[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[こちら:http://onemilliontweetmap.com/]]
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-ツイップル
-[[jptrend:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-ツイップル
-[[jptrend:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-ツイップル
-[[jptrend:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-ツイップル
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http//meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]~
[[ツイップルトレンド｜リツイート数ランキング:http://tr.twipple.jp/tweet/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http//meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]~
[[ツイップルトレンド｜リツイート数ランキング:http://tr.twipple.jp/tweet/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http//meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]~
[[ツイップルトレンド｜リツイート数ランキング:http://tr.twipple.jp/tweet/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-[[ツイナビ Twitterでの話題［総合］:http://twinavi.jp/article/list/%E7%B7%8F%E5%90%88]]
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]~
[[ツイップルトレンド｜リツイート数ランキング:http://tr.twipple.jp/tweet/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-[[ツイナビ Twitterでの話題［総合］:http://twinavi.jp/article/list/%E7%B7%8F%E5%90%88]]
-うんと初期の話題抽出サイトのリスト(2009-04-96の記事。その後twitterのAPIが変わったこともあって、閉鎖されているサイトも多い) [[Twitter上の話題をトラッキングする15の方法：Mashableの記事より:http://shinyai.cocolog-nifty.com/shinyai/2009/04/twitter15mashab.html]] でも、何を選ぶか何を提示するかのバラエティは、参考になる。
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
*「トレンド」の分析サイト [#sdf948fa]
*「トレンド」の分析サイト (2013-06-21追記） [#sdf948fa]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]~
[[ツイップルトレンド｜リツイート数ランキング:http://tr.twipple.jp/tweet/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-[[ツイナビ Twitterでの話題［総合］:http://twinavi.jp/article/list/%E7%B7%8F%E5%90%88]]
-うんと初期の話題抽出サイトのリスト(2009-04-96の記事。その後twitterのAPIが変わったこともあって、閉鎖されているサイトも多い) [[Twitter上の話題をトラッキングする15の方法：Mashableの記事より:http://shinyai.cocolog-nifty.com/shinyai/2009/04/twitter15mashab.html]] でも、何を選ぶか何を提示するかのバラエティは、参考になる。
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
[[ノート/テキストマイニング]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();~
#contents
*Twitter処理に関する記事など [#r4b24be0]
//////
**商用記事 [#lbbd86ec]
-2013-05-26 こんなものを見つけました。 [[Twitter分析してみました。http://www.mm-lab.jp/news/12/]
-10/28 100SHIKIにて紹介 [[百万回のつぶやきをマップで見ることができる『The One Million Tweet Map』:http://www.100shiki.com/archives/2012/10/the_one_milliontweet_map.html]]~
実際のサイトは[[http://onemilliontweetmap.com/:http://onemilliontweetmap.com/]]
-10/24 [[ビデオリサーチプレスリリース 「ビデオリサーチ Twitter上の指標整備に着手 − Twitter Japan協力のもと、統一取得ルールによるテレビ番組指標を検討 −」:http://www.videor.co.jp/press/2012/121023.htm]] （念のためコピー⇒ &ref(2012-10-24_ビデオリサーチ_Twitter上の指標整備に着手.pdf);~
-10/25 ITmediaの記事 [[つぶやき分析や大規模テキスト処理が可能に 【製品動向】ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1210/25/news01.html]] （念のためコピー⇒&ref(2012-10-25_ITmedia_ソーシャルやビッグデータで変わる「テキストマイニング」.pdf);
-10/25 ITmediaの記事 [[「Teradata PARTNERS 2012 Report：ビッグデータで「心を察したおもてなし」、Facebookのソーシャルグラフをマーケティングに生かすニッセン」:http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1210/25/news015.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-25_ITmedia_ビッグデータで「心を察したおもてなし」.pdf);~
