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“THE 3-11 EARTHQUAKE & TSUNAMI”

  日本人の価値観変化の調査から見えてくる
  ソーシャルメディアリサーチの可能性と限界




     内山幸樹 (株)ホットリンク
     太田恵理子 (株)キリンホールディングス
3-11
地震
INTRO




        津波
20111130 jrms発表資料(esomar発表報告)(配布版)
原発事故
電力不足
4つの大災害
リサーチテーマ
   日本人の価値観変化


   消費行動



  ライフスタイル



   価値観
チャレンジしたこと
        Before   3-11      After
                        予測していなかった
                        イベント
                        = 新規の調査テーマ


従来型
リサーチ
        ×                  ○
ソーシャル
 メディア
 リサーチ
        ○                  ○
チャレンジしたこと
これまでのSMR         今回のSMR
調査対象:
企業・商品・ブランド     調査対象:価値観

キャンペーンの効果測定
 ブランドモニタリング

 リスクマネジメント
 エンゲージメント増加

   ニーズ発見


↔キーワードが明確     ↔キーワードが丌明
調査プロセス

   仮説(現象)のリストップ

         データ抽出

         データ加工

         結果の分析
仮説(現象)のリストアップ
仮説の
リスト
アップ

データ
 抽出


データ
 加工
      多様なバックグラウンドを持つ
結果の   メンバーで構成
 分析

      KJ法によるブレーンストーミング
仮説(減少)のリストアップ
仮説の      リストアップされた現象
リスト
アップ
          15 の大カテゴリ
データ
 抽出
          54 の中カテゴリ
データ
 加工       608 の具体現象
 結果
の分析
仮説(現象)のリストアップ

大カテゴリ     中カテゴリ

 生活       贅沢
 消費週間     安全

 飲食       飲み会

 健康       自己責任

 人間関係     死生観

 仕事       時間の使い方

 感情       自信

 社会的関心    ポジティブ感情
データ抽出
仮説の   • 使用ツール :
リスト
アップ
        • 「クチコミ@係長」
        by ホットリンク
データ
 抽出
      • 調査対象 :
データ     • 2300万人の日本人ブロガー
 加工


 結果
      • フィルター :
の分析     • スパムブログ排除
なぜブログなのか?
   世界共通の理由
     背景情報や理由が、書かれている
     過去のデータが取得できる

   日本独特な理由
     TwitterやFacebookよりも普及している
     利用年齢層が幅広い
     日記のように書く
     検索エンジンのようなツールが発達してい
      る
データ加工
仮説の                ブログユーザ数自体の増加の影響、ツール
リスト                 の収集力増加の影響を除去
アップ

データ                             Ni = ni / Nall × 1000
 抽出   700                                                                                                    0.45

                                                                                                              0.4
      600                                                                                                           2008-
                                                        2008-
                                                                                                             0.35   2009-
                                                        2009-
データ   500
                                                                                                              0.3
 加工   400                                                                                                    0.25


      300                                                                                                     0.2


 結果   200                                                                    データの規格化                         0.15


の分析                                                                                                           0.1
      100
                                                                                                             0.05

        0                                                                                                      0
            8/1




                                                                                    5/8
                                                                                          6/5
                                                                                                7/3




                                                                                                                      8/1




                                                                                                                      2/6




                                                                                                                      5/1


                                                                                                                      7/3
                  8/29
                         9/26




                                                        1/16
                                                               2/13
                                                                      3/13
                                                                             4/10




                                                                                                      7/31




                                                                                                                     8/22
                                                                                                                     9/12
                                                                                                                     10/3


                                                                                                                     12/5

                                                                                                                     1/16

                                                                                                                     2/27
                                                                                                                     3/20
                                                                                                                     4/10

                                                                                                                     5/22
                                                                                                                     6/12

                                                                                                                     7/24
                                10/24
                                        11/21
                                                12/19




                                                                                                                    10/24
                                                                                                                    11/14

                                                                                                                    12/26
季節要因の考慮
“ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”)




