不満をバネに社会を改善するデータ~株式会社不満買取センター~

2016/11/30 NII IDRユーザーフォーラム1

不満買取センターとは？
ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です。

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不満買取センターとは？
ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です。

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不満買取センターとは？
ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です。
1. 一般消費者から意見を集める

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不満買取センターとは？
ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です。
1. 一般消費者から意見を集める
2. 分析して改善示唆を出す

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不満買取センターとは？
ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です。
1. 一般消費者から意見を集める
2. 分析して改善示唆を出す
3. 改善示唆を届ける

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なぜ不満が大切か？

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不満買取センターのデータ優位性
SNSデータの課題● 意見以外の投稿が大量に含まれる。意見だけの抽出が必要。
● 意見発信者の情報が不明なことが多い。

不満買取センターの有意性● 基本的に不満の意見だけが存在する。
● 豊富なユーザー情報
○ 性別
○ 年齢
○ 居住都道府県○ 職業○ 年収帯 etc.

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どのように不満を集めているか？
提供アプリケーションでスマホとPCから簡単投稿
３ステップですぐに意見を投稿できます

1. ユーザー登録をする
2. ユーザープロフィールを入力する
3. 投稿する

9どのように不満を集めているか？
「不満意見投稿で、不満ポイントがもらえる」
インセンティブ制でユーザーのサービス継続を促進しています

不満意見を投稿

不満ポイント+10

どのように不満を集めているか？
「不満意見投稿で、不満ポイントがもらえる」
インセンティブ制でユーザーのサービス継続を促進しています

ポイント交換申請-500ポイント &アマゾンギフトカード
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不満買取センターのデータ
登録ユーザー30万人から累計投稿件数 500万件 を突破
開始から1年10ヶ月で500万件

12不満買取センターに寄せられる声の一例
日常に潜む「小さなこと」から「サービス改善のヒント」まで小さなこと● 「旦那に対する不満」 旦那のおならがくさい。自然現象だからしかたないが何を食
べたらあんなに臭くなるの?臭いおならしたとき一瞬で臭い消える何かないかな(30代・主婦・神奈川県)

サービス改善のヒント● 「某服小売店に対する不満※」店で買ったショーツの内側にタグが付いている。取りにくいし、そのまま履くとおしりがかゆい。(30代・パートアルバイト・東京都)※ 実際は具体的な企業名が記入されていますが、今回は匿名化しました。

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不満買取センターの法人向け提供サービス
不満意見個別販売サービス
調査テーマに沿った不満を抽出、意見データとして販売しています。
新規の調査設計と調査を実施するカスタム調査サービスも実施しています。

不満調査レポートサービス
調査テーマに沿って、不満を抽出、分析。
不満の声から調査レポートを作成します。

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不満買取センターは分析をする会社です
収集した意見は分析して世の中に発信しています。
ホワイトデーへの不満調査レポート

不満買取センター ホワイトデー〜選択は良くても特別感がないと喜ばれない!?〜15

不満買取センターは分析をする会社です
収集した意見は分析して世の中に発信しています。
マイナンバー制度への調査レポート

不満買取センター マイナンバー〜「マイナンバー制度が理解できていない」の声が２割〜

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メディアからの反響

17これまでのデータ提供 &これからのデータ提供

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NIIへのデータ提供の背景
不満買取センターのデータ活用● 不満の声は製品改善のみならず、社会の改善もできる大量の声とデータ活用する人不足● 不満投稿は月に20~30万の量が寄せられる● 不満買取センターだけではすべての声を活用するのは難しい

学術界への期待● 不満買取センターが扱えていないデータを活用、社会の改善を学術界に期待
19これまでのデータ提供
2016年5月にデータ提供開始。6ヶ月間で27機関に提供
6ヶ月間で27機関に提供中

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不満買取センターがデータ利用者に望むこと
不満買取センターが取り組めていないデータを活用「社会の改善」

特に期待する研究内容と分野● 社会調査○ 不満意見を元に社会問題を改善する研究● マーケティング・ユーザーモデリング○ 不満意見から見える消費者行動の調査● 自然言語処理技術○ 情報抽出技術
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研究のために必要なデータ
社会調査とユーザーモデリング研究● 投稿が言及している対象の集計と分類が必要● 投稿中の意見を集計できるようにする情報
自然言語処理研究● 機械学習の学習に利用するための特徴量● 機械学習の学習に利用するためのデータ量
22現在の不満調査データセット
必要最低限の情報のみを提供している状態

