◎安井顕誠・高橋　渉・原田史子・島川博光（立命館大）

オンラインショッピングでは商品を実際に見る，触るといったことができない．そこで消費者は，商品の「重量」や「サイズ」などの仕様や価格を基に商品の購入を決定する．しかし商品についての知識が乏しい場合，消費者は商品を誤って評価し，商品購入を後悔する．本研究では，仕様より有益な情報を口コミ情報から抽出することを試みる．本論文では，オンラインショッピングサイト上の口コミ情報を因子分析し，オンラインショッピングにおいて商品選択で有用な口コミ情報に共通する指標群を発見する．本指標群を用いると，口コミ情報から必要な部分のみを抽出，提示することができ，消費者に効率の良いオンラインショッピング環境を提供できる．