(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
事後の反事実的シミュレーションのためのモデルを生成する方法であって、前記モデルは、個人からなるあらかじめ決定された母集団に対応するコンピュータ読取可能なデータセットに記憶されたデータに対して実行されるべきであり、前記データセットは、データベース管理システムによって管理され、前記方法は、
前記個人の、少なくとも2つの高レベルクラスへの分類を実行する第1のステップと、
前記個人の、いくつかのグループへの高レベル分類の精緻化および/またはセグメント化を実行し、クラスタリング方法を使用して、各高レベルクラス内の個人を、グループへセグメント化する第2のステップと、
各グループの代表メンバプロファイルを生成する第3のステップと、
前記グループを区別する要因を識別する第4のステップと、
前記グループのうちの1つのグループを、興味のあるグループとして選択し、統計的に最も近い非メンバを識別し、ホールドアウトデータセットへ割り当て、他のすべてのメンバを訓練データセットへ割り当てる第5のステップと、
各個人が、前記グループの各々に属する確率を決定する第6のステップと、
ホールドアウトデータセット内のメンバを、最大確率を有するグループへ再割り当てする第7のステップと、
データセット母集団にわたって各グループについて、前記あらかじめ決定された母集団の個人がそのグループに属するであろう平均確率を計算する第8のステップと、
2つの連続した反復間で、興味のある前記高レベルクラスにおけるあらかじめ決定された母集団のパーセンテージ占有率において大きな変化が生じない場合である収束まで前記第5から8までの4つのステップを反復する第9のステップと、
各グループの前記平均確率を、前記データの一部として、前記データセットに記憶する第10のステップと、を備え、
前記第6のステップは、前記訓練データセットに関して、マシン学習または回帰方法を適用することによって行われる、方法。
【請求項２】
前記データセットの個人からなる前記あらかじめ決定された母集団は、個人からなる、より大きな地域、国内、または世界の母集団の一部であり、前記データセット母集団にわたる各グループのための前記平均確率を計算する第8のステップを完了した後、前記方法はさらに、前記より大きな地域、国内、または世界の母集団にわたる各グループのための平均確率結果を推定するステップを備える、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
分析の単位は、個人、または、地理的近さおよび/または他の条件に基づいてグループ化された個人のグループでさえもある、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記精緻化および/またはセグメント化を実行する第2のステップは、相関距離メトリックとペアとされた非階層k平均クラスタリング技術、または、他の距離メトリック基準とペアとされた他のクラスタリング/セグメント化技術を利用する、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
各グループについて、そのグループのために生成された前記代表メンバプロファイルは、そのグループの平均またはメジアンに基づいて定義された中心である、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記グループを分離する要因の前記識別は、マシン学習または回帰方法によって達成される、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記グループを分離する要因の前記識別は、段階的な多項ロジスティック回帰のような回帰方法によって達成される、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記段階的な多項ロジスティック回帰のために、バックワード消去スキームのような消去スキームが使用される、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記ホールドアウトデータセットの要素を決定するために、残りすべてのメンバを、前記訓練データセットへ割り当てながら、興味のある前記グループの前記代表メンバプロファイルへ統計的に最も近い非メンバの決定において、距離メトリックが利用される、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
各個人が、前記グループの各々に属する確率を計算する第6のステップは、段階的な多項ロジスティック回帰による、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記データセット母集団にわたる各グループについて、前記あらかじめ決定された母集団の個人が、そのグループに属するであろう前記平均確率を計算する第8のステップは、各個人がそのグループに属する前記平均確率の総和によって達成される、請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
