(57)【要約】マーケティング及び広告での使用のためのメディアファイルを評価する方法及びシステムが開示されている。オーディオセグメントが、複数の調査参加者に提供される。それぞれの調査参加者は、メディアファイルをレビューし、知覚された心理的特性とその程度を選択的に入力する。この情報が、タイムスタンプを付けられて記録された後、他の調査参加者の応答と組み合わされて、メディアファイルによって呼び出される傾向がある様々な心理的特性のスコアが作成される。ユーザは、メディアファイルのセットと比較した自分のメディアファイルの結果が示されているダッシュボードを見ることで、例えば、特定の基準を表示しているメディアファイルを選択することができる。ある実施形態では、メディアセグメント並びに過去の格付けされたメディアファイルに関する客観的データを使用して、新しいメディアファイルに対するスコアリングを予測することができる。【選択図】図４
2020505680.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオファイルの評価を構築する方法であって、
メディアセグメントを含むユーザアップロードを受け付けるステップと、
前記メディアセグメントの再生中に感じられた少なくとも１つの心理的特性の強度の、少なくとも１つのタイムスタンプ付き表示をそれぞれが含む、複数の調査参加者フィードバックレポートを受け付けるステップと、
前記メディアセグメントに関するレポートを作成するステップと、
所望のメディアセグメントに関するパラメータのセットを受け付けるステップと、
前記メディアセグメントが前記パラメータのセットを満たす度合いに関するダッシュボードをディスプレイ上に提示するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記タイムスタンプ付き表示の少なくとも１つは、円グラフのグラフィカルユーザインタフェースに入力される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記円グラフのグラフィカルユーザインタフェースは、複数のセグメントに分割された円形要素を含み、それぞれのセグメントは、前記少なくとも１つの心理的特性の１つに関連付けられ、心理的特徴の選択が、前記関連付けられたセグメントを選択することによって行われ、心理的特性が感じられる強度の表示は、前記選択が行われた前記円形要素の中心からの距離によって決定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記タイムスタンプ付き表示の少なくとも１つは、グリッド空間グラフィックユーザインタフェースに入力される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記メディアセグメントは、音楽トラック、ボイスオーバー、オーディオロゴ、又はビデオのうちの１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記調査参加者フィードバックレポートは、前記調査参加者に対して前記メディアセグメントをビデオと同時に再生することによって収集される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記メディアセグメントに関するレポートを作成する前記ステップは、前記調査参加者フィードバックレポートに従って、前記心理的特性のそれぞれのスコアのセットを作成することを含み、前記ダッシュボードは、前記メディアセグメントの前記心理的特性の前記スコアのそれぞれを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記メディアセグメントの前記心理的特性のそれぞれの前記スコアは、前記心理的特性が選択された回数に従って、互いに関して重み付けされる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記メディアセグメントに対して最も頻繁に選択された３つの心理的特性は、それぞれ固有の重み付け因子を割り当てられ、残りの心理的特性は、それぞれ等しい重みを割り当てられる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
メディアセグメント及び複数の調査参加者フィードバックレポートを受け付ける前記ステップと、それぞれのレポートを作成するステップとを、少なくとも複数のメディアセグメント及びそれらに関連するレポートが収集されるまで繰り返すステップと、
他のメディアセグメントの属性及びそれらに関連するレポートに従って決定される、更なるメディアセグメントを受け付けるステップと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
更なるメディアに対する予測レポートの決定が、前記更なるメディアセグメントのＭＦＣＣ、他のメディアセグメントのＭＦＣＣ、及び前記他のメディアセグメントのスコアリングされた心理的特定に関するベクトルを、ランダムフォレストパッケージを用いて処理することで実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ダッシュボード上に、心理的特性のそれぞれが、その心理的特性に関連付けられたスコアに従って色付けされたタイルとして提示される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
客観的データが自動的に生成される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
複数のメディアセグメントの中からの所望のメディアセグメントの選択を支援する方法であって、
前記メディアセグメントのそれぞれを非一時的記憶媒体に記憶するステップと、
前記メディアセグメントの第１のセットに関して、少なくとも１つの心理的特性が前記メディアセグメントの再生中に感じられた強度の少なくとも１つのタイムスタンプ付き表示をそれぞれが含む、複数の調査参加者フィードバックレポートを受け付けるステップであって、
ここで、前記メディアセグメントの第１のセットのそれぞれは、前記タイムスタンプ付き表示に従って、前記心理的特性のそれぞれについて数値スコアを割り当てられており、
前記メディアセグメントの第１のセットのそれぞれは、それらに関連付けられている客観的データの第１のセットを有する、ステップと、
