(57)【要約】  広告効果の感情に基づく評価に関するデータ分析を可能にするために、精神状態の分析を提供する。広告は、娯楽、教育、意識、説得、驚き、または行動推進を含む様々な目的を有し得る。個人の視聴者または視聴者グループに関する顔情報を含むデータを捕捉する。１人の視聴者または視聴者グループに関する生理学的情報も集めることができる。一部の実施形態では、人口統計情報を収集し、グラフィック形式で視聴者の精神状態をレンダリングするための基準として使用する。一部の実施形態では、個人の視聴者または視聴者グループから捕捉されたデータを使用して、広告を最適化する。
2015505087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人が広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するステップであって、前記精神状態データは顔データを含むステップと、
前記精神状態データを分析することにより、精神状態情報を生成するステップと、
前記精神状態情報に基づいて広告効果を予測するステップと、
を含むことを特徴とする、広告評価のためのコンピュータ実装方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、予測された前記広告効果を実際の売上高と比較するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記広告効果が短期売上高変化の予測を示すことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記広告効果が、前記広告に対する複数回の接触に基づくことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、前記広告効果が、娯楽、教育、意識、説得、驚き、または行動推進の内の１つまたは複数を含む広告の目的に基づくことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、前記広告効果の前記予測ステップは、１つまたは複数の効果記述子および効果分類子を使用することを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、前記広告効果の前記予測ステップは、ダイナミクスベースラインの評価に基づくことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項６に記載の方法において、前記１つまたは複数の効果記述子の内の１つは、より大きな標準偏差を有し、前記より大きな標準偏差は、より高い広告効果に相当することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、複数の広告に基づいて基準を作成するステップをさらに含み、前記基準は前記予測ステップに使用されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項６に記載の方法において、複数の効果記述子を組み合わせることによって表現スコアを作成するステップをさらに含み、より高い表現スコアは、より高い広告効果に相当することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法において、前記表現スコアは、前記複数の人の顔の動きの合計に関係することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項６に記載の方法において、前記１つまたは複数の効果記述子の内の１つに関する確率が、前記広告の部分ごとに変化することを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法において、ブランドが明らかになったときの前記広告中のセグメントにおける前記確率が特定されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法において、前記確率のヒストグラムを生成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の方法において、前記部分は、前記広告の四半期を含み、前記四半期は、少なくとも第３四半期および第４四半期を含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法において、前記広告の第３四半期確率は、前記広告の第４四半期確率よりも高く、より高い確率を有する前記第３四半期は、より高い広告効果に相当することを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法において、前記広告の第４四半期確率は、前記広告の第３四半期確率よりも高く、より高い確率を有する前記第４四半期は、より高い広告効果に相当することを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法において、前記１つまたは複数の効果記述子の内の前記１つは、ＡＵ１２または誘意性を含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１２に記載の方法において、前記確率は、前記広告の複数回の視聴と共に増加することを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、増加する前記確率は、前記広告の早い時点に移動することを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項６に記載の方法において、前記１つまたは複数の効果記述子のベースラインを確立するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項６に記載の方法において、効果確率を構築するステップをさらに含み、より高い効果確率は、前記広告が効果的であるより高い可能性と相関することを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項１に記載の方法において、前記複数の人からの前記精神状態データを相関させるステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項１に記載の方法において、前記複数の人が複数の広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項２４に記載の方法において、予測した効果に基づいて前記複数の広告を集団化するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項１に記載の方法において、前記広告のバイラリティを予測するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項１に記載の方法において、前記予測ステップに使用される集約精神状態分析へと前記精神状態情報を集約するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項１に記載の方法において、予測していた前記広告効果に基づいて前記広告を最適化するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項１に記載の方法において、前記精神状態データは、生理学的データおよびアクティグラフデータの内の１つまたは複数も含むことを特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２９に記載の方法において、ウェブカメラを用いて、前記顔データおよび前記生理学的データの内の１つまたは複数を捕捉することを特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項１に記載の方法において、前記収集された精神状態データに基づいて前記広告に関する精神状態を推測するステップをさらに含み、前記精神状態は、フラストレーション、混乱、落胆、躊躇、認知的過負荷、集中、没頭、注目、退屈、探究、自信、信頼、喜び、嫌悪感、疑念、疑い、満足、興奮、笑い、落ち着き、緊張、および好奇心の内の１つまたは複数を含むことを特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載の方法において、混乱は低レベルの広告効果に相当することを特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項１に記載の方法において、前記精神状態情報のサブセットを視覚化して提示するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項３３に記載の方法において、前記視覚化が電子ディスプレイ上に提示されることを特徴とする方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法において、前記視覚化は前記広告に基づいたレンダリングをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３６】
広告評価のためのコンピュータ可読媒体において具現化されるコンピュータプログラム製品において、
複数の人が広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するためのコードであって、前記精神状態データは顔データを含むコードと、
前記精神状態データを分析することにより、精神状態情報を生成するためのコードと、
前記精神状態情報に基づいて広告効果を予測するためのコードと、
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３７】
請求項３６に記載のプログラム製品において、予測された前記広告効果を実際の売上高と比較するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項３８】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記広告効果が短期売上高変化の予測を示すことを特徴とするプログラム製品。
