第53回消費者行動研究コンファレンス (2016/11/12-13)

シンポジウム「2020年の消費者行動研究を考える－変容を迫られる消費者行動研究－」【Web公開版】

リサーチという経験のデザイン
株式会社インサイト・ファクトリー
小野滋
ono@insightfactory.jp

自己紹介
認知心理学を学び、大学講師、教育サービス企業、外資系リサーチ会社を経て現職

エビデンスに基づき、マーケティング意思決定を支援します
ただいまスタッフ９名

このへん

マーケティング・リサーチ業界

弊社の所在地2

本日の内容マーケティング・リサーチの文脈における、消費者調査手法の開発に関して、私たちの取り組みをご紹介します

3

目次
I.

背景

II.

調査手法への伝統的アプローチ

III. 私たちの取り組み ～ 目標・他者・状況～

IV. リサーチという経験のデザイン

4

I. 背景5

消費者調査手法の開発

マーケティング意思決定

行動データ

integration

私たちの専門領域

ソーシャル
リスニング

消費者調査
データ

消費者6

消費者調査手法の開発

マーケティング意思決定

integration
消費者調査手法の開発に取り組んでいます

行動データ

ソーシャル
リスニング

消費者調査
データ

消費者7なぜ、消費者調査手法の開発に取り組んでいるのか？

… なぜ、いまさら？
8なぜ、消費者調査手法の開発に取り組んでいるのか？
消費者調査の価値は低下している

マーケティング･リサーチ

ビッグ･データ

ソーシャル･メディア

Google Trendでみた検索量

9なぜ、消費者調査手法の開発に取り組んでいるのか？
消費者調査の価値は低下しているあらゆる問題を解決する方法があると信じるのをやめないといけない。
特にサーヴェイ・リサーチがそれだと信じるのを。私達は方法に対して懐疑的でなければならない。
[ソーシャルメディアなどの]双方向的エンゲージメントによって、世界中の人と相互作用できるようになったと感じる人がますます増えている。構造化されたリサーチに関わりたいと思う人はますます減っている。[...]企業になにか伝えたいことがあるとき、その方法はいまやたくさんある。
リサーチャーは、[リサーチの]プロセスや妥当化の細かい点に焦点を置きすぎている。まるで方法をイデオロギーのように扱っている。
Joan Lewis(global consumer and market knowledge officer, Procter & Gamble)

http://adage.com/article/news/p-g-surveys-fade-consumers-reachbrands-social-media/149509/

10

なぜ、消費者調査手法の開発に取り組んでいるのか？
消費者調査の価値はなぜ低下したのか？
消費者理解の方法が多様化している

マーケティング意思決定

消費者調査

消費者

消費者調査は差別化された価値を提供していない

マーケティング意思決定

消費者調査

消費者
11

なぜ、消費者調査手法の開発に取り組んでいるのか？

マーケティング意思決定

消費者調査

消費者

消費者調査だけが提供できるインプリケーションは？

調査手法の新開発12

本日の焦点

調査対象者

調査手法
調査方式

本日の焦点

13

II. 調査手法への伝統的アプローチ14調査票作成に際しての伝統的アドバイス

どんな調査票にも目標が３つある。

第一に、必要な情報を、調査対象者が答えることができるような、また、答えようとするような一連の特定な質問に表現(翻訳)しなければならない。[...]
第二に、[...] 調査対象者の疲労、倦怠、未完了、無回答を最小限に抑えるよう懸命に努力しなればならない。[...]
第三に、調査票による回答誤差を最小限に抑えなければならない。[...]
マルホトラ (2006)

質問文は、対象者が容易にかつ正しく理解できるかどうか、うまく答えられるかどうかを念頭において、対象者と向かい合って話している気持で考える。[…]
a. 必要な内容が抜けないようにする

b. 質問文はできるだけ短くする
c. やさしい用語を使う
d. 定義がはっきりしない用語をさける
e. 不明確なきき方をしない[…]後藤 (1996)

