簡単な結論 ： 「一般的な傾向は、より多くのデータがあり、それらがより効率的に使用されることです-スマートな「自動化」を作成し、これが未来の情報イメージを形成します。」
[Sostav.ruからの画像]
===============
ソーシャルメディアのテキストとムードの分析は、買い手、患者、一般市民、さらには業界全体の意見に遅れないようにするのに役立ちます。 同様のテクノロジーは、ヘルスケアから金融、メディア、消費者市場に至るまで、さまざまな分野ですでに完全に使用されています。 テクノロジーは、データストリーム全体から重要な事実と数値を抽出するのに役立ちます。
現在、分析はかなり深刻なレベルまで上昇していますが、デジタル分析や市場調査などの一部の分野では若干遅れています。 しかし、顧客サポートや社会への「聞き取り」や一般の人々との交流など、積極的に使用されている分野でさえ、改善の余地があります。 そして、同様の、まだ発展途上の分野では、新しい参加者とすでに認められているリーダーの両方の余地があります。
分析の各領域を個別に検討できますが、同様のツールとテクノロジーを使用しているため、一度にすべてを検討することをお勧めします。 声明の感情を考慮していない社会分析は不完全であり、声明の感情を正確に判断するには、間違いなくテキスト分析が必要になります。 この記事では、すでに近い将来に目を向けて、今年の重要なアイデアを強調し、テキスト、ムード、および2016年に重要性を増すソーシャル分析の分析における10の傾向を強調します。
1.多言語主義-通常
英語のみをサポートする分析ツールはありますが、一度に多くの言語よりも1つの言語で操作する方がよいという原則に導かれていますが、Machine Learning（MO）の既存のツールは、多言語分析を適切に実装し、新しい普遍的な標準にします。 ただし、情報を複数の言語で分析する必要がある場合は、警戒を怠らないでください。多くの分析プロバイダーは、主要言語に強く、他の言語にはそれほど強くありません。 賢明に選択してください。
2.コンテンツ分析は広く認識されます
コンテンツ分析の使用は、質の高いユーザーサポート、市場調査、意見の収集、メディアのデジタル分析およびパラメーター化の鍵であり、そのようなサービスのプロバイダーは提供された分析として互いに積極的に競争します。 独自のシステムを作成するか、既存のシステムにサブスクライブするかを選択できます。両方のオプションには利点があります。 そして、この傾向は定量的品質と呼ぶことができますが、テキストの分析がビジネスの完全なソリューションとして最終的に認識されるという事実は本当に重要です。
3.機械学習、統計、言語工学の相互作用
将来は詳細な分析、リカレントニューラルネットワークなどに属しますが、現在確立されている言語工学の手法はすでに確立されています。 これは、分類法、パーサー、語彙ネットワークおよび意味ネットワークを指します。 したがって、「 何百もの花が咲き、何百もの学校が競争する 」市場ができ、これらすべてのアプローチが平和的に行われます。 また、 CrowdFlowerのような会社でさえ機械学習手法を採用しており、 Idibonのスタートアップは古典的な手法と最新の革新技術を組み合わせることで顧客を引き付けます。「 独自の分類法を作成し、機械学習の原則と既存のデータベースおよび辞書と組み合わせて使用できます」
4.画像解析が主流です
主要な分析プロバイダーはすでにパルサーやクリムゾンヘキサゴンなどの画像分析テクノロジーを使用しています。詳細な分析を使用して画像を分析する機能は、IBMがAlchemyAPIを買収する際の重要な要因となっています。 そして、2015年に立ち上げられた新しい有望な新興企業MetaMindは 、画像分析が主要な機会であると主張しています。
5.自動音声およびビデオ分析のブレークスルー
「全チャネル」分析は、消費者による購入に関する決定を下す完全なプロセスと相まって、市場のお気に入りのトピックです。 そして、人々が最も頻繁に意見を述べるソーシャルネットワークは、ビデオ録画でいっぱいになっています。 イントネーション、発音速度、音量、再現性など、話し言葉や音声の非テキスト要素には、音声分析やテキストへの翻訳の手段として利用できる特定の意味があります。 2016年には、このようなツールの使用範囲が大幅に拡大し、マーケティング担当者、編集者、マーケティング調査の専門家が使用を開始すると想定しています。 また、スピーチ分析は、コンピュータインタラクションインターフェイス（チャットボットを含む）の品質を改善するために使用される可能性が最も高いでしょう。
6.感情の高度な分析
