(57)【要約】      （修正有）【課題】好適な調査候補者のリアルタイム選択を提供する。【解決手段】調査に参加する候補者を評価する方法であって、（ａ）該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップ３０２と、（ｂ）ステップ（ａ）で得られた該情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップ３０４と、（ｃ）該一つ以上の事前に決められたグループの各々について、該候補者を該グループに追加すると、該グループの母集団が特定の閾値を超えて増加しそうな場合、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を許可するステップ３１２と、（ｄ）参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップ３１４とを包含する。【選択図】図３Ａ
2011192302.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
本明細書に記載の発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、調査に関し、より具体的には、オンライン調査に参加する候補者を評価し、選択することに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客調査は、製品を市場に出す前に、顧客の嗜好データを収集するための効率的な方法である。調査は、通常、調査回答者、すなわち参加者に一連の質問を提供する調査実施者、すなわち調査者により構成され、その質問への回答が、参加者の特定の選択または消費財に対する嗜好についての洞察を提供する。通常の調査は、一連の口頭の質問、文書による多肢選択のアンケート、または、対話形オンライン試験を含み得る。調査方式は、調査者から、市場をテストするための実際に製造する物理的な製品モデルという重荷をしばしば軽減し、代わりに、調査者が、見込み顧客の親近性を測るための口頭の選択または選択のグラフによる例示を伝えることを可能にする。その結果、開発費は、しばしば大幅に削減され、特定の製品は、それが理論的に成功するはずの市場に出され得る。
【０００３】
コンピュータ、特に、インターネットなどの電子ネットワークに接続されたコンピュータは、調査通信媒体として理想的である。なぜなら参加者は遠くにいても、同時に質問されなくてもよいからである。調査が、電子ネットワークを通じて提示された場合、参加者は、広大な地理的な距離を越えて、参加者の都合のよい時間に、調査と対話可能である。参加者および調査者によって使用されるコンピュータは、調査時に、物理的に近接する必要もないし、調査者によって管理される必要もないので、このことは、見込み参加者の人員を大幅に拡張し、調査管理総費用を簡略化する。
【０００４】
しかし、従来のコンピュータ化調査の一つの制約は、参加者に提示される選択肢は、一般的に、事前に定義される必要があることである。コンピュータ調査プログラムは、参加者によって与えられる回答に関わらず、通常すべての質問を事前に決められた順序で提示する。このように、調査の質問および選択肢が提示される順序は、調査が開始する前に、通常固定される。
【０００５】
参加者の回答に基づき選択肢の提示順序を変動させる調査でさえ、この制限の局面を受ける。参加者の決定選択肢または決定対象の順序は、変動可能であり得るが、決定対象自体は一般的に、固定されている。通常、これらの調査プログラムは、「参加者が回答Ａを与えた場合、決定対象Ｂの代わりにＣを表示せよ」に似た、対象提示間の論理に依存する。通常の調査プログラムは、「参加者が回答Ａを与えた場合、以前考えられていない決定対象を表示せよ」に同等の規則を処理し得ない。理由は、プログラムには、調査者によって入力されない決定対象を作成する手段が欠如しているからである。この懸念に対処するために、決定対象の母集団を参加者の嗜好に基づきリアルタイムに修正または進化するオンライン進化調査が存在する。これらの調査については、参加者は、同時でなくとも、加わり、参加し、去り得る。そのような調査において、グループおよびサブグループの嗜好に関する計算、推論、決定は、調査フィールド期間内にダイナミックに、すなわち、リアルタイムに行われる。この可変参加者母集団および可変決定対象調査モデルは、提示された決定対象についての嗜好を収束に導き、提示された決定対象は、特定時点における過去および有効な調査参加者の特性に従って大幅に影響され得る。本質的に、任意の時間に、過度の数の均質な参加者が、進化調査と対話した場合、参加者は、考慮中の決定対象の自然進化を実質的に変更し得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
（本発明の概要）
このように、決定対象が統計的に望ましくない候補者によって進化されないことを確実にするために、参加者グループ代表についてリアルタイムの制御を行うオンライン調査に参加する候補者を評価（ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ）し、選択する方法に対する必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この必要性を満足するために、本発明は、特定の参加者グループの代表を過剰にも過少にもしない調査にのみに候補者を参加させることによって、適切な参加者代表を確実にするシステムおよび方法を提供する。本発明に従い、過少または過剰代表の回避は、候補者の参加を許可するが、調査のリアルタイムの計算からのその収集データを除外することによってかまたは、単に候補者を参加から除外することによって、達成される。
