9月3日～6日に都内で開催された日本行動計量学会 第47回大会に、インテージは下記の2テーマについて研究発表をいたしました。

• 「機械学習モデルによるメディア接触行動からのサービス利用意向形成の予測と解釈可能性の検討」
• 「インターネット調査における選択肢の分割聴取による効果検証」

各テーマの概要：

「機械学習モデルによるメディア接触行動からのサービス利用意向形成の予測と解釈可能性の検討」

• 登壇者：開発本部 先端技術部 篠原 正裕
• 共同研究者：同　穴澤 純也、岡 律子
• 本研究の目的：
  ①メディア利用ログ（サイトアクセスログ）から商品・サービス利用を予測する機械学習モデルを構築する　（自動車ディーラー来店モデル および 金融サービス利用モデル）
  ②モデルが予測した結果について「なぜそのポテンシャルが予測されたのか」の解釈可能性を高める手法の組み合わせと有用性を検討する
  
• 本研究のポイント：
  ①LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) により予測に寄与している変数・貢献が可視化できることで、商品・サービスの利用意向形成に関連するサイトをピックアップしやすくなる
  ②【自動車ディーラー来店モデル】説明において寄与する特徴量の中にトピックが入ることで、獲得できる情報が豊富になり予測対象に対する示唆が大きくなる－例：マネーフォワードに加えて、金融・銀行系/納税系サイトアクセスが多い⇒お金に対するリテラシーが高い
  ③【金融サービス利用モデル】予測に寄与している説明変数が単一かつ他の変数より寄与率が高い－モデル自体の予測精度が高い一方で、LIMEによる寄与の高い説明変数と目的変数の関係は解釈がやや難しい
• 当日の様子：
  オーディエンスにも、同一セッション（機械学習・アルゴリズム）内の他のご登壇者にも数理に明るい先生方多く、質疑も活発でした。篠原の講演ではオーディエンスから、「金融サービス/自動車の設問を変えてトライをしていくことでより有益な結果が得られそう」とのコメントがあり、インテージが保有する多面的な生活者行動データを生かした継続的な研究への示唆をいただきました。

「インターネット調査における選択肢の分割聴取による効果検証」

• 登壇者：開発本部 生活者情報室 加藤 宏（JMRAインターネット調査品質委員）
• 本研究の目的：
  インターネット調査で回答選択肢の多い質問を設ける際に、選択肢を分割して聴取することで、回答者の負荷を軽減し、回答品質を向上させることができないかを検証する。
• 本研究のポイント：
  回答選択肢を分割し、聴取する数を減らすことによって回答所要時間が短縮され、回答者のストレスも抑止でき、回答者の負荷を軽減できることが検証された。
  また、回答途中での脱落者が減ることで未回答バイアスが軽減すること、聴取項目の認知率、複数回答での反応個数の回答品質が向上することも検証された。
• 当日の様子：
  オーディエンスには大学教授、メディアの方、研究機関の方などがいらっしゃいました。ほとんどの方が普段インターネット調査を行っているご様子で、質疑応答の時間だけでなく、講演終了後も色々な意見や感想をいただきました。
  回答負荷が高いマトリクス質問への対策や、スマートフォン回答者への配慮といったテーマへの関心の高さがうかがえ、リサーチ業界全体として取り組むべき課題であるということが実感される機会となりました。

日本行動計量学会 第47回大会プログラム

報道機関からのお問い合わせ先