BRPI0621158A2

BRPI0621158A2 - método implantado por computador, sistemas e mìdia que pode ser lida por computador

Info

Publication number: BRPI0621158A2
Application number: BRPI0621158-5A
Authority: BR
Inventors: Brian E Brooks
Original assignee: 3M Innovative Properties Co
Priority date: 2005-12-29
Filing date: 2006-12-29
Publication date: 2011-11-29
Also published as: KR101336500B1; CN101379485A; AU2006332658A1; CN101379496B; JP2013069329A; CA2635789A1; JP5563649B2; EP1969505A4; EP2722797A1; EP1969505A2; WO2007079254A2; US20140237331A1; CN101379485B; US20100017288A1; AU2006332660B2; KR20080089424A; KR20140033218A; KR20080081193A; AU2006332660A1; AU2006332658B2

Abstract

MéTODO IMPLANTADO POR COMPUTADOR, SISTEMAS E MìDIA QUE PODE SER LIDA POR COMPUTADOR. Trata-se da descrição de métodos e sistemas para projetar um experimento verdadeiro e, opcionalmente, conduzir o experimento e analisar os dados experimentais. As informações necessárias para projetar o experimento verdadeiro são identificadas. São apresentadas perguntas a um usuário cujas respostas fornecem as informações necessárias. As informações necessárias são extraidas das respostas recebidas do usuário. O experimento verdadeiro é projetado com base nas informações necessárias.

Description

"MÉTODO IMPLANTADO POR COMPUTADOR, SISTEMAS E MÍDIA QUE PODE SER LIDA POR COMPUTADOR"

CAMPO DA INVENCAO

A presente invenção refere-se a um sistema especialista para projetar experimentos verdadeiros.

ANTECEDENTES

Os experimentos são tipicamente conduzidos para determinar de maneira empírica se existem relações entre duas ou mais variáveis. Um experimento pode começar com a formação de uma ou mais hipóteses pressupondo que haja uma relação entre uma ou mais variáveis independentes e uma ou mais variáveis dependentes. Por exemplo, um pesquisador em uma empresa farmacêutica pode formular uma hipótese de que a quantidade de um fármaco novo que o paciente toma estará relacionada à pressão sangüínea dos pacientes. As variáveis independentes são as variáveis definidas ou manipuladas pelo experimentador durante um experimento (por exemplo, a quantidade e/ou freqüência de um fármaco administrada a pacientes). As variáveis dependentes são as variáveis pressupostas a serem preditas pelo valor da variável independente (por exemplo, a pressão sangüínea dos pacientes). O experimentador conduz, então, um experimento para determinar se há de fato uma relação entre as variáveis independentes e dependentes (por exemplo, se a quantidade de um fármaco que os pacientes recebem está relacionada à pressão sangüínea dos pacientes em um experimento farmacêutico).

As variáveis de confusão (fatores que poderiam variar sistematicamente com os níveis da variável independente) podem, também, influenciar na variável dependente. Estas variáveis de confusão não são de principal interesse no experimento, porém ainda podem influenciar as variáveis dependentes e, portanto ocultar a precisão da relação causa e efeito entre as variáveis independentes e dependentes. O experimentador tenta entender as relações causais entre as variáveis dependentes e independentes, entretanto, estas variáveis de confusão podem tornar os resultados de um experimento não interpretáveis. Alguns exemplos de variáveis de confusão incluem os efeitos de hawthorn, efeitos ordenados/efeitos de persistência de resíduos, características de demanda e/ou qualquer outro fator que possa variar sistematicamente os níveis das variáveis independentes, por exemplo, como a massa corporal de um indivíduo de teste em um experimento farmacêutico discutido acima. As variáveis de confusão tornam difícil ou impossível saber qual fator (variável) causou qualquer alteração na(s) variável(is) dependente(s). E dessa forma, a existência das variáveis de confusão que não são devidamente controladas durante o experimento torna difícil ou impossível fazer interferências estatísticas sobre as relações causais entre as variáveis dependentes e i ndependentes. Diversos tipos de experimentos podem ser distinguidos pela maneira e grau no qual eles conseguem reduzir ou eliminar os efeitos das variáveis de confusão. O termo "experimento verdadeiro" denota um experimento no qual:

1. Existem, pelo menos, dois níveis de uma variável independente.

2. As amostras foram aleatoriamente atribuídas aos níveis da variável independente.

3. Existem alguns métodos para controlar ou eliminar as variáveis de confusão.

Os experimentos que estão desprovidos de quaisquer uma das três características acima não são experimentos verdadeiros, e são, freqüentemente chamados de quase-experimentos ou estudos correlacionais. Embora, se use o termo experimento para descrever estudos que são desprovidos das 3 características acima, os versados na técnica de projeto experimental irão entender que estes estudos são realmente quase- experimentos ou estudos correlacionais. Somente experimentos verdadeiros permitem que inferências estatísticas sejam extraídas em relação às relações causais entre variáveis dependentes e independentes. Os quase- experimentos e projetos correlacionais podem permitir que as relações entre variáveis dependentes e independentes se estabilizem, mas não possibilitam determinar se estas relações são causais. Os diversos tipos de projetos experimentais (incluindo experimentos verdadeiros) foram descritos, por exemplo, em Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1963) Os projetos experimentais e quase-experimentais para pesquisa, Chicago: Rand McNally. Somente os experimentos verdadeiros liberam resultados que não foram afetados por variáveis de confusão e podem, empiricamente, determinar a direção e potência das relações causais. Entretanto, a complexidade do projeto de um experimento verdadeiro, que controla de maneira adequada ou elimina as variáveis de confusão, pode ser significativa. Os experimentos verdadeiros que são conduzidos manualmente requerem tempo, pesquisas, perícia em estatística e profundo conhecimento do método científico, o que freqüentemente evita o amplo uso de hoje em dia.

É desejável para experimentos do projeto que eles tenham um grau de validade interno e externo suficientes. A validade interna refere-se à confiança na qual um pode concluir que qualquer alteração na variável dependente foi produzida somente pela variável independente, e não devido a quaisquer variáveis estranhas ou descontroladas. Por exemplo, um experimento com fármaco para pressão sangüínea no qual o grupo de controle tomou uma pílula de placebo, seria mais válido internamente que um experimento no qual não foi dado placebo ao grupo de controle (porque sem dar placebo, o nível de variável dependente (pressão sangüínea) pode ter sido produzido pelo ato de tomar a pílula ou poderia ser causado pela composição química atual do fármaco), a validade externa refere-se ao grau no qual os resultados de um experimento são generalizáveis ou transferíveis. Por exemplo, um experimento com fármaco para pressão sangüínea no qual os resultados podem ser generalizados para todas as pessoas seria mais válido externamente, do que um experimento no qual os resultados poderiam ser somente generalizados para as pessoas que já tenham tido um ataque cardíaco anteriormente. O projeto de um experimento verdadeiro que tenha validade interna e externa suficiente pode ser desanimador para investigadores que tenham somente um conhecimento limitado dos princípios do projeto estatístico e experimental. O sistema especialista aqui descrito fornece aos investigadores uma ferramenta para projetar experimentos sem requerer conhecimento extensivo da teoria subjacente do projeto de experimento verdadeiro. O sistema especialista auxilia, também, os investigadores na condução de experimentos, coleta de dados, análise de dados estatisticamente e interpretação dos resultados dos experimentos.

SUMARIO DA INVENCAO

A presente invenção é direcionada a um sistema especialista para projetar experimentos verdadeiros, conduzir experimentos, coletar dados, analisar estatisticamente os dados e interpretar os resultados dos experimentos. Uma modalidade da invenção envolve um método implantado por computador para projetar um experimento verdadeiro para avaliar conteúdo de sinalização de digital. As informações necessárias para projetar um experimento verdadeiro para avaliar o conteúdo de sinalização digital é identificada. As perguntas são apresentadas a um usuário obtendo respostas que fornecem as informações necessárias. As respostas são recebidas e as informações necessárias é extraída das respostas. Um experimento verdadeiro é projetado com base nas informações necessárias extraídas das respostas do usuário.

Uma outra modalidade da invenção é direcionada a um método implantado por computador. O método envolve identificar as informações necessárias para projetar um experimento verdadeiro. As perguntas são apresentadas ao usuário obtendo respostas que fornecem as informações necessárias. As informações necessárias são extraídas das respostas recebidas do usuário. O experimento verdadeiro é projetado com base nas informações necessárias.

Ainda, uma outra modalidade da invenção é direcionada a um sistema. O sistema inclui uma interface de usuário configurada para apresentar perguntas para um usuário e receber respostas para as perguntas do usuário. O sistema inclui, também, um processador de projeto experimental acoplado à interface de usuário. O processador de projeto experimental é configurado para identificar as informações necessárias para executar um experimento verdadeiro, gerar perguntas obtendo respostas do usuário que fornecem as informações necessárias, extrair as informações necessárias das respostas do usuário e projetar um experimento verdadeiro usando as informações necessárias.

Uma modalidade adicional da invenção é direcionada a um meio legível por computador que tenha instruções armazenadas neste e executável por um dispositivo de computação para executar as etapas que incluem: identificar as informações necessárias para projetar um experimento verdadeiro, apresentar perguntas para um usuário, as perguntas obtêm respostas que fornecem as informações necessárias, receber as respostas às perguntas do usuário, extrair as informações necessárias das respostas do usuário e projetar o experimento verdadeiro com base nas informações necessárias extraídas das respostas do usuário.

