WO2024018590A1 - 主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム - Google Patents

主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2024018590A1
WO2024018590A1 PCT/JP2022/028342 JP2022028342W WO2024018590A1 WO 2024018590 A1 WO2024018590 A1 WO 2024018590A1 JP 2022028342 W JP2022028342 W JP 2022028342W WO 2024018590 A1 WO2024018590 A1 WO 2024018590A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
evaluation result
impression evaluation
correction
impression
subjective
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/028342
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
由実 菊地
健太 今泉
公孝 堤
真二 深津
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to PCT/JP2022/028342 priority Critical patent/WO2024018590A1/ja
Publication of WO2024018590A1 publication Critical patent/WO2024018590A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • One aspect of the present invention relates to a subjective correction device, a subjective correction method, and a subjective correction program.
  • the evaluation of the impression of any event in the engineering field involves performing mathematical processing on the values measured in evaluation experiments, simulation experiments, etc., and objectively comparing the values to find out the differences between each event. It is something to measure.
  • the SD method is a method of evaluating the impression of a target event using adjectives or adjective-verb pairs with opposite meanings, such as "bright-dark” and "light-heavy".
  • the SD method is widely used in the field of sensory engineering and product impression evaluation, and a large number of evaluation results have been published.
  • the SD method is a method of performing evaluation using "words" such as adjectives or adjective-verb pairs as parameters. Therefore, the parameters often include the subjectivity of the evaluator.
  • This invention has been made in view of the above circumstances, and its purpose is to provide a subjective correction device, a subjective correction method, and a subjective correction program capable of correcting human subjectivity in evaluation using the SD method.
  • Our goal is to provide the following.
  • a subjective correction device includes a first impression evaluation result acquisition section, a second impression evaluation result acquisition section, and a correction section.
  • the first impression evaluation result acquisition unit acquires the first impression evaluation result based on the SD method regarding the event to be evaluated.
  • the second impression evaluation result acquisition unit acquires a second impression evaluation result based on a hue wheel regarding the event to be evaluated.
  • the correction section corrects the first impression evaluation result obtained by the first impression evaluation result acquisition section using the second impression evaluation result obtained by the second impression evaluation result acquisition section.
  • a subjective correction device a subjective correction method, and a subjective correction program that make it possible to correct human subjectivity in evaluation using the SD method.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a subjective correction device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the software configuration of the subjective correction device according to one embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an evaluation index when performing evaluation using the SD method.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a hue wheel.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the operation of the subjective correction device according to one embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of numerical values of color definitions defined on the hue wheel.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of appearance frequencies obtained by compiling impression evaluation data using a hue wheel.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a subjective correction device according to an embodiment of the present invention.
  • the subjective correction device is made of, for example, a PC (Personal Computer), and has a processor 11A such as a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor 11A may be multi-core/multi-threaded and can execute multiple processes in parallel.
  • the subjective correction device has a program memory 11B, a data memory 12, an input/output interface 13, and a communication interface 14 connected to the processor 11A via a bus 15.
  • the program memory 11B can be used as a storage medium, for example, non-volatile memory such as HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) that can be written to and read from at any time, and non-volatile memory such as ROM (Read Only Memory). It is used in combination.
  • the program memory 11B stores programs necessary for the processor 11A to execute various processes.
  • the program includes a subjective correction program according to one embodiment.
  • the data memory 12 is a storage that uses a combination of a nonvolatile memory such as an HDD or SSD that can be written to and read from at any time, and a volatile memory such as a RAM (Random Access Memory) as a storage medium.
  • the data memory 12 is used to store data acquired and created in the process of performing various processes.
  • the input/output interface 13 is an interface with the input device 16 and the output device 17.
  • the input device 16 includes a keyboard, a pointing device, etc. for a user to input instructions to the processor 11A. Furthermore, the input device 16 includes a reader for reading files and data to be stored in the data memory 12 from a memory medium such as a USB memory, or a disk device for reading such files and data from a disk medium. obtain.
  • the output device 17 includes a display that displays output data from the processor 11A to be presented to the user, a printer that prints the output data, and the like. Furthermore, the output device 17 can include a speaker that outputs audio data and music data.
  • the communication interface 14 is a wired or wireless communication unit for connecting to a network (not shown) such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the software configuration of the subjective correction device in relation to the hardware configuration shown in FIG. 1.
  • the processing unit 11 is composed of the processor 11A and the program memory 11B, and includes an SD method evaluation analysis data acquisition unit 111, a hue wheel evaluation result acquisition unit 112, a correction value calculation unit 113, and a software processing function unit. , a data correction section 114, and an output section 115. These processing functional units are realized by causing the processor 11A to execute programs stored in the program memory 11B.
  • the processing unit 11 may also be implemented in various other forms including integrated circuits such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit), DSP (Digital Signal Processor), FPGA (field-programmable gate array), GPU (Graphics Processing Unit), etc. It may be realized by ASIC (Application Specific Integrated Circuit), DSP (Digital Signal Processor), FPGA (field-programmable gate array), GPU (Graphics Processing Unit), etc. It may be realized by
  • the storage area of the data memory 12 includes an analysis data storage section 121 , a hue wheel evaluation result storage section 122 , a correction value storage section 123 , and an evaluation result storage section 124 .
  • the SD method evaluation analysis data acquisition section 111 of the processing section 11 acquires the first impression evaluation result, which is the multivariate analysis result of the impression evaluation data using the SD method performed on an arbitrary evaluation target event, and stores it in the data memory. It functions as a first impression evaluation result acquisition unit that is stored in the analysis data storage unit 121 of No. 12.
