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A Study on Low-Carbon Visual Exhibition for Generation Z Based on Image Narratology - Focusing on the KANO-AHP Hybrid Model -

画像ナラトロジーに基づくZ世代向け低炭素ビジュアル展示の研究 - KANO-AHPハイブリッドモデルに焦点を当てて - (AI 翻訳)

Meng Guo, Euitay Jung

JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY DESIGN CULTURE📚 査読済 / ジャーナル2026-06-30#その他
DOI: 10.18208/ksdc.2026.32.2.35
原典: https://doi.org/10.18208/ksdc.2026.32.2.35

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、画像ナラトロジーとKANO-AHPハイブリッドモデルを用いて、Z世代向けの低炭素ビジュアル展示を設計する方法を提案している。展示が低炭素意識に与える影響を分析し、効果的な展示要素を特定する。

English

This paper proposes a method to design low-carbon visual exhibitions for Generation Z using image narratology and a KANO-AHP hybrid model. It analyzes the impact on low-carbon awareness and identifies effective exhibition elements.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では、若年層への脱炭素啓発が重要視されており、本手法は展示や教育コンテンツの設計に応用可能。ただし、具体的な日本政策との連動は薄い。

In the global GX context

Globally, engaging younger generations in climate action is key; this method offers a structured approach to designing impactful visual exhibitions, though it lacks direct connection to major disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel methodology (KANO-AHP + narratology) for assessing low-carbon exhibition design.

🏢実務担当者:Exhibition designers can use the model to prioritize features that resonate with Gen Z.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。