ユーザーの主観的な品質評価とMOS（Mean Opinion Score）の関係を深く分析することは、QoEの向上において重要なステップである。MOSは、ユーザーが体験した品質を数値化したものであり、主観的な評価を反映する。しかし、ユーザーの評価は個々の体験や期待に基づくため、同じネットワーク条件下でも異なるMOSが得られることがある。この乖離を最小化するためには、ユーザーのフィードバックを収集し、データ分析を通じてその傾向を理解することが重要である。
具体的には、ユーザーの嗜好や期待を考慮した新たな評価指標を導入することが考えられる。例えば、ユーザーのデモグラフィック情報や過去の視聴履歴を基に、個別のQoEモデルを構築することで、より正確なMOSの予測が可能になる。また、機械学習アルゴリズムを用いて、ユーザーの主観的な評価と客観的なネットワークパラメータとの関係をモデル化し、リアルタイムでのQoE予測を行うことも有効である。このようにして、主観的な品質評価とMOSの乖離を最小化し、より高いユーザー満足度を実現することができる。