2022-04-04

選好意識（SP）調査

選好意識（SP）調査とは

選好意識（SP）調査は、市場に直接観測可能でない商品、サービス、属性の好みや価値観を理解するために、研究者や意思決定者が利用する強力なツールです。回答者に仮想的な代替案に対する好みを表明してもらうことで、SP調査は、人々が環境政策、交通計画、医療、マーケティングなどの様々な文脈でどのように選択し、トレードオフを考慮するかを理解することができます。

意思決定におけるSP調査の重要性

競争の激しい世界において、ビジネスや政策立案者が個人の好みや価値観を理解することは重要です。選択肢調査は、市場以外の商品やサービスに対する人々の好みと支払意思を柔軟で効率的な方法で推定できるため、年々注目を集めています。

ビジネスにとって、SP調査は消費者の好みに関する貴重な洞察を提供し、製品やサービスを顧客のニーズに合わせて調整することができます。個人が異なる属性にどのような価値を割り当てるかを理解することで、ビジネスは提供物の開発、実装、改善に関するより明確な意思決定ができます。さらに、SP調査は現在の提供物における潜在的なギャップを特定し、革新と成長の機会を発見するのに役立ちます。

政策立案者にとって、SP調査は、様々な政策や公共投資の潜在的な影響と受け入れ可能性を評価するのに役立ちます。例えば、交通計画者は、旅行時間、コスト、信頼性など、交通システムの異なる属性に人々がどのような価値を割り当てるかを理解するために、SP調査を利用することができます。環境政策立案者は、SP調査を使用して、自然資源の保存や汚染削減に対する一般市民の支払意思を推定することができます。これらの洞察を意思決定プロセスに取り込むことで、政策立案者は、資源配分、投資優先事項、および政策設計についてより情報を得ることができます。

SP調査の設計

目的の確定

成功するSP調査を設計するためには、まず調査の目的を明確に定義することが重要です。目的は、質問の選択、対象人口、およびデータ収集方法を含む、調査の開発を導きます。目的は、特定の、測定可能かつ決定的な文脈に関連している必要があります。目的の例には以下が含まれます。

新しい公共サービスや施設に対する支払意思の推定
異なる製品属性のトレードオフの理解
新しい交通オプションの需要評価

対象人口の定義

目的が確定したら、対象人口を明確に定義することが不可欠です。これには、特定の人口統計、地理的地域、または特定の特性や経験を持つ個人が含まれる場合があります。対象人口を明確に理解することは、調査結果が代表的で意思決定文脈に関連していることを確認するために役立ちます。

アンケートの作成

信頼性の高いデータを得るためには、良く設計されたアンケートが必要です。アンケートは、潜在的なバイアスを最小限に抑え、回答者が質問を理解しやすく回答できるように慎重に作成する必要があります。

選択肢調査に使用できる質問の種類には、次のものがあります。

選択タスク
回答者に複数の選択肢が提示され、どちらが好ましいかを選択してもらいます。これにより、異なる属性の相対的な重要性や人々がどのようなトレードオフを行っているかが明らかになります。
ランキングタスク
回答者に、好みに基づいて選択肢のリストをランク付けしてもらいます。これにより、もっとも好ましいオプションともっとも好ましくないオプションが特定できます。
評価タスク
回答者に、スケール（例えば、1から10または1から5）で選択肢を評価してもらいます。これにより、好みの強度に関する洞察が得られます。

SP調査の実施

データ収集方法

調査の目的が確定し、アンケートが設計されたら、次のステップはSP調査の実施です。データ収集にはいくつかの方法があり、それぞれ利点と課題があります。

オンライン調査
オンライン調査は、費用対効果が高く実施が容易であるため、ますます人気が高まっています。広い観客に迅速に到達し、回答者には調査を自分のペースで完了する柔軟性が与えられます。ただし、オンライン調査には、レスポンス率が低くなることや、インターネットへのアクセスやデジタルリテラシーに関連するバイアスの可能性があることがあります。
紙のアンケート
紙のアンケートは、回答者に郵送するか、直接配布することができます。年配の人やインターネットへのアクセスが限られている人など、特定の人口にとって望ましい場合があります。ただし、紙のアンケートはより高価で時間がかかり、データ入力のエラーのリスクが高くなる可能性があります。
電話調査
電話調査は、回答者に電話で連絡し、口頭で回答を収集する方法です。より個人的なタッチを提供し、より高いレスポンス率を提供できる可能性がありますが、より高価で時間がかかる場合があります。また、電話調査は、インタビュアーの存在や回答者が電話で好意的に自分の好みを共有するかどうかに関連するバイアスの影響を受ける可能性があります。
対面インタビュー
対面インタビューは、インタビュアーと回答者の対面の相互作用を含む方法です。リッチな質的データと高いレスポンス率を提供できますが、通常は他の方法よりも高価で時間がかかります。対面インタビューは、インタビュアーのバイアスや社会的望ましさのバイアスの影響を受ける可能性があります。

サンプリング技術

代表的な対象人口を選択することは、SP調査から信頼性の高い洞察を得るために不可欠です。使用できるサンプリング技術には、次のようなものがあります。

単純無作為抽出
対象人口の各メンバーが選択される同等の可能性があります。
層別抽出
対象人口はサブグループに分けられ、各サブグループからランダムサンプルが抽出されます。
クラスター抽出
対象人口はクラスターに分けられ、調査のためにクラスターのランダムサンプルが選択されます。

