図面 (/)

技術 インプレッションデータの帰属先の誤判定及び/又はデータベース保有者による未カバーを補償する方法及び装置

出願人 ザニールセンカンパニー(ユーエス)エルエルシー
発明者 ラオ,クマルナーガラージャルオ,ティエンジュペレズ,アルバートロナルドベル,ステファンエス.チャン,ミミハスケル,ジェニファーウォン,デイヴィット
出願日 2019年9月25日 (1年2ヶ月経過) 出願番号 2019-174158
公開日 2020年3月12日 (8ヶ月経過) 公開番号 2020-038676
状態 未査定
技術分野 計算機間の情報転送
主要キーワード 性能要因 補正指標 共有パターン アイパッド 偏り誤差 予測モデル化 アルファ係数 区分値
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年3月12日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (20)

課題

インプレッションデータの帰属先誤判定及びデータベース保有者による未カバー補償する方法及び装置を提供する。

解決手段

方法は、第1の種類のコンピューティング機器で発生するメディアインプレッションの数を取得するステップであって、メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者によって人口統計学的情報を認識することが可能な人物に対応し、メディアインプレッションの第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手できない人物に対応するステップ、及び、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、メディアインプレッションの第2の部分についての人口統計学的情報を求めるステップを含む。

概要

背景

[0003]従来、視聴者測定エンティティは、登録されたパネル構成員に基づいてメディア番組への視聴者関与度合いを判定している。すなわち、視聴者測定エンティティは、監視されることに同意する人々をパネルに登録する。そして、視聴者測定エンティティはそのパネル構成員を監視して、そのパネル構成員に露出するメディア(例えば、テレビ番組ラジオ番組映画、DVD、広告等)を決定する。そのようにして、視聴者測定エンティティは、収集されたメディア測定データに基づいて、種々のメディアの露出の方策を決定することができる。

[0004]ウェブページ、広告及び/又は他のメディア等のインターネットリソースへのユーザアクセスを監視する技術は、近年著しく発展している。従来のシステムの中には、これらの監視を主にサーバログを通じて行うものがある。詳細には、インターネット上でメディアを供給するエンティティは、そのような従来のシステムを使用して、自身のサーバにあるメディアに対して受信される要求の数を記録することができる。

概要

インプレッションデータの帰属先誤判定及びデータベース保有者による未カバー補償する方法及び装置を提供する。方法は、第1の種類のコンピューティング機器で発生するメディアインプレッションの数を取得するステップであって、メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者によって人口統計学的情報を認識することが可能な人物に対応し、メディアインプレッションの第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手できない人物に対応するステップ、及び、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、メディアインプレッションの第2の部分についての人口統計学的情報を求めるステップを含む。

目的

通例は、監視エンティティは、クライアントにメディアを提供したエンティティではない、視聴者測定エンティティ(AME)(例えば広告、メディア及び/又は他のメディアへの視聴者の露出を測定又は追跡することに関心を持つエンティティ)であり、利用状況の正確な統計データを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

インプレッション収集部であって、第1のインターネットドメインにおいて、第1のサーバにおいて受信された第1の種類の第1のコンピューティング機器からの第1のネットワーク通信アクセスし、前記第1のネットワーク通信は前記第1のコンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示し、前記第1のサーバから、前記第1のネットワーク通信及び前記第1のインターネットドメインにおいて前記第1の種類の第2のコンピューティング機器から受信された第2のネットワーク通信に対応する人口統計学的情報を要求する第2のネットワーク通信に対応する人口統計学的情報を要求する第2のネットワーク通信を送信する、インプレッション収集部と、前記第1の種類のコンピューティング機器で発生したメディアインプレッションの数を入手し、前記メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者の第2のサーバによって第1の人口統計学的情報を認識することが可能な第1の人物に対応し、前記データベース保有者の前記第2のサーバが第2の人物の第2の人口統計学的情報を入手できない結果生じる未カバー誤りが、前記メディアインプレッションの第2の部分に対応する、インプレッション情報収集部と、前記メディアインプレッションに対応する前記メディアが、前記第1の種類のコンピューティング機器においてアクセスされる第1の確率に基づくと共に、第2の種類の機器において前記メディアがアクセスされる第2の確率に基づいて、前記メディアインプレッションの前記第2の部分のための前記第2の人口統計学的情報を判断することにより、前記データベース保有者の前記第2のサーバから生じる前記未カバーの誤りを補正する、未カバー補正部と、を備え、前記インプレッション収集部、前記インプレッション情報収集部及び前記未カバー補正部の少なくとも1つが論理回路によって実装される、装置。

請求項2

前記第2の確率に対する前記第1の確率の比に、第1の人口統計グループに属する前記メディアインプレッションの数を乗算する、未カバー計算部をさらに備える、請求項1に記載の装置。

請求項3

前記第1の確率は、前記第1の人口統計グループの人物が、前記第1の種類のコンピューティング機器で前記メディアにアクセスする見込みであり、前記第2の確率は、前記第1の人口統計グループの前記人物が、前記第2の種類の機器で前記メディアにアクセスする見込みである、請求項2に記載の装置。

請求項4

前記メディアインプレッションを調整して、前記メディアインプレッションの部分集合の、第2の人口統計グループに属する第3の人物に属するという帰属先誤判定を補償する帰属先誤判定補正部をさらに備え、前記第1の人口統計グループに属する前記メディアインプレッションの数は、調整されて誤った帰属先が補償された前記メディアインプレッションの前記部分集合から判断される、請求項2に記載の装置。

請求項5

前記第1の種類のコンピューティング機器はモバイル機器を含み、前記第2の種類の機器は、テレビを含む、請求項1に記載の装置。

請求項6

前記第1の種類のコンピューティング機器は、スマートフォンタブレットコンピュータ及び携帯メディアプレーヤの少なくとも一つを含む、請求項1に記載の装置。

請求項7

前記未カバー計算部は、人々の調査への調査回答に基づいて、前記第1の確率及び前記第2の確率を計算し、前記未カバー計算部は、人口統計グループ、メディアカテゴリ、コンピューティング機器の種類及び地理的地域の少なくとも一つに関連付けられた重みを、前記調査回答から判定することにより、前記第1の確率を計算し、前記重みは、対象とする機器種類で前記メディアインプレッションに関連付けられた前記メディアにアクセスするそれぞれの確率を示す、請求項1に記載の装置。

請求項8

前記調査は、無作為パネル及び視聴者測定エンティティによって維持されている視聴者メンバーのパネル、の少なくとも1つに対するものである、請求項7に記載の装置。

請求項9

前記第1の確率及び前記第2の確率は、前記メディアのメディアカテゴリに対応する、請求項1に記載の装置。

請求項10

前記メディアカテゴリは、コメディドラマ政治リアリティ、及び組み合わせのメディアカテゴリ、の少なくとも1つである、請求項9に記載の装置。

請求項11

前記未カバー補正部は、人物に対応する異なる人口統計グループに属すると判定できる前記メディアインプレッションの比率を求めることと、前記メディアインプレッションの前記第2の部分に合わせて、前記メディアインプレッションの前記比率をスケーリングすることとにより、前記メディアインプレッションの前記第2の部分のための前記第2の人口統計学的情報を判断する、請求項1に記載の装置。

請求項12

コンピュータ可読命令を備えた有形のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、実行されると、プロセッサに、少なくとも、第1のインターネットドメインにおいて、第1の種類の第1のコンピューティング機器からの第1のネットワーク通信にアクセスさせ、前記第1のネットワーク通信は前記第1のコンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示し、前記第1のネットワーク通信及び前記第1のインターネットドメインにおいて前記第1の種類の第2のコンピューティング機器から受信された第2のネットワーク通信に対応する人口統計学的情報を要求する第2のネットワーク通信を送信させ、前記第1の種類のコンピューティング機器で発生したメディアインプレッションの数を入手させ、前記メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者の第2のサーバによって第1の人口統計学的情報を認識することが可能な第1の人物に対応し、前記データベース保有者の前記第2のサーバが第2の人物の第2の人口統計学的情報を入手できない結果生じる未カバーの誤りが、前記メディアインプレッションの第2の部分に対応し、前記メディアインプレッションに対応する前記メディアが、前記第1の種類のコンピューティング機器においてアクセスされる第1の確率に基づくと共に、第2の種類の機器において前記メディアがアクセスされる第2の確率に基づいて、前記メディアインプレッションの前記第2の部分のための前記第2の人口統計学的情報を判断することにより、前記データベース保有者の前記第2のサーバから生じる前記未カバーの誤りを補正させる、有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項13

前記コンピュータ可読命令は、前記プロセッサに、前記第2の確率に対する前記第1の確率の比に、第1の人口統計グループに属する前記メディアインプレッションの数を乗算することにより、前記第2の人口統計学的情報を判断させる、請求項12に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項14

前記第1の確率は、前記第1の人口統計グループの人物が、前記第1の種類のコンピューティング機器で前記メディアにアクセスする見込みであり、前記第2の確率は、前記第1の人口統計グループの前記人物が、前記第2の種類の機器で前記メディアにアクセスする見込みである、請求項13に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項15

前記コンピュータ可読命令は、前記プロセッサに、前記メディアインプレッションを調整して、前記メディアインプレッションの部分集合の、第2の人口統計グループに属する第3の人物に属するという帰属先誤判定を補償させ、前記第1の人口統計グループに属する前記メディアインプレッションの数は、調整されて誤った帰属先が補償された前記メディアインプレッションの前記部分集合から判断される、請求項13に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項16

前記第1の種類のコンピューティング機器はモバイル機器を含み、前記第2の種類の機器は、テレビを含む、請求項12に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項17

前記第1の種類のコンピューティング機器は、スマートフォン、タブレットコンピュータ及び携帯メディアプレーヤの少なくとも一つを含む、請求項12に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項18

前記第1の確率及び前記第2の確率は、前記メディアのメディアカテゴリに対応する、請求項12に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項19

前記メディアカテゴリは、コメディ、ドラマ、政治、リアリティ、及び組み合わせのメディアカテゴリ、の少なくとも1つである、請求項18に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項20

前記コンピュータ可読命令は、前記プロセッサに、前記第2の人口統計学的情報の判断の前に、前記メディアインプレッションのうちの、発生させていない人物に誤って属すると判定されているメディアインプレッションについて、前記メディアインプレッションを調整させる、請求項12に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項21

前記コンピュータ可読命令は、前記プロセッサに、人々の調査への調査回答に基づいて、前記第1の確率及び前記第2の確率を計算させ、人口統計グループ、メディアカテゴリ、コンピューティング機器の種類及び地理的地域の少なくとも一つに関連付けられた重みを、前記調査回答から判定することにより、前記第1の確率を計算させ、前記重みは、対象とする機器種類で前記メディアインプレッションに関連付けられた前記メディアにアクセスするそれぞれの確率を示す、請求項20に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項22

前記調査は、無作為のパネル及び視聴者測定エンティティによって維持されている視聴者メンバーのパネル、の少なくとも1つに対するものである、請求項21に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項23

前記コンピュータ可読命令は、前記プロセッサに、人物に対応する異なる人口統計グループに属すると判定できる前記メディアインプレッションの比率を求めることと、前記メディアインプレッションの前記第2の部分に合わせて、前記メディアインプレッションの前記比率をスケーリングすることとにより、前記メディアインプレッションの前記第2の部分のための前記第2の人口統計学的情報を判断させる、請求項12に記載の有形のコンピュータ可読記憶媒体。

請求項24

第1のインターネットドメインの第1のサーバにおいて、第1の種類の第1のコンピューティング機器からの第1のネットワーク通信を受信するステップであって、前記第1のネットワーク通信は前記第1のコンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す、ステップと、前記第1のサーバで命令が実行されることにより、前記第1のネットワーク通信及び前記第1のインターネットドメインにおいて前記第1の種類の第2のコンピューティング機器から受信された第2のネットワーク通信に対応する人口統計学的情報を要求する第2のネットワーク通信を前記第1のサーバから送信するステップと、少なくとも一つのプロセッサで命令が実行されることにより、前記第1の種類のコンピューティング機器で発生したメディアインプレッションの数を入手するステップであって、前記メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者の第2のサーバによって第1の人口統計学的情報を認識することが可能な第1の人物に対応し、前記データベース保有者の前記第2のサーバが第2の人物の第2の人口統計学的情報を入手できない結果生じる未カバーの誤りが、前記メディアインプレッションの第2の部分に対応する、ステップと、少なくとも一つのプロセッサで命令が実行されることにより、(1)前記第2のネットワーク通信に応じて前記データベース保有者の前記第2のサーバにより提供された前記第1の部分のための前記第1の人口統計学的情報、(2)前記メディアインプレッションに対応する前記メディアが、前記第1の種類のコンピューティング機器においてアクセスされる第1の確率、及び、(3)第2の種類の機器において前記メディアがアクセスされる第2の確率、に基づいて、前記メディアインプレッションの前記第2の部分のための前記第2の人口統計学的情報を判断することにより、前記データベース保有者の前記第2のサーバから生じる前記未カバーの誤りを補正するステップと、を有する方法。

技術分野

0001

[0002]本開示は、一般にはメディア監視に関し、より詳細には、インプレッションデータの帰属先誤判定及び/又はデータベース保有者による未カバー補償する方法及び装置に関する。

関連出願

0002

[0001]本特許は、2014年3月13日に出願された米国仮特許出願第61/952,726号、2014年4月14日に出願された米国仮特許出願第61/979,391号、2014年4月30日に出願された米国仮特許出願第61/986,784号、2014年5月9日に出願された米国仮特許出願第61/991,286号、2014年6月19日に出願された米国仮特許出願第62/014,659号、2014年7月11日に出願された米国仮特許出願第62/023,675号、及び2014年7月29日に出願された米国仮特許出願第62/030,571号に対する優先権を主張する。米国仮特許出願第61/952,726号、米国仮特許出願第61/979,391号、米国仮特許出願第61/986,784号、米国仮特許出願第61/991,286号、米国仮特許出願第62/014,659号、米国仮特許出願第62/023,675号、及び米国仮特許出願第62/030,571号は、それらの全体が参照により本明細書に取り込まれる。

背景技術

0003

[0003]従来、視聴者測定エンティティは、登録されたパネル構成員に基づいてメディア番組への視聴者関与度合いを判定している。すなわち、視聴者測定エンティティは、監視されることに同意する人々をパネルに登録する。そして、視聴者測定エンティティはそのパネル構成員を監視して、そのパネル構成員に露出するメディア(例えば、テレビ番組ラジオ番組映画、DVD、広告等)を決定する。そのようにして、視聴者測定エンティティは、収集されたメディア測定データに基づいて、種々のメディアの露出の方策を決定することができる。

0004

[0004]ウェブページ、広告及び/又は他のメディア等のインターネットリソースへのユーザアクセスを監視する技術は、近年著しく発展している。従来のシステムの中には、これらの監視を主にサーバログを通じて行うものがある。詳細には、インターネット上でメディアを供給するエンティティは、そのような従来のシステムを使用して、自身のサーバにあるメディアに対して受信される要求の数を記録することができる。

図面の簡単な説明

0005

モバイル機器提示されるメディアのインプレッションを収集し、分散したデータベース保有者から、収集されたインプレッションに関連付けるユーザ情報を収集する例示的なシステムの図である。
図1の例示的な視聴者測定サーバで実装して、データベース保有者のインプレッション収集技術から生じる帰属先の誤判定及び未カバーに関係する、インプレッションの不正確さを補償することができる例示的なインプレッションデータ補償器の図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器で行って、データベース保有者のインプレッション収集技術から生じる帰属先の誤判定及び未カバーに関係する、インプレッションの不正確さを補償することができる例示的なデータフローをまとめて説明する図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器で行って、データベース保有者のインプレッション収集技術から生じる帰属先の誤判定及び未カバーに関係する、インプレッションの不正確さを補償することができる例示的なデータフローをまとめて説明する図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器で行って、データベース保有者のインプレッション収集技術から生じる帰属先の誤判定及び未カバーに関係する、インプレッションの不正確さを補償することができる例示的なデータフローをまとめて説明する図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、データベース保有者のインプレッション収集技術から生じる帰属先の誤判定及び未カバーに関係する、インプレッションの不正確さを補償するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して帰属先誤判定補正行列及び/又は共同視聴行列を計算するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、人口統計グループペアの帰属先誤判定の確率を求めるために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、帰属先誤判定補正行列及び/又は共同視聴行列を生成するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して共同視聴行列を生成するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、データベース保有者にカバーされていないメディア視聴者に関連するアルファ係数を生成するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、帰属先誤判定補正行列に基づいてインプレッションを調整するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、データベース保有者のインプレッション収集技術に対応する未カバー係数に基づいてインプレッションを調整するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、データベース保有者にカバーされていないメディア視聴者に関連する人口統計学的プロフィール(又は未カバー係数)を計算するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図2の例示的なインプレッションデータ補償器を実装して、データベース保有者に対応する未カバー係数に基づいてインプレッション及び/又はユニーク視聴者を調整するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
収集されたメディアインプレッションデータのジャンルを判定する、本開示の教示に従って構築された例示的システムを説明する図である。
収集されたメディアインプレッションデータのジャンルを判定する図14のジャンル予測器の一例を示す図である。
ジャンルを予測するために図15のジャンル分析器によって使用される収集されたメディアインプレッションデータを分類する図15データ分類器の一例を示す図である。
図14及び図15のジャンル予測器に使用される、例示的な一日の時間帯と例示的な日の区分を説明する例示的な図表である。
ジャンルモデルを構築するために使用できる図14のジャンルモデル化器の一例を示す図である。
図14及び図18の例示的なジャンルモデル化器を実装してジャンルモデルを構築するために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図14及び図15の例示的なジャンル予測器を実装して、収集されたメディアインプレッションデータにジャンルを割り当てるために実行することができる例示的な機械可読命令を表す流れ図である。
図4図13の例示的な命令を実行して、本明細書に開示される例示的な装置及びシステムを実装するために使用できる例示的なプロセッサプラットフォームの図である。
図19及び/又は図20の例示的な命令を実行して、本明細書に開示される例示的な装置及びシステムを実装するために使用できる別の例示的なプロセッサプラットフォームの図である。

