特許 7082216 ソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-05-30

(45)【発行日】2022-06-07

(54)【発明の名称】ソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20220531BHJP

   G06Q 50/00 20120101ALI20220531BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02

G06Q50/00 300

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2020569959

(86)(22)【出願日】2018-07-12

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-10-14

(86)【国際出願番号】 KR2018007925

(87)【国際公開番号】W WO2019240322

(87)【国際公開日】2019-12-19

【審査請求日】2020-12-23

(31)【優先権主張番号】10-2018-0066604

(32)【優先日】2018-06-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】520487451

【氏名又は名称】オムニオウス カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110002516

【氏名又は名称】特許業務法人白坂

(72)【発明者】

【氏名】ジュン，ヤエ ヨン

(72)【発明者】

【氏名】リー，ヒュン ジン

【審査官】久慈 渉

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－１６１１１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１６－５０３５５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－０８１８８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０９１３７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－００２４８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１５－５３４１８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／０１４３４０５（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置によって遂行される影響力測定方法において、
ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）からＳＮＳデータを収集する段階；
前記ＳＮＳデータのうち使用者アカウント情報および前記使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報に基づくものであって、使用者がＳＮＳ上でどの程度の影響を及ぼすかを示す使用者影響力指数を測定する段階；
前記ＳＮＳデータのうちイメージ情報に基づいて前記イメージ情報に含まれたアトリビュート（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）に対するものであって、影響力のある使用者のコンテンツ内でどの程度の頻度で登場し、また高い波及力を有するかを示す、アトリビュート影響力価値を測定する段階；
商品情報を含むコンテンツに対して前記使用者影響力指数および前記アトリビュート影響力価値に基づいて前記商品情報に対するものであって、商品を含むコンテンツがどれほどの影響力を有しており、またトレンドを反映しているかを評価する商品影響力価値を測定する段階；および
前記商品影響力価値に基づいて前記商品情報を含むコンテンツをキューレーション（ｃｕｒａｔｉｏｎ）する段階を含むことを特徴とする、影響力測定方法。

【請求項2】

前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、
前記ＳＮＳデータから前記使用者アカウント情報と関連した最近のイメージ情報を獲得する段階；
前記最近のイメージ情報にイメージタギングを適用して前記イメージ情報に含まれた少なくとも一つのアトリビュートを抽出する段階；および
前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を測定する段階を含むことを特徴とする、請求項１に記載の影響力測定方法。

【請求項3】

前記少なくとも一つのアトリビュートを抽出する段階は、
前記使用者影響力指数に基づいて少なくとも一つの影響力のある使用者を導き出す段階；および
前記少なくとも一つの影響力のある使用者の使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報から最近のイメージ情報を獲得して前記少なくとも一つのアトリビュートを抽出する段階を含み、
前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、
前記少なくとも一つの影響力のある使用者それぞれに対する使用者影響力指数に基づいて前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を測定することを特徴とする、請求項２に記載の影響力測定方法。

【請求項4】

前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、
前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれが属している該当クラス内での前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を正規化する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の影響力測定方法。

【請求項5】

前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、
アトリビュート別に前記アトリビュート影響力価値をマッピングしてアトリビュートデータベースに保存する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項３に記載の影響力測定方法。

【請求項6】

前記商品影響力価値を測定する段階は、
使用者から前記商品情報を含むコンテンツを獲得する段階；
前記商品情報を含むコンテンツにイメージタギングを適用して少なくとも一つの商品アトリビュートを抽出する段階；
前記アトリビュートデータベースから前記少なくとも一つの商品アトリビュートそれぞれに対応するアトリビュート影響力価値を獲得する段階；および
前記獲得したアトリビュート影響力価値に基づいて前記商品情報を含むコンテンツに対する商品影響力価値を測定する段階を含むことを特徴とする、請求項５に記載の影響力測定方法。

【請求項7】

前記商品影響力価値を測定する段階は、
商品別に前記商品影響力価値をマッピングして商品アトリビュートデータベースに保存する段階をさらに含み、
前記商品情報を含むコンテンツをキューレーションする段階は、
前記商品アトリビュートデータベースから既設定された条件に符合する商品影響力価値を有するコンテンツを検出してキューレーションすることを特徴とする、請求項６に記載の影響力測定方法。

【請求項8】

前記既設定された条件は、
前記商品影響力価値の順位を基準として設定されたり、前記コンテンツに含まれた商品情報と類似する程度を基準として設定されることを特徴とする、請求項７に記載の影響力測定方法。

【請求項9】

前記ＳＮＳデータを収集する段階は、
前記ソーシャルネットワークサービスから一定の周期ごとに新規ＳＮＳデータを収集して更新することを特徴とする、請求項１に記載の影響力測定方法。

