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本研究においてインターネットアンケート調査によって収集した地域ブランドデータには、ひとりの対象者から複数の競争構造モデリングに活用できるデータと分析対象地域に対する選好データを含んでいる。昨年度は地域ブランドイメージ、地域間類似性を統合し、地域ブランド競争構造モデルを開発した。さらにこのモデルに回答者居住地郵便番号、模擬選択による地域ブランド選択行動のデータを階層ベイズプロビットモデルによって統合することでジョイント・スペース・マップを作製した。これにより、アンケート回答者居住地点での地域選択確率の推定が可能となった。
上記ジョイント・スペース・マップ作製のために構築したモデルは、地域イメージと分析地までの距離を説明変数とする、階層ベイズプロビットモデルのパラメータを回答者の属性データに回帰する構造になっており、属性データをモデル推定に用いていない別の回答者に入れ替えることで、その回答者の分析対象地の選択確率が推定できる。本年度は総務省統計局の地図で見る統計から地域ごとの属性データを収集し、モデルに適用し分析対象地選択確率の予測を行い、予測力のみならずモデルの定性的な妥当性を検討した。結果としては、ジョイント・スペース・マップには回答者ごとの地域イメージも説明変数として組み込んでいたため、回答者が居ない地域での予測に問題が出てしまった。この問題を避けるために地域間の近接性だけを利用して各地点の選択確率を引き延ばしただけの予測を行うことも可能だが、より多様な地域情報を活用する形で工夫が必要である。
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