映画に関するSNS上の口コミが鑑賞意欲に与える影
響
メタデータ

言語: Japanese
出版者:
公開日: 2024-05-22
キーワード (Ja):
キーワード (En):作成者: 宮田, 朋佳
メールアドレス:
所属:URLhttps://tohoku-gakuin.repo.nii.ac.jp/records/2000272

映画に関する SNS 上の口コミが鑑賞意欲に与える影響
東北学院大学 大学院人間情報学研究科人間情報学専攻
博士課程前期課程 1 年 宮田朋佳

1. 背景と目的れている（王 2015）。

1.1 研究の背景

しかし、口コミの影響は、ポジティブな口SNS の普及によって、映画のプロモーショコミとネガティブな口コミの比率という観ンに SNS を使うことが増えている。映画館点だけでなく、口コミの内容という観点でもに行って観る割合が高いのは若年層であり考えられる。中山・神門（2006）によると、（LINE リサーチ 2023）、Twitter（X）の利

SNS のように口コミの発信者の性質がわか

用率が高いのも若年層であるため（総務省らない際、発信者がなぜそういう考えを表記

2023）、Twitter（X）は映画のプロモーショしたかという「理由」があるかどうかが、大ンをする上でターゲットに届きやすく効果きな判断材料となっており、口コミが「完全的だと言える。また、Twitter（X）は、一般な主観的意見」である場合は信頼に足らない的な SNS よりもユーザー同士が気軽・容易とされている。につながることができることから、情報が広1.3 研究の目的範囲に急速に拡散される特徴をもっており（風間 2012）、映画に関する口コミが広まり先行研究において、ポジティブな口コミとやすくなるため、映画のプロモーションに適ネガティブな口コミの比率という観点と、口していると言える。

コミの内容という観点がある。そこで、本研
究では、口コミを、具体的でポジティブな口1.2 先行研究

コミと具体的でネガティブな口コミ、主観的口コミには、対象について肯定的に評価しでポジティブな口コミ、主観的でネガティブな口コミの 4 つに分けて、研究を行う。ているポジティブな口コミと、否定的に評価しているネガティブな口コミの 2 種類がある。

したがって、本研究では、SNS 上の口コミ

菊盛（2013）は、口コミの影響に関する既存のポジティブネガティブ比率と、口コミ内容

研究の多くは、消費者行動に対して、ポジテの種類が、映画の鑑賞意欲に与える影響を、ィブな口コミは正の影響を、ネガティブな口実験によって明らかにすることを目的とすコミは負の影響を与えると主張しているとる。

述べている。つまり、ポジティブな口コミを2. 仮説

見ると対象への評価や購買意欲が上がり、ネガティブな口コミを見ると対象への評価やポジティブな口コミの比率が高いほど、口購買意欲が下がるということである。また、コミ対象商品に対する肯定的態度と、購買意ポジティブな口コミとネガティブな口コミ欲が高くなる（王 2015）ため、口コミの内の両方が一つのオンラインショッピングサ

容が具体的な場合でも主観的な場合でも、ポイトに掲載されている場合、ポジティブな口ジティブとネガティブで比率の低い口コミ

コミの比率が高いほど、口コミ対象商品に対より、比率の高い口コミの影響を受けると考する肯定的態度と、購買意欲が高くなるとさえられる。よって、次の仮説が考えられる。

- 1/10 -58に対する感想を述べた仮想のツイート）を作
仮説 1：具体的でポジティブな口コミと具体成するため、事前調査 1 を行った。仮想ツイ

的でネガティブな口コミの組み合わせで後ートは、具体的でポジティブな口コミと具体者の方が多い場合より、具体的でポジティブ的でネガティブな口コミ、主観的でポジティな口コミと具体的でネガティブな口コミのブな口コミ、主観的でネガティブな口コミの組み合わせで前者の方が多い場合で鑑賞意

4 種類あり、それぞれが想定した通りに作成欲が上がる。

できているか検証した。

仮説 2：主観的でポジティブな口コミと主観3.1.2 調査方法

的でネガティブな口コミの組み合わせで後2023 年 10 月 3 日から 10 月 5 日にかけ者の方が多い場合より、主観的でポジティブて、東北学院大学の 2023 年度後期「社会調な口コミと主観的でネガティブな口コミの査基礎論」の履修登録者 114 名を対象に、組み合わせで前者の方が多い場合で鑑賞意

