出版・セミナー情報2010年代はデータサイエンスの時代だったと言える。成果が現場に実装されるようになった。2020年は、マーケティングリサーチ(MR)でも深層学習(AI)が使われて来る。いった新しい技術・方法論に対して、過度の恐怖感や排除の論理を持ち出すことなく消化吸収しようとするのが我々の基本姿勢である。ここでMRからみたデータサイエンスをきちんと理解・消化し、この時代に定性調査を活かす方法論を研究したい。可能性のひとつとして「リエゾンインタビュー」を取り上げる。データサイエンスの理解データサイエンスの隆盛は、1Webの進化で、ほぼ無料で大量のデータが流れ込んでくるようになってきた2コンピュータパワー(エクサスケールマシン&ソフトウェア)の高度化3機械学習という方法の確立・発展の3つの契機がシンクロしたことである。一部で多変量解析などがある。データサイエンスとMRMRにデータサイエンス(AI)を実装する事例として以下のものを最近目にした。125ml・○○・・・のように正しいブランド名と製造販売の会社や商品情報が表示される。これは調査票作りの場面で役立つし、売上のトレンドとか商品特徴のデータが蓄積されれば調査票自動作成のAIになる。客観性、再現性が劣るなどがあり、現在のところ、データサイエンス(テキストマイニング)が適応しづらい定性調査は全体性・意味性を保持した分析ができるデータサイエンスは大量のデータを機械学習させ、一般的で汎用性の高い分析やモデルを定性調査は少量データ(n=1でも)で全体性を維持しながら意味性の高い結果を提供する。MR(定量調査)はその中間で、分野・テーマを限定し、仮説に基づいて操作性の高い結果を提供する。・対象者がもつ「3つのアポリア」は1on1インタビューでは崩しづらいリエゾンインタビューは集団ではないので、バンドワゴン効果と集団両極化現象は起きない更にインタビュアーvsインタビュイーの関係性がないのでアポリアが弱い*リエゾンインタビューを2つ実施予定。以下の項目を記入してメールでお申込みください。(下記のアドレスどちらでも)・参加者氏名(複数参加の場合は代表者を含めた人数)・会社名(請求書宛先)*参加費は前払いです。欠席の場合は代理出席をお願いします。