JP2013084253A - ソーシャルプラットフォームのコンテンツ品質及び利用者契約 - Google Patents

Abstract

【課題】ソーシャルプラットフォームのコンテンツ品質及び利用者契約を増進するためのシステム及び方法を提供する。
【解決手段】ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した少なくとも一つのトピックに関する複数の利用者寄稿コンテンツの各々の品質を、少なくともトピック品質評価パラメータに基づいて評価し、少なくとも１つのトピックに対するトピック品質スコアを生成する。さらに、トピック品質スコアの一部に基づいて、利用者寄稿コンテンツを寄稿した複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを生成する。ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームの品質及びウェブ基盤のソーシャルプラットフォームにおける利用者契約の少なくとも１つを増進するために、複数の利用者からの少なくとも１人の信頼できる利用者を、前記信頼性スコアに基づいて識別する。
【選択図】図２

Description

本願の主題は、概して、ソーシャルプラットフォームに関し、特に、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質及び利用者契約を増進するためのシステム及び方法に関する。

（背景）
近年では、インターネットの利用は、ソーシャルプラットフォームでの人々の間のさらなる交流に導いた。幾つかのソーシャルプラットフォーム、例えばソーシャルネットワークのウェブサイト、ウェブログ、ウェブフォーラム、及びソーシャルブックマークサイトは、現在、ワールドワイドウェブ（ｗｅｂ）を通じて利用可能であり、利用者は、ソーシャルプラットフォームのウェブサイト上で登録することによって個人プロフィールを作成することができる。かかる利用者は、ソーシャルプラットフォームのメンバーとも呼ばれる。利用者は、ソーシャルプラットフォームでのコンテンツの寄稿によって、旧友を見つけ、新しい友人を作り、様々なトピックに関する経験、情報、知識、意見あるいは感想を共有することなどができる。

一般に、任意のソーシャルプラットフォームの人気及び収益性は、ソーシャルプラットフォームに関連した利用者の数、及びソーシャルプラットフォームでの利用者の活動及び関与を含む、様々な要因に依存する。したがって、ソーシャルプラットフォームの人気及び収益性の改善のために、ソーシャルプラットフォームは、現在の公衆の要求及び予想を考慮に入れて、より多くの特徴を当該ウェブサイトに供給し、ソーシャルプラットフォームのウェブサイトの増進によって、新規の利用者をソーシャルプラットフォームに参加するように引きつけることに注目する。例えば、ソーシャルプラットフォームのうちのいくつかは、利用者と他の利用者の個人プロフィールの個人情報をマッチングすることに基づいて、利用者に特定の友人を示唆すること、利用者が彼らの友人の個人プロフィールに関する内容を書くことを示唆すること、利用者が議論、質問／回答、投票や選挙に参加すること、及びソーシャルプラットフォームでのコンテンツをより多く寄稿することを示唆することができる。通常、利用者によって投稿されたコンテンツの種類に関して制限はない。したがって、利用者は、価値のある内容から些細な、攻撃的な、及び悪意のある内容まで、様々なコンテンツを投稿することができる。

（要約）
この要約は、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質及び利用者契約に関連する概念を導入するために提供される。これらの概念は、詳細な説明で以下に更に記述される。この要約は、クレームされた主題事項の本質的な特徴を識別するようには意図されないものであり、また、クレームされた主題事項の範囲を決定または制限する目的で使用するようにも意図されないものである。

ソーシャルプラットフォームのコンテンツ品質及び利用者契約を増進するためのシステム及び方法が記述される。１つの実施形態では、方法は、ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した少なくとも１つのトピックに関する複数の利用者寄稿コンテンツの各々の品質を、少なくともトピック品質評価パラメータに基づいて評価し、当該少なくとも１つのトピックに対するトピック品質スコアを生成することを含む。さらに、方法は、利用者寄稿コンテンツを寄稿した複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを、トピック品質スコアの一部に基づいて生成することを含む。ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームの品質及びウェブ基盤のソーシャルプラットフォームにおける利用者契約の少なくとも一つを増進するために、信頼性スコアに基づいて、複数の利用者から少なくとも１人の信頼できる利用者が識別される。

詳細な説明は添付した図面に関連して提供される。図面では、参照番号の左端の数字は、参照番号が最初に現われる図を識別する。同じ数字は、特徴及び構成要素などを参照するために、図面の全体にわたって使用される。

図１は、本主題の実施の形態に従った、品質管理システムを実装するネットワーク環境を示す。

図２は、本主題の実施の形態に従った、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツの品質及び利用者契約を増進する方法を示す。

（詳細な説明）
以下に記述される本願の主題は、ソーシャルプラットフォームの人気及び収益性を増加させることによって、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質及び利用者契約を増進するためのシステム及び方法に関する。ソーシャルプラットフォームは、ここでは、ソーシャルネットワークのウェブサイト、ウェブログ、ウェブフォーラム、ソーシャルブックマークサイト及び同種のものを含み得るものとする。そのようなソーシャルプラットフォームは、ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームとも称される。これらのソーシャルプラットフォームは、ソーシャルプラットフォームでのコンテンツを寄稿することによって、利用者に、旧友を見つけること、新しい友人を作ること、様々なトピックに関しての経験、情報、知識、意見又は感想を共有したりすること、及び同種のことを可能ならしめる。かかるコンテンツは、テキスト、画像、動画、投票、好き／嫌い、格付け、他のウェブサイトへのハイパーリンク、及び同種のものの形式で寄稿されることができる。

通常、ソーシャルプラットフォームは、魅力的なウェブサイトの提供、ウェブサイトでの沢山の機能、周期的にウェブサイトを更新すること、最新の市場動向及び公衆の需要を考慮に入れた機能の修正により、新規の利用者を引きつけて当該ソーシャルプラットフォームに加入させようとする。さらに、ソーシャルプラットフォームは、利用者がソーシャルプラットフォームでの様々な活動に参加しソーシャルプラットフォームにおけるより多くのコンテンツを寄稿することを示唆する。しかしながら、そのような従来の技術は、利用者によって寄稿されたコンテンツの品質には注目しない。これらのソーシャルプラットフォームは、利用者に、彼らの考え、アイデア及び意見を自由に公表することを認めるので、利用者は、やや攻撃的なコメントから、スパムのように事実上有用でないソーシャルプラットフォームの側面を与えるのに十分に悪意のあるコンテンツまでの範囲で、コンテンツを投稿することができる。利用者によって投稿されたそのようなコンテンツは、結局、ソーシャルプラットフォームの収益及びソーシャルプラットフォームの人気を減らし得る。

本主題に従って、ソーシャルプラットフォームのコンテンツ及び利用者契約の品質は、ソーシャルプラットフォームに関連した様々なトピックでのコンテンツの品質を鎖でつなぐ（enchain）ことによって増進される。

