레이하지 않고 관련 위치에 포커싱하는 지도 뷰포트(621)로 되돌아간다. (플레이가능한 스토리들을 갖는 장소들 및/또는 POI들이 최상부에 우선순위화된 후에) 현재 뷰포트에 근접하여 폴백 우선순위화(fallback prioritization)된다.
지도 상의 타겟 위치를 통한 위치-기반 검색
텍스트-기반 검색 질의를 입력하는 것에 대한 대안으로서, 사용자는 지도(618) 상에 오버레이된 임의의 스토리 아이콘들(631, 633), 친구 비트모지들(640), 또는 임의의 다른 선택가능한 사용자 인터페이스 요소와는 별개인 지도(618) 상의 타겟 위치를 선택함으로써 위치-기반 검색을 개시할 수 있다. 이러한 방식으로, 지도(618) 자체는 대화형 검색 메커니즘을 제공한다. 이러한 위치-기반 검색의 예시적인 실시예가 도 11a 및 도 11b를 참조하여 개략적으로 도시된다.
지도 뷰포트(621) 상의 특정 위치에 대한 사용자의 클릭 또는 탭핑에 응답하여, 클릭 또는 탭 위치로부터 미리 정의된 반경 내의 소셜 미디어 아이템들에 대한 검색이 수행된다. 이 예시적인 실시예에서, 이러한 위치-기반 검색은 각자의 아이템들을 플레이하기 위해 선택가능한 그래픽 사용자 인터페이스 요소들의 리스트를 반환하지 않고, 그 대신에 검색의 결과로서 반환된 아이템들의 자동화된 순차적 리플레이를 자동으로 트리거한다.
도 11a의 예시적인 실시예에서, 타겟 위치(1110)의 선택은, 사용자의 단일 손가락(1120)으로 터치스크린(606)을 탭핑하는 것으로 이루어지는, 선택된 온-스크린 위치에서의 햅틱 접촉에 의한 것이다. 따라서, 지도(618) 상의 비-썸네일 장소를 탭핑하면, 타겟 위치(1110)에 중심을 둔 실질적으로 원형의 지리적 검색 영역(1130)에 의해 도 11b에 개략적으로 도시된 바와 같이, 타겟 위치(1110) 주위로 검색을 방사(radiate)할 것이다. 이러한 위치-기반 검색은 탭 위치로부터의 미리 정의된 검색 반경을 가질 수 있다. 지리적 검색 영역(1130)에서 임의의 스냅들이 발견되는 경우, 이전에 설명된 바와 같이, 그 스냅들은 자동으로 순차적으로 플레이백된다. 그 영역에 스냅들이 없다면, 결과들이 발견되지 않음을 보여주기 위해 검색은 다시 돌아간다.
일부 실시예들에서, 이러한 위치-기반 검색은 미리 정의된 검색 한계에 의해 동적으로 제약되어, 지리적 검색 영역(1130)의 크기가 상이한 경우들에서 가변적일 수 있다. 일부 실시예들에서, 위치-기반 검색에 대한 검색 한계는 검색에 위치한 스냅들의 수에 의해 정의된 미리 정의된 최대 크기이다. 예시적인 실시예에서, 지리적 검색 영역(1130)은 따라서 타겟 위치(1110)로부터 미리 정의된 최대 수의 스냅들이 발견되는 포인트까지 방사될 것이고, 그 후에 그 영역으로부터의 모든 스냅들은 순차적으로 플레이하기 시작할 것이다. 달리 말하면, 미리 정의된 검색 메트릭 또는 한계가 일부 실시예들에서 검색이 정지되어야 하는 때를 결정하기 위해 제공된다. 언급한 바와 같이, 검색 한계는 위치된 스냅들의 수에 대한 상한일 수 있고, 일단 위치된 스냅들의 수가 상한에 도달하면 검색은 타겟 위치로부터 더 이상 방사하지 않는다. 따라서, 상이한 위치-기반 검색들은 타겟 위치(1110)의 부근의 스냅들의 밀도에 따라 크기가 상이한 지리적 검색 영역들(1130)로부터의 스냅들을 반환할 수 있다는 것을 알 것이다. 일부 예시적인 실시예들에서, 이러한 위치-트리거된 소셜 미디어 콘텐츠 검색(즉, 스토리 아이콘(631/633) 또는 친구 비트모지(640)와 일치하지 않는 타겟 위치(1110)에서 사용자 클릭/탭에 의해 트리거된 다른 사용자들에 의해 업로드된 소셜 미디어 콘텐츠에 대한 검색)은 지도 상의 각자의 아이콘들(631, 633)에 의해 표현된 클러스터링된 컬렉션들 중 하나 이상에 포함된 소셜 미디어 아이템들을 배제하도록 자동으로 구성될 수 있다. 따라서, 이 실시예에서, 소셜 미디어 애플리케이션은 검색 결과들에 포함되지 않거나 지도 상에서 장소 스토리들 중 임의의 것 또는 스파이크 스토리들 중 임의의 것에 포함되는 임의의 스냅들을 리플레이하지 않을 것이다.
언급한 바와 같이, 이 예시적인 실시예에서 비-썸네일 영역을 클릭 또는 탭핑함으로써 위치-기반 검색을 개시하는 것은 타겟 위치(1110)에 중심을 둔 지리적 검색 영역(1130) 내에 위치한 스냅들의 자동 리플레이를 트리거한다. 다른 실시예들에서, 타겟 위치 선택에 의한 이러한 검색 입력은, 예를 들어, 각각의 발견된 스냅에 대한 썸네일 및 사용자이름을 포함하는, 검색 영역 내에서 발견되는 스냅들을 열거하는 그래픽 사용자 인터페이스 요소의 디스플레이를 야기할 수 있다. 그 후, 사용자는 발견된 스냅들의 리스트로부터 리플레이되어야 하는 것들을 선택할 수 있다.
일부 실시예들에서, 위치-기반 검색에 위치한 스냅들은, 대응하는 스냅이 업로드되었을 때를 나타내는 각자의 타임스탬프 데이터에 의해 표시된 바와 같이, 연대순 시퀀스로 플레이백된다. 일부 예시적인 실시예들에서, 리플레이 시퀀스가 연대순 시퀀스를 엄격하게 따르지 않도록, 위치-기반 검색에서 식별된 스냅들의 서브세트에 대해 시퀀싱 동작(sequencing operation)이 수행될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 지도 뷰포트 상의 사용자 탭에 응답하여 미디어 플레이백을 위한 개선된 시퀀스는 (a) 탭 포인트의 고정 반경 내의 모든 스냅들을 찾는 것, (b) 그러한 스냅들의 지리-시간적 클러스터링을 행하는 것, (c) 탭으로부터 거리를 두고 그 클러스터들을 정렬하는 것, 및 (d) 클러스터들 내에서 시간에 의해 정렬하는 것을 포함하는 동작들의 시퀀스에 의해 달성된다.
일부 실시예들에서, 위치-기반 검색은 디폴트로 미리 정의된 디폴트 기간 내에 업로드된 자료에 대해 수행된다. 예를 들어, 위치-기반 검색은 (a) 지리적 검색 영역(1130) 내에 위치되고; (b) 대응하는 스토리 아이콘(631/633)에 의해 표현되는 임의의 스토리에 포함되지 않고; (c) 디폴트 선행하는 단기적 시간범위(timespan) 내의 타임스탬프들을 갖는 모든 스냅들을 식별할 수 있다. 따라서, 스냅이 지도 GUI(612)를 통해 24시간 동안 디폴트로 이용가능한 예시적인 실시예에서, 위치-기반 검색은 과거 24시간 내의 업로드 날짜를 나타내는 타임스탬프들을 갖는 스냅들을 디폴트로 찾을 수 있다.
그러나, 일부 실시예들에서, 검색이 수행되는 선행하는 기간은 사용자에 의해 선택적으로 변경가능하다. 예를 들어, 검색 기간 시간범위는 검색 입력 제스처 또는 신호가 사용자에 의해 제공되는 간격에 응답하여 자동으로 변경가능하다.
(도 11a 및 도 11b의 예시적인 실시예에서의 경우와 같이) 지도 GUI(612)가 터치스크린(606) 상에 디스플레이되는 실시예들에서, 지리-시간적 검색은 지도(618) 내의 특정 위치에서의 햅틱 접촉에 의해 트리거되고, 여기서 검색은 햅틱 접촉의 온-스크린 포지션에 의해 정의되는 타겟 위치(1110) 상에 지리적으로 중심을 둔다. 일부 실시예들에서, 햅틱 접촉이 터치스크린(606)에 대해 유지되는 기간에 의해 표시되는 입력 간격은 검색이 수행되는 선행하는 시간범위를 자동으로 결정한다. 이러한 경우에, 예를 들어, 스크린 상의 탭은 디폴트 기간 내에 자료에 대한 지리-시간적 검색을 트리거하고, 프레스 앤 홀드(press and hold)는 디폴트 기간보다 긴 연장된 기간 내에 자료에 대한 지리-시간적 검색을 자동으로 트리거한다. 하나의 예시적인 실시예에서, 탭 입력은 12시간 시간범위로 지리-시간적 검색을 트리거하고, 탭 앤 홀드는 24시간 시간범위로 지리-시간적 검색을 트리거한다. 다른 실시예들에서, 확장된 시간범위는 점진적 방식으로 가변적이어서, 프레스-앤-홀드 간격에 기초하여 다수의 상이한 검색 시간범위들이 선택가능하게 된다. 터치스크린(606) 상의 햅틱 접촉을 참조하여 설명된 동작들은 사용자 입력이 마우스와 같은 커서 제어 메커니즘에 의해 제공되는 경우들에서 클릭-앤-홀드(click-and-hold) 입력에 의해 유사하게 수행될 수 있다는 점에 유의한다.
그 대신에, 또는 추가적으로, 검색 반경(즉, 지리적 검색 영역(1130)의 크기)은 입력 간격의 길이에 기초하여 가변적일 수 있고, 더 긴 입력 간격들(예를 들어, 더 긴 홀드 기간)은 더 큰 검색 반경에 대응한다.
친구 위치를 통한 또는 친구 콘텐츠에 대한 위치-기반 검색
지도 GUI(612)의 일부 실시예들은 선택된 친구 사용자의 위치 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 위치 제약을 갖는 소셜 미디어 콘텐츠를 검색하기 위한 기능성들을 제공한다. 위치 제약은, 예를 들어, 선택된 친구 사용자의 지리적 위치에 중심을 둔 미리 정의된 지리적 범위 내에서 지오-태깅된 소셜 미디어 콘텐츠로 검색을 제한하도록 동작할 수 있다.
예를 들어, 일부 예시적인 실시예들에서, 사용자는 선택된 친구 사용자의 위치에 기초한 위치 제약으로 위치-기반 검색을 트리거할 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 특정한 친구 위치에 대한 이러한 위치-기반 검색은 도 11a 및 도 11b를 참조하여 설명된 바와 같은 일반적인 위치-기반 검색에 관하여 아래에서 설명되는 것과 유사한 방식으로 수행될 수 있다. 따라서, 일부 예시적인 실시예들에서, 일반적인 위치-기반 검색에 대해 논의된 다양한 고려사항들 및 특징들은, 필요한 부분만 약간 수정하여, 친구 위치에 기초한 위치-기반 검색에 적용할 수 있다.
하나의 예시적인 실시예에서, 친구-타겟화된 위치-기반 검색은 타겟 친구 사용자의 친구 아이콘 또는 비트모지(640)와의 사용자 상호작용에 의해 트리거될 수 있다. 그러한 예시적인 실시예에서, 비트모지(640) 상의 클릭 또는 탭 입력은 메뉴 또는 친구 패널(909)을 표면화하고, 프레스-앤-홀드 입력 또는 클릭-앤-홀드 입력은 이전에 설명한 것과 같은 위치-기반 검색을 자동으로 트리거하며, 검색 영역은 선택된 사용자의 위치에 집중된다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 일부 실시예들에서 비트모지(640)의 선택에 응답하여 론치되는 메뉴 또는 친구 패널(909)은, 선택된 사용자의 위치와 관련하여 정의된 위치 제약으로 타겟화된 소셜 미디어 콘텐츠에 대한 검색을 트리거하기 위한 선택가능 사용자 인터페이스 요소를 포함한다.
일부 실시예들에서, 친구-기반 소셜 미디어 콘텐츠 검색은, 검색 결과들이 선택된 친구 사용자의 소셜 미디어 아이템들로 제한되도록 소유자 제약(owner constraint)을 추가적으로 갖는다. 다른 실시예들 또는 경우들에서, 친구-기반 소셜 미디어 콘텐츠 검색은 선택된 친구 사용자에 의해 업로드되거나 제공되는 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는 콘텐츠를 검색할 수 있다. 지도 GUI(612)를 통한 소셜 미디어 콘텐츠 검색들이 선택된 친구 사용자의 위치에 기초한 위치 제약을 갖는 다른 예시적인 실시예들은, (선택된 사용자에게 지도 포커스가 있는 동안) 검색 결과들이 지도 뷰포트(621)에 현재 디스플레이된 아이템들로 제한되는 경우들을 포함한다. 도 10b의 실시예에서의 결과 섹션(1030)은 하나의 그러한 예를 제공한다. 다른 경우들에서, 지도 GUI(612)는 선택된 타겟 사용자에 의해 배타적으로 기여되는 콘텐츠를 검색하는 옵션을 제공한다. 이러한 친구-특정 검색을 트리거하는 것에 응답하여, 사용자는 지도 뷰포트(621)의 포커스 및/또는 줌 레벨을 변경할 수 있고, 지도 뷰포트(621)에서 표면화된 소셜 미디어 아이템들은 타겟 친구 사용자에 의해 포스팅된 소셜 미디어 콘텐츠로 제한된다.
본 명세서에서 일부 예시적인 실시예들을 참조하여 설명된 바와 같이, 일부 실시예들에서 사용자 디바이스 상에서 실행되는 소셜 미디어 애플리케이션은, 적어도 일부 친구 사용자들의 디스플레이된 지리적 위치들이 그 사용자들의 실제 지리적 위치들과 상이할 수 있는 지도 뷰포트를 갖는 지도 GUI를 생성한다. 일부 실시예들에서, 친구-중심 위치-기반 소셜 미디어 콘텐츠 검색(friend-centered location-based social media content search)은, 지도 GUI 상의 선택된 친구 사용자의 디스플레이된 위치와는 별개인, 선택된 친구 사용자의 실제 지리적 위치에 집중될 수 있다. 다른 실시예들에서, 검색은 선택된 친구 사용자의 디스플레이된 위치를 참조하여 수행될 수 있다.
지도 GUI 기능성의 개요
사용 시에, 지도 GUI(612)는 따라서 사용자가 지도(618)로부터 볼 수 있는 상이한 타입들의 위치-기반 스토리들을 표면화한다. 도 6a 및 도 6b의 예시적인 실시예에서, 사용자는 지도 GUI(612)를 통해 세계의 어디에서나 Our Story에 포스팅된 스냅들에 액세스할 수 있다. 이것은 지도 뷰포트(621) 내에 디스플레이되는 상이한 지리적 영역들을 내비게이션함으로써 달성될 수 있다. 특히, 디스플레이된 지리적 영역은 줌인 또는 줌아웃에 의해, 그리고 지도 뷰포트(621)의 포커스 영역을 이동시킴으로써 변경될 수 있다. 지도 GUI(612)가 터치스크린(606) 상에 제공되는 도 6a 및 도 6b의 예시적인 실시예에서, 줌인 및 줌아웃은 핀치-아웃(pinch-out) 또는 핀치-인(pinch-in) 햅틱 입력의 형태의 햅틱 제스처들에 의해 달성될 수 있다. 디스플레이된 지리적 영역을 변경하기 위한 지도 뷰포트(621) 내의 지도(618)의 이동은 지도(618) 상의 임의의 포인트에서의 햅틱 드래깅 제스처(haptic dragging gesture)에 의해 달성된다.
이 예시적인 실시예에서, 지도(618)는 사용자에 의해 선택적으로 회전가능하지 않고, 터치스크린(606)에 대해 고정된 디폴트 배향을 갖는다. 다른 실시예들에서, 지도(618)는 지구에 대해 고정된 배향을 가질 수 있다. 일부 실시예들에서, 지도(618)는 선택적으로 회전가능하며, 예를 들어, 모든 지도 콘텐츠가 고정된 앵커 주위에서 회전한다.
위에서 길게 논의한 바와 같이, 임의의 특정 지도 뷰포트(621)에서, 디스플레이된 정보는 다음을 포함할 수 있다:
- 선행하는 윈도우 내에서 스냅 업로딩 활동(예를 들어, 디폴트 스냅 수명, 이 예에서는 24시간)의 지리적 분포를 시각적으로 디스플레이함으로써, 사용자가 더 많거나 더 적은 활동을 갖는 장소들을 식별할 수 있게 하는, 컬러-코딩된 열지도(625). 이것은 사용자가 지도 GUI(612)를 통해 더 효과적으로 위치-기반 검색들을 타겟화할 수 있게 한다. 일부 실시예들에서, 컬러-코딩된 열지도(625)는 가장 높은 확대 레벨에서만 도시된다. 그러나, 이 예시적인 실시예에서, 컬러-코딩된 열지도(625)는 모든 줌 레벨들에서 렌더링된다.
- 단기적 갤러리들 또는 스토리들의 일부를 형성하는 표면화된 콘텐츠에 대한 썸네일 아이콘들(631, 633). 이전에 설명한 바와 같이, 이 예시적인 실시예에서 이것들은 특정한 라벨링된 위치들과 연관된 지오-앵커링된 스토리들에 대한 장소 아이콘들(631), 및 지리-공간적 활동의 변칙 레벨들에 기초하여 표면화된 위치-기반 스토리들에 대한 스파이크 아이콘들(633)을 포함한다.
- 클라이언트 디바이스(102) 상에서 실행되고 지도 GUI(612)가 생성되는 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 로그인되는 사용자에 의해 가장 빈번하게 접촉된 친구 사용자들의 친구 비트모지들(640).
일부 실시예들에서, 스파이크 아이콘들(633)이 일부 확대 레벨들에서 도시되지 않는다. 특정한 예시적인 실시예에서는, 스파이크 아이콘들(633)이 디폴트로 지도 GUI(612)가 로드하는 원래의 줌 레벨에서 도시되지 않는다. 이러한 예에서, 열지도(625), 친구 비트모지들(640), 및 다수의 장소 아이콘들(631)만이 원래의 줌 레벨에서 지도(618) 상에 디스플레이된다. 사용자가 줌인함에 따라, 각자의 활동 클러스터들을 표현하는 스파이크 아이콘들(633)이 표면화된다.
