Tính toán các mối tương quan Pearson giữa mỗi đối tượng và các giá trị sMOS cho cả TQ và CQ.Tương quan Pearson cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa hai tập hợp, tức là mối quan hệ tuyến tính giữa TQ và khả năng chấp nhận và mối quan hệ tuyến tính giữa CQ và khả năng chấp nhận.
A. Các thông số mục tiêu so với Tỷ lệ khả năng chấp nhận
Hình 3: Acceptability rate under Impairment/Failures (nguy hại, suy giảm / lỗi) (tỷ lệ chấp nhận trong )
Hình 3 cho thấy tỷ lệ chấp nhận được và giá trị sMOS đối với TQ dưới các suy giảm và thất bại (impairments and failures) khác nhau. nhận thấy rằng I0- I2 cho thấy khả năng chấp nhận cao (> 0,9) và khả năng chấp nhận của I3 là trên 0,7. Tuy nhiên, khả năng chấp nhận trung bình của tất cả các lỗi Khả năng khôi phục (Retainability failures) là nhỏ hơn 0,3. Rõ ràng, các thất bại về khả năng khôi phục
có tác động bất lợi hơn đến khả năng chấp nhận hơn là các suy giảm về tính toàn vẹn (Integrity impairments) .
Lưu ý rằng khả năng chấp nhận cho thấy sự sụt giảm lớn từ 0,7414 trong I3 xuống 0,2759 trong R0_60, trong khi TQ chỉ giảm từ 2,72 xuống 2,0862. Chúng tôi kết luận rằng khi TQ dưới một ngưỡng, khả năng chấp nhận giảm nhanh chóng ngay cả khi thay đổi giá trị TQ nhỏ hơn 1. Là thang đo nhị phân (binary scale), khả năng chấp nhận có thể cung cấp hướng dẫn rõ ràng để phân bổ và quản lý nguồn lực.
Các thí nghiệm đã chỉ ra rằng những suy giảm và hỏng hóc (các thông số khách quan) có tác động lớn đến tỷ lệ chấp nhận được.
B. Đánh giá chất lượng kỹ thuật so với mức độ hài lòng của tình nguyện viên
Hình 4: Acceptability rate versus TQ
Hình 4 cho thấy mức độ hài lòng được so với TQ. Tỷ lệ hài lòng
(Acceptability) là hơn 70% khi TQ≥ 3. Điều thú vị là sự gia tăng tỷ lệ chấp nhận
khả năng chấp nhận là thấp đối với TQ nhỏ và TQ lớn, và nó có phần lớn hơn ở giữa.
Hình 5: Acceptability rate versus TQ under different CQ (Tỷ lệ chấp nhận được so với TQ theo các CQ khác nhau)
Hình 5 đưa ra tỷ lệ chấp nhận của tất cả các câu trả lời N = 638, theo điểm số cụ thể của CQ. Chúng tôi lưu ý rằng đối với mức CQ được liệt kê (với số lượng mẫu là đủ), khả năng chấp nhận so với đồ thị TQ tuân theo các đường cong S-curves tương tự .
Hình 6: Acceptability probability for different observed TQ levels. For each TQ level, the distribution of the CQ levels is shown.(Xác suất chấp nhận được đối với các mức TQ quan sát khác nhau. Đối với mỗi cấp độ TQ, sự phân bố của các cấp độ CQ được thể hiện)
Chúng tôi xem xét kỹ hơn cấp độ CQ dưới các TQ khác nhau, trong Hình 6. Khi TQ tăng lên, các đối tượng có xu hướng chấp nhận video ở bất kỳ cấp độ CQ nào. Chúng tôi lưu ý rằng đồ thị CQ = 1 có sai số chuẩn rất lớn do kích thước mẫu rất nhỏ và do đó không đáng tin cậy. Kết quả chỉ ra rằng khi CQ tương đối không đổi, đối tượng quyết định khả năng chấp nhận của video chủ yếu dựa trên TQ
Người dùng quyết định xem video chủ yếu khi nội dung tương đối thú vị, nếu không, họ sẽ tự nguyện chấm dứt video. Thiết kế thử nghiệm của chúng tôi đã cố gắng tiếp cận một kịch bản đời thực để có những phát hiện thực tế hơn. Điều này rất hữu ích cho việc lập mô hình QoE
Chúng tôi tạo ra mô hình hồi quy (the regression) về khả năng chấp nhận (với trọng số hồi quy thô) để phù hợp với tỷ lệ chấp nhận được so với đường cong TQ. Mô hình hồi quy là:
PAcc = −0.1443 + 0.2559 . TQ, (1)
Với R2 = 0.612 , Giá trị cao của R2 chỉ ra rằng khi có nhiều impairments/ failures( khiếm khuyết / thất bại), TQ thể hiện mức độ có thể chấp nhận được ở một mức độ nào đó.
Chúng tôi đã áp dụng thêm, một mô hình hồi quy bậc hai từng mảnh sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất. TQ là biến độc lập và PAcc là biến phụ thuộc. ta có:
PAcc = { a11.T Q2+a12.TQ
a .T Q2+a .TQ+a TQ= 0 ,1 ,2 (2) TQ= 3,4,5
Trong đó : a11=0.085 , a12=−0.0693, a21=−0.1038 , a22=0.9546 ,
a23=−1.1776. Mức độ phù hợp của mô hình này là R2 = 0,6824. So với mô hình tuyến tính, nó cải thiện mức độ phù hợp.
Chúng tôi cũng đã sử dụng các giá trị tham số cho từng impairments/ failures làm yếu tố dự báo cho khả năng chấp nhận được, ta có:
PAcc = −0.4179 − 0.0788 · B + 1.3460 · V R, (3)
trong đó B (Buffering là tổng thời gian đóng băng video tính bằng giây) là số lần suy giảm tạm thời (lưu vào bộ đệm) đã xảy ra trong mỗi video và VR (Viewing Ratio) là tỷ lệ xem cho mỗi video có / không có lỗi Khả năng khôi phục. Độ tốt của sự phù hợp là R2 = 0,476. Mặc dù B và VR là các tham số khách quan có thể đo lường được, nhưng chúng không thể phản ánh khả năng chấp nhận đối với một dịch vụ chính xác như TQ.