An in-depth study on the relationship between e-word-of-mouth and consumer behavior based on natural language processing

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この研究は、多様な自然言語処理手法を用いて、消費者が発信するeクチコミの内容特徴を解析し、それに消費者行動測定モデルを加えることで、eクチコミの内容と消費者行動との因果関係を明確化することを目的としている。2022年度には、環境に配慮した消費者行動（Green Consumer Behavior; GCB）における社会的役割を中心に、複数のデータベースと多様な自然言語処理手法を使用して分析を試みた。具体的に、近年ではGCBについて大きな注目を集めているが、これまでの研究は消費者の心理や態度に焦点を当てたものがほとんどであり、GCBにおける社会的役割に関する論文はまだ限られており、関連するレビュー研究が更に欠けている。そこで、本研究では多様な自然言語処理手法を用いて、GCBにおける社会的役割に関連するeWOMと439件の関連論文を調査・レビューし、定量的および定性的な分析を通じて、理論、社会的要因、研究トピック、およびトピックの傾向について包括的な知見を示した。さらに、従来のコンテキストとデジタルコンテキストの研究の違いも分析した。研究の結果からは、2014年以降、GCBの研究が急速に成長していることが明らかになり、主観的規範、社会的影響、文化、マーケティングの影響、およびソーシャルメディアの影響がGCBの主な要因であることが示された。また、計画行動理論（TPB）と消費価値理論（TCV）に関するトピックが高い注目を集めていることが明らかになった。そして、従来のコンテキストでは、政策や文化などのマクロな社会的要因を使用してGCBを予測する傾向があった一方、デジタルのコンテキストでは、信号理論やコミットメント信頼理論がより注目されており、オンラインプラットフォームやグリーンホテルに関する研究の関心が最近高まっている。本研究の成果は、国際ジャーナルIJCSに掲載されました。