JP2017191517A - アンケートデータ精査装置及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去するアンケートデータ精査装置及びそのプログラムを提供する。【解決手段】本発明のアンケートデータ精査装置１は、精査対象のアンケートデータを構成する第１回答データ集合に対し、個々の回答者番号の回答データ系列毎に、指定次数の自己相関係数を算出し、予め設定された第１閾値を超える自己相関係数を１つ以上含む回答者番号の回答データ系列を、繰り返し回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出する繰り返し回答データ検出部１１１と、検出した当該繰り返し回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を第１回答データ集合から除去して第２回答データ集合を生成する第１除去部１１３と、を備える。本発明のプログラムは、コンピュータをアンケートデータ精査装置１として機能させる。【選択図】図１

Description

本発明は、インターネットなどで実施する多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、「不誠実回答者」の回答データを自動的に検出し除去するアンケートデータ精査装置及びそのプログラムに関する。

近年では、ＷＥＢが日常的に使われるようになり、ＷＥＢ上で募集したユーザを対象にしたアンケート調査が頻繁に行われるようになっている。典型的には調査会社に登録した登録者が回答するなどのアンケート調査があるが、面接によるアンケートと異なり、ＷＥＢ上でのアンケートでは、不正な回答が多数紛れ込むことがある。

一般に、アンケート調査における不正な回答として２種類がある。第１の不正な回答は、なりすましによる回答である。例えば一人の回答者が何人もの回答者になりすまして、同一商品のアンケートに何度も答える不正である。なりすましによる不正な回答の検出には多数の技法が知られている（例えば、特許文献１，２参照）。

第２の不正な回答は、アンケート調査における質問を十分読まずに不誠実に回答する者による回答である。本願明細書中、なりすましによる回答とは区別するために、「不誠実回答」と称し、このような不誠実回答の回答者を「不誠実回答者」と称している。

不誠実回答の存在によって集計データの品質が低下する問題は、調査会社も把握しており、幾つかの対策が講じられている（例えば、非特許文献１参照）。

非特許文献１によれば、極端に回答時間の短い回答者を或る程度自動で検出するようにしている。しかしながら、基本的にはアンケートデータの精査者の目視による確認で不誠実回答を除去する目視作業が中心となっている。

また、不誠実回答の自動検出に関する技法として、回答が一致するはずの質問を予め複数用意しておきその一致を確認することや、予め回答として数値範囲が定まっている質問を用意しておき、その適合性を確認するなどの技法が知られている（例えば、特許文献３参照）。

特開２０１５−９２３３５号公報 特開２００８−１９７９３１号公報 特開２０１１−２４８４３６号公報

NTTコム リサーチ、"回答結果の品質向上の取り組み"、［online］， NTTコム オンライン・マーケッティング・ソリューション株式会社、［平成28年3月14日検索］、インターネット<URL: http://research.nttcoms.com/service/qpolicy4.html>

上述したように、不誠実回答の存在によってアンケートデータにおける集計品質が低下してしまう。

このため、インターネットなどで実施する多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、「不誠実回答者」の回答データを自動的に検出し除去して、精査者の目視作業を不要とするか、又は軽減させる技法が望まれる。

このような不誠実回答の自動検出に関する技法として、特許文献３の技法では、回答が一致するはずの質問を予め複数用意しておきその一致を確認することや、予め回答として数値範囲が定まっている質問を用意しておき、その適合性を確認することが提案されている。しかしながら、依然として、同一の選択肢（回答データ）のみのパターンや特定の選択肢（回答データ）の繰り返しパターンなどの不誠実回答を自動検出することができず、改善の余地がある。

本発明の目的は、上述の問題に鑑みて、多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去するアンケートデータ精査装置及びそのプログラムを提供することにある。

