| 研究課題/領域番号 |
17K15327
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
経営・経済農学
|
|---|
| 研究機関 | 千葉大学 |
|---|
研究代表者 |
矢野 佑樹 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 講師 (40618485)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 消費者意識 / ニーズ / テキストマイニング / チャット / 農産品 / 植物工場 / ゲノム編集食品 / 情報提供 / 共起ネットワーク / 葉物野菜 / ネットワーク分析 / 消費者ニーズ / チャット形式 / 農業経済学 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，農産品に対する消費者のイメージやニーズを解明するための手法として，オンライン掲示板やチャット形式のインタビューによる調査と共起ネットワーク分析を組み合わせる方法が有用であることを示した。具体的には植物工場野菜を事例とし，一部の消費者がネガティブイメージを持っており，それを改善するには，信頼度の高い生産者や専門家によって「人工光でも野菜がしっかり育つ理由」を解説してもらうことが重要であることを明らかにした。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的な貢献としては，近年，統計物理学の分野で発展しているネットワーク内のコミュニティ抽出法を，多くの消費者から得られた自由記述回答文の分析に適用し，頻出する話題をシステマティックに抽出することに成功したことが挙げられる。社会的な貢献としては，近年注目を浴びている植物工場野菜に対する消費者のイメージや情報ニーズを明らかにしたことが挙げられる。また，情報提供の際には，情報源の信頼度が重要な役割を果たすことを示した。
|
