文化製作の実証分析は、しばしば市場に製品がリリースされた後に割り当てられたカテゴリに依存しています。この遅れた——追跡的——分類は、測定バイアスを生み出し、製品のポジショニングと市場パフォーマンスや革新性などの重要な成果との関係を曖昧にする可能性があります。広範な実践的および理論的関連性を持つ成果の一つは、いわゆるカテゴリを跨ぐディスカウントに関連した観客の魅力です（例：Hsu, 2006）。私たちは、Hsu（2006）の重要な研究の実証結果を精密に再現し、ジャンルを跨ぐディスカウントが専門家および消費者の評価に及ぼす影響を調査しました。次に、さらに早い時期まで研究を拡張し、追跡的分類を使用するとジャンルを跨ぐ効果の大きさが減少し、統計的有意性を失うことを発見し、測定バイアスに関する示唆的な証拠を提供します。自然言語処理を使用して、異なる時点で生成された分類システムを調和させる方法論的ツールを開発しました。調和ツールは、ジャンルを跨ぐディスカウントの大きさと統計的有意性を回復することがわかりました。私たちの方法論は、一般的にカテゴリシステム、それに基づく概念、および製品成果の関係を測定する際のバイアスを減少させるのに役立ちます。
Lewis et al.（金曜日）はこの問題を研究しました。