情報通信産業におけるプラットフォームとコンテンツの市場戦略
研究代表者

勝又 壮太郎大阪大学大学院経済学研究科准教授

1 はじめに
情報通信技術の発展は、企業の生産、流通を効率的に変えただけでなく、企業と消費者とのコミュニケー
ションを活発にし、我々の社会生活に多大な利益をもたらしている。とくに、消費者によって発信される情報は大量であり、他の消費者に大きな影響を与え、企業の財務的成果に影響を及ぼすこともある。消費者の発信する情報は、企業の発信する情報と異なり第三者による公正な評価であり、また、消費者個人の等身大の評価は高い説得力を持つ。
情報通信総合研究所 (2016)の報告によると、多くの消費者が情報源としてオンラインレビューを参考にしているとされ、年齢別の集計においても、すべての年齢層でその割合は高いが、とくに若年層で、ネット上の口コミを参考にする割合が高くなっている。さらに、全年代で 8 割から 9 割の消費者が「レビューを見て商品を購入したことがある」と回答している。また、BrightLocal（2020）によると、米国のローカルビジネスを対象とした調査でも同様の傾向が見られ、87％の消費者がオンラインレビューを閲覧しているという集計結果が得られている。これは、2019 年の 81％から 6 ポイント増加しており、近年、オンラインレビューの重要性が高まり続けていることがわかる。このことから、オンラインレビューが消費者の購買意思決定に大きな影響を及ぼしていることがわかる。オンラインレビューを分析することで、競合製品の評価、市場の競争状況の把握、製品改善や新製品開発のための情報収集が可能となるといえる。
ただし、オンラインレビューの分析には、いくつか考慮すべき点がある。第 1 は、データの形式についてである。オンラインレビューは自然言語で執筆された非構造化データである(Balducci and Marinova 2018)。
非構造化データを統計的分析にかけるためには、定量化の作業が必要であり、目的に即した方法で定量化し、分析できる構造化データとしなければならない。とくにマーケティング分野においては、近年テキストデー
タを分析する包括的な枠組みが提示されており（Berger et al. 2018; Humphreys and Wang 2018）、実用的な分析を行うための方法は確立されつつある。また、データの分析においても、機械学習分野で開発された
自然言語解析のための統計モデルを使うことができる。とくに、トピックモデルの一つであり、Blei, Ng,
and Jordan (2003)によって提案された LDA (latent Dirichlet allocation)は、高速で安定した推定法である collapsed Gibbs sampling を利用することができ(Griffiths and Steyvers 2004)、モデルの拡張も容易であるため、LDA をベースとした多くの拡張モデルが提示されている。このような自然言語解析の手法を活用することで、消費者による評価情報の類型化（e.g., Büschken and Allenby 2016, 2020; Tirunillai and
Tellis 2014）、市場構造の分析（e.g., Lee and Bradlow 2011, Netzer, et al., 2012）など、幅広いマー
ケティング課題に対する示唆を得ることができる。そこで、本研究においても、コンテンツの市場戦略への示唆を得るために、トピックモデルを活用する。
次に、オンラインレビューの分析における第 2 の論点は、レビューの質についてである。レビューで重視する点を選択式で回答してもらった設問では、「信頼性」という回答が最も多くなっている。しかしながら、
近年、偽レビュー問題などの問題から、レビューの信頼性が重要な課題となっている（e.g., Chen, Guo and
Huang 2021）。そこで、レビューの信頼性を高める 1 つの指標が「役に立つ」あるいは「参考になる」などというユーザーからのレビュー評価である（金・多田・勝又, 2020）。企業によるレビュー操作の問題を扱った
Mayzlin, Dover, and Chevalier（2014）も、役に立つレビューの数は「ダブルレビュー」であり、レビューの質を保証する指標になりうると主張している。 このような観点から、多くの閲覧者に評価され、信頼できるレビューとされる「役に立つ投票」は、消費者にとって重要な指標となると考えられる。したがって、ユーザーレビューの品質を調べるには、その民主的な評価である「投票」を分析に取り入れることが有効と考えられる。ネット上のレビューは誰でも投稿できるため、利害関係者による不公正なレビューや偽のレビュ
ー投稿を排除することは難しいが、多くの閲覧者から「参考になった」や「役に立つ」という評価を得ているレビューは信頼性が高いと考えられる。
そこで、本研究では、オンライン上のレビューを掲載しているプラットフォームを分析対象として、そこでコンテンツを配布するベンダーのレビューについて「参考になった」という情報を活用した分析手法を適公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

