Twitterで暇な人が多い場所を特定します

1. SNSビッグデータを用いた
マーケティング研究
「暇ツイートLOD」
1全18枚

2. 概要
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テキストマイニング
今後の展望可視化LODマップ
◆暇ツイートLOD研究

3. ◆ 研究テーマ「 暇ツイートLOD」概要
Twitterで「暇」と単語が入ったツイー
トを分析、
ユーザーニーズを視覚的にわかるよう
にし、
マーケティングに応用する方法
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4. ◆研究に使うツール
Twitter API
→ツイートの取得に使用
SparqlEPCU (https://bit.ly/2KukNHp)
→csvデータのLOD化に使用
LOD Browser (https://bit.ly/2Of8cd8)
→LODデータの可視化に使用
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5. ◆先行研究調査
CiNii(http://ci.nii.ac.jp/)
GoogleScholar(https://scholar.google.co.jp/)
で同様の研究は見つからなかった
→ 新規性のある研究と言える
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6. ◆収集したデータ量
収集したツイート総数が 348,027件
・テキストマイニングに利用できるツイート
→ 291,439件
・可視化マップに利用できるツイート
→ 7,594件
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7. 概要
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テキストマイニング
今後の展望可視化LODマップ
◆暇ツイートLOD研究

8. ◆ 暇ツイートをテキストマイニング
 ツイートから形態素のbigramを抽出し，
 T値とMI値を用いて，「暇」と共起度が高い
形態素を抽出して消費者ニーズを分析
 簡単なテキストマイニングを行った結果、
マーケティングにつながる言葉は「お菓子」
であった。 8

9. Ｔ値
• 共起頻度を，総語数や期待度数で調整した値
• Tスコアが2以上になると有意な組合せであると
される．
𝑇 =
𝐶𝑜 −
𝑁𝑜𝑁 ×
𝐴𝑙𝑙𝑁𝑜
𝐶𝑜
• NoN(NodeNo) ：注目している語の頻度
(CollocateNo) ：注目している語と共起
関係にある語の頻度
• AllNo（AllNode） ：総語数
• Co(Collocate) ：共起頻度
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10. ＭＩ値
• 共起頻度を，その期待値で割り，さらに2を底に
した対数を取った値
• MI値も2以上で有意な組合せであるとされる．
• MI値は，低頻度の単語であっても共起関係を抽
出できるという特徴を持つ．
𝑀𝐼 = 𝑙𝑜𝑔2
𝐶𝑜 × 𝐴𝑙𝑙𝑁𝑜
𝑁𝑜𝑁 ×
• NoN(NodeNo) ：注目している語の頻度
(CollocateNo) ：注目している語と共起
関係にある語の頻度
• AllNo（AllNode） ：総語数
• Co(Collocate) ：共起頻度 10

11. 概要
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テキストマイニング
今後の展望可視化LODマップ
◆暇ツイートLOD研究

12. ◆ 暇ツイートLODのスキーマイメージ
resource_i
d
schema:cr
eated_at
schema:Us
erTweets
geo:lat，
geo:long
schema:Us
erNeeds
schema:Ne
arPlaces
リソース
ID
ツイート
日
ツイート
文
位置情報 ユーザー
ニーズ
近隣施設
情報
 1行目がクラス
 2行目がプロパティ
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13. ◆ LOD可視化マップ(1)
作成したLODデータを
LODBrowserを利用し
LOD可視化マップ
に反映した結果
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14. ◆ LOD可視化マップ(2)
 渋谷駅周辺のマップ
 駅に近づくほど
ツイートは増え、
 駅から遠ざかるほど
ツイートは減る
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15. 概要
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テキストマイニング
今後の展望可視化LODマップ
◆暇ツイートLOD研究

16. ◆ テキストマイニングから
・共起度の高い単語上位3つは
1. お菓子
2. 家族
3. LINE
→家族で楽しめるお菓子カフェ
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17. ◆LOD可視化マップから
・単に駅に人が密集するため、
ツイートが多くなっているだけ
→データ量を増やし、
駅以外でツイートが多くされる場所の
特定が求められる
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18. ◆今後の課題
同様の研究がないか先行研究を進める
継続してツイートを取得する
Google Prace APIとの連携
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