            3-11 quake
季節要因の考慮
“ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”)
 0.5
        2008-
0.45
        2009-
 0.4    2010-
0.35
 0.3
0.25
 0.2
0.15
 0.1
0.05
          季節変動要因を考慮する
   0
        10/3



        12/5
        8/22
        9/12




        1/16

        2/27
        3/20
        4/10

        5/22
        6/12

        7/24
         8/1




         2/6




         5/1



         7/3
       10/24
       11/14

       12/26
結果の分析
            上昇         下降
仮説の
         脱原発         贅沢
リスト
アップ      節電          マスク
         避難住宅        アルコールフリー
データ      東電           ビール
 抽出
         原発          うがい
         復興          入浴
データ      サマータイム      Twitter
 加工                    安全
         蓄電       

         災害対策        電気自動車
 結果      クールビス       加工品
の分析                    コミュニティ
         ステテコ     

                      化粧
                      マラソン
0
            50
                 100
                       150
                                         200
                                                        250
                                                                      300
40603
40611
40619
40627
40635
40643
40651
40659
40667
40675
40683
40691
40699
40707
                                                              quake




40715
                                        station




40723
                                                                            “地震” ”節電””原発”




40731
                        saving energy
                                        nuclear power




40739
40747
40755
“地震” ”節電””原発”
3,000   quake
        nuclear power station
2,500
        saving energy
2,000

1,500

1,000

 500
               多様な災害を共通の尺度
   0           で比較可能に
        40636
        40644




        40748
        40612
        40620
        40628



        40652
        40660
        40668
        40676
        40684
        40692
        40700
        40708
        40716
        40724
        40732
        40740
15
                                       20
                                            25
                                                 30
                                                      35




                             10




        0
                         5
  8/1
 8/15
 8/29
 9/12
 9/26
10/10
                                                           “丌安”


10/24
 11/7
11/21
 12/5
12/19
  1/2
 1/16
 1/30
 2/13
 2/27
 3/13       3-11 quake
 3/27
 4/10
 4/24
  5/8
 5/22
  6/5
 6/19
  7/3
 7/17
 7/31
“がんばろう” “元気”
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“癒し”
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 3



2.5



 2



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       3-11 quake
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0.5



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すだれ
すだれ

0.350



0.300



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ボランティア
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6



5



4



3



2



1


         3-11 quake
0
“信頼” “助け合い”
2.5

      trust

 2
      mutual
      cooperation
1.5




 1




0.5


                    3-11 earthquake
 0
支援
20.000


18.000


16.000


14.000


12.000


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                                                                                                                                      2008-
                                                                                                                                      2009-
 8.000
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                             10/3
結果の分析
ANALYZING RESULT
結果の分析
仮説の
リスト
アップ        “不安”
データ
 抽出
        “がんばろう” “元気”
データ
 加工

           “癒し”
結果の分
 析
価値観変化の兆し
  変化した現象              価値観変化の兆し

                   生活の中で重視するもの
 ↓ 贅沢, “化粧”
                      シンプル&堅実
  ↑ “断捨離”,

                       日本の伝統
↑ “”グリーンカーテン” “す
   だれ” “ステテコ”
                         柔軟性
↑ “クールビス” “自宅勤務”

 ↑”助け合い” “信頼”        仲間意識/ 共同体意識


 ↑”ボランディア”             社会貢献意識
ソーシャルメディアリサーチの
可能性と限界
   可能性
     過去にさかのぼって調査が可能
     生活者の思考・行動・感情の変化が細かく捉えられ
      る。
     価値観の変化を類推できる
     異なる種類の災害の影響を共通の尺度で比較できる


   限界
     人間が、仮説出しと適切なキーワードの設定ができな
      いと、変化はとらえられない
     変化した現象から、価値観の変化を類推するのため
      に、人間の考察力が必要
次にやってみたいこと
   人間の想像力に依存している

    →   変化した現象を自動的に抽出する
   データの加工を手動で行うのが大変

    →   さらなる自動化
   量的な分析

    →   定性分析との融合
   ソーシャルメディアリサーチによる仮説立案

    →   従来調査やMROCによる検証
以下、補足情報
いよいよ登場!!
 TWITTERデータとブログデータを
      統合的に分析できる
TWITTER分析ツールの決定版!!!
「クチコミ@係長」に、
インポートデータ分析機能がついて
12月20日リリース
クチコミ@係長:
 ソーシャルメディア分析のデファクトサービス
【OEM提供先】                   【APIデータ提供先】




トライバルメディアハ       電通         ビデオリサーチインタラ
    ウス                          クティブ




 凸版印刷株式会社    アジャイルメディア・       野村総合研究所
               ネットワーク



    オプト      エレクトロニック・ライ    日本経済新聞デジタルメ
                ブラリー            ディア


  サイバーバズ
クチコミ@係長の特徴:
圧倒的なデータカバレッジ
 総計62億件以上の記事データを蓄積(2011年8月2日現在)

 2,400万人以上のブロガーを網羅(蓄積記事数18億件以上)
    ⇨   国内最大規模「アメーバブログ」の記事も95%以上カバー

   国内唯一2ちゃんねるの全データを保有
   Twitter・Facebookにも対応
    主要20ブログポータル




    アルファブログ約100サイト     国内主要掲示板




        などの独自ドメインブログ


                                 その他
                                       TVメタデータ
                                       検索データ
                                       ウェブニュースデータ
クチコミ@係長の特徴:
多様な比較分析機能
   性別、地域、年代など、様々な切り口で比較分析が可能
                                分析対象:ブログ


競合比較        男女比較     地域比較




媒体比較        評判比較      年代比較




話題成分比較      期間比較      組合せ比較


                      page.42
ツイート分析がワンクリックで!
ブログとの比較もワンクリック!
                 ツイッター
 ツイッター




         ツイッター
価格表
充実のメニューが、月額10万円から利用可能です。




    ※1 Twitter分析は、2万円/月で3キーワード、1アカウントまで設定が可能です。
         また1キーワード/アカウント追加毎に1万円/月となります。
    ・月額基本利用料には1ID利用料が含まれています。
    ・1ID 1名様の利用となります。
    ・最低利用期間は3ヶ月です。
    ・調査ワード数に制限はありません。(Twitter分析除く)
    ・クロスメディア分析(テレビデータ)は1日(調査開始から24時間)の利用料が5万円となります。
    ・Twitter分析及びテレビデータ定額制は、ID毎にお申込みが必要となります。



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20111130 jrms発表資料(esomar発表報告)(配布版)

