第13回 日本感性工学会春季大会
2018.3.27–28@ 名古屋大学

WP1-17

感情評定に基づくバイクライダのタイプ分類における決定木を用いた効率化
Optimization of Motorcycle Riders Categorization Based on Emotion
Using Decision Tree Analysis（キーワード：感情評定，ユーザ分類，決定木分析）（Keywords: User classification, Emotional evaluation, Using Decision Tree Analysis）
小幡浩大，杉本匡史，長田典子（関西学院大学）
１．はじめに近年，レコメンド広告にみられる様にユーザのニーズに合わ像は背景，状態，カテゴリーの3要因によって構成されていた．
2.3.2 二輪乗車時に喚起される感情の指標化によるライダのせたマーケティングが必要になっている．レコメンド広告は，ユーザのウェブアクセス履歴や購買履歴をもとに購買を促進

分類
360回の評定でスタンダードライダ(クラスター1)，ポジティする．一方で，ユーザの感性傾向をモデル化することで，よりブライダ(クラスター2)，クールライダ(クラスター3)，スー

ユーザの潜在的なニーズに合うものを推定する研究が行われパーポジティブライダ(クラスター4)，マイペースライダ(クラている．その一環として，ユーザを選好特性や感性によっていスター5)，アクティブライダ(クラスター6)，アグレッシブラ

くつかのタイプに分類[1,2]することが注目されている．

イダ(クラスター7)の7 つのクラスターに分類されたユーザの特に，クルマ・バイクといった分野でユーザを分類する研究

データを使用したが多く行われている．その1つとして，杉本ら[2]は，バイク

３． 結果

ライダ240人に対してコアアフェクトモデルに基づいた感性評

3.1 決定木分析

価実験を行った．実験参加者は，90枚のバイク画像を1 枚ずつ

3.1.1 分析データ提示され，1枚につき「楽しい・爽快な」「気持ちの良い・心

杉本ら[2]によって7つのライダタイプに分類された240人の地よい」「退屈な・物足りない」「不安な・怖い」の4つの感画像90枚に対する4つの感情の評定値および，2425人の画像90情に対して評定をした．その結果，240人は7つのライダタイプ

枚に対する4つの感情の評定値を対象とした．に分類された．しかし，ユーザ分類に必要な感性価値の指標化

3.1.2 分析結果

では，実験や分析にかかる時間的な負荷が高いといった問題が「7つのクラスター」を目的変数，「画像に対する4つの感情存在している[3]．の評定値」を説明変数として決定木分析を行った．分析にはフそこで本研究は，画像に対する感情評定を通したライダのタリーソフト「R」のパッケージrpartを用いた．分類精度を表にイプ分類手法を効率化することで，時間的に負担が小さいライ示す(表1)．評定回数および分類精度を加味した上で，葉の最ダタイプ分類モデルの構築を目的とする．

小データ数が3であるものを分類モデルとして採用した(図1)．

２．方法採用した分類モデルにおいて，葉で最も多いクラスターをその2.1 実験参加者葉のクラスターとするというルールを使用した．そのルールに

合計2425名(男性2374名，女性51名，平均年齢=45,28±10.52)

基づき，2425 人をスタンダードライダ(クラスター1’)，ポジのバイクライダが調査に参加した．全ての参加者が普通自動二ティブライダ(クラスター2’)，クールライダ(クラスター3’)，輪免許もしくは大型自動二輪免許を保有しており，また少なくスーパーポジティブライダ(クラスター4’)，マイペースライとも1台の二輪(排気量不問) を所有していた．

ダ(クラスター5’)，アクティブライダ(クラスター6’)，アグ2.2 実験刺激

レッシブライダ(クラスター7’) の7 つのタイプに分類した．

参加者はwebアンケートに回答することによって調査に参加

この分類モデルでは，最短で2回，最長でも7回の評定でライダした．調査ではまずユーザ情報（性別年齢乗ってるバイクなど）タイプ分類を行うことが可能であった(表1)．の回答を行い，次に画像の評定を行った．画像評定では90枚の表 1: 葉における最小の個体数(3～7)の分類精度と評価回数

バイク画像を1枚ずつ呈示し，「楽しい・爽快な」，「気持ち良い・心地よい」，「不安な・怖い」，「退屈な・物足りない」の4 つの感情をどの程度感じるかを，それぞれ5 段階で評定させた．
2.3 材料
2.3.1 バイク画像
杉本ら[2]と同様の90枚のバイク画像を使用した．バイク画〒669-1337, 兵庫県三田市学園 2-1, 079-565-8300, nagata@kwansei.ac.jp

図1: 効率化されたライダタイプ分類のルールの基になった決定木
表 2: クラスターごとの 4 つの感情の平均評定値

ラスターと同様の傾向がみられた．
ユーザ分類において，実験や分析にかかる時間的な負担が大きいという問題があったが，決定木を用いることで，その問題を解決することができた．また，感性評価のデータを基に決定木を作成することで，感性の違いがどの項目において生じているのか明確になった．加えて，先行研究[2]では，追加データをどのように分類するか言及されていなかったが，本研究で作成した分類モデルを用いることで，追加データに対しても分類を行えるようになった．
短時間での感情評定に加え，追加データに対しても分類が可能になったため，バイクライダに関する研究における指標やマーケティングに活用するなど，応用の幅が広がったと考えられる．
５．おわりに本研究は，ライダタイプ分類手法に対し決定木分析を行い，分類精度が約85%であるモデルを構築した．本モデルにおいては評価回数が98%～99.4%削減され，時間的な負担が小さくなった．また，先行研究における各クラスターの特徴と本研究で構築したモデルによって7つのタイプに分類した各タイプの特徴が同様の傾向を示したことにより，モデルの高い妥当性を確認した．
参考文献[1] G. Schuitema, J. Anable, S. Skippon, N. Kinnear:The role ofinstrumental, hedonic and symbolic attributes in the intention to adopt
electric vehicles, Transportation Research Part A: Policy and Practice,
48, pp39-49, 2013.

[2] 杉本匡史, 今井将太, 片平建史, 山﨑陽一, 長田典子, 益田綾子, 岩田小笛, 内山一:コアアフェクトモデルに基づいた二輪乗

図 2: タイプごとの平均評定値の比較

車時に喚起される感情の指標化: 画像に対する感情評定を通し3.2 妥当性の検証たライダのタイプ分類 (ヒューマンコミュニケーション基礎), 電子

クラスターごとの4つの感情の平均評定値と，先行研究[2]に情報通信学会技術研究報告, 117, 29 , pp123-129, 2017.

おけるクラスターごとの4つの感情の平均評定値を表2に示す．

[3] Atsuhiro Yamada, Sho Hashimoto, Noriko Nagata:A Text Mining

また，同様のタイプごとの評定値の比較を図2に示す．

Approach for Automatic Modeling of Kansei Evaluation from

４．考察

Review Texts, KEER2018 INTERNATIONAL CONFERENCE

決定木分析を行うことで，評価回数が98%～99.4%削減されたライダタイプ分類モデルを構築した．また，本研究における各タイプの平均評定値は，先行研究[2]の同じライダタイプのク〒669-1337, 兵庫県三田市学園 2-1, 079-565-8300, nagata@kwansei.ac.jp

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