【０００８】
本発明の一局面に従い、調査に参加する候補者を評価する方法が提供される。本方法の実行によって、候補者を記述する情報は、最初に電子ネットワークを通じて得られる。得られた情報に基づき、候補者は、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして分類される。各事前に決められたグループについて、候補者をその特定のグループに追加すると、そのグループにおける母集団を特定の代表閾値を超えるように増加させる場合、候補者は調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は、各事前に決められたグループのメンバーとして追加され、調査への参加が許可される。
【０００９】
本発明の別の局面に従い、調査に参加する候補者を評価する方法が提供される。本方法の実行によって、候補者を記述する情報は、最初に電子ネットワークを通じて得られる。得られた情報に基づき、候補者は、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして分類される。各事前に決められたグループについて、候補者をその特定のグループに追加することが、任意の他のグループの母集団を特定の代表閾値未満に減少させる場合、候補者は調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は、各事前に決められたグループのメンバーとして追加され、調査への参加が許可される。
【００１０】
本発明のさらに別の局面に従い、調査に参加する候補者を評価するシステムが提供される。システムは、電子ネットワークに接続され、電子ネットワークを通じて、候補者を記述した情報を得るように構成されたコンピュータを含む。得られた情報に基づき、候補者は、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして分類される。各事前に決められたグループについて、候補者をその特定のグループに追加することが、どのグループの母集団も特定の代表閾値未満に減少させる場合、候補者は調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は、各事前に決められたグループのメンバーとして追加され、調査への参加が許可される。
【００１１】
本発明の別の局面に従い、決定対象の中から客観的に事前に定義された消費者グループの嗜好を評価（ａｓｓｅｓｓ）する方法が提供される。この局面において、決定対象は、製品の各種の形態または異なる製品選択肢を含む。本方法に従い、電子ネットワークを通じて調査を実施するとき、見込み新候補者は、調査への参加要求が許可される。次に、候補者が客観的に事前に定義された消費者グループのメンバーとして分類され得るかどうかの決定に関するデータが、ネットワークを通じて得られる。候補者を追加することが、グループの消費者のサブタイプを過剰代表するにする結果となりそうか、または候補者はグループに客観的に含まれない場合、候補者は、調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は調査への参加を許可され、一つ以上の決定対象についての候補者の親近感を表示する嗜好情報を提供する。調査が一つのグループまたは製品形態の好ましいグループを使用するとき、この実行により、製品開発者が客観的に定義されたグループによって好まれる属性の組み合せを含む製品形態を発見することが可能になる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
調査に参加する候補者を評価する方法であって、
（ａ）該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップと、
（ｂ）ステップ（ａ）で得られた該情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップと、
（ｃ）該一つ以上の事前に決められたグループの各々について、該候補者を該グループに追加すると、該グループの母集団が特定の閾値を超えて増加しそうな場合、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を許可するステップと、
（ｄ）該候補者が該調査への参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップと
を包含する、方法。
（項目２）
ステップ（ｄ）で得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに包含する、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記一つ以上の事前に決められたグループの少なくとも一人の他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに包含する、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記得られた情報が、前記候補者の：
