(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価を行いたい対象に対して、複数人の被験者にアンケートを実施し、当該アンケートの結果を集計し、解析するアンケート分析システムにおいて、
前記アンケート分析システムは、
各種情報処理を行う制御部と、
複数人の被験者に提示した評価したい対象と被験者間による解釈の差が小さいマーカとする対象に関するアンケートの回答を受付けるアンケート結果情報入力部と、
前記アンケート結果情報入力部で取得した前記アンケートの回答の情報を含む各種情報を記憶し蓄積する記憶部と、
を少なくとも備え、
前記制御部は、
前記アンケートを実施するときに、評価したい対象と 複数の前記マーカとなる対象とを複数の被験者に提示すると共に、前記評価したい対象と前記複数のマーカとなる対象とに同様の内容の質問を行って得た複数人の評点アンケート結果を 前記アンケート結果情報入力部を介して取得し、当該評点アンケート結果から評点データを抽出処理して前記記憶部に記録する評点データ収集手段と、
前記記憶部から 記録されている複数のマーカとなる対象に関する評点データを被験者毎にマーカ対象群として取得して、該マーカ対象群の評点データの特徴から被験者毎の解釈に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理する解釈相違抽出手段と、
前記記憶部から 記録されている評価したい対象を含む対象群に関する評点データを被験者毎に取得して 当該取得した評点データの特徴から被験者毎の評点の付け方に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理すると共に、抽出した所定の被験者の評点の付け方に関する他の被験者に対する相対的な特徴と 前記解釈相違抽出手段で抽出した該当被験者の解釈の他の被験者に対する相対的な特徴と の相違を比較し、当該比較結果から前記所定の被験者の有する前記評価したい対象への他の被験者に対する相対的な感性的な評価の違いを分離する感性相違抽出手段と、
を含み、
感性と解釈とが合わさって含まれている評点アンケート結果に反映された所定被験者の解釈と感性とを、被験者間で相対的に比較可能に区分することを特徴とするアンケート分析システム。
【請求項２】
前記解釈相違抽出手段は、
前記記憶部から 記録されている複数の被験者の前記マーカ対象群に関する評点データを読み込み、当該読み込んだ複数の被験者の評点データのデータ構造の被験者間での違いから前記複数の被験者毎の解釈の特徴を抽出処理し、
前記感性相違抽出手段は、
前記記憶部から 記録されている前記複数の被験者の評価対象を含む対象群に関する評点データを被験者毎に取得して 当該取得した前記複数の被験者の評点データのデータ構造の違いから前記複数の被験者毎の評点付けの特徴を抽出処理すると共に、前記複数の被験者毎の解釈の特徴と前記複数の被験者毎の評点付けの特徴との相違から被験者毎の評価対象への感性的な評価の違いを分類する
ことを特徴とする請求項１記載のアンケート分析システム。
【請求項３】
前記複数の被験者の解釈の特徴を抽出する処理は、前記記憶部から取得する複数の被験者の前記評点データのデータ構造の違いから前記複数の被験者を任意の被験者群にクラスタリングし、
前記複数の被験者の評点付けの特徴を抽出する処理は、前記記憶部から取得する複数の被験者の前記評点データのデータ構造の違いから前記複数の被験者任意の被験者群にクラスタリングし、
クラスタリングした両結果の相違から評価対象への感性的な評価が異なる被験者群を分離する
ことを特徴とする請求項１または２に記載のアンケート分析システム。
【請求項４】
前記複数の被験者の解釈の特徴を抽出する処理は、
前記複数の被験者の質問項目毎の評点の平均と特定の被験者の質問項目毎の評点との比較により統計量を算出し、
前記複数の被験者の評点付けの特徴を抽出する処理は、
前記複数の被験者のデータの差異を表す統計量および、評価対象分析による複数の被験者の平均値から前記複数の被験者の評価対象への評点の予測値を推算し、
実際の値との差異によって複数の被験者の感性的な評価の違いを抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載のアンケート分析システム。
【請求項５】
前記解釈相違抽出手段は、
前記記憶部から複数の被験者のマーカ対象群に関する評点データを取得して抽出処理した、被験者毎の解釈の特徴を用いて、前記複数の被験者を解釈の特徴に基づく任意のクラスタにクラスタリングし、前記任意のクラスタに属する被験者群を抽出し、
前記感性相違抽出手段は、
前記記憶部から前記任意のクラスタに属する被験者群の評価対象群に関する評点データを取得して抽出処理した前記複数の被験者の評点付けの特徴を用いて、前記複数の被験者毎の評点付けの特徴の相違を 解釈の違いが除かれた評価対象への被験者毎の他の被験者に対する相対的な感性的な評価の違いとして抽出する
ことを特徴とする請求項１記載のアンケート分析システム。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか一記載のアンケート分析システムであって、
該アンケート分析システムは、
アンケートサーバとアンケート分析装置とを含み、
前記アンケートサーバの制御部が前記評点データ収集手段を含み、
前記アンケート分析装置の制御部が解釈相違抽出手段と感性相違抽出手段を含み
成る ことを特徴とするアンケート分析システム。
【請求項７】
請求項６記載のアンケート分析システムに含まれるアンケートサーバ。
【請求項８】
請求項６記載のアンケート分析システムに含まれるアンケート分析装置。
【請求項９】
評価を行いたい対象に対して、複数人の被験者にアンケートを実施し、当該アンケートの結果を集計しアンケートの結果を集計し解析するコンピュータシステムを用いるアンケート分析方法であって、
前記コンピュータシステムは、複数人の被験者に提示した 評価したい対象と被験者間による解釈の差が小さいマーカとする対象に関するアンケートの回答を受付け、アンケート結果情報として取得する手段と、前記アンケート結果情報を取得する手段で取得した前記アンケートの回答の情報を記憶部に記録する手段を有すると共に、
前記コンピュータシステムが、
前記アンケートを実施するときに、評価したい対象と共に、複数の前記マーカとなる対象を複数の被験者に提示すると共に、前記評価したい対象と前記複数のマーカとなる対象とに同様の内容の質問を行って得た複数人の評点アンケート結果を 前記アンケート結果情報を取得する手段を介して取得し、当該評点アンケート結果から評点データを抽出処理して前記記憶部に記録する評点データ収集手段と、
前記記憶部から 記録されている複数のマーカとなる対象に関する評点データを被験者毎にマーカ対象群として取得して、該マーカ対象群の評点データの特徴から被験者毎の解釈に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理する解釈相違抽出手段と、
