(57)【要約】  正しい実験を計画し、及び所望により実験を実施し、及び実験データを分析するための、コンピュータにより実施される方法及びシステムが述べられる。前記正しい実験を計画するために必要な情報が識別される。前記必要な情報を提供する応答を引き出す質問がユーザーに提示される。必要な情報はユーザーから受け取った応答から抽出される。前記正しい実験は、前記必要な情報に基づいて計画される。
2009522657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルサイネージコンテンツを評価する正しい実験の計画に必要な情報を識別し、
ユーザーに質問を提示し、前記質問が、前記必要な情報を提供する応答を引き出し、
前記質問に対する応答をユーザーから受け取り、
ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出し、及び
ユーザーの応答から抽出された前記必要な情報に基づいて、前記正しい実験を計画することを含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項２】
前記質問が、前記正しい実験の従属変数、及び前記デジタルサイネージコンテンツに関連する従属変数についての情報を提供する応答を引き出す、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記正しい実験の計画が、ユーザーの応答から抽出された情報に基づく前記正しい実験のための制御グループと処置グループを決定することを含み、前記制御グループは前記デジタルサイネージコンテンツの影響を受けている、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記正しい実験の計画が、ユーザーの応答から抽出された情報に基づく前記デジタルサイネージコンテンツのためのスケジュールの決定を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記スケジュールの決定が、ユーザーの応答から抽出された情報に基づく前記デジタルサイネージコンテンツのための１以上のプレイリストを決定することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記スケジュールの決定が、ユーザーの応答から抽出された情報に基づく前記デジタルサイネージコンテンツのための１以上の会場の決定を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
正しい実験の計画に必要な情報を識別し、
ユーザーに質問を提示し、前記質問が、前記必要な情報を提供する応答を引き出し、
前記質問に対する応答をユーザーから受け取り、
ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出し、及び
ユーザーの応答から抽出された前記必要な情報に基づいて、前記正しい実験を計画することを含む、コンピュータにより実施される方法。
【請求項８】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する１以上の従属変数、及び１以上の独立変数に関連する情報を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する１以上のレベルの独立変数に関連する情報を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する交絡変数もしくは確率変数のどちらか１つ又は前記交絡変数及び前記確率変数の両方に関連する情報を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する１つの仮説に関連する情報を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記質問が、検出力分析の実施に用いられる情報をもたらす応答を引き出す、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記質問が、前記正しい実験に対する制御グループ又は処置グループのいずれかを選ぶために用いられる情報をもたらす応答を引き出す、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
前記質問が、前記正しい実験に対する処置スケジュールを決定するのに用いられる情報をもたらす応答を引き出す、請求項７に記載の方法。
【請求項１５】
前記質問の提示が、実験計画分野のユーザーの知識レベルに対応するように選択された言語を用いる質問を提示することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１６】
前記正しい実験を遂行する費用に関する情報をユーザーに提示することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１７】
１以上の従属変数を測定する費用に関する情報をユーザーに提示することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１８】
前記正しい実験を実施することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１９】
前記正しい実験によって生成された実験データを分析することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項２０】
前記実験データの分析が、ユーザーの応答から抽出された情報に基づく前記実験データを分析することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
ユーザーに質問を提示し、前記質問に対するユーザーの応答を受け取るように構成されたユーザーインターフェース、及び
前記ユーザーインターフェースと連結され、並びに、正しい実験を遂行するために必要な情報を識別するように、必要な情報をもたらす応答をユーザーから引き出す質問を生成するように構成されると共に、ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出するように構成され、かつ、前記必要な情報を用いて前記正しい実験を計画するように構成された実験計画プロセッサを含むシステム。
【請求項２２】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する１以上の従属変数、及び１以上の独立変数に関連する情報を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する１以上のレベルの独立変数に関連する情報を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２４】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する交絡変数もしくは確率変数のどちらか１つ又は前記交絡変数及び前記確率変数の両方に関連する情報を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２５】
前記必要な情報が、前記正しい実験に対する１つの仮説に関連する情報を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２６】
前記正しい実験がデジタルサイネージコンテンツを評価する、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２７】
前記正しい実験の性能を制御するよう構成された実験制御プロセッサをさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２８】
前記正しい実験によって生成された実験データを分析するよう構成された分析ユニットをさらに含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２９】
前記分析ユニットが、前記実験データを分析するため前記実験計画プロセッサにより取得された情報を使用するように構成されている、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記正しい実験を計画するために必要な情報を識別し、
ユーザーに質問を提示し、前記質問が、前記必要な情報を提供する応答を引き出し、
前記質問に対するユーザーの応答を受け取り、
ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出し、及び
ユーザーの応答から抽出された前記必要な情報に基づいて、前記正しい実験を計画することを含む複数のステップを遂行するための命令であって、コンピュータ装置により実行可能な命令が格納されている、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３１】
正しい実験の計画に必要な情報を識別するための手段、
ユーザーに質問を提示し、前記質問が、前記必要な情報をもたらす応答を引き出すための手段、
前記質問に対する応答をユーザーから受け取るための手段、
ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出するための手段、及び
ユーザーの応答から抽出された前記必要な情報に基づいて、前記正しい実験を計画するための手段を含むシステム。
【請求項３２】
前記正しい実験を実施するための手段をさらに含む、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記正しい実験によって生成された実験データを分析するための手段をさらに含む、請求項３１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、正しい実験を計画するためのエキスパートシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