少なくとも１つのメディアセグメントを含むメディアセグメントの第２のセットを受け付けるステップであって、
ここで、前記メディアセグメントの第２のセットの前記メディアセグメントのそれぞれは、客観的データの第２のセットと関連付けられており、
前記客観的データの第２のセットは、前記客観的データの第１のセット及び前記メディアセグメントの第１のセットに関連付けられた前記数値スコアと比較されて、前記メディアセグメントの第２のセットのそれぞれについての予測スコアが決定されている、ステップと、
を含む、方法。
【請求項１５】
前記客観的データの第１のセット及び前記客観的データの第２のセットは自動的に生成される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記客観的データの第１のセット及び前記客観的データの第２のセットは、ＢＰＭ、トーン、テンポ、何の楽器が現れるか、及びいつ特定の楽器が前記メディアセグメントに現れるか、のうちの１つ又は複数を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記メディアセグメントの第１のセット及び前記メディアセグメントの第２のセットは、音楽、ボイスオーバー、及びオーディオロゴのトラックのうちの１つである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記メディアセグメントの第１のセットに対する前記心理的特性のそれぞれに対する前記数値スコアは、前記心理的特性が選択された回数に従って互いに関して重み付けされる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記メディアセグメントの第２のセットのうちの少なくとも１つについての前記予測スコアがダッシュボード上に提示される、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記ダッシュボード上に提示された前記予測スコア上に、関連付けられた予測スコアに従って色付けされたタイルがある、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記ダッシュボード上に、心理的特性のそれぞれが、その心理的特性に前記関連付けられたスコアに従って色付けされたタイルとして提示される、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
メディアセグメントを予測的に符号化する方法であって、
メディアセグメントの第１のセット及び第２のセットを非一時的記憶媒体に記憶するステップと、
前記メディアセグメントの第１のセット及び第２のセットのそれぞれのメディアセグメントに対して：
前記メディアセグメントをサブセグメントのセットに細分化するステップと、
それぞれのサブセグメントを定義するデータを個別にＳＨＡ−１ハッシュ関数に供給し、得られたサブセグメントのハッシュを切り捨てして、それぞれのメディアセグメントに関連付けられた切り捨てられたサブセグメントのハッシュのセットとするステップと、
前記メディアセグメントの第２のセットのうちの選択された１つに関連付けられた前記切り捨てられたサブセグメントのハッシュのセットを、前記メディアセグメントの第１のセットのそれぞれに関連付けられた前記切り捨てられたサブセグメントのハッシュと比較するステップと、
選択されたメディアセグメントと類似している前記メディアセグメントの第２のセットの少なくとも１つを、前記選択されたメディアセグメントの前記切り捨てられたサブセグメントのハッシュと一致する、前記類似しているメディアセグメントの切り捨てられたサブセグメントのハッシュの数に従って、識別するステップと、
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１７年１月６日に出願された、「System and Method for Profiling Media（メディアをプロファイリングするためのシステム及び方法）」というタイトルの米国仮特許出願第６２／４４３,１５４号に対する利益を主張する。米国仮特許出願第６２／４４３，１５４号は、その全体が本明細書に組み込まれる。
【技術分野】
【０００２】
個人がマーケティングメディアの個々のメディア要素について有する心理的特性及び他の関連性の定量的な測定、並びにこれらの材料間の比較を提供するためのシステム及び方法が開示される。
【背景技術】
【０００３】
本開示のシステムに先駆けて、マーケティング担当者は、マーケティングにおいてオーディオ及びその他のメディアが個々のマーケティング努力の目標をどの程度良くサポートしているかを評価するための定量的フレームワークを持っていなかった。その代わりに、音楽及びその他のメディア要素は、主観的な基準を用いて、マーケティング担当者の意見にのみ基づいて選択されていた。
【０００４】
完成した広告がどのような効果を奏するかを評価し、予測するためのさまざまな解決策がある。しかしながら、これらの解決策は、通常、対面フォーカスグループを含み、たとえば、音楽及び関連するボイスオーバー付きのビジュアルなどの、広告ユニット全体に関するフィードバックを提供する。オンラインフォーカスグループを含む解決策も同様に、広告資産全体を個人のグループに見せ、アンケート、顔認識等のさまざまな技術を使用して応答を評価することに依存する。これらの解決策は、広告におけるオーディオ要素の有効性、及びオーディオ要素が広告全体のメッセージをどの程度サポートしているかについては特に評価しない。
【０００５】
音楽自体を評価するための解決策もあるが、これらはすべて、音楽がエンターテイメント体験の一部として消費者である視聴者にアピールするか否かに焦点が当てられている。これらのサービスのユーザは、例えば、「この曲はヒットするか」又は「この曲はもっとギターが必要か」を知ることを望んでいる。
【０００６】
実際、広告の他の多くの側面は、オーディオ以外においても、広告が使用される前にマーケティング担当者によって評価される。例えば、データは、フォーカスグループの形で、コアクリエイティブコンセプトに適用されるが、フォーカスグループは、統計的に有意な測定値を明らかにするためのサイズではない。適切であれば、ビジュアルがテストされ、コピーがテストされ、広告購入（ad buy）がデータによって通知され、広告を見たり聞いたりする視聴者の規模及び構成が計測される。色の選択さえ、データによって通知される。
