| 研究課題/領域番号 |
18K01901
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07090:商学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
玉置 了 近畿大学, 経営学部, 准教授 (40434849)
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| 研究分担者 |
若林 靖永 京都大学, 経営管理研究部, 教授 (70240447)
堀川 宣和 星城大学, 経営学部, 講師 (20761604)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | アイデンティティ / SNS / 画像投稿 / 共感 / 内容分析 / リアクション / 機械学習 / ディープラーニング / テキストマイニング / 画像認識 / テキスト分析 / 観光 / デジタル / ソーシャルメディア / 消費者行動 / デジタルメディア |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，SNSにおいて共感やアイデンティティの支持の意味を持つリアクションである「いいね」の促進要因を実証的に解明した。本研究はSNSから収集したテキストに深層学習を適用し特定のテーマに関する投稿を抽出する手法と投稿内容についてテキストはLIWC2015による数量化，画像は物体検出とトピックモデルの適用によりその意味内容の抽出と数量化を行う手法の開発を行った。これらの手法をSNSの画像投稿の内容分析に適用し，京都の観光に関するツイートの内容分析を通じて，読者の共感や投稿者へのアイデンティティの支持としていいねを促す要因の1つに投稿のエピソード性があることを解明した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，消費者の画像や1クリックでのリアクションという現代的な消費者の情報発信を解明をした点に本研究の学術的意義がある。またSNS上のリアクションを通じた関係の解明は近年のマーケティングや社会課題の解決に向けた市民行動の促進という社会的意義をもつ。さらに，自己表現や個性化，価値観や感情の共有が今日の消費の動因となる中で，本研究はSNSでの多様な表現手法を用いた自己表現とリアクションがその自己表現の支持となることを提示した。また本研究は，大規模なSNSデータに対して，機械学習・深層学習を用いて消費者行動を解明したという点でも学術的・社会的意義をもつものである。
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