ナイーブベイズ法に基づくSNSを利用したペルソナ推定

抄録

高頻度に更新される多様な形の情報を持つ高容量なデータをビッグデータと呼び, SNSもその一つとされている. 近年, ビッグデータは研究や製品サービスの質の向上, 経営戦略の策定等様々な用途に利用されており, マーケティング業界にも大きな影響を与えている. 本研究は, マーケティングにおけるペルソナの詳細な項目を推定することを目的とし, 本論文ではビッグデータより個人の投稿を解析することにより対象の趣味を推定することを目的としている. また, 解析対象のビッグデータにはビッグデータの中でも個人の言語特徴を捉えやすいと考え, SNSのTwitterを対象とする. 推定方法にはナイーブベイズ法を用いることにより分類器を作成し趣味の推定を行う. 結果は平均で約93%の正解率であった. 結果より, 分類器の制度自体はやや高いといえ, ペルソナ作成には利用が可能であるといえる.