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ビッグデータと個人レベルの計測をつなぐのは人工知能

4分で読めるシリーズ|ニールセン・グローバル・メディア 最高データ・リサーチ責任者 マイナック・マズムダール|2019年10月号

測定における真実が今日ほど重要であったことはありません。したがって、真実は私たちの唯一の課題です。しかし、その真実に到達することは、かつてないほど複雑になっています。多くの人がビッグデータを、デジタルが豊かになった世界における測定の万能薬とみなしていますが、私たちはそれがそれほど単純ではないことを知っています。

ニールセンの パネルは、何十年もの間、個人レベルの測定の基礎となっており、今日もそうである。しかし、ビッグデータの増大は、貴重な情報源として無視することはできない。しかし、ビッグデータだけでは、代表的な測定には適さない。テレビのチャンネルを変えたとき、ニールセンについて を考えてみてください。その変更はビッグデータの一部となりますが、誰が変更したのか、誰がそれを目撃したのかの記録はありません。

計測の観点からビッグデータの欠点を明らかにするため、 今年初めに米国で、セットトップボックスのデータと、ニールセンのパネルデータで校正したセットトップボックスのデータを比較する分析を実施しました。この分析では、校正されていないデータには本質的に偏りがあり、マイノリティの視聴者を十分に反映していないことがわかりました。

しかし、ビッグデータに価値がないとは言いません。その反対です。しかし、ビッグデータには、基礎となる真実のセットが必要です。そこで、当社のパネルと人工知能(AI)が活躍するのです。私たちのパネル・データ(個人レベルの測定の鍵)は、ビッグ・データを学習させるための完璧なトゥルース・セットなのです。

AIを活用することで、品質と代表性を維持しながら、ビッグデータを活用し、測定能力を飛躍的に向上させています。現在、AIは当社の測定手法に不可欠なものとなっています。例えば、ビッグデータの規模(テレビからのリターンパス・データ{RPD})と完全に代表的な市場内パネルデータを組み合わせた、ローカルテレビ市場向けの強化された測定能力の開発において、AIは極めて重要な役割を果たしました。

RPDをローカル測定に組み込むことを模索する中で、私たちはAIの4つの主要な利用法を特定しました。

データのパターンを認識する

RPDを測定に統合する方法を研究する中で、私たちは「コモンホーム分析」と呼ぶものを通じて、RPDに関連する限界を明らかにしました。現在も続いているこの分析では、NielsenメーターからのチューニングデータとRPDのチューニングデータを比較しています。この分析では、毎月 5,000 世帯以上(12,000 台のテレビ)を対象に、RPD が一部のチューニングを見落とすことを発見しています。

この欠点に対処するため、私たちは特許出願中の技術を開発し、分類器を使ってRPDホームの調整不足に関連するパターンを認識しました。そこから、AIアルゴリズムがこれらのホームを測定に使用しないように削除します。

セットトップボックスの電源オンとテレビの電源オフを知る

Nielsenの一般家庭向け分析では、1ヶ月に7700万分以上のチューニングを分析し、強力なインサイトを提供しています。しかし、そのチューニングは必ずしも正確ではありません。例えば、人々はテレビの電源を切ると同時にセット・トップ・ボックスの電源を切るとは限りません。RPDは、このような状況を、誰も見ていないにもかかわらず、テレビ視聴として表示します。

ディープラーニングの分類器を採用して、テレビの電源が切れているのにセットトップボックスの電源が入っている状況を特定することで、この制限を克服することができます。そして、アルゴリズムは、RPDから無効なチューニングを削除します。

RPDから世帯特性や人口統計情報を特定する

RPDは名前も顔もなく、人口統計学的な情報を提供することはできません。人口統計学的情報は、人口のすべてのセグメントを正しく表現するために重要です。また、それ以上に、正確な測定とは、世帯だけでなく、人を測定できることを意味します。

そこで、RPDホームの強力な情報を引き出すために、45,000以上のニールセン測定済みホームの既知の特性、人口統計、チューニング情報および第三者によって割り当てられた特性や人口統計でRPDを校正します。次に、これらの入力を、特許出願中のリカレントニューラルネットワークと混合整数計画法に加え、RPDホームの特性と人口統計を正確に特定します。このAIアルゴリズムにより、人物や世帯の人口統計学的特性を正確に報告することができます。 

セットトップボックスの部屋位置の決定

ニールセンのパネル情報は、視聴者情報および視聴場所を提供します。RPDはどちらも提供していません。しかし、私たちはAIを通じてRPDからその情報を得ることができます。科学的に証明された方法論で、家庭内のどのメンバーが視聴しているか、家庭内のどこで視聴が行われているかを特定することができるのです。

研究により、部屋の位置は、どの世帯員が視聴者であるかを予測する重要な要素の一つであることが分かっています。そこで、RPDの家庭でチューニングが行われているセットトップボックスの部屋位置を分類器を使って特定します。そうすれば、視聴者の割り当てプロセスでこの変数を使用することができます。

多くの情報を得ることができる今日、ビッグデータをバラ色のメガネで見たくなります。しかし、人と人とのつながりがなければ、ビッグデータは正確さからはほど遠いものとなってしまいます。私たちは、ビッグデータの偏りを解消する強力な方法としてAIを発見し、このイノベーションをお客様にお届けできることを嬉しく思っています。このイノベーションは、ビッグデータソースが提供する豊富な情報と、代表的で正確なデータに基づいて計画、活動、測定ができることを保証する真理セットの両方から利益を得ることができるのです。

この記事はMediumに掲載されたものです。

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