実現しつつあるセマンテックウェブ(意味的伝網)。

さて、「サイバージャーナリズム論」(ソフトバンク新書)での私の文章の結語は、「理想のインターネットなんて、10年も20年も経たないとやってこない」と締めくくられている。

だが、そうではない。すでにセマンテックウェブの時代はコツコツとやってきている。

http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20081226/322050/

テキストマイニングソフトの日本語版が発売されたというニュースである。実用性は分からぬが、価格も手ごろで、すでに500本を売るという。

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テキストマイニングは、テキストをコンピュータが掘り起こすことである。

営業日報や自由記述のアンケート、コールセンターでの顧客とオペレータのやり取りの記録、メーリングリストのログなど、自然文の蓄積の形で存在する業務関連データは多く存在する。これらは意味のある形で数値化や定型化することが難しく、担当者が一つ一つ目を通して分析するのは時間ばかりかかってしまい効率的に活用することが難しかった。

テキストマイニングでは膨大に蓄積されたテキストデータを単語やフレーズに分解し、これらの関係を一定のルールに従って分析することにより、単語間の関係や時系列の変化などを抽出する。これにより、業務上の問題点を把握したり、製品の評価を調べたり、特に多い問い合わせやクレームを見出したり、これらが時系列にどう変遷しているかを調べたりすることができる。
http://e-words.jp/w/E38386E382ADE382B9E38388E3839EE382A4E3838BE383B3E382B0.html

テキストマイニングの効果

テキストマイニングは、言葉的にはデータマイニングと似ているが、その効果は異なる。データマイニングは、顧客のプロフィールや過去の購買履歴をマイニングすることで、顧客をカテゴライズしたり、次のキャンペーンのための顧客のターゲティングに威力を発揮する。
これに対して、テキストマイニングでは、テキストから商品の評価やコールセンタの評価などに威力を発揮する。
この違いは、テキストマイニングは顧客を特定することが少ないためである。基本的には、入力されたテキストを対象に分析をするため、顧客個人の特性よりも、テキストに込められた意味をマイニングしていくためである。

さて、テキストマイニングが起こす効果。それをビジネスではなく、民主主義・言論・情報一般におきかえてみたらどうなるだろう…。

セマンティックウェブの時代。メディア者が、市井個たちの発信内容を「その属性を理由に」、軽視・無視・批判・否定・糾弾できなくなる。

メディア者たちが紡ぐ「ネット右翼」「ちゃねらー」との批判。意味も価値もない…。勿論、「リアルひきこもり」との反駁も。


追記：
さらにいえば、テキストマイニングは分類まで。主観的評価はしない。それこそ、フォークソノミー(民衆的分類)のひとつともいえる。