O sumário acima da presente invenção não se destina a descrever cada modalidade ou todas as implementações da presente invenção. As vantagens e as realizações, junto com uma compreensão mais completa da invenção, se tornarão aparentes e apreciadas através de referências às seguintes descrições detalhadas e reivindicações tomadas em conjunto com os desenhos em anexo. BREVE DESCRICAO DOS DESENHOS

A Figura 1A ilustra componentes de um sistema especialista de acordo com modalidades da invenção;

A Figura 1B é um diagrama que ilustra os processos implantados pelo processador de projeto e pela interface de usuário, para projetar um experimento verdadeiro de acordo com modalidades da invenção;

A Figura 1C ilustra elementos de um experimento verdadeiro;

A Figura 1D é um diagrama de blocos que ilustra um sistema configurado para projetar um experimento verdadeiro, conduzir o experimento, analisar os dados experimentais e/ou interpretar os resultados do experimento verdadeiro de acordo com modalidades da invenção;

As Figuras 2A a 2E mostram um diagrama que fornece uma visão geral do processo que pode ser implantado pelo processador de projeto experimental de acordo com modalidades da invenção;

As Figuras 3A a 3P são capturas de tela de uma tela que ilustra perguntas que podem ser apresentadas para o usuário, por alguns dos processos usados para projetar experimentos verdadeiros de acordo com modalidades da invenção;

A Figura 4A é um diagrama de blocos de um sistema de sinalização digital que pode incorporar a capacidade para projetar experimentos verdadeiros, para testar a eficiência do conteúdo de sinalização digital de acordo com modalidades da invenção; e

A Figura 4B ilustra um sistema que inclui a configuração para projetar, conduzir e analisar um experimento verdadeiro, para avaliar o conteúdo de sinalização digital de acordo com modalidades da invenção.

Enquanto a invenção é adaptável a diversas modificações e formas alternativas, especificidades da mesma foram mostradas a título de exemplo nos desenhos e serão descritas em detalhe. Deve-se compreender, entretanto, que a intenção não é limitar a invenção para as modalidades específicas descritas. Em oposição, a intenção é proteger todas as modificações, equivalências e alternativas contidas no escopo da invenção conforme definido pelas reivindicações em anexo.

Descrição Detalhada das Diversas Modalidades

Na descrição a seguir das modalidades ilustradas, é feita referência aos desenhos anexos que são parte desta descrição e nos quais são mostradas, por meio de ilustração, diversas modalidades nas quais a invenção pode ser praticada. Deve-se compreender que as modalidades podem ser utilizadas e alterações estruturais pode ser feitas sem que se desvie do escopo da presente invenção.

Modalidades da invenção estão relacionadas a um sistema especialista computadorizado configurado para projetar um experimento verdadeiro à base de entrada de um usuário. O sistema computadorizado pode, também, auxiliar o usuário automática ou semi-automaticamente na execução de uma ou mais das etapas envolvidas com a condução de experimentos verdadeiros, incluindo a coleta de dados, análise estatística de dados, interpretar e relatar os resultados dos experimentos. Não se requere que o usuário do sistema especialista tenha conhecimento da teoria subjacente de projeto experimental, de processos estatísticos/matemáticos ou algorítmicos ou profundo conhecimento do método científico.

O sistema especialista, através de uma série de perguntas apresentadas a um usuário, obtém respostas do usuário que fornecem a informação para projetar um experimento verdadeiro. Em várias modalidades, os dados experimentais poderiam ser inseridos manualmente (em uma forma gerada por sistema), ou reunidos semi-automaticamente ou automaticamente por completo. Em algumas modalidades, o sistema irá manipular automaticamente os níveis de variáveis independentes e atribuir amostras para os níveis de variável independente, enquanto que em outros, o sistema fornecerá o protocolo para a manipulação da variável independente e a amostra atribuída pelo usuário. O usuário pode ser não-esclarecido no campo de projeto experimental e não necessitar saber como projetar, conduzir ou analisar os resultados de um experimento verdadeiro. O sistema especialista mitiga o usuário de ter conhecimento específico do campo de projeto experimental e análise, além do desejo para testar uma hipótese, por exemplo. O usuário fornece as informações ao sistema especialista, que permite que o sistema projete o experimento para o usuário com base na entrada do usuário. Após o projeto do experimento verdadeiro, o sistema especialista pode, também, auxiliar em uma ou mais etapas no processo de condução do experimento verdadeiro, incluindo a coleta de dados, análise estatística de dados e interpretação dos resultados do experimento. Nesta configuração, o sistema especialista pode ser capaz de conduzir automaticamente o experimento através do controle dos sistemas externos, por exemplo, no qual sinais eletrônicos são mostrados com conteúdo específico e pela análise de dados sintática automática das fontes eletrônicas, por exemplo, organizando manual ou automaticamente dados de receita, de acordo com as condições experimentais.

Conhecimento de vários conceitos integrais para o projeto experimental não precisam ser entendidos pelo usuário. Estes conceitos são apresentados ao usuário de modo que as unidades de terminologia e matemáticas correspondem à base de conhecimento do usuário. O sistema especialista é capaz de transformar os conceitos abstratos estatísticos de domínio geral em linguagem semanticamente significativa e em dados no domínio que o usuário saiba e entenda. Por exemplo, o sistema especialista poderia conduzir a análise de potência estatística para calcular os requisitos de tamanho da amostra para o experimento mas, ao contrário de simplesmente relatar a saída da análise de potência em termos de tamanho da amostra (por exemplo, 680 amostras), o sistema poderia relatar os resultados da análise de potência à medida que a quantidade de tempo que levaria para conduzir o experimento, dados os requerimentos de tamanhos de amostra específicos (por exemplo, 8 dias úteis). O sistema especialista é capaz de transformar automaticamente os dados de saída estatísticos em informações comerciais e/ou métricas com o objetivo de apresentar os dados em uma maneira na qual o usuário não esclarecido possa tomar decisões, por exemplo, transformando pontuações Z em dólares ou tempo, requisitos de tamanho da amostra e/ou eliminação do efeito de persistência de resíduos no tempo necessário para executar o experimento.

As unidades de terminologia e matemáticas usadas pelo sistema podem correspondem a níveis selecionáveis de esclarecimento de usuário. Por exemplo, em uma configuração selecionável, o usuário pode ser relativamente esclarecido em relação aos conceitos endereçados ao sistema especialista, e estes conceitos podem ser expressados em terminologia e matemática correspondendo ao nível de conhecimento do usuário. Por exemplo, nesta configuração, o usuário seria questionado como "esta variável é contínua ou distinta?", em uma outra configuração selecionável, o usuário pode não se familiarizar com os conceitos endereçados pelo sistema especialista. Para o usuário não esclarecido, o sistema especialista é capaz de guiar o usuário através de uma série de perguntas para determinar as informações, sem o uso de terminologia técnica que o usuário não esteja familiarizado. Nesta configuração, não se requer que o usuário tenha conhecimento ou entendimento de como usar os seguintes exemplos de conceitos que são endereçados pelo sistema especialista:

Variável independente - A variável manipulada pelo experimentador.

Variável dependente - A variável medida pelo experimentador.

Variável de confusão - Qualquer fator que pudesse variar sistematicamente com o nível da variável independente.

Aleatoriedade - O processo de tornar a seleção da amostra de teste aleatória e a atribuição da amostra a níveis da variável independente.

Propósito da seleção aleatória: A seleção aleatória é de importância crítica à validade externa do experimento. Devido ao fato de que os resultados do experimento podem somente ser generalizados à população na qual as amostras são coletadas, a seleção aleatória assegura que os resultados do experimento possam ser generalizados para toda a população na qual as amostras foram coletadas, ao invés de alguns subconjuntos da população que foram submetidos às amostras de uma forma pré-concebida (isto é, não- aleatório). Por exemplo, se todos os indivíduos em um experimento com fármaco para pressão sangüínea forem homens entre idades de 35 e 40, que foram selecionados pela facilidade de se incluírem no experimento pois já foram hospitalizados por depressão, não seria possível generalizar os resultados do experimento para o resto da população (por exemplo, mulheres acima de 65 anos). Tal experimento teria validade externa mais baixa que um experimento que fora selecionado aleatoriamente a partir de todas as pessoas nos Estados Unidos.

Propósito da atribuição aleatória: A atribuição aleatória é de importância crítica à validade interna do experimento. A atribuição aleatória garante que qualquer efeito encontrado no valor da variável dependente não é conseqüência da variação sistemática, na qual as amostras foram atribuídas a níveis de variáveis independentes. Por exemplo, o experimento com um fármaco para pressão sangüínea, no qual as amostras são atribuídas aleatoriamente para se ter o placebo ou a pílula farmacêutica, seria mais válido internamente do que aquele em que todos os indivíduos de New York tivessem recebido o placebo e todos aqueles de San Francisco Note que um propósito principal da atribuição aleatória é que, se não existirem variáveis de confusão, então o valor P revela a probabilidade de que qualquer efeito encontrado seja devido aos níveis de variável independente vs. variação aleatória. Este não é o caso em que um projeto quase- experimento ou correlacionai, em que o valor P revela simplesmente a probabilidade que você está coletando amostras de uma ou mais que uma distribuição subjacente. Ou seja, em um experimento verdadeiro, o valor P revela a probabilidade de que dois meios, X e Y sejam diferentes, e revela que eles são diferentes por causa de Z (ou seja, causado por Z), enquanto que em um estudo correlacionai, o valor P fornece somente informações de que os meios X e Y são diferentes, mas não fornecem informações sobre porque eles são diferentes (isto é, o valor P não revela se Z causou a diferença entre X e Y).

Replicação -Repetição aleatória das condições experimentais em um experimento, de modo que a variabilidade inerente ou experimental associada ao projeto pode ser estimada. Isto permite que o cálculo do valor ρ avalie a importância estatística.

Disposição em blocos- a disposição de unidades experimentais em grupos (blocos) que são similares entre si.

Escalas de Medição- se uma variável é nominal, ordinal ou de intervalo.

