研究課題/領域番号 |
21K13386
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分07090:商学関連
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研究機関 | 関西大学 (2022) 東洋大学 (2021) |
研究代表者 |
李 振 関西大学, 商学部, 准教授 (30759923)
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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 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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キーワード | 自然言語処理 / トピックモデリング / Green Consumer Behavior / 内容分析 / Bibliometric analysis / 社会的役割 / テキストマイニング / テイストマイニング / 計量書誌学 / 社会的要因 / 環境配慮消費行動 / デジタル社会 / マーケティング・サイエンス / 消費者行動モデル / eクチコミ |
研究開始時の研究の概要 |
本提案の研究では、データサイエンス技術を適用することで、従来非構造化で定量化できないeクチコミの内容について様々な角度から定量化を試み、そして消費者の購買行動との関係を科学的に明らかにする。こうした基礎理論を確立することで、新しい知見に基づいた効果的な消費者行動の理解を目指す。
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研究実績の概要 |
この研究は、多様な自然言語処理手法を用いて、消費者が発信するeクチコミの内容特徴を解析し、それに消費者行動測定モデルを加えることで、eクチコミの内容と消費者行動との因果関係を明確化することを目的としている。 2022年度には、環境に配慮した消費者行動(Green Consumer Behavior; GCB)における社会的役割を中心に、複数のデータベースと多様な自然言語処理手法を使用して分析を試みた。具体的に、近年ではGCBについて大きな注目を集めているが、これまでの研究は消費者の心理や態度に焦点を当てたものがほとんどであり、GCBにおける社会的役割に関する論文はまだ限られており、関連するレビュー研究が更に欠けている。そこで、本研究では多様な自然言語処理手法を用いて、GCBにおける社会的役割に関連するeWOMと439件の関連論文を調査・レビューし、定量的および定性的な分析を通じて、理論、社会的要因、研究トピック、およびトピックの傾向について包括的な知見を示した。さらに、従来のコンテキストとデジタルコンテキストの研究の違いも分析した。研究の結果からは、2014年以降、GCBの研究が急速に成長していることが明らかになり、主観的規範、社会的影響、文化、マーケティングの影響、およびソーシャルメディアの影響がGCBの主な要因であることが示された。また、計画行動理論(TPB)と消費価値理論(TCV)に関するトピックが高い注目を集めていることが明らかになった。そして、従来のコンテキストでは、政策や文化などのマクロな社会的要因を使用してGCBを予測する傾向があった一方、デジタルのコンテキストでは、信号理論やコミットメント信頼理論がより注目されており、オンラインプラットフォームやグリーンホテルに関する研究の関心が最近高まっている。 本研究の成果は、国際ジャーナルIJCSに掲載されました。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
2022年度は計画通りに、既存データによる確認分析と階層的トピックモデリングを行った。具体的に、LDAに基づいたトピックモデリングを用いて、1つの単語は複数のトピックに確率的に 関連すると想定し、すべてのeクチコミを構成する複数の潜在的なトピックの確率分布を推定しながら、各トピックに関連する単語の組合せを明らかにしている。また、潜在的トピックに階層構造が存在すると仮定し、その階層関係を確認することで解析精度を上げ、そしてベンチマークである潜在意味解析の結果と比較した上で、トピックごとの割合、重要度、集中度、異質性等の指標の開発に取り組んだ。
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今後の研究の推進方策 |
2023年度は従来の感情分析を基に、個々の単語の感情を理解した上で、単語の確率的組合せから各潜在的トピックに関する感情を測定していく。そして、これによって得られた感情測定結果をeクチコミのスコア等の数値指標と比較し、パラメータを修正しながら測定精度を高めていく予定である。
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