世界の有名ブランドの評判をTwitter分析で可視化してみた

■センチメント分析を試みる

Twitter分析第２弾。第１弾は、「ファッション」というワードがあるツイートを集めて、どのワードがともに出てくるかという頻度分析を行いました。今回は、もう少し込み入った内容ですが、面白いと思います。

センチメント分析とは、集めてきたツイートがネガティブなことを言っているのか、ポジティブなことを言っているのかをコンピュータに判断させて、点数を付けます。最大で-6~6点の範囲です。例えば、グッチについてのツイートだけを集めて、ネガティブかポジティブかを判断。その点数のテーブル、平均、中央値、ヒストグラムで表記することによって、全体のツイート評価をしてみます。ちょうどソーシャルリスニングの勉強もしているので、Twitterいじるのは面白いです。

使ったのはTwitterのAPIを統計分析ソフト「R」上で叩いて集計しました。今回は、英語のツイートですので世界規模です。グッチ、ルイヴィトン、エルメス、シャネル、サン・ローラン、ディオール、バーバリー、プラダ、コムデギャルソンについてのツイートを使いました。

それぞれ無作為抽出で、1500ツイートずつ。予め「R」に学習をさせておいて、ネガティブな内容かポジティブな内容かを判別させるようにしておくことをしました。結果が以下のようになりました。

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ファッションに関するつぶやき：何のワードが多いかをTwitter分析で抽出してみる

■ファッションと一緒に抽出されるワードはなにか

Twitterのつぶやきを集計することができるので、ちょっと頻度分析をしてみました。具体的には、TwitterのAPIを叩いてPythonで分析するというもの。

「ファッション」というワードに引っかかるつぶやきを集めました。今回は、834ツイート。それを、加工してどのワードが多いかを順に並べました。本当は、ノームコアに関するつぶやきを集めたかったのですが、拡散は落ち着いたのか全然あつまらなかったので、「ファッション」でいきました。結果は以下のようになりました。


一番多かった「ファッション」というワードは省いております。それから、タグなども省いて抽出しました。ただ、「を」とか、「さ」とかは、ワードとしてカウントされているので、取り除かないで入れています。順に以下の通り。数字はつぶやきに入っていた数。

服244,小物200,を197,ケース197,メンズ181,小178,人気176,商品176,物入れ172,定期166,鍵165,券160,ベルト141,Amazon141,グッズ138,cm138,話題137,ジュエリー132,ヒット131,フォロー122,に111,キー106,Tシャツ106,レディース102,アクセサリー99,本97,新品96,な94,カラー93,革92,ポーチ92,て91,ランキング86,相互85,用84,位83,レザー82,で79,キーホルダー79,KONOV79,→78,ワンピース77,さ77,カード73,ブレスレット72

服、小物、を、ケース、メンズ、小、人気、商品、物入れ、定期といったワードが上位ですね。Amazonは、ECとしては一番上位です、さらに、下位に楽天が出てきますがECではAmazonが１位ですね。これからさらに集めてみて、ほかの分析などもしてみたいと思います。

関連：分析（統計解析）

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ファッションブランドのポジショニングマップとイメージ分析

■集計したアンケートからポジショニングマップを作ってみた

以前、みなさんにご協力いただいたファッションブランドのイメージ調査。こちらで統計分析をかけまして、結果が出たのでご紹介したいと思います。いつも、統計分析の中身を説明をしつつ進めていくのですが、やはりあまり面白くもないと思うので結果だけ先に出して、分析については最低限の説明にしておきます。あくまでみなさんに興味を持ってもらえれば嬉しいです。

使用したブランドは、ユニクロ、H&M、GAP、無印良品、コムデギャルソン（全般）、ポール・スミス、ステューシー、アベイシングエイプ、ビズビム、N.ハリウッド、wjk（AKMも含む）、メゾンマルタンマルジェラ、エルメネジルド・ゼニア、バーバリー、トム・フォード、ルイヴィトン、エルメス、アレキサンダー・マックイーン、プラダ、トム・ブラウン、ラルフローレン、リーバイス。一応、ファストファッション、裏原ストリート系、マルイ系、モード、クラシックを一緒にしました。以下、分析から出力されたポジショニングマップ（知覚マップ）です。

 

 