【０００７】
オンライン広告の場合、データの使用は更に普及している。広告ユニットはＡ／Ｂテストされ、視聴者はマイクロターゲット化され、広告の見やすさは益々頻繁に計測される。
【０００８】
しかしながら、マーケティングメディア（オーディオ、ビデオ）自体に関連するデータはとらえどころのない。音楽及びオーディオは、特に分類及び計測が容易ではないという特徴があり、これらの問題に対処するのは複雑で時間がかかる。特に音楽は非常に主観的である。例えば、個人は、他の誰かと共有されていない、特定の歌に関連した特別な記憶をしばしば持っている。これらの経験は、マーケティング担当者が到達しようとしている視聴者の嗜好及び交際を反映していない決定を行うように個人に導くことがある。音楽への心理的フレームワークの適用は、初期段階にあり、どのように音楽が脳に影響を与えるかを明らかにする研究が行われ始めたばかりである。
【０００９】
オーディオは、オーディオ自体を独特にする時間的要素をも有している。それは、画像及びテキストとは異なり、一定期間消費される必要がある。音楽はまた、広告全体を通じて様々な時間に様々な感情を呼び起こすことをしばしば求められる。例えば、最初の１０秒間は幸せにし、次の１０秒間は緊張させ、最後の１０秒間はより幸せな状態にする。
【００１０】
オーディオのフォーマットもまた、容易な分類及び操作を妨げる。広告では、通常、オーディオファイルは、ＭＰ３ファイルのコレクションとして保存されるが、これは圧縮用に設計されたファイル形式であり、容易な分類用に設計されたファイル形式ではない。最も洗練された代理店でも、オーディオセグメントは、例えば音楽管理者又はクリエイティブディレクターのｉＴｕｎｅｓアカウントのフォルダにしばしば保存される。これらのフォーマット及び保存オプションは、ソート、発見、又はコラボレーションには向いていない。
【００１１】
広告のための音楽の選択を容易にするデータがあるとすれば、それは「メタデータ」の形式である。これらは、ユーザによって追加された単純なタグで、アーティスト、タイトル、作成日、そして場合によってはトラックの著作権の所有者を一覧化する。これらのメタデータは、音楽を選択するのに役立つものではなく、通常は、音楽の管理及び使用に関係する。
【００１２】
ある場合では、メタデータは、ファイル名から明らかなものよりも、タイトル、作成者、作成年、及び同様の項目の更に正式な分類を提供する、ＩＤ３フォーマットに従って分類される。音楽ライブラリ又はオンラインのアグリゲータ及びリセラーは、テンポ又は１分あたりの拍数、ジャンル、及び楽器などの、音楽に関する簡単な一般概念を手作業で追加して、基本的なメタデータを増やすことを試みている。彼らはまた、音楽の「ムード」を分類して、曲全体を単一の「感情」に分類することを試みることもある。これらのタグには、メタデータと同じ問題の多くが存在する。これらは、感情に対する一人の人間の認識の出力であり、その人間は広告主又は音楽のユーザが到達しようとしているターゲット視聴者を正確に表すものではない。
【００１３】
一方、他の形式のオーディオのデータは実質的に存在しない。ボイスオーバー、オーディオロゴ及び完成した広告でさえ、それぞれが、音楽に適用可能な上記の制限の多くを有しており、音楽において初歩的なデータ標準でさえ一般的に存在してない。
【００１４】
テストは、これらの欠点のすべてに対処し、これらの制限を拡張するデータを与えることができる。高度な心理学的フレームワークは、どのように人々がオーディオ刺激に応答するかについての洞察を与えることができる。また、マーケティング担当者が到達しようとしている視聴者と一致する、設計された視聴者は、オーディオについて意見を述べ、オーディオの感情的な質感を明らかにし、マーケティング担当者が伝えようとしているストーリーを資産がどのくらい上手にサポートしているかを知らせることができる。
【００１５】
したがって、どのように視聴者が広告のオーディオ要素に応答するか、及びそのオーディオがマーケティング担当者の求めている応答をうまく呼び起こすかどうかを、マーケティング担当者が理解するのを助けることへのニーズがある。
【発明の概要】
【００１６】
開示されたシステム及び方法は、視聴者からのフィードバックを捕捉し解釈するために設計された一連の構成要素を含む。第１の構成要素は、電子装置を介して視聴者パネリストに提示されることができる、データコレクタ又は構成可能なインターフェースのセットである。このような電子装置は、典型的にはコンピュータであってもよく、スマートフォン又はタブレットなどの類似の電子装置が用いられてもよい。これらのデータコレクタは、視聴者パネリストに、心理的特性の構造化されたセットを提示し、視聴者パネリストは、メディアセグメントが提示されているときにデータコレクタをリアルタイムにクリックすることによって、彼らの心理的特性及び関連付けられた心理的特性の強さを記録する。データコレクタは、特定の評価のために提示されているデータコレクタのタイプによってデータにバイアスが導入されないように、ランダムかつ規則的にローテーションされる。データコレクタ内の心理的特性の順序付けも、同様に応答の偏りを防ぐためにランダムかつ規則的にローテーションされる。その結果、データコレクタは、心理的特性を秒単位でオーディオと密接に相関させる、マーケティング応答データの新しいセットを作成する。一般に、本出願で提供される例は広告内のオーディオに関するものであるが、本発明はこのコンテクストに限定されず、実際、多くの目的、マーケティング及びその他の目的でメディアセグメントを評価及び選択するために採用されてもよい。
【００１７】
データコレクタからマーケティング応答データは、応答、応答の周波数及び振幅、並びに応答のタイミングを他の要因と併せて評価する処理プラットフォームに供給され、評価されるオーディオの各部分に対して、個別のスコア及び全体的なスコアの両方を提供する。これにより、ユーザは評価中のオーディオトラックを同程度の単位ごとに（like-for-like basis）比較することができる。視聴者選択及び再生処理で収集された人口統計的及び心理的データポイントはまた、オーディオ刺激に対する関連グループによって応答を更に区分し識別するために使用されてもよい。個々のトラックはまた、更なる洞察のためにトラック全体で、セグメントごとに、又は秒ごとに比較されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、電子装置のディスプレイ上に提示される、データコレクタの一実施形態を示す。
