JIS Y 20252 最新規格 市場・世論・社会調査及びインサイト・データ分析-用語及びサービス要求事項|JIS規格 一覧|改正 更新情報|制定

JIS Y 20252 市場・世論・社会調査とインサイト・データ分析-用語とサービス要求事項の規格 JISY20252の一覧・アクセスパネルを含むサンプリング,フィールドワーク,物理的観察,デジタル的観察,自記入式,データ管理と処理,基本・名称・用語・知識・JIS最新改正更新情報に関して解説!

JIS Y20252:2019の規格は,インサイト及びデータ分析を含む市場調査・世論調査・社会調査を行うサービス提供者のサービスに関する,用語及び定義並びにそれらのサービスの要求事項について規定。ダイレクトマーケティングのような非市場調査活動は,この規格の適用範囲外とする。

市場・世論・社会調査とインサイト・データ分析-用語とサービス要求事項 規格 一覧表

JIS Y 20252

市場・世論・社会調査及びインサイト・データ分析-用語及びサービス要求事項の一覧

最新 JIS Y20252 規格の詳細 更新日 情報

JIS Y 20252:2019の最新の詳細や改正,更新日の情報!

JIS 改正 最新情報

JIS規格番号 JIS Y20252 JIS改正 最新・更新日
規格名称 市場・世論・社会調査とインサイト・データ分析-用語とサービス要求事項
英語訳 Market, opinion and social research, including insights and data analytics – Vocabulary and service requirements
対応国際規格 ISO ISO 20252:2019,Market,opinion and social research,including insights and data analytics-Vocabulary and service requirements(IDT)
主務大臣 経済産業 制定 年月日 2019年10月21日
略語・記号 No JIS Y20252:2019
ICS 01.040.03,03.020,03.100.20JISハンドブック
改訂 履歴 2019-10-21 (制定)

JIS規格「日本工業規格」は、2019年7月1日の法改正により名称が「日本産業規格」に変わりました。

序文

この規格は,2019年に第3版として発行されたISO 20252を基に,技術的内容と構成を変更することなく作成した日本産業規格である。

なお,この規格で点線の下線を施してある参考事項は,対応国際規格にはない事項である。

市場・世論・社会調査(以下,調査という。)における国際標準化の主要な目的は,異なる国と地域の市場に適用可能な,グローバルかつ一貫した業界標準の促進である。この規格の意図は,調査の継続的な改善につなげることを確実にするための構造を追求し,そして,他の既に利用可能な国別基準と業界行動規範との調和を図ることである。

調査のためのオンラインサンプルの出現とその一般的な受容によって,オンラインサンプルの主要なソースであるオンラインアクセスパネルは,その使用法が進化するとともに,他のオンラインサンプルソースで増強されてきている。ISO 26362:2009は廃止され,この規格に組み込まれ,今ではオンラインとオフライン両方のアクセスパネルをカバーすることとなった。

調査事業のコアフレームワークは,箇条4として確立され,文書化されている。規定の附属書は,世界的に認められている様々な調査方法論のための具体的な枠組みを提供する。調査機関は,特定の調査方法論又は機能への適合を証明するために,各附属書に記載されている要求事項に,その活動を整合させることができる。

その意図は,調査機関がこの規格に適合することを証明するために,少なくとも一つの附属書で支持され,義務的なフレームワークである箇条4に規定された要求事項を適用することである。この規格の構造と適用範囲は,少なくとも一つの附属書の要求事項を満たすことなしには,この規格へのいかなる証明も許可しない。

事業として調査活動を社内で行うのか,又は外部委託機能として行うのかにかかわらず,調査機関は最終的にこの規格の要求事項に調査活動が適合することを確実にする責任を負う。したがって,適用可能な分野の範囲と境界は,この規格の要求事項が確実に満たされるような管理プロセスを伴う附属書を含む,「適用宣言書(以下,SoAという。)」に反映される必要がある。

あらゆる宣誓の主張内容は,この規格のどの附属書に適合するのかを明確かつ明白に述べることになる。長期的な目標は,この規格に対して,事業主体が自身の調査活動の(全てではないとしても)大半を宣誓することである。

適用範囲 [1]

この規格は,インサイトとデータ分析を含む市場調査・世論調査・社会調査を行うサービス提供者(以下,調査機関という。)のサービスに関する,用語と定義並びにそれらのサービスの要求事項について規定する。