ファッションブランドのポジショニングマップ（知覚マップ）

これは、因子分析という統計分析で出したもので、私が適当に布置したわけではありません。「好きなブランド」、「購入する意図がある」「購入する」という思いがある場合、このようにブランドが散らばっています。X軸が「絆」という因子、Y軸が「品質」という因子です。これは後で説明しますが、要因のような意味合いです。使用しているファッションブランドとポジションについては以下の通りとなっています。

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時系列解析で国内ファッション市場の形状を見てみる

■ランダムな成分を含んだトレンドの形をあらわす

ちょうど、時系列解析という統計分析を勉強しているので、ネタにもなるかなとファッションを題材に。経済産業省が発表している長期時系列データの「業種別商業販売額及び前年比」をつかってファッション小ネタを作りたいと思いました。ファッション市場がどんな風に推移しているのか数字で見るより図で見たほうがいいなと。
なので、ここでは市場規模は何円で〜、みたいな説明は省きます。見たい方は経産省のデータを直接御覧ください。

このデータ集の中にある、四半期に分けられたデータのものを使用。中に「Apparel & Acceories」という列があるので、その列を用います。この販売額をファッション市場として仮定した場合、トレンドの形が見えてくるんじゃないかと思うんですよね。時代は、昭和５５年１期から、平成２５年２期までとなっております。

時系列解析とは、ということなんですが、時系列のデータを推移を見ていって、未来を予測することです。そういうことができる手法なんです。

一番イメージしやすいのが株価です。短い範囲で言えば、昨日は高値水準だったんだから、今日も高値だろう・・・とか、そういうトレンド性があるかどうかを予測してみようというわけです。もちろん完璧ではありませんが、いろんな世界で使われています。使用するソフトはオープンソースの統計ソフトR言語です。なるべく難しいワードは省いて図で見る内容になるよう努めてみます。

 

 

 

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Yahoo!オークションが「ヤフオク！」に改名した理由を探る

■検索結果の推移をグラフ化

正式名称「Yahoo!オークション」が「ヤフオク！」に改名されました。なぜいまさら？ヤフオクドームとは関係あるかもしれませんが、決して「けいおん！」とは関係ありません（笑）。

ヤフオクのほうが検索されているからだ、と想像しておりますが実際どうでしょう？というわけで、簡単に調べてみることに。

Googleトレンドを使います。「ヤフーオークション」を加えた「ヤフオク」「Yahoo!オークション」の検索の推移を、時系列で見てみると把握しやすい。 「ヤフーオークション」も検索結果で多く出てきたので加えることにしました。３ワードを比較した結果とグラフが以下の通りです。

 

 

■2004年からの「ヤフーオークション」「ヤフオク」「Yahoo!オークション」の推移のグラフ

 

 

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再度メンズファッションブランドのイメージ分析のためのアンケートご協力のお願い

■データ解析する数に至らず最後まで回答されていない方よろしければお願いします

以前、メンズファッションブランドのイメージ分析のためのアンケートご協力のお願いという記事で私が作成したウェブアンケートの回答のご協力をお願いさせて頂きました。途中まで答えた方も含めると300人ほどいたのですが、完璧にお答え頂いた方は４８人でした。さすがに４８人ですと検定力分析で引っかかってしまう。つまり、分析するには被験者数がもっと必要ですよ、という結果になったので、同じアンケートを再度オープンさせて頂きました。あと100人ほど集まれば、分析は可能になります。そこで再度お願いをさせて頂いております。
ちなみに、１度最後まで回答して下さった方はもう大丈夫でございます。貴重なお時間を割いて頂き、本当にありがとうございました。

アンケート答えてあげてもいいよ、という方はだいたい２０分ほどかかりますので、お時間があるときご参加頂けたらと思います。今回は男性の方対象です。
このアンケートによって集められたデータは、加工され統計分析を行うことになります。とくに、ブランドのポジショニングマップなども因子の数で左右されますが作ると思います。結果を出しましたら、本ブログ、HP、さらにはファッションジャーナル関係に出す可能性もございます。

アンケートを最後までお答えくださった方には、オンラインストアKING’S TOWN楽天市場店の10%OFFクーポン券を差し上げます。（１２月１１日まで使用可能）これは、アンケート以外の機会で以前使われた方でも使える新しいクーポン券です。バルマン、プラダ、コーチ、バランタイン、ドルガバ、PT01、グッチ、ジルサンダーなどが揃います。

