| 研究課題/領域番号 |
18K01901
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
玉置 了 近畿大学, 経営学部, 准教授 (40434849)
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| 研究分担者 |
若林 靖永 京都大学, 経営管理研究部, 教授 (70240447)
堀川 宣和 星城大学, 経営学部, 講師 (20761604)
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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 | SNS / リアクション / 機械学習 / ディープラーニング / テキストマイニング / 画像認識 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，昨年度より取り組んでいたSNS上の画像投稿に対するリアクションに関する研究を行った。当該研究は，Twitterよりkyotoのキーワードでダウンロードした京都観光に関する画像付きツイートに対して「いいね」がクリックされる要因を解明するものである。本研究では，文献研究を通じて，SNSへの画像投稿は，コンテンツの有用性の向上や拡散，旅行者の心理への影響，観光地や宿泊施設のブランディングへの影響することを示した上で，その影響力を確かにするためには読者の反応が必要であることに研究課題を設定し，自伝的記憶の理論からエピソードを表現するツイートがいいねを促進するという仮説に基づいた調査を行った。Twitterからkyotoのキーワードでダウンロードしたツイートに対する深層学習を用いた文書分類を開発し京都観光に関するツイートを抽出した。次に，抽出されたツイートに添付された画像に対しGoogle社が提供する物体認識のAPIとトピックモデルを適用し，添付画像の内容による分類とその各分類に当てはまる得点を各ツイート画像に付与した。テキスト部分の内容はLIWCを用いてテキストに含まれる主体や動作，感情を得点化した。ツイートをいいねの数が全体の中央値を超えるツイートとそれ以下のツイートの2群に分類し，ロジスティック回帰分析によっていいねが多く得られるツイート群に含まれる画像内容の特定を行った。Google社のAPIにより画像に含まれる人物の感情認識も行い，いいねの大小による感情性の比較を行った。その結果，いいねが多い画像投稿には，テキスト部分にエピソードを示す単語が含まれ，画像には投稿者の経験や感情を示すエピソード的な表現が含まれていることが明らかになった。この結果と自伝的記憶の理論に基づいて，画像投稿とエピソード的な画像投稿に対するいいねが観光地のマネジメントに与える意義を検討した。
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