Twitterソーシャルリスニングと広告運用のためのスパムフィルタ構築

抄録

本稿はTwitterを用いたWebマーケティング施策を実施する上での課題である各種のノイズ・スパム投稿を排除するフィルタの構築方法を提案する。SNSを用いた広告媒体費用は年々拡大しており，より効率的なターゲティング手法の実現が求められている。その前提として，分析を行うにあたってノイズの少ない情報源の確保は必須である。中でも，マイクロブログとも呼ばれるTwitterは口コミの分析やコンテンツマーケティングに広く用いられている。その一方で，通常のブログやWikipediaと比べ，くだけた文章や独自用語，非文等が頻繁に出現するため，通常のフィルタリングでは対応できない部分が存在する。そこで，筆者らはTwitterを用いたソーシャルリスニングとプロモーションの実施を念頭に，分析のノイズとなるツイートを分類し，タイプ別に検出するためのフィルタを構築した。また，実験により構築したスパムフィルタの精度を評価したところ，全体として約90%の精度で分析に不要なツイートを取り除くことを確認した。これにより，ソーシャルリスニングを実施する際の作業を低減させ，より質の高い分析を実施できるようになった。