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  << 最終更新日:2021年07月31日 >>
教員情報
教員名 中山 厚穂 教員名カナ ナカヤマ アツホ
英字
所属 経済経営学部 経済経営学科

詳細情報
学部・コース等
研究科・専攻等 【論文・著書等】
林 倬史・中山厚穂(2018). 研究技術開発能力の国際的分散化:科学技術論文と米国特許動向の分析を中心に.経営論叢, 8(1), 109-130.
中西寛子, 竹内光悦, 中山厚穂 「スタンダード 文科系の統計学」 培風館,2018年4月.
日本統計学会(翻訳)「統計科学百科事典」 (担当:S019 逐次抽出法(Sequential Sampling),S104層化抽出法(Stratified Sampling))丸善出版,2018年12月.
【学会発表】
Nakayama, A. (2018). Topic detection and classification in consumer web communication data [summary]. Abstracts of European Conference on Data Analysis (ECDA2018), p. 88 (July 4, 2018).
Nakayama (2018). The classification and visualization of trending topics in online word-of-mouth data [summary]. Abstracts of the 23rd International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT2018), p. 29 (August 30, 2018).
Nakayama, A., and Baier, D. (2018). Image data analysis in web communication data using deep learning [summary]. Abstracts of German-Japanese Symposium (July 3, 2018).
Nakayama, A., and Baier, D. (2018). Two-mode overlapping clustering for three-mode data with applications to online shopping and site engineering [summary]. Abstracts of European Conference on Data Analysis (ECDA2018), p. 75 (July 4, 2018).
Nakayama, A., and Baier, D. (2019). Beer brand image classification using deep learning [summary]. Abstracts of European Conference on Data Analysis (ECDA2019), p. 54-55 (March 19, 2018).
Nakayama, A., Paliwoda-Matiolańska, A., and Smolak-Lozano, E.
(2019). The text mining and dimension reduction method application into exploring the isomorphic pressures in the corporate communications on the textual tweet data about sustainability in the energy sector [summary]. Abstracts of European Conference on Data Analysis (ECDA2019), p. 52 (March 20, 2018).
職位 准教授
専攻分野 マーケティング・サイエンス
マーケティング・リサーチ
行動計量学
統計学
消費者行動研究
最終学歴・学位 2006年3月 立教大学大学院社会学研究科応用社会学専攻博士課程後期課程満期退学
2006年9月 立教大学 博士(社会学)取得
研究テーマ 次元縮約のための分析モデルの研究・開発
店舗内購買行動
Webコミュニケーションデータが購買行動に与える影響
Text and Image Analysis
研究キーワード 次元縮約のための分析モデル(多次元尺度構成法,クラスタリングなど)の研究・開発
ソーシャルリスニング(テキストデータ・イメージデータの解析)
店舗内購買行動分析
Text and Image Analysis
研究業績・著者・論文、その他それに準じる業績 【論文】(直近5年)
・Smolak-Lozano, E., Nakayama, A. (2021). Text-Mining Approach to Political Communication on Twitter: The Analysis of the Discourse of Spain’s Principal Political Parties During the European Parliament Elections in 2019. In: Balonas, S., Ruão, T., Carrillo, M., V. (eds) Strategic Communication in Context: Theoretical Debates and Applied Research (pp. 231-270). Universidade do Minho, Braga, Portugal. https://doi.org/10.21814/uminho.ed.46.11
・Nakayama A. (2021) Detection of Topics and Time Series Variation in Consumer Web Communication Data. In: Chadjipadelis T., Lausen B., Markos A., Lee T.R., Montanari A., Nugent R. (eds) Data Analysis and Rationality in a Complex World(pp. 187-195). Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60104-1_21
・Nakayama, A., Baier, D. (2020) Predicting brand confusion in imagery markets based on deep learning of visual advertisement content. Advances in Data Analysis and Classification 14, 927–945. https://doi.org/10.1007/s11634-020-00429-0
・Nakayama A., Shinji D. (2020) Non-hierarchical Clustering for Large Data Without Recalculating Cluster Center. In: Imaizumi T., Okada A., Miyamoto S., Sakaori F., Yamamoto Y., Vichi M. (eds) Advanced Studies in Classification and Data Science(pp. 71-78). Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-3311-2_6
・Paliwoda-Matiolanska, A., Smolak-Lozano, E., Nakayama, A. (2020). Corporate image or social engagement: Twitter discourse on corporate social responsibility (CSR) in public relations strategies in the energy sector. Profesional De La Información, 29(3). https://doi.org/10.3145/epi.2020.may.33
・Tsurumi H., Masuda J., Nakayama A. (2020) Generalizability of Relationship Between Number of Tweets About and Sales of New Beverage Products. In: Imaizumi T., Okada A., Miyamoto S., Sakaori F., Yamamoto Y., Vichi M. (eds) Advanced Studies in Classification and Data Science(pp. 377-383). Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-3311-2_30
・Nakayama, A., Paliwoda-Matiolanska, A., Smolak-Lozano, E. The Text Mining and Dimension Reduction Method Application into Exploring the Isomorphic Pressures in the Corporate Communications on the Textual Tweet Data about Sustainability in the Energy Sector. Archives of Data Science, Series A. (in press).
