@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00239019,
 author = {金, 義剛 and 熊本, 忠彦},
 issue = {30},
 month = {Sep},
 note = {21 世紀の情報化社会において，電子商取引は世界経済の重要な構成要素となった．その中でも特に，リアルタイム性とインタラクティブ性を併せ持つライブコマースが注目を集めており，中国や米国，日本で急速に拡がりつつある．ライブコマースは，インターネット上での新しいマーケティング手法であり，販売者がライブ配信を通じて紹介している商品に対し，消費者らがリアルタイムにコメントを返すことができるという特徴がある．このとき，消費者らが投稿したコメントは弾幕テキストとして画面上に表示され，商品に対する感想や意見，疑問など消費者らの購買意欲を示す情報が含まれているが，その量は膨大であり，購買意欲と関係ないデータも多いため，効果的に分析するのが難しい．そこで本研究では，感情分析手法やトピック分析手法を用いて弾幕テキストから得られる消費者らの購買意欲を可視化することで，購買意欲の分析に資するデータを提供可能であることを示す．具体的には，抖音（TIKTOK の中国版）のチョコレートに関するライブコマースを対象にライブ配信中の弾幕テキスト計 7,487 件を収集した．前処理によりノイズとなるデータを削除した結果，弾幕テキストは計 4,081 件になった．各弾幕テキストの感情極性を中国の阿里云（アリババクラウド）が開発したオープンソース大規模言語モデル QWEN を用いて分析し，ポジティブ，ニュートラル，ネガティブに分類した．各分類にワードクラウドを適用し，それぞれの分類において特徴的な単語をその出現頻度に応じて可視化した．さらに，各分類にLDA（Latent Dirichlet Allocation）を適用し，トピック（話題語とトピック確率）を抽出するとともに，各トピックにワードクラウドを適用し，話題語をそのトピック確率に応じて可視化した．本稿では，以上の可視化の結果から消費者らの購買意欲を分析できることを示した．},
 title = {ライブコマースの弾幕テキスト分析に基づく消費者購買意欲の分析},
 year = {2024}
}