そろそろ学会発表の用のコンテンツを作り始めようと思います。
テーマは暫定ですが、「テキストマイニングを使用したブランドデザインについて」、にしようかと思います。
内容としては、多空間デザインモデルを使って、ブランドデザインモデルを作るような内容となります。
前回は、「その他」のカテゴリーでの発表となった訳ですが、題名に「ブランドデザイン」と入れておけば、「ブランド、デザイン」のカテゴリーに復帰できるのではないかと思います。
学会発表をなぜするかといえば、意見を集めるためとなります。その意見が次の研究のネタとなります。
知財学会のよいところは、何か揚げ足をとるような批判だけのダメ出しのようなネガティブな意見を言う方がおらず、前向きの意見が得られるところです。
「その他」での発表は、分析手法に関する意見はいただけるのですが、「ブランド・デザイン」分析としてはどうなんだろうという思いもありますので、その方面の方の意見を収集したいという思いがあります。
ただし、知財学会の「ブランド・デザイン」は「商標法・意匠法」というイメージですので、法律の専門家が集まる感じもあり、ブランドに関する他の学会に鞍替えしようかとも考えましたが、コンテンツがまとまったら考えようと思います。
進め方としては
①商品ジャンルの決定
今までは、おむつや掃除機でやっておりましたが、変えるか変えないかを考えようと思います。
条件としては
・アマゾンレビューが豊富にある
・特許出願も豊富にある
・参入企業にバラエティー（知名度も）がある
ような商品となります。
②データ集め
アマゾンレビューと特許情報を収集します。
今回は、去年覚えたLDAを使用しようと思いますので、それぞれ500件くらい集めて処理しようと思います。 人力作業ですと100件程度が限界でしたが、ビッグなデータの分析にチャレンジします。
③KHcoderで処理
形態素解析⇒LDA⇒共起ネットワーク出力します。
④ブランドデザインモデル作成
共起ネットワークを人力で変形してブランドデザインモデルを作成します。
③でうまく処理できない場合や、④でできたブランドデザインモデルがつまらない場合には、発表見送りとなります。
A社、B社で、レビュー・特許データ1000件ずつで処理しますので、面倒そうです・・・。
また、決まったやり方もありませんので、その都度考えながらやるということで、ベストのものができる訳でもありませんし、正直どうなるかわかりません・・・。
ということで、4月から地道に作業しようと思います。