【請求項３９】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記広告効果が、前記広告に対する複数回の接触に基づくことを特徴とするプログラム製品。
【請求項４０】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記広告効果が、娯楽、教育、意識、説得、驚き、または行動推進の内の１つまたは複数を含む広告の目的に基づくことを特徴とするプログラム製品。
【請求項４１】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記広告効果の前記予測は、１つまたは複数の効果記述子および効果分類子を使用することを特徴とするプログラム製品。
【請求項４２】
請求項４１に記載のプログラム製品において、前記広告効果の前記予測は、ダイナミクスベースラインの評価に基づくことを特徴とするプログラム製品。
【請求項４３】
請求項４１に記載のプログラム製品において、前記１つまたは複数の効果記述子の内の１つは、より大きな標準偏差を有し、前記より大きな標準偏差は、より高い広告効果に相当することを特徴とするプログラム製品。
【請求項４４】
請求項４３に記載のプログラム製品において、複数の広告に基づいて基準を作成するためのコードをさらに含み、前記基準は前記予測に使用されることを特徴とするプログラム製品。
【請求項４５】
請求項４１に記載のプログラム製品において、複数の効果記述子を組み合わせることによって表現スコアを作成するためのコードをさらに含み、より高い表現スコアは、より高い広告効果に相当することを特徴とするプログラム製品。
【請求項４６】
請求項４５に記載のプログラム製品において、前記表現スコアは、前記複数の人の顔の動きの合計に関係することを特徴とするプログラム製品。
【請求項４７】
請求項４１に記載のプログラム製品において、前記１つまたは複数の効果記述子の内の１つに関する確率が、前記広告の部分ごとに変化することを特徴とするプログラム製品。
【請求項４８】
請求項４７に記載のプログラム製品において、ブランドが明らかになったときの前記広告中のセグメントにおける前記確率が特定されることを特徴とするプログラム製品。
【請求項４９】
請求項４７に記載のプログラム製品において、前記確率のヒストグラムの生成をさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５０】
請求項４７に記載のプログラム製品において、前記部分は、前記広告の四半期を含み、前記四半期は、少なくとも第３四半期および第４四半期を含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５１】
請求項４７に記載のプログラム製品において、前記確率は、前記広告の複数回の視聴と共に増加することを特徴とするプログラム製品。
【請求項５２】
請求項５１に記載のプログラム製品において、増加する前記確率は、前記広告の早い時点に移動することを特徴とするプログラム製品。
【請求項５３】
請求項４１に記載のプログラム製品において、前記１つまたは複数の効果記述子のベースラインを確立するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５４】
請求項４１に記載のプログラム製品において、効果確率を構築するためのコードをさらに含み、より高い効果確率は、前記広告が効果的であるより高い可能性と相関することを特徴とするプログラム製品。
【請求項５５】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記複数の人からの前記精神状態データを相関させるためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５６】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記複数の人が複数の広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５７】
請求項５６に記載のプログラム製品において、予測した効果に基づいて前記複数の広告を集団化するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５８】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記広告のバイラリティを予測するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項５９】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記予測に使用される集約精神状態分析へと前記精神状態情報を集約するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項６０】
請求項３６に記載のプログラム製品において、予測していた前記広告効果に基づいて前記広告を最適化するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項６１】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記精神状態データは、生理学的データおよびアクティグラフデータの内の１つまたは複数も含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項６２】
請求項６１に記載のプログラム製品において、ウェブカメラを用いて、前記顔データおよび前記生理学的データの内の１つまたは複数を捕捉することを特徴とするプログラム製品。
【請求項６３】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記収集された精神状態データに基づいて前記広告に関する精神状態を推測するためのコードをさらに含み、前記精神状態は、フラストレーション、混乱、落胆、躊躇、認知的過負荷、集中、没頭、注目、退屈、探究、自信、信頼、喜び、嫌悪感、疑念、疑い、満足、興奮、笑い、落ち着き、緊張、および好奇心の内の１つまたは複数を含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項６４】
請求項６３に記載のプログラム製品において、混乱は低レベルの広告効果に相当することを特徴とするプログラム製品。
【請求項６５】
請求項３６に記載のプログラム製品において、前記精神状態情報のサブセットを視覚化して提示するためのコードをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項６６】
請求項６５に記載のプログラム製品において、前記視覚化が電子ディスプレイ上に提示されることを特徴とするプログラム製品。
【請求項６７】
請求項６６に記載のプログラム製品において、前記視覚化は前記広告に基づいたレンダリングをさらに含むことを特徴とするプログラム製品。
【請求項６８】
命令を保存するメモリと、
前記メモリに取り付けられた１つまたは複数のプロセッサにおいて、
複数の人が広告を観察する際の彼らからの精神状態データの収集であって、前記精神状態データは顔データを含む、収集と、
前記精神状態データの分析による精神状態情報の生成と、
前記精神状態情報に基づいた広告効果の予測と、
を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサと、
を含むことを特徴とする広告評価のためのコンピュータシステム。
【請求項６９】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサは、予測された前記広告効果を実際の売上高と比較するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項７０】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記広告効果が短期売上高変化の予測を示すことを特徴とするシステム。
【請求項７１】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記広告効果が、前記広告に対する複数回の接触に基づくことを特徴とするシステム。
【請求項７２】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記広告効果が、娯楽、教育、意識、説得、驚き、または行動推進の内の１つまたは複数を含む広告の目的に基づくことを特徴とするシステム。
【請求項７３】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記広告効果の前記予測は、１つまたは複数の効果記述子および効果分類子を使用することを特徴とするシステム。
【請求項７４】
請求項７３に記載のシステムにおいて、前記広告効果の前記予測は、ダイナミクスベースラインの評価に基づくことを特徴とするシステム。
【請求項７５】
請求項７３に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数の効果記述子の内の１つは、より大きな標準偏差を有し、前記より大きな標準偏差は、より高い広告効果に相当することを特徴とするシステム。
【請求項７６】
請求項７５に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが複数の広告に基づいて基準を作成するようにさらに構成され、前記基準は前記予測に使用されることを特徴とするシステム。
【請求項７７】
請求項７３に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが複数の効果記述子を組み合わせることによって表現スコアを作成するようにさらに構成され、より高い表現スコアは、より高い広告効果に相当することを特徴とするシステム。
【請求項７８】