本発明のアンケートデータ精査装置は、多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去するアンケートデータ精査装置であって、回答者番号で識別可能とする複数の回答者の各々に対応してｎ個の回答データからなる回答データ系列を持ち精査対象のアンケートデータを構成する第１回答データ集合に対し、個々の回答者番号の回答データ系列毎に、次数１から予め設定された次数ｋ（ｎ−１≧ｋ ≧１）までｋ個の自己相関係数を算出し、予め設定された第１閾値を超える自己相関係数を１つ以上含む回答者番号の回答データ系列を、繰り返し回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出する繰り返し回答データ検出手段と、前記繰り返し回答データ検出手段により検出した当該繰り返し回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を前記第１回答データ集合から除去して第２回答データ集合を生成する第１除去手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明のアンケートデータ精査装置において、前記繰り返し回答データ検出手段は、同一回答データのみからなるｎ個の回答データからなる回答者番号の回答データ系列の検出を含むことを特徴とする。

また、本発明のアンケートデータ精査装置において、予め設定された代表値算出法により、前記第２回答データ集合における質問毎の代表的な回答データを代表値として算出する代表値算出手段と、前記第２回答データ集合に対し、前記代表値による回答データ系列と比較して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データを含む回答者番号の回答データ系列を、ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出するずれ回答データ検出手段と、前記ずれ回答データ検出手段により検出した当該ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を前記第２回答データ集合から除去して第３回答データ集合を生成する第２除去手段と、を更に備えることを特徴とする。

また、本発明のアンケートデータ精査装置において、前記代表値算出手段は、前記代表値算出法として、前記第２回答データ集合における質問毎の全ての回答データを対象とした最頻値、中間値、及び平均値のいずれかの算出法により前記代表値を算出することを特徴とする。

また、本発明のアンケートデータ精査装置において、前記ずれ回答データ検出手段は、前記代表値を用いた所定の平均二乗距離演算又は所定の積率相関係数演算により、当該ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を検出することを特徴とする。

更に、本発明のプログラムは、コンピュータを、本発明のアンケートデータ精査装置として機能させるためのプログラムとして構成される。

本発明によれば、多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去することができる。特に、同一の回答データのみのパターンや特定の回答データの繰り返しパターンなどの不誠実回答、更には代表的な回答データ（代表値）からずれた不誠実回答者の回答データを自動的に検出し取り除くことができる。これにより、アンケートデータの信頼性を高めることができ、そのアンケートデータの集計品質を向上させることができる。

本発明による一実施形態のアンケートデータ精査装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明による一実施形態のアンケートデータ精査装置に係る精査対象の回答データ集合の一例を示す図である。 本発明による一実施形態のアンケートデータ精査装置の動作を示すフローチャートである。 本発明による一実施形態のアンケートデータ精査装置に係る代表的な回答データ（代表値）に基づくずれ回答データの検出処理に用いる積率相関係数演算の一例を示す説明図である。

以下、図面を参照して、本発明による一実施形態のアンケートデータ精査装置１及びそのプログラムについて説明する。

（装置構成）
図１は、本発明による一実施形態のアンケートデータ精査装置１の概略構成を示すブロック図である。本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、制御部１１及び記憶部１２からなり、制御部１１は、繰り返し回答データ検出部１１１、第１パラメータ設定部１１２、第１除去部１１３、代表値算出部１１４、第２パラメータ設定部１１５、ずれ回答データ検出部１１６、第２パラメータ設定部１１７、及び第２除去部１１８を備える。

アンケートデータ精査装置１は、コンピュータとして機能させることができ、当該コンピュータに、制御部１１の各構成要素を実現させるためのプログラムは、当該コンピュータのメモリに記憶される。当該コンピュータに備えられる中央演算処理装置（ＣＰＵ）などの制御で、各構成要素の機能を実現するための処理内容が記述されたプログラムを、適宜、当該メモリから読み込んで各構成要素の機能を当該コンピュータに実現させることができる。ここで、記憶部１２は、当該メモリの一部の領域で構成することができる。記憶部１２は、一時記憶し読み書き可能なメモリを想定している。

