(57)【要約】  本発明のいくつかの実施の形態は、改善された実時間調査データ処理および分析のシステムと方法とを提供する。いくつかの実施の形態は分散計算法を用いて、多目的および多価値のフィードバック・データなどの調査データの統計計算を行う。いくつかの実施の形態は、全体の調査にわたって調査統計を効率的に処理するための、ハッシュ・テーブルに結合する行列構造を用いる。いくつかの実施の形態は、外部で定義可能な語彙規則に基づく基準パーサを用いて、どの調査応答がどのグループに属するかを判定する。いくつかの実施の形態は集約サーバの間の集約要求を一体化して、任意の数の調査全体の性能を最高にすることができる。いくつかの実施の形態は調査結果を実時間で処理して調査プロセス中に即時にフィードバックを行うことのできる、拡張可能で適応可能な調査処理システムと方法とを提供する。
2007516502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査データを処理する調査処理システムであって、
調査データを読み取りまた調査データの処理の開始点のマークを付ける読取りエンジン・アダプタと、
語彙分析を用いて前記調査データを処理し、前記調査データに基づいて調査と質問と次元の少なくとも１つの統計を生成する統計的調査プロセッサと、
更新された調査統計を出力する書込みエンジン・アダプタと、
を備える調査処理システム。
【請求項２】
前記読取りエンジン・アダプタはデータベースから以前の集約状態を読み取る、請求項１記載の調査処理システム。
【請求項３】
前記統計的調査プロセッサは定義可能な語彙規則に基づいて調査データを分類するための基準パーサを備える、請求項１記載の調査処理システム。
【請求項４】
前記統計的調査プロセッサは前記調査データを要素として含む報告グループを識別する、請求項１記載の調査処理システム。
【請求項５】
調査の統計を記憶するハッシュ行列を更に備える、請求項１記載の調査処理システム。
【請求項６】
実時間調査分析システムであって、
調査データを受け取るランタイム・エンジンと、
少なくとも１つの基準に基づいて調査データを分類しまた前記調査データを少なくとも１つの統計的集約エンジンに送る少なくとも１つの集約コアレサと、
前記調査データを実時間で分析して集約および統計分析の少なくとも１つを行う少なくとも１つの統計的集約エンジンと、
を備える実時間調査分析システム。
【請求項７】
前記少なくとも１つの集約コアレサは複数のソースから調査データのストリームを受け取る、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項８】
前記調査データは調査完了データと新しい調査報告グループ・データの少なくとも１つを含む、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項９】
前記少なくとも１つの基準は入来する調査データを前記集約コアレサが処理の最適な順序にグループ化できるようにする少なくとも１つの基準を含む、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項１０】
前記集約コアレサは複数の調査データと最近処理された調査の履歴とを比較して前記複数の調査データを前記少なくとも１つの統計的集約エンジンに送る、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの統計的集約エンジンはデータベースから以前の集約状態を読み取って、前記調査データを用いて増分的な統計計算の開始点にマークを付ける、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項１２】
調査報告のために新しいグループを生成する報告エンジンを更に備える、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項１３】
少なくとも１つの調査データと調査報告グループ定義とを記憶するデータベースを更に備える、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項１４】
調査データを入力するためのユーザ・インターフェースを更に備える、請求項６記載の実時間調査分析システム。
【請求項１５】
前記ユーザ・インターフェースはウェブ・ベースのユーザ・インターフェースを更に含む、請求項１４記載の実時間調査分析システム。
【請求項１６】
調査データを実時間で処理する方法であって、
調査事象を受け取り、
少なくとも１つの基準に基づいて前記調査事象の経路を決定し、
前記調査事象を調査プロセッサに送り、
前記調査事象を前記調査プロセッサで実時間処理を行い、
前記調査事象から実時間フィードバックを行う、
ことを含む、調査データを実時間で処理する方法。
【請求項１７】
入来する事象が含むのが調査データか新しい調査グループかを判定することを更に含む、請求項１６記載の調査データを実時間で処理する方法。
【請求項１８】
前記処理ステップは調査データの統計処理を更に含む、請求項１６記載の調査データを実時間で処理する方法。
【請求項１９】
前記処理するステップは新しい調査グループを作ることを更に含む、請求項１６記載の調査データを実時間で処理する方法。
【請求項２０】
前記処理ステップは調査や質問や主題の少なくとも１つにより調査応答を分析することを更に含む、請求項１６記載の調査データを実時間で処理する方法。
【請求項２１】
前記処理された調査事象に基づいて、記憶されたデータを更新することを更に含む、請求項１６記載の調査データを実時間で処理する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は米国暫定出願番号第６０／４７１，２２３号、２００３年５月１６日出願、「調査処理のための方法と装置（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｕｒｖｅｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」に関するものであり、またこれに対して優先権を主張する。
【０００２】
本発明は一般に調査データ処理および分析に関するものである。詳しく述べると、本発明は改善された実時間調査データ処理および分析に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
