飲食店レビュー情報の集合知分析と意思決定支援

山本研究室学部4年の村西です。第11回「データ工学と情報マネジメントに関するシンポジウム(DEIM2019)」にて発表した卒業研究について紹介します。

現在、ウェブ上には様々なレビュー情報サイトが存在する。レビュー情報サイトのレビュー評価平均点という情報はユーザに大きな影響を与える存在であるが、その妥当性について考慮されていないことは問題である。

本研究ではレビュー評価平均点という情報について集合知としての妥当性を分析した。さらに、ユーザに対して2つのサイトのレビュー評価平均点を同時に提示することで、飲食店の品質評価について慎重な意思決定を促すことができるか検討した。

「食べログ」「Retty」というレビュー情報サイトのレビュー評価平均点分析の結果、1つのサイトのみのレビュー評価平均点は正しい集合知として機能していない場合があると分かった。

ユーザ実験の結果、2つのサイトのレビュー評価平均点を同時に提示することは、飲食店の取捨選択行動を効率化するのと同時に比較行動を促す効果があると予想された。

ファストスロー第16章

今回の読書会はファストスローの第16章でした。

本章では以前の章で説明がされた「基準率」について更に詳しい説明がされました。

本章の最後には、人間は心理学を学ぶ時、統計的事実から学ぶよりも、自分自身の行動の中から何かを発見して学ぶ方が効果的であるということが語られています。

ファストスロー第10章

研究室の読書会を開催しました。今回はファスト&スローの第10章で、「少数の法則」を中心に話が展開されました。

少数の法則を簡単に言うと、少ないサンプル(標本)によって得られた結果を疑うことなく正しいと思い込んでしまうことです。

サンプルサイズが小さいと極端な結果が出やすいということはよく考えれば分かることですが、直感的に気づくことは難しいんですね。

ファストスロー第4章

研究室の読書会を開催しました。今回はファスト&スローの第4章で、「プライミング効果」という現象を中心に話が展開されました。

プライミング効果とは、事前に得た情報が、その後の行動や考え方に無意識に影響を与える現象のことです。

具体例①:連想ゲームをする前に果物の話をしておくと、「赤」という単語から連想される単語に「りんご」や「いちご」などの果物が挙がりやすくなる
具体例②:「ピザ」と10回言ってもらった後に、ひじを指して「ここは?」と問うと、「ひざ」と答えてしまう