本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータを入力し、そのアンケートデータから不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去する装置である。

選択式のアンケートデータは、図２に例示するように、回答者番号と各質問に対する数字の選択肢の列からなるよう配列することができる。実際の質問や回答が質問番号や数字回答でなくとも、数字に変換したものを予め用意しておくことで、図２に示すような形式にすることができる。一般に、インターネットなどで実施するアンケートでは、実際の質問や回答を数字に自動変換するアプリケーションが利用され、予め集計容易とするよう実際の質問や回答は当該アプリケーションに適合するものとなっている。

そこで、本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、入力する精査対象のアンケートデータとして、図２に例示するように、回答者番号で識別可能とする複数の回答者の各々に対応してｎ個の回答データからなる回答データ系列で構成される「第１回答データ集合」を入力し、制御部１１の機能により記憶部１２へ一時記憶する。

「第１回答データ集合」は、図２に例示する形式に従う最初のアンケートデータである。ｎ個の質問があり、各回答者はｎ個の回答を行ったものとする。即ち、一人の回答者（１つの回答者番号）に対してｋ（ｎ-１≧ｋ ≧１）個の自己相関係数が得られる。よく知られているように、“１，１，１，１,…”など同一選択肢のみからなる回答（図２に例示する“回答者１”）、“１，２，１，２，１，２,…”などの繰り返しパターンの回答（図２に例示する“回答者２”）は、不誠実回答の典型例である。この“１，２，１，２，１，２,…”という繰り返しパターンは右に２つシフトすると元の回答と一致するため周期２の繰り返しパターンである。“１，１，１，１,…”のような同一番号の選択肢（同一の回答データ）の繰り返しは右に１つシフトすると元の回答と一致するため周期１の繰り返しパターンである。よって本願明細書中、同一の回答データのみのパターンや特定の周期を持つ繰り返しの回答データを総括して、「繰り返し回答データ」と称する。

一般に、「繰り返し回答データ」の繰り返しパターンは単純ではなく、複数の組み合わせの場合や、冒頭の一部は誠実な回答であるが、その後、不誠実回答となる繰り返しパターンに転ずる場合などもある。このような場合でも、本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、その「繰り返し回答データ」を持つ不誠実回答者の回答データ系列を検出し精査対象のアンケートデータから除去する。

また、本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、それぞれの質問の代表的な回答データ（本願明細書中、「代表値」とも称する）と比較して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データ（本願明細書中、「ずれ回答データ」と称する）の回答者は不誠実回答者として検出し、その不誠実回答者の回答データ系列（全ての回答データ）を精査対象のアンケートデータから除去する。

特に、ＷＥＢのアンケート調査の利点は多人数調査である。即ち、各質問の回答データは多数得られるため、質問毎の全ての回答データを対象としたモード（最頻値）、メディアン（中間値）、及び平均値などの代表値は信頼することができる。このため、本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、この代表値に比して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データを持つ回答者は不誠実回答を行っている可能性が高いため、これをアンケートデータから除去する。

より具体的に、制御部１７の構成要素について説明する。尚、制御部１１は、入力される精査対象の「第１回答データ集合」に対し不誠実回答の回答データを検出し除去する際に、適宜、記憶部１２へ一時記憶し、読み出すことができる。

繰り返し回答データ検出部１１１は、精査対象の「第１回答データ集合」を入力し、第１パラメータ設定部１１２から設定された指定次数ｋと第１閾値を示す第１パラメータに基づいて、当該「第１回答データ集合」における各回答者番号のｎ個の回答データに対し次数１から予め決められた次数ｋまでの自己相関係数を算出する。即ち、一人の回答者（１つの回答者番号）に対してｋ個の自己相関係数が得られる。そこで、繰り返し回答データ検出部１１１は、自己相関係数の演算により、全ての回答者の回答データに対してｋ個の自己相関係数を算出し、１つでも第１閾値を超える自己相関係数を含む回答者番号の回答データ系列を、周期性の高いパターンを表わす「繰り返し回答データ」を持つ回答データ系列として検出し、不誠実回答者の回答者番号として第１除去部１１３へ通知する。

