ポスターセッション

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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.10 
テキストマイニングによる複数カテゴリーからの商品分類の試み
大方 翔貴
東北大学大学院 医学系研究科 博士課程
田邊 亜澄
東北大学 加齢医学研究所 助教
謝 明哲
東北大学大学院 国際文化研究科 博士課程
杉浦 元亮
東北大学 加齢医学研究所 教授
発行 :
報告要旨 :
消費者行動研究領域では,選択式調査の代替手法として,テキストマイニングが注目を集めている.商品分類研究に対して,テキストマイニング手法を適応する利点は,自由記述形式データに対して直接分析をおこなうことによって,選択式調査を用いることの問題点である研究者の仮説や価値観に依存しない,商品分類をおこなうことができることである.本研究では,消費者の生の声が反映されていると考えられるユーザー生成コンテンツのうちの商品レビューを分析対象に,テキストマイニング手法を適応し商品分類の応用可能性を検証することを目的とした.本研究では,Amazon.co.jpの商品レビューに対してテキストマイニング手法に基づく主成分分析と潜在ディリクレ配分法を用いて商品分類を実行した.その結果,両手法において,商品レビューから消費者目線の商品評価に基づく商品の特徴を抽出することができ,その抽出された商品評価の特徴に概ね基づく形で商品が分類されることを確認した.これらの結果から,テキストマイニング手法の適応によって,研究者の仮説や価値観に依存しない商品分類が可能であると考えられ,本研究で検討した手法の可能性を確認することができた.
キーワード : 商品分類手法 テキストマイニング ユーザー生成コンテンツ


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