多くの企業は、従業員評価や満足度調査などの調査に価値を認めている。企業は従業員調査を用いて、例えば、業績を判定したり昇進を決めたりする。また、企業は顧客満足度調査を用いて製品やサービスの成功度を測ったり改善を決めたりする。調査を用いて管理者も従業員から評価される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
調査は、例えば、仕事場の環境の変更や、製品またはサービスの改善や、従業員の訓練を開始する助けになる。調査結果は企業による主な戦略的決定に影響を与えることがある。現在の調査システムは、重要で適時のビジネス決定を行うのを助けるほど迅速には応答しない。また現在の調査システムは要求に応じてアクセスすることが容易ではない。
【０００５】
したがって、調査を実時間で管理しまた処理するシステムが強く望まれる。また、調査や調査データや調査統計にアクセスしやすいシステムが強く望まれる。また、調査情報および分類を動的に調整することのできる調査処理システムが強く望まれる。このように、改善された実時間調査データ処理および分析のためのシステムと方法とが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の或る実施の形態は、改善された実時間調査データ処理および分析のためのシステムと方法とを提供する。いくつかの実施の形態は分散計算技術を用いて、多目的および複数評価者のフィードバック・データなどの調査データの統計計算を行う。いくつかの実施の形態は調査全体にわたって調査統計を効率的に処理するための、ハッシュ・テーブルに結合する行列構造を用いる。いくつかの実施の形態は外部で定義可能な語彙規則に基づく基準パーサを用いて、どの調査応答がどのグループに属するかを判定する。いくつかの実施の形態は集約要求を集約サーバの間で多重化して、任意の数の調査全体の性能を最高にする。いくつかの実施の形態は調査結果を実時間で処理する拡張可能で適応可能な調査処理システムと方法とを提供して、調査プロセス中に即時にフィードバックを行うことができる。
【０００７】
或る実施の形態では、調査処理システムは、調査データを読み取りまた調査データの処理の開始点のマークを付ける読取りエンジン・アダプタと、語彙分析を用いて調査データを処理し、調査データに基づいて調査と質問と次元の少なくとも１つの統計を生成する統計的調査プロセッサと、更新された調査統計を出力する書込みエンジン・アダプタとを含む。
【０００８】
読取りエンジンはデータベースから以前の集約状態を読み取って、集約および統計処理の初期状態を確立してよい。或る実施の形態では、統計的調査プロセッサは定義可能な語彙規則に基づいて調査データを分類するための基準パーサを含む。統計的調査プロセッサは調査データを要素として含む報告グループを識別してよい。このシステムは調査の統計を記憶するハッシュ行列を含んでよい。
【０００９】
或る実施の形態では、実時間調査分析システムは、調査データを受け取るランタイム・エンジンと、調査データを分類しまた調査データを少なくとも１つの統計的集約エンジンに送る少なくとも１つの集約コアレサ（ｃｏａｌｅｓｃｅｒ）と、調査データを実時間で分析して集約および統計分析の少なくとも１つを行う少なくとも１つの統計的集約エンジンとを含む。前記少なくとも１つの集約コアレサは少なくとも１つの基準に基づいて調査データを分類して経路を決定する。
【００１０】
或る実施の形態では、少なくとも１つの集約コアレサは複数のソースから調査データのストリームを受け取る。調査データは調査終了データ、および／または新しい調査報告グループ・データを含んでよい。１つ以上の基準は、入来するデータを集約コアレサが処理に最適な順序にグループ化できるようにするための１つ以上の基準を含んでよい。或る実施の形態では、集約コアレサは複数の調査データと最近処理された調査の履歴リストとを比較してこの複数の調査データを少なくとも１つの統計的集約エンジンに送る。１つ以上の統計的集約エンジンはデータベースから以前の集約状態を読み取って、調査データを用いて増分的な統計計算の開始点にマークを付けてよい。
【００１１】
或る実施の形態では、実時間調査分析システムは、調査報告のために新しいグループを生成する報告エンジンを更に含む。このシステムは、少なくとも１つの調査データと調査報告グループ定義とを記憶するデータベースも含んでよい。また、このシステムは調査データを入力するためのユーザ・インターフェースを含んでよい。或る実施の形態では、ユーザ・インターフェースはウエブ・ベースのユーザ・インターフェースである。
【００１２】
調査データの実時間処理の方法の或る実施の形態は、調査事象を受け取り、少なくとも１つの基準に基づいて調査事象の経路を決定し、調査事象を調査プロセッサに送り、調査事象を調査プロセッサで実時間処理を行い、調査事象から実時間フィードバックを行うことを含む。この方法は、入来する事象が含むのが調査データか新しい調査グループかを判定することを更に含んでよい。或る実施の形態では、処理ステップは調査データの統計処理を含む。処理ステップは新しい調査グループを作ることも含んでよい。或る実施の形態では、処理ステップは、調査や質問や主題により調査応答を分析する。この方法は、処理された調査事象に基づいて、記憶されたデータを更新することも含んでもよい。
【実施例】
【００１３】
図１は、本発明の或る実施の形態に関して用いられる調査システム１００を示す。システム１００は、ユーザ・インターフェース１１０と、データベース１２０と、調査分析システム１３０と、出力１４０とを含む。
ユーザ・インターフェース１１０はユーザに調査書を与え、ユーザの調査データを受け付ける。次に、保存するために調査データをデータベース１２０に送る。調査分析システム１３０はデータベース１２０からのデータを処理して望ましい出力を作る。処理された結果は出力１４０で表示し、および／またはデータベース１２０に記憶してよい。
【００１４】
