Project/Area Number |
21K13370
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
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Research Institution | Kindai University |
Principal Investigator |
蒋 博文 近畿大学, 経営学部, 准教授 (10839583)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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Keywords | UGC / デジタル・プラットフォーム / コンテンツ・ビジネス / ライトノベル / ピア・プロダクション / 集合知 / 出版業界 / デジタル・コンテンツの形成 / 商品化 |
Outline of Research at the Start |
オンラインユーザーの相互作用から生み出された成果は様々な形で共有され、独自の価値を形成してきた。創作コミュニティが豊富に存在する国内では、多くの分野でオンライン上の「素人」がプロ以上の市場競争力を持つコンテンツを生み出している。一方、「素人作品」の商品化に際して企業側による意思決定とその影響は明らかにされていない。本研究ではライトノベル市場の例を用いて、企業が「素人作品」の商品化を行う際の選択肢を理論的に考察し、主要な選択肢がコンテンツの継続的な形成と市場競争に及ぼす影響を検証する。本研究は様々な産業で増加傾向にある「素人作品の商品化」において、効果的な意思決定を行うための手がかりである。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、企業がデジタル・プラットフォーム上で創作されたUGCを商品化する際の意思決定に対して、複数の仮説検証を行うことである。
研究者はこれまでに収集したデータに基づいて分析モデルを構築し、複数回のパイロットテストを実施し、検証予定の仮説の形を確定させた。ここまでの研究によれば、UGCの商品化は短期的にはオンラインにおいてもコンテンツの注目度を高めるが、その効果は期間限定的であり、より中長期的な影響を与えるのは「コンテンツの更新量」と「コンテンツ改変の有無」である。つまり、企業が商品化するUGCのコンテンツを(オンライン上においても引き続き)定期的に更新し、改変することで、長期的な影響を与えることが可能になる。
一部のコントロール変数(主に発行レーベルと期間別アクセス数)に関するデータ収集、データ購入がまだ完了していないため、最終的な仮説検証結果はまだ得られていない。 仮説検証を完成させることの具体的意義、重要性は下記のとおりである。①デジタル・プラットフォーム上でのUGCの商品化について、企業が持つべき戦略への示唆が得られると期待される。②既存研究では研究者の関心によってUGCの市場販売実績とデジタル・プラットフォーム上のUGCのアクセス数(コンテンツ注目度)が成果指標として使い分けられているが、両者の関係についてはほとんど議論されていない。本研究は定量データを用いてこの点についても検討できる。③デジタル・プラットフォームでの価値創造と価値獲得の一体化は世界的な潮流であるが、日本の出版産業におけるUGCの商品化は複数の優位性を抱えており、先進的モデルとして他産業への一般化についても期待できる。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
分析モデルにおける変数の選択と取得する変数の期間について繰り返し修正を行ったほか、データ購入先(データ販売会社)との調整があった。分析対象プラットフォームのUI変更などもあり、従来の予定よりやや遅れている。
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Strategy for Future Research Activity |
分析モデルと変数の取得期間を確定させることができたため、今後の研究は残された一部のコントロール変数(主に発行レーベルと期間別アクセス数)に関するデータ収集、データ購入と分析実行を残すのみとなった。分析は固定効果モデルを用いたパネルデータ分析である。 また、従来の研究計画では出版社へのヒアリングなども想定していたが、現在の研究仮説の検証においては不必要であると判断し、研究計画から該当部分を削除した。
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