Google フォームを用いた web 実験・調査を欲が上がる。

行った。有効回答数は 48 件で、有効回答率は約 42.1%であった。

また、口コミが「完全な主観的意見」であ

また、仮想ツイートを 40 個作成し、回答る場合は信頼に足らない（中山・神門 2006）

者に 20 個ずつの仮想ツイートが提示される

ため、ポジティブな口コミとネガティブな口ように、フォーム 1 とフォーム 2 という 2 つコミの比率が同じであれば、主観的な口コミの質問フォームを用意した。調査協力の依頼

より、具体的な口コミの影響を受けると考えを記載したウェブページの下部に、「承諾しられる。よって、次の仮説が考えられる。て回答する」という文字を配置し、それをクリックすることで、ランダムにフォーム 1 も仮説 3：主観的でポジティブな口コミと主観しくは 2 のどちらかのリンクに振り分けられ的でネガティブな口コミの組み合わせで前るようにした。
フォーム 1 の回答数は 29 件、者の方が多い場合より、具体的でポジティブフォーム 2 の回答数は 19 件であった。

な口コミと具体的でネガティブな口コミの3.1.3 実験方法

組み合わせで前者の方が多い場合で鑑賞意欲が上がる。

具体的でポジティブな口コミと具体的でネガティブな口コミ、主観的でポジティブな仮説 4：主観的でポジティブな口コミと主観口コミ、主観的でネガティブな口コミをそれ的でネガティブな口コミの組み合わせで後ぞれ 10 個ずつ、計 40 個の仮想ツイートを作者の方が多い場合より、具体的でポジティブ成した。「登場人物一人一人のキャラクターな口コミと具体的でネガティブな口コミのが良くて、癒やされた／共感しすぎて気づい組み合わせで後者の方が多い場合で鑑賞意たら泣いてた」「すごく感動した／細かいと欲が下がる。

ころまでこだわっているのが伝わったし、話の構成、演出、キャストの全てがよかった！」

3. 方法などの具体的でポジティブな口コミ 3 個、「登3.1 事前調査 1

場人物の感情の起伏が分からない／全体的

3.1.1 調査の目的に話について行けなかった」「カメラワーク

本調査で用いる仮想ツイート（架空の映画や演出をもっと工夫してほしかったな／ず- 2/10 -59

っと同じ画角で物語が進むので、映像的に動ば参考になる」「どちらかといえば参考になきがなく、飽きてしまう作りになっていたのらない」「参考にならない」の 4 件法で回答が残念」などの具体的でネガティブな口コミをしてもらった。また、そのツイートでは観7 個、「主役の顔好き／かわいかった／スタイた映画についてどのように評価しているとルもいいし、ファンになったかも！その子の思うかを尋ね、「高く評価している」「どちら過去の作品も見てみたいな」「好きなアーテかといえば高く評価している」「どちらかとィストの曲が主題歌とのことで観てきた！

いえば低く評価している」「低く評価してい大画面で聴くと最高だったー」などの主観的る」の 4 件法で回答をしてもらった。

でポジティブな口コミ 7 個、「推しが出てるから観たんだけど、出番少なすぎない？酷す

3.2 事前調査 2ぎ！こんなんだったら観る価値ない！！」

3.2.1 調査の目的「後ろの人たちがすごくうるさかった／そ事前調査 1 の結果を踏まえ、仮想ツイートのせいで気が散って話の内容全然わからなの修正を行った。新しく作成した仮想ツイー

かった／お金返してほしい」などの主観的でトがそれぞれ想定した通りに作成できていネガティブな口コミ 3 個の計 20 個をフォーるか検証するため、事前調査 2 を行った。

ム 1 で提示し、「映画観てきた！テンポが良3.2.2 調査方法

くてあっという間だった！もう一回観に行きたい！！」「思わず笑ってしまうシーンも2023 年 10 月 6 日に、東北学院大学の 2023

多くて、見終わった後は幸せな気持ちになれ

年度後期「社会調査実習 B」の履修登録者 16る作品だった／ぜひみんなに観てほしい！」名を対象に、Google フォームを用いた webなどの具体的でポジティブな口コミ 7 個、「ず実験・調査を行った。有効回答数は 16 件で、っと退屈な映画／内容が薄くて、登場人物の有効回答率は 100.0%であった。