【請求項10】

ソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置において、
ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）からＳＮＳデータを収集するデータ収集部；
前記ＳＮＳデータのうち使用者アカウント情報および前記使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報に基づくものであって、使用者がＳＮＳ上でどの程度の影響を及ぼすかを示す使用者影響力指数を測定し、前記ＳＮＳデータのうちイメージ情報に基づいて前記イメージ情報に含まれたアトリビュート（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）に対するものであって、影響力のある使用者のコンテンツ内でどの程度の頻度で登場し、また高い波及力を有するかを示す、アトリビュート影響力価値を測定し、商品情報を含むコンテンツに対して前記使用者影響力指数および前記アトリビュート影響力価値に基づいて前記商品情報に対するものであって、商品を含むコンテンツがどれほどの影響力を有しており、またトレンドを反映しているかを評価する商品影響力価値を測定する影響力測定部；および
前記商品影響力価値に基づいて前記商品情報を含むコンテンツをキューレーション（ｃｕｒａｔｉｏｎ）するコンテンツキューレーション部を含むことを特徴とする、影響力測定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明はソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置に関する。

【背景技術】

【0002】

オンライン上で不特定多数と関係を結んで疎通できるように支援するソーシャルネットワークサービス（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＳＮＳ）が提供されている。また、スマートフォンの普遍化によってオンライン上の接近性が増加し、これにつれてＳＮＳサービスの利用率も増加している。このようなＳＮＳサービスは新しい購買チャネルとしての機能を遂行し始めており、ＳＮＳ上に存在するコンテンツもマーケティング的な目的で活用され始めた。

【0003】

一方、特許文献（アメリカ特許公報第２０１７－０１３２６８８号）はＳＮＳ上で影響力のある使用者、すなわちインフルエンサーの影響力に基づいた広告費（Ａｄ ｐｒｉｃｅ）を算定する方法を提供している。しかし、コンテンツに対する直接的な評価をする方法に関しては言及していない。したがって、ＳＮＳ上でコンテンツがどれほどの価値を有して活用され得るかを評価できる方法が必要である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明が解決しようとする課題は、ソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置を提供することである。

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、ソーシャルネットワーク上での影響力およびイメージタギングに基づいて動的に商品の影響力を評価する方法および装置を提供することである。

【0006】

本発明が解決しようとする課題は、ソーシャルネットワーク上での影響力を動的に反映して商品を推薦し広告を掲載できる方法および装置を提供することである。

【0007】

本発明が解決しようとする課題は、以上で言及された課題に制限されず、言及されていないさらに他の課題は、下記の記載から通常の技術者に明確に理解されるであろう。

【課題を解決するための手段】

【0008】

前述した課題を解決するための本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置によって遂行される影響力測定方法は、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）からＳＮＳデータを収集する段階、前記ＳＮＳデータのうち使用者アカウント情報および前記使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報に基づいて使用者影響力指数を測定する段階、前記ＳＮＳデータのうちイメージ情報に基づいて前記イメージ情報に含まれたアトリビュート（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）に対するアトリビュート影響力価値を測定する段階、商品情報を含むコンテンツに対して前記使用者影響力指数および前記アトリビュート影響力価値に基づいて前記商品情報に対する商品影響力価値を測定する段階、および前記商品影響力価値に基づいて前記商品情報を含むコンテンツをキューレーション（ｃｕｒａｔｉｏｎ）する段階を含む。

【0009】

本発明の一実施例において、前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、前記ＳＮＳデータから前記使用者アカウント情報と関連した最近のイメージ情報を獲得する段階、前記最近のイメージ情報にイメージタギングを適用して前記イメージ情報に含まれた少なくとも一つのアトリビュートを抽出する段階、および前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を測定する段階を含むことができる。

【0010】

本発明の一実施例において、前記少なくとも一つのアトリビュートを抽出する段階は、前記使用者影響力指数に基づいて少なくとも一つの影響力のある使用者を導き出す段階、および前記少なくとも一つの影響力のある使用者の使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報から最近のイメージ情報を獲得して前記少なくとも一つのアトリビュートを抽出する段階を含むことができ、前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、前記少なくとも一つの影響力のある使用者それぞれに対する使用者影響力指数に基づいて前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を測定することができる。

【0011】

本発明の一実施例において、前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれが属している該当クラス内での前記少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を正規化する段階をさらに含むことができる。

【0012】

本発明の一実施例において、前記アトリビュート影響力価値を測定する段階は、アトリビュート別に前記アトリビュート影響力価値をマッピングしてアトリビュートデータベースに保存する段階をさらに含むことができる。

