電子メディア露出測定システムの精度および到達率を向上させるための方法および装置
メディア露出をクレジットするための方法および装置が開示されている。例示的な方法は、複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出すること、複数の回答者のそれぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、導出した複数の移動経路を基礎として決定すること、および決定した複数のメディア・サイトに対する露出を修正し、修正した決定した露出の統計的精度を向上させることを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願
本件は、『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・プロセッシング・データ・コレクテッド・バイ・ア・GPS‐イネーブルド・メディア・メジャメント・システム(Methods and Apparatus for Processing Data Collected by a GPS‐enabled Media Measurement System)』と題して2004年7月30日に出願された米国特許仮出願第60/592,554号;『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・インプルービング・ザ・アキュラシィ・アンド・リーチ・オブ・エレクロトニック・メディア・エクスポージャ・メジャメント・システムズ(Methods and Apparatus for Improving the Accuracy and Reach of Electronic Media Exposure Measurement Systems)』と題して2005年5月17日に出願された米国特許仮出願第60/681,785号;および『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・インプルービング・ザ・アキュラシィ・アンド・リーチ・オブ・エレクロトニック・メディア・エクスポージャ・メジャメント・システムズ(Methods and Apparatus for Improving the Accuracy and Reach of Electronic Media Exposure Measurement Systems)』と題して2005年6月8日に出願された米国特許仮出願第60/688,494号の恩典を主張する。米国特許仮出願第60/592,554号、同第60/681,785号、ならびに同第60/688,494号;および米国特許出願第10/686,872号ならびに同第10/318,422号は、参照によりその全体がこれに援用される。
【0002】
この開示は、概してメディア露出測定システムに関し、より詳細に述べれば、電子メディア露出測定システムの精度および到達率を向上させるための方法および装置に関する。
【背景技術】
【0003】
過去においては、屋外メディアのためのメディア露出測定システムが、たとえば自動車交通量調査(たとえば、所定の日の道路を移動する車両の数の計数)に頼るか、または想起(たとえば、調査を通じて消費者が屋外広告を見たことを思い出す能力)を要求し、達成されたメディア露出の数を決定していた。
【0004】
より最近では、メディア露出を測定し、クレジット(credit)するための電子システムが開発され、屋外広告主が、科学的かつ検証可能な精度をもって広告主自身の屋外メディア・サイトの到達率を測定し、設置することを可能にしている。図1は、衛星ポジショニング・システム(SPS)(たとえば、米国のグローバル・ポジショニング・システム(GPS)およびヨーロッパのガリレオ・システム(現在建設中))テクノロジを使用して自動車運転者および/または通行人の屋外メディア・サイトに対する露出を追跡する従来技術の電子メディア露出測定システム100を例示している。参与者または回答者102の露出を追跡するために、回答者102がSPS利用可能モニタリング・デバイス110(たとえば、ニールセン(Nielsen(登録商標))パーソナル・アウトドア・デバイス(NpodTM))を携帯(装着)する。デバイス110は、周期的(たとえば4〜5秒ごと)に複数のSPS衛星105A〜Cによって送信される複数の信号を捕捉して受信し、それらの複数の受信した信号を使用してデバイス110についての現在の地理的場所(すなわち位置決定)および現在の時刻を計算する。通常デバイス110は、デバイス110の、したがって回答者102の現在の地理的な場所を決定するために最小数のSPS衛星105A〜Cからの信号の受信を必要とする(たとえば、GPSシステムにおいては、デバイス110が、少なくとも3または4のGPS衛星からの送信信号を必要とする)。デバイス110は、各位置決定の結果(たとえば、ジオコード・ロケーション・データおよび時刻、および望ましい場合には日付)を、コンピューティング・デバイス125によるその後の処理のために連続的にストアする。
【0005】
記録された位置決定データのシーケンス(たとえば、対応するジオコード・ロケーション・データおよび時刻および/または日付の値の集合)は、デバイス110からダウンロード・サーバ120へ随時に、周期的に、またはリアルタイム・ベースでダウンロードされる。ダウンロード・サーバ120は、回答者のパーソナル・コンピュータ(PC)または電子測定システム100に関連付けされたコンピュータのいずれとすることもできる。ダウンロード・サーバ120もまた、ダウンロードされた移動経路データ(すなわち、記録された位置決定データのシーケンス)をコンピューティング・デバイス125に提供する。デバイス110からダウンロード・サーバ120へデータをダウンロードするため、およびダウンロード・サーバ120からコンピューティング・デバイス125へデータを転送するための種々の周知のテクニックのいずれを使用することも可能である。たとえば、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)接続を使用してデバイス110をダウンロード・サーバ120に取り付け、デバイス110およびダウンロード・サーバ120上で実行しているリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライバを使用することができる。
【0006】
メディア・サイト115に対する露出を決定するためにコンピューティング・デバイス125は、デバイス110によって記録された位置決定のそれぞれの場所と、メディア・サイト115の場所を比較する。メディア・サイト115の場所はデータベース130内に用意されており、特にデータまたは情報の中でも複数のメディア・サイトについてのジオコード・ロケーション・データを収めている。図1の例のシステム100においては、回答者の場所がメディア・サイト115に「充分に近い」(たとえば、あらかじめ決定済みの距離内である)とき、メディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる。
【0007】
メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データは、産業市場機構(たとえば、交通監査局(Traffic Audit Bureau(TAB)))によって生成および提供がなされ、コンピューティング・デバイス125によって記録された位置決定と既知のメディア・サイトの場所のマッチングの間に使用される。しかしながらデータベース130内に提供されるジオコード・ロケーション・データは、不完全なことおよび/またはときとして不正確なことがある。たとえばデータベース130が、メディア・サイト115の場所のテキスト記述(たとえば、マディソン通りの1番街と2番外の間(on Madison Blvd. between 1st Street and 2nd Street))を含み、実際のジオコード・ロケーション・データを含まないことがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
種々の理由のため、デバイス110が位置決定の試行を完成できないこともある。たとえばデバイス110が、たとえばSPS衛星105A〜Cとデバイス110の間の通信路を妨害する人工的もしくは自然に生じた厚い群葉または構造によって引き起こされた信号減衰に起因して必要な数の衛星105A〜Cからの信号の捕捉および受信ができないことがある。建物、駐車場構造、トンネル、地下鉄システム等の領域は、通信路の妨害が日常的に起こり得るエリアの例である。さらに、成功した位置決定が、近隣の物体(たとえば、繁華街エリアの高い建物)によって引き起こされるマルチパスひずみに起因して、またはクロック(すなわち、タイミング)のずれまたは誤差に起因して精度を欠くこともある。その種の状況においては、デバイス110によって記録され、その後に続いてコンピューティング・デバイス125によって処理される位置決定のシーケンスが、回答者102によって通り抜けられた移動経路内のギャップを含むか、既知の移動コース(たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州間高速道路、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等)を追随しない、通り抜けられた経路を表すことがある。
【課題を解決するための手段】
【0009】
ここで述べる例示の装置は、多くのコンポーネントの中でも特にハードウエア上において実行されるソフトウエアを含むが、その種の装置は単に例示に過ぎず、限定と考えるべきではない。たとえば、開示されているいずれかまたはすべてのハードウエアおよびソフトウエア・コンポーネントが、専用ハードウエア内において排他的に、ソフトウエア内において排他的に、ファームウエア内において排他的に、またはハードウエア、ファームウエア、および/またはソフトウエアの何らかの組み合わせにおいて具体化され得ることは企図されている。
【0010】
それに加えて、以下の開示が例示的なSPSベースの電子メディア測定システムに関してなされているが、開示されている装置は、このほかの多くの電子メディア測定システムに容易に適用できることが理解される必要がある。したがって、以下は例示的な装置、方法、および製品について述べているが、当業者であれば、開示された例がその種のシステムを実装するための唯一の手段でないことを容易に認識することになろう。
【0011】
概して言えば、ここの例の装置、方法、および製品は、回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータの処理に使用することができる。ここで述べている特定の例においては、処理後のデータが既知の移動コース(たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等)に沿った移動経路をより良好に表すようにデータが処理される。ここで述べている追加の例においては、データが、妨害された信号の受信に関連付けされるエリアを通る移動経路を表し、かつデータ内に存在する欠如を解消するように処理される。その種の欠如には、回答者によって通り抜けられた場所の間の大きなギャップ、不正確な場所のデータ等を含めることができる。
【0012】
さらに、ここに述べられている例示的な装置、方法、および製品を、回答者によって通り抜けられた場所とメディア・サイトの関連付けに使用し、それによってメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすることもできる。ここに述べられている特定の例においては、メディア・サイトに関連付けされた幾何学的影響力ゾーン内を回答者がそのメディア・サイトの観察または消費に好都合な方向に沿って通り抜けた場合に、そのメディア・サイトに対してメディア露出がクレジットされる。ここに述べられている追加の例は、メディア露出のクレジットに先行して満たされるべき制約を適用する。ここに述べられているさらに別の例は、回答者によって通り抜けられた場所と、妨害された信号受信を伴うエリア内に位置するメディア・サイトおよびモバイル・メディア・サイトを関連付ける。
【0013】
ここに述べられている例示的な装置、方法、および製品は、メディア露出クレジットデータを調和させ、現実のメディア露出特性を示していない統計的異常を除去するために使用することができる。特定の例においては、平均のサイト通行評価を維持しつつ、クレジットがあらかじめ決定済みの量の期待値内となるようにメディア露出クレジットデータが処理される。結果として、ここに述べられている例は、電子メディア測定システムの精度ならびに到達率を向上させるために使用することができる。
【0014】
不正確な、または欠落した(たとえば、記録された位置決定のシーケンス内、またはメディア・サイトの場所情報内における)データは、メディア露出計算デバイスによって決定されるメディア露出クレジットの精度に有害な影響を与え得る。電子メディア露出測定の精度および信頼性を実質的に向上させるために、記録された移動経路データおよびメディア・サイトの場所のデータを、ここに述べられている例示的な方法および装置を使用して処理し、上記の欠陥を克服することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0015】
図2は、図1のモニタリング・デバイス110の実装に使用することのできる一例のSPS利用可能デバイス200を例示している。複数のSPS衛星105A〜Cによって送信された信号(すなわちSPS信号)を受信し、デコードするためにデバイス200は、SPS信号受信機205、SPS信号デコーダ210、およびアンテナ215を含んでいる。種々のテクニックのいずれかを使用し、SPS信号受信機205は、アンテナ215によって受信した無線周波数(RF)アナログ信号をSPS信号デコーダ210による処理および/またはデコードに適したディジタル・ベースバンド信号(すなわち、受信された信号)に変換する。たとえばSPS信号受信機205は、復調器、ダウン‐コンバータ、フィルタ、および/またはアナログ‐ディジタル(A/D)コンバータを使用して実装することができる。種々の周知のテクニックのいずれかを使用し、SPS信号デコーダ210は受信信号を処理し、可能であれば(すなわち、最小数のSPS衛星105A〜Cが利用可能であれば(たとえばGPSシステムにおいては、SPS信号デコーダ210が少なくとも3または4の衛星から受信した信号を使用する))デバイス200の現在の場所を決定する(すなわち、位置決定を実行する)。SPS信号デコーダ210は、受信した信号はもとより、決定した場合にはデバイス200の現在の地理的な場所をプロセッサ220に提供する。プロセッサ220は、位置決定および受信された信号の両方(すなわち擬似距離データ)をストレージ・メモリ225内に記録する。上記の方法を周期的に実行することによって、記録されたデータが回答者102(図1)によって通り抜けられた移動経路を表す。
【0016】
図2の例のデバイス200は、さらにインターフェース230を含み、デバイス200が図1のダウンロード・サーバ120と通信することを可能にする。デバイス200は、メディア露出計算デバイス(MECD)300(図3に関連して後述)に、記録済みの移動経路データ305(すなわち、位置決定のシーケンスおよびデバイス200によって記録された受信信号)をダウンロード・サーバ120経由で提供する。
【0017】
当業者にとっては容易に明らかになろうが、図2のプロセッサ220は、デバイス200の動作、状態等に関する追加のデータを監視し、ストレージ・メモリ225内に記録することができる。たとえばプロセッサ220は、バッテリの使用、デバイスの電源オンおよび電源オフ時間、ソフトウエア障害等を監視することができる。
【0018】
MECD 300によるメディア露出クレジットの、一貫性があり、かつ信頼できる決定を促進するために、回答者102によって通り抜けられた移動経路が好ましくは正確であり(すなわち、回答者102によって通り抜けられた実際の場所を反映し)、1ないしは複数の既知の移動コース(たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等)を追従し、かつ互いに充分に近い位置決定を含む。しかしながら、前述したとおり、デバイス200によって記録される位置決定のシーケンス(すなわち、記録された移動経路データ305)は、必ずしも常にこれらの要件を満たさないことがある。
【0019】
図3は、本発明の教示に従って組み立てられた一例のMECD 300を例示した概略図であり、図1のコンピューティング・デバイス125の実装に使用することができる。記録された移動経路データ305およびメディア・サイト情報(データベース130内に収められている)の後処理を行うために、図3のMECD 300はプリプロセッサ308を含む。図3の例のプリプロセッサ308は、記録された移動経路データ305(デバイス200によって記録され、ダウンロード・サーバ120経由で提供される、決定された地理的な場所および受信された信号(すなわち、擬似距離データ)の両方を含む)を操作し、向上された移動経路データ315を生成する移動経路プロセッサ310を含む。例示されている例においては、記録された移動経路データ305および向上された移動経路データ315が、MECD 300の部品として実装される1ないしは複数のメモリおよび/またはストレージ・デバイス内にストアされる。当業者には容易に明らかになろうが、記録された移動経路データ305および向上された移動経路データ315は、このほかの態様において実装することもできる。たとえば、MECD 300に取り付けられ、それと通信するべく構成されたメモリまたはストレージ・デバイスの使用がある。
【0020】
移動経路プロセッサ310は、記録された移動経路データ305を処理し、位置決定の完全性および精度を向上させる。たとえば移動経路プロセッサ310には、記録された受信済みSPS信号を使用して位置決定(たとえば、デバイス200が地理的な場所を決定できなかった場所において)を導くこと、デバイス200によって決定された位置決定の精度を向上させることなどが可能である。移動経路プロセッサ310は、ほかの既知のSPSの制限、たとえばクロックのドリフトおよびマルチパス信号ひずみ等を補償する追加のアルゴリズムを含むこともできる。
【0021】
図4Aは、図3の例の移動経路プロセッサ310を実装する一例の態様を例示している。記録された移動経路データ305を処理するために、図3の例の移動経路プロセッサ310は、記録された移動経路データ305を操作する処理エンジン405を含む。たとえば処理エンジン405は、記録された移動経路データ305を連続的に、および/または並列的に操作する1ないしは複数のフィルタとして実装することができる。図4Aに例示されている例においては、処理エンジン405が、データ転送ユニット415によってストレージ・メモリ410に転送された移動経路の全部または部分を表すデータ・ポイントのセットを処理する(たとえば、フィルタのセットを適用する)。処理エンジン405は、データ・ポイントのセットを操作して、中間値(たとえば、いずれかのフィルタの出力として生成され、その後に続くフィルタへの入力として使用される修正された、および/または追加のデータ・ポイント)がある場合にはそれを配置し、ストレージ・メモリ410に戻す。最終的な出力データ・ポイントが、処理エンジン405によって向上された移動経路データ315内に配置される。
【0022】
図3および4Aに例示されているとおり、また一例の精密エフェメリスフィルタ442(図4B)に関連して後述するとおり、図4Aの処理エンジン405は、インターネット接続390を経由して国際地理学会(International Geological Society)(IGS)によって提供されるデータ395にアクセスすることができる。たとえばデータ395は、既知の時間的瞬間におけるSPS衛星105A〜Cの場所を正確に指定するデータを含む。
【0023】
図4Aに例示されている例においては、ストレージ・メモリ410が、記録された受信済みSPS信号、デバイス200によって決定された位置決定、および移動経路プロセッサ310によって導出された位置決定をすべて含む。ストレージ・メモリ410内にストアされているデータのストアには、種々の適切なテクニックいずれを使用してもよい。たとえば、オブジェクト指向データ・ストレージ・テクニックの使用、データ構造の配列の使用等がある。
【0024】
例示の処理エンジン405の実装には、種々のテクニックのいずれを使用してもよい。たとえば処理エンジン405は、汎用処理デバイスおよび/または専用処理デバイス(たとえばディジタル信号処理デバイス)上で実行するソフトウエアおよび/またはファームウエアとして、ハードウエアを使用して、またはソフトウエア、ファームウエア、および/またはハードウエアの任意の組み合わせを使用して実装することができる。
【0025】
これも当業者には容易に明らかになろうが、ストレージ・メモリ410は、種々のテクニックのいずれを使用して実装してもよい。たとえば、記録された移動経路データ305の実装に使用されるメモリまたはストレージ・デバイスの1ないしは複数の部分、または独立のメモリ、ストレージ・デバイス、および/または移動経路プロセッサ310と直接関連付けされるハードウエア・レジスタの使用がある。さらに、これも当業者には容易に明らかとなろうが、データ転送ユニット415は削除することができる。たとえば処理エンジン405は、記録された移動経路データ305から初期データ・ポイントを直接読み出すべく構成することができる。
【0026】
図4Bは、図4Aの例の処理エンジン405の実装に使用することのできるフィルタの一例のシーケンスを例示している。図4Bに例示されている例においては、フィルタがオブジェクト指向プログラミング・テクニックを使用して実装されており、それによってフィルタの数、型、シーケンス、構成、相互接続等における柔軟性を促進している。
【0027】
図4Bに例示されている例のフィルタ・シーケンスは、デバイス200によって決定された位置決定のセットを使用し、導出された位置決定の初期セットを作成するNAV評価フィルタ440を伴って開始する。種々の周知のテクニックのいずれかを使用して、精密エフェメリスフィルタ442は、インターネット390経由でIGSから精密SPS衛星ロケーション・データ395(つまりエフェメリスデータ395)を獲得し、このエフェメリスデータ395を使用して、デバイス200によって記録された擬似距離データ(すなわち受信されたSPS信号)の精度を向上させる。たとえば、精密エフェメリスフィルタ442は、擬似距離データ内の各データ・ポイントにおいてデバイス200によって記録された各タイムスタンプを使用して既知の時刻におけるSPS衛星105A〜Cの既知の位置(すなわちエフェメリスデータ395)の間を補間し、記録されたタイムスタンプの瞬時における衛星の精密な場所を決定する。次に高度フィルタ444が、衛星のエフェメリスデータ395を基礎とし、標準軌道幾何学的原理を使用して、各擬似距離または位置決定データ・ポイントに関連付けされるSPS衛星105A〜Cのそれぞれについて水平線からの仰角を計算する。擬似距離データから導出された位置決定の精度を向上させるために高度フィルタ444は、SPS衛星105A〜Cのうちの水平線に対して低いものに対応する擬似距離データを破棄する。
【0028】
次に、非同時擬似距離(NSPR)フィルタ446が、欠落している位置決定データ・ポイント(たとえば、デバイス200が位置決定を決定できなかった場所を表す)を探し出し、追加の位置決定を導出する。一例においてNSPRフィルタ446は、欠落している位置決定データ・ポイント周りに中心を置く擬似距離データ・ポイントのセット、欠落している位置決定データ・ポイントに関連付けされる擬似距離データおよびもっとも近い位置決定データ・ポイントから計算された補間済みクロック・ドリフト値を使用して欠落している位置決定データ・ポイントを導出する。
【0029】
受信機自律完全性モニタ(RAIM)フィルタ448は、移動経路を処理してマルチパスひずみによって引き起こされた誤差を除去する。マルチパスひずみは、1ないしは複数のSPS衛星105A〜Cとデバイス200の間に位置する複数の表面から反射されたSPS送信信号の受信によって引き起こされる。したがってデバイス200は、それぞれが異なる時間遅延および位相特性を有する複数バージョンのSPS送信信号を受信する。擬似距離データ・ポイントが4もしくはそれを超える数のSPS衛星からの信号を含む例においては、RAIMフィルタ448が、それらのSPS衛星のうちの3つの各順列を使用して位置決定を導く。より詳細には、4つの衛星(すなわち、#1、#2、#3、および#4)が利用可能であるとすると、衛星(#1 #2 #3)、(#1 #2 #4)、(#1 #3 #4)、および(#2 #3 #4)の組み合わせについて4つの位置決定が導かれる。擬似距離データ・ポイントが3つのSPS衛星(たとえば衛星105A〜C)からの信号を含む別の例においては、RAIMフィルタ448が、3つのSPS衛星105A〜Cおよび4番目のSPS衛星(図示せず)の最後に既知の位置のうちの各順列を使用して位置決定を導く。上記の例のいずれにおいてもRAIMフィルタ448が、導出された位置決定を互いに比較する。導出された位置決定が実質的に一致する場合には、その位置決定が移動経路内に含められる。一致しなければマルチパスひずみが生じていると見なされ、その位置決定が移動経路データから除去される。
【0030】
追加の位置決定の導出または既存の位置決定の精度の向上を行った後は、街路制約フィルタ450(図7A〜C、8A〜C、および9A〜Gに関連して後述する)が、移動経路内に含まれている各位置決定を整列して既知の移動コースの中心線に対応させる。たとえば街路制約フィルタ450は、導出された位置決定を、既知の移動コースに一致するもっとも近いポイント(たとえばもっとも近い道路の中心線、歩道等)に対して修正(すなわち、整列)するが、このもっとも近いポイントは、最短ユークリッド距離を基礎として決定することができる。しかしながらその種の修正が、結果として不規則な、または不合理な態様で方々にスキップまたはジャンプする移動経路(たとえば、通りの両側に位置する2つの歩道の間を往来する移動経路)をもたらすことがある。この問題を緩和するために、街路制約フィルタ450による追加の処理を実行することができる。また街路制約フィルタ450は、動きの一貫性を確保するべく移動経路データを処理することができる。たとえば街路制約フィルタ450は、回答者102が乗り物に乗っていることを移動速度が示しているか否かを決定し、それが示されるときには、移動経路が直接的な環境(たとえば、橋、オーバーパス、アンダーパス、一方通行路等)によって許される動きと矛盾しないことを確保する。
【0031】
ギャップ・フィルタ452は、向上された移動経路データ315が位置決定のシーケンスから構成され、かつそれにおいて各位置決定が先行および後続の位置決定からあらかじめ決定済みの距離(たとえば50フィート)を超えないように追加の位置決定を導出する。追加の位置決定は、直線および曲線の移動経路を説明し、かつその追加的に導出された位置決定が既知の移動コースの中心線に整列することを確保する、種々のいずれかの幾何学的または三角法テクニックを使用して導出される。最後に米国海洋電子機器協会(NMEA)フィルタ454が、標準データ・フォーマット(たとえば、周知のNMEA‐0183フォーマット)を使用して向上された移動経路データ315を出力する。
【0032】
当業者には容易に明らかとなろうが、図4Aの処理エンジン405の実装に使用されるフィルタの数、シーケンス、型、構成等は図4Bに示されているものと異なることが可能である。たとえば、移動平均フィルタを使用して位置決定のシーケンスの移動平均を計算し、ノイズの多いデータのスムージングを行うことができる。より詳細には、最新のn個の緯度および最新のn個の経度、すなわち最新のn個の位置決定の座標に対応する緯度および経度のそれぞれの移動平均を計算する。別の例においては、クロック・ドリフト補間フィルタが、デバイス200によって使用されるクロック内のドリフトのモデリングを行い、擬似距離データに対して時間補正を適用する。さらに別の例においては、推測フィルタが、以前の位置決定および評価済みの回答者の移動方向ならびに速度を使用して位置決定を評価する。
【0033】
さらに別の例においては、フィルタが2つの並列パス内に配置される。たとえば、移動経路データ305がデータ並べ替えフィルタによって2つのセットに分割される。第1のセットは、大きな建物を含む地理的領域(たとえば、繁華街エリア)の内側で生じた回答者102の場所を表すデータ・ポイントを含み、第2のセットはより郊外のエリア内のデータ・ポイントを含む。続いてそれぞれのデータのセットが1ないしは複数のフィルタに通されるが、それにおいてそれぞれのデータのセットに適用されるフィルタは、異なるとすることも可能であり、同一とすることも可能である。さらに、これら2つのフィルタのセットの間においてデータを交換することも可能である(たとえば、2つのフィルタ・パスを交差結合することができる)。その後、2つのパスの出力の結合に解選択フィルタが適用されて回答者102についての全体的な移動経路が作られる。
【0034】
回答者102が、SPS信号受信の妨害を伴うエリア内(たとえば、地下鉄、トンネル、駐車ガレージ、建物内等)を通って移動するときには、移動経路プロセッサ310が、メディア露出測定システムの精度ならびに到達率をさらに向上させるべく動作できる。一例においては処理エンジン405が、記録された位置決定内の大きなギャップを検出し、その大きなギャップが第1の地下鉄入口近傍において開始し、かつ第2の地下鉄入口の近傍において終了することを検出するべく構成されるギャップ検出フィルタを含む(現在のSPSテクノロジは、デバイスが地下に位置するときに機能しないことによる)。その種の大きなギャップが検出された場合にギャップ検出フィルタは、処理エンジン405を、その大きなギャップを向上された移動経路データ315内に残置するが、そのギャップがおそらくはそのギャップの開始と終了の間に位置する地下鉄システムの経路に対応することを示す情報を記録するべく構成する。ギャップ検出フィルタは、別の形式の信号妨害のある移動、たとえば乗り物用または歩行者用トンネルの通過、駐車ガレージ内等についても類似の検出および記録を行うことができる。上記のテクニックは、このほかの様式の、回答者の場所の決定に使用することのできる信号の潜在的な妨害のために実装することも可能である。
【0035】
以下に論じるとおり、この例のMECD 300は、第1および第2の地下鉄入口を使用して、地下鉄システムを通ってそれらの2つの地下鉄入口を接続するもっともらしい経路を決定することができる。そのようにしてMECD 300は、回答者102によって採用されたと見られる地下鉄経路に沿って位置するか、またはその地下鉄経路に沿って回答者102を運ぶ地下鉄車内に位置する既知のメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすることが可能である。同様に、回答者102が、ほかの信号妨害のある移動経路(たとえば、乗り物用または歩行者用トンネル、建物構造の中等)内のメディア・サイトに露出される場合においてもそれらのメディア・サイトにメディア露出が適正にクレジットされ得る。
【0036】
図3に戻るが、ジオコード・ロケーション・データがデータベース130から欠落しているメディア・サイトを扱うために、またはデータベース130内に存在するジオコード・ロケーション・データを検証するために、図3のプリプロセッサ308は、さらにメディア・サイト・プロセッサ320を含む。
【0037】
図5は、図3のメディア・サイト・プロセッサ320を実装する一例の態様を例示している。図5に例示されているメディア・サイト・プロセッサ320は、データベース130と通信してメディア・サイト情報(すなわち、ジオコード・ロケーション・データ、メディア・サイトの場所のテキスト記述、メディア・サイトの型等)、および既知の移動コースについてのジオコード・ロケーション・データ、参照ポイント、陸標等を獲得するデータベース・アクセス・エンジン505を含む。例示のメディア・サイト・プロセッサ320は、さらに、データベース130内にストアされているか、インターネット390経由で利用できることのあるメディア・サイトのイメージにアクセスするイメージ・リーダ510を含む。
【0038】
一例においてはメディア・サイト・プロセッサ320が、メディア・サイトの場所のテキスト記述を、既知の移動コース、陸標、参照ポイント等を指定する情報とともに使用してそのメディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導く。一例のメディア・サイトは、そのメディア・サイトが西側3番街のステート・ストリートとメイン・ストリートの中間に位置することを示すテキストによる場所の記述を有する。ジオコード・ロケーションを導出するために、この例のメディア・サイト・プロセッサ320は、処理デバイス515を含む。3番街とステート、および3番街とメインの交差点についてのジオコード・ロケーションがわかることから、処理デバイス515は2つの既知のジオコード・ロケーションの間を補間してその例のメディア・サイトのジオコード・ロケーションを決定する。
【0039】
別の例においてはメディア・サイト・プロセッサ320が、メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データの精度を、イメージ認識またはマッチング・テクニックを使用してそのジオコード・ロケーション・データとそのメディア・サイトのイメージのディジタル表現(たとえば、衛星イメージ、空撮写真等)を比較することによって検証する。たとえばメディア・サイト・プロセッサ320は、都市の部分の空撮写真内においてそのメディア・サイトを探し出し、そのメディア・サイトの場所と、そのメディア・サイトのために利用可能なジオコード・ロケーション・データを比較することができる。
【0040】
イメージ内においてメディア・サイトおよびそのほかの既知のポイント(たとえば、既知の移動コース、陸標、参照ポイント等)を探し出すために、メディア・サイト・プロセッサ320は、イメージ処理エンジン520を含む。一例においては、イメージ処理エンジン520が、周知の適切なイメージ認識および/またはマッチング・テクニックを使用してイメージ内の2つの交差点およびメディア・サイトを探し出す。続いてこのイメージ処理エンジン520は、それらの交差点およびメディア・サイトの相対的な場所を決定する。たとえば、イメージ処理エンジン520は、そのメディア・サイトがそれら2つの交差点の間の3分の1のところに位置すると決定できる。
【0041】
処理デバイス515は、イメージ処理エンジン520によって決定された相対的な場所情報を使用してそのメディア・サイトのジオコード・ロケーション・データを検証することができる。たとえば、上記の例において処理デバイス515は、探し出された2つの交差点についての既知のジオコード・ロケーション・データおよびそのメディア・サイトが2つの交差点の間の3分の1のところにあるという決定を使用してそのメディア・サイトのジオコード・ロケーション・データを導出する。続いて処理デバイス515は、そのメディア・サイトについて導出したジオコード・ロケーション・データと、そのメディア・サイトについてすでに用意されている(たとえば、データベース130内に含まれているか、またはテキストの場所記述を基礎として処理デバイス515によって決定された)ジオコード・ロケーション・データを比較する。それらのジオコード・ロケーション・データが整合すれば、そのメディア・サイトの場所が検証される。整合しなければ、その先の調査および検証のためにそのメディア・サイトの場所にフラグを立てることができる。
【0042】
処理デバイス515およびイメージ処理エンジン520は、種々のテクニックのいずれかを使用して実装することができる。たとえば処理デバイス515およびイメージ処理エンジン520を、汎用処理デバイスおよび/または専用処理デバイス(たとえばディジタル信号処理デバイス)上で実行するソフトウエアおよび/またはファームウエアを使用して、ハードウエアを使用して、またはソフトウエア、ファームウエア、および/またはハードウエアの任意の組み合わせを使用して実装することができる。テキストによる場所の記述からのジオコード・ロケーション・データの決定およびジオコード・ロケーション・データの検証は、マニュアルで実行してもよい。
【0043】
図3に例示された例に戻るが、処理されたメディア・サイト・ロケーション・データ325は、MECD 300の部分として実装される1ないしは複数のメモリおよび/またはストレージ・デバイス内にストアされる。しかしながら処理されたメディア・サイト・ロケーション・データ325を、このほかの態様において実装することも可能である。たとえば、MECD 300に取り付けられ、それと通信するべく構成されたメモリまたはストレージ・デバイスの使用、データベース130内等がある。
【0044】
図6A、6B、および6Cは、図3の例のプリプロセッサ308、図3の移動経路プロセッサ310、および図3のメディア・サイト・プロセッサ320をそれぞれ実装するべくプロセッサ(たとえば、図23のプロセッサ2305A〜Cの1つ)によって実行できる例示的な機械可読インストラクションのフローチャート表現を図示している。図6A〜Cの機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320は、プロセッサ、コントローラ、および/またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行することができる。たとえば、図6A〜Cの機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム2300内に示され、かつ図23に関連して後述するプロセッサ2305A〜Cに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて、図6A‐Cの例の機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)、現場プログラマブル・ロジック・デバイス(FPLD)、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および/またはファームウエアを使用して実装することもできる。また、図6A〜Cの機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図6A〜Cの例の機械可読インストラクションは図6A〜Cのフローチャートを参照して説明されているが、当業者であれば容易に認識するとおり、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの順序の変更、および/または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。
【0045】
図6Aの例の機械可読インストラクションは、プリプロセッサ308による図6Bの例の機械可読インストラクションを使用したデータベース130内の各メディア・サイトの処理(ブロック602)から開始する。プリプロセッサ308が、データベース130内のすべてのメディア・サイトを処理するとして記述されているが、プリプロセッサ308は、それに代えてデータベース130内のメディア・サイトの一部だけを処理することができる。たとえばプリプロセッサ308が、特定の人口統計学的、または市場領域(たとえば、都市または首都圏エリア)に関連付けされたメディア・サイトだけを処理してもよい。
【0046】
図6Aの例の機械可読インストラクションにおいては、続いてプリプロセッサ308が、移動経路プロセッサ310によって実装されるべきフィルタおよびフィルタ構成(1ないしは複数)を識別する構成ファイルを読み出す(ブロック604)。一例においては、この構成ファイルが、フィルタの型、順序、シーケンス、構成、相互接続、および数を識別するXMLファイルになる。しかしながら、このほかのフィルタの型および/または数を代わりに使用することも可能である。
【0047】
次にプリプロセッサ308は、図6Cの例の機械可読インストラクションを使用して各回答者について(ブロック606)移動経路データを処理する(ブロック608)。すべての回答者について移動経路データの処理が完了すると(ブロック610)、プリプロセッサ308は、図6Aの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。完了していなければプリプロセッサ308はブロック606に戻り、次の回答者について移動経路を処理する。
【0048】
