MX2011002217A - Medicion de medios digitales distribuidos y sistema de reportes. - Google Patents

Abstract

Se describe un sistema de medición y reporte de medios digitales distribuidos que hacen disponible los archivos de medios digitales para múltiples dispositivos del consumidor de una infraestructura basada en computadora. Los dispositivos del consumidor miden el número de reproducciones de un archivo de medios que dura más allá de un grado predefinido, a fin de generar datos de medición, y luego reportar automáticamente esos datos de medición de nuevo a la infraestructura basada en computadora.

Description

MEDICIÓN DE MEDIOS DIGITALES DISTRIBUIDOS Y SISTEMA DE REPORTES CAMPO DE LA INVENCION Esta invención se refiere a una medición de medios digitales distribuidos y sistema de reportes; el sistema mide el uso de archivos de medios digitales, tales como pistas digitales musicales.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN El almacenamiento de música basada en la red, en linea, tal como iTunes, ha llegado a ser el mecanismo dominante para que los consumidores obtengan archivos de medios, tales como pistas musicales y de video. Pero estos ¡ funcionan típicamente sobre una base de pago por pista descargada-es decir se paga para descargar la pista musical o el archivo de video, pero luego se puede escuchar, observar tantas veces como se desee; en particular, no existe retroalimentación a la infraestructura basada en computadora i (por ejemplo servidores) que suministran los archivos de | medios de cualquiera de los datos de medición o medida que se ' relacionan a ya sea las pistas que se han descargado están de hecho reproducidas o al grado de cualquier reproducción.

BREVE DESCRIPCION DE LA INVENCION La presente invención es un método para medir el uso de archivos de medios digitales, que comprende las etapas de': (a) hacer disponibles los archivos de medios digitales para ¦ múltiples dispositivos del consumidor de una j infraestructura basada en computadora; (b) un dispositivo del consumidor que mide el número de j reproducciones de un archivo de medios que dura más allá ¡ de un grado predeterminado, a fin de generar datos de I j medición; I (c) que el dispositivo del consumidor luego informe automáticamente que los datos de medición regresan a la infraestructura basada en computadora. i En una implementación de la presente-- invención, se supervisan las reproducciones actuales de un archivo de j medios que duran más allá de un cierto grado y comparten i ' automáticamente esa información con la infraestructura basada en computadora que suministró el archivo de medios. Esto es mejor debido a que proporciona datos mucho más ricos con ) relación a los archivos que son realmente de interés a los j radioescuchas y por consiguiente pueden permitir que la ! infraestructura técnica proporcione las descargas (por ¦ ejemplo manejo y suministro de archivos de medios) que se optimizan .

Por ejemplo, las listas de los 20 principales están normalmente basadas en las descargas. Se dice que dos pistas diferentes son descargadas 10,000 veces en una semana. Ambas í se proporcionarían en la misma posición en una lista semanal. Pero decir que una pista se reprodujo dos veces tantas veces como la otra - se puede medir que y por consiguiente se apoya que la pista con más recursos técnico, tales como mayor capacidad de servidor y descargas de prioridad más altas de modo que los últimos consumidores de ese pista obtienen una mejor experiencia de descarga y los recursos técnicos de la infraestructura de descarga de música y utilizados más eficientemente .

Las pistas que se descargan poco después del I lanzamiento pero reproducidas en gran medida por la primera ! onda de radioescuchas también son más probables que sean éxitos que aquellas que no se reproducen en gran medida; luego se pueden hacer disponibles recursos más técnicos para aquellas pistas de éxito potencial - por ejemplo, más capacidad de servidor, descarga priorizada, más prominencia en los sitios de música en línea visitados por los oyentes potenciales etcétera. La información de "reproducción de la pista" también se puede usar para' tomar en cuenta y reportar los propósitos en el lado de la infraestructura.

Los datos de medición se pueden usar I I automáticamente : ; · identifican pistas que no están presentes en un servicio de medios digitales para un lugar i proporcionado . • identifican las pistas para procesamiento adicional, donde el procesamiento adicional implica identificar una necesidad para la ingestión de metadatos adicionales o actualizados para una o más pistas, o proporcionar una o más pistas a un usuario usando un formato de archivos de medios digitales diferentes. El formado de archivos de medios digitales diferente puede ya sea utilizar una forma de protección DRM o no está protección de DRM. • recomiendan el contenido de medios adicionales a un usuario especifico, donde las cifras recogidas a cerca de las preferencias de reproducción de medios del usuario se usan para asistir con los cálculos en cuanto a las preferencias probables del usuario para observar, leer o escuchar el contenido de medios digitales en el futuro.