第１パラメータ設定部１１２は、指定次数ｋ及び第１閾値を示す第１パラメータについて繰り返し回答データ検出部１１１に設定する。第１パラメータ設定部１１２は、指定次数ｋ及び第１閾値に関して操作者により外部入力可能となっている。

第１除去部１１３は、精査対象の「第１回答データ集合」を入力し、繰り返し回答データ検出部１１１から通知された不誠実回答者の回答者番号を基に、当該不誠実回答者の回答者番号に対応する回答データ系列（全回答データ）を「第１回答データ集合」から除去して「第２回答データ集合」を生成する。「第２回答データ集合」は記憶部１２へ一時記憶され、代表値算出部１１４及び第２除去部１１７へ入力可能となっている。

これにより、本実施形態のアンケートデータ精査装置１は、その「繰り返し回答データ」を持つ不誠実回答を検出し精査対象のアンケートデータから除去した「第２回答データ集合」を得ることができる。

代表値算出部１１４は、「第２回答データ集合」を入力し、第２パラメータ設定部１１２から設定された質問毎の代表的な回答データ（代表値）の代表値算出法として、質問毎の全ての回答データを対象としたモード（最頻値）、メディアン（中間値）、及び平均値のうちいずれの算出法を用いるかを示す第２パラメータに基づいて、当該「第２回答データ集合」における質問毎の代表的な回答データを代表値として算出し、「第２回答データ集合」及びその質問毎の代表値をずれ回答データ検出部１１６へ出力する。

第２パラメータ設定部１１５は、それぞれの質問の代表的な回答データ（代表値）の代表値算出法として、質問毎の全ての回答データを対象としたモード（最頻値）、メディアン（中間値）、及び平均値のうちいずれの算出法を用いるかを示す第２パラメータについて代表値算出部１１４に設定する。第２パラメータ設定部１１５は、代表値算出法の選択に関して操作者により外部入力可能となっている。

ずれ回答データ検出部１１６は、代表値算出部１１４から「第２回答データ集合」及びその質問毎の代表値を入力し、第３パラメータ設定部１１７から設定された平均二乗距離演算と積率相関係数演算のうちいずれの演算処理を用いるかを示す選択情報及び第２閾値を示す第３パラメータに基づいて、対応する演算方式に従うずれ回答データの検出処理を実行する。そして、ずれ回答データ検出部１１６は、代表値による回答データ系列と比較して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データを含む回答者番号の回答データ系列を、ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出し、その回答者番号は不誠実回答者の番号として第２除去部１１８へ通知する。

第３パラメータ設定部１１７は、平均二乗距離演算と積率相関係数演算のうちいずれの演算処理を用いるかを示す選択情報及び第２閾値を示す第３パラメータについて、ずれ回答データ検出部１１６に設定する。第３パラメータ設定部１１７は、平均二乗距離演算と積率相関係数演算のうちいずれの演算処理を用いるかを示す選択情報及び第２閾値に関して操作者により外部入力可能となっている。

第２除去部１１８は、「第２回答データ集合」を入力し、ずれ回答データ検出部１１６から通知された不誠実回答者の回答者番号を基に、当該不誠実回答者の回答者番号に対応する回答データ系列（全回答データ）を「第２回答データ集合」から除去して「第３回答データ集合」を生成する。「第３回答データ集合」は記憶部１２へ一時記憶され、外部へ出力可能となっている。

（装置動作）
以下、より具体的に、図３及び図４を参照しながら、本実施形態のアンケートデータ精査装置１の動作について説明する。図３は、本実施形態のアンケートデータ精査装置１の動作を示すフローチャートである。また、図４は、それぞれ本実施形態のアンケートデータ精査装置１に係る代表値に基づくずれ回答データの検出処理に用いる積率相関係数演算の一例を示す説明図である。