図6Bの例の機械可読インストラクションは、メディア・サイト・プロセッサ320によるデータベース130から選択された各メディア・サイトの処理を伴って開始する(ブロック630)。各メディア・サイトについて、プロセッサ320は、ジオコード・ロケーション・データが利用可能か否かを決定する(ブロック632)。そのメディア・サイトについてジオコード・ロケーション・データが利用可能でなければ(ブロック632)メディア・サイト・プロセッサ320は、そのメディア・サイトについてテキストによる場所の記述が利用可能か否かを決定する(ブロック634)。テキストによる場所の記述が利用可能でない場合に(ブロック634)メディア・サイト・プロセッサ320は、その先の処理(たとえば、エラー処理)(ブロック635)のためにそのメディア・サイトにフラグを立てる。ブロック634に戻るが、テキストによる場所の記述が利用できる場合にメディア・サイト・プロセッサ320は、そのテキストによる場所の記述を基礎として(前述のとおりに)ジオコード・ロケーション・データを導出する(ブロック636)。
【0049】
ブロック632に戻るが、ジオコード・ロケーション・データが利用できる場合にメディア・サイト・プロセッサ320は、そのメディア・サイトを含むイメージが利用可能か否かを決定する(ブロック640)。図6Bの例においては、メディア・サイト・プロセッサ320が、データベース130内および/またはインターネット・サイト経由でイメージについてチェックを行うことによってイメージが利用可能か否かを決定している。イメージが利用可能である場合(ブロック640)にメディア・サイト・プロセッサ320は、そのイメージを読み出し(ブロック642);そのメディア・サイト、および近隣の陸標、既知の移動コース、参照ポイント等を既知のジオコード・ロケーション・データとともに探し出し;かつ、そのイメージを基礎としてそのメディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを決定する(ブロック644)。その後メディア・サイト・プロセッサ320は、イメージから決定したジオコード・ロケーション・データが、データベース130内に存在するか、またはテキストによる場所の記述から導出したジオコード・ロケーション・データと整合するか否かを決定する(ブロック646)。それらのジオコード・ロケーション・データが実質的に整合する場合に(ブロック646)メディア・サイト・プロセッサ320は、そのジオコード・ロケーション・データをメディア・サイト・ロケーション・データ325内にストアする(ブロック650)。それらのジオコード・ロケーション・データが実質的に整合しなければ(ブロック646)メディア・サイト・プロセッサ320は、その先の処理(たとえば、エラー処理)(ブロック635)のためにそのメディア・サイトにフラグを立てる。
【0050】
選択されたすべてのメディア・サイトについての処理が完了すると(ブロック652)、メディア・サイト・プロセッサ320は、図6Bの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのサイトの処理が完了していなければ(ブロック652)、メディア・サイト・プロセッサ320は、次のメディア・サイトの処理のためにブロック630に戻る。
【0051】
図6Cの例の機械可読インストラクションは、移動経路プロセッサ310によるフィルタ構成ファイル(前述)内に指定されているフィルタのそれぞれの操作を伴って開始する(ブロック660)。続いて移動経路プロセッサ310は、それらのフィルタの1つを操作する(ブロック662)。すべてのフィルタの操作が完了すると(ブロック664)、メディア・サイト・プロセッサ320は、図6Cの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのフィルタの操作が完了していなければ(ブロック664)、移動経路プロセッサ310はブロック660に戻って次のフィルタを操作する。
【0052】
図4Bの街路制約フィルタ450に戻るが、結果として得られる向上された移動経路データ315が既知の移動コースに沿った一貫性がある合理的な移動経路を表すように、移動経路内のそれぞれの導出された(または決定された)位置決定が既知の移動コースの中心線に対応するべく整列される(すなわち、修正、操作等がなされる)。街路制約フィルタ450は、履歴および将来の移動を基礎として適切かつもっとも有望な位置決定の場所を決定する。一例においては、街路制約フィルタ450の実装が人工知能(AI)アルゴリズムおよびテクニック(適切に選択された損失および重みとともに)を使用して種々の移動経路操作を実行する。たとえば、位置決定のそれぞれを近隣の既知の移動コースに対応する複数のポイントにマップし、マップしたそれらの位置決定を接続する複数の可能移動経路を表すベイズ・ツリーを作成することができる。その後、それぞれのポイントに対して(たとえば、実際の位置決定からそのポイントまでのユークリッド距離を基礎として)値を適用することができる。経路を構成するマップ済みのポイントのそれぞれについての値を合計することによって各経路に関連付けされるコストを決定し、最小コストを伴う経路を選択する。
【0053】
図3および4Bの例においては、移動経路プロセッサ310が既知の移動コースの場所を指定するジオコード・データにアクセスできる。さらに移動経路プロセッサ310は、地理的または人口統計学的領域を定義する街路地図ファイルを使用することができ、その上で街路制約フィルタ450が動作することになる。したがって、その領域内またはその領域を通り抜ける移動経路の部分が街路制約フィルタ450によって処理されることになる。図3および4Bの例においては、街路地図ファイルが、4ペアの緯度および経度によって確定される単純な境界矩形を確定する構成可能なXMLファイルになる。移動経路プロセッサ310は、この境界矩形を使用してその領域内に含まれるそれぞれの既知の移動コースのセグメント(たとえば、長さ50フィート)を決定する。移動経路プロセッサ310は、その領域内に含まれるセグメントの1つの中心線と整列するように位置決定を拘束するべく動作する。
【0054】
図7Aは、導出された20の位置決定(円1〜20として示されている)を含む一例の移動経路の部分を例示している。この例の街路制約フィルタ450内においては、移動セグメントが特定の既知の移動コースに関連付けされた連続するデータ・ポイントの順序集合になる。たとえば図7Aにおいては、パイン通りが、それに関連付けされた3つの移動セグメント:すなわち、(1,2,3,4,5)、(13,14,15,16)、および(19,20)を有する。
【0055】
各位置決定が、既知の移動コースの1つのセグメントだけに関連付けされるように強制することによって決定論的経路が組み立てられる。図7Bは、図7Aに例示されている例の移動経路から組み立てられた一例の決定論的経路を例示しており、それにおいてはこの例の決定論的経路内の各ノードが1つの移動セグメントに対応する。街路制約フィルタ450が決定論的経路の考慮だけを行うとした場合には、あるポイントがもっとも近くに現れた既知の移動コースと、回答者102が実際に沿って移動した既知の移動コースと異なる実質的な可能性が存在する。たとえば図7Aの例においては、位置決定17を2番街またはパインのいずれにも関連付けすることができる。
【0056】
決定論的経路に頼ることに代えて、この例の街路制約フィルタ450は、可能な既知の移動コースに対する複数の位置決定のマッピングを含む決定ツリーを組み立てる。したがって決定ツリーは、位置決定に対応する可能移動経路からなり、それにおいてツリーの複雑性は位置決定における曖昧性の量(たとえば、曖昧なポイントの数またはパーセンテージ)に依存する。決定ツリー内の各ノードは、候補移動経路の移動セグメントを表す(すなわち候補セグメント)。図7Cは、図7Aに例示されている例の移動経路データから組み立てられた2つの枝を含む決定ツリーを例示している。図7Cの例の決定ツリーは、移動経路データが有する曖昧性の量が比較的低いことから比較的小さい。
【0057】
決定ツリーを組み立てることによって街路制約フィルタ450は、決定ツリーを構成する候補移動経路のそれぞれが回答者102によって選択された実際の移動経路であった確率を決定する規則のセットを適用することによりファジィ・ロジックを採用することができる。詳細には、各候補移動経路にスコアが割り当てられ、もっとも高いスコアを伴う候補移動経路が回答者102によって選択されたもっとも有望な移動経路となる。
【0058】
この例の街路制約フィルタ450においては、現在のポジションが、もっとも近い近隣のポジションによってもっとも重い影響を受けることが認識される。たとえば図7Aの例において、位置決定17がパインまたは2番街のいずれの上にあるべきかは、位置決定16および18によってもっとも影響を受ける。したがって、この例の街路制約フィルタ450は、予測子‐修正子法のアルゴリズムを使用する。たとえば、位置決定をマップする最良の既知の移動コースを決定するためにこの例の街路制約フィルタ450は、あらかじめ決定済みの深さ(たとえば4)の決定ツリーが組み立てられるまで移動経路データを通じて反復する。その後この例の街路制約フィルタ450は、有限深度のツリー内においてそれぞれの枝についてスコアを決定し、もっとも高いスコアを伴う枝を選択する。1つの位置決定(または候補セグメント)に関する決定が完了すると、この例の街路制約フィルタ450は、次の位置決定(または候補セグメント)についてこの処理を反復する。
【0059】
有限深度の決定ツリーの各枝のスコア付けには、種々の方法(すなわち測定基準)を使用することができる。たとえば、候補セグメントに対する位置決定の近接、候補セグメントに関する位置決定の見かけの整列等がある。図8Aは、追加の例の位置決定を例示している。一例の測定基準は、たとえば候補セグメントに関して取られるデータのモーメント等のデータ・モーメントを基礎とする。図8Bおよび8Cは、それぞれ1番街および2番街について取られた図8Aの例の位置決定の2つのモーメントを例示している。より小さい平均距離またはモーメントを有する候補セグメントは、より大きな平均距離またはモーメントを有する候補セグメントより高く評価される。この例の街路制約フィルタ450においては、候補セグメント(すなわち、決定ツリーのノード)に対して割り当てられる初期スコアとしてデータ・モーメントが使用される。
【0060】
別の例の測定基準は内積であり、候補セグメントが対応する位置決定とどの程度良好に整列するかを測定する。候補セグメントと位置決定の内積は、その位置決定と候補セグメントの間の角度を決定する。この例においては、その角度が0または180度に近いときには移動セグメント(すなわち、決定ツリーのノード)がより高く評価され(すなわち、ボーナスを受け取り)、その角度が90または270に近いときには移動セグメントがペナルティを受け取る。
【0061】
さらに別の例の測定基準は、候補セグメントを基礎とする文脈分析を使用する。たとえばここで、候補セグメントs[n]を考える。図9Aは、候補セグメントs[n]に与えられるいくつかの例の文脈分析のボーナスをリストしている。より詳細には、s[n]が5を超える数のポイント(すなわち位置決定)を有している場合に、その候補セグメントs[n]に40%のボーナスが与えられる(すなわち、そのスコアが40%増加される)。候補セグメントs[n‐1]のスコアがあらかじめ決定済みの値(たとえば60)より大きいときには、その候補セグメントs[n]に10%のボーナスが与えられる。
【0062】
図9B‐Gは、それぞれの結果として15%の文脈分析ペナルティがもたらされるいくつかの例の候補セグメント構成を例示している。たとえば図9Cに例示されているとおり、候補セグメントs[n]とs[n+1]が接続されない場合には、15%のペナルティが候補セグメントs[n]に適用される。
【0063】
再び図3に戻るが、メディア・サイト115に対する回答者102の露出が生じたか否かを決定するために図3のMECD 300は、通行プロセッサ328を含む。図3に例示されている例の通行プロセッサ328は、向上された移動経路データ315、メディア・サイト・ロケーション・データ325、および制約のセットを使用して回答者102がメディア・サイト115(図1)を、回答者102がメディア・サイト115を見る機会を有するような態様で通過したか否かを決定する。図3に例示されている例においてメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされるためには、メディア・サイト115に関連付けされる幾何学的影響力ゾーン内を回答者102がメディア・サイト115を見る上で好ましい方向に通り抜けなければならない。
【0064】
メディア・サイト115に関連付けされる一例の影響力ゾーン1010が図10に例示されている。図10の例においてはメディア・サイト115が315度の角度で北西に面している。この例の影響力ゾーン1010は、回答者102にメディア・サイト115が可視となる最大距離に等しい半径を有する円1005の部分として組み立てられる幾何学的領域であり、線1020および1025は、回答者102にメディア・サイト115が可視となる最大角度を表す。最大可視距離は、メディア・サイト115の型および構成に伴って変化する。図10に例示されている例においては、最大可視距離がそのサイトの型(たとえばメディア・サイトのサイズ)に直接関係し、かつ依存する。たとえばバス格納庫の側面に位置するメディア・サイトは、一般に約210フィートから可視となり、20フィート×60フィートの掲示板は、一般に約1400フィートから可視となる。さらにメディア・サイトに関連付けされる最大可視距離は、そのメディア・サイトの場所に伴って変化することがあり、たとえば地上から25フィートに位置するメディア・サイトは、より長い距離にわたって可視となる。それに代わり最大可視距離を、そのメディア・サイト内に使用されている特定のフォント、色等を計算に入れるメディア・サイトと関連付けすることができる。この例の影響力ゾーン1010は円の部分として図示されているが、影響力ゾーン1010を、たとえば矩形等の異なる形状を有する幾何学的領域として組み立てることも可能である。
【0065】
図10に例示されている例においては、最大可視角度が、メディア・サイト115が面する方向(すなわち315度)に沿って延びるベクトル1013を中心とする140度である。したがって、線1020は25度(すなわち(315+70)%360度)に対応し、線1025は245度(すなわち(315‐70)%360度)に対応し、それにおいて記号%は、モジュロ演算子を表す。しかしながらいくつかのメディア・サイトについては、最大可視角度が180度になる。これは、45度の線に整列する線1020、225度の線に整列する線1025に対応する。メディア・サイト115にメディア露出がクレジットされるためには、回答者102がメディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010内を好ましい方向に通過するかまたは通り抜けなければならない。
【0066】
メディア・サイト115を見る、または消費する上で好ましい移動方向は、メディア・サイト115が面している方向および最大回答者視角に依存する。最大回答者視角は、回答者102が頭を回転させることなくメディア・サイト115を見るか、消費できる角度範囲である。たとえば65度は、回答者が自動車内に座っており、自動車のウインドシールドに拘束されているときにその多くが見ることのできる一般的な角度であり、50度は、調査によって明なになった、90%の人が達成する視角である。詳細には、メディア・サイト115がX度に面しており、最大回答者視角がY度であるとき、好ましい移動方向は[(X‐(Y/2)+180)%360]度と[(X+(Y/2)+180)%360]度の間の移動方向を含み、それにおいて記号%は、モジュロ演算子を表す。したがって140度の最大回答者視角を伴う場合には、図10に例示されている例においては、好ましい移動方向が65度と205度の間になる。
【0067】
図11は、図10の例の影響力ゾーン1010内を90度(真東)の方向に通り抜ける直線移動経路1105を例示している。矢印1110として示されている直線経路1105の部分は、回答者102が影響力ゾーン1010(ハッチングのエリア)の外になることから、メディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる結果をもたらさない。複数の太い矢印1115〜1120として示されている移動経路1105の部分は、回答者102が影響力ゾーン1010内をそのメディア・サイトを見る上で好ましい方向(すなわち、65度<90度<205度)に通り抜けていることからメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる結果をもたらす。矢印1125によって示されている移動経路1105の残りの部分は、回答者102が影響力ゾーン1010を去ったことからメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる結果をもたらさない。
【0068】
図12は、図10の例の影響力ゾーン1010内を移動し、通り抜ける曲線移動経路1205を例示している。影響力ゾーン1010(ハッチングのエリア)内を好ましい移動方向に通り抜ける移動経路1205の部分は太い矢印で示されている。
【0069】
図3を参照すると、メディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010を計算するために通行プロセッサ328は、メディア・サイト・ロケーション・データ325内に記録されたメディア・サイト115に関連付けされている最大可視距離および最大可視角度を基礎として影響力ゾーン1010を計算する影響力ゾーン計算デバイス330を含んでいる。回答者102が影響力ゾーン計算デバイス330によって計算された影響力ゾーン1010内を通り抜けたか否かを決定するために、通行プロセッサ328は、向上された移動経路データ315内の位置決定を比較してそれらが影響力ゾーン1010内に含まれるか否かを決定する場所比較デバイス335を含んでいる。また影響力ゾーン計算デバイス330は、メディア・サイト115が面している方向および最大回答者視角を基礎として、メディア・サイト115についての好ましい眺め方向の範囲を計算する。メディア・サイト115についての好ましい眺め方向の範囲は、すべての回答者に適用可能な最大回答者視角について計算することができる。それに代えてメディア・サイト115についての好ましい眺め方向の範囲を各回答者について計算し、それによって各回答者のための最大回答者視角を促進してもよい。
【0070】
移動方向を決定するために通行プロセッサ328は、影響力ゾーン1010内に含まれる位置決定について移動の方向を計算する移動方向計算デバイス340を含んでいる。影響力ゾーン1010内に含まれる位置決定が、場所比較デバイス335によって移動方向計算デバイス340に提供される。位置決定に関連付けされる移動方向は、少なくとも1つの別の位置決定を使用し、かつ標準幾何学原理を使用して決定される。たとえば、ある位置決定とその次の位置決定を接続するベクトルを組み立てることによって、その組み立てたベクトルに関連付けされる方向を決定する。
【0071】
さらに通行プロセッサ328は、影響力ゾーン1010内に含まれる位置決定についての移動の方向と影響力ゾーン計算デバイス330によって計算された好ましい移動方向を比較する方向比較器345を含む。
【0072】
各メディア・サイトは、メディア・サイトが互いに近接して位置している場合であっても独立に扱われ、各メディア・サイトは、影響力ゾーンおよび好ましい移動方向と関連付けされる。たとえば2つの掲示板が背合わせで高速道路と垂直に位置決めされている場合には、1つの掲示板は1つの方向に移動する回答者によって見られることのためにクレジットされ、他方は、その逆の方向に移動する回答者によって見られることのためにクレジットされる。
【0073】
より詳細については後述するが、位置決定が影響力ゾーンおよび好ましい移動方向の制約を満たす場合、すなわち回答者102が影響力ゾーン内に位置し、好ましい移動方向に移動および/または面している場合であってもメディア・サイト115がその位置決定に位置する回答者102についての露出のためにクレジットされなくてもよいような追加の制約(たとえば、サイトの照明、影響力ゾーンを出てからの再入等)を適用することができる。たとえば回答者102が、日中でない時間帯にメディア・サイト115を通過し、メディア・サイト115が照明されていない場合には、メディア・サイト115が露出のためにクレジットされないことになる。追加の制約を適用するために通行プロセッサ328は、制約プロセッサ350を含んでいる。メディア・サイト115にクレジットされる各露出は、制約プロセッサ350によってデータベース130内に記録される。
【0074】
データベース130内に存在するメディア・サイト情報は、メディア・サイト115が照明されるか否か、および照明される場合には照明の時間を指定する。たとえば、いくつかのメディア・サイトは照明がなく、したがって日中の時間帯の間におけるメディア露出のためにだけクレジットされる。たとえばイリノイ州シカゴにおいては、冬の月(4月〜9月)の間の日中の時間帯が概略で12時間(午前6時〜午後8時)を含む。それに代えて自然光状態を測定できるメータを使用し、または日出および日没を示す気象データを使用して日中の時間帯を日々ベースで決定することも可能である。照明付きのメディア・サイト115については、日中とメディア・サイト115が照明されている時間帯の間においてまったく同じにメディア・サイト115にメディア露出をクレジットすることができる。それに加えて、またはそれに代えて、たとえば夜盲症等の視覚の低下を生じる、または結果としてもたらす医学的状態を有する回答者によるメディア・サイト115の眺めに与えられるクレジットを、この視覚状態またはそのほかの任意の、距離を置いてメディアを見る回答者の能力に影響を与えることが知られている視覚的状態を説明するべく調整してもよい。
【0075】
回答者102が、影響力ゾーン1010内に含まれる複数の連続する位置決定を有する場合に、そのメディア・サイト115は、単一の露出のためにだけクレジットされる。詳細には、150またはそれを超える連続する位置決定が50フィート内に位置する場合(最大5の例外を伴う)、その位置決定のシーケンスがクラスタと見なされ、単一の露出だけがクレジットされる。リスト内の5を超えるポイントが50フィートを超えて離れる場合には複数の露出がクレジットされる。
【0076】
影響力ゾーン1010の縁の近傍にいると見られる回答者102が影響力ゾーン1010内外へ数回にわたって移動する状況を扱うために、追加の制約が適用される。回答者102が影響力ゾーン1010を離れ、その後影響力ゾーン1010に再入するとき、回答者102が最小時間期間にわたって影響力ゾーン1010を離れた場合を除き、メディア・サイト115に追加の露出がクレジットされない。例示されている例においては、最小時間期間が10分である。しかしながら、それに代えてそのほかの任意の時間期間を使用することができる。
【0077】
しばしばメディア・サイト115が1つの道路(すなわち一次道路)に沿って位置され、回答者102が好ましい方向を第2の道路(すなわち二次道路)に沿って移動してメディア・サイト115の影響力ゾーン1010に入ることがある。この状況を扱うための制約は、メディア・サイト115の場所に応じて変化することがある。例示されている例においては、回答者102が一次道路上を移動しているか、あらかじめ決定済みのリストの二次道路上を移動しているときに限ってメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされ、それにおいてあらかじめ決定済みの二次道路のリストは、メディア・サイト115が可視となり、メディア・サイト115の所有者によってリスト内に含められることが求められている二次道路を含む。それに代えて、メディア・サイト115の眺めに影響を与え得る高い建物(たとえば、繁華街エリア)によってそれが囲まれるか否かを基礎としてメディア・サイト115を分類することができる。たとえば、メディア・サイト115が高い建物に囲まれているときには、回答者102が一次道路上を移動した場合、またはメディア・サイト115が屋上に位置し、したがって二次道路から可視となる場合に限り、そのメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされるようにできる。メディア・サイト115が高い建物によって囲まれていないときには、回答者102が一次道路または二次道路のいずれの上を移動しているかによらずメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる。
【0078】
上記の例示の方法は、移動性メディア・サイト(たとえば、乗り物の側面上のメディア等)についてメディア露出を決定するために使用することも可能である。たとえば、大半のバスは、それぞれのバスごとに4つの可能メッセージ(すなわちメディア・サイト)‐‐バスの各側面に1つ(すなわち、前面、背面、乗客側、運転手側)‐‐を有している。図13は、バス1305の周囲に作られる4つの影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325を例示した図表である。このほかのメディア位置決めの取り合わせ(たとえば、バス全体にわたる単一のメッセージ)が使用される場合には、以下に概説する方法を当業者に容易に明らかな態様で修正することが可能である。
【0079】
図13に例示されている例においては、回答者102が、任意の所定の時点において、4つのメッセージのうちの1つだけを見ることができる。したがってバス1305は、それぞれがバス1305の側面に対応する4つの象限に分割される。これを例示するためには、バス1305の屋根の上に立ち、バス1305の移動方向に面していることを想像する。文字「X」が屋根の上に描かれているとすれば、「X」によって形成される4つの象限のそれぞれが4つのメッセージの1つに割り当てられる。図13に例示されている例においては、それらの4つの象限が4つの影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325のそれぞれに対応する。当業者によって容易に認識されるとおり、このほかの影響力ゾーンの形状を使用することも可能である。たとえばメッセージが180度の最大可視角度を有している場合には、影響力ゾーンが重複し、回答者102が同時に2つのメッセージまたはメディア表示を見ることができる。バス1305のためのメッセージのそれぞれに関する好ましい移動方向は、固定されたメディア・サイトの場合に類似または同一の態様で計算することができる。
【0080】
固定された場所のメディア・サイトの場合には、メディア・サイト115の正確な場所がメディア・サイト・ロケーション・データ325内に見つかるジオコード・ロケーション・データによって決定される。しかしながらバス1305の場合には、バス1305が停車しているか、停留所の間を移動していることからバス1305の座標が変化し得る。バスはほとんど絶えず動いているが、各バスの経路は、あらかじめ指定され、スケジュールされた停車の場所および時刻を有している。バス1305の移動経路は、あらかじめ指定され、スケジュールされた停車の場所および時刻、およびバス1305に割り当てられたバスの経路を使用してシミュレーションできる。それぞれのスケジュールされた停車の場所についてのジオコード・ロケーション・データは、種々の周知のテクニックのいずれかを使用して容易に獲得できる。それらの既知の固定された場所から、停留所に停車しているバス1305の影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325を、特定の時間期間にわたり、4つの静止している屋外メディア・サイト(たとえば、掲示板またはバス格納庫)として扱うことができ、前述したメディア露出の決定のための方法を適用することができる。詳細に述べれば、バス1305が停留所に停車している時間の間の、回答者102による影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325のうちの1つの好ましい方向の通行を、メディア露出として記録することができる。
【0081】
それぞれのスケジュールされたバスの停車の終わりに影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325がバス1305と同一の方向に移動する。バス1305が前方に移動すると、シミュレーションされた移動経路に沿って、その停留所に関連付けされた影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325に隣接する影響力ゾーンを有する静止したメディア・サイトの追加のセットを表す新しい影響力ゾーンが作られる。それらの新しい影響力ゾーンのサイズは、オリジナルのセットの影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325と同じである。規定された時間ウインドウの間のそれらの新しい影響力ゾーン内における回答者102による通り抜けは、関連付けされたメッセージが見られることによるクレジットをもたらすことができ、それにおいて規定された時間ウインドウは、所定の時刻において見積もられるバス1305の場所を基礎として決定される。言い換えると、影響力ゾーンは、バスのスケジュールを使用して各停留所において作られることになる。任意の2つの既知の停留所の間において、仮想停留所(および関連する影響力ゾーン)を、既知の停留所の間で影響力ゾーンが隣接し、バス1305のシミュレーションされた移動経路に沿って横たわるように作成することができる。それぞれの仮想停車のために使用される開始および終了の時刻は、スケジュールされた停車の間の既知の時刻を補間することによって計算することができる。この方法は、バス1305が経路上にあることがスケジュールされている任意の時刻において、およびバスの経路全体にわたる任意の場所においてメディア露出のクレジットの可能性を考慮する。それに代えて、影響力ゾーンをセグメントに量子化せずに、連続的に移動する影響力ゾーンとして扱うこともできる。
【0082】
図13に例示されているとおり、ヘッドライト看板(バス1305の正面)を見ることができる距離はバス1305の前方の約50フィート、バスの長さは約25フィートであり、テール・ライト看板は、バスの後方の約75フィートから見ることができる。したがって図13の例においては、合計で150フィートの通りの距離がセグメントの長さとして使用される。
【0083】
図14は、3つの都市ブロックを伴う一例のシナリオを例示しており、この図の1番目と3番目のブロックに停留所を含み(経路上の停留所#14および#15)、これらの既知の停留所の間に2つの仮想停留所1405および1410を含み、結果としてバス1305の正面の4つの重複しない影響力ゾーン、バス1305の運転手側の4つの影響力ゾーン等がもたらされる。
【0084】
固定されたメディア・サイトについて前述した照明に関連付けされる制約と同じ制約を移動性のメディア・サイトに対しても適用できる。さらに、バス1305がSPSデバイスを装備し、関連するバス・スケジュールからバスの場所を導出する代わりに、実際のバスの場所を記録することができる。その場合においては、任意の時点においてバス1305が位置する任意のポジションおよび/または任意数のポジション(所望のデータの粒状性に依存)について実際のバスのロケーション・データを使用して影響力ゾーンを導出し、好ましい移動方向を識別することができる。
【0085】
図15、16、および17は、図3の例の通行プロセッサ328を実装するべくプロセッサ(たとえば、図23のプロセッサ2305A〜Cの1つ)によって実行され得る例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートを例示している。図15〜17の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328は、プロセッサ、コントローラ、および/またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行され得る。たとえば図15〜17の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム2300内に示され、かつ図23に関連して後述するプロセッサ2305A〜Cに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて図15〜17の例の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)、現場プログラマブル・ロジック・デバイス(FPLD)、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および/またはファームウエアを使用して実装することもできる。また図15〜17の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図15〜17の例の機械可読インストラクションは図15〜17のフローチャートを参照して説明されているが、当業者が容易に認識するとおり、図3の例示的な通行プロセッサ328を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの順序の変更、および/または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。
【0086】
この例の通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトが処理されるブロック1505を伴って図15の例の機械可読インストラクションの実行を開始する。通行プロセッサ328は、メディア・サイト115の最大可視距離、面する方向、および最大可視角度を基礎としてメディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010を計算する(ブロック1510)。続いて通行プロセッサ328は、好ましい移動方向の範囲を計算する(ブロック1515)。前述したとおり、好ましい移動方向の範囲は、共通の最大回答者視角に対応するか、または各回答者についての最大回答者視角に関連付けすることができる。通行プロセッサ328はブロック1520へと続き、それにおいてすべての回答者に関連付けされたすべての位置決定が処理される。1つの位置決定について通行プロセッサ328は、その位置決定と影響力ゾーン1010を比較する(ブロック1525)。その位置決定が影響力ゾーン1010内に含まれるときに(ブロック1525)、通行プロセッサ328は、その位置決定における回答者102の移動方向とメディア・サイト115に関連付けされている好ましい移動方向の範囲を比較する(ブロック1530)。回答者102の移動方向が好ましければ(ブロック1530)、通行プロセッサ328は、図17の例の機械可読インストラクションを実行することによって追加の適用可能な制約を適用する(ブロック1532)。
【0087】
ブロック1525に戻るが、位置決定が影響力ゾーン1010内に含まれないとき、通行プロセッサ328はすべての位置決定の処理が完了したか否かを決定する(ブロック1535)。すべての位置決定の処理が完了していなければ(ブロック1535)、通行プロセッサ328はブロック1520に戻って次の位置決定を処理する。すべての位置決定の処理の完了であれば(ブロック1535)、通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトの処理が完了したか否かを決定する(ブロック1540)。すべてのメディア・サイトの処理の完了であれば(ブロック1540)、通行プロセッサは、図15の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのメディア・サイトの処理が完了していなければ(ブロック1540)、通行プロセッサ328は、ブロック1505に戻って次のメディア・サイトを処理する。
【0088】
移動性メディア・サイト(たとえば、バス1305)についてメディア露出を決定するために、図15のブロック1505は、その移動性メディア・サイトに関連付けされる複数の一時的な影響力ゾーンを含む。それに加えて回答者102が一時的な影響力ゾーン内にいるか否かの決定(ブロック1525)は、それぞれの一時的な影響力ゾーンのための有効な時間期間を計算に入れる。
【0089】
信号受信の妨害に関連付けされる移動経路の部分について、図15の例の機械可読インストラクション内のブロック1525の手前に追加の判断ブロックを追加することができる。この追加の判断ブロックは、信号受信の妨害に関連付けされる位置決定内の(図3のプリプロセッサ308によって向上された移動経路データ315内にマークされる)ギャップを検出する。ギャップが検出された場合に通行プロセッサ328は、その信号受信の妨害に関連付けされる移動経路の部分についてもっともらしい経路を決定し、そのもっともらしい経路に沿って位置するメディア・サイトにメディア露出をクレジットする。
【0090】
演算的により効率のよい図15に例示された例の機械可読インストラクションの実装を、図16の代替例の機械可読インストラクションに示す。図16の例の機械可読インストラクションは、回答者の移動経路が既知の移動コースに沿うように整列されること、および既知の移動コースのセグメントが正方形内に含まれるか否かを決定する方が円内についてそれを行うより必要とされる演算が少ないことを利用している。
【0091】
通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトが処理されるブロック1605を伴って図16の代替例の機械可読インストラクションを開始する。通行プロセッサ328は、正方形領域の各辺が、メディア・サイト115の最大可視距離の約2倍の長さを有するように、メディア・サイト115を中心に置く正方形の領域を計算する(ブロック1610)。しかしながら、それに代えてほかの長さまたは距離を使用することも可能である。さらに、領域を正方形ではなく、メディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010の寸法に概略で対応するように矩形またはそのほかの多角形とすることもできる。通行プロセッサ328は、また、その正方形領域内に含まれる既知の移動コースに関連付けされるセグメントのリストを決定する(ブロック1615)。
【0092】
続いて通行プロセッサ328は、メディア・サイト115の最大可視距離、面する方向、および最大可視角度を基礎としてメディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010を計算する(ブロック1620)。次に通行プロセッサ328は、好ましい移動方向を計算する(ブロック1625)。前述したとおり、好ましい移動方向は、共通の最大回答者視角に対応するか、または各回答者についての最大回答者視角に関連付けすることができる。
【0093】
通行プロセッサ328はブロック1630へと続き、それにおいてすべての回答者に関連付けされたすべての位置決定が処理される。1つの位置決定について通行プロセッサ328は、位置決定(既知の移動コースのセグメントに整列されている)と正方形領域内に含まれる既知の移動コースのセグメントのリストを比較する(ブロック1635)。その位置決定がそれらのセグメントの1つの上にあれば(ブロック1635)、通行プロセッサ328は、その位置決定と影響力ゾーン1010を比較する(ブロック1640)。その位置決定が影響力ゾーン1010内に含まれるとき(ブロック1640)、通行プロセッサ328は、その位置決定における回答者102の移動方向とメディア・サイト115に関連付けされている好ましい移動方向の範囲を比較する(ブロック1645)。回答者102の移動方向が好ましければ(ブロック1645)、通行プロセッサ328は、図17の例の機械可読インストラクションを使用して追加の適用可能な制約を適用する(ブロック1650)。回答者102の移動方向が好ましくなければ(ブロック1645)、通行プロセッサ328はブロック1655に進む。
【0094】
すべての位置決定の処理が完了していなければ(ブロック1655)、通行プロセッサ328はブロック1630に戻り、次の位置決定を処理する。すべての位置決定の処理が完了していれば(ブロック1655)、通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトの処理が完了したか否かを決定する(ブロック1660)。すべてのメディア・サイトの処理が完了していれば(ブロック1660)、通行プロセッサは、図16の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのメディア・サイトの処理が完了していなければ(ブロック1660)、通行プロセッサ328は、ブロック1605に戻って次のメディア・サイトを処理する。
【0095】
