| 研究課題/領域番号 |
25330132
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| 研究機関 | 尾道市立大学 |
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研究代表者 |
高山 毅 尾道市立大学, 経済情報学部, 教授 (70275402)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 携帯端末 / レコメンデーション |
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| 研究実績の概要 |
まず、コミュニティ機能を用いた、商品群の絞り込みについて検討した。一般にソーシャルメディアでは，フォーマルなビジネスよりも肩の力を抜いたインフォーマルな形で，様々な話題が順不同に発生する．まったく制約なしでは推薦処理の軽便化が困難なので，候補となる商品群をある程度絞り込む．ソーシャルメディアでは，特定のテーマに興味を持つ利用者が参加し，自由に情報や意見を書き込んで交流できるコミュニティ機能を持つ場合が少なくない．そこでこのコミュニティ機能を用いて話題を限定し，レコメンデーションを行なう商品を絞り込む．
次に、どういう状況が理想的かを検討し、以下の４項目を得た。(1)レコメンデーションの宛て先となる，あるアクティブユーザが居た時に，どんな商品の購入を望んでいるかが，リアルタイムで把握できれば望ましい．(2)レコメンド対象は，複数の商品群でも構わないが，商品単位で購入を望んでいる度合いがわかれば，より望ましい．(3)ここにおいて，レコメンデーションをする側(業者側)とされる側(アクティブユーザ)で，どの商品かという認識に齟齬があってはならず，正確に情報共有されることが望ましい．(4)以上３点に寄与する以外の文面は，邪魔になる危険性があるので，できる限り少ない方が望ましい．
前項(1)～(4)を満たすソーシャルメディアの一例として，コンビニエンス・ストアL社のFacebookページがある．当該Facebookページでは，L社側から特定の商品を紹介する投稿が商品名＋画像付きでなされる．まず単純に，投稿に対して「いいね！」をクリックしたユーザは，好意的反応を示したと考えられる．「コメント」を書き込んだユーザは，「いいね！」よりも更に強い反応を示したと考えられる．試行的に，3/3(火)AM11:00～3/5(木)PM5:05までに発生した96件のコメントを分析した．
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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
１年目の遅れが、現在も尾を引いてしまっている。学内の雑務に多くの時間を取られてしまった。
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| 今後の研究の推進方策 |
３年目は、本研究により多くの時間を投じて、推進を強化したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究全体の進捗の遅れが取り戻せておらず、予定が来年度に後ろ倒しになってしまっているため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
遅れを取り戻しつつ、研究を推進していく。
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