戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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10.2　なぜテキストは難しいのか

Web

ページ、

Twitter

のつぶやき、メール、

Facebook

の投稿、製品説明、

Reddit

†

のコメ

ント、ブログへの投稿等、挙げていけばキリがありません。いつも利用している

Google

や

Bing

のような検索エンジンも、その根本はさまざまなテキスト指向データサイエンスが支え

ているのです。インターネット上の音楽や映像などは、かなりのトラフィック量を占めてい

るかもしれませんが、人と人が相互にコミュニケーションを行う場合は、やはりテキストを

用いるのが一般的です。

Web 2.0

を振り返ってみると、その要点はインターネット上のサイ

トに関するものであり、自分以外の誰かとの相互コミュニケーションを可能にしたり、サイ

ト上のコンテンツをユーザが自由に生み出したりすることを目的としていました。このよう

にしてユーザが生み出したコンテンツや相互コミュニケーションもやはり、テキストでやり

取りされるのが普通です。

ビジネスでは、消費者からのフィードバックを得るために、テキストを理解する必要があ

る場面が多く存在します。ただし、いつでもテキストを理解する必要があるわけではありま

せん。消費者の考え方の重要な部分が、明示的にデータとして残されている場合もあれば、

消費者の行動から推測可能なものもあります。

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つ星の格付けやクリックスルー率

‡

、コン

バージョン率

§

などはその代表的な例です。また、特定のグループやオンライン調査によっ

て集められ、数値化されたデータを購入することもできます。しかし ...