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 → 変化する話題の抽出 → 自動要約 → 業務連携の処理を一体で設計・実装しました。
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。
実装したアプローチ
- 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。 - 変化する話題の抽出
事前に決めたキーワードに加え、その時点で投稿が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を実装しました。
設計上のポイント
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リアルタイム性を優先する
放送後の一括集計では話題の変化を捉えるのが遅れるため、投稿を時系列で保持し、収集と分析を継続する構成を採用しました。
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固定語だけに依存しない
番組名や事前キーワードだけでは想定外の話題を拾えないため、増加している投稿から話題を抽出し、対象への評価と合わせて示す方式を採用しました。
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投稿を読む負荷を減らす
大量の投稿をそのまま表示せず、代表的な反応と主要な話題を要約しました。担当者が変化の内容を確認できる出力として、既存の業務へ渡す構成にしました。
まとめ
本案件では、固定キーワードによる集計に、時間とともに変化する話題・感情・注目点の抽出を組み合わせました。日本語の投稿解析、時系列の保持、要約を一体で実装し、変化の内容を確認できる仕組みを構築しました。