日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）

原著論文

ブログサービスにおける初期の閲覧行動による新規読者定着評価
西條 直哉†1

大竹 恒平†2

生田目 崇†3

概要： 本研究では，ブログサービスの顧客行動について，特に新規登録顧客がその後どのようにブログを利用するかに着目した．そのため，新規読者の定着評価を行うための分析モデルを提示し，実データによる評価を行った．特に本論文では，ブログサービス利用のきっかけとなった流入クラスと初期の登録行動をクラス分けし，さらに読者と登録や「いいね」の付与などの行動を説明変数とした定着の判別分析を行っている．また，分析の結果から新たなブログの推薦を行いその評価も行った．
キーワード：ブログサービス，初期閲覧行動，ロジスティック回帰分析，確率的潜在意味解析

1. はじめに期行動には，新規ユーザが「なぜ会員登録したか」，「何に興味を持っているのか」といった会員登録をしたきっかけ

スマートフォンやタブレット型端末の普及はインターネが反映されていることが期待できる．会員登録をしたきっ

ット上のコミュニケーションを加速させ，特にソーシャル

かけが異なれば，その後の行動，さらには読者として定着

メディアの利用が伸びている．総務省の調査によると，いする要因が異なると考えられる．したがって，新規ユーザ

ずれかのソーシャルメディアを利用している人は 80.6%でに対して初期行動を用いて類型化し，セグメント毎に新規あり，多くの人に利用されていることがわかる [1]．また，ユーザの継続・離脱を予測する．各セグメントのモデルをソーシャルメディアの利用状況として，「ほとんど情報発信

比較することにより，新規ユーザが読者として定着する要や発言をせず、他人の書き込みや発言等の閲覧しか行わな因の違いを明らかにすることを目指す．同時に，新規ユーい」と回答する利用者の割合が，書き込みなどを行う利用

ザが読者として定着しやすくなるようなブログの推薦を行者よりも多いという傾向がある [2]．したがって，ソーシャ

う．

ルメディアを運営する企業にとって，情報発信者だけでなく，閲覧者を増加させること，すなわち新規の閲覧ユーザの獲得及びその後の定着化はサービスを発展させるために必要不可欠である．
また，企業にとってユーザの新規獲得コストは大きいため，新規獲得したユーザの離脱を防ぐことは非常に重要で

2. 関連研究
本節では，特にソーシャルメディアでの利用者の行動分
析やサービスの利用継続に関して，本論文に関連した先行研究について紹介し，本論文の位置づけについてまとめる．
根来ら [4] は，SNS のユーザ行動のログデータを用いて，ある [3]．近年，様々なサービスにおいて，ユーザの継続・ユーザのアクティブ度にどのような特性・要因が作用して離脱を予測する研究 [4-9] が行われているが，新規ユーザ

いるかについて統計的に検証し，コミュニケーションの活に焦点を当てた研究は十分に行われていない．新規顧客に発性の観点から，SNS における友人数はある程度の最適なついては行動データが十分に蓄積されていないことが一因

人数規模が存在していることを示唆した．古川ら[5] は，ブと考えられる．

ログネットワークにおいて，ユーザがどのようなページを一方，ユーザの離脱を防ぐための施策の一つに推薦シス

頻繁に閲覧しているのかについてブログ間の関係性に着目

テムがある．推薦システムとは，利用者にとって有用と思して分析している．特に，ブログネットワークでは，ユー

われる情報などを選び出し，それを利用者の目的に合わせザがブックマークを中心にブログネットワーク内を巡回した形で提示するシステムのことで，協調フィルタリングがていることを明らかにした．

最も一般的なアルゴリズムとして挙げられる．しかし，協和田ら [6] は，インターネットテレビを対象にユーザの調フィルタリングには，コールドスタート問題と言われる，

視聴行動からサービスの継続・離脱分析を週単位で行うと新規ユーザには行動履歴がないため推薦できないという問

同時に，ユーザのアクティブ度を定量化する方法を提案し題がある．

ている．分析では，翌週アクティブ日数を目的変数として，

本研究では，ブログサービスを対象に，初期行動を考慮

週単位での継続・離脱を予測し，ユーザの離脱につながるした新規ユーザの継続・離脱を予測することを試みる．初ような行動を示唆した．また，[7] では，スマートフォンゲ†1 （株）ブレインパッド†2 東海大学†3 中央大学（連絡先：nama@indsys.chuo-u.ac.jp）
投稿日：2020 年 12 月 25 日
採録日：2021 年 3 月 12 日

ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

22日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
ームを対象としたユーザの離脱・継続行動分析も行っていユーザがいつどのブログを見たかという「ブログ閲覧デー

る．上門ら [8] は，転職サイトを対象に職務経歴書のデー

タ」，各ブログがいつどのくらい閲覧されているかというタから特徴量を抽出し，会員の離脱要因の抽出及び離脱予「ブログ被閲覧データ」，ユーザのデモグラフィック属性や測を決定木分析により行っている．

ブログの所属ジャンルといった「会員情報データ」の 3 つまた，宮崎ら [9] は，RNN (Recurrent Neural Network) をである．データ項目の概要を表 1 にまとめる．

用いたユーザの離脱予測モデルを提案し，モデル有用性を
表1示唆した．近年ディープラーニングに代表される複雑なモデルが注目されているが，本研究においては，読者として定着するユーザの特徴抽出を試みることを目的としている