通行プロセッサ328は、位置決定に関連付けされる時刻とメディア・サイト115に関連付けされている日中の時間帯を比較することによって図17の例の機械可読インストラクションの実行を開始する(ブロック1705)。その時刻がメディア・サイト115の日中の時間帯外であれば(ブロック1705)、通行プロセッサ328は、その時刻がメディア・サイト115の照明時間帯(ある場合)に含まれるか否かを決定する(ブロック1707)。通行プロセッサ328が、その位置決定に関連付けされる時刻にそのサイトが照明されていないと決定すると(ブロック1707)、日中の状態ではなく(ブロック1705)、またサイトの照明がなければ(ブロック1707)、おそらくはメディア・サイト115が回答者102に見えないことから、通行プロセッサ328は図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。
【0096】
その位置決定に関連付けされる時刻に日中の状態が存在するか(1705)またはメディア・サイト115が人工的に照明されているとき(ブロック1707)、通行プロセッサ328は、その移動経路が影響力ゾーン1010内に位置する複数の位置決定を含むか否かについて決定する(ブロック1710)。複数の位置決定が影響力ゾーン1010内に位置していれば(ブロック1710)、通行プロセッサ328は、回答者102が最後に影響力ゾーン1010内に位置していたときから少なくとも10分にわたって回答者102が影響力ゾーン1010の外にいたか否かについて決定する(ブロック1715)。回答者102が少なくとも10分にわたって影響力ゾーン1010の外に出ていなければ(ブロック1715)、通行プロセッサ328は図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。当業者には容易に明らかになろうが、10分に代えてほかの時間期間を使用することは可能であり、また好ましくはこの時間期間の長さが、規定の長さの時間にわたって影響力ゾーン1010の外に出た者が影響力ゾーン1010への再入時にメディア・サイト115に視覚的注意を向け、その結果、別々の露出のクレジットが適切となる尤度に関連付けされる。
【0097】
影響力ゾーン1010内に複数の位置決定がないか(ブロック1710)、または回答者102が10分を超えて影響力ゾーン1010の外に出ていたとき(ブロック1715)、通行プロセッサ328はその位置決定がメディア・サイト115に関連付けされている一次道路に沿っているか否かについて決定する(ブロック1720)。その位置決定が一次道路に沿っている場合(ブロック1720)、通行プロセッサ328は、メディア・サイト115に対して露出をクレジットし(ブロック1725)、図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。
【0098】
ブロック1720に戻るが、その位置決定が一次道路に沿っていなければ、通行プロセッサ328は、その位置決定があらかじめ決定された、メディア・サイト115が可視となる二次道路に沿っているか否かについて決定する(ブロック1730)。その位置決定があらかじめ決定された、メディア・サイト115が可視となる二次道路に沿っていれば(ブロック1730)、通行プロセッサ328は、メディア・サイト115に対して露出をクレジットし(ブロック1725)、図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。その位置決定があらかじめ決定された、メディア・サイト115が可視となる二次道路に沿っていなければ(ブロック1730)、通行プロセッサ328は、メディア・サイト115に回答者102に対する露出をクレジットすることなく、図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。それに代えて図17の例の機械可読インストラクションは、判断ブロック1730をスキップすることによって一次道路上の移動についてだけメディア・サイト115に露出をクレジットすることも可能である。
【0099】
統計的サンプリング誤差は、あらゆるメディア露出評価システムに内在する。たとえば、複数の回答者102の統計的人口統計が市場領域の人口統計と完全に一致しないとき;回答者102の数がすべてのメディア・サイト115が通過される充分な大きさでないとき;特定の回答者102がいくつかのメディア・サイト115の近くに居住しており、したがってそれらのメディア・サイト115について露出クレジットが過剰に高くなるときに誤差が生じ得る。さらに、回答者102のプールが人口統計データの完全な集合を提供していなかったということもあり得る。
【0100】
図3に戻るが、通行プロセッサ328によって決定され、データベース130内にストアされるメディア露出クレジット(すなわち、通行データ)の統計的精度および/または代表適格を向上させるために、MECD 300は、統計処理デバイス397を含む。統計処理デバイス397は統計的分析アルゴリズムを採用して回答者のより大きなプールをより良好に表すように通行データを調和させ、欠落している人口統計値を負わせ、かつ/またはメディア・サイトの有効性を表す到達率および到達頻度の値を作成する。しかしながら、当業者には容易に明らかになろうが、統計処理デバイス397によって実装されるあらゆる統計処理には結果としてもたらされる通行データ(および結果としてもたらされるそれらから導出された到達率および到達頻度の値)がそれぞれの測定される市場または領域内にメディア・サイト露出の不偏の評価を残すという保証がなされることが重要である。
【0101】
図18は、図3の統計処理デバイス397を実装する一例の態様を例示している。通行データを調和させるために統計処理デバイス397は、データ調和プロセッサ1805を含む。調和プロセッサ1805は、通行データの極端な特性(ゼロまたは異常に高い通行データを伴うサイトを含む)を除去し、通行データをスムージングする一方、各メディア・サイト所有者およびメディア・サイトの型について全体的な平均のメディア・サイト通行の評価を維持する。
【0102】
屋外メディア市場においては、自動車交通量の調査に基づいた代替メディア・サイト通行評価が利用できる(たとえば、TABデイリー・エフェクティブ・サーキュレーション(DEC)通行評価)。自動車交通量に頼った調査は、定義、データ方法、およびタイミングにおいて図1に例示されている例の電子メディア・サイト露出システムと異なる。しかしながら結果の統計的分析および比較は、2つのテクニックの結果がほとんどのメディア・サイトについて互いに通常は+/‐20%内にあることを示している。
【0103】
一例において調和プロセッサ1805は、反復態様で通行データを修正する。各繰り返しにおいて調和プロセッサ1805は、通行データをTAB DEC通行データの+/‐20%内に拘束し、平均通行値を復元するべく拘束された通行データに因数を適用する(すなわち、通行データは、平均を維持するべく拘束される)。詳細に述べれば、拘束された通行データに因数を適用するためにデータ調和プロセッサ1805は、現在の平均を計算し、現在の平均によって除したオリジナルの平均としてスケール因数を決定し、拘束された通行データにこのスケール因数を乗ずる。この例においては、平均の通行量の維持がもっとも重要であり、したがって2つの制約が同時に満たされることが不可能な場合には、パーセンテージの制約が緩和される。DEC TABデータのないメディア・サイトについては、統計処理デバイス397によって単純な重み付け平均が適用されて、通行データがスムージングされる。統計処理デバイス397は、反復が最大数に達するか、収斂が検出されたときに反復を終了する。この例においては、現在の平均通行量とオリジナルの平均通行量の間におけるパーセンテージ誤差を監視することによって収斂が決定される。そのパーセンテージがあらかじめ決定された限界より下になるときは収斂が生じている。通行データの調和のためのこのほかのテクニックを、上記に代えてまたはそれに加えて使用することも可能である。たとえばほかのメディア・サイト露出調査データとの調和を使用すること、異なる目標パーセンテージを使用すること、異なる収斂評価基準を使用することなどがそれぞれ可能である。さらに、統計処理デバイス397によって、任意数の制約(単一の制約を含む)を満たすべく通行データを修正することもできる。
【0104】
図19は、調和プロセッサ1805による調和の前、その間、およびその後の通行データの例を示している。図19の例は、あるメディア・サイト・グループ(たとえば、同一メディア・サイト所有者、同一メディア・サイト型、等)内の3つのサイトについての通行データを例示している。2番目の列は、これらのサイトに関するTAB DEC通行データであり、3番目の列は、たとえば図3の例の通行プロセッサ328およびこの例のデバイス200によって決定された通行データを示す。4番目の列は、TAB DEC通行データの+/‐20%内にデータを拘束した後の通行データを示す。5番目の列は、平均の通行が維持されるという制約に適合するべく因数が適用された後の通行データを示す。6番目および7番目の列は、2回目の反復の後に結果として得られる通行データを示す。最後の列は、最終的に完全に収斂した調和後の通行データを示しており、これらは特性においてTAB DEC通行データに近いが、オリジナルの全体的な平均の通行を維持している。
【0105】
図18に戻るが、欠落している人口統計データまたは情報(たとえば、回答者は人種、言語、雇用状態、職業、収入等を示していないこともある)を負わせるために、統計処理デバイス397は、データ融合プロセッサ1810を含む。データ融合プロセッサ1810は、種々の周知のデータ融合テクニックのいずれかを使用して欠落している人口統計データを負わせるか、または決定を行う。図18の例のデータ融合プロセッサ1810は、性別の人口統計が完全かつ正確であり、各回答者に利用可能であることを前提とし、データ融合の目的のための連結変量または『フック』として使用される。このほかの連結変量を年齢、居住国等とすることができ、同様に各回答者に利用可能であると仮定される。
【0106】
データ融合テクニックは、回答者の欠落データは、類似の特性を有する回答者から負わせることが可能であるという原理の上に動作する。たとえば、共通する年齢、性別、場所および職業を共有する2人の回答者は、回答者のランダムなすりあわせより類似する収入を有することがより統計的にありがちとなる。したがって、類似の特性および共有する共通の連結変量を伴う回答者を捜し出すことによって、最初の回答者の収入等の欠落している人口統計を2番目の回答者の収入から信頼性をもって(統計的な見方から)負わせることが可能になる。
【0107】
一例においては、回答者がそれぞれの性別の中で2つのグループ:すなわち、少なくとも1つの欠落している人口統計を有するレシピエント、および完全な人口統計レコードを有するドナーに分けられる。したがって、4つのグループ:#1(男性、ドナー)、#2(男性、レシピエント)、#3(女性、ドナー)、および#4(女性、レシピエント)が作られる。次に各性別内において、各レシピエントと各ドナーの間の統計的な差が計算される。最後に各レシピエントがもっとも小さい統計的な差を有するドナーと整合され、そのドナーからの人口統計情報がそのレシピエントのために使用される。当業者には容易に明らかとなろうが、任意の適切な統計的な差を採用することが可能である。この例においては、統計的な差が周知の修正マハラノビス距離として計算される。この修正マハラノビス距離は、2つのN次元ポイントの間における、そのポイントの各成分の統計的な変動、相関、および重要度によって評価される距離である。図18の例においては、2つのN次元ポイントがメディア・サイトごとにレシピエントおよびドナーについての収入を表し、それにおいてNはメディア・サイトの数である。
【0108】
メディア・サイト(またはメディア・サイトの型、所有者等)の露出または消費の有効性(すなわち、到達率および到達頻度)の特徴記述に適したモデルを生成するために統計処理デバイス397は、到達頻度および到達率プロセッサ1815を含む。一例において到達頻度および到達率プロセッサ1815は、周知のガンマ・ポアソン分布(すなわち、負の二項分布(NBD))のパラメータを決定する。その例においては、到達頻度および到達率プロセッサ1815が、通行データを基礎としてあるスケジュール(すなわち、1ないしは複数の評価基準に基づいて選択されたメディア・サイトのセット)についての9日分の述べ到達率(Gross Rating Point:GRP)を計算する。到達頻度および到達率プロセッサ1815は、続いて種々の周知のテクニックの1つを使用してGRPおよび到達率からモデル・パラメータを評価する。次に到達頻度および到達率プロセッサ1815は、評価したモデル・パラメータを使用して、あらかじめ決定済みの持続時間にわたるメディアの有効性(すなわち、到達率および到達頻度の値)を評価する。当業者には容易に明らかになろうが、このほかの適切なモデルを使用することも可能であり;かつ、通行データからモデル・パラメータ、および到達率ならびに到達頻度の値を決定するために有用なこのほかの適切な方法を使用することも可能である。
【0109】
図20、21、および22は、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および到達頻度および到達率プロセッサ1815をそれぞれ実装するべくプロセッサ(たとえば、図23のプロセッサ2305A〜Cの1つ)によって実行され得る例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートを例示している。図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815は、プロセッサ、コントローラ、および/またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行され得る。たとえば図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム2300内に示され、かつ図23に関連して後述するプロセッサ2305A〜Cに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)、現場プログラマブル・ロジック・デバイス(FPLD)、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および/またはファームウエアを使用して実装することもできる。また図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図20〜22の機械可読インストラクションは図20〜22のフローチャートを参照して説明されているが、当業者が容易に認識するとおり、図18のデータ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの順序の変更、および/または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。
【0110】
図20の例の機械可読インストラクションは、データ調和プロセッサ1805による各メディア・サイト・グループ(たとえば、メディア・サイトの所有者、メディア・サイトの型等)の処理を伴って開始する(ブロック2005)。1つのメディア・サイト・グループについて、データ調和プロセッサ1805は、そのメディア・サイト・グループに属するすべてのメディア・サイトを識別する(ブロック2010)。続いてデータ調和プロセッサ1805は、それぞれのメディア・サイトごとにすべての回答者の通行データを合計することによって通行データを結合する(ブロック2015)。その後データ調和プロセッサ1805は、その識別されたメディア・サイトについて通行データの平均(AP)を計算する(ブロック2020)。データ調和の各繰り返しの間(ブロック2030)、データ調和プロセッサ1805は、メディア・グループ内の各メディア・サイトを処理する(ブロック2035)。データ調和プロセッサ1805は、それぞれのメディア・サイト(ブロック2035)ごとにそのサイトについての通行データをTAB DEC通行データの+/‐20%内に拘束する(ブロック2040)。そのメディア・サイト・グループ内のすべてのメディア・サイトの処理が完了していなければ(ブロック2045)、データ調和プロセッサ1805はブロック2035に戻り、そのメディア・サイト・グループ内の次のメディア・サイトを処理する。そのメディア・サイト・グループ内のすべてのメディア・サイトの処理が完了していれば(ブロック2045)、データ調和プロセッサ1805は、そのメディア・サイト・グループ内のメディア・サイトについて通行データに因数を適用する(前述)(ブロック2050)。
【0111】
次にデータ調和プロセッサ1805は、通行データのデータ調和が収斂(前述)したか否かを決定する(ブロック2055)。収斂が生じていれば(ブロック2055)、データ調和プロセッサ1805はブロック2065に進み、すべてのメディア・サイト・グループが処理されたか否かを決定する。収斂が生じていなければ(ブロック2055)、データ調和プロセッサ1805は、ブロック2030に戻って次の繰り返しを処理する。
【0112】
すべてのメディア・サイト・グループが処理されていれば(ブロック2065)、データ調和プロセッサ1805は、図20の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのメディア・サイト・グループが処理されていなければ(ブロック2065)、データ調和プロセッサ1805は、ブロック2005に戻って次のメディア・サイト・グループを処理する。
【0113】
図21の例の機械可読インストラクションは、データ融合プロセッサ1810による各性別の処理(ブロック2105)を伴って開始する。それぞれの性別内において(ブロック2105)データ融合プロセッサ1810は、各回答者102を、各人が完全な人口統計情報を有しているか否かを基礎としてドナーまたはレシピエントとして分類する(ブロック2110)。識別されたレシピエントのそれぞれについて(ブロック2115)データ融合プロセッサ1810は、現在の最小値をゼロにセットし(ブロック2117)、同一の性別のすべてのドナーを処理する(ブロック2120)。1人のドナーについて(ブロック2120)データ融合プロセッサ1810は、そのレシピエントとそのドナーの間の統計的な差(前述したとおり)を計算する(ブロック2125)。この統計的な差が現在の最小値より小さければ(ブロック2130)、データ融合プロセッサ1810はそのドナーを書き留め(すなわち、そのドナーを識別する情報を記録し)、その統計的な差に等しく最小値を更新する(ブロック2135)。
【0114】
データ融合プロセッサ1810が、同一の性別のすべてのドナーについて統計的な差の計算を完了していなければ(ブロック2140)、データ融合プロセッサ1810はブロック2120に戻り、次のドナーについて処理する。すべてのドナーの処理が完了している場合(ブロック2140)、データ融合プロセッサ1810は、そのレシピエントについて欠落している人口統計情報を書き留めたドナーから埋める(ブロック2145)。データ融合プロセッサ1810がすべてのレシピエントの処理を完了していなければ(ブロック2150)、データ融合プロセッサ1810は、ブロック2115に戻って次のレシピエントを処理する。すべてのレシピエントの処理は完了したが(ブロック2150)すべての性別の処理が完了していなければ(ブロック2155)、データ融合プロセッサ1810は、ブロック2105に戻って次の性別を処理する。すべての性別の処理が完了していれば(ブロック2155)、データ融合プロセッサ1810は、図21の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。
【0115】
図22の例の機械可読インストラクションは、到達率および到達頻度プロセッサ1815があらかじめ決定済みのメディア・サイトの集合(すなわち、スケジュール)について、調和後の通行データを使用し、9日分のあらかじめ決定済みの集合に関する9日分のGRPを計算することから開始する(ブロック2205)。続いて到達率および到達頻度プロセッサ1815は、9日分のあらかじめ決定済みの集合の1日をレポートしている回答者についての通行データを使用して重み付け到達率および到達頻度分析を行う(ブロック2210)。この分析の出力は、ガンマ・ポアソン・モデルのための初期パラメータの生成に使用される。次に到達率および到達頻度プロセッサ1815が、これらの初期モデル・パラメータのスケーリングを行って、そのモデルが調和後の9日分のGRPと矛盾のない結果をもたらすことを確実にし(ブロック2215)、スケーリング後のパラメータが所望の到達率および到達頻度データの計算に使用される(ブロック2220)。
【0116】
図23は、ここに開示されている方法および装置を実装できる一例のプロセッサ・システム2300を例示している。このプロセッサ・システム2300は、関連システム・メモリを有する1ないしは複数のプロセッサ2305A〜Cを含む。システム・メモリは、1ないしは複数のランダム・アクセス・メモリ(RAM)2315および読み出し専用メモリ(ROM)2317を含むことができる。
【0117】
図23の例において複数のプロセッサ2305A〜Cは、入力/出力コントローラ・ハブ(ICH)2325に結合されており、そこにほかの周辺装置およびデバイスがインターフェースされている。例示されている例においては、ICH 2325にインターフェースされている周辺装置に入力デバイス2327、大容量ストレージ・デバイス2340(たとえばハードディスク・ドライブ)、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)2345、USBデバイス2350、さらにネットワーク2360に結合されるネットワーク・ポート2355、および/またはリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357が含まれる。リムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357は、磁気または光学メディア等の関連リムーバブル・ストレージ・メディア2358を含むことができる。1ないしは複数の周辺装置は、ダウンロード・サーバ120によって記録された位置決定データ305の提供を実装できる。大容量ストレージ・デバイス2340は、図6A‐C、15‐17、および20‐22に示されている例示的な機械可読インストラクションのストアに使用できる。
【0118】
また図23の例のプロセッサ・システム2300は、メモリ・コントローラ・ハブ(MCH)2310に結合された周辺装置であるビデオ・グラフィック・アダプタ・カード2320を含み、さらにそれが表示デバイス2322に結合される。
【0119】
この例のプロセッサ・システム2300は、たとえば従来的なデスクトップ・パーソナル・コンピュータ、ノートブック・コンピュータ、ワークステーション、ネットワーク・サーバ、またはそのほかの任意のコンピューティング・デバイスとすることができる。プロセッサ2305A〜Cは、任意の型の処理ユニット、たとえばインテル(Intel(登録商標))ペンティアム(Pentium(登録商標))ファミリのマイクロプロセッサ、インテル(Intel(登録商標))アイタニウム(Itanium(登録商標))ファミリのマイクロプロセッサ、インテル(Intel)エックススケール(XScale(登録商標))ファミリのプロセッサ、AMD(登録商標)アスロン(AthlonTM)ファミリのプロセッサ、および/またはAMD(登録商標)オプテロン(OpteronTM)ファミリまたはプロセッサ等からのマイクロプロセッサとすることができる。プロセッサ2305A〜Cは、図6A‐C、15‐17、および20‐22の例示的な機械可読インストラクションを実行してMECD 300、プリプロセッサ308、移動経路プロセッサ310、メディア・サイト・プロセッサ320、通行プロセッサ328、統計処理デバイス397、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達率および到達頻度プロセッサ1815を実装することができる。
【0120】
システム・メモリのいくつかまたは全部を構成するメモリ2315および2317は、任意の適切なメモリまたはメモリ・デバイスとすることができ、システム2300のストレージ需要に適合するべくサイズ設定することができる。それに加えて大容量ストレージ・デバイス2340を、たとえばプロセッサ2305A〜Cによって読み取ることの可能な任意の磁気または光学メディアとすることができる。システム・メモリは、記録された移動経路データ305、向上された移動経路データ315、メディア・サイト・ロケーション・データ325、および/またはデータベース130のストアに使用することができる。またシステム・メモリは、図6A‐C、15‐17、および20‐22に例示されている例の機械可読インストラクションのストアに使用することもできる。
【0121】
入力デバイス2327は、キーボード、マウス、タッチ・スクリーン、トラック・パッド、またはそのほかの任意の、ユーザによるプロセッサ2305A〜Cへの情報の提供を可能にするデバイスによって実装することができる。
【0122】
表示デバイス2322は、たとえば液晶ディスプレイ(LCD)モニタ、陰極線管(CRT)モニタ、またはそのほかの任意の、プロセッサ2305A〜Cとユーザの間のビデオ・グラフィック・アダプタ2320を介したインターフェースとして作用する適切なデバイスとすることができる。ビデオ・グラフィック・アダプタ2320は、表示デバイス2322とMCH 2310をインターフェースするために使用される任意のデバイスである。その種のカードは、現在たとえばクリエーティブ・ラブズ(Creative Labs)およびそのほかの類似のベンダーから市販されている。
【0123】
リムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357は、たとえばコンパクト・ディスク‐レコーダブル(CD‐R)ドライブ、コンパクト・ディスク‐リライタブル(CD‐RW)ドライブ、ディジタル多用途ディスク(DVD)ドライブ等の光学ドライブまたはそのほかの光学ドライブとすることができる。それに代えて、磁気メディア・ドライブとしてもよい。リムーバブル・ストレージ・メディア2358は、メディア2358がドライブ2357を伴って機能するべく選択されることからリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357と相補的である。たとえばリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357が光学ドライブであれば、リムーバブル・ストレージ・メディア2358をCD‐Rディスク、CD‐RWディスク、DVDディスク、またはそのほかの任意の適切な光学ディスクとすることができる。これに対してリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357が磁気メディア・デバイスであれば、リムーバブル・ストレージ・メディア2358を、たとえばディスケットまたはそのほかの任意の適切な磁気ストレージ・メディアとすることができる。リムーバブル・ストレージ・メディア2358は、ダウンロード・サーバ120によって記録される位置決定の提供のため、またはデータベース130のストアのために使用することもできる。
【0124】
この例のプロセッサ・システム2300は、たとえばイーサネット(登録商標)・カードまたはそのほかの有線または無線とすることのできるカード等のネットワーク・ポート2355(たとえば、プロセッサ周辺装置)も含む。ネットワーク・ポート2355は、プロセッサ2305A〜Cとネットワーク2360の間のネットワーク接続性を提供し、それをローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、またはそのほかの任意の適切なネットワークとすることができる。またネットワーク・ポート2355およびネットワーク2360は、ダウンロード・サーバ120によって記録される位置決定の提供のために使用することもできる。
【0125】
当然のことながら、当業者は認識することになろうが、この例のシステムに例示されているメモリの順序、サイズ、および比率は変化し得る。それに加えて、この特許は、特にコンポーネント、ハードウエア上において実行されるソフトウエアまたはファームウエアを含む例示的なシステムを開示しているが、その種のシステムが単なる例示に過ぎず、限定と考えるべきでないことに注意する必要がある。たとえば、これらのハードウエアおよびソフトウエア・コンポーネントのいずれかまたは全部がハードウエア内において排他的に、ソフトウエア内において排他的に、ファームウエア内において排他的に、またはハードウエア、ファームウエア、および/またはソフトウエアの何らかの組み合わせにおいて具体化され得ることは企図されている。したがって当業者は、上記の例がこの種のシステムを実装する唯一の方法でないことを容易に認識することになろう。
【0126】
上記の例の方法、機械可読インストラクション、および/または装置のうちの少なくともいくつかは、コンピュータ・プロセッサ上で実行する1ないしは複数のソフトウエアおよび/またはファームウエア・プログラムによって実装される。しかしながら、限定の意図ではないが特定用途向け集積回路、プログラマブル・ロジック・アレイ、およびそのほかのハードウエア・デバイスを含む専用ハードウエア実装も同様に、ここに述べられている例の方法および/または装置のいくつかまたは全部を、全体としてまたは部分的に実装するべく構成可能である。さらに、限定の意図ではないが分散処理またはコンポーネント/オブジェクト分散処理、並列処理、仮想マシン処理を含む代替ソフトウエア実装もまた、ここに述べられている例の方法および/または装置を実装するべく構成可能である。
【0127】
また、ここに述べられている例のソフトウエアおよび/またはファームウエア実装がオプションとして:磁気メディア(たとえば、ディスクまたはテープ);ディスク等の光磁気または光学メディア;またはメモリ・カードまたはそのほかの、1ないしは複数の読み出し専用(不揮発性)メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、またはそのほかの再書き込み可能(揮発性)メモリを収容しているパッケージ等のソリッド・ステート・メディアといった有体ストレージ・メディア上;またはコンピュータ・インストラクションを含む信号にストアされることにも注意が必要である。電子メールに対するディジタル・ファイルの添付またはそのほかの自己内蔵情報アーカイブまたはアーカイブのセットは、有体ストレージ・メディアに均等の配信メディアと考えられる。したがって、ここに述べられている例のソフトウエアおよび/またはファームウエアは、上記の有体ストレージ・メディアまたは配布メディアまたはそれらの均等物およびそれに代わるメディア上にストアすることが可能である。
【0128】
上記の明細が特定の標準およびプロトコルを参照して例示的なコンポーネントおよび機能を記述している点では、この開示の教示がその種の標準およびプロトコルに限定されないことが理解される。たとえば、インターネットおよびそのほかのパケット交換ネットワーク伝送(たとえば、伝送制御プロトコル(TCP)/IP、ユーザ・データグラム・プロトコル(UDP)/IP、ハイパーテキスト・マークアップ言語(HTML)、ハイパーテキスト・トランスファ・プロトコル(HTTP));およびコンピュータ間およびデバイス間通信(たとえばUSB)のための標準のそれぞれは、現在の最先端技術の例を代表している。その種の標準は、定期的に、同一の汎用機能を有するより高速またはより効率的な均等物に取って代わられる。したがって同じ機能を有する置換標準およびプロトコルは、この開示の教示によって企図される均等物であり、付随する特許請求の範囲内に含まれることが意図されている。
【0129】
この開示の教示は、インストラクションが収められている1ないしは複数の機械可読メディア、または伝播される信号からのインストラクションの受信および実行を企図しており、その結果、たとえばネットワーク環境に接続されたデバイスは、ネットワークを介し、そのインストラクションを使用して音声、ビデオまたはデータを送信または受信し、かつ通信することができる。その種のデバイスは、音声、ビデオまたはデータ通信を提供する電話、コードレス電話、移動電話、携帯電話、携帯情報端末(PDA)、セットトップ・ボックス、コンピュータ、および/またはサーバ等の任意の電子デバイスによって実装可能である。
【0130】
ここには特定の例の方法、装置、および製品が述べられているが、この特許の適用範囲はそれらに限定されない。その逆にこの特許は、付随する特許請求の範囲内に含まれるあらゆる方法、装置、および製品を字義どおりに、または均等論の下に保護する。
【図面の簡単な説明】
【0131】
【図1】周知の電子メディア露出測定システムの例を示した説明図である。
【図2】SPS利用可能デバイスの実装の一例の態様を略図的に例示した説明図である。
【図3】本発明の教示に従って組み立てられた一例のメディア露出計算デバイスを略図的に例示した説明図である。
【図4A】図3の移動経路プロセッサを実装する一例の態様を例示した説明図である。
【図4B】図4Aの例の処理エンジンの実装に使用される一例のフィルタ構成を例示した説明図である。
【図5】図3のメディア・サイト・プロセッサを実装する一例の態様を略図的に例示した説明図である。
【図6A】図3の例のプリプロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図6B】図3の例のメディア・サイト・プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図6C】図3の例の移動経路プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図7A】一例の移動経路の部分を例示した説明図である。
【図7B】図7Aの例の移動経路から組み立てられる一例の決定論的経路を例示した説明図である。
【図7C】図7Aの例の移動経路から組み立てられる一例の決定ツリーを例示した説明図である。
【図8A】一例の記録される移動経路データを例示した説明図である。
【図8B】図8Aの例の移動経路データを使用する2つのデータ・モーメントの計算を例示した説明図である。
【図8C】図8Aの例の移動経路データを使用する2つのデータ・モーメントの計算を例示した説明図である。
【図9A】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のボーナスを例示した説明図である。
【図9B】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9C】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9D】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9E】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9F】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9G】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図10】メディア・サイトに関連付けされる一例の影響力ゾーンを例示した図表である。
【図11】図10の例の影響力ゾーン内を通り抜ける直線移動経路を例示した図表である。
【図12】図10の例の影響力ゾーン内を通り抜ける曲線移動経路を例示した図表である。
【図13】移動するバスに関連付けされる影響力ゾーンを例示した図表である。
【図14】バスに関連付けされる影響力ゾーンを扱うことができる一例の態様を例示した説明図である。
【図15】図3の例の通行プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図16】図3の例の通行プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図17】図3の例の通行プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図18】図3の統計処理デバイスを実装する一例の態様を例示した概略図である。
【図19】一例のデータ調和の前およびその後の通行データの例を示した説明図である。
【図20】図3の例の統計処理デバイスを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図21】図18の例のデータ融合プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図22】図18の例の到達頻度および到達率プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図23】図6A‐C、15‐17、および20‐22によって表される例示的な機械可読インストラクションを実行することのできる一例のプロセッサ・プラットフォームを例示した概略図である。
【技術分野】
【0001】
関連出願
本件は、『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・プロセッシング・データ・コレクテッド・バイ・ア・GPS‐イネーブルド・メディア・メジャメント・システム(Methods and Apparatus for Processing Data Collected by a GPS‐enabled Media Measurement System)』と題して2004年7月30日に出願された米国特許仮出願第60/592,554号;『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・インプルービング・ザ・アキュラシィ・アンド・リーチ・オブ・エレクロトニック・メディア・エクスポージャ・メジャメント・システムズ(Methods and Apparatus for Improving the Accuracy and Reach of Electronic Media Exposure Measurement Systems)』と題して2005年5月17日に出願された米国特許仮出願第60/681,785号;および『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・インプルービング・ザ・アキュラシィ・アンド・リーチ・オブ・エレクロトニック・メディア・エクスポージャ・メジャメント・システムズ(Methods and Apparatus for Improving the Accuracy and Reach of Electronic Media Exposure Measurement Systems)』と題して2005年6月8日に出願された米国特許仮出願第60/688,494号の恩典を主張する。米国特許仮出願第60/592,554号、同第60/681,785号、ならびに同第60/688,494号;および米国特許出願第10/686,872号ならびに同第10/318,422号は、参照によりその全体がこれに援用される。
【0002】
この開示は、概してメディア露出測定システムに関し、より詳細に述べれば、電子メディア露出測定システムの精度および到達率を向上させるための方法および装置に関する。
【背景技術】
【0003】
過去においては、屋外メディアのためのメディア露出測定システムが、たとえば自動車交通量調査(たとえば、所定の日の道路を移動する車両の数の計数)に頼るか、または想起(たとえば、調査を通じて消費者が屋外広告を見たことを思い出す能力)を要求し、達成されたメディア露出の数を決定していた。
【0004】
より最近では、メディア露出を測定し、クレジット(credit)するための電子システムが開発され、屋外広告主が、科学的かつ検証可能な精度をもって広告主自身の屋外メディア・サイトの到達率を測定し、設置することを可能にしている。図1は、衛星ポジショニング・システム(SPS)(たとえば、米国のグローバル・ポジショニング・システム(GPS)およびヨーロッパのガリレオ・システム(現在建設中))テクノロジを使用して自動車運転者および/または通行人の屋外メディア・サイトに対する露出を追跡する従来技術の電子メディア露出測定システム100を例示している。参与者または回答者102の露出を追跡するために、回答者102がSPS利用可能モニタリング・デバイス110(たとえば、ニールセン(Nielsen(登録商標))パーソナル・アウトドア・デバイス(NpodTM))を携帯(装着)する。デバイス110は、周期的(たとえば4〜5秒ごと)に複数のSPS衛星105A〜Cによって送信される複数の信号を捕捉して受信し、それらの複数の受信した信号を使用してデバイス110についての現在の地理的場所(すなわち位置決定)および現在の時刻を計算する。通常デバイス110は、デバイス110の、したがって回答者102の現在の地理的な場所を決定するために最小数のSPS衛星105A〜Cからの信号の受信を必要とする(たとえば、GPSシステムにおいては、デバイス110が、少なくとも3または4のGPS衛星からの送信信号を必要とする)。デバイス110は、各位置決定の結果(たとえば、ジオコード・ロケーション・データおよび時刻、および望ましい場合には日付)を、コンピューティング・デバイス125によるその後の処理のために連続的にストアする。
