상기 시스템 은 점수 의 합계 를 추적 할 수 있 다 . 상기 합산 된 점수 는 연산 합계 , 이동 평균 또는 시간 에 걸친 사용 자 점수 의 다른 합계 들 과 관련 될 수 있 다 . 사용자 의 합산 된 점수 에 따라 , 다소 의 프리 스크린 된 데이터 가 사용 자 에게 제시 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 사용 자 의 해석 된 출력 랭킹 점수 가 높 으면 ( 이 는 사용 자 가 많 은 량 의 풍부 한 또는 어려운 데이터 를 해석 하 고 있 다는 것 을 의미 한다 ) , 더 적 은 프리 스크린 된 데이터 가 사용 자 에게 제시 될 것 이 다 . 빨리 증가 하 는 점수 는 자연 재해 , 유행병 , 테러리스트 공격 , 전쟁 또는 많 은 량 의 풍부 한 또는 어려운 산출 워크 플로우 데이터 를 생성 하 는 다른 이벤트 중 과 같이 사용 자 가 갑자기 많 은 량 의 풍부 한 또는 어려운 워크 플로우 데이터 를 해석 하 고 있 다는 것 을 나타낼 수 있 다 . 따라서 , 상기 시스템 은 임시 로 프리 스크린 된 데이터 의 사용 자 에게 의 분배 를 중단 할 수 있 다 . 다른 예 로서 , 만일 사용 자 의 합산 된 점수 가 높 다면 , 원 하 는 레벨 의 해석 정확 성 을 유지 하 도록 상기 사용 자 의 스 케 쥴 은 사용 자 가 보다 자주 , 더 길 게 휴식 을 취하 거나 보다 짧 은 쉬프 트 로 일 하 도록 조정 될 수 있 다 . 다른 예 로서 , 사용 자 의 해석 점수 가 높 다면 , 특별히 어려운 해석 된 데이터 의 제 2 조사 가 필요 할 수 있 으며 , 데이터 가 전술 한 바 와 같이 표시 되 거나 마킹 될 수 있 다 .