請求項７７に記載のシステムにおいて、前記表現スコアは、前記複数の人の顔の動きの合計に関係することを特徴とするシステム。
【請求項７９】
請求項７３に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数の効果記述子の内の１つに関する確率が、前記広告の部分ごとに変化することを特徴とするシステム。
【請求項８０】
請求項７９に記載のシステムにおいて、ブランドが明らかになったときの前記広告中のセグメントにおける前記確率が特定されることを特徴とするシステム。
【請求項８１】
請求項７９に記載のシステムにおいて、前記確率のヒストグラムの生成をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項８２】
請求項７９に記載のシステムにおいて、前記部分は、前記広告の四半期を含み、前記四半期は、少なくとも第３四半期および第４四半期を含むことを特徴とするシステム。
【請求項８３】
請求項７９に記載のシステムにおいて、前記確率は、前記広告の複数回の視聴と共に増加することを特徴とするシステム。
【請求項８４】
請求項８３に記載のシステムにおいて、増加する前記確率は、前記広告の早い時点に移動することを特徴とするシステム。
【請求項８５】
請求項７３に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記１つまたは複数の効果記述子のベースラインを確立するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項８６】
請求項７３に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが効果確率を構築するようにさらに構成され、より高い効果確率は、前記広告が効果的であるより高い可能性と相関することを特徴とするシステム。
【請求項８７】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記複数の人からの前記精神状態データを相関させるようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項８８】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記複数の人が複数の広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項８９】
請求項８８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが予測した効果に基づいて前記複数の広告を集団化するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項９０】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記広告のバイラリティを予測するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項９１】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記予測に使用される集約精神状態分析へと前記精神状態情報を集約するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項９２】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが予測していた前記広告効果に基づいて前記広告を最適化するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項９３】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記精神状態データは、生理学的データおよびアクティグラフデータの内の１つまたは複数も含むことを特徴とするシステム。
【請求項９４】
請求項９３に記載のシステムにおいて、ウェブカメラを用いて、前記顔データおよび前記生理学的データの内の１つまたは複数を捕捉することを特徴とするシステム。
【請求項９５】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記収集された精神状態データに基づいて前記広告に関する精神状態を推測するようにさらに構成され、前記精神状態は、フラストレーション、混乱、落胆、躊躇、認知的過負荷、集中、没頭、注目、退屈、探究、自信、信頼、喜び、嫌悪感、疑念、疑い、満足、興奮、笑い、落ち着き、緊張、および好奇心の内の１つまたは複数を含むことを特徴とするシステム。
【請求項９６】
請求項９５に記載のシステムにおいて、混乱は低レベルの広告効果に相当することを特徴とするシステム。
【請求項９７】
請求項６８に記載のシステムにおいて、前記１つまたは複数のプロセッサが前記精神状態情報のサブセットを視覚化して提示するようにさらに構成されることを特徴とするシステム。
【請求項９８】
請求項９７に記載のシステムにおいて、前記視覚化が電子ディスプレイ上に提示されることを特徴とするシステム。
【請求項９９】
請求項９８に記載のシステムにおいて、前記視覚化は前記広告に基づいたレンダリングをさらに含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１１年１２月７日に出願された米国仮特許出願第６１／５６８，１３０号明細書（「Ｍｅｎｔａｌ  Ｓｔａｔｅ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ」）および２０１１年１２月３０日に出願された米国仮特許出願第６１／５８１，９１３号明細書（「Ａｆｆｅｃｔ  Ｂａｓｅｄ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ」）に対する優先権を主張するものである。許される範囲において、上記出願の記載内容全体を本明細書に援用する。
【０００２】
本出願は、概して精神状態の分析に関し、特に、広告効果の感情に基づく評価に関する。
【背景技術】
【０００３】
精神状態の評価は、人々や、人々が彼らを取り巻く世界にどのように反応するかを理解する鍵である。人々の精神状態は、数ある中で、幸福から悲しみ、満足から心配、興奮から冷静まで幅広い範囲に及び得る。これらの精神状態は、交通渋滞中のフラストレーション、列に並んでいる間の退屈、１杯のコーヒーを待つ間のイライラ等、日常の出来事に反応して経験することが多い。周囲の人々に対する個人の感じ方や感情移入は、個人のこれらの周囲の人々の精神状態の評価や理解に基づいて高まり得る。感情移入ができる人は、比較的簡単に、他人の不安や喜びに気付き、それに応じて反応できるが、精神状態の自動評価は、はるかに困難な仕事である。他人の感情状態に気付く能力は、人がこの気付きを達成する手段と共に、要約または関連付けが非常に困難となる場合があり、「勘」によるものと言われることが多かった。
【０００４】
個人または集団の人々の精神状態の理解を助けるために、混乱、集中や心配が様々な手段によって特定され得る。例えば、人々は、大惨事を目撃した後のケースなどの場合、集団的に、恐怖や不安を示し得る。同様に人々は、自分のスポーツチームが大勝利を収めた際など、集団的に、幸せな熱狂を示し得る。特定の表情および頭部ジェスチャーを利用して、人または集団の人々が経験している精神状態を特定することができる。表情に基づいた精神状態の評価において、限られた自動化が行われてきた。特定の生理的状態は、人の心理状態の有効な指標をさらに提供することができる。現在まで、雑にではあるが、ポリグラフテストに一般的に使用される装置においてなど、これらの生理的状態が利用されてきた。
【発明の概要】
【０００５】
１人または複数の視聴者が１つまたは複数の広告を観察する間に精神状態の分析が行われ得る。視聴者の精神状態の分析は、視聴者が現在あるいは未来において、広告およびその中に描写される商品またはサービスに好感を抱くか否かを示し得る。複数の人が広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するステップにおいて、精神状態データは顔データを含むステップと、精神状態データを分析することにより、精神状態情報を生成するステップと、精神状態情報に基づいて広告効果を予測するステップとを含む広告評価のためのコンピュータ実装方法を開示する。
【０００６】
この方法は、予測された広告効果を実際の売上高と比較するステップをさらに含み得る。広告効果は、短期売上高変化の予測を示し得る。広告効果は、広告に対する複数回の接触に基づき得る。広告効果は、娯楽、教育、意識、説得、驚き、または行動推進の内の１つまたは複数を含む広告の目的に基づき得る。広告効果の予測ステップは、１つまたは複数の効果記述子および効果分類子を使用し得る。広告効果の予測ステップは、ダイナミクスベースラインの評価に基づき得る。１つまたは複数の効果記述子の内の１つは、より大きな標準偏差を有する場合があり、より大きな標準偏差は、より高い広告効果に相当する。この方法は、複数の広告に基づいて基準を作成するステップをさらに含んでいてもよく、基準は予測ステップに使用される。この方法は、複数の効果記述子を組み合わせることによって表現スコアを作成するステップをさらに含んでいてもよく、より高い表現スコアは、より高い広告効果に相当する。表現スコアは、複数の人の顔の動きの合計に関係し得る。１つまたは複数の効果記述子の内の１つに関する確率は、広告の部分ごとに変化し得る。ブランドが明らかになったときの広告中のセグメントにおける確率が特定され得る。この方法は、確率のヒストグラムを生成するステップをさらに含み得る。当該部分は、広告の四半期を含んでいてもよく、四半期は、少なくとも第３四半期および第４四半期を含む。広告の第３四半期確率は、広告の第４四半期確率よりも高い場合があり、より高い確率を有する第３四半期は、より高い広告効果に相当する。広告の第４四半期確率は、広告の第３四半期確率よりも高い場合があり、より高い確率を有する第４四半期は、より高い広告効果に相当する。
【０００７】