データ概要

データ名
ブログ閲覧データ

主なカラム
日付，デバイス，ユーザ ID，ブ

ため，こうしたモデルによるアプローチは有用ではないとロガーID，記事閲覧数，考える．

コメント数，リブログ数，「いいこれらの研究に対して，本研究ではブログサービスを対象に，新規ユーザの継続・離脱を予測することを試みる．

ね」数，読者登録申請数
ブログ被閲覧データ

日付，デバイス，ユーザ ID，ブ

既存研究においては，コールドスタートに近い，新規ユー

ロガーID，被記事閲覧数，

ザに焦点を当てた研究は十分に行われていない．しかし，被コメント数，被リブログ数，獲得した新規顧客の継続顧客化は重要な経営課題であり，

被「いいね」数，被読者登録申本研究では，新規ユーザの限られた行動データから初期行動に着目する．先に述べた通り，初期行動には，新規ユー

請数
会員情報データ

日付，ユーザ ID，性別，年齢区

ザが「なぜ会員登録したか」「，何に興味を持っているのか」

分，ブロガーカテゴリ，所属ジといった会員登録をしたきっかけが反映されていることがャンル，会員登録期待できる．会員登録をしたきっかけが異なれば，その後の行動，さらには読者として定着する要因が異なると考え

また，データ全体のユーザ数は 131,863 人であった．本られる．そこで，新規ユーザを初期行動から類型化し，セ研究では，会員登録日の条件（5 月 4 日まで）， pv（ペーグメント毎に新規ユーザの継続・離脱を予測する．また，

ジビュー）の条件（会員登録日以外の閲覧あり），流入ジャ

各セグメントについて，継続利用者として定着する要因のンル（データに含まれるジャンルが大変広範囲であるため，違いを明らかにすることを目指す

流入ユーザ数が 200 名以上という条件を設け，この条件をさらに，分析結果から，新規ユーザが読者として定着し満たさないジャンルから流入したユーザは除く）の条件，

やすくなるような施策の提案を目指す．具体的には，ブロを満たす新規ユーザを分析対象として選定した．
その結果，グ推薦のための方法論を分析の枠組みから提案し，その効対象ユーザ数は 72,848 人となった．

果を確かめる．上述のコールドスタートに近い新規ユーザ

流入ジャンルについては，本ブログサイトにおいては，に対して適切な推薦ができれば，顧客維持に寄与できるも様々なジャンルのブログが混在している．そのため，読者のと考える．

の興味のあるジャンルによって閲覧するブログは大きく異3. 対象データなると考えられる．新規会員登録した読者が，会員登録時

本研究では，
大手ブログサービスを運営する企業から提供されたデータを用いて分析を行う．ブログは代表的なソーシャルメディアの一つであり，特徴として，SNS などと比
較して 1 つの投稿で発信できる情報量が多いこと，過去に発信された投稿がカテゴリや更新年月などによって整理された形でサイト上に蓄積されるため，過去に発信された投稿を探しやすいということが挙げられる．また，ブログ毎にどのようなジャンルに興味を持って会員登録したかを流入ジャンルとして定義する．そして，本研究においては，
流入時点での興味が明確と考えられるユーザを対象としたいため，流入ジャンルが複数考えられるユーザを除いて分析を行う．この結果，流入ジャンルは「ママ・パパ」，「インテリア・DIY」，「スポーツ」，「仕事術」など 77 カテゴリとなる．
以上により抽出されたデータを 5 節以降の分析で用いる．

に投稿されるトピックが定まっているものが多く，様々なトピックのブログが存在するため，ユーザがどのブログを

4. 分析のフレームワーク

閲覧するかは個人の嗜好が反映されやすい．したがって，
ブログの閲覧行動を分析することで各ユーザのトピックに分析にあたり，新規読者が定着する要因について以下の2 つの視点でその差異があると考えこれを実証する．

対する興味の度合いや変化を明らかにすることができると考えられる．



ジャンルによる定着の差異

対象データ期間は 2018 年 1 月 1 日から 6 月 1 日であり，ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

23日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）


初期行動による定着の差異

そして，各新規ユーザは流入ジャンルによって各クラスに所属するとする．このクラスを流入クラスと定義する．

一つは，どのようなジャンルのブログに興味を持って会

各流入クラスの名称との新規ユーザの人数を表 2 に示す．

員登録をしたかにより定着する要因が異なるという仮説で
表 2 各流入クラスの所属新規ユーザ数ある．もう一つは，会員登録初期にどのようなブログサー
ビス内行動をしているかにより定着する要因が異なるとい

流入クラス

流入クラス名所属ユーザ数う仮説である．本研究では，上記の 2 つの仮説に基づいて

1

ライフスタイル

6,670

分析を行う．まず，新規ユーザのセグメンテーションを行

2

美容・韓国

5,947

う．上記の仮説に基づき，会員登録時の興味ジャンル及び

3

有名人

31,098

会員登録初期の行動の二軸により新規ユーザをセグメント

4

趣味

9,080

分けする．次に，セグメント毎に新規ユーザの読者として

5

育児

6,475

の定着を予測するモデルを構築する．構築した各モデルよ6

追及

13,578

り，各セグメントにおける定着要因の抽出及び，新規読者の定着に寄与するブログの推薦を行う．

5.2 初期行動によるユーザの類型化
本研究において，会員登録から 3 日間をユーザの初期行

5. 新規ユーザのセグメンテーション
ブログの新規ユーザの閲覧行動を評価するために，「流入
ジャンル」と「初期行動」の二軸で新規ユーザのセグメン
テーションを行う．

動と定義した．初期行動により，新規ユーザがどのような目的及び関心を持って会員登録をしたかを類型化することができると考えた．はじめに，初期行動でブログ記事を執筆しているか否かで分類する．分析対象ユーザ 72,848 人う
ち，およそ 20%に当たる 14,822 人が初期行動でブログ記

