CN102740140B - 用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品 - Google Patents

用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品 Download PDF

Info

Publication number
CN102740140B
CN102740140B CN201210154041.7A CN201210154041A CN102740140B CN 102740140 B CN102740140 B CN 102740140B CN 201210154041 A CN201210154041 A CN 201210154041A CN 102740140 B CN102740140 B CN 102740140B
Authority
CN
China
Prior art keywords
spectators
audience
data
metric
top box
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201210154041.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102740140A (zh
Inventor
彼得·坎贝尔·多伊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nielsen Co US LLC
Original Assignee
Nielsen Co US LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nielsen Co US LLC filed Critical Nielsen Co US LLC
Priority to CN201510446416.0A priority Critical patent/CN104954822B/zh
Publication of CN102740140A publication Critical patent/CN102740140A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102740140B publication Critical patent/CN102740140B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44213Monitoring of end-user related data
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04HBROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/29Arrangements for monitoring broadcast services or broadcast-related services
    • H04H60/31Arrangements for monitoring the use made of the broadcast services
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04HBROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/61Arrangements for services using the result of monitoring, identification or recognition covered by groups H04H60/29-H04H60/54
    • H04H60/66Arrangements for services using the result of monitoring, identification or recognition covered by groups H04H60/29-H04H60/54 for using the result on distributors' side
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25808Management of client data
    • H04N21/25841Management of client data involving the geographical location of the client
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866Management of end-user data
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/41Structure of client; Structure of client peripherals
    • H04N21/4104Peripherals receiving signals from specially adapted client devices
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/41Structure of client; Structure of client peripherals
    • H04N21/4104Peripherals receiving signals from specially adapted client devices
    • H04N21/4112Peripherals receiving signals from specially adapted client devices having fewer capabilities than the client, e.g. thin client having less processing power or no tuning capabilities
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/438Interfacing the downstream path of the transmission network originating from a server, e.g. retrieving encoded video stream packets from an IP network
    • H04N21/4383Accessing a communication channel
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/4508Management of client data or end-user data
    • H04N21/4524Management of client data or end-user data involving the geographical location of the client
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04HBROADCAST COMMUNICATION
    • H04H60/00Arrangements for broadcast applications with a direct linking to broadcast information or broadcast space-time; Broadcast-related systems
    • H04H60/35Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users
    • H04H60/49Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying locations
    • H04H60/51Arrangements for identifying or recognising characteristics with a direct linkage to broadcast information or to broadcast space-time, e.g. for identifying broadcast stations or for identifying users for identifying locations of receiving stations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了用于估计媒体内容的当地市场观众的示例性方法、设备以及制造品。所公开的示例性方法包括:基于与不同于第一地理区域的第二地理区域相关联的人口数据来对与第一地理区域相关联的观众测量数据进行加权,以形成经加权数据;基于观众测量数据和与第二地理区域相关联的调谐数据来确定因数;以及基于所述因数处理所述经加权数据,从而确定用于估计第二地理区域中媒体内容收视率的观众收视率度量值。

