ざっくりと
- 感情をデータから読み取る
- 世間の意見を取得する
- ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3種類に分類
センチメント分析とは、感情をデータから分析する手法です。
概要説明
センチメント分析とは、デジタルデータから感情を読み取る手法だ。なぜなら、SNSやブログなどの文章から感情を抽出し、分析するからだ。
例えば、ある商品についてのレビューを読み取り、その商品がどう受け取られているかを理解することができる。そして、分析結果は主にポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの3種類に分類される。
つまり、大量の情報から感情の傾向を把握することが可能だ。だから、製品やサービスの改善やマーケティング戦略の策定に役立つ。
職業職種
マーケティング担当者
マーケティング担当者は、センチメント分析を活用する。なぜなら、顧客の意見や感情を把握し、商品の改善や広告戦略の設定に役立てるからだ。例えば、SNSでの口コミを分析する。
データ分析者
データ分析者は、センチメント分析を行う。なぜなら、ビッグデータから有用な情報を抽出し、会社の意思決定をサポートするからだ。例えば、オンラインのニュース記事を分析する。
プロダクトマネージャ
プロダクトマネージャは、センチメント分析を使用する。なぜなら、製品の受け取り方を理解し、改善の方向性を見つけるためだ。例えば、製品レビューを分析する。
センチメント分析は、名前の由来は英語の”Sentiment”と”Analysis”から来ています。”Sentiment”は感情、”Analysis”は分析。つまり、直訳すると「感情の分析」となります。
代表例
IBM Watson
IBM Watsonは、センチメント分析の強者だ。なぜなら、人間の言語を理解し、意見や感情を読み取る能力があるからだ。例えば、Twitterのツイートからユーザーの感情を分析することができる。
Google Cloud Natural Language API
Google Cloud Natural Language APIは、センチメント分析の使い手だ。なぜなら、テキストから感情を検出する機能があるからだ。例えば、製品レビューのテキストから顧客の満足度を分析することができる。
Bradley Mickelwait
Bradley Mickelwaitは、センチメント分析の専門家だ。なぜなら、データサイエンスと自然言語処理の専門知識を活かし、感情分析の手法を開発しているからだ。例えば、SNSの投稿から選挙結果を予測する研究を行っている。
手順例
データ収集
データ収集は、センチメント分析の始まりだ。なぜなら、感情を分析するためにはまず、分析対象のテキストデータが必要だからだ。例えば、SNSの投稿や製品レビューなどを集める。
データ前処理
データ前処理は、分析の準備だ。なぜなら、不要な情報を除去し、テキストを分析しやすい形に整形する必要があるからだ。例えば、記号の削除や単語の分割などを行う。
感情分析
感情分析は、データから感情を読み取るステップだ。なぜなら、テキストからポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの感情を判定するからだ。例えば、自然言語処理の技術を使って感情を抽出する。
結果の解析
結果の解析は、得られた結果を評価するステップだ。なぜなら、感情の傾向やパターンを理解することで、より深い洞察を得ることができるからだ。例えば、どの製品が好評で、どの製品が不評であるかを分析する。
報告と改善策の提案
報告と改善策の提案は、分析結果を活用するステップだ。なぜなら、得られた知見を基に、サービスや製品の改善を行うことができるからだ。例えば、不評な製品の改善点を提案する。
類似語
感情分析
感情分析は、センチメント分析の同義語だ。なぜなら、両者ともテキストから感情を抽出することを目的としているからだ。例えば、映画のレビューから視聴者の反応を分析する。
ネガポジ分析
ネガポジ分析は、センチメント分析の類似概念だ。なぜなら、両者ともテキストからポジティブかネガティブかを判断することを目的としているからだ。例えば、SNSの投稿からユーザーの気持ちを分析する。
意見マイニング
意見マイニングは、センチメント分析と似た方法だ。なぜなら、テキストから意見や感情を抽出することを目的としているからだ。例えば、商品レビューから購入者の感想を分析する。
反対語
無感情分析
無感情分析は、感情を無視することだ。なぜなら、感情によるバイアスを避け、冷静なデータだけを見るからだ。例えば、金融分析では無感情分析が使われる。
定量分析
定量分析は、数値データだけに焦点を当てることだ。なぜなら、感情ではなく、具体的な数値や統計データだけを見るからだ。例えば、売上げの分析には定量分析が使われる。
客観分析
客観分析は、主観的な感情を排除して事実だけを見ることだ。なぜなら、感情的な意見ではなく、真実だけを追求するからだ。例えば、科学的な実験では客観分析が求められる。
会話例
マーケティング会議の場面
「新製品の評判はどうだった？」
「センチメント分析によると、ネットの反応は80%がポジティブだよ。」
データ分析のレクチャーの場面
「センチメント分析って具体的に何をするの？」
「SNSやブログなどから人々の感情を分析するんだ。それで商品やサービスの評価を把握するんだよ。」
ソーシャルメディアマネージャーの場面
「ユーザーたちは我々の投稿にどう反応している？」
「センチメント分析の結果、最近の投稿はほとんどがポジティブな反応だったね。」
注意点
センチメント分析を使用する時の注意点は文脈の理解である。なぜならば機械が感情を完全に理解するのは難しいからだ。例えば、皮肉や比喩はセンチメント分析にとって難易度が高い。
そして、感情の評価は文化や地域によって変わる可能性がある。だから、分析の結果はあくまで参考の一つであることを忘れないようにしよう。
センチメント分析とテキスト分析のは、間違えやすいので注意しましょう。
センチメント分析は感情を分析することです。
一方、テキスト分析はテキストデータ全体を解析し、パターンやトレンドを発見することです。
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