【0005】
記録された位置決定データのシーケンス(たとえば、対応するジオコード・ロケーション・データおよび時刻および/または日付の値の集合)は、デバイス110からダウンロード・サーバ120へ随時に、周期的に、またはリアルタイム・ベースでダウンロードされる。ダウンロード・サーバ120は、回答者のパーソナル・コンピュータ(PC)または電子測定システム100に関連付けされたコンピュータのいずれとすることもできる。ダウンロード・サーバ120もまた、ダウンロードされた移動経路データ(すなわち、記録された位置決定データのシーケンス)をコンピューティング・デバイス125に提供する。デバイス110からダウンロード・サーバ120へデータをダウンロードするため、およびダウンロード・サーバ120からコンピューティング・デバイス125へデータを転送するための種々の周知のテクニックのいずれを使用することも可能である。たとえば、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)接続を使用してデバイス110をダウンロード・サーバ120に取り付け、デバイス110およびダウンロード・サーバ120上で実行しているリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライバを使用することができる。
【0006】
メディア・サイト115に対する露出を決定するためにコンピューティング・デバイス125は、デバイス110によって記録された位置決定のそれぞれの場所と、メディア・サイト115の場所を比較する。メディア・サイト115の場所はデータベース130内に用意されており、特にデータまたは情報の中でも複数のメディア・サイトについてのジオコード・ロケーション・データを収めている。図1の例のシステム100においては、回答者の場所がメディア・サイト115に「充分に近い」(たとえば、あらかじめ決定済みの距離内である)とき、メディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる。
【0007】
メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データは、産業市場機構(たとえば、交通監査局(Traffic Audit Bureau(TAB)))によって生成および提供がなされ、コンピューティング・デバイス125によって記録された位置決定と既知のメディア・サイトの場所のマッチングの間に使用される。しかしながらデータベース130内に提供されるジオコード・ロケーション・データは、不完全なことおよび/またはときとして不正確なことがある。たとえばデータベース130が、メディア・サイト115の場所のテキスト記述(たとえば、マディソン通りの1番街と2番外の間(on Madison Blvd. between 1st Street and 2nd Street))を含み、実際のジオコード・ロケーション・データを含まないことがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
種々の理由のため、デバイス110が位置決定の試行を完成できないこともある。たとえばデバイス110が、たとえばSPS衛星105A〜Cとデバイス110の間の通信路を妨害する人工的もしくは自然に生じた厚い群葉または構造によって引き起こされた信号減衰に起因して必要な数の衛星105A〜Cからの信号の捕捉および受信ができないことがある。建物、駐車場構造、トンネル、地下鉄システム等の領域は、通信路の妨害が日常的に起こり得るエリアの例である。さらに、成功した位置決定が、近隣の物体(たとえば、繁華街エリアの高い建物)によって引き起こされるマルチパスひずみに起因して、またはクロック(すなわち、タイミング)のずれまたは誤差に起因して精度を欠くこともある。その種の状況においては、デバイス110によって記録され、その後に続いてコンピューティング・デバイス125によって処理される位置決定のシーケンスが、回答者102によって通り抜けられた移動経路内のギャップを含むか、既知の移動コース(たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州間高速道路、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等)を追随しない、通り抜けられた経路を表すことがある。
【課題を解決するための手段】
【0009】
ここで述べる例示の装置は、多くのコンポーネントの中でも特にハードウエア上において実行されるソフトウエアを含むが、その種の装置は単に例示に過ぎず、限定と考えるべきではない。たとえば、開示されているいずれかまたはすべてのハードウエアおよびソフトウエア・コンポーネントが、専用ハードウエア内において排他的に、ソフトウエア内において排他的に、ファームウエア内において排他的に、またはハードウエア、ファームウエア、および/またはソフトウエアの何らかの組み合わせにおいて具体化され得ることは企図されている。
【0010】
それに加えて、以下の開示が例示的なSPSベースの電子メディア測定システムに関してなされているが、開示されている装置は、このほかの多くの電子メディア測定システムに容易に適用できることが理解される必要がある。したがって、以下は例示的な装置、方法、および製品について述べているが、当業者であれば、開示された例がその種のシステムを実装するための唯一の手段でないことを容易に認識することになろう。
【0011】
概して言えば、ここの例の装置、方法、および製品は、回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータの処理に使用することができる。ここで述べている特定の例においては、処理後のデータが既知の移動コース(たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等)に沿った移動経路をより良好に表すようにデータが処理される。ここで述べている追加の例においては、データが、妨害された信号の受信に関連付けされるエリアを通る移動経路を表し、かつデータ内に存在する欠如を解消するように処理される。その種の欠如には、回答者によって通り抜けられた場所の間の大きなギャップ、不正確な場所のデータ等を含めることができる。
【0012】
さらに、ここに述べられている例示的な装置、方法、および製品を、回答者によって通り抜けられた場所とメディア・サイトの関連付けに使用し、それによってメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすることもできる。ここに述べられている特定の例においては、メディア・サイトに関連付けされた幾何学的影響力ゾーン内を回答者がそのメディア・サイトの観察または消費に好都合な方向に沿って通り抜けた場合に、そのメディア・サイトに対してメディア露出がクレジットされる。ここに述べられている追加の例は、メディア露出のクレジットに先行して満たされるべき制約を適用する。ここに述べられているさらに別の例は、回答者によって通り抜けられた場所と、妨害された信号受信を伴うエリア内に位置するメディア・サイトおよびモバイル・メディア・サイトを関連付ける。
【0013】
ここに述べられている例示的な装置、方法、および製品は、メディア露出クレジットデータを調和させ、現実のメディア露出特性を示していない統計的異常を除去するために使用することができる。特定の例においては、平均のサイト通行評価を維持しつつ、クレジットがあらかじめ決定済みの量の期待値内となるようにメディア露出クレジットデータが処理される。結果として、ここに述べられている例は、電子メディア測定システムの精度ならびに到達率を向上させるために使用することができる。
【0014】
不正確な、または欠落した(たとえば、記録された位置決定のシーケンス内、またはメディア・サイトの場所情報内における)データは、メディア露出計算デバイスによって決定されるメディア露出クレジットの精度に有害な影響を与え得る。電子メディア露出測定の精度および信頼性を実質的に向上させるために、記録された移動経路データおよびメディア・サイトの場所のデータを、ここに述べられている例示的な方法および装置を使用して処理し、上記の欠陥を克服することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0015】
図2は、図1のモニタリング・デバイス110の実装に使用することのできる一例のSPS利用可能デバイス200を例示している。複数のSPS衛星105A〜Cによって送信された信号(すなわちSPS信号)を受信し、デコードするためにデバイス200は、SPS信号受信機205、SPS信号デコーダ210、およびアンテナ215を含んでいる。種々のテクニックのいずれかを使用し、SPS信号受信機205は、アンテナ215によって受信した無線周波数(RF)アナログ信号をSPS信号デコーダ210による処理および/またはデコードに適したディジタル・ベースバンド信号(すなわち、受信された信号)に変換する。たとえばSPS信号受信機205は、復調器、ダウン‐コンバータ、フィルタ、および/またはアナログ‐ディジタル(A/D)コンバータを使用して実装することができる。種々の周知のテクニックのいずれかを使用し、SPS信号デコーダ210は受信信号を処理し、可能であれば(すなわち、最小数のSPS衛星105A〜Cが利用可能であれば(たとえばGPSシステムにおいては、SPS信号デコーダ210が少なくとも3または4の衛星から受信した信号を使用する))デバイス200の現在の場所を決定する(すなわち、位置決定を実行する)。SPS信号デコーダ210は、受信した信号はもとより、決定した場合にはデバイス200の現在の地理的な場所をプロセッサ220に提供する。プロセッサ220は、位置決定および受信された信号の両方(すなわち擬似距離データ)をストレージ・メモリ225内に記録する。上記の方法を周期的に実行することによって、記録されたデータが回答者102(図1)によって通り抜けられた移動経路を表す。
【0016】
図2の例のデバイス200は、さらにインターフェース230を含み、デバイス200が図1のダウンロード・サーバ120と通信することを可能にする。デバイス200は、メディア露出計算デバイス(MECD)300(図3に関連して後述)に、記録済みの移動経路データ305(すなわち、位置決定のシーケンスおよびデバイス200によって記録された受信信号)をダウンロード・サーバ120経由で提供する。
【0017】
当業者にとっては容易に明らかになろうが、図2のプロセッサ220は、デバイス200の動作、状態等に関する追加のデータを監視し、ストレージ・メモリ225内に記録することができる。たとえばプロセッサ220は、バッテリの使用、デバイスの電源オンおよび電源オフ時間、ソフトウエア障害等を監視することができる。
【0018】
MECD 300によるメディア露出クレジットの、一貫性があり、かつ信頼できる決定を促進するために、回答者102によって通り抜けられた移動経路が好ましくは正確であり(すなわち、回答者102によって通り抜けられた実際の場所を反映し)、1ないしは複数の既知の移動コース(たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等)を追従し、かつ互いに充分に近い位置決定を含む。しかしながら、前述したとおり、デバイス200によって記録される位置決定のシーケンス(すなわち、記録された移動経路データ305)は、必ずしも常にこれらの要件を満たさないことがある。
【0019】
図3は、本発明の教示に従って組み立てられた一例のMECD 300を例示した概略図であり、図1のコンピューティング・デバイス125の実装に使用することができる。記録された移動経路データ305およびメディア・サイト情報(データベース130内に収められている)の後処理を行うために、図3のMECD 300はプリプロセッサ308を含む。図3の例のプリプロセッサ308は、記録された移動経路データ305(デバイス200によって記録され、ダウンロード・サーバ120経由で提供される、決定された地理的な場所および受信された信号(すなわち、擬似距離データ)の両方を含む)を操作し、向上された移動経路データ315を生成する移動経路プロセッサ310を含む。例示されている例においては、記録された移動経路データ305および向上された移動経路データ315が、MECD 300の部品として実装される1ないしは複数のメモリおよび/またはストレージ・デバイス内にストアされる。当業者には容易に明らかになろうが、記録された移動経路データ305および向上された移動経路データ315は、このほかの態様において実装することもできる。たとえば、MECD 300に取り付けられ、それと通信するべく構成されたメモリまたはストレージ・デバイスの使用がある。
【0020】
移動経路プロセッサ310は、記録された移動経路データ305を処理し、位置決定の完全性および精度を向上させる。たとえば移動経路プロセッサ310には、記録された受信済みSPS信号を使用して位置決定(たとえば、デバイス200が地理的な場所を決定できなかった場所において)を導くこと、デバイス200によって決定された位置決定の精度を向上させることなどが可能である。移動経路プロセッサ310は、ほかの既知のSPSの制限、たとえばクロックのドリフトおよびマルチパス信号ひずみ等を補償する追加のアルゴリズムを含むこともできる。
【0021】
図4Aは、図3の例の移動経路プロセッサ310を実装する一例の態様を例示している。記録された移動経路データ305を処理するために、図3の例の移動経路プロセッサ310は、記録された移動経路データ305を操作する処理エンジン405を含む。たとえば処理エンジン405は、記録された移動経路データ305を連続的に、および/または並列的に操作する1ないしは複数のフィルタとして実装することができる。図4Aに例示されている例においては、処理エンジン405が、データ転送ユニット415によってストレージ・メモリ410に転送された移動経路の全部または部分を表すデータ・ポイントのセットを処理する(たとえば、フィルタのセットを適用する)。処理エンジン405は、データ・ポイントのセットを操作して、中間値(たとえば、いずれかのフィルタの出力として生成され、その後に続くフィルタへの入力として使用される修正された、および/または追加のデータ・ポイント)がある場合にはそれを配置し、ストレージ・メモリ410に戻す。最終的な出力データ・ポイントが、処理エンジン405によって向上された移動経路データ315内に配置される。
【0022】
図3および4Aに例示されているとおり、また一例の精密エフェメリスフィルタ442(図4B)に関連して後述するとおり、図4Aの処理エンジン405は、インターネット接続390を経由して国際地理学会(International Geological Society)(IGS)によって提供されるデータ395にアクセスすることができる。たとえばデータ395は、既知の時間的瞬間におけるSPS衛星105A〜Cの場所を正確に指定するデータを含む。
【0023】
図4Aに例示されている例においては、ストレージ・メモリ410が、記録された受信済みSPS信号、デバイス200によって決定された位置決定、および移動経路プロセッサ310によって導出された位置決定をすべて含む。ストレージ・メモリ410内にストアされているデータのストアには、種々の適切なテクニックいずれを使用してもよい。たとえば、オブジェクト指向データ・ストレージ・テクニックの使用、データ構造の配列の使用等がある。
【0024】
例示の処理エンジン405の実装には、種々のテクニックのいずれを使用してもよい。たとえば処理エンジン405は、汎用処理デバイスおよび/または専用処理デバイス(たとえばディジタル信号処理デバイス)上で実行するソフトウエアおよび/またはファームウエアとして、ハードウエアを使用して、またはソフトウエア、ファームウエア、および/またはハードウエアの任意の組み合わせを使用して実装することができる。
【0025】
これも当業者には容易に明らかになろうが、ストレージ・メモリ410は、種々のテクニックのいずれを使用して実装してもよい。たとえば、記録された移動経路データ305の実装に使用されるメモリまたはストレージ・デバイスの1ないしは複数の部分、または独立のメモリ、ストレージ・デバイス、および/または移動経路プロセッサ310と直接関連付けされるハードウエア・レジスタの使用がある。さらに、これも当業者には容易に明らかとなろうが、データ転送ユニット415は削除することができる。たとえば処理エンジン405は、記録された移動経路データ305から初期データ・ポイントを直接読み出すべく構成することができる。
【0026】
図4Bは、図4Aの例の処理エンジン405の実装に使用することのできるフィルタの一例のシーケンスを例示している。図4Bに例示されている例においては、フィルタがオブジェクト指向プログラミング・テクニックを使用して実装されており、それによってフィルタの数、型、シーケンス、構成、相互接続等における柔軟性を促進している。
【0027】
図4Bに例示されている例のフィルタ・シーケンスは、デバイス200によって決定された位置決定のセットを使用し、導出された位置決定の初期セットを作成するNAV評価フィルタ440を伴って開始する。種々の周知のテクニックのいずれかを使用して、精密エフェメリスフィルタ442は、インターネット390経由でIGSから精密SPS衛星ロケーション・データ395(つまりエフェメリスデータ395)を獲得し、このエフェメリスデータ395を使用して、デバイス200によって記録された擬似距離データ(すなわち受信されたSPS信号)の精度を向上させる。たとえば、精密エフェメリスフィルタ442は、擬似距離データ内の各データ・ポイントにおいてデバイス200によって記録された各タイムスタンプを使用して既知の時刻におけるSPS衛星105A〜Cの既知の位置(すなわちエフェメリスデータ395)の間を補間し、記録されたタイムスタンプの瞬時における衛星の精密な場所を決定する。次に高度フィルタ444が、衛星のエフェメリスデータ395を基礎とし、標準軌道幾何学的原理を使用して、各擬似距離または位置決定データ・ポイントに関連付けされるSPS衛星105A〜Cのそれぞれについて水平線からの仰角を計算する。擬似距離データから導出された位置決定の精度を向上させるために高度フィルタ444は、SPS衛星105A〜Cのうちの水平線に対して低いものに対応する擬似距離データを破棄する。
【0028】
次に、非同時擬似距離(NSPR)フィルタ446が、欠落している位置決定データ・ポイント(たとえば、デバイス200が位置決定を決定できなかった場所を表す)を探し出し、追加の位置決定を導出する。一例においてNSPRフィルタ446は、欠落している位置決定データ・ポイント周りに中心を置く擬似距離データ・ポイントのセット、欠落している位置決定データ・ポイントに関連付けされる擬似距離データおよびもっとも近い位置決定データ・ポイントから計算された補間済みクロック・ドリフト値を使用して欠落している位置決定データ・ポイントを導出する。
【0029】
受信機自律完全性モニタ(RAIM)フィルタ448は、移動経路を処理してマルチパスひずみによって引き起こされた誤差を除去する。マルチパスひずみは、1ないしは複数のSPS衛星105A〜Cとデバイス200の間に位置する複数の表面から反射されたSPS送信信号の受信によって引き起こされる。したがってデバイス200は、それぞれが異なる時間遅延および位相特性を有する複数バージョンのSPS送信信号を受信する。擬似距離データ・ポイントが4もしくはそれを超える数のSPS衛星からの信号を含む例においては、RAIMフィルタ448が、それらのSPS衛星のうちの3つの各順列を使用して位置決定を導く。より詳細には、4つの衛星(すなわち、#1、#2、#3、および#4)が利用可能であるとすると、衛星(#1 #2 #3)、(#1 #2 #4)、(#1 #3 #4)、および(#2 #3 #4)の組み合わせについて4つの位置決定が導かれる。擬似距離データ・ポイントが3つのSPS衛星(たとえば衛星105A〜C)からの信号を含む別の例においては、RAIMフィルタ448が、3つのSPS衛星105A〜Cおよび4番目のSPS衛星(図示せず)の最後に既知の位置のうちの各順列を使用して位置決定を導く。上記の例のいずれにおいてもRAIMフィルタ448が、導出された位置決定を互いに比較する。導出された位置決定が実質的に一致する場合には、その位置決定が移動経路内に含められる。一致しなければマルチパスひずみが生じていると見なされ、その位置決定が移動経路データから除去される。
【0030】
追加の位置決定の導出または既存の位置決定の精度の向上を行った後は、街路制約フィルタ450(図7A〜C、8A〜C、および9A〜Gに関連して後述する)が、移動経路内に含まれている各位置決定を整列して既知の移動コースの中心線に対応させる。たとえば街路制約フィルタ450は、導出された位置決定を、既知の移動コースに一致するもっとも近いポイント(たとえばもっとも近い道路の中心線、歩道等)に対して修正(すなわち、整列)するが、このもっとも近いポイントは、最短ユークリッド距離を基礎として決定することができる。しかしながらその種の修正が、結果として不規則な、または不合理な態様で方々にスキップまたはジャンプする移動経路(たとえば、通りの両側に位置する2つの歩道の間を往来する移動経路)をもたらすことがある。この問題を緩和するために、街路制約フィルタ450による追加の処理を実行することができる。また街路制約フィルタ450は、動きの一貫性を確保するべく移動経路データを処理することができる。たとえば街路制約フィルタ450は、回答者102が乗り物に乗っていることを移動速度が示しているか否かを決定し、それが示されるときには、移動経路が直接的な環境(たとえば、橋、オーバーパス、アンダーパス、一方通行路等)によって許される動きと矛盾しないことを確保する。
【0031】
ギャップ・フィルタ452は、向上された移動経路データ315が位置決定のシーケンスから構成され、かつそれにおいて各位置決定が先行および後続の位置決定からあらかじめ決定済みの距離(たとえば50フィート)を超えないように追加の位置決定を導出する。追加の位置決定は、直線および曲線の移動経路を説明し、かつその追加的に導出された位置決定が既知の移動コースの中心線に整列することを確保する、種々のいずれかの幾何学的または三角法テクニックを使用して導出される。最後に米国海洋電子機器協会(NMEA)フィルタ454が、標準データ・フォーマット(たとえば、周知のNMEA‐0183フォーマット)を使用して向上された移動経路データ315を出力する。
【0032】
当業者には容易に明らかとなろうが、図4Aの処理エンジン405の実装に使用されるフィルタの数、シーケンス、型、構成等は図4Bに示されているものと異なることが可能である。たとえば、移動平均フィルタを使用して位置決定のシーケンスの移動平均を計算し、ノイズの多いデータのスムージングを行うことができる。より詳細には、最新のn個の緯度および最新のn個の経度、すなわち最新のn個の位置決定の座標に対応する緯度および経度のそれぞれの移動平均を計算する。別の例においては、クロック・ドリフト補間フィルタが、デバイス200によって使用されるクロック内のドリフトのモデリングを行い、擬似距離データに対して時間補正を適用する。さらに別の例においては、推測フィルタが、以前の位置決定および評価済みの回答者の移動方向ならびに速度を使用して位置決定を評価する。
【0033】
さらに別の例においては、フィルタが2つの並列パス内に配置される。たとえば、移動経路データ305がデータ並べ替えフィルタによって2つのセットに分割される。第1のセットは、大きな建物を含む地理的領域(たとえば、繁華街エリア)の内側で生じた回答者102の場所を表すデータ・ポイントを含み、第2のセットはより郊外のエリア内のデータ・ポイントを含む。続いてそれぞれのデータのセットが1ないしは複数のフィルタに通されるが、それにおいてそれぞれのデータのセットに適用されるフィルタは、異なるとすることも可能であり、同一とすることも可能である。さらに、これら2つのフィルタのセットの間においてデータを交換することも可能である(たとえば、2つのフィルタ・パスを交差結合することができる)。その後、2つのパスの出力の結合に解選択フィルタが適用されて回答者102についての全体的な移動経路が作られる。
【0034】
回答者102が、SPS信号受信の妨害を伴うエリア内(たとえば、地下鉄、トンネル、駐車ガレージ、建物内等)を通って移動するときには、移動経路プロセッサ310が、メディア露出測定システムの精度ならびに到達率をさらに向上させるべく動作できる。一例においては処理エンジン405が、記録された位置決定内の大きなギャップを検出し、その大きなギャップが第1の地下鉄入口近傍において開始し、かつ第2の地下鉄入口の近傍において終了することを検出するべく構成されるギャップ検出フィルタを含む(現在のSPSテクノロジは、デバイスが地下に位置するときに機能しないことによる)。その種の大きなギャップが検出された場合にギャップ検出フィルタは、処理エンジン405を、その大きなギャップを向上された移動経路データ315内に残置するが、そのギャップがおそらくはそのギャップの開始と終了の間に位置する地下鉄システムの経路に対応することを示す情報を記録するべく構成する。ギャップ検出フィルタは、別の形式の信号妨害のある移動、たとえば乗り物用または歩行者用トンネルの通過、駐車ガレージ内等についても類似の検出および記録を行うことができる。上記のテクニックは、このほかの様式の、回答者の場所の決定に使用することのできる信号の潜在的な妨害のために実装することも可能である。
【0035】
以下に論じるとおり、この例のMECD 300は、第1および第2の地下鉄入口を使用して、地下鉄システムを通ってそれらの2つの地下鉄入口を接続するもっともらしい経路を決定することができる。そのようにしてMECD 300は、回答者102によって採用されたと見られる地下鉄経路に沿って位置するか、またはその地下鉄経路に沿って回答者102を運ぶ地下鉄車内に位置する既知のメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすることが可能である。同様に、回答者102が、ほかの信号妨害のある移動経路(たとえば、乗り物用または歩行者用トンネル、建物構造の中等)内のメディア・サイトに露出される場合においてもそれらのメディア・サイトにメディア露出が適正にクレジットされ得る。
【0036】
図3に戻るが、ジオコード・ロケーション・データがデータベース130から欠落しているメディア・サイトを扱うために、またはデータベース130内に存在するジオコード・ロケーション・データを検証するために、図3のプリプロセッサ308は、さらにメディア・サイト・プロセッサ320を含む。
【0037】
図5は、図3のメディア・サイト・プロセッサ320を実装する一例の態様を例示している。図5に例示されているメディア・サイト・プロセッサ320は、データベース130と通信してメディア・サイト情報(すなわち、ジオコード・ロケーション・データ、メディア・サイトの場所のテキスト記述、メディア・サイトの型等)、および既知の移動コースについてのジオコード・ロケーション・データ、参照ポイント、陸標等を獲得するデータベース・アクセス・エンジン505を含む。例示のメディア・サイト・プロセッサ320は、さらに、データベース130内にストアされているか、インターネット390経由で利用できることのあるメディア・サイトのイメージにアクセスするイメージ・リーダ510を含む。
【0038】
一例においてはメディア・サイト・プロセッサ320が、メディア・サイトの場所のテキスト記述を、既知の移動コース、陸標、参照ポイント等を指定する情報とともに使用してそのメディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導く。一例のメディア・サイトは、そのメディア・サイトが西側3番街のステート・ストリートとメイン・ストリートの中間に位置することを示すテキストによる場所の記述を有する。ジオコード・ロケーションを導出するために、この例のメディア・サイト・プロセッサ320は、処理デバイス515を含む。3番街とステート、および3番街とメインの交差点についてのジオコード・ロケーションがわかることから、処理デバイス515は2つの既知のジオコード・ロケーションの間を補間してその例のメディア・サイトのジオコード・ロケーションを決定する。
【0039】
別の例においてはメディア・サイト・プロセッサ320が、メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データの精度を、イメージ認識またはマッチング・テクニックを使用してそのジオコード・ロケーション・データとそのメディア・サイトのイメージのディジタル表現(たとえば、衛星イメージ、空撮写真等)を比較することによって検証する。たとえばメディア・サイト・プロセッサ320は、都市の部分の空撮写真内においてそのメディア・サイトを探し出し、そのメディア・サイトの場所と、そのメディア・サイトのために利用可能なジオコード・ロケーション・データを比較することができる。
【0040】
イメージ内においてメディア・サイトおよびそのほかの既知のポイント(たとえば、既知の移動コース、陸標、参照ポイント等)を探し出すために、メディア・サイト・プロセッサ320は、イメージ処理エンジン520を含む。一例においては、イメージ処理エンジン520が、周知の適切なイメージ認識および/またはマッチング・テクニックを使用してイメージ内の2つの交差点およびメディア・サイトを探し出す。続いてこのイメージ処理エンジン520は、それらの交差点およびメディア・サイトの相対的な場所を決定する。たとえば、イメージ処理エンジン520は、そのメディア・サイトがそれら2つの交差点の間の3分の1のところに位置すると決定できる。
【0041】
処理デバイス515は、イメージ処理エンジン520によって決定された相対的な場所情報を使用してそのメディア・サイトのジオコード・ロケーション・データを検証することができる。たとえば、上記の例において処理デバイス515は、探し出された2つの交差点についての既知のジオコード・ロケーション・データおよびそのメディア・サイトが2つの交差点の間の3分の1のところにあるという決定を使用してそのメディア・サイトのジオコード・ロケーション・データを導出する。続いて処理デバイス515は、そのメディア・サイトについて導出したジオコード・ロケーション・データと、そのメディア・サイトについてすでに用意されている(たとえば、データベース130内に含まれているか、またはテキストの場所記述を基礎として処理デバイス515によって決定された)ジオコード・ロケーション・データを比較する。それらのジオコード・ロケーション・データが整合すれば、そのメディア・サイトの場所が検証される。整合しなければ、その先の調査および検証のためにそのメディア・サイトの場所にフラグを立てることができる。
【0042】
処理デバイス515およびイメージ処理エンジン520は、種々のテクニックのいずれかを使用して実装することができる。たとえば処理デバイス515およびイメージ処理エンジン520を、汎用処理デバイスおよび/または専用処理デバイス(たとえばディジタル信号処理デバイス)上で実行するソフトウエアおよび/またはファームウエアを使用して、ハードウエアを使用して、またはソフトウエア、ファームウエア、および/またはハードウエアの任意の組み合わせを使用して実装することができる。テキストによる場所の記述からのジオコード・ロケーション・データの決定およびジオコード・ロケーション・データの検証は、マニュアルで実行してもよい。
【0043】
図3に例示された例に戻るが、処理されたメディア・サイト・ロケーション・データ325は、MECD 300の部分として実装される1ないしは複数のメモリおよび/またはストレージ・デバイス内にストアされる。しかしながら処理されたメディア・サイト・ロケーション・データ325を、このほかの態様において実装することも可能である。たとえば、MECD 300に取り付けられ、それと通信するべく構成されたメモリまたはストレージ・デバイスの使用、データベース130内等がある。
【0044】
図6A、6B、および6Cは、図3の例のプリプロセッサ308、図3の移動経路プロセッサ310、および図3のメディア・サイト・プロセッサ320をそれぞれ実装するべくプロセッサ(たとえば、図23のプロセッサ2305A〜Cの1つ)によって実行できる例示的な機械可読インストラクションのフローチャート表現を図示している。図6A〜Cの機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320は、プロセッサ、コントローラ、および/またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行することができる。たとえば、図6A〜Cの機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム2300内に示され、かつ図23に関連して後述するプロセッサ2305A〜Cに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて、図6A‐Cの例の機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)、現場プログラマブル・ロジック・デバイス(FPLD)、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および/またはファームウエアを使用して実装することもできる。また、図6A〜Cの機械可読インストラクション、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図6A〜Cの例の機械可読インストラクションは図6A〜Cのフローチャートを参照して説明されているが、当業者であれば容易に認識するとおり、例示的なプリプロセッサ308、例示的な移動経路プロセッサ310、および/または例示的なメディア・サイト・プロセッサ320を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの順序の変更、および/または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。
【0045】
図6Aの例の機械可読インストラクションは、プリプロセッサ308による図6Bの例の機械可読インストラクションを使用したデータベース130内の各メディア・サイトの処理(ブロック602)から開始する。プリプロセッサ308が、データベース130内のすべてのメディア・サイトを処理するとして記述されているが、プリプロセッサ308は、それに代えてデータベース130内のメディア・サイトの一部だけを処理することができる。たとえばプリプロセッサ308が、特定の人口統計学的、または市場領域(たとえば、都市または首都圏エリア)に関連付けされたメディア・サイトだけを処理してもよい。
【0046】
図6Aの例の機械可読インストラクションにおいては、続いてプリプロセッサ308が、移動経路プロセッサ310によって実装されるべきフィルタおよびフィルタ構成(1ないしは複数)を識別する構成ファイルを読み出す(ブロック604)。一例においては、この構成ファイルが、フィルタの型、順序、シーケンス、構成、相互接続、および数を識別するXMLファイルになる。しかしながら、このほかのフィルタの型および/または数を代わりに使用することも可能である。
【0047】
次にプリプロセッサ308は、図6Cの例の機械可読インストラクションを使用して各回答者について(ブロック606)移動経路データを処理する(ブロック608)。すべての回答者について移動経路データの処理が完了すると(ブロック610)、プリプロセッサ308は、図6Aの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。完了していなければプリプロセッサ308はブロック606に戻り、次の回答者について移動経路を処理する。
【0048】
図6Bの例の機械可読インストラクションは、メディア・サイト・プロセッサ320によるデータベース130から選択された各メディア・サイトの処理を伴って開始する(ブロック630)。各メディア・サイトについて、プロセッサ320は、ジオコード・ロケーション・データが利用可能か否かを決定する(ブロック632)。そのメディア・サイトについてジオコード・ロケーション・データが利用可能でなければ(ブロック632)メディア・サイト・プロセッサ320は、そのメディア・サイトについてテキストによる場所の記述が利用可能か否かを決定する(ブロック634)。テキストによる場所の記述が利用可能でない場合に(ブロック634)メディア・サイト・プロセッサ320は、その先の処理(たとえば、エラー処理)(ブロック635)のためにそのメディア・サイトにフラグを立てる。ブロック634に戻るが、テキストによる場所の記述が利用できる場合にメディア・サイト・プロセッサ320は、そのテキストによる場所の記述を基礎として(前述のとおりに)ジオコード・ロケーション・データを導出する(ブロック636)。
【0049】
ブロック632に戻るが、ジオコード・ロケーション・データが利用できる場合にメディア・サイト・プロセッサ320は、そのメディア・サイトを含むイメージが利用可能か否かを決定する(ブロック640)。図6Bの例においては、メディア・サイト・プロセッサ320が、データベース130内および/またはインターネット・サイト経由でイメージについてチェックを行うことによってイメージが利用可能か否かを決定している。イメージが利用可能である場合(ブロック640)にメディア・サイト・プロセッサ320は、そのイメージを読み出し(ブロック642);そのメディア・サイト、および近隣の陸標、既知の移動コース、参照ポイント等を既知のジオコード・ロケーション・データとともに探し出し;かつ、そのイメージを基礎としてそのメディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを決定する(ブロック644)。その後メディア・サイト・プロセッサ320は、イメージから決定したジオコード・ロケーション・データが、データベース130内に存在するか、またはテキストによる場所の記述から導出したジオコード・ロケーション・データと整合するか否かを決定する(ブロック646)。それらのジオコード・ロケーション・データが実質的に整合する場合に(ブロック646)メディア・サイト・プロセッサ320は、そのジオコード・ロケーション・データをメディア・サイト・ロケーション・データ325内にストアする(ブロック650)。それらのジオコード・ロケーション・データが実質的に整合しなければ(ブロック646)メディア・サイト・プロセッサ320は、その先の処理(たとえば、エラー処理)(ブロック635)のためにそのメディア・サイトにフラグを立てる。
【0050】
選択されたすべてのメディア・サイトについての処理が完了すると(ブロック652)、メディア・サイト・プロセッサ320は、図6Bの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのサイトの処理が完了していなければ(ブロック652)、メディア・サイト・プロセッサ320は、次のメディア・サイトの処理のためにブロック630に戻る。
【0051】
図6Cの例の機械可読インストラクションは、移動経路プロセッサ310によるフィルタ構成ファイル(前述)内に指定されているフィルタのそれぞれの操作を伴って開始する(ブロック660)。続いて移動経路プロセッサ310は、それらのフィルタの1つを操作する(ブロック662)。すべてのフィルタの操作が完了すると(ブロック664)、メディア・サイト・プロセッサ320は、図6Cの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのフィルタの操作が完了していなければ(ブロック664)、移動経路プロセッサ310はブロック660に戻って次のフィルタを操作する。
【0052】
図4Bの街路制約フィルタ450に戻るが、結果として得られる向上された移動経路データ315が既知の移動コースに沿った一貫性がある合理的な移動経路を表すように、移動経路内のそれぞれの導出された(または決定された)位置決定が既知の移動コースの中心線に対応するべく整列される(すなわち、修正、操作等がなされる)。街路制約フィルタ450は、履歴および将来の移動を基礎として適切かつもっとも有望な位置決定の場所を決定する。一例においては、街路制約フィルタ450の実装が人工知能(AI)アルゴリズムおよびテクニック(適切に選択された損失および重みとともに)を使用して種々の移動経路操作を実行する。たとえば、位置決定のそれぞれを近隣の既知の移動コースに対応する複数のポイントにマップし、マップしたそれらの位置決定を接続する複数の可能移動経路を表すベイズ・ツリーを作成することができる。その後、それぞれのポイントに対して(たとえば、実際の位置決定からそのポイントまでのユークリッド距離を基礎として)値を適用することができる。経路を構成するマップ済みのポイントのそれぞれについての値を合計することによって各経路に関連付けされるコストを決定し、最小コストを伴う経路を選択する。