１つの実施形態では、ソーシャルプラットフォームの様々な利用者によって寄稿されたコンテンツを分類するために、トピックインデックスが複数のトピックに対して作成される。トピックは、様々な議論または交流の事項として理解されるであろう。トピックは、スポーツ、政治、科学、及び技術を含むが、これに限定されない。利用者によって新たなコンテンツが寄稿されるごとに、当該新たなコンテンツは、その後、トピックインデックスでの適切なトピックにインデックス付けされる。トピックインデックスは、新たなトピックが識別される場合あるいは既存のトピックが改良を要求する場合に、周期的に更新されることができることが理解されるだろう。

１つの実施形態では、トピックインデックス中の各トピックに関連したコンテンツの品質は、少なくとも様々なトピック品質評価パラメータに基づいて評価されることができる。トピック品質評価パラメータは、トピック内で様々な利用者により投稿されたコンテンツの感想、トピック内で投稿されたコンテンツに対する様々な投稿での投票、好き嫌いの指標、トピック内で投稿された批評又はフィードバック、及びトピック内でのスパム又はジャンクコンテンツを含むことができるが、これに限定されるものではない。トピック品質評価パラメータに基づいて、各トピックに対するトピック品質スコアが算出されることができる。トピックに対するトピック品質スコアは、当該トピックにおいて投稿されたコンテンツの全体的な品質を示す。

実施形態で、１つ以上のトピックに対するトピック品質スコアが低いと分かった場合、そのようなトピックは、個々にあるいは纏めて、当該トピックにおけるコンテンツの品質を増進するために更に処理されることができる。例えば、トピックに関しての利用者の信頼性が判定されることができる。一般に、複数の利用者のうちの数人は、利用者の専門知識に基づいた特定のトピックにおいて良質なコンテンツを寄稿することに長けているかもしれない。しかし一方で、他の利用者は、彼らの知識及び専門知識に基づき、他のトピックでの良質なコンテンツを寄稿することが得意であるかもしれない。したがって、トピック品質を改善するために、信頼できる利用者、つまり、トピックにおける良質なコンテンツを寄稿することが得意な利用者は、考慮又は処理の下で、識別され、トピックにおける良質なコンテンツをより多量に寄稿するように奨励されることができる。

１つの実施形態では、利用者の信頼性を判定するために、対象としているトピックに関しての利用者に対する信頼性スコアが算出されることができる。信頼性スコアは、個々のトピック、一群のトピック、あるいは全てのトピックについて、まとめて算出されることができる。明瞭化のために、単一のトピック或いは一緒に得られたトピック群について信頼性スコアが算出される場合、そのような信頼性スコアは、トピック選択的信頼性スコアと呼ばれる。信頼性スコアが一緒に得られた全てのトピックについて算出される場合、そのような信頼性スコアは、グローバルな信頼性スコアと呼ばれる。より高いトピック選択的信頼性スコアを有する利用者は、当該選択されたトピックに関して信頼できる利用者、つまり、当該トピック（ら）に関する良い品質のコンテンツを寄稿することができる利用者とみなされる。一方、高いグローバルな信頼性スコアを有する利用者は、一緒に得られたトピックインデックス中の全てのトピックでの良い品質のコンテンツを投稿することができる、信頼できる利用者とみなされる。

１つの実施形態では、トピック選択的信頼性スコアは、選択されたトピック（ら）において利用者によってなされた寄稿の品質に基づいて算出される。他の実施形態では、利用者のトピック選択的信頼性スコアは、更に、選択されたトピック（ら）における利用者の人気、当該トピック（ら）での彼らの寄稿の値または品質に基づいて算出される。したがって、低いトピック品質スコアを有するトピックのようなトピックは、個々に又はグループでのいずれかで考慮されることができ、また、個々のトピック又は一群のトピックに関しての利用者の信頼性は、信頼できる利用者を識別するために判定されることができる。信頼できる利用者は、その後、対象としているトピック（ら）におけるコンテンツの品質を増進するための対象とされることができ、それによって、ソーシャルプラットフォームのコンテンツの品質を増進する。

１つの実施形態では、グローバルな信頼性スコアは、一緒に得られたトピックインデックス中の全てのトピックにおいて利用者によってなされた寄稿の品質に基づいて算出される。他の実施形態では、利用者に対するグローバルな信頼性スコアは、更に、ソーシャルプラットフォームの全域での利用者の人気、及びソーシャルプラットフォームの全域でのそれらの寄稿の値に基づいて算出される。ソーシャルプラットフォーム全域で信頼できる利用者は、グローバルな信頼性スコアに基づいて、識別され、ソーシャルプラットフォームでの利用者契約を増加させるための対象とされることができる。例えば、信頼できる利用者は、ソーシャルプラットフォームの利用者契約を増加させるために、動機を与える或いは報酬を与えることができる。

ソーシャルプラットフォームでのコンテンツ品質及び利用者契約を増進するシステム及び方法の特徴は、幾多の異なったコンピュータシステム、環境、及び／又は構成で実装されることができるが、実施の形態は、以下の典型的なシステムアーキテクチャー（ら）のコンテキストにおいて記述される。

図１は、この主題の実施の形態に従った、品質管理システム１０２を実装するネットワーク環境１００を示す。１つの実施形態では、ネットワーク環境１００は、多くのパーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ブレードサーバーのような様々なサーバー、及び他のコンピュータ装置を含む公衆網環境であり得る。別の実施形態では、ネットワーク環境１００は、制限された数のパーソナルコンピュータ、サーバー、ラップトップコンピュータ、及び他のコンピュータ装置を備えた私設ネットワーク環境であり得る。

品質管理システム１０２（以下、システム１０２と称する）は、ネットワーク１０６を介して複数の利用者装置１０４−１，１０４−２，．．．，１０４−Ｎと通信可能に接続される。そのような利用者装置１０４−１，１０４−２，．．．，１０４−Ｎは、集合的には利用者装置ら１０４と称し、個別的には利用者装置１０４と称する。システム１０２及び利用者装置ら１０４は、サーバー、デスクトップＰＣ、ノート型または携帯型コンピュータ、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、モバイルコンピュータ装置、及びラップトップコンピュータを含む従来の様々なコンピュータ装置のうちの如何なるものにも実装されることができる。さらに、１つの実施形態では、システム１０２は、異なるコンピュータ装置がシステム１０２のハードウェアまたはソフトウェアの構成要素の１つ以上を務め得る、分散型または集中型のネットワーク・システムとすることができる。別の実施形態では、システム１０２の様々な構成要素は、同じコンピュータ装置の部品として実装され得る。

ネットワーク１０６は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、あるいはこれらの組み合わせとすることができる。ネットワーク１０６は、さらに、個々のネットワーク又はそのような個々のネットワークの多くの集まり、各々が相互連結されて単一の大規模なネットワークとして機能するもの（例えばインターネットやイントラネット）であり得る。ネットワーク１０６は、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、及び同種のもののような、異なるタイプのネットワークのうちの１つに実装されることができる。ネットワーク１０６は、互いと通信するために様々なプロトコル（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）など）を使用する異なるタイプのネットワークの接続を表わす専用ネットワークあるいは共用回線網のいずれでもよい。さらに、ネットワーク１０６は、システム１０２と利用者装置ら１０４の間のリンクを提供するためのネットワークスイッチ、ハブ及びルーターのようなネットワーク装置を含むことができる。ネットワーク１０６内のネットワーク装置は、通信リンクを介してシステム１０２及び利用者装置ら１０４と相互作用することができる。