実験は、２又はそれ以上の変数の間に関係があるかどうかを、経験に基づいて決定するために典型的に実施される。実験は、１以上の独立変数と１以上の従属変数の間に関係があると推測する、１以上の仮設の組み立てから始まる場合がある。例えば、製薬会社の研究者が、患者が飲む新薬の量は患者の血圧に連動するという仮説を定式化する場合を考えてみる。独立変数は、実験の最中に実験者によって規定或いは操作される変数である（例えば、患者に投与される薬の量及び／又は頻度）。従属変数は、独立変数の値によって予測できると仮定される変数である（例えば、患者の血圧）。実験者は次に、独立変数及び従属変数の間に確かに関係性があるかどうかを明らかにするための実験を実施する（例えば、薬学実験における患者の血圧が、患者が受け取る薬の量と関係しているかどうか）。
【０００３】
交絡変数（独立変数のレベルに応じて体系的に変化する可能性のある事項）も、従属変数に影響を与える場合がある。これらの交絡変数は本実験の主たる関心ではないが、従属変数に影響を与え得るため、独立変数と従属変数の間の因果関係を分かりにくくする。この実験は、独立変数と従属変数の間の因果関係を理解しようとするものであるが、これらの交絡変数が実験結果を説明不能にしてしまうことがある。交絡変数のいくつかの例には、ホーソン効果、順序効果／持ち越し効果、要求特性、及び／又はその他の任意の要因があり、独立変数のレベル（例えば、前述の薬学実験における被験者の体重など）に応じて体系的に変化し得る。交絡変数は、従属変数（１つ又は複数）における観察された任意の変化をどの要因（変数）が引き起こしたかを知ることを困難又は不可能にする。このように、実験の最中に適切に制御されない交絡変数の存在は、独立変数と従属変数の間の因果関係についての統計的推論をくだすことを困難又は不可能にする。交絡変数の効果を減少又は排除することのできる方法及び度合によって、様々なタイプの実験の区別がなされる場合がある。用語「正しい実験」は、次の場合における実験を意味する。
【０００４】
１．１つの独立変数には少なくとも２つのレベルがある。
【０００５】
２．独立変数の複数のレベルに複数の標本がランダムに割り当てられる。
【０００６】
３．交絡の制御又は削除を行う何らかの方法がある。
【０００７】
上記の３特性のいずれかが欠けている実験は正しい実験ではなく、しばしば準実験又は相関的研究と呼ばれる。上記の３特性のいずれかが欠けている研究を説明するのに実験という用語が使用されるが、実験計画の同業者はそれらの研究が実際は準実験又は相関的研究と呼ばれることを認識するであろう。正しい実験だけが、独立変数と従属変数の間の因果関係に関する統計的推論を引き出すことができる。準実験及び相関的計画は、独立変数と従属変数の間の関係が成り立つことを許す場合があるが、それらの関係が原因であるのかどうかを明らかにすることは不可能である。（正しい実験を含む）様々なタイプの実験計画は、例えば、キャンベル、Ｄ．Ｔ．、スタンレイ、Ｊ．Ｃ．（Campbell, D. T., & Stanley, J. C.）著、「研究のための実験及び準実験計画（Experimental and quasi-experimental designs for research）」（シカゴ：ランド・マクナリー（Rand McNally）、１９６３年）で述べられている。正しい実験のみが交絡変数によって影響されない結果をもたらし、因果関係の方向性と強さを実験によって明らかにすることができる。しかし、交絡変数を適切に制御又は排除する正しい実験を計画することは極めて複雑である。手動で実施される正しい実験には、時間、資源、統計的専門性及び科学的方法に関する深い知識が必要で、今日広く用いられるに至っていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
実験を計画する際には、内部妥当性と外部妥当性が十分な程度確保されることが望ましい。内部妥当性は確かさに関連するもので、従属変数における任意の変化は独立変数によってのみ作り出されたもので、外部或いは非制御変数によるものではないと結論付けることができる。例えば、制御グループがプラセボを処方された血圧薬実験は、プラセボを処方されなかった制御グループにおける実験よりも内部的により妥当であろう（なぜなら、プラセボを与えなかったら、従属変数のレベル（血圧）は薬を飲むという行為で作り出されたはずであり、又は薬の実際の化学組成で発生され得たためである）。外部妥当性は、実験結果は一般化可能又は移転可能であるという点に関係する。例えば、結果をあらゆる人に一般化できる血圧薬実験は、その結果を、以前心臓発作を経験している人々へ一般化するという実験に比べてより外部妥当性があるだろう。十分な内部及び外部妥当性を有する正しい実験を計画することは、統計及び実験計画の原理についての知識が十分でない研究者には困難である場合がある。本明細書で述べたエキスパートシステムは、研究者に対して、正しい実験計画の基礎理論に関する広範囲の知識を必要とせずに、実験を計画するためのツールを提供する。本エキスパートシステムは、研究者が実験を進め、データを収集し、データを統計的に分析し、実験結果を解釈する支援を行う。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、正しい実験を計画し、実験を実施し、データを収集し、データを統計的に分析し、実験結果を解釈するためのエキスパートシステムを目的としている。本発明の１つの実施形態は、デジタルサイネージコンテンツを評価するための正しい実験を計画する、コンピュータにより実施される方法を含む。デジタルサイネージコンテンツを評価するための正しい実験を計画するのに必要な情報が確認される。必要な情報を提供する応答を引き出す質問がユーザーに提供される。その応答は受け取られ、その応答から必要な情報が抽出される。正しい実験は、ユーザーの応答から抽出された必要な情報に基づいて計画される。
【００１０】
本発明の別の実施形態は、コンピュータにより実施される方法を目的とする。その方法は正しい実験を計画するために必要な情報を識別することを伴う。必要な情報を提供する応答を引き出す質問がそのユーザーに提示される。必要な情報はユーザーから受け取った応答から抽出される。正しい実験は、必要な情報に基づいて計画される。
【００１１】
本発明のさらに別の実施形態は、システムに関する。前記システムは、ユーザーに質問を提示し、質問に対する応答をユーザーから受け取るよう構成されたユーザーインターフェースを含む。前記システムは、ユーザーインターフェースに結合した実験計画プロセッサも含む。その実験計画プロセッサは、正しい実験を実施するために必要な情報を識別し、必要な情報を提供するユーザーからの応答を引き出す質問を生成するように構成されると共に、ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出するように構成され、かつ、前記必要な情報を用いて前記正しい実験を計画するよう構成される。
【００１２】
本発明のさらなる実施形態は、前記正しい実験を計画するために必要な情報を識別し、ユーザーに質問を提示し、前記質問が、前記必要な情報を提供する応答を引き出し、前記質問に対するユーザーの応答を受け取り、ユーザーの応答から前記必要な情報を抽出し、及びユーザーの応答から抽出された前記必要な情報に基づいて、前記正しい実験を計画することを含む複数のステップを遂行するための命令であって、コンピュータ装置により実行可能な命令が格納されている、コンピュータ読み取り可能媒体に関する。
【００１３】
本発明の上記の概要は、本発明の各実施形態、実施態様すべてを記載することは意図していない。本発明の利点及び効果、並びに本発明に対する一層の理解は、添付図面と共に下記の発明を実施するための形態及び請求項を参照することによって明らかになり、理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に示す実施形態の説明において、本明細書の一部をなすとともに、本発明を実施するための各種の実施形態を示す添付図面を参照する。本発明の範囲から逸脱することなく実施形態が利用されてもよく、そして構造的変更が行われてもよいことは理解されるだろう。
【００１５】
本発明の実施形態は、ユーザーからの入力に基づく正しい実験を計画するために構成されるコンピュータ化されたエキスパートシステムに関する。コンピュータ化されたシステムは、データを収集し、データを統計的に解析し、実験結果を解釈し報告することを含む、正しい実験を実施することに関わる１以上のステップを実行する際に、ユーザーを自動的或いは半自動的に支援する場合もある。本エキスパートシステムのユーザーは、実験計画、統計的／数学的或いはアルゴリズム理論の基礎をなす理論の知識、並びに科学的手法の深い知識は求められない。
【００１６】
ユーザーに提示される一連の質問を通じて本エキスパートシステムは、正しい実験を計画するための情報を提供する応答をユーザーから引き出す。様々な実施形態において、実験データは手作業で（システムによって生成されたフォームへ）入力され、又は半自動或いは自動で収集されることができる。ある実施形態において、本システムは独立変数のレベルを自動的に操作し、独立変数のレベルに標本を割り当てるが、別の場合では、本システムはユーザーによる独立変数の操作及び標本の割り当てのための手順を提供する。ユーザーは、実験計画に精通していない場合があるが、計画、実施、又は正しい実験からの結果の分析方法を知っている必要はない。本エキスパートシステムは、例えば、ユーザーが仮説を検証したいという以外、実験計画及び分析分野の特定の知識を持たなくてもよいようにしている。ユーザーは、本エキスパートシステムへ情報を提供し、そのユーザーの入力に基づいて、当該システムは、ユーザーのための実験を計画することができるようになっている。正しい実験を計画した後、本エキスパートシステムは、正しい実験の遂行のプロセスにおいて、データ収集、データの統計的分析、実験結果の解釈を含む、１以上のステップを支援する場合もある。この構成においては、本エキスパートシステムは、外部システムの制御を経由して（例えば、その電光サインが特定のコンテンツを示している）、及び電子的情報源から自動的にデータを分析することにより（例えば、実験状態に応じて売上データを手動又は自動で組織化する）、実験を自動的に遂行することもできる。
【００１７】