ダイレクトマーケティングのような非市場調査活動は,この規格の適用範囲外とする。

注記 この規格の対応国際規格とその対応の程度を表す記号を,次に示す。

ISO 20252:2019,Market, opinion and social research, including insights and data analytics — Vocabulary and service requirements

なお,対応の程度を表す記号「IDT」は,ISO/IEC Guide 21-1に基づき,「一致している」ことを示す。

引用規格 [2]

この規格では引用規格はない。

用語と定義 [3]

この規格で用いる主な用語と定義は,次による。

【 表 1 】
番号用語英語(参考)詳細・説明
3.1アクセスパネル access panel 将来,選ばれた場合にデータ収集に協力することを表明した潜在的参加者(3.62)の標本(3.86)データベース。 注記1 参加者が継続的にデータを報告するパネル(例えば,テレビ視聴率調査パネル),又は再コンタクトデータベース(フォローアップに関する許可を求める。)は,これには含まれない。 注記2 我が国では,「モニター」又は「モニター組織」と称されることが一般的である。
3.2精度,正確性 accuracy推定値と同意されたパラメータ値とが近似している程度。
3.3アクティブなパネルメンバー active panel member 過去12か月以内に,要請を受けて少なくとも一つ以上の調査案件に参加したか,自らのプロフィールデータを更新したか,又はアクセスパネル(3.1)への参加登録を行ったパネルメンバー(3.61)。
3.4広告インプレッション,広告表示回数 ad impression デバイス上に広告が表示されること。
3.5アルゴリズム algorithm計算又は他の問題解決の処理上で従うべきプロセス又はルールのセット。
3.6匿名化 anonymize元のデータにひも(紐)付いている個人の識別を防止する目的で,識別子を除去,不明瞭化,集合化又は改変すること。
3.7考課 appraisal個人,又はグループの担当作業遂行能力を監視するプロセス。
3.8宣誓 attestation適用宣言書(SoA)に関連する調査機関(3.92)の遵守宣言。
3.9監査 audit系統的,独立的,かつ,文書化されたプロセスで,監査の証拠を入手し,それを客観的に評価することによって,規格の要求事項がどの程度満たされているかを判定すること。
3.10監査人 auditor監査(3.9)を実施する能力を備えた人。
3.11自動コーディング automated coding コンピュータに保存されたコードリスト,コード辞書,自動化されたシステム,機械学習機能,人工知能又はその他の技術を用いて行われるコンピュータコーディング又はコンピュータ支援コーディングの様々な形式で,手作業によるコーディングに全面的又は部分的に取って代わるコーディングの形式。
3.12偏り,バイアス bias推定値と同意された値との間の系統的なずれ。
3.13ボット botユーザ若しくはプログラムのエージェントとして動作するか,又は人間の行動を模倣する,自律型(ロボット型)ソフトウェア。
3.14クライアント client調査プロジェクトを依頼若しくは委託する個人,組織,部又は部門。依頼・委託元が依頼・委託先の外部に存在する場合と,同一組織内に両者が存在する場合とがある。
3.15コード code各回答カテゴリに関連付けられた文字若しくは数字,アルファベット,又は他のタイプの文字を組み合わせたもの。
3.16コードフレーム code frame 回答を分類するために使用する,コード(3.15)と対応する回答カテゴリのリスト。
3.17完了率 completion rate 調査プロジェクトを完全に完了した参加者(3.62)数を,参加を求められた参加者の数で除した値。
3.18コンピュータ支援インタビュー,CAI computer assisted interviewing,CAI 回答が直接コンピュータにキー入力され,特別に設計されたコンピュータプログラムによってインタビューの管理が運営される調査手法。 例 コンピュータ支援個人インタビュー(CAPI),コンピュータ支援電話インタビュー(CATI),コンピュータ支援自記式インタビュー(CASI),コンピュータ支援Web/インターネットインタビュー(CAWI)。
3.19秘密保持 confidentiality収集されたデータ,情報と素材は,不正なアクセスから保護されるという要求事項。
3.20同意,承諾 consent参加者(3.62)からのデータ収集又は使用に先立って得られた,十分な情報に基づいて自由意思でなされた合意。
3.21クッキー cookie閲覧者の行動,訪問又はセッションの間に当該ブラウザを識別するために,ブラウザに保存される少量の情報(すなわち,プログラムコード)。
