JP2022502219A - 目標状態の強化及びユーザの感情状態の監視を通してユーザ間の対話を改善するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

複数のユーザの感情状態を決定し、フィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視するためのシステム及び方法が開示される。方法は、ウェアラブルユーザデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを収集するステップを含む。方法は、コンピューティングデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを受信するステップを含む。方法は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立するステップを含む。方法は、感情データ表示モジュールを通して、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップを含む。方法は、フィードバックモジュールを通して、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するステップを含む。【選択図】 図１

Description

[0001]本発明は、バイオフィードバックに関し、特に、目標状態の強化及びユーザの感情状態の監視を通してユーザ間の対話を改善するシステム及び方法に関する。

[0002]本明細書は、主流の消費者ソリューションが、リアルタイムの生理学的データに基づいて２人以上の人の間のコミュニケーションを最適化する能力に限界があることを認識する。更に、コミュニケーション成果を改善するために様々な形のフィードバックを通して受信者を指導するソリューションは存在していない。改善されたコミュニケーション成果には、より良好な関係及び信頼構築、当事者間における情報のより良好な流通及び取得、又は出会いから得られるより多くの楽しみ及び満足感が含まれ得る。人の感情状態及び心理状態に関連する生理学的指標を追跡するシステムは、人が実際の又はシミュレートされた人と人との出会いにどのように反応しているかについてのより深い洞察を提供する。最も重要なことに、これらのデバイスは、発生したときにイベントにマッピングすることができる生理学的な瞬間変化を示すことができる。

[0003]更に、本明細書は、ユーザの感情状態を正確に決定したりユーザ間でコミュニケーションを確立したりするためには、様々な問題があるかソリューションが存在していないことを認識する。様々な生体信号及びバイオリズムにおける生理学的パターンは、特定のストレス状態及び感情と関連しているものと特定され得る。生物学的パラメータに基づいてユーザの感情状態を経験的又は受動的に評価するための様々なシステム及び方法が存在する。しかしながら、これらのシステムは、それらが処理する限られたデータから洞察を得ることが困難である。これらのシステムは、異なる状況におけるユーザの会話行動を監視し、会話から推論を引き出してユーザの感情状態を理解できるほどインテリジェントではない。

[0004]典型的には、ある人による言葉（スピーチ又はテキスト）の使用は、別の人が同じ言葉を話すのとは異なる感情の重みを有する。同様に、これらの言葉を受け取る側の人であるインタープリタは、感情の強さ及び感情のタイプを異なるように解釈する可能性が高い。従って、既存のシステムでは、ユーザが使用する言葉に付随する実際の感情を理解することは困難である。感情がどのように受け止められるかについての明確な共通点はない。更に、すべての人が異なる感情／感覚を有し得るため、人間の反応に基づいて感情を教わる任意の機械学習モデル又はフィードバック／ジェスチャキャプチャモデルは、データセット内のユーザに基づいて偏ったものとなる。

[0005]コミュニケーションをとっている当事者が感情的になると、話し合いははるかに困難になる。会話は多くの理由で感情的になり得る。会議又は他の生活環境において決定を行うとき、人々は、課題について人々がどのように「感じる」のかについての仮定に基づいて判断することができる。これは、状況の結果について人が有する一般的な感覚といわれている。しかし、同じ状況でも人によって考え方及び感じ方は異なり得る。会話中の様々なイベント又はポイントに対して人が有するセンチメントの移り変わりを、それらが発生したときにリアルタイムで測定したり、定量化したり、一貫して測定したりすることは困難であることがある。会話の２つの一般的な目標は、新しい情報を発見するめの、もう１つは別の人とのつながりを構築するための手段であることである。これは、人と時間を過ごし、個人情報を開示することによって行うことができる。

[0006]従って、ユーザ対話を監視するための、及び、ユーザの感情状態を決定して、ユーザの感情状態に基づいて支援を提供するための認知プラットフォームを提供するシステム及び方法が必要である。更に、ソフトウェア学習エージェントのためのトレーニングデータセットを生成するために、バイオリズム及びバイオデータに関連するユーザ通信データをキャプチャする効率的なシステムが必要である。更に、心拍変動（ＨＲＶ）、脳波記録（ＥＥＧ）などの決定されたユーザの複数の生物物理学的状態に基づいてユーザと対話するシステム及び方法が必要である。また、人々が互いにより上手くコミュニケーションをとるのを助けるためのシステム及び方法が必要とされている。追加的に、ユーザの感情状態を含むバイオリズムに影響を与えながら、非限定的な例としてユーザの聴覚系などを通してユーザを刺激するシステム及び方法が必要である。

[0007]このように、上記に鑑みて、当業界では、上述の欠点及び不備に対処することが長年にわたって求められている。

[0008]従来の手法及び典型的な手法の更なる制限及び欠点は、本出願の残りの部分において図面を参照して記載されるように、説明されたシステムと本開示のいくつかの態様との比較を通して、当業者に明らかになるであろう。

[0009]複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視するシステムが、特許請求の範囲により完全に記載されるように、図のうちの少なくとも１つに関連して示される及び／又は説明されるように、実質的に提供される。

[0010]本発明は、複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視する方法を提供する。本方法は、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成されたウェアラブルユーザデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを収集するステップを含む。本方法は、通信ネットワークを介してウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを受信するステップを含む。方法は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立するステップを含む。本方法は、感情データ表示モジュールを通して、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップを含む。本方法は、フィードバックモジュールを通して、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するステップを含む。

[0011]ＡＩベースのエージェントモジュールは、トラッキングモジュールを通して、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出すステップから始まる複数のステップを実行する。トラッキングモジュールは、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。本方法は、ソフトウェア学習エージェントモジュールを通して、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理するステップを含む。本方法は、仮想チャットボットモジュールを通して、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援するステップを含む。本方法は、コミュニティモジュールを通して、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にするステップを含む。コミュニティモジュールは、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。本方法は、同期モジュールを通して、ユーザが他のユーザの感情データにアクセスすることを可能にするステップを含む。

[0012]感情データ表示モジュールは、アルゴリズムモジュールを通して、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算するステップから始まる複数のステップを実行する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。本方法は、視覚化モジュールを通して、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表すステップを含む。視覚化モジュールは、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。