或る実施の形態では、ユーザ・インターフェース１１０は、例えば、ウェブ・ベースのインターフェースまたは他のデータ入力形式でよい。ユーザ・インターフェース１１０は、例えば、ハイパーテキスト・マーク付け言語（ＨＴＭＬ）、拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）、シンプル・オブジェクト・アクセス・プロトコル（ＳＯＡＰ）、ｐｅｒｌ、ｊａｖａ（登録商標）、またはその他のコモン・ゲートウエイ・インターフェース（ＣＧＩ）スクリプトで実現して、ユーザ調査応答をデータベース１２０のためのデータとして捕捉してよい。データやその他のメッセージは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）メッセージ・キューなどのメッセージ駆動機構を用いてユーザ・インターフェース１１０からデータベース１２０に渡してよい。或る実施の形態では、データベース１２０は、構造化照会言語（ＳＱＬ）サーバ（登録商標）を走らせまたデータの冗長度と機密保護とを与えるよう形成された、クワッド・プロセッサ・サーバのクラスタなどのサーバでよい。ユーザ・インターフェース１１０は、データベース１２０または調査分析システム１３０と同じコンピュータ上に常駐してもよいし、別のコンピュータ上に実現してもよい。例えば、ユーザ・インターフェース１１０は単一または二重プロセッサ・サーバ上で走ってよい。システム１００の構成要素は、イーサネット（登録商標）、ギガビット・イーサネット（登録商標）、無線接続、または他の有線接続などの接続を介してネットワーク化してよい。或る実施の形態では、システム１００の構成要素の間の通信のためのネットワーク・プロトコルとしてＴＣＰ／ＩＰを用いてよい。或る実施の形態では、調査分析システム１３０は、例えば、クワッド・プロセッサ・サーバである。システム１００の構成要素はソフトウエアで、および／またはハードウエアで実現してよい。
【００１５】
図２は本発明の或る実施の形態に関して用いられる調査分析システム２００を示す。調査分析システム２００は、図１に関して上に説明した調査分析システム１３０と同じである。分析システム２００は、調査ランタイム・エンジン２１０と、調査報告エンジン２２０と、集約コアレサ２３０から２３３と、統計的集約エンジン２４０から２４３とを含む。
【００１６】
調査ランタイム・エンジン２１０はユーザ・インターフェース１１０から調査データを受ける。調査データはデータベース１２０に送られる。また、調査ランタイム・エンジン２１０は調査完了メッセージを集約コアレサ２３０から２３３の１つに送る。同様に、調査報告エンジン２２０はグループ定義をデータベース１２０に送り、またグループ定義完了メッセージを集約コアレサ２３０から２３３の１つに送ってよい。集約コアレサ２３０から２３３は統計的集約エンジン２４０から２４３と通信して、例えば、調査データまたはグループ定義の統計分析を集約しまた実行する。統計的集約エンジン２４０から２４３はデータベース１２０から情報を受けまたデータベース１２０を更新する。
【００１７】
或る実施の形態では、ユーザがユーザ・インターフェース１１０でウェブ・ベースの調査などの調査を完了した後で、調査完了事象が調査ランタイム・エンジン２１０により生成される。この事象は、例えば、データベース識別子や調査識別子やユーザ応答者識別子の結合の形の調査応答レコードを識別する情報を含む。調査完了事象は、統計的集約エンジン２４０から２４３に直接送ってもよいし、または集約コアレサ２３０から２３３を介して該当する統計的集約エンジン２４０から２４３に送ってもよい。調査完了事象はユーザの集約のための未完の要求としてデータベース１２０内でマークを付けてもよい。
【００１８】
同様に、別の実施の形態では、ユーザは報告のために新しいグループを作ってよい。調査報告エンジン２２０は、グループの識別子を含む新しいグループ事象を生成する。新しいグループ事象は、統計的集約エンジン２４０から２４３に直接送ってもよいし、または集約コアレサ２３０から２３３を介して該当する統計的集約エンジン２４０から２４３に送ってもよい。また調査報告エンジン２２０は、例えば、グループの新しい集約レコードを作るのに用いるために新しいグループ定義をデータベース１２０に送ってよい。
【００１９】
集約コアレサ２３０から２３３は複数のソースから事象のストリームを受ける。事象のストリームは、例えば、新しいグループ定義事象、および／または新しい調査完了事象を含む。集約コアレサ２３０から２３３は、入来するメッセージをグループ化して（メッセージを最適の順序にグループ化するなど）、効率的な集約をしやすくする。応答者がどの調査に応答しているか（調査完了事象の場合）、またはグループが定義されているか（新しいグループ定義事象の場合）に基づいて、メッセージは統計的集約エンジン２４０から２４３に送られる。
【００２０】
図３は、本発明の或る実施の形態に関して用いられる統計的集約エンジン３００を示す。統計的集約エンジン３００は図２に関して上に説明した統計的集約エンジン２４０から２４３と同じである。統計的集約エンジン３００は、エンジン・アダプタ（読取り）３１０と、統計プロセッサ３２０と、エンジン・アダプタ（書込み）３３０とを含む。統計的集約エンジン３００の構成要素については後で詳細に説明する。
【００２１】
集約コアレサ２３０は新しい事象を受ける。集約コアレサ２３０はキューで入来するメッセージを分類する。また集約コアレサ２３０は入来する事象メッセージを最適の順序にグループ化して効率的な集約をしやすくしてよい。或る実施の形態では、集約コアレサ２３０は、現在のキュー状態に基づいて集約メッセージを最大の可能なグループにグループ化することと、各調査に「注意」が向けられるようにすることとを含む最適化目標を有する。例えば、調査Ａが調査Ｂより１０００倍も多くの調査提出事象を有する場合でも、調査Ｂは分析しまた更新するのに余り長い時間待つ必要はない。或る実施の形態では、集約コアレサ２３０はメッセージ・キュー内にメッセージがなくなるまで走る。キューが空のときは、集約コアレサ２３０は新しいメッセージを受け取るまで「眠る」。キューがいつまでも空にならない場合は、集約コアレサ２３０は永久に走ってよい。
【００２２】
図４は、本発明の或る実施の形態に関して用いられる集約コアレサ２３０内の事象メッセージを分類または一体化する方法の流れ図４００を示す。或る実施の形態では、集約コアレサ２３０は調査に属する事象をできるだけ多く処理する。まずステップ４１０で、集約コアレサ２３０は新しいメッセージ通知を、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）メッセージ・キューなどのメッセージング・システムから受け取る。次にステップ４２０で、集約コアレサ２３０は処理する調査を決定する。次にステップ４３０で、集約コアレサ２３０はキュー内の項目を調べる（例えば、或る限界である「ｔ」要素まで）。ステップ４４０で、処理のためにすでに選択された調査に属する項目をキューから除外する。次にステップ４５０で、事象からのデータをグループ化して集約エンジン３００に渡す。