  • the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 presents m pairs of questions (evaluation indicators) regarding the phenomenon to be evaluated to a plurality of evaluators via the network using the communication interface 14, and receives answers from each evaluator. Then, the impression evaluation data, which is the answer to each question about the phenomenon to be evaluated, is analyzed in multivariate terms. Then, the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 stores each multivariate analysis result in the analysis data storage unit 121.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an evaluation index when performing evaluation using the SD method.
  • the evaluator is presented with m pairs of adjectives or adjective-verb pairs, in this example 24 pairs, with mutually opposite meanings, as shown in Figure 3, regarding the impression of a given event to be evaluated. .
  • the work performed by the evaluator ends here.
  • a user who wants to evaluate an event calculates the evaluation result of the event using multivariate analysis, which is a general analysis method of the SD method.
  • the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 acquires impression evaluation data collected by an external device from the external device via the communication interface 14 via the network, or from the external device via the input device 16 via the memory medium.
  • the impression evaluation data thus obtained may be subjected to multivariate analysis.
  • the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 may acquire multivariate analysis results performed in an external device via the communication interface 14 or the input device 16.
  • the hue wheel evaluation result acquisition unit 112 of the processing unit 11 acquires impression evaluation data based on the hue wheel for each m pair of questions regarding an arbitrary event to be evaluated by the SD method, which is a second impression evaluation result, It functions as a second impression evaluation result acquisition section that is stored in the hue wheel evaluation result storage section 122 of the data memory 12. For example, when having an evaluator evaluate a phenomenon to be evaluated, the hue wheel evaluation result acquisition unit 112 simultaneously acquires each of the aforementioned adjectives or adjective-verb pair evaluation indicators via the network via the communication interface 14. It also presents a color wheel.
  • the hue wheel evaluation result acquisition unit 112 stores the check results for each of the m pairs of questions for the event in the hue wheel evaluation result storage unit 122 as impression evaluation data based on the hue wheel.
  • the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 acquires impression evaluation data or multivariate analysis results using an external device, it can be done as follows. For example, when collecting impression evaluation data or multivariate analysis results from an external device, the external device is requested to also perform impression evaluation using the hue wheel HC. Then, the hue wheel evaluation result acquisition unit 112 acquires the check results of the hue wheel HC for each of the m pairs of questions regarding the event to be evaluated from the external device via the communication interface 14 or the input device 16. Alternatively, the hue wheel evaluation result acquisition unit 112 sends information about the event to the evaluator who has evaluated the evaluation target event using an external device using the evaluation index of the adjective or adjective-verb pair, via the network via the communication interface 14. It is also possible to request impression evaluation using the hue wheel HC for each question and obtain impression evaluation data using the hue wheel.
  • the correction value calculation unit 113 of the processing unit 11 is based on the impression evaluation data based on the hue circle stored in the hue circle evaluation result storage unit 122 of the data memory 12, which is stored in the analysis data storage unit 121 of the data memory 12. Correction values are calculated for correcting the multivariate analysis results for each of the m pairs of questions for the event to be evaluated. A method for calculating this correction value will be described later.
  • the correction value calculation unit 113 stores the calculated correction value in the correction value storage unit 123 of the data memory 12.
  • the data correction unit 114 of the processing unit 11 converts each multivariate analysis result stored in the analysis data storage unit 121 of the data memory 12 using the corresponding correction value stored in the correction value storage unit 123 of the data memory 12. Correct it. The correction method will be described later.
  • the data correction unit 114 stores the corrected multivariate correction results in the evaluation result storage unit 124 of the data memory 12.
  • the correction value calculation unit 113 and the data correction unit 114 use the impression evaluation data based on the hue wheel as the second impression evaluation result to calculate the impression evaluation data based on the SD method as the first impression evaluation result. It functions as a correction unit that corrects the multivariate analysis results.
  • the output unit 115 of the processing unit 11 causes the output device 17 to output the corrected multivariate correction results stored in the evaluation result storage unit 124. For example, the output unit 115 displays the corrected multivariate correction result on the display. Alternatively, the output unit 115 may transmit the corrected multivariate correction result to an external device via the communication interface 14 over the network.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the operation of the subjective correction device according to one embodiment.
  • the processor 11A of the subjective correction device can perform the processing shown in this flowchart, for example, by executing a subjective correction program stored in advance in the program memory 11B.
  • the processor 11A first operates as the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 and acquires the multivariate analysis result of impression evaluation data using the SD method for an arbitrary event to be evaluated (step S1).
  • the processor 11A stores the obtained multivariate analysis results in the analysis data storage section 121 of the data memory 12.
  • the processor 11A operates as the hue wheel evaluation result acquisition unit 112 and acquires impression evaluation data based on the hue wheel HC for each of the m pairs of questions regarding the event to be evaluated (step S2).
  • the processor 11A stores m pieces of impression evaluation data based on the acquired hue circle HC in the hue circle evaluation result storage section 122 of the data memory 12.
  • the processor 11A operates as the correction value calculation unit 113 and extracts the appearance frequency from each of the m impression evaluation data based on the hue circle HC stored in the hue circle evaluation result storage unit 122 (step S3).
  • a numerical value called a color definition is assigned to each of the n colors of the hue wheel HC. This color definition is uniquely determined for each color.
  • the color definition value may be defined for each event and may be changed for each event to be evaluated.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of numerical values of the color definition Ki defined in the 24-color hue circle HC of FIG. 4.
