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ソーシャルコンピューティングシンポジウム (SoC2012)のノート(午前)

日本データベース学会が主催しております第3回ソーシャルコンピューティングシンポジウム (SoC2012)に参加してまいりました.

日時 2012年6月23日(土)午前9時55分~午後6時
会場 青山学院アスタジオ
主催 日本データベース学会(DBSJ)
http://www.dbsj.org/event/soc2012.html

参加メモを書きましたので,よろしければご覧ください.

10:00~12:00 Session 1 特別企画 『ソーシャルコンピューティングと社会,そしてビジネスチャンス』
座長:江渡 浩一郎(産総研)

S1-1「ソーシャル・コンピューティングによるレジリエントな社会の実現」村上 明子(日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所)

震災時のツイッターの利用状況をご自身の経験を基にまとめ.

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ツイートから危険情報と地理情報を地図上にマッピングするシステムの紹介.


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風評被害の例
福島県の農産物に関する風評被害の例の拡散


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感情的な情報を検出し,それをシステムが警告することにより
風評被害も防げるのでは?

平常時に情報分析していないのに,非常時に情報分析できるのか?など,
レジリエントなIT社会を実現するために,問題提起もされていました.

感情的な情報を検出し,それをシステムが警告することにより,風評被害も防げるのでは?という問題提起も面白いと思いました.


S1-2 「E-Commerceにおけるソーシャルメディアの活用」
平手 勇宇(楽天技術研究所)

主に楽天上でのソーシャルメディアを利用したサービスの紹介

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らくったー Twitter上でつぶやかれた楽天商品をランキングして表示

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楽天に関するキーワードに関するツイートを収集するAPIとitem.rakuten.co.jpを含むツイートを収集するAPIを利用.
集めたツイートからユーザのアカウントは以下の4種類に分類できる

一般ユーザのアカウント
楽天に出店している店舗のアカウント
特定のトピックに関してツイートするロボットアカウント
トピックが存在しないロボット

ツイート回数で,一般ユーザとロボットユーザ(店舗ユーザ)を識別できる.
さらに特定の商品についてのみつぶやいているかで,ロボットユーザと店舗ユーザを識別できる.

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上記のユーザ分類の話は面白かったです.


S1-4 「ソーシャルメディア分析のビジネス活用最前線
―マーケティング活用から株式市場予測まで―」

内山 幸樹((株)ホットリンク 代表取締役社長)

ソーシャルメディア分析ツールを提供

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前半分析ツールの技術的話

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衆議院選挙の結果の予測
80%ほどの精度で評価.

800台のPCでTwitter,ブログなどをクローリングし,単語間の相関関係や性別判定を行っている.
これだけ大規模なデータを収集し,データ分析を様々な観点で行った結果は迫力がある.

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どれだけ,面白い観点で情報を分析できるかが,ツールの競争力になると思う.

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