Xのようなソーシャル・プラットフォームは、人々があなたのことをどう思っているかを知るのに最適な場所のひとつだ。結局のところ、ユーザーはこのネットワーク上で自分の意見を恥ずかしがらずに共有する。しかし、膨大な量の投稿があるため、この情報を収集・分析するのは容易なことではありません。Twitterセンチメント分析ツールの助けが必要です。
センチメント分析の意味、ユーザーデータの収集方法、意見を理解する方法について学びます。また、次善の策を講じるのに役立つツールについても解説しています。
目次
センチメント分析とは？ターゲットオーディエンスの意見を理解する
このトピックを初めてご覧になる方は、センチメント分析とは何かをお知りになりたいでしょう。それは、あなたのブランドとその提供物に対する人々の認識を学ぶことです。オピニオンマイニングとも呼ばれ、ユーザーのあなたに対する率直な考えを発見する方法です。
しかし、Xのようなソーシャルメディア・プラットフォームでこれをどのように行うのでしょうか？このネットワーク上であなた自身に関する会話を追跡する必要がある。ひとつの方法は、ユーザーがあなたについて言及している投稿をすべてチェックすることだ。しかし、ユーザーがツイートであなたをタグ付けするとは限りません。
もうひとつの方法は、似たようなコンテンツを分類する関連ハッシュタグをフォローすることだ。すべてが1つの場所にあるので、あなたの仕事はずっと楽になる。
また、関連記事のコメントをチェックすることもできる。
しかし、投稿、メンション、コメント、ハッシュタグを追跡するだけでは全体像がつかめない。また、ユーザーとのインタラクションの原動力となっている本当の感情や意見を見つける必要がある。
ユーザーのセンチメントを把握するには、人々の感情を分類する必要があります。一般的には、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブといった分類を使用する。会話を分析することで、議論の大部分はこれらのカテゴリーに分類される。
例えば、スーサイド・スクワッド：Kill The Justice League」の早期アクセスでは、何人かのユーザーが投稿にこのビデオゲームをタグ付けしている。言及の指標だけを見れば、ビデオゲームはうまくいっているようだ。
センチメント分析では、ほとんどの投稿が否定的であることに気づくだろう。さらに深く掘り下げると、言及が増えた本当の理由、つまりゲームを壊す重大なバグがあったことがわかります。
ツイッターのつぶやきからセンチメントを分析すべき3つの理由
なぜ、投稿の感情を分析することにリソースと時間と労力を費やすことが有益なのでしょうか？これをソーシャルメディア戦略に組み込むメリットの一つは、消費者の会話をフォローできることです。これはどのように役立つのでしょうか？以下は、ツイートからの感情を分析すべき理由を強調した3つの理由です：
- カスタマーサポートの改善：人々はしばしばXのようなソーシャルメディア・プラットフォームを使ってネガティブな経験について議論する。なぜか？特に他の方法が失敗した場合、彼らはそれがブランドの注意を引くための最も速い方法の1つだと考えている。若いターゲット層がいれば、彼らはソーシャルプラットフォームを使って意見を述べるだろう。センチメント分析を使えば、彼らの問題を簡単に拾い上げることができる。これにより、消費者の間でブランドの認知度を向上させ、迅速に対処する時間が得られます。
- 競合他社の弱点を理解する：この手法は、消費者について知るためだけに使う必要はない。この方法は、競合他社の欠点を特定するためにも使える。例えば、消費者は競合の製品やサービスのどこを嫌っているのか？Xに関する問い合わせや苦情に対応していないのではないか？競合他社を研究することで、顧客を飛びつかせる方法をいくつか見つけることができる。
- 時系列でブランドの認知度を追跡センチメント分析では、ブランドに対する人々の認識が時間とともにどのように変化するかを見ることができます。ターゲットオーディエンスとの関係が悪化していることに気づいたら、その原因を突き止めることができます。
製品に固有の欠陥はないか？新しいサービスの価格戦略が気に入らないのでしょうか？顧客は、あなたの製品やサービスについて、貴重な、実際のフィードバックを提供する傾向がある。
センチメント分析のためにTwitterのデータを取得する方法：ユーザーからのツイートを収集する
