2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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[4K2-GS-3] データマイニング: 市場分析

2020年6月12日(金) 12:00 〜 13:40 K会場 (jsai2020online-11)

座長:熊谷雄介(博報堂)

12:00 〜 12:20

[4K2-GS-3-01] ビジネスチャットアプリ上のユーザ間応答間隔分析のための潜在クラスモデル

〇齊藤 芙佑1、山極 綾子1、楊 添翔1、後藤 正幸1 (1. 早稲田大学)

キーワード:人事、潜在クラスモデル、確率モデル、関係性分析、行動評価分析

近年,多くの企業で浸透しつつあるビジネスチャットアプリ上のコミュニケーションデータを人事業務や組織管理へ活用しようとする動きがある.特に,関係を築き得る最小単位である二者間のコミュニケーション特性の分析は有効性が期待できる.一方,チャットでの受信から返信までの時間(以下,返信時間)には,返信内容の発言者が望む受信者との関係性がコミュニケーション特性として現れやすい.そこで,チャット上のデータを活用して返信時間の観点からの分析を可能とするモデルの開発は有用である.ここで,各ユーザの特性や話題は多様性が高く,様々なコミュニケーション特性を持つユーザが混在している集合体の想定が必要である.そこで本研究では,発言者,受信者,返信時間の関係性を定量的に表現する潜在クラスモデルを提案し,返信時間の観点からユーザ間のコミュニケーション特性を分析する方法論を示す.観測データの背後に潜在的な確率変数の存在を仮定することで,ユーザの多様性をうまく表現しつつ,高次元データの潜在クラスという軸での解釈が可能となる.最後に,提案モデルを実データに適用し得られた結果について考察を行い,提案モデルの有用性を示す.

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