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 テキストマイニング技術などを使い、ソーシャルメディア上の書き込みから、商品や事象に関する消費者の感情を分析する手法。7月の参院選を控え、政党への支持率を計るうえでも注目が集まる。


 「先週発売した新商品が、消費者にどう受け止められているか知りたい」。例えばメーカーの商品開発担当者がこんなニーズを持ったとき、従来は市場調査や購入者を対象にしたアンケート調査などを行う必要がありました。

 ブログやSNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)の普及で、こうした調査を簡易にできるようになりました。商品名をキーワードに検索し、どれくらい話題になっているかを把握するソーシャル・リスニングを行うのです。

 とはいえせっかく話題になっていても、ブログやSNSで「買ってみたけど全然良くなかった」といった悪い評判が多ければ何らかの対策が必要になります。

 書き込みに込められた「感情」を判断するのが「センチメント分析」です。テキストマイニング機能を使い、コメントの内容を「肯定的」「中立」「否定的」の3パターンに分類するという使い方が主流です。センチメント分析は、「ネガポジ分析」とも呼ばれます。

効果:選挙予想にも活用

 企業に加え、最近は政党も強い関心を寄せています。2012年末の衆議院選挙で各政党の評判を調査した「永田町インデックス」というサイトでは、政党や党首名をキーワードに、それを含むブログを抽出しセンチメント分析を行いました。

 言語解析機能を持つテキストマイニングツールを利用して、キーワード周辺の言葉を抽出し、その言葉が肯定的か否定的かを定義。同じ言葉を含むブログの件数を計測してポジとネガの比率を割り出しました。

 同サイトを運営したルグラン(東京・渋谷)の泉浩人代表は、「マスメディアが実施する世論調査とほぼ同じ結果が出た。衆議院選挙をきっかけに、支持状況を迅速に把握できる手段として、各政党が注目するようになった」と話します。