Description

用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品
技术领域
本发明总体上涉及观众测量,更具体地涉及用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品。
背景技术
当前,在美国有210个用于电视观众测量的指定市场区域(DMA),这些指定市场区域的大小范围从数百万家庭(例如纽约州的纽约市)到几千家庭(例如俄亥俄州的曾斯维尔)。DMA也被称为当地市场。由于经济原因,当地市场观众测量通常依赖于当地观众测量数据,较全国水平观众测量数据而言,当地观众测量数据具有更小的样本大小,并且/或者其采集使用更低的花销,且潜在地具有更低的精确度、测量技术(例如,通过日志而非自动的收视记录仪)。更近地,由有线的和/或卫星的机顶盒所收集、测量和/或提供的返回路径数据为媒体内容观众的测量提供了替代方法。
附图说明
图1是根据本发明的教导所构造的包括示例性当地市场观众收视率估计器的示例性当地市场观众估计系统。
图2示出了实现图1的当地市场观众收视率估计器中所包括的示例性全国观众加权器的示例性方式。
图3示出了实现在图1的当地市场观众收视率估计器中所包括的示例性当地观众因数计的示例性方式。
图4示出了可以通过使用机器可读指令来实现的示例性过程,该机器可读指令由一个或多个处理器执行以实现图1中的示例性当地市场观众收视率估计器。
图5示出了可以通过使用机器可读指令来实现的示例性过程,该机器可读指令由一个或多个处理器执行以实现图1和/或图2中的示例性全国观众加权器。
图6示出了可以通过使用机器可读指令来实现的示例性过程,该机器可读指令由一个或多个处理器执行以实现图1和/或图3中的示例性当地观众因数计。
图7A至图7D以及8A至图8D示出了对于示例性当地市场由图1的示例性当地市场观众估计系统所确定的当地市场观众收视率度量值。
图9示出了示例性处理系统的示意图,该处理系统可以被应用和/或编程以实现图1的示例性当地市场观众收视率估计器,图1和/或图2的示例性全国观众加权器,图1和或/图3的示例性当地观众因数计,和/或图4至图6的机器可读指令。
具体实施方式
本文公开了用于估计媒体内容的当地市场观众的示例性方法、设备以及制造品。在此公开的示例性方法确定在当地市场内估计媒体内容收视率的当地观众收视率度量值。当地观众收视率度量值可以对应于例如估计在当地市场已经收看所述媒体内容的人数的当地观众人口评估,或者估计在当地市场已经收看所述媒体内容的人口百分比的当地观众收视率评估等。所述示例性方法包括基于当地人口数据来对全国观众测量数据进行加权,从而形成经加权数据。所述示例性方法还包括基于全国观众测量数据和当地调谐数据来对经加权数据进行因数处理(例如缩放或基于一个或多个因数来进行的其他处理)从而确定当地观众收视率度量值。
在一些示例中,对全国观众测量数据进行加权包括基于在当地人口数据中表示的目标人口群组以及目标节目、目标日期、目标当日时间等中的一个或多个对全国观众测量来进行加权。在一些示例中,当地调谐数据是当地机顶盒返回路径调谐数据;对经加权数据进行因数处理包括确定与从当地机顶盒返回路径调谐数据确定的第一观众度量值与从全国观众测量数据的限缩(cutback)部分确定的第二观众度量值的比值相对应的因数;接着,基于所述因数缩放从经加权的数据所确定的第三观众度量值,以确定所述当地观众收视率度量值。在一些示例中,这些第一、第二、第三观众度量值分别为第一、第二及第三观众人口估计,或者分别为第一、第二及第三观众收视率估计等。在一些示例中,所述全国观众测量数据的所述限缩部分对应于所述全国观众测量数据的与受监视站点相关联的部分,该受监视站点具有与当地机顶盒返回路径调谐数据基本相似的机顶盒特征。下文中还将说明对所述经加权数据进行因数处理的其他示例。
所公开的用于确定当地观众收视率度量值的示例性设备包括用于基于当地人口数据来对全国观众测量数据进行加权以形成经加权数据的示例性全国收视率加权器,所述当地观众收视率度量值用于估计当地市场中媒体内容的收视率。所述示例性设备还包括示例性当地观众因数计,该示例性当地观众因数计基于全国观众测量数据以及当地调谐数据对所述经加权数据进行因数处理(例如缩放或基于一个或多个因数进行其他处理)以确定当地观众收视率度量值。在一些示例中,所述全国收视率加权器包括用于选择全国观众测量数据子集的示例性采样器,以及基于目标节目、目标日期和目标当日时间等中的一个或多个以及在当地人口数据中表示的目标人口群组来对所述子集进行加权的示例性加权器。在一些示例中,所述当地调谐数据是当地机顶盒返回路径调谐数据,并且示例性当地观众因数计包括:(1)示例性特征计,其用于估算当地机顶盒返回路径调谐数据的特征;(2)示例性限缩指示器,其用于向所述经加权数据添加限缩指示符;(3)第一示例性估计器,其用于通过使用所述经加权数据来计算人口统计观众度量值;(4)第二示例性估计器,其用于通过使用所述经加权数据中具有基于当地机顶盒返回路径调谐数据所选择的限缩指示符的部分来计算限缩观众度量值;(5)第三示例性估计器,其用于通过使用当地机顶盒返回路径调谐数据来计算机顶盒观众度量值;以及(6)第四示例性估计器,其组合所述人口统计观众度量值、所述限缩观众度量值以及所述机顶盒观众度量值来形成所述当地观众收视率度量值。
尽管返回路径数据可以相对便宜地获得,以及/或者其使得能够收集相对大量的观众测量数据,但是返回路径数据可能是有偏差的和/或不完整的。关于其不完整性,返回路径数据可能例如排除人口的一部分(例如,排除提供返回路径数据的特定数字业务的非订阅者)、缺少人口统计属性、缺少用于耦接于提供所述返回路径数据的机顶盒的媒体呈现装置的开/关指示符、缺少关于哪些人处在观看区域的信息和/或缺少关于在与机顶盒无关的订阅者家中的设备上媒体内容的收看/开销的信息。相反,传统的基于采样的观众测量技术(例如,日志和/或自动的收视记录仪)具有相比较而言更高的成本和/或相比较而言更小的样本空间,但却具有明显更小的偏差且提供明显更加完整的数据。
本文所公开的用于估计媒体内容的当地市场观众的示例性方法、设备以及制造品至少克服了一些与仅基于返回路径数据或传统的基于采样的观众测量技术相关联的当地市场观众测量的限制。本文所公开的示例提升了返回路径数据(例如,大采样空间及低成本)和基于采样的研究(例如,无偏差的及完整的)的强度,以至少在一些情况下以可承受的成本获得无偏差的、详细的、连续的当地市场观众估计。按照下文附图中更详细的描述,本文所公开的示例通过利用统计学地组合基于采样的全国观众测量数据、当地返回路径数据(或者更一般地,当地调谐数据)以及当地人口和/或人口统计数据来估计当地市场观众。
图1示出了一个示例性当地市场观众估计系统100,该系统用于估计、形成、计算和/或生成描述一个或多个当地市场中媒体内容收视率(exposure)的当地市场观众测量度量值(measurement metrics)105。针对其确定当地市场观众测量度量值105的媒体内容可以对应于任意类型的媒体内容,例如:电视、有线和/或卫星广播节目、点播视频节目、电台广播节目、在线/流媒体内容等。任意数量和/或类型的电视观众测量系统110可以用于收集、测量和/或获得表示媒体内容观众的示例数据115。所述电视观众测量系统110可以通过如下方式获得所述观众测量数据:例如,统计地选择的家庭中运行的收视记录仪、机顶盒和/或能够对媒体内容呈现进行监控并返回监控数据的其他媒体装置(例如,数字视频录像机、个人电脑、平板电脑、智能电话等)。在一些示例中,观众测量系统110以及当地市场电视观众估计系统100被广告客户和/或内容提供者用于按照科学的和/或可证实的精确度来测量和/或确立其广告活动和/或媒体内容的到达。
如图1所示,所述示例性观众测量系统110在一个或多个调查时间周期内获得代表媒体内容观众的示例性数据115。图1中的示例性数据115包括全国观众测量数据115A以及当地调谐数据115B,所述全国观众测量数据115A是通过例如收视记录仪和/或用于测量媒体内容的全国观众的其他测量技术来收集和/或获得的,所述当地调谐数据115B是通过例如由有线和/或卫星机顶盒(STB)和/或其他媒体装置提供的返回路径数据来收集和/或获得的。在图1所示的示例中,假定全国观众数据115包括观众人口统计信息并且描述收视媒体内容的人的水平。与之对照,假定当地调谐数据115B不包括观众人口统计信息并且未描述收视媒体内容的家庭级别(或者,更具体地,装置级别或机顶盒级别)。进一步地,假定当地调谐数据115B的量大幅超过全国观众数据115A(或者在所述全国观众数据115A中至少与特定当地市场对应的部分)的量。示例数据115、115A及115B可以由任意数量和/或类型的数据结构、表、列表和/或记录来实现。数据115、115A及115B可以被存储在任意数量和/或类型的易失性和/或非易失性存储器、存储器装置和/或存储装置上。
为提供表示当地市场的人口的信息,图1中的示例性当地市场观众估计系统100包括当地人口数据120(也被称为当地群体额评估120)。示例性当地人口数据120表示当地市场的人口统计并且可以从提供当地人口的人口统计信息的任意源或源的组合获取,其中针对该当地人口的人口统计信息执行观众估计。所述示例性当地人口数据120可以由任意数量和/或类型的数据结构、表、列表和/或记录来实现。所述当地人口数据120可以被存储在任意数量和/或类型的易失性和/或非易失性存储器、存储器装置和/或存储装置上。
为生成和/或计算所述示例性当地市场观众测量度量值105,图1中的示例性当地市场观众估计系统100包括当地市场观众收视率估计器125。图1中的所述示例性当地市场观众收视率估计器125将全国观众测量数据115A、当地返回路径数据115B以及当地人口和/或人口统计数据120进行统计上的组合从而生成和/或计算当地市场电视观众度量值105。在所示的示例中,为了执行这种统计上的组合,当地市场观众收视率估计器125包括示例性全国观众加权器(weighter)130及示例性当地观众因数计(factorer)135。
如下文中更详细的描述,图1中的示例性全国观众加权器130采样全国观众数据115A并基于当地人口数据120对采样的全国观众数据115A进行加权,从而确定经加权的全国观众数据(也称为简单加权数据)。所述经加权的数据对媒体内容的当地观众形成一个初始估计。如此,所述全国观众加权器130基于当地人口数据120和包括在全国观众数据115A中的人口统计信息使用任意合适的加权技术来加权(例如,缩放、强调、去强调等)全国观众数据115A,从而使得生成的经加权数据表示考虑到的当地市场的人口统计。
然而,媒体内容的观众收视率可能受到当地特征(例如,当地偏好、当地广播特性等)的影响,当地特征并非仅仅是人口统计的函数。与全国观众数据115A不同,当地调谐数据(local tuning data)115B是由例如当地市场中针对家庭的机顶盒返回路径数据而获得的。如此,当地调谐数据115B能够反映出并非仅是人口统计的函数的当地市场中的偏好。但是,由于当地调谐数据115B不包括人口统计信息,并且处于家庭级别或装置级别而非个人级别,以及其只反映出提供当地调谐数据115B的那些当地站点(例如,只有那些具有能够提供用于形成当地调谐数据115B的返回路径数据的机顶盒的家庭)的收视情况,因而当地调谐数据115B自身可能不足以描述当地观众。相应地,按照下文中更详细的描述,图1中的所述示例性当地观众因数计基于当地调谐数据115B将由所述全国观众加权器130所确定的所述经加权数据(其包括人口统计信息,处于个人级别且表示横跨不同媒体内容呈现平台的观众收视率)进行因数处理(例如:缩放和/或采用一个或多个因数进行的其他处理),从而确定当地市场观众度量值105,所述调谐数据115B(其可以表示并非仅由人口统计来解释的当地偏好)是针对考虑中的所述当地市场而获取的。
图2示出了图1中全国观众加权器130的一个示例性实施。图2中的全国观众加权器130包括示例性采样器205,该示例性采样器205对全国观众测量数据115A进行采样从而产生与当地市场相关联的数据子集。例如,统计地选择的包含收视记录仪的家庭组可以随时间改变,其中该收视记录仪提供全国观众测量数据115A。因此,采样器205可以采用任意合适的采样技术来对全国观众测量数据115A进行采样,以仅仅选择与统计地选择的小组中的家庭相对应的数据并且排除与不再属于统计地选择的小组中的被淘汰家庭相对应的数据。附加地或者可选择地,采样器205可以采用任意合适的采样技术而仅采样全国观众测量数据115A的一部分,所述部分与考虑中的当地市场具有人口统计关联。其他类型的数据采样可以被附加或可选择地由采样器205来实施。
