社交媒体影响力评估的制作方法
【专利说明】社交媒体影响力评估
[000。 背景
[0002] 社交媒体允许用户与志趣相投的人连接或与提供该用户感兴趣的信息和观点的 人连接。例如，TW口T邸是允许用户将短消息（被称为"推特（tweet)")发送给其他用户的 社交媒体平台。用户发送关于许多主题的推特，一些是个人的，一些与例如业务、产品或政 治有关。W电子方式分发来自任何发送者的推特W基于其他用户的偏好来选择其他用户， 运些其他用户可被称为"跟随"该发送者。
[0003] 有时，用户的跟随者将来自那个用户的信息传递给其他用户。可将该信息作为来 自那个用户的信息的重传来传递。重传有时被称为"转推（retweet)"。但是，该信息可在 新消息中传递，该新消息可与原始消息相关，因为它可提到发起该消息的用户。
[0004] 已认识到，社交媒体的一些用户更能引起其他人的兴趣，并且可比其他人具有更 多的跟随者。因此，用户的"跟随者计数（followercount)"表示那个用户所具有的跟随者 的数目，其是有时被跟踪的度量。跟随者计数也已被称为用户的"影响力"。为了支持标识 出具有大"跟随者计数"的用户，社交网络平台可维护用户所发送的消息的日志。运些日志 有时被称为"推特日志"，其可变得可用于供其他人分析并可能标识出具有大跟随者计数的 用户。但是，由于推特数很大，并因此要分析的数据集的数量很大，因此分析该信息已成问 题。
[0005] 此跟随者计数对于寻求通过社交媒体来分发消息（其可W是商业广告消息）的那 些人而言很重要。因此，广告商可将其消息聚焦于社交媒体中具有大跟随者计数的用户，希 望该用户将发起最终将到达大量该用户的跟随者的有利消息。
[0006] 使用该信息，从社交媒体推特中导出了趋势。例如，通过标识出具有高跟随者计数 的用户，并确定其推特的主题，标识出了关于该社交媒体平台的用户感兴趣的主题的信息。
[0007] 为社交媒体的用户计算指示该用户的"权威性"的度量也是已知的。已基于与通 过社交媒体平台发送的消息有关的通信量统计来计算用户的权威性。
[0008] 概述
[0009] 发明人已认识到并领会了社交媒体的用户的基于主题的影响力分数的价值。发明 人还认识到并领会了用于生成运样的影响力分数的技术。运样的影响力分数可基于能力度 量结合用户的权威性度量来计算。运些度量中的任一个或两者都可W是基于主题的，使得 用户对不同的主题可具有不同的影响力。通过运种方式计算出的影响力分数可按多种方式 中的任一种方式来使用，诸如选择对某主题具有高影响力的用户，将针对那个主题向该用 户发送广告或特别优惠或W其他方式与该用户联系。在其他场景中，可联系那些具有高影 响力分数的人W获得其观点（诸如关于市场研究的观点）。在其他场景中，在发生了与某主 题有关的事件后，可监视对该主题具有高影响力的用户。那个用户所发送的消息可用作社 交网络中的其他人或其他更大的群体将如何对事件作出响应的预测指标。但是，该信息可 按任何合适的方式来使用，包括通过图形用户界面呈现各度量W使得它们可被分析员或其 他感兴趣的人获得。
[0010] 因此，在一些实施例中，本发明设及一种用于确定社交媒体的用户的影响力的方 法。该方法包括用至少一个处理器处理消息日志W为多个用户中的每一者计算该用户与主 题有关的影响力分数。
[0011] 在另一方面，本发明设及一种操作至少一个计算设备W将图形用户界面擅染在显 示设备上的方法。该方法包括访问由多个用户使用至少一个社交媒体平台发送的消息日 志。基于消息日志中的消息中的至少一部分来为多个用户中的每一者计算关于主题的知识 分数及能力分数。随后，可擅染为此多个用户中的一部分用户中的每一者描绘该用户与该 主题有关的知识分数和能力分数的图表。
[0012] 在又一方面，本发明设及至少一个编码有计算机可执行指令的有形计算机可读介 质，运些计算机可执行指令在被至少一个处理器执行时执行一种方法。该方法可需要访问 由社交媒体平台的用户发送的多个消息的记录。可处理此多个消息中的至少一部分W为多 个用户中的每一者计算该用户与主题有关的影响力分数。
[0013]W上是对由所附权利要求定义的本发明的非限定性的概述。
[0014] 附图简述
[001引附图不旨在按比例绘制。在附图中，各个附图中示出的每一完全相同或近乎完全 相同的组件由同样的附图标记来表示。出于简明的目的，不是每一个组件在每张附图中均 被标号。在附图中：
[0016] 图IA是社交媒体平台在第一场景中操作时的概念草图；
[0017]图IB是社交媒体平台在第二场景中操作时的概念草图；
[0018] 图2是计算社交媒体平台的一个或多个用户的影响力分数的方法的示例性实施 例的功能框图；