5.1 ブログジャンルの類型化
本研究では，新規ユーザを会員登録時の興味ジャンルで類型化するために，興味ジャンルを確率的潜在意味解析(pLSA, probabilistic latent semantic analysis) を用いて類型化する．
ユーザを𝑋 = {𝑥1 , 𝑥2 , ⋯ , 𝑥𝐼 }，ジャンルを𝑌 = {𝑦1 , 𝑦, ⋯ , 𝑦𝐽 }，潜在クラスをZ = {𝑧1 , 𝑧2 , ⋯ , 𝑧𝐾 }とする．潜在クラス𝑧𝑘 に属すると仮定したときの𝑥𝑖 が起こる条件付き確率を𝑃(𝑥𝑖 |𝑧𝑘 )とし，潜在クラス𝑧𝑘 に属すると仮定したときの𝑦𝑗 が起こる
条件付き確率を𝑃(𝑦𝑗 |𝑧𝑘 )とする．潜在クラス𝑧𝑘 の出現確率
𝑃(𝑧𝑘 )を重みとして加算することにより𝑥𝑖 と𝑦𝑗 の共起確率
𝑃(𝑥𝑖 , 𝑦𝑗 )は以下のようになる．

事を投稿していた．これらのユーザは，自身のブログ記事を投稿することを 1 つの目的として会員登録をしていると考えられるため，ブログ投稿クラスとして分類する．
次に，初期行動でブログを執筆していないユーザ，すな
わちブログを読むことを主な目的として会員登録したユー
ザの分類を考える．読者として会員登録したユーザについては，初期行動でのブログの閲覧を以下の二軸で考える．
 ブログ閲覧に対する関心の高さ
 ブログ閲覧に対する興味の広さ
ブログ閲覧に対する関心の高さについては，ブログ記事の閲覧数と「いいね」数，コメント数，読者登録数を統合し𝑃(𝑥𝑖 , 𝑦𝑗 ) = ∑ 𝑃(𝑧𝑘 )𝑃(𝑥𝑖 |𝑧𝑘 )𝑃(𝑦𝑗 |𝑧𝑘 )

(1)

𝑘∈𝐾

た指標で定義する．
初期行動におけるユーザ𝑖の pv 数を𝑃𝑣𝑖 ，「いいね」の数を𝐿𝑖𝑘𝑒𝑖 ，コメント数を𝐶𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖 ，読者登録

このような潜在クラスを持つモデルにおいては，以下の対数尤度𝐿𝐿を最大化するように EM アルゴリズムにより𝑃(𝑧𝑘 ), 𝑃(𝑥𝑖 |𝑧𝑘 ), 𝑃(𝑦𝑗 |𝑧𝑘 )を推定する．

数を𝐶ℎ𝑒𝑐𝑘𝑖 とする．また，記事の閲覧をしているユーザ数
を𝐴𝑝𝑣 ，対象ユーザのうち「いいね」をしているユーザ数を𝐴𝑙𝑖𝑘𝑒，コメントをしているユーザ数を𝐴𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡 ，読者登録をしているユーザ数を𝐴𝑐ℎ𝑒𝑐𝑘 とする．このとき，ユーザ𝑖のブログ閲覧に対する関心の高さ𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑖 を以下の式で表𝐿𝐿 = ∑ ∑ 𝑛(𝑥𝑖 , 𝑦𝑗 ) log 𝑃(𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 )(2)𝑥∈𝑋 𝑦∈𝑌

既存のユーザの閲覧行動によりジャンルをクラスタリン
グする．そのために，既存顧客 29 万人のユーザを対象として，2018 年 4 月 1 日～4 月 30 日の各ジャンルの pv 数を用いてジャンルのクラスタリングを行う．本研究では BIC規準によりクラス数は 6 とした．

ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

す．
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑖 = 𝑃𝑣𝑖 + 𝑤𝑙𝑖𝑘𝑒 × 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑖 + 𝑤𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡
× 𝐶𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖 + 𝑤𝑐ℎ𝑒𝑐𝑘 × 𝐶ℎ𝑒𝑐𝑘𝑖(3)

ただし，それぞれのウェイトは，以下の式のように，pv 数をそれぞれの指標の値で割った，指標 1 カウント当たりのpv 数としている．

24

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
目から 28 日目までの pv 数の合計を𝑝𝑣2 とする．このと𝑤{𝑙𝑖𝑘𝑒,𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡,𝑐ℎ𝑒𝑐𝑘} =𝐴𝑝𝑣
𝐴{𝑙𝑖𝑘𝑒,𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡,𝑐ℎ𝑒𝑐𝑘}(4)

き，以下の式を満たしている場合，その新規ユーザは定着していると定義する．

この結果𝑤𝑙𝑖𝑘𝑒 = 3.76, 𝑤𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡 = 12.57 , 𝑤𝑐ℎ𝑒𝑐𝑘 = 1.59とな

𝑝𝑣2
≥ 0.5
𝑝𝑣1

った．

(5)

ブログ閲覧に対する興味の幅広さについては，対象の 77
ジャンルのうち実際に閲覧したジャンル数を指標として用閾値の 0.5 は，データ提供元との議論で閲覧行動が時間といる．初期行動でのブログの執筆の有無で分け，ブログ投共に落ち着くという事実から設定している．流入クラス（6

稿がないクラスについては，上記で説明した関心の高さとクラス）×初期行動クラス（読者 4＋ブログ投稿 1）=30 セ

興味の幅広さについてそれぞれの中央値（32.7 と 3）を閾

グメントにおいて式(5)を満たして定着と判断されるユー値として 2 つずつに分類する．これらの二軸でのクラスを

ザの割合は最小で 35.8%，最大で 59.5%であった．

掛け合わせることで，読者として登録したユーザを 4 つに類型化する．

6.1 ロジスティック回帰分析による定着の分析

これらのクラスを初期行動クラスとする（図 2）．各初期
行動クラスの所属人数を表 3 に示す．

本研究では，各ユーザが定着するか否かに関する要因分析を行うために，ロジスティック回帰モデルにL1 ノルムに初期行動よるペナルティを考慮した Lasso を用いた分析を行う．
𝜷=
初期行動での⊤⊤(𝛽1 , 𝛽2 , ⋯ 𝛽𝑝 ) , 𝒙 = (𝑥1 , 𝑥2 , ⋯ , 𝑥𝑝 ) とする．教師データが 0