個人からなるあらかじめ決定された母集団に対応するデータセットに記憶されたデータに対して実行されるべき予測モデルを生成するためのシステムであって、前記データセットは、データベース管理システムによって管理され、前記システムは、
前記個人の、少なくとも2つの高レベルクラスへの分類を実行するための分類モジュールと、
前記個人の、いくつかのグループへの前記高レベルクラスの精緻化および/またはセグメント化を実行し、クラスタリング方法を使用して、各個人を、前記グループのうちの1つのグループへ割り当てるためのセグメント化モジュールと、
各グループの代表メンバプロファイルを生成するためのメンバシッププロファイルモジュールと、
前記グループを区別する要因を識別する要因識別モジュールと、
興味のあるあらかじめ決定されたグループのメンバであり、興味のある前記グループの前記代表メンバプロファイルから統計的に最も遠いメンバである個人を、訓練データセットへ割り当て、他のすべてのメンバをホールドアウトデータセットへ割り当てるための訓練データセットモジュールと、
各個人が、各グループに属する確率を計算するための個人確率計算モジュールと、
ホールドアウトデータセット内のメンバを、最大確率を有するグループへ分類するための再割当モジュールと、
データセット母集団にわたって各グループについて、前記あらかじめ決定された母集団の個人がそのグループに属する平均確率を計算する平均確率計算モジュールであって、2つの連続した反復間で、興味のある前記高レベルクラスにおけるあらかじめ決定された母集団のパーセンテージ占有率において大きな変化が生じない場合である収束まで、前記訓練データセットモジュール、前記個人確率計算モジュール、前記再割当モジュール、前記平均確率計算モジュールの4つのモジュールの処理を反復する、前記平均確率計算モジュールと、を備え、
前記個人確率計算モジュールは、前記訓練データセットに関して、マシン学習または回帰方法を適用する、
システム。
【請求項１３】
前記データセットの個人からなる前記あらかじめ決定された母集団は、個人からなる、より大きな地域、国内、または世界の母集団の一部であり、前記システムはさらに、前記より大きな地域、国内、または世界の母集団にわたる各グループのための前記平均確率結果を推定するための推定モジュールを備える、請求項12に記載のシステム。
【請求項１４】
前記セグメント化モジュールは、相関距離メトリックとペアとされた非階層k平均クラスタリング技術、または、他の距離メトリック基準とペアとされた他のクラスタリング/セグメント化技術を利用する、請求項12に記載のシステム。
【請求項１５】
各グループについて、前記メンバシッププロファイルモジュールによってそのグループのために生成された前記代表メンバプロファイルは、そのグループの平均またはメジアンに基づいて定義された中心である、請求項12に記載のシステム。
【請求項１６】
前記要因識別モジュールは、マシン学習または回帰方法によって、前記グループを区別する要因を識別する、請求項12に記載のシステム。
【請求項１７】
前記要因識別モジュールは、段階的な多項ロジスティック回帰のような回帰方法によって、前記グループを区別する要因を識別する、請求項12に記載のシステム。
【請求項１８】
前記段階的な多項ロジスティック回帰のために、バックワード消去スキームのような消去スキームが使用される、請求項17に記載のシステム。
【請求項１９】
前記訓練データセットモジュールは、残りすべてのメンバを、前記訓練データセットへ割り当てながら、興味のある前記グループの前記代表メンバプロファイルへ統計的に最も近い非メンバの決定において、距離メトリックを使用する、請求項12に記載のシステム。
【請求項２０】
前記個人確率計算モジュールは、各個人が、各グループに属する前記平均確率を計算するために、段階的な多項ロジスティック回帰を使用する、請求項12に記載のシステム。
【請求項２１】
前記データセット母集団にわたる各グループについて、前記平均確率計算モジュールは、前記あらかじめ決定された母集団の個人が、そのグループに属するであろう前記平均確率を、各個人がそのグループに属する前記平均確率の総和によって計算する、請求項12に記載のシステム。
【請求項２２】
プロセッサによって実行された場合、コンピュータに対して、個人からなるあらかじめ決定された母集団に対応するデータセットに記憶されたデータに対して実行されるべき予測モデルを生成するための方法を実行させる命令を記憶した非一時的なマシン読取可能な媒体を備えたコンピュータプログラム製品であって、前記データセットは、データベース管理システムによって管理され、前記命令は、
前記個人の、少なくとも2つの高レベルクラスへの分類を実行する第1のステップと、
前記個人の、いくつかのグループへの前記高レベルクラスの精緻化および/またはセグメント化を実行し、クラスタリング方法を使用して、各個人を、前記グループのうちの1つのグループへ割り当てる第2のステップと、
各グループの代表メンバプロファイルを生成する第3のステップと、