图2中的示例性全国观众加权器130还包括用于对从采样器205获得的经采样的全国观众测量数据115A进行加权的示例性加权器210,以针对考虑中的当地市场提供观众测量数据的初始估计。例如,加权器210可以采用任意合适技术来对所述经采样的全国观众测量数据115A进行统计地加权(例如,缩放、强调、去强调等),从而产生全国观众测量数据115A与由当地人口数据120所表示的当地市场之间在大小和/或人口统计组成上的差异。由加权器20执行的加权的结果即经加权的全国观众测量数据215,其可以作为针对考虑中的特定当地市场的当地观众测量数据的初始估计。
图3示出了图1中的当地观众因数计135的一个示例性实施。图3中的示例性当地观众因数计135使用由图2中的加权器130所确定的经加权的全国观众测量数据215以及当地调谐数据115B(例如,其可以是所示示例中的本地STB返回路径数据115B),来确定当地市场观众度量值105。在图3所示的示例中,当地观众因数计135包括示例性人口统计观众估计器305,以针对特定人口统计阶层从经加权的全国观众测量数据215确定(例如,计算)初始人口统计观众度量值。例如,针对特定的人口统计阶层i,由人口统计观众估计器305所确定的相应的初始人口统计观众度量值Di可以对应于观众人口估计,所述观众人口估计用于估计在当地市场以及特定人口统计阶层i中已经收看过媒体内容的人数。根据另一个示例,对于特定的人口统计阶层i,由人口统计观众估计器305所确定的相应的初始人口统计观众度量值Di可以对应于收视率估计,所述收视率估计用于估计在当地市场以及特定人口统计阶层i中已经收看过媒体内容的人数的百分比,等等。人口统计阶层的示例包括但不限于性别阶层、年龄阶层、收入阶层等等和/或其中的任意组合。
当地观众因数计135还包括示例性特征计(characterizer)310和示例性STB观众估计器315,以确定被用于对经加权的全国观众数据215进行因数处理的第一因数,从而确定当地市场观众度量值105。在所示的示例中,特征计310估算当地STB返回路径调谐数据115B的特性。如上所述,当地STB返回路径调谐数据115B(或者,更一般地,当地调谐数据115B)通常不包括人口统计信息。因此,为了使得当地STB返回路径调谐数据115B能够被用于对针对特定人口统计阶层对经加权的全国观众数据215来进行因数处理,特征计310向当地STB返回路径调谐数据115B添加人口统计信息。特征计310可以采用任意的合适技术或多种技术向当地STB返回路径调谐数据115B添加人口统计信息。例如,特征计310可以添加从针对家庭的调查和/或其他信息来源而获取的人口统计信息,所述家庭包括用于提供当地STB返回路径数据115B的机顶盒。附加地或可选择地,特征计310可以通过基于包括在特定家庭的STB返回路径调谐数据115B中的媒体内容类型来推断所述特定家庭的人口统计信息,来获得(bootstrap)所述人口统计信息。
图3中的STB观众估计器315从针对特定人口统计阶层的当地STB返回路径数据115B确定(例如,计算)STB观众度量值。例如,针对特定的人口统计阶层i,由STB观众估计器315所确定的相应的STB观众度量值Si可以对应于观众人口估计,所述观众人口估计用于估计在STB返回路径数据115B和特定人口统计阶层i中表示的家庭中已经收看过媒体内容的家庭数目。根据另一个示例,对于特定的人口统计阶层i,由STB观众估计器315所确定的机顶盒观众度量值Si可以对应于收视率估计,所述收视率估计用于估计在STB返回路径数据115B和所述特定人口统计阶层i中表示的家庭中已经收看过媒体内容的家庭的百分比,等等。
当地观众因数计135进一步包括示例性限缩指示符添加器(cutback indicatorappender)320和示例性限缩观众估计器325,以确定被用于对经加权的全国观众数据215进行因数处理的第二因数,从而确定所述当地市场观众度量值105。由STB观众估计器315与特征计320共同确定的STB观众度量值表示例如不仅仅由人口统计决定的本地媒体内容偏好,其中本地媒体内容偏好可以被用于修正从经加权的全国观众测量数据215确定的初始人口统计观众度量值Di。但是,STB观众度量值是基于从包含能提供返回路径数据的特定类型机顶盒设备的当地观众家庭的子集获取的数据。因此,为了确定用于调整初始人口观众度量值Di的因数,基于STB观众度量值Si,限缩指示符添加器320和限缩观众估计器325仅根据经加权的全国观众数据215中与STB设备类型相关那些部分来确定限缩观众度量值,其中,STB设备类型与关于当地STB返回路径数据115B的STB设备类型基本相似。通过使用限缩指示符,便利了选择与STB设备特定类型相关的经加权的全国观众数据215的合适部分。限缩指示符表示STB设备的特定(例如,独特的)类型或者STB特征集。因此,限缩指示符添加器320向经加权的全国观众数据215添加限缩指示符,以指示与所述经加权的全国观众数据215中的条目相关的STB设备类型或STB特征集。
针对特定的人口统计阶层和与当地返回路径数据115B相关的特定限缩策略,图3中的限缩观众估计器325从经加权的全国观众数据215来确定(例如,计算)限缩观众度量值。例如,针对特定的人口统计阶层i,由限缩观众估计器325所确定的相应的限缩观众度量值Ci可以对应于观众人口估计,所述观众人口估计用于估计在经加权的全国观众数据215中具有与当地返回路径数据115B相同的STB设备类型或STB特征集的家庭中以及在特定人口统计阶层i的家庭中已经收看过媒体内容的家庭数目。根据另一个示例,对于特定的人口统计阶层i,由限缩观众估计器325所确定的限缩观众度量值Ci可以对应于一个收视率估计,所述收视率估计用于估计在经加权的全国观众数据215中具有与当地返回路径数据115B相同的STB设备类型或STB特征集的家庭中以及在特定人口统计阶层i的家庭中已经收看过媒体内容的家庭的百分比,等等。
在图3的示例中,当地观众因数计135包括用于处理上述的人口统计观众度量值Di、STB观众度量值Si及限缩观众度量值Ci的示例性当地市场估计器330,以确定对经加权的全国观众数据215进行因数处理所使用的因数,从而确定当地市场观众度量值105。在一些示例中,针对特定的人口统计阶层,所述当地观众因数计135利用一个因数来对初始人口统计观众度量值Di进行缩放以确定该特定人口统计阶层i的当地市场观众度量值,其中,该因数是STB观众度量值Si与及限缩观众度量值Ci的比值。数学上,针对特定人口统计阶层i,由当地市场估计器330执行的用来确定当地市场观众度量值Ai的因数处理(例如,缩放)由公式1来表示:
Ai=DiFi=Di(Si/Ci)                                公式1
公式1中,该因数Fi=Si/Ci用于对初始人口统计观众度量值Di因数处理(例如,缩放),以解决当地特征并非仅为人口统计的函数的问题。这里所公开的示例对确定人口统计观众度量值Di、STB观众度量值Si及限缩观众度量值Ci的任意特定技术不作限制。
在一些示例中,当地市场估计器330通过对在当地市场中所有适当的人口统计阶层的当地市场观众度量值Ai进行求和,来确定总体的(亦称之为综合的)当地市场观众度量值A。数学上,可由公式2来表示:
A = Σ i Ai = Σ i DiFi = Σ i Di ( Si Ci ) 公式2
在一些示例中,当地观众因数计135可以将所述因数Fi限定在上限Ui和下限Li之间,针对不同的人口统计阶层,该因数可以相同或不同。该上限和下限可以防止因数Fi出现大幅变化,例如,如果Ci非常小,将导致Fi的值大得不切实际。
在一些示例中,当地市场观众度量值Ai基于将公式1重写为公式3来确定:
Ai=Di(Si/Ci)=Si(Di/Ci)=Si(Di/P)(P/Ht)(Ht/Ci)           公式3
公式3中,量Di/P是观众参与因数,量P/Ht是每个家庭中观众成员因数,量Ht/Ci是全部家庭与限缩的比例因数(total households against cutback rating factor)。在一些示例中,当地观众因数计135基于公式3中的量而非直接通过公式1来确定当地市场观众度量值Ai,例如,使得这些量中的一个或多个受到能够反映出特定观众测量环境的限制。
在一些示例中,当地观众因数计135包括示例性当地市场调整器335,该示例性当地市场调整器335基于信息调整对当地市场观众度量值105的确定,其中,该信息是诸如除当地STB返回路径数据115B之外并且是不同于所述当地STB返回路径数据115B(或者,更一般地,当地调谐数据115B)的当地市场观众测量数据。例如,此类附加信息可以包括针对特定当地市场从收视记录仪和/或类似的观众测量设备所获取的当地观众测量数据,还可以包括开/关指示符,该开/关指示符指示耦接于提供返回路径数据115B的所述STB的媒体呈现装置(例如电视)是否打开或关闭,等等。例如,如公式4所示,针对特定的人口统计阶层i,当地市场调整器335可以通过调整和/或缩放因数Fi来确定当地观众度量值Ai
ai = Di × ( gi × adj ( Fi ) ) = Di × ( gi × adj ( Si Ci ) ) 公式4
公式4中,量gi表示用于缩放因数Fi的增益,函数adj(·)表示对因数Fi执行的调整。例如,函数adj(·)可以包括将因数Fi增加至能够例如增大不同的人口统计阶层的当地市场观众度量值Ai之间的差异。这里公开的示例不仅限于确定增益gi和/或调整函数adj(·)的任意特定技术。
在一些示例中,所述当地市场调整器335通过对在当地市场中所有适当的人口统计阶层的调整之后的当地市场观众度量值Ai进行求和,来确定总体的(亦称之为综合的)当地市场观众度量值A。数学上,可由公示5表示:
A = Σ i Ai = Σ i Di × ( gi × adj ( Fi ) ) = Σ i Di × ( gi × adj ( Si Ci ) ) 公式5
尽管先前的示例涉及STB返回路径数据以及相关的STB观众度量值估计,但本发明公开的示例并不限于此。例如,上文涉及的STB可以由任意媒体装置或能够提供媒体内容并报告相关媒体接触测量数据的装置代替。
尽管在图1至图3示出了实施当地市场观众收视率估计器125、示例性全国观众加权器130以及示例性当地观众因数计135的示例性方式,图1至图3示出的一个或多个元件、过程和/或装置可以被组合、分割、重置、省略、去除和/或以任意其他方式来实施。进一步地,图1至图3中的示例性采样器205、示例性加权器210、示例性人口统计观众估计器305、示例性特征计310、示例性STB观众估计器315、示例性限缩指示符添加器320、示例性限缩观众估计器325、示例性当地市场估计器330、示例性当地市场调整器335和/或更一般地,示例性全国观众加权器130、示例性当地观众因数计135和/或示例性当地市场观众收视率估计器125可以由硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任意组合来实施。因此,例如,示例性采样器205、示例性加权器210、示例性人口统计观众估计器305、示例性特征计310、示例性STB观众估计器315、示例性限缩指示符添加器320、示例性限缩观众估计器325、示例性当地市场估计器330、示例性当地市场调整期335和/或更一般地,示例性全国观众加权器130、示例性当地观众因数计135和/或示例性当地市场观众收视率估计器125中的任何一个均可以由一个或多个电路、可编程处理器、特殊用途集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)和/或现场可编程逻辑器件(FPLD)等来实施。当任何一个所附的装置权利要求均覆盖纯软件和/或固件实施方式时,所述示例性当地市场观众收视率估计器125、示例性全国观众加权器130、示例性当地观众因数计135、示例性采样器205、示例性加权器210、示例性人口统计观众估计器305、示例性特征计310、示例性STB观众估计器315、示例性限缩指示符添加器320、示例性限缩观众估计器325、示例性当地市场估计器330和/或示例性当地市场调整器335中的至少一个均被明确限定为包括存储有上述软件和/或固件的例如存储器、数字非易失性盘(DVD)、压缩盘(CD)等的实体的计算机可读介质。再进一步地,图1至图3中的示例性当地市场观众收视率估计器125、示例性全国观众加权器130和/或示例性当地观众因数计135可以包括除图1至图3中所示元件、过程、和/或装置之外的一个或多个元件、进程、和/或装置,或者包括可以代替图1至图3中所示元件、进程、和/或装置的一个或多个元件、进程、和/或装置,并且/或者可以包括不止一个上述元件、过程以及装置。