ブログ投稿有無か 1 の二値であるような場合，以下の対数尤度関数を最大

ブログ投稿なし

ブログ投稿あり読者として登録

ブログ記事に対する関心の高さ・興味の幅広さ

ブログ投稿
クラス

化する最尤法によりパラメータを推定する．
𝐿𝐿(𝛽0 , 𝜷) =𝑛𝑛∑(𝛽𝑜 + 𝜷⊤ 𝒙𝑖 ) − ∑ log{1 + exp{𝛽0 + 𝜷⊤ 𝒙𝑖 }}𝑖=1
関心低い
興味の幅狭いクラス

関心低い
興味の幅広いクラス

関心高い
興味の幅狭いクラス

関心高い
興味の幅広いクラス

図 2 初期行動クラスの分割

(6)

𝑖=1

そして，Lasso では負の対数尤度関数にパラメータ値の絶対値に関する罰則項を付与した正則化を行い，パラメータを推定する．

表 3 各流入クラスの所属ユーザ数
初期行動クラス

初期行動ク

所属ユーザ

𝑝

̂ = argmin {−𝐿𝐿(𝛽0 , 𝜷) + 𝜆 ∑|𝛽𝑗 |}𝛽̂0 , 𝜷

(7)

ラス

数

関心低い/興味の幅狭い

low_narrow

22,150

読

関心低い/興味の幅広い

low_wide

6,870

者

関心高い/興味の幅狭い

high_narrow

10,792ここで，𝜆はパラメータの縮小量を制御するための複雑度

関心高い/興味の幅広い

high_wide

18,214変数である．

post_article

14,822

ブログ投稿

𝛽0 ,𝜷

𝑗=1

分析にあたっては，図 2 に示すように，4 月 15 日までの会員登録ユーザを学習データ，その後のデータをテストデ

そして，上記で類型化した流入クラス（表 2）と，初期行動

ータとして分割している．また，サンプルサイズが大きくクラス（表 3）を掛け合わせた 30 セグメントを新規ユーザないため，学習にあたってはクラスの割合をアンダーサンのセグメントとする．

プリングで合わせたうえで，ブートストラップ法を用いて

6. 読者の定着を予測するモデル
新規ユーザのセグメント毎に新規ユーザが読者としての定着を予測するモデルを構築する．
はじめに，読者の定着について定義する．新規ユーザのパラメータを推定する．なお，サンプリング回数は 500 回
で 5-fold クロスバリデーションによる検証を行っている．
Accuracy が最大となるモデルを最適モデルとして，テスト
データに当てはめて精度を評価する．モデルの作成に用いた説明変数候補を表 4 にまとめる．

会員登録日から 14 日目までの pv 数の合計を𝑝𝑣1，15 日ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

25日本ソーシャルデータサイエンス論文誌

データ期間
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
学習データ

2018/01/14

図 2 データ期間の分割

テストデータ

会員登録日

2018/04/15

2018/05/04

表 4 説明変数のデータセット

説

属性

変数名

目的変数

target定着の有無（定着=1）

0-1

行動

blog_qty

閲覧ブログ数int

post_comment

コメント数

int

count_like

いいね数

int

count_checklist

読者登録申請数

int

multi_category_flg

複数カテゴリ（ofiical, general）閲覧フラグ

booleanpost_article_flg

ブログ執筆フラグ（ブログ執筆クラス以外）

boolean－2018 年 4 月の被 pv 数によるフログの人気度

5 level

その人気度のブログの閲覧フラグ

boolean

明
変
数

ブログ
人気度

概要

データ型

・人気度 5 ~ 人気度 1
ジャン

－

ル

既存ユーザの閲覧が多いジャンルの閲覧フラグ

40 level

2018/01/07-2018/01/14 の 1 週間における既存ユーザの閲覧率 25%以

boolean上
40 ジャンル

トップ

－

ブログ

・オフィシャルジャンル

11 ジャンル・ジェネラルジャンル

29 ジャンル

既存ユーザの閲覧が多いブログの閲覧フラグ

38 level

2018/01/07-2018/01/14 の 1 週間における既存ユーザの閲覧率 20%以

boolean上38 ブログ・オフィシャルブログ

32 ブログ・ジェネラルブログ

6 ブログ

ブログ人気度については，pv 数から 5 段階（1 万未満，を計 30 モデルを構築する．

30 万未満，300 万未満，1 億未満，それ以上）としてラベリングしている．

6.2 予測の精度と考察

また，ジャンルは既存ユーザの閲覧が多いジャンルの閲

以上のモデルセッティングにおいて，30 モデルについて

覧フラグである．ある 1 週間における既存ユーザの閲覧率の予測結果を混同行列から評価する．30 モデルの平均評価

25%以上の 40 ジャンルを変数として採用した．同様に，ト値は，精度である Accuracy が 0.625，適合率である Precision

ップブログは既存ユーザの閲覧が多いブログの閲覧フラグ

が 0.544，再現率である Recall が 0.648，Precision と Recall

である．ある 1 週間における既存ユーザの閲覧率 20%以上の調和平均である F 値が 0.590 となった．Precision が低いの 40 ジャンルを変数として採用した．多くのユーザから傾向にあるが，これは，本モデルに使用している説明変数

支持されているブログやジャンルは読者の定着に影響を与が上側に裾の広いデータであることが一因として考えられえていると考え，これらをモデルの変数とした．

る．また，流入クラス別，および，初期行動クラス別に平以上の条件で，4 節で類型化した新規ユーザのセグメン
ト毎に，新規ユーザの読者としての定着を予測するモデルⓒ2021 Japan Social Data Science Society

均を求めた各指標値を表 5, 6 にまとめる．
これらの結果から，流入クラスによる Accuracy の差は26

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
あまりない．しかし，初期行動クラスによる Accuracy の差があった．初期行動で関心が高いユーザは比較的予測しやすいが，初期行動で関心が低く，興味の幅が狭いユーザは，予測がしづらいことがわかる．

ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

27日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
表5スと比較して blog_qty が定着に強く正の影響を与えてい流入クラス別の評価値

集計単位

Accuracy

Precision

RecallF-measure1

ライフスタイル

0.611

0.524

0.635

0.572

2

韓国・美容

0.627

0.542

0.654

0.590

3

有名人

0.639

0.553

0.666

0.603

る．初期のブログに対する関心が高いため，多くのブログを閲覧することで定着しやすくなると推察できる．どのようなブログを閲覧すべきかについては，ジャンル変数やトップブログ変数と合わせて見る必要がある．
次に，初期行動クラスが low_wide，すなわち関心が低く，興味の幅が広いクラスにおいては，多くの流入クラスで

4

趣味

0.621

0.531

0.647

0.581

5

育児

0.627

0.558

0.647

0.597

6

自己研磨

0.622

0.558

0.640

0.595

count_checklist が定着に正の影響を与えている．このクラスの新規ユーザは，初期行動において，幅広いジャンルのブログを少しずつ閲覧しているユーザである．このようなユーザは会員登録初期において，読みたいブログが特に定まっておらず，さまざまなジャンルを閲覧することで，自

表6
集計単位

初期行動クラス別の評価値

分の興味があるブログを探している可能性がある．したがAccuracy

Precision

RecallF-measure

0.582

0.472

0.608

0.530

0.615

0.520

0.641

0.572

0.650

0.572

0.677

0.619

0.646

0.612

0.656

0.633

0.631

0.546

0.658

0.596

常的に閲覧するブログを作ることが定着につながると推察

関心低い/興
味の幅狭い

味の幅広い

者

関心高い/興
味の幅狭い

ブログ執筆

を投稿しているクラスにおいては，多くの流入クラスで
post_comment が定着に正の影響を与えている．このクラスの新規ユーザは，ブログを閲覧するだけでなく，自らブログ記事を投稿するために会員登録したユーザである．自ら関心高い/興味の幅広いできる．
そして，初期行動クラスが post_article，すなわちブログ

関心低い/興読って，興味を持つブログを見つけ読者登録することで，定6.3 読者定着要因の分析
本研究では，500 回のブートストラップ法を用いてパラメータを推定しているため，データセットのサンプリング
によって出現する変数が異なる．本研究では 500 回のうち0 でないパラメータ値が推定された回数を変数重要度として扱う．変数重要度が高いものほど定着に影響を与えている変数である．また，各パラメータの推定値は，0 と推定されたパラメータを除いた平均値とする．
行動変数のパラメータの推定値を表 7 に示す．なお，初期行動クラス間で比較しやすいよう，初期行動クラス毎にまとめた．パラメータの推定値については，変数重要度が300 以上のもので，その中でも変数重要度が 400 以上の変数のパラメータの推定値は下線で表す．

もブロガーである新規ユーザは，他のブロガーの記事にコ
メントを投稿することで，他ブロガーとのつながることが読者として定着しやすくなると推察できる．
最後に，初期行動クラスが high_wide，すなわち関心が高く，興味の幅が広いクラス及び，初期行動クラスがlow_narrow，すなわち関心が低く，興味の幅が狭いクラスにおいては，多くの流入クラスで count_like が定着に正の影響を与えている．これらのクラスのユーザは，共に自分が良いと思うブログを見つられた場合において定着しやすくなっている．したがって，初期行動クラス high_wide では，初期行動時にとにかく様々なブログを閲覧したが，良いと思うブログがみつけられなかったといったユーザが存在すると推察できる．また，初期行動クラス low_narrow についても，初期行動時にすぐに良いと思うブログがみつけられなかったため，閲覧をあまりせずに離脱してしまっているユーザが存在すると推察できる．

表 7 よ り ， 多 く の セ グ メ ン ト に お い て blog_qty やcount_like が定着に正の影響を与えていることがわかる．初期行動クラス間で比較するといくつかのことがわかる．
まず，初期行動クラスが high_narrow，すなわち関心が高く，興味の幅が狭いクラスにおいては，他の初期行動クラⓒ2021 Japan Social Data Science Society

28日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
表 7 初期行動クラス毎にまとめた行動変数のパラメータの推定値
初期行動クラス

行動変数

流入クラス
blog_qty

post_comment

count_like

1

0.114

0.107

2

0.190

0.138

3

0.229

0.049

count_checklist

multi_category_flg

post_article_flg

0.215

low_narrow
4

0.226

0.110

0.129

0.167

5
6
1

0.17

0.156

2
3

0.689

0.201
0.157

-0.095

0.247

0.062

low_wide
4

0.186

5

0.314

0.192

0.167

0.275

6

0.268

0.28

0.335

0.109

1

0.411

2

0.399

3

0.261

0.346

0.297

-0.049

4

0.682

0.078

0.140

0.212

5

0.516

0.215

0.163

6

0.423

-1.2720.294-0.222high_narrow

1

0.053

2

0.092

0.196

0.024

0.266

3

0.194

0.285
-0.1130.266-0.301

high_wide
4

0.16

5

0.193

6

0.169

1

0.323

0.139
0.125

0.169

0.224

0.236

0.231
0.321

0.134

2
3

0.093

0.209

-0.083

0.101

0.176

post_article
4

0.223

5

0.262

6

0.079
0.133

0.161

0.117
0.133

0.077

次に，ブログ人気度変数のパラメータの推定値を表 8 にったり，自身のブログを執筆する際に参考にしたりするこ示す．ここで，数値は人気の高低を表しており，5 は人気とが定着しやすくなる要因の一つであると推察できる．

