記録的なツイート数だった日本対コロンビア戦。選手への感謝と、高い期待ゆえの悔しさ、残念さが入り混じる。
マイボイスコム株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長：高井和久）は、当社で提供している新しい「テキストマイニングサービス（Text-Voice：テキストボイス）」を用いて、6月25日のサッカーワールドカップ日本対コロンビア戦終了後のＴｗｉｔｔｅｒでのつぶやきの内容を分析しましたのでご報告いたします。
【データ概要】
6月25日のサッカーワールドカップ日本対コロンビア戦終了後、午前9時～午前10時のツイートのうち、
「日本」「ワールドカップ」での検索で抽出されたもの。約2600件
【マイボイスコムＨＰ】 http://www.myvoice.co.jp
【Text-Voice概要】 http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html
◆記録的なツイート数、選手への感謝と悔しいという声が入り混じる
「テキストマイニングサービス（Text-Voice）」では文章を最大６つの言葉の組合せで分類することができます。
今回多くつぶやかれた内容を見ると、日本対コロンビア戦について、記録的に多くのツイートがされた様子がうかがえます。（図表１）
Ｔｗｉｔｔｅｒ社のブログによると、試合中の関連するツイートは４４４万件に達しており、大きな注目を集めたことが改めて裏付けられました。【参考】https://blog.twitter.com/ja/2014/worldcup0625jp
【図表１ 発言集計】
多くつぶやかれた内容をより詳しく見ると、日本の１次リーグでの敗退を残念だとする声、最後まで真剣に戦った選手をねぎらう声のほか、もっと期待していたので悔しいといった声も見られます。
また、内田選手が代表辞退をほのめかしたニュースや、コートジボワール対ギリシャ戦の最後の劇的なＰＫ判定にも多くの注目が集まったこともわかりました。
◆ツイート全体の構造分析からは、結果の受け止め方のパターンがうかがえる
ツイートの全体を俯瞰するために、さらに分析を進めたところ、下記のような構造が見えてきました。（図表２）
（１）選手への感謝や悔しいという日本代表への声
（２）期待されながらも成績の振るわなかった他のチームへの言及
（３）内田選手の代表辞退など、衝撃的ニュースへの注目
（４）最後まで戦ったという認識
日本敗退の結果を受けて、以上の４つのパターンの受け止め方があることがうかがえます。
【図表２ 発言構造】
◆今後動向が注目される、内田選手
当社のテキストマイニングText-Voiceでは、将来の注目を占う独自の指標、「結束度」を開発しました。
「結束度」は発言の「主張の強さ」を測ることで、今後、世の中でどのような「価値」が成長する可能性が高いのか、その兆しを検出する技術です。
今回その兆しを感じさせたのは「２６歳の年齢ながら次回のロシアワールドカップでの代表辞退をほのめかした内田選手」についてのニュースでした。（図表３）
この主張の強さは他の主張の強さを上回っており、非常に強いインパクトをもって受け止められたことが分かると同時に、今後の内田選手の動向が注目を集めていくと考えられます。
【図表３ 発言×結束度】
マイボイスコムはテキストマイニングサービス「Text-Voice」を用いて、アンケートやＳＮＳなどの文章データの
分析から、新しい発見を今後も発信し続けます。
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※報道関係者様へのお願い
本リリース内容の転載にあたりましては、「マイボイスコム調べ」という
表記をお使い頂けますよう、お願い申し上げます。
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【会社概要】
マイボイスコム株式会社
■代表者名 ：代表取締役社長 高井和久
■設立 ： 1999年7月1日
■所在地 ：東京都千代田区神田錦町3-17-11 榮葉ビル
■ホームページ： http://www.myvoice.co.jp/
【お問い合わせ先】
企画開発室 森 TEL：03-5217-1912
mori@myvoice.co.jp
企画営業グループ 第３チーム 栗田 TEL：03-5217-1912
daisuke.kurita@myvoice.co.jp
【参考】 テキストマイニングサービス（Text-Voice）について
アンケート調査の実施後、自由回答をどのように報告にお使いでしょうか？
ＳＮＳなどで日々発信される発言データの内容を整理したいと悩んでいませんか？
マイボイスコムのテキストマイニングサービスのText-Voiceは、できる限り客観的に、リーズナブルに、
書き込まれた文章を内容に応じて分類し、文章全体の背景に隠れた構造を明らかにできる、
これまでとは全く異なる、新しいテキストマイニングです。
Text-Voiceには、以下の４点の特長があります。
１）文章全体でどのような発言（文章）があるのか、言葉をグループ化して整理します。
２）最大で６つの言葉の組合せで分類するため、意味がわかりやすく、解釈のブレを少なくできます。
３）強い主張を持った発言を識別することで、今後の市場動向の兆しを発見できます。
４）性別や年齢といった、属性と関連性の強い発言を抽出できます。
先入観、事前仮説に捉われず、純粋に生活者の声を聞きたいとき。
仮説構築のために、まずは生活者の「生」の意見を把握したいとき。
あなたはどのようにその「声」を聞き取り、整理しますか？
Text-Voiceならば、大量のテキストデータを、「見れば理解できる」カタチに、
整理し、まとめ上げることができます。
詳しいサービス内容は、下記のウェブサイトからサンプルをダウンロードしてご覧ください。
【テキストマイニング（Text-Voice）の概要】 http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html
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※Text-Voiceは「組織活性化研究所」の技術協力の下、サービス提供を行っています。
＜技術提供パートナー＞ 組織活性化研究所
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会社名：株式会社組織活性化研究所 , ICAS Corporation Co.,Ltd.
創 立：1987年4月 ／ 設立2001年5月
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