前記記憶部から 記録されている評価したい対象を含む対象群に関する評点データを取得して 当該取得した評点データの特徴から被験者毎の評点の付け方に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理すると共に、抽出した所定の被験者の評点の付け方に関する他の被験者に対する相対的な特徴と前記解釈相違抽出手段で抽出した該当被験者の解釈の他の被験者に対する相対的な特徴と の相違を比較し、当該比較結果から前記所定の被験者の有する前記評価したい対象への他の被験者に対する相対的な感性的な評価の違いを分離する感性相違抽出手段と、
を含み、
感性と解釈とが合わさって含まれている評点アンケート結果に反映された所定被験者の解釈と感性とを、被験者間で相対的に比較可能に区分することにより実現されることを特徴とするアンケート分析方法。
【請求項１０】
前記コンピュータシステムが有する前記解釈相違抽出手段は、
前記記憶部から 記録されている複数の被験者の前記マーカ対象群に関する評点データを読み込み、当該読み込んだ複数の被験者の評点データのデータ構造の被験者間での違いから前記複数の被験者毎の解釈の特徴を抽出処理し、
前記感性相違抽出手段は、
前記記憶部から 記録されている前記複数の被験者の評価対象を含む対象群に関する評点データを被験者毎に取得して 当該取得した前記複数の被験者の評点データのデータ構造の違いから前記複数の被験者毎の評点付けの特徴を抽出処理すると共に、前記複数の被験者毎の解釈の特徴と前記複数の被験者毎の評点付けの特徴との相違から被験者毎の評価対象への感性的な評価の違いを分類する
ことを特徴とする請求項９記載のアンケート分析方法。
【請求項１１】
前記複数の被験者の解釈の特徴を抽出する処理は、前記記憶部から取得する複数の被験者の前記評点データのデータ構造の違いを認識し、前記複数の被験者を任意の被験者群にクラスタリングし、
前記複数の被験者の評点付けの特徴を抽出する処理は、
前記記憶部から取得する複数の被験者の前記評点データのデータ構造の違いを認識し、前記複数の被験者を任意の被験者群にクラスタリングし、
クラスタリングした両結果の相違を認識し、評価対象への感性的な評価が異なる被験者群を分離する
ことを特徴とする請求項９または１０に記載のアンケート分析方法。
【請求項１２】
前記複数の被験者の解釈の特徴を抽出する処理では、
前記複数の被験者の質問項目毎の評点の平均と特定の被験者の質問項目毎の評点との比較により統計量を算出し、
前記複数の被験者の評点付けの特徴を抽出する処理では、
前記複数の被験者のデータの差異を表す統計量および、評価対象分析による複数の被験者の平均値から前記複数の被験者の評価対象への評点の予測値を推算し、実際の値との差異によって複数の被験者の感性的な評価の違いを抽出する
ことを特徴とする請求項９または１０に記載のアンケート分析方法。
【請求項１３】
前記解釈相違抽出手段は、
前記記憶部から複数の被験者のマーカ対象群に関する評点データを取得して抽出処理した被験者毎の解釈の特徴を用いて、前記複数の被験者を解釈の特徴に基づく任意のクラスタにクラスタリングし、前記任意のクラスタに属する被験者群を抽出し、
前記感性相違抽出手段は、
前記記憶部から前記任意のクラスタに属する被験者群の評価対象群に関する評点データを取得して抽出処理した前記複数の被験者の評点付けの特徴を用いて、前記複数の被験者毎の評点付けの特徴の相違を 解釈の違いが除かれた評価対象への被験者毎の他の被験者に対する相対的な感性的な評価の違いとして抽出する
ことを特徴とする請求項９記載のアンケート分析方法。
【請求項１４】
請求項９ないし１３のいずれか一記載のアンケート分析方法であって、
該コンピュータシステムは、
アンケートを実施するアンケートサーバと、アンケート結果を分析や解析するアンケート分析装置とを含み、
前記アンケートサーバの制御部が前記評点データ収集手段を含み、
前記アンケート分析装置の制御部が前記解釈相違抽出手段と前記感性相違抽出手段を含み成ることで、実現されるアンケート分析方法。
【請求項１５】
評価したい対象に対して、複数人の被験者に当該対象に関するアンケートを実施し、当該アンケートの結果を集計し、解析するアンケート分析システムを機能させるプログラムにおいて、
前記アンケート分析システムは、少なくとも、各種情報処理を行う制御部と、複数人の被験者に提示した評価したい対象と被験者間による解釈の差が小さいマーカとする対象に関するアンケートの回答を受付けるアンケート結果情報入力部と、前記アンケート結果情報入力部で取得した前記アンケートの回答の情報を含む各種情報を記憶し蓄積する記憶部とを備え、
前記プログラムは前記制御部を、
前記アンケートを実施するときに、評価したい対象と複数の前記マーカとなる対象とを複数の被験者に提示すると共に、前記評価したい対象と前記複数のマーカとなる対象とに同様の内容の質問を行って得た複数人の評点アンケート結果を 前記アンケート結果情報入力部を介して取得し、当該評点アンケート結果から評点データを抽出処理して前記記憶部に記録する評点データ収集手段と、
前記記憶部から 記録されている複数のマーカとなる対象に関する評点データを被験者毎にマーカ対象群として取得して、該マーカ対象群の評点データの特徴から被験者毎の解釈に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理する解釈相違抽出手段と、
前記記憶部から 記録されている評価したい対象を含む対象群に関する評点データを被験者毎に取得して 当該取得した評点データの特徴から被験者毎の評点の付け方に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理すると共に、抽出した所定の被験者の評点の付け方に関する他の被験者に対する相対的な特徴と 前記解釈相違抽出手段で抽出した該当被験者の解釈の他の被験者に対する相対的な特徴と の相違を比較し、当該比較結果から前記所定の被験者の有する前記評価したい対象への他の被験者に対する相対的な感性的な評価の違いを分離する感性相違抽出手段として
機能させ、
感性と解釈とが合わさって含まれている評点アンケート結果に反映された所定被験者の解釈と感性とを、被験者間で相対的に比較可能に区分させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項１５記載のアンケート分析システムを機能させるプログラムの一部を成すプログラムであって、
前記アンケート分析システムの一部を成すアンケートを実施するアンケートサーバを機能させ、
当該アンケートサーバの制御部を、前記評点データ収集手段として機能させることを特徴とする評点データ収集プログラム。
【請求項１７】
請求項１５記載のアンケート分析システムを機能させるプログラムの一部を成すプログラムであって、
前記アンケート分析システムの一部を成す、アンケート結果を分析するアンケート分析装置を機能させ、
当該前記アンケート分析装置の制御部を、前記解釈相違抽出手段と感性相違抽出手段として機能させることを特徴とする評点データ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケートの手法やアンケート対象者及びアンケート対象によって起きる、意思、感性及び意見の相違を分離、分析及び解析を行うアンケートシステムおよびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、人間の感性の多様化や細分化などに伴い、個人の感性や表現が個人ごとの差が広がる傾向にある。