图4至图6示出了表示与示例性机器可读指令相对应的示例性进程的流程图,所述机器可读指令可以被执行从而实现示例性当地市场观众收视率估计器125、示例性全国观众加权器130、示例性当地观众因数计135、示例性采样器205、示例性加权器210、示例性人口统计观众估计器305、示例性特征计310、示例性STB观众估计器315、示例性限缩指示符添加器320、示例性限缩观众估计器325、示例性当地市场估计器330和/或示例性当地市场调整器335。在这些示例中,由每个流程描述的机器可读指令可以包括一个或多个由处理器(例如在下文所述的图9的示例性处理系统900中所示的处理器912)来执行的程序。另选地,用于实施图4图6中流程图表示的一个或多个处理的所有程序或程序组和/或部分程序可以由处理器912之外的装置(例如,控制器和/或任意其他合适的装置)和/或嵌入在固件或专用的硬件中的装置(例如,由ASIC、PLD、FPLD、离散逻辑等来实施)来执行。而且,图4至图6中流程图所示出的一个或多个机器可读指令可以以手动方式来实施。进一步地,尽管所述机器可读指令是参照图4至图6所示出的流程图来描述,可以另选地使用用于实施这里所述的示例性方法和设备的许多其他技术。例如,参照图4至图6所示的流程图,各块的执行顺序可以被改变,并且/或者,一些块可以被改变、去除、组合和/或细分成多个块。
如上所述,图4-6中的示例性处理可以利用存储在实体的计算机可读介质上的代码化的指令(例如,计算机可读指令)来实施,计算机可读介质可例如硬盘驱动、闪存、只读存储器(ROM)、CD、DVD、缓存、随机存取存储器(RAM)和/或其他能够以任意时长(例如:持久的时间周期、永久性地、简要场合、暂时缓冲、和/或信息缓存)存储信息的存储介质。按照这种方式,术语“实体计算机可读介质”被明确限定为包括任意类型的计算机可读存储器且排除了传播中的信号。此外或另选地,图4至图6中的处理可以采用存储在非瞬时性计算机可读介质上的代码化的指令(例如,计算机可读指令)来实施,非瞬时性计算机可读介质例如闪存、ROM、CD、DVD、缓存、随机访问存储器(RAM)和/或其他能够以任意时长(例如,持久的时间周期,永久性地、简要场合、暂时缓冲、和/或信息缓存)存储信息的存储介质。按照这种方式,术语“非瞬时性计算机可读介质”被明确限定为包括任意类型的计算机可读存储器且排除了传播中的信号。并且,按照这种方式,术语“计算机可读”和“机器可读”被认为是等效的,除非另有指明。
图4所示的流程图示出了可以被执行以实施图1中的示例性当地市场观众收视率估计器125的示例性机器可读指令400。参照先前的附图,图4中的机器可读指令400在块405处启动执行,在块405,当地市场观众收视率估计器125所包括的全国观众加权器130基于当地人口数据120对全国观众测量数据115A进行加权,从而确定经加权的全国观众测量数据215。如上所述,经加权的全国观众测量数据215可以用作针对考虑中特定当地市场的当地观众测量数据的初始估计。
在块410中,当地市场观众收视率估计器125所包括的当地观众因数计135按照前文所述根据全国观众测量数据115A以及当地人口数据120计算缩放因数(例如,用于总体/综合的人口的F,和/或用于一个或多个人口统计阶层i的Fi)。在块415,当地观众因数计135对经加权的全国观众测量数据215进行因数处理(例如,缩放或使用因数的其他处理)从而确定当地市场的总体/综合人口的和/或一个或多个人口统计阶层的当地市场观众度量值105。
图5中示出了可以被执行以实施图1与图2的示例性全国观众加权器130和/或图4中块405的处理的示例性机器可读指令500。参照之前的图,图5中的机器可读指令500在块505处启动执行,在块505,如上所述,全国观众加权器130所包括的采样器205对全国观众测量数据115A进行采样,以获得与考虑中的当地市场相关的数据子集。在块510,全国观众加权器130所包括的加权器210基于当地人口数据120对在块505所获得的全国观众测量数据115A的所述子集进行加权,以确定经加权的全国观众测量数据215,如上所述。例如,在针对电视节目确定观众度量值的情况下,块5i0中全国观众加权器130可以对全国观众测量数据115A的所述子集进行加权以反映当地人口数据120中所表示的目标人口统计群组,以及目标节目、广播节目的目标日期、广播节目的目标当日时间。
图6示出了可以被执行以实施图1和图3中示例性当地观众因数计135和/或图4中块410-415的处理的机器可读指令600。参照先前的附图,图6中的机器可读指令600在块605处启动执行,在块605,当地观众因数计135所包括的特征计310如上所述估算当地调谐数据115B的人口统计特征,以产生包含人口统计特征的当地调谐数据610。在所示的示例中,经估算的人口统计特征对应于当地人口数据120中的人口统计阶层。在块615,当地观众因数计135所包括的限缩指示符添加器320如上所述将限缩指示符附加至经加权的全国观众测量数据215,从而产生包括限缩指示符的经加权的全国观众测量数据620。
在块625,如上所述,针对当地市场的总体/综合人口和/或一个或多个人口统计阶层i,当地观众因数计135所包括的人口统计观众估计器305如上所述从经加权的全国观众测量数据215来确定(例如,计算)初始的人口统计观众度量值Di。在块630,如上所述,针对当地市场的总体/综合人口和/或一个或多个人口统计阶层i,当地观众因数计135所包括的限缩观众估计器325如上所述从经加权的全国观众测量数据620来确定(例如,计算)限缩观众度量值Ci。在块640,针对当地市场的总体综合人口和/或一个或多个人口统计阶层i,当地观众因数计135所包括的STB观众估计器315从当地STB返回路径数据610来确定(例如,计算)STB观众度量值Si
在块640,如上所述,当地观众因数计135所包括的当地市场估计器330处理在块625-635中所确定的初始人口统计观众度量值Di、限缩观众度量值Ci以及STB观众度量值Si,从而确定当地市场的一个或多个人口统计阶层i的当地市场观众度量值Ai。在块645,当地市场估计器330如上所述通过例如对块645所确定的当地市场观众度量值Ai进行求和,从而确定当地市场观众度量值A。在块650,如果合适的话,当地观众因数计135所包括的当地市场调整器335如上所述对所述当地市场观众度量值Ai和/或A进行调整。
图7A至图7D以及图8A至图8D示出了由图1的示例性当地市场观众估计系统100对于示例性当地市场所确定的示例性当地市场观众收视度量值105。针对特定的广播节目和特定的日期/时间,图7A中的表705示出了当地市场观众估计系统100的用以确定当地市场观众收视度量值105的第一示例性操作,该当地市场观众收视度量值105是针对特定广播节目和特定日期/时间的总体的/综合的当地观众人口估计A(例如,相对于选择覆盖整个当地人口的单个人口统计阶层)。表705示出了从经加权的全国观众测量数据而对全国观众测量数据(图中被称为全国收视记录仪(NPM)数据)进行的加权和对初始当地观众度量值(例如,人口估计)D的计算。针对该示出的示例,表705还示出了对限缩观众度量值(例如:人口估计)C、STB观众度量值(例如,人口估计)S以及因数F=S/C和其上限与下限的计算。表705进一步示出了如上所述对总体的/综合的当地观众人口估计A=D×S/C的计算。
图7B的表710示出了所述当地市场观众估计系统100的用以确定当地市场观众收视度量值105的第二示例性操作,所述当地市场观众收视度量值105是针对三个人口统计阶层i的当地观众人口估计Ai。表710示出了针对三个人口统计阶层i的初始当地观众度量值(例如,人口估计)Di、限缩观众度量值(例如,人口估计)Ci、STB观众度量值(例如,人口估计)Si还有以及因数Fi=Si/Ci的计算。在所示的示例中,因数Fi对于每个人口统计阶层i具有不同的上限和下限。表710还示出了基于公式1与公式2对当地市场观众度量值(例如,人口估计)Ai及A的计算。
图7C的表715示出了当地市场观众估计系统100的用以确定当地市场观众收视度量值105第三示例性操作,所述当地市场观众收视率度量值105是三个人口统计阶层i的基于调整函数adj(·)而被调整的当地观众人口估计Ai。除了表715进一步示出对因数Fi的调整之外,表715所示的操作与表710所示的操作类似。表715中所采用的调整函数adj(·)用于将每个因数Fi增大至由示出的放大常数所表示的指数。
图7D的表720示出当地市场观众估计系统100的用以确定当地市场观众收视度量值105的第四示例性操作,所述当地市场观众收视度量值105是三个人口统计阶层i的基于表715中的调整函数adj(·)以及增益gi而被调整的当地观众人口估计Ai。除了表720进一步示出用增益gi乘以经调整的因数Fi之外,表720所示的操作与表715所示的操作类似。在示出的示例中,不同的增益因数gi与每个人口统计阶层i相关联。
图8A至图8D包括表805、810、815及820,这些表805、810、815及820例示了当地市场观众估计系统100的与表705、710、715及720的相应示例类似的示例操作。但是,在表805、810、815及820中,所确定的当地市场观众收视度量值105是当地收视率估计A与Ai,而在表705、710、715及720中所确定的当地市场观众收视度量值105是当地观众人口估计A与Ai
图9是能够实现本发明所公开的设备和方法的示例性处理系统900的框图。处理系统900可以是例如服务器、个人电脑、个人数字助理(PDA)、因特网装置、DVD播放器、CD播放器、数字录像机、个人视频录制机、机顶盒或任何其他类型的计算装置。
此示例的系统900包括例如通用可编程处理器的处理器912。处理器912包括本地存储器914,并且执行位于本地存储器914和/或其他存储装置中的代码化指令916。此外,处理器912可以执行图4至图6中示出的所述机器可读指令。处理器912可以是任意类型的处理单元,例如一个或多个Intel和/或ARM微处理器,和或一个或多个PIC微控制器等。当然,来自其他家族的处理器同样适用。
处理器912通过总线922与包括易失性存储器918和非易失性存储器920的主存储器进行通信。所述易失性存储器918可以由静态随机存取存储器(SRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、RAMBUS动态随机存取存储器(RDRAM)和/或任意其他类型的随机存取存储器装置来实现。所述非易失性存储器920可以由闪存和/或任意其他所需类型的存储装置来实现。对主存储器918、920的存取典型地由存储控制器(未示出)来控制。
处理系统900还包括接口电路924。接口电路924可以由任意类型的接口值(例如以太网接口、通用串行总线(USB)和/或第三代输入/输出(3GIO)接口)来实现。
一个或多个输入装置926被连接至接口电路924。输入装置926准许用户向处理器912输入数据和命令。输入装置可以由例如键盘、鼠标、触摸屏、触控板、轨迹球、滑鼠和/或语音识别系统来实现。
一个或多个输出装置928还连接至接口电路924。输出装置928可以由例如显示装置(例如,液晶显示器、阴极射线管显示器(CRT))、打印机和/或扬声器来实现。因此,接口电路924通常包括图形驱动卡。
接口电路924还包括诸如调制解调器或网络接口卡的通信装置,从而方便通过网络(例如:以太网连接、数字用户线(DSL)、电话线、同轴线缆、蜂窝电话系统等)而与外部计算机进行数据交换。
处理系统900还包括一个或多个用来存储机器可读指令与数据的大型存储装置930。这种大型存储装置930的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器、压缩盘驱动器、数字多功能光盘(DVD)驱动器、闪存驱动器等等。在一些示例中,所述大型存储装置可以存储数据115、115A、115B、120和/或215、和/或当地观众度量值105中的一个或多个。除此以外,或者另选地,在一些示例中,易失性存储器918可以存储数据115、115A、115B、120和/或215、和/或当地观众度量值105中的一个或多个。
图4至图6中的代码化指令932可以存储在大型存储设备930、易失性存储器918、非易失性存储器920、本地存储器914和/或可移动存储介质(例如CD或DVD 932)中。
作为用于在诸如图9中处理系统的系统中实现所述方法和/或设备的替代选择,本发明所述的方法和/或设备可以被嵌入例如处理器和/或ASIC(专有集成电路)的结构中。
最后,尽管这里描述了一些示例性的方法、设备以及制造品,但本申请的覆盖范围并不仅限于此。相反,本申请覆盖字面上或基于等效原理落入所附权利要求范围内的所有方法、设备以及制造品。

