theory-analysis-wom-motivation

口コミ動機理論分析

概要

口コミ動機理論（Word-of-Mouth Motivation Theory）を用いて、証拠提供者が経験や態度を共有する意思を持つ理由を分析します。 情報源はインタビューの要約、カスタマーサポートの会話、コミュニティの投稿、研究ノート、観察記録などで、レビューに限定されません。 このスキルには理論に関する章が含まれており、分析の前に口コミ動機の判断基準を調整できます。 このスキルは単独で使用することも、構造化された結果を review-mining-stp に渡すこともできます。

入力要件

最低限、以下を指定してください。

• analysis_goal: string
• evidence_items: array
  • item_id: string
  • content: string
  • content_type: string

以下は任意ですが、指定することを推奨します。

• source_type: string
• source_ref: string
• context_tags: string[]

データ十分性ゲート

必要な情報が不足している場合は、口碑動機を直接推論せず、MissingDataOutput を出力します。

{
  "missing_fields": [],
  "why_needed": {},
  "questions_to_user": [],
  "next_step_rule": "Provide analysis_goal and at least one evidence item with item_id, content, and content_type, then rerun coding."
}

ワークフロー

1. references/00-theory-foundation.md を読み、理論の概念、動機の種類、研究への応用に関する文脈を把握します。
2. references/01-input-and-gate.md を読み、データの完全性を確認します。
3. references/02-dimension-coding-rules.md を読み、4 種類の口碑動機に基づいて証拠にラベルを付けます。
   • altruistic
   • social_identity
   • self_enhancement
   • emotional_expression
4. references/03-output-contract-json-markdown.md を読み、JSON + Markdown を出力します。
5. references/04-worked-example-turbocharger.md を使用して、形式と詳細度を合わせます。

STP との連携

• theory_annotations.family は wom_motivation に固定します。
• theory_annotations.subtheory に使用できるのは、以下のみです。
  • altruistic
  • social_identity
  • self_enhancement
  • emotional_expression

結果は review-mining-stp の理論アノテーションに直接連携できます。 review-mining-stp は任意の後続処理であり、このスキルの必須依存関係ではありません。

品質ルール

• 口コミ動機には識別可能な意図が必要です。意図を示すシグナルがない場合は insufficient としてマークします。
• self_enhancement と social_identity は区別する必要があります。
  • 前者は「専門性や能力を示すこと」が中心です。
  • 後者は「コミュニティからの承認や帰属を得ること」が中心です。
• すべての結論は evidence_quotes から追跡できる必要があります。

推奨プロンプト

• Use $theory-analysis-wom-motivation to code sharing motives from mixed evidence items and return JSON + Markdown in Traditional Chinese.
• 請用 $theory-analysis-wom-motivation 分析多來源證據中的口碑動機，並輸出可選串接 review-mining-stp 的 theory_annotations。