JP5364069B2 - ネットワークリソースのモニタリングおよび測定のシステムおよび方法 - Google Patents

Description

（技術分野）
本発明は、リソースの利用を測定および／または分析するシステムおよび方法に関する。より詳細には、本発明は、リソースのユーザが行うアクションから取り出されたデータソースを用いて、ネットワーク上のリソースの利用を測定および／または分析することに関し、このような測定および／または分析は、入手可能な統計値（例えば、サイト中心測定）を有さないリソースの情報を提供し、そしてリソースの情報をサイト中心データと組み合わせ、より正確な市場の全体像、またはその構成要素を生成する。

（背景技術）
インターネットの利用の高い浸透率、およびオンライン産業の急速な成長によって、正確な、かつ独立したインターネットサイト格付けサービスの必要性がでてきた。このようなサービスは、オンライン産業のユーザおよび組織、ならびに他の関連団体に、極めて重要なインターネットサイトトラフィックダイナミクスを評価するための正確な媒体を提供すべきである。例えば、このようなユーザおよび組織が、インターネットユーザが見たり、相互作用した特定のウェブサイト上の情報や、対象市場がアクセスしたサイト、視聴した広告、および特定のサイトを競争相手のサイトと統計的に比較した結果の範囲の正確な全体像を有すると有利である。この種の商業情報は、オンライン産業に従事する者で、自社の市場を適切に絞り込んで、またオンラインにおける自社の存在感を際立たせたいと願っている者にとって非常に価値のあるものである。

さらに、現在まで、サイト中心測定（例えば、プロキシおよびサーバのログファイル）、ブラウザに基づく測定、およびユーザ中心測定（例えば、パネルデータおよびサンプル調査データ）を利用する市場全体の格付けシステムを提供するオンライン産業のユーザおよび組織のための商品またはサービスはなかった。さらに、サイトおよびユーザの中心測定は、例えば、サイト中心測定データが入手可能でないウェブサイトに関連する統計値に関連するデータを収集するために用いられなかった。このような情報をサイトに提供することにより、インターネット母集団に関するより正確な全体像を提供し、これにより、サイト中心測定が特定のサイトに関して入手可能か否かに関係なく、母集団の利用状況またはアクセス状況を位置付けることを可能にする。

オーストラリアでは、シンジケート的なマルチメディアのマーケティングデータベースが利用されており、ここでは、消費者の人口動態的データ、商品の利用状況に関するデータ、およびメディア消費に関するデータを統合して、より付加価値のあるマーケティングソルーションおよびメディアソルーションを提供している。このようなデータベースを用いれば、広告プランナー、買手およびユーザが、主流のオーストラリアのメディアにおいて、公的な売買の通貨のみに基づいて、広告キャンペーンの対象を絞り込んで、統合型メディアキャンペーンを計画および評価することが可能になる。データベースは、メディア産業によって最も広く利用される調査ツール（例えば、ＴＶ格付けデータ、ラジオ格付けデータ、読者層の調査、および、サービスの利用状況に関するアンケート）の長所を利用する。各報告期間において、このデータベースのオペレータは、データの組み合わせを利用して、各期間において番組レベルで更新されるＴＶ視聴データを統合して、例えば最高４０，０００人の回答者を含み得る回答者に関する１つのソースデータセットを得る。この方法は、テレビと他のメディアおよび消費変動との間の相互参照が可能な、データセットを生成するより統合された方法として利用される。このアプローチは、調査されたテレビ格付けからの視聴情報を、利用状況、消費状況および他のメディアの情報に関して分析することを可能にする。テレビデータベースは、周期的に更新されるため、最新のテレビ番組データは、データベースのオペレータと一致する格付けと共に利用可能である。

上記のシステムの場合、１つのサンプルのユーザの相互作用をユーザのリソースの利用（例えば、インターネットの利用）と関連して測定することによって生成された１つのデータソースと、リソースの全てのユーザ（例えば、ウェブサイトから測定されたユーザ）または番組の視聴者（例えば、テレビ局によって測定された視聴者）によって提供される相互作用に関連するさらなるデータソースとを「融合」させて、特定のウェブサイトまたはテレビ番組（例えば、入手可能なさらなるソースを有さない特定のウェブサイトまたはテレビ番組）におけるトラフィックの密度をより正確に推定することは不可能である。

公知の測定技術は、サーバログファイル分析の技術を含む。この方法において、要求された全てのレコードファイル、サイトにアクセスするＩＰアドレス、ならびにサイトサーバから配信された全てのリソースの成功したダウンロードに関するログファイルが、サーバ上に保持される。しかし、この方法は、サイト上で利用および／または視聴されたリソースを必ずしも正確に表示しない。なぜならば、この方法は、プロキシサーバキャッシュまたはブラウザキャッシュ内に後で格納され、再び視聴されるリソースとして機能出来ないからである。例えば、人気のあるウェブページは、世界中の様々なインターネットサービスプロバイダ（ＩＰＳ）プロキシサーバに格納され得るため、ＩＳＰは、ユーザが人気のあるサイトへのアクセスを要求する度に、そのサイトに直接アクセスする必要はない。ＩＳＰは、自身でそのサイトを保管して、その保管場所へのアクセスを提供するのみである。これは、ＩＳＰがより効率的なサービスを提供することを可能にするが、キャッシュのモニタリングが不可能であるため、測定サービスの精度が低下する。

同様に、サイトへのアクセスが行われた後、サイトリソースは、利用中のユーザのブラウザキャッシュに保存される。サーバログファイル分析は、アクセスされた時のアクセスされたリソースに関連するデータを記録することが可能であるが、ユーザが（例えば、ユーザのブラウザ上の「戻る」ボタンを押すことによって）１つ以上のページに戻る場合は、ユーザが戻ってきたそのリソースは典型的には、ユーザのブラウザキャッシュからアクセスされるため、再度このページが要求されても、サーバログファイルはこのページを記録しない。

いくつかの組織によって利用される別の方法は、いわゆる、ブラウザベースの測定によるアプローチである。この方法において、ソフトウェアは、ブラウザ内で視聴されるようにサイトリソースをモニタリングする。このソフトウェアは、ユーザがインターネットにアクセスする時のユーザのアクションをモニタリングする。このアプローチは、サーバログファイル分析の精度の問題の悪影響は受けないが、このアプローチの問題点は、市場分析を完璧に行うために、各サイトページに測定コードをインストールすることについて、全サイトの同意を得る必要がある点である。実際、全てのサイトの協力を得ることはかなり困難であることが分かっている。

いくつかの組織において利用されるさらに別の方法において、インターネットユーザが募集され、インターネットの個人利用状況がモニタリングされて、統計分析に利用される。利用状況は、ユーザのコンピュータ上に、ハードウェアおよび／またはソフトウェアをインストールすることによってモニタリングされる。このハードウェアまたはソフトウェアは、ユーザにとって透過性ではなく、しばしばとても煩わしく、ユーザが、ソフトウェアを利用する度に、ソフトウェアをログオンすることを必要とする。

この方法の一例は、米国特許第５，６７５，５１０号によって提供され、ここで、パーソナルコンピュータの利用は、ユーザのコンピュータ上に物理的に配置されたハードウェアボックスの利用を介して測定される。このハードウェアは、ユーザによるインターネットアクセスのログファイルを記録する。このプロセスは、ハードウェアコスト、設定コスト、ならびにメンテナンスおよびサポートコストのために費用がかかる。その上、このプロセスは、大変煩わしく感じる。なぜならば、ユーザがＰＣを利用する度に、ユーザの視界にボックスが入ってくるため、ユーザは追跡を受けていることを常に気付かされるからである。その上、このプロセスでは、モニタリング対象のユーザによるアクセス（例えば、モニタリング対象のユーザによる、ユーザの家または仕事場以外の場所における、インターネットへのアクセス）を追跡しない。モニタリングされない場所の例は、サイバーカフェ、教育施設、友人の家などである。

