導入効果・ツイートパターンの特徴や人口統計学的な顧客の特性をマップ上に表示することで、地域的な特徴を可視化・ツイートから顧客の特徴を推察し、ターゲッ・製品に関する苦情の広がりをマップ上に可課題・ツイート内容と地理空間情報を組み合わせ、企業のブランド戦略や課題解決に活用したいトとなる顧客の分析が可能に視化することで、迅速な対応が可能にツイートした内容が読まれること。それはTwitter利用者にとって多少なりとも気になることではないだろうか。今、Twitterというビッグデータに埋もれた人々の言葉を分析するためのナレッジを蓄積する取り組みが進められている。最近では、Esriの地理空間情報を扱う技術とIBMの言語と心理学の分析手法を組合わせてツイート内容を解読する研究が始められている。私たちの周りはデータで溢れている。日々膨張するデータをコントロールできなければ人類の発展に大きな脅威となる、と多くのITリーダたちが警鐘を鳴らす。膨張するデータ、すなわちビッグデータの管理には、その内容を分析し可視化するための新たな技術が求められている。ビッグデータへの対応としてEsriでは、昨年、ArcGISにビッグデータのワークフローを統合。さらに、GitHub上でGIS Tools for Hadoopを含むいくつものオープンソースプロジェクトを立ち上げ、正式にビッグデータの世界に進出した。ソーシャルメディアは 、ビッグデータの定義とされるデータ量（Volume）、多様性（Varaiety）、速度（Velocity）、正確さ（Veracity）という４つの特徴を備える。一日に5億回以上のツイートと35億回の「いいね！」からなるこのソーシャルメディアは、データ量が多くかつノイズの多いデータの典型といえる。ノイズを取り除いたツイートは、購買者心理を表す価値あるデータとしての可能性を秘める。Esriは、ビッグデータの分析と調査を実施している最先端の施設であるIBM Research Almaden’s Accelerated Discovery Labと共同で、ツイート内容と地理空間テクノロジーを利用して企業のブランド管理を行う「ソーシャルモニターマッ■ ソーシャルメディアを見える化■ブランドをモニタリング企業のブランド戦略に「ビッグデータ分析＋地理空間情報」を活用米国 Esri社、IBM
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