Claims (20)

1.一种观众测量方法,该方法包括以下步骤:
利用处理器基于与不同于第一地理区域的第二地理区域相关联的人口数据来对与所述第一地理区域相关联的观众测量数据进行加权,以形成经加权数据,所述第一地理区域与全国观众相关联,并且所述第二地理区域与位于当地市场中的当地观众相关联;
利用所述处理器来确定因数,所述因数包括从与所述第二地理区域相关联的机顶盒返回路径调谐数据确定的第一观众度量值与从所述观众测量数据的限缩部分确定的第二观众度量值的比值,所述观众测量数据的所述限缩部分对应于所述观众测量数据中与在第一地理区域中被监视站点相关联的部分,其中所述被监视站点具有与提供所述机顶盒返回路径调谐数据的机顶盒设备的第二机顶盒特征基本相似的第一机顶盒特征;以及
利用所述处理器基于所述因数处理所述经加权数据,从而确定用于估计所述第二地理区域中媒体收视率的观众收视率度量值。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述观众收视率度量值包括观众人口估计或收视率估计中的至少一个,所述观众人口估计用于估计所述第二地理区域中已经收看过所述媒体的人数,所述收视率估计用于估计所述第二地理区域中已经收看过所述媒体的人所占的百分比。
3.如权利要求1所述的方法,其中,对所述观众测量数据进行加权包括基于目标节目、目标日期、目标当日时间以及在所述人口数据中表示的目标人口统计群组来对所述观众测量数据进行加权。
4.如权利要求1所述的方法,其中,处理所述经加权数据包括基于所述因数缩放从所述经加权数据确定的第三观众度量值。
5.如权利要求4所述的方法,其中,所述第一观众度量值、所述第二观众度量值以及所述第三观众度量值是相应的第一观众人口估计、第二观众人口估计以及第三观众人口估计或者相应的第一收视率估计、第二收视率估计以及第三收视率估计中的至少一种。
6.如权利要求1所述的方法,其中,所述因数进一步基于观众参与因数、每个家庭中观众成员因数以及全部家庭与限缩的比例因数。
7.如权利要求1所述的方法,所述方法进一步包括以下步骤:
估算所述机顶盒返回路径调谐数据的特征;
向所述经加权数据添加限缩指示符;
使用所述经加权数据估计人口统计观众度量值;
使用所述经加权数据中具有基于所述机顶盒返回路径调谐数据所选择的限缩指示符的部分来估计限缩观众度量值;
使用所述机顶盒返回路径调谐数据估计机顶盒观众度量值;以及
组合所述人口统计观众度量值、所述限缩观众度量值以及所述机顶盒观众度量值以形成所述观众收视率度量值。
8.如权利要求1所述的方法,其中,所述观众测量数据是第一观众测量数据,并且,所述方法还包括基于与所述第二地理区域相关联并且不同于所述机顶盒返回路径调谐数据的第二观众测量数据调整所述观众收视率度量值。
9.如权利要求1所述的方法,其中,所述观众测量数据包括与位于所述第一地理区域中统计学上选择的多个家庭相关联的人口统计信息,所述人口数据包括位于所述第二地理区域中的家庭的人口统计信息,并且所述机顶盒返回路径调谐数据不包括人口统计信息。
10.如权利要求1所述的方法,该方法进一步包括从位于所述第二地理区域中的多个机顶盒获取所述机顶盒返回路径调谐数据。
11.一种观众测量设备,该设备包括:
收视率加权器,其基于与不同于第一地理区域的第二地理区域相关联的人口数据对与所述第一地理区域相关联的观众测量数据进行加权以形成经加权数据,所述第一地理区域与全国观众相关联,并且所述第二地理区域与位于当地市场中的当地观众相关联;
观众因数计,其用于确定因数,并且基于所述因数处理所述经加权数据,以确定用于估计所述第二地理区域中媒体收视率的观众收视率度量值,所述因数包括从与所述第二地理区域相关联的机顶盒返回路径调谐数据确定的第一观众度量值与从所述观众测量数据的限缩部分确定的第二观众度量值的比值,所述观众测量数据的所述限缩部分对应于所述观众测量数据中与在第一地理区域中被监视站点相关联的部分,其中所述被监视站点具有与提供所述机顶盒返回路径调谐数据的机顶盒设备的第二机顶盒特征基本相似的第一机顶盒特征。
12.如权利要求11所述的设备,其中,所述观众收视率度量值包括观众人口估计或收视率估计中的至少一个,所述观众人口估计用于估计所述第二地理区域中已经收看过所述媒体的人数,所述收视率估计用于估计所述第二地理区域中已经收看过所述媒体的人所占的百分比。
13.如权利要求11所述的设备,其中,所述收视率加权器包括:
采样器,其用于获取所述观众测量数据的子集;以及
加权器,其用于基于目标节目、目标日期、目标当日时间以及所述人口数据中表示的目标人口统计群组来对所述子集进行加权。
14.如权利要求11所述的设备,其中,所述观众因数计还用于:
基于所述因数对从所述经加权数据确定的第三观众度量值进行缩放。
15.如权利要求14所述的设备,其中,所述第一观众度量值、所述第二观众度量值以及所述第三观众度量值是相应的第一观众人口估计、第二观众人口估计以及第三观众人口估计或者相应的第一收视率估计、第二收视率估计以及第三收视率估计中的至少一种。
16.如权利要求11所述的设备,其中,所述因数还基于观众参与因数、每个家庭中的收看者因数以及全部家庭与限缩的比例因数。
17.如权利要求11所述的设备,其中,所述观众因数计进一步包括:
特征计,其估算所述机顶盒返回路径调谐数据的特征;
限缩指示器,其向所述经加权数据添加限缩指示符;
第一估计器,其使用所述经加权数据确定人口统计观众度量值;
第二估计器,其使用所述经加权数据中具有基于所述机顶盒返回路径调谐数据所选择的限缩指示符的部分来确定限缩观众度量值;
第三估计器,其使用所述机顶盒返回路径调谐数据确定机顶盒观众度量值;以及
第四估计器,其组合所述人口统计观众度量值、所述限缩观众度量值以及所述机顶盒观众度量值以形成所述观众收视率度量值。
18.如权利要求11所述的设备,其中,所述观众测量数据是第一观众测量数据,并且,所述观众因数计进一步包括调整器,该调整器用于基于与所述第二地理区域相关联并且不同于所述机顶盒返回路径调谐数据的第二观众测量数据调整所述观众收视率度量值。
19.如权利要求11所述的设备,其中,所述观众测量数据包括与位于所述第一地理区域中统计学上选择的多个家庭相关联的人口统计信息,所述人口数据包括位于所述第二地理区域中的家庭的人口统计信息,并且所述机顶盒返回路径调谐数据不包括人口统计信息。
20.如权利要求11所述的设备,其中所述观众因数计还用于从位于所述第二地理区域中的多个机顶盒获取所述机顶盒返回路径调谐数据。
CN201210154041.7A 2011-04-01 2012-03-30 用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品 Expired - Fee Related CN102740140B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510446416.0A CN104954822B (zh) 2011-04-01 2012-03-30 测量媒体收视率的方法和装置

