Web base visualizer of social media analysis by graph technology

1. Insight Digger (IDG)のご紹介
-プロモーション最適化⽀援ケース-
2012.6
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2. Insight Digger (IDG)の概要
 解析と可視化をさせるInsight Digger (IDG)を利⽤することで、すべての企業が持って
いるデータを有⽤な形に活かすことができます。
これまで これから
企業が取り扱えるデータは多数あるにもかかわらず 意味のあるデータを直感的に理解し、
活⽤できていない。 活⽤している。
ネットでの
顧客 話題 広告配信
データ データ 次の
購買 打ち⼿は…
履歴
問合せ ？
事業
内容 アイデア集
Insight Digger (IDG)
⾼度解析 ⾼速可視化
テクノロジー テクノロジー
多⾔語やあらゆるデータの型や⽂法が 様々な現象をその関係性を解析してノード
正しくない⼝語などの⾮定型のデータも （結節点）とエッジ（結節線）で表現する
特徴を解析する技術。 ビジュアライズする技術。
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3. IDGの特徴
 「意味のある情報が視覚的に理解できる」「⼤量のデータ処理に対応可能」「⼿間のか
からない」といった点で様々なお客様から⾼い評価を受けています。
スマホの話題のマッピングイメージ
充電時間
意味のある情報が視覚的に理解できる
について
⼀般的な「単語別」の出現数でなく、「内容別」に整理されます。
加えて、内容が近いものが近くに配置されるといった各グループ
ボタン操作 の関係性を整理されていることから、意味のある情報が視覚的に把握
について
できます。
⼊⼒⽅法に
ついて
⾳声検索
⼤量のデータ処理に対応可能
について
独⾃の⾼速演算⼿法により、⽇次で約4万件といった⼤量のデータでも
サンプリングを抽出するのでなく、すべての実データを分析・可視化を
実現することができます。
これにより、より正確に全体像を把握することができます。
アプリの
メンテナンス・分析に⼿間がかからない
アプリの 操作⽅法 カメラの
ダウン について 操作⽅法 ⼀般的な「構⽂型解析」でなく「計算型解析」なので、単語をマシーンに
ロード について
について 覚えさせるような辞書登録のメンテナンスが不要でかつ、⼝語にも対応
できるため、ノイズの除去といった作業も不要で、運⽤の⼿間を抑える
粒度：影響の⼤きさ ことができます。
線・距離：関係性
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4. IDGの主な適⽤事例
 様々な企業のニーズに合わせて、独⾃にチューニングしてサービスを提供しております。
・プロモーションの最適化 ・アイデア創出の⽀援
市場がどの因⼦で拡散し収束して⾏くのか 各アイデアの関係性をビジュアライズして
を可視化することによって、最適なタイミ アイデア全における議論の核、⽅向性を認
ングで、最適な対象者に、最適な情報を当 識できるようにする。これにより、より深
てることができ、プロモーション効果を最 いアイデアや斬新なアイデアを出せるよう
⼤化します。 にします。
・コールセンター運⽤費削減 ・ソースコードの最適化
問合せの⼤量のログデータを⾼速に解析し プログラム同⼠の関係性を可視化すること
て、質問内容・傾向の変化や主な問合せ内 によって、ボトルネックになっているプロ
容、及び重要度の⾼い質問を直感的に把握 グラムなどを⾒つけて、ソースコード全体
できるようにします。 の最適化を⾏います。
これによって、より効率的な運営を⽀援し
ます。
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5. プロモーション最適化での利⽤イメージ (1/3)
シーン1 市場を俯瞰して話題の全体像を把握
ネット上の話題の全体像 話題の中⼼ 特定の話題
「クラスターの中⼼」
＝ココを把握するだけで該当の
クラスターの意味が分かる
で
き 何万件とある⼈の⽬では読み切れない市場での話題を、俯瞰して把握することができます。
る また、確認したい内容のクラスターについては、ズームアップして内容を簡単に理解すること
こ
と ができます。
活 話題の⽅向性・全体像を把握し「今、必要とされている話題の検討」に活かしたり、
⽤
例
影響⼒のある情報発信者を特定することで「情報を発信してもらう対象の検討」を⽀援し
5 ます。
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6. プロモーション最適化での利⽤イメージ (2/3)
シーン2 どのような話題が、いつ、どのようにして拡散・収束したのか？
定常的に発⽣
するニュース
サイト
イベント効果
もしくは、炎上
で
き 時系列で変化を⾒ていくことで、増加・減少傾向にある話題を素早く把握できます。
る また、週次や⽉次、季節などにおける変動性も把握することができます。
こ
と
活 「プロモーションを⾏う最適なタイミング」を測ったり、「広告効果を⾒据えたプロ
⽤
例 モーション」を⽀援します。
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7. (補⾜) ⽣活者の属性
 「単語の出現頻度」ではなく、「議論の内容」を分析していくことで、より購買に影響
を及ぼす⽅法の模索を⽀援します。
発⾔者の発⾔特性のマッピング