・Hayashi T., Nakayama A. (2019) World-Wide Dispersion of Research and Development (R&D) Capabilities. In: Cantwell J., Hayashi T. (eds) Paradigm Shift in Technologies and Innovation Systems(pp. 57-71). Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-32-9350-2_3
・Nakayama, A. (2018). Topic Detection and Classification in Consumer Web Communication Data. Archives of Data Science, Series A 5(1). https://doi.org/10.5445/KSP/1000087327/11 Veröffentlicht am 07.02.2020
・Nakayama A. (2017) The Classification and Visualization of Twitter Trending Topics Considering Time Series Variation. In: Palumbo F., Montanari A., Vichi M. (eds) Data Science(pp. 161-173). Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55723-6_13
・Iguchi, C., Hayashi, T. and Nakayama, A (2017). The Effects of Inter-Organizational Collaborative R&D on MNEs' Innovation Systems. In T. Sakamoto, and S. Shoda (Eds), Global, Innovative and Environmental Management (pp. 64-81). Maruzen Planet, Tokyo.


【著書】
・島崎哲彦(編著), 中山厚穂, 大竹延幸, 鈴木芳雄(著), 日本マーケティング・リサーチ協会(監修)(2020年) マーケティング・リサーチに従事する人のためのデータ分析・解析法 : 多変量解析法と継時調査・時系列データの分析. 学文社.
・中西寛子・竹内光悦・中山厚穂(2018)スタンダード文科系の統計学.岩崎学・西郷浩・田栗正章・中西寛子(編).培風館.
・中山厚穂(2016)調査に従事する人々のための統計学応用講座 第4版.島崎哲彦(監修).マーケティング・リサーチ協会.
・竹村彰通・下川敏雄・酒折文武・中山厚穂 (2014). 統計学Ⅰデータ分析の基礎オフィシャルスタディノート, 日本統計協会.
・中山厚穂 (2010). Excelソルバー多変量解析 ポジショニング編.長沢伸也(監修).日科技連出版社.
・中山厚穂 (2010). 多変量データ解析技術応用によるデータの特徴把握.豊田裕貴・菰田文男(編著), 特許情報のテキストマイニング, 第2章 (pp.69-99). ミネルヴァ書房.
・中山厚穂 (2010). 特許テキストデータ解析のための基礎「R」. 豊田裕貴・菰田文男(編著), 特許情報のテキストマイニング, 第8章 (pp.233-266). ミネルヴァ書房.
・中山厚穂 (2009). Excelソルバー多変量解析 因果関係分析・予測手法編.長沢伸也(監修).日科技連出版社.

https://researchmap.jp/nakayama
受賞 ・2006年度日本行動計量学会 肥田野直・水野欽司賞(奨励賞)
・第6回助成研究吉田秀雄賞 第一席(中山厚穂・竹内光悦・酒折文武・鶴見裕之・横山暁・増田純也)
・第11回助成研究吉田秀雄賞 奨励賞(鶴見裕之・中山厚穂・増田純也)
・2016年度日本分類学会 論文賞
中山厚穂・増田純也・鶴見裕之 (2015). 製品時系列を考慮したTwitter上のトピック分類, データ分析の理論と応用, 4(1), 17 - 41.