用し、コンテンツのマーケティング戦略について示唆を得ることを目的とする。

2 関連する研究2-1 オンラインレビューデータの分析
オンラインレビューの活用に関する研究は、いくつかの論点が見られる。1 つは予測因子としてのオンラ
インレビューの活用である。オンラインレビュー上の評価は、その後の製品売上やその他の財務成果に正の関係があるされており、オンラインレビューでの評価を観察して、市場の動向を予測するというものである（e.g., Chevalier and Mayzlin 2006; Dellarocas, Zhang, and Awad 2007; Liu 2006)。また、新しいメディアとして消費者と企業とのコミュニケーションを議論する研究も多くみられている（Stephen and Galak2012; Tirunillai and Tellis, 2014; Dellarocas 2003)。
ただし、オンラインレビューを分析する際には、その内容に踏み込んでレビューの影響を検討する必要がある。企業が発信する通常の広告と異なり、オンラインレビューは必ずしも製品に対するポジティブな評価をしているわけではない。製品に対するネガティブなレビューであれば、企業の財務成果に対して負の影響を与える可能性もある。これまでの研究では、このような評価は Valence（極性、感情）と呼ばれ、ネガティ
ブなレビューが企業に悪影響を与えることが実証的に示されている（Chevalier and Mayzlin, 2006; Liu,
2006; Moe and Trusov, 2011; Moe and Schweidel, 2012)。
そこで、自然言語で書かれたレビューの内容を評価し、分析するフレームワークが必要になる。マーケテ
ィング分野においては、テキストデータをはじめとする数値で得られないデータは「非構造化データ(Unstructured Data)」と呼ばれ(Balducci and Marinova 2018)、近年急速に活用が広がっている(Berger et
al. 2020; Humphreys and Wang 2017)。ここで、Berger et al. (2020)によって提示されているテキストデータの分析フレームワークにおいては、テキストデータの定量化と統計的分析のステップが示されているが、分析手法の一つとして挙げられているのが LDA である。LDA、テキストデータを分類する統計モデルであり、大量に観測されるオンラインレビューが全体としてどのような話題を持つのかを検討するために有用なモデルである。
2-2「参考になった」の活用
オンラインレビューにおいては、テキスト情報と同様に評価情報（Valence）を考慮する必要があるという点は、マーケティング研究分野で広く共有されているが、もう 1 つの重要な情報として、他の消費者からの評価である Vote（投票）がある(Mudambi and Schuff 2010; Lu, Wu, and Tseng 2018)。現在、多くのオンラインレビュープラットフォームにおいては、投稿されたレビューを閲覧者が評価する機能が実装されており、「いいね」、「参考になった」など呼び方は様々であるが、消費者がレビューの価値を集合的に評価することができるようになっている（金・多田・勝又 2020）。評価の高いレビューは他の消費者によっても参考にされやすくなり (Egebark and Ekstrom 2018)、実際の企業業績と関連するといわれている(Ding, et al.
2017)。
このようなオンラインレビューに付加されている情報を分析するためには、テキストデータのみを分析対象とする LDA だけでは不十分であり、モデルを拡張する必要がある。幸いなことに、LDA はモデルの拡張が容易であり、これまでの研究でも、Valence とテキストの両方をインプットとして含めることができるモデ
ルも提示されている（e.g., Büschken and Allenby 2016, 2020; Tirunillai and Tellis 2014）。そこで本研究でも、テキスト情報に加えて「参考になった」投票数を含むトピックモデルを開発し、レビューデータ
の分析に用いる。

3 データの概要
3-1 分析対象となるデータ
スマートフォンの OS は、現在 Apple の iOS と Google の Android がシェアを 2 分している。スマートフォンが既存の PC と大きく異なる 1 つの点は、アプリストアによるアプリの統制である。PC ではユーザーが自由にアプリを開発することができ、どのようなアプリであってもインターネットにアップロードし、ユーザ公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

