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“THE 3-11 EARTHQUAKE & TSUNAMI”  日本人の価値観変化の調査から見えてくる  ソーシャルメディアリサーチの可能性と限界     内山幸樹 (株)ホットリンク     太田恵理子 (株)キリンホールディングス
3-11
地震
INTRO        津波
原発事故
電力不足
4つの大災害
リサーチテーマ   日本人の価値観変化   消費行動  ライフスタイル   価値観
チャレンジしたこと        Before   3-11      After                        予測していなかった                        イベント                    ...
チャレンジしたことこれまでのSMR         今回のSMR調査対象:企業・商品・ブランド     調査対象:価値観キャンペーンの効果測定 ブランドモニタリング リスクマネジメント エンゲージメント増加   ニーズ発見↔キーワードが明確  ...
調査プロセス   仮説(現象)のリストップ         データ抽出         データ加工         結果の分析
仮説(現象)のリストアップ仮説のリストアップデータ 抽出データ 加工      多様なバックグラウンドを持つ結果の   メンバーで構成 分析      KJ法によるブレーンストーミング
仮説(減少)のリストアップ仮説の      リストアップされた現象リストアップ          15 の大カテゴリデータ 抽出          54 の中カテゴリデータ 加工       608 の具体現象 結果の分析
仮説(現象)のリストアップ大カテゴリ     中カテゴリ 生活       贅沢 消費週間     安全 飲食       飲み会 健康       自己責任 人間関係     死生観 仕事       時間の使い方 ...
データ抽出仮説の   • 使用ツール :リストアップ        • 「クチコミ@係長」        by ホットリンクデータ 抽出      • 調査対象 :データ     • 2300万人の日本人ブロガー 加工 結果      • フィ...
なぜブログなのか?   世界共通の理由     背景情報や理由が、書かれている     過去のデータが取得できる   日本独特な理由     TwitterやFacebookよりも普及している     利用年齢層が幅広い     ...
データ加工仮説の                ブログユーザ数自体の増加の影響、ツールリスト                 の収集力増加の影響を除去アップデータ                             Ni = ni / N...
季節要因の考慮“ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”)            3-11 quake
季節要因の考慮“ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”) 0.5        2008-0.45        2009- 0.4    2010-0.35 0.30.25 0.20.15 0.10.05      ...
結果の分析            上昇         下降仮説の         脱原発         贅沢リストアップ      節電          マスク         避難住宅        アルコールフリーデータ ...
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15                                       20                                            25                                 ...
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すだれ
すだれ0.3500.3000.2500.2000.150         2010-0.100    20110.0500.000
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結果の分析
ANALYZING RESULT
結果の分析仮説のリストアップ        “不安”データ 抽出        “がんばろう” “元気”データ 加工           “癒し”結果の分 析
価値観変化の兆し  変化した現象              価値観変化の兆し                   生活の中で重視するもの ↓ 贅沢, “化粧”                      シンプル&堅実  ↑ “断捨離”,    ...
ソーシャルメディアリサーチの可能性と限界   可能性     過去にさかのぼって調査が可能     生活者の思考・行動・感情の変化が細かく捉えられ      る。     価値観の変化を類推できる     異なる種類の災害の影響を共通...
次にやってみたいこと   人間の想像力に依存している    →   変化した現象を自動的に抽出する   データの加工を手動で行うのが大変    →   さらなる自動化   量的な分析    →   定性分析との融合   ソーシャルメディ...
以下、補足情報
いよいよ登場!! TWITTERデータとブログデータを      統合的に分析できるTWITTER分析ツールの決定版!!!「クチコミ@係長」に、インポートデータ分析機能がついて12月20日リリース
クチコミ@係長: ソーシャルメディア分析のデファクトサービス【OEM提供先】                   【APIデータ提供先】トライバルメディアハ       電通         ビデオリサーチインタラ    ウス         ...
クチコミ@係長の特徴:圧倒的なデータカバレッジ 総計62億件以上の記事データを蓄積(2011年8月2日現在) 2,400万人以上のブロガーを網羅(蓄積記事数18億件以上)    ⇨   国内最大規模「アメーバブログ」の記事も95%以上カバー...