[0013]フィードバックモジュールは、生理学的データ収集エンジンを通して、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集するステップから始まる複数のステップを実行する。本方法は、生体信号生成エンジンを通して、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にするステップを含む。本方法は、フィードバックアクティベーション決定エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定するステップを含む。本方法は、フィードバック生成エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガするステップを含む。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。

[0014]ある態様では、トラッキングモジュールは、バイオリズムデータ及び監視データからユーザの複数のパラメータを取り出す。複数のパラメータは、ユーザの位置、ユーザのバイオリズムデータ、ユーザの個人的及び社会的行動、並びに対話の環境、月、日、及び時刻を含む。

[0015]ある態様では、複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を含むが、これらに限定されない。ソフトウェア学習エージェントモジュールは、受信したトレーニングデータに基づいてコンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、学習データをデータベースに記憶する。

[0016]ある態様では、仮想チャットボットモジュールは、ユーザの感情状態を改善するのを支援するためにユーザと対話する。

[0017]ある態様では、視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び色又は移動形状を含む複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つに複数の方法で感情データを表示する。

[0018]本発明の別の態様は、複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視するシステムに関する。本システムは、ウェアラブルユーザデバイスと、コンピューティングユニットとを含む。ウェアラブルユーザデバイスは、ユーザのバイオリズムデータを収集するために、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成される。コンピューティングユニットは、通信ネットワークを介してユーザのバイオリズムデータを受信するためにウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続される。コンピューティングユニットは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリとを含む。メモリは、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールと、感情データ表示モジュールと、フィードバックモジュールとを含む。

[0019]人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールは、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立する。感情データ表示モジュールは、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示する。フィードバックモジュールは、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するようにウェアラブルユーザデバイスとともに構成される。

[0020]ＡＩベースのエージェントモジュールは、トラッキングモジュールと、ソフトウェア学習エージェントモジュールと、仮想チャットボットモジュールと、コミュニティモジュールと、同期モジュールとを含む。トラッキングモジュールは、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出す。トラッキングモジュールは、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。関連データは、テキスト、センチメント、及びオーディオに関し、トラッキングモジュールは、オーディオに対してテキスト分析、センチメント分析、及び信号処理を実行する。ソフトウェア学習エージェントモジュールは、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理する。仮想チャットボットモジュールは、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援する。コミュニティモジュールは、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にする。コミュニティモジュールは、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。同期モジュールは、ユーザが他のユーザの感情データにアクセスすることを可能にする。

[0021]感情データ表示モジュールは、アルゴリズムモジュールと、視覚化モジュールとを含む。アルゴリズムモジュールは、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。視覚化モジュールは、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表す。視覚化モジュールは、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。

[0022]フィードバックモジュールは、生理学的データ収集エンジンと、生体信号生成エンジンと、フィードバックアクティベーション決定エンジンと、フィードバック生成エンジンとを含む。生理学的データ収集エンジンは、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集する。生体信号生成エンジンは、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にする。フィードバックアクティベーション決定エンジンは、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定する。フィードバック生成エンジンは、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガする。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。

[0023]従って、本発明の１つの利点は、ソフトウェア学習エージェントモジュールが学習したデータに基づいてユーザの感情状態及び心理状態を改善するようにユーザを能動的に支援することである。

[0024]従って、本発明の１つの利点は、生理的変数を制御すること及び自己調整することによって、不本意又は無意識の生理学的プロセスを制御する（増加又は減少させる）ことである。

[0025]従って、本発明の１つの利点は、ユーザが、感情データを共有し、感情状態を改善してそれに取り組むために他のユーザがそれを視覚化することを可能にするソーシャルプラットフォームをユーザに提供することである。

[0026]従って、本発明の１つの利点は、感情データを受信してそれを線形に表示する比率スケール（絶対値ゼロを有する）を提供することである。

[0027]従って、本発明の１つの利点は、ユーザの感情データを周期的に提供して、ユーザが自分の感情状態及び心理状態を経時的に最適化するのを助け、ユーザがより一貫してポジティブな状態を感じることを可能にすることである。

[0028]本発明の実施形態の他の特徴は、添付の図面から及び以下の詳細な説明から明らかになるであろう。

[0029]本発明の更に他の目的及び利点は、本発明の好ましい実施形態が、本発明を実行するために本明細書で企図される最良の形態の単なる例示として示され説明されている詳細な説明の後に、当業者に容易に明らかになるであろう。理解されるように、本発明は、他の及び異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、すべて本発明から逸脱することなく、様々な明らかな点の修正が可能である。従って、図面とその説明とは、本質的に例示的なものと見なされるべきであり、限定的なものと見なされるべきではない。

[0030]図では、同様の構成要素及び／又は特徴は同じ参照ラベルを有し得る。更に、同じタイプの様々な構成要素は、参照ラベルの後に、同様の構成要素を区別する第２のラベルを続けることによって区別され得る。第１の参照ラベルのみが本明細書で使用される場合、その説明は、第２の参照ラベルにかかわらず、同じ第１の参照ラベルを有する同様の構成要素のいずれか１つに適用される。

[0031]本発明の一実施形態による、複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視する本システムのブロック図を例示する。 [0032]本発明の一実施形態による、本システムのネットワーク実装を例示する。 [0033]本発明の別の実施形態による、コンピューティングデバイスのメモリ内の様々なモジュールのブロック図を例示する。 [0034]本発明の代替的な実施形態による、複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視するための方法のフローチャートを例示する。 [0035]本発明の代替的な実施形態による、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。 [0036]本発明の代替的な実施形態による、感情データ表示モジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。 [0037]本発明の代替的な実施形態による、フィードバックモジュールによって実行される複数のステップのフローチャートを例示する。

[0038]本開示は、本明細書に記載される説明及び詳細な図を参照して最も良く理解される。様々な実施形態は、図を参照して説明されている。しかしながら、当業者は、図に関して本明細書で提供される詳細な説明が説明を目的としたものにすぎず、方法及びシステムが説明される実施形態を超えて拡張し得ることを容易に理解するであろう。例えば、提示される教示及び特定の用途の必要性は、本明細書に説明される任意の詳細の機能性を実装するための複数の代替及び好適な手法をもたらし得る。従って、任意の手法は、以下の実施形態における特定の実装選択を超えて拡張し得る。

