【IT】非エンジニアでもできる!テキストマイニングで情報加工をして相手に貢献する方法

真鍋大度というデジタルクリエイターに惚れたのは、アメトークのPerfume大好き芸人のせいであります。彼のデジタル技術とPerfumeのダンス、中田ヤスタカ氏のサウンドが融合して、米国進出時でも大成功し、認められているとのことです。ミュージシャンではPerfumeだけでなく多くのアーティストがデジタルとのコラボ、演出に秀でています。

 

例えば、Bump Of ChickenのRayという曲では、初音ミクとコラボするなど、TeamLab系のデジタルアーティストととデジタルサウンドがミックスされています。Youtube,ニコ動など含む動画プラットフォーム、通信回線インフラ、SNS時代やタブレット普及もあいまって、よりデジタルアートが身近になってきていますよね。

 

以前技術開発本部という所にいて、DENON DJチームと一緒にエンジニアリングプロジェクトで開発をしていたこともあり、DJやデジタルミュージックが好きで、ドンツク系MusicやHouseにはまりました。中田ヤスタカのデジタルサウンドは依然から好きで、時々耳にしていたのですが、アメトークをみて、再燃しデジタルクリエイターは誰なのかと探していたら、真鍋氏に行き着いたわけです。

 

前置きはさておき、真鍋氏ばNHKの情熱大陸の中で、ユニークなことをたくさん話しています。物事がinputとoutputであれば、なんでもデジタル変換してアートに変えられるという事です。とても興味がわきますね!確かにMBA友人の間でも、人工知能、ビッグデータなどがBuzzワードになってきており、注目しています。それをinputとoutputの変換でとらえてアートにするなんて発想が素敵すぎます。

 

はてさて、IoTやIndustry3.0と、そんなところでも利用してるんっすか?!状態の人工知能ですが、非ビッグデータエンジニアなビジネスマンでも身近で何か有意義に利用できないものでしょうか!?自分なりに行き着いた答えを、身近な所でシェアしたいと思います。

 

テキストマイニングでプレネゴ準備

最近は、幸いにもビジネス界で著名な方や、大きな成果を上げられた方、医療を改革している方、名医、ベンチャーの社長さんなど色々な方面で、ユニークで尖った方々にお会いする機会があります。そんな中で、相手にどのように貢献していくべきでしょうか?そこで何かビッグデータ解析のようなものが利用できないものでしょうか。

 

さて、先方にお会いしていく中で、相手に貢献するには、会う前の事前準備が必要です。事前準備とは何でしょうか?

 

そうです。交渉の授業で勉強してきましたね、PreNegoという言葉を!

※PreNegoとはネゴ(交渉)の前に必ず相手のことを調べたり、どういう風に交渉を進めようかと準備をするプロセス、内容のことを指します。(PreNegoの詳細はいつかどこかで記事にw)

とにもかくにも、貢献するには相手のことを知りまくることです。

 

もし相手がTwitterやFB、ブログなどで発信されていたらかたっぱしから読みます。これを続けていると、お会いした際に、「え?よくそんなこと知ってるね笑?」と言っていただくこともあります。相手のことを調べると疑問もわくし、より知りたくなります。知りたくなると自然と質問に変わります。誰でも事前に調べ質問されるとうれしいものです。著書を読み、感想を伝え、より学ぶために質問される姿勢は相手にとっては相当うれしい読者のはずです。

 

・・・・・という綺麗ごとはわかるものの、時間が限られているのが現実です。

 

まとめを自分なりに作る方法はないでしょうか?

 

ということで、テキストマイニングにたどり着いたわけです。

 

Twitterをテキストマイニングして相手の思考を知る

以下に具体的な方法を記します。

 

  1. 相手のTwitterアカウントを知る
  2. TwimeMachineにログインする
  3. 相手のTwitterアカウントを左上あたりに入力する
    Twitter mining2
  4. Twitterタイムラインがばばーとテキストで出てくるので、コピペしてメモ帳に保存
  5. メモ帳で保存してエクセルで整理して、コメントだけを抜き出す(エクセルで旨いことお願いします)
  6. 旨いこと抜き出したテキストをユーザーローカルの「誰でも使えるテキストマイニングツール」に、コピペしてクリックするだけ!
  7. すると下記のような、表示がでて、テキストマイニングの結果を出力してくれます。

これを見ると、相手が最近どんなことをTweetしていたり、つぶやかれていたりするのかが図示されて一目瞭然です。

例: 真鍋大度さんの場合は以下の通り。

Twitter mining4  

Twitter mining3

面白いもんですね。Perfumeがやっぱり相当なインパクトがあったことがうかがえます。ユーザーローカルのサービスでは、10,000文字が限界ということなので、偏りはあろうかと思いますが、傾向をとらえることができるのではないでしょうか。もしお会いすることがあれば、この辺のキーワードが一番使われているので最近の思考とリンクしていることが推測できるので、お話の際の材料にして深堀していく事ができるといえるのかなと思います。エンジニアリングで1から作ることができないしょぼい状態ですが、情報収集位であればこの程度でも、ごっつぁんなのかと思います。

 

Facebookのタイムラインを物故抜いて、同様のことができる、若しくはそのようなテキストマイニングツールはないもんでしょうか!?ものすごく興味があります。もしご存知の方がいらっしゃいましたら是非ご教授いただければ幸いです。

最後に

今回は主にTwitterを中心に、非エンジニアでもできる、テキストマイニングの事例をご紹介しました。この方法で、テキストマイニングをすると、

  1. 対談や面談時に相手のことをより深く知ることができる
  2. 相手に必要な情報を提供して貢献することができる
  3. 何より相手のことに興味を持ち好きになってくる

上記のようなメリットがありそうです。ほんの少しの手間ですがやっておいて損はなさそうですね。

相手に貢献して価値を提案できるPreNegoの前段階の準備としていかがでしょうか。

 

相手に貢献をし続けることで・・・・ 

 

大志は現実化する!

 


 

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