誰にも共感できないまま終わってしまった」
3.2.3 実験方法

「ウケを狙っているシーンがことごとくすべっていて、笑えるシーンが全然なかった」

事前調査 1 で想定通りの結果にならなかっなどの具体的でネガティブな口コミ 3 個、「見た仮想ツイート 3 個について、新たな仮想ツたことある場所だなと思ってたらロケ地がイートを作成した。具体的でネガティブな口地元だった！親近感があってよかった」「推コミを想定して作成した「登場人物の感情のしが出てる映画観てきた！ファンとしては起伏が分からない／全体的に話について行満足～みんなにもぜひ観てほしい～」などのけなかった」と「テンポが遅くて途中で飽き主観的でポジティブな口コミ 3 個、「隣の人てしまった…終わり方もぼんやりしていてのいびきがうるさくて全然集中できなかっ何を伝えたかったのか分からない」を、「登場た／時間返してほしい」「途中で寝ちゃって人物の感情の起伏が激しすぎる／ストーリ

よくわからなかった…まあでもメインの俳ーも支離滅裂でツッコミどころが多かった」

優のファンしか楽しめなさそう／知らんけと「テンポが遅くて話がなかなか進まない…

ど」などの主観的でネガティブな口コミ 7 個

終わり方もぼんやりしていて何を描きたかの計 20 個をフォーム 2 で提示した。

ったのか不明瞭」に作りかえ、主観的でポジ仮想ツイートをそれぞれ提示した後、そのティブな口コミを想定して作成した「きれいツイートは映画を選ぶ際に参考になると思な場所ばかりでロケ地に行ってみたくなっうかを尋ね、「参考になる」「どちらかといえた！今度時間があったら行ってみる！」を- 3/10 -60

「ちょうど行ってみたかったところがロケれるようにした。フォーム 1 の回答数は 34

地になっててテンション上がった！今度時件、フォーム 2 の回答数は 40 件、フォーム間があったら行ってみる！」に作りかえ、回3 の回答数は 27 件、フォーム 4 の回答数は答者に提示した。

30 件であった。

仮想ツイートをそれぞれ提示した後、その3.3.3 調査項目ツイートは映画を選ぶ際に参考になると思うかを尋ね、「参考になる」「どちらかといえ本調査で使用する調査項目は、性別、ば参考になる」「どちらかといえば参考になTwitter（X）の利用状況、映画を観る頻度、らない」「参考にならない」の 4 件法で回答

映画への関与度、作品の情報収集などに関すをしてもらった。また、そのツイートでは観る項目であり、4 つの調査フォームに共通した映画についてどのように評価しているとているものである。

思うかを尋ね、「高く評価している」「どちら3.3.4 実験方法

かといえば高く評価している」「どちらかといえば低く評価している」「低く評価してい具体的でポジティブな口コミと具体的でる」の 4 件法で回答をしてもらった。

ネガティブな口コミを後者の方が多くなるように作成したもの（仮想ツイート画面 A、3.3 本調査

図 1）と、具体的でポジティブな口コミと具3.3.1 調査の目的

体的でネガティブな口コミを前者の方が多口コミが映画の鑑賞意欲に与える影響をくなるように作成したもの（仮想ツイート画検証するため、事前調査 1 と事前調査 2 の結面 B、図 2）
、主観的でポジティブな口コミと果を基に作成した仮想ツイート画面（仮想ツ

主観的でネガティブな口コミを後者の方がイートを 10 個並べたもの）を用いて、本調多くなるように作成したもの（仮想ツイート査を行った。

画面 C、図 3）、主観的でポジティブな口コミと主観的でネガティブな口コミを前者の方3.3.2 調査方法が多くなるように作成したもの（仮想ツイー

2023 年 10 月 16 日から 10 月 29 日にかけ

ト画面 D、図 4）を回答者に提示した。て、東北学院大学の 2023 年度後期「メディポジティブな口コミとネガティブな口コア・リテラシー」の 2 クラス（履修登録者はミの比率の効果を測るためには、仮想ツイー

262 名、234 名の計 496 名）を対象に、Google

ト画面 A と仮想ツイート画面 B の比較、仮フォームを用いた web 実験・調査を行った。

想ツイート画面 C と仮想ツイート画面 D の有効回答数は 131 件で、有効回答率は約比較が必要である。また、具体的か主観的か26.4%であった。という口コミ内容の種類による効果を測る

また、回答者には異なる条件での映画の鑑ためには、仮想ツイート画面 A と仮想ツイー賞意欲を問う必要があったため、フォーム 1

ト画面 C の比較、仮想ツイート画面 B と仮とフォーム 2、フォーム 3、フォーム 4 とい想ツイート画面 D の比較が必要である。そのう 4 つの質問フォームを用意した。調査協力