１つの実施形態では、システム１０２は、ソーシャルプラットフォームに関連した様々な利用者からコンテンツを受信する。通常、利用者らは、ソーシャルプラットフォームにおいて、登録され、彼ら自身の対応する個人プロフィールを持っており、ソーシャルプラットフォームでのコンテンツの寄稿によって、様々なトピック等に関する彼らの経験、情報、知識、意見または感想、等を共有することができる。以下は、利用者によってソーシャルプラットフォームに寄付されたコンテンツを、利用者寄稿コンテンツと称する。利用者寄稿コンテンツは、ソーシャルプラットフォームの種類に依存した、テキスト、画像、動画、投票、好き／嫌い、格付け、ウェブリンク、及び同種の形式とすることができる。例えば、ディスカッションフォーラムは、利用者がテキスト及び画像の形式でコンテンツを寄稿することを許可し得る。Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）のようなソーシャルネットワークのウェブサイトは、利用者がテキスト、画像、動画、投票、ウェブリンク、好き／嫌い、などの形式でのコンテンツを寄稿することを許可する。

利用者寄稿コンテンツを受信すると、システム１０２は、当該ソーシャルプラットフォームでのコンテンツ品質及び利用者契約を増進するために、当該利用者寄稿コンテンツを処理することができる。この目的のために、システム１０２は、１つまたは複数のプロセッサー１０８と、インタフェース１１０と、プロセッサー１０８に結合されたメモリ１１２と、を含む。プロセッサー１０８は、１個または複数個のマイクロプロセッサー、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサー、中央処理装置、状態機械、論理回路、及び／又は、運用上の命令に基づいた操作信号を操作する任意の装置として実装されることができる。他の能力の中では、プロセッサー１０８は、メモリ１１２に格納されたコンピュータ判読可能な命令及びデータを取得して実行するように構成される。

インタフェース１１０は、様々なソフトウェアとハードウェアのインタフェース、例えば、キーボード、マウス、外部メモリ、プリンターなどのような周辺機器のためのインタフェースを含むことができる。さらに、インタフェース１１０は、システム１０２がネットワーク１０６を通じて通信することを可能とし、また、システム１０２がウェブサーバー及び外部データベースのような他のコンピュータ装置に接続するために、１又は複数のポートを含むことができる。インタフェース１１０は、例えばＬＡＮ、ケーブルなどの有線ネットワーク、及び、例えばＷＬＡＮ、セル方式、衛星通信などの無線通信ネットワークを含むネットワークなどの、種々様々のプロトコル及びネットワーク内の複合的な通信を容易にすることができる。

メモリ１１２は、例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）及びダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）のような揮発性メモリ、及び／又は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリー、ハードディスク、光ディスク、及び磁気テープのような不揮発性メモリのような公知技術での任意のコンピュータ判読可能な媒体が含まれ得る。さらに、メモリ１１２は、モジュール１１４及びデータ１１６を含む。

モジュール１１４は、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などの、特定のタスクを遂行するもの或いは特定の抽象データ型を実装するものを含む。プログラム・モジュール１１４は、さらに、インデックス付与モジュール１１８、トピック品質評価モジュール１２０、信頼性決定モジュール１２２、及び他のモジュール１２４を含む。他のモジュール１２４は、システム１０２上のアプリケーション及び機能を補足するプログラム或いはコード化された命令、例えばオペレーティングシステム中のプログラムを含み得る。

データ１１６は、他のものの中では、モジュール１１４の１つ又は複数によって処理され、受信され、生成されたデータを格納するための保存場所としての役目を担う。データ１１６は、トピックインデックス１２６、トピック品質スコア１２８、寄稿スコア１３０、ユーザ値１３２、人気度スコア１３４、信頼性スコア１３６、及び他のデータ１３８を含む。他のデータ１３８は、モジュール１１４中の１つ又は複数のモジュールの実行の結果生成されたデータを含むことができる。

本システム１０２は、本主題の実施の形態に従って、利用者寄稿コンテンツを様々なトピックへ分類し、そのようなトピックの品質を算定し、ソーシャルプラットフォームでのコンテンツ品質及び利用者契約の増進のために対象とされ得る利用者の信頼性を評価する。ソーシャルプラットフォームでのコンテンツ品質及び利用者契約を増進する全過程は、以下のセクション、すなわちコンテンツ分類、トピック品質評価、及び信頼性決定の中で、詳細に説明される。

〔コンテンツ分類〕
１つの実施形態では、システム１０２は、ソーシャルプラットフォームの様々な利用者によって寄稿されたコンテンツを複数のトピックに分類するために、システム管理者によって作成されシステム１０２内に格納されるトピックインデックス１２６を含む。複数のトピックインデックスは、スポーツ、政治、科学、技術、占星学、及びニュースを含むが、これに制限されるものではない。１つの実施形態では、そのようなトピックは、クリケット、ホッケー、議会、インド人民党（ＢＪＰ）のような副次的なトピックや、特定トピックのイベントである更なる副次的なトピック、例えば、ＸＹＺ日に行われたインド対パキスタンのクリケットの試合、首相のネパールへの訪問、及びマンガロールでの航空機墜落などを含めることができる。したがって、トピックインデックス１２６は、より総括的なトピックからより特定の副次的なトピックまで及ぶ様々なトピックを含んだトピックの階層を含めることができる。明瞭さの観点から、トピックと副次的な論題は集約的にｔトピックらと称し、個々にトピックと称する。トピックインデックス１２６は、新しいトピックが識別される場合または既存のトピックが修正されることを要求される場合、周期的に更新されることができる。

作動中、システム１０２内のインデックス付与モジュール１１８は、利用者から利用者寄稿コンテンツを受信し、当該コンテンツに、トピックインデックス１２６中の適切なトピック（ら）へのインデックスを付与する。例えば、スポーツに関する利用者寄稿コンテンツはスポーツトピックにインデックスを付けることができ、政治に関する利用者寄稿コンテンツは、政治トピックにインデックスを付けることができる、などである。１つの実施形態では、インデックス付与モジュール１１８は、利用者寄稿コンテンツに、指標付与規則に基づいてインデックスを付ける。指標付与規則は、例えば、当技術分野で既知のテキスト検索技術を使用することができる。指標付与規則に基づいて、インデックス付与モジュール１１８は、利用者寄稿コンテンツを分析して、当該利用者寄稿コンテンツが適切なトピック（ら）へのタグ付けがされることに基づく１つ以上のキーワードを識別する。適切なトピックがトピックインデックス１２６中に見つからない場合、インデックス付与モジュール１１８は、トピックインデックス１２６中に新しいトピックを作成するようにシステム管理者に示唆することができる。

