消費者の意思決定方略と情報提示様式の検討－消費者支援に向けて－
| Project/Area Number |
22K13506
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
井出野 尚 東京理科大学, 経営学部経営学科, 教授 (40805628)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 消費者行動 / 多属性意思決定 / 意思決定方略 / 情報モニタリング法 / 提示様式 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、購買場面での意思決定過程の検討のために、１）情報モニタリング法を応用した実験手法を開発し、２）選択の評価にコンジョイント分析を用い、３）深層学習を用いた方略の推定方法を開発し、情報提示様式と意思決定方略そして選択との関連を明らかにする。これらの知見から、消費者が主体的に意思決定をしやすい情報の提示様式を提案する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、購買場面での意思決定過程の検討のために、１）情報モニタリング法を応用した実験手法を開発し、２）選択の評価にコンジョイント分析を用い、３）深層学習を用いた方略の推定方法を開発し、情報提示様式と意思決定方略そして選択との関連を明らかにする。これらの知見から、消費者が主体的に意思決定をしやすい情報の提示様式の提案を、目的としている。
2022年度は、情報モニタリング法を応用した実験データから、消費者の情報探索過程における注視時間、注視の移動、選択までに要した時間などを統合した、深層学習を用いた選択の予測のモデルを考案した。また、深層学習を用いた意思決定方略の推定方法についても、シミュレーションを用いて検討を行っている。なお、上記は、学会にて口頭発表を行った。
さらに、消費者にとって合理的な意思決定を行うために、どのような意思決定方略が望ましいかを、シミュレーションと実験を用いて検討を行い、目立つ属性に依存して決定をすることによって悪い選択を行う可能性などの知見を得て、国際紙にて刊行した。また、実験を用いて得られた報探索過程の注視データと、普段の買い物行動についての調査結果を統合し、両者の関連を検討し、学会にて口頭発表を行った。
発展的課題として、意思決定における目的の喪失という現象について、孤立の回避傾向との関連をweb調査を行いて検討し、専門誌で刊行した。また、今日の社会的状況でよく観察される言動への評価と、意思決定スタイルとの関連の検討、そして、謝罪に対する評価と意思決定スタイルについて検討を行い、学会にて発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、3年次にわたる本課題の初年度であり、実験、実験解析方法、情報の提示様式について、基礎的な知見を収集し、パイロット・スタディを行うことが目標であった。これまで得た実験結果から、情報探索過程については眼球運動測定を用いた注視データの分析手法、特に、注視の移動バターンと意思決定方略との関連を分析する手法を検討し、学会にて発表を行った。また、情報探索過程の注視の移動パターンをもとにした、意思決定法方略の推定を深層学習を用いて検討をスタートし、複数の学会で口頭発表を行うことができた。
さらに、消費者にとって望ましい意思決定法方略について、これまでの実験とシミュレーション結果から、避けるべき意思決定方略といった視点を用いて、国際紙を媒体として提案を行うことができた。避けるべき意思決定方略の提案を行えたことにより、今後予定している情報提示様式と意思決定方略にいての実験的検討について、研究枠組みを整えることができた。
これらから、本課題はおおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
情報モニタリング法を用いた基礎実験の実施を予定している。属性と選択肢の行列の配置や選択肢数を変更した多属性表を用いた実験を行ったうえで、実際のECサイトなどを用いた実験を行って行く。多くのECサイトでは、選択肢の属性情報は任意に設定がなされているため、消費者の意思決定が誘導されている可能性がある。また、選択肢数を拡張するのは、実際の購買場面を想定している。測定には眼球運動測定装置を用いる。注視回数、注視の移動パターン、反応時間等を統合し、意思決定方略の検討を行って行く。
意思決定方略の同定のために開発を行っている、深層学習を用いた解析手法をさらに発展させることも課題とする。さまざまな実験データを取得し、推定方法について改善を試みる予定である。
また、本年度公刊された論文をもとに、避けるべき意思決定方略という視点から、情報の提示様式について検討を行って行く予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(10 results)
