非構造化データをインテリジェンスに

イプソスのSocial Intelligence Analytics(SIA)チームによる新しいIpsos Viewsは、テクノロジープラットフォームからリサーチソリューションまで、ソーシャルメディアデータの過程を検証しています。

From unstructured data to Intelligence | Social intelligence | Ipsos過去15~20年の間に、大幅な計算能力の改善と、アルゴリズムと人工知能 (AI) の進歩により、以前は解読できなかったデータを処理できるようになりました。

ソーシャルメディアのモニタリングプラットフォームであれ、AIベースの分析アプローチであれ、これらの技術とデータサイエンスの進歩は感動的でさえあります。これにより、大量のデータを迅速かつ効率的に把握できます。しかし、有用で現実的な調査のアプローチを構成するためにはより多くのことが必要です。

私たちの経験から、意味のあるソーシャルメディアインテリジェンスプログラムの3つの方法論的な構成要素を取り上げます。

  1. ソーシャルメディアインテリジェンスプラットフォーム(インタラクティブなダッシュボードを使用してさまざまな測定値にリアルタイムでアクセスできるように、さまざまなデータソースからのソーシャルリスニングができるように設計されたソフトウェアプラットフォーム)
  2. AI主導の高度な分析(NLP、機械学習、データマイニング、統計分析などを使用して、非構造化データの意味を理解するように設計されたテキスト、画像、およびビデオ分析。)
  3. 人間主導のインサイト発見(分析的フレームワークを用いたソーシャルメディアデータからのインサイトの発見に対するリサーチャーの貢献)。

それぞれの構成要素が、クライアントからの重要な質問に答えるのに役立つものを提供します。これらを組み合わせることで、強力なインサイトが得られます。これらの構成要素が実際に機能していることを実証するために、我々のソーシャルインテリジェンスプラットフォームであるSynthesioのコロナ関連の事例に焦点を当て、パンデミックの状況とその影響をよりよく理解します。

例えば、下の図では、コロナ危機によって引き起こされた人々の恐怖に焦点を当てています。トップダウンのアプローチとディープラーニングアルゴリズム(ボトムアップアプローチ)を活用した消費者中心のアプローチを組み合わせることで、ロックダウン期間が子どもたちの教育に与える悪影響や、危機の間の人種差別や非難ゲームの出現など、予想外の新たな恐怖を表面化することができます。

People’s fears: surfacing the whole social insight spectrum | Ipsos

ソーシャルインテリジェンスとアナリティクスの分野はエキサイティングで、まだ新しい領域です。本ペーパーでは、この分野に関するいくつかの一般的な神話を払拭し、異なる調査アプローチの長所と短所を評価する際に考慮すべき重要な要因を考察しています。

ソーシャルインテリジェンスとは、利用可能なソーシャルメディア・データのフィード(SNS、ブログ、フォーラム、コメントなど)を収集、監視、分析して、話題、ブランド、組織などについて何が言われているかを理解する能力のことです。

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