１つまたは複数の効果記述子の内の１つは、ＡＵ１２または誘意性（ｖａｌｅｎｃｅ）を含み得る。確率は、広告の複数回の視聴と共に増加し得る。増加する確率は、広告の早い時点に移動する場合がある。この方法は、１つまたは複数の効果記述子のベースラインを確立するステップをさらに含み得る。この方法は、効果確率を構築するステップをさらに含んでいてもよく、より高い効果確率は、広告が効果的であるより高い可能性と相関する。この方法は、複数の人からの精神状態データを相関させるステップをさらに含み得る。この方法は、複数の人が複数の広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するステップをさらに含み得る。この方法は、予測した効果に基づいて複数の広告を集団化するステップをさらに含み得る。この方法は、広告のバイラリティを予測するステップをさらに含み得る。この方法は、予測ステップに使用される集約精神状態分析へと精神状態情報を集約するステップをさらに含み得る。この方法は、予測していた広告効果に基づいて広告を最適化するステップをさらに含み得る。精神状態データは、生理学的データおよびアクティグラフデータの内の１つまたは複数も含み得る。ウェブカメラを用いて、顔データおよび生理学的データの内の１つまたは複数を捕捉し得る。この方法は、収集された精神状態データに基づいて広告に関する精神状態を推測するステップをさらに含んでいてもよく、精神状態は、フラストレーション、混乱、落胆、躊躇、認知的過負荷、集中、没頭、注目、退屈、探究、自信、信頼、喜び、嫌悪感、疑念、疑い、満足、興奮、笑い、落ち着き、緊張、および好奇心の内の１つまたは複数を含む。混乱は低レベルの広告効果に相当し得る。この方法は、精神状態情報のサブセットを視覚化して提示するステップをさらに含み得る。視覚化は、電子ディスプレイ上に提示してもよい。視覚化は広告に基づいたレンダリングをさらに含み得る。
【０００８】
複数の実施形態において、広告評価のためのコンピュータ可読媒体において具現化されるコンピュータプログラム製品は、複数の人が広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集するためのコードにおいて、精神状態データが顔データを含むコードと、精神状態データを分析することにより、精神状態情報を生成するためのコードと、精神状態情報に基づいて広告効果を予測するためのコードとを含み得る。一部の実施形態では、広告評価のためのコンピュータシステムは、命令を保存するメモリと、メモリに取り付けられた１つまたは複数のプロセッサとを含んでいてもよく、１つまたは複数のプロセッサは、保存された命令が実行されると、複数の人が広告を観察する際の彼らからの精神状態データの収集であって、精神状態データが顔データを含む、収集と、精神状態データの分析による精神状態情報の生成と、精神状態情報に基づいた広告効果の予測とを行うように構成される。
【０００９】
様々な実施形態の様々な特徴、局面、および利点は、以下のさらなる説明からより明白となるであろう。
【００１０】
特定の実施形態についての以下の詳細な説明は、以下の図面を参照することにより理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、広告効果の感情に基づく評価のフロー図である。
【図２】図２は、精神状態データを捕捉するためのシステム図である。
【図３】図３は、精神状態分析のグラフ表示である。
【図４】図４は、精神状態分析に関するダッシュボード図例である。
【図５】図５は、広告に関するグラフおよびヒストグラムを示す図である。
【図６】図６は、基準を含むレンダリング例である。
【図７】図７は、精神状態の評価を行うためのシステム図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本開示は、人々の精神状態の分析に基づいた広告効果の感情に基づく評価を行うための様々な方法およびシステムの説明を提供する。視聴者は、広告を観察し、彼らの精神状態に関して収集されたデータを有し得る。１人の視聴者または複数の視聴者からの精神状態データを処理することによって集約精神状態分析を作成し、今度はこれを広告効果の予想に使用することができる。広告は、その予想された効果に基づいて最適化することができる。顔および／または生理学的データのコンピュータ分析を行うことにより、視聴者が様々なタイプの広告を観察する際の彼らの精神状態を判断することができる。精神状態は、認識状態、感情状態、またはこれらの組み合わせの場合がある。感情状態の例には、幸福または悲しみが含まれるが、認識状態の例には、集中または混乱が含まれる。これらの精神状態を観察し、捕捉し、分析することにより、様々な刺激に対する視聴者の反応に関する有意な情報を生み出すことができる。
【００１３】
図１は、広告評価のフロー図である。フロー１００は、広告評価のコンピュータ実装方法を記述する。評価は、視聴者の精神状態の分析に基づき得る。フロー１００は、複数の人が広告を観察する際に精神状態データを彼らから収集すること（１１０）から始まり得る。複数の実施形態では、精神状態データは、顔データを含む。広告は、電子ディスプレイ上で視聴され得る。電子ディスプレイは、限定されることはないが、コンピュータディスプレイ、ラップトップ画面、ネットブック画面、タブレットコンピュータ画面、携帯電話ディスプレイ、モバイルデバイスディスプレイ、テレビ、または投射装置等を含むどのような電子ディスプレイでもよい。広告は、商品広告、サービス広告、娯楽広告、教育的メッセージ、社会意識広告、行動推進広告、および政治広告等を含み得る。一部の実施形態では、広告は、ライブイベントの一部でもよい。精神状態データの収集は、広告の評価プロセスの一部となり得る。視聴者から収集した精神状態データ１１０は、生理学的データおよびアクティグラフデータも含み得る。生理学的データは、人の映像観察から得ることができる。例えば、心拍数、心拍数変動、自律神経活動、呼吸、および発汗は、映像捕捉から観察することができる。あるいは、一部の実施形態では、バイオセンサを用いて、生理学的情報および加速度計の測定値も捕捉することができる。精神状態データを収集する前に、許可を申請し、得ることができる。精神状態データは、クライアントコンピュータシステムによって収集してもよい。１人または複数の視聴者が、１つまたは複数の広告を同時または非同時的に観察してもよい。一部の実施形態では、広告に関する一連の質問が視聴者になされ、それらの質問に視聴者が答える際に精神状態データが収集されてもよい。
【００１４】
フロー１００では、精神状態データを分析する（１２０）ことにより、精神状態情報を生成することが続いてもよい。精神状態データは、心拍数等の生データとなり得るが、精神状態情報は、生データまたは生データから得られた情報を含み得る。精神状態情報は、精神状態データまたはそのサブセットを含み得る。精神状態情報は、誘意性および覚醒を含み得る。精神状態情報は、１人または複数の視聴者が経験した精神状態に関する情報を含み得る。カメラを用いてアイトラッキングを観察し、それを用いて、視聴者が楽しい、不快、面白い、または気が散る等と感じた可能性のある広告の部分を特定することができる。複数の実施形態では、このような分析は、広告を観察する複数の人からの精神状態データの処理に基づく。一部の分析は、そのデータがアップロードされる前にクライアントコンピュータ上で行われてもよい。精神状態データの分析は、様々な形態をとることができ、１人または複数の視聴者に基づいてもよい。この分析は、注目に関する情報を含み得る。視聴者の頭の位置や、一部の実施形態においては、視聴者の目がどこに向けられているかに基づいて、注目スコアを決定してもよい。この実施形態では、広告から目を離した視聴者は、注目スコアを低下させる。低い注目スコアは、低レベルの広告効果に相当する。同様に、視聴者が別の理由により気が散った場合は、広告の効果レベルが低下する。広告された商品またはサービスの視聴者意識を特定するための意識指標を作成してもよい。
【００１５】
フロー１００では、１人の視聴者または複数の視聴者から収集した精神状態データに基づいた、広告に関する精神状態の推測（１２２）が続いてもよい。精神状態データは、フラストレーション、混乱、落胆、躊躇、認知的過負荷、集中、没頭、注目、退屈、探究、自信、信頼、喜び、嫌悪感、疑念、疑い、満足、興奮、笑い、落ち着き、緊張、および好奇心の内の１つまたは複数を含む精神状態に関する情報を含み得る。推測された精神状態を用いて、広告効果を判定することができる。例えば、人は、視聴者の高レベルの混乱が低レベルの広告効果に相当すると推測することもある。これらの精神状態は、広告またはその特定の部分の視聴に反応して検出され得る。
【００１６】
フロー１００では、複数の効果記述子を組み合わせることにより、精神状態分析に関連するスコアの作成（１３０）が続いてもよい。このスコアは、複合スコアでもよく、表現スコアを含み得る。複数の実施形態では、表現スコアが高いほど、高レベルの広告効果に相当する。一部の実施形態では、表現スコアは、複数の人の顔の動きの合計に関係する。動きの合計は、特定された顔面動作ユニット（ＡＵ）に基づいてもよい。あるいは、動きの合計は、顔の変化および顔の目印の動き等の機械認識に基づいてもよい。
【００１７】
フロー１００では、予測に使用される集約精神状態分析への精神状態情報の集約（１４０）が続いてもよい。集約した情報は、広告を観察する複数の視聴者からの精神状態情報に基づく。集約精神状態情報は、１つまたは複数の効果記述子の確率を含み得る。一部の実施形態では、効果記述子は、広告の目的に基づいて選択され得る。１つまたは複数の効果記述子の確率は、広告を視聴する間に経時的に変化し得る。様々な効果記述子が考えられ、誘意性、動作ユニット４（ＡＵ４）、および動作ユニット１２（ＡＵ１２）等の内の１つまたは複数を含み得る。集約精神状態情報により、複数の視聴者の集団的精神状態の評価を可能にできる。ある表現では、「ｎ」人の広告の視聴者が存在し、効果記述子ｘｋが使用され得る。効果記述子は、「ｎ」人の視聴者に関して以下のように集約され得る。