【００２３】
上に述べたように、集約コアレサ２３０はどの調査を処理するか決定する。或る実施の形態では、集約コアレサ２３０は最近処理された調査の履歴リストを保持する。どの調査を処理するかを決定するため、或る深さ「ｄ」までのキュー内に示される全ての特有の調査を見つけることにより、集約コアレサ２３０は可能な組合せの候補リストを編集する。候補リスト「Ｃ」ができると、この候補リストを履歴リストと比較する。履歴リスト「Ｈ」は深さ「ｈ」まで最近処理された調査を表す。履歴リスト内の項目は、例えば、最も新しく完了した調査を一番上にして、完了の順序にリストしてよい。  
【００２４】
或る実施の形態では、集約コアレサ２３０は「Ｃ」内にあって「Ｈ」内にない（Ｃ／Ｈ）最初の項目を探すことを試み、同時に、「Ｈ」と「Ｃ」との交差（Ｈ∩Ｃ）を表す順序付き集合「ＨＣ」を計算する。（Ｃ／Ｈ）が非空集合と評価された場合は、（Ｃ／Ｈ）からの最初の項目が集約候補として選択される。（Ｃ／Ｈ）が空集合と評価された場合は、候補は「ＨＣ」で表される集合（Ｈ∩Ｃ）内の最後の要素から選ばれる。集合が非空の場合は、最初の候補は最近処理されなかった候補のリストから取られる。集合が空の場合は、全ての候補が最近処理されたことになる。したがって、最も以前に処理された調査（（Ｈ∩Ｃ）からの最後の要素）を表す候補が処理される。メッセージのリストが決定されると、このリストは編集されて内部でベクトル構造により表される集合「Ｍ」になる。次にベクトルは処理のために集約エンジン３００に渡される。
【００２５】
上に述べたように、「ｔ」は、統計的集約エンジン３００の単一反復で処理される「Ｍ」メッセージの集合を計算するときにキューを「覗く」項目の数を表す。或る実施の形態では、「ｔ」は統計的集約エンジン３００を走らせるコンピュータ上で利用可能なＲＡＭに従って設定される。例えば、２ＧＢのＲＡＭを持つサーバは単一調査で約１００，０００の調査完了事象を処理してよい。
【００２６】
候補探索深さ「ｄ」は、処理する候補調査の集合「Ｃ」を計算するときにキューを「覗く」項目の数を表す。深さ「ｄ」は、或る事例で集約コアレサ２３０の調査処理が非常に少数の調査の場合に、候補を集めるのに余り多くの時間を費やさないようにするのを助ける。
【００２７】
候補集合限界「ｃ」は集める候補事象の最大数を示す。例えば、或る候補収集操作がキュー内の深さ「ｄ」に達する前に「ｃ」項目を得た場合は、その候補収集操作ループを停止する。限界「ｃ」は、多数の異なる調査を任意の一時に処理しているときに、候補を集めるのに費やされる時間を最適化するのを助ける。
【００２８】
履歴集合限界「ｈ」は記憶する候補履歴項目の最大数を示す。「ｈ」を低く設定すると、大きな調査と同じサーバで集約されている小さな調査が「資源欠乏」になることがある。「ｈ」を高く設定すると、候補を見つけるのに計算時間が過度に長くなることがある。
【００２９】
上に述べたように、或る実施の形態では、集約コアレサ２３０がキュー内の項目を処理するときは、或る時点で主要な調査に有利なように処理される集約要求を得るのに調査を欠乏させることのないような方法で要求がグループ化される。資源欠乏の回避と一体化操作の性能とのバランスは候補探索の深さとメモリとを制御する変数により制御してよい。別の実施の形態では、集約コアレサ２３０は単にキュー内の最初の項目を調べて、この最初の項目と一致する最初の「ｚ」項目を取り上げてよい。資源欠乏は避けられるであろうが、主要な調査が数量の少ない調査の集約に影響を与えることはできよう。例えば、１つの調査から多くの要求が来ると、非常に小さな調査の集約速度に影響を与えるバックアップが行われてよい。しかし、方法が簡単であるほどオーバーヘッドと構成の複雑さを減らすことができよう。
【００３０】
集約エンジン３００は集約コアレサ２３０が編集した集約要求を受け取り、この要求に基づいて集約計算を駆動する。エンジン・アダプタ（読取り）３１０は、集約コアレサ２３０からのメッセージに従ってデータベース１２０から調査データを読み取る。エンジン・アダプタ（読取り）３１０はデータベース１２０から以前の集約状態を読み取り、増分的な統計計算の開始点にマークを付ける。
【００３１】
図５は、本発明の或る実施の形態に関して用いられる集約の準備として集約要求を読み取る方法の流れ図５００を示す。まずステップ５１０で、エンジン・アダプタ（読取り）３１０は集約コアレサ２３０から集約呼出しを受ける。次にステップ５２０で、エンジン・アダプタ（読取り）３１０はこのメッセージが関係するのが調査提出事象か新しいグループ事象かを判定する。
【００３２】
集約要求メッセージが調査提出事象に関する場合は、ステップ５３０で、エンジン・アダプタ（読取り）３１０は新しい調査応答についてデータベース１２０から調査データ集合を読み取る。調査データ集合は調査に関する構造情報（例えば、関係する質問のグループ、またはサブコンポーネントで構成する項目や主要次元や主題）を含む。集約要求メッセージが新しいグループ事象に関する場合は、ステップ５３５で、エンジン・アダプタ（読取り）３１０はデータベース１２０から全調査データ集合を読み取る。データ集合は、例えば、項目、次元、応答規模、その他の関係する情報を含む。
【００３３】
次に、調査提出事象ではステップ５４０で、以前の集約状態をデータベース１２０から読み取る。以前の集約状態は、例えば、項目、次元、応答規模、その他の関係する情報を含む。以前の集約状態は増分的な集約の前の初期状態を表す。
【００３４】
次に、調査提出事象ではステップ５５０で、データに基づいて応答者を要素として含むデータのライン毎にグループを見つける。統計プロセッサ３２０が呼び出されて、データの各単一ラインがどのグループに属するかを判定してよい。調査のグループ・メンバーシップは、例えば、調査からの回答または応答者に付随する事前コード化された情報（部門または人口統計情報など）に基づいてよい。新しいグループ事象ではステップ５５５で、新しいグループが集約するデータのラインを見つける。統計プロセッサ３２０が呼び出されて、データのどのラインが新しいグループに属するかを判定してよい。グループは、グループを作る前に提出された調査書に基づいて最初に計算してよい。或る実施の形態では、グループと調査提出事象とは直列に走るので、属するグループと同時に処理される調査事象が不正確なデータを作ることはない。操作の順序は重要でない。
