いま,2つのPCでそれぞれシミュレーションと実証分析が回っている。いずれも Detecting Influential Customers の研究である。推定アルゴリズムがどの範囲で妥当かは,シミュレーションの結果大体わかってきた。問題は実証分析だ。データの範囲をどう切り取るかに膨大な数の可能性がある。それによって,得られた結果の意味が変わってくる。
現在,意外な結果が得られている。導入直後のツバキを選好したのは,他者に影響を与えるインフルエンサーだという予想が外れ,むしろ他者に影響を受けやすいインフルエンシーだというのだ。先日もらったコメントのように,(Bassモデルと違い)イノベータほど他者の動向に敏感だという見方もあり得る。
まだまだ追求する余地があるが,明日からはパリ出張の準備や,DM学会やJWEINに向けたシミュレーションにも着手しなくてはならない。したがって,この研究自体は7月にかけて,少しずつ進化させていくつもりだ。こういう並列処理的進め方は,正直いって得意ではない。「だらだら集中する」のが流儀なのだが・・・。
現在,意外な結果が得られている。導入直後のツバキを選好したのは,他者に影響を与えるインフルエンサーだという予想が外れ,むしろ他者に影響を受けやすいインフルエンシーだというのだ。先日もらったコメントのように,(Bassモデルと違い)イノベータほど他者の動向に敏感だという見方もあり得る。
まだまだ追求する余地があるが,明日からはパリ出張の準備や,DM学会やJWEINに向けたシミュレーションにも着手しなくてはならない。したがって,この研究自体は7月にかけて,少しずつ進化させていくつもりだ。こういう並列処理的進め方は,正直いって得意ではない。「だらだら集中する」のが流儀なのだが・・・。