ような 4 つの比較が個人間比較でできるようの依頼を記載したウェブページの下部に、に、フォーム 1 とフォーム 2 では、仮想ツイ「承諾して回答する」という文字を配置し、ート画面 A と仮想ツイート画面 D、フォーム

それをクリックすることで、4 つのフォーム3 とフォーム 4 では、仮想ツイート画面 B とのリンクそれぞれにランダムに振り分けら仮想ツイート画面 C を提示した。

- 4/10 -61

実験において、1 人の回答者に示される 2つの画面の提示順序の効果を考慮して、フォーム 1 では仮想ツイート画面 A、仮想ツイー
ト画面 D の順序、フォーム 2 では仮想ツイート画面 D、仮想ツイート画面 A の順序、フォーム 3 では仮想ツイート画面 B、仮想ツイート画面 C の順序、フォーム 4 では仮想ツイート画面 C、仮想ツイート画面 B の順序で提示した。
それぞれの仮想ツイート画面を提示した
後、仮想ツイート画面で感想を述べている映画について興味を持ったかを尋ね、「興味を持った」「どちらかといえば興味を持った」「どちらかといえば興味を持たなかった」「興味を持たなかった」の 4 件法で回答をしてもらった。また、その映画に対して観たいと思ったかも尋ね、「観たい」「どちらかといえば観たい」「どちらかといえば観たくない」「観たくない」の 4 件法で回答をしてもらった。

図 1 仮想ツイート画面 A（具体的でポジティブな口コミ<具体的でネガティブな口コミ）- 5/10 -62

図 2 仮想ツイート画面 B（具体的でポジティ

図 3 仮想ツイート画面 C（主観的でポジティブな口コミ>具体的でネガティブな口コミ）

ブな口コミ<主観的でネガティブな口コミ）- 6/10 -63

4. 分析
4.1 分析方法
分析に用いる変数は「あなたはこのツイー
ト画面を見て、この映画を観たいと思いますか」である。この変数を用いて、仮想ツイート画面を見たときの鑑賞意欲と、提示した仮想ツイート画面の種類についてクロス表を作成し、分析を行った。
また、「あなたはこのツイート画面を見て、この映画を観たいと思いますか」の選択肢は、「観たい」、「どちらかといえば観たい」、「どちらかといえば観たくない」、「観たくない」の 4 つであり、「観たい」「どちらかといえば観たい」を「観たい」、「どちらかといえば観たくない」「観たくない」を「観たくない」の2 つのカテゴリに変換し、分析に使用した。
4.2 分析結果
仮説 1 は「具体的でポジティブな口コミと具体的でネガティブな口コミの組み合わせで後者の方が多い場合より、具体的でポジティブな口コミと具体的でネガティブな口コミの組み合わせで前者の方が多い場合で鑑賞意欲が上がる」である。仮想ツイート画面を見たときの鑑賞意欲を従属変数、仮想ツイート画面（A、B）を独立変数とするクロス分析を行った。その結果を表 1 に示した。
表 1 仮想ツイート画面（A、B）と鑑賞意欲
仮想ツイート画面
AB
計図 4 仮想ツイート画面 D（主観的でポジティブな口コミ>主観的でネガティブな口コミ）

鑑賞意欲
観たい

観たく64

ない

24

50

74

32.4%

67.6%

100.0%

36

21

57

63.2%

36.8%

100.0%

60

71

131

45.8%

54.2%

100.0%

χ2=12.2, df=1, p < 0.001- 7/10 -計

ミの組み合わせで前者の方が多い場合で鑑表 1 をみると、仮想ツイート画面 A を見賞意欲が上がる」である。仮想ツイート画面て、その映画を観たいと思った人は 32.4%、を見たときの鑑賞意欲を従属変数、仮想ツイ

仮想ツイート画面 B を見て、その映画を観たート画面（B、D）を独立変数とするクロス分

いと思った人は 63.2%であり、30.8 ポイント析を行った。その結果を表 3 に示した。の差が見られた。χ 2 検定を行ったところ0.1%水準で有意であった。

表 3 仮想ツイート画面（B、D）と鑑賞意欲

仮説 2 は「主観的でポジティブな口コミと仮想ツ

主観的でネガティブな口コミの組み合わせ

イートで後者の方が多い場合より、主観的でポジテ画面

ィブな口コミと主観的でネガティブな口コBミの組み合わせで前者の方が多い場合で鑑賞意欲が上がる」である。仮想ツイート画面Dを見たときの鑑賞意欲を従属変数、仮想ツイート画面（C、D）を独立変数とするクロス分計析を行った。その結果を表 2 に示した。