より精度の高い結果と、ユーザに対する高い透過性とを可能にする別の測定アプローチが必要であると考えられる。

（発明の要旨）
本発明の第１の局面に従って、通信ネットワークにリンクする１以上のリソースの使用に関する情報を確認するために、通信ネットワーク上の複数のデータソースを測定（ｍｅａｓｕｒｅ）および分析する方法であって、上記方法は、１以上のモニタリングされるリソースからなる第１の群のためのデータソースを獲得する工程であって、上記第１の群が上記通信ネットワークにリンクする、工程と、１以上のモニタリングされるリソースからなる第２の群、またはモニタリングされるユーザからなる群のためのさらなるデータソースを獲得する工程であって、上記第２の群および上記モニタリングされるユーザからなる群の各々が上記通信ネットワークにリンクする、工程と、利害関係者が利用可能である単一のデータソースを形成し、１以上のリソースに関する使用情報を確認するために、上記データソースおよび上記さらなるデータソースを組み合わせる工程とを包含する、方法が提供される。

上記組み合わせる工程が、上記通信ネットワークを介して、報告サーバ手段により、上記データソースを表示する工程、上記データソースを集める工程、上記データソースを変換する工程、上記データソースを較正する工程、および上記データソースをフォーマットする工程のうちの１以上を包含し得る。

本発明の第２の局面に従って、通信ネットワークにリンクする１以上のリソースの使用に関する情報を確認するために、通信ネットワーク上の複数のデータソースを測定および分析するためのシステムであって、上記システムは、リソースサーバを含む、１以上のモニタリングされるリソースからなる第１の群と、リソースサーバを含む、１以上のモニタリングされるリソースからなる第２の群と、上記１以上のモニタリングされるリソースからなる第１の群のためのデータソースを受信し、上記１以上のモニタリングされるリソースからなる第２の群のためのさらなるデータソースを受信するデータ収集および処理手段と、１以上のリソースに関する使用情報を確認するために、上記データソースおよび上記さらなるデータソースを組み合わされたデータソースとして利害関係者に表示する報告手段とを備える、システムが提供される。

本発明の第３の局面に従って、通信ネットワークにリンクする１以上のリソースの使用に関する情報を確認するために、通信ネットワーク上の複数のデータソースを測定および分析するためのシステムであって、上記システムは、リソースサーバを含む、１以上のモニタリングされるリソースからなる第１の群と、リソースサーバを含む、１以上のモニタリングされるリソースからなる第２の群と、上記１以上のモニタリングされるリソースからなる第１の群のためのデータソースを受信し、上記１以上のモニタリングされるユーザからなる第２の群のためのさらなるデータソースを受信するデータ収集および処理手段と、１以上のリソースに関する使用情報を確認するために、上記データソースおよび上記さらなるデータソースを組み合わされたデータソースとして利害関係者に表示する報告手段とを備える、システムが提供される。

本発明の第４の局面に従って、ユーザコンピュータによるインターネットアクセスを可能にするネットワークであって、上記ユーザコンピュータ上の接続手段が、上記ユーザのインターネットの使用をモニタリングするために、プロキシサーバが上記ユーザコンピュータ上の接続手段と任意のインターネットサイトサーバとの間で通信可能に結合されるように、プロキシサーバとユーザコンピュータとの間の接続を可能にするように設定され得ることを特徴とするネットワークが提供される。

この点に関して、「接続手段」という表現は、ユーザにインターネットアクセスを提供する、インターネットブラウザ等の手段を指すために用いられる。さらに、ユーザコンピュータは、インターネットからの情報を受信し、表示することができる、セットトップインターネットターミナル等の任意の手段であり得る。

本発明の第５の局面に従って、インターネットブラウザを備えた少なくとも１つのユーザコンピュータを有する通信ネットワーク内でリサーチを可能にする方法であって、上記方法が、上記ユーザコンピュータのインターネットアクセスをプロキシサーバを通して転用する（ｄｉｖｅｒｔ）ように、上記ユーザのコンピュータのブラウザのプロキシ設定を変更する工程を包含する、方法が提供される。

それゆえ、時間における一点のみで、ユーザの接続手段／ネットワークブラウザの設定に小さな変更を行うことにより、なんらかのソフトウェアのインストール、ユーザの時間に対する影響、またはユーザの注意をそらすことを必要とせず、上記ユーザのネットワーク使用を分析することが可能である。本方法はまた、キャッシュ内に格納されたリソースに関連する測定の問題を克服することができる。

本発明の第６の局面に従って、インターネットリソースの使用を測定するための装置であって、ユーザブラウザと通信可能な関係にあるプロキシサーバであって、上記ユーザブラウザが上記プロキシサーバを介して少なくとも１つのインターネットリソースにアクセスすることができ、上記プロキシサーバが上記アクセスされたリソースの使用測定を開始することができるように、上記通信可能な関係が上記ブラウザのプロキシ設定により有効（ｅｆｆｅｃｔ）にされる、プロキシサーバを備える装置が提供される。

本発明の第７の局面に従って、インターネットリソースの使用を測定する方法であって、ユーザのブラウザプロキシ設定がプロキシサーバの位置を参照することを可能にする工程と、上記ユーザのブラウザからのインターネットリソースリクエストを上記プロキシサーバで受信する工程と、上記リクエストされたリソースを獲得するために、上記リソースリクエストをリソースサーバに転送する工程と、上記リソースサーバからの上記リクエストされたリソースを上記プロキシサーバで受信する工程と、上記リクエストされたリソースの使用をモニタリングするために、測定コードの挿入後、上記ユーザのブラウザに上記リクエストされたリソースを渡す工程とを包含する方法が提供される。

