Twitterデータを用いたアプレイザル評価表現辞書に基づく印象の自動指標化

抄録

近年，Twitterをはじめとするソーシャルメディア上のテキストデータから有益な情報を抽出するテキストマイニング技術に注目が集まっている．しかしユーザのニーズを反映させた製品設計を行う上では，従来の分析によって得られる嗜好や感情に関する情報のみでは，その要因となる製品の特性や，機能に対する印象が明らかでなく，全体の設計への十分なフィードバックが行えない恐れがある．そこで本研究では，文化や価値観など幅広い記述が含まれるTwitterデータからの指標化の第一段階として，対象製品ドメインの印象構造を明らかにする印象の指標化をアプレイザル評価表現辞書に基づいて自動行う．Twitter上から対象プロダクトに関する複数の基本となる話題を抽出し，各話題をプロダクトに関連する一つの概念と捉え，話題と関連する印象を指標として表す．この手法を芝刈り機開発を対象として，芝文化に適用し，13の基本トピックとそれぞれに関連する印象を抽出した．これらのペアについて解釈した結果，プロダクト評価につながる可能性のある価値観や文化に対する新たな知見が獲得されることが示され，提案手法の有用性を示された．