実施例

0006

[0027]ウェブページ、広告及び/又は他のメディア等のインターネットリソースへのユーザアクセスを監視する技術は、近年著しく発展している。過去のある時点では、そのような監視は主にサーバログを通じて行われていた。詳細には、インターネット上でメディアを供給するエンティティは、自身のサーバにあるメディアに対して受信される要求の数を記録する。インターネットの利用状況をサーバのログに基づいて調査することには、いくつかの理由から問題がある。例えば、サーバログが、直接、又はゾンビ(zombie)プログラムを介して改ざんされることがある。ゾンビプログラムは、サーバに繰り返しメディアを要求して、要求対象のメディアに対応するサーバログ数を増す。第二に、メディアは一度取得され、ローカルキャッシュされ、その後ローカルキャッシュから繰り返し視聴されることがあるが、繰り返し視聴する際にはサーバは関与しない。ローカルにキャッシュされたメディアを再生する際には、サーバにそのメディアを再度要求する必要がないため、サーバログではこれらのキャッシュされたメディアの視聴を追跡することができない。したがって、サーバログには、要求数を実際より多く計数する誤りと、実際よりも少なく計数する誤りの両方が発生する可能性がある。

0007

[0028]Blumenauの米国特許第6,108,637号に開示された本発明はインターネットワークの監視を行う方式を根本的に変え、上記のサーバ側のログによる監視技術の制約を克服した。例えば、Blumenauは、追跡するインターネットメディアにビーコン命令をタグ付けする技術を開示した。詳細には、追跡対象のメディアのハイパーテキストマークアップ言語HTML)に監視命令が関連付けられる。クライアントがそのメディアを要求すると、メディアとビーコン命令の両方がクライアントにダウンロードされる。したがって、ビーコン命令は、サーバからでも、キャッシュからでも、そのメディアがアクセスされると必ず実行される。

0008

[0029]ビーコン命令は、メディアへのアクセスに関する情報を反映した監視データを、メディアをダウンロードしたクライアントから監視エンティティに送信させる。通例は、監視エンティティは、クライアントにメディアを提供したエンティティではない、視聴者測定エンティティ(AME)(例えば広告、メディア及び/又は他のメディアへの視聴者の露出を測定又は追跡することに関心を持つエンティティ)であり、利用状況の正確な統計データを提供する信頼される第三者である(例えばThe Nielsen Company,LLC)。利点として、ビーコン命令はメディアに関連付けられ、メディアがアクセスされると必ずクライアントブラウザによって実行されるため、クライアントがAMEのパネリストであるかどうかに関係なく監視情報がAMEに提供される。

0009

[0030]しかし、人口統計データ及び/又は他のユーザ情報を監視情報に結びつけると有用である。この問題に対応するために、AMEは、自分の人口統計学的情報を提供し、自分のインターネット閲覧行動が監視されることに同意したユーザのパネルを設立する。個人がそのパネルに入る時には、自身の身元や人口統計学的データ(例えば性別人種収入、在住地、職業等)に関する詳細な情報をAMEに提供する。AMEは、パネリストのコンピュータクッキーを設定し、そのことにより、パネリストがタグ付けされたメディアにアクセスし、したがって監視情報をAMEに送信すると、AMEはパネリストを識別することができる。

0010

[0031]タグ付けされたページから監視情報を提供するクライアントの大半はパネリストではなく、したがってAMEに知られていないため、統計的な手法を使用して、パネリストに関して収集されたデータに基づく人口統計学的情報を、タグ付けされたメディアに関してデータを提供するより大きなユーザの母集団帰属させる必要がある。しかし、AMEのパネルの規模は全体的なユーザの母集団に比べると依然として小さい。そのため、パネルの人口統計データが正確であることを保証しながら、パネルの規模を増すという問題が提起される。

0011

[0032]インターネット上で営業している多くのデータベース保有者が存在する。これらのデータベース保有者は、サービス(例えばソーシャルネットワーキングサービス電子メールサービスメディアアクセスサービス等)を多数の利用者に提供する。そのようなサービスの提供と引き換えに、利用者は保有者に登録する。その登録の一部として、利用者は詳細な人口統計学的情報を提供する。そのようなデータベース保有者の例には、Facebook(登録商標)、Myspace、Twitter(登録商標)等のソーシャルネットワーク提供者が含まれる。これらのデータベース保有者は、利用者のコンピュータにクッキーを設定して、登録ユーザがデータベース保有者のウェブサイトを訪れた時にデータベース保有者がその登録ユーザを認識できるようにする。

0012

[0033]本明細書に開示される例を使用して、インターネット上の種々のデータベース(例えば種々のウェブサイト所有者サービス提供者等)に分散しているユーザ情報を使用して、メディアインプレッション、広告のインプレッション、メディアの露出、及び/又は広告の露出を判定することができる。本明細書に開示される例示的な方法、装置、及び製造品は、インターネットメディアの露出をユーザ情報により正確に相関付けられるだけでなく、視聴者測定エンティティ及び/若しくは視聴率調査エンティティのパネルに参加している人を超えて、ワイヤレスサービス事業者モバイルソフトウェア/サービス提供者、ソーシャルメディアイト(例えばFacebook、Twitter、Google等)、並びに/又はYahoo!、MSN、Apple iTunes、Experian等の他のインターネットサイトのデータベース等、他のインターネットデータベースに登録している人にも、パネルの規模及び構成者を実質的に拡張することができる。この拡張により、AMEのメディアインプレッション追跡能力と、ソーシャルメディアや他のウェブサイト等AME以外のエンティティのデータベースの使用を有効的に活用して、巨大で人口統計学的に正確なパネルを作り出すことができ、その結果、広告及び/又は番組等のインターネットメディアへの露出を正確、確実に測定することができる。そのようなメディアの例には、ウェブサイト、ウェブサイトで提示される画像、及び/又はコンピューティング機器を介してアクセスできるストリーミングメディア(例えばAmazon Video、Netflix、Hulu等)がある。

0013

[0034]従来、AME(本明細書では「視聴率調査エンティティ」とも呼ぶ)は、登録されたパネル構成員に基づいて、広告やメディア番組のための人口統計学的な対象範囲を決めている。すなわち、AMEは、監視されることに同意する人々をパネルに登録する。登録時に、AMEは、登録する人から人口統計学的情報を受け取り、その結果、後にそのパネリストへの広告/メディアの露出と種々の人口統計学的市場との間で相関付けを行うことができる。AMEが自社のパネル構成員だけのデータに依拠して人口統計学に基づく視聴者測定を収集する従来の技術と異なり、本明細書に開示される例示的な方法、装置、及び/又は製造品は、AMEが、ユーザ登録モデルに基づいて運営する他のエンティティと人口統計学的情報を共有できるようにする。本明細書で使用される場合、ユーザ登録モデルとは、ユーザがアカウントを作成し、自身についての人口統計に関する情報を提供することによってそれらのエンティティのサービスを利用するモデルである。データベース保有者の登録ユーザに関連する人口統計学的情報を共有することにより、AMEは、外部ソース(例えばデータベース保有者)から得る十分に信頼できる人口統計学情報で自社のパネルデータを拡張又は補足することができ、したがって、人口統計データに基づく視聴者測定の適用範囲、精度、及び/又は完全性を拡大することができる。そのようなアクセスにより、AMEは、そうでなければAMEのパネルに参加しなかったであろう人も監視することができる。個人の集合の人口統計データを特定するデータベースを持つエンティティであればどのようなエンティティでも、AMEと協働することができる。そのようなエンティティを「データベース保有者」と呼ぶことができ、場合によってはサービスと引き換えにユーザの人口統計データを収集する、ワイヤレスサービス事業者、モバイルソフトウェア/サービス提供者、ソーシャルメディアサイト(例えばFacebook、Twitter、Google等)、及び/又は、Yahoo!、MSN、Apple iTunes、Experian等の他のインターネットサイト等のエンティティが含まれる。

0014

[0035]本明細書に開示される例を、オンラインウェブサービス提供者等の任意数のデータベース保有者と協同してAME(例えば広告、コンテンツ及び/又は他のメディアへの視聴者の露出を測定又は追跡することに関心があるエンティティ)が実装して、オンラインメディアの露出の測定指標を開発することができる。そのようなデータベース保有者/オンラインウェブサービス提供者は、ワイヤレスサービス事業者、モバイルソフトウェア/サービス提供者、ソーシャルネットワークサイト(例えばFacebook、Twitter、MySpace等)、複合サービスサイト(例えばYahoo!、Google、Experian等)、オンライン小売業者サイト(例えばAmazon.comやBuy.com等)、及び/又はユーザの登録記録を保持する(1つ又は複数の)他のウェブサービスサイト等である。

0015

[0036]全く異なるデータソースから得る人口統計学的情報(例えば、視聴者測定エンティティのパネルから得られる高品質の人口統計学的情報、及び/又はウェブサービス提供者の登録ユーザデータ)を使用すると、オンラインとオフライン両方の広告キャンペーンに関して測定指標の報告の有効性が向上する。本明細書に開示される例示的技術では、オンライン登録データを使用してユーザの人口統計データ及び/又は他のユーザ情報を特定し、サーバのインプレッション数及び/又は他の技術を使用して、それらのユーザに属すると判断できるインプレッションの数量を追跡する。ワイヤレスサービス事業者、モバイルソフトウェア/サービス提供者、ソーシャルネットワークサイト(例えばFacebook、Twitter、MySpace等)、複合サービスサイト(例えばYahoo!、Google、Experian等)、オンライン小売業者サイト(例えばAmazon.comやBuy.com等)等(本明細書では、総称して、また個々をオンラインデータベース保有者と呼ぶ)等のオンラインのウェブサービス提供者は、ユーザ登録プロセスを介して集められた詳細な人口統計学的情報(例えば年齢、性別、地理的な所在地、人種、収入レベル教育レベル宗教等)を保持している。インプレッションは、家庭又は個人が対応するメディア及び/又は広告に露出されたことに相当する。したがって、インプレッションは、家庭又は個人が、広告若しくはメディア、又は広告若しくはメディアの群に露出されたことを表す。インターネット広告では、インプレッションの量又はインプレッション数は、広告や広告キャンペーンがウェブの母集団からアクセスされた合計回数である(例えば、ポップアップブロッカー等で減ったアクセス回数、及び/又は例えばローカルキャッシュメモリからの取り出しで増加したアクセス回数を含む)。

0016

[0037]本明細書に開示される例は、(1つ又は複数の)クライアント機器及び(1つ又は複数の)データベース保有者から取得されたインプレッション情報を調整して、ログで記録されたインプレッションに対応する人口統計データの精度を上げる。データベース保有者のデータを使用してインプレッションに関する人口統計学的情報を得る場合、(1つ又は複数の)クライアント機器及び(1つ又は複数の)データベース保有者から得られる視聴者の人口統計データ及び/又はインプレッション情報は、1)機器を共有した結果生じる帰属先誤判定の誤り、及び/又は2)データベース保有者による未カバーの誤り、を含む誤りが原因で偏りが生じることがある。状況によっては、これらの2つの異なる偏りの原因から似たような誤り要因が生じるように見えるが、実際にはそれぞれ別個の偏りである。本明細書に開示される例では、較正係数を生成し、それを視聴者データに適用して、それらの誤りを補正する。

0017

[0038]帰属先誤判定の誤りとは、実際には第2の人口統計グループに属する第2の人物がメディアインプレッションが発生した人物である時に、第1の人口統計グループに属する第1の人物がある機器におけるメディアインプレッションに関連する人物であると考える場合に発生する測定の偏りを言う。そのような状況の例では、モバイル機器が1つの世帯内の複数の人物の間で共有されることがある。最初に、世帯内の第1の人物がモバイル機器を使用して、(例えば、モバイル機器のウェブブラウザを介して、又はモバイル機器にインストールされたアプリを介して)データベース保有者に関連付けられたウェブサイトにアクセスし、データベース保有者は、その第1の人物のアクセス(例えばログインイベント)に基づいて、第1の人物がそのモバイル機器に関連付けられていると認識することができる。その後、第1の人物は機器の使用をやめるが、機器上でデータベース保有者のシステムからログアウトせず、及び/又は、第2の人物がデータベース保有者のシステムにログインせず、その結果、データベース保有者は第2の人物を第1の人物と異なるユーザとして認識することができない。その結果、第2の人物が同じモバイル機器を使用してメディアへのアクセスを開始した時に、データベース保有者は、(この場合は誤って)モバイル機器の使用(例えばメディアのインプレッション)を、第1の人物に関連するものと認識し続ける。したがって、第2の人物及び第2の人口統計グループに属すると判断すべきインプレッションが、誤って第1の人物及び第1の人口統計グループに属すると判断される。大規模な帰属先誤判定の誤りがあると、その結果、多数の視聴者にわたるメディアインプレッションの人口統計学的配分が不正確に表され、したがって、視聴者測定エンティティによって露出が監視される広告及び/又は他のメディアに関して収集されるインプレッションの視聴者の人口統計データが誤って表現されることになり、測定の偏り誤差が生じる可能性がある。

0018

(開示される例の例示的な技術的利点)
[0039]帰属先誤判定の誤りを補正する従来の技術には、A)クライアントコンピュータにインストールされたパネリスト計測ソフトウェアを使用してコンピューティングセッションに関して収集された人口統計学的情報を、B)同じコンピューティングセッションについてデータベース保有者から得られる、クッキーを利用したインプレッションを使用して求められた人口統計学的情報と比較することによって、調整係数を求めるものがある。そのような技術の例が、2013年1月31日に出願された米国特許出願第13/756,493号に開示される。米国特許出願第13/756,493号はその全体が参照により本明細書に取り込まれる。米国特許出願第13/756,493号に開示される例は、クライアントコンピュータにローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェアに依拠して、視聴者測定エンティティのパネルに登録されたパネリストを正確に特定する。米国特許出願第13/756,493号に開示される例はまた、クッキー又はクッキーに似たデータに依拠して調整係数を求める。そのような技術は、パネリスト計測ソフトウェアをインストールしていない機器、及び/又は一部のモバイル機器(例えばiOS機器)等、クライアント機器識別子として使用できるクッキーを提供しない機器で生じる帰属先誤判定の誤りを補正するには適さない。言い換えると、従来技術は、ローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェア及びクッキーに依拠して帰属先誤判定の調整係数を生成している。そのようなローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェア及び/又はそのようなクッキーがない場合、この従来技術は帰属先誤判定の調整係数をうまく生成することができない。

0019

[0040]従来のシステム及び方法に対して、本明細書に開示される例は、無作為に選択された人及び/又は世帯に対して行われる調査に対する回答に基づく帰属先誤判定補正行列を使用して帰属先誤判定係数を生成するものであり、クッキーに依拠して、又はクッキーを使用して帰属先誤判定の補正係数及び/又は帰属先誤判定補正行列を生成するのではない。本明細書で使用される場合、人に関して使用される用語「データベース保有者への登録ステータス」は、その者が1つ又は複数の特定のデータベース保有者に登録しているかどうかを意味する。ローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェアに依拠してデータベース保有者への登録ステータス(例えば個々の世帯員が特定のデータベース保有者に登録しているかどうか)を収集し、世帯員によるメディアアクセスデータを収集する従来技術は、パネリスト計測ソフトウェアで監視されていない機器種類で発生するインプレッションに関する帰属先誤判定による偏り誤差及び/又は未カバーによる偏り誤差に関して、インプレッション情報を正確に補正できない可能性がある。本明細書に開示される例は、クライアントコンピュータにローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェアに依拠してデータベース保有者への登録ステータスデータを収集することなく、帰属先誤判定の補正係数を生成する。また、本明細書に開示される例は、そのようなローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェアに依拠して世帯員によるメディアアクセスに関するデータを収集することなく、帰属先誤判定の補正係数を生成する。そのため、本明細書に開示される例は、ローカルにインストールされたパネリスト計測ソフトウェアを使用してデータベース保有者への登録ステータスデータ、データベース保有者へのログインデータ、及び/又は世帯員によるメディアアクセスに関するデータが収集されない(及び/又は収集が不可能な)機器種類を含む、どのような(1つ又は複数の)機器の種類についても帰属先誤判定の補正係数を決定する。そのような機器を本明細書では「非ローカル計測機器」と呼ぶ。

0020

[0041]そのような開示される例の一部では、パネリストデータが従来技術とは異なる形で収集され、異なる形で使用される。そのような例では、パネリストデータを使用して帰属先誤判定の補正係数を調整することにより、人口統計グループ中の人物が共に生活している事例の発生率をより正確に求める。本明細書で使用される場合、「人口統計グループ中の人物が共に生活している事例の発生率」とは、第1の人口統計グループの人物が、第2の人口統計グループの人物と共に生活している事例の相対的な発生頻度を言う(例えば、人口統計グループAの中で人口統計グループBにいる者と共に生活している人の割合)。ただし、収集されたインプレッションに対応する、集約された視聴者の配分も、パネリストデータを参照せずに生成される。本明細書に開示される例では、パネリストデータは、生成された集約視聴者の配分の調整だけに使用される。調整した集約された視聴者の配分を使用して、帰属先誤判定の補正係数を生成及び/又は調整する。例えば、人口統計グループの中で共に生活している人々の発生率を調整するために使用できるパネリストデータとしては、第2の人口統計グループ(例えば、第1の人口統計グループと同じ人口統計グループ、又は第1の人口統計グループと異なる人口統計グループ)にいる人物と共に生活している第1の人口統計グループの人のそれぞれの人数がある。例によっては、人口統計グループの中で共に生活している人々の発生率を調整するために使用できるパネリストデータは、パネリストがデータベース保有者の登録ユーザであるかどうかは示さず(例えばクッキーを含まず)、コンピューティング機器を使用したメディアアクセスを示す情報は含まない。