つまり、センチメント分析のためにツイッターのデータを入手するにはどうすればいいのだろうか？一つの方法は、このソーシャルメディア・プラットフォーム上で手動で探すことである。
例えば、Xの詳細検索ユーティリティを使えば、タグ付けされた投稿を見つけることができる。あなたのブランドに関連する特定の用語を含むツイートを探すことができる。また、コメント欄にも目を通す必要がある。
しかし、これは実現不可能で、かなりの手作業と集中力を必要とする。その上、ミスを犯す可能性もあり、分析が狂ってしまうこともある。
もっと簡単な方法は、X自体からデータを取得することだ。ツイッターのアプリケーション・プロトコル・インターフェース（API）にアクセスする必要がある。プラットフォームのAPIを使えるのは、開発者アカウントを持っている人だけだ。幸いなことに、Xでアカウントを作成するのは無料だ。
ソーシャルメディアの巨人には、APIにアクセスするための無料プランもある。しかし、このプランにはいくつかの制限があり、テストの実行にのみ価値がある。
月額100ドルのベーシック・プランか、月額5,000ドルのプロ・プランを利用する必要がある。これらのパッケージにアップグレードすると、何千もの投稿、コメント、ハッシュタグをレビューできるようになります。
ツイッターデータでセンチメント分析を行う方法：視聴者の感情を評価する
前述したように、Twitterデータの収集はセンチメント分析の最初のステップである。顧客やターゲットオーディエンスに関するこの情報を取得した後、あなたは何をすべきでしょうか？Twitterデータでセンチメント分析を行う方法については、こちらをお読みください。
1.ツイッターのデータを整理する
Xデータを入手したら、それをクリーンアップする必要がある。投稿には無関係な情報が含まれている可能性があるからだ。例えば、数字や特殊文字は文脈を提供しないので、含める必要はない。
もし、あなたのブランド、商品、サービスについての意見がない投稿があれば、それを削除することができます。例えば、あるXユーザーがあなたの店舗に来店した際、その投稿にあなたのプロフィールをタグ付けしたとします。
しかし、この投稿には、彼らがあなたのアウトレットを訪問しているということ以外、何も書かれていません。このようなタイプの投稿を削除することで、データセットには関連する情報のみが含まれるようになります。
Xデータのクリーニングは分析の精度を高めます。
2.センチメント分析とスコアリング方法の選択
Twitterデータの意味を理解するために、どのようなテクニックを使用するかを決定する必要があります。ハイブリッド感情分析は、その速度と精度のため、標準的です。これは、ルールベースと機械学習のアルゴリズムとテクニックを組み合わせたものです。
肯定的、中立的、否定的な感情を識別し、分類するためのルールを設定します。例えば、投稿にamazing（素晴らしい）、incredible（信じられない）、good（良い）などの単語が含まれている場合、ポジティブな感情のビンに入れます。
機械学習では、ツイートを分析して感情を特定するソフトウェアを訓練する。機械学習モデルを構築する場合、既存のデータセットを使って何度か訓練する必要がある。学習データも多様でなければならず、モデルの精度を向上させる。
また、結果を理解しやすくするために、結果にスコアを割り当てる必要がある。一つの解決策は、評価スケールを使用し、様々な範囲に感情を割り当てることです。以下はセンチメントスコアスケールの例です：
- 0～25：極めてネガティブ
- 26～40歳：ネガティブ
- 41～60：ニュートラル
- 61～80：ポジティブ
- 81～100：極めてポジティブ
ソフトウェアが言語とコミュニケーションのニュアンスを理解する必要があるため、これは容易なことではない。例えば、人々は皮肉めいたレビューやコメントをXに残すことができるが、アルゴリズムはそれを肯定的なツイートと勘違いしてしまう。
3.結果を可視化し、人々の感情を理解する
結果を数字で見るだけでは、人々の感情を理解することは難しい。特定の期間において、ターゲットとする視聴者からのポジティブな投稿が増加しているか？
結果を変換し、グラフや円グラフのような様々な形式で表示するには、データ可視化ツールが必要だ。Google Data Studioはこの目的のためによく使われるツールだ。適切なソースを入力すれば、リアルタイムのレポートを提供することができる。
