JP7469983B2 - 疑似標本作成装置、疑似標本作成方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数のメディアを介したコンテンツへの接触状況などの疑似標本を生成する疑似標本作成装置、疑似標本作成方法、およびプログラムに関する。

コンテンツへの接触状況の調査において、ユーザへのアンケートなどによって得られた実際の標本データに基づいて、疑似標本データを作成し、データ数を増やした上で分析を行うことが行われている。

商品のキャンペーンなどでは、テレビやインターネット、新聞といった複数のメディアに広告を出稿することがある。例えば、特許文献１には、このようなケースで、複数のメディアのうちの少なくとも１つの広告に接触したユーザ数を推定する方法が開示されている。

特許第６５５６９７１号公報

例えばテレビ広告とインターネット広告を提供した場合、両メディアへの接触率の調査対象の母集団が変わると、一般に、それぞれのメディアへの接触率は変化するが、それぞれのメディアへの接触率には一定の相関関係があり、相関関係は維持される。しかし、従来、このようなメディア間の相関関係を考慮して疑似標本を作成する方法は知られていなかった。

そこで、本発明は、複数のメディアへの接触の有無など、互いに相関関係がある複数の事象について実際に即した疑似標本の作成方法を提供することを目的とする。

本発明に係る疑似標本作成装置は、第１の事象の発生状況についての所定の母集団の実測データを取得する第１の実測データ取得部と、第２の事象の発生状況についての前記母集団の実測データを取得する第２の実測データ取得部と、前記第１の事象の実測データと、前記第２の事象の実測データに基づいて、前記第１の事象と前記第２の事象との相関係数を算出する相関係数算出部と、前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する疑似標本作成部と、を備えたものである。

本発明に係る疑似標本作成方法は、コンピュータが、第１の事象の発生状況についての所定の母集団の実測データを取得する工程と、コンピュータが、第２の事象の発生状況についての前記母集団の実測データを取得する工程と、コンピュータが、前記第１の事象の実測データと、前記第２の事象の実測データに基づいて、前記第１の事象と前記第２の事象との相関係数を算出する工程と、コンピュータが、前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する工程と、を備えたものである。

本発明に係るプログラムは、第１の事象の発生状況についての所定の母集団の実測データを取得する第１の実測データ取得部と、第２の事象の発生状況についての前記母集団の実測データを取得する第２の実測データ取得部と、前記第１の事象の実測データと、前記第２の事象の実測データに基づいて、前記第１の事象と前記第２の事象との相関係数を算出する相関係数算出部と、前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する疑似標本作成部として機能させるものである。

本発明によれば、複数のメディアへの接触の有無など、互いに相関関係がある複数の事象について実際に即した疑似標本の作成方法を提供することができる。

本発明の実施の形態による、疑似標本作成装置１の構成を示すブロック図。 本発明の実施の形態による、疑似標本作成処理のフローチャート。 本発明の実施の形態による、複数のシングルソースの測定データを例示する図。 本発明の実施の形態による、疑似標本の作成方法を説明する図。

次に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態による疑似標本作成装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、疑似標本作成装置１は、例えば１台または通信回線で接続された複数のコンピュータによって構成される。疑似標本作成装置１は、制御装置１１と、記憶装置１２を備えている。制御装置１１は、ハードウェアとして、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバス等を備えている。

制御装置１１は、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより各種機能を実現する。図１に示すように、制御装置１１によって実行されるコンピュータプログラムの機能モジュールには、第１の実測データ取得部１１１、第２の実測データ取得部１１２、相関係数算出部１１３、疑似標本作成部１１４が含まれる。

記憶装置１２は、ハードディスクドライブ等であり、疑似標本の作成に用いる実際の標本データ等が記憶されている。本実施形態では、複数のシングルソース（母集団）の測定データを実標本データとして用いる。シングルソースとは、ここでは、同一ユーザにおける測定結果である。

次に、図２のフローチャートを用いて、疑似標本作成装置１による、疑似標本作成処理の流れについて説明する。ここでは、ある商品Ｘの広告のテレビ広告の視聴（第１の事象）の有無、および同じ商品のウェブ広告の閲覧（第２の事象）の有無を示す疑似標本データを作成する。

まず、第１の実測データ取得部１１１は、記憶装置１２に記憶されている複数のシングルソースの測定データから、各ユーザがテレビ（第１の媒体）で放送された広告（第１のコンテンツ）を視聴したか否かの情報を取得する（ステップＳ１０１）。

次に、第２の実測データ取得部１１２は、記憶装置１２に記憶されている複数のシングルソースの測定データから、各ユーザがインターネット（第２の媒体）上でウェブ広告（第２のコンテンツ）を閲覧したか否かの情報を取得する（ステップＳ１０２）。

