ソーシャルメディア解析サービスのデザイン

小嶋景人

大量の数字の羅列や表から一瞬では読み取る事の出来ない埋もれた事実や示唆を、色や形、大きさといった視覚的な情報に変換しすること。つまり、大量のデータを直感的に読み取り、一瞬では理解出来ない事実や示唆をより分かりやすい形にすることで、新たな知見を得たり、問題の解決に役立てる事である。 本研究で対象とするソーシャルメディアとは、比較的更新頻度が高く、短文で投稿する事の出来るできるTwitterのツイート情報とする。この情報から、あるキーワードの傾向と、それをつぶやくユーザーの傾向の2つのグラフ(上図参照)によって可視化する。この2つのグラフと、各種つぶやき情報から傾向を読み取り、新たな企画を提案したり、問題の解決の手助けをするストーリーを見つけられることを目的とした。目的を実現する為に、日本語形態素解析ツールのMecabと統計処理にPHP、ビジュアライゼーションにはjavascriptライブラリであるD3.jsを用いてインタラクティブに操作できるデータビジュアライゼーションを行う。