ーはそれらをダウンロードして使うことができる。したがって、個人の作成するアプリに不具合が残っている場合や、悪意のあるプログラムを含んである場合があり、アプリのダウンロードとインストールにはある程度の注意が必要である。しかしながら、スマートフォンのアプリは、OS を管理しているプラットフォーム
である Apple および Google が審査を行い、原則として、ユーザーはプラットフォームの用意した公式のアプ
リストアからアプリをダウンロードしインストールすることになる。ユーザーにとっても、プラットフォー
ムの審査があるためにアプリの品質や安全性についての不確実性が低減され、また、１つのアプリストアですべてのアプリを入手することができるため、目的のアプリを見つけるための探索時間も低減される。
また、このアプリストアには、ユーザーがアプリのレビューを投稿することができ、レビューの評価（参考になった投票）を行うこともできる。ユーザーはアプリストアを巡回して複数のアプリの概要やレビューを比較することができる。研究対象としても、ほぼすべての主要なアプリが 1 つのウェブサイトからダウンロードされるため、このプラットフォームを観察することで市場の概況を確認することができるため、研究目標に対して好適な対象であるといえる。
3-2 データの収集本研究でデータの収集対象とするプラットフォームは Google Play である。Google Play からは、上述のように Android で利用できるアプリをダウンロードすることができる。本研究では、まず市場調査会社から提供されたアプリの利用データをもとにレビューデータを収集するアプリをリストアップして、そこからレビューの収集を行う。まず、候補となるアプリの選定のために、本研究では、株式会社インテージから提供された i-SSP モバイルのアプリ起動ログを参考にする。ここで、起動回数が多い上位 1000 のアプリを特定し、これを候補としてレビューを収集する。データの収集対象は、2019 年 4 月に投稿されたレビューであり、データの収集は 2022 年 1 月に行った。アプリ起動ログからリストアップした起動回数が多いアプリには、OS のシステムに関連するアプリや、通信会社や端末会社によってプリインストールされているアプリなどもあるため、全てのアプリについてレビューが投稿されているわけではない。また、当該期間中にレビューが投稿されていないアプリもある。
図 1 は具体的なアプリのレビューの例である。レビューにはレーティング（５つ星）、テキストで記述された本文があるが、その下に「〇人のユーザーが、このレビューが役立ったと評価しました」という情報と、「役に立ちましたか？ はい いいえ」という欄がある。これが閲覧者による投票結果と、閲覧者の投票欄である。本研究では、この本文と「役に立った」という評価の２つの情報を用いる。
図 1: アプリのレビュー（例）出典) https://play.google.com/store/
2019 年 4 月のレビューについて、収集されたレビューの総数は 104,615 件である。また、上記 1,048 のア
プリのうち、実際にレビューが 1 件以上投稿されていたアプリは 777 個であり、これを分析対象とする。分
析対象のアプリについて集計すると、アプリごとのレビュー投稿数については、平均値が 134.6 件、最小値

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

が 1 件、中央値が 37 件、最大が 3,355 件であった。第一四分位値は 10 なので、分析対象となるアプリの 1/4
は、当該月のレビューが 10 件以下であるといえる。
また、「参考になった」投票数については、平均値が 4.42、最大値が 2,756 件であるが、中央値が 0 件、第三四分位値が 2 件であり、多くのレビューがまったく「参考になった」という投票が得られていない一方、少数のレビューが多くの投票を集めているという構造が明らかになった。
3-2 テキストデータの定量化
テキストデータの定量化においては、
まずは文章を単語に分類する必要がある。本研究では Kudo, Yamamoto,and Matsumoto (2004)によって提案された日本語の形態素解析器である MeCab を用いる。MeCab によって語を分解し、名詞、動詞、形容詞の原型のみを抽出して分析対象とする。ただし、MeCab によって語を分解する際、「使えない」や「できない」などの打消しがある語が観測された際は、打消しを考慮する。なぜなら、「使えない」は動詞「使える」に打消しの助動詞「ない」が付されることで「使える」というポジティブな単語
がネガティブな単語に反転することになり、意味がまったく反転することになるので、打消しを考慮せずに単語を分解してしまうと分析結果の解釈が不正確になってしまう可能性があるためである。そこで、「ない」
をはじめとする打消しが付された動詞には、たとえば「使える」に対して「使える(-1)」など、「(-1)」を付し、別の語彙として解釈する。また、ひらがなおよびカタカナだけで 2 文字以下の語、数値のみの語、英語のみで 2 文字以下の語は分析から除外する。こうして得られた単語データについて、語長 618,105、語彙数
8,222 である。表 1 には、データから観測される語彙について、観測回数の多い上位 45 語を掲出したものである。
表 1: 観測件数の多い語彙
順位

語

件数

順位

語

件数

順位

語

件数

1

使う

10930

16

出来る

3147

31

画面

2333

2

楽しい

9996

17

出来る(-1)

3139

32

更新

2203

3

アプリ

8744

18

表示

3042

33

GACHA

2190

4

良い

8686

19

しまう

2893

34

言う

2016

5

思う

8232

20

すぎる

2840

35

動画

1998

6

やすい

7680

21

課金

2823

36

好き

1876

7

面白い

6089

22

ほしい

2745

37

自分

1859

8

ゲーム

5419

23

くださる

2692

38

イベント

1745

9

できる

4776

24

出る

2636

39

くれる

1743

10

できる(-1)

4014

25

時間

2594

40

にくい

1699

11

便利

3667

26

キャラ

2514

41

ポイント

1667

12

欲しい

3359

27

アップデート

2500

42

簡単

1667

13

最高

3341

28

改善

2475

43

られる

1656

14

多い

3306

29

広告

2425

44

毎日

1655

15

見る

3249

30

機能

2399

45

最近

1638

4 モデルと推定結果
4-1 モデル
本節では、トピックモデルを拡張した分析モデルを定義する。本研究では、個々のレビュー評価をトピッ
クに分類しながら、それぞれのトピックにおける平均的な「役に立った」投票数を合わせて推定できるモデ

