TVコマーシャルをタイムクラスへ割り当てるための近似モデル
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概要
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本論文では実証的データに基づく事前の(ex ante)計画策定にDEA(データ包絡分析)を適用しようとする。過去の多くのDEA を使った研究が、いくつかのDMU(意思決定単位)の成果を事後的に(ex post)評価することを指向しているのに対して、事前の計画策定に適用したところが本研究の特徴である。個人レベルのTV 視聴データが利用可能になることによって、男女や年齢で規定できる標的視聴者レベルの広告露出モデルを構築できるようになってきた。このモデルでは特定の視聴者がある確率でTV スポット広告に露出すると想定している。本論文では、いくつかの標的視聴者の最大リーチ(到達率)を達成するために、複数のTV コマーシャルを複数のタイムクラスに割り当てる問題にDEA アプローチを適用したモデルを提案する。この目的のためにコンプロマイズプログラミングが目標間のコンフリクトを解消するために採用された。一般的に1日をいくつかの時間帯に区切るため、タイムクラスの組み合わせの数は膨大である。そのためリーチについて単純な二項モデルを使って、DEA によって検出された割り当てを検討することによって、近似的に最適なタイムクラス配置を帰納的に探求できる。
- 摂南大学の論文
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