実験計画に不可欠な様々な概念の知識は、ユーザーによって理解される必要はない。これらの概念は、用語及び数学的単位がユーザーの知識ベースと対応するよう、ユーザーに提示される。本エキスパートシステムは、抽象的、一般的な統計上の概念を、ユーザーが知り、理解する分野における、意味的に重要な言語とデータに変換することができる。例えば、本エキスパートシステムは、実験で要求される標本サイズを計算するために統計的検出力分析を実施もできるが、標本サイズに関する検出力分析の出力（例えば、標本個数６８０）を単に報告する代わりに、本システムは検出力分析の結果を、特定の標本サイズ要求が与えられた上で実験を遂行するのにかかる時間（例えば、８営業日）として報告することもできる。本エキスパートシステムは、精通していないユーザーが決定を下すことができるような方法でデータを提示することを目標として、データを統計出力からビジネス情報及び／又は計量値に自動的に変換することができる（例えば、Ｚ得点をドルや時間に、標本サイズ要求及び／又は持ち越し効果の除去を実験を実行するのに必要な時間に変換する）。
【００１８】
本システムで使用される用語及び数学的単位は、選択可能なユーザーの精通レベルに対応することもできる。例えば、１つの選択可能な構成において、ユーザーが本エキスパートシステムによって扱われる概念に関して比較的詳しい場合があるが、その場合それらの概念はユーザーの知識レベルに応じた用語と数学で表現することもできる。例えば、この構成において、ユーザーは「その変数は連続ですか、又は離散ですか」と尋ねられる。選択可能な別の構成では、ユーザーは本エキスパートシステムによって扱われる概念をよく知らない場合がある。慣れていないユーザーに対し、本エキスパートシステムは、ユーザーがよく知らない技術用語を使用せずに一連の質問で情報を特定するように、ユーザーを導いていくことができる。この構成において、ユーザーは本エキスパートシステムが扱う次のような概念の例の使用方法について、知識や理解を有していなくてもよい。
【００１９】
独立変数−実験の遂行者によって操作される変数。
【００２０】
従属変数−実験の遂行者によって測定される変数。
【００２１】
交絡−独立変数のレベルによって体系的に変化し得る任意の要因。
【００２２】
無作為化−試験標本の選択と独立変数のレベルへの標本の割当てを無作為化するプロセス。
【００２３】
無作為選択の目的：無作為選択は実験の外部妥当性にとって非常に重要である。実験結果は標本が収集された母集団に対してのみ一般化可能であるという事実により、標本が偏った（無作為でない）形で母集団の部分集合からではなく母集団全体からとられたのであれば、無作為選択は、実験結果が標本が収集された母集団全体に対して一般化できることを保証する。例えば、血圧薬実験における被験者全員がうつ病で既に入院していてその実験に参加させ易い３５歳から４０歳の男性だったとしたら、その他の母集団（例えば、６５歳以上の女性）に対しその実験結果を一般化することはできないであろう。そのような実験は、米国内の全員から無作為に選んだ実験よりも外部妥当性が低い。
【００２４】
無作為割当ての目的：無作為割当ては実験の内部妥当性にとって欠かせないものである。無作為割当ては、従属変数の値に見られる任意の影響が、標本が独立変数のレベルに割り当てられた、体系的変化によるものでないことを保証する。例えば、プラセボと薬のどちらかを無作為に標本に与えた血圧薬実験は、ニューヨークから来たすべての被験者にプラセボを与えサンフランシスコからの全被験者に薬を与えた実験よりも内部妥当性が高くなる。無作為割当てのひとつの主要な目的は、交絡がない場合には、発見される任意の効果が、ランダム変動に対する独立変数のレベルによるものである可能性をＰ値が明らかにすることである。このことは、Ｐ値が１以上の内在する分布から標本化する確率を簡単に明らかにする、準実験或いは相関計画においてはあてはまらない。すなわち、正しい実験においては、このＰ値は２つの平均値Ｘ及びＹが異なっている確率を明らかにし、及び、それらがＺが原因で異なる（すなわち、Ｚによって引き起こされている）ことを明らかにする。しかし一方で相関的研究においては、当該Ｐ値は、平均値Ｘ及びＹが異なるという情報を与えるが、なぜそれらが異なるのかという情報は与えない（つまり、なぜＺがＸとＹの間の違いを引き起こしたかをＰ値が明らかにしない）。
【００２５】
複製−計画に関連する固有可変性又は実験的可変性を推定できるようにするための、実験における実験条件のランダムな繰り返し。これは、ｐ値の計算が統計的有意性を評価するのを可能にする。
【００２６】
ブロック化−実験単位をお互いに類似のグループ（ブロック）に配置すること。
【００２７】
測定の尺度−変数が公称（名義尺度）、順序（尺度）、或いは間隔（尺度）のいずれであるか。
【００２８】
検出力分析−与えられた寸法、信頼区間幅、タイプＩＩエラー（帰無仮説が偽の時に帰無仮説を棄却しない誤りをおかす確率）の起きる確率の効果を見つけるための標本寸法の条件を決定する手法。
【００２９】
平衡−ＩＶのそれぞれ及び対応する相互作用がお互いに独立していることを確認する手法。
【００３０】
カウンターバランス化（相殺）−処置の提示のすべての順序を含むこと、又は各主題に対する順序をランダムに決めることにより、繰り返し測定計画における順序効果の制御手法。
【００３１】
記述統計学−データを組織化し、要約する手法。
【００３２】
推測統計学−特定の実験的発見の信頼性及び一般化可能性を決定する手順。
【００３３】
以下に述べた様々な実施形態に従い、ユーザーを上記概念の適切な使用へ導く方法及び装置が述べられている。
【００３４】
ひとつの実施形態におけるエキスパートシステムの構成要素は、図１Ａに図示されている。本エキスパートシステムは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１０５、メモリ１０６、その他の構成要素を含む様々なハードウェア構成要素を有する実験計画プロセッサ１１０を備える。メモリ１０６は、実験計画のプロセスを制御するコンピュータ命令を格納し、実験計画に必要なユーザーから取得した情報を格納する。ソフトウェアの制御の元で、ＣＰＵ１０５はアルゴリズムによりユーザーから情報を引き出すための質問を選択又は生成する。質問は、実験計画プロセッサ１１０と結合している、ユーザーインターフェース１２０の出力装置を介してユーザーに提示される。例えば、ユーザーインターフェース１２０は通常、質問をユーザーに提示するために、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又はその他のタイプの表示装置を含む。ユーザーインターフェース１２０は、指やスタイラスが触れることで反応するタッチスクリーン、マウス、キーボード、音声認識、又はその他のタイプの入力装置を１以上備える。ユーザーは、前記ユーザーインターフェースの１以上の入力装置によって質問への応答を入力する。実験計画プロセッサ１１０は、実験計画及び、独立変数並びに従属変数の特性に基づいた実験のための、適切な説明的かつ推定に基づいた、統計値を決定することができる。
【００３５】
図１Ｂの図は、本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために、実験計画プロセッサ及びユーザーインターフェースにより実行されるプロセスを示している。実験計画プロセッサは、正しい実験を計画し、必要な情報を提供するユーザーからの応答を引き出す一連の質問を選択又は生成するのに必要な情報を識別する（１４０）。当該質問はユーザーインターフェースを介してユーザーに提示される（１５０）。当該質問に対するユーザーの応答は、ユーザーインターフェースを介して受け取られ、実験計画プロセッサに転送される（１６０）。実験計画プロセッサは当該ユーザー応答から情報を抽出し（１７０）、当該情報を基に正しい実験を計画する（１８０）。本エキスパートシステムは、他のステップと関係している特定のステップで情報を収集する機能を有する。例えば、ステップＸにおいて連続な従属変数という認識は、特定の種類の統計分析がステップＹで使用されるべきであることを意味する。当該システムは後続のステップを完了するために前のステップからのデータを使用する。例えば、データが既に取得されている場合、当該システムはユーザーに対し同じ情報を再度尋ねることはない。ユーザーは当該情報が両方のステップに関係していたということを知る必要はない。データが前のステップから利用できなければ、システムはユーザーに対し必要なデータを要求する。
【００３６】
正しい実験の要素は、図１Ｃに図示される。正しい実験は、仮説又は目的の、開発を含む。従属変数及び独立変数が識別され、少なくとも２レベルの１以上の独立変数が使用される。制御グループ及び処置グループが形成され、標本が独立変数のレベルにランダムに割り当てられる。交絡変数を制御或いは削除するためのある種の方法が存在する。例えば、デジタルサイネージ実験において、システムは、１）ネットワーク全体にまたがる場所にコンテンツの一部が示される順序を、バランス化及びカウンターバランス化することにより、又は及び２）実験的コンテンツの２つの部分が、閲覧者が店舗内にいる間に両方の部分を見る可能性のある特定の時間帯内には、示されないように確実にすることにより、又は及び３）実験的コンテンツのあるバージョンから別の実験的コンテンツのバージョンにコンテンツが切り替わる際に、データが収集されるまでに十分な時間が経過するように確実にし、コンテンツが変わる時点で店内にいる少なくとも９５％の見込み閲覧者が店を出ているようにすることによって、持ち越し効果を制御するプロセスへユーザーを導くであろう。これらの全要素が適切に適用されていれば、実験は、従属変数と独立変数の間の関係についての統計的推論を下すために使用できる結果を生成する。本明細書で述べられる本エキスパートシステムは、正しい実験計画の複雑さに精通していないユーザーでも実質的に交絡のない結果をもたらし、従属変数と独立変数の間の任意の因果関係を決定及び定量化するのに使用できる実験を計画できる。
【００３７】