最後に、本発明の第８の局面に従って、通信ネットワークにリンクする１以上のリソースの使用に関する情報を確認するために、通信ネットワーク上の複数のデータソースを測定および分析するためのシステムであって、上記システムは、複数のリソースサーバと、上記複数のリソースサーバの各リソースサーバを上記通信ネットワークにリンクさせる挿入サーバとを備え、上記複数のリソースサーバのうちのいずれか１つからのモニタリングされたリソースに対するリクエストがなされた場合、上記モニタリングされたリソースの使用の測定および分析のために、測定コードが、上記挿入サーバにより上記リクエストされたモニタリングされたリソースに挿入される、システムが提供される。
（項目１） 通信ネットワーク上の複数のデータソースの測定および分析を行って、該通信ネットワークにリンクされた１つ以上のリソースの使用に関する情報を確認する方法であって、該方法は、
１つ以上のモニタリングされたリソースを含む第１のグループについてのデータソースを得るステップであって、該第１のグループが該通信ネットワークにリンクされている、ステップと、
１つ以上のモニタリングされたリソースを含む第２のグループまたはモニタリングされたユーザを含むグループについてのさらなるデータソースを得るステップであって、該第２のグループおよびモニタリングされたユーザを含む該グループの各々が該通信ネットワークにリンクされている、ステップと、
該データソースおよび該さらなるデータソースを組み合わせて、関係者が利用できる１つのデータソースを形成し、１つ以上のリソースに関する使用情報を確認するステップと、
を含む方法。
（項目２） 上記組み合わせるステップが、上記通信ネットワークを介して、報告サーバ手段により、上記１つのデータソースを表示するステップ、統合するステップ、変換するステップ、較正するステップ、またはフォーマットするステップのうちの１つ以上を含む、項目１に記載の方法。
（項目３） 上記モニタリングされたユーザを含むグループについて上記さらなるデータソースが得られる場合、上記方法は、該モニタリングされたユーザを含むグループをサンプルグループとして初めに形成して、該サンプルグループにおけるユーザのインタラクションの記録および測定を行うステップをさらに含む、項目１または２に記載の方法。
（項目４） 上記サンプルグループにおける上記ユーザの上記インタラクションが、該ユーザによって、ユーザインターフェース手段に入力される、項目３に記載の方法。
（項目５） １つ以上のモニタリングされたリソースおよび／または１つ以上のモニタリングされないリソースに関して、上記さらなるデータソースは、上記インタラクションに基づいている、項目３または項目４に記載の方法。
（項目６） 上記データソースおよび上記さらなるデータソースを処理するステップをさらに含む、項目１、２および５のいずれかに記載の方法。
（項目７） 上記データソースおよび上記さらなるデータソースを処理するステップをさらに含み、
該さらなるデータソースを処理するステップが、上記サンプルグループにおける上記ユーザの上記インタラクションに関係しており、該データソースおよび該さらなるデータソースに基づいて値を較正するステップをさらに含む、項目５に記載の方法。
（項目８） 上記較正するステップが、誤り率を計算するステップを含む、項目７に記載の方法。
（項目９） 上記誤り率を、１つ以上のモニタリングされないリソースを含む上記さらなるデータソースに適用して、該１つ以上のモニタリングされないリソースに対する、全ユーザの等価なインタラクションの評価を決定するステップをさらに含む、項目８に記載の方法。
（項目１０） 上記データソースを得るステップは、上記第１のグループからの測定コード手段を用いて、１つ以上のモニタリングされないリソースを含む上記第１のグループの全ユーザの上記インタラクションの測定量を得る、上記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１１） 上記さらなるデータソースを得るステップは、上記サンプルグループにおけるユーザの各ユーザインターフェース手段に転送された測定コード手段を用いて、該サンプルグループにおける各ユーザの全インタラクションを記録する、項目３に記載の方法。
（項目１２） 上記サンプルグループにおけるユーザの数と上記通信ネットワークを介して利用可能な１つ以上のリソースへのアクセスを有すると予想されるユーザの合計数とに基づいて、重み係数を計算するステップをさらに含む、項目９に記載の方法。
（項目１３） 上記重み係数を、上記１つ以上のモニタリングされたリソースを含む上記第１のグループに関係して記録されたインタラクションを有する上記サンプルグループにおけるユーザの数で乗算して、該第１のグループとのインタラクションを有する全ユーザからの該予測される数についての第１の数字を得るステップをさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４） 上記重み係数を、１つ以上のモニタリングされないリソースに関係して記録された対応するインタラクションを有する上記サンプルグループにおけるユーザの数で乗算して、該１つ以上のモニタリングされないリソースの記録されたインタラクションを有するために全ユーザからの上記予測される数についての第２の数字を得るステップをさらに含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５） 上記誤り率は、上記第１のグループにおける上記１つ以上のモニタリングされたリソースに関する、上記データソースにおける実際のインタラクションの数を、上記第１の数字で除算することにより計算される、項目１４に記載の方法。
（項目１６） 上記計算された誤り率は、上記第２の数字で乗算されて、上記１つ以上のモニタリングされないリソースに関係するインタラクションを有するために全ユーザの上記予想された数を得る、項目１５に記載の方法。
（項目１７） 通信ネットワーク上の複数のデータソースの測定および分析を行って、該通信ネットワークにリンクされた１つ以上のリソースの使用に関する情報を確認するシステムであって、該システムは、
１つ以上のモニタリングされたリソースを含む第１のグループであって、リソースサーバを含む第１のグループと、
１つ以上のモニタリングされたリソースを含む第２のグループであって、リソースサーバを含む第２のグループと、
該１つ以上のモニタリングされたリソースを含む該第１のグループについてのデータソースを受け取り、且つ、該１つ以上のモニタリングされたリソースを含む第２のグループについてのさらなるデータソースを受け取る、データ収集処理手段と、
関係者に対して、該データソースおよび該さらなるデータソースを組み合わされたデータソースとして表示して、１つ以上のリソースに関する使用情報を確認する報告手段と、
を含むシステム。
（項目１８） 通信ネットワーク上の複数のデータソースの測定および分析を行って、該通信ネットワークにリンクされた１つ以上のリソースの使用に関する情報を確認するシステムであって、該システムは、
１つ以上のモニタリングされたリソースを含む第１のグループであって、リソースサーバを含む第１のグループと、
１つ以上のモニタリングされたユーザを含む第２のグループと、
該１つ以上のモニタリングされたリソースを含む該第１のグループについてのデータソースを受け取り、且つ、該１つ以上のモニタリングされたユーザを含む第２のグループについてのさらなるデータソースを受け取る、データ収集処理手段と、
関係者に対して、該データソースおよび該さらなるデータソースを組み合わされたデータソースとして表示して、１つ以上のリソースに関する使用情報を確認する報告手段と、
を含むシステム。
（項目１９） 上記報告手段が、上記データ収集処理手段に含まれる報告サーバ手段である、項目１７または１８に記載のシステム。
（項目２０） 上記データ収集処理手段が、上記データソースおよび上記さらなるデータソースを収集する収集サーバ手段を含み、該収集サーバ手段によって収集された該データソースおよび該さらなるデータソースを処理する処理手段をさらに含む、項目１７〜１９のいずれか１つに記載のシステム。
（項目２１） 上記モニタリングされたユーザを含む上記第２のグループについての上記さらなるデータソースに関係して、それぞれのユーザインターフェース手段に入力された、該モニタリングされたユーザの各々のインタラクション要求およびリソース要求は、測定および記録され、上記データ収集処理手段内の収集サーバ手段に送信される、項目１８に記載のシステム。
（項目２２） １つ以上のモニタリングされたリソースおよび／または１つ以上のモニタリングされないリソースに関して、上記さらなるデータソースは、上記モニタリングされたユーザからのインタラクションに基づいている、項目２１に記載のシステム。
（項目２３） 上記収集サーバ手段によって収集された上記さらなるデータソースおよび上記データソースは、上記データ収集処理手段内の処理サーバ手段によって処理されて、該データソースおよび該さらなるデータソースに基づいて値を較正する、項目２２に記載のシステム。
（項目２４） 上記較正された値は誤り率であり、該誤り率は、その後、１つ以上のモニタリングされないリソースの上記さらなるデータソースに適用されて、該１つ以上のモニタリングされないリソースに対する、全ユーザの等価なインタラクションの評価を決定する、項目２３に記載のシステム。
（項目２５） 上記処理サーバ手段は、上記１つ以上のモニタリングされたユーザを含む上記第２のグループにおけるユーザの数と上記通信ネットワークを介して利用可能な１つ以上のリソースへのアクセスを有すると予想されるユーザの合計数とに基づいて、重み係数を計算する、項目２４に記載のシステム。
（項目２６） 上記処理サーバ手段は、上記重み係数を、上記１つ以上のモニタリングされたリソースを含む上記第１のグループに関係して記録されたインタラクションを有する１つ以上のモニタリングされたユーザを含む上記第２のグループにおけるユーザの数で乗算して、該第１のグループとのインタラクションを有する全ユーザからの該予測される数についての第１の数字を得る、項目２５に記載のシステム。
（項目２７） 上記処理サーバ手段は、上記重み係数を、１つ以上のモニタリングされないリソースに関係して記録された対応するインタラクションを有するモニタリングされたユーザを含む上記グループにおけるユーザの数で乗算して、該１つ以上のモニタリングされないリソースの記録されたインタラクションを有する全ユーザからの該予測される数についての第２の数字を得る、項目２６に記載のシステム。
（項目２８） 上記誤り率は、上記第１のグループにおける上記１つ以上のモニタリングされたリソースに関する、上記データソースにおける実際のインタラクションの数を、上記第１の数字で除算することにより計算される、項目２７に記載のシステム。
（項目２９） 上記計算された誤り率は、上記第２の数字で乗算されて、上記１つ以上のモニタリングされないリソースに関係するインタラクションを有する全ユーザの上記予想された数を得る、項目２８に記載のシステム。
（項目３０） 上記報告サーバ手段が、上記１つ以上のモニタリングされないリソースに関係するインタラクションを有する全ユーザの上記予想された数を表示する、項目２９に記載のシステム。
（項目３１） 上記通信ネットワークがインターネットである、項目１７〜３０のいずれかに記載のシステム。
（項目３２） 上記通信ネットワークがインターネットである、項目１〜１６のいずれかに記載の方法。
（項目３３） 上記モニタリングされたユーザからのリソースについての全ての要求は、プロクシサーバを介して行われる、項目２１に記載のシステム。
（項目３４） 測定コードが、上記プロクシサーバによって、１つ以上の要求されたリソースに挿入され、その後、該要求されたリソースと上記それぞれのモニタリングされたユーザに転送される、項目３３に記載のシステム。
（項目３５） 上記プロクシサーバが、上記データ収集処理手段の一部である、項目３４に記載のシステム。
（項目３６） 挿入サーバ手段を用いて、ユーザによって要求された各リソースに測定コードを挿入する、項目１７に記載のシステム。
（項目３７） インターネットブラウザを有する少なくとも１つのユーザコンピュータを有する通信ネットワークにおけるリサーチをイネーブルする方法であって、該方法は、該ユーザのコンピュータの該ブラウザのプロクシ設定を変更して、プロクシサーバを介した該ユーザコンピュータのインターネットアクセスを転用するステップを含む、方法。
（項目３８） 訪問したインターネットサイトから上記ユーザによって要求されたインターネットリソースを受け取った場合、該要求されたリソースに測定コードを挿入し、該リソースを上記ユーザのブラウザに渡して、該リソースの使用をモニタリングするステップをさらに含む、項目３７に記載の方法。
（項目３９） ユーザ識別データを含む測定データを、上記ユーザのブラウザからデータ収集処理手段へと渡すステップをさらに含む、項目３８に記載の方法。
（項目４０） ユーザコンピュータによってインターネットアクセスをイネーブルするネットワークであって、該ユーザコンピュータ上の接続手段は、プロクシサーバと該ユーザコンピュータとの間の接続をイネーブルして、該プロクシサーバが、該ユーザコンピュータ上の該接続手段と任意のインターネットサイトサーバとの間に通信可能に接続されて、該ユーザのインターネット使用をモニタリングするように設定され得る、ネットワーク。
（項目４１） 上記接続手段がインターネットブラウザである、項目４０に記載のネットワーク。
（項目４２） インターネットリソースの使用を測定する装置であって、該装置は、ユーザブラウザと通信可能な関係にあるプロクシサーバを含み、該通信可能な関係は、該ブラウザのプロクシ設定を介して有効であり、該ユーザブラウザが該プロクシサーバを介して少なくとも１つのインターネットリソースにアクセスすることができ、該プロクシサーバが該アクセスされたリソースの使用測定を開始できる、装置。
（項目４３） 上記ユーザブラウザ上のリソースの使用の測定のために上記リソースが該ユーザブラウザに転送される前に、上記プロクシサーバによって、アクセスされたリソースに挿入される測定コードをさらに含む、項目４２に記載の装置。
（項目４４） ユーザ識別データを含む測定データが、上記ユーザのブラウザからデータ収集処理手段へと渡される、項目４２または４３に記載の装置。
（項目４５） インターネットリソースの使用を測定する方法であって、
ユーザのブラウザのプロクシ設定をイネーブルして、プロクシサーバの位置を参照するステップと、
該ユーザのブラウザからの、該プロクシサーバにおけるインターネットリソース要求を受け取るステップと、
該リソース要求をリソースサーバに転送して、該要求されたリソースを得るステップと、
該リソースサーバからの、該要求されたリソースを、該プロクシサーバにおいて受け取るステップと、
測定コードの挿入の後に、該要求されたリソースを該ユーザのブラウザへ渡して、該要求されたリソースの使用をモニタリングするステップと、
を含む方法。
（項目４６） 上記測定データと共に送信される識別手段を介して、上記データ収集処理手段において上記ユーザを識別するステップをさらに含む、項目４５に記載の方法。
（項目４７） 上記識別手段がクッキーである、項目４６に記載の方法。
（項目４８） 上記測定手段が、ＨＴＭＬページにおける埋込型コードである、項目４９に記載の方法。
（項目４９） 通信ネットワーク上の複数のデータソースの測定および分析を行って、該通信ネットワークにリンクされた１つ以上のリソースの使用に関する情報を確認するシステムであって、該システムは、
複数のリソースサーバと、
該複数のリソースサーバの各々のリソースサーバを該通信ネットワークにリンクさせる挿入サーバと、
を含み、
上記リソースサーバのいずれか１つからの、モニタリングされたリソースについての要求がなされた場合、該モニタリングされたリソースの使用の測定および分析を目的として、該要求されてモニタリングされたリソースに測定コードが、該挿入サーバによって挿入される、
システム。

