2018 Fiscal Year Research-status Report
Big Data Analysis in Net Market
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17K01281
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
三道 弘明 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (40167440)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菊田 健作 兵庫県立大学, 経営学部, 名誉教授 (30126487)
木庭 淳 兵庫県立大学, 経済学部, 教授 (90177882)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ネット市場 / 楽天市場 / 需要関数 / 価格 / 店舗評価 / テキストマイニング / 数理モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，ネット市場における需要関数の構造について調べるべく，楽天市場に関する評価データの分析を行った．ここでいう評価データは商品の良し悪しに関するデータであり，評価レビュー以外に，投稿日時，投稿者の年齢，性別，商品名，価格，購入目的などの属性データも利用可能である．ただし，各店舗ごとの実際の需要量に関するデータは提供されていないため，商品評価件数が当該商品の需要量の下限であると考えられる．このような考えのもと，評価件数の多い店舗に絞り，季節変動の影響をあまり受けないと考えられるサプリメントやコーヒー豆を対象とし，需要量の下限を目的変数，価格を説明変数とする回帰分析を行い，価格と需要量の下限との間に弱い相関関係を確認した．しかしながら，店舗の評価をそれぞれの店舗のＨＰから調べ上げ，５項目について５段階評価の値を収集した．商品価格だけでなく，これら店舗の評価データを説明変数に追加した重回帰分析を行ったが，当初の予想に反して店舗評価は需要量の下限にはほとんど影響しないことがわかった．このため，ネット市場における需要量に大きく影響する要因について，学生を対象にアンケートを実施し，いくつかの有益な情報を入手することができたものの，そのデータは提供されたデータの中には存在しなかった（楽天（株）に連絡してデータの提供可能性について打診したが，返事は無理とのことであった）．
以上のような研究結果を踏まえ，本年度の最終３か月間は，ゲーム理論的なアプローチに切り替えそのモデル構築を試みた．既にある程度の目途が付き，均衡解の特徴についてもいくつかの有益な性質を導き出しつつある．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
上述したように，店舗評価は需要量の下限（需要量そのもののデータは入手不能なので分析不能）にはほとんど影響を与えないことが分かり，急きょ研究方針を変更し，数理モデルの構築とゲーム理論による分析に着手している．この意味で，やや遅れが発生したものの，その遅れを2019年度に取り戻すことはそれほど困難なことではないと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
ネット市場における店舗間の競合を表現した数理モデルを構築し，ゲーム理論による分析に着手しており，これを継続するとともに，現時点で利用可能なデータに基づき，構築した数理モデルの整合性について検証を行う計画である．
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| Causes of Carryover |
共同研究者の一人である木庭が国際会議であるThe 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART) に出席するための旅費が当初の予定より安くなったことが主な要因である．それ以外には，消耗品などを購入する際に生協の価格割引などを利用したりしたことがあげられる．
木庭は，上記の50,810円を，次年度に国内，国際会議の出張旅費として消費する計画である．
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