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/078,574 2011-04-01
US13/078,574 US9420320B2 (en) 2011-04-01 2011-04-01 Methods, apparatus and articles of manufacture to estimate local market audiences of media content

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510446416.0A Division CN104954822B (zh) 2011-04-01 2012-03-30 测量媒体收视率的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102740140A CN102740140A (zh) 2012-10-17
CN102740140B true CN102740140B (zh) 2015-08-19

Family

ID=46929083

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210154041.7A Expired - Fee Related CN102740140B (zh) 2011-04-01 2012-03-30 用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品
CN201510446416.0A Expired - Fee Related CN104954822B (zh) 2011-04-01 2012-03-30 测量媒体收视率的方法和装置

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510446416.0A Expired - Fee Related CN104954822B (zh) 2011-04-01 2012-03-30 测量媒体收视率的方法和装置

Country Status (5)

Country Link
US (8) US9420320B2 (zh)
CN (2) CN102740140B (zh)
AU (1) AU2012201860B2 (zh)
CA (2) CA2941723C (zh)
HK (2) HK1177360A1 (zh)

Families Citing this family (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10945011B2 (en) 2010-12-29 2021-03-09 Comcast Cable Communications, Llc Measuring video viewing
US10089592B2 (en) 2010-12-29 2018-10-02 Comcast Cable Communications, Llc Measuring video asset viewing
US9420320B2 (en) 2011-04-01 2016-08-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, apparatus and articles of manufacture to estimate local market audiences of media content
US10645433B1 (en) 2013-08-29 2020-05-05 Comcast Cable Communications, Llc Measuring video-content viewing
US10440428B2 (en) 2013-01-13 2019-10-08 Comcast Cable Communications, Llc Measuring video-program-viewing activity
US20130346154A1 (en) * 2012-06-22 2013-12-26 Josephine Holz Systems and methods for audience measurement analysis
US10762582B2 (en) 2012-07-19 2020-09-01 Comcast Cable Communications, Llc System and method of sharing content consumption information
US8789083B1 (en) 2012-10-01 2014-07-22 Google Inc. System for sessionizing log events from a streaming log event source and reducing latency
US11025521B1 (en) * 2013-03-15 2021-06-01 CSC Holdings, LLC Dynamic sample selection based on geospatial area and selection predicates
US9519914B2 (en) * 2013-04-30 2016-12-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings information for online media presentations
US9247273B2 (en) 2013-06-25 2016-01-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to characterize households with media meter data
WO2015123201A1 (en) 2014-02-11 2015-08-20 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to calculate video-on-demand and dynamically inserted advertisement viewing probability
CN104202623B (zh) * 2014-08-04 2017-07-18 杜泽壮 一种全媒体传播指数统计方法及装置
US20160148228A1 (en) * 2014-11-24 2016-05-26 The Nielsen Company (Us), Llc. Methods and apparatus to predict time-shifted exposure to media
US10219039B2 (en) * 2015-03-09 2019-02-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to assign viewers to media meter data
CN104811810B (zh) * 2015-03-23 2018-12-07 四川长虹电器股份有限公司 基于智能电视实时区域收视率和收视份额统计系统及方法
US9681159B2 (en) 2015-07-27 2017-06-13 Adobe Systems Incorporated Creating audience segments for campaigns
US9986272B1 (en) 2015-10-08 2018-05-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine a duration of media presentation based on tuning session duration
US10887664B2 (en) * 2016-01-05 2021-01-05 Adobe Inc. Controlling start times at which skippable video advertisements begin playback in a digital medium environment
KR102102453B1 (ko) * 2016-01-08 2020-04-20 주식회사 아이플래테아 시청률 산출 서버, 시청률 산출 방법, 및 시청률 산출 리모트 장치
US10547906B2 (en) 2016-06-07 2020-01-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to impute media consumption behavior
US9749688B1 (en) * 2016-06-21 2017-08-29 Disney Enterprises, Inc. Systems and methods for determining multi-platform media ratings
CN106101832B (zh) * 2016-07-19 2020-07-03 东软集团股份有限公司 用于评价互联网媒体的指标的计算方法和装置
US10448108B2 (en) 2016-11-30 2019-10-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to model on/off states of media presentation devices based on return path data
US10277944B2 (en) 2016-11-30 2019-04-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to calibrate audience measurement ratings based on return path data
US10491696B2 (en) 2016-12-13 2019-11-26 The Nielson Company (Us), Llc Methods and apparatus for adjusting model threshold levels
US10791355B2 (en) 2016-12-20 2020-09-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine probabilistic media viewing metrics
US11368752B2 (en) 2017-01-03 2022-06-21 Bliss Point Media, Inc. Optimization of broadcast event effectiveness
US10257572B2 (en) 2017-01-03 2019-04-09 Bliss Point Media, Inc. Optimization of broadcast event effectiveness
US10602224B2 (en) 2017-02-28 2020-03-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine synthetic respondent level data
US10681414B2 (en) 2017-02-28 2020-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US10728614B2 (en) 2017-02-28 2020-07-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to replicate panelists using a local minimum solution of an integer least squares problem
US20180249211A1 (en) 2017-02-28 2018-08-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginal ratings
US10820034B2 (en) 2017-05-26 2020-10-27 At&T Intellectual Property I, L.P. Providing streaming video from mobile computing nodes
HRP20240238T1 (hr) * 2017-06-23 2024-05-24 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Postupak, uređaj, kompjuterski program i sustav za određivanje informacija vezanih za auditorij programa audio-vizualnih sadržaja
US10382818B2 (en) 2017-06-27 2019-08-13 The Nielson Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine synthetic respondent level data using constrained Markov chains
JP6463826B1 (ja) 2017-11-27 2019-02-06 株式会社ドワンゴ 動画配信サーバ、動画配信方法及び動画配信プログラム
US20190200079A1 (en) * 2017-12-21 2019-06-27 Facebook, Inc. Predictive Analysis for Media Encodings
US11265602B2 (en) * 2018-04-12 2022-03-01 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for evaluating a promotional campaign
US11916769B2 (en) 2018-06-06 2024-02-27 The Nielsen Company (Us), Llc Onboarding of return path data providers for audience measurement
US10841649B2 (en) 2018-06-06 2020-11-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to calibrate return path data for audience measurement
US10779023B2 (en) * 2019-01-11 2020-09-15 International Business Machines Corporation Content prediction for cloud-based delivery
US11064255B2 (en) * 2019-01-30 2021-07-13 Oohms Ny Llc System and method of tablet-based distribution of digital media content
US10856027B2 (en) 2019-03-15 2020-12-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US11216834B2 (en) 2019-03-15 2022-01-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal ratings and/or unions of marginal ratings based on impression data
US10572778B1 (en) * 2019-03-15 2020-02-25 Prime Research Solutions LLC Machine-learning-based systems and methods for quality detection of digital input
US11546647B2 (en) * 2019-06-07 2023-01-03 Roku, Inc. Content-modification system with probability-based selection feature
US11727292B2 (en) * 2019-06-18 2023-08-15 The Nielsen Company (Us), Llc Media device on/off detection using return path data
US11561942B1 (en) 2019-07-05 2023-01-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate audience sizes of media using deduplication based on vector of counts sketch data
US11416461B1 (en) 2019-07-05 2022-08-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate audience sizes of media using deduplication based on binomial sketch data
US11568215B2 (en) * 2019-07-15 2023-01-31 The Nielsen Company (Us), Llc Probabilistic modeling for anonymized data integration and bayesian survey measurement of sparse and weakly-labeled datasets
US11741485B2 (en) 2019-11-06 2023-08-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate de-duplicated unknown total audience sizes based on partial information of known audiences
US11343565B2 (en) 2020-04-08 2022-05-24 Roku, Inc. Content-modification system with feature for detecting and responding to a content modification by a tuner device
US12032535B2 (en) 2020-06-30 2024-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate audience sizes of media using deduplication based on multiple vectors of counts
US11783354B2 (en) 2020-08-21 2023-10-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate census level audience sizes, impression counts, and duration data
US11481802B2 (en) * 2020-08-31 2022-10-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for audience and impression deduplication
US11941646B2 (en) 2020-09-11 2024-03-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginals
US12120391B2 (en) 2020-09-18 2024-10-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate audience sizes and durations of media accesses
US12093968B2 (en) 2020-09-18 2024-09-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, systems and apparatus to estimate census-level total impression durations and audience size across demographics
US11553226B2 (en) 2020-11-16 2023-01-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginal ratings with missing information
US20220222702A1 (en) * 2021-01-08 2022-07-14 Xandr Inc. System and method for measuring a residual audience
WO2022170204A1 (en) 2021-02-08 2022-08-11 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to perform computer-based monitoring of audiences of network-based media by using information theory to estimate intermediate level unions
US11949932B2 (en) * 2021-05-25 2024-04-02 The Nielsen Company (Us), Llc Synthetic total audience ratings
CN113709507B (zh) * 2021-07-28 2023-09-05 北京达佳互联信息技术有限公司 一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质
US20230394510A1 (en) * 2022-06-06 2023-12-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine unified entity weights for media measurement

