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書籍「計算社会科学入門」第9章 統計モデリング
1. 第9章
統計モデリング
2021/2/28 CCSS School on Computational Social Science『計算社会科学⼊⾨』
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⾼野雅典
株式会社サイバーエージェント 秋葉原ラボ
takano_masanori@cyberagent.co.jp
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10. 興味のある要因変数と結果以外の影響
n観察データは関⼼のある y と x 以外にも様々な変数
が存在する
• 最初の例だと ニュースへの関⼼の強さ が y と x の両⽅に
影響を与える変数 z
• 他にも媒介変数 m や共通の結果 j の変数がありうる
• 媒介の効果を知りたいときは m を⼊れる必要があるが、
x の総合的な効果が知りたいときは⼊れない
• 例えば、広告を⾒た頻度 x、商品の購⼊ y、ブランドの印象 m
• 共通の結果の変数 j を⼊れると、本来とは異なった効果が x の効果
として評価されてしまう
nどうしたらいいか?
• 現象やデータを良く観察してパス図を書いて整理する
• 先⾏研究を調査して参考にする
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25. その他 統計モデリング例
n 知りたいこと
• チャンネルを変更しながら視聴する番組を探している(ザッピング)ときに、ニュースの画⾯が⼀瞬〜数
秒間⽬に⼊ることがある
• この偶発的な接触は利⽤者のニュース知識に貢献するのではないか?
n アプローチ
• 利⽤ログ
• 4秒以下の偶発的接触 z やニュース視聴時間 w を計測
• アンケート調査
• 他のメディア(新聞やテレビ、ソーシャルメディアなど)の利⽤頻度 m
• その他諸々の利⽤者の傾向(エンタメ志向など)c
n 統計モデルの課題
• ニュースに興味が全然ない⼈ほど偶発的接触の回数 z が多い
• 興味がないのですぐにチャンネルを変える
→ 「興味の無さ」を利⽤者の傾向 c で統制する
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M. Takano, Y. Ogawa, F. Taka, and S. Morishita,
“Effects of incidental brief exposure to news on news
knowledge while changing channels on Internet television”,
IEEE Access (accepted!).