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

ルを定義する。前述のように LDA は多くの拡張モデルを持つが、本研究のモデルは、評価情報付き LDA（金・多田・勝又, 2020）を拡張した、ポアソン分布をする評価情報付き LDA（一小路ら 2022）を用いる。評価情報付き LDA は、テキストで表現される文書情報と文書に付された非負整数値の評価情報の両方を使って文書を分類するモデルである。非負整数値の評価情報に幾何分布を仮定しているため、LDA と同様に collapsed
Gibbs sampling によるパラメータ推定を行うことができる。これに加えて、一小路ら(2022)では、金ら(2020)のモデルを拡張して、幾何分布ではなくポアソン分布を仮定している。本研究でも、このポアソン分布を仮定したモデルを利用するため、以下の定義は一小路ら(2022)に従う。
まず、アプリレビューデータベースで観測される単語が全𝑁𝑁個であるとして、第𝑖𝑖個目の単語を𝑤𝑤𝑖𝑖 とおく。
観測された単語の総数を𝑉𝑉個とすると、このいずれか 1 つが観測されているので、𝑤𝑤𝑖𝑖 が従う分布に𝑉𝑉次元のカ
テゴリカル分布を仮定することができる。
𝑤𝑤𝑖𝑖 ∼ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑙𝑙𝑉𝑉 (𝜓𝜓)(1)

ただし、パラメータ𝜓𝜓の値は潜在的なトピック所属パラメータ𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖 に依存し、質量関数は以下のように定義される。潜在的なトピック数は𝐾𝐾個とする。
𝑉𝑉

𝐾𝐾

𝑧𝑧
𝜋𝜋(𝑤𝑤𝑖𝑖 |𝑧𝑧𝑖𝑖 , 𝜓𝜓) = � �� 𝜓𝜓𝑘𝑘𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 �
𝑣𝑣=1 𝑘𝑘=1

𝑤𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖(2)

次にパラメータ𝑧𝑧𝑖𝑖 には以下の分布を仮定する。

𝑧𝑧𝑡𝑡𝑡𝑡 ∼ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑙𝑙𝐾𝐾 (𝜃𝜃)(3)

ここで、パラメータ𝜃𝜃の値は観測されるレビュー所属変数𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 に依存する。𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 は、第𝑖𝑖個目の語がレビュー𝑑𝑑で観測されるものであれば 1、そうでなければ 0 をとる変数である。分析対象とするレビューの総数は𝐷𝐷であ
る。
𝐾𝐾

𝐷𝐷𝑡𝑡

𝑘𝑘=1

𝑑𝑑=1

𝑥𝑥

𝜋𝜋(𝑧𝑧𝑖𝑖 |𝜃𝜃) = � �� 𝜃𝜃𝑑𝑑𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖(4)

以上が Blei, et al. (2003)および Griffiths and Steyvers (2004)によって提案された LDA の定義であるが、LDA は「参考になった」に関する情報を持たない。そこで、本研究では、これに加えて、レビュー𝑑𝑑の「役に立った」投票数を𝑦𝑦𝑑𝑑 とおき、ポアソン分布を仮定する。
𝑦𝑦𝑑𝑑 ∼ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃(𝜆𝜆)(5)

ここで、起動回数のパラメータも所属するトピックに依存する構造を仮定する。𝑐𝑐𝑑𝑑 は、レビュー𝑑𝑑の「役に立った」投票数と所属トピックの関係を規定するパラメータである。
𝐾𝐾𝑦𝑦

exp(𝜆𝜆𝑘𝑘 )𝜆𝜆𝑘𝑘 𝑑𝑑
𝜋𝜋(𝑦𝑦𝑑𝑑 |𝜆𝜆) = � ��𝑦𝑦𝑑𝑑 !

𝑐𝑐𝑑𝑑𝑑𝑑(6)

𝑘𝑘=1

また、𝑐𝑐𝑑𝑑 についても、𝑧𝑧𝑡𝑡𝑡𝑡 と同じ構造を仮定し、共通した事前パラメータ𝜃𝜃𝑡𝑡 を仮定する。
𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡 ∼ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑙𝑙𝐾𝐾 (𝜃𝜃𝑡𝑡 )(7)

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

𝐾𝐾

𝜋𝜋(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡 |𝜃𝜃𝑡𝑡 ) = �(𝜃𝜃𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 )𝑐𝑐𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

(8)

