| 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 2023)
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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 | 多属性意思決定 / 消費者行動 / 情報モニタリング法 / 意思決定方略 / 情報提示様式 / 意思決定スタイル / 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、多属性情報の呈示様式と意思決定過程の関連を検討し、消費者の意思決定支援に向けた呈示様式の提案を目的とする。具体的には、購買場面を題材として、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などを含めた評価方法を開発し、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。
2023年度は、情報モニタリング法を応用した実験とコンジョイント分析を併用した実験を複数実施した。情報モニタリング法の実験では、実験画面の操作と反応の測定を行うコンピュータ・プログラムの開発と、アイカメラで取得したデータの分析手法を検討している。実験結果の一部を、2024年度に国際学会での発表を予定している。また個人の意思決定スタイルを測定するために、意思決定尺度を開発し、意思決定スタイルと選択行動との関連について、国内学会での発表を行った。そして、深層学習を用いた選択の予測のモデルを2022年度から提案しているが、改善を継続的に試みている。その成果は、複数の学会で発表を行っている。さらに、属性値の提示方法と意思決定方略との関連を検討したこれまでの知見をもとに、消費者にとって決めやすい情報提示様式について、医療系の国際学会にて講演を行った。
発展的課題として、多属性意思決定の研究の枠組みを投票などの合意形成場面へ応用することを試み、学会で発表を行った。また、コロナ禍やSNSなどの情報感情といった、社会的状況の変化が与える意思決定への影響について調査を実施し、複数の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
本研究は、多属性情報の呈示様式と意思決定過程の関連を検討し、消費者の意思決定支援に向けた呈示様式の提案を目的としている。
2023年度は、シミュレーションを用いた意思決定方略の検討を行い、5件の学会発表を重ねることができた。また、情報モニタリング法を用いた実験を、3件行うことができ、その一部を2024年度の国際学会での発表を予定している。実験手法の開発に向けた、予備的な検討も含めて、実験を行えたことにより、次年度に予定している深層学習を用いた意思決定方略推定プログラムの開発用のデータを取得できた。また、シミュレーションを用いた決定方略のプログラムの開発も進展しており、これまでの知見を一部学会などで公表している。さらに、社会的状況の変化と意思決定との関連を検討するという、発展的課題にも着手でき、学会発表も複数行うことができ、多属性意思決定研究の応用可能性について、検討することができた。
これらから、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などを含めた評価方法を開発し、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について検討を行うといった、本研究計画は、概ね順調に進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は、これまで行った情報モニタリング法を用いた実験結果を用いて、深層学習による意思決定方略の推定方法の開発を行う。また、消費者の決定しやすい情報提示様式について、多属性表のレイアウトと属性値の提示様式について、これまで複数の実験を行い、学会での発表を行ってきた。これまでの知見に基づき、消費者の決定しやすいレイアウトと属性値の提示湯式について発信していく。さらなる課題として、時間的制約や、割引や限定情報などの付帯情報の選択への影響について、これまで開発を行ってきた情報モニタリング法と選択結果の評価方法をも用いて、検討を試みる。
実際の意思決定場面では、提示される情報自体が恣意的である場合もあり、必ずしも消費者にとってフェアな情報提示がなされているとは限らない。そこで、不完備な情報提示の状況での意思決定方略について、実験を行うことを予定している。また選択結果の評価方法についても、検討を行って行く必要がある。また、発展的課題として合意形成場面への多属性意思決定研究の応用を試みていく予定である。
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