リスニング・ソリューション： センチメント・アサインメント

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《第２６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２０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４です。


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３－６　センチメント・アサインメント



どのように人々が感じるかー肯定的、否定的、中立―は、「センチメント」と呼ばれる。


ユーザーや見込み客が、ブランドとどのように関連し、

その好き嫌いや問題点、満足度をどのように語っているかを理解することによって、

会話に関わったり、

消費者のムードによってブランドを測定したり、

ブランドの利点を最大化し、欠点を最小化するためのマーケティング活動やＰＲ活動

を行うための貴重な方向性をえることができる。



センチメントは、リスニングにおける最もホットなトピックの１つであるけれども、

単に「グリーンやイエロー、レッド」といった以上には十分理解はされていない。

しかし、センチメントが計算され、分類されるいくつもの方法があるので、

その十分な理解が必要である。



センチメントの分類は、全体的であり、また特定的でもある。

それは、個々の記事や、コメント、投稿のセンチメントといった

ドキュメント・レベルのものから、人や場所、物事といった存在レベルに渡っている。

センチメントは、リスニングのプロジェクトにおいて非常に重要なので、

賢明なリスナーは、ベンダーのセンチメント・ソリューションの強みや弱みを

十分に理解する必要がある。



多くの場合、コンピュータによって計算されたセンチメント・スコアの正確性と

利用可能性について語られる。

それは、その価値についての混乱と議論をしばしば呼ぶものである。

７０％あるいはそれ以上の正確性を確保したとか、２０％あるいはそれ以下であるとか、

センチメントは皮肉や多義的なアイディアといったニュアンスを捉えきれないなどと

ソフトウエア企業が述べた場合、このような論争を評価することができる。



本書の執筆にあたり、我々は、テキスト分析のソフトウエア企業の担当者に、

自動化センチメント分析の価値と、現在の強みと弱みについて、インタビューを行った。

彼らのコメントは非常に実際的である。

次のように、コンピュータによって計算されたセンチメント・スコアと、

人的な分析によるセンチメントとがある。

・コンピュータによって計算されたセンチメント・スコアは、

全体的なトレンドを追う場合に非常に有用であるが、個人的会話を分析するには向いていない。

・機械的なセンチメント・スコアは、何千もの会話を分析する最も効率的な方法である。

・人的な分析には重要な役割がある。特に文脈や正確性が問題の時には必要である。



自動化と、絶対的な正確性とは、トレードオフの関係にある。

特定のニーズや要求によって、どちらの方法を選ぶべきか適切なガイドが、

ブランドには必要である。


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