𝑘𝑘=1

4-2 推定事前分布としては、オリジナルの LDA と同様に、共役分布であるディリクレ分布を仮定し、 𝜓𝜓𝑘𝑘 ∼𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷ℎ𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙(𝛽𝛽)、𝜃𝜃𝑑𝑑 ∼ 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷ℎ𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙(𝛼𝛼)とする。また、ポアソン分布の事前パラメータについては、共役分布である
𝜆𝜆𝑘𝑘 ∼ 𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺(𝑎𝑎, 𝑏𝑏)を仮定する。
推定においては、MCMC 法を用いるため条件付き事後分布を導出する必要がある。𝜋𝜋(𝑤𝑤|𝑧𝑧, 𝜓𝜓) × 𝜋𝜋(𝜓𝜓)および𝜋𝜋(𝑧𝑧, 𝑐𝑐|𝜃𝜃) × 𝜋𝜋(𝜃𝜃)については閉じた形で周辺確率が得られるため、𝜋𝜋(𝑤𝑤|𝑧𝑧) = ∫ 𝜋𝜋(𝑤𝑤|𝑧𝑧, 𝜓𝜓) × 𝜋𝜋(𝜓𝜓) 𝑑𝑑𝑑𝑑、𝜋𝜋(𝑧𝑧, 𝑐𝑐) =∫ 𝜋𝜋(𝑧𝑧, 𝑐𝑐|𝜃𝜃) × 𝜋𝜋(𝜃𝜃) 𝑑𝑑𝑑𝑑を利用した collapsed Gibbs sampling を使うことができる。ただし、𝜆𝜆の条件付き事
後分布はガンマ分布になるため、本研究では一小路ら(2022)を参考に𝜆𝜆を積分消去せず、Gibbs sampling から𝜆𝜆を得て、これを所与として𝑐𝑐𝑑𝑑 をサンプリングする方法をとる。未知パラメータは{𝑧𝑧, 𝜆𝜆, 𝑐𝑐}であり、サンプリ
ングのステップは以下の通りである。
Step 1) 𝑧𝑧𝑖𝑖 |𝑧𝑧−𝑖𝑖 , 𝑐𝑐, 𝑤𝑤のサンプリング
以下のカテゴリカル分布から得ることができる。
𝑧𝑧𝑖𝑖 |𝑧𝑧−𝑖𝑖 , 𝑤𝑤 ∼ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐾𝐾 (𝜉𝜉)

(9)

𝑁𝑁
𝑁𝑁
𝑁𝑁
𝑉𝑉
ただし、𝜉𝜉𝑘𝑘 = 𝑝𝑝𝑘𝑘 ⁄∑𝐾𝐾
𝑙𝑙=1 𝑝𝑝𝑙𝑙 、𝑝𝑝𝑘𝑘 = ��∑𝑗𝑗=1,𝑗𝑗≠𝑖𝑖 𝑤𝑤𝑗𝑗𝑣𝑣 ∗ 𝑧𝑧𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝛽𝛽���∑𝑗𝑗=1,𝑖𝑖≠𝑗𝑗 ∑𝑣𝑣=1 𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗 𝑧𝑧𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝑉𝑉𝑉𝑉�� × �∑𝑗𝑗=1,𝑖𝑖≠𝑗𝑗 𝑧𝑧𝑗𝑗𝑗𝑗 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝑐𝑐𝑑𝑑𝑑𝑑 +𝛼𝛼�である。また、𝑣𝑣 ∗ は𝑤𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1となる要素である。

Step 2) 𝜆𝜆𝑘𝑘 |𝑐𝑐, 𝑦𝑦のサンプリング
事後分布はガンマ分布になる。

𝐷𝐷

𝐷𝐷

𝑑𝑑=1

𝑑𝑑=1

𝜆𝜆𝑘𝑘 |𝑐𝑐, 𝑦𝑦 ∼ 𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺 �� 𝑐𝑐𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑦𝑦𝑑𝑑 + 𝑎𝑎, � 𝑐𝑐𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑏𝑏�

(10)

Step 3) 𝑐𝑐𝑑𝑑 |𝑐𝑐−𝑑𝑑 , 𝜆𝜆, 𝑧𝑧, 𝑦𝑦のサンプリング
事後分布について、𝜃𝜃の関係する項は周辺化しているが、𝜆𝜆の関係する項については、λを所与として確率を計算し、カテゴリカル分布からサンプルを取得する。
𝑐𝑐𝑑𝑑 |𝑐𝑐−𝑑𝑑 , 𝜆𝜆, 𝑧𝑧, 𝑦𝑦 ∼ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐾𝐾 (𝜂𝜂)
𝑦𝑦

(11)

∑𝑁𝑁 𝑧𝑧 𝑥𝑥𝑑𝑑
𝑖𝑖=1 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖
(𝑗𝑗 + 𝛼𝛼)�である。
ただし、𝜂𝜂𝑘𝑘 = 𝑞𝑞𝑘𝑘 ⁄∑𝐾𝐾
𝑙𝑙=1 𝑞𝑞𝑙𝑙 、 𝑞𝑞𝑘𝑘 = exp(−𝜆𝜆𝑘𝑘 ) 𝜆𝜆𝑘𝑘 �∏𝑗𝑗=1

分析においては、ハイパーパラメータを事前に決めておく必要がある。本研究では、ディリクレ分布のハ
イパーパラメータとして𝛼𝛼 = 0.1, 𝛽𝛽 = 50/𝐾𝐾とした、また、ガンマ分布のハイパーパラメータとして𝑎𝑎 = 𝑏𝑏 = 1としている。また、トピック数については𝐾𝐾 = 10とした。加えて、MCMC 法による推定であるため、イタレーションの回数を決める。イタレーションの回数については、初めの 500 回を稼働検査期間として捨て、後の1000 回をサンプルとして取得している。
4-3 推定結果
表 2 はトピックの推定結果である。頻出語については、各トピックで𝜓𝜓𝑘𝑘 の大きな語を順に並べている。この頻出語を見ることで、各トピックで議論されている内容をおおよそ知ることができる。また、𝜆𝜆𝑘𝑘 はポアソ

