Twitter分析技術のわかりやすい説明資料
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2010年1１月1日に発表された、「ホットリンク、サイバーバズ、電通、凸版印刷、トライバルメディアハウスによるTwitterの分析技術の共同開発」 の成果を、分かりやすく理解していただくために、個人的に作成した資料です。
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Twitter分析技術のわかりやすい説明資料
- 3. 開発された主な技術 • 露出指標の定量化技術 • ユーザ毎の影響力の定量化技術 • つぶやきの情報伝播経路の可視化技術 • 時間別話題内容の変化把握技術 • つぶやきの評判分析技術
- 5. • 露出指標の定量化技術 • ユーザ毎の影響力の定量化技術 • つぶやきの情報伝播経路の可視化技術 • 時間別話題内容の変化把握技術 • つぶやきの評判分析技術
- 7. 0 500 1000 1500 2000 2500 0 100 200 300 400 500 600 700 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/10… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/11… 2010/9/12… 2010/9/12… 2010/9/12… 2010/9/12… 2010/9/12… 2010/9/12… 2010/9/12… 2010/9/12… 抽出キーワード「#axe0268」 累積発言数 発言数 発言数の推移 発言者数 ８１１人 累積発言数 ２１３３回 発言数 累積発言数 これだけの費用をかけて、たった８１１人？Twitterって効果 がいまいちだね？となりがちです。
- 10. 実際に数えてみましょう 測定項目 数値 備考 発言数 ４回 A:２回、B:１回、C:１ 回 発言した人 ３人 A、B、Cさん イベントの情 報に接した人 ７人 A、B、C、D、E、F、G さん イベントの情 報に接触した した総回数 １３回 A：２回、B：１回、C： ３回、D：２回、E：３回、 F：１回、G：１回 イベントの情 報に接触した 平均回数 １.８６回 / 人 １３回/７人 Aさん 2回発言 Bさん １回発言 Cさん 1回発言 Dさん Eさん Fさん Gさん
- 11. 言葉の定義 リーチ数 tGRP(TweetGRP) ＝露出数 ※TV業界のGRPに相当しま す フリークエンシー 発言数 発言者数 測定項目 数値 備考 発言数 ４回 A:２回、B:１回、C:１回 発言した人 ３人 A、B、Cさん イベントの情報に 接した人 ７人 A、B、C、D、E、F、Gさん イベントの情報に 接触した総回数 １３回 A：２回、B：１回、C：３回、 D：２回、E：３回、F：１回、 G：１回 イベントの情報に 接触した平均回 数 １.８６回/ 人 １３回/７人
- 12. 某消費財ブランドの事例でみてみる 発言者数 ８１１人 累積発言数 ２１３３回 これだけの費用かけて、 たった８００人？ 単純な発言数のみだと 発言者数 ８１１人 累積発言数 ２１３３回 累積リーチ数 3,474,963人 tGRP（露出数） 12,506,852 tGRP フリークエンシー ３.６回 なんと、3日間で、 ・３００万人以上にリーチ！ ・１２００万tGRPも！ 伝播も含めて考えると リーチ数や、TweetGRPという数値を使うことで、Twitter の伝播効果も含めて把握できます！
- 13. • 露出指標の定量化技術 • ユーザ毎の影響力の定量化技術 • つぶやきの情報伝播経路の可視化技術 • 時間別話題内容の変化把握技術 • つぶやきの評判分析技術
- 16. あるユーザが、自分の発言によって （他の人にも興味を与え）他の人にも発言させ た回数の合計を数えます Aさん Bさん Cさん Dさん Eさん Fさん Gさん Hさん 対象者 （対象者が） 影響を与えた 人 （対象者が）影 響を与えた人 の数 Aさん Cさん １ Bさん ０ Cさん Gさん、Hさん ２ Dさん ０ Eさん ０ Fさん ０ ・・・ ・・・ ※フォロー関係（誰から誰に情報が伝播しているのか）と、発言の時間関係（どちらが先に 発言したのか？）の両方を考慮しないといけません。RTされた数のみではありません。 時間
- 17. 言葉の定義 対象者 （対象者が） 影響を与えた 人 （対象者が）影 響を与えた人 の数 Aさん Cさん １ Bさん ０ Cさん Gさん、Hさん ２ Dさん ０ Eさん ０ Fさん ０ ・・・ ・・・ 影響力
