通过互联网进行的调查已经变得越来越流行。在许多在线调查中，给用户提供奖励或激励(例如，优惠券、比赛报名资格等)以作为完成在线调查的交换。通常而言，用户在没有调查提供者的任何监督的情况下完成在线调查。不幸地是，为了快速地获得激励，许多不受监督的用户通过给调查提供不精确的响应来完成在线调查。在其他场景中，用户可能根本不对调查进行响应。最终，调查的成功和精确性取决于用户的响应。在一些示例中，市场策略可能基于用户响应而被调整。然而，如果用户响应是不精确的，经调整的视场策略可能也是不可靠的。
技术实现要素：
提供了该发明内容以用简化的形式引入在以下的具体实施方式中进一步描述的概念的选择。该发明内容不旨在排他地标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在帮助确定所要求保护的主题的范围。
实施例关于确定针对精确调查的最佳响应性。在一些示例中，诸如调查应用之类的应用可以接收用于向参与者呈现调查的请求。可以从数据服务请求并接收与涉及调查的参与者相关联的上下文数据。可以分析所述上下文数据以识别用于增加参与者参与调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件可以包括持续时间。调查应用可以向与参与者相关联的客户端应用提供调查以提示客户端应用在该持续时间期间发起调查。
通过阅读以下详细描述并回顾相关联的附图，这些和其他特征和优点将是显而易见的。应当理解的是，前述一般描述和以下的详细描述两者仅仅是说明性的，而不限制所要求保护的方面。
附图说明
图1是示出了根据实施例的示例计算环境的概念图，该示例计算环境用于基于从数据服务接收的上下文数据来确定针对精确调查的最佳响应性；
图2是示出了根据实施例的示例计算环境的概念图，该示例计算环境用于基于从应用商店接收的上下文数据来确定针对精确调查的最佳响应性；
图3是示出了根据实施例的方法的显示图，该方法用于基于从数据服务接收的上下文数据来确定针对精确调查的最佳响应性；
图4是示出了根据实施例的方法的显示图，该方法用于基于从数据服务接收的通信来确定针对精确调查的最佳响应性；
图5是简化的网络化环境，其中可以实现根据实施例的系统；
图6是根据实施例的示例计算环境的框图，所述示例计算环境可以用于确定针对精确调查的最佳响应性；并且
图7是示出了根据实施例的过程的逻辑流程图，所述过程用于确定针对精确调查的最佳响应性。
具体实施方式
如在上文中简要描述的，可以提供确定针对精确调查的最佳响应性。在一些示例中，诸如调查应用之类的应用可以接收用于向参与者呈现调查的请求。可以从数据服务请求并接收与涉及调查的参与者相关联的上下文数据。可以分析所述上下文数据以识别用于增加参与者参与调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件可以包括持续时间。调查应用可以向与参与者相关联的客户端应用提供调查以提示客户端应用在该持续时间期间发起调查。
在其他示例中，上下文数据可以包括参与者的身份、与参与者相关联的凭证、与参与者相关联的组织、和/或参与者的职位名称等。在一些示例中，调查应用可以检测与参与者相关联的凭证并且可以将所述凭证与预先定义的规则进行比较。响应于检测到所述凭证与预先定义的规则之间的匹配，调查应用可以将该参与者识别为管理员，并且可以联系该参与者以提示其修改与调查的发起相关联的持续时间。调查应用可以从参与者处接收用于对要发起调查的持续时间施加修改的请求，并且可以对该持续时间施加修改。
在以下的详细描述中，对形成了本文的一部分的并且其中通过具体实施例或示例的方式示出的附图进行了参考。可以组合这些方面，可以利用其他方面，并且可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下进行结构改变。因此，以下的详细描述不被认为是限制性意义，并且本发明的范围是由所附权利要求及其等同物来限定的。
尽管将在结合在个人计算机上的操作系统上运行的应用程序而执行的程序模块的通用上下文中描述实施例，但本领域的技术人员将理解的是，也可以结合其他程序模块来实现这些方面。
通常而言，程序模块包括例程、程序、组件、数据结构、以及执行特定的任务或实现特定的抽象数据类型的其他类型的结构。此外，本领域技术人员将理解的是，可以利用包括手持设备、多处理器系统、基于微处理器的或可编程的消费性电子产品、微型计算机、大型计算机、以及类似的计算设备在内的其他计算机系统配置来实践实施例。还可以在其中由通过通信网络所链接的远程处理设备来执行任务的分布式计算环境中实现实施例。在分布式计算环境中，程序模块既可以位于本地的存储器存储设备中，也可以位于远程的存储器存储设备中。
可以将一些实施例实现为计算机实现的过程(方法)、计算系统、或者诸如计算机程序产品或计算机可读介质之类的制品。计算机程序产品可以是这样一种计算机存储介质，其能够由计算机系统读取并且对包括用于使得计算机或计算机系统执行示例过程的指令的计算机程序进行编码。所述计算机可读存储介质是计算机可读存储器设备。计算机可读存储介质可以例如是经由以下中的一个或多个来实现的：易失性计算机存储器、非易失性存储器、硬盘驱动器、闪存驱动器、软盘、压缩盘、和类似的硬件介质。
