マイクロソフトのアイデア：Facebookの投稿を分析して気分、興味、教育を推測する
トッド・ビショップ著
Facebookとの提携により、マイクロソフトはソーシャルメディアを活用してBing検索エンジンを強化し、ユーザーの友人の好みを検索結果に組み込むという強力な立場を確立しました。しかし、今回の提携によって、Bingはこれまでとは全く異なるレベルへと進化するでしょう。
新たに公開されたマイクロソフトの特許出願には、Facebook、Twitter、その他のソーシャルメディアサイトでのユーザーの投稿を分析して、気分や興味、さらには教育レベルや特定のトピックの理解度まで推測する「ユーザーフォローエンジン」について記載されている。
すると、システムはそれらの特性によりよく一致するように検索エクスペリエンスと結果を自動的に調整します。
例えば、ユーザーの気分に応じて、検索インターフェースの背景色を変えることができます。また、ユーザーがFacebookに今後の旅行について投稿していた場合、検索エンジンはそれに基づいて検索結果を絞り込むことができます。
そして、その人の賢さについての部分があります。それがどのように機能するかを説明した抜粋を以下に示します。
ユーザーフォローエンジンは、ユーザーの推測される興味関心に合わせて検索結果をカスタマイズするだけでなく、ユーザーの理解度に合わせて検索結果をさらにカスタマイズすることもできます。例えば、インテリジェント処理モジュールに、ユーザーの投稿の知識レベルや教育レベルを判別させるように指示することができます。この推論に基づいて、カスタマイズエンジンはカスタマイズされた検索結果の知識レベルを調整することができます。ユーザーフォローエンジンは、ユーザーの投稿や保存されているプロフィールなど、複数の方法で理解度を判断できます。
一例では、ユーザーフォローエンジンは、ユーザーが若い学生か成人の専門家かを識別することができます。このような例では、ユーザーフォローエンジンは、専門家が学生よりも高い理解度を反映した結果を受け取るように結果をカスタマイズすることができます。様々な差別化が可能です。さらに別の例では、ユーザーフォローエンジンは、ユーザーが海洋生物学者か熱心なサイクリストかなど、ユーザーの特定の専門分野を識別することができます。このような実施形態では、ユーザーからの特定の専門分野に関連するクエリは、その専門分野以外のユーザーからの同じクエリよりも洗練された結果セットを返すことができます。
少し不気味に聞こえるかもしれませんが、システムにはユーザーの同意が必要なのでご安心ください。（そうですよね、マイクロソフト？）
また、これらの特許出願のほとんどと同様に、同社が実際にこれを製品の一部として展開する計画があるかどうかは不明です。しかし、この特許出願は、同社の研究者、エンジニア、そして経営陣の考え方を垣間見ることができます。
この出願は2010年10月に提出されましたが、特許庁によって今週になって公開されました。発明者の一人は、J・アラード（通称J・アラード）です。彼はマイクロソフトの著名な幹部（XboxとZuneの開発で知られる）で、同年に同社を退社しました。
