Steamにおけるビデオゲームの日本語レビューを用いたジャンルごとのレビュー観点に関する分析

抄録

Steam などのオンラインプラットフォームには，ビデオゲームに対して大量のレビューが投稿されている．これらのレビューには，ゲームに対する評価やユーザのプレイ体験などの多様な情報が含まれており，消費者の購買行動に影響を与えていると考えられる．本研究では，ゲームのレビューから「ゲームシステム」，「バグ」，「音楽」などの14 つのレビュー観点を抽出し，ゲームジャンルごとのレビュー観点の違いを分析した．分析では，Steam の300 件のゲームタイトルに対して投稿された日本語のレビューの178,353 件のレビューを対象とした．レビュー観点の抽出には，大規模言語モデルを用い，ジャンルの情報としてユーザが定義したタグを利用した．分析では，IQR 法による外れ値分析の結果，それぞれのレビュー観点において，一部のタグが外れ値として抽出され，レビュー観点とジャンルの関係の対応関係が示された．