用于通过社交网络进行情绪检测、测量和规格化的系统和方法技术方案

本发明专利技术提出了一种新的方法，其构思了各种系统和方法，以提供检测、测量、聚合和规格化由一组用户在社交网络中对某个事件或话题所表达的情绪的能力，使得规格化的情绪真实地反映公众对该特定事件或话题的情绪。此外，也可相对于基线情绪对所收集和测量的个体用户在社交网络中表达的情绪进行规格化，以便真实地反映个体用户在其表达时的情绪。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请的交叉引用本申请要求于2011年10月26日提交的美国临时专利申请No.61/551,833和于2012年10月25日提交的美国专利申请No.13/660,533的优先权，并且据此以引用方式并入本文。
技术介绍
社交媒体网络，例如Facebook、Twitter和Google+，近年来作为基于Web的通信平台呈指数级增长。数以亿计的人每天都在使用各种形式的社交媒体网络彼此通信和保持联系。因此，用户在社交媒体网络中发生的活动，例如在Twitter上张贴推文，已经成为一种现象，并且可收集它们以用于各种测量和分析。具体地，可通过其相应的公开可用的应用编程接口(API)从社交网络的社交数据源来检索这些用户活动数据，对其进行索引、处理并在本地存储以用于进一步分析。这些从社交网络实时收集的流数据与随时间推移(overtime)收集和存储的那些数据一起提供了用于各种测量和分析的基础。用于测量和分析的一些度量包括但不限于：·提及的次数-提及关键字、术语或链接的总次数；·由影响者提及的次数-有影响力的用户提及关键字、术语或链接的总次数；·重要帖子提及的次数-已重新发布或包含链接的推文提及关键字、术语或链接的总次数；·速度-在先前的时间窗口(如七天)中，关键字、术语或链接“复制”(taking off)的程度。除了对数据内容执行上述测量和分析之外，分析用户通过其在社交网络中的活动(如推文和帖子)表达的所聚合的情绪也同样重要。作为非限制性实例，可由一组用户在一定时间段内关于某个话题表达的推文的百分比来测量这种所聚合的情绪，分为积极、中性和消极。尽管对用户通过社交网络表达的情绪进行的此类测量提供了对其看法/观点的实时计量，但此类测量可能由于各种因素而有偏差，所述各种因素包括但不限于最活跃，从而最可能在社交网络中表达其感受的用户的类型、每个个体用户表达的时机和优选方式等。因此，如测量的那样，用户在社交网络中对某些问题或事件表达的情绪可能不是大多数公众情绪的真实和准确的反映。相关领域的上述实例以及与其相关的局限性旨在为例证性的而非排他性的。在阅读说明书并研究附图后，相关领域的其他局限性将变得显而易见。附图说明图1示出了用以支持通过社交网络进行情绪检测、测量和规格化的一种系统图示的实例。图2示出了用以支持通过社交网络进行情绪检测、测量和规格化的一种过程的流程图的实例。具体实施方式在附图的图示中通过举例而非限制的方式例示了该方法，其中类似附图标记表示类似元件。应该指出的是，本公开中提到“一个”或“一些”实施例未必是同一实施例，并且此类引用表示至少一个。本专利技术提出了一种新的方法，该方法设想了各种系统和方法以提供对一组用户在社交网络中对于某个事件或话题表达的情绪进行检测、测量、聚合和规格化的能力，使得规格化的情绪真实地反映公众对该特定事件或话题的情绪。在本文中，可基于表达用户观点所在的社交网络的一种或多种的自然偏差、所讨论的事件或话题的性质、以及用户在社交网络中的活动时机，对用户表达的所聚合的情绪的测量进行规格化。此外，也可相对于基线情绪对所收集和测量的个体用户在社交网络中表达的情绪进行规格化，该基线情绪反映每个个体用户的自然倾向和/或在链接到个体用户的其他内容中表达的情绪，以便真实地反映用户在其表达时的情绪。如下文所提及，社交媒体网络或社交网络可以是任何可公开访问的基于Web的平台或社区，使它的用户/成员能够发贴、共享、交流以及与彼此进行交互。作为非限制性实例，此类社交媒体网络可以是但不限于Facebook、Google+、Tweeter、LinkedIn、博客、论坛或任何其他基于Web的社区。如下文所提及，用户在社交媒体网络中的活动包括但不限于发布推文、对推文进行回复和/或转发、发帖、评论其他用户的帖子、发表观点(如喜欢)、供稿、联系(如添加其他用户为好友)、引用、链接到其他网站或应用，或社交网络中的任何其他活动。与创建时间可能不会始终与内容明确相关的典型Web内容相比，用户在社交网络中的活动的一个独有特性是，存在与每个活动相关联的明确时间戳，使得可以建立在社交网络中的随时间推移的用户活动的模式。图1示出了支持通过社交网络进行情绪检测、测量和规格化的一种系统图示的实例。尽管图示将组件示出为在功能上是独立的，但此类示出仅用于说明性目的。显而易见的是，该图中所描绘的组件可以任意组合或划分成独立的软件、固件和/或硬件组件。此外，同样显而易见的是，无论此类组件如何组合或划分，其都可以在相同的主机或多个主机上执行，并且其中多个主机可通过一个或多个网络进行连接。在图1的实例中，系统100包括至少数据收集引擎102和情绪分析引擎104。如本文所用，术语“引擎”是指用于实现某一目的的软件、固件、硬件或其他组件。引擎通常将包括存储于非易失性存储器(也称为辅助存储器)中的软件指令。在执行软件指令时，处理器将软件指令的至少一个子集加载到存储器(也称为主存储器)中。处理器然后执行存储器中的软件指令。处理器可以是共享处理器、专用处理器、或者共享或专用处理器的组合。典型的程序将包括对硬件组件(如I/O设备)的调用，这通常需要执行驱动程序。驱动程序可以被视为或不被视为引擎的一部分，但区别不是关键性的。在图1的实例中，每个引擎都可以在一个或多个托管设备(主机)上运行。在本文中，主机可以是计算设备、通信设备、存储设备、或能够运行软件组件的任何电子设备。作为非限制性实例，计算设备可以是但不限于膝上型PC、台式PC、平板电脑、iPod、iPhone和iPad、Google的Android设备、PDA或服务器。