El grado predefinido de la reproducción puede ser configurable; puede ser suficientemente largo para distinguir que un usuario reproduzca una pista de un usuario que salta las pistas pasadas. i Otro aspecto de la invención es un sistema para medir el uso de archivos de medios digitales, que incluye: i (a) una infraestructura basada en computadora que hace disponibles los archivos de medios digitales para múltiples dispositivos del consumidor; (b) un dispositivo del consumidor programado con un I software para (i) medir el número de reproducciones de un archivo de medios que dura más allá de un grado predefinido, a fin de generar datos de medición y para luego (ii) reportar automáticamente que los datos de ! medición regresan a la infraestructura basada en computadora . ! j BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS ' La Figura 1 representa esquemáticamente la arquitectura general de un sistema que implementa la ingestión y preparación de contenido automatizado; la Figura 2 es un detalle completo esquemático más detallado del sistema que implementa la ingestión y preparación de contenido automatizado; la Figura 3 es una vista del flujo de proceso del contenido a través del sistema; j la Figura 4 es una vista general del sistema ! completo, que incluye medir e informar componentes como se define por esta invención.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN En la modalidad preferida, existe un motor de ingestión de contenidos que incluye una red de servicios de ingestión de contenidos altamente escalable y adaptable. La red de servicios de ingestión apoya un conjunto de carácter de dobles bites completo en todo momento y puede ingerir y preparar el contenido para cualquier parte del mundo en cualquier conjunto de carácter que incluye territorios APAC . i El contenido se ingiere directamente desde los catálogos digitales de los cuatro sellos principales, los productores i independientes ("Indies") más grandes del mundo y de mayores l agregadores de contenido de música.

/ La estructura de servicio de ingestión de ! j contenidos de clase empresarial permite la rápida integración j de las nuevas fuentes de contenido y facilita rápidamente él desarrollo del servicio en nuevos territorios. La estructura i apoya la rápida construcción visual y programática de las nuevas conexiones de ingestión que tratan con múltiples ! mecanismos de transporte, intercambios de señales y formatos de metadatos. La verificación, validación y carga automática ¡del contenido -y los metadatos se apoya, junto con la 1 integración dentro de las fuentes de metadatos de contenidos de tercero (por ejemplo MuzeMR, AGMMR, GracenoteMR) para valorar la validación y verificación agregadas.

Se apoya la supervisión del proceso incorporado, para asegurar las operaciones y terminación correcta de los ciclos de tarea programados, mientras que las condiciones de excepción y supervisión y alerta integradas se proporcionan para alta visibilidad y respuesta de proceso.

Existen muchos retos en el área de la ingestión y consolidación de contenidos, tal como: Resolver la enorme duplicación de artistas, álbumes y pistas de almacenes- de datos existentes. • Los sellos musicales vuelven a lanzar los álbumes muchas veces, por ejemplo para conducir ventas, para celebrar eventos importantes o para lanzamientos en diferentes territorios. El mismo artista es conocido diferentemente contra diferentes lanzamientos. Las pistas se duplican frecuentemente de las muchas versiones de sencillos, álbumes, y otros lanzamientos disponibles .

Cuando múltiples artistas contribuyen a un lanzamiento rara vez son correctamente atribuidos a todos. Esto limita el poder de una capacidad del sistema en linea de navegar a través de los trabajos realizados por los artistas favoritos.

En muchas situaciones los servicios necesitan apoyar las marcas de metadatos de información de los padres/explícitos a fin de proteger a los consumidores. Mientras que algunos sellos proporcionan una cobertura razonable la mayoría no lo hace y estos datos necesitan ser cotejados de múltiples fuentes y apoyados por procesos humanos proactivos y reactivos.

Una implementación de la presente invención resuelve todos estos problemas por la vía de un juego sofisticado de herramientas de limpieza de datos y procesos humanos de apoyo.

La Figura 1 ilustra la ruta general de los datos, de varis fuentes de datos 1 (sellos musicales, agregadores de contenido, etcétera) , integración con fuentes de metadatos de terceros 2, a través de áreas de carga/de ingestión 3, áreas de concentración 4 para limpieza de datos/eliminación de duplicados inicial y luego la consolidación y des-duplicación (caja de Consolidación 5) de las varias fuentes dentro de' la base de datos de pre-producción individual 6 para someterse a prueba antes de la distribución por la vía de la base de I datos de producción (no ilustrada) .

Después de la limpieza y consolidación de los catálogos musicales de múltiples fuentes, los archivos de contenidos por si mismos necesitan preparación y manejo e ! modo que el contenido proporcionado por un servicio es compatible con y relevante a la plétora de dispositivos los cuales accederán a él.

El suministro de servicios para múltiples I dispositivos en múltiples plataformas requiere que el contenido esté disponible en muchos formatos, tal como AAC+, I eAAC+, WMA y MP3, en velocidades binarias variadas, como es requerido por un dispositivo especifico o territorio o como un resultado de una obligación contractual particular. Algunas veces el formato de contenidos final es disponible del sello musical, algunas veces el formato necesita ser creado (transcodificado) a partir de una versión de referencia de alta calidad.

Las diferentes plataformas tienen diferentes soluciones de gestión de derechos Digitales (por ejemplo Windows DRMMR, OmniPlay1 , 0MAv2MR, PlayReadyMR) . Los archivos i de contenidos también tienen diferentes contenedores/envolturas los cuales son particulares para diferentes plataformas.

Antes de publicar el contenido musical en un servicio en vivo se necesitan realizar varias verificaciones.

Incluyendo : > Los metadatos precisos y los recursos de contenidos físicos necesitan haber sido preparados correctamente .

• Los derechos de publicidad necesitan ser confirmados por el territorio antes del lanzamiento .

Una implementación de la presente invención proporciona la infraestructura y servicios requeridos para lograr todas estas metas y suministrar un multidispositivo altamente capaz, un servicio de contenido musical de descarga sin límite de multiplataforma .