ささやかではありますが、感謝の気持ちとして活用して頂ければ幸いです。
以前、クーポンで釣って時間のかかるアンケートをさせている、という非難中傷がありました。全くもって心外です。長いアンケートだからこそ、KING’S TOWNさんにお願いして10%OFFクーポン券を発行して頂きました。むしろ被験者の方、KING’S TOWNさんに心から感謝しています。それだけは、はっきりと申し上げておきたいとおもいます。

もし、前回途中までしかやらなかった人や、クーポン券はアンケート前に使ってしまったのでアンケートはちょっとな・・・という方がいれば、今回はゲットできるようになっておりますので、ご安心ください。冒頭の「はじめにお読みください！」を読んで頂きスタートしてくださいませ。

ご協力のほど、よろしくお願い申しあげます！

【アンケートリンク】

ファッションブランドのイメージ分析

【オンラインショップ】

SELECTSHOP KING'S TOWN

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メンズファッションブランドのイメージ分析のためのアンケートご協力のお願い

■あなたがファッションブランドを買う要因は？本格的な統計分析をします

この度、ブランドファッション通信におきまして、ファッションブランドのイメージ分析を行うことになりました。一応、メンズがメインなので、男性の方メインでお願いします。

分析のための調査として皆様のご意見をぜひ参考にさせて頂きたく、アンケートのご協力をお願い申し上げます。なお、分からなかったり、所有していないブランドは、想像でお答えください。様々な「商品ライン」があるブランド名に関しては、一番知っているものをイメージしてご回答ください。

ご注意点としまして、ご回答が全て同じ数字（例：1,1,1,1,1,1,1）だったり、全てパターン化（例：1,2,3,1,2,3,1,2,3）されていますと、無効となってしまうので、あくまで皆様のお考えでご回答頂きますよう、ご協力のほどよろしくお願い申し上げます。

アンケートに回答してくださった方にはささやかながらKINGS TOWNの10%クーポン券を贈らせて頂きます（すでにお持ちの方はご容赦ください）。アンケート終了後、クーポン券のページにジャンプできるようにURLが載っています。

↑

同じことがリンク先のはじめにも書いてあります。インターネットを活用しているのに、アンケート調査がなかなかできませんでしたが、今回オープンソースで本格的なウェブアンケートシステムを構築するlimesurveyと出会い、作成することができました。だいたい２０分くらいいただくかもしれませんので、お時間のある時にでもお答え頂ければ幸いです。終了は８月３１日までとなっています。

アンケートを集めたら、検定を行った上で、因子分析（被験者の購買行動の要因を探る）をはじめ、いくつか統計分析を行います。いわゆる、ブランドのポジショニングマップも因子の数で左右されますが作ると思います。

そもそも、ファッションブランドのポジションよりも、軸『X軸、Y軸、（Z軸）』が統計分析で何が抽出されるかを見たいのが本調査の目的です。

ファッションメディアの多くが、ポジショニングマップを作っても、書き手の主観で描いています。これはこれでネタとしては面白いけど、統計分析で出したものがあまりにも少なすぎると思ったわけです。シンクタンク、調査会社の有料無料資料だけじゃあ、つまらないと思ったんです。

よって、今回微力ながら挑戦してみようと考えました。そして、サンプルを集めるには、皆さんにお願いすることが、実質科学的にも統計的にも有意であると思った次第です。

分析が終わりましたら、結果を本ブログ、HPで公開します。さらに、機会があればファッションジャーナルに投稿するかも？と考えています。

とはいえ、どうか力まず「どれどれ・・・」といった感じで答えて頂ければありがたいです。本アンケートで集めたデータは、統計的に処理した後、消去致しますのでプライバシーが外に出ないよう細心の注意をはらってまいります。それから、答えて頂いた方には何らかの形で、読者プレゼント応募のときに、有利になるように設定させていただけたらと思います。

なにとぞご協力のほどよろしくお願い致します。


【アンケート】ファッションブランドのイメージ分析

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1996年-2010年：国内洋服市場の推移と影響を与える要因についての分析