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

ン分布のパラメータであり、ポアソン分布性質から、この数値は期待される「役に立った」投票数と解釈することができる。表 2 はこの𝜆𝜆𝑘𝑘 を降順に並べており、上の方に掲載されているトピックほど、閲覧者にとって参考になるトピックであり、下の方に掲載されているトピックほど、閲覧者にとって参考にならないトピックである。また、件数は、当該トピックに所属すると判定されたレビューの数である。トピックの所属については、パラメータ𝑐𝑐𝑑𝑑 を参考にしている。例えばレビュー𝑑𝑑について、推定における第ℎ回目のイタレーシ
(ℎ)

(ℎ)

ョ ン で 得 ら れ た ト ピ ッ ク 所 属 パ ラ メ ー タ 𝑐𝑐𝑑𝑑 と す る 。 こ の と き 、 レ ビ ュ ー 𝑑𝑑 に つ い て ∑𝐻𝐻ℎ=1 𝑐𝑐𝑑𝑑𝑑𝑑 =
(ℎ)

(ℎ)

𝐻𝐻
max�∑𝐻𝐻ℎ=1 𝑐𝑐𝑑𝑑1 , ⋯ , ∑ℎ=1 𝑐𝑐𝑑𝑑𝑑𝑑 �であれば、レビュー𝑑𝑑はトピック𝑘𝑘に所属すると判定する。

表 2 からわかるように、最も参考にされやすいのは topic 6 である。ここに所属するレビューがわずか 420
件であるが、平均 175.9 件の「役に立った」を集めている。ここでの頻出語は、「できる(-1)」、すなわち「できない」や、「改善」、「更新」など、不具合に対するレビューが多いことがわかる。また、「お願い」など、ベンダーに対するリクエストも含まれていると考えられる。アプリに不具合があると、そもそもアプリの利用に重大な問題を引き起こすため、こうした基本的な問題を他のユーザーに報告し、あるいはベンダーに対して解決を要求するようなレビューはとても参考にされやすいということがわかる。
次に、topic 7 も平均的な参考にされやすさが 73.1 であり、全体的な値から比較すると非常に大きい。このトピックでは、「対応」、「運営」などの単語が頻繁に観測されていることがわかる。このトピックは不具合というよりも実際のアプリの運営に関する評価をしているトピックであるといえる。スマートフォンのアプ
リは、ゲームをはじめとして、常にサーバーと通信があり、新しいイベントやキャンペーンなどが頻繁に開催されるものも多い。こうしたイベントやキャンペーンを期待しているユーザーも多いが、特定のユーザーのみに利益となるようなイベントや一部のユーザーに不利益をもたらすようなキャンペーンは、ユーザーの反発を招く可能性もあり、イベント開催におけるバランスのとり方は難しい。スマートフォンアプリでは、
継続的に利用してもらえるための施策が重要であり、サービスの運営はユーザーへの影響が大きい。この結果を見ても、運営に対するリクエストがレビューとして投稿されたとき、同じ意見を持っている多くの閲覧者がそのレビューに投票し、結果として多くの投票を集めることになったと考えらえれる。
表 2: トピックの推定結果
Topic No.