本発明の実施形態は、ユーザーの入力に基づく正しい実験を計画する機能を有するエキスパートシステムを目的とする。以前に述べたように、本エキスパートシステムを使うと、ユーザーは、実験計画の理論又は実施における基礎知識を持っている必要がない。正しい実験は少なくとも２レベルの独立変数をもつ。本エキスパートシステムは、実験から独立変数及び従属変数を選ぶよう求められるユーザーから情報を引き出す。例えば、デジタルサイネージ実験において、本エキスパートシステムはユーザーに、「もしコンテンツＸ（Ｘはユーザーが実験的に評価したいコンテンツの任意部分）が効果的であるとすれば、コンテンツＸを表示する結果として、あなたは世界のどのような変化を期待していますか」というような質問を提示する。本システムは数々の可能な変化を提供する：特定の製品の売上げが増加する、店の特定の場所の客足が増える、消費者は特定の製品の機能について販売員に尋ねる、消費者は特定の製品を陳列棚から選ぶ、その他本システムが格納している、変化の可能性には含まれていないもの。当業者は、これらの可能性のある「世界の変化」それぞれが、コンテンツＸの有効性を検証するために計画された実験において測定できる可能性のある、従属変数に対応することを理解するだろう。同様に、本エキスパートシステムは、薬品の研究におけるプラセボと同様に、制御コンテンツを選び出すプロセスを通じてユーザーを導くことができる。例えば、本エキスパートシステムは、コンテンツＸの目的には決して関係のないコンテンツを識別するようユーザーに尋ねる。内部妥当性にとっての危険については、本エキスパートシステムは、一連の質問とユーザーの応答を通して内部妥当性にとっての危険を識別し、例えば、バランス化、カウンターバランス化及び／又はブロック化、及び／又は無作為化などによって、これらの危険を管理するプロセスに着手してもよい。本エキスパートシステムは、実験の各標本が独立変数のレベルへ平等に割り当てられることができるように、ユーザーの入力に基づいて標本をランダムに各グループへ割り当てるプロセスを実施できる。本エキスパートシステムは又、無作為化、カウンターバランス化及び／又はブロック化を含む実験を計画できる。本システムは、独立変数又は独立変数のレベルをユーザーが選択するのを助けてもよく、本実験の内部及び／又は外部妥当性に関連する要因に基づく従属変数をユーザーが選択するのを支援する。例えば、本システムは、独立変数及び従属変数の様々な組み合わせに関する検出力分析を行うのに必要な情報を入手することができ、様々な検出力分析の結果、ユーザーが理解するドメイン固有の用語と値をユーザーに提供することができる（「コンテンツのこの部分の有効性を判断するのに、販売データを使うと８週間と＄１４００のコストがかかるが、一方センサーデータを使うと２週間と＄８００のコストしかかからない）。
【００３８】
いくつかの構成では、正しい実験の計画に加え、本エキスパートシステムは、正しい実験の実施、データ収集、データの統計的分析、並びに実験結果の解釈の内の１以上をユーザーが行うのを支援することもできる。実験の実施、分析及び解釈能力を含む、本エキスパートシステムの実施形態が、図１Ｄに示されている。前に述べた実験計画プロセッサ１１０及びユーザーインターフェース１２０に加え、本エキスパートシステムは又、実験の実行を自動的又は半自動的に制御するように構成された実験制御プロセッサ１３５を含むこともできる。実験データを分析し、及び／又は実験結果を解釈するよう構成された実験分析プロセッサ１４５を含むこともできる。制御プロセッサ１３５及び分析プロセッサ１４５の機能は、実験が実験計画プロセッサ１１０によっていかに計画されたのかを知ることによって強化できる。
【００３９】
例えば、分析プロセッサ１４５は独立変数及び従属変数に関する情報を受け取るので（例えば、独立変数（ＩＶ）及び従属変数（ＤＶ）が連続的又は不連続かどうか）、分析プロセッサ１４５は、実験データへ適用するのに適切な統計的検定を選ぶのに必要な、多くの情報を有する。例えば、２つの不連続なレベルの１つのＩＶと、１つの連続的なＤＶがある場合、推定統計的検定用に、Ｔ検定が分析プロセッサ１４５によって選ばれてもよく、一方２つの不連続なレベルの１つのＩＶと、２つの不連続なレベルの１つのＤＶがある場合は、カイ二乗検定が、推定統計的検定用に使われてもよい。同様に、分析プロセッサ１４５は、それに関し実験条件が特定の仮説に対し特徴的である実験計画プロセッサ１１０からの情報を利用できるので、分析プロセッサ１４５は、どの実験条件と制御条件を統計的に比較し、ユーザーへ報告するかを決定するのに必要な情報のほとんど又はすべてを有する。
【００４０】
本明細書で述べる、実験的計画へのコンピュータベースのアプローチは、コンピュータ化されたデジタルサイネージ情報システムを伴う。ただし、本発明は、通信システム又はデジタルサイネージの分野へ限定されるものではない。本発明のアプローチは、興味の分野に関わらず、正しい実験を計画するために適用されてもよい。例えば、本明細書で述べられる方法及びシステムは、あらゆる数の分野のための実験の計画に適用されてもよく、印刷媒体、デジタルサイネージなどのデジタル的に送信されるあらゆる種類のメッセージ、及び／又はインターネットで送信される広告、加えて生物学、化学、言語学、医学、認知科学、社会科学、教育、経済学、及び／又はその他の科学分野に関連する実験を含むが、これらに限定されるものではない。
【００４１】
前記の例は、デジタルサイネージコンテンツを評価するための実験を計画するよう構成されたエキスパートシステムとの関連で述べられる。当然のことながら、本エキスパートシステムは、他のタイプのコンテンツを評価するための代替又は付加的なものとしてプログラムされてもよく、若しくはコンテンツ評価実験以外の実験を計画するようプログラムされてもよい。以下に述べられる本エキスパートシステムの例によって、読者は、科学的試みのすべての分野に一般的に広がる本発明の原理の理解を発展させることができる。
【００４２】
図２Ａ〜２Ｅに示されるフローチャートは、本発明の実施形態に従った実験計画プロセッサ１１０（図１Ａ及び１Ｄ）によって実施される可能性のあるプロセスの要約を提供する。本フローチャートは、本発明の様々な実施形態に従って、必要な情報を提供するようユーザーを促すことにより本エキスパートシステムによって実施されてもよい、正しい実験計画のステップを示す。本エキスパートシステムは、ユーザーへ質問を提示することにより、ユーザーへ情報を提供するよう促す。本エキスパートシステムはユーザーの応答を受け取り、ユーザーの応答から、実験に必要な情報を抽出する。図３Ａ〜３Ｐは、図２Ａ〜２Ｅのフローチャートに示されるプロセスのいくつかについてユーザーへ提示されてもよい質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショットである。前記の例のスクリーンショットは、デジタルサイネージコンテンツ及びホテル内の喫茶店における販売間の因果関係を検証し測定する実験に対応する質問を提示している。様々な広告が、様々な場所に置かれたデジタルディスプレイ上に提示されている。この例は、正しい実験を計画する際、本エキスパートシステムによって実施されてもよいプロセスを示すために使われている。喫茶店実験の計画のこの具体的なプロセスは、興味のある特定の実験を計画するのに必要な情報を取得するように、ユーザーへ質問を提示することにより、あらゆる実験へ適用できることを、当業者は理解するであろう。
【００４３】
図２Ａに示されるように、正しい実験を計画するための本エキスパートシステムによって使用されるプロセスは、変数が不連続又は連続的かどうか、並びにどのＩＶレベルを検証すべきかを含む、運営上の仮説の展開（２０２）及び実験の独立変数と従属変数の識別（２０４）を含む。ユーザーからの入力を使って、本エキスパートシステムは、交絡変数と確率変数を識別し（２０６）、実験を実行するために実験的コンテンツ及び制御コンテンツをデジタルディスプレイに表示するスケジュールを決定する（２０８）。
【００４４】
図２Ｂは、実験変数の識別（２０４）に関連する複数の任意のプロセスをより詳細に示している。本エキスパートシステムは、検出力分析が実施できるよう、可能性のある従属変数と独立変数を識別するための情報を入手し（２１０）、ユーザーから情報を取得してもよい（２１２）。本エキスパートシステムは、制御コンテンツを選択するためのプロセスを通しユーザーを支援してもよく（２１４）、デジタルサイネージとの関連で、デジタルサイネージネットワーク全体でコンテンツを表示するスケジュールを伴う、実験手順についてユーザーから情報を取得してもよい（２１６）。スケジュールは、デジタルサイネージネットワーク上にコンテンツが表示される場所と時間を含む。
【００４５】
図２Ｃは、検出力分析を実施するための情報を取得する（２１２）ためのプロセスをより詳細に示している。検出力分析によって、本エキスパートシステムは、本実験が所定の規模の効果を検出する可能性を判断することができる。この工程で取得された情報は又、予め指定された量の統計的検出力を有するために実験に必要な標本のサイズを決定するのに使われてもよい。検出力分析は、他の２つから提供されない３つのパラメータの内の１つに対して解決する。検出力分析のためのパラメータとは、標本サイズ、検出力、有効サイズである。本エキスパートシステムは、ユーザーがこれらのどのオプションに最も気を付けるのかを選び、実験的計画を最適化するのを支援する。例えば、ユーザーが、それがＸよりも大きくなければ効果には興味がないと言った場合、本実験が少なくともＸと同じ大きさの効果を見つけるのに十分な検出力を有するよう、検出力分析が実施される。
【００４６】
検出力分析は、評価のために次の情報を必要とする。帰無仮説２２２の下での平均値、検定仮説２２４の下での平均値、標準偏差２２６、及び標本サイズ２２８。これらのパラメータは、図３により詳細が示されるように、ユーザーへ提示される一連の簡単な質問を通して評価される。標準偏差が不明な場合、過去データが評価基準を提供することもある。過去データがない場合、適切な概算は、従属変数が最小値以下となり得る最大値を使い、この差を４で割ることである（これによって標準偏差の控えめな見積りが得られる）。
【００４７】
図２Ｄは、交絡変数値と確率変数値を識別する（２０６）ためのいくつかの任意のプロセスをより詳細に示している。交絡変数は、独立変数のレベルと共に体系的に変化する任意の変数である。例えば、制御コンテンツの一部の後に常に増加したテロの脅威レベルを警告するコンテンツ部分を表示し、一方実験的コンテンツの一部の後には常に快適睡眠用ベッドの広告を表示する場合、喫茶店の販売におけるあらゆる差は、制御又は実験的コンテンツが表示される時、制御コンテンツ対実験的コンテンツの差のためか、又は実験的コンテンツと制御コンテンツの各部分に続くコンテンツのためとなり得る。交絡の例には次のものが挙げられる。平均値への回帰、順序効果、持ち越し効果、床効果、天井効果、ホーソン効果、及び要求特性。