Las etapas del proceso general son: Des-duplicación de Contenidos Limpieza del contenido entrante • Des-duplicación de artista Des-duplicación de lanzamiento Asignación del Artista Atribuir correctamente los artistas para los lanzamientos Permitir la asignación de artista primaria correcta y apoyar la unión y búsqueda del artista Mantenimiento del género Contenido para Adultos Confirmar los metadatos explícitos de los sellos i ! · Inspección visual manual Ii , · Verificaciones de metadatos externas Jy referencias cruzadas (MuzeMR, AGMMR & GracenoteMR) Preparación del Contenido • Verificación automatizada y transcodificación de i activos de contenido • Confirmar si el archivo de contenidos de formato final se suministró de los sellos • Validar la estructura de archivos de formato final y el contenedor y Realizar la transcodificación donde el formato final no es disponible de la fuente. i · Agrupación de transcodificación paralela para la potencia y rendimiento i I í · Gestión de la codificación de DRM y la envoltura/contendores de archivo de contenido • Activos de contenidos Marshall a servicios de suministro de contenidos.

Publicación de Contenidos , · Publicar los contenidos y la gestión de derechos i Limpieza de Datos y Des-duplicación Las fases del proceso de ingestión y publicación se ¦detallan a continuación y se ilustran en la Figura 2.

En la Figura 2, las fuentes de datos múltiples 21 (sellos musicales, agregadores, tales como MuzeMR, 24/7MR, i ¡ DX3MR y otros) , con una variedad de mecanismos de ! suministro/transporte 22 (tal como empuje FTP, SOAP sobre HTTPS, etcétera) indicados para mostrar cómo sus datos se cargan dentro de las áreas de carga 23. Existen varios componentes dentro del área de carga 23 como se muestra en la Figura 2. Las áreas de concentración 24 se muestran en la base de datos grande en la izquierda inferior, las cajas de proceso de "archivos" dentro de las cuales ilustran las diversas áreas de concentración utilizadas en la modalidad preferida a · fin de limpiar los datos los cuales luego se J fusionan en la base de datos de servicios de fusión de datos i i 25. Los datos limpios luego se cargan en una base de datos de 1 preproducción 26 y luego en las base de datos de producción i 27 para prueba y luego distribución respectivamente. La ventana de aplicación MusicLoader 28 ilustra la gestión de datos los cuales se han marcado para confirmación/limpieza manual .

Cada etapa en el' área de concentración 24 consiste de un proceso manual apoyado por herramientas, mediante el cual las herramientas analiza los metadatos en las diversas fuentes disponibles y, donde es posible, identifican automáticamente los datos duplicados (es decir entradas de metadatos descriptivos los cuales se refieren a la misma pieza del medio digital) y algunos artículos se marcan para corrección manual donde el proceso automatizado no tiene información suficiente disponible de las fuentes de datos para realizar una des-duplicación y consolidación automática.

Los datos entrantes que se ingieren pueden arribar en una variedad dé diferentes formas, que incluyen XML de diferentes formatos (de acuerdo con los estándares internos | del titular de los datos de origen) , archivos de datos sin formato y hojas de cálculo de Excel. Todos los formatos se cargan en un Área de Carga 23 y luego se hacen pasar a través de una variedad de Áreas de Concentración 24, cada una de las cuales incrementa la estandarización de esos metadatos. En la ! descripción del proceso el cual sigue, los diversos tipos de análisis, transformación y des-duplicación de los metadatos se presentan como si toma lugar dentro de una sola área de concentración antes de ingerir los datos limpios en una base de datos de producción para la distribución y uso. En la ; modalidad preferida, aquellas acciones toman lugar a través de múltiples áreas de concentración, cada una utiliza su propio almacenamiento de datos.

Datos suplementarios - tales como imágenes y archivos de medios digitales - pueden acompañar los metadatos, y necesitan ser analizados y, si es necesario, transcodificados donde sea apropiado. Por ejemplo, en la modalidad preferida la duración de la pista especificada de los metadatos se cotejaría contra la duración de la pista extraída del archivo de medios digitales actuales como un método para validar los metadatos.

Los datos entrantes se limpian al verificar errores tipográficos/de transcripción comunes - tales como letras transpuestas y ortografía variante (tal como Inglés de EUA y del Reino Unido) - mediante la comparación a un conjunto de datos limpio conocido, donde es posible.

El conjunto de datos limpio conocido es una base de datos de referencia que incluye información, la cual se sabe que es precisa, con relación a nombres de artistas variantes - por ejemplo, aquel de "George Scott" y "George C. Scott" se refieren al mismo artista - junto con títulos de álbumes variantes y otras sugerencias para ayudar con la des-duplicación y limpieza de datos. Conforme los volúmenes adicionales de metadatos se ingieren y se limpian, la base de datos de referencia se incrementa en tamaño y cobertura por consiguiente, permitiendo esencialmente que el sistema "aprenda" de las experiencias de ingestión de datos previa.

Donde los datos se proporcionan de múltiples fuentes diferentes, la herramienta compara las diferentes versiones y selecciona el articulo de metadatos "correctos" con base en un sistema de mayoría de votos, ponderado de ! acuerdo con la información disponible en la base de datos de j referencia .