サンプリング技術の選択は、研究目的、対象人口、および利用可能なリソースによって異なります。

SP調査データの分析

データ処理

データ収集が完了した後、次のステップはデータを処理し、正確性と信頼性を確保することです。これには、データ入力、データ検証、欠落または不完全な回答の処理などのタスクが含まれる場合があります。正しいデータ処理は、SP調査から有意義で有効な結果を得るために不可欠です。

探索的データ分析

探索的データ分析（EDA）は、収集されたデータを理解する上で重要な最初のステップです。データを要約し、視覚化して、パターン、傾向、および潜在的な外れ値を明らかにします。一般的なEDA技術には、記述統計（平均、中央値、標準偏差など）、頻度表、およびグラフィカル表示（ヒストグラム、棒グラフ、散布図など）が含まれます。EDAは、研究者がさらなる調査が必要な問題や興味のある領域を特定するのに役立ちます。

モデリング技術

SP調査データでは、回答者の基本的な好みや価値観を推定するために統計モデリング技術が必要です。2つの人気のあるアプローチは、チョイスモデリングとコンジョイント分析です。

チョイスモデリング
チョイスモデリングは、調査で提示されたさまざまな代替案から回答者が選択する選択を分析する統計技術です。これにより、異なる属性の相対的な重要性や個人がどのようなトレードオフを受け入れる傾向があるかを推定することができます。一般的なチョイスモデリング技術には、多項ロジットモデル、ネステッドロジットモデル、混合ロジットモデルなどがあります。
コンジョイント分析
コンジョイント分析は、特にマーケティング調査において、SPデータを分析するための別の人気のあるアプローチです。それは、回答者の好みを属性レベルごとのパートワースユーティリティに分解し、属性の異なる組み合わせに対する全体的な好みを推定するために使用されます。コンジョイント分析は、異なる属性の相対的な重要性を理解し、新しいまたは未検証の製品またはサービスのオファリングに対する回答者の好みを予測するのに役立ちます。

SP調査の制限

SP調査は、個人の好みや価値観に関する貴重な洞察を提供できますが、制限もあります。この章では、意思決定や研究においてSP調査の使用に関連する主要な懸念について説明します。

仮説バイアス
SP調査の主要な制限の1つは、仮説バイアスです。これは、回答者の声明された好みが実際の世界の状況での好みと異なる場合に発生します。仮説バイアスは、実際の結果がない、認知的制限、または調査で提示されたシナリオに慣れていないといった要因によって引き起こされる可能性があります。仮説バイアスを軽減するために、研究者は、回答者が回答をより慎重かつ正直に考慮することを促すためのチープトークスクリプト、確実性のキャリブレーション、および重要性リマインダーなどの技術を使用することができます。
戦略的バイアス
戦略的バイアスは、回答者が調査や意思決定プロセスの結果を影響するために意図的に好みを歪める場合に発生します。例えば、個人は、その提供が可能性を高めると信じている場合、公共財に対する支払意向を過大評価する可能性があります。研究者は、操作に対してより抵抗力のある調査を設計する、インセンティブ互換の尋問方法を使用する、または回答者の動機や正直さを評価するためのデブリーフィング質問を組み込むことによって、戦略的バイアスを最小限に抑えることができます。
社会望ましさバイアス
社会望ましさバイアスとは、回答者が、自分の真の好みを反映するのではなく、他の人に好ましく見られると考えられる回答を提供する傾向を指します。これは、敏感または議論の余地のあるトピックに対して、特に好みや支払意向にバイアスが生じる可能性があります。研究者は、機密保持と匿名性を確保し、間接的な尋問技術（例：ランダム化応答技術）を使用するか、社会的な圧力により影響を受ける可能性が少ない自己記入式の調査モード（例：オンライン調査）を使用することができます。

SP 調査の例：公園の改善に対する選好

この章では、地元の公園に対する様々な改善に対する市民の好みを測定するために設計されたSP調査の例を紹介します。この例は、前の章で議論された原則が現実のシナリオにどのように適用されるかを示します。

イントロダクション

この調査の目的は、公園のさまざまな改善オプションに対する市民の好みと支払意向を理解することです。結果は、リソースの配分と公園の改善の優先順位付けの意思決定プロセスに情報を提供するために使用されます。

対象人口

この調査の対象人口は、公園周辺地域に住む住民です。サンプルは年齢、性別、世帯収入で層別化され、地元コミュニティの代表的なサンプルを確保するために行われます。

質問票の設計

質問票には、複数の選択肢から、回答者が好きな公園の改善オプションを選択する一連の選択課題が含まれます。各オプションは、コスト、改善タイプ、公園利用に与える期待される影響など、いくつかの属性を用いて説明されます。

以下は選択課題の例です。

以下の中から、もっとも好きな公園改善オプションを選択してください。

オプション A

コスト: 年間固定資産税 10 ドルの増加

改善: 新しい遊具設備

公園利用への期待される影響: 15%の増加

オプション B

コスト: 年間固定資産税 20 ドルの増加

改善: 散策や自転車道の改善

公園利用への期待される影響: 25%の増加

オプション C

コスト: 年間固定資産税 30 ドルの増加

改善: 更なる緑地やピクニックエリアの追加

公園利用への期待される影響: 10%の増加

オプション D

改善なし（年間固定資産税の変化なし）