図１は、本発明の第１の実施形態による、特に、インターネットでの使用に関する、データソースからのデータを測定および解析するシステムの模式図である。 図２は、本発明の第２の実施形態による、特に、ＷＡＰイネーブルユーザインターフェースデバイスからのリソースへのアクセスに関する、データソースからのデータを測定および解析するシステムの模式図である。 図３は、本発明の第３の実施形態による、特に、デジタルテレビネットワークの使用に関する、データソースからのデータを測定および解析するシステムの模式図である。 図４ａは、概して、本発明による、様々なデータソースを測定する工程および入手する工程に関わるプロセスを示す模式的なフローチャートである。 図４ｂは、様々なデータソースを測定する工程と、入手する工程と、処理する工程と、モニタされないリソースで結果を適用してデータを抽出する工程とに関わるプロセスを示す模式的なフローチャートである。 図５ａは、モニタされないリソースおよびモニタされるリソースにアクセスされる場合に、データに関するプロセスを示すブロック図である。 図５ｂは、モニタされないリソースおよびモニタされるリソースにアクセスされる場合に、データに関するプロセスを示すブロック図である。 図６ａは、プロクシーサーバを用いる、本発明のさらなる実施形態による、データソースからのデータを測定および解析するシステムの模式図である。 図６ｂは、独立サーバを用いる、本発明の他の実施形態による、データソースからのデータを測定および解析するシステムの模式図である。 図７は、プロクシーサーバを介してリソースにアクセスする工程に関わるプロセスを示す模式図である。

本発明は、添付の図面を参照しながら、１つ以上の好適な実施形態で説明される。

（詳細な説明）
図１に、本発明に従って、データを測定および解析するために用いられる、システム１を示す。ユーザインターフェース手段１０、１２、１４、および１６を有する様々なユーザが、同様に、様々なリソースサーバ２、４、６、および８へのリンクを有する、通信ネットワーク１８にリンクされる。このリソースサーバを介して、ユーザはリソースにアクセスし得る。概して、複数のユーザインターフェース手段には、パソコン、携帯電話またはパームトップなどの携帯用デバイス、テレビ受信器またはモニター、あるいは、情報が入力されることが可能であるか、もしくは入力させるか、インタラクトするか、またはユーザによって視聴される、任意のユーザインターフェースデバイスが含まれ得るが、ユーザインターフェース手段は、これらに限定されない。複数のリソースサーバがあってもよく、２〜８は、その例である。通信ネットワーク１８は、インターネット、デジタルまたはアナログテレビネットワーク、あるいは、任意の回路切り替えまたはパケット切り替えネットワークであり得る。