【０００３】
関連する技術としては、個人の価値観を抽出し利用するシステムが提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、語彙を羅列したアンケートの結果を、統計的に処理し、内的価値観および対象評価価値観を要因別に数値化し、被験者の内的価値観および対象評価価値観を線形モデルとして求め、類似や推定を用いて、被験者の内的価値観および対象評価価値観を求める。更に、求めた内的価値観および対象評価価値観を使用し、被験者に情報を提供する。
【０００５】
また、関連する研究としては、非特許文献１に、ＳＤ（Semantic Differential）法によるアンケート結果に直交プロクラティス分析を行い、得られる各被験者のデータ構造の類似性に着目し、任意のクラスタ数に被験者を分類する内容が記載されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−３４４３７５号公報
【非特許文献１】黒田昇ら、分布構造を考慮したクラスタリング手法による個人の印象評価の解析に関する検討、日本感性工学会２００６春季
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
関連する技術や研究では、アンケートを実施し、収集したアンケート結果を用いて分析及び解析を行うことが一般的である。また、意見の相違などの思想や、知識レベル、そのときの感情による差の抽出は、従来のアンケートの適用が難しいことが知られている。即ち、意見や感性の相違などの思想や、知識レベル、そのときの感情を上手に抽出できない問題がある。換言すると、質問対象そのものへの意見や感性の相違とイメージの伝達時の表現や解釈の相違を分離できない問題がある。
【０００８】
具体例としては、対話を行う双方が内容について具体的なイメージを描いていない又は描ききれていない状況でコミュニケーションを行う場合、コミュニケーションによって伝達される情報には、対象に対する意見や感性の違いに加え、イメージの表現や解釈の相違などが含まれる。
【０００９】
即ち、関連するアンケート分析手法では、関連する個人の感性や意見を抽出する技術や方法を用いても、評価対象への評価の内訳を考慮できず、特に双方が具体的なイメージを描ききれていない状況などで、有効な処理を行えない。
【００１０】
本発明の目的は、上記課題を解決し、目的の評価対象の他に複数の対象についても同様のアンケートによる質問を行い、各被験者のそれぞれの対象に関する評点データにデータ構造を持たせることで、アンケートのデータから、各被験者間の評価パターンを抽出可能にし、具現化していない製品やサービスのあいまいな情報に対する解釈や語感の相違の分析や抽出を可能にした情報処理装置および行動分析を行なうプログラムを提供することにある。
【００１１】
本発明の別の目的は、目的の評価対象の他に、マーカとして感性的な評価が固定されるような情報を提示した複数の対象についても同様のアンケートによる質問を行い、各被験者のそれぞれの対象に関する評点データにデータ構造を持たせることで、意見や感性の相違が小さい評点データのデータ構造を得て、目的の対象に関する評点データのデータ構造と比較することで、質問対象そのものへの意見や感性の相違とイメージの伝達時の解釈や語感の相違を分離し、感性的側面だけに特化した被験者の分類やあいまいなサービスなどへの評価の分析や抽出を可能にした情報処理装置および行動分析を行なうプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係るアンケート分析システムは、評価を行いたい対象に対して、複数人の被験者にアンケートを実施し、当該アンケートの結果を集計し、解析するアンケート分析システムにおいて、前記アンケート分析システムは、各種情報処理を行う制御部と、複数人の被験者に提示した評価したい対象と被験者間による解釈の差が小さいマーカとする対象に関するアンケートの回答を受付けるアンケート結果情報入力部と、前記アンケート結果情報入力部で取得した前記アンケートの回答の情報を含む各種情報を記憶し蓄積する記憶部と、を少なくとも備え、前記制御部は、前記アンケートを実施するときに、評価したい対象と 複数の前記マーカとなる対象とを複数の被験者に提示すると共に、前記評価したい対象と前記複数のマーカとなる対象とに同様の内容の質問を行って得た複数人の評点アンケート結果を 前記アンケート結果情報入力部を介して取得し、当該評点アンケート結果から評点データを抽出処理して前記記憶部に記録する評点データ収集手段と、前記記憶部から 記録されている複数のマーカとなる対象に関する評点データを被験者毎にマーカ対象群として取得して、該マーカ対象群の評点データの特徴から被験者毎の解釈に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理する解釈相違抽出手段と、前記記憶部から 記録されている評価したい対象を含む対象群に関する評点データを被験者毎に取得して 当該取得した評点データの特徴から被験者毎の評点の付け方に関する 他の被験者との相対的な関係が現れた特徴を抽出処理すると共に、抽出した所定の被験者の評点の付け方に関する他の被験者に対する相対的な特徴と 前記解釈相違抽出手段で抽出した該当被験者の解釈の他の被験者に対する相対的な特徴と の相違を比較し、当該比較結果から前記所定の被験者の有する前記評価したい対象への他の被験者に対する相対的な感性的な評価の違いを分離する感性相違抽出手段と、を含み、感性と解釈とが合わさって含まれている評点アンケート結果に反映された所定被験者の解釈と感性とを、被験者間で相対的に比較可能に区分することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、評価対象のアンケートの結果を取得し、分析及び解析することで、評価対象に対する解釈及び感性を解析可能としたアンケート分析システム、方法及びプログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の第１の実施の一形態を図１ないし図８に基づいて説明する。
【００１７】
図１は実施の一形態のアンケートシステム１を例示する構成図である。本実施の一形態のアンケートシステム１は、一般的なコンピュータシステムであって、例えば図１の様な構成を採る。
【００１８】
即ち、アンケートシステム１は、アンケートを実施するアンケートサーバ２、アンケート分析装置３、及びデータベース４で構築されている。そして、アンケートサーバ２が、検出対象であるアンケートの被験者が有するアンケート入力装置９００にネットワーク８００を介してアンケートを実施し、回答を得ることで、アンケートを収集する。詳しくは後述する。
【００１９】
図２は、実施の一形態のアンケートシステム１の機能を示すブロック図である。
【００２０】
