呟き(ずっと仮題)

デジタルサイネージの効果測定モデル

表題について、思いつきで書いてみる。
マーケティング考えてる人向けというよりは、技術者向けな書き方になるかもしれない。



#注1:デジタルサイネージ

デジタルサイネージ(Digital Signage)とは、表示と通信にデジタル技術を活用して平面ディスプレイやプロジェクタなどによって映像や情報を表示する広告媒体である。

デジタル通信で表示内容をいつでも受信が可能で、内蔵記憶装置に多数の表示情報を保持することで必要ならば秒単位で表示内容を切り替えたり動画表示を行うなど、多様な映像広告を展開することができる。

(wikipediaより)






デジタルサイネージは、渋谷のQ-frontなどをはじめ街頭に配置されることが多いため、広告効果が測定できないことが課題となっている。




#注2:広告効果測定
最もベーシックなものとして、テレビの視聴率のように、何人が見たか?というものがある。
 AIDMAで言うところの、Attention部分の測定と言い換えてもよい。
他には、何人が購買したか、何個分の購買に繋がったか?がある。Amazonのこの広告を見て●人が購入しましたというのが当てはまる。
 AIDMAで言えば、最後のA、Action部分の測定といえる。広告主としては、より購買プロセスが進んだ部分での効果が重要になる。





近年のアプローチとして、デジタルサイネージにカメラを付加し、画像認識技術を用いて、ディスプレイを視聴している人数を測定する手法がある。


しかし、カメラの視野角、画像処理の複雑さ、それに伴うサイネージ単価の増加が課題になる。


#注3:カメラの視野角、画像処理の重さ、コスト増について:
ディスプレイを視聴可能な範囲すべてをカメラでカバーしようとすると、安価なカメラおよびそれに付随する光学レンズでは困難である。
複数台カメラを用いる手法が考えられるが、画像処理が複雑になり、処理プロセッサの性能を向上させる必要があり、結果、サイネージ単価の増加に繋がる。

よって、特に視聴可能範囲が広い、大型サイネージにこの手法を用いることは難しい。






本研究では、既知となっている街の3次元モデルおよび通行人数から視聴人数を確率的に算出可能なモデルを構築することを目的とする。

構築するモデルは、
・サイネージに表示するコンテンツによる誘目効果
・周辺の建物による視線の動き(駅の入り口付近には視線が集まりやすい)
などを組み込み、拡張可能なものが望ましい。

ただし、これら2つの効果についてモデル化することは主目的ではないので、入力変数として表すにとどめる。

3次元モデルを用いるため計算量は大きいが、実際の人数を求めるものではなく、広告効果の期待値を確率論的に求めるものであるため、実際のサイネージ上に搭載する必要は無く処理負担の大きさはさほど問題にはならない。








・・・固い書き方がしんどくなってきたので、もう少し適当に書かせてもらいます。




問題の単純化のため、まず、一人の人間とディスプレイが3次元空間上に配置されているとする。
そのとき、ディスプレイが人間の視野の中に入っている確率を求める。

2次元で単純化すれば、人を囲む360度のうち、ディスプレイ面が見える領域が何度分占めているかを計算すれば良い。
すなわち、確率p = x度/360度

3次元に拡張すれば、立体角の考え方を用いて、人間を囲む球面上のうち、ディスプレイ面が見える領域が占める割合を求め、
確率p = x(str)/4π(str)


#注4:立体角(単位:ステラジアン)
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AB%8B%E4%BD%93%E8%A7%92


これが、最も単純化されたモデルとなる(図はめんどいので略)。


しかし、実際の場合、人間の視線が真上を向く確率は低く、水平方向を向く場合がほとんどである。
さらに、建物の入り口や派手なディスプレイ広告には、人間の視線が向きやすい。


そこで、現在は一様とみなしている視線の向く確率に、濃淡をつける拡張処理が必要となる。



そこで、球面上に誘目粒子と呼ぶ視線の誘導確率を表す粒子を分布させ、これが誘目力により引き寄せられるモデルを構築する。
誘目粒子が密に分布している領域では広告を視聴する確率が高く、疎な領域は広告を視聴する確率が低いということになる。
広告の誘目力は、クーロン力で言えば電荷にあたる部分が、変数として当てはまる。

また、誘目粒子同士は反力を持ち、周囲に誘目するものが無ければ一様に分布する。

さらに、人間は水平方向を向くことが多いというのをモデル上で実現するためには、誘目粒子を配置した球面を回転させ遠心力によって水平方向に濃度を濃くするというアプローチも可能である。


以上より、1人における誘目粒子の分布と、ディスプレイ領域の占める領域によって、視聴確率を求めることができる。


総視聴人数の算出は、3次元モデル上に人を配置し、積分する(各通行人の視聴確率の和を求める)ことで、視聴人数を算出できる。







・・・なーんてことを、電車の中で妄想してた会社帰りの始発の中。

研究者ご乱心っていうか、ゆだご乱心ですね。


やっぱり、
1.簡便なものでよいとはいえ3Dモデル構築が必要なこと
2.誘目力を完全他人任せ
っていうところが大きな問題か。

なにより、最初に視聴人数を求めることの大事さを説いておいて、確率的に出しますってあたりが怪しさをかもし出してるかも。。。



ただまぁ、広告効果の問題に対して、こういう3次元モデル的&数学的アプローチってあんまりされてないんじゃないかな?
そういう意味では、学術的には意味がある・・・かも。

日本広告学会(あるかどうか知らないが)行ったら、そんなの数十年前にやられてますよっていうのがオチかねえ。。。(このモデルは、デジタルサイネージだけじゃなくて、普通の立て看板にも適用可能。昔研究されてる可能性がある。ただ、計算能力の問題があるので、かなり昔の時代に考えられているかは怪しい、実用性の観点で)。
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by judas121 | 2009-06-13 17:16 | 研究者ご乱心!?
ネタにまみれた業務請負会社勤務?の日常(旧題:ユダの呟き)
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 得意な科目は『理科』・『社会』の自称社会派理系。
 理系大学院を出たにも関わらず、何を血迷ったか文系職に。
 血反吐を吐きながら、成長を続けている(と信じている)。

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