講演情報
[1I4-GS-4a-05]SNSデータから定義されるファン熱量の投稿タイミング制御による最大化
〇榎本 怜奈1、西村 大雅2、星野 崇宏1,3 (1. 慶應義塾大学、2. 慶應義塾大学大学院、3. 理研AIPセンター)
キーワード：
ソーシャルメディア、動的因子モデル、残存効果、ユーザー熱量、投稿パターン
近年、SNSの普及に伴い多くの企業がSNSで情報発信を行っている。SNSの急速な存在感の高まりと共にユーザーのエンゲージメント向上に関する研究も盛んに行われているが、その多くが投稿内容やアカウント特性に関するものであり、投稿頻度や曜日に着目した研究は少ない。また、SNSにおけるユーザーの盛り上がりを表す一般的な定義が確立していないため公式アカウントの投稿が熱量に与える影響を定量的に測定できず、熱量を最大化する投稿パターンに基づく投稿戦略を設計しにくい。そこで本研究では、ファンダムにおける情報収集・拡散が活発でSNS利用率が高いアニメ産業を対象に、各IPの公式アカウントにおける「いいね」等のエンゲージメントを観測変数とする動的因子モデルを用いて潜在変数としての熱量を定義し、投稿頻度や曜日といった投稿パターンが蓄積熱量に短期的に与える影響を測定する。本研究の意義は、アニメ産業では熱量がSNS上に表れやすいという特性を踏まえ、これまで観測が難しかった熱量の時系列変化を明らかにする点にある。さらに、熱量を時系列的に捉えることで、蓄積熱量を考慮した上で熱量を最大化しうる投稿パターンを発見できる。