0021

[0042]開示される例では、人口統計グループ(i)にいる人物がデータベース保有者によってメディアの閲覧者として識別された時に、人口統計グループ(j)にいる人物が実際のメディアの閲覧者である確率を求めることによって帰属先誤判定の確率を求める。例によっては、帰属先誤判定の確率は、ある世帯に関連して観察された視聴者及び/又はインプレッションを、調査較正データソースを使用して再配分することによって計算される。そのような例では、複数の世帯についての再配分後の視聴者及び/又はインプレッションを集約し、調査較正データソースを使用して、過剰サンプリング及び/又はサンプリング不足について調整する。そのような例の一部では、得られた確率を正規化して、データベース保有者に観察され、ある人口統計グループに関連付けられたインプレッションそれぞれの帰属先誤判定の確率を反映させる。

0022

[0043]開示される他の例では、機器の共有を原因とする帰属先誤判定の確率を、a)同じ家に住んでいる確率、b)その家の中で(任意種類の)モバイル機器を利用できる確率、c)特定のコンテンツ種類に関してモバイル機器を共有する確率、の3つの別々の確率の組み合わせとして求める。本明細書に開示される例は、得られた帰属先誤判定の確率を、収集されたインプレッションデータで表されるユニーク視聴者数の誤りを補償する係数としてインプレッションデータに適用する。例によっては、そのような誤りの補償を提供することは、データベース保有者によって第1の人口統計グループに関連すると認識されたインプレッションが実際には第2の人口統計グループに関連付けられるべき確率を反映する帰属先誤判定補正行列を構築することを伴う。

0023

[0044]本明細書で使用される場合、未カバーの誤りとは、モバイル機器を使用してメディアを視聴する視聴者の一部をデータベース保有者が認識する(例えばその人口統計データを特定する)ことができないために発生する測定の偏りを意味すると定義される。事例によっては、上記で開示した例のように、モバイル機器からデータベース保有者に要求が送信された時に、データベース保有者はその要求中のデータを人物に対応付けることができない。あるインプレッションに関連付けられた人物をデータベース保有者が認識できないことは、次の理由で生じる可能性がある。1)メディアにアクセスしてインプレッションを生じさせている人物が自身の情報をデータベース保有者に提供していない(例えばデータベース保有者(例えばFacebook)に登録していないためにデータベース保有者にその人物の記録がない、人物に対応する登録プロフィールが不完全である、人物に対応する登録プロフィールが不正確な情報を含んでいる可能性が疑われるためにフラグが立てられている等)、2)その人物がデータベース保有者に登録されているが、インプレッションが発生する特定のモバイル機器を使用してデータベース保有者にアクセスしていない(例えば、コンピュータ、及び/又は現在の要求と関連付けられているモバイル機器とは異なる他のモバイル機器からしかデータベース保有者にアクセスしない、及び/又はその人物のユーザ識別子が、インプレッションが発生するモバイル機器で利用することができない)、並びに/又は、3)その人物がデータベース保有者に登録されており、インプレッションが発生するモバイル機器を使用してデータベース保有者にアクセスしている(例えば人物が以前にそのモバイル機器からデータベース保有者にログインしている)が、データベース保有者がそのモバイル機器をその人物に関連付けることを妨げる他の能動的又は受動的対策(例えばクッキーのブロックや削除)を取っている。例によっては、モバイル機器及び/又はモバイル機器上のアプリケーション/ソフトウェアがクッキーを利用する機器及び/又はアプリケーションではないために、インプレッションが発生するモバイル機器で人物のユーザ識別子が利用できないこともある。

0024

[0045]本明細書に開示される例は、メディアカテゴリ及び/又はモバイル機器種類の種々の組み合わせに対応する機器共有行列及び/又は未カバー係数を生成する。別々の機器共有行列及び/又は未カバー係数を生成することが可能なメディアカテゴリの例には、広告、児童番組、コメディドラマ、長編映画、情報番組及び/若しくはニュース番組スポーツバラティ(例えばクイズ番組リアリティショートークショー)、並びに/又は他のカテゴリが含まれる。別々の機器共有行列及び/又は未カバー係数を生成することが可能な機器種類の例には、スマートフォン(例えばiPhone(登録商標)、Android(登録商標) OSを使用したスマートフォン、Blackberry(登録商標)スマートフォン、Windows(登録商標) Mobileを使用したスマートフォン等)、タブレットコンピュータ(例えばiPad(登録商標)、Android OSを使用したタブレットコンピュータ等)、携帯メディアプレーヤ(例えばiPod(登録商標)等)、及び/又は他の機器種類が含まれる。そのような機器種類は、クッキーを利用する機器(例えば、クッキーを利用するアプリケーション/ソフトウェアを実行する機器)、及び/又は、クッキーを利用しない機器(例えば、クッキーを用いないアプリケーション/ソフトウェアを実行するApple(登録商標) iOS機器等の機器)である可能性がある。

0025

[0046]帰属先誤判定及び/又は未カバーの誤りについてインプレッション情報を補償する開示される例示的な方法及び装置は、インターネット等のネットワークを介して配信され監視されるメディアのインプレッションに関連する人口統計データを正確に求めるという技術的問題を解決する。メディアインプレッションは、コンピューティング機器で発生し、そのコンピューティング機器を使用して、メディアインプレッションの発生を示すデータが収集される。そのようなデータの較正は、数十万、数百万、又はそれ以上の数のインプレッションの収集、処理、及び/又は分析を含む可能性がある。そのため、そのような多量のデータの較正及び/又は補正は、極めて大きな技術的課題を呈する。開示される例を、コンピューティング機器を介して収集されるメディアインプレッションの集合に適用して、莫大な量のメディアインプレッション(例えば一週間に100,000インプレッション)についての正確な人口統計学的情報を効率的且つ適時に生成することができる。これにより、視聴者測定の技術分野に著しい向上がもたらされる。

0026

[0047]本明細書に開示される例は、The Nielsen Company(米国),LLCによって開発されたオンラインキャンペーン視聴率調査(OCR(Online Campaign Ratings))システムと共に使用することができる。OCRシステムは、多量のデータを収集し、分析するための効率的なシステムである。OCRシステムでは、処理するデータをパネリストソフトウェアで取得する必要がない。本明細書に開示される技術は、パネリストソフトウェアの導入を必要とせずに調整係数を生成できるようにする。その結果、必要とされるソフトウェアの量が減り、エンドユーザコンピュータの必要がなくなる。これらは、コンピューティングリソースオーバーヘッドと使用を減らす技術的利点である。本明細書に開示される技術は、OCRの自動化されたシステムを効率的に較正して、システムの運用で生じる可能性のある帰属先誤判定の誤りを補正する働きもする。したがって、開示される技術は、現実世界の条件を正確に反映するようにOCRシステムを較正するという技術的問題を解決し、したがって、較正は、システム全体に分散されたパネリストソフトウェアの必要をなくすことによって実現される。

0027

[0048]開示される例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信するステップを含む。この例示的な方法では、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するステップをさらに含む。前記要求は第1の要求を含む。例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器で発生したメディアインプレッションの数を取得するステップであって、メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者によって人口統計学的情報を認識することが可能な人物に対応し、メディアインプレッションの第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手できない人物に対応する、ステップ、及び、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、メディアインプレッションの第2の部分についての人口統計学的情報を求めるステップをさらに含む。

0028

[0049]一部の例示的な方法では、人口統計学的情報を求めるステップは、第1の確率と第2の確率との比に、第1の人口統計グループに属すると判定されたメディアインプレッションの数を乗算することを含む。一部の例示的な方法では、第1の確率は、第1の人口統計グループの人物が第1の種類のコンピューティング機器でメディアにアクセスする確率であり、第2の確率は、第1の人口統計グループの上記人物が第2の種類のコンピューティング機器でメディアにアクセスする確率である。一部の例示的な方法は、メディアインプレッションを調整して、メディアインプレッションの部分集合が誤って第2の人口統計グループの第2の人物に属すると判定されていることを補償するステップをさらに含み、第1の人口統計グループに属すると判定されたメディアインプレッションの数は、誤った判定を補償するために調整されるメディアインプレッションの部分集合から求められる。

0029

[0050]一部の例示的な方法では、第1の種類のコンピューティング機器はモバイル機器からなり、第2の種類の機器はテレビからなる。一部の例示的な方法では、第1の種類のコンピューティング機器は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、又は携帯メディアプレーヤ、の少なくとも1つからなる。一部の例示的な方法では、第1及び第2の確率は、メディアのメディアカテゴリに対応する。一部の例示的な方法では、メディアカテゴリは、コメディ、ドラマ、政治、リアリティ、又は組み合わせのメディアカテゴリ、の少なくとも1つである。

0030

[0051]一部の例示的な方法は、人口統計学的情報を求める前に、メディアインプレッションのうち、発生させていない人物に属すると誤って判定されているメディアインプレッションについてメディアインプレッションを調整するステップをさらに含む。一部の例示的な方法は、人々の調査への調査回答に基づいて第1及び第2の確率を計算するステップをさらに含み、第1の確率を計算するステップは、人口統計グループ、メディアカテゴリ、コンピューティング機器の種類、又は地理的地域、の少なくとも1つに関連付けられた重みを調査回答から求めることを含み、重みは、対象とする機器種類でメディアインプレッションに関連付けられたメディアにアクセスするそれぞれの確率を示す。

0031

[0052]一部の例示的な方法では、上記調査は、無作為のパネル、又は視聴者測定エンティティによって維持されている視聴者メンバーのパネル、の少なくとも1つに対するものである。一部の例示的な方法では、メディアインプレッションの上記部分についての人口統計学的情報を求めるステップは、人物に対応する異なる人口統計グループに属すると判定できるメディアインプレッションの比率を求めることと、メディアインプレッションの上記部分に合わせて、メディアインプレッションの比率をスケーリングすることとを含む。

0032

[0053]一部の例示的な方法は、パブリッシャに命令を提供するステップをさらに含み、命令はパブリッシャからコンピューティング機器に提供される。パブリッシャから提供された命令は、コンピューティング機器によって実行されると、コンピューティング機器から第1の要求を送信させる。一部の例示的な方法は、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率を求めるために、又はメディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率を求めるためにユーザのオンラインメディアへのアクセス行動に関して個々のオンラインユーザ通信せず、且つ、オンラインユーザに調査回答を要求しないことにより、コンピュータの処理リソース節減するステップをさらに含む。一部の例示的な方法は、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率を求めるために、又はメディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率を求めるためにユーザのオンラインメディアへのアクセス行動に関して個々のオンラインユーザと通信せず、且つ、オンラインユーザに調査回答を要求しないことにより、ネットワーク通信帯域幅を節減するステップをさらに含む。

0033

[0054]開示される例示的な装置は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信し、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するインプレッション収集部を備え、前記要求は第1の要求を含む。開示される例示的な装置では、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な装置は、第1の種類のコンピューティング機器で発生したメディアインプレッションの数を入手するインプレッション情報収集部も備え、メディアインプレッションの第1の部分は、データベース保有者によって人口統計学的情報を認識することが可能な人物に対応し、メディアインプレッションの第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手できない人物に対応する。開示される例示的な装置は、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、メディアインプレッションの上記部分についての人口統計学的情報を求める未カバー補正部も備え、インプレッション情報収集部又は未カバー補正部の少なくとも1つが論理回路によって実装される。

0034

[0055]一部の例示的な装置は、第1の確率と第2の確率との比に、第1の人口統計グループに属すると判定されたメディアインプレッションの数を乗算する未カバー計算部をさらに備える。一部の例示的な装置では、第1の確率は、第1の人口統計グループの人物が第1の種類のコンピューティング機器でメディアにアクセスする確率であり、第2の確率は、第1の人口統計グループの上記人物が第2の種類のコンピューティング機器でメディアにアクセスする確率である。

0035

[0056]一部の例示的な装置は、メディアインプレッションを調整して、メディアインプレッションの部分集合が誤って第2の人口統計グループの第2の人物に属すると判定されていることを補償する帰属先誤判定補正部をさらに備え、第1の人口統計グループに属すると判定されたメディアインプレッションの数は、誤った判定を補償するために調整されるメディアインプレッションの部分集合から求められる。一部の例示的な装置では、第1の種類のコンピューティング機器はモバイル機器からなり、第2の種類の機器はテレビからなる。一部の例示的な装置では、第1の種類のコンピューティング機器は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、又は携帯メディアプレーヤ、の少なくとも1つからなる。一部の例示的な装置では、未カバー計算部が、人々の調査への調査回答に基づいて第1及び第2の確率を計算し、未カバー計算部は、人口統計グループ、メディアカテゴリ、コンピューティング機器の種類、又は地理的地域、の少なくとも1つに関連付けられた重みを調査回答から求めることによって第1の確率を計算し、重みは、対象とする機器種類でメディアインプレッションに関連付けられたメディアにアクセスするそれぞれの確率を示す。

0036

[0057]一部の例示的な装置では、上記調査は、無作為のパネル、又は視聴者測定エンティティによって維持されている視聴者メンバーのパネル、の少なくとも1つに対するものである。一部の例示的な装置では、第1及び第2の確率は、メディアのメディアカテゴリに対応する。一部の例示的な装置では、メディアカテゴリは、コメディ、ドラマ、政治、リアリティ、又は組み合わせのメディアカテゴリ、の少なくとも1つである。一部の例示的な装置では、未カバー補正部が、人物に対応する異なる人口統計グループに属すると判定できるメディアインプレッションの比率を求め、メディアインプレッションの上記部分に合わせて、メディアインプレッションの比率をスケーリングすることにより、メディアインプレッションの上記部分についての人口統計学的情報を求める。

0037

[0058]さらに他の開示される例示的方法は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信するステップと、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するステップであって、前記要求は第1の要求を含む、ステップとを含む。この開示される例示的な方法では、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な方法は、第2の世帯の第2の視聴者配分と集約された第1の世帯の第1の視聴者配分を含む集約された視聴者配分を生成するステップであって、第1の視聴者配分は、第1の世帯の第1の世帯員のうち、データベース保有者に登録している世帯員を、第1の世帯の調査回答に基づく人口統計グループに配分することからなり、第1の視聴者配分は、第1の世帯員による第1のメディアへのアクセスに基づく、ステップと、集約された視聴者配分を正規化して帰属先誤判定補正行列を生成するステップであって、帰属先誤判定補正行列は、データベース保有者がメディアのインプレッションが第2の人口統計グループの人物に対応すると判定する時に、インプレッションが第1の人口統計グループに属すると判定できる確率を含む、ステップと、帰属先誤判定補正行列を使用して第2の人口統計グループから第1の人口統計グループにインプレッションを再割り当てすることにより、インプレッション中の帰属先誤判定の誤りを補償するステップとを含む。

0038

[0059]一部の例示的な方法は、調査較正データソースに関連する過剰サンプリング又はサンプリング不足の少なくとも一方について集約された視聴者配分を補正する補正指標を生成するステップをさらに含み、調査較正データソースは、第1の世帯員によるメディアへのアクセスと、データベース保有者への第1の世帯員の登録ステータスとを示す。一部の例示的な方法では、補正指標は、第1の人口統計グループの第1の人物が第2の人口統計グループの第2の人物と共に生活している第2の確率に基づく。一部の例示的な方法では、補正指標を生成するステップは、第1の人のペアのうち、共に生活している第1の人口統計グループの第1の人物と第2の人口統計グループの第2の人物とを含むペアを表す第1の人のペアの第1の数量を、第1の調査較正データに基づいて求めることと、第2の人のペアのうち、共に生活している第1の人口統計グループの第3の人物と第2の人口統計グループの第4の人物を含むペアを表す第2の人のペアの第2の数量を、第2の調査較正データに基づいて求め、第2の調査較正データは第1の調査較正データよりも精度が高いことと、第1の数量と第2の数量との比を求めることとを含む。

0039

[0060]一部の例示的な方法では、集約された視聴者配分は、第1の人口統計グループそれぞれにつき、第2の人口統計グループの中でその第1の人口統計グループに属すると判定すべき人の数を記述し、集約された視聴者配分を正規化するステップは、第2の人口統計グループの人数の合計が指定された値になるように第2の人口統計グループのそれぞれの人数をスケーリングすることを含む。一部の例示的な方法は、第1の世帯の共有パターンを求めるステップであって、共有パターンは、第1の世帯員のうち、あるメディアカテゴリにアクセスする世帯員と、第1の世帯員のうちそのメディアカテゴリにアクセスしない他の世帯員とを示す、ステップと、メディアカテゴリについての共有パターンに基づいて、第1の世帯の第1の世帯員の機器共有確率の確率密度関数を求めるステップであって、確率密度関数は、第1の世帯員がメディアカテゴリのメディアにアクセスするそれぞれの確率を示し、第1の視聴者配分は機器共有確率に基づく、ステップとをさらに含む。