【００３５】
ステップ５６０で、エンジン・アダプタ（読取り）３１０は統計プロセッサ３２０を呼び出して、影響を受けたグループの（事象が新しいグループ事象の場合は新しいグループの）計算を行う。構造、情報、集約されるデータ、データが適用されるグループは、例えば、統計プロセッサ３２０に渡してよい。
【００３６】
或る実施の形態では、統計プロセッサ３２０は新しい調査応答に基づいて統計を更新し、または新しいグループに基づいて新しい統計ラインを作る。統計プロセッサ３２０は増分的な統計計算を行って、例えば、新しく受けた調査データ（例えば、増分的な集約）に基づいて調整された統計の状態を決定する。また統計プロセッサ３２０はデータの解析を行って所定の応答者のグループ・メンバーシップを決定する。グループで解析することにより、読取りエンジン・アダプタ３１０は統計的集約エンジン３００にグループをロードすることができる。これは増分的な集約の或る特定のラウンドに適用できる。
【００３７】
或る実施の形態では、統計プロセッサ３２０は基準パーサを含む。基準パーサは宣言論理文を用いて、例えば、調査データ・ストリームの語彙分析を行う。基準パーサはデータ・ストリームの語彙分析を行って、例えば、どのデータがどのグループに属するかを判定する。パーサをカストマイズすることにより、調査データを更に速くまた更に効率的に解析するオペレータを実現することができる。例えば、特殊化されたオペレータを持つパーサを、Ｕｎｉｘ（登録商標）のユーティリティｌｅｘおよびｙａｃｃを用いて生成し、またＣまたはＣ＋＋プログラミング言語を用いてプログラムしてよい。
【００３８】
図６は、本発明の或る実施の形態に関して用いられる統計的集約の方法の流れ図６００を示す。まずステップ６１０で、統計プロセッサ３２０は、例えば、項目、主題または次元、応答規模、レコード・バケット、その他の関係する情報の構造を受け取る。次にステップ６２０で、統計プロセッサ３２０は集約に含めるグループを受け取る。次にステップ６３０で、統計プロセッサ３２０はハッシュ行列データ構造を割り当ててデータの初期状態を保持する。
【００３９】
ステップ６４０で、統計プロセッサ３２０はデータの各関係するラインを受け取って増分的な集約を行う。すなわち、統計プロセッサ３２０はデータ集合内の該当するラインを増分する。データのライン毎に、統計プロセッサ３２０は以前の状態と、ラインを要素として含むグループ毎のデータの新しいラインとを用いる。統計プロセッサ３２０は更新されたデータでハッシュ行列を更新する。次にステップ６５０で、データの全てのラインを処理すると、更新された集約状態をエンジン・アダプタ（書込み）３３０に返す。
【００４０】
集約に用いられるハッシュ行列構造は、調査の統計をメモリ効率的に記憶する。ハッシュ行列構造は行列の各軸にハッシュ・テーブルを含む。或る実施の形態では、ハッシュ行列は衝突が最も少ない一定ルックアップ時間を与える。
【００４１】
或る実施の形態では、ハッシュ行列は調査の統計を行列の「項目／次元」要素および行列の「グループ」要素内に記憶する。ハッシュ行列が全てのグループを含むバッチ行列でない限り、行列内のグループはデータの関係する行を要素として含むグループである。或る実施の形態では、ハッシュ行列は３つのハッシュ・テーブル構造に結合する統計オブジェクトの二次元配列である。ハッシュ・テーブル構造は、例えば、項目の構造、グループの構造、次元または項目のグループ毎の構造を含む。ハッシュ・テーブル構造は、例えば、項目／グループ対または次元／グループ対に基づいてくハッシュ行列内に連想ルックアップを与える。その結果、或る統計のルックアップ（例えば、検索または更新が目的の）はＯ（Ｃ）時間で行われる。或る実施の形態では、メモリ使用は最小メモリ使用になるように最適化され、統計状態は保持される。
【００４２】
或る実施の形態では、ハッシュ・テーブルは１０ｘＮ割当てである。ただし、Ｎはグループ要素の大きさ、または結合された項目および次元要素の大きさである。代表的な例では、ハッシュ・テーブル内の衝突はめったに起こらない。或る場合には、更に高いハッシュ・テーブル割当て乗数を用いて衝突を減らしてよい。
【００４３】
例えば、ハッシュ行列内の全メモリ使用は２００バイトｘＧｘ（Ｉ＋Ｄ）である。ただし、Ｇはグループ・カウント、Ｉは項目カウント、Ｄは次元（または項目のグループ）カウントである。Ｇ＝１０，０００  で  Ｉ＋Ｄ＝１０００の場合は、或る集約状態を保持するための全メモリ使用は、例えば、ハッシュ・テーブルが用いるスペースを含んで２ギガバイトよりやや大きい。
【００４４】
集約が完了すると、増分された統計をデータベース１２０に書き戻す。制御の流れは集約コアレサ２３０に戻る。メッセージ・キュー内にまだメッセージが残っている場合は、集約コアレサ２３０は統計的集約プロセスを繰り返してよい。エンジン・アダプタ（書込み）３３０は統計プロセッサ３２０が生成した結果を受け取る。エンジン・アダプタ（書込み）３３０は更新された統計をデータベース１２０に書き込む。このように、データベース１２０は分析された調査結果および／または新しいグループで更新される。
【００４５】
或る項目／グループ対の統計は、例えば、平均、標準偏差、応答オプション毎の応答頻度、レコード毎のレコード頻度、実際のＮ、重み付きＮ、記憶された非応答カウントを含んでよい。或る次元／グループ対の統計は、例えば、平均、標準偏差、応答オプション毎の応答頻度、レコード毎のレコード頻度、実際のＮ、重み付きＮ、記憶された非応答カウントを含む。
【００４６】
統計は調査内の質問毎に計算してよい。また、統計またはスコアは調査内の次元または主題について計算してよい。或る実施の形態では、応答者の数が十分でないのでデータを抑制する前に計算を行ってよい。また回答の有効範囲外の応答は無視される。或る実施の形態では、統計を計算するときにデータが検索されないときは丸めを行う。或る実施の形態では、データベース１２０内の空白レコードは応答の全数にはカウントされるが、質問レベルの応答計算にはカウントされない。逆スコア設定を計算に用いてもよい（例えば、１から５の範囲の有効値を持つ応答を、１＝５、２＝４、３＝３、４＝２、５＝１と記録してよい）。
【００４７】