話題を
引⽤する回数
議論する内容に応じて
購⼊対象商品が左右される
話題を
拡散 議論する⼈
する⼈ 「どのような議論が
今、起こっているのか？」
「対象商品と競合商品の
マインドシェアは？」
を理解して、情報を発信することが
ROM 重要。
ユーザー
ニュース・メディア
話題を
発信する回数
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8. プロモーション最適化での利⽤イメージ (3/3)
シーン3 対応すべき新事象を素早く発⾒する
新事象の発⽣後、
新事象の発⽣した状態 問合せが多くなっている状態
重要度順の問合せ内容
対応すべき New ソフトのバグについて
問合せ内容
新規アプリについて
アプリのダウンロードについて
：
カメラの操作⽅法について
⼊⼒⽅法について
重要度の低い
問合せ内容 充電時間について
で 対応すべき重要度の⾼い新しい問合せ内容を、素早く問合せ内容のリストから発⾒することが
き
る できます。
こ
と また、他の問合せ内容との関係性もマップから直感的に理解することができます。
活
⽤ 「市場の変化に合わせた素早い対応策の⽴案」を⽀援します。
8
例
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9. サービス運⽤例
 ユーザーは、解析対象のデータを所定のフォルダーに格納するだけで、解析結果をクラ
イアント側で確認するといった運⽤を実施します。
ユ
ー
ザ ビジュアライゼーション
ー 解析対象データ
ア アプリ
ク
シ
ョ 解析対象データを アプリで
ン Step1 Step3
所定のフォルダーに格納 解析後データを開く
インプットデータ アウトプットデータ
フォルダー フォルダー
シ
ス
テ
ム チューニングされた
Step2
イ 基準で解析を実施
メ
ー
ジ
解析サーバー
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10. IDG Architecture
IDG Architecture
Mysql Tinkerpop
connect
Tinkerpop Tinkerpop Rexster
Mysql
Blueprints REST Json
twitter Twitter DB connect 抽出し抽象化して
抽出し抽象化して レスポンスを
レスポンスを Web
抽出し抽象化して
抽出し抽象化して レスポンスを
レスポンスを
crawler (mysql) サービスに投げる
抽出し抽象化して
サービスに投げる GraphDBへ保存
レスポンスを
GraphDBへ保存 browser
サービスに投げる
サービスに投げる GraphDBへ保存
GraphDBへ保存 view
サービスに投げる GraphDBへ保存
Mysql logic
connect Graph DB
BlogDB Request Response
twitter API (mysql) Mysql
connect
⼈物と発⾔に抽象化 ⼈物、本⽂に線をつなげる
コールセンタ Tinkerpop Tinkerpop
Blueprints Blueprints
DB
(mysql) 本⽂ 本⽂ 本⽂
Timestamp Timestamp Timestamp
Object Relation logic
View logic
発⾔内容別分析 その他プラ
その他プラ
Twitter 拡散・収 グイン
その他プラ Sub graph
グイン
その他プラ
データの⽅向とプロトコル IFA 束ロジック グイン
グイン
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11. IDG操作画⾯ 2012/6/16版
オブジェクト切り換えタブ
「発⾔者別の表⽰」もしくは ビジュアライズの
「発⾔内容別の表⽰」 拡⼤縮⼩
画像・ ビジュアライズ
映像保 マウスドラッグで表⽰位置移動
存機能
アクターの選択
(選択したアクター
を表⽰)
ノード情報
選択したノードのID、
tweet などの詳細情報
マップリデューススライダー
(ノード・エッジ数の増減設定) 選択したノードに
関係するエッジを表⽰
ノード数の時系列
カウントグラフ
タイムライン上
の期間設定
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12. ONTROX 会社紹介
最先端の技術と知性でRockし続ける集団
ONTROX
本社： ⼤阪市中央区北浜東2-17, ART AGITO 1961 1F,2F
会
社 HP: www.ontrox.com
概
要 専⾨領域: ⾃然⾔語解析、複雑系解析、それ関連するミドルウェアの開発・販売、
及び、テクノロジーの評価・実験検証及び、導⼊コンサルティング
設⽴: 2010年 7⽉
プロダクト
Insight Digger ： 解析及び⽰唆のビジュアライゼーション・エンジン提供
Mind Factor Analyzer :思考解析エンジン提供
サ Zukool Feature Similarity Mapping : 特徴/関連性解析エンジン提供
ー
ビ ZuKool Agent : パーソナライゼーション・エンジン提供
ス サービス
データサイエンス コンサルティング、GPGPU化サービス
解析エンジン開発,技術審査及び技術研究開発
主
要
取
引 株式会社電通、株式会社電通国際情報サービス、GMO グループ各社、Panasonic
先 乃村⼯藝社 など
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