図１に示す実施形態は、インターネットと、モニタされるリースサーバ、例えば、サーバ２および４、モニタされないリソースサーバ、例えば、サーバ６および８、ならびにユーザインターフェース手段にインストールされるブラウザからのデータソースの測定および解析とを特に参照しながら、説明される。１つのデータソースが、モニタされるリソースを用いて測定される。このデータソースは、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｊａｖａ（Ｒ）Ｓｃｒｉｐｔ、またはＣＧＩを用いてインプリメントされる、調査データまたは監査データ、プロクシーまたはサーバログファイルのようなサイト中心測定（ｓｉｔｅ ｃｅｎｔｒｉｃ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）を含み得る。リソースは、（ウェブページへのアクセス回数を測定するための）ウェブページ、ウェブサイトまたはウェブページで費やされる時間、ページの印象、あるいは、１人以上のユーザとインタラクトするか、または応答のオプションをユーザに提供するウェブページまたはウェブサイトの特徴のうちのいずれであってもよい。リソース所有者は、これらのリソースにアクセスするユーザの行動についてのさらなる情報を判定するために、自身のリソースがモニタされることに同意する。プログラムコードの一形態である、測定コードは、例えば、全てのウェブページに埋め込まれるか、あるいは、モニタされる各リソースに埋め込まれる。ユーザがモニタされるリソースにアクセスする度に、ダウンロードされたリソースにおける測定コードは、そのユーザについての情報を、記録および収集し、そのリソースにアクセスする全てのユーザについてのこのような記録の全てが、データ収集およびプロセス手段２０に転送される。各ページは、コードが、その中に物理的に埋め込まれていてもよいし、例えば、別個のサーバ１３０（図６ｂに示す）のような他のコンポーネントによって、ユーザへの経路上に動的に挿入されていてもよい。具体的には、サーバ２および４からのデータソースは、１つ以上の収集サーバ２２および２４を含む第１の収集サーバ手段によって受信される。その後、上記のデータソースは、プロセス、フォーマットなどのために、プロセスサーバ手段３０に転送され、その後、データ格納手段３５に格納される。その後、格納されたデータは、報告サーバ手段３４によってアクセスされ得、データは、関心を有するパーティによって、ネットワーク１８を介してアクセスされる場合、何らかの様態で表示または操作される。サーバ手段２２、２４、２６、２８、３０、３２、３４、および３５の全ては、データ収集およびプロセス手段２０の一部を形成し、これらのサーバ手段によって行われるタスクの各々は、１つの個別のサーバによって行われてもよいし、１つのグループのサーバによって行われてもよい。例えば、収集サーバおよびプロセスサーバは、同じ１つのサーバであり得る。

図６ｂを参照すると、挿入サーバ１３０は、リソースサーバ２、４および６と、ユーザ１０、１２、および１４との間で、全てのリクエストを転送するために用いられ得る。測定コードは、それぞれのリソースサーバからリクエストされる、モニタされるリソースの各々に、挿入サーバ１３０によって挿入され得る。

さらなるデータソースは、１人以上のモニタされるユーザまたは参加するユーザのグループから、測定および解析され得る。モニタされるユーザのランダムなサンプルが募集され、パネルを形成し、そのパネルから、各ユーザのブラウザ（図１において「Ｂ」で示す）を介して、リソースサーバで、モニタされるリソースおよびモニタされないリソースへのアクセスに関して、インタラクションが測定および記録される。モニタされるユーザは、自分の行動およびインタラクションをモニタさせ、追跡させる許可を与え、自分がどこに住んでいるのか（地域）、性別、年齢、収入、自宅ユーザなのか、またはビジネスユーザなのかなど、詳細な個人的情報を提供する。収集されたインターネット人口データについての信頼できる統計が用いられて、募集プロセス用の所定の人口統計学的割り当て量が決定される。これらのユーザは、年齢、性別、収入、ビジネスユーザまたは個人ユーザであるかどうかなどの基準による、所定の割り当て量を人口統計学的な代表となるはずである。

さらなるデータソースは、パネルデータ、サンプルデータ、調査データを含む、ユーザ中心測定を含み得る。グループの各モニタされるユーザ（「パネリスト」とも呼ばれる）は、各ページの印象、ウェブサイトへのアクセス、または、サイトもしくはページで費やされた時間、あるいは、リクエストされたリソースと共にパネリストのブラウザＢにダウンロードされる測定コードを通じて測定および記録された、任意の他の特徴を有する。その後、例えば、ユーザインターフェース手段１０および１２がパネリストによって用いられる場合、パネリストがモニタされるリソースにアクセスまたはインタラクトする度に、サーバ２および４で、かつ／または、サーバ６および８を介して、モニタされないリソースで、１つ以上の収集サーバ２６および２８を含む第２の収集サーバ手段によって、記録される。各インタラクションが記録された後、識別手段が、何らかの形態の識別手段またはクッキーのいずれかを通じて、ユーザを識別する収集サーバ２６および２８に転送される。

プロセスサーバ手段３０および３２は、それぞれ、データソースおよびさらなるデータソースを受信して、データを処理する。従って、プロセスサーバ３２は、第２の収集サーバ手段から、転送されたデータを処理する。プロセスの例は、データの集計またはフォーマットを行う工程、または特定の目的についてデータを較正する工程を含む。データソースのプロセスの一例には、特定の目的についてデータソースを較正する工程、例えば、利用可能なサイト中心データがないモニタされないサイトについて、誤り率を計算して、ページの印象など、インタラクションの評価を判定する工程が含まれる。この段階で、受信したさらなるデータソースは、プロセスサーバ３０および３２によって処理され、続いて、格納手段３５に格納され、報告サーバ３４で関心を有するパーティによって視聴または表示され得る。以下に、較正プロセスの一例を説明する。

このさらなるデータソースは、最初に述べたデータソースと同じ種類のもの、すなわち、モニタリングされるリソースからのものでもよい点に留意されたい。

収集サーバ２２〜２８の各々における収集されたデータソースと、さらなるデータソースとに重み付けを行うことができる。これは、処理サーバ３０および３２によって行なわれる。重み付けは、サンプルまたはグループの人口動態的プロファイルが母集団に対して有する差を調節するために行なわれる。母集団への重み付けは、事前に確立されたインターネット母集団に関する、特定の期間における統計データから得られる。この工程により、重み付けプロセスを行った後に収集されたデータは、測定された地理的領域のインターネット母集団を表すことが確実になる。さらなる精度を得るためには、インターネット母集団の統計を示す公式データのさらなる分類により、様々なグループまたは主題の組み合わせを得ることが可能である。このようなグループは、性別、年齢、現在のアクセス方法、収入を含み得る。これにより、サンプルユーザからのページインプレッションから収集されたデータを、上述したカテゴリの各々について表にして、関与グループの全体像をより正確にすることが可能である。さらには、この分類を、モニタリング対象リソースの種類（例えば、スポーツ、政治、娯楽、ビジネス）に関連するカテゴリについて提供してもよい。

例えば、モニタリング対象リソースが利用可能なサイト中心測定を有し、かつ、パネリストに関連する対応するデータソース結果をさらに有する場合、データソースの結果とさらなるデータソース結果との間に重複が生じる。そのため、例えば、モニタリング対象ウェブサイトについて、同じモニタリング対象ウェブサイトに関する各パネリストから収集されたパネルデータが存在する。従って、２つの対応する異なるソースから比較可能なデータを得ると、得られたデータは、パネリストおよび上述したサイト中心測定によって行なわれる様々な双方向作用に関連を有し得るパネルデータとなる。

例えば、パネルデータが得られる３０００人のユーザからなるパネルまたはグループが登録された場合、重み付け機能を適用して、特定の領域にいる全てのインターネットユーザの実際のトラフィックレベルを判定または推定する。例えば、オーストラリアにおけるインターネット視聴者は４４０万人であると推定されている。乗算因数として重み付けを単純に適用して、トラフィック市場全体のトレンドに合致する代表的サンプルを示すと、４，４００，０００／３０００＝１４６６．７となる。実際のトラフィックレベルを推定するために、サイトまたはページインプレッションについての固有の訪問者数全てを、この因数で乗算または重み付けする。

パネルに参加している３０００人のユーザのうち例えば２０００人のユーザがサーバ２からモニタリング対象ウェブサイト（リソース）にアクセスするか、または、そのウェブサイト（このサイトは、対応するサイト中心測定出力データが利用可能である）上で特定の双方向作用を行い、そして、別の２５００人のパネリストが（例えば、サーバ８にある）モニタリング対象ではないウェブサイトにアクセスする。他のウェブサイトはモニタリングされていないため、サイト中心測定データは利用不可能であり、また、トラフィック全体または残りのウェブサイトにアクセスするかまたはウェブサイトもしくは当該ウェブサイトのウェブページ上で特定の双方向作用を行うユーザを推定するためのサイト中心測定データも利用不可能である。その場合、以下を行う。

