Theoretical and experimental analysis of fake reviews

Research Project

Project/Area Number	22K13367
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 07010:Economic theory-related
Research Institution	Kochi University of Technology
Principal Investigator	安井佑太高知工科大学, 経済・マネジメント学群, 講師 (90927047)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	プラットフォーム市場 / レーティングシステム / 偽レビュー / レーティング / 電子商取引
Outline of Research at the Start	カスタマーレビューに基づいたレーティングは電子商取引で中心的な役割を果たしているが、それを操作するためのサクラを用いた偽レビューが市場に蔓延している。本研究では、偽レビューの均衡でのパターンとそれに対する消費者の認識を実験室実験を用いて検証する。その結果に基づいてレーティングの計算方法や偽レビューに対する罰則を調整することで、消費者にとって利便性の高いレーティングシステムを構築することを目指す。
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、プラットフォーム取引市場における偽レビューにどのような販売者が手を出し、消費者がどれだけその行動を読み込んで行動するかを実験室実験を用いて検証すること、またそれに基づき、消費者にとってより利便性の高いレーティングシステムの構築方法を提案することを目的とする。実験室実験の実施に向けては、実験用フレームワークoTreeを用いてプロトタイプの実験プログラムを作成するなどの準備を行なった。ただ、学内の研究者に相談しながらプロトタイプを作成する中で、実験後のデータ分析方法を明確化してそれに合わせて実験方法を調整する必要性を感じたため、今のところは被験者を用いての実験は実施せずにデータ分析手法の検討をおこなっている。適切な分析手法の検討のため、偽レビューに関する理論論文を国際学会等で報告し関連する研究者との情報交換をおこなっている。また、本研究の実験・実証の理論的基盤を補う理論モデルの開発を並行して進めている。より具体的には(i)レーティングシステムの精度が販売者間の競争に与える影響と、(ii)販売者間の競争があった場合にどれだけ自社の評判を上げ、どれだけ他社の評判を下げようとするのかについて、それぞれ理論モデルを用いた分析をおこなっている。特に(i)については、神奈川大学の原口純一氏との共著論文 “Impacts of Rating System on Platform Markets: Monopolistic Competition Approach” を国際学術誌に投稿済みであり、また、同論文の内容を学外のセミナーで報告することが決まっている。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 実験室実験の実施に向けては、実験用フレームワークoTreeを用いてプロトタイプの実験プログラムを作成するなどの準備を行なった。ただ、学内の研究者に相談しながらプロトタイプを作成する中で、実験後のデータ分析方法を明確化してそれに合わせて実験方法を調整する必要性を感じたため、今のところは被験者を用いての実験は実施せずにデータ分析手法の検討をおこなっている。データ分析手法におけるボトルネックは、消費者が特定のレーティングを観測した時にそれを消費者がどのように評価するかに関するモデリングである。これについては、安井が参加した国際学会(IIOC, 2023)で関連する実証研究が報告されており、その手法を応用した分析ができないかを検討している。他方、本研究の実験・実証の理論的基盤を補う理論モデルの開発は予定よりも早いペースで進捗している。具体的には(i)レーティングシステムの精度が販売者間の競争に与える影響と、(ii)販売者間の競争があった場合にどれだけ自社の評判を上げ、どれだけ他社の評判を下げようとするのかについて、それぞれ理論モデルを用いた分析をおこなっている。特に(i)については、神奈川大学の原口純一氏との共著論文 “Impacts of Rating System on Platform Markets: Monopolistic Competition Approach” を国際学術誌に投稿済みであり、また、同論文の内容を学外のセミナーで報告することが決まっている。
Strategy for Future Research Activity	申請時に本研究の中核としていた実験室実験の実施に向けての準備が最優先事項となる。より具体的には、(i)データ分析の手法を定め、(ii)実験プログラムを調整し、(iii)実験のシミュレーションを行い、(iv)シミュレーションによる疑似的データに対してデータ分析をおこなう。この(i)-(iv)のプロセスを繰り返すことで実験終了後すぐに適切な手法での分析が行えることを目指す。ただ、前年度においてこのプロセスに予想以上に時間がかかっていることから、リサーチ・アシスタント等を雇い研究を加速することも検討する。理論研究については、現在までにモデリングを進めている(i)レーティングシステムの精度が販売者間の競争に与える影響と、(ii)販売者間の競争があった場合にどれだけ自社の評判を上げ、どれだけ他社の評判を下げようとするのかに関する研究を論文として執筆・改訂する。また、実験設定に深くかかわる(iii)販売者のプラットフォーム市場への参入・退出がある場合の偽レビューについてのモデリングも進めていく。これらの理論的分析については出来上がった論文から適宜国際学会や学外のセミナーで報告し、国際学術誌への投稿を行なっていく。