  • a description of each color of the hue wheel HC is added for reference.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the appearance frequency Ai obtained by compiling impression evaluation data using the hue wheel HC for a certain event.
  • the processor 11A aggregates the impression evaluation data evaluated by a plurality of evaluators, and extracts the numerical value indicating which color has been checked which number of times as the appearance frequency Ai.
  • the frequency of occurrence of "purplish blue” with i 4.
  • the frequency of appearance Ai is the frequency of selection of each color on the hue wheel HC by a plurality of evaluators.
  • the processor 11A stores the appearance frequency Ai for each color extracted for each of the m pairs of questions of the event to be evaluated in a temporary storage section (not shown) of the data memory 12.
  • the processor 11A uses the appearance frequency Ai of each color and the color definition Ki, which is a correction coefficient assigned to each color on the hue wheel HC, to calculate a correction value for each question (step S4).
  • the processor 11A calculates all correction values C for each of the m pairs of questions for the event to be evaluated.
  • the processor 11A stores the calculated correction value C for each of the m pairs of questions in the correction value storage unit 123 of the data memory 12.
  • the processor 11A operates as the data correction unit 114 and converts the m multivariate analysis results of the evaluation target event stored in the analysis data storage unit 121 into the m multivariate analysis results stored in the correction value storage unit 123. Correction is performed using a correction value corresponding to the event (step S5).
  • the corrected multivariate analysis result TCj is calculated.
  • the value of the corrected multivariate analysis result TCj is the value obtained by correcting the multivariate analysis result obtained from the evaluation using questions consisting of adjectives or adjective-verb pairs using the results of the impression evaluation of the hue wheel HC. It has become.
  • the processor 11A stores the m multivariate analysis results corrected in this way in the evaluation result storage section 124 of the data memory 12.
  • the processor 11A operates as the output unit 115 and causes the output device 17 to output the corrected multivariate correction results stored in the evaluation result storage unit 124 (step S6).
  • the processor 11A then ends the operation shown in this flowchart.
  • the multivariate analysis result of the impression evaluation data by the SD method which is the first impression evaluation result by the SD method for the event to be evaluated.
  • the SD method evaluation analysis data acquisition unit 111 as the first impression evaluation result acquisition unit that acquires
  • the impression evaluation data based on the hue wheel which is the second impression evaluation result based on the hue wheel HC regarding the event to be evaluated.
  • the color wheel evaluation result acquisition section 112 is provided as a second impression evaluation result acquisition section for acquiring.
  • the subjective correction device includes a correction value calculation unit 113 and a data correction unit 114 as a correction unit that corrects the first impression evaluation result using the second impression evaluation result.
  • the multivariate analysis result of the impression evaluation data by the SD method which is the impression evaluation result including the evaluator's subjective opinion about the event to be evaluated, is used to analyze the evaluation regarding the hue circle. Correction is performed using the resulting correction value.
  • the 24-color hue circle HC shown in FIG. 4 is just an example, and the hue circle HC may have any number of colors, such as 36 colors.
  • the numerical value of the color definition Ki may also be determined according to the number of colors in the hue wheel HC.
  • the formula for calculating the correction value C and the formula for calculating the multivariate analysis result after correction using the correction value C may be calculated using a formula different from the formula described in the embodiment.
  • step S2 may be performed before the process of step S1, or may be performed simultaneously with the process of step S1. In this way, the order of some steps may be changed, some steps may be performed simultaneously, or the processing contents of some steps may be modified.
  • a processing program (software means) that can be executed by a computer, such as a magnetic disk (floppy (registered trademark) disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, It can also be stored in a recording medium such as a DVD, MO, etc.) or a semiconductor memory (ROM, RAM, flash memory, etc.), or transmitted and distributed via a communication medium.
  • a processing program software means
  • a computer such as a magnetic disk (floppy (registered trademark) disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, It can also be stored in a recording medium such as a DVD, MO, etc.) or a semiconductor memory (ROM, RAM, flash memory, etc.), or transmitted and distributed via a communication medium.
  • the programs stored on the medium side also include a setting program for configuring software means (including not only execution programs but also tables and data structures) in the computer to be executed by the computer.
  • the computer that realizes this device reads a program recorded on a recording medium, and if necessary, constructs software means using a setting program, and executes the above-described processing by controlling the operation of the software means.
  • the recording medium referred to in this specification includes not only storage media for distribution but also storage media such as magnetic disks and semiconductor memories provided inside computers or devices connected via a network.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, but can be embodied by modifying the constituent elements at the implementation stage without departing from the spirit of the invention.