在该说明书通篇中，术语“平台”可以是用于确定针对精确调查的最佳响应性的软件和硬件组件的组合。平台的示例包括但不限于：在多个服务器上执行的托管的服务、在单个计算设备上执行的应用、以及类似的系统。术语“服务器”通常是指通常在网络化环境中执行一个或多个软件程序的计算设备。在下文中提供了关于这些技术和示例操作的更多的细节。
如在本文中所使用的计算设备是指包括至少一个存储器和处理器的设备，所述设备包括服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能电话、车载计算机、或者可穿戴计算机。存储器可以是被配置为存储要由一个或多个处理器执行的一个或多个指令的计算设备的可移动的或不可移动的组件。处理器可以是耦合至存储器并且被配置为结合由存储器所存储的指令来执行程序的计算设备的组件。在本文中所描述的动作或操作可以在单个处理器、多个处理器(单个机器中或者在多个机器上分布)、或者多核处理器的一个或多个核心上执行。操作系统是被配置为管理提供通用服务和应用的计算设备的硬件和软件组件的系统。集成模块是集成在应用或服务内以使得所述应用或服务被配置为执行组件的应用或服务的组件。计算机可读存储器设备是物理的计算机可读存储介质，其是经由以下中的一个或多个实现的：易失性计算机存储器、非易失性存储器、硬盘驱动器、闪速驱动器、软盘、或压缩盘、以及其上包括用于自动地将内容保存至位置的类似的硬件介质。用户体验——与应用或服务相关联的可视显示，其中用户通过用户体验与所述应用或服务进行交互。用户动作是指用户与应用的用户体验或由服务所提供的用户体验之间的交互，所述服务包括以下中的一个：触摸输入、手势输入、语音命令、眼睛追踪、陀螺仪输入、笔输入、鼠标输入、以及键盘输入。应用程序接口(API)可以是针对应用或服务的一组例程、协议、和工具，其允许应用或服务与由分别的实体所管理的一个或多个其他应用和服务进行交互或通信。
尽管在本文中使用调查和调查数据描述了示例实现，但实施例不限于调查。可以在其他环境中实现确定针对精确调查的最佳响应性，所述其他环境例如通信、即时消息、数据共享、应用共享、在线会议、以及其中可以交换调查数据的类似通信。
确定针对精确调查的最佳响应性的技术优点可以包括应用管理中增加的效率等。额外地，通过允许参与者接收较少并且更加突出重点的调查，可以降低处理和网络带宽使用，并且可以改进参与者交互。
如本文所描述的实施例解决了由于无法被人管理的基于软件的服务所形成的超大规模的操作而出现的需求。在本文中所描述的动作/操作不仅是对计算机的使用，而是解决了用作结合大量用户和应用提供的服务的软件的直接后果的系统的结果。
图1是示出了根据实施例的示例计算环境的概念图，该示例计算环境用于基于从数据服务接收的上下文数据来确定针对精确调查的最佳响应性。
如在图100中所示出的，计算设备108可以执行调查应用110。计算设备108可以包括用于将调查应用110提供给参与者106的显示设备，例如，支持触摸的显示组件、和监视器等。计算设备108可以包括例如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、手持式计算机、车载计算机、嵌入式计算机系统、智能电话、以及可穿戴计算机，此外还有其他类似的计算设备。
在一些示例中，调查应用110可以由第三方服务(例如，数据服务102)、网络应用、和/或数据中心等来提供。对调查应用110的本地访问可以由本地安装的富客户端(例如，调查应用110的本地版本)或者通用应用(例如，计算设备108上的浏览器)来提供。
在其他示例中，调查应用可以在服务器(例如，数据服务器)上执行。所述服务器可以包括网络服务器或文档服务器等。计算设备108(例如，本地系统)可以通过网络104来与服务器(例如，远程系统)进行通信。网络104可以在诸如计算设备108或服务器之类的节点之间提供有线或无线通信。
在示例中，调查应用110可以接收用于将调查呈现给参与者106的请求。公司可以使用调查来获得对其客户的观点的较深的理解。来自调查的结果可以提供参与者106的基本人口学信息(例如，年龄、收入阶层、以及教育水平等)和社会数据(例如，起因和活动等)两者。所述调查例如可以包括单个问题，或者可以是针对要评价产品、品牌、或服务等的目标受众的问卷调查。所述问题可以包括多选(例如，“你将如何用1-5的比例来评价产品x，其中1是极好而5是差”)和反馈(例如，“请提供关于我们能够如何改进产品x的任何反馈”)等。可以给予参与者106激励来完成所述调查(例如，优惠券、比赛报名资格等)。
接着，调查应用可以从数据服务102请求与涉及调查的应用106相关联的上下文数据。所述上下文数据可以包括：参与者106的身份、与参与者106相关联的凭证、与参与者106相关联的组织、和/或与参与者106相关联的职位名称等。作为响应，调查应用110可以从数据服务102接收与参与者106相关联的上下文数据。接着，调查应用110可以分析所述上下文数据以识别用于增加参与者106参与调查的可能性的响应性条件。例如可以通过将参与者106对调查的有意错误响应最小化来增加参与者106参与调查的可能性。例如，对调查的错误响应可以包括对调查中的每个问题都回答“C”。
接下来，调查应用可以将调查提供至与参与者106相关联的客户端应用112。调查应用110可以提示客户端应用112在所述持续时间发起调查。在一些示例中，调查应用110可以允许参与者106通过显示设备(例如，支持触摸的显示组件)来与调查进行交互。在一些示例中，调查应用110可以允许参与者106与关联于所述调查的交互式特征进行交互。所述交互式特征可以包括上下文特征、音频特征、以及图形特征等。
