| Project/Area Number |
22KJ0336
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| Project/Area Number (Other) |
21J00216 (2021-2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2021-2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Osaka University (2023)
University of Tsukuba (2021-2022) |
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Principal Investigator |
五十嵐 未来 大阪大学, 経済学研究科, 講師
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | ユーザー生成コンテンツ / 消費者行動モデル / ベイズモデル / テキスト解析 / ネットワークデータ |
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| Outline of Research at the Start |
顧客エンゲージメント行動（CEB）とは、消費者が企業に関する体験や感想をインターネットを通して発信していく行動のことであり、多くの企業がCEBを促進するような仕組みづくりに力を入れている。しかし、CEBの背後にある駆動要因や他の消費者に与える影響の理解はまだ十分に進んでいない。それは、CEBデータが同時多発的に生成される大規模データであり、かつ画像などの非構造データが中心であるからである。そこで本研究では、近年機械学習の分野で発展している大規模・非構造データに対するモデリングアプローチを用いながらも、マーケティング分野で発展している消費者行動の理論構造を明示的に組み込んだモデル開発を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ソーシャルメディアでのコンテンツ生成やeコマースサイトでのカスタマーレビュー投稿といった、顧客エンゲージメント行動と呼ばれる消費者行動の駆動要因および周囲へ与える影響を解明するためのモデル開発および実データへの応用分析を行っている。最終年度である本年度は、ソーシャルメディアでのコンテンツ投稿に関するモデリング研究についてこれまでの成果をまとめ、当該分野でのトップジャーナルに位置する海外学術雑誌に投稿した。当該論文では、トピックモデルと呼ばれる統計モデルを用いて、ソーシャルメディア上でフォロー関係にあるユーザーが投稿したコンテンツによって自分自身が投稿するコンテンツの内容が変化するといった構造を明示的に取り込んだモデルを開発し、その推定法とともに実際のソーシャルメディアデータに適用してその推定結果と活用法について議論した。eコマースサイトでのカスタマーレビューに関する研究も同時並行で行っており、残念ながら論文投稿には至らなかったが、近年盛んに研究が行われている深層学習モデルとトピックモデルを融合させた分析手法によるカスタマーレビュー分析について、議論を深めることができた。その成果の一部は、先のコンテンツ投稿モデルの比較モデルとして部分的に反映されており、両研究プロジェクトを並行して進めていたことによる相乗効果も見られている。研究課題期間中の完成とはならなかったが、今後も引き続きカスタマーレビュー分析に関する研究も進めていき、論文完成と学術誌への投稿を目指していく。
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