[0019] 图3是根据一些说明性实施例的推特日志的概念草图；
[0020] 图4是计算社交媒体平台的一个或多个用户的权威性分数的示例性方法的流程 图；
[0021] 图5A是可通过其来显示社交媒体平台的多个用户中的每一者的影响力分数的示 例性图形用户界面；
[0022] 图5B是可通过其来显示社交媒体平台的用户的随时间变化的影响力分数的示例 性图形用户界面；W及
[0023]图6是可用于执行本文中描述的计算中的一些或全部的示例性计算机系统的框 图。
[0024] 详细描述
[00巧]发明人已认识到并领会现有的用于标识社交媒体平台中的有影响力的用户的方 法的缺点，并且已开发出可更准确地标识有影响力的用户的替换度量。例如，已使用基于对 推特的后续引用数的跟随者计数和"页面排名"计算来评估影响力。虽然运些方法在一些 场景中有用，但发明人已认识到运些方法在其他场景中容易产生误导性结果。例如，在评价 具有许多跟随者的名人用户时，跟随者计数可产生曲解的结果。类似地，在关于当前事件的 推特正在被发送的场景中，基于页排名的度量可产生不准确的结果，因为没有足够的时间 来使得存在有意义的对关于该事件的消息的后续引用数。
[0026] 此外，发明人已认识到并领会影响力可反映出一个或多个因素，包括作出推特的 用户的权威性和那个用户的推特的能力。能力可设及用户的跟随者的数目和/或来自该用 户的消息被转推到的其他用户的数目。对用户的权威性和/或能力的指示在基于特定主题 的情况下可能更准确。
[0027] 此外，发明人已认识到并领会用于允许仅计算影响力度量而同时得到准确的结果 的技术。运样的技术可能服从使用MapRe化Ce(映射化简）技术的计算，使得在大数据集合 (诸如推特日志）上的计算可被简单地分解W供在许多不同的计算设备上进行处理。因此， 运些计算可基于计数事件或可通过W下方式来执行的其他简单功能：为多个用户中的每一 者就可能已收集了哪些数据分开地处理推特日志中的条目。通过运种方式，可快速地在多 个不同的计算设备上并行处理推特日志的各部分，并且随后可将那个处理的结果一起引入 W计算总度量。此外，替换地或另选地，可容易地将每个用户的处理分派给不同的计算设备 W实现并行计算。
[0028] 如本文中描述的分析技术可适用于任何合适类型的社交媒体。如本文中所描述的 用于分析社交媒体数据的示例性系统使用适用于TW口TER(-种被广泛使用的社交媒体平 台）的术语。由于TW口T邸平台是公知的，因此运样的术语可被本领域的技术人员容易地 识别出。然而，应领会，用于分析社交媒体数据的系统、方法和装置可适用于其他社交媒体 平台，并且对暗示TW口TER平台的术语的使用并不将本文明的适用性限制于TW口TER平台。
[0029] 例如，如本文中所使用的，"推特"可包含通过社交媒体平台分发的任何消息。在其 他社交媒体平台中，短消息可被称为帖子，或者可被描述为"墙上的文字"或被给予某个其 他名称。但是，所有运些形式的通信都可被看作"推特"。同样推特日志呵包含与消息有 关的任何信息集合，而不管其是使用TW口TER平台还是其他社交媒体平台来发送的。此外， 不管用来呈现原始消息的格式为何，社交网络中的其他人再次确认或解除确认该消息的任 何行动都可被看作"转推"。在诸如FACEB00K(脸谱网）之类的平台中，例如被称为"喜欢" 或"不喜欢"的动作都可对应于转推。在其他平台中，相应的转推功能可被称为"转发"或 "推荐"。
[0030] 因此，本文中描述的概念可适用于任何社交媒体平台，而不管其如何命名。用于描 述用来传达或重传消息的机制的特定术语不作为对本发明的限制。例如，如本文中所描述 的社交媒体平台有时被称为"微博"，运些系统的用户有时被称为"产消者"，W反映社交媒 体平台的其中内容的消费者也可产生内容的常见使用。如本文中描述的技术适用于支持运 样的微博的任何平台。
[0031] 图IA提供了一示例及社交媒体平台100。在该示例中，示出了用户110AU10B、 IlOC和110D。分别作为计算设备112A、112B、112C或112D的用户中的每一者连接到网络 120。运些计算设备可具有任意合适的形式。例如，用户可通过台式机、平板、智能电话或其 他便携式计算设备来访问社交媒体平台。不管计算设备的类型为何，运些计算设备中的每 一者都可能已在其上安装了用于访问社交媒体平台的应用或W其他方式被配置用于访问 社交媒体平台。然而，用户用来访问社交媒体平台的特定机制对本发明并不重要，且对社交 媒体平台的访问可使用如本领域公知的技术来执行。
[0032] 网络120可W是任何合适的网络。在本文中提供的示例中，社交媒体平台的用户 通过广域公共网（诸如因特网）连接。