在额外的示例中，调查应用110可以从参与者106处接收与调查相关联的响应，并且可以将所述响应存储在数据服务102处。所述响应可以额外地包括反馈。所述响应可以包括与产品、服务、品牌、公司、和/或组织等相关联的评分和/或评论。公司可以浏览所述响应并且可以例如修改市场策略以增加销售。所述响应可以包括音频反馈、文本反馈、和/或图形反馈、除此之外还有其他形式的反馈。在一些实例中，一旦参与者106对第一问题进行响应，则可以修改第二问题的内容。
尽管已经在图1中将示例系统描述为具有包括计算设备108、调查应用110、以及数据服务102的具体组件，但实施例不限于这些组件或系统配置，并且可以利用采用更少或额外的组件的其他系统配置来实现。
图2是示出了根据实施例的示例计算环境的概念图，该示例计算环境用于基于从应用商店接收的上下文数据来确定针对精确调查的最佳响应性。
图200示出了包括应用206的应用商店208。应用商店208是包括可用于采购和下载的软件程序(例如，应用206和其他软件程序)的市场。参与者202可以通过各种设备经网络204来访问应用206，所述各种设备包括但不限于台式计算机、计算设备212、智能电话、平板设备、可穿戴设备等。在一些示例中，应用商店208可以是基于云的服务。
在一些示例中，参与者202可以向在计算设备212上执行的搜索引擎210提供用于针对应用206中的一个应用进行搜索的搜索标准。在一些示例中，搜索引擎210可以是独立搜索引擎。在其他示例中，搜索引擎210可以是应用商店的一部分。
在一些示例中，响应于从参与者202接收所述搜索标准，应用206可以接收用于将调查呈现给参与者202的请求。应用206可以从应用商店208请求并接收与涉及调查的参与者202相关联的上下文数据。接着，应用206可以分析所述上下文数据以识别用于增加参与者202参与调查的可能性的响应性条件。在一些示例中，响应性条件可以包括持续时间。接着，应用206可以将调查提供至在计算设备212上执行的客户端应用。所述客户端应用可以与参与者202相关联。在一些示例中，对所安装的应用的升级和/或更新可以基于从参与者202处接收的调查结果而被配置在计算设备212上。
图3是示出了根据实施例的方法的显示图，该方法用于基于从数据服务接收的上下文数据来确定针对精确调查的最佳响应性。
如在图300中所示出的，计算设备306可以执行调查应用308。调查应用308可以包括响应性引擎和调查引擎等。在一些示例中，调查应用308的响应性引擎可以接收用于将调查316呈现给参与者304的请求。响应性引擎可以从数据服务302请求并接收与涉及调查316的参与者304相关联的上下文数据310。上下文数据310可以包括：参与者304的身份、与参与者304相关联的凭证、与参与者304相关联的组织、和/或参与者304的职位名称等。
调查应用308接着可以分析上下文数据310以识别用于增加参与者304参与调查316的可能性的响应性条件312。可以通过将参与者304对调查316的有意错误响应最小化来增加参与者304参与调查316的可能性。例如，对调查316的错误响应可以包括对调查316中的每个问题都回答“C”。
响应性条件312可以包括例如持续时间。所述持续时间可以包括一周中的一天内的时间范围(例如，周四的上午10：00到下午3：00)、横跨该周中两天的时间范围(例如，周一上午9：00到周二上午10：00)、或者该周中另一天内的时段(例如，周五的下午2：00到下午4：00)等。持续时间的各种其他示例是可能的并且示例的列表不是限制性的。
在一些示例中，响应于接收到与参与者304相关联的上下文数据310(例如，项目经理职位名称)，调查应用308可以分析上下文数据310(例如，与项目经理职位名称相关联的历史使用数据)以识别用于增加参与者304参与调查316的可能性的响应性条件312。
在额外的示例中，调查应用308可以分析响应性条件312(例如，与项目管理职位名称相关联的历史使用数据)以识别这样的使用场景，该使用场景可以引起参与者304参与调查316的可能性增加(或者将对调查316的有意错误响应最小化)。使用场景的示例可以包括调查应用308在周三下午6：00将调查316提供至与参与者304相关联的客户端应用314，这是因为该时段是下班后的时间并且对项目经理的时间安排来说是优选的。
在额外的示例中，响应性引擎可以从多个源接收众包数据。众包可以包括通过经过广域网络(例如，互联网)的公开通话的对一组个人和/或团体的外包任务。众包在实体可能不能够访问充足的资源、财务等以成功地增长和发展时是有用的。所述资源可以包括组织、个人、和/或分组。响应性引擎可以分析众包数据以识别用于增加参与者304参与另一调查的可能性的响应性条件312。接着，调查引擎可以将其他调查提供至客户端应用314以提示客户端应用314发起所述其他调查。所述其他调查可以包括众包数据。
