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サンプリングは、代表的な個人レベルの測定の鍵です

4 分で読めます |Uche Onyewu 氏、データ サイエンス担当ディレクター |2019年7月発売

一人一人が何をしているのかを知らずに、企業が消費者行動を正確に測定するにはどうすればよいのか、立ち止まって考えたことはありますか?もしそうなら、あなたは一人ではありません。実際、私たちは疑問を抱いています ニールセンについて まさにこの話題です。結局のところ、米国には3億2500万人以上が住んでいるため、人々が懐疑的になるのは理解できます ニールセンについて メディアのエンゲージメントと買い物の習慣を、国内のすべての人をチェックすることなく測定する能力。

多くの理由から、できるだけ多くの人と関わることで消費者行動を測定することは現実的ではなく、必ずしも良い考えではありません。他のケースでは、それは単に実現不可能です。一部のユーザーは、選択または状況によって測定をオプトアウトすることを選択します。また、結果のデータが歪んで、参加する可能性が最も高いグループのみに焦点を当てる可能性があります。

良いニュースは、一人一人と個別に関わらなくても、非常に大きなグループの行動を理解することが可能であることです。 人は個人レベルの測定に不可欠であり、より大きな人々の宇宙を代表するために選ばれた人々の主要なグループで構成されるパネルは、提供できます インサイト より大きい人口の行動に。しかし、特にパネルに含まれる人数が、私たちが測定している大きなグループよりもはるかに少ない場合、それは具体的にどのように可能なのでしょうか?

なぜなら、私たちのパネルは人レベルの インサイト 真の消費者行動として、厳密なデータサイエンスと統計的サンプリング手法を用いて、パネルや調査で測定する母集団が、より多くの母集団を正確に表していることを確認しています。一般的に、サンプリングは、特定の母集団を測定する統計的手段であり、測定値を正確に拡張してより大きな母集団を表すことを目的としています。しかし、測定と同様に、すべてのサンプリング方法が同じように作られているわけではありません。

サンプリング方法は、通常、確率ベースと非確率ベースの 2 つのカテゴリのいずれかに分類されます。確率ベースのサンプリングでは、母集団内のすべての人が参加するように選択される確率が同じです。非確率サンプリングでは、一部の人が選ばれる可能性が高かったり低かったりする可能性があります。したがって、平等な表現を保証するには、何らかの形式の確率ベースのサンプリングを使用する必要があります。

しかし、サンプリングには、これら 2 つの異なる方法のどちらかを選択するだけではありません。具体的には、サンプリング プロセスの複雑さと実行はさまざまです。別の言い方をすれば、サンプルを実施するためのパラメータはかなり一般的であり、特定のサンプルの完全性は、それがどれだけ徹底的に調製されたかに依存します。無線測定では、100以上の重要なプロセスを適用して、ポータブルピープルメーター(PPM)とオーディオダイアリー測定サービスを推進し、実現しています。これらのプロセスを日次、週次、月次、四半期、年次ベースで実施し、ニールセンが可能な限り最も代表的なサンプルを生産できるようにしています。

では、全体的なプロセスはどのようなものなのでしょうか?まず、米国国勢調査のデータを活用して、測定対象の人口統計(年齢、性別、人種、民族、言語嗜好など)と地理的構成を推定し、最終的にはニールセン製品のサンプリング目標の設定に注力します。次に、過去のデータと予測モデルに基づいて、無作為に抽出された世帯の人口統計学的構成と、その世帯が参加する可能性を予測します。これらのモデルは、詳細な地理的レベル(教区、市、郡など)で実行され、これらのモデルを常に監視して、代表的なサンプルを維持し、必要に応じて更新します。

パネルに世帯を参加させる際には、ニールセン全体でさまざまな採用方法を採用しています。たとえば、無線測定の場合、測定エリア内のさまざまな潜在的なパネリストの主要な連絡先の詳細を確立するのに役立つサンプルベンダーに連絡します。これが最初のサンプルになります。開始サンプルの連絡先情報を保存すると、私たちのチームはサンプル選択プロセスを開始し、最終的にさまざまな下流の募集業務(募集資料の郵送、電話インタビューの実施、会員代表の世帯訪問など)を促します。

プロセス全体を通して、世帯がパネルや調査に参加する機会が与えられるかどうかを決定する多くの要因があります。これらの要因は、測定する母集団の代表的なサンプルを達成する能力に直接関係しています。

テクノロジー、Cookie、リターンパスデータ、「いいね!」、プレイリストアルゴリズム、その他無数のデジタルマーカーが、オンライン生活のどこにいても「足跡」を残す世界に住んでいるのは事実です。しかし、そのデータの多くは完全ではありません。そのデータの多くにはバイアスがかかっています。そのデータの多くは、測定に使用することを意図していませんでした。しかし、個人レベルの情報は、真の測定のための決定的な情報源であることに変わりはありません。そして、サンプリングは、個人レベルの代表的な測定を解き放つ鍵となります。

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