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1531344A (zh) * 1998-05-15 2004-09-22 ������Ƶ��Ʒ��˾ 用于确定用户人口统计类目值的交互式电视节目指南系统
CN101313572A (zh) * 2005-12-13 2008-11-26 联合视频制品公司 用于交互式电视应用中的跨平台预测受欢迎度等级
US7844985B2 (en) * 1992-12-09 2010-11-30 Comcast Ip Holdings I, Llc Targeted advertisement using television viewer information

Family Cites Families (111)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2027298A (en) 1978-07-31 1980-02-13 Shiu Hung Cheung Method of and apparatus for television audience analysis
US4566030A (en) 1983-06-09 1986-01-21 Ctba Associates Television viewer data collection system
US4602279A (en) 1984-03-21 1986-07-22 Actv, Inc. Method for providing targeted profile interactive CATV displays
JP2520588B2 (ja) 1985-06-11 1996-07-31 橋本コーポレイション 株式会社 個人別テレビ番組表作成装置
US4930011A (en) 1988-08-02 1990-05-29 A. C. Nielsen Company Method and apparatus for identifying individual members of a marketing and viewing audience
US5251324A (en) 1990-03-20 1993-10-05 Scientific-Atlanta, Inc. Method and apparatus for generating and collecting viewing statistics for remote terminals in a cable television system
CA2036205C (en) 1990-06-01 1996-11-19 Russell J. Welsh Program monitoring unit
US20020104083A1 (en) * 1992-12-09 2002-08-01 Hendricks John S. Internally targeted advertisements using television delivery systems
US5600364A (en) 1992-12-09 1997-02-04 Discovery Communications, Inc. Network controller for cable television delivery systems
US5798785A (en) * 1992-12-09 1998-08-25 Discovery Communications, Inc. Terminal for suggesting programs offered on a television program delivery system
US7168084B1 (en) * 1992-12-09 2007-01-23 Sedna Patent Services, Llc Method and apparatus for targeting virtual objects
US5550928A (en) 1992-12-15 1996-08-27 A.C. Nielsen Company Audience measurement system and method
AU682420B2 (en) 1994-01-17 1997-10-02 Gfk Telecontrol Ag Method and device for determining video channel selection
US5758257A (en) * 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
US5841433A (en) 1994-12-23 1998-11-24 Thomson Consumer Electronics, Inc. Digital television system channel guide having a limited lifetime
US6112186A (en) * 1995-06-30 2000-08-29 Microsoft Corporation Distributed system for facilitating exchange of user information and opinion using automated collaborative filtering
US5872588A (en) 1995-12-06 1999-02-16 International Business Machines Corporation Method and apparatus for monitoring audio-visual materials presented to a subscriber
US5848396A (en) 1996-04-26 1998-12-08 Freedom Of Information, Inc. Method and apparatus for determining behavioral profile of a computer user
US5857190A (en) 1996-06-27 1999-01-05 Microsoft Corporation Event logging system and method for logging events in a network system
DK0932398T3 (da) 1996-06-28 2006-09-25 Ortho Mcneil Pharm Inc Anvendelse af topiramat eller derivater deraf til fremstilling af et lægemiddel til behandling af maniodepressive bipolære forstyrrelser
US5948061A (en) 1996-10-29 1999-09-07 Double Click, Inc. Method of delivery, targeting, and measuring advertising over networks
US5801747A (en) 1996-11-15 1998-09-01 Hyundai Electronics America Method and apparatus for creating a television viewer profile
BR9714949A (pt) 1996-12-20 2005-04-12 Princeton Video Image Inc Dispositivo de ajuste superior para inserção eletrônica direcionada de indicações em vìdeo
US6067440A (en) 1997-06-12 2000-05-23 Diefes; Gunther Cable services security system
JP3413065B2 (ja) * 1997-07-03 2003-06-03 松下電器産業株式会社 番組情報処理装置
US6119098A (en) 1997-10-14 2000-09-12 Patrice D. Guyot System and method for targeting and distributing advertisements over a distributed network
US6005597A (en) 1997-10-27 1999-12-21 Disney Enterprises, Inc. Method and apparatus for program selection
US6049695A (en) 1997-12-22 2000-04-11 Cottam; John L. Method and system for detecting unauthorized utilization of a cable television decoder
DE69918341T2 (de) * 1998-03-04 2005-06-30 United Video Properties, Inc., Tulsa Programmführersystem mit Überwachung von Werbenutzung und Nutzeraktivitäten
US6530082B1 (en) * 1998-04-30 2003-03-04 Wink Communications, Inc. Configurable monitoring of program viewership and usage of interactive applications
US7117518B1 (en) * 1998-05-14 2006-10-03 Sony Corporation Information retrieval method and apparatus
US6898762B2 (en) * 1998-08-21 2005-05-24 United Video Properties, Inc. Client-server electronic program guide
US6298348B1 (en) 1998-12-03 2001-10-02 Expanse Networks, Inc. Consumer profiling system
US7260823B2 (en) 2001-01-11 2007-08-21 Prime Research Alliance E., Inc. Profiling and identification of television viewers
US6684194B1 (en) 1998-12-03 2004-01-27 Expanse Network, Inc. Subscriber identification system
US7150030B1 (en) 1998-12-03 2006-12-12 Prime Research Alliance, Inc. Subscriber characterization system
WO2001000527A1 (en) * 1999-06-28 2001-01-04 Astaris Llc High potassium polyphosphate and method for its preparation
AUPQ206399A0 (en) 1999-08-06 1999-08-26 Imr Worldwide Pty Ltd. Network user measurement system and method
US7062510B1 (en) 1999-12-02 2006-06-13 Prime Research Alliance E., Inc. Consumer profiling and advertisement selection system
US7146329B2 (en) 2000-01-13 2006-12-05 Erinmedia, Llc Privacy compliant multiple dataset correlation and content delivery system and methods
US7139723B2 (en) 2000-01-13 2006-11-21 Erinmedia, Llc Privacy compliant multiple dataset correlation system
US7051352B1 (en) * 2000-02-04 2006-05-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Adaptive TV program recommender
AU2001249080A1 (en) 2000-02-29 2001-09-12 Expanse Networks, Inc. Privacy-protected targeting system
CA2403388C (en) * 2000-03-31 2014-12-09 United Video Properties, Inc. Systems and methods for improved audience measuring
US7937725B1 (en) * 2000-07-27 2011-05-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Three-way media recommendation method and system
US7478148B2 (en) 2001-01-16 2009-01-13 Akamai Technologies, Inc. Using virtual domain name service (DNS) zones for enterprise content delivery
US20020174428A1 (en) * 2001-03-28 2002-11-21 Philips Electronics North America Corp. Method and apparatus for generating recommendations for a plurality of users
US7231652B2 (en) * 2001-03-28 2007-06-12 Koninklijke Philips N.V. Adaptive sampling technique for selecting negative examples for artificial intelligence applications
US20030051240A1 (en) * 2001-09-10 2003-03-13 Koninklijke Philips Electronics N.V. Four-way recommendation method and system including collaborative filtering
US20030093530A1 (en) 2001-10-26 2003-05-15 Majid Syed Arbitrator system and method for national and local content distribution
US7010794B2 (en) * 2002-01-23 2006-03-07 Microsoft Corporation Methods and systems for predicting events associated with renderable media content samples
US20030018969A1 (en) 2002-06-21 2003-01-23 Richard Humpleman Method and system for interactive television services with targeted advertisement delivery and user redemption of delivered value
JP4359810B2 (ja) * 2002-10-01 2009-11-11 ソニー株式会社 ユーザ端末、データ処理方法、およびプログラム、並びにデータ処理システム
CN1723474A (zh) * 2002-12-11 2006-01-18 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于根据项目的推荐来预测对该项目感兴趣的个体的数目的方法和设备
US20040226034A1 (en) * 2003-02-13 2004-11-11 Kaczowka Peter A. Digital video recording and playback system with seamless advertisement insertion and playback from multiple locations via a home area network
JP2006524009A (ja) 2003-03-25 2006-10-19 セドナ・パテント・サービシズ・エルエルシー 視聴者分析結果の生成
JP2005045532A (ja) * 2003-07-22 2005-02-17 Dentsu Inc テレビ広告視聴率調査方法およびテレビ広告視聴率調査システム
US7050990B1 (en) * 2003-09-24 2006-05-23 Verizon Directories Corp. Information distribution system
US20050193411A1 (en) 2004-03-01 2005-09-01 Funston Lance T. Aggregating local cable spots into national equivalent units
US7594245B2 (en) * 2004-03-04 2009-09-22 Sharp Laboratories Of America, Inc. Networked video devices
US8908699B2 (en) * 2004-04-16 2014-12-09 Broadcom Corporation Providing automatic format conversion via an access gateway in a home
US8943537B2 (en) * 2004-07-21 2015-01-27 Cox Communications, Inc. Method and system for presenting personalized television program recommendation to viewers
WO2006029681A2 (en) 2004-09-17 2006-03-23 Accenture Global Services Gmbh Personalized marketing architecture
EP1646169A1 (en) 2004-10-05 2006-04-12 Taylor Nelson Sofres Plc Audience analysis method and system
US20060287915A1 (en) 2005-01-12 2006-12-21 Boulet Daniel A Scheduling content insertion opportunities in a broadcast network
JP2007030590A (ja) * 2005-07-25 2007-02-08 Yamaha Motor Co Ltd 自動二輪車
US8181201B2 (en) * 2005-08-30 2012-05-15 Nds Limited Enhanced electronic program guides
US20070143775A1 (en) * 2005-12-16 2007-06-21 Savoor Raghvendra G Methods and systems to determine pricing of Internet protocol television services
US20070138753A1 (en) * 2005-12-16 2007-06-21 Ming-Hsing Huang Luggage cart
US20090030780A1 (en) * 2006-01-03 2009-01-29 Ds-Iq, Inc. Measuring effectiveness of marketing campaigns presented on media devices in public places using audience exposure data
AR059552A1 (es) * 2006-02-17 2008-04-09 Directv Group Inc Agrupamiento de datos de usuario en relacion con datos geograficos
US8141114B2 (en) * 2006-02-28 2012-03-20 Microsoft Corporation Content ratings and recommendations
US20070250856A1 (en) 2006-04-02 2007-10-25 Jennifer Leavens Distinguishing National and Local Broadcast Advertising and Other Content
EP2033156A4 (en) 2006-06-29 2012-09-19 Nielsen Media Res Inc METHOD AND DEVICE FOR MONITORING CONSUMER BEHAVIOR IN CONNECTION WITH POSITION-BASED WEB SERVICES
US8296803B2 (en) * 2006-08-10 2012-10-23 Panasonic Corporation Program recommendation system, program view terminal, program view program, program view method, program recommendation server, program recommendation program, and program recommendation method
US9514436B2 (en) * 2006-09-05 2016-12-06 The Nielsen Company (Us), Llc Method and system for predicting audience viewing behavior
WO2008071000A1 (en) * 2006-12-15 2008-06-19 Micro Target Media Holdings Inc. System and method for obtaining and using advertising information
US8250605B2 (en) * 2006-12-18 2012-08-21 Verizon Services Corp. Systems and methods for presentation of preferred program selections
US8745647B1 (en) * 2006-12-26 2014-06-03 Visible Measures Corp. Method and system for internet video and rich media behavioral measurement
US20080167943A1 (en) * 2007-01-05 2008-07-10 O'neil Douglas R Real time pricing, purchasing and auctioning of advertising time slots based on real time viewership, viewer demographics, and content characteristics
US8516515B2 (en) 2007-04-03 2013-08-20 Google Inc. Impression based television advertising
US20080271078A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 Google Inc. Momentary Electronic Program Guide
US20080300965A1 (en) 2007-05-31 2008-12-04 Peter Campbell Doe Methods and apparatus to model set-top box data
US8327395B2 (en) * 2007-10-02 2012-12-04 The Nielsen Company (Us), Llc System providing actionable insights based on physiological responses from viewers of media
US20090113480A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Microsoft Corporation Non-media-centric packaging of content
US8001561B2 (en) * 2007-11-20 2011-08-16 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for automatically rating video content
US8938747B2 (en) * 2007-12-06 2015-01-20 At&T Intellectual Property I, L.P. Rating multimedia programs accessed from a provider network
WO2009146197A1 (en) 2008-04-17 2009-12-03 Arbitron Inc. Cross-media interactivity metrics
WO2010017315A2 (en) 2008-08-05 2010-02-11 Invidi Technologies Corporation National insertion of targeted advertisment
US8560675B2 (en) 2009-04-01 2013-10-15 Comscore, Inc. Determining projection weights based on a census data
EP2252050B1 (en) * 2009-05-13 2014-06-25 Sony Europe Limited A method of recommending local and remote content
US20120192214A1 (en) * 2009-12-22 2012-07-26 Resonate Networks Method and apparatus for delivering targeted content to television viewers
US9122701B2 (en) * 2010-05-13 2015-09-01 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for providing media content listings according to points of interest
US20120303834A1 (en) * 2010-10-07 2012-11-29 Stellatus, LLC Seamless digital streaming over different device types
US20120151079A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-14 Jan Besehanic Methods and apparatus to measure media exposure
US9077462B2 (en) * 2010-12-21 2015-07-07 Cox Communications, Inc. Systems and methods for measuring audience participation over a distribution network
US20120158527A1 (en) * 2010-12-21 2012-06-21 Class6Ix, Llc Systems, Methods and/or Computer Readable Storage Media Facilitating Aggregation and/or Personalized Sequencing of News Video Content
US8365213B1 (en) * 2011-03-18 2013-01-29 Robert Orlowski System and method for measuring television advertising and program viewing at a second-by-second level and for measuring effectiveness of targeted advertising
US8543454B2 (en) * 2011-02-18 2013-09-24 Bluefin Labs, Inc. Generating audience response metrics and ratings from social interest in time-based media
US9420320B2 (en) 2011-04-01 2016-08-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, apparatus and articles of manufacture to estimate local market audiences of media content
US9060152B2 (en) 2012-08-17 2015-06-16 Flextronics Ap, Llc Remote control having hotkeys with dynamically assigned functions
US20140108130A1 (en) 2012-10-12 2014-04-17 Google Inc. Calculating audience metrics for online campaigns
US9344509B1 (en) * 2013-03-15 2016-05-17 Google Inc. Identifying candidate subscribers for a channel
US8874652B1 (en) 2013-03-15 2014-10-28 Comscore, Inc. Multi-platform overlap estimation
US10045082B2 (en) 2015-07-02 2018-08-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct errors in audience measurements for media accessed using over-the-top devices
US10356485B2 (en) 2015-10-23 2019-07-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to calculate granular data of a region based on another region for media audience measurement
US10412469B2 (en) 2015-12-17 2019-09-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for determining audience metrics across different media platforms
US11308514B2 (en) 2019-08-26 2022-04-19 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate census level impressions and unique audience sizes across demographics
US11741485B2 (en) 2019-11-06 2023-08-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate de-duplicated unknown total audience sizes based on partial information of known audiences
US11727416B2 (en) 2019-11-27 2023-08-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate large scale audience deduplication
US20230078684A1 (en) 2021-09-14 2023-03-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine audience size based on big data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7844985B2 (en) * 1992-12-09 2010-11-30 Comcast Ip Holdings I, Llc Targeted advertisement using television viewer information
CN1531344A (zh) * 1998-05-15 2004-09-22 ������Ƶ��Ʒ��˾ 用于确定用户人口统计类目值的交互式电视节目指南系统
CN101313572A (zh) * 2005-12-13 2008-11-26 联合视频制品公司 用于交互式电视应用中的跨平台预测受欢迎度等级