【0053】
図3および4Bの例においては、移動経路プロセッサ310が既知の移動コースの場所を指定するジオコード・データにアクセスできる。さらに移動経路プロセッサ310は、地理的または人口統計学的領域を定義する街路地図ファイルを使用することができ、その上で街路制約フィルタ450が動作することになる。したがって、その領域内またはその領域を通り抜ける移動経路の部分が街路制約フィルタ450によって処理されることになる。図3および4Bの例においては、街路地図ファイルが、4ペアの緯度および経度によって確定される単純な境界矩形を確定する構成可能なXMLファイルになる。移動経路プロセッサ310は、この境界矩形を使用してその領域内に含まれるそれぞれの既知の移動コースのセグメント(たとえば、長さ50フィート)を決定する。移動経路プロセッサ310は、その領域内に含まれるセグメントの1つの中心線と整列するように位置決定を拘束するべく動作する。
【0054】
図7Aは、導出された20の位置決定(円1〜20として示されている)を含む一例の移動経路の部分を例示している。この例の街路制約フィルタ450内においては、移動セグメントが特定の既知の移動コースに関連付けされた連続するデータ・ポイントの順序集合になる。たとえば図7Aにおいては、パイン通りが、それに関連付けされた3つの移動セグメント:すなわち、(1,2,3,4,5)、(13,14,15,16)、および(19,20)を有する。
【0055】
各位置決定が、既知の移動コースの1つのセグメントだけに関連付けされるように強制することによって決定論的経路が組み立てられる。図7Bは、図7Aに例示されている例の移動経路から組み立てられた一例の決定論的経路を例示しており、それにおいてはこの例の決定論的経路内の各ノードが1つの移動セグメントに対応する。街路制約フィルタ450が決定論的経路の考慮だけを行うとした場合には、あるポイントがもっとも近くに現れた既知の移動コースと、回答者102が実際に沿って移動した既知の移動コースと異なる実質的な可能性が存在する。たとえば図7Aの例においては、位置決定17を2番街またはパインのいずれにも関連付けすることができる。
【0056】
決定論的経路に頼ることに代えて、この例の街路制約フィルタ450は、可能な既知の移動コースに対する複数の位置決定のマッピングを含む決定ツリーを組み立てる。したがって決定ツリーは、位置決定に対応する可能移動経路からなり、それにおいてツリーの複雑性は位置決定における曖昧性の量(たとえば、曖昧なポイントの数またはパーセンテージ)に依存する。決定ツリー内の各ノードは、候補移動経路の移動セグメントを表す(すなわち候補セグメント)。図7Cは、図7Aに例示されている例の移動経路データから組み立てられた2つの枝を含む決定ツリーを例示している。図7Cの例の決定ツリーは、移動経路データが有する曖昧性の量が比較的低いことから比較的小さい。
【0057】
決定ツリーを組み立てることによって街路制約フィルタ450は、決定ツリーを構成する候補移動経路のそれぞれが回答者102によって選択された実際の移動経路であった確率を決定する規則のセットを適用することによりファジィ・ロジックを採用することができる。詳細には、各候補移動経路にスコアが割り当てられ、もっとも高いスコアを伴う候補移動経路が回答者102によって選択されたもっとも有望な移動経路となる。
【0058】
この例の街路制約フィルタ450においては、現在のポジションが、もっとも近い近隣のポジションによってもっとも重い影響を受けることが認識される。たとえば図7Aの例において、位置決定17がパインまたは2番街のいずれの上にあるべきかは、位置決定16および18によってもっとも影響を受ける。したがって、この例の街路制約フィルタ450は、予測子‐修正子法のアルゴリズムを使用する。たとえば、位置決定をマップする最良の既知の移動コースを決定するためにこの例の街路制約フィルタ450は、あらかじめ決定済みの深さ(たとえば4)の決定ツリーが組み立てられるまで移動経路データを通じて反復する。その後この例の街路制約フィルタ450は、有限深度のツリー内においてそれぞれの枝についてスコアを決定し、もっとも高いスコアを伴う枝を選択する。1つの位置決定(または候補セグメント)に関する決定が完了すると、この例の街路制約フィルタ450は、次の位置決定(または候補セグメント)についてこの処理を反復する。
【0059】
有限深度の決定ツリーの各枝のスコア付けには、種々の方法(すなわち測定基準)を使用することができる。たとえば、候補セグメントに対する位置決定の近接、候補セグメントに関する位置決定の見かけの整列等がある。図8Aは、追加の例の位置決定を例示している。一例の測定基準は、たとえば候補セグメントに関して取られるデータのモーメント等のデータ・モーメントを基礎とする。図8Bおよび8Cは、それぞれ1番街および2番街について取られた図8Aの例の位置決定の2つのモーメントを例示している。より小さい平均距離またはモーメントを有する候補セグメントは、より大きな平均距離またはモーメントを有する候補セグメントより高く評価される。この例の街路制約フィルタ450においては、候補セグメント(すなわち、決定ツリーのノード)に対して割り当てられる初期スコアとしてデータ・モーメントが使用される。
【0060】
別の例の測定基準は内積であり、候補セグメントが対応する位置決定とどの程度良好に整列するかを測定する。候補セグメントと位置決定の内積は、その位置決定と候補セグメントの間の角度を決定する。この例においては、その角度が0または180度に近いときには移動セグメント(すなわち、決定ツリーのノード)がより高く評価され(すなわち、ボーナスを受け取り)、その角度が90または270に近いときには移動セグメントがペナルティを受け取る。
【0061】
さらに別の例の測定基準は、候補セグメントを基礎とする文脈分析を使用する。たとえばここで、候補セグメントs[n]を考える。図9Aは、候補セグメントs[n]に与えられるいくつかの例の文脈分析のボーナスをリストしている。より詳細には、s[n]が5を超える数のポイント(すなわち位置決定)を有している場合に、その候補セグメントs[n]に40%のボーナスが与えられる(すなわち、そのスコアが40%増加される)。候補セグメントs[n‐1]のスコアがあらかじめ決定済みの値(たとえば60)より大きいときには、その候補セグメントs[n]に10%のボーナスが与えられる。
【0062】
図9B‐Gは、それぞれの結果として15%の文脈分析ペナルティがもたらされるいくつかの例の候補セグメント構成を例示している。たとえば図9Cに例示されているとおり、候補セグメントs[n]とs[n+1]が接続されない場合には、15%のペナルティが候補セグメントs[n]に適用される。
【0063】
再び図3に戻るが、メディア・サイト115に対する回答者102の露出が生じたか否かを決定するために図3のMECD 300は、通行プロセッサ328を含む。図3に例示されている例の通行プロセッサ328は、向上された移動経路データ315、メディア・サイト・ロケーション・データ325、および制約のセットを使用して回答者102がメディア・サイト115(図1)を、回答者102がメディア・サイト115を見る機会を有するような態様で通過したか否かを決定する。図3に例示されている例においてメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされるためには、メディア・サイト115に関連付けされる幾何学的影響力ゾーン内を回答者102がメディア・サイト115を見る上で好ましい方向に通り抜けなければならない。
【0064】
メディア・サイト115に関連付けされる一例の影響力ゾーン1010が図10に例示されている。図10の例においてはメディア・サイト115が315度の角度で北西に面している。この例の影響力ゾーン1010は、回答者102にメディア・サイト115が可視となる最大距離に等しい半径を有する円1005の部分として組み立てられる幾何学的領域であり、線1020および1025は、回答者102にメディア・サイト115が可視となる最大角度を表す。最大可視距離は、メディア・サイト115の型および構成に伴って変化する。図10に例示されている例においては、最大可視距離がそのサイトの型(たとえばメディア・サイトのサイズ)に直接関係し、かつ依存する。たとえばバス格納庫の側面に位置するメディア・サイトは、一般に約210フィートから可視となり、20フィート×60フィートの掲示板は、一般に約1400フィートから可視となる。さらにメディア・サイトに関連付けされる最大可視距離は、そのメディア・サイトの場所に伴って変化することがあり、たとえば地上から25フィートに位置するメディア・サイトは、より長い距離にわたって可視となる。それに代わり最大可視距離を、そのメディア・サイト内に使用されている特定のフォント、色等を計算に入れるメディア・サイトと関連付けすることができる。この例の影響力ゾーン1010は円の部分として図示されているが、影響力ゾーン1010を、たとえば矩形等の異なる形状を有する幾何学的領域として組み立てることも可能である。
【0065】
図10に例示されている例においては、最大可視角度が、メディア・サイト115が面する方向(すなわち315度)に沿って延びるベクトル1013を中心とする140度である。したがって、線1020は25度(すなわち(315+70)%360度)に対応し、線1025は245度(すなわち(315‐70)%360度)に対応し、それにおいて記号%は、モジュロ演算子を表す。しかしながらいくつかのメディア・サイトについては、最大可視角度が180度になる。これは、45度の線に整列する線1020、225度の線に整列する線1025に対応する。メディア・サイト115にメディア露出がクレジットされるためには、回答者102がメディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010内を好ましい方向に通過するかまたは通り抜けなければならない。
【0066】
メディア・サイト115を見る、または消費する上で好ましい移動方向は、メディア・サイト115が面している方向および最大回答者視角に依存する。最大回答者視角は、回答者102が頭を回転させることなくメディア・サイト115を見るか、消費できる角度範囲である。たとえば65度は、回答者が自動車内に座っており、自動車のウインドシールドに拘束されているときにその多くが見ることのできる一般的な角度であり、50度は、調査によって明なになった、90%の人が達成する視角である。詳細には、メディア・サイト115がX度に面しており、最大回答者視角がY度であるとき、好ましい移動方向は[(X‐(Y/2)+180)%360]度と[(X+(Y/2)+180)%360]度の間の移動方向を含み、それにおいて記号%は、モジュロ演算子を表す。したがって140度の最大回答者視角を伴う場合には、図10に例示されている例においては、好ましい移動方向が65度と205度の間になる。
【0067】
図11は、図10の例の影響力ゾーン1010内を90度(真東)の方向に通り抜ける直線移動経路1105を例示している。矢印1110として示されている直線経路1105の部分は、回答者102が影響力ゾーン1010(ハッチングのエリア)の外になることから、メディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる結果をもたらさない。複数の太い矢印1115〜1120として示されている移動経路1105の部分は、回答者102が影響力ゾーン1010内をそのメディア・サイトを見る上で好ましい方向(すなわち、65度<90度<205度)に通り抜けていることからメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる結果をもたらす。矢印1125によって示されている移動経路1105の残りの部分は、回答者102が影響力ゾーン1010を去ったことからメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる結果をもたらさない。
【0068】
図12は、図10の例の影響力ゾーン1010内を移動し、通り抜ける曲線移動経路1205を例示している。影響力ゾーン1010(ハッチングのエリア)内を好ましい移動方向に通り抜ける移動経路1205の部分は太い矢印で示されている。
【0069】
図3を参照すると、メディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010を計算するために通行プロセッサ328は、メディア・サイト・ロケーション・データ325内に記録されたメディア・サイト115に関連付けされている最大可視距離および最大可視角度を基礎として影響力ゾーン1010を計算する影響力ゾーン計算デバイス330を含んでいる。回答者102が影響力ゾーン計算デバイス330によって計算された影響力ゾーン1010内を通り抜けたか否かを決定するために、通行プロセッサ328は、向上された移動経路データ315内の位置決定を比較してそれらが影響力ゾーン1010内に含まれるか否かを決定する場所比較デバイス335を含んでいる。また影響力ゾーン計算デバイス330は、メディア・サイト115が面している方向および最大回答者視角を基礎として、メディア・サイト115についての好ましい眺め方向の範囲を計算する。メディア・サイト115についての好ましい眺め方向の範囲は、すべての回答者に適用可能な最大回答者視角について計算することができる。それに代えてメディア・サイト115についての好ましい眺め方向の範囲を各回答者について計算し、それによって各回答者のための最大回答者視角を促進してもよい。
【0070】
移動方向を決定するために通行プロセッサ328は、影響力ゾーン1010内に含まれる位置決定について移動の方向を計算する移動方向計算デバイス340を含んでいる。影響力ゾーン1010内に含まれる位置決定が、場所比較デバイス335によって移動方向計算デバイス340に提供される。位置決定に関連付けされる移動方向は、少なくとも1つの別の位置決定を使用し、かつ標準幾何学原理を使用して決定される。たとえば、ある位置決定とその次の位置決定を接続するベクトルを組み立てることによって、その組み立てたベクトルに関連付けされる方向を決定する。
【0071】
さらに通行プロセッサ328は、影響力ゾーン1010内に含まれる位置決定についての移動の方向と影響力ゾーン計算デバイス330によって計算された好ましい移動方向を比較する方向比較器345を含む。
【0072】
各メディア・サイトは、メディア・サイトが互いに近接して位置している場合であっても独立に扱われ、各メディア・サイトは、影響力ゾーンおよび好ましい移動方向と関連付けされる。たとえば2つの掲示板が背合わせで高速道路と垂直に位置決めされている場合には、1つの掲示板は1つの方向に移動する回答者によって見られることのためにクレジットされ、他方は、その逆の方向に移動する回答者によって見られることのためにクレジットされる。
【0073】
より詳細については後述するが、位置決定が影響力ゾーンおよび好ましい移動方向の制約を満たす場合、すなわち回答者102が影響力ゾーン内に位置し、好ましい移動方向に移動および/または面している場合であってもメディア・サイト115がその位置決定に位置する回答者102についての露出のためにクレジットされなくてもよいような追加の制約(たとえば、サイトの照明、影響力ゾーンを出てからの再入等)を適用することができる。たとえば回答者102が、日中でない時間帯にメディア・サイト115を通過し、メディア・サイト115が照明されていない場合には、メディア・サイト115が露出のためにクレジットされないことになる。追加の制約を適用するために通行プロセッサ328は、制約プロセッサ350を含んでいる。メディア・サイト115にクレジットされる各露出は、制約プロセッサ350によってデータベース130内に記録される。
【0074】
データベース130内に存在するメディア・サイト情報は、メディア・サイト115が照明されるか否か、および照明される場合には照明の時間を指定する。たとえば、いくつかのメディア・サイトは照明がなく、したがって日中の時間帯の間におけるメディア露出のためにだけクレジットされる。たとえばイリノイ州シカゴにおいては、冬の月(4月〜9月)の間の日中の時間帯が概略で12時間(午前6時〜午後8時)を含む。それに代えて自然光状態を測定できるメータを使用し、または日出および日没を示す気象データを使用して日中の時間帯を日々ベースで決定することも可能である。照明付きのメディア・サイト115については、日中とメディア・サイト115が照明されている時間帯の間においてまったく同じにメディア・サイト115にメディア露出をクレジットすることができる。それに加えて、またはそれに代えて、たとえば夜盲症等の視覚の低下を生じる、または結果としてもたらす医学的状態を有する回答者によるメディア・サイト115の眺めに与えられるクレジットを、この視覚状態またはそのほかの任意の、距離を置いてメディアを見る回答者の能力に影響を与えることが知られている視覚的状態を説明するべく調整してもよい。
【0075】
回答者102が、影響力ゾーン1010内に含まれる複数の連続する位置決定を有する場合に、そのメディア・サイト115は、単一の露出のためにだけクレジットされる。詳細には、150またはそれを超える連続する位置決定が50フィート内に位置する場合(最大5の例外を伴う)、その位置決定のシーケンスがクラスタと見なされ、単一の露出だけがクレジットされる。リスト内の5を超えるポイントが50フィートを超えて離れる場合には複数の露出がクレジットされる。
【0076】
影響力ゾーン1010の縁の近傍にいると見られる回答者102が影響力ゾーン1010内外へ数回にわたって移動する状況を扱うために、追加の制約が適用される。回答者102が影響力ゾーン1010を離れ、その後影響力ゾーン1010に再入するとき、回答者102が最小時間期間にわたって影響力ゾーン1010を離れた場合を除き、メディア・サイト115に追加の露出がクレジットされない。例示されている例においては、最小時間期間が10分である。しかしながら、それに代えてそのほかの任意の時間期間を使用することができる。
【0077】
しばしばメディア・サイト115が1つの道路(すなわち一次道路)に沿って位置され、回答者102が好ましい方向を第2の道路(すなわち二次道路)に沿って移動してメディア・サイト115の影響力ゾーン1010に入ることがある。この状況を扱うための制約は、メディア・サイト115の場所に応じて変化することがある。例示されている例においては、回答者102が一次道路上を移動しているか、あらかじめ決定済みのリストの二次道路上を移動しているときに限ってメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされ、それにおいてあらかじめ決定済みの二次道路のリストは、メディア・サイト115が可視となり、メディア・サイト115の所有者によってリスト内に含められることが求められている二次道路を含む。それに代えて、メディア・サイト115の眺めに影響を与え得る高い建物(たとえば、繁華街エリア)によってそれが囲まれるか否かを基礎としてメディア・サイト115を分類することができる。たとえば、メディア・サイト115が高い建物に囲まれているときには、回答者102が一次道路上を移動した場合、またはメディア・サイト115が屋上に位置し、したがって二次道路から可視となる場合に限り、そのメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされるようにできる。メディア・サイト115が高い建物によって囲まれていないときには、回答者102が一次道路または二次道路のいずれの上を移動しているかによらずメディア・サイト115にメディア露出がクレジットされる。
【0078】
上記の例示の方法は、移動性メディア・サイト(たとえば、乗り物の側面上のメディア等)についてメディア露出を決定するために使用することも可能である。たとえば、大半のバスは、それぞれのバスごとに4つの可能メッセージ(すなわちメディア・サイト)‐‐バスの各側面に1つ(すなわち、前面、背面、乗客側、運転手側)‐‐を有している。図13は、バス1305の周囲に作られる4つの影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325を例示した図表である。このほかのメディア位置決めの取り合わせ(たとえば、バス全体にわたる単一のメッセージ)が使用される場合には、以下に概説する方法を当業者に容易に明らかな態様で修正することが可能である。
【0079】
図13に例示されている例においては、回答者102が、任意の所定の時点において、4つのメッセージのうちの1つだけを見ることができる。したがってバス1305は、それぞれがバス1305の側面に対応する4つの象限に分割される。これを例示するためには、バス1305の屋根の上に立ち、バス1305の移動方向に面していることを想像する。文字「X」が屋根の上に描かれているとすれば、「X」によって形成される4つの象限のそれぞれが4つのメッセージの1つに割り当てられる。図13に例示されている例においては、それらの4つの象限が4つの影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325のそれぞれに対応する。当業者によって容易に認識されるとおり、このほかの影響力ゾーンの形状を使用することも可能である。たとえばメッセージが180度の最大可視角度を有している場合には、影響力ゾーンが重複し、回答者102が同時に2つのメッセージまたはメディア表示を見ることができる。バス1305のためのメッセージのそれぞれに関する好ましい移動方向は、固定されたメディア・サイトの場合に類似または同一の態様で計算することができる。
【0080】
固定された場所のメディア・サイトの場合には、メディア・サイト115の正確な場所がメディア・サイト・ロケーション・データ325内に見つかるジオコード・ロケーション・データによって決定される。しかしながらバス1305の場合には、バス1305が停車しているか、停留所の間を移動していることからバス1305の座標が変化し得る。バスはほとんど絶えず動いているが、各バスの経路は、あらかじめ指定され、スケジュールされた停車の場所および時刻を有している。バス1305の移動経路は、あらかじめ指定され、スケジュールされた停車の場所および時刻、およびバス1305に割り当てられたバスの経路を使用してシミュレーションできる。それぞれのスケジュールされた停車の場所についてのジオコード・ロケーション・データは、種々の周知のテクニックのいずれかを使用して容易に獲得できる。それらの既知の固定された場所から、停留所に停車しているバス1305の影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325を、特定の時間期間にわたり、4つの静止している屋外メディア・サイト(たとえば、掲示板またはバス格納庫)として扱うことができ、前述したメディア露出の決定のための方法を適用することができる。詳細に述べれば、バス1305が停留所に停車している時間の間の、回答者102による影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325のうちの1つの好ましい方向の通行を、メディア露出として記録することができる。
【0081】
それぞれのスケジュールされたバスの停車の終わりに影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325がバス1305と同一の方向に移動する。バス1305が前方に移動すると、シミュレーションされた移動経路に沿って、その停留所に関連付けされた影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325に隣接する影響力ゾーンを有する静止したメディア・サイトの追加のセットを表す新しい影響力ゾーンが作られる。それらの新しい影響力ゾーンのサイズは、オリジナルのセットの影響力ゾーン1310、1315、1320、および1325と同じである。規定された時間ウインドウの間のそれらの新しい影響力ゾーン内における回答者102による通り抜けは、関連付けされたメッセージが見られることによるクレジットをもたらすことができ、それにおいて規定された時間ウインドウは、所定の時刻において見積もられるバス1305の場所を基礎として決定される。言い換えると、影響力ゾーンは、バスのスケジュールを使用して各停留所において作られることになる。任意の2つの既知の停留所の間において、仮想停留所(および関連する影響力ゾーン)を、既知の停留所の間で影響力ゾーンが隣接し、バス1305のシミュレーションされた移動経路に沿って横たわるように作成することができる。それぞれの仮想停車のために使用される開始および終了の時刻は、スケジュールされた停車の間の既知の時刻を補間することによって計算することができる。この方法は、バス1305が経路上にあることがスケジュールされている任意の時刻において、およびバスの経路全体にわたる任意の場所においてメディア露出のクレジットの可能性を考慮する。それに代えて、影響力ゾーンをセグメントに量子化せずに、連続的に移動する影響力ゾーンとして扱うこともできる。
【0082】
図13に例示されているとおり、ヘッドライト看板(バス1305の正面)を見ることができる距離はバス1305の前方の約50フィート、バスの長さは約25フィートであり、テール・ライト看板は、バスの後方の約75フィートから見ることができる。したがって図13の例においては、合計で150フィートの通りの距離がセグメントの長さとして使用される。
【0083】
図14は、3つの都市ブロックを伴う一例のシナリオを例示しており、この図の1番目と3番目のブロックに停留所を含み(経路上の停留所#14および#15)、これらの既知の停留所の間に2つの仮想停留所1405および1410を含み、結果としてバス1305の正面の4つの重複しない影響力ゾーン、バス1305の運転手側の4つの影響力ゾーン等がもたらされる。
【0084】
固定されたメディア・サイトについて前述した照明に関連付けされる制約と同じ制約を移動性のメディア・サイトに対しても適用できる。さらに、バス1305がSPSデバイスを装備し、関連するバス・スケジュールからバスの場所を導出する代わりに、実際のバスの場所を記録することができる。その場合においては、任意の時点においてバス1305が位置する任意のポジションおよび/または任意数のポジション(所望のデータの粒状性に依存)について実際のバスのロケーション・データを使用して影響力ゾーンを導出し、好ましい移動方向を識別することができる。
【0085】
図15、16、および17は、図3の例の通行プロセッサ328を実装するべくプロセッサ(たとえば、図23のプロセッサ2305A〜Cの1つ)によって実行され得る例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートを例示している。図15〜17の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328は、プロセッサ、コントローラ、および/またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行され得る。たとえば図15〜17の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム2300内に示され、かつ図23に関連して後述するプロセッサ2305A〜Cに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて図15〜17の例の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)、現場プログラマブル・ロジック・デバイス(FPLD)、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および/またはファームウエアを使用して実装することもできる。また図15〜17の機械可読インストラクションおよび/または図3の例の通行プロセッサ328のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図15〜17の例の機械可読インストラクションは図15〜17のフローチャートを参照して説明されているが、当業者が容易に認識するとおり、図3の例示的な通行プロセッサ328を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの順序の変更、および/または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。
【0086】
この例の通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトが処理されるブロック1505を伴って図15の例の機械可読インストラクションの実行を開始する。通行プロセッサ328は、メディア・サイト115の最大可視距離、面する方向、および最大可視角度を基礎としてメディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010を計算する(ブロック1510)。続いて通行プロセッサ328は、好ましい移動方向の範囲を計算する(ブロック1515)。前述したとおり、好ましい移動方向の範囲は、共通の最大回答者視角に対応するか、または各回答者についての最大回答者視角に関連付けすることができる。通行プロセッサ328はブロック1520へと続き、それにおいてすべての回答者に関連付けされたすべての位置決定が処理される。1つの位置決定について通行プロセッサ328は、その位置決定と影響力ゾーン1010を比較する(ブロック1525)。その位置決定が影響力ゾーン1010内に含まれるときに(ブロック1525)、通行プロセッサ328は、その位置決定における回答者102の移動方向とメディア・サイト115に関連付けされている好ましい移動方向の範囲を比較する(ブロック1530)。回答者102の移動方向が好ましければ(ブロック1530)、通行プロセッサ328は、図17の例の機械可読インストラクションを実行することによって追加の適用可能な制約を適用する(ブロック1532)。
【0087】
ブロック1525に戻るが、位置決定が影響力ゾーン1010内に含まれないとき、通行プロセッサ328はすべての位置決定の処理が完了したか否かを決定する(ブロック1535)。すべての位置決定の処理が完了していなければ(ブロック1535)、通行プロセッサ328はブロック1520に戻って次の位置決定を処理する。すべての位置決定の処理の完了であれば(ブロック1535)、通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトの処理が完了したか否かを決定する(ブロック1540)。すべてのメディア・サイトの処理の完了であれば(ブロック1540)、通行プロセッサは、図15の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのメディア・サイトの処理が完了していなければ(ブロック1540)、通行プロセッサ328は、ブロック1505に戻って次のメディア・サイトを処理する。
【0088】
移動性メディア・サイト(たとえば、バス1305)についてメディア露出を決定するために、図15のブロック1505は、その移動性メディア・サイトに関連付けされる複数の一時的な影響力ゾーンを含む。それに加えて回答者102が一時的な影響力ゾーン内にいるか否かの決定(ブロック1525)は、それぞれの一時的な影響力ゾーンのための有効な時間期間を計算に入れる。
【0089】
信号受信の妨害に関連付けされる移動経路の部分について、図15の例の機械可読インストラクション内のブロック1525の手前に追加の判断ブロックを追加することができる。この追加の判断ブロックは、信号受信の妨害に関連付けされる位置決定内の(図3のプリプロセッサ308によって向上された移動経路データ315内にマークされる)ギャップを検出する。ギャップが検出された場合に通行プロセッサ328は、その信号受信の妨害に関連付けされる移動経路の部分についてもっともらしい経路を決定し、そのもっともらしい経路に沿って位置するメディア・サイトにメディア露出をクレジットする。
【0090】
演算的により効率のよい図15に例示された例の機械可読インストラクションの実装を、図16の代替例の機械可読インストラクションに示す。図16の例の機械可読インストラクションは、回答者の移動経路が既知の移動コースに沿うように整列されること、および既知の移動コースのセグメントが正方形内に含まれるか否かを決定する方が円内についてそれを行うより必要とされる演算が少ないことを利用している。
【0091】
通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトが処理されるブロック1605を伴って図16の代替例の機械可読インストラクションを開始する。通行プロセッサ328は、正方形領域の各辺が、メディア・サイト115の最大可視距離の約2倍の長さを有するように、メディア・サイト115を中心に置く正方形の領域を計算する(ブロック1610)。しかしながら、それに代えてほかの長さまたは距離を使用することも可能である。さらに、領域を正方形ではなく、メディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010の寸法に概略で対応するように矩形またはそのほかの多角形とすることもできる。通行プロセッサ328は、また、その正方形領域内に含まれる既知の移動コースに関連付けされるセグメントのリストを決定する(ブロック1615)。
【0092】
続いて通行プロセッサ328は、メディア・サイト115の最大可視距離、面する方向、および最大可視角度を基礎としてメディア・サイト115に関連付けされる影響力ゾーン1010を計算する(ブロック1620)。次に通行プロセッサ328は、好ましい移動方向を計算する(ブロック1625)。前述したとおり、好ましい移動方向は、共通の最大回答者視角に対応するか、または各回答者についての最大回答者視角に関連付けすることができる。
【0093】
通行プロセッサ328はブロック1630へと続き、それにおいてすべての回答者に関連付けされたすべての位置決定が処理される。1つの位置決定について通行プロセッサ328は、位置決定(既知の移動コースのセグメントに整列されている)と正方形領域内に含まれる既知の移動コースのセグメントのリストを比較する(ブロック1635)。その位置決定がそれらのセグメントの1つの上にあれば(ブロック1635)、通行プロセッサ328は、その位置決定と影響力ゾーン1010を比較する(ブロック1640)。その位置決定が影響力ゾーン1010内に含まれるとき(ブロック1640)、通行プロセッサ328は、その位置決定における回答者102の移動方向とメディア・サイト115に関連付けされている好ましい移動方向の範囲を比較する(ブロック1645)。回答者102の移動方向が好ましければ(ブロック1645)、通行プロセッサ328は、図17の例の機械可読インストラクションを使用して追加の適用可能な制約を適用する(ブロック1650)。回答者102の移動方向が好ましくなければ(ブロック1645)、通行プロセッサ328はブロック1655に進む。
【0094】
すべての位置決定の処理が完了していなければ(ブロック1655)、通行プロセッサ328はブロック1630に戻り、次の位置決定を処理する。すべての位置決定の処理が完了していれば(ブロック1655)、通行プロセッサ328は、すべてのメディア・サイトの処理が完了したか否かを決定する(ブロック1660)。すべてのメディア・サイトの処理が完了していれば(ブロック1660)、通行プロセッサは、図16の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのメディア・サイトの処理が完了していなければ(ブロック1660)、通行プロセッサ328は、ブロック1605に戻って次のメディア・サイトを処理する。
【0095】
通行プロセッサ328は、位置決定に関連付けされる時刻とメディア・サイト115に関連付けされている日中の時間帯を比較することによって図17の例の機械可読インストラクションの実行を開始する(ブロック1705)。その時刻がメディア・サイト115の日中の時間帯外であれば(ブロック1705)、通行プロセッサ328は、その時刻がメディア・サイト115の照明時間帯(ある場合)に含まれるか否かを決定する(ブロック1707)。通行プロセッサ328が、その位置決定に関連付けされる時刻にそのサイトが照明されていないと決定すると(ブロック1707)、日中の状態ではなく(ブロック1705)、またサイトの照明がなければ(ブロック1707)、おそらくはメディア・サイト115が回答者102に見えないことから、通行プロセッサ328は図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。
【0096】
その位置決定に関連付けされる時刻に日中の状態が存在するか(1705)またはメディア・サイト115が人工的に照明されているとき(ブロック1707)、通行プロセッサ328は、その移動経路が影響力ゾーン1010内に位置する複数の位置決定を含むか否かについて決定する(ブロック1710)。複数の位置決定が影響力ゾーン1010内に位置していれば(ブロック1710)、通行プロセッサ328は、回答者102が最後に影響力ゾーン1010内に位置していたときから少なくとも10分にわたって回答者102が影響力ゾーン1010の外にいたか否かについて決定する(ブロック1715)。回答者102が少なくとも10分にわたって影響力ゾーン1010の外に出ていなければ(ブロック1715)、通行プロセッサ328は図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。当業者には容易に明らかになろうが、10分に代えてほかの時間期間を使用することは可能であり、また好ましくはこの時間期間の長さが、規定の長さの時間にわたって影響力ゾーン1010の外に出た者が影響力ゾーン1010への再入時にメディア・サイト115に視覚的注意を向け、その結果、別々の露出のクレジットが適切となる尤度に関連付けされる。
【0097】
影響力ゾーン1010内に複数の位置決定がないか(ブロック1710)、または回答者102が10分を超えて影響力ゾーン1010の外に出ていたとき(ブロック1715)、通行プロセッサ328はその位置決定がメディア・サイト115に関連付けされている一次道路に沿っているか否かについて決定する(ブロック1720)。その位置決定が一次道路に沿っている場合(ブロック1720)、通行プロセッサ328は、メディア・サイト115に対して露出をクレジットし(ブロック1725)、図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。
【0098】
ブロック1720に戻るが、その位置決定が一次道路に沿っていなければ、通行プロセッサ328は、その位置決定があらかじめ決定された、メディア・サイト115が可視となる二次道路に沿っているか否かについて決定する(ブロック1730)。その位置決定があらかじめ決定された、メディア・サイト115が可視となる二次道路に沿っていれば(ブロック1730)、通行プロセッサ328は、メディア・サイト115に対して露出をクレジットし(ブロック1725)、図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。その位置決定があらかじめ決定された、メディア・サイト115が可視となる二次道路に沿っていなければ(ブロック1730)、通行プロセッサ328は、メディア・サイト115に回答者102に対する露出をクレジットすることなく、図17の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。それに代えて図17の例の機械可読インストラクションは、判断ブロック1730をスキップすることによって一次道路上の移動についてだけメディア・サイト115に露出をクレジットすることも可能である。
【0099】
統計的サンプリング誤差は、あらゆるメディア露出評価システムに内在する。たとえば、複数の回答者102の統計的人口統計が市場領域の人口統計と完全に一致しないとき;回答者102の数がすべてのメディア・サイト115が通過される充分な大きさでないとき;特定の回答者102がいくつかのメディア・サイト115の近くに居住しており、したがってそれらのメディア・サイト115について露出クレジットが過剰に高くなるときに誤差が生じ得る。さらに、回答者102のプールが人口統計データの完全な集合を提供していなかったということもあり得る。
【0100】
