気になったニュースとそのメモ

FBグループでやっている、ニュースを貼りつけ軽く身内で議論する活動のログ・データベース。FBからの転載のため、話題の時期はズレ気味注意。参加希望者・コメント歓迎です。主な討論者2名の詳細プロフはhttp://www.hatena.ne.jp/syaofan/

SNSから個人を追跡するシステムができそう

米軍需企業、SNSの情報から個人を追跡するシステムを開発中

 

http://m.japan.cnet.com/#story,35028099

 

 SNSのヘビーユーザーはほぼ間違いなく特定されるなこれ。

 


【予測】前々から今後は位置情報がカギになる…ということは議論していた。

それに加えて、マーケティング以外の分野にも幅広く使われる可能性が高いということが予測されるね。

 

【長野】

SNSの使い方によっては興味かなり特定される。Gunosyとかはtwitterからも解析してるんだっけか。

例として、Aくんはtwitterで「○○で服買ったー」とよく呟いてるならば、どういう系のブランドが好きかわかる。他にも、twitterから、就活してる・放課後喫茶店で本読んでる、本はビジネス系が好き、といったようなこともわかる。

連携アプリに登録しているのならば、それからも更に分析できる。例えば、『読書メーター』に連携しているならば本の細かい種類傾向がわかる。

 

ビッグデータとの連携の仕方や学習能力の向上で人間による分析(この人のtwitter的にこういうの好きだな。じゃあこれも好きそうという予測)レベルに近々なりそう。

 

GPSを使った”位置情報”は前もいったように「いちいちGPS情報をつけてつぶやく」なりしないといけない。が、つぶやきの方から取得(新宿駅前のドトールなう→ドトール新宿駅店)の方はそのような手間がないから現実的かな。「新宿駅 ドトール」というわかりやすいワードじゃないとしても、「この人はこの曜日は14時過ぎまで授業があるので東京大学にいる」「自宅に帰るのに新宿駅を経由する」「つぶやきに出る喫茶店名はスターバックス6割・ドトール3割・その他1割」というパーソナルデータがあって15時頃「今から喫茶店で勉強する」と呟いたなら「高確率で新宿駅近くのスターバックスorドトールに16時頃にいる」と推測できる。(記事中のもそういうやり方かな?)

 

また、それらから「喫茶店によく行く」「利用目的は勉強(読書)」「夕方以降は割と時間がある」「1杯400円くらいまでは毎日通えるだけの資金力がある(喫茶店になら400円くらいは普通に払える)」「新宿駅によくいる」ということがわかるので『新宿駅近くに新たにできる静かめ・長居OK・価格帯は400円くらいな喫茶店』という広告を出せば高確率でこの人は行くだろう、となる。

人間だとこれくらいの推測はたやすいが機械(情報オート取得)の場合どれだけ人間に近い知能を持たせるかによって広告出すプロセスや広告対効果は代わりそう。