アンケートシステム１は、少なくとも、評点データ収集部１０と、評点データデータベース２０と、解釈相違抽出部３０と、感性相違抽出部４０と、分析結果出力部５０とを含む。各部は、アンケートシステム１を構成する一つの装置もしくは複数の装置に分散して設けられる。図１に示した構成例であれば、評点データ収集部１０はアンケートサーバ２の機能の一部であり、評点データデータベース２０はデータベース４の機能の一部であり、解釈相違抽出部３０、感性相違抽出部４０、分析結果出力部５０はアンケート分析装置３の機能の一部である。
【００２１】
尚、評点データ収集部１０は、インターネット等のネットワークを利用してデータを収集することに限定するわけではない。例えば、紙や外部メモリ等の媒体を利用しても良い。このときは、媒体に即した読取り装置が評点データ収集部１０に含まれる。
【００２２】
評点データ収集部１０は、対象情報提示部１０１、評点データ入力部１０２を構成要素に含み、評価結果を得たい対象として少なくとも一つ以上の評価対象の語彙とその他にマーカとなる対象として複数のマーカ対象の対象情報とを各被験者に提示し、それぞれの対象に対して同じ質問内容のアンケートを行ない、得られた評点データの入力を受け付ける。尚アンケートは尺度法を用いることが望ましい。
【００２３】
対象情報提示部１０１は、評価対象および複数のマーカ対象のそれぞれについて、対象情報として製品やサービスの名称、その説明文、写真、映像、音声のいずれか、およびそれぞれの複合情報などを複数の被験者に提示する。
【００２４】
評価対象は曖昧性を許容するため提示する情報の内容は規定しないが、マーカ対象は被験者による評価のズレが小さいものを選定する。さらに評価が固定されるように効果などの解説文を対象情報に含むことが望ましい。また、同一のアンケート質問文が適用可能であれば、評価対象とマーカ対象は同一のカテゴリに属する必要はない。
【００２５】
評点データ入力部１０２は、対象情報提示部１０１で対象情報を提示したそれぞれの対象（評価対象、マーカ対象）に関して同じ質問内容のアンケートを各被験者に行ない、各被験者もしくはその代理人による結果の評点データの入力を受け付け、評点データデータベース２０に送信する。ここで、評点データとは、尺度法などのアンケート手法でアンケート結果ごとに点数を付けることが公知であり、前記アンケートの項目ごとに付けられた点数の情報、総点数情報及び、関連する項目の点数の情報などを指す。
【００２６】
評点データデータベース２０は、評点データ入力部１０２から送信される評点データを集計し、被験者毎や対象毎のデータとして格納する。尚、評点データデータベース２０は、多量の情報を記憶可能であればそれでよく、特に独立した装置であることに限定しない。即ち、情報処理装置の補助記憶装置の領域を利用しても良いし、ネットワークを介して物理的に離れた場所に設置された補助記憶装置を利用しても良い。
【００２７】
解釈相違抽出部３０は、マーカ対象群評点データ抽出部３０１、マーカ対象群データ構造分析部３０２を構成要素に含み、マーカ対象群についての評点データのデータ構造の差異から各被験者間の解釈の特徴を抽出する。
【００２８】
マーカ対象群評点データ抽出部３０１は、評点データデータベース２０から、複数の被験者のマーカ対象群に関する評点データを抽出し取得する。
【００２９】
マーカ対象群データ構造分析部３０２は、マーカ対象群評点データ抽出部３０１が取得した各被験者の評点データの構造を分析する。また、各被験者の情報解釈の特徴を分析し数値化する。
【００３０】
評点データ構造の違いの大部分は、マーカ対象群は充分な情報の提供により被験者の感性的な評価を同一化させているため、被験者に提示した対象情報の被験者の解釈の違いを表している。
【００３１】
各被験者の情報解釈の特徴を数値化する方法は複数あり、例示すれば、データ構造の類似性に注目したクラスタリングがある。
【００３２】
また、分析対象とした被験者群の平均（中心）データと各被験者のデータの相違や偏差の計量がある。尚、情報解釈の数値化は例示以外の方法を用いても良い。
【００３３】
感性相違抽出部４０は、目的対象群評点データ抽出部４０１、目的対象群データ構造分析部４０２、目的対象評価分析部４０３を構成要素に含む。感性相違抽出部４０は、評価対象を含む複数の対象群である評価対象群についての評点のデータ構造とマーカ対象群についての評点のデータ構造の差異から感性の相違を抽出する。
【００３４】
目的対象群評点データ抽出部４０１は、評点データデータベース２０から、解釈相違抽出部３０でデータを抽出した被験者と同一の複数の被験者の、評価対象を含む複数の対象群である評価対象群に関する評点データを取得する。評価対象群は少なくとも一つ以上の評価対象を含む複数の対象群であれば良く、評価対象が複数有る場合は評価対象だけで構成されていても良いし、マーカ対象を含んでいても良い。
【００３５】
目的対象群データ構造分析部４０２は、目的対象群評点データ抽出部４０１が取得した各被験者の評点のデータ構造を分析することで、各被験者の評点付けの特徴を数値化する。評価対象群には評価対象だけでなくマーカ対象も含まれるため、評点のデータ構造の違いには感性的な評価の違いと解釈の違いが混在している。
【００３６】
各被験者の評点付けの特徴を数値化する方法は複数あり、例示すれば、データ構造の類似性に注目したクラスタリングがある。
【００３７】
また、分析対象とした被験者群の平均（中心）データと各被験者のデータの相違や偏差の計量がある。尚、評点付けの数値化は例示以外の方法を用いても良い。
【００３８】
目的対象評価分析部４０３は、マーカ対象群データ構造分析部３０２で数値化された各被験者の情報解釈の特徴と、数値化された各被験者の評点付けの特徴の相違から評価対象への感性的な評価の違いを分離する。
【００３９】
分析結果出力部５０は、目的対象評価分析部４０３で得られた各被験者による評価対象への評価の分析結果や各被験者の分布などの情報を出力する。
【００４０】
このような構成において、実施の一形態のアンケートシステム１は、評価対象とする語彙のアンケートから被験者の語彙に対する解釈及び感性を解析可能とする。
【００４１】
次に、本発明の第１の実施の一形態の全体の動作について説明する。
【００４２】
図３は、実施の一形態のアンケートシステム１の動作を示すフローチャートである。
【００４３】
アンケートシステム１は、評点データ収集部１０を用いて、被験者に対して、少なくとも一つ以上の評価対象、およびその他にマーカとなる対象として複数のマーカ対象のそれぞれについてアンケートを提示する。アンケートの提示内容は、例えば、製品やサービスの名称、その解説文、写真、映像、音声、および複合した内容の情報が挙げられる。（ステップＳ３０１）。
【００４４】
アンケートシステム１は、評点データ収集部１０を用いて、提示したそれぞれの対象に関して同じ質問内容のアンケートを各被験者に対して行ない、結果として評点データの入力を受け付け、評点データデータベース２０に送信する（ステップＳ３０２）。尚、尺度法によるアンケートが望ましい。
【００４５】
アンケートシステム１は、評点データデータベース２０を用いて、評点データ入力部１０２から送信された、それぞれの対象に関する評点データを集計し、被験者毎、対象毎のデータとして蓄積する（ステップＳ３０３）。