[0033] 社交媒体平台可包含服务器，或者其他设备也连接到网络124,W在社交媒体平台 100的用户之间路由消息。在该示例中，服务器150被示为出于该目的而连接到网络120。 服务器150或社交媒体平台中的其他合适的组件可针对用户所发送的每一消息来确定哪 些其他用户将接收该消息。服务器150可随后合适地路由该消息。
[0034] 例如，用户IlOA可发出消息170。消息170的内容可由用户IlOA来选择，并且消 息170可指示它是由用户IlOA发起的。
[0035] 社交媒体平台100可被配置成将消息170路由到社交媒体平台的用户的子集。消 息170被路由到的用户可依赖于用户之间先前由运些用户定义（作为与社交媒体平台进行 交互的一部分）的关系。各种方法可被社交媒体平台用来确定哪些用户接收了哪些消息。 例如，在一些社交媒体平台中，该平台支持用户之间允许运些用户形成网络的交互。在运样 的场景中，消息（在由一个用户发送时）可变得对同一网络中的其他用户可用。
[0036] 在一些社交媒体平台中，网络可W是相互的，使得用户所发送的任何消息都被路 由到同一社交网络中的所有其他用户。在其他社交媒体平台中，消息收发不必是相互的。在 TW口TER中，例如用户可具有"跟随者"。当用户发送消息时，该消息可被选择性地变得对该 发送用户的跟随者可用。那些跟随者可被称为该发送用户的"朋友"，或者可被称为"跟随" 该发送用户。虽然是可能的，但不要求发送用户也跟随所有其跟随者。
[0037] 在图IA的示例中，用户IlOA被用户IlOD和IlOC跟随。因此，用户IlOC和IlOD 中的每一者接收消息170。在该示例中，用户IlOB并不跟随用户110A，并且用户IlOB并没 有被示为直接接收消息170。然而，在图IB所示的场景中，用户IlOB跟随用户110D，并且 用户IlOD将消息170作为172来重传或"转推"。由于用户IlOB跟随用户110D，用户IlOB 将消息170作为转推消息172来接收。
[0038] 在一些实施例中，转推消息区别于基于其他消息的其他类型的消息。例如，用户 IlOC可创作消息174。消息174可提及用户110A，并可能指代消息170或用户IlOA所发送 的其他消息中的内容，或受该内容的影响。然而，由于消息174不是重传，而是新创作的消 息，因此在一些实施例中，消息174将被归类为对用户1IOA的"提及"。在那些实施例中，消 息174可能不被归类为转推，因为它不是消息170的直接副本。
[0039] 虽然图1和2中没有明确示出，但其他类型的消息可替换地或另选地存在于社交 媒体平台中。例如，可存在"会话推特"。在会话推特中，用户可回复推特。运样的回复可能 是出于礼貌或作为条件反射而发送的，并可指示对原始消息的内容的与转推或提及不同的 感兴趣级别。因此，在分析用户的权威性或影响力时可不同地对待会话推特和其他类型的 推特。
[0040] 服务器150或社交媒体平台中的其他计算设备可跟踪社交媒体平台中用户已同 意运样使用其推特的消息。在图IA和IB所示的实施例中，服务器150维护数据库152,在 该数据库152中，可维护消息记录。该记录或运样的记录的经处理版本可被称为"推特日 志"。可出于用户已对此表示同意的一个或多个目的来分析推特日志。
[0041] 该分析可W是自动的，并可由服务器150或其他合适的计算设备来执行。但是，应 当领会，对推特日志的分析不需要在管理消息在社交媒体平台100中的重传的计算设备上 执行。在一些实施例中，推特日志可变得对除社交媒体平台100的运营商W外的实体可用 W供进行分析。
[0042] 该分析可按任何适合的方式执行。在一些实施例中，该分析可基于各用户关于一 个或多个主题的权威性和/或影响力来对运些用户进行归类。运样的归类可基于根据W下 算法计算出的一个或多个分数：运些算法设计为得到反映用户展现期望用户特性的程度的 值。用户展现特性（诸如权威性或影响力）的程度可从社交网络的用户的行为中推断出， 并且运些算法可基于指示各用户在社交网络内的动作的度量。
[0043] 该分析的结果可W是按任何合适方式来使用的信息。在一些实施例中，该分析可 被用于预计关于主题的将来态度。例如，通过标识有影响力的用户，并观察其关于某主题的 消息的看法、语气或内容的变化，预测更大量用户的将来观点是可能的。如果该消息的主题 是产品，则运种预测将来观点的能力可能对市场营销有用。如果该消息的主题是政治主体， 则运种能力可能对推进政治竞选有用。但是，应当领会市场营销和政治只是示例，而可作出 对该分析的任何合适的使用。
[0044] 作为另一示例，该分析的结果可导致选择要被联系的用户。例如，可联系并邀请对 某主题有权威的用户来写关于该主题的博客贴子。替换地或另选地，可联系对