상이한 아이콘들(631, 633)이 상이한 줌 레벨들에서 표면화된다는 것을 알 것이다. 이 예시적인 실시예에서, 지도 GUI(612)는 임의의 특정 뷰에서 미리 정의된 최대 개수 이하의 장소 아이콘들(631) 및 미리 정의된 최대 개수 이하의 스파이크 아이콘들(633)을 디스플레이한다. 예를 들어, 임의의 줌 레벨에서, 상위 3개의 장소 스토리(스냅 볼륨에 의해 순위화됨)는 지도 뷰포트(621)에 각자의 장소 아이콘들(631)을 디스플레이함으로써 표면화된다. 마찬가지로, 임의의 줌 레벨에서, 상위 3개의 스파이크 스토리(변칙성 또는 특이성 메트릭 값에 의해 순위화됨)는 지도 뷰포트(621)에 각자의 스파이크 아이콘들(633)을 디스플레이함으로써 표면화된다.
각자의 스토리 아이콘들(631, 633)에 의해 지도(618)에서 표면화된 스토리들을 보는 것에 더하여, 사용자는 Our Story에 업로드되고 갤러리 참여 타이머 또는 이용가능성 수명이 아직 만료되지 않은 임의의 스냅에 액세스하기 위해 위에서 설명한 검색 기능성들 중 하나 이상을 사용할 수 있다.
지도 GUI(612)는 그 안에 디스플레이된 정보가 시간에 따라 동적으로 변화한다는 점에서 동적이라는 점이 이해될 것이다. 새로운 스냅들이 Our Story에 계속 업로드될 수 있고, 스토리 아이콘들(631, 633)의 표면화 및 열지도(625)의 생성이 기반으로 하는 기본 소셜 미디어 아이템들은 스냅들의 이용가능성의 만료로 인해 추가로 계속 변화할 수 있다. 그러나, 이 예시적인 실시예에서, 지도 뷰포트(621)에 디스플레이된 정보는 임의의 특정 지리적 영역의 디스플레이 동안 동적으로 업데이트되지 않는다. 대신에, 지도 뷰포트(621)의 포커스의 변경은 애플리케이션 서버(112)로부터 스토리 아이콘들(631, 633) 및 열지도(625)에 대해 업데이트된 정보를 수신하는 것과 관련된다.
예시적인 실시예들과 함께 설명된 바와 같은 지도 GUI(612)의 이점은, 지리적으로 분산된 소셜 미디어 콘텐츠와의 사용자 친화적이고 직관적인 상호작용을 제공한다는 점이다. 상이한 타입들의 소셜 미디어 갤러리들(예를 들어, 스파이크 아이콘들(633) 및 장소 아이콘들(631)에 의해 각각 표현됨)의 제공은, 소셜 미디어 플랫폼을 통해 이용가능할 수 있는 매우 많은 수의 개별 소셜 미디어 아이템들의 복잡성이 감소되는 방식으로 사용자-선택에 가장 적절한 콘텐츠만을 자동으로 표면화하고, 사용자가 관심을 가질 수 있는 타겟화된 콘텐츠의 선택을 허용하는 시스템을 제공한다.
예시적인 시스템
도 12는 도 6a 내지 도 11b를 참조하여 설명된 지도 GUI(612)와 같은 소셜 미디어 애플리케이션에 대한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하도록 구성되는 소셜 미디어 플랫폼 시스템(1200)의 예시적인 실시예를 도시한다. 일부 실시예들에서, 시스템(1200) 및 그의 연관된 컴포넌트들은, 예를 들어, 소셜 미디어 애플리케이션 서버 시스템(108)(도 1)에 의해 서버측에 제공될 수 있다. 그러한 경우들에서, 시스템(1200)의 각자의 컴포넌트들은 애플리케이션 서버(112) 상의 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)의 실행에 의해 제공될 수 있다. 다른 실시예들에서, 시스템(1200)의 하나 이상의 컴포넌트는, 예를 들어, 각자의 클라이언트 디바이스(102)(도 1) 상의 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 실행에 의해 클라이언트측에 제공된다. 또 다른 실시예들에서, 시스템(1200)은 협업적으로 서버측 및 클라이언트측에 제공되며, 애플리케이션 서버(112) 및 그와 통신하는 클라이언트 디바이스(102)는 클라이언트 디바이스(102) 상의 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)의 실행에 의해 그리고 애플리케이션 서버(112) 상의 소셜 미디어 서버 애플리케이션(114)의 실행에 의해 각자의 시스템 컴포넌트들을 제공하도록 구성된다.
시스템(1200)은 지도 GUI(612)에 디스플레이되는 위치-기반 소셜 미디어 정보를 포함하는 지도 GUI(612)를 생성하기 위한 지도 엔진(1208)을 포함한다. 따라서, 지도 엔진(1208)은 클라이언트 디바이스(102)의 지도 뷰포트(621)에서 지도(618)(도 6a)를 생성하거나 그 생성을 용이하게 하도록 구성된다. 이를 위해, 지도 엔진(1208)은, 특정한 스토리 아이콘들(631, 633)을 표면화하여 그의 디스플레이를 야기하고, 각자의 친구 비트모지들(640)을 식별하여 그의 디스플레이를 야기하고, 열지도 정보를 생성하고 지도(618) 상에 오버레이되는 열지도(625)를 디스플레이하거나 그의 디스플레이를 야기하고, 도 6a 내지 도 11b를 참조하여 설명된 지도 GUI(612)의 다른 관련 기능성들을 제공하는 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
시스템(1200)은 클라이언트 디바이스(102) 상에서 소셜 미디어 아이템들 또는 스냅들의 세트의 콘텐츠의 자동화된 순차적 리플레이를 야기하도록 구성되는 리플레이 메커니즘(1216)을 추가로 포함한다. 따라서, 리플레이 메커니즘(1216)은 본 명세서에서 이전에 설명된 바와 같이 선택된 장소 스토리 또는 스파이크 스토리 내의 모든 스냅들의 순차적 디스플레이를 야기할 수 있다. 일부 실시예들에서, 리플레이 메커니즘(1216)은 대응하는 스토리 아이콘(631/633)의 선택에 응답하여 클라이언트 디바이스(102)에 스냅들의 세트를 송신하는 것을 제공할 수 있다. 일부 이러한 실시예들에서, 지도 GUI(612)에서 지도 뷰의 초기 렌더링 시에 애플리케이션 서버(112)에 의해 클라이언트 디바이스(102)에 자동으로 송신되는 정보는, 지도 뷰포트(621)에서 표면화된 스토리 아이콘들(631, 633) 각각에 대한 처음 몇개(예를 들어, 2개 또는 3개)의 스냅을 포함할 수 있다. 특정한 스토리 아이콘(631/633)의 선택 시에, 스토리에서의 처음 몇개의 스냅들은 리플레이를 위해 즉시 이용가능하며, 스토리에서의 후속하는 스냅들은 처음 몇개의 스냅들의 제시(presentation) 동안 애플리케이션 서버(112)로부터 풀링(pulled)된다.
시스템(1200)은 또한 서버측 관리 기능성들을 가능하게 하는 콘텐츠 관리 시스템(CMS)(1224)을 포함한다. CMS(1224)는 오퍼레이터들이, 예를 들어, 상이한 장소 및/또는 이벤트 스토리의 다양한 속성들을 정의함으로써, 콘텐츠를 관리할 수 있게 하는 관리 인터페이스(administration interface)를 제공한다. 이 예시적인 실시예에서, CMS(1224)는 이전에 설명한 바와 같은 컬렉션 관리 시스템(204)(도 2)을 또한 포함한다. CMS(1224)는 이전에 설명한 바와 같이 각자의 소셜 미디어 갤러리들 또는 스토리들의 자동화된 또는 반자동화된 컴파일화(compilation)를 위해 구성된다. 이것은 CMS(1224)에 의해 제공되는 서버측 큐레이션 인터페이스의 사용에 의해 각자의 스토리들의 큐레이션 또는 모더레이션(moderation)을 포함할 수 있다.
시스템(1200)은 지도 GUI(612)를 통해 소셜 미디어 콘텐츠에 대해 검색 기능성들을 제공하도록 구성되는 검색 엔진(1233)을 추가로 포함한다. 특히, 이 예시적인 실시예에서, 검색 엔진(1233)은 검색 인터페이스(1010)(도 10a 내지 도 10d)와, 지도(618)(도 11a 내지 도 11b) 상의 타겟 위치의 직접 선택에 의한 위치-기반 검색 둘 다를 통해 사용자-지향 검색(user-directed searching)을 제공한다.
시스템(1200)은, 이 예시적인 실시예에서 각자의 디바이스 위치들에 의해 표시되는, 각자의 사용자 위치들을 결정하고, 각각의 사용자에 대해 지도 GUI(612)를 통해 볼 수 있는 특정한 친구 사용자들을 결정하고, 대응하는 디스플레이 위치들에서 연관된 사용자 아이콘들의 디스플레이를 위해 각자의 사용자 위치 정보를 제공하도록 구성되는 사용자 위치 서빙 메커니즘(1237)을 추가로 포함한다.
일부 실시예들에서, 사용자 위치 서빙 메커니즘(1237)은, 서버 시스템(108)의 일부로서, 각각의 사용자가 볼 수 있는 특정한 친구 사용자들을 열거하는 사용자별 액세스 제어 리스트(ACL) 및 사용자 위치 데이터저장소를 포함한다. 일부 실시예들에서, 사용자별 ACL은 각각의 볼 수 있는 사용자에 대한 각자의 보기 레벨 세분성(viewing level granularity)을 특정한다. 이러한 예시적인 실시예들에서, 사용자 위치 서빙 메커니즘(1237)은 각자의 사용자 디스플레이 세분성을 결정하고 관리하도록 추가로 구성된다. 이것은, 일부 사용자들에 대한 비-정밀 디스플레이 위치들을 계산하고, 비-정밀 디스플레이 위치들에서 대응하는 사용자 아이콘들의 디스플레이를 야기하는 것을 포함한다.
시스템(1200)은 또한, 소셜 미디어 활동 데이터를 처리하여 지도 GUI(612)에 의해 제공되는 상이한 영역들에 대한 변칙성 메트릭 값들을 계산하도록 구성되는 분석기(1250)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 분석기(1250)는 개별 스냅들의 확률 렌더링을 사용하여, 소셜 미디어 활동의 지리공간적 분포의 이력 모델을 생성한다.
현재 또는 근사 라이브 시간 윈도우로부터의 활동 데이터가 이력 모델에 매핑되고, 지도 내의 상이한 각자의 위치들에 대한 각각의 변칙성 스코어가 계산된다. 이러한 변칙성 스코어들은 스파이크 아이콘들(633)의 크기, 및 열지도 정보의 렌더링 등을 결정하기 위해 지도 엔진(1208)에 의해 지도 GUI(612)를 통해 콘텐츠를 표면화하는데 사용될 수 있다.
예시적인 방법들
열지도의 제공 및 렌더링
그래픽 사용자 인터페이스에서 열 지도 형태의 소셜 미디어 활동 정보의 렌더링에 관한 예시적인 방법들이 이제 설명될 것이다. 이하의 설명은 앞서 설명된 예시적인 실시예에 따라, 열지도(625)를 갖는 지도 GUI(612)를 참조하여 설명된다. 구현 상세사항들은 상이한 실시예들 사이에서 달라질 수 있다는 점이 명심할 것이다.
언급된 바와 같이, 열지도(625)는 시청될 이용가능한 콘텐츠가 존재하는 곳을 사용자들에게 안내하도록(예를 들어, 도 6a 참조), 특히, 도 11a 및 도 11b를 참조하여 설명된 바와 같이, 위치-기반 검색들에 유리한 타겟 위치들에 사용자를 안내하도록 디스플레이된다.
이러한 방식으로, 열지도(625)의 제공은 그렇지 않았을 경우 수행되게 될 성과없는 또는 최소한의 효과적인 위치-기반 검색들의 수를 최소화하는 역할을 하며, 따라서 서버 시스템(108) 상의 처리 부하를 감소시킨다. 결과 세트들이 작거나 없는 검색들의 빈도 및 반복 레이트는 성공적인 검색들의 경우보다 상당히 더 큰 경향이 있다.
도 13a는 예시적인 실시예에 따른, 소셜 미디어 애플리케이션에 대한 지도-기반 GUI를 제공하는 방법(1300)의 하이-레벨 뷰를 예시하는 개략 흐름도이다. 본 방법(1300)은 이 예시적인 실시예에서 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명된 시스템 아키텍처 및 환경을 이용하여, 도 12를 참조하여 설명된 바와 같이 시스템(1200)에 의해 실행된다.
또한, 예시적인 실시예에서의 예시적인 방법(1300)은 도 6a 내지 도 11b를 참조하여 설명된, 위치-기반 검색 기능성들을 포함하는, 다양한 지도-기반 기능성들을 제공한다. 도 6a 내지 도 11b의 예시적인 지도 GUI(612)를 참조하여 설명된 각자의 기능들을 제공하는 다양한 동작들은, 반복을 피하기 위해, 전술한 상이한 동작들 모두가 후속하는 설명에서 반복되지는 않더라도, 방법(1300)의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀져야 한다.
동작(1302)에서, 지도 엔진(1208)은 클라이언트 디바이스(102) 상에 소셜 미디어 플랫폼에 대한 지도 GUI(612)의 디스플레이를 야기한다. 이것은 동작(1304)에서, 지도 GUI(612)의 일부로서 지도(618)의 디스플레이를 제공하는 것을 포함한다. 이를 위해, 지도 뷰포트(621) 내의 지리적 영역을 위한 양식화된 지도 타일들이 클라이언트 디바이스(102)에 제공되고, 터치스크린(606) 상에 렌더링된다.
동작(1506)에서, 열지도(625)는 지도(618) 상에 오버레이되고 지도(618)에 지리적으로 등록되도록 디스플레이된다. 열지도(625)는 특정 소셜 미디어 활동 메트릭의 지리적 분포를 도시한다. 앞서 논의된 바와 같이, 이 예시적인 실시예에서의 열지도(625)는 디스플레이된 영역 내의 상이한 위치들에서 상대적 스냅 밀도를 나타낸다. 열지도(625)의 렌더링은 이 예시적인 실시예에서, 지도 서버 시스템(108)에 의해 클라이언트 디바이스(102)에 제공되는 열지도 데이터를 사용하여, 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 수행된다.
일부 실시예들에서, 기본 소셜 미디어 활동 데이터에 기초하여 픽셀화된 열지도 분포를 렌더링하는 것은 클라이언트 디바이스(102)로 송신되는 매핑을 렌더링하기 위한 픽셀 데이터 또는 벡터 데이터를 사용하여, 서버-측에서 행해진다. 그러나, 이 예시적인 실시예에서, 개별 열지도 데이터 포인트들은 지도 엔진(1208)에 의해 클라이언트 디바이스(102)에 제공된다. 열지도(625)는 이들 열지도 데이터 포인트들에 기초하여 클라이언트 디바이스(102) 상의 소셜 미디어 클라이언트 애플리케이션(104)에 의해 렌더링된다.
이 예시적인 실시예에서, 열지도는 Our Story에 포스팅된 모든 스냅들로부터의 타임스탬프 및 GPS 좌표들에 기초하여 데이터 포인트들의 세트를 사용하여 렌더링된다. 도 13b의 보다 상세한 흐름도에 도시된 바와 같이, 지도 엔진은, 동작(1512)에서, 열지도가 렌더링될 스냅들의 세트를 나타내는 소셜 미디어 활동 데이터에 액세스하고, 동작(1514)에서, 표현되어야 하는 소셜 미디어 활동 메트릭을 나타내는 열지도 데이터 포인트들(여기서는, 스냅 볼륨의 분포)을 생성 및 저장한다.
일부 실시예들에서, 열지도 데이터 포인트들의 생성은 미리 정의된 배제 기준들에 기초하여 일부 스냅들이 원래의 데이터 세트로부터 배제되는 프루닝(pruning) 또는 필터링 동작을 포함한다. 이 예시적인 실시예에서, 사용자별 제한은 원래의 데이터 세트 내의 스냅들의 수에 적용되어, 프루닝된 데이터 세트가 임의의 하나의 사용자로부터의 미리 정의된 최대 개수 이하의 스냅들을 포함한다. 이 예시적인 실시예에서, 각각의 사용자는 하나 이하의 스냅에 의해 프루닝된 데이터 세트로 표현된다. 이것은 대량의 개별 포스터들에 의한 표현된 활동 데이터의 스큐잉(skewing)을 방지하는 역할을 한다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 연령 제한이 적용될 수 있어서, 특정 나이보다 어린 사용자들로부터의 스냅들이 배제된다.
이 예시적인 실시예에서, 상이한 열지도 데이터 세트들은 집성 절차에서, 상이한 줌 레벨들에 대해 생성된다. 따라서, 기본 활동 데이터는 다양한 지리적 줌 레벨들에서 파일들로 집성된다. 이 인스턴스에서의 데이터 포맷은 다음과 같다:
message Point {
double lat = 1;
double lng = 2;
}
message HeatmapPoint {
Point point = 1;
double radius = 3;
double weight = 4;
}
열지도 상의 렌더링된 "로컬" 피크. 정규화에 사용된다.
message HeatmapPeak {
Point point = 1;
double intensity = 2; //열지도 픽셀 강도 유닛들에서
} message Tile {
TileId id = 1;
TileSetId tile_set_id = 3;
repeated HeatmapPoint points = 10;
repeated PointOfInterest pois = 11;//POI들은 장소 스토리들/스파이크 스토리들이다
repeated HeatmapPeak peaks = 13;//이 타일 및/또는 이웃에서의 피크
}
동작(1316)에서, 특정 지도 뷰에 대한 요청이 클라이언트 디바이스(102)로부터 수신되고, 그에 응답하여, 동작(1320)에서, 특정 요청된 줌 레벨 및 지리적 영역에 대한 열지도 데이터 포인트들이 지도 엔진(1208)으로부터 클라이언트 디바이스에 제공된다.
열지도 데이터가 수신된 후에, 클라이언트 디바이스(102)는 동작(1322)에서, 위치, 반경 및 가중치 파라미터들에 따라 각각의 포인트를 렌더링한다.
이 예시적인 실시예에서의 렌더러(renderer)는 그 반경 및 강도를 갖는 가우시안 분포를 모든 포인트에 대한 픽셀 버퍼로 이끌어 낸다. 이 예시적인 실시예에서, 지도는 각각의 개별 소셜 미디어 아이템(여기서, 스냅들)을 확률적으로 고려하여, 지리적으로 분포된 이벤트들로서 렌더링되는 것에 기초하여 생성된다는 점에 유의한다. 이것은 통상적으로 매우 높은 줌 레벨들 및/또는 이격된 영역들에 적용된다. 더 높은 줌 및/또는 밀도에서, 각각의 열지도 데이터 포인트는 통상적으로 다수의 기본 스냅들의 집성된 표현이다.
모든 포인트들이 픽셀 버퍼에 렌더링된 후에, 렌더러는 서버에서 계산된 최대값들 및 열지도 피크값들에 기초하여 픽셀 버퍼의 강도들의 일부 정규화를 수행한다. 정규화가 완료된 후에, 픽셀 버퍼는 OpenGL 텍스처로 변환되고, 팔레트 변환은 우리의 원하는 컬러 공간으로 변환시키기 위해 적용되고, 그 결과는 터치스크린(606)상에 디스플레이된다.