サーバ２においてモニタリング対象ウェブサイトにアクセスした２０００人のユーザを、インターネットに従ってスケールアップする。これにより、インターネット視聴者全体である４，４００，０００人という数が得られる。この数をサンプルに参加するパネリスト数で除算すると３０００となり、この数を２０００で乗算すると、そのサイトに実際にアクセスしたと推定されるパネリスト数を表す数が得られる。これにより、インターネット母集団において、事前規定された期間にわたってこのサイトにアクセスしたと予想される２，９３３，３３３．３人のユーザ数が得られる。これが、スケールアップを行い、実際のサイト中心測定を正確に対応させた後に数を入手する際の本発明者らが予想する理想的な状況である。同等に、インターネット視聴者のうち、モニタリングされていないサイトに（サーバ８において）アクセスすると予測されるユーザの数は、４，４００，０００／３０００×２５００＝３，６６６，６６６．６アクセスである。

しかし、サンプリングには付き物のである誤差が予測されるため、エラーレートの点において較正を導入して、誤差を、サイト中心測定のエラーレートと同等のパネリストメトリックのエラーレートとの比とする。別個のメトリックを用いて、精度（例えば、ページインプレッション、広告視聴、ユニークな訪問者、他のトラフィック測定または他のリソースメトリックの精度）を改善することが可能である。調査対象となる特定の期間にわたって、メトリックに関する各エラーレートを得る。

これにより、上記例において、モニタリング対象ウェブサイトへのアクセス数に関する実際の統計調査（ｃｅｎｓｕｓ）のデータが３，２００，０００である場合、実際の誤差は、３，２００，０００／２，９３３，３３３．３となる。この数値から１．０９０９の比が得られ、これにより、当該サンプルのエラーレートは、０．０９０９の因数となる。次いで、この１．０９０９という比率を、上記においてモニタリングされていないサイトについて得た（３，６６６，６６６．６）という値で乗算すると、４，０００，０００に等しいアクセス数またはその属性の使用が得られる。

上記の例では、モニタリング対象サイトを１つだけ用いた例を用いた。しかし、類似の技術または他の技術を、リソースのグループ（例えば、複数のウェブサイトまたは広告のページインプレッション）に適用することも可能である。さらに、メトリックが異なる場合、異なる要求に基づいて、別の較正値（例えば、ページインプレッション、ユニークな訪問者または時間測定を含むメトリック）が必要になり得る。較正は、２つのデータソースまたは２つ以上のデータソース、データソースがモニタリング対象リソースからかまたは非モニタリング対象リソースからなのかに基づき得る。

従って、上記の方法を用いることにより、モニタリングされていないサイトについて、当該サイトにとって利用可能なさらなるデータを入手して、トラフィックの量を推定することが可能となる。このようなトラフィックの量が分かれば、それは、関係当事者にとって、ユーザが特定のウェブサイトにアクセスする際に経験する様々な活動または双方向作用についてユーザを具体的に絞り込む際のかけがえのないリソースとなり、さらには、モニタリング対象ウェブサイトの所有者に、モニタリングされていないウェブサイト（すなわち、このような所有者にとって競合者となるウェブサイト）に対してインターネット視聴者が行ったアクセス数または双方向作用数／応答の数に関するさらなる情報を提供することも可能となる。このような情報提供は、２つ以上のデータソースに基づいて、サイト中心測定および／またはユーザ中心測定から、またはサイト中心測定のみに基づいて、行なわれる。これにより、インターネット母集団または視聴者の挙動に関する情報がより多く利用可能となる。

上記のプロセスにおいて、比較可能なデータを生成するために、収集されたサイト中心データを有するサイトを、同じグループとして分類された、ユーザ中心のデータであるサイトにグループ分けする。その後、同じグループのＵＲＬを、サイト中心グループおよびユーザ中心グループにおいて形成する。こうすれば、このグループが（例えばモニタリング対象リソース数またはページインプレッション数について）占める割合が大きくなるほど、最終的に得られる結果の精度も自然と高くなる。

図２を参照して、様々なユーザがユーザインターフェース手段を有し得、このようなユーザインターフェース手段としては、例えば、ＷＡＰイネーブル型プロセッサ（例えば、ＷＡＰゲートウェイ４８を通じてインターネット１８にリンクされたセルラーネットワーク４６に対してリンクされた携帯電話４０）がある。各ＷＡＰイネーブル型デバイスは、ワイヤレスマークアップ言語（ＷＭＬ）を用いる。モニタリング対象リソースとのアクセスまたは双方向作用は、モニタリング対象リソース中に埋め込まれた測定コードによって記録され、これは、上記の例におけるようなデータ収集および処理手段２０の収集サーバ２２、２４に転送される。パネルまたはグループの一部を形成するユーザは、対応するモニタリング対象となる双方向作用を有し、これにより、上述したような測定コードを、リクエストされたリソース（単数または複数）と共にＷＡＰイネーブル型デバイス中にダウンロードして、デバイスの各ユーザのアクションまたは双方向作用をモニタリングする。ユーザの各双方向作用は、モニタリング対象のリソースおよび非モニタリング対象のリソース上での対応する双方向作用について測定コードによってモニタリングおよび記録され、そして、データ収集および処理手段２０の収集サーバ２６、２８に転送される。処理サーバ３０および３２によってまたはレポートサーバ３４上で処理された２つの別個のデータソースを組み合わせた後、その組み合わせを、レポートの形態の情報として関与当事者に表示することが可能である。ここでも、その後、処理されたデータを処理サーバ３０、３２から、レポートサーバ３４によってアクセスされるデータ格納手段３５に転送する。特に興味深いのは、上述した較正技術を用いることにより、モニタリングされていないサイトに関して、様々なユーザの双方向作用に関する情報を利用可能とする点である。

上記の原理は、ウェブテレビに容易に適用可能であるため、デバイス１０、１２、１４および１６の各々は、ユーザを、特定のテレビ番組またはテレビコマーシャルについてのユーザの応答またはオプション選択についてモニタリングするテレビ受信器である。従って、複数のサンプルＴＶユーザが、インターネットにアクセスする各テレビ受信器を有し、かつ、特定のリソースサーバ上での応答または双方向作用についてモニタリングされる。このモニタリングは、ユーザデバイスにそれぞれダウンロードされた各リソースに付随する上述した測定コードを用いて行なわれる。様々なリソースについて、サイト中心測定データが既に利用可能であり、記録されたユーザ中心データと重複するリソースがいくつかある。そのため、多くのユーザによる様々な双方向作用またはアクションに関する情報を、モニタリングされていない他のサイトのために入手することが可能であり、これにより、リソースの利用状況（例えば、様々なウェブサイトのリソースの利用状況）を関連当事者と良好に比較することが可能となる。

