| 研究課題/領域番号 |
19K12231
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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 | テキストマイニング / 自然言語処理 / 感情分析 / 感性情報 / 多言語 / キーワード検索 / データ抽出 / 感性情報抽出 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，これまで質問紙調査にて市場調査していた情報を学習することで，顧客ニーズ抽出・学習アルゴリズムを実現する．
提案したアルゴリズムが実現すると共にその精度が向上すれば，手間のかかる質問紙調査を行うことなく，顧客の真のニーズが取得できると共に，その推移などを予測する事も可能となる．また学術的には，多国間の顧客ニーズの取得や比較検討が可能となる．さらには，多国の顧客ニーズが同時に取得できるため，顧客情報学の分野だけでなく，認知心理学など多くの学問分野で利用可能な基礎情報の収集が可能となり，学術振興の一助となるであろう．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，インターネット上に多くの言語で書き込まれた口コミ情報を分析し，多国における顧客の真のニーズを抽出することを目的に実施した．けれども，コロナ禍に実施したため，海外の口コミ情報に関する現地の方々が抱くポジティブ・ネガティブの情報に関する現地調査が十分に実施できなかった．
けれども，タイ語と英語に関しては，国民性などを考慮したポジティブ・ネガティブの情報を取得できることが示唆される研究成果を得た．また，本研究で得られた成果を用いて，教育におけるアンケートの自由記述分析や商品分析など様々に適用し，提案手法でニーズ把握が出来る可能性があることを確認し，その成果を国際論文などに公表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，ただ単に記載内容を理解し，その文中から顧客ニーズを取得するだけでなく，その言語を母国語とする人たちの国民性を考慮して，記載文から感性情報やニーズを把握することにある．
特にタイ人における，人前では他人の悪口を記載しないという国民性から，文面の表層は褒めているポジティブな文書であっても，その裏を読むような思考ロジックがあることを確認し，この国民性を反映するニーズ抽出に取り組んだ．本アルゴリズムの精度が向上すれば，真のニーズが容易に取得できるので，社会的意義は大きいと言える．
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