リスニング・ソリューション： テキスト分析ソリューション・キー

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《第２4回》


Steve Rappaport　The ARF Listening Playbook

リスニング・マーケティング：

Social Media時代の新しい消費者調査 の第１８回目です。

今回は、第３章　リスニング・ソリューション　Listening Solutionsの

第２節　テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions　その２です。


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 ３－２　ソフトウエア評価における重要なポイント



この４つのタイプのベンダーは、次のような点で異なっている。

すなわち、基本的なテクノロジーやアルゴリズム、価格、展開のオプション、

実行条件、組織的リーチ、特にスタッフの専門知識と

システム・サポートの必要性の点である。

ベンダーの選択は、リスニングを行うそれぞれの会社にとって

特定的なものでなければいけない。

つまり、企業やビジネス・ユニットのリスニングの目的や戦略に照らして、

これらの要因やトレード・オフの重要性や妥当性を評価しなければいけない。



３－３　テキスト分析：ソリューション・キー



リスニング・ソフトウエアは、今述べたようないくつかのキーとなる

特徴を共有している。

異なったベンダー・タイプ間の違いを明らかにする必要がある。



１）インフォメーション・コレクション



すべてのテキスト分析のソフトウエアによって、企業は、

ウエブやブログ、ソーシャル・ネットワーク・コンテンツ、写真や

ビデオサイトのタグ、ウイキ、ツイッターなどのさまざまなソースから

コンテンツの収集が可能になる。

Clarabridgeのようなエンタープライズ・ベンダーは、

コールセンターやチャット、サーベイ、メッセージ・ボード／フォーラム、

CRMシステムや、例えばﾃﾞｰﾀ・ウエアハウスのような構造的ソースといった

クライアント内部の「ブランド・バックヤード」に存在するデータに

直接接続するといった革新的な方法を提供している。



セルフサービス・ベンダーや専門ベンダーは、

主に「消費者バックヤード」ソースからコンテンツにアクセスする

メカニズムを提供している。

あるベンダーは、Lexalyticsのように、定期的にクロール＊されるURLの

パッケージを作成する機能を提供したり、

ClarabridgeやTechrigy SM2のように、特別のURLで増強された

ソーシャル・メディア・ソースの事前に構成されたデータベースへの

アクセスを提供している。

＊クロール（crawl）ソフトウェアなどが自動的にWebページを収集する作業のこと



２）ウエッブ・コレクター（エージェントあるいはボット）のセットアップ



ベンダーの標準的なソースを使ったり、クロールするためのURLを特定するよりも、

会話の収集は、さらに進んでいる。

単にURLをクロールすることは、しばしば不適切な結果をまねくことが多い。

というのは、クロールは特定することを欠いているからである。

ギーゴ（garbage in, garbage out）＊を最小限にするためには、

それぞれのリスニング・プロジェクトのための最も適切な情報を

探しだすための良い検索エージェントを構築する必要がある。

＊GIGO （garbage in, garbage out）ガイゴー / ギーゴー / ガーベジイン・ガーベジアウト


これには、正しいあるいは、ほぼ正しいデータを抽出する

クエリー＊を開発しテストを行い、調整するための事前の相当量の作業が必要である。

＊クエリー：データベースへの検索要求


ベンダーによっては、エージェント・セットアップは、

複数のブール演算子（Boolean　operators）や、

コンプレックス・ロジックを使うことによって、

非常に洗練されたものが可能である。

一般的には、エンタープライズ・ベンダーは、

より多くのオプションを提供している。

しかし、これに対する投資は、十分価値がある。

というのは、データの品質、ひいては分析する会話に基づく

インサイトや決定を改善してくれるからである。



３）テキスト処理のコンピュータ化



ソーシャル・メディアの収集のあと、テキストは　

自然言語処理（natural language processing）と

機械学習（machine learning）によって高速処理される。　

＊自然言語処理：人間が日常的に使っている自然言語を
コンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野


＊機械学習：人工知能における研究課題の一つで、
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を
コンピュータで実現させるための技術・手法のこと。


自然言語処理は、会話やコメント、タグなどの収集した

ソーシャル・メディア・テキストをコンピュータが処理し、

分析できるフォーマットに変換する一連のプログラムを含んでいる。

機械学習は、コンピュータがデータから学習するために

トレーニングされることを可能にしたり、リスニング・プロジェクトで

処理されるすべてのデータに一貫したルールを適用する

アルゴリズムを含んでいる。

このように、新しいデータの付加は冒険ではなく、標準化と反復のプロセスである。


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