  • various inventions can be formed by appropriately combining the plurality of components disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiments. Furthermore, components from different embodiments may be combined as appropriate.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

この発明の一態様の主観補正装置は、第１の印象評価結果取得部と、第２の印象評価結果取得部と、補正部と、を備える。第１の印象評価結果取得部は、評価対象の事象についてのＳＤ法による第１の印象評価結果を取得する。第２の印象評価結果取得部は、評価対象の事象についての色相環による第２の印象評価結果を取得する。補正部は、第２の印象評価結果取得部が取得した第２の印象評価結果を使用して、第１の印象評価結果取得部が取得した第１の印象評価結果を補正する。

Description

主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム
　この発明の一態様は、主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラムに関する。
　工学的分野における任意の事象の印象の評価は、一般的には評価実験やシミュレーション実験等で測定した値に数学的な処理を施し、その数値を客観的に比較して、各事象の差異を計るものである。
　この評価結果を用いて、より品質の高いモノ又はサービスをつくることを目指す。
　しかし、工学的又は数学的に計られた客観的な評価を根拠にして作られたモノやサービスであったとしても、必ずしも工学的又は数学的な客観的評価が高いモノやサービスだけがユーザにとってのよいモノ又はよいサービスであるとは限らない。これは、人がそのモノ又はサービスを利用する以上、利用時には、各利用者の熟練度や感性等の多様な要因が影響を及ぼすためである。
　このような課題は多様なサービスを求められる現代では、比較的広く一般的に知られており、感性工学という分野で研究されている。
　この感性工学分野では、任意の事象（モノ又はサービス）からユーザが受ける印象を評価する方法の１つとして、古くから、ＳＤ（Semantic Differential）法が知られている。ＳＤ法とは、例えば「明るい－暗い」「軽快な－重々しい」等の反対の意味を持つ形容詞又は形容動詞対を用いて、対象となる事象の印象を評価する方法である。
　ＳＤ法は、感性工学分野や製品の印象評価等の分野では広く一般に利用されていて、多数の評価結果が発表されている。
市原茂、「セマンティック・ディファレンシャル法（ＳＤ法）の可能性と今後の課題」、人間工学、45.5 (2009) : 263-269 池添 他、「音楽感性空間を用いた感性語による音楽データベース検索システム」、情報処理学会論文誌、Vol.42、No.12、2001、pp.3201-3212
　ＳＤ法には、従来から、課題が内在していると言われている。
　ＳＤ法は、前述のとおり、形容詞又は形容動詞対という「言葉」をパラメータとして評価を行う手法である。そのために、パラメータの中に、評価者による主観が多分に含まれてしまう。
　また、評価者の中に異なる言語を用いる人が存在している場合に、各評価者が用いる言語毎にそれぞれの言語の持つ意味のニュアンスが変わってきてしまうため、評価パラメータとしてのばらつきがでてしまう。
　このような状態は、評価パラメータとして適切であるといえない。
　この発明は、上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ＳＤ法を用いた評価における人の主観を補正することが可能な主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラムを提供することにある。
　上記課題を解決するために、この発明の一態様の主観補正装置は、第１の印象評価結果取得部と、第２の印象評価結果取得部と、補正部と、を備える。第１の印象評価結果取得部は、評価対象の事象についてのＳＤ法による第１の印象評価結果を取得する。第２の印象評価結果取得部は、評価対象の事象についての色相環による第２の印象評価結果を取得する。補正部は、第２の印象評価結果取得部が取得した第２の印象評価結果を使用して、第１の印象評価結果取得部が取得した第１の印象評価結果を補正する。
　この発明の一態様によれば、ＳＤ法を用いた評価における人の主観を補正することを可能とする主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラムを提供することができる。
図１は、この発明の一実施形態に係る主観補正装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図２は、一実施形態に係る主観補正装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。 図３は、ＳＤ法による評価を行う際の評価指標の一例を示す図である。 図４は、色相環の一例を示す図である。 図５は、一実施形態に係る主観補正装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図６は、色相環に定義した色定義の数値の一例を示す図である。 図７は、色相環を用いた印象評価データを集計した出現頻度の一例を示す図である。
　以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
　［一実施形態］
　（構成例）
　図１は、この発明の一実施形態に係る主観補正装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　主観補正装置は、例えばＰＣ（Personal Computer）等からなり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ１１Ａを有する。プロセッサ１１Ａは、マルチコア／マルチスレッドのものであって良く、複数の処理を並行して実行することができる。そして、主観補正装置は、このプロセッサ１１Ａに対し、プログラムメモリ１１Ｂ、データメモリ１２、入出力インタフェース１３及び通信インタフェース１４を、バス１５を介して接続したものとなっている。
　プログラムメモリ１１Ｂは、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて使用したものである。プログラムメモリ１１Ｂは、プロセッサ１１Ａが各種処理を実行するために必要なプログラムを格納する。プログラムは、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラムに加えて、一実施形態に係る主観補正プログラムを含む。
　データメモリ１２は、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ又はＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせて使用したストレージである。データメモリ１２は、各種処理を行う過程で取得及び作成されたデータを記憶するために用いられる。