0040

[0061]一部の例示的な方法は、第1の世帯に、第1の世帯員のうち登録された世帯員であって同じ第2の人口統計グループにいる世帯員が2人以上いる場合に、第1の世帯員についての機器共有確率を集約するステップをさらに含む。一部の例示的な方法は、小数を人口統計グループに配分することにより第1の視聴者配分を生成するステップをさらに含み、小数の合計は、第1の世帯員のうちデータベース保有者に登録している世帯員の数になる。一部の例示的な方法では、第1の視聴者配分を生成するステップがクッキーを使用しない。一部の例示的な方法では、第1の視聴者配分を生成するステップ及び集約された視聴者配分を生成するステップが、データベース保有者への世帯員の登録ステータスを収集するため、又はメディアアクセスデータを収集するために計測ソフトウェアを使用しない。一部の例示的な方法では、インプレッションを再割り当てするステップは、帰属先誤判定補正行列とインプレッション行列との積を求めることを含み、インプレッション行列は、データベース保有者によって人口統計グループそれぞれに対応すると判定されたインプレッションの数を示す。一部の例示的な方法では、インプレッションを再割り当てする結果、インプレッションの合計数が、インプレッション行列にあるインプレッションの数の合計と同じになる。

0041

[0062]一部の例示的な方法は、パブリッシャに命令を提供するステップをさらに含み、命令はパブリッシャからコンピューティング機器に提供され、コンピューティング機器によって実行されるとコンピューティング機器から第1の要求を送信させる。一部の例示的な方法は、集約された視聴者配分を生成するためにユーザのオンラインメディアへのアクセス行動に関して個々のオンラインユーザと通信せず、且つ、オンラインユーザに調査回答を要求しないことにより、コンピュータの処理リソースを節減するステップをさらに含む。一部の例示的な方法は、集約された視聴者配分を生成するためにユーザのオンラインメディアへのアクセス行動に関して個々のオンラインユーザと通信せず、且つ、オンラインユーザに調査回答を要求しないことにより、ネットワーク通信帯域幅を節減するステップをさらに含む。

0042

[0063]さらに他の開示される例示的な装置は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信し、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するインプレッション収集部を備え、前記要求は第1の要求を含む。開示される例示的な装置では、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な装置は、第2の世帯の第2の視聴者配分と集約された第1の世帯の第1の視聴者配分を含む集約された視聴者配分を生成する集約配分生成部も備え、第1の視聴者配分は、第1の世帯の第1の世帯員のうち、データベース保有者に登録している第1の世帯員を、第1の世帯の調査回答に基づく人口統計グループに配分することからなり、第1の視聴者配分は、第1の世帯員による第1のメディアへのアクセスに基づく。開示される例示的な装置は、集約された視聴者配分を正規化して帰属先誤判定補正行列を生成する行列正規化部をさらに備え、帰属先誤判定補正行列は、データベース保有者がメディアのインプレッションが第2の人口統計グループの人物に対応すると判定する時に、インプレッションが第1の人口統計グループに属すると判定できる確率を含む。開示される例示的な装置は、帰属先誤判定補正行列を使用して第2の人口統計グループから第1の人口統計グループにインプレッションを再割り当てすることにより、インプレッション中の帰属先誤判定の誤りを補償する帰属先誤判定補正部をさらに備え、集約配分生成部、行列正規化部、又は帰属先誤判定補正部の少なくとも1つが論理回路によって実装される。

0043

[0064]一部の例示的な装置は、調査較正データソースに関連する過剰サンプリング又はサンプリング不足の少なくとも一方について集約された視聴者配分を補正する補正指標を生成する行列補正部をさらに備え、調査較正データソースは、第1の世帯員によるメディアへのアクセスと、データベース保有者への第1の世帯員の登録ステータスとを示す。一部の例示的な装置では、補正指標は、第1の人口統計グループの第1の人物が第2の人口統計グループの第2の人物と共に生活している第2の確率に基づく。一部の例示的な装置では、行列補正部が、第1の調査較正データに基づいて第1の人のペアの第1の数量を求め、第1の人のペアはそれぞれ、共に生活している第1の人口統計グループの第1の人物と第2の人口統計グループの第2の人物とを含み、第2の調査較正データに基づいて第2の人のペアの第2の数量を求め、第2の人のペアはそれぞれ、共に生活している第1の人口統計グループの第3の人物と第2の人口統計グループの第4の人物とを含み、第2の調査較正データは第1の調査較正データよりも精度が高く、第1の数量と第2の数量との比を求めることにより、補正指標を生成する。

0044

[0065]一部の例示的な装置では、集約された視聴者配分は、第1の人口統計グループそれぞれにつき、第2の人口統計グループの中でその第1の人口統計グループに属すると判定すべき人の数を記述し、行列正規化部は、第2の人口統計グループの人数の合計が指定された値になるように第2の人口統計グループのそれぞれの人数をスケーリングすることにより、集約された視聴者配分を正規化する。

0045

[0066]一部の例示的な装置は、世帯配分生成部であって、第1の世帯の共有パターンを求め、共有パターンは、第1の世帯員のうち、あるメディアカテゴリにアクセスする世帯員と、第1の世帯員のうちそのメディアカテゴリにアクセスしない他の世帯員とを示し、メディアカテゴリについての共有パターンに基づいて、第1の世帯の第1の世帯員の機器共有確率の確率密度関数を求める世帯配分生成部をさらに備え、確率密度関数は、第1の世帯員がメディアカテゴリのメディアにアクセスするそれぞれの確率を示し、第1の視聴者配分は機器共有確率に基づく。

0046

[0067]一部の例示的な装置では、集約配分生成部は、第1の世帯に、第1の世帯員のうち登録された世帯員であって同じ第2の人口統計グループにいる世帯員が2人以上いる場合に、第1の世帯員についての機器共有確率を集約する。一部の例示的な装置は、小数を人口統計グループに配分することにより第1の視聴者配分を生成する世帯配分生成部をさらに備え、小数の合計は、第1の世帯員のうちデータベース保有者に登録している世帯員の数になる。一部の例示的な装置では、帰属先誤判定補正部が、帰属先誤判定補正行列とインプレッション行列との積を求めることによってインプレッションを再割り当てし、インプレッション行列は、データベース保有者によって人口統計グループそれぞれに対応すると判定されたインプレッションの数を示す。一部の例示的な装置では、帰属先誤判定補正部は、再割り当て後のインプレッションの合計数が、インプレッション行列にあるインプレッションの数の合計と同じインプレッションの合計数になるようにインプレッションを再割り当てする。

0047

[0068]さらに他の開示される例示的方法は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信するステップと、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するステップであって、前記要求は第1の要求を含む、ステップとを含む。開示される例示的な方法では、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な方法は、第2の世帯の第2の視聴者配分と集約された第1の世帯の第1の視聴者配分を含む集約された視聴者配分を生成するステップであって、第1の視聴者配分は、第1の世帯の第1の世帯員のうち、データベース保有者に登録している第1の世帯員を人口統計グループに配分することからなり、第1の視聴者配分は第1の世帯員による第1のメディアへのアクセスに基づき、集約された視聴者配分はクッキーを使用せずに生成される、ステップと、集約された視聴者配分を正規化して帰属先誤判定補正行列を生成するステップであって、帰属先誤判定補正行列は、データベース保有者がメディアのインプレッションが第2の人口統計グループの人物に対応すると判定する時に、インプレッションが第1の人口統計グループに属すると判定できる確率を含む、ステップと、帰属先誤判定補正行列を使用してインプレッションを第1の人口統計グループに再割り当てすることにより、インプレッション中の帰属先誤判定の誤りを補償するステップであって、インプレッションはモバイル機器でアクセスされたメディアを示す、ステップとをさらに含む。

0048

[0069]一部の例示的な方法は、調査較正データソースに関連する過剰サンプリング又はサンプリング不足の少なくとも一方について集約された視聴者配分を補正する補正指標を生成するステップをさらに含み、調査較正データソースは、第1の世帯員によるメディアへのアクセスと、データベース保有者への第1の世帯員の登録ステータスとを示す。一部の例示的な方法では、補正指標は、第1の人口統計グループの第1の人物が第2の人口統計グループの第2の人物と共に生活している第2の確率に基づく。一部の例示的な方法では、補正指標を生成するステップは、第1の人のペアのうち、共に生活している第1の人口統計グループの第1の人物と第2の人口統計グループの第2の人物とを含むペアを表す第1の人のペアの第1の数量を、第1の調査較正データに基づいて求めることと、第2の人のペアのうち、共に生活している第1の人口統計グループの第3の人物と第2の人口統計グループの第4の人物を含むペアを表す第2の人のペアの第2の数量を、第2の調査較正データに基づいて求め、第2の調査較正データは第1の調査較正データよりも精度が高いことと、第1の数量と第2の数量との比を求めることとを含む。

0049

[0070]一部の例示的な方法では、集約された視聴者配分は、第1の人口統計グループそれぞれにつき、第2の人口統計グループの中でその第1の人口統計グループに属すると判定すべき人の数を記述し、集約された視聴者配分を正規化するステップは、第2の人口統計グループの人数の合計が指定された値になるように第2の人口統計グループのそれぞれの人数をスケーリングすることを含む。一部の例示的な方法は、第1の世帯の共有パターンを求めるステップであって、共有パターンは、第1の世帯員のうち、あるメディアカテゴリにアクセスする世帯員と、第1の世帯員のうちそのメディアカテゴリにアクセスしない他の世帯員とを示す、ステップと、そのメディアカテゴリについての共有パターンに基づいて、第1の世帯の第1の世帯員の機器共有確率の確率密度関数を求めるステップであって、確率密度関数は、第1の世帯員がメディアカテゴリのメディアにアクセスするそれぞれの確率を示し、第1の視聴者配分は機器共有確率に基づく、ステップとをさらに含む。

0050

[0071]一部の例示的な方法は、第1の世帯に、第1の世帯員のうち登録された世帯員であって同じ第2の人口統計グループにいる世帯員が2人以上いる場合に、第1の世帯員についての機器共有確率を集約するステップをさらに含む。一部の例示的な方法は、小数を人口統計グループに配分することにより第1の視聴者配分を生成するステップをさらに含み、小数の合計は、第1の世帯員のうちデータベース保有者に登録している世帯員の数になる。一部の例示的な方法では、第1の視聴者配分を生成するステップがクッキーを使用しない。一部の例示的な方法では、第1の視聴者配分を生成するステップ及び集約された視聴者配分を生成するステップが、データベース保有者への世帯員の登録ステータスを収集するため、又はメディアアクセスデータを収集するために計測ソフトウェアを使用しない。一部の例示的な方法では、インプレッションを再割り当てするステップが、帰属先誤判定補正行列とインプレッション行列との積を求めることを含み、インプレッション行列は、データベース保有者によって人口統計グループそれぞれに対応すると判定されたインプレッションの数を示す。一部の例示的な方法では、インプレッションを再割り当てする結果、インプレッションの合計数が、インプレッション行列にあるインプレッションの数の合計と同じになる。

0051

[0072]一部の例示的な方法は、パブリッシャに命令を提供するステップをさらに含み、命令はパブリッシャからコンピューティング機器に提供され、コンピューティング機器によって実行されるとコンピューティング機器から第1の要求を送信させる。一部の例示的な方法は、集約された視聴者配分を生成するためにユーザのオンラインメディアへのアクセス行動に関して個々のオンラインユーザと通信せず、且つ、オンラインユーザに調査回答を要求しないことにより、コンピュータの処理リソースを節減するステップをさらに含む。一部の例示的な方法は、集約された視聴者配分を生成するためにユーザのオンラインメディアへのアクセス行動に関して個々のオンラインユーザと通信せず、且つ、オンラインユーザに調査回答を要求しないことにより、ネットワーク通信帯域幅を節減するステップをさらに含む。

0052

[0073]さらに他の開示される例示的な装置は、インプレッション収集部であって、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信し、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するインプレッション収集部を備え、前記要求は第1の要求を含む。開示される例示的な装置では、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な装置は、第2の世帯の第2の視聴者配分と集約された第1の世帯の第1の視聴者配分を含む集約された視聴者配分を生成する集約配分生成部をさらに備え、第1の視聴者配分は、第1の世帯の第1の世帯員のうち、データベース保有者に登録している第1の世帯員を人口統計グループに配分することからなり、集約配分生成部はクッキーを使用せずに集約された視聴者配分を生成し、第1の視聴者配分は、第1の世帯員による第1のメディアへのアクセスに基づく。例示的な装置は、集約された視聴者配分を正規化して帰属先誤判定補正行列を生成する行列正規化部も備え、帰属先誤判定補正行列は、データベース保有者がメディアのインプレッションが第2の人口統計グループの人物に対応すると判定する時に、インプレッションが第1の人口統計グループに属すると判定できる確率を含む。例示的な装置は、帰属先誤判定補正行列を使用してインプレッションを第1の人口統計グループに再割り当てすることにより、インプレッション中の帰属先誤判定の誤りを補償する帰属先誤判定補正部も備え、インプレッションは、モバイル機器でアクセスされたメディアを示す。集約配分生成部、行列正規化部、又は帰属先誤判定補正部の少なくとも1つは、論理回路によって実装される。

0053

[0074]一部の例示的な装置は、調査較正データソースに関連する過剰サンプリング又はサンプリング不足の少なくとも一方について集約された視聴者配分を補正する補正指標を生成する行列補正部をさらに備え、調査較正データソースは、第1の世帯員によるメディアへのアクセスと、データベース保有者への第1の世帯員の登録ステータスとを示す。一部の例示的な装置では、補正指標は、第1の人口統計グループの第1の人物が第2の人口統計グループの第2の人物と共に生活している第2の確率に基づく。一部の例示的な装置では、行列補正部が、第1の調査較正データに基づいて第1の人のペアの第1の数量を求め、第1の人のペアはそれぞれ、共に生活している第1の人口統計グループの第1の人物と第2の人口統計グループの第2の人物とを含むことと、第2の調査較正データに基づいて第2の人のペアの第2の数量を求め、第2の人のペアはそれぞれ、共に生活している第1の人口統計グループの第3の人物と第2の人口統計グループの第4の人物とを含み、第2の調査較正データは第1の調査較正データよりも精度が高いことと、第1の数量と第2の数量との比を求めることと、により補正指標を生成する。

0054

[0075]一部の例示的な装置では、集約された視聴者配分は、第1の人口統計グループそれぞれにつき、第2の人口統計グループの中でその第1の人口統計グループに属すると判定すべき人の数を記述し、行列正規化部は、第2の人口統計グループの人数の合計が指定された値になるように第2の人口統計グループのそれぞれの人数をスケーリングすることにより、集約された視聴者配分を正規化する。

0055

[0076]一部の例示的な装置は、世帯配分生成部であって、第1の世帯の共有パターンを求め、共有パターンは、第1の世帯員のうち、あるメディアカテゴリにアクセスする世帯員と、第1の世帯員のうちそのメディアカテゴリにアクセスしない他の世帯員とを示し、メディアカテゴリについての共有パターンに基づいて、第1の世帯の第1の世帯員の機器共有確率の確率密度関数を求め、確率密度関数は、第1の世帯員がメディアカテゴリのメディアにアクセスするそれぞれの確率を示し、第1の視聴者配分は機器共有確率に基づく、世帯配分生成部をさらに備える。

0056

[0077]一部の例示的な装置では、第1の世帯に、世帯員のうち登録された世帯員であって同じ第2の人口統計グループにいる世帯員が2人以上いる場合に、集約配分生成部が、第1の世帯員についての機器共有確率を集約する。一部の例示的な装置は、小数を人口統計グループに配分することにより第1の視聴者配分を生成する世帯配分生成部をさらに備え、小数の合計は、第1の世帯員のうちデータベース保有者に登録している世帯員の数になる。一部の例示的な装置では、帰属先誤判定補正部が、帰属先誤判定補正行列とインプレッション行列との積を求めることによってインプレッションを再割り当てし、インプレッション行列は、データベース保有者によって人口統計グループそれぞれに対応すると判定されたインプレッションの数を示す。一部の例示的な装置では、帰属先誤判定補正部が、再割り当て後のインプレッションの合計数が、インプレッション行列にあるインプレッションの数の合計と同じインプレッションの合計数になるようにインプレッションを再割り当てする。

0057

[0078]さらに他の開示される例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器からメディアインプレッションを収集するステップと、メディアインプレッションについての人口統計学的情報をデータベース保有者に要求するステップであって、メディアインプレッションの第1の部分は、人口統計学的情報がデータベース保有者によって記憶されている人物に対応し、メディアインプレッションの第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手することができない人物に対応する、ステップと、メディアインプレッションの第1の部分に対応する人口統計学的情報をデータベース保有者から受け取るステップと、プロセッサを使用して、メディアインプレッションの第2の部分にあるメディアインプレッションの数を求めるステップと、プロセッサを使用して、メディアインプレッションに対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、メディアインプレッションの第2の部分についての人口統計学的情報を求めるステップとを含む。

0058

[0079]さらに他の開示される例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信するステップであって、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す、ステップと、コンピューティング機器から第2の要求を第1のインターネットドメインで受信するステップであって、第2の要求は、コンピューティング機器におけるある継続時間単位のメディアへのアクセスを示す、ステップとを含む。開示される例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信するステップをさらに含み、前記要求は第2の要求を含む。開示される例示的な方法は、第1の種類のコンピューティング機器で発生する継続時間単位の数を取得するステップであって、継続時間単位の第1の部分は、データベース保有者によって人口統計学的情報を認識することが可能な人物に対応し、継続時間単位の第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手できない人物に対応する、ステップと、継続時間単位に対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、継続時間単位の第2の部分についての人口統計学的情報を求めるステップとをさらに含む。