-10/25 ねとらぼから [[Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ 「ほかてら」「ほかえり」「おつあり」……ほかにもいろいろあります。:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/24/news080.html]] （念のためコピー ⇒ &ref(2012-10-24_ITmedia_Twitterでよく見かける「めしてら」ってなんだ.pdf);）~
おもしろかったのは、単語によって日リズムのパターンが違うと言う点。
また、これらの用語を「Yahoo！リアルタイム検索」で検索し、ツイート数の推移を調べると、
Twitterユーザーのバイオリズムが浮かび上がってきました。「おはあり」は午前8時、
「めしてら」は午後8時に多く、「おつあり」は午後10時、そして「ほかてら」は午前0時が
ピークとなっています。全体でみると案外規則正しい生活なんですね。
-[[エスエス製薬 つぶやきを分析し 風邪の流行を予測:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Active/20120425/393365/?ST=act-data&P=4]]~
東京大学と共同で分析エンジンを開発し、ツイートを大量かつ高精度に抽出できるようになった。前年比で分析の母集団が増えたことにより、「鼻風邪や熱風邪など、地域によってどんな風邪がはやっているかも的確に分析でき、注意喚起できるようになった」と小野田氏は胸を張る。~
抽出したツイートを週間天気予報と組み合わせ、向こう一週間の「カゼ話題度」を予測する機能もある。風邪関連ツイートは、気温や湿度の変化に応じて増減するという相関関係が、過去の傾向から導き出せたからだ。
-[[SNSと株価との相関関係を探るカブドットコム証券の挑戦:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410333/]]~
昨年末から行われている検証分析では、46社の銘柄に対して関連するキーワードを各社1000個程度、合計で約4300個に絞り込み、Twitter上から関連する情報を収集して相関分析を行っている。処理の対象となるTwitterの情報は1日約900万行にも及び、2カ月間で2億件の情報に対して約4万3000件のマイニング処理が行われた。~
検証の初期段階では、相関分析の結果を人手で確認していた。間違いなくその銘柄の記述かどうかを判断し、精度を上げるために辞書をカスタマイズするという作業が繰り返されてきたのである。現在では、キーワードに基づいて精度の高い情報が収集できるようになっている。また、今後はどのようなサービスを提供できるかについての検証も行われている。~
今回の検証実験は、数台のIAサーバーによって実施されているが、本番稼動では、最大で約3600銘柄、1日約3400行という規模になる。こうした取り組みができるようになった背景には、安価で導入しやすい高速な分散処理技術が登場したことが挙げられる。
-[[ストリーミング・コンピューティングを実現するソフトウェア 流入データをリアルタイムに処理。その先進テクノロジー活用で何が変わるのか？:http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/ActiveSP/20120720/410284/]]~
テクノロジーの進化によって、医療分野ではさまざまなモニタリングが行われるようになった。血圧、心拍数、体温といったバイタル・サインは、医療モニタリング機器によって継続的に収集され、大きな成果を上げている。~
しかし、このようにリアルタイムに収集されたデータが十分に活用できていない、という指摘もある。大量の測定データが集められている一方で、あまりにもデータ量が多すぎて人間による分析が間に合わず、体調の変化の兆候が見逃されてしまうケースもあるという。~
「人間の能力で間に合わないのであれば、コンピュータでデータを分析することでその異変を検知することはできないだろうか」――。カナダを本拠地とするオンタリオ工科大学では、こうした視点から課題解決に向けた取り組みが行われている。
-8/16 ニュースから [[電通、Twitter 上の話題の拡散力を測る新しい指標を開発 | スラッシュドット・ジャパン IT:http://it.slashdot.jp/story/12/08/15/2348233/]]、 電通の[[プレスリリース:http://www.dentsu.co.jp/news/release/2012/pdf/2012090-0810.pdf]]
-8/14 ニュースから
--[[Gigazine ロンドン五輪の影響で日本国内の深夜ツイート数が従来比120％に増加:http://gigazine.net/news/20120808-london-olympic-tweet/]]
---[[ロンドン五輪のツイート数はバレーボールがサッカーを下して1位 - CNET Japan:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35020437/]]
--[[台風で急増する「休講」「カラオケ」「コロッケ」ツイート--サッカーやAKBも話題:http://japan.cnet.com/news/offtopic/35018904/]]
-7/09 ニュースから
--[[日本IBM、ビッグデータ分析ソフトに新機能を追加:http://japan.zdnet.com/business-application/analysis/35018191/]]
--[[同じ言葉の文脈等による意味の違いを見分けるViralheatの感情API–企業のツイート分析に人気:https://www.google.com/url?q=http://jp.techcrunch.com/archives/20120619viralheat-sentiment-api/&sa=U&ei=YH76T7eqK6L5mAXDo92dBg&ved=0CAcQFjAB&client=internal-uds-cse&usg=AFQjCNFrx2CY2whKQGD8Potw-puhe01mZw]]
--&ref(2012-06-26東大、ネットの「つぶやき」広がりを可視化〜デマ抑制などに活用.pdf,,東大、ネットの「つぶやき」 広がりを可視化 デマ抑制などに活用);
--古いが、[[あなたが選ぶ「Twitter文学賞 ツイートで選ぶ2010年ホントに面白かった小説」:http://www.excite.co.jp/News/reviewbook/20110120/E1295461467506.html]] （これは単にツイッタ−で投票しろというだけ）
-6/19 [[アニメの人気度をTwitter言及数からグラフ化する「アニメソーシャル解析」:http://gigazine.net/news/20120618-anime-social-analytics/]]
-6/8 [[Twitter、Facebookに対応したテキスト分析ツール、選定のための3大条件:http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1203/28/news01.html]]
