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

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3766918.3766951
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.