図３を参照して、様々なテレビ受信器１０、１２および１４とリンクされたデジタルテレビネットワーク５０が図示されている。これらのテレビ受信器１０、１２および１４のユーザは、特定のリソース（例えば、テレビ番組またはコマーシャル）に関する自身の応答またはアクションが調査目的のためにモニタリングされることに同意している。また、モニタリングが行なわれないデジタルテレビ受信器を有する他のユーザ５４も存在する。テレビステーションリソースサーバ２は、デジタルネットワーク５０を介して様々な番組または広告を送信し、いくつかの番組については、サイト中心測定データ（例えば、番組を視聴し、当該番組または広告に関して必要な場合に応答またはアクションを行う全ユーザ（すなわち、受信器１０、１２、１４および５４上のユーザ）について利用可能な調査データまたは統計調査データ）を既に有する。ここでも、ユーザのサンプルを用いて、パネルデータを入手する。パネルデータの入手には、異なるテレビネットワーク（例えば、ＴＶステーションリソースサーバ４および６）からの他の対応する非モニタリング対象広告または他の非モニタリング対象番組と、ＴＶステーションリソースサーバ２からのモニタリング対象番組とをユーザの動きおよびアクションに関連付けて追跡することが可能なサンプルユーザ受信器１０、１２および１４の各々に対する測定手段を用いる。この情報を全て用いて、パネルデータを較正または確認することが可能である。関与当事者（例えば、オンライン産業に従事するユーザまたはテレビ産業に従事するユーザ）は、このようなパネルデータについて、レポートサーバ３４を介して、視聴される人気番組またはデジタルテレビユーザ母集団にわたって応答される広告に関するレポートを受信することができる。モニタリングされていないリソースに他の様態で応答または双方向作用したユーザの数を判定する際に上述したエラーレートを適用することも可能である。このデータ収集および処理手段２０は、第１の収集サーバおよび第２の収集サーバ手段２２〜２８、処理サーバ３０および３２、データ格納手段３５およびレポートサーバ３４を含み、これにより、図１および２において述べた実施形態に関して上述したような類似のタスクを行う。収集サーバおよび処理サーバならびに格納手段３５およびレポートサーバ３４はそれぞれ、１つのサーバユニットとして別個のサーバまたは機能となり得る。データ収集および処理手段２０は、モニタリングされていないリソース（例えば、他の番組）に適用可能なデータおよび較正を計算および収集するテレビステーションの一部であり得る。

２つのデータソースが得られる媒体が同じである必要はない。例えば、サイト中心測定データは、インターネットに基づくリソースについて得ることができ、ウェッブＴＶユーザまたはデジタルテレビジョンユーザについてのユーザ中心測定データと比較または関連付けられ得る。

図４ａを参照すると、本発明の方法およびシステムによって使用されるいくつかのステップが示される。これらのステップは、その方法およびシステムのいずれの媒体およびリソースにも当てはまる。まず、ステップ６０では、ウェッブサイトまたはウェッブページまたはテレビジョン番組のようなリソースがモニタされ、そのリソースにアクセスするすべてのユーザによるそのリソースとのすべての双方向作用またはアクセスを決定および記録する。

サイト中心データなどのデータソースは、ステップ６２において、モニタされるリソースと所定の方法で双方向作用するすべてのユーザからの１つ以上の双方向作用に対して得られる。これは、データ収集および処理手段２０の収集サーバ２２、２４によって記録および収集される。例として、特定のウェッブページへの訪問回数が記録され得る。

１パネルまたはグループのユーザが設定された後、ステップ６４において、これらのユーザは、彼らの双方向作用についてモニタされ、そしてステップ６６において、パネルデータまたはいずれの他の形態のデータなどの第２のデータソースがデータ収集および処理手段２０の収集データ２６、２８によって測定、記録、および収集される。パネルデータは、例えばウェッブサイトなどのモニタされたリソースおよびすべてのモニタされないリソースに対して各パネリストが有するページの印象または訪問回数を含み得る。ステップ６８において、２つのセットのデータソースは、サーバ３４上において見られるか、組み合わされるか、またはそうでなければカスタマイズされ得る。

図４ａにおいて、２つ以上のデータを使用して、そのデータが同じタイプのソース（例えば、モニタされるリソース）からか、または異なるタイプのリソース（例えば、１つ以上のモニタされるリソースおよび／またはモニタされるユーザからのモニタされない１つ以上のリソース）からのどちらから生じるかを分析する。

図４ｂにおいて、ステップ７０において、すべてのユーザによるウェッブサイトアクセスまたはページ印象についてリソースがモニタされ、そしてステップ７２においてサイト中心測定に関するデータソースがそのようなウェッブサイトアクセスまたはページ印象について得られる。ステップ７４において、あらかじめ選択されたユーザは、モニタされるリソースに対応して、同じウェッブサイトへのアクセスまたはページ印象などのそのユーザの双方向作用およびモニタされないリソースのそれらと同じ双方向作用についても同様にモニタされる。ステップ７６において、上記ユーザ中心測定に関するさらなるデータソースが得られると、収集サーバ２６、２８へ送信される。収集サーバ２２、２４は、ステップ７２からのデータを有する。処理サーバ３０、３２は、所定範囲（ｓｃａｌｉｎｇ ｕｐ）とした後、２つのセットのデータに基づいてエラーレートを計算または検量し、そして次いでステップ８０において、エラーレートがステップ７４および７６からのモニタされないリソースに適用される。その結果の報告は、処理されたデータが処理サーバ３０、３２からの格納手段３５へ転送された後、サーバ３４上に表示され、オンライン産業のユーザによってアクセスされ得る。

図５ａにおいて、ユーザのブラウザがモニタされたリソースを要求する場合に使用されるプロセスが示される。ブラウザ８０はまず、リソースサーバ８２からのモニタされたリソースに要求を送信する（８１）。そのリソースは、あらかじめ埋め込まれたコードをともなってサーバ８２からブラウザ８０へ返送される（８３）。測定コードは、ユーザによるそのリソースの使用についての情報をモニタおよび収集し、そして（８４）において、この記録がそれぞれの収集サーバ８５に送信される。その後、その記録は、他のユーザまたはサイト中心送信とともにそれぞれの処理サーバ８７によって処理され得る。ユーザがパネリストの場合、測定コードはパネリストのブラウザへすでに送信されて、モニタされたまたはされないリソースとの双方向作用はそれぞれの収集サーバ８５に記録および送信される。その後、双方向作用は処理サーバ８７によって処理され、そして格納のためにデータ格納手段８８へ送信される。次いで報告がデータ格納手段８８から報告サーバ８９へ生成される。

図５ｂにおいて、パネリストがモニタされないリソースを要求する場合の処理ステップが示される。ユーザのブラウザ８０は、プロキシサーバ１００を介してリソースサーバ９０にモニタされないリソースの要求を出す（９１）。プロキシサーバ１００は、その要求をプロキシサーバ１００を介してブラウザ８０へ戻す（９２）。プロキシサーバ１００は、測定コードを要求されたリソースへ挿入した後、その要求をブラウザ８０へ送信する。次いで、測定コードは、モニタされないリソースの使用についての情報をモニタおよび収集し、この情報を（９３）において収集サーバ８５へ送信する。測定コードはユーザ中心測定データと照合される（ｃｏｌｌａｔｅ）。次いで、測定コードは、処理サーバ８７によって処理され、そして上記のように格納手段８８を介して報告サーバ８９へ送信される。なお、収集サーバ８５はまたプロキシサーバ１００と同一のものであり得る。

ブラウザ、またはそれと均等なユーザインターフェースデバイスにロードされる所定のプログラム手段を介して測定を得るのではなく、特定のソフトウェアがデバイス１０、１２、１４上へロードされ得るか、または「ハードウェア」ボックスがデバイスに付加されることにより、ユーザが自分がモニタされていることに気が付くようにされる。あるいは、プロキシサーバが使用され得る。

プロキシサーバが使用される場合、プロキシサーバはユーザからは見えないが、パネルメンバのユーザインターフェース上へソフトウェアまたはファームウェアをインストールする工程の代替としての機関または当事者がパネルメンバのインターネット使用をモニタ可能にさせる。この追跡手法の透明性の利点は、その追跡手法がパネル連続性を促進することである。

さらなる実施形態によると、図６ａを参照して、ユーザインターフェースデバイス１０、１２および１４とリソースサーバ２、４および６との間のリソース要求および応答はプロキシサーバ１００を通過する。プロキシサーバは、データ収集および処理手段２０の一部を形成し得る。

一旦ユーザがパネルメンバとなることに合意すると、そのユーザは自身のブラウザ設定を変更してプロキシサーバ１００を介してインターネットにアクセスするように指示される。ユーザがセットアップする際にトラブルが有れば、ユーザは機関によって提供されるヘルプデスクへｅメールするか、または電話を介してコールセンタへアクセスする。