在其他示例中，调查应用308的响应性引擎可以检测上下文数据310的凭证。所述凭证可以与参与者304相关联。响应性引擎可以将所述凭证与预先定义的规则进行比较。响应性可以检测所述凭证与预先定义的规则之间的匹配。作为响应，响应性引擎可以将参与者识别为管理员。参与者304可以被联系以提示其修改与调查316的发起相关联的持续时间(例如，周一上午10：00到上午11：00)。接着，响应性引擎可以从参与者304处接收用于修改发起调查316的持续时间(例如，周一上午10：00到上午11：00)的请求。作为响应，响应性引擎可以例如将持续时间从周一上午10：00到上午11：00修改为周一上午10：30到上午11：30。
在其他示例中，调查应用308的响应性引擎可以接收用于将另一调查呈现给另一参与者的另一请求。该另一参与者可以与参与者304具有相同的凭证(例如，该另一参与者可以也是管理员)。作为响应，响应性引擎可以从数据服务302接收涉及该另一调查的该另一参与者的另外的上下文数据。接下来，响应性引擎可以识别与上下文数据310相关联并且额外地与其他上下文数据相关联的属性的子集。所述属性的子集可以包括优先级、主题、和/或时间戳等。响应性引擎接着可以分析其他上下文数据以识别用于增加参与该另一调查的可能性的响应性条件312。响应性条件312可以包括另一持续时间。调查应用308的调查引擎可以将该另一调查提供至与该另一参与者相关联的客户端应用314以提示客户端应用314在该另一持续时间发起该另一调查。在其他示例中，该另一参与者可以不与参与者304共享相同的凭证(例如，该另一参与者可以是雇员并且可能不能够修改与调查316相关联的持续时间)。
图4是示出了根据实施例的方法的显示图，该方法用于基于从数据服务接收的通信来确定针对精确调查的最佳响应性。
如在图400中所示出的，计算设备406可以执行调查应用408。在一些示例中，调查应用408可以由数据服务402来提供。调查应用408可以接着分析上下文数据以识别用于实现增加参与者404参与该调查的可能性的响应性条件414。
在另外的示例中，调查应用408的响应性引擎可以在响应性条件414之间或者在响应性条件414的子集之间执行统计学计算或算法，以预测对调查的响应的精确性。例如，调查应用408可以在响应性条件414之间执行统计学计算(例如，分层随机抽样)以预测对调查的响应的精确性。
在另一示例中，调查应用408可以在响应性条件414之间或者在响应性条件414的子集之间执行模式匹配算法(例如，Knuth-Morris-Pratt算法、以及Boyer-Moore算法等)，以预测对调查的响应的精确性。所述模式匹配算法可以确定参与者404是否对特定序列中的所有问题提供相同的答案(例如，对所有问题提供答案“B”、对所有问题提供答案“1”等)或者对特定序列中的一些问题提供相同的答案(例如，对连续三个问题提供答案“极好”)。
调查应用408可以在响应性条件414之间或者在响应性条件414的子集之间执行反向逻辑算法，以预测对调查的响应的精确性。调查应用408可以利用调查来向参与者404问第一问题，例如，“你有多喜欢产品的颜色？”。调查应用408可以利用调查来向参与者404问第二问题，例如，“你有多不喜欢产品的颜色？”。调查应用408接着可以检测两个响应之间的一致性或差异性。调查应用408还可以从参与者404处接收与调查相关联的反馈。所述反馈可以包括文本反馈、音频反馈、和/或图形反馈，除此之外还有其他形式的反馈。
在其他示例中，调查应用408可以通过检查参与者404用来完成调查的时段来额外地分析对调查的响应的精确性。例如，调查应用408可以确定用于完成调查的阈值时间量(例如，三十分钟)。调查应用408可以检测到参与者完成调查的时间在十分钟内。接下来，调查应用408可以将完成调查的阈值时间量(例如，三十分钟)与参与者完成调查的时间(例如，十分钟)进行比较。响应于确定参与者完成调查的时间(例如，十分钟)小于完成调查的阈值时间量(例如，三十分钟)，该调查数据可以被标记为错误调查数据并且可以被丢弃。在其他场景中，例如，如果调查应用408将参与者识别为管理员，则调查应用408可以使得参与者404能够修改完成调查的阈值时间量。
在一些示例中，调查应用408的响应性引擎可以从数据服务402接收与参与者404相关联的通信410。通信410可以包括电子邮件、在线日历邀请、与电子邮件相关联的附件、和/或文本消息等。响应性引擎可以从通信410提取响应性条件414。响应性条件414可以包括与通信410相关联的历史使用数据412、通信410内的交流的语气、与通信410相关联的全球定位系统(GPS)位置、和/或与通信410相关联的主题等。接着，为了增强参与者404参与调查，响应性引擎可以基于响应性条件414来修改调查。接着，响应性引擎可以将经修改的调查416发送至调查引擎以将经修改的调查416呈现至客户端应用418。
在其他示例中，响应于从数据服务402接收到与参与者404相关联的通信410(例如，周一的来自Jane Doe的老板的电子邮件消息，其要求Jane Doe将与他的会议安排在周三下午1：00到下午2：30之间)，响应性引擎可以从通信410提取响应性条件414(例如，用于安排会议的提示的专业主题)。在一些示例中，调查应用408可以分析响应性条件414(例如，用于安排会议的提示的专业主题)以识别在先前时段期间发生的使用场景，其引起参与者404参与调查的可能性增加。使用场景的示例可以包括调查应用禁止调查在具体的时段(例如，周三下午1：00到下午2：30)期间被提供至客户端应用。调查应用408可以将经修改的调查416发送至调查引擎以将经修改的调查416呈现至客户端应用418。