〔トピック品質評価〕
利用者寄稿コンテンツのトピックインデックス１２６中の適切なトピックへの分類に続いて、トピックインデックス１２６の中の各トピックにおいてトピック品質とも称されるコンテンツの品質は、様々なトピック品質評価パラメータに基づいて評価される。１つの実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、少なくともトピック品質評価パラメータに基づいて、トピック品質、つまり、様々なトピックの下で記入されたコンテンツの品質を評価する。トピック品質評価パラメータは、様々な利用者によってトピックで投稿された、コンテンツの種類、コンテンツの感想（肯定又は否定）、投票、トピックの格付け、好き又は嫌い、批評またはフィードバック、及びスパムまたはジャンクを含み得るが、これらに制限されるものではない。コンテンツの種類は、生成及び交流のようなパラメータを含む。生成及び交流のパラメータは、利用者が、コンテンツを作成したか、或いは他の利用者によって作成されたコンテンツに対する交流またはスレッドとしてのコンテンツを投稿したかを示す。コンテンツの感想は、生成または交流が肯定的又は否定的かどうかを示す、肯定又は否定の感想の形式で示されることができる。これらの感想は、公知技術の感情分析技術を使用して、コンテンツで関して感情分析を行なうことによって判定されることができる。評価の結果、トピック品質スコアは、トピックに対して生成される。

実施形態では、トピックインデックス１２６の中のトピックに対して、閾値トピック品質スコアが割り当てられることができる。与えられたトピックに対するトピック品質スコアが閾値トピック品質スコアよりも低いことが分かる場合、そのトピック品質は、悪いあるいは貧弱であるとみなされる。他方、トピック品質スコアが閾値トピック品質スコア以上である場合、そのトピック品質は、良いとみなされる。

１つの実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、予め定められた間隔でトピック品質スコアを生成することができる。他の実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、システム管理者からトピック品質へのアクセスの要請が受信される場合、トピック品質スコアを生成することができる。さらに他の実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、新たなコンテンツがトピックにインデックス付けされる場合、トピック品質スコアを生成することができる。各トピックに対応するトピック品質スコアは、システム１０２内にトピック品質スコア１２８として格納されることができる。

１つの実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、以下の数式（１），（２），（３），及び（４）を使用して、トピック品質スコア（Ｑ）を算出する：

ここで、Ｃ（α）は、利用者によって寄稿されたコンテンツの初期品質であり、トピック（ら）での当該利用者の人気度の関数である。１つの実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、Ｃ（α）を算出する。人気のある利用者によって記入されたコンテンツは、より多くの利用者によって読まれ、また、より多数の利用者が、人気のある利用者によって投稿されたコンテンツに継続してさらなるコンテンツを投稿するだろう。例えば、より多数の利用者が、好き又は嫌いの指標を用いて彼らの見解を提供し、コメントに彼らのコメントか感想を投稿すること、さらに彼らの友人またはフォロワーとコンテンツを共有する、などを行うことができる。したがって、人気のある利用者によって投稿される場合、そのコンテンツは、高い初期品質を有するであろう。前記実施形態では、Ｐ_{ｃｒｅａｔｏｒ}は、利用者の人気度を表わし、以下の記載で言及される数式（６）を使用して算出される。

コンテンツの初期品質が算出されると、トピック品質評価モジュール１２０は、次の数式を使用して、コンテンツの現在の品質を算出する：

ここで、Ｃはコンテンツの現在の品質であり、ΣＩ_{ｃｏｎｔｅｎｔ}は、対象としているコンテンツに関する交流に基づいて評価されるコンテンツ品質を表す。コンテンツ品質は、上に記述されたトピック品質評価パラメータに基づいて算出されることができる。トピック品質評価モジュール１２０は、重み付け技術を用いて、コンテンツ品質を評価する。重み付け技術は、トピック品質評価パラメータの各々に対して加重値を規定すること、及び、対応する加重値及び対応するトピック品質評価パラメータに基づいて、コンテンツに値を割り当てることを含む。

例えば、パラメータ「コンテンツの種類（type of content）」に加重値２が割り当てられることができ、つまり、コンテンツが創作に属することをコンテンツの種類が示す場合、値２は、パラメータ「コンテンツの種類」に関して当該コンテンツに割り当てられ得る。他方では、コンテンツが交流に属することをコンテンツの種類が示す場合、コンテンツに値１が割り当てられ得る。さらに、好きの各々に加重値１が、嫌いの各々に−１が割り当てられ得る。従って、コンテンツに関連して好き１票及び嫌い１０票がある場合、コンテンツに値−９が割当てられ、それによって、当該コンテンツが概してユーザ達によって嫌われていることを示す。さらに、加重値５が「感想」に割り当てられることができ、そのため、コンテンツの性質が負（ｎｅｇａｔｉｖｅ）であることを感想分析が示す場合、当該コンテンツに値−５が割り当てられ得る。他方では、コンテンツの性質が正（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）である場合、当該コンテンツに値５が割り当てられ得る。さらに、負性または正値性の程度に基づいて、当該コンテンツに値に、−５から５の間の値が割り当てられ得る。例えば、コンテンツの性質が僅かに、例えば２０％のように負である場合、当該コンテンツに値−１が割り当てられ得る。したがって、コンテンツ品質は正または負の値を有することができ、それによって、彼らが価値のない（ｊｕｎｋ）コンテンツを投稿するときでさえ、人気者であろう利用者によって投稿されたそのコンテンツがより高い値を得ないことを確実にする。

前記実施形態では、値の合計は、コンテンツΣＩ_{ｃｏｎｔｅｎｔ}の品質を表す。このようにして算出されたΣＩ_{ｃｏｎｔｅｎｔ}は、コンテンツの現在の品質Ｃを得るために、Ｃ（α）に加えられる。

コンテンツ（Ｃ）の現在の品質が算出された時点で、各コンテンツに関してのコンテンツの現在の品質の合計は、次の数式（３）によって表わされるように、トピックに関連したコンテンツの全体の品質（Ｖ）を表わす：

ここで、指標「ｉ」は、トピックに対して投稿されたコンテンツの数を表し、投稿の数と称することもできる。

トピックに関連して得られるコンテンツの全体の品質（Ｖ）は、トピック品質（Ｑ）を得るために、数式（４）を使用して正規化されることができる。

上記の数式によれば、コンテンツＣの現在の品質は、当該コンテンツの全体の品質を標準化するために、コンテンツの初期品質Ｃ（α）で除算される。そうすることによって、コンテンツまたは投稿の数に依存しないトピック品質（Ｑ）が得られる。したがって、多数のコンテンツを有するが品質が高くないトピックは、より少数の投稿であるが良い品質を有するトピックと比較して、高いトピック品質を有しないようにすることができる。

