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Twitter日本語データの詳細

どうやってFireforceを処理しているのか

従来型ソーシャルメディアリスニング
プロモーション効果測定

CMの効果測定

ユーザー分析
高度ターゲティング
POS
消費者パネル


Twitterアカウントと購買履歴をひもづきしてみる
タイムライタンで商品関連ツイートをみたひとの購入確率は見ていない人の１．６倍
商品について発言した人の購入率は発言していない人の１・５倍〜３倍


ユーザー行動分析
ワールドカップ戦を見てた人はどんなモノを買って食べているのか
年齢層
思考性
男性・女性
かを分析
クラスタわけ、機械学習

位置の地図をマッピング

地域分析
GPS情報と投稿情報から分析
ネガティブな地域、ポジティブな地域





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ターゲティング
ID連携
非ID連携


お客様でTwiterIDで結びつけてもらう
TwiterIDの行動履歴がおえるようになる（ECサイト
お客様にあわせてリコメンドができる


ID連携はハードル高い
ID連携しなくてもある程度はつかえる


従来のメルマガよりも効果が出ている

機械的に発言から２０代男性っぽいなどを機械学習から判別する



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次世代CRM基板xオムニチャンネル


被害状況把握　竜巻発生、多くのTweetが投稿されることにより信憑性が高まる





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金融センチメント指標


世の中のムードから株価を推測
株式指標<->Tweetセンチメント指標




[2.Tweerデータ提供サービスおよびシステムの概要]
Twiterデータ提供サービス
サンプルホース
フィルターホース

リアルタイムデータ提供API
リアルタイムサーチ
ヒストリカルサーチ

過去データ提供API
２００６年のすべての日本語データを保持

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サンプルホース
フィルターホース
リアルタイムサーチ
ヒストリカルサーチ

ヒストリカルサーチはHadoopで実施

オンプレミス環境
RabbitMQ使用　フィルタリングサーバー
PostgreSQL　日本語ユーザーDB（+PeaceMaker　HA）
Zookeeperで現用系、待機系の切り替えをやっている
ユーザーのTweetの削除のイベントをうけてちゃんと削除したりしている

受信サーバーで日本語のツイートのみをフィルタして後続に渡す


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配信部
QMQ

分配サーバー QMQ 配信サーバー(Apaceh Tomcat)


蓄積部
Hadoopクラスタ

クラウド環境

[インテグレーション上の問題と〜]
ツイート１日　５億件つぶやき
6000tweet/per sec

瞬間的つぶやく
一位 14万/sec バルス


データ再取得の難しさ
TWからNW切断されると再接続までに配信されたツイートデータを受け取り損ねてしまう
fireforceには一応過去にさかのぼってツイートをとれるが、それも制限があるので工夫が必要
ー＞OSSのインテグレーション活用でかいけつ


トラフィックの継続的な増加に対応ー＞スケールアウト構成にする
ツイートの瞬間的な急増　-> システムの適切な位置にバッファやキューを置く
データ再取得の難しさ ->HA構成にする


バルスはRabbitMQで対応している。
数十万〜数百万でツイートの瞬間的な急増を吸収する

２０１２年９月にTwと提携
２０１３年１２月にTwデータ提供サービス

三ヶ月で設計実装


OSSのよさ
１，導入が用意
サーバーが１台あれば機能の検証はできる

2。情報が手に入りやすいい

３．ソースコードが公開されている


４．不具合やその対応状況が公になってることが多い

５．多数の利用者開発者の目が光っている

質問コーナーなし