2015年9月のゼミ夏合宿でプレゼンをした資料です。 Rと言う統計ソフトを用い「スタバ」を含むTweetを取得し、スターバックスにおける「経験経済」について考察しています。 初めてテキストマイニングを行ったため、至らぬ点も多いとは思いますが、ご了承いただければと思います。

1. RでTwitter
テキストマイニング
⽇日本⼤大学経済学部3年年 新保 雄⼤大
全43ページああ

2. プログラム 2
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

3. 3
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

4. 分析の内容
媒体
Twitterキーワード検索索
キーワード案
スターバックス
4

5. 5
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

6. 分析の理理由
なぜTwitter？
⾃自分たちにとって⾝身近なツール
オープンソースのビッグデータ
なぜスターバックス？
ゼミでも触れた
わかりやすい結果が出そう
6

7. ここでちょっと⽤用語解説１
オープンソースとは？
設計図にあたるソースコードが公開
誰でも改良良、再配布ができる
ビッグデータとは？
データベース管理理システムで記録
保管、管理理が難しい巨⼤大なデータ
7

8. 8
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

9. 分析の⽬目的
ゼミで学習した経験経済と
代表例例のスターバックスに
実際にどんな関係があるのか、
顧客は提供されるCXを
感じ取れているのかを検証
9

10. 仮説１
取得tweet
画像付きツイートが多そう
分析データ
商品の品質＜⾏行行った事実、感想
10

11. 11
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

12. 分析の⽅方法 12
データ
収集
分析
R
TwitteR
Mecab
Twitter
( )

13. ここでちょっと⽤用語解説２
Rとは？
統計解析ソフト
基本的な統計分析が全て可能
オープンソース
パッケージの導⼊入が可能
ex.)twitteR、ROAuth...
13

14. 14
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

15. データを取得する前に
検索索ワードの決定
Google AdWordsのキーワードプランナー
調査期間の総ツイート数
これらの結果から決定する
15

16. ここでちょっと⽤用語解説３
キーワードプランナーとは？
⽉月間の検索索数や競合性、
広告単価を調査
無料料で使えSEO対策に有効
SEOとは？
検索索エンジン最適化
検索索で上位に現れるようにする
16

17. キーワードプランナーデータ１ 17
0 200000 400000 600000 800000
スタバ
スターバックス
検索索ボリューム
seed
キ
ワ
ド

18. キーワードプランナーデータ２ 18
0 50000 100000 150000 200000
スタバ メニュー
コーヒー
カフェ
バリスタ
タンブラー
ドトール メニュー
スタバ タンブラー
カプチーノ
喫茶茶店
エスプレッソ
検索索ボリューム
共
起
キ
ワ
ド

19. 仮説２
キーワードプランナー
tweet数：スタバ＞スターバックス
データ２で出てきた共起キーワード
が抽出語上位に来る
19

20. Twitterデータ
期間
8/1〜～8/31
tweet数
491,633
画像付きtweet数
142,525
20

21. Twitterデータ
標本
全取得ツイートからランダムで抽出
n=N/(1+(N-­‐1)*e^2/(Z^2*P*(1-­‐P)))
信頼度度95%、nは最⼤大
→N=431633,e=0.01,Z=1.96,P=0.5
→n≧9,420であれば条件を満たす
21

22. Twitterデータ
前処理理にかける前に
ExcelのCLEAN関数を使って、
セル内の改⾏行行を消去する。
→前処理理を⾏行行う段階でエラーとして
カウントされてしまうため、
処理理時間が増加してしまう。
全てが読み込まれない可能性有
22

23. 23
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

24. Database Stats
総抽出語数(使⽤用)
288,741(148,292)
異異なり語数(使⽤用)
19,730(18,361)
⽂文書の単純集計
⽂文：1,063,376
段落落：10,838
24

25. スタバとの頻出共起ワード
名詞ースタバの何？
形容詞ースタバの何がどう？
動詞ースタバで何を？
副詞ースタバで何をどう？
形容動詞ースタバがどう？
25

26. 抽出語〜～名詞〜～ 26

27. 抽出語〜～名詞〜～ 27

28. 抽出語〜～形容詞〜～ 28
0 100 200 300 400 500 600 700
美味しい…
ない
いい
可愛い
⾼高い
よい
⽢甘い
楽しい
かわいい
やばい
良良い
すごい
いい
よい
寒い
新しい
うまい
嬉しい
優しい
無い

29. 抽出語〜～形容詞〜～ 29

30. 抽出語〜～動詞〜～ 30

31. 抽出語〜～動詞〜～ 31

32. 抽出語〜～副詞〜～ 32

33. 抽出語〜～副詞〜～ 33

34. 抽出語〜～形容動詞〜～ 34

35. 抽出語〜～形容動詞〜～ 35

36. コーヒーチェーンランキング 36
⼤大学⽣生がよく⾏行行くコーヒーチェーン
スターバックス ドトールコーヒー タリーズコーヒー
コメダ珈琲 サンマルク カフェ・ド・クリエ
2014年年9⽉月 回答者数446⼈人
タダコピアプリ調べ

37. ツイートネガポジ割合⽐比較 37
スターバックス ドトールコーヒー
Negative
18%
Positive
52%
Negative
23%
Positive
35%
タリーズコーヒー コメダ珈琲
Negative
13%
Positive
54%
Negative
14%
Positive
59%
サンマルクカフェ カフェ・ド・クリエ
Negative
15%
Positive
58%
Negative
16%
Positive
49%
※Yahooリアルタイムより抜粋

38. 画像付きツイート割合 38
スターバックス ドトールコーヒー
142,525
491,633
29.0%
7,126
70,932
10.0%
タリーズコーヒー コメダ珈琲
7,431
38,630
19.2%
20,955
86,198
24.3%
サンマルクカフェ カフェ・ド・クリエ
3,860
18,969
20.3%
104
585
17.8%
※Yahooリアルタイムより抜粋

39. プログラム 39
分析
⽅方法
理理由
⽬目的
内容
結果
データ説明
まとめ

40. 仮説１〜～おさらい〜～
取得tweet
画像付きツイートが多そう
分析データ
商品の品質＜⾏行行った事実、感想
40

41. 仮説２〜～おさらい〜～
キーワードプランナー
tweet数：スタバ＞スターバックス
データ２で出てきた共起キーワード
が抽出語上位に来る
41

42. 結果
仮説１
画像付きツイート数(No.38)
→他店よりも圧倒的に多い
ツイート内容(No.26〜～35)
→品質も多いが、感想もかなり多く⾒見見られる
仮説２
ツイート数(No.20)
→スタバ＞スターバックスは正しい
共起キーワード(No.18)
→完全には⼀一致しないが、ニュアンスは同じ
42

43. まとめ
ツイートの頻出共起ワードや画像付きツイート
の多さから、CXを顧客が受け取っており、
よいブランドイメージがあることがわかる。
商品などと同様に店員が注⽬目されていることから
店員のCX創造⼒力力・ホスピタリティが重要となる。
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