NetBaseは、包括的に集めたソーシャルメディアのデータを、様々な切口で分析することができるソーシャルアナリティクスツールです。さまざまなSNS分析に活用することができるNetBaseの利用イメージを具体的に紹介するために、主なSNS分析手法を例にご紹介します。
「クラスター分析」とは、あるデータセットの中から、性質の近しいもの同士を分類する手法です。分類方法はあらかじめ決めないことが特徴で、機械学習の中でも「教師なし学習」の代表的なものです。ソーシャルデータは話題が多岐に渡るため、データセットの話題の特徴を発見するためにクラスター分析は非常に有効な手法となります。
海外で話題となった『インポッシブルバーガー』というハンバーガーがあります。このハンバーガーは人工肉で作られており、動物性食品を食さない「ビーガン」と呼ばれる人や、健康志向の消費者をターゲットに開発されました。
しかし実際にクラスター分析でソーシャルメディアのデータを解析してみると、「発がん性」や「遺伝子組み換え」、「動物実験」などの非倫理的な側面が1つのクラスターとして浮かび上がってきます。
これらは異なるワードですが、非倫理的な文脈でネガティブに語られているということで性質が近しいものだと分類されました。このように、クラスター分析は人間の力では分類が難しいような多岐に渡る話題から、示唆を与えてくれるという意味で、非常に有用な分析手法であるといえます。
NetBaseでは『AI Studio』という機能を用いることで、指定したデータセットに対してAIがクラスターを作成してくれます。人間の目では検出することが難しい特徴を明らかにすることが可能です。
