ランダムなデバイスエンゲージメント：メソッドとは

公開: 2022-06-16

電話の普及が進むにつれ、電話による調査を行うことが難しくなります。しかし、良いニュースは、調査を実施するための新しい方法があるということです！ランダムデバイスエンゲージメント（RDE）は、回答者の一意の識別子を参加の要として使用する革新的な調査方法です。

デバイスワールド広告の識別子を監視することにより、調査会社はSUMA（単一ユーザー、複数アカウント）に関連する詐欺を防ぐことができることに注意することが重要です。 RDEサンプルも完全にランダムで、バイアスがありません。ランダムディジットダイヤリングの改善は、固定電話（そして現在は携帯電話）とランダムにやり取りするために使用されます。

この柔軟性には、従来の調査方法に比べて多くの利点があります。RDEは、面接の実施に関連する出張やその他のコストを必要としないため、より安価です。調査を完了した人と完了していない人が誰にもわからないため、回答者のプライバシーが向上します。また、収集サイトでインタビュアーやその他の担当者が必要ないため、回答者がいつ調査にアクセスできるかをより細かく制御できます（Tucker 1983; West and Blom2017）。

ランダムデバイスエンゲージメントとは何ですか？

Random Device Engagement（RDE）を紹介しましょう。正書法、哲学、および品質の点で、RDD（Random Digit Dialing）の自然な後継者。

ランダムデバイスエンゲージメント（RDE）ポーリングは、デバイス上の広告ネットワークまたは他のポータルに依存して、ランダムな人々をどこにいてもエンゲージメントします。これの最も一般的なバージョンの1つはスマートフォンの広告モジュール内にありますが、ゲームやバーチャルリアリティなどに簡単に配置できます。

Random Device Engagementポーリングの背後にある原則は、ポーリング会社によって選択された人は、選択されていない人よりもポーリングに参加する可能性が高いということです。広告主は、この方法でRDEポーリングを利用して、製品またはサービス内の顧客体験と、それらをどのように改善できるかをよりよく理解できます。

ランダムデバイスエンゲージメントは、特にRDDと比較した場合、大きなメリットをもたらします。調査は数日で完了することができますが、RDDが数週間または数か月かかることも珍しくありません。ソーシャルネットワークと支援されたクラウドソーシングを使用すると、調査はRDEを使用する場合よりも少し速く完了することができますが、それでもRDEが提供する速度には欠けます。

統合されたパネルからの回答者に追加料金を支払う場合、オンラインパネルの速度は同等です（オンラインパネルは、速度が上がるため、他のパネルからの回答者を取得するために追加料金がかかります）。

RDEの精度に関しては、カバレッジが主な要因の1つであることを知っておくことが重要です。米国市場では、主要なRDE企業は5,000,000を超えるユニークな回答者にリーチできます。現時点では、RDEはカバレッジの点でRDDに遅れをとっていますが、まもなく追いつくでしょう。ソーシャルメディアを使用したクラウドソーシングによるポーリングは、ソーシャルメディアを利用したクラウドソーシングに似ており、カバレッジはオンラインパネルよりも優れています。

オンラインで利用できるパネルのフットプリントは非常に小さいため、人口に関する詳細情報を収集する能力に影響します。

ランダムなデバイスエンゲージメント方法

Goel、Obeng、およびRothschild（2015）とKonitzer、Corbett-Davies、およびRothschild（Nd）の両方で公開された研究をレビューして、RDEサンプルがどれほど効果的であるかを示しましょう。そして、2017-2018年の特別議会選挙の例を追加します。

最初の研究はGoelらによって実施されました。（2015）ミシガン州の総選挙で1,200人の登録有権者の人口ベースのサンプルを使用した人。サンプルは、ミシガン州の選挙運動委員会の公式投票者ファイルから抽出され、投票資格はあるが2004年に投票しなかった投票者が含まれていました。

この調査では、2004年に非投票者がブッシュよりもケリーを支持する可能性が高く、投票者の間でわずか3パーセントポイントであったのに対し、非投票者の間ではケリーの相対的な利点が8パーセントポイントであることが明らかになりました（p <0.05）。

2番目の調査は、2008年の大統領選挙サイクル中にRDDを介して1,068人の回答者にインタビューしたCooperative Congressional Election Study（CCES）を使用したKonitzer et al。、（2016）によって実施されました。 CCESデータセットには、回答者の政治的態度と過去の投票行動に関する情報が含まれています。これにより、Konitzer et al。は、過去の投票行動が将来の投票率にどのように影響するかを調べることができました。

研究者は、Pollfishを介したRDEの使用が、総合的社会調査などのゴールドスタンダードの投票とどのように密接に一致するかを実証することができました。研究者は、ハウスコールはほとんどの研究プロジェクトでは高額であることが多いため、調査でハウスコールを置き換えるためにこの方法を使用できることを発見しました。これは有用なベンチマークです。

結果は、単一の世論調査に基づく彼らの予測が、Huffington Post Pollster（HPP）などの世論調査員からの予測よりも大幅に悪くないことを示しました。州ごとの見積もりを実際の結果と比較すると、HPPの見積もりと比較して、RMSEがわずかに高いだけであることがわかりました。4.24％ポイント対3.62％ポイント（DCを除く50州の場合）