提供項目{"normalized_company_name": null,"product_category": "外食","user_number": 2,"fuman": "ファミレスで隣の団体客がうるさい。客にも腹が立つが、注意をしない店員も腹が立つ","state": null,"product_name": "団体客","birth_year": null,"status": "ANNOTATED","company": "ファミレスAA","job": null,"gender": null,"industry": "外食・店舗"}● 意見情報○ 不満の対象○ 不満の対象を提供する企業・組織○ 不満本文● ユーザー情報○ ユーザーid
○ 職業
○ 年齢
○ 性別
○ 居住都道府県
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NII IDRで公開中の不満調査データサンプルより抜粋

不満調査データセットの課題
自然言語処理研究以外には活用が難しい状態のデータ
研究項目

適合性

難点

社会調査研究△● 意見の集約ができない● 不満の言及対象の集約ができない

ユーザーモデリング研究△● 意見の集約ができない● 不満の言及対象の集約ができない● ユーザー情報の６割にNULLがある

自然言語処理研究◯● 特徴量抽出に手間がかかる● 機械学習の訓練データにしては量が少ない24

これからのデータ提供予定
期待する研究に扱いやすくするため、データアップデートを予定

改善予定項目
1. 固有表現にタグを付与
2. 意見表現タグと意見対象タグを付与
3. 構文解析の解析結果を配布
4. 配布データ量を増加

25固有表現タグとは？
投稿文中の固有表現の存在を示すメタタグ情報
ある程度の表記ゆれを吸収している
WikiData記事IDをタグ情報として利用
固有表現

正規化表現

"ファミレスで隣の団体客がうる

ファミレス

ファミリーレストラン

Q1395205

さい。客にも腹が立つが、注意をしない店員も腹が立つ"

客客Q13163596

店員

店

Q213441

WikiData
ID

不満投稿文[1] ただし、あいまい性の解消を実施していない。多義語の場合には、複数のタグ情報が保持されている。

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固有表現タグとは？
投稿文中の固有表現の存在を示すメタタグ情報
WikiDataとは？
ある程度の表記ゆれを吸収している
Wikipediaのカテゴリ情報をキレイに整えたデータベース
WikiData記事IDをタグ情報として利用
グラフデータベースを採用している。wikipediaとも密な連携が可能。

subclass-of

Point
不満投稿文
subclass-ofof"ファミレスで隣の団体客がうるさい。
sales
客にも腹が立つが、注意をしない店員subclass-of
店

企業

固有表現

正規化表現

ファミレス
恒久的施設

ファミリーレストラン

Q1395205

客客

Q13163596

店員

店

Q213441

WikiData
ID

も腹が立つ"

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意見タグと意見対象タグとは？
投稿文中の「意見」部分の表現を示すタグ
意見の対象部分を示すタグもセット

不満投稿文"ファミレスで隣の団体客がうるさい。客にも腹が立つが、注意をしない店員も腹が立つ"

意見対象タグ

意見タグ

団体客がうるさい

客に腹が立つ店員も腹が立つ28

今後のデータに含まれるデータ
データ名

概要

データのメリット

投稿基本情報不満投稿の基本情報
現行のデータと同じ-固有名詞タグ

固有名詞とWikiData ID

言及された物体の集計が簡便にできる

意見タグと意見対象タグ

意見を言及しているフレーズ

意見集約が簡便にできる

形態素分割済み情報[1]投稿文中の形態素形態素分割の前処理が不要に。

文節情報

投稿文中の文節情報

文節単位での集計も可能

構文解析済み情報[2]投稿文面の構文情報

構文解析の前処理が不要に。

[1] 形態素分割にはJUMANを利用[2] 構文解析にはKNPを利用

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新データセットで可能になる研究例〜地方自治体の問題発見〜
解決したい課題
地方自治体で住民が感じている問題を解消。住民の地域満足度を向上させたい

不満データセットの利用法
1. 固有名詞タグで地方自治体を言及した投稿を探す
2. 意見タグと意見対象タグを集計する。意見の大きさを定量化する。
3. ユーザー属性を使って、意見の発言者を調べる
4. 発言者の集団が地方自治体に占めるインパクトを統計から調べる。
5. 意見の背景と問題の解決策、解決により得られる価値を考察する。

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新データセットで可能になる研究例〜指数と不満データの相関性〜
解決したい課題
既存の指数と不満データの相関性を発見する。
不満データを使って、最新の指数予測ができるようにする

不満データセットの利用法
1. 固有名詞タグと意見タグを週ごとに集計する。定量化する。
2. いくつか経済指標を選び出す。
3. 経済指標と定量化されたタグの回帰で相関の調査をする。
4. 相関性に妥当な理論的な根拠を考察する。

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まとめ

● 不満買取センターは一般消費者から意見収集している企業です。
● 分析サービス、データ販売を実施しています。
● 次期データセットでは社会調査・マーケティング調査に扱いやすい情報を追加予定。

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ご清聴ありがとうございました

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