[0039]「一実施形態」、「少なくとも１つの実施形態」、「ある実施形態」、「一例」、「ある例」、「例えば」などへの言及は、実施形態（複数可）又は例（複数可）が特定の特徴、構造、特性、性質、要素、又は限定を含み得ること、しかしながら、すべての実施形態又は例が必ずしもその特定の特徴、構造、特性、性質、要素、又は限定を含むわけではないことを示す。更に、「ある実施形態では」という表現の反復使用は、必ずしも同じ実施形態を指すものではない。

[0040]本発明の方法は、選択されたステップ又はタスクを手動で、自動で、又はそれらの組合せで実行又は完了することによって実装され得る。「方法」という用語は、所与のタスクを達成するための方法、手段、技法、及び手順を指し、本発明が属する技術分野の当業者に知られているか、又は当業者によって既知の方法、手段、技法、及び手順から容易に開発される方法、手段、技法、及び手順を含むが、これらに限定されない。特許請求の範囲及び明細書に提示される説明、例、方法、及び材料は、限定するものとしてではない、単なる例示として解釈されるべきである。当業者は、本明細書に記載される技術の範囲内で多くの他の可能な変形例を想定するであろう。

[0041]図１は、本発明の一実施形態による、複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視する本システム１００のブロック図を例示する。システム１００は、ウェアラブルユーザデバイス１０２と、コンピューティングデバイス１０４とを含む。ウェアラブルユーザデバイス１０２は、ユーザ１１８のバイオリズムデータを収集するために、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成される。ウェアラブルユーザデバイス１０２の例には、埋め込み可能なワイヤレスセンサデバイス、スマートウォッチ、スマートジュエリ、フィットネストラッカー、スマートクロスなどが含まれるが、これらに限定されない。ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、ユーザ１１８の感情に関する１つ又は複数のパラメータを検出する様々なセンサを含む。ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、バイオリズムデータを収集するためにユーザの身体の周囲に固定され得る可撓性本体を含み得る。ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、ウェアラブルユーザデバイス１０２をユーザ１１８の手首の周りに閉ループで固定する固定機構を含み得る。更に、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、皮膚に直接印刷されるオンボディステッカー若しくは３Ｄ印刷デバイス又は接着剤を用いて身体上に配置されるデバイスのような任意のウェアラブルであり得る。ウェアラブルユーザデバイス１０２は、コンピューティングユニット１０４との通信を確立するために、様々なワイヤード又はワイヤレス通信プロトコルを利用し得る。

[0042]コンピューティングデバイス１０４は、通信ネットワーク１０６を介してユーザのバイオリズムデータを受信するためにウェアラブルユーザデバイス１０２と通信可能に接続される。通信ネットワーク１０６は、ワイヤード又はワイヤレスネットワークであり得、これらの例には、インターネット、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、Ｗｉ−Ｆｉ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ（登録商標））、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、ブルートゥース（登録商標）（ＢＴ）通信プロトコル、伝送制御プロトコル及びインターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＥＤＧＥ、赤外線（ＩＲ）、Ｚ波、スレッド、５Ｇ、ＵＳＢ、シリアル、ＲＳ２３２、ＮＦＣ、ＲＦＩＤ、ＷＡＮ、及び／又はＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１６、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇセルラー通信プロトコルが含まれ得るが、これらに限定されない。

[0043]コンピューティングデバイス１０４の例には、ラップトップ、デスクトップ、スマートフォン、スマートデバイス、スマートウォッチ、ファブレット、及びタブレットが含まれるが、これらに限定されない。コンピューティングデバイス１０４は、プロセッサ１１０と、プロセッサ１１０に通信可能に結合されたメモリ１１２と、ユーザインターフェース１１４とを含む。コンピューティングデバイス１０４は、データベース１１４と通信可能に結合される。データベース１１６は、本システムが過去の感情データを使用することによって学習し、分析を改善することができるように、更なる分析及び予測に使用され得る感情データ及び照会データを受信、記憶、及び処理する。本主題は、本システム１００がクラウドデバイスに実装されることを考慮して説明されるが、本システム１００が、Amazon elastic compute cloud（Ａｍａｚｏｎ ＥＣ２）やネットワークサーバなどの様々なコンピューティングシステムにも実装され得ることは理解され得る。ユーザから収集されたデータは、常に監視されており、（都合が良くかつ接続されている場合）サーバに送られ、そこで記憶、分析、及びモデル化される。新しいＡＩモデルがサーバ上で生成され、次いで様々な間隔でコンピューティングデバイスにダウンロードされる。

[0044]プロセッサ１１０は、ユーザ又はシステムによって生成された要求を実行するためのプログラムコンポーネントを実行するための少なくとも１つのデータプロセッサを含み得る。ユーザは、人、本発明に含まれるもののようなデバイスを使用する人、又はそのようなデバイス自体を含み得る。プロセッサ１１０は、統合システム（バス）コントローラ、メモリ管理制御ユニット、浮動小数点ユニット、グラフィックス処理ユニット、デジタル信号処理ユニットなどの専用処理ユニットを含み得る。

[0045]プロセッサ１１０は、ＡＭＤ（登録商標）ＡＴＨＬＯＮ（登録商標）マイクロプロセッサ、ＤＵＲＯＮ（登録商標）マイクロプロセッサ、ＯＲ ＯＰＴＥＲＯＮ（登録商標）マイクロプロセッサなどのマイクロプロセッサ、ＡＲＭのアプリケーション、組み込み又はセキュアプロセッサ、ＩＢＭ（登録商標）ＰＯＷＥＲＰＣ（登録商標）、ＩＮＴＥＬ ＣＯＲＥ（登録商標）プロセッサ、ＩＴＡＮＩＵＭ（登録商標）プロセッサ、ＸＥＯＮ（登録商標）プロセッサ、ＣＥＬＥＲＯＮ（登録商標）プロセッサ、又は他の一連のプロセッサなどを含み得る。プロセッサ１１０は、メインフレーム、分散プロセッサ、マルチコア、並列、グリッド、又は他のアーキテクチャを使用して実装され得る。いくつかの実施形態は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの埋め込み技術を利用し得る。