■国内のデータを用いて分析してみたシリーズ

日本アパレル工業技術研究会には、面白いデータがいろいろあるんですが、今回は日本の洋服市場の推移のデータを見つけました。国内市場の1996年から2010年までの市場全体の推移。
ところが、これが見づらい（汗）。無料で手に入るデータなので、自分なりに分かりやすく加工しなければなりません。というわけで、本ブログでは、日本国内の洋服市場の推移をグラフで表示したので最初に紹介します。
そして、日本アパレル工業技術研究会が用意したデータでは「洋服市場＝男子洋服＋婦人洋服＋子供服」で表示されているので、男子洋服、婦人洋服、子供服市場のデータで、洋服市場に影響を与えているのはどれか？という、結果が予想しやすいことも分析してみました（笑）。あわせてご覧になってみてください。なるべく分かりやすく書いたつもりです。

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本ブログ全記事270万語を使って計量テキスト分析をしてみた（２）

■１に続き、抽出されたテキストの関係性を深く観ていく

本ブログ全記事270万語を使って計量テキスト分析をしてみた（１）からの続きです。次は、抽出された語から多変量解析を行なって、目でみてなんとなくわかる各抽出後の関連性についてご紹介したいと思います。






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本ブログ全記事270万語を使って計量テキスト分析をしてみた（１）

■ファッションブログの傾向性を擬似的に覗く

ブログ記事を使ったマルタンマルジェラの計量テキスト分析でも行いました、別名テキストマイニング。
文章を分類して計量化して分析することでなんらかの関係性や要因を抽出することを目的としています。

巷に溢れている文章を単語やフレーズに分ける。出現頻度や相関関係を分析する。文章の背後にある有用な情報を抽出する。

日本語は品詞から構成されていて、名詞、動詞、助詞、形容詞、副詞、接続詞、感動詞、助動詞といった単語のことです。文法上の性質、機能、形態、意味などで分類した区分のことです。

これを利用して、大量の文章をテキストとして計量化して、統計分析を施してみようというのがテキストマイニングです。難しいことはここでは書きません。結論から書いていき、なるべく簡単にこの分析の背景を述べたいと思います。

まずは、待てない人に結果発表。本ブログ、約270万語（多かった！）から抽出された語をインターネットのファッションブログの傾向性と擬似的に見た結果・・・、

１：本ブログで一番抽出された語は「ブランド」である

２：本ブログはおおまかに分類すると８種類のクラスターに分類される

それは「イベント」「商品情報」「商品イメージ」「ショップ」「海外のファッション動向」「売上ランキング」「ドラマの衣装協力」「ファッショントレンド」である

３：このうち、「ショップ」「商品情報」「ファッショントレンド」「ドラマの衣装協力」のクラスターが近いポジションにあることがわかった。

４：本ブログでは、「ファッション」という抽出語がほかの抽出された語に強いつながりを持ち、影響を与える親玉である可能性がある。

簡単に言うとこんな感じ。これから丁寧に説明していきますが、難しいことはなるべく省くのでお付き合いください。





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分析：ネット上の日本のファッショントレンドは？

■ネット上では世界中の人たちは日本のファッションをどう考えているか

ずいぶん大きなテーマですが、要は日本のファッショントレンドについて、「検索結果から提供されるネット上の情報を操作してネットワーク化する、可視化するテスト」。こういったことができるアプリケーションがアルファ版で開発されました。Butterflyzerという検索ツールです。IBMのEclipseという総合開発環境（IDE）をもとに海外つくられたアプリケーションです。以下から誰でもダウンロードできます。無料ですよ。

Butterflyzer

これは、Twitter, Open Calais, Topsy, Google Insights, PlaceMaker・・・ほか、多くWebソースから検索したワードの検索結果をネットワーク上で見せてくれます。 一体どんなものよ？という方は以下の動画でサクっと雰囲気だけつかんでください。益々分からなくなった方は、結果を下に示しながら説明しますのでご安心を。

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ブログ記事を使ったマルタンマルジェラの計量テキスト分析

■ブログ記事の背後にある、マルタンマルジェラの関連性の可視化の試み

せっかくブログを書かせて頂いているので、それを使ってなんか面白い分析ができないかと思ったらテキストマイニングを思い出しました。テキストマイニングとは、形態素解析、計量テキスト分析なんて呼ばれたりします。簡単に言うと、巷に溢れている文章を単語やフレーズに分けて、出現頻度や相関関係を分析し、文章の背後にある有用な情報を抽出することを目的としたもので、昔ならソフトに数十万円かかったものです。しかし、今日ではオープンソースとしてフリーソフトが手に入ります。有難いですね。