Análise de potência- Métodos para determinar requisitos de tamanho da amostra para encontrar um efeito de um determinado tamanho, a largura dos intervalos de confiança e a probabilidade de cometer um erro tipo II (probabilidade de falha de rejeição da hipótese nula quando a hipótese nula é falsa).

Equilíbrio- Métodos para assegurar que cada uma das IVs e a interação correspondente são independentes entre si.

Contrabalanço- Método para controle de ordem dos efeitos em projetos de medidas repetidas tanto pela inclusão de todas as ordens de apresentação do tratamento quanto pela determinação aleatória da ordem para cada indivíduo.

Estatísticas descritivas- Métodos para organizar e resumir os dados.

Estatísticas inferenciais- Procedimentos para determinar a confiabilidade e a generalização de uma descoberta experimental específica.

De acordo com várias modalidades descritas a seguir, métodos e dispositivos são descritos, para guiar o usuário para o uso adequado dos conceitos acima.

Componentes de um sistema especialista, de acordo com uma modalidade da invenção, são ilustrados na Figura 1A; O sistema especialista inclui um processador de projeto 110 que possui vários componentes de hardware, incluindo uma unidade de processamento central (CPU) 105 e memória 106, dentre outros componentes. A memória 106 armazena instruções de computador que controlam os processos para projetar o experimento, e armazena as informações adquiridas do usuário, que são necessárias para o projeto experimental. Sob controle do software, a CPU 105 seleciona por algoritmos ou gera perguntas para obter informações de um usuário. As perguntas são apresentadas ao usuário através de um dispositivo de saída de uma interface de usuário 120, que é acoplada ao processador de projeto 110. Por exemplo, a interface de usuário 120 tipicamente inclui um dispositivo de exibição, como um visor de cristal líquido (LCD) ou outro tipo de dispositivo de exibição para apresentação de perguntas ao usuário. A interface de usuário 120 inclui, também, um ou mais dispositivos de entrada, como uma tela sensível a toque ou à caneta stylus touch, um mouse, teclado, reconhecimento de voz ou outro tipo de dispositivo de entrada. O usuário insere as respostas às perguntas através de um ou mais dispositivo(s) de entrada da interface de usuário. O processador de projeto 110 pode determinar as estatísticas descritivas e inferenciais adequadas para o experimento com base no projeto experimental e nas características das variáveis dependentes e independentes.

O diagrama da Figura 1B ilustra os processos implantados pelo processador de projeto e pela interface de usuário, para projetar um experimento verdadeiro de acordo com modalidades da invenção. O processador de projeto identifica 140 as informações necessárias para projetar um experimento verdadeiro e seleciona ou gera uma série de perguntas que obtêm respostas do usuário, fornecendo as informações necessárias. As perguntas são apresentadas 150 para o usuário através de uma interface de usuário. As respostas do usuário para as perguntas são recebidas 160 através da interface de usuário e são transferidas para o processador de projeto. O processador de projeto extrai 170 informações das respostas do usuários e projeta 180 um experimento verdadeiro com base nas informações. O sistema especialista tem a capacidade para coletar informações em etapas específicas, que são relevantes para outras etapas. Por exemplo, a ciência de que a variável dependente é contínua na etapa X significa que um tipo específico de análise estatística dever ser usado na etapa Υ. O sistema usa dados de etapas anteriores para completar as últimas etapas. Por exemplo, se os dados já tiverem sido adquiridos, o sistema não perguntaria ao usuário sobre a mesma informação novamente. O usuário não precisaria saber que as informações foram relevantes para ambas etapas. Se os dados não estiverem disponíveis a partir das etapas anteriores, o sistema não perguntaria ao usuário sobre os dados necessários.

Elementos de um experimento verdadeiro são ilustrados na Figura 1C. Um experimento verdadeiro inclui desenvolver uma hipótese ou objetivo. Variáveis independentes e dependentes são identificadas e, pelo menos, dois níveis de uma ou mais variável independente são usados. Um grupo de controle e um grupo de tratamento são formados e amostras são atribuídas aleatoriamente para níveis da variável independente. Há algum tipo de método para controlar ou eliminar variáveis de confusão. Por exemplo, em um experimento de sinalização digital, o sistema guiaria o usuário através do processo de controle para efeitos remanescentes por 1) balanço e contrabalanço da ordem na qual as peças do conteúdo são mostrados em locais ao longo da rede; e/ou 2) assegurar que duas peças de conteúdo experimental não sejam mostradas dentro de um bloco de tempo no qual os observadores poderiam ver ambas as peças de conteúdo enquanto estiverem na loja; e/ou 3) assegurar que foi decorrido tempo suficiente antes dos dados serem coletados entre o momento que o conteúdo alterna entre uma versão de conteúdo experimental e uma outra versão de conteúdo experimental, de modo que pelo menos 95% dos observadores possíveis que estiverem na loja, no tempo da alteração do conteúdo tivessem deixado a loja. Se todos esses elementos forem adequadamente aplicados, o experimento produz resultados que podem ser usados para fazer inferências estatísticas sobre a relação entre as variáveis dependentes e independentes. O sistema especialista aqui descrito permite que um usuário, que não seja versado nas complexidades de projeto do experimento verdadeiro, projete um experimento que produza resultados substancialmente livres de confusão e possa ser usado para determinar e quantificar qualquer relação causai entre variáveis dependentes e independentes.

Modalidades da invenção são direcionadas a um sistema especialista que tem a capacidade de projetar um experimento verdadeiro com base na entrada de um usuário. Conforme anteriormente mencionado, o uso do sistema especialista libera o usuário de ter qualquer base na teoria ou prática de projeto experimental. Um experimento verdadeiro tem pelo menos dois níveis de uma variável independente. O sistema especialista obtém informações de um usuário necessárias para escolher variáveis dependentes e independentes para o experimento. Por exemplo, em um experimento de sinalização digital, o sistema especialista pode perguntar ao usuário perguntas como: "Se o conteúdo X (onde X é qualquer peça de conteúdo na qual o usuário deseja para avaliar experimentalmente) é eficaz, quais são as alterações no mundo você esperaria que acontecesse com um resultado da amostragem do conteúdo X? O sistema forneceria um número de alterações possíveis como: vendas de um produto específico aumentarão; o fluxo de transeuntes em um local específico na loja aumentará; consumidores irão perguntar para os funcionários a respeito das características de um produto específico; consumidores retirarão um produto específico da prateleira; e outro, sendo que outro é qualquer outra alteração que não está incluída no conjunto de alterações armazenadas no sistema. Versados na técnica irão entender que cada uma destas possíveis "alterações no mundo" correspondem a uma possível variável dependente que poderia ser medida em um experimento projetado para testar a eficiência de conteúdo X. Da mesma forma, o sistema especialista poderia guiar o usuário através do processo de escolha do conteúdo de controle análogo a um placebo em estudo de fármaco. Por exemplo, o sistema especialista pediria ao usuário para identificar conteúdo que não seria relacionado de qualquer maneira ao objetivo de conteúdo X. Em respeito aos perigos da validade interna, o sistema especialista, através da seqüência de perguntas e respostas do usuário, identifica perigos à validade interna, e pode iniciar o processo para controlar estes perigos, como através do balanço, contrabalanço e/ou disposição em blocos, e/ou aleatoriedade. O sistema especialista, com base na entrada do usuário, é capaz de implantar processos de atribuição de amostras aleatoriamente para grupos, de modo que cada amostra em um experimento seja, de maneira igual, provavelmente atribuída a níveis da variável independente. O sistema especialista é, também, capaz de projetar um experimento que inclui aleatoriedade, contrabalanço e/ou disposição em blocos. O sistema pode auxiliar o usuário na seleção de variáveis independentes ou níveis de variáveis independentes, e auxiliar o usuário na seleção de variáveis dependentes com base nos fatores associados à validade interna e/ou externa do experimento. Por exemplo, o sistema poderia obter as informações necessárias para conduzir a análise de potência em várias combinações de variáveis dependentes e independentes, fornecer ao usuário resultados das várias poderosas análise de termos específicos de domínio e valores que o usuário compreende ("usando dados de venda para medir a eficiência desta peça de conteúdo, levaria 8 semanas custaria $1400, enquanto que usando dados do sensor, levaria 2 semanas e custaria $800).

Em algumas configurações, em adição ao projeto de experimento verdadeiro, o sistema especialista pode auxiliar o usuário na execução de uma ou mais conduções de experimentos verdadeiros, coleta de dados, análise estatística de dados e interpretar os resultados dos experimentos. Uma modalidade do sistema especialista que inclui a capacidade para conduzir, analisar e interpretar experimentos, é ilustrada na Figura 1D. Em adição ao processador de projeto do experimento 110 e á interface de usuário 120 anteriormente descritos, o sistema especialista pode, também, incluir um processador de controle do experimento 135 configurado para controlar a execução do experimento automática ou semi-automaticamente. Um processador de análise do experimento 145 pode, também, ser incluído, o qual é configurado para analisar os dados experimentais e/ou interpretar os resultados do experimento. As funções do processador de controle 135 e do processador de análise 145 são aprimoradas através do conhecimento de como o experimento foi projetado pelo processador de projeto 110.

Por exemplo, devido ao fato de que o processador de análise 145 irá receber informações referentes às variáveis independentes e dependentes (por exemplo, se as variáveis independentes (IVs) e as variáveis dependentes (DVs) forem contínuas ou distintas), o processador de análise 145 teria muitas informações necessárias para escolher o teste estatístico adequado para aplicar aos dados do experimento. Por exemplo, se há uma IV com dois níveis distintos e uma DV contínua, então um teste T pode ser selecionado pelo processador de análise 145 para o teste de estatística inferencial, enquanto que se houver uma IV com dois níveis distintos e uma DV com dois níveis distintos, então um teste qui-quadrado pode ser usado para o teste estatística inferencial. Da mesma forma, devido ao fato de que o processador de análise 145 irá ter acesso às informações do processador de projeto 110, nas quais as condições experimentais são diagnósticos de hipóteses específicas, o processador de análise 145 teria todas ou quase todas as informações necessárias para determinar quais as condições experimentais e de controle deveriam ser comparadas estatisticamente e relatadas ao usuário.