頻出語

topic 6

件数できる(-1), 出来る(-1), 改善, 更新, アップデート, 起動, 早い, ログイン, お願い, エラー

𝜆𝜆𝑘𝑘

175.9

420

topic 7

言う, くださる, 対応, 運営, 無い, 評価, 下さる, 来る, ユーザー, 作る

73.1

1121

topic 5

思う, 多い, すぎる, 時間, 欲しい, 自分, 最近, ところ, 悪い, 重い

37.2

1239

topic 1

見る, 出る, 広告, 動画, られる, 無料, ダウンロード, 再生, 残念, 入る

21.1

2263

topic 3

アプリ, 使える(-1), 使える, スマホ, ーー, 消える, 使用, 検索, データ, 入れる

10.4

4481

topic 8

課金, キャラ, GACHA, イベント, ゲーム, ストーリー, 無課金, クリア, PLAY!, レベル

5.8

5797

topic 10

表示, しまう, 機能, ほしい, 画面, 設定, 通知, 戻す, づらい, 困る

5.0

9769

topic 2

楽しい, 面白い, ゲーム, 好き, 楽しむ, 楽しめる, すごい, おもしろい, 可愛い, 始める

1.1

19191

topic 4

できる, 最高, 出来る, くれる, ポイント, 毎日, 利用, 助かる, 嬉しい, 素晴らしい

1.0

20337

topic 9使う, 良い, やすい, 便利, にくい, 簡単, わかる(-1), 分かる, わかる, 大変

1.0

39997

また、図 2 は、トピックごとの「役に立った」投票数とトピックごとに集計した平均評点との関係を図示したものである。Topic 2, 4, 9 が右下で重なっているが、これはすべて「役に立たない」トピックとされている。表 2 を見てもわかるように、基本的にはポジティブな言葉が観測されており、高評価のレビューを多く含むトピックであることがわかる。しかしながら、レビューが役に立つかという観点では、閲覧者の役には立たないということがわかる。一方、「役に立った」という投票を集めやすい topic 6 および topic 7
は、評点は低くなっているが、必ずしも評点が低いレビューが役に立つわけではなく、topic 6 と同程度に評点の低い topic 10 は、期待される「役に立った」投票数は低いという結果が得られている。

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

図 2: トピックごとの「役に立った」投票数と平均評点

100

topic 750:「役に立った」投票数

150

topic 60

topic 5
topic 1
topic 3
topic 10

topic 8

2.5

3.0

topic
topic49
2
3.5

4.0

平均評点

本研究の分析結果を通じて、「役に立った」という投票を集めやすいトピックと集めにくいトピックの差異が明らかになった。アプリベンダーとしては、多くの「役に立った」を集めるようなレビューを確認し、製品改善に活用することで、より広い支持を得ることができるサービスを展開することができると考えられる。ただし、多くの「役に立った」を集めるレビューは総じて評点が低く、短期的には評点が低くなることで新規のユーザー獲得が不利になる可能性もある。しかしながら、Google のポリシーによると、投稿からの時間が経過したレビューは、トップページの合計評点に反映されにくくなるため、早期に問題を解決することでその後高い票店のレビューを集めることができ、結果として長期的には新規ユーザーにとっても魅力的なアプリになる可能性が高い。

5 今後の研究への方向性
本研究では、オンラインプラットフォームにおけるコンテンツの市場戦略を検討するために、オンライン
レビューにおける「役に立った」投票数とテキストとの関係を検討し、トピックモデルによって分類を行った。結果として今後の課題を 2 点挙げる。第 1 の課題はモデルの改善についてである。本研究では、オンラインレビューの「役に立った」投票数にポアソン分布を仮定しているが、今回のデータでは投票数の分布は指数分布的な単調減少の形状を描いているため、ポアソン分布を仮定することが適切なのか、再検討する必要がある。これまでの研究で幾何分布を仮定するものもあるが（金ら, 2020）、負の二項分布や、ゼロ過剰ポアソン分布の方が適合的である可能性もある。今後の課題としたい。
第 2 の課題は、他の情報を考慮する必要性についてである。本研究ではテキスト情報と「役に立った」投
票数の 2 つをインプットデータとしたトピックモデルを適用し、推定を行ったが、より精緻な分析を行うのであれば、レビューに付された評点などもインプットデータとして含めることが望ましい。とくに本研究の分析結果から、評点と投票数にはある程度関連性があることが示唆されるため、評点を含めることができる
ようなモデルの改善を進めていく必要がある。また、本研究では議論しなかったが、アプリレビュープラッ
トフォームにおいてはもう１つ重要な機能として「ベンダーからの返信」がある。特定のレビューに個別に返信を送り、返信は他のユーザーも確認することができる。このようなベンダーからの返信は、マーケティ
ング分野においても MR(management response)という観点で研究が進められており(Chevalier, Dover, andMayzlin, 2018; Proserpio, and Zervas, 2017; Proserpio, Troncoso, and Valsesia, 2021; Wang, andChaudhry, 2018)、今後は返信の情報も含めてレビューを解釈する必要があるだろう。

