論文の概要: Demand Estimation with Text and Image Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20711v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 14:28:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:43.061965
• Title: Demand Estimation with Text and Image Data
• Title（参考訳）: テキストと画像データによる需要予測
• Authors: Giovanni Compiani, Ilya Morozov, Stephan Seiler,
• Abstract要約: 本稿では,非構造化テキストと画像データを利用して置換パターンを推定する需要推定手法を提案する。 われわれはそれをAmazon上の40の製品カテゴリーに適用し、テキストと画像データが各カテゴリーの近い代替品を特定するのに役立つことを一貫して見つけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a demand estimation method that leverages unstructured text and image data to infer substitution patterns. Using pre-trained deep learning models, we extract embeddings from product images and textual descriptions and incorporate them into a random coefficients logit model. This approach enables researchers to estimate demand even when they lack data on product attributes or when consumers value hard-to-quantify attributes, such as visual design or functional benefits. Using data from a choice experiment, we show that our approach outperforms standard attribute-based models in counterfactual predictions of consumers' second choices. We also apply it across 40 product categories on Amazon and consistently find that text and image data help identify close substitutes within each category.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非構造化テキストと画像データを利用して置換パターンを推定する需要推定手法を提案する。 事前学習したディープラーニングモデルを用いて、製品画像とテキスト記述から埋め込みを抽出し、それらをランダムな係数ロジットモデルに組み込む。 このアプローチにより、研究者は、製品属性のデータがない場合や、消費者がビジュアルデザインや機能的メリットなど、定量化の難しい属性を評価した場合であっても、需要を見積もることができる。 選択実験から得られたデータを用いて,提案手法は消費者の2番目の選択に対する反実的予測において,標準属性に基づくモデルよりも優れていることを示す。 また、Amazon上の40の製品カテゴリーにまたがって適用し、テキストと画像データが、各カテゴリーの近い代替品を特定するのに役立つことを一貫して見つけています。

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