본 개시내용의 전술된 및 예시된 양태들을 포함하는 예시적인 실시예들은 이하에서 예 1 내지 예 12로서 열거된 다양한 예시적인 실시예들을 포함하고, 이들은 설명의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀질 것이다.
위치 퍼징.
본 개시내용의 다른 양태는 지도-기반 GUI에서 부정확한 위치에 일부 소셜 미디어 활동의 시각적 표현을 의도적으로 디스플레이하는 것에 관한 것이다. 특히, 다른 사용자들이 사용자의 실제 위치를 식별하는 것을 허용할 수 있는 소셜 미디어 활동의 시각적 표현은 일부 실시예들에서, 실제 지리적 위치로부터 의도적으로 부정확한 위치들에 디스플레이되는 사용자 프라이버시를 보호하는 것이다. 본 설명에서, 본 개시내용의 이러한 양태는 위치 퍼징이라고 지칭되고, 의도적으로 부정확한 위치는 퍼징된 위치라고 지칭된다.
후속하는 설명에서, 위치 퍼징이 적용되는 특정 지도 특징은 열지도 데이터, 예를 들어, 미리 정의된 퍼징 기준을 충족시키는 스냅들을 나타내는 개별 열지도 데이터 포인트들이다. 다른 실시예들에서, 유사한 위치 공개 가능성(location revealing potential)을 갖는 상이한 지도 특징들이 그 대신에 또는 추가적으로 위치 퍼징에 제출된다.
도 14는 위치 퍼징을 기본 소셜 미디어 활동의 적어도 일부 표현들에 적용하는 것과 같은 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 방법인 방법(1400)을 도시한다. 이 예시적인 실시예에서, 본 방법(1400)은 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명된 시스템 아키텍처 및 환경을 사용하여, 도 12를 참조하여 설명된 시스템(1200)에 의해 실행된다. 또한, 예시적인 실시예에서의 예시적인 방법(1300)은 도 6a 내지 도 11b를 참조하여 설명된, 위치-기반 검색 기능성들을 포함하는, 다양한 지도-기반 기능성들을 제공한다. 도 6a 내지 도 11b의 예시적인 지도 GUI(612)를 참조하여 설명된 각자의 기능들을 제공하는 다양한 동작들은, 반복을 피하기 위해, 전술한 상이한 동작들 모두가 후속하는 설명에서 반복되지는 않더라도, 방법(1400)의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀져야 한다.
동작(1410)에서, 지도 엔진(1208)은 다양한 지도 특징들을 렌더링하기 위한 기본 지오-태깅된 소셜 미디어 활동에 액세스한다. 이 예시적인 실시예에서, 도 13b를 참조하여 설명된 것과 유사하게, 활동 정보는 일반적인 액세스가능성을 위해 Our Story에 업로드된 지오-태그 스냅들의 세트를 포함한다. 따라서, 각각의 스냅과 연관된 위치 데이터는 스냅을 캡처할 때 연관된 사용자 디바이스의 실제 위치를 표시한다.
동작(1420)에서, 세트 내의 각각의 스냅에 대해(동작(1405)), 스냅이 미리 정의된 퍼징 기준을 충족시키는지의 여부가 결정된다. 이러한 퍼징 기준의 다수의 상이한 예가 이하에서 후술된다.
스냅이 퍼징 기준을 충족시키지 않는 경우, 동작(1430)에서, 지도 GUI(612)에서 대응하는 시각적 표현을 렌더링하기 위해 그 실제 위치가 사용된다. 이 예시적인 실시예에서, 각각의 스냅은 그 실제 위치에서 열지도 데이터 포인트로서 사용된다.
그러나, 스냅이 퍼징 기준을 충족시키는 것으로 결정되면, 동작(1440)에서, 지도 엔진(1208)에 의해 실행되는 자동화된 퍼징 절차에서, 스냅에 대한 부정확하거나 퍼징된 디스플레이 위치가 결정된다. 이러한 퍼징 절차들에 대한 다수의 상이한 고려사항들이 이하에서 후술된다.
동작(1460)에서, 스냅의 퍼징된 위치는 지도(618) 상에서 대응하는 시각적 표현을 렌더링하는데 사용된다. 이 예시적인 실시예에서, 스냅은 그것의 의도적으로 부정확한, 퍼징된 위치에서 클라이언트 디바이스들(102)에 제공되는 열지도 데이터로 표현된다.
다음의 용어들 및 개념들은 본 실시예에서 일부 예시적인 퍼징 기준에 관련된다:
"이격된 스냅" -스냅이 포스팅되고 그 시간 및 위치 주위에서 스냅들을 포스팅하는 고유 사용자들이 많지 않은 경우. 퍼징 기준이 이격된 스냅들을 식별하는 하나의 예에 대한 정확한 정의가 아래에 주어진다.
"퍼징" -정상적으로, 스냅은 그 진정한 위치에서 열지도 상에 한 방울의 컬러(a blob of color)로서 표현된다. 일부 실시예들에서, 이격된 스냅들의 위치들은, 논의된 바와 같이, 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 퍼징된 위치로 이동된다.
"향상된 퍼징" -특정 국가들 또는 관할 구역들은 다른 국가들보다 더 민감한 것으로 간주되거나, 상이한 적용가능한 규정들을 갖는다. 일부 예시적인 실시예들이 이격된 스냅들이 이동되는 거리가 증가되는 것을 의미하는 "향상된 퍼징" 이 이용될 것이다.
"미성년자(Minor)" -18세 미만의 사용자. 미성년자에 의해 포스팅된 스냅들에 대한 특수 고려사항. 상이한 정의들이 적용될 수 있다.
포스팅되고 후속하여 지도 GUI 상에 디스플레이되는 임의의 스냅의 경우, 사용자의 위치는 잠재적으로 0.11m의 정확도 내에 개시된다(셀 GPS 정확도에 기초하여 제공하거나 취해짐). 공공 장소들에서, 이것은 문제가 되지 않지만, 사람들이 자신의 집에서 포스팅하는 경우, 이것은 바람직하지 않을 수 있다.
도 14를 참조하여 논의된 바와 같이, 본 예시적인 실시예에서의 시스템은, 스냅들을 Our Story에 포스팅할 때의 사용자의 정확한 위치들을 보여주는 잠재적인 안전 영향을 완화시키기 위해, 미리 정의된 퍼징 기준을 충족시키는 스냅들의 위치를 자동으로 퍼징한다. 여기서, 스냅들은 (이하에서 정의되는 바와 같이) '이격'에서 사용자들에 의해 포스팅될 때 퍼징된다.
이러한 이격된 스냅들에 대해, 지도 엔진(1208)은 퍼징된 위치에 중심을 둔 큰 반경의 저강도 가우시안 분포를 렌더링한다. 퍼징이 발생하는 거리는 이 예에서 그 위치에서의 인구 밀도에 기초한다. 따라서, 퍼징 거리는 일부 실시예들에서 연관된 인구 밀도에 적어도 부분적으로 기초하여, 퍼징 거리가 더 큰 밀도의 영역들에 대해 더 작다는 점에 유의한다.
몇몇 고려사항들은 이러한 위치 퍼징에 적용된다:
● 많은 고유 사용자들이 Our Story에 포스팅하는 이벤트의 경우, 높은 정확도의 열지도 포인트들이 바람직하다.
● 이격된 사용자들의 경우, 낮은 정확도의 열지도 포인트들이 바람직하다.
● 일부 실시예들에서, 여러 번 포스팅하는 이격된 사용자의 데이터를 집성하는 누군가에 의한 발견을 방지하는 것과 같은 퍼징 절차.
● 렌더링된 열지도는 즐거운 심미적인 것을 유지하는 것이다.
설명된 실시예에서 사용되는 예시적인 퍼징 절차는 다음을 포함한다:
● 스냅들은 30분 기간 및 스냅의 50미터 반경 내에 콘텐츠를 포스팅하는 2개보다 적은 다른 고유 사용자들이 존재하는 경우 '이격'되는 것으로 간주된다. 다른 실시예들에서, 예를 들어, 근접 반경(여기서, 50m), 임계 수의 사용자들(여기서, 2), 및 측정된 시간 간격(여기서, 30분) 중 적어도 하나에 대해 상이한 전화들을 갖는 상이한 이격 기준들이 사용될 수 있다.
● 이격되는 것으로 식별되는 임의의 스냅의 경우, 그 스냅의 위치는 다음의 16비트 해시에 기초하는 방향 및 거리를 자동으로 선택함으로써 델타만큼 수정된다:
○ 포스팅 사용자의 userId의 해시;
○ 스냅들의 위치의 길이 4의 지오해시(geohash)(지오해시가 일정한 위치에 대해 일정하다는 것은, 동일한 스폿으로부터 시작하는 상이한 스냅들이 동일한 퍼징된 위치를 갖는다는 것을 의미하며, 실제 위치의 검출을 더 어렵게 만든다); 및/또는
○ 레지스트리 키로부터의 2048비트 암호화 비밀
● 해시의 첫번째 8비트는 256개의 가능한 방향 중에서 하나를 선택하는데 사용된다.
● 스냅이 떨어지는 S2 셀의 고유 사용자 앱 오픈 밀도에 기초하여 100-2000m의 거리가 선택된다
○ "향상된 퍼징 국가"의 경우, 거리가 두 배가 된다.
● 다음으로, 거리는 해시의 나머지 8비트에 기초하여 약간 지터링된다.
일부 대안적인 퍼징 절차들은 모든 이격된 스냅 위치들의 랜덤 퍼징을 포함한다. 이 접근법의 단점은 집성에 있다. 사용자가 충분한 시간들을 스냅하면, 그들의 정확한 위치가 드러날 수 있다.
다른 실시예에서, 사용자마다 일정한 델타가 유지된다. 이 접근법은 사용자가 스냅 미디어에 의해 식별가능한 장소에서 스냅하는 경우 단점을 가질 수 있다. 관측자는 델타를 도출하고 미래의 스냅들에 적용할 수 있다.
또 다른 예시적인 실시예는 바운딩 지오해시(bounding geohash) 또는 S2 셀에 퍼징을 제공한다. 이 접근법의 단점은 그것의 심미적인 효과들 -이격된 스냅들이 그리드를 따르고 가짜처럼 보이게 할 것이다.
일부 실시예에서, 미성년자, 인기 및/또는 공식 계정에 대한 특수 고려사항들이 적용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 배제 기준들은 일부 이러한 계정들에 적용된다. 예를 들어, Our Story에 대한 콘텐츠를 포스팅하는 미성년자들의 경우, 50m 반경 내에서 30분 기간 내에 포스팅하는 7개 초과의 고유 사용자들이 존재하지 않는 한, 그들의 스냅들은 지도(618) 상에 보여지지 않을 것이고, 포스팅 사용자들의 30%는 미성년자가 아닌 계정들이다. 인기 및 공식 계정들의 경우, 정의된 근접 반경(여기서, 50 m) 내에서 30분 기간 내에 포스팅하는 임계 수 이상의 고유 사용자들(여기서, 100)이 존재하지 않는 한, 그들의 스냅들은 지도(618) 상에 표현되지 않는다.
본 개시내용의 전술된 및 예시된 양태들을 포함하는 예시적인 실시예들은 이하에서 예 13 내지 예 27로서 열거되는 다양한 예시적인 실시예들을 포함하며, 예들은 설명의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀질 것이다.
지리공간적 변칙성에 기초하여 흥미로운 콘텐츠를 식별하고 표면화하는 것
때때로 그리고 일부 장소들에서 소셜 미디어 플랫폼에 업로드될 수 있는 스냅들의 순전한 볼륨(sheer volume)을 고려하면, 사용자들 및 플랫폼의 관리자들에게 사용자들이 흥미로운 것을 발견하게 될 포스팅 활동을 식별하는 것이 문제가 될 수 있다. 본 개시내용의 일부 양태들은 기본 스냅 볼륨에 기초하여 보이는 콘텐츠를 표면화하거나 제조하는 것을 제공한다. 이러한 표면화의 하나의 단점은 (관광지와 같은) 일부 영역들이 일관되게 높은 볼륨을 갖지만 비참가자들에게는 특히 흥미롭지 않다는 것이다.
흥미성 그 자체는 통상적으로 주관적이지만, 본 개시내용의 하나의 양태는 특이한 또는 변칙적인 활동이 비변칙적인 활동보다 흥미로울 가능성이 더 많다는 통찰력에 근거한다. 따라서, 본 개시내용의 이러한 양태는 특정 영역에서의 활동의 평이함의 레벨에 대한 정량화된 값을 제공하는 변칙성 메트릭을 제안한다. 이러한 구별들을 염두에 두고, 문맥상 명확하게 달리 표시하지 않는 한, 용어들의 변칙성, 특이성 및 흥미성은 또한 이 설명에서 실질적으로 동의어로 사용된다.
본 개시내용의 다음의 섹션은 라이브 스토리로 전송되거나 Live Anywhere로 업로드되는 스냅들의 스트림을 마이닝(mining)함으로써 공간 및 시간에서 스냅들의 흥미로운 클러스터들을 찾기 위한 예시적인 기술을 설명한다. 스파이크 스토리 또는 검색 인터페이스(1010)에 대해 전술한 바와 같이 지도 GUI(612) 내의 클러스터들 및/또는 스토리들의 표면화는 일부 실시예들에서 후술하는 바와 같이 흥미로운 스냅 클러스터들의 식별에 적어도 부분적으로 기초한다.
흥미로운 이벤트들을 찾는 문제는 본 예시적인 실시예에서 하위 문제들로 나누어진다:
1) 특정 장소에서 "지금" 발생하고 있는 활동량을 설명하거나, 보다 일반적으로, 공간 및 시간의 주어진 윈도우에서의 활동량을 설명하는 것.
2) 공간 및 시간의 주어진 윈도우에서 "정상" 활동이 무엇인지를 설명하는 것. 다음으로, "흥미로운 것(interesting)" 은 정상보다 더 많은 활동이 있을 때이다.
활동 레벨이 정상을 초과할수록, 공간 및 시간의 윈도우가 더욱 흥미롭게 된다.
도 15는 소셜 미디어 플랫폼에서 잠재적으로 흥미로운 콘텐츠를 식별하고 표면화하기 위한 예시적인 방법(1500)의 하이-레벨 뷰를 도시한다. 동작(1510)에서, 활동을 포스팅하기 위한 이력 지리-시간적 모델이 이력 활동 데이터에 기초하여 생성된다(동작(1505) 참조). 후속하는 설명으로부터 알 수 있는 바와 같이, 모델은 복수의 시간 윈도우 각각에 대한 추정된 스냅 밀도(예를 들어, 단위 표면적 당 스냅 볼륨)의 지리적 분포를 나타낸다는 점에서, 지리시간적(geotemporal)인 것으로서 설명된다. 일부 실시예들에서, 이력 모델은 이차원일 수 있다.
동작(1515)에서, 타겟 활동 데이터(예를 들어, 최근 시간 윈도우 내의 타겟 영역에서의 모든 스냅들)가 검색된다. 타겟 활동에 대한 스냅 밀도의 지리적 분포는 동작(1520)에서, 이력 모델과 비교하여, 예를 들어 타겟 시간 윈도우와 이력 모델의 대응하는 시간 윈도우 사이의 통계적 비교를 적용한다. 그렇게 비교된 타겟 영역의 상이한 위치들 또는 부분들에 대해 통계적으로 계산된 각각의 변칙성 스코어는 변칙적으로 높은 활동의 하나 이상의 영역을 식별한다. 이러한 영역들은 본 명세서에서 스파이크들 또는 스파이크 클러스터들로도 지칭된다. 낮은 레벨의 특이성이 흥미로울 가능성이 낮다는 점을 고려하여, 표면화가 높은 변칙성 스코어들에 기초한다는 점에 유의한다.
동작(1535)에서, 소셜 미디어 콘텐츠(이 경우, 기본 세트의 스냅들의 하나 이상의 서브세트들)가 식별된 지리공간적 활동 변칙성들에 기초하여 지도 GUI(612)에서 추출되고 표면화된다. 이것은 (각자의 스파이크 아이콘들(633)에 의해 지도(618) 상에 표현되는 것으로서 이전에 설명한 것들과 같은) 스파이크 스토리들의 형성 및 표면화, 또는 검색 인터페이스(1010) 내의 흥미있는 콘텐츠의 제안들에 의해 이루어질 수 있다.
스냅은 3차원 -위도-경도 쌍으로 정의된 위치, 및 타임스탬프, 이를 공간 및 시간에 고정시킴- 을 갖는 것으로 표시된다. 이 실시예에 따른 변칙성 식별의 양태는 이들 속성들이 공간 및 시간의 특정 포인트가 아니라, 확률 클라우드(probability cloud)로서 보여진다는 것이다.
이것은 이벤트의 임의의 단일 스냅이 약간 상이한 위치로부터 또는 약간 상이한 시간에 취해졌을 수 있고, 관측된 것과 기능적으로 동일하다는 통찰력에 기초한다.
이를 염두에 두고, 한 세트의 스냅들은 통계적 의미에서 센서스로서 취급되지 않는다. 오히려, 이것은 랜덤 프로세스로부터 추출한 샘플로 고려된다. 우리가 지난 월요일에 NYC에서 10:00과 10:30 사이에 어떻게든 반복할 수 있었다면, 우리는 세계에서 움직이는 사람들의 랜덤 프로세스와 스냅들을 포스팅하는 것과 유사하지만 상이한 스냅들의 세트를 관찰하는 것을 상상할 수 있다.
"정상" 이 어떻게 보이는지를 계산할 때, 우리는 세계를 소형 셀들(하나의 예시적인 실시예에서, 지구 표면의 한쪽 면에서 약 30 미터의 정사각형)로 자르고, 스냅이 실제로 맞아떨어지는 셀에 집중된 많은 이러한 셀들에 걸쳐 각각의 스냅의 중량치를 분산시킨다(spread). 다른 실시예들에서, 각각의 스냅은 그 정확한 위치에 집중될 수 있다.
이러한 누적된 가중치들은 장래에 스냅들이 발생할 가능성이 있는 경우에 알려주는 가중치 분포의 파라미터들이 된다. 유사하게, "지금"처럼 보이는 때를 계산할 때, 각각의 스냅의 가중치는 많은 셀들에 걸쳐 분포된다.
이 실시예에서의 변칙성 메트릭 계산(동작(1520) 참조)은 그러한 결과들을 "정상" 가중치들에 기초하여 관측될 수 있는 가능성들의 범위와 비교하는 것을 포함한다. 모델에 의해 표시된 바와 같이, 현재 가중치들이 예상 가중치를 초과할수록, 셀이 더 익명이다(따라서 흥미로울 가능성이 있다).
예시적인 실시예에서의 이러한 동작들의 보다 상세한 개요가 이제 도 16 내지 도 17을 참조하여 설명될 것이고, 그 후에 예시적인 구현 상세사항들이 보다 구체적으로 논의된다.
도 16은 예시적인 실시예에 따른 변칙적인 활동의 영역들(예를 들어, 스파이크 클러스터들)을 식별하기 위한 흐름도를 도시한다. 동작(1603)에서, 지구 표면은 셀들의 그리드로 절단된다. 이 예시적인 실시예에서, 약 35m의 피치를 갖는 셀들을 갖는 구글의 S2 기하학적 구조가 사용된다.