在其他示例中，响应性引擎可以从数据服务402接收与参与者404相关联的日历。响应性引擎可以从日历识别参与者404的忙碌时段和平静时段，并且可以基于所述平静时段来确定响应性条件414。作为响应，响应性引擎可以通过将所述持续时间选择为与平静时段一致来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至调查引擎以呈现至客户端应用。
在一些示例中，响应于从数据服务402接收到与参与者404相关联的日历，响应性引擎可以识别与日历相关联的任务项。响应性引擎可以从任务项提取响应性条件。响应性条件414可以包括历史使用数据412、全球定位系统(GPS)位置、和/或与任务项相关联的主题等。接着，为了增强参与者404参与调查，响应性引擎可以基于响应性条件414来修改调查，并且可以将经修改的调查416发送至调查引擎以将经修改的调查416呈现至客户端应用418。
在其他示例中，响应于从数据服务402接收与参与者404相关联的日历，响应性引擎可以识别与日历相关联的任务项(例如，每周安排在周一上午9：00到上午11：00的专业会议)。响应性引擎可以从任务项提取响应性条件414(例如，指示与每周会议相关联的Smith楼，141房间的GPS位置)。在一些示例中，调查应用408可以分析响应性条件414(例如，指示与每周会议相关联的Smith楼，141房间的GPS位置)以识别在先前时段期间发生的使用场景，其引起参与者404参与调查的可能性增加。使用场景的示例可以包括调查应用408禁止调查在具体的时段(例如，周一上午9：00到上午11：00)期间被提供至客户端应用418。调查应用408可以将经修改的调查416发送至调查引擎以将经修改的调查416呈现至客户端应用418。
用具体的组件、数据类型、和配置示出了图1到图4中的示例场景和概要。实施例不限于根据这些示例配置的系统。可以在应用和用户界面中采用较少或额外的组件的配置中实现针对精确调查的最佳响应性。此外，可以以与使用在本文中所描述的原理的其他值类似的方式来实现在图1到图4中所示出的示例对象、模块、和组件及其子组件。
图5是其中可以实现根据实施例的系统的示例网络化环境。
如在图500中所示出的，可以将调查提供至在计算设备上执行的客户端应用。所述调查可以与参与者相关联。计算设备可以执行调查应用。在示例中，数据服务可以经由通过服务器515执行的软件来实现。平台可以与个体计算设备上的客户端应用进行通信，所述个体计算设备例如智能电话513、移动计算机512、或者通过网络510的台式计算机511(“客户端设备”)。服务515可以包括一个或多个数据服务器516，其中，数据服务器516中的一个或多个中的至少一个可以被配置为执行与数据服务相关联的一个或多个应用(即，调查应用)。
在其他示例中，数据服务可以由第三方服务提供或者包括网络应用。数据服务可以将与调查相关联的调查数据直接地存储或者通过数据库服务器518存储在数据存储519中。在客户端设备511-513上执行的客户端应用可以使能接收调查数据，并且渲染显示与所捕获的调查相关联的信息的通信界面。
在客户端设备511-513中的任何一个上执行的客户端应用可以促进经由由一个或多个数据服务516所执行的应用的通信或者个体数据服务器上的通信。诸如调查应用之类的应用可以接收用于将调查呈现给参与者的请求。所述调查应用可以从数据服务请求并接收与涉及调查的参与者相关联的上下文数据。可以分析所述上下文数据以识别用于增加参与者参与调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件可以包括持续时间。可以向与参与者相关联的客户端应用提供调查以提示客户端应用在该持续时间期间发起调查。所述调查应用可以直接地存储或者通过数据库服务器518来存储与搜索结果相关联的调查数据。
网络510可以包括服务器、客户端、互联网服务提供商、和通信介质的任何拓扑。根据实施例的系统可以具有静态或动态拓扑。网络510可以包括诸如企业网络之类的安全网络，诸如无线开放网络、或互联网之类的非安全网络。网络510还可以对通过诸如公共交换电话网络(PSTN)或蜂窝网络之类的其他网络的通信进行协调。此外，网络510可以包括多个短距离无线网络，例如蓝牙等。网络510提供在本文中所描述的节点之间的通信。作为示例而非限制，网络510可以包括无线介质，例如声音介质、RF介质、红外介质、和其他无线介质。
可以采用文本方案、图形方案、音频方案、动画方案、色彩方案、高亮方案、和/或阴影方案来区分本地搜索结果与远程搜索结果。额外地，可以采用所述方案来区分与本地搜索结果相关联的属性和与远程搜索结果相关联的属性。
可以采用计算设备、应用、数据资源、和数据分布系统的许多其他配置以用于确定针对精确调查的最佳响应性。此外，在图5中所讨论的网络化环境仅仅是出于说明的目的的。实施例不限于所述示例应用、模块、或过程。
图6是根据实施例的示例计算环境的框图，所述示例计算环境可以用于确定针对精确调查的最佳响应性。
例如，计算设备600可以用作服务器、台式计算机、便携式计算机、智能电话、专用计算机、或类似设备。在示例基本配置602中，计算设备600可以包括处理器604和系统存储器606。存储器总线608可用于在处理器604与系统存储器606之间进行通信。在图6中由内部虚线内的那些组件示出了示例基本配置602。
