| Project/Area Number |
17K13787
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Research Field |
Management
|
|---|
| Research Institution | Osaka City University |
|---|
Principal Investigator |
TAKEOKA Shiro 大阪市立大学, 大学院経営学研究科, 経営学研究科付属先端教育センター特別研究員 (70711555)
|
|---|
| Research Collaborator |
TAKAGI Shuichi
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
|
| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
|
|---|
| Keywords | テキストマイニング / 普及 / 機械学習 / 相対的競争優位 / イノベーション |
|---|
| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this research is to clarify how the presence or absence of various attributes in the product category and the level of the product attribute affect the attractiveness of the individual product, that is, the competitive advantage.
In this research, we used text mining, in particular, distributed representation text mining based on neural network technology that has recently attracted worldwide attention, and used eWoM data on the Internet as an analysis target.
By using words based on the experience of the consumer's eWoM, it is used based on the internal evaluation criteria created by the consumer's psychological experience different from the previous external evaluation criteria. The advantage is that we can use linguistic expressions for analysis.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまでも競合間の関係などを可視化するためにテキストマイニングは用いられてきた。しかし、それは単語の出現回数や共起関係の強さの集計が基本でありそのような分析だけでは、その単語に付与された意味の分析はできなかった。本研究ではニューラルネットワーク基盤技術とする分散表現をテキストマイニングを使用することで、これまでには難しかった意味に基づいた分析が可能になった。
また、分析に消費者のクチコミという体験に基づく言葉を学習データとして用いていることで、これまでの外形的評価基準とは異なる、消費者の心理的体験によって生まれた内的評価基準に基づいて用いられた言語表現を分析に使用できるという利点が生まれた。
|