[0046]プロセッサ１１０は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースを介して１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスと通信するように配置され得る。Ｉ／Ｏインターフェースは、限定はしないが、オーディオ、アナログ、デジタル、ＲＣＡ、ステレオ、ＩＥＥＥ−１３９４、シリアルバス、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、赤外線、ＰＳ／２、ＢＮＣ、同軸、コンポーネント、コンポジット、デジタルビジュアルインターフェース（ＤＶＩ）、高精細マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））、ＲＦアンテナ、Ｓ−Ｖｉｄｅｏ、ＶＧＡ、ＩＥＥＥ８０２．ｎ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘ、ブルートゥース、セルラー（例えば、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ＋）、グローバルシステムフォーモバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ（登録商標））、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、ＷｉＭａｘなど）など）などの通信プロトコル／方法を用い得る。

[0047]メモリ１１２は、不揮発性メモリ又は揮発性メモリであり得る。不揮発性メモリの例には、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、及び電気的ＥＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））メモリが含まれ得るが、これらに限定されない。揮発性メモリの例には、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）及びスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）が含まれ得るが、これらに限定されない。

[0048]ユーザインターフェース１１４は、本システムの管理者の要求に従って、監視された対話データを提示し、感情データと、調整されたバイオリズムデータとを決定し得る。ある実施形態では、ユーザインターフェース（ＵＩ又はＧＵＩ）１１４は、プラットフォームにアクセスしたり、製品又はサービスを見たりするための便利なインターフェースである。バイオリズムデータは、とりわけ、心拍数、心拍数変動性、皮膚電気活動（ＥＤＡ）／電気皮膚反応（ＧＳＲ）、呼吸数、３Ｄ加速度計データ、及びジャイロスコープデータ、体温を含むが、それらに限定されない。バイオリズムデータは、数学的記述又はアルゴリズムに基づいて信号を生成するために処理され得る。アルゴリズムは、ソフトウェアを介して導入され得る。ウェアラブルユーザデバイス側でデータが処理される可能性がある。データが、処理される（acted upon）前に一時的にそこに記憶されることもあり得る。

[0049]図２は、本発明の一実施形態による、本システムのネットワーク実装２００を例示する。図２は、図１に関連して説明される。コンピューティングデバイス１０４−１、１０４−２、及び１０４−Ｎは、通信ネットワーク１０６を介してユーザのバイオリズムデータを受信するために、ウェアラブルユーザデバイス１０２−１、１０２−２、及び１０２−Ｎと通信可能に接続されている。サーバ１０８は、監視された対話データを記憶して処理し、感情データと、調整されたバイオリズムデータとを決定する。コンピューティングデバイス１０４又はウェアラブルユーザデバイス１０２は、サウンド通知（任意のタイプのサウンド）を開始し得る。ユーザの現在の感情状態のスコアに基づいて、いくつかの異なる行動のうちの１つを行うようにユーザに通知するために、異なるサウンドがウェアラブルユーザデバイス１０２のうちの１つ又は複数によって発せられるべきである。行動が１つの行動に限定されない可能性があり、サウンドが複数の（多様の）アクションを合図し得ることは理解され得る。サウンドに関連する行動は、ユーザの所望の／事前設定された感情状態に近づくように又はより特定のバイオリズムを変化させる方向に向かうようにユーザがその行動を変化させるのに役立つものでなければならない。

[0050]ある態様では、ウェアラブルユーザデバイス１０２及びコンピューティングデバイス１０４のネットワークアーキテクチャは、１つ又は複数のモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスを含むことができる。本開示の典型的なネットワークアーキテクチャでは、１つ又は複数のＩｏＴデバイスを含み得る送信機、受信機、及び／又はトランシーバのような複数のネットワークデバイスを含むことができる。

[0051]ある実施形態では、ウェアラブルユーザデバイス１０２は、クラウド及び／又はクラウドサーバ並びにＩｏＴデバイスと直接対話することができる。ＩｏＴデバイスは、多くのウェアラブルユーザデバイス又は他の電子デバイスと通信するために利用される。ＩｏＴデバイスは、ユーザ間の対話を収集し、ユーザの感情状態を伝達するために、感知又は制御機構を通して様々なフィードバックを提供し得る。収集されたデータ及び／又は情報は、ユーザモバイル及び／又はポータブルコンピューティングデバイス上のスペースをとることなく、クラウドサーバに直接記憶され得る。モバイル及び／又はポータブルコンピューティングデバイスは、サーバと直接対話し、フィードバックアクティベーションのための情報を受信して、フィードバックをトリガ及び伝えることができる。フィードバックの例には、一次ウェアラブルデバイス、二次ウェアラブルデバイス、別個のコンピューティングデバイス（すなわちモバイル）、又はＩｏＴデバイス（コンピューティングデバイスであってもなくてもよい）からの聴覚フィードバック、触覚フィードバック、触知フィードバック、振動フィードバック、又は視覚フィードバックが含まれるが、これらに限定されない。

[0052]本明細書で使用される場合、ＩｏＴデバイスは、感知及び／又は制御機能性を含むデバイスだけでなく、ＷｉＦｉ（登録商標）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、ブルートゥーストランシーバ無線機若しくはインターフェース、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、超広帯域（ＵＷＢ）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、ＷｉＦｉ−Ｄｉｒｅｃｔトランシーバ無線機若しくはインターフェース、ブルートゥース低エネルギー（ＢＬＥ）トランシーバ無線機若しくはインターフェース、並びに／又はＩｏＴデバイスがワイドエリアネットワーク及び１つ又は複数の他のデバイスと通信することを可能にする任意の他のワイヤレスネットワークトランシーバ無線機若しくはインターフェースであり得る。いくつかの実施形態では、ＩｏＴデバイスは、セルラーネットワークトランシーバ無線機又はインターフェースを含まないため、セルラーネットワークと直接通信するように構成されない可能性がある。いくつかの実施形態では、ＩｏＴデバイスは、セルラートランシーバ無線機を含み得、セルラーネットワークトランシーバ無線機を使用してセルラーネットワークと通信するように構成され得る。