鑑賞意欲
観たい

観たく

計

ない

36

2157

63.2%

36.8%

100.0%

314374

41.9%

58.1%

100.0%

67

64

131

51.1%

48.9%

100.0%

χ2=5.83, df=1, p < 0.05
表 2 仮想ツイート画面（C、D）と鑑賞意欲
仮想ツ
イート画面
CD計

鑑賞意欲
観たい

表 3 をみると、仮想ツイート画面 B を見観たく計て、その映画を観たいと思った人は 63.2%、

ない

仮想ツイート画面 D を見て、その映画を観た

552

57

いと思った人は 41.9%であり、21.3 ポイント

8.8%

91.2%

100.0%の差が見られた。χ2 乗検定を行ったところ

314374

41.9%

58.1%

100.0%

仮説 4 は「主観的でポジティブな口コミと3695131

主観的でネガティブな口コミの組み合わせ

27.5%

72.5%

100.0%

で後者の方が多い場合より、具体的でポジテ5%水準で有意であった。

χ2=17.7, df=1, p < 0.001

ィブな口コミと具体的でネガティブな口コミの組み合わせで後者の方が多い場合で鑑表 2 をみると、仮想ツイート画面 C を見賞意欲が下がる」である。仮想ツイート画面て、その映画を観たいと思った人は 8.8%、仮を見たときの鑑賞意欲を従属変数、仮想ツイ想ツイート画面 D を見て、その映画を観たいート画面（A、C）を独立変数とするクロス分と思った人は 41.9%であり、33.1 ポイントの析を行った。その結果を表 4 に示した。

差が見られた。χ2 検定を行ったところ 0.1%水準で有意であった。
仮説 3 は「主観的でポジティブな口コミと主観的でネガティブな口コミの組み合わせで前者の方が多い場合より、具体的でポジティブな口コミと具体的でネガティブな口コ- 8/10 -65

表 4 仮想ツイート画面（A、C）と鑑賞意欲せで前者の方が多い場合で鑑賞意欲が上が鑑賞意欲る」、「仮説 3：主観的でポジティブな口コミ

仮想ツイート画面AC計

観たい観たくと主観的でネガティブな口コミの組み合わ計

せで前者の方が多い場合より、具体的でポジない

2450

74

ティブな口コミと具体的でネガティブな口

32.4%

67.6%

100.0%

コミの組み合わせで前者の方が多い場合で

552

57

8.8%

91.2%

100.0%「仮説 4：主観的でポジティブな口コミと

29

102

131

主観的でネガティブな口コミの組み合わせ

22.1%

77.9%

100.0%

で後者の方が多い場合より、具体的でポジテ鑑賞意欲が上がる」は、支持された。

ィブな口コミと具体的でネガティブな口コ

χ2=10.5, df=1, p < 0.01

ミの組み合わせで後者の方が多い場合で鑑賞意欲が下がる」については、口コミの種類

表 4 をみると、仮想ツイート画面 A を見と鑑賞意欲の関係は有意であったが、仮説とて、その映画を観たくないと思った人は逆の結果となり、支持されなかった。

67.6%、仮想ツイート画面 C を見て、その映「仮説 1：具体的でポジティブな口コミと画を観たくないと思った人は 91.2%であり、23.6 ポイントの差が見られた。χ2 乗検定を具体的でネガティブな口コミの組み合わせ行ったところ 1%水準で有意であった。

で後者の方が多い場合より、具体的でポジティブな口コミと具体的でネガティブな口コミの組み合わせで前者の方が多い場合で鑑5. 考察

賞意欲が上がる」では、仮想ツイート画面の本研究では、SNS 上の口コミのポジティブ種類と鑑賞意欲に有意な関連が見られ、仮想ネガティブ比率と、口コミ内容の種類が、映画の鑑賞意欲に与える影響を明らかにする

ツイート画面 B を見た人の方が仮想ツイーために調査・実験を行い、検証を行った。仮ト画面 A を見た人よりもその映画を観たい

説検証のため、仮想ツイート画面を提示したと思った割合が高かった。このことから、具体的な口コミを提示されたとき、口コミのポ後、仮想ツイート画面で感想を述べている映

ジティブネガティブ比率の影響を受け、ポジ画を観たいと思ったかを従属変数、提示したティブな口コミの方が多い場合に鑑賞意欲仮想ツイート画面の種類を独立変数とするが上がると考えられる。