【００４６】
アンケートシステム１は、解釈相違抽出部３０を用いて、評点データデータベース２０から、複数の被験者のマーカ対象群に関する評点データを抽出し取得する（ステップＳ３０４）。
【００４７】
アンケートシステム１は、解釈相違抽出部３０を用いて、取得した各被験者の評点のデータ構造を分析し、各被験者の情報解釈の特徴を数値化する（ステップＳ３０５）。
【００４８】
アンケートシステム１は、感性相違抽出部４０を用いて、評点データデータベース２０から、解釈相違抽出部３０でデータを抽出した被験者と同一の複数の被験者の、被験者の評価対象を含む複数の対象群である評価対象群に関する評点データを抽出し取得する（ステップＳ３０６）。
【００４９】
アンケートシステム１は、感性相違抽出部４０を用いて、取得した各被験者の評点のデータ構造を分析し、各被験者の評点付けの特徴を数値化する（ステップＳ３０７）。
【００５０】
アンケートシステム１は、感性相違抽出部４０を用いて、解釈相違抽出部３０で数値化された各被験者の情報解釈の特徴と、数値化された各被験者の評点付けの特徴の相違から評価対象への感性的な評価の違いを分離する（ステップＳ３０８）。
【００５１】
アンケートシステム１は、分析結果出力部５０を用いて、感性相違抽出部４０で得られた各被験者による評価対象への評価の分析結果や各被験者の分布などの情報を出力する（ステップＳ３０９）。
【００５２】
上記の一連の動作により、実施の一形態のアンケートシステム１は、評価対象とする語彙のアンケートから被験者の語彙に対する解釈及び感性を解析できる。
【００５３】
次に、具体的に適応した例を挙げ実施の一形態を説明する。
【００５４】
適応の一例は、図１に例示したアンケートシステムを用いて説明する。図１に例示したアンケートシステム１は、一般的なコンピュータシステムである。
【００５５】
アンケートシステム１は、アンケートを実施するアンケートサーバ２、アンケート分析装置３、及びデータベース４で構築されている。そして、アンケートサーバ２が、検出対象であるアンケートの被験者が有するアンケート入力端末９００にアンケートを実施し、回答を得ることで、アンケートを収集する。
【００５６】
アンケート結果を送信するアンケート入力端末９は、一般的なパソコンや携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ、ＩＰ電話、ＦＡＸ、一般加入者電話などの情報処理端末であって、ブラウザ機能やＦＡＸ機能等を用いて、アンケートに回答し、ネットワーク８を介してアンケートサーバに回答結果等の情報を送信する。尚、ネットワーク８は簡易に記載するが、インターネット回線や公衆電話回線などであり、必要に応じて通信インフラを含む。
【００５７】
本適応の一例では、循環型社会を実現する新サービスを評価対象として、当該サービスに対する評価を、尺度法アンケートを利用して抽出することを目的としている。また、尺度法アンケートを実現する為、ネットワーク８を介して一般の人々の有するアンケート入力端末９と接続されており、Ｗｅｂを利用しアンケートの募集、情報の提示、アンケート質問の提示、回答の入力、集計などを実現する。
【００５８】
尚、評点データ収集部１０と評点データデータベース２０とは、アンケートサーバ２内に、解釈相違抽出部３０と感性相違抽出部４０と分析結果出力部５０とは、アンケート分析装置３内に、評点データベース２０はデータベース４に含まれていることとする。
【００５９】
アンケートサーバ２、アンケート分析装置３、及びデータベース４は、各種情報処理を行う制御部を始め、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力部、記憶装置、ネットワークインタフェース等を備え、ネットワーク８で接続されている。
【００６０】
各装置の記憶装置には、オペレーティングシステムを始め、各種機能を実現させるアンケート実施プログラムやアンケート結果取得プログラム、アンケート結果解析プログラムなど、様々なプログラムが格納されており、必要に応じＲＡＭに展開されて実行される。記憶装置は、様々の情報を記憶可能であり、前述のプログラムの他にも評点データなどの情報も記録される。
【００６１】
本実施の一形態の記憶装置はＨＤＤを用いて記載する。尚、ＨＤＤで無くとも同様の記憶手段であればそれで良い。例えば、フラッシュメモリやＲＡＭの空き領域を利用しても良い。
【００６２】
アンケートサーバ２及びアンケート分析装置３のハードウェア構成は一般的な情報処理装置と同様の構成である為、機能ブロック図を用いて説明する。データベース４は、所謂ネットワークＨＤＤであり、内部にＨＤＤを備え、ネットワーク８００を介して各種機器と通信可能となっている。ハードウェア構造及び動作については、一般的なネットワークＨＤＤと同様の為、省略する。データベース４は、評点データデータベース２０を実現できればそれで良い為、評点データを集計し、被験者毎、対象毎のデータとして蓄積可能であればそれで良い。
【００６３】
図４は、アンケートサーバ２の概略的な構成を示すブロック図である。
【００６４】
アンケートサーバ２は、一般的なインターネットサーバである。その機能として、アンケート提示及び提示したアンケートの結果を収集できる。
【００６５】
尚、パソコンや携帯電話などＨＴＭＬを表示可能なアンケート入力端末９に対しては、ＨＴＭＬを用いてアンケートを実施する。ＦＡＸや一般加入者電話などは、直接データ化されずにアンケートを回答する為、モデムを用いて情報を取得する。尚、紙などの他の媒体を介在してスキャナなどを用いて回答を読込んでもかまわない。
【００６６】
図５は、アンケート分析装置３の概略的な構成を示すブロック図である。
【００６７】
アンケート分析装置３は、一般的なコンピュータである。その機能として、各種情報を取得でき、処理でき、出力できる。所謂パソコンである。そして、アンケートを解析するプログラムがインストールされている。
【００６８】
この様な機能を備えたアンケートシステム１（アンケートサーバ２、アンケート分析装置３及び、データベース４）は以下のような動作をする。
【００６９】
アンケートサーバ２は、被験者に対してアンケートへの回答を依頼する。尚、不特定多数の被験者に換金性の有るポイントや何らかの特典の付与と引き換えに依頼しても良い。
【００７０】
アンケートサーバ２は、アンケートの回答に承諾した者に、図６に示すような評価対象として『循環型社会を実現する新サービス』の語彙と、評価対象と同じ質問が適用可能な複数のマーカ対象（図６ではマーカ対象１〜３）の語彙と、それぞれの語彙についての対象情報（提示情報、説明文）を各被験者のアンケート入力端末９に提示する（図３ステップＳ３０１に該当）。
【００７１】
図６は、適応例おいて被験者に提示されるアンケートの例示である。
【００７２】
本実施例では対象情報を文字のみで提示しているが、文字に加え写真、映像、音声を提示しても良い。
【００７３】
尚、マーカ対象にはイメージを明確にするために既に存在する具現化しているものを選定することが望ましいが、同一のアンケート質問文が適用可能であれば、同一のカテゴリに属することに限定しない。
