The impact of market-mediated consumer networks on innovation diffusion processes

Research Project

Project/Area Number	19K13674
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 07040:Economic policy-related
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	Sato Masahiro 東北大学, 国際文化研究科, 准教授 (60622214)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2021-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	消費者学習 / 社会的学習 / 製品安全 / 製品普及 / 製品イノベーション / ネットワーク / 消費者 / イノベーション普及 / ビッグデータ / グラフ理論
Outline of Research at the Start	イノベーションの普及を介在するチャネルについて、既往の普及研究では、マスメディア・チャネルのほか口コミなどの対人チャネルに焦点を当ててきた。一方、伝統的なミクロ経済理論では、消費者は市場で意思決定する孤立した点として描かれてきた。しかし、両者の消費者像の間には欠落がある。すなわち、直接的な社会関係がなくとも、市場を介して――とりわけ、購買決定に際し比較考量する製品選択肢の形成を通じて影響を与え合う消費者のネットワークである。本研究では、市場を介した消費者間の間接的な影響関係のネットワークに焦点を当て、それがイノベーション普及過程に及ぼす影響を、購買ビッグデータの分析を通じて明らかにする。
Outline of Final Research Achievements	We learn from all sorts of informal social learning devices, which convey information only inaccurately. Despite this, however, a case supporting a positive contribution of such a device has not been captured in the existing empirical literature. This study builds a discrete choice model of consumption in which informal social learning takes place in a Beta-Bernoulli process of information update. The model is estimated by the Bayesian statistical method with Markov chain Monte Carlo simulation. It provides evidence supporting the positive role of an informal device, to which individual heterogeneity and the effacing of bad news contribute.
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本研究では、製品普及過程におけるインフォーマルな社会的学習の役割を明らかにした。このようなインフォーマルな学習は、新型コロナウィルスの感染拡大過程を含む、生活様式や技術、意見やアイディアの伝搬の様々な側面に影響を与えていると考えられる。人々は、行政機関やメディアが伝えるフォーマルな情報だけでなく、スーパーやコンビニの混雑状況、SNS上の知人の旅行や外食の写真などから、新しい生活様式の有用性や感染リスクを学習している。そしてそれが後続の学習者に影響を与えることで、集団全体における伝搬の行方が左右される。本研究は、集団におけるこうした行動の伝搬メカニズムの解明に資するものと考えられる。