ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. Public
  2. 科学研究費助成事業研究成果報告書
  3. 2021年度

消費者のデジタルメディア行動にアイデンティティと共感が及ぼす影響に関する研究

https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/23362
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/23362
6cb240f5-60c0-4b7a-9b56-92185aa30624
名前 / ファイル ライセンス アクション
18K01901seika.pdf 18K01901seika.pdf (2.1 MB)
Item type 研究報告書 / Research Paper(1)
公開日 2022-12-05
タイトル
タイトル 消費者のデジタルメディア行動にアイデンティティと共感が及ぼす影響に関する研究
言語 ja
タイトル
タイトル The Impact of Identity and Empathy on Consumer Behavior in Digital Media
言語 en
著者 玉置, 了

× 玉置, 了

玉置, 了

ja-Kana タマキ, サトル

Search repository
若林, 靖永

× 若林, 靖永

若林, 靖永

ja-Kana ワカバヤシ, ヤスナガ

Search repository
堀川, 宣和

× 堀川, 宣和

堀川, 宣和

ja-Kana ホリカワ, ノブカズ

Search repository
言語
言語 jpn
キーワード
主題 アイデンティティ, SNS, 画像投稿, 共感, 内容分析, リアクション
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws
資源タイプ research report
著者(英)
言語 en
値 Tamaki, Satoru
著者(英)
言語 en
値 Wakabayashi, Yasunaga
著者(英)
言語 en
値 Horikawa, Nobukazu
著者 所属
値 近畿大学経営学部; 准教授
著者 所属
値 京都大学経営管理研究部; 教授
著者 所属
値 星城大学経営学部; 講師
著者所属(翻訳)
値 Kindai University
著者 役割
値 研究代表者
著者 役割
値 研究分担者
著者 役割
値 研究分担者
版
出版タイプ NA
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
出版者 名前
出版者 近畿大学
書誌情報 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2021)

p. 1-8, 発行日 2021
リンクURL
内容記述タイプ Other
内容記述 https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K01901/
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 研究成果の概要(和文):本研究は,SNSにおいて共感やアイデンティティの支持の意味を持つリアクションである「いいね」の促進要因を実証的に解明した。本研究はSNSから収集したテキストに深層学習を適用し特定のテーマに関する投稿を抽出する手法と投稿内容についてテキストはLIWC2015による数量化,画像は物体検出とトピックモデルの適用によりその意味内容の抽出と数量化を行う手法の開発を行った。これらの手法をSNSの画像投稿の内容分析に適用し,京都の観光に関するツイートの内容分析を通じて,読者の共感や投稿者へのアイデンティティの支持としていいねを促す要因の1つに投稿のエピソード性があることを解明した。
研究成果の概要(英文): This study attempts to elucidate consumer communication in SNS from the perspectives of identity and empathy. Likes, which are reactions that have the meaning of empathy and identity endorsement in SNS, were highlighted, and their facilitating factors were empirically elucidated. This study developed a method to extract posts on specific themes by applying deep learning to actual SNS posts retrieved from Twitter. Furthermore, methods for quantifying text content using LIWC2015 and for extracting and quantifying the meaning of images by applying object detection and topic modeling were developed. These methods were applied to the content analysis of SNS posts. Content analysis of tweets revealed that image posts narrating travel episodes encourage readers to click likes on the posts. The results of this study elucidate that the episodic nature of the posts is one of the factors that encourage likes as an empathy of readers and an endorsement of the identity of the posters in SNS.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 研究種目:基盤研究(C); 研究期間:2018~2021; 課題番号:18K01901; 研究分野:マーケティング, 消費者行動論; 科研費の分化・細目:
資源タイプ(WEKO2)
内容記述タイプ Other
内容記述 Research Paper
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-06-20 19:42:58.732237
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3