ライフログ情報を利用する推薦サービス利用意向の分析(Web情報システム,<特集>ライフログ処理技術とその活用システム論文)
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概要
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推薦などの個人化サービスでは,ユーザの購買履歴やWeb閲覧履歴等のライフログ情報を利用してユーザの嗜好等を推定し,個々のユーザに適応したサービスを実現している.システムが自分の購買履歴等の情報を収集・利用することについて,漠然とした懸念を感じているユーザも多く,米国を中心とした調査では,インターネット上のプライバシーに関する懸念がサービスの利用意向に負の影響を与えることが示されている.我々は,ライフログ等のパーソナルな情報を利用する個人化情報サービスの利用意向とパーソナル情報の二次利用の受容性に関する大規模なインターネット調査を実施した.調査においては,様々な属性をもつ模擬サービスを60種類構築し,4,000名を超える被験者に対してサービスを体験してもらった後にアンケートを行った.本論文では,そこで得られたデータに構造方程式モデリングを適用して,推薦サービスの利用意向に影響を与える因子の分析を行った結果について報告する.
- 2012-04-01
著者
-
本村 陽一
(独)産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究センター
-
本村 陽一
独立行政法人産業技術総合研究所
-
本村 陽一
電子技術総合研究所 情報科学部 情報数理研究室
-
麻生 英樹
産業技術総合研究所
-
竹中 毅
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
-
小野 智弘
KDDI研究所
-
麻生 英樹
(独)産業技術総合研究所
-
小野 智弘
(株)KDDI研究所
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
-
麻生 英樹
産業技術総合研 情報技術研究部門
-
土生 由希子
KDDI研究所
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
-
竹中 毅
(独)産業技術総合研究所サービス工学研究センター
-
竹中 毅
産業技術総合研究所サービス工学研究センター
-
竹中 毅
独立行政法人産業技術総合研究所サービス工学研究センター
-
竹中 毅
(独)産業技術総合研究所 サービス工学研究センター
-
小野 智弘
(株)kddi研究所知能メディアグループ
-
高崎 晴夫
(株)KDDI総研
-
土生 由希子
(株)KDDI研究所
-
竹中 毅
独立行政法人産業技術総合研究所
-
竹中 毅
東京大学
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