[2N1-GS-4] Webインテリジェンス：

[2N1-GS-4-01] 情報量に基づくレビュー点数の変換手法および注文数との類似度分析

〇山崎 綾一郎¹、能代 哲太¹、佐藤 亘¹、山岸 祐己^1,2,3、和泉 舞²、高林 貴仁² (1. 静岡理工科大学、2. 株式会社良品計画、3. 理化学研究所)

キーワード：レビューサイト、時系列分析、自己情報量

昨今，自然言語処理モデルの発展により，テキスト生成，画像生成がだれでも容易に行えるようになった．実際に，自然言語処理モデルによるレビューと人間のレビューの識別は困難であることが指摘されており，今後も信頼性が担保されるとは考えにくい．また，法整備の改正により，レビュー投稿をした本人が罰則を受ける可能性があるため，すでにレビュー文章の信頼性は低いことが推察される．よって，本研究では，投稿点数のみを用いた分析手法として，ユーザのレビュー点数分布に基づいた点数の情報量を利用し，客観的な指標への変換を試みる．同時に，時系列データとして可視化を行い，ネットストア注文数のデータを利用し，提案評価値と比較を行う．その際，DynamicTimeWarpingを用いて，レビュー平均とネットストア注文数および提案評価値の類似度の測定を行う．分析の結果，多くの商品カテゴリにおいて，提案評価値とネットストア注文数の関連性が高いことが示唆されたため，新しい評価指標としての利用が期待される．また，点数の仕様に制限されることなく，多様なレビューサイトで適用が可能であることも示す．