前記グループを分離する要因を識別する第4のステップと、
前記グループのうちの1つのグループを、興味のあるグループとして選択し、興味のある前記グループのメンバであり、興味のある前記グループの前記代表メンバプロファイルから統計的に最も遠いメンバである個人を、訓練データセットへ割り当て、他のすべてのメンバをホールドアウトデータセットへ割り当てる第5のステップと、
各個人が、前記グループの各々に属する確率を決定する第6のステップと、
ホールドアウトデータセット内のメンバを、最大確率を有するグループへ再割り当てする第7のステップと、
データセット母集団にわたって各グループについて、前記あらかじめ決定された母集団の個人がそのグループに属する平均確率を計算する第8のステップと、
2つの連続した反復間で、興味のある前記高レベルクラスにおけるあらかじめ決定された母集団のパーセンテージ占有率において大きな変化が生じない場合である収束まで前記第5から8までの4つのステップを反復する第9のステップと、
各グループの前記平均確率を、前記データの一部として、前記データセットに記憶する第10のステップとを備え、
前記第6のステップは、前記訓練データセットに関して、マシン学習または回帰方法を適用することによって行われる、
コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、予測分析のためのシステムおよび方法に関し、さらに詳しくは、興味のある具体的なグループに確率的に一致する「最も近い」非メンバに基づいて、興味のあるグループにおいて、反事実的にカテゴライズされ得る非メンバを識別および推定するための事後の反事実的シミュレーションに関する。
【背景技術】
【０００２】
先行技術では、セグメント化およびクラスタリング方法は、メンバになる可能性がより高い、グループの非メンバを区別するための努力をした。そのような区別のために、特に、マーケティングのコンテキストでは、たとえば、存在しているグループメンバの近くで生活しているメンバを決定するような地理的要因、たとえば、存在しているグループメンバの特徴により近く一致している収入、家族規模等を有するような非メンバを決定する人口統計学的要因、および、たとえば、存在しているグループメンバのものに、生活スタイルがより近く一致している非メンバを決定するような心理的/生活スタイル要因、に関連する技術を含む多くの技術が存在する。
【０００３】
区分要因が識別されると、予測分析システムのオペレータの別の難題は、選択された通信メディアを考慮して、非メンバをグループメンバにすることが最終目的である場合、非メンバをグループメンバにするように促すことを試みる際に、グループメンバになる可能性が低い非メンバに費やされる時間および費用を最小にしながら、どうすれば非メンバを最も良く対象とすることができるのかを決定することである。これは、対象とされた非メンバに最も良く到達するために、特定のメディアにおける広告を購入することと、これら非メンバが購読する出版物の購読メーリングリストを購入することと、他の多くの手段とを含み得る。予測分析システムのオペレータはまた、見込みのあるメンバの興味により良く一致させるために、会員の性質を調節、すなわち、製品を再設計、または、サービスを改訂し得る。
【０００４】
クラスタリング方法は、典型的に、いくつかの上記要因を考慮する統計的な「ベストフィット」方法に基づいて、個人またはグループを、いくつかの離散的なセグメントまたはクラスタのうちの1つへ割り当てる。
【０００５】
仮定および相関付けは、予測分析を実施するためのあらゆるシステムの成功に影響を及ぼす。たとえば、より高い投票率を促すために努力する選挙管理委員は、Peopleの購読者にコンタクトするのではなく、Politicoのようなグループに興味のある出版物またはウェブサイトの購読者にコンタクトすることによって、より良好な結果を達成し得る。なぜなら、Politicoの読者は、恐らく、政治により強い興味を有しているからである。しかしながら、そのようなアプローチの利得は、大きくないことがあり得る。なぜなら、Politicoの購読者は、既に、選挙で定期的に投票する有権者である可能性が高いであろうからである。
【０００６】
グループの非メンバを、メンバへ変えるための能力をより正確に予測するための任意の新たな迅速で、直接的な方法は、営利当事者と非営利当事者との両方のための実質的な出費、労力、および時間を節約するであろう。したがって、予測分析のための、改善された電子コンピュータエンジンを求めるニーズがある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、個人からなる母集団を、異なるグループへセグメント化し、興味のある具体的なグループについて、その具体的なグループへ事後、反事実的にカテゴライズされ得る非メンバの数を識別および推定する。すべての個人は、彼らがカテゴライズされる具体的なグループのどれかのために既に決定しているので、事後である。そして、本発明は、興味のある具体的なグループへカテゴライズされるはずであった非メンバを識別するが、彼らが興味のある具体的なグループに属していないという決定に基づいているので、反事実的である。したがって、本発明は、事後の反事実的なシミュレーションを支援する。すなわち、異なるグループ内のどの母集団の分布が、既になされている適切な介入を与えられたのかを推測する。