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

【参考文献】
Balducci, B., & Marinova, D. (2018). Unstructured data in marketing. Journal of the Academyof Marketing Science, 46(4), 557-590.
Berger, J., Humphreys, A., Ludwig, S., Moe, W. W., Netzer, O., & Schweidel, D. A. (2020).
Uniting the tribes: Using text for marketing insight. Journal of Marketing, 84(1), 1-25.
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. the Journal ofmachine Learning research, 3, 993-1022.
Brightlocal (2020). Local Consumer
Review
Survey2020,
https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey/#what-review-readerscare-about
Büschken, J., & Allenby, G. M. (2016). Sentence-based text analysis for customer reviews.
Marketing Science, 35(6), 953-975.
Büschken, J., & Allenby, G. M. (2020). Improving text analysis using sentence conjunctions
and punctuation. Marketing Science, 39(4), 727-742.
Chevalier, J. A., Dover, Y., & Mayzlin, D. (2018). Channels of Impact: User reviews when
quality is dynamic and managers respond. Marketing Science, 37(5), 688-709.
Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online bookreviews. Journal of Marketing Research, 43(3), 345-354.
Dellarocas, C. (2003). The digitization of word of mouth: Promise and challenges of online
feedback mechanisms. Management Science, 49(10), 1407-1424.
Dellarocas, C., Zhang, X. M., & Awad, N. F. (2007). Exploring the value of online productreviews in forecasting sales: The case of motion pictures. Journal of Interactive Marketing,21(4), 23-45.
Ding, C., Cheng, H. K., Duan, Y., & Jin, Y. (2017). The power of the “like” button: The
impact of social media on box office. Decision Support Systems, 94, 77-84.
Egebark, J., & Ekström, M. (2018). Liking what others “Like”: Using Facebook to identify
determinants of conformity. Experimental Economics, 21(4), 793-814.
Griffiths, T. L., & Steyvers, M. (2004). Finding scientific topics. Proceedings of the National
academy of Sciences, 101(suppl 1), 5228-5235.
Humphreys, A., & Wang, R. J. H. (2018). Automated text analysis for consumer research. Journalof Consumer Research, 44(6), 1274-1306.
Kudo, T., Yamamoto, K., & Matsumoto, Y. (2004). Applying conditional random fields to Japanesemorphological analysis. In Proceedings of the 2004 conference on empirical methods innatural language processing (pp. 230-237).
Lee, T. Y., & Bradlow, E. T. (2011). Automated marketing research using online customer
reviews. Journal of Marketing Research, 48(5), 881-894.
Liu, Y. (2006). Word of mouth for movies: Its dynamics and impact on box office revenue.
Journal of Marketing, 70(3), 74-89.
Lu, S., Wu, J., & Tseng, S. L. A. (2018). How online reviews become helpful: A dynamic
perspective. Journal of Interactive Marketing, 44, 17-28.
Mayzlin, D., Dover, Y., & Chevalier, J. (2014). Promotional reviews: An empirical investigationof online review manipulation. American Economic Review, 104(8), 2421-55.
Moe, W. W., & Schweidel, D. A. (2012). Online product opinions: Incidence, evaluation, andevolution. Marketing Science, 31(3), 372-386.

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度

Moe, W. W., & Trusov, M. (2011). The value of social dynamics in online product ratings forums.
Journal of Marketing Research, 48(3), 444-456.
Mudambi, S. M., & Schuff, D. (2010). Research note: What makes a helpful online review? A
study of customer reviews on Amazon. com. MIS Quarterly, 185-200.
Netzer, O., Feldman, R., Goldenberg, J., & Fresko, M. (2012). Mine your own business: Marketstructure surveillance through text mining. Marketing Science, 31(3), 521-543.
Proserpio, D., & Zervas, G. (2017). Online reputation management: Estimating the impact ofmanagement responses on consumer reviews. Marketing Science, 36(5), 645-665.
Proserpio, D., Troncoso, I., & Valsesia, F. (2021). Does gender matter? The effect ofmanagement responses on reviewing behavior. Marketing Science, 40(6), 1199-1213.
Stephen, A. T., & Galak, J. (2012). The effects of traditional and social earned media onsales: A study of a microlending marketplace. Journal of marketing research, 49(5), 624639.
Tirunillai, S., & Tellis, G. J. (2014). Mining marketing meaning from online chatter: Strategic
brand analysis of big data using latent dirichlet allocation. Journal of marketing research,
51(4), 463-479.
Wang, Y., & Chaudhry, A. (2018). When and how managers' responses to online reviews affectsubsequent reviews. Journal of Marketing Research, 55(2), 163-177.
一小路武安, 勝又壮太郎, 中野暁, 山口真一, & 生稲史彦. (2022). 「覇権・成熟・成長期におけるコ
ミュニケーション・プラットフォームの競争戦略」『組織科学』, 55(3), 34-48.
金勝鎮, 多田伶, & 勝又壮太郎. (2020). 「評価付き自然言語データの定量分析—どのような消費者レ
ビューが 「参考になった」 を集めるのか?—」『行動計量学』, 47(2), 99-109.
情報通信総合研究所 (2016)『GDP に現れない ICT の社会的厚生への貢献 に関する調査研究』,
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h28_04_houkoku.pdf

〈発
題

名

Online
Review
Text
Analysis
Incorporating
Valenceand
Vote:
Extending the Topic Model to Include
Performance Measures
覇権・成熟・成長期におけるコミュニケーシ
ョン・プラットフォームの競争戦略
Changes in the use of mobile devices
during the crisis: Immediate responseto the COVID-19 pandemic「ネット活用に習熟」前提に コロナ後の消
費市場

表

資

料〉

掲載誌・学会名等
ISMS
MarketingConference 2022

発表年月
Science2022 年 6 月

組織科学 55(3) 34-48

2022 年 3 月

Computers in Human Behavior
Reports 5 100168-100168

2022 年 3 月

日本経済新聞社 日本経済新聞 経
済教室

2021 年 8 月

公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第37号 2022年度