手動によるプロキシ設定プロセスの例をいくつかの現存するインターネットブラウザについて説明する。

ユーザがインターネットエクスプローラ４．０または５．０を有する場合、プロキシサーバを介してインターネットにアクセスするようにするために、ユーザは、「表示」メニューから「インターネットオプション」を選択し、さらに「接続」、そして「プロキシサーバを用いてインターネットにアクセス」を選択することを要求される。ユーザは、アドレス入力ボックス内にプロキシサーバのアドレスを入力する。そのアドレスは、リサーチ機関によってユーザに提供されている。

あるいはユーザがネットスケープ４．０を有する場合、ユーザは、ブラウザの「編集」メニューの「プレファレンス」を選択し、さらに「アドバンスト」「プロキシ」「手動でプロキシを設定する」そして「表示」を選択することを要求される。その後、ユーザはｈｔｔｐ：入力ボックスに、ネットワーク測定を開始したパーティによって提供された通りにプロキシサーバのアドレスを入力することを要求される。

手動設定プロセスに代わるものとして、ブラウザ設定変更を実行するソフトウェアプログラム、例えば、ユーザがリンクをクリックするとリンクが変更を実行するようなものが用いられ得る。

図７を参照すると、ユーザがブラウザ１１０上でリソースを要求すると、その要求はまずプロキシサーバ１００に伝えられる（１１２）。その後、要求は、プロキシサーバ１００によって、対応するリソースサーバ１１６に転送される（１１４）。リソースサーバは、要求されたリソースをプロキシサーバ１００に送り（１１８）、そこからプロキシサーバ１００において、測定コードが要求されたリソースに埋め込まれ、その後、リソースはユーザのブラウザ１１０に戻って（１２０）ユーザの双方向作用を記録する。その後、この要求の記録が、データ収集および処理手段２０の収集サーバに送信され（１２２）、データソースの一部として処理される。ここで、同様のリソース要求について、この特定のユーザおよび他のユーザに関するサイト中心測定値が収集される。データが、監視されているものであれ監視されていないものであれ、更なるデータソース、例えば、ユーザ中心測定値のようなパネリストのパネルデータに関する場合、この手順が反復されるが、データはそれぞれの収集サーバ２６および２８によって収集される。但し、収集サーバ２２〜２８およびプロキシサーバ１００は同一のサーバであり得る。

したがって、いくつかの監視されたリソースに関しては、サイトおよびユーザ中心測定値が重複する。これらの値に関して、データは別々に表示されてもよいし、レポートサーバ３４上でまとめられてもよい。あるいは、上述の技術を用いて、利用可能なサイト中心測定値を有さない監視されていないリソースに関して、トラフィックデータの推定値が決定され得る。

アクセス要求がプロキシサーバ１００に対してなされると、パネルメンバーは、サインアッププロセス中にメンバーに付与されたユーザＩＤまたは独自のｃｏｏｋｉｅなどの識別手段によって識別されることが可能である。ｃｏｏｋｉｅはインターネットプロトコルであるＨｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＨＴＴＰ）の特徴であり、本質的には、ユーザのコンピュータに格納された独自の識別子である。

データ処理中に、パネリストの全体的な標本のうち代表的なものでないかもしれない、サイトの変則的な使用（例えば、１人のユーザが１日に特定のサイトを５０回訪れるなど）をチェックすることが可能である。このような変則的な事態が発見された場合、その特定のデータは無視され得る。

データ収集および処理手段２０においてパネルメンバーであるユーザ間の双方向作用を記録する際に、「パネル母集団」によるインターネットの使用を見ることが可能である。このパネルアプローチによって得られたデータは、関連する統計を入手するために別個に用いられ得る。あるいは、上述したように、パネルデータと、ブラウザベースのデータ、またはプロキシまたはサーバログから得たデータなどのサイト中心測定値とを組み合わせたものが用いられ得る。この代替的方法によると、全体的な市場評価の正確さを向上させるために、正確なサイト中心測定値が入手不能であるリソースの報告プロパティまたは双方向作用を満たすことが可能である。

ユーザに関する詳細は定期的に確認されるべきであるため、ときどきはユーザにコンタクトを取って参加を確認し個人の詳細事項を検証することが必要である。

当業者には明らかであるように、本発明の包括的な概念の範囲内で変更および追加が可能である。特に、ユーザのブラウザまたはインターフェースデバイスがＪａｖａ（Ｒ）をサポートしていない場合、ＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｇａｔｅｗａｙ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）測定などの、測定データを入手するための別のアプローチが可能であり本発明の概念の範囲内である。

Claims (14)

1. ネットワークリソースに対するトラフィックを分析する方法であって、
   該方法は、
   モニタリングされたネットワークリソースに対する第１の測定データを取得することと、
   該モニタリングされたネットワークリソースに対する第２の測定データを取得することと、
   モニタリングされないネットワークリソースに対する第３の測定データを取得することと、
   該第１の測定データと該第２の測定データとの比較に基づいて、該第３の測定データに対する重み係数を決定することと、
   該重み係数を該第３の測定データに適用することにより、該モニタリングされないリソースに対するアクセスの総数を決定することと
   を含む、方法。
2. 前記第１の測定データおよび前記第３の測定データは、第１の測定技術を用いて収集される、請求項１に記載の方法。
3. 前記第２の測定データは、前記第１の測定技術とは異なる第２の測定技術を用いて収集される、請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の測定技術は、ユーザのパネルを利用する、請求項２に記載の方法。
5. 前記第１の測定データをスケーリングすることにより、前記モニタリングされたネットワークリソースのアクセスの総数の推定を決定することと、
   前記第３の測定データをスケーリングすることにより、前記モニタリングされないリソースのアクセスの総数の第１の推定を決定することと
   をさらに含み、
   前記重み係数を決定することは、該モニタリングされたネットワークリソースのアクセスの総数の該推定と前記第２の測定データとの比を計算することにより、誤り率を決定することを含み、
   前記アクセスの総数を決定することは、該モニタリングされないリソースのアクセスの総数の該第１の推定を該誤り率に乗算することにより、該モニタリングされないリソースのアクセスの総数の第２の推定を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
6. プロキシサーバにおいてユーザのブラウザから前記モニタリングされないネットワークリソースに対する要求を受信することと、
   該プロキシサーバから該モニタリングされないネットワークリソースをサーブするリソースサーバに該要求を送信することと、
   該プロキシサーバにおいて該リソースサーバから該モニタリングされないネットワークリソースを受信することと、
   プロセッサを用いて、該プロキシサーバにおける該モニタリングされないネットワークリソースの中に、ユーザ位置における該モニタリングされないネットワークリソースの使用をモニタリングするコンピュータ実行可能な測定命令を挿入することと、
   該プロキシサーバから該ユーザのブラウザに、該コンピュータ実行可能な測定命令を含む該モニタリングされないネットワークリソースを送信することと、
   データ収集サーバにおいて、該コンピュータ実行可能な測定命令から前記第３の測定データを受信することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 測定コードは、前記モニタリングされたネットワークリソース内に埋め込まれる、請求項１に記載の方法。
8. 前記測定コードは、前記第２の測定データを生成する、請求項７に記載の方法。
9. 前記モニタリングされたネットワークリソースは、ウェブページのセットを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記ウェブページのセットは、複数のサーバによって提供される、請求項９に記載の方法。
11. 前記モニタリングされないリソースに対するアクセスの総数を含む報告を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記第１の測定データおよび前記第３の測定データは、ユーザコンピュータ上で実行しているソフトウェアによって生成される、請求項１に記載の方法。
13. 前記ソフトウェアは、前記ユーザコンピュータ上にインストールされたパネルソフトウェアである、請求項１２に記載の方法。
14. 挿入サーバが、前記モニタリングされたネットワークリソースの中に測定コードを挿入することにより、前記第１の測定データまたは前記第２の測定データのうちの少なくとも１つを生成する、請求項１に記載の方法。