【図２】図２は、電子デバイスのディスプレイ上に提示される、データコレクタの第２の実施形態を示す。
【図３】図３は、のスコア、時間及び心理的特性データを含む、タイムスタンプデータの選択を示す。
【図４】図４は、本実施形態の方法による例示的な結果の表示を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
第１の実施形態では、様々な心理的特性が記録される。これらは、選択的に、調査参加者からの直観的な応答を捉える、感情、或いは更に微妙な特性を捉える、感覚として特徴付けられてもよい。メディアセグメントから引き出された心理的特性は、広告、マーケティング、そして顧客との交流に役立つ。第１の実施形態では、感情には以下が含まれる。
「幸せ」、「リラックス」、「興奮」、「退屈」、「落ち着く」、「没頭」、「興奮」、「幸せ」、「神経質」、「リラックス」、「悲しい」、「眠い」。
【００２０】
他の感情が含まれていてもよい。記録される特性には、ブランドが特定の広告又はキャンペーンで呼び起こそうとしていることの詳細を説明する、より微妙な感覚も含まれる。第１の実施形態では、これらには以下が含まれる。
「自信」、「歓迎」、「祝福」、「独立」、「自発的」、「親しみやすい」、「力を与える」、「革新的」、「評判が良い」、「信頼できる」、「魅力的」、「安心」、「困惑」、「役に立つ」、「好感が持てる」、「独特」、「気分が良い」、「記憶に残る」、「迷惑」、「感動」、「気分が良い」、「元気」、「楽観的」、「遊び心がある」、「セクシー」、「本格的」、「シンプル」、「考え深い」、「洗練された」、「誠実」、「健康的」、「自分に関連する」、「フェミニン」、「憂鬱」、「なだめる」、「高揚」、「ノスタルジック」、「自分に関連する」、「思いやりのある」、「おなじみ」、「自分に関連する」、「断定的」、「楽しみ」、「モダン」、「クリエイティブ」、「スタイリッシュ」、「意欲的」、「権威的」、「パワフル」、「プロフェッショナル」、「疑い深い」、「興味深い」、「激しい」、「高品質」、「見たくなる」、「面白い」、「面白い」、「簡単」、「まっすぐな」、「近さ」、「やさしさ」、「楽しい」、「おいしい」、「楽しい」、「おいしい」、「冒険的」、「野心的」、「迷惑」、「近づきやすい」、「意欲的」、「積極的」、「本格的」、「権威的」、「大胆」、「祝福」、「魅力的」、「自信」、「困惑」、「満足」、「クール」、「クリエイティブ」、「がっかりする」、「分別のある」、「ドラマティック」、「奇抜」、「エッジが効いている」、「力を与える」、「元気」、「楽しみ」、「日常」、「偽物」、「おなじみ」、「フェミニン」、「友好的」、「健康的」、「役に立つ」、「面白い」、「自立的」、「革新的」、「感動」、「不快感」、「気軽」、「好感が持てる」、「気分が良い」、「憂鬱」、「まろやか」、「記憶に残る」、「モダン」、「感動」、「ノスタルジック」、「養育」、「古い」、「楽観的」、「悲観的」、「遊び心のある」、「ポジティブ」、「パワフル」、「プロフェッショナル」、「風変わり」、「考え深い」、「リラックス」、「自分に関連する」、「思い出させる」、「評判が良い」、「深刻」、「セクシー」、「シンプル」、「誠実」、「なだめる」、「洗練された」、「自発的」、「スタイリッシュ」、「思いやりのある」、「時代を超越」、「信頼できる」、「独特」、「高揚」、「高級」、「活気に満ちた」及び「歓迎」。
【００２１】
本出願のコンテクストにおいて、メディアセグメントには、楽曲又は音楽トラック及びそれらの抜粋、ボイスオーバー、オーディオロゴ、又は完成したオーディオ又はビデオ広告、チャイム及び他のビデオ又はオーディオクリップ及び録音が含まれてもよい。これらは、マーケティングを可能にすること、広告主がオーディオコンポーネントをより適切に選択すること、或いはより一般的には顧客との対話を改善することに役立つ。
【００２２】
データコレクタ
【００２３】
データコレクタは、複数の構成によって、特定の視聴者に提示される。データコレクタには、オプションで「円グラフ」及び「グリッド」構造、又はその他の形式のデータコレクタが含まれてもよい。図１を参照すると、円グラフの構成において、円グラフの各扇形の部分が心理的特性を表している。ユーザは、その瞬間に感じている心理的特性を表す、円グラフの扇形のターゲットをクリックして、自身が感じている特定の心理的特性を記録する。視聴者パネリストはまた、特定の強さが指定されている円グラフの扇形内の位置をクリックによって、自身が心理的特性を感じる強さを記録する。円の中心に向かうターゲット位置は、心理的特性をより弱く感じることを表す。反対に、円又は扇形の外縁に向かうターゲット位置は、心理的特性をより強く感じることを表す。
【００２４】
図２を参照すると、グリッドのデータコレクタにおいて、心理的特性のセットは、各心理的特性がそれぞれ列を有する、グリッドの形状でパネリストに表示されている。列において、ターゲットが列の上端に向かうほど、心理的特性をより強く感じることを表し、ターゲットが列の下端に向かうほど、心理的特性をより弱く感じることを表す。
【００２５】
視聴者パネリストに与えられた視覚的なフィードバックは、彼らが応答するように要求されている視聴覚刺激の種類に応じて変化する。すべてのデータコレクタにおいて、ターゲットをクリックすることでターゲットの色が変わり、クリックが記録されたことを示す。変化の色は、視聴者パネリストがどれほど強く心理的特性を感じているかに依存し、より濃い色合いはより強く感じられた心理的特性を表している。伝統的な歌のように長い音楽は、一般的に、音楽全体を通して、多くの感覚及び感覚の変化を引き出す。したがって、より長い音楽の間、個々のターゲットのクリックは、一時的な色の変化を起こし、その後「クリックされていない」状態の色にゆっくり戻る。これは、クリックが記録されたことを視聴覚パネリストに知らせるとともに、再度クリックして別の心理的特性を記録するように促す。一方で、１０秒未満の短いオーディオは、記録すべき変化が少ない。このシナリオでは、ユーザがフィードバックを与えやすくするために、ターゲットは色付きの状態を維持する。ある実施形態では、（主観的な心理的特性の応答データとして役立つ）複数のタイムスタンプ付きフィードバックが、オーディオセグメントの再生の過程にわたって受け付けられる。これは、例えば、オーディオセグメントにわたるユーザの感情の変化、又は特定の感情が感じられた継続時間を示すことができる。このデータは、例えば、オーディオセグメントの特定のサブセグメントが、特定の視聴者又は目的にとって望ましいことを示すことができる。
