のんほいパークを盛り上げるには

「地元の動物園を盛り上げるアイディア」というテーマで課題発表をしないといけなくなった。地域振興、町おこし、地方再生。どこもかしこもこういうの流行ってるよね。
地元・豊橋にある動物園は「のんほいパーク」という。とりあえず、のんほいパークを盛り上げるために何かを提案しないといけない。そして提案するためには現状を分析しないといけない。どうやって分析するのか。
すぐに思いついたのはTwitter上にあるのんほいパークについての意見を活用する方法。

Twitterのつぶやき分析

市民の意見を聞く方法には来園者アンケートがある。でもこれって来園者の意見しか聞けない。今はむしろ普段行かない人の意見を聞きたいのだ。「なんで動物園行かないの？？」って。
あとは色々な人にインタビューする方法もある。街頭インタビューとかね。でも人に対して何かを話す時って本音出ないよなーー。特にネガティブな意見は出にくい。むしろそれが分かれば改善に繋がるのに。

そういった点でTwitterのつぶやきは良い。動物園に行ってない人もターゲットになるし、独り言に近いからネガティブ意見もたくさんある。ネガティブ意見は改善に使える。

感情分析！テキストマイニング！ビッグデータ！

流れとしてはこんな感じか。

1.のんほいパークについてのTwitterのつぶやきを収集（ビッグデータ！）

2.ネガポジ判定してネガティブな意見だけをピックアップ(テキストマイニング＆感情分析)

3.個別の意見をそのまま提示 or 頻出単語を求めて全体的な問題点を提示

4.問題点を提案にこじつける。

これを現状分析に組み込んでおけば、なんかテクニカルなことしてるっぽく見える。ビッグデータとかテキストマイニングとか感情分析とか・・・・。なんか最先端っぽく思われる。
まぁ実際には初歩的なことしかできないから、それがどこまで使えるかの実験になるけど。

先行研究

テキストマイニングによる老舗旅館の口コミ評価分析から見る県経済の活性化
宿泊施設の口コミサイトの投稿を分析。ネガティブなワードがどんな文脈で出てくるのか調べ、宿泊客のニーズを把握しようとしている。

ネット上の個人投稿の分析による北海道観光の地域特性に関する研究
SNS上の個人投稿をテキストマイニングして、観光地で観光客が何を見ているかを分析してる。一方で地域や観光雑誌が発信している情報も分析し、観光客が見ているものとのズレを明らかにしている。

市民の声のテキストマイニング分析ー 自治体世論調査の自由記述データを事例にして ー
自治体に関するアンケートを実施し、特定の政策課題への５段階評価と、自由記述に対するテキストマイニングを組み合わせて分析している。自由記述から頻出単語を求め、政策課題に対して高評価の市民と低評価の市民が、それぞれどのような部分に課題を感じているかを明らかにしている。

先行研究みると、１つの情報源からネガティブ意見をピックアップしてまとめるとかだけだと弱いな。時間かけて人間が読めばいいだけだし。
課題発表に箔をつけるだけならそれでもいいけど、テキストマイニングで本当に有用な知見を得るなら他の動物園との比較とかした方がいいかも。

To Be Continued→