Por ejemplo, suponer que tres- fuentes de datos proporcionan información a cerca de una pista proporcionada, los datos entrantes pueden ser como se proporcionaron en la ¡ tabla a continuación, la columna final de la cual indica los datos FINALES seleccionados para la inclusión por la herramienta: En el ejemplo anterior, se puede observar que la fuente A contiene información correcta para todos los j elementos excepto para el Número de Pista, mientras que la ! Fuente B y la Fuente C contienen información incorrecta o 'perdida en otras campos. La base de datos de referencia y los , protocolos de evaluación de errores de transcripción ayudan en la identificación de que la Fuente B se refiere, a la misma ¡ pista y las otras dos fuentes de datos, mientras que la mayoría de votos asegura que la columna FINAL recoge las descripciones de metadatos de mejor calidad (es decir los más comunes, y por lo tanto más probables que sean correctas) para cada elemento.

Donde se alcanza un umbral de similitud, configurable por el usuario (típicamente 65%-85% de similitud en la modalidad preferida) , los datos finales se marcan para confirmación manual antes de que se hagan pasar en la base de datos de núcleo para el uso de producción. Los artículos los cuales exhiben valores de similitud fuera del intervalo se descartan automáticamente ya que son duplicados de contenido existe o automáticamente pasados en la base de datos del núcleo por haber sido claramente identificados como un nuevo I contenido.

¡ El propósito de la confirmación manual es asegurar i ' que las variantes similares pero interesantes-tai como un lanzamiento de un álbum con pistas extras adicionales-se conservan en el sistema, así como también proporcionan una verificación adicional donde el análisis automatizado da por resultado datos suficientemente ambiguos como para requerir el juicio humano.

El umbral de similitud se calcula como una función estadística de la relación entre los datos FINALES y los datos de origen de los cuales se derivó y al hacer uso de la base de datos de referencia limpios dada a conocer previamente, usando una variedad de técnicas de confirmación ¡ de patrón lógico confuso, que incluyen pero no se limitan a j uno o más de los siguiente, donde los datos relevantes están disponibles: 1. Referencia cruzada de los valores ISRC (Código de ; Grabación Estándar Internacional) ! 1 2. Referencia cruzada y validación de la suma de ! verificación de los valores UPC (Código de Producto Universal) ; 3. El número de pistas en un lanzamiento o álbum i proporcionado í 4. La duración de las pistas individuales dentro de un : lanzamiento o álbum y la duración general de de ese i I lanzamiento o álbum 5. Comparación de patrón de nombres de artistas y títulos de pista y álbum/lanzamiento que usan una versión limpia y simplificada de tal texto.

Esa limpieza incluye procesos tal como la exclusión de palabras extrañas ("el", "y", y así sucesivamente) , traducción de caracteres acentuados en un formato estandarizado para comparación (por ejemplo, traducción, e-grave a una simple "e" para compras de comparación) y estandarización de cuerdas ambiguas, tal como la conversión y secuencias numéricas en palabras equivalentes, o viceversa, para asegurar que la comparación de patrón se realiza contra los datos estandarizados genéricos, tal como "19" antes que "diecinueve" (o viceversa en una modalidad alternativa) . El proceso de limpieza también es, en la modalidad preferida, excepción-consiente, a fin de asegurar que los nombres inusuales, tal como el nombre de la banda "The The", se conservan específicamente. 6. La fecha de lanzamiento original, que permite diferir los datos en diferentes territorios.

Durante el proceso de limpieza de datos, el procedimiento hace uso de tanto una "base de datos de referencia" limpia, como se describe anteriormente, como también se refiere a la base de datos de contenido "de núcleo", la cual en la modalidad preferida es la misma base de datos, aunque ingresado para un propósito ligeramente diferente .

Se accede a la base de datos de contenido de núcleo para distinguir nuevos datos - los datos que muestran previamente presentes en la base de datos de contenidos de núcleo - de las actualizaciones de datos al ingerir metadatos de una fuente de datos. Se usan técnicas de comparación lógicas confusas similares para identificar donde los datos entrantes son una actualización para un descriptor de contenidos de medios existente.

Estas actualizaciones pueden constituir cambios actuales requeridos para los metadatos - tal como un cambio ! de titulo de álbum - o el "relleno" de la información adicional a cerca de un álbum existente, lista u otro lanzamiento de medios digitales, mediante los cuales los metadatos recientemente ingeridos se van a agregar a un registro de metadatos existen. j Durante el proceso de ingestión, tales j actualizaciones se someten a las mismas verificaciones como se proporciona para los nuevos metadatos.

Los datos de ingestión de conteñidos son, en la modalidad preferida, registrados en las tablas de la base de ¡ datos de auditoría, para la generación de reportes i subsecuentes. Los detalles registrados incluyen uno o más de: artista, título, éxito o una razón para la falla del proceso de ingestión para el artículo, una anotación que indica si esto representa nuevos artículos, actualizados, rellenos o suprimidos, la(s) fuente (s) de los metadatos y una anotación en cuanto a que artículos de los metadatos se modificaron i como un resultado.