〔信頼性決定〕
１つの実施形態では、トピック品質スコアに基づいて、低い品質スコアを有するトピックら或いは悪い品質のトピックらが識別されることができる。その後、そのようなトピックらは、さらなる処理あるいは改善のために考慮されるかもしれない。通常、何人かの利用者は、それらの知識と専門知識に基づいた特定のトピックに関するコンテンツの寄稿に長けているかもしれない。例えば、利用者「Ａ」はスポーツに関するコンテンツの寄稿に長けており、また、他の利用者「Ｂ」は政治に関するコンテンツの寄稿に長けており、さらに他の利用者「Ｃ」は、スポーツと占星学に関するコンテンツの寄稿に長けているかもしれない。したがって、利用者の信頼性は、対象としているトピックに関するコンテンツの寄稿で判定されることができる。１つの実施形態では、利用者についての信頼性スコアは、少なくとも当該トピックに関して利用者によって寄稿されたコンテンツの品質に基づいて算出される。かかる信頼性スコアに基づいて、利用者の信頼性が決定されることができる。例えば、あるトピックで高い信頼性スコアを有する利用者は、そのトピックに関して信頼できる利用者とみなされる。

システム１０２内の信頼性決定モジュール１２２は、複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを算出し、そのような信頼性スコアを信頼性スコア１３６としてシステム１０２内に格納することができる。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、利用者についてのトピック選択的信頼性スコアを算出する。他の実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、利用者についてのグローバルな信頼性スコアを算出する。トピック選択的信頼性スコアは、選択されたトピック（例えば、クリケットのような単一のトピックあるいはスポーツのような一群のトピック）に関して算出された場合、利用者についての寄稿スコアとして理解されることができる。トピック選択的信頼性スコアは、選択されたトピックに関して信頼できる利用者を識別するのに役立ち得る。一方、トピックインデックス１２６の中の全てのトピックに関して算出された場合、グローバルな信頼性スコアは、利用者に対する信頼性スコアとして理解されることができる。グローバルな信頼性スコアは、ソーシャルプラットフォームの全域で信頼できる利用者を識別するのに役立つことができる。

１つの実施形態では、選択されたトピック（ら）に関して信頼できる利用者を識別する際、当該選択されたトピック（ら）でのコンテンツの品質を増進するために、様々な品質改良あるいは増進処置が講ぜられることができる。例えば、信頼できる利用者は、当該トピック（ら）でのより良質なコンテンツを寄稿するように、信頼できる利用者を奨励するように動機を与えられることができ、その結果、トピック（ら）の品質が改善され得る。１つの実施形態では、トピック品質が良い場合であっても、信頼できる利用者は、トピック品質を維持するために、識別され、トピックでの良い品質のコンテンツを寄稿し続けるように動機づけられることができる。

他の実施形態では、ソーシャルプラットフォームを通じて信頼できる利用者を識別する際、ソーシャルプラットフォーム全域での利用者契約を増進するために、様々な増進処置を講ぜられることができる。例えば、ソーシャルプラットフォームの至る所で良い寄稿をしているような信頼できる利用者は、識別され、当該利用者及び他の利用者からのより多くの参加を促進するために、サービスの特価提供または無料提供で褒賞されることができる。様々な提示で利用者を褒賞することは、さらに、ソーシャルプラットフォームに参加して褒賞を勝ち取る競争的環境に熱中するために、新規の利用者を引きつけ得る。例えば、ソーシャルプラットフォームで無料広告を投稿することができるというインセンティブである。前記例において、事業主やマーケティングの専門家である利用者は、そのような無料サービスを利用し彼らの製品や専門家のサービスを宣伝するために、ソーシャルプラットフォームでの彼らの参加を増進するように促される。さらに、彼らの製品や専門家のサービスを宣伝するため、そのような無料広告サービスを勝ち取ることに関心を持ってソーシャルプラットフォームに参加するために、新規事業所有者及び市場専門家のような新規の利用者をも奨励するであろう。

トピック選択的信頼性スコア及びグローバルな信頼性スコアを含む信頼性スコアが算出される方法は、以下のパラグラフで詳細に説明される。

１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、少なくとも、選択されたトピック（ら）に寄稿した利用者によって寄稿されたコンテンツの品質に基づいて、トピック選択的信頼性スコアを生成する。コンテンツのそのような品質はそれらの対応するユーザ値から決定されることができ、ユーザ値は、それらの対応する寄稿スコア及び対応するトピック品質スコアに基づいて決定される。寄稿スコアは、トピック（ら）で利用者により寄稿されたコンテンツの量を示す。ユーザ値は、利用者の寄稿がトピック（ら）にもたらす値を示す。言いかえれば、ユーザ値は、トピック（ら）でのそれらの寄稿の品質を示す。

個々の利用者は、各トピックに対して、選択されたトピック（ら）での彼らの寄稿の量に依存して、異なる或いは同じような寄稿スコアを有し得る。例えば、利用者「Ａ」はトピック「ＡＢＣ」において６０％の寄稿スコアを有し、他の利用者「Ｂ」は、トピック「ＡＢＣ」において２０％の寄稿スコアを有し得る。この例において、利用者「Ａ」は、トピック（ら）でのコンテンツの可成りの量を投稿した利用者とみなされることができる。

別の例において、利用者「Ａ」及び「Ｂ」に対応するユーザ値は、彼らのトピックへの寄稿の値を表わし、トピック品質に依存して変化することができる。例えば、利用者「Ａ」は、乏しい品質トピックとみなされ得る２０％のトピック品質スコアを有するトピック「ＡＢＣ」に関して、６０％の寄稿スコアを持っており、このため、利用者「Ａ」は１２％のユーザ値を有することができる。他方、利用者「Ｂ」は、優良な品質トピックとみなされ得る９０％のトピック品質スコアを有するトピック「ＤＥＦ」に関して、２０％の寄稿スコアを持っており、このため、利用者「Ｂ」は１８％のユーザ値を有することができる。前記例において、利用者「Ａ」は利用者「Ｂ」よりもより多くの量のコンテンツを寄稿したが、利用者「Ａ」による寄稿の値が良好とはいえトピックの品質を改善するのに十分に良いものでないために、利用者「Ａ」のユーザ値は、利用者「Ｂ」のユーザ値よりも劣っている。

実施形態では、信頼できる利用者は、閾値ユーザ値よりも高い又は同じだけユーザ値を有している利用者とすることができる。閾値ユーザ値のスコアは、例えば１７％の如く予め設定されたスコアとすることができ、或いは、選択されたトピック下で得た最も高いユーザ値とし得る。そのような信頼できる利用者は、トピックでのコンテンツの品質を改善するための標的とされることができる。

別の実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、さらに、選択されたトピック（ら）に関して利用者の人気度スコアに基づいてトピック選択的信頼性スコアを生成する。

人気度スコアは、選択されたトピック（ら）に関する利用者の人気度を示す。当該利用者が人気者であれば、かかる利用者によって投稿されたコンテンツは、トピック（ら）に参加する多くの他の利用者によって読まれるであろう。したがって、人気のある利用者によって投稿されたコンテンツは、トピック品質に関する多大な影響を及ぼし得る。