年齢と、
人種または民族と、
結婚状況と、
特定の製品を購入する傾向と、
所得範囲と、
性と、
職業と、
社会経済上の分類と、
教育レベルと、
身体的特徴と、
健康と、
地理的位置と、
該候補者が、以前に調査に参加したか否かと
の一つ以上を含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得るステップをさらに包含する、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得るステップをさらに包含する、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記特定の閾値は、前記調査への参加を許可されたすべての候補者のパーセンテージを含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージで許容可能な最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲を含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに含む、項目８に記載の方法。
（項目１０）
調査に参加する候補者を評価する方法であって、
（ａ）該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップと、
（ｂ）ステップ（ａ）で得られた情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップと、
（ｃ）該一つ以上の事前に決められたグループの各々について、該候補者の該調査への参加を許可すると、任意のグループを特定の閾値未満に減らしそうな場合、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を許可するステップと、
（ｄ）該候補者が該調査への参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップと
を包含する、方法。
（項目１１）
ステップ（ｄ）で得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに包含する、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
前記最初の一つ以上の事前に決められたグループの少なくとも一人の他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに包含する、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記得られた情報が、前記候補者の：
年齢と、
人種または民族と、
結婚状況と、
特定の製品を購入する傾向と、
所得範囲と、
性と、
職業と、
社会経済上の分類と、
教育レベルと、
身体的特徴と、
健康と、
地理的位置と、
該候補者が、以前に調査に参加したか否かと
の一つ以上を含む、項目１０に記載の方法。
（項目１４）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得、記録するステップをさらに包含する、項目１０に記載の方法。
（項目１５）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得るステップをさらに包含する、項目１０に記載の方法。
（項目１６）
前記特定の閾値は、前記調査への参加を許可されたすべての候補者のパーセンテージを含む、項目１０に記載の方法。
（項目１７）
前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージで許容可能な最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲を含む、項目１０に記載の方法。
（項目１８）
前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに含む、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
電子ネットワークに接続されたコンピュータシステムであって、該システムは、
（ａ）該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップと、
（ｂ）ステップ（ａ）で得られた情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップと、
（ｃ）該一つ以上の事前に決められたグループのメンバーの各々について、該候補者の該調査への参加を許可すると、どのグループの母集団でも特定の閾値未満にし、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を可能にするステップと、
（ｄ）該候補者が調査への参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップと
を実行するように構成された、システム。
（項目２０）
ステップ（ｄ）で得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに備える、項目１９に記載のシステム。
（項目２１）