【０００８】
この発明は、ユーザの意思決定を促す際に広い適用可能性を有する。一例がヘルスケアにおいて生じる。ここで、この発明は、早期の介入が、病気の発症の阻止を支援し得る、病気の危険性がある患者を識別するために、または、新たな医療処置に値する患者を識別するために使用され得る。別の例は、選挙における浮動投票率を推定することを含む。これは、浮動投票者を識別し、対象とするために、選挙運動管理者に価値のあるものとなるであろう。
【０００９】
この発明はまた、潜在的な顧客を識別および対象とし、または、新たに導入された製品のための市場規模を推定するような、営利的な応用をも有する。
【００１０】
この発明はまた、非営利的な軍事または民間防衛応用と、リスク回避のための営利的な応用との両方を有し得る低確率高リスクイベントの識別および予測をも容易にし得る。
【００１１】
これらは、本発明の営利的および非営利的な応用のための単なる少数の例であり、このリストは、限定することは意図されていない。
【００１２】
上記目的およびさらなる利点は、興味のある具体的なグループに確率的に一致する「最も近い」非メンバに基づいて、興味のあるグループにおいて、反事実的にカテゴライズされ得る非メンバを識別および推定するための事後の反事実的シミュレーションのためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品を広く理解する本発明によって提供される。
【００１３】
本発明は、以下の添付図面を参照してさらに説明されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明のステップを例示するフローチャートである。
【図２】セグメント化分析のためのフローチャートである。
【図３】サイジング分析のためのフローチャートである。
【図４】ホールドアウトデータセットを決定するための概要図である。
【図５】近隣と現実的とが組み合わされたシナリオ条件のため、および、異なる燃料タイプの車両のための潜在的な購買者の同時予測のためのホールドアウトデータセットを決定するための概要図である。
【図６】回答者空間内の様々なシナリオのために予測された市場占有率の表である。
【図７】国内市場空間内の様々なシナリオのための予測された市場占有率の表である。
【図８】異なる燃料タイプ間の競合と、異なる燃料タイプに関する潜在的な購買者の同時予測とが認められる2つのシナリオのための国内市場空間内の予測された市場占有率の表である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
この発明は、事後、反事実的に、特定のグループ、または、興味のある具体的なグループへカテゴライズされ得る非メンバの識別を容易にする。この発明は、個人からなる母集団を、異なるグループへセグメント化し、興味のある具体的なグループについて、その具体的なグループへ事後、反事実的にカテゴライズされ得る非メンバの数を識別および推定する。
【００１６】
図1を参照して示すように、この発明のステップを説明するフローチャートが提供される。ステップS1Aでは、より大きな地域、国内、または世界の母集団の一部であり得る、あらかじめ決定された個人からなる母集団が、少なくとも2つの高レベルクラスへ分類される。
【００１７】
ステップS1Bでは、個人からなる高レベル分類は、いくつかのグループへ精緻化またはセグメント化され、あらかじめ決定された母集団の各個人は、これらグループのうちの1つのグループのメンバとして割り当てられる。
【００１８】
ステップS1Cでは、代表メンバプロファイルが、各グループのために生成される。
【００１９】
ステップS1Dでは、グループを区別する要因が識別される。
【００２０】
ステップS2Aでは、ステップS1Cにおいて生成された代表メンバプロファイルからの各個人の距離に基づいて、個人が、ホールドアウトデータセットまたは訓練データセットへ割り当てられる。
【００２１】
ステップS2Bでは、各グループについて、各個人がそのグループに属する確率が、訓練データセットへ適用されたマシン学習または回帰方法を使用して計算される。ホールドアウトデータセット内では、各個人は、最大確率を有するグループへ再割り当てされる。
【００２２】
ステップS2Cでは、データセット母集団にわたって各グループについて、あらかじめ決定された母集団の個人が、そのグループに属する平均確率が計算される。最後に、ステップS2A〜S2Cは、2つの連続した反復間で、興味のある高レベルクラスにおけるあらかじめ決定された母集団のパーセンテージ占有率において大きな変化が生じない場合である収束まで反復される。
【００２３】