-5/30 [[お天気とTwitterやFacebook上での反応の関係が見ればわかる図「C°F」:http://gigazine.net/news/20120530-weather-tweets-infographics/]] 〜 ということはやはりtwitter上の言葉がお天気と相関を持つということか？
-5/22 ネットで検索してみたら？ googleで「twitter 解析」で検索？
--[[2010-07-15(Thu) [ツール]Twitter解析をしたい全ての人へ。無料ツイッター解析ツール「TwiTraq」レビュー:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20100715/p1]]
--[[2011-05-30(Mon) [ツール]Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）:http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20110530/p1]]
--[[2011.01.07 [Twitter]あなたはいくつ知ってる？つぶやき分析・検索サービス50選 (1-50):http://www.sample55.com/9263.html]]
--[[プラスアルファ・コンサルティング:http://www.pa-consul.co.jp/LP_mieruka-social/?gclid=CJ6whLKNk7ACFSRKpgodrzl7rA]]
--[[KDDI研究所 ツイッタ−解析システム:http://www.kddi.com/corporate/time_and_space/2012_4-5/pdf/2012_4-5_p16-17.pdf]]
--[[ビジネス及びコンシューマ向けTwitter解析技術の紹介:http://homepage3.nifty.com/toremoro/study/Twitter3/twitterconf3-ikeda.pdf]]
--[[IBMの資料ProVision 2012 Winter>http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no72/pdf/72_interview1.pdf]]
//////
**傾向サイト [#yb2a73ec]
-10/25 ついでメモ [[ツイップルトレンド>http://tr.twipple.jp/]] [[Yahooリアルタイム検索の例>http://realtime.search.yahoo.co.jp/search?p=Kindle%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A2&ei=UTF-8]]の右側 [[ツイッターのトレンド情報>http://jptrend.info/]] [[TrendWall>http://trendwall.proto.jp/]]~
//////
**実験ネタ [#qdfc6945]
-10/28 昨日夜の７〜８時台のＴＶ番組でお菓子の人気順位をやっていたが、そのときのツイート状況
#ref(2012-10-27_twplot2-okashi.png);
-10/27 [[ITmediaニュースの記事「Twitterのトレンドに「座薬」が急浮上」:http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1210/26/news097.html]] &ref(2012-10-26_ITmedia-twitter-zayaku.pdf); ですが、自前のトレンドグラフでも~
&ref(2012-10-27_twplot2-zayaku.png);でした。
**実験ネタ（その２） (2013-06-17) [#h1519376]
⇒ [[実験ネタ（その２）>ノート/テキストマイニング/twitter頻出語]]
*「トレンド」の分析サイト (2013-06-21追記） [#sdf948fa]
-[[ついっぷるトレンド｜ツイッター（Twitter）HOT話題ランキング:http://tr.twipple.jp/]]~
[[ツイップルトレンド｜リツイート数ランキング:http://tr.twipple.jp/tweet/]]
-[[jptrend:http:http://jptrend.info/]] 同[[２４時間の表:http://jptrend.info/?p=24h]]〜これが自分でも考えてみた事
-[[twitty:http:http://twitty.jp/]] Twitterで話題のサイトをランキング
-[[Twitter日本 フォロワー数 総合ランキング:http://meyou.jp/ranking/follower_allcat]]
-[[ツイナビ Twitterでの話題［総合］:http://twinavi.jp/article/list/%E7%B7%8F%E5%90%88]]
-うんと初期の話題抽出サイトのリスト(2009-04-96の記事。その後twitterのAPIが変わったこともあって、閉鎖されているサイトも多い) [[Twitter上の話題をトラッキングする15の方法：Mashableの記事より:http://shinyai.cocolog-nifty.com/shinyai/2009/04/twitter15mashab.html]] でも、何を選ぶか何を提示するかのバラエティは、参考になる。
-MarkeZineに記事がたくさんあった
--2013-06-18 [[「東京都議会選挙」最初の週末、Twitterにどのような変化があったのか:http://markezine.jp/article/detail/18000]]
--2013-04-18 [[Twitter、タイムラインのつぶやきのキーワードをターゲティング可能に:http://markezine.jp/article/detail/17639]]
--2013-04-12 [[Twitterの「トレンド」対応が21地域に拡大:http://markezine.jp/article/detail/17601]]
--2013-03-28 [[Twitterフォロワーのブランド好意度・購入意向の向上が明らかに【トライバルメディアハウス調査】:http://markezine.jp/article/detail/17510]]
--2013-03-27 [[テレビ視聴率が1％増加するのに必要なツイート量は？ ニールセンが、ツイッターとテレビ視聴率の相関関係を分析:http://markezine.jp/article/detail/17486]]
--2013-03-01 [[博報堂DYグループ、ソーシャル分析ツールに「CM出稿・番組露出量の波及効果分析」と「Twitter詳細分析」を追加:http://markezine.jp/article/detail/17313]]
![[Toho University]](image/CLogo_Kihon_process.jpg "[Toho University]")
![[YYLAB]](image/yamanouc2.png "[YYLAB]")