応答の抑制を用いて、各グループが質問または次元に対して少なくともＮ応答を有するようにしてよい。または、他のグループの応答に基づいて結果を抑制してよい。グループと抑制規則との間の関係を形成してよい。例えば、或る質問または質問のグループについて応答の最小数またはレベルをグループに割り付けてよい。
【００４８】
統計や主題や次元を決定する総和法では、結果は質問レベル結果から作られる。応答頻度は関心のある次元を含む質問から合計する。計算は調査質問応答計算と同じであるが、応答の数は次元または主題スコアについて平均する。まず、応答カテゴリすなわちバケット（例えば、好ましい、どちらでもない、好ましくない、良い、悪い、まずまず、はい、いいえ、など）を、次元を計算するのに用いた質問から加える。次に百分率統計では、次元からの応答頻度バケット・カウントを、全頻度バケット全体のカウントの合計で割る。各応答バケットに、例えば、平均および標準偏差計算の値を割り付けてよい。平均スコアでは、次元頻度バケット値に次元頻度バケット・カウントを掛ける。次に、合計を応答者の総数で割る。例えば、平均＝（（頻度バケット１ｘ１）＋（頻度バケット２ｘ２）＋（頻度バケット３ｘ３））／応答者の総数、である。或る次元に応答したユーザの数は、次元を計算するのに用いた質問全体で応答した数の平均として計算してよい。質問毎の応答者数を加えて、この合計を、次元を計算するのに用いた質問の総数で割る。或る実施の形態では、応答者がゼロだった質問は次元数応答計算に含む。非応答のカウントも非応答頻度バケットを合計することにより計算してもよい。
【００４９】
或る実施の形態では、調査質問統計は総和法の下で定義された規則に従う。または、他の統計的方法を用いて調査データを処理してよい。或る実施の形態では、質問がグループのデータ・ファイル・レイアウト定義に含まれる場合は、質問結果はグループについて作られる。
【００５０】
統計を決定する「場合による」方法では、次元結果を次元内の少なくとも１つの質問に答えた応答者毎に作る。応答者次元スコアを平均する。まず、応答者毎に質問結果を処理する。次に、項目応答を合計し、次元内の回答のあった質問の数で割って、次元スコアを応答者毎に作る。平均次元スコアは合計された項目バケットから、例えば、次の式を用いて計算してよい。すなわち、平均＝（（頻度バケット１ｘ１）＋（頻度バケット２ｘ２）＋（頻度バケット３ｘ３））／項目全体の応答の総数、である。応答者次元スコアを平均することで計算を終了してよい。
【００５１】
「項目による」方法は上に述べた総和法を用いて項目結果を計算する。次に、項目結果を平均して次元スコアを作る。或る実施の形態では、最小Ｎの要求を満たさない項目は無視する。また、次元計算は丸められた項目結果に基づいてよい。
【００５２】
主要主題または次元も計算してよい。主要次元は、項目からではなくサブ次元から構築される。サブ次元は質問結果に基づいて計算してよい。サブ次元結果を用いて、例えば、「場合による」または「項目による」計算法を用いて主要次元結果を計算してよい。
【００５３】
或る応答者を或るグループに加えるときは平均および標準偏差を再計算してよい。次の式を用いて平均および標準偏差を計算してよい。すなわち
ＤＸ＝（Ｘ−Ｓ１）／Ｎ                              （１）
ＤＸ２＝ＤＸ2                                       （２）
Ｓ２＝Ｓ２＋（Ｎｘ（Ｎ−１）ｘＤＸ２）              （３）
Ｓ１＝Ｓ１＋ＤＸ                                    （４）
ＳＤ＝ＳＱＲ（Ｓ２／（Ｎ−１））                    （５）
ただし、Ｘは応答者の回答、Ｎは応答者の数、Ｓ１は平均、Ｓ２は二乗の和、ＳＤは標準偏差、ＳＱＲは平方根、である。以前の平均値を応答者の回答および応答者の数と共に用いて、新しい平均値を計算してよい。同様に、以前の二乗の和を応答者の回答および応答者の数と共に用いて、更新された標準偏差を決定してよい。
【００５４】
或る実施の形態では、応答者による重みを結果に付けて人口特性を反映してよい。或る応答者についての重み値がデータ・テーブル内にある場合は、その重み値で応答者の結果に重みを付けてよい。データに重みを付けるには、応答バケットを１だけ増分するのではなく、重み値をそのデータに加える。応答者の数を表す統計には一般に重みを付けず、質問に応答した人の実数を表す。
【００５５】
統計的集約エンジン２４０から２４３は統計およびデータについて複数のルーチンを含んでよい。例えば、エンジン２４０から２４３は要求された統計を返す「データ取得」ルーチンを含んでよい。或る実施の形態では、データ取得ルーチンは抑制と丸めの両方の結果に適応する。或る実施の形態では、データ取得ルーチンは、要求されたグループの識別子、要求された質問または次元の識別子、要求の種類（例えば、質問または次元）、望ましい統計、望ましい抑制、丸めのフォーマット（例えば、小数点の数）、を含む複数のパラメータを取る。追加のパラメータを用いて、例えば、抑制の条件を指定してよい。望ましい統計は、例えば、頻度バケット（要求された特定のバケットに応答した数）、百分率バケット（要求された特定のバケットに応答した百分率）、非応答バケット（バケットの非応答の数）、平均スコア、標準偏差、要求された質問または次元の有効な応答の数（実際のＮ）、および／または質問または次元に関係なくグループの応答者の総数（合計のＮ）、でよい。望ましい抑制は、例えば、抑制なし、最小Ｎ応答、グループ抑制、顧客抑制、その他の抑制ルーチン、を含んでよい。
【００５６】
データ取得ルーチンは、望ましい統計とデータ探索の結果とを返してよい。ルーチンは、例えば、成功（統計が見つかり、抑制されなかった）、抑制（統計は見つかったが、選択された抑制規則により抑制された）、無効（統計が見つからず、データは返されなかった）、でよい。
【００５７】
統計的集約エンジン２４０から２４３は、例えば、「人口取得」ルーチンも含んでよい。或る実施の形態では、人口取得ルーチンはグループの基準に合致するレコードの数を人口のサイズとして数える。または、レコードからの情報をプリントするためにレコード集合内の全てのレコードを返してよい。
【００５８】