根据期望的配置，处理器604可以具有任何类型，包括但不限于：微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信号处理器(DSP)、或其任何组合。处理器604可以包括一个以上层级的高速缓存，例如层级高速缓存存储器612、处理器核心614、和寄存器616。处理器核心614可以(每个)包括算术逻辑单元(ALU)、浮点单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)、或其任何组合。示例存储器控制器618还可以与处理器604一起使用，或者在一些实现中，示例存储器控制器618可以是处理器604的内部部件。
根据期望的配置，系统存储器606可以具有任何类型，包括但不限于：易失性存储器(例如，RAM)、非易失性存储器(例如，ROM、闪速存储器等)、或其任何组合。系统存储器606可以包括操作系统620、应用622、和程序数据624。应用622可以包括响应性引擎626、以及调查引擎627等。响应性引擎626可以被配置为接收用于将调查呈现给参与者的请求。响应性引擎626还可以从数据服务请求并接收与涉及调查的参与者相关联的上下文数据。响应性引擎626还可以分析所述上下文数据以识别用于增加参与者参与调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件可以包括持续时间。调查引擎627可以向与参与者相关联的客户端应用提供调查以提示客户端应用在该持续时间期间发起调查。程序数据624还可以包括例如调查数据625等其他数据、以及涉及调查的其他信息，如在本文中所描述的。
计算设备600可以具有额外的特征或功能，以及用于促进基本配置602与任何所期望设备和接口之间的通信的额外的接口。例如，总线/接口控制器630可以用于促进基本配置602与一个或多个数据存储设备632之间经由存储接口总线634的通信。数据存储设备632可以是一个或多个可移动存储设备636、不可移动存储设备638、或其组合。可移动存储设备和不可移动存储设备的示例可以包括：磁盘设备(例如，软盘驱动器和硬盘驱动器(HDD))、光盘驱动器(例如，压缩盘(CD)驱动器或数字通用盘(DVD)驱动器)、固态驱动器(SSD)、以及磁带驱动器等。示例计算机存储介质可以包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块、或其他数据之类的信息的任何方法或技术来实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。
系统存储器606、可移动存储设备636、和不可移动存储设备638可以是计算机存储介质的示例。计算机存储介质可以包括但不限于：RAM、ROM、EEPROM、闪速存储器或其他存储器技术、CD-ROM、数字通用盘(DVD)、固态驱动器、或其他光存储、盒式磁带、磁带、磁盘存储设备或其他磁存储设备、或者可用于存储期望的信息并且可以由计算设备600来访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质可以是计算设备600的一部分。
计算设备600还可以包括用于促进经由总线/接口控制器630从各种接口设备(例如，一个或多个输出设备642、一个或多个外围接口644、以及一个或多个通信设备646)到基本配置602的通信的接口总线640。输出设备642中的一些输出设备可以包括图形处理单元648和音频处理单元650，它们可以被配置为经由一个或多个A/V端口652而与诸如显示器或扬声器之类的各种外部设备进行通信。一个或多个外围接口644可以包括串行接口控制器654或并行接口控制器656，它们可以被配置为经由一个或多个I/O端口658而与诸如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备等)或其他外围设备(例如，打印机、扫描仪等)之类的外围设备进行通信。一个或多个通信设备666可以包括网络控制器660，其可以被布置为促进经由一个或多个通信端口664在网络通信链路上与一个或多个其他计算设备662的通信。一个或多个其他计算设备662可以包括服务器、计算设备、和类似设备。
网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以由计算机可读指令、数据结构、程序模块、或经调制的数据信号(例如载波或其他传输机制)中的其他数据来实施，并且可以包括任何信息传递介质。“经调制的数据信号”可以是具有经调制的数据信号的特征集合中的一个或多个特征的信号，或者以关于将信息在信号中进行编码的方式而改变。作为示例而非限制，通信介质可以包括有线介质(例如，有线网络或直接有线连接)和无线介质(例如，声学、射频(RF)、微波、红外(IR)和其他无线介质)。如在本文中所使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质两者。
可以将计算设备600实现为包括以上功能中的任何一种功能的通用或专用服务器、大型计算机、或类似的计算机的一部分。还可以将计算设备600实现为个人计算机，其包括膝上型计算机和非膝上型计算机配置两者。