前記一つ以上の事前に決められたグループの少なくとも一つの他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに備える、項目２０に記載のシステム。
（項目２２）
前記得られた情報が、前記候補者の：
年齢と、
人種または民族と、
結婚状況と、
特定の製品を購入する傾向と、
所得範囲と、
性と、
職業と、
社会経済上の分類と、
教育レベルと、
身体的特徴と、
健康と、
地理的位置と、
該候補者が、以前に調査に参加したか否かと
のうちの一つ以上を含む、項目１９に記載のシステム。
（項目２３）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得る、項目１９に記載のシステム。
（項目２４）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得る、項目１９に記載のシステム。
（項目２５）
前記特定の閾値は、前記調査への参加を許可されたすべての候補者のパーセンテージを含む、項目１９に記載のシステム。
（項目２６）
前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージで許容可能な最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲を含む、項目１９に記載のシステム。
（項目２７）
前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに含む、項目２６に記載のシステム。
（項目２８）
電子ネットワークを通じて、製品の各種形式を含む決定対象の中から客観的に事前に定義された消費者グループの嗜好を評価する方法であって、
（ａ）ネットワークを通じて消費者に表示された各種の決定対象に関する嗜好情報を該ネットワークを通じて収集することを伴う調査を実施するときに、見込み新候補者の該調査への参加要求を許可するステップと、
（ｂ）該候補者が、客観的に事前に定義された消費者グループのメンバーとして分類され得るかどうかの決定に関するデータを、該ネットワークを通じて得るステップと、
（ｃ）該候補者を追加すると、該グループの消費者のサブタイプを過剰代表にする結果となりそうな場合、または該候補者が該グループに客観的に含まれ得ない場合、該候補者を該調査への参加から除外するステップと、
（ｄ）そうでない場合、該候補者が該調査への参加を許可し、一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を表示する該候補者からの嗜好情報を得るステップと
を包含する、方法。
（項目２９）
ステップ（ｄ）で得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに備える、項目２８に記載の方法。
（項目３０）
前記消費者グループの少なくとも一つの他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに備える、項目２９に記載の方法。
（項目３１）
前記データが、前記候補者の：
年齢と、
人種または民族と、
結婚状況と、
特定の製品を購入する傾向と、
所得範囲と、
性と、
職業と、
社会経済上の分類と、
教育レベルと、
身体的特徴と、
健康と、
地理的位置と、
該候補者が、以前に調査に参加したか否かと
の一つ以上を含む、項目２８に記載の方法。
（項目３２）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得る、項目２８に記載の方法。
（項目３３）
前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得る、項目２８に記載の方法。
（項目３４）
前記グループの消費者のサブタイプを過剰代表にすることは、該サブタイプのパーセンテージが該調査への参加を許可されたすべての候補者の最大許容パーセンテージを超えるようにすることを含む、項目２８に記載の方法。
（項目３５）
前記グループの消費者のサブタイプを過剰代表にすることは、該サブタイプのパーセンテージがすべての候補者の最大許容可能パーセンテージを超えるようにすることか、または別のサブタイプのパーセンテージをすべての候補者の許容可能な最小のパーセンテージ未満にすることを含む、項目２８に記載の方法。
（項目３６）
前記最大許容可能パーセンテージは、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに包含する、項目３５に記載の方法。
（項目３７）
前記最小許容可能パーセンテージは、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに包含する、項目３５に記載の方法。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本発明自体とともに、本発明のこれらおよび他の局面は、例示することを意図し、本発明を限定することを意図しない下記の詳細な説明および添付図面からより十分に理解される。
【図１】図１は、本発明の一実施形態に従った電子ネットワークを示す。
【図２】図２は、見込み候補者を中央ホストに接続する電子ネットワークを示す。
【図３Ａ】図３Ａは、候補者を調査に許可しまたは調査から除外するいずれかの方法を示すフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Ｂは、図３Ａに示された実施形態に従う候補者を除外する一つのあり得る方法を示す。