15

回答行動の伝統的概念化
導管メタファ
• 私たちのコミュニケーション観を広く支配する概念枠組み (Reddy, 1979)• 「言語は思考の導管である」
回答行動についての伝統的概念化は、導管メタファに依拠している(Houtkoop-Steenstra, 2000)

質問意図

バイアス源
バイアス源がないかぎり、調査主体から調査参加者に、質問意図が正しく伝達される

情報バイアス源
バイアス源がないかぎり、調査参加者から調査主体に、答えとなる情報が正しく伝達される

16

回答行動への認知的アプローチ
CASMアプローチCognitive Aspects of Survey Methodology
80～90年代、米の調査法研究者たちによって提唱されたアプローチ



回答行動の背後にある認知過程の分析を通じて、調査の改善を目指す(例, Sirken, et al. 1999)



主な焦点は調査票の改善 にあった



導管メタファに依拠する概念化の下で、バイアスが生じるメカニズムを解明

質問の意味の把握
関連する情報を記憶から検索
判断・評価
反応
Tourangeauの4段階モデル(Willis, 2005)

調査票の認知インタビュー

17

回答行動への5つの視点

目標
対人目標
外的・内的報酬…

処理

資源

想起
推論
選択 …

作業記憶
長期記憶
注意…

情報集約
外的状況

18

伝統的アプローチの特徴

目標

暗黙に、いくつかの対人目標を想定：{“Credible”; “True to the Self”; “Impressive“}(Kuncel, Borneman & Kiger, 2012)

資源

本人の態度・意見・選好に焦点を当てる

処理容易であることを重視
関心ある行動と類似した形式であることを重視

情報集約

対象者間の独立性を重視。回答の分布に注目

外的状況

回答行動に影響しないことを重視

19

III. 私たちの取り組み～目標・他者・状況～

20

本日ご紹介する内容

BDMメカニズム

目標のデザインベイジアン自白剤 *アイデア･バルーン *シチズン・フォーキャスティング

他者のデザイン

集合知テスト *アイデア・エボリューション *予測市場・アイデア市場 *状況のデザインリサーチ・イン・アクション *身体に訊くブランド選好 *＊ 弊社開発事例を含む
21

目標のデザイン

BDMメカニズム
目標のデザインベイジアン自白剤
アイデア･バルーン

22

目標のデザイン
BDMメカニズム(Becker, DeGroot, & Marshak, 1966)

例) ゲーテの印税 (1797年)
ゲーテは叙事詩「ヘルマンとドロテア」の印税について、出版社に次のように提案した•

ゲーテは要求額を記した書類を封印し、弁護士に渡す•

出版社はゲーテに、いくら支払う気があるかを提案する•

もしそれが要求額より低かったら、ゲーテは書類を取戻し、交渉を中止する•

もしそれが要求額より高かったら、(提案額ではなく)要求額で取引する出版社にとっては、真の評価額を表明するのが最適 (=インセンティブ整合的)
実際には、弁護士が出版社に要求額を漏らしてしまい、出版社は要求額を提案した(川越,2010)

23目標のデザイン

Wertenbroch & Skiera (2002)
対象者
ドイツ・キールのビーチにいた人対象者の課題

コーラ缶に対する「提案価格」を決める「買値」をくじ引きでランダムに決めるもし買値が提案価格を上回ったら実験は終了
もし買値が提案価格を下回ったら、参加者は自分の財布からお金を払い、コーラ缶をその買値で購入しなければならない
http://www.travel1000places.com/visit/germany/Kiel/10,012,beaches-near-kiel

24

目標のデザイン

対象者の立場から見ると安めに提案すると ...

提案価格

真の支払意思額

買値がこの範囲に落ちたら、安く買う機会を失う

高めに提案すると ...