【0013】

本発明の一実施例において、前記商品影響力価値を測定する段階は、使用者から前記商品情報を含むコンテンツを獲得する段階、前記商品情報を含むコンテンツにイメージタギングを適用して少なくとも一つの商品アトリビュートを抽出する段階、前記アトリビュートデータベースから前記少なくとも一つの商品アトリビュートそれぞれに対応するアトリビュート影響力価値を獲得する段階、および前記獲得したアトリビュート影響力価値に基づいて前記商品情報を含むコンテンツに対する商品影響力価値を測定する段階を含むことができる。

【0014】

本発明の一実施例において、前記商品影響力価値を測定する段階は、商品別に前記商品影響力価値をマッピングして商品アトリビュートデータベースに保存する段階をさらに含み、前記商品情報を含むコンテンツをキューレーションする段階は、前記商品アトリビュートデータベースから既設定された条件に符合する商品影響力価値を有するコンテンツを検出してキューレーションすることができる。

【0015】

本発明の一実施例において、前記既設定された条件は、前記商品影響力価値の順位を基準として設定されたり、前記コンテンツに含まれた商品情報と類似する程度を基準として設定され得る。

【0016】

本発明の一実施例において、前記ＳＮＳデータを収集する段階は、前記ソーシャルネットワークサービスから一定の周期ごとに新規ＳＮＳデータを収集して更新することができる。

【0017】

前述した課題を解決するための本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置は、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）からＳＮＳデータを収集するデータ収集部、前記ＳＮＳデータのうち使用者アカウント情報および前記使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報に基づいて使用者影響力指数を測定し、前記ＳＮＳデータのうちイメージ情報に基づいて前記イメージ情報に含まれたアトリビュート（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）に対するアトリビュート影響力価値を測定し、商品情報を含むコンテンツに対して前記使用者影響力指数および前記アトリビュート影響力価値に基づいて前記商品情報に対する商品影響力価値を測定する影響力測定部、および前記商品影響力価値に基づいて前記商品情報を含むコンテンツをキューレーション（ｃｕｒａｔｉｏｎ）するコンテンツキューレーション部を含む。

【発明の効果】

【0018】

本発明によると、ＳＮＳ上のインフルエンサーが有する影響力に基づいてコンテンツに対する影響力を評価することができる。またＳＮＳ上のインフルエンサーのコンテンツを持続的にモニタリングすることによって、コンテンツに対する影響力評価をリアルタイムに遂行することができ、これを通じてコンテンツと関連した商品や広告を適時に用途に合うように提供することができる。

【0019】

本発明の効果は以上で言及された効果に制限されず、言及されていないさらに他の効果は下記の記載から通常の技術者に明確に理解できるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定システムを概略的に示した図面である。

【図2】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置の構成を示した図面である。

【図3】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を概略的に示したフローチャートである。

【図4】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用した一例を示した図面である。

【図5】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用した他の例を示した図面である。

【図6】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用した他の例を示した図面である。

【図7】本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用したさらに他の例を示した図面である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

本発明の利点および特徴、そして、それらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すると明確になるであろう。しかし、本発明は以下で開示される実施例に制限されず、互いに異なる多様な形態で具現され得、ただし本実施例は本発明の開示を完全なものとし、本発明が属する技術分野の通常の技術者に本発明の範疇を完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は請求項の範疇によって定義されるのみである。

【0022】

本明細書で使われた用語は実施例を説明するためのものであって、本発明を制限しようとするものではない。本明細書で、単数型は文面で特に言及しない限り複数型も含む。明細書で使われる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および／または「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素の他に一つ以上の他の構成要素の存在または追加を排除しない。明細書全体に亘って同一の図面符号は同一の構成要素を指称し、「および／または」は言及された構成要素のそれぞれおよび一つ以上のすべての組み合わせを含む。たとえ、「第１」、「第２」等が多様な構成要素を叙述するために使われるが、これらの構成要素がこれらの用語によって制限されないことは言うまでもない。これらの用語は単に一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使うものである。したがって、以下で言及される第１構成要素は本発明の技術的思想内で第２構成要素と命名され得ることは言うまでもない。

【0023】

他の定義がない限り、本明細書で使われるすべての用語（技術および科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野の通常の技術者に共通して理解され得る意味で使われ得るであろう。また、一般的に使われる辞書に定義されている用語は明白に特に定義されていない限り、理想的にまたは過度に解釈されない。

【0024】

以下、添付された図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。

【0025】

図１は、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定システムを概略的に示した図面である。

【0026】

図１を参照すると、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定システム（１０、以下、影響力測定システムという。）は、ソーシャルネットワークサービス（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ、以下、ＳＮＳ）サーバー１００、端末装置２００、および影響力測定装置３００を含むことができる。