前記実施形態において、利用者がトピック（ら）での良質なコンテンツを可成りの量投稿する能力を持っていれば、また、利用者が人気の高い者であれば、そのような利用者は、当該トピック（ら）に関して信頼できる利用者とみなされることができる。かかる信頼できる利用者は、トピック（ら）でのコンテンツの品質を改善するための標的とされ得る。

同様に、信頼性決定モジュール１２２は、少なくとも、ともに得られたトピックインデックス中の全てのトピックに関する利用者によって寄稿されたコンテンツの品質に基づいて、グローバルな信頼性スコアを算出し、それは、トピックの各々に関して利用者のユーザ値を加えることにより得ることができる。ユーザ値に加えて、信頼性決定モジュール１２２は、ソーシャルプラットフォーム全域での利用者の人気度スコアに基づいて、グローバルな信頼性スコアを算出する。高いグローバルな信頼性スコアを有する利用者は、ソーシャルプラットフォーム全域で信頼できる利用者とみなされ、また、これらの利用者は、ソーシャルプラットフォームの利用者契約を増進するために、奨励あるいは褒賞されることができる。

以下に、寄稿スコア、ユーザ値、及び人気度スコアが算出される方法を詳細に説明する。寄稿スコア、ユーザ値、及び人気度スコアの各々は、トピック選択的信頼性スコアが算出される場合に当該選択されたトピック（ら）について算出されることができること、及び、グローバルな信頼性スコアが算出される場合に全てのトピックについて算出されることができることが理解されるべきである。説明の目的のために、寄稿スコア、ユーザ値、及び人気度スコアの各々は、選択されたトピック（ら）に関して以下に説明される。これらを基に、全てのトピックに対しても同様に算出することができることが分かるであろう。

複数の利用者の各々についての寄稿スコアは、対象としているトピック（ら）に関して利用者によって寄稿されたコンテンツの量に基づいて算出することができる。

１つの実施形態では、寄稿スコア（Ｚ）は、対象としているトピック（ら）において利用者によって寄稿された投稿又はコンテンツの数の合計をとることにより算出される。例えば、寄稿スコアが２つのトピック（つまり、トピック「ＡＢＣ」とトピック「ＤＥＦ」）について算出される場合、トピック「ＡＢＣ」で利用者により寄稿された投稿の数、例えば投稿数１０が、トピック「ＤＥＦ」で当該利用者により寄稿された投稿の数、例えば投稿数３０に加えられ、投稿数４０として寄稿スコアが得られる。かかる寄稿スコア（例示した投稿数４０）は、トピックに関連した投稿の総数を考慮すると、パーセンテージの形式で表わされる。例えば、トピック「ＡＢＣ」及び「ＤＥＦ」に関連した投稿の総数が１００である場合、当該利用者の寄稿スコアは、４０％として表わされることができる。信頼性決定モジュール１２２は、算出された寄稿スコアを寄稿スコア１３０に格納することができる。

ユーザ値は、選択されたトピック（ら）に対応する寄稿スコア及びトピック品質スコアに基づいて算出される。本システム１０２内の信頼性決定モジュール１２２は、選択されたトピック（ら）でのコンテンツを寄稿した利用者の各々に対するユーザ値を算出する。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、選択されたトピック（ら）に対応する寄稿スコア（Ｚ）とトピック品質スコア（Ｑ）とを積算することにより、ｊ番目の利用者についてのユーザ値（Ｏ）を算出する。一例において、仮定された利用者及びトピックについてのユーザ値は、次の数式（５）によって表わされる行列Ｏにおける要素Ｏ_ｉｊとして表すことができる。

ここで、指数「ｍ」は、トピック（ら）の数を表わす；指数「ｎ」は利用者の数を表わし、また、Ｏ（ｍ，ｎ）は、トピック（ら）に利用者が寄稿する品質の量の合計として計算されたトピック（ら）の全域での利用者の寄稿の集合行列を表わす。

１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、人気評価パラメータに基づいて、各利用者についての人気度スコアを算出する。人気評価パラメータは、利用者、利用者の活動及び継続性（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ）、選択されたトピック（ら）において利用者と他の利用者との交流に基づいた利用者に関する批評あるいはフィードバック、に関連した「友人」あるいは「フォロワー」を含むことができるが、これに限定されるものではない。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、次の数式（６）を使用して、各利用者についての人気度スコア（Ｐ）を算出する：

ここで、Ｐ_ａは、選択されたトピック（ら）において利用者の活動に関連したパラメータを表わす；Ｐ_ｒは、「友人」あるいは「フォロワー」の範囲に関連したパラメータを表わし、利用者によって投稿されたコンテンツがソーシャルプラットフォームに関連した「友人」及び「フォロワー」のような他の利用者に、どのくらい多くの人数に到達可能であるかを示す；Ｐ_ｈは、人々の反応を後押しするための利用者の権威に関連したパラメータを表わし、利用者によって他の利用者に対して投稿されたコンテンツを、どのくらい多くの他の利用者が転送または広めているかを示す。Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のようなソーシャルプラットフォームでは、利用者によって投稿されたツイートを他の多くの利用者がリツイートした場合には、かかる権威の値は高いであろう。Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）のようなソーシャルプラットフォームでは、彼らの独自の個人プロフィールまたは他の者のプロフィールの中で利用者によって作成された投稿を他の多くの利用者が共有している場合には、かかる権威に対応する値は高いであろう。さらに、Ｐ_ｆは、批評、採点、好き／嫌い、などの形式で他の利用者から得られるような、利用者に関連したフィードバックに関連するパラメータを表わす。対応する値は、各利用者に対して上述されたパラメータに割り当てられることができる。

パラメータＰ_ａ、Ｐ_ｒ、Ｐ_ｈ、及びＰ_ｆの各々は、それらに関連された対応する閾値を有することができ、それらはＰ_Ａ、Ｐ_Ｒ、Ｐ_Ｈ、及びＰ_Ｆとして各々表わされる。かかる閾値は、パラメータに関連した最も高い値とすることができる。これらの閾値は、ソーシャルプラットフォーム固有の値である。各ソーシャルプラットフォームは、これらのパラメータについて異なった或いは類似する閾値を定義することができる。

Ｐ_ａ、Ｐ_ｒ、Ｐ_ｈ、及びＰ_ｆ値の各々は、標準化された値を得るために、対応する値Ｐ_Ａ、Ｐ_Ｒ、Ｐ_Ｈ、及びＰ_Ｆで除算されることができる。標準化された値は、人気度（Ｐ）を得るために加算されることができる。さらに、人気度（Ｐ）に関する標準化された値の影響を変えるために、α、β、γ、及びδのようなソーシャルプラットフォーム係数が、標準化された値に関連付けられることができる。例えば、人気度を算出するためのパラメータであるソーシャルプラットフォームＰ_ｈについて無視される場合、利用者の人気度に関するパラメータＰ_ｈの影響を無視するまたは縮小するために、より小さい値が対応する係数γに関連付けられることができる。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、人気度スコアをシステム１０２内に人気度スコア１３４として格納する。