図３は、記憶装置１２に記憶されている、複数のシングルソースの測定データを例示する図である。図３に示すように、ｉｄ１～ｉｄ１０までの１０人のユーザについての実際のデータが記憶されている。表中、「Ｖ１」の欄は、各ユーザが、商品Ｘに関するテレビ広告を視聴したか否かを「１」（視聴した）、「０」（視聴していない）で示している。「Ｖ２」の欄は、各ユーザが、商品Ｘに関するウェブ広告を閲覧したか否かを「１」（閲覧した）、「０」（閲覧していない）で示している。

相関係数算出部１１３は、ステップＳ１０１で取得したテレビ広告を視聴したか否かの値と、ステップＳ１０２で取得したウェブ広告を閲覧したか否かの値の相関係数を算出する（ステップＳ１０３）。図３の例では、ｉｄ１～ｉｄ１０のＶ１の値から構成される配列Ｖ１＝（1,1,1,1,1,1,0,0,0,0）と、ｉｄ１～ｉｄ１０のＶ２の値から構成される配列Ｖ２＝（1,1,1,1,0,0,1,0,0,0）の相関係数ＣＯＲが求められる。相関係数ＣＯＲは、（Ｖ１とＶ２の共分散）／（（Ｖ１の標準偏差）×（Ｖ２の標準偏差））で求められ、図３の例では、ＣＯＲ＝0.40と求められる。

次に、疑似標本作成部１１４は、テレビ広告とウェブ広告への接触状況を示す疑似標本データを作成する（ステップＳ１０４）。この際、疑似標本作成部１１４は、テレビ広告の接触有無と、ウェブ広告の接触有無のそれぞれの平均のみを変化させ、両者の相関係数はステップＳ１０３で算出した相関係数が変わらないように、疑似標本を作成する。

図４を用いて、疑似標本の作成方法について説明する。図４の例では、シングルソースの測定データについては、Ｖ１（テレビ広告の接触有無）の平均が0.80、Ｖ２（ウェブ広告の接触有無）の平均が0.10、Ｖ１とＶ２の相関係数が0.1である。疑似標本作成部１１４は、疑似標本の相関係数については、測定データと同じ0.1に維持し、Ｖ１とＶ２の平均を変化させる。図４の例ではＶ１の平均を0.80、Ｖ２の平均を0.05に設定する。

疑似標本作成部１１４は、設定した疑似標本の相関係数と平均を満たすように、複数の疑似標本データ（Ｖ１とＶ２の組み合わせ）を生成する。なお、生成する疑似標本データの数は、測定データと同数でなくてもよい。図４に例示する分割表は、作成した疑似標本データの２変数Ｖ１とＶ２の関係を示している。分割表の１、２行目は、それぞれＶ１が「１」、「０」の疑似標本の割合を示しており、分割表の１、２列目は、それぞれＶ２が「１」、「０」の疑似標本の割合を示している。

図４の分割表に示すように、（V1,V2）がそれぞれ(1,1)、(1,0)、(0,1)、(0,0)である疑似標本の割合は、0.047、0.754、0.003、0.196である。すなわち、テレビ広告とウェブ広告の両方に接触している標本（（V1,V2）が(1,1)）は全体の4.7％、テレビ広告には接触しているがウェブ広告には接触していない標本（（V1,V2）が(1,0)）は全体の75.4％、テレビ広告には接触していないがウェブ広告には接触している標本（（V1,V2）が(0,1)）は全体の0.3％、テレビ広告とウェブ広告のどちらにも接触していない標本（（V1,V2）が(0,0)）は全体の19.6％である。各要素を集計すると、Ｖ１の平均は0.801、Ｖ２の平均は0.050となり、設定した平均の条件が満たされていることが分かる。また、分割表から計算されるファイ係数（Ｖ１とＶ２の相関係数に相当）は0.1であり、疑似標本におけるＶ１とＶ２の相関係数は、実測データと同じ値に維持されている。このように、両事象の実際の相関関係に即した疑似標本が作成されている。

（統合リーチ・重複リーチの推定）
本実施形態によって作成した疑似標本を利用して、例えば統合リーチや重複リーチの推定を行うことができる。統合リーチとは、複数の事象の少なくとも１つが成立する割合であり、上記の実施例ではテレビ広告とウェブ広告の少なくとも一方に接しているユーザの割合を示す。すなわち、統合リーチは、Ｖ１とＶ２のいずれか一方が「１」であるユーザの割合を求めることにより得られる。また、重複リーチとは、複数の事象の全てが成立する割合であり、上記の実施例ではテレビ広告とウェブ広告の両方に接しているユーザの割合を示す。すなわち、重複リーチは、Ｖ１とＶ２の両方が「１」であるユーザの割合を求めることにより得られる。