図3に戻るが、通行プロセッサ328によって決定され、データベース130内にストアされるメディア露出クレジット(すなわち、通行データ)の統計的精度および/または代表適格を向上させるために、MECD 300は、統計処理デバイス397を含む。統計処理デバイス397は統計的分析アルゴリズムを採用して回答者のより大きなプールをより良好に表すように通行データを調和させ、欠落している人口統計値を負わせ、かつ/またはメディア・サイトの有効性を表す到達率および到達頻度の値を作成する。しかしながら、当業者には容易に明らかになろうが、統計処理デバイス397によって実装されるあらゆる統計処理には結果としてもたらされる通行データ(および結果としてもたらされるそれらから導出された到達率および到達頻度の値)がそれぞれの測定される市場または領域内にメディア・サイト露出の不偏の評価を残すという保証がなされることが重要である。
【0101】
図18は、図3の統計処理デバイス397を実装する一例の態様を例示している。通行データを調和させるために統計処理デバイス397は、データ調和プロセッサ1805を含む。調和プロセッサ1805は、通行データの極端な特性(ゼロまたは異常に高い通行データを伴うサイトを含む)を除去し、通行データをスムージングする一方、各メディア・サイト所有者およびメディア・サイトの型について全体的な平均のメディア・サイト通行の評価を維持する。
【0102】
屋外メディア市場においては、自動車交通量の調査に基づいた代替メディア・サイト通行評価が利用できる(たとえば、TABデイリー・エフェクティブ・サーキュレーション(DEC)通行評価)。自動車交通量に頼った調査は、定義、データ方法、およびタイミングにおいて図1に例示されている例の電子メディア・サイト露出システムと異なる。しかしながら結果の統計的分析および比較は、2つのテクニックの結果がほとんどのメディア・サイトについて互いに通常は+/‐20%内にあることを示している。
【0103】
一例において調和プロセッサ1805は、反復態様で通行データを修正する。各繰り返しにおいて調和プロセッサ1805は、通行データをTAB DEC通行データの+/‐20%内に拘束し、平均通行値を復元するべく拘束された通行データに因数を適用する(すなわち、通行データは、平均を維持するべく拘束される)。詳細に述べれば、拘束された通行データに因数を適用するためにデータ調和プロセッサ1805は、現在の平均を計算し、現在の平均によって除したオリジナルの平均としてスケール因数を決定し、拘束された通行データにこのスケール因数を乗ずる。この例においては、平均の通行量の維持がもっとも重要であり、したがって2つの制約が同時に満たされることが不可能な場合には、パーセンテージの制約が緩和される。DEC TABデータのないメディア・サイトについては、統計処理デバイス397によって単純な重み付け平均が適用されて、通行データがスムージングされる。統計処理デバイス397は、反復が最大数に達するか、収斂が検出されたときに反復を終了する。この例においては、現在の平均通行量とオリジナルの平均通行量の間におけるパーセンテージ誤差を監視することによって収斂が決定される。そのパーセンテージがあらかじめ決定された限界より下になるときは収斂が生じている。通行データの調和のためのこのほかのテクニックを、上記に代えてまたはそれに加えて使用することも可能である。たとえばほかのメディア・サイト露出調査データとの調和を使用すること、異なる目標パーセンテージを使用すること、異なる収斂評価基準を使用することなどがそれぞれ可能である。さらに、統計処理デバイス397によって、任意数の制約(単一の制約を含む)を満たすべく通行データを修正することもできる。
【0104】
図19は、調和プロセッサ1805による調和の前、その間、およびその後の通行データの例を示している。図19の例は、あるメディア・サイト・グループ(たとえば、同一メディア・サイト所有者、同一メディア・サイト型、等)内の3つのサイトについての通行データを例示している。2番目の列は、これらのサイトに関するTAB DEC通行データであり、3番目の列は、たとえば図3の例の通行プロセッサ328およびこの例のデバイス200によって決定された通行データを示す。4番目の列は、TAB DEC通行データの+/‐20%内にデータを拘束した後の通行データを示す。5番目の列は、平均の通行が維持されるという制約に適合するべく因数が適用された後の通行データを示す。6番目および7番目の列は、2回目の反復の後に結果として得られる通行データを示す。最後の列は、最終的に完全に収斂した調和後の通行データを示しており、これらは特性においてTAB DEC通行データに近いが、オリジナルの全体的な平均の通行を維持している。
【0105】
図18に戻るが、欠落している人口統計データまたは情報(たとえば、回答者は人種、言語、雇用状態、職業、収入等を示していないこともある)を負わせるために、統計処理デバイス397は、データ融合プロセッサ1810を含む。データ融合プロセッサ1810は、種々の周知のデータ融合テクニックのいずれかを使用して欠落している人口統計データを負わせるか、または決定を行う。図18の例のデータ融合プロセッサ1810は、性別の人口統計が完全かつ正確であり、各回答者に利用可能であることを前提とし、データ融合の目的のための連結変量または『フック』として使用される。このほかの連結変量を年齢、居住国等とすることができ、同様に各回答者に利用可能であると仮定される。
【0106】
データ融合テクニックは、回答者の欠落データは、類似の特性を有する回答者から負わせることが可能であるという原理の上に動作する。たとえば、共通する年齢、性別、場所および職業を共有する2人の回答者は、回答者のランダムなすりあわせより類似する収入を有することがより統計的にありがちとなる。したがって、類似の特性および共有する共通の連結変量を伴う回答者を捜し出すことによって、最初の回答者の収入等の欠落している人口統計を2番目の回答者の収入から信頼性をもって(統計的な見方から)負わせることが可能になる。
【0107】
一例においては、回答者がそれぞれの性別の中で2つのグループ:すなわち、少なくとも1つの欠落している人口統計を有するレシピエント、および完全な人口統計レコードを有するドナーに分けられる。したがって、4つのグループ:#1(男性、ドナー)、#2(男性、レシピエント)、#3(女性、ドナー)、および#4(女性、レシピエント)が作られる。次に各性別内において、各レシピエントと各ドナーの間の統計的な差が計算される。最後に各レシピエントがもっとも小さい統計的な差を有するドナーと整合され、そのドナーからの人口統計情報がそのレシピエントのために使用される。当業者には容易に明らかとなろうが、任意の適切な統計的な差を採用することが可能である。この例においては、統計的な差が周知の修正マハラノビス距離として計算される。この修正マハラノビス距離は、2つのN次元ポイントの間における、そのポイントの各成分の統計的な変動、相関、および重要度によって評価される距離である。図18の例においては、2つのN次元ポイントがメディア・サイトごとにレシピエントおよびドナーについての収入を表し、それにおいてNはメディア・サイトの数である。
【0108】
メディア・サイト(またはメディア・サイトの型、所有者等)の露出または消費の有効性(すなわち、到達率および到達頻度)の特徴記述に適したモデルを生成するために統計処理デバイス397は、到達頻度および到達率プロセッサ1815を含む。一例において到達頻度および到達率プロセッサ1815は、周知のガンマ・ポアソン分布(すなわち、負の二項分布(NBD))のパラメータを決定する。その例においては、到達頻度および到達率プロセッサ1815が、通行データを基礎としてあるスケジュール(すなわち、1ないしは複数の評価基準に基づいて選択されたメディア・サイトのセット)についての9日分の述べ到達率(Gross Rating Point:GRP)を計算する。到達頻度および到達率プロセッサ1815は、続いて種々の周知のテクニックの1つを使用してGRPおよび到達率からモデル・パラメータを評価する。次に到達頻度および到達率プロセッサ1815は、評価したモデル・パラメータを使用して、あらかじめ決定済みの持続時間にわたるメディアの有効性(すなわち、到達率および到達頻度の値)を評価する。当業者には容易に明らかになろうが、このほかの適切なモデルを使用することも可能であり;かつ、通行データからモデル・パラメータ、および到達率ならびに到達頻度の値を決定するために有用なこのほかの適切な方法を使用することも可能である。
【0109】
図20、21、および22は、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および到達頻度および到達率プロセッサ1815をそれぞれ実装するべくプロセッサ(たとえば、図23のプロセッサ2305A〜Cの1つ)によって実行され得る例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートを例示している。図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815は、プロセッサ、コントローラ、および/またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行され得る。たとえば図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム2300内に示され、かつ図23に関連して後述するプロセッサ2305A〜Cに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブル・ロジック・デバイス(PLD)、現場プログラマブル・ロジック・デバイス(FPLD)、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および/またはファームウエアを使用して実装することもできる。また図20〜22の機械可読インストラクション、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図20〜22の機械可読インストラクションは図20〜22のフローチャートを参照して説明されているが、当業者が容易に認識するとおり、図18のデータ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達頻度および到達率プロセッサ1815を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの順序の変更、および/または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。
【0110】
図20の例の機械可読インストラクションは、データ調和プロセッサ1805による各メディア・サイト・グループ(たとえば、メディア・サイトの所有者、メディア・サイトの型等)の処理を伴って開始する(ブロック2005)。1つのメディア・サイト・グループについて、データ調和プロセッサ1805は、そのメディア・サイト・グループに属するすべてのメディア・サイトを識別する(ブロック2010)。続いてデータ調和プロセッサ1805は、それぞれのメディア・サイトごとにすべての回答者の通行データを合計することによって通行データを結合する(ブロック2015)。その後データ調和プロセッサ1805は、その識別されたメディア・サイトについて通行データの平均(AP)を計算する(ブロック2020)。データ調和の各繰り返しの間(ブロック2030)、データ調和プロセッサ1805は、メディア・グループ内の各メディア・サイトを処理する(ブロック2035)。データ調和プロセッサ1805は、それぞれのメディア・サイト(ブロック2035)ごとにそのサイトについての通行データをTAB DEC通行データの+/‐20%内に拘束する(ブロック2040)。そのメディア・サイト・グループ内のすべてのメディア・サイトの処理が完了していなければ(ブロック2045)、データ調和プロセッサ1805はブロック2035に戻り、そのメディア・サイト・グループ内の次のメディア・サイトを処理する。そのメディア・サイト・グループ内のすべてのメディア・サイトの処理が完了していれば(ブロック2045)、データ調和プロセッサ1805は、そのメディア・サイト・グループ内のメディア・サイトについて通行データに因数を適用する(前述)(ブロック2050)。
【0111】
次にデータ調和プロセッサ1805は、通行データのデータ調和が収斂(前述)したか否かを決定する(ブロック2055)。収斂が生じていれば(ブロック2055)、データ調和プロセッサ1805はブロック2065に進み、すべてのメディア・サイト・グループが処理されたか否かを決定する。収斂が生じていなければ(ブロック2055)、データ調和プロセッサ1805は、ブロック2030に戻って次の繰り返しを処理する。
【0112】
すべてのメディア・サイト・グループが処理されていれば(ブロック2065)、データ調和プロセッサ1805は、図20の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのメディア・サイト・グループが処理されていなければ(ブロック2065)、データ調和プロセッサ1805は、ブロック2005に戻って次のメディア・サイト・グループを処理する。
【0113】
図21の例の機械可読インストラクションは、データ融合プロセッサ1810による各性別の処理(ブロック2105)を伴って開始する。それぞれの性別内において(ブロック2105)データ融合プロセッサ1810は、各回答者102を、各人が完全な人口統計情報を有しているか否かを基礎としてドナーまたはレシピエントとして分類する(ブロック2110)。識別されたレシピエントのそれぞれについて(ブロック2115)データ融合プロセッサ1810は、現在の最小値をゼロにセットし(ブロック2117)、同一の性別のすべてのドナーを処理する(ブロック2120)。1人のドナーについて(ブロック2120)データ融合プロセッサ1810は、そのレシピエントとそのドナーの間の統計的な差(前述したとおり)を計算する(ブロック2125)。この統計的な差が現在の最小値より小さければ(ブロック2130)、データ融合プロセッサ1810はそのドナーを書き留め(すなわち、そのドナーを識別する情報を記録し)、その統計的な差に等しく最小値を更新する(ブロック2135)。
【0114】
データ融合プロセッサ1810が、同一の性別のすべてのドナーについて統計的な差の計算を完了していなければ(ブロック2140)、データ融合プロセッサ1810はブロック2120に戻り、次のドナーについて処理する。すべてのドナーの処理が完了している場合(ブロック2140)、データ融合プロセッサ1810は、そのレシピエントについて欠落している人口統計情報を書き留めたドナーから埋める(ブロック2145)。データ融合プロセッサ1810がすべてのレシピエントの処理を完了していなければ(ブロック2150)、データ融合プロセッサ1810は、ブロック2115に戻って次のレシピエントを処理する。すべてのレシピエントの処理は完了したが(ブロック2150)すべての性別の処理が完了していなければ(ブロック2155)、データ融合プロセッサ1810は、ブロック2105に戻って次の性別を処理する。すべての性別の処理が完了していれば(ブロック2155)、データ融合プロセッサ1810は、図21の例の機械可読インストラクションの実行を終了する。
【0115】
図22の例の機械可読インストラクションは、到達率および到達頻度プロセッサ1815があらかじめ決定済みのメディア・サイトの集合(すなわち、スケジュール)について、調和後の通行データを使用し、9日分のあらかじめ決定済みの集合に関する9日分のGRPを計算することから開始する(ブロック2205)。続いて到達率および到達頻度プロセッサ1815は、9日分のあらかじめ決定済みの集合の1日をレポートしている回答者についての通行データを使用して重み付け到達率および到達頻度分析を行う(ブロック2210)。この分析の出力は、ガンマ・ポアソン・モデルのための初期パラメータの生成に使用される。次に到達率および到達頻度プロセッサ1815が、これらの初期モデル・パラメータのスケーリングを行って、そのモデルが調和後の9日分のGRPと矛盾のない結果をもたらすことを確実にし(ブロック2215)、スケーリング後のパラメータが所望の到達率および到達頻度データの計算に使用される(ブロック2220)。
【0116】
図23は、ここに開示されている方法および装置を実装できる一例のプロセッサ・システム2300を例示している。このプロセッサ・システム2300は、関連システム・メモリを有する1ないしは複数のプロセッサ2305A〜Cを含む。システム・メモリは、1ないしは複数のランダム・アクセス・メモリ(RAM)2315および読み出し専用メモリ(ROM)2317を含むことができる。
【0117】
図23の例において複数のプロセッサ2305A〜Cは、入力/出力コントローラ・ハブ(ICH)2325に結合されており、そこにほかの周辺装置およびデバイスがインターフェースされている。例示されている例においては、ICH 2325にインターフェースされている周辺装置に入力デバイス2327、大容量ストレージ・デバイス2340(たとえばハードディスク・ドライブ)、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)2345、USBデバイス2350、さらにネットワーク2360に結合されるネットワーク・ポート2355、および/またはリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357が含まれる。リムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357は、磁気または光学メディア等の関連リムーバブル・ストレージ・メディア2358を含むことができる。1ないしは複数の周辺装置は、ダウンロード・サーバ120によって記録された位置決定データ305の提供を実装できる。大容量ストレージ・デバイス2340は、図6A‐C、15‐17、および20‐22に示されている例示的な機械可読インストラクションのストアに使用できる。
【0118】
また図23の例のプロセッサ・システム2300は、メモリ・コントローラ・ハブ(MCH)2310に結合された周辺装置であるビデオ・グラフィック・アダプタ・カード2320を含み、さらにそれが表示デバイス2322に結合される。
【0119】
この例のプロセッサ・システム2300は、たとえば従来的なデスクトップ・パーソナル・コンピュータ、ノートブック・コンピュータ、ワークステーション、ネットワーク・サーバ、またはそのほかの任意のコンピューティング・デバイスとすることができる。プロセッサ2305A〜Cは、任意の型の処理ユニット、たとえばインテル(Intel(登録商標))ペンティアム(Pentium(登録商標))ファミリのマイクロプロセッサ、インテル(Intel(登録商標))アイタニウム(Itanium(登録商標))ファミリのマイクロプロセッサ、インテル(Intel)エックススケール(XScale(登録商標))ファミリのプロセッサ、AMD(登録商標)アスロン(AthlonTM)ファミリのプロセッサ、および/またはAMD(登録商標)オプテロン(OpteronTM)ファミリまたはプロセッサ等からのマイクロプロセッサとすることができる。プロセッサ2305A〜Cは、図6A‐C、15‐17、および20‐22の例示的な機械可読インストラクションを実行してMECD 300、プリプロセッサ308、移動経路プロセッサ310、メディア・サイト・プロセッサ320、通行プロセッサ328、統計処理デバイス397、データ調和プロセッサ1805、データ融合プロセッサ1810、および/または到達率および到達頻度プロセッサ1815を実装することができる。
【0120】
システム・メモリのいくつかまたは全部を構成するメモリ2315および2317は、任意の適切なメモリまたはメモリ・デバイスとすることができ、システム2300のストレージ需要に適合するべくサイズ設定することができる。それに加えて大容量ストレージ・デバイス2340を、たとえばプロセッサ2305A〜Cによって読み取ることの可能な任意の磁気または光学メディアとすることができる。システム・メモリは、記録された移動経路データ305、向上された移動経路データ315、メディア・サイト・ロケーション・データ325、および/またはデータベース130のストアに使用することができる。またシステム・メモリは、図6A‐C、15‐17、および20‐22に例示されている例の機械可読インストラクションのストアに使用することもできる。
【0121】
入力デバイス2327は、キーボード、マウス、タッチ・スクリーン、トラック・パッド、またはそのほかの任意の、ユーザによるプロセッサ2305A〜Cへの情報の提供を可能にするデバイスによって実装することができる。
【0122】
表示デバイス2322は、たとえば液晶ディスプレイ(LCD)モニタ、陰極線管(CRT)モニタ、またはそのほかの任意の、プロセッサ2305A〜Cとユーザの間のビデオ・グラフィック・アダプタ2320を介したインターフェースとして作用する適切なデバイスとすることができる。ビデオ・グラフィック・アダプタ2320は、表示デバイス2322とMCH 2310をインターフェースするために使用される任意のデバイスである。その種のカードは、現在たとえばクリエーティブ・ラブズ(Creative Labs)およびそのほかの類似のベンダーから市販されている。
【0123】
リムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357は、たとえばコンパクト・ディスク‐レコーダブル(CD‐R)ドライブ、コンパクト・ディスク‐リライタブル(CD‐RW)ドライブ、ディジタル多用途ディスク(DVD)ドライブ等の光学ドライブまたはそのほかの光学ドライブとすることができる。それに代えて、磁気メディア・ドライブとしてもよい。リムーバブル・ストレージ・メディア2358は、メディア2358がドライブ2357を伴って機能するべく選択されることからリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357と相補的である。たとえばリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357が光学ドライブであれば、リムーバブル・ストレージ・メディア2358をCD‐Rディスク、CD‐RWディスク、DVDディスク、またはそのほかの任意の適切な光学ディスクとすることができる。これに対してリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ2357が磁気メディア・デバイスであれば、リムーバブル・ストレージ・メディア2358を、たとえばディスケットまたはそのほかの任意の適切な磁気ストレージ・メディアとすることができる。リムーバブル・ストレージ・メディア2358は、ダウンロード・サーバ120によって記録される位置決定の提供のため、またはデータベース130のストアのために使用することもできる。
【0124】
この例のプロセッサ・システム2300は、たとえばイーサネット(登録商標)・カードまたはそのほかの有線または無線とすることのできるカード等のネットワーク・ポート2355(たとえば、プロセッサ周辺装置)も含む。ネットワーク・ポート2355は、プロセッサ2305A〜Cとネットワーク2360の間のネットワーク接続性を提供し、それをローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、またはそのほかの任意の適切なネットワークとすることができる。またネットワーク・ポート2355およびネットワーク2360は、ダウンロード・サーバ120によって記録される位置決定の提供のために使用することもできる。
【0125】
当然のことながら、当業者は認識することになろうが、この例のシステムに例示されているメモリの順序、サイズ、および比率は変化し得る。それに加えて、この特許は、特にコンポーネント、ハードウエア上において実行されるソフトウエアまたはファームウエアを含む例示的なシステムを開示しているが、その種のシステムが単なる例示に過ぎず、限定と考えるべきでないことに注意する必要がある。たとえば、これらのハードウエアおよびソフトウエア・コンポーネントのいずれかまたは全部がハードウエア内において排他的に、ソフトウエア内において排他的に、ファームウエア内において排他的に、またはハードウエア、ファームウエア、および/またはソフトウエアの何らかの組み合わせにおいて具体化され得ることは企図されている。したがって当業者は、上記の例がこの種のシステムを実装する唯一の方法でないことを容易に認識することになろう。
【0126】
上記の例の方法、機械可読インストラクション、および/または装置のうちの少なくともいくつかは、コンピュータ・プロセッサ上で実行する1ないしは複数のソフトウエアおよび/またはファームウエア・プログラムによって実装される。しかしながら、限定の意図ではないが特定用途向け集積回路、プログラマブル・ロジック・アレイ、およびそのほかのハードウエア・デバイスを含む専用ハードウエア実装も同様に、ここに述べられている例の方法および/または装置のいくつかまたは全部を、全体としてまたは部分的に実装するべく構成可能である。さらに、限定の意図ではないが分散処理またはコンポーネント/オブジェクト分散処理、並列処理、仮想マシン処理を含む代替ソフトウエア実装もまた、ここに述べられている例の方法および/または装置を実装するべく構成可能である。
【0127】
また、ここに述べられている例のソフトウエアおよび/またはファームウエア実装がオプションとして:磁気メディア(たとえば、ディスクまたはテープ);ディスク等の光磁気または光学メディア;またはメモリ・カードまたはそのほかの、1ないしは複数の読み出し専用(不揮発性)メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、またはそのほかの再書き込み可能(揮発性)メモリを収容しているパッケージ等のソリッド・ステート・メディアといった有体ストレージ・メディア上;またはコンピュータ・インストラクションを含む信号にストアされることにも注意が必要である。電子メールに対するディジタル・ファイルの添付またはそのほかの自己内蔵情報アーカイブまたはアーカイブのセットは、有体ストレージ・メディアに均等の配信メディアと考えられる。したがって、ここに述べられている例のソフトウエアおよび/またはファームウエアは、上記の有体ストレージ・メディアまたは配布メディアまたはそれらの均等物およびそれに代わるメディア上にストアすることが可能である。
【0128】
上記の明細が特定の標準およびプロトコルを参照して例示的なコンポーネントおよび機能を記述している点では、この開示の教示がその種の標準およびプロトコルに限定されないことが理解される。たとえば、インターネットおよびそのほかのパケット交換ネットワーク伝送(たとえば、伝送制御プロトコル(TCP)/IP、ユーザ・データグラム・プロトコル(UDP)/IP、ハイパーテキスト・マークアップ言語(HTML)、ハイパーテキスト・トランスファ・プロトコル(HTTP));およびコンピュータ間およびデバイス間通信(たとえばUSB)のための標準のそれぞれは、現在の最先端技術の例を代表している。その種の標準は、定期的に、同一の汎用機能を有するより高速またはより効率的な均等物に取って代わられる。したがって同じ機能を有する置換標準およびプロトコルは、この開示の教示によって企図される均等物であり、付随する特許請求の範囲内に含まれることが意図されている。
【0129】
この開示の教示は、インストラクションが収められている1ないしは複数の機械可読メディア、または伝播される信号からのインストラクションの受信および実行を企図しており、その結果、たとえばネットワーク環境に接続されたデバイスは、ネットワークを介し、そのインストラクションを使用して音声、ビデオまたはデータを送信または受信し、かつ通信することができる。その種のデバイスは、音声、ビデオまたはデータ通信を提供する電話、コードレス電話、移動電話、携帯電話、携帯情報端末(PDA)、セットトップ・ボックス、コンピュータ、および/またはサーバ等の任意の電子デバイスによって実装可能である。
【0130】
ここには特定の例の方法、装置、および製品が述べられているが、この特許の適用範囲はそれらに限定されない。その逆にこの特許は、付随する特許請求の範囲内に含まれるあらゆる方法、装置、および製品を字義どおりに、または均等論の下に保護する。
【図面の簡単な説明】
【0131】
【図1】周知の電子メディア露出測定システムの例を示した説明図である。
【図2】SPS利用可能デバイスの実装の一例の態様を略図的に例示した説明図である。
【図3】本発明の教示に従って組み立てられた一例のメディア露出計算デバイスを略図的に例示した説明図である。
【図4A】図3の移動経路プロセッサを実装する一例の態様を例示した説明図である。
【図4B】図4Aの例の処理エンジンの実装に使用される一例のフィルタ構成を例示した説明図である。
【図5】図3のメディア・サイト・プロセッサを実装する一例の態様を略図的に例示した説明図である。
【図6A】図3の例のプリプロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図6B】図3の例のメディア・サイト・プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図6C】図3の例の移動経路プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図7A】一例の移動経路の部分を例示した説明図である。
【図7B】図7Aの例の移動経路から組み立てられる一例の決定論的経路を例示した説明図である。
【図7C】図7Aの例の移動経路から組み立てられる一例の決定ツリーを例示した説明図である。
【図8A】一例の記録される移動経路データを例示した説明図である。
【図8B】図8Aの例の移動経路データを使用する2つのデータ・モーメントの計算を例示した説明図である。
【図8C】図8Aの例の移動経路データを使用する2つのデータ・モーメントの計算を例示した説明図である。
【図9A】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のボーナスを例示した説明図である。
【図9B】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9C】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9D】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9E】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9F】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図9G】図4Bの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。
【図10】メディア・サイトに関連付けされる一例の影響力ゾーンを例示した図表である。
【図11】図10の例の影響力ゾーン内を通り抜ける直線移動経路を例示した図表である。
【図12】図10の例の影響力ゾーン内を通り抜ける曲線移動経路を例示した図表である。
【図13】移動するバスに関連付けされる影響力ゾーンを例示した図表である。
【図14】バスに関連付けされる影響力ゾーンを扱うことができる一例の態様を例示した説明図である。
【図15】図3の例の通行プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図16】図3の例の通行プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図17】図3の例の通行プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図18】図3の統計処理デバイスを実装する一例の態様を例示した概略図である。
【図19】一例のデータ調和の前およびその後の通行データの例を示した説明図である。
【図20】図3の例の統計処理デバイスを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図21】図18の例のデータ融合プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図22】図18の例の到達頻度および到達率プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。
【図23】図6A‐C、15‐17、および20‐22によって表される例示的な機械可読インストラクションを実行することのできる一例のプロセッサ・プラットフォームを例示した概略図である。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
メディア露出をクレジットする方法であって:
複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出すること;
前記複数の回答者の前記それぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定すること;および、
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の統計的精度を向上させること;
を包含する方法。
【請求項2】
さらに:
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定すること、および
ジオコード・ロケーション・データが利用できない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出すること、
を包含する請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記複数の回答者の前記それぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出することは:
電子デバイスによって記録された回答者の場所を表すデータを処理し、前記記録されたデータの完全性または精度のうちの少なくとも1つを向上させること;
前記処理したデータから位置決定のシーケンスを導出すること;および、
前記導出した位置決定を修正して既知の移動コースに整列させること;
を包含する請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記複数の回答者の前記それぞれの者の前記複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定することは:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
を包含する請求項1に記載の方法。
【請求項5】
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の前記統計的精度を向上させることは、少なくとも1つの制約を満たすべくメディア・サイト露出データを反復的に修正することを包含する、請求項1に記載の方法。
【請求項6】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出し;
前記複数の回答者の前記それぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定し;かつ、
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の統計的精度を向上させるべくプログラムされる装置。
【請求項7】
前記プロセッサは:
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定し、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出するべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項8】
前記プロセッサは、前記複数の回答者の前記それぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を:
電子デバイスによって記録された回答者の場所を表すデータを処理し、前記記録されたデータの完全性または精度のうちの少なくとも1つを向上させること;
前記処理したデータから位置決定のシーケンスを導出すること;および、
前記導出した位置決定を修正して既知の移動コースに整列させること;
によって導出するべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項9】
前記プロセッサは、前記複数の回答者の前記それぞれの者の前記複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎とし:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
によって決定するべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項10】
前記プロセッサは、少なくとも1つの制約を満たすべくメディア・サイト露出データを反復的に修正することによって前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の前記統計的精度を向上させるべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項11】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出させ;
前記複数の回答者の前記それぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定させ;かつ、
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正させ、前記修正した決定した露出の統計的精度を向上させるインストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項12】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に:
ジオコード・ロケーション・データがメディア・サイトに利用可能であるか否かを決定させ、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項13】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記複数の回答者の前記それぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を:
電子デバイスによって記録された回答者の場所を表すデータを処理し、前記記録されたデータの完全性または精度のうちの少なくとも1つを向上させること;
前記処理したデータから位置決定のシーケンスを導出すること;および、
前記導出した位置決定を修正して既知の移動コースに整列させること;
によって導出させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項14】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記複数の回答者の前記それぞれの者の前記複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎とし:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
によって決定させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項15】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、少なくとも1つの制約を満たすべくメディア・サイト露出データを反復的に修正することによって前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正させ、前記修正した決定した露出の前記統計的精度を向上させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項16】
メディア露出をクレジットする方法であって:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
を包含する方法。
【請求項17】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは、半径および可視角度によって定義される幾何学的領域を包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項18】
前記半径は、前記メディア・サイトおよびメディアの型に関連付けされる、請求項17に記載の方法。
【請求項19】
前記可視角度は、前記メディア・サイトおよび前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされる、請求項17に記載の方法。
【請求項20】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされる、請求項17に記載の方法。
