| abstract | Webサイトのユーザレビューは，販売側の紹介とは異なった消費者目線による製品評価が得られるものの，その内容は玉石混淆である．その一因として，ステルスマーケティング目的のいわゆる「サクラ」による信憑性の劣るレビューが潜んでいる可能性が挙げられる．そこで，本研究ではレビュー信憑性の判断支援を目的とし，サクラによるレビューに着目する．サクラレビューの発見手法としてテキストマイニングを使用し，キーワードの出現時期を分析することで不自然なレビュー傾向を抜き出す可能性について検討する．本研究では、これによりレビュー信憑性判断の新たな材料を提供することを目的としている．また、他の判断材料と組み合わせることで，レビュー信憑性判断の支援精度が高まり，ユーザレビューをより有用なコンテンツとするための可能性についても検討する． |
| keywords | テキストマイニング，信憑性判断，ユーザレビュー |