2015505087.tif 000003
【００１８】
精神状態データは、ある特定の広告を観察した複数の人、すなわち視聴者から集約されてもよい（１４０）。集約情報を用いて、視聴者グループの精神状態を推測することができる。視聴者グループは、男性、女性、１８歳から３０歳までの人等の特定の人口統計や他の人口統計グループに相当し得る。集約は、人口の一部や人口統計グループ等に基づいてもよい。視聴者の人口統計を収集し、収集した人口統計情報を広告分析の一部として使用してもよい。分析のために、特定の人口統計内の異なるグループを別々に集約してもよい。フロー１００は、複数の人からの精神状態データの相関（１４２）をさらに含み得る。フロー１００は、複数の人が複数の広告を観察する際に彼らから精神状態データを収集することを含み、予測した効果に基づいて複数の広告を集団化することをさらに含んでもよい。
【００１９】
フロー１００では、１つまたは複数の効果記述子に関するベースラインの確立（１５０）が続いてもよい。ベースラインは、一個人または複数の個人に関して確立してもよい。このように、様々な効果記述子に関するベースラインデータを、その視聴者に関して確立してもよい。同様に、ベースラインは、複数の視聴者に関して確立してもよい。ベースラインは、集約精神状態分析に使用してもよく、最小効果記述子値、中間効果値、および平均効果値等の１つを含み得る。ベースラインは、以下のように効果記述子から除去することができる。
2015505087.tif 000004
【００２０】
フロー１００では、効果確率の構築（１６０）が続いてもよい。より高い効果確率は、広告が効果的であるより高い可能性と相関する。効果確率は、複数の効果記述子の組み合わせでもよい。効果確率の値は、広告や広告の一部等に関して、視聴者の１人または複数に対して生成してもよい。効果確率は、効果記述子の組み合わせに基づく強度レベルを提供することができる。複数の実施形態では、効果確率は、高いまたは低い確率値を提供することによって広告の効果を示す数字を提供する。
【００２１】
フロー１００では、確率のヒストグラムの生成（１７０）が続いてもよい。確率は、１つの効果記述子、複数の効果記述子、および効果確率等に関係してもよい。例えば、ヒストグラムは、効果記述子のグループに関して経時的な確率を表してもよい。ヒストグラムは、広告の一部に関する要約確率を含んでもよい。例えば、このような一部は、広告の四半期（少なくとも第３四半期および第４四半期）を含み得る。さらに、広告の第３四半期確率は、広告の第４四半期確率よりも高い場合がある。この第３四半期のより高い確率は、より高い広告効果に相当し得る。広告の第４四半期確率は、広告の第３四半期確率よりも高い場合があり、より高い確率を持つ第４四半期は、より高い広告効果に相当し得る。別のケースでは、ブランドが明らかになったときの広告中のセグメントにおける確率が特定される。ブランドが明らかとなると、多くの場合、注目が通常は高く、対応する確率に応じて誘意性が通常は肯定的である。複数の実施形態では、ヒストグラムは、１つの効果記述子または複数の効果記述子の確率や経時的な確率変化等を示し得る。確率は、様々な階級に基づいて、超平面に沿った距離に基づいて評価され得る。この距離は、確率スコアに対応し得る。
【００２２】
フロー１００では、精神状態情報に基づく広告効果の予測（１８０）が続いてもよい。広告効果の予測は、１つまたは複数の効果記述子および効果分類子を使用してもよい。効果記述子の１つまたは複数は、より大きな標準偏差を有する場合があり、このより大きな標準偏差は、より高い広告効果に相当し得る。
【００２３】
フロー１００では、予想した広告効果を実際の売上高と比較する（１８２）ことが続いてもよい。売上高挙動は、限定されることはないが、１つまたは複数のどの商品を視聴者が購入した、あるいは購入しなかったかを含み得る。本発明の実施形態は、精神状態と売上高挙動との相関を決定し得る。ある広告の視聴者から収集した精神状態データから推定した確率や他の統計に基づいて、その広告が効果的であるか否かを予想することができる。広告効果は、娯楽、教育、説得、驚き、または行動推進等の広告の目的に基づき得る。１人のユーザまたは複数のユーザから集められた精神状態情報の分析が、広告の目的の１つまたは複数が満たされていることを示す場合、広告がより効果的であると見なすことができる。多くの場合、効果的であると正しく予想された広告は、より大きな商品またはサービス売上高につながる。広告効果は、短期売上高変化の予測を示すことができる。
【００２４】
複数の実施形態では、笑顔、誘意性、表現力、混乱等の様々な顔のメトリクス、並びに多数の微分係数メトリクスを計算してもよい。例えば、各メトリクスの平均値、並びに、応答者のレベル変動、曲線の高および低パーセンタイル、および１回目と２回目の接触時の差を広告全体に関して計算してもよい。微分係数変数に主成分分析を用いるなど、変数または特徴選択アルゴリズムを適用してもよい。この分析により、売上高データと最も高い相関を持つメトリクスの最上位のコホートを得ることができる。最上位微分係数メトリクスの総スコアを用いて、直線値および売上高指数との順位相関を計算してもよい。予測の試みは、取り出した１つの広告を分析から除外する１つ抜き法（交差検証法としても知られる）を含んでもよい。その場合、総スコア予測を用いて、除外された広告の売上効果を評価してもよい。データベース中の広告毎にこのプロセスを繰り返してもよい。広告効果は、広告との複数回の接触に基づいてもよい。
【００２５】
フロー１００では、複数の広告に基づいて基準を作成する（１８４）ことが続いてもよい。作成された基準は、予測に使用することができる。基準は、１つの広告または複数の広告の期待値であり得る。一例として、楽しい広告は、ＡＵ１２等のある特定の記述子の期待された基準を有し得る。例えば、作成者が、肯定的なＡＵ１２反応を生じさせない、楽しませることを目的に作られた広告を作った場合、この広告は非効果的であると見なされ得る。同様に、娯楽を目的として作られた広告は、肯定的な誘意性を提供するはずである。広告効果は、ダイナミクスベースラインの評価に基づいてもよい。ダイナミクスベースラインは、個人または集団の人々の基本的な精神状態表現レベルの評価を含み得る。ダイナミクスベースラインは、ある特定の種類のメディア表現または広告に関するものでもよい。
【００２６】
フロー１００では、予想された広告効果に基づいて広告を最適化する（１８６）ことが続いてもよい。人間コーダーによって提供されたデータまたは実際の売上高等に基づいて、さらなる広告を効果的または非効果的であるとラベル付けした可能性もある。これらのさらなる広告に対して精神状態データを収集する際に、精神状態データを上記のように分析し、効果分類子に対してテストしてもよい。次に、例えば売上高を最大限にするために、広告を最適化してもよい。フロー１００は、精神状態情報のサブセットを視覚化して提示する（１８８）ことを含んでいてもよい。視覚化は、電子ディスプレイ上に提示してもよい。視覚化は、広告に基づいたレンダリングをさらに含んでいてもよい。
【００２７】
フロー１００では、広告のバイラリティを予測する（１９０）ことが続いてもよい。一部の広告は、視聴者によって特に楽しい、ユーモラス、教育的、意識を高める、啓蒙的、説得力のある、驚き、衝撃的、やる気を起こさせるなどと見なされ得るので、インターネット上の評判となっている場合がある。広告は、自身の視聴経験をインターネット上で自身のフレンドやフォロワーと共有することを望む視聴者により、インターネット上の評判となり得る。このような共有は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（商標）、Ｇｏｏｇｌｅ＋（商標）、Ｄｉｇｇ（商標）、Ｔｕｍｂｌｒ（商標）およびＹｏｕＴｕｂｅ（商標）等の様々なソーシャルメディアを介して生じ得る。１人の視聴者または複数の視聴者による共有は、幅広い人気のあるソーシャルメディアプラットフォームを介して生じ得る。従って、予測されたバイラリティ値が高いほど、広告がネット上で一気に知られるようになり、その結果、インターネット上の評判となる可能性がより高いことを示す。フロー１００中の様々なステップは、開示した発明概念から逸脱することなく、順番を変える、繰り返す、または削除する等を行うことができる。
【００２８】
図２は、広告２１０に反応した精神状態データを捕捉するためのシステム図である。視聴者２２０は、ディスプレイ２１２に対して視線２２２を有する。１人の視聴者を図示したが、実際には、本発明の実施形態は、数十、数百、または数千人以上から成るグループを分析することができる。各視聴者は、ディスプレイ２１２上にレンダリングされた広告２１０に対する視線２２２を有する。広告２１０は、政治広告、教育広告、商品広告、サービス広告等でもよい。
【００２９】
ディスプレイ２１２は、テレビモニタ、プロジェクタ、コンピュータモニタ（ラップトップ画面、タブレット画面、およびネットブック画面等を含む）、投射装置、携帯電話ディスプレイ、モバイルデバイス、または他の電子ディスプレイでもよい。ウェブカメラ２３０は、視聴者２２０に対する視線２３２を有するように構成および配置される。ある実施形態では、ウェブカメラ２３０は、視聴者２２０の顔や、場合によっては視聴者２２０の体の静止画像および／または動画像を撮ることができるネットワーク化されたデジタルカメラである。ウェブカメラ２３０を用いて、顔データおよび生理学的データの１つまたは複数を捕捉することができる。
【００３０】
ウェブカメラ２３０は、ウェブカメラ、コンピュータ（ラップトップ、ネットブック、またはタブレット等）上のカメラ、ビデオカメラ、スチールカメラ、携帯電話カメラ、モバイルデバイスカメラ（限定されることはないが、前面カメラを含む）、熱探知カメラ、ＣＣＤデバイス、三次元カメラ、デプスカメラ、視聴者の異なるビューを表示するために使用される複数のウェブカメラ、または捕捉した画像データの電子システムにおける使用を可能にし得る他のタイプの画像捕捉装置を含む任意のカメラを指し得る。ウェブカメラ２３０からの顔データは、Ｈ．２６４またはＭＰＥＧ−２等の圧縮形式からｒａｗ形式へと映像を解凍し得る映像捕捉モジュール２４０によって受信される。顔データは、動作ユニット、頭部ジェスチャー、笑顔、眉間のしわ、一瞥、下がった眉、上がった眉、および注目等に関する情報を含み得る。