3.22ダッシュボード dashboard多数のミニアプリケーションプログラムをレビュー又は管理し,報告するための(統合)ソフトウェアアプリケーション。 例 ミニアプリケーションには,データの書出し又はAPI(Application Programming Interface:一般にWeb上に公開され,ソフトウェアの機能を共有する仕組みのこと)へのアクセスを許可するアプリが含まれる。
3.23データクリーニング data cleaning 調査の品質を確保する目的で,不要又は不正確なデータを検出し,修正又は除外するプロセス。
3.24データ収集手段 data collection instrument 参加者(3.62)から情報を集める目的で作成されたツール。 例 調査票,ディスカッションガイド,バイオメトリック機器,Webサイトから情報を抽出する技術,カメラ。
3.25データエディティング data editing 収集されたデータをベリファイ(検証)し,必要な場合,それらを訂正する一連の方法。
3.26データ入力 data entry 収集されたデータをコンピュータが読める形式,又はその他のタイプの標準化された形式に変換するプロセスステップ。 注記1 単純データ入力とは,組み込まれた論理チェックを含まないデータ入力を指す。 注記2 論理的データ入力とは,データのタイプ,フィルタ,質問のスキップ,と回答オプションのような要素について,データロジックの自動チェックを使用するデータ入力プロセスを指す。
3.27データ処理 data processing 原データの状態から必要とされるアウトプットに至るまでのデータの管理と変換。
3.28データ記録 data record あるレポート単位又は観察単位から得られた,データの集合。
3.29重複除去 de-duplicationある調査のデータセット又はアクセスパネル(3.1)に,複数回出現する参加者(3.62)又は記録(3.76)に対応するデータ記録(3.28)を削除するプロセス。
3.30デプスインタビュー,深層面接,インデプスインタビュー IDI [depth interview,in-depth interview(IDI) ]参加者(3.62)の根底にある動機,信念,態度,行動と感情を理解するために実施される,半構成的又は非構成的面接。
3.31導出データ項目 derived data item 一つ以上の情報源と/又はカテゴリから計算又は記録されたデータ項目。
3.32デバイスID,デバイス識別子,マシンID device ID,device identification,machine ID パソコン,スマートフォン,タブレット又は他のコンピューティングデバイスに関連付けられた,英数字による特有の文字列。 注記1 ある一つのデバイスは,異なる目的のために複数のデバイスIDをもつことができる。これには,Wi-Fi又はBluetoothを有効にするためのデバイスID,又は携帯電話会社のネットワーク上のデバイスを識別するためのものが含まれる。AppleのUDID,AndroidのAndroid IDなどその他のデバイスIDは,アプリ,システム開発者などその他の企業によって,オンライン広告を含む数多くの目的のために,デバイスとそのユーザを識別・追跡・分析するために使用される。 注記2 PC又はラップトップコンピュータの場合,MAC(Media Access Control)アドレスはデバイスIDとしても使用できる。 注記3 あるデバイスIDは,個人を識別し得る。
3.33デジタル分析,デジタル解析 digital analytics 人々とその行動を測定し,理解することを目的とした,電子データの分析と報告。
3.34デジタルデバイス,モバイルデバイス digital device,mobile device 直ちに,又は適切なソフトウェアと同期をとることで,第三者機関(3.101)(のサイトなど)に直接的又は間接的にアップロードできるデータを収集することが可能な,携帯することを意図した電子機器。 注記 デジタルデバイスには,スマートフォン,スマートウオッチ,フィットネス又は健康追跡デバイス,タブレット,地理的位置情報デバイス,と生体情報収集デバイスが含まれる。
3.35デジタル指紋,デバイス指紋,マシン指紋,ブラウザ指紋 digital fingerprint,device fingerprint,machine fingerprint,browser fingerprint 個々の調査参加者又はデバイスを識別する目的で,パソコン,タブレット,スマートフォン又は他のコンピューティングデバイスについて収集された情報。 注記1 デジタル指紋は,典型的には,あるデバイスから取得され得る他のデバイスパラメータとともに,Webブラウザを構成するパラメータを使用して生成される。これらのパラメータは,デジタル指紋を構成する単一の文字列を生成するために使用される。 注記2 デジタル指紋は,個人を特定できる可能性がある。
3.36ディスカッションガイド discussion guide デプスインタビュー(3.30),グループインタビュー(3.42)又はその他の定性手法においてカバーすべき,項目又はトピックスのリスト。
