満足度調査またはリッカート尺度に5つの標準絵文字を使用する
満足度調査絵文字を使用することが多くなっています。さらに、信号機の色分け（赤から緑）を使用するものもあります。従来のリッカートスケール（approvalで調査）または意味論的差異評価スケールのように、通常の3（またはそれ以下）レベルではなく5レベルを使用するシナリオに正当な理由があると仮定します。
よくテストされた（多分従来型または標準化された）5つの絵文字セットがUnicodeで見つかりましたか？
- 一緒に使用すると、（言語や文化全体で）悲しいものから幸せなものまで定性的なスケールで自然に整列します（relative context）および
- （人気のある/ OS提供のフォントおよびイメージセット全体の）すべてのシンボルは、単独で使用した場合に誤認されないように十分に区別されていますか（absolute context）？
Emojiscore 、たとえば、 ???? 、 ???? 、 ???? =、 ???? 、 ???? （上から下）。私は直感的に少し異なるセットを選択したでしょう。 ???? 、 ☹️ 、 ???? 、 ☺️ 、 ???? （左から右）。リンクされたEmojipediaの記事は代替レンディションを示し、 最近の研究 はそれらのいくつかが非常に異なって解釈される方法を調べます。
Facebookの[いいね！]ボタンへの追加と同様に、気分調査は少し異なるトピックです。読者は、事前に定義されたカテゴリアイコンのセットから1つを選択して、通常はまとめることができません。線形スケールで。
関連する質問
- 絵文字は絵文字よりも価値がありますか？ –事前定義された（英語）コードと任意の句読点シーケンスについて、日本の電話会社の絵文字のUnicode標準化の前に2013年に尋ねられました
- モバイルアプリケーションでアンケート（リカートスケール）をどのように提示する必要がありますか？
- ページに対する態度を収集するには、リッカート尺度またはセマンティックディファレンシャルを使用する方が良いですか？
適切なリッカートスケールには5つのブロックが必要で、多くの場合、取得するニュアンスの量、ニュートラルポイントを許可するかどうかなどによってさらに多くなります。ブロックが3つしかない場合は、「はい」「たぶん」とラベルを付けることもできます。そして「いいえ」。リッカートスケールは、中間値が定義されていないため正確に機能し、2つの明確な値の間の連続体にすぎません。
したがって、スマイリー/絵文字またはその他の種類の中間ラベリングを使用する場合、抽象化に問題のある母集団で作業しているのでない限り、リッカートスケールを使用する目的をほとんど破っています。
編集：
私の個人的な用語を自分の応答に取り入れたので、少し説明する必要があります。
厳密に言うと、「リカートスケール」は、「完全に同意する」から「ある程度同意する」、「どちらでもない」、「まったく同意しない」までの5点の連続体であり、言い換えるとそれらの効果に。各ボックスにはラベルが付いています。
一方、Osgoodのセマンティックディファレンシャルスケールは、厳密に言えば、「勤勉」から「レイジー」（または他の同様に反対の対）に至るまで、いくつかのボックスが連続したものです。中間ボックスにはラベルが付いておらず、エンドポイントのみがラベル付けされています。
名目上、リッカート尺度が名目上同意/不一致のみであるのと同じように、含意を捕捉するためにOsgood尺度が使用されます。
しかし、明らかなように、LikertスケールとOsgoodスケールの両方は、中間の区別を知覚する同じ哺乳類の能力を実際に利用しています。通常、それらの使用ドメインは異なりますが、それは単なる慣例です。これらは、Osgoodスケールの制限が緩いため、ほとんど互換性があります。
どちらも「リカートスケール」と呼びます。「意味論的微分スケール」よりも簡単に言うことができ、オスグッドの名前を思い出せないためです。 Lotfi Zadehの研究はより一般的な用語（fsvoの「人気」）を広めたので、代わりに「ファジー」スケールと呼ぶべきでしょう。
元のリッカートの「同意する」...「同意しない」連続体よりも複雑なケースでは、ラベル付けされたスケールを作成するのは非常に簡単ですが、必要な情報を取得することはできません。
その厄介な例は、ロウズやホームデポなどの実店舗で使用される一般的なものです。彼らは通常「地元のFubar Incにどれくらいの頻度でアクセスしますか？」を選択します。「毎日」、「週に2回」、「月に1回」などの選択肢があります。 「...このようなスケールはキャプチャできません」私は、プロジェクトを実行している場合は実際にそこに住んでいますが、それ以外の場合はそうしません」。ただし、ラベルなしスケール（Osgoodスケール）は、認識とラベル間のマッピングを気にすることなく、レスポンダーが「毎日」と「なし」の間のポイントを選択できるため、少なくとも戦いのチャンスがあります。 。
properly-chosencontinuaの場合、コンテキスト自体に意味がある限り、中間ステップにラベルを付けるかどうかは重要ではありません。しかし、そうでない場合（Fubar Incの例）、回答者は非言語的認識を固定ラベルにマッピングする必要がないため、ラベルなしの方が良い結果を生む可能性が高くなります。
（2年前、私は地元の郵便局が閉まるのを防ぐためにバイリンガルの調査を行いました。私は11グレインのOsgoodスケールを使用しました。 Xのどのボックスが郵便局にとってどれほど重要であるか、どのくらいの頻度でアクセスするか、ビジネスと個人的な使用の比率などを示すために、わずかな問題が発生しました）
私は使用できる同等の視覚的重みの絵文字を高低で検索し、マウスオーバー効果の追加、拡大縮小、色の変更などを行いましたが、何も見つかりませんでした。まだ探している場合は、 https://www.cormacmaher.com/Likert-Scale-icon-font-Hospitality-sector で入手できます。
絵文字を扱っているので、選択したアイコンセットのレンダリング、ライセンス、および美学の技術的要件を考慮する必要があります。間違いなく、デフォルトのOSレンダリング文字に依存せず、独自の画像を使用してください！
たとえば、 EmojiOne は無料でクリエイティブコモンズは優れていますが、調査対象の主題に見た目が適切かどうかを判断する必要があります。これらの絵文字が動的な質問の広い範囲で使用されているかどうか心配です。
これらの絵文字の感情的な重みは、文字や数字のような明確な象徴的な意味を超えています。オプションは互いに等距離ではなく、回答者の心に明確な定量化可能な価値がないことを意味します。また、（たとえば）????の視覚特性他の方法で「5」をクリックした場合、そのオプションから予期せず結果を歪める可能性があります。
また、絵文字の肌の色の有無によって暗示される意味の層を考慮する必要があります。
さらに、これは、技術的に進歩的なモバイルファーストのユーザーに非常に重点を置いた特定のアプリとユースケースの「仕掛け」にすぎないと見なします。
有用な実験は、幅広いオーディエンスに対して同じ調査質問を実行し、1〜5と5の絵文字スケールを比較し、比較した結果の統計的異常を探すことです。