有名どころで、RMeCabとKH Coderがあります。今回は、KH coderを使用させて頂きます。今後は、RMeCabとPerlを使用して本ブログだけでなく、有名ブログをいくつか対象にさせて頂いて、ブログが表現するファッションや流行について調査、分析にかけようと思っています。今回は、その第１弾として本ブログが特集したマルタンマルジェラの記事を使用してテキストマイニングを行ってみようと思います。対応分析、階層的クラスター分析、共起ネットワークの３つご紹介しますが、難しく考えないでください。本ブログの記事では、こんな結果が出てきたよーん、という感じで図示されるので分かりやすいです。難しい計算も出しません。

 

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分析：wjkのデニムシャツの人気は特別なのか？

■今季流行りのデニムシャツ、wjkの人気にせまってみる

ヤフオクの落札が見えるサイト、オークファンのデータを使用して、デニム
シャツの落札動向を見ていたんですが、wjkのデニムシャツ（フックボタン）
がやたら人気なんですよね。ほかのデニムシャツも多く落札されていますが、
ちょっとかなり高値の落札価格と量なので、他の人気ブランドのデニムシャツ
と比べて、それぞれ同じデニムシャツでも異なる傾向（主効果）があるのか
を統計分析で探ってみたいと思います。 ちなみに、定価は約40,000円もし
ます。デザインは、コヤジ通信を見ればすぐわかりますが、非常にタイトで、
シワ加工が凝っています。

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集計：本ブログ読者の好きなブランド

■皆さんはとってもマニアックです（笑）

読者プレゼント大会2009年を行った時に、皆さんに好きなブランド（持ってい
なくてもよい）を応募の際１つ書いて頂きました。それを集計しましたので、
発表します。トゥモローランドなどの有名セレクトショップのオリジナルは対象外
としましたが、エンジニアードガーメンツや、インパクティスケリーなどは対象と
しました。集計に際して、たぶん人気どころが偏るだろうと侮った私が完全
にやられました（汗）。読者の方達は、ものすごくマニアックでなかなか被りま
せん。もしかしたら応募ということで、他人と被らないように気を配ったのかも
しれませんが、僕はそれを応募の条件とはしていませんでした。 ではどうぞ。

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ファッションと恋愛に関する統計分析（Statistical analysis）

■ファッションと恋愛の本音を統計分析で解明していく

一応、数あるファッションブログでも統計分析を使って発表しているのは
本ブログくらいかなぁと思いまして、何かのお役に立てばと、まとめのページ
を作りました。これまでのファッション、恋愛に関する統計分析の記事のリンク
を貼っていきます。これからも、行った分析はこちらに加えていくのでチェック
してみてください。

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分析：ファストファッションブランドのポジショニングマップ

■ファストファッションの知覚マップで各ブランドのポジションを探る

ファストファッションブランドのポジショニングマップができましたので公開及び
簡単な考察を書きます。ポジショニングマップとは知覚マップとも
いって、我々、消費者の記憶の中で形成されているイメージを、
統計分析によって、見れるように表現したもの。だから、これからお見せ
するポジショニングマップは、私が適当に、勘で各ブランドを設置したので
はなく、サンプルを取って、統計分析にかけて出した結果です。本当なら、
始めに分析手続きをダラダラ書くんですが、これは論文ではないので、
先に結果を載せます。どうぞー。

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偽ブランド品に対する消費者の本音・意識の分析

■深刻化する偽ブランド品に関する意識を分析してみた

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分析：女性は男性のどこに惹かれるか？

■本音を統計分析で明かす-意外な結果が

 

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分析：ファッションブランドのポジショニングマップ

■おそらくファッションブログでは本邦初公開のイメージ分析

メンズブランドのポジショニングマップができましたので、公開及び、
簡単な考察を書きます。ポジショニングマップとは知覚マップとも
いって、我々、消費者の記憶の中で形成されているイメージを、
統計分析によって、見れるように表現したのも。だから、これからお見せ
するポジショニングマップは、私が適当に、勘で各ブランドを設置したので
はなく、サンプルを取って、統計分析にかけて出した結果です。本当なら、
始めに分析手続きをダラダラ書くんですが、これは論文ではないので、
先に結果を載せます。ちょっと見難いですが、どうぞー。

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実証分析「人は異性を意識してオシャレをするか」２

■コンジョイント分析の結果を説明していきます

 

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