Esta auditoría proporciona tanto reversión de una ingestión proporcionada, para la generación de reporte como [ para el contenido publicado disponible en cualquier tiempo dado y para análisis que se realizan para determinar la ' cobertura de, por ejemplo, música popular o los contenidos de listas locales e internacionales en la base de datos de contenidos actualmente publicados, i La Figura 3 ilustra la modalidad preferida del : proceso general. Entorno de Control de Producción HA/24-7 completamente gestionado (Alerta/Supervisión) 31 - el flujo j dentro de esta caja azul es de izquierda a derecha e ilustra I las etapas principales del proceso, como se detalla en el I 1 texto anterior. j Juego de Herramientas de Gestión de Datos 32 - Cada ! caja indica un tipo particular gestión de metadatos requerida ¡ para el proceso general de tratar con los metadatos. Los i i únicos dos los cuales son directamente relevantes a este sistema son la Des-duplicación y el Control de Versiones de Liberación 41 y, para actividades de medición/reporte, I seguimiento de contenidos 55.

; Las áreas de carga incluyen: • Centros de Ingestión Locales (LIC) 33, los cuales son áreas de carga usadas para ingerir metadatos de archivo de medios sin formato para un territorio especifico .

También se incluyen los Titulares/Agregadores de Derechos 34, los cuales son las fuentes de datos (sellos musicales, agregadores, etcétera) . Los Metadatos de Referencia 35, los cuales son la fuente de metadatos especializados adicionales, usados para proporcionar metadatos enriquecidos tal como referencias cruzadas entre las pistas para los propósitos de recomendaciones.

GracenoteMR 36 - Una identificación particular de un proveedor de metadatos de referencia, un detallado completo para ilustrar las clases de metadatos proporcionados.

El proceso general es que los metadatos sin formato sé obtengan de las áreas de carga 33, 34, 35 y 36 y alcancen las diversas áreas de concentración 37. Los metadatos luego se limpian (Validación y preparación 38) usando servicios lógicos confusos 39 que incluyen limpieza automática usando la base de datos de. referencia (base de datos de servicios de almacenamiento de . datos OMNI 40) y limpieza manual donde se indique (Control de Versiones de Des-duplicación y Liberación : 41) . También, cualquiera de los formatos de archivos de i , medios adicionales se producen mediante la transcodificación de un archivo de referencia, si es necesario (Servicios de j I codificación 42) .

Los metadatos adicionales, tales como los datos de listas, se obtienen de fuentes de datos de metadatos de referencia (Extractores de Listas 43) y de varias fuentes adicionales (HTTP 44, que se alimentan en las composiciones de Volúmenes/Listas 45) y también se ingieren y consolidan/se des-duplican con los metadatos generalmente ingeridos para formar el Universo de Contenidos Consolidados 46.

Los datos, ahora limpios, luego se publican a la base de datos de pre-producción (Centrales 47) para prueba y luego a las bases de datos de producción (Servicios de Publicidad 48), que conducen a los Centros de Datos 49. Los datos son accesibles usando una variedad de servicios, tales como los Servicios de Lotes GracenoteMR 50, y publicables a las ubicaciones externas (Editores/Sociedades de recolección 51) .

El enriquecimiento de los contenidos 52 indica que los procedimientos de análisis de medición, reporte y datos (estadísticas de reproducción de pista) , sincronización de calificaciones de pistas generadas por el usuario y el proveedor, la generación de listas y así sucesivamente) . La Base de Datos de Auditoria 53 indica el almacenamiento de los datos de medición/auditoría los cuales se alimentan en ese proceso. Finalmente, los servicios de DRM 54 son tanto la publicación de los archivos de medios protegidos con DRM como el mecanismo para generar los datos de auditoria para esa base de datos de Auditoria 53.

Medición y Reporte En la implementación principal, los archivos de medios digitales se hacen disponibles de la base de datos de producción principal 27 en la Figura 2) para múltiples dispositivos del consumidor de una infraestructura basada en computadora. Los dispositivos del consumidor luego miden el número de reproducciones de un archivo de medios que dura más allá de un grado predefinido, a fin de generar datos de medición. Los dispositivos del consumidor luego reportan automáticamente esos datos de medición de regreso a la infraestructura basada en computadora. Todas las reproducciones de pistas/oyentes se reportan de dispositivo del consumidor de nuevo al servidor para optimización del motor y la infraestructura general. Además los datos de medición se pueden usar: para identificar pistas las cuales no están presentes en un servicio de medio digitales para un lugar proporcionado; identificar las pistas para procesamiento adicional, tal como identificación de una necesidad para la ingestión de metadatos adicionales o actualizados para una o más pistas; o proporcionar una o más pista a un usuario usando un formato de archivo de medios digitales diferentes. El formato de archivo de medios digitales diferentes puede usar una forma de protección de DRM, o no de protección de DRM; recomendar el contenido de medios adicionales a un usuario especifico, donde las cifras recogidas a cerca de las preferencias de reproducción de medios del usuario se usan para ayudar con los cálculos en cuanto a las preferencias probables del usuario para observar, leer o escuchar el contenido de medios digitales en el futuro.

En la modalidad preferida, la medición se implementa diferentemente sobre dispositivos diferentes y se reporta con diferente regularidad con base en la conexión.

Los datos de medición para un consumidor con más de un tipo de dispositivo (por ejemplo teléfono y PC) necesita, en una modalidad ejemplar típica, ser creados, recolectados y consolidados aunque •provengan de diferentes plataformas con diferentes reglas y formatos.