동작(1606)에서, 이력 모델을 생성하기 위해 이력 스냅 활동 데이터가 검색된다. 이 예시적인 실시예에서, 이력 활동은 디리클레 분포로서 그리드 상에서 모델화되고, 여기서 각각의 셀에 대해 시간 윈도우에 대한 그 셀 내의 스냅들의 농도를 나타내는 파라미터가 존재한다. 통계적 분석 분야의 통상의 기술자는 디리클레 분포, 및 이러한 분포에 대해 디리클레-다항식을 사용하는 것에 익숙할 것이다. 달리 말하면, 그리드에 걸친 스냅 밀도의 분포는 셀들 내에서 평활화되지 않지만, 각각의 셀에 대해 단일 밀도값을 제공한다.
동작(1612)에서, 이력 스냅들의 세트 내의 각각의 스냅은, 3차원 -지구 표면 상의 2차원 및 시간에 하나씩-에서 평활화된 밀도 추정치(예를 들어, 가중치 분포)를 갖는 것으로서 모델에 표현된다. 이러한 예시적인 실시예에서, 스냅의 공간 분포 또는 평활화는 각각의 방향으로 90m 폭인 방사상 대칭 2차원 에파네치니코브(Epanechnikov) 커널을 사용하여 수행된다. 시간 분포를 위해, 이 예시적인 실시예에서 6시간 폭인 에파네치니코브 커널이 사용된다. 다른 실시예들에서는 다른 평활화 파라미터들이 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
시간 윈도우들 또는 시간 슬라이스들이 이 예시적인 실시예에서 1시간 길이인 것을 고려하면, 그에 따라 각각의 스냅은 여러 번 슬라이스들로 몇 개의 셀들을 추가하는 것을 알 수 있을 것이다. 또한, 커널링 절차를 사용하여 가중치 분포를 모델화하는 것은 스냅이 취해졌던 시간에서 그것이 취해졌던 셀에 대부분을 추가하지만, 그 셀들이 공간 및 시간에 있어서 멀리 떨어질수록 다른 셀들에 영향을 줄 수 있다는 것을 의미한다. 다른 실시예들에서, 가우시안 분포 또는 커널이 사용될 수 있다. 그러나, 에파네치니코브 커널의 사용은 계산적인 이점들을 갖는다.
가중치 분포 시간을 가지며 공간 내에 있는 스냅의 이러한 표현은, 동작(1609)에서, 이력 세트 내의 각각의 스냅에 대해 반복된다.
동작(618)에서, 각각의 가중치 파라미터 또는 밀도값은 그 가중치 분포들이 적어도 부분적으로 그 위에 있는 모든 분포된 스냅들의 기여도들에 기초하여 각각의 셀에 대해 계산된다. 이것은 동작(1615)에서, 각각의 시간 윈도우에 대해 반복되고, 따라서, 각각의 시간 윈도우들에 대한 이력 활동의 지리적 분포를 보여주는 한 세트의 이력 모델을 생성한다.
동작(1621)에 의해 요약된 바와 같이, 각각의 시간 윈도우에 대한 해결책은 특정 시간 윈도우 내의 S2 셀들에서 파라미터들이 스냅 밀도의 농도를 설명하는 디리클레 분포인 것을 알 수 있을 것이다.
동작(1520)(도 16)에서, 현재 발생하고 있는 것을 설명하는 것은 유사하다. 동작(1624)에서, 가장 최근의 스냅 시간을 나타내는 라이브 또는 근사 라이브 활동 데이터가 추출된다. 이 예시적인 실시예에서, 프로세스는 사용자 당 3개의 스냅들로 제한함으로써 필터링된다. 이 경우에, (랜덤하게 선택된) 최대 3개의 스냅들이 각각의 사용자로부터 선택된다. 필터링된 세트로부터, 각각의 스냅(동작(1609)에서)은 동작(1630)에서 밀도 분포를 갖는 것으로서 다시 확률적으로 표현된다. 그러나, 이 경우에, 각각의 스냅에 대해 동일한 공간 파라미터들(90m 에파네치니코브 커널)을 갖지만 시간 기반 감쇠가 없는 밀도 추정치가 계산된다. 즉, 스냅들은 시간 분포를 갖지 않고 2차원 공간에서만 확률 클라우드로서 표현된다.
동작(1618)에서, 밀도값이 이전에 설명된 것과 유사한 각각의 셀에 대해 계산되어, 각각의 셀에서의 스냅들의 의사 카운트를 제공하며, 여기서 각각의 개별 스냅은 그것의 이웃에 있는 많은 셀들에 "나누어져서(broken up)" 평활하게 적용된다. 또한, 이 예에서 가중치 분포는 셀들에 걸쳐 적용되지만, 셀 내에는 적용되지 않는다는 점에 유의한다. 각각의 셀은 단일의 의사-카운트값을 갖는다.
동작(1640)에서, 현재 고려되는 스냅들의 지리적으로 분산된 표현이 이어서 스코어링된다. 편차/변칙성의 경우 (동작(1633)에서 검색된) 이력 모델의 대응하는 시간 윈도우에 기초한다. 이력 디리클레 분포를 디리클레-다항식에 입력하면, 샘플 크기 파라미터가 현재 윈도우에서 관찰된 스냅들의 수인 문제를 직접 해결한다. 각각의 S2 셀 내의 카운트들의 25번째, 50번째 및 75번째 백분위수들이 이제 결정될 수 있는데, 이는 대응하는 모델 시간 슬라이스에 의해 표시된 바와 같이 스냅들의 이력 분포가 주어지면, 현재 관찰되는 것과 동일한 스냅들의 샘플에 대해 고려된다. 이어서, 각각의 셀의 스코어는 현재 관찰된 의사 카운트(O), 중간값(M)을 사분위수 범위(IQR)로 나눈 값, 즉, 75번째 백분위수에서 25번째 백분위수를 뺀 값으로 계산된다.
변칙성 스코어 =
Figure pat00001
이러한 변칙성 스코어는 가우시안 분포들이 사용되거나 가정될 수 있는 설정들에서 일반적인 비율인, 평균보다 큰 표준 편차들의 수와 거의 유사하다. 각각의 셀 변칙성 스코어를 도출하기 위해 베타-이항식의 사분위수를 계산하는 것은 이하에서 개별적으로 설명된다.
도 17은 셀 방식의 변칙성 스코어들에 기초하여 스파이크 클러스터들(함께 클러스터링된 셀들의 높은 변칙성 그룹들)을 추출하고 지도 GUI(612)에서의 표면화를 위한 연관된 스냅들을 식별하기 위한 절차(1535)의 보다 상세한 도면을 도시한다. 이 예시적인 실시예에서, 스파이크 클러스터의 추출은 동작(1705)에서, 스파이크 셀을 타겟 영역에서 가장 높은 변칙성 스코어를 갖는 그 셀로서 식별하는 것을 포함한다. 동작(1710)에서, 클러스터는 이어서 최소 임계 스코어로 가득 채워진다(이 예시적인 실시예에서는, 컷오프로서 2.5의 변칙성 스코어임).
동작(1720)에서, 결과적으로 클러스터링된 셀들의 그룹이 스파이크 클러스터로서 추출되고, 동작(1725)에서 고려사항으로부터 제거된다. 동작(1730)에서는, 임계값을 초과하는 변칙성 스코어들을 갖는 임의의 나머지 셀들이 있는지의 여부가 고려된다. 그러한 경우, 프로세스는, 동작(1735)에서, 클러스터 추출이 종료되는, 남아 있는 더 이상의 임계값 초과 셀들이 없을 때까지 추가 스파이크 클러스터들을 추출하기 위해 반복된다.
그 후, 동작(1740)에서, 셀 클러스터들로부터의 스냅들이 지도 GUI(612) 상에 표면화된다. 이것은 스파이크 클러스터들의 셀들 내에 위치한 스냅들에 기초하여 각각의 컬렉션들 또는 스파이크 스토리들을 컴파일링하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 스파이크 스토리들은, 동작(1745)에서, 각자의 스파이크 아이콘들(633)에 의해 지도(618) 상에 표면화될 수 있다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 스파이크 스토리들은 검색 인터페이스(1010)에서 제안들로서 표면화될 수 있다.
2개의 16-코어 및 하나의 8-코어 GCE(Google Compute Engine) 인스턴스에서 행성에 대한 디리클레-다항식 밀봉들로 공간 클러스터들을 식별하기 위한 특정 실시예가 설명된다. 이러한 방식으로, 지도 GUI를 통해 잠재적으로 흥미로운 소셜 미디어 콘텐츠의 효과적인 식별 및 표면화가 완전히 자동화된 방식으로 달성될 수 있다.
추가적인 고려사항들
도 15 내지 도 17을 참조하여 설명된 특이성 클러스터 식별 및 추출 절차를 염두에 두고, 특정한 예시적인 실시예의 선택된 통계적 고려사항들 및 구현 선택들이 이제 뒤따른다.
커널들로서 스냅들의 확률 모델링에 관하여, 가우시안보다 에파네치니코브 커널을 선호하는 이론적인 이유들이 있다. 그러나, 본 실시예에서, 이것은 또한 실용적인 이점들을 갖는다. 에파네치니코브 커널은 유한한 지원을 가지며, 이는 특정 도메인 외부에서는 그 밀도가 0으로 떨어진다는 것을 의미한다. 가우시안은 무한한 지원을 가지며, 이는 그 이상의 추가의 기여를 무시하는 컷오프를 선택하는 것을 필요로 한다. 중요하게는, 에파네치니코브는 계산하기에 매우 효율적이어서, 단지 소수의 부동 소수점 연산만을 요구한다.
예시적인 스냅들의 세트에 대한 스케일의 감지 및 모델화된 디리클레 분포들이 도 18a 및 도 18b에 제공되며, 여기서 스냅들의 세트(1807)의 각각의 위치들은 베를린 올림픽 경기장(Olympic Stadium in Berlin)에, 축구 및 육상 경기장이 오버레이되어 도시되어 있다. S2 레벨 18에 의해 제공되는 그리드(1815)의 대응하는 부분이 또한 도시되어 있다. 도 8b에서, 스냅들(1807)의 세트에 기초한 도출된 디리클레 분포(1829)가 도시되어 있다. 도면들은 더 낮은 밀도값들보다 더 밝은 음영들로 더 높은 밀도값들을 반직관적으로 도시하였다는 점에 유의한다.
시간 윈도우 크기 및 이력 모델 크기의 선택에 관해, 다수의 고려사항이 적용된다. 이 실시예에서, 모델은 2가지 타입의 요일 -평일 및 주말-을 식별한다. 또한, 우리는 세계를 IANA 시간대로 분리하여, 각각 서로에 대한 모델을 만든다. 따라서, a) 시각, b) 주간 (주말 또는 평일), 및 c) IANA 시간대의 각각의 조합에 대한 모델이 있다. 각각의 시간대마다 24·4·2=192 모델이 만들어진다. 이 구현에서 추적되는 IANA 데이터베이스에는 약 360개의 시간대가 있어서, 총 약 70,000개의 모델이 만들어진다.
추가 구현 상세사항은 주어진 사용자가 (랜덤하게 선택되는) 단일 스냅만을 임의의 하나의 모델에 기여할 수 있다는 것이다. 이는 특히 성긴 커버리지를 갖는 영역에서, 임의의 하나의 사용자가 과도한 영향을 미치는 것을 방지한다.
베타-이항식의 사분위수
디리클레 다항식에 기초하여 스코어를 도출하기 위해, 디리클레 다항식의 각각의 버킷(bucket)에 대한 사분위수 -25번째, 50번째 및 75번째 백분위수-가 계산되어야 한다. 디리클레 분포가 각각의 셀들 중 어느 하나에 해당하는 단일 스냅의 확률을 표시하는 것으로 이해될 수 있다는 것을 염두에 둔다. 따라서, (일부 실시예에서 사용되는 13개의) 사분위수를 계산하는 하나의 방식은 디리클레 다항식으로부터 엄청난 수의 드로우(draw)를 시뮬레이션하여 각각의 드로우에서 각각의 셀의 카운트를 추적하는 것이다. 그 후, 각각의 셀에서의 누적된 데이터의 사분위수가 계산될 수 있다.
그러나, 이 예시적 실시예에서, 디리클레 다항식은 일련의 베타-이항식으로 축소된다. 각각의 셀의 사분위수는 베타-이항식의 사분위수이고, 여기서 2개의 형상 파라미터 중 하나인 알파는 그 셀에 대한 디리클레 파라미터의 값이다. 다른 형상 파라미터인 베타는 모든 다른 셀에 대한 디리클레 파라미터들의 합이다. 표기법에서, 당신이 디리클레 다항식 분포를 갖는 경우,
디리클레 다항식 (α, n)이다.
α가 농도 파라미터들 α1, ..., αn의 벡터인 경우, k번째 빈에서의 밀도는 베타-이항식,
Figure pat00002
으로 분포된다.
베타-이항식의 사분위수를 제공하는 간단한 분석 기능이 없기에, 사분위수는 그것이 관심 있는 사분위수를 넘는 곳에서 주목하는, 그것의 범위를 스위핑할 때 (위에서 제공된) 베타-이항식의 밀도를 합산함으로써 발견되게 된다. 기술적으로, 베타-이항식의 사분위수는 단지 정수일 수 있지만, 보다 매끄러운 스코어를 달성하기 위해 이 예시적인 실시예에서 시스템은 0보다 큰 값을 선형적으로 보간한다.
위에서 개요를 설명한 절차는 어떤 스냅들도 주어진 S2 셀의 이력에서 관측되지 않았지만, 현재 시간 슬라이스에서 하나 이상의 스냅들이 관찰되는 경우 어려움들을 겪는다. 사분위수 3개 모두가 0일 것이고, 스코어는 무한일 것이다. 이것은 또한 αk가 0이 아니지만 충분히 작을 때 발생할 수 있다. 이를 위해, 스코어 계산에 사용되는 IQR에 하한이 부여된다.
본 실시예에서, 최소 IQR은 0.25로 설정되는데, 이는 클러스터 생성(2.5)을 위한 최소 스코어 임계치를 통과시키기 위해 서로의 상단에 3개의 스냅 모두를 직접 요구한다. 서로의 상단에 직접 닿지 않는 경우, 더 많은 스냅들이 요구된다.
다른 예시적인 실시예에서, 현재 스냅들은 각각의 방향으로 가우시간 커널 및 35미터의 대역폭을 사용하여 분포된다. 정상 활동 범위를 특성화하는 상이한 방법은 리샘플링을 통한 것이다.
부트스트래핑은 한가지 예시적인 방법이다. 대부분의 공간이 스냅들로 매우 얇게 채워지기 때문에, 매끄러운 부트스트랩이 사용되어, 리샘플링에서 각각의 스냅(시간은 1,800초의 표준 편차, 2D 공간의 각각의 치수는 25m)에 가우시안 노이즈를 추가한다.
따라서, 특이성 메트릭에 기초하여 콘텐츠를 표면화하기 위한 다수의 예시적인 실시예들이 전술되었다. 본 개시내용의 전술된 및 예시된 양태들을 포함하는 예시적인 실시예들은 이하에서 예 28 내지 예 39로서 열거되는 다양한 예시적인 실시예들을 포함하며, 예들은 설명의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀질 것이다.
소셜 미디어 활동의 확률 지리-시간적 표현
도 15 내지 도 18b를 참조하여 설명된 상기 예시적인 실시예들로부터 명백한 바와 같이, 본 개시내용의 양태는 다수의 소셜 미디어 포스팅들 각각에 대해, 포스팅을 시간 및/또는 공간에서 분포를 갖는 것으로서 표현하는 것을 포함하는 프로세스에 의해 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 지리-시간적 속성을 결정하는 것을 제공한다.
따라서, 일부 실시예들에서, 각자의 포스팅들을 지리-시간적 분포를 갖는 것으로서 표현하는 것은, 각자의 소셜 미디어 아이템들을, 예를 들어, 가우시안 분포(Gaussian distribution)를 갖거나 또는 에파네치니코브 커널을 사용하는, 확률 클라우드(probability cloud)로서 취급하는 것을 포함한다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 일부 실시예들에서의 본 방법은 다수의 이력 지오-태깅된 소셜 미디어 아이템에 대해 실행된 리샘플링 절차에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 미디어 활동의 이력 모델 또는 이력 표현을 생성 또는 외삽하는 것을 포함한다. 하나의 예시적인 실시예에서, 리샘플링 절차는 부트스트래핑 동작을 포함한다.
일부 실시예들에서, 소셜 미디어 포스팅들을 시간 및/또는 공간에서 각자의 분포들을 갖는 것으로서 표현하는 것은, 특정 지리적 영역에 대한 이력 소셜 미디어 활동에 대한 지리-시간적 기준 프로파일 또는 모델을 나타내기 위한 동작의 일부로서 수행된다. 그 대신에, 또는 추가적으로, 소셜 미디어 포스팅들을 시간 및/또는 공간에서 각자의 분포들을 갖는 것으로서 표현하는 것은, 특정 지리적 영역 내의 최근 또는 근사-라이브(near-live) 소셜 미디어 활동을 표현하기 위한 절차의 일부로서 수행될 수 있다. 이러한 경우에, 지리-시간적 기준 프로파일 및 최근 또는 근사-라이브 소셜 미디어 활동의 표현은 지리적 영역 내에서 관심있는 또는 변칙적인 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 영역을 식별하기 위해 조합하여 사용될 수 있다.
따라서, 소셜 미디어 아이템들을 확률적으로 표현하는 것에 기초한 다수의 예시적인 실시예가 설명되었다. 본 개시내용의 전술된 및 예시된 양태들을 포함하는 예시적인 실시예들은 이하에서 예 40 내지 예 56으로서 열거되는 다양한 예시적인 실시예들을 포함하며, 예들은 설명의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀질 것이다.
활동값에 기초한 아이콘 변동
전술한 바와 같이, 본 개시내용의 한가지 양태는 각각 연관된 소셜 미디어 활동 메트릭들에 기초하여 소셜 미디어 아이템들의 각자의 컬렉션들에 대한 사용자 선택가능 사용자 인터페이스 요소들의 시각적 속성의 자동화된 변동을 제공한다. 도 19는 예시적인 실시예에 따른, 소셜 미디어 플랫폼에 대한 지도-기반 GUI에서 컬렉션 아이콘들의 외관에서 그러한 동적 변동을 제공하는 방법(1900)의 하이-레벨 뷰를 도시하는 개략적인 흐름도이다.
이 예시적인 실시예에서, 본 방법(1900)은 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명된 시스템 아키텍처 및 환경을 사용하여, 도 12를 참조하여 설명된 시스템(1200)에 의해 실행된다.
