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J-GLOBAL ID:201801009823807010   Update date: Sep. 10, 2024

TAKEOKA Shiro

タケオカ | TAKEOKA Shiro
Affiliation and department:
Job title: 講師
Research field  (1): Business administration
Research theme for competitive and other funds  (4):
  • 2017 - 2019 イノベーションの普及過程で選好される意味属性のテキストマイニングによる可視化
  • 2015 - 2017 イノベーションの普及過程を促進する意味形成とその可視化に関する研究
  • 2016 - 2016 イノベーションの普及過程の可視化-テキストマイニングを用いたクチコミ分析-
  • 2013 - 2015 テキストマイニングを使用したイノベーションの普及過程の可視化研究
MISC (17):
  • 竹岡 志朗. Text Mining Using Machine Learning(2)Discovery and Verification of Hypotheses. 桃山学院大学経済経営論集. 2019. 60. 4. 121-143
  • 高木 修一, 竹岡 志朗. The Possibility of Text Mining in Management Studies : Method of Hypothesis Construction Oriented. 富大経済論集 = The journal of economic studies, University of Toyama : 富山大学紀要. 2018. 64. 2. 241-260
  • 竹岡 志朗, 神谷 栄司, 土井 捷三. Development of Vygotsky Research in Japan : An Approach from Quantitative View. ヴィゴツキー学 = Vygotsky studies. 2018. 5. 1-13
  • 竹岡 志朗, 高木 修一. A study of methods for collecting word of mouth information on world wide web. 経営研究 = The business review. 2018. 69. 1. 91-107
  • 竹岡 志朗. Text Mining using Machine Learning : Cross-sectional Analysis of Products/Service Categories using Reviews. 桃山学院大学経済経営論集. 2018. 59. 4. 101-122
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Books (2):
  • イノベーションの普及過程の可視化-テキストマイニングを用いたクチコミ分析-
    2016
  • イノベーションマネジメント-システマティックな価値創造プロセスの構築に向けて
    日科技連出版社 2011
Lectures and oral presentations  (15):
  • 超長期型PBL実践にかんする考察
    (ヴィゴツキー学研究発表会2023 2023)
  • 機械学習を活用したテキストマイニング-概念間の相関分析による特徴の確認
    (日本情報経営学会第77回大会全国大会 2018)
  • 機械学習を活用したテキストマイニング-外形的データを併用することによる特徴分析
    (日本経営学会第92回大会全国大会 2018)
  • 機械学習を活用したテキストマイニング-特徴抽出の方法に関する検討
    (日本情報経営学会第76回全国大会 2018)
  • インターネットを用いた情報探索に関する検索エンジンとwebリンクの観点からの考察
    (日本情報経営学会第75回全国大会 2017)
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Professional career (1):
  • 博士(経営学) (大阪市立大学)
Awards (1):
  • 2009/11 - Award “Case analysis to study the comprehensive innovation process with actor-network theory”
Association Membership(s) (2):
JAPAN SOCIETY FOR INFORMATION AND MANAGEMENT ,  Japan Academy OF Business Administration
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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