Twitterでわかるビッグデータの活用法とは？

Twitterは、その昔、
なぜ140文字という制限があったのでしょうか？

当時、スマートフォンがなくガラケーの
時代だったので、ツイートできる文字数が
140文字だったからなのです。

この制約を日本語に当てはめるとなかなか
具合のいい長さという評価を得ました。

しかし、英語だと140文字では足りない
ということになり、
2017年に140文字は撤廃されました。

本題へ

ビッグデータの活用法を学生にも教えていますが、
仮説を立てて情報を活かすとは、
一体どんなことなのか？

SNSからその視点を述べたいと
思います。
具体的には、個人情報を収集しないTwitter
のデータの活用法はとても分かりやすいです。

どんな情報を分析したらよいのか
仮説が立てやすくなるからです。

情報は大きく分類すると、
StockとFlowに分かれます。

あなたも体感しているように
新聞と書籍はストック型の情報です。

それから、ラジオ・テレビはリアルタイムで
分かる動画型のコンテンツになりフロー型が生まれました。

さらにWebサイトが登場して
検索エンジンを消費者が利用していますが、
検索のプロセスが残るのでプラットフォーマーに
とっては、ストック型に近いです。

SNSのTwitterになると
ストック型とフロー型の両方の要素が含まれています。

リアルタイムのツイートはフロー型です
10年以上蓄積された「つぶやき」
完全なストック型の情報です。

この情報をビジネスにどう利用されているのか？
複数の事例から見ていきたいと思います。

まず、一番多い利用方法は広告になります。

Twitterのヒートマップを利用しているのは
日本ではNHKになります。

ヒートマップはデータマイナーという会社
が提供するサービスです。
※日本ではNTTデータと提携しています。

Twitterのデータは経済産業省も注目しています。
ツイートが経済指標の算出を可能しているのと
考えているそうです。

野村證券はAIを使ってツイートを
分析して株価の上昇と下降の相関関係
を調査しています。

こうした試みはその他の証券会社も利用しています。
今は、コロナでインバウンドはありませんが、
観光スポットの解析にも利用されていました。

Twitterの書き込みから、
地元の人も知らなかった店が

海外からの観光客に人気のスポットに
なっているケースなどは沢山あります。

●●好きという話題に絞った
クラスター分析にも使われます。

データをクラスター化して、
話題の量が多いか少ないかを
分析することが可能です。

マーケティングでは
どう活用されているかと言えば、
例えば、クリスマスなどがあります。

Twitterで年間最も盛り上がる
イベントの一つです。

ツイートがスタートするのは
ハロインが始まる10月末からです。
ツイートの数はまだまだ少ないですが、

楽しいイベントとしてクリスマスを
取り上げられることで
11月になると人が増えてきます。

このようなツイーツの数の動きから
人の行動を予測してシナリオを作ることを
ゲーム感覚でカスタマージャニーを作っています。