【００７４】
例えば、図６のように評価対象の『循環型社会実現新サービス』と関係が薄い『ユビキタスサービス』（マーカ対象３）などを含んでも良いし、サービスではなく製品に関する情報でも良い。即ち、評価対象と同じ質問が適用可能であればそれで良い。
【００７５】
アンケートサーバ２は、アンケートを提示したそれぞれの対象に対して、図７に示す質問内容を各被験者のアンケート入力端末９に提示し、回答を受付ける。回答は、データとして受付けても良く、他の媒体で受付けても良い（図３ステップＳ３０２に該当）。
【００７６】
図７は、適応例おいて被験者に提示されるアンケートの回答様画面の例示である。
【００７７】
尚、入力を受け付けるデータには、評点データを含み、更に必要に応じて各被験者の年齢、性別、所属などの属性情報も加える。
【００７８】
アンケートサーバ２は、受け付けた評点データを集計し、被験者毎、対象毎のデータとしてデータベース４（評点データベース２０）に格納する（図３ステップＳ３０３に該当）。
【００７９】
アンケート分析装置３は、データベース４に格納から全被験者のマーカ対象群の評点データを取得し、各被験者の評点のデータ構造を分析することで、各被験者の情報解釈の特徴を数値化する（図３ステップＳ３０４、Ｓ３０５に該当）。
【００８０】
分析方法の例を説明すると、被験者数をＮ、マーカ対象群のマーカ対象の数をｎ、アンケートの質問数をｐとすると被験者ｉのデータAｉは、ｎ×ｐの行列データとなり、ｎ個のマーカ対象を配置したｐ次元の空間がＮ個有ることになる。
【００８１】
前記データ構造とは、ｐ次元の空間に配置されたｎ個の対象の位置関係を意味し、Ｎ通り有るこの対象の相対的な位置関係を比較することで、各被験者の対象への評価の特徴を抽出できる。特に、マーカ対象群は被験者の感性的な評価の違いが小さいため、評点のデータ構造の違いの大部分が提示した対象情報の解釈の違いを表現している。
【００８２】
対象の相対的な位置関係を比較する方法としては、類似の被験者をまとめるクラスタリングや、各被験者の質問項目毎の評点の平均と特定の被験者の質問項目毎の評点との比較により偏差などのデータの差異を表す統計量を算出する方法等があるが、これに限定されるものではない。
【００８３】
クラスタリングの適応例として、直交プロクラスティス分析に基づく目的関数の値を類似性の指標とすることにより、全被験者をＣ個のクラスタにクラスタリングする方法を説明する。
【００８４】
アンケート分析装置３は、全被験者の行列データであるＮ個のｎ×ｐの行列データをランダムにＣ個のクラスタのいずれかに割り振り、式（１）に示したように各クラスタｋに属する被験者集合Ｇｋの行列データＡｉの平均を取ることにより、ｎ×ｐの行列で表されるＣ個の中心行列Ｂｋを算出する。
【００８５】
【数１】
0005105056.tif 000002
【００８６】
アンケート分析装置３は、各クラスタに属する被験者の行列データＡｉと中心行列Ｂｋとのデータ構造の相違を示す指標となる目的関数Ｆを設定し、目的関数Ｆを最小化するクラスタｋに各被験者ｉを再割り振りする。目的関数Ｆは式（２）に示したように、直交変換行列Ｔｉを用いて中心行列Ｂｋとの距離を最小化するように回転させた各Ａｉと中心行列Ｂｋとの距離を算出することで得られる。
【００８７】
【数２】
0005105056.tif 000003
【００８８】
ここで、Ｌｊはｐ×ｐのラグランジュ係数行列、Ｉはｐ×ｐの単位行列である。
【００８９】
さらにアンケート分析装置３は、以下の式（３）を用いて直交変換行列Ｔｉを、式（４）を用いて各中心行列Ｂｋを更新する。直交変換行列Ｔｉ、および各中心行列Ｂｋの更新による変化が一定の閾値以下のなった時点で収束したとみなし、その時の被験者集合Ｇｋをクラスタリング結果とする。
【００９０】
【数３】
0005105056.tif 000004
【００９１】
【数４】
0005105056.tif 000005
【００９２】
尚、ＶｉはＭｉＭｉＴ の固有ベクトルであって、 Ｗｉは、ＭｉＴＭｉの固有ベクトルであって、式（５）で算出される。
【００９３】
【数５】
0005105056.tif 000006
【００９４】
他のクラスタリング方法としては、データ構造の一致度や各点の距離の近さを表す指標を用意し、任意の閾値もしくはＦＣＭ（Ｆｕｚｚｙ  ｃ−Ｍｅａｎｓ）法などが挙げられる。これらのクラスタリング方法を用いて、数値化しても良い。
【００９５】
尚、一般的に、アンケートの質問数ｐは１０問以上あり、そのままでは１０次元以上となり複雑になりすぎるため、主成分分析などを利用して、次元を低下させても良い。
【００９６】
アンケート分析装置３は、データベース４から全被験者の評価対象を含む全対象の評点データを評価対象群の評点データとして取得し、各被験者の評点のデータ構造を分析することで、各被験者の評点付けの特徴を数値化する（図３ステップＳ３０６、Ｓ３０７に該当）。
【００９７】
尚、データ構造の分析方法は、マーカ対象群の分析方法に準ずるが、評価対象群には評価対象だけでなくマーカ対象も含まれるため、評点のデータ構造の違いには感性的な評価の違いと解釈の違いが混在している。
【００９８】
アンケート分析装置３は、数値化された各被験者のマーカ対象群への評価の特徴と、目的対象群データ構造分析部４０２で数値化された各被験者の全対象への評価の特徴との相違から評価対象への感性的な評価の違いだけを分離する（図３ステップＳ３０８に該当）。
【００９９】
図８は、分析過程で被験者が属するクラスタの組み合わせで被験者の特徴を分離する例である。
【０１００】
前述の分離は、例えば、図８に示す様にマーカ対象群のデータ構造の分析によってクラスタリングされた被験者と、評価対象群のデータ構造の分析によってクラスタリングされた被験者とを比較し、感性的な評価（図８  ８０５〜８０８）が一般的な集団や個性的な集団であるかを見分けることや解釈（図８  ８０１〜８０４）が一般的な集団や特殊な捉え方の集団であるかを抽出できる。また、アンケート結果やアンケート結果と同時に取得した各種情報によって、他の特性や人数規模などを抽出できる。
【０１０１】
また、マーカ対象群分析による各被験者のデータの差異を表す統計量と、評価対象分析による複数の被験者の平均値を利用して各被験者の目標対象への評点の予測値を推算し、実際の値との差異によって各被験者の感性的な評価の違いを数値化することもできる。
【０１０２】
アンケート分析装置３は、新サービスのマーケティングや市場予測などに適用するために、得られた被験者の分類結果および評価対象への感性的な評価結果などの情報や図８に示された情報などを画面上に出力する（図３ステップＳ３０９に該当）。
【０１０３】
本適応例によれば、特定の語彙を評価対象として、当該語彙に対する評価を、尺度法アンケートを利用して抽出できる。
【０１０４】
即ち、本適応例によれば、アンケートシステム１は、評価対象とする語彙のアンケートから被験者の語彙に対する解釈及び感性を解析できる。
【０１０５】
本発明の第１の実施の一形態によれば、評価対象の他に同じ質問が適用可能な複数の対象を用意することで、汎用性の高い尺度法アンケートのデータによって、評点に含まれる解釈の違いなどを分析可能になり、未知の製品やサービスについても分析の適用が可能になる。
