宮崎洋史のブログ

テーマを設けず書いてます。

セマンテックバリアを打ち破れ

calendar

reload

昨年夏に書きはじめ、下書き状態のまま放置していた記事があります。なんで投稿しなかったのだろう?記憶は定かで無いのですが、今読み返してもおもしろいので、投稿します。2011年夏の記事が元ネタです。

今日の英文翻訳はテレビ番組の効果指標の話。

Bluefin Signals Measures the Social Media Response to Television

BluefinはMITからスピンオフして生まれた会社で、CEOはDeb Royといいます。
この会社が提供するサービスはBluefin Signalsといい、ソーシャルメディア上で任意のテレビ番組の評判を計測してくれます。

分析の軸は、ざっくり言って、二つ。一つは「ソーシャルメディアレベル」で任意の番組に関するソーシャルメディア上のコメント数を示します。
もう一つは「ソーシャルメディアシェア」といい、放送時間中の全コメントに占める、任意の番組へのコメントの割合を示します。

ま、これだけだと、多くの人が考えつきそうなアイデアで面白いニュースには聞こえません。が、例えば、ツイート中に番組名が入っていなくても、そのツイートがある番組への反応だということを判別できる技術だと聞くと興味が沸きませんか?

BluefinLabのWebサイトにはこんな例が載っています。

ある男がSNS上で「うお!すごいパス」とコメントを残したとします。 このコメントを読むのが人間であれば、コメントが発せられたコンテクスト〜例えば、ニューイングランド地方の、秋のある日曜日午後2:45分〜を考慮に入れ、このコメントがTom Brady(というフットボール選手)とパトリオットの試合に関係していることを推論できます。ただ、このような推論は人間には簡単でも機械にとっては難しいものなのです。これはセマンテックバリアと呼ばれています。

(中略)

BlufinLabsは自動化分析手法を開発し、セマンテックバリアを打ち破りました。

この分析技術によって、番組内のどの場面が、どんな反応をSNS上で生み出したかということまで分かってしまうそうです。これにより、番組制作者は次作へのフィードバックを得ることが出来ます。広告主は、例えばプロダクトプレイスメントを仕掛けていた場合、番組中に自社商品が登場した際の反応を知り、広告効果判断の一助に出来るわけです。

これまでテレビ番組の効果を大規模に測ろうとする場合、頼りは視聴率だけだったのですが、 これからはSNSでの反応も、計測対象になるんだろうなあ。