吉田です。先日、ウェブ解析士協会アップデート講座『テキストマイニングトレンドセミナー』へ参加して来ました。
弊社でもサービスをローンチしており、新たな知見の獲得の為の参加です。
概要
- 開催日時：2015年08月13日（木）＠東新宿
- 開催地：株式会社ソフトバンクテクノロジー
- タイトル：最新テキストマイニングトレンドセミナー
- 講師：株式会社プラスアルファコンサルティング 取締役 鈴木 賢治 氏
■データの役割とは
- 意思決定に使うもの
- いかにミスリードをしないために質担保をするか
- 定量は結果、定性は理由
■分析の役割
- 仮説ありきの分析→良し悪しがわかるからこそ気付きを得られる
- 比較するモノがある→結果だけでは良し悪しがわからない
■注意事項
- その他という項目
- ご自由にお聞かせください→ステージ別
- 分類方法→主幹が入る
- 年齢、性別、住居地などのデモグラフィック情報が取得できない
- 5段階評価には注意すべき
■調査種別
- 市場動向
- トレンド分析
- リスクモニタリング
- 競合分析
- CS
■ツールにできること＆出来ないこと
ツール
- 行間が読めない
- 文脈（コンテクスト）が読めない
- 瞬時に定量化できる
人間
- 曖昧
- 遅い
■データ種別
定量
- POS
- アクセスログ
- 位置情報
定性
- 電話
- メール
- 口コミ
- SNS
■データ種類と取得できる組織（部門＆職種）
社外
- 口コミ
- SNS
社内
- 営業
- 販売員
- コールセンター
- 宣伝
■総論
人間とツールを両立させることが大切
ツールの場合、アフェリエイトか否かの判断をどのようにしているのか気になった。
アフェリイターの投稿か否かの判断はツールには出来なく、人間でなければならないかと思われる。
もし除外できてないければ、鵜呑みには出来ないデータである。
アナログでやる場合でも、ツールにお願いする場合でも、「表記ゆれ」、「絵文字、顔文字」、「方言」をどう捉えるのか、非常に難しい点で、弊社でも悩まされる。
この点は人間だが、捉える人間の主観をどれだけ除けるかも考えなければならない。
人間はやはりトレーニングを積むしか方法がないかと思われる。