別のルーチンは「書かれたコメント取得」ルーチンである。書かれたコメント取得ルーチンは指定されたグループの書かれたコメント・ファイルから書かれたコメントを検索する。書かれたコメントは、例えば、質問により、および／または質問の中のトピックにより返してよい。実際のコメントに加えて、グループの質問からのコメントの数、質問にコメントを与える応答者の数、書かれたコメント質問のトピック内のコメントの数、書かれたコメント質問のトピック内のコメントの百分率、などの他の統計も与えてよい。
【００５９】
別の実施の形態では、システム１００は報告システム（図示しない）を含んでよい。報告システムは、例えば、解析および調査の統計的分析のためのビジネス規則を定義するバッチ・プロセッサとして機能してよい。或る実施の形態では、報告システムは、例えば、増分的な統計処理を行う単一統計プロセッサを含む。或る実施の形態では、図２および図３のように、メッセージは多重化または一体化されない。データおよびグループは報告システムの統計プロセッサ内で検索されまた集約される。統計的結果は、例えば、表示され、プリントされ、および／またはデータベース１２０内に記憶される。報告システムを用いて、例えば、グループ、次元項目、応答、データ・フィールド、および／または報告データを定義しまた分析してよい。報告システムは、調査分析システム２００で用いるためにデータベース１２０を更新してよい。
【００６０】
図７は、本発明に係る、調査分析データを表示する文書を生成するための報告レイアウト・システム７００を示す。或る実施の形態では、システム７００により、例えば、Ａｄｏｂｅ（登録商標）ポータブル・ドキュメント・ファイル（ＰＤＦ）フォーマット、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ワード・フォーマット、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）エクセル・フォーマット内の報告レイアウトの作成が簡単になる。或る実施の形態では、システム７００は、フォント・モジュール７１０と、色モジュール７２０と、ＰＤＦモジュール７３０とを含む。或る実施の形態では、システム７００はＰＤＦＬｉｂ（登録商標）およびＰＤＦＧｅｎライブラリと共に用いて、テキストおよび／またはグラフィックスを含むＰＤＦフォーマットで報告を生成する。また、Ｅｘｃｅｌ  ＷｒｉｔｅｒTMなどのアプリケーションを用いて、ワールド・ワイド・ウェブ上にＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｅｌ（登録商標）文書を生成してよい。
【００６１】
フォント・モジュール７１０を用いると、報告ＰＤＦファイルなどの報告のフォント選択および生成が容易になる。或る実施の形態では、フォント・モジュール７１０はパブリック・アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）である。フォント・モジュール７１０はＰＤＦまたは他の文書フォーマット・ファイルの生成に用いられるフォントを封入する。フォント・モジュール７１０により、或る文字集合とは独立に機能するフォント選択を行うことができる。例えば、漢字がラテン・ベースのフォントを用いてプリントされている場合は、フォント・モジュール７１０は該当するフォントを代用する。
【００６２】
報告のフォントを形成するため、フォント・モジュール７１０は、Ｅｍｂｅｄｄｅｄ、Ｅｎｃｏｄｉｎｇ、ＦｏｎｔＮａｍｅ、ＦｏｎｔＳｃａｌｅ、ＧｅｔＬａｎｇＥｎｕｍ、ＩｓＢｏｌｄ、ＩｓＩｔａｌｉｃ、ＩｓＵｎｄｅｒｌｉｎｅｄ、ＩｓＵｎｉｃｏｄｅ、Ｌａｎｇｕａｇｅ、Ｓｉｚｅなどの特性を用いてよい。フォント・モジュールは、Ｃｏｐｙ、ＧｅｔＬａｎｇｕａｇｅＬｉｓｔ、ＳｅｔＦｏｎｔＢｙＮａｍｅ、ＳｅｔＦｏｎｔＣｕｓｔｏｍ、ＳｅｔＳｔｙｌｅなどの方法を用いてもよい。
【００６３】
色モジュール７２０も、例えば、パブリックＡＰＩとして実現してよい。或る実施の形態では、ＰＤＦファイルなどの文書を生成するとき、色モジュール７２０はオブジェクトへの色の割付けを簡単にする。例えば、色モジュール７２０を用いると、事前に設定された一覧表からＲＧＢ３色または「指名色」を用いて色を作ることができる。色の生成では、色モジュール７２０は色（例えば、赤、緑、青）と名前などの特性を用いてよい。色モジュール７２０は、Ｃｏｐｙ、ＳｅｔＢｙＮａｍｅ、ＳｅｔＢｙＲＧＢなどの方法を用いてもよい。
【００６４】
ＰＤＦモジュール７３０は、ＰＤＦ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）エクセル、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ワード、ＨＴＭＬ、ＸＭＬまたは他の文書ファイルの生成に用いられる描画、測定およびレイアウト・ルーチンを含む。例えば、ＰＤＦモジュール７３０は、フォント・モジュール７１０により作られるＦｏｎｔＰＤＦオブジェクト（テキスト・フォント用）と、色モジュール７２０により作られるＣｏｌｏｒＰＤＦオブジェクト（テキスト色用）とを取るＰｒｉｎｔＴｅｘｔＩｎＢｏｘルーチンを含む。またＰｒｉｎｔＴｅｘｔＩｎＢｏｘルーチンは、文書レイアウトとアラインメント・エニュマレータ値とオプションのパラメータの座標を用いて、例えば、プリントする意図がありながらプリントされない文字の数（レイアウトするラインの数を知るのに有用）を示す。ＰＤＦモジュール７３０はフォント・モジュール７１０および色モジュール７２０からの出力を用いて、調査および統計データを出力１４０で表示するための報告レイアウトを生成してよい。調査統計データはシステム７００が生成する報告テンプレート内に挿入してよい。完成した報告は記憶および／または表示してよい。或る実施の形態では、報告ＰＤＦファイルはウェブ上に表示される。別の実施の形態では、報告ファイルは、ウェブ上に表示するために拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）フォーマットに変換される。
【００６５】