3.37ドングル dongleインターネットへのアクセスなどの追加サービスを可能にするために,他の電子機器に接続することができる小さなハードウェア装置。しばしば,USBデバイスの形状をとる。
3.38重複 duplicationある特定の調査プロジェクトに対して,一人の参加者(3.62)が2回以上招待されるか,又は回答完了を試みる状況。
3.39除外要請 exclusion request 潜在的な参加者(3.62)を,同一又は類似した商品・サービスカテゴリ・方法論が含まれる調査プロジェクトへの参加実績に基づいて,ある調査プロジェクトから除外すること。
3.40フィールドワーカ,インタビュアー fieldworker,interviewer調査のためのデータ収集に従事する者。 注記 フィールドワーカには次のものが含まれるが,それらに限らない。面接調査員,電話オペレータ,定性調査又はその他の調査のためのリクルータ,ミステリーショッパー(3.54)と観察によってデータ収集を行うその他の人々,小売店舗からデータを収集する人々など,調査機関(3.92)からの指示に従う人々。
3.41フィルタ質問 filterデータ収集手段の中で,回答を参加者(3.62)のある一部の集団だけに限定するための質問,又は指示事項。
3.42グループインタビュー,グループディスカッション focus group,group discussion モデレータ(3.53)によって実施される,少数の選ばれた参加者(3.62)による自由な討論。 注記 グループインタビューは面接,電話,オンライン又はこれらの組合せによって行うことができる。オンライングループインタビューは同時に,リアルタイム(例えば,チャットセッション)で行うことも,又は一定期間にわたって非同時的に(例えば,メッセージと/又は電子掲示板で)行うこともできる。
3.43不適格参加者 fraudulent participant 自分の身元,プロフィールデータ,又は回答を,故意に正しく伝えない参加者(3.62)又はパネルメンバー(3.61)。
3.44度数カウント,ホールカウント,マージナルトータル frequency count,hole count,marginals コンピュータファイル上での個々のデータ項目の合計個数。
3.45補定 imputation推定又はモデルによって得られたデータで,欠落データを置き換える手順。
3.46不注意な参加者,不注意なパネルメンバー inattentive participant,inattentive panel member 十分な水準まで考えることなく回答してしまうパネルメンバー(3.61)又は参加者(3.62)。 注記 品質の悪い回答は必ずしもパネルメンバー(3.61)又は参加者(3.62)に非がある訳ではなく,データ収集手段の設計に原因がある可能性もある。
3.47謝礼,インセンティブ incentive回答者の協力度を高めるために潜在的参加者(3.62)に対して提供の申出が行われる,粗品,謝金,又はその他の特典。
3.48インデックス化 indexing変数をその相互間,又は何らかの参照数と比較するために数値尺度化したもの。
3.49情報セキュリティ information security 情報の機密性,完全性,と可用性を保持すること。
3.50インターセプト intercept事前の同意なしに,参加者(3.62)に人を介して,又はオンラインでアプローチするインタビューのタイプ。
3.51内部監査 internal audit 企業内の各プロジェクトが定められた手続に従って実施されているかを確認するため,その企業内で訓練を受けた従業員によって実施される定期的なチェック。
3.52機械学習 machine learning 明示的にプログラムされることなく,自動的に経験から学び,改善する能力をもつコンピュータ技術。 例 音声認識,テキスト入力予測,スパムの検出,人工知能。
3.53モデレータ moderatorグループインタビュー(3.42)又はその他の定性調査において,参加者(3.62)間相互の交流促進に責任を負う個人。
3.54ミステリーショッピング mystery shopping 業務・サービスのパフォーマンスを評価するために,顧客・ユーザの役割でフィールドワーカ(3.40),リサーチャー又は参加者(3.62)(消費者又は一般市民)を使用する調査。
3.55近距離無線通信,NFC near-field communication,NFC 短い距離でのデバイス間の通信を可能にする無線通信技術。
3.56ネッティング netting複数回答質問に割り当てられたコード(3.15)(自由回答コードを含む場合がある。)の取扱方法。仮に個々の参加者(3.62)が同一のコード群について複数の回答を与えた場合でも,その当該コード群に従い回答した参加者の総数を「正味数」とすること。
3.57無回答 non-response全て,又は幾つかの質問若しくは変数に関して,幾つかの標本(3.86)又はセンサス構成員の何人かから測定値を得られないこと。
