• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 実績報告書

機械学習を応用した顧客エンゲージメント行動分析のための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 22KJ0336
配分区分基金
研究機関大阪大学

研究代表者

五十嵐 未来  大阪大学, 経済学研究科, 講師

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
キーワードユーザー生成コンテンツ / 消費者行動モデル / ベイズモデル / テキスト解析 / ネットワークデータ
研究実績の概要

本研究では、ソーシャルメディアでのコンテンツ生成やeコマースサイトでのカスタマーレビュー投稿といった、顧客エンゲージメント行動と呼ばれる消費者行動の駆動要因および周囲へ与える影響を解明するためのモデル開発および実データへの応用分析を行っている。最終年度である本年度は、ソーシャルメディアでのコンテンツ投稿に関するモデリング研究についてこれまでの成果をまとめ、当該分野でのトップジャーナルに位置する海外学術雑誌に投稿した。当該論文では、トピックモデルと呼ばれる統計モデルを用いて、ソーシャルメディア上でフォロー関係にあるユーザーが投稿したコンテンツによって自分自身が投稿するコンテンツの内容が変化するといった構造を明示的に取り込んだモデルを開発し、その推定法とともに実際のソーシャルメディアデータに適用してその推定結果と活用法について議論した。eコマースサイトでのカスタマーレビューに関する研究も同時並行で行っており、残念ながら論文投稿には至らなかったが、近年盛んに研究が行われている深層学習モデルとトピックモデルを融合させた分析手法によるカスタマーレビュー分析について、議論を深めることができた。その成果の一部は、先のコンテンツ投稿モデルの比較モデルとして部分的に反映されており、両研究プロジェクトを並行して進めていたことによる相乗効果も見られている。研究課題期間中の完成とはならなかったが、今後も引き続きカスタマーレビュー分析に関する研究も進めていき、論文完成と学術誌への投稿を目指していく。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2024 2023 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 学会発表 (4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
  • [学会発表] ガウス過程を用いたコンテンツ生成および消費モデル2024

    • 著者名/発表者名
      五十嵐未来
    • 学会等名
      第24回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計
  • [学会発表] ユーザーごとの動的異質性を考慮したコンテンツ生成および消費行動モデルの構築2023

    • 著者名/発表者名
      五十嵐未来
    • 学会等名
      2023年度統計関連学会連合大会
  • [学会発表] A Coevolution Model of Network Formation and Content Generation on Social Reading Platform2023

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi
    • 学会等名
      64th ISI World Statistics Congress
    • 国際学会
  • [学会発表] A Co-evolution Model of Network Formation and Content Generation2023

    • 著者名/発表者名
      Mirai Igarashi
    • 学会等名
      45th ISMS Marketing Science Conferene
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2024-12-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi