| 研究課題/領域番号 |
20K01986
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| 研究機関 | 群馬大学 |
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研究代表者 |
高橋 啓 群馬大学, 数理データ科学教育研究センター, 准教授 (70595280)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 意思決定 / 心理的効果 / Drift-Diffusion モデル |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，実際のマーケティング環境において心理的効果を考慮した新たなDDMを適用することにより，心理的効果が意思決定，特に意思決定までの時間にどのような影響を与えるかを明らかにすることである．従来の DDM は理想化された環境での適用が前提であり，選択肢間の心理的効果についてはほとんど考慮されて来なかった．これを考慮することにより，どのような選択肢集合だと意思決定までの時間が長いのか短いのかということを明らかにする．この応用としてどのような商品陳列が望ましいのかを明らかにする．
本年度は主に理論的な側面について研究を行った．
特に，心理的効果を考慮した場合，具体的には忘却，擦り込み，擦り切れについて考慮した，た Exponential Affine 系のモデリングについて行った．この結果，空間方向の分布や固定閾値の場合の解析はclosed form でおおよそ解が得られることが分かったものの，時間方向の分布についてはclosed form で解を得るのは困難であるという否定的な解決がもたらされた．また，同様に Logit Model に対応する形ではなく， Probit Modelに対応するDDMについても検討したが，こちらも否定的な解決となった．
また，来年度の実施に向け，アイカメラを購入し，それを装着させた状態で商品棚において商品を実際に選択させる予備実験までは行ったものの，コロナ禍で被験者を実験室に集めて行うことが困難となってしまったため，本実験については行なえていない．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍で被験者を実験室に集めて行うことが困難となってしまったため，本実験については行なえていないため．
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| 今後の研究の推進方策 |
実店舗での実験及びそれに対応したモデリングの改良を行う．そのため，まずモデリング面で補助情報を反映できるように改良を行う．具体的には，情報蓄積過程を表す確率過程について状態空間表現を行い，「価格を見た」，「ブランドロゴを見た」という観測情報とデータ同化手法により一体化させる．この場合，非線形非ガウス状態空間モデルとなるため，
ハイパーパラメータの推定等には，安定かつ次元の呪いを受けにくいparticle Markov Chain Monte Carlo (p-MCMC) 法を用いるものとする．
また，実店舗での実験は被験者に一定の金額を渡し，その金額内でカテゴリーを絞って購買させるため，意思決定の中断が起こりうる．このため，DDMにもこの中断を反映させるモデリングをする．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
前倒し請求によりアイカメラを購入したため．
今年度はコロナ禍の影響により海外出張を取りやめるため影響はない
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