・2021年度日本分類学会 論文賞
Nakayama, A., Baier, D. (2020) Predicting brand confusion in imagery markets based on deep learning of visual advertisement content. Advances in Data Analysis and Classification 14, 927–945. https://doi.org/10.1007/s11634-020-00429-0
主な学会活動 日本行動計量学会 会員
         理事(2012年〜現在)
         広報委員会委員(2009年〜2021年)
         広報委員会副委員長(会報担当)(2012年〜2014年)
         広報委員会委員長(2105年〜2018年)
         広報委員会相談役(2018年〜2021年)
         大会担当委員会委員(2015年〜2018年, 2021年~現在)
         資料アーカイブス委員会委員(2015年〜2021年)
         第43回大会大会実行委員会副委員長
日本分類学会 会員
       幹事長(2105年〜2016年)
       評議員会委員(2019年〜現在)・運営委員(2011年〜2018年)
       幹事(2009年〜現在)
       第32回大会大会実行委員会委員長
日本統計学会 会員
       MOOC委員会委員(2014年〜現在)
統計関連学会連合 理事(215年〜2016年)
         事業委員会委員(ジャーナル・WEB)(2015年〜現在)
         教材開発委員会委員(2012年〜2017年)
2015年度統計関連学会連合大会 組織委員会委員
日本マーケティング・サイエンス学会 会員
日本オペレーションズリサーチ学会 会員
日本経営学会 会員
社会等との関わり 【社会貢献】
(一社)日本マーケティング・リサーチ協会 賛助個人会員
(一社)日本マーケティング・リサーチ協会 公的統計基盤整備委員会委員(2011年〜現在)
(一社)日本マーケティング・リサーチ協会 公的統計基盤整備委員会委員資格制度検討小委員会委員(2011年〜2012年, 2016年~ 2017年)
(一社)日本マーケティング・リサーチ協会 公的統計基盤整備委員会委員幹事・資格制度検討小委員会サブリーダー(2012年〜2013年)
(一社)日本マーケティング・リサーチ協会 公的統計基盤整備委員会委員副委員長(2013年〜2014年)
(一社)日本マーケティング・リサーチ協会 公的統計基盤整備委員会委員委員長(2014年〜2017年, 2019年~現在)
(公財)日本マーケティング協会 マーケティング・マスターコースアカデミックアドバイザー(2015年〜2017年)
(公財)日本適合性認定協会 製品技術委員会専門委員(2012年〜現在)
統計教育大学間連携ネットワーク カリキュラム策定委員会委員(2012年〜2017年)

【競争的資金の獲得(研究代表者分のみ)】
基盤研究(C)(2020年〜2022年)Deep Learningを活用した広告コンテンツにおけるブランド混同の解明
基盤研究(C)(2016年〜2018年)大規模複雑データの特性に即した解析法の選択と新解析法についての総合的研究
若手研究(B) (2013年〜2015年)多相多元データと非対称データの特性に即した解析法選択のための方法と新解析法の提案
若手研究(B) (2008年〜2010年)多次元尺度構成法による単相多元データの分析のための方法論の構築
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担当科目 マーケティング・サイエンス
マーケティング・リサーチ
マーケティング・サイエンス
2年次専門セミナー(経営科学)
演習(中山)
演習(中山)
卒業論文(中山)
マーケティング・リサーチ
演習(中山)
演習(中山)
卒業論文(中山)
マーケティング・サイエンス
マーケティング・サイエンス特論
経営学特別演習(マーケティング)
研究指導(中山)
研究指導(中山)
マーケティング・サイエンス特殊研究
マーケティング・サイエンス特殊演習
マーケティング・サイエンス特別研究
マーケティング・サイエンス特別演習
マーケティング・サイエンス特別講義
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連絡先:以下のメールアドレスを参照のこと
研究室 3号館416号室
内線番号
メールアドレス atsuho●tmu.ac.jp
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