【請求項21】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向を基礎とする、請求項16に記載の方法。
【請求項22】
さらに、前記回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータ内に存在するギャップを埋めることを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項23】
さらに、前記回答者によって通り抜けられた場所を指定するデータを修正することを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項24】
前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたときに前記メディア・サイトに対して前記メディア露出をクレジットすることは、日中の時間帯または前記メディア・サイトが照明されている時間期間の間の前記影響力ゾーン内の通り抜けを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項25】
前記日中の時間帯は、複数の月についての平均、気象データ、または自然光測定デバイスのうちの1つを基礎とする、請求項24に記載の方法。
【請求項26】
さらに、前記回答者が前記影響力ゾーンを最小時間期間にわたって離れ、その後前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対して追加の回数のメディア露出をクレジットすることを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項27】
前記回答者は、前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、前記メディア・サイトに関連付けされる一次道路を、または前記メディア・サイトが屋上に位置する場合には前記メディア・サイトに関連付けされる二次道路を通り抜けることによって通り抜ける、請求項16に記載の方法。
【請求項28】
前記メディア・サイトは可動であり、前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは前記メディア・サイトとともに移動する、請求項16に記載の方法。
【請求項29】
前記メディア・サイトの場所は、前記メディア・サイトのスケジュールされた移動を基礎として決定される、請求項28に記載の方法。
【請求項30】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項28に記載の方法。
【請求項31】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項16に記載の方法。
【請求項32】
メディア露出をクレジットするための装置であって、メモリに結合されたプロセッサを包含し、前記プロセッサが:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定し;かつ、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットするべくプログラムされる装置。
【請求項33】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは、半径および可視角度によって定義される幾何学的領域を包含する、請求項32に記載の装置。
【請求項34】
前記半径は前記メディア・サイトおよびメディアの型に関連付けされ、前記可視角度は前記メディア・サイトおよび前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされ、前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向を基礎とする、請求項33に記載の装置。
【請求項35】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータ内に存在するギャップを埋めるべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項36】
前記プロセッサは、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、日中の時間帯または前記メディア・サイトが照明されている時間期間の間に通り抜けたときに前記メディア・サイトに対して前記メディア露出をクレジットするべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項37】
前記プロセッサは、前記回答者が前記影響力ゾーンを最小時間期間にわたって離れ、その後前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対して追加の回数のメディア露出をクレジットするべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項38】
前記プロセッサは、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、前記メディア・サイトに関連付けされる一次道路を、または前記メディア・サイトが屋上に位置する場合には前記メディア・サイトに関連付けされる二次道路を通り抜けることによって通り抜けたとき、前記メディア・サイトの場所に対してメディア露出をクレジットするべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項39】
前記メディア・サイトは可動であり、前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは前記メディア・サイトとともに移動する、請求項32に記載の装置。
【請求項40】
前記メディア・サイトの場所は、前記メディア・サイトのスケジュールされた移動を基礎として決定される、請求項39に記載の装置。
【請求項41】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項39に記載の装置。
【請求項42】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定させ;かつ、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットさせるインストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項43】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは、半径および可視角度によって定義される幾何学的領域を包含する、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項44】
前記半径は前記メディア・サイトおよびメディアの型に関連付けされ、前記可視角度は前記メディア・サイトおよび前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされ、前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向を基礎とする、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項45】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータ内に存在するギャップを埋めるべくプログラムされる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項46】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、日中の時間帯または前記メディア・サイトが照明されている時間期間の間に通り抜けたときに前記メディア・サイトに対して前記メディア露出をクレジットさせる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項47】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者が前記影響力ゾーンを最小時間期間にわたって離れ、その後前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対して追加の回数のメディア露出をクレジットさせる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項48】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、前記メディア・サイトに関連付けされる一次道路を、または前記メディア・サイトが屋上に位置する場合には前記メディア・サイトに関連付けされる二次道路を通り抜けることによって通り抜けたとき、前記メディア・サイトの場所に対してメディア露出をクレジットさせる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項49】
前記メディア・サイトは可動であり、前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは前記メディア・サイトとともに移動する、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項50】
前記メディア・サイトの場所は、前記メディア・サイトのスケジュールされた移動を基礎として決定される、請求項49に記載の機械可読メディア。
【請求項51】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項49に記載の機械可読メディア。
【請求項52】
メディア露出をクレジットする方法であって:
回答者によって通り抜けられた経路の、前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない部分を検出すること;
前記経路の前記部分に帰することのできる有望な移動経路を決定すること;および、
前記有望な移動経路に沿って位置するメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
を包含する方法。
【請求項53】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない前記部分を検出することは、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内のギャップを検出することを包含する、請求項52に記載の方法。
【請求項54】
前記ギャップは地下鉄システムの部分に関連付けされる、請求項53に記載の方法。
【請求項55】
前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内の前記ギャップを検出することは、前記回答者によって地下の移動経路に入るために使用された第1の入口を決定すること、および前記回答者によって前記地下の移動経路を離れるために使用された第2の入口を決定することを包含する、請求項53に記載の方法。
【請求項56】
前記経路の前記部分に帰することのできる前記有望な移動経路を決定することは、地下鉄システムのデータベースを使用して1ないしは複数の地下鉄駅および前記回答者によってとられた1ないしは複数の地下鉄経路を決定することを包含する、請求項52に記載の方法。
【請求項57】
前記有望な移動経路に沿って位置する前記メディア・サイトは、地下鉄システムの車両に関連付けされるメディア・サイトを含む、請求項52に記載の方法。
【請求項58】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記部分は、トンネル、駐車ガレージ、または建物構造のうちの少なくとも1つを包含する、請求項52に記載の方法。
【請求項59】
メディア露出をクレジットするための装置であって、メモリに結合されたプロセッサを包含し、前記プロセッサが:
回答者によって通り抜けられた経路の、前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない部分を検出し;
前記経路の前記部分に帰することのできる有望な移動経路を決定し;かつ、
前記有望な移動経路に沿って位置するメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットするべくプログラムされる装置。
【請求項60】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない前記部分を、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内のギャップを検出することによって検出するべくプログラムされる、請求項59に記載の装置。
【請求項61】
前記ギャップは地下鉄システムの部分に関連付けされる、請求項60に記載の装置。
【請求項62】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内の前記ギャップを、前記回答者によって地下の移動経路に入るために使用された第1の入口を決定すること、および前記回答者によって前記地下の移動経路を離れるために使用された第2の入口を決定することによって検出するべくプログラムされる、請求項60に記載の装置。
【請求項63】
前記プロセッサは、前記経路の前記部分に帰することのできる前記有望な移動経路を、地下鉄システムのデータベースを使用して1ないしは複数の地下鉄駅および前記回答者によってとられた1ないしは複数の地下鉄経路を決定することによって決定するべくプログラムされる、請求項59に記載の装置。
【請求項64】
前記有望な移動経路に沿って位置する前記メディア・サイトは、地下鉄システムの車両に関連付けされるメディア・サイトを含む、請求項59に記載の装置。
【請求項65】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記部分は、トンネル、駐車ガレージ、または建物構造のうちの少なくとも1つを包含する、請求項59に記載の装置。
【請求項66】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
回答者によって通り抜けられた経路の、前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない部分を検出させ;
前記経路の前記部分に帰することのできる有望な移動経路を決定させ;かつ、
前記有望な移動経路に沿って位置するメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットさせる、インストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項67】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない前記部分を、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内のギャップを検出することによって検出させる、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項68】
前記ギャップは、地下鉄システムの部分を指定するデータに関連付けされる、請求項67に記載の機械可読メディア。
【請求項69】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内の前記ギャップを、前記回答者によって地下の移動経路に入るために使用された第1の入口を決定すること、および前記回答者によって前記地下の移動経路を離れるために使用された第2の入口を決定することによって検出させる、請求項67に記載の機械可読メディア。
【請求項70】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記経路の前記部分に帰することのできる前記有望な移動経路を、地下鉄システムのデータベースを使用して1ないしは複数の地下鉄駅および前記回答者によってとられた1ないしは複数の地下鉄経路を決定することによって決定させる、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項71】
前記有望な移動経路に沿って位置する前記メディア・サイトは、地下鉄システムの車両に関連付けされるメディア・サイトを含む、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項72】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記部分は、トンネル、駐車ガレージ、または建物構造のうちの少なくとも1つを包含する、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項73】
メディア露出をクレジットするための装置であって:
メディア・サイトの場所に関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定するべく構成された影響力ゾーン計算デバイス;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい移動方向の少なくとも1つの方向に通り抜けたときに前記メディア・サイトの場所に対してメディア露出をクレジットするべく構成されたメディア露出クレジット・デバイス;
を包含する装置。
【請求項74】
メディア・サイト露出データの統計的精度を修正するための方法であって:
前記メディア・サイト露出データを獲得すること;および、
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正すること;
を包含する方法。
【請求項75】
さらに、1ないしは複数の追加の制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項76】
さらに、前記制約および前記1ないしは複数の追加の制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復することを包含する、請求項75に記載の方法。
【請求項77】
さらに、前記制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項78】
さらに、最大数の反復が生じたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了することを包含する、請求項77に記載の方法。
【請求項79】
さらに、あらかじめ決定済みの収斂評価基準が満たされたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了することを包含する、請求項77に記載の方法。
【請求項80】
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正することは、前記メディア・サイト露出データを、あらかじめ決定済みの露出データのあらかじめ決定済みの範囲内に制限することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項81】
前記あらかじめ決定済みの露出データは、交通監査局(Traffic Audit Bureau)の交通量調査データである、請求項80に記載の方法。
【請求項82】
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正することは、前記メディア・サイト露出データの平均が維持されるべく前記メディア・サイト露出データに因数を適用する、請求項74に記載の方法。
【請求項83】
さらに、欠落している人口統計データを負わせるべく前記メディア・サイト露出データを修正することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項84】
欠落している人口統計データを負わせるべくデータ融合が使用される、請求項83に記載の方法。
【請求項85】
さらに、前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項86】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
メディア・サイト露出データを獲得し;かつ、
制約を満たすように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる装置。
【請求項87】
前記プロセッサは、1ないしは複数の追加の制約を満たすように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項88】
前記プロセッサは、前記制約を満たすように前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項89】
前記プロセッサは、最大数の反復が生じたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項88に記載の装置。
【請求項90】
前記プロセッサは、あらかじめ決定済みの収斂評価基準が満たされたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項88に記載の装置。
【請求項91】
前記プロセッサは、あらかじめ決定済みの露出データのあらかじめ決定済みの範囲内となるように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項92】
前記あらかじめ決定済みの露出データは、交通監査局(Traffic Audit Bureau)の交通量調査データである、請求項91に記載の装置。
【請求項93】
前記プロセッサは、前記メディア・サイト露出データの平均が維持されるように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項94】
前記プロセッサは、欠落している人口統計データを負わせるように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項95】
欠落している人口統計データを負わせるべくデータ融合が使用される、請求項94に記載の装置。
【請求項96】
前記プロセッサは、前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項97】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に、メディア・サイト露出データの統計的精度を:
前記メディア・サイト露出データを獲得すること;および、
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正すること;
によって修正させる機械可読メディア。
【請求項98】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、1ないしは複数の追加の制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項99】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項100】
前記プロセッサは、最大数の反復が生じたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項99に記載の機械可読メディア。
【請求項101】
前記プロセッサは、あらかじめ決定済みの収斂評価基準が満たされたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項99に記載の機械可読メディア。
【請求項102】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、あらかじめ決定済みの露出データのあらかじめ決定済みの範囲内となるべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項103】
前記あらかじめ決定済みの露出データは、交通監査局(Traffic Audit Bureau)の交通量調査データである、請求項102に記載の機械可読メディア。
【請求項104】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイト露出データの平均が維持されるべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項105】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、欠落している人口統計データを負わせるべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項106】
欠落している人口統計データを負わせるべくデータ融合が使用される、請求項105に記載の機械可読メディア。
【請求項107】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項108】
第1の制約を適用してメディア・サイト露出データを修正し、かつ第2の制約を適用して前記メディア・サイト露出データをさらに修正するべく構成されたデータ調和プロセッサ;
欠落している人口統計データを負わせるべく構成されたデータ融合プロセッサ;および、
前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成するべく構成された到達率および到達頻度プロセッサ;
を包含する装置。
【請求項109】
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定すること、および
ジオコード・ロケーション・データが利用できない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出すること、
を包含する方法。
【請求項110】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出することは、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することを包含する、請求項109に記載の方法。
【請求項111】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データは、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定される、請求項110に記載の方法。
【請求項112】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出することはマニュアルで実行される、請求項109に記載の方法。
【請求項113】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出することは処理デバイスによって実行される、請求項109に記載の方法。
【請求項114】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定し、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出するべくプログラムされる装置。
【請求項115】
前記プロセッサは、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって導出するべくプログラムされる、請求項114に記載の装置。
【請求項116】
前記プロセッサは、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定するべくプログラムされる、請求項114に記載の装置。
【請求項117】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
ジオコード・ロケーション・データがメディア・サイトに利用可能であるか否かを決定させ、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出させる、インストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項118】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって導出させる、請求項117に記載の機械可読メディア。
【請求項119】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定させる、請求項117に記載の機械可読メディア。
【請求項120】
イメージを獲得すること;
前記イメージ上においてメディア・サイトを探し出すこと;および、
前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較すること;
を包含する方法。
【請求項121】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことはマニュアルで実行される、請求項120に記載の方法。
【請求項122】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことは処理デバイスによって実行される、請求項120に記載の方法。
【請求項123】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことは、イメージ認識テクニックまたはイメージ・マッチング・テクニックのうちの少なくとも1つを使用することを包含する、請求項122に記載の方法。
【請求項124】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことは、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することを包含する、請求項120に記載の方法。
【請求項125】
さらに、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定することを包含する、請求項124に記載の方法。
【請求項126】
前記探し出したメディア・サイトを前記利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することはマニュアルで実行される、請求項120に記載の方法。
【請求項127】
前記イメージは、ディジタル表現、ディジタル・スキャン、ディジタル・イメージ、空撮写真の紙プリント、衛星写真、衛星イメージ、または写真のうちの少なくとも1つを含む、請求項120に記載の方法。
【請求項128】
さらに、前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することによって前記メディア・サイトに利用可能な前記ジオコード・ロケーション・データを補正することを包含する、請求項120に記載の方法。
【請求項129】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
イメージを獲得し;
前記イメージ上においてメディア・サイトを探し出し;かつ、
前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較するべくプログラムされる装置。
【請求項130】
前記プロセッサは、前記イメージ上においてメディア・サイトを、イメージ認識テクニックまたはイメージ・マッチング・テクニックのうちの少なくとも1つを使用することによって探し出すべくプログラムされる、請求項129に記載の装置。
【請求項131】
前記プロセッサは、前記イメージ上においてメディア・サイトを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって探し出すべくプログラムされる、請求項129に記載の装置。
【請求項132】
前記プロセッサは、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定するべくプログラムされる、請求項131に記載の装置。
【請求項133】
前記イメージは、ディジタル表現、ディジタル・スキャン、ディジタル・イメージ、空撮写真の紙プリント、衛星写真、衛星イメージ、または写真のうちの少なくとも1つを含む、請求項129に記載の装置。
【請求項134】
前記プロセッサは、前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することによって前記メディア・サイトに利用可能な前記ジオコード・ロケーション・データを補正するべくプログラムされる、請求項129に記載の装置。
【請求項135】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
イメージを獲得させ;
前記イメージ上においてメディア・サイトを探し出させ;かつ、
前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較させる、インストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項136】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記イメージ上においてメディア・サイトを、イメージ認識テクニックまたはイメージ・マッチング・テクニックのうちの少なくとも1つを使用することによって探し出させる、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項137】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記イメージ上においてメディア・サイトを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって探し出させる、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項138】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定させる、請求項137に記載の機械可読メディア。
【請求項139】
前記イメージは、ディジタル表現、ディジタル・スキャン、ディジタル・イメージ、空撮写真の紙プリント、衛星写真、衛星イメージ、または写真のうちの少なくとも1つを含む、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項140】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することによって前記メディア・サイトに利用可能な前記ジオコード・ロケーション・データを補正させる、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項141】
イメージを読み取るべく構成されたイメージ・リーダ;
前記イメージ内においてメディア・サイトを探し出すべく構成されたイメージ処理エンジン;および、
前記探し出したメディア・サイトを利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較するべく構成された処理デバイス;
を包含する装置。
【請求項1】
メディア露出をクレジットする方法であって:
複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出すること;
前記複数の回答者の前記それぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定すること;および、
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の統計的精度を向上させること;
を包含する方法。
【請求項2】
さらに:
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定すること、および
ジオコード・ロケーション・データが利用できない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出すること、
を包含する請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記複数の回答者の前記それぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出することは:
電子デバイスによって記録された回答者の場所を表すデータを処理し、前記記録されたデータの完全性または精度のうちの少なくとも1つを向上させること;
前記処理したデータから位置決定のシーケンスを導出すること;および、
前記導出した位置決定を修正して既知の移動コースに整列させること;
を包含する請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記複数の回答者の前記それぞれの者の前記複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定することは:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
を包含する請求項1に記載の方法。
【請求項5】
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の前記統計的精度を向上させることは、少なくとも1つの制約を満たすべくメディア・サイト露出データを反復的に修正することを包含する、請求項1に記載の方法。
【請求項6】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出し;
前記複数の回答者の前記それぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定し;かつ、
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の統計的精度を向上させるべくプログラムされる装置。
【請求項7】
前記プロセッサは:
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定し、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出するべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項8】
前記プロセッサは、前記複数の回答者の前記それぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を:
電子デバイスによって記録された回答者の場所を表すデータを処理し、前記記録されたデータの完全性または精度のうちの少なくとも1つを向上させること;
前記処理したデータから位置決定のシーケンスを導出すること;および、
前記導出した位置決定を修正して既知の移動コースに整列させること;
によって導出するべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項9】
前記プロセッサは、前記複数の回答者の前記それぞれの者の前記複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎とし:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
によって決定するべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項10】
前記プロセッサは、少なくとも1つの制約を満たすべくメディア・サイト露出データを反復的に修正することによって前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正し、前記修正した決定した露出の前記統計的精度を向上させるべくプログラムされる、請求項6に記載の装置。
【請求項11】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
複数の回答者のそれぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を導出させ;
前記複数の回答者の前記それぞれの者の複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎として決定させ;かつ、
前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正させ、前記修正した決定した露出の統計的精度を向上させるインストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項12】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に:
ジオコード・ロケーション・データがメディア・サイトに利用可能であるか否かを決定させ、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項13】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記複数の回答者の前記それぞれの者によって通り抜けられた複数の移動経路を:
電子デバイスによって記録された回答者の場所を表すデータを処理し、前記記録されたデータの完全性または精度のうちの少なくとも1つを向上させること;
前記処理したデータから位置決定のシーケンスを導出すること;および、
前記導出した位置決定を修正して既知の移動コースに整列させること;
によって導出させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項14】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記複数の回答者の前記それぞれの者の前記複数のメディア・サイトに対する露出を、前記導出した複数の移動経路を基礎とし:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
によって決定させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項15】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、少なくとも1つの制約を満たすべくメディア・サイト露出データを反復的に修正することによって前記複数のメディア・サイトに対する前記決定した露出を修正させ、前記修正した決定した露出の前記統計的精度を向上させる、請求項11に記載の機械可読メディア。
【請求項16】
メディア露出をクレジットする方法であって:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定すること;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
を包含する方法。
【請求項17】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは、半径および可視角度によって定義される幾何学的領域を包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項18】
前記半径は、前記メディア・サイトおよびメディアの型に関連付けされる、請求項17に記載の方法。
【請求項19】
前記可視角度は、前記メディア・サイトおよび前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされる、請求項17に記載の方法。
【請求項20】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされる、請求項17に記載の方法。
【請求項21】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向を基礎とする、請求項16に記載の方法。
【請求項22】
さらに、前記回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータ内に存在するギャップを埋めることを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項23】
さらに、前記回答者によって通り抜けられた場所を指定するデータを修正することを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項24】
前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたときに前記メディア・サイトに対して前記メディア露出をクレジットすることは、日中の時間帯または前記メディア・サイトが照明されている時間期間の間の前記影響力ゾーン内の通り抜けを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項25】
前記日中の時間帯は、複数の月についての平均、気象データ、または自然光測定デバイスのうちの1つを基礎とする、請求項24に記載の方法。
【請求項26】
さらに、前記回答者が前記影響力ゾーンを最小時間期間にわたって離れ、その後前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対して追加の回数のメディア露出をクレジットすることを包含する、請求項16に記載の方法。
【請求項27】
前記回答者は、前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、前記メディア・サイトに関連付けされる一次道路を、または前記メディア・サイトが屋上に位置する場合には前記メディア・サイトに関連付けされる二次道路を通り抜けることによって通り抜ける、請求項16に記載の方法。
【請求項28】
前記メディア・サイトは可動であり、前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは前記メディア・サイトとともに移動する、請求項16に記載の方法。
【請求項29】
前記メディア・サイトの場所は、前記メディア・サイトのスケジュールされた移動を基礎として決定される、請求項28に記載の方法。
【請求項30】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項28に記載の方法。
【請求項31】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項16に記載の方法。
【請求項32】
メディア露出をクレジットするための装置であって、メモリに結合されたプロセッサを包含し、前記プロセッサが:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定し;かつ、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットするべくプログラムされる装置。
【請求項33】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは、半径および可視角度によって定義される幾何学的領域を包含する、請求項32に記載の装置。
【請求項34】
前記半径は前記メディア・サイトおよびメディアの型に関連付けされ、前記可視角度は前記メディア・サイトおよび前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされ、前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向を基礎とする、請求項33に記載の装置。
【請求項35】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータ内に存在するギャップを埋めるべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項36】
前記プロセッサは、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、日中の時間帯または前記メディア・サイトが照明されている時間期間の間に通り抜けたときに前記メディア・サイトに対して前記メディア露出をクレジットするべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項37】
前記プロセッサは、前記回答者が前記影響力ゾーンを最小時間期間にわたって離れ、その後前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対して追加の回数のメディア露出をクレジットするべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項38】
前記プロセッサは、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、前記メディア・サイトに関連付けされる一次道路を、または前記メディア・サイトが屋上に位置する場合には前記メディア・サイトに関連付けされる二次道路を通り抜けることによって通り抜けたとき、前記メディア・サイトの場所に対してメディア露出をクレジットするべくプログラムされる、請求項32に記載の装置。
【請求項39】
前記メディア・サイトは可動であり、前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは前記メディア・サイトとともに移動する、請求項32に記載の装置。
【請求項40】
前記メディア・サイトの場所は、前記メディア・サイトのスケジュールされた移動を基礎として決定される、請求項39に記載の装置。
【請求項41】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項39に記載の装置。
【請求項42】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
メディア・サイトに関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定させ;かつ、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対してメディア露出をクレジットさせるインストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項43】
前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは、半径および可視角度によって定義される幾何学的領域を包含する、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項44】
前記半径は前記メディア・サイトおよびメディアの型に関連付けされ、前記可視角度は前記メディア・サイトおよび前記メディア・サイトが面する方向に関連付けされ、前記メディア・サイトに関連付けされる前記好ましい移動方向は、最大回答者視角および前記メディア・サイトが面する方向を基礎とする、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項45】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータ内に存在するギャップを埋めるべくプログラムされる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項46】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、日中の時間帯または前記メディア・サイトが照明されている時間期間の間に通り抜けたときに前記メディア・サイトに対して前記メディア露出をクレジットさせる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項47】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者が前記影響力ゾーンを最小時間期間にわたって離れ、その後前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に通り抜けたとき、前記メディア・サイトに対して追加の回数のメディア露出をクレジットさせる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項48】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい方向のうちの前記少なくとも1つの方向に、前記メディア・サイトに関連付けされる一次道路を、または前記メディア・サイトが屋上に位置する場合には前記メディア・サイトに関連付けされる二次道路を通り抜けることによって通り抜けたとき、前記メディア・サイトの場所に対してメディア露出をクレジットさせる、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項49】
前記メディア・サイトは可動であり、前記メディア・サイトに関連付けされる前記影響力ゾーンは前記メディア・サイトとともに移動する、請求項42に記載の機械可読メディア。
【請求項50】
前記メディア・サイトの場所は、前記メディア・サイトのスケジュールされた移動を基礎として決定される、請求項49に記載の機械可読メディア。
【請求項51】
前記メディア・サイトの場所は、衛星ポジショニング・システムを使用して決定される、請求項49に記載の機械可読メディア。
【請求項52】
メディア露出をクレジットする方法であって:
回答者によって通り抜けられた経路の、前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない部分を検出すること;
前記経路の前記部分に帰することのできる有望な移動経路を決定すること;および、
前記有望な移動経路に沿って位置するメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットすること;
を包含する方法。
【請求項53】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない前記部分を検出することは、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内のギャップを検出することを包含する、請求項52に記載の方法。
【請求項54】
前記ギャップは地下鉄システムの部分に関連付けされる、請求項53に記載の方法。
【請求項55】
前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内の前記ギャップを検出することは、前記回答者によって地下の移動経路に入るために使用された第1の入口を決定すること、および前記回答者によって前記地下の移動経路を離れるために使用された第2の入口を決定することを包含する、請求項53に記載の方法。
【請求項56】
前記経路の前記部分に帰することのできる前記有望な移動経路を決定することは、地下鉄システムのデータベースを使用して1ないしは複数の地下鉄駅および前記回答者によってとられた1ないしは複数の地下鉄経路を決定することを包含する、請求項52に記載の方法。
【請求項57】
前記有望な移動経路に沿って位置する前記メディア・サイトは、地下鉄システムの車両に関連付けされるメディア・サイトを含む、請求項52に記載の方法。
【請求項58】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記部分は、トンネル、駐車ガレージ、または建物構造のうちの少なくとも1つを包含する、請求項52に記載の方法。
【請求項59】
メディア露出をクレジットするための装置であって、メモリに結合されたプロセッサを包含し、前記プロセッサが:
回答者によって通り抜けられた経路の、前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない部分を検出し;
前記経路の前記部分に帰することのできる有望な移動経路を決定し;かつ、
前記有望な移動経路に沿って位置するメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットするべくプログラムされる装置。
【請求項60】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない前記部分を、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内のギャップを検出することによって検出するべくプログラムされる、請求項59に記載の装置。
【請求項61】
前記ギャップは地下鉄システムの部分に関連付けされる、請求項60に記載の装置。
【請求項62】
前記プロセッサは、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内の前記ギャップを、前記回答者によって地下の移動経路に入るために使用された第1の入口を決定すること、および前記回答者によって前記地下の移動経路を離れるために使用された第2の入口を決定することによって検出するべくプログラムされる、請求項60に記載の装置。
【請求項63】
前記プロセッサは、前記経路の前記部分に帰することのできる前記有望な移動経路を、地下鉄システムのデータベースを使用して1ないしは複数の地下鉄駅および前記回答者によってとられた1ないしは複数の地下鉄経路を決定することによって決定するべくプログラムされる、請求項59に記載の装置。
【請求項64】
前記有望な移動経路に沿って位置する前記メディア・サイトは、地下鉄システムの車両に関連付けされるメディア・サイトを含む、請求項59に記載の装置。
【請求項65】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記部分は、トンネル、駐車ガレージ、または建物構造のうちの少なくとも1つを包含する、請求項59に記載の装置。
【請求項66】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
回答者によって通り抜けられた経路の、前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない部分を検出させ;
前記経路の前記部分に帰することのできる有望な移動経路を決定させ;かつ、
前記有望な移動経路に沿って位置するメディア・サイトに対してメディア露出をクレジットさせる、インストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項67】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記回答者の場所を指定するデータが用意されていない前記部分を、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内のギャップを検出することによって検出させる、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項68】
前記ギャップは、地下鉄システムの部分を指定するデータに関連付けされる、請求項67に記載の機械可読メディア。
【請求項69】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記回答者によって通り抜けられた前記場所を指定する前記データ内の前記ギャップを、前記回答者によって地下の移動経路に入るために使用された第1の入口を決定すること、および前記回答者によって前記地下の移動経路を離れるために使用された第2の入口を決定することによって検出させる、請求項67に記載の機械可読メディア。
【請求項70】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記経路の前記部分に帰することのできる前記有望な移動経路を、地下鉄システムのデータベースを使用して1ないしは複数の地下鉄駅および前記回答者によってとられた1ないしは複数の地下鉄経路を決定することによって決定させる、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項71】
前記有望な移動経路に沿って位置する前記メディア・サイトは、地下鉄システムの車両に関連付けされるメディア・サイトを含む、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項72】
前記回答者によって通り抜けられた前記経路の前記部分は、トンネル、駐車ガレージ、または建物構造のうちの少なくとも1つを包含する、請求項66に記載の機械可読メディア。
【請求項73】
メディア露出をクレジットするための装置であって:
メディア・サイトの場所に関連付けされる影響力ゾーンおよび好ましい移動方向を決定するべく構成された影響力ゾーン計算デバイス;および、
回答者が前記影響力ゾーン内を前記好ましい移動方向の少なくとも1つの方向に通り抜けたときに前記メディア・サイトの場所に対してメディア露出をクレジットするべく構成されたメディア露出クレジット・デバイス;
を包含する装置。
【請求項74】
メディア・サイト露出データの統計的精度を修正するための方法であって:
前記メディア・サイト露出データを獲得すること;および、
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正すること;
を包含する方法。
【請求項75】
さらに、1ないしは複数の追加の制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項76】
さらに、前記制約および前記1ないしは複数の追加の制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復することを包含する、請求項75に記載の方法。
【請求項77】
さらに、前記制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項78】
さらに、最大数の反復が生じたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了することを包含する、請求項77に記載の方法。
【請求項79】
さらに、あらかじめ決定済みの収斂評価基準が満たされたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了することを包含する、請求項77に記載の方法。
【請求項80】
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正することは、前記メディア・サイト露出データを、あらかじめ決定済みの露出データのあらかじめ決定済みの範囲内に制限することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項81】
前記あらかじめ決定済みの露出データは、交通監査局(Traffic Audit Bureau)の交通量調査データである、請求項80に記載の方法。
【請求項82】
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正することは、前記メディア・サイト露出データの平均が維持されるべく前記メディア・サイト露出データに因数を適用する、請求項74に記載の方法。
【請求項83】
さらに、欠落している人口統計データを負わせるべく前記メディア・サイト露出データを修正することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項84】
欠落している人口統計データを負わせるべくデータ融合が使用される、請求項83に記載の方法。
【請求項85】
さらに、前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成することを包含する、請求項74に記載の方法。
【請求項86】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
メディア・サイト露出データを獲得し;かつ、
制約を満たすように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる装置。
【請求項87】
前記プロセッサは、1ないしは複数の追加の制約を満たすように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項88】
前記プロセッサは、前記制約を満たすように前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項89】
前記プロセッサは、最大数の反復が生じたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項88に記載の装置。
【請求項90】
前記プロセッサは、あらかじめ決定済みの収斂評価基準が満たされたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項88に記載の装置。
【請求項91】
前記プロセッサは、あらかじめ決定済みの露出データのあらかじめ決定済みの範囲内となるように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項92】
前記あらかじめ決定済みの露出データは、交通監査局(Traffic Audit Bureau)の交通量調査データである、請求項91に記載の装置。
【請求項93】
前記プロセッサは、前記メディア・サイト露出データの平均が維持されるように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項94】
前記プロセッサは、欠落している人口統計データを負わせるように前記メディア・サイト露出データを修正するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項95】
欠落している人口統計データを負わせるべくデータ融合が使用される、請求項94に記載の装置。
【請求項96】
前記プロセッサは、前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成するべくプログラムされる、請求項86に記載の装置。
【請求項97】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に、メディア・サイト露出データの統計的精度を:
前記メディア・サイト露出データを獲得すること;および、
制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正すること;
によって修正させる機械可読メディア。
【請求項98】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、1ないしは複数の追加の制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項99】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記制約を満たすべく前記メディア・サイト露出データの前記修正を反復させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項100】
前記プロセッサは、最大数の反復が生じたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項99に記載の機械可読メディア。
【請求項101】
前記プロセッサは、あらかじめ決定済みの収斂評価基準が満たされたときに前記メディア・サイト露出データの修正の前記反復を終了するべくプログラムされる、請求項99に記載の機械可読メディア。
【請求項102】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、あらかじめ決定済みの露出データのあらかじめ決定済みの範囲内となるべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項103】
前記あらかじめ決定済みの露出データは、交通監査局(Traffic Audit Bureau)の交通量調査データである、請求項102に記載の機械可読メディア。
【請求項104】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイト露出データの平均が維持されるべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項105】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、欠落している人口統計データを負わせるべく前記メディア・サイト露出データを修正させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項106】
欠落している人口統計データを負わせるべくデータ融合が使用される、請求項105に記載の機械可読メディア。
【請求項107】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成させる、請求項97に記載の機械可読メディア。
【請求項108】
第1の制約を適用してメディア・サイト露出データを修正し、かつ第2の制約を適用して前記メディア・サイト露出データをさらに修正するべく構成されたデータ調和プロセッサ;
欠落している人口統計データを負わせるべく構成されたデータ融合プロセッサ;および、
前記修正されたメディア・サイト露出データから到達頻度および到達率を生成するべく構成された到達率および到達頻度プロセッサ;
を包含する装置。
【請求項109】
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定すること、および
ジオコード・ロケーション・データが利用できない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出すること、
を包含する方法。
【請求項110】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出することは、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することを包含する、請求項109に記載の方法。
【請求項111】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データは、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定される、請求項110に記載の方法。
【請求項112】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出することはマニュアルで実行される、請求項109に記載の方法。
【請求項113】
前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出することは処理デバイスによって実行される、請求項109に記載の方法。
【請求項114】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
メディア・サイトにジオコード・ロケーション・データが利用可能であるか否かを決定し、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出するべくプログラムされる装置。
【請求項115】
前記プロセッサは、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって導出するべくプログラムされる、請求項114に記載の装置。
【請求項116】
前記プロセッサは、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定するべくプログラムされる、請求項114に記載の装置。
【請求項117】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
ジオコード・ロケーション・データがメディア・サイトに利用可能であるか否かを決定させ、かつ
ジオコード・ロケーション・データが利用可能でない場合には、前記メディア・サイトのテキストによる場所の記述を基礎として前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを導出させる、インストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項118】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって導出させる、請求項117に記載の機械可読メディア。
【請求項119】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定させる、請求項117に記載の機械可読メディア。
【請求項120】
イメージを獲得すること;
前記イメージ上においてメディア・サイトを探し出すこと;および、
前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較すること;
を包含する方法。
【請求項121】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことはマニュアルで実行される、請求項120に記載の方法。
【請求項122】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことは処理デバイスによって実行される、請求項120に記載の方法。
【請求項123】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことは、イメージ認識テクニックまたはイメージ・マッチング・テクニックのうちの少なくとも1つを使用することを包含する、請求項122に記載の方法。
【請求項124】
前記イメージ上において前記メディア・サイトを探し出すことは、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することを包含する、請求項120に記載の方法。
【請求項125】
さらに、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定することを包含する、請求項124に記載の方法。
【請求項126】
前記探し出したメディア・サイトを前記利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することはマニュアルで実行される、請求項120に記載の方法。
【請求項127】
前記イメージは、ディジタル表現、ディジタル・スキャン、ディジタル・イメージ、空撮写真の紙プリント、衛星写真、衛星イメージ、または写真のうちの少なくとも1つを含む、請求項120に記載の方法。
【請求項128】
さらに、前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することによって前記メディア・サイトに利用可能な前記ジオコード・ロケーション・データを補正することを包含する、請求項120に記載の方法。
【請求項129】
メモリに結合されたプロセッサを包含する装置であって、前記プロセッサが:
イメージを獲得し;
前記イメージ上においてメディア・サイトを探し出し;かつ、
前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較するべくプログラムされる装置。
【請求項130】
前記プロセッサは、前記イメージ上においてメディア・サイトを、イメージ認識テクニックまたはイメージ・マッチング・テクニックのうちの少なくとも1つを使用することによって探し出すべくプログラムされる、請求項129に記載の装置。
【請求項131】
前記プロセッサは、前記イメージ上においてメディア・サイトを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって探し出すべくプログラムされる、請求項129に記載の装置。
【請求項132】
前記プロセッサは、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定するべくプログラムされる、請求項131に記載の装置。
【請求項133】
前記イメージは、ディジタル表現、ディジタル・スキャン、ディジタル・イメージ、空撮写真の紙プリント、衛星写真、衛星イメージ、または写真のうちの少なくとも1つを含む、請求項129に記載の装置。
【請求項134】
前記プロセッサは、前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することによって前記メディア・サイトに利用可能な前記ジオコード・ロケーション・データを補正するべくプログラムされる、請求項129に記載の装置。
【請求項135】
インストラクションがストアされた機械可読メディアであって、実行時に機械に:
イメージを獲得させ;
前記イメージ上においてメディア・サイトを探し出させ;かつ、
前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較させる、インストラクションがストアされた機械可読メディア。
【請求項136】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記イメージ上においてメディア・サイトを、イメージ認識テクニックまたはイメージ・マッチング・テクニックのうちの少なくとも1つを使用することによって探し出させる、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項137】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記イメージ上においてメディア・サイトを、既知の移動コース、既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている参照ポイントのうちの少なくとも1つのための既知のジオコード・ロケーション・データを使用することによって探し出させる、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項138】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記メディア・サイトのためのジオコード・ロケーション・データを、前記既知の移動コース、前記既知の場所、または前記テキストによる場所の記述の中に含まれている前記参照ポイントのうちの前記少なくとも1つのための前記既知のジオコード・ロケーション・データを補間することによって決定させる、請求項137に記載の機械可読メディア。
【請求項139】
前記イメージは、ディジタル表現、ディジタル・スキャン、ディジタル・イメージ、空撮写真の紙プリント、衛星写真、衛星イメージ、または写真のうちの少なくとも1つを含む、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項140】
前記インストラクションは、実行時に前記機械に、前記探し出したメディア・サイトを前記メディア・サイトに利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較することによって前記メディア・サイトに利用可能な前記ジオコード・ロケーション・データを補正させる、請求項135に記載の機械可読メディア。
【請求項141】
イメージを読み取るべく構成されたイメージ・リーダ;
前記イメージ内においてメディア・サイトを探し出すべく構成されたイメージ処理エンジン;および、
前記探し出したメディア・サイトを利用可能なジオコード・ロケーション・データと比較するべく構成された処理デバイス;
を包含する装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【図9A】
【図9B】
【図9C】
【図9D】
【図9E】
【図9F】
【図9G】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【図9A】
【図9B】
【図9C】
【図9D】
【図9E】
【図9F】
【図9G】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
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【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【公表番号】特表2008−508618(P2008−508618A)
【公表日】平成20年3月21日(2008.3.21)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2007−523892(P2007−523892)
【出願日】平成17年7月29日(2005.7.29)
【国際出願番号】PCT/US2005/027327
【国際公開番号】WO2006/015339
【国際公開日】平成18年2月9日(2006.2.9)
【出願人】(597114498)ニールセン メディア リサーチ インコーポレイテッド (4)
【出願人】(504252732)アールディーピー・アソシエイツ、インコーポレイテッド (2)
【Fターム(参考)】
【公表日】平成20年3月21日(2008.3.21)
【国際特許分類】
【出願日】平成17年7月29日(2005.7.29)
【国際出願番号】PCT/US2005/027327
【国際公開番号】WO2006/015339
【国際公開日】平成18年2月9日(2006.2.9)
【出願人】(597114498)ニールセン メディア リサーチ インコーポレイテッド (4)
【出願人】(504252732)アールディーピー・アソシエイツ、インコーポレイテッド (2)
【Fターム(参考)】
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