【図３Ｃ】図３Ｃは、図３Ａに示された実施形態に従う候補者を除外する別の方法を示す。
【図４】図４は、一つ以上の決定対象についてグループの嗜好を評価する方法を例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
請求項に係る発明は、オンライン調査への参加が許可された候補者の人数と特性を調整する方法およびシステムを提供する。
【００１４】
従来の市場調査は、参加者を世論調査し、参加者の回答を表にし、およびおそらくこれらの回答を使用して、参加者の嗜好または意見について洞察を得て、推論するためにその後使用される統計のモデルを開発することを伴う。前に検討されたように、調査管理の現代の手法は、コンピュータおよび電子ネットワークを利用して、従来可能であったより大きくまたより多様な母集団の世論調査を行う。現在大きな母集団を調査することは以前より容易であるが、ほとんどの現行技術は、一般的には、まだ参加者の嗜好を収集するためのスタティック（ｓｔａｔｉｃ）な質問の従来の手法を使用する。これは、まだ有用であるが、分析のため使用される統計モデルは受領する回答の正確な像を表すように、質問および選択肢は事前に計画されなければならない。ある条件の下で、質問および選択肢は、ダイナミックに（大急ぎで（ｏｎ−ｔｈｅ−ｆｌｙ））無作為抽出され得る。
【００１５】
理想的には、調査選択肢は、参加者によって提供された回答に基づき、大急ぎで作成し得る。そして、事実、いくつかの場合において、これは現在行われているが、それは通常、それ以前の質問に対する回答者の回答に基づき回答者に提示された質問または選択肢を作成または修正することを伴う。これは、スキップ規則（ｓｋｉｐ  ｒｕｌｅ）または回答導入（ａｎｓｗｅｒ  ｐｉｐｉｎｇ）を実行する調査設計における場合で、また、それは、ある適用できる共同スキームにおける場合である。
【００１６】
これらの従来の手法と対照的に、新しいタイプの調査は、参加者からのそれ以前の回答の結果としてのみならず、同じ調査内の類似または関連した質問に対する他の参加者によって提供された嗜好情報にも基づき、参加者に提示された選択肢を修正することを可能にする。これらのその他の参加者は、調査フィールド期間のはるか以前に嗜好情報を提供し得たか、あるいは、最初の参加者とほぼ同時に提供し得る。
【００１７】
一つの例示的オンライン調査方法論は、新しいより好ましい決定対象を開発するために、遺伝的または進化アルゴリズム使用して調査の進行時に決定対象を修正する。この手法は、２００１年１１月９日出願の同時係属中の米国特許出願第１０／０５３，３５３号の発明の名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｄｙｎａｍｉｃ，Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｍａｒｋｅｔ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」に記載され、これは本明細書に参考として援用される。
【００１８】
一般的に、進化手法は、参加者にスクリーンに提示された決定対象を格付けまたは比較するように要求することによって始まる。変異または飼育によって、決定対象のいくつかの「子孫」は、その後作成され、一人以上の参加者に示される。好ましくは、これらの新しい決定対象は、望ましい特徴をそれらの親の決定対象から相続する。
【００１９】
遺伝的アルゴリズム駆動の調査は、参加者が複数の選択肢を評価し、参加者の嗜好を示す情報を提供するように求められる標準の市場調査研究に似ている。しかし、通常の市場調査研究と異なり、参加者は、複数の参加者によって明示された嗜好に基づきリアルタイムに進化する決定対象の母集団からサンプリングされた決定対象のパネルを見る。決定対象の全母集団は、絶えず進化しており、参加者は、いつでも調査に加わり、出られ得るので、任意の時期に調査への参加が許可された参加者は、調査者の希望する人口統計学的およびその他の特徴を有することは重要である。その目的に向かって、本発明の実施形態は、決定対象母集団はある条件を満足する参加者によって進化されるのみであることを確認するために、調査へ参加する候補者を絶えず評価し、選択する。
【００２０】
たとえば、調査に参加する人について何の管理もなされないと仮定されたい。また、アラスカの１人の参加者に対して、似た嗜好を共有するテキサスからの５０人の参加者がいると仮定されたい。決定対象は、参加者の嗜好データに基づき進化され、テキサス人はアラスカ人の５０倍の代表を有するので、決定対象は、自然に、テキサス人が好むものに向かって収束する。このように、アラスカ人によって好まれる決定対象は、すばやく選択され、存在から消えるように進化する。世界中の消費者の嗜好がテキサス人の嗜好よりアラスカ人の嗜好により近い場合、調査者は、テキサス人の参加者数を制限すれば、はるかにうまくいく。従って、調査に参加する候補者の数とタイプを規制する必要がある。
【００２１】
この必要性は、入手されたデータの分析がフィールド期間後に行われる従来の調査手法にはないことに注意されたい。このモデルにおいて、調査者は、回答者の代表におけるアンバランスを簡単に訂正可能である。これは、通常、多数の訂正対策によってなされる。その訂正対策は、特定の回答を分析から外したままにする、過少代表されたグループの回答により多く重み付けする、および／または、より大きいサンプルを生成するために過少代表されたグループの回答を再サンプリングする（代替と共に）（統計分析におけるブートストラップに似た手法）を含む。
