著者

稲垣和人 吉川大弘 古橋武

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.18, pp.1-6, 2013-12-04

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マーケティングにおいて,アンケート調査は市場調査を行う上での重要な手段の一つである.一方近年,個性の多様化により,回答者が評価対象に対して抱く印象は様々なものとなってきている.これにより,得られたアンケートの解析においては,全体の傾向を捉えるだけでなく,他の回答者とは大きく異なるが強い印象を持った少人数のグループ,いわゆるマイノリティグループの発見が有益である.しかし,アンケートデータ解析に用いられる従来のクラスタ解析手法は,基本的にマジョリティグループを抽出するものや,データを大きく分類することを目的としたものが多いため,これらマイノリティを適切に抽出することは困難である.そこで本稿では,局所的な類似性を考慮した上で,全体とのつながりの低いクラスタ抽出を特徴とするスペクトラルクラスタリングを用いた,アンケートデータにおけるマイノリティグループの抽出手法を提案する.In the field of marketing, a questionnaire is one of the most important approaches in order to research the market or to design a marketing strategy. On the other hand, people have a variety of individuality recently, then respondents have various impressions to evaluation objects. In the analysis of collected questionnaire data, it is important not only to analyze overall trends but also to discover minority groups which have strong impressions but are different from general groups. It is, however, difficult to extract minority groups by conventional cluster analyses applied to questionnaire data, because they generally aim at extracting majority groups or making a rough clustering. In this paper, we propose the extraction method of minority groups in questionnaire data using the spectral clustering method which considers local similarity and extracts the clusters having less connection to general groups.