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ソーシャルメディア分析フレームワーク

ポイント

  • 膨大な生の声を活用し、安心・安全・便利・快適な暮らしを支援!
  • 大量のソーシャルメディアから話題を自動抽出
  • お客様の声から重要な発言や評判を抽出
  • 膨大なデータもリアルタイムに処理し、素早い把握
  • 他システムとの連携により単独データでは見つけにくい情報を発見

膨大な生の声を活用し、ヒトの「想い」や「関心」を把握

人が発信する情報(生の声)…ソーシャルメディアを、世の中の動きを捉えることのできる一種のセンサーとして活用することで、世の中の関心事や会社への評判などを把握することが可能となってきています。

ビッグデータ利活用フレームワークの一つであるソーシャルメディア分析フレームワークは、ツイッターやブログなどのソーシャルメディアのデータを収集し、そこからクチコミや評判を分析・把握するための機能を1つにパッケージしました。ソーシャルメディア分析フレームワークでは、お客様のニーズにあった自由な分析をスモールスタートで簡単に実現可能とします。

ソーシャルメディアデータを分析する GridData Social Media Analytics

長年にわたり、東芝のメディア技術で培わった自然言語解析技術を用いて、Twitterやブログ、外部文書などを分析します。評判分析、話題分析、重要表現抽出などソーシャルメデイァ分析に必要な機能をとり揃えています。

機能 概要
データ収集 所定のキーワードを含むTwitterデータを高速に収集・蓄積
ノイズ除去 分析に必要のないノイズ(広告や自動投稿など)をテキストや属性に着目したルールを用いて自動判定
評判抽出 イベントや製品などの評判(好評/不評)の辞書を用いた自動抽出
重要表現抽出 重要な発言(事故、法令違反、健康被害など)を、辞書を用いて自動抽出
話題抽出 単語の統計情報を用いて話題を自動的に抽出。どんな話題がどのくらいあるのか簡単に把握が可能
高速分類 東日本大震災のピーク時の流量(5,000ツイート/秒)にも遅延なく大量データをあらかじめ用意したカテゴリに分類

適用例

ショッピングモールでの分析

ショッピングモールに関するTwitter情報(つぶやき)を集計し、日別のつぶやき数や傾向を把握します。たとえば、セールやライブイベントの告知で、ユーザがどのような話題に反応をしているのかを把握し、売上の予測や来場者の予測を行うことができます。

また、各話題に対して評判分析を行うことで、好評・不評の原因をさぐり、プロモーション効果を確認することが可能です。

ショッピングモールでの分析の図

事故・災害状況の分類・把握

Twitterやブログなどのテキスト情報から場所を特定し、その注目地点の書き込み内容を分析します。分析した結果は、災害事象ごとに分類され地図に表示します。注目地点のキーワードの出現頻度から、各地点でどのような事故や災害がおこっているかを随時把握することができます。


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