- 18. 某消費財ブランドの事例でみてみる 単純なフォロワー数だと 影響力を見ると 名前 follower数 Aさん 299176 Bさん 208988 Cさん 205571 Dさん 49030 Eさん 34880 Fさん 22023 Gさん 9763 Hさん 8503 Iさん 8386 Jさん 5363 Kさん 5298 名前 影響力 Aさん 234 Cさん 52 Bさん 20 Oさん 14 Pさん 12 Iさん 11 Qさん 11 Rさん 10 Sさん 9 Tさん 9 Uさん 7影響力のあった人の半分以上が、follower数の上位のユー ザではない、という事実！！！ 自社製品の話題に影響力のあるユーザを把握できます。
- 19. • 露出指標の定量化技術 • ユーザ毎の影響力の定量化技術 • つぶやきの情報伝播経路の可視化技術 • 時間別話題内容の変化把握技術 • つぶやきの評判分析技術
- 23. • 露出指標の定量化技術 • ユーザ毎の影響力の定量化技術 • つぶやきの情報伝播経路の可視化技術 • 時間別話題内容の変化把握技術 • つぶやきの評判分析技術
- 25. 某消費財ブランドの事例でみてみる （ポジ表現） axe0268 声 木口亜矢 フィナーレ リアル 湯船 杏璃ちゃん ありがとう かわいい 頑張る ありがとう 盛り上がる 熱い 盛り上がる 素晴らしい たまらない 熱い かわいい 楽しみ 面白い なる[気] いい エア洗い 感謝 観たい 観たい 公開 お家 映像 爆笑 残り湯 面白い 尻 凄い 楽しみ 素晴らしい かっこいい 飲みたい すごい 良い 良い ダサい 【否】 おもしろい 美味しい たまらない 人選 欲しい ほしい 香り 良い 胸 プログラム すっごい 好き いい 楽しい スゴイ 人気 つぶやきさん 好評 絵 良い 美味しい なる[気] 高い[クオリ ティ] 専用スポンジ 仕掛け どきどき おもしろい 匂い いい サイコー 美人 すごい かわいい 良い 気に入る 人気 お気に入り 少ない[ノイ ズ] がんばる ほしい モニター映像 よい お姉さんタイプ 見たい いい キレイ 深夜番組 可愛い エラい ノリ アホ お湯 うまい おもしろい 有加チャン プレゼント すごい 熱い 楽しい アホ かわいい 欲しい 欲しい ガラス張り ドキドキ 大好き ほしい 音声 良い 愛用 懐かしい 三日間 楽しめる KONAN 楽しみ ありがとう 集計システム 良い 一番 京本有加 おもろい 京本さん 熱い すごい すごい すごい 面白い おもしろい 感謝 入浴剤 ほしい かわいい サウンド お薦め 杉原さん 深夜エロ番組 お薦め パワー 高まる[テ ンション] 好き 良い 懐かしい 良い KONANさん ありがとう ダメ【否】 楽しい 熱い ボディーソープ カメラワーク あやちゃん 上がる[テ ンション] 好き 感謝 よろしい 最高 かわいい 勧める いい いい かわゆい 企画、出演タレント、放送の品質、商品等々、様々な視点 からの評判を簡単に把握することができます。
- 26. 仕組みの説明 • キーワード「#axe0268」を含む発言の中で、評判になっている対象の言葉（対象語）と、その 評判（評判語）を、組み合わせにして表現します。 – 例. 「◯◯ちゃんって、かわいい！！」 – → 対象語：◯◯ちゃん、評判語：かわいい – → 表現方法「◯◯ちゃん：かわいい」 • 否定されている場合も、考慮します。 – 例. 「映像がダサく無い」 • 映像：ダサい【否】 → ポジティブ – 例. 「プレゼントが、欲しくなくはない」 • プレゼント：欲しい【否】【否】 → ポジティブ • 評判の対象が複数に渡る場合、対象語は可能性のあるものをピックアップします。 – 例. 「○○のシャンプ－って匂いが良い」 • 匂い：良い • シャンプー：良い • ○○：良い
- 27. 模式図２ • 評判語単体ではポジティブ評判かネガティブ評判か判定がつかなくとも、周辺の語とつなげ て判定します。 – 例.「絵のクオリティが高い] • 高い → ポジ？ネガ？ • 絵：高い【クオリティ】 → ポジティブ – 例.「親会社への依存度が高い] • 高い → ポジ？ネガ？ • 親会社：高い【依存度】 → ネガティブ • 一つの文章として完結していなくとも、対象語を推定します。 – 例.「◯◯キター。まじスゲー」 • ◯◯：スゲー • Twitter用にカスタマイズされた部分も追記すること
- 28. おわり • ご不明点があれば、お気軽にお問い合わせく ださい。 • ホットリンク 内山幸樹 – http://twitter.com/ucchy/ – http://blog.livedoor.jp/koki_uchiyama/