Also Published As

Publication number Publication date
US11089361B2 (en) 2021-08-10
CA2774848C (en) 2016-11-01
CN104954822B (zh) 2018-12-28
CN102740140A (zh) 2012-10-17
US20160323616A1 (en) 2016-11-03
US20120254911A1 (en) 2012-10-04
HK1177360A1 (zh) 2013-08-16
CA2941723C (en) 2019-12-17
US20220070530A1 (en) 2022-03-03
AU2012201860A1 (en) 2012-10-18
US10560740B2 (en) 2020-02-11
CA2774848A1 (en) 2012-10-01
CA2941723A1 (en) 2012-10-01
CN104954822A (zh) 2015-09-30
US11496799B2 (en) 2022-11-08
HK1215633A1 (zh) 2016-09-02
US20170150217A1 (en) 2017-05-25
US20230199249A1 (en) 2023-06-22
US20240236412A1 (en) 2024-07-11
US9420320B2 (en) 2016-08-16
AU2012201860B2 (en) 2014-09-18
US9578361B2 (en) 2017-02-21
US9900655B2 (en) 2018-02-20
US20200177954A1 (en) 2020-06-04
US12081832B2 (en) 2024-09-03
US20180167675A1 (en) 2018-06-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102740140B (zh) 用于估计媒体内容的当地市场观众的方法、设备及制造品
US11818429B2 (en) Methods and apparatus to estimate deduplicated total audiences in cross-platform media campaigns
US11700405B2 (en) Methods and apparatus to estimate demographics of a household
US20160165277A1 (en) Media metrics estimation from large population data
CN114747227A (zh) 跨人口统计群体估计普查级受众规模和总印象持续时间的方法、系统和装置
Song et al. Commercial audience retention of television programs: measurement and prediction
US20240107125A1 (en) System and method for modelling access requests to multi-channel content sharing platforms
Poort et al. Measuring the welfare effects of public television
AU2014277725B2 (en) Methods, apparatus and articles of manufacture to estimate local market audiences of media content
US20240364764A1 (en) Methods to Determine a Unique Audience for Internet-based Media Subject to Aggregate- and Event-Level Privacy Protection

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1177360

Country of ref document: HK

C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: GR

Ref document number: 1177360

Country of ref document: HK

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20150819