| 研究課題/領域番号 |
19K01970
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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 | 明治学院大学 |
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研究代表者 |
齊藤 嘉一 明治学院大学, 経済学部, 教授 (50328671)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / いいね / 投稿スタイル・マッチング / フォロー / プロファイル・マッチング / 属性マッチング / 社会的紐帯 / レビュー有用性 / いいねボタン / いいね意思決定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，消費者情報処理の観点から何がいいねを生み出すかを明らかにする。いいね意思決定プロセスの鍵要因は，(1) 外部情報としてのクチコミ，(2) 内部情報としての社会的紐帯，(3) 心理的コストの大きさを規定する受信者の心理的特性である。このような整理に基づいて，属性マッチング仮説（自分が過去に投稿したクチコミと類似したクチコミにいいねしやすい），および社会的紐帯による調整仮説（社会的紐帯を持つ他者よりも，見知らぬ他者が発信したクチコミのいいね意思決定において，属性マッチングはより大きな効果を持つ）を設定し，これらを検証する。
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| 研究実績の概要 |
本年度は，これまでに取り組んできた日本のクチコミサイトのデータを用いた観察的研究のブラッシュアップと，質問紙調査の実施に向けたパイロットスタディを行なった。本研究の主な目的は「自らが過去に投稿したクチコミとよく類似した属性を持つクチコミに対していいねしやすい」という投稿スタイル・マッチング仮説を検証することである。
観察的研究における課題の一つは，マッチングをどのように操作化するかである。これまでの研究においても，いくつかのマッチング測度を用いて結果の頑健性を検討してきたが，査読者からの提案を受け，過去に試してきた測度とは別の代替的マッチング測度を用いてマッチングを測定した。このマッチングの測定値を用いてモデルを推定した結果，どの測度を用いるかにかかわらず，投稿スタイル・マッチングは頑健であることが示された。
前述のように，クチコミサイトのデータを用いた観察的研究では，クチコミ属性に基づいて投稿スタイル・マッチングをどのように操作化するかが課題となっている。この課題に対する一つのアプローチは，様々な代替的測度を用いてモデルを推定し，どの測度を用いるかにかかわらず投稿スタイル・マッチングを支持する結果が得られることを確認していくことである。もう一つのアプローチとして，消費者によって知覚される投稿スタイル・マッチングの程度を直接測定し，これといいねとの関係を検討することが考えられる。そこで，質問紙調査に向けたパイロットスタディとして，知覚された投稿スタイル・マッチング，即ち，自分が過去に投稿してきたクチコミと提示されたクチコミとの間での投稿スタイルの類似性についての知覚を直接測定した。そこでは，いいね意図，処理流暢性も併せて測定された。媒介分析の結果，知覚されたマッチングは処理流暢性を部分的に媒介して，いいね意図に影響を及ぼすという結果を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
観察的研究は順調に進展している。実験的研究はコロナの影響などで遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
パイロットスタディを行うことで，質問紙調査によって実験室実験と同等の成果が得られる目処がついた。今後は実験室実験よりも質問紙調査を優先して経験的証拠を積み重ねていく。
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