示例实施例还可以包括用于确定针对精确调查的最佳响应性的方法。这些方法可以以包括在本文中所描述的结构在内的任何数量的方式来实现。一种这样的方式可以是通过在本公开中所描述类型的设备的机器操作。另一种可选的方式可以是针对结合执行一些操作的一个或多个人类操作者而将被执行的方法的独立操作中的一个或多个操作。这些人类操作者无需彼此处于同一位置，但每个操作者可以与执行程序的一部分的机器在一起。在其他示例中，人类交互可以例如通过可以是机器自动化的预先选择的标准而是自动化的。
图7是示出了根据实施例的过程的逻辑流程图，所述过程用于确定针对精确调查的最佳响应性。
过程700可以在诸如计算设备600之类的计算设备上实现，或者利用另一系统实现。计算设备600可以包括用于将调查应用提供给参与者的显示设备，例如支持触摸的显示组件、以及监视器等。过程700从操作710开始，其中，调查应用可以接收用于将调查呈现给参与者的请求。
在操作720处，调查应用可以从数据服务请求并接收与涉及调查的参与者相关联的上下文数据。所述上下文数据包括：所述参与者的身份、与所述参与者相关联的凭证、与所述参与者相关联的组织、和/或所述参与者的职位名称。在其他示例中，调查应用可以从数据服务请求并接收与涉及调查的参与者相关联的通信。所述通信可以包括电子邮件、在线日历邀请、与电子邮件相关联的附件、和/或文本消息等。
在操作730处，调查应用可以分析所述上下文数据以识别用于增加所述参与者参与所述调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件可以包括持续时间和/或历史使用等。在操作740处，调查应用可以将所述调查提供至与所述参与者相关联的客户端应用，以提示所述客户端应用在所述持续时间发起所述调查。
在过程700中所包括的操作是出于说明的目的的。用于确定针对精确调查的最佳响应性可以由具有较少或额外的步骤的过程来实现，以及使用在本文中所描述的原理而以不同的操作顺序来实现。在本文中所描述的操作可以由在一个或多个计算设备、一个或多个处理器核心、专用处理设备、和/或通用处理器等上操作的一个或多个处理器来执行。
根据一些实施例，描述了用于确定针对精确调查的最佳响应性的模块，所述模块可以包括：用于接收用于将调查呈现给参与者的请求的模块；用于从数据服务请求并接收与涉及所述调查的所述参与者相关联的上下文数据的模块；以及用于分析所述上下文数据以识别用于增加所述参与者参与所述调查的可能性的一个或多个响应性条件的模块。所述响应性条件可以包括持续时间。用于确定针对精确调查的最佳响应性的模块可以额外地包括用于将所述调查提供至与所述参与者相关联的客户端应用，以提示所述客户端应用在所述持续时间期间发起所述调查的模块。
根据一些实施例，描述了一种用于确定针对精确调查的最佳响应性的计算设备。示例计算设备可以包括：存储器和耦合至所述存储器的处理器。所述处理器结合存储在所述存储器中的指令来执行调查应用。所述调查应用包括响应性引擎和调查引擎。所述响应性引擎可以被配置为：接收用于将调查呈现给参与者的请求；从数据服务请求并接收与涉及所述调查的所述参与者相关联的上下文数据；并且分析所述上下文数据以识别用于增加所述参与者参与所述调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件可以包括持续时间。所述上下文数据可以包括：参与者的身份、与参与者相关联的凭证、与参与者相关联的组织、和/或与参与者相关联的职位名称等。所述调查引擎可以被配置为：将所述调查提供至与所述参与者相关联的客户端应用，以提示所述客户端应用在所述持续时间期间发起所述调查。
根据额外的实施例，所述响应性引擎还可以被配置为从所述数据服务接收与所述参与者相关联的日历。所述响应性引擎可以识别与所述日历相关联的任务项，并且可以从所述任务项提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括历史使用数据。所述响应性引擎接着可以基于所述响应性条件来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据其他实施例，所述响应性引擎还可以被配置为从所述数据服务接收与所述参与者相关联的通信。作为响应，所述响应性引擎可以从所述通信提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括历史使用数据。所述响应性引擎可以基于所述响应性条件来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据一些实施例，所述响应性引擎还可以被配置为从所述数据服务接收与所述参与者相关联的任务项。作为响应，所述响应性引擎可以从所述任务项提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括全球定位系统(GPS)位置。所述响应性引擎接着可以基于所述响应性条件来修改所述调查；并且将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据其他实施例，所述响应性引起还可以被配置为从所述数据服务接收与所述参与者相关联的通信。作为响应，所述响应性引擎可以从所述通信提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括全球定位系统(GPS)位置。