[0053]ユーザは、ネットワークへのアクセスを可能にするネットワーク接続能力を有する任意のヒューマンマシンインターフェース（human-to-machine interface）を含み得るアクセスデバイスを使用して、ネットワークデバイスと通信し得る。例えば、アクセスデバイスは、スタンドアロンインターフェース（例えば、セルラー電話、スマートフォン、ホームコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、携帯情報端末（ＰＤＡ）、コンピューティングデバイス、スマートウォッチのようなウェアラブルデバイス、壁パネル、キーパッドなど）、機器又は他のデバイスに組み込まれているインターフェース（例えば、テレビジョン、冷蔵庫、セキュリティシステム、ゲームコンソール、ブラウザなど）、スピーチ又はジェスチャインターフェース（例えば、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）センサ、Ｗｉｉｍｏｔｅ（登録商標）など）、ＩｏＴデバイスインターフェース（例えば、壁面スイッチのようなインターネット対応デバイス、制御インターフェース、又は他の好適なインターフェース）など）を含み得る。いくつかの実施形態では、アクセスデバイスは、セルラー又は他のブロードバンドネットワークトランシーバ無線機又はインターフェースを含み得、セルラー又はブロードバンドネットワークトランシーバ無線機を使用してセルラー又は他のブロードバンドネットワークと通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、アクセスデバイスは、セルラーネットワークトランシーバ無線機又はインターフェースを含まなくてもよい。

[0054]ある実施形態では、ユーザは、システムの現在の状態に関する情報をユーザに表示するように構成された入力／表示画面が提供され得る。入力／表示画面は、入力装置、この例ではボタン、から入力を受け取ることができる。入力／表示画面はまた、タッチスクリーンとして構成され得るか、又はタッチ若しくは触覚ベースの入力システムを通してバイタル若しくは生体信号を決定するための入力を受け入れ得る。入力ボタン及び／又は画面は、ユーザが、必要なユーザ入力に関するシステムからの入力プロンプトに応答することを可能にするように構成される。

[0055]ユーザに対して画面上に表示され得る情報は、例えば、施された治療の数、生体信号値、バイタル、バッテリ充電レベル、及び音量であり得る。入力／表示画面は、波形発生器としても使用され得るプロセッサ又は別個のプロセッサから情報を取り出し得る。プロセッサは、ユーザがメニュー選択を開始できるようにユーザに表示するために入手可能な情報を提供する。入力／表示画面は、バッテリの消耗を最小限に抑えるために液晶ディスプレイであり得る。入力／表示画面及び入力ボタンは、低照度レベルでシステムを動作させる能力をユーザに提供するために、照明され得る。情報は、入力／表示画面を使用してユーザから得られ得る。

[0056]図３は、本発明の別の実施形態による、コンピューティングデバイス１０４のメモリ１１２内の様々なモジュールのブロック図を例示する。図３は、図１に関連して説明される。メモリ１１０は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュール２０２と、感情データ表示モジュール２０４と、フィードバックモジュール２０６とを含む。

[0057]人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュール２０２は、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立する。感情データ表示モジュール２０４は、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示する。フィードバックモジュール２０６は、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するようにウェアラブルユーザデバイスとともに構成される。

[0058]ＡＩベースのエージェントモジュール２０２は、トラッキングモジュール２０８と、ソフトウェア学習エージェントモジュール２１０と、仮想チャットボットモジュール２１２と、コミュニティモジュール２１４と、同期モジュール２１６とを含む。トラッキングモジュール２０８は、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出す。トラッキングモジュール２０８は、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュール２０８は、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。ある実施形態では、トラッキングモジュール２０８は、バイオリズムデータ及び監視データからユーザの複数のパラメータを取り出す。複数のパラメータは、ユーザの位置、ユーザのバイオリズムデータ、ユーザの個人的及び社会的行動、並びに対話の環境、月、日、及び時刻を含む。ある実施形態では、複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を含むが、これらに限定されない。

[0059]ソフトウェア学習エージェントモジュール２１０は、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理する。ある実施形態では、バイオリズムデータ、感情データ、関連データ、及びトレーニングデータは、モデリングを支援するために、様々な方法で、組み合わされるか、分解されるか、又は変換され得る。トレーニングデータは、本システムの目的を達成するために使用される様々なアルゴリズムをトレーニングするために利用され得る。トレーニングデータは、入力データと、対応する予想出力とを含む。トレーニングデータに基づいて、アルゴリズムは、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を学習し、生成し、予測するために、ニューラルネットワークのような様々な機構をどのように適用するかを学習することができ、その結果、後に新しい入力データが提示されたときに感情状態を正確に決定することができる。

[0060]ソフトウェア学習エージェントモジュール２１０は、受信したトレーニングデータに基づいてコンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、学習データをデータベースに記憶する。仮想チャットボットモジュール２１２は、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援する。ある実施形態では、仮想チャットボットモジュール２１２は、ユーザの感情状態を改善するのを支援するためにユーザと対話する。

[0061]コミュニティモジュール２１４は、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にする。コミュニティモジュール２１４は、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。コミュニティモジュール２１４は、ユーザが既存の友人のリストを見ることを可能にし、更にユーザがテキストベースの名前検索を介して他のユーザを検索することを可能にする。ユーザは、他のユーザに友達リクエストを送ることもできる。他のユーザは、ユーザから友達リクエストを受信すると通知を受信する。ユーザは、友達リクエストを承認又は拒否することができる。コミュニティモジュール２１４は更に、両方のユーザが互いの感情状態に関する一般的な統計値にアクセスすることを可能にする。追加的に、ユーザは、コミュニティモジュール２１４内に統合されたメッセージングモジュールを通して互いに対話することができる。

[0062]同期モジュール２１６は、ユーザが他のユーザの感情データにアクセスすることを可能にする。同期モジュール２１６は、開始及び承認プロトコルを利用して、ユーザが、友達リクエストを承認／拒否すること及び他のユーザによる自分の感情データへのアクセスを許可する／許可しないことを可能にする。代替として、ユーザは、両方のユーザが一方のデータ又は互いのデータへの無制限アクセスを得ることを可能にするために、（双方向又は一方向）の設定をオンにし得る。プロトコル及び同期の方向性にかかわらず、最終的な利益は、相手の心理状態又は感情状態スコアが、過去の期間を見るオプションとともに視覚化されるべきであることである。最も重要なことに、リアルタイムのデータが互いのデバイスからそれらの二次デバイス（携帯電話）にストリーミングされていると仮定すると、ユーザは互いのリアルタイムの感情スコアを見ることができるはずである。これらの感情スコアは、直線的に分割され得るゾーン又は２軸アレイのゾーンに沿ったゾーンに、又はｎ次元行列に基づくゾーンに分割され得る。全体として、ゾーンは、製品内の様々な場所において、ユーザに伝達される何らかの明確な勾配に従う。２つの当事者間の同期状態により、２つ以上の同期されたアカウント間で評価が行われること及び洞察が導出されることができる。