  • 1. “THE 3-11 EARTHQUAKE & TSUNAMI” 日本人の価値観変化の調査から見えてくる ソーシャルメディアリサーチの可能性と限界 内山幸樹 (株)ホットリンク 太田恵理子 (株)キリンホールディングス
  • 4. INTRO 津波
  • 9. リサーチテーマ 日本人の価値観変化 消費行動 ライフスタイル 価値観
  • 10. チャレンジしたこと Before 3-11 After 予測していなかった イベント = 新規の調査テーマ 従来型 リサーチ × ○ ソーシャル メディア リサーチ ○ ○
  • 11. チャレンジしたこと これまでのSMR 今回のSMR 調査対象: 企業・商品・ブランド 調査対象:価値観 キャンペーンの効果測定 ブランドモニタリング リスクマネジメント エンゲージメント増加 ニーズ発見 ↔キーワードが明確 ↔キーワードが丌明
  • 12. 調査プロセス 仮説(現象)のリストップ データ抽出 データ加工 結果の分析
  • 13. 仮説(現象)のリストアップ 仮説の リスト アップ データ 抽出 データ 加工 多様なバックグラウンドを持つ 結果の メンバーで構成 分析 KJ法によるブレーンストーミング
  • 14. 仮説(減少)のリストアップ 仮説の  リストアップされた現象 リスト アップ 15 の大カテゴリ データ 抽出 54 の中カテゴリ データ 加工 608 の具体現象 結果 の分析
  • 15. 仮説(現象)のリストアップ 大カテゴリ 中カテゴリ  生活  贅沢  消費週間  安全  飲食  飲み会  健康  自己責任  人間関係  死生観  仕事  時間の使い方  感情  自信  社会的関心  ポジティブ感情
  • 16. データ抽出 仮説の • 使用ツール : リスト アップ • 「クチコミ@係長」 by ホットリンク データ 抽出 • 調査対象 : データ • 2300万人の日本人ブロガー 加工 結果 • フィルター : の分析 • スパムブログ排除
  • 17. なぜブログなのか?  世界共通の理由  背景情報や理由が、書かれている  過去のデータが取得できる  日本独特な理由  TwitterやFacebookよりも普及している  利用年齢層が幅広い  日記のように書く  検索エンジンのようなツールが発達してい る
  • 18. データ加工 仮説の  ブログユーザ数自体の増加の影響、ツール リスト の収集力増加の影響を除去 アップ データ Ni = ni / Nall × 1000 抽出 700 0.45 0.4 600 2008- 2008- 0.35 2009- 2009- データ 500 0.3 加工 400 0.25 300 0.2 結果 200 データの規格化 0.15 の分析 0.1 100 0.05 0 0 8/1 5/8 6/5 7/3 8/1 2/6 5/1 7/3 8/29 9/26 1/16 2/13 3/13 4/10 7/31 8/22 9/12 10/3 12/5 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 10/24 11/21 12/19 10/24 11/14 12/26
  • 19. 季節要因の考慮 “ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”) 3-11 quake
  • 20. 季節要因の考慮 “ビール”& (”飲みたい” OR “買いたい” OR “欲しい”) 0.5 2008- 0.45 2009- 0.4 2010- 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 季節変動要因を考慮する 0 10/3 12/5 8/22 9/12 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 8/1 2/6 5/1 7/3 10/24 11/14 12/26
  • 21. 結果の分析 上昇 下降 仮説の  脱原発  贅沢 リスト アップ  節電  マスク  避難住宅  アルコールフリー データ  東電 ビール 抽出  原発  うがい  復興  入浴 データ  サマータイム  Twitter 加工 安全  蓄電   災害対策  電気自動車 結果  クールビス  加工品 の分析 コミュニティ  ステテコ   化粧  マラソン
  • 22. 0 50 100 150 200 250 300 40603 40611 40619 40627 40635 40643 40651 40659 40667 40675 40683 40691 40699 40707 quake 40715 station 40723 “地震” ”節電””原発” 40731 saving energy nuclear power 40739 40747 40755
  • 23. “地震” ”節電””原発” 3,000 quake nuclear power station 2,500 saving energy 2,000 1,500 1,000 500 多様な災害を共通の尺度 0 で比較可能に 40636 40644 40748 40612 40620 40628 40652 40660 40668 40676 40684 40692 40700 40708 40716 40724 40732 40740