あらかじめ決定された母集団が、より大きな地域、国内、または世界の母集団の一部であるケースについて、オプションのステップS2Dは、より大きな地域、国内、または世界の母集団にわたる各グループのための平均確率結果を推定する。
【００２４】
以下の説明は、ステップS1A〜S2Dの好適な実施形態を詳述し、また、この好適な実施形態の応用の2つの例を提供する。第1の例は、営利的および非営利的の両方の利点を有し、事後、反事実的にバッテリ電気自動車(BEV)購買者のグループへカテゴライズされ得る車両購買者を識別するために、この発明を適用することである。言い換えれば、この第1の例は、潜在的なBEV購買者を識別する。
【００２５】
ステップS1A〜S1Dの方法では、あらかじめ決定された母集団の個人を、高レベルクラスへ分類し、高レベルクラスの個人を、異なるグループへ精緻化またはセグメント化し、各個人を、これらグループのうちの1つのグループのメンバとして割り当て、各グループのための代表メンバプロファイルを確立し、そのグループを区別する要因を識別する。
【００２６】
これら要因、または、新たな技術または特徴の採用への障壁を識別することは、エネルギ効率の良い、進化した技術の車両の採用を増やすために、製造者および政策決定者を導くことを支援し得る。この例において、メンバは、新車を購入した後に、顕示選考調査へ回答した消費者である。興味のある具体的なグループは、BEVを購入した回答者から構成されるグループを称する。したがって、潜在的なメンバは、非BEV購買者から構成されるグループに属する回答者であるが、BEV購買者から構成されるグループへカテゴライズされ得る。これら潜在的なメンバ、すなわち、潜在的なBEV購買者は、本発明の方法を使用して識別される。
【００２７】
ステップS2A〜S2Dは、距離メトリック基準に基づいて、個人を、ホールドアウトデータセットまたは訓練データセットへ割り当て、各グループについて、訓練データセットへ適応されたマシン学習回帰アプローチを使用して、各個人がそのグループに属する確率を計算し、ホールドアウトデータセット内の個人を、最大確率を有するグループへ再割り当てし、各グループについて、個人がそのグループに属するであろう平均確率を計算し、2つの連続した反復間で、興味のある高レベルクラス(すなわち、BEVクラス)におけるあらかじめ決定された母集団のパーセンテージ占有率において大きな変化が生じない場合である収束までステップS2A〜S2Cを反復し、国内の母集団にわたって各グループのための平均確率結果を推定する。これらステップによって、国内市場内のBEV購買者の総数が、様々なシナリオの下で推定される。消費者需要を推定することは、これら車両のための製造量を決定することによって利益を得る製造者のために、営利的に役立ち、政策対象を設定することを担当する規制者のために、非営利的に役立つ。
【００２８】
I.異なるグループへのメンバのセグメント化
図2は、ステップS1A〜S1Dを含むセグメント化分析を描写するフローチャートである。
【００２９】
ステップS1A:少なくとも2つの高レベルクラスへの個人の分類。最も単純な分類は、消費者がBEVを購入したか、または非BEVを購入したかに基づいて消費者を分類し得る。購入された車両の燃料タイプに基づくもののような、他の高レベル分類もまた使用され得る。説明された実証的な例は、ガソリン、フレックス、ディーゼル、ハイブリッド、プラグインハイブリッド、およびバッテリ電気車両のように、購入された車両の燃料タイプに基づく分類を使用した。
【００３０】
ステップS1B:いくつかのグループへの個人の高レベル分類の精緻化またはセグメント化と、グループのうちの1つのグループへの各個人の割当。高レベル分類をグループへ精緻化またはセグメント化するために、クラスタリングアプローチが利用される。実証的な目的のために、非階層的なk平均クラスタリング技術が、相関距離メトリックとペアとされるが、任意の距離メトリックとともに、潜在クラス分析を含む代替的なクラスタリングアプローチが使用され得る。
【００３１】
各燃料タイプの車両のために、最適なクラスタの数を決定するために、実証的な目的のために、Calinski-Harabasz基準が使用されるが、最適なクラスタの数を1に設定するケースを含む、Duda-Hart Je(2)/Je(1)または他の任意のストッピング基準が使用され得る。クラスタリングは、顕示選考データセットを使用して実行されるが、任意のタイプのデータセットが使用され得、このタイプは、本発明の具体的な応用、すなわち、ヘルスケア、選挙参加に大部分依存する。データセットは、当該技術分野で知られている従来のデータベース管理システムによって管理されるであろう。データベース管理システムは、コンピュータにおいて、または、コンピュータのネットワークにおいて動作され得、プロセッサと、揮発性および非一時的なメモリを含むプログラム記憶メモリおよびデータ記憶メモリと、入力/出力デバイスと、当該技術分野において知られている従来の構成要素であるサポート回路とを備え得る。
【００３２】
