アンケート時系列データを用いた個人別等化アルゴリズムの提案

抄録

近年、多くの企業や団体でサーベイ（アンケート）が定期的に取られるようになり、そのデータが組織運営に生かされるようになった。しかし、サーベイが構成員に与える時間的・精神的負荷も増えてきており、最小項目数（質問数）で最大情報を得られるサーベイの設計が望ましい。 そこで本研究では、定期的に実施される、項目が固定されたサーベイに対して、隠れマルコフモデルと項目反応理論を用いて、サーベイで回答していない項目の回答の予測を試みた。その結果、項目数を削減しつつ、情報量の減少を最小化した項目削減設計が可能になる。また、この研究の中で、個人別の等化アルゴリズムの作成に成功したので、これも報告する。