As abordagens com base no computador para o projeto experimental aqui descritas, envolvem um sistema de informação de sinalização digital computadorizado. A presente invenção não é limitada, entretanto, para os campos de sistema de comunicação ou para sinalização digital. As abordagens da presente invenção podem ser aplicadas para projetar um experimento verdadeiro sem levar em consideração o campo de interesse. Por exemplo, os métodos da presente invenção e sistemas aqui descritos podem ser aplicados para o projeto de experimentos para qualquer número de áreas, incluindo, mas não se limitando a, qualquer classificação de mensagem entregue digitalmente, como meios impressos, sinalização digital e/ou anúncios publicados na internet, bem como experimentos relacionados à biologia, química, lingüística, medicina, ciências cognitivas, ciências sociais, educação, economia e/ou outros campos científicos.

Os exemplos são descritos no contexto de um sistema especialista configurado para projetar experimentos para avaliar conteúdo de sinalização digital. Conforme será entendido, o sistema especialista pode ser, alternativa ou adicionalmente, programado para avaliar outros tipos de conteúdo, ou pode ser programado para projetar experimentos além de experimentos de avaliação do conteúdo. O exemplo de sistema especialista descrito a seguir permite que o leitor desenvolva um entendimento dos princípios da invenção, que geralmente abrange todos os campos de empreendimento científicos.

O diagrama de fluxo ilustrado nas Figuras 2A e 2E fornece uma vista geral dos processos que podem ser implantados pelo processador de projeto 110 (Figuras 1A e 1D), de acordo com modalidades da invenção. O diagrama de fluxo ilustra etapas no projeto de um experimento verdadeiro que, de acordo com várias modalidades da presente invenção, pode ser implantado pelo sistema especialista para incentivar o usuário a fornecer as informações necessárias. O sistema especialista incentiva o usuário a suprir informações pela apresentação de perguntas ao usuário. O sistema especialista recebe as respostas do usuário e extrai informações necessárias para o experimento de respostas do usuário. As Figuras 3A a 3P são capturas de tela de uma tela do visor que ilustra perguntas que podem ser apresentadas ao usuário para alguns dos processos indicados no diagrama de fluxo das Figuras 2A a 2E. O exemplo de capturas de tela apresentam perguntas correspondentes a um experimento para testar e medir as relações causais entre conteúdo de sinalização digital e vendas em uma cafeteria de um hotel. Vários anúncios são apresentados em visores digitais posicionados em vários locais. O exemplo é usado ilustrar processos que podem ser implantados pelo sistema especialista no projeto de um experimento verdadeiro. Versados na técnica entenderão que este processo exemplificador para projetar o experimento da cafeteria pode ser extrapolado para qualquer experimento pela apresentação de perguntas ao usuário para adquirir as informações necessárias para projetar o experimento específico de interesse.

Conforme ilustrado na Figura 2A, o processo usado pelo sistema especialista para projetar o experimento verdadeiro inclui desenvolver 202 uma hipótese operacional e identificar 204 as variáveis dependentes e independentes do experimento, incluindo se as variáveis são distintas ou contínuas e quais os níveis de IV devem ser testados. Com a entrada do usuário, o sistema especialista identifica 206 as variáveis de distúrbio e de confusão e determina 208 o cronograma pelo qual o conteúdo de controle e experimental são mostrados por visores digitais para executar o experimento.

A Figura 2B ilustra em mais detalhes, vários processos opcionais associados à identificação 204 de variáveis experimentais. O sistema especialista pode obter informações para identificar 210 possíveis variáveis independentes e independentes e adquirir 212 informações do usuário, de modo que a análise de potência possa ser executada. O sistema especialista pode auxiliar 214 o usuário através de um processo para escolher conteúdo de controle e pode adquirir 216 informações do usuário sobre o protocolo experimental, que no contexto de sinalização digital envolve o cronograma para exibir conteúdo pela rede de sinalização digital. O cronograma inclui os locais e tempos que o conteúdo é executado pela rede de sinalização digital.

A Figura 2C ilustra em mais detalhes os processos para adquirir 212 informações para executar uma análise de potência. A análise de potência permite que o sistema especialista determine a probabilidade do experimento detectar um efeito de uma determinada magnitude. As informações adquiridas durante este estágio podem, também, ser usadas para determinar o tamanho da amostra necessária para o experimento ter uma quantidade pré-especificada de potência estatística. A análise de potência soluciona um de três parâmetros que não são fornecidos a partir de dois outros que são. Os parâmetros para análise de potência são: tamanho da amostra, potência, tamanho do efeito. O sistema especialista pode conduzir o usuário a optar por quais dessas ele mais se interessa e ajudar a otimizar o projeto experimental Por exemplo, se o usuário diz que não está interessado ao menos que seja maior que X, a análise de potência seria conduzida de modo que o experimento tenha potência suficiente para encontrar um efeito pelo menos tão grande quanto X.

Uma análise de potência requer as seguintes informações a serem estimadas: o valor médio sob a hipótese nula 222, o valor médio sob a hipótese de teste 224, desvio padrão 226 e o tamanho da amostra 228. Estes parâmetros são estimados através de uma série de perguntas simples apresentadas ao usuário, conforme ilustrado em mais detalhes na Figura 3. Quando o desvio padrão é desconhecido, os dados históricos podem fornecer a base para estimativa. Quando não houverem dados sobre o histórico, uma aproximação razoavelmente boa seria usar o valor mais alto que a variável dependente pudesse ser, menos o valor mais baixo que pudesse ser e dividir esta diferença por 4 (obtém-se uma estimativa cautelosa do desvio padrão).

A Figura 2D ilustra em mais detalhes vários processos opcionais para identificar 206 valores de distúrbio e de confusão. Variáveis de confusão são qualquer fator que varie sistematicamente com o nível da variável independente. Por exemplo, se uma parte do conteúdo de controle estiver sempre seguida de uma parte do conteúdo que adverte o nível de ameaça de terror, considerando-se que uma parte do conteúdo experimental esteja sempre seguida por uma propaganda de camas para conforto durante o sono, toda e qualquer diferença nas vendas de uma cafeteria, quando o conteúdo de controle ou experimental estivesse sendo reproduzido, poderia decorrer da diferença de conteúdo de controle versus conteúdo experimental ou poderia decorrer do conteúdo que seguisse cada parte do conteúdo experimental e de controle. Exemplos de confusão incluem: regressão ao meio, efeitos de ordem, efeitos remanescentes, efeitos de piso, efeitos de parede, efeitos de hawthorn e características de demanda.

Variáveis de distúrbio são variáveis que não variam sistematicamente com os níveis de IV, porém que podem reduzir a potência estatística para o experimento da cafeteria. Por exemplo, fornecendo aleatoriedade correta, a taxa de ocupação do hotel seria uma variável de distúrbio. Em dois experimentos em que um hotel tem mais variabilidade nas taxas de ocupação e um outro tem menos variabilidade, se todos os demais fossem iguais (por exemplo, mesmo tamanho de amostra) a potência estatística seria maior no hotel com menos variabilidade de ocupação. Exemplos de variáveis de distúrbio em experimento de sinalização digital incluem: outras atividades promocionais, clima, dia da semana, condições econômicas. O sistema especialista adquire informações sobre possíveis variáveis de distúrbio e de confusão pela apresentação de uma série de perguntas que obtêm respostas do usuário, que contêm informações sobre estas variáveis. Conforme ilustrado na Figura 2D, o sistema especialista pode formular uma série de perguntas designadas para adquirir informações sobre os efeitos remanescentes 231, a pré-disposição de seleção 232, os efeitos do teste 235 que envolvem qualquer diferença em resultados que se dão devido ao tratamento da amostra, de uma forma distinta da que eles seriam se não estivessem sendo submetidos aos níveis do IV em um experimento controlado (por exemplo, sendo observados por alguém portando uma prancheta poderia alterar como normalmente responderiam ao verem uma parte do conteúdo), mortalidade experimental 236, ocorrências locais que porventura afetassem o experimento 237 e informações sobre outros trabalhos publicitários ou promocionais 238, por exemplo.

A Figura 2E ilustra em mais detalhes vários processos opcionais que podem ser executados pelo sistema especialista para adquirir informações 231 sobre efeitos remanescentes. O sistema especialista apresenta uma série de perguntas ao usuário para obter 232 informações sobre conteúdo mostrado em outros locais. Uma outra série de perguntas obtém 234 respostas do usuário incluindo informações sobre a temporização de conteúdo que poderia produzir efeitos remanescentes.

O sistema especialista guia o usuário através de qualquer ou de todos os processos descritos acima para adquirir informações necessárias para executar um experimento verdadeiro. A Figura 3A ilustra um visor exemplificador 300 que pode ser usado para apresentar perguntas ao usuário e receber respostas do usuário. O visor 300 ilustrado na Figura 3A é um visor sensível a toque, embora qualquer tipo de dispositivo de entrada e saída adequado para apresentar perguntas para um usuário e receber respostas do usuário, como um visor que não é sensível a toque, pode ser usado. A sensibilidade a toque do visor permite que as respostas do usuário sejam inseridas através de toques na tela. Ficará evidente que qualquer tipo de dispositivo de entrada adequado para receber respostas de um usuário, incluindo mouse, teclado e/ou microfone com circuito de reconhecimento de voz, pode ser usado.