또한, 이 예시적인 실시예에서의 예시적인 방법(1900)은 각각의 스토리 아이콘들(631, 633)의 온-스크린 크기가 각각 연관된 활동값들에 기초하여 가변적인, 도 6b를 참조하여 전술한 특정 예시적인 실시예를 제공한다. 도 6a 내지 도 11b의 예시적인 지도 GUI(612)를 참조하여 설명된 각자의 기능들을 제공하는 다양한 동작들은, 반복을 피하기 위해, 전술한 상이한 동작들 모두가 후속하는 설명에서 반복되지는 않더라도, 방법(1900)의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀져야 한다.
동작들(1910 및 1920)에서, 소셜 미디어 플랫폼 시스템(1200)은 이 예시적인 스토리 아이콘들(631, 633)(도 6b)에서, 각각의 지오-앵커링된 사용자 인터페이스 요소들에 의해 지도(618)상에 표현되는 다수의 소셜 미디어 컬렉션(여기서, 스토리) 각각에 대한 연관된 소셜 미디어 활동 메트릭값을 결정한다.
이 예시적인 실시예에서, 방법(1900)은 아이콘 크기의 변동을 제공하고, 상이한 활동 메트릭들에 대한 아이콘들(631) 및 스파이크 아이콘들(633)의 변형을 제공한다. 특히, 장소 아이콘들(631)의 크기는 (더 큰 디스플레이 크기에 대응하는 더 큰 스냅 볼륨을 갖는) 연관된 스냅 볼륨에 기초하여 가변적인 반면, 스파이크 아이콘들(633)의 크기는 대응하는 변칙성 스코어에 의해 표시되는 바와 같이 연관된 특이성에 기초하여 가변적이다. 따라서, 이 예시적인 실시예에서 각각의 활동 메트릭 스코어들을 결정하는 동작(1920)은 도 15 내지 도 18을 참조하여 설명된 방법들을 이용하여 각각의 스파이크 스토리들에 대한 각각의 변칙성 스코어들의 계산을 포함한다. 다른 예시적인 실시예에서, 장소 아이콘들(631)은 일관되고 변하지 않는 온-스크린 크기를 갖는 반면, 스파이크 아이콘들(633)만의 크기는 가변적이다.
동작(1930)에서, 지도 엔진(1208)은 스파이크 아이콘들(633)에 대한 장소 아이콘들(631) 및 변칙성 스코어를 위한 스냅 볼륨을 사용하여 미리 정의된 기준에 기초하여, 아이콘들(631, 633) 의 변수 각각에 대한 각각의 디스플레이 크기를 결정한다. 이 예시적인 실시예에서, 각자의 아이콘 크기값들은 지도 엔진(1208)에 의해 생성되고 대응하는 지리적 영역에 디스플레이될 아이콘들(631, 633) 각각의 위치 및 크기를 정의하는 각각의 지도 데이터 타일들에 기입된다.
동작(1940)에서, 지도 엔진(1208)은 지도 뷰포트(621)에 대응하는 특정 지리적 영역에 대한 지도 GUI(612)의 인스턴스의 디스플레이를 야기하며, 여기서 각각의 아이콘들(631, 633)의 온-스크린 크기들은 이전에 결정된 값들에 따라 변한다. 이 예시적인 실시예에서, 이것은 요청된 뷰에 대응하는 지도 데이터 타일들을 요청측 클라이언트 디바이스(102)에 제공하여, 상이한 아이콘들(631, 633)이 렌더링될 각각의 크기들을 클라이언트 디바이스(102)에 통신함으로써 달성된다.
이러한 방식으로, 각자의 스토리 아이콘들(631, 633)은 (스토리를 리플레이하기 위해) 연관된 스토리에 대하여 하나 이상의 기능들을 수행하도록 선택될 수 있는 지리적으로 앵커링된 요소들을 제공할 뿐만 아니라, 연관된 스토리에 대하여 매우 중요한 정보를 최소한으로 개입하는 방식(minimally invasive manner)으로 통신하는 이중 목적을 제공한다. 예를 들어, 사용자는 스파이크 스토리가 대응하는 스파이크 아이콘(633)의 크기에 기초하여 얼마나 특이한지를 즉각적이고 직관적으로 통지받는다. 따라서, 많은 양의 다양한 정보를 전달하기 위해 지도 GUI(612)의 예시적인 실시예에서 사용되는 제한된 이용가능한 스크린 영역은 그렇지 않은 경우보다 더 효과적으로 사용된다.
따라서, 연관된 활동 메트릭에 기초한 아이콘 외관의 자동화된 분산에 기초한 다수의 예시적인 실시예가 설명되었다. 본 개시내용의 전술된 및 예시된 양태들을 포함하는 예시적인 실시예들은 이하에서 예 57 내지 예 68로서 열거되는 다양한 예시적인 실시예들을 포함하며, 예들은 설명의 일부를 형성하는 것으로서 읽혀질 것이다.
선택된 예시적인 실시예들의 개요
전술한 설명으로부터, 다수의 예시적인 실시예들 및 예시적인 실시예들의 조합들이 개시된다는 것을 알 수 있을 것이다. 개시된 실시예들은 뒤따르는 예시적인 실시예들의 열거된 리스트를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.
예 1:
소셜 미디어 플랫폼에 대한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 생성하는 단계 -지도-기반 GUI는 지리적 영역을 보여주는 대화형 지도를 포함함-; 및
디스플레이된 지리적 영역 상에 오버레이된 열지도의 대화형 지도 상에 디스플레이되게 하여 소셜 미디어 플랫폼 상의 사용자 활동의 메트릭의 지리적 분포를 표시하는 단계를 포함하는 방법.
예 2: 제1항에 있어서, 열지도에 의해 표시되는 사용자 활동의 메트릭은 일반적인 액세스가능성을 위해 게시되는 지오-태깅된 소셜 미디어 콘텐츠의 포스팅에 제한되는 사용자 활동에 기초하는 방법.
예 3: 제1항 또는 제2항에 있어서, 대화형 지도 상의 상이한 각각의 위치들에서 복수의 갤러리 아이콘들의 열지도 상에 오버레이된 디스플레이를 야기시키는 단계 -각각의 갤러리 아이콘은 각각의 위치-기반 소셜 미디어 갤러리에 대한 위치에 대응하고, 각각의 소셜 미디어 갤러리는 각자의 지오-태그 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 함께 그룹화된 소셜 미디어 아이템들의 각각의 세트를 포함함-; 및
복수의 갤러리 아이콘 중 특정한 하나의 선택을 표시하는 수신측 사용자 입력에 응답하여, 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 세트의 자동화된 순차적 재생을 야기하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 4: 제1항 내지 제3항에 있어서, 대화형 지도의 디스플레이를 야기하는 단계는:
서버 시스템에서, 타겟 지리적 영역에 대한 대화형 지도를 사용자 디바이스 상에 디스플레이하기 위한 정보에 대한 요청을 사용자 디바이스로부터 수신하는 단계; 및
서버 시스템으로부터, 타겟 지리적 영역에 대한 한 세트의 열지도 데이터 포인트들을 사용자 디바이스에 제공하여, 사용자 디바이스에 의해 대화형 지도에서 열지도의 렌더링을 가능하게 하는 단계를 포함하는 방법.
예 5: 제1항 내지 제4항에 있어서, 열지도는 소셜 미디어 포스팅 이벤트들의 밀도를 표시하고, 포스팅 밀도의 상이한 레벨들은 열지도의 상이한 컬러레이션에 대응하는 방법.
예 6: 제1항 내지 제4항에 있어서, 열지도에 의해 표시되는 사용자 활동의 메트릭은 소셜 미디어 아이템 포스팅의 지리-시간적 특이성의 레벨을 표시하는 변칙성 메트릭에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 7: 제1항 내지 제6항에 있어서, 포스팅 이벤트들의 데이터 세트에 액세스하는 단계;
데이터 세트를 프루닝(pruning)하여 데이터 세트로부터 다수의 포스팅 이벤트를 배제시킴으로써, 프루닝된 데이터 세트를 형성하는 단계; 및
프루닝된 데이터 세트에 기초하여 열지도의 디스플레이를 야기하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 8: 제7항에 있어서, 데이터 세트의 프루닝은 프루닝된 데이터 세트가 임의의 개별 사용자로부터의 미리 정의된 최대 개수 이하의 포스팅 이벤트를 포함하도록 사용자별 제한을 부과하는 것을 포함하는 방법.
예 9: 제7항 또는 제8항에 있어서, 데이터 세트의 프루닝은 배제된 포스팅 이벤트들과 연관된 각각의 사용자들의 나이 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 배제된 포스팅 이벤트들의 세트를 식별하는 것을 포함하는 방법.
예 10: 제9항에 있어서, 배제된 포스팅 이벤트들의 세트를 식별하는 단계는 추가적으로 데이터 세트에서 각각의 포스팅 이벤트의 임계 지리적 이격을 정의하는 이격 기준의 각각의 배제된 포스팅 이벤트에 의한 충족에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 11:
하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스;
및 명령어들을 실행할 때, 제1항 내지 제10항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하도록 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스를 구성하는 명령어들을 저장하고 있는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함하는 시스템.
예 12: 명령어들을 실행할 때, 머신으로 하여금 제1항 내지 제10항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령어들을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
예 13:
사용자의 소셜 미디어 활동을 표시하는 활동 정보에 액세스하는 단계 -활동 정보는 소셜 미디어 활동과 연관된 실제 지리적 위치를 표시하는 위치 정보를 포함함-;
소셜 미디어 활동이 미리 정의된 위치 퍼징 기준(location fuzzing criteria)을 충족시킨다고 결정하는 단계; 및
위치 퍼징 기준이 소셜 미디어 활동에 대해 충족된다는 결정에 따라, 실제 지리적 위치로부터 이격된 부정확한 위치에서 소셜 미디어 활동의 시각적 표현을 소셜 미디어 플랫폼에 대한 지도-기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)상에 디스플레이하게 하는 단계를 포함하는 방법.
예 14: 제13항에 있어서, 위치 퍼징 기준은 사용자의 하나 이상의 속성에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 15: 제13항 또는 제14항에 있어서, 소셜 미디어 활동이 위치 퍼징 기준을 충족시킨다는 결정에 응답하여, 소셜 미디어 활동의 실제 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 부정확한 위치를 계산하는 자동화된 위치 퍼징 절차를 수행하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 16: 제15항에 있어서, 소셜 미디어 활동은 실제 위치를 표시하는 지오-태그 정보를 갖는 소셜 미디어 아이템의 사용자에 의해 포스팅하는 단계를 포함하고, 지도-기반 GUI에서의 시각적 표현은 부정확한 위치에서 소셜 미디어 아이템을 나타내는 방법.
예 17: 제16항에 있어서, 지도-기반 GUI는 지도-기반 GUI의 일부를 형성하는 대화형 지도 상에 오버레이되는 열지도를 포함하고, 소셜 미디어 아이템의 시각적 표현은 소셜 미디어 아이템에 적어도 부분적으로 기초하여 부정확한 위치에서 생성되는 열지도의 일부를 포함하는 방법.
예 18: 제16항 또는 제17항에 있어서, 소셜 미디어 아이템이 위치 퍼징 기준을 충족시킨다고 결정하는 단계는 소셜 미디어 아이템이 소셜 미디어 플랫폼의 다른 사용자들에 의해 포스팅된 소셜 미디어 아이템들인, 다른 소셜 미디어 아이템들에의 지리적 근접성에 적어도 부분적으로 기초하여 미리 정의된 이격 기준을 충족시킨다고 결정하는 단계를 포함하는 방법.
예 19: 제18항에 있어서, 이격 기준은 소셜 미디어 아이템의 실제 위치로부터 임계 수치 및 임계 근접 반경을 특정하고, 근접 반경 내의 실제 위치들을 갖는 다른 소셜 미디어 아이템들의 카운트에 따라 이격 기준들을 충족시키는 것으로서 식별되는 소셜 미디어 아이템은 임계 수치보다 작은 방법.
예 20: 제19항에 있어서, 이격 기준은 시간 간격을 추가적으로 특정하고, 카운트에 포함된 다른 소셜 미디어 아이템들은 시간 간격 이하의 범위(span)를 커버하는 각자의 타임스탬프 정보를 갖는 소셜 미디어 아이템들로 제한되는 방법.
예 21: 제16항 내지 제20항에 있어서, 퍼징 거리가 연관된 인구 밀도의 변동에 기초하여 가변적이도록 액션 위치가 위치되는 지리적 영역과 연관된 인구 밀도 값에 적어도 부분적으로 기초하여 부정확한 위치가 실제 위치로부터 이격되는 퍼징 거리를 계산하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 22: 제16항 내지 제21항에 있어서, 위치 퍼징 절차는 비랜덤 절차인 방법.
예 23: 제22항에 있어서, 위치 퍼징 절차는 동일한 실제 위치에서 동일한 사용자에 의해 포스팅된 상이한 소셜 미디어 아이템들에 대해 부정확한 위치가 일정하도록 되어 있는 방법.
예 24: 제22항 또는 제23항에 있어서, 위치 퍼징 절차는 실제 위치에 대한 부정확한 위치의 간격을 정의하는 퍼징 거리 및 퍼징 방향을 계산하고, 위치 퍼징 절차는 실제 위치의 값에 적어도 부분적으로 기초하여, 상이한 실제 위치들에서 동일 사용자에 의해 포스팅되는 상이한 소셜 미디어 아이템들이 퍼징 거리 및 퍼징 방향 중 적어도 하나가 상이하게 되게 하는 방법.
예 25: 제16항 내지 제21항에 있어서, 위치 퍼징 절차는 랜덤하게 생성된 값에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 26:
하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스;
및 명령어들을 실행할 때, 제13항 내지 제25항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하도록 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스를 구성하는 명령어들을 저장하고 있는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함하는 시스템.
예 27: 명령어들을 실행할 때, 머신으로 하여금 제13항 내지 제25항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령어들을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
예 28:
타겟 시간 기간 내에 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 소셜 미디어 콘텐츠의 지리적 분포를 표시하는 활동 데이터에 액세스하는 단계 -소셜 미디어 콘텐츠는 지리적 영역 내의 각각의 위치들과 연관된 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함함-;
활동 데이터에 기초하며, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스들을 포함하는 분석기를 사용하여 수행되는 자동화된 동작에서, 지리적 영역 내의 상이한 위치들에서 변칙성 위치들에 대한 상이한 값들을 계산하는 단계 -각각의 변칙성 메트릭값은 대응하는 부분에서의 활동 데이터에 의해 표현되는 특이성의 레벨을 표시함-; 및
각각의 변칙성 메트릭들에 기초하여, 소셜 미디어 플랫폼에 대한 그래픽 사용자 인터페이스에서 소셜 미디어 콘텐츠의 하나 이상의 서브세트를 표면화하는 단계를 포함하는 방법.
예 29: 제28항에 있어서, 변칙성 메트릭 값들을 계산하는 단계는:
지리적 영역을 다수의 셀을 포함하는 그리드로 분할하는 단계; 및 각각의 셀에 대한 각각의 변칙성 메트릭 값을 계산하는 단계를 포함하는 방법.
예 30: 제29항에 있어서,
그들의 각각의 변칙성 메트릭 값들에 기초하여 하나 이상의 스파이크 셀을 식별하는 단계 -스파이크 셀들은 비-스파이크 셀들보다 더 높은 메트릭 값들을 갖고, 더 높은 변칙성 메트릭 값은 보다 큰 레벨의 특이성을 표시함-; 및
하나 이상의 스파이크 셀 내의 각자의 소셜 미디어 아이템들의 위치에 기초하여 표면화하기 위한 소셜 미디어 콘텐츠의 하나 이상의 서브세트를 컴파일링하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 31: 제30항에 있어서, 하나 이상의 스파이크 셀을 식별하는 단계는:
변칙성 메트릭 값이 가장 높은 그리드의 셀을 스파이크 셀로서 식별하는 단계; 및
스파이크 셀로부터 변칙성 메트릭 값에 대한 미리 정의된 최소 임계값으로 가득 채움으로써 연속적인 스파이크 셀들의 클러스터를 포함하는 스파이크 클러스터를 식별하는 단계를 포함하고,
본 방법은:
소셜 미디어 콘텐츠의 일부를 형성하고 스파이크 클러스터 내에 있는 각각의 위치들을 갖는 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함하는 스파이크 컬렉션을 정의하는 단계; 및
그래픽 사용자 인터페이스에서 스파이크 컬렉션을 표면화하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 32: 제29항 내지 제31항에 있어서, 변칙성 메트릭 값들을 계산하는 단계는 타겟 시간 기간 이전에 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 이력 소셜 미디어 콘텐츠의 지리적 분포를 표시하는 이력 활동 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 33: 제32항에 있어서,
이력 활동 데이터에 액세스하는 단계; 및
이력 활동 데이터에 기초하여, 복수의 시간 윈도우들 중 각각의 시간 윈도우에 대해, 그리드에 걸친 이력 활동 레벨들의 각각의 분포를 나타내는 지리-시간적 모델을 컴파일링하는 단계를 추가로 포함하고,
각각의 변칙성 메트릭 값의 계산은 각자의 셀에 대해 그리고 모델의 특정 적용가능한 시간 윈도우에 대해, 이력 활동 레벨과 활동 데이터에 의해 표시된 활동 레벨 사이의 편차에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 34: 제33항에 있어서, 지리-시간적 모델을 컴파일링하는 단계는:
소셜 미디어 아이템의 가중치가 복수의 이웃 그리드 셀 및 복수의 시간 윈도우에 걸쳐 분포되도록 복수의 이력 소셜 미디어 아이템 각각을 지리-시간적 가중치 분포를 갖는 것으로서 나타내는 단계; 및
각각의 시간 윈도우 내의 각각의 셀에 대해, 가중치 분포가 적어도 부분적으로 그 위에 떨어지는 모든 소셜 미디어 아이템들의 각각의 부분들을 집성하여, 셀에 대한 각각의 이력 활동 레벨을 계산하는 단계를 포함하는 방법.
예 35: 제33항에 있어서, 소셜 미디어 아이템의 가중치가 복수의 셀에 걸쳐 분포되도록 각각의 소셜 미디어 아이템을 지리적 가중치 분포를 갖는 것으로서 나타내는 단계를 추가로 포함하고,
각각의 변칙성 값들의 계산은 다수의 소셜 미디어 아이템의 집성된 가중치 분포에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 36: 제28항 내지 제35항에 있어서, 그래픽 사용자 인터페이스는 대화형 지도를 포함하고, 하나 이상의 서브세트의 표면화는:
계산된 변칙성 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 미디어 아이템들의 하나 이상의 컬렉션을 컴파일링하는 단계; 및
하나 이상의 컬렉션 각각에 대한 각각의 지오-앵커링된 컬렉션 아이콘의 대화형 지도에 디스플레이를 야기하는 단계 -각각의 컬렉션 아이콘은 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 컬렉션의 그래픽 사용자 인터페이스에서 리플레이를 트리거하도록 사용자 선택가능함- 를 포함하는 방법.
예 37: 제36항에 있어서, 수집 아이콘과 연관된 지리적 위치의 각각의 변칙성 값에 적어도 부분적으로 기초하여 각각의 컬렉션 아이콘의 온-스크린 크기를 계산하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 38:
하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스;
및 명령어들을 실행할 때, 제28항 내지 제37항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하도록 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스를 구성하는 명령어들을 저장하고 있는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함하는 시스템.