En una modalidad ejemplar, el sistema apoya la creación, recolección, consolidación y administración de los archivos de medición de uso de contenido a través de múltiples plataformas e instalaciones de información, que incluyen, pero no se limitan a calcular e informar las estadísticas financieras y de uso complejas a la plétora de partes interesadas que requieren reportes de múltiples territorios. Las partes interesadas que requieren los reportes incluyen sellos musicales principales, sellos musicales. independientes, agregadores de contenidos, sociedades de publicidad y socios de negocios. En la modalidad preferida, el análisis de información también proporciona análisis altamente sofisticados tal como análisis de rotación y reporte de comportamiento del subscritor.

La acción de medición de núcleo en este sistema es el registro de una reproducción de pista, o la reproducción de algún otro archivo de medios digitales, tal como una película, un juego, un artículo o historial de noticias. Para conveniencia, todo el contenido de medios digitales se referirá en este documento como "pistas", con recolecciones definidas de "pistas" que son referidas como "álbumes" o "lanzamientos" .

El sistema identifica una pista por haber sido reproducida en un dispositivo de un cliente cuando alguna porción mínima de esa pista se ha reproducido, la porción mínima que es configurable con base en el tipo de medios pero ; en el caso de archivos musicales sería típicamente ya sea de ¡ 4%-5% de la duración de la pista o 30 segundos. Las reproducciones de pistas abajo del umbral definido no se registrarían para medidas o propósitos de reporte, puesto que estas breves reproducciones se pueden generar por el salto de i pistas pasadas del usuario.

I El contexto de una reproducción de pistas también i i se registra en las medidas. La información contextual incluye, en una modalidad ejemplar, el álbum/liberación, lista de reproducción, lista u Otro contexto del cual la pista reproducida originada así como también la información j básica que incluye, pero no se limita a, uno o más de: el i dispositivo de cliente en el cual la pista se reprodujo, el usuario a quien reprodujo esa pista, "la duración/proporción ' de la pista la cual estuvo de hecho reproducida y el contexto dé sesión interna de la reproducción de la pista, tal como las pistas reproducidas inmediatamente antes o después de esa ¡ pista. i ' La información de medición ("métricas") se reúne en el dispositivo del cliente y se comunica al servidor. La frecuencia y método de transporte de las métricas al servidor es dependiente del tipo del dispositivo pero, en la modalidad preferida, los escenarios típicos incluirían: · Un dispositivo de gran ancho de banda siempre conectado, tal como PC el cual está en línea, > enviaría típicamente, métricas al servidor tan pronto como sea posible.

• Un dispositivo intermitentemente conectado o de bajo ancho de banda, tal como un sistema de música portátil móvil o un sistema de música en el auto de itinerancia, enviaría típicamente las métricas al servidor en intervalos predefinidos y/o de acuerdo ; con accionadores específicos, tal como "tan pronto como el dispositivo de cliente detecta ese ancho de banda suficiente que es disponible".

El método de transportación, en la modalidad preferida, es aprovecharse de las métricas en una comunicación existente la cual el dispositivo del cliente habría tenido que enviar al servidor en cualquier evento, tal como una petición para recomendaciones o para un archivo de medios o un evento de sondeo que pide al servidor por mensajes que se envían a la bandeja de entrada del dispositivo del cliente. Otra modalidad ejemplar puede enviar mensajes específicos para suministrar métricas, y ese procedimiento se puede tomar en la modalidad preferida si el dispositivo del cliente tiene métricas pero no otras peticiones en fila para enviarse al servidor arriba de algún período configurable de tiempo (típicamente 60 minutos) .

Las métricas recibidas por el servidor son, en la modalidad preferida, almacenadas en las tablas de base de datos de auditoría. Estas métricas también se pueden enriquecer con uno o más artículos de metadatos adicionales, que incluyen el género, artista, era, editor de música, titular de los derechos de autor, información demográfica acerca del usuario, tamaños de archivos descargados o transmitidos continuamente, ancho de banda disponible para un dispositivo de cliente en el momento y cualquier información adicional acerca de que análisis de información se desean. En la modalidad preferida, las métricas almacenadas para propósitos de información son puestos en anonimato a fin de proteger la privacidad del usuario.

Una segunda área principal para la cual las métricas se registran es aquella de las suscripciones y compras del usuario. Específicamente, el sistema proporciona un mecanismo mediante el cual se registra cuando un usuario realiza uno o más de las siguientes acciones: registrarse a un servicio de suscripción, comprar uno o más archivos de medios digitales, modificar o cancelar una suscripción o reproducir una vista previa de una pista. Todas estas peticiones hechas al servidor se almacenan, se ponen en anonimato adecuadamente en la modalidad preferida, en las tablas de base de datos de auditoria para la generación de un reporte subsecuente.

Las tablas de base de datos de auditoria luego se pueden usar para generar reportes, tanto internamente y para terceros tales como sellos musicales o estudios de cine.

