オンラインレビューから抽出した消費者の感情に寄与する素性を用いた自動車販売予測

情報処理学会

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タイトル別名
  • Automobile Sales Prediction Using Features Extracted from Online Reviews that Contributes to Consumer Sentiment

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説明

企業にとって，自社の販売する商品の販売予測といった長期的なトレンド情報を把握することは重要である．近年，インターネットやスマートフォンの普及によりオンラインレビューサイトが利用されており，消費者の口コミ情報を収集することが容易になった．このような背景のもと，将来予測においてウェブ上のデータを用いる研究が行われている．株価の予測では，ウェブ上の記事の中から専門家が指定した単語と株価が相関することが示されているが，この手法には単語の選択におけるコストいう問題があった．一方，先行研究から口コミ情報に対して感情分析を行った結果を用いることで株価や商品の販売予測を行えることが示されている．そこで本研究では，感情分析を行うことで口コミ情報に含まれるユーザ感情の予測に寄与する単語素性を選別し，選別された単語素性を用いて販売数の予測を行う手法を提案した．具体的には，レビューサイトから消費者の商品に対する感情を抽出して分析を行い，有用な特徴量を販売数予測問題に適用する．提案手法の検証実験は，代表的な耐久消費財である自動車の販売台数を対象として行った．

For companies, it is important to grasp long-term trend information such as sales prediction of products sold by the company. In recent years, the online review site has been used due to the spread of the Internet and smart phones, making it easy to collect consumers' word-of-mouth information. Under these circumstances, research using data on the web is carried out in the future prediction. In the prediction of stock price, it is shown that the word specified by experts correlates with the stock price from articles on the web, but this method had a problem of cost in word selection. On the other hand, it has been shown that stock price and product sales prediction can be done by using the result of sentiment analysis on word of mouth information from previous research. In this research, we propose a method to predict sales numbers by selecting word features that contribute to prediction of user sentiments included in word-of-mouth information by conducting sentiment analysis. Specifically, we extract and analyze sentiments of consumers toward products from the review site, and apply useful features to sales prediction task. As a verification experiment on the proposed method, sales of automobiles, which are representative durable consumer goods, were conducted.

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