예 39: 명령어들을 실행할 때, 머신으로 하여금 제28항 내지 제37항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령어들을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
예 40:
소셜 미디어 활동의 일부를 형성하는 다수의 소셜 미디어 포스팅들 각각에 대해, 포스팅을 2차원 공간에서 밀도 분포를 갖는 것으로 표현하는 것을 포함하는 자동화된 프로세스에서 지리적 영역에서 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 속성들을 결정하는 단계; 및 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는 하나 이상의 사용자 인터페이스 요소를 소셜 미디어 플랫폼에 대한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 일부로서 디스플레이하게 하는 단계를 포함하는 방법.
예 41: 제40항에 있어서, 각각의 포스팅에 대한 밀도 분포는 포스팅과 연관된 포스팅 위치에 집중되고, 분포의 밀도는 포스팅 위치로부터 방사상으로 감소하는 방법.
예 42: 제40항 또는 제41항에 있어서, 각각의 포스팅을 밀도 분포를 갖는 것으로서 표현하는 것은 자동화된 커널 평활화 절차를 포함하는 방법.
예 43: 제42항에 있어서, 커널 평활화 절차는 에파네치니코브 커널에 기초하는 방법.
예 44: 제40항 내지 제43항 중 어느 한 항에 있어서, 지리적 영역 내의 다수의 위치 각각에서, 밀도 분포가 각각의 위치와 적어도 부분적으로 중첩하는 각 포스팅의 각각의 밀도 기여도들을 합산함으로써 지리적 영역에서의 포스팅 밀도의 지리적 분포를 계산하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 45: 제44항에 있어서, 포스팅 밀도의 지리적 분포를 계산하는 단계는:
지리적 영역을 셀들의 그리드로 분할하는 단계; 및
각각의 셀에 대해, 밀도 분포가 각각의 셀과 적어도 부분적으로 중첩하는 각각의 포스팅의 밀도 기여도를 합산하는 단계를 포함하는 방법.
예 46: 제40항 내지 제45항 중 어느 한 항에 있어서, 각각의 포스팅을 추가로 시간상 밀도 분포를 갖는 것으로서 표현하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 47: 제46항에 있어서, 복수의 시간 윈도우들 각각에 대한 각각의 지리적 밀도 분포 모델들을 생성하는 단계를 추가로 포함하고, 각각의 포스팅의 밀도 분포는 포스팅의 타임스탬프에 대응하는 시간 윈도우에 집중되고, 분포의 밀도는 시간 스탬프와 각각의 시간 윈도우 사이의 시간 차이가 증가함에 따라 다른 시간 윈도우들에서는 감소하는 방법.
예 48: 제47항에 있어서, 각각의 포스팅을 시간상 밀도 분포를 갖는 것으로서 표현하는 단계는 시간 공간에서 커널 평활화 절차를 적용하는 단계를 포함하는 방법.
예 49: 제48항에 있어서, 시간 공간에서의 커널 평활화 절차는 에파네치니코브 커널에 기초하는 방법.
예 50: 제40항 내지 제49항 중 어느 한 항에 있어서,
지리적 영역 내의 소셜 미디어 포스팅들의 세트를 표시하는 소셜 미디어 활동 데이터에 액세스하는 단계: 및
고유 사용자당 최대 수의 포스팅을 부과함으로써 소셜 미디어 포스팅의 세트를 필터링함으로써, 필터링된 데이터 세트를 도출하는 단계 -지리적 영역 내의 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 속성의 결정은 필터링된 데이터 세트를 사용하여 수행됨- 를 추가로 포함하는 방법.
예 51: 제50항에 있어서, 고유 사용자 당 최대 포스팅 개수는 하나인 방법.
예 52: 제40항 내지 제51항 중 어느 한 항에 있어서, 소셜 미디어 활동의 하나 이상의 속성은 지리적 영역 내에서의 포스팅 활동의 특이성의 지리적 분포를 포함하고,
각각의 포스팅을 밀도 분포를 갖는 것으로서 표현하는 것은 이력 소셜 미디어 활동 데이터에 적용하여 지리적 영역에서 소셜 미디어 활동의 이력 모델을 도출하는 방법.
예 53: 제52항에 있어서, 현재의 소셜 미디어 활동의 지리적 분포를 계산하는 단계를 추가로 포함하고, 현재의 소셜 미디어 활동은 미리 정의된 선행 시간 기간 내의 소셜 미디어 포스팅들의 세트에 의해 표현되고, 현재의 소셜 미디어 활동의 지리적 분포를 계산하는 단계는 세트 내의 각각의 포스팅을 각각의 밀도 분포를 갖는 것으로 표현하는 단계에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
예 54: 제53항에 있어서, 소셜 미디어 활동의 이력 모델과 현재 소셜 미디어 활동의 계산된 지리적 분포의 자동화된 비교에 기초하여 지리적 영역 내에서의 포스팅 활동의 특이성의 지리적 분포를 계산하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
예 55:
하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스;
및 명령어들을 실행할 때, 제40항 내지 제54항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하도록 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스를 구성하는 명령어들을 저장하고 있는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함하는 시스템.
예 56: 명령어들을 실행할 때, 머신으로 하여금 제40항 내지 제54항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령어들을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
예 57:
소셜 미디어 플랫폼에 대한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 사용자 디바이스 상에 디스플레이를 제공하는 단계 -그래픽 사용자 인터페이스는 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 소셜 미디어 아이템들에 대한 액세스를 제공함-;
소셜 미디어 아이템들의 복수의 컬렉션들 각각에 대해, 대응하는 컬렉션과 연관된 기본 소셜 미디어 활동에 대한 각각의 활동 메트릭을 결정하는 단계; 및
소셜 미디어 아이템들의 복수의 컬렉션들 각각에 대해, GUI의 일부로서 각각의 사용자 선택가능 사용자 인터페이스 요소의 디스플레이를 야기하는 단계 -사용자 인터페이스 요소가 활동 메트릭에 의존하여 가변적인 시각적 속성을 가짐으로써, 소셜 미디어 아이템들의 복수의 컬렉션 중 적어도 2개에 대한 시각적 속성이 대응하는 활동 메트릭들 사이의 차이에 기초하여 상이하게 됨- 를 포함하는 방법.
예 58: 제57항에 있어서, 사용자 인터페이스 요소들 각각은 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 컬렉션을 나타내는 컬렉션 아이콘이고, 컬렉션 아이콘은 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 컬렉션의 리플레이를 트리거하도록 사용자 선택가능한 방법.
예 59: 제58항에 있어서, 각각의 컬렉션 아이콘은 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 컬렉션 중 하나의 일부를 형성하는 시각적 미디어 콘텐츠로부터 선택된 각각의 썸네일 이미지를 포함하는 방법.
예 60: 제58항 또는 제59항에 있어서, 컬렉션 아이콘의 가변 시각적 속성은 컬렉션 아이콘의 온-스크린 디스플레이 사이즈를 포함하는 방법.
예 61: 제57항 내지 제60항 중 어느 한 항에 있어서, 기본 소셜 미디어 활동은 소셜 미디어 아이템들의 지오-태그 정보에 의해 표시된 각각의 지리적 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 대응하는 사용자 인터페이스 요소와 연관되는 지오-태깅된 소셜 미디어 아이템들의 세트를 포함하는 방법.
예 62: 제61항에 있어서, 지오-태깅된 소셜 미디어 아이템들의 세트와 대응하는 사용자 인터페이스 요소 사이의 위치-기반 연관은 소셜 미디어 아이템들의 세트의 각각의 지리적 위치가 사용자 인터페이스 요소와 연관된 미리 정의된 지리적 영역 내에 속하는 것을 포함하는 방법.
예 63: 제57항 내지 제62항 중 어느 한 항에 있어서, 활동 메트릭은 기본 소셜 미디어 활동에 대한 특이성의 레벨을 표시하는 변칙성 메트릭을 포함하는 방법.
예 64: 제63항에 있어서, 변칙성 메트릭은 기본 소셜 미디어 활동의 지리공간적 특이성의 정량화된 표시를 제공하는 방법.
예 65: 제57항 내지 제62항 중 어느 한 항에 있어서, 활동 메트릭은 대응하는 지리적 영역에 포스팅된 소셜 미디어 아이템들의 볼륨을 표시하는 포스팅 볼륨 메트릭을 포함하는 방법.
예 66: 제57항 내지 제65항 중 어느 한 항에 있어서, GUI는 지표면의 일부를 디스플레이하는 대화형 지도를 포함하는 지도-기반 GUI이고, 소셜 미디어 아이템들의 컬렉션들에 대한 복수의 사용자 인터페이스 요소 각각은 대응하는 고정된 지리적 위치에서 디스플레이되는 지오-앵커링된 요소인 방법.
예 67:
하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스;
및 명령어들을 실행할 때, 제57항 내지 제66항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하도록 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스를 구성하는 명령어들을 저장하고 있는 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함하는 시스템.
예 68: 명령어들을 실행할 때, 머신으로 하여금 제57항 내지 제66항 중 어느 하나의 방법을 포함하는 동작들을 수행하게 하기 위한 명령어들을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
머신 및 소프트웨어 아키텍처
도 1 내지 도 12와 관련하여 설명된 이러한 시스템들, 시스템 컴포넌트들, 방법들, 애플리케이션들 등은 일부 실시예들에서 머신 및 연관된 소프트웨어 아키텍처의 컨텍스트에서 구현된다.
이하의 섹션들은 개시된 실시예들과 사용하기에 적절한 대표적인 소프트웨어 아키텍처(들) 및 머신(예를 들어, 하드웨어) 아키텍처(들)를 설명한다.
소프트웨어 아키텍처들은 특정한 목적들을 위해 구성되는 디바이스들 및 머신들을 생성하기 위해 하드웨어 아키텍처들과 함께 사용된다. 예를 들어, 특정 소프트웨어 아키텍처와 결합된 특정 하드웨어 아키텍처는 모바일 전화, 태블릿 디바이스 등과 같은 모바일 디바이스를 생성할 것이다. 약간 상이한 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처는 "사물 인터넷(internet of things)"에서의 이용을 위한 스마트 디바이스를 산출할 수 있고, 또 다른 조합은 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 내에서의 이용을 위한 서버 컴퓨터를 생성한다. 여기에 제시된 소프트웨어 및 하드웨어 아키텍처들은 본 개시내용을 구현하기 위한 예시적인 아키텍처들이고, 본 개시내용을 구현하기 위해 이용될 수 있는 가능한 아키텍처들에 대해 망라한 것은 아니다.
소프트웨어 아키텍처
도 20은 본 명세서에 설명된 다양한 하드웨어 아키텍처들과 함께 사용될 수 있는 예시적인 소프트웨어 아키텍처(2006)를 예시하는 블록도이다. 도 20은 소프트웨어 아키텍처의 비제한적 예이고, 본 명세서에 설명된 기능성을 용이하게 하기 위해 많은 다른 아키텍처들이 구현될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 소프트웨어 아키텍처(2006)는, 다른 것들 중에서, 프로세서들(2104), 메모리(2114), 및 I/O 컴포넌트들(2118)을 포함하는 도 21의 머신(2100)과 같은 하드웨어 상에서 실행될 수 있다. 대표적인 하드웨어 계층(2052)이 예시되어 있으며, 예를 들어, 도 21의 머신(2100)을 나타낼 수 있다. 대표적인 하드웨어 계층(2052)은 연관된 실행가능 명령어들(2004)을 갖는 처리 유닛(2054)을 포함한다. 실행가능 명령어들(2004)은 본 명세서에 설명된 방법들, 컴포넌트들 등의 구현을 포함하는, 소프트웨어 아키텍처(2006)의 실행가능 명령어들을 나타낸다. 하드웨어 계층(2052)은 또한 메모리 및/또는 스토리지 모듈들인 메모리/스토리지(2056)를 포함하며, 이것들도 또한 실행가능 명령어들(2004)을 갖는다. 하드웨어 계층(2052)은 또한 다른 하드웨어(2058)를 포함할 수 있다.
도 20의 예시적인 아키텍처에서, 소프트웨어 아키텍처(2006)는 각 계층이 특정 기능성을 제공하는 계층들의 스택으로서 개념화될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 아키텍처(2006)는 운영 체제(2002), 라이브러리들(2020), 프레임워크들/미들웨어(2018), 애플리케이션들(2016), 및 프레젠테이션 계층(2014)과 같은 계층들을 포함할 수 있다. 동작적으로, 애플리케이션들(2016) 및/또는 계층들 내의 다른 컴포넌트들은 소프트웨어 스택을 통해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출들(2008)을 인보크하고 메시지들(2008)의 형태로 응답을 수신할 수 있다. 예시된 계층들은 본질적으로 대표적인 것이며 모든 소프트웨어 아키텍처가 모든 계층을 갖는 것은 아니다. 예를 들어, 일부 모바일 또는 특수 목적 운영 체제들은 프레임워크들/미들웨어(2018)를 제공하지 않을 수 있지만, 다른 것들은 그러한 계층을 제공할 수 있다. 다른 소프트웨어 아키텍처들은 추가의 또는 상이한 계층들을 포함할 수 있다.
운영 체제(2002)는 하드웨어 리소스들을 관리하고 공통 서비스들을 제공할 수도 있다. 운영 체제(2002)는, 예를 들어, 커널(2022), 서비스들(2024), 및 드라이버들(2026)을 포함할 수 있다. 커널(2022)은 하드웨어와 다른 소프트웨어 계층들 사이에서 추상화 계층(abstraction layer)으로서 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 커널(2022)은 메모리 관리, 프로세서 관리(예를 들어, 스케줄링), 컴포넌트 관리, 네트워킹, 보안 설정 등을 담당할 수 있다. 서비스들(2024)은 다른 소프트웨어 계층들을 위한 다른 공통 서비스들을 제공할 수 있다. 드라이버들(2026)은 기본 하드웨어(underlying hardware)를 제어하거나 그와 인터페이싱하는 것을 담당한다. 예를 들어, 드라이버들(2026)은 하드웨어 구성에 따라 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, Bluetooth®드라이버, 플래시 메모리 드라이버, 직렬 통신 드라이버(예를 들어, 범용 직렬 버스(USB) 드라이버), Wi-Fi®드라이버, 오디오 드라이버, 전력 관리 드라이버 등을 포함한다.
라이브러리들(2020)은 애플리케이션들(2016) 및/또는 다른 컴포넌트들 및/또는 계층들에 의해 사용되는 공통 인프라스트럭처를 제공한다. 라이브러리들(2020)은 다른 소프트웨어 컴포넌트들이 기본 운영 체제(2002) 기능성(예를 들어, 커널(2022), 서비스들(2024), 및/또는 드라이버들(2026))과 직접 인터페이스하는 것보다 더 쉬운 방식으로 태스크들을 수행할 수 있게 하는 기능성을 제공한다. 라이브러리들(2020)은 메모리 할당 기능들, 문자열 조작 기능들, 수학 기능들 등과 같은 기능들을 제공할 수 있는 시스템 라이브러리들(2044)(예를 들어, C 표준 라이브러리)를 포함할 수 있다. 게다가, 라이브러리들(2020)은 미디어 라이브러리들(예를 들어, MPEG4, H.264, MP3, AAC, AMR, JPG, PNG와 같은 다양한 미디어 포맷의 제시 및 조작을 지원하는 라이브러리들), 그래픽 라이브러리들(예를 들어, 디스플레이 상의 그래픽 콘텐츠에서 2D 및 3D를 렌더링하는 데 사용될 수 있는 OpenGL 프레임워크), 데이터베이스 라이브러리들(예를 들어, 다양한 관계형 데이터베이스 기능들을 제공할 수 있는 SQLite), 웹 라이브러리들(예를 들어, 웹 브라우징 기능성을 제공할 수 있는 WebKit) 등과 같은 API 라이브러리들(2046)을 포함할 수 있다. 라이브러리들(2020)은 또한 많은 다른 API들을 애플리케이션(2016) 및 다른 소프트웨어 컴포넌트들/모듈들에 제공하는 매우 다양한 다른 라이브러리들(2048)을 포함할 수 있다.
프레임워크들/미들웨어(2018)는 애플리케이션들(2016) 및/또는 다른 소프트웨어 컴포넌트들/모듈들에 의해 사용될 수 있는 더 하이-레벨의 공통 인프라스트럭처를 제공한다. 예를 들어, 프레임워크들/미들웨어(2018)는 다양한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기능들, 하이-레벨 리소스 관리, 하이-레벨 위치 서비스들 등을 제공할 수 있다. 프레임워크들/미들웨어(2018)는 애플리케이션들(2016) 및/또는 다른 소프트웨어 컴포넌트들/모듈들에 의해 이용될 수 있는 광범위한 스펙트럼의 다른 API들을 제공할 수 있으며, 그 중 일부는 특정 운영 체제(2002) 또는 플랫폼에 특정할 수 있다.
애플리케이션들(2016)은 빌트인 애플리케이션들(2038) 및/또는 제3자 애플리케이션들(2040)을 포함한다. 대표적인 빌트인 애플리케이션(2038)의 예들은, 연락처 애플리케이션, 브라우저 애플리케이션, 북 리더 애플리케이션, 위치 애플리케이션, 미디어 애플리케이션, 메시징 애플리케이션, 또는 게임 애플리케이션을 포함할 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 제3자 애플리케이션들(2040)은 특정 플랫폼의 벤더 이외의 엔티티에 의해 ANDROID™ 또는 IOS™ 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 이용하여 개발된 애플리케이션을 포함할 수 있고, IOS™, ANDROID™, 또는 WINDOWS® Phone, 또는 다른 모바일 운영 체제들과 같은 모바일 운영 체제 상에서 실행되는 모바일 소프트웨어일 수 있다. 제3자 애플리케이션들(2040)은 본 명세서에 설명된 기능성을 용이하게 하기 위해 모바일 운영 체제(예컨대, 운영 체제(2002))에 의해 제공되는 API 호출들(2008)을 인보크할 수 있다.
애플리케이션들(2016)은 시스템의 사용자들과 상호작용하기 위한 사용자 인터페이스들을 생성하기 위해 빌트인 운영 체제(2002) 기능들(예를 들어, 커널(2022), 서비스들(2024), 및/또는 드라이버들(2026)), 라이브러리들(2020), 및 프레임워크들/미들웨어(2018)를 사용할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 일부 시스템들에서, 사용자와의 상호작용들은 프레젠테이션 계층(2014)과 같은 프레젠테이션 계층을 통해 발생할 수 있다. 이러한 시스템들에서, 애플리케이션/컴포넌트 "로직"은 사용자와 상호작용하는 애플리케이션/컴포넌트의 양태들로부터 분리될 수 있다.