この第1の例のテストでは、Strategic Vision Incorporationからの新たな車両経験調査が使用された。調査データから、2つの異なる変数のセット、すなわち、(i)購入意思、および、(ii)人口統計学的変数が選択されたが、より多くおよび/または異なるセットの変数もまた使用され得る。分析では、地理学関連の要因のセットも使用された。
【００３３】
この第1の例では、このステップは、ガソリン動力車両購買者グループである2つのクラスタ(Gas-1およびGas-2)と、フレックス燃料車両購買者グループである3つのクラスタ(Flex-1、Flex-2、およびFlex-3)と、ディーゼル車両購買者グループである2つのクラスタと、ハイブリッド車両購買者グループである2つのクラスタ(Hybrid-1およびHybrid-2)と、プラグインハイブリッド電気車両購買者である1つのクラスタと、バッテリ電気車両購買者グループのための3つのクラスタ(BEV-1、BEV-2、およびBEV-3)とを確立した。
【００３４】
ステップS1C:各グループのための代表メンバプロファイルの生成。セグメント化が完了すると、各グループのために代表購買者プロファイルが設計される。実証的な目的のために、k平均クラスタリングを使用して実行されるセグメント化のために、代表購買者プロファイルが、グループの中心によって示される。したがって、代表購買者のための変数の各々の値は、そのグループ内のすべての購買者のための変数の値の平均である。この代表購買者は、以下に続く説明においてアバターと称されるであろう。
【００３５】
ステップS1D:グループを区別する要因の識別。実証的な目的のために、このステップは、段階的な多項ロジスティック回帰(MLR)を使用して完了される。当業者によって理解されるように、任意のマシン学習または回帰アプローチが使用され得る。異なるグループが、従属するカテゴリ変数と考慮される一方、グループを区別する要因は、段階的なMLRのための独立変数のセットと考慮される。段階的な回帰のために、バックワード消去スキームが使用されるが、フォワード選択または双方向消去のような他のスキームが使用され得る。段階的なMLRのためのストッピング基準は、すべての係数が、0.05未満のp値を有する場合である。クラスタリング分析は、段階的なMLR後に残る、減少された変数のセットを用いて再度反復される。その後、段階的なMLRが、新たなクラスタのセットにおいて実行され、クラスタリングおよび段階的なMLRのこれら反復的なステップが、収束まで実行される。収束は、2つの連続する反復間の段階的なMLRの間に、これ以上変数が消去されない場合に達成される。
【００３６】
II.見込みのあるグループメンバの数の識別および推定
図3は、ステップS2A〜S2Dを含む市場サイジングのためのフローチャートである。
【００３７】
ステップS2A:個人を訓練データセットへ、およびホールドアウトデータセットへ割り当てる。全回答者母集団が、訓練データセットおよびホールドアウトデータセットへ分離される。訓練データセットは、制約されたMLRモデルが、興味のあるグループのメンバ、すなわち、BEVを購入したすべての調査回答者について、および、「最も遠い」非メンバについて訓練されることを可能にする。BEVを購入していたかもしれないいわゆる「最も近い」非メンバのセットは、「ホールドアウトデータセット」へ入り、これによって、本発明の方法の実施において、「ホールドアウト」データセットにおける個人は、1つの燃料タイプの車両グループから別の燃料タイプの車両グループへ移動され得る。
【００３８】
図4は、ホールドアウトデータセットがどのようにしてカテゴライズされるのかを説明する概要図である。たとえば、BEV-1中心が、BEV-1アバターを表すBEV-1クラスタを考慮されたい。先ず、各BEV-1回答者とBEV-1中心との距離が測定される。実証的な目的のために、距離メトリックは、1-correlation(x,y)として定義される。ここでは、BEV-1中心の回答(X)と、BEV-1回答者の回答(Y)との間の相関が測定されるが、他の任意の距離メトリックが使用され得る。すべてのBEV-1回答者とBEV-1中心との間の距離の分布が、{D1}によって示される。その後、この距離{D1}分布の平均および標準偏差が測定される。実証目的のために、3つの異なるシナリオ、すなわち、現実的なシナリオ、楽観的なシナリオ、および保守的なシナリオを定義するために、平均および標準偏差数が使用される。rReal-1=平均{D1}、rOpt-1=平均{D1}+標準偏差{D1}/2、rCons-1=平均{D1}-標準偏差{D1}/2とするが、他のシナリオ定義もまた、現実的なシナリオケースのために使用され得、BEV-1アバターからのrReal-1の距離内のすべての非BEV回答者が、ホールドアウトデータセットに配置される。
【００３９】
ステップの上記セットは、他の2つの確立されたBEVクラスタについて反復され、BEV-2およびBEV-3アバター各々からrReal-2およびrReal-3の距離内の非BEV回答者とともに、ホールドアウトデータセット内に配置される。同様に、楽観的および保守的なシナリオのためのホールドアウトデータセットが、rOptおよびrCons各々を使用して識別される。上述した基準に加えて、その中に実際のクラスタメンバのx%が存在する距離等のようなこれらシナリオを定義するために、他の基準もまた使用され得る。
