修論・卒論いよいよ佳境

午前中は，同僚教員が指導する学生の修論発表にコメンテータとして出席。映画の掲示板での投稿と興行収入の関係を回帰分析している。ぼく以外にコメントした２人の経済学者から出た，マーケティング研究者がなかなか思いつかない「原理主義的」質問に少々驚くとともに新鮮に感じた。発表者が，これは経済学の研究だといってしまった以上，仕方ないことだ・・・。

午後は我が研究室の卒論・修論の打ち合わせ。まず，アフィリエイト広告のエージェントベースモデルを研究するＢ４中澤君から，シミュレーションの進捗状況を聞く。何と，いくつかのパラメタに対する非線形な変化が生じている！　これは「相転移」か！　なかなかいい傾向だが，まだ繰り返し数が足りないし，バグの可能性だってある。そのへんを注意深くチェックしつつ，あとはひたすら怒涛の前進あるのみ。

そのあと，Ｍ２大沼さんと修論の打ち合わせ。化粧品コミュニティの投稿を分析して，自然派化粧品を選択する意識を探ろうという研究。テキストマイニングには，阪大松村研究室が開発したフリーウェアTTMを使用。ただ，そのあと差の検定とか回帰分析を行うと，どうも当たり前のことしか出てこない（辞書のせいもあるかもしれないが・・・）。やはり対応分析とか，さらにいえば KeyGraph とかを適用しなくちゃ面白い知見は得られないのか・・・。いずれにしろ，あとは時間との戦い。

【蛇足】４年前に研究室を開いて以来，実証分析を行った修論・卒論のほとんどは，以下の３つのデータのどれかを用いてきた：

（１）企業からご提供いただいた広義のPOSデータ，ログデータなど
（２）学内の学生を対象にした質問紙調査
（３）ウェブ（あるいは雑誌）上から採取したテキストデータ

他の研究室でも（３）を用いた研究が増えている。だが，当初期待されたほどの成果があがっているかどうか・・・が問題だ。テキストマイニングの研究の模範例から学ぶ必要がある（たとえば？・・・）。