が高く，逆に 1 は人気が低い．なお，初期行動クラス間でそして，ジャンル変数については，流入クラスによる依比較しやすいよう，初期行動クラス毎にまとめた．パラメ

存が強いため，流入クラス毎に各初期行動クラスの 5 モデータの推定値の表記は上記と同様である．

ルのうちいくつのモデルが定着に影響を与えているのかを

表 8 より，多くのセグメントにおいて人気度が高いブロ集計した．変数重要度が 300 以上でパラメータの推定値がグの閲覧は定着に正の影響を与え，人気度が低いブログは正であるものを定着に影響を与えている変数とする．表 9

定着に負の影響を与えていることがわかる．また，初期行に流入クラス毎のジャンル変数が定着に影響を与えている

動クラスが post_article，すなわちブログを執筆しているク

モデル数を示す．なお，定着に影響を与えているモデル数

ラスにおいては，人気度 1 や人気度 2 でも定着に正の影響の合計が多い上位 15 変数を示し，各ジャンル変数のジャを与えていることがわかる．自分と同じような一般ブロガンルが含まれる流入クラスの値については下線で表す．

ーの記事を閲覧することによって，他のブロガーとつながⓒ2021 Japan Social Data Science Society

29日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
表 8 ブログ人気度変数のパラメータの推定値
初期表9

流入クラス毎のジャンル変数の影響（上位 15 変数）
流入クラス

ブログ人気度変数

ジャンル変数

流入
行動
クラス
クラス

人気度 5

人気度 4

人気度 3

1
2
3

0.081

0.187

2

3

5

1

3

5

19

アラフィフ

2

3

4

0

2

5

16

アラフォー

1

2

4

3

1

3

14

-0.12330 代・ファッション

1

2

4

1

2

3

13

-0.206

ディズニーレポ

2

1

3

1

2

3

12

-0.228インテリア・DIY

0

0

3

1

3

4

11

-0.154

整理整頓・ミニマルライフ

2

2

3

2

0

2

11

-0.285

クリエイター

3

1

1

1

1

4

11

子育て(小学生以上)

3

1

3

0

2

1

10

スポーツ

1

0

3

2

1

2

9

-0.2090.096

2
3-0.152

low_wide

役者

2

0

2

4

0

1

9

-0.316

アラサー

0

1

1

3

1

2

8

-0.199

タレント

1

1

2

3

1

0

8

芸人

2

0

4

0

0

2

8

音楽・ミュージシャン

2

0

3

1

0

2

8

4
0.391

6

0.290

1
2
3

0.724
0.311

0.329

-0.057

0.339

0.239

6

プロフェッショナル

1

5

5-0.253

5
0.195

4

0.296

0.262

0.238

3

人気度 1

low_narrow

6

2

人気度 2

0.219

4

合計

1

-0.254-0.249high_narrow
4
5

0.286

6

0.183

0.344

1
2

0.338

3

-0.1404

0.190-0.314

トップブログ変数についても，ジャンル変数と同様，流-0.358

入クラスによる依存が強いため，流入クラス毎に各初期行-0.344動クラスの 5 モデルのうちいくつのモデルが定着に影響-0.226を与えているのかを集計した．変数重要度が 300 以上でパラメータの推定値が正であるものを定着に影響を与えてい

0.416
0.211

0.055

-0.214-0.212high_wideが定着に影響を与えているモデル数を示す．なお，定着に

5

1.082

6

0.164

1

0.242

る変数とする．表 10 に流入クラス毎のトップブログ変数

0.347

0.245

-0.179-0.207

影響を与えているモデル数の合計が多い上位 13 変数を示

-0.293

し，各トップブログ変数のブログが所属するジャンルが含まれる流入クラスの値については下線で表す．

0.475

2

0.24

3

0.259

4

0.235

表 10

流入クラス毎のトップブログ変数の影響（上位）post_article
0.244

0.270

0.128

流入クラス

トップブログ変数

合計

1

2

3

4

5

6

インテリア・DIY_01

2

2

3

2

1

1

11

役者_01

1

2

3

1

1

3

11

表 8 より，プロフェッショナルが多くのセグメントにおタレント_06

0

0

5

1

1

2

9

いて，定着に影響を与えていることがわかる．また，アラ

タレント_05

0

2

1

1

1

3

8

フィフやインテリア・DIY のようにジャンルが含まれる流

プロフェッショナル_01

2

0

2

2

0

1

7

入クラスにおいては，全く定着に影響を与えないが，他のファッション_04

1

0

2

3

0

1

7

流入クラスにおいては，定着に影響を与えるジャンルもあ

ママ・パパ_07

1

1

3

0

1

1

7

ることがわかる．

アイドル_02

2

0

2

1

1

0

6

タレント_01

1

1

1

1

2

0

6

プロフェッショナル_02

1

0

1

0

2

2

6

ファッション_01

1

1

3

0

0

1

6

ママ・パパ_02

1

0

3

0

1

1

6

ママ・パパ_15

1

0

2

1

2

0

6

5

0.183

6

ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

0.209

0.427

-0.13430

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
表 10 より，インテリア・DIY_01 や役者_01 が比較的多く薦した際の評価値よりも優れているものに◯をつけている．

のセグメントにおいて，定着に影響を与えていることがわ
表 11 推薦の評価

かる．しかし，ジャンルほど多くのセグメントで定着に影響を与えている変数はない．したがって，ジャンルよりも流入

トップブログのほうが，セグメント間での定着に影響を与クラえている要因が異なることがわかる．

ス

推薦方法
初期行動クラスの定着する要因の一つとして，閲覧ブログ数が多いという

1

0.046

読

low_wide

0.090

0.141

者

high_narrow

0.103

0.172

high_wide

0.106

0.030

0.205

0.239

low_narrow

0.033-0.042

読

low_wide-0.143-0.071者

high_narrow

0.228

0.158

◯

high_wide

0.104

0.094

◯

0.320

0.175

◯

low_narrow

0.046

0.040

◯

読

low_wide

0.187

0.023

◯

者

high_narrow

0.191

0.082

◯

high_wide

0.210

0.036

◯

0.160

0.083

◯

low_narrow

0.005

0.021

post_article

与しやすいブログやジャンルがあることが明らかになった．
ーザが読者として定着することを目指したブログの推薦を行う．本研究では，推薦数を対象のブログサービスのレイ

2アウトなどを考慮して，トップブログ 3 つ，ジャンル 3 つ

post_articleの計 6 つとする．各セグメントのモデルにおいて，パラメ
ータの推定値が正のものを変数重要度が大きい順にトップ
ブログ 3 つ，ジャンル 3 つを推薦する．また，このときの推薦が定着に寄与しているかについて，テストデータを用