【００４０】
以前の3つのシナリオに加えて、近隣シナリオとして命名されたもう1つのシナリオが定義されるであろう。近隣シナリオのためのホールドアウトデータセットを識別するために、各回答者および各クラスタ中心/アバター間の距離が測定される。その後、BEVアバターへの距離が、非BEVアバターと比較して最低であるすべての非BEV回答者が、近隣シナリオのためのホールドアウトデータセットに配置される。楽観的または現実的または保守的なシナリオとの近隣シナリオからの条件の組合せを含む他のシナリオもまた使用され得る。
【００４１】
様々な燃料タイプの車両のための潜在的な購買者の同時予測を含むシミュレーションもまた実施され得る。図5は、異なる燃料タイプの車両の市場占有率を同時に予測するための近隣および現実的なシナリオからの条件の組合せを図示する概要図である。異なる燃料タイプの車両のための潜在的な購買者の同時予測のためのホールドアウトデータセットは、各燃料タイプの車両クラスタのために識別されたホールドアウトデータセットの合併を含む。
【００４２】
ホールドアウトデータセットにおける回答者が識別されると、他のすべての回答者、すなわち、興味のあるグループのメンバおよび「最も遠い」非メンバが、訓練データセットへ割り当てられる。
【００４３】
ステップS2B:各グループについて、各個人の、そのグループに属する確率に関する決定がなされる。データが分割されると、段階的なMLRが、ステップS1Dに以前に説明されたものと類似の方式で、訓練データセットへ適合される。訓練された段階的なMLRモデルは、回答者の各々が、燃料タイプの車両クラスタの各々に属する確率を決定するために使用される。この決定は、特定のグループのメンバとして既に分類されている個人についてのみならず、他のグループのメンバとして分類されている個人についてもなされる。
【００４４】
【数１】
0006736671.tif 000002
【００４５】
は、i番目の回答者が、シナリオ(S)のための回答者空間(R)内のf番目の燃料タイプの車両のj番目のクラスタに属する確率を示すために使用される。最後に、ホールドアウトデータセット内で、各i番目の回答者が、最大確率を有するクラスタへ再割り当てされる。したがって、i番目の回答者のための燃料タイプが、それに応じて更新される。
【００４６】
ステップS2C:データセット母集団にわたって、各グループのための平均確率を計算する。収束された反復のために、回答者空間における全母集団セットにわたって、各燃料タイプクラスタのための平均確率が計算される。
【００４７】
【数２】
0006736671.tif 000003
【００４８】
は、シナリオSのための回答者空間内のf番目の燃料タイプの車両のj番目のクラスタのための平均確率を示すとする。したがって、
【００４９】
【数３】
0006736671.tif 000004
【００５０】
は、
【００５１】
【数４】
0006736671.tif 000005
【００５２】
として定義される。ここで、Nは、回答者空間における回答者の合計数を表す。各燃料タイプの車両のための平均確率は、その後、その燃料タイプの車両のための各クラスタのための平均確率にわたって合計することによって計算される。したがって、
【００５３】
【数５】
0006736671.tif 000006
【００５４】
は、
【００５５】
【数６】
0006736671.tif 000007
【００５６】
として定義される。
【００５７】
【数７】
0006736671.tif 000008
【００５８】
の値は、シナリオSのための回答者空間内の各燃料タイプの車両のための予測された市場占有率を表す。最後に、ステップS2A〜S2Cが、2つの連続した反復間で、回答者空間内のBEV燃料タイプのための予測された市場占有率において大きな変化が生じない場合である収束まで反復される。回答者空間内の様々なシナリオのための予測された市場占有率が図6に図示される。
【００５９】
ステップS2D:より大きな母集団にわたって、各グループのための平均確率結果を推定する。ステップS2Cで取得された結果は、各回答者に関連付けられた重みを使用して、国内市場空間において推定される。このステップは、生の調査データが、国内市場の全母集団以外のサンプルを表す場合に必要である。実証的な目的のために、重みは、調査母集団内で同じ車両を購入した回答者の数に対する、国内市場内の特定の車両に関する合計購買者の比として定義される。サンプル人口統計学に基づいた重みのように、重みを定義する他の手法もまた使用され得る。
【００６０】
【数８】
0006736671.tif 000009
【００６１】
によって示される、国内市場空間における各燃料タイプのクラスタの平均確率は、
【００６２】
【数９】
0006736671.tif 000010
【００６３】
として定義され、ここで、wiは、各回答者に関連付けられた重みを表す。最後に、
