2018 Fiscal Year Annual Research Report
Visualization by text mining : Semantic Attributes Preferred in Innovation Diffusion
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17K13787
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
竹岡 志朗 大阪市立大学, 大学院経営学研究科, 経営学研究科付属先端教育センター特別研究員 (70711555)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | テキストマイニング / 機械学習 / 相対的競争優位 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は商品カテゴリー（テーマパークや水族館のような施設）における諸属性の有無や高低が、個々の商品の魅力、つまり競争優位性にどのように影響しているのかを明らかにすることを目的とした。 本研究の特徴は、商品カテゴリーを構成する諸属性を意味的属性、つまり定量的に把握可能な外形的属性ではなく、消費者が使用の中で形成する意味的側面という観点からとらえ、またその諸属性が競争力に与える影響を明らかにしようとする点にあった。
これを明らかにするために、本研究ではテキストマイニング、特に近年世界的に注目を集めているニューラルネットワーク技術に基づく分散表現テキストマイニングを用い、分析対象としてはインターネット上にあるクチコミデータを用いた。
分析に消費者のクチコミという体験に基づく言葉を学習データとして用いていることで、これまでの外形的評価基準(敷地面積や入場料金のようなもの)とは異なる、消費者の心理的体験によって生まれた内的評価基準に基づいて用いられた言語表現を分析に使用できるという利点が生まれた。またコンピューターの性能の向上と研究者自身が開発した分析ソフトによって総当たりでクチコミ中に出現する概念間の関係を調査することができたため、これまでには発見できなかったような属性が競争力に重要な影響を与えていることを発見することができた。これは、アンケートを用いた調査のようにあらかじめ項目を決める必要がなく、その恩恵として意外な結果が出ることも期待できることを明らかにする成果である。
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