Sincerity Score（誠実度スコア）とは？
Sincerity Scoreは、収集されたアンケート回答の信頼性を高めるために、回答パターンを分析して算出した誠実性の指標です。不誠実である可能性がある回答を数値化して、データのクリーニングの客観的な基準として活用することができます。
スコア範囲： 0〜100点（点数が高いほど誠実な回答と判断）
算出方式： 回答時間・テキストの品質・回答パターンなど複数の項目を総合して最終スコアを計算
なぜSincerity Scoreが必要ですか？
1️⃣ 不誠実な回答の識別によるデータ品質の確保
意味のないテキスト入力や同じパターンの繰り返し回答など、不誠実である可能性がある回答を識別して、分析に活用するデータの信頼度を高めることができます。
2️⃣ スコアに基づくデータクリーニングの基準設定
すべての回答を1つずつ確認することが難しい場合でも、スコアを基準にクリーニング対象を判断することができ、データクリーニングの基準をより明確に設定することができます。
また、Sincerity Scoreをもとに[ワンクリッククリーニング]の基準スコアを指定できるため、不誠実な回答や設問に対する誤解による誤回答、全体の傾向から外れる外れ値などをより簡単に除外してデータを整理することができます。
3️⃣ スコア分布の確認による分析効率の向上
数多くの回答を1つずつ確認しなくても、スコア分布を通じて外れ値や疑わしい回答を素早く把握することができ、データの確認と分析プロセスの効率を高めることができます。
誠実度スコアの算定基準
Sincerity Scoreは回答の信頼度を判断するために、複数の回答パターンを総合的に分析して計算されます。システムは以下のような要素を基準に回答の誠実性を評価してスコアの算定に反映します。
回答速度： 設問数に対して全体の回答時間が極端に短い場合、十分に読んで回答しなかった可能性を考慮してスコアに反映されます。
テキスト回答の品質： 自由記述の設問に「なんでも」「はいはい」などの意味のない文句が入力された場合、回答の品質が低いと判断される可能性があります。
テキスト回答の長さ： 自由記述の回答の長さが極端に短い場合、設問に対する十分な回答でない可能性を考慮して評価に反映されます。
評点の回答パターン： NPSや点数型設問において複数の設問に同じ点数のみを繰り返し選択している場合、識別力の低い回答パターンと判断される可能性があります。
選択型の選択パターン： 複数選択型の設問ですべての選択肢を選択するなど、無差別な選択パターンが見られる場合にスコアの算定に影響することがあります。
項目別誠実度指標の確認方法
Sincerity Scoreの根拠となる詳細指標（回答時間・テキストの長さなど）は、変数の読み込み機能を通じて確認することができます。以下の手順に従って必要な指標を読み込んでみましょう。
Step 1. 確認したいアンケートをクリックした後、上部メニューから[分析 > 応答]タブに移動します。
Step 2. 「応答」画面では収集された個別の回答リストを確認することができます。画面右上にある[変数の読み込み]ボタンをクリックしてください。
Step 3. 「メタデータ」を選択した後、リスト下部の[非表示変数を表示]チェックボックスをクリックします。すると、システムが計算した誠実度関連の詳細指標も一緒に表示されます。
Step 4. 各項目の意味を参考にして確認したい指標のチェックボックスを選択した後、下部の[選択]ボタンをクリックすると、回答リストに該当の指標が追加されます。
sincerity_score： 最終的に算出された回答誠実度スコア（0〜100）
resp_elapsed： 全体の回答所要時間
resp_avg： 設問ごとの平均回答時間
eval_var： 評点回答の分散（スコアの差がほとんどない回答の判別）
text_len_avg： 自由記述回答の平均の長さ
text_insincerity_cnt： 不誠実と判定されたテキスト回答の件数
Step 5. 回答リストに追加された列を通じて各回答の誠実度関連の詳細指標を確認することができます。この情報を参考にすることで、特定の基準を下回る回答を選別したり、データクリーニングが必要な対象を判断したりするのに活用することができます。
💡 利用ヒント｜企業や調査目的によって「誠実な回答」の基準は異なることがあります。はじめはスコアだけを基準に判断するよりも、テキスト回答の内容と回答速度を合わせて確認することをお勧めします。これをもとにプロジェクトの特性に合った適切な基準スコアを設定してみましょう。
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