【００６４】
【数１０】
0006736671.tif 000011
【００６５】
によって示される各燃料タイプの平均確率が、
【００６６】
【数１１】
0006736671.tif 000012
【００６７】
として定義される。この
【００６８】
【数１２】
0006736671.tif 000013
【００６９】
は、シナリオSのための国内市場空間内の各燃料タイプのために予測された市場占有率を表す。国内市場空間内の様々なシナリオのための予測された市場占有率が、図7に図示される。
【００７０】
本発明の方法の応用の第2の例は、単一の公選職または地位に対して立候補している複数の候補者のいる選挙シナリオである。選挙シナリオは、消費者による購入のために利用可能な異なる燃料タイプの車両に類似している。投票者の15%のランダムな調査が実施されると想像されたい。
【００７１】
ステップS1Aは、少なくとも2つの高レベルクラスへの個人の分類を実行する。この第2の実施形態では、この分類は、調査された投票者が支持を示した候補者に基づいて、調査された投票者の母集団をセグメント化し得る。
【００７２】
ステップS1Bは、いくつかのグループへの個人の高レベルな分類の精緻化またはセグメント化を実行し、各個人を、1つのグループのメンバとして割り当てる。この第2の実施形態では、この精緻化またはセグメント化は、たとえば、(i)たとえば、特定の問題について、投票者は、好きな候補者の政策をどれくらい好むのかのような投票の理由、(ii)回答者の社会-経済的および地理的条件等を含み得る調査質問に対する投票者の回答に基づいて、各候補者のための投票者母集団をクラスタ化するためのものである。
【００７３】
ステップS1Cは、各グループのための代表メンバプロファイルを生成する。この第2の実施形態では、各候補者のための投票者のクラスタが識別された後、クラスタ中心またはアバターが、第1の例で説明された燃料タイプのアバターに類似した方式で定義され得る。
【００７４】
ステップS1Dは、異なるグループを分離する要因を識別する。この第2の実施形態では、ステップS2A〜S2Dは、投票者の支持を、別の候補者へ切り換えることを潜在的に促す政策修正とともに、特定の候補者のための潜在的な投票者を識別することを支援する。
【００７５】
ステップS2Aは、調査母集団を、ホールドアウトデータセットおよび訓練データセットへ分離し、興味のあるグループの代表メンバプロファイルへ統計的に最も近い非メンバが、ホールドアウトデータセットへ割り当てられる一方、他のすべての回答者は、訓練データセットへ割り当てられる。
【００７６】
ステップS2Bは、マシン学習、または、訓練データセットへ適用された回帰方法を使用して、各個人が、定義されたグループの各々に属する確率を決定する。この実施形態のコンテキストでは、データは、調査された各投票者が、特定の候補者のために投票することを選択した投票者のクラスタに属する確率になるであろう。ここで、ホールドアウトデータセット内では、各回答者は、最大確率を有するクラスタへ再割り当てされる。
【００７７】
ステップS2Cは、データセット母集団にわたる各高レベルグループのための平均確率を計算する。この実施形態では、これは、実施された調査に基づいて、各グループ、すなわち、各候補者に関する支持のパーセンテージになるであろう。最後に、ステップS2A〜S2Cは、2つの連続した反復間で、興味のある候補者のための支持のパーセンテージにおける大きな変化が生じない場合である収束まで反復される。
【００７８】
最後に、ステップS2Dは、調査回答者空間から、より大きな母集団への結果を推定する。この実施形態では、調査は、投票者の15%であった。投票者母集団のこの15%を分析して、ステップS2Cの結果は、特定の選挙のために登録された投票者の全母集団へと推定される。この推定は、各調査回答者に関連付けられた重みを使用して達成され得、この重みは、選挙エリアにおける人口統計学的条件のあるセットを有する有権者の数の、調査投票エリア内の人口統計学的条件の類似のセットを有する回答者の数に対する比に基づいて、各回答者のために定義され得る。したがって、このモデルは、特定の候補者のための投票率がどれくらい増加されるのかと、候補者によるどの政策変更が、受け取る投票者の得票率における増加をよりもたらすのかとを予測するために役立つ。
【００７９】
当業者はまた、本発明の実施形態が、コンピュータプログラム製品の形態で提供され得ることをも理解するであろう。
【００８０】
本発明のシステムおよび方法が、上記および添付図面を参照して説明されているが、修正が、当業者に明らかになるであろう。本発明のための保護の範囲は、以下に続く特許請求の範囲によって定義されるべきである。
【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】
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【図８】
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