[0063]追加の実施形態では、本発明は、マルチ同期モジュールを使用し得る。マルチ同期モジュールは、互いの感情データを視覚化するために、２つより多くのユーザアカウントが同期する（他と接続される）ことを可能にする。位置ベースのサービスの使用により、マルチ同期が起こり得る場合に容易な認識が促進される。ソフトウェアアプリケーション上で複数のデバイスが検出された場合、又はコンピューティングユニットが互いから近距離内にあることをＧＰＳサービスが検出した場合、コミュニティモジュール上で友人として互いにすでに認めているユーザは、リスト上で最も目立つように表示される。

[0064]マルチ同期モジュールは、高度な洞察を提供し、多くのグループ統計値を示す。マルチ同期モジュール内の通知は、グループ結果の変化を含み得る。ある実施形態では、同期ファクタは、いつでも誰でもオフにすることができる。マルチ同期モジュールでは、１人のユーザが同期機能をオフにしたとしても、未だ同期されている他のメンバは接続されたままとなる。関連する同期結果を表示する二次コンピューティングユニット（図には示されていない）は、呼吸数及び呼吸周期の様相（両者が吸気のピークにあるか呼気のトラフにあるか）などの様々な行動を次第に同期させる、視覚、聴覚、又は触覚／触知フィードバックを提供し得る。更に、同期機能は、ＥＥＧのような脳波を含むバイオリズムの任意の組合せを包含する。

[0065]ある実施形態では、ソフトウェアアプリケーションが生体信号上のターゲット点を識別するか、又はユーザがバイオリズム測定のための目標標／ターゲット点を相互に又は個別に選択することができる。これらのターゲットが識別されると、様々なタイプのフィードバックが働き、このターゲット点に近づけるように行動及びバイオリズムを変化させる。ターゲットは、静的であっても動的であってもよい。同期の目的は、ポジティブな方向にのみ動かして、２人以上のユーザの感情状態を互いに近づけることである。ネガティブな感情状態にある１人のユーザを動かして、ポジティブな感情状態にある人に近づけることで、２人のユーザ間のよりポジティブな会話経験をもたらすこととなる。

[0066]ある実施形態では、同期モジュール２１６は、会話を録音するための録音モジュールを備える。録音モジュールは、ユーザが録音をオン／オフすることを可能にするインターフェース上の仮想ボタンの機能を果たす。次に、二次コンピューティングユニットのマイクロフォン又は同様のツールが利用可能な場合、二次コンピューティングユニットのマイクロフォンを通して音声が録音される。同期モジュール２１６は、ダイアログ音声波を転写された言語に変換するために、録音されたオーディオファイルに適用される言語処理モジュールを備える。転写された言語は、センチメント及びコンテンツに基づいて更に処理され、話者の感情スコアのバイオリズムと時間的にマッチングされる。

[0067]ある実施形態では、会議中のユーザの感情スコアの視覚化された表示が、すべてのユーザの二次コンピューティングユニットのインターフェース上にリアルタイムで表示される。通知は、１人又は複数のユーザに（視覚的に、すなわちテキスト又はグラフィックスで）、聴覚的に（短いオーディオクリップで）、又は触覚的に（ウェアラブルデバイス又は二次コンピューティングユニットのいずれかを介して）送られ得る。これらの通知は、いずれかの参加者／ユーザにおいて顕著なバイオリズム変化が生じたときに送られ得る。

[0068]感情データ表示モジュール２０４は、アルゴリズムモジュール２１８と、視覚化モジュール２２０とを含む。アルゴリズムモジュール２１８は、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。視覚化モジュール２２０は、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表す。視覚化モジュール２２０は、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。ある実施形態では、視覚化モジュール２２０は、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び色又は移動形状を含む複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つに複数の方法で感情データを表示する。

[0069]フィードバックモジュール２０６は、生理学的データ収集エンジン２２２と、生体信号生成エンジン２２４と、フィードバックアクティベーション決定エンジン２２６と、フィードバック生成エンジン２２８とを含む。生理学的データ収集エンジン２２２は、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集する。生体信号生成エンジン２２４は、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にする。フィードバックアクティベーション決定エンジンは、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定する。フィードバック生成エンジン２２８は、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガする。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。

[0070]図４は、本発明の代替的な実施形態による、複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するために、ユーザ間の対話を監視するための方法のフローチャート４００を例示する。本方法は、ユーザの身体に装着されるか、身体の近くに装着されるか、又はユーザの体内に設置される（埋め込み可能である）ように構成されたウェアラブルユーザデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを収集するステップ４０２を含む。方法は、通信ネットワークを介してウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、ユーザのバイオリズムデータを受信するステップ４０４を含む。本方法は、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、通信ネットワークを介してユーザとの対話を確立するステップ４０６を含む。本方法は、感情データ表示モジュールを通して、ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップ４０８を含む。本方法は、フィードバックモジュールを通して、コンピューティングデバイスから発せられたフィードバックに基づいてユーザのバイオリズムを調整するステップ４１０を含む。

[0071]図５は、本発明の代替的な実施形態による、人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールによって実行される複数のステップのフローチャート５００を例示する。ＡＩベースのエージェントモジュールは、トラッキングモジュールを通して、ウェアラブルユーザデバイスからバイオリズムデータを受信し、複数のユーザの対話を監視し、分析のために関連データを取り出すステップ５０２から始まる複数のステップを実行する。トラッキングモジュールは、ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、ユーザに対応するコンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合される。トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、関連データ及び取り出したパラメータを処理する。ある実施形態では、トラッキングモジュールは、バイオリズムデータ及び監視されたデータからユーザの複数のパラメータを取り出す。複数のパラメータは、ユーザの位置、ユーザのバイオリズムデータ、ユーザの個人的及び社会的行動、並びに対話の環境、月、日、及び時刻を含む。

