| 研究課題/領域番号 |
21K01744
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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 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
横山 暁 青山学院大学, 経営学部, 准教授 (90582867)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 非対称データ / クラスタリング / マーケティングデータ / マーケティング・サイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ブランドスイッチングデータなどに代表される非対称な関係をもつデータを分析する必要性はマーケティング分野や心理学の分野で生じており，既に多次元尺度構成法や階層的・非階層的クラスター分析法が提案されているが，クラスター分析法に関しては，1つの対象が1つのクラスターに所属する手法への適用にとどまっている．しかし実際は1つの対象は複数のクラスターに所属する重複的な構造をもつと考えられる．そこで本研究では，1つの対象が複数のクラスターに所属することを許容したソフトクラスタリング手法に対して非対称データを分析可能となるような分析法を開発するとともに，実際のデータに適用することで新たな知見の獲得を目指す．
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| 研究実績の概要 |
研究3年目である2023年度は，年度の前半は前年度に引き続き非対称重複クラスター分析法のアルゴリズムの開発を中心に研究を実施した．この分析法のアルゴリズムに関して，研究開始当初は，非対称データを対称な成分と歪対称な成分に分けて対称な成分は既存の重複クラスター分析法を，歪対称成分は新たなアルゴリズムを開発する予定でいたが，前年度に当初の方法を変更して，既存の非重複な非対称クラスター分析法のアルゴリズムを基にした方法で開発を行うこととし，年度の前半に集中して開発を実施した．
アルゴリズムがおおむね完成した年度の後半には，このアルゴリズムをもとに実データへの適用し，アルゴリズムの問題点を検討するとともに，実用性に関しても検討した．
開発したアルゴリズムに関しては，日本行動計量学会第51回大会にて実データへの適用を含めた形で公表した．また，関連研究として，元の非重複なクラスター分析法の応用研究として日本分類学会第42回大会にて発表を行った．加えて，前年度末に投稿していた携帯・スマートフォンから取られるGPSログデータに関して，エリアの移動回数を非対称類似度データとみなして分析を行った研究に関して学術誌に投稿し査読審査を経て公刊された．
現在は開発したアルゴリズムに関して理論面の観点から精査し，また実データへの適用に関しては分析するデータの基礎集計を行いつつ分析を行い実データの適用の面からの検討を実施し，どちらも学会発表や学術雑誌への投稿を目指して準備を行っている段階である．
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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
前年度に開発する分析法のアルゴリズムの変更をすることとしたため，年度前半に開発作業を行った．そのため，当初2023年度に実施する予定であった学会発表や論文投稿が十分には行うことができなかった．なお，国内・国外の学会大会への参加の予定の調整が困難であったことも一因である．
1年間延長することで，これらの遅れを取り戻し，研究を遂行する予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は1年間延長という形で研究を継続する．進捗でも記載した通り，開発したアルゴリズムやその応用研究に関して，国内・国外の学会大会や学術雑誌への論文投稿を積極的に行い，研究の問題点があれば改善して，非対称長躯クラスター分析法のアルゴリズムの完成および応用研究の発展を目指す．
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