Neste exemplo, o visor 300 inclui área de visualização de pergunta/resposta 305 e vários menus em cascata 310—316, que podem ser ativados por um toque do usuário para facilitar o recolhimento de informações. Cada menu em cascata 310—316 corresponde a uma área diferente de perguntas e/ou um aspecto diferente do projeto experimental, que é indicado pelo título do menu. Os menus 310—316 exemplificam o nível mais alto em uma estrutura de menu hierárquica. Quando selecionado, um menu em cascata 310 pode revelar um ou mais sub-menus 320—322 que correspondem ao próximo nível hierárquico na estrutura do menu. A seleção de um sub-menu 320—322 pode causar a apresentação de menus adicionais. A apresentação de sub-menus na estrutura hierárquica pode continuar como uma necessidade para alcançar o nível de especificação necessária pela área de perguntas ou operações de projeto associada à estrutura do menu. Um tela sensível a toque permite que menus e/ou sub-menus sejam suspensos (pulled down) e/ou um item do menu ativado pelo toque no título do menu ou no item de menu.

Ficará evidente que os menus ilustrados na Figura 3 representam um subconjunto de possíveis menus que podem ser usados para o sistema especialista. Por exemplo, outros menus que poderiam ser usados incluem menus direcionados para adquirir informações adicionais para projetar o experimento ou menus direcionados para adquirir informações usadas na condução ou análise do experimento.

O sistema especialista pode operar em vários modos, por exemplo, a ativação de um item do menu é, tipicamente, executada pelo sistema especialista, conforme o sistema guia o usuário através do processo de projeto experimental. Em algumas modalidades, o usuário pode interagir com o processador de controle e/ou processador de análise para fornecer entrada em relação á execução do experimento, análise dos dados experimentais e/ou interpretação dos resultados experimentais.

Itens do menu podem, também, ser acessados pelo usuário, se for desejado. Por exemplo, o sistema especialista pode passar inicialmente através de um processo para obter informações pela ativação de operações associadas com vários itens de menu ou sub-menu. O usuário pode, se for desejado, retornar a vários estágios do processo, reativando o item de menu. Por exemplo, o usuário pode desejar retornar a um item do menu para alterar uma entrada inserida anteriormente e pode, convenientemente, assim fazer usando os menus em cascata 310—316.

A tela 300 ilustrada na Figura 3A ilustra um menu 310 intitulado "Modo de Teste". Se o usuário ativar o item Modo de Teste, então a tela exibe uma ou mais perguntas relacionadas à determinação de variáveis independentes do experimento. Conforme anteriormente discutido, neste exemplo, o sistema especialista é configurado para projetar experimentos para analisar conteúdo de sinalização digital, como gráficos ou clipes de vídeo exibidos em um visor digital, embora o sistema poderia ser configurado para projetar experimentos para outros tipos de aplicações. Quando o item de menu 310 "Modo de Teste" é ativado, o usuário tem a opção de escolher entre os itens de sub-menu 320-322. O usuário pode escolher tanto "Avaliar uma peça individual de conteúdo" indicando que o usuário avaliaria uma peça de conteúdo em relação à ausência de conteúdo ou conteúdo de placebo, quanto "Avaliar o impacto relativo de várias peças de conteúdo" indicando que o usuário tem dois anúncios que ele/ela poderia gostar de comparar ou "Determinar se um experimento é 'verdadeiro"'. A Figura 3A retrata o cenário em que o usuário selecionou avaliar uma peça individual de conteúdo, conforme indicado pelo item de sub-menu destacado 320. A seleção desta opção inicia um processo controlado pelo sistema especialista para adquirir informações do usuário, que são necessárias para projetar um experimento para avaliar uma peça individual de conteúdo. O sistema especialista prossegue para a próxima etapa no processo que envolve determinar a hipótese experimental e as variáveis dependentes para o experimento, pela ativação de um outro item de menu, conforme ilustrado na Figura 3B.

A Figura 3B mostra a seleção do item de menu 311 intitulado "Variáveis Exp." (abreviação de Variáveis Experimentais). Quando ativado, o menu 311 revela uma lista de itens do sub-menu intitulada "Hipótese/Variáveis," "Variabilidade," e "Dados Históricos". A ativação de um item de sub-menu ocasiona uma série de perguntas e/ou escolhas para serem apresentadas ao usuário. Por exemplo, se o item de menu hipótese/variáveis for ativado, a tela pode exibir um número de escolhas, conforme indicado na Figura 3C para desenvolver a hipótese ou as hipóteses do experimento e para determinar variáveis dependentes possíveis para o experimento. Em um cenário, conforme ilustrado na Figura 3C, a seguinte pergunta é apresentada ao usuário: "Se o conteúdo está tendo o efeito desejado, o que você alteraria diante disso? Confira tudo que é de seu interesse". O usuário pode escolher uma ou mais das seguintes respostas: "Vendas irão aumentar", "Haverá um aumento no fluxo de tráfego", "Consumidores irão pesquisar junto aos vendedores", "Será mais provável que os consumidores escolherão um produto específico da prateleira", "Se avaliados, consumidores irão responder às perguntas específicas de forma diferente", "Outras alterações". No exemplo específico da Figura 3C, o usuário selecionou "Vendas irão aumentar". Esta seleção fornece informações ao sistema especialista que identifica a hipótese experimental da seguinte forma: Se o conteúdo de sinalização digital é mostrado aos clientes, vendas aumentarão. As informações fornecem, também, uma variável dependente no experimento, isto é, uma alteração nas vendas ocasionadas pela exibição de conteúdo. Em outros cenários, uma ou mais variáveis dependentes possíveis adicionais, por exemplo, fluxo de tráfego, pesquisas do consumidor, escolha de produtos pelos consumidores e/ou respostas às perguntas avaliadas podem ser selecionadas pelo usuário. Se múltiplas variáveis dependentes forem indicadas, o sistema especialista irá calcular o custo do experimento, estimar a validade interna e externa do experimento para cada variável dependente e guiar o usuário através do processo de seleção das variáveis dependentes adequadas. A Figura 3D ilustra uma porção do processo que o sistema especialista pode usar para guiar o usuário através da seleção de uma ou mais variáveis dependentes quando múltiplas seleções forem feitas na etapa do processo ilustrado pela Figura 3C.

Em alguns cenários, nenhuma das escolhas oferecidas ilustradas na Figura 3C corresponde a uma alteração esperada por um usuário e o usuário pode selecionar "Outra". Se assim for, o sistema especialista guia o usuário através de uma série de perguntas adicionais para identificar e caracterizar a(s) variável(s) dependente(s) para o experimento. Por exemplo, se o usuário selecionou "Outra," algumas das perguntas podem ser direcionadas a fim de determinar se a variável dependente é contínua ou distinta. O usuário poderia ter dados distintos, categóricos ou nominais (por exemplo, masculino e feminino). As variáveis distintas poderiam ser categorias ordenadas que fossem denominadas dados ordinais (por exemplo, categorias por idade, de 20 a 29, de 30 a 39, etc.). Os dados contínuos provêm de uma variedade de técnicas de medições, nas quais há uma progressão fundamental. Como exemplo, os índices em escala sob uma análise, segundo uma escala de preferência que vai de total disparidade à total preferência (07 categorias, em uma escala de 1 a 7), ou numa escala de intenção de compra que vai de definitivamente não compraria a decididamente compraria. Outro exemplo seria a variável contínua mais tradicional onde existe um grande número de valores possíveis (temperatura, receita, vendas, peso, etc.).

Por exemplo, ao deduzir informações sobre a possibilidade de a "Outra" categoria ser escolhida pelo usuário, o sistema especialista pode apresentar uma ou mais perguntas adicionais para determinar a variável dependente e/ou se a variável dependente é contínua ou distinta.

O sistema especialista pode conduzir o usuário através de uma série de perguntas para obter as informações necessárias para desempenhar uma análise de potência. Os parâmetros que são usados na análise de potência incluem a média da hipótese nula, o desvio padrão, a média tirada das hipóteses de teste, o nível de importância, energia e tamanho da amostra. Informações sobre alguns desses parâmetros são obtidas do usuário, muito embora outras sejam valores padrão formados no sistema especialista. Depois de determinar possíveis variáveis dependentes, o sistema especialista pode ativar processos associado ao item do sub-menu intitulado "Variabilidade", conforme indicado na Figura 3E. Nesses processos, o sistema especialista leva o usuário a percorrer uma série de perguntas projetadas com a finalidade de determinar a variabilidade das possíveis variáveis dependentes. A determinação da variabilidade das possíveis variáveis dependentes fornece informações de uso para que o sistema especialista avalie a potência estatística do experimento. Por exemplo, o sistema especialista pode formular perguntas para coletar informações sobre a granulabilidade dos dados disponibilizados, como aqueles indicados nas Figura 3F e 3G. Na Figura 3F, o sistema especialista faz uma pergunta para obter informações sobre o menor nível de detalhamento dos dados disponíveis. Conforme indicado na Figura 3F, a pergunta "Qual é o aumento mínimo de tempo em que as vendas possivelmente podem ser medidas" fornece a seguintes opções: por hora, depois de cada mudança, diariamente, semanalmente, mensalmente ou outros. No caso particular, o usuário indicou que a menor unidade de tempo em que as vendas podem ser mensuradas é por hora. Na tela capturada da Figura 3F, o sistema especialista também impele o usuário a ingressar o custo associado aos dados mensurados no aumento mínimo de tempo.

Conforme representado na Figura 3G, o sistema especialista também obtém informações sobre um aumento de tempo conveniente à obtenção de dados. Na captura de tela ilustrada na Figura 3G, o sistema especialista indaga sobre um aumento de tempo conveniente mediante o qual as vendas podem ser mensuradas. Mais uma vez, o usuário é impelido a optar por de hora em hora, após cada mudança, diariamente, toda semana, mensalmente, ou outros. O custo associado à obtenção de dados mediante o aumento que melhor convier é, também, necessário conforme indicado na Figura 3G.