図３を参照するに、まず、操作者の操作により、精査対象のアンケートデータ（第１回答データ集合）がアンケートデータ精査装置１へ入力される（ステップＳ１）。

続いて、アンケートデータ精査装置１は、繰り返し回答データ検出部１１１により、第１パラメータ設定部１１２から設定された指定次数ｋと第１閾値を示す第１パラメータに基づいて、当該「第１回答データ集合」における各回答者番号のｎ個の回答データに対し次数１から予め決められた次数ｋまでの自己相関係数を算出する。これにより、繰り返し回答データ検出部１１１は、「第１回答データ集合」における繰り返し回答データの検出を行ない、その繰り返し回答データを持つ不誠実回答者の回答者番号を検出する（ステップＳ２）。

より具体的には、繰り返し回答データ検出部１１１は、全ての回答者の回答データに対して次数１から予め決められた次数ｋ（ｎ-１≧ｋ ≧１）までｋ個の自己相関係数を算出し、予め設定された第１閾値を超える自己相関係数を１つ以上含む回答者番号の回答データ系列を、繰り返し回答データを持つ回答データ系列として検出する。即ち、１つでも第１閾値を超える自己相関係数を含む回答データ系列の回答者番号は、「繰り返し回答データ」を持つ不誠実回答者の回答データ系列として判定する。

例えば、或る回答者番号のｎ個の回答データ系列（ｘ_１，…，ｘ_ｎ）に対するｋ次の自己相関係数ｒ_ｋは式（１）で与えられ、−１から１までの値を取る。周期がｍであればｍ次の相関係数が１となり反対（負）の相関があれば−１となる。

繰り返し回答データ検出部１１１は、或る回答者番号における全ての回答データｘ_ｉが当該（ｘ_１，…，ｘ_ｎ）の平均値と一致する場合、式（１）の計算を行わず、周期１の「繰り返し回答データ」として検出し、不誠実回答者の回答者番号として判定する。

回答データｘ_ｉが当該（ｘ_１，…，ｘ_ｎ）のうち平均値と異なる値が１つでもあれば、繰り返し回答データ検出部１１１は、式（１）に基づいて得られるｋ個の自己相関係数を計算することができる。これらの自己相関係数の中で、１つでも第１閾値より大きな自己相関係数があれば「繰り返し回答データ」として判定し、その「繰り返し回答データ」を持つ回答者番号は不誠実回答者の番号として検出する。例えば第１閾値を１に近い値（例えば、０．８以上１以下）とすると、周期性の高いパターンを持つ「繰り返し回答データ」を検出することができる。

このようにして、繰り返し回答データ検出部１１１は、全ての回答者に対してｋ個の自己相関係数を算出し、式（１）にて１つでも第１閾値を超える自己相関係数を含む回答データ系列を持つ回答者番号を、「繰り返し回答データ」を持つ不誠実回答者の回答者番号として検出する。

続いて、アンケートデータ精査装置１は、第１除去部１１３により、繰り返し回答データ検出部１１１から通知された不誠実回答者の回答者番号を基に、当該不誠実回答者の回答者番号に対応する回答データ系列（全回答データ）を「第１回答データ集合」から除去することにより、「第２回答データ集合」を生成する（ステップＳ３）。

続いて、アンケートデータ精査装置１は、代表値算出部１１４により、第２パラメータ設定部１１２から設定された質問毎の全ての回答データを対象としたモード（最頻値）、メディアン（中間値）、及び平均値のうちいずれの代表値を用いるかを示す第２パラメータに基づいて、当該「第２回答データ集合」における質問毎の代表的な回答データを代表値として算出する（ステップＳ４）。