【００４８】
確率変数とは、ＩＶのレベルと共に体系的に変化しないが、喫茶店実験に対する統計的検出力を減らすことができる変数である。例えば、正しい無作為化が与えられたとして、ホテルの利用率は確率変数である。１つのホテルが利用率にはよりばらつきがあり、別のホテルはばらつきが少ないという２つの実験では、すべての他のホテルが平等である場合（例えば、同じ標本サイズ）、利用のばらつきが少ないホテルにおいて統計的検出力はより大きい。デジタルサイネージ実験における確率変数の例には次のものが挙げられる。他の販売促進活動、天気、曜日、景気。本エキスパートシステムは、これらの変数に関する情報を含むユーザーの応答を引き出す一連の質問を提示することによって、可能性のある交絡変数と確率変数に関する情報を取得する。図２Ｄに示されるように、本エキスパートシステムは、例えば、持ち越し効果（２３１）、選択の偏り（２３２）、制御された実験においてＩＶのレベルで実験に参加していない場合に扱われるサンプルが多分そうあったであろうと考えられることとはなんらかが異なる、彼らがもたらす、何らかの結果の違いを伴って生じる検出効果（２３５）（例えば、クリップボードを持つ誰かによって見られていることが、あなたがコンテンツの一部を見る通常の反応を変える可能性がある）、被験者の脱落（２３６）、実験に影響する可能性のある、地方行事（２３７）、他の広告又は販売促進の試みに関する情報（２３８）、についての情報を取得するよう計画された一連の質問を提示することもできる。
【００４９】
図２Ｅは、持ち越し効果に関する情報（２３１）を取得するために本エキスパートシステムによって実施されてもよい、いくつかの任意のプロセスをより詳細に示している。本エキスパートシステムは、別の場所で示されるコンテンツに関する情報を得るために（２３２）ユーザーへ一連の質問を提示する。別の一連の質問は、持ち越し効果をもたらす可能性のあるコンテンツのタイミングに関する情報（２３４）を含む、ユーザーから応答を引き出す。
【００５０】
本エキスパートシステムは、正しい実験を実施するのに必要な情報を取得するため、上で述べられた任意又はすべてのプロセスへユーザーを導く。図３Ａは、ユーザーへ質問を提示し、ユーザーの応答を受け取るために使ってもよい具体的なディスプレイ３００を示している。図３Ａに示されるディスプレイ３００はタッチセンサー式ディスプレイであるが、ユーザーへ質問を提示しユーザーの応答を受け取るのに適した、非タッチセンサー式ディスプレイのような、どのようなタイプの入力、出力装置も使用できる。ディスプレイのタッチ感度によって、ユーザーの応答は、ディスプレイ画面へ触れることにより入力できる。マウス、キーボード、及び／又は音声認識回路を持つマイクを含む、ユーザーからの応答を受け取るのに適した任意のタイプの入力装置が使用できることが分かるであろう。
【００５１】
この例では、ディスプレイ３００は、情報収集を容易にするため、ユーザーが触れることにより起動できる、質問／応答の閲覧エリア３０５及び様々なプルダウンメニュー３１０〜３１６を含む。各プルダウンメニュー３１０〜３１６は、異なる分野の質問及び／又は実験的計画の異なる態様に対応し、それらはメニューのタイトルによって示されている。メニュー３１０〜３１６は、階層的なメニュー構造における最高のレベルを例示している。選択されると、プルダウンメニュー３１０は、メニュー構造内の次に高い階層レベルに相当する１以上のサブメニュー３２０〜３２２を示してもよい。サブメニュー３２０〜３２２を選択すると、追加メニューが表示されてもよい。階層的な構造内でのサブメニューの提示は、メニュー構造に関連する質問の分野又は実験的計画の作用によって必要とされる特異性のレベルを達成するのに必要とされるだけ続いてもよい。タッチスクリーンによって、メニュー及び／又はサブメニューはプルダウンでき、及び／又はメニュー項目はメニューのタイトル又はメニュー項目に触れることによって起動できる。
【００５２】
図３に示されるメニューが、本エキスパートシステムに使用してもよい可能性のあるメニューの一部を表示することが好ましい。例えば、使用してもよい他のメニューは、実験を計画するための追加情報を取得するために導かれるメニュー、又は本実験を実施、分析する時に使用される情報を取得するために導かれるメニューを含む。
【００５３】
本エキスパートシステムは、様々なモードで稼動してもよく、例えば、本システムがユーザーを実験的計画プロセスへ導くように、メニュー項目の起動が本エキスパートシステムによって通常実行される。いくつかの実施形態では、ユーザーは、実験の遂行、実験的データの分析、及び／又は実験結果の解釈に関する入力を提供するため、制御プロセッサ及び／又は分析プロセッサと対話してもよい。
【００５４】
メニュー項目は又、必要に応じ、ユーザーによってアクセスされてもよい。例えば、本エキスパートシステムは、様々なメニュー又はサブメニュー項目に関連する動作を起動することによって、情報を得るプロセスを最初に通ってもよい。ユーザーは、必要に応じて、メニュー項目を再度起動することによって、プロセスの様々な工程へ戻ることができる。例えば、ユーザーは以前入力した情報を変更するためにメニュー項目へ戻りたい場合もあり、プルダウンメニュー３１０〜３１６を使うことにより都合よくそのようにできる。
【００５５】
図３Ａに示される画面３００は、「検証モード」という題名のメニュー３１０を示す。ユーザーが検証モード項目を起動した場合、画面は、本実験の独立変数の決定に関する１以上の質問を表示する。前に議論されたように、この例では、本エキスパートシステムは、デジタルディスプレイ上に表示された画像又はビデオクリップのような、デジタルサイネージコンテンツを分析するための実験を計画するよう構成されているが、本システムは、他のタイプのアプリケーション用の実験を計画するよう構成されることもできる。メニュー項目３１０の「検証モード」が起動されると、ユーザーは、サブメニュー項目３２０〜３２２からの選択肢を有する。ユーザーは、「コンテンツの個々の部分の評価」（ユーザーがコンテンツ又はプラセボコンテンツに関連しないコンテンツの部分を評価することを示す）、若しくは「コンテンツの複数部分の影響の再起動の評価」（ユーザーが、ユーザーが比較したいであろう２つの広告を有することを示す）、又は「実験が本物であるかどうか判断する」の内から１つを選ぶことができる。図３Ａは、反転表示されたサブメニュー項目３２０によって示されているように、ユーザーが、コンテンツの個々の部分を評価することを選択した場合のシナリオを示している。このオプションの選択は、コンテンツの個々の部分を評価するための実験を計画するのに必要となる、ユーザーからの情報を取得するための本エキスパートシステムによって制御されるプロセスを示している。本エキスパートシステムは、図３Ｂに示されるように、別のメニュー項目を起動することによって実験のための実験的仮説及び従属変数の決定を伴うプロセスで、次のステップへ進む。
【００５６】
図３Ｂは、「Ｅｘｐ．  Ｖａｒｉａｂｌｅｓ（実験変数）」（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  Ｖａｒｉａｂｌｅｓ（実験変数）の略記）というタイトルのメニュー項目３１１の選択を示している。プルダウンすると、メニュー３１１は「仮説／変数」、「ばらつき」及び「過去データ」というタイトルのサブメニュー項目一覧を示す。サブメニュー項目の起動は、ユーザーへ提示される一連の質問及び／又は選択肢をもたらす。例えば、メニュー項目、仮説／変数が起動された場合、画面は、図３Ｃに示されるような多数の選択肢を表示し、本実験の仮説（１つ又は複数）を展開したり、本実験の可能性のある従属変数を決定したりしてもよい。１つのシナリオでは、図３Ｃに示されるように、「コンテンツが望ましい効果を持っている場合、結果として何が変化するでしょうか？興味のあるものすべてにチェックをしてください。」という質問がユーザーへ提示される。ユーザーは、１以上の次のような応答を選んでもよい。「販売が伸びる」、「交通量が増加する」、「複数の消費者が販売員に問い合わせする」、「消費者は、特定の製品を商品陳列棚から取るようになる」、「調査された場合、消費者は特定の質問に異なる応答をする」、「その他の変化」。図３Ｃの特定の例では、ユーザーは「販売が伸びる」を選択した。この選択は、実験的仮説を次のように識別する本エキスパートシステムへ情報を提供する。デジタルサイネージコンテンツが顧客へ示される場合、販売が伸びる。情報は又、本実験において従属変数を提供する。すなわち、コンテンツの表示によってもたらされた販売における変化である。他のシナリオでは、１以上の追加の可能性のある従属変数、例えば、交通量、消費者、問い合わせ、消費者の製品の選択、及び／又は調査質問への応答は、ユーザーによって選ばれてもよい。複数の従属変数が示される場合、本エキスパートシステムは本実験のコストを計算し、各従属変数の実験の内的及び外部妥当性を評価し、適切な従属変数の選択プロセスへユーザーを導く。図３Ｄは、図３Ｃに示されているプロセスのステップで複数の選択がなされる時、本エキスパートシステムが、ユーザーが１以上の従属変数を選ぶように導く場合のある、本プロセスの一部分を示している。
【００５７】
いくつかのシナリオでは、図３Ｃに示される提供された選択肢の何れも、ユーザーによって期待される変化に対応しておらず、ユーザーは「その他」を選んでよい。その場合、本エキスパートシステムは、実験のための可能性のある従属変数を識別し特徴づけるために、ユーザーを追加の一連の質問へ導く。例えば、ユーザーが「その他」を選んだ場合、いくつかの質問は、可能性のある従属変数が連続的か又は不連続かどうかを判断する方向へ導かれる場合がある。ユーザーは、カテゴリ的又は名称的（例えば、雄と雌）である不連続なデータを有することができる。不連続な変数は、順序データ（例えば、年齢カテゴリ、２０〜２９、３０〜３９、など）と呼ばれる順序付けられたカテゴリとなり得る。連続的データは、基礎をなす連続体のある、様々な測定技術によってもたらされる。例として、「完全に嫌い」から「完全に好き」までの嗜好等級に関する調査の等級評価（７カテゴリ、１〜７等級）又は、「絶対購入しない」、から「絶対購入する」までの購入意図等級に関する調査の等級評価などがある。別の例にはより伝統的な連続的変数があり、多数の可能性のある値が存在する（気温、収入、販売、重量など）。