Los reportes típicos generados por la presente invención en su modalidad preferida incluyen: • Reportes de rotación del suscriptor, que indican el número de usuarios quienes se han registrado a o cancelado una suscripción a un servicio de medios digitales en un periodo de tiempo definido Reportes financieros, que indican las regalías ; pagables a un editor de medios proporcionado durante un período especificado, con base en las : reproducciones de pista para un servicio de suscripción y/o compras de pistas para cualquier ; servicio de medios digitales Reportes en tiempo real, que indican las actividades que se llevan a cabo sobre un servicio específico en cualquier momento proporcionado en el tiempo • Reportes de tendencias, que indican tendencias en, por ejemplo, las preferencias de escuchar música u observar películas de los usuarios de un servicio de números digitales a través del tiempo · Reportes de listas, que indican los archivos de medios digitales más populares (por, por ejemplo, 1 reproducciones de pista, compras o clasificaciones generadas por usuarios o críticos) , · Reportes de usos de suscriptor, que indican el uso de un servicio por los suscriptores a través del tiempo. Por ejemplo, esto puede incluir detalles tales como el número o tamaño de las pistas descargadas sobre un servicio particular Reportes de actividad comunitaria, que indican el volumen de mensajes, recomendaciones y cualquiera de otras comunicaciones enviadas por la vía de un aspecto "comunitario" de un servicio de medios digitales Los reportes también pueden, en la modalidad preferida, ser capaces de ser detallados por completo o una o más de las siguientes clasificaciones: género, estado de contenido de adultos, era, publicación u otros datos, artista, editor, titular de los derechos de autor, período de ? . tiempo, clasificaciones de listas, director, I i ! escritor/compositor, tipo de dispositivo de cliente, servicio | de medios digitales o cualquiera de otros metadatos ¡ ! almacenados .

, Los detalles numéricos pueden ser presentables como figuras generales, promedios, medios, alguna otra medición estadística o una combinación de los mismos. El período de información, el formato de los reportes generados y la frecuencia con la cual se generan también es, en la modalidad I preferida, configurable .

Los formatos de reporte se pueden actualizar f ecuentemente, usados típicamente para reportes de tiempo real los cuales pueden se pueden actualizar en intervalos j definidos en seguros o fracciones de los mismos, o generados cómo documentos propuestos para observarse sobre una computadora o para imprimir.

La Figura 4 representa esquemáticamente el flujo 1 general. El motor de ingestión de contenidos se muestra y J opera como se describe anteriormente, con los contenidos de I I los titulares de derechos 41 (por ejemplo sellos musicales) y ? ß???e de metadatos' de terceros 42 que proporcionan archivos de medios y metadatos relacionados con un motor de ingestión de contenidos que remueve errores, en consistencias y duplicados y también consolida y prepara los archivos de I medios para un servidor de distribución 44. La cobertura de metadatos y las métricas de disponibilidad de pistas 45 se proporcionan por el servidor de distribución a un motor de servicios de información 46 que genera los reportes descritos anteriormente. Los datos de reproducción de medios digitales se recolectan por una aplicación de software que corre en los dispositivos del cliente (es decir consumidor) 50; esto incluye los datos de medición de pista/reproducción descritos anteriormente que registra cuales pistas se han reproducido actualmente por el consumidor por más de un grado i predefinido. Los datos de medición se alimentan al servidor dé la aplicación 47, el cual a su vez alimenta los datos de medición al motor de servicios de reporte 46. Los datos de medición también se envían al servidor de distribución 44, que representan esquemáticamente el uso de los datos de medición para optimizar la infraestructura de suministro y el motor de servicios de ingestión 43 y también, como se observa anteriormente : ' · identifica las pistas las cuales no están presentes sobre un servicio de medios digitales para un lugar proporcionado; identifica las pistas para procesamiento adicional; o proporciona una o más pistas a un usuario que usa un formato de archivo de medios digitales i diferentes. • recomienda el contenido de medios adicionales a un usuario especifico.

El servidor de la aplicación 47 usa los datos de medición para proporcionar el reporte del uso a los servicios de soporte 48. Las recomendaciones del usuario también se hacen con base en las métricas de reproducción recogidas, usando las herramientas de equipo de contenidos 49.

Claims (31)

REIVINDICACIONES

1. Un método para medir el uso de archivos de medios digitales, caracterizado porque comprende las etapas de : (a) hacer disponibles los archivos de medios digitales para múltiples dispositivos del consumidor de una infraestructura basada en computadora; (b) un dispositivo del consumidor que mide el número de reproducciones de un archivo de medios que dura más allá de un grado predeterminado, a fin de generar datos de medición; (c) que el dispositivo del consumidor luego reporte o automáticamente que los datos de medición regresan a la infraestructura basada en computadora.

2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la infraestructura basada en computadora usa los datos de medición para optimizar la gestión y suministro de archivos de medios.

3. El método de conformidad con la reivindicación 1 o 2, caracterizado porque los datos de medición se usan para identificar pistas las cuales no están presentes sobre un servicio de medios digitales para un lugar proporcionado.

4. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque los datos de medición se usan para identificar pistas para procesamiento adicional.

5. El método de conformidad con la reivindicación 4, caracterizado porque el procesamiento adicional implica identificar una necesidad para la ingestión de metadatos adicionales o actualizados para una o más pistas.

6. El método de conformidad con la reivindicación j 4, caracterizado porque el procesamiento adicional implica ! proporcionar una o más pistas a un usuario que usa un formato j de archivos de medios digitales diferente.

