| 研究課題/領域番号 |
19K12231
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
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| 研究分担者 |
吉田 健一 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40344858)
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40431663)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | テキストマイニング / 自然言語処理 / 感情分析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，インターネット上に多くの言語で書き込まれた口コミ情報を分析し，多国における顧客の真のニーズを抽出することを目的に実施した．けれども，コロナ禍に実施したため，海外の口コミ情報に関する現地の方々が抱くポジティブ・ネガティブの情報に関する現地調査が十分に実施できなかった．
けれども，タイ語と英語に関しては，国民性などを考慮したポジティブ・ネガティブの情報を取得できることが示唆される研究成果を得た．また，本研究で得られた成果を用いて，教育におけるアンケートの自由記述分析や商品分析など様々に適用し，提案手法でニーズ把握が出来る可能性があることを確認し，その成果を国際論文などに公表した．
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| 自由記述の分野 |
テキストマイニング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，ただ単に記載内容を理解し，その文中から顧客ニーズを取得するだけでなく，その言語を母国語とする人たちの国民性を考慮して，記載文から感性情報やニーズを把握することにある．
特にタイ人における，人前では他人の悪口を記載しないという国民性から，文面の表層は褒めているポジティブな文書であっても，その裏を読むような思考ロジックがあることを確認し，この国民性を反映するニーズ抽出に取り組んだ．本アルゴリズムの精度が向上すれば，真のニーズが容易に取得できるので，社会的意義は大きいと言える．
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