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20111130 jrms発表資料(esomar発表報告)(配布版)
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  1. 1. “THE 3-11 EARTHQUAKE & TSUNAMI” 日本人の価値観変化の調査から見えてくる ソーシャルメディアリサーチの可能性と限界 内山幸樹 (株)ホットリンク 太田恵理子 (株)キリンホールディングス
  2. 2. 3-11
  3. 3. 地震
  4. 4. INTRO 津波
  5. 5. 原発事故
  6. 6. 電力不足
  7. 7. 4つの大災害
  8. 8. リサーチテーマ 日本人の価値観変化 消費行動 ライフスタイル 価値観
  9. 9. チャレンジしたこと Before 3-11 After 予測していなかった イベント = 新規の調査テーマ従来型リサーチ × ○ソーシャル メディア リサーチ ○ ○
  10. 10. チャレンジしたことこれまでのSMR 今回のSMR調査対象:企業・商品・ブランド 調査対象:価値観キャンペーンの効果測定 ブランドモニタリング リスクマネジメント エンゲージメント増加 ニーズ発見↔キーワードが明確 ↔キーワードが丌明
  11. 11. 調査プロセス 仮説(現象)のリストップ データ抽出 データ加工 結果の分析
  12. 12. 仮説(現象)のリストアップ仮説のリストアップデータ 抽出データ 加工 多様なバックグラウンドを持つ結果の メンバーで構成 分析 KJ法によるブレーンストーミング
  13. 13. 仮説(減少)のリストアップ仮説の  リストアップされた現象リストアップ 15 の大カテゴリデータ 抽出 54 の中カテゴリデータ 加工 608 の具体現象 結果の分析
  14. 14. 仮説(現象)のリストアップ大カテゴリ 中カテゴリ 生活  贅沢 消費週間  安全 飲食  飲み会 健康  自己責任 人間関係  死生観 仕事  時間の使い方 感情  自信 社会的関心  ポジティブ感情
  15. 15. データ抽出仮説の • 使用ツール :リストアップ • 「クチコミ@係長」 by ホットリンクデータ 抽出 • 調査対象 :データ • 2300万人の日本人ブロガー 加工 結果 • フィルター :の分析 • スパムブログ排除
  16. 16. なぜブログなのか? 世界共通の理由  背景情報や理由が、書かれている  過去のデータが取得できる 日本独特な理由  TwitterやFacebookよりも普及している  利用年齢層が幅広い  日記のように書く  検索エンジンのようなツールが発達してい る
  17. 17. データ加工仮説の  ブログユーザ数自体の増加の影響、ツールリスト の収集力増加の影響を除去アップデータ Ni = ni / Nall × 1000 抽出 700 0.45 0.4 600 2008- 2008- 0.35 2009- 2009-データ 500 0.3 加工 400 0.25 300 0.2 結果 200 データの規格化 0.15の分析 0.1 100 0.05 0 0 8/1 5/8 6/5 7/3 8/1 2/6 5/1 7/3 8/29 9/26 1/16 2/13 3/13 4/10 7/31 8/22 9/12 10/3 12/5 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 10/24 11/21 12/19 10/24 11/14 12/26
  18. 18. 季節要因の考慮“ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”) 3-11 quake
  19. 19. 季節要因の考慮“ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”) 0.5 2008-0.45 2009- 0.4 2010-0.35 0.30.25 0.20.15 0.10.05 季節変動要因を考慮する 0 10/3 12/5 8/22 9/12 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 8/1 2/6 5/1 7/3 10/24 11/14 12/26
  20. 20. 結果の分析 上昇 下降仮説の  脱原発  贅沢リストアップ  節電  マスク  避難住宅  アルコールフリーデータ  東電 ビール 抽出  原発  うがい  復興  入浴データ  サマータイム  Twitter 加工 安全  蓄電   災害対策  電気自動車 結果  クールビス  加工品の分析 コミュニティ  ステテコ   化粧  マラソン
  21. 21. 0 50 100 150 200 250 3004060340611406194062740635406434065140659406674067540683406914069940707 quake40715 station40723 “地震” ”節電””原発”40731 saving energy nuclear power407394074740755
  22. 22. “地震” ”節電””原発”3,000 quake nuclear power station2,500 saving energy2,0001,5001,000 500 多様な災害を共通の尺度 0 で比較可能に 40636 40644 40748 40612 40620 40628 40652 40660 40668 40676 40684 40692 40700 40708 40716 40724 40732 40740