前述したように、１つの実施形態では、利用者についての信頼性スコアは、選択されたトピック（ら）において利用者による質の良い寄稿に基づくものであり、それはユーザ値によって決定される。前記実施形態では、信頼性スコアは、当該利用者のユーザ値と同一である。

他の実施形態では、利用者についての信頼性スコアは、ユーザ値及び人気度スコアに基づく。前記実施形態では、利用者についての信頼性スコア（Ｒ）は、次の数式（７）によって表わされ、ユーザ値（Ｏ）及び人気度スコア（Ｐ）を加えることにより算出されることができる。

ここで、係数「μ」は、仮定するソーシャルプラットフォームに対しての定数である。ソーシャルプラットフォームの種類に基づいて、信頼性を算出する上での当該利用者の人気度（Ｐ）の影響を変えるために、「μ」の値が変えられることができる。

トピックでのより多くの良質なコンテンツを投稿するように利用者を動機づけるために、トピック選択的信頼性スコアに基づいて、トピック（ら）に関して１または複数の信頼できる利用者は、識別され奨励されることができる。ソーシャルプラットフォーム内のありとあらゆるトピックでのコンテンツの品質は、各トピックでのコンテンツの品質を改善または維持するために、考慮されることができ、品質増進処置を講ぜられることができ、それによって、ソーシャルプラットフォームでのコンテンツの全体の品質を増進させることができる。さらに、グローバルな信頼性スコアに基づいて、ソーシャルプラットフォームの利用者契約を改善するために、ソーシャルプラットフォーム全域に亘っての１または複数の信頼できる利用者は、識別され奨励されることができる。

１つの実施形態では、利用者らに対し、彼らの対応する個人プロフィール上に、信頼性スコアが表示されることができる。あるいは、利用者らは、彼らの個人プロフィールから信頼性スコアを見るための要請を送信することができる。他の実施形態では、利用者がコンテンツを入力でき、信頼性スコアに関するコンテンツの影響を視察することができる「ホワットイフ分析」機能が、ソーシャルプラットフォームのウェブサイト上で提供されることができる。

図２は、本主題の実施形態に従った、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質を増進する方法についての方法２００を示す。本方法は、コンピュータ実行可能な命令の一般的なコンテキストで記述されることができる。本方法は、また、通信網を通じてリンクされる遠隔処理装置によって機能が遂行される分散型計算方式環境において実行されることができる。分散型計算方式環境では、コンピュータ実行可能な命令は、メモリ記憶装置を含むローカル及び遠隔のコンピュータ記憶媒体の両方に配置されることができる。

方法が記述される順序は、制限的に解釈されるようには意図しないものであり、記述された方法ブロックの任意の数が、本方法あるいは代替方法を実施する任意の順序で組み合わされることができる。加えて、個々のブロックは、ここに記述された主題の精神及び範囲から逸脱することなしに方法から削除され得るものである。さらに、方法は、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、あるいはそれらの組み合わせで実施されることができる。

ブロック２０２では、トピック品質評価パラメータに基づいて、ソーシャルプラットフォームの少なくとも１つのトピックに対するトピック品質スコアが算出される。一の実施形態では、少なくとも１つのトピックは、トピックインデックス１２６から選択されることができる。

１つの実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、少なくとも様々なトピック品質評価パラメータに基づいて、少なくとも１つのトピックに関連したコンテンツの品質を評価する。トピック品質評価パラメータの少数の例は、様々な利用者によってトピックで投稿されたコンテンツの種類、コンテンツ／交流の感想、トピックで投稿された様々な投稿での投票、通信での好き／嫌い、トピックで投稿された批評／フィードバックを含むが、これらに限定されるものではない。

コンテンツ／交流の感想は、当該コンテンツ／交流が肯定的か否定的かを示す。そのような感想は、公知技術である自然言語処理（ＮＬＰ）技術を使用して、コンテンツ／交流についての感感分析を行なうことによって識別される。好き／嫌い、批評及び証言は、様々な利用者のフィードバックを示し得る。トピック品質評価モジュール１２０は、少なくとも当該評価に基づいて、トピックに対するトピック品質スコアを算出する。１つの実施形態では、トピック品質評価モジュール１２０は、様々なトピック品質評価パラメータに対して定義された重み付け値（ｗｅｉｇｈｔａｇｅ）に基づいたトピック品質スコアを算出する。利用者寄稿コンテンツは、重み付け値に基づいて、値を割り当てられることができる。これらの値の加重平均又は平均値は、トピック品質スコアとして生成される。

トピック品質評価モジュール１２０は、特定の選択されたトピック或いは全てのトピックに対するトピック品質スコアを算出し得る。例えば、相互に関連する或いは同じ領域に収まる多数のトピックが、評価のために選択されることができる。トピック品質評価モジュール１２０は、算出されたトピック品質スコアをトピック品質スコア１２８として格納し得る。

ブロック２０４では、利用者によってトピックに寄稿されたコンテンツの量に基づいて、複数の利用者の各々に対する寄稿スコアが算出される。１つの実施形態では、利用者によって寄稿されたコンテンツの量は、利用者によって作成された投稿（ら）の数に基づいて決定される。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、各利用者についての寄稿スコアを算出し、算出された寄稿スコアは寄稿スコア１３０として格納され得る。寄稿スコアは、利用者によるトピック（ら）への寄稿の量を示す。トピックでの大量のコンテンツを寄稿する利用者は、高い寄稿スコアを与えられる。

ブロック２０６では、寄稿スコア及びトピック品質スコアに基づいて、複数の利用者の各々に対するユーザ値が決定される。ユーザ値は、トピックで利用者によって投稿されたコンテンツに関しての、処理に基づいた寄稿の品質を示す。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、ユーザ値を算出し、かかるユーザ値をユーザ値１３２として格納する。トピック（ら）で大量のコンテンツを作成する利用者はより高い寄稿スコアを有し得るが、それらの寄稿がトピック（ら）にもたらす値は、トピック品質に依存する。例えば、トピックで大量のコンテンツを寄稿して低いトピック品質スコアを有する利用者は、より低いトピック選択的ユーザ値を与えられ得る；一方、トピックで少ない量のコンテンツを寄稿して高いトピック品質スコアを有する利用者は、より高いトピック選択的ユーザ値を与えられ得る。

ブロック２０８では、人気評価パラメータに基づいて、複数の利用者の各々に対する人気度スコアが評価される。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、人気評価パラメータに基づいた人気度スコアを評価する。人気評価パラメータは、「友人」あるいは「フォロワー」へのコンテンツの範囲、トピック（ら）に関連する利用者の権限、トピック（ら）における利用者の活動及び一貫性、推薦状、採点などの形式で投稿された他の利用者から得られた批評またはフィードバックを含み得るが、これらに限定されるものではない。