真の支払意思額

提案価格

買値がこの範囲に落ちたら、高値で買う羽目になる

自分の真の支払意志額を提案するのが最適

25

目標のデザイン

結果：
BDM法の結果と、支払意思額を直接に聴取した場合の結果を比較•

結果は異なる•

BDM法のほうが妥当性も信頼性も高い

支払意思額平均 1.5(マルク)「いま喉が渇いていますか？」(5件法)への回答と支払意思額の相関

1.0

0.3
0.2

0.5

0.1

0.0

0.0
BDM

直接聴取

BDM

直接聴取

26

目標のデザイン
BDMメカニズムの背後にある発想とは？

取引としての回答行動•

調査とは、情報とインセンティブの取引である調査対象者は調査主体が知らない情報を持っている (情報の非対称性)
調査主体は、調査対象者に有形・無形のインセンティブを提供する•

インセンティブのデザインによって、真の情報を引き出そう
インセンティブ整合性 incentive compatibility
インセンティブによって引き出される行動が、システムからみて望ましい行動であること
調査においては... インセンティブによって真の情報の開示が引き起こされること

27

目標のデザイン
Ding (2007)
インセンティブ整合的コンジョイント分析
実際の製品をプレゼント用に用意

コンジョイント課題
XXX
XXX
XXX

XXX
XXX
XXX

XXX
XXX
XXX

XXX
XXX
XXX

Choice!

くじ引き
落選

当選

謝礼 (低額)謝礼 (高額)プレゼント製品に対する当選者の支払意思額を、コンジョイント分析で得た個人効用によって推定ルーレット
ルーレットで出た値段が支払意思額よりも上終了

ルーレットで出た値段が支払意思額よりも下ルーレットで出た値段で、プレゼント製品を強制的に購入させられる

28

目標のデザイン

コンジョイント課題
XXX
XXX
XXX

XXX
XXX
XXX

XXX
XXX
XXX

もしいいかげんに答えたら、なにが起きるんだろう？

仮にくじ引きで当選したとして…
プレゼント製品に対する自分の支払意思額が、本当の支払意思額よりも高く評価されたら？

買いたくもないものを高値で買わされる羽目になる！

低く評価されたら？

ルーレットでハズレになりやすい→せっかく安く買える機会を失う！

いいかげんに答えると、損をする！

29

目標のデザイン

正予測率

通常のコンジョイント分析より、予測的妥当性が高い
80%

60%

40%

20%

0%
通常のインセンティブ整合的

コンジョイント分析

コンジョイント分析

異なる選択課題に対する予測成績 (Ding, 2007; Table 2)30

目標のデザイン
ベイジアン自白剤

Bayesian Truth Serum (Prelec, 2004)

カテゴリカル質問への回答に対するスコアリング・ルール
BTSスコアの最大化を目指すとき、真実申告がベイジアン・ナッシュ均衡解となる•

BTSスコアは回答の真実性 (truthfulness) を表す•

スコアをインセンティブに連動させることで、真実性のある回答を引き出せる

必要な設問
Q1: 任意のカテゴリ質問 (K択質問)

Q2: 「Q1に他の人がどう答えるか」を予測させる質問

2択質問の例:
Q1. これまでに万引きをしたことはありますか？

YesQ2. Q1にYesと答える人は、どのくらいいると思いますか？

____ %

No31

目標のデザイン
BTSスコアの定義
対象者 i (=1,...,n)のカテゴリ k(=1,...,K) に対するQ1での選択有無を 𝑥𝑖𝑘 , Q2での回答を 𝑦𝑖𝑘 とする。