【0027】

ＳＮＳサーバー１００はＳＮＳを提供するサービス提供者（例：ツイッター（登録商標）、フェイスブック、インスタグラム、カカオストーリーなど）のサーバー装置であって、端末装置２００を通じてＳＮＳ使用者に人脈構築および情報交換をサービスすることができる。またＳＮＳサーバー１００はＳＮＳを利用しようとする使用者（例：個人使用者、コンテンツ提供者など）にＳＮＳアカウントを割当して、割当されたアカウントを通じて多様なコンテンツを掲示したり他人が掲示したコンテンツを照会するなどの多様なサービスを利用できるようにする。説明の便宜上図１では一つのＳＮＳサーバー１００を図示したが、本明細書でのＳＮＳサーバー１００はＳＮＳサービス提供者別に構築された多様なＳＮＳサーバーを含むことを意味する。

【0028】

端末装置２００はＳＮＳサーバー１００を通じて提供されるＳＮＳを利用する使用者の端末装置であって、例えばスマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップ、ノートパソコン、スマートＴＶなどのような各種コンピューティング装置であり得る。

【0029】

影響力測定装置３００はＳＮＳ上に掲示された各種ＳＮＳデータをＳＮＳサーバー１００から収集し、これを通じてＳＮＳデータに含まれた各種情報に対する影響力を評価することができる。また、影響力測定装置３００はＳＮＳデータに含まれた各種情報に対する影響力評価に基づいて、多様な目的を有する使用者にキューレーション（ｃｕｒａｔｉｏｎ）されたコンテンツを提供することができる。影響力測定装置３００に対する具体的な動作過程は後述することにする。

【0030】

図２は、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置の構成を示した図面である。

【0031】

図２を参照すると、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定装置（３００、以下、影響力測定装置という）は、データ収集部３１０、影響力測定部３２０、およびコンテンツキューレーション部３３０を含むことができる。

【0032】

データ収集部３１０はＳＮＳサーバー１００からＳＮＳ上に掲示された各種ＳＮＳデータを収集することができる。実施例として、データ収集部３１０はＳＮＳサーバー１００からＳＮＳ使用者のアカウント情報を収集するアカウント情報収集部３１１と、ＳＮＳ使用者によって掲示されたコンテンツ情報を収集するコンテンツ情報収集部３１２を含むことができる。

【0033】

影響力測定部３２０はＳＮＳデータに含まれた各種情報に対する影響力を評価することができる。実施例として、影響力測定部３２０は使用者影響力測定部３２１、アトリビュート影響力測定部３２２、および商品影響力測定部３２３を含むことができる。

【0034】

使用者影響力測定部３２１は、データ収集部３１０により収集されたＳＮＳ使用者アカウント情報およびこれと関連したコンテンツ情報に基づいて使用者影響力指数を測定することができる。この時、影響力測定装置３００は各ＳＮＳ使用者アカウント情報とこれに対応する使用者影響力指数をマッピングして使用者アカウントデータベース３４０に保存することができる。

【0035】

アトリビュート影響力測定部３２２はデータ収集部３１０により収集されたコンテンツのうちイメージ情報に基づいて、イメージ情報に含まれたアトリビュート（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）に対するアトリビュート影響力価値を測定することができる。この時、影響力測定装置３００は、アトリビュートとこれに対応するアトリビュート影響力価値をマッピングしてアトリビュートデータベース３４１に保存することができる。

【0036】

商品影響力測定部３２３は、商品情報を含むコンテンツに対して使用者影響力指数およびアトリビュート影響力価値に基づいて商品情報に対する商品影響力価値を測定することができる。この時、影響力測定装置３００は商品情報とこれに対応する商品影響力価値をマッピングして商品アトリビュートデータベース３４２に保存することができる。

【0037】

コンテンツキューレーション部３３０は、商品影響力価値に基づいて商品情報を含むコンテンツをキューレーションして多様な目的を有する使用者に提供することができる。

【0038】

図２に図示された影響力測定装置３００の各構成要素の動作過程は以下で具体的に説明する。

【0039】

図３は、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を概略的に示したフローチャートである。図３の方法は図２の影響力測定装置３００により遂行され得る。

【0040】

図３を参照すると、データ収集部３１０はＳＮＳサーバー１００からＳＮＳ上に掲示された各種ＳＮＳデータを収集することができる（Ｓ４００）。

【0041】

一実施例として、アカウント情報収集部３１１がＳＮＳサーバー１００に登録されたＳＮＳ使用者のアカウント情報を収集することができる。コンテンツ情報収集部３１２がＳＮＳサーバー１００からＳＮＳ上に掲示された各種コンテンツデータを収集することができる。この時、アカウント情報収集部３１１およびコンテンツ情報収集部３１２は一定の周期ごとに使用者アカウント情報およびコンテンツ情報を収集して更新することができ、これに伴い、最近のＳＮＳデータを維持することができる。

