演繹・帰納融合型統計モデルによる消費者行動のダークマターの解明

本研究は，マーケティング分野の消費者ダークマター解明を狙いとした演繹・帰納融合型統計モデル（データ同化）の開発を目的とする．データ同化は，「演繹（シミュレーション）」と「帰納（データ解析）」の協調作業を担うプラットフォームを提供する，「演繹」と「帰納」の融合を志向するベイズ型の統計モデルである．本研究は5つのステップで進めているが，本年は，ステップ1の観測モデルの構築を中心に研究を進めている．一つ目の研究では，同一説明変数に対する複数の異質な回帰係数を同時に推定可能にする階層ベイズ回帰モデルを提案し，その有効性を明らかにしている．二つ目の研究では，消費者の心理状態の一つである解釈レベルが消費行動に与える影響の実証分析を行っている．大規模消費者パネルデータと消費者アンケートを用いて消費者の解釈レベルと価格反応係数の関係を階層ベイズモデルにより実証的に分析している．三つ目の研究では，製品画像データを用いた製品デザインの審美性評価に関する研究と，ブランドロゴ画像データを用いたロゴの流暢性評価に関する研究を行った．四つ目の研究では，企業や組織のエシカル的な取組み(ラベル表示や健康経営アクション)が，最終消費者や内部顧客である従業員にどのような影響を及ぼすかについての仮説モデルの構築と実証分析を行った．その他，上記4つの研究に加えて，POPに対する消費者の感性評価のメカニズムやカーボンフットプリントラベルに対する消費者の評価構造に関しても，アンケート調査により取得したデータに基づき解析を進めている．上述した研究群は，本研究の一つの柱である消費者行動のメカニズムを表現する帰納型観測モデルであり，来年度以降のモデルの基本となるモデルになる．

本研究は，マーケティング分野の消費者ダークマター解明を狙いとした演繹・帰納融合型統計モデル（データ同化）の開発を目的とする．データ同化は，「演繹（シミュレーション）」と「帰納（データ解析）」の協調作業を担うプラットフォームを提供する，「演繹」と「帰納」の融合を志向するベイズ型の統計モデルである．本研究は5つのステップで進めているが，本年は，ステップ1の観測モデルの構築を中心に研究を進めている．一つ目の研究では，同一説明変数に対する複数の異質な回帰係数を同時に推定可能にする階層ベイズ回帰モデルを提案し，その有効性を明らかにしている．二つ目の研究では，消費者の心理状態の一つである解釈レベルが消費行動に与える影響の実証分析を行っている．大規模消費者パネルデータと消費者アンケートを用いて消費者の解釈レベルと価格反応係数の関係を階層ベイズモデルにより実証的に分析している．三つ目の研究では，製品画像データを用いた製品デザインの審美性評価に関する研究と，ブランドロゴ画像データを用いたロゴの流暢性評価に関する研究を行った．四つ目の研究では，企業や組織のエシカル的な取組み(ラベル表示や健康経営アクション)が，最終消費者や内部顧客である従業員にどのような影響を及ぼすかについての仮説モデルの構築と実証分析を行った．その他，上記4つの研究に加えて，POPに対する消費者の感性評価のメカニズムやカーボンフットプリントラベルに対する消費者の評価構造に関しても，アンケート調査により取得したデータに基づき解析を進めている．上述した研究群は，本研究の一つの柱である消費者行動のメカニズムを表現する帰納型観測モデルであり，来年度以降のモデルの基本となるモデルになる．