センチメント分析のプロセスは複雑であるため、上記のステップは非常に単純化されている。人間は長年の経験から、会話から意図を把握することができる。彼らは文法、意味、意図を知っているため、トーンやセンチメントを読み解くことが容易になる。
また、彼らはその話題について熟知している可能性が高い。しかし、機械やソフトウェアにはそのような経験や知識がない。
しかし、適切な技術、モデル、データセットがあれば、センチメントを大規模に分類することができる。
あなたのアカウントで使うべき2つのベストTwitterセンチメント分析ツール
Xは、プラットフォーム上の投稿のセンチメントを分析するための優れたガイドを提供しています。開発者アカウント、python 3、Microsoft Azureのテキスト分析コグニティブサービスが必要です。プロジェクトとアプリケーションを作成し、アプリのベアラートークンを所有する必要があります。
プラットフォームのガイドに従うことは、これがあなたにとって異質なものに聞こえたり、コードの書き方がわからなかったりすると、困難になる。また、ツイッターのセンチメント分析は複雑で時間のかかるプロセスです。
幸いなことに、Xセンチメント分析ツールを使えば、もっと簡単にできる。あなたが正しい方向を指し示せば、そこから先は彼らがやってくれる。これらのツールは、膨大な量の会話を追跡し、結果を視覚化してくれる。
以下は、ツイッターのセンチメント分析ツールのベスト2です。
言及数
Mentionlyticsは、X向けの有名なセンチメント分析ツールである。
コーディングの知識は必要ないので、設定は簡単です。あなたのアカウントに関連するTwitterのキーワード、ハッシュタグ、フレーズを提供します。
しばらく待つと、Mentionlyticsのダッシュボードに特定期間のセンチメント分析結果が表示されます。それをチームで共有することで、次に何をすべきかを知ることができます。高品質なレポートを自動生成するオプションもあります。
無料トライアルを利用して、このツールがあなたの探しているものかどうか確かめてください。
Hootsuiteインサイト
Xのためのもう一つの優れたセンチメント分析ツールは、Hootsuite Insightsである。他のソフトウェアと同様に、このソフトウェアもターゲットオーディエンスからの肯定的なツイートと否定的なツイートについての洞察を提供します。特別なフィルターにより、ツイッターのフォロワーの属性によって意見がどのように異なるかがわかります。
また、このツールでは感情だけに注目する必要はない。様々な感情をモニターし、ターゲットオーディエンスをより深く理解することができる。
このツールは、人々の気持ちに大きな変化が起きたときにアラートを送信する。つまり、先手を打って問題を素早く解決することができるのだ。
TweetDeleteとTwitterセンチメント分析ツールを使って問題に取り組もう
あなたのブランドに対する人々のXに関する感情を理解することで、あなたが正しい方向に進んでいるかどうかを簡単に調べることができます。このガイドにあるツールを使って、あなたのターゲットオーディエンスについて何か発見がないか試してみてください。
物議を醸すような投稿、否定的な投稿、攻撃的な投稿、無神経な投稿をすると、その影響がセンチメント分析レポートに表示されます。バックラッシュの増加は、Xに関するあなたの戦略に何か問題が生じていることを示している。
幸いなことに、TweetDeleteを使えば、このような問題が危機的状況になる前に素早く対処することができる。ツイートの一括削除機能は、複数の投稿がターゲットオーディエンスの共感を得られない場合の救世主だ。カスタムフィルターを使えば、このようなツイートを見つけて素早く対処することができる。
自動削除機能は、定期的にプロフィールから古い投稿を削除する優れた方法です。過去にツイートした内容が、将来あなたのブランドの信用に関わることを心配する必要はない。
また、様々な投稿から「いいね！」を削除することで、X上でのブランドイメージを維持することができます。TweetDeleteとTwitterセンチメント分析ツールを使えば、ネガティブなセンチメントが盛り上がるのを未然に防ぐことができます。今すぐTweetDeleteを使って、ブランドの評判とイメージを守りましょう！