存储设备可以是但不限于硬盘驱动器、闪存驱动器、或任何便携式存储设备。通信设备可以是但不限于移动电话。在图1的实例中，数据收集引擎102和情绪分析引擎104均具有通信接口(未示出)，该通信接口是一个软件组件，其使得引擎能够遵循某些通信协议，例如TCP/IP协议，通过一个或多个通信网络(未示出)彼此相互通信。在本文中，通信网络可以是但不限于互联网、内联网、广域网(WAN)、局域网(LAN)、无线网络、蓝牙、WiFi和移动通信网络。网络的物理连接和通信协议是本领域的技术人员所熟知的。在图1的实例中，数据收集引擎102通过周期性地采集社交网络信息以收集来自每个用户的最新活动数据来收集关于用户在社交网本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种系统，包括：数据收集引擎，所述数据收集引擎在运行时收集关于多个用户在社交网络中的活动的数据；情绪分析引擎，所述情绪分析引擎在运行时，检测并测量如在所收集的所述多个用户在所述社交网络中的活动的数据中所表达的他们中的每一个对某个事件或话题的情绪；聚合所检测到的所述多个用户对所述事件或话题的情绪；相对于基线情绪对所述用户的所聚合的情绪进行规格化，使得规格化的情绪真实地反映公众对所述事件或话题的情绪。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.10.26 US 61/551,833;2012.10.25 US 13/660,5331.一种系统，包括：
数据收集引擎，所述数据收集引擎在运行时收集关于多个用户
在社交网络中的活动的数据；
情绪分析引擎，所述情绪分析引擎在运行时，
检测并测量如在所收集的所述多个用户在所述社交网络中的活
动的数据中所表达的他们中的每一个对某个事件或话题的情绪；
聚合所检测到的所述多个用户对所述事件或话题的情绪；
相对于基线情绪对所述用户的所聚合的情绪进行规格化，使得
规格化的情绪真实地反映公众对所述事件或话题的情绪。
2.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述社交网络是可公开访问的基于Web的平台或社区，所述平
台或社区使得其用户/成员能够发帖、共享、交流以及与彼此进行交
互。
3.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述社交网络是以下之一：Facebook、Google+、Tweeter、
LinkedIn、博客、论坛或任何其他基于Web的社区。
4.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述用户在社交媒体网络中的活动包括以下中的一者或多者：
发布推文、对推文进行回复和/或转发、发帖、评论其他用户的帖
子、发表观点、供稿、联系、引用、链接到其他网站或应用、或所
述社交网络中的任何其他活动。
5.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述数据收集引擎通过周期性地采集所述社交网络的信息以收
集来自所述用户的最新活动数据，来收集关于所述用户在所述社交
网络中的活动的数据。
6.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述数据收集引擎通过利用由所述社交网络提供的应用编程接
口(API)来收集关于所述用户在所述社交网络中的活动的数据。
7.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述情绪分析引擎通过多个情绪文本计分方案检测并识别所述
用户在所收集的他们在所述社交网络中的活动的数据中表达的情
绪，所述情绪文本计分方案考虑了人们在社交媒体网络中表达自己
的方式。
8.根据权利要求7所述的系统，其中：
所述多个情绪文本计分方案利用在所收集的数据中识别的情绪
表达的具体特征来检测所述用户在所述社交网络中表达的情绪。
9.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述情绪分析引擎相对于所述基线情绪对所述用户的所聚合的
情绪进行规格化，所述基线情绪考虑了表达所述用户观点所在的所
述社交网络的自然偏差。
10.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述情绪分析引擎相对于所述基线情绪对所述用户的所聚合的
情绪进行规格化，所述基线情绪考虑了所述事件或话题的性质。
11.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述情绪分析引擎相对于所述基线情绪对所述用户的所聚合的
情绪进行规格化，所述基线情绪考虑了所述用户在所述社交网络中
的活动时机。
12.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述情绪分析引擎基于所述用户的所述情绪的规格化测量，计
算针对所述事件或话题的社交情绪分数。
13.一种系统，包括：
数据收集引擎，所述数据收集引擎在运行时收集关于用户在社
交网络中的活动的数据；
情绪分析引擎，所述情绪分析引擎在运行时，
检测并测量如在所收集的所述用户在所述社交网络中的活动的
数据中所表达的所述用户对某个事件或话题的情绪；
相对于基线情绪对所述用户的所测量的情绪进行规格化，使得
规格化的情绪真实地反映所述用户对所述事件或话题的真实情绪。
14.根据权利要求13所述的系统，其中：
所述数据收集引擎基于针对所述用户的活动收集计划表选择性
地收集来自所述用户的数据。
15.根据权利要求13所述的系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：R·A·戈时，S·P·曼雷，
申请(专利权)人：托普西实验室股份有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US