【０１０６】
また、本発明の第１の実施の一形態によれば、評価対象の他に用意する対象をイメージが固定されるマーカ対象とすることで、曖昧な情報提示に対する解釈の違いを除いた感性的な評価を分離して、その人数的な内訳などの詳細を把握することができる。
【０１０７】
更に、本発明の第１の実施の一形態によれば、解釈は特殊だが評価は一般的な被験者などを除外せずに分析対象として利用できるため、被験者数に比例して費用がかかるデータ収集のコストが低減できる。
【０１０８】
更に、本発明の第１の実施の一形態によれば、データに構造を与える場合は対象を複数用意する必要が有るが、評価対象群にマーカ対象を含めることで評価対象を複数用意する必要が無い為、設問数に比例して費用がかかるデータ収集のコストが圧縮できる。
【０１０９】
即ち、本発明の第１の実施の一形態によれば、目的の評価対象の他に複数の目的外の対象についても同じアンケート質問を行い、各被験者のそれぞれの対象に関する評点データにデータ構造を持たせることで、汎用性の高い尺度法アンケートのデータによっても、評点に含まれる解釈の違いなどを分析可能である。
【０１１０】
図９ないし図１１を参照して第２の実施の一形態について説明する。
【０１１１】
第２の実施の一形態は第１の実施の一形態と同様の部分を含む。同様の部分は同符号を付け、詳細な説明は省くものとする。また、第２の実施の一形態も第１の実施の一形態と同様に、図１に例示したアンケートシステムを用いて説明する。
【０１１２】
図９は、第２の実施の一形態のアンケートシステム１の機能を示すブロック図である。第２の実施の一形態のアンケートシステム１は、第１の実施の一形態のアンケートシステム１と比較すると、解釈相違抽出部３０に被験者分類部３０３を含み、マーカ対象群データ構造分析部３０２で数値化された各被験者の情報解釈の特徴に基づき、分析対象とした被験者群を任意のクラスタ数にクラスタリングし、任意のクラスタに属する被験者群を抽出する点で異なる。
【０１１３】
また、感性相違抽出部４０の目的対象群評点データ抽出部４０１が、評点データデータベース２０から、被験者分類部３０３で抽出された任意のクラスタに属する被験者のみの評価対象群に関する評点データを読み込む点で異なる。
【０１１４】
更に、感性相違抽出部４０の目的対象評価分析部４０３が、目的対象群データ構造分析部４０２で数値化された各被験者の評点付けの特徴の相違から評価対象への感性的な評価の違いを抽出する点で異なる。
【０１１５】
図１０は、第２の実施の一形態のアンケート分析装置３の概略的な構成を示すブロック図である。
【０１１６】
第２の実施の一形態のアンケート分析装置３は、第１の実施の一形態のアンケート分析装置３と比較すると、解釈相違抽出部３０に被験者分類部３０３が設けてある点で異なる。
【０１１７】
被験者分類部３０３は、各被験者の情報解釈の特徴に基づいて被験者を任意の群に分類し、一般的な情報解釈を行なう被験者であるか特徴ある解釈を行う被験者であるかなどの群に分ける。
【０１１８】
次に、本発明の第２の実施の一形態の全体の動作について説明する。
【０１１９】
図１１は、第２の実施の一形態のアンケートシステム１の動作を示すフローチャートである。
【０１２０】
アンケートシステム１は、第１に実施の一形態と同様（図３参照）に、評点データ収集部１０を用いて、アンケートを提示する（ステップＳ３０１）。
【０１２１】
アンケートシステム１は、評点データ収集部１０を用いて、質問内容のアンケートを各被験者に対して行ない、結果を評点データデータベース２０に送信する（ステップＳ３０２）。
【０１２２】
アンケートシステム１は、評点データデータベース２０を用いて、評点データ入力部１０２から送信された、結果の情報を蓄積する（ステップＳ３０３）。
【０１２３】
アンケートシステム１は、解釈相違抽出部３０を用いて、評点データデータベース２０から、複数の被験者のマーカ対象群に関する評点データを抽出し取得する（ステップＳ３０４）。
【０１２４】
アンケートシステム１は、解釈相違抽出部３０を用いて、取得した各被験者の評点のデータ構造を分析し、各被験者の情報の解釈の特徴を数値化する（ステップＳ３０５）。
【０１２５】
アンケートシステム１は、解釈相違抽出部３０を用いて、数値化した各被験者の情報の解釈の特徴に基づき、各被験者を任意のクラスタ数にクラスタリングする。更にその結果から任意のクラスタに属する被験者群を抽出する（ステップＳ４０１）。
【０１２６】
アンケートシステム１は、感性相違抽出部４０を用いて、評点データデータベース２０から、解釈相違抽出部３０でデータを抽出した被験者と同一の複数の被験者の、被験者の評価対象を含む複数の対象群である評価対象群に関する評点データと、前ステップで抽出された任意のクラスタに属する被験者のみの評価対象群に関する評点データを取得する（ステップＳ４０２）。
【０１２７】
アンケートシステム１は、感性相違抽出部４０を用いて、取得した各被験者の評点のデータ構造を分析し、各被験者の評点付けの特徴を数値化する（ステップＳ３０７）。
【０１２８】
アンケートシステム１は、感性相違抽出部４０を用いて、数値化された各被験者の評点付けの特徴の相違から評価対象への感性的な評価の違いを分離する（ステップＳ４０３）。
【０１２９】
アンケートシステム１は、分析結果出力部５０を用いて、感性相違抽出部４０で得られた各被験者による評価対象への評価の分析結果や各被験者の分布などの情報を出力する（ステップＳ３０９）。
【０１３０】
上記の一連の動作により、第２の実施の一形態のアンケートシステム１は、評価対象とする語彙のアンケートから被験者の語彙に対する解釈及び感性を解析できる。
【０１３１】
次に、具体的に適応した例を挙げ第２の実施の一形態を説明する。
【０１３２】
本適応例では、第１の実施の一形態の適応例と比較して、アンケート分析装置３が、各被験者の情報解釈の特徴に基づいて全被験者を任意のクラスタ数にクラスタリングし、一般的な情報解釈を行なうとみなされる被験者群を抽出し、抽出された一般的な被験者のみの評価対象群に関する評点データによって評価対象への感性的な評価の違いを抽出する点が異なる（主に被験者分類部３０３の動作が異なる）。
【０１３３】
被験者分類部３０３を備えたアンケート分析装置３は、アンケートサーバ２から取得した全被験者のマーカ対象群の評点データのデータ構造の分析方法として、直交プロクラスティス分析を利用することにより、任意に与えたクラスタの各中心点との距離を最小化させるように各被験者の対象のデータを回転させた際の被験者毎の各空間の距離に基づき、全被験者を任意のクラスタ数にクラスタリングする。
【０１３４】
クラスタリング方法としては、他にもデータ構造の一致度や各点の距離の近さを表す指標を用意し、任意の閾値もしくはＦＣＭ法などを用い分類する方法等がある。尚、前述の方法に限定するものではない。
【０１３５】
更に、アンケート分析装置３は、各クラスタの所属人数の多寡によって一般的な情報解釈を行なうとみなされるクラスタを抽出する。一般的な情報解釈を行なうとみなされるクラスタの抽出方法としては、他にも各クラスタ中心の全被験者データの平均値との差異が小さいクラスタや、過去に実施した一般的アンケート結果の実績データとの差異が小さいクラスタを抽出する方法などもある。また、抽出するクラスタは一つに限る必要は無く、比較値との差異が任意に設定した閾値以下のクラスタ群などのように複数であっても良い。
