人工知能学会

ソーシャルメディアでは日々、リアルタイムで様々な情報が投稿・共有され、中には新型コロナウイルス感染症拡大の影響と消費者生活に関する投稿も少なくない。そのような消費者の自発的な「生の声」（テキスト）には、コロナ禍における消費者心理・行動を定量的に理解するためのシグナルが潜在している。本研究では、コロナ禍における転売現象を対象として、Twitterの大規模ソーシャルデータから消費者心理・行動を定量化し、そこから洞察を得るための分析手法と分析事例について議論する。具体的には、われわれが開発した心理学的カテゴリ辞書「J-LIWC」や道徳辞書「J-MFD」を上記データに適用することで、トイレットペーパーやマスクなど転売された商品の種類によって、異なる消費者感情が喚起されたことや、その転売をどのようなモラル違反だと消費者が感じていたのかが可視化された。さらに、単語共起ネットワークを用いた上記データの分析によって、コロナ禍の動向とリンクした転売商品のトレンドや購買行動の変遷が観察された。これらの知見は、ポスト・コロナに向けて社会・経済を再構築していく際のヒントとなる。