1𝑥𝑘 =
𝑛

1log 𝑦𝑘 =𝑛𝑛

𝑥𝑖𝑘𝑖𝑛log 𝑦𝑖𝑘𝑖𝐾

𝐵𝑇𝑆 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖 =𝑥𝑖𝑘 log
𝑘
情報スコア

𝑥𝑘+𝛼𝑦𝑘𝐾

𝑥𝑘 log
𝑘𝑦𝑖𝑘
𝑥𝑘

0<𝛼<1

予測スコア

32

目標のデザイン
BTSスコアの算出例
Q1. 万引きしたことはありますか？

Q2. Q1にYesと答える人はどのくらいいると思いますか？

BTSスコアはい20%⇒+0.31

いいえ10%⇒-0.18はい5%⇒+0.09

いいえ30%⇒-0.09

…

…

はい25%

「はい」回答率25%「はい」率予測の平均
18%

真実性が高い

真実性が低い…
⇒+0.32※上の例のQ1は2択設問だが、任意のカテゴリ数のSA設問について同じ方法でBTSスコアを算出できる
33

目標のデザイン
Weaver & Prelec (2013)
BTSスコアに応じて報酬を渡すと、回答者は正直になる•

ブランド名の再認課題•••

ブランド名を示し、知っているかどうかを訊ねる

正直でない回答を促進する実験手続き•「知っている」と答えたら10セント渡す•

調査参加者は実在しないブランド名に対してさえ「知っている」と答えやすくなる

さらに、BTSスコアを報酬と連動•「知っているブランドは？」「他の人はなんと答えると思いますか？」と尋ね、答えるたびにBTSスコアをフィードバック。

•「知っている」に対する10セントに加え、さらにBTSスコアに応じた少額のコインを渡す

34

目標のデザイン•

これを繰り返すと...
参加者は次第に実在しないブランド名を「知らない」と答えるようになる

実在しないブランドに対する「知っている」反応

BTSスコアと連動した報酬付与の繰り返し

35目標のデザイン
小野 (2015)
BTSスコアによる回答の質の評価
販売店従業員調査
これから上市される自社新製品への顧客の評価について回答(評価懸念バイアスが大きい)

ウェイティングした集計

BTSスコア

現実の成果を予測

36

目標のデザイン

割合60%
50%
40%
補正前

30%

補正後
20%
10%
0%
よい

ややよい

どちらともいえない

やや悪い

悪い

販売員による、来期の自社新製品への顧客の反応の評価
回答をBTSスコアで重みづけて補正

37

目標のデザイン
アイデア･バルーン(小野, 2014a)

オンライン調査のための自由回答聴取手法
多様な意見・視点を収集
製品開発初期のアイデア開発、製品･サービスのユーザ経験収集などの場面での利用を想定
青空をふわふわと流れていくバルーンを、マウスで捕まえてカゴにいれる

共同開発：株式会社マーシュ38

目標のデザイン
通常の自由回答聴取

自由回答画面

アイデア・バルーン
自由回答画面Question:

Question:

AnswerAnswer

アイデア・バルーン画面

ゲーム的な画面で、他の人の回答を分類

39

目標のデザイン
実査終了の時点で、回答の分類と、関係性の分析が可能

円は個々の参加者の自由回答。
数字と色は、自由回答の内容に基づいて行った分類を示す。
アイデア・バルーンによってアフターコーディングを再現できることがわかる。
40

目標のデザイン

文字数平均

回答はより豊かになる

35
30
25
20
質問1
15

質問2

10
50
通常の自由回答

アイデア・バルーン

回答の文字数平均41目標のデザイン
通常の自由回答聴取

自由回答画面Question:

Answer

アイデア・バルーン
自由回答画面Question:

Answer

誰が読むの？
誰が読むの？
アイデア・バルーン画面

さあ？

私とおなじような他の人が私の回答を読む！

42

目標のデザイン

BDMメカニズム

目標

インセンティブ
整合性を導入ベイジアン自白剤

アイデア･バルーン

インセンティブ
整合性を導入”Impressive”という対人目標を促進

資源(？)

処理(？)

情報集約
外的状況

43

他者のデザイン

シチズン・フォーキャスティング
他者のデザイン

集合知テストアイデア・エボリューション
予測市場・アイデア市場

44

他者のデザイン
シチズン・フォーキャスティング(Lewis-Beck & Skalaban, 1989)

日常は他者との相互作用にあふれている
人々は他者の態度・選好について推測できる「わたしは好きじゃないけど、うちのおばあちゃんは好きかも…」→ 本人の態度について聴取するのではなく、他者の行動を推測させる

