The leapfrog effect of social media for new technology product
| Project/Area Number |
19K23187
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0107:Economics, business administration, and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
Yinxing Li 東北大学, 経済学研究科, 特任助教 (00845084)
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| Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | マーケティング / Bassモデル / ベイズ / 階層モデル / ベイズモデルイング / ソーシャルメディア / バスモデル / 普及モデル / MCMC |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、IoT社会において急速に拡大しビジネスへの活用が期待されているソーシャルメディア情報に着目し、ネット上に大量に存在する口コミなどのテキストによる非構データを新製品普及のマーケティングに活用する研究を行う。本研究では、新製品普及のBassモデルと自然言語処理で潜在的話題の抽出に用いるトピックモデルを融合させ、製品売上の予測精度の向上のみならず、ソーシャルメディアが製品普及過程における役割を分析可能とする計量マーケティングモデルを構築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
1. By involving the hierarchical structure in the Bass Model, it is possible to make prediction before the new product launch to the market. 2. As we incorporate the Dynamic Topic Model, which is one of the famous algorithms in machine learning, we not only improved the precision of the forecasting, but also improves the interpretability of the model. Rather than generally explain the role of topic model, we find that social media information can have opposite effect before and after the product released. 3. In empirical application, we also proved the social media accelerate the leap frog effect.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
１．今ブームであるビッグデータ分析と異なり、マーケティングでは、商品の発売前後など、数値データが限られている場合が多く、その場合、限られたデータでの分析や予測は非常に難しい課題であるが、ソーシャルメディアに存在する膨大な口コミ情報を用いれば、数値データ
２．また、機械学習で重視される予測にとどまらず、口コミと売り上げとの関係性をさらに分析可能なモデリングを構築したことで、口コミの発売前後の異なる反応なども観測することができた。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