【００２２】
請求項に係る発明をより良く理解するために、実施形態に従うシステムのアーキテクチャの全体概観は例示される。図１は、本発明の一実施形態に従う電子ネットワークを示す。端末１０２ａは、デスクトップパソコン、ノートパソコン、キオスク、または調査候補者または参加者とインターフェースするその他の手段であり得るが、この端末は、ローカルエリアネットワーク１０４（ＬＡＮ）に接続されるのが好ましい。ＬＡＮ１０４は、任意の数の端末、サーバー、ネットワーク記憶装置、データベース、プリンタ、ハブ、またはその他のネットワーク装置を備える。ＬＡＮ１０４は、今度は、広域ネットワーク１０６（ＷＡＮ）に接続され得る。ＷＡＮ１０６は、一般的に、ＬＡＮ１０４より広い地理的エリアをカバーし、個人端末１０２ｂと共に一つ以上のＬＡＮ１０４を備え、一つ以上のスイッチ１０８に接続され得、スイッチ１０８はさらに多くの端末１０２ｃに接続される。さらに、スイッチ１０８は、また、調査・リアルタイム計算ホスト１１０に接続され得、それは、嗜好情報を格納するためのデータベース１１２に接続されるのが好ましい。本実施形態におけるＷＡＮは、ＷＡＮ１０６またはＬＡＮ１０４の一部ではない参加者が、調査・リアルタイム計算ホスト１１０にアクセスし得るように、インターネット１１４に接続される。図１は本発明の一実施形態のみを表し、その他の実施形態は、ＬＡＮ１０４に接続されるか、またはインターネット１１４もしくは他の電子通信手段を通してアクセスされる調査ホスト１１０を備え得る。
【００２３】
図２は、見込み候補者を中央サーバーまたはホストに接続する典型的な電子ネットワークを示す。一実施形態において、候補者２０２は、端末２０４を使用し、調査・リアルタイム計算ホスト２０６にアクセスする。一旦それらが承認されると（下記のとおり）、候補者２０２は参加者２１０となり、ホスト２０６との対話を継続する。調査ホスト２０６は、今度は、候補者２０２についての情報を格納するために、データベース２０８にアクセスする。いくつかの実施形態において、データベース２０８はまた、調査参加者２１０によって表明される嗜好情報、または調査質問２１２または決定対象属性２１４などの調査設定も格納する。ホスト２０６およびデータベース２０８は、別のモジュールとして示されるが、当業者は、それらは、一つの物理的装置に結合され得、別のＬＡＮまたはＷＡＮ（図１のそれぞれ１０４および１０６）に置かれ得ることを認める。参加者２１０は、ホスト２０６にある調査と対話すると、決定対象は進化され、他の参加者２１０に提示される。参加者２１０の間に正しいグループ代表を維持するため、請求項に係る発明は、どの候補者２０２が、参加者２１０として調査の中に入ることが許可されるかを選択する方法を提供する。
【００２４】
図３Ａは、請求項に係る発明の局面を示すフローチャートである。そのフロ−チャートでは、候補者２０２からの入力は、調査に入ることを許可されるか、または、除外されるかのどちらかである。処理は、候補者を記述する情報を得ることによって、開始する（ステップ３０２）。情報は、製品開発者によって適当と考えられる候補者の生活の任意の局面を含み得、候補者の以下：
・年齢
・人種または民族
・結婚状況
・所得範囲
・性
・職業
・職業
・社会経済上の分類
・教育レベル
・その他の人口統計学的情報
・消費パターン
・購買行為（たとえば、１店訪問当たりの購入量または購買が通常なされる店の種類）
・特定の製品の現在の使用または所有
・特定の製品を購入する傾向
・態度に関する情報
・回答者を心理学的なグループに分類するために使用される情報
・身体的特徴
・健康
・地理的位置、および
・候補者が、以前に調査に参加したか否か
を含むがこれに限定されない。このことによって、多様な客観的に定義されたグループの製品嗜好に関連したデータの収集が可能になる。たとえば、身長６フィートを超える十代の少年、世帯収入が７５，０００ドルを超える中西部の５０歳を超える既婚女性、または、学位を有し新しい自動車を購入しようとするヒスパニック系の男性などである。
【００２５】
情報は、電子ネットワークを通じて得られる（上記のとおり）。得られた情報に基づき、候補者２０２は、一つ以上のグループの見込みメンバーとして分類される（ステップ３０４）。しかし、調査者は、調査時に一般的に、特定の参加者タイプ（たとえば、人口統計学的に）のある程度の量の代表のみを希望するので、候補者２０２を、参加者２１０のプールに追加する前に、調査参加者母集団サイズと割合が管理されることに注意しなければならない。従って、除外ステップ（ステップ３０６）は、候補者が調査に参加を許可されるべきか否かを決定するために実行される。
【００２６】
候補者が分類された後に、候補者２０２が、除外ステップ（ステップ３０６）によって、除外されたかどうか（ステップ３０８）について決定される。候補者が除外された場合、その候補者のセッションは終了し（ステップ３１０）、候補者は、調査から退出すること、または別の調査に行くことを許可され得る。代わりに、同じ趣旨で、候補者は、参加を許可され得るが、その候補者の入力は除外される。候補者が除外されなかった場合、その候補者は、調査に参加を許可され（ステップ３１２）参加者２１０となり、事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加される。
