視聴者測定のためのデータサイエンス

視聴者測定分野で提供される主なサービスには、データアスクリプション（データ間のギャップの補填）、データ統合（複数のデータを組み合わせる）、視聴者モデリング、アドバンスドデータプロセッシング、カスタムアナリティクスが含まれます。

回答者は、長いアンケート用紙にすべて回答することをますます嫌がるようになっています。しかし、データ収集のプレッシャーは続いています。この問題に対処する一つの方法は、より短いアンケートを複数実施し、それぞれのアンケートに固有の情報と、すべてのアンケートで問われる情報を収集することです。そうすれば、調査で収集された固有のデータを、属性情報や居住地などの共通質問の回答に当てはめることができるようになります。 

データ統合（データフュージョン）とは、2つ以上の別々の調査を組み合わせることで、すべての調査で収集した共通のデータを、参加者の「マッチング」方法として使用します。例えば、ある調査では読者数データを、別の調査ではネット上の行動データを収集し、一方の調査参加者のオンラインデータを、もう一方の調査参加者の一致したデータ（同じ性別、年齢、居住地など）に移行する場合があります。実際にネット上の詳細な行動についての質問に答える必要はありません。

調査データが単独で使用できない場合、オーディエンスモデリングを採用しています。たとえば、発行部数の少ない新聞の読者層は、発行部数データ、国勢調査データ、および新聞名自体に関する情報の組み合わせでモデル化することが可能です。また、家庭内の個人のテレビ視聴状況は、テレビの受信機やインターネットルーターから取得した詳細なデータ（テレビのオン／オフ、チャンネル選択など）と、世帯構成に関するその他の情報を使ってモデル化することが可能です。