　入出力インタフェース１３は、入力装置１６及び出力装置１７とのインタフェースである。
　入力装置１６は、ユーザがプロセッサ１１Ａに対して指示を入力するためのキーボードやポインティングデバイス等を含む。さらに、入力装置１６は、データメモリ１２に格納するべきファイルやデータを、ＵＳＢメモリ等のメモリ媒体から読み出すためのリーダ、又は、そのようなファイルやデータをディスク媒体から読み出すためのディスク装置を含み得る。
　出力装置１７は、プロセッサ１１Ａからのユーザに提示するべき出力データを表示するディスプレイや、それを印刷するプリンタ等を含む。さらに、出力装置１７は、音声データや音楽データを出力するスピーカを含むことができる。
　通信インタフェース１４は、図示しないＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークと接続するための有線又は無線通信部である。
　図２は、主観補正装置のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成と関連付けて示すブロック図である。
　処理部１１は、上記プロセッサ１１Ａと上記プログラムメモリ１１Ｂとから構成され、ソフトウェアによる処理機能部として、ＳＤ法評価解析データ取得部１１１と、色相環評価結果取得部１１２と、補正値算出部１１３と、データ補正部１１４と、出力部１１５と、を備える。これらの処理機能部は、何れもプログラムメモリ１１Ｂに格納されたプログラムを、上記プロセッサ１１Ａに実行させることにより実現される。処理部１１は、また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、等の集積回路を含む、他の多様な形式で実現されても良い。
　また、データメモリ１２の記憶領域は、解析データ記憶部１２１と、色相環評価結果記憶部１２２と、補正値記憶部１２３と、評価結果記憶部１２４と、を備える。
　処理部１１のＳＤ法評価解析データ取得部１１１は、第１の印象評価結果である、任意の評価対象の事象について行ったＳＤ法による印象評価データの多変量解析結果、を取得し、データメモリ１２の解析データ記憶部１２１に記憶させる、第１の印象評価結果取得部として機能する。例えば、ＳＤ法評価解析データ取得部１１１は、評価対象の事象についてのｍ対の設問（評価指標）を、通信インタフェース１４によりネットワークを介して複数の評価者に提示して、各評価者から回答してもらい、評価対象の事象についての設問それぞれに対する回答結果である印象評価データを、それぞれ多変量解析する。そして、ＳＤ法評価解析データ取得部１１１は、それぞれの多変量解析結果を解析データ記憶部１２１に記憶させる。
　図３は、ＳＤ法による評価を行う際の評価指標の一例を示す図である。ＳＤ法では、評価対象である任意の事象の印象について、例えば図３に示されるような互いに反対の意味を持つｍ対、この例では２４対、の形容詞又は形容動詞対を評価者に提示する。各形容詞又は形容動詞対の間には等間隔に印を付けた線分があり、評価者には評価対象となる事象から受ける印象について、どの程度当てはまるかを線分上の印にチェックすることで回答してもらう。ＳＤ法を用いた評価では、評価者が実施する作業はここまでである。事象の評価を求めたいユーザは、ＳＤ法の一般的な解析方法である多変量解析を使って、その事象の評価の結果を算出する。
　なお、ＳＤ法評価解析データ取得部１１１は、外部装置が収集した印象評価データを、その外部装置から通信インタフェース１４によりネットワークを介して取得したり、その外部装置からメモリ媒体を介して入力装置１６により取得したりして、それら取得した印象評価データを多変量解析するようにしても良い。さらには、ＳＤ法評価解析データ取得部１１１は、外部装置において行った多変量解析結果を、通信インタフェース１４又は入力装置１６を介して取得するものであっても良い。
　処理部１１の色相環評価結果取得部１１２は、第２の印象評価結果である、ＳＤ法による評価対象の任意の事象についてのｍ対の設問毎の色相環による印象評価データ、を取得し、データメモリ１２の色相環評価結果記憶部１２２に記憶させる、第２の印象評価結果取得部として機能する。例えば、色相環評価結果取得部１１２は、評価対象の事象を評価者に評価してもらう際に、通信インタフェース１４によりネットワークを介して前述の形容詞又は形容動詞対の評価指標のそれぞれと同時に、ｎ色の色相環も提示する。図４は、色相環ＨＣの一例を示す図である。この例はｎ＝２４色の色相環ＨＣを示している。色相環ＨＣの各色近傍にはチェックボックスＣＢが配置されている。そして評価者に、「評価対象となる事象についての設問から感じる色の印象」についても、図４に示される２４色の中から１つだけ選択して、チェックボックスＣＢにチェックをつけてもらう。色相環評価結果取得部１１２は、その事象のｍ対の設問それぞれについてのチェック結果を、色相環による印象評価データとして色相環評価結果記憶部１２２に記憶させる。
　なお、外部装置を利用してＳＤ法評価解析データ取得部１１１が印象評価データ又は多変量解析結果を取得する場合には、以下のようにすることができる。例えば、外部装置に印象評価データ又は多変量解析結果を収集する際に色相環ＨＣによる印象評価も併せて行うことを依頼する。そして、色相環評価結果取得部１１２は、通信インタフェース１４又は入力装置１６を介して外部装置から、評価対象の事象についてのｍ対の設問それぞれに対する色相環ＨＣのチェック結果を取得する。或いは、色相環評価結果取得部１１２は、通信インタフェース１４によりネットワークを介して、評価対象の事象について外部装置により前述の形容詞又は形容動詞対の評価指標に対する評価を行った評価者に、当該事象の各設問についての色相環ＨＣによる印象評価を行うことを依頼して、色相環による印象評価データを取得するようにしても良い。
　処理部１１の補正値算出部１１３は、データメモリ１２の色相環評価結果記憶部１２２に記憶された色相環による印象評価データに基づいて、データメモリ１２の解析データ記憶部１２１に記憶されている評価対象の事象のｍ対の設問それぞれについての多変量解析結果を補正するための補正値を算出する。この補正値の算出手法については後述する。補正値算出部１１３は、算出した補正値をデータメモリ１２の補正値記憶部１２３に記憶させる。
　処理部１１のデータ補正部１１４は、データメモリ１２の解析データ記憶部１２１に記憶されている各多変量解析結果を、データメモリ１２の補正値記憶部１２３に記憶された対応する補正値を用いて補正する。補正手法については後述する。データ補正部１１４は、補正後の多変量補正結果をデータメモリ１２の評価結果記憶部１２４に記憶させる。
　このように、補正値算出部１１３及びデータ補正部１１４は、第２の印象評価結果としての色相環による印象評価データを使用して、第１の印象評価結果としてのＳＤ法による印象評価データの多変量解析結果を補正する補正部として機能する。
　処理部１１の出力部１１５は、評価結果記憶部１２４に記憶された補正後の多変量補正結果を、出力装置１７に出力させる。例えば、出力部１１５は、補正後の多変量補正結果をディスプレイに表示させる。或いは、出力部１１５は、通信インタフェース１４によりネットワークを介して、補正後の多変量補正結果を外部装置に送信するようにしても良い。