【００２７】
次に、システムは、参加者２１０の一つ以上の決定対象に対する嗜好（ステップ３１４）を記述する嗜好情報を得る。次に、参加者２１０の嗜好は、決定対象母集団内の決定対象（ステップ３１６）に進化するために使用される。さらに、決定対象は、その他のすべての参加者から得られた嗜好情報に基づき進化され得る。参加者２１０は、一旦調査を完了すると、その参加者のセッションは終了し（ステップ３１８）、調査から退出し得る。
【００２８】
いくつかの実施形態において、除外処理は、候補者２０２の参加を終了しない。代わりに、候補者２０２は、既に調査処理に関与しているので、嗜好情報は、なおも候補者から得られ得る（パス３２０）。いくつかのバージョンにおいて、決定対象についての候補者２０２の嗜好は得られ得るが、決定対象母集団を進化させるためには使用されない。代わりに、これらの嗜好は、共同分析などの非リアルタイム（すなわち、ポストフィールディング）嗜好分析を実行するために使用され得るか、または単に廃棄され得る。アンケートまたはその他の非収束性の試験からの追加の情報もまた、除外にも関わらず，得られ得る。
【００２９】
図３Ｂは、図３Ａに例示された発明の一実施形態に従う除外ステップを示す。図３Ｂにおいて、除外ステップ（図３Ａにおけるステップ３０６）は、候補者２０２が参加者２１０になる場合、候補者２０２がメンバーであるグループｎを選ぶこと（ステップ３２２）によって開始する。次に、除外ステップ（ステップ３０６）は、候補者を追加すると、そのグループが特定の代表閾値を超えそうかどうかを決定する（ステップ３２４）。本実施形態の異なるバージョンは、この閾値を計算するための代わりの手段を提供する。いくつかのバージョンにおいて、特定の閾値は、当該グループの所望のパーセンテージ代表（ＲＴｎ）に、その時点までの調査完了総数を掛けた（総完了すなわちＴＣ）ものに基づく。除外ステップは、
Ｐｎ＞ＴＣ＊ＲＴｎ
として表現され、ここでＰｎはグループｎ（候補者２０２を含む）の所望の完了数である。上記の式が、正しいと検証された場合、候補者２０２は、参加から除外される。
【００３０】
その他のバージョンにおいて、公差帯は、閾値の近辺に定義される。これらは、二つの形式、パーセンテージに基づく公差帯、または対象グループサイズからの絶対上限／下限偏差をとり得る。前者のケースにおいては、パーセンテージ公差は、考慮中のグループの目標代表パーセンテージの近辺に許可される。たとえば、すべての候補者の２５％の目標パーセンテージ±５％すなわち、別の書き方をすると、すべての候補者の２０〜３０％である。結合テストは、
Ｐｎ＞（ＴＣ＊ＲＴｎ）＋ｍａｘ［（ＴＣ＊ＲＴｎ＊ＰＴＵＢｎ），ＡＴＵＢｎ］
で表され、ここで公差偏差は、調査完了総数に、所望のパーセンテージ代表を掛けたものにグループｎのパーセンテージ公差上限（ＰＴＵＢｎ）を掛けたものと、グループｎの絶対公差上限（ＡＴＵＢｎ）との大きい方である。この偏差は、候補者の母集団サイズに関わらず絶対許容偏差であり得、またはすべての候補者２０２のパーセンテージに基づく相対偏差であり得る。当業者は、その他の偏差関数が各特定の調査のサンプリング基準を満たすために適用される必要があり、それで、そのような関数は本発明の精神内にカバーされることを認める。
【００３１】
ステップ３２４でなされた決定に基づき、候補者２０２を調査に許可すると特定の閾値を超えそうな場合、候補者（または候補者の入力）は調査から除外される（ステップ３２６）。候補者２０２を調査に許可しても、特定の閾値を超えそうでない場合、候補者はこの時点で除外されないで（ステップ３２８）、除外ステップ３０６は、候補者２０２が見込みメンバーである各残りのグループのそれぞれの閾値をチェックするために進む。候補者２０２を許可しても、これらの閾値のどれをも超えない場合、その候補者は、調査に参加を許可される。
【００３２】
図３Ｃは、図３Ａに例示された本発明の別の実施形態に見られる別の除外ステップ（図３Ａのステップ３０６）を示す。この実施形態において、除外ステップの前のステップは、図３Ａのステップ３０２および３０４に関する上記のステップと同じである。本実施形態における図３Ｂのステップ３２２のように、本発明は、候補者が参加者２１０として許可された場合、その候補者がメンバーとなるグループを選択すること（ステップ３３２）によって開始する。しかし、図３Ｂに記述されているように、候補者２０２をこのグループに追加すると、このグループの特定の閾値を超えるかどうかを見てチェックする代わりに、システムは、候補者をこのグループへ追加すると、その他のどのグループの母集団を特定の代表閾値未満にならないかどうかを決定する（ステップ３３４）。再び、本実施形態の異なるバージョンは、この閾値を計算する代替手段を提供する。いくつかのバージョンにおいて、特定の閾値は、調査への参加が許可されたすべての候補者のパーセンテージである。その他のバージョンにおいて、特定の閾値は、すべての候補者の許容可能なパーセンテージの最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲である。絶対グループの閾値と同様に、全候補者のパーセンテージが、たとえば、２５％±５％、すなわち、別の書き方をすると、２０〜３０％である。このことは、
Ｐｎ＜（ＴＣ＊ＲＴｎ）−ｍａｘ［（ＴＣ＊ＲＴｎ＊ＰＴＬＢｎ），ＡＴＬＢｎ］