方法1–ランダムディジットダイヤリング（RDD）

最初の方法であるRandomDigitDialing（RDD）は、従来の方法です。正常に動作しますが、今後数年で運命づけられます。したがって、これは実際には、新しいオンライン調査サンプリング方法のどれがそれに取って代わるかについてです：オンラインパネル、アシストクラウドソーシング、またはランダムデバイスエンゲージメント（RDE）。 RDEは未来であると私たちは信じています。

2017年と2018年の間に、世論調査会社は議会選挙の結果を予測する際に3つの新しい方法すべてを採用しました。RDEは他の2つよりもはるかに優れています。

世論調査会社は、2017年と2018年の議会選挙の結果を予測するために3つの新しい方法を使用しました。RDEは他の方法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

この記事では、ピュー研究所が実施した調査を含む、メソッドの長所の詳細な分析を提供します。

方法2–テレメトリーデータ

調査研究でのテレメトリデータの使用は新しいものではありません。実際、この手法の最も有名な例は、1948年以来世帯レベルの電話および対面調査を収集しているAmerican National Election Studies（ANES）です。ANESはこの情報をローリングベースで収集し、研究者が時間の経過と地理的な場所全体の変化を追跡できます。

最近では、RDEは、収集された態度データをさまざまなパラメトリックまたはテレメトリックデータで補完し始めています。

ご存知のように、調査を行う人は、調査を行わない人とは根本的に異なります。プログレッシブアナリティクスショップとして、CIVISは最近、調査回答者が普通でない。

Konitzer、Eckman、およびRothschild（2016）が主張しているように、テレメトリデータは、これらの変数を収集するためのはるかに費用効果の高い（そして目立たない）方法です。衛星ベースの（非常に正確な）縦方向の位置座標データから導き出された、自宅と職場の場所、通勤または移動のパターン、または近所やソーシャルネットワークの政治的構成は、人口統計変数を適切に予測します。

方法3–河川のサンプリング

河川サンプリングは、バナー広告を使用する回答者を募集する方法です。これは市場調査や世論調査では一般的な方法ですが、いくつかの大きな欠点があります。

河川のサンプリング方法によっては、バナー広告をポーリングに使用したり、従来のWebサイトやRapidDataEnumerationが回答者を募集する場所を通じてエンゲージメントを行ったりすることができます。 RDEは口座番号にアクセスできますが、河川サンプリングにはアクセスできないため、2つの重大な欠点があります。河川サンプリングではSUMAを検出できないため、詐欺師は同じ調査に2回参加することで不正行為を行う可能性があります。特に、参加するための金銭的インセンティブがある場合はそうです。そして、人口統計学的/地理的ターゲティングの程度は不可能のようです。

プロセスは単純です。広告リクエストがサーバーに届き、サーバーはそれを広告ネットワークにリダイレクトして直接処理します。広告ネットワークは、その特定のユーザーに適した利用可能な広告があるかどうかを判断し、それらをサーバーに送信します。

優れたRDEポーリングは、パブリッシャーの協力を得て行われ、ネイティブエクスペリエンスを提供し、バナー広告は広告ネットワークを介してプッシュされます。

ランダムなデバイスエンゲージメントの例

前に概説したように、Random Digit Dialing（RDD）は運命にあると確信しています。オンラインパネルは効果的ですが高価です。AssistedCrowd-sourcingはうまく機能しますが、時間がかかりすぎます。RandomDevice Engagement（RDE）は、はるかに高速で費用対効果が高くなります。

RDEの未来は明るいです。デバイスの普及は将来さらに増加し、米国でのRDEの到達範囲が拡大し、RDEが発展途上の市場で唯一の実行可能な代替手段になります。アフリカを例にとってみましょう。スマートフォンの普及率は、前年比52.9％で成長すると予測されています。

現在、大陸全体で2億9,300万人のスマートフォンユーザーがいます。つまり、現在の成長率を考慮すると、アフリカでは2021年までに9億2,990万人のスマートフォンが存在することになります。しかし、RDEのバラ色の未来は浸透だけではありません。アメリカ市場で、広告IDと他の既知の識別子との橋渡しの進歩は、財務履歴やクレジットカードの支出パターンに基づく個別のターゲティングが可能になることを意味します。

そして、データソースの橋渡しについて話している間、政治調査会社は2億5000万人のアメリカ人の投票者ファイルから直接投票できるようになりました。

結論

まず、従来のRDDがどのように機能し、固定電話を使用する可能性が低い若い人々の参加がないためにRDDがどのように運命づけられたかについて説明しました。オンラインパネルとクラウドソーシングの支援という2つの新しい手法を確認しました。オンラインパネルは従来のRDDに似ていますが、より最新のテクノロジーを備えています。参加者が自分で質問に答えたり、人間と話したりする必要はありません。

代わりに、参加に同意したインターネットユーザーからのデータ収集に自動化されたスクリプトとアルゴリズムを使用します。アシストクラウドソーシングは、コンピューターだけでなく人間も使用します。人間は画像のタグ付けや音声録音の転写などのタスクに使用され、コンピューターは感情分析の目的でテキストドキュメントの分析などの他のことを行います。

最後に、推奨される方法であるRandom Device Engagement（RDE）について説明しました。この方法では、高度なアルゴリズムを使用してデバイスを自動的に識別します。

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