45

他者のデザイン
Graefe (2014)
米大統領選の予測では、通常の選挙予測調査より正確

誰に投票するか誰が当選するか46

他者のデザイン
集合知テスト(開発中)「他者の選好の推測」に基づく消費者テスト例) 製品コンセプトを提示し…
あなたのお気持ちは？
買わない

どちらともいえない買う✔
「買う」と回答する人の割合は、100人中60人 よりも会場で紹介少ないだろう多いだろう✔

回収済回答の分布に基づき変動どのくらい自信がありますか？ 0から100点でお答えください。
「少ないだろう」に60点
47

他者のデザイン
他者の意向の推測とその確信度を組み合わせ、集団の確率予測を得るスコア

68点で収束

1人目

2人目

…

会場で紹介

回答者

購入確率スコア
消費者の購入見込みの集合知予測。
確率として表現される。値の絶対的な解釈が可能

68％
0％

Low

Middle

High

100%

48

他者のデザイン
アイデア・エボリューション

(小野, 2014b)

共同開発：株式会社マーシュ49

他者のデザイン

通常の自由回答聴取

アイデア・エボリューション

自由回答画面

自由回答画面1

Question:

Question:

AnswerAnswer

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価
自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答
Answer「最初に書いてくださったアイデアのままでも、全く新しいアイデアにしていただいても結構です。」
50

他者のデザイン

ある参加者の聴取フロー以降の参加者の聴取フロー

自由回答画面1

自由回答画面1

Question:

アイデア1

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価

自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答

アイデア2

Question:

最適化アルゴリズム
 一定以上の語数を持つ回答のみを提示する(無意味な回答は提示しない)
 評価が高い回答(有望回答)は、提示回数を多めにする
 同一の参加者に、複数の類似した回答は提示しない (入力直後に形態素解析を行い、過去回答との類似性を測定)

アイデア1

アイデア・エボリューション画面

他の人の回答を評価

自由回答画面2

全く同じ質問に再度回答

アイデア2

51

他者のデザイン
課題: 「こんな自販機があったらいいな」
アイデア1

アイデア2

ソフトクリームの自販機。
いろいろなテイストがあり、自分の好みの味をチョイスできる。ミックスでも良いし、いろいろな味を混ぜ込んでも良い。
最後に自販機から、自動で自分のチョイスしたフレーバーのソフトクリームが出てくる。

フルーツジュースの自販機。
色々な果物の中から自分の好きな果物を選び、自分の食べたいミックスのフルーツジュースができる。

「いいね」 18.2%「いいね」 33.3%

他の人の回答この人の評価

評価者数

いいね%

野菜サラダとかカットフルーツなど手をくわえないですぐにたべられるものがあったらいいなと思います。都会にはもうあるのかもしれませんが・・・

511.18

食中毒などの心配もあるのでカットフルーツまたは、個包装のフルーツなどならあってもいいと思います。

511.27

フルーツセットの自動販売機。それぞれに切り、皮をむいた物のセット（開ければすぐ食べれる）
最近は若者の間でフルーツ離れをしていると聞きます。
学校の帰り、通勤の帰り道などにあると買ってすぐに食べれるので便利だと思います。
食べごろのフルーツで自動販売機なので適度に冷えていていいと思うのですが。

511.1852

他者のデザイン
調査の進行に伴い、アイデアの質が高くなる

53

他者のデザイン
アイデア・エボリューションを通じて、通常の自由記述聴取に比べ、評価の高い、優れたアイデアが生成される
参加者間相互作用に伴い、より優れたアイデアが生成される (集合知の創出)

集合知
アイデア2
アイデア1
アイデア2
アイデア1
アイデア2
アイデア1
アイデア2
アイデア1

54

他者のデザイン
予測市場
未来の出来事によって価値が決まる仮想的な証券を取引する市場
参加者の知識を反映した動的な予測を可能にする

1998年頃から研究が急増
選挙予測 … Iowa Electronic Market (IEM); Shuugi.in
市場予測 … Hollywood Stock Exchange (HSX)