　（動作例）
　次に、以上のように構成された主観補正装置の処理動作を説明する。
　図５は、一実施形態に係る主観補正装置の動作の一例を示すフローチャートである。主観補正装置のプロセッサ１１Ａは、例えばプログラムメモリ１１Ｂに予め記憶された主観補正プログラムを実行することで、このフローチャートに示す処理を行うことができる。
　プロセッサ１１Ａは、まず、ＳＤ法評価解析データ取得部１１１として動作して、評価対象である任意の事象についての、ＳＤ法による印象評価データの多変量解析結果を取得する（ステップＳ１）。プロセッサ１１Ａは、取得した多変量解析結果をデータメモリ１２の解析データ記憶部１２１に記憶させる。
　また、プロセッサ１１Ａは、色相環評価結果取得部１１２として動作して、上記評価対象の事象についてのｍ対の設問それぞれについての、色相環ＨＣによる印象評価データを取得する（ステップＳ２）。プロセッサ１１Ａは、取得した色相環ＨＣによるｍ個の印象評価データをデータメモリ１２の色相環評価結果記憶部１２２に記憶させる。
　そして、プロセッサ１１Ａは、補正値算出部１１３として動作して、色相環評価結果記憶部１２２に記憶された色相環ＨＣによるｍ個の印象評価データそれぞれより出現頻度を抽出する（ステップＳ３）。
　ここで、出現頻度の抽出手法を説明するのに先だって、まず、色定義について説明する。本実施形態では、色相環ＨＣのｎ色の各色に対して色定義という数値を付与する。この色定義は、各色について一意に決定されている。色定義の値は、各事象に対する定義とし、評価対象となる事象毎に変更しても良い。
　図６は、図４の２４色の色相環ＨＣに定義した色定義Ｋｉの数値の一例を示す図である。図６では、参考のため、色相環ＨＣの各色の説明を付記している。
　本実施形態では、以下のようにして、色相環ＨＣの各色に対して色定義Ｋｉの数値が付与される。例えば、色相環ＨＣにおいて「寒色」と定義されている「紫みの青」から「青みの緑」の中で中心に位置する「緑みの青」をｉ＝１として、時計回りに各色に「１」～「ｎ（＝２４）」の色番号ｉを割り振り、ｉ＝１の「緑みの青」に、色定義Ｋｉ＝１の数値が付与される。また、この「緑みの青」の対角線上に位置するｉ＝１３の「赤みの橙」についても色定義Ｋｉ＝１の数値が付与される。その後、「緑みの青」と隣り合っているｉ＝２の「青」とｉ＝２４の「青緑」には色定義Ｋ２＝Ｋ２４＝１－１／７＝６／７、さらに「青」及び「青緑」と隣り合っている色には色定義Ｋ３＝Ｋ２３＝６／７－１／６＝５／７、というように、隣り合っている色に対して－１／７ずつ減算した数値が付与されていく。そして、色定義Ｋｉ＝１／７となったときには＋１／７ずつした数値が付与されていく。こうして、色相環ＨＣの全ての色に対して色定義Ｋｉの数値が付与される。
　図７は、或る事象についての色相環ＨＣを用いた印象評価データを集計した出現頻度Ａｉの一例を示す図である。プロセッサ１１Ａは、複数の評価者が評価した印象評価データを集計し、どの色がどの回数チェックを受けたかの数値を、出現頻度Ａｉとして抽出する。図７の例では、ｉ＝９の「赤紫」が出現頻度Ａ９＝１８、ｉ＝８の「赤みの紫」が出現頻度Ａ８＝１７、ｉ＝４の「紫みの青」が出現頻度Ａ４＝２、ｉ＝２３の「青緑」が出現頻度Ａ２３＝１、ｉ＝１７の「黄」が出現頻度Ａ１７＝６、ｉ＝１４の「橙」が出現頻度Ａ１４＝３、ｉ＝１１の「赤」が出現頻度Ａ１１＝１０であり、それら以外の色が出現頻度Ａｉ＝０である。このように、出現頻度Ａｉは、複数の評価者による色相環ＨＣの各色の選択頻度である。
　プロセッサ１１Ａは、評価対象である事象のｍ対の設問それぞれについて抽出した各色毎の出現頻度Ａｉを、データメモリ１２の図示しない一時記憶部に記憶させる。
　そして、プロセッサ１１Ａは、この各色毎の出現頻度Ａｉと、色相環ＨＣに各色に割り当てられた補正係数である色定義Ｋｉとを用いて、各設問に対する補正値を算出する（ステップＳ４）。例えば、補正値Ｃは、以下のように、各色毎の出現頻度Ａｉに１を加えた（Ａｉ＋１）と、各色の色定義Ｋｉとの積の総和とすることができる。なお、図７の例では、ｎ＝２４である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　プロセッサ１１Ａは、評価対象の事象のｍ対の設問それぞれについて、補正値Ｃを全て算出する。プロセッサ１１Ａは、算出したｍ対の設問それぞれについての補正値Ｃを、データメモリ１２の補正値記憶部１２３に記憶させる。
　その後、プロセッサ１１Ａは、データ補正部１１４として動作して、解析データ記憶部１２１に記憶されている評価対象の事象についてｍ個の多変量解析結果を、補正値記憶部１２３に記憶された、その事象に対応する補正値により補正する（ステップＳ５）。例えば、プロセッサ１１Ａは、任意の設問ｊについて、
　　　ＴＣｊ＝Ｃｊ×Ｔｊ
のように、任意の設問ｊに対する補正値Ｃｊの値とＳＤ法の多変量解析結果Ｔｊの数値とを積算することで、補正後の多変量解析結果ＴＣｊを算出する。補正後の多変量解析結果ＴＣｊの値は、形容詞又は形容動詞対でなる設問を用いた評価から得られた多変量解析結果に対して、色相環ＨＣの印象評価の結果にて補正した値となっている。
　プロセッサ１１Ａは、こうして補正したｍ個の多変量解析結果を、データメモリ１２の評価結果記憶部１２４に記憶させる。
　その後、プロセッサ１１Ａは、出力部１１５として動作して、評価結果記憶部１２４に記憶された補正後の多変量補正結果を、出力装置１７に出力させる（ステップＳ６）。そして、プロセッサ１１Ａは、このフローチャートに示す動作を終了する。
　以上詳述したように、この発明の一実施形態に係る主観補正装置では、評価対象の事象についてのＳＤ法による第１の印象評価結果である、ＳＤ法による印象評価データの多変量解析結果を取得する、第１の印象評価結果取得部としてのＳＤ法評価解析データ取得部１１１に加えて、評価対象の事象についての色相環ＨＣによる第２の印象評価結果である、色相環による印象評価データを取得する、第２の印象評価結果取得部としての色相環評価結果取得部１１２と、を備える。そしてさらに、一実施形態に係る主観補正装置では、第２の印象評価結果を使用して第１の印象評価結果を補正する補正部としの補正値算出部１１３及びデータ補正部１１４を備える。
　このように、一実施形態に係る主観補正装置では、評価対象の事象についての評価者の主観を含む印象評価結果であるＳＤ法による印象評価データの多変量解析結果を、色相環に関する評価の解析結果である補正値を用いて補正する。
　よって、この発明の一実施形態によれば、ＳＤ法を用いた評価における人の主観を補正することが可能となる。すなわち、この発明の一実施形態によれば、ＳＤ法に内在している「評価者毎の主観によるばらつき」や「異なる言語間の言葉のニュアンスのばらつき」を補正することが可能となる。
　［他の実施形態］
　なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。
　例えば、前述したように、図４に示した２４色の色相環ＨＣは一例であり、色相環ＨＣの色数は、３６色等、任意の色数で良い。色定義Ｋｉの数値も、色相環ＨＣの色数に応じて決めて良い。
　また、補正値Ｃの算出式やその補正値Ｃを用いた補正後の多変量解析結果の算出式についても、実施形態で説明した算出式とは別の式によって算出しても構わない。