0059

[0080]さらに他の開示される例示的な装置はインプレッション収集部を備える。開示される例示的な装置では、インプレッション収集部は、第1の種類のコンピューティング機器から第1の要求を第1のインターネットドメインで受信し、第1の要求は、コンピューティング機器におけるメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な装置では、インプレッション収集部は、コンピューティング機器から第2の要求を第1のインターネットドメインで受信し、第2の要求は、コンピューティング機器におけるある継続時間単位のメディアへのアクセスを示す。開示される例示的な装置では、インプレッション収集部は、第1の種類のコンピューティング機器から第1のインターネットドメインで受信された要求に対応する人口統計学的情報を求める要求を送信し、前記要求は第2の要求を含む。開示される例示的な装置は、第1の種類のコンピューティング機器で発生する継続時間単位の数を入手するインプレッション情報収集部も備え、継続時間単位の第1の部分は、データベース保有者によって人口統計学的情報を認識することが可能な人物に対応し、継続時間単位の第2の部分は、データベース保有者が人口統計学的情報を入手できない人物に対応する。開示される例示的な装置は、継続時間単位に対応するメディアが第1の種類のコンピューティング機器でアクセスされる第1の確率と、メディアが第2の種類の機器でアクセスされる第2の確率とに基づいて、継続時間単位の上記部分についての人口統計学的情報を求める未カバー補正部も備え、インプレッション情報収集部又は未カバー補正部の少なくとも1つが論理回路によって実装される。

0060

[0081]本明細書に開示される例は、モバイル機器から取得されるインプレッション情報の補償又は調整を参照して説明されるが、それらの例は、デスクトップコンピュータ、テレビ、ビデオゲーム機セットトップボックス、及び/又は他の機器等の非モバイル機器にも適用することができる。

0061

(インプレッション及び人口統計学的情報の収集)
[0082]図1は、クライアント機器106で提示されるメディアのインプレッションに関連付けるために、分散したデータベース保有者104a、104bからユーザ情報(例えばユーザ情報102a、102b)を収集する例示的なシステム100を示す。図の例では、ユーザ情報102a、102b又はユーザデータは、人口統計学的データ、購買データ、並びに/又は、インターネットを介してアクセスされた情報、購買電子機器でアクセスされたメディア、ユーザが訪れた物理的な場所(例えば、小売施設商業施設飲食店会場等)に関連するユーザの行動、振る舞い、及び/若しくは嗜好を示す他のデータ、の1つ又は複数を含む。本明細書に開示される例はモバイル機器との関連で説明するが、モバイル機器は、携帯電話モバイル通信機器タブレットゲーム機携帯メディア提示機器等である。ただし、本明細書に開示される例は、インターネット機器、スマートテレビインターネット端末、コンピュータ、又はネットワーク通信を介して受信したメディアを提示することが可能な他の機器等の非モバイル機器との関連で実施することもできる。

0062

[0083]図1に示す例では、クライアント機器106におけるメディアインプレッションを追跡するために、視聴者測定エンティティ(AME)108が、アプリパブリッシャ110と提携又は協働して、データコレクタ112をクライアント機器106にダウンロードし、インストールする。図の例のアプリパブリッシャ110は、アプリを開発してモバイル機器に配布するソフトウェアアプリ開発者、及び/又はソフトウェアアプリ開発者からアプリを受け取り、そのアプリをモバイル機器に配布する配布者である。データコレクタ112は、オペレーティングシステム114、アプリケーション(又はアプリ)116、ウェブブラウザ117、及び/又は他のソフトウェア等、クライアント機器106にロードされる他のソフトウェアに含めることができる。図1の例示的クライアント機器106は非ローカル計測機器である。すなわち、クライアント機器106は、計測ソフトウェア(例えばAME108から提供される計測ソフトウェア)に対応できないか、及び/又は、計測ソフトウェアが提供されていない。

0063

[0084]例示的なソフトウェア114〜117はいずれも、メディアパブリッシャ120から受信したメディア118を提示することができる。メディア118は、広告、映像音声テキストグラフィック、ウェブページ、ニュース教育用メディア、娯楽メディア、又は他の種のメディアである。図の例では、メディア118の中にメディアID122が提供されてメディア118を識別できるようにし、その結果、メディア118が、クライアント機器106又はAME108に監視されている他の機器で提示されると、AME108は、メディア118でメディアインプレッションが発生したと判断することができる。

0064

[0085]図の例のデータコレクタ112は命令(例えば、Java(登録商標)、java script、又は他のコンピュータ言語又はスクリプト)を含んでおり、その命令がクライアント機器106で実行されると、アプリプログラム116及び/又はクライアント機器106によって提示されたメディア118のメディアID122をクライアント機器106に収集させ、またクライアント機器106に記憶されている1つ又は複数の機器/ユーザ識別子124を収集させる。図の例の(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124は、クライアント機器106の1人又は複数のユーザを識別し、その(1つ又は複数の)ユーザに対応するユーザ情報102a〜bを見つけるために提携先データベース保有者104a〜bのうち対応する保有者が使用できる識別子を含む。例えば、(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124は、ハードウェア識別子(例えば国際モバイル機器識別(IMEI)、モバイル機器識別子(MEID)、メディアアクセス制御(MAC)アドレス等)、アプリストア識別子(例えばGoogle Android ID、Apple ID、Amazon ID等)、オープンソースユニークデバイス識別子(OpenUDID)、オープンデバイス識別番号(ODIN)、ログイン識別子(例えばユーザ名)、電子メールアドレスユーザエージェントデータ(例えばアプリケーションの種類、オペレーティングシステム、ソフトウェアメーカー、ソフトウェアの改訂等)、第3者サービスの識別子(例えば、広告サービスの識別子、機器使用状況分析サービスの識別子、人口統計データ収集サービスの識別子)、ウェブストレージデータドキュメントオブジェクトモデルDOM)ストレージデータ、ローカルに共有されるオブジェクト(「Flashクッキー」とも呼ぶ)等を含む可能性がある。例によっては、図よりも少ない、又は多い(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124が使用される場合もある。また、図1には2つのみのデータベース保有者104a〜bを示すが、AME108は、任意数の提携先データベース保有者と提携して、分散しているユーザ情報(例えばユーザ情報102a〜b)を収集することができる。

0065

[0086]例によっては、クライアント機器106は、クライアント機器106に記憶されている識別情報へのアクセスを許さない場合がある。そのような事例のために、開示される例は、AME108が、AME提供識別子(例えばAME108に監視及び追跡される識別子)をクライアント機器106に記憶して、クライアント機器106におけるメディアインプレッションを追跡できるようにする。例えば、AME108は、データコレクタ112の中に命令を提供して、アプリプログラム116からアクセスすることが可能なメモリ空間、及び/又はアプリプログラム116に割り当てられているメモリ空間にAME提供識別子を設定し、データコレクタ112はその識別子を機器/ユーザ識別子124として使用する。そのような例では、データコレクタ112によって設定されるAME提供識別子は、アプリプログラム116とデータコレクタ112が実行されていない時でもメモリ空間に存続する。このようにして、同じAME提供識別子を長時間にわたりクライアント機器106に関連付けておくことができる。データコレクタ112がクライアント機器106に識別子を設定する例では、AME108は、クライアント機器106のユーザをパネリストとして採用することもでき、パネリスト登録プロセス時にユーザから収集されるユーザ情報、並びに/又は、クライアント機器106を介して、及び/若しくは、ユーザに使用され、AME108に監視される他の機器を介してユーザの行動/振る舞いを監視することによって収集されるユーザ情報を記憶することができる。このようにして、AME108は、ユーザのユーザ情報(AME108に記憶されているパネリストデータから得る)を、クライアント機器106上でユーザに属すると判断されたメディアインプレッションに関連付けることができる。

0066

[0087]図の例では、データコレクタ112は、メディアID122及び1つ又は複数の機器/ユーザ識別子124を、収集データ126としてアプリパブリッシャ110に送る。或いは、データコレクタ112は、AME108と契約又はAME108と提携してメディアID(例えばメディアID122)及び機器/ユーザ識別子(例えば(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124)をモバイル機器(例えばクライアント機器106)から収集する別の収集エンティティ(アプリパブリッシャ110以外)に、収集データ126を送るように構成される場合もある。図の例では、アプリパブリッシャ110(又は収集エンティティ)が、メディアID122及び(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を、インプレッションデータ130として、AME108のインプレッションコレクタ132に送る。図の例のインプレッションデータ130は、メディア118の1回のインプレッションを報告する1つのメディアID122及び1つ若しくは複数の機器/ユーザ識別子124を含むか、又は、クライアント機器106及び/若しくは他のモバイル機器から受信された収集データ(例えば収集データ126)の多数のインスタンスに基づく多数のメディアID122及び(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を含むことにより、メディアの多数回のインプレッションを報告することができる。

0067

[0088]図の例では、インプレッションコレクタ132は、インプレッションデータ130をAMEメディアインプレッション134(例えばデータベース又は他のデータ構造)に記憶する。その後、AME108は、対応する提携先データベース保有者(例えば提携先データベース保有者104a〜b)に(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を送信して、その(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124に対応するユーザ情報(例えばユーザ情報102a〜b)を提携先データベース保有者104a〜bから受信し、その結果、AME108は、ユーザ情報を、モバイル機器(例えばクライアント機器106)で提示された対応するメディア(例えばメディア118)のメディアインプレッションに関連付けることができる。

0068

[0089]例によっては、クライアント機器106のユーザのプライバシーを保護するために、メディア識別子122及び/又は(1つ若しくは複数の)機器/ユーザ識別子124は、暗号化してから、AME108及び/又は提携先データベース保有者104a〜bに送信される。他の例では、メディア識別子122及び/又は(1つ若しくは複数の)機器/ユーザ識別子124は暗号化されない。

0069

[0090]AME108が(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を受信した後、AME108は、機器/ユーザ識別子ログ136a〜bを、対応する提携先データベース保有者(例えば提携先データベース保有者104a〜b)に送信する。例によっては、機器/ユーザ識別子ログ136a〜bはそれぞれ1つの機器/ユーザ識別子を含む場合も、又は、1つ若しくは複数のモバイル機器から時間の経過と共に受信された多数の機器/ユーザ識別子の集合体を含む場合もある。機器/ユーザ識別子ログ136a〜bを受信すると、各提携先データベース保有者104a〜bは、各自のログ136a〜bで機器/ユーザ識別子124に対応するユーザを調べる。そのようにして、各提携先データベース保有者104a〜bは、機器/ユーザ識別子ログ136a〜bで識別されたユーザに対応するユーザ情報102a〜bを、AME108に送信するために収集する。例えば、提携先データベース保有者104aがワイヤレスサービスの提供者で、機器/ユーザ識別子ログ136aがそのワイヤレスサービスの提供者によって認識可能なIMEI番号を含む場合、ワイヤレスサービス提供者は、自身の利用者記録にアクセスして、機器/ユーザ識別子ログ136aで受け取られたIMEI番号と一致するIMEI番号を持つユーザを見つける。ユーザが特定されると、ワイヤレスサービス提供者は、そのユーザのユーザ情報を、AME108に送付するためにユーザ情報102aにコピーする。

0070

[0091]他の例では、データコレクタ112が、クライアント機器106から(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を収集するように構成される。例示的なデータコレクタ112は、(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を収集データ126でアプリパブリッシャ110に送信し、(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124をメディアパブリッシャ120にも送信する。そのような他の例では、データコレクタ112は、図1の例示的システム100でデータコレクタ112が行うようにクライアント機器106のメディア118からメディアID122を収集することはしない。代わりに、クライアント機器106にメディア118を発行するメディアパブリッシャ120が、自身が発行するメディア118からメディアID122を取り出す。そして、メディアパブリッシャ120はそのメディアID122を、クライアント機器106で実行されているデータコレクタ112から受信した(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124に関連付け、メディアID122及びそれに関連付けられたクライアント機器106の(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を含む収集データ138をアプリパブリッシャ110に送信する。例えば、メディアパブリッシャ120がメディア118をクライアント機器106に送信する時には、クライアント機器106から受信した(1つ若しくは複数の)機器/ユーザ識別子124の1つ又は複数を使用して、クライアント機器106をメディア118の宛先機器として識別することによって送信する。このようにして、メディアパブリッシャ120は、メディア118のメディアID122を、クライアント機器106の(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124に関連付けて、メディア118が提示のために(例えばメディア118のインプレッションを生じさせるために)特定のクライアント機器106に送信されたことを示すことができる。

0071

[0092]データコレクタ112が(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124をメディアパブリッシャ120に送信するように構成される他の例では、データコレクタ112は、クライアント機器106のメディア118からメディアID122を収集しない。代わりに、クライアント機器106にメディア118を発行するメディアパブリッシャ120が、自身が発行するメディア118からメディアID122も取り出す。そして、メディアパブリッシャ120は、そのメディアID122をクライアント機器106の(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124と関連付ける。そして、メディアパブリッシャ120は、メディアID122及び(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124を含むメディアインプレッションデータ130をAME108に送信する。例えば、メディアパブリッシャ120がクライアント機器106にメディア118を送信する時には、(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124の1つ又は複数を使用して、クライアント機器106をメディア118の宛先機器として識別することによって送信する。このようにして、メディアパブリッシャ120は、メディア118のメディアID122を、クライアント機器106の(1つ又は複数の)機器/ユーザ識別子124と関連付けて、メディア118が提示のために(例えばメディア118のインプレッションを生じさせるために)その特定のクライアント機器106に送信されたことを示すことができる。図の例では、AME108がメディアパブリッシャ120からインプレッションデータ130を受信すると、AME108は次いで機器/ユーザ識別子ログ136a〜bを提携先データベース保有者104a〜bに送信して、上記で図1との関連で説明したようにユーザ情報102a〜bを要求することができる。

0072

[0093]図1ではメディアパブリッシャ120をアプリパブリッシャ110とは別に示しているが、アプリパブリッシャ110は、提示のためにクライアント機器106にメディア118を送信するメディアパブリッシャ120の動作の少なくとも一部を実装することができる。例えば、広告提供者メディア提供者、又は他の情報提供者は、例えばアプリプログラム116がクライアント機器106で実行されている時にはアプリプログラム116を介して、クライアント機器106に発行するためにアプリパブリッシャ110にメディア(例えばメディア118)を送信することができる。そのような例では、アプリパブリッシャ110が、上記でメディアパブリッシャ120によって行われると説明した動作を実装する。

0073

[0094]それに加えて、又はそれに代えて、クライアント機器106が視聴者測定エンティティ108に識別子を送信する(例えばアプリパブリッシャ110、メディアパブリッシャ120、及び/又は他のエンティティを介して)上記の例に対して、他の例では、クライアント機器106(例えばクライアント機器106にインストールされたデータコレクタ112)が識別子(例えば(1つ又は複数の)ユーザ/機器識別子124)を直接(例えばAME108を介さずに)それぞれのデータベース保有者104a、104bに送信する。そのような例では、例示的なクライアント機器106は、メディア識別子122を視聴者測定エンティティ108に送信する(例えば直接、又は、アプリケーションパブリッシャ110等の仲介者を介して)が、データベース保有者104a〜bにはメディア識別子122を送信しない。

0074

[0095]上記のように、例示的な提携先データベース保有者104a〜bは、メディア識別子122と対応付けてメディアインプレッション情報を形成するために、例示的なAME108にユーザ情報102a〜bを提供する。これも上記で述べたように、データベース保有者104a〜bにはメディア識別子122のコピーは提供されない。代わりに、クライアントは、データベース保有者104a〜bにインプレッション識別子140を提供する。インプレッション識別子は、クライアント機器106の他のインプレッションイベントに対してインプレッションイベントを一意に識別し、そのため、クライアント機器106におけるインプレッションの発生を他のインプレッションの発生から区別することができる。ただし、インプレッション識別子140は、それ自体では、そのインプレッションイベントに関連付けられたメディアは識別しない。そのような例では、クライアント機器106からAME108へのインプレッションデータ130が、インプレッション識別子140とそれに対応するメディア識別子122も含む。ユーザ情報102a〜bをメディア識別子122に対応付けるために、例示的なデータベース保有者104a〜bは、ユーザ情報102a〜bの集まりの元となったインプレッションイベントのインプレッション識別子140と関連付けて、ユーザ情報102a〜bをAME108に提供する。このようにして、AME108は、クライアント機器106から受信したインプレッション識別子140を、提携先データベース保有者104a〜bから受信した対応するインプレッション識別子140に対応付けて、クライアント機器106から受信したメディア識別子122を、データベース保有者104a〜bから受信したユーザ情報102a〜bに含まれる人口統計学的情報に関連付けることができる。インプレッション識別子140は、他に、人口統計学的情報の重複を低減及び回避するためにも使用することができる。例えば、例示的な提携先データベース保有者104a〜bは、インプレッション単位で(例えばクライアント機器106が暗号化された識別子208a〜b及びインプレッション識別子140を含む要求を提携先データベース保有者104a〜bに送信するたび)、及び/又は集約して(例えば、モバイル機器102a〜bにおける複数回のインプレッションを示すもの(例えば複数のインプレッション識別子140)を含むユーザ情報のセット102a〜bを、クライアント機器106で提示されるAME108に送信する)、ユーザ情報102a〜b及びインプレッション識別子140をAME108に提供することができる。

