読書 テキストマイニングによるマーケティング調査

インフォコモンズ (講談社BIZ)

これからのメディアを見通す上での必読書だと思います。

WEBは、情報の発信コストがゼロ。
ブログ、SNSによる簡易的な個人の情報発信
→情報の洪水が起こっている。

マスメディアからでなく、信頼できる個人からの情報への注目。

検索について
?情報共有圏が広がりすぎてノイズが増え、ほしい情報にたどり着けない。
?情報共有圏を狭めるには、検索スキルが必要。
?情報共有圏を狭めすぎると、セレンディピティがなくなる。

メディア接触態度
受動から能動、そしてまた受動へ。

情報アクセスを高度化しようという試み
?情報の属性(どのような分野の情報、名前、内容)
?人々の属性(性別、住居区、年齢、趣味志向)
?情報と人々の結びつきの履歴(どの人がどの情報にアクセスしたのかという履歴)

??を組み合わせ情報アクセスから、?を利用した情報アクセスへ。
⇒Yahoo!BTA
⇒Facebook ソーシャルアド

ソーシャルアドの欠点
?リアルな人間関係の構造化ができていない。
　友人関係とは、環境によって様々。それを一絡げにはできない。
?友人だからといって、求める情報の志向も一致するとはいえない。

?ライフストリームがスパム化する。

情報と情報、情報と人との相関関係を調べる。
⇒協調性フィルタリング（アマゾンのような）
　他の利用者との好みの類似性をみているだけ。

・・・情報と人のセレンディピティが達成される。
　　　しかし、トンチンカンな情報を勧めてしまう可能性もある。

・・・では、情報の属性と人の属性を組み合わせると精度が上がる？

それらを解決するベイズ理論

しかし上記はいずれもWeb2.0．プライバシーの議論や、ITに対する不信感の議論は耐えない。

それを解決するWeb3.0とは。
ユーザー自身が、主導権を握ってレコメンドを作っていく。
評価機能、信頼できる情報共有権を自分で選ぶ(ブロガー、ブックマーカー)

テキストマイニングによるマーケティング調査 (KS理工学専門書)

マーケティング調査の典型的な手段には、アンケート調査を取り、マーケティング担当者がそれを読んで分析を行うことがある。
しかし、
・人が読むに耐えうる分量を超えている場合
・「読んで得る情報」以外に有効な情報がある場合
に、テキストマイニングが有効になってくる。

テキストマイニングとは、資料・文書を、機械的に言語解析を行うことで、キーワードを抽出・ここの文書のキーワード出現の数値化を行う。
たとえば、ある文書から「ビール」「苦い」「必要」「好き」などが抜き出され、その文書の意味合いが出来てくる。
これを、膨大な量の文書で行うことで、マーケティング分析を行うことができる。

テキストマイニングは、インターネットが普及し、特に一般消費者が大量の情報発信を行うWeb2.0時代には、さらに重要性が出てくる。
企業がインターネットを活用し、テキストマイニングによってマーケティング分析を行うには、
自社製品に関連する内容を、消費者に発信してもらう必要がある。

上記は、ブログやmixiなどを活用したCGMマーケティングをうまく行うことによって達成できるだろう。
広告代理店やCGMメディアは、CGMマーケティングをやっておしまい、場を提供しておしまいにするだけでなく、それらの結果として得られたテキストを分析するところまで提案していくことが重要だろう。

また、アンケート調査などではない、ブログや掲示板などのテキストマイニングのデメリットは、そのテキスト内容に、年齢性別などの消費者属性が出づらいことだ。
そこを解決できるのは、登録制であるブログやSNS事業者の協力による、データ抽出方法の整備が必要だろう。