　また、フローチャートを参照して説明した各処理の流れは、説明した手順に限定されるものではない。ステップＳ２の処理は、ステップＳ１の処理の前に行っても良いし、ステップＳ１の処理と同時に行っても良い。このように、いくつかのステップの順序が入れ替えられても良いし、いくつかのステップが同時併行で実施されても良いし、いくつかのステップの処理内容が修正されても良い。
　また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができる処理プログラム（ソフトウェア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウェア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウェア手段を構築し、このソフトウェア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書で言う記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部或いはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
　要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除しても良い。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせても良い。
　１１…処理部
　１１Ａ…プロセッサ
　１１Ｂ…プログラムメモリ
　１２…データメモリ
　１３…入出力インタフェース
　１４…通信インタフェース
　１５…バス
　１６…入力装置
　１７…出力装置
　１１１…ＳＤ法評価解析データ取得部
　１１２…色相環評価結果取得部
　１１３…補正値算出部
　１１４…データ補正部
　１１５…出力部
　１２１…解析データ記憶部
　１２２…色相環評価結果記憶部
　１２３…補正値記憶部
　１２４…評価結果記憶部
　Ａｉ…出現頻度
　ＣＢ…チェックボックス
　ＨＣ…色相環
　Ｋｉ…色定義

 

Claims (8)

  1. 　評価対象の事象についてのＳＤ（Semantic Differential）法による第１の印象評価結果を取得する第１の印象評価結果取得部と、
    　前記評価対象の事象についての色相環による第２の印象評価結果を取得する第２の印象評価結果取得部と、
    　前記第２の印象評価結果取得部が取得した前記第２の印象評価結果を使用して、前記第１の印象評価結果取得部が取得した前記第１の印象評価結果を補正する補正部と、
    　を具備する主観補正装置。
  2. 　前記補正部は、
    　　前記第２の印象評価結果取得部が取得した前記第２の印象評価結果から補正値を算出する補正値算出部と、
    　　前記補正値算出部が算出した補正値により、前記第１の印象評価結果取得部が取得した前記第１の印象評価結果を補正するデータ補正部と、
    を含む、請求項１に記載の主観補正装置。
  3. 　前記補正値算出部は、前記第２の印象評価結果取得部が取得した前記第２の印象評価結果における各色の選択頻度と、前記色相環の各色に対して割り当てられた補正係数と、に基づいて、前記補正値を算出する、請求項２に記載の主観補正装置。
  4. 　前記補正値算出部は、
    　　前記色相環の色数をｎ、
    　　前記第２の印象評価結果取得部が取得した前記第２の印象評価結果における各色の選択頻度をＡｉ、
    　　前記色相環の各色に対して割り当てられた補正係数をＫｉ、
    として、
    　　前記補正値Ｃを、
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
     により算出する、請求項３に記載の主観補正装置。
  5. 　前記データ補正部は、前記補正値算出部が算出した前記補正値を、前記第１の印象評価結果取得部が取得した前記第１の印象評価結果に積算することで、補正した第１の印象評価結果を算出する、請求項２に記載の主観補正装置。
  6. 　前記第１及び第２の印象評価結果はそれぞれ、前記評価対象の事象についての複数の設問それぞれに対する印象評価結果を含み、
    　前記補正部は、前記複数の設問それぞれに対する前記第１の印象評価結果を、前記第１の印象評価結果と同一の設問に対する前記第２の印象評価結果を使用して補正する、請求項１乃至５の何れかに記載の主観補正装置。
  7. 　プロセッサとメモリとを備え、評価対象の事象についての評価者の主観を含む印象評価結果を補正する主観補正装置が実行する主観補正方法であって、
    　前記プロセッサが、前記評価者の主観を含む前記印象評価結果として、前記評価対象の事象についてのＳＤ法による第１の印象評価結果を取得して、前記メモリに記憶させることと、
    　前記プロセッサが、前記評価対象の事象についての色相環による第２の印象評価結果を前記評価者から取得して、前記メモリに記憶させることと、
    　前記プロセッサが、前記メモリに記憶された前記第２の印象評価結果を使用して、前記メモリに記憶された前記第１の印象評価結果を補正することと、
    　を含む主観補正方法。
  8. 　請求項１に記載の主観補正装置の各部が行う処理を、前記主観補正装置が備えるプロセッサに実行させる主観補正プログラム。

     
PCT/JP2022/028342 2022-07-21 2022-07-21 主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム WO2024018590A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/028342 WO2024018590A1 (ja) 2022-07-21 2022-07-21 主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/028342 WO2024018590A1 (ja) 2022-07-21 2022-07-21 主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024018590A1 true WO2024018590A1 (ja) 2024-01-25

Family

ID=89617561

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/028342 WO2024018590A1 (ja) 2022-07-21 2022-07-21 主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2024018590A1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10301981A (ja) * 1997-04-28 1998-11-13 Tokyo Electric Power Co Inc:The 建物外観の色彩決定支援システム
JPH1166309A (ja) * 1997-08-21 1999-03-09 Fuji Xerox Co Ltd 画像感性特性評価装置
