2019 Fiscal Year Research-status Report
多言語口コミ情報の分析による顧客ニーズ抽出・学習アルゴリズムの開発と応用
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19K12231
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 健一 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40344858)
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40431663)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 自然言語処理 / 感性情報 / データ抽出 / キーワード検索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，インターネット上の口コミ情報の収集や質問紙調査で得た顧客の声から，多国における顧客の真のニーズを抽出すること，顧客の真のニーズの推移を把握すること，および，国毎の顧客ニーズの関係性を明らかにする顧客ニーズ抽出・学習アルゴリズムを実現ことを目的に実施している．
口コミ情報収集モジュールは，特定のWebサイトを周回し情報を収集するクローラとキーワード抽出で構成する方針で実施した．キーワード抽出においては，マーケ指標辞書を入力とすることとして実施した．対象のサイトはTwitterとして実現した．まずはこのモジュールを日本語およびタイ語について実施した．日本語においては順調に収集できることを確認した．その後，タイ語に対して実施した．しかし，Twitter内においては，データ数も少なく，感性情報が取得できる書き込みが少ないことが判明した．現地にて調査した結果，タイではTwitterよりFaceBookの方が盛んであること，タイ人は公開される際には悪い評判を投稿することは稀であることが分かった．このように，タイ人の国民性が理解できたことは，本研究において大きな成果と言える．
口コミ情報分析モジュールでは，口コミ収集データ中に存在するキーワードを抽出する．抽出したキーワードは，マーケ指標辞書に登録されたキーワードか否かで分類することとしている．マーケ指標辞書は日本語でひな型を作り，各国の言葉に翻訳することで実現する方針で進めることとした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は，インターネット上の口コミ情報の収集や質問紙調査で得た顧客の声から，多国における顧客の真のニーズを抽出すること，顧客の真のニーズの推移を把握すること，および，国毎の顧客ニーズの関係性を明らかにする顧客ニーズ抽出・学習アルゴリズムを実現ことを目的に実施している．
すでに日本語においてはTwitterを中心に，十分な量と質の口コミ情報収集に成功した．またタイ語においては，TwitterよりFaceBookの方が口コミ情報が多いこと，タイ人の国民性として，公開情報には悪い感性を有する投稿は稀であることが発見できた．これは，研究の方向性は変更せざる得ない部分はあるが，本研究の目的とも合致しており十分な成果と言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
上記の通り，タイ人は国民性として，公開情報には悪い感性を有する投稿は稀であることが発見できた．これにより，悪い感性を得るためには，非公開となる情報を収集し分析することが必要であると考えている．
また，コロナウイルスの影響で，収集対象として国とのコミュニケーションが取り辛い状況になることが懸案である．そのため，対象となる国数を減らせることや，国の入れ替えが必要になる可能性は否めない．
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| Causes of Carryover |
2020年1月以降，コロナウイルスの影響で参加予定の国際会議が令和2年度へと延期になった
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