広告の専門家は購入中に感情が人を動かすことを長い間理解していましたが、最近まで、反応の体系的な研究は技術的な範囲を超えていました。 視点に応じて、感情の分析または調性の分析を開始します。 感情的な状態は、画像に基づいて、特徴や表情（または音声やテキストから）を分析することで確立され、見たり聞いたり読んだりすることに対する人の反応を構築します。 ビデオ用の同様のサービスは、 Affectiva、Emotient、Realeyes、スピーチ用のBeyond Verbal 、およびテキスト用のKanjoyaによってすでに提供されています。 このようなツールのユーザー数は急速に増加しており、多くの代理店、マーケティング担当者、メディア、広告の専門家によって使用されています。
7.絵文字の分析（絵文字）
テキスト、画像、音声、動画、いいねなど、膨大な数の情報チャネルがあります。 なぜ絵文字を使用するのですか？ はい、彼らはクールで表現力豊かだからです！ ＃hashtagsのように 、それらはコンテンツのより高度な形式です。 だからこそ、インターネットのスラングはほとんど死んでいます（ROFL！）そしてFacebookは絵文字の反応を実験しています。そして、LINE ステッカーのようなさまざまな代替手段があります。 絵文字分析が必須になりつつあることは明らかです。 必要な技術は、 Emogiのようなさまざまなスタートアップによって既に使用されています。 ほとんどのプロジェクトはまだ絵文字の数え上げと分類を超えていませんが、たとえば、InstagramのエンジニアであるThomas Dimsonと研究機関のCLARIN.SIはそのような分析に取り組んでおり、 SwiftKeyなどのいくつかは間違いなく注目に値します。
8.ネットワークコンテンツからの情報の取得可能性の向上
これらの言葉で、2016年の一般的な情報の傾向を説明することができ、 TNSのデータ研究スペシャリストであるPririt Suudにインタビューを行ったのは非常に大きな見出しでした。 プリットは、 「ネットワークは対話に構造を与え、コンテンツの抽出はそれに意味を与える 」と述べています。 有用な情報は、以前に取得した情報の内容と関係を理解すること、およびこれらの関係が発生するメカニズムを理解することによって取得されます。 したがって、ネットワークコンテンツを視覚化するツールをツールキットに追加します。これが、 Neo4j、js、Gephiなどの企業（およびそれだけではありません）が成功している理由です。 QlikViewなどのデータ分析プラットフォームを使用することは、デジタルおよびテキスト分析で使用できる可能性のあるオプションです。2016年の予定リストの別の項目です。
9. 2016年には、はるかに自動生成されたコンテンツを使用します
自動コンテンツ生成の技術は自然言語生成（NLG）と呼ばれ、分析されたテキスト、文法規則、およびコンテキストに基づいて、記事、電子メール、テキストメッセージ、翻訳を自動的に作成することができます。 NLGは、スポーツニュース、金融、天気予報など、頻繁に繰り返されるコンテンツに最適なソリューションです。 同様のサービスは、 Arria、Narrative Science、Automated Insights、Data2Content、およびYseopによって提供されています。 また、お気に入りの仮想アシスタント（「 Siri 」、「 Google Now」、「Cortana 」、「 Amazon Alexa 」）の「サービス」、または自動顧客サービスシステムを使用することもできます。 そのようなシステムは、自然言語相互作用（NLI）のカテゴリーに分類され、 人工ソリューションなどのサービスは非常に有用です。
10.機械翻訳は成熟して落ち着きます
スタートレックに関する映画のように、私たちは長い間多言語翻訳者を夢見てきましたが、前世紀の50年代にすでに機械翻訳の問題は3-5年以内に解決されると研究者が述べていましたが、高品質の機械翻訳が目標であることが判明しました彼らが思っていたよりも捉えにくい目標。 この問題の完全な解決がもうすぐ見られるとは言いませんが、ビッグデータと機械分析のおかげで、2016年（または2017年）は、世界で最も普及している言語からの機械翻訳が最終的にほとんどのタスクで十分になる年です。 そして、それは喜ばれます！
これらの各トレンドは、確かに何らかの形で私たちに影響を与えます。テキスト分析、調性または社会分析に従事している場合、技術的手段を消費または提供している場合は直接、または間接的に影響します。人間のデータの分析はすでに情報宇宙のファブリックに密接に織り込まれているためです。
一般的な傾向-より多くのデータがあり、それらはより効率的に使用されます-未来の情報イメージを形成するスマートな「自動化」を作成します。