【0042】

影響力測定部３２０は、収集されたＳＮＳデータに基づいて使用者影響力指数、アトリビュート影響力価値、商品影響力価値を測定することができる（Ｓ４１０～Ｓ４３０）。

【0043】

より具体的には、使用者影響力測定部３２１は、ＳＮＳ使用者の使用者アカウント情報およびこれと関連したコンテンツ情報に基づいて使用者影響力指数を導き出すことができる（Ｓ４１０）。ここで使用者アカウント情報は使用者アカウント、使用者アカウントと関連した人脈情報（例：フォロワー、フォロウィングなど）等を含むことができる。使用者アカウント情報と関連したコンテンツ情報は、該当使用者アカウントを通じて掲示したコンテンツの数、該当使用者アカウントを通じて掲示されたコンテンツに対する関心度のような付加的な情報（例：コメント数、高評価などのような評価情報など）を含むことができる。

【0044】

一実施例として、使用者影響力指数は数学式１のように導き出され得、これはＳＮＳ上で使用者がどの程度の影響を及ぼすかを評価する基準として使うことができる。

【0045】

【数1】

【0046】

ここで、ｎは全体使用者の数、ｆｏｌｌｏｗｅｒは使用者アカウントのフォロワー数、ｐｏｓｔは掲示されたコンテンツの数、ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔｓは掲示されたコンテンツに対する関心度（高評価、コメントなどの数）であり得る。したがって，数学式１は（全体使用者の平均フォロワー数対比該当使用者のフォロワー数）＊（掲示文当たりの関心度の自乗平均平方根（ＲＭＳ））を表す。

【0047】

例えば、使用者プールｎ（ｕｓｅｒ）＝２、アイテム＝｛コート、スカート、パディング｝、カラー＝｛ベージュ、グレー｝であり、使用者Ａの場合フォロワーが５，０００，０００人、掲示文３個、各掲示文に高評価およびコメント数がそれぞれ１１５０、１３００、１０００であり、使用者Ｂの場合フォロワーが２，０００，０００人、掲示文２個、各掲示文に高評価およびコメント数がそれぞれ１０００、５００であると仮定する。使用者Ａおよび使用者Ｂに対する使用者影響力指数は数学式１を適用すると下記のように計算され得る。

【0048】

【数2】

【0049】

使用者影響力測定部３２１は前述した通り、導き出された使用者アカウント情報およびこれに対応する使用者影響力指数をマッピングして使用者アカウントデータベース３４０に保存することができる。

【0050】

アトリビュート影響力測定部３２２はコンテンツデータのうちイメージ情報に基づいて、イメージ情報に含まれたアトリビュートに対するアトリビュート影響力価値を導き出すことができる（Ｓ４２０）。

【0051】

一実施例として、アトリビュート影響力測定部３２２はコンテンツ情報収集部３１２から使用者アカウント情報と関連した最近のコンテンツデータを獲得することができる。実施例により、アトリビュート影響力測定部３２２は使用者影響力指数に基づいて、少なくとも一つの影響力のある使用者（インフルエンサー、Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｒ）を使用者アカウントデータベース３４０から検索して導き出し、導き出した少なくとも一つの影響力のある使用者の使用者アカウントを通じて掲示した最近のコンテンツデータを獲得することができる。

【0052】

イメージ処理部３２４は最近のコンテンツデータからイメージ情報を獲得し、獲得したイメージ情報にイメージタギング技術を適用してイメージ情報に含まれた少なくとも一つのアトリビュートを抽出することができる。例えば、イメージ処理部３２４はイメージ情報に対してディープランニング、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）等を利用して学習されたモデルを形成し、このようなイメージの学習されたモデルにイメージタギングを適用してイメージ情報に含まれた少なくとも一つのアトリビュートを抽出することができる。

【0053】

アトリビュート影響力測定部３２２は、少なくとも一つのアトリビュートそれぞれに対してアトリビュート影響力価値を導き出すことができる。一実施例として、アトリビュート影響力価値は数学式２のように導き出され得、これは該当アトリビュートが影響力のある使用者のコンテンツ内でどの程度の頻度で登場し、また高い波及力を有するかを評価する基準として使うことができる。