所述响应性引擎接着可以基于所述响应性条件来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据一些实施例，所述响应性引擎可以从所述数据服务接收与所述参与者相关联的任务项。作为响应，所述响应性引擎可以从所述通信提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括所述通信内的交流的语气。所述响应性引擎接着可以基于所述响应性条件来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据额外的实施例，所述响应性引擎可以从所述数据服务接收与所述参与者相关联的通信，并且可以从所述通信提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括与所述通信相关联的主题。所述响应性引擎接着可以基于所述响应性条件来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据其他实施例，所述响应性引擎可以从所述数据服务接收与所述参与者相关联的日历。所述响应性引擎接着可以从所述日历识别所述参与者的忙碌时段和平静时段。响应于基于所述平静时段来确定所述响应性条件，所述响应性引擎可以通过将所述持续时间选择为与平静时段一致来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至调查引擎以呈现至客户端应用。
根据一些实施例，所述响应性引擎可以从所述数据服务接收与所述参与者相关联的任务项。所述响应性引擎可以识别与所述日历相关联的任务项，并且可以从所述任务项提取所述响应性条件。所述响应性条件可以包括与所述任务项相关联的主题。所述响应性引擎可以基于所述响应性条件来修改所述调查，并且可以将经修改的调查发送至所述调查引擎以呈现至所述客户端应用。
根据其他示例，所述响应性引擎可以对所述响应性条件执行统计学计算以预测对所述调查的响应的精确性。
根据一些实施例，提供了一种在计算设备上执行的方法，其用于确定针对精确调查的最佳响应性。示例方法可以包括过程步骤，例如：接收用于将调查呈现给参与者的请求以及从数据服务请求并接收与涉及所述调查的所述参与者相关联的上下文数据。所述上下文数据可以包括：所述参与者的身份、与所述参与者相关联的凭证、与所述参与者相关联的组织、和/或所述参与者的职位名称。所述过程步骤还包括：分析所述上下文数据以识别用于增加所述参与者参与所述调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件包括持续时间。所述过程步骤还可以包括：将所述调查提供至与所述参与者相关联的客户端应用，以提示所述客户端应用在所述持续时间期间发起所述调查。
根据其他实施例，所述过程步骤还可以包括：检测与所述参与者相关联的所述凭证；将所述凭证与预先定义的规则进行比较；以及检测所述凭证与所述预先定义的规则之间的匹配。响应于检测到所述凭证与所述预先定义的规则之间的匹配，所述过程步骤还可以包括：将所述参与者识别为管理员；联系所述参与者以提示所述参与者修改与所述调查的发起相关联的所述持续时间；从所述参与者处接收用于将修改应用至要发起所述调查的所述持续时间的请求；以及应用对所述持续时间的所述修改。
根据一些实施例，所述过程步骤还可以包括：接收用于将另一调查呈现给另一参与者的另一请求；从所述数据服务接收与设计所述另一调查的所述另一参与者相关联的其他上下文数据；将所述上下文数据和所述其他上下文数据识别为共享属性的子集；以及分析所述其他上下文数据以识别用于增加参与所述另一调查的可能性的响应性条件。所述响应性条可以包括另一持续时间。所述过程步骤可以额外地包括：将所述另一调查提供至与所述另一参与者相关联的所述客户端应用，以提示所述客户端应用在所述另一持续时间期间发起所述另一调查。
根据其他实施例，所述过程步骤还可以包括：从一个或多个源接收众包数据；分析所述众包数据以识别用于增加所述参与者参与另一调查的可能性的一个或多个响应性条件；以及将所述另一调查提供至所述客户端应用以提示所述客户端应用发起所述另一调查。所述另一调查包括所述众包数据。
根据一些示例，提供了一种计算机可读存储器设备，其具有存储在其上的、用于确定针对精确调查的最佳响应性的指令。所述指令可以包括：接收用于将调查呈现给参与者的请求以及从数据服务请求并接收与涉及所述调查的所述参与者相关联的上下文数据。所述上下文数据包括：所述参与者的身份、与所述参与者相关联的凭证、与所述参与者相关联的组织、和/或所述参与者的职位名称等。所述指令还可以包括：分析所述上下文数据以识别用于增加所述参与者参与所述调查的可能性的响应性条件。所述响应性条件包括持续时间。所述指令还可以包括：将所述调查提供至与所述参与者相关联的客户端应用，以提示所述客户端应用在所述持续时间期间发起所述调查。
以上的说明书、示例、和数据提供对实施例的组成的制造和使用的完整描述。尽管已经用特定于结构特性和/或方法动作的语言描述了本主题，但应当理解的是，在所附权利要求中定义的主题不一定限于在上文中所描述的具体特征或动作。相反，在上文中所描述的具体特性和动作是作为实现权利要求和实施例的示例形式而公开的。