0075

[0096]AME108に提供されるインプレッション識別子140により、AME108は、ユニークインプレションを区別することができ、メディアを視聴するユニークユーザ及び/又は機器の数を実際よりも多く計数することを回避する。例えば、クライアント機器106に関して、提携先Aのデータベース保有者104aから得るユーザ情報102aと、提携先Bのデータベース保有者104bから得るユーザ情報102bとの関係は、AME108には容易には明らかにならない。インプレッション識別子140(又は同様の識別子)を含めることにより、例示的なAME108は、ユーザ情報102a〜bの両方に記憶されている一致するインプレッション識別子140に基づいて、ユーザ情報102aと102bの間で同じユーザに対応するユーザ情報を関連付けることができる。例示的なAME108は、ユーザ情報102a〜b間で一致するそのようなインプレッション識別子140を使用して、モバイル機器及び/又はユーザを実際より多く計数することを回避することができる(例えば、同じユーザを複数回数えるのではなく、ユニークユーザのみを数える)。

0076

[0097]同一のユーザが複数回数えられるのは、例えば、1回のインプレッションで、クライアント機器106が複数のユーザ/機器識別子を、インプレッション識別子(例えばインプレッション識別子140)を伴わずに、複数の異なるデータベース保有者104a〜bに送信する場合である。例えば、データベース保有者のうち第1の保有者104aが第1のユーザ情報102aをAME108に送信し、インプレッションが発生したことを知らせる。また、データベース保有者のうち第2の保有者104bが第2のユーザ情報102bをAME108に送信し、インプレッションが発生したことを(別個に)知らせる。また、それと別に、クライアント機器106がインプレッションの通知をAME108に送信する。ユーザ情報102a〜bが同一のインプレッションに由来することを認識していないAME108は、クライアント機器106からの1回のインプレッションの通知と、データベース保有者104a〜bからの複数のインプレッションの通知を得ている。

0077

[0098]インプレッションを実際より多く計数することを回避するために、AME108はインプレッション識別子140を使用することができる。例えば、ユーザ情報102a〜bを調べた後に、例示的な提携先データベース保有者104a〜bが、対応するユーザ情報102a〜bと共にインプレッション識別子140をAME108に送信する。AME108は、クライアント機器106から直接得たインプレッション識別子140を、データベース保有者104a〜bからユーザ情報102a〜bと共に受信したインプレッション識別子140と対応付けることにより、ユーザ情報102a〜bをメディア識別子122に関連付け、インプレッション情報を生成する。これが可能であるのは、AME108が、クライアント機器106から直接、インプレッション識別子140と関連付けてメディア識別子122を受け取っているためである。したがって、AME108は、2つ以上のデータベース保有者104a〜bから得たユーザデータを同じメディア露出イベントに対応付けることができ、したがって二重に数えることを回避する。

0078

[0099]ここで説明する例の一意のインプレッション識別子140はそれぞれ、クライアント機器106における特定のメディアインプレッションに関連付けられている。提携先データベース保有者104a〜bはそれぞれのユーザ/機器識別子124を受け取り、ユーザ情報102a〜bを、独自に(例えば他の提携先データベース保有者104a〜bに関係なく)、且つそのインプレッションに関与したメディア識別子122についての知識なしに、生成することができる。ユーザ情報102a中の特定ユーザの人口統計学的プロフィール(提携先データベース保有者104aから受信される)と、ユーザ情報102b(提携先データベース保有者104aから受信されるユーザ情報102aとは別に提携先データベース保有者104bから受信される)中の特定のユーザの人口統計学的プロフィールとが、クライアント機器106における同じインプレッションに関連する(例えばそのインプレッションの結果である)ことを示すものがなく、インプレッション識別子140を参照しなければ、AME108は、ユーザ情報102aをユーザ情報102bに関連付けることができず、及び/又は、それら異なるユーザ情報102a及び102bが同一のインプレッションに関連することを判断することができず、したがって、ユーザ情報102aとユーザ情報102bを、2つの異なるユーザ/機器及び/又は2つの異なるインプレッションに対応するものとして数える可能性がある。

0079

[00100]上記の例は、視聴者測定エンティティ(又は他のエンティティ)でインプレッションデータを収集する方法及び方法を説明するものである。上記の例を使用して、静的なメディア(例えば広告画像)、ストリーミングメディア(例えばコンテンツ、広告及び/若しくは他種のメディアを含むストリーミング映像及び/若しくは音声)、並びに/又は他種のメディアを含む、任意の種類のメディアのインプレッション情報を収集することができる。静的なメディア(例えば画像、テキスト、ウェブページ等、時間の成分を持たないメディア)の場合、例示的なAME108は、クライアント機器106へのメディアの提示、配信、又はその他の方法による提供が発生するたびに1回インプレッションを記録する。ストリーミングメディア(例えば映像や音声等)の場合、例示的なAME108は、ある時間にわたって発生するメディアについて人口統計データを測定する。例えば、メディアがクライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117でロードされると、AME108は、(例えばアプリパブリッシャ110及び/又はメディアパブリッシャ120を介して)、クライアント機器106で実行されているクライアントアプリケーション又はクライアントソフトウェア(例えば、OS114、ウェブブラウザ117、アプリ116等)にビーコン命令を提供する。例によっては、ビーコン命令により、クライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117が、規則的な間隔及び/又は不規則な間隔(例えば1分おき、30秒おき、2分おき等)で、要求(例えばpingbackメッセージ)をインプレッションコレクタ132に送信する。周期的に発生する要求を監視及び/又は計数することにより、例示的なAME108は、継続時間方式のメディア(例えば映像や音声等)の個々のインプレッションの継続時間を監視する。例示的なAME108は、継続時間方式のメディアのインプレッション数(例えば1回目のロード)、継続時間方式のメディアのユニーク視聴者、そのインプレッション数で視聴された継続時間方式のメディアの合計時間(秒又は分等の単位)を求めることができる。本明細書で使用される用語「インプレッション情報」は、インプレッション及び/又は継続時間の単位を含む場合がある。例示的なインプレッションコレクタ132は、ウェブブラウザ117からの要求を識別し、1つ又は複数のデータベース保有者との関連で、メディアのインプレッション情報を、ウェブブラウザ117のユーザの人口統計データと対応付ける。

0080

[00101]例によっては、ユーザが(例えばブラウザ117を介して)ウェブサイトパブリッシャからウェブページをロードし、ウェブページは特定の60分間の映像に相当する。例示的なウェブページの一部として、又はそれに加えて、ウェブサイトパブリッシャは、例えばブラウザ117にビーコン命令を提供することにより、データコレクタ112からビーコンサーバ142にpingbackメッセージ(例えばビーコン要求)を送信させる。例えば、ビーコン命令が例示的なブラウザ117で実行されると、そのビーコン命令により、データコレクタ112がpingbackメッセージ(例えばビーコン要求、HTTP要求、ping)を、指定された間隔(例えば1分に1回、又は他の適切な間隔)でインプレッションコレクタ132に送信する。例示的なビーコン命令(又は例えばインプレッションコレクタ132若しくはデータベース保有者104a〜bからのリダイレクトメッセージ)はさらに、データコレクタ112から、pingbackメッセージ又はビーコン要求を、ユーザに関する人口統計学的情報を収集及び/又は維持する1つ又は複数のデータベース保有者104a〜bに送信させる。データベース保有者104a〜bは、インプレッションコレクタ132によって判定されたインプレッションと組み合わせる、又は関連付けるために、データコレクタ112に関連付けられたユーザについての人口統計学的情報を送信する。ユーザが、映像を含んでいるウェブページを映像が終わる前に閉じた場合は、ビーコン命令は停止され、データコレクタ112は、インプレッションコレクタ132へのpingbackメッセージの送信を停止する。例によっては、pingbackメッセージは、タイムスタンプ及び/又は多数のpingbackメッセージが対応する映像中の箇所を示す他の情報を含む。クライアント機器106からインプレッションコレクタ132で受信されるpingbackメッセージの数及び/又は内容を判定することにより、例示的なインプレッションコレクタ132は、ユーザが映像のうち特定の長さを見たことを判定することができる(例えば、インプレッションコレクタ132でpingbackメッセージが受信された映像部分)。

0081

[00102]図の例のクライアント機器106は、クライアント機器106を介して提示するメディア118(例えば音声、映像、対話型メディア、ストリーミングメディア等)がそこから取得されるホストウェブサイト(例えばwww.acme.com)に誘導されるクライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117を実行する。図の例では、メディア118(例えば広告及び/又はコンテンツ)には、識別子情報(例えばメディアID122、クリエイティブタイプID、プレースメントID、パブリッシャソースのURL等)及びビーコン命令がタグ付けされる。例示的なビーコン命令により、クライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117はさらなるビーコン命令をビーコンサーバ142に要求し、その命令が、メディア118のインプレッションを報告するビーコン要求を送信する方式と送信先を、クライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117に指示する。例えば、例示的なクライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117は、メディア118の識別(例えばメディア識別子122)を含む要求をビーコンサーバ142に送信する。すると、ビーコンサーバ142は、ビーコン命令144を生成して、例示的なクライアント機器106に返す。図ではビーコンサーバ142とインプレッションコレクタ132は別々に示しているが、例によっては、ビーコンサーバ142とインプレッションコレクタ132は組み合わせられる。図の例では、ビーコン命令144は、1つ又は複数のデータベース保有者(例えば提携先データベース保有者104a〜bの1つ若しくは複数)、又はクライアント機器106がビーコン要求(例えばインプレッション要求)を送信すべき他のサーバのURLを含む。例によっては、pingbackメッセージ又はビーコン要求はHTTP要求として実装することができる。ただし、送信されるHTTP要求は、ダウンロードすべきウェブページ又は他のリソースを特定するのに対し、pingbackメッセージ又はビーコン要求は、視聴者測定情報(例えば広告キャンペーンの識別、コンテンツ識別子、及び/若しくは機器/ユーザの識別情報)をペイロードとして含む。pingbackメッセージ又はビーコン要求の送信先のサーバは、pingbackメッセージ又はビーコン要求の視聴者測定データをインプレッション(例えばビーコン命令がタグ付けされたメディアの性質に応じて広告及び/又はコンテンツのインプレッション)として記録するようにプログラムされる。例によっては、タグ付けされたメディア118と共に受信されるビーコン命令が、ビーコン命令144を含む。そのような例では、タグ付けされたメディア118ですでにビーコン命令144が提供されるので、クライアントアプリケーション/ソフトウェア114〜117は、ビーコンサーバ142にビーコン命令144を要求する必要がない。

0082

[00103]ビーコン命令144がクライアント機器106で実行されると、ビーコン命令144は、クライアント機器106から、ビーコン命令144で指定される遠隔のサーバ(例えばインプレッションコレクタ132、メディアパブリッシャ120、データベース保有者104a〜b、又は他のサーバ)に、(例えば指定された間隔で繰り返し)ビーコン要求を送信させる。図の例では、指定されるサーバは、視聴者測定エンティティ108、すなわちインプレッションコレクタ132のサーバである。ビーコン命令144は、Javascript(登録商標)、又は、例えばJavaやHTML等のクライアントアプリケーション(例えばウェブブラウザ)を介して実行することができる他の種類の命令又はスクリプトとして実装することができる。

0083

[00104]図1のシステムを実装するために使用できる例が、2013年8月28日に出願された米国特許出願第14/127,414号、2014年4月24日に出願された米国特許出願第14/261,085号、2014年3月13日に出願された米国仮特許出願第61/952,726号、2014年4月14日に出願された米国仮特許出願第61/979,391号、2014年4月30日に出願された米国仮特許出願第61/986,784号、2014年5月9日に出願された米国仮特許出願第61/991,286号、及び2014年6月19日に出願された米国仮特許出願第62/014,659号に開示される。米国特許出願第14/127,414号、米国特許出願第14/261,085号、米国仮特許出願第61/952,726号、米国仮特許出願第61/979,391号、米国仮特許出願第61/986,784号、米国仮特許出願第61/991,286号、及び米国仮特許出願第62/014,659号は、それらの全体が参照により本明細書に取り込まれる。

0084

[00105]図2図11の例を使用して、ユーザがメディアにアクセスするクライアント機器から収集されたインプレッション情報中の帰属先誤判定及び/又は未カバーの誤りを補償することができる。そのようなインプレッション情報は、上記の例示的技術を含む、任意の適切な技術を使用して収集することができる。例えば、データベース保有者104a〜bから収集されるインプレッション情報は、対象とするメディア項目(例えば広告、ストリーミングメディア、ウェブサイト等)のインプレッション数、継続時間方式のメディアが提示される継続時間単位数(例えば分や秒等)、及び/又は、そのインプレッションに対応する視聴者メンバーの数を記述する集約されたインプレッション情報とすることができる。データベース保有者104a〜bから得られる集約されたインプレッション情報には、帰属先誤判定の誤り(例えばインプレッションを第2の人口統計グループの第2の人物にインプレッションを関連付けるべき時に、データベース保有者が、誤って第1の人口統計グループの第1の人物にインプレッションを関連付けた結果生じる誤り)、及び/又は未カバーの誤り(例えばデータベース保有者がインプレッションを人物に関連付けられない結果生じる誤り)が生じる可能性がある。データベース保有者104a〜bによって人口統計学的情報に関連付けることができないインプレッション及び/又は継続時間単位は、集約された人口統計学的情報に含まれない可能性があるため、開示される例の一部では、例えばAME108でインプレッションを計数し、計数したインプレッションを、データベース保有者104a〜bが人口統計学的情報を認識しているインプレッションの数と比較することを使用して、集約されたインプレッション情報中の未カバーの誤りを検出することができる。他の例では、データベース保有者104a〜bが、データベース保有者104a〜bが人口統計学的情報を判断できなかったインプレッション及び/又は継続時間単位の数を返す。データベース保有者104a〜bが人口統計学的情報を判断できなかったインプレッション及び/又は継続時間単位の数を、カバーされていないインプレッションの数として使用することができる。

0085

[00106]本明細書に開示される例は、調査較正データを使用して、それぞれの誤りを推定し、帰属先誤判定の誤り及び/又は未カバーの誤りを補正するように調整された補償インプレッション情報を生成する。本明細書に開示される例は、クライアント機器(例えばモバイル機器及び/若しくは非モバイル機器)から収集されたインプレッション及び/若しくは継続時間単位に使用することができ、モバイル機器のみから収集されたインプレッション及び/若しくは継続時間単位に適用することができ、非モバイル機器から収集されたインプレッション及び/若しくは継続時間単位に適用するのとは別にモバイル機器から収集されたインプレッション及び/若しくは継続時間単位に適用することができ、並びに/又は、第2の種類のモバイル機器から収集されたインプレッションに適用するのとは別に、第1の種類のモバイル機器から収集されたインプレッション及び/若しくは継続時間単位に適用することができる。補償されたインプレッション情報は、例によっては、モバイル機器と非モバイル機器に分けて提示又は報告され、及び/又は、モバイル機器と非モバイル機器両方に対応する集約データとして報告される。

0086

[00107]本明細書に開示される例は、実時間又はほぼ実時間で受信データに適用することができ(例えばデータの受信から数秒若しくは数分以内)、また所望の時間(例えば1時間、1日、1週間、1か月等)にわたり、及び/又は累積的に(例えば多数の期間にわたって収集されたインプレッション及び/若しくは継続時間単位に適用される)、インプレッション情報(例えばインプレッション、継続時間単位)を補償するために使用することができる。したがって、本明細書に開示される例は、正確な人口統計学的情報を広告者及び/又はメディア配布者に提供して、知られる方法より、測定された人口統計データに合わせてメディアキャンペーンの戦略をより迅速に調整することができる。

0087

[00108]図2は、図1の例示的なインプレッションコレクタ132を実装して、インプレッション情報の帰属先誤判定及び/又は未カバーの誤りを補償するために使用できる例示的なインプレッションデータ補償器200のブロック図である。図2の例示的インプレッションデータ補償器200は、クライアント機器(例えば図1のクライアント機器106)及び/又はデータベース保有者104a〜104bから取得したインプレッション情報を補償又は調整して、上記のような誤りを低減(例えば回避)する。

0088

[00109]図2の例示的インプレッションデータ補償器200は、較正データ収集部202、共有行列生成部204、帰属先誤判定補正部206、インプレッション情報収集部208、未カバー計算部210、未カバー補正部212、及びインプレッション情報調整部214を含む。

0089

[00110]図2の例示的インプレッションデータ補償器200は、視聴者のモバイル機器の使用特性を記述する調査較正データを収集又は取得する。例えば、調査較正データは、無作為に選択された世帯の調査への回答を含むか、及び/又は回答に基づくことができる。例によっては、較正調査で、世帯の人数、世帯の人口統計学的特性(例えば年齢及び性別、人種、民族性言語特性、世帯収入、地理的な場所等)、世帯にあるモバイル機器の数及び/若しくは種類(例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、携帯メディアプレーヤ等)、並びに/又は、指定されたデータベース保有者(例えば図1の提携先データベース保有者104a〜b)への世帯員の登録、を含む情報を得る。例によっては、較正調査で、世帯内の人ごとに、その世帯にある各モバイル機器の使用特性及び/若しくはモバイル機器の種類、その人物が普段視聴するメディアカテゴリ、その人物が世帯にある各モバイル機器及び/若しくは各種類のモバイル機器で普段視聴するメディアカテゴリ、その人物が世帯にある各モバイル機器及び/若しくは各種類のモバイル機器で使用しているアプリ、並びに/又は、世帯にある各モバイル機器及び/若しくは各種類のモバイル機器で行われる指定されたデータベース保有者との対話の特性、を得る。例示的な較正データ収集部202は、少なくとも閾値数の世帯から調査較正データを取得し、該当する場合はその結果を重み付けして一般的な母集団や視聴者を反映させる。