で表され得る。ここで公差偏差は、調査完了総数に所望の代表パーセンテージを掛けたものにグループｎのパーセンテージ公差下限（ＰＴＬＢｎ）を掛けたものと、グループｎの絶対公差下限（ＡＴＬＢｎ）総完了数との大きい方である。再び、グループの絶対公差限界は、回答者母集団サイズに依存しない整数である。この偏差は、候補者母集団サイズに関わらず絶対偏差であり得、または、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差であり得る。当業者は、その他の偏差関数が各特定の調査のサンプリング基準を満たすために適用される必要があり、それで、そのような関数は本発明の精神内にカバーされることを認める。
【００３３】
ステップ３３４でなされた決定に基づき、候補者を調査へ許可すると、どのグループでもその特定の閾値の未満になると、候補者は調査から除外される（ステップ３３６）。候補者２０２の調査への許可が、どのグループもその閾値未満にしない場合、候補者はこの時点で除外されないで（ステップ３３８）、除外ステップ３０６は、候補者が見込みメンバーである各残りのグループのそれぞれの閾値をチェックするために進む（ステップ３４０）。候補者２０２の許可がこれらの閾値のどれも超えない場合、候補者は、調査への参加を許可され、参加者２１０となる。
【００３４】
図３Ｃの除外ステップ３０６を例示するため、２６人が男性、２４人が女性で、特定閾値が、各性代表５０％±２％である５０人の候補者がこれまで調査に参加したと仮定されたい。５１番目の候補者２０２として、男性は調査に入ろうとしても、そのグループは、彼をその一員として評価しないであろう。候補者母集団にその男性を追加すると、女性部分を過少代表することになり、彼は追加され得ない。このシナリオにおいて、女性の代表を許容公差の４８％から許容公差外の４７％へ落とすことになる。従って、別の女性の候補者２０２が調査に許可されるまで、その男性は、他の男性候補者２０２のように、拒絶される。
【００３５】
有益のため、図３Ｂおよび図３Ｃに記述された除外ステップは、候補者２０２の選択のため、どの順序においても、結合され得る。たとえば、一実施形態において、候補者２０２がメンバーであるどのグループも過剰代表をチェックされ、候補者を除外する理由が見つからない場合、候補者がメンバーでないどのグループも過少代表をチェックされる。他の実施形態において、非メンバーグループの過少代表のチェックが最初に発生する。
【００３６】
図４は、決定対象の中から客観的に事前に定義された消費者グループの嗜好を評価する方法の本発明の別の局面を例示する。この局面において、決定対象は、製品の各種の形態または異なる製品選択肢を備える。処理は、各種の決定対象を消費者への表示および嗜好情報の収集を伴う調査を実施することによって、開始する（ステップ４０２）。
【００３７】
次に、処理は、候補者２０２が参加要求をすることを許可する（ステップ４０４）。候補者が事前に定義されたグループのメンバーとして分類され得るかどうかの決定に関するデータが得られる（ステップ４０６）。グループは、以前に記載された候補者情報に似た情報に基づき得る。次に、候補者２０２を追加すると、グループを過剰代表するかどうかを評価するための決定がなされる（ステップ４０８）。候補者２０２を追加することがグループを過剰代表する場合、候補者は調査から除外される（ステップ４１０）。上記の例を使用して、調査が２６人の男性と２４人の女性を有し、５０％±２％の代表という要求が与えられているとすると、別の男性を追加する行為は、男性のサブタイプを１％だけ過剰代表することになり、このため、彼は含まれ得ない。
【００３８】
その男性候補者２０２の追加が許可されると、その候補者が、別の方法で、客観的に含み得ないかどうかについて決定がなされる（ステップ４１２）。例を続けると、調査は、すべての候補者２０２が２５歳〜３４歳の間でなければならないという要件を有し、２４歳の女性の候補者が、性のサブタイプ要件内に適合しているが、調査に加わろうと試みた場合、彼女は、年齢のために、客観的に含み得ない。候補者２０２が客観的に含み得ない場合、その候補者は、従って、除外される（ステップ４１４）。各種の実施形態において、客観的な包含性の決定は、任意の他の除外ステップの前または後のいずれかで発生し得ることに注意されたい。
【００３９】
過剰代表とならないこと（ステップ４０８で決定）および含み得ること（ステップ４１２で決定）の双方の拒絶基準が、克服された場合、候補者２０２は、参加者２１０となり、調査への参加が許可され、候補者の入力が調査で使用される。嗜好情報は、その参加者（ステップ４１６）および他の参加者２１０から得られる。
【００４０】
前述から、本発明によって提供されるシステムおよび方法は、調査の参加のための候補者を選択する効果的な方法を与えることは、理解される。
【００４１】
当業者は、本発明の精神または本質的な特徴から逸脱しないで、本発明を他の特定の形式において実施され得ることを理解する。前述の実施形態は、従って、本明細書に記載された発明を限定するよりはむしろ、すべての点で例示的と考えるべきである。本発明の範囲は、従って、前述の記述よりはむしろ添付の特許請求の範囲によって指示され、特許請求の範囲の同義の意味および範囲内にあるすべての変更は、従って、特許請求の範囲に包含されるべきことを表す。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【外国語明細書】
2011192302000001.pdf