【0054】

【数3】

【0055】

数学式２によると、アトリビュート影響力測定部３２２は、少なくとも一つの影響力のある使用者それぞれに対する使用者影響力指数および少なくとも一つの影響力のある使用者のイメージに含まれたアトリビュートそれぞれに対する頻度数に基づいてアトリビュート影響力価値を導き出す。

【0056】

例えば、使用者Ａの場合、使用者影響力指数が１６５２．１、最近の掲示文に含まれたイメージから抽出したアトリビュートがアイテム＝｛コート２、スカート１｝、カラー＝｛グレー２、ベージュ１｝であり、使用者Ｂの場合、使用者影響力指数が４５１．８、最近の掲示文に含まれたイメージから抽出したアトリビュートがアイテム＝｛ロングパディング１、スカート１｝、カラー＝｛ベージュ２｝であると仮定する。影響力のある使用者ＡおよびＢに基づいたアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値は、数学式２により下記のように計算され得る。

【0057】

【数4】

【0058】

実施例により、アトリビュート影響力測定部３２２は該当アトリビュートが属したクラスを基準としてアトリビュート影響力価値を正規化することができる。一実施例として、アトリビュート影響力価値を正規化する過程は数学式３のように導き出され得、これは該当アトリビュートの影響力価値をアトリビュート自身が属しているクラス内での調整を通じて、一つのクラス内でアトリビュートがどの程度の影響力を有するかを測定することができる。

【0059】

【数5】

【0060】

数学式３によると、アトリビュート影響力測定部３２２はアトリビュートが属したクラス内で該当アトリビュートが占める割合でアトリビュート影響力価値を正規化する。

【0061】

例えば、アイテムで構成されたクラスでコートアトリビュートのアトリビュート影響力価値が３３０４．２、スカートアトリビュートのアトリビュート影響力価値が２１０３．９、ロングパディングアトリビュートのアトリビュート影響力価値が４５１．８であり、カラーで構成されたクラスでグレーアトリビュートのアトリビュート影響力価値が３３０４．２、ベージュアトリビュートのアトリビュート影響力価値が２５５５．７であると仮定する。各アトリビュートに対するアトリビュート影響力価値を数学式３により正規化すると下記のように計算され得る。

【0062】

【数6】

【0063】

アトリビュート影響力測定部３２２は前述した通り、導き出されたアトリビュートおよびこれに対応するアトリビュート影響力価値、そして、アトリビュートの正規化された値をマッピングしてアトリビュートデータベース３４１に保存することができる。

【0064】

商品影響力測定部３２３は商品情報を含むコンテンツに対して使用者影響力指数およびアトリビュート影響力価値に基づいてコンテンツに含まれた商品に対する商品影響力価値を導き出すことができる（Ｓ４３０）。

【0065】

一実施例として、商品影響力測定部３２３は使用者から商品情報を含むコンテンツを獲得することができる。例えば、商品影響力測定部３２３はオンラインショッピングモール等を通じて、オンライン上で商品を販売する使用者、商品広告を望む使用者などから商品情報を含むコンテンツを獲得することができる。この時、使用者は自身の商品情報を保存するデータベース３４３を別途に構築して使用することができ、これに伴い、影響力測定装置３００は各使用者のデータベース３４３から商品情報を獲得することができる。

【0066】

イメージ処理部３２４は商品情報を含むコンテンツからイメージ情報を獲得し、獲得したイメージ情報にディープランニング、ニューラルネットワーク等を通じてのイメージタギングを適用してイメージ情報から少なくとも一つの商品アトリビュートを抽出することができる。

【0067】

商品影響力測定部３２３は、抽出した少なくとも一つの商品アトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値に基づいて商品情報を含むコンテンツに対する商品影響力価値を測定することができる。この時、商品影響力測定部３２３はアトリビュートデータベース３４１から商品アトリビュートに対応するアトリビュート影響力価値を獲得して、商品影響力価値を導き出すことができる。一実施例として、商品影響力価値は数学式４のように導き出され得、これは商品を含むコンテンツがどれほどの影響力を有しており、またトレンドを反映しているかを評価する基準として使うことができる。

【0068】

【数7】

【0069】

数学式４によると、商品影響力測定部３２３は一つのコンテンツに含まれた各商品アトリビュートに対するアトリビュート影響力価値の正規化値に基づいて、加重値（例：該当商品アトリビュートが属したクラスの関心の程度、重要な程度などを反映した値）を反映して商品影響力価値を導き出す。ここで加重値は経験的なデータ（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｄａｔａ）を通じて可変的に変更することができる。

