飲食店名は何を語るか：価格と評価に関わる𝑛-gram特徴量の分析

飲食店の店名は，数語からなる短い文字列でありながら，料理ジャンル，価格帯，想定される顧客層，さらには地域的・文化的背景に関する情報を同時に伝達する．看板や検索結果において最初に提示される情報であることから，店名は消費者の期待形成に重要な役割を果たすと考えられる．ブランド命名研究においても，名称の言語的特徴が記憶や評価に影響を与えうることが示され[9,7,3]，また，商業名が文化的アイデンティティを表象しうることも指摘されている[1]．一方で，計量的な言語研究の多くは，メニューやレビュー，広告といった比較的長いテキストを対象としてきた．たとえばChahuneauetal.[4]は米国の大規模飲食店データを用いて料理記述語と価格・評価の関係を定量的に示し，Archaketal.[2]は消費者レビュー文から製品特徴ごとの価格決定力を推定できることを示した．またFreedmanandJurafsky[5]は，食広告における言語選択が社会階層を反映することを指摘している．しかし，これらの研究の主対象はいずれも本文テキストであり，店名そのものをStateAccuracyMacro-F1𝑄1𝑄2𝑄3𝑄4California0.6840.6271,9591,3071,614691Hawaii0.5860.439101496041Louisiana0.7120.68819719025358NewYork0.6500.5511,008433740438Texas0.7100.6801,1091,0661,414464注：𝑄1-𝑄4の件数は，評価用テストデータにおける真のラベル分布を示す．大規模データに基づいて分析した研究は限られる．店名は情報量が少ない反面，語彙選択の自由度が低く，料理や文化的含意が凝縮された形で表出しやすいという特徴を持つため，長いテキストよりもむしろ地域文化や業態差が強く現れうる．本研究では，米国5州の大規模飲食店メタデータを用い，店名トークンが価格帯・評価とどのように結びつき，その関係が州ごとにどの程度共有あるいは分化しているかを分析する．ここで扱う地域差は，方言や音韻的変異ではなく，店名が参照する料理・文化的トピックの違いに基づくものである．具体的には，各州内で価格帯と評価の平均値に基づき店舗を4象限に分類し，店名の𝑛-gram特徴量を用いた4クラス分類モデルを学習する．得られたモデル係数を解釈し，象限ごとに特徴的な特徴量とその地域的偏りを明らかにすることを目的とする．4クラスロジスティック回帰の結果，店名トークンのみを説明変数とする分類モデルにおいても，価格帯と評価の組合せを一定の精度で予測できることが確認された（表1）．この結果は，店名が偶然的なラベルではなく，価格や評価と体系的に結びついた情報を内包していることを示唆している．ただし，本研究の関心は予測性能そのものではなく，学習された𝑛-gram特徴量の解釈を通じて，店名に表れる性質を明らかにする点にある．