PIO-NETを利用した消費者問題の傾向分析 : テキストマイニングを用いた時系列データのトピック比較

本稿は、2021年1月から2021年12月の1年間に受け付け、全国消費生活情報ネットワークシステム（PIO-NET）へ登録された相談内容のうち、新型コロナウイルス感染症関連の話題について抽出したものについて独自に分析し、消費者問題の傾向分析を行ったものである。PIO-NETの相談内容に含まれる話題の分析には、統計分析手法のトピックモデリングを用いる。話題の分類と特徴的なキーワードの抽出を行い、月ごとの新型コロナウイルス感染症関連の主な出来事について分析を行った。その結果、新型コロナウイルス感染症の流行が継続し、会社や家賃といった収入に関する相談や、ワクチン接種のような国の施策に関連する相談が目立った。同様の手法で2020年1月から2020年12月の1年間に受け付けた相談内容について分析を行った結果と比較した結果、新型コロナウイルス感染症の流行が始まったばかりの混乱期である2020年に多かったマスク等の商品の品不足関連の相談は2021年には目立たなくなり、送り付け商法等に関する相談や副業や会社、家賃といった経済的な理由に基づく相談が多くなったことが分かった。国の施策に関する相談についても、2020年に多かった給付金やGo Toトラベル等の相談に代わり、2021年にはワクチン接種関連の相談が増加した。さらに、2020年1月から2021年12月の2年間の相談内容について、トピックモデリングで得られたトラブルキーワードを用いて、連続する2ヶ月のトピックの類似度を計算することにより、トピックの変動を分析し、新型コロナウイルス感染症に関連する主な出来事との関連を考察した結果、緊急事態宣言の発出の前後では、大きくトピックの内容が変化している等、国の施策が消費者の相談内容に少なからず影響を与えていることが分かった。

出典 : 消費者庁ウェブサイト (https://www.caa.go.jp/policies/future/icprc/research_004/)
リサーチ・ディスカッション・ペーパー (RESEARCH DISCUSSION PAPER)