非集計Webアクセスデータを用いたサイト普及モデル : 多時点・複数サイトの階層ベイズモデリング

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  • 非集計Webアクセスデータを用いたサイト普及モデル
  • ヒシュウケイ Web アクセスデータ オ モチイタ サイト フキュウ モデル : タジテン ・ フクスウ サイト ノ カイソウ ベイズモデリング
  • 多時点・複数サイトの階層ベイズモデリング

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本研究では，非集計レベルのWebアクセスデータを用い，サイト属性と個人の異質性を考慮した複数サイトの普及モデルを提案する。提案モデルは非集計レベルのデータを用いることで個人の異質性を考慮し，複数サイトを扱うことで，どのような属性を持つサイトがどういった普及パターンを辿るのか把握することができるため，企業のHP作成や新しいWebサービスを展開する際に有効なモデルになると考えられる。具体的には，消費者異質性に対し潜在クラスを，サイト間の異質性に対し階層モデルを用いた離散型のハザードモデルによって複数サイトに対する個人の閲覧開始時期をモデリングする。提案モデルの有用性を示すために，株式会社ビデオリサーチインタラクティブ社の『インターネット視聴データ』 を利用した解析を行ったところ，潜在クラスによる採用時期や，時間による採用傾向の変化が異なることが確認された。

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