| Project/Area Number |
21K13386
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Kansai University (2022-2023)
Toyo University (2021) |
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Principal Investigator |
李 振 関西大学, 商学部, 准教授 (30759923)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 自然言語処理 / トピックモデリング / 内容分析 / テキストマイニング / 広告研究 / デジタルマーケティング / ソーシャルメディア / コンテンツマーケティング / Green Consumer Behavior / Bibliometric analysis / 社会的役割 / テイストマイニング / 計量書誌学 / 社会的要因 / 環境配慮消費行動 / デジタル社会 / マーケティング・サイエンス / 消費者行動モデル / eクチコミ |
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| Outline of Research at the Start |
本提案の研究では、データサイエンス技術を適用することで、従来非構造化で定量化できないeクチコミの内容について様々な角度から定量化を試み、そして消費者の購買行動との関係を科学的に明らかにする。こうした基礎理論を確立することで、新しい知見に基づいた効果的な消費者行動の理解を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
この研究は、多様な自然言語処理手法を用いて、消費者が発信するeクチコミの内容特徴を解析し、そこに消費者行動測定モデルを加えることで、eクチコミの内容と消費者行動との因果関係を明確化することを目的としている。
2023年度には、インフィード広告が消費者行動に与える影響とeクチコミに基づいたライブコマースの成果予測に焦点を当てた。インフィード広告については、多様な自然言語処理手法を用いた効果分析を実施し、インフィードネイティブ広告の独自の特徴とその効果を明らかにした。この成果は2023 Global Marketing Conferenceで報告され、国際ジャーナルに投稿中である。
ライブコマースの研究では、45ブランドから収集した1か月分のライブストリーミングコメント（LSCs）のデータを分析し、その性質、時間的分布、動機を明らかにした。また、LSCsが消費者の継続的エンゲージメント行動を予測するフレームワークを構築し、仮説を検証した。この研究は2024 Asia-Pacific Marketing Conferenceで採択され、国際ジャーナルへの投稿が予定されている。
これらの研究成果は、eクチコミと消費者行動の関係をより深く理解し、マーケティング戦略に活用するための基盤を提供する。さらに、広告の新たな課題への対応や、ライブコマースを通じた消費者のエンゲージメント強化についての知見を提供することで、実務への応用が期待される。
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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
2023年度は計画通り、感情分析とその階層化を行い、トピックごとの感情分析を進めてきた。具体的には、従来の感情分析を基に、個々の単語の感情を理解し、単語の確率的組み合わせから各潜在的トピックに関する感情も測定した。また、得られた感情測定の全体的な結果とトピックごとの結果をクチコミのスコア等の数値指標と比較し、パラメータを修正しながら測定精度を向上させた。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は以下の3点を中心に研究を進める予定である。
1. マーケティングの川下効果として、定量化されたeクチコミの内容と消費者の購買行動との因果関係を科学的に明らかにする。
2. eクチコミの内容に消費者の反応データや実際の購買履歴データを統合し、eクチコミが消費者の購買行動や意思決定に及ぼす影響を適切な統計モデルで測定する。
3. 推定結果を異なる市場・製品間で比較し、その知見に基づいて消費者行動を理解する。
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