【００５８】
例えば、「その他」カテゴリがユーザーによって選ばれたかどうかの情報を導く際、本エキスパートシステムは、従属変数を決定するため及び／又は従属変数が連続的又は不連続かどうかを決定するために１以上の追加の質問を提示してもよい。
【００５９】
本エキスパートシステムは、検出力分析を実行するのに必要な情報を得るために、ユーザーを一連の質問へ導いてもよい。検出力分析に使用されるパラメータは、帰無仮説の下の平均値、標準偏差、検定仮説の下の平均値、危険率有意水準、検出力、及び標本サイズを含む。これらのパラメータのいくつかに関する情報はユーザーから得られ、一方その他は、本エキスパートシステムへプログラムされた標準値である。可能性のある従属変数を決定した後、本エキスパートシステムは、図３Ｅに示されるように、「ばらつき」というタイトルのサブメニュー項目に関連するプロセスを起動してもよい。これらのプロセスにおいて、本エキスパートシステムは、可能性のある従属変数のばらつきを決定するために計画された一連の質問へユーザーを導く。可能性のある従属変数のばらつきの測定は、実験の統計検出力を評価するために、本エキスパートシステムによる使用のための情報を提供する。例えば、本エキスパートシステムは、図３Ｆ及び３Ｇに示されるような利用できるデータの精度に関する情報を収集するため、質問を提示してもよい。図３Ｆにおいて、本エキスパートシステムは、利用できるデータの精度の下界に関する情報を入手するために質問を提示する。図３Ｆに示されるように、「『売上げ』を計測できる、時間増分の最小単位は何ですか」という質問は、次の選択肢を提供する。毎時、各シフト後、日次、週次、月次、又はその他。この特定の事例では、ユーザーは、売上げを計測できる最小単位は「毎時」としている。図３Ｆに示されるスクリーンショットでは、本エキスパートシステムは又、最低時間増分の計測データに関連するコストの入力をユーザーに促している。
【００６０】
図３Ｇに示されるように、本エキスパートシステムは又、データを入手するための都合の良い時間増分に関する情報を入手する。図３Ｇに示されるスクリーンショットでは、本エキスパートシステムは売上げを計測できる都合の良い時間増分に関して尋ねている。再び、ユーザーは、毎時、各シフト後、日次、週次、月次、又はその他から選択するよう促される。図３Ｇに示されるように、都合の良い増分でデータを得ることに関連するコストが又要求される。
【００６１】
本エキスパートシステムは、図３Ｈに示されるように、「過去データ」というタイトルのサブメニュー項目に関連するプロセスを起動してもよい。ユーザーは、過去の販売データが利用できるかどうかを示すよう促される（図３Ｉ）。肯定的な応答は、図３Ｊ及び３Ｋに示される画面を表示させ、これによりユーザーは時間の最小増加量及び、都合のよい時間増分に対する販売データをそれぞれ入力できる。例えば、過去の販売データは、実験の統計検出力を決定するために検出力分析で使われる従属変数（この例では販売）のための標準偏差を見積もるのに使ってもよい。図３Ｊ及び３Ｋに示される画面によって導かれる入力数は、望ましい信頼水準及び標準偏差に基づき、コンピュータによって決定される。例えば、コンピュータは、標準偏差が特定範囲内に収まる特定の信頼度を達成するため、標準偏差の見積りに必要な入力の特定数の情報を提供するよう、ユーザーを促す。
【００６２】
標準偏差に使用される信頼度、例えば、９０％又は９５％は、通常ユーザーへは明白であるが、本エキスパートシステムの、プログラム制御できる値であってもよい。本エキスパートシステムが使用する特定の値、例えば、上に述べられる従属変数の標準偏差の信頼水準、及び実験の危険率有意水準は、システムが構成される時にプログラム可能である。これらの構成値は、例えば、本エキスパートシステムソフトウェアに精通している管理者によって後で変更することができる。
【００６３】
本エキスパートシステムは、実験の効果に関連する情報を得るためにユーザーへ質問を提示してもよい。図３Ｌは、最小の寸法効果を決定するためにユーザーへ提示されてもよい質問を示すスクリーンショットである。この例では、本エキスパートシステムは、コンテンツを有益にする、販売での増加量をユーザーに入力するようリクエストする。
【００６４】
正しい実験を計画するために、本エキスパートシステムは、可能性のある交絡及び／又は実験に影響する可能性のある確率変数に関する情報を取得する。例えば、交絡変数は、持ち越し効果、選択の偏り、試験効果、及び被験者の脱落に関連してもよい。図３Ｍの画面に示されるように、これらの要因のメニュー項目は、これらの要因に関する情報を取得するために起動され、ユーザーへ提示される一連の質問を導く。図３Ｍでは、メニュー項目の持ち越し効果が反転表示されている。「持ち越し効果」のメニュー項目を起動すると、図３Ｎ〜３Ｐに提示されるような質問を導く。図３Ｎでは、本エキスパートシステムは、コンテンツが示される可能性のある、他の場所に関する情報をユーザーへ示すような質問を提示する。図３Ｏ及び３Ｐでは、本エキスパートシステムは、持ち越し効果のタイミングに関する情報をユーザーが示すような質問を提示する。
【００６５】
図４Ａは、デジタルサイネージシステム（ＤＳＳ）のブロック図であり、本発明の実施形態に従うデジタルサイネージコンテンツの有効性を検証するための正しい実験の機能を組み込んでもよい。図４Ａのブロック図は、機能ブロックに分割されたＤＳＳの１つの構成を示している。当業者は、ＤＳＳは、代わりの方法として異なる機能ブロックを使って示されてもよく、ＤＳＳの様々な構成要素が、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアの組み合わせとして実施されてもよいことを理解する。
【００６６】
本発明によるシステムは、本明細書で述べられる１以上の機構、構造、方法、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、システムは、図４Ａに示されるように、１以上の有益な機構、及び／又はプロセスを含んで導入されてもよい。そのようなシステムは本明細書に述べられるすべての機構を含む必要はないが、有用な構造及び／又は機能性を備える、選択された機構を含んで導入できることを意図されている。
【００６７】
図４Ａに示されるＤＳＳは、オーディオ、ビジュアル及び／又は他のマルチメディア形式を介して情報コンテンツを提示するよう構成されたコンピュータ化されたシステムである。ＤＳＳは、提示される情報コンテンツ一覧を自動的又は半自動的に提供するプレイリストを生成する機能性、及びコンテンツの提示の順序を定義するスケジュールを含んでもよい。半自動モードでは、ユーザーは、対話式ユーザーインターフェース４１０を介してＤＳＳ制御プロセッサ４０５へアクセスできる。ＤＳＳ制御プロセッサ４０５に支援されながら、ユーザーは提示されるコンテンツを識別し、１以上のＤＳＳプレーヤー４１５のタイミングと順序を制御するプレイリスト及びスケジュールを生成してもよい。各プレーヤー４１５は、プレーヤーのために開発されたプレイリスト及びスケジュールに従い、コンテンツを受信者へ提示する。情報コンテンツは、画像、文字、ビデオクリップ、静止画像、オーディオクリップ、ウェブページ、及び／又は例えば、ビデオ及び／又はオーディオコンテンツの任意の組み合わせを含んでもよい。
【００６８】
いくつかの実施では、プレイリスト及びスケジュールが作成された後、ＤＳＳ制御プロセッサ４０５はプレイリストに必要なコンテンツを決定し、コンテンツサーバーからコンテンツをダウンロードし、コンテンツをプレイリスト及びスケジュールと共に、コンテンツをプレーヤー４１５へ割り当てるプレーヤーコントローラ４２０へ転送する。図４Ａはプレーヤーコントローラ４２０を１つのみ示しているが、複数のプレーヤーコントローラは単一のＤＳＳ制御プロセッサ４０５へ連結されてもよい。各プレーヤーコントローラ４２０は、単一のプレーヤー、又は複数のプレーヤー４１５を制御してもよい。コンテンツ及び／又はプレイリスト及びスケジュールは、コンテンツ／プレイリスト／スケジュールが提供されることを意図される、プレーヤー４１５を識別する情報を提供しながら、ＤＳＳ制御プロセッサ４０５から１以上のプレーヤーコントローラ４２０へ圧縮された形式で、適切なアドレス指定と共に転送されてもよい。いくつかのアプリケーションでは、プレーヤー４１５は店舗で流通されてもよく、プレーヤー４１５に提示されているコンテンツは広告であってもよい。
【００６９】
他の実施例では、ＤＳＳ制御プロセッサ４０５は、プレイリスト及びスケジュールのみをプレーヤーコントローラ４２０へ転送してもよい。コンテンツがプレーヤーコントローラ４２０上に常駐していない場合、プレーヤーコントローラ４２０は、提示するコンテンツを取得するためコンテンツストレージ４２５へアクセスしてもよい。いくつかのシナリオでは、コンテンツストレージ４２５を含むＤＳＳシステムの１以上の様々な構成要素が、イントラネット又はインターネット接続のようなネットワーク接続を介してアクセスできてもよい。プレーヤーコントローラ４２０は望ましいコンテンツを組み立ててもよい、又は、そうではなくプレイリスト及びスケジュールに応じてプレーヤー上に望ましいコンテンツの表示を促進してもよい。プレーヤー４１５に提示されたプレイリスト、スケジュール、及び／又はコンテンツは定期的に、又は必要に応じて、例えば、プレーヤーコントローラ４２０を通して、又はＤＳＳ制御プロセッサ４０５を通して、ユーザーによって変更できる。
【００７０】
特定の実施では、ＤＳＳ制御プロセッサ４０５は、プレーヤー上で動作するコンテンツのプログラムの開発及び／又は書式設定を容易にする。例えば、ＤＳＳ制御プロセッサ４０５は、テンプレートを使用することで視聴覚プログラムの書式設定を容易にすることができる。テンプレートには、提示される視聴覚用プログラムの開発に適用される書式設定の制約及び／又は規則が含まれている。例えば、テンプレートには特定の種類のコンテンツのために使用される画面の一部と、各セグメント内で動作できるコンテンツの種類、その動作の順序、字体の大きさ、及び／又は、プログラムの表示に適用できる他の制約或いは規則、に関連する規則を含めることができる。別々の組合せの規則及び／又は制約を、各表示構成に使用するのが望ましい。特定の実施形態では、異なる表示のためのプログラムの書式設定はＤＳＳ制御プロセッサ４０５によって自動的に実施することができる。