【0070】

例えば、コートに対するアトリビュート影響力価値の正規化値が０．９４３３、スカートに対するアトリビュート影響力価値の正規化値が０．１０５１、ロングパディングに対するアトリビュート影響力価値の正規化値が－１．０４８４、グレーに対するアトリビュート影響力価値の正規化値が０．７０７１、ベージュに対するアトリビュート影響力価値の正規化値が－０．７０７１であり、アイテムクラスの加重値が１、カラークラスの加重値が０．５である場合、使用者から獲得した第１コンテンツにはアイテム＝｛コート｝、カラー＝｛ベージュ｝である商品アトリビュートが含まれており、第２コンテンツにはアイテム＝｛スカート｝、カラー＝｛グレー｝である商品アトリビュートが含まれていると仮定する。第１コンテンツおよび第２コンテンツに含まれた商品に対する商品影響力価値は数学式４により下記のように計算され得る。

【0071】

【数8】

【0072】

商品影響力測定部３２３は前述した通り、導き出された商品アトリビュートおよびこれに対応する商品影響力価値をマッピングして商品アトリビュートデータベース３４２に保存することができる。

【0073】

コンテンツキューレーション部３３０は商品影響力価値に基づいて商品情報を含むコンテンツをキューレーションすることができる（Ｓ４４０）。

【0074】

一実施例として、コンテンツキューレーション部３３０は、商品アトリビュートデータベース３４２から既設定された条件に符合する商品影響力価値を有する商品コンテンツを検出し、これを活用しようとする使用者に提供することができる。例えば、商品影響力価値の順位を条件に設定した場合、コンテンツキューレーション部３３０は使用者が提供した多様なコンテンツのうち、商品影響力価値が高い商品アトリビュートを商品アトリビュートデータベース３４２から獲得し、このような商品アトリビュートをキューレーションしたコンテンツを提供することができる。または商品の類似度を条件に設定した場合、コンテンツキューレーション部３３０は使用者が提供したコンテンツに含まれた商品と類似する商品アトリビュートを商品アトリビュートデータベース３４２から獲得し、獲得した各商品アトリビュートとの類似度を計算してコンテンツキューレーションに活用してもよい。

【0075】

図４は、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用した一例を示した図面である。

【0076】

図４を参照すると、データ収集部３１０は既設定された周期ごとに新規ＳＮＳデータを収集することができる（Ｓ５００）。実施例により、データ収集部３１０は使用者アカウントデータベース３４０から使用者影響力指数に基づいて影響力のある使用者を検出し、検出した使用者のＳＮＳデータを周期的に収集してもよい。

【0077】

影響力測定部３２０は収集されたＳＮＳデータからイメージを獲得して各イメージに含まれた少なくとも一つのアトリビュートを抽出することができる（Ｓ５１０）。実施例により、影響力測定部３２０は影響力のある使用者のＳＮＳデータから新しく収集されたイメージに限ってアトリビュートを抽出することができる。

【0078】

影響力測定部３２０は影響力のある使用者それぞれに対する使用者影響力指数を利用して、各イメージに含まれたアトリビュートに対するアトリビュート影響力価値を測定することができる（Ｓ５２０）。

【0079】

例えば、図４に図示された通り、影響力測定部３２０は第１使用者の第１イメージ５０１からコート、ベージュ、ベルトアトリビュートを抽出し、第２使用者の第２イメージ５０２からラップスカート、グレー、ディストロイドアトリビュートを抽出することができる。影響力測定部３２０は抽出した各アトリビュートに対して第１、第２使用者の使用者影響力指数を利用して各アトリビュート影響力価値を計算することができる。

【0080】

影響力測定部３２０は各アトリビュートおよびこれと対応するアトリビュート影響力価値をアトリビュートデータベース３４１に保存することができる（Ｓ５３０）。

【0081】

アトリビュートデータベース３４１がアップデートされた場合、影響力測定部３２０はアトリビュートデータベース３４１でアップデートされたアトリビュートおよびアトリビュート影響力価値を利用して商品影響力価値を導き出すことができ、これに伴い、商品アトリビュートデータベース３４２をアップデートすることができる（Ｓ５４０）。

【0082】

また、使用者から商品情報を含むコンテンツを獲得すると、影響力測定部３２０はアトリビュートデータベース３４１に保存されたアトリビュートおよびアトリビュート影響力価値を利用して、使用者のコンテンツに含まれた商品に対する商品影響力価値を測定することができる（Ｓ５５０）。

【0083】

本発明の一実施例によると、周期的に新規ＳＮＳデータを収集して影響力を評価するため、持続的に商品影響力を更新することができ、これに伴い、最新のトレンドを適時に効果的に反映して活用することができる。