3

価

0.077

ことが挙げられた．また，各セグメントにおいて定着に寄そこで，本研究では，構築した各モデルを用いて，新規ユ数

評

low_narrow

7. ブログの推薦
前節の結果より，多くのセグメントにおいて，新規読者

モデル

閲覧人

いて検証する．なお，セグメントにより定着しているユー

post_article

ザ数の比率が異なるため，テストデータをアンダーサンプ
リングして検証を行う．

◯◯◯

ただし，本研究では実際にレコメンドをすることができ読

low_wide

0.208

0.146

◯

ないため，レコメンドリストにあるジャンルを実際にテス者

high_narrow

0.168

0.129

◯

high_wide

0.150

0.118

◯

0.123

0.170

low_narrow

0.202

0.128

◯

読

low_wide

0.190

0.024

◯

者

high_narrow

0.000

0.079

high_wide

0.092

0.053

◯

0.129

0.106

◯

low_narrow

0.146

0.161

読

low_wide

0.128

0.045

者

high_narrow

0.059

0.307

high_wide

0.108

0.079

◯

post_article

0.207

0.146

◯

平均

0.128

0.097

◯

4

ト期間において閲覧しているかどうかを測定した．
テストデータにおいて，各セグメントの定着ユーザ数を

post_article

𝑅，定着ユーザのうち推薦されたブログのいずれかを閲覧しているユーザ数を𝑅𝑣𝑖𝑒𝑤，非定着ユーザ数を𝐴，非定着ユ
ーザのうち推薦されたブログのいずれかを閲覧しているユ

5

ーザ数を𝐴𝑣𝑖𝑒𝑤とする．このときの推薦が定着に寄与しているかを表す評価値を式(8)で定義する．

𝑅𝑣𝑖𝑒𝑤 𝐴𝑣𝑖𝑒𝑤
𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =−𝑅𝐴

post_article(8)

評価値𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 は，推薦したブログを閲覧しているユー
ザ比率が定着したユーザと定着しなかったユーザでどの程6度差があるかを表す指標である．評価値が大きいほど，定着したユーザは閲覧しているが，定着していないユーザは

8. 結果と考察閲覧していないブログを推薦できていることになる．本研

8.1 ジャンルによる定着の差異◯

究では，比較対象として，各セグメントにおいて学習デー

流入クラスを軸として，各セグメントにおけるモデルのタにおける閲覧ユーザ数が多い順にトップブログ 3 つ，ジパラメータの推定値を比較すると，行動変数やジャンル変ャンル 3 つを推薦し，モデルで推薦した場合と評価値を比数やトップブログ変数において，定着に影響を与える要因

較する．表 11 に各セグメントにモデル及び閲覧人数を用いが異なることが明らかになった．大きな特徴としては，流てブログを推薦した際の評価値をまとめる．数値は式(8)の入クラス 3 とその他の流入クラスとの違いである．

𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛の値であり，大きい方が望ましい．最後の列は，流入クラス 3 では，ブログ記事に「いいね」をすること

本研究のモデルで推薦した際の評価値が閲覧人数を基に推ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

31日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）
やコメントを投稿することが他の流入クラスと比較して強く定着に影響を与えている．有名人ブロガーによるブログ

読者としても定着しやすくなると推察できる．
以上より，初期行動による定着の差異があるといえる．

には，一般的に知名度があるため，ブログを閲覧する以前
からのファンが存在することが考えられる．したがって，

8.3 推薦の評価「いいね」やコメントを投稿することで，有名人ブロガー

表 11 より，一部のセグメントにおいて，モデルで推薦しを応援しているようなユーザは定着しやすくなっているとた際の評価値が閲覧人数で推薦した際の評価値を上回らな推察できる．

いケースもあったが，全体の平均評価値はモデルを用いてまた，読者登録をすることが定着に負の影響を与えてい推薦した際の方が高くなっている．したがって，モデルをる．読者登録はブログのブックマーク的機能であることか用いて推薦することで定着に寄与するようなブログの推薦らも，知っている有名人のブログなのでとりあえず読者登ができているといえる．

録したが，その後は閲覧しなくなってしまうユーザが少なからず存在すると推察できる．
以上により，ジャンルによる定着の差異があるといえる．

9. まとめと今後の課題
本研究では，ブログサービスを対象として，新規ユーザが読者として定着する要因を明らかにすることを試みた．

8.2 初期行動による定着の差異「興味ジャンル」及び「初期行動」の二軸でユーザを類型

初期行動クラスを軸として，各セグメントにおけるモデ化し，セグメント毎に新規ユーザの定着を予測する判別モルのパラメータの推定値を比較すると，行動変数やブログ

デルを構築することで定着要因が異なることを明らかにし

人気度変数において，定着に影響を与える要因が異なるこた．また，モデルを利用することで，新規ユーザの定着にとが明らかになった．表 12 に初期行動クラス毎の定着に寄与するブログの推薦をすることができた．

