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コミュニケーションから感情を読み取るセンチメント分析とは（上）
2021/10/04
センチメント分析は、自然言語処理、統計的学習、機械学習などの技術を用いて、コミュニケーションから感情を割り出す手法を指す。
企業でのセンチメント分析の用途としては、顧客や消費者が抱いている感情の評価がある。顧客から届くメッセージ、コールセンターでのやりとり、ネット上のレビュー、ソーシャルメディアの投稿などの調査に、センチメント分析が利用されている。こうした分析では、企業、製品、サービスに対する認識や、個別の機能や特徴に対する評価の推移を把握できる。
センチメント分析の例
現在Web上で見られるセンチメント分析の主な例としては、米バーモント大学のプロジェクト「Hedonometer」が挙げられる。
Hedonometerでは、Twitterの投稿数全体の約10分の1にあたる1日5000万件以上の英語のツイートを日々分析し、全体としての幸福度を1日ごとにスコア化している。
その算出方法はシンプルだ。このプロジェクトではまず、よく使われる単語1万個を選出したうえで、米Amazon Web Services（AWS）のサービス「Mechanical Turk」を使って、それぞれの単語が持つ幸せ度を人々に1～9点でスコア付けしてもらった。中立的な単語や、コンテキストへの依存度が大きい単語は除外したうえで、残りの単語のスコアの平均を求めることで、日々のツイートに含まれている単語が示す幸福度をスコア化している。単語の一覧とそれぞれのスコアは、同プロジェクトのWebサイトに掲載されている。
米調査会社IDCで会話型AIおよびインテリジェントナレッジディスカバリー担当のシニアリサーチアナリストを務めるHayley Sutherland氏によると、Hedonometerの分析方法は「Bag of Words」という種類に該当する。センチメント分析を実現する方法としては古典的だが、対象のテキストデータが非常に大規模であれば、うまく活用できる場合もあると同氏は言う。
ポジティブ／ネガティブの度合いをシンプルな尺度でスコア化する手法は、センチメント分析でよく使われている。