【0084】

図５および図６は、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用した他の例を示した図面である。

【0085】

図５および図６を参照すると、影響力測定部３２０は使用者商品データベース３４３から商品情報を含むコンテンツを獲得することができる（Ｓ６００）。実施例として、影響力測定部３２０は使用者商品データベース３４３からストックキーピングユニット（ｓｔｏｃｋ ｋｅｅｐｉｎｇ ｕｎｉｔ、ＳＫＵ）単位でコンテンツを獲得することができる。

【0086】

影響力測定部３２０は獲得したコンテンツそれぞれからアトリビュートを抽出し（Ｓ６１０）、抽出したアトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値を測定した後、各アトリビュート影響力価値に基づいてコンテンツそれぞれに対する商品影響力価値を測定することができる（Ｓ６２０）。

【0087】

コンテンツキューレーション部３３０は、獲得したコンテンツそれぞれに対する商品影響力価値に基づいて既設定された影響力価値に符合するか否かを判断し、判断の結果により条件に符合するコンテンツをフィルタリングすることができる（Ｓ６３０）。例えば、影響力価値が高い順位にあるコンテンツを選別してフィルタリングすることができる。

【0088】

コンテンツキューレーション部３３０はフィルタリングされたコンテンツをキューレーションして使用者に提供することができる（Ｓ６４０）。例えば、使用者が保有したコンテンツのうち、ソーシャルネットワーク上で最も影響力が高い商品を反映して提供することができる。

【0089】

前述した通り、アトリビュートデータベース３４１および商品アトリビュートデータベース３４２のアップデートにより、アトリビュート影響力価値および商品影響力価値が変更され得る。この場合、コンテンツキューレーション部３３０は商品アトリビュートデータベース３４２からアップデートされた商品影響力価値に基づいて、再び既設定された条件に符合するか否かを判断してコンテンツのフィルタリングを遂行することができる。したがって、ソーシャルネットワーク上でのトレンドの変動を持続的にモニタリングすることができ、これに伴い、トレンドを反映したコンテンツを動的にアップデートすることができる。

【0090】

図７は、本発明の一実施例に係るソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法を適用したさらに他の例を示した図面である。

【0091】

図７を参照すると、影響力測定部３２０は使用者から新規商品情報を含むコンテンツを獲得することができる（Ｓ７００）。

【0092】

影響力測定部３２０は新規商品情報を含むコンテンツから商品アトリビュートを抽出し（Ｓ７１０）、抽出した商品アトリビュートそれぞれに対するアトリビュート影響力価値に基づいて商品情報を含むコンテンツの商品影響力価値を測定することができる（Ｓ７２０）。

【0093】

ここで、影響力測定部３２０は使用者から獲得したコンテンツに含まれた商品と類似する商品を比較して商品影響力価値を評価してもよい。

【0094】

実施例として、影響力測定部３２０は使用者から獲得したコンテンツ内の商品アトリビュートと類似する商品７０１を商品アトリビュートデータベース３４２から獲得することができる（Ｓ７３０）。影響力測定部３２０は類似する商品７０１それぞれから商品アトリビュート７０２、７０３を抽出し（Ｓ７４０）、抽出した商品アトリビュート７０２、７０３それぞれと使用者から獲得したコンテンツの商品アトリビュートそれぞれの類似の程度を比較７０４、７０５することができる（Ｓ７５０）。このような各アトリビュート間の類似の程度７０４、７０５により類似する商品それぞれの類似度を導き出すことができる。影響力測定部３２０は各類似する商品７０１に対して商品類似度を反映して商品影響力価値を測定することができる。

【0095】

コンテンツキューレーション部３３０は商品類似度を反映した商品影響力価値に基づいて、使用者から獲得したコンテンツと類似しているか否かを判断し、判断の結果により類似する商品を含んだコンテンツをフィルタリングすることができる（Ｓ７６０）。

【0096】

コンテンツキューレーション部３３０はフィルタリングされたコンテンツをキューレーションして使用者に提供することができる（Ｓ７７０）。

【0097】

本発明によると、商品の類似度を反映して影響力を評価することができるため、類似する商品を推薦したり類似する商品をマッチングする場合に効果的に活用することができ、例えば広告掲載時に活用することができる。

【0098】

本発明の実施例と関連して説明された方法またはアルゴリズムの段階は、ハードウェアで直接具現されたり、ハードウェアによって実行されるソフトウェアモジュールで具現されたり、またはこれらの結合によって具現され得る。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、または本発明が属する技術分野で広く知られている任意の形態のコンピュータ読み取り可能記録媒体に常駐してもよい。

【0099】

以上、添付された図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野の通常の技術者は、本発明がその技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態で実施され得ることが理解できるであろう。したがって、以上で記述した実施例はすべての面で例示的なものであって、制限的ではないものと理解されるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】