A Data-Driven Analysis of Factors Influencing Consumer Purchases of ACG Derivatives — Combining Logistic Regression and Text Mining

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3766918.3766951
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In the digital consumption era, ACG (Animation, Comic, and Game) derivative products are highly favored by Generation Z. This study investigates the influencing factors behind consumer purchases of secondary ACG derivatives. A structured questionnaire was conducted, and the data were analyzed using logistic regression to identify key predictors. To enhance analytical rigor, computing techniques such as Natural Language Processing (NLP) and K-means clustering were integrated. High-frequency keywords from online reviews were visualized via word clouds, while clustering revealed major concerns like authenticity, emotional attachment, and pricing. These computational insights supported the quantitative results, showing that emotional identity, product quality, and brand trust significantly affect consumer behavior. The study combines traditional statistical methods with intelligent computing tools, offering new perspectives for ACG marketing strategies and digital engagement.