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| 日本マーケティング学会 カンファレンス・プロシーディングス Vol.14 |
| 自然言語処理モデルを用いたSNSユーザー生成コンテンツの構造的把握 |
| ― 瀬戸内国際芸術祭に関するSNS投稿を例に― |
| GONG Haoran 元・新潟大学大学院生 |
| 発行： |
| 分類：一般報告 |
| 掲載形態：要約 |
| 要約 ： 本研究は,自然言語処理ﾓﾃﾞﾙを活用し,SNS上のﾕｰｻﾞｰ生成ｺﾝﾃﾝﾂ(User Generated contents:UGC)の話題を分類,定量的に把握することを目的とする｡近年,ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ上のUGCを用いた観光行動分析が注目されており,潜在的ﾃﾞｨﾘｸﾚ配分法(Latent Dirichlet Allocation:LDA)などを用いた話題の分類が行われた｡本研究では,さらに言語処理ﾓﾃﾞﾙSentence-BERTを用いた多ﾗﾍﾞﾙ分類ﾓﾃﾞﾙを構築し,量的なｱﾌﾟﾛｰﾁを試みた｡分析対象としては,地域ｲﾍﾞﾝﾄの代表例である瀬戸内国際芸術祭に注目し,その芸術祭の代表的な地区(直島･小豆島･豊島)に関するUGCを収集した上で,各ｺﾝﾃﾝﾂを分析した｡その結果,瀬戸内海国際に関するUGCの中で,主に五つの話題がある(ｸﾞﾙﾒ,交通,芸術祭,風土,島巡り活動)ことを明らかにした｡代表的な地区では芸術祭や島巡り活動に関するｺﾝﾃﾝﾂが全体的に多く見られた一方で,小豆島では芸術祭への言及が他の島に比べて相対的に少ないといった,地域ごとのｺﾝﾃﾝﾂ傾向の違いが確認された｡本研究は,自然言語処理ﾓﾃﾞﾙを用いてUGCの構造を定量的に把握する枠組みを提示するとともに,問題発見や地域ﾌﾞﾗﾝﾄﾞ構築に実務的な示唆を提供するものである｡ |
| 謝辞 ： 本研究の遂行および学会発表にあたり、多大なるご指導とご助言を賜りました共立女子大学の長尾雅信先生に心より感謝申し上げます。研究の方向性から実証分析の方法に至るまで、丁寧かつ的確なご指導をいただき、本研究を形にすることができました。また、日頃より温かい励ましと貴重なご助言を頂戴し、研究活動を継続する上で大きな支えとなりました。ここに深く御礼申し上げます。 |
| キーワード ： UGC分析 ソーシャルリスニング 比較分析 地域ブランド 観光行動分析 |
| ページ ： p. |
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