Hollywood Stock Exchange
公開予定映画を株として取引

Shuugi.in (佐藤,2010)
選挙結果などの将来の出来事を株として取引55

他者のデザイン
さまざまな予測課題で成功をおさめている

Hollywood Stock Exchangeによる映画の興収予測 (Wolfers & Zitzewitz, 2004)
56他者のデザイン
各参加者の知識を反映した動的な予測が可能

Tradesports.comによるサダム・フセイン失脚予測 (Wolfers & Zitzewitz, 2004)
57他者のデザイン
予測に用いる入力情報を事前に指定する必要がない
情報を収集し取引に生かそうとするモチベーションも生じる
Elieさん(仮名、コンピュータサイエンス学部博士課程在籍)
工事現場に通いつめて情報収集
建築監理者の携帯の番号まで入手
移転許可が公式発表される当日朝にいち早く情報を掴み「今日移転が許可される」株を買いまくった→ 取引成績は100位付近から15位に急上昇「カーネギーメロン大学のコンピュータ・センターが新しいビルへの移転を許可されるのはいつ」
証券市場 (Othman&Sandholm,2013)58他者のデザイン
アイデア市場
アイデア評価だけでなく、アイデア生成を目的に含めた市場


参加者は証券を取引するだけでなく、証券を市場に追加できる

LaComb, Barnett, Pan (2007)
GE社内で開催されたアイデア市場
技術開発のアイデアを募集し、証券として取引良好な評価を得た証券(アイデア)は、実際に開発へと進んだ

59

他者のデザイン
小野・佐藤 (2016a, 2016b)
アイデア市場による組織内アイデア開発

アイデア・ボーティング

準備

アイデア・トレーディング

報酬・調査

投稿者に報酬配布

参加者に報酬配布

市場取引
社員による

アイデア投稿

人気投票60

他者のデザイン

シチズン・フォー
キャスティング

集合知テスト

目標

資源

他者についての知識を利用

他者についての知識を利用

処理

他者についての推測を求める

他者についての推測を求める

情報集約

アイデア・エボ
リューション

予測市場・アイデ
ア市場”Impressiveである”という対人目標を促進

外的報酬の導入

他者の回答を利用

他者についての知識を利用
他者についての推測を求める

累積的集約

相互作用的集約外的状況

61

状況のデザイン

状況のデザインリサーチ・イン・アクション
身体に訊くブランド選好62

状況のデザイン
リサーチ・イン・アクション

弊社開発事例63

状況のデザイン
３次元センサーとジェスチャー認識技術を組み合わせた、ポータブルな調査デバイスを開発
任意の空間 をタッチパネルに変えることができる

消費の現場に深く埋め込まれたリサーチを実現

回答者にとっては、必ずしもリサーチではない(例, ビールのお勧め銘柄を教えてくれるエンターテインメント)

64

状況のデザイン
通常の定量調査

リサーチ・イン・アクション「調査」という状況「パブ」という状況どちらのビールが好きですか？

どっちが好き？

65

IV-3. 回答を身体化する
身体に訊くブランド選好

弊社開発事例66

IV-3. 回答を身体化する
接近 – 回避課題 (Approach-Avoidance Task; Chen & Bargh, 1999) に基づく
IAT (潜在連合テスト)などと並び、潜在的認知指標のひとつとして知られている(Gawronski & De Houwer, 2014)

