にほんごのれんしゅうbertで知る炎上とブランドイメージの関係 イントロダクション 近年のSNSでの炎上は企業にとって大きなリスクとして認識されています。炎上してしまうと、企業はその対応に追われ、多大な労力を払うことになります。また、企業のブランドイメージの既存があると一般的に認識されているようです。 2020年は企業・国務に関連した多くの不祥事がありました。不祥事が起こるたびにその対策は行われてきましたが、炎上自体が引き起こす、ブランドイメージの低下等は定量化されていないようです。 今回、twitterのデータと機械学習のbertと呼ばれるアルゴリズムを用いることで、炎上した企業・商品・公人がどのような影響を受けたかを定量化し、曖昧であった炎上のリスクを可視化したいと思います。 類似した研究等 クチコミによるネット炎上の定量化の試みとその検証 ネット炎上の実態と政策的対応の考察 どのように定量化したか tw