O sistema especialista pode ativar processos associados ao item do sub-menu intitulado "Dados sobre o Histórico", conforme indicado na Figura 3H. O usuário é incentivado a indicar se o histórico dos dados sobre as vendas encontra-se disponível ou não (Figura 31). Uma resposta positiva reativar as telas representadas nas Figuras 3J e 3K que permitem que o usuário ingresse os dados sobre as vendas acerca do aumento de tempo mínimo e do aumento de tempo conveniente, respectivamente. O histórico sobre as vendas pode ser usado, por exemplo, para fazer a estimativa do desvio padrão referente à variável dependente (neste exemplo, as vendas) para uso em uma análise de potência que tem por fim determinar a potência estatística do experimento. O número de entradas que surgiram nas telas, conforme mostram as Figura 3J e 3K é determinado pelo computador, à base de um nível de confiança e no desvio padrão, como desejados. Por exemplo, o computador pode incentivar o usuário a fornecer informações a respeito de um determinado número de entradas necessárias para calcular o item desvio padrão, de maneira a atingir um nível de confiança particular, no qual o desvio padrão se inserirá dentro de uma faixa particular.

O nível de confiança usado para o desvio padrão, por exemplo, 90% ou 95%, é tipicamente transparente ao usuário, muito embora possa ser um valor programável do sistema especialista. Certos valores usados pelo sistema especialista, como o nível de confiança para o desvio padrão da variável dependente descrita acima e o nível de importância do experimento, pode ser programável no momento em que o sistema é configurado. Esses valores de configuração podem ser alterados posteriormente, por exemplo, pelo administrador familiarizado com o software do sistema especialista.

O sistema especialista pode fazer perguntas ao usuário para obter informações ligadas aos efeitos do experimento. A Figura 3L é uma captura de tela que ilustra uma pergunta que pode ser feita ao usuário para determinar o tamanho de efeito mínimo. Neste Exemplo, o sistema especialista requer que o usuário ingresse o aumento nas vendas que tornaria o conteúdo valioso.

Para projetar um experimento verdadeiro, o sistema especialista obtém informações sobre variáveis porventura confusas e/ou danosas que possam afetar o experimento. Por exemplo, as variáveis de confusão podem ser associadas a efeitos remanescentes, pré-disposição de escolhas, efeitos de teste e mortalidade experimental. Conforme indicado na tela da Figura 3M, um item de menu para cada um desses fatores pode ser ativado levando a uma série de perguntas feitas ao usuário com a finalidade de obter informações sobre esses fatores. Na Figura 3M, os efeitos remanescentes no item do menu ficam em destaque. A ativação do item de menu dos efeitos remanescentes conduz à pergunta feita nas Figura 3N a 3P. Na Figura 3N, o sistema especialista faz uma pergunta que conduz o usuário a revelar informações sobre outros locais que poderiam ser mostrados. Nas Figuras 30 e 3P, o sistema especialista faz perguntas que conduzem o usuário a revelar informações sobre a temporização dos efeitos remanescentes.

A Figura 4A é um diagrama de blocos de um sistema de sinalização digital (DSS) que pode incorporar a capacidade para projetar experimentos verdadeiros, para testar a eficiência do conteúdo de sinalização digital de acordo com modalidades da invenção; O diagrama de blocos da Figura 4A ilustrar uma configuração de um DSS que dividido forma blocos funcionais. Os versados na técnica verificarão que o sistema DSS pode ser ilustrado alternativamente usando-se blocos de função diferente e que vários componentes do DSS pode ser implementados como hardware, software, firmware ou qualquer combinação de hardware, software e firmware.

Um sistema de acordo com a presente invenção pode incluir um ou mais dos seus recursos, estruturas, métodos ou combinações aqui descritos. Por exemplo, um sistema pode ser implantado de modo a incluir um ou mais dos recursos e/ou processos vantajosos ilustrados na Figura 4A. A intenção é a de que tal sistema não precise incluir todos os recursos ora revelados, mas que possa ser implantado de modo a incluir os recursos escolhidos que propiciam estruturas e/ou funcionalidade úteis.

O DSS ilustrado na Figura 4A consiste em um sistema computadorizado, configurado de modo a apresentar conteúdo informacional através de áudio, vídeo e/ou demais formatos de mídia. O DSS pode incluir funcionalidade para gerar listas de execução automática ou semi- automaticamente, que fornecem uma listagem do teor das informações a serem apresentadas, e os cronogramas que definem a ordem de apresentação do conteúdo. No modo semi-automático, um usuário pode acessar um processador de controle DSS 405 através de uma interface interativa com o usuário 410. Com o auxílio do processador de controle DSS 405, o usuário consegue identificar o conteúdo a ser apresentado e gerar listas de execução e cronogramas que controlam a temporização e a ordem de apresentações sob um ou mais aparelhos de execução DSS 415. Cada aparelho de execução 415 apresenta o conteúdo ao receptor, de acordo com uma lista de execução e cronograma desenvolvidos para o aparelho de execução. O conteúdo informacional pode compreender gráficos, texto, videoclipes, imagens fixas, áudio-clipes, páginas da Rede e/ou qualquer combinação de conteúdo de vídeo e/ou áudio, por exemplo.

Em algumas implementações, depois de oficializados o cronograma e a lista de execução, o processador de controle DSS 405 determina o conteúdo necessário para a lista de execução, ativa o conteúdo através de download de um servidor de conteúdo e transfere o conteúdo juntamente com a lista de execução e o cronograma para o controlador do aparelho de execução 420 que distribui o conteúdo aos aparelhos de execução 415. Apesar de a Figura 4A mostrar apenas um controlador de aparelho de execução 420, múltiplos controladores de aparelho de execução podem ser acoplados a um único processador de controle DSS 405. Cada controlador de aparelho de execução 420 pode controlar um único aparelho de execução ou múltiplos aparelhos de execução 415. O conteúdo e/ou as listas de execução e cronogramas podem ser transferidos do processador de controle DSS 405 para um ou mais controladores de aparelho de execução 420 em formato compactado com o endereçamento adequado fornecendo informações que identifiquem o aparelho de execução 415, para o qual se pretende o conteúdo ou lista de execução ou cronograma. Em algumas aplicações, o aparelho de execuções 415 pode ser distribuído em lojas e o conteúdo apresentado nos aparelhos de execuções 415 pode ser publicitário.

Em outras implementações, o the processador de controle DSS 405 pode transferir apenas as listas de execução e os cronogramas para o controlador de aparelho de execução 420. Se o conteúdo não residir no controlador de aparelho de execução 420, o controlador de aparelho de execução 420 pode acessar o armazenamento de conteúdo 425 para adquirir o conteúdo a ser apresentado. Em alguns cenários, um ou mais dos vários componentes do sistema DSS1 incluindo o armazenamento de conteúdo 425, podem ser acessíveis através de uma conexão de rede, como uma conexão de Intranet ou Internet. O controlador de aparelho de execução 420 pode reunir o conteúdo desejado, ou, de outro modo, facilitar a exibição do conteúdo desejado nos aparelhos de execução, de acordo com as lista de execução e o cronograma. As listas de execução, cronograma, e/ou conteúdo apresentado no aparelho de execuções 415 podem ser modificados periodicamente ou como for desejado pelo usuário, através do controlador de aparelho de execução 420 ou através do processador de controle DSS 405, por exemplo.

Em algumas implementações, o processador de controle DSS 405 facilita a exposição e/ou formatação de um programa de conteúdo a ser tocado em um aparelho de execução. Por exemplo, o processador de controle DSS 405 pode facilitar a formatação de um programa de audiovisual através do uso de um gabarito. O gabarito inclui as restrições e/ou regras de formatação que são aplicadas quando se revela o programa de audiovisual a ser apresentado. Por exemplo, o gabarito pode incluir regras associadas às porções da tela utilizada para determinados tipos de conteúdo, que tipo de conteúdo pode ser tocado em cada segmento e em que seqüência, tamanho de fonte e/ou demais restrições ou regras aplicáveis à tela do programa. Um conjunto de regras e/ou restrições separadas pode ser desejável para cada configuração de tela. Em algumas modalidades, a formatação de um programa para telas diferentes pode ser realizada automaticamente pelo processador de controle DSS 405.

Em algumas modalidades, o DSS pode criar gabaritos, gerar conteúdo, escolher conteúdo, reunir programas e/ou formatar programas a serem exibidos à base de informações adquiridas por meio de pesquisa e experimentos realizados na área das ciências cognitivas. A ciência cognitiva visa compreender os mecanismos da percepção do ser humano. As disciplinas das ciências da cognição e da visão geraram um vasta base de conhecimento a respeito de como os sistemas que envolvem a percepção do ser humano processam informações, os mecanismos que fundamentam a atenção, como o cérebro humano armazena e declara as informações na memória e a base cognitiva da linguagem e solução de problemas. A aplicação das ciências cognitivas ao projeto de conteúdo, esboço, formatação e/ou apresentação de conteúdo produz informações que são processadas facilmente pelos sistemas que envolvem a percepção do ser humano, são de fácil compreensão e são facilmente armazenadas na memória humana. O conhecimento adquirido das ciências cognitivas e armazenado em um banco de dados da ciência cognitiva 430 pode ser usado automática ou semi-automaticamente para informar um ou mais processos do DSS, inclusive a criação de gabaritos, projeto de conteúdo, escolha de conteúdo, distribuição de conteúdo, montagem de programas, e/ou formatação de programas para exibição. O banco de dados das ciências cognitivas 430 usado em conjunto com a programação do DSS produz propagandas ou outros programas de sinalização digital que são intensificados pelos ensinamentos da ciência cognitiva, ao mesmo tempo em que auxilia o usuário do sistema a não precisar de um treinamento específico na área.