【００２６】
第１の実施形態では、調査参加者は、心理的特性の構造化されたセットを提示される。これらの心理的特性は、例えば６つとされてもよいが、この数は特定のクライアントの要件に応じて増減されてもよい。
【００２７】
調査の経験を通して、視聴者パネリストは、標準化された順序で、心理的特性の一貫性のあるセットを提示される。しかしながら、心理的特性の順序は、テスト方法論からのいかなる偏りも排除するために、ランダムなローテーションでパネリストごとに変化する。同様に、方法論の偏りを排除するために、様々な視聴者パネリストが様々なバリエーションのデータコレクタを受け取ってもよい。
【００２８】
心理的特性の入力（及び特定の実施形態では、感覚の入力）と関連付けられた強度の「タイムスタンプ」との収集に加えて、データコレクタは、各タイムスタンプの時刻を記録する。タイムスタンプデータは、ブラウザが個々のユーザに関連づけて時間を計算し記録させることによって生成される。これらは一般的に１０分の１秒まで記録されるが、オーディオに対して十分にきめの細かい適切な応答をキャプチャするために１００分の１秒又は１０００分の１秒まで記録されてもよい（図３参照）。
【００２９】
視聴者パネリストの応答時間の小さな遅れが検出されると、視聴者パネリストが所与の音を聞き、行動することを可能にするために、タイムスタンプデータは、システムに、秒単位で記録されている心理的特性をオーディオ刺激にマッピングさせ、誘発されている心理的特性に（楽器、調性、声のイントネーション、アクセントなどの）資産の変化がどのように影響するかを理解させる。
【００３０】
異なる種類のタイムスタンプデータは、クライアントが達成しようとしているものに応じて、異なる種類の刺激ごとに記録されてもよい。例えば、より長い楽曲では、各タイムスタンプの特定のタイミングが記録されてもよい。一方で、特定の楽曲による想起（リコール）のテストをするために、提起されている質問に対してユーザがどれだけ早く応答したかを記録することがより重要であり、そのため、システムは、タイムスタンプと、視聴者パネリストが音楽に触れたときから彼らの反応を録音したときの間の経過時間の両方を記録する。このフィードバックは想起スコアを生成するために使用される。
【００３１】
第１の実施形態では、所与のメディアセグメントについて、各調査参加者は、メディアセグメントを２回提示される。第１のプレゼンテーションでは、調査参加者は、上記の時間にわたってデータコレクタを使用して、メディアセグメントから引き出される感情に関するデータを入力する。第２のプレゼンテーションでは、調査参加者はメディアセグメントから引き出された感覚に関するデータを入力する。
【００３２】
データ処理
【００３３】
メディアセグメントがシステムによって最初に取得されると、システムは、音楽に関する「客観的データ(objective data)」のいくつかの部分を記録する。この客観的データには、トラックの長さなどが含まれるが、これに限定されない。システムは、音楽ファイルの特性を使用して、波形及び他の文字列を評価することで、他の客観的データポイントを計算することもできる。これらの追加のデータポイントには、１分あたりの拍数、楽器、ジャンル、キー及び特定の音が含まれるが、これらに限定されない。
【００３４】
システムは、視聴者パネリストの人口統計、システムによって計算された客観的データ、及び視聴者パネリストによって提供される主観的な感情応答データの間の相関を計算することもできる。これらの相関を使用して（任意的に、多項式回帰モデルを含む様々な機械学習技術を介して）、システムは特定の心理的特性及び他の主観的データポイントについてのスコアを予測する。個人からのデータポイントの追加の限定されたサンプリングが補われた場合、システムは、オーディオ又はビデオを評価するために必要なサンプルを減らすことができる。
【００３５】
他の実施形態では、調査参加者応答データの収集に加えて、まだ調査プロセスを経ていない、或いは調査プロセスを経ない新しいメディアをスコアリングするための予測モデルが採用される。これらの予測モデルは、以下に更に詳細に論じられる、客観的な人口統計的及び心理的データポイント並びに／又は数学的分析などの特徴を組み込んでいてもよい。これらの予測は、全体としてだけでなく、ユーザ／マーケティング担当者が到達しようとしている特定の視聴者集団に対しても正確に行われることができる点で有益である。
【００３６】
更に、システムは、システムのマーケティング応答データによって伝統的なメタデータを補強することができる。所望の視聴者が実際にどのようにオーディオに応答しているかの洞察をマーケティング担当者又はシステムのユーザへ与えることによって、マーケティング担当者は、彼らの目的のためにオーディオ要素を使用することに更に自信を持つことができる。
【００３７】
データ解釈
【００３８】
システムは、ユーザに対して、音楽及びその他のメディアをアップロードすること、これらのメディアアイテムをテスト及びオーディション（以前にテストされたアイテムから集められた特定の目的のプレイリスト及び関連データのための用語）に編成すること、及びテストの結果又はオーディションに関連する結果又は個々のトラックを評価することを可能にする、視覚的なダッシュボードを提供する。
【００３９】
データのほとんどの結果は、表形式、カラーコード化された形式で提示されることができる。テーブル構造は、１つのメディア又は複数のメディアについての結果を１つの軸に沿って表示し、ディメンションごとに結果を他の軸に表示する。様々な種類のデータが、グラフィカルな要素に分けられる。例えば、１秒ごとに収集される心理的特性データは、トラック又はメディアの演奏が完成した後に収集され得る、感覚及びその他の関連データと視覚的に区別される。同様に、個々の要素すべてのスコアを１つの数値に集約した、総合スコアが提示され、この総合スコアも視覚的にセグメント化されている。