3.58観察データ収集,観察調査,観察手法 observational data collection,observational research,observational methodologies 個人若しくはグループの行動,習慣,活動,関係,表明された意見又は振る舞い,と起こっている現象を観察することによってデータを収集すること(直接的な質問をしない,受動的手法の使用を含む。)。 注記 受動的データ収集(3.64)と物理的観察データ収集(3.66)も参照。
3.59自由回答質問,自由回答 open-ended question,open-ended response参加者(3.62)に自分の言葉で回答することを求める質問形式。
3.60離脱希望表明 opt out 調査活動への参加を終了させる,明示的な要請。
3.61パネルメンバー panel member 文書化されたソースからリクルートされた個人で,プロフィールデータ,と適切な身元確認の情報を提供するとともに,調査に参加することに対して,並びにパネルメンバーたることに係る諸条件に対して明確な同意を与えており,かつ,離脱希望表明を行っていない者。
3.62参加者,回答者,データ主体 participant,respondent,data subject 調査のためにデータを収集される人,又は組織。
3.63参加率,スタート率 participation rate,start rate 使用可能な回答を提供した参加者(3.62)の数を,最初に調査への参加を要請する招待状を送ったメンバーの数で除した値。
3.64受動的データ収集,受動的手法 passive data collection,passive methodologies 参加者(3.62)との積極的なやり取りを避けるか,又は最小化するデータ収集のプロセス。
3.65個人情報 personal data ある個人を識別するために使用することができる,生存している自然人に関する情報。 注記 識別は,例えば直接的な識別子(例えば,氏名,具体的な地理的位置情報,電話番号,写真,音声,ビデオ録画,生体データ)を参照することによって,又は間接的に個人の身体的,生理学的,精神的,経済的,文化的若しくは社会的特性を参照することによって可能になる。
3.66物理的観察データ収集,物理的観察調査 physical observational data collection,physical observational research 対面を通じてか,又はビデオによるかにかかわらず,観察を通じて行うデータ収集。直接的な質問を使用せず,また,自然な環境下で行われ,個人又は集団の振る舞い,習慣,活動,関係性,表明された意見又はパフォーマンスを含む。 注記 物理的観察によるデータ収集からは,デジタル上の行動計測のようなオンライン観察は除外される。
3.67事前スクリーニング pre screening 参加者(3.62)の適格性を確認するために使用される,データ収集手段(3.24)の冒頭にある質問。
3.68プリテスト pre test データ収集手段(3.24)又は方法論の出来栄えをチェックする目的で,フィールドワークの全面実施前に行われる小規模なテスト。
3.69一次記録 primary record 情報ソースから直接的に収集されたデータで,最初の状態にあるもの。 注記 これには,サーベイ(3.98)データ,面接での筆記録,フィールドワーク時のメモ,生体測定記録,と音声録音が含まれる。
3.70確率標本 probability sample 母集団からランダムに抽出された標本(3.86)。各構成員は既知であり,かつ,そこに含まれるゼロではない確率をもち,誤差の幅を計算することが可能。 例 単純無作為抽出法(SRS),層化抽出法,クラスター抽出法,系統的抽出法と多段抽出法(これらの方法の幾つかを段階的に組み合わせたもの)
3.71プロフィールデータ profile data パネルメンバー(3.61)の記述された諸特性。
3.72定性調査 qualitative research グループインタビュー(3.42),デプスインタビュー(3.30),講演内容分析,定性的観察調査(3.58)などの調査技法を通じて行う,動機,思考パターン,意見,態度,評価又は行動の分析。
3.73定量調査 quantitative research 調査票(3.74),世論調査,サーベイ(3.98),実験調査などの調査技法を通じて行う,観察結果の数値的測定。
3.74調査票,質問紙 questionnaire一連の質問から成る,構成的な,若しくは部分的に構成的なデータ収集ツール又は手段。 注記 調査票には,自記式又はフィールドワーカ(3.40)による他記式がある。
3.75割当て,クォータサンプル quota sample 特定の変数に関してあらかじめ定義した構造と適合するような,非確率的方法を使用して抽出した標本(3.86)。 注記1 これらのタイプの標本群では,誤差の幅を計算することは許可されない。 注記2 非確率標本の例としては,簡便に収集したサンプル,偶発的に得られたサンプル,リバーサンプリングが含まれる。