하드웨어 아키텍처
도 21은 머신 판독가능 매체(예를 들어, 머신 판독가능 저장 매체)로부터 명령어들을 판독하고 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행할 수 있는, 일부 예시적인 실시예들에 따른, 머신(2100)의 컴포넌트들을 예시하는 블록도이다. 구체적으로, 도 21은 머신(2100)으로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위한 명령어들(2110)(예를 들어, 소프트웨어, 프로그램, 애플리케이션, 애플릿, 앱, 또는 다른 실행가능 코드)이 실행될 수 있는, 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태의 머신(2100)의 개략도를 도시한다. 이와 같이, 명령어들(2110)은 본 명세서에 설명된 모듈들 또는 컴포넌트들을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 명령어들(2110)은, 일반적인 비-프로그래밍된 머신(2100)을, 설명되고 예시된 기능들을 설명된 방식으로 수행하도록 프로그래밍된 특정한 머신(2100)으로 변환한다. 대안적인 실시예들에서, 머신(2100)은 독립형 디바이스로서 동작하거나 다른 머신들에 결합(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 네트워크화된 배치에서, 머신(2100)은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 머신 또는 클라이언트 머신의 자격으로 동작하거나, 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신(2100)은, 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 넷북, 셋톱박스(STB), 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 엔터테인먼트 미디어 시스템, 셀룰러 전화기, 스마트폰, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스(예를 들어, 스마트 시계), 스마트 홈 디바이스(예를 들어, 스마트 어플라이언스), 다른 스마트 디바이스들, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 네트워크 스위치, 네트워크 브리지, 또는 머신(2100)에 의해 취해질 액션들을 특정하는 명령어들(2110)을 순차적으로 또는 다른 방식으로 실행할 수 있는 임의의 머신을 포함할 수 있고, 이에 제한되지 않는다. 게다가, 단일 머신(2100)만이 예시되어 있지만, "머신"이라는 용어는 또한 본 명세서에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하기 위해 명령어들(2110)을 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 컬렉션을 포함하는 것으로 간주되어야 한다.
머신(2100)은, 예컨대 버스(2102)를 통해 서로 통신하도록 구성될 수 있는, 프로세서들(2104), 메모리 메모리/스토리지(2106), 및 I/O 컴포넌트들(2118)을 포함할 수 있다. 메모리/스토리지(2106)는 메인 메모리, 또는 다른 메모리 스토리지와 같은 메모리(2114), 및 스토리지 유닛(2116)을 포함할 수 있으며, 이 둘 다 예컨대 버스(2102)를 통해 프로세서들(2104)에 액세스 가능하다. 스토리지 유닛(2116) 및 메모리(2114)는 본 명세서에 설명된 방법론들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현하는 명령어들(2110)을 저장한다. 명령어들(2110)은 또한, 머신(2100)에 의한 그의 실행 동안, 완전히 또는 부분적으로, 메모리(2114) 내에, 스토리지 유닛(2116) 내에, 프로세서들(2104) 중 적어도 하나 내에(예를 들어, 프로세서의 캐시 메모리 내에), 또는 이들의 임의의 적합한 조합으로 존재할 수 있다. 따라서, 메모리(2114), 스토리지 유닛(2116), 및 프로세서들(2104)의 메모리는 머신 판독가능 매체의 예들이다. 일부 실시예들에서, 프로세서들(2104)은 다수의 분산 프로세서들(2108-2112)을 포함하고, 이들 각각은 명령어들(2110)을 저장하는 연관된 메모리들에 대한 액세스를 갖는다.
I/O 컴포넌트들(2118)은, 입력을 수신하고, 출력을 제공하고, 출력을 생성하고, 정보를 송신하고, 정보를 교환하고, 측정들을 캡처하는 등을 수행하기 위한 매우 다양한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 특정한 머신(2100)에 포함되는 특정 I/O 컴포넌트들(2118)은 머신의 타입에 의존할 것이다. 예를 들어, 모바일 폰과 같은 휴대용 머신은 아마 터치 입력 디바이스 또는 다른 그러한 입력 메커니즘을 포함할 것인 반면, 헤드리스 서버 머신(headless server machine)은 아마 그러한 터치 입력 디바이스를 포함하지 않을 것이다. I/O 컴포넌트들(2118)은 도 21에 도시되지 않은 많은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다는 것을 인식할 것이다. I/O 컴포넌트들(2118)은 단지 이하의 논의를 간소화하기 위해 기능성에 따라 그룹화되어 있고, 이러한 그룹화는 어떠한 방식으로든 제한하는 것이 아니다. 다양한 예시적인 실시예들에서, I/O 컴포넌트들(2118)은 출력 컴포넌트들(2126) 및 입력 컴포넌트들(2128)을 포함할 수 있다. 출력 컴포넌트들(2126)은, 시각적 컴포넌트들(예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널(PDP), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD), 프로젝터, 또는 음극선관(CRT)과 같은 디스플레이), 음향 컴포넌트들(예를 들어, 스피커), 햅틱 컴포넌트들(예를 들어, 진동 모터, 저항 메커니즘), 다른 신호 생성기 등을 포함할 수 있다.
입력 컴포넌트들(2128)은, 영숫자 입력 컴포넌트들(예를 들어, 키보드, 영숫자 입력을 수신하도록 구성된 터치스크린, 포토-광학 키보드, 또는 다른 영숫자 입력 컴포넌트), 포인트-기반 입력 컴포넌트들(예를 들어, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 조이스틱, 모션 센서, 또는 다른 포인팅 기구들), 촉각 입력 컴포넌트들(예를 들어, 물리적 버튼, 터치 또는 터치 제스처의 위치 및/또는 힘을 제공하는 터치스크린, 또는 다른 촉각 입력 컴포넌트), 오디오 입력 컴포넌트들(예를 들어, 마이크로폰) 등을 포함할 수 있다.
추가의 예시적인 실시예들에서, I/O 컴포넌트들(2118)은 광범위한 다른 컴포넌트들 중에서 바이오메트릭 컴포넌트들(2130), 모션 컴포넌트들(2134), 환경 컴포넌트들(2136), 또는 포지션 컴포넌트들(2138)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 바이오메트릭 컴포넌트들(2130)은, 표현들(예를 들어, 손 표현, 얼굴 표정, 음성 표현, 신체 제스처, 또는 시선 추적)을 검출하고, 생체신호들(예를 들어, 혈압, 심박수, 체온, 땀, 또는 뇌파)을 측정하고, 사람을 식별(예를 들어, 음성 식별, 망막 식별, 얼굴 식별, 지문 식별, 또는 뇌파계-기반 식별)하고, 이와 유사한 것을 하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 모션 컴포넌트들(2134)은, 가속 센서 컴포넌트들(예를 들어, 가속도계), 중력 센서 컴포넌트들, 회전 센서 컴포넌트들(예를 들어, 자이로스코프) 등을 포함할 수 있다. 환경 컴포넌트들(2136)은, 예를 들어, 조명 센서 컴포넌트들(예를 들어, 광도계), 온도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 주위 온도를 검출하는 하나 이상의 온도계), 습도 센서 컴포넌트들, 압력 센서 컴포넌트들(예를 들어, 기압계), 음향 센서 컴포넌트들(예를 들어, 배경 노이즈를 검출하는 하나 이상의 마이크로폰), 근접 센서 컴포넌트들(예를 들어, 인근 객체들을 검출하는 적외선 센서들), 가스 센서들(예를 들어, 안전을 위해 유해성 가스들의 농도들을 검출하거나 대기 내의 오염물질들을 측정하는 가스 검출 센서들), 또는 주변 물리적 환경에 대응하는 표시들, 측정들, 또는 신호들을 제공할 수 있는 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
포지션 컴포넌트들(2138)은, 위치 센서 컴포넌트들(예를 들어, GPS(Global Positioning System) 수신기 컴포넌트), 고도 센서 컴포넌트들(예를 들어, 고도계 또는 고도가 도출될 수 있는 기압을 검출하는 기압계), 배향 센서 컴포넌트들(예를 들어, 자력계) 등을 포함할 수 있다.
통신은 매우 다양한 기술들을 사용하여 구현될 수 있다. I/O 컴포넌트들(2118)은 머신(2100)을 결합(2122) 및 결합(2124)을 통해 각각 네트워크(2132) 또는 디바이스들(2120)에 결합하도록 동작가능한 통신 컴포넌트들(2140)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(2140)는, 네트워크 인터페이스 컴포넌트, 또는 네트워크(2132)와 인터페이스하기 위한 다른 적합한 디바이스를 포함할 수 있다. 추가 예들에서, 통신 컴포넌트들(2140)은 유선 통신 컴포넌트들, 무선 통신 컴포넌트들, 셀룰러 통신 컴포넌트들, 근접장 통신(NFC) 컴포넌트들, 블루투스® 컴포넌트들(예를 들어, 블루투스® 로우 에너지), Wi-Fi®컴포넌트들, 및 다른 양상들을 통해 통신을 제공하는 다른 통신 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 디바이스들(2120)은 다른 머신 또는 매우 다양한 주변 디바이스들 중 임의의 것(예를 들어, 범용 직렬 버스(USB)를 통해 결합된 주변 디바이스)일 수 있다.
더욱이, 통신 컴포넌트들(2140)은 식별자들을 검출할 수 있거나 식별자들을 검출하도록 동작가능한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트들(2140)은 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 판독기 컴포넌트들, NFC 스마트 태그 검출 컴포넌트들, 광학 판독기 컴포넌트들(예를 들어, UPC(Universal Product Code) 바 코드와 같은 1-차원 바 코드들, QR(Quick Response) 코드와 같은 다-차원 바 코드들, Aztec 코드, Data Matrix, Dataglyph, MaxiCode, PDF417, Ultra Code, UCC RSS-2D 바 코드, 및 다른 광학 코드들을 검출하기 위한 광학 센서), 또는 음향 검출 컴포넌트들(예를 들어, 태깅된 오디오 신호들을 식별하기 위한 마이크로폰들)을 포함할 수 있다. 게다가, 인터넷 프로토콜(IP) 지오로케이션을 통한 위치, Wi-Fi®신호 삼각측량을 통한 위치, 특정 위치를 나타낼 수 있는 NFC 비컨 신호의 검출을 통한 위치 등과 같은, 다양한 정보가 통신 컴포넌트들(2140)을 통해 도출될 수 있다.
용어집
이러한 컨텍스트에서 "캐리어 신호(CARRIER SIGNAL)"는 머신에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있는 임의의 무형 매체를 지칭하고, 그러한 명령어들의 통신을 용이하게 하기 위한 디지털 또는 아날로그 통신 신호들 또는 다른 무형 매체들을 포함한다.
명령어들은 네트워크 인터페이스 디바이스를 통해 전송 매체를 사용하여 그리고 다수의 잘 알려진 전송 프로토콜들 중 임의의 하나를 사용하여 네트워크를 통해 송신 또는 수신될 수 있다.
이러한 컨텍스트에서 "클라이언트 디바이스(CLIENT DEVICE)"는 하나 이상의 서버 시스템 또는 다른 클라이언트 디바이스들로부터 리소스들을 획득하기 위해 통신 네트워크에 인터페이스하는 임의의 머신을 지칭한다. 클라이언트 디바이스는, 모바일 폰, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱, 개인 휴대용 단말기(PDA), 스마트폰, 태블릿, 울트라 북, 넷북, 랩톱, 멀티-프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그래밍 가능한 가전 제품, 게임 콘솔, 셋톱 박스, 또는 사용자가 네트워크에 액세스하기 위해 사용할 수 있는 임의의 다른 통신 디바이스일 수 있지만, 이것으로 제한되지 않는다.
이러한 컨텍스트에서 "통신 네트워크(COMMUNICATIONS NETWORK)"는 애드 혹 네트워크, 인트라넷, 엑스트라넷, VPN(virtual private network), LAN(local area network), 무선 LAN(WLAN), WAN(wide area network), 무선 WAN(WWAN), MAN(metropolitan area network), 인터넷, 인터넷의 일부, PSTN(Public Switched Telephone Network)의 일부, POTS(plain old telephone service) 네트워크, 셀룰러 전화 네트워크, 무선 네트워크, Wi-Fi®네트워크, 다른 타입의 네트워크, 또는 2개 이상의 이러한 네트워크의 조합일 수 있는, 네트워크의 하나 이상의 부분을 지칭한다.
예를 들어, 네트워크 또는 네트워크의 부분은 무선 또는 셀룰러 네트워크를 포함할 수 있고, 결합은 CDMA(Code Division Multiple Access) 접속, GSM(Global System for Mobile communications) 접속, 또는 다른 타입의 셀룰러 또는 무선 결합일 수 있다.
이 예에서, 결합은 1xRTT(Single Carrier Radio Transmission Technology), EVDO(Evolution-Data Optimized) 기술, GPRS(General Packet Radio Service) 기술, EDGE(Enhanced Data rates for GSM Evolution) 기술, 3G를 포함한 3GPP(third Generation Partnership Project), 4세대 무선(4G) 네트워크, UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), HSPA(High-Speed Packet Access), WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access), LTE(Long-Term Evolution) 표준, 다양한 표준-설정 기구에 의해 정의된 다른 것들, 다른 장거리 프로토콜들, 또는 다른 데이터-전송 기술과 같은, 다양한 타입의 데이터 전송 기술 중 임의의 것을 구현할 수 있다.
이러한 컨텍스트에서 "단기적 메시지(EMPHEMERAL MESSAGE)"는 시간-제한된 지속기간 동안 액세스 가능한 메시지를 지칭한다. 단기적 메시지는 텍스트, 이미지, 비디오 등일 수 있다. 단기적 메시지에 대한 액세스 시간은 메시지 전송자에 의해 설정될 수 있다. 대안적으로, 액세스 시간은 디폴트 설정 또는 수신자에 의해 특정된 설정일 수 있다. 설정 기법에 관계없이, 메시지는 일시적이다. 본 설명에서 참조되는 "스냅들"은 단기적 메시지들이다. 단기적 메시지들은 특정된 개별 수신자들을 갖는 통신들로 제한되지 않고, 다수의 사용자들이 보기 위한 갤러리 또는 컬렉션에 업로드되는 소셜 미디어 아이템들을 포함한다. 따라서, 단기적 메시지라는 용어는 대중이 보기 위한 시간-제한된 지속기간 동안 이용가능하게 되는 사진 또는 비디오 클립(증강되거나 증강되지 않을 수 있음)을 포함한다.
이러한 컨텍스트에서 "머신 판독가능 매체(MACHINE-READABLE MEDIUM)"는 명령어들 및 데이터를 일시적으로 또는 영구적으로 저장할 수 있는 컴포넌트, 디바이스, 또는 다른 유형 매체를 지칭하며, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 버퍼 메모리, 플래시 메모리, 광학 매체, 자기 매체, 캐시 메모리, 다른 타입들의 스토리지(예를 들어, 소거가능하고 프로그래밍가능한 판독 전용 메모리(EPROM)) 및/또는 이들의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있고, 이에 제한되지 않는다. "머신-판독가능 매체"라는 용어는, 명령어를 저장할 수 있는 단일의 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 간주되어야 한다. "머신 판독가능 매체"라는 용어는 또한, 명령어들이, 머신의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 머신으로 하여금 본 명세서에 설명된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하도록, 머신에 의한 실행을 위한 명령어들(예를 들어, 코드)을 저장할 수 있는 임의의 매체, 또는 다수의 매체의 조합을 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 따라서, "머신 판독가능 매체"는 단일 스토리지 장치 또는 디바이스뿐만 아니라, 다수의 스토리지 장치 또는 디바이스를 포함하는 "클라우드-기반" 스토리지 시스템들 또는 스토리지 네트워크들을 지칭한다. "머신-판독가능 매체"라는 용어는 신호 그 자체를 제외한다.
이러한 컨텍스트에서 "컴포넌트(COMPONENT)"는 함수 또는 서브루틴 호출들, 분기 포인트들, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)들, 또는 특정한 처리 또는 제어 기능들의 분할 또는 모듈화를 제공하는 다른 기술들에 의해 정의된 경계들을 갖는 디바이스, 물리적 엔티티, 또는 로직을 지칭한다. 컴포넌트들은 그들의 인터페이스를 통해 다른 컴포넌트들과 결합되어 머신 프로세스를 실행할 수 있다. 컴포넌트는, 보통 관련된 기능들 중 특정한 기능을 수행하는 프로그램의 일부 및 다른 컴포넌트들과 함께 사용되도록 설계된 패키징된 기능 하드웨어 유닛일 수 있다.
컴포넌트들은 소프트웨어 컴포넌트들(예를 들어, 머신-판독가능 매체 상에 구현된 코드) 또는 하드웨어 컴포넌트들 중 어느 하나를 구성할 수 있다. "하드웨어 컴포넌트"는 특정 동작들을 수행할 수 있는 유형 유닛이고, 특정 물리적 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 다양한 예시적인 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형 컴퓨터 시스템, 클라이언트 컴퓨터 시스템, 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서들의 그룹)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 특정 동작들을 수행하도록 동작하는 하드웨어 컴포넌트로서 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 구성될 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는 또한, 기계적으로, 전자적으로, 또는 이들의 임의의 적합한 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는 특정 동작들을 수행하도록 영구적으로 구성된 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는, FPGA(Field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)와 같은 특수 목적 프로세서일 수 있다. 하드웨어 컴포넌트는 또한 특정 동작들을 수행하기 위해 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성되는 프로그래밍 가능한 로직 또는 회로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트는 범용 프로세서 또는 다른 프로그래밍 가능한 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 일단 그러한 소프트웨어에 의해 구성되면, 하드웨어 컴포넌트들은 구성된 기능들을 수행하도록 고유하게 맞춤화된 특정 머신들(또는 머신의 특정 컴포넌트들)이 되고 더 이상 범용 프로세서들이 아니다.
하드웨어 컴포넌트를 기계적으로, 전용의 영구적으로 구성된 회로에, 또는 일시적으로 구성된 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성됨)에 구현하기로 하는 결정은 비용 및 시간 고려사항들에 의해 주도될 수 있다는 것을 알 것이다. 따라서, "하드웨어 컴포넌트"(또는 "하드웨어-구현된 컴포넌트")라는 구문은, 유형 엔티티, 즉, 특정 방식으로 동작하거나 본 명세서에 설명된 특정 동작들을 수행하도록 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 구성되거나(예를 들어, 하드와이어드) 또는 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그램되는) 엔티티를 포괄하는 것으로 이해해야 한다. 하드웨어 컴포넌트들이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그래밍되는) 실시예들을 고려할 때, 하드웨어 컴포넌트들 각각이 임의의 하나의 시간 인스턴스에서 구성 또는 인스턴스화될 필요는 없다. 예를 들어, 하드웨어 컴포넌트가 특수 목적 프로세서가 되도록 소프트웨어에 의해 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우에, 범용 프로세서는 상이한 시간들에서 (예를 들어, 상이한 하드웨어 컴포넌트들을 포함하는) 각각 상이한 특수 목적 프로세서들로서 구성될 수 있다. 따라서 소프트웨어는 예를 들어, 하나의 시간 인스턴스에서는 특정한 하드웨어 컴포넌트를 구성하고 상이한 시간 인스턴스에서는 상이한 하드웨어 컴포넌트를 구성하도록 특정한 프로세서 또는 프로세서들을 구성한다. 하드웨어 컴포넌트들은 다른 하드웨어 컴포넌트들에 정보를 제공하고 그들로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 기술된 하드웨어 컴포넌트들은 통신가능하게 결합되어 있는 것으로 간주될 수 있다. 다수의 하드웨어 컴포넌트들이 동시에 존재하는 경우에, 하드웨어 컴포넌트들 중 둘 이상 사이의 또는 그들 사이의 (예를 들어, 적절한 회로들 및 버스들을 통한) 신호 송신을 통해 통신이 달성될 수 있다. 다수의 하드웨어 컴포넌트들이 상이한 시간들에서 구성되거나 인스턴스화되는 실시예들에서, 그러한 하드웨어 컴포넌트들 사이의 통신은, 예를 들어, 다수의 하드웨어 컴포넌트들이 액세스할 수 있는 메모리 구조들 내의 정보의 스토리지 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 컴포넌트는 동작을 수행하고, 그에 통신가능하게 결합되는 메모리 디바이스에 그 동작의 출력을 저장할 수 있다. 그 후 추가의 하드웨어 컴포넌트가, 나중에, 저장된 출력을 검색 및 처리하기 위해 메모리 디바이스에 액세스할 수 있다.