【００４０】
すべてのデータは、行及び寸法によって色分けされてもよく、（データの離散的な寸法を表す）各行の最高スコアは濃い緑色とされ、最低スコアは濃い赤色に着色とされる。それらの間のスコアは、２つの両極端の間のグラデーションに色付けされている。１つの行に１つのデータポイントのみがある場合には、ユーザが１つのトラックの結果を調べているときのように、データポイントは緑色に着色される。
【００４１】
システムは、その属性及びメディアの種類に対してこれまでに収集されたすべてのスコアによって、スコアを色分けすることもできる。例えば、特定の歌が感覚特性「本格的」について評価されているかもしれない。画面に表示されているトラックのみを反映するレポートの配色の代わりに、色分け（緑から赤へのグラデーション）は、類似の種類の資産について、この場合は楽曲について、これまでにシステムによって記録されたすべての「本格的」スコアを反映する。しかしながら、このコンテクストを含むスコアリングは、ボイスオーバー及びオーディオロゴ等の、他の種類のメディアにおける「本格的」のスコアを含まない。このように、スコアリングの結果は、所与のスコアのコンテクスト、すなわち特定のスコアがこの例のみにおいて良いか、或いは特定のスコアが今までにテストされたすべての記録おいて良いか、をユーザに示す。
【００４２】
合計スコアの決定を含む、スコアリングは、様々な方法で達成されることができ、そのなかのいくつかの実施形態が、以下に記載される。
【００４３】
スコアリング方法論の実施形態
【００４４】
一実施形態に係るスコアリング方法を説明する。
【００４５】
総合スコア
【００４６】
調査参加者からフィードバックレポートを集めるとき、提示されたオーディオセグメントについて合計スコアを計算することができる。任意的に、この計算は、テストされているメディアセグメントをユーザが想起するか否かを考慮に入れることができる。
【００４７】
一実施形態では、
Ｒ＝想起スコア
Ｅ＝合計感情スコア
Ｆ＝合計感覚スコア
Ｘ＝調査参加者のフィードバックレポートの最終スコア
Ｘ＝０.５＊Ｒ＋０．２５＊Ｅ＋０．２５＊Ｆ
である。
例えば、Ｒ＝５０、Ｅ＝７０、及びＦ＝６０の場合、スコアは以下のように計算される。
Ｘ＝０．５＊５０＋０．２５＊７０＋０．２５＊６０＝５７．５
【００４８】
想起スコア、感情スコア及び感覚スコアの計算を、以下に更に詳細に説明する。他の実施形態では、ユーザがメディアセグメントを想起するか否かが監視されていない場合、総合スコアは以下のように計算されうる。
Ｘ＝０．５＊Ｅ＋０．５＊Ｆ
【００４９】
スコアリングにおいて考慮に入れることができる他の要因：
１．想起の平均時間（補助付き及び補助なし）が、重み付けの要因とされうる。
２．最初の感情的応答までの平均時間が、その感情の重み付けの要因とされうる。
３．各感情のタイムスタンプの数が、その感情の重み付けの要因とされうる。
４．総合的なタイムスタンプの数
５．特定の感情に対してスコアを付けたパネリストの割合
【００５０】
想起スコアリング
想起するまでの平均時間は、以下のように計算され、独立した数として使用されてもよい。まず、タイムスタンプは、ミリ秒単位で表される。平均補助付き想起時間は、「はい」応答の数に対するミリ秒の合計であってもよい。平均補助なし想起時間は、「はい」の応答の数に対するミリ秒の合計であってもよい。
【００５１】
１回の応答につき１つの想起スコアが割り当てられる。想起スコアは、応答の数に対する所与のトラックを聞いたことを想起したパネリストの数（にパーセンテージを算出するために１００を掛けた数）からなる、計算されたパーセンテージである。例えば、１００人のパネリストのうち５０人がトラックを聞いたことを想起すると、スコアは、（５０／１００）＊１００＝５０と計算される。補助付き想起が存在する場合、スコアは、補助付き想起スコアと補助なし想起スコアとで構成される。
【００５２】
補助なし想起は、アップロードされた結果に基づいて変換された「はい／いいえ」データである。「はい」の応答は５に変換され、「いいえ」の応答は０に変換される。補助付き想起は、システムにより結果が処理されるときに、調査プロセスでパネリストによって識別された特定のブランドのマッチングに依存する。マッチングにおける「一致」は５の値に変換され、「一致なし」は０の値に変換される。
【００５３】
感情スコアリング
【００５４】
複数のタイムスタンプが応答ごとに記録されてもよい。本実施形態では、平均を計算するためにいくつかの方法が使用されてもよい。
【００５５】
単純平均の場合、最初に、パネリスト応答ごとの感情ごとの平均スコアが、特定の感情についてパネリストの感情スコアの合計をパネリストの応答の数で割った値として決定される。これは、各ユーザが、トラックに対して最終的に感情ごとに１つのスコアを記録することを意味する（例えば、７８の「幸せ」スコア）。感情ごとの平均スコアは、全パネリストの感情スコアの合計を全パネリストの感情スコアの数で割った値として計算される。したがって、各トラックは、最終的にそのトラックに記録された感情ごとに１つのスコアを有する（例えば、７６の「幸せ」スコア）。
【００５６】
重み付け平均は、全ての感情が等しくランク付けされるように（すなわち、１００を感覚の数で割った後に１００で割るように）、平均重みによって決定されてもよい。感情ごとの平均スコアは、パネリスト感情スコアの合計を感情に対するパネリスト応答の数で割った値として決定される。ランキングが採用されている場合、トップランクの感情には重み付けされたバンプが付与される。
【００５７】
例えば、１位に順位付けされた感情は、重み付けで２５％のバンプを得ることができる（すなわち、感情ごとの重み付けの平均に、感情ごとの重み付けの平均に０．２５を掛けた値を加える）。それから、７５％が残りの間で均等に分配される。
【００５８】
更に、スコアリングにおいて以下の要因が考慮されてもよい。
１．感情ごとの最初のクリックの平均時間を（感情の最初のタイムスタンプの合計を、感情を記録したユーザの数で割った値）を決定する。
２．感情ごとの応答の平均回数
３．感情の平均クラスタースポット
４．感情ごとの最高点及び最低点
【００５９】
感覚スコアリング
【００６０】
任意的に、これは、応答ごとに、感覚ごとに、１つのスコアを含んでもよいが、代替的に、上述の感情計算と同様に実行される計算で、複数のタイムスタンプが感覚に関連付けられてもよい。
