{"created":"2023-05-15T14:41:37.790138+00:00","id":1567,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"1bdf6fa2-e25f-4c05-8f43-902572ad8df5"},"_deposit":{"created_by":3,"id":"1567","owners":[3],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"1567"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:ksu.repo.nii.ac.jp:00001567","sets":["14:2:57"]},"author_link":["22141","20818","20809"],"control_number":"1567","item_10002_biblio_info_7":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2015-03","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicPageEnd":"46","bibliographicPageStart":"3","bibliographicVolumeNumber":"32","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"京都産業大学論集. 社会科学系列"}]}]},"item_10002_description_5":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"マーケティングにおける広告の重要性については言うまでもない。広告媒体には数多くのものがあるが、近年におけるweb関連には特に注目してよい。そこで本論文では、動画CMの評価yを決定的にする考慮要素x(j) j=1,..., 6 は何か、という問題を視聴者へのアンケート結果（15本のCM×60名の回答）をもとに、特に統計解析の立場から考える。具体的にy, x(j)は以下の形をとる。\n情緒的要素；\n　x(1)：演出\n　x(2)：物語の分かり易さ\n　x(3)：キャラクターの適切さ\n認知的要素；\n　x(4)：商品適合度\n　x(5)：購買意欲喚起度\n　x(6)：ブランドへの好意\n　y=1 ... 動画CMに肯定的評価\n　　 0 ... 否定的評価\n　x(j)=1 ... y=1を引き出す有効な考慮要素と考えられる\n　　　0 ... そうでない\n　　　　  j=1,..., 6\nこうしたとき、\n（1）y, x(j) について2×2等の分割表を作成すると、これらの変数y, x(j)の間には有意な関連があることが分かる。\n（2）分割表の結果を見ると、CM評価肯定確率Pr(y=1)が考慮要素 x(j) j=1,..., 6の部分和の増加関数になっている点が読み取れるので、これを説明する質的回帰モデル（従属変数の取りうる上下の範囲が限定される回帰）を導入し、そうした操作が極めて有効な点を示す。\n（3）対象の集団はy=1（肯定的評価）、y=0（否定的評価）を構成するものに区分されるが、それぞれの特性を決めるであろう考慮要素x(j) j=1,..., 6の分布に違いはあるかをAndersonの判別関数によってつきとめる。\n（4）統計処理上のテクニカルな箇所について追加点を言えば、先行研究の広告評価、要素群は複数回のステップを経て合成される量的変数であり、導入された回帰モデルのフィットはあまり良くない。他方、ここで扱う考慮要素x(j)は0, 1のみを取る簡単な質的変数であり、single index ∑x(j)と評価肯定確率に関する分割表を注意深く点検したのち、∑x(j)によって広告評価を説明する質的回帰を見ると、その結果は評価−要素間の関係をうまく捉えているのが分かる（フィットは極めて良い）。\n　本稿の新規性と寄与はまさに以上のような点にある。特に（4）は考慮要素群を情緒的な成分x(j) j=1, 2, 3、認知的成分x(j) j=4, 5, 6に分割した場合、それぞれの成分で、物語の分かり易さx(2)、商品適合度x(4)が動画CM評価に最も貢献している点を示す。これらの結果は、企業のマーケティング部門に携わる広告担当者、あるいは広告の依頼を受ける動画CM制作企業にとって有効な情報の1つとなるであろう。","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_10002_description_6":{"attribute_name":"内容記述","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"Ⅰ　 序\n　1.1　目的\n　1.2　モデルの定式化（先行研究との関連）\n　　1-2-1\n　　1-2-2\n　　1-2-3\n　1.3　考慮要素の選択\n　1.4　議論の進め方\nⅡ　分割表\nⅢ　回帰\nⅣ　判別\nⅤ　結語\n　5.1　計算結果の説明\n　5.2　ビジネスインプリケーション\nAppendix 1\nAppendix 2","subitem_description_type":"Other"}]},"item_10002_publisher_8":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"京都産業大学"}]},"item_10002_source_id_11":{"attribute_name":"書誌レコードID","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"AN00060189","subitem_source_identifier_type":"NCID"}]},"item_10002_source_id_9":{"attribute_name":"ISSN","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"0287-9719","subitem_source_identifier_type":"PISSN"}]},"item_10002_version_type_20":{"attribute_name":"著者版フラグ","attribute_value_mlt":[{"subitem_version_resource":"http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85","subitem_version_type":"VoR"}]},"item_creator":{"attribute_name":"著者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"山田, 昌孝","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"YAMADA, Masataka","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"片岡, 佑作","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"KATAOKA, 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