ブロック２１０では、対応するユーザ値及び対応する人気度スコアに基づいて、複数の利用者の各々に対する信頼性スコアが生成される。１つの実施形態では、選択されたトピックについて信頼性スコアが算出される場合、信頼性スコアは、トピック選択的信頼性スコアと称される。トピック選択的信頼性スコアは、例えば、選択されたトピック（ら）に関しての利用者の信頼性を示す。他の実施形態では、ソーシャルプラットフォームの全てのトピックに対する信頼性スコアが算出される場合、そのような信頼性スコアは、グローバル信頼性スコアと称される。グローバル信頼性スコアは、例えば、ソーシャルプラットフォーム全域での利用者の信頼性を示す。１つの実施形態では、信頼性決定モジュール１２２は、対応するユーザ値及び対応する人気度スコアに基づいた信頼性スコアを生成する。

ブロック２１２では、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質及び利用者契約の増進のために、複数の利用者各々の信頼性スコアに基づいて、増進処置が講じられることができ、それによってソーシャルプラットフォームの人気及び収益性を増進する。１つの実施形態では、算出されたトピックでのトピック品質スコアが低い場合、つまり、トピックの品質が悪い場合、高いトピック選択的信頼性スコアを有する利用者は、以下に、信頼できる利用者と称され、トピックの品質を改善するように動機づけられ得る。例えば、信頼できる利用者は、トピックでの質の良いコンテンツを大量に寄稿するように彼らを励ますために奨励または報奨されることができ、それによってトピックの品質、ひいてはソーシャルプラットフォームの品質を増進する。

１つの実施形態では、トピックの品質スコアが高い場合、つまりトピックの品質が良い場合、信頼できる利用者の１人又は複数、例えば、最も高い信頼性スコアを有する利用者は、トピックの良い品質の維持のために、当該トピックでの質の良いコンテンツを投稿し続けるように動機づけるために、当該トピックでの質の良い寄稿に対して報酬を与えられることができる。

他の実施形態では、高いグローバルな信頼性スコアを有する利用者は、ソーシャルプラットフォーム上で無料広告を投稿するように提示されることができ、それによって、自身の製品やサービスなどを宣伝したい利用者による参加を増加させる。さらに、そのような彼らの製品とサービスを宣伝するための無料広告サービスの利用のために、ソーシャルプラットフォームに加入しソーシャルプラットフォームの様々な活動で参加するように新規の利用者を奨励するであろう。さらに、かかる増進行動は、ソーシャルプラットフォームのウェブサイトのホームページ上に高いグローバルな信頼性スコアを有する利用者の名前及び画像を表示することを含み得る。

ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質及び利用者契約を増進する方法及びシステムの実施形態は、構造の特徴及び／又は方法に特有の言語で記述されたが、添付された請求項らは、必ずしも記述された特定の特徴又は方法に限定されないことが理解されるべきである。より正確に言えば、特定の特徴及び方法は、ソーシャルプラットフォームにおけるコンテンツ品質及び利用者契約の増進のための典型的な実施形態として示される。

Claims (13)

1. ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した少なくとも１つのトピックに関する複数の利用者寄稿コンテンツの各々の品質を、少なくともトピック品質評価パラメータに基づいて評価し、少なくとも１つのトピックに対するトピック品質スコアを生成する段階と、
   前記トピック品質スコアの一部に基づいて、利用者寄稿コンテンツを寄付した利用者を含む複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを生成する段階と、
   前記ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームの品質及びウェブ基盤のソーシャルプラットフォームにおける利用者契約の少なくとも１つを増進するために、信頼性スコアに基づいて、複数の利用者から少なくとも１人の信頼できる利用者を識別する段階と、
   を含む方法。
2. 前記生成する段階は、
   対応する寄稿スコア及び前記トピック品質スコアに基づいて、複数の利用者の各々に対するユーザ値を評価することを含み、前記ユーザ値は、複数の利用者の各々による少なくとも１つのトピックへの質の良い寄稿の量を示すことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記生成する段階は、さらに、
   人気評価パラメータに基づいて複数の利用者の各々に対する人気度スコアを判定すること、及び、
   対応するユーザ値及び前記人気度スコアに基づいて複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを算出すること
   を含む請求項２記載の方法。
4. 前記評価する段階は、
   前記トピック品質評価パラメータの各々に関連した重み付けに基づいて、前記トピック品質評価パラメータの各々に関する複数の利用者寄稿コンテンツの各々に対する値を割り当てること；及び、
   前記トピック品質評価パラメータの各々に対応する値の加重平均を計算して、複数の利用者寄稿コンテンツの各々の品質を決定すること
   を含む請求項１記載の方法。
5. 前記評価する段階は、対応する利用者の人気度スコアに基づいて、複数の利用者寄稿コンテンツの各々の初期品質を決定することを含む請求項１記載の方法。
6. ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した対応するトピックに対して複数の利用者から受信された、複数の利用者寄稿コンテンツにインデックスを付ける段階をさらに含む請求項１記載の方法。
7. プロセッサー（１０８）と、
   前記プロセッサー（１０８）に連結されたメモリ（１１２）と、を備え、
   前記メモリ（１１２）は、
   少なくともトピック品質評価パラメータに基づいてウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した少なくとも１つのトピックのためのトピック品質スコアを算出するように構成されたトピック品質評価モジュール（１２０）と、
   前記トピック品質スコアの一部に基づいてウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを生成するように構成された信頼性決定モジュール（１２２）と、
   を含む品質管理システム（１０２）。
8. ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した対応するトピックに対して複数の利用者から受信された複数の利用者寄稿コンテンツに、指標付与規則に基づいてインデックスを付けるように構成されたインデックス付与モジュール（１１８）をさらに含む請求項７記載の品質管理システム（１０２）。
9. 前記トピック品質評価モジュール（１２０）は、複数のトピック評価パラメータの各々に関連した重量に基づいてトピック品質スコアを算出する請求項７記載の品質管理システム（１０２）。
10. 前記信頼性決定モジュール（１２２）は、対応する寄稿スコア及び前記トピック品質スコアに基づいて、複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを生成するように構成される請求項７記載の品質管理システム（１０２）。
11. 前記信頼性決定モジュール（１２２）は、さらに、対応する人気度スコアに基づいて、複数の利用者の各々に対する信頼性スコアを生成するように構成される請求項１０記載の品質管理システム（１０２）。
12. 前記信頼性決定モジュール（１２２）は、少なくとも１つのトピックに対応するトピック品質スコアが閾値トピック品質スコア未満である場合に前記信頼性スコアを生成するように構成される請求項７記載の品質管理システム（１０２）。
13. ウェブ基盤のソーシャルプラットフォームに関連した少なくとも１つのトピックに関する複数の利用者寄稿コンテンツの各々の品質を、少なくともトピック品質評価パラメータに基づいて評価する段階と、
    前記評価に基づいて少なくとも１つのトピックに対するトピック品質スコアを生成する段階と、
    前記利用者寄稿コンテンツを寄稿した利用者を含む複数の利用者の各々に対する、少なくとも１つのトピックへの当該利用者による質の良い寄稿の量を示す信頼性スコアを、前記トピック品質スコアの一部に基づいて評価する段階と、
    を含む方法を実行するためのコンピュータプログラムが実装された、コンピュータ判読可能な記憶媒体。

Images