【００６１】
単純平均又は重み付け平均が使用されてもよい。単純平均では、感覚スコアの合計を感情スコアの数で割って計算された、感覚ごとの平均スコアが決定される。これは、各トラックが最終的にそのトラックの感情ごとに１つのスコアを有することを意味する（例えば、８３の「リラックス」スコア）。
【００６２】
重み付け平均では、１００を感覚の数で割った後に１００で割った値として計算された、全ての感覚が等しくランク付けされているように、平均重みが決定される。ランク付けが採用されている場合、ランク付けされた感覚の上位３つには、重み付けバンプが付与される。以下のような重み付けが採用されてもよい。
−  １位には重みに２５％のバンプが付与される（感覚ごとの平均重み＋（感覚ごとの平均重み＊０．２５））
−  ２位には重みに２０％のバンプが付与される（感覚ごとの平均重み＋（感覚ごとの平均重み＊０．２０））
−  ３位には重みに１５％のバンプが付与される（感覚ごとの平均重み＋（感覚ごとの平均重み＊０．１５））
−  ６４％は、残りの感覚に均等に配分される（感覚ごとの平均重み−（０．６４／（感覚の数−３）））
【００６３】
重み付けされた１０の感覚を有する例が、以下に示される。
−  感覚ごとの平均重みは０．１である。
−  １位の感覚は、０．１２５に重み付けされる。
−  ２位の感覚は、０．１２０に重み付けされる。
−  ３位の感覚は、０．１１５に重み付けされる。
−  残りの各感覚は、０．０９１に重み付けされる。
【００６４】
追加事項
【００６５】
感情データは、（ユーザがタイムスタンプを用いて音楽を聴くときに）リアルタイムで記録されてもよい。ユーザは、所与のトラックの特定の感情に対してゼロ応答を提供することができる。ユーザは、各トラックに少なくとも１つの感情の応答を提供することが求められる。タイムスタンプ付きのスコアは、分析する各トラック又はコンテンツのピースに固有の「感情的な質感」又は署名を提供する。
【００６６】
任意的に、聴取後（パネリストが所与のトラックを聴取した後）に感覚データが収集されてもよい。或いは、感覚データは、感情データと同様に「リアルタイム」で収集されてもよい。これは、各トラックにおいて感覚ごとに正確に１つのスコアが収集され得ることを意味する。各調査参加者が、所与のトラックに対して求められた全ての感覚をスコアリングすることが必要な場合がある。これにより、所与の調査の各トラック／感覚が、そのトラック／調査の他のすべての感覚と同じ数のデータポイントを持つようになる。
【００６７】
任意的に、調査プロセスの一部として、主観的データ（すなわち、パネリストによって生成されたデータ）が、ブランド、音楽アーティスト及び活動に関して収集されてもよい。パネリストは所与のトラックと関連付けられてもよく、これは予測アルゴリズムで使用され得る。主観的データ（すなわち、パネリストによって生成されたデータ）はまた、各トラックのジャンル及び楽器に関して収集されてもよく、そしてこのデータは予測アルゴリズムで利用される。第１の実施形態では、人口統計的データポイントは、年齢、性別、民族性、場所、世帯収入を含み、心理的データポイントは、パネリストが自動車の市場に含まれているか（「自動車好き」であるか）、或いは最新の技術を望んでいるかを含み、各パネリストからも同様に収集され、このデータは予測アルゴリズム（後述）で利用される。
【００６８】
ある実施形態では、システムは各感情又は特性について、しきい値又はベースラインを有する。例えば、「幸せ」の平均は６７と識別することができ、或いは「良い」の想起数は３５とすることができる。これはインターフェース内でコンテクストのような見方を促すことができるので、ユーザは所与のスコアがシステム全体に関して良いか悪いかをすぐに見ることができる。
【００６９】
ユーザは、メディア資産に関する彼ら自身の特定の「カタログ」に固有のしきい値／ベースラインのセットにアクセスすることもできる。これにより、ユーザは自分の商品のカタログ内の他のものとの関連でのみスコアを見ることができる。
【００７０】
ある実施形態では、コンテクストは、特定の特性（例えば、幸せ）とトラックタイプ（例えば、ビデオ／オーディオ／オーディオロゴ）との組み合わせに基づく。比較される資産のセットに基づいて、コンテクストが変わることもある。例えば、資産は、所与のテストにおいて他の資産と比較されてもよく、ユーザのアカウント全体にわたる資産、或いはシステムの全資産と比較されてもよい。比較される資産は、「自動車」又は「ＣＰＧ／ＦＭＣＧ」などの、所与の業種からのものでもよく、或いは「女性の声」又は「ギター」など、特定の客観的特性を利用してもよい。
【００７１】
システムのユーザに利用可能なカタログビューは、すべてのユーザに対して自分の資産へのアクセスを許可した、システムの他のユーザによって、アップロードされた資産と同様に、ユーザのアカウント（典型的にはユーザの会社）によってアップロードされたすべての資産を見る能力をも組み込む。これらの他のユーザの例は、出版社及び他のオーディオの権利保有者であり、彼らは自分の音楽及びオーディオをより幅広いユーザに公開することを望んでいる。例えば、これによって、ユーザは、自分のメディアのプロファイルを収益化することができる。
【００７２】
最小データ収集しきい値が、感情及び感覚に適用されてもよい。例えば、実証されたある実施形態では、これらは１０％に設定されていた。これは、パネリストの１０％以上が所与の感情又は感覚のスコアを報告しなかった場合、その感情又は感覚は、重要ではない（Not Significant、略してＮＳ）と表示され、全体の合計には考慮されないことを意味する。誤差範囲及び統計的有意性も計算され、特定の機能に使用されることができる。
【００７３】
上記のスコアリングは、好ましくはトラックごとに行われる。同じ特性を持たない２つのトラックが比較されてもよい。ある実施形態では、複数かつ低いスコアは平均を下げるので、スコアリングされた特性が少ない（かつ高スコアの）トラックは、スコアリングされた特性が多い（１つ又は２つの低スコアの）トラックを上書きする。このプロセスは、スコアリングされた特性の総数に対する重み又はボーナスを追加することを含んでもよい。
【００７４】
コンテクスト
【００７５】