【００３１】
次に、顔データ、動作ユニット、ジェスチャー、および精神状態の分析（２４２）を目的に、生映像データを処理してもよい。顔データは、頭部ジェスチャーをさらに含み得る。顔データ自体は、動作ユニット、頭部ジェスチャー、笑顔、眉間のしわ、一瞥、下がった眉、上がった眉、および注目等の内の１つまたは複数に関する情報を含み得る。動作ユニットを用いて、笑顔、渋面、および精神状態の他の顔面指標を特定することができる。ジェスチャーには、片側への頭部の傾き、前かがみの姿勢、笑顔、渋面、および多くの他のジェスチャーが含まれ得る。生理学的データを分析（２４４）し、アイトラッキング（２４６）を行ってもよい。生理学的データは、個人に接触することなく、ウェブカメラ２３０を介して得ることができる。画像を分析することによって、呼吸、心拍数、心拍数変動、発汗、体温、および精神状態の他の生理学的指標を決定できる。生理学的データは、皮膚電位センサ、温度センサ、および心拍数センサ等の様々なセンサによって得ることもできる。生理学的データは、皮膚電位、心拍数、心拍数変動、および呼吸等から成る群の１つを含み得る。
【００３２】
１人または複数の視聴者のアイトラッキング２４６を行うことができる。アイトラッキングを用いて、視聴者が焦点を合わせている広告部分を特定することができる。さらに、一部の実施形態では、このプロセスは、レンダリングに対する視聴者の目の滞留時間を記録し、目の滞留時間に関する情報をレンダリングおよび精神状態に関連付けることを含んでいてもよい。特定のレンダリングまたはレンダリングの部分に関する視聴者の興味レベルを示すために、目の滞留時間を用いて、精神状態情報を増補してもよい。ウェブカメラの観察には、瞬目率が含まれ得る。例えば、瞬目率の低下は、観察中のものに、かなり没頭していることを示し得る。
【００３３】
図３は、精神状態分析のグラフ表示である。このグラフ表示は、広告分析のために示されてもよく、電子ディスプレイ上に提示されてもよい。ディスプレイは、テレビモニタ、プロジェクタ、コンピュータモニタ（ラップトップ画面、タブレット画面、およびネットブック画面等を含む）、携帯電話ディスプレイ、モバイルデバイス、または他の電子ディスプレイでもよい。広告３１０のレンダリングは、ウィンドウ３００に提示され得る。関連する精神状態情報と共に広告３１０のレンダリングを含むウィンドウ３００の例が示される。ユーザは、広告１選択ボタン３２０、広告２選択ボタン３２２、広告３選択ボタン３２４等の様々なボタンおよび／またはタブを用いて、複数の広告の中から選択を行うことができる。様々な実施形態において、他の選択肢数が可能である。ある代替実施形態では、リストボックスまたはドロップダウンメニューを用いて、表示する広告リストを提示する。ユーザインタフェースにより、時間に応じて、広告と同期させて、複数のパラメータを表示することが可能となる。様々な実施形態では、ユーザが利用可能な任意の数の選択肢を有することができ、一部では、映像の代わりに、他の種類のレンダリングでもよい。図示された例のセットでは、サムネイル１（３３０）、サムネイル２（３３２）からサムネイルＮ（３３６）までを含む選択されたレンダリングに関するサムネイル画像セットは、タイムライン３３８と共に、レンダリングの下に表示してもよい。サムネイルは、広告のグラフィックな「ストーリーボード」を表示し得る。このストーリーボードは、広告内の特定のシーンまたは場所を特定する際に、ユーザを助けることができる。一部の実施形態は、サムネイルを含まず、あるいは、レンダリングに関連する単一のサムネイルを有する。様々な他の実施形態では、等しい長さのサムネイルを有するが、さらに他の実施形態では、異なる長さのサムネイルを有する。一部の実施形態では、サムネイルの開始および／または終了は、レンダリングに関連する捕捉された視聴者の精神状態の変化に基づいて決定される、あるいは、広告における特定の興味ポイントに基づいてもよい。１人または複数の視聴者のサムネイルをタイムライン３３８に沿って表示してもよい。視聴者のサムネイルは、ピーク表情、広告のキーポイントにおける表情等を含み得る。
【００３４】
一部の実施形態では、様々なボタンまたは他の選択方法を用いて、表示する特定の種類の精神状態情報をユーザが選択する機能を含み得る。精神状態情報は、１つまたは複数の効果記述子に基づき得る。１つまたは複数の効果記述子は、ＡＵ１２、ＡＵ４、および誘意性の内の１つを含み得る。例えば、ウィンドウ３００では、ユーザが笑顔ボタン３４０にアクセスすることによって、笑顔の精神状態情報を表示用に以前に選択済みである。他の種類の精神状態情報もユーザの選択肢に利用可能となり得る。様々な実施形態において、他の精神状態情報には、実施形態に応じて、眉下がりボタン３４２、眉上がりボタン３４４、注目ボタン３４６、誘意性スコアボタン３４８、または他の種類の精神状態情報が含まれる。概要ボタン３４９は、複数種類の精神状態情報それぞれのグラフをユーザが同時に表示させることができるように利用可能であってもよい。精神状態情報は、１つまたは複数の効果記述子の確率情報を含み得る。１つまたは複数の効果記述子の内の１つに関する確率は、広告の部分によって異なり得る。
【００３５】
図示例では、笑顔オプション３４０が選択されているので、広告３１０に関して精神状態データが収集された複数の個人の集約した笑顔精神状態情報を表示する笑顔グラフ３５０が、ベースライン３５２に対して示されてもよい。視覚的表示が集約した精神状態情報を表示できるように、男性の笑顔グラフ３５４および女性の笑顔グラフ３５６を示してもよい。精神状態情報は、広告に反応する様々な人口統計グループに基づいてもよい。図示されるような様々な種類のラインを用いて、あるいは、色または他の差別化方法を用いて、様々な人口統計に基づくグラフを示してもよい。スライダー３５８により、ユーザがタイムラインのある特定の時点を選択し、その特定の時点の選択された精神状態の値を表示させることが可能となり得る。精神状態を用いて、広告の効果を分析することができる。スライダー３５８は、値が示された人口統計グループと同一または異なる種類のラインまたは色を表示してもよい。
【００３６】
一部の実施形態では、人口統計ボタン３６０を使用して、様々な種類の人口統計に基づく精神状態情報を選択することができる。このような人口統計には、性別、年齢、人種、所得水準、教育、または反応の高かった応答者と反応の低かった応答者とに応答者を分けることを含む他の種類の人口統計分割が含まれ得る。様々な人口統計グループ、各グループのラインの種類または色、各グループの応答者総計の割合および／または応答者の絶対数、および／または人口統計グループに関する他の情報を示すグラフ凡例３６２を表示してもよい。選択された人口統計の種類に応じて、精神状態情報を集約してもよい。従って、一部の実施形態に関しては、精神状態情報が人口統計ベースを基にグループ化されるように、精神状態情報の集約が、人口統計ベースで行われる。
【００３７】
広告主は、ある特定の人口統計グループ、例えばある年齢幅または性別の人達の精神状態の観察に興味を示す場合がある。一部の実施形態では、収集された精神状態データは、視聴者グループから入手した自己申告データと比較してもよい。このようにして、分析された精神状態を自己申告情報と比較することにより、２つのデータセットがどの程度良く相関するかを見ることができる。場合によっては、人は、自身の本当の精神状態以外の精神状態を自己申告することもある。例えば、ある場合には、人は、それが「正しい」反応であると感じることから、あるいは、自身の本当の精神状態を申告することが恥ずかしいことから、ある精神状態を自己申告することもある。自己申告比較は、分析された精神状態が自己申告された精神状態から逸脱する広告を特定するのに役立ち得る。
【００３８】
図４は、精神状態分析に関するダッシュボード図例である。ダッシュボード４００は、電子ディスプレイ上に提示された視覚化でもよい。視覚化は、精神状態情報の全てまたはサブセット、並びに広告または広告に基づいたレンダリングを提示し得る。このダッシュボード型の表示を用いて、精神状態分析をディスプレイ上にレンダリングできる。ディスプレイは、テレビモニタ、プロジェクタ、コンピュータモニタ（ラップトップ画面、タブレット画面、およびネットブック画面等を含む）、投射装置、携帯電話ディスプレイ、モバイルデバイス、または他の電子ディスプレイでもよい。ダッシュボード４００は、映像広告４１０を含み得る。映像広告４１０は、映像、静止画像、一連の静止画像やサムネイル画像セット等でもよい。ダッシュボード４００は、１人の視聴者または複数の視聴者の映像も含み得る。例えば、ダッシュボード４００は、第１の視聴者４２０の映像、第２の視聴者４２２の映像等を含み得る。視聴者の映像は、映像、静止画、一連の静止画、サムネイルセット等でもよい。
【００３９】
ダッシュボード表示４００は、あるユーザに関する様々な精神状態パラメータを表すグラフの比較を可能にし得る。ダッシュボード表示４００は、複数の視聴者に関する様々な精神状態パラメータを表すグラフの比較を可能にし得る。様々な動作ユニットグラフを表示用に選択することができる。例えば、あるグラフ４３０は、第１の視聴者４２０に関する２つのパラメータＡＵ４（４３２）およびＡＵ１２（４３４）のグラフ表示でもよい。同様に、別のグラフ４４０は、第２の視聴者４２２に関する２つのパラメータＡＵ４（４４２）およびＡＵ１２（４４４）のグラフ表示でもよい。グラフ４３０および４４０は、確率に関係してもよく、１つまたは複数の効果記述子の内の１つに関する確率は、広告の異なる部分で変化し得る。複数の他の広告映像、ビデオクリップ、およびスチール写真等が表示されてもよい。
【００４０】