3.76記録,レコード recordある事象,活動又は事実の歴史的証拠を提供する特別なタイプの文書。 注記1 例えば,調査票(3.74)は文書であるが,ひとたび参加者(3.62)又はフィールドワーカによって完成されると,それは記録となる。 注記2 記録は,物理的又はデジタル的であり得る。
3.77リクルータ recruiter調査プロジェクトに参加する潜在的参加者(3.62)を見つけ出し,勧誘する人。
3.78信頼性 reliability“繰り返された計測の間の,全体的な一貫性。注記 この文脈では,同一か又は類似した条件下で,同じか又は近似した結果が繰り返される場合に,その測定は高い信頼性をもつ。
3.79代表性 representativenessある標本(3.86)が調査される目標母集団を反映する度合い。 注記1 代表性のあるサンプルは,重要な特徴の分布が目標母集団とほぼ同じになる。 注記2 「重要な特徴」の定義は,一般的に調査主題の関数である。
3.80回答率 response rate 確率標本に基づいてサーベイ(3.98)に回答した人の割合を計算した値。
3.81小売店監査 retail audit 文書(例えば,紙又はデジタルデータ)若しくは観察法のいずれか,又は両者を用い,小売業店舗からデータを収集すること。
3.82レビュー review確立された目的群を達成するために,ある目的の適合性,妥当性又は有効性を判定すること。
3.83リバーサンプリング,ダイナミックサンプリング,リアルタイムサンプリング,Webインターセプト river sampling,dynamic sampling,real-time sampling,web interceptサーベイ(3.98)又はソーシャルメディア(3.95)と他のWebサイト上の広告から,リアルタイムで,潜在的参加者(3.62)を調査プロジェクトのためにスクリーニングするオンラインポータルに誘導する,オンラインサンプリング方法。 注記 アクセスパネルとは異なり,リバーサンプリングによる参加者(3.62)は,定期的に調査活動に参加することに同意した人々のデータベースには含まれない。
3.84ロボット指示ファイル robot instruction file インターネットの検索エンジンが,どのようにWebサイトのページとファイルと交信するのがよいかを定義するファイル。多くの場合,自動化されたシステムがたどることを許可されていない場所を定義するために使用される。
3.85ルータ(調査参加者をスクリーニングするソフト) router新しく入ってくる調査参加者(3.62)をスクリーニングし,それらのスクリーニング結果を使用して参加者を複数の利用可能な調査の一つに割り当てる,オンラインソフトウェアアプリケーション。 注記1 ルータは,スクリーニングに不適格であった場合又はサーベイ(3.98)完了後に,参加者(3.62)に対して追加のスクリーニングと別のサーベイ(3.98)調査を提供することもできる。 注記2 これは,二つ以上の異なるネットワーク間のデータを中継する,通信機器としての「ハードウェアルータ」とは異なる。
3.86標本,サンプル sample目標母集団(3.99)の部分集合で,データ収集の対象となるもの。
3.87サンプルブレンディング sample blending より一貫性があるか,又はより代表性のあるサンプリングを達成する目的で,複数の,異質なサンプル(3.86)ソースを組み合わせる行為。
3.88サンプル提供者 sample provider パネル,Webインターセプトを基としたソース(リバーサンプリングのソースを含む。),とeメールリストを含む関連ソースから,オンライン又はオフラインのサンプルを供給し,管理することに責任を負う調査機関(3.92)。
3.89サンプリングフレーム sampling frame 母集団要素のリスト,又はその他適切なソースとなるもの。そこから標本(3.86)が抽出される。
3.90不熱心回答(必要最小限を満たすこと=熱心でない回答のこと) satisficing参加者(3.62)が調査プロジェクトに参加する際に,必要な認識をもつ努力を払わない調査回答行動。
3.91二次データ secondary data 既に収集済みで,他の情報ソースから入手することが可能なデータ。
3.92調査機関 service provider 統計学,データ,と/又は社会科学の手法と技術を用いて,調査プロジェクト,又は調査プロジェクトの一部を実施する組織。 例 民間調査機関,学術と大学の調査機関,企業内調査部門,地方政府機関,公的統計機関,同様の役割をもつ個人のリサーチャーなどが含まれる。
3.93感情,センチメント sentiment例えば,音声,画像,記述などに関連付けられた気分のこと。通常,ポジティブからニュートラル,ネガティブまでの連続線上にある。
