Twitter データ解析による大学に対する要望分析方法の提案

要旨

2018 年には 18 歳人口の減少と大学進学率の頭打ちにより,大学進学者数は減少 に転換すると考えられている.この転換期を境として大学の倒産や生き残りをかけた学 生獲得競争はさらに激化してくることが予想され,大学が社会的に存在していくために は,コスト削減にとどまらず,本質的には教育や研究に対する各種利害関係者へのニー ズに対応することが求められている. 本稿では,インターネット上の口コミ情報に着目し,Twitter に投稿されるツイート を言語データ解析することで,外部からの大学に対する新たなニーズの発見や大学組織 の意思決定を支援する情報提供までの一連の流れを提案する.大学の基礎情報(規模, 人気,ランク)を指数化して,投稿内容との相関分析や関連語探索を試みる.分析に は,言語データ解析のためのテキストマイニングと統計的手法を用いる.要望の抽出に は,Bag-of-words モデルによりベクトル化したツイート文を,教師あり機械学習のアル ゴリズムである SVM を適用することにより,高精度での要望抽出を実現した.さら に,抽出した要望に統計的手法を適用し,大学に対する評価を定量的に把握する.分析 から得られたデータを学生サービスの向上や改善のためのマーケティング活動に活用で きるようにした.
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