2017 Fiscal Year Research-status Report
Big Data Analysis in Net Market
| Project/Area Number |
17K01281
|
|---|
| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
|---|
Principal Investigator |
三道 弘明 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (40167440)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菊田 健作 兵庫県立大学, 経営学部, 特命教授 (30126487)
木庭 淳 兵庫県立大学, 経済学部, 教授 (90177882)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 楽天トラベル / 楽天市場 / 商品評価データ / テキストマイニング / コーディングルール / 外部変数 / ネットワーク / 価格の安定性 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
楽天から提供を受けたデータのうち，楽天トラベルに関するデータの分析はほぼ終了し，2017年6月に日本マーケティング・サイエンス学会研究大会において報告した．そこでは，苦情に該当する評価に対してコーディングルールを作成し，テキストマイニングを行ったことで，ホテルのチェーンごとに苦情の要因が異なることを明らかにした．また，時系的に分析を行うことでホテルの苦情に対する取り組み姿勢を伺うことができた．
楽天市場については，2012年のデータを月ごとに集計した．また各月ごとに，各店舗の商品評価件数を集計した．さらに商品評価件数が上位の店舗に注目し，その商品評価のテキストマイニングを実施したが，何ら有益な情報は得られなかった．このため，商品カテゴリーに応じて商品評価データをさらに分類し，コーディングルールを試行錯誤で作成し，テキストマイニングを実施した．その結果何らかの傾向らしきものが見えてきた．ついで，外部変数の使用を考え，テキストマイニングの前処理として様々な外部変数データを試行錯誤で抽出している途中である．
これと同時並行して，ネット市場での需要量を決定づけるのは商品価格と店舗の信用力という仮説を検証するため，楽天からは提供されなかった店舗対する評価コメントを，分析対象とした上位店舗のWebページから収集することを開始した，ただし，十分なデータを収集するにはかなりの時間と労力を必要とするため，現段階では分析には利用できていない．
一方，各地域において，他地域と情報を交換しながら価格がどのように安定化していくかを表現した数理モデルを構築し，いくつかの数値例を通して，その特長を明らかにしつつ，有効性の検証を行った．その成果の一部は，Journal of the Operations Research Society of Japanに公表した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
上述したように楽天トラベルに関する分析は一応の成果を得た．また，楽天市場における商品評価データの基本的な集計は終了し，テキストマイニングにより経営戦略に有益な指針を得るための適切なコーディングルールや利用すべき外部変数の抽出を試行錯誤している段階である．また，楽天からは提供されないデータとして店舗の評価データがあるが，ネット市場においてはこれが需要量を決定づける重要な要因の一つであると考えられるため，分析対象に選んだ店舗のWebページから直接評価データを収集している．十分な評価データを収集するにはさらに時間が必要である．
一方，ネットワークの安定化の理論を用いて，地域の価格が安定化するプロセスを表現する数理モデルを構築し，数値例を通してその特長や有効性について検討した結果を論文として公表することができた．
また，比較的小さな商圏で，大規模な小売りと地産地消型の小規模な小売りが共存しうることを説明するためのミクロ経済モデルを構築し，その成果も論文として公表した．これは需要量が価格だけではなく，品揃えなどの影響も受ける場合の均衡を求める研究であり，ネット市場における需要量が価格だけでなく，店舗の信用力などの要因によっても影響されることを表現することを念頭に置いている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
基本的には前年度の継続であり，商品データのテキストマイニングにより有益な指針を得るためのコーディングルールの模索，また同じ目的での適切な外部変数の選択などを行う．同時並行して，店舗の信用力を表現するための基礎データとして店舗の評価データを各店舗のWebページから収集するという作業も継続して行う．
また，各地域の価格の安定化については，地域の小売店舗間の競争にネット市場が参入した場合の均衡について分析を行うことを計画している．
|
| Causes of Carryover |
研究代表者が担当している楽天トラベルにおける宿泊施設評価，楽天市場における商品評価の前処理である集計に要する時間は非常に長時間を必要としたため，当初予定していた国際会議での発表を見送った．これにより次年度使用額が生じた．
これに対して，研究分担者のひとりは，当該年度で特命教授の任期が終わるために残務整理に追われ，予定していた出張の一部を断念した．これにより，次年度使用額が生じた．
|