3.94サイレントコール,無言電話,応答を放棄された電話,アバンダンコール silent call,abandoned call 電話オペレータ(3.40)がいないときにダイアラーによって生成され,参加者(3.62)によって応答された(されてしまった)電話。 注記 ダイアラー(自動ダイアリング装置)とは,電話番号をダイアルして電話オペレータ(3.40)を通話可能な状態にする装置又はソフトウェア一般を指す。
3.95ソーシャルメディア social media 人々が意見,洞察,経験と物の見方を互いに共有するために使用し,従来の1対多の交流を多対多の交流に変換するオンライン技術と媒体。
3.96スパイウェア spyware相手の同意(3.20)を得ることなく,参加者(3.62)の行動を捉えるデバイス又はソフトウェア。
3.97二次契約,業務委託 subcontract,outsource調査機関(3.92)の責任の下で,調査機関(3.92)の機能又はプロセスの一部の執行を,外部の組織又は個人に委託すること。 注記1 自営業者として働く個人のフィールドワーカ(3.40)は,この規格において二次契約業者とは定義されない。 注記2 借用するか,又は他の方法で業務委託されたサービスと/又は資産。例えば,参加者(3.62)パネル,クラウドサービス,コンピュータソフトウェアとハードウェア,その他のテクノロジープラットフォーム,電子的又はその他の安全なデータストレージ設備,グループインタビュー(3.42)会場を含む。
3.98サーベイ survey推定を行うことが可能な目標母集団(3.99)の標本(3.86)から,データを収集すること。 注記 日本語では,researchもsurveyも共に「調査」と訳されている。 ここで意図している英語のsurveyは一次データ収集を伴う調査のことであり,質問法と観察法とが含まれる。researchはより広義の調査を意味し,二次データの収集・分析も含まれる。
3.99目標母集団 target population 調査プロジェクトにおいて関心の的となる母集団で,推定を行う対象となる。
3.100テキスト解析,コンテンツ解析 text analysis,content analysis メッセージの特性を記述するために使用される手法。
3.101第三者(機関) third party 調査機関(3.92)の責任範囲下にはない,独立した組織又は個人。
3.102ユニークビジター unique visitor 訪問頻度にかかわらず,特定の期間内にWebサイトにページを要求し訪れた,別個の重複しない個人を意味する推計指標。
3.103妥当性確認,妥当性検証 validation調査プロセスのあらゆる段階において,仕様又は要求事項への適合性をチェックする諸手順。 注記 我が国では特に訪問面接調査において,「バリデーション(validation)」と同一内容を意味する言葉として「インスペクション(inspection)」が広く使用されてきた。そのため,ISO 20252:2012まではvalidationを「インスペクション」と訳していたが,この規格の基となっているISO 20252:2019から「妥当性確認」に統一している。このほか,英語では「バックチェッキング(back checking)」も用いられている。
3.104妥当性 validityある調査プロセスの結果が,意図されたものを表していることを保証すること。
3.105保護を要する人 vulnerable person その原因が,精神的,感情的,社会的,又は身体的なものであるかどうかによらず,自発的に提供された情報に基づいて意思決定を行う能力が制限されることで,恒常的又は一時的に自らの意思を表明できない人。
3.106ウェーブ waveプロジェクトの目的と全体的な設計とが変わらずに進行する継続プロジェクトにおいて,連続して反復されること。
3.107Webデータ解析 web analysis オンラインプラットフォーム上のユーザ又は参加者(3.62)からの行動,記述と感情(3.93)を,分析して報告すること。
3.108Webビーコン,ピクセルトラッカー,Webバグ web beacon,pixel tracker,web bug Webサイトの活動を追跡するために使用されるWebサイト上のコード(3.15)で,しばしば1×1ピクセルの形をとる。 注記 これは,自らの存在を近くにあるデバイスに通知し,特定のアクションを引き起こすために使用することができる省電力型の発信端子である「ビーコン(beacon)」とは異なる。
3.109ウエイト付け weighting必要に応じて,標本(3.86)推定値の代表性の補正と/又は修正のために数値を割り当てることによって,異なる単位,又はサブグループがそれぞれ再計算される計算プロセス。 注記 ウエイト付けは,多段抽出法,カバレッジバイアス(3.12),無回答(3.57)バイアスなど,一様でない抽出確率を調整するために使用することができる。

用語・表し方・製図、基本、ねじ用限界ゲージ、ねじ部品共通規格〔寸法/表面処理/機械的性質/試験・検査〕

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