[0072]本方法は、ソフトウェア学習エージェントモジュールを通して、複数のシナリオにおけるユーザの感情状態を決定するために、トレーニングデータを受信して処理するステップ５０４を含む。ある実施形態では、複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を含むが、これらに限定されない。ソフトウェア学習エージェントモジュールは、受信したトレーニングデータに基づいてコンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、学習データをデータベースに記憶する。本方法は、仮想チャットボットモジュールを通して、ユーザとの対話を開始し、ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいてユーザを支援するステップ５０６を含む。ある実施形態では、仮想チャットボットモジュールは、ユーザの感情状態を改善するのを支援するためにユーザと対話する。本方法は、コミュニティモジュールを通して、ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にするステップ５０８を含む。コミュニティモジュールは、複数のユーザが互いに対話し、通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にする。本方法は、同期モジュールを通して、ユーザが他のユーザの感情データにアクセスすることを可能にするステップ５１０を含む。

[0073]図６は、本発明の代替的な実施形態による、感情データ表示モジュールによって実行される複数のステップのフローチャート６００を例示する。感情データ表示モジュールは、アルゴリズムモジュールを通して、１つ又は複数の洞察を生成するために、バイオリズムデータを分析し、ユーザの感情スコアを計算するステップ６０２から始まる複数のステップを実行する。感情スコアは、対話中のユーザの感情状態を示す。本方法は、視覚化モジュールを通して、ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表すステップ６０４を含む。視覚化モジュールは、ユーザに関連するコンピューティングデバイス上にユーザの感情スコア及び洞察を表示する。ある実施形態では、視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び色又は移動形状を含む複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つに複数の方法で感情データを表示する。

[0074]図７は、本発明の代替的な実施形態による、フィードバックモジュールによって実行される複数のステップのフローチャート７００を示す。フィードバックモジュールは、生理学的データ収集エンジンを通して、ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集するステップ７０２から始まる複数のステップを実行する。本方法は、生体信号生成エンジンを通して、生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にするステップ７０４を含む。本方法は、フィードバックアクティベーション決定エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件に対して生体信号を監視して測定するステップ７０６を含む。本方法は、フィードバック生成エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガするステップ７０８を含む。フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときにフィードバックをトリガする。

[0075]従って、本発明は、ユーザ対話を監視するための、及び、ユーザの感情状態を決定して、ユーザの感情状態に基づいて支援を提供するための認知プラットフォームを提供する。更に、本発明は、ソフトウェア学習エージェントモジュールのためのトレーニングデータセットを生成するために、ユーザのバイオリズム及びバイオデータに関連するユーザ通信データをキャプチャする。更に、本発明は、心拍変動（ＨＲＶ）、脳波記録（ＥＥＧ）などの決定されたユーザの複数の生物物理学的状態に基づいてユーザと対話する。更に、本発明は、感情データを受信してそれを線形に視覚化する比率スケールを提供する。更に、本発明は、ユーザの感情データを周期的に提供して、ユーザが自分の感情状態及び心理状態を経時的に最適化するのを助ける。追加的に、本発明は、ユーザが自分の感情データ又は他のユーザの感情データに基づいて個人的な洞察を引き出すことを可能にする。

[0076]本発明の実施形態を例示し説明してきたが、本発明がこれらの実施形態だけに制限されないことは明らかであろう。特許請求の範囲に記載された本発明の範囲から逸脱することなく、多数の修正、変更、変形、置換、及び同等物が当業者には明らかであろう。

Claims (10)