課題

ブランドロゴを提示し、知っているかどうかをなるべく速く判断させる



反応は腕の動作 (伸ばす、曲げる)でおこなう。3次元センサーで測定

特徴

既知のブランドに対する潜在的態度が、動作の方向と干渉し、動作開始までの反応時間に反映される (はず)腕を伸ばす動作

腕を曲げる動作ポジティブな態度

干渉 → 反応時間長

反応時間短

ネガティブな態度

反応時間短

干渉 → 反応時間長

対象者にとっては、調査というよりもゲーム
67

状況のデザイン

リサーチ・イン・アクション

目標

身体に訊くブランド選好

遊戯性を導入

資源処理
情報集約

外的状況

消費の現場に埋めこむ

身体との相互作用をデザイン

68

IV.リサーチという経験のデザイン

69

リサーチという経験のデザイン
調査手法開発を通じて浮かび上がった概念

他者のデザイン目標のデザインrXD

リサーチという経験のデザイン

状況のデザイン小野 (2014a)
70

経験のデザイン

モノ

ユーザ

Experience

XD : eXperience Design71

経験のデザイン

ケリー & リットマン(2002)
72

経験のデザイン

http://www.thefuntheory.com
73リサーチという経験のデザイン

モノ

ユーザ
Experience

XD

経験のデザインリサーチ

参加者
Experience

rXD

リサーチという経験のデザイン
74

リサーチという経験のデザイン
階段

階段のデザインリサーチ

リサーチのデザイン

ユーザ

階段

階段という経験のデザイン

参加者

リサーチ

リサーチという経験のデザイン

rXD
75

rXDとリサーチの科学
階段

階段のデザイン階段

ユーザ

階段という経験のデザイン「階段の科学」は依然として重要！

西宮市建築基準法取扱基準

http://ga.at.webry.info/201112/article_7.html

76

rXDとリサーチの科学

リサーチ

リサーチのデザイン

リサーチ

参加者

リサーチという経験のデザイン

CASM
目標のデザイン状況のデザイン

他者のデザイン？？？

77

リサーチという経験のデザイン

rXD リサーチという経験のデザイン
消費者調査の価値を拡張

78

引用文献
Becker, G.M., DeGroot, M.H., Marschak, J. (1964) Measuring utility by a single-response sequential method.
Behavioral Science. 9(3), 226–232.
Chen, M. & Bargh, J. A. (1999). Nonconscious Approach and Avoidance Behavioral Consequences of theAutomatic Evaluation Effect. Personality and Social Psychology Bulletin, 25, 215-224.
Ding, M. (2007) An incentive-aligned mechanism for conjoint analysis. Journal of Marketing Research, 44(2),214-223.
Gawronski, B. & De Houwer, J. (2014) Implicit Measures in Social and Personality Psychology. In H. T. Reis, & C.
M. Judd (Eds.), “Handbook of research methods in social and personality psychology” (2nd edition). New York,
NY: Cambridge University Press.
Graefe, A. (2014) Accuracy of vote expectation surveys in forecasting elections. Public Opinion Quarterly, 78,204-232.
Houtokoop-Steenstra, H. (2000) Interaction and the Standardized Survey Interview: The Living Questionnaire.
Cambridge University Press.
Kuncel, N.R., Borneman, M., & Kiger, T. (2012) Innovative item response process and Bayesian faking detection
methods: More questions than answers. in Ziegler, M., Maccann, C., & Roberts, R.D. (eds.) "New prospectives
on faking in personality assessment", Oxford University Press.
LaComb, C.A., Barnett, J.A., & Pan, Q. (2007) The Imagination market., Information System Frontier, 9, 245-256.
Lewis-Beck, M.S. & Skalaban, A. (1989) Citizen Forecasting: Can Voters See into the Future? British Journal of
Political Science ,19, 146–53.
Othman, A. & Sandholm, T. (2013) The Gates Hillman Prediction Market. Review of Economic Design, 17, 95128.
Prelec, D. (2004) A bayesian truth serum for subjective data. Science, 306(15).
79

引用文献
Reddy, M (1979) The conduit metaphor: A case of frame conflict in our language about language. In A.
Ortony (Ed.), "Metaphor and Thought". Cambridge University Press.
Sirken, M.G., et al. (1999) “Cognition and Survey Research.” Wiley.
Weaver, R. & Prelec, D. (2013) Creating truth-telling incentives with the bayesian truth serum. Journal ofMarketing Research, 50(3), 289-302.
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