放送中のSNSには、番組、出演者、企画、特定シーンへの反応が大量に投稿されます。投稿件数だけでは、何が評価され、どの話題が広がり、反応がどのように変化しているかを把握できません。
本プロジェクトでは、リアルタイム収集 → 感情分析 → 動的トピック抽出 → 自動要約 → 業務連携の処理を一体で設計します。
技術課題
- 短文・口語・略語が多い
SNS特有の日本語表現を考慮した解析が必要です。 - トピックが事前に固定できない
想定していない人物、発言、シーンが突然話題になるため、固定キーワードだけでは追跡できません。 - 時系列の変化を捉える必要がある
単純集計ではなく、放送進行に伴う話題量や感情の変化を連続的に分析する必要があります。 - 大量投稿を人が読めない
分析結果を短時間で把握できる要約へ変換する必要があります。
技術アプローチ
- リアルタイム収集
対象番組やキャンペーンに関連する投稿を継続的に取り込み、時系列で保持します。 - 日本語感情分析
ポジティブ／ネガティブだけでなく、対象となる番組・出演者・企画に対する評価傾向を解析します。 - 動的トピック抽出
事前定義したキーワードに限定せず、その時点で特徴的に増えている話題を抽出します。 - 自動要約
大量投稿から代表的な反応や主要トピックを短い要約へ変換します。 - 既存業務への連携
分析結果を制作・編成・営業などの既存ワークフローへ渡せる構成にします。
設計上のポイント
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リアルタイム性を優先する
放送後の集計ではなく、変化が起きている段階で分析します。
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固定語だけに依存しない
新しいトピックを動的に発見します。
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投稿を読む負荷を減らす
要約まで自動化し、人は判断へ集中します。
まとめ
視聴者分析の技術的な価値は、投稿件数を数えることではありません。時間とともに変化する話題・感情・注目点をリアルタイムに抽出することにあります。