  • 24. 15 20 25 30 35 10 0 5 8/1 8/15 8/29 9/12 9/26 10/10 “丌安” 10/24 11/7 11/21 12/5 12/19 1/2 1/16 1/30 2/13 2/27 3/13 3-11 quake 3/27 4/10 4/24 5/8 5/22 6/5 6/19 7/3 7/17 7/31
  • 25. “がんばろう” “元気” 35 3.5 30 hang in 3 25 2.5 cheer up c h h a 20 2 e n e g r 15 1.5 i u n p 10 1 5 0.5 3-11 quake 0 0 8/22 9/12 10/3 12/5 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 10/24 11/14 12/26 8/1 2/6 5/1 7/3
  • 26. “癒し” 4 3.5 3 2.5 2 1.5 3-11 quake 1 0.5 0
  • 28. すだれ 0.350 0.300 0.250 0.200 0.150 2010- 0.100 2011 0.050 0.000
  • 29. ボランティア 7 volunteer 6 5 4 3 2 1 3-11 quake 0
  • 30. “信頼” “助け合い” 2.5 trust 2 mutual cooperation 1.5 1 0.5 3-11 earthquake 0
  • 31. 支援 20.000 18.000 16.000 14.000 12.000 10.000 2008- 2009- 8.000 2010- 6.000 2011 4.000 2.000 0.000 8/1 2/6 7/3 5/1 10/24 11/14 12/26 8/22 9/12 12/5 1/16 2/27 3/20 4/10 5/22 6/12 7/24 10/3
  • 34. 結果の分析 仮説の リスト アップ “不安” データ 抽出 “がんばろう” “元気” データ 加工 “癒し” 結果の分 析
  • 35. 価値観変化の兆し 変化した現象 価値観変化の兆し 生活の中で重視するもの ↓ 贅沢, “化粧” シンプル&堅実 ↑ “断捨離”, 日本の伝統 ↑ “”グリーンカーテン” “す だれ” “ステテコ” 柔軟性 ↑ “クールビス” “自宅勤務” ↑”助け合い” “信頼” 仲間意識/ 共同体意識 ↑”ボランディア” 社会貢献意識
  • 36. ソーシャルメディアリサーチの 可能性と限界  可能性  過去にさかのぼって調査が可能  生活者の思考・行動・感情の変化が細かく捉えられ る。  価値観の変化を類推できる  異なる種類の災害の影響を共通の尺度で比較できる  限界  人間が、仮説出しと適切なキーワードの設定ができな いと、変化はとらえられない  変化した現象から、価値観の変化を類推するのため に、人間の考察力が必要
  • 37. 次にやってみたいこと  人間の想像力に依存している → 変化した現象を自動的に抽出する  データの加工を手動で行うのが大変 → さらなる自動化  量的な分析 → 定性分析との融合  ソーシャルメディアリサーチによる仮説立案 → 従来調査やMROCによる検証
  • 39. いよいよ登場!! TWITTERデータとブログデータを 統合的に分析できる TWITTER分析ツールの決定版!!! 「クチコミ@係長」に、 インポートデータ分析機能がついて 12月20日リリース
  • 40. クチコミ@係長: ソーシャルメディア分析のデファクトサービス 【OEM提供先】 【APIデータ提供先】 トライバルメディアハ 電通 ビデオリサーチインタラ ウス クティブ 凸版印刷株式会社 アジャイルメディア・ 野村総合研究所 ネットワーク オプト エレクトロニック・ライ 日本経済新聞デジタルメ ブラリー ディア サイバーバズ
  • 41. クチコミ@係長の特徴: 圧倒的なデータカバレッジ  総計62億件以上の記事データを蓄積(2011年8月2日現在)  2,400万人以上のブロガーを網羅(蓄積記事数18億件以上) ⇨ 国内最大規模「アメーバブログ」の記事も95%以上カバー  国内唯一2ちゃんねるの全データを保有  Twitter・Facebookにも対応 主要20ブログポータル アルファブログ約100サイト 国内主要掲示板 などの独自ドメインブログ その他 TVメタデータ 検索データ ウェブニュースデータ
  • 42. クチコミ@係長の特徴: 多様な比較分析機能  性別、地域、年代など、様々な切り口で比較分析が可能 分析対象:ブログ 競合比較 男女比較 地域比較 媒体比較 評判比較 年代比較 話題成分比較 期間比較 組合せ比較 page.42
  • 44. ブログとの比較もワンクリック! ツイッター ツイッター ツイッター
  • 45. 価格表 充実のメニューが、月額10万円から利用可能です。 ※1 Twitter分析は、2万円/月で3キーワード、1アカウントまで設定が可能です。 また1キーワード/アカウント追加毎に1万円/月となります。 ・月額基本利用料には1ID利用料が含まれています。 ・1ID 1名様の利用となります。 ・最低利用期間は3ヶ月です。 ・調査ワード数に制限はありません。(Twitter分析除く) ・クロスメディア分析(テレビデータ)は1日(調査開始から24時間)の利用料が5万円となります。 ・Twitter分析及びテレビデータ定額制は、ID毎にお申込みが必要となります。 Copyright © Hottolink http://www.hottolink.co.j page.45
  • 46. お問い合わせは下記までお気軽に  (株)ホットリンク  営業部 公平  03-5475-3900  info@kakaricho.jp