主観ランク表現を伴うeクチコミメッセージの効力差異予測に関する一考察

概要

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[概要]　近年, 消費者の商品評価に影響を与える情報源として, eクチコミメッセージが注目されている。本論文では, (1)オピニオンマイニングの分野での分類を参考に, 主観ランク表現のメッセージモデルを構築し, (2)モデル化された個々のメッセージの推論量を数値として導く計算モデルを提案する。提案の計算モデルにより, 計算された推論量の大きさの比較により, メッセージの効力の大小を消費者の商品知識の程度別に予測することが可能となる。簡単な例題について実際に推論量を計算し, 効力差異に関する未検証仮説を導いて考察を加える。[Abstract] Electronic word-of-mouth (eWOM) is one important information source that influences consumer product evaluations. This paper presents a computational model that accounts for the potency differences in eWOM messages involving subjective rank expressions, which refer to linguistic representations related to the evaluated levels of the benefits of product attributes. The computational model postulates various types of subjective rank expressions obtained using techniques from opinion mining and sentiment analysis. The unexplored behavioral hypotheses suggested by the computational model are discussed from an analytical viewpoint.