0090

[00111]いくつかの他の例では、調査較正データソースは、例えばテレビの視聴率を調べるNielsen National People Meter(NPM)のパネル等、設立された(1つ又は複数の)回答者パネルの調査を含む。設立されたパネルの調査ではしばしば、より高い品質の調査較正データが得られる。例によっては、複数の調査で得られたデータを使用して、種々の補償係数を計算する、及び/又は、それらのデータを組み合わせて使用して補償係数を計算する。

0091

[00112]帰属先誤判定の補正

0092

[00113]図2の例示的共有行列生成部204は、調査較正データに基づいて機器共有行列を計算する。図2の例では、共有行列生成部204は、調査較正データで表される機器種類とメディアカテゴリとの組み合わせごとに、別々の帰属先誤判定補正行列を作成する。

0093

[00114]対象とする機器種類とメディアカテゴリについての帰属先誤判定補正行列を生成するために、例示的な共有行列生成部204は、世帯配分生成部216、集約配分生成部218、行列補正部220、及び行列正規化部222を含んでいる。

0094

[00115]図2の例示的世帯配分生成部216は、調査較正データに基づいて世帯の視聴者の配分を生成する。例えば、世帯配分生成部216は、調査較正データに表された人物が、注目する機器種類を使用して注目するメディアカテゴリのメディアを視聴するそれぞれの見込みを求める。説明のために次のような例を考えたい。調査較正データが収集される例示的な世帯が、1)45〜54男性、2)35〜44才の女性、3)18〜24才の女性、及び4)12〜17才の男性、の4人の世帯員を含むとする。18〜24才の女性と12〜17才の男性は、図1の例示的データベース保有者104a(例えばFacebook)に登録しており(例えばデータベース保有者104aにより登録ユーザとして認識可能であり)、タブレットコンピュータ(例えば図1のクライアント機器106)を使用してデータベース保有者104aにアクセスする(ただし同時ではない)。45〜54才の男性と35〜44才の女性は、タブレットコンピュータではデータベース保有者104aに認識されない。下の表1に、メディアカテゴリごとにタブレットコンピュータの例示的な共有パターンを示す。表1で、「X」と示されたセルは、そのセルの人口統計グループの欄に記された人物が、コンテンツ種類の欄に記されたカテゴリのメディアを視聴することを意味する。逆に、表1の空白のセルは、そのセルの人口統計グループの欄に記された人物が、コンテンツ種類の欄に記されたカテゴリのメディアを視聴しないことを意味する。メディアカテゴリは、例えば調査較正データで使用されるメディアカテゴリ、並びに/又はテレビ及び/若しくは他のメディアの視聴率調査で使用されるメディアカテゴリに基づいて定義することができる。

0095

[00116]表1に示すように、45〜54才の男性は、タブレットコンピュータを使用して、政治メディアに分類されたメディア(例えばウェブサイト、ストリーミングメディア等)を視聴し、35〜44才の女性は、タブレットコンピュータで、ドラマ、コメディ、及び/又はリアリティに分類されたメディア(例えばウェブサイトやストリーミングメディア等)を視聴し、18〜24才の女性は、タブレットコンピュータで、ドラマ及びコメディに分類されたメディア(例えばウェブサイトやストリーミングメディア等)を視聴する。12〜17才の男性はタブレットを使用してデータベース保有者104aにログインするが、タブレットコンピュータでは視聴者測定エンティティ108によって監視されるメディアは視聴しない。表1の共有パターンに基づき、例示的な世帯配分生成部216は、下の表2に示すように、表1のメディアカテゴリごとに機器共有の確率を計算する。その機器共有の確率を、表2では、人口統計グループの欄で識別された人物がその機器でその種類のコンテンツ(例えばメディアカテゴリ)を視聴する確率密度関数(PDF)として示す。

0096

[00117]この例では、12〜17才の男性がタブレットコンピュータで(例えばブラウザ及び/又はアプリを介して)データベース保有者にログインし、そのデータベース保有者からログアウトせず、その後35〜44才の女性が同じタブレットコンピュータを使用し(まだ12〜17才の男性がデータベース保有者104aにログインした状態になっている)、自分の資格証明情報を使用してデータベース保有者104aにログインしない場合、データベース保有者104aは、35〜44才の女性がタブレットコンピュータでメディアを視聴している間、本来は35〜44才の女性に属すると判断すべきインプレッション及び/又は継続時間単位を12〜17才の男性に属すると誤って判断する。そのため、そのような例では、データベース保有者情報を使用してインプレッション及び/又は継続時間単位を人口統計学的情報に関連付けると、45〜54才の男性と35〜44才の女性に属すると判断されるインプレッション及び/又は継続時間単位がなくなり(又は実際よりも少なくなり)、18〜24才の女性及び/又は12〜17才の男性に属すると判断されるインプレッション及び/又は継続時間単位が実際よりも多くなる。

0097

[00118]この世帯のタブレットコンピュータと「コメディ」カテゴリについての帰属先誤判定補正行列を求めるために、例示的な世帯配分生成部216は、上記表2の「コメディ」の確率を、下の表3に示す例示的な再配分後の視聴者行列に変換する。表3で、列(認識された人口統計グループi)は、インプレッションに関連するものとデータベース保有者104aに識別された人口統計グループを表し、行(実際の閲覧者人口統計グループj)は、そのインプレッションに対応するメディアを実際に視聴する人口統計グループ(例えば実際の閲覧者)を表す。したがって、表3は、ある人物が、認識された人口統計グループiの人物としてデータベース保有者に識別された場合に、実際の閲覧者又は真の閲覧者が実際の閲覧者人口統計グループjの人物であるPDFを含む。各セルの値は、データベース保有者104aがメディアのインプレッションをその列の認識された人口統計グループiに関連付ける時に、その行の実際の閲覧者人口統計グループjが当該メディアを視聴している確率γijである。

0098

[00119]この世帯の表3の再配分後の視聴者行列からインプレッションを求める例として、認識された人口統計グループiの12〜17才の男性に視聴されているとデータベース保有者104aに認識された「コメディ」のメディアカテゴリのインプレッションが10回あった場合、そのインプレッションのうち5回は、実際の閲覧者人口統計グループjの35〜44才の女性が生じさせたと考えられ(例えば10回のインプレッションに表3の0.5の確率を乗算する)、インプレッションのうち5回は、実際の閲覧者人口統計グループjの18〜24才の女性が生じさせたと考えられ(例えば10回のインプレッションに表3の0.5の確率を乗算する)、インプレッションのうち、実際の閲覧者人口統計グループjの12〜17才の男性又は45〜54才の男性が生じさせたと考えるインプレッションはない(例えば10回のインプレッションに表3の0の確率を乗算する)。

0099

[00120]例示的な世帯配分生成部216は、表2及び/又は表3のPDFを使用することができ、2つの表のPDFは、異なる人口統計グループの欄の確率が異なっており(表2)、及び/又は、異なる実際の閲覧者人口統計グループの確率が異なっている(表3)。例えば、1つのPDF内の異なる確率は、世帯の世帯員の1人が、その世帯の世帯員の他の1人よりも大幅に高い頻度対象メディアカテゴリを視聴する場合に、調査較正データから求められる可能性がある。例えば、表2の35〜44才の女性が「コメディ」のカテゴリのメディアを「頻繁に」視聴すると報告し、表2の18〜24才の女性が「コメディ」のカテゴリのメディアを「めったに視聴しない」と報告した場合、表2の「コメディ」カテゴリのPDFは、その視聴頻度の違いを反映して(0, 0.75, 0, 0.25)となる可能性がある。それに加えて、又はそれに代えて、例示的な世帯配分生成部216は、同じ人口統計グループに複数の人が存在することに基づいて、表2の例示的共有行列に異なる確率を持つPDFを使用する場合もある。例えば、12〜17才の女性が2人と35〜44才の女性が1人いる世帯のPDFは、F12〜17の人口統計グループの確率がF35〜44の人口統計グループの確率の2倍になる可能性がある。

0100

[00121]図2の例示的な集約配分生成部218は、例示的な調査較正データに含まれるすべての世帯に基づいて、機器種類とメディアカテゴリの組み合わせごとに、集約された再配分後の視聴者行列を生成する。

0101

[00122]例によっては、世帯配分生成部216が、個々の世帯の調査回答から個別の機器共有行列を生成し、集約配分生成部218が、個々の再配分後の視聴者行列を集約して、集約された再配分視聴者行列にする。例えば、世帯配分生成部216は、1つの世帯内でデータベース保有者104aによって識別できる、認識された人口統計グループiにいる人物を再配分することができる。そのため、世帯配分生成部216は、それらの者に関連するインプレッションも、調査較正データに基づいて、実際の閲覧者人口統計グループjに再配分することができる。

0102

[00123]再配分後の視聴者行列の別の例では、下の表4に、18〜24才の女性(F18〜24)として示される、同じ認識された人口統計グループiにある2人の女性(例えばインプレッションに対応するメディアの閲覧者としてデータベース保有者104aに認識される)がいる世帯のメディアカテゴリごとの例示的機器共有確率を示す。この例では、F18〜24の人口統計グループにいるその2人の女性は、F18〜24の人口統計グループに属するデータベース保有者104aの登録ユーザとして識別することができる。

0103

[00124]上記表4のセルは、指定されたメディアカテゴリ(例えば「すべて」、政治、ドラマ、コメディ、リアリティ)に関して、指定された認識された人口統計グループiに属する者(例えばM45〜54の人口統計グループの1人、F35〜44の人口統計グループの1人、及びF18〜24の人口統計グループの2人)の間でメディア機器が共有される確率を示す確率密度関数(PDF)を示している。例えば、「すべて」のメディアカテゴリのメディアが視聴されるPDFは、M45〜54の認識された人口統計グループiの人物、F35〜44の認識された人口統計グループiの人物、及びF18〜24の認識された人口統計グループiの人物のうちの1人それぞれに、0.33となる。この例では、F18〜24の認識された人口統計グループiにいるもう一方の者については、PDFは0になる。表4のデータは、世帯内の人のメディア視聴に関する情報を提供する調査較正データソース(例えば無作為に選択された人及び/又は世帯の調査)に基づく。

0104

[00125]この例では、上記表4で表される例示的世帯のF18〜24の認識された人口統計グループiにいる2人の女性は、データベース保有者104a(例えばソーシャルネットワークサービス)の登録ユーザである。上記表4のデータに基づき、世帯配分生成部216は、例示的な調査較正データソースで世帯から収集された機器共有パターン及び視聴パターンに基づいて、登録されたデータベース保有者ユーザそれぞれ(例えばF18〜24の人口統計グループの閲覧者)の視聴者(及び、したがってそれらの者に関連付けられたインプレッション)を、当該カテゴリのメディアを視聴する世帯の実際の閲覧者人口統計グループj、M45〜54、F35〜44、及びF18〜24に再配分する。表4の「すべて」のメディアカテゴリと、第2の例示的な世帯についての例示的な再配分後の視聴者を下の表5に示す。

0105

[00126]上の表5で、世帯配分生成部216は、同じ認識された人口統計グループi(例えば人口統計グループF18〜24の2人の世帯員)にいるすべての登録されたデータベース保有者ユーザに、同じPDF(例えば0.33)を適用する。表5の例では、セル値は、この世帯の人物が、データベース保有者に、認識された人口統計グループiにいる人物(すなわちその列に示される人物及び/又は人口統計グループ)として認識された場合に、実際の閲覧者又は真の閲覧者が、真又は実際の閲覧者人口統計グループjの人物(すなわちその行に示される人物及び/又は人口統計グループ)であるそれぞれの確率を示す。例えば、データベース保有者が、F18〜24の認識された人口統計グループiの第1の人物を認識する場合に、「すべて」のカテゴリの真のメディア閲覧者がM45〜54の実際の閲覧者人口統計グループjの人物である確率は、0.33である。この例では、データベース保有者がF18〜24の認識された人口統計グループiの第2の人物を認識した場合に、「すべて」のカテゴリの真のメディア閲覧者又は実際の閲覧者が、M45〜54の実際の閲覧者人口統計グループjの人物である確率は、同じである(例えば0.33)。

0106

[00127]この例では、F18〜24の認識された人口統計グループiの女性の閲覧者が、表5の例示的な再配分後の視聴者行列で表される特定の機器で特定のメディアカテゴリを視聴することを示すかどうかは重要でない。データベース保有者104aがその特定の機器に関連するインプレッション及び/又は継続時間単位を把握する限り、世帯配分生成部216は、インプレッション及び/又は継続時間単位を、この世帯の実際の閲覧者人口統計グループj、M45〜54、F35〜44、及びF18〜24すべてに均等に再配分することができる。したがって、F18〜24と示される両方の列(例えばこの世帯の2人のに相当する)に、0.33(M45〜54の実際の閲覧者人口統計グループj)、0.33(F35〜44の実際の閲覧者人口統計グループj)、及び0.33(F18〜24の実際の閲覧者人口統計グループj)の等しい再配分が与えられる。そして、F18〜24の実際の閲覧者人口統計グループjに対応する同じ行の確率値をF18〜24の列にわたって合計する。これは、それらの値が、同じ認識された人口統計グループi、F18〜24に対応するからである。「合計」の行にあるセルは、データベース保有者104aの登録ユーザである、対応する認識された人口統計グループi(M45〜54、F35〜44、F18〜24)にいる視聴者メンバーの数を示す。

0107

[00128]下の表6は、F18〜24の認識された人口統計グループiについての合計値が示された、「すべて」のジャンルにわたる例示的な再配分後の視聴者行列を示す。

0108

[00129]上の表6で、それぞれの列(認識された人口統計グループi、M45〜54、F35〜44、及びF18〜24)は、この世帯の認識された人口統計グループiにいるデータベース保有者104aの登録ユーザの合計数に相当する。「合計」の行にあるセルは、データベース保有者104aの登録ユーザである、対応する認識された人口統計グループi(例えばM54〜54、F35〜44、F18〜24)にいる視聴者メンバーの数を示す。例によっては、表6の再配分後の視聴者行列の実際の閲覧者人口統計グループj(例えば行)を拡大して、視聴者測定エンティティ108及び/又はデータベース保有者104aに使用されるすべての認識された人口統計グループiを含むようにして、行列を集約できるようにする。したがって、上の表6で表される世帯には、実際の閲覧者人口統計グループM12〜17にあたる世帯員はいないが、上の表6の例は、M12〜17の行を含むことにより、表6のPDFを下の表7のPDFと集約できるようにしている。

0109

[00130]表4に示す機器共有確率を使用して上記で表5及び表6との関係で説明したように第2の世帯の再配分後の視聴者行列を生成した後、表6及び表7の再配分後の視聴者行列を世帯にまたがって集約(例えば合計)して、認識された人口統計グループiにいるデータベース保有者104aの登録ユーザを組み合わせ、実際の閲覧者人口統計グループjの再配分後の視聴者を合計する。例えば、上の表6と下の表7の再配分後の視聴者を集約して、下の表8に示す世帯間で集約された再配分後の視聴者を生成する。ここで説明する例では、表6と表7は2つの異なる世帯に対応する。

0110

[00131]上の表8の確率は、表6及び表7のうち対応する表に表される2つの世帯にまたがったデータベース保有者104aの登録ユーザについての再配分後の視聴者を反映している。M12〜17とF18〜24の認識された人口統計グループiの列の合計は、認識された人口統計グループiにいるデータベース保有者104登録ユーザの合計数を反映している。「合計」の行にあるセルは、データベース保有者104aの登録ユーザである、対応する認識された人口統計グループi(M45〜54、F35〜44、M12〜17、F18〜24)にいる視聴者メンバーの数を示す。

0111

[00132]例によっては、行列補正部220は、人口統計学的ペアi、j(例えば認識された人口統計グループiの1人と、実際の閲覧者人口統計グループjの1人)が同じ世帯で共に生活している確率を是正するためのNielsenのNPM(national people meter)指標を生成する。例えば、P(L)ijは、認識された人口統計グループiにいる第1の人物が、実際の閲覧者人口統計グループjにいる人物と同じ世帯で生活している確率である。ここで説明する例では、NPM指標は、較正データの他のソースである。本明細書に開示される例では、世帯員がその世帯に関連付けられたメディア機器を介してメディアを視聴した時にAME108(図1)によって設置された計測器が世帯員の識別を収集する世帯から、NPMデータが収集される。NPMデータは、世帯員に自身を識別するように促す(又は、メディアを視聴する世帯員の識別をその他の形で正確に収集する)、ローカルにインストールされた計測器を使用して世帯で収集されるので、NPMデータは、メディア機器によって提示されるメディアをどの世帯員が実際に視聴しているか(例えば真の閲覧者である)を特定することに関して高い精度を有する。

0112

[00133]下記のNPM指標を使用してP(L)ijの確率を是正することができる。そのような例では、行列補正部220が、再配分したデータベース保有者の登録ユーザの表(例えば上記の表5に示した「すべて」のカテゴリについての例示的な再配分後の視聴者行)の対応するi,jセルに、NPM指標を適用する。下の表9は、世帯から収集された調査回答に基づく、共に生活している人口統計グループi,jの人のペアの推定数を示す(これは、これらの例では、再配分後の視聴者の表を求める元になる調査較正データソースとしても使用される)。下の表10は、収集されたNPMデータに基づく、共に生活している人口統計グループi,jペアの推定数を示す。下の表11は、表9及び表10の推定数に基づいて行列補正部220によって生成されたNPM指標を示す。