Ao manifestar um programa de sinalização digital, por exemplo, uma campanha publicitária ou similares, o processador de controle DSS 405 pode guiar um usuário através de vários processos que são intensificados com o uso do conhecimento adquirido por meio das ciências cognitivas. Por exemplo, as informações armazenadas no banco de dados das ciências cognitivas 430 podem ser aplicadas à escolha de gabaritos para produzirem um esboço de um programa ótimo e/ou à seleção de conteúdo, como se os elementos de conteúdo devem ser gráficos, textuais, envolver movimento, cor, tamanho e/ou à implantação de outros aspectos do desenvolvimento do programa.

O DSS pode incluir a capacidade de projetar versões alternativas de um programa de sinalização digital para acomodar diversos tipos de visores e condições de visualização. A tecnologia do visor é variada e há grande diferenças nos tipos de visores usados para apresentar conteúdo em uma rede de sinalização digital. Por exemplo, o tamanho, formato, brilho e condições de visualização irão variar significativamente ao longo de uma rede de sinalização digital (por exemplo, alguns visores podem ser pequenos, flexíveis e não- retilíneos, enquanto que outros visores de plasma e cristal líquido (LCD) podem ser de formato amplo padrão. A variação nos tipos de visor e nas condições de visualização significa que qualquer versão simples de uma peça de conteúdo pode não ser ótima para todos os visores ao longo da rede. Para superar esse problema, pode ser necessário gerar versões de cada peça de conteúdo para cada tipo de visor e ambiente de visualização, e distribuir de maneira seletiva estas versões de conteúdo para suas telas correspondentes na rede. Entretanto, não condiz esperar que projetistas de conteúdo tenham tais conhecimentos detalhados sobre os tipos de visor e condições de visualização, ao longo de uma ampla rede de DSS. Além disso, até mesmo se tais projetistas de conteúdo tiverem tal conhecimento detalhado, seria demorado para criar versões de conteúdo manualmente para cada visor e para programar o conteúdo para ser executado em cada visor correspondente no momento adequado.

O DSS pode incluir uma unidade de captura de dados 435 para coletar dados usados para otimizar a eficiência de conteúdo posicionado. A unidade de captura de dados 435 permite que os fatores de distribuição, que sustentam a eficiência das redes de sinalização digital, sejam continuamente recolhidos em tempo real durante o posicionamento de conteúdo. As informações adquiridas podem facilitar o aperfeiçoamento contínuo da eficiência do conteúdo do DSS, bem como o aperfeiçoamento de versões individuais de peças de conteúdo. Os dados adquiridos anteriormente podem ser usados para aprender quais as ocorrências do sensor ou vendas reativariam a tela de tipos específicos de conteúdo, por exemplo. Cada peça individual de conteúdo em qualquer programa de conteúdo tem um objetivo específico (por exemplo, vender um produto específico). É comum um caso em que haja variabilidade no valor de cada objetivo do usuário da rede de sinalização digital. Por exemplo, pode haver variabilidade na margem de lucro e no nível de estoque para cada produto, cujo fator opera no valor da meta referente ao produto. O valor de conquistar cada meta de forma ininterrupta se altera durante o tempo em que um programa de sinalização digital é posicionado. Por exemplo, o nível do inventário de um produto pode mudar, dessa forma afetando o objetivo para vendas do produto.

O aumento da eficácia de um DSS como um todo, envolve 1) previsão exata sobre o impacto do posicionamento de um programa de sinalização digital sobre a meta associado ao programa de sinalização digital e 2) alteração contínua dos padrões de distribuição (temporização, freqüência e localização) de partes individuais do conteúdo conforme o valor de cada meta individualizada correspondente às partes de alteração do conteúdo. Em muitos casos, é inviável aos usuários do DSS preverem o impacto do posicionamento do conteúdo e mudar manualmente os padrões de distribuição com base na alteração contínua de valores de metas associado a cada parte do conteúdo. O DSS fornece a funcionalidade para a previsão do impacto dos programas de sinalização digital e para alterar a distribuição do conteúdo com base em prognósticos.

Conforme mencionado anteriormente, o conteúdo é exibido no aparelho de execução 415, cuja meta é afetar o comportamento do ser humano (por exemplo, o impacto causado sobre o comportamento nas compras). Entretanto, antes de os sistemas de sinalização digital não conseguirem demonstrar uma relação de causa-e-efeito entre o conteúdo de sinalização e o comportamento do ser humano ou medir a intensidade da relação de causa e efeito. Esta dificuldade se dá porque os métodos pelos quais o conteúdo é entregue através das atuais redes de sinalização digital não suportam o que determina se qualquer alteração mensurada no comportamento do ser humano foi ocasionada pelo conteúdo de sinalização ou pelo resultado de alguns fatores de confusão (por exemplo, mudanças climáticas, alterações na demanda do produto em geral, alteração no preço do produto). O único modo de determinar de forma decisiva as relações de causa e efeito entre o conteúdo de sinalização e o comportamento do ser humano é conduzir um experimento verdadeiro durante o qual o conteúdo de sinalização seja manipulado sistematicamente, usando projetos experimentais complexos e os efeitos destas manipulações sobre o comportamento do ser humano são medidos cuidadosamente. É trabalhoso conduzir manualmente experimentos como estes, além de serem necessários conhecimento e treinamento significativos sobre o método científico pelo qual se projetam experimentos verdadeiros. Os usuários dos sistemas de sinalização digital podem não ter treino suficiente que os façam compreender como projetar um experimento verdadeiro para adquirir resultados isentos de confusão. O DSS ilustrado na Figura 4A inclui um processador de projeto de experimento 440 e interface de usuário 410 que propiciam a capacitação para projetar experimentos verdadeiros.

A Figura 4B ilustra um sistema especialista que inclui um processador de projeto de experimento, que é configurado para projetar um experimento verdadeiro. Conforme anteriormente discutido, o processador de projeto de experimento 440 pode ser configurado de modo a funcionar de forma plenamente automática ou semi-automática com interação de usuário. No modo semi-automático o processador de projeto de experimento 440 pode levar um usuário através de várias sessões interativas conduzidas através da interface de usuário 410 para projetar um experimento verdadeiro. Em um processo deste, o processador de projeto de experimento 440 garante o projeto de um experimento verdadeiro que produza dados isentos de confusão. Dessa forma, um usuário pode confiar na programação do processador de projeto de experimento 440 não sendo exigido que ele tenha conhecimento ou experiência em projetos de experimentos verdadeiros. O DSS pode compreender apenas um processador de projeto de experimento 440 ou pode incluem elementos adicionais como uma unidade de posicionamento de experimento 445, uma unidade de captura de dados 435 e uma unidade de análise de dados 450.

O processador de projeto de experimento 440 pode manifestar automática ou semi-automaticamente um objeto ou uma hipótese para o experimento, identificar variáveis independentes e dependentes do experimento, formar grupos de controle e de tratamento aplicando a causalidade adequada, o equilíbrio, o contrabalanço e/ou bloqueio. No contexto de um DSS, por exemplo, o objetivo experimental pode ser avaliar a eficiência de um elemento de conteúdo em uma campanha de publicidade para promover as vendas de certo produto. A variável(is) independente(s) pode(m) ser associada(s) a alguns aspectos do visor do elemento de conteúdo. A variável(is) dependente(s) pode(m) ser associada(s) a um aumento nas vendas do produto.

O processador de projeto do experimento 440 pode formar grupos de controle e tratamento adequados, incluindo a seleção de vários locais do DSS, em que o conteúdo experimental e o conteúdo de controle é para ser exibido. A apresentação do conteúdo experimental, incluindo formato de conteúdo, cronograma, local da apresentação e/ou outros fatores que podem produzir confusões no processo experimental, é controlada pelo processador de projeto do experimento 440. O processador de projeto do experimento 440 pode assegurar a aleatoriedade, contrabalanço e disposição em blocos dos grupos de controle e tratamento adequadas, para alcançar resultados experimentais que sejam substancialmente livres de confusão. O projeto do experimento no contexto do sistema DSS pode envolver, por exemplo, a geração de listas de execução adequadas e cronogramas para a apresentação de conteúdo a ser testada através do experimento e pode, também, envolver a geração de listas de execução e cronogramas para a apresentação de conteúdo de controle.

Em algumas configurações, o sistema especialista pode incluir, também, uma unidade de posicionamento do experimento 445. A unidade de posicionamento do experimento 445 é configurada para facilitar o posicionamento do experimento. No contexto do sistema DDS exemplificador, a unidade de posicionamento do experimento 445 formata o conteúdo experimental e o conteúdo do grupo de controle várias configurações do aparelho de execução e facilita a transferência do conteúdo experimental e do conteúdo de controle para o controlador do aparelho de execução 420 para apresentação em aparelhos de execução 415 conforme especificado pelos cronogramas e planos.

A unidade de captura de dados 435 pode ser configurada para coletar dados experimentais dos grupos de controle e tratamento. A unidade de captura de dados 435 pode executar ou facilitar a captura de dados associado ao experimento através de quaisquer meios. Por exemplo, no contexto do DSS exemplificador, a unidade de captura de dados 435 pode ser acoplada a vários dispositivos de sensor ou de captura de dados 462, 464, 466 que recolhem informações, incluindo movimento de produto, vendas de produto, ações ou reações do cliente e/ou outras informações. Os sensores 462 podem ser usados para detectar, por exemplo, se um cliente pegou o produto ou se um cliente está próximo ao visor quando o conteúdo é exibido. As vendas podem ser determinadas com base nas informações adquiridas por um sistema de ponto de vendas (POS) 464. Um ou mais dispositivos 466 que validam o visor de conteúdo pode, também, ser usado. As alterações nos níveis de estoque de um produto podem estar disponíveis através de um sistema de controle de estoque. As reações do cliente podem ser adquiridas através de questionários. Se o experimento conduzido for um experimento verdadeiro, os dados adquiridos pela unidade de captura de dados 435 são substancialmente livres de confusão. A unidade de captura de dados 435 pode ser acoplada a uma unidade de análise de dados 450 que é configurada para analisar os dados experimentais coletados pela unidade de captura de dados 435. A unidade de análise de dados 450 pode determinar e/ou quantificar as relações de causa e efeito entre as variáveis dependentes e independentes do experimento. Para o DDS ilustrado, os resultados da análise podem ser usados para determinar se o conteúdo é eficaz na influência de vendas do produto.