例えば、広告宣伝チームは、広告効果のテストを望む場合がある。広告をフォーカスグループ設定の複数の視聴者に見せてもよい。広告宣伝チームは、曲線の１つまたは複数において、笑顔ライン等の変曲点に気付くことができる。このとき、広告宣伝チームは、広告、この例では商品広告におけるどの点が視聴者から笑顔を引き出したかを特定することができる。従って、内容が効果的である、あるいは、少なくとも肯定的な反応を引き出していると広告宣伝チームが特定することができる。このようにして、視聴者反応を入手して、分析することができる。
【００４１】
図５は、広告に関するグラフおよびヒストグラムを示す図である。この例では広告の一連のサムネイル：サムネイル１（５４０）からサムネイルＮ（５４２）までを含むウィンドウ５００が示され得る。ある代替実施形態では、リストボックスまたはドロップダウンメニューを用いて、画像リストを提示する。広告に関する関連の精神状態情報５１２を表示することができる。様々な実施形態において、特定のサムネイルの時間に関連する精神状態データの選択を含む選択が可能である。ある代替実施形態では、リストボックスまたはドロップダウンメニューを用いて、表示する時間のリストを提示する。ユーザインタフェースにより、時間やフレーム番号等に応じて、広告と同期させて、複数のパラメータを表示させることが可能となる。第１のウィンドウ５１０は、ある効果記述子に関する確率の表示例を示す感情の表示である。ｘ軸５１６は、広告内の相対的時間またはフレーム番号等を示し得る。この例では、ｘ軸５１６は、４５秒の広告に関するものでもよい。感情の確率、強度、または他のパラメータは、ｙ軸５１４に沿って与えられてもよい。一部の実施形態では、精神状態情報グラフ５１２上の値または点が高いほど、笑顔の確率が高いことを示し得る。スライドウィンドウ５２０を用いて、グラフ５１０の一部を強調または調査してもよい。この例では、ウィンドウ５２２は右に移動して、ウィンドウ５２０を形成している。これらのウィンドウを用いて、ある広告に関して収集された精神状態における異なる時間、広告内の異なる期間や広告の異なる四半期等を調査することができる。一部の実施形態では、ウィンドウ５２０は、要望に応じて拡大または縮小してもよい。精神状態情報を集約および提示してもよく、精神状態情報は、平均値、中央値、または他の統計若しくは計算値に基づいてもよい。精神状態情報は、個人または集団の人々から収集した情報に基づいてもよい。広告効果の評価は、広告の目的に基づいてもよい。この広告の目的は、娯楽、教育、意識、説得、驚き、および行動推進から成る群の１つまたは複数を含み得る。他の広告の目的もまた可能である。
【００４２】
ウィンドウ５００は、確率のヒストグラム５３０を含み得る。ヒストグラムは、第１のウィンドウ５１０からの確率の頻度を表示することができる。ヒストグラム５３０は、広告全体に関するものでもよい。あるいは、ヒストグラム５３０は、タイミングウィンドウ５２０の位置に基づいて構築されてもよい。この場合、ヒストグラム５３０は、精神状態情報グラフ５１２からの確率の頻度を表現する。ヒストグラム５３０は、広告に関する精神状態情報の部分ごとに生成されてもよい。広告中に４つの期間が存在する実施形態では、これらの部分は、広告の四半期を含み得る。一部の実施形態では、精神状態情報を集めて、１回目、２回目、およびそれ以降の広告との接触を比較対照してもよい。ヒストグラム５３０のＸ軸５３６は、確率を示し得る。この例では、Ｙ軸５３４は、それらの確率の頻度を表し得る。これらの部分は、広告の四半期を含んでもよく、四半期は、少なくとも第３四半期および第４四半期を含み得る。一部の実施形態では、広告の第３四半期確率は、広告の第４四半期確率よりも高い。より高い確率を持つ第３四半期は、より高い広告効果に相当し得る。一部の実施形態では、確率は、広告の複数回の視聴と共に増加し得る。ある広告を繰り返し視聴すると、ＡＵ１２の確率等の特定の確率が増加し得る。このような増加は、広告が効果的であることを示し得る。複数の実施形態では、増加する確率は、広告中の早い時点に移動する場合がある。例えば、楽しい広告は、笑顔を引き出す可能性があり、その広告を２回目および三回目に視聴した際には、視聴者が広告内で以前に直面した楽しい瞬間を予期して笑顔になるので、これらの笑顔が早く生じる場合がある。
【００４３】
図６は、基準を含むレンダリング例である。疑念６２０および驚き６３０に関する表を備えた表形式表示６００を示す。２つの異なる広告および２つの別々の接触の表形式結果を、これらの広告毎に示す。広告１の１回目の接触画像６１０が、広告１の２回目の接触画像６１２と共に表示される。広告２の１回目の接触画像６１４が、広告２の２回目の接触画像６１６と共に表示される。様々な画像は、それぞれの広告の映像から選択された画像でもよい。１回目対２回目の接触分析に基づいて、広告を複数回見せることの価値を決定してもよい。表中の値は、精神状態に関する商、最大値、最小値、最小値および最大値間の差、標準偏差、およびインタラクションを見たときにそのような精神状態を示した視聴者の数６４０を含み得る。そのような広告に期待される値の基準を丸括弧６４２内に表示してもよい。そのような基準から値が大きく逸脱した場合を表す矢印６４４を表示してもよい。基準は、平均、標準偏差、四分位数、精神状態データ変化の微分係数等の評価を含み得る。他の多くの種類の表形式表示も同様に提供できる。さらに、微分係数メトリクスは、微分係数の裏にある意味を提供し、表情に関するより多くの情報を捕捉することができる。平均値を用いて、広告間の差を評価することができる。レベル変動は、広告がどの程度両極端に受け取られたかの情報を提供することができる。精神状態データに関する高および低パーセンタイルを用いて、広告内の事象を評価することができる。この種の情報は、これを用いて何かが起こったときを決定することができ、感情が高ぶっている、または乏しいときの広告の瞬間の感覚を提供する。加えて、広告への繰り返しの接触に基づいて、ウェアアウト効果を評価することができる。この情報および他の情報を用いて、広告効果の評価に役立たせることができる。
【００４４】
図７は、精神状態の評価を行うためのシステム図である。様々なコンピュータ間で通信を行うために、インターネット７１０、イントラネット、または他のコンピュータネットワークを使用してもよい。広告マシンまたはクライアントコンピュータ７２０は、命令を保存するメモリ７２６と、メモリ７２６に取り付けられた１つまたは複数のプロセッサ７２４とを備え、１つまたは複数のプロセッサ７２４は、メモリ７２６に保存された命令を実行することができる。メモリ７２６は、命令を保存するため、精神状態データを保存するため、およびシステム支援のため等に使用され得る。クライアントコンピュータ７２０は、視聴者の精神状態情報７３０を伝えるためのインターネット接続、および様々な広告を１人または複数の視聴者に提示できるディスプレイ７２２も備え得る。ディスプレイ７２２は、限定されることはないが、コンピュータディスプレイ、ラップトップ画面、ネットブック画面、タブレット画面、携帯電話ディスプレイ、モバイルデバイスディスプレイ、ディスプレイを備えたリモートコンピュータ、テレビ、またはプロジェクタ等を含むどのような電子ディスプレイでもよい。クライアントコンピュータ７２０は、１人または複数の視聴者から、彼らが１つまたは複数の広告を観察する際に精神状態データを収集できるようにしてもよい。一部の実施形態では、視聴者が広告を観察する際に、彼らから精神状態データを各々収集できる複数のクライアントコンピュータ７２０が存在する。広告クライアントコンピュータ７２０は、視聴者の映像を含む、広告に対する視聴者のインタラクションを捕捉するための、ウェブカメラ等のカメラ７２８を備えていてもよい。カメラ７２８は、ウェブカメラ、コンピュータ（ラップトップ、ネットブック、またはタブレット等）上のカメラ、ビデオカメラ、スチールカメラ、携帯電話カメラ、モバイルデバイスカメラ（限定されることはないが、前面カメラを含む）、熱探知カメラ、ＣＣＤデバイス、三次元カメラ、デプスカメラ、および視聴者の異なるビューを捕捉するために使用される複数のウェブカメラまたは捕捉した画像データの電子システムによる使用を可能にし得る他の種類の画像捕捉装置を意味し得る。
【００４５】
一旦精神状態データが収集されると、クライアントコンピュータは、広告を観察する複数の視聴者からの精神状態データに基づいて、情報をサーバまたは分析コンピュータ７５０にアップロードすることができる。クライアントコンピュータ７２０は、インターネット７１０、イントラネット、他のコンピュータネットワーク上で、あるいは、２つのコンピュータ間の通信に適した他の方法を用いて、分析サーバ７５０と通信することができる。一部の実施形態では、分析サーバ７５０の機能は、クライアントコンピュータにおいて具現化されてもよい。
【００４６】
分析サーバ７５０は、分析サーバ７５０による精神状態情報７４０の受信を可能にできるように、インターネット７１０への接続を有していてもよい。さらに、分析サーバ７５０は、命令、データ、およびヘルプ情報等を保存するメモリ７５７と、メモリ７５６に取り付けられた１つまたは複数のプロセッサ７５４とを備えていてもよく、１つまたは複数のプロセッサ７５４は、命令を実行することができる。メモリ７５６は、命令を保存するため、精神状態データを保存するため、およびシステム支援のため等に使用され得る。分析コンピュータは、精神状態情報７４０を取得するために、インターネットまたは別のコンピュータ通信方法を使用してもよい。分析コンピュータ７５０は、複数の視聴者から収集された精神状態情報を１つまたは複数のクライアントコンピュータ７２０から受信することができ、広告を観察する複数の視聴者に関する精神状態情報を集約することができる。
【００４７】
分析コンピュータ７５０は、１人または複数の視聴者から集めた精神状態データまたは集約された精神状態データを処理することにより、その１人または複数の視聴者に関する精神状態情報を生成することができる。一部の実施形態では、分析サーバ７５０は、広告クライアント７２０から精神状態情報７３０を取得することができる。この場合、広告クライアント７２０によって捕捉された精神状態データは、広告クライアント７２０によって分析が行われ、アップロード用の精神状態情報の生成が行われている。
【００４８】