하드웨어 컴포넌트들은 또한 입력 또는 출력 디바이스들과 통신을 개시할 수 있고, 리소스(예를 들어, 정보의 컬렉션)를 조작할 수 있다. 본 명세서에 설명된 예시적인 방법들의 다양한 동작은 관련 동작들을 수행하도록 일시적으로 구성되거나(예를 들어, 소프트웨어에 의해) 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 구성되는 영구적으로 구성되든 간에, 그러한 프로세서들은 본 명세서에 설명된 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 동작하는 프로세서-구현된 컴포넌트들을 구성할 수 있다. 본 명세서에서 사용된, "프로세서-구현된 컴포넌트"란 하나 이상의 프로세서를 사용하여 구현된 하드웨어 컴포넌트를 지칭한다. 유사하게, 본 명세서에 설명된 방법들은 적어도 부분적으로 프로세서-구현될 수 있고, 특정한 프로세서 또는 프로세서들은 하드웨어의 예이다. 예를 들어, 방법의 동작들 중 적어도 일부가 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서-구현된 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 더욱이, 하나 이상의 프로세서는 또한 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 "서비스로서의 소프트웨어(software as a service)"(SaaS)로서 관련 동작들의 수행을 지원하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 동작들 중 적어도 일부는 (프로세서들을 포함하는 머신들의 예들로서) 컴퓨터들의 그룹에 의해 수행될 수 있고, 이러한 동작들은 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해 그리고 하나 이상의 적절한 인터페이스(예를 들어, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API))를 통해 액세스 가능하다. 동작들 중 특정한 것의 수행은 단일 머신 내에 존재할 뿐만 아니라, 다수의 머신에 걸쳐 배치되는, 프로세서들 사이에 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 프로세서들 또는 프로세서에 의해 구현되는 컴포넌트들은 단일의 지리적 위치에(예를 들어, 가정 환경, 사무실 환경, 또는 서버 팜(server farm) 내에) 위치할 수 있다. 다른 예시적인 실시예들에서, 프로세서들 또는 프로세서에 의해 구현되는 컴포넌트들은 다수의 지리적 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.
이러한 컨텍스트에서 "프로세서(PROCESSOR)"는 제어 신호들(예를 들어, "커맨드들", "op 코드들", "머신 코드" 등)에 따라 데이터 값들을 조작하고 머신을 동작시키기 위해 적용되는 대응하는 출력 신호들을 생성하는 임의의 회로 또는 가상 회로(실제 프로세서 상에서 실행되는 로직에 의해 에뮬레이트되는 물리 회로)를 지칭한다.
프로세서는, 예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU), RISC(Reduced Instruction Set Computing) 프로세서, CISC(Complex Instruction Set Computing) 프로세서, GPU(Graphics Processing Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), 무선-주파수 집적 회로(RFIC), 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 프로세서는 또한, 명령어들을 동시에 실행할 수 있는 둘 이상의 독립 프로세서(때때로 "코어"라고도 함)를 갖는 멀티-코어 프로세서일 수 있다.
이러한 컨텍스트에서 "타임스탬프(TIMESTAMP)"는 특정 이벤트가 언제 발생했는지를 식별하는, 예를 들어, 때때로 1초의 소수까지 정확한, 날짜 및 시각(time of day)을 제공하는, 문자들 또는 인코딩된 정보의 시퀀스를 지칭한다.
언어
본 명세서의 전반에 걸쳐, 복수의 사례들은 단일 사례로서 설명된 컴포넌트들, 동작들, 또는 구조들을 구현할 수 있다. 하나 이상의 방법의 개별적인 동작들이 별개의 동작들로서 예시되고 설명되지만, 컨텍스트 및/또는 로직이 명확하게 달리 지시하지 않는 한, 개별적인 동작들 중 하나 이상의 동작은 동시에 수행될 수 있고, 동작들이 예시된 순서로 수행될 것을 요구하지 않는다. 예시적인 구성들에서 별도의 컴포넌트들로서 제시된 구조들 및 기능은 조합된 구조 또는 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 유사하게, 단일 컴포넌트로서 제시된 구조들 및 기능은 별도의 컴포넌트들로서 구현될 수 있다. 이러한 그리고 다른 변형들, 수정들, 추가들, 및 개선들은 본 명세서에서 발명 요지의 범위 내에 속한다.
개시된 주제의 개요가 특정한 예시적인 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 개시내용의 실시예들의 더 넓은 범위로부터 벗어나지 않으면서, 이 실시예들에 대해 다양한 수정들 및 변경들이 행해질 수 있다.
본 명세서에서 예시된 실시예들은 본 기술분야의 통상의 기술자들이 개시된 교시사항들을 실시하는 것을 가능하게 할 정도로 충분히 상세하게 설명된다. 다른 실시예들이 이용될 수 있고 그로부터 도출될 수 있어서, 이 개시내용의 범위로부터 벗어나지 않으면서 구조적 및 논리적 치환들 및 변경들이 행해질 수 있다. 따라서, 상세한 설명은 제한적인 의미로 해석되어서는 안 되며, 다양한 실시예들의 범위는 오직 첨부된 청구항들과 함께, 그러한 청구항들의 자격이 있는 균등물들의 최대 범위(full range of equivalents)에 의해 정의된다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "또는"은 포괄적 또는 배타적 의미의 어느 하나로 해석될 수 있다. 또한, 복수의 사례들은 본 명세서에서 설명된 자원들, 동작들, 또는 구조들에 대하여 단일 사례로서 제공될 수 있다. 추가적으로, 다양한 자원들, 동작들, 모듈들, 엔진들, 및 데이터 저장소들 사이의 경계들은 다소 임의적이고, 특정 동작들은 특정 예시적인 구성들의 컨텍스트에서 예시된다. 따라서, 명세서 및 도면들은 한정적인 의미보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    타겟 시간 기간(target time period) 내에 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 소셜 미디어 콘텐츠의 지리적 분포를 표시하는 활동 데이터에 액세스하는 단계 - 상기 소셜 미디어 콘텐츠는 지리적 영역 내의 각각의 위치들과 연관된 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함함 -;
    자동화된 동작을 위해 구성된 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 장치를 포함하는 분석기를 사용하여 수행되고 상기 활동 데이터에 기초하는 자동화된 동작에서, 상기 지리적 영역 내의 상이한 위치들에서 변칙성 메트릭(anomality metric)에 대한 상이한 값들을 계산하는 단계 - 각각의 변칙성 메트릭 값은 대응하는 위치에서 상기 활동 데이터에 의해 표현되는 특이성(unusualness)의 레벨을 표시함 -; 및
    각각의 변칙성 메트릭들에 기초하여, 상기 소셜 미디어 플랫폼에 대한 그래픽 사용자 인터페이스에서 상기 소셜 미디어 콘텐츠의 하나 이상의 서브세트들을 표면화하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    변칙성 메트릭 값들을 계산하는 단계는:
    상기 지리적 영역을 다수의 셀들을 포함하는 그리드로 분할하는 단계; 및
    각각의 셀에 대한 각각의 변칙성 메트릭 값을 계산하는 단계
    를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    각각의 변칙성 메트릭 값들에 기초하여, 하나 이상의 스파이크 셀들을 식별하는 단계 - 상기 스파이크 셀들은 비-스파이크 셀들보다 더 높은 메트릭 값들을 갖고, 더 높은 변칙성 메트릭 값은 더 큰 레벨의 특이성을 표시함 -; 및
    상기 하나 이상의 스파이크 셀들 내의 각각의 소셜 미디어 아이템들의 위치에 기초하여 표면화하기 위해 소셜 미디어 콘텐츠의 상기 하나 이상의 서브세트들을 컴파일링하는 단계
    를 추가로 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스파이크 셀들을 식별하는 단계는:
    변칙성 메트릭 값이 가장 높은 그리드의 해당 셀을 스파이크 셀로서 식별하는 단계; 및
    상기 스파이크 셀로부터 상기 변칙성 메트릭 값에 대한 미리 정의된 최소 임계값으로 가득 채움으로써 연속적인 스파이크 셀들의 클러스터를 포함하는 스파이크 클러스터를 식별하는 단계
    를 포함하고, 상기 방법은:
    상기 소셜 미디어 콘텐츠의 일부를 형성하고 상기 스파이크 클러스터 내에 있는 각각의 위치들을 갖는 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함하는 스파이크 컬렉션을 정의하는 단계; 및
    상기 그래픽 사용자 인터페이스에서 상기 스파이크 컬렉션을 표면화하는 단계
    를 추가로 포함하는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 변칙성 메트릭 값들을 계산하는 단계는 상기 타겟 시간 기간 이전에 상기 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 이력 소셜 미디어 콘텐츠(historical social media content)의 지리적 분포를 표시하는 이력 활동 데이터(historical activity data)에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 이력 활동 데이터에 액세스하는 단계; 및
    상기 이력 활동 데이터에 기초하여, 복수의 시간 윈도우들 중 각각의 시간 윈도우에 대해, 상기 그리드에 걸친 이력 활동 레벨들의 각각의 분포를 나타내는 지리-시간적 모델을 컴파일링하는 단계인 이전 동작들(prior operations)을 추가로 포함하고,
    각각의 변칙성 메트릭 값의 계산은 각각의 셀에 대해 그리고 상기 모델의 특정 적용가능한 시간 윈도우에 대해, 상기 활동 데이터에 의해 표시된 활동 레벨과 상기 이력 활동 레벨 사이의 편차에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 지리-시간적 모델을 컴파일링하는 단계는:
    상기 소셜 미디어 아이템의 가중치가 복수의 이웃 그리드 셀들 및 복수의 시간 윈도우들에 걸쳐 분포되도록 복수의 이력 소셜 미디어 아이템들 각각을 지리-시간적 가중치 분포(a geo-temporal weight distribution)를 갖는 것으로서 나타내는 단계; 및
    각각의 시간 윈도우 내의 각각의 셀에 대해, 가중치 분포가 적어도 부분적으로 그 위에 있는 모든 소셜 미디어 아이템들의 각각의 부분들을 집성하여, 셀에 대한 각각의 이력 활동 레벨을 계산하는 단계
    를 포함하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 소셜 미디어 아이템의 가중치가 복수의 셀들에 걸쳐 분포되도록 각각의 소셜 미디어 아이템을 지리적 가중치 분포를 갖는 것으로서 나타내는 단계를 추가로 포함하고,
    각각의 변칙성 값들의 계산은 상기 다수의 소셜 미디어 아이템들의 집성된 가중치 분포에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 그래픽 사용자 인터페이스는 대화형 지도(interactive map)를 포함하고, 상기 하나 이상의 서브세트들의 표면화는:
    계산된 변칙성 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 소셜 미디어 아이템들의 하나 이상의 컬렉션들을 컴파일링하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 컬렉션들 각각에 대한 각각의 지오-앵커링된 컬렉션 아이콘의 상기 대화형 지도에 디스플레이를 야기하는 단계 - 각각의 컬렉션 아이콘은 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 컬렉션의 상기 그래픽 사용자 인터페이스에서 리플레이(replay)를 트리거하도록 사용자 선택가능함 -
    를 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 컬렉션 아이콘과 연관된 지리적 위치의 각각의 변칙성 값에 적어도 부분적으로 기초하여 각각의 컬렉션 아이콘의 온-스크린 크기(on-screen size)를 계산하는 단계
    를 추가로 포함하는 방법.
  11. 시스템으로서,
    하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스들; 및
    명령어들을 저장하고 있는 하나 이상의 메모리 디바이스들
    을 포함하며, 상기 명령어들은, 상기 명령어들을 실행할 때:
    타겟 시간 기간 내에 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 소셜 미디어 콘텐츠의 지리적 분포를 표시하는 활동 데이터에 액세스하는 것 - 상기 소셜 미디어 콘텐츠는 지리적 영역 내의 각각의 위치들과 연관된 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함함 -;
    상기 활동 데이터에 기초하는 자동화된 동작에서, 상기 지리적 영역 내의 상이한 위치들에서 변칙성 메트릭에 대한 상이한 값들을 계산하는 것 - 각각의 변칙성 메트릭 값은 대응하는 위치에서 상기 활동 데이터에 의해 표현되는 특이성의 레벨을 표시함 -; 및
    각각의 변칙성 메트릭들에 기초하여, 상기 소셜 미디어 플랫폼에 대한 그래픽 사용자 인터페이스에서 상기 소셜 미디어 콘텐츠의 하나 이상의 서브세트들을 표면화하는 것
    을 포함하는 동작들을 수행하도록 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스들을 구성하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 명령어들은,
    상기 지리적 영역을 다수의 셀들을 포함하는 그리드로 분할하는 것; 및
    각각의 셀에 대한 각각의 변칙성 메트릭 값을 계산하는 것
    을 포함하는 절차에서 변칙성 메트릭 값들을 계산하도록 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스들을 구성하는 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 변칙성 메트릭 값들을 계산하기 위한 절차는:
    각각의 변칙성 메트릭 값들에 기초하여, 하나 이상의 스파이크 셀들을 식별하는 것 - 상기 스파이크 셀들은 비-스파이크 셀들보다 더 높은 메트릭 값들을 갖고, 더 높은 변칙성 메트릭 값은 더 큰 레벨의 특이성을 표시함 -; 및
    상기 하나 이상의 스파이크 셀들 내의 각각의 소셜 미디어 아이템들의 위치에 기초하여 표면화하기 위해 소셜 미디어 콘텐츠의 상기 하나 이상의 서브세트들을 컴파일링하는 것
    을 추가로 포함하는 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스파이크 셀들을 식별하는 것은:
    변칙성 메트릭 값이 가장 높은 그리드의 셀을 스파이크 셀로서 식별하는 것; 및
    상기 스파이크 셀로부터 상기 변칙성 메트릭 값에 대한 미리 정의된 최소 임계값으로 가득 채움으로써 연속적인 스파이크 셀들의 클러스터를 포함하는 스파이크 클러스터를 식별하는 것
    을 포함하고, 상기 시스템은:
    상기 소셜 미디어 콘텐츠의 일부를 형성하고 상기 스파이크 클러스터 내에 있는 각각의 위치들을 갖는 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함하는 스파이크 컬렉션을 정의하는 것; 및
    상기 그래픽 사용자 인터페이스에서 상기 스파이크 컬렉션을 표면화하는 것
    을 추가로 포함하는 시스템.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 변칙성 메트릭 값들을 계산하는 것은 상기 타겟 시간 기간 이전에 상기 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 이력 소셜 미디어 콘텐츠의 지리적 분포를 표시하는 이력 활동 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 명령어들은,
    상기 이력 활동 데이터에 액세스하는 것; 및
    상기 이력 활동 데이터에 기초하여, 복수의 시간 윈도우들 중 각각의 시간 윈도우에 대해, 상기 그리드에 걸친 이력 활동 레벨들의 각각의 분포를 나타내는 지리-시간적 모델을 컴파일링하는 것
    을 포함하는 이전 동작들을 수행하도록 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 디바이스들을 구성하고,
    각각의 변칙성 메트릭 값의 계산은 각각의 셀에 대해 그리고 상기 모델의 특정 적용가능한 시간 윈도우에 대해, 상기 활동 데이터에 의해 표시된 활동 레벨과 상기 이력 활동 레벨 사이의 편차에 적어도 부분적으로 기초하는 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 지리-시간적 모델을 컴파일링하는 것은:
    상기 소셜 미디어 아이템의 가중치가 복수의 이웃 그리드 셀들 및 복수의 시간 윈도우들에 걸쳐 분포되도록 복수의 이력 소셜 미디어 아이템들 각각을 지리-시간적 가중치 분포를 갖는 것으로서 나타내는 것; 및
    각각의 시간 윈도우 내의 각각의 셀에 대해, 가중치 분포가 적어도 부분적으로 그 위에 있는 모든 소셜 미디어 아이템들의 각각의 부분들을 집성하여, 셀에 대한 각각의 이력 활동 레벨을 계산하는 것
    을 포함하는 시스템.
  18. 제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 그래픽 사용자 인터페이스는 대화형 지도를 포함하고, 상기 하나 이상의 서브세트들의 표면화는:
    계산된 변칙성 메트릭들에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 소셜 미디어 아이템들의 하나 이상의 컬렉션들을 컴파일링하는 것; 및
    상기 하나 이상의 컬렉션들 각각에 대한 각각의 지오-앵커링된 컬렉션 아이콘의 상기 대화형 지도에 디스플레이를 야기하는 것 - 각각의 컬렉션 아이콘은 소셜 미디어 아이템들의 대응하는 컬렉션의 상기 그래픽 사용자 인터페이스에서 리플레이를 트리거하도록 사용자 선택가능함 -
    을 포함하는 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 컬렉션 아이콘과 연관된 지리적 위치의 각각의 변칙성 값에 적어도 부분적으로 기초하여 각각의 컬렉션 아이콘의 온-스크린 크기를 계산하는 것
    을 추가로 포함하는 시스템.
  20. 명령어들을 저장하고 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령어들은, 머신으로 하여금, 상기 명령어들을 실행할 때,
    타겟 시간 기간 내에 소셜 미디어 플랫폼에 포스팅된 소셜 미디어 콘텐츠의 지리적 분포를 표시하는 활동 데이터에 액세스하는 것 - 상기 소셜 미디어 콘텐츠는 지리적 영역 내의 각각의 위치들과 연관된 다수의 소셜 미디어 아이템들을 포함함 -;
    상기 활동 데이터에 기초하는 자동화된 동작에서, 상기 지리적 영역 내의 상이한 위치들에서 변칙성 메트릭에 대한 상이한 값들을 계산하는 것 - 각각의 변칙성 메트릭 값은 대응하는 위치에서 상기 활동 데이터에 의해 표현되는 특이성의 레벨을 표시함 -; 및
    각각의 변칙성 메트릭들에 기초하여, 상기 소셜 미디어 플랫폼에 대한 그래픽 사용자 인터페이스에서 상기 소셜 미디어 콘텐츠의 하나 이상의 서브세트들을 표면화하는 것
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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