例えば、図４の例では、Ｖ１の平均を0.80、Ｖ２の平均を0.05に設定すると、分割表に示すように、（V1,V2）が(1,1)、(1,0) 、(0,1)の標本の割合はそれぞれ4.7％、75.4％、0.3％であるから、これらを合計した80.4％が統合リーチの値となる。また、（V1,V2）が(1,1)の標本の割合である4.7％が重複リーチの値となる。統合リーチが大きいほど、いずれかの手段で広告に接したユーザが多く、効率の良い広告展開が実現できていることを示している。本実施形態による疑似標本作成装置１を用いて、Ｖ１とＶ２の平均を様々に変化させて疑似標本を作成し、作成した疑似標本から統合リーチを求めることにより、テレビ広告とウェブ広告それぞれへの接触率（平均）と、統合リーチの関係を分析し、効率の良い広告展開を行うために活用することができる。

以上のように、本実施形態によれば、複数のメディアを介してのコンテンツへの接触状況の測定データから、それぞれのメディアへの接触状況の相関係数を算出し、それぞれのメディアへの接触状況を示す疑似標本を、実データから得られた相関係数を維持したまま作成するようにした。これにより、複数のメディアでコンテンツを提供する場合の、実情に即した接触者の疑似標本を作成することができる。また、作成した疑似標本を用いて分析等を行っても、実測データを用いて分析した場合の結果と矛盾しない結果を得られることが期待できる。

また、測定データは、同一人物による複数メディアへの接触の有無（シングルソース）のデータを用いるようにした。これにより、それぞれのメディアへの接触状況の、より実際に即した相関係数を算出することができる。

本実施形態では、テレビ広告とウェブ広告への接触状況を示す疑似標本データを作成しているが、メディアの数や種類はこれに限られず、テレビやウェブの他に新聞やラジオなど複数のメディアへの接触状況に関する疑似標本の作成に利用することができる。さらに、本発明は、これに限らず互いに相関関係を有する様々な複数の事象の組み合わせの疑似標本の作成に利用することができる。例えば、複数のテーマパークやショッピングモールなどの施設について、それぞれの施設へ行ったことがあるかどうかを示すデータの疑似標本や、複数の商品について、購入したことがあるかどうかを示すデータの疑似標本等、異なる複数のサービスや商品の利用の有無を示す疑似標本の作成に適用することができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。また、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、１ステップとして記載されているステップを、複数ステップに分けて実行してもよいし、複数ステップに分けて記載されているものを、１ステップとして把握することもできる。

１…疑似標本作成装置
１１…制御装置
１２…記憶装置
１１１…第１の実測データ取得部
１１２…第２の実測データ取得部
１１３…相関係数算出部
１１４…疑似標本作成部

Claims (5)

1. 第１の事象の発生状況についての所定の母集団の実測データを取得する第１の実測データ取得部と、
   第２の事象の発生状況についての前記母集団の実測データを取得する第２の実測データ取得部と、
   前記第１の事象の実測データと、前記第２の事象の実測データに基づいて、前記第１の事象と前記第２の事象との相関係数を算出する相関係数算出部と、
   前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する疑似標本作成部と、を備えた疑似標本作成装置。
2. 前記第１の実測データ取得部は、
   第１の媒体を介した第１のコンテンツへの接触状況についての複数の実測データを取得し、
   前記第２の実測データ取得部は、
   第２の媒体を介した第２のコンテンツへの接触状況についての複数の実測データを取得し、
   前記相関係数算出部は、
   前記第１のコンテンツへの接触状況と、前記第２のコンテンツへの接触状況との相関係数を算出し、
   前記疑似標本作成部は、
   前記第１のコンテンツへの接触状況と前記第２のコンテンツへの接触状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する、請求項１に記載の疑似標本作成装置。
3. 前記第１の実測データ取得部および前記第２の実測データ取得部は、
   同一人物における、前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況の実測データを複数取得する、請求項１に記載の疑似標本作成装置。
4. コンピュータが、第１の事象の発生状況についての所定の母集団の実測データを取得する工程と、
   コンピュータが、第２の事象の発生状況についての前記母集団の実測データを取得する工程と、
   コンピュータが、前記第１の事象の実測データと、前記第２の事象の実測データに基づいて、前記第１の事象と前記第２の事象との相関係数を算出する工程と、
   コンピュータが、前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する工程と、を備えた疑似標本作成方法。
5. コンピュータを、
   第１の事象の発生状況についての所定の母集団の実測データを取得する第１の実測データ取得部と、
   第２の事象の発生状況についての前記母集団の実測データを取得する第２の実測データ取得部と、
   前記第１の事象の実測データと、前記第２の事象の実測データに基づいて、前記第１の事象と前記第２の事象との相関係数を算出する相関係数算出部と、
   前記第１の事象の発生状況および前記第２の事象の発生状況を示す疑似標本を、算出した相関係数を満たすように作成する疑似標本作成部として機能させる、プログラム。