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2020 年度 実績報告書

深層学習によるソーシャルメディア情報を組み込んだマーケティングモデルの開発

研究課題

研究課題/領域番号 18J20698
研究機関東北大学

研究代表者

五十嵐 未来  東北大学, 経済学研究科, 特別研究員(DC1)

研究期間 (年度) 2018-04-25 – 2021-03-31
キーワード社会ネットワーク分析 / カスタマーレビュー / トピックモデル / 単語埋め込みモデル / ベイズモデル
研究実績の概要

本年度は、課題研究の最終年度であり、これまでの成果をまとめて学術誌に研究論文として投稿するとともに、海外発表も精力的に行い、研究成果の周知に努めた。
まず、前年度までに取り組んでいた、ソーシャルメディア上のテキスト情報を考慮した社会ネットワークモデルの研究に関して学術論文にまとめ、国際統計誌に投稿した。そこで行った、シミュレーション実験によるモデルの正当性の検証と実データを用いた実証分析が高く評価され、受理されるに至った。また、本論文で残された課題として、ノード次数の異質性を考慮したモデリングにも取り組み、新たなシミュレーション実験と共にアップデートした実証分析の結果をまとめ、国内の統計誌に投稿、改訂を経て受理された。
また、ネットワーク分析モデル以外のプロジェクトとしては、前年度より続いているカスタマーレビュー分析の研究を行った。まず一つ目に取り組んだものは、教師ありトピックモデルの解釈性向上に取り組んだ研究である。カスタマーレビューを分析するにあたって、教師ありトピックモデルは強力なツールとなっているが、必ずしも推定結果から得られるトピックが解釈可能であるという保証はない。そこで、本研究では、製品属性を代表する単語にラベルを事前に割り振り、そのラベルをモデルの推定に反映させることでトピック解釈性能の向上に取り組んだ。この成果は、ワーキングペーパーとして公開されており、現在投稿準備を進めている。
さらに、上述した教師ありトピックモデルによるカスタマーレビュー分析モデルと、機械学習においてテキストデータの分析手法として多くの成功事例を収めている単語埋め込みモデルを組み合わせた新しいマーケティングモデルの開発にも取り組んだ。本研究については、まだ残された課題もあるものの、分析モデルの定式化と推定手法の導出、及び実証データに対する分析例をワーキングペーパーにまとめて公開している。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (8件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件)

  • [国際共同研究] University of Maryland(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      University of Maryland
  • [雑誌論文] ソーシャルメディア上のテキスト情報を考慮した社会ネットワーク分析モデル―次数異質性モデルへの拡張―2021

    • 著者名/発表者名
      五十嵐未来、照井伸彦
    • 雑誌名

      統計数理

      巻: 69(1) ページ: -

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Characterization of topic-based online communities by combining network data and user generated content2020

    • 著者名/発表者名
      Igarashi Mirai, Terui Nobuhiko
    • 雑誌名

      Statistics and Computing

      巻: 30 ページ: 1309-1324

    • DOI

      10.1007/s11222-020-09947-5

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Interpretable Perceived Topics in Online Customer Reviews for Product Satisfaction and Reader Helpfulness2020

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi, Aijing Xing, and Nobuhiko Terui
    • 雑誌名

      Data Science and Service Research Discussion Paper

      巻: 112 ページ: 1-31

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Customer Review Analysis Using Word Embedding Model Considering Text Topics2020

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi, P. K. Kannan, and Nobuhiko Terui
    • 雑誌名

      Data Science and Service Research Discussion Paper

      巻: 115 ページ: 1-21

    • オープンアクセス
  • [学会発表] Topic Model with Dynamic Hierarchical Structure Considering Social Influence2021

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi, Kunpeng Zhang, P. K. Kannan, and Nobuhiko Terui
    • 学会等名
      第21回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計
  • [学会発表] A Dynamic Topic Model for Social Influence of User Generated Contents on Social Media2020

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi, Kunpeng Zhang, P. K. Kannan, and Nobuhiko Terui
    • 学会等名
      Webinar of Bayesian Econometrics
    • 国際学会
  • [学会発表] Beyond the Bag-of-words: Customer Review Analysis Using Word Embedding Model Considering Text Topics and Sentiments2020

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi, P. K. Kannan, and Nobuhiko Terui
    • 学会等名
      ISMS Marketing Science Conference
    • 国際学会

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公開日: 2021-12-27  

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