影響を与える主な要因を示す．

本研究では，ユーザの閲覧行動をブログ単位で集計しているため，ユーザの閲覧行動がどのブログを閲覧したかま

表 12

初期行動クラス毎の定着に影響を与える主な要因

でとなっており，どの記事を閲覧したかまでは判別できて初期行動クラス

定着に影響を与える主な要因

ない．同一のブロガーの記事であっても，記事によりトピ

low_narrow

ブログ記事に対する「いいね」

ックや記事の長さなどが異なると考えられる．ブログ記事

low_wide

読者登録
閲覧ブログ数の増加

high_narrow

閲覧ジャンルの拡大
ブログ記事に対する「いいね」

high_wide

閲覧ブログ数の増加
ブログ記事対するコメントの投稿

post_article

自分と同様な一般ブログの閲覧

表 12 より，読者として登録し，ブログの閲覧に対して関心が低く，興味の幅が広いクラスでは，読者登録をすることが定着する要因の一つとなっている．このクラスのユー
ザは，会員登録の時点でさほど関心が高くなく，読みたい
ブログが定まっていないため，多様なジャンルのブログを探索することによって，読みたいブログを探しているユー
ザが多いと考えられる．したがって，探索したブログの中から読者登録して読みたいと思えるブログを発見することが定着につながると推察できる．
また，ブログを執筆しているクラスでは，ブログ記事にコメントを投稿することや自分と同様な一般ブログの閲覧が定着する要因の一つとなっている．自らもブログを書きたいと思い会員登録をしたユーザであるため，他の一般ブ
ロガーの記事を参考に閲覧したり，ブログ記事にコメント

をテキストマイニングするなどにより，どのような記事を閲覧しているかを明らかにすることで，さらなる定着につながる要因を明らかにすることが期待できる．定着率の閾値についても本研究では経験上の知見から設定したが，さらに合理的な値の設定については議論の余地が残されている．
また，本研究では，ユーザの閲覧行動を日単位で集計しているため，ユーザがどのような順序でブログサービス内を遷移し，閲覧したかを考慮できていない．ブログサービ
ス内の回遊行動は，ユーザの興味の強さや移り変わりを反映していると考えられる．したがって，このようなブログ
記事の閲覧順序についても検討する必要がある．ブログのレコメンドについて，本研究ではテスト期間の閲覧データ
を正解としたが，レコメンド効果を正確に検証するためには，実際にレコメンドの実験が必要である．今回は様々な制約でできなかったが今後機会があればレコメンド実験を実施したい．
さらに，本研究のモデルにおける予測精度は決して高いものとは言い切れない．こうした問題においては，変数の吟味もさることながら，分析手法においても機械学習やニューラルネットワークなど他の手法を利用することも考えられる．これらは今後の課題としたい．

を投稿することによって，他のブロガーとつながることでⓒ2021 Japan Social Data Science Society

32日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）

謝辞
本論文は，本研究は中央大学特定課題研究の研究成果の一部であり，同研究費による助成を受けたものである．

参考文献[1] 総務省情報流通行政局:「ICT によるインクルージョンの実現に関する調査研究報告書」,
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/（最終閲覧日：2020 年
12 月 23 日）[2] 和田計也, 福田一郎: “インターネットテレビにおけるユー
ザの視聴行動分析,” 日本マーケティング学会カンファレン
ス・プロシーディングス，Vol. 5, pp. 61-65 (2016).
[3] Verbeke, W., Dejaeger, K., Martens, D., Hur, J. and Baesens, B.:“New insights into churn prediction in the telecommunication
sector: A profit driven data mining approach,” European Journal ofOperational Research, Vol. 218, No. 1, pp.211-229 (2012).

ⓒ2021 Japan Social Data Science Society[4] 根来龍之, 大嵜昌子, 木村俊也: “SNS におけるアクティブユーザーの特性 mixi のユーザー行動データによる研究,” 2012
年経営情報学会春季全国研究発表大会要旨集，pp. 9-12, (2012).
[5] 古川忠延, 松澤智史, 松尾豊, 内山幸樹, 武田正之: “Weblog
におけるユーザのつながりと閲覧行動の分析,” 電子情報通信学会論文誌，Vol. J88B, No. 7, pp. 1258-1266 (2012).
[6] 和田計也, 福田一郎: “インターネットテレビにおけるユーザの視聴行動分析,” 日本マーケティング学会カンファレンス・
プロシーディングス，Vol. 5, pp. 61-65 (2016).
[7] 和田計也, 高野雅典, 福田一郎: “スマートフォンゲームにおけるユーザの離脱・継続行動分析," エンタテインメントコン
ピューティングシンポジウム 2014 論文集，pp. 304-306 (2014).
[8] 上門雄也, 大和田勇人, 金盛克俊: “テキストマイニングを用いた転職サイトの会員離脱予測,” 第 31 回人工知能学会全国大会論文集，Vol. 31, pp. 1-4 (2017).
[9] 宮崎邦洋, 村山菜月, 山本裕樹, 牛山史明, 大澤昇平, 松尾豊:
“深層学習を用いたユーザ離脱予測,” 第 32 回人工知能学会
全国大会論文集，Vol. 32, pp. 1-3 (2018).

33

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 5 巻 第 1 号（2021 年 3 月）

Evaluation of retention using new customer browsing behaviorof blog service
Naoya Saijo†1

Kohei Otake†2

Takashi Namatame†3

Abstract: In this study, we focused on the customer behavior on blog services, especially how newly registered customers use blogs
afterwards. Therefore, we showed an analytical model for evaluating the retention of new customers and evaluated it using an
actual data. Especially, in this paper, we classified some classes that triggered the use of the blog service and the initial browsing
behavior, and further performed logistic regressions analyses to discriminate whether customer continue to use or not using
behavior variables such as registered genre and “like”. Then, we also recommended new blogs based on the results of the analysis
and evaluated them.
Keywords: Blog service, initial browsing behavior, logistic regression, probabilistic latent semantic analysis†1 BrainPad Inc.
†2 Tokai University†3 Chuo University (Correspondence Author: nama@indsys.chuo-u.ac.jp)ⓒ2021 Japan Social Data Science Society

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