[3Rin4-37] 時系列テキストデータを用いた感性評価指標の抽出 ―普遍性と時代性の検討―
キーワード:テキストマイニング、時系列分析、評価指標
商品やサービスは機能や価格に加えて感性的な側面もユーザに評価される.そのため全体のデザインをする際には,それに対する感情や印象を明確化する必要がある.評価対象の印象を定量的に記述する際にはその印象が定常的であることが前提とされるが,印象を構成する評価の中には,時系列的影響を受けているものと一定期間内では普遍的に用いられるものが混在しており,それらを切り分けて評価対象の印象構造をモデリングする必要がある.本研究では印象構造のモデリングの第一段階として,評価語出現頻度の時系列変化に基づき時系列的影響を受けている評価指標とそうでないものとの分類に取り組む.本手法を時系列的影響が明確に存在しているファッション分野に適用した.ファッショントレンドはトップデザイナーやコレクションなどからトップダウン式に伝達されるといった構造が存在するため,9年間のファッションニュース記事を対象に分析した.その結果、2パターンの季節変動と4パターンのトレンド傾向の存在が確認された.
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