【００７１】
特定の実施例では、ＤＳＳは認知科学の分野の調査と実験によって得られた情報に基づいて表示される、テンプレートの作成、コンテンツの生成、コンテンツの選択、プログラムの組み立て、及び／又はプログラムの書式設定を行うことができる。認知科学は、人間の認知メカニズムの理解を追求している。認知科学と視覚科学の分野は、人間の知覚システムが情報を処理する方法、気付きの背後にあるメカニズム、人間の頭脳が記憶の中に情報を保存し表現する方法、並びに言語と問題解決の認知の基礎について、膨大な知識基盤を作り出してきた。コンテンツの計画、レイアウト、書式設定、及び／又はコンテンツの表現に認知科学を応用することにより、人間の認知システムに簡単に処理され、容易に理解でき、そして人間の記憶に容易に格納できる情報を生み出す。認知科学から取得され、認知科学データベース４３０に保存された知識は、テンプレートの作成、コンテンツの計画、コンテンツの選択、コンテンツの配信、プログラムの組み立て、及び／又は表示用プログラムの書式設定を含む１以上のＤＳＳのプロセスを自動的もしくは半自動的に知らせるのに使用されることができる。ＤＳＳのプログラミングと連動して使用される認知科学データベース４３０は認知科学の指導によって強化された広告又は他のデジタルサイネージプログラムを生み出す一方、システムユーザーはこの分野の特定の訓練を受ける必要はない。
【００７２】
例えば広告キャンペーンなどのようなデジタルサイネージプログラムの開発においてＤＳＳ制御プロセッサ４０５は、ユーザーを認知科学から取得した知識の使用によって強化された多様なプロセスに誘導できる。例えば、認知科学データベース４３０に保存された情報は最適なプログラムレイアウトを作成するためのテンプレートの選択、及び／又はコンテンツの選択（コンテンツの要素を画像又はテキストにすべきか、動きを付けるべきか、色、大きさなど）、及び／又は、プログラム開発のその他の面の実施に、適用されることができる。
【００７３】
ＤＳＳは、多様な表示形式や視覚条件に対応できるようなデジタルサイネージプログラムの代替バージョンを計画する能力を含んでもよい。表示装置技術は多様であり、デジタルサイネージネットワーク上でコンテンツの表現に使用される各表示形式には大きな違いがある。例えば、大きさ、形状、輝度、及び視覚条件はデジタルサイネージネットワーク全体で大きく異なる（例えば、特定の表示装置は小型、折りたたみ式、曲線的な画面であるが、一方他の表示装置は標準的な大型液晶（ＬＣＤ）及びプラズマディスプレイである可能性もある）。表示形式及び視覚条件の多様性は、そのコンテンツの一部のどの単一バージョンもネットワーク全体の各表示装置で最適とはならない場合があることを意味している。この問題を解決するためには、各表示装置の型式や視覚環境に対応するコンテンツの各部分のバージョンを作成し、それらのコンテンツのバージョンを対応するネットワーク上の画面に選択的に配信する必要があるかもしれない。しかし、コンテンツの計画者に巨大なＤＳＳネットワーク上の表示装置の型式と視覚条件についてそれほどの詳細な知識を持つことを期待するのは現実的ではない。さらに、前記のコンテンツ計画者がそのような詳細知識を持っていたとしても、各表示装置用のコンテンツのバージョンを手作業で作成し、そのコンテンツを対応する各表示装置上で適切な時間に表示するよう手作業で計画することは多大な時間を必要とするであろう。
【００７４】
ＤＳＳは、展開されるコンテンツの有効性を改善するのに使用するデータを収集するためのデータ取得ユニット４３５を含んでもよい。データ取得ユニット４３５は、デジタルサイネージネットワークの有効性の基になる分散要素を、コンテンツの展開中に継続的にリアルタイムで収集する。取得された情報は、ＤＳＳのコンテンツの有効性の継続的な改善に加え、コンテンツ部分の個別バージョンの改良を促進できる。どのようなセンサー又は販売行事が特定のタイプのコンテンツの表示を引き起こすかを学習するために、以前に取得されたデータを使用することができる。
【００７５】
あらゆるコンテンツプログラムにおけるコンテンツの個別部分は、特定の目標を有する（例えば、特定の製品の販売）。デジタルサイネージネットワークのユーザーにとって、各目標の値には通常ばらつきがある。例えば、製品の目標の値に要素として組み込まれている各製品の利益幅及び在庫水準にはばらつきがある場合がある。各目標の達成の値は、デジタルサイネージプログラムの展開中に常に変化する。例えば、製品の在庫水準は変化することもあり、そうするとその製品の販売目標が影響を受ける。
【００７６】
ＤＳＳの有効性を全体的に高めるには、１）デジタルサイネージプログラムに関係する目標に関し、デジタルサイネージプログラム展開の影響の正確な予測と、２）コンテンツの一部に対応する各個別目標の値の変化にあわせて配信パターン（時期、頻度、及び場所）を継続的に変更すること、を伴う。多くの場合、ＤＳＳのユーザーにとってコンテンツの展開の影響を予測し、コンテンツの各部分に関連する目標値の継続的な変化を基に手動でコンテンツの配信パターンを変更することは実行不可能である。ＤＳＳは、デジタルサイネージプログラムの影響を予測し、予測に基づいてコンテンツの配信を変更する機能を提供する。
【００７７】
既述のごとく、コンテンツは影響する人間行動（例えば、購買行動への影響）の目標と共にプレーヤー４１５上に表示される。しかし、従前のデジタルサイネージシステムは、サイネージコンテンツと人間行動との間の因果関係を証明することも、因果関係の強さを計測することもできない。この困難さは、コンテンツを現在のデジタルサイネージネットワーク上に配信する方法が、人間行動の計測された変化がサイネージコンテンツによって引き起こされたのか、若しくは、ある交絡因子（例えば、天候の変化、製品の一般需要の変化、製品の値段の変化）の結果によるものかを決定することをサポートしていないことに起因するものである。サイネージコンテンツと人間行動との因果関係を決定的に決める唯一の方法は、サイネージコンテンツが複合的な実験の計画を使用して体系的に操作され、これらの人間行動に対する操作の影響が注意深く計測されている間に正しい実験を実施することである。このような実験を手動で実施するには多大な時間を必要とし、正しい実験の計画の科学的方法における多大な知識と訓練を必要とする。デジタルサイネージシステムのユーザーは、交絡因子を含まない結果が得られる正しい実験を計画する方法を理解するための充分な訓練を受けていない場合がある。図４Ａに示すＤＳＳは、正しい実験を計画する能力を提供する実験計画プロセッサ４４０及びユーザーインターフェース４１０を含む。
【００７８】
図４Ｂは、正しい実験を計画するよう構成された実験計画プロセッサを含むエキスパートシステムを示している。先に論述したように、実験計画プロセッサ４４０は、ユーザーとの相互作用を伴い完全自動又は半自動で作動するように構成することができる。半自動モードでは、実験計画プロセッサ４４０は正しい実験を計画するためにユーザーインタフェース４１０を介して行われる様々な相互作用セッションへユーザーを導くことができる。そのようなプロセスでは、実験計画プロセッサ４４０は交絡因子を含まないデータを作成する正しい実験を確実に計画する。このようにユーザーは実験計画プロセッサ４４０のプログラミングに頼ることができ、正しい実験を計画する知識や経験を必要とされない。ＤＳＳは、実験計画プロセッサだけを含んでもよく、若しくは実験展開ユニット４４５、データ取得ユニット４３５、及びデータ分析ユニット４５０などの追加的な要素を含んでもよい。
【００７９】
実験計画プロセッサ４４０は、自動的もしくは半自動的に実験の目的もしくは仮説を設定し、実験の独立変数と従属変数を識別し、適切な無作為化、バランス化、カウンターバランス化、及び／又はブロック化を適用する制御グループ及び処置グループを形成してもよい。ＤＳＳとの関係において、例えば、実験の目的を特定製品の販売を促進する広告キャンペーンの有効性の評価としてもよい。独立変数（１又は複数）はコンテンツ要素の表示のある側面に関連付けられでもよい。従属変数（１又は複数）はその製品の売上増加に関連付けられてもよい。
【００８０】
実験計画プロセッサ４４０は、実験的コンテンツ及び制御コンテンツが表示されるＤＳＳの多様な場所の選択を含む、適切な処置グループ及び制御グループを形成してもよい。実験プロセスに交絡因子を作り出す可能性がある、コンテンツ形式、スケジュール、表示場所、及び／又は他の要因を含む実験的コンテンツの表示は、実験計画プロセッサ４４０によって制御される。実験計画プロセッサ４４０は、制御グループ及び処置グループの適切な無作為化、カウンターバランス化、及びブロック化を確実に行い、実質的に交絡因子の無い実験結果を実現することができる。ＤＳＳシステムとの関連における実験の計画には、例えば、実験を介して検証されるべきコンテンツを表示するための適切なプレイリスト及びスケジュールの生成を含んでもよく、制御コンテンツの表示のためのプレイリストとスケジュールの生成を又含んでもよい。
【００８１】
いくつかの構成では、本エキスパートシステムはさらに実験展開ユニット４４５を含んでもよい。実験展開ユニット４４５は、実験の展開を容易にするよう構成される。具体的なＤＳＳシステムに関連して、実験展開ユニット４４５は、プレイリストとスケジュールによって指定されるようにプレーヤー４１５に表示するため、実験的コンテンツ及び多様なプレーヤー構成のための制御グループコンテンツの書式設定を行い、実験的コンテンツと制御コンテンツをプレーヤーコントローラ４２０へ転送することを促進する。
【００８２】
データ取得ユニット４３５は、制御グループと処置グループから実験データを収集するよう構成されてもよい。データ取得ユニット４３５は、あらゆる手段を介して本実験に関連するデータ取得の実行又は促進を行ってもよい。例えば、具体的なＤＳＳに関連してデータ取得ユニット４３５は、製品の動き、製品の販売、顧客の行動又は反応、及び／又はその他の情報を収集する多様なセンサー又はデータ取得装置４６２、４６４、４６６と結合してもよい。センサー４６２は、例えば、コンテンツが表示された時に顧客がその製品を取り上げたか、或いは顧客が表示の近くにいたかなどを検知するのに使用してもよい。販売は店舗販売時点情報管理システム（ＰＯＳ）４６４によって取得された情報に基づいて決定されてもよい。コンテンツの表示を確認する１以上の機器４６６も使用されてもよい。製品の在庫水準の変化の情報は在庫管理システムを介して利用可能となってもよい。顧客の反応は質問表を介して取得されてもよい。実施された実験が正しい実験であれば、データ取得ユニット４３５によって取得されたデータは実質的に交絡因子が含まれない。