クロス分析を行った。

また、「仮説 2：主観的でポジティブな口コ分析の結果、「仮説 1：具体的でポジティブミと主観的でネガティブな口コミの組み合な口コミと具体的でネガティブな口コミのわせで後者の方が多い場合より、主観的でポ組み合わせで後者の方が多い場合より、具体ジティブな口コミと主観的でネガティブな的でポジティブな口コミと具体的でネガテ口コミの組み合わせで前者の方が多い場合ィブな口コミの組み合わせで前者の方が多で鑑賞意欲が上がる」では、仮想ツイート画い場合で鑑賞意欲が上がる」と「仮説 2：主面の種類と鑑賞意欲に有意な関連が見られ、観的でポジティブな口コミと主観的でネガティブな口コミの組み合わせで後者の方が仮想ツイート画面 D を見た人の方が仮想ツ多い場合より、主観的でポジティブな口コミ

イート画面 C を見た人よりもその映画を観と主観的でネガティブな口コミの組み合わたいと思った割合が高かった。このことから、主観的な口コミを提示されたとき、口コミの- 9/10 -66

ポジティブネガティブ比率の影響を受け、ポ率の効果は先行研究から予想した通りであジティブな口コミの方が多い場合に鑑賞意ったが、具体性の効果はポジティブな口コミ欲が上がると考えられる。にのみ当てはまり、ネガティブな口コミではさらに、「仮説 3：主観的でポジティブな口むしろ主観性が口コミの効果を高めることコミと主観的でネガティブな口コミの組みが示された。

合わせで前者の方が多い場合より、具体的でポジティブな口コミと具体的でネガティブ文献な口コミの組み合わせで前者の方が多い場

風間一洋, 2012, 「Twitter における情報伝播合で鑑賞意欲が上がる」では、仮想ツイート（<特集>Twitter とソーシャルメディ

画面の種類と鑑賞意欲に有意な関連が見らア）」『人工知能学会誌』27(1): 35-42.

れ、仮想ツイート画面 B を見た人の方が仮想

菊盛真衣, 2013, 「e クチコミ効果へのブラン

ツイート画面 D を見た人よりもその映画をド熟知性の影響―消費者のブランド評観たいと思った割合が高かった。このことか価に着目して―」『プロモーショナル・マ

ら、ポジティブな口コミがネガティブな口コーケティング研究』6: 9-20.

ミよりも多いとき、主観的な口コミを見た場

LINE リサーチ, 2023, 「若年層ほど「映画館合よりも、具体的な口コミを見た場合に鑑賞に行く頻度」が高く、年代によって一緒意欲が上がると考えられる。に行く人に違いも」, （2023 年 2 月 1 日

しかし、「仮説 4：主観的でポジティブな口取得,

https://lineresearch-

コミと主観的でネガティブな口コミの組み

platform.blog.jp/archives/43624928.ht

合わせで後者の方が多い場合より、具体的でml）.

ポジティブな口コミと具体的でネガティブ

中山記男・神門典子, 2006, 「レビューにおけな口コミの組み合わせで後者の方が多い場る「理由」の分析-被験者実験より―」『情合で鑑賞意欲が下がる」では、仮想ツイート

報処理学会研究報告自然言語処理』

画面の種類と鑑賞意欲に有意な関連は見ら2006(1[2006-NL-171]): 81-88.

れたものの、仮想ツイート画面 C を見た人の王穎, 2015, 「ポジティブとネガティブな E

方が仮想ツイート画面 A を見た人よりもそ口コミ比率と返品制度の有無が消費者の映画を観たくないと思った割合が高いとのオンライン購買行動に与える影響にいう仮説と逆の結果となった。このことから、ついて」早稲田大学大学院商学研究科修

ネガティブな口コミがポジティブな口コミ

士論文.

より多いとき、具体的な口コミを見た場合よ

総務省, 2023, 『令和 4 年度情報通信メディ

りも、主観的な口コミを見た場合に鑑賞意欲

アの利用時間と情報行動に関する調査』.

が下がると考えられる。
6. 結論
本研究では、SNS 上の口コミのポジティブネガティブ比率と、口コミ内容の種類が、映画の鑑賞意欲に与える影響を明らかにすることを目的として、web 上に作成した調査フ
ォームを使った実験的手法によって調査を行った。その結果、ポジティブネガティブ比- 10/10 -67