モード（最頻値）では、全回答数のうち最も頻度の高い回答データを代表値とする。

また、メディアン（中間値）では、全回答数を対象に集計したとき、下限の回答データから（或いは上限の回答データから）累積し全回答数の半値に相当する値を代表値とする。

また、平均値では、全回答数の平均値を代表値とする。

尚、上述の説明では、その理解を高めるために意図的に、モード（最頻値）、メディアン（中間値）、及び平均値による代表値算出法によって異なる代表値を持ちうることを意図して説明したが、同じ値を持つこともあることは勿論である。また、各代表値は、必ずしも整数で扱う必要はない。

いずれの代表値算出法を用いるかは、概ね質問内容によって予め想定されるために、本実施形態のアンケートデータ精査装置１では、第２パラメータ設定部１１５によって操作者が、全ての質問に対して共通に、代表値算出法を選択設定できるようにしている。

続いて、アンケートデータ精査装置１は、ずれ回答データ検出部１１６により、「第２回答データ集合」に対し、代表値による回答データ系列と比較して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データを含む回答者番号の回答データ系列を、ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出する（ステップＳ５）。

尚、本実施形態のアンケートデータ精査装置１では、ずれ回答データ検出部１１６におけるずれ回答データの検出処理として、第３パラメータ設定部１１７によって操作者が、平均二乗距離演算と積率相関係数演算のうち一方を選択設定できるようにしている。

まず、或る回答者番号の平均二乗距離とは、式（２）で表される数値ｅである。

ここで、ｘ_ｉは、或る回答者番号のｎ個の回答データ系列（ｘ_１，…，ｘ_ｎ）における各回答データであり、ｙ_ｉは、代表値の回答データ系列（ｙ_１，…，ｙ_ｎ）における当該回答データｘ_ｉと対応する代表値である。

平均二乗距離演算とする場合、ずれ回答データ検出部１１６は、式（２）の数値ｅを、第２閾値を超える回答者を不誠実回答者と判定する。

一方、積率相関係数演算とする場合、ずれ回答データ検出部１１６は、式（３）で示される積率相関係数ｒ_ｘｙを算出する。具体的には、或る回答者番号のｎ個の回答データ系列（ｘ_１，…，ｘ_ｎ）と、代表値の回答データ系列（ｙ_１，…，ｙ_ｎ）との間の積率相関係数ｒ_ｘｙは、式（２）で与えられ、−１から１までの値を取る。特に、積率相関係数の演算対象となる２つの回答データ系列が正の定数倍の関係であれば１を、負の定数倍の関係にあれば−１をとり、０は相関がないことを示す。ただし、代表値の回答データ系列（ｙ_１，…，ｙ_ｎ）の全ての値がその（ｙ_１，…，ｙ_ｎ）の平均値に等しい場合は、式（２）に示す平均二乗距離の計算のみ選択できる。

そして、ずれ回答データ検出部１１６は、「第２回答データ集合」における全ての回答者番号の回答データ系列について、代表値の回答データ系列との積率相関係数ｒ_ｘｙを算出し、第２閾値より小さい積率相関係数ｒ_ｘｙとなる回答データ系列を持つ回答者番号を不誠実回答者の番号として検出する。例えば図４に示すように、第２閾値を０に近い値（例えば、−０．２以上０．２以下）とすると、代表値に対してほとんど無相関の回答データ系列を持つ不誠実回答者の番号を検出することができる。尚、不誠実回答者の番号を検出することは、誠実な回答者の回答者番号を検出することと同義であるから、第２閾値は検出対象に適応したものとする。即ち、ずれ回答データ検出部１１６が、代表値による回答データ系列と比較して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データを検出するものであればよい。

続いて、アンケートデータ精査装置１は、第２除去部１１８により、ずれ回答データ検出部１１６によって検出した不誠実回答者の回答者番号を基に、当該不誠実回答者の回答者番号に対応する回答データ系列（全回答データ）を「第２回答データ集合」から除去して「第３回答データ集合」を生成する（ステップＳ６）。「第３回答データ集合」は記憶部１２へ一時記憶され、外部へ出力可能となっている。

以上のように、本実施形態のアンケートデータ精査装置１によれば、多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去することができる。