JP2011035815A (ja) * 2009-08-05 2011-02-17 Dic Corp 色域チャート及びこれを用いた評価対象イメージの評価システム
WO2013008573A1 (ja) * 2011-07-08 2013-01-17 株式会社ニコン 画像分類方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10301981A (ja) * 1997-04-28 1998-11-13 Tokyo Electric Power Co Inc:The 建物外観の色彩決定支援システム
JPH1166309A (ja) * 1997-08-21 1999-03-09 Fuji Xerox Co Ltd 画像感性特性評価装置
JP2011035815A (ja) * 2009-08-05 2011-02-17 Dic Corp 色域チャート及びこれを用いた評価対象イメージの評価システム
WO2013008573A1 (ja) * 2011-07-08 2013-01-17 株式会社ニコン 画像分類方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Caruana et al. Longitudinal studies
US7599819B2 (en) Method and system for generating a predictive analysis of the performance of peer reviews
Diamantopoulos et al. Assessing the cross-national invariance of formative measures: Guidelines for international business researchers
WO2001045019A1 (en) Method and apparatus for scoring and matching attributes of a seller to project or job profiles of a buyer
Szinay et al. Understanding uptake of digital health products: methodology tutorial for a discrete choice experiment using the bayesian efficient design
Baltes et al. The use of multitrait–multimethod data for detecting nonlinear relationships: The case of psychological climate and job satisfaction
KR102380501B1 (ko) 다차원 성격 검사 장치 및 방법
Hadzhiyska et al. Analytic marginalization of N (z) uncertainties in tomographic galaxy surveys
Fernandes Investigation of instrument validity: Investigate the consistency between criterion and unidimensional in instrument validity (case study in management research)
Mathew Systematic reviews and meta-analysis: a guide for beginners
Assaker et al. Using PLS-SEM to test for the moderation effects of continuous variables in hospitality and tourism studies
WO2024018590A1 (ja) 主観補正装置、主観補正方法及び主観補正プログラム
Perner Sample size and quality of indication—a case study using ground-dwelling arthropods as indicators in agricultural ecosystems
Tanvir et al. Determination of Cepheid parameters by light-curve template fitting
Bertens et al. Reliability of an adapted version of the modified six elements test as a measure of executive function
Krüger et al. General V (λ) mismatch index: History, current state and new ideas
Purnamasari Does moral evaluation mediate the relationship between cognitive moral development and reduced audit quality behavior?
Raykov Evaluation of latent construct correlations in the presence of missing data: a note on a latent variable modelling approach
CN114066207A (zh) 一种主观客观结合的绩效考核方法及系统
Abrahão et al. Comparing the effectiveness of goal-oriented languages: results from a controlled experiment
Kenley The role of meta-analysis in construction management research
Chuah et al. Elicitation effects in a multi-stage bargaining experiment
Billiet et al. Assessing cross-national construct equivalence in the ESS: The case of religious involvement
Ha et al. Does the servperf instrument have reliability and validity in a higher education setting: the results from a university in Vietnam
Miao et al. Evaluating targeted double scoring for the performance assessment for school leaders using imputation and decision theory

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22951975

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1