1. 複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介したフィードバックに基づいて前記ユーザのバイオリズムを調整するために、前記ユーザ間の対話を監視するシステムであって、前記システムは、
   前記ユーザのバイオリズムデータを収集するように構成されたウェアラブルユーザデバイスと、
   前記通信ネットワークを介して前記ユーザの前記バイオリズムデータを受信するために前記ウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスと
   を備え、前記コンピューティングデバイスは、
   プロセッサと、
   前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと、を備え、前記メモリは、前記プロセッサによって実行される命令を記憶し、前記メモリは、
   前記通信ネットワークを介して前記ユーザとの対話を確立する人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールと、
   前記ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示する感情データ表示モジュールと、
   前記コンピューティングデバイスから発せられた前記フィードバックに基づいて前記ユーザのバイオリズムを調整するように前記ウェアラブルユーザデバイスとともに構成されたフィードバックモジュールと、を備え、
   前記ＡＩベースのエージェントモジュールは、
   前記ウェアラブルユーザデバイスから前記バイオリズムデータを受信し、複数のユーザの前記対話を監視し、分析のために関連データを取り出すトラッキングモジュールと、ここで、前記トラッキングモジュールは、前記ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合され、前記トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、前記関連データ及び前記取り出したパラメータを処理し、ここで、前記関連データは、テキスト、センチメント、及びオーディオに関するものであり、前記トラッキングモジュールは、前記オーディオに対してテキスト分析、センチメント分析、及び信号処理を実行するものであり、
   複数のシナリオにおける前記ユーザの前記感情状態を決定するために、前記トレーニングデータを受信して処理するソフトウェア学習エージェントモジュールと、
   前記ユーザとの前記対話を開始し、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいて前記ユーザを支援する仮想チャットボットモジュールと、
   前記ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にするコミュニティモジュールと、ここで、前記コミュニティモジュールは、前記複数のユーザが互いに対話し、前記通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にするものであり、
   前記ユーザが前記他のユーザの前記感情データにアクセスすることを可能にする同期モジュールと、を備え、
   前記感情データ表示モジュールは、
   １つ又は複数の洞察を生成するために、前記バイオリズムデータを分析し、前記ユーザの感情スコアを計算するアルゴリズムモジュールと、ここで、前記感情スコアは、前記対話中の前記ユーザの前記感情状態を示すものであり、
   前記ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表す視覚化モジュールと、ここで、前記視覚化モジュールは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイス上に前記ユーザの感情スコア及び前記洞察を表示するものであり、を備え、
   前記フィードバックモジュールは、
   前記ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集する生理学的データ収集エンジンと、
   前記生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にする生体信号生成エンジンと、
   フィードバックアクティベーション条件に対して前記生体信号を監視して測定するフィードバックアクティベーション決定エンジンと、
   フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガするフィードバック生成エンジンと、ここで、前記フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときに前記フィードバックをトリガするものであり、
   を備える、システム。
2. 前記トラッキングモジュールは、前記バイオリズムデータ及び監視されたデータから前記ユーザの複数のパラメータを取り出し、前記複数のパラメータは、前記ユーザの位置、前記ユーザのバイオリズムデータ、前記ユーザの個人的及び社会的行動、並びに前記対話の環境、月、日、及び時刻を備える、請求項１に記載のシステム。
3. 前記複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を備え、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールは、前記受信したトレーニングデータに基づいて前記コンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、前記学習データをデータベースに記憶する、請求項１に記載のシステム。
4. 前記仮想チャットボットモジュールは、前記ユーザの前記感情状態を改善するのを支援するために前記ユーザと対話する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び複数の記号のうちの少なくとも１つを使用することによって、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフのうちの少なくとも１つに複数の方法で感情データを表示する、請求項１に記載のシステム。
6. 複数のユーザの感情状態を決定し、通信ネットワークを介してフィードバックに基づいて前記ユーザのバイオリズムを調整するために、前記ユーザ間の対話を監視する方法であって、前記方法は、
   ウェアラブルユーザデバイスを通して、前記ユーザのバイオリズムデータを収集するステップと、
   前記通信ネットワークを介して前記ウェアラブルユーザデバイスと通信可能に接続されたコンピューティングデバイスを通して、前記ユーザの前記バイオリズムデータを受信するステップと、
   人工知能（ＡＩ）ベースのエージェントモジュールを通して、前記通信ネットワークを介して前記ユーザとの対話を確立するステップと、
   同期モジュールを通して、前記ユーザが前記他のユーザの感情データにアクセスすることを可能にするステップと、
   感情データ表示モジュールを通して、前記ユーザの感情データをリアルタイムで分析して表示するステップと、
   フィードバックモジュールを通して、前記コンピューティングデバイスから発せられた前記フィードバックに基づいて前記ユーザのバイオリズムを調整するステップと、を備え、
   前記ＡＩベースのエージェントモジュールは、
   トラッキングモジュールを通して、前記ウェアラブルユーザデバイスから前記バイオリズムデータを受信し、複数のユーザの前記対話を監視し、分析のために関連データを取り出すことと、ここで、前記トラッキングモジュールは、前記ユーザのテキスト対話及びオーディオ対話を監視するために、前記ユーザに対応する前記コンピューティングデバイスの１つ又は複数のメッセージングプラットフォーム及び１つ又は複数の音声プラットフォームと統合され、前記トラッキングモジュールは、トレーニングデータを生成するために、前記関連データ及び前記取り出したパラメータを処理し、ここで、前記関連データは、テキスト、センチメント、及びオーディオに関するものであり、前記トラッキングモジュールは、前記オーディオに対してテキスト分析、センチメント分析、及び信号処理を実行するものであり
   ソフトウェア学習エージェントモジュールを通して、複数のシナリオにおける前記ユーザの前記感情状態を決定するために、前記トレーニングデータを受信して処理することと、
   仮想チャットボットモジュールを通して、前記ユーザとの前記対話を開始し、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールから受信した学習データに基づいて前記ユーザを支援することと、
   コミュニティモジュールを通して、前記ユーザが複数の他のユーザと接続して対話することを容易にすることと、ここで、前記コミュニティモジュールは、前記複数のユーザが互いに対話し、前記通信ネットワークを介して他のユーザ間で感情状態及びバイオリズムデータを共有することを容易にするものであり、
   を備える複数のステップを実行し、
   前記感情データ表示モジュールは、
   アルゴリズムモジュールを通して、１つ又は複数の洞察を生成するために、前記バイオリズムデータを分析し、前記ユーザの感情スコアを計算することと、ここで、前記感情スコアは、前記対話中の前記ユーザの前記感情状態を示すものであり、
   視覚化モジュールを通して、前記ユーザの特定の持続時間について複数の感情周期をグラフィカルに表すことと、ここで、前記視覚化モジュールは、前記ユーザに関連する前記コンピューティングデバイス上に前記ユーザの感情スコア及び前記洞察を表示するものであり、を備える複数のステップを実行し、
   前記フィードバックモジュールは、
   生理学的データ収集エンジンを通して、前記ユーザの少なくとも１つの生理学的特性の生理学的データを収集することと、
   生体信号生成エンジンを通して、前記生理学的データを処理して少なくとも１つの生体信号にすることと、
   フィードバックアクティベーション決定エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件に対して前記生体信号を監視して測定することと、
   フィードバック生成エンジンを通して、フィードバックアクティベーション条件を満たしたときにフィードバックをトリガすることと、ここで、前記フィードバックアクティベーション条件は、測定値が１つ又は複数の所定のしきい値よりも大きいときに前記フィードバックをトリガするものであり、
   を備える複数のステップを実行する、方法。
7. 前記トラッキングモジュールは、前記バイオリズムデータ及び監視されたデータから前記ユーザの複数のパラメータを取り出し、前記複数のパラメータは、前記ユーザの位置、前記ユーザのバイオリズムデータ、前記ユーザの個人的及び社会的行動、並びに前記対話の環境、月、日、及び時刻を備える、請求項６に記載の方法。
8. 前記複数のシナリオは、コンテキスト、状況、及び環境を備え、前記ソフトウェア学習エージェントモジュールは、前記受信したトレーニングデータに基づいて前記コンテキスト、状況、及び環境を連続的に学習するように適合可能であり、前記学習データをデータベースに記憶する、請求項６に記載の方法。
9. 前記仮想チャットボットモジュールは、前記ユーザの前記感情状態を改善するのを支援するために前記ユーザと対話する、請求項６に記載の方法。
10. 前記視覚化モジュールは、２次元（２Ｄ）グラフ及び３次元（３Ｄ）グラフで感情データを表示し、前記視覚化モジュールは、複数の英数字、複数の幾何学的図形、複数のホログラム、及び複数の記号を表示する、請求項６に記載の方法。

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