2019 Fiscal Year Research-status Report
評判情報サイトのレビュアー評価を用いた製品／サービスの適正な価値の推定
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18K11554
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| Research Institution | Toyo University |
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Principal Investigator |
山田 和明 東洋大学, 理工学部, 准教授 (80345149)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 評判情報サイト / レビュアー評価 / 製品／サービス / 価値推定 / 粒子フィルタ / レプリカ交換法 / 事前期待 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
消費者は，ECサイトなどの発展により企業や個人が提供する製品やサービスを手軽に利用できるようになった．しかし，消費者はすべての製品やサービスの詳細な情報を入手することが難しいため，それらの価値を適正に評価するのは困難である．そのため，消費者が実際に利用した製品/サービスのレビュアー評価やレビューを自由に投稿・共有できる評判情報サイトが注目されている．しかし，すべての消費者が常に正しく製品/サービスを適正に評価できるとは限らず，また，様々な評価基準を持った消費者が評価するため，評価が適正な価値から大きくズレる可能性が大きい．そこで本研究では，ユーザが投稿した多数のレビュアー評価から製品/サービスの適正な価値を推定する手法の開発を目指している．
本研究は，次の5つのパートから構成されている．(1) 実際の評判情報サイトから実データを収集・分析し，(2) 多数のレビュアー評価から製品/ サービスの適正な価値の推定手法を開発する．(3) 上記(2)の推定手法の有効性を検証するために，評判情報サイトの仮想シミュレータを作成し，(4) 上記(2)と(3)を統合した評判情報システムを開発する．(5) 上記(1)と(4)の結果を比較し，提案手法を繰り返し改善することで，多数のレビュ アー評価から 製品/サービスの適正な価値を推定する手法を確立する．
2019年度は，(1) 実際の評判情報サイトから実データを収集・分析するために，既存の評判情報サイトの調査を行った．(2)の製品/サービスの適正な価値の推定手法の開発において，レプリカ交換法を用いた粒子フィルタの推定精度の向上を試みた．また，(3)の仮想シミュレータの作成では，ユーザの事前期待の影響を考慮したシミュレータの大規模化を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2019年度は，上記5つの研究パートのうち下記の(1)，(2)，(3)を中心に進めた．しかし，購入を予定していた計算機実験用GPUワークステーションの販売が遅れたため，上記5つの研究パートのうち(4) 推定手法と仮想シミュレータの統合に遅延が発生した．そのため，開発がやや遅れている．
(1) 評判情報サイトから実データの収集・分析：評判情報サイトから実データを収集するため，既存のサイトの仕組みを分析した．そして，各サイトによってレビュアーの種類（サイト登録者／未登録者や購入者／未購入者など）が多様なため，シミュレーションで統一的に扱うための方法の検討を行った．
(2) レビュアー評価から製品/サービスの適正な価値の推定手法の開発：本研究では，多くのレビュアー評価から粒子フィルタにより適正な価値を推定する手法を開発しており，粒子フィルタの推定精度を上げるため，レプリカ交換法を用いたMCMA法を導入した．2019年度は，昨年に引き続き，推定精度の向上を図った．
(3) 評判情報サイトの仮想シミュレータの開発：消費者は，製品/サービスを利用する前の事前期待に対し，実際に得られる満足度が，事前期待 < 満足度であれば高く評価し，その逆は，低く評価することが知られている．そこで，2018年度は，事前期待を考慮したシミュレータを開発し，ユーザが繰り返し製品 /サービスを評価した場合，製品/サービスの評価とユーザの満足度の時間変化を分析した．2019年度は，ユーザ数を増やしてシミュレーションできるよう拡張し，分析方法について検討を行った．
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は，2019年度の結果を踏まえ，引き続き(1) 評判情報サイトから実データの収集・分析を進め，(2)の粒子フィルタの推定精度の向上を図り，(3)の仮想シミュレータ上で扱うユーザと製品/サービスの数を増やして実際の評判情報サイトを模擬できるよう改良する．そして，(4)において，(2)の推定手法を(3)の仮想シミュレータに統合した評判情報システムの開発を急ぎ，(5) 多様なレビュアー評価から製品/サービスの適正な価値を推定する評判情報システムを確立する予定である．
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| Causes of Carryover |
○ 次年度使用金額が生じた状況：2019年度は，新型肺炎の感染拡大の影響で，計算機実験用ワークステーションの増設用GPUなどの販売が延期となり，また，年度末に参加を予定していた学会・研究会が中止となったため，次年度使用金額が生じた．
○ 翌年度分として請求した助成金と合わせた使用計画：2020年度は，当初の計画通り，消耗品（PC周辺機器など）や研究会などの旅費，人件費，謝金，その他（学会参加費や論文投稿料など）に適切に執行する予定である．
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Research Products
(4 results)