【０１３６】
更に、アンケート分析装置３は、データベース４から、抽出したクラスタに所属する被験者群に限定して、評価対象を含む全対象の評点データを評価対象群の評点データとして取得し、各被験者の評点のデータ構造を分析することで、各被験者の評点付けの特徴を数値化する。
【０１３７】
数値化方法は、第１の実施の形態の適応例に記載の方法に順じ、対象の相対的な位置関係を比較する方法としては、類似の被験者をまとめるクラスタリングや、全被験者の平均や過去の実績データとの差異を表す偏差などを算出する。
【０１３８】
更に、アンケート分析装置３は、数値化した評点付けの特徴に基づき、評価対象への感性的な評価の分析を行う。
【０１３９】
分析方法としては、各クラスタの所属人数の多寡によって一般的な感性的評価を行なうとみなされる集団の他に、特殊な感性的評価を行なう集団のタイプや特徴、規模などを抽出する方法が挙げられる。
【０１４０】
また、全被験者の平均や過去の実績データとの差異を表す偏差を利用して、個別の被験者の属性などとの関係などを把握することもできる。
【０１４１】
尚、本実施例では既に情報解釈の異なる被験者のデータが除外されており、評点のデータ構造の違いは感性的な評価の違いのみを表現しているため、評価対象への感性的な評価の分析では、第１の適応例と異なりマーカ対象群への評価の特徴を参照する必要はない。
【０１４２】
本適応例によれば、特定の語彙を評価対象として、当該語彙に対する評価を、尺度法アンケートを利用して抽出できる。
【０１４３】
即ち、本適応例によれば、アンケートシステム１は、評価対象とする語彙のアンケートから被験者の語彙に対する解釈及び感性を解析できる。
【０１４４】
本発明の第２の実施の一形態によれば、目的対象の他に同じ質問が適用可能な複数の対象を用意することで、汎用性の高い尺度法アンケートのデータによっても、評点に含まれる解釈の違いなどを分析可能になり、未知の製品・サービスについても分析の適用が可能になる。
【０１４５】
また、本発明の第２の実施の一形態によれば、目的対象の他に用意する対象をイメージが固定されるマーカ対象とすることで、曖昧な情報提示に対する解釈の違いを除いた感性的な評価を分離して、その人数的な内訳などの詳細を把握することができる。
【０１４６】
更に、本発明の第２の実施の一形態によれば、情報の解釈が同じ被験者群だけを抽出して目的対象に対する評価を分析できるため、データ処理量を削減できる。
【０１４７】
更に、本発明の第２の実施の一形態によれば、考慮すべき要因を減らすことが可能であり、各クラスタの特徴把握などの理解が容易になる。
【０１４８】
即ち、本発明の第２の実施の一形態によれば、同じアンケート質問を行なう別の評価対象の語彙に関して、マーカとして感性的な評価が固定される情報を提示し、アンケートを行なうことで、評価対象そのものへの意見や感性の相違とイメージの伝達時の解釈や語感の相違を分離可能にできる。
【０１４９】
尚、実施の一形態の説明では、評価したい対象を語彙として説明したが、評価したい対象は語彙に限定するものではない。例えば、語彙以外にも文章、イメージ、概念、写真、映像、音声、音響などが挙げられる。また、評価したい対象は、例示したものの組合せでも良い。即ち、アンケートが実施可能であればそれで良い。
【０１５０】
同じく、アンケートシステム１を複数の装置に分割して説明したが、説明を明瞭にする為であり、各種装置の分割は任意である。
【０１５１】
同じく、各種装置の有する機能を複数に分割して説明したが、説明を明瞭にする為であり、各種機能の分割は任意である。換言すれば、複数の装置や機能を一括して表現しても良いし、細分化して表現しても良い。例えば、一台の装置に全ての機能を持たせ、情報の取得と解析／分析処理を行わせても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
本発明は、感性的な評価だけに特化した被験者の分類や特徴の抽出により、任意の製品やサービスに関するマーケティングの精度向上といった用途に適用できる。
【０１５３】
更に、あいまいなサービスなどへの評価の詳細分析が可能になるため、オープンイノベーションなどの共創の実現といった用途にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】実施の一形態のアンケートシステム１を例示する構成図である。
【図２】実施の一形態のアンケートシステム１の機能を示すブロック図である。
【図３】実施の一形態のアンケートシステム１の動作を示すフローチャートである。
【図４】アンケートサーバ２の概略的な構成を示すブロック図である。
【図５】アンケート分析装置３の概略的な構成を示すブロック図である。
【図６】適応例おいて被験者に提示されるアンケートの画面の例示である。
【図７】適応例おいて被験者に提示されるアンケートの回答画面の例示である。
【図８】分析過程で被験者が属するクラスタの組み合わせで被験者の特徴を分離する例である。
【図９】第２の実施の一形態のアンケートシステム１の機能を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施の一形態のアンケート分析装置３の概略的な構成を示すブロック図である。
【図１１】第２の実施の一形態のアンケートシステム１の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５５】
１      アンケートシステム（アンケート分析システム）
２      アンケートサーバ
３      アンケート分析装置
４      データベース
８      ネットワーク
９      アンケート入力端末
１０    評点データ収集部（アンケート部、アンケート結果取得部）
２０    評点データデータベース（記憶部）
３０    解釈相違抽出部
４０    感性相違抽出部
５０    分析結果出力部
１０１  対象情報提示部
１０２  評点データ入力部（アンケート結果情報入力部）
３０１  マーカ対象群評点データ抽出部
３０２  マーカ対象群データ構造分析部
３０３  被験者分類部
４０１  目的対象群評点データ抽出部
４０２  目的対象群データ構造分析部
４０３  目的対象評価分析部
【図１】
0005105056.tif 000007
【図２】
0005105056.tif 000008
【図３】
0005105056.tif 000009
【図４】
0005105056.tif 000010
【図５】
0005105056.tif 000011
【図６】
0005105056.tif 000012
【図７】
0005105056.tif 000013
【図８】
0005105056.tif 000014
【図９】
0005105056.tif 000015
【図１０】
0005105056.tif 000016
【図１１】
0005105056.tif 000017