Devido ao fato de que a unidade de análise 450 irá receber informações referentes às variáveis independentes e dependentes (por exemplo, se as variáveis independentes (IVs) e as variáveis dependentes (DVs) forem contínuas ou distintas), a unidade de análise 450 teria muitas informações necessárias para escolher o teste estatístico adequado para aplicar aos dados do experimento. Por exemplo, se há uma IV com dois níveis distintos e uma DV contínua, então um teste T pode ser selecionado para o teste estatístico inferencial, enquanto que se houver uma IV com dois níveis distintos e uma DV com dois níveis distintos, então um teste qui-quadrado pode ser usado para o teste estatístico inferencial. Da mesma forma, devido ao fato de que a unidade de análise irá ter acesso às informações do processador de projeto 440, nas quais as condições experimentais são diagnósticos de hipóteses específicas, a unidade de análise 450 teria todas ou quase todas as informações necessárias para determinar quais as condições experimentais e de controle deveriam ser comparadas estatisticamente.

Os resultados da análise podem ser, adicional ou alternativamente, usados para implantar ou modificar vários processos. Por exemplo, se o conteúdo for eficaz na influência das vendas do produto, uma campanha de publicidade pode ser desenvolvida incorporando conteúdo. Um valor pode ser atribuído para o conteúdo por um processo de avaliação de conteúdo 472 com base na eficiência do aumento nas vendas. Um anunciante usando o conteúdo pode ser faturado por uma unidade de cobrança 474 de acordo com o valor do conteúdo. A unidade de análise de dados 450 pode, também, fornecer informações ao controle de estoque 476. Adicionalmente, a unidade de análise de dados 450 pode fornecer informações a uma unidade de previsão de vendas 478, que gera uma previsão de vendas quando a campanha de publicidade é posicionada. A unidade de previsão de vendas 478 pode, adicional ou alternativamente, prever se o estoque do produto necessário suporta as vendas geradas pela campanha de publicidade.

Usando a descrição aqui fornecida, a invenção pode ser implantada como uma máquina, processo ou artigo de manufatura pelo uso das técnicas de programação e/ou engenharia para produzir software de programação, firmware, hardware ou qualquer combinação dos mesmos.

Quaisquer programas resultantes, que tenham um código de programa legível por computador, podem ser incorporados em um ou mais meios utilizáveis por computador, como dispositivos de memória residenciais, cartões inteligentes ou outros dispositivos de memória removíveis ou dispositivos de transmissão, por meio disso tornando um produto de programa de computador ou artigo de manufatura de acordo com a invenção. Tal como, os termos "artigo de manufatura" e "produto de programa de computador" para uso na presente invenção, são destinados a abranger um programa de computador que existe, permanente ou temporariamente, em qualquer meio utilizável por computador ou em qualquer meio de transmissão que transmite tal programa.

A implantação de um sistema de sinalização digital, incluindo capacidades para gerar conteúdo de sinalização digital, posicionamento de experimentos projetados pelo sistema especialista e coleta de dados experimentais são descritos, ainda, na Pedido de Patente n° S/N US11/321.340 depositado em 29 de dezembro de 2005 que é aqui incorporado, por referência.

A descrição anteriormente mencionada de várias modalidades da invenção foi apresentada com propósitos de ilustração e descrição. Elas não tem a intenção de serem completas ou até limitar a invenção à forma precisa apresentada. Muitas modificações e variações são possíveis à luz da instrução acima. Por exemplo, modalidades da presente invenção podem ser implantadas em uma ampla variedade de aplicações. Entende-se que o escopo da invenção não seja limitado por essa descrição detalhada, mas sim pelas reivindicações aqui anexadas.

Claims

1. MÉTODO IMPLANTADO POR COMPUTADOR, caracterizado pelo fato de compreender: identificar as informações necessárias para projetar um experimento verdadeiro para avaliar o conteúdo de sinalização digital, apresentar as questões a um usuário, as perguntas geram respostas que fornecem as informações necessárias, receber as respostas para as questões do usuário; extrair as informações necessárias das respostas do usuário, e projetar o experimento verdadeiro com base nas informações necessárias extraídas das respostas do usuário.

2. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as perguntas resultam em respostas que fornecem informações sobre uma variável dependente do experimento verdadeiro, sendo que a variável dependente é relacionada ao conteúdo de sinalização digital.

3. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o projeto do experimento verdadeiro compreende determinar um grupo de controle e um grupo de tratamento para o experimento verdadeiro com base nas informações extraídas das respostas do usuário, sendo que o grupo de controle é exposto ao conteúdo de sinalização digital.

4. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o projeto do experimento verdadeiro compreende determinar um cronograma para o conteúdo da sinalização digital com base nas informações extraídas das respostas do usuário.

5. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a determinação do cronograma compreende determinar uma ou mais listas de execução para o conteúdo da sinalização digital com base nas informações extraídas das respostas do usuário.

6. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a determinação do cronograma compreende determinar uma ou mais listas de execução para o conteúdo da sinalização digital com base nas informações extraídas das respostas do usuário.

7. MÉTODO IMPLANTADO POR COMPUTADOR, caracterizado pelo fato de compreender: identificar as informações que são necessárias para projetar um experimento verdadeiro; apresentar perguntas a um usuário, sendo que as perguntas produzem respostas que fornecem as informações necessárias; receber as respostas para as perguntas do usuário; extrair as informações necessárias das respostas do usuário; e projetar o experimento verdadeiro com base nas informações necessárias extraídas das respostas do usuário.

8. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a uma ou mais variáveis dependentes e a uma ou mais variáveis independentes do experimento verdadeiro.

9. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a um ou mais níveis de uma variável independente do experimento verdadeiro.

10. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a uma ou ambas as variáveis de confusão e as variáveis de distúrbio do experimento verdadeiro.

11. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a uma hipótese do experimento verdadeiro.

12. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as questões obtêm respostas que fornecem informações, usadas para executar uma análise de potência.

13. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as questões obtêm respostas que fornecem in formações usadas para escolher um grupo de controle ou um grupo de tratamento do experimento verdadeiro.

14. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que as questões obtêm respostas que fornecem informações usadas para determinar um cronograma de tratamento do experimento verdadeiro.

15. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que a apresentação de questões compreende apresentar as questões usando a linguagem selecionada para corresponder com um nível de conhecimento do usuário no campo do projeto experimental.

16. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, apresentar o usuário com informações relacionadas a um custo de execução do experimento verdadeiro.

17. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, apresentar o usuário com informações relacionadas a um custo de medição de uma ou mais variáveis dependentes.

18. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, conduzir o experimento verdadeiro.

19. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, analisar dados experimentais produzidos pelo experimento verdadeiro.

20. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 19, caracterizado pelo fato de que analisar os dados experimentais compreende analisar os dados experimentais com base nas informações extraídas das respostas do usuário.

21. SISTEMA caracterizado pelo fato de compreender: uma interface de usuário configurada para apresentar questões para um usuário e receber respostas do usuário às questões; e um processador de projeto experimental acoplado à interface de usuário e configurado para identificar informações necessárias para executar um experimento verdadeiro, gera questões que obtêm respostas do usuário, que fornecem as informações necessárias, extrai as informações necessárias das respostas do usuário e projeta um experimento verdadeiro usando as informações necessárias.

22. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a uma ou mais variáveis dependentes e a uma ou mais variáveis independentes do experimento verdadeiro.

23. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a um ou mais níveis de uma variável independente do experimento verdadeiro.

24. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informaçõeé associadas a uma ou ambas as variáveis de confusão e as variáveis de distúrbio do experimento verdadeiro.

25. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que as informações necessárias compreendem informações associadas a uma hipótese do experimento verdadeiro.

26. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de que o experimento verdadeiro avalia o conteúdo de sinalização digital.

27. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, um processador de controle experimental configurado para controlar a execução do experimento verdadeiro.

28. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 21, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, uma unidade de análise configurada para analisar dados experimentais produzidos pelo experimento verdadeiro.

29. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 28, caracterizado pelo fato de que a unidade de análise é configurada para usar as informações adquiridas pelo processador de projeto, para analisar os dados experimentais.

30. MÍDIA QUE PODE SER LIDA POR COMPUTADOR, contém instruções armazenadas e é executável por um dispositivo de computação, caracterizada pelo fato de executar as etapas que compreendem: identificar informações que são necessárias para projetar um experimento verdadeiro; apresentar as questões a um usuário, as questões obtêm respostas que fornecem as informações necessárias; receber as respostas para as questões do usuário; extrair as informações necessárias das respostas do usuário; e projetar o experimento verdadeiro com base nas informações necessárias extraídas das respostas do usuário.

31. SISTEMA, caracterizado pelo fato de compreender: meios para identificar informações necessárias para projetar um experimento verdadeiro; meios para apresentar questões para um usuário, as questões obtêm respostas que fornecem as informações necessárias; meios para receber as respostas para as questões do usuário; meios para extrair as informações necessárias das respostas do usuário; e meios para projetar o experimento verdadeiro com base nas informações necessárias extraídas das respostas do usuário.

32. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 31, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, meios para conduzir o experimento verdadeiro.

33. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 31, caracterizado pelo fato de compreender, ainda, meios para analisar dados experimentais produzidos pelo experimento verdadeiro.