【００８３】
データ取得ユニット４３５は、データ取得ユニット４３５によって収集された実験データを分析するために構成されたデータ分析ユニット４５０と結合されてもよい。データ分析ユニット４５０は、実験の独立変数と従属変数との因果関係を決定及び／又は定量化してもよい。図示されたＤＳＳについて、分析結果は製品販売への影響においてコンテンツが効果的であることを判断するために使用できる。
【００８４】
分析ユニット４５０は独立変数及び従属変数に関する情報（例えば、独立変数及び従属変数は連続的か不連続かなど）受け取るので、分析ユニット４５０は、実験からのデータに適用すべき適切な統計的検証を選択するために必要な情報の多くを有する。例えば、２つの離散準位を持つ１つの独立変数と１つの連続的な従属変数があるとすると、Ｔ検定が推論的統計検定に使用され、一方２つの離散準位を持つ１つの独立変数と２つの離散準位を持つ１つの従属変数がある場合、カイ二乗検定が推論的統計検定に使用される。同様に分析ユニットは、どの実験的条件が特定の仮説の診断となるかに関する実験計画プロセッサ４４０からの情報にアクセスするので、分析ユニット４５０はどの実験的条件及び制御条件を統計的に比較するべきかを決定するために必要な情報のほとんど又は全てを有する。
【００８５】
分析結果は、追加的にもしくは代替的に多様なプロセスの実施又は修正に使用される場合がある。例えば、製品販売の影響においてコンテンツが効果的である場合、該コンテンツが組み込まれた製品キャンペーンを開発してもよい。売上増加の有効性に基づき、コンテンツ評価プロセス４７２によってコンテンツに価値が割り当てられる場合がある。コンテンツを使用する広告者は、コンテンツの価値に従って請求ユニット４７４によって請求されてもよい。データ分析ユニット４５０も又、在庫管理４７６に情報を提供する場合がある。加えて、データ分析ユニット４５０は、販売キャンペーン展開時に販売予測を生成する販売予測ユニット４７８に情報を提供する場合がある。売上予測ユニット４７８は、広告キャンペーンによって生成された売上げをサポートするのに必要な商品在庫を追加的又は代替的に予測してもよい。
【００８６】
本明細書で提供される説明を使用して、本発明は機械、プロセス、又は標準プログラムを使用した製品、及び／又は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアをプログラミングするエンジニアリング技法、若しくはそれらの組合せとして実施されてもよい。
【００８７】
コンピュータによる判読可能なプログラムコードを有する、結果として生じたあらゆるプログラム（１又は複数）は、常駐型メモリ機器、スマートカード又は他の着脱式メモリ装置、若しくは発信機器などの１以上のコンピュータが利用できる媒体に統合されてもよく、それによって、本発明に従うコンピュータプログラム製品又はその他製品を製造できる。本明細書で使用する「製品」及び「コンピュータプログラム製品」という用語は、コンピュータで利用可能な任意の媒体上又はそのようなプログラムを伝送する任意の伝送媒体内に永続的又は一時的に存在するコンピュータプログラムを包含することを意図している。
【００８８】
デジタルサイネージコンテンツの生成機能、エキスパートシステムによって計画された実験の展開、並びに実験的データの収集を含む、デジタルサイネージシステムの実施については、２００５年１２月２９日に出願された米国特許出願Ｓ／Ｎ  １１／３２１，３４０に詳細が記述されており、参照として本明細書に組み込まれている。
【００８９】
本発明の様々な実施形態についての上述の説明は、例示及び説明を目的として提示したものである。それは、包括的であることも、開示されたまさにその形態に本発明を限定することも意図していない。以上の教示を考慮すれば、多くの修正形態及び変形形態が可能である。例えば、本発明の実施形態は、多岐にわたるアプリケーションにより実施されてもよい。本発明の範囲は、この詳細な説明によって制限されず、むしろ本明細書に添付の請求項によって制限されるものとする。
【００９０】
本発明は様々な変更例及び代替形状が可能であるが、それらの具体例を例として図面に示すとともに詳細に説明する。しかし、それは本発明を説明する特定の実施形態に限定しようとするものではないことは理解されよう。逆に、添付の請求の範囲に記載した発明の範囲を逸脱することなく、あらゆる変更、同等物、及び代替物を含むことを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１Ａ】発明の実施例に従うエキスパートシステムの要素。
【図１Ｂ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために実験計画プロセッサとユーザーインタフェースによって実施されたプロセスを示す図。
【図１Ｃ】正しい実験の要素。
【図１Ｄ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画し、実験を実施し、実験データ分析し、及び／又は、正しい実験の結果を解釈するよう構成されたシステムを図示するブロック図。
【図２Ａ】本発明の実施形態に従い実験計画プロセッサにより実施できるプロセスの概要を示す図。
【図２Ｂ】本発明の実施形態に従い実験計画プロセッサにより実施できるプロセスの概要を示す図。
【図２Ｃ】本発明の実施形態に従い実験計画プロセッサにより実施できるプロセスの概要を示す図。
【図２Ｄ】本発明の実施形態に従い実験計画プロセッサにより実施できるプロセスの概要を示す図。
【図２Ｅ】本発明の実施形態に従い実験計画プロセッサにより実施できるプロセスの概要を示す図。
【図３Ａ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｂ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｃ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｄ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｅ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｆ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｇ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｈ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｉ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｊ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｋ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｌ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｍ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｎ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｏ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図３Ｐ】本発明の実施形態に従い正しい実験を計画するために使用されるプロセスのいくつかについてユーザーに提示される可能性のある質問を示すディスプレイ画面のスクリーンショット。
【図４Ａ】本発明の実施形態に従いデジタルサイネージコンテンツの有効性を検証するための正しい実験を計画する機能を組み込むことができるデジタルサイネージシステムのブロック図。
【図４Ｂ】本発明の実施形態に従いデジタルサイネージコンテンツの評価を行うために正しい実験を計画、実施、分析するよう構成されたシステム。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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【図３Ｆ】
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【図３Ｇ】
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【図３Ｈ】
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【図３Ｉ】
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【図３Ｊ】
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【図３Ｋ】
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【図３Ｌ】
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【図３Ｍ】
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【図３Ｎ】
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【図３Ｏ】
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【図３Ｐ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【国際調査報告】
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