' 7. El método de conformidad con la reivindicación '¦ 6, caracterizado porque el formato de archivo de medios i ¡ digitales diferentes utiliza una forma de protección de DRM. 1

8. El método de conformidad con la reivindicación : 6, caracterizado porque el formato de archivos de medios digitales diferentes no utiliza una protección de DRM.

! 9. El método de conformidad con cualquiera de las ' reivindicaciones anteriores, caracterizado porque los datos 1 de medición se usan para recomendar adicionalmente el ¡ contenido de medios a un usuario especifico, en donde las ! métricas recogidas acerca de esas preferencias de ! reproducción de medios del usuario se usan para ayudar con los cálculos en cuanto a las preferencias probables del usuario para observar, leer, o escuchar el contenido de medios digitales en el futuro.

10. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el grado predefinido de la reproducción es configurable.

11. El método de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque el grado predefinido de la reproducción se selecciona para ser suficientemente larga para distinguir a un usuario que reproduce una pista de un usuario que salta las pistas pasadas.

12. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la infraestructura basada en computadora reporta los datos de medición a los titulares de los derechos a los archivos de medios o sus agentes.

13. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la infraestructura basada en computadora usa los datos de medición para generar reportes.

14. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes son reportes de rotación del suscriptor, que indican el número de usuarios quienes se han registrado a o cancelado una suscripción a un servicio de medios digitales en un periodo de tiempo definido.

15. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes son reportes financieros, que indican las regalías pagables a un editor de medios proporcionado durante un período especificado, con base en la reproducciones de pistas para un servicio de suscripción y/o compras de pista para cualquier servicio de medios digitales.

16. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes son reportes en tiempo real, que indican las actividades que se llevan a cabo sobre un servicio específico en cualquier momento dado en el tiempo.

17. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes son reportes de tendencia, que indican tendencias en, por ejemplo, las preferencias de escuchar música u observar películas de los usuarios de un servicio de medios digitales a través del tiempo .

18. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes son reportes de listas, que indican los archivos de medios digitales más populares.

19. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes, son reportes de uso del subscritor, que indican el uso de un servicio por los suscriptores a través del tiempo.

20. El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado porque los reportes son reportes de actividad comunitaria, que indican el volumen de mensajes, ] recomendaciones y cualquiera de otras comunicaciones enviadas i ! por la vía de un aspecto "comunitario" de un servicio de j medios digitales. i

21. El método de ' conformidad con las reivindicaciones 13 - 20, caracterizado porque los reportes se detallan completamente por una o más de las siguientes clasificaciones: género, estado de contenido de adultos, época, publicación u otros datos, artista, editor, titular de los derechos de autor, periodo de tiempo, clasificaciones de listas, director, escritor/compositor, tipo de dispositivo de cliente, servicio de medios digitales o cualquiera de otros metadatos almacenados.

22. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque los datos de medición también incluyen información contextual que se relaciona con la reproducción de un archivo.

23. El método de conformidad con la reivindicación 22, caracterizado porque la información contextual incluye uno o más de: el álbum/ lanzamiento, lista de reproducción, lista u otro contexto del cual la pista reproducida se originó .

, 24. El método de conformidad con la reivindicación 22 o 23, caracterizado porque la información contextual incluye uno o más de: el dispositivo del cliente en el cual la pista se reprodujo, el usuario quien reprodujo esa pista, la duración/proporción de la pista la cual de hecho se reprodujo y el contexto de sesión interna de la reproducción de la pista, tal como las pistas reproducidas inmediatamente antes o después de esa pista.

25. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la j frecuencia y método de transporte de los datos de medición a la inf aestructura es dependiente del tipo del dispositivo del consumidor.

26. El método de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado porque el dispositivo del consumidor de gran ancho de banda siempre conectado envía los datos de medición al servidor tan pronto como sea- posible.

27. El método de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado porque el dispositivo del consumidor intermitentemente conectado o de bajo ancho de banda envía ? ¦ los datos de medición al servidor en intervalos predefinidos y/o de acuerdo con los accionadores específicos.

28. El método de conformidad con cualquiera de ! las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque los datos almacenados en la infraestructura se enriquecen con uno Jo más artículos de los metadatos adicionales seleccionados de i la lista: el género, artista, época, editor de música, titular de los derechos de autor, información demográfica i acerca del usuario, tamaños de archivos descargados o transmitidos continuamente, ancho de banda disponible para un : dispositivo de un cliente en el momento.

29. El método de conformidad con cualquiera de las I reivindicaciones anteriores,, caracterizado porque los datos de medición incluyen cuando un usuario realiza una o más de i las siguientes acciones: registrarse a un servicio de subscripción, comprar uno o más de los archivos de medios i digitales, modificar o cancelar una subscripción o reproducir 1 una vista previa de una pista. I

30. Un sistema para medir el uso de archivos de ! medios digitales, caracterizado porque incluye: (a) una infraestructura basada en computadora que hace disponibles los archivos de medios digitales para múltiples dispositivos del consumidor; (b) un dispositivo de consumidor programado con un software a (i) medir el número de reproducciones de un archivo de medios que dura más allá de un grado predefinido, a fin de generar datos de medición y luego (ii) reportar automáticamente que los datos de medición regresen a la infraestructura basada en computadora.

31. El sistema de conformidad con la reivindicación 30, caracterizado porque se adapta para realizar el método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones del método anterior.