  23. 23. 15 20 25 30 35 10 0 5 8/1 8/15 8/29 9/12 9/2610/10 “丌安”10/24 11/711/21 12/512/19 1/2 1/16 1/30 2/13 2/27 3/13 3-11 quake 3/27 4/10 4/24 5/8 5/22 6/5 6/19 7/3 7/17 7/31
  24. 24. “がんばろう” “元気” 35 3.5 30 hang in 3 25 2.5 cheer up ch ha 20 2 en eg r 15 1.5i un p 10 1 5 0.5 3-11 quake 0 0 8/22 9/12 10/3 12/5 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 10/24 11/14 12/26 8/1 2/6 5/1 7/3
  25. 25. “癒し” 43.5 32.5 21.5 3-11 quake 10.5 0
  26. 26. すだれ
  27. 27. すだれ0.3500.3000.2500.2000.150 2010-0.100 20110.0500.000
  28. 28. ボランティア7 volunteer654321 3-11 quake0
  29. 29. “信頼” “助け合い”2.5 trust 2 mutual cooperation1.5 10.5 3-11 earthquake 0
  30. 30. 支援20.00018.00016.00014.00012.00010.000 2008- 2009- 8.000 2010- 6.000 2011 4.000 2.000 0.000 8/1 2/6 7/3 5/1 10/24 11/14 12/26 8/22 9/12 12/5 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 10/3
  31. 31. 結果の分析
  32. 32. ANALYZING RESULT
  33. 33. 結果の分析仮説のリストアップ “不安”データ 抽出 “がんばろう” “元気”データ 加工 “癒し”結果の分 析
  34. 34. 価値観変化の兆し 変化した現象 価値観変化の兆し 生活の中で重視するもの ↓ 贅沢, “化粧” シンプル&堅実 ↑ “断捨離”, 日本の伝統↑ “”グリーンカーテン” “す だれ” “ステテコ” 柔軟性↑ “クールビス” “自宅勤務” ↑”助け合い” “信頼” 仲間意識/ 共同体意識 ↑”ボランディア” 社会貢献意識
  35. 35. ソーシャルメディアリサーチの可能性と限界 可能性  過去にさかのぼって調査が可能  生活者の思考・行動・感情の変化が細かく捉えられ る。  価値観の変化を類推できる  異なる種類の災害の影響を共通の尺度で比較できる 限界  人間が、仮説出しと適切なキーワードの設定ができな いと、変化はとらえられない  変化した現象から、価値観の変化を類推するのため に、人間の考察力が必要
  36. 36. 次にやってみたいこと 人間の想像力に依存している → 変化した現象を自動的に抽出する データの加工を手動で行うのが大変 → さらなる自動化 量的な分析 → 定性分析との融合 ソーシャルメディアリサーチによる仮説立案 → 従来調査やMROCによる検証
  37. 37. 以下、補足情報
  38. 38. いよいよ登場!! TWITTERデータとブログデータを 統合的に分析できるTWITTER分析ツールの決定版!!!「クチコミ@係長」に、インポートデータ分析機能がついて12月20日リリース
  39. 39. クチコミ@係長: ソーシャルメディア分析のデファクトサービス【OEM提供先】 【APIデータ提供先】トライバルメディアハ 電通 ビデオリサーチインタラ ウス クティブ 凸版印刷株式会社 アジャイルメディア・ 野村総合研究所 ネットワーク オプト エレクトロニック・ライ 日本経済新聞デジタルメ ブラリー ディア サイバーバズ
  40. 40. クチコミ@係長の特徴:圧倒的なデータカバレッジ 総計62億件以上の記事データを蓄積(2011年8月2日現在) 2,400万人以上のブロガーを網羅(蓄積記事数18億件以上) ⇨ 国内最大規模「アメーバブログ」の記事も95%以上カバー 国内唯一2ちゃんねるの全データを保有 Twitter・Facebookにも対応 主要20ブログポータル アルファブログ約100サイト 国内主要掲示板 などの独自ドメインブログ その他 TVメタデータ 検索データ ウェブニュースデータ
  41. 41. クチコミ@係長の特徴:多様な比較分析機能 性別、地域、年代など、様々な切り口で比較分析が可能 分析対象:ブログ競合比較 男女比較 地域比較媒体比較 評判比較 年代比較話題成分比較 期間比較 組合せ比較 page.42
  42. 42. ツイート分析がワンクリックで!
  43. 43. ブログとの比較もワンクリック! ツイッター ツイッター ツイッター
  44. 44. 価格表充実のメニューが、月額10万円から利用可能です。 ※1 Twitter分析は、2万円/月で3キーワード、1アカウントまで設定が可能です。 また1キーワード/アカウント追加毎に1万円/月となります。 ・月額基本利用料には1ID利用料が含まれています。 ・1ID 1名様の利用となります。 ・最低利用期間は3ヶ月です。 ・調査ワード数に制限はありません。(Twitter分析除く) ・クロスメディア分析(テレビデータ)は1日(調査開始から24時間)の利用料が5万円となります。 ・Twitter分析及びテレビデータ定額制は、ID毎にお申込みが必要となります。Copyright © Hottolink http://www.hottolink.co.j page.45
  45. 45. お問い合わせは下記までお気軽に (株)ホットリンク  営業部 公平  03-5475-3900  info@kakaricho.jp
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