| 研究課題/領域番号 |
18H00904
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
佐藤 忠彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40400626)
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| 研究分担者 |
領家 美奈 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (10303348)
石垣 司 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (20469597)
伴 正隆 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (50507754)
西尾 チヅル 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (80241769)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 離散選択モデル / 階層ベイズモデル / MCMC マーケティング |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，小売業，WEB上のレビューおよび行動履歴データ，クラウドファンディング等の消費者行動を対象にした消費者行動のモデル化を推進した．基本的にベイジアンモデリングの枠組みによる計量的な研究を実施した．一つ目の研究では，複数異質性（製品異質性と時点異質性や消費者異質性と製品異質性）の同時評価を可能にする階層ベイズ回帰モデルの開発を行っている．提案したモデルは，活用範囲が広く，推定のアルゴリズム自体も簡単であり，ビッグデータから詳細な情報抽出を実現するために有効に機能する．二つ目の研究では，超多数のパラメータを持つディープラーニングモデルによるeコマース上のレビューデータや行動履歴データを分析であり，消費者やユーザーの行動予測の高度化につながる．具体的には，多数のユーザーや商品の関係性をグラフ関係で表現したKnowledge-graphやグラフ埋め込み法を用いて超多数のパラメータを持つ予測モデルにより，ユーザーの好みを予測する方法を提案している．三つ目の研究では，購入型クラウドファンディングのプロジェクト（以下，PJ）を対象に研究を進めた．PJで扱われている提供物は多くの場合，一般的な小売店では購入できない．また出資者は，PJが完了するまで提供物を受け取ることはできず，受け取った提供物を評価してから再度出資することはできない．このような特性から，同提供物をBassモデルが想定する耐久財とのアナロジーとして捉え，Bassモデルと提案モデルをPJの資金調達時系列推移データに適用した．四つ目の研究では，消費者のエコロジー行動の規定要因モデルを用いて，消費者の行動が時間と共にどのように変化しているかを，追加データを収集し統計的に解析した．いずれの成果も，本研究の課題の主たる目的である，消費者の選択行動の解明に資する成果となっており，研究は順調に進展したものと判断している．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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