システムは、メディアセグメントに関してベンチマークをして、他のコンテンツに対するそれらのスコアリングに関するコンテクストを提供することができる。例えば、ユーザは、自分自身のメディアセグメントのポートフォリオ内の他のすべてのテストされたメディアセグメント、又はシステムのいくつか又は全ての他のユーザにわたる他のすべてのテストされたメディアセグメントと比較して、どのようにメディアセグメントが感情として「幸せ」を引き出すために機能するかを見ることができる。これによって、ユーザは、自分のコンテンツが同等のものと比較して自分の目的に適しているかどうかを判断できる。
【００７６】
予測アルゴリズム
【００７７】
ある実施形態では、オーディオファイルの総合スコアを決定するときに客観的データが使用される。このコンテクストでは、客観的データには、ＢＰＭ、トーン、テンポの値、並びにいつどのような特定の楽器が使用されているかが含まれる。
【００７８】
任意的に、客観的データの特定の部分は主観的に収集されてもよい、すなわち感情応答データと同じ方法でパネリストから収集されてもよい。任意的に、システムは、人々が何の楽器をリアルタイムで聞いていると思っているかのような、客観的データを収集し統合してもよい。
【００７９】
好ましくは、ほとんどの客観的データは、オーディオファイルのアルゴリズム処理を使用して収集される。例えば、ある実施形態では、Ｌｉｂｒｏｓａ及び／又はＹａａｆｅのオープンソースライブラリが含まれる。客観的データは、各オーディオファイルの関連する感情応答データ及びスコアに関連付けられている。これは一時的に行われてもよい。その後、履歴データ／スコアを使用して、未来の特性スコアを予測することができる。例えば、履歴データによって、特定のテンポでのギターを有し、特定期間のＢＰＭを有するオーディオセグメントが、「幸せ」において平均で５８のスコアを有することが示されることがある。
【００８０】
ある実施形態における、新たにアップロードされたメディアセグメントの予測スコアを提供するプロセスをここで説明する。はじめに、システム内の各メディアセグメントは、好ましくは１秒ごとの、サブセグメントに分割される。各メディアサブセグメントはその後、フィンガープリントを作成される。例えば、オーディオセグメントにおいて、フィンガープリントの作成には、Ｐｙｔｈｏｎのオープンソースオーディオフィンガープリント作成プロジェクトである、Ｄｅｊａｖｕプロジェクトに記載されているような技術が使用されてもよい。本願が属する分野の当業者は、メディアのフィンガープリントを作成のためのプロセスが様々なプラットフォームにおいて知られていることを理解するであろう。
【００８１】
ある実施形態のフィンガープリント作成プロセスでは、メディアファイルの各サブセグメントの数値データがＳＨＡ−１ハッシュ関数に供給される。結果のデータ文字列は切り捨てられる。第１の実施形態では、各サブセクションハッシュは、その最初の２０文字で切り捨てられる。切り捨てられたサブセクションハッシュのそれぞれは、次にシステム上の他のオーディオセグメントの切り捨てられたサブセクションハッシュと比較される。２つのオーディオセグメント（すなわちファイル）間の、切り捨てられたサブセクションハッシュ間の一致の総数が決定される。この結果は、分析されているオーディオセグメントの切り捨てられたサブセクションハッシュの総数と比較されることができる。分析されているメディアセグメントと潜在的な類似するメディアセグメントとの間の一致の割合が決定され、潜在的な類似するメディアセグメントが実際に類似しているかどうかの尺度として使用されることができる。
【００８２】
他の実施形態では、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）が各オーディオセグメントについて計算される。これは、メディアセグメント全体について、又はメディアセグメントをセクションに分割することによって行われることができ、第１の実施形態では秒単位で行われる。本願が属する分野の当業者は、所与のメディアセグメント又はそのサブセクションについてＭＦＣＣを計算する既知の数学的プロセスを理解するであろう。すでにスコアリングされているメディアセグメントに関連する結果のＭＦＣＣ（すなわち、処理された調査参加者データ）は、全体として又は１秒ごとに、新しく追加されたメディアセグメントのＭＦＣＣと比較される。既知のスコアは、新しく追加されたメディアセグメントに対するスコアを予測するために使用されてもよい。
【００８３】
特に、スコアリングデータがあるメディアセグメントについて上述したように心理的特性に関する処理済み調査参加者データを取得することによって、いくつかの心理的特性について特性スコアリングベクトルが作成される。この実施形態では、特性スコアリングベクトルは、上で識別された心理的特性のいずれか又はすべてを含んでいてもよく、或いは他の心理的特性を含んでいてもよい。計算されたＭＦＣＣ及び特性ベクトルは、メディアセグメント全体に関連していても、サブセグメントごとに、例えば１秒ごとに関連していてもよい。
【００８４】
コンピュータモデルを、更にＭＦＣＣ及びスコアについての予測結果を提供するようにトレーニングするために、ベクトルの詳細が、ｐｙｔｈｏｎ用のよく知られたデータサイエンスパッケージである、標準ｓｋｌｅａｒｎパッケージに入力されて、トレーニングされたモデルが得られる。
clf＝RandomForestClassifier（）
trained_model＝clf．fit（mfccs、scores）
【００８５】
メディアセグメント全体が分析される場合、結果の予測符号化は、迅速に達成されることができる。しかしながら、メディアセグメントを更なるサブセグメントに分割することは、より特殊な予測データを生成できるという利点を有し、それによって、例えば、メディアセグメントの一部は、同じメディアセグメントの別の部分とは異なるように予測的に符号化されることができる。
【００８６】
機械学習分類モデルを使用する代替実施形態は、ナイーブベイズ分類モデル又は多重ロジスティック回帰を使用することができる。他の代替実施形態では、使用される予測アルゴリズムはディープニューラルネット機械学習モデルである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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