0113

[00134]上記表11の例示的なNPM指標は、表10の値(パネル構成員データに基づく、共に生活している人口統計学的グループI,Jの人のペアの推定数)を、表9の対応する値(調査回答に基づく、共に生活している人口統計グループi,jの人のペアの推定数)で除算することによって計算される。ここで説明する例では、表11を使用して、同じ世帯で共に生活している異なる人口統計グループi,jにいる閲覧者の過剰サンプリング/サンプリング不足を是正する。例えば、表9では、調査回答に基づいて、M45〜54の人口統計グループi,jにまたがる100人が共に生活していると推定している。より正確なNPMデータに基づき、表10は、それと同じM45〜54の人口統計グループi、jにまたがる105人が共に生活していると推定している。したがって、表11のその人口統計グループM45〜54の例示的なNPM指標は1.05となり、これは、表10の対応する105の値に対して、表9でM45〜54の人口統計グループi、jの中で共に生活している人々の数がサンプリング不足になっている(例えば100)ことを補償するNPM指標よりも大きい。表9の推定数が表10の対応する数量と比べてサンプリングが過剰になる事例の場合、対応する表11のNPM指標は、1より小さくなる(例えば、表11のF18〜24の実際の閲覧者人口統計グループjと、F35〜44の認識された人口統計グループiのNPM指標=0.75)。

0114

[00135]例によっては、表9の共に生活しているいくつかの人口統計グループペアi,jからの推定(例えば調査回答に基づいて求められる)を、NPMデータに基づく表10の推定と整合させる。その理由は、NPMデータは、データベース保有者104aから得る人口統計学的データよりも高品質のデータソースであるからである。表12及び表13は、共に生活する人口統計グループi,jの人のペアの推定が、NPMデータに近くなるように整合される例示的データを示す。表12で、行列補正部220は、認識された人口統計グループiの第1の人物が、実際の閲覧者人口統計グループjの人物と同じ世帯で生活している確率P(L)ijに関して、上記表8の再配分後の視聴者値を調整する。ここで説明する例では、行列補正部220は、上記表8のi,jセルの再配分後の視聴者値に、上記表11のi,jセルの値にある対応するNPM指標を乗算することにより、表12の各i,jセルの値を求める。このようにして、共有行列補正部220は、異なる世帯にまたがってデータベース保有者104aによって収集された再配分後のインプレッションにNPM指標を適用して、認識された人口統計グループiの第1の人物が実際の閲覧者人口統計グループjの人物と同じ世帯で生活している確率P(L)ijを是正する。

0115

[00136]上の表13で、行列正規化部222は、上記表12の調整後のインプレッションの再配分を正規化して、認識された人口統計グループi(例えばM12〜17及びF18〜24の認識された人口統計グループi)の列の合計が1になるようにする。このようにすると、各列(例えば認識された人口統計グループiのM12〜17及びF18〜24)は、データベース保有者104aが特定の認識された人口統計グループiを検出した時に、AME108が、メディアの真の閲覧者の実際の閲覧者人口統計グループjとして判定する内容の確率分布関数(PDF)を表す。ここで説明する例では、表13の再配分後に正規化した視聴者は、帰属先誤判定の補正係数、すなわち、認識された人口統計グループiの人物がデータベース保有者104aによってメディアの閲覧者として識別された場合に、実際の閲覧者人口統計グループjの人物が実際の閲覧者である、人口統計グループi,jのペアごとの確率γijになる(例えばγij=0.417、0.295、0.333、0.338、0.250、及び0.368)。

0116

[00137]例によっては、データベース保有者に検出された認識された人口統計グループiと、真又は実際の閲覧者として割り当てられた実際の閲覧者人口統計グループjとの各ペアの確率γijを、重み付けするか、及び/又は個々の世帯行列すべてにわたって平均して、集約された確率を求めることができる。ここで説明する例では、真の閲覧者又は実際の閲覧者とは、機器上でメディアに露出された(例えばメディアを視聴、消費等する)実際の視聴者メンバーと考えられる、特定の人口統計グループにある人物を指す。例えば、実際の閲覧者は、監視対象のメディアを実際に視聴する、又はそのメディアに露出される人物としてAME108に判定される閲覧者である。人物を実際の閲覧者と判定することは、上記の無作為に選択された人及び/又は世帯の調査への回答に基づいて実際の閲覧者である見込みを示す統計確率に基づくことができる。AME108に認識される実際の閲覧者の判定は、観察や、世帯内の実際の閲覧者を示す他の収集データ(例えばNPMデータ)に基づくこともできる。いずれの場合も、実際の閲覧者は、誰が実際の閲覧者であるかのAME108による強い推測であるが、本明細書で使用される「実際の閲覧者」は、必ずしも実際の閲覧者の識別の絶対的な確信ではない。しかし、本明細書に開示される例との関連で使用される「実際の閲覧者」の推測の強さは、本明細書に開示される例との関連で使用して、高い精度を持つ補正されたインプレッション及び/又は継続時間単位を得るのに十分に正確である。例によっては、共有行列生成部204は、異なる地理的市場、異なる局、及び/又は一日のうち異なる時間帯等の追加的な区別及び/又は代替の区別に基づいて、機器共有行列を生成する。

0117

[00138]上記のように再配分した視聴者を使用してγijを計算する例示的手法の代替として、例によっては、集約配分生成部218は、式1に示すように複合確率を計算することによって集約された再配分後の視聴者行列を計算する。

0118

γij=P(L)ij×P(D|L)ij×P(Sx|D)ij (式1)

0119

[00139]上記式1中、P(L)ijは、認識された人口統計グループiの第1の人物が、実際の閲覧者人口統計グループjの人物と同じ世帯で生活している確率であり、P(D|L)ijは、認識された人口統計グループiの第1の人物が、実際の閲覧者人口統計グループjの人物と同じ世帯で生活していると仮定して、両方の人物がその世帯でモバイル機器(任意の種類)を利用できる確率であり、P(Sx|D)ijは、認識された人口統計グループiの第1の人物が、実際の閲覧者人口統計グループjの人物と選択された種類の同じモバイル機器を利用できると仮定して、両方の人物が選択されたカテゴリのメディアに関してそのモバイル機器を共有する確率である。本明細書で使用される「選択されたカテゴリ」は、分析の対象となる注目カテゴリを意味する。そのため、「選択された」は、この文脈で使用される場合は「分析のために選択された」ことを意味する。同じ意味が「選択された機器種類」、「選択された人口統計グループ」、及び「選択された人口統計グループのペア」にも該当する。

0120

[00140]例によっては、集約配分生成部218は、1つ又は複数の較正データソースから得るデータ(例えば調査較正データ)を使用して、上記確率の1つ又は複数を求める。例えば、例によっては、共有行列計算部が、上記のNPM指標データを求めるために使用されるパネル等、設立されたパネルの調査から確率P(L)ij及びP(D|L)ijを求め、無作為の世帯に対する別の調査からP(Sx|D)ijを求める。

0121

[00141]上記で表1〜13を参照して説明した例を参照すると、例示的な集約配分生成部218は、再配分後の集約視聴者行列を使用して、人口統計グループi,jのペアごとに、(1)認識された人口統計グループiの人物がデータベース保有者104aによってメディアの閲覧者として識別され、且つ(2)実際の閲覧者人口統計グループjの人物が実際の閲覧者である確率γijを求める。例示的な集約配分生成部218は、計算された各確率γijを含む帰属先誤判定補正行列を生成する。例示的な集約配分生成部218は、上記の例示的な式(1)を使用するか、及び/又は上記のNPM指標法を使用して、帰属先誤判定補正行列の確率γijを計算することができる。選択されたタブレットコンピュータの機器種類及び選択された「コメディ」のメディアカテゴリに対応する例示的な集約された再配分後視聴者行列を、例示的な帰属先誤判定補正行列として下の表14に示す。例示的な表14の続きの欄は、表の行の数と列の数が等しくなるように右に拡大していく。

0122

[00142]上の表14の例示的な帰属先誤判定補正行列に示すように、各列の値の合計は100%になる。したがって、上の表14の例示的な帰属先誤判定補正行列に基づいてインプレッション、継続時間単位、及び/又は視聴者を再配分する際には、認識された人口統計グループiに属すると判断されるすべてのインプレッション、継続時間単位、及び/又は視聴者が是正される。下記で詳細に説明するように、図2の帰属先誤判定補正部206は、上記表14の例示的な帰属先誤判定補正行列を適用して、インプレッション情報の帰属先誤判定の誤りを補償する。

0123

[00143]共同視聴行列

0124

[00144]例によっては、共有行列生成部204はさらに、上記表14の例示的な帰属先誤判定補正行列に加えて、(例えばメディアカテゴリと機器種類の組み合わせごとに)共同視聴行列を生成する共同視聴行列生成部224を含む。共同視聴行列は、2つの人口統計グループ間で同時に視聴している確率のPDFを提供する行列である。例えば、共同視聴の確率κijは、データベース保有者が、認識された人口統計グループiの人物をメディアインプレッションとの関連で認識した時に、実際の閲覧者人口統計グループjの人物も、その認識された人物と共にそのメディアを見ている(例えば共同視聴している)確率である。したがって、共同視聴行列の確率κijを使用して、インプレッションを複数の人物に関連付けることが適正である状況に関して、インプレッション情報を補償することができる。

0125

[00145]上の表14の例示的な帰属先誤判定補正行列と同様に、共同視聴行列生成部224により生成することができる共同視聴行列も行と列の数が等しい。ただし、上の表14の例示的な帰属先誤判定補正行列と異なり、共同視聴行列の列の合計は必ずしも特定の数(例えば100%)にはならない。ここで説明する例では、例示的な共同視聴行列生成部224は、上記の確率P(L)ij及びP(D|L)ijを使用して、さらに、同じ世帯に生活していて、選択された機器種類のモバイル機器を利用することができる、認識された人口統計グループiの人物と実際の閲覧者人口統計グループjの人物が機器種類xの同じモバイル機器を使用して選択されたメディアカテゴリのメディアを同時に見る確率を記述する確率P(Cx|D)ijを使用して、共同視聴の確率κijを計算する。例によっては、共同視聴行列生成部224は、上記式1のP(Sx|D)ijの項を、P(Cx|D)ijに入れ替えて、共同視聴の確率κijを計算する。

0126

[00146]例によっては、帰属先誤判定補正部206は、機器共有による帰属先誤判定を調整したインプレッション及び/又は継続時間単位に、共同視聴行列を適用する。他の例では、共同視聴は、データの集まりの中で是正されない追加的なインプレッション及び/又は継続時間単位に相当すると考えることができるため、帰属先誤判定補正部206は、機器共有による帰属先誤判定が調整され、データベース保有者104aによる未カバーが調整されたインプレッション及び/又は継続時間単位に共同視聴行列の確率κijを適用することにより、補償された(例えば補正された)インプレッション及び/又は継続時間単位に基づく共同視聴を求める。

0127

[00147]帰属先誤判定の補正例1

0128

[00148]上の表14の帰属先誤判定補正行列を生成した後、例示的な帰属先誤判定補正部206は、図2のインプレッション情報収集部208から取得されるインプレッションの集合に帰属先誤判定補正行列を適用する。帰属先誤判定補正の第1の例では、帰属先誤判定補正行列を適用して、人口統計グループへのインプレッション帰属の判定を補正し、これは視聴者の計数には影響しない。そのような例を適用して、例えば、インターネットを利用するストリーミングメディア(例えばストリーミング映像及び/又はストリーミング音声)のインプレッションを補正することができる。例えば、インターネットを利用するストリーミングメディアの補正後のインプレッション情報を、そのメディアを追加的に、又は代替的に利用できる他種の機器のインプレッション情報と組み合わせることができる。例えば、テレビ番組の放送回がテレビで公開(例えば放送)された後に、視聴者メンバーが時間を遅らせて、又は時間をずらしてストリーミング再生するために、コンピューティング機器を介してその放送回を利用することがある。コンピューティング機器を介して利用されるストリーミングメディアのインプレッションは、Live+7のテレビ視聴率調査基準に追加することができる。Live+7は、初回の公開の視聴インプレッション(又は対応する視聴者数)と、初回の予定された放送による公開の日と、初回の予定された放送による公開後の7日間に発生するインプレッション(又は対応する視聴者数)との合計を測定する。

0129

[00149]図2の例示的インプレッション情報収集部208は、データベース保有者104aからインプレッション情報を収集し、またクライアント機器(例えば図1の例示的クライアント機器106)から取得されるインプレッション量情報を収集する。データベース保有者104aから取得される例示的なインプレッション情報には、人口統計グループそれぞれからデータベース保有者104aによって人口統計グループに関連付けられたインプレッションの集約数が含まれる。

0130

[00150]例示的なデータベース保有者104aは、対象とするメディア項目(例えば視聴者測定エンティティ108によって監視されるメディア項目)ごとに、インプレッション情報(例えばデータベース保有者104aにより認識された人物に関連すると特定されたインプレッションの数)を提供することができる。それに加えて、又はそれに代えて、例示的なデータベース保有者104aは、機器の種類ごとのインプレッション情報をインプレッション情報収集部208に提供する。下の表15は、例示的なデータベース保有者104aからインプレッション情報収集部208によって取得されたタブレットコンピュータ機器の例示的なインプレッション情報を示す。例示的なインプレッション情報収集部208は、他の種類のモバイル機器(例えばスマートフォンや携帯メディアプレーヤ等)についての同様のデータを収集することもできる。

0131

[00151]例によっては、決定木でインプレッションを処理してから、インプレッション情報収集部208にインプレッションを提供する。例によっては、決定木を使用して、認識された人口統計グループi及び/又は実際の閲覧者人口統計グループjの間の区分を決定する。インプレッションの処理の例が、2011年8月12日に出願された米国特許出願第13/209,292号、及び2014年1月6日に出願された米国仮特許出願第61/923,959号に開示される。米国特許出願第13/209,292号及び米国仮特許出願第61/923,959号は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。

0132

[00152]図2の例示的な帰属先誤判定補正部206は、データベース保有者104aから取得されたインプレッション情報を帰属先誤判定の誤りについて調整又は補償する。図3Aは、インプレッション情報を調整するために帰属先誤判定補正部206によって行われる例示的な計算を説明する図である。図2及び図3Aの例では、帰属先誤判定補正部206が、例示的な共有行列生成部204によって生成された機器共有行列を使用して、データベース保有者104aから提供される人口統計学的情報(例えば機器種類及び/又はメディアカテゴリごとの人口統計グループ別のインプレッション数等)を調整する。

0133

[00153]インプレッション情報収集部208によって取得されたデータベース保有者データ(例えば図1のインプレッション情報102a、102b)を使用して、図2の帰属先誤判定補正部206が、当該機器種類及び/又はメディアカテゴリのn×nの帰属先誤判定補正行列302と、当該機器種類及び/又はメディアカテゴリのn×1のデータベース保有者データ304(例えばインプレッション数行列)とのドット積を計算する。ドット積の結果は、当該機器種類及び/又はメディアカテゴリに対応する調整された数のインプレッションを持つ、帰属先誤判定が調整されたn×1のデータ行列306になる。

0134

[00154]下の表16は、表14の例示的な帰属先誤判定補正行列と表15のインプレッション情報を使用して帰属先誤判定補正部206によって計算された、帰属先の誤判定を調整した例示的なインプレッションを示す。表16は、上記で図3Aを参照して説明したドット積に基づいて計算された、調整後のインプレッションを含む。比較しやすいように、上記表15の調整前のインプレッションも表16に示している。

0135

[00155]したがって、上の表16に示すように、調整後のインプレッションは、例示的なデータベース保有者104aから受け取られたインプレッション情報102a、102bの帰属先誤判定の誤りが補償されている。

0136

[00156]帰属先誤判定の補正例2

0137

[00157]帰属先誤判定を補正する第2の例では、上の表14の帰属先誤判定補正行列を適用して、人口統計グループへのインプレッションと視聴者の帰属先誤判定を補正する。上記で説明したように、正しくない人口統計グループへのインプレッションの帰属先誤判定は、実際には第2の人口統計グループの第2の人物にインプレッションが属することを正しく判断できる時に、データベース保有者104aが第1の人口統計グループの人物にインプレッションが属すると判断する場合に発生する可能性がある(例えば、第2の人口統計グループの第2の人物がメディアを視聴してインプレッションを生じさせている時に、第1の人口統計グループの人物が機器でデータベース保有者にログインすることが原因となる)。インプレッションと視聴者の帰属先誤判定の例示的な補正は、例えば、異なる種類のコンピューティング機器からメディアにアクセスすることができ、それらのコンピューティング機器に関してログに記録又は測定された視聴者の重複を解消することができる場合に使用することができる。例えば、ログに記録された視聴者メンバーの重複は、その視聴者メンバーが、同じ機器及び/又は異なる機器から同じメディアに複数回アクセスする場合に発生する。同じ視聴者メンバーが同じメディアに複数回アクセスすると、その視聴者メンバーによる同じメディアへの複数回のアクセスに関して記録された複数回のインプレッションに基づいて、視聴者数の計数で同じ視聴者メンバーが2回又はそれ以上数えられるため、視聴者が重複する。そのような視聴者の重複があると、特定のメディアに露出された、又は特定のメディアにアクセスした真の視聴者数の表現が過大になる。したがって、重複の解消を使用して、メディアのインプレッションが属することを判定できる視聴者数をより正確に数えることができる。

0138

[00158]図2の例示的なインプレッション情報収集部208は、データベース保有者104aからインプレッション情報を収集し、クライアント機器106で発生するインプレッションの数量情報を収集する。データベース保有者104aから取得されるインプレッション情報の例には、データベース保有者104aで生成される人口統計グループごとのインプレッションの集約数、及び/又は各人口統計グループの視聴者数が含まれる。

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

該当するデータがありません

関連する公募課題

該当するデータがありません

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

該当するデータがありません

この 技術と関連する公募課題

該当するデータがありません

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