特に、同一選択肢のみのパターンや特定の選択肢の繰り返しパターンなどの不誠実回答、更には代表的な回答データ（代表値）からずれた不誠実回答を自動的に検出し取り除くことができる。これにより、アンケートデータの信頼性を高めることができ、そのアンケートデータの集計品質を向上させることができる。

以上、特定の実施形態の例を挙げて本発明を説明したが、本発明は前述の実施形態の例に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば、上述した実施形態では、第１乃至第３パラメータに関して操作者によって選択設定されるとして説明したが、予め設定されているものとしてもよい。また、第１乃至第３パラメータに関して操作者によって選択設定された特定パラメータで、「第１回答データ集合」から「第２回答データ集合」を経て「第３回答データ集合」を得る例を説明したが、このとき、第１乃至第３パラメータに関して異なるものを選択設定して得た「第３回答データ集合」と比較して、共通に残っている回答者番号の回答データを最も信頼できる回答データとして利用するなどの応用も可能である。

本発明によれば、多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去することができるので、アンケートデータの集計品質を向上させる用途に有用である。

１ アンケートデータ精査装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１１１ 繰り返し回答データ検出部
１１２ 第１パラメータ設定部
１１３ 第１除去部
１１４ 代表値算出部
１１５ 第２パラメータ設定部
１１６ ずれ回答データ検出部
１１７ 第２パラメータ設定部
１１８ 第２除去部

Claims (6)

1. 多数の選択肢の質問からなる選択式のアンケートデータに対し、不誠実回答者の回答データを自動的に検出し除去するアンケートデータ精査装置であって、
   回答者番号で識別可能とする複数の回答者の各々に対応してｎ個の回答データからなる回答データ系列を持ち精査対象のアンケートデータを構成する第１回答データ集合に対し、個々の回答者番号の回答データ系列毎に、次数１から予め設定された次数ｋ（ｎ-１≧ｋ ≧１）までｋ個の自己相関係数を算出し、予め設定された第１閾値を超える自己相関係数を１つ以上含む回答者番号の回答データ系列を、繰り返し回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出する繰り返し回答データ検出手段と、
   前記繰り返し回答データ検出手段により検出した当該繰り返し回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を前記第１回答データ集合から除去して第２回答データ集合を生成する第１除去手段と、
   を備えることを特徴とするアンケートデータ精査装置。
2. 前記繰り返し回答データ検出手段は、同一回答データのみからなるｎ個の回答データからなる回答者番号の回答データ系列の検出を含むことを特徴とする、請求項１に記載のアンケートデータ精査装置。
3. 予め設定された代表値算出法により、前記第２回答データ集合における質問毎の代表的な回答データを代表値として算出する代表値算出手段と、
   前記第２回答データ集合に対し、前記代表値による回答データ系列と比較して第２閾値で相関性が有るとして定義される範囲からずれた回答データを含む回答者番号の回答データ系列を、ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列として検出するずれ回答データ検出手段と、
   前記ずれ回答データ検出手段により検出した当該ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を前記第２回答データ集合から除去して第３回答データ集合を生成する第２除去手段と、
   を更に備えることを特徴とする、請求項１又は２に記載のアンケートデータ精査装置。
4. 前記代表値算出手段は、前記代表値算出法として、前記第２回答データ集合における質問毎の全ての回答データを対象とした最頻値、中間値、及び平均値のいずれかの算出法により前記代表値を算出することを特徴とする、請求項３に記載のアンケートデータ精査装置。
5. 前記ずれ回答データ検出手段は、前記代表値を用いた所定の平均二乗距離演算又は所定の積率相関係数演算により、当該ずれ回答データを持つ回答者番号の回答データ系列を検出することを特徴とする、請求項３又は４に記載のアンケートデータ精査装置。
6. コンピュータを、請求項１から５のいずれか一項に記載のアンケートデータ精査装置として機能させるためのプログラム。