生成された精神状態情報に基づいて、分析サーバは、広告効果を予想することができる。分析コンピュータ７５０は、レンダリングと、測定中のコンテキストの基準の集まりとの両方に集約した精神状態情報を関連付けることもできる。
【００４９】
一部の実施形態では、分析コンピュータ７５０は、広告を観察する複数の視聴者からの精神状態データに基づいて集約された精神状態情報を受信することができ、ディスプレイ７５２上のレンダリングで集約された精神状態情報を提示することができる。一部の実施形態では、分析コンピュータは、リアルタイムまたはニアリアルタイムの実施形態において、複数の視聴者が広告を観察する際に彼らから収集された精神状態データを受信するようにセットアップされてもよい。少なくとも１つの実施形態では、単一のコンピュータが、クライアント、サーバ、および分析の機能を組み込んでいてもよい。視聴者の精神状態データが１つまたは複数のクライアントコンピュータ７２０から収集され、広告を見ている１人または複数の視聴者に関する精神状態情報を形成することができる。１人または複数の視聴者の精神状態の日付の分析から得られた精神状態情報を用いることにより、精神状態情報に基づいた広告効果を予想することができる。システム７００は、複数の人が広告を観察する際に彼らから精神状態データ（精神状態データは、顔データを含む）を収集するためのコードと、精神状態データを分析することにより精神状態情報を生成するためのコードと、精神状態情報に基づいて広告効果を予想するためのコードとを含む、広告評価のためのコンピュータ可読媒体において具現化されたコンピュータプログラム製品を含み得る。
【００５０】
上記方法の各々は、１つまたは複数のコンピュータシステム上の１つまたは複数のプロセッサで実行されてもよい。複数の実施形態では、様々な形式の分散コンピューティング、クライアント／サーバコンピューティング、およびクラウドベースのコンピューティングが含まれてもよい。さらに、本開示の各フローチャートに関して、描写したステップまたはボックスは、単なる例示および説明目的で提供したものであることが理解されるであろう。これらのステップは、変更、削除、または並べ替えが行われてもよく、本開示の範囲から逸脱することなく、他のステップを追加してもよい。さらに、各ステップは、１つまたは複数のサブステップを包含してもよい。上記の図面および記載は、開示したシステムの機能面を示すが、これらの機能面を実施するためのソフトウェアおよび／またはハードウェアの特定の構成は、明記されない限り、あるいは、文脈から明白でない限り、これらの記載から推測されないものとする。このようなソフトウェアおよび／またはハードウェアの構成は全て、本開示の範囲に入るものとする。
【００５１】
ブロック図およびフローチャートの図解は、方法、装置、システム、およびコンピュータプログラム製品を示す。ブロック図およびフローチャートの図解の各要素、並びに、ブロック図およびフローチャートの図解中の要素の各組み合わせは、機能、方法の１ステップまたはステップグループ、装置、システム、コンピュータプログラム製品および／またはコンピュータ実装方法を示す。あらゆるこのような機能は、コンピュータプログラム命令、特定用途のハードウェアベースコンピュータシステム、特定用途ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせ、汎用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせ、コンピュータシステム等によって実施することができる。あらゆるこれらの実施は、本明細書においては一般的に、「回路」、「モジュール」、または「システム」と呼ばれ得る。
【００５２】
上述のコンピュータプログラム製品またはコンピュータ実装方法のいずれかを実行するプログラマブル装置は、１つまたは複数のプロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、内蔵マイクロコントローラ、プログラマブルデジタル信号プロセッサ、プログラマブルデバイス、プログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイ論理、メモリデバイス、または特定用途向け集積回路等を含み得る。各々を適宜用いて、または構成することにより、コンピュータプログラム命令の処理、コンピュータ論理の実行、コンピュータデータの保存等を行うことができる。
【００５３】
コンピュータは、コンピュータ可読ストレージ媒体からのコンピュータプログラム製品を含む場合があり、この媒体は、内蔵または外付け、リムーバブルおよび交換可能、または固定のものでもよいことが理解されるであろう。さらに、コンピュータは、本明細書に記載のソフトウェアおよびハードウェアを含み得る、それらとインタフェースをとり得る、またはそれらを支援し得る基本入出力システム（ＢＩＯＳ）、ファームウェア、オペレーティングシステム、またはデータベース等を含み得る。
【００５４】
本発明の実施形態は、従来のコンピュータプログラムまたはそれらを実行するプログラマブル装置に関与するアプリケーションに限定されない。例えば、本願発明の実施形態が、光コンピュータ、量子コンピュータ、またはアナログコンピュータ等を含み得ることが考えられる。コンピュータプログラムをコンピュータにロードすることにより、あらゆる記載した機能を行い得る特定のマシンを生成してもよい。この特定マシンは、あらゆる記載した機能を実行する手段を提供する。
【００５５】
１つまたは複数のコンピュータ可読媒体のどのような組み合わせも利用することができる。コンピュータ可読媒体は、ストレージ用のコンピュータ可読媒体でもよい。コンピュータ可読ストレージ媒体は、電子、磁気、光、電磁、赤外線、半導体、またはどのような上記の適切な組み合わせでもよい。コンピュータ可読ストレージ媒体のさらなる例には、１つまたは複数の線を有する電気接続、ポータブルフロッピーディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュ、ＭＲＡＭ、ＦｅＲＡＭ、相変化メモリ、光ファイバ、携帯コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光ストレージデバイス、磁気ストレージデバイス、またはどのような上記の適切な組み合わせも含まれ得る。本文書の文脈において、コンピュータ可読ストレージ媒体とは、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれと関連して使用されるプログラムを包含または保存可能な、どのような有形媒体でもよい。
【００５６】
コンピュータプログラム命令は、コンピュータ実行可能コードを含み得ることが理解されるであろう。コンピュータプログラム命令を表現するための様々な言語には、限定を受けることなく、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（商標）、ＡｃｔｉｏｎＳｃｒｉｐｔ（商標）、アセンブリ言語、Ｌｉｓｐ、Ｐｅｒｌ、Ｔｅｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、ハードウェア記述言語、データベースプログラミング言語、関数型プログラミング言語、命令型プログラミング言語等が含まれ得る。複数の実施形態では、コンピュータプログラム命令を、保存、コンパイル、または解釈し、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、プロセッサまたはプロセッサアーキテクチャの異種の組み合わせ等で実行してもよい。限定されることなく、本発明の実施形態は、クライアント／サーバソフトウェア、サービス型ソフトウェア、またはピアツーピアソフトウェア等を含むウェブベースのコンピュータソフトウェアの形を取り得る。
【００５７】
複数の実施形態では、コンピュータは、複数のプログラムまたはスレッドを含むコンピュータプログラム命令の実行を可能にし得る。複数のプログラムまたはスレッドは、概ね同時に処理されることにより、プロセッサの利用を向上し、実質的な同時機能を促進し得る。実施を目的として、本明細書に記載のあらゆる方法、プログラムコード、およびプログラム命令等は、１つまたは複数のスレッドにおいて実施されてもよい。各スレッドは、他のスレッドを生成する場合があり、これらの他のスレッド自体が、自身に関連する優先順位を有し得る。一部の実施形態では、コンピュータは、優先順位または他の順序に基づいて、これらのスレッドを処理し得る。
【００５８】
明白に記載されない限り、または文脈から明白でない限り、「実行する」および「処理する」という動詞は、交換可能に使用されて、実行する、処理する、解釈する、コンパイルする、アセンブルする、リンクする、ロードする、または上記の組み合わせを示す場合がある。従って、コンピュータプログラム命令、またはコンピュータ実行可能コード等を実行または処理する実施形態は、記載したあらゆる方法で、命令またはコードに従って作動し得る。さらに、記載の方法ステップには、１つまたは複数の団体またはエンティティにこれらのステップを行わせる、いかなる適切な方法も含まれるものとする。あるステップまたはあるステップの一部を行う団体は、特定の地理的な位置または国境内に位置する必要はない。例えば、米国内に位置するあるエンティティが、ある方法ステップまたはその一部を米国外で行わせた場合、この方法は、このステップを行わせたエンティティにより、米国内で行われたと見なされる。
【００５９】
詳細に図示および記載した好適な実施形態に関連して本発明を開示したが、これらに対する様々な変更形態および改良形態が当業者には明らかとなるであろう。従って、本発明の精神および範囲は、上記の例によって限定されるものではなく、法律によって許される最も広い意味で理解されるものである。
【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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【国際調査報告】
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