報告文書レイアウトを作るため、ＰＤＦモジュール７３０は、Ｃｒｅａｔｏｒ、ＣｕｒｒｅｎｔＰａｇｅ、ＤｏｃｕｍｅｎｔＳｔａｔｕｓ、ｍ＿ＰＤＦなどの特性を用いてよい。ＰＤＦモジュール７３０は、ＡｄｄＢｏｏｋＭａｒｋ、ＡｄｄＩｍａｇｅ、ＡｄｄＩｍａｇｅＩｎＢｏｘ、ＡｄｄＷｅｂＬｉｎｋＢｏｘ、ＢｅｇｉｎＰａｇｅ、ＣｌｏｓｅＦｉｌｅ、Ｃｏｐｙ，ＣｕｒＨＧｒａｐｈＰｏｓ（グラフ・カーソルの現在の水平位置）、ＣｕｒＨＰｏｓ（テキスト・カーソルの現在の水平位置）ＣｕｒＰａｇｅＨｅｉｇｈｔ、ＣｕｒＰａｇｅＷｉｄｔｈ、ＣｕｒＶＧｒａｐｈＰｏｓ（グラフ・カーソルの垂直位置）、ＣｕｒＶＰｏｓ（テキスト・カーソルの垂直位置）、ＤｒａｗＳｈａｐｅ（例えば、バー、ライン、ボックス、円、多角形）、ＥｎｄＰａｇｅ、ＧｅｔＡｃｔｕａｌＸ／Ｙ、ＧｅｔＭａｔｃｈｉｎｇＰｅｎＣｏｌｏｒ、ＨＴＭＬＣｏｌｏｒＴｏＲＧＢ、ＭｏｖｅＨＰｏｓ、ＭｏｖｅＶＰｏｓ、ＯｐｅｎＦｉｌｅ、ＰｌａｃｅＰＤＩ、ＰｒｉｎｔＴｅｘｔ、ＰｒｉｎｔＴｅｘｔＩｎＢｏｘ、ＰｒｉｎｔＴｅｘｔＩｎＢｏｘＨＴＭＬ、ＳｃａｌｅＰａｇｅ、ＳｅｔＣｕｒｓｏｍＰａｇｅＳｉｚｅなどの方法を用いてもよい。
【００６６】
したがって、本発明のいくつかの実施の形態は実時間の電子調査処理システムを提供する。いくつかの実施の形態では、ユーザは調査書を作成してデータを収集することができる。例えば、質問、グループ、次元（主題）を定義してよい。エンジンはデータを処理してよい。処理されたデータから報告書が生成される。
【００６７】
図８は、本発明の或る実施の形態に関して用いられる電子調査管理および分析のための方法の流れ図８００を示す。まずステップ８１０で、調査協力者のリストを編集する。例えば、調査を管理するのに用いられる電子メール・リストを編集してよい。次にステップ８２０で、リストにある調査協力者に調査書を分配する。例えば、調査ウェブ・ページおよびパスワードにリンクする電子メール・リストにある各参加者に調査書を電子メールする。
【００６８】
次にステップ８３０で、調査協力者は調査管理システムに接続して調査を完了する。例えば、調査協力者はウェブ・ページにアクセスして調査書を取る。協力者の識別を認証してよい。次にステップ８４０で、協力者の応答を捕捉する。例えば、ウェブ・ベースのフォームが協力者の応答を捕捉する。
【００６９】
ステップ８５０で、応答者識別子を除く識別およびパスワード情報を調査データから除外する。次にステップ８６０で、調査データを処理および報告システムに送る。別の実施の形態では、紙の調査書を処理のためのデータファイルに入れてよい。最後にステップ８７０で、統計的調査データの報告書を生成してよい。
【００７０】
調査および報告の表示は異なる言語に翻訳してよい。或る実施の形態では、調査書を作成すると調査質問の翻訳を提出し、また応答および結果の出力をこれに従って翻訳してよい。
【００７１】
或る実施の形態では、管理者は調査データを処理するのに異なる規則を選択してよい。管理者は調査のための異なる応答値、応答規模、および／または参照項目を設定してよい。統計報告書の種類と形式を選択して報告システム７００に与えてよい。グループは、選択された質問の値の或る集合に基づいて定義してよい。グループは構文インタプリタを用いて選択してもよい。インタプリタはデータのグループを定義する統計オペレータを用いてデータ選択文を構築してよい。
【００７２】
別の実施の形態では、サンプリング・ツールを用いて調査データおよび統計をサンプリングしてよい。サンプリング・ツールは調査データに統計計算を行ってよい。サンプリング・ツールは調査応答データを用いて、無作為統計計算と階層化統計計算（例えば、データをサブグループに分割する）を行ってよい。
【００７３】
このように、本発明のいくつかの実施の形態は調査および統計データを分析するシステムと方法とを提供する。いくつかの実施の形態は分散計算法を用いて、多目的および多価値のフィードバック・データなどのデータの統計計算を行う。いくつかの実施の形態は、ハードウエアを追加および削減する拡張可能なシステムを提供してソフトウエアまたは機能性に影響を与えずに調査負荷に適応する。いくつかの実施の形態は、調査全体にわたって調査統計を効率的に処理するための、ハッシュ・テーブルに結合する行列構造を含む。いくつかの実施の形態は、外部で定義可能な語彙規則に基づく基準パーサを用いて、例えば、どの調査応答がどのグループに属するかを判定してよい。或る実施の形態では、ユーザは基準文を定義して結果を実時間で検索してよい。いくつかの実施の形態は調査集約要求を複数の集約サーバの間で多重化して、複数の調査全体の性能を最高にする。多重調査および／または多重データベースを用いてよい。このように、いくつかの実施の形態は調査データの処理を実時間で行い、調査プロセス中に即時にフィードバックを行うことができる。
【００７４】
いくつかの実施の形態を参照して本発明を説明したが、当業者が理解するように、本発明の範囲から逸れずに種々の変更を行ってよく、また同等物で代用してよい。また、本発明の範囲から逸れることなく、多くの変更を行って或る状態または材料を本発明の教示に適応させてよい。したがって、本発明は開示された特定の実施の形態に限定されるものではなく、本発明は添付のクレームの範囲内に入る全ての実施の形態を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の或る実施の形態に関して用いられる調査システムを示す。
【図２】本発明の或る実施の形態に関して用いられる調査分析システムを示す。
【図３】本発明の或る実施の形態に関して用いられる統計的集約エンジンを示す。
【図４】本発明の或る実施の形態に関して用いられる、統計的集約エンジン内で事象メッセージを分類する方法の流れ図を示す。
【図５】本発明の或る実施の形態に関して用いられる、集約の準備として集約要求を読み取る方法の流れ図を示す。
【図６】本発明の或る実施の形態に関して用いられる統計的集約の方法の流れ図を示す。
【図７】本発明の或る実施の形態に係る、調査分析データを表示する文書を生成する報告レイアウト・システムを示す。
【図８】本発明の或る実施の形態に関して用いられる電子調査管理および分析の方法の流れ図を示す。  本発明のいくつかの実施の形態の上記の要約と詳細な説明は、添付の図面を参照して読めばよく理解することができる。本